投稿 論文

インターンシップへの参加が就職活動結果におよぼす影響─Propensity Score Matching 法による
Self-Selection Bias の検証─

佐

藤

梅

崎

一

磨

明海大学経済学部専任講師

修

法政大学キャリアデザイン学部教授［キーワード］（キャリア教育との関係については江藤（2007）を参

インターンシップ、就職活動結果、セルフ・セレク

照）。このインターンを通じて、会社組織や仕事の実

ション、マッチング法

態にふれ、大学生に進路についての問題意識を育成す
ると同時に、就職後のミスマッチを防ぐという目的がある。実際、インターンを実施している大学数の推移

問題意識を文部科学省の『インターンシップ実施状況調査結

本論文の目的は、独自調査によって収集した都内の果』から見ると、増加傾向にあり、2008年度では約私立大学の卒業直前の学生のアンケート調査を用い、71% の大学が実施するまでに至っている。

インターン経験が就職活動結果に及ぼす影響を分析す

このように多くの大学で実施され、徐々に普及しつることである。

つあるインターンであるが、そのインターン経験は、

近年、さまざまなメディアで大学生の就職活動に注

就職活動やその結果に対して意図通りの効果を及ぼし目が集まっている。その背景には、景気の変動によっているのだろうか。大学から職場への円滑な移動を促て変動するが、内定を得ることができない大学生が多進するというインターンの制度の目標を達成している

いためである。

のだろうか。インターンについては、多くの実践報告

このような大学生の就職状況を受け、大学でも様々はあるが、教育担当者によるものが中心である。そのな支援策が実施されてきた。この中の１つがインター効果の検証は少なく、仮に効果が検討されていたとし

１）

ンシップ（以下、インターン）の実施である 。教育てもサンプルバイアスという実証上の問題を抱えてい

実習、工場実習、医師の臨床研修制度も広い意味でのる。そこで本稿では、実証上の問題を考慮しつつ、イ

インターンの中に含めると、この制度の歴史は古い

ンターンの効果測定を行う。

が、限定的な利用であったと言えよう。インターンがⅠ．分析枠組み広く注目を集めて多くの学校で導入されるようになった契機は、1997年の政府による「教育改革プログラム」

Ⅰ．１

先行理論の紹介

就職活動に対するインターンの効果を大きく分ける（１月24日文部省）や「経済構造の変革と創造のためと、育成仮説とマッチング効率性仮説がある。

の行動計画」（５月16日閣議決定）において、インター

はじめにインターン経験自体が学生の成熟度や社会ンが総合的に推進する施策として提案されてからであに対する知識を深め、結果的に就職活動時にもそれらる。

が評価されるという育成仮説が考えられる。

近年ではキャリア教育の一環として大学が主体とな

第一に、インターン経験が社会人基礎力などの職業

り、 イ ン タ ー ン を 実 施 す る 場 合 も 増 え て き て い る− 89 −

大学評価研究第14号

2015年８月

能力そのものを向上させるかを分析した研究がある。

しかし、就職活動結果自体への影響を分析している

代表的な研究として真鍋（2010）があげられる。この研究は少ない。佐藤・堀・堀田（2008）では、インター研究では、インターン経験が社会人基礎力を向上さ

ンと就職活動の関連性を分析し、インターン先への就せ、就職活動時でもそれらの経験を活かしていること

職活動を行ったかを分析している。一方、佐藤・梅崎・を確認した。ただし、この研究では、社会人基礎力の上西・中野（2009）などでも、インターン経験の有無

伸長は本人の自己評価に基づいているという問題があと就職活動結果の関連性を分析しているが、実証結果る。

は不確定である。就職活動の結果として内定獲得速

第二に、能力そのものではなく、大学生の心理・意度、内定数、本人の満足度、内定先企業規模等の指標

識・態度の変化を分析した研究がある。まず、浅海が使用されたが、それらの一部にはインターン経験の（2007）は、インターンに参加した学生へのアンケー影響が確認され、他の指標には影響が確認できていな

ト調査によって、「学業・能力向上」や「社会体験」

い。

に変化を与えるだけでなく、「就職活動の準備」、「就業意識向上」、「自己理解・自己信頼の探索」に影響がⅠ．２あることを指摘している。また、インターン経験が学⑴

本稿が注目する効果測定の課題

サンプルバイアス問題

生の自己概念の明確化（Brooks, Cornelius, Greenfield

インターンについては、担当教員や職員の事例報告& Joseph（1995））、 ま た 自 己 効 力 感 の 向 上（ 楠 奥は多いが、成功事例の紹介という側面が大きく、効果（2006））、さらに企業入社後のキャリア適応力の向上

測定に関しては実証上の限界がある。一般的にインに影響を与えていた（古田（2010）。

ターン参加者の評価を聞いた研究はあるが、これらは学生側の満足であり、本当にその後、就職活動への影

他方、インターンには、就職活動と採用活動への直響があったのかはわからない。

接的な支援であるというマッチング効率性仮説も考えられる。田中（2007）は、インターンには、仕事に対

さらに、インターンの効果検証にはサンプルバイア

する興味・意欲が湧き、職業意識の芽生えを実感できスの問題がある。教育プログラムとして実施する大学

ることだけでなく、就職活動の企業選択の幅を広げる

主体のインターンを経験した学生数の推移を文部科学

等の特定の職種や業種を確認できること、さらに実際

省の『インターンシップ実施状況調査結果』から見るの職場や社会人のイメージを掴み、アルバイトと正社と、1998年から2007年にかけて増加する傾向にある。

員の職種や業種の違い等を理解できること、といった

しかし、在学生に対する体験学生数の比率を見ると、効果を明らかにしている。また、堀田（2007）は、イ

1998年で0.6%、2007年で1.8% と少ない。大学主体のンターンを通じてリアリズムに徹した情報提供をする

インターンを経験する学生の割合が小さいのは、大学ことによって、入社後の過剰な期待が抑制され、離職側も企業側もインターンを実施するには労力がかかるが減ると指摘している。

からであろう。大学側には、受け入れてくれる企業をまた、これ以外でも、⑴選抜のために実際の就職試探し、インターン中のサポートを行う担当教員や職員

験（ES、面接等）と同様のものが行われる場合があを配置する充分な体制はないし、企業も学生を受け入り、採用プロセスに慣れることが可能、⑵インターンれるためには、普段の仕事とは切り離した担当者を設

経験を通じた学生同士の人的ネットワークの形成、⑶ける必要があるため、受け入れ人数が限られている。

企業と学生の間の情報の非対称性の緩和といった効果

なお、希望者が多ければ、大学側も企業側も選抜を行も期待することができる。

う。そもそもインターンを希望する学生は、他の学生よりも働くことに対する意識が高いという自己選別

実証上、育成仮説とマッチング効率性仮説を分けることが難しいが、どちらにせよインターンには就職活（セルフ・セレクション）の問題もあろう。
つまり、仮にインターン参加者の就職活動結果が良動を促進する効果があると考えられている。

