Panel Data Research Center, Keio University
PDRC Discussion Paper Series【JHPS 第二世代付帯調査による実証研究シリーズ】
所得の世代間弾力性：JHPS 第二世代付帯調査による分析
赤林英夫、直井道生

2021 年 3 月 31 日
DP2020-013
https://www.pdrc.keio.ac.jp/publications/dp/7138/

Panel Data Research Center, Keio University
2-15-45 Mita, Minato-ku, Tokyo 108-8345, Japan
info@pdrc.keio.ac.jp
31 March, 2021

【JHPS 第二世代付帯調査による実証研究シリーズ】
所得の世代間弾力性：JHPS 第二世代付帯調査による分析
赤林英夫、直井道生
PDRC Keio DP2020-013
2021 年 3 月 31 日
JEL Classification: D12; D31; J62
キーワード: 所得; 世代間弾力性; 教育; 親子調査【要旨】
本稿では、JHPS 第二世代付帯調査を利用して、所得の世代間弾力性の推定を行った。分析の結果からは、以下の点が示される。第 1 に、所得の世代間弾力性の推定値は 0.26～0.29 であり、米国や英国における推定値よりは小さい一方、北欧各国の推定値よりは大きい結果となった。また、男女別にみると、所得の世代間弾力性は女性よりも男性で大きい。第 2 に、子世代の学歴をコントロールすることで男性サンプルの世代間弾力性は小さくなる一方、女性サンプルの弾力性には明確な影響がないことが確認された。これは、特に男性については、学歴が所得の世代間連関を媒介する要因として働いていることを示唆する。第三に、地理的・空間的要因と所得の世代間連関に関する分析からは、親との同居や親子の近接性は所得の世代間連関を大きくする方
向に働くことが示される。一方で、親の居住地情報を用いた分析からは、親が大都市に居住しているサンプルで世代間弾力性が大きくなることが示される。これらの結果は、いずれも諸外国における既存の結果と整合的であるものの、その背景にどういった経路が存在するのかについては、今後より詳細な分析が必要であることが指摘される。

赤林英夫
慶應義塾大学経済学部〒108－8345
東京都港区三田hakab@econ.keio.ac.jp
直井道生
慶應義塾大学経済学部〒108－8345
東京都港区三田naoi@econ.keio.ac.jp

謝辞：本研究の実施に当たっては、慶應義塾パネル調査設計・解析センター(PDRC)より、「日
本家計パネル調査」の提供を受けた。また、JHPS第二世代付帯調査実施時には、PDRC並びに慶應義塾大学こどもの機会均等研究センター(CREOC)から多大な支援を受けた。本研究は
JSPS科研費16H06323（基盤研究S）及び17H06086（特別推進研究）による助成を受けている。
JHPS第二世代調査研究進捗報告会（2021年3月10日）およびCREOC＝科研費基盤S勉強会での報告に対する、出席者の方々からの貴重なコメントに感謝する。

所得の世代間弾⼒性：JHPS 第⼆世代付帯調査による分析*
⾚林英夫†・直井道⽣‡
2021 年 3 ⽉ 31 ⽇

概要
本稿では、JHPS 第⼆世代付帯調査を利⽤して、所得の世代間弾⼒性の推定を⾏った。分析
の結果からは、以下の点が⽰される。第 1 に、所得の世代間弾⼒性の推定値は 0.26〜0.29 であり、⽶国や英国における推定値よりは⼩さい⼀⽅、北欧各国の推定値よりは⼤きい結果となった。また、男⼥別にみると、所得の世代間弾⼒性は⼥性よりも男性で⼤きい。第 2 に、⼦世代の学歴をコントロールすることで男性サンプルの世代間弾⼒性は⼩さくなる⼀⽅、⼥性サン
プルの弾⼒性には明確な影響がないことが確認された。これは、特に男性については、学歴が所得の世代間連関を媒介する要因として働いていることを⽰唆する。第三に、地理的・空間的要因と所得の世代間連関に関する分析からは、親との同居や親⼦の近接性は所得の世代間連関を⼤きくする⽅向に働くことが⽰される。⼀⽅で、親の居住地情報を⽤いた分析からは、親が⼤都市に居住しているサンプルで世代間弾⼒性が⼤きくなることが⽰される。これらの結果は、いずれも諸外国における既存の結果と整合的であるものの、その背景にどういった経路が存在するのかについては、今後より詳細な分析が必要であることが指摘される。
キーワード：所得，世代間弾⼒性，教育，親⼦調査
JEL Classifications: D12, D31, J62

1

はじめに先進諸国で経済格差の拡⼤と世代間の格差の固定化を懸念する声が⾼まっている。ピケ

ティ (2014)らによる実証研究は、⽶国を始めとする多くの先進諸国で、資産や所得の不平等が拡⼤していることを明らかにした。結果としての不平等のみならず、機会の不平等も深*本研究の実施に当たっては、慶應義塾パネル調査設計・解析センター（PDRC）より、「⽇本家計パネル調査」の提供を受けた。また、JHPS 第⼆世代付帯調査実施時には、PDRC および慶應義塾⼤学こどもの機会均等研究センター(CREOC)から多⼤な⽀援を受けた。本研究は JSPS 科研費 16H06323（基盤研究 S）及び
17H06086（特別推進研究）による助成を受けている。JHPS 第⼆世代調査研究進捗報告会（2021 年 3 ⽉ 10⽇）および CREOC＝科研費基盤 S 勉強会での報告に対する、出席者の⽅々からの貴重なコメントに感謝する。
†

慶應義塾⼤学経済学部．Email: hakab@econ.keio.ac.jp.

‡

慶應義塾⼤学経済学部．Email: naoi@econ.keio.ac.jp.

