日本版総合的社会調査共同研究拠点 研究論文集[12] JGSS Research Series No.9

親の学歴同類婚が子の教育達成に及ぼす影響に関する考察―JGSS-2009LCS による高等教育の競争拡大期・激化期・緩和期の分析―
伊達 平和
京都大学大学院教育学研究科博士後期課程
A Study of the Effect of Parents Educational Assortative Mating on Their Children’s Educational
Attainment: An Analysis of the Expansion-phase, Intensification-phase, Mitigation-phasein Higher Education by JGSS-2009LCS
Heiwa DATE
Graduate School of Education
Kyoto University
This paper focused on the expansion-phase, intensification-phase, mitigation-phase in higher
education’s competition around 1990 and studied the educational attainment in those phases.
indicator of stratification is the combinations of parent’s education.

The

And I studied how the

combinations and parent’s educational assortative mating affect on their children’s school records andentrance into universities by using multiple regression analysis and logistic regression.

As a result,in the case of male, we can find the reduction of gap between stratifications in intensification-phase.
But in mitigation-phase, if the parents are higher-educated or the only father is higher-educated, it iseasier for children to enter a university.

On the other hand, in the case of female, we can find thegap between stratifications through these cohorts, however, in mitigation cohort, we can find theimportance of higher-educated parents effect.

Though the good results in 3rd grade of junior highschool always effect on the entrance into university, however, I pointed out that the more theuniversities’ successful applicant rate increases and the competition are mitigated, the more parents
educational attainment effect on the children’s attainment.
Key Words: JGSS, educational assortative mating, educational attainment
本論文では、1990 年前後の高等教育における入学競争の拡大期、激化期、緩和期に焦点をあて、その時期の教育達成について検討した。その際階層指標として親の学歴組み合わせを用い、親の学歴同類婚や他の組み合わせがどのように子の教育達成に影響しているのか、重回帰分析やロジスティック回帰分析によって検討した。その結果男性の場合、競争が激化す
るコーホートにおいては階層間の教育達成の格差が縮小しているが、緩和期においては、高学歴夫婦、あるいは父親のみ高学歴であることが子の大学進学に正の影響を及ぼしていることが確認された。また女性の場合、コーホートを通じて階層間格差はみられるものの、緩和期において、高学歴夫婦であることが非常に重要になっていることが確認された。中 3 時成
績といった要因は常に大学進学に影響を及ぼすものの、大学合格率が上昇し、競争が緩和されると、より強く親の学歴が子どもの進学へと影響することを指摘した。
キーワード：JGSS、学歴同類婚、教育達成

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1. はじめに
1.1 問題の所在
誰が高等教育へと進学するのか。この問いに対する答えは一様ではない。この問題に対して近年の格差社会論では、教育達成に及ぼす階層的要因が数多く議論されている。しかし、教育達成が親の学歴などの出身階層要因に規定される一方で、人口的、あるいは制度的な変化にも着目する必要があるだろう。
日本では、1990 年代以降、高等教育進学率が上昇し、現在では四年制大学進学率だけみても、50％を超えるユニバーサル段階(1)に達している。一方、1980 年代に目を向けると、四年制大学進学率は、大学進学抑制策のために 20％台で停滞していた。そして、90 年代初めに高等教育に進学する第二次ベビーブーマーの影響を受けて、激しい競争状態が作り出され高等教育進学競争は激化する。その激化を受けて、大学政策の変更も伴い、進学競争は緩和されて現在に至っている。つまり、日本の高等教
育への教育機会は、80 年代の競争拡大期から、90 年代初頭の競争激化期、そして 90 年代半ば以降の競争緩和期へと変化しているのである。
一方、近年の格差社会論では、90 年代前後の人口的、制度的変化に着目した研究は十分とは言えない。90 年代の前後における青年層は、バブル崩壊の影響も受けて、その後のライフコースが不安定化する第一世代であると指摘されている（岩井 2008）。よって、90 年代の前後のコーホートにおける教育達成の階層間格差は、その後のライフコースにおけるリスクの格差を分析する上でも重要な分析となるだろう。さらに、従来の格差社会論では、階層指標として父親の学歴が用いられ、母親の学歴が十分に考慮されていない。女性の高学歴化に伴って、高学歴同士の夫婦も増加していると考えられるが、女性の学歴も加味した学歴同類婚が、子どもの教育達成にどのような影響を及ぼすのか、検討されなければならないと考える。
以上をふまえ、本稿では、大学入学競争の拡大期から緩和期にかけて、教育達成と出身階層の関係にどのような変化が生じているのかを学歴同類婚の影響という視点から検討する。分析は男女別に行い、中 3 時成績を回帰分析によって検討し、さらに四年制大学入学経験をロジスティック回帰分析によって検討する。その際、階層要因については、両親の学歴組み合わせを使用する。その結果、競争が緩和され、進学率が上昇するコーホートにおいては、親の高学歴が男女ともに教育達成に強く影響していることを指摘し、特に女性では、両親とも高学歴であることが大学進学に決定的に影響を及ぼしていることを指摘する。
1.2 日本の高等教育における人口的・制度的背景
本節では、日本の高等教育における人口的・制度的背景について概観する。図 1(2)は日本の教育人口の推移を示しており、18 歳人口の学歴の分布を示している。このグラフを見ると、日本では、18 歳人
口のピークが第一次ベビーブーマーの 1947／48 年生と第二次ベビーブーマーの 1972／1973 年生の 2回あったことが確認される。この第 2 次ベビーブーマー世代から日本の高等教育入学者数（短大・大学）は増加していないものの、全体の 18 歳人口が減少するために、高等教育進学率が上昇していく。
次に、図 2(3)は、高等教育進学率と合格率の推移を示している。このグラフによれば、80 年代において高等教育進学率が停滞し、90 年代から上昇に転じているのが分かる。さらに、高等教育合格率をみると、1990 年に向かって合格率が減少傾向にあり、1990 年に 62.7％の底を打ち、その後上昇しているのが分かる。図 1 と照らし合わせると、第二次ベビーブーマー世代が 18 歳になるにつれて、高等教育への競争が激化しており、その後競争が緩和されているのである。すなわち日本の高等教育へのア
クセスは、90 年初頭を境に、競争拡大期、競争激化期、競争緩和期にわけられ、現在はその緩和期の流れの中に位置づけられ、高等教育は四年制大学に限ってもユニバーサル段階に到達している（以下では拡大期、激化期、緩和期と表記する）。
この合格率の推移には、日本の高等教育政策の変化にも原因がある。この点に関しては、天野（2003）の研究に詳しい。天野はエリート段階からマス段階、そしてユニバーサル段階へと推移していく日本

