日本の教育の不平等：1960-2000

Working Paper Series No.78, Faculty of Economics, Niigata University
日本の教育の不平等：1960-2000
北條雅一（新潟大学経済学部）
[email protected]
要旨
本稿の目的は、国勢調査の集計データから教育のジニ係数を算出することによって、我
が国の教育の不平等を数量的に把握することである。1960 年から 2000 年のデータを使用
した分析によって、①1980 年以降、我が国における教育の不平等度は低下傾向にある、②
男性に比べ女性のほうが教育の不平等度は低い、③平均就学年数の長い都道府県ほど教育
の不平等度が低い、の 3 点が明らかとなった。
1. はじめに
近年、我が国における経済格差拡大の議論が高まっており、主に経済学や社会学の観点
から種々の研究成果が報告されている。大竹（2005）は、政府統計やアンケート調査を用
いた分析によって、不平等拡大の実態を数量的に明らかにしている。一方、こうした議論
の高まりの中で、所得や消費といった経済的な不平等とは異なる側面の不平等にも関心が
向けられてきている。その一つが教育の不平等である。本稿の目的は、我が国における教
育の不平等を統計データを用いて数値化し、その時系列的変化と男女間・都道府県間の差
異を分析することである。
1950 年代以降、我が国における中等教育・高等教育の進学率は上昇を続け、2004 年度
の高等学校進学率は 97.5%（通信制課程含む）、大学・短期大学進学率は 50%に達している
（文部科学省（2005）
）
。その結果、25 歳以上人口の平均就学年数は、1950 年の 7.68 年か
ら 2000 年には 9.72 年に上昇した（Barro and Lee (2000)）。国民の平均的な教育水準が上昇
したことは統計的に明らかであるが、同時に重要な観点は、提供された教育が国民の間に
どのように分配されたのかという点である。我が国の教育の分配が平等化したのか不平等
化したのかという点に関して、統計データを用いて数量的な分析をおこなった研究はこれ
までに存在しない。本稿はこの分野への貢献を目的としている。
教育の不平等を数量的に分析した先行研究は少なく、そのほとんどは教育の不平等が経
済成長に与える影響を分析することを目的としている。例えば Birdsall and Londoño (1997)
は、就学年数の標準偏差を教育の不平等度の指標として使用し、この指標と経済成長率の
間に負の相関があることを報告している1。また、Thomas, Wang, and Fan (2000) は、Barro and
Lee (1993) の教育パネルデータから就学年数のジニ係数を算出し、85 カ国における教育の
不平等度を比較している2。これらの研究はいずれも国際比較可能なデータを用いたもので
あるが、国家間のデータの整合性を保持するために教育水準の分類が詳細なものとなって
おらず、それゆえに詳細な分析を実施するには限界がある。
本稿では、国勢調査の集計結果から、我が国における教育の不平等度を複数の指標を使
って計測する。国勢調査は在学者および卒業者の教育程度を詳細に調査しているため、教
育の不平等に関してより精緻な分析が可能となる。また、男女間や都道府県間の差異を比
較することも可能である。
以下、本稿の構成は次のとおりである。第 2 節では、国勢調査の集計結果について説明
1
同様に就学年数の標準偏差を用いた研究に、Ram (1990)、Lam and Levison (1991) がある。
Castelló and Doménech (2002) は、同様の手法で算出したジニ係数と経済成長率の間に負の相関関係があ
ることを明らかにしている。
2
1
し、教育水準の変遷を概観する。第 3 節では、教育の不平等度を計測する指標である教育
ジニ係数と Theil Index について説明する。第 4 節では、教育の不平等度の計測結果を報告・
分析する。最後に、第 5 節では、本稿で得られた結果をまとめるとともに残された課題を
指摘する。
2. 使用するデータ
本稿では、国勢調査の集計結果を用いる。国勢調査は 5 年ごとに実施されており、10 年
ごとの大規模調査とその 5 年後の簡易調査に大別される。本稿の分析に必要な最終卒業学
校・在学学校の種類といった教育に関する事項は、大規模調査の調査項目に含まれている。
調査内容は調査ごとに変更が加えられており、教育に関する調査内容にも変化が見られる。
そこで本稿では、直近の大規模調査（2000 年実施）の調査内容と比較可能な、1960 年以降
