日本版総合的社会調査共同研究拠点 研究論文集[10] JGSS Research Series No.7

JGSS-2009 ライフコース調査にみる高等教育進学行動の分析−日本における相対リスク回避説の検証−
中澤 渉
東洋大学社会学部
An Analysis of Decision Making in Higher Education
Using the Data from the JGSS-2009 Life Course Study:
Testing the Relative Risk Aversion Model in Japan
Wataru NAKAZAWA
Department of Sociology
Toyo University
The relative risk aversion model has been receiving increasing attention from westernsociologists. This model tries to explain, from the perspective of the rational choice theory, why
educational inequality continues over time regardless of educational expansion. However, we failed toobtain robust results through an analysis of Japanese data, probably because this model was based on
European societies and there is no established opinion on what variables should be considered when
examining this model. In this paper, we clarified the difference between Japanese and European
societies, which are as follows: the expensive tuition in higher education, lesser number of student
dropouts, and orientation toward a single-attempt written entrance examination education system. We
can expect that economic resources and the students’ academic records independently affect thedecision toward educational choices in the Japanese society, and that there is no interaction effectbetween social class and academic records, which is a proxy for their subjective beliefs on theprobability of succeeding in education. Consequently, this paper finds that the relative risk aversion
cannot be supported by the JGSS-2009 Life-Course Study data
Key Words: JGSS, relative risk aversion model, higher education
相対リスク回避説の検証が、欧米諸国で盛んに議論されている。このモデルは、教育拡大
がなぜ進学格差の縮小につながらないのかを、合理的選択理論から説明しようとしたものである。ただしこの仮説はヨーロッパ社会を前提にしたモデルであり、検証に使用する変数も定説がないため、日本では未だ定まった結果が得られているとはいえない。日本は高等教育のコストが高く、進学後の失敗の意味が曖昧であり、入学試験でペーパーテストが主流であるという特徴をもつ。つまり進学時のハードルの高い日本では、成績がよいと自分で考えている生徒ほど進学しやすい傾向があり、出身階級とは独自の効果をもつ。相対リスク回避説
によって説明されるような、出身階級と将来の成功見込みの代理変数と見なせる高校 3 年次の成績の間には、交互作用効果は存在しないことが明らかになった。
キーワード：JGSS，相対リスク回避説，高等教育

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1. はじめに
近年、教育選択と階層の関係に着目した理論として、合理的選択理論が注目を集めている。教育機会の不平等や格差の維持を説明する理論としては、ブルデューらの文化的再生産理論やバーンスタイ
ンによる言語コード理論など、出身階層に浸透する文化的価値規範と学校文化の親和性を関連させ、下層階級にとってそもそも学校文化は馴染みにくいものである、あるいは下層階級にとって不利な評価を受けるようにできている、というような説明がなされることが多い（Bourdieu and Passeron
1970=1991; Bernstein 1978=1984）。しかし同時代に活躍したブードンは、このような教育機会の文化還元論を、教育統計データをもとにしたシミュレーションに基づいて批判する。先進社会において、確
かに教育は拡大している。ところが序列化された階級が存在している中で、学業成績も階級との相関が存在する。だから高い階級出身ほど、より高い教育へと進むことになる。これを一次効果とよぶ。
ところが進学行動は、それだけで決まるのではない。進学決定を決める成績の基準が、階級によって異なる、つまりもともと上流階級にとって進学は特別な選択肢ではないが、下層階級にとっては、よほど成績がよくなければ進学しようとしない。つまり下層階級ほど、進学行動の成績の影響力が一層重要になる。これを二次効果とよぶ。ブードンによれば、従来の文化還元論は、一次効果を過大評価していたのだという。ブードンのシミュレーションによれば、どの階級も成績が同じ分布をなすという強い仮定（一次効果は存在しない）をおいても、教育達成の出身階層による格差はほとんど縮まることなく維持されている（Boudon 1973=1983: 132-173）(1)。いずれにしても、この二次効果に該当する部分を、「本人が出身階級より上、もしくは同等の階級を維持し、少なくとも下降移動を避けようとするためにベストの教育選択を行う」ための合理的選択として定式化したのが、ブリーンとゴールド
ソープによる相対リスク回避（relative risk aversion）説である（Breen and Goldthorpe 1997）。
この相対リスク回避説を実証しようとする試みは、欧米を中心に数多く行われており、近年になって日本でも注目されるようになっている。ただし日本での適用事例はまだ多くなく、安定した知見が得られているとはいえない。その理由の一つは、この仮説を具体的にデータで実証することが困難であり、一定の留保をつけた代理変数によって検証が行われていることによるものと思われる。いずれにしても、まずそれらを検討して、本稿での検討課題を明確にする必要がある。