− 90 −

インターンシップへの参加が就職活動結果におよぼす影響─Propensity Score Matching 法による Self-Selection Bias の検証─かったとしても、それがインターン体験自体の効果ながどのように異なっているのかも検証していく。もしのか、それともインターンに参加した学生が本来持っOLS や Logit 分析でインターン経験が就職活動結果ていた特質なのかを切り分けて検証できている先行研に統計的に有意な影響を及ぼしているものの、マッチ究はないという問題がある。

ング法では有意な影響を及ぼしていなかった場合、その背景には自己選別が影響を及ぼしていると考えられ⑵

分析手法の改良る。

次に、上記の問題を踏まえてどのように数量分析を

Ⅱ．データ・推計手法

設計するかを検討する。まず、インターン経験が内々

Ⅱ．１

定数に及ぼす影響を検証する場合、被説明変数に内々

データ

定数をとり、説明変数にインターン経験やその他のコ

使用データは、Ｈ大学Ａ学部の2008、2009、2010年

ントロール変数をとって回帰分析をするという方法が度卒業の大学４年生についてのアンケート調査であ考えられる。この場合、インターン経験の係数がどのる。調査は各年の卒業直前の２月に実施された。なような符号を示すのかに注目すればよい。しかし、こお、Ｈ大学Ａ学部では、１学年約300名の学生が在籍の推計手法では、上記のような自己選別が推計結果にしている（社会人学生は除外）。

バイアスをもたらしている可能性がある。自己選別と本データの特徴は、主観的なものから客観的なもの

は、分析対象グループの個人に元々備わっている特定まで就職結果の指標が複数存在する点である。就職結の属性によって特定の結果が起こりやすくなる現象を果も、単に内定の有無だけでなく、内定獲得速度や内さす。今回の場合だと、先述したとおりインターンは

定先企業の属性、さらに本人の満足度が挙げられる。

少ない教育機会の獲得競争であるため、インターンを次にＡ学部の基本的な特徴を説明していく。Ａ学部

経験した大学生ほど、もともと就職活動に対する意欲は文系の学部であり、東京にある中堅私立大学であが高いだけでなく、成績等が良く、大学や受け入れ企る。各年の男女比は女子学生の割合（約61％）が高業の選抜に残っていると考えられる。

い。また、90% 以上が就職する。

そこで本稿では、この自己選別によるバイアスを回Ⅱ．２

避し、インターン経験が就職活動結果に及ぼす影響をインターン制度の説明分析するためにマッチング法を使用する。マッチング

本稿では、「あなたは在学中にインターンシップに法とは、インターンを行ったグループ（トリートメン

参加しましたか」という質問項目を使っている。イント・グループ）に対して、さまざまな個人属性が同じターンには、一定期間、企業での就業体験を行う「日であるがインターンを行っていないグループ（コント

常業務型」や企業などから与えられた課題を長期間にロール・グループ）を作成し、その両者を統計的手法

わたってチームで解決していく「課題設定型」の違いによってマッチングさせ、効果を測定する分析手法でがあり、その上、同じタイプのインターンでも期間やある。このマッチング法は Rosenbaum and Rubin

頻度は大学側や企業側の都合でばらつきがある。例え（1983）を嚆矢として、経済学の分野では Heckman,

ば、真鍋（2010）では、大きく分けて「日常業務型」

Ichimura and Todd（1997）が応用している。本稿と「課題設定型」の就職活動に対する影響の違いを分で は、 こ の マ ッ チ ン グ 法 に よ る ATT（Average析しているが、本調査では、就職活動を把握すること

Treatment Effect on the Treated）を推計することでを第一の目的としており、インターンに関しては、質

インターンが就職活動結果に及ぼす影響を検証する。

問項目が少なく分類ができない。ただし、先行研究でまた、本稿では通常の OLS や Logit 分析でも推計

も、インターン経験と就職活動を分析できるデータはを行い、自己選別を考慮した場合としなかった場合に希少なので、分析を行う研究意義はあろう。

よって、インターン経験が就職活動結果に及ぼす影響

その上で、対象学生のインターン経験を把握するた− 91 −

大学評価研究第14号

2015年８月

めに対象学部の特徴を説明しよう。インターンに関し（Pr（D=1|X）＝P（X））を用い、トリートメント・グルーては半期の選択授業３コマが存在する。40名定員の１プ と コ ン ト ロ ー ル・ グ ル ー プ を マ ッ チ ン グ さ せ、

コマは、「日常業務型」であり、教員が用意したイン

ATT の一致推計量を得るという推計手法である。こ

ターン先を選んでもよいし、自分自身で訪問先を見つの Pr（D=1|X）は、Propensity Score と言われ、通常けてきてもよい。多くの学生は教員が用意したインだと Probit モデルあるいは Logit モデルで推計されターン先に一人ずつ訪問する。期間や回数にはばらつる。この Propensity Score を用いた場合、ATT は次きがある。他２コマは定員が各30名で、ある特定地式で表すことができる。

域・特定団体と連携し、「課題解決型」のインターンを実施している。合計100名の定員で、隔年ごとに約ATT＝300人の定員を考えると、約３分の１の学生が授業と1
1

してインターンを経験していることになる。

10（ ）0 

1

1{ =1}……⑵

1{ =0}

なお、選択授業ということは、学生の自己選別が存

ただし、n1はインターンを経験したサンプルの数、在する。インターンや就職に対しても意欲の高い学生

n0はインターンを経験しなかったサンプルの数を示が受講していると言える。

す。また、W（i, j）は Propensity Score に基づくイン（i, j）
ターン未経験者サンプルへのウェイトであり、
ΣjW

Ⅱ．３

推計手法

=1となる。

本 節 で は Propensity Score Matching 法 に よ る

分析に用いる Yi には内々定数、就職先企業から

ATT の推計方法について簡単に説明していく。な

内々定を得た時期、大企業（1,000人以上の企業）か

お、Propensity Score Matching 法に関する説明は、

つ上場企業への就職ダミー、一般職・契約社員・その黒澤（2005）に基づいている。インターン経験が就職

他での就職ダミー、就職活動プロセスに対する自己採活動結果に影響を及ぼす場合、ATT は次式のとおり

点、就職先企業に対する満足度ダミーを用いる。なとなる。

お、就職活動プロセスに対する自己採点は、「あなたATT = E
（


−
1

|
0

= 1）= E（|1= 1）−E（|0の就職活動のプロセスを振り返って，何点くらいであ= 1）

ると自己採点しますか。100点満点でお答えください。」…⑴

といった質問から作成している。就職先企業に対する満足度は、「とても満足している」、「まあ満足してい⑴式のうち、D はインターンを経験したかどうかをる」、「やや不満である」、「不満である」の選択肢のう示し、インターンを経験した場合は１、経験しなかっ