に実施された 5 回の大規模調査の集計結果を使用する。
2000 年実施の大規模調査では、世帯員全員に関して、教育状態（在学中、卒業、未就学）、
卒業者の最終卒業学校の種類（小学・中学、高校・旧制中学、短大・高専、大学・大学院
の 4 分類）、在学者の在学学校の種類（卒業学校の種類と同じ）を調査している。1980 年
以前の調査では、最終卒業学校の種類に高等小学校（以下、高小）と旧青年学校（以下、
青学）が含まれていたが、1990 年の調査以降は上記の分類となっている。なお、中途退学
者はその前の卒業学校が最終卒業学校となるが、集計結果から中途退学者数を知ることは
できない。
表 1 は、20 歳以上の人口に関して、各学校分類の在学者数と卒業者数、および未就学者
数等を男女別にまとめたものである3。なお、1960 年と 1970 年の調査では在学者の在学学
校分類が集計されていないため、欠損値としている4。卒業者の最終卒業学校については、
小学・中学、高小の割合が趨勢的に低下する一方、高校・旧制中学、短大・高専、大学・
大学院の比率が上昇していることがわかる。未就学者数は大きく減少し、2000 年の調査で
は 20 歳以上の未就学者の比率は全体の 0.1%にとどまっている。また、最終卒業学校が不
詳である者の数が 1990 年以降急増している点には注意が必要であり、これらの者の取り扱
い及び問題点については後述する。
3
本節以降の分析内容は、15 歳以上人口を対象としても大きく変化しない。
また、1960 年調査の集計結果には沖縄県の人口は含まれない。大規模調査で沖縄県の人口が反映され
るのは 1970 年の調査以降である。
4
2
3. 教育の不平等の計測
教育の不平等を計測する指標として、本稿ではまず教育ジニ係数を算出する。教育ジニ
係数とは、横軸に累積人員 Q 、縦軸に累積就学年数 S をとり、それぞれを 1 で基準化して
描かれたローレンツ曲線と対角線に囲まれた面積の 2 倍の値である。したがって、教育ジ
ニ係数を算出するためには、在学者および卒業者の就学年数 y を求める必要がある。前節
で説明した学校分類に基づき、各学校分類 i の在学者・卒業者の就学年数をそれぞれ表 2
のように設定する。なお在学者の就学年数は、それぞれの学校の修業年限の半分が経過し
ていると仮定して算出している。まず、累積人員 Q は次のようになる。
未就学：
Q1  p1
小学・中学在学：
Q2  p1  p2
小学・中学、高小、青学卒業：
Q3  p1  p2  p3
高校在学：
Q4  p1  p2    p4
高校・旧制中学卒業：
Q5  p1  p2   p5
短大・高専在学：
Q6  p1  p2   p6
短大・高専卒業、大学・大学院在学：
Q7  p1  p2   p7
大学・大学院卒業：
Q8  p1  p2   p8  1
p1 ,, p8 はそれぞれ、20 歳以上人口に占める
p1 : 未就学者の比率
p2 : 小学・中学在学者の比率
p3 : 小学・中学、高小、青学卒業者の比率
p4 : 高校在学者の比率
p5 : 高校・旧制中学卒業者の比率
p6 : 短大・高専在学者の比率
p7 : 短大・高専卒業、大学・大学院在学者の比率
p8 : 大学・大学院卒業者の比率
3
である5。次に、累積就学年数 S は次のように計算される。
未就学：
S1  p1 y1 /   0 
小学・中学在学：
S 2  ( p1 y1  p2 y2 ) / 
小学・中学、高小、青学卒業：
S3  ( p1 y1  p2 y2  p3 y3 ) / 
高校在学：
S 4  ( p1 y1  p2 y2    p4 y4 ) / 
高校・旧制中学卒業：
S5  ( p1 y1  p2 y2   p5 y5 ) / 
短大・高専在学：
S6  ( p1 y1  p2 y2   p6 y6 ) / 
短大・高専卒業、大学・大学院在学：
S7  ( p1 y1  p2 y2   p7 y7 ) / 
大学・大学院卒業：
S8  ( p1 y1  p2 y2   p8 y8 ) / 

y1 ,, y8 は表 2 で示された各学校分類 i の就学年数、  は平均就学年数であり、

8
   pi yi 
i 1
と計算される。したがって S 8  1 となる。以上で求めた Qi , S i  から教育ローレンツ曲線
を図 1 のように描くことができ、この曲線と 45 度線に囲まれた面積の 2 倍が教育ジニ係数
となる。あるいは、下の式から、ローレンツ曲線を求めずに教育ジニ係数を算出すること
も可能である6。
Educ.GINI 
1

8
i 1
 p
i  2 j 1
i
yi  y j p j