2. 先行研究の検討と課題
2.1. 日本の先行研究
ブードン・モデルの検討は、岩本（1990）をはじめ、専ら教育機会の不平等（Inequality of Educational
Opportunity）について行われてきた。一方近藤（1993）は、社会的機会の不平等（Inequality of Social
Opportunity）に焦点を当て、社会移動の不変性という結論が、ブードンの恣意的な前提によってもたらされたに過ぎず、教育機会の開放度や、学歴メリトクラシーの進展度などによって、教育を媒介とした社会移動はいくらでも変わりうることを数学的に証明した。
これらの理論を実際の日本のデータに適用したものとしては、近藤（2002）や浜田（2008a）がある。
近藤の計算によれば、95 年 SSM 調査データの数字を前提に、仮に今後全体の社会構造が大きく変化
しないと仮定した場合、将来、上層階級に限って出身背景が似通ったものになってゆくという（近藤2002）。浜田（2008a）は出身階層と学歴を上下の 2 段階に分け、上層への参入が①学歴②出身階層という 2 次元の辞書体式順序によって決定するという辞書体式順序モデルと、上層への参入が出身階層を問わず高学歴者から埋まるという学歴主義モデルを比較し、2005 年 SSM 調査データからは後者のあてはまりがよいことを示している。これらの説明の背景にはもちろん合理的選択が存在するが、それはあくまで計算の前提であって、ミクロの合理的選択のもとで起こったマクロの帰結がどうなるかを示そうとするものである。したがって個人の選択行為そのものが検証されたわけではない。
個人の変数を具体的に考慮して、日本で相対リスク回避説を検証したのは、管見の限り太郎丸（2007）が初めてである。教育選択には機会費用を含め、多くのコストが伴う部分がある。日本は教育段階の上昇につれ（特に高等教育段階では）莫大な私的負担を要することは OECD の統計データか

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らも明白であり、奨学金制度も大部分が貸与であることからも、相対リスク回避説を生み出したヨー
ロッパ社会とは大きく異なっている(2)。そこで特にコストの大きい高等教育へ進学するか否かという決定行動が、相対リスク回避説を生み出す「下降移動というリスクを避ける」という心理的メカニズ
ムのみで説明可能なのか、が関心の対象となる。さらにいえば、日本では中退が非常に稀なので、進学さえすればその進学行動が失敗と評価の下される可能性はかなり低い。この点も相対リスク回避説の適用にあたって注意の必要な点である。相対リスク回避説が正しいならば、階層と成績の間に交互作用効果が存在するはずであり、この点を SSM95 年調査について、ロジスティック回帰分析で検証した(3)。その結果、男性については仮説が支持されたが、女性については棄却された。
近藤・古田（2009）では、2005 年 SSM 調査データによる検証が行われている。その結果、親学歴の効果については相対リスク回避説と矛盾しない結果が出たものの、父職では該当しないという。父職による教育達成の格差は存在しているが、それはおそらく父職により進学にかけられる資源の差があることによって説明されるもので、「現在の所属階級から落ちるリスクを避ける」という心理的メカ
ニズムによるものではないという。その他、合理的選択理論に関連する有力な理論として、MMI 仮説（Raftery and Hout 1993）が存在するが、浜田（2008b）は MMI 仮説のメカニズムを数理的に示し、一般理論化を試みている。
このように相対リスク回避説は、選択行為者の心理的メカニズムがキー概念となっている。ところがそれを完全に備えたデータは、ないに等しい。つまり進路選択にあたって、下降移動のリスクを避けようというような心理的メカニズムの有無と、結果としてどういった進路選択をしたのか、という変数を両方使うには、かなり長期にわたったパネル調査を行っている必要がある。したがってこれまでは、心理的メカニズムそのものの変数はないとしても、その代理変数を用い、その結果が相対リス
ク回避説の前提と矛盾しないことを示すことに注意が注がれた。この点が、JGSS-2009 ライフコース
調査で克服されたわけではない。したがって、戦略的には先行研究と同様に、何らかの現在使用可能な代理変数による分析を行うことになるが、その限界の中で集めうる豊富な教育に関連する変数は揃っている。本稿では、特に高等教育（大学・短大）進学行動に焦点を当てる。そして特に「高校 3 年時」の成績（自己評価）に着目することにしたい。
2.2. 作業仮説
近藤・古田（2009）は、親の学歴、父職、財保有といった客観的変数のみを用いて、相対リスク回避説と矛盾がない結果か否か、という観点から検証を行っている。一方太郎丸（2007）は、中 3 時の成績という変数を用いている。この成績変数は客観的なものではなく、自己評価による主観的変数である。言うまでもないことだが、成績に関する客観的指標をこのような調査で獲得するのは、限りな
く不可能に近い。しかし教育社会学の知見など持ち出さなくとも、進路選択には出身階層や学校ランクなどの学校環境だけではなく、本人の成績が影響するのは自明ともいえる。このような成績自己評
価の変数がもともと設置された経緯を、筆者が詳しく知る由もないが、おそらく直接そのスコアは入手できないにしても、何らかの形で少しでも信頼性のあるデータを獲得しようと試みたのだと思われる。中 3、というのも、それを裏付けるものである。なぜならば、中 3 までは多くの人は義務教育で近隣の普通の公立学校に通っており、その公立中学校間には大きな学力ランクが存在していない、という建前になっている。したがって、中学校内の相対的成績評価は、その人の現実の全国的成績の分布に占める相対的位置と大きくずれることはないだろう、と推測されるからだ。かくして、この変数はこれまで、客観的な成績の代理指標という意味でしか注目されてこなかったのである。
しかしこの変数の「主観的」自己評価という性質に、もう少し着目したい。この主観的な自己成績
評価が高いことは、周囲と比較したときの将来の成功の見込みの高さや、自信の強さを示しているとも言えなくもない(4)。通常この種の設問では、回答者の準拠集団（所属していた学校）内での相対評価を尋ねている。全国的な成績分布の中でどこに位置づくか、ということを測定した代理指標としてみる限り、この変数は中 3 時でなければ、使えない変数、という判断が下されてしまう。一方、一般

