〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和元年第６号（通巻第 141 号）2019 年 12 月〉

自然災害による就業機会の減少と人的資本投資＊1―東日本大震災の事例―

牛島

要

光一＊2

約

本研究は，東日本大震災によって，高校卒業生の就業機会が減少したことが，大学進学
および大学進学の準備の時期におけるテストスコアに与えた影響を，学校基本調査および
全国学力・学習状況調査の個票データを用いて調べる。分析の結果，これまで高校卒業後に就業していた産業で働く機会が減少しても，代替的な労働市場が存在していれば追加的な教育投資がなされなかったことがわかった。これは，震災復興のための産業に就業しやすかった男性によく見られる傾向である。一方で，女性のように，代替的な労働市場が小さければ，潜在的に大学進学の能力があった人々の大学進学率と大学進学の準備時期におけるテストスコアが上昇することが明らかになった。この結果は，労働市場における就業の機会の変化が，教育投資を変化させることを示唆している。
キーワード：東日本大震災，教育，テストスコア，労働市場
JEL Classification：I21，J16，J22，Q54

Ⅰ．はじめに2011 年 3 月 11 日，日本の東北地方の沖合で

東日本大震災の被害額は総計で 16 兆 9000 億円

大規模な地震と，それに伴う災害が発生したであり，当時の GDP の約 3.4％に相当する規模（以下，東日本大震災）。日本周辺における観であった。

測史上最大のこの地震は，多くの公共インフラ

被災した地域の世帯は，経済的にショックをを破壊し，地震に伴う津波は沿岸部の街を押し受けたことや教育資源や教育産業が被害を受け流した。内閣府が 2011 年 6 月 24 日に発表した

たことにより，十分な教育投資を選択できなく＊１ 本研究は財務省財務総合政策研究所のプロジェクトの一環として行われたものである。また，本研究は文部科学省より学校基本調査（中学校・高校）の学校単位のデータおよび全国学力・学習状況調査の個票デー
タの提供を受けたことにより可能となった。データを提供くださった文部科学省および借り出しを行ってくださった財務省財務総合政策研究所に深く感謝する。また，本研究を行う上で，別所俊一郎氏，野口晴子氏，川村顕氏，辻本隆宏氏から有益なコメントを頂いた。記して感謝する。なお，本稿の内容や意見はすべて筆者個人の見解であり，財務省および財務総合政策研究所の見解を示すものではない。
＊２ 筑波大学システム情報系社会工学域助教- 65 -

自然災害による就業機会の減少と人的資本投資―東日本大震災の事例―なった可能性がある1）。ところが，最も震災のを調べることで結果の頑健性を示す。男女で労被害が大きかった 3 県（岩手，宮城，福島）で働市場が異なる場合が多いので，本研究におけは，震災から暫く経つと，意外な傾向が観察さる，すべての分析を男女別におこなう。

れる。図 1 は，学校基本調査の集計値を用いある地域が受けた津波の浸水および地震規模て，全国および都道府県における大学等進学は自然災害によるショックであるため外生的と率2）を震災直前の 2009 年度と震災から 5 年後いえる。ただし，震災は，産業以外の要素にもの 2016 年度で比較し，その値の大きい順にソー

同時に影響を与える可能性がある。例えば，進トしたものである。驚くことに，岩手，宮城，学や学習到達度の上昇のためには，家庭の経済

福島は，震災の影響を受けたにもかかわらずこ

環境が重要であるが，震災の被害が大きかったの期間に大学等進学率が上昇した上位 5 県に含地域では，平均的には家庭環境は悪化しただろ

まれている。

う。また，教育投資はライフサイクルを通じた本研究の目的は，東日本大震災によって大き投資行動であるが，震災の影響で選好が変わっな被害をうけた岩手，宮城，福島の 3 県の大学たために，進学を選択するようになるというこ

等進学率の上昇は，高校卒業生の就業機会の変ともあるかもしれない 。これらの要因からの化が原因であることを示すことである。すなわ

影響を完全に識別することは困難であるが，非ち，東日本大震災が，労働市場に対して外生的常に大規模なデータセットを用いることで，いな影響を与え，それを受けて高校生の進路選択

くつかの側面から頑健性を確認し，因果関係にが変更したことを調べる。さらに，その進路選ついて注意深く議論を進める。分析のために，択と矛盾なく中学生の学習到達度が変化したか

文部科学省が保有する，中学・高校の卒業生の

図1

5.0
4.0
3.0
2.0

岩手

3）

大学等進学率の変化（2016 年度－2009 年度）

宮城
福島
全国

1.0
0.0
-1.0
-2.0
-3.0
-4.0
-5.0
（注：文部科学省『学校基本調査』を基に筆者作成）

１）実際に，教育学習支援業は震災によって最も大きく事業所数，従業者数が減少した産業の一つである。
２）この値は大学もしくは短期大学への進学率である。
３）Hanaoka, Shigeoka and Watanabe（2018）は東日本大震災によって，人々のリスク選好が変化したかを調べている。大きな震災被害を受けた地域の男性ほどリスク許容度が高くなること，その一方で女性のリスク
選好は変化していないことを発見している。

- 66 -

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進路と中学 3 年生の学習到達度に関する悉皆

る（Acemoglu and Restrepo 2018; Autor,

データを利用する。上記の 2 つの悉皆データにLevy and Murnane 2003; Fort, Pierce andは学校が立地する空間情報があるため，3 県にSchott 2018, Goos, Manning and Salomons

おける，震災の被害状況と突合し，時空間情報

2014; Graetz and Michaels 2017）。とりわけ，を用いた詳細な分析が可能となる。

経済的に急成長した中国との貿易競争でアメリ労働市場が変化したことにより，世帯の教育

カの製造業の労働者数が減少しているという研投資行動が変化する，という因果関係の識別は，究がいくつかある（Acemoglu, Autor, Dorn,

これまでは主として途上国を対象に研究が行わ

Hanson and Price 2016; Autor, Dorn and

れてきた。多くの研究が，技術進歩による教育

Hanson 2015; Autor, Dorn, Hanson and Songの収益の増加や，産業の急成長による就業機会

2014; McLaren and Hakobytan 2010; Pierceの増加が教育投資を促したという関係を明らか

and Schott 2016）。明示的に論文の中で議論さにしている。Foster and Rosenzweig（1996）は，れているわけではないが，このような貿易競争

インドの緑の革命に着目し，教育の収益率の上が労働需要の変化を通じて教育投資を増加させ昇が教育投資を促したことを明らかにしている。

る可能性を示唆した研究は存在する。Bernard,

Jensen（2012）は，インドにおいて，女性の就業

Jensen and Schott （2006）は低賃金国からの機会を増加させるようなフィールド実験を行い，輸入品との強い競争がある産業は資本集約的で結果として，教育投資が促され，女性の人生にスキル集約的な産業に転換する可能性が高い。

おける意思決定（結婚，出産）が遅れることをスキル集約的な産業は，多くの場合，より高い

明らかにした。Oster and Steinberg（2013）は，教育投資を受けた労働者を必要とするだろう。

インドのある地域において，より高い技術を持っその結果，人々が教育投資を増やす可能性があた労働者の就業機会の増加が近隣世帯の教育投る。このように，労働市場の変化によって人々資を促すことを明らかにしている。Health andの行動が変化した事例に着目した研究はまだ数

Mobarak（2015）はバングラデシュにおける製造が少ないが，例えば，Autor, Dorn and Hanson

業の急速な成長が，就業機会の増加を通じて教（2018）は，労働市場の変化が人々のライフサ

育投資を促すことを明らかにした。一方で，農イクルに関連する意思決定に影響を与えること

業の労働生産性の増加が，教育収益の相対的なを発見している。アメリカでは国際的な貿易競低下を通じて教育投資を減らした，という研究争の激化による大規模な労働需要ショックが若結果もある（Shah and Steinberg 2017）。また，い世代の男性と女性の相対的な経済的地位を変関税による地域産業の保護が弱くなると，結果と化させ，結婚，出産，子供の生活環境，男性のして学校へ通いにくくなるということも知られて