1

刻な問題である (Corak 2013)。オバマ元⼤統領も、⽶国での富の集中と世代間の階層の固定化による「アメリカンドリーム」の危機を訴え、幼児期から⼤学進学時までの⽀援の必要性を主張した (Obama 2013)。⽇本においても、⼦どもの貧困の撲滅と世代間の貧困の固定化の解消は、次世代に希望を与えるための最重要課題と⾔える（阿部 2014）。
近年、所得の世代間連関の推計、所得の世代間連関と世代内分布の理論的関係、国際⽐較を通じた両者の関係について、活発に研究がなされている。しかしながら、⽇本においてはデータの少なさから、まだ研究は数えるほどしかない。本論⽂では、最近、慶應義塾⼤学で収集された多世代のパネルデータを利⽤し、世代間の所得の弾⼒性を推計した。このデータの特徴は、教育、就業状態、所得、消費、資産といった広範な質問項⽬に関して、親⼦それぞれを対象に調査を⾏っている点にある。さらには、親⼦それぞれに対してパネル調査を実施しているため、親⼦それぞれの社会経済的属性の時間を通じた変化や過去の状態を詳細に把握することが可能なデータとなっている。
本稿では、このデータを⽤いて所得の世代間弾⼒性の推定を⾏い、⽇本における数少ない知⾒を提⽰する。主要な結果は以下の 3 点である。第 1 に、所得の世代間弾⼒性は 0.26〜
0.28 と推定された。これは、⽶国や英国における推定値よりは⼩さい⼀⽅、北欧各国の推定値よりは⼤きい。第 2 に、⼦世代の教育⽔準が世代間弾⼒性におよぼす影響を検討した結果
からは、特に男性について、学歴が所得の世代間連関を媒介する要因として働いていることが⽰唆された。第 3 に、地理的・空間的要因と所得の世代間連関に関する分析からは、親との同居や親⼦の近接性は所得の世代間連関を⼤きくする⽅向に働くことが⽰される。⼀⽅で、親の居住地情報を⽤いた分析からは、親が⼤都市に居住しているサンプルで世代間弾⼒性が⼤きくなることが⽰される。
本稿は以下のとおり構成されている。第 2 節では、所得の世代間連関に関する理論的枠組
みの概要を説明し、我が国と諸外国の近年の実証研究を概観する。第 3 節では、分析に⽤いたデータの概要と主要な変数の説明を⾏う。第 4 節では、所得の世代間弾⼒性に関する推定結果を提⽰する。第 5 節はまとめと今後の課題である。

2

所得の世代間連関

2.1

理論的枠組み4

経済学において、所得の世代間移動と所得分布の理論的関係にミクロ的基礎を与えたのはBecker and Tomes (1979, Becker (1991)に再録)である。このモデルは、教育投資が労働⽣産性の向上を通じて賃⾦所得を決定すると考える⼈的資本理論を基礎に置いている。親は⼦の将来の⽣活を豊かにしてあげたいという愛情から教育投資を⾏うが、教育のための借り⼊
れや貯蓄の市場は存在しないと仮定すると、⼦への投資量は親の所得に依存する。さらに、
4

本節の記述の多くは⾚林（2018）に依拠している。
2

⼦の⼈的資本量は、親からの教育投資のみならず、⼦⾃⾝の⼈的資本の初期賦存量(Endowment)にも依存する。親の最適投資問題を解くと、以下の関係が導き出される。
log 𝑌

𝜇∗

𝛽 log 𝑌

1

𝑝𝐸

ここで、𝑌 と 𝑌 はそれぞれ親と⼦の所得⽔準、𝐸 は⼦の⼈的資本初期賦存量、𝛽 は親の所得⽔準が 1%上昇すると⼦の所得⽔準が何%変化するかを⽰す、世代間の勤労所得弾⼒性(Intergenerational Elasticity of Earnings, IGE) である。⼈的資本の初期賦存量は、遺伝的資質、
⽣まれてから過ごした環境、親から受け継いだ⽂化や社会的地位などに強く影響を受けることから、親⼦間で系列相関を持つと考えられる。そのため、𝐸
ここで、𝐸 は親の⼈的資本の初期賦存量、𝜐 は分散が 𝜎𝜆𝐸𝜐 と仮定する。

のホワイトノイズとすると、𝜆は⼈的資本の世代間継承率 (Degree of heritability) である。以上の設定の下で、親と⼦の所得分布が定常状態になる場合の log 𝑌 の分散は𝜎 となる (Solon 1999,2004)。
いま、(1)式で誤差項 𝑝𝐸 が親の所得と無相関であれば、⼦の所得を親の所得で回帰することで 𝛽 の⼀致推定量が得られる。しかし少なくとも２つの問題が存在する。第 1 は、𝜆が 0 でない場合、⼦の⼈的資本の初期賦存量 𝐸 は、親の所得 𝑌 と相関を持つことである。このとき、単純な最⼩⼆乗法による(1)式の推定量は⼀致性を持たない（すなわちバイア
スが⽣じる）。この問題の解決のためには、⼦の⼈的資本初期賦存量とは独⽴に親の所得が決まっている必要があり、実証的解決は⾮常に困難である。そのため、双⽣児データ等を⽤いた研究を除き、この課題に正⾯から取り組む既存研究は多くない。
第⼆は、(1)式を正確に推計しようとすると膨⼤なデータが必要となることである。理論
的には 𝑌 と𝑌 には⽣涯に渉る所得から恒常所得を計算して利⽤すべきであるが、そのよ
うなデータは事実上存在しない。そこで便宜的に⼀時点の所得データを利⽤すると、所得が計測された年齢の影響を除去する必要があるのみならず、恒常所得と⽐較した誤差の存在が 𝛽 の推定値に下⽅バイアスを与える可能性がある (Black and Devereux 2011)。
2.2

所得の世代間弾⼒性に関する既存研究

世界における実証研究としては、Solon (1992), Zimmerman (1992)を嚆⽮として、1990 年台
から 2000 年台にかけて、多くの先進国で研究が⾏われてきた。その結果をまとめたのが、Solon (1999), Corak (2004), Black and Devereux (2011), Blanden (2013) である。それらにもとづ
くと、世代間の勤労所得弾⼒性は、デンマーク、ノルウェー、スウェーデンなどの北欧諸国
で低く、男性で 0.1~0.25、⼥性で 0.005~0.02 である⼀⽅、⽶国・英国では⾼く、男性で 0.3~0.5,
⼥性で 0.3 前後となっている（Black and Devereux 2011)。
⽇本における IGE の推計として、Ueda (2009)は『消費と⽣活に関する家計パネル調査 19932004』を⽤い、IGE の推計値は男性（既婚）が 0.4、⼥性が 0.3 程度とした。Lefranc et al (2014)3

