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

非進学校からの高等教育進学の効用：
パネルデータを用いた進学者・非進学者の収入比較
Rate of return to higher education for non-academic-track high school students:
comparison of earnings between the advanced and non-advanced to tertiary
education with panel data

元濱奈穂子
（東京大学大学院教育学研究科）

Naoko MOTOHAMA
April 2021
No.141

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.141
2021 年 4 月

非進学校からの高等教育進学の効用—パネルデータを用いた進学者・非進学者の収入比較—
元濱奈穂子（東京大学大学院教育学研究科）

要旨

本研究の目的は、非進学校出身者が大学へ進学した際に得られる経済的便益を、非進学者との比較を通して明らかにすることである。具体的には、「高卒パネル調査（JLPSH）」の第 1 回調査（wave1）、および追跡調査を用いて、wave1 時点で非進学校に在籍していた高校生に関して、その後高等教育へ進学した人々と進学しなかった人々の間で収入の差がみられるのかどうかを検討した。その際、昨今の高等教育無償化政策を鑑み、高校時代の成績を加味した分析を行った。ランダム効果モデルを用いた分析の結果、高等教育卒が収入に与える効果は、女性では認められたものの、男性では確認できなかった。具体的には、
非進学校出身の女性の場合、高校時代の成績の優劣にかかわらず、高等教育へ進学することの経済的便益は大きいことがわかった。対照的に、非進学校から高等教育に進学した男性の場合、進学者でより収入が多いという傾向は、高校時点の成績に関わらず認められなかった。
本研究はこれらの知見をもとに、成績優秀者を主な対象とした現状の高等教育無償化政策に対する示唆も提示した。

謝辞

本研究は、科学研究費補助金基盤研究（S）（22223005）、基盤研究（C）（25381122）、

基盤研究（B）（16H03778）および厚生労働科学研究費補助金政策科学推進事業（H16－政策－018）の助成を受けたものである。東京大学社会科学研究所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社会科学研究所パネル調査企画委員会の許可を受けた。

1. 問題設定
本研究の目的は、非進学校出身者が大学へ進学した際に得られる経済的便益を、非進学者との比較を通して明らかにすることである。具体的には、「高卒パネル調査（JLPS-H）」の第 1 回調査（wave1）、および追跡調査を用いて、wave1 時点で非進学校に在籍していた高校生に関して、その後高等教育へ進学した人々と進学しなかった人々の間で収入の差がみられるのかどうかを検討する。その際、昨今の高等教育無償化の制度設計を鑑み、高校時代の成績を加味した分析を行う。パネルデータの特性を生かし、進学層と非進学層の収入の差を直接比較できることが本研究の特長である。
2000 年代以降、大学をはじめとする高等教育の価値を疑問視する声が目立つようになってきたと言われている。濱中（2013）によれば、大学進学者の学力を問題視するような書籍
がベストセラーになるなど、「学歴の効用」への疑問は日本中に蔓延しているという。
高等教育の効果への疑念は、2020 年に施行された「高等教育の就学支援制度」（いわゆる「高等教育無償化」）にも反映されているように思われる。本制度は高校の推薦によって支援対象者を決定する仕組みになっているが、推薦の基準の 1 つ目に挙げられているのは、高校の評定平均が 3.5 以上という条件である。文部科学省（2019, p. 4）はこの成績要件を満たさない生徒であっても「学修意欲等を確認」することによって推薦は可能としているものの、「確認」にあたっては以下の事柄を念頭におくよう、各学校へ呼びかけている。
この修学支援の措置は、広く国民の負担によって実施されます。したがって、本制度の支援を受ける学生には本制度の趣旨に適うことが強く期待されます。進学意識も意欲もそれほどない学生が、単に学費や生活費の一部を支援してもらえるという安易な考えで本制度の支援を得て進学したとしても、それは本人にとっても、本制度にとっても決して望ましいものではありません。
（文部科学省 2019, p. 2）
この言明から示唆されるのは、進学機会の格差是正を企図した本制度でさえも、高等教育
進学が「本人にとっても、本制度にとっても…望ましくない」場合があるという前提の下で設計されているということである。濱名（2020a; 2020b）はこうした条件付きの無償化政策に関して、高等教育への進学後の成績が支援継続の条件になっていることにも言及しつつ、「既存のＪＡＳＳＯ奨学金以上に相体的成績優秀者であることを求める」ものになっていると懸念を表明している（濱名 2020b，原文ママ）。
このように、学業成績が優秀であることを高等教育で学ぶ条件とするような言説は、ストリートレベルでも、政策レベルでも依然として顕著である。こうした言説がはびこる一方で、学業成績が優秀でなければ高等教育で学ぶ意味がないのかどうかを直接的に問うた研究は、管見の限り存在しないのが現状である。濱中（2013）も指摘したように、高等教育懐疑論が根強い社会の中で、その真偽に正面から切り込む研究が少ないことは大きな問題だと思わ1