ち、「とても満足している」、「まあ満足している」とた場合は０となる。Y1はインターンを経験した者の回答した場合に１となるダミー変数である。以上、本

就職活動結果に関する値を示し、Y0はインターンを

分析では客観的な指標のみならず、主観的な指標につ経験しなかった者の就職活動結果に関する値を示していても分析する。

いる。

D には、「あなたは在学中にインターンシップに参⑴式のうち E
（Y0 | D=1）は、インターンを実施して加しましたか」という質問に対して、「参加した」といるときの値となっているため、実際には観測するこ

回答した場合に１、「参加していない」と回答した場とができない。そこで、実際には（Y0 | D=1）を観測可

合に０となるダミー変数である。

能な（Y0 | D=0）で代替する。これを可能にしたのがPropensity Score の推計に用いる個人属性X にはRosenbaum and Rubin（1983）による Propensity Score

Yi 及び D に影響を及ぼす変数を用いる必要がある

Matching 法である。この Propensity Score Matching（黒澤 2005）。今回の推計では、女性ダミー、ゼミに

法 は、 ト リ ー ト メ ン ト・ グ ル ー プ に な る 確 率

積極的参加ダミー、卒業論文作成ダミー、成績のうち− 92 −

インターンシップへの参加が就職活動結果におよぼす影響─Propensity Score Matching 法による Self-Selection Bias の検証─

Ａ及びＡ+ の割合、月の平均読書数、入学方法ダミー

人倍率を用いている。

（一般入試、小論文入試、自己推薦・スポーツ推薦・

また、Yi に内々定数を用いる場合、就職先企業か

留学生入試、指定校・付属校・編入）、３年生時に就ら内々定を得た時期を説明変数に追加していく。な２）

職活動に意欲的に取り組んだダミー 、就職活動実施

お、Propensity Score の推計には Logti モデルを使用頻度に関する変数（資料請求やプレ・エントリーをしている。

行った企業数、説明会に参加した企業数、エントリー

Propensity Score Matching 法を用いる際、サンプシートを送った企業数、筆記試験・Web 試験を受け

ルのマッチング方法を選択する必要がある。今回の分た企業数、面接を受けた企業数）、就職支援サイトに

析では Nearest Neighbor Matching、Kernel Matching、登録した時期、企業説明会やセミナーなどに出席した

Stratification Matching、Radius Matching の４種類

時期、エントリーシートを初めて提出した時期、企業を使用する。なお、各手法の詳細については Becker

３）

で人事面接を受けた時期 、３年生の秋の就職活動開and Ichino（2002）を参照されたい。また、コモン・始時の第１志望業界ダミー（マスコミダミー（テレビ、サポート内で推計を行い、Balancing Property に基づ

広告、出版、新聞他）、銀行・信金・信販・証券・生保・く検定も実施し、いずれの説明変数も棄却されていな

損保ダミー、その他ダミー）、就活生向け情報の利用

い。推計に使用した変数の基本統計量は図表１に掲載

数、一般ビジネス向けビジネス情報の利用数、大卒求

してある。

図表１

基本統計量

変数
内々定数
大企業かつ上場企業へ就職
一般職、契約社員、その他で就職
就職先企業から内定を得た時期
就職先の企業に対する満足度
就職活動プロセスに対する自己採点
インターン経験ダミー
男性ダミー
女性ダミー
ゼミに積極的参加ダミー
卒業論文作成ダミー
成績のうちＡ及びＡ + の割合
月の平均読書数
入学方法ダミー：一般入試
入学方法ダミー：小論文入試
入学方法ダミー：自己推薦・スポーツ推薦・留学生入試
入学方法ダミー：指定校・付属校・編入
３年生時に就職活動に意欲的に取り組んだダミー
就職活動実施頻度に関する変数：資料請求やプレ・エントリーを行った企業数
就職活動実施頻度に関する変数：説明会に参加した企業数
就職活動実施頻度に関する変数：エントリーシートを送った企業数
就職活動実施頻度に関する変数：筆記試験・Web 試験を受けた企業
就職活動実施頻度に関する変数：面接を受けた企業
就職活動実施時期に関する変数：就職支援サイトに登録した時期
就職活動実施時期に関する変数：企業説明会やセミナーなどに出席した時期
就職活動実施時期に関する変数：エントリーシートを始めて提出した時期
就職活動実施時期に関する変数：企業で人事面接を受けた時期
３年生の秋の就職活動開始時の第１志望業界ダミー：マスコミ（テレビ、広告、出版、新聞他）
３年生の秋の就職活動開始時の第１志望業界ダミー：銀行、信金、信販、証券、生保、損保
３年生の秋の就職活動開始時の第１志望業界ダミー：その他
就活生向け情報の利用数
一般ビジネス向けビジネス情報の利用数
大卒求人倍率
サンプルサイズ（出所）「大学生活とキャリアに関する４年生調査」を用い、筆者作成。

− 93 −

内々定数、就職先企業での内 就職活動のプロセスに対する定取得時期、大企業かつ上場 自己採点に関する分析
企業へ就職、一般職・契約社員等へ就職、就職先の企業に対する満足度に関する分析
平均値
標準偏差
平均値
標準偏差
2.116
1.538
0.349
0.477
0.155
0.363
14.537
3.954
0.931
0.254
71.00618.861
0.346
0.476
0.345
0.476
0.368
0.483
0.367
0.483
0.632
0.483
0.630
0.483
0.529
0.500
0.524
0.500
0.729
0.445
0.725
0.447
4.953
2.291
4.931
2.294
2.095
3.286
1.973
2.107
0.424
0.495
0.429
0.496
0.047
0.212
0.048
0.213
0.175
0.380
0.171
0.377
0.355
0.479
0.353
0.479
0.712
0.454
0.714
0.452
71.66557.48771.83557.63137.69524.48637.78224.50728.222
20.16328.28920.21721.84216.65321.87716.68217.54312.926
17.61312.974
6.560
2.282
6.552
2.269
8.213
2.615
8.207
2.621
9.751
3.001
9.756
3.012
11.5603.911
11.546
3.887
0.188
0.392
0.185
0.389
0.144
0.352
0.146
0.353
0.668
0.472
0.669
0.471
4.673
1.987
4.697
1.978
1.521
1.528
1.535
1.529
1.989
0.236
1.989
0.237
361
357

大学評価研究第14号

極的参加ダミー、成績のうちＡ及びＡ + の割合、月Ⅲ．推計結果Ⅲ .１

2015年８月の平均読書数が正に有意な値を示していた。この結果

OLS 及び Logit 分析による推計結果

は、ゼミに積極的参加している学生ほど、成績でＡの図表２はインターン経験が就職活動結果に及ぼす影数が多い学生ほど、そして、月の平均読書数が多い学

響に関する推計結果である。（A1）及び（A2）は内々

生ほどインターンシップに参加する確率が高いことを定数に関する OLS の推計結果を示している。なお、意味する。学業等に意欲的な学生ほどインターンシッ（A1）と（A2）の違いは、（A2）の説明変数に就職先