は SSM1955-2005 を⽤い、男⼥とも IGE は 0.35 程度とした。
近年、各国で IGE が計算されるようになり、その相違に関⼼が集まり、計算⽅法の⽐較
や、IGE の差の発⽣原因となる教育政策等の影響の検討が⾏われている (Ermisch et. al. 2012)。
その過程で、社会的にも注⽬を浴びたのは、横軸に所得格差の指標である「ジニ係数」を、縦軸に IGE を、国毎にプロットし、両者の間には正の相関があることを⽰した「グレート・ギャツビー・カーブ(Great Gatsby Curve)」である(Corak 2013)。
この図の中では、⽶国と英国は所得格差も世代間の格差の固定化も最も著しいグループに属している。その対極に、デンマーク、ノルウェーなどの北欧諸国がある。つまり、結果の不平等と機会の不平等はトレードオフの関係にあるわけではないようだ。⽇本は両者の中間よりやや右上に位置しており、⽇本は世代間の所得の固定化も所得格差も著しいグループに近いと⾔える。近年では、世界銀⾏を中⼼に、新興発展国、発展途上国を含めた世界の「グレートギャッツビー曲線」が作成されている (Narayan et al. 2018)。
世代間の所得の相関の因果関係を確定するのは困難であるが、最近は、IGE の値と各国間の政策と関連付ける研究や、⼀国内での IGE の地域差を推計し、その値と地域の特徴や地理的移動度との関係を探る研究が広がっている(Chetty et al. 2014, Corak and Heisz 1999)。

3

データと変数

3.1

⽇本家計パネル調査および第⼆世代付帯調査

本研究で⽤いるデータは、慶應義塾⼤学が全国の成⼈を対象として収集している⽇本家
計パネル調査 (JHPS/KHPS) の付帯調査である、「JHPS 第⼆世代付帯調査」(JHPS-G2) である。
第⼀世代(G1)に相当する JHPS/KHPS は、慶應義塾⼤学経済研究所パネルデータ設計・解析センター（PDRC）が実施する家計パネル調査であり、全国に居住する成⼈期男⼥が構成する⺟集団より、層化 2 段無作為抽出法 により抽出されたサンプルとその配偶者を対象としている5。KHPS は 20 歳〜69 歳の男⼥、JHPS は 20 歳以上の男⼥を対象とし、KHPS では
2004 年以来、JHPS では 2009 年以来、同⼀対象者に毎年繰り返し調査が実施されている。
KHPS は、2007 年、2012 年に新規コホートを追加した。当初予定したサンプルサイズは、KHPS2004 は 4,000、KHPS2007 は 1,400、KHPS2012 は 1,000、JHPS2009 は 4,000 である。
第⼆世代付帯調査(JHPS-G2)の調査対象者は、JHPS/KHPS の調査回答者（G1）の⼦ども(G2)のうち 18 歳以上の個⼈である。第⼆世代付帯調査は、これまで 2017 年 2 ⽉に、慶應義5

厳密には、2004 年から収集されている慶應家計パネル調査（Keio Household Panel Survey: KHPS）と 2009

年から収集されている⽇本家計パネル調査（Japan Household Panel Survey: JHPS）という 2 つのコホートから成り⽴っているが、2014 年以降、同じ質問票で調査を⾏っているため、総称して JHPS/KHPS と呼ばれる。

4

塾⼤学経済研究所こどもの機会均等研究センター（CREOC）により、2019 年 2 ⽉に CREOCと PDRC の共同により、実施されてきた。
調査の⼿順として、まず、第⼀世代である JHPS/KHPS の調査対象者(G1)に対し、事前に、
JHPS/KHPS の⼀環として、⼦ども(G2)全員の⽣年⽉を調査しておく。次に、調査時期の 3 ⽉
末で 18 歳以上となる⼦ども（2017 年調査においては 5479 ⼈、2019 年調査においては、2017年時点での調査拒否者を除いて 5501 ⼈）をリストアップする。次に、G1 に連絡をとり、18歳以上の⼦ども（G2）に直接調査を⾏いたい旨を伝え、G1 から許可が得られた G2 の居住先住所を取得する。最後に、連絡先を得た G2 に調査依頼を送付し、許諾を受けた対象者について調査を⾏った。ただし、2019 年調査においては、2017 年調査で今後の連絡を許諾した対象者には、G1 を介さずに直接依頼を⾏った。
JHPS-G2 は、調査対象者の在学状況に応じて、⾼校⽣調査、⾼等教育機関在学者調査、社会⼈調査の 3 種類の調査票にわかれている。
2017 年調査(JHPS-G2-2017)においては、3 種類の調査票すべてについて、紙による調査とウェブによる調査のどちらかを、事前に調査対象者に選んでもらった。2019 年調査(JHPSG2-2019)においては、⾼校⽣調査、⾼等教育機関在学者調査についてはウェブ調査のみとし、社会⼈調査については紙による調査とウェブによる調査のどちらかを、事前に調査対象者に選んでもらった。
2017 年調査は 2017 年（平成 29 年）2 ⽉ 23 ⽇から 3 ⽉ 14 ⽇の間で実施され、有効回答
数は 1006（⾼校⽣ 47、⾼等教育在学者 188、社会⼈ 771）であったが、その後、クリーニン
グの結果、1001（⾼校⽣ 47、⾼等教育在学者 188、社会⼈ 766）となった。調査に同意し配布された調査票数は 1128 であり、協⼒意思表⽰者中での回収率は 88.7%、当初の潜在的対象者からの回収率は 18.3%である。
2019 年調査は 2019 年（平成 31 年）3 ⽉ 1 ⽇から 6 ⽉ 30 ⽇の間で実施され、有効回答数
は 1059（⾼校⽣ 35、⾼等教育在学者 146、社会⼈ 878）となった。調査に同意し配布された
調査票数は 1,118 であり、協⼒意思表⽰者中での回収率は 94.7%、当初の潜在的対象者からの回収率は 19.3%である。
JHPS-G2 の調査項⽬は、3 種類の調査票（⾼校⽣、⾼等教育機関在学者、社会⼈）により異なるが、主に、これまでの教育歴、学校外教育の利⽤、⼤学受験の参加状況、教育費負担、奨学⾦の利⽤と返済、就労状態、収⼊、⼼理的状態、時間的選好、婚姻状況、⼦どもの数、家族や他者とのつながり、寄付やボランティア経験などからなる。さらに、JHPS-G2 は、親世代である JHPS/KHPS と接合可能であるため、親の所得や学歴といった親世代の世帯の情報を詳細に把握することができるのが特徴である。
以下の分析では、JHPS-G2 を主たるデータセットとして⽤い、ここに JHPS/KHPS を G1の世帯 ID に⽤いて接続することで、⼦どもを観測単位とした親⼦ペアのデータセットを構築した。なお、G2 に関しては 2017 年調査と 2019 年調査の双⽅から情報が得られるが、2019
年に新たに調査に参加した対象者が⼀定数存在することを考慮し、以降の分析では JHPS5

