Discussion Paper Series

University of Tokyo

Institute of Social Science
Panel Survey
東京大学社会科学研究所 パネル調査プロジェクト
ディスカッションペーパーシリーズ

高等教育機関夜間部出身者の社会的背景と職業達成
Social Background and Occupational Attainment of Higher Education Evening
Course Graduates in Japan菅澤貴之（熊本大学）
Takayuki SUGASAWA

August 2022
No.154

東京大学社会科学研究所
INSTITUTE OF SOCIAL SCIENCE UNIVERSITY OF TOKYO

東京⼤学社会科学研究所パネル調査プロジェクト
ディスカッションペーパーシリーズ No. 154
2022 年 8 ⽉

高等教育機関夜間部出身者の社会的背景と職業達成
菅澤 貴之（熊本大学）

要約
本研究では、社会階層論や教育社会学の研究対象として、これまでほぼ見過ごされてきた高等教育機関の夜間部について、進学者（出身者）の社会的背景と職業達成に着目した試行的な分析を行った。分析に用いた個票データは、「働き方とライフスタイルに関する全国調査（Japanese Life Course Panel Survey：JLPS）」である。
分析の結果として得られた主要な知見は以下のとおりである。社会的背景に関して昼間部進学者および高卒者との比較を行った結果、夜間部進学者の文化的背景は昼間部進学者に近い一方、経済的背景は高卒者に近く高等教育進学者全体のなかでは相対的に不利な状
況にあることが示唆された。
職業達成に関しては、初職と個人年収という2つの側面から昼間部出身者との比較を男女別に行った。その結果、初職については、男女ともに夜間部出身者の方が昼間部出身者に比べて専門職率が高いなど、夜間部出身者の特徴が見いだされた。職業達成を捉える第2の視点、個人年収については、多変量解析の結果、男女双方で夜間部は有意な効果をもっていなかった。このことから、初職入職以降も労働市場で、性別を問わず夜間部出身者
は昼間部出身者と同等の評価を得ているものと推測される。
これらの知見から、高等教育機関の夜間部は、経済的に恵まれない家庭の子弟に対して
高等教育への進学機会を創出し、「世代間格差の縮小・挽回」に貢献してきたと評価できる。

謝辞
本研究は，日本学術振興会（JSPS）科学研究費補助金・特別推進研究（25000001,18H05204）、基盤研究（S）（18103003,22223005）の助成を受けたものである。
東京大学社会科学研究所（東大社研）パネル調査の実施にあたっては、社会科学研究所研
究資金、株式会社アウトソーシングからの奨学寄付金を受けた。パネル調査データの使用にあたっては東大社研パネル運営委員会の許可を受けた。
また、本研究は、2018 年度日本経済研究センター研究奨励金「研究題目：大学夜間学部卒業者のキャリア形成に関する実証研究」による成果の一部である。

1． はじめに本稿の目的は、社会階層論や教育社会学の研究対象として、これまでほぼ見過ごされてきた存在といえる高等教育機関の夜間部について、試行的な分析を行うことにある。第二次世界大戦後の 1947 年に施行された学校教育法の規定により制度化1された夜間部は、国公私立を問わず全国各地の大学、短期大学（以下、短大と略する）に設置され（寺倉2018）、最盛期には大学の夜間学部で約 13 万 3 千人（1970 年度）の学生が在籍していた。
近年、夜間部を設置する大学、短大は減少傾向にあるが、現在も「夜学」または「二部」とも呼ばれ日本社会に浸透している。
ところが、高等教育機関の夜間部に分析の焦点を合わせた研究は、教育史分野2では幾分の蓄積が認められるものの、社会科学の視点に立脚した研究は乏しい。数少ない先行研究としては、太田（2013）、野崎（2017）、大島（2018）が存在する。太田（2013）は、夜間部として設置された日本大学高等師範部を事例に、戦前期の私学夜間部における中等教員養成機関の機能を出身者の社会的出自と卒業後のキャリアに着目し検証している。官立の東京高等師範学校（昼間部）との比較分析の結果、社会的出自については、地方出身者で東京やその近郊に勤務する小学校教員が多数を占めていたこと、入学後は退学者が続出し卒業後も中等教員への就職が必ずしも保証されていなかったこと、くわえて、中等教員に就職できた場合にも校長への昇進機会は限られていたことを明らかにした。野崎（2017）
は、大学進学と世帯所得格差の関連を検証する過程で、子どもが大学夜間部に在籍している世帯の所得は私立大学昼間部世帯や女子の私立短大昼間部世帯と比較して低いこと、大学夜間部世帯と女子の私立短大昼間部世帯は 2000 年代に入ると所得が低下傾向にあり
2010 年以降は両者の世帯所得にほとんど差が認められないことを示している。大島（2018）は、勤務校の夜間部に在学する学生とその卒業生を対象としたインタビュー調査にもとづき、夜間部学生が従事する昼間のフルタイム就業は単なる収入源というだけでな
く、適職を見定めるなど学生自身のキャリア形成に好影響を与えうる可能性を指摘している。
これらの先行研究を踏まえると、大学夜間部は勤労学生という社会的に不利な立場にあ1

夜間部（夜間教育）の歴史は長く、明確な法的根拠は存在しなかったが、戦前から旧制の大学や専門学校では、働きながら学ぶ勤労青年のために夜間の時間帯に講義が行われていた（寺倉 2018）。
2
私立大学では、自校史研究の一環として夜間部に関心が寄せられている。たとえば、早稲田大学では「校外教育と夜間教育の系譜」と題したコラムが学内向け広報誌（Web マガジン）に連載され、第 2 回目のコラム（嶌田 2017）では、夜間学部の軌跡がまとめられている。
1