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日本版総合的社会調査共同研究拠点 研究論文集[10] JGSS Research Series No.7に日本の高校は、入学難易度（偏差値）によるランクが明瞭に存在する。高校の成績のもつ意味は高校ランクにも大きく依存するから、全国的な成績分布の中の相対的位置付けを示す客観的指標とは見なせない(5)。しかしこれまでの議論を踏まえると、当時の自分の成績の位置がどれくらいだったかということの自己評価は、進学を決定する心理的メカニズムに接近できる変数と見なせないだろうか（Breen and Yaish 2006 も参照）。
教育社会学の先行研究では、既に進学高校ランクや学科と、出身階層に関連があることは明らかにされている（竹内 1995; 橋本 2003 など）。また、これまでの研究において、日本の高校間格差は、事実上進路決定を水路付けるトラッキングとして解釈されてきた（藤田 1977; 1980）。要するに、高校を将来の進路選択を行う予期的社会化機関とみなす。ランクの高いとされる学校に行けば、皆が進学するので進学が当たり前である。しかしそうでない高校では、進学が当然と言いきれない。要するに高校内での自己成績評価による進学決定が、学校ランクによって異なる、ということである。またランクと階層が関連していることは、場合によって高校ランクにより階層による教育達成の格差（教育の結果の不平等）が補強される、とみることも可能である。
相対リスク回避説は、本来、教育を到達階級に直接的に結びつけるための手段とみており、進学行
動そのものがその人にとっての目標、というわけではない。あくまで出身階級以上もしくは同等の階級につくために必要な条件、という観点から進学行動を決定しており、進学先での成果（成績の良し悪し）も問われている。それが特に中レベルの階級にとって、「どの進路が合理的か」の判断を複雑にしている。「進学して成功すれば上昇移動できる。しかし進学して失敗した場合のダメージは大きく、下降移動になってしまう。そんな失敗のリスクを冒すくらいなら、進学しないで、さしあたり確実に手に入る今の階級的地位を維持できるように就職してしまおう」というのが相対リスク回避説に基づく合理的選択の考え方である。ここで①進学コストが非常に高い、②進学さえすれば多くは卒業できる、という日本の特徴を考える必要がある。日本ではドロップアウトが稀であり、進学行動がその人のライフコースにとって成功だったのかは、まずは高等教育を修了する就職先で判断されるだろうが、逆にいえばそれ以外は明確な進学による失敗の基準がわかりにくい。就職は、確かに有名大学ほど有利などということは言われているが、選抜基準は入試よりはるかに多様、不明確、不確実といえる。
これが意味するのは、日本での進学行為は、コストやリスクがかなりある、ということである。特に日本の高等教育は、1980 年代以降、国立大学の学費も急激に上昇し、かなりの負担を要求する。もっとも、高等教育の拡大がかなり進んでいるため、むしろ進学しないこと自体がリスクに直結しやすくなっている可能性もある。
高 3 時成績を、進学した場合の成功の自信や見込みと見なせば、成績が悪ければ、物理的に進学できないということもあるが、わざわざコストやリスクの高い選択をしない、進学しても意味がない、
これ以上勉強したくない、というような心理メカニズムも働くかもしれない。問題は、この打算的心
理メカニズムが、出身階級によって異なるか否かである。親が高階級であれば、成績が悪くても進学しないと、ますます親と同レベルに到達する可能性は減るし、コストやリスクの心配は低階級出身者
より気にならないだろう。しかし低階級出身であれば、本人の成績の影響が強く出るのではないか、と予想される。要するに、階級が下がるにつれ、成績がよくなければ進学できない、という決定傾向が一層強まる。相対リスク回避の説明が正しければ、そういった結果が導けそうである。ところが上記のような、日本の高校のあり方を考える必要がある。高校時点での成績のもつ意味は複雑である。
なぜならそもそも高校間に進学校と非進学校のランクができており、学校内での成績が進学に値するか否かを判断するのは難しい。準拠集団論やトラッキング理論に基づけば、進学行動はどういった高校に進学したかに大きく左右されるはずだから、進学高校によって成績が及ぼす影響力が異なるということも考えられる。例えば進学校では成績が悪かろうが進学するだろうが、非進学校では相当成績がよいと自分で思わない限り進学しない、というようなことである。このように進学による効果や成功の意味が不確実であったり、進学しないことそのもののデメリットが大きくなってきたり、高校の学校組織や環境の影響が非常に大きければ、相対リスク回避説の仮定するような、階級と主観的成功

