日本の大学院の需要・供給の現況―マイクロ・マクロデータを用いた進学・就職・収入に与える影響要因の分析*1―
村澤昌崇（広島大学）
本稿では学校基本調査等マクロデータと SSM2005 および 2015 のマイクロデータを用い、日本の大学院の進学需要と供給、労働市場における需要と供給の状況を分析しつつ、大学院の収入に与える効果を推定した。その結果、マクロデータの分析からは、大学院への進学は、大学院の供給拡大による進学需要の創出と景気低迷による大卒者の失業回避策により促されるが、労働市場
における大学院需要の影響は受けていないこと、他方就職に関しては景気動向の影響を受けており、構造的供給過剰が生じていることが明らかになった。マイクロデータ分析では、家庭の学歴資本を背景に若年時の能力の高い者が大学院進学をしているが、大学院修了後の収入においては、
特に男性はその大学院の“肩書”の優位性はなく、相応の仕事や地位に就くことによって初めてその優位性が発揮されることが確認された。学術的には、大学院修了者については、人的資本論
やシグナリング理論よりも、仕事競争モデルの現実妥当性が高いことが推察された。ただし女性の場合、大学院の肩書き自体が収入における優位性をもたらしており、その学歴の人的資本論・
シグナリング理論的な説明の方が妥当性をもつ。この結果を踏まえ、大学院に相応しい仕事の創
出や、大学院への理解の促進、日本の将来にとって真に必要な大学院規模の検討の必要性が示唆された。
キーワード：大学院、学歴、仕事競争モデル、 Heckit モデル

１．研究の背景
日本の大学院は、多様な量的拡大政策から 20 年以上が経過したが、政策に反してその需給のミスマッチが持続している。衆目を惹くものとしては、設置数・志願者ともに激減した法科大学院（政策）の事実上の失敗、経営大学院（MBA）・会計大学院等専門職大学院の不振など、芳しい状況ではない。
このような状況の中、政府および関係機関はこれまで各種対策を継続して実施してきた（文科省平成 18 年「大学院教育振興施策要綱」、文部科学省平成 24 年度「大学改革実行プラン」、
日本学術振興会「大学院教育改革支援プログラム」「 組織的な大学院教育改革推進プログラム」（平成 19〜24 年）、文部科学省「卓越大学院プログラム」（平成 30 年〜））。しかしながら現在は、国際競争を勝ち抜く研究力強化の方向性での改革が主導されており、高度専門職業人養成に関する方向性は不透明である。
ただ、最近 5 年間の学校基本調査の数値（卒業者に占める就職者の割合、正規職員割合等）
1

本研究は、JSPS 科研費 JP25000001 の助成を受けたものです。
1―81―

によると、大学院修了者の就職率は 60％から 70％を超えている。この数値だけを見れば、大学院修了者が労働市場に評価されたかの様相を呈する。しかしながらこの状況も、この 5 年間が東日本大震災からの復興需要、アベノミクスによる景気浮揚による人材需要の拡大期でもあることを踏まえると、大学院が正当に市場に評価された故の就職率上昇なのかどうかは、判断を保留する必要がある。
このような状況を踏まえ、本稿では、最新の SSM 調査データその他諸々のデータを用い、大学院の現状を評価する。具体的には、公開統計を用いて大学院の進学需要と労働市場への供給の趨勢をマクロレベルで確認し、SSM 個票データでは、大学院進学、大学院修了者の収入に与える効果を分析することを通じて、日本の大学院の機能を検証する。

２．大学院の現状と先行研究の検討
2.1

日本の大学院の現状

まず、日本の大学院の現状を簡単に振り返っておこう。学校基本調査によれば、大学院の規模は 1955 年の時点では 10,174 人、1985 年には 69,688 人となり、30 年間でおよそ 7 倍の規模にまで成長した。その後 30 年を経た 2015 年には 249,474 人まで増加し、現況（2017 年）
では、289,088 人(2017/12/11 時点)に達した。実に 60 年間でおよそ 30 倍の拡大をしていることになる。国際比較（学部学生数に対する大学院学生の比率:『諸外国の教育統計』平成 27年版）をしてみると、日本の大学院生比率は 9.8％であるが、アメリカ(16.2)、イギリス(34.8)、
フランス(76.3)、ドイツ(60.5)、中国(12.2)、韓国(14.9)と比して低いことがわかる。この数値から、日本は高度人材を育成する基盤が弱いとも言えるし、労働市場における大学院人材需要が低い＝労働市場から必ずしも求められていない、とも言えるだろう。