るひとびとに、高等教育への進学機会を提供してきたと想定される。ただし、太田（2013）と大島（2018）の研究は分析対象とした時代や教育機関が限定されている。野崎（2017）の研究は記述的な分析にとどまっている。
そこで、本稿では日本社会における高等教育機関夜間部の役割を明らかにするために、信頼性の高い全国規模の社会調査データを用いた実証分析を実施する。以下に本稿の構成を示す。続く第 2 節では本稿で検討する分析課題を提示する。その後、実証分析に用いるデータの概要と分析対象である高等教育機関夜間部進学者（出身者）の選定方法について説明する。第 3 節および第 4 節では、高等教育機関夜間部進学者（出身者）の社会的背景と職業達成に関する実証分析を展開する。最後に、第 5 節では本稿の分析により得られた知見を総括したうえで、高等教育機関の夜間部が担っていた社会的意義について考察する。

2． 課題の設定・データ・分析対象の選定

2.1 課題の設定
本稿では、「教育と不平等」研究の蓄積を踏まえ、以下に示す 2 つの検討課題を設定し、実証分析を進める。

課題Ⅰ：どのような社会的背景を有するひとびとが高等教育機関夜間部への進学を選択していたのか?
課題Ⅱ：高等教育機関夜間部という経歴は昼間部と比較して、労働市場において処遇の差は認められるのか?

2.2 データ
本稿で分析に使用する個票データは、東京大学社会科学研究所が 2007 年より実施している「働き方とライフスタイルに関する全国調査（Japanese Life Course Panel Survey：以下 JLPS）」の若年パネル調査（JLPS-Y）および壮年パネル調査（JLPS-M）である。JLPS-Y と JLPS-M
は継続サンプル、追加サンプル、若年リフレッシュサンプルという開始時期の異なる 3 種類のサンプルで構成されている。継続サンプルは 2007 年時点で満 20 歳から 40 歳の男女を対象（JLPS-Y：20-34 歳、JLPS-M：35-40 歳）として、2007 年から調査が開始された。追加サンプルは回答者の脱落を補うために 2011 年から調査が開始され、2007 年当時に満 20 歳から 40 歳の男女を対象としている。若年リフレッシュサンプルは追跡調査を重ねるごとに若年層が減少していくことを考慮し、若年層のサンプルを補充するために 2019 年時点で 20 歳2

から 31 歳の男女を対象に新たに調査が開始された。本稿ではじゅうぶんなケース数を確保するため、3 種類のサンプルすべてを合併して分析に用いる。
なお、調査方法等の詳細については、藤原ほか（2020）、石田（2017）を参照のこと。

2.3 分析対象の選定
今回の分析では、原則として、初職に入職する直前に卒業または中退した学校の情報をもとに、昼夜間を識別し3、分析対象者を選定した。たとえば、短大昼間部を卒業した後に大学夜間部に編入し、卒業後、初職に入職した場合は、大学夜間部出身者として抽出される。
なお、初職入職の直前に卒業（中退）した学校が大学院である者は分析対象から除外した4。
さらに、検討課題別に、以下に示す処理を追加し、分析対象者を選定した。検討課題Ⅰでは、初職入職前の学歴が大学院である場合には、分析対象から除外せずに、卒業した大学の情報を用いて昼夜間を識別し対象者を選定した。くわえて、卒業者、中退者のほかに、調査（回答）時点で在学中の者も、検討課題Ⅰでは分析対象に含んでいる。
検討課題Ⅱでは、学校在学時に初職に入職した場合には、在学時の学校情報を利用した。
したがって、初職の入職年が卒業（中退）年を先行していることがある。ただし、このようなケースは少ない。
表 1 は、以上の手続きを経て分析対象として選定された昼間部および夜間部のケース数を検討課題別に集計したものである。表 1 にも示されているように、夜間部のケース数は検討課題Ⅰで 101 ケース、検討課題Ⅱで 83 ケースにとどまっている5。そこで本稿では、学校種を区別せず高等教育機関進学者（検討課題Ⅰ）
・出身者（検討課題Ⅱ）として一括りにして分析を行う。
なお、初職入職以降に働きながら高等教育機関で学ぶひとびと、いわゆる、社会人学生は重要な論点であるが、今回の分析に用いる JLPS データでは該当ケース数が昼間部、夜間部

3

昼夜間を識別する設問は、「社会階層と社会移動全国調査（The National Survey of Social
Stratification and Social Mobility：略称、SSM 調査）」や「日本版総合的社会調査（Japanese General Social Surveys：略称、JGSS）」など他の大規模社会調査データには含
まれておらず、JLPS の特徴として指摘できる。
4
大学院教育は研究者養成および社会経済の各分野で指導的役割を果たす高度専門職業人の養成を目的としており（文部科学省中央教育審議会 2002）、専門学校（専修学校専門課程）、短大、高専、大学とは位置づけの異なる高等教育機関であると判断したためである。
5
検討課題Ⅰと検討課題Ⅱの差である 18 ケース（男性：12 ケース、女性 6 ケース）の内訳
は、①「初職前の学歴が大学院であったため卒業学部の情報により夜間部と選定された5 ケース（男性：5 ケース、女性 0 ケース）」と②「調査時に在学中であった（初職に就いていなかった）13 ケース（男性：7 ケース、女性 6 ケース）」となっている。
3