プに参加していると言える。入学方法ダミーを見るの企業からの内々定時期を加えている点である。これと、指定校・付属校・編入ダミーのみが正に有意な値

は、就職活動期間の違いが内々定数に及ぼす影響をコを示していた。この結果は、一般入試で入学した学生

ントロールするためである。（A3）は就職先企業でのと比較して、指定校・付属校・編入といった形で入学

内々定取得時期に関する OLS の推計結果を示していするとインターンシップに参加する確率が高いことをる。
（A4）は大企業かつ上場企業への就職に関する意味する。次の３年生時に就職活動に意欲的に取り組

Logit 分析の推計結果を示し、（A5）は一般職・契約

んだダミーであるが、有意な値を示していなかった。

社員・その他への就職に関する Logit 分析の推計結果

就職活動に意欲的な学生ほどインターンシップに参加を示している。（A6）は就職活動プロセスに対する自すると予想されたが、今回のデータでは必ずしもその己採点に関する OLS の推計結果を示し、（A7）は就傾向は確認できなかった。次に就職活動実施頻度に関職先企業に対する満足度に関する Logit 分析の推計結する変数を見ると、いずれの変数も有意ではなかっ果を示している。

た。実際の就職活動量とインターンシップへの参加にこれらの推計結果を見ると、被説明変数が内々定数は明確な関係が見られないと言える。就職活動実施時の（A1）及び（A2）の場合のみインターン経験ダミー期に関する変数を見ると、企業説明会やセミナーなどが有意に正の符号を示していた。この結果から、インに出席した時期の変数が負に有意な値を示していた。

ターン経験は内々定数を増加させる効果があると考えこの結果は、企業説明会やセミナーなどに出席した時られる。これに対して（A3）から（A7）の結果から、期が遅いほど、インターンシップに参加する確率が低インターン経験は、就職先企業での内定取得時期、大いことを意味する。次に３年生の秋の就職活動開始時

企業かつ上場企業への就職、一般社員・契約社員・その第１志望業界ダミーを見ると、マスコミダミー、その他での就職、就職活動プロセスに対する自己採点、の他ダミーとも負に有意な値を示していた。この結果

そして就職先企業に対する満足度には影響を及ぼしては、３年生の秋の時点で銀行等の金融業を志望する学いないと考えられる。以上の推計結果からインターン生と比較して、マスコミやその他の業界を志望してい経験は、内々定数を増加させる効果があると言える。

る場合、インターンシップに参加する確率が低いこと

しかし、ここでは用いた推計手法は、OLS であり、を意味する。銀行等の金融業を志望する学生ほどイン

自己選別の影響をコントロールできていない。

ターンシップに参加する傾向にあると言えるだろう。
次に就職活動時の利用情報に関する変数、大卒求人倍

Ⅲ .２

マッチング法による推計結果

率、そして、就職先企業から内々定を得た時期の変数

図表３はインターン経験の有無に関する Logit 分析

を見ると、いずれも有意な値を示していなかった。この結果である。この Logit モデルの推計によって得ら

れらの変数とインターンシップへの参加には明確な関れた Propensity Score を用い、ATT を算出した結果係が見られないと言える。

が図表４である。

次に図表４の Propensity Score Matching 法による

図表４の前に、図表３の各変数の結果を解釈する。

推計結果を見ていく。図表４の ATT を見ると、いず

図表３の Logit モデルの推計結果を見ると、ゼミに積れも有意な値を示していなかった。この結果は、イン− 94 −

インターンシップへの参加が就職活動結果におよぼす影響─Propensity Score Matching 法による Self-Selection Bias の検証─

図表２

OLS や Logit 分析によるインターン経験が就職活動結果に及ぼす影響に関する推計結果
一般職・契約社員等へ
就職

就職活動の
プロセスに
対する自己
採点

（A5）

（A6）

内々定数

内々定数

就職先企業
での内定取
得時期

（A1）

（A2）

（A3）

係数

係数

係数

インターン経験ダミー

0.315*［0.181］0.317*［0.179］0.0373［0.454］−0.214−0.0449−0.266−0.0279−1.743［0.269］ ［0.0562］ ［0.381］ ［0.0398］ ［2.194］

0.771
0.0410［0.587］ ［0.0314］

女性ダミー−0.304*［0.182］−0.313*［0.180］−0.153［0.458］−0.443*−0.0927*
2.833***
0.297***
1.872［0.267］ ［0.0553］ ［0.648］ ［0.0651］ ［2.210］

0.343
0.0182［0.563］ ［0.0300］

ゼミに積極的参加ダミー

0.345*［0.176］

0.344**［0.175］−0.0231［0.443］0.384
0.08050.208
0.02184.821**［0.261］ ［0.0540］ ［0.366］ ［0.0383］ ［2.149］

0.616
0.0328［0.526］ ［0.0280］

卒業論文作成ダミー

0.193［0.199］0.214［0.197］0.357［0.499］−0.180−0.0378−0.176−0.01850.526［0.295］ ［0.0616］ ［0.416］ ［0.0436］ ［2.409］−0.458−0.0244［0.615］ ［0.0328］

成績のうちＡ及びＡ+の割合

0.04580.0405−0.08850.04840.0101−0.0754 −0.00791
0.590［0.0390］ ［0.0387］ ［0.0981］ ［0.0578］ ［0.0121］ ［0.0799］ ［0.00834］ ［0.474］−0.175−0.00932［0.126］ ［0.00673］

月の平均読書数−0.0239−0.01310.180***−0.109−0.0228* −0.276** −0.0290** −1.095**
0.01040.000555［0.0252］ ［0.0253］ ［0.0634］ ［0.0664］ ［0.0138］ ［0.138］ ［0.0142］ ［0.480］ ［0.0972］ ［0.00516］

被説明変数

説明変数

入学方法ダミー
ref：一般入試

（A4）
係数

限界効果

−0.0272［0.121］

係数

限界効果

係数

就職先の企業に対する
満足度
（A7）
係数

限界効果

小論文入試

0.568
［0.386］0.654*［0.384］1.427［0.971］−0.130［0.577］−0.808−0.0848−5.209［0.883］ ［0.0923］ ［4.687］

0.703
0.0374［1.150］ ［0.0612］

自己推薦・スポーツ推薦・留学生入試−0.163［0.227］−0.140［0.225］0.387［0.571］−0.0898−0.0188−0.725−0.0760
3.275［0.347］ ［0.0727］ ［0.482］ ［0.0500］ ［2.783］

0.291
0.0155［0.609］ ［0.0324］

指定校・付属校・編入−0.229［0.187］−0.195［0.185］0.572［0.470］0.260
0.0544−0.176−0.0184
1.228［0.273］ ［0.0570］ ［0.388］ ［0.0407］ ［2.283］

1.890**
0.100**［0.792］ ［0.0438］

0.304［0.191］0.275［0.189］−0.484［0.480］0.384
0.08050.427
0.0448−0.433［0.290］ ［0.0602］ ［0.410］ ［0.0428］ ［2.323］−0.251−0.0133［0.602］ ［0.0320］

