Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
Ⅳ その他のリスク対策 ※

1. 監査
①自己点検	[	<選択肢>
具体的なチェック方法	[	1) 特に力を入れて行っている 2) 十分に行っている 3) 十分に行っていない
②監査	[	<選択肢>
具体的な内容	[	1) 特に力を入れて行っている 2) 十分に行っている 3) 十分に行っていない
2. 従業者に対する教育·啓発
従業者に対する教育·啓発	[	<選択肢>
具体的な方法	[	1) 特に力を入れて行っている 2) 十分に行っている 3) 十分に行っていない
3. その他のリスク対策
—
V 開示請求、問合せ

1.特定個人情報の開示·訂正·利用停止請求
①請求先	開示·訂正·利用停止請求に係る保有個人情報を保有する部局で受け付ける。具体的には、以下のとおりである。国税庁長官官房総務課情報公開·個人情報保護室国税不服審判所管理室各国税局(所)総務部総務課国税不服審判所各支部管理課各税務署総務課※各請求先の住所·電話番号等については、国税庁ホームページを参照。(http://www.nta.go.jp/sonota/sonota/johokokai/madoguchi/index.htm)(注)以下、「保有個人情報」について記載しているが「特定個人情報」も同様となる予定。(③を除く。)。
②請求方法	法律で定められた事項を記載した書面(請求書)を上記の「①請求先」の窓口に直接提出するか、送付により提出する。国税庁において作成した請求書を使用する場合は、国税庁ホームページを参照。(http://www.nta.go.jp/sonota/sonota/kojinjo/tetsuzuki/5187.pdf/01.pdf)
特記事項	国税庁ホームページに、手続·手数料等について記載している。(http://www.nta.go.jp/sonota/sonota/kojinjo/tetsuzuki/03.htm)。
③手数料等	[ 有料 ] <選択肢>1)有料 2)無料(手数料額、納付方法:手数料:保有特定個人情報が記録されている行政文書1件につき300円納付方法:窓口での請求の場合は現金又は印紙、郵送の場合は印紙
④個人情報ファイル簿の公表	[ 行っている ] <選択肢>1)行っている 2)行っている
個人情報ファイル名	納税地等必須情報ファイル、納税地等従属情報ファイル、個人格あて名情報ファイル、個人格従属情報ファイル、個人格通称名情報ファイル、納税地等管理情報ファイル、納税地等異動履歴情報ファイル、個人格異動履歴情報ファイル、異動事績情報ファイル、関係者共通情報ファイル、関係者固有情報ファイル、個人格必須情報ファイル、関係者あて名情報ファイル、法人格必須情報ファイル、利用者情報ファイル、名寄せ済資料ファイル、合計表入力事績ファイル、索引情報ファイル、消費税加算稅事績ファイル、課税事績加算稅情報ファイル、納税地等個別情報ファイル、申請書等事績管理ファイル、課税事績情報ファイル、決算書等損益情報(一般)ファイル、決算書等損益情報(農業)ファイル、決算書等損益情報(不動産)ファイル、消費税届出履歴ファイル、消費税申告·決議事績ファイル、消費税中間申告事績ファイル、課税処理管理情報ファイル、課税処理理由情報ファイル、課税事績管理情報ファイル、決算書等管理情報ファイル、決算書等給与情報ファイル、予定納税事績ファイル、新規見込者管理ファイル、納税相談事績ファイル、申告審理基本情報ファイル、申告審理条件情報ファイル、申告審理分析基本情報ファイル、申告審理分析收入情報ファイル、事後処理管理ファイル、調査事績ファイル、課税処理課税情報ファイル、調査申告情報ファイル、調査損益情報(一般)ファイル、調査損益情報(農業)ファイル、調査損益情報(不動産)ファイル、調査是否認情報ファイル、消費税調査処理状態ファイル、消費税非違内訊ファイル、消費税調査事績ファイル、消費税調査事績非違内訊ファイル、消費税課税期間口座ファイル、個別管理情報ファイル、消費税新規課稅事業者ファイル、贈与税申告情報ファイル、贈与特例情報ファイル、相続税申告情報ファイル、継続管理对象者情報ファイル、讓渡事案情報ファイル、讓渡者住所情報ファイル、讓渡申告審理情報ファイル、讓渡調査事績情報ファイル、讓渡調査事績明細情報ファイル、贈与基本情報ファイル、贈与受贈者情報ファイル、贈与事案情報ファイル、財産取得者情報ファイル、株式人格情報ファイル、株式申告明細情報ファイル、株式年分情報ファイル、株式人格履歴情報ファイル、株式申告情報ファイル、議渡申告書明細情報ファイル、議渡申告書情報ファイル、相続税更正決定情報ファイル、相続税加算稅情報ファイル、非課稅貯蓄限度額管理ファイル、源泉徴収義務者ファイル、印紙税過誤納確認充当請求ファイル、印紙税過誤納確認充当請求明細ファイル、原本情報ファイル、代理受領者情報ファイル、債権管理ファイル、未到来債権管理ファイル、還付管理ファイル、債権管理基本情報ファイル、振替管理ファイル、還付金支払先管理ファイル、相続税申告審理情報ファイル、精算課稅申告二表情報ファイル、精算課稅届出情報ファイル、精算課稅贈与者情報ファイル、電子明細書給与情報ファイル、電子明細書管理ファイル、電子明細書特定口座情報ファイル、住宅控除情報ファイル、住宅控除管理ファイル、居住期間情報ファイル、地方税連絡キー情報ファイル、地方税送受信口グ管理ファイル、電子控除適用者管理ファイル
公表場所	電子政府の総合窓口(e-Gov)において公表(http://www.e-gov.go.jp)
⑤法令による特別の手続	住所等に変更があった場合の訂正ついては、所得稅法第20条による。
⑥個人情報ファイル簿への不記載等	—
2. 特定個人情報ファイルの取扱いに関する問合せ
①連絡先	「1. ①請求先」と同じ
②対応方法	問合せを受けた部署等が問合せの内容に関係する部署等へ連絡し、連絡を受けた部署等において対応する。
VI 評価実施手続