を合計しても 100 ケース未満（⼤学院は除く）にとどまるため、本稿では取り上げない。
表1

検討課題別にみた分析対象ケース数

昼間部

夜間部

課題/

男性
女性
男女計

課題3

男性
女性
男女計

専門学校
428
619
1047
専門学校
405
576
981

短大
52
616
668
短大
49
608
657

大学
1426
1162
2588
大学
1013
911
1924

合計
1906
2397
4303
合計
1467
2095
3562

課題/

男性
女性
男女計

課題3

男性
女性
男女計

専門学校
18
16
34
専門学校
15
15
30

短大
4
8
12
短大
4
8
12

大学
40
15
55
大学
31
10
41

合計
62
39
101
合計
50
33
83

3．検討課題Ⅰ：夜間部進学者の社会的背景と学力

それではまず、検討課題Ⅰについて分析を行っていこう。ここでは、昼間部進学者ならびに高等教育機関への非進学者である高卒者との比較をとおして、夜間部進学者の特徴を確認してみたい。
大学をはじめとした高等教育機関への進学は、学力だけでなく社会的背景（家庭環境）に左右される。さらに、社会的背景は、親の教育に対する理解に代表される文化的背景と世帯収入に代表される経済的背景に大別される。そこで、今回の分析では、三輪（2008）、平沢（2021）などの先行研究にもとづき、文化的指標として「親学歴」、経済的指標として「15 歳時の暮らしむき（「豊か」から「貧しい」までの 5 件法）」、学力指標として「中学 3 年時の成績（「上の方」から「下の方」までの 5 件法）」を採用することにした。
親学歴は、原則として父学歴を用いたが、父学歴が不明の場合には母学歴で代替した。
なお、親学歴は、「義務教育」、「中等教育」、「高等教育」の 3 分類6に、「わからない・無回答（DK・NA）」をくわえた 4 分類とした。15 歳時の暮らしむきについては、
「豊か」
、
「ふ
つう」
、
「貧しい」の 3 カテゴリーにリコードした。同様に、中学 3 年時の成績についても
「上」
、
「中」
、
「下」の 3 カテゴリーにリコードした。
表 2 は、親学歴、15 歳時暮らしむき、中学 3 年時成績について、夜間部進学者と比較対照群である昼間部進学者ならびに高卒者の結果を整理したものである。はじめに、親学歴について確認してみると、高等教育の比率は夜間部進学者で 36.6%であるのに対して、昼間部進学者では 46.7%を占め、夜間部進学者に比べて 10 ポイントほど高い。一方、高卒者

6

最後に通った学校が中学校の場合は「義務教育」、高校の場合は「中等教育」、専門学
校、短大、高専、大学、大学院の場合は「高等教育」に分類した。
4

では親学歴が高等教育である者は 14.7%にとどまり、夜間部進学者と比較して 20 ポイント以上低い。したがって、親学歴が高等教育である者の比率を判断基準とすれば、夜間部進
学者の文化的背景は高卒者よりも昼間部進学者に近いといえる。
表2

親学歴・15 歳時暮らしむき・中学 3 年時成績の比較（個体数以外は%）

親学歴

15歳時暮B=CD

中学3年時成績

夜間部

義務教育 中等教育 高等教育 DK(NA
20.8
33.7
36.6
8.9

合計
100.0

個体数
101

昼間部

9.1

37.2

46.7

7.0

100.0

4303

高校卒

26.2

43.6

14.7

15.6

100.0

2034

夜間部

豊8
20.8

9:;
49.5

貧=>
29.7

合計
100.0

個体数
101

昼間部

28.9

59.5

11.6

100.0

4250

高校卒

12.3

62.2

25.5

100.0

1991

夜間部

上
35.6

中
35.6

下
28.7

合計
100.0

個体数
101

昼間部

51.1

29.8

19.1

100.0

4234

高校卒

15.8

37.8

46.4

100.0

1939

次に、15 歳時の暮らしむきの集計結果を検討する。表 2 にも明らかなように、各カテゴ
リーの構成比率の比較からは、夜間部進学者と対照群（昼間部進学者、高卒者）との類似点を捉えることは難しい。そこで、「豊か」に 3 点、「ふつう」に 2 点、「貧しい」に 1 点を付与したうえで類型別に平均値を算出してみた。スコアの平均値は夜間部進学者が 1.91
点、昼間部進学者が 2.17 点、高卒者が 1.87 点であり、夜間部進学者のスコアは高卒者のスコアに近似していることがわかった（昼間部進学者との差：-0.26 点、高卒者との差：＋
0.04 点）。この結果から、夜間部進学者の経済的背景は、文化的背景とは異なり昼間部進
学者よりも高卒者に近いことが確認された。
最後に、中学 3 年時の成績についてみていく。各カテゴリーの構成比率を比較してみると、学力がもっとも高いのは昼間部進学者、逆に、学力がもっとも低いのは高卒者であり、夜間部進学者の学力は昼間部進学者と高卒者の間にあるようにみえる。そこで、ここでも成績「上」に 3 点、「中」に 2 点、「下」に 1 点を付与したうえで類型別に平均値を算出したところ、夜間部進学者のスコア（2.07 点）は昼間部進学者（2.32 点）と高卒者（1.69 点）のス
コアのほぼ中間地点（昼間部進学者との差：-0.25 点、高卒者との差：＋0.38 点）にあることが判明した。これらのことを踏まえると、夜間部進学者の学力は昼間部進学者と高卒者の中間水準にあると推測される。

