研究対象の変化と新しい分析アプローチ
教育

回顧調査とパネル調査の特性を考える
─「教育と職業」の調査に関連して

中澤

渉（大阪大学教授）

Ⅰ

これらは，特定の調査時点において，回答者が回顧調査とパネル調査をめぐる日本
社会学の現状自らの在学期間や就職の経緯，そしてその後の職個人の教育歴，学校経験が将来の進路選択（就し，職歴データの揃う SSM 調査であれば，その職先・職業） や所得にどう影響するのか，とい情報を駆使して，対象者をまるで毎年追跡調査し歴を思い出して回答する回顧調査である。しかう問いは，社会科学の重要な関心の対象である。

たかのようなパネル・データの形式（パーソン・特に学校卒業（修了，場合によっては中退） 後のイヤー・データとか，ロング形式ともよばれる） に初職入職経路は注目を集めており，多くの研究変換できる。

蓄積が存在する（石田 2014；苅谷・本田 2010；石一方，パネル調査は，対象となる被調査者を，田 2005；Rosenbaum and Kariya 1989）。こうした実際に追跡し続けるものである。長年言われてき関心の集中は，「メンバーシップ型雇用」（濱口たことだが，アメリカはパネル・データが豊富2009）のもと，OJT を経て子飼いの社員を養成すで，社会学でもパネル・データを使って分析するる日本企業のモデルを反映したものでもあった。

ことは，半ば当たり前になっている。因果効果分

筆者の専門は社会学なので，本稿では議論の対象

析が流行しており，そのためには経時的観察を伴を社会学に限定して話を進める。

うパネル・データの使用が前提となるからだろ

社会学で，教育と職業の関係を検討する際，よう。

く使用されてきた大規模調査データは何か。よく

ただし，日本の社会学で本格的にパネル・デー

知られているのは，「社会階層と社会移動（socialタ が 分 析 さ れ る よ う に な っ た の は， 比 較 的 最

stratification and mobility） 全 国 調 査（ 通 称 : SSM近である。筆者の参加してきた，東京大学社会調査）」であろう。SSM 調査には，調査対象者の科学研究所の若年・壮年パネル調査（Japanese教育歴や職歴の情報が詳細に含まれる。また日本

Life Course Panel Survey：JLPS）はその一例であ版総合社会調査（Japanese General Social Survey：る。日本家族社会学会の全国家族調査（NationalJGSS）も，初職に関する質問があり，最終学歴とFamily Research of Japan：NFRJ）でも，パネル調初職の関係を検討できる。いずれも東京大学社会査が実施され，その重要性が認識されつつある。

科学研究所の SSJ データアーカイブに寄託され1）ており，手続きを踏めば研究者は分析可能だ 。
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ただ，パネル・データ分析の意義をどこに置くかは学問分野に依存し，用いる手法も異なる傾向
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特集

研究対象の変化と新しい分析アプローチがある（山口 2004）。筆者は以前，パネル・デー
タ分析の意義に関する論考を発表したことがある

Ⅱ

データの代表性をどこに据えるのかが（中澤 2012），これは計量経済学の議論をベー

上述のように，一時点の調査で得られた回顧情

スにしたもので，もちろんそれ自体誤りではない報をもとに，パネル形式のデータを作成することが，社会学的関心に照らして有意義な主張であっは確かに可能だ。では果たして，それはパネル調たかといえば，今となっては疑問を感じる。パネ査の代わりになりうるのか。しかしながら，話はル調査が重要だとしても，ただ個人を追跡すれば単純ではない。それは主として，標本抽出の問題よいデータになるわけではない。にかかわる。

実査にあたって無視できないパネル調査の欠点

大規模な社会調査のサンプリングは，実査の直は，コストが大きいことだろう。そもそも調査協前に行われ，層化多段抽出法が採用されることが力が得にくい中で，面倒な調査を何年も協力して多 い。2015 年 SSM 調 査 は，2014 年 12 月 31 日

もらうことのハードルは大きい。仮に最初は協力時点で日本在住の，20 ～ 79 歳の日本国籍男女がしてくれても，回数を重ねると協力者が減る脱落母集団である（白波瀬 2018）。2015 年 SSM 調査（attrition）の問題も避けられない。脱落がランダにより，学歴や，学歴と職業との関係，就職経路ムに起これば問題ないが，脱落するサンプルにはを分析するのであれば，それはそのイベントが起（移動が多いなど，追跡が困難な人々など）一定の傾きたときではなく，2014 年末における 20 ～ 79向があると予想できる。もしこの傾向が，分析の歳の日本人男女を母集団と想定して，分析する必関心（従属変数）と関連する場合，独立変数と従要がある 。

