Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
large carriers to offer a more attractive package, but this involves transactions costs that may still place them at a disadvantage. The second feature of frequent flier programs that gives an advantage to large carriers is the non-linear award structure. By concentrating one's flying on one (large) airline, a traveler becomes eligible for more attractive awards as his mileage accumulates. (Recently, carriers have placed expiration dates on earned mileage, making it more important to stick with one airline and also limiting the value of programs to non-frequent travelers.)

The arguments above are fine, as far as they go, but ultimately it is an empirical question as to whether frequent flier programs influence traveler choice and, if they do, to what extent do they distort competition by giving an artificial advantage to larger carriers. The first question is addressed in Table 1, which shows the results of a survey of travel agents conducted by the U.S. General Accounting Office. The results indicate that 81 percent business travelers choose flights to build frequent flier miles more than half the time.

Morrison and Winston (forthcoming) attempt to answer the second question by quantifying the effect that frequent flier programs have on airline competition among U.S. airlines. $ ^{[17]} $ Many people's presumption is that large carriers would lose from eliminating frequent flier programs and small carriers would gain. The results in Table 2 show that this is only partly true. If frequent flier programs were eliminated, American Airlines, the largest carrier, would lose the most, amounting to nearly 18 percent of its passengers. Midway and Alaska, the two smallest carriers that were included in the study, would gain the most, 23 and 32 percent, respectively. Other results, however, are not consistent with conventional wisdom. United Airlines, the second largest carrier, would actually experience a modest gain in market share. This is because, although United is a large airline, it competes against American Airlines---also a large airline---on many of its routes. On the other hand, TWA, a relatively small airline, would lose 15 percent of its market. A general conclusion from this exercise is that large carriers benefit from frequent flier programs other things equal, but other things are often not equal. Small carriers can be helped or hurt by frequent flier programs, as can large carriers.

Other work has reached conclusions in basic agreement with the premise that large airlines are advantaged by frequent flier programs. In a paper focusing on (large) airlines that dominate certain hub airports, Borenstein (1991, p. 1260) found that the advantage a dominant carrier at airport has on the routes it serves from that airport seems to be greatest among business travelers, which he believes comes from frequent flier programs (which should have a greater effect on business travelers). In its report on the effect of marketing devices on airline competition, the U.S.
concludes that the halo effect “exerts a large influence on travel agency booking patterns.” The DOT concludes that CRS owners earn between 12 and 40 percent more revenue (from travel agent bookings) than they would if they were non-owners. The DOT (p. 64) estimates that incremental revenues for all vendor airlines amounts to roughly 2-3 billion dollars. $ ^{19} $

Morrison and Winston (forthcoming) used a multinomial logit model of airline (and routing) choice to simulate the effects of architectural “bias” on travelers’ choices. They modeled architectural bias as (effectively) eliminating from consideration air carrier choices that travelers would face in the absence of bias. In their simulation, Morrison and Winston randomly eliminated one carrier from each traveler’s choice set under three different scenarios. Since the choice sets in the model contained three or four randomly selected alternatives that travelers faced, their procedure amounts to eliminating from consideration 25 to 33 percent of travelers’ choices. Having eliminated a carrier from the choice set, Morrison and Winston calculated the loss in passenger welfare (for pleasure and business travelers), the gain in revenue to carriers, and the deadweight loss---the difference between the losses to travelers and the gains to carriers. These results are shown in Table 3. In the base case, which Morrison and Winston consider the most reasonable of the three, travelers lose $434 million annually (split 32 percent for business travelers and 68 percent for pleasure travelers). Carriers gain $88.5 million for a deadweight loss of $345 million. To put these figures in perspective, U.S. domestic passenger revenue in 1990 was $46 billion. Table 4 shows the base case’s $88.5 million revenue change by carrier. At the extremes, American, whose holding company owns Sabre, gains nearly $200 million, while USAir loses nearly $50 million. Although Morrison and Winston consider their base case to be the most reasonable of the three presented, they argue that it most likely overstates the magnitude of the welfare loss and transfer for two reasons. First, corporations increasingly hire firm’s to “audit” their travel agents to make sure that employees’ travel choices are consistent with corporate travel policy. Second, they point out that according to the Air Transport Association, in 1993, 8 percent of air travelers accounted for 44 percent of all air trips. It seems unlikely that such experienced air travelers would not be aware of all the options they had for a given trip.