れる。
そこで本研究は、高校ランクと高校時代の成績に着目し、非進学校出身者の収入の変化を追うことを通じて、高等教育進学の価値を問い直したい。収入は高等教育の効用の 1 つにすぎないが、言うまでもなく生活の軸となる重要な指標でもある。高等教育に進学した場合に、進学しなかった場合に比べてどの程度の経済的な便益を得ることができるのか。これを明らかにすることを通して、成績優秀者のみが高等教育機会を得るという現状の社会設計が正しいのかを議論したい。

2．先行研究収入を指標として高等教育の効果を検討する本研究は、教育の収益率研究と関連が深い。
この研究の基礎となっている人的資本論（Becker 訳書 1976）は、教育を個人の生産性を伸ばすための投資と捉え、その投資によって個人や社会はその後長期的に便益を得られる。
投資額がその後どの程度利益に転じているのかを表す指標が教育の収益率である。具体的な計算方法は割愛するが、学校教育への支出額と卒業後の賃金に着目する内部収益率、学校教育への投資に加え、職場訓練の投資額も考慮に入れたミンサー型収益率などが代表的な収益率の算出方法である。
Becker（訳書 1976）によれば、教育の収益率は、個人の能力と教育機会との関係によって決まる。すなわち、同じ学校段階で見た場合、能力が高い個人ほど収益率は高く見積もられる。したがって、能力の高い個人は高い収益率を見込んで進学する方が投資戦略上有利であるが、能力の程度によっては一定のラインで投資をやめる（つまり、進学しない）方が得になる場合がある。
しかし上記の説明は理論上の仮定であって、実際の社会には、市場の変動が予測不可能であったり、個人の能力を直接観察することができないといった複雑な状況がある。こうした理由から、収益率研究の多くは人的資本論を理論的根拠としながらも、実際には大学・学部、
就職先の産業・企業規模といった、能力の差異と関連しうる指標を用いながら収益率の差異を分析してきた（妹尾・日下田 2011）。たとえば岩村（1996）は、大学・学部別に私的収益率との平均と分散1を算出し、威信の高い大学ほど平均の収益率が高くなり、威信の低い大学ほど分散が大きいことを明らかにした。他方、島（2017）は、威信の高い国立大学の収益率が依然として高いことを確認しつつも、競争率の低い私立大学であっても、その収益率

1

私的収益率とは、個人の教育投資額と卒業後に得る賃金を用いて算出される収益率である。教育投資額と賃金は個人によって異なるため、私的収益率は一人ひとり異なる値を示す。収益率の平均とは、特定の集団に属する個人全員分の収益率の平均値であり、収益率の分散とは、その集団の中でどの程度収益率にばらつきがあるかを示す値のことである。
2

は市場利子率よりも高いため、投資としての高等教育（とりわけ大学教育）の価値は押しな
べて高いと結論付けている。
このように教育の収益率研究は、大学間格差や学部間格差といった、日本の高等教育シス
テムに特有の諸条件に着目しながら収益率を分析してきた（島 2013）。しかし、高等教育の経済的便益を実証的に示すことで高等教育の価値を再検討するという本研究の目的を考慮に入れると、これまでの教育の収益率研究に以下の限界があるように思われる。
第 1 に、収益率として示される数値と、直観的な経済的合理性との間にずれがあるように思われる。教育の収益率研究では長年、進学者の収益率と市場の利子率との比較をもって、高等教育進学に投資効果があるかを査定してきた。しかし、人々が教育の経済的便益をこのような方法で判定するとは考えづらい2。また、教育費は親・本人・社会が分担して負担することが多いのに対し、主に進学の便益を得るのは子どもである（荒井 1995，日下田 2020）。
このように、全投資額を負担しているわけではない個人が、自身の教育の便益を、教育投資
額を厳密に差し引きながら算定することは稀だろう。こういった点を考慮すると、手取り収入といった、より直観的な指標を用いることも検討されて良いと思われる。
第 2 に、大学入学以前の状況が考慮に入れられていないために、高等教育への進学によって得られる経済的便益をどの程度把捉できているのか疑問が残る。収益率研究の多くは大学・学部別、産業別、企業規模別に収益率を算定し、高等教育の収益率の高さを示してきたが（妹尾・日下田 2014）、それは大学進学を選択した人々が得た便益を事後的に算定しているにすぎない。したがって、算出された収益率が進学の効果を反映しているのか、それとも進学を選択した人々が進学以前からもっていた潜在的な生産性を反映した数値なのかはわからない3。
本研究はこうした限界を、パネルデータ分析によって乗り越えることを目標とする。日本の「輪切り」と呼ばれる選抜構造を考えると、同じ高校に在籍していた生徒は元々同程度の学力層に位置すると考えられる。したがって、サンプリングの単位に高校を使用したデータを用いれば、元々同程度の学力を保持していた生徒たちが、その後進学／非進学に分化することによって、収入にどのような違いが出るのかを直接観察することができる4。こうした工夫によって、高等教育進学によって得られる経済的な便益を、より直観的に、かつ直接的