94

日本版総合的社会調査共同研究拠点 研究論文集[12] JGSS Research Series No.9の高等教育を人口的、また制度的観点から説明している。天野によれば、日本の高等教育は 90 年代に大きな構造変動を経験してきた。そして、その変動には人口変動と経済変動、そしてそれに関わる政策変動が重要な要因であると指摘している。
かつて政府は、70 年代後半から、政府「指示」型の高等教育計画策を取り入れ、量的拡大の規制策をとっていたが、第二次ベビーブーム世代の人口増と進学意欲に押され、ついに 90 年代には、量的拡充策に踏み切った。この時の政策としては、18 歳人口が増加する時期にだけ「水増し入学」を認め、漸次廃止していくという策であった。しかし、この計画が発表されると同時に、私学の新増設欲求は
高まり、その後に一転して「計画的に」縮小することは不可能であった（天野 2003）。このような人
口的・制度的・社会的変動を背景として、大学の増加も伴いながら、高等教育進学率は上昇を続けていく結果となったのである。それでは、この日本の高等教育の転換点にあたり、人々の教育達成はどのような変化をしたのか。また、格差社会論はこのような社会背景にどのように応答してきたのか、次節で述べる。
(万人)
300
18歳人口
高校卒業者数250

短大大学入学者数

200

150

100

50

0
1960

1965

1970

図1

1975

1980

1985

1990

1995

2000

2005

2010

日本の 18 歳人口と高等教育進学者数

100
90
合格率

80

短大・大学進学率

70

大学進学率

60

大学進学率(男性）
大学進学率(女性）

50
40
30
20
10
0
1975

1980

1985

図2

1990

1995

2000

2005

2010

日本の高等教育進学率と合格率

95

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1.3 格差社会研究の展開
日本においては、橘木（1998）や佐藤（2000）を嚆矢とし、様々な格差社会論が展開されてきた。
努力格差（苅谷 2001）・希望格差（山田 2004）・所得格差（橘木・松浦 2009）など、多様な格差が唱えられる中で、学歴がライフコースにおける格差に及ぼす影響の大きさに関しては、繰り返し指摘されている（吉川 2006 など）。学歴は、若者が就職難など様々なリスクを背負わなければならない現代
社会において、依然として重要なものとなっている（Furlong & Cartmel, 1997）。
前節で述べた背景をふまえ、1990 年代以降の教育達成に焦点を当てた研究はまだ十分なされていな
いが、比較的近年のデータを分析したものに山内（2011）がある。山内は、JGSS-2009 ライフコース
調査を用いて、高等教育就学（短大・大学を含む）の規定要因をロジスティック回帰分析によって分析している。その結果高等教育就学を規定するのは、高校ランクであるという結果を示している。しかし、階層要因としては、15 歳時の収入しか用いられておらず、両親の学歴を含めた上での議論がな
されていない。また、コーホートの効果についても分析がなされているが、「コーホート別」の分析がなされていないため、前節でまとめたような人口的・制度的変動の議論を組み込んだ分析ができていない。また、90 年代以降は、短大に進学する人はむしろ減少傾向にあることをふまえると、「だれが短大や大学にいくのか」という問いよりも「誰が四年制大学に行くのか」という問いの方が適切であると考える。競争が激化し、過熱していく中で、大学進学に対して、人々がどのように反応したのだ
ろうか、より詳しく分析する必要がある。
また、これまでの格差社会論を含む階層論の分野では、階層指標としては父親が重視されることが多く、階層指標としての母親の役割がほぼ無視されていることが繰り返し問題になってきた （赤川1990, 原・盛山 1999, 橋本 2003, 白波瀬 2005）。女性を階層指標に組み込むために、様々なモデルの開発がなされてきたが、結果的に男性を世帯の代表として階層指標とするモデルとの差が明確ではなく、日本では未だに男性が世帯の階層を決めているという指摘がなされている（橘木 2008）。よって、現在でも、階層指標としては男性の職業や学歴によって多くの分析がなされているのが現状と言えるだろう。しかし、女性の高学歴化は世界的なトレンドである。OECD の大多数の国についてみても、男性の方が女性よりも明らかに進学する国は、2002 年の段階では 30 カ国中 4 カ国しかないことが報告されている（OECD 2004）(4)。そのような女性の高学歴化をふまえて Buchmann & DiPrete（2006）
は、アメリカの文脈において、GSS 調査を用い、男性よりも高い女性の高学歴化の要因について、母親の学歴も階層要因に含んだ分析（具体的には母学歴と父学歴の組み合わせを階層要因とした分析）をしている。男女とも高学歴化が進む日本において、母親が高学歴化していることを考慮に入れた研究の重要性が増していると考える。
このような論点に比較的近い領域に、学歴同類婚研究がある。学歴同類婚研究は、教育拡大する現代において、結婚市場やその後の人生を考える上で重要な要素になっている（Blossfeld & Timm 2003）。
しかし、日本における研究のほとんどは、「学歴同類婚の趨勢」を論じてきたものである（白波瀬 2005,
三輪 2007 など）。一方で、「学歴同類婚」が当該の社会の中でどのような意味を持つのか、という視点でなされた研究は白波瀬（2011）などを除けば皆無といってよい。白波瀬（2011）は、親の学歴組み
合わせによって、子ども一人当たりの教育費用がどのように異なるか 2005 年 SSM 調査を用いて論じている。そこでは高学歴同士の夫婦では、一人当たりの教育費用が最も高いことが示されているが、その後の教育達成に関しては言及されていない。海外においても、学歴同類婚の趨勢の国際比較（Blossfeld & Timm 2003）や学歴同類婚が及ぼす経済的な不平等（Breen & Salazar 2011）についてなさ
れているが、教育達成と学歴同類婚についての研究は、管見の限り見当たらない。
以上をふまえて、本論文では、2 節で述べたような社会変動をモデルの中に組み入れた上で、学歴
同類婚や親の学歴組み合わせといった階層指標が、どのように子どもの教育達成に影響を与えているのかを検討する。