1. 基礎項目評価
①実施日	平成26年8月4日
②しきい値判断結果	[基礎項目評価及び全項目評価の実施が義務付けられる]
<選択肢>1)基礎項目評価及び全項目評価の実施が義務付けられる2)基礎項目評価及び重点項目評価の実施が義務付けられる(任意に全項目評価を実施)3)基礎項目評価の実施が義務付けられる(任意に全項目評価を実施)4)特定個人情報保護評価の実施が義務付けられない(任意に全項目評価を実施)
2. 国民・住民等からの意見の聴取
①方法	e-Govにおいて意見公募手続を行い、電子メール又は書面に意見を受け付けた。
②実施日・期間	平成26年9月3日～平成26年10月5日までの33日間
③期間を短縮する特段の理由	—
④主な意見の内容	·税務署には職員や納税者以外にも業者の出入りも多いが、部外者が、机の上や、ディスプレイに写っている税務署内の税務資料を見ることができないような対応が完全にとれるのか。·各ファイル共通で情報の保管については「サーバへのアクセスはIDとパスワードによる認証が必要」とはなっているが、一人がIDとパスワードでログインした後、そのまま別のスタッフが使うことについては、単にやらないように指導するという以外に防ぐ方法は見つかっていないのではないか。それを課題として認識するべきである。·特定個人情報評価は一過性の物ではなく、その運用状況を適切に監査、報告することで説明責任を果たすべき性質の物であるため、公認システム監査人(CSA)、公認情報セキュリティ監査人(CAIS)、公認情報システム監査人(CISA)等の情報システムと監査の分野の専門知識を有する者による監査の実施と報告を宣言すべきである。
⑤評価書への反映	寄せられた意見全てに対し、国税庁としての考え方を一覧形式で取りまとめ、e-Govにおいて公表した。当該一覧において、「意見を踏まえて評価書を修正する」旨の回答をしたものについては、意見内容を踏まえて本評価書の修正を行った。
3. 第三者点検
①実施日	—
②方法	—
③結果	—
4. 特定個人情報保護委員会の承認【行政機関等のみ】
①提出日
②特定個人情報保護委員会による審査
## 評価実施機関における特定個人情報保護評価書の公表の状況