2

濱中（2013）は、近年は教育を「投資」と捉える見方そのものが衰退していると論じている。
3 なお、近年は一部生得的能力を統制するよう工夫を施した研究もあるが（Nakamuroand Inui 2012 など）、これは平均的な教育の収益率を正確に算出することを目的としたもので、学力などの条件別に教育の収益率を把捉しようとしたものではない。
4 こうした目的には、厳密には同じ高校の卒業生の収入を比較する手続きを行うべきだが、1 高校あたりのサンプルサイズに限界があるため、実際には高校ランクで区切って比較を行う。
3

に検証することができる。

3．分析枠組みとデータ
2 節までの議論をふまえ、本稿の課題を再度まとめておこう。第 1 に、主に成績優秀者を対象とした設計となっている日本の高等教育無償化政策の妥当性を実証的に問い直すこと、第 2 に、その際、高校卒業時点の条件を揃えたうえで、進学層・非進学層の間の収入の差異を分析することによって、高等教育進学による経済的便益をできるだけ直観的に把握することである。
本研究は上記の課題に取り組むため、高校 3 年生から対象者の追跡調査を行っているパ
ネル調査の分析を行う。その際、ほとんどの人が高等教育へ進学する進学校に関しては分析から除外し、普通科進路多様校と専門学科に分析対象を絞る。分析対象となった人々を進学
層／非進学層にわけることによって、進学によって収入にどのような違いが生じるのかを、
反実仮想的に比較することができる。
分析に用いるのは、東京大学社会科学研究所が実施する「高卒パネル調査（JLPS-H）」である。2004 年 1 月から 3 月に実施された本調査の第 1 波（wave1）は、進学率と無業率を基に抽出された 4 県に位置する全日制高校 101 校を対象として、当時の高校 3 年生 7563
ケースの回答を得た（以下、「本人調査」）。同時に、対象校の進学率等を尋ねた高校調査も実施されている（以下、「高校調査」）。本研究は、この高校調査の結果をふまえて対象校を「普通科進学校」、「普通科進路多様校」、「専門学科」の 3 種別に分類し、パネルデータ分析
においては、そのうち「普通科進路多様校」と「専門学科」の生徒を分析対象とした。
さらに、「高等教育の就学支援制度」が支援の第一条件として評定平均を挙げていることを鑑み、本人調査で尋ねられた校内成績も分析項目に加える。なお、個票データを用いて教育の収益率を算定している研究の中には、学校での成績を回顧的に尋ねた質問項目を用いて本人の能力を加味した分析を行っている事例があるが（Nakamuro and Inui 2012）、このように回顧的な質問を用いる場合、記憶違い等の回答バイアスを補正する必要があることが指摘されている（島 2017）。対照的に、高卒パネル調査における本人調査では、回答時点の校内成績を尋ねているためこうしたバイアスはかかりにくい。したがって本研究では、本人調査の校内成績をそのまま用いる5。
高卒パネル調査では、本人調査の回答者の中で承諾を得た 2057 名を対象とした「追跡調査」をほぼ毎年実施している。本研究はこの追跡調査の回答をもとに、進学状況と収入の変本人調査では、回答者に自身の校内成績を上位から下位までの 5 段階で評価してもらっている。そのうち上 2 段階を「上位」、下 3 段階を「中・下位」とした。評定平均が 3.5以上である回答者は「上位」に入ることが想定される。
54

