理系出身者と文系出身者の年収比較

Size: px

Start display at page:

Download "理系出身者と文系出身者の年収比較"

ゆずさいざわ
5 years ago
Views:

1 RIETI Discussion Paper Series 11-J-020

2 RIETI Discussion Paper Series 11-J 年 3 月理系出身者と文系出身者の年収比較 -JHPS データに基づく分析結果 - 浦坂純子 ( 同志社大学社会学部 ) 西村和雄 ( 京都大学経済研究所経済産業研究所 ) 平田純一 ( 立命館アジア太平洋大学国際経営学部 ) 八木匡 ( 同志社大学経済学部 ) 要旨本論文では慶應義塾大学パネル調査共同研究拠点にて設計された日本家計パネル調査 (JHPS) データを利用して理系出身者と文系出身者との所得差を再検討した調査の結果男性の場合文系出身者の平均値が万円 ( 平均年齢 46 歳 ) で理系出身者は万円 ( 平均年齢 46 歳 ) となっており理系出身者の方が高くなっていることが示されたまた文系出身者と理系出身者のデータを分離してそれぞれについて重回帰分析によって年齢 - 所得プロファイルを計算した結果理系出身者の方が文系出身者より年齢の上昇と共に所得上昇の傾斜が大きくなっており理系非国立出身者の所得は文系出身者よりも若年期では低くなっているものの 40 歳以降では高くなることが示されたこれらの結果は理系出身者の方が文系出身者よりも生産している付加価値額が高いことを示唆しているこのような傾向は新しい価値を生み出す創造性が競争力の源泉となるこれからの社会においてはさらに強まることが予想されるその意味において理系的能力の養成を教育課程の中で重点化して進めていく必要があろうキーワード : 文系出身者理系出身者所得 JEL classification: I21 I28 RIETI ディスカッションペーパーは専門論文の形式でまとめられた研究成果を公開し活発な議論を喚起することを目的としています論文に述べられている見解は執筆者個人の責任で発表するものであり ( 独 ) 経済産業研究所としての見解を示すものではありません本稿は独立行政法人経済産業研究所における研究プロジェクト活力ある日本経済社会の構築のための基礎的研究 : 複雑系の観点からの成果の一部である 1

3 1. 序論浦坂西村平田八木 (2010) の論文による理系出身者の所得が文系出身者の所得よりも高いという結果にはが多くの反響があった一部の金融保険業の賃金が製造業の賃金よりも高いという事実が文系出身者の方が高所得であるという印象を作り出したものと考えられる本論文では慶應義塾大学パネル調査共同研究拠点にて設計された日本家計パネル調査 (JHPS) データを利用して理系出身者と文系出身者との所得差を再検討してみる JHPS は制度政策の変更に対する経済主体の行動変化を分析することを目的に同一個人を継続的に追跡できるように実施されたものである 1 次節で詳細に説明するように JHPS は高い精度の調査方法によって収集されたデータであり浦坂,et.al(2010) で用いた調査の信頼性を確認する上で有効であると考えられるただし JHPS データは出身学部については設問があるものの出身大学の難易度が調査されておらず国立公立私立の区分のみで分析する必要がある 2. 日本家計パネル調査 (JHPS) の概要 2.1 調査方法慶応義塾大学パネル調査の概要を説明するまず第 1 回調査 (1st wave) では平成 21 年 1 月 31 日現在における満 20 歳以上の男女を対象に平成 21 年 1 月 31 日に実施された調査対象者の選定では標本数 4,000 人を層化 2 段抽出法 ( 第 1 段 - 調査地域第 2 段 - 個人 ) により選定している調査地域は抽出単位として平成 17 年国勢調査調査区を使用しているまず全国を地方都市階級により 24 層に層化し各層に平成 20 年 3 月 31 日現在の住民基本台帳人口の人口割合で標本数を配分している次に 1つの調査地域あたりの標本数を 10 程度として各層の調査地域数を決定し所定数の調査区を無作為抽出している地方都市階級別の標本配分数は北海道 176 東北 300 関東 1,316 中部 734 近畿 648 中国 240 四国 130 九州 456 となっている調査対象者は選定された調査地域の住民基本台帳を抽出台帳として調査対象適格者を対象に指定された起番号抽出間隔に基づき1 調査地域について約 10 人を抽出しているこの調査では正規に選定された調査対象者に調査を受けてもらえなかった場合あらかじめ選定しておいた予備対象を代替として調査することにより 4,022 の標本数を確保している調査の方法に関しては調査全地点を2 分割して同一調査項目についてそれぞれ異なる調査方法で行っている A 地点群では調査員が調査対象者に調査票を配布し調査対象者が記入した調査票を調査員が再度訪問して収集する自計式の留置調査法により行っている B 地点群では質問項目を分割し調査員が調査対象者に調査票を配布し調査対象 1 慶応義塾大学パネル調査共同研究拠点ウェブサイト参照 2