G2 をパネルデータとして扱うことはせず、両調査をプールしてクロスセクションデータとして⽤いることとした。⼀⽅、G1 に関しては、原則として JHPS-G2 と対応する調査年（2017年あるいは 2019 年）の結果を利⽤したが、⼀部の変数構築にあたっては、過去の情報を参照している。
3.2

分析に⽤いる変数

本節では、以降の分析に⽤いる主要な変数の作成⽅法を説明する。
親世代の勤労所得本研究の主要な関⼼である親⼦ 2 世代の所得に関しては、次のように作成した。まず、G1の所得に関しては、⽗⺟それぞれの勤労所得を JHPS/KHPS の質問項⽬から作成した。当該
項⽬は、調査の前年における主な仕事からの収⼊を尋ねたものであり、税・社会保険料などが差し引かれるまえの⾦額を尋ねている。
第 1 節でみたとおり、世代間の勤労所得弾⼒性の推定に利⽤する、親世代の所得⽔準を表した変数 𝑌 は、理論的には⽣涯に渉る所得からの恒常所得を計測している必要がある。以下の分析では、JHPS/KHPS のパネル調査としての特性を利⽤し、勤労所得関数の推定を通じを親 𝑝 の時点 𝑡 における勤労所得とし、以て恒常所得の計測を試みた。具体的には、𝑌下のシンプルな勤労所得関数の推定を⾏った。
log 𝑌

𝛼

𝐗 𝛃

2

𝜀

推定は男⼥別（⽗／⺟）にそれぞれ⾏い、就学中あるいは退職後の観測値を除外するために、年齢は 25〜60 歳に限定した。(2)式の推定に当たっては、固定効果モデルを想定し、𝛼として親 𝑝 固有の時間不変の固定効果を考慮した。説明変数 𝐗

としては、もっとも単純なモデルでは年齢およびその 2 乗項のみを考慮し、結果の頑健性を確認するために、追加的に学歴と年齢（およびその 2 乗項）の交差項を導⼊した推定も⾏った（推定結果は表 A1）。
そのうえで、(2)式の推定結果を利⽤して、親 𝑝 の 45 歳時点での勤労所得の予測値
log 𝑌 |
果 𝛼を計算し、これを G1 の恒常所得の代理変数として⽤いた6。ここでは、固定効の推定値を含めた予測値を計算している。固定効果 𝛼には、G1 の学歴や⼈的資本の初期賦存量 𝐸 などの時間不変の要因がすべて含まれる。したがって、以下の分析における IGE の推定は、こうした要因のクロスセクション⽅向の変動を利⽤していることになる。
これらの両親の個⼈別勤労所得を利⽤した分析に加えて、両者を合計した世帯の勤労所得を利⽤した分析も⾏った。両親の平均年齢を説明変数として(2)式を推定し、同様の⽅法で6⼦世代の所得⽔準は、親世代の恒常所得⽔準のみならず、過去の（⼦どもの年齢でみた）各時点の親世代の所得⽔準によっても影響を受ける可能性がある。実際、Carneiro et al. (2021) によれば、⼦どもが未就学であった時点での親の所得⽔準は、その後の（6〜11 歳時点での）所得⽔準に⽐べて、⼦世代の就学年数や30 歳時点での勤労所得といったアウトカムに強い影響を与えることが⽰されている。

6

世帯所得の予測値を計算した。
⼦世代の世帯所得
G2 の所得に関しては、JHPS-G2 の世帯年収に関する質問項⽬をもとに変数を作成した。
当該項⽬は、調査の前年における世帯年収を尋ねたものであり、税・社会保険料などが差し引かれるまえの⾦額を尋ねている。なお、ここでの世帯年収には、退職⾦は含まれるが、実物資産および⾦融資産の売却益は含まれない。世帯年収に関しては、2017 年調査と 2019 年
調査で同⼀内容の質問項⽬が設定されている。以下の分析では、まず 2019 年調査の回答に基づいて世帯年収を捕捉し、回答の⽋損や脱落などの理由で 2019 年調査からは情報が得られない対象者について、2017 年調査の回答によって値を補完している。
前述の通り、JHPS-G2 には、⾼校⽣調査、⾼等教育機関在学者調査、社会⼈調査の 3 種類の調査票が存在するが、世帯年収に関する項⽬は社会⼈調査票にのみ存在する。そのため、⾼等学校および⼤学等の⾼等教育機関に在籍中の対象者は分析から除外される。また、
JHPS-G2 には対象者本⼈の勤労所得に関する質問項⽬も存在するが、これは 2019 年調査でのみ調査されているため、今回の分析には⽤いていない7。
その他の変数
上記の各変数に加えて、JHPS/KHPS および JHPS-G2 からは、親⼦それぞれの年齢・配偶関係・学歴・居住地などの変数が利⽤できる。このうち、⼦世代の年齢・学歴については、
いずれも JHPS-G2 の調査対象者の属性を利⽤した。いま、JHPS-G2 の調査対象者は、必ずしも世帯主や家計⽀持者であるとは限らない点に注意が必要である。前述の通り、本研究では G2 の所得⽔準を表す変数として世帯年収を利⽤している。そのため、G2 の調査対象者が有配偶である場合には、本来は主たる家計⽀持者の年齢や学歴を利⽤するのが適切であるかもしれない。しかしながら、JHPS-G2 では調査対象者の配偶者についての詳細な情報は利⽤できないため、以降の分析では調査対象者の属性を利⽤することとした。⼀⽅、親世代の年齢・学歴については、JHPS/KHPS で調査される両親それぞれの情報を利⽤した8。
第 1 節で述べた通り、近年の研究では所得の世代間連関の地域差や、⼦世代の地理的移動
度と世代間連関の関連などが議論されている。そこで、本研究では親⼦の居住地に関する情報をもとに、いくつかの変数を作成している。第 1 に、世代間連関の地域差を検討するために、G1 の居住地が政令指定都市であるか否かを表すダミー変数を作成した。所得の世代間