5

4．検討課題Ⅱ：夜間部出身者の職業達成

4.1 夜間部出身者の初職続いて、検討課題Ⅱの分析を進めていこう。ここでは、初職と個人年収という 2 つの側
面から、夜間部出身者の職業達成を昼間部出身者との比較をとおして捉える。なお、現代の日本社会では労働市場が男女間で分断されているため、検討課題Ⅱ（職業達成）に関す
る分析は男女別に行う。
はじめに初職の状況について確認する。今回の分析で設定した初職の具体的な検討項目
は、「非正規雇用率」、「専門職率」、「大企業・官公庁ホワイトカラー率」の 3 項目7である。
非正規雇用率は、初職の従業上の地位が経営者・役員、正社員・正職員、自営業主・自由業者、家族従業者の場合に「正規雇用・自営」、パート・アルバイト・契約・臨時・嘱託、派遣社員、請負社員、内職の場合に「非正規雇用」と定義し集計した。専門職率は、仕事内容への具体的な回答（自由記述）にもとづいて作成された SSM 職業小分類コード
変数を SSM 職業大分類（SSM 職業 8 分類8）に変換したうえで、全体に占める「専門・技術職」の比率を求めた。大企業・官公庁ホワイトカラー率は、初職の企業規模と SSM 職
業大分類の情報をもとに、従業員数が 300 人以上の企業または官公庁に事務・販売的職業として勤務している場合に「大企業・官公庁ホワイトカラー」と定義し、全体に占める比率を集計した。
表 3 は、上記の手続きにより、非正規雇用、専門職、大企業・官公庁ホワイトカラーの比率を、昼夜間部ごとにかつ男女別に示したものである。
最初に、非正規雇用率について確認してみると、男女で共通した傾向が認められ、夜間部出身者は昼間部出身者と比較して非正規雇用率が男女ともに 5 ポイントほど高い。したがって、表 3 を読み取る限りでは、不安定な雇用状態でキャリアを開始する者が夜間部出
身者にやや多いようである。
専門職率については、夜間部出身者と昼間部出身者の相違が男女双方で際立っている。
男性では、夜間部出身者の専門職率が 37.0%を占めているのに対して、昼間部出身者は

7

いずれの項目も、石田（2005）、香川（2006）など「学校から職業への移行（transition
from school to work）」に関する先行研究の多くで初職の質を捉える指標として採用されている。
8
SSM 職業 8 分類は、「①専門・技術」
、
「②管理」
、
「③事務」
、
「④販売」
、
「⑤熟練」
、
「⑥
半熟練」
、
「⑦非熟練」、「⑧農林」に区分される。一般的に、①から④はホワイトカラ
ー、⑤から⑦はブルーカラーと称される。
6

27.4%と夜間部出身者と比較して 10 ポイントほど低い。女性は、男性以上に差が明確で、夜間部出身者（60.0%）の方が昼間部出身者（35.6%）に比べて 20 ポイント以上も専門職率が高い。この結果は、夜間部出身者（特に女性）の専門職志向の強さをあらわしているのかもしれない。
最後に、大企業・官公庁ホワイトカラー率を比較してみると、男性は、夜間部出身者で23.9%、昼間部出身者で 25.7%であり、両群の差は 2 ポイント未満と非常に小さい。この結果にもとづくならば、男性に関しては、大企業・官公庁のホワイトカラー職に就職する際に、夜間部出身という経歴が不利にはたらくことはなさそうである。一方で、女性は、男性とは異なり、夜間部出身者と昼間部出身者の差が大きい。昼間部出身者の大企業・官公
庁ホワイトカラー率が 27.8%と男性とほぼ同水準であるのに対して、夜間部出身者はわず
か 4.3%にとどまっている。ただし、これは女性夜間部出身者の専門職率が高いことが影響している。この点を考慮すると、大企業・官公庁ホワイトカラーへの就業機会が女性の夜間部出身者で著しく閉ざされているとは判断できない。
表3

初職の比較
男性

女性

% 該当個体数% 該当個体数

夜間部

21.7

10

26.9

7

昼間部

15.7

220

21.6

434

夜間部

37.0

17

60.0

15

昼間部

27.4

368

35.6

692

大企業5官公庁W 夜間部

23.9

11

4.3

1

昼間部

25.7

322

27.8

485

非正規雇用
専門職

4.2 夜間部出身者の年収続けて、夜間部出身者の職業達成を把握する第 2 の視点、個人年収について確認していこう。JLPS では、毎回の調査で回答者個人の過去一年間の収入を尋ねている9。そこで、
wave2 から wave15 まで 14 回分の年収情報をもとに個体（ケース）単位で調査期間の平均年収を算出し、分布状況を昼夜間、男女別に比較してみることにしよう。なお、分析対象
は就業者に限定し、学生、無職は除外している。くわえて、JLPS では過去 1 年間の収入を尋ねているため、就業の有無を判定する際には、1 時点前の就労情報を用いている。
集計をまとめた図 1 をみると、男性については、夜間部出身者の方が分布の形状が鋭角

9回答の形式は「（収入）なし」から「2250 万円以上」に「わからない」をくわえた 14 カ
テゴリーである。また、臨時収入、副収入を含んでいる。
7

的で、500 万円の比率が昼間部出身者に比べて 10 ポイントほど高いことが確認できる。女性の結果に目を移すと、夜間部出身者は 200 万円の比率が全体の 30%程度を占めており昼
間部出身者より 5 ポイント以上高い。しかしながら、400 万円以上の比率は、夜間部出身者が 20.0%、昼間部出身者が 21.7%であり、大きな違いはみられない。
さらに、平均値10についても確認してみたところ、男性の場合、夜間部出身者が 523.7 万円、昼間部出身者が 488.0 万円と 35 万ほど夜間部出身者の方が多かった。他方、女性は、夜間部出身者が 225.8 万円、昼間部出身者が 236.4 万円と昼間部出身者の方が多いが、ここでも、男性ほどの開きは認められなかった。
このように個人年収に着目し傾向を比較したところ、労働市場において夜間部出身者は昼間部出身者とおおむね同等の評価（むしろ、男性は夜間部出身者の方がやや高い）を受けていることが示唆された。