〇 マイナンバー保護評価WEBにおいて公表されている機関数及び評価書数は次のとおりです。

（平成27年3月31日現在）

機関情報	評価書情報
公表者区分	公表機関数	評価書数	評価書種別
基礎	重点	全項目
行政機関の長	3 機関	4	0	0	4
地方公共団体の長その他の機関	959 機関	7,400	7,020	292	88
独立行政法人等	1 機関	1	1	0	0
地方独立行政法人	0 機関	0	0	0	0
地方公共団体情報システム機構	1 機関	1	0	0	1
情報連携を行う事業者	0 機関	0	0	0	0
合計	964 機関	7,406	7,021	292	93
# 日本の教育経済学：実証分析の展望と課題 $ ^{*} $

小塩 隆士 $ ^{**} $

妹尾 涉

## <要約>

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。

JEL Classification: I20, I21, I28

Key words: 教育经济学、教育成果、学校教育
# The Economics of Education in Japan: A Survey on Empirical Studies and Unresolved Issues

## Abstract

This survey briefly reviews previous empirical studies of education in Japan and attempts to uncover issues that have not yet been addressed. We classify those studies into six categories: 1) human capital and rates of return to education, 2) labor market and education, 3) educational attainment, 4) industrial analysis of education markets, 5) demand for education, and 6) education and social stratification. We then compare their purposes of analysis, methodologies, conclusions, and policy implications. There is a rich literature on each topic; we found many facts unearthed by non-economic approaches but that are nonetheless interesting from an economic viewpoint. A lack of data, however, generally limits empirical analysis and leaves many problems unresolved.

Most of all, we deem the following four issues to be important for the future research. First, panel data about individuals' educational histories are needed to analyze what factors affect educational attainment. Second, more cross-section analyses of education can and must be conducted, since local authorities have obtained more freedom in their educational policies. Third, education should be analyzed by industrial economics as well as business management, since national universities have become independent administrative agencies. Finally, interdisciplinary approaches by economics and sociology are expected to investigate the relations between education and social stratification.

JEL Classification Number: I20, I21, I28

Key words: economics of education, educational attainment, schooling
### 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、

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

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、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 $ ^{2} $ 。

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³。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 $ ^{4} $ 。

## 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 $ ^{5} $ 。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 $ ^{6} $ 。

### 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、

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

という回帰式を推計することになる $ ^{7} $ 。この場合、sにつく係数 $ \alpha $ （×100）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
夕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 $ ^{8} $ 。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 $ ^{9} $ 。

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 $ ^{10} $ 、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 $ ^{11} $ 。

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 $ ^{12} $ 。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 $ ^{13} $ 。

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、国公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 $ ^{14} $ 。

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。

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

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、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）（I）、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、ε₁を誤差項として、

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

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（教員一人当たりの生徒数）、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 $ ^{15} $ 。

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 $ ^{16} $ 。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 $ ^{17} $ 。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ものであり、計量経済学的に見るとやや解釈が難しい面がある。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、（その効果とも相まって）大学卒業後も生涯にわたって高い所得を稼得し、より高い職位に昇進するとともに、転職時においても収入面において有利な条件に恵まれているとされる。このうち、所得や昇進への影響については親の学歴の違いをコントロールした上での推計結果であるが、親の学歴に基づいてサンプルを分けて推計すると、数学受験の効果は親が高学歴の場合は有意ではないが、低学歴の場合は有意になっており、数学受験が「階層相続」を弱める効果をもっているという点すら指摘されている。

浦坂他の分析では、各人の所得関数を、大学入試で数学を受験したかどうかを示すダミー変数やそのほかの変数とともに推計している。この定式化に対しては、数学受験を選択する者はもともと能力が高く、数学受験を選択した効果を過大評価しているのではないかとの批判があり得る。したがって、分析結果の解釈には慎重でなければならないが、彼らの分析は、高校段階までの数学教育の重要性を再確認させる材料になっているととりあえず評価してよいだろう。