若年死亡率などに影響を与えている。つまり，いる（Edmonds, Pavcnil and Topalova 2010）。

先進国においても様々な原因による労働者需要

教育の収益と教育投資に関する一貫したこれらの変化が，人々のライフサイクルに基づく行動の結論は，途上国における家計の教育投資に関に影響を与えている。

する意思決定は労働市場を介して，貿易政策や先進国において，就業機会の変化が教育投資

産業政策の影響を受けることを示唆している。

にどのような影響を与えるのかについては，実

私の知る限り，先進国の労働市場と教育投資

証研究の蓄積はほとんどないため，本研究の第の因果関係を明らかにした研究はいまのところ

一の貢献は，先進国におけるこの関係を明らか存在しない。現在は，貿易競争の激化や AI なにすることである。分析では，東日本大震災のどの技術進歩による資本と労働の代替が労働市

地震と津波が高校卒業生の進路にどのような影場の就業機会に与える影響について調べた研究

響を与えたのかを調べる。第二の貢献は，そのが盛んに行われるようになってきたところであような進路選択の変化に対して，中学生の学習- 67 -

自然災害による就業機会の減少と人的資本投資―東日本大震災の事例―

到達度が反応したのかを明らかにすることであし，大きな影響があるのであれば，例えば，少る。大学進学のためには学習到達度が高い方が子化による受験競争の緩和によって学習到達度

有利であるため，中学時点での学習到達度が高の低下がもたらされることが懸念される。

まる可能性がある。すなわち，本研究では，東分析の結果，以下の 3 点が明らかになった。

日本大震災が高校卒業生の就業機会にどのよう第一に，地域の就業機会が減少したとしても，な影響を与えたか，さらに中学生の学習到達度

追加的な教育投資なしに就職する機会があればは高校卒業生の進路選択の変化と矛盾なく変化（代替的な労働市場），教育投資は促されない。

したか，の 2 つの仮説を検証する。

第二に，代替的な労働市場がない場合，人々は本研究の推定は自然災害による非常にユニー

追加的な教育投資を行うことで，より高い教育

クなショックを利用する。東日本大震災の最大水準を獲得しようとする。本研究のケースであの特徴は，先行研究が労働市場に影響を与える

れば，これは震災から 4 年以上あとから観察さ外生的な要因として着目してきた，貿易競争，れる。大学の進学のための勉強に十分な期間が技術進歩，関税，オフショアリングなどの状況必要となること，震災による経済的なショックとは異なり，短期間で空間的に限定された地域があったことなどが影響していると考えられの労働市場に大きな影響を与えたことである。

る。第三に，代替的な労働市場が小さかった

つまり，本研究は，労働市場に対する外生的に人々，および，テストスコアが全国平均よりも急速でかつ大規模だけども局所的で異質性もあわずかに低かった人々の，テストスコアが上昇

るかなり稀なショックを利用して，因果関係をした。例えば，津波の被害にあった地域は，そ識別する。従って，パネルデータを構築すれば，れまでの経済活動の多くが失われたため，就業時間軸方向の不連続性と空間的な震災規模の不の機会を増やすために追加的な教育投資が必要

均一性を利用することで，観察されない地域固になったと考えられる。また，代替的な労働市有の要因だけでなく，時間を通じて変化する要場が相対的に小さかった女性のうち，偏差値が因もコントロールした上で，震災がアウトカム

40 以上 50 未満の人々が偏差値 50 以上にまでに与えた影響を測ることができる。

テストスコアを上昇させる傾向が見られた。よ本研究の成果は 2 つの政策的示唆をもつ。第り偏差値の低い人たちはそもそも大学進学を選

一に，ある地域において労働需要が減少したと択しない人たちであろうから，進路選択が変化

き，その地域の高校卒業生が就職するための代するのが偏差値 40 以上 50 未満の人々であった替的な労働市場が存在するのか，代替的な労働のは高校卒業生の進路選択の変化と整合的であ市場が存在しないときには追加的な教育投資をる。そして，確かに，それら地域，世代，性別行うことでより賃金の高い仕事とマッチングすにおいて大学進学率が有意に上昇する傾向が確

る可能性を高めようとするのか，を明らかにす認されている。

る。これは貿易競争，人口減少，および技術進

本論文の構成は以下の通りである。第 2 節で歩によって労働需要が減少したときに人々がどは，東日本大震災の市町村別の被災規模と被害のような行動をするのかに関する知見となるだと，本研究の分析で用いるデータについて紹介

ろう。第二に，労働市場の変化に対応して人々する。第 3 節では高校卒業生の進路選択と震災の進路選択が変化したとき，中学生の学習到達

規模の関係について，第 4 節では中学生のテス度も変化するのかを明らかにする。将来の職業

トスコアと震災規模の関係について，分析しそ選択が，モチベーション，向上心や受験競争をの結果を報告する。第 5 節で結論と政策的示唆

通じて，学習到達度に影響を与えることは予想について述べる。

されるが，実際に誰の学習到達度がどの程度変化したのかについては，十分な知見がない。も- 68 -

〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和元年第６号（通巻第 141 号）2019 年 12 月〉

Ⅱ．データ
Ⅱ―１．東日本大震災の被害（岩手，宮城，福島）の市町村は 127 あり，そ本研究では東日本大震災の各地域への影響がのうち建物半壊以上の被害があった地域は 90

外生であることを利用して推定をおこなうた

市町村にもなり，平均で 4000 棟以上の建物がめ，まずは，東日本大震災の被害の概況を説明

半壊以上の被害を受けた。人的被害（死亡）がする。

1 名以上あった市町村は 66 あり，平均で 333 名

2011 年 3 月 11 日，岩手県沖から茨城県沖まの方が震災関連の被害で亡くなられている。最での南北約 500km，東西約 200km のおよそ 10

大震度が 6 強以上の市町村は全体の 22％あり，

2

万 km の範囲を震源域とし，モーメントマグ

震度 6 弱は 34%，震度 5 は 36%，残りがそれ以ニチュード 9.0 の規模の地震が発生した。日本外である。今回の分析対象地域は全体的にかな

周辺地域における観測史上最大の地震であり，り強い地震の被害を受けているといえる。33 の最大震度は宮城県栗原市で観察された震度 7，

市町村が津波による浸水を経験した。浸水面積

それに次ぐ震度 6 強は 36 の市町村で観察されは，平均 13.5km2，最大で 57km2 である。

2た。津波による浸水面積は 561km であった。

図 2 はパネル A で市町村別の浸水面積，パ

死者・行方不明者は 1 万 8430 人（2018 年 9 月

ネル B でその市町村で観察された最大震度，

10 日時点），建築物の全壊・半壊は 40 万 4890

パネル C で市町村ごとの死者・行方不明者数，戸（同時点），避難者等はピーク時で 40 万人以

パネル D で建物被害，の空間的な分布を描い

上，2018 年 2 月 13 日 時 点 で も 7 万 3000 人 とている。この図より，人的被害および建物被害なっている。

（全壊）には，地震というよりもむしろ津波の表 1 は地域別の震災規模に関する記述統計を

影響が大きいことがわかる。ただし，高速道路

報告している。本研究の分析対象となる 3 県などの交通インフラに関しては地震による破壊

表１

震災被害・震災規模
観測値数

平均

標準偏差

建物被害
建物被害 > 0
人的被害（死亡）
人的被害 > 0
人口 2015/人口 2010
世帯数 2015/世帯数 2010

127
90
127
66
127
127

2,789
3,936
173
333
0.953
1.000

13,261
15,633   482   6290.040
0.042

地震（最大震度）
震度６強以上
震度６弱
震度５

127
127
127

0.22
0.34
0.36

127
33

3.5
13.5

津波
浸水面積（km2）
浸水面積 > 0- 69 -    9.4   14.5

自然災害による就業機会の減少と人的資本投資―東日本大震災の事例―

図2

東日本大震災による被害

A.浸水面積B.最大震度C. 人的被害（死者・行方不明者数）

D.建物被害（注：総務省『東日本大震災記録集』を基に筆者作成）
https://www.fdma.go.jp/relocation/concern/publication/higashinihondaishinsai_kirokushu/index.html