2.2

先行研究の検討：大学院への進学

このように、日本の大学院はその規模がニッチであったためか、対象とした研究も多くは無いが、いくつか存在する。たとえば、浦田(2004)、藤村(2014)は、マクロデータ（学校基本調査等）を用い、大学院進学の効果を検証した。その結果大学院進学には、所得（＋）、制度（大学院収容力：＋）、景気（大卒無業者率(＋)、院卒無業率(−)）の効果が見られた。ただし、時系列データ特有の系列相関を方法的に制御していない点や、分析の対象期間中に実施された大学院政策（大学院重点化、部局化：1991 年〜）による大学院進学者規模の構造変化の可能性をモデル化していない点など、分析モデルの精緻化に課題を残す。村澤(2005)はマイクロデータ(SSM2005 年調査)により、パーソン×ピリオド型データを構成し、大学院進学を説明するための個人要因と時代要因そして制度・政策要因を同時にモデル化した。その結果、大学院進学に与える個人要因として、年齢（−）、性別（男性ダミー：＋）、婚姻状態（＋）、父親の職業階層（＋）、国立大学出身（＋）の効果を見いだした。さらに、時代効果（＋）、2―82―

大学院の需要量の効果（大卒者数：＋）、供給量の効果（研究科数：＋）、制度的慣性効果（前年度大学院進学者数：＋）を見いだした。ただし、標本データにおける大学院経験者数が極めて少なく、推定精度には難があるという課題がある。

2.3

先行研究の検討：大学院への進学

大学院のもたらす効果については、情報の非対称性を根拠に市場評価の信頼性・妥当性に疑義を呈する研究（濱中 2015）、賃金関数をもとに大学院の優位性を見出す研究（柿澤・平尾・松繁・山崎・乾 2014,島・藤村 2014, 濱中 2011, 2013,矢野 2015）、仕事競争モデルに基づく学歴別賃金カーブの推計により、大学院卒の優位性を指摘する研究（大谷・梅崎・松繁 2003）、社会階層と職種を加味した上で大学院卒の賃金優位性が消え大学院人文系の賃金上の劣位性が示された研究（村澤 2010）、就職における理系優位と文系劣位を見出す研究（平尾 2015）などがあり、結論の一致を見ない。教育効果全般に視野を広げても、人的資本仮説、
仕事競争モデル仮説、職業仮説（労働需要を反映した職種、職階により賃金が決まる）等が示す学歴の効果は収斂しない（三谷・小塩 2012、島・藤村 2014、島 2016 など）。
そこで本稿では、SSM2015 および 2005 のデータを用いて、可能な限り先行する諸仮説を分析モデルに組み込み、大学院の効果の検証を試みる。

３．大学院への進学：分析
3.1

マクロデータによる分析

まず、公開マクロデータを用いて、大学院進学の影響要因の分析を行う。用いるデータと変数は以下の通りである。

〇分析期間：1968〜2015 年〇分析モデル（用いた変数）
・被説明変数：大学院進学率 (修士進学者数 1)／大学卒業者数 1))
・説明変数：① 供給要因(t-1)：収容力（修士定員 2） ／大学卒業者数 1)）とその 2 乗② 家計要因(t-1)：教育費負担（学生支出 3） ／月額可処分所得 4)×12）③ 景気要因(t-1)：大卒無業率 1)、修士・博士卒無業率 1)（無業者／卒業者数）、リーマンショックダミー(2009-2010 年＝1,他の年=0)④制度要因：大学院重点化ダミー(1991〜2015＝1、その他=0)⑤社会要因：東日本大震災ダミー(2012-2013 年=1,他の年=0)〇方法：時系列回帰(OLS, FGLS 1, Newey-West の修正 2)3〇データ：1)文科省『学校基本調査』、2)文教協会『全国大学一覧』、3)文科省『学生生活調
3―83―