男性

女性
（%）

（%）

（万円）

図1

（万円）

個人年収（調査期間平均）の比較

4.3 年収の多変量解析
最後に、個人年収に対する夜間部の効果を多変量解析により確認する。これから行う分析の狙いは、労働市場での処遇に影響をあたえる条件（変数）を統制したうえで、個人年収に対して夜間部という経歴が昼間部との比較において示される効果を男女別に明らかにすることにある。
繰り返しになるが、JLPS では毎年度の調査で回答者個人の過去一年間の収入を尋ねてい10

各個体（ケース）の平均年収を 1 単位として、昼夜間、男女ごとに平均値を算出した。
8

る。この年収情報を最大限に活用するため、ここでは、wave2 から wave15 までの 14 回分の年収情報を用いて分析を実施する11。
今回の分析で採用する手法は、ヘックマンの 2 段階推定法である。賃金収入という情報
は、就業という条件が満たされて初めて観察されるため、偏りのある一部のサンプルのみが分析対象になるという「サンプルセレクションバイアス」が生じている可能性がある（山本2015）。そこで、この問題に対処するため、ヘックマンの 2 段階推定法では、第 1 段階で「就業の有無」をプロビットモデルで予測し、第 2 段階で就業者のみを対象にして賃金収入を推定する。
以下では、分析に用いる変数の処理方法やモデルを示す。まず、従属変数は、第 1 段階では就業者の場合に 1、学生、無職の場合に 0 を付与した「就業ダミー」、第 2 段階では各年
収カテゴリーに中央値を付与し 0.5 を加えた後に対数変換した値を用いる。さらに、今回の分析では社会的背景と学力の影響の有無を考慮した 2 種類のモデルで検証を進める。
第 1 段階の「就業の有無」を予測するプロビットモデルでは、モデル 1、モデル 2 ともに、独立変数として「健康状態」、「年齢」、「年齢 2 乗」を投入した。第 2 段階の「個人年収」の推定では、独立変数に「夜間部ダミー」を投入し、統制変数として、モデル 1 では「学校種」、「中退ダミー」
、
「世代」
、
「役職」
、
「雇用形態」、「企業規模」、「職種」、「労働経験年数」、「労働経験年数 2 乗（100 分の 1）」の 9 変数、モデル 2 ではモデル 1 の変数にくわえて、
社会的背景と学力の影響を統制するため「親学歴」、「15 歳時暮らしむき」、「中学 3 年時成績」を追加した12。
第 1 段階の独立変数である健康状態と年齢の処理方法は以下のとおりである。健康状態
は、毎年度の調査で尋ねられている「主観的健康観（「悪い」から「良い」までの 5 件法）」
を利用し、分析に際しては「悪い」を基準カテゴリーとする「普通」、「良い」の 3 カテゴリ
ーに変換した。年齢は、出生年の情報をもとに各調査（wave）時の年齢を算出した。
第 2 段階の独立変数は、昼間部を基準カテゴリーとした「夜間部ダミー」である。第 2 段
階の統制変数は本人属性と職業関係によって構成される。本人属性の統制変数である学校
種、中退ダミー、世代、親学歴、15 歳時暮らしむき、中学 3 年時成績の処理方法は、次に示すとおりである。学校種については、卒業（中退）した高等教育機関の情報をもとに「専門学校」を基準カテゴリーとした「短大」、「大学」の 3 カテゴリーである。中退ダミーは、中退を 1、卒業を 0（基準カテゴリー）とするダミー変数である。世代は、出生年の情報を11
12

したがって、分析の単位は個体（ケース）数ではなく観察数となる。
第 2 段階の従属変数（個人年収）の処理方法ならびに第 1 段階の独立変数と第 2 段階の統制変数の選定に際しては、村澤（2020）を参考にした。
9

もとに、「1966-75 年生」、「1976-85 年生」、「1986-98 年生」の 3 カテゴリーに分類し、「196675 年生」を基準カテゴリーとして設定した。親学歴は、「義務教育」を基準カテゴリーとする「中等教育」、「高等教育」、「わからない・無回答（DK・NA）」の 4 カテゴリーである。
15 歳時の暮らしむきは、「貧しい」を基準カテゴリーとする「ふつう」、「豊か」の 3 カテゴ
リーである。中学 3 年時の成績は、「下」を基準カテゴリーとする「中」、「下」の 3 カテゴ
リーである。
続いて、職業に関する統制変数である役職、雇用形態、企業規模、職種の処理方法は、次に示すとおりである。役職は、「役職なし」を基準カテゴリーとする「中間職（課長以下）」、「管理職（部長以上）」の 3 カテゴリーである。雇用形態は、「正規雇用」を基準カテゴリーとする「非正規」、「自営」の 3 カテゴリーである。企業規模は「1-29 人」を基準カテゴリーとする「30-299 人」、「300 人以上」、「官公庁」の 4 カテゴリーである。職種は、「事務・販売職」を基準カテゴリーとする「専門・管理職」、「サービス・保安・農業等」の 3 カテゴリーである。労働経験年数は、初職入職年から調査（回答）時までに無業期間がなかったと想定して算出している。なお、これら職業に関する情報は毎年度の調査で質問されている「現職」の情報にもとづいている。
また、JLPS では過去 1 年間の収入を尋ねているため、4.2 と同様、「就業の有無」や役職など就労に付随する情報は 1 時点前の情報を用いる。くわえて、今回の分析では最尤法を用いて推定した。さらに、同一ケースが複数観察されるため、同一ケース内の相関を考慮した
クラスタロバスト標準誤差を使用している。
表 4 は男性、表 5 は女性について推定結果を整理したものである。ここでは、第 2 段階
（個人年収）の推定における夜間部ダミーの効果に着目し、第 1 段階（就業の有無）の独立
変数、第 2 段階の統制変数についての解釈は割愛する13。表 4 に示されている男性の結果からみていくと、モデル 1、モデル 2 のいずれの場合も、夜間部は有意な効果をもっていない。
表 5 から、女性も男性と同様の傾向にあることが確認できる。これらの結果は、初職入職以降も労働市場で夜間部出身者が昼間部出身者と同等の評価を男女ともに得られていることを物語っており、4.2 の結果とも整合的である。また、男女に共通する傾向として統制変数を追加したことによる回帰係数値の変化はほとんどない。