があり，数か月にわたって通行制限がかかってから，地震も地域の労働市場に大きな影響を与いた。また，電気は主に福島県の一部の地域で，えた可能性がある。

ガスは主に宮城県の一部の地域で，半年間以上

表 2 は，人的・建物被害，または人口の変化

利用できない地域が発生した。このようなことと震災の規模の関係を報告している。人的被害，- 70 -

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表２

被害規模・人口変化と震災規模
建物被害

震度 6 強以上
震度 6 弱
震度 5
浸水面積

人的被害

人口 2015/
人口 2010

世帯数 2015/
世帯数 2010

1,648.6

178.7 ＊＊

－0.206 ＊＊＊－0.140 ＊（1,372.5）－586.2（1,838.1）
78.0（226.3）818.2 ＊＊

（74.1）
7.0（48.2）
24.5（17.7）（0.074）－0.031（0.053）－0.020（0.033）（0.074）0.072（0.052）0.017（0.039）38.0 ＊＊＊
（9.8）

0.003
（0.002）0.762（0.615）0.003（0.002）（420.9）人口変化率（2010/2005）
世帯変化率（2010/2005）－277.7

－11.0

0.215

－0.274（0.721）1.227 ＊

（233.256）（8.435）（0.554）（0.681）

127
0.355

127
0.624

127
0.112

126
0.131

定数項
市町村数
R2

注：この表は，建物被害，人的被害，人口変化，世帯数変化のそれぞれをアウトカムとして重回帰分析した結果を報告している。括弧（ ）の中はロバスト標準誤差を報告している。＊, ＊＊, ＊＊＊はそれぞれ
10％，5％，そして 1％の有意水準を意味する。

建物被害ともに浸水の影響が大きいが，震度 6ている。この調査は日本における高校生の進路

強以上の地域では，浸水面積をコントロールしに関する最も網羅的な調査であり，高校単位のてもなお人的被害との相関が観察される。また，

パネルデータを構築することができる。この調2010 年から 2015 年までの人口および世帯数の査から，卒業生のうち何人が大学・短期大学・

変化率を被説明変数とし，それぞれの地域の人

専門学校に進学したのか，それとも就職したの

口動態のトレンドを考慮するために 2005 年かか，就職した者のうち何人が 20 のカテゴリにら 2010 年 ま で の そ れ ぞ れ の 変 化 率 を コ ン ト

分類されたどの産業に就職したのか，それは県ロールした結果，震度 6 強以上の被災をした地

内・県外に何人か，それらが男女別に何人か，

域では人口および世帯数の減少が観察されるがわかる。また，学校の位置情報が含まれていが，それ以下の震度や津波の被害ではそれらのるため，高校が立地する市町村とその市町村の変化は説明できないことがわかる。また，この震災の規模の情報をマージすることができる。

結果から，人口に占める死者数の割合も統計的

生徒が居住する地域と高校が立地する地域は必に有意でなかったこと，震災と人口減少の間のずしも一致しないけれども，生徒の居住地に関関係がそれほど強くなったことが推察される。

する情報はない。そのため，生徒の居住地と高校がある地域が異なるとしても，震災がその生Ⅱ―２．高校生の進路に関するデータ

徒の進路選択へ与えた影響は高校の同級生と同高校生がどのような進路選択を行っているか様であると仮定して分析を行う。

を調べるために，2008 年から 2017 年までの高校の学校基本調査を用いる。学校単位の悉皆調査であり，卒業生の進路に関する情報を収集し- 71 -

自然災害による就業機会の減少と人的資本投資―東日本大震災の事例―

Ⅱ―３．中学生の進路とテストスコアに関する
データに大きな影響は無いと思われる。また，2011
年は震災のためデータはなく，また，2010 年と中学生の進路については学校基本調査の2012 年は学校単位のサンプリング調査だったた2008 年度から 2017 年度の情報を，学習到達度

め悉皆情報ではないが，学校固定効果をコント

については全国学力・学習状況調査の 2008 年

ロールするので，推定上の大きな問題は無い。

度から 2018 年度（2011 年度を除く）の情報を用いる。中学の学校基本調査については収集さⅡ―４．産業，高校，中学校のデータの記述統計れている情報は高校とほぼ同様である。進路に

表 3 は，高校の卒業生の進路に関する記述統

関しては大部分が高校に進学する。全国学力・計を男女別に報告している。平均卒業者数は男

学習状況調査は基本的には全ての公立学校が参

性では震災前（2008 年度から 2010 年度）より加する調査である。私立学校も約 50% が参加

も震災後（2011 年度から 2017 年度）の方が少している。本研究では，全国学力・学習状況調

なくなっているが，女性はむしろ若干増加して査の生徒の個票データを利用する。生徒の情報

いる。つまり，表 2 の推定で確認した人口増減

として，性別，所属する中学校，学習到達度（国についての傾向は高校卒業生においても類似し語 A，国語 B，数学 A，数学 B の 4 種類のスている。

コア4））を利用することができる。被災 3 県だ

全体的な特徴として男性は大学進学率が高けの分析であったとしても，全ての年度の全て

く，女性は専門学校への進学率が高い。高等教の受験生のスコアが分かるため，各生徒の偏差育進学率の伸びをみると，男性の場合，震災前値を求めて偏差値 50 からの差に着目すれば，は 50.6％だったのに対して，震災後は 53.4％に全国平均と比較した値を議論することができる。

まで上昇している。他方，女性は震災前には

全国学力・学習状況調査を用いる最大の利点

52.8％だったのに対して，震災後には 58.7％には生徒の居住地域を特定できることである。日まで上昇している。女性の方がより高等教育進本の公立中学校は基本的に学区域に居住する人

学率の上昇が大きい。また，高等教育進学率上が通学するため，生徒の居住地は中学校が立地

昇の内訳を見ると大学進学率の伸びが男女ともする基礎自治体にある。本研究は基礎自治体でに最も大きな割合を占めており，震災前後の平観察された震災の規模の情報を用いるので，全均でみても女性は 4.4％ポイントも上昇してい国学力・学習状況調査と相性が良い。ただし，る。就職率は男性よりも女性の方が震災後に減

今回のデータでは一部の学校が匿名化されてい少する傾向にある。また，震災後，男性の県内た。そこで，匿名化されていない学校の学校への就職率が増加し，県外への就職が減少する

コード，学校規模（男女別の人数），教員数と傾向が見られる。

学校基本調査の情報を照らし合わせ，その後に

表 4 のパネル A は，中学校の卒業生の進路

匿名化されている学校の各情報と学校基本調査に関する記述統計を報告している。震災前からの情報をもとに確率的な手続きによって，匿名

大部分が高校へ進学していたが，震災後に微増化されている学校に位置情報を付与した。学校する傾向が見られる。これは，県外の高校へ進規模が著しく小さい場合には，位置情報を付与

学する割合の増加で説明できる。表 4 のパネルできないケースがあったが，全 613 校のうち

B は，中学生のテストスコアに関する記述統計

33 校のみであった。位置情報を付与できなかっを報告している。震災前の期間が 2008 年度か

たどの学校も非常に小規模なため，今回の分析

ら 2010 年度であるのに対して震災後は 2012 年

４）全国学力・学習状況調査はそれぞれの科目において知識力を問う A と活用力を問う B に関するテストを行っている。

- 72 -

〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和元年第６号（通巻第 141 号）2019 年 12 月〉