査』、4)総務省『家計調査』の各年版※t は時間（単位：年度）を表す。t-1 は 1 年のラグがあることを意味する。

分析結果は表 1 に示した。OLS では系列相関が確認されたので、 Newey-West の修正および FGLS を適用した結果も合わせて提示した。この分析結果を見ると、大学院収容力、大学院収容力の 2 乗、重点化ダミーが一貫して有意であることがわかる。そして、大卒無業者率
がデータ全体と男性限定データで有意であった。このことから、大学院の供給・拡充および大卒失業回避によって促進された大学院進学であり、労働市場の大学院需要（修士・博士無業率）と連動していないことがわかる。つまり、入口の段階ですでに量的には大学院と労働市場はミスマッチしていることが推察される。さらに、収容力と収容力の 2 乗が有意である
ことから、収容力と大学院進学は逆 U 字関係であり、収容力拡大に伴う大学院進学者数の上昇が逓減していることを意味する。この結果は、収容力拡大に伴う質の低下による進学抑制が生じているのかもしれない。

表1

3.2

大学院進学の影響要因：マクロデータによる分析

マイクロデータによる分析

次に、SSM データを用いて、大学院学歴の影響要因の分析を行った。なお、大学院卒のデータを確保するため、SSM2005 年のデータもチェインした。その結果、サンプルサイズは
13,559 名である。この中で大学院卒は 244 名である。社会的文脈の要因も検討するため、各調査対象者が 22 歳時点の年における大卒無業者率、修士卒無業者率、博士卒無業者率をデー
タ化してモデルに組み込んだ 4。
4―84―

用いた変数は以下の通りである。

〇被説明変数：大学院卒＝１，その他＝０のダミー変数〇説明変数：① 調査年：2015 年＝１，2005 年＝０のダミー変数。
② 年齢（実数）③ 父学歴、母学歴（教育年数）④ 父職威信（父親の仕事の内容を 1995 年 SSM 職業威信スコアに変換）⑤ 中 3 時成績（上の方＝5、やや上の方=4、真ん中あたり＝3、やや下の方＝2、下の方=1）⑥ 15 歳時の暮らし向き（豊か＝5、やや豊か＝4、ふつう＝3、やや貧しい＝2、貧しい＝1）⑦ 完全失業率（調査対象者が 22 歳時点の完全失業率：総務省統計局「労働力調査」の各年版）⑧ 修士無業率・博士無業率（調査対象者が 22 歳時点の修士・博士無業率：「学校基本調査」各年版）
分析結果は表 2 に示した。男女とも、父親の学歴と中 3 時成績が有意であり、景気指標は有意では無い。このように、個人レベルのデータでは、大学院進学（大学院卒）には家庭の学力資本と本人の学力により達成されることが推察される。

表2

大学院学歴取得の規定要因

これまでの分析を総括すると、大学院の進学には、マクロレベルでは大学院の定員拡大と5―85―大卒者の失業回避が大学院進学のプッシュ要因となりつつ、ミクロレベルでは、家庭の学歴
資本と本人の学力の高さが大学院進学をプッシュすることが明らかになった。

４．大学院の効果：分析
4.1

マクロデータによる分析

本節では、大学院の効果を検証する。まず、マクロデータを用いた分析を以下展開する。
大学院の効果を判定する従属変数には、大学院就職率（学校基本調査）を用いた。説明変数
は以下の通りである。

〇分析期間：1968〜2015 年
説明変数：① 景気要因：20〜24 歳の完全失業者数（総務省「労働力調査」各年版）、新規求人倍率（総務省「労働力調査」各年版）、リーマンショックダミー(2009-2010 年＝1,他の年=0)② 家計要因：可処分所得（2015 年基準、月額、単位は 10 万）③ 供給要因：大学院進学率(2 年ラグ)
④ 大学院制度要因：重点化ダミー(1991〜2015＝1、その他=0)⑤ 社会要因：東日本大震災ダミー(2012-2013 年=1,他の年=0)