者が記入した調査票を調査員が再度訪問して収集する自計式の留置調査と調査員が口頭で対象者に質問して回答してもらう面接調査を併用しているまたインターネット環境が整っている対象者には WEBでも回答できるようにアンケートのサイトを設けている第 2 回調査は平成 22 年 1 月 31 日に実施し第 1 回調査の調査対象者 4022 人を対象として調査を行っている調査の方法は第 1

4 者が記入した調査票を調査員が再度訪問して収集する自計式の留置調査と調査員が口頭で対象者に質問して回答してもらう面接調査を併用しているまたインターネット環境が整っている対象者には WEBでも回答できるようにアンケートのサイトを設けている第 2 回調査は平成 22 年 1 月 31 日に実施し第 1 回調査の調査対象者 4022 人を対象として調査を行っている調査の方法は第 1 回調査と同じく調査地点を分割し 2 種類の調査方法で実施している第 2 回調査では対象者 4022 のうち回収された有効な調査票は 3470 であり回収率は 86.3% となっているこの内有配偶者は 2540 無配偶者は 930 欠票は 552 である 2.2 記述統計まず JHPS 全体の年齢分布と所得分布を確認する図 1で示されるように 20 歳代半ばから 70 歳まではほぼ均一に年齢分布している平均年齢は歳標準偏差標本数は 2513 である所得分布については図 2で示されるように平均値は万円標準偏差万円標本数は 2513 である図 1 年齢分布 ( 全標本 ) 図 2 所得分布 ( 全標本 ) 本分析では大卒以上の学歴を持ち昨年度就労して所得を得ていたものの中で文系学部出身か理系学部出身かが明確に識別できる標本のみを用いているそのため年齢分布は図 3で示されるように歳標準偏差歳標本数は 673 となっている全標本に比して平均年齢は 2 歳ほど若くなっている所得分布については図 4で示されるように平均万円標準偏差万円標本数 673 である分析で用いる標本では大卒以上と就労者のみを対象としているため平均所得は 93 万円高くなっている 3

5 図 3 年齢分布 ( 大卒以上標本 ) 図 4 所得分布 ( 大卒以上標本 ) 表 1 で示されるように大卒以上の就業者の出身学部の分布ではその他を除いた総数に対する文系学部出身者比率が 56.2% で理系学部出身者比率が 43.8% となっているこの比率が本論文で用いる文理比較における標本比率となっているここで注意すべき点は文理の識別ができないその他が全体の 34.3% ありこの中に文系出身者が相対的に多く含まれている可能性があることである文系理系の所得比較を行った浦坂, et. al (2010) における文理比率は文系 60.5% 理系 39.5% となっており JHPS データの方が文系比率が低くなっているその理由はその他学部の存在と関係していると考えられる表 1 大卒以上就業者出身学部分布度数比率 (%) 有効人文科学社会科学理学工学農学医歯学薬学教育学家政学その他合計次に分析で用いる標本の性質をまとめる表 2 では仕事の内容を確認すると専門的技術的職業従事者が 30.5% と最も高い比率となっており次に事務従事者が 19.5% となっているこのように大卒以上の学歴者が標本対象となっているため専門的技術的職業従事者の比率が高くなっている点が特徴と 4

6 なっている表 2 職業分布度数パーセント累積パーセント農林漁業作業者販売従事者サービス職従事者管理的職種事務従事者運輸通信従事者製造建築保守運搬作業者情報処理技術者専門的技術的職業従事者保安職業従事者その他無回答合計次に経営組織については営利法人が 50% 以上を占め被用者比率が約 80% となっている点が注目される表 3 経営組織度数パーセント累積パーセント個人事業営利法人非営利法人官公庁無回答合計業種については製造業と教育学習支援業が多くそれぞれ 15.2% と 13.2% となっている 5

7 表 4 業種度数パーセント累積パーセント農業建設業製造業卸売小売業飲食業宿泊業金融保険業不動産業運輸情報サービス調査業通信情報業電気ガス水道熱供給業医療福祉教育学習支援業その他のサービス業公務その他無回答合計従業員規模としては 500 人以上の企業規模で最も高い比率となっており 28.4% となっているまた官公庁が 10.4% となっており多くの者が比較的規模の大きな就業先で就業していることが示されている表 5 従業員規模度数パーセント累積パーセント 1~4 人 ~29 人 ~99 人 ~499 人人以上官公庁無回答合計