３年生時に就職活動に意欲的に取り組んだダミー
就職活動実施頻度に関する変数

大企業かつ上場企業へ就職資料請求やプレ・エントリーを行なった企業数 2.74ｅ−05 −0.000323 −0.00583 0.00566** 0.00119** −0.00711 −0.000746 0.000284
0.005510.000293［0.00190］ ［0.00188］ ［0.00476］ ［0.00286］［0.000587］［0.00499］［0.000519］ ［0.0230］ ［0.00637］［0.000340］

就職活動実施時期に関する変数説明会に参加した企業数−0.00169 −0.00114
0.00916−0.00246 −0.000515 0.00188
0.000197
0.08030.00955
0.000508［0.00528］ ［0.00523］ ［0.0133］ ［0.00798］ ［0.00167］ ［0.0124］ ［0.00131］ ［0.0642］ ［0.0139］ ［0.000735］

エントリーシートを送った企業数−0.0105−0.01020.00446−0.0130 −0.00272 −0.00280 −0.000294 −0.0210
0.005670.000302［0.00740］ ［0.00733］ ［0.0186］ ［0.0115］ ［0.00239］ ［0.0146］ ［0.00153］ ［0.0900］ ［0.0183］ ［0.000973］

筆記試験・Web試験を受けた企業

0.00350
0.00671
0.0534**0.01190.00250
0.0307*0.00322*−0.0247−0.0130 −0.000691［0.00907］ ［0.00905］ ［0.0228］ ［0.0134］ ［0.00281］ ［0.0181］ ［0.00186］ ［0.111］ ［0.0261］ ［0.00138］

面接を受けた企業

0.0225**0.0243**0.0305−0.0184 −0.00385 −0.00256 −0.000269 −0.426*** −0.0545** −0.00290**［0.0102］ ［0.0102］ ［0.0257］ ［0.0161］ ［0.00336］ ［0.0195］ ［0.00204］ ［0.125］ ［0.0242］ ［0.00130］

就職支援サイトに登録した時期

0.00455
0.000642−0.0650
0.03400.007130.007020.000737−0.0733［0.0413］ ［0.0409］ ［0.104］ ［0.0609］ ［0.0127］ ［0.0944］ ［0.00991］ ［0.505］

0.207*
0.0110*［0.122］ ［0.00656］

企業説明会やセミナーなどに出席した時期

0.02570.03250.112
0.04340.00910−0.0915 −0.00961−0.111［0.0375］ ［0.0372］ ［0.0942］ ［0.0566］ ［0.0118］ ［0.0844］ ［0.00882］ ［0.455］−0.0629 −0.00334［0.107］ ［0.00567］

エントリーシートを初めて提出した時期−0.0228−0.0292−0.106−0.0572−0.01200.122
0.0128*−0.665*−0.0574 −0.00305［0.0319］ ［0.0317］ ［0.0802］ ［0.0541］ ［0.0113］ ［0.0749］ ［0.00775］ ［0.393］ ［0.0775］ ［0.00412］

企業で人事面接を受けた時期−0.0179 −0.00867
0.153***−0.0147 −0.00309 −0.00967 −0.00101−0.278−0.0892 −0.00474［0.0233］ ［0.0233］ ［0.0585］ ［0.0355］ ［0.00744］ ［0.0544］ ［0.00571］ ［0.286］ ［0.0680］ ［0.00365］

３年生の秋の就職活動開始時の第１志望業界ダミー マスコミ（テレビ、広告、出版、新聞他） 0.461
ref：銀行、信金、信販、証券、生保、損保［0.290］その他
就職活動時の利用情報に関する変数 就活生向け情報の利用数
一般ビジネス向けビジネス情報の利用数
大卒求人倍率

0.323［0.219］推計手法
対数尤度
自由度修正済み決定係数
疑似決定係数
サンプルサイズ−0.594［0.728］0.109
0.02291.740**
0.183**
5.385［0.416］ ［0.0871］ ［0.792］ ［0.0818］ ［3.535］

1.372
0.0729［0.970］ ［0.0518］

0.350［0.217］0.444［0.550］−0.293−0.0615
1.828***
0.192***
1.837［0.325］ ［0.0677］ ［0.694］ ［0.0712］ ［2.684］

1.106*
0.0588*［0.574］ ［0.0307］−0.154*** −0.150***
0.06350.118
0.02480.127
0.0134−0.617［0.0577］ ［0.0571］ ［0.145］ ［0.0858］ ［0.0178］ ［0.122］ ［0.0127］ ［0.702］

0.00148 7.86ｅ−05［0.169］ ［0.00896］

0.124*
0.117−0.127［0.0738］ ［0.0732］ ［0.186］−0.0175 −0.00366 −0.0407 −0.00427
0.868［0.109］ ［0.0228］ ［0.161］ ［0.0169］ ［0.907］−0.211−0.0112［0.211］ ［0.0112］

0.808**［0.355］−1.753*［0.893］−0.0175［0.527］−0.722−0.0758
4.614［0.726］ ［0.0757］ ［4.326］−0.794−0.0422［1.192］ ［0.0634］

14.63***［2.275］−0.817［1.384］−4.410**［2.092］5.224*［3.034］

就職先企業から内々定を得た時期
定数項

0.426
［0.287］0.703**［0.354］−0.00366［0.111］−0.0601***［0.0215］0.280［0.905］1.160［0.950］

OLS

OLS

OLS

0.137

0.157

0.117

361

361

361

Logit
−218.736

361

0.063

361

73.38***［11.08］Logit−120.018

361

0.230

361

OLS

Logit
−70.406

0.0969
357

361

0.225

361

注１．
［ ］内の値はWhite（1980）の一致性を持つ標準誤差を表す。
注２．***は１%水準、**は５%水準、*は10%水準で有意であることを示す。
（出所）「大学生活とキャリアに関する４年生調査」を用い、筆者推計。

ターン経験が内々定数、就職先企業での内定取得時

採点、そして就職先企業に対する満足度のいずれの就期、大企業かつ上場企業への就職、一般社員・契約社

職活動結果にも影響を及ぼしていないことを示してい

員・その他での就職、就職活動プロセスに対する自己る。

− 95 −

大学評価研究

図表３
被説明変数：１= インターンを実施、０= インターン未実施

2015年８月

インターン経験の有無に関する Logit 分析

内々定数
（B1）

説明変数

第14号

係数

限界効果

就職先の企業で内定を取得した時期

内々定数
（B2）
係数

（B3）

限界効果

係数

限界効果

大企業かつ
上場企業へ就職
（B4）
係数

限界効果

一般職・契約社員、 就職活動のプロセス 就職先の企業に対す
その他へ就職に対する自己採点
る満足度
（B5）
係数

限界効果

（B6）
係数

限界効果

（B7）
係数

限界効果

女性ダミー

0.104
0.019
0.106
0.019
0.104
0.019
0.104
0.019
0.104
0.019
0.106
0.020
0.104
0.019
［0.291］［0.053］［0.291］［0.053］［0.291］［0.053］［0.291］［0.053］［0.291］［0.053］［0.291］［0.054］［0.291］［0.053］