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（本人の成績認知）の間にある複雑な心理メカニズム（交互作用効果）は存在しにくいかもしれない。
すなわち、進学行動は確かに階級、成績、所属する高校のトラックによって影響を受けるが、それぞれの変数のもつ直接的な影響力が独自に働くため（日本では進学の家計負担が大きいとか、ペーパー
テスト重視で成績が進学に大きな影響をもっていると多くの人が認識しているので、進学決定後のリスク認知の有無といった心理的メカニズムだけ人々の進学行動を説明するには、進学の障壁が多いため）、階級と主観的成功を示す高校の成績との間に交互作用効果が見られないのではないか、ということも予想できる。

3. 分析方法
本稿ではまず、クロス表によって基本的な分布を確認したあと、複数の要因を同時にコントロール
して進学行動を予測する要因を見出す。そこで高等教育（大学・短大）進学決定時に着目し、進学していたら 1、していなければ 0 を従属変数とするロジスティック回帰分析を推定する。データはJGSS-2009 ライフコース調査を用いる。このデータのサンプルは他の JGSS データと異なり、調査対象
者の年齢層が調査時点で 28〜42 歳に限定されている。文部省による高等教育（四年制大学）抑制政策が採用されて大学進学率が 3 割程度で停滞し、受験競争が厳しかった頃の世代から、少子化により徐々に受験競争が緩和され始めた世代がこの調査の対象者となる。
交互作用項を含んだモデルの解釈をわかりやすくするため、今回は学歴や階級をできるだけシンプ
ルなカテゴリーにした。まず父職により、SSM 職業 8 分類（安田・原 1982）に分類し、専門・管理を
サービス階級、事務・販売をノンマニュアル階級、その他をマニュアル階級とした。これはブリーンやゴールドソープの述べた分類と完全に一致するわけではないが、ある程度対応する関係になっている。なお、父無職については、最後の階級に含めた。回帰分析では、サービス階級を基準カテゴリーとした。父学歴については、大学・短大以上の者を高等教育とし、それ以外と区別する 2 カテゴリーとした。高 3 時の成績は、5 段階で尋ねており、適度に回答は散らばっていたと判断できる。クロス
表では、「上位＋やや上位」「真ん中」「やや下位＋下位」の 3 カテゴリーとし、回帰分析では「やや下位＋下位」の「成績下位」を 1 とするダミー変数をつくって、それ以外の成績を基準とした。成績の値を二値にしたのも、交互作用項の解釈をわかりやすくするためである。
出身高校については、学科と進学率の 2 つの観点から変数を作成した。まず進学校か否かの区分は、本人の自己申告により、同級生の 7 割以上が大学・短大に進学している場合を進学校と定義し、それ以外を非進学校とした。学科については、普通科とそれ以外で区分した。なお、理数科や英語科のよ
うな、進学を見越した専門学科は、普通科に含めている。
回帰分析では、自己申告成績（成績下位）のダミー変数と、父学歴（高等教育ダミー）、父職（ノンマニュアル・マニュアルダミー）、学科や進学校ダミーとの交互作用項を投入した。前 2 つの交互作
用項は、相対リスク回避説の検証を目的にしたものだが、学科や進学校とのダミー変数との交互作用
項は、学科内での社会化（トラッキング効果）が行われることで、所属する高校により高 3 時の成績の進学行動に対する影響が異なるのではないか、と予想して投入したものである。
最後に、コントロール変数として、年齢を投入している。

4. 分析結果
4.1. クロス表による基本的な分析結果
以下に簡単なクロス表による分析結果を示す。男女別で、進学校と非進学校にサンプルを分割し、父職、高 3 時の成績（3 段階）別に、高等教育への進学／非進学の比率を算出したものである。表 1
は進学校にいた男性サンプルで、進学校にいたため結果として進学という人が多数を占めているのは当然である。また弱い傾向ではあるが、父職や成績により、進学者の比率が異なっているのもわかる。
父階級が高い、もしくは成績がよければ進学するという傾向は、数字上見出せるが、進学校はもともと全体として進学者が多く、成績と父階級に交互作用があるか否かは微妙なところであろう。

