大学入試研究ジャーナル第 32 号，192-197，2022【資料】

定員管理の厳格化の入試倍率・偏差値・志願者動向への影響――東京に所在する私立大学におけるトリクルダウン現象の現在地――
福島 真司，日下田 岳史，和田 浩行（大正大学）
2016 年度から始まった私立大学における「定員管理の厳格化」は，「トリクルダウン現象」とも言える状況を生み出した。本稿は，定員管理の厳格化が始まる前の年度から 2021 年度までの東京に所在する私立大学の入試倍率・偏差値・志願者動向を分析することで，トリクルダウン現象に関連する志願者数の増加は，偏差値帯の下位に位置する大学の方が上位に位置する大学よりも大きな影響を受けること，
また，私立大学の入試倍率と偏差値との関係が，定員管理の厳格化の影響を受け変容していることを明らかにした。
キーワード：定員管理の厳格化，トリクルダウン現象，東京に所在する私立大学
1 はじめに河合塾が，2021 年 2 月 26 日に公表した「2021 年
度主要私立大志願者状況」では，2 月 25 日現在までに集計した 107 大学の状況をまとめ，一般選抜志願者数
は全体で前年比 88％であり，前年から約 30 万人減少
したことなどから，「14 年ぶりの志願者減となった前年入試に続き，2 年連続で減少となる可能性が高い」と予想した。この理由として，同資料は，①18 歳人口だけでなく既卒志願者が減少したこと，②新型コロナ
ウイルス感染症に対する懸念，③②に関連して家計が悪化したことで受験生が出願校数を抑えたこと，④大学が学校推薦型・総合型選抜の合格者を増加させたことを挙げている。
このことは，私立大学の定員管理が厳格化された
2016 年度以降，特に，東京 23 区等の都市部に所在する私立大学の一般入試が難化傾向になっていたが，これが 2020 年度入試から緩和され始め，2021 年度入試
ではさらに緩和が進んだことを表している。
日下田・福島（2020）は，2016 年度以降，私立大学の定員管理が厳格化されたことを受け，東京 23 区
等の都市部に所在する私立大学が合格者数を絞り込むようになったため，受験者が志望順位の低い私立大学に向かうこととなり，その結果，当該大学の選抜性が向上し，入学者の基礎学力が上昇する等の現象を報告し，これを「トリクルダウン現象」と呼んだ。
トリクルダウン現象では，東京 23 区等の都市部に所在する私立大学において，まず，偏差値の上位大学が合格者を絞った結果，偏差値が中位の大学に受験者が流れ込む。しかしながら，中位の大学にも定員管理の厳格化は求められているため，従来合格圏内にいたはずの受験者が押し出されることとなり，下位の大学に流れ込むという連鎖が生まれ，下位の大学においても，従来合格圏内にあったはずの受験生が押し出されることとなり，今度は，都市周辺の大学に流れ込むことになる。このことにより，東京 23 区等の都市部に所在する私立大学は一様に難易度が上がり，合格しにくくなるという状況が起こった。
ただし，
私立大学は，
入試日程が重なる等の物理的な理由がない限り，何校でも受験することができる。筆者らの所属する大学での新入生アンケートにおいても，2019 年度新入生と2020 年度新入生では，後者の方が，受験した大学数，
回数共に多かった。これは，東京 23 区に所在する私立大学の難易度が上がるほど，当該エリアの大学に進学したい受験生が，受験校の幅を広げ，合格可能性を少しでも高める行動に向かった結果だと考えられる。
その状況下で，東京 23 区に所在する私立大学が志
願者数を減少させた理由は，まずは，先述した河合塾の分析の通りであろう。すなわち，受験生の数自体が減少したこと，東京はじめ都市部での新型コロナウイ
ルス感染症の拡大状況に鑑み，進学先として都市部を避けたこと，
家計状況の悪化による受験校の絞り込み，そして，学校推薦型・総合型選抜のような昨年内の入試においてすでに合格してしまった者が増加したことにあるだろう。加えて，もう 1 点，これは受験校の絞
り込みと類似するが，東京 23 区に所在する私立大学の難易度が上がりすぎたため，
第 1 志望の大学を諦め，さらに不合格になることのリスクを回避し，偏差値が直下の大学ではなく，確実に合格するであろう大学だ
けに，最初から受験校を絞った者が増加したことも挙げられる。福島・日下田（2021）では，首都圏を中心とする高等学校進路担当教員への 4 年間のヒアリングから，東京 23 区内の私立大学の難易度が上昇したこ- 192 -