96

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2. データの概要と基礎的な集計
2.1 データの概要
使用するデータは JGSS-2009 ライフコース調査である。調査対象者は 2008 年 12 月 31 日時点で満28 歳以上 42 歳以下、1966 年から 1980 年の間に生まれた男女である。このデータを分析するに当たり、その人口的・制度的背景を分かつコーホートとして、1966-70 年生、1971-1975 年生、1976-1980 年生の 3 つのコーホートを設定した。それぞれのコーホートは、高等教育競争の拡大期、激化期（第二次
ベビーブーム世代が含まれる）、緩和期にあたる。有効回答数は 2,727 名であり、各コーホートにおけるサンプル数も一定数確保できるため、この調査を用いることによって、1990 年以降の高等教育変動期の前後を比較し、出身階層と教育達成の関係がどのような特徴であったのかを分析することが可能である。
2.2 変数の説明
本稿で用いる従属変数は、中 3 時成績と大学進学経験ダミー変数である。中 3 時成績は 1 から 5 までの 5 段階で示される、回顧的なデータである。この指標は、客観的な教育達成を示す変数ではないことに注意しなければならないが、その後の教育達成に強く影響を及ぼす変数として、格差社会論ではよく用いられている。しかし、この変数は非常に素朴な変数であるがその分析は苅谷（2011）の研究があるのみで、これまでほとんど分析されていない。中 3 時成績は、ライフコースの初期におけるメリットを表しており、より直接的に出身階層に影響を及ぼすと考えられ、分析に値する変数であると考える。また大学進学経験ダミー変数は、大学に進学した人（短大は含んでいない）を１とするダミー変数である。大学に進学するか否かは、その後の地位達成に強く影響を及ぼすことは、これまでの格差社会論が繰り返し指摘したことである。この 2 つの変数に影響を及ぼす階層変数の効果の、コーホート差とジェンダー差を見ていくことが本稿の主な関心である。
独立変数には、階層を表す指標として親の学歴組合せを用い、さらに中 3 時成績、15 歳時暮らし向き、15 歳時父職威信スコアで統制した(5)。親の学歴は短大・高専・大学・大学院に進学している親を高学歴とし、それ以外を低学歴と二分した後に、低学歴夫婦、母のみ高学歴夫婦、父のみ高学歴夫婦、
高学歴夫婦の 4 つのカテゴリーに分けた。
以下の図 3 は、子の出生コーホート別にみた、親の学歴組合せパターンの変化を示している。低学
歴夫婦がどのコーホートでも多いのには変わりがないが、減少傾向にあり、その代わりに高学歴夫婦が増加しているのが分かる。これは、女性も含んだ、親世代における高学歴化を反映していると考え
られる。

80.0

1966-1970年生(N=827)

1.2 13.2 5.6
低学歴夫婦

75.6

1971-1975年生(N=858)

2.6 11.3 10.5

母のみ高学歴父のみ高学歴高学歴夫婦

66.9

1976-1980年生(N=643)