ジニ係数は不平等を図る指標として代表的なものであるが、Fields (2001) は、不平等は
多面的であり、単一の指標をもとに不平等を議論すべきでないと指摘している。そこで本
稿では、不平等を測る指標としてジニ係数と同様に望ましい性質を有している Theil Index
を就学年数から算出し、この指標についても議論する。教育の Theil Index は次の式から計
算される。
5
ここでの 20 歳以上人口は、最終卒業学校が不詳である者の数を除いたものである。なお、上述したと
おり、1960 年と 1970 年については在学者の在学学校が集計されていないため、在学者を除いて各比率を
計算している。
6
教育ジニ係数の算出については、Thomas, Wang, and Fan (2000) に詳しい。
4
8
 y   y  1 8

Educ.Theil   pi  i  ln  i     pi yi ln  yi   ln  
i 1
        i 1

Theil Index は不平等度が高いほど大きな値をとり、完全に平等な場合は 0 となる。
4. 計測結果
表 3 は、1960 年以降に実施された 5 回の大規模国勢調査の集計結果から、教育ジニ係数
と Theil Index を計算した結果である。まず、教育ジニ係数の推移を図 2 にまとめた。男性
の教育ジニ係数は、1960 年から 1980 年にかけて上昇し、その後低下傾向にある。平均就
学年数が伸びる中で不平等度が一時的に高まっており、いわゆる逆 U 字型のグラフとなっ
ている。一方、女性に関しては、1960 年から 70 年にかけて大きく低下して以降、2000 年
までほとんど変化がないことが観察される。また、女性は男性に比べて値が小さく、教育
がより平等であったことがわかる。
次に、Theil Index はこの 40 年間で男女とも値が低下しており、男性に比べ女性の値の低
下が大きい。また、1980 年以降は女性の値が男性を下回っており、ジニ係数と同様、女性
の教育が男性に比べより平等であったことを示唆している。
表 4 は、2000 年の調査結果を用いて、男女年齢階層別の教育の不平等を計算した結果で
ある。教育ジニ係数をみると、男女ともに 20 歳代前半の年齢階層が最も値が小さく、60
歳代が最も不平等となっている。Theil Index の値も同様であり、若い年齢階層ほど教育の
不平等度が低いことが明らかとなっている。
2000 年の調査結果から、都道府県別の教育ジニ係数と Theil Index を計算したものが表 5
と表 6 である。それぞれ、数値の大きい都道府県順である。表 5、表 6 を見ると、沖縄県、
徳島県、高知県、福井県が両指標で上位となっており、教育の不平等度が高い県であるこ
とがわかる。一方、東京都、大分県、山口県、広島県、岡山県は両指標ともに小さく、教
育の不平等度は低いといえる。なお、教育ジニ係数と Theil Index をそれぞれ平均就学年数
 に回帰した単回帰の結果は次のとおりである（カッコ内は標準誤差）。
Educ.Gini  0.0029  0.1346, Adj.R2  0.0847, N  47
(0.0013)
(0.0149)
5
Educ.Theil  0.0022  0.0455, Adj.R2  0.2184, N  47
(0.0006)
(0.0071)
教育ジニ係数、Theil Index ともに平均就学年数は有意に負の係数推定値となっており、平
均就学年数の長い都道府県ほど教育の不平等度が低いことを示唆している。
以上の計測結果から、以下の 3 点が明らかになったといえる。1 点目は、教育ジニ係数
と Theil Index の値が同様の傾向を示していることである。これは、いずれの指標を用いて
も我が国における教育の不平等について共通した傾向を読みとることが可能であることを
示唆しており、本稿の分析結果の頑健性を保証するものであるといえる。2 点目は、教育
の不平等度が近年低下傾向にある点である。これは、表 3 において教育ジニ係数と Theil
Index の値が低下していること、および表 4 において若い年齢階層ほど教育の不平等度が
低くなっていることから明らかである。また、男性の教育ジニ係数の推移が 1980 年を山と
した逆 U 字型となっている一方で、女性についてはそのような形状が見られない点も興味
深い。3 点目は、表 3 および表 4 から明らかなように、男女を比較すると女性のほうが男
性より教育の不平等度が小さい点である。これは、平均就学年数は男性のほうが長いにも
かかわらず、女性のほうがより平等な教育を受けていたことを示唆している。