13

男女ともモデル 1、モデル 2 の双方でρの値が統計的に有意であった。このことは、サンプルセレクションバイアスが発生しており、それを考慮しない推定を行った場合には結果に歪みが生じることを意味している。
10

表4

ヘックマンの二段階推定（最尤法）による年収の推定結果：男性!"#1
第1段階'被説明変数
就労/有無2有=13無405

健康状態2基準4悪5
=普通
=良
年齢
年齢2乗2100分/15
切片

0.438
0.647
0.339
-0.394-6.2980.085 ***
0.092 ***
0.037 ***
0.049 ***
0.665 ***

第2段階'被説明変数
log(個人収入+0.5)
Coef.
Std. Err.
0.033
0.079

夜間M NO
学校種2基準=専門学校5-0.036
=短大
0.151
=大学
-0.077
中退MNO
世代2基準41966-75年生5=1976-85年生-0.019=1986-98年生
0.115
現職=役職2基準=_`)
中間職2課長以下5
0.180
0.405
=管理職2部長以上5=雇用形態2基準4正規5-0.546=非正規-0.043=自営=企業規模2基準41-29人5=30-299人
0.130=300人以上
0.310
0.341
=官公庁
=職種2基準4事務y販売5
0.184=専門y管理職-0.035=|O}~y保安y農業等
0.000
労働経験年数
労働経験年数2乗2100分/15
0.031
親学歴2基準4義務教育5
=中等教育
=高等教育
=DKyNA
15歳時暮•`•‘2基準4貧`“5=”•–=豊˜
中学3年時成績2基準4下5
=真œ中
=上
5.740
切片
ρ
-0.832
Log Likelihood-8,161.27
Number of obs
8,238
Censored obs
1,018
Uncensored obs
7,220
clusters in Panel ID
1,129•p<0.1 *p<0.05 **p<0.01 ***p<0.001!"#2
第1段階'被説明変数
就労/有無2有=13無405
0.449
0.658
0.340
-0.396-6.314

第2段階'被説明変数
log(個人収入+0.5)
Coef.
Std. Err.
0.042
0.081

0.060
0.035 ***
0.066

-0.0560.114-0.0840.060
0.039 **
0.065

0.038
0.108

-0.012
0.146

0.037
0.111

0.023 ***
0.058 ***

0.183
0.395

0.022 ***
0.058 ***

0.049 ***
0.099

-0.545-0.0630.051 ***
0.099

0.037 **
0.034 ***
0.051 ***

0.125
0.303
0.320

0.037 **
0.034 ***
0.050 ***

0.034 ***
0.034
0.008
0.022

0.178
-0.0220.003
0.022

0.033 ***
0.035
0.008
0.022

-0.075-0.031-0.1380.041 ☨
0.042
0.053 **

-0.024
0.031

0.051
0.062

0.080 ***
0.037 ***

0.040
0.085
5.746
-0.831-8,124.48
8,238
1,018
7,220
1,129

※同一ケースが複数観察されるため、クラスタロバスト標準誤差を使用．
11

0.085 ***
0.090 ***
0.036 ***
0.048 ***
0.661 ***

0.047
0.051 ☨
0.105 ***
0.037 ***

表5

ヘックマンの二段階推定（最尤法）による年収の推定結果：女性!"#1
第1段階'被説明変数
就労/有無2有=13無405

健康状態2基準4悪5
=普通
=良
年齢
年齢2乗2100分/15
切片

0.059
0.101
-0.0370.067
0.390

0.023 **
0.026 ***
0.020 ☨
0.027 *
0.373

第2段階'被説明変数
log(個人収入+0.5)
Coef.
Std. Err.
-0.0030.079

夜間M NO
学校種2基準=専門学校5-0.015
=短大
0.151
=大学
0.090
中退MNO
世代2基準41966-75年生5=1976-85年生
0.054=1986-98年生-0.067現職=役職2基準=_`)
中間職2課長以下5
0.202
0.381
=管理職2部長以上5=雇用形態2基準4正規5-0.649=非正規-0.372=自営=企業規模2基準41-29人5=30-299人
0.091=300人以上
0.273
0.259
=官公庁
=職種2基準4事務y販売5
0.123=専門y管理職-0.121=|O}~y保安y農業等
0.019
労働経験年数
労働経験年数2乗2100分/15-0.056
親学歴2基準4義務教育5
=中等教育
=高等教育
=DKyNA
15歳時暮•`‘’2基準4貧`”5=•–—=豊™
中学3年時成績2基準4下5
=真•中
=上
5.980
切片
ρ
-0.983
Log Likelihood-19,090.76
Number of obs
14,365
Censored obs
6,264
Uncensored obs
8,101
clusters in Panel ID
2,021☨p<0.1 *p<0.05 **p<0.01 ***p<0.001!"#2
第1段階'被説明変数
就労/有無2有=13無405
0.056
0.101
-0.0350.065
0.371