8 就業形態は勤め人が 80.8% と圧倒的に多くなっている表 6 就業形態度数パーセント累積パーセント自営業主自由業者家族従業者会社と雇用関係のない在宅就労内職勤め人委託労働請負無回答合計職位については正規社員が 56.6% となっており非該当と無回答を除いた総数の内では 67.4% が正規社員となっている表 7 職位常勤の職員従業員 ( 正規社員 ) 役職なし常勤の職員従業員 ( 正規社員 ) 役職あり常勤の職員従業員 ( 正規社員 ) 経営者度数パーセント累積パーセント契約社員アルバイトパートタイマー派遣社員嘱託非該当無回答合計表 8 では文系学部出身者と理系学部出身者の被雇用者について職位分布を示している理系出身者の正規社員比率は 82.4% となっており文系出身者の正規社員比率 60.1% を大きく上回っている正規社員でも役職者比率は理系出身 7

9 者で 35% となっており文系出身者の 20.3% を大きく上回っている逆に非正規社員比率は文系出身者で大きく上回っており職位分布に大きな差が存在していることが示されている表 8 文理別大卒以上被雇用者職位分布 ( 男女計 ) 職位男女計正規社員正規社員正規社員契約アルバイト派遣嘱欠損合計非役職役職経営者社員パートタイマー社員託値文系出身被雇用者 38.5% 20.3% 1.3% 4.7% 25.9% 2.3% 5.0% 2.0% 100.0% 理系出身被雇用者 45.3% 35.0% 2.1% 4.1% 9.5% 2.1% 1.2%.8% 100.0% 注 : 上段は標本数下段は文系理系別比率表 8 で示された文系理系間での職位分布の違いがどの程度男女比率の違いによってもたらされているかを調べるために男性のみに標本を限定して被雇用者の職位分布を見てみる表 9で示されているように男性のみにデータを限定しても理系出身者の方が正規比率が高くなっていることが分かる特に役職者比率は理系出身者の方が大きく上回っていることが示されているこの結果から文系出身者よりも理系出身者の方が職位面で高い地位にあることが理解できる表 9 文理別大卒以上被雇用者職位分布 ( 男性のみ ) 職位男性のみ正規社員非役職正規社員役職正規社員経営者契約社員アルバイトパートタイマー派遣社員嘱託無回答合計文系出身被雇用者 45.7% 32.1% 2.1% 2.9% 8.6% 7.1% 1.4% 100.0% 理系出身被雇用者 45.4% 39.6% 2.4% 2.9% 6.3% 1.9% 1.0%.5% 100.0% 注 : 上段は標本数下段は文系理系別比率なお理系出身者の方が文系出身者よりも年収が高いことを示した浦坂, et. al. (2010) で用いたインターネット調査での男女計大卒以上被雇用者 ( 男女計 ) を表 10 より計算すると正規比率は文系出身者で 82.9% 理系出身者では 91.6% となっている表 11 から計算した男性のみのデータにおける正規比率は文系出身者で 91.7% 理系出身者では 94.2% となっ 8

10 ているインターネット調査では JHPS データよりも正規比率が高くなっているがほぼ同様な傾向を確認することができる表 10 インターネット調査大卒以上正規労働者比率 ( 男女計 ) 男女計問 26 現在の就業形態正規労働非正規労働新規自営継承自営その他合計文系出身者 % 15.5% 6.5% 2.1%.9% 100.0% 理系出身者 % 7.8% 4.3% 2.0% 1.2% 100.0% 注 : 上段は標本数下段は文系理系別比率表 11 インターネット調査大卒以上正規労働者比率 ( 男性 ) 問 26 現在の就業形態男性のみ正規労働非正規労働新規自営継承自営その他合計文系出身者 % 7.5% 6.5% 2.3% 1.0% 100.0% 理系出身者 % 5.4% 3.6% 2.2% 1.2% 100.0% 注 : 上段は標本数下段は文系理系別比率 3. 文理別大卒以上就業者年収比較 3.1 平均年収の比較文系学部出身者と理系学部出身者との間で就業者の所得がどのように異なるかを分析するためにまずはそれぞれの平均値を確認する所得は年齢によって大きく異なるためそれぞれのグループにおいて平均年齢の差がどの程度存在しているかを事前に確認しておく表 12 には男性についての平均値を示している年齢は文系出身者理系出身者共に約 46 歳でほぼ等しい年収は文系出身者の平均値が万円で理系出身者は万円となっており理系出身者の方が高くなっている表 13 では女性について平均値を示している年齢は文系出身者の方が理系出身者よりも 7 歳程高くなっている年収は文系出身者の平均値が万円で理系出身者は万円となっており平均年齢が低い理系出身者の方が高くなっているこのことから文系出身者よりも理系出身者の方が高い所得を得ていると考えることができよう 9