5. 結語
本稿では、1960 年から 2000 年に実施された大規模国勢調査の集計結果を用いて、我が
国における教育の不平等度を数値化して計測し、その時系列の変化と都道府県間の差を分
析した。その結果、教育の不平等は近年縮小傾向にあること、男女間の比較では女性のほ
うがより平等な教育を受けてきたことが明らかとなった。また、平均就学年数の長い都道
府県ほど教育の平等度が低下する傾向にあることが示された。
最後に、本稿の分析の問題点および今後の課題について指摘する。第 1 の問題点は、1990
年の調査以降、最終卒業学校不詳者が急増していることである。この現象の背景には、教
育歴という個人情報を公にしたくないという国民意識の高まりがあると推察される。問題
は、
どのような人々が最終卒業学校の調査項目に回答していないかという点である。仮に、
ある特定の教育歴を持った人々が最終卒業学校を無回答としている場合、本稿の分析結果
に何らかの影響を及ぼしている可能性がある。
第 2 の問題点は、本稿の分析は就学年数のみを議論の対象としており、教育の質につい
ては捨象している点である。いいかえれば、同じ学校分類に属する学校であれば、提供さ
6
れる教育は同質であると仮定していることになる。近年の教育格差拡大感には、提供され
る教育の質が学校間で異なるという認識が含まれていると推察されるが、そのような教育
の質の違いを識別できる統計データは現時点では存在しない。繰り返しになるが、本稿で
計測した教育の不平等度は、就学年数のみから数値化した指標である点に留意する必要が
ある。教育の質を考慮した分析は今後の課題としたい。
参考文献
大竹文雄（2005）『日本の不平等』日本経済新聞社
文部科学省（2005）『データから見る日本の教育』文部科学省
Barro, R. J. and J. W. Lee (1993) “International Comparisons of Educational Attainment,” Journal
of Monetary Economics, vol. 32, no. 3, pp. 363-94.
Barro, R. J. and J. W. Lee (2000) “International Data on Educational Attainment: Updates and
Implications,” CID Working Paper no. 42, Center for International Development at Harvard
University.
Birdsall, N. and J. L. Londoño (1997) “Asset Inequality Matters: An Assessment of the World
Bank’s Approach to Poverty Reduction,” American Economic Review, vol. 87, no. 2, pp. 32-37.
Castelló, A. and R. Doménech (2002) “Human Capital Inequality and Economic Growth: Some
New Evidence,” Economic Journal, vol. 112, pp. C187-C200.
Fields, G. S. (2001) Distribution and Development, MIT Press.
Lam, D. and D. Levison (1991) “Declining Inequality in Schooling in Brazil and its Effects on
Inequality in Earnings,” Journal of Development Economics, vol. 37, no. 1-2, pp. 199-225.
Ram, R. (1990) “Educational Expansion and Schooling Inequality: International Evidence and
Some Implications,” Review of Economics and Statistics, vol. 72, no. 2, pp. 266-74.
Thomas, V., Y. Wang, and X. Fan (2000) “Measuring Education Inequality: Gini Coefficients of
Education,” Policy Research Working Paper #2525, World Bank.