表３

記述統計（高校生）
男性

卒業者数

大学進学率

短期大学進学率

専門学校進学率

就職率

県内

県外

注：括弧（

女性

震災前

震災後

震災前

震災後

90.9
（75.5）［874］
0.318（0.270）［846］
0.013（0.023）［846］
0.175（0.108）［846］
0.381（0.266）［846］
0.288（0.207）［802］0.116（0.127）［802］

87.1（73.5）［2045］
0.330（0.285）［1935］
0.013（0.024）［1935］
0.191（0.118）［1935］
0.371（0.273）［1935］
0.307（0.220）［1808］
0.092（0.112）［1808］

84.0（65.1）［874］
0.223（0.251）［859］
0.083（0.068）［859］
0.222（0.127）［859］
0.358（0.257）［859］
0.300（0.211）［801］
0.089（0.118）［801］

85.3（63.3）［2045］
0.267（0.270）［2005］
0.080（0.066）［2005］
0.240（0.129）［2005］
0.325（0.256）［2005］
0.279（0.216）［1876］
0.073（0.101）［1876］）は標準偏差を，括弧［］は観測値数を表している。

度から 2018 年度であること，また，2010 年度

男性が，女性よりも高校ごとの大学進学率の平と 2012 年度が抽出調査だったことから観測値

均が高かったが，テストスコアに関しては，全数に差がある。全体的には，どの科目，どちらての科目において女性の方が高い傾向にある。

の性別においても，震災前よりも，震災後の平これは，女性の方が，大学に進学する能力があ

均偏差値は低くなる傾向がある。震災によってるにもかかわらず，それ以外の進路選択をして学習環境悪化の影響が伺える。また，表 3 ではいた可能性を示唆する。

Ⅲ．識別戦略
本研究は，東日本大震災によって高校卒業者

高校卒業生の就業機会の変化が，人々の人的に対する労働需要が減り，それと同時に，大学

資本投資に与えた影響を調べるための，ベースへの進学率が上昇したか，を調べる。さらに，となるモデルは以下のモデルである。
（就業機会）（アウトカム）ict＝βct＋CityFE＋

大学への進学を見据えて中学 3 年時の成績が上

震災後ダミーt＋εict．

昇したのかについても調べることで，仮説の頑健性を確認する。

（1）

ここで，（アウトカム）ict は，t 年度における市- 73 -

自然災害による就業機会の減少と人的資本投資―東日本大震災の事例―

表４

Panel A
高校進学割合（男性）
うち県外進学
高校進学割合（女性）
うち県外進学

記述統計（中学生）
観測値数

平均

標準偏差

震災前
震災後
震災前
震災後
震災前
震災後
震災前
震災後

1,931
4,327
1,931
4,327
1,934
4,343
1,934
4,343

0.984
0.986
0.019
0.023
0.989
0.991
0.019
0.021

0.028
0.031
0.044
0.045
0.030
0.031
0.054
0.050

震災前
震災後
震災前
震災後
震災前
震災後
震災前
震災後

63,234
153,441
63,231
153,423
63,240
153,444
63,228
153,443

48.8
48.4
48.8
48.4
49.0
48.4
49.2
48.7

10.2
10.5
10.3
10.4
10.1
10.5
9.9
9.9

震災前
震災後
震災前
震災後
震災前
震災後
震災前
震災後

60,510147,092
60,493147,071
60,482147,067
60,469147,042

52.2
52.1
51.8
51.7
49.3
49.4
50.0
49.4

8.3
8.3
8.7
8.9
9.3
9.4
9.3
9.2

Panel B男性
国語基礎（偏差値）
国語応用（偏差値）
数学基礎（偏差値）
数学基礎（応用）女性
国語基礎（偏差値）
国語応用（偏差値）
数学基礎（偏差値）
数学基礎（応用）

町村 c に住む個人 i の大学進学の有無や中学 3

しくは中学 3 年生のテストスコアがどの程度上年時のテストスコアである。（就業機会）
ct は，t昇（減少）するのかを確認することで仮説を検

年度の市町村 c における高校卒業生の就業機会証する。

の規模を表す。CityFE は市町村固定効果，震ただし，単純に式（1）を推定した場合，β

災後ダミー t は震災後の年度であれば 1，そうの推定値は偏りのある値を報告する可能性が高でなければ 0 となるダミー変数（2011 年度かい。例えば，その地域の特徴が，高校生の労働ら「震災後」とする），εict は誤差項である。

供給の機会と大学進学率のそれぞれの時間を通各固定効果によって，そもそもその地域の大学

じた変動に影響を与える場合である。教育水準

進学率が高く，高校卒業生の就業機会が少ないの高い人々が多く住む地域では，産業が他の地といった市町村固有の特徴や，あるいは国全体

域よりも早く技術進歩を取り入れることで，よで実施された大学進学推進政策などの年度固有り地域が発展することが知られている（Becker,の特徴をコントロールする。βに着目し，個Hornung and Woessmann 2011）。大学進学率人が住む市町村において高校卒業生の労働供給の高い地域は労働者の教育水準も高いので，あの機会が減少（増加）した際に，大学進学率もる技術進歩が起きた際に，高い技術を持った労- 74 -

〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和元年第６号（通巻第 141 号）2019 年 12 月〉

働者を必要とする産業が発展し，高校生の労働る。そのためβ4 は，浸水面積が 0 の地域を対供給の機会が相対的に減少することで，大学進照群とした連続処置効果を表す DID 推定量と学率が上昇する可能性がある 。他にも，地域なる。表 1 より浸水した市町村における平均的の衰退のトレンドと少子化による大学進学率上な浸水面積は 13.5km2 なので，β4 を 13.5 倍し昇のトレンドが単純に相関する可能性もある。

た値が浸水による平均的な影響である。その他

先進国を対象とした研究がほとんど無いのは，の説明変数については式（1）と同様である。

5）

このような推定上の課題の解決が困難であるこ

将来の進路変更のために中学校 3 年時の学習とが一因として挙げられる。それゆえ，本研究到達度を高めようとするのはどのような人々だは，高校卒業生の労働供給の機会の変化が外生

ろうか。この問題を考えるために，中学 3 年時的に変化した状況を利用する。東日本大震災のの全国学力テストのスコアから各個人の偏差値

地震や津波は，人々の教育投資の選択とは外生（平均 50，標準偏差 10）をもとめ，被災した的であるから，東日本大震災というショックを用3 県において，どの偏差値帯の人が増えたのか

いればβを推定できると考えている。

を調べる。大学進学を選択しなかった人が大学

労働供給の機会については，一般的な状況で進学を選択するようになるとすれば，全国におあれば，高校卒業生に対する就業機会の情報をける大学等進学率はおよそ 50％なので，偏差用いる。しかし，震災直後の被災した地域には

値 50 を超えることが一つの目安であろう。そインフォーマルな職業などもあり，就業機会をこで以下の DID モデルによって行う。
6 強以上）ct（アウトカム）ijct＝β（最大震度1

