Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
れた。

次に問題になるのが、出生意図数がどのような社会的、経済的変数によって影響を受けるかである。そこで、被説明変数として、「（あと）何人ぐらい子どもは欲しいですか」という質問を使用する。はじめに、「1.ぜひ欲しい」と「2.条件によっては欲しい」という回答を区別せずに、「（あと）何人ぐらい子どもは欲しいですか」という変数を被説明変数として使用する。「3.欲しくない」と回答した人は0となる。

ただし、この結果の解釈は注意が必要である。なぜならば、「（あと）何人ぐらい子どもは欲しいですか」というのは、今後の追加的な出生意図数を意味するが、逆に言えば、現在の子ども数に加えて、今後の追加的な出生意図数を足した数が、本来望んでいる子ども数にもかかわらず、現在の子ども数までしか子どもを産めないと解釈することもできる。そこで、6章で出生意図数に与える要因を分析し、7章で出生意図数と現実子ども数の差の変化をみていくことにしたい。

表 5-4(1)(2)は、出生意図数に与える要因について、全サンプルを用いた推定結果である。記述統計量は表 3-2 で示される。推定についてみてみると、Hausman 検定の結果、固定効果モデルを使用する。年齢は負に有意であり、年齢の二乗は正に有意となる。このため、年齢が高くなるにつれて、さらに欲しいと思う子ども数が減少する。言いかえると、出生意図数と現実の子ども数が近づいていくことを意味する。女性の個人所得は正に有意であり、女性の所得が高くなるとさらに出生意図数が増加する。つまり、もっと子どもが欲しいと考える。労働時間は正に有意であることから、労働時間が長くなると、もっと子ども数を欲しいと感じる傾向にある。一方、本人や夫の家事時間は負に有意であることから、本人や夫の家事時間が長くなると出生意図数が少なくなる。つまり、十分に子どもがいると感じるようになる。さらに注目すべきことは、本人の家事時間と配偶者（夫）の家事時間の係数の大きさを比較すると、本人の家事時間と比べて配偶者の家事時間が出生意図数を減少させる効果が大きいこともわかる。

次に「ぜひ欲しい」とする人の欲しい子ども数と「欲しくない」とする人の差がどのような属性によって生じるのかについて分析を行った。そこで、条件付で欲しいと回答したサンプルを除外した。その結果が、表5-4(3)(4)である。Hausman検定の結果、固定効果モデルを使用する。年齢は負に有意であり、年齢の二乗は正に有意である。また、世帯所得は負に有意であり、女性の個人所得は正に有意であることから、世帯所得が高くなると、ぜひ欲しいとする子ども数が少なくなり、一方女性の個人所得が高くなると大きくなる。都市ダミーは負に有意であることから、都市のほうが出生意図数は小さくなる。そして、労働時間が長くなると出生意図数が大きくなるが、本人や夫の家事時間が長くなると出生意図数は小さくなる。先ほどと同様に、夫の家事時間の効果のほうが大きいこともわかる。

さらに、「条件によっては欲しい」とする人の追加的な出生意図数について分析した。そこで、無条件で欲しいと回答したサンプルを除外した。その結果が表 5-4(5)(6)である。Hausman 検定の結果、ランダム効果モデルを採用する。年齢は負に有意で、年齢の二乗は
正に有意である。これらは、先ほどのモデルと同様の結果となる。女性の個人所得は正に有意である。この結果も、先ほどと同様である。

これらの結果から、女性の個人所得が高くなることや、労働時間が長くなることは出生意図数を大きくする。つまり、もっと子どもが欲しいのに、現在はその子ども数まで達していないと解釈できる。そして、夫の家事負担時間は条件付でさらに欲しいと感じる子ども数は有意でないものの、それ以外の場合は出生意図数を小さくさせる要因となっていることがわかる。

## 7 ．出生意図数と現実子ども数の乖離について

6章では、出生意図がどのような要因によって影響するか分析した。しかしながら、6章でも指摘したように、出生意図数には二義的な意味がある。横山(2007)では、本稿と同じデータを使用して、「希望子ども数＝現在の子ども数＋欲しい子ども数（条件つき含む）」と定義し、「予定子ども数＝現在の子ども数＋欲しい子ども数（条件つき含まず）」と定義している。このことは、「出生意図数（条件つき含む）＝希望子ども数と現実子ども数の差」、「出生意図数（条件つき含まない）＝予定子ども数と現実子ども数の差」と解釈できる。このため、出生意図数が少ないということは、子どもを欲しくないという解釈と、予定子ども数や希望子ども数と現実子ども数が一致しているという意味があると考えられる。

また、5章では出生意図を持った人はその後子どもを産む傾向にあるために、出生意図と出生行動には一致する傾向は観察されることを示した。その一方で、図3-2が示すように、40歳以上であっても、平均すると5人に1人は子どもを欲しいと考えており、出生意図と現実の子ども数が一致していないのも事実である。そこで、6章による分析に加えて、出生意図数と現実子ども数の乖離がどのように変化していくのかということを考える必要がある。そこで、両者の乖離を表す変数を以下のように定義して被説明変数としたい。

## Gap_kids=出生意図数-2期間の子ども増加数

この変数は次のように考えられる。t-1期での出生意図数とt-1からt期にかけての子どもの増加の差ということは、t-1期で欲しいと思った子ども数をt期で達成できなかった数を意味する。つまり、ある子ども数だけ欲しいと思ったにもかかわらず、3年間の間で得られなかった子どもの数を意味する。この変数を出生意図数と現実子ども数のギャップと考えることができる。そこで、t-1期のどのような要因が、出生意図数まで現実子ども数が到達していないのかを分析したい。

推定結果は、表5-5で示される。使用したデータの記述統計量は5章の実証分析の時と同様であり、表5-1で示されている。表5-5(1)(2)は全体サンプルの結果である。Hausman検定の結果、固定効果モデルが採用される。年齢が負に有意であることから、年齢が上昇するにつれて、ギャップは縮小する。女性の個人所得や世帯貯蓄は負に有意であり、労働時間は正に有意であることから、女性の個人所得や世帯貯蓄が高いと出生意図数と現実子ども数の
差は小さくするが、逆に労働時間が長くなると差は大きくなる。一方で、世帯所得、持ち家ダミーは有意でない。本人の家事時間は負に有意で、同居ダミーも正に有意となる $ ^{10.11} $ 。