7

⼀⽅で、就業者の給与所得については、2017 年および 2019 年調査で共通して尋ねられている。当該変数を⽤いた分析は今後の課題としたい。
8

前述の通り、G1 世帯の勤労所得を利⽤する場合、両親の年齢の平均値を⽤いている。この点については、

⽗⺟それぞれの年齢・学歴を考慮したり、⽗親の年齢・学歴を⽤いた定式なども試みたが、結果を⼤きく変えるものではなかった。

7

連関の地域差を検討した分析では、⼦世代の出⾝地に焦点を当てた分析がなされている(Chetty et al., 2014)。しかしながら、JHPS/KHPS および JHPS-G2 には、⼦世代の出⾝地を直接尋ねた質問項⽬は存在しない。そのため、以降の分析では、JHPS/KHPS のパネルデータ
としての特徴を利⽤し、調査から遡ることが可能な最も古い時点での G1 の居住地情報を、⼦世代の出⾝地の代理変数として⽤いた9。第 2 に、⼦世代の地理的移動度の指標として、親⼦が異なる都道府県／市区町村に居住していることを⽰すダミー変数をそれぞれ作成した。また、これとは別に、親⼦の同居を⽰すダミー変数も分析に⽤いた。
記述統計
分析に⽤いたサンプルの記述統計を表 1 に⽰した。JHPS-G2 に特徴的な点として、⼦世代のサンプルに占める⼥性割合が⾼くなっていることがわかる。JHPS-G2 は、親である
JHPS/KHPS 対象者による承諾と G2 対象者の居住地住所の提供を経て調査が実施されるため、こうした調査設計上の特徴が⼥性割合の⾼さを説明する可能性がある。また、おそらくは同様の理由により、親⼦の同居⽐率も⽐較的⾼くなっている。
（表 1 このあたり）

4

所得の世代間弾⼒性
本節では、JHPS-G2 を⽤いた所得の世代間弾⼒性の推定を⾏う。分析の⽬的は、⼤きく以

下の 2 点にまとめられる。第 1 に、JHPS-G2 に基づく所得の世代間弾⼒性の推定値を⽰す。
ここでは、標準的な定式化に基づく所得の世代間弾⼒性の推定を⾏うことで、既存研究の結果との⽐較を通じて、我が国における所得の世代間連関の定量的な評価を⾏う。これに加え、所得の世代間連関の主要な経路であると考えられる⼦の⼈的資本蓄積に焦点を当てて、G2の学歴を統制することによる世代間弾⼒性の変化についても確認する。第 2 に、地理的・空間的要因と所得の世代間連関の関連を検討するために、親⼦の同居や⼦世代の地理的移動、出⾝地などによって世代間弾⼒性の⼤きさが異なるかを確認する。
推定に⽤いる基本的なモデルは次のようになる。
log 𝑌

𝛼

𝛽 log 𝑌 |

𝐗 𝛄

𝜀

3

ここで、𝑐 は G2 対象者（⼦ども）、𝑝 は対応する G1 対象者（親）のインデックスであり、log 𝑌 および log 𝑌 |は親⼦それぞれの所得の対数値である。前述の通り、G2 の所得に関しては、JHPS-G2 から得られる世帯年収を利⽤した。⼀⽅、G1 の所得に関しては、(2)式に基づく 45 歳時点での勤労所得の予測値を⽤いている。
𝐗 𝐜 はコントロール変数であり、

9

他にも、JHPS/KHPS の調査期間中、最も多く観察された居住地を利⽤するなど、いくつかの異なる定義を確認したが、得られる結果に⼤きな影響はなかった。

8もっとも基本的なモデルでは G2 対象者の年齢およびその 2 乗項、性別および配偶関係が含まれる。
以下では、所得の世代間弾⼒性 (IGE) の推定値として、(3)式の 𝛽 に焦点を当てた議論を⾏う。表 2 は、もっとも基本的な(3)式の推定結果をまとめたものである。[1]および[2]は利⽤可能な G2 のすべてのサンプルを⽤いた推定結果、[3], [4]および[5], [6]は、G2（⼦ども）の性別によってサンプルを分けた場合の推定結果である。また、[1], [3], [5]はコントロール
変数として G2 の年齢およびその 2 乗項、性別および配偶関係を⽤いた推定結果、[2], [4],[6]は、これに G2 の最終学歴を追加のコントロール変数として加えた場合の結果である。親世代の所得としては、いずれの推定でも世帯勤労所得（⽗⺟の勤労所得の合計）を⽤いている。
（表 2 このあたり）
全サンプルを⽤いた場合の世代間弾⼒性の推定値は 0.286 となった。第 2 節でみた既存研究の結果と⽐較すると、これは⽶国・英国などよりはやや⼩さく、北欧諸国よりは⼤きい値になっている。⼀⽅、⽇本を対象とした分析である Ueda (2009) や Lefranc et al. (2014) では、
0.3〜0.4 といった値が報告されており、これらと⽐べると本研究で得られた推定値はやや⼩さい。これには、利⽤したデータや所得の計測⽅法の違いもあるが、対象とするサンプルの違いも考えられる。既存研究では、⼦世代のライフサイクルのどの時点で観察された所得を⽤いるかによって、世代間弾⼒性の推定値が異なることが指摘されており、⼀般に年齢が低い段階での⼦世代の所得を⽤いるほど、弾⼒性は⼩さくなるとされる (Solon, 2002)。いま、
JHPS-G2 の対象者年齢の平均は約 31 歳であり、これは例えば Ueda (2009)などと⽐べるとやや低い。また、⼦どもの性別によって所得の世代間弾⼒性に差があるかを確認するために、サンプルを G2 の性別で分割した結果（[3]および[5]）をみると、弾⼒性の推定値は男性で0.308、⼥性で 0.268 という結果が得られている。国によって程度の違いはあるが、⼥性と⽐べて男性で世代間弾⼒性が⼤きくなるという傾向は、先⾏研究でも共通して報告されている。
このような所得の世代間連関の背後には、親の所得⽔準と関連する遺伝的要因の世代間
相関、⼦の養育環境や教育投資、⼈的資本蓄積などが考えられる。こうした要因の中でも、所得の世代間連関の主要な経路であると考えられてきた⼦どもへの教育投資の影響を検討するため、表 2 ではさらに、コントロール変数として G2 の学歴を追加した場合の結果を⽰している。その結果、全サンプルを対象とした場合には、最終学歴を追加的にコントロール
することで、弾⼒性の推定値は 0.286 から 0.261 へと若⼲低下する（[1]および[2]）。ただし、こうした傾向には明確な男⼥差があり、学歴のコントロールによって男性サンプルの弾⼒
性は 0.308 から 0.212 へと約 30%⼩さくなる（[3]および[4]）のに対し、⼥性サンプルの弾⼒
性にはほとんど変化がない（[5]および[6]）。結果として、対象者の最終学歴をコントロール
すると、世代間弾⼒性の推定値の男⼥差はほぼなくなるか、逆に⼥性の⽅が⼤きい結果とな
9