正確に反映した情報が少ない。そこで本研究は，高校生の卒業後の就職に関する進路を代理指標

＋β（最大 震 度 6 弱）ct＋β（最大震度23として用いる。以下のモデルのアウトカムを就

5）ct＋β（浸水面積）
4ct＋中学 FE＋震災
後ダミーt＋εijt．

業と進学として，別々のモデルで推定し解釈を（3）

ここで，アウトカムは 4 科目（国語 A，国語 B，

行う。
（最大震度
6 強以上）ct（アウトカム）
hct＝β1

数学 A，数学 B）に関する t 年度に市町村 c に＋β（最大 震 度 6 弱）ct＋β（最大震度23

立地する中学校 j に所属する個人 i が，どの偏5）ct＋β（浸水面積）
4ct＋高校 FE＋震災

差値帯に属しているのかを表したものである。

後ダミーt＋εhct．

（2）

偏 差 値 帯 は，40 未 満，40 以 上 50 未 満，50 以

ここで（アウトカム）
hct は，t 年における市町

上 60 未満，60 以上の 4 つのカテゴリがあり，

村 c に立地する高校 h の卒業生に占める進路

個人 i が属するカテゴリであれば 1，そうでな

先の選択割合である。すなわち，大学進学率，

ければ 0 の値を取るものとする。すなわち，す短大進学率，専門学校進学率，全産業もしくはべての個人がどこかのカテゴリに属することに産業別の就職率である。（最大震度 6 強以上）ctなる。標本は被災した 3 県のみを用いるが，テは，最大震度が 6 強以上であれば 1，そうでな

ストスコアは全国の生徒のスコアをもとに標準ければ 0 となるダミー変数と震災後ダミーの交化した値のため，標本のトレンドは全国平均と差項である。すなわち，β1 は最大震度 4 以下比較した値として解釈できる。

の地域を対照群とする DID 推定量となる。（最大震度 6 弱）ct および（最大震度 5）ct も同様に
DID 項となる。
（浸水面積）
ct は，津波が市町村
c に浸水した範囲と震災後ダミーの交差項であ５）Lindley and Machin （2014）は，1980 年から 2010 年までの米国のデータを用いて，大卒者が高卒者よりも相対的に多い地域では，労働市場における大卒者の需要が相対的に高く，大卒者比率がそうでない地域に比べて早く増加していることを発見している。

- 75 -

自然災害による就業機会の減少と人的資本投資―東日本大震災の事例―

Ⅳ．高校生の進路
Ⅳ―１．進路選択

上昇は，震災から 4 年後以降に変化が現れ，大震災による労働市場の変化を受けて高校生の学進学率は最大震度が 5 以上だった市町村にあ

進路はどのように変化しただろうか。表 5 でる高校で平均 2.7～3.9% 上昇している。短期大は，式（2）の推定結果を男女別に報告してい学や専門学校への進学に統計的に有意な変化はる。また，ここでは，震災直後とその後の時期

観察されなかった。女性の就職については，震で，世帯の経済状況が異なる可能性があるため，災直後から県内への就職率が減少する傾向が確式（2）におけるそれぞれの DID 推定量および認される。震災から 4 年後以降の時期において，

震災後ダミーを震災直後の 4 年間と震災から 4

県内・県外への就職率は震災前とほぼ同様の水

年後以降の 3 年間に分けて，推定を行った結果準となっている。分析結果の報告は省略するが，を 報 告 し て い る。 震 災 直 後 を 2011 年 度 か ら

産業別の就職の分析でも顕著な傾向は観察され2014 年度，その後の時期を 2015 年度から 2017

なかった。

年度としている。

高校卒業者の男女の進路選択の変化は，大き男性の場合，高等教育の進学に関して統計的く異なる傾向を示している。男性の高校卒業者に有意で一貫した傾向は観察されなかった。有は，震災前と比べて県内への就職する傾向が増意ではないものの，震災後から 4 年後以降の時している一方で，女性の場合にはそのような傾期において，浸水した地域で大学進学率が平均

向は観察されない。また，女性の高校卒業者の0.75%（＝ 0.0005 × 13.5，最大で 4.0％）増加す

大学進学率は上昇する傾向が確認されたが，男る傾向があった。短期大学への進学率はほとん

性にはその傾向は観察されなかった。人々が教

ど変化がなかった。専門学校については，地震育の収益を考えて教育投資を行っているならの規模が相対的に小さい地域ほど，また，浸水ば，この結果は，震災後，男性の労働市場におのあった地域ほど，進学率の上昇する傾向がいては，大卒の賃金プレミアムが減少したのにあった。

対して，女性の労働市場における，大卒の賃金

男性の就職については，震災から 4 年後以降

プレミアムが上昇した，と解釈できる。すなわの時期に，標本全体の市町村で県内への就職率

ち，男性には追加的な教育投資なしで就職するが大きく上昇し，震度 6 強以上の市町村ではインセンティブがあり，女性には逆のインセン

5.3％ポイント（5.3 ＝ 11.1 － 5.8），震度 6 弱のティブがあったといえる。これは，建設業など

市町村では 6.5％ポイント，震度 5 の市町村での男性への労働需要が大きな産業が関わる事業

は 8.5％ポイントも増加した。それとは対照的に震災後復興のための公的な予算が大きく割りに県外への就職率は震度 6 強以上の市町村以外当てられたことと関連している可能性がある。

で震災前よりも減少する傾向が見られた。誌面

例えば，東日本大震災復旧・復興関係経費としの都合上，分析結果の報告を省略するが，産業て，復興関係公共事業等に 2011 年度から 2017

別に就職の分析を行ったところ，震災から 4 年

年度までに，累計でおよそ 6 兆 3 千億円が，後以降の時期において，県内の建設業や不動産

2017 年度だけでもおよそ 7 千億円が執行され業などの復旧・復興に関連する産業への男性のている。この予算は，公共土木施設の災害復旧

高校卒業者の就職率が上昇していた。

や，道路，港湾などの一般公共事業関係の整備

他方で，女性の場合，高等教育進学の有意な等に使用されている 。

- 76 -

6）

- 77 -

注：括弧（

観測値数
高 校 数

0.001

0.060

＊＊＊

0.031

－0.095－0.00020.100  （0.026）

＊＊＊

＊＊＊

＊＊＊

＊＊＊

0.003

－0.0003（0.0003）  （0.013）

0.039  （0.011）

0.026  （0.016）

0.027

0.0001（0.0002）  （0.030）

2,662   2752,662   275   2752,662  （0.053）   （0.014）   （0.014）   2732,492  （0.023）   2732,492  （0.026）   2832,734  （0.010）  （0.014）   （0.010）   （0.023）  （0.021）  （0.017）  （0.029）－0.0050.011
0.035 ＊＊＊
0.111 ＊＊＊ －0.153 ＊＊＊ －0.005－0.0170.008  （0.030）

0.008

＊＊＊

＊＊

＊

女性

0.006

専門学校
－0.048就職

0.000－0.052－0.016－0.042－0.021－0.015－0.024－0.015－0.032－0.022

0.024

0.036

－0.0005－0.0004

0.031

0.039

   2832,734   2832,734   2812,549  （0.030）   （0.046）   （0.028）－0.005  （0.015）   （0.023）   （0.017）

0.004

0.00020.0002（0.0001） （0.0005）  （0.031）   （0.048）   （0.030）－0.001  （0.031）   （0.047）   （0.029）

0.001  （0.031）   （0.050）   （0.032）

0.000

0.0000－0.00020.0000（0.0001） （0.0003） （0.0003）  （0.016）   （0.027）   （0.021）－0.014  （0.015）   （0.025）   （0.018）－0.009  （0.016）   （0.027）   （0.021）－0.005

短期大学）は，高校でクラスタリングした標準誤差を報告している。＊，＊＊，＊＊＊はそれぞれ 10％，5％，そして 1％の有意水準を意味する。

震災後（2015-2017）

震災後（2012-2014）－0.0004（0.0003） （0.0000） （0.0003）－0.026  （0.025）

0.133  （0.027）

0.148

浸水面積

＊＊

  （0.029）  （0.028）＊＊－0.00070.0000－0.058  （0.053）   （0.014）   （0.018）
0.00050.00000.0005＊＊＊  （0.053）   （0.014）   （0.016）
0.002－0.012－0.030 ＊－0.052