定員管理の厳格化の入試倍率・偏差値・志願者動向への影響とにより，模擬試験で A 判定が出た大学より下位大学にも合格できない状況や，どの大学にも合格出来ない浪人生が増えたこと等に対応を迫られる高等学校教員の状況を示した。
入試倍率の上昇が続けば，それに対応し，合格可能性の少ない者から受験を回避し，徐々に倍率が下がることが推察される。入試倍率が高くなり続け，難易度も上がり続け，いつもまでも浪人生が増え続けることは，あまり考えられない。特に，コロナ禍での家計への負の影響は，受験校の絞り込みへの圧力となるし，浪人した場合のコストを考慮すると，確実に合格する
大学に向かうという強い安全志向を生む可能性もある。
日下田・福島（2021），福島・日下田（2021）では，東京に隣接する高等学校において，東京 23 区内の大学への進学を諦め，専門学校への進学を選んだケースを記載しているが，これらの対応が，トリクルダウン
現象の諸特徴を徐々に失わせ，トリクルダウン現象は徐々に解消されることも考えられる。
本稿は，2016 年度の入試から生じたトリクルダウン現象と志願倍率の変化等の周辺的な事象について，
2021 年度入試までの東京に所在する私立大学の入試動向を分析することで，トリクルダウン現象の現在地を周辺的な事象も含めて再確認することを目的とする。
2 入試の倍率と入試の難易度
トリクルダウン現象の 1 つである都市部の大学の入試倍率の上昇は，入試の難易度に影響を与え，当該大学に合格した者は，それ以前に合格した者よりも，学力が高くなる。日下田・福島（2020）は，このことを，
東京23区に所在するA大学の事例研究から証明した。
入試倍率が上昇し過ぎると，受験者が減少し，入試倍率が下がるが，一方で，定員管理の厳格化がなければ，
従来当該大学よりも上位大学に進学出来ていたであろう者が受験してくるために，入試倍率は低下しても，偏差値は低下しないことが予測される。
一般的に考えると，入試倍率が上がれば，選抜性が高くなり，合格者の偏差値は高くなる。反対に，入試倍率が下がれば，選抜性は低くなり，偏差値も下がる 1)。
定員管理の厳格化が，この一般的な傾向に影響を与えたとすれば，これもトリクルダウン現象に関連した事象と言える。一方で，A 大学だけで考えると，上述したように，一般的な傾向に従わない事象が起こっているため，A 大学が所在する東京の私立大学では，そもそも一般的な傾向にあったのか，検証する必要がある。
地域によって，状況が異なることも考えられるからである。これを証明した先行研究は，管見によれば見当たらない。
2.1 調査対象
本調査で対象とするのは，表 1 の条件で抽出した大学の学科等の入試における実質倍率（受験者数÷合格者数）2)と偏差値である。
表 1 抽出した学科等の条件① 東京に所在する私立大学の学科等② 経済・経営系の学科等③ 募集人員が最多の入試方式④ 2014 年度から 2019 年度の 6 年度分の入試データ（実質倍率と偏差値）①は，この後，A 大学の事例を考察する上で，立地条件を統一するためである。②は，①に所在する全ての大学のケースを扱うことが物理的に困難であったため，まずは，私立大学の学科等の系統の中で，最も募集人員が大きい経済・経営系で証明を試みたためである。③も，②と同様の理由から，②の学科等の入試区分の中で，最も募集人員が多い入試方式だけを抽出した。④は，近年の入試動向を勘案した上で，この期間とした。6 年度分の入試データが揃わない学科等は抽出しなかった。すなわち，2015 年度以降に新増設された学科や廃止された学科は含まない。ただし，いわゆ
る「ボーダーフリー」（以下，BF）が理由で，偏差値が得られない場合は，前後の年度の偏差値を代入することとした。なお，本調査で扱う入試データは，専門企業が公表しているものを用いた 3)。
以上のように抽出した結果，45 大学 127 学科の入試データが調査対象となった
2.2 調査結果
結果は，表 2 の通りであった 4)。これを見ると，今回扱ったデータにおいては，殆どの学科等で，正の相関関係が認められた。すなわち，一定の条件下での検証ではあるが，入試倍率が上がるほど，偏差値が上がるということが言える。