分析モデルには、OLS を用い、線形モデルとコブ=ダグラス型モデルを検討し、決定係数と、AIC 値から線形モデルを採用した。これをベースとして系列相関と誤差分散不均一性を修正するために Newey-Watson 修正、FGLS を適用した。

表３

大学院の効果：就職率

分析結果は表 3 に示した。データ全体および男性データでは、景気（失業者数）の影響が6―86―

見られる。供給・制度・社会要因の影響は見られない。女子はいずれの変数も有意では無い(GLS の列)。

4.2

マイクロデータによる分析

続いて、SSM データを用いて大学院の効果を検証してみよう。用いるデータは大学院進学
分析と同様、SSM2005、2015 年データをチェインしたものである。ただし、分析のターゲッ
ト（従属変数）が個人収入なので、年齢を 60 歳未満とした。60 歳を超えると、定年により賃金プロファイルが大きく変化することが理由である。
以下、賃金や収入を説明する仮説と対応する変数を示した。

１次項：〇調査年（2015 年＝１、2005 年＝０のダミー変数）〇政令指定都市（政令指定都市＝１，その他都市＝０のダミー変数）〇属性：①性別（男性＝１，女性＝０のダミー変数）〇社会階層：②父母学歴、③15 歳時の暮らし向き（貧しい〜豊かの 5 段階）〇既得の能力：④中学 3 年生時の成績（下の方〜上の方の 5 段階）〇スキルモデル I（学歴や労働経験年数により賃金が決定される）：・学歴の人的資本仮説、シグナリング効果仮説：⑤大卒／大学院卒／その他の 3 カテゴリ（ベースライン＝その他）で構成される変数
・職場訓練による人的資本蓄積仮説：⑥労働経験年数（現年齢−初職時年齢）、⑦労働経験年
数の 2 乗〇タスクモデル（職種・職階、仕事の内容により収入や賃金が決定される。Autor et al.（2003）、
Acemoglu and Autor（2010）、三谷・小塩（2012）など）：
・⑧「職場における自らの経験・能力の発揮可能性」⑨「職場での裁量性」（「自分の仕事の内容やペースを自分で決めることができる」「職場全体の仕事のやり方に自分の意見を反映させることができる」「個人的な理由で休みをとったり早退したりすることができる」「自分の能力が発揮できる」「自分の経験を生かせる」「仕事と家庭を両立できる」の 6 項目を
因子分析を通じて抽出した 2 因子） 5：自らの経験・能力が発揮できる、あるいは裁量性のある職種・職階、仕事の内容である、とみなすことができる。
・⑩従業上の地位：経営者／常時雇用／自営業／その他（ベースライン＝その他）の 4 カテ
ゴリで構成される変数
・⑪職種：専門・管理／事務販売／ブルーの３カテゴリ（ベースライン：ブルー）で構成される変数〇補償賃金仮説 I（賃金は仕事の負担に応じて支払われる。特に危険な仕事には相応の賃金
7―87―

が支払われる。Ehrenberg & Smith（2003）、久米（2010））：⑫超過労働時間（1 週間の労働時間が 40 時間越え＝１、それ以外０）〇企業規模：⑬従業員数（中小企業、大企業、官公庁（ベースライン＝中小企業）の３カテ
ゴリで構成される変数）

二次項：本人大卒学歴、大学院卒学歴と他の変数の交互作用〇仕事競争モデル I（学歴に応じて賃金プロファイルが異なる。Thurow（1976））：⑭学歴ダミー×労働経験年数（および 2 乗）
〇仕事競争モデル II（学歴に応じて生産性の異なる仕事・職務に就くことができ、それが賃金の差に繋がる）：⑮学歴ダミー×「職場での裁量性」の交互作用項、⑯学歴ダミー×従業上の地位（経営者、常勤雇用、自営業）の交互作用項〇補償賃金仮説 II：⑰学歴ダミー×1 週間あたり労働時間 40 時間越え
〇スキルモデル II（学歴に応じて経験や能力（の発揮可能性）が異なり、その差が賃金の差を生む）：⑱学歴ダミー×「職場での経験・能力の発揮可能性」の交互作用項