震度 5－0.0110.0001（0.0002）  （0.019）  （0.055）   （0.014）   （0.018）  （0.028）－0.008－0.012－0.032 ＊＊－0.046 ＊－0.017

＊＊＊

＊＊＊

大学

  （0.018）  （0.029）
0.076 ＊＊＊
0.021

0.092

  （0.018）

0.091

震度 6 弱2015-2017
震度 6 強以上（0.0002） （0.0000） （0.0002）

浸水面積－0.0005（0.0003）  （0.024）  （0.016）   （0.010）   （0.026）
0.00010.00000.0005 ＊震度 5  （0.025）－0.019  （0.022）－0.008＊＊  （0.015）   （0.010）   （0.024）
0.007－0.002－0.040－0.052

就職（県内） 就職（県外）－0.007－0.003

男性
専門学校  （0.017）   （0.010）   （0.025）
0.001
0.000
－0.045 ＊

0.005

短期大学

高校卒業生の進路（男女別）

震度 6 弱2012-2014
震度 6 強以上

大学

表５

＊＊

＊

＊＊＊

＊＊

   2812,549  （0.014）－0.047  （0.007）－0.0650.0003－0.0003  （0.017）

0.041  （0.016）

0.042  （0.019）

0.046

0.0003（0.0002）  （0.012）

0.057  （0.008）

0.063  （0.012）

0.056

＊＊＊

＊＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊＊

＊＊＊

＊＊＊

就職（県外）〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和元年第６号（通巻第 141 号）2019 年 12 月〉

自然災害による就業機会の減少と人的資本投資―東日本大震災の事例―

Ⅳ―２．高等教育進学率が上昇した高校の脱落が起きていることがわかる。これは大学

表 6 は震災直前である 2009 年の各高校を大学進学率によって 4 つのグループ（四分位グ

進学率の低い高校が，廃校になる傾向があったことが示唆されている。

ループ）をつくり，それぞれの震災前後の大学

まず，男性の大学進学率の変化に着目すると，進学率と卒業者数に関する記述統計を男女別に

震災直後には，どのグループにおいても大学進報告している7）。Q1 が最も大学進学率が低い

学率は減少する傾向が確認できる。ただし，高校のグループで，Q4 が最も大学進学率が高Q1 および Q4 のグループにおいては，減少幅

い高校のグループである。全体的な傾向として，が小さく，さらに震災から 4 年後以降の進学割

大学進学率の高い学校は学校規模が大きい。ま合はむしろ震災前よりも僅かに大きな値となった，震災後の Q1～Q4 のグループの観測値数をている。他方，女性の大学進学率の変化に着目見比べると，大学進学率の低い高校では観測値

すると，震災直後から増加の傾向が見られ，特表6

大学進学率 Q1
大学進学割合
卒業者数

大学進学率 Q2
大学進学割合
卒業者数

大学進学率 Q3
大学進学割合
卒業者数

大学進学率 Q4
大学進学割合卒業者数

注：括弧（

高校の大学進学率別の大学進学率の変化（記述統計）

震災前
2008-2010男性
震災後
2011-2014

震災後
2015-2017

震災前
2008-2010女性
震災後
2011-2014

震災後
2015-2017

0.060（0.057）51.4（40.7）［205］

0.056（0.056）48.8（38.2）［235］

0.063（0.069）44.7（38.1）［167］

0.023（0.039）30.5（27.9）［205］

0.037（0.061）
30.7（26.5）［223］

0.048（0.071）
28.2（25.3）［155］

0.150（0.072）74.8（63.9）［206］

0.123（0.078）72.5（59.9）［255］

0.129（0.100）69.0（60.9）［183］

0.068（0.039）75.0（45.0）［206］

0.079（0.056）71.9（45.3）［258］

0.075（0.063）66.5（45.0）［192］

0.341（0.125）
114.3

0.324
（0.141）
111.1

0.324
（0.177）
107.9

0.185
（0.094）0.200（0.110）0.202（0.123）（81.3）［209］（73.9）［268］（82.3）［201］

86.0（64.3）［212］

82.6（59.9）［277］

80.3（61.2）［204］

0.723（0.095）130.3（73.4）［207］

0.720（0.107）125.4（69.1）［276］

0.727（0.118）121.6（65.5）［207］

0.607（0.162）142.4（51.1）［204］

0.626（0.157）133.6（45.3）［276］

0.646（0.174）132.2（53.1）［207］）は標準偏差を，括弧［］は観測値数を報告している。

６）東日本大震災復旧・復興関係経費の 2011 年度から 2017 年度までの累計値のうち，最も大きな割合の約18.7％がこの予算に割当てられている。
７）2010 年度ではなく 2009 年度を基準にグループ分けを行ったのは，2010 年度の卒業生の進路選択に震災の影響が含まれている可能性を懸念したためである。どちらを基準にしても全体的な傾向に差はない。

- 78 -

〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和元年第６号（通巻第 141 号）2019 年 12 月〉に Q1 と Q4 のグループにおいては震災から 4

ループの交差項を作って分析を行っても，高校年後以降にさらに上昇する傾向がある。Q1 は卒業生に対する代替的な労働市場が存在する男

もともと卒業者数が少ないことが変化率値が大性は，大学進学割合が増加する傾向がないこと，きくなった理由の一つと思われるが，Q4 につ

その一方で，高校卒業生に対する代替的な労働

いては，大学進学を選択しやすいグループで大市場が小さな女性は，震災前の大学進学率の高

学進学率が上昇した可能性が示唆される。結果

いグループほど大学進学割合が増加する傾向がの報告は省略するが，式（2）の DID 項に各グ確認できる。

Ⅴ．中学生の進路とテストスコア
Ⅴ―１．中学生の進路

時のテストスコアに基づく各偏差値帯の生徒の震災後に中学生の高校進学率は上昇しただろ

割合が震災によって変化したのかを調べる。

うか。中学校卒業生の高校進学率は 98.5％～

表 8 は，男性の偏差値別の生徒の割合の変化

99.1％とかなり高い水準ではある。しかし，大を報告している。式（3）を推定し，その結果

学卒業の学歴を必要としない労働市場においを基に，それぞれの偏差値帯の生徒の割合がて，中学卒業生が高校卒業生との就職競争をし何％変化したのかを示している。テストは国語

た場合には，競争力が低い可能性があるため，A，国語 B，数学 A，数学 B の 4 科目あり，そ追加的な教育投資が行われた可能性がある。表

れぞれ科目の 4 つのカテゴリ（偏差値 40 未満，

7 は中学校卒業生の高校進学率と震災の関係を

40 以上 50 未満，50 以上 60 未満，60 以上）に

時期ごとに調べたものである。一列目，三列目

ついて報告している。各生徒は必ずどこかのカでは県内の高校への進学，二列目，四列目ではテゴリに属するため，この分析は震災がそれぞ

県外の高校への進学をアウトカムとした結果をれのカテゴリの割合をどの程度変化させたのか報告している。男性においても女性においても，を測るものである。4 つそれぞれのカテゴリに

震災後 4 年後以降に，津波による浸水被害のおける割合の合計は必ず 1 になるので，変化のあった地域では，男女ともに県内の高校進学率値を合計すると，0 となる 。
8）