- 193 -

表 2 実質倍率と偏差値の相関
相関係数

学科等の数

学科等の⽐率

1〜0.7

81

65.3%

0.7〜0.436

29.0%

0.4〜0.2

6

4.8%

0〜0.2

1

0.8%

大学入試研究ジャーナル第 32 号

2.3 A 大学での現象
次に，先行研究でも扱ったA大学の事例を考察する。
表 3 は，A 大学の定員管理の厳格化が始まる前年度からの入試における実質倍率を表している。
2016 年度の定員管理の厳格化によって，実質倍率が上昇している様子が看取される。しかしながら，2019 年度まで上昇を続けた志願倍率が，2020 年度では下降し，2018 年
度の志願倍率を下回っていることがわかる。
表 3 A 大学の入試全体の実質倍率
2015年度 2016年度 2017年度 2018年度 2019年度 2020年度

A大学の
実質倍率

2.0

2.0

2.6

3.8

4.9

3.4

一方で，図 1 は，A 大学の 1 年生が，入学式直後の時期に参加する基礎学力調査の結果である 5)。基礎学
力調査は毎年度同じ問題で実施しており，
A 大学では，年度ごとの基礎学力を測定し，この結果を，外国語の授業におけるクラス分けなどに活用している。

図 1 A 大学の基礎学力調査結果（出典：日下田・福島（2021）図 7 より）

図 1 を見ると，A 大学 1 年生の基礎学力は，2020
年度も，国語，英語でやや上昇幅が小さくなったにせよ，上昇を続けており，実質倍率の動きとは異なる。
恐らく A 大学の高くなった入試倍率を嫌って，合格可
能性が低い者が志願をしなかったために，志願者が減
少し実質倍率は低下したが，学力は下がっていないということを示していると言える。
この事例は，実質倍率が上がった年度ほど，その入試を経て入学した者の学力が高いとは言えないことを表している。入試倍率と偏差値との関係を直接的に示したわけではないが，偏差値と関係性の強い基礎学力で検討した結果，入試倍率が上がると，偏差値があがるという一般論に当てはまらない事象が確認できた 6）。
すなわち，トリクルダウン現象は，実質倍率と偏差値との一般的な関係に，影響を与えたのではないかと言える。
3 東京の大学のトリクルダウン現象の動向
3.1 定員管理の厳格化による実質倍率の推移
それでは，東京に所在する他の大学の動向はどのようであろうか。ここでは，トリクルダウン現象に関連した事象である志願倍率の上昇に焦点を当てて，トリ
クルダウン現象の影響を検討する。
表 4 は，安田（2021）で示された「表 2 三大都市圏の主な大学の一般入試倍率（志願者数÷合格者数）推移」から東京に所在する 13 大学を抽出し，それに，
表 5 以降で検討する学習院大学と，A 大学のデータを追加して，作表したものである。2021 年度入試については，本稿執筆時点では合格者の公表をしていない大学も多いため，代わりに志願者数の対前年度比を掲載することで，
2021 年度の状況の把握を可能な限りできるようにした。
これを見ると，2016 年度の定員管理の厳格化以降，
概ね偏差値が上位の大学から順に志願倍率の最大値を迎え，その後，志願倍率が下降していることがわかる。
なお，ここで注意が必要なのは，偏差値が最も上位のグループにある大学群は，トリクルダウン現象に関連した事象の影響を受けにくいということである。その理由は，トリクルダウン現象は，入学定員を厳守するため合格者を絞り込んだことにより，上位大学の不合格者が，それ以下の大学に流れ込むことによって起こる現象であるためである。ただし，上位大学であっても，志願者に変化がなければ，合格者をそれまでより絞り込むことにより，当然ながら，志願倍率は上昇する。一方で，最上位に位置していれば，それより上位の大学からの不合格者が流れ込み，志願者が増加することは起こりえない。