次に「ぜひ欲しい」とする人が述べた出生意図数が、3年後も現実子ども数と乖離している理由を分析したのが、表5-5(3)(4)である。先ほどと同様に、条件付で欲しいと回答したサンプルを除外した。Hausman検定の結果、固定効果モデルが採用される。年齢は負に有意であり、年齢の二乗は正に有意である。また、世帯貯蓄は負に有意であり $ ^{12} $ 、世帯貯蓄が高いと3年後の出生意図数と現実子ども数のギャップは縮小する。さらに、本人の家事時間は負に有意である。前章の推定結果で、本人の家事時間は出生意図数に対して、負の影響を与えているといことが示されているので、本人の家事時間が長い人は、出生意図数が少なく、そのため乖離が小さくなっていると考えられる。

さらに「条件によっては欲しい」とする人が述べた出生意図数が、3年後も現実子ども数と乖離する要因を分析したのが、表5-5(5)(6)である。無条件で欲しいと回答したサンプルを除外して推定を行った。Hausman検定の結果、ランダム効果モデルが採用される。有意である変数は、年齢、都市ダミー、世帯貯蓄 $ ^{13} $ 、本人の家事時間である。

これらの結果から、以下のことが示された。いずれのケースにおいても世帯貯蓄と家事時間は、出生意図数と現実子ども数の乖離を縮小させることが示された。

### 8. 結論と今後の課題

5章では、個人の出生意図が個人の出生行動に結びついていることを実証した。その結果、出生意図がある人はその後の出生行動につながっていることが示された。従来、集計データによる分析は存在したが、本稿により個人の出生意図が出生行動につながっていることが確認された。つまり、出生意図数と現実子ども数は最終的に一致する傾向にあるということも言える。さらに、前期の女性の個人所得が高いと子どもを追加的に出生することを抑制するだけでなく、子どもが欲しいと考えている人が実際の出生行動を行うことに対して抑制的な要因となっていることを示した。Butz and Ward モデルは、女性の所得が高くなることは子どもを産む機会費用の上昇を意味し、出生率を低下させることを示した。本稿では、一般的に女性の所得が子ども数を減少させる要因であるだけでなく、子どもを欲しいと考えている女性に対しても、女性の所得の高さが出生率を低下させる要因になっていることを示した。

6 章では欲しい子ども数（出生意図数）がどのように形成されているかということに注目した。その結果、女性の個人所得が高くなることや労働時間が長くなることは、出生意
図数が大きくなる傾向にあることが示された。この結果は、個人の個人所得が高いことや労働時間が長いことは、欲しい子ども数と現実の子ども数が一致していないと解釈することができる。一方で、いくつかのケースでは夫の家事時間が長くなれば、出生意図数が小さくなることが示された。出生意図数が小さくなるということは、欲しい子ども数と現実子ども数が一致しているとも解釈できる。

7 章では、出生意図数と現実子ども数の差がどのような要因よって説明できるかについて考察を行った。その結果、出生意図数が3年後の現実子ども数と乖離している大きさに関しては、世帯貯蓄が高くなると縮小するだけでなく、本人の家事時間が多くなると縮小する。また、全体サンプルでは労働時間が長くなると、乖離の程度は大きくなっている。

今後の課題は以下のとおりである。今回は、3期間パネルによる分析であったが、今後さらに分析期間を長く取ることで、年代効果、個人効果、コーホート効果についてさらに詳細な分析が可能になる。この問題に関しては、筆者の残された課題としたい。

## 参考文献

阿部正浩「少子化社会における労働市場-女性の結婚と労働力供給の視点から－」『季刊社会保障研究』, 1999, Vol.34. No.4.

小椋正立・ロバート，ディークル「1970年以降の出生率の低下とその原因：県別、年齢階層別データからのアプローチ」『日本経済研究』，1992，第22号，pp.46-75.

加藤久和『人口経済学入門』，2001，日本評論社.

清水誠「所得が出生に及ぼす影響-JGSS2000へのButz and Ward Modelの適用」『JGSS 研究論文集 $ ^{[1]} $ 』, 2002.

伊達雄高・清水谷諭「日本の出生率低下の要因分析：実証サーベイと政策的含意の検討」ESRI Discussion Paper Series No.94, 2004.

永瀬伸子「少子化の要因：就業環境か価値観の変化か－既婚者の就業形態選択と出産時期の選択－」『人口問題研究』第55巻第2号,1999,pp.1-18.

樋口美雄・阿部正浩「経済変動と女性の結婚・出産・就業のタイミング」『パネルデータからみた現代女性』東洋経済新報社，1999.

松浦司「何が理想子ども数と現実子ども数の差をうみだすのか」『季刊家計経済研究』, 2008, pp.52-60.

守泉理恵「予定子ども数」は出生力予測に有用か？」『人口問題研究』，2004,pp.32-52.

森田陽子「子育て費用と出生行動に関する分析」『日本経済研究』第48号，2004，pp.23-57.

森田陽子「子育てに伴うディスインセンティブの緩和策」樋口美雄編『少子化と日本の経済社会』日本評論社, 2006, 49-80.

八代尚宏「少子化問題への経済学的アプローチ」『季刊家計経済研究』第47号, 2000, pp.20-27.

横山由紀子「出産意欲と生活環境－夫婦が出産計画を変更する要因」橘木俊詔編『日本経済の実証分析』東洋経済新報社, 2007, pp.241-257.
Becker, G.S. “An Economic Analysis of Fertility.” In Demographic and Economic Change in Development Countries, a conference of the Universities-National Bureau Committee for Economic Research, Princeton, 1960.

Becker, G.S. and H.G. Lewis, "On the Interaction between Quality and Quantity of Children", Journal of Political Economy, Vol. 81 No. 1, 1973, pp. 279-288.

Butz, W.P. and M.P. Ward, "The Emergence of Countercyclical U.S. Fertility," The American Economic Review, 1979, Vol. 69.

Freedman, R., D.S. Freedman, and A.D. Freedman. "Changes in Fertility Expectations and Preferences Between 1962 and 1977: Their Relation to Final Parity" Demography 17(4), 1980, pp.365-378.