化を分析していく。進学状況に関しては、第 5 波（wave5、2008 年）以降に尋ねた学校歴に関する質問を用いて各回答者が高校卒業後に進学したかどうかを判定し、「高等教育卒」
層と「高卒」層に分類した6 7。収入に関しては、追跡調査で毎年尋ねている手取り収入を用いる8。これに加えて、収入に影響を与える可能性が高い雇用状況、職業、婚姻状況を統制変数として用いる。
分析は、大学進学者の多くが初職に就くタイミングに合わせて wave5（2008 年）以降のデータに絞り、パネルデータ分析の手法を用いて行う。在学中、および無職の時点は分析から除外している。主な変数の分布は表 1・表 2 に示した通りである。

表 1 独立変数・統制変数の分布
男性
O verallFreq.

女性

B etw een%Freq.

W ithin%%O verallFreq.

B etw een%Freq.

W ithin
%

%

学歴
高卒

82

40.4

87

35.7

高等教育卒

121

59.6

157

64.3

上位

68

33.5

103

42.2

中・下位

135

66.5

141

57.8

校内成績

婚姻状況
既婚

276

29.2

75

37.0

70.6

410

29.1

110

45.1

60.8

未婚

668

70.8

173

85.2

86.8

1001

70.9

214

87.7

82.8

雇用状況
正規雇用

758

80.3

172

84.7

90.5

785

55.6

169

69.3

77.1

非正規雇用

157

16.6

59

29.1

72.4

583

41.3

143

58.6

73.4

自営・家族従業

29

3.1

11

5.4

41.8

43

3.1

18

7.4

48.2

専門・管理

152

16.1

43

21.2

64.4

361

25.6

76

31.2

78.1

事務・販売

246

26.1

74

36.5

72.0

661

46.9

149

61.1

77.3

サービス・技能生産工程

546

57.8

146

71.9

83.6

389

27.6

111

45.5

62.5

職業

高卒パネル調査では、wave13・ wave14 の 2 回にわたって、対象者の高卒後の学校歴を網羅的に尋ねる質問項目が設定されている。本研究では主にこの 2 波の回答をもとに高等教育進学の有無を判定した。ただし、2 波間、および、この 2 波と他の波の回答がずれる場合は、wave1 を含む各波の個票を精査したうえで進学・卒業の有無を検討した。な
お、高卒後 10 年前後経過してから専門学校等に入学した対象者数名は、今回の分析から除外している。
7 「高等教育卒」と判定したのは、4 年生大学（医学部・薬学部を含む）、短大、専門学校のいずれかを卒業したケースである。中退のケース、および、職業訓練校のみ卒業したケースは「高卒」とした。
8 回答者には、毎月の手取り収入（月によって変動する場合は平均的な額）の金額を 2 万円から 5 万円程度の範囲で選択してもらっている。本研究では、各スケールの中央値を当てはめたうえで連続変数とみなして分析を行った。
65

表 2 従属変数（収入）の分布（単位：万円）
男性
平均値
18.94

女性

標準偏差
O verall B etw een
5.76

M ean

W ithin

4.83

3.63

15.05

標準偏差
O verall B etw een
5.00

4.33

W ithin
2.77

4．分析
4.1 非進学校から高等教育へ進学した場合の収入：進学校出身者との比較
まずは、非進学校から高等教育に進学した人々の収入の変化の一般的な傾向を、進学校から高等教育に進学した人々の収入と比較しながら確認しておく。図 1 は、高等教育進学者の収入の平均を、男女別・高校ランク別にプロットしたものである。
一瞥して明らかなのは、男性の収入が右肩上がりの傾向にあるのに対し、女性の収入は
wave5 以降ほぼ横ばいで推移しており、結果として男女差が広がっていることである。高校ランクに関わらず、高等教育卒の男性は年齢が上がるほど、雇用期間が長いほど収入が上昇する長期安定雇用に就く可能性が高いと考えられる。一方、女性は高等教育を卒業しても短期的で不安定なキャリアを歩む人が多いことが示唆される。
次に、高校ランクによる収入の平均の差を男女別に比較してみよう。男性の場合、初期（wave5, wave6）の非進学校出身者の平均収入が進学校出身の男性の同値より高いことを除けば、進学校出身者の平均収入が、非進学校出身者の同値を上回る全体的な傾向が読み取れる。この傾向は、対象者が 20 代後半から 30 代前半の時期に相当する wave8 から wave14くらいまでの時期に顕著であり、この期間は統計的に有意な差が見られる。ただし、男性の収入差は wave14 以降に狭まっているように見える。これは進学校出身者の収入の伸びが
wave12 から wave15 にかけて鈍化しているのに対し、非進学校出身者はこの間も収入を上昇させていることによるものである。
他方、女性の場合、平均値の差は男性ほど大きくはない。また、wave12 以降は高校ラン
クに関わらず、特に収入が不安定になっている様子がわかる。この期間に限ってみると、
wave14 以外は高校ランクによる収入に統計的に有意な差は確認できない。この期間は対象
者が 30 代前半の時期にあたり、妊娠・出産でキャリアを中断する女性が多いことも影響しているのかもしれない。
まとめると、男性の場合、高等教育へ進学者の収入は右肩上がりの傾向にあり、その傾向
は 30 代中盤に差し掛かるとより顕著になっているように見える。一方、女性は収入が横ばいか下降する傾向が見られ、30 代以降の収入は特に不安定になっているようだ。したがって、男性に関しては収入上昇の傾向が、女性の場合は収入の停滞と不安定さが、非進学者と6