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表 2 をみると、非進学校の場合、成績が悪ければ進学率に大きな差はないが、成績中位以上（特に上位）になると、如実に進学率に差が出ることがわかる。あくまで自己申告の結果ではあるが、非進学校に進学すると、よい成績をとっても、サービス階級出身でない限り、高等教育へ進学する確率は低い。
表 3 から、女性の進学校も緩やかな階層と進学傾向の関連性が見出せるが、男性よりその差は明白であり、特に父職がマニュアル・無職の場合、進学校に進んでも、中以下の成績だと進学者が半数程度になってしまう。サービス階級出身であれば、男性と進学傾向に大きな差はないが、マニュアル・
無職層だと、成績上位でも進学できた人の比率は 10％以上の開きがある。女性にとって、高等教育進学の壁が、出身階級によっては依然厚いことが理解できる。
表1

進学校（男）の階級と高等教育進学決定行動の関係

父サービス
父ノンマニュアル
父マニュアル＋無職
合計

表2

高 3 成績中位
進学
非進学
37
3
92.5％
7.5％
30
7
81.1％
18.9％
30
8
78.9％
21.1％
97
18
84.3％
15.7％

高 3 成績下位
進学
非進学
46
13
78.0％
22.0％
29
12
70.7％
29.3％
26
11
70.3％
29.7％
101
36
73.7％
26.3％

非進学校（男）の階級と高等教育進学決定行動の関係

父サービス
父ノンマニュアル
父マニュアル＋無職
合計

表3

高 3 成績上位
進学
非進学
32
12
72.7％
27.3％
18
27
40.0％
60.0％
38
89
29.9％
70.1％
88
128
40.7％
59.3％

高 3 成績中位
進学
非進学
16
27
37.2％
62.8％
19
39
32.8％
67.2％
26
103
20.2％
79.8％
61
169
26.5％
73.5％

高 3 成績下位
進学
非進学
4
35
10.3％
89.7％
9
43
17.3％
82.7％
11
121
8.3％
91.7％
24
199
10.8％
89.2％

進学校（女）の階級と高等教育進学決定行動の関係

父サービス
父ノンマニュアル
父マニュアル＋無職
合計

高 3 成績上位
進学
非進学
51
3
94.4％
5.6％
27
1
96.4％
3.6％
61
10
85.9％
14.1％
139
14
90.8％
9.2％

高 3 成績上位
進学
非進学
83
9
90.2％
9.8％
69
6
92.0％
8.0％
52
19
73.2％
26.8％
204
34
85.7％
14.3％

高 3 成績中位
進学
非進学
65
12
84.4％
15.6％
55
17
76.4％
23.6％
44
39
53.0％
47.0％
164
68
70.7％
29.3％

高 3 成績下位
進学
非進学
28
8
77.8％
22.2％
30
12
71.4％
28.6％
31
27
53.4％
46.6％
89
47
65.4％
34.6％

女性にとっての進学の壁、は表 4 からも明らかであり、非進学校の上位層では一層厚くなるといってよい。父職と成績との間に進学傾向の差がある点では共通しているが、例えば男性の場合は父職がサービス階級であれば、7 割以上が進学している。しかし女性の場合は、4 割を切っている。男性の場

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合は高等教育といっても多くは四年制大学であり、女性の場合は短大を多く含むことも考えれば、実態としての格差はより大きいといえる。その他のセルは、男性と大きな違いはない。
表4

非進学校（女）の階級と高等教育進学決定行動の関係

父サービス
父ノンマニュアル
父マニュアル＋無職
合計

高 3 成績上位
進学
非進学
18
28
39.1％
60.9％
14
37
27.5％
72.5％
35
133
20.8％
79.2％
67
198
25.3％
74.7％

高 3 成績中位
進学
非進学
23
41
35.9％
64.1％
19
60
24.1％
75.9％
24
184
11.5％
88.5％
66
285
18.8％
81.2％

高 3 成績下位
進学
非進学
4
15
21.1％
78.9％
4
25
13.8％
86.2％
7
119
5.6％
94.4％
15
159
8.6％
91.4％