2）

属変数の関係が歪められて推定される可能性があ

直ちに問題になるのは，2014 年末時点で亡くる（Elwert and Winship 2014）。データクリーニンなっている人は対象から除かれるということだ。

グも，前回調査との関係を検証し，回答に矛盾が高齢になるほど，亡くなる人も増える。死亡といないかなどを点検する必要が生じ，管理コストもうイベントがランダムに発生していれば大きな問高まる。

題はないが，階層と健康や死亡率の関係を指摘

回顧調査の場合，記憶の正確さや，回答時点のする社会階層研究は多い（Elo 2009；Erikson and

状況が過去の評価を歪めることへの懸念が生じ

Torssander 2008）。死亡者も学校や就職の経験をる。特に収入や意識の項目に，その懸念は当てはしているはずだから，彼らを無視して生存したサまる。逆にいえば，重要な事実関係の項目は，回ンプルだけで分析すれば，何らかのバイアスが生答のブレや誤りが生じにくいと考えられるので，じるだろう。また高齢者にとって，若い頃に関す回顧調査でもそれなりに信頼できるデータは集める記憶の間違いは発生しやすいかもしれない。転られそうだ。だとすると（過去の収入や意識を関職が多いなど，変化の多い人生を歩んだ人も，記心の対象から外せば），なぜパネル調査を行うのか憶のミスというリスクは大きくなるだろう 。という意義は，より一層問われることになる。

3）

しかし具体的な標本抽出に踏み込むと，もっとただし，漫然と回顧調査とパネル調査のどちら厄介な問題がある。サンプリングの基準が 2014が優れているか，を問うのはあまり意味がない。

年末ならば，それは 2014 年末の居住地に基づい現実には，調査の問いや関心，資金や人員などのて行われていることになる。しかし，回答者の現リソースをもとに，調査設計を行うことになるか在の居住地と，学校時代や就職の場所は異なるこらだ。本稿では，「教育と職業」というテーマにとも珍しくない。ということは，学校時代，もし即して，回顧調査とパネル調査の違いについて，くは進学・就職といったトランジションが起きて考慮すべき問題を整理しておきたい。

いる時点で抽出した標本と，SSM 調査の標本は，原理的に同じものになりえない。
SSM 調査には，調査時点の居住地（都道府県）と，回答者の 15 歳時点の居住地（都道府県） のNo. 705/April 201965

情報が含まれている。大雑把にまとめると，首都目を向けると，そうした教育や労働市場への移行圏や愛知，京阪神といった大都市圏の都府県サに着目したパネル調査は，SSM 調査や JGSS のンプルは，15 歳時点の居住地より割合が大きく，ように幅広い年齢層を対象とするのではなく，特進学・就職で地方から都市へという人口移動が生定のコーホート（世代）を母集団として標本を抽じたことを推測させる。一方で，その間，出身地出し，そのサンプルを継続して追跡するものが多にとどまった人も存在する。移動した人とそうでい。広い年齢層の対象者をピックアップすると，ない人に，質的な違いがないと言い切れるだろう

調査票の質問構成や分析が中途半端になる可能性か。

が高い 。それより，特定のコーホートに焦点を4）雑駁にまとめると，地方→都市という移動は当てれば，進学や就職といった特定のライフスそれなりにあるが，逆のケースは稀である。そテージに差し掛かったとき，詳細の質問項目を入う考えると，回顧調査における地方のサンプルれることができる。毎年でなくとも，何年かごとは，元々そこに住んでずっと留まっているか，Uに同様の調査を繰り返せば，世代間の比較もできターンしてきた者の可能性が高い。一方大都市圏るだろう。のサンプルは，元々そこに住んでいたか，地方から移ってきた人が混じっている。だとすると，就Ⅲ

変数の時間的な変化をどう見るか職というイベントが起きる前に無作為抽出をした場合と比較して，SSM 調査では，地方において回顧データで限界に直面する情報は，①（家庭は地方にとどまった（もしくは帰った） 人が抽出の）収入や資産 ，②アスピレーションに代表さされる可能性が高まり，地方から都市に移動した