比較してどのように異なるのかを検討することが次項での分析課題となる。
30.0万円25.0**：p<0.01,*：p<0.05, †：p<0.1

20.0

**

*

15.0

*

†
†

†

*

†

†

*

†

*

10.0

5.0
男性 進学校卒

男性 非進学校卒

女性 進学校卒

女性 非進学校卒

0.0
wave5

wave6

wave7

wave8

wave9

wave10wave11wave12

wave13

wave14wave15

wave16

図 1 2008 年（wave5）以降の高等教育進学者の収入の変化（男女別・高校ランク別）

4.2 非進学校出身者の収入比較：ランダム効果モデルによる分析
ここからは、非進学校からの高等教育進学が収入に与える長期的な影響について、パネル
データ分析を通じて検討していく。今回は高等教育卒であるか否かを時間によって変動しない個体固有の変数として扱い、時間不変の変数の効果を推定できるランダム効果モデルを採用して分析を行った。なお、4.1 項の分析から、収入の変化の傾向が男女で大きく異なることが明らかになった。先行研究でも、学歴が収入に与える影響は男女で大きく異なることが指摘されていることから（濱中 2013，日下田 2020）、分析は男女別に行うことにする。
まずは女性の結果から確認していく（表 3）。Model f-1 をみると、高等教育卒であることは収入を有意に高める効果を持っていることがわかる。一方、校内成績は収入に有意な影響を与えておらず（Model f-2）
、それは学歴を統制しても同じであった（Model f-3）
。なお、
学歴と校内成績の交互作用を投入したモデルでの推定を行ったところ、交互作用項に有意な効果は認められなかった（モデルの掲載は省略）。これは、高等教育卒であることが高校時の成績に関わらず有意に収入を上げる効果を有していることを意味している。
さらに、収入に影響を及ぼすと思われる他の変数を統制した Model f-4 においても、高等教育卒の有意な効果は残存している。Model f-4 からは、高等教育卒であることが、月額収入を約 1.79 万円押し上げる効果を持っていることを示す。非正規雇用であることの負の効果と比べると小さいものの、他の変数の効果と比較しても、高等教育卒であることが収入に与える長期的な正の影響は無視できないほど大きなものであることがわかる。また、このモデルでは職業を統制しているため、進学によって看護師などの専門資格を得ることによっ7

て生じる効果は、ここでみられる 1.79 万円の効果からはほぼ除外されていると考えられる。
つまりここで取り出された高等教育卒の効果は、非進学校出身の女性にとって、高等教育進学そのものが高い経済的便益をもたらすことを示唆するものだと言える。

表 3 2008 年以降の収入と学歴・高 3 時校内成績の関連の検証（女性）（ランダム効果モデル）

8

次に、女性と同じモデルで推定した男性の結果を見ていく（表 4）。男性の場合、高等教育卒であることの有意な効果は認められず（Model m-1）
、逆に、校内成績が中位以下であることに有意な負の効果があることがわかる（Model m-2）
。この傾向は、2 つの変数を同時にモデルに投入した Model m-3 でも変わらなかった。なお、女性と同様、この 2 変数の交互作用項を投入したモデルの検討も行ったが、交互作用項は有意になっていない（掲載略）。したがって男性の場合、高 3 時点の校内成績が、その後高等教育に進学したかどうかに関わらず長期的に収入に対して有意な影響を及ぼしていることになる。
また、婚姻状況、雇用状況、職業を統制した Model m-4 でも、高等教育卒であることの有意な効果は認められなかった。一方、校内成績が中・下位であることの有意な負の効果は残っている。このモデルからは、校内成績が上位だった人よりも、中位以下だった人の方が月の収入が 1.41 万円低い傾向にあることがわかる。未婚であること9、非正規雇用であることの効果と比較すると小さいものの、雇用状況や職業といった、収入に直接的に大きな影響を及ぼす変数を統制してもなお、
高 3 時の校内成績の効果が残ることは特筆すべきだろう。
なお、詳しくは次節で議論するが、男性のモデルで時点の効果が大きいことも付け加えておきたい。ここからは、男性に関しては、年齢や勤務年数に応じて収入が上昇していく年
功賃金が適用されている事例が多いことが示唆される。