Whatever the size of the halo effect, rapid change in computer technology and the increasing extent of multiple airline ownership of CRSs, seem likely to work to reduce its importance. The U.S. Department of Transportation (1990, p. 70) concludes the extent of advantages to host airlines due to architectural bias appears to be diminishing.

Another issue of concern is the booking fees that CRSs vendors charge airlines for each of their flight segments booked. The U.S. Department of Transportation (1990, p. 56) reports that
booking fees are about 2.00 per trip segment, which is about twice the cost of providing the service. Smaller carriers (non-owners) complain that this puts them at a disadvantage. Since booking fees are about two percent of airline costs, a 100 percent markup on booking fees puts non-owner airlines at a one percent cost disadvantage. This is not much, but the airline industry is a low margin industry so even one percent could mean the difference between success and failure for some airlines. $ ^{20} $

On the other hand, Kleit (1992) argues that “biased” displays and (high) booking fees are not symptoms of market power on the part of CRS vendors. He argues that “display” preference is common in other parts of the economy (e.g., newspaper ads, grocery stores) and allows airlines to buy the kind of positions on the CRS display that best suits their marketing strategy. He also argues that comparing booking fees to costs is inappropriate because CRSs provide benefits to both travel agents and airlines. Kleit argues that the system of charging airlines high fees and travel agents low fees is simply a way to allocate the joint costs involved in a way that minimizes transactions costs.

#### 4.3. Travel Agent Incentives

When airlines were regulated in the United States, travel agent commissions were also regulated at a fixed percentage of the fare charged. Rebates were prohibited so competition among airlines for travel agents was suppressed. Deregulation changed that. Carriers are now free to negotiate their own commission schedules with travel agents. Figures 20 and 21 document the increased importance of travel agent commissions in airline competition since deregulation in 1978. Figure 20 shows the (real) commission paid per revenue passenger mile from 1970 through 1993. Real commissions have doubled since 1978 from about 0.8 cents per RPM to about 1.6 cents. As is apparent from the figure, there was an upward trend even before deregulation so it is no doubt the case that all of the increase cannot be attributed to deregulation. Figure 21 shows commissions as a percentage of fare revenue. This has risen steadily, once again, beginning before deregulation. In 1993 commission payments averaged 12 percent of fare revenue, up from 4-5 percent in 1978. By way of comparison, advertising and promotion expenses for U.S. airlines were 4.32, 2.72, and 1.91 cents per revenue ton mile in 1970, 1978, and 1993 respectively (all figures in 1993 dollars). During that same period advertising and promotion expenses as a percent of cash operating expenses fell from 2.7 percent to 1.6 percent. $ ^{21} $ Once again, it is difficult to tell how much of this is due to deregulation and how much would have happened.
anyway. But it is nonetheless true that today traffic commissions are more important and advertising less important than they were in the past.

However, rather than simply raising the rate of commission paid on each ticket, airlines have begun paying a base commission rate augmented by override commissions if certain goals are met. Override commissions can be as high as ten percent but usually the maximum rate is around 5 percent (U.S. Department of Transportation, 1990, p. 26).

Once again, the question is whether override commissions are merely a new way to compensate travel agents or do they influence agent behavior and thus a client's choice of airline? If so, do they create an artificial economy of scale that puts small airlines at a disadvantage in competition with large airlines?

The question of whether override commissions affect consumer choice was addressed by the U.S. General Accounting Office (1990, p. 65) which found that 51 percent of travel agents surveyed choose the airline for their clients at least half the time. At least two thirds of agents choose the airline on at least one fourth of the flights they book. The GAO also reports the results of a Louis Harris survey that found that agents choose carriers 41 percent of the time for business travelers and 55 percent of the time for pleasure travelers. The survey also found that 51 percent of travel agents choose a specific airline because of commission incentives at least some of the time. As far as their effectiveness is concerned, one carrier reported to the U.S. Department of Transportation (1990, p. 29) that it receives $12 in additional revenue for each $1 in override commissions.