データ出所
総務省統計局『国勢調査報告（各年度版）』
7
表 1：20 歳以上人口（男女別）の教育状況
1960
男性
最終卒業学校別卒業者
小学・中学、高等小学校、青年学校
高校・旧制中学
短大・高専
大学・大学院
最終卒業学校不詳
在学学校別在学者
小学・中学
高校
短大・高専
大学・大学院
未就学者
総数
女性
最終卒業学校別卒業者
小学・中学、高等小学校、青年学校
高校・旧制中学
短大・高専
大学・大学院
最終卒業学校不詳
在学学校別在学者
小学・中学
高校
短大・高専
大学・大学院
未就学者
総数
（注）1960年の数値には沖縄県を含まない。
（出所）国勢調査報告（各年）より筆者作成。
1970
26,104,900
17,442,300
6,034,600
1,121,600
1,506,400
7,400
460,900
-
32,756,892
18,064,860
10,060,895
1,375,746
3,236,152
19,239
995,368
-
302,100
26,875,300
136,655
33,888,915
27,979,400
19,857,300
7,382,200
611,200
128,700
9,300
93,900
35,664,185
21,216,310
12,345,436
1,575,664
501,032
25,743
346,343
-
1,108,700
29,191,300
8
445,905
36,456,433
1980
1990
2000
37,962,782
15,533,451
14,809,718
1,700,902
5,845,464
73,247
1,168,923
2,414
14,245
84,907
1,067,357
86,256
39,217,961
42,382,166
12,673,751
18,218,295
2,390,399
8,422,793
676,928
1,383,109
2,666
22,604
169,962
1,187,877
68,659
43,833,934
47,161,670
10,473,224
20,628,308
3,280,889
10,788,957
1,990,292
1,453,827
4,987
43,207
166,361
1,239,272
53,990
48,669,487
41,273,334
18,465,893
18,033,569
3,384,975
1,304,109
84,788
503,038
2,719
13,000
196,491
290,828
215,377
41,991,749
46,084,355
15,421,050
21,555,284
6,029,756
2,329,327
748,938
727,506
2,713
15,659
295,651
413,483
145,689
46,957,550
50,965,666
12,978,789
23,658,651
8,642,736
3,862,309
1,823,181
1,000,079
6,587
29,553
283,901
680,038
101,386
52,067,131
表 2：学校分類別就学年数
分類（i）
1
2
3
4
5
6
7
8
教育水準
未就学
小学・中学在学
小学・中学、高等小学校、青年学校卒業
高校在学
高校･旧制中学卒業
短大・高専在学
短大・高専卒業、大学・大学院在学
大学・大学院卒業
9
就学年数（y）
0
4.5
9
10.5
12
13
14
16
表 3：教育ジニ係数と Theil Index
年
1960
1970
1980
1990
2000
男女
0.1042
0.1034
0.1078
0.1059
0.1022
GINI
男
0.1030
0.1111
0.1161
0.1126
0.1072
女
0.1038
0.0944
0.0971
0.0966
0.0950
10
男女
0.0406
0.0263
0.0229
0.0209
0.0191
Theil Index
男
0.0301
0.0257
0.0244
0.0225
0.0204
女
0.0498
0.0262
0.0207
0.0188
0.0173
表 4：年齢階層別教育ジニ係数と Theil Index（2000 年）
年齢
15～19
20～24
25～29
30～34
35～39
40～44
45～49
50～54
55～59
60～64
65～69
70～74
75～79
80～84
85～
男女
0.1096
0.0666
0.0800
0.0800
0.0790
0.0839
0.0909
0.0944
0.0994
0.1004
0.1000
0.0970
0.0947
0.0884
0.0916
GINI
男
0.1108
0.0704
0.0867
0.0879
0.0870
0.0916
0.1008
0.1048
0.1096
0.1104
0.1125
0.1085
0.1078
0.1006
0.1035
女
0.1081
0.0624
0.0715
0.0690
0.0667
0.0712
0.0770
0.0803
0.0863
0.0879
0.0859
0.0852
0.0839
0.0802
0.0848
11
男女
0.0306
0.0088
0.0117
0.0119
0.0119
0.0135