Macunovich, D. "The Butz-Ward Fertility Models in the Light of More Recent Data," Journal of Human Resources, 1995, Vol. 30(2).

Miranda, A "Planned fertility and family background: a quantile regression for counts analysis" Journal of Population Economics 21, 2008, pp.67-81.

O'conell, M. and C.C. Rogers "Assessing Cohort Birth Expectations Data from the Current Population Survey, 1971-1981" Demography 20(3), 1983, pp. 369-384.

Ohbuchi, H. "Empirical Tests of Chicago Model and Easterlin Hypothesis: A Case Study of Japan," Jinkogaku-Kenkyu, 1982, Vol.5.

Pritchett, L.H. “Desired Fertility and the Impact of Population Policies” Population and Development Reviews 20(1), 1994, pp.1-42.

Schoen, R., N. M. Astone, Y. J. Kim, and C. A. Nathanson “Do Fertility Intentions Affect Fertility Behavior?” Journal of Marriage and the Family 61, 1999, pp. 790-799.

Thomson,E “Couple Childbearing Desires, Intentions, and Births” Demography 34(3), 1997,pp.343-354.

Trent, K. and K. Crowder “Adolescent Birth Intentions, Social Disadvantage, and Behavioral Outcomes” Journal of Marriage and the Family 59, 1997, pp.523-535

Westoff, C.F. and N.B. Ryder "The Predictive Validity of Reproductive Intentions" Demography 14(4), 1977, pp.431-453.

Willis, R. "A New Approach to the Economic Theory of Fertility Behavior," Journal of Political Economy, 1973, Vol. 81(2).

Wooldridge, J. M. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, The MIT Press, 2002.
ESRI Discussion Paper Series No.69

# 日本の教育経済学：実証分析の展望と課題 by

小塩隆士

妹尾涉

October 2003

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
日本の教育経済学：実証分析の展望と課題 $ ^{*} $

東京学芸大学・小塩隆士

大阪大学・妹尾 涉

## 要 旨

本稿の目的は、日本の教育についてこれまで行われてきた実証研究をサーベイし、今後に残された研究課題を探ることである。具体的には、1）人的資本論と教育の収益率、2）労働市場から見た教育、3）教育成果の要因分析、4）教育の産業分析、5）教育需要の決定要因、6）教育と社会階層という6つのテーマ別に先行研究を分類し、その分析目的や手法、結論や政策的含意を比較する。それぞれのテーマにおいて多くの研究が蓄積されており、また、教育社会学など経済学以外の分野における研究の中にも、経済学的に見て興味深いものが少なくない。しかし、データの制約などもあり、教育経済学における実証研究には多くの課題が残されている。

とりわけ、次の4つが今後解決すべき課題として指摘できる。第1に、教育成果に関する実証分析が米国等と比べてかなり不足しており、教育の履歴情報を含む長期的なパネル・データの整備が求められる。第2に、学校教育において市町村レベルにおける自由度がある程度認められるようになっており、教育成果に関するクロス・セクション・データに基づく分析を進める余地が広がっている。第3に、国立大学の独立行政法人化等を背景に、教育の産業組織論的あるいは経営学的分析も今後の蓄積が期待される。第4に、教育と社会階層や所得格差の関連など、経済学と教育社会学による共同研究の成果が期待されるテーマが存在する。

*本稿の基礎となる論文は、内閣府経済社会総合研究所が2003年8月7日に開催したセミナーに提出したものである。コメンテーターの法政大学・小椋正立教授には、論文を詳細に検討していただき、建設的なコメントを数多くいただいた。また、経済社会総合研究所の香西泰所長を始めとして、セミナーに参加してくださった方々からも多くの貴重なコメントをいただいた。深く感謝する。なお、執筆者のうち小塩は文部科学省科学研究費特定療育（B）603「世代間利害調整プロジェクト」による財政支援を受けている。関係者の方々にお礼を申し上げる。もちろん、残された誤りは執筆者によるものである。
### 1. 本稿の目的

教育をめぐる経済分析は、内外で数多く蓄積されている。とりわけ Schultz （1963）や Becker （1964）がいわゆる「人的資本（human capital）論」を確立して以来、教育やその成果を経済学の立場から分析する研究が進められ、教育経済学は経済学の中でも重要な研究分野としての位置をすでに占めている。

とくに、教育が人的資本の蓄積や教育を受けた後の賃金水準、経済成長にどのような影響を及ぼすのか、教育の「質」の違いが教育成果をどこまで左右するのかといったテーマを始めとして、教育経済学の実証分析は米国を中心に膨大な量に上っている。一方、教育社会学など教育学の分野でも教育にかかわる実証分析は数多く行われており、問題意識やアプローチこそ違え、経済学から見ても興味深い研究が少なくない。

しかし、残念ながら、日本においては教育をめぐる実証分析の蓄積はむしろこれからのようである。もちろん、次節以降で紹介するように優れた実証分析は少なくないが、重要なテーマが十分に分析されているとは言いがたい。その最大の理由はおそらく、教育に関する情報公開がこれまできわめて限定的であったことに求められる。そのため、教育をめぐる議論は、実証分析の裏づけがほとんどない観念論や理想論に終始するという状況も見られた。

しかし、最近では、研究者が独自に実施した調査などに基づいた、教育の実証分析が盛んに行われるようになっている。新学習指導要領の導入をきっかけとする学力問題への関心の高まり、教育現場におけるさまざまな新しい取り組みなどを背景として、こうした傾向は今後さらに加速するだろう。同様に、教育社会学等の分野においても、教育と社会階層との関連に対する問題意識の高まりもあって、丁寧な統計的処理がほどこされた実証分析が数多く見られるようになっている。加えて、行政評価の重要性が意識されるようになった現在、教育行政についても、統計に基づく客観的な評価がいままで以上に求められるようになるはずだし、またそうあるべきである。