Thus, it appears that commission overrides are an effective way for airlines to influence travel agent behavior. It also appears that large airlines have structured their overrides to give them an advantage. Levine (1987, p. 433) points out that travel agent incentives are typically non-linear, paying increasing rewards as bookings increase, giving an advantage to large carriers. Likewise, because carriers tend to base overrides on total sales or market share, large carriers are able to offer a more attractive override package than small carriers. On the other hand, corporations have been bypassing traditional agents and setting up in-house travel departments or negotiating directly with airlines. Also, corporations hire auditing firms to make sure that the tickets booked by agents are consistent with corporate travel policy.

### 5. Summary and Conclusions

The deregulated airline industry continues to evolve, apparently toward a system with a handful of large U.S. airlines serving domestic and international routes, with several smaller specialty carriers that serve particular market niches. The airline industry, like many others, is becoming increasingly global, and a similar evolution of other countries' carriers is also taking place.

Although most analysts still agree there are no advantages of large scale in producing available seat miles, it has become apparent there are significant economies of scale in marketing
air transportation, i.e., producing and distributing information.

It is true that deregulated airline markets have not evolved in ways that analysts had predicted. However, this by itself does not mean that deregulation was a mistake. The studies of regulated and deregulated markets that have been done in the wake industry deregulations of the late 1970s and early 1980s have led to a greater awareness that both regulated and deregulated markets fall short of ideal performance. Comparisons of perfect regulation with actual deregulation are as empty as comparisons of perfect deregulation with imperfect regulation. Although the tide is turning somewhat, the majority opinion is still that deregulated airline markets, with their imperfections, are better than regulated airline markets with their flaws, Although there is room for disagreement, analysts believe that returning the industry to traditional rate and entry regulation would at best be premature and at worst a mistake. But a belief that some kinds of government regulation are harmful does not indite all forms of government oversight. At a minimum, the role for government in airline markets is to reduce or eliminate those constraints and bottlenecks that limit the ability of carriers to compete against one another.
## References

Bailey, Elizabeth E. “Deregulation and Regulatory Reform of U.S. Air Transportation Policy,” in Bridger M. Mitchell and Paul R. Kleindorfer, eds., Regulated Industries and Public Enterprise: European and United States Perspectives, Lexington, Mass.: Lexington Books, 1980.

Borenstein, Severin, “The Dominant-Firm Advantage in Multiproduct Industries: Evidence from the U.S. Airlines,” Quarterly Journal of Economics, 1991, pp. 1237-1266.

Borenstein, Severin, “The Evolution of U.S. Airline Competition,” Journal of Economic Perspectives, 6, Spring 1992, pp. 45-73.

Bryant, Adam, “From Frequent-Flier Miles, Currency for the Earthbound,” New York Times, August 21, 1994.

Kleit, Andrew N., “Computer Reservations Systems: Competition Misunderstood,” Antitrust Bulletin, Winter 1992, pp. 833-861.

Michael E. Levine, “Is Regulation Necessary? California Air Transportation and National Regulatory Policy,” Yale Law Journal, 74, July 1965, pp. 1416-1447.

Michael E. Levine, “Airline Competition in Deregulated Markets: Theory, Firm Strategy, and Public Policy,” Yale Journal on Regulation, 4, 1987, pp. 393-494.

Steven A. Morrison and Clifford Winston, The Economic Effects of Airline Deregulation, Washington, D.C.: The Brookings Institution, 1986.

Steven A. Morrison and Clifford Winston, The Evolution of the Airline Industry, Washington, D.C.: The Brookings Institution, forthcoming.

Stephenson, Frederick J., and Fox, Richard J., “Corporate Attitudes Towards Frequent-Flier Programs,” Transportation Journal, 27, Fall 1987, pp. 10-22.