以上をまとめると、男女とも、出身階級と高 3 時の成績の間には、進学校に通おうが、非進学校に通おうが、一定の関連がある。ただしその関連は男性進学校では（階級や成績にかかわらず、圧倒的多数が進学するため）弱く、女性の場合は進学校でもサービス・ノンマニュアルと、マニュアルの階級間に進学傾向の違いが観察できる。非進学校についても、同様に成績と階級の間に進学傾向の差があるが、特に異なるのは、成績上位のとき、男性では上位の階級で進学傾向がはっきり見られるが、女性ではその傾向が弱まる点である。相対リスク回避の説明によれば、出身階級により成績の効果が異なることが予想されるから、例えば上位階級であれば成績にかかわらず進学傾向が強いが、中位以下階級の場合は成績と進学の関係が強い、といった関係が見出せることになるはずである。しかし進学率の水準に違いがあるのは一目瞭然だが、成績による進学の傾向は（どの階級であれ成績が悪ければ進学しなくなるという点で）似通っているようにも見える。これは限られた変数によるクロス表分析なので、別の様々な想定できる要因を統制した回帰分析を推定して、詳細に踏み込むことにしたい。
4.2. ロジスティック回帰分析の分析結果
表 5 に男性の、表 6 に女性のロジスティック回帰分析の推定結果を提示した。推定式の説明をしておきたい。モデル 1 は、出身階級と成績に関する基本的な個人特性のみを入れたものである。このモデル 1 を基準にすると、モデル 2 は出身高校の特性を入れたものである。既に述べたように、先行研
究から日本の高校は学力による格差（ランキング）が一般的に明瞭に存在しており、どの高校かによって進学傾向も異なることがわかっているからである。これは一種のトラッキング効果だが、この高校選択も、出身階級による違いがあることがわかっており、トラッキング独自の効果と、それを統制しても出身階級による効果が残るかを確かめようとしたものである。モデル 3 から 5 には、それぞれ成績と父学歴、父職（階級）、高校の性格を示す変数との交互作用項を含めている。
モデル 1 を基準にすると、-2 対数尤度の値をモデル 2 との間で比較すれば、非常に大きな差がある
ことがわかる。この差の値は自由度 2（モデル 1 と 2 の自由度の差）のカイ二乗分布に従っており、十分に大きな差があればモデルに有意な改善が見られたことになる。したがってモデルの 1 と 2 の間では、有意な改善が図られたと解釈できる。しかしモデル 2 を基準にすると、交互作用項を入れたモデルはいずれも有意な改善が見られなかった。つまり交互作用項を考慮する必要はなさそうである。
モデルの 1 と 2 を比較すると、男女ともモデル 2 で階級に関する変数の効果が小さくなっている。
一方、進学高校の性格は有意である。つまり高校の性格（進学校か、普通科か、など）は、依然出身
階級とも関連しているが、高校の性格を経由することで階級の効果が小さくなっている。ただし高校を統制したことで、高 3 時の成績の係数が大きくなった。日本の高校には同質の生徒が同一校に集中しており、トラッキング効果が強いといわれるが、それでも高校ランクだけで進学行動が決まるわけ
ではなく、高校内でどのような成績をとっているかも重要な要因をなしているということであろう。

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表5

男性サンプルのロジスティック回帰分析の結果（N=934）
モデル1
モデル2
モデル3
モデル4
モデル5
Coef.
S.E. Coef.
S.E. Coef.
S.E. Coef.
S.E. Coef.
S.E.
年齢
.01
.02
.02
.02
.02
.02
.02
.02
.02
.02
.61 **
.22
.62 *
.28
.63 **.23.62 **.22
父高等教育
1.03 *** .19.21 -.56 **.21 -.81 **.26 -.55 *.22
父マニュアル・無職-.93 *** .18 -.56 **.20 -.32.23 -.32.23 -.60 *.29 -.32.23
父ノンマニュアル
-.42 *.20 -1.41 ***.22 -1.93 ***.35 -1.84 ***.53
高3成績下位-.95 *** .15 -1.42 ***.20 2.33 ***.20 2.37 ***.21 2.25 ***.26
進学校
2.33 ***.21 1.27 ***.21 1.26 ***.21 1.20 ***.24
普通科
1.27 ***
父高等教育×成績下位-.01.44
父マニュアル・無職×成績下位.72.45
父ノンマニュアル×成績下位.74.48
進学校×成績下位
.16.41
普通科×成績下位
.42.58.79 -1.77 *.79 -1.68 *.79 -1.70 *
.79
定数項
.42
.64 -1.77 *1167.140
865.575865.574862.272864.660-2 Log Likelihood*<.05 **<.01 ***<.001
表6