0%
図3

20%

5.8 11.8

40%

60%

80%

15.6
100%

子の出生コーホート別の親の学歴組合せパターンの変化

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2.3 中 3 時成績の基礎的な分析
ここでは、前項の階層指標に基づいて、中 3 時成績の階層差の基礎的な分析を行う。表 1 は、コー
ホート別、性別に中３時成績の平均を親の学歴組合せパターンごとに、分散分析した結果である（結果は F 値を参照）。なお、ケース数が 10 に満たないものは括弧で示してある。
この表によると、男性においては、どのコーホートも一貫して、親の学歴による差がでており、高学歴夫婦であれば、成績が高く、低学歴夫婦であると成績が低い傾向があることが分かる。また、父のみが高学歴であるよりも、母も高学歴であると、成績が高い。コーホートごとに、平均の最大値と最小値の差をみると、激化期である 1971 年-1975 年コーホートでは成績の差が小さくなり、緩和する
1976 年-1980 年コーホートでは、逆に階層による成績の差が広がっている。
次に女性についてみると、男性と同じように高学歴夫婦であると成績が高く（ただし厳密に言うと、緩和期のコーホートでは、父のみ高学歴である場合にもっとも成績が高い。しかし、それほど差はない）、低学歴夫婦であると成績が低い。この効果はコーホートにおいて一貫してみられる特徴であり、男性と比較すると、コーホート内の差は、男性の成績の差が小さくなる 1971 年−1975 年コーホートを除いて、それほど大きくないのが特徴である。
表1

親の学歴組合せパターンと中 3 時成績の平均値の比較（性別・コーホート別）

男 低学歴夫婦
母のみ高学歴父のみ高学歴高学歴夫婦
F値

女 低学歴夫婦
母のみ高学歴父のみ高学歴高学歴夫婦
Ｆ値

1 96 6- 19 70 年生
平均値
N
3 .12
27 7
(3 .2 0)
(5 )
3 .52
44
3 .94
17

19 71 -1 97 5年生
平均値
N
3.1 9
28 9
(3.3 8)
(8 )
3.4 3
42
3.7 4
35

1 97 6- 19 80 年生
平均値
N
2 .87
19 1
2 .76
21
3 .47
34
3 .87
46

4.04 6

2 .47 99.80 7

**

+

** *

1 96 6- 19 70 年生
平均値
N
3 .26
38 4
(3 .8 0)
(5 )
3 .58
65
3 .79
29

19 71 -1 97 5年生
平均値
N
3.0 3
35 7
3.2 1
14
3.5 6
54
3.7 6
55

1 97 6- 19 80 年生
平均値
N
2 .92
23 9
3 .13
16
3 .50
42
3 .39
54

4.49 8

4 .59 6**

4.67 7**1%***0.1%水準で有意**※有意水準 +10%

*5%

**

2.4 大学進学率の基礎的な分析
次に、大学進学の基礎的な分析を行う。表 2 は、親の学歴組み合わせごとに大学進学率をコーホー
ト別・性別でクロス表による分析をした結果である（結果はχ2 値を参照）。なお分析の結果は、すべてのコーホートにおいて、1％水準で有意となっている。
表 2 によると、男性においては、親が低学歴夫婦の同類婚であれば、コーホートを経るごとに下がっていっている。また、激化期のコーホートでは、高学歴の同類婚と低学歴の同類婚の差がいったん縮まっているが、緩和期のコーホートでは、父のみ高学歴と高学歴の同類婚であれば、さらに大学に進学するようになっている。また、高学歴の同類婚であれば、コーホートを通じて高い進学率を示しているが、父のみ高学歴の世帯も緩和期のコーホートでは、高学歴夫婦の進学率に迫っている。よって、コーホートを通じて、高学歴の親を持てば持つほど大学に進学するものの、競争が激化している
時期では、高階層出身の人々の進学率が下がることによって、階層間格差が縮小していることが分かる。
次に女性について見てみる。女性の場合、高学歴の同類婚であれば、コーホートを通じて最も高い
進学率を示す。そして、その傾向は激化期も変わらず、約半分の人々が大学進学をしている。しかし、緩和期のコーホートでは、高学歴の同類婚であれば、進学率が急増している。男性と比較すると、緩98

日本版総合的社会調査共同研究拠点 研究論文集[12] JGSS Research Series No.9

和期のコーホートにおいて、父のみ高学歴あるいは高学歴同類婚であれば大学進学していたのに対し、女性では親が高学歴の同類婚であることが、決定的に重要になっているのが特徴である。
しかし、これらの特徴は、他の変数によって影響を受けている可能性が十分にある。経済的な要因
や、親の職業などの要因を取り除いても、この階層指標の変数の影響があるか、次節では検討する。
表2

親の学歴組合せパターンと大学進学率（性別・コーホート別）
196 6-197 0年生

低学歴夫婦
母のみ高学歴父のみ高学歴
高学歴夫婦
合計
χ2値

197 1-197 5年生

低学歴夫婦
母のみ高学歴父のみ高学歴
高学歴夫婦
合計
χ2値

197 6-198 0年生

低学歴夫婦
母のみ高学歴父のみ高学歴
高学歴夫婦
合計
χ2値

男性
39.0
(80 .0 )
68.2
94.1
46.1
32.362
男性
38.4(50 .0 )
55.8
68.6
43.5
14.793
男性
30.4
42.9
79.4
82.6
45.2
59.067※χ2検定による有意水準 +10%

*5%

Ｎ
277
(5)
44
17
343
***
Ｎ
289
(8)
43
35
375
**
Ｎ
191
21
34
46
292
***
**1%

女性
11 .2
0.0
36 .9
51 .7
16 .9
5 3.513
女性
12 .2
28 .6
44 .4
52 .7
20 .9
68.67 8
女性
15 .9
0.0
31 .0
70 .4
25 .4
75.23 4