U.S. Department of Transportation, Office of the Secretary of Transportation, Study of Airline Computer Reservation Systems, DOT-P-37-88-2, Washington, D.C., May 1988. U.S.

Department of Transportation, Office of the Secretary of Transportation, Airline Marketing Practices: Travel Agencies, Frequent-Flier Programs, and Computer Reservation Systems, Secretary's Task Force on Competition in the U.S. Domestic Airline Industry, Washington, D.C.,
February 1990.

U.S. Department of Transportation, Office of the Secretary, Secretary's Task Force on Competition in the U.S. Domestic Airline Industry: Industry and Route Structure, Volume 1, Washington, D.C., February 1990.

U.S. General Accounting Office, Airline Competition: Higher Fares and Reduced Competition at Concentrated Airports, GAO/RCED-90-102, Washington, D.C., July 1990.

U.S. General Accounting Office, Airline Competition: Industry Operating and Marketing Practices Limit Market Entry, GAO/RCED-90-147, Washington, D.C., August 1990.

U.S. National Research Council, Transportation Research Board, Winds of Change: Domestic Air Transport since Deregulation, Special Report 230, Washington, D.C., 1991.
## I 調査の概要

## 1 調査の目的

この調査は，子供を公立又は私立の学校に通学させている保護者が子供の学校教育及び学校外活動のために支出した経費並びに世帯の年間収入の実態をとらえ，教育に関する国の諸施策を検討・立案するための基礎資料を得ることを目的とする。

## 2 調査対象と抽出方法

## （1） 調査対象

公立並びに私立の幼稚園, 小学校, 中学校及び高等学校(全日制)の幼児・児童・生徒を対象とする。

調査実施学校数及び調査対象の幼児・児童・生徒数は次のとおりとする。この結果, 調査実施学校と調査対象の幼児・児童・生徒の総数は1,140校, 29,060人となっている。

学校 種類	学校 調査	保護者 調査
調査実施学校数	対象学級数	対象者数(人)	集計対象者数(人)	回収率(%)
公立	幼稚園	150	400	3,200	2,998	93.7
小学校	150	900	5,400	4,454	82.5
中学校	150	450	2,700	2,322	86.0
高等学校(全日制)	150	450	3,600	3,001	83.4
私立	幼稚園	150	450	2,700	2,456	91.0
小学校	175	1,050	6,300	4,865	77.2
中学校	65	195	1,560	1,351	86.6
高等学校(全日制)	150	450	3,600	3,038	84.4

(注)1「学校調査」の「対象学級数」は，各学年別に，それぞれ1学級ずつ抽出されたものである。

2 「保護者調査」の「対象者数」は，「学校調査」で抽出された学級からそれぞれ8名（公私立小学校，公立中学校及び私立幼稚園に

おいては6名)ずつ無作為に抽出された学級の全幼児・児童・生徒数の合計である。

3 公立幼稚園の「調査実施学校数」は，3～5歳児が在園する幼稚園が100校，4～5歳児が在園する幼稚園が50校である。

## (2) 抽出方法

◎ 都道府県ごとの調査対象数の決定

文部科学省は, それぞれの都道府県について, 公立の幼稚園, 小学校, 中学校及び私立の幼稚園については市町村の人口規模別の幼児・児童・生徒数に応じ, 私立中学校については在籍生徒数に応じ, 高等学校については設置する学科に応じて調査実施学校数を決定する。また, 私立小学校については原則として全数を調査する。なお, 市町村の人口規模の区分は, ①5万人未満, ②5万人以上15万人未満, ③15万人以上(指定都市・特別区を除く), ④指定都市・特別区の4区分である。
## ◎ 学校の抽出

都道府県知事及び都道府県教育委員会は, 文部科学省が定める調査実施学校数に基づいて調査実施校を抽出する。

## ◎ 幼児・児童・生徒の抽出

調査実施校は, 各学年(公立幼稚園にあっては3歳児, 4歳児及び5歳児)別に8名, 私立幼稚園, 公私立小学校及び公立中学校においては6名ずつの対象幼児・児童・生徒を無作為に抽出する。