まず男性の 4 科目に共通する特徴として，震が上昇する傾向が確認される。

災直後だけでなく，4 年後以降の時期においてⅤ―２．偏差値別の生徒の割合の変化

も，偏差値 40 未満の人の割合が増加し，偏差労働市場の状況を反映して，追加的な教育投値 60 以上の割合が減少する傾向が見られる。

資を行うようになったり，以前と同程度の教育

また，4 年後以降の時期において，国語 B 以外

投資を行ったりするのであれば，学習到達度もの科目では，偏差値が 50 未満の割合（偏差値

それに合わせて反応したり，しなかったりする

40 未満の割合＋偏差値 40 以上 50 未満）が高はずである。日本全体における高校生の大学等くなる傾向が観察される。この傾向とその規模

進学率は 50％ほどなので，全国における学習は，県内での就職率の増加と一致している。ま

到達度の平均値を超えていることが大学進学のた，津波の被害を受けた地域では，震災直後か

一つの目安と言えるだろう。そこで，中学 3 年

ら偏差値 50 以上の割合が増加する傾向がある。

８）小数第二位を四捨五入した値のため，必ずしも 0 にならない場合もある。

- 79 -

自然災害による就業機会の減少と人的資本投資―東日本大震災の事例―

表７

中学生の進路男性
進学（県内） 進学（県外）
2012-2014
震度 6 強以上
震度 6 弱
震度 5
浸水面積2015-2017
震度 6 強以上
震度 6 弱
震度 5
浸水面積

震災後（2012-2014）
震災後（2015-2017）
観測値数
中学校数
注：括弧（0.015−0.024 ＊＊＊（0.012）0.022 ＊
（0.011）
0.022 ＊
（0.012）0.0001（0.0001）（0.009）−0.024 ＊＊＊（0.009）−0.022 ＊＊（0.009）0.0001（0.0001）

0.003

0.000

（0.019）0.013（0.018）0.020（0.019）0.0002 ＊（0.0001）

女性
進学（県内） 進学（県外）−0.006（0.011）−0.007（0.011）−0.003（0.011）0.0000（0.0001）

0.006（0.008）0.007（0.008）0.005（0.008）0.000（0.000）（0.012）−0.001（0.012）−0.006（0.012）0.0001（0.0001）−0.021 ＊（0.011）−0.014（0.009）−0.008（0.009）0.0002 ＊（0.0001）

0.012（0.009）0.007（0.007）0.002（0.007）0.000（0.000）−0.023 ＊＊（0.011）−0.019（0.018）0.026 ＊＊＊
（0.008）0.009（0.012）0.005（0.011）
0.009（0.009）−0.004（0.008）−0.001（0.007）

5631
577

5631
577

5623
577

5623
577

）は中学校でクラスタリングした標準誤差を報告している。＊，＊＊，＊＊＊はそれぞれ

10％，5％，そして 1％の有意水準を意味する。

また，震災直後にテストスコアが上昇した世代

る。さらに，震災によって，教育学習支援業のは，4 年後以降に大学進学率が上昇した世代と事業所数と従業者数は大きく減少していること同じ世代である。大学進学率の上昇にラグがも影響しているだろう。それにもかかわらず偏あったことは，中学 3 年時の学習到達度の上昇

差値 50 以上の割合（偏差値 50 以上 60 未満のが影響することと矛盾のない状況といえる。

割合と偏差値 60 以上の割合の合計）が一貫し

表 9 は，表 8 と同様の方法で，女性の各科目て減少しているのは，数学 B と震災から 4 年の 4 つの偏差値帯の割合の変化を報告してい後以降の国語 A のみである。それ以外の時期

る。女性の全科目に共通する傾向として，震災と科目においては，むしろ偏差値 50 以上の割直後から，偏差値 60 以上の割合が大きく減少

合はほとんど変化しないか増加の傾向にある。

する傾向が確認できる。男性でも確認されたこ男性と比較すると女性のこの状況は，大学進学の傾向は震災によって，学習環境が大きく悪化

率の上昇傾向と矛盾しない結果といえる。また，したことが原因だと考えられる。また，最大震

津波の被害に合った地域に関しては，全体的に度が高いほど減少幅が大きいので，家庭の経済

偏差値 50 以上の割合が増加した数学 A 以外

状況の悪化と地域の教育資本の減少が考えられで，偏差値 50 以上の割合が上昇する傾向にあっ- 80 -

〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和元年第６号（通巻第 141 号）2019 年 12 月〉