Ｎ
38 5
(5 )
65
29
48 4
** *
Ｎ
36 0
14
54
55
48 3
** *
Ｎ
23 9
16
42
54
35 1
** *

***0.1%水準で有意3. 分析と考察
3.1 中 3 時成績の重回帰分析
ここでは、中 3 時成績を重回帰分析した結果を表 3-1-1 と表 3-1-2 に示す。このモデルでは、低学歴夫婦を基準として、階層指標をダミー変数で投入し、さらに、15 歳時暮らし向きと 15 歳時父職威信スコアでコントロールした結果をコーホート別、男女別に示している。
男性に着目してみると、表 3-1-1 によれば、親の学歴階層の効果は、激化期において差がなくなっているが、拡大期のコーホートと緩和期のコーホートで有意差が出ている。また、緩和期になると、成績の格差が拡大しており、父親が大卒であると成績が高く、それに加えて、母親も大卒であるとさらに差が拡大していることが分かる。決定係数をみても、緩和期のコーホートで高くなっており、親の学歴階層で学力が決定される傾向が、緩和期には強くなっていると考えられる。他の変数の影響を見てみると、15 歳時暮らし向きの効果がすべてのコーホートで見られる。つまり、親学歴に関係なくとも、経済的な要因が 15 歳時の成績に影響している。その効果は激化期で若干高まっているが、概して一貫した効果を示している。
次に女性に着目してみると、表 3-1-2 によれば、男性とは異なり、暮らし向きの効果は見られないが、親の学歴の効果はすべてのコーホートでみられる。父が高学歴であれば成績は高く、母も高学歴であるとさらに成績は高くなる。緩和期では、高学歴夫婦よりも、父のみが高学歴である方が成績は高くなっている。ただし女性の場合説明力が低く、中 3 時成績は、このモデルではほとんど説明できないことに注意する必要はあるだろう。
まとめると、男性では、拡大期では、親の学歴の効果と暮らし向きの効果が中 3 時成績に影響を及ぼしていた。しかし、競争が激化した時代において、親の学歴の効果がなくなり、塾などの学校外教
育や通信教育などの、学校外の教育費を実際に負担できる層の成績が高くなっている。さらに緩和された時代においては、経済的に教育費を負担できるという要因だけではなく、数年前に受験競争の激化を目の当たりにした、高学歴の親の教育に対する意識が、子どもの 15 歳時の教育達成に関わってい99

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ると考えられる。一方女性の場合は、コーホートを通じて経済的な要因によって成績が左右されるのではなく、親の教育水準が強く影響している。しかし、女性の場合は説明力が弱いため、中 3 時の成績には、親の教育水準だけではなく、そのほかの要因の方が強いと考えられる。特に男性の場合、緩和期においては、中 3 時成績がすでに親の学歴階層要因によって、決定される可能性が高まっている。
中 3 時成績が後述する大学入学への影響力が大きいことも併せて考えると、中学校の時点で、その後のライフコースが決定されるようになってきているのが、この時期の特徴と考えられる。
表 3-1-1

中 3 時成績の規定要因に関する重回帰分析（男性・コーホート別）

男性
定数
低学歴夫婦（ 基準）
母のみ高学歴ダミー
父のみ高学歴ダミー
高学歴夫婦ダミー
15 歳時暮らし向き
15 歳時父職威信スコア
Ｒ２
Ｎ

表 3-1-2

19 66 -1 97 0 年生
B
ﾍﾞｰﾀ
1 .98 4
* **19 71 -1 97 5年生
B
ﾍﾞｰﾀ
1.67 3* **-0 .28 2
0 .15 30 .62 80 .19 1
0 .01 20.13 90.06 80.21 00.27 40.01 4-0 .0 27
0 .0 44
0 .1 17
0 .1 410 .0 8732 3
0 .0 49

ns
ns
*
*
ns

19 76 - 19 80 年
B
ﾍﾞｰﾀ
1.69 1**0 .0 17ns - 0 .25 3-0 .0 51
ns
0 .0 18
ns
0.48 90 .12 2*0 .0 51ns
0.79 2
0 .22 6
* **0 .1 83**
0.19 3
0 .12 7*0 .0 89ns
0.01 30 .08 1
ns
35 6
27 9
0 .0 47
0 .10 2** *p<.0 01 ** p<.01 * p< .05 +p<.1 0

中 3 時成績の規定要因に関する重回帰分析（女性・コーホート別）

女性
定数
低学歴夫婦（ 基準）
母のみ高学歴ダミー
父のみ高学歴ダミー
高学歴夫婦ダミー
15歳時暮らし向き
15歳時父職威信スコア
Ｒ２
Ｎ

19 66-1 970年生
B
ﾍﾞｰﾀ
2.997
***

19 71-1 975年生
B
ﾍﾞｰﾀ
2.130
***

0.526
0.272
0.482
0.039
0.003

0.126
0.332
0.467
0.109
0.013

0.055
0.092
0.117
0.032
0.023
46 1
0.018

ns
+
*
ns
ns

197 6-19 80年
B
ﾍﾞｰﾀ
2.233
***

0.020
ns
0.189
0.035
ns
0.099
*
0.555
0.156
**
0.146
**
0.377
0.120
*
0.080
ns
0.007
0.004
ns
0.106
*
0.014
0.086
ns
45 0
33 1
0.064
0.035
*** p< .00 1 **p< .01 *p<.05 +p< .10