## 3 調査の構成及び調査する費用の範囲

この調査は,「保護者調査」と「学校調査」の2種類で構成し,それぞれの調査する費用の範囲は,次のとおりとする。

なお, 項目毎の内容等の細目は, 「9 子供の学習費調査項目別定義」(P. 7) 参照。

## （1） 保護者調查

① 学校 教 育 費 ： 保護者が, 子供に学校教育を受けさせるために支出した経費(通学費を含む)。ただし, 学校調査で調査される経費((2)学校調査を参照)を除く。

例）学用品費，体育用品費，楽器等購入費，実験実習材料費，クラブ活動費，通学費など

② 学校外活動費：保護者が，子供の学校外活動のために支出した経費。

③ 世帯の年間収入：世帯全体の1年間収入(税込み)。

## (2) 学校調查

① 学校 教 育 費 ： 保護者が, 子供の教育のために, 学校及び学校教育関係団体に納付あるいは寄附した経費。

例）授業料，保育料，入学金，修学旅行費など

② 学校給食費：幼稚園・小学校・中学校において，保護者が給食費として学校に納付した経費。
## 4 調査の対象期間

調査する費用の対象期間は, 平成26年4月1日～平成27年3月31日の1年間の費用である。

なお, 保護者調査については, 下記の三期に分けて各期合計額を調査し, 学校調査は1年間の合計額を調査する。

第一期 平成26年 4月～平成26年 6月の3か月分

第二期 平成26年 7月～平成26年11月の5か月分

第三期 平成26年12月～平成27年 3月の4か月分

## 5 調査方法

## （1） 報告者

調査の報告者は次のとおりとする。

① 保護者調査 …… 幼児・児童・生徒の保護者

② 学校調査……公立学校及び私立学校

## （2） 調査系統

この調査の調査系統は, 次のとおりとする。

都道府県知事及び都道府県教育委員会から提出された調査票に基づき，文部科学省において，全国の幼児・児童・生徒一人当たりの年間経費を推計する。
6 都道府県別調査対象校数

区 分	幼 稚 園	小 学 校	中 学 校	高等学校(全日制)
公 立	3～5歲児	4～5歲児	私 立	公 立	私 立	公 立	私 立	公 立	私 立
合 計	150	100	50	150	150	175	150	65	150	150
北 海 道	5	4	1	5	5	-	5	1	5	4
青 森	-	-	-	2	2	-	3	-	4	3
岩 手	2	2	-	3	3	1	2	-	4	3
宫 城	5	3	2	5	4	3	5	1	3	3
秋 田	1	1	-	2	2	-	2	-	3	-
山 形	1	-	1	3	3	-	3	-	2	3
福 島	5	3	2	4	4	3	4	-	5	3
茨 城	5	3	2	5	3	1	4	1	4	4
枥 木	-	-	-	4	3	1	3	-	2	5
群 馬	5	5	-	3	3	1	3	1	4	3
埼 玉	4	1	3	5	5	5	5	2	5	5
千 葉	5	4	1	5	5	9	5	3	5	4
東 京	5	2	3	5	5	37	5	20	5	5
神 奈 川	3	1	2	5	5	26	5	7	5	4
新 潟	3	3	-	5	5	-	4	-	3	3
富 山	2	2	-	-	1	-	2	-	2	2
石 川	-	-	-	2	3	1	2	-	2	2
福 井	2	2	-	-	2	-	3	-	2	1
山 梨	-	-	-	1	2	3	3	-	2	2
長 野	2	2	-	5	3	1	3	1	3	3
岐 阜	4	3	1	4	2	1	3	-	4	4
静 岡	5	5	-	5	5	4	5	1	5	5
愛 知	5	5	-	5	5	2	4	3	5	5
三 重	3	2	1	4	4	2	2	1	2	3
滋 賀	5	3	2	2	2	1	2	-	2	2
京 都	5	3	2	5	5	8	2	2	2	3
大 阪	5	3	2	5	5	17	5	6	5	5
兵 庫	5	-	5	5	5	10	5	4	5	4
奈 良	5	3	2	-	2	6	2	1	2	3
和 歌 山	3	3	-	-	2	2	3	1	3	2
鳥 取	-	-	-	-	2	-	2	-	1	2
島 根	2	2	-	-	2	-	2	-	2	3
岡 山	5	4	1	4	4	2	3	1	4	4
広 島	3	2	1	5	5	6	5	2	4	5
山 口	2	1	1	4	2	-	2	-	2	4
德 島	4	-	4	-	2	2	2	-	2	-
香 川	5	5	-	3	2	-	2	-	2	3
愛 媛	4	3	1	3	2	-	3	1	2	3
高 知	1	1	-	-	2	1	2	1	1	2
福 岡	5	4	1	5	5	7	5	1	5	5
佐 賀	2	2	-	3	2	-	2	1	2	2
長 崎	2	1	1	4	3	4	3	-	3	3
熊 本	5	5	-	5	4	-	3	1	3	4
大 分	2	-	2	2	2	1	2	-	2	4
宮 崎	-	-	-	3	1	1	2	-	2	4
鹿 島	3	2	1	4	3	2	3	1	5	4
沖 繩	5	-	5	1	2	4	3	-	3	-