り、[3]および[5]で⽰した世代間弾⼒性の男⼥差は、教育を主要な経路とするものであったことが⽰唆される。
表 3 では、親世代の所得変数として⽗⺟の個⼈別勤労所得を⽤いた結果を⽰している。こ
こで、表側は推定に⽤いた親世代の所得変数（⽗もしくは⺟の勤労所得）を表し、表頭は推定に⽤いた⼦世代のサンプル（男性サンプルもしくは⼥性サンプル）を表している。4 通りの推定から得られた世代間弾⼒性の値をみると、⼦世代の世帯所得と有意な関係を持つのは、⼦世代の性別で分類したサンプルによらず、⽗親の勤労所得であることがわかる。また、推定された⽗親の勤労所得の弾⼒性の値は、表 2 で⽰した親世代の世帯所得を⽤いた結果と同様に、⼦どもが男性である場合に⼤きくなることが⽰される。
（表 3 このあたり）
この結果を踏まえ、表 4 では⽗親の勤労所得を⽤いた推定に関して、いくつかの補⾜的な結果をまとめている。まず、[1]および[2]では、表 3 でも⽰した⽗親の勤労所得に対する弾⼒性の⼤きさが、⼦世代の学歴をコントロールすることでどのように変化するかを確認している。その結果、すでに表 2 で⽰したものと同様に、⼦世代の学歴のコントロールは男性
サンプルの世代間弾⼒性を⼩さくする⼀⽅、⼥性サンプルの弾⼒性には明確な影響がない
ことが確認される。⼀⽅、[3]および[4]では、⽗親の推定所得の計算⽅法による結果の違いを確認している。具体的には、(2)式に⽰した親世代の勤労所得関数において、年齢と学歴の交互作⽤を許容したモデルを想定し、これに基づく⽗親の 45 歳時点での勤労所得の予測値
log 𝑌 |を利⽤した結果を⽰している。結果として、⼦世代の男性サンプルを⽤いた結果については、所得の世代間弾⼒性の値は若⼲⼩さくなるものの、弾⼒性の⼤きさの男⼥差や⼦世代の学歴を考慮することによる変化など、全体の傾向には⼤きな変化がないことが確認される。
（表 4 このあたり）
以下ではさらに、地理的・空間的要因と所得の世代間連関の関連を検討するために、2 種類の分析を⾏う。第 1 の分析では、親⼦の⽴地による影響に焦点を当てて、親⼦の同居・⾮同居の別、さらに⾮同居の場合、親⼦の居住地の近接性によってサンプルを分割し、世代間弾⼒性の⼤きさに違いがあるかを確認する。ここで、親⼦の同居の有無に関しては JHPS-G2の質問項⽬の回答を直接利⽤して識別している。⼀⽅、⾮同居の場合の親⼦の居住地の近接性については、親⼦それぞれの居住地に関する情報をもとに、同⼀市区町村居住、別市区町
村居住、別都道府県居住に、それぞれサンプルを分割している10。

10

親⼦の居住市区町村に関しては、所得⽔準が⽴地選択に影響を与える可能性があり、逆因果の問題が懸念される。そのため、親の居住地に関しては、JHPS/KHPS を使って観測可能な最も古い時点での居住市区
町村・都道府県の情報を利⽤した。

10

推定結果は表 5 に⽰される。結果として、親⼦が同居している場合には、所得の世代間弾⼒性は 0.495 となり、他のケースと⽐べて⼤きくなることがわかる。⼀⽅、⾮同居のサンプルについては、親⼦が同⼀市区町村内に居住している場合の弾⼒性は 0.283、異なる市区町村に居住している場合には 0.203、異なる都道府県に居住している場合には 0.070 と、親⼦の居住地が離れるにしたがって⼩さくなる。こうした結果は、世代間の階層移動が、⼦世代の進学やよりよい雇⽤環境を求めた空間的な移動を伴って⽣じているという、いくつかの既存研究による指摘とも整合的であるといえる。
（表 5 このあたり）
次に、第 2 の分析として、親の居住する都市規模に着⽬した分析を⾏う。前節で述べた通り、ここでは JHPS/KHPS から遡ることが可能な最も古い時点での親世代の居住地情報を⽤いることで、⼦世代の出⾝地の代理変数としている。そのため、以下の分析は、⼦世代の出⾝地と所得の世代間弾⼒性の関係をみているものとして解釈される。
表 6 は、親の居住地が政令指定都市であるかによってサンプルを分割して、世代間弾⼒性の推定を⾏った結果である。全サンプルの結果をみると、所得の世代間弾⼒性は、親が政令指定都市に居住している場合のほうが⼤きくなることがわかる。また、サンプルを⼦世代の性別で分割した結果からは、男性では政令市と⾮政令市で弾⼒性の⼤きさに明確な違いはない⼀⽅で、⼥性では政令市における弾⼒性が⾮政令市よりも顕著に⼤きくなることが⽰されている11。類似の結果は、⼦世代の出⾝地と所得の階層間移動の関連を分析した Chetty
et al. (2014) でも報告されており、平均的にみると、⼤都市出⾝者の階層間移動は、⾮⼤都市出⾝者と⽐べて⼩さくなる傾向にあるとされる。
（表 6 このあたり）
こうした関係の背後にあるメカニズムとして、彼らは教育を媒介とした経路を強調している。具体的には、所得の階層間移動が⼩さい地域では、⼤学進学をはじめとする⼦世代の教育達成に関わる指標が、親世代の所得⽔準によってより強く規定されることを⽰している。⼀⽅で、JHPS-G2 を使って⼦世代の⼤学進学と親世代の所得の関係をみた結果からは、
必ずしもこれと整合的な結果は得られなかった。具体的には、⼦世代の⼤学進学に対する親世代の所得⽔準の影響は、全体として⾮政令市でより強く観察され、かつ男⼥別にみた結果の違いも説明できる傾向にはない（表 A2）。こうした点については、今後より踏み込んだ分析が必要であると考える12。