女性サンプルのロジスティック回帰分析の結果（N=1260）

モデル5
モデル1
モデル2
モデル3
モデル4
Coef.
S.E. Coef.
S.E. Coef.
S.E. Coef.
S.E. Coef.
S.E.
年齢
-.02
.02 -.01.02 -.01.02 -.01.02 -.01.02
父高等教育
1.31 *** .17.98 ***.19.92 ***.22.99 ***.20.99 ***.20
父マニュアル・無職-1.18 *** .16 -.95 ***.19 -.95 ***.19 -.96 ***.21 -.95 ***.19
父ノンマニュアル
-.10.17 -.14.20 -.14.21 -.11.23 -.14.21
高3成績下位-.40 *.16 -.72 ***.18 -.78 ***.21 -.72 +.39 -.66.57
進学校
2.17 ***.16 2.17 ***.16 2.17 ***.16 2.08 ***.17
普通科.93 ***.22.93 ***.22.93 ***.22.98 ***.23
父高等教育×成績下位.27.44
父マニュアル・無職×成績下位.06.46
父ノンマニュアル×成績下位-.12.51
進学校×成績下位
.49.43
普通科×成績下位
-.41
.66
定数項
.83
.57 -1.09.68 -1.08.68 -1.09.69 -1.09.691488.461
1157.069
1156.678
1156.876
1155.667-2 Log Likelihood*<.05 **<.01 ***<.001

繰り返しになるが、相対リスク回避説は日本と状況の異なるヨーロッパの教育制度を前提にしている。そこで高 3 時での主観的成績が一定の効果をもち、交互作用項がない、ということの意味を深く考察する必要があろう。例えば、様々な批判はあるし、少子化で易化が進んでいるといわれるが、日本は入学試験に極めて業績主義的な一斉試験（ペーパーテスト）が主流であるという特徴がある。このことが進学行動の階級差をなくすわけではないが、少なくとも主観的にはよい成績をとることが進学には必要であるという意識を一般に広く喚起している。このような選抜スタイルがそうでない場合に比べて、実際どれだけ階級差を縮減するのに貢献しているのかはこの分析からは明らかにできないが、どの高校に行こうが、高 3 時の成績が進学行動にかなりの独自の影響力をもっていることが明らかである。そして進学行動に対して主観的な成績評価（将来の成功見込みや自信）と出身階級の間に交互作用効果があるとは見なせず、本稿の分析では相対リスク回避的な説明は該当しないと結論付け
られる。

5. 考察
相対リスク回避説は、進学行動に際しての物理的コストはあまりないにもかかわらず、そして教育拡大は進んでいるにもかかわらず、出身階級による進学行動に差があり続けるのはなぜか、という疑問に応える理論的枠組みである。進学へのコストが最小限に抑えられる社会だからこそ、選択者の心224

日本版総合的社会調査共同研究拠点 研究論文集[10] JGSS Research Series No.7

理的メカニズムに注目が集まったのだろう。ところが日本では①高等教育にかかる経済的コストが膨大である、②一旦入学してしまうと、多くの学生は卒業でき、しかも大学での成績はあまり問題にされない、③その入学試験では、業績主義的一斉試験が主流であり、少なくとも意識的に、進学には一定以上の成績をおさめている必要がある、という意識が広範に浸透している、という特徴がある。そして教育拡大により、徐々に高等教育進学者が増加しており、高卒就職そのものがリスクを負いやす
くなる、という状況にある。だから進学によるメリットが得られるかどうかは不確定なのだが、非進学によるデメリットのほうが見えやすくなっているという社会に推移しており、相対リスク回避でいうミドルクラスの「無理して進学するくらいなら就職」という心理的メカニズムがそもそも働きにくくなっている。また①や③でわかるのは、心理的メカニズム以前に、経済的コストや成績という物理的な制約が強く効いており、これらの条件を満たさなければそもそも進学できない、ということだろう。高校の性格を統制すると（もちろん高校の変数の効果は大きいのだが）成績の効果が大きくなる
ことから、高校でもよい成績をおさめた（と本人が感じた）ならば、むしろどの高校に進もうが、進学のチャンスは広がるといえよう。
ただし上記の解釈には一定の留保が必要である。ここでは日本の進学コストが高いこと、父職や父学歴をその人の家庭の経済的資源の保有を示す変数として解釈したのだが、そうとは限らない、という解釈もあるかもしれない（吉川 2006: 118-119）。もともと収入に関する変数は欠損値が多く、ましてや回顧式調査では信頼できる家庭の経済状況に関する変数を入れるのは不可能である。したがって、
日本の高等教育進学に関する膨大な経済的コストがどの程度進学行動の障碍となっているのかを確認するには、やはりパネル調査のような方法を採用する必要があるだろう。また、本稿で採用した高 3
時の主観的成績という変数が、相対リスク回避説を検証する変数として適切であったかどうかについても、議論の余地は残るだろう。
それでも成績と出身階層の間の交互作用項の存在、というメカニズムは、無理のある説明というより、一定程度のリアリティがある枠組みのようにも筆者には感じられる。太郎丸（2007）では男性のみだが、中 3 時成績で交互作用項が有意になっている。本稿ではそれを確認していないが、もしかしたら中 3 時の成績というものが個人の将来に対する成功期待などに対して、高 3 時とはまた別の意味をもつこともあるのかもしれない。多くの場合中学校までは公立に通い、ほとんどの 15 歳人口が高校入試という選抜を通過し、偏差値と称する一種の一元的尺度に位置づけられたランクのどこかに振り分けられる。このことが個人のライフコースや主観的意識に与える意味を、再度考察する必要はあるかもしれない。あるいは、今後少子化が進み、大学入試の多様化が進むことで、進学行動と高成績という関係が必ずしも必要条件ではない時代が到来すると、状況は変わるのだろうか。今回の JGSS-2009
ライフコース調査の対象者は、まだ四年制大学進学率が 5 割を上回る前のコーホートしか含まれておらず、当時の文部省が四年制大学の設置拡大に抑制的な政策を採っており、大学入試が社会問題であった時代に選抜を経験した世代が多くを占めている。この世代は、それまで低額に抑えられていた国公立大学の授業料が急上昇し、入試による競争が激しいといった進学にあたっての物理的障壁が高かったコーホートとも言えなくもない。例えば、少なくとも少子化で間口が広がり競争が和らいだとされる若年コーホートのサンプルを多くし、入試の易化が進むと、もしかしたらヨーロッパ型の相対リ
スク回避説に近づく結果が出る、という可能性もあるかもしれない。今後の継続的な研究が必要であろう。
[Acknowledgement]
日本版 General Social Survey 2009 ライフコース調査（JGSS-2009LCS）は、大阪商業大学 JGSS 研究センター（文部科学大臣認定日本版総合的社会調査共同研究拠点）が実施している研究プロジェクト
である。