(注)公立幼稚園の「3～5歳児」,「4～5歳児」とは,対象幼児が在園する幼稚園を示している。
7 回收状况等

区 分	幼 稚 園	小 学 校	中 学 校	高等学校(全日制)
公 立	私 立	公 立	私 立	公 立	私 立	公 立	私 立
合計	対 象 数(人)	3,200	2,700	5,400	6,300	2,700	1,560	3,600	3,600
有効回答数(人)	2,998	2,456	4,454	4,865	2,322	1,351	3,001	3,038
回 収 率(%)	(93.7)	(91.0)	(82.5)	(77.2)	(86.0)	(86.6)	(83.4)	(84.4)
学年別対象数(人)	3歳児	800	900	1,050	900	520	1,200	1,200
4,5歳児	900	900	1,050	900	520	1,200	1,200
学年(年齢)別回答状況	第1学年(3歳児)	746	809	755	828	768	446	1,011	1,025
回収率(%)	(93.3)	(89.9)	(83.9)	(78.9)	(85.3)	(85.8)	(84.3)	(85.4)
第2学年(4歳児)	1,128	824	750	824	783	454	1,005	1,017
回収率(%)	(94.0)	(91.6)	(83.3)	(78.5)	(87.0)	(87.3)	(83.8)	(84.8)
第3学年(5歳児)	1,124	823	733	823	771	451	985	996
回収率(%)	(93.7)	(91.4)	(81.4)	(78.4)	(85.7)	(86.7)	(82.1)	(83.0)
第4学年	回収率(%)	742	795
第5学年	回収率(%)	741	815
第6学年	回収率(%)	733	780
(81.4)	(74.3)
人口規模別回答状況	5万人未満	対象数(人)	840	180	792	…	450	…
回収数(人)	730	153	593	…	383	…
回収率(%)	(86.9)	(85.0)	(74.9)	(…)	(85.1)	(…)
5万人以上15万人未満	対象数(人)	1,104	648	1,404	…	738	…
回収数(人)	1,099	612	1,275	…	644	…
回収率(%)	(99.5)	(94.4)	(90.8)	(…)	(87.3)	(…)
15万人以上	対象数(人)	736	918	1,764	…	864	…
回収数(人)	678	886	1,456	…	718	…
回収率(%)	(92.1)	(96.5)	(82.5)	(…)	(83.1)	(…)
指定都市·特別区	対象数(人)	520	954	1,440	…	648	…
回収数(人)	491	805	1,130	…	577	…
回収率(%)	(94.4)	(84.4)	(78.5)	(…)	(89.0)	(…)