第2段階'被説明変数
log(個人収入+0.5)
Coef.
Std. Err.
-0.0010.090

0.038
0.034 ***
0.119

-0.019
0.145
0.065

0.036
0.036 ***
0.105

0.037
0.092

0.066
-0.0450.037 ☨
0.098

0.037 ***
0.069 ***

0.202
0.383

0.036 ***
0.073 ***

0.034 ***
0.085 ***

-0.645-0.3670.034 ***
0.083 ***

0.039 *
0.041 ***
0.044 ***

0.100
0.272
0.255

0.037 **
0.039 ***
0.044 ***

0.028 ***
0.046 **
0.010 ☨
0.030 ☨

0.117
-0.1220.019-0.0550.029 ***
0.044 **
0.010 ☨
0.030 ☨

-0.073-0.081-0.051

0.043 ‹
0.048 ‹
0.078

-0.050-0.058

0.052
0.055

0.100 ***
0.003 ***

0.057
0.086
6.028
-0.983-19,073.44
14,365
6,264
8,101
2,021

※同一ケースが複数観察されるため、クラスタロバスト標準誤差を使用．
12

0.023 *
0.027 **
0.020 ☨
0.026 *
0.372

0.044
0.044 ‹
0.114 ***
0.003 ***

5．まとめと日本社会における夜間部の社会的意義
本稿では、日本社会における高等教育機関夜間部の役割について検討するため試行的な分析を行った。JLPS データを用いた実証分析の結果として得られた知見は以下にまとめられる。
はじめに、昼間部進学者および高卒者との比較をとおして明らかとなった夜間部進学者の特徴を要約すると、文化的背景は昼間部進学者に近かったが、経済的背景は高卒者に近く高等教育進学者全体のなかでは相対的に不利な状況にあることが示唆された。また、学力水準は昼間部進学者と高卒者の中間に位置していた。
次に、高等教育機関を離学後の職業達成については、初職と個人年収という 2 つの側面に着目し、昼間部出身者との比較を男女別に行った。まず、初職の分析結果を整理する。
非正規雇用率については、男女ともに昼間部出身者よりも夜間部出身者の比率が若干ながら高い傾向にあった。一方、専門職率については、男女いずれも夜間部出身者の方が昼間部出身者に比べて比率が高かった。さらに、こうした傾向は女性において、より顕著であった。この結果は夜間部出身者、とりわけ、女性の専門職志向の強さを反映したものだと考えられる。大企業・ホワイトカラー率は、男女で異なる傾向が確認された。男性に関しては、夜間部出身者と昼間部出身者の間で比率の差は僅少であった。すなわち、男性の場
合は、夜間部出身者だからといって、大企業・官公庁のホワイトカラー職への就業機会が閉ざされるわけでない。他方で、女性は、夜間部出身者の方が昼間部出身者と比較して 20
ポイント以上も比率が低かった。ただし、この結果は、女性夜間部出身者の専門職志向の強さが影響している。したがって、女性が大企業・官公庁のホワイトカラー職に就職する
際に、夜間部出身という経歴が不利にはたらくと結論付けることは早計である。
職業達成を捉える第 2 の視点、個人年収については、多変量解析の結果、男女双方で夜間部に有意な効果は認められなかった。このことから、初職入職以降も労働市場で、性別を問わず夜間部出身者は昼間部出身者と同等の評価を得ているものと推測される。
くわえて、社会的背景と学力の統制の有無によって、個人年収に対する夜間部の効果が変化することはなかった。このことは、ライフステージ初期段階の有利、不利を問わず夜間部出身という経歴がキャリア形成に与える影響は一定であることを示唆している。
これらの知見を踏まえると、高等教育機関の夜間部は、経済的に恵まれない家庭の子弟に対して高等教育への進学機会を創出してきたといえよう。これは、本稿の冒頭で紹介した先行研究の結果とも一致する。実際、国立大学夜間部の学費は昼間部の半額、私立大学
夜間部の場合でも学費は国立大学昼間部と同額程度に設定されており（大島 2018）、経済的負担は比較的少ない。さらに、要求される学力も昼間部に比べて高水準ではなく、その13意味でも、夜間部は手の届きやすい高等教育機関といえる。ただし、文化的には、高等教育の効用を認識している高学歴な親をもつ家庭の出身者が中心であった。また、離学後の職業達成は昼間部に見劣りすることはなかった。
以上の点を勘案すると、高等教育機関の夜間部は「世代間格差の縮小・挽回」に貢献してきたと評価できよう。これこそ、日本社会において夜間部が担っていた社会的意義である。近年、「社会人の学び直し」の場として高等教育機関の夜間部が行政関係者に注目されているが、貸与型奨学金の返還延滞者が増加し社会問題化（白川 2018）している現状を
鑑みれば14、日本社会で夜間部が本来的に担ってきた役割について再検討されてもよいのではないか15。
最後に、今後の課題を挙げる。第 1 点目として、対象となるケース数が制約されたため、学校種に着目した分析を行うことはかなわなかった。第 2 点目として、分析に用いた
JLPS データはサンプルの出生年が 1966 年以降に限定されるため、夜間部の勃興期から最盛期に入学した世代についても特徴を把握することができなかった。これらの課題については、新たなデータの蓄積を待ち、稿を改めて検討したい。