ゼミに積極的参加ダミー

0.462*
0.085*
0.463*
0.085*
0.462*
0.085*
0.462*
0.085*
0.462*
0.085*
0.474*
0.088*
0.462*
0.085*［0.273］［0.049］［0.273］［0.049］［0.273］［0.049］［0.273］［0.049］［0.273］［0.049］［0.273］［0.050］［0.273］［0.049］

卒業論文作成ダミー

0.520
0.096
0.517
0.095
0.520
0.096
0.520
0.096
0.520
0.096
0.522
0.097
0.520
0.096
［0.333］［0.061］［0.333］［0.061］［0.333］［0.061］［0.333］［0.061］［0.333］［0.061］［0.333］［0.061］［0.333］［0.061］

成績のうちＡ及びＡ + の割合

0.158** 0.029*** 0.159*** 0.029*** 0.158** 0.029*** 0.158** 0.029*** 0.158** 0.029*** 0.158** 0.029*** 0.158** 0.029***［0.061］［0.011］［0.062］［0.011］［0.061］［0.011］［0.061］［0.011］［0.061］［0.011］［0.061］［0.011］［0.061］［0.011］

月の平均読書数0.100*
0.018*
0.098
0.018*
0.100*
0.018*
0.100*
0.018*
0.100*
0.018*
0.098
0.018
0.100*
0.018*［0.060］［0.011］［0.060］［0.011］［0.060］［0.011］［0.060］［0.011］［0.060］［0.011］［0.061］［0.011］［0.060］［0.011］

入学方法ダミー
ref：一般入試

小論文入試

0.498
0.091
0.488
0.090
0.498
0.091
0.498
0.091
0.498
0.091
0.488
0.090
0.498
0.091
［0.588］［0.108］［0.590］［0.108］［0.588］［0.108］［0.588］［0.108］［0.588］［0.108］［0.587］［0.108］［0.588］［0.108］

自己推薦・スポーツ推薦・留学生入試

0.419
0.077
0.416
0.076
0.419
0.077
0.419
0.077
0.419
0.077
0.459
0.085
0.419
0.077
［0.356］［0.065］［0.356］［0.065］［0.356］［0.065］［0.356］［0.065］［0.356］［0.065］［0.357］［0.066］［0.356］［0.065］

指定校・付属校・編入 0.552*
0.101*
0.549*
0.101*
0.552*
0.101*
0.552*
0.101*
0.552*
0.101*
0.534*
0.099*
0.552*
0.101*［0.300］［0.054］［0.300］［0.054］［0.300］［0.054］［0.300］［0.054］［0.300］［0.054］［0.300］［0.055］［0.300］［0.054］
３年生時に就職活動に意欲的に取り組んだダミー−0.027 −0.005 −0.025 −0.005 −0.027 −0.005 −0.027 −0.005 −0.027 −0.005 −0.026 −0.005 −0.027 −0.005［0.307］［0.056］［0.307］［0.056］［0.307］［0.056］［0.307］［0.056］［0.307］［0.056］［0.307］［0.057］［0.307］［0.056］

就職活動実施頻度に関する変数

資料請求やプレ・エントリーを行なった企業数

0.002
0.000
0.002
0.000
0.002
0.000
0.002
0.000
0.002
0.000
0.002
0.000
0.002
0.000
［0.003］［0.001］［0.003］［0.001］［0.003］［0.001］［0.003］［0.001］［0.003］［0.001］［0.003］［0.001］［0.003］［0.001］

説明会に参加した企業数

0.003
0.001
0.003
0.001
0.003
0.001
0.003
0.001
0.003
0.001
0.003
0.001
0.003
0.001
［0.008］［0.002］［0.008］［0.002］［0.008］［0.002］［0.008］［0.002］［0.008］［0.002］［0.008］［0.002］［0.008］［0.002］

エントリーシートを送った企業数 −0.009 −0.002 −0.009 −0.002 −0.009 −0.002 −0.009 −0.002 −0.009 −0.002 −0.009 −0.002 −0.009 −0.002［0.011］［0.002］［0.011］［0.002］［0.011］［0.002］［0.011］［0.002］［0.011］［0.002］［0.011］［0.002］［0.011］［0.002］

就職活動実施時期に関する変数

筆記試験・Web 試験を受けた企業

0.006
0.001
0.006
0.001
0.006
0.001
0.006
0.001
0.006
0.001
0.007
0.001
0.006
0.001
［0.014］［0.003］［0.014］［0.003］［0.014］［0.003］［0.014］［0.003］［0.014］［0.003］［0.014］［0.003］［0.014］［0.003］

面接を受けた企業

0.010
0.002
0.010
0.002
0.010
0.002
0.010
0.002
0.010
0.002
0.010
0.002
0.010
0.002
［0.016］［0.003］［0.016］［0.003］［0.016］［0.003］［0.016］［0.003］［0.016］［0.003］［0.016］［0.003］［0.016］［0.003］

就職支援サイトに登録した時期 −0.107 −0.020 −0.107 −0.020 −0.107 −0.020 −0.107 −0.020 −0.107 −0.020 −0.101 −0.019 −0.107 −0.020［0.068］［0.012］［0.068］［0.012］［0.068］［0.012］［0.068］［0.012］［0.068］［0.012］［0.068］［0.013］［0.068］［0.012］

企業説明会やセミナーなどに出席した時期 −0.119* −0.022* −0.120* −0.022* −0.119* −0.022* −0.119* −0.022* −0.119* −0.022* −0.118* −0.022* −0.119* −0.022*［0.067］［0.012］［0.067］［0.012］［0.067］［0.012］［0.067］［0.012］［0.067］［0.012］［0.067］［0.012］［0.067］［0.012］
エントリーシートを初めて提出した時期 −0.011 −0.002 −0.010 −0.002 −0.011 −0.002 −0.011 −0.002 −0.011 −0.002 −0.012 −0.002 −0.011 −0.002［0.055］［0.010］［0.055］［0.010］［0.055］［0.010］［0.055］［0.010］［0.055］［0.010］［0.055］［0.010］［0.055］［0.010］
企業で人事面接を受けた時期

0.000
0.000 −0.001 −0.000 0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000 −0.001 −0.000 0.000
0.000［0.038］［0.007］［0.039］［0.007］［0.038］［0.007］［0.038］［0.007］［0.038］［0.007］［0.038］［0.007］［0.038］［0.007］

３年生の秋の就職活動開始時の第１志望業界ダミーマスコミ（テレビ、広告、出版、新聞他） −1.134** −0.208** −1.131** −0.208** −1.134** −0.208** −1.134** −0.208** −1.134** −0.208** −1.107** −0.205** −1.134** −0.208**
ref：銀行、信金、信販、［0.455］［0.081］［0.455］［0.081］［0.455］［0.081］［0.455］［0.081］［0.455］［0.081］［0.456］［0.082］［0.455］［0.081］
証券、生保、損保