分析には GLM(対数正規分布を仮定)、Heckman の２段階推定、Heckman の２段階推定（最尤法による推定）を用いた 6。特に後者の Heckman の２段階推定(以下 Heckit モデル)を用いたのは、今回のように収入を従属変数とする場合、就業者に限定されることによるセレクション・バイアスが生じる可能性を否定できないからである。そこで第１段階の推定には、就
業＝１、非就業＝０を従属変数とし、年齢、年齢の２乗、健康状態（よい＝5、4＝まあよい、
3=普通、2＝あまりよくない、1＝わるい）を説明変数としたプロビットモデルを構成し、第2 段階では第 1 段階の情報を加味した収入の推定を行う 7。
分析結果は表４，表５に示した。Heckit モデルによれば、逆ミルズ比が有意な負の効果を示しており、Heckit モデルの ML 推定の rho も有意である。これは、セレクション・バイア
スが生じており、それを考慮していない GLM 推定はバイアスを生じていることを意味している 8。また、逆ミルズ比は第１段階での「就業」の“観察のされなさ”≒非就業を意味しているので、就業していないものは賃金が低いことを意味している。
以下、分析結果を追っていこう。


二つのモデルともに、男性の大卒ダミーそれ自体は負の効果を示している。職種・職階といったタスク、労働経験や既得の能力、企業規模等を統制した場合、大衆化を迎えた
今日では、大卒という“肩書き”だけでは通用しなくなっているということだろうか。
さらに、大学院の効果は見られない。ただし、女性は ML 推定では大卒は正の効果、大学院卒は両モデルともに正の効果を持っており、女性において特に大学院の学歴は収入においてプレミアがあるようである。このことから、女性の大学院学歴は、スキルの証
8―88―

明として人的資本・シグナリングの効果のあることが推察される。


中 3 時学力は有意である。生得的あるいは若年期までに形成された能力は、社会人になってからも収入に影響を及ぼしている。



労働経験年数は、男性では両モデルとも一次項は正の効果を持つが、女性では一貫性がない。二次項は ML 推定のみ有意である。男性のみ、労働経験年数に応じた賃金が支払われていることが伺われる。



職種・職階（従業上の地位）は、男性において「事務・販売」職の効果、女性においてModel2 の「自営業」の効果が見られない以外は、ほぼ全て有意である。つまり、収入は“タスク”に応じて支払われている側面が強いと言える。



企業規模の効果については、大企業・官公庁は中小企業に比してより多くの収入をもたらしていることが示されている。



週の労働時間が 40 時間を超える場合、Model1 の女性以外は効果が見られる。すなわち、危険や過酷な労働には、相応の対価が支払われるとする補償賃金仮説の説明力が有効であることが伺われる。

「職場での自らの経験・能力の発揮可能性」が男女ともに有意である。自らの経験や能力＝スキルが収入に影響を与えている。

これまでの結果を見る限り、特に男性に関しては、大学院卒の直接的効果は見られない。
しかし、交互作用を検討してみると、幾つか有意な効果が見られる。大学院卒カテゴリとの交互作用で有意なのは、政令指定都市（＋、男性のみ）、労働経験年数（＋、男性の model1のみ）、経営者（＋、男性のみ）、常勤雇用（＋、男性のみ）、自営業（＋、男性の model2 のみ）、「職場での自身の経験・能力の発揮可能性」（＋、女性の model1 のみ）、「職場での裁量性」（＋、男性の model2 のみ）であった。つまり、男性の大学院修了者は、労働経験を重ねること、経営者の職階に就くか常勤雇用されること、あるいは自らの経験や能力を生かせる
or 裁量のある仕事を任されることを通じて初めて、賃金における優位性を確保できることを示すものである。言い換えれば、その学歴に望ましい仕事を得ることで初めて大学院相応の能力を発揮し、結果としてそれが賃金に繋がると言える。この結果から、Thurow（1976）の指摘するところの、仕事競争モデルが大学院修了者には現実的である言えるかもしれない。
裏を返せば、大学院修了という“肩書き”だけでは賃金の差は生じにくく、人的資本論・シグナリング理論では説明は難しい、ということになる。
ちなみに、大卒カテゴリとの交互作用で有意であったのは、労働経験年数とその 2 乗（1
次項＋、2 次項−、男性のみ）、職種（専門・管理、事務販売、ともに＋、男性のみ）、「職場での自身の経験・能力の発揮可能性」（＋、男性の model1 のみ）、
「職場での裁量性」（＋、男
性の model1 と女性の model2 のみ）であった。大卒についても、大卒という“肩書き”のみ
9―89―