- 194 -

定員管理の厳格化の入試倍率・偏差値・志願者動向への影響

表 4 東京に所在する 15 大学の志願倍率（志願者数÷合格者数）等の推移（安田（2021）をもとに作表）7)

大学

志願者
前年⽐

志願倍率（志願者数÷合格者数）
2017年

2018年

2019年

2020年

4.8

5.0

4.9

4.8

4.5

2021年度
平均偏差値
95.4%
66.6

6.0

7.2

8.1

7.6

7.2

87.6%

66.6

5.9

4.8

100.5%

64.6

5.1

4.6

96.5%

61.9

7.0

69.4%

61.6

6.1

5.0

106.8%

61.2

5.4

5.1

90.8%

59.9

5.6

87.8%

59.9

4.6

101.0%

58.7

3.6

87.5%

59.0

6.9

3.5

103.7%

55.1

6.7

4.4

93.4%

54.7

5.1

3.8

88.2%

53.3

3.5

3.3

86.0%

49.7

6.8

4.7

84.5%

47.8

2015年

2016年

慶應義塾大

4.5

早稲田大

5.7

上智大

5.0

4.7

4.8

6.1

明治大

4.2

4.5

5.0

5.7

⻘⼭学院大

5.9

6.3

7.6

8.6

7.4

⽴教大

5.0

4.7

5.6

6.9

中央大

4.2

4.6

4.7

5.8

法政大

4.8

4.4

5.6

7.0

6.5

学習院

2.9

4.0

4.6

5.8

5.1

東京理科大

3.2

3.2

3.2

3.6

3.9

駒澤大

3.1

3.7

4.4

5.2

専修大

2.9

3.4

4.5

5.4

東洋大

3.4

3.5

4.1

5.4

日本大

3.3

3.5

3.8

3.9

A大学

2.2

2.2

3.0

4.7

2021年

※ 各大学の 6 年度で最も実質倍率の高い年度に網掛けした

3.2 定員管理の厳格化による志願者数の推移
表 5 は，表 4 で示した 15 大学の各年度の志願者数の中で，学力を中心に判定する入試である，一般入試と大学センター試験（2021 年度からは大学入学共通テスト）利用型入試の志願者数を合計した人数の推移を表している。

表 5 東京に所在する 15 大学の志願者数の推移（一般型＋センター（共通テスト）利用型）
大学

2021年度
平均偏差値

慶應義塾大

66.6

43,352

44,79744,84543,301

41,87538,45436,681

早稲田大

66.6

103,494

108,039

114,983

117,209111,338

104,576

91,659上智大

64.6

31,74027,74829,27731,181

27,91626,15626,278

明治大

61.9

105,702108,500

113,507120,279

111,755

103,035

99,470

⻘⼭学院大

61.6

59,73859,85060,96662,90560,40457,82240,123

⽴教大

61.2

66,351

60,69362,65571,793

68,796

61,30865,475

中央大59.9

69,81875,27574,02988,182

92,68686,47678,534

法政大

59.9

93,986

101,976

119,206

122,499

115,447

103,628

90,948

東京理科大

59.0

52,10851,40453,51556,56660,59356,35549,301

2015年

2016年

2017年

2018年

2019年

2020年

2021年

学習院

58.7

11,79817,93018,366

20,447

19,143

16,932

17,106

駒澤大55.1

31,57538,74841,66644,81548,71528,82529,901

専修大

54.7

31,32436,53644,46245,761

56,201

51,02445,425

東洋大

53.3

83,54684,886

101,180

115,441

122,010

101,776

89,808

日本大49.7

94,373

104,558

112,583

115,180

100,853

113,902

97,948

A大学

47.8

4,439

6,710

8,236

9,198

10,669

9,101

7,686

※ 各大学の 7 年度で最も志願者数の多い年度に網掛けした- 195 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