その他 −0.967*** −0.178*** −0.971*** −0.178*** −0.967*** −0.178*** −0.967*** −0.178*** −0.967*** −0.178*** −0.932*** −0.173*** −0.967*** −0.178***［0.332］［0.058］［0.333］［0.059］［0.332］［0.058］［0.332］［0.058］［0.332］［0.058］［0.334］［0.059］［0.332］［0.058］

就職活動時の利用情報に関する変数

就活生向け情報の利用数 −0.103 −0.019 −0.104 −0.019 −0.103 −0.019 −0.103 −0.019 −0.103 −0.019 −0.100 −0.019 −0.103 −0.019［0.091］［0.017］［0.091］［0.017］［0.091］［0.017］［0.091］［0.017］［0.091］［0.017］［0.091］［0.017］［0.091］［0.017］

一般ビジネス向けビジネス情報の利用数
大卒求人倍率

0.161
0.030
0.163
0.030
0.161
0.030
0.161
0.030
0.161
0.030
0.156
0.029
0.161
0.030
［0.116］［0.021］［0.116］［0.021］［0.116］［0.021］［0.116］［0.021］［0.116］［0.021］［0.116］［0.021］［0.116］［0.021］−0.873 −0.160 −0.864 −0.159 −0.873 −0.160 −0.873 −0.160 −0.873 −0.160 −0.844 −0.156 −0.873 −0.160［0.552］［0.100］［0.554］［0.101］［0.552］［0.100］［0.552］［0.100］［0.552］［0.100］［0.552］［0.101］［0.552］［0.100］

就職先企業から内々定を得た時期

0.007

0.001

［0.035］［0.006］
定数項
推計手法
対数尤度
疑似決定係数
サンプルサイズ1.515［1.437］
Logit−196.784
0.155
361

1.423
［1.510］1.515［1.437］

Logit−196.764
0.155
361

Logit
−196.784
0.155
361

1.515
［1.437］
Logit−196.784
0.155
361

1.515
［1.437］
Logit−196.784
0.155
361

1.413
［1.439］Logit−195.985
0.148
357

1.515
［1.437］
Logit−196.784
0.155
361

注１．［ ］内の値は White（1980）の一致性を持つ標準誤差を表す。
注２．*** は１% 水準、** は５% 水準、* は10% 水準で有意であることを示す。
（出所）「大学生活とキャリアに関する４年生調査」を用い、筆者推計。

この結果は図表２の推計結果とは異なったものとン経験が内々定数を増やすという結果であったが、なっている。特に注目すべきなのは、インターン経験

Propensity Score Matching 法ではインターン経験はが内々定数に及ぼす影響である。OLS ではインター影響を及ぼしていないという結果であった。このよう− 96 −

インターンシップへの参加が就職活動結果におよぼす影響─Propensity Score Matching 法による Self-Selection Bias の検証─な違いの背景には、自己選別を考慮したかどうかとScore Matching 法ではインターンシップの係数は有いった点が大きな影響を及ぼしていると考えられる。

意ではなかったため、インターンシップに参加するこインターンを経験した大学生ほど、もともと成績等がと自体が内々定数の増加に寄与しているわけではな

良く、就職活動に対する意欲も高いため、内々定数もく、参加学生の能力の高さが主な原因だと考えられ多くなっている可能性がある。この成績や意欲の高さる。また、内々定数の結果の係数の大きさに注目するによる影響を Propensity Score Matching 法によってと、ほとんどの場合において ATT の係数が OLS よコントロールした結果、純粋なインターンシップの影りも小さい傾向にあった。この結果からも OLS の推

響 が 計 測 で き る と 考 え ら れ る。 実 際 の Propensity

計結果は、自己選別による上方バイアスが発生してい図表４

Propensity Score Matching 法によるインターン経験が就職活動結果に及ぼす影響に関する推計結果

被説明変数：内々定数

被説明変数：内々定数
就職先企業から内々定を得た時期なし
就職先企業から内々定を得た時期あり
N
N
N
N
ATT
ATT
（トリートメント） （コントロール）（トリートメント） （コントロール）
マッチング方法
Nearest Neighbor Matching
0.248
125
69
0.262
125
74
［0.317］［0.366］
Kerneal Matching
0.277
125
222
0.281
125
222
［0.244］［0.230］Stratification Matching
0.278
125
222
0.291
125
222
［0.217］［0.217］
Radius Matching
0.319
40
43
0.100
44
50
［0.342］［0.271］
被説明変数：就職先の企業で内定を取得した時期
被説明変数：大企業かつ上場企業へ就職
N
N
N
N
ATT
ATT
（トリートメント） （コントロール）（トリートメント） （コントロール）
マッチング方法
Nearest Neighbor Matching−0.032124
69−0.03212569［0.692］［0.085］
Kerneal Matching−0.153125
222−0.060125
222［0.716］［0.055］Stratification Matching−0.153125
222−0.052125
222［0.716］［0.058］Radius Matching−1.143
40
43
0.023
40
43
［0.947］［0.111］
被説明変数：一般職、契約社員、その他で就職
被説明変数：就職活動プロセスに対する自己採点
N
N
N
N
ATT
ATT
（トリートメント） （コントロール）（トリートメント） （コントロール）
マッチング方法
Nearest Neighbor Matching−0.032125
69−4.661125
69［0.069］［3.553］
Kerneal Matching−0.065125222−2.049125
222［0.053］［2.527］
Stratification Matching−0.076125222−2.018125
222［0.056］［2.570］Radius Matching−0.06440
43［0.083］
被説明変数：就職先の企業に対する満足度
N
N
ATT（トリートメント） （コントロール）
マッチング方法
Nearest Neighbor Matching−0.016125
69［0.045］
Kerneal Matching
0.025
125
222
［0.033］Stratification Matching
0.030
125
222
［0.035］
Radius Matching
0.050
40
43
［0.054］
注１．［ ］内の値は標準誤差を表す。
注２．*** は１% 水準、** は５% 水準、* は10% 水準で有意であることを示す。
注３．Ｎ（トリートメント）はトリートメントに属する観測値の数を、Ｎ（コントロール）は実際にトリートメントの比較対象として推定に用いられたコ
ントロールに属する観測値を示す。
注４．Radius Matching のｒの値は、0.1としている。また、Kernel Matching のバンド幅は0.06としている。
注５．被説明変数が就職活動プロセスに対する自己採点の推計の場合、サンプル数が少なくなってしまったため、Radius Matching の推計値を得ることができなかった。
注６．Kernel Matching の標準誤差はブートストラッピング法によって算出しており、反復回数は1,000回である。
（出所）「大学生活とキャリアに関する４年生調査」を用い、筆者推計。