9

未婚ダミーに関しては、女性では収入に対する有意な正の効果があった一方で、男性では逆に有意な負の効果が見られている。婚姻状況と収入との間に、このように男女で逆の関係が見られることの理由はいくつか考えられる。第 1 に、結婚に合わせて労働時間を減らしたり、周辺的な業務に転換するなどして減収となる女性が一定数いるのに対し、同様の選択をする男性は女性に比べて少ないことが予想される。第 2 に、結婚や子どもが生まれたことを機に、扶養控除や扶養手当などで手取り収入が増加する場合があるが、このよ
うな収入の増加は男性の方が経験しやすいだろう。第 3 に、男性に関しては、収入が不安
定ほど結婚しづらい状況（三輪 2019）が反映されていることが考えられる。この場合、結婚によって収入が変化するというよりむしろ、収入に応じて結婚のしやすさが変わるという逆の因果関係が想定される。
9

表 4 2008 年以降の収入と学歴・高 3 時校内成績の関連の検証（男性）（ランダム効果モデル）
M odel m -1

M odel m -2

S td. E rr.

0.77

0.61

C oef.

M odel m -3

S td. E rr.

M odel m -4

C oef.

S td. E rr.

C oef.

S td. E rr.

0.60

0.61

0.51

0.57

-1.37 ***

0.63

-1.41 *

0.58

-2.51 ***

0.40

-2.17 ***

0.47

-0.32

0.99

事務・販売

-0.48

0.60

サービス・技能生産工程

-0.14

0.54

高等教育卒ダミー

C oef.

-1.45 *

校内成績中下位ダミー

0.63

未婚ダミー
雇用状況（基準：正規雇用）

非正規雇用
自営・家族従業職業（基準：専門管理）時点（基準：w a ve5）

w ave6

0.13

0.63

0.09

0.63

0.12

0.63

0.35

0.62

w ave7

0.25

0.61

0.27

0.61

0.29

0.61

0.27

0.60

w ave81.49 *

0.62

1.49 *

0.62

1.50 *

0.62

1.17 †

0.61

w ave92.02 **

0.61

2.04 **

0.61

2.06 **

0.61

1.67 **

0.60

w ave101.84 **

0.62

1.87 **

0.62

1.89 **

0.62

1.38 *

0.61

w ave113.36 ***

0.63

3.39 ***

0.63

3.40 ***

0.63

2.60 ***

0.63

w ave12

4.19 ***

0.63

4.21 ***

0.63

4.22 ***

0.63

3.41 ***

0.63

w ave13

5.15 ***

0.63

5.19 ***

0.63

5.19 ***

0.63

4.26 ***

0.63

w ave14

5.78 ***

0.63

5.79 ***

0.63

5.80 ***

0.63

4.73 ***

0.63

w ave15

6.73 ***

0.65

6.76 ***

0.65

6.77 ***

0.65

5.76 ***

0.65

w ave16

7.05 ***

0.67

7.07 ***

0.67

7.08 ***

0.67

5.92 ***

0.68

切片

15.22 ***

0.66

16.63 ***

0.67

16.20 ***

0.80

19.25 ***

0.97

sigm a_u

3.70

3.65

3.66

3.20

sigm a_e

3.41

3.41

3.41

3.36

rho

0.54

0.53

0.53

0.48

R -sq
w ithin

0.31

0.31

0.31

0.31

betw een

0.17

0.15

0.15

0.18

overall

0.18

0.18

0.18

0.18

369.81365.73370.92453.89944/203944/203944/203944/203

W ald chi2
N um ber of O bservation/G roups

注：*** : p< 0.001, ** : p< 0.01, * : p< 0.05, † : p< 0.1

5．議論
本研究は、高卒パネル調査のデータを用いて、非進学校出身者の収入を従属変数としたパネルデータ分析を行った。その結果、高等教育卒が収入に与える効果は、女性では認められたものの、男性では確認できなかった。具体的には、非進学校出身の女性の場合、高校時代にどのような成績であっても、高等教育へ進学することの経済的便益は大きいことがわかった。対照的に、非進学校から高等教育に進学した男性の場合、進学者の方でより収入が多いという傾向は、高校時点の成績に関わらず認められなかった。
10