＜参考＞「世帯の年間収入」回答状況

区 分	幼 稚 園	小 学 校	中 学 校	高等学校(全日制)
公 立	私 立	公 立	私 立	公 立	私 立	公 立	私 立
有効回答数(人)	2,662	2,234	4,076	4,514	2,159	1,292	2,772	2,798
回收率(%)	(83.2)	(82.7)	(75.5)	(71.7)	(80.0)	(82.8)	(77.0)	(77.7)
## 8 標準誤差及び標準誤差率

この調査は標本調査であり, 標本により得られた結果から一人当たり年間平均額を推計している。

この推計結果である平均値のもつ誤差の一つとして, 標本抽出に起因する標本誤差がある。

標本誤差の大きさを示す数値として標準誤差を用いる。

以下の表は, 支出項目ごとに「標準誤差」及び「標準誤差率」(平均値に対する標準誤差の比率)を示したものである。平均値を中心としてその前後に標準誤差の2倍ずつの幅を取ったものを95%信頼区間といい, 各支出項目の真の年間平均額は信頼区間の中にあると95%の確信を持って言える。

区分	幼稚園
公立	私立
a平均值(円)	b標準誤差(円)	b/a(%)	a平均值(円)	b標準誤差(円)	b/a(%)
学習費総額	222,264	4,494	2.02	498,008	11,532	2.32
学校教育費	119,175	3,240	2.72	319,619	9,650	3.02
学校給食費	19,382	1,176	6.07	36,836	1,473	4.00
学校外活動費	83,707	2,332	2.79	141,553	6,051	4.27

区 分	小 学 校
公 立	私 立
a 平均值(円)	b 標準誤差(円)	b/a(%)	a 平均值(円)	b 標準誤差(円)	b/a(%)
学習費総額	321,708	13,254	4.12	1,535,789	18,482	1.20
学校教育費	59,228	918	1.55	885,639	11,184	1.26
学校給食費	43,176	390	0.90	46,089	2,117	4.59
学校外活動費	219,304	12,817	5.84	604,061	9,998	1.66

区 分	中 学 校
公 立	私 立
a 平均值(円)	b 標準誤差(円)	b/a(%)	a 平均值(円)	b 標準誤差(円)	b/a(%)
学習費総額	481,841	7,266	1.51	1,338,623	27,819	2.08
学校教育費	128,964	2,140	1.66	1,022,397	22,470	2.20
学校給食費	38,422	1,352	3.52	4,154	2,215	53.32
学校外活動費	314,455	6,620	2.11	312,072	15,634	5.01

区 分	高等学校(全日制)
公 立	私 立
a平均值(円)	b標準誤差(円)	b/a(%)	a平均值(円)	b標準誤差(円)	b/a(%)
学習費総額	409,979	9,417	2.30	995,295	30,540	3.07
学校教育費	242,692	2,873	1.18	740,144	13,242	1.79
学校給食費	…	…	…	…	…	-
学校外活動費	167,287	8,494	5.08	255,151	23,634	9.26
## 9 子供の学習費調査 項目別定義