本稿の目的は、1）日本の教育についてこれまで行われてきた実証研究をできるだけ数多くサーベイし、現時点におけるその“到達点”を明らかにするとともに、2）教育をめぐる現状や教育経済学における理論的な研究、あるいは諸外国における実証研究の蓄積状況から判断して、今後に残された研究課題を整理することである。サーベイに当たっては、経済学的な発想によって行われた実証研究を基本的な対象とするが、教育社会学等の立場からの実証研究についても、経済学的に見て興味深いものについてはできるだけ幅広くカバーした。ただし、われわれのサーベイは包括的なものではなく、本稿で取り上げていない研究の中にも、優れたものが数多く残されているはずであることを予めお断りしておく。また、純粋に理論的な研究についてはサーベイの対象外としている $ ^{1} $ 。
教育は多面的である。教育には、企業やマクロ経済から見ると「生産要素」という側面があるが、教育機関が生み出す「生産物」という側面もある。また、教育を受けることは、生産性を高める「投資」行動として受け止めることが一般的であるが、教育を受けること自体から消費者が満足を得るとすれば、「消費」行動としての側面もある。さらに、教育を教育機関が供給するサービスと捉えても、そのサービスの生産にはその需要者である消費者が参加するから、教育には需要と供給を明確に分割できないという特徴もある。本稿で紹介する実証分析を見ても、こうした教育の多面性が反映され、教育に対する捉え方がそれぞれにおいて微妙に異なり、また重なり合っている。そのため、本稿では、以下のようにこれまでの実証分析を整理して紹介することにした。

まず、2.「人的資本論と教育の収益率」では、いわゆる人的資本論に基づいた、教育の収益率をめぐる実証研究を取り上げる。日本における教育経済学の実証分析を見ると、この人的資本的発想に基づくものがかなりのウェイトを占めている。この節のサーベイは、教育に対する経済学的アプローチを知る上で格好のイントロダクションともなる。

3 「労働市場から見た教育」では、教育と労働市場との関係に関する研究を取り上げる。出身大学や学歴が就職や賃金、会社での昇進にどの程度影響するかといった問題は、労働経済学の分野における重要なテーマとなっており、実証分析の蓄積も比較的豊富である。この節では、教員の労働市場に関する実証分析についても紹介する。

4. 「教育成果の要因分析」では、教育成果をめぐる議論を取り上げる。学級規模や習熟度別（能力別）クラス編成等、教育の「質」がどこまで教育成果に影響するかは、教育政策のあり方を議論する上でも重要なテーマとなる。

5. 「教育の産業分析」では、教育産業の効率性をめぐる研究をサーベイする。産業組織論的なアプローチから、とりわけ教育産業に「規模の経済」や「範囲の経済」が働くかといった問題点を議論する。また、学校経営の評価のあり方についても簡単に議論する。

6. 「教育需要の決定要因」では、人々はどこまで教育を受けるのか、どのような要因で学校を選択するのかといった問題を扱った実証分析をサーベイする。また、消費者の教育需要に対する財政支援のあり方についても考える。

7. 「教育と社会階層」では、教育と社会階層との関係についての研究を取り上げる。これは、教育社会学の分野で重要なテーマのひとつとなっており、実証分析が盛んに行われてきた。経済学から見ても、教育が所得格差の形成にどこまで影響するかはきわめて興味深い問題である。
大まかに整理すると、2.と3.が教育の経済的意義を労働市場との関係から考察した分析例を、4.と5.が教育の供給面の問題を扱った分析例を、6.と7.が教育の需要面を扱った分析例をそれぞれサーベイしていることになる。

最後に８．「残された課題」では、全体のまとめと残された課題の整理を行う。

## 2 ．人的資本論と教育の収益率

## 内部收益率の概念

教育を経済学の立場から取り上げる場合、まず頭に浮かぶのは「教育を受けることによって、将来どこまで所得が増加するか」という考え方であろう。このような教育の収益性をめぐる実証分析は、日本でも堀内（1973）など古くから試みられており、興味深い研究も数多く見受けられる。教育には投資としての側面だけでなく、消費としての側面もあると考えられるが、人的資本論の立場に立つと、教育は消費者にとって一種の投資行動として捉えられることになる。なお、教育経済学の実証分析という点では、人々がどこまで人的資本論的発想に基づき、教育の収益性を意識して教育需要を決定しているかという重要な問題がある。人的資本論の妥当性を需要サイドから検証した論文は6.でサーベイすることとし、ここでは教育の内部収益率そのものをめぐる実証分析を眺めてみよう。

日本の公表統計を用いる場合、投資としての教育の効果を分析する最も手っ取り早い方法は、『賃金構造基本統計調査』（賃金センサス）等を使って学歴による賃金格差を調べることである。しかし、教育には費用がかかり、しかも便益の発生は一時点ではなく生涯にわたるため、消費者にとっての教育の経済学的意義を調べるにはもう少し工夫が必要である。そこで昔から行われてきたのが、教育の（内部）収益率を計算するという作業である。

教育の内部収益率の計算を、大学教育の場合について簡単に紹介すると次のようになる。まず、教育の費用については、大学の授業料を代表とする直接的な費用だけでなく、大学に（4年間）通学することによってみすみす失ってしまった賃金所得である逸失所得（放棄所得）を加える。一方、大学教育から得られる便益とは、大学卒業後、引退生活に入るまで、高卒と比べて追加的に得られる賃金所得を意味する。そして、教育の内部収益率とは、その教育の費用と便益を割引現在価値で見て一致させるような割引率として計算される。すなわち19歳で大学に入学し、23歳から60歳まで勤労生活を送ると想定し、 $ E_{t} $ と $ B_{t} $ をそれぞれt歳時点における教育の費用と便益を示すとすれば、

$$ \sum_{t=19}^{22}\frac{E_{t}}{\left(1+\mathsf{\rho}\right)^{t-19}}=\sum_{t=23}^{60}\frac{B_{t}}{\left(1+\mathsf{\rho}\right)^{t-19}} $$

という方程式から得られる $ \rho $ が教育の内部収益率である。これは、 $ \rho $ に関する高次の方程式となるが、表計算ソフト等を用いれば簡単に計算できる。

こうした形で得られる教育の内部収益率については、公表された集計データで計算できることもあって、日本でも実証研究例が少なくない。これは、一頃ほどではなくなったもの
のの、日本では受験競争が厳しかったこともあり、教育がはたしてコストをかけるのに見合ったものであるかという問題意識が強かったためかもしれない。最近における実証研究を概観した田中（1998）によると、日本の大学の収益率は1980年代まで低下傾向を示してきたものの、80年代以降は安定的に推移しているとする結果が一般的である。また、学歴別の収益率の時系列的变化を調べた島（1997）によると、80年代に入ってから、大学の収益率が安定するとともに、高校、高専・短大の収益率との差が拡大している。