女性に限って高等教育の経済的便益が認められた理由として、1 つ目に考えられるのは女性特有の雇用の不安定性である。4.1 項でも指摘したように、男性の収入が右肩上がりの傾向にあるのに対し、女性はほぼ横ばいか、下降する傾向にある。また 4.2 項の分析では、男性では顕著にみられた時点の効果が、女性に関しては限定的であることも明らかになった。
こうした結果は、年功賃金の恩恵を被りやすい男性に対して、そういった恩恵を被りづらい
女性の一般的な傾向を表している。こうした不安定な雇用状況こそが、高等教育卒の相対的な便益をもたらすメカニズムの 1 つとなっているのかもしれない。たとえば転職の際、学歴によって応募できる仕事が制限されたり、待遇が変わったりすることは十分に考えられるだろう。これに関しては、今後転職回数などと組み合わせた分析を通じて明らかにしていきたい。
2 つ目の理由は、非進学校出身の男性で比較した場合、高等教育の種別によって収入への効果が異なることが考えられる。男性を対象とした収益率研究では、高等教育の中でも大学の収益率がとりわけ高いことが長年示されてきた（矢野 1991 など）。これらの研究を踏まえると、専門学校卒や短大卒も含めて「高等教育卒」とみなした本研究の分類が、男性に対しては粗大だった可能性がある。今後、高等教育の種別に着目した分析を行っていく必要がある。
また、サンプルの脱落が結果に影響していることも考えられる。特に男性は、非正規雇用など収入が不安定になりやすい状況に陥った人々が継続調査から脱落しやすくなっている可能性がある。表 1 からは、男性の全観察データの中で非正規雇用の状態にあるデータは16.6%に過ぎないことが読み取れる。対応する女性の値は 41.3%である。女性の方が非正規雇用になりやすい一般的な傾向を考慮したとしても、非正規雇用の男性の観察数はかなり少ないと言え、これが結果に影響を与えている可能性は否定できない10 11。
以上のように、男女で高等教育進学の効果が異なる理由に関してはいくつかの可能性が考えられる。今後、雇用状況や職業別の高等教育進学の効果を精査することなどを通じて、10 仮に、高等教育へ進学しなかった人の方が非正規雇用になりやすかった場合、非正規雇用の状況にある男性が脱落することによって、高等教育進学の効果が過少に見積もられることになる。
11 これらの理由に加えて、高卒就職市場の男女差も結果に影響している可能性がある。高卒パネル調査の対象者の男性の中には、高校卒業後に高等教育へ進学せず就職し、その後同じ職場で安定雇用を継続している人々が一定数存在する。ここからは筆者の印象になってしまうが、こうした男性は公安などの公務員や製造業といった、女性の少ない業種に多
いかもしれない。このように、高卒で安定した雇用を得ることができるのかに男女差が見られることが、女性にとって高等教育進学が大きな意味をもつ理由の 1 つになっているかもしれない。またこれは、男性の成績の収入への有意な影響の原因となっている可能性もある。就職を希望する学生に対して、高校が成績順に条件の良い就職先へのあっせんを行っていた場合、成績の効果がその後長期的に持続することは十分に考えられるからである。