表 5 を見ると，表 4 同様に，2016 年度以降の 7 年間で，概ね偏差値帯の上位の大学から順に，志願者数が最大となり，その後，減少に転じていることがわかる。
表 6 は，
15 大学を偏差値帯によって 3 つのグループにまとめ，それぞれのグループの志願者数を合算した
人数と，定員管理の厳格化の前年である 2015 年度の志願者を 100 とした指数を表している。なお，A 大学
は同様の偏差値帯の大学がないため，表 6 からは除いている。
これを見ると，定員管理の厳格化が始まった 2016年度から，各大学群共に志願者数を増加させるが，最上位のグループの増加率は，他のグループに比較して大きくない。2018 年度に，偏差値帯が最上位のグルー
プと，その次のグループが志願者数のピークを迎え，その後，下位大学の志願者数が増加するため，2019
年度にそれ以下の大学の志願者数がピークを迎える。
上位大学から下位大学に志願者数のピークが移動していることが明確に看取できる。
また，注目すべきは，指数である。志願者数が最大であった年度の指数は，偏差値が上位に位置するグループから順に 107.3，118.1，136.1 と，下位大学の方が，志願者数の増加率が高かったことがわかる。トリ
クルダウン現象の特徴の 1 つである志願者の増加は，偏差値上位大学よりも下位大学に影響が大きいことがわかる。

Ａ大学と近接した偏差値帯の大学にも認められる可能性がある 8)。入試倍率が大きく上昇したことに加え，家計状況の悪化等の要因も加わると，受験校数の絞り込みをせざるを得ない状況となり，少数の合格可能性が高い大学だけを選択する受験行動となる。
そのため，入試倍率が下がり，入試倍率と偏差値の関連が小さくなる 9)。限られた受験校数の中で，1 つを選択すれば，1 つを手放さなければならないという，ある意味では，
国公立大学に対する受験行動と類似した受験行動が，東京に所在する私立大学に対してもとられるようになったとも考えられる。
次に，トリクルダウン現象に関連した志願者数の増
加や入試倍率の上昇は，偏差値帯の下位に位置する大学の方が，上位に位置する大学よりも，より大きな影
響を受けることがわかった。このことは，トリクルダ
ウン現象の構造を考えると容易に推察出来る結果であるが，本稿では，これを明確に示した。本稿の限界は，本稿で取り上げた大学のデータのみから結論を導いた
ところにあるが，
トリクルダウン現象の知見について，周辺的な事象からも，さらに深化することにつながったと考える。このことを踏まえて，トリクルダウン現象の再定義も検討されるべきかも知れない。
今後，A 大学と偏差値帯の同じグループにある大学
や，A 大学よりも偏差値帯の下位のグループにある大学を調査することも検討し，検証を継続したい。

4 おわりに
以上，東京に所在する大学を事例に，トリクルダウ
ン現象とそれに関連する入試倍率について考察した結果，以下のことがわかった。
まず，トリクルダウン現象によって，入試倍率が高いほど偏差値が高いという，従来一般的だと考えられてきた傾向に変化が認められた。本稿では，A 大学だ
けの事例を用いてこのことを示したが，同様の傾向は，
表 6 東京に所在する 15 大学の偏差値帯のグループに分けた志願者数の推移（一般型＋センター（共通テスト）利用型）
大学
早慶上智

年度

2015年度

2016年度

2017年度

2018年度

2019年度

2020年度

2021年度

志願者数

178,586

180,584

189,105

191,691

181,129

169,186

154,618

指数

100.0

101.1

105.9

107.3

101.4

94.7

86.6

志願者数

459,501

475,628502,244542,671

528,824

485,556

440,957

100.0

103.5

109.3

118.1

115.1

105.7

96.0

志願者数

240,818

264,728

299,891

321,197

327,779

295,527

263,082

指数

100.0

109.9

124.5

133.4

136.1

122.7

109.2

GMARCH＋東京理科大 指数
日東駒専※ 各グループの 7 年度で最も志願者数の多い年度に網掛けした- 196 -

定員管理の厳格化の入試倍率・偏差値・志願者動向への影響

注度以降弱くなっていることからも，このことが証明できるか

1）国公立大学においては，当然ながらこれが当てはまらないケも知れない。

ースもあり得る。分離分割方式での制度設計に加え，近年，後期日程を廃止する大学もあるため，あらかじめ受験校数が参考文献

制限されている。そのため，国公立大学への進学を希望する

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（2021年3月31日最終閲覧）

2）本稿では，入試倍率を代表させる指標として，「実質倍率」（受

河合塾.「私立大 大学別志願状況（3/26現在）」

験者数÷合格者数）と「志願倍率」（志願者数÷合格者数）のhttps://www.keinet.ne.jp/exam/2021/pdf/21s_daigaku.pdf