大学進学率が上昇傾向をたどっているのに大学の収益率が安定的に推移していることは、大卒労働者市場の需給バランスが供給超過の方向に大きく崩れていないことを意味する。この傾向はほかの諸国でもしばしば見られるが、産業構造の高度化に伴って、高い水準の教育を受けた大卒労働者に対する需要が、大学進学率の上昇と見合う形で長期的に増加してきたと説明することもできよう。

## 教育の収益率に関するその他の分析

教育の内部収益率の試算に関しては、次のような3つの応用的分析がこれまで試みられてきた。第1は、収益率を大学や学部間で比較することである。首都圏の大学を対象にそれを行った岩村（1996）によると、社会科学系の方が理工系よりも収益率が高い、（入学難易度や伝統など）威信の高い大学ほど収益率が高い、収益率の分散は社会科学系より理工系のほうが小さいといった興味深い事実が確認されている。

第 2 は、教育の社会的収益率と私的収益率を区別して計算することである。社会的収益率の場合は、便益に税引き前所得を、費用に授業料など私的費用のほかに政府の補助金を含める（厳密には教育の外部経済効果を含めるべきだが、推計がほとんど不可能なので捨象する）。私的収益率の場合は便益に税引き後所得を、費用に私的費用のみを用いる。信国（1977）はオイルショック前後のデータを用いて分析を行い、国立大学の社会的収益率の水準は既に他の投資機会の収益率の水準よりも低いこと、理・医学部よりも社会科学系学部のほうが社会的収益率が高いこと、また、私的収益率＞社会的収益率であること、国公立・私立などの設置形態の違いが私的収益率に関してそれほど大きな影響を与えていないこと、などを明らかにしている $ ^{2} $ 。また、最近のデータを用いた経済企画庁（現内閣府）経済研究所（1998）の推計においては、国立大学の場合は私的収益率＞社会的収益率、私立大学の場合は逆に社会的収益率＞私的収益率という結果が得られている。

第 3 は、内部収益率をコーホート別に計算することである。この例としては、経済企画庁『国民生活白書』(1996)がある。男子の場合、1935年生まれで11.1%、1950年生まれで8.1%、1965年生まれで9.0%という結果が得られているが、2番目のコーホートの数字がやや低めとなっているのは、「団塊の世代」のため世代内の競争が激しかったことを反映
している可能性がある $ ^{3} $ 。

## シグナリング理論

ところで、こうした人的資本論の考え方には、実は本質的な問題がある。というのは、教育水準が高い者はもともと能力が高い者であるとすれば、教育の収益や賃金格差は、教育による生産性向上効果を反映したものではなく、個人に生来備わっている能力差を反映したものに過ぎないという解釈もできるからである。

実際、人的資本論とは対極的な考え方として、教育を受けることや学歴を高めることを、自らの能力を他人に知らしめるための行動と解釈する「シグナリング（signaling）理論」がある。このシグナリング理論も、Spence（1973）らが提唱して以来、教育経済学の分野で重要な位置を占めている。ただし、シグナリング理論の中には、能力をめぐる情報の非対称性を想定する考え方だけでなく、教育機関が試験等を通じて能力を見きわめていくという「フィルタリング」や「スクリーニング」の側面を重視した考え方も有力である。

人的資本論とシグナリング理論のどちらが妥当するかという問題は、教育のあり方を考える上で重要である。シグナリング理論が妥当するとすれば、教育に対する公的支援の正当性は、すべてではないにせよかなり減殺されることになるからである。そのためもあって、外国では両者の正当性を比較する実証分析が少なからず見られるが、結果は一様ではない $ ^{4} $ 。日本では、この問題に関連する数少ない分析例として、安部（1997）Abe（2002）がある。安部は独自に収集した大学別のパネル・データに基づいて、同一学部・大学の時間を通じた入学時偏差値の変動が、学部・大学間の偏差値の変動に比べて入職時に与える影響が小さいことを示している。安部は、入職時には（OBネットワークの形成も含めた）学校教育の効果が大きいとその結果を解釈している。この解釈が正しいとすれば、大学教育は生産性の向上に貢献しているという、人的資本論的な状況が描けることになる。

一方で、シグナリング理論を支持する声も根強い。独自に実施したアンケート調査に基づく大橋（1995）これまでの実証研究を概観した橘木（2002）がその代表例である。このうち橘木は、シグナリング理論（橘木は「スクリーニング仮説」という表現を用いている）を支持する統計的事実として、(1)低学歴の人が高学歴の人よりも高い生涯賃金を得る例は確かに多数存在しないが、無視できないほど少ない例ではない、(2)企業の指定校制度、大学卒における銘柄大学とそうでない大学との間の昇進格差が存在する、(3)賃金や所得とは関係のない動機で大学に行くことも多い、(4)医師や弁護士、技術者等職業決定に際してどの学部に進学するかが大きな役割を演じている、といった点を指摘している。しかし、これらの事実はシグナリング理論を全面的に肯定し、人的資本論を全面的に否定するものと
は言えない。また、シグナリング理論が正しいとすれば、なぜ企業は大学入学時点で学生を採用しないのか、という疑問も残る $ ^{5} $ 。

### 3. 労働市場から見た教育

## Mincer 型の賃金関数

前節では、人的資本論の考え方と、それを反映した教育の内部収益率に関する実証分析を紹介した。しかし、教育が人的資本論によって説明されるとしても、教育の成果が実際に評価されるのは直接的には賃金や昇進など、労働市場においてである。この点は、シグナリング理論の立場をとっても同じである。学歴を高めることの経済的なメリットは、労働市場において発揮されることになるからである。そこで本節では、教育の成果を労働市場から分析する実証分析を幾つか紹介することにしよう。

ここでまず取り上げるのは、Mincer（1974）型の賃金関数の推計である。教育の内部収益率の計算は人的資本論の発想に基づくものであるが、人的資本そのものは観測できない。そのため、労働経済学の分野では、教育の内部収益率を直接計算するというよりも、賃金から人的資本ないしは教育の役割を間接的に把握するというアプローチがしばしばとられる。労働者が得る賃金は、労働者が過去に投資した人的資本の水準に大きく左右される。この点に注目して、人的資本論に関する実証分析に道を開いたのが、このMincer型の賃金関数の推計である。