3.2 大学進学のロジスティック回帰分析
次に、大学進学をロジスティック回帰分析した結果を表 3-2-1 と表 3-2-2 に示す。このモデルでは、
低学歴夫婦を基準として、階層指標をダミー変数で投入し、さらに、中 3 時成績、15 歳時暮らし向きと 15 歳時父職威信スコアでコントロールした結果をコーホート別、男女別に示している。
男性に着目すると、表 3-2-1 によれば、拡大期にあった親学歴組み合わせの効果は、激化期ではほとんどなくなっている。しかし、緩和期に注目すると、親の高学歴の効果が再度生じていることが分かる。より詳しく見ると、緩和期では、高学歴夫婦であることの効果が復活しているが、父のみ高学歴であっても、大学進学しやすくなっている(6)。また、中 3 時成績の効果は、どのコーホートにおいても一貫して生じており、すべてのコーホートで強い効果を維持している。一方で、暮らし向きの効
果はなくなっている。加えて、父職威信スコアの影響は拡大期と激化期で見られるものの、限定的である。
次に女性に着目してみると、表 3-2-2 によれば、親学歴組み合わせの効果は、すべてのコーホートで有意な結果を示している。ただし緩和期では、父高学歴の効果がなくなり、高学歴夫婦でのみ、大学進学が急激に上昇していることがわかる。女性の場合、父親のみ、または母親のみ高学歴でも女性
は大学に進学しないが、父母の両方が高学歴であることによって、大学に進学することが緩和期の特徴である。また男性と同じく、成績の効果は、すべてのコーホートで強い効果を維持されており、暮らし向きの効果も無くなっている。加えて、父職威信スコアの影響は拡大期と緩和期でみられるものの、男性と同じくその効果は限定的である。また決定係数を見ると、男女とも競争緩和期において、説明力が 50％を超えており、このモデルで説明できる分散が大きくなっている。概して、競争緩和期

100

日本版総合的社会調査共同研究拠点 研究論文集[12] JGSS Research Series No.9においては、男女とも親の高学歴が重要になっており、特に女性の場合は、緩和期において高学歴夫婦であることが非常に強く影響していることが分かる。
表 3-2-1

大学進学の規定要因に関するロジスティック回帰分析（男性・コーホート別）
表

大学

学

男性
定数
低学歴夫婦（基準）
母のみ高学歴ダミー
父のみ高学歴ダミー
高学歴夫婦
中3時成績
15歳時暮らし向き
1 5歳時父職威信ス コア
Nagelle rle R2
N

表 3-2-2非 学
ィ ク回帰分析（ 男性）
196 6-19 70年生197 1-19 75年生197 6-19 80年生
Exp (B)
Exp (B)
Exp (B)
0 .002** * 0 .003** * 0.001***
11 .308
2 .272
10 .845
3 .117
0 .895
1 .046
0 .428
324

+
+
*
** *
ns
*

1 .626
ns
2.364
ns
1 .625ns
9.721***
2 .296+
5.151**
2 .743** * 2.990***
1 .374+1.181
ns
1 .022*
1.037
ns
0 .362
0.516
357
280
*** p<.0 01 ** p<.01 *p< .05 + p<.10

大学進学の規定要因に関するロジスティック回帰分析（女性・コーホート別）
女性
定数
低学歴夫婦（ 基準）
母のみ高学歴ダミー
父のみ高学歴ダミー
高学歴夫婦
中3 時成績
1 5 歳時暮らし向き
1 5 歳時父職威信スコア
Nage lle rle R2N

1 96 6 - 19 7 0 年生1 9 7 1- 1 9 75 年生1 9 76 - 1 9 80 年生
Exp (B)
Exp (B)
Exp (B)0 .0 0 0* ** 0.0 03** * 0 .0 00***
0 .0 0 0
3 .4 6 2
5 .0 8 9
3 .8 8 4
1 .0 0 0
1 .0 3 8
0 .3 8 0
46 2

ns
**
**
* **
ns
*

2.7 35ns
0 .0 00
ns
4.7 41** * 0 .7 79
ns
5.1 59** * 1 2.0 6 1 * * *2.7 62** * 3 .3 11***
1.2 45ns
1 .0 36ns
0.9 92ns
1 .0 70**
0.3 52
0 .5 04451
3 32* ** p< .00 1 * *p< .0 1 * p< .0 5 + p<.1 0

3.3 まとめと考察
これまで、高等教育進学競争の拡大期、激化期、緩和期の 3 つのコーホートと性別に分けて、1990
年前後の教育達成について分析してきた。親の学歴組み合わせが子の教育達成に及ぼす効果は、成績や経済的要因、父親の職業などの変数をコントロールしても、男性では競争拡大期と緩和期において、女性では全てのコーホートにおいて、有意な結果であった。また、中 3 時成績が大学進学には常に一定の影響を及ぼしており、能力主義的な側面は常に存在しているが、それ以上に、出身階層の影響が確認された。
男性については、競争の激化するコーホートにおいて、教育達成の階層間格差が小さくなっており、競争が緩和するコーホートにおいて、差が開いていた。さらに、親の学歴階層の組み合わせ効果については、競争激化期までは、両親とも高学歴である夫婦の子どもが大学に進学しやすかったが、緩和期では、高学歴夫婦に加えて、父のみが高学歴である夫婦の子どもも大学に進学しやすくなっていた。
また、女性に関しては、男性に見られたような競争激化期における階層格差の影響は見られなかったが、大学進学率と合格率が上昇する緩和期において、大学進学の階層差が一気に拡大していた。女性にとっては、父親だけでなく、母親も高学歴であることが教育達成において非常に重要な局面となってきていることが示された(7)。
これらの結果は、日本の教育達成の階層格差の変容が、一様な進み方をしていないこと、さらに、親の学歴組み合わせの効果が、ジェンダーごとに異なっていることを明確に示している。これまでの格差社会論においては、このように時代背景を踏まえて、細かく階層格差を調査することはあまり行
われてこなかった。しかし、高等教育の学歴達成の格差社会の様相は細かく見ると複雑な様相を呈しており、少なくとも、競争が激化している時期は、その前後の時期と比べると、階層間格差は男性では見られない。もちろん、中 3 時成績の中にすでに階層の要因や金銭的な要因が織り込まれているた101