0.0159
0.0171
0.0186
0.0194
0.0197
0.0190
0.0203
0.0212
0.0292
Theil Index
男
0.0309
0.0096
0.0137
0.0143
0.0144
0.0161
0.0189
0.0201
0.0217
0.0224
0.0235
0.0220
0.0230
0.0224
0.0263
女
0.0302
0.0080
0.0096
0.0092
0.0090
0.0104
0.0124
0.0134
0.0149
0.0157
0.0155
0.0158
0.0178
0.0200
0.0298
表 5：都道府県別教育ジニ係数（2000 年）
都道府県
沖縄
徳島
高知
福井
石川
島根
三重
愛知
滋賀
愛媛
岐阜
富山
岩手
兵庫
茨城
和歌山
熊本
静岡
青森
新潟
長崎
群馬
京都
宮崎
北海道
鹿児島
山梨
香川
栃木
奈良
千葉
埼玉
大阪
福島
秋田
佐賀
宮城
山形
鳥取
長野
神奈川
岡山
東京
広島
福岡
山口
大分
GINI
0.1115
0.1080
0.1046
0.1042
0.1041
0.1040
0.1039
0.1038
0.1031
0.1031
0.1030
0.1025
0.1023
0.1021
0.1017
0.1015
0.1015
0.1013
0.1012
0.1012
0.1010
0.1007
0.1006
0.1001
0.1001
0.0999
0.0999
0.0998
0.0997
0.0997
0.0990
0.0990
0.0990
0.0988
0.0982
0.0982
0.0979
0.0977
0.0975
0.0973
0.0970
0.0967
0.0965
0.0965
0.0961
0.0939
0.0929
12
平均就学年数
11.7368
11.6859
11.4622
11.6774
11.8930
11.4588
11.7132
12.1556
12.1236
11.8069
11.7728
11.8548
11.3793
12.3442
11.8595
11.7078
11.6987
11.8877
11.3184
11.4603
11.5519
11.7842
12.4120
11.5320
11.7461
11.6014
12.0031
12.0086
11.8174
12.5499
12.5425
12.4385
12.3206
11.5220
11.3577
11.7046
11.9506
11.5200
11.7941
11.9048
12.8331
12.0532
12.9788
12.3238
12.2221
11.9429
11.8667
表 6：都道府県別 Theil Index（2000 年）
都道府県
沖縄
徳島
青森
高知
島根
福井
熊本
岩手
長崎
三重
鹿児島
和歌山
滋賀
愛媛
石川
秋田
茨城
新潟
北海道
宮崎
岐阜
群馬
富山
山梨
兵庫
愛知
栃木
福島
京都
静岡
山形
鳥取
佐賀
香川
大阪
福岡
宮城
長野
奈良
埼玉
千葉
岡山
広島
山口
大分
神奈川
東京
Theil
0.0280
0.0223
0.0210
0.0209
0.0202
0.0200
0.0200
0.0199
0.0199
0.0197
0.0195
0.0194
0.0193
0.0193
0.0193
0.0192
0.0192
0.0191
0.0191
0.0191
0.0190
0.0190
0.0190
0.0190
0.0190
0.0189
0.0188
0.0187
0.0187
0.0186
0.0185
0.0183
0.0183
0.0183
0.0183
0.0178
0.0178
0.0178
0.0177
0.0176
0.0176
0.0174
0.0173
0.0172
0.0170
0.0168
0.0167
13
平均就学年数
11.7368
11.6859
11.3184
11.4622
11.4588
11.6774
11.6987
11.3793
11.5519
11.7132
11.6014
11.7078
12.1236
11.8069
11.8930
11.3577
11.8595
11.4603
11.7461
11.5320
11.7728
11.7842
11.8548
12.0031
12.3442
12.1556
11.8174
11.5220
12.4120
11.8877
11.5200
11.7941
11.7046
12.0086
12.3206
12.2221
11.9506
11.9048
12.5499
12.4385
12.5425
12.0532
12.3238
11.9429
11.8667
12.8331
12.9788
図1：教育ローレンツ曲線
S
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
Q
0
0.2
0.4
0.6
14
0.8
1
図2：教育ジニ係数の推移
0.1400
0.1200
0.1000
0.0800
男
女
0.0600
0.0400
0.0200
0.0000
1960
1970
1980
1990
15
2000

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