Mincer 型の賃金関数は、1）労働者はそのライフサイクルの当初の数年間は教育投資に専念し、2）その後は仕事につき、オン・ザ・ジョブによる人的資本投資を単調減少の形で実施していくと想定する。その想定の下で、賃金（w）の対数値（lnw）を教育年数sや勤続年数xによって推計する、

$$ \ln w=const.+a s+\beta x-\gamma x^{2},\alpha,\beta,\gamma>0 $$

という回帰式を推計することになる $ ^{6} $ 。この場合、s につく係数 $ \beta(\times100) $ は、教育年数を 1 年間延ばしたときに賃金が何%上昇するかを示すことになる。このタイプの賃金関数の推計の代表例としては、『賃金構造基本統計調査』のクロス・セクション・データに基づいたHashimoto and Raisian（1985）（1992）がある。ただし、彼らの推計式においては、教育は教育年数ではなく、高卒、短大卒、大卒がダミー変数の形で与えられている。したがって、各ダミー変数につく係数（×100%）は、それぞれの教育課程を修了することによって何%賃金が上昇するかを示すことになる（たとえば、大企業の場合、大学を卒業すると約46%賃金が上昇することになっている（1990年データ）。

Hashimoto and Raisian のそもそもの分析目的は賃金決定要因の日米比較であり、日本
では米国に比べて同一企業での勤続年数が重要な役割を果たしていることを明らかにしている。そうした傾向については、Clark and Ogawa（1992）が『賃金構造基本統計調査』の新しいデータを用いるとやや弱まる点を指摘しているが、彼らの推計結果を見ると、教育の賃金押し上げ効果の大きさは時系列的に見て安定していることが分かる。なお、ミンサー型の賃金関数を、7．でも紹介するSSM（Social Stratification and Social Mobility；社会階層と社会移動）調査の個票に基づいて推計したものとして、Tachibanaki（1988）や矢野・島（2000）がある。

しかし、ミンサー型の賃金関数については、いわゆるサンプル・セレクション・バイアスがかかることが広く知られている。たとえば、大学進学を選択した者は、大卒のほうが高卒より有利だと判断した者に限定されると考えると、実際に観測される大卒・高卒の賃金格差は、大学の収益率を過大評価している可能性が残る。さらに、ミンサー型の賃金関数は内部収益率の直接的な推計に比べてデータ面の制約が小さいので、教育の収益率の国際比較にしばしば用いられるものの、統計学的に見ると問題がある点に注意しておく必要がある。

## タテの学歴とヨコの学歴

次に、学歴が労働市場でどのように評価されているかという問題を考えてみよう。出身大学や学歴が賃金や会社での昇進にどの程度影響するかといった問題は、労働経済学の分野においても重要なテーマであり、実証分析の蓄積も比較的豊富である。ここで学歴という場合には、2つの意味がある。ひとつは、高卒、大卒、院卒といった「タテの学歴」であり、もうひとつは、大学であればどこの大学を卒業したかといった「ヨコの学歴」である。「タテの学歴」の結果生まれる高卒者と大卒者、あるいは大卒者と院卒者の賃金の平均的な格差は、労働厚生省『賃金構造基本統計調査』等から簡単に類推できる。ここでも高学歴者ほど高い賃金を得るという統計的事実が確認できるが、人的資本論やシグナリング理論以外にもこの現象を説明する理論があり得る。

それが、Thurow（1976）の提唱した「仕事競争（job competition）モデル」である。このモデルでは、学歴は訓練可能性に対するひとつの指標であり、企業は学歴によって仕事を割り当てると想定する。したがって、入職時において学歴間で賃金の差は存在しないが、時間の経過とともにOJTを通して徐々にその格差が大きくなる。大谷・梅崎・松繁（2003）は、ある国立大学工学部出身者へのアンケート調査をもとに、この仕事競争モデルの現実的妥当性を検証している。具体的には、1）学歴別で見た初任給の差は入職時の年齢差で説明できるかどうか、2）学歴別で見た賃金プロファイルを推計し、年齢にかかる係数が学歴によってどうなるかを検定するわけである。

その結果、この仕事競争モデルは修士卒 - 博士卒間ではあてはまらないものの、学士卒 - 修士卒間では支持されている。さらに、大谷（2003）も、同一大学の社会科学系学部の卒業生に対するアンケート調査に基づき、大学在学中の成績を利用して仕事競争モデルを
検証している。それによると、好景気で労働需要が高まるときには初任給への大学での成績の効果がなくなるものの、景気が悪化し労働需要が減少するときには初任給への成績の効果が現われる。これは、入職に際して成績を選抜基準とする割り当て（rationing）が行われていることを意味し、仕事競争モデルを支持する結果となっている $ ^{7} $ 。

一方で、文部科学省『学校基本調査』によると、2002度時点での日本の進学率は高校で97%、大学で48.6%（短大も含む）である。近い将来訪れると言われる「大学全入時代」を考えると、とくに大学における「ヨコの学歴」はより一層重要な意味合いをもってくると考えられる。このテーマに関する分析は、古くから行われてきた。

まず、初期の重要な分析である小池・渡辺（1979）は、名門大学出身であることが必ずしも上場企業への就職に有利なわけではなく、昇進の際も課長職ではむしろ無名校出身者のほうが昇進の確率が高いことを示している。また、渡辺（1987）も、就職にあたって名門大学出身であることは有利ではあるが、企業は無名校からも幅広く採用していることを指摘し、同様の見解を示している。

一方、竹内（1995）は、各々の企業が特定の大学に対してそれほど大きな採用枠を目標として掲げていなくても、名門大学卒の学生はそもそも希少な存在であるため、結果的には入職時においては名門大学卒の学生が有利になることを企業側のデータから示す一方、学歴による昇進の格差は存在せず、これが社員の競争意欲を持続させるために有効に機能していると指摘する。