11この違いが生じたメカニズムを実証的に論じていきたい。
では、以上の知見を踏まえ、成績優秀者を主な対象とした高等教育無償化をどのように評価すべきかを議論したい。非進学校の卒業生の間で高等教育へ進学した層とそうでない層との間の収入の差を検討した本研究の分析からは、女性に関しては、校内成績にかかわらず
高等教育進学者の方が高い収入を得る傾向にあることが明らかになった。これはつまり、女性に限って言えば、高校までの状況に関わらず高等教育進学によって経済的便益を得る人が多いことを示している。前述の通り、雇用が不安定になりがちな女性にとって、高等教育卒という学歴は重要な意味をもっていることが示唆される。女性の困窮を防ぐためにも、成績にかかわらず高等教育進学を積極的に支援することが重要だろう。
また、男性に関しては高等教育進学の効果は認められなかったものの、同時に、校内成績によって高等教育進学の効果が異なるという結果も得られなかった。これはつまり、成績優秀だからと言って高等教育の経済的便益が高くなるわけではないことを示している。したがって、男性に関してもまた、支援対象を成績で選別することの妥当性があるとは言いにくいだろう。
ただし男性に関しては、高 3 時の成績が、高等教育進学の有無に関わらず収入に長期的な影響を及ぼしていることが明らかになった。高 3 時の成績が収入に影響を及ぼし続ける
一方で、高等教育進学による経済的便益が認められなかったのはなぜだろうか。今後の課題としたい。
残されたもう 1 つの課題として、進学校出身者が高等教育進学から得る経済的便益との比較が挙げられる。4.1 項では、男性の場合、非進学校からの高等教育進学者の収入が順調に伸びていることが、女性の場合、全体的に収入が不安定になっていることが、高等教育進学によって得られる経済的便益の、高校ランクによる格差を狭めている様子が確認できた。
威信の高い大学の方が平均的な収益率が高いという岩村（1996）、島（2017）らの知見をふまえると、この結果は意外に思える。また、この結果からは、高等教育が収入につながるメ
カニズムやスピードが、高校ランクによって異なるのではないかという新たな仮説が浮かび上がってくる12。高等教育進学のもつ意味の多様性を明らかにするため、今後さらに検討を加える必要がある。
本研究では、非進学校出身者同士で高校卒業後の収入の変化を比較することによって、高等教育進学の経済的便益を直観的に把捉することができた。高等教育の価値が疑問視されやすい日本社会において、パネルデータを活用して教育の経済的便益を実証的に、かつ分か

12

非進学校出身者特有の収入上昇のメカニズムの一例として、雇用期間を通じて蓄積されたスキルが、高等教育機関の威信の差によって生じる初期の賃金格差を埋めることや、威信の低い高等教育機関の卒業生の主要な就職先の 1 つあるサービス業の業績や雇用状況の改善などが考えられる。
12

りやすい形で示すことには重要な意味があると思われる。さらに本研究の分析を通じて、新たに多くの問いや仮説を得ることができた。今後、より精緻なモデルを用いた分析を通して一つひとつ紐解いていきたい。

引用文献
荒井一博，1995，『教育の経済学―大学進学行動の分析』有斐閣．
Becker, G. S., 1975, Human Capital: A theoretical and empirical analysis, with specialreference to education (Second edition)（=佐野陽子訳, 1976『人的資本』東洋経済新報社）.
濱名篤，2020a 高等教育におけるいわゆる“教育費無償化政策”のひずみ〈上〉. アルカディ

ア学報, (2793) Retrieved from https://www.shidaikyo.or.jp/riihe/research/662.html.
濱名篤，2020b，高等教育におけるいわゆる“教育費無償化政策”のひずみ〈下〉. アルカディ

ア学報, (2794) Retrieved from https://www.shidaikyo.or.jp/riihe/research/663.html.
濱中淳子，2013，『検証・学歴の効用』勁草書房．
日下田岳史，2020，『女性の大学進学拡大と機会格差』東信堂．
岩村美智恵，1996， 「高等教育の私的収益率―教育経済学の展開」『教育社会学研究』58:
5-28．
三輪哲，2019，「結婚を阻む『壁』の在り処―結婚意識と配偶者選択」佐藤博樹・石田浩編『出会いと結婚』勁草書房，pp. 15-43．
文部科学省，2019，『大学等への修学支援の措置に係る学修意欲等の確認の手引き （高等学校等向け）』Retrieved from https://www.mext.go.jp/content/1417213_01_1.pdf.
Nakamuro, M. & Inui, T., 2012, Estimating the Returns to Education Using a Sample of
Twins: The case of Japan. RIETI Discussion Paper Series, 12-E-076 Retrieved fromhttps://www.rieti.go.jp/jp/publications/dp/12e076.pdf.
妹尾渉・ 日下田岳史，2011， 「『教育の収益率』が示す日本の高等教育の特徴と課題」『国
立教育政策研究所紀要』140: 249-263．
島一則，2013，「教育投資収益率研究の現状と課題―海外・国内の先行研究の比較から」『大
学経営政策研究』3: 17-35.
島一則，2017，「国立・私立大学別の教育投資収益率の計測」『大学経営政策研究』7: 1-15．
矢野眞和，1991，『試験の時代の終焉―選抜社会から育成社会へ』有信堂高文社．

13

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/