11

表 1 で⽰した通り、JHPS-G2 は男性対象者の割合が少なく、男性サンプルに限定したばあい、⼗分なサ

ンプルサイズを確保することが難しく、結果の解釈には⼀定の留保が必要である。
12

第 1 世代の居住地別にみた弾⼒性の⼤きさの違いが、特に⼥性サンプルで顕著にみられるという結果も、対象者の学歴以外の要因の重要性を⽰唆している。潜在的には、親⼦の同居に関する意思決定や、配偶者選択などの要因が考えられ、こうした点についての検討は今後の課題である。

11

5

まとめと今後の課題
本稿では、JHPS 第⼆世代付帯調査を利⽤して、所得の世代間弾⼒性の推定を⾏った。主要な結果は次のようにまとめられる。第 1 に、男⼥をプールしたサンプルでの所得の世代間弾⼒性は 0.26〜0.29 と推定される。これは、⽶国や英国における推定値よりは⼩さい⼀⽅、
北欧各国の推定値よりは⼤きい。また、⼦世代の性別でサンプルを分割した結果からは、既存研究でも⽰されている通り、所得の世代間弾⼒性は⼥性よりも男性で⼤きいという結果が確認される。
第 2 に、所得の世代間連関の媒介要因として⼦世代の学歴を検討した結果、⼦世代の学歴をコントロールすることで男性サンプルの世代間弾⼒性は⼩さくなる⼀⽅、⼥性サンプルの弾⼒性には明確な影響がないことが確認される。
第 3 に、地理的・空間的要因と所得の世代間連関に関する分析からは、親との同居や親⼦の近接性は所得の世代間連関を⼤きくする⽅向に働くことが⽰される。⼀⽅で、親の居住地情報を⽤いた分析からは、親が⼤都市に居住しているサンプルで世代間弾⼒性が⼤きくな
ることが⽰される。これらの結果は、いずれも諸外国における既存の結果と整合的であるものの、その背景にどういった経路が存在するのかについては、今後より詳細な分析が必要であることを指摘した。
本稿の分析結果は、⽇本における所得の世代間連関の数少ない知⾒を提供しているという点で、⼀定の貢献を持つものと考えられるが、その⼀⽅でいくつかの分析上の課題も残されている。第 1 の課題は、分析に⽤いたサンプルの代表性に関わる点である。第 2 節でも述
べた通り、JHPS-G2 は親世代である JHPS 対象者を介したサンプル抽出を⾏っており、その意味で無作為な標本は得られていない。そのため、特に既存研究の推定結果との定量的な⽐較を⾏う際には、サンプルの偏りを調整する必要がある。このような課題に対しては、サン
プリングウェイトの作成などが今後必要であると考えられる。第 2 の課題は、より精緻な所得の計測に関わる問題である。現状の分析では、利⽤可能な質問項⽬に対する回答率などの問題から、⼦世代については税・社会保険料などが差し引かれるまえの世帯年収を利⽤した
分析を⾏っている。これに対し、既存研究では可処分所得を利⽤したり、個⼈別の勤労所得に焦点を当てた分析などが⾏われている。推定結果の定量的な⽐較といった観点からは、今後こうしたより詳細な所得変数を利⽤した分析が必要となる。第 3 の課題は、所得の世代間連関を媒介する経路にかかわる追加的な分析の必要性に関するものである。本稿では、もっとも基本的な媒介経路として⼦世代の学歴に焦点をあてた分析を⾏ったが、親⼦の所得連関を説明する要因としては、この他にも認知・⾮認知能⼒の遺伝的相関や幼少期の⼦育て・養育環境、職業やスキルの世代間継承など、様々な可能性がありうる。本稿で利⽤した JHPSには、親世代に関する豊富な情報を⽐較的⻑期にわたって追跡しているという特徴があり、12こうした情報を利⽤した追加的な分析は、今後の課題であるとともに、本研究のさらなる貢献となりうる。

参考⽂献
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13

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トマ・ピケティ（⼭形・守岡・森本訳）(2014)『21 世紀の資本』，みすず書房．

14

表 1：記述統計
変数

Mean

(SD)

Min

Max

(0.732)

2.303

9.105

第2世代の変数
世帯所得（対数）

6.305

年齢

30.70

(6.579)1952

性別（⼥性 = 1）0.608

(0.489)01

配偶関係（有配偶 = 1）

0.535

(0.499)

0

1

最終学歴
中学・⾼校

0.176

(0.381)0

1

専⾨学校・専修学校

0.172(0.377)

0

1

短⼤・⾼専

0.114

(0.318)0

1

⼤学・⼤学院

0.539(0.499)01

第1世代の推計所得（45歳時点，対数）
世帯所得

6.552

(0.458)

4.748

7.627

勤労所得（⽗）

6.336(0.538)

4.407

8.001

勤労所得（⺟）4.502(0.844)

1.069

6.922

同居 = 1

0.442(0.497)01

第1世代と異なる市区町村に居住 = 1

0.376(0.485)01

第1世代と異なる都道府県に居住 = 1

0.208(0.406)01

第1世代が政令指定都市に居住 = 1

0.255(0.437)