日本版総合的社会調査共同研究拠点 研究論文集[12] JGSS Research Series No.9

め、その分階層の要因が見えづらいと考えることもできるだろう。しかし、中 3 時成績に対する階層
要因を含めたモデルの説明力は高くなく、この時期は、競争が激しいことによって、逆説的に平等になっているともいえるだろう。
女性に関しては、男性と比較して、全体の大学進学率が低いために、常に階層間格差は存在している。しかし、進学競争が緩和し、多くの人々が進学できるようになる社会状況においては、両親とも学歴が高い夫婦世帯では、大学以上の学歴を獲得させようと反応している。表 2 より、母のみ高学歴世帯で 1 人も大学へと進学していないことをふまえると、むしろ、父親が高学歴であることを前提として、それに加えて母親が高学歴であることが重要なのである。本田（2008）や吉川（2009）の研究
では、高学歴母親が子どもの高学歴への強い影響力を持つことを指摘しているが、その影響力は、「大学競争力が緩和した時期」に強くなっており、男性よりも女性に対してよりはっきりとした影響を持っているといえるだろう。
もちろん激化期から緩和期への変化はこれから続いていくとは限らない。この変化は格差社会への明確なシフトを示しているというよりは、現段階で、競争が緩和された世の中において、高等教育を卒業した親がより反応していることを示しているにすぎないことは、注意しなければならない。

4. 結び
本稿では、1990 年代前後の人口的、制度的変動を背景として、母親の学歴も階層指標に組み込んだ教育達成の格差を検討してきた。競争が拡大し、激化し、緩和されるその局面において、格差の現れ方はジェンダーごとに異なり、また母親の学歴もより重要になってきている。学歴組み合わせのパターンはその世帯の夫婦の働き方と関連し、子どもの教育達成に与える影響は大きいだろう。このような母親の学歴を加味した上での研究が今後重要になっていくと思われるが、最後に、本研究における課題を示す。
第一に、学歴同類婚や夫婦の学歴組み合わせパターンの社会的な意義について詳細な分析ができていないことがあげられる。特に、母親のみが高学歴である夫婦の効果が、サンプル数が少ないためにほとんど分析できていない。女性の高学歴化が進んでいることをふまえると、これから低学歴夫婦が減少する一方で、高学歴夫婦のみならず、母親の学歴下降婚も増加すると予想される。母親のみ高学歴であることの意味を探る必要があるだろう。
第二に、進学先の多様性を検討できていない。女性の場合は短大に行く比率も高く、また専門学校に行く人も増加している。また大学の中においても、入学難度の高い大学から入りやすい大学まで様々なものがある。このような進学先の多様性も考慮した研究も必要である。
第三に、この結果が、これからの趨勢を表しているものではないことに注意する必要がある。今回の分析は、あくまでも高等教育の競争拡大期、激化期、緩和期の 3 時点に焦点を当てたものである。
よって、競争がより緩和していく現代において、教育達成の格差が出身階層の要因によってより強く規定されるようになってきているか、という問いには答えられない。今後のデータによって明かされる部分であろう。
第四に、本稿の射程範囲を超えるが、これらの世代が、教育達成の後にどのようなライフコースをたどったのか、さらに分析する必要があるだろう。特に、別名団塊ジュニア世代とも呼ばれる第二次
ベビーブーマー世代は、バブル崩壊後の就職氷河期の中で就職し、その後の世代は非正規雇用の拡大の中で就職せざるを得なかった世代である。現在では、雇用の流動性はさらに進み、正規雇用と非正
規雇用の格差が拡大している。その論点に教育達成がどのように影響しているのか、今後調査していく必要がある。
世代間移動の格差は、団塊ジュニア世代以降において広がっている。その格差は教育達成のみならず、その先の結婚、職業など、ライフコースの様々な局面に影響を及ぼしている。団塊ジュニアが結婚し、次の世代を再生産していく局面において、これからの格差社会研究は、親世代の学歴組合せという視点がますます有効になっていくだろう。

102

日本版総合的社会調査共同研究拠点 研究論文集[12] JGSS Research Series No.9

[Acknowledgement]
日本版 General Social Survey 2009 ライフコース調査（JGSS-2009LCS）は、大阪商業大学 JGSS 研究センター（文部科学大臣認定日本版総合的社会調査共同研究拠点）が実施している研究プロジェクトである。
[注]（1）この用語はマーチン・トロウ（1976）によっている。トロウは、教育システムの発展過程を量的規模に着目してエリート（15％未満）・マス（15％～50％未満）・ユニバーサル段階（50％以上）の三段階に分けている。また拡大の進む社会において、どのように構造変動や大学の組織的変動が起こっていくのかを示している。
（2）学校基本調査より作成。18 歳人口は、3 年前の中学校卒業者数を示している。
（3）文部科学統計要覧から作成。合格率＝短大・大学入学者数÷志願者総数（過年度卒業生を含む）
で示されており、短大・大学進学率と大学進学率は、入学者数を 18 歳人口で割ったものである。
また、参考までに男女別の大学進学率のグラフも記載した。男女差があるが年々小さくなってきており、合格率と同じく 90 年代に拡大していくことが分かる。
（4）この報告によれば、男性の方が明らかに大卒になる国は、スイス、トルコ、日本そして韓国の 4カ国である。（OECD 2004, Table A3.4c）（5）なお、中 3 時成績と 15 歳暮らし向きは１～５をとる順序尺度であり、中 3 頃の成績と 15 歳時の家庭の豊かさを主観的かつ回顧的に評価した変数である。また、職業威信スコアは 95 年の「社会階層と社会移動」全国調査（SSM95）の職業威信スコアを用いている。SSM95 では職業威信と呼ばれる、各職業に対する主観的な格付けを尋ねる設問があり、職業ごとの職業威信スコアが計算、公表されている。
各独立変数の記述統計は以下のとおりである。
補表１