引用文献

藤原翔・石田浩・有田伸，2020，「パネル調査によるひとびとの「人生の歩み」の追跡」
石田浩・有田伸・藤原翔編『人生の歩みを追跡する――東大社研パネル調査でみる現代日本社会』勁草書房，3-19．
平沢和司，2021，「地方国立大学卒業生の出身と到達」有田伸・数土直紀・白波瀬佐和子
編『少子高齢社会の階層構造 3 人生後期の階層構造』東京大学出版会，145-160．
石田浩，2005，「後期青年期と階層・労働市場」『教育社会学研究』76：41-57．

――――，2017，「ライフコースから考える若者の格差――研究の意義と調査研究の特色」石田浩編『格差の連鎖と若者 1 教育とキャリア』勁草書房，3-34．
香川めい，2006，「学校から職業への移行に関する 2 つの経路――『間断』のない移行と『学校経由』の就職」『東京大学大学院教育学研究科紀要』46：155-164．
三輪哲，2008，「教育達成過程にみられる出身階層の影響」谷岡一郎・仁田道夫・岩井紀子編『日本人の意識と行動――日本版総合的社会調査 JGSS による分析』東京大学出142020 年度より授業料等の減免と給付型奨学金の拡充をはかった新たな高等教育修学支援制度が開始されたが、支援対象は住民税非課税世帯およびそれに準じる世帯の学生に限られている（文部科学省 2021）。
15
澤田（2017）は、親世代の経済状況の悪化によって、大学夜間部の役割が復活の兆しを示していることを指摘している。
14

版会，225-236．
文部科学省，2021，「高等教育の修学支援新制度」，文部科学省ホームページ，（2022 年 4 月
9 日取得，https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/hutankeigen/index.htm）．

文部科学省中央教育審議会，2002，「大学院における高度専門職業人養成について（答申）」，文部科学省ホームページ，（2022 年 4 月 9 日取得，
https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chukyo/chukyo0/toushin/020802.htm）．
村澤昌崇，2020，「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」『文系大学院をめぐるトリレンマ――大学
院・修了者・労働市場をめぐる国際比較』玉川大学出版部，26-45．
野崎華世，2017，「親の所得と大学進学率」樋口美雄・萩原里沙編『大学への教育投資と世代間所得移転――奨学金は救世主か』勁草書房，13-45．
大島真夫，2018，「大学夜間学部という選択肢――学生生活とキャリア形成の機会」『日本
労働研究雑誌』694：62-72．
太田拓紀，2013，「近代の私学夜間部における中等教員養成機関の機能――日本大学高等師範部の事例」『日本教師教育学会年報』22：78-88．
澤田晃宏，2017，「就活にも強い夜間大学のいま」『AERA』第 30 巻第 37 号通巻 1636 号，
朝日新聞出版，22-23．
嶌田修，2017，「早稲田における校外教育と夜間教育の系譜第 2 回：学業と勤労とのはざまで――第二学部（夜間学部）の軌跡」，早稲田ウィークリーホームページ，（2022 年4 月 9 日取得，https://www.waseda.jp/inst/weekly/column/2017/12/08/38566/）
白川優治，2018，「奨学金制度の歴史的変遷からみた給付型奨学金制度の制度的意義」『日
本労働研究雑誌』694：16-28．
寺倉憲一，2018，「夜間部」児玉善仁（代表）・赤羽良一・岡山茂・川島啓二・木戸裕・斉藤泰雄・舘昭・立川明編『大学事典』平凡社，823．
山本勲，2015，「トービットモデルとへーキッドモデル――質的変数モデルの応用」山本勲『実証分析のための計量経済学――正しい手法と結果の読み方』中央経済社，134149．

15東京大学社会科学研究所パネル調査プロジェクトについて
労働市場の構造変動、急激な少子高齢化、グローバル化の進展などにともない、日本社会における就業、結婚、家族、教育、意識、ライフスタイルのあり方は大きく変化を遂げようとしている。これからの日本社会がどのような方向に進むのかを考える上で、現在生じている変化がどのような原因によるものなのか、あるいはどこが変化してどこが変化していないのかを明確にすることはきわめて重要である。
本プロジェクトは、こうした問題をパネル調査の手法を用いることによって、実証的に解明することを研究課題とするものである。このため社会科学研究所では、若年パネル調
査、壮年パネル調査、高卒パネル調査、中学生親子パネル調査の４つのパネル調査を実施している。

本プロジェクトの推進にあたり、以下の資金提供を受けた。記して感謝したい。

文部科学省・独立行政法人日本学術振興会科学研究費補助金
基盤研究 S：2006 年度～2009 年度、2010 年度～2014 年度 基盤研究 C：2013 年度～
2016 年度 特別推進研究：2015 年度～2017 年度 若手研究 A：2015 年度～2018 年度
基盤研究 B：2016 年度～2020 年度 特別推進研究：2018 年度～2024 年度
厚生労働科学研究費補助金
政策科学推進研究：2004 年度～2006 年度
奨学寄付金
株式会社アウトソーシング（代表取締役社長・土井春彦、本社・静岡市）：2006 年度
～2008 年度

東京大学社会科学研究所パネル調査プロジェクト
ディスカッションペーパーシリーズについて
東京大学社会科学研究所パネル調査プロジェクトディスカッションペーパーシリーズは、
東京大学社会科学研究所におけるパネル調査プロジェクト関連の研究成果を、速報性を重視し暫定的にまとめたものである。

東京⼤学社会科学研究所 パネル調査プロジェクト
https://csrda.iss.u-tokyo.ac.jp/panel/