※ 定義欄の◎は学校調査，○は保護者調査により把握していることを示す。

項目名	定義(含まれる費用の範囲)
学校教育費	学校教育費,学校給食費及び学校外活動費の合計
授業料	◎ 幼稚園保育料,私立中学校・公私立高等学校の授業料として徴収した経費
修学旅行・遠足・見学費	◎ 修学旅行・遠足・見学を行うために徴収した経費
学級・児童会・生徒会費	◎ 学級費・クラス会費として徴収した経費及び全校の児童・生徒を対象とする児童会・生徒会費として徴収した経費
PTA会費	◎ 学校・学級・地域等を単位とするPTAの会費として徴収した経費
その他の学校納付金	◎ 当該学校に入学するための入学検定料・入学金,私立学校における施設設備資金及び上記以外の学校納付金で,保健衛生費,日本スポーツ振興センター共済金等の安全会掛金,後援会費,冷暖房費,学芸会費等として徴収した経費
寄附金	◎ 全く個人的な寄附金を除き,学校全体として集まった寄附金
教科書費・教科書以外の図書費	◎ 授業で使う教科書(高等学校のみ)及び各教科などの授業(幼稚園の場合,保育上使用)のために,先生の指示などにより購入した必須図書等の購入費
学用品・実験実習材料費	◎ 学校の各教科などの授業で必要な文房具類,体育用品,楽器,製図・技術用具,裁縫用具等の購入費及び調理用の材料購入費等
教科外活動費	◎ クラブ活動(課外の部活動を含む),学芸会・運動会・芸術鑑賞会,各教科以外の学級活動(ホームルーム活動),児童会・生徒会,臨海・林間学校などのために,家庭が直接支出した経費(飲食,お土産等の個人的に要した経費を除く)
通学費	◎ 通学のための交通費,スクールバス代,自転車通学が認められている学校での通学用自転車購入費等
制服	◎ 学校が通学のために指定した制服一式(標準服を含む)で,いわゆる学生服以外にプレザー,ネクタイ,シャツ・プラス等を含むが,制服以外の衣類は除く
通学用品費	◎ 通学のために必要な物品の購入費で,ランドセル,かばん,雨傘などの購入費
その他	◎ 上記のいずれにも属さない経費で,学校の徴章・バッジ,上ばき,卒業記念写真・アルバムの代金等
学校給食費	◎ 幼稚園・小学校・中学校において,完全給食,補食給食,ミルク給食等給食の実施形態に関わらず,給食費として徴収した経費
学校外活動費	◎ 補助学習費及びその他の学校外活動費の合計
補助学習費	◎ 予習・復習・補習などの学校教育に関係する学習をするために支出した経費ただし,学校で使用するものと共用のものは「学校教育費」とする
家庭内学習費	◎ 家庭の中での学習に使用する物品・図書の購入費
物品費	◎ 学習机,いす,本棚,カセットテープレコーダー,パソコン(補助学習用)等の購入費
図書費	◎ 参考書,問題集,辞書,百科事典,学習用カセットテープ・パソコンソフト等の購入費
家庭教師費等	◎ 家庭教師への月謝(謝礼),教材費,通信添削などの通信教育を受けるために支出した経費
学習塾費	◎ 学習塾への月謝(謝礼),教材費,通信添削などの通信教育を受けるために支出した経費
その他	◎ 予習・復習・補習のための図書館などへの交通費,公開模擬デスト代等
その他の学校外活動費	◎ 知識や技能を身に付け,豊かな感性を培い,心とからだの健全な発達を目的としたけいこごとや学習活動,スポーツ,文化活動などに要した経費(複数で共有するような物品等は一人当たりの経費)
体験活動・地域活動	◎ ハイキングやキャンプなどの野外活動,ボランティア活動,ボーイスカウト・ガールスカウトなどの活動に要した経費
芸術文化活動	◎ ピアノ,舞踊,絵画などを習うために支出した経費,音楽鑑賞・映画鑑賞などの芸術鑑賞,楽器演奏,演劇活動などに要した経費
月謝等	◎ 入会金,月謝等
その他	◎ 入場料,交通費,物品費,図書費等であり,楽器,楽譜帳,舞踊のみに使う衣類等
スポーツ・レクリエーション活動	◎ 水泳・野球・サッカー・テニス・武道・体操などのスポーツ技術を習うために支出した経費及びスポーツイベント等への参加費,スポーツ観戦に要した経費
月謝等	◎ 入会金,月謝等
その他	◎ 入場料,交通費,物品費,図書費等であり,スポーツ用具の購入費や維持費等を含む
教養・その他	◎ 習字,そろばん,外国語会話などを習うために支出した経費及び小説などの一般図書・雑誌購入費,博物館・動物園・水族館・図書館などへの入場料・交通費など
月謝等	◎ 入会金,月謝等
図書費	◎ 単行本,文庫本,全集,絵本等であり,補助学習のために購入した場合を除く
その他	◎ 入場料,交通費,物品費等であり,補助学習のために購入した場合以外のパソコン,パソコン用ソフト等の購入費を含む