れる意識項目，③成績である。いずれも遠い昔の人の選ばれる可能性は低くなるだろう。話はそん記憶があやふやになりがちで，信頼性に疑問符がなに単純ではないかもしれない。しかし少なくと付く。①②については，パネル調査によってよりも，調査直前に抽出したサンプルと，回顧情報に正確な回答が期待できる。

5）あるイベント発生時に抽出したサンプルでは，ラ教育現場の進路決定で，成績が最重要ファクンダム抽出でも，その内容が異なる可能性があるターの一つであることに，議論の余地はない。しことは認識しておくべきだ。

かしその把握や分析について，社会調査では真剣

さらに，日本の就職慣行は，中卒，高卒，（大に検討されてきたとは言い難い。これまでよく用学や短大などの） 高等教育卒と，学校段階で異ないられてきたのは，簡便な自己評価である。具体る。その上，時代によって制度的枠組みも変化的には，学校間の格差が相対的に少ないと想定でし，採用活動は景気の影響も受ける。就職活動のきる中学 3 年時点を思い出し，クラス内での相対実態は，男女差も大きく，性別を考慮しない分析的位置（上位から下位の 5 段階）で評価してもらう。

は実態に見合わない。SSM2015 年調査の有効回

主観的で信頼性に怪しさが残る上，回顧調査の場

収サンプルは 7817 で一見多そうだが，以上のよ合，回答時の地位が過去の成績評価に影響する可うな性，学歴，就職年をすべて考慮して分析する能性も考えられる。のは想像以上に難しい。男女，学歴別で，各年度では仮に，学校から正確なテストの点数の提供の就職者，というようにグループ分けすると，各を受ければ問題解決するのか。しかしテストの難グループのサンプルは僅かとなり，推定の誤差が易度は毎回異なるため，点数はそのまま比較で大きくなってしまう。これは必ずしも回顧調査にきない。そこで日本人の間に膾炙する偏差値が起因する問題ではないが，対象者の年齢が幅広い想起されるが，偏差値は統計的には「標準得点大規模調査は，単年度で変化する制度的，経済的（z-score）」とよばれるもので，異なる平均や分散要因を考慮した分析を行いにくい。の得点を，平均 0，分散 1 の分布に変換した得点

個人のライフコースを，学校から就職へ，といを意味するに過ぎない。偏差値の変化は，特定のう形で追うパネル調査を想定してみよう。海外に母集団内における相対的位置の変化であり，真の66

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研究対象の変化と新しい分析アプローチ6）

実力や能力の変化を反映するわけではない 。当やや非現実的な強い仮定を置くことになる。それ

然，異なる母集団間の偏差値を比較する意味はなを避けるために，Hausman-Taylor 法や，ハイブい。

リッド法も提唱されている（Allison 2009；Halaby

教育心理学分野の，特にテスト理論では，こ2004）。しかし，これらの回帰モデルは変化の対の問題が古くから意識されてきた。近年注目を称性を前提としており（有田 2013），成長のよう集めているのが，項目反応理論（Item Response

な右上がりの，一方向的な変化に着目しやすい教Theory：IRT）である（加藤・山田・川端 2014；豊育をテーマにした分析には馴染みにくい。

田 2012）。ただし，IRT を教育調査に取り込む際とはいえ，教育現場のみを関心の対象とするパには，社会調査の片手間として，あるいは単なるネル調査であれば，学習環境の変化とパフォーマ統計分析の技法として理解すべきではない。といンスの変化の関係を検討できるので，同じ質問をうのも，信頼性の高いテストを実行するには，テ繰り返して個人内変動を分析できる構造にしておスト理論や各教科教育法の専門家とのコラボレーくとよいかもしれない。しかし異なる学校段階へションが欠かせず，周到な準備を要するからだの進学や，教育から職業へという移行に焦点を当（川口・松尾・樋口 2016）。てたパネル調査の場合，それぞれのライフステーとはいえ，2015 年より，埼玉県の学力・学習ジに沿った情報を詳細に集める，という設計を意

状況調査では，IRT が導入されており，今後の識した方が，学校時代と就職後の関係を様々な観この分野の研究に影響をもたらすことが考えられ点から分析する可能性が広がるだろう。その場る。これにより，パネル調査で，異時点間の成績合，繰り返しになるが，対象年齢層を幅広くとるの変化を追跡することが可能となるからだ。