− 97 −

大学評価研究第14号

る可能性がある。

2015年８月

ると考えられる。最後に本稿に残る研究課題について述べておきたい。本稿の課題として、「日常業務型」

結論

や「課題設定型」といったインターンシップの内容別

本論文の目的は、独自調査によって収集した都内のの効果測定、理系学生の「課題設定型」のインターン

私立大学の卒業直前の学生のアンケート調査を用い、シップの効果測定や大学の偏差値別のインターンシッ

インターン経験が就職活動結果に及ぼす影響を分析す

プの効果測定がある。これらの点に関しては、今後別ることであった。近年の新卒労働市場のミスマッチ問なデータを使用し、検証していきたい。

題を受け、インターンに注目が集まっている。
しかし、このインターン経験が就職活動結果にどの【注】ような影響を及ぼしているのかはまだ十分に分析され

１）インターンシップは、古閑（2011）によって「学ていない。また、インターンを経験する大学生ほど意生が、在学中に教育の一環として、企業等で一定欲が高く、自己選別が推計結果にバイアスをもたらすの業務に従事し、職業人に必要な一般的・専門的可能性を踏まえずに教育プログラムを過大評価していな知識や能力を実践的に身に付けるための就業体る危険性がある。そこで、本稿では Propensity Score

験を行うことおよびその機会を与える制度」と定

Matching 法を用い、自己選別をコントロールした上義されている。
２）「あなたが大学１～４年次のとき、力を入れたこでインターン経験が就職活動結果に及ぼす影響を分析とは何ですか。それぞれの学年について、下記のした。
まず、OLS や Logit モデルを用い、インターン経

７項目から３つを選んで、その番号を回答欄に記

験が就職活動結果に及ぼす影響を分析した結果、イン入してください。」という質問に対して、３年生ターン経験は内々定数を増加させる効果があることが時点で「就職活動」と回答した場合に１となるダミー変数である。

わかった。しかし、Propensity Score Matching 法を用いた分析の結果、いずれの就職活動結果にもイン

３）就職支援サイトに登録した時期、企業説明会やセターン経験は影響を及ぼしていなかった。この結果か

ミナーなどに出席した時期、エントリーシートをら、インターン経験には就職活動結果を向上させる効初めて提出した時期、企業で人事面接を受けた時果はなく、もともと成績等が良く、就職活動に対して期の各変数は、３年生の４月を１とし、４年生の高い意欲を持つ大学生ほどインターンを実施するとい

３月を24とする連続変数である。

う自己選別が推計結果にバイアスをもたらしている可能性が考えられる。この結果から、インターンの実施【参考文献または引用文献】

は、大学が実施する就職支援策として必ずしも効果的

浅海典子「学生にとってのインターンシップの成果とその要因」『国際経営フォーラム』第18号、神奈川であるとは言えない。

大学、2007年、pp.163－179.

この分析結果は、教育担当者にとっては、「望まし江藤智佐子「第２章

くない結果」と言えるかもしれない。しかし、多くのインターンシップの多様な展開

教育実践が PDCA サイクルを回すことなく、次からとキャリア教育」高良和武監修『インターンシップ

次への PD の連続になってしまう大学教育の現場でとキャリア─産学連携教育の実証的研究』学文社、

は、統計的には効果が確認できないという事実は貴重

2007年、pp.31-50.

な発見であろう。この結果を踏まえ、大学と企業を繋楠奥繁則「自己効力論からみた大学生のインターン

ぐ教育のマネジメントが求められる。例えば、インシップの効果に関する実証研究─ベンチャー系企業

ターンの実施だけでなく、その効果をより高める補完へのインターンシップを対象にした調査」『立命館的な支援策を実施するといった対応が必要になってく

経営学』44（５）、2006年、pp.169-185.

− 98 −

インターンシップへの参加が就職活動結果におよぼす影響─Propensity Score Matching 法による Self-Selection Bias の検証─

黒澤昌子 ｢積極労働政策の評価 レビュー｣『フィナンpp.60-75.

シャル・レビュー』第77号、2005年、pp.197-220.

真鍋和博「インターンシップタイプによる基礎力効果

古閑博美『インターンシップ─キャリア教育としてのと就職活動への影響」『インターンシップ研究年報』

就業体験』学文社、2011年 .

第13号、2010年、pp.９-17

佐藤一磨・梅崎修・上西充子・中野貴之 ｢新卒需要のBecker, S. O. and Ichino A Estimation of Average

変動が大学生の就職活動に与える影響─卒業生アン

Treatment Effects Based on Propensity Scores,

ケート調査の分析─｣『キャリアデザイン研究』、

The Stata Journal, 2（4），2002, pp.358-377.

Vol.5、2009年、pp.51-63.

Brooks, L., Cornelius, A.,Greenfield, E., and Joseph, R.

佐藤博樹・堀有喜衣・堀田聰子『人材育成としてのイ

The Relation of Career-related Work or Internship

ンターンシップ』労働新聞社、2008年 .

Experience to the Career Development of College

田中宣秀「高等教育機関におけるインターンシップのSeniors, Journal of Vocational Behavior, Vol46, 1995,

教育効果に関する一考察─新たな意義をみいだし、

pp.332-349.

改めて「効果」を考える─」『日本インターンシッ

Heckman, J. J., H. Ichimura, and P. Todd. Matching

プ学会年報』第10号、2007年、pp.７-14.

as an Econometric Evaluation Estimator: Evidence

古田克利「インターンシップ経験が新入社員のキャリfrom Evaluation a Job Training Programme, Review

ア適応力に及ぼす影響」『インターンシップ研究年

of Economics and Statistics, 1997, 64, pp.605-654.

報』第13号、2010年、pp.１-７

Rosenbaum, P. R., and D. B. Rubin. The Central Role

堀田聰子「採用時点におけるミスマッチを軽減する採of the Propensity Score in Observational Studies

用のあり方─ RJP（Realistic Job Preview）を手がfor Causal Effects, Biometrika, 70（1），1983, pp.41-

かりにして」日本労働研究雑誌、第567号、2007年、55.

− 99 −

大学評価研究第14号

2015年８月

Effect of Internship on the Results of Job Search of University Students
─ Verification of Self-Selection Biasby using the Propensity Score Matching Method ─※1 Kazuma SATO
※2 Osamu UMEZAKI［Key Words］
Internship, Result of Job Search of University Students, Self-selection, Matching Method［Abstract］
This paper analyzes the effect of internship on the job search of university students through a questionnaireadministered at graduation. As a result of the economic recession in recent years, the rate of employment of
university students has witnessed a decline. To cope with these recent events, many university students havejoined companies as interns. However, the effect of university students’ internship on the results of their job
search has not been analyzed yet. In addition, it is difficult to estimate the effect of university students’internship on job search because of their ambitious self-selection of companies for internship. Therefore, we
analyzed the effect of university students’ internship on their job search by using the propensity score matching
method to control self-selection. The results of the Ordinary Least Squares and logit analyses revealed that thatthe internship experience exclusively increased the number of early unofficial job offers. However, the results of
the analysis using propensity score matching revealed that the internship experience had no effect on the
results of the job search. Thus, these results imply that the internship experience does not affect the job search
results and that the self-selection of ambitious university students of companies for internship results in a bias in
the estimation results.
※1 Assistant Professor, Meikai University※2 Professor, Hosei University− 100 −