では収入における優位性は確保できず、その学歴に相応しい仕事にありつくことが優位性の条件である、と言えそうである。

表4

収入の影響要因の分析

興味深いのは、大卒については職種との交互作用が有意であり（大学院修了では有意性が
10

―90―

棄却）、大学院修了については従業上の地位との交互作用が有意であった（大卒では有意性が棄却）点である。この結果は、大学院修了者が大卒以上のアドバンテージを発揮できる職種があるわけではなく、どの職種でも大卒相当の評価をされていると解釈できる。この解釈は、先行調査の経団連（2007）や、製造業の研究開発部門限定ではあるが篠田・鐘ヶ江・岡本（2014）
による産業界の声（成果主義が基本で博士課程修了者ということだけで優遇はしない、学歴による給与の差は設けていない、修士なら学卒＋2 年、博士なら修士＋３年の年数が加味されているだけ、等）とも一致する。むしろ大卒を超える大学院修了者固有の効果は、職場内において適切な職階・地位（管理職、常勤雇用という身分保障）を得て初めて発揮されることを示している、と言えるかもしれない。

表5

収入の影響要因の分析（その２）４．総括と考察11―91―

これまでの分析をまとめると以下のようになろう。
① マクロデータ分析では、大学院への進学は、大学院の供給拡大による進学需要の創出および景気低迷による大卒者の失業回避策により促されているが、労働市場における大学
院需要の影響は受けていない。それ故に自己増殖性が高いと言える。他方就職に関して
は、景気動向の影響を受ける。つまり日本の大学院は、構造的供給過剰が生じていることになる。政府主導の学生定員管理が、設置基準の大綱化以降柔軟になったとはいえ、もともと硬直性の高いものであるため、制度上受給のミスマッチが組み込まれている側
面はあるものの、大学院重点化を始めとした大学院拡充政策が失敗に終わっていることは否めないであろう。
② マイクロデータ分析では、大学院への進学は、家庭の学歴資本を背景に若年時の能力の高い者が進学を選択している。つまり、大学院進学者はその素質において質を担保されていると言える。ただし収入においては、男性の場合は、仕事競争モデルによる説明が現実的に妥当性を持っており、若年時の高い能力に担保された大学院の“肩書”だけでは優位性はなく、相応の仕事や地位に就くことによって初めて優位性が発揮される。言い換えれば、大学院修了者には、これは、大学院の肩書が人的資本としてのシグナルを有するまでには至らないことを意味し、その人材を試してみて初めてその価値が認識されている、とも言える。女性の場合は、大学院修了者であること自体が収入における優位性をもたらしており、大学院修了証が人的資本論としてのシグナルの効果を持っていることが窺われる。

以上の総括を踏まえるならば、男性の大学院修了者は、その供給過剰の現況においては、相応の職種・職階や仕事にありつけた者が給与面では「勝ち組」となれるが、大学院という“肩書き”のみで通用するほど甘くは無い。労働市場の大学院修了男性に対する評価は慎重である、と言えそうである。他方、女性については大学院修了証自体に「賃金プレミアム」（柿澤ほか 2014、平尾ほか 2015）が本研究においても確認されたことから、ことさら男性大学院修了者には厳しい時代下にある、とも言えそうである。
ただし、大学院が無効であったわけではない。相応しい職・地位に就くことで収入におけるアドバンテージがあるのだから、現況の大学院規模を所与とするならば、平尾ほか（2015）
が指摘するように、大学院修了者に相応しい職の創出と人的資源管理が社会に求められることになる。また、大学院の有効性に関する認識を高める（濱中 2015）ための大学・市場双方の取組や、大学院修了者の大卒代替雇用も考えられる。大学院の質の向上も必要であるが、現況においては乏しい財源に不相応の改革が求められており、結果としては大学教職員の疲弊による質の低下が否めないので、見通しは明るいとは言えないだろう。あらためて、日本社会の将来設計も踏まえた、大学院の適正規模を検討することも喫緊の課題であると言えよ
12