ことはせず，特定のコーホートに焦点を絞って追なお，学校から職業への移行の情報を含むパネル調査が実施されたとき，何が分析できるだろ

跡するほうが，結果として有益なデータとなるように思われる。

うか。計量経済学で用いられる固定効果モデル（fixed effect model）は，回帰分析における観察されない異質性によるバイアスを除去するため，複数時点のデータがあることを利用し，観察されない異質性と一緒に不変の独立変数の影響を除去し，可変の独立変数の変動と，従属変数の変動の関連を検討するものである（中澤 2012）。したがって，質問紙は，毎回同じ質問を繰り返す設計になっている必要がある。
しかし社会学で，固定効果モデルにより回答しうる問いは多くない。社会学では，性，出身階層，人種民族，一旦獲得した学歴など，個人内で通常変化させることのできない（変化させるのが難しい）属性や性質により個人をグループ分けし，そのグループ間の処遇の違いを検討する，という問いを立てることが多い（岸ほか 2018）。固定効果モデルからは，不変の変数がモデルから除かれてしまうので，扱いにくいのである。
ランダム効果モデル（random effect model） は不変の変数をモデルに含められるが，これは独立変数と観察されない異質性に相関がないという，
No. 705/April 20191）ただし本稿執筆時点において，SSM 調査のうち利用できるのは 1955 年から 2005 年までの 6 回分の調査（SSM 調査は 10 年おきに実施）で，最新の 2015 年調査についてはまだ公開されていない。
2）SSM 調査のようなデータを，世代間移動表の分析に用いる際には注意が必要である。すべてのサンプルは「親」をもつが，「子」がいるわけではない。したがって回答者からみた親の情報は集められるが，子の場合は，子がいなければ不可能である。SSM 調査のような回顧データをもとに世代間移動分析をする際，回答者とその親の関係に着目することになる。この場合，子を持たなかった親世代は，対象となりうる回答者が存在しないので，分析に含まれ得ない。こうした回顧データは，回答者にとっての出身階層と到達階層とか，教育機会の不平等を問う場合には問題ないが，世代間の階層移動とか，階層再生産というマクロな構造を問う場合には注意が必要である。なぜなら，結婚や子の有無と階層の間に関連があるのに，この点を考慮せずに「親子間の階層再生産」を論じるとすれば，それは子を持たなかった特定の集団を外した偏った分析結果となりかねないからである（余田 2018）。
3）もっとも，変化の多いライフコースを送る人は，パネル調査であっても，移動があったりして捕捉が難しいことが多い。
4）質問紙の内容は無限に増やせないので，対象者の多くが回答できる項目が優先されることが多い。進学や就職という重大なライフイベントがあれば，それに特化した細かい質問を含めたほうがよい。しかし，対象年齢を広くとってしまうと，進学や就職というイベントを経験しないサンプルも多く含まれる。すると，特定のライフステージに沿う質問を入れにく67

くなったり，仮に入れられたとしても回答する資格のない非該当サンプルが多くなり，結局，計量分析可能なサンプル数が集まらない，ということが起きる。
5）進学の経済格差を検討するには，進学を決断する直前の家計情報を把握する必要がある。ところがそうした全国調査は日本で稀なため，（多くの人が関心を抱いているはずだが）意外なほど実証研究は少ない。回顧調査である SSM 調査には，在学時点の家計情報は入っていない。仮にわかっても，回答者の年齢幅が広いため，回答者の進学時点での家計収入を当時の物価水準で評価せねばならず，分析は困難を伴うだ
ろう。教育機会の不平等に関する実証研究で，親の学歴や職業が考慮されながら，家計収入を考慮していない分析が多いのは，そうしたデータの制約による部分が大きい。
6）折角，学校でのパネル調査が可能になり，テスト得点の変化を追跡することが可能になったとしても，その得点の変化が何を意味するのか解釈できなければ意味がない。テストが前回 50 点で，今回 70 点だから実力が伸びた，という解釈は，常に成立するわけではない。点数が伸びたのは，テストの難易度が下がったからかもしれないからだ。偏差値も同じ問題を抱えており，極端な場合，真の実力は伸びていなくても，周囲の子が皆怠けていて点数を落としたため，相対的な順位が上がれば，偏差値は上昇する（逆に，真の実力は伸びているのに，偏差値が下がることも起こりうる）。つまり複数の時点間のテスト得点の変化を，あくまで個人の実力や能力の変化として測定する技術が求められている。IRT はそうした要望に応えうる手法である。

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なかざわ・わたる 大阪大学大学院人間科学研究科教授。最近の主な著作に『日本の公教育─学力・コスト・民主主義』中公新書（2018 年）。教育社会学専攻。

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