分析に用いる変数の記述統計

性別
男

変数
中3時成績
大学進学ダミー
母のみ高学歴ダミー
父のみ高学歴ダミー
高学歴夫婦ダミー
15歳時暮らし向き
15歳時父職威信スコア

1 966-1970年生
度数 最小値 最大値 平均値
406
1
5
3.143
406
0
1
0.424
343
0
1
0.015
343
0
1
0.128
343
0
1
0.050
396
1
5
2.811
375
38.1
90 .1
50.693

1971- 1975年生
標準偏差 度数 最小値 最大値 平均値
1.1 84
443
1
5
3.233
0.4 95
444
0
1
0.410
0.1 20
375
0
1
0.021
0.3 35
375
0
1
0.115
0.2 17
375
0
1
0.093
0.8 98
439
1
5
3.016
7.9 57
405
36 .7
90.1
50.918

標準偏差 度数 最小値
1.217
348
1
0.492
348
0
0.145
292
0
0.319
292
0
0.291
292
0
0.885
344
1
7.329
320
38.1

1 976-1980年生
最大値 平均値
5
3.014
1
0.414
1
0.072
1
0.116
1
0.158
5
3.084
8 4.3
51.446

標準偏差1 .285
0 .493
0 .2590 .321
0 .365
0 .848
7 .902

性別
女

変数
中3時成績
大学進学ダミー
母のみ高学歴ダミー
父のみ高学歴ダミー
高学歴夫婦ダミー
15歳時暮らし向き
15歳時父職威信スコア

1 966-1970年生
度数 最小値 最大値 平均値
566
1
5
3.281
567
0
1
0.157
484
0
1
0.010
484
0
1
0.134
484
0
1
0.060
563
1
5
2.924
525
36.7
90 .1
50.5141971- 1975年生
標準偏差 度数 最小値 最大値 平均値
1.0 27
565
1
5
3.103
0.3 64
568
0
1
0.195
0.1 01
483
0
1
0.029
0.3 41
483
0
1
0.112
0.2 38
483
0
1
0.114
0.8 97
560
1
5
2.943
7.7 67
525
36 .7
90.1
51.007

標準偏差 度数 最小値
1.090
394
1
0.397
394
0
0.168
351
0
0.315
351
0
0.318
351
0
0.857
386
1
8.394
364
38.1

1 976-1980年生
最大値 平均値
5
3.046
1
0.239
1
0.046
1
0.120
1
0.154
5
3.073
8 4.3
50.650

標準偏差
1 .1580 .427
0 .2090 .325
0 .361
0 .745
7 .145（6）表では省略したが、Ｂの値と標準誤差は、父のみ高学歴のＢの値が 2.274 であり、標準誤差が0.565 である。一方高学歴夫婦のＢの値は 1.639 であり、標準誤差が 0.501 である。このことをふまえると、95％信頼区間が重なりあい、この二つの係数の差は誤差の範囲とも考えられ、それほど明確に父のみ高学歴が高学歴夫婦よりも効果が有意に高いわけではないことには注意しなければならない。
（7）参考までに、交互作用項を入れたモデルでも検討する。競争激化期を基準にした場合、男性の場
合は緩和期と父のみ高学歴、女性の場合は、緩和期と高学歴夫婦との交互作用項が正の関連を示している。コーホートを分けた分析と多少の違いはあるものの、概ね同じ結果となっている。

103

日本版総合的社会調査共同研究拠点 研究論文集[12] JGSS Research Series No.9

補表 2

CH1
CH2(基準)CH3
低学歴夫婦（基準）
母高学歴
父高学歴
高学歴夫婦
CH1×母高学歴
CH1×父高学歴
CH1×高学歴夫婦
CH3×母高学歴
CH3×父高学歴
CH3×高学歴夫婦
中3時成績
15歳時暮らし向き
定数
NagelkerkeR2
N

交互作用項を入れたモデル
B
0.207

男性
Exp (B)
1.230

B-0.363

女性
Exp (B)
0.696-0.123

0.885

0.369

1.446

0.484
0.623
1.024
1.723
0.447
1.500
0.299
1.650
0.809
1.075
0.147
-4.537

1.622
0.866
2.378
1.865
1.435
4.199 ***
2.784
*
1.624
5.073 ***
5.603
-20.458 0.000
1.564-0.031
0.970
4.482
0.299
1.349
1.349
-20.576 0.000
5.209*-1.149
0.317
*
2.245
1.118
3.060
*
2.931 *** 1.138
3.120 ***
1.158
0.081
1.084
0.011 *** -6.098
0.002 ***
0.416
0.391
999
1303
***p<.001 **p<.01 *p<.05 +p<.10[参考文献]
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