さらに、この分析が示唆するもうひとつの点として、教育成果を分析するためには個人が受けた教育経験を把握したパネル・データが不可欠だという点が挙げられる。前述の盛山・野口論文もそうであるが、この浦坂他論文でも分析は研究者が独自に行った調査に基づいて行われている。新しい学習指導要領では生徒や学校による教科選択や学校運営の自由度がこれまでより幅広く認められるようになっているが、そうした改革の効果を評価するためにも、教育成果を個人単位で追跡できるパネル・データの整備が求められる $ ^{18} $ 。

## 意識調査に基づく学級規模の影響

一方、教育成果に関する分析の中で最も身近な話題のひとつは、学級規模をどのようにすれば教育成果が高まるかというものだろう。最近では、公立小学校等でこれまで40人学級だったところを35人にするとか、30人にするといった柔軟な対応が各地でとられるようになっている。学級規模の問題は、教育行政においてきわめて重要である。学級規模を小さくすれば教育成果が高まるというのが普通の考え方だが、それに応じて教員や教室を増やすなど必要な経費が高まるとすると、学級規模の最適化が重要な問題となるからである。

ところが、すでに述べたように、教育成果に関する実証分析が盛んに行われている米国の例を見ても、学級規模の教育成果については明確な方向性が認められない。最近の例を見ると、米教育省の報告書（“Reducing Class Size: What Do We Know?” May, 1998）では、テ
ネシー州が1985年から取り組んでいる学級規模縮小の取り組みが一定の成果を挙げていることが指摘されている。しかし、それとは逆に、学級規模の縮小が期待したほどの成果を挙げていないとする報告も散見される。

日本においても、教職員配置改善計画と連動する形で、学級規模と教育成果の関係に関する分析はしばしば行われてきた。杉江（1996）は、そうした分析を1990年代半ば時点において詳細にサーベイしたものである。杉江論文を読むと、日本において学級規模に関してそれまで行われてきた調査は、学級経営に関する教員の主観的な意見、あるいは学生・児童生徒の意見を尋ねる意識調査がほとんどとなっている。

ただし、最近になって、意識調査という形をとっていても比較的丁寧な統計的処理を行う実証分析が見られるようになっている。その代表的な例が山崎・世羅・伴・金子・田中（2001）である。山崎他は教員の意識調査をベースにして、1）「児童生徒の学習状況」「教員の学習指導」「児童生徒の学校生活」「教員の生徒指導」という4つの質問グループごとに主成分分析を行い、それぞれの第1主成分を「児童生徒の学習順調度」「教員の学習指導順調度」「児童生徒の学校生活順調度」「教員の生徒指導順調度」と名づけるとともに、2）その各順調度を、学級規模や学校規模、教員の属性（性別、年齢、教職経験年数）、ティーム・ティーチング実施の有無を説明変数とする回帰式を推計している。それによると、とりわけ小学校の場合、教育における各順調度は、学級規模が縮小するほど有意に高まることが示されている $ ^{19} $ 。一方、山崎・世羅・伴・金子・田中（2002）は前出・山崎他（2001）とは対照的に、生徒児童の意識調査をベースにして、学級規模が生徒指導や学習指導に対する生徒児童の意識にどのような影響を及ぼしているかを見たものである。ここでも、学級規模が小さくなるほど、児童生徒の学習状況や学校・学級生活の状況が改善することが統計的に確認されている。

大学教育についてはどうか。学期末試験等、教育成果の要因分析を直接行ったものは筆者の調べるかぎり見当たらなかった。しかし、最近盛んになっている、学生による授業評価の結果を学級規模と結びつけた分析として、中井・馬越（1999）が興味深い。彼らは名古屋大学で実施された、学生による授業評価に基づき、「学生の意欲」「内容の理解度」「教官の熱意」「興味の増加」「総合的満足度」という項目について、クラス規模がどの程度影響しているかを調べている。彼らは、各項目を点数化したものとクラス規模の対数値との相関係数をとると、いずれの項目についてもマイナス0.4前後となっており、両者の間に緩やかながらマイナスの相関関係があることを明らかにしている。彼らはさらに、科目別に分けた場合の効果についても、クラス規模と授業評価との間にマイナスの相関があることも報告している（ただし、学生や教官の属性を十分にコントロールしていないという問題が残る）。おそらくこうした分析は、各大学において非公開の形で行われているものと推察される。