225

日本版総合的社会調査共同研究拠点 研究論文集[10] JGSS Research Series No.7

[注]（1）実際は決してこの一次効果は無視できるほど小さくないこと、学力の文化的差異を維持したまま業績主義を追求することは教育機会の平等をもたらすどころか、格差の拡大すら起こることが、岩本（1990）によって数理的に証明されている。なお、ブードンのシミュレーションについては、岩本（1991）による解説がわ
かりやすい。
（2）ただしブリーンとゴールドソープが、そういったコストについて全く考慮していなかったわけではない。
（3）上述のブードン・モデルによる二次効果の説明に該当するが、具体的には、低階層出身者は高階層出身者以上によい成績をとっていないと進学決定行動に移れない、高階層出身者はさほど成績がよくなくとも進学する、ということを示す。つまり高階層と高成績というダミー変数をつくれば、このダミー変数は回帰分析
において負の効果をもつはずである（太郎丸 1997）。
（4）SSM 調査でも、JGSS-2009 ライフコース調査でも、成績については、学年の中でどれくらいだったか、とい
う形で、その回答者の所属していた学校の中での相対的位置を尋ねる形になっている。
（5）下に示した表が、この調査での中 3 時点と、高 3 時点での成績と父職の関係を示したものである。父職の階層の高さと成績は、中 3 時点ではある程度対応関係にあるのがわかる。しかし高校間格差を前提にして尋ねた高 3 時点での成績は、父職との明確な関連性が、特に男性でははっきりしていない。表は略すが、進学校男性に限定すると、上位だったという回答は、父マニュアル＋無職で最も多いという結果すら出ており、常識的な知見とは異なる分布をなしている。ただしそれはあくまで父職による各学校の成績分布のことを指しており、そもそも父マニュアル＋無職で進学校に進学している人は他のグループに比して少ない傾向がある。

父職（出身階級）と中3時点での成績の関係
男女上位
真ん中 下位
計
上位
真ん中 下位
計
父サービス
150
78
58
286
157
126
58
341
52.4% 27.3% 20.3%
46.0% 37.0% 17.0%
父ノンマニュアル
106
96
67
269
161
137
64
362
39.4% 35.7% 24.9%
44.5% 37.8% 17.7%
父マニュアル＋無職
188
201
217
606
210
321
246
777
31.0% 33.2% 35.8%
27.0% 41.3% 31.7%
合計
444
375
342
1161
528
584
368
1480
38.2% 32.3% 29.5%
35.7% 39.5% 24.9%
父職（出身階級）と高3時点での成績の関係
男女上位
真ん中 下位
計
上位
真ん中 下位
計
父サービス
98
84
98
280
138
141
55
334
35.0% 30.0% 35.0%
41.3% 42.2% 16.5%
父ノンマニュアル
73
95
93
261
127
152
72
351
28.0% 36.4% 35.6%
36.2% 43.3% 20.5%
父マニュアル＋無職
198
169
172
539
239
295
186
720
36.7% 31.4% 31.9%
33.2% 41.0% 25.8%
合計
369
348
363
1080
504
588
313
1405
34.2% 32.2% 33.6%
35.9% 41.9% 22.3%[参考文献]
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