―92―

う。

[注]
1 Feasible Generalized Least Squares：実行可能一般化最小 2 乗法のこと。福地・伊藤（2011）を参照。
2 時系列分析において系列相関と不均一分散が同時に発生する場合に行う修正方法。福地・伊藤（2011）を参照。
3 これらの分析には統計ソフト R ver.3.4.3.(R core team 2017)を用いた。ols には lm 関数を、
FGLS にはライブラリ nlme(Pinheiro et al. 2017)の gls 関数を用いた。表 3 の分析も同様。
4 ただし、マクロ分析で検討した収容力、各種ダミーはモデルに組み込めていない。今後のモデルの改善は別稿に譲る。
5 因子の抽出には、MAP 基準（Minimum Average Partial）、BIC、平行分析（Parallel Analysis）
を実行し、2 因子抽出が望ましいと判断した。その上で最尤推定法、Geomin 回転を用い他分析を行い、次の結果を得た。各因子を「職場における自らの経験・能力の発揮可能性」「職
場での裁量性」を表す因子であると命名した。それぞれの因子得点を説明変数として用いた。分析には統計ソフト R ver.3.4.3.(R core team 2017)のライブラリ psych（Revelle 2017）および GPArotation(Bernaards & Jennrich 2005)を用いた。

補表１

職場での可能性についての因子分析（最尤法・Geomin 回転）

6 分析には統計ソフト R ver.3.4.3.(R core team 2017)のライブラリ sampleSelection（Toomet &Henningsen 2008）の heckit 関数および sampleSelection 関数を用いた。なお、両モデルとも収入の値に 0.5 を加えているが、その根拠は Yamamura（1999）に依拠している。

13

―93―

7 第 1 段階と第 2 段階で説明変数が重なる場合は、多重共線性の問題が生じ、推定結果がゆがむことが指摘されているため、本稿では各段階で異なる変数を用いて推定を行った。
8 参考までに、GLM 推定を以下掲載しておく。なお、分析には、統計ソフト R ver.3.4.3.(R coreteam 2017)の glm 関数を用いた。収入の分布には対数正規分布を用いた。

補表２

収入の影響要因の分析

14

―94―

［文献］
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Demand and Supply of Japanese Graduate Schools:
Analysis of Factors Affecting Graduate School Entry,
Employment, and Income of Postgraduates Employing
Micro/Macro Data
Masataka Murasawa(Hiroshima University)
In this paper, we conducted a causal analysis of graduate school entrance in Japan, graduates’
employment after graduate school, and their income utilizing macro data from “Report on School
Basic Survey” etc. and SSM data from 2005 and 2015.
Macro data analysis revealed that graduate school entrance was encouraged by graduate schoolsupply expansion and graduates’ unemployment rate. Graduates’ employment was affected by the
economy. These results revealed that graduate school human resources are structurally oversupplied.
Micro data (SSM 2005-2015) analysis revealed that graduate school entrance is influenced by parents’
educational background and his / her abilities. Furthermore, regarding income, we were unable toconfirm the direct impact on men. Rather, accepting a job or position that was appropriate for them,demonstrated the advantage of that income. However, a graduate school diploma improved women’s
income. Essentially, for men, a job competition model is applicable while human capital theory or
signaling theory holds true for women.
This proved the existence of a severe disparity between male graduate school education and thelabor market. In order to solve this phenomenon, it is necessary to create jobs suitable for graduates,
propagate the value of graduate schools, and adjust their scale.
Keywords: graduate school, postgraduate, job competition model, Heckit model

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