表８

偏差値帯ごとの生徒の変化（男性）
国語 A

偏差値
40 未満

偏差値

国語 B

偏差値

40 以上 50 未満 50 以上 60 未満

偏差値

偏差値

60 以上

40 未満

偏差値

偏差値

40 以上 50 未満 50 以上 60 未満

偏差値
60 以上

2012-2014
震度 6 強以上

−1.2

1.1

3.7

−3.6

1.8

1.2

−0.6

−2.4

震度 6 弱

−0.8

0.7

4.2

−4.1

1.3

1.9

0.5

−3.7

震度 5

−2.2

0.9

4.6

−3.3

−0.8

2.8

−0.1

−1.9

震度 4 以下

−4.4

−2.6

7.2

−0.1

−1.2

1.6

3.0

−3.4

浸水面積（平均的な変化）

−0.2

−0.6

0.8

0.0

−0.1

−0.2

0.3

0.1

浸水面積（最も大きな変化）

−1.0

−2.5

3.5

0.0

−0.6

−0.9

1.3

0.3

震度 6 強以上

3.6

1.4

−3.9

−1.1

1.3

−2.0

3.7

−3.0

震度 6 弱

3.1

0.8

−2.6

−1.3

0.6

−1.9

4.5

−3.2

震度 5

1.4

0.7

−1.3

−0.9

−0.9

−1.9

4.2

−1.4

震度 4 以下

1.6

−2.4

−0.7

1.5

1.5

−4.7

5.7

−2.5

浸水面積（平均的な変化）

−0.6

−0.5

0.9

0.2

−0.5

0.0

0.5

0.0

浸水面積（最も大きな変化）

−2.6

−2.2

3.8

1.0

−2.1

0.2

2.0

−0.2

偏差値

偏差値

偏差値

偏差値

偏差値

偏差値

60 以上

40 未満

2015-2018

数学Ａ
40 未満

数学Ｂ

40 以上 50 未満 50 以上 60 未満

偏差値

40 以上 50 未満 50 以上 60 未満

偏差値
60 以上

2012-2014
震度 6 強以上

2.5

 −0.6

−0.3

−1.7

2.3

1.6

−5.0

1.2

震度 6 弱

2.7

 −0.6

0.6

−2.7

2.4

1.3

−4.2

0.6

震度 5

1.7

 −1.3

0.6

−1.1

0.8

1.6

−3.9

1.5

震度 4 以下

2.0

−10.4

6.3

2.0

−1.1

−0.1

−0.7

1.9

浸水面積（平均的な変化）

−0.2

0.0

0.4

−0.2

0.0

−0.4

0.2

0.2

浸水面積（最も大きな変化）

−0.9

0.0

1.6

−0.8

−0.1

−1.5

0.8

0.9

震度 6 強以上

3.3

 −1.8

−1.1

−0.4

4.8

1.2

−4.4

−1.6

震度 6 弱

3.3

 −1.5

−1.3

−0.4

5.2

0.4

−4.4

−1.1

震度 5

2.1

 −2.4

−0.8

1.1

3.3

−0.2

−2.9

−0.2

震度 4 以下

4.1

 −8.1

1.2

2.7

7.6

−4.3

−2.9

−0.5

2015-2018

浸水面積（平均的な変化）

−0.4

0.0

0.5

−0.1

−0.3

−0.2

0.4

0.1

浸水面積（最も大きな変化）

−1.5

 −0.1

2.1

−0.4

−1.3

−0.9

1.6

0.6

注：四捨五入した値のため，それぞれの偏差値帯の変化の値を合計しても０とならない場合がある。

- 81 -

自然災害による就業機会の減少と人的資本投資―東日本大震災の事例―

表９

偏差値帯ごとの生徒の変化（女性）
国語Ａ

偏差値
40 未満

偏差値

国語Ｂ

偏差値

40 以上 50 未満 50 以上 60 未満

偏差値

偏差値

60 以上

40 未満

偏差値

偏差値

40 以上 50 未満 50 以上 60 未満

偏差値
60 以上

2012-2014
震度 6 強以上

−0.5

0.8

5.5

−5.8

0.7

0.1

1.8

−2.7

震度 6 弱

−0.7

0.2

6.5

−6.0

0.2

0.0

2.8

−3.0

震度 5

−0.9

0.3

5.3

−4.7

−0.1

−1.0

1.9

−0.9

1.3

−1.8

4.2

−3.7

1.0

1.6

−4.6

2.0

浸水面積（平均的な変化）

−0.2

−0.4

0.4

0.2

−0.2

0.0

0.1

0.1

浸水面積（最も大きな変化）

−0.9

−1.5

1.6

0.8

−0.7

0.0

0.2

0.5

震度 6 強以上

1.2

2.0

−0.5

−2.8

0.5

−1.6

5.2

−4.2

震度 6 弱

0.9

1.1

1.0

−3.1

0.1

−1.5

5.0

−3.6

震度 5

0.6

0.7

0.1

−1.3

−1.0

−3.6

6.1

−1.5

震度 4 以下

1.0

−2.8

0.4

1.5

0.3

−3.6

0.5

2.8

浸水面積（平均的な変化）

−0.2

−0.4

0.1

0.5

−0.3

−0.1

0.0

0.4

浸水面積（最も大きな変化）

−0.9

−1.7

0.4

2.2

−1.2

−0.5

−0.1

1.8

偏差値

偏差値

偏差値

偏差値

偏差値

偏差値

60 以上

40 未満

震度 4 以下2015-2018

数学Ａ
40 未満

数学Ｂ

40 以上 50 未満 50 以上 60 未満

偏差値

40 以上 50 未満 50 以上 60 未満

偏差値
60 以上

2012-2014
震度 6 強以上

0.0

−0.1

2.3

−2.2

3.2

1.5

−5.1

0.5

震度 6 弱

0.0

−0.4

2.8

−2.3

1.6

2.2

−4.8

1.0

震度 5

−0.7

−1.4

3.2

−1.1

1.1

1.1

−4.8

2.6

震度 4 以下

−1.3

1.8

−1.0

0.5

3.0

−1.0

−3.8

1.8

浸水面積（平均的な変化）

0.2

−0.1

−0.1

0.0

−0.3

0.0

−0.2

0.4

浸水面積（最も大きな変化）

0.6

−0.2

−0.3

−0.1

−1.1

0.2

−0.8

1.6

震度 6 強以上

0.5

−1.7

0.6

0.6

4.5

2.3

−4.4

−2.4

震度 6 弱

1.1

−2.3

0.8

0.4

3.8

2.4

−4.2

−2.0

震度 5

0.2

−2.7

0.6

1.8

2.9

0.3

−3.2

−0.1

−2.9

−5.4

3.3

5.0

5.3

−5.1

−2.3

2.0

浸水面積（平均的な変化）

0.1

−0.1

0.0

−0.1

−0.2

−0.1

0.1

0.1

浸水面積（最も大きな変化）

0.5

−0.2

0.0

−0.3

−0.7

−0.2

0.4

0.6

2015-2018

震度 4 以下

注：四捨五入した値のため，それぞれの偏差値帯の変化の値を合計しても０とならない場合がある。

- 82 -

〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和元年第６号（通巻第 141 号）2019 年 12 月〉

た。男性と同様のこの傾向は，性別によらず，男女の結果の差異は，高校卒業生の男女の進路

津波による地域の労働機会の大きな減少が，結選択の差異と一致した状況がある。より就業す

果として教育投資を促していると考えられる。

る傾向のある男性は，学習到達度を高める必要

中学 3 年時における男女のテストスコアの変がないために全体的にテストスコアが減少する化には共通する部分と，異なる部分がある。共のに対して，女性は，数学 B 以外の科目にお通しているのは，どちらもほぼすべての科目でいて，偏差値 40 以上 50 未満の割合が減少し，地震の被害が大きい地域ほど偏差値 60 以上の偏差値 50 以上の割合が増加する傾向がある。

人々の割合が減少していることである。震災にこれは学習環境が悪化してもなお，大学進学のよる被害が人々の学習環境を悪化させたようでために学習到達度を高める努力をしたことを示ある。一方で，テストスコアの変化における，

唆している。

Ⅵ．結論
地域の就業機会が突然減少したとき，人々が的なショックがあったことなどが影響している

どのような進路選択をするのかについて調べと考えられる。第三に，代替的な労働市場が小た。進路の選択肢は大きく 2 つある。代替的なさかった人々，および，テストスコアが全国平労働市場へ就職する，追加的な教育投資を行い

均よりもわずかに低かった人々の，テストスコ

より賃金の高い労働市場で就職する，である。

アが上昇した。例えば，津波の被害にあった地

もし，追加的な教育投資を行うのであれば，よ

域は，それまでの経済活動の多くが失われたたり高い教育水準への入学試験に合格するためにめ，就業の機会を増やすために追加的な教育投

学習到達度をより高くする必要がある。本研究資が必要になったと考えられる。また，代替的は，労働市場，高校卒業後の進路，高校に入学

な労働市場が相対的に小さかった女性のうち，する前年の学習到達度の情報を用いて，就業機

偏差値が 40 以上 50 未満の人々が偏差値 50 以会の減少と教育投資および学習到達度の関係に上にまでテストスコアを上昇させる傾向が見らついて調べた。

れた。より偏差値の低い人たちはそもそも大学

東日本大震災における市町村ごとの震災規模

進学を選択しない人たちであろうから，進路選の違いを利用し，被災地域の全高校および全中択が変化するのが偏差値 40 以上 50 未満の人々

学生の 10 年間の横断面データを用いることで，であったのは高校卒業生の進路選択の変化と整仮説を検証した。その結果，以下の 3 点が明ら合的である。そして，確かに，それら地域，世かになった。第一に，地域の就業機会が減少し

代，性別において大学進学率が有意に上昇する

たとしても，追加的な教育投資なしに就職する

傾向が確認されている。これらのことから，私機会があれば（代替的な労働市場），教育投資

はそれぞれの仮説の検証結果が，密接に関連しは促されない。第二に，代替的な労働市場がなていると解釈している。

い場合，人々は追加的な教育投資を行うことで，この結果は，さらなる研究の必要性を強調しより高い教育水準を獲得しようとする。本研究ている。私は就業機会の減少が一部の人々の教のケースであれば，これは震災から 4 年以上あ育投資とテストスコアの上昇をもたらしたと解とから観察される。大学の進学のための勉強に釈している。そうであるならば，この教育投資十分な期間が必要となること，震災による経済の増加やテストスコアの増加は賃金上昇にどの- 83 -

自然災害による就業機会の減少と人的資本投資―東日本大震災の事例―

程度貢献するだろうか。すなわち，能力がある

ならば，これに関してさらに研究を行うべき政にもかかわらず，大学進学を選択しなかったり，策的な論点と学術的な論点がある。政策的な論

テストスコアを高める努力をしなかったりした点としては，本研究の結果は，学校教育を介し人たちが，そのような選択・努力をした結果，た教育政策よりもより大きな影響を与えうる他

どの程度，収益が増加するのかは，労働経済学の方法が存在する可能性を示唆している。学術において重要な論点であろう。また，テストス

的な論点としては，教育政策の評価などでしばコアを高めることの収益というもの教育政策に

しばテストスコアなどをアウトカムとした分析

おいても非常に重要な論点であろう。

が行われるが，家庭の教育投資，モチベーショ

さらに重要な論点がある。本研究の分析結果

ン，もしくは向上心の変化をコントロールしなによれば，進路選択の変更がテストスコアに影いと深刻なバイアスをもつ可能性が示唆され響を与えている。家庭の教育投資，モチベーショ

る。今後はこれらの論点について注意深く議論ン，もしくは向上心の変化によるものだとするする必要があるだろう。

参

考

文

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