0

1

⽴地

505

N

注：第2世代の最終学歴のサンプルサイズは501、第1世代の個⼈所得のサンプルサイズは582（⽗）および580（⺟）。

表 2：所得の世代間弾⼒性の推定結果
全サンプル

第2世代対象者:[1]
世帯所得（親世代）

0.2855

男性サンプル[2]***（推計値，45歳時点） (0.0703)

0.2605[3]***0.3081

⼥性サンプル[4]**

0.2116[5]*

0.2677[6]***

0.2632 ***(0.0728)(0.1231)(0.1258)(0.0857)(0.0885)

⼦世代の最終学歴

No

Yes

No

Yes

No

Yes

Adj. R2

0.030

0.033

0.026

0.095

0.026

0.019

505

501

198

196

307

305

N

注: 被説明変数は第2世代の対数世帯所得。***, **, * はそれぞれ推定された係数が1%, 5%, 10%⽔準で統計的に有意にゼロと異なることを⽰す。カッコ内は標準誤差。すべてのモデルで第2世代の年齢・性別・配偶関係をコントロールしている。これに加え、[2], [4], [6]では第2世代の対象者の最終学歴をコントロールした。

15

表 3：両親の勤労所得と世代間弾⼒性
第2世代世帯所得

第1世代勤労所得（被説明変数）（説明変数）

男性

⽗親

0.2855

⼥性***

0.1997 ***(0.1024)(0.0757)

0.05040.0632(0.0593)(0.0446)

⺟親

注: 被説明変数は第2世代の対数世帯所得。*** は推定された係数が1%⽔準で統計的に有意にゼロと異なることを⽰す。カッコ内は標準誤差。第2世代の年齢・性別・配偶関係の推定結果は省略。

表 4：⽗親の勤労所得と世代間弾⼒性
A. 男性サンプル（⼦世代）
[1]

[2]
***

[3]
**

[4]
***

0.2286 **勤労所得（⽗親）

0.2855（推計値，45歳時点）(0.1024)(0.1053)(0.1044)(0.1066)

⽗親の推計所得のコントロール

年齢

年齢

年齢×学歴

年齢×学歴

⼦世代の最終学歴

No

Yes

No

Yes

Adj. R

0.032

0.083

0.029

0.080

N

221

220

220

219

2

0.24920.2757

B. ⼥性サンプル（⼦世代）
[1]

[2]
***

[3]
**

[4]
**

0.2002 **勤労所得（⽗親）

0.1997（推計値，45歳時点）(0.0757)(0.0792)(0.0788)(0.0814)

⽗親の推計所得のコントロール

年齢

年齢

年齢×学歴

年齢×学歴

0.19890.2011⼦世代の最終学歴

No

Yes

No

Yes

Adj. R2

0.012

0.005

0.012

0.005

N

361

359

358

356

注: 被説明変数は第2世代の対数世帯所得。*** および ** はそれぞれ推定された係数が1%, 5%⽔準で統計的に有意にゼロと異なることを⽰す。カッコ内は標準誤差。すべてのモデルで第2世代の年齢・性別・配偶関係をコントロールしている。これに加え、[2]および[4]では第2世代の対象者の最終学歴をコントロールした。

16

表 5：親⼦の⽴地と所得の世代間弾⼒性
⾮同居
親⼦の⽴地：

同居

同⼀の

異なる

異なる

市区町村

市区町村

都道府県

世帯所得（親世代）

0.4950 ***0.2829 **0.2033 *0.0700（予測値，45歳時点）(0.1093)(0.1348)(0.1072)(0.1528)

0.088

0.044

0.051

0.105

223

118

182

105

Adj. R2
N

注: 被説明変数は第2世代の対数世帯所得。***, **, * はそれぞれ推定された係数が1%, 5%, 10%⽔準で統計的に有意にゼロと異なることを⽰す。カッコ内は標準誤差。第2世代の年齢・性別・配偶関係の推定
結果は省略。

表 6：親の居住都市規模と所得の世代間弾⼒性
第2世代対象者：

全サンプル

男性サンプル

⼥性サンプル

第1世代の居住地：

政令市

⾮政令市

政令市

⾮政令市

政令市

⾮政令市

世帯所得（親世代）

0.4539 ***0.2289 ***0.29640.3001 **0.4634 ***0.1889 *（予測値，45歳時点）(0.1363)(0.0816)(0.2969)(0.1328)(0.1459)(0.1043)

0.071

0.025

0.105

0.033

0.094

0.010

129

376

48

150

81

226

2

Adj. RN

注: 被説明変数は第2世代の対数世帯所得。***, **, * はそれぞれ推定された係数が1%, 5%, 10%⽔準で統計的に有意にゼロと異なることを⽰す。カッコ内は標準誤差。第2世代の年齢・性別・配偶関係の推定結果は省略。

17

表 A1：親世代の勤労所得関数の推定結果
被説明変数：
年齢

世帯所得

勤労所得（⽗）

勤労所得（⺟）

b/se

b/se

b/se

0.1394***

0.0969(0.0083)
年齢

2-0.0014***0.2112 ***(0.0070)***-0.0010(0.0146)***-0.0018 ***(0.0001)(0.0001)(0.0001)

3.1549 ***3.9743 ***-1.2470 ***定数項(0.2031)(0.1716)(0.3568)2

R (within)

0.051

0.027

0.098

N

6,053

8,331

7,156

注: *** は推定された係数が1%⽔準で統計的に有意にゼロと異なることを⽰す。カッコ内は標準誤差。分析は推定は固定効果モデルによる。

表 A2：親世代の所得と⼦世代の⼤学進学
第2世代対象者：

全サンプル

男性サンプル

⼥性サンプル

第1世代の居住地：

政令市

⾮政令市

政令市

⾮政令市

政令市

⾮政令市

世帯所得（親世代）

0.1664 *0.2699 ***0.4174 **0.3101 ***0.10670.2477 ***（予測値，45歳時点）(0.0935)(0.0549)(0.1745)(0.0907)(0.1106)(0.0695)

0.023

0.078

0.103

0.059

0.023

0.066

129

373

48

148

81

225

2

Adj. RN

注: 被説明変数は第2世代の⼤学進学。***, **, * はそれぞれ推定された係数が1%, 5%, 10%⽔準で統計的に有意にゼロと異なることを⽰す。カッコ内は標準誤差。第2世代の年齢・性別・配偶関係の推定結果は省略。

18