しかし、樋口（1994）や大橋（1995）は、官公庁や上場企業の役員を含む部長職以上へと分析の対象を広げた場合、名門大学出身者が有利であることを明らかにし、その原因が官庁や他社での幅広い人脈をもつこと $ ^{8} $ 、先天的な知的能力が高いこと、その結果、恵まれた職場に配置される傾向があること、後輩に支援することからより昇進に有利になることにあるのではないかと指摘している。

さらに、大学で文系教育を受けた者と理系教育を受けた者とでは、その後の労働市場でどのような違いが現われるかという問題もある。日本では、理系出身者よりも文系出身者のほうが賃金や昇進の面で優遇されていると言われている。文系出身者と理系出身者では、職業分布が異なることなどがその理由に挙げられるが、最近では、野田(1995)や富田(1995)が個票データを用いて、実際には賃金、昇進とも理系と文系との間でそれほど差があるわけではないことを確かめている。

## [補論] 教員の労働市場

教育サービスの需要側に関する分析が盛んに行われる一方で、教育サービスを供給する
側である教員の労働市場に関する実証分析もいくつか行われている。教育経済学の分野では、教員の労働市場の分析が重要な研究テーマとなってきた。教員の労働市場は、1）医師や弁護士などと同じように資格を必要とする専門職であることから一人前になるための訓練期間が比較的長いこと、2）教員の配置などが制度的にかなりの制約を受けていること、3）初等中等教育では大半の教員が公務員であるのに対し、高等教育では逆に公務員が少数派になっていること、といった特徴を持っている。このため、教員の労働市場は、労働需給の調整といった市場の変化に弾力的に対応できないという問題点がある。

ここでは、主に大学教員の労働市場に注目して実証分析を行った論文を紹介しよう。ここでの主要な関心は、教育サービスの質を形成する教員の労働需給がどのように決定されているのか、教員の所得や昇進といった賃金プロファイルはどのように決定されているかというものである。これらの問題は、教育産業に従事する人々にとって重要であるだけでなく、国家の人的資本の蓄積、人材の効率配分、教育サービスの質などに直接的・間接的に関わる問題であり、政策的にも重要なトピックである。

これまでの実証分析を見ると、たとえば市川・菊地・矢野（1982）は、就職難や教員給与の改善などが小中学校教員の供給を増やすほか、教育学部の入学倍率を高める効果があることを指摘している。また、大学教員を対象とした新堀（1984）は、1960年代から80年代までのほぼ20年間における大学教員の労働市場を概観し、1）60年代に入って大学在学者の大幅な増加に伴って大学教員の需要も増加したが、60年代後半にはすでに頭打ちになり、70年代後半には著しい供給過剰になったこと、2）60年代、70年代の労働市場の拡大は主に私立大学が担ってきたこと、3）国公立大学においては、ある一定の年齢構造が繰り返し現れる「アカデミック・サイクル」が存在し、約15年に一度、教員需要が生じる構造になっていること、4）他方、私立大学ではそのような現象は見られないこと、などを明らかにしている $ ^{10} $ 。藤野（1986）も同様の分析を行い、この教員の需給調整過程が約20年周期の長期波動をもつことを明らかにしている $ ^{11} $ 。

一方、大学教員の賃金と昇進に関しても興味深い分析が行われている。日本では、国立大学教員の賃金は、研究業績や教育への貢献と無関係に、人事院規則で定める俸給表、またはそれに準ずる俸給表が一律に適用されているため、ほぼ勤続年数によって決まっていることは明らかであるが、私立大学教員に関しては依然不明な部分が多い。これを踏まえて藤村（2002）は、大学教員の賃金と昇進に関する分析を行うために、国立大学と私立大学の教員の所得関数（副収入も含む）をそれぞれ推定し、昇進の確率の分析を行ってい
る。その結果、1）所得に関しては、私立大学では外部勤続年数よりも勤続年数に対する評価が高く生え抜きが有利であるのに対して、国立大学では外部勤続年数のほうが勤続年数よりも評価が高いこと、2）昇進に関しては、国立大学では勤続年数のほうが外部勤続年数よりも効果が大きいのに対して、私立大学はその逆になっていること、3）国立大学では編著数と論文数が多いほど昇進に有利なのに対して、私立大学では昇進に影響を与えないこと、4）大学からの収入や評価が教員の教育や研究、社会サービスのための時間配分に影響を与えていないこと、などを明らかにした。さらに、藤村は、国立大学と私立大学では労働市場が分断されていることを指摘し、とくに私立大学では流動性が低いことを問題にしている $ ^{12} $ 。

一方、妹尾・松繁・梅崎（2003）はある国立大学文学部の卒業者のアンケート調査に基づき、教員における男女間の賃金格差に焦点をあてた分析を行っている。Oaxaca（1973）の分析を拡張すると、男女別の賃金関数の推定結果は以下のように変形し定式化できる。

$$ \overline{W}_{m}-\overline{W}_{f}=\overline{X}_{m}(\boldsymbol{\beta}_{m}-\boldsymbol{\beta}^{*})+\overline{X}_{f}(\boldsymbol{\beta}^{*}-\boldsymbol{\beta}_{f})+(\overline{X}_{m}-\overline{X}_{f})\boldsymbol{\beta}^{*} $$

これは、男女間賃金格差を能力による部分と男女差別による部分とに分解したもので、$\overline{W}$ は平均賃金、$\overline{X}$ は個人の属性の平均、$\beta$ は賃金関数を推定した際の個人の属性の係数、さらに、$\beta^{*}$ は男女差別がない場合の個人の属性に関する係数を表す。また、添え字の m、f はそれぞれ男性、女性を指すものとする。左辺が平均賃金の男女格差であり、右辺の第1項は男性が優遇されていることで生じる格差、第2項は女性が冷遇されていることで生じる格差、第3項が男女の能力や属性により生じる格差をあらわすことになる。ただし、男女差別がない場合の係数$\beta^{*}$ をどのように処理するかといった問題も残るが、一般的には、男女合わせた全サンプルの賃金関数を推定した際の係数で代替することが多い。この論文の推定結果によると、1）単純な統計上の比較で生じていた男女間の賃金格差は、勤続年数や年齢の差でほとんど説明されてしまうが、勤続年数・年齢に関する係数は女性より男性のほうが大きいこと、2）大学教員に関しては、男女差別によると思われる賃金格差が小中高専門学校の教員に比べて大きい可能性があること、などが明らかになっている。