両者を用いる。

（2021年3月31日最終閲覧）

3）本調査では，『蛍雪時代』が，各年の入試対策用として，11

河合塾.「私立大志願状況（3/26現在）」
https://www.keinet.ne.jp/exam/2021/pdf/21s_zentai.pdf

月臨時増刊として毎年度発行している『全国大学受験年鑑』（2021年3月31日最終閲覧）

掲載の河合塾の偏差値を利用した。専門企業によって，公表する偏差値に差異が認められる場合もある。本調査は，河合河合塾.「2021年度主要私立大志願者状況（2月25日現在集計）

塾の入試データを用いた結果であることには留意する必要が

https://www.keinet.ne.jp/exam/topic/20/20210226-2.pdf（2021年3月31日最終閲覧）ある。
4）
分散が 0 であるため計算ができなかった 3 学科等を除く，
124

福島真司・日下田岳史（2021）.「入試改革の高等学校への影響―高等学校進路指導担当教員対象の4年間のヒアリング調査

学科等の結果である。
5）英語は 2017 年度で問題を変更したため，2016 年度以前のデを通して―」『大学入試研究ジャーナル』31，218－225.

ータを示していない。また，英語は，満点が 100 ではないが，

日下田岳史・福島真司（2021）．
「私立大学における『トリクル他の 2 科目とスケールを合わせるために 100 点満点に換算しダウン現象』の検証」『大学入試研究ジャーナル』31，226－
231.

直した数値を使用している。
6）本来的には，偏差値は，大学全体の中の位置づけを表すため，

日下田岳史・福島真司（2020）．
「私大定員管理の厳格化に伴う基礎学力調査の結果と，イコールとは言えない。偏差値は，『トリクルダウン現象』の事例研究」『大学入試研究ジャーナル』30，179－185.

募集単位の入試区分ごとに算出されるものであり，A 大学全体の経年的な偏差値の変化を可視化することは困難であった

旺文社（2019）.『蛍雪時代11月臨時増刊 全国大学受験年鑑（2020年入試対策用）』

ため，本稿では，基礎学力調査の結果を用いた。
7）「平均偏差値」は，各大学が持つ募集単位等の偏差値を平均

旺文社（2018）.『蛍雪時代11月臨時増刊 全国大学受験年鑑（2019年入試対策用）』

した数値であり，おおざっぱな数値である感は否めないが，各大学の偏差値上の位置づけをわかりやすく可視化するため

旺文社（2017）.『蛍雪時代11月臨時増刊 全国大学受験年鑑

に用いた。
その際，
次の web サイトを参照した。
大学偏差値.biz.
「大学受験のお供に！全国大学偏差値ランキング」（2018年入試対策用）』
旺文社（2016）.『蛍雪時代11月臨時増刊 全国大学受験年鑑

https://xn--swqwdp22azlcvue.biz/all_rank.php?type=2（2017年入試対策用）』

8）本稿では触れていないが，トリクルダウン現象を巡る一連の旺文社（2015）.『蛍雪時代11月臨時増刊 全国大学受験年鑑（2016年入試対策用）』

研究においては，他大学の入試担当管理者にもインタビュー
調査を行っている。その際，2020 年度入試において，首都圏

旺文社（2014）.『蛍雪時代11月臨時増刊 全国大学受験年鑑

大規模私立大学 B 大学では，志願者数は大幅に減少したが，一方で，偏差値が高い高等学校出身者の志願者数がむしろ増（2015年新課程入試用）』
安田賢治（2021）.「『定員管理の厳格化』によって何が起きたか」『大学入試研究の動向』38，7－11.

加したという状況にあったことを聴き取った。
9）表 2 で抽出した 45 大学 127 学科等の 2014 年度から 2019年度の実質倍率と偏差値の相関について，各年度ごとに 127
学科等を一括りにして，相関係数を算出した結果，2014 年度
は 0.811，2015 年度は 0.723，2016 年度は 0.727，2017 年度
は 0.771，2018 年度は 0.599，2019 年度は 0.457 であった。
2017 年度までは強い正の相関関係にあったものが，2018 年- 197 -