昨今、初等中等教育では、民間人校長の採用や実力ある教員を域外から求める越境中途採用（大阪府教育委員会2004年度採用から）するといった新しい試みがなされるようになっている。また、国家財政難の理由から、教員の退職金をカットする、地方に教員の人件費を任せる代わりに給与関して裁量権を与える、といった議論も出てきている。高等教育では、国立大学教員の兼業規制緩和（2000年）や国立大学の独立法人化（2004年度から）による教職員の非国家公務員化が始まるなど、日本における教員の労働市場もこれまでと比べ様変わりしようとしている。今までにも増して、研究の蓄積が行われることが強く望
まれる。

## 4 ．教育成果の要因分析

## 教育成果をどう捉えるか

教育の成果を経済学の立場から考える場合、通常の財やサービスの生産と同様に、一種の「生産関数」を想定することになる。教育のアウトプット（A）は、統一的な学力テストの点数、あるいは教育を受けた後に得られる賃金などが考えられる（ただし、厳密には、前者の場合は教育を受ける前からの変化、後者の場合は教育を受けなかった場合との差を考えるべきである）。

一方、教育の成果を規定するインプットとしては、その子どもに生来備わっている能力（IQなど）(ノ)その子どもが育っている家庭・社会環境（F）学校で提供される教育の質（Q）そして、その子どもと一緒に教育を受けるグループの特性（P）という4つのグループに分けることができる。このうち一緒に教育を受けるグループの特性の要因はピア・グループ効果ないしピア効果と呼ばれ、教育心理学の分野でもよく注目される概念である。以上より、第i人に関する教育の生産関数としては、εを誤差項として、

$$ A_{i}=F\big(I_{i},F_{i},Q_{i},P_{i}\big)+\boldsymbol{\varepsilon}_{i} $$

という形が想定される。ただし、それぞれのインプットと教育の成果を結びつける、厳密な理論的モデルが存在するわけではない。そのため、教育の生産関数を推計するに当たっては、教育の成果に関係すると思われる変数をアド・ホックに説明変数に加えた回帰分析がしばしば行われている。もちろん、ここで最も問題となるのは、教育の質が教育の成果に対してどのように影響するかである。教育の質を示す変数としては、学級規模（教員1人当たりの生徒数）教員の学歴や経験年数、報酬といった教員の質に関する変数、また、生徒一人当たりの学校事務費や図書館の蔵書数等が含まれる $ ^{13} $ 。

米国では、こうした教育の生産関数に関する実証分析が夥しい数に上っている。それだけ、教育成果を客観的に捉えようという問題意識が強いのだろう。Hanushek（2002）は最近の実証分析の結果を包括的にサーベイしているが、意外なことに、生徒一人当たり教員数等教育の質が教育成果に対して有意にプラスの影響を及ぼしていないケースがかなり多く、教育の質と教育成果に関する実証分析の結果は一様でないことが分かっている。

一方、学力テストの点数ではなく、学校卒業後の賃金水準と教育の質との相関関係に関する実証分析も数多く行われている。その代表例としてしばしば引用されるのが、Card and Krueger（1992）である。彼らは、学校卒業後の賃金水準と教育の質との間にプラスの相関があることを確認している。しかし、彼らの分析手法やデータの扱い方についてはいくつかの問題点が指摘されているほか、賃金と教育の質との間に有意な統計的関係を認めな
いとする実証分析例も存在する。このように、米国でも結果は一様ではない。

## 日本における実証分析例

日本の場合、米国のような形で教育の生産関数を推計し、教育の質と教育成果の関係を調べた実証分析はきわめて少ない。最大の原因はデータ不足であろう。そもそも学力テストの結果を実証分析に乗せるという作業自体、タブー視されてきた面もあるようだし、個人がどのような教育を受けてきたかという履歴情報を含む統計はほとんど入手不可能である。また、教育の質を厳密に調べるためには、IQなど個人に生来備わっている能力や家庭・社会環境の影響を制御する必要もあるが、そうした要因に関する調査を行うことに社会的な抵抗もあるかもしれない。確かに、大学受験業界や週刊誌の世界では、東大・京大を始めとする難関大学の合格者数で高校のランク付けが盛んに行われている。しかし、合格実績の高い学校に入学する生徒の能力ははじめから相対的に高いはずだから、合格実績がそうした学校の教育の質を示すわけでは決してない。

このように教育成果に関する実証分析が数少ない中で、注目される実証分析は次の２つである。第１は、学習塾や家庭教師等学校外教育投資がどこまで高校進学に影響を及ぼすかを計量的に調べた盛山・野口（1984）である $ ^{14} $ 。彼らの関心は、「所得格差→学校外教育投資→学力→教育達成」という因果関係を想定する「学校外教育投資仮説」が成立するか否かを検証することにあった。分析手法は、変数間の相関係数に基づくパス解析によるであり、計量経済学的に見てやや不明確な面がある。その点をとりあえず無視すると、進学先高校の偏差値に対して中学校段階における塾通いは直接的な影響をもたらしていない、という点が重要な指摘となっている。むしろ、親の社会的・経済的地位（父学歴、母学歴、父職業、所得）が直接に、あるいは中学１年生時点の学力もしくは中学時代の学力変化を媒介する形で、進学先高校の偏差値に大きな影響をもたらしていることが示されている。同様の傾向は、塾通いだけでなく、家庭教師への投資についても明らかになっている。

この盛山・野口論文は、塾や家庭教師の教育効果に関する分析としてきわめて興味深いものであり、教育社会学の分野でかなり注目されたと言われる。しかし、残念ながら、いわゆる学校外教育投資の効果に関する実証分析は、筆者の見る限りその後あまり行われていないようである。高校進学に際してはほとんどの生徒が塾通いをしていること、また、小学校段階でも塾通いをせずに国私立中学校を受験する生徒はきわめて例外的であること、といった現状が実証分析を難しくしているからであろう。

注目される第2の分析は、大学入試で数学を受験するか否かが、大学進学後の成績や将来のキャリア形成に無視できない影響を及ぼすことを、私立大学卒業生を対象とするアンケート調査で実証した浦坂・西村・平田・八木（2002）である。彼らの分析によると、大学入試で数学を受験した者ほど大学教育において高い学業成績を挙げ、（その効果とも相ま