11 表 12 文理別大卒以上就業者年収比較 ( 男性 ) N 平均値年齢文系出身者理系出身者仕事からの収入昨年文系出身者理系出身者表 13 文理別大卒以上就業者年収比較 ( 女性 ) N 平均値年齢文系出身者理系出身者仕事からの収入昨年文系出身者理系出身者浦坂, et. al. (2010) で用いたデータと比較する表 14 には男性についての平均値を示している年齢は文系出身者理系出身者共にほぼ等しい年収は文系出身者の平均値が万円に対して理系出身者は万円となっており理系出身者の方が高くなっている表 15 では女性について平均値を示している年齢は文系出身者の方が理系出身者よりも 1 歳程高くなっている年収は文系出身者の平均値が万円であるのに対して理系出身者では万円となっており平均年齢が低い理系出身者の方が高くなっているこのことからインターネット調査においても文系出身者よりも理系出身者の方が高い所得を得ていると考えることができよう JHPS データでは女性の年収がかなり低くなっておりインターネット調査での平均値の方が現実値に近い印象を持つが傾向自体は両データとも等しくなっていることが確認できる表 14 インターネット調査文理別大卒以上就業者年収比較 ( 男性 ) N 平均値年齢文系出身者理系出身者年収文系出身者理系出身者

12 表 15 インターネット調査文理別大卒以上就業者年収比較 ( 女性 ) N 平均値年齢文系出身者理系出身者年収文系出身者理系出身者回帰分析結果本節では回帰分析により所得決定要因の分析を行うこの分析の中では大学院に進学したか否かを示す大学院ダミーを説明変数に用いることが考えられるしかし大学院進学者が理系出身者に偏っているため大学院効果が理系効果の一部を代理変数的に説明している可能性があるそのため本稿では大学院ダミーを用いる代わりにサンプルを学部以上で採った場合と学部のみに限定して採った場合に分割し分析を行う (1) 学部以上サンプルまず分析で用いた変数について記述統計量を記載する回帰分析で用いるデータの理系比率は 44% であり男性比率は 62.48% となっている年収平均は万円である表 16 学部以上サンプル記述統計平均値 ( 万円 ) 標準偏差偏差 N 仕事からの収入昨年理系ダミー年齢年齢二乗男性ダミー国立ダミー表 17 では変数間相関係数を示す変数間で相関係数が高いのは男性ダミーと収入であるまた男性ダミーと理系ダミーの相関も低いしかし国立ダミーと理系ダミーは予想に反してそれほど相関係数は高くない 11

13 表 17 変数間相関係数仕事からの収入昨年理系ダミー年齢男性ダミー国立ダミー仕事からの収入昨年理系ダミー年齢男性ダミー国立ダミー重回帰分析を行うにあたりまず大学院の影響について考えるここでは表 18で示されているように文系出身者に占める大学院比率と理系出身者に占める大学院比率に大きな差があり大学院出身者と理系出身者である場合がかなり強くなっているそのため大学院ダミーを入れた場合に理系ダミーの効果を大学院ダミーが吸収してしまう可能性があるそのため本稿では学部卒以上と学部卒のみのデータそれぞれについて回帰分析を行い所得決定における理系出身効果を分析する表 18 理系ダミーと大学院ダミーのクロス表大学院ダミー 0 1 合計理系ダミー 0 度数理系ダミーの % 97.1% 2.9% 100.0% 1 度数理系ダミーの % 87.1% 12.9% 100.0% 合計度数理系ダミーの % 92.7% 7.3% 100.0% 大卒以上の就業者データによる重回帰分析による結果を表 19で見てみるここで用いた説明変数はすべて統計的に有意な変数となっている年齢は 2 次式で影響を与えることが示されているこれは 55 歳以降に出向退職等によって年収が低下することを反映している理系ダミーは 3.2% の有意確率で統計的に有意であるこのことは理系出身者の方が文系出身者よりも高い所得であることを示している国立ダミーは入学試験における高難度大学の代理変数として入っており統計的に有意となっている 12

14 表 19 重回帰分析結果標準化されていない係数標準化係数モデル B 標準偏差誤差ベータ t 値有意確率 ( 定数 ) 理系ダミー年齢年齢二乗男性ダミー国立ダミー注 1: 従属変数仕事からの収入昨年注 2: 修正済み決定係数 0.36 回帰分析の結果を用いて作成した図 5の年齢 - 所得プロファイルで示されるように理系出身者の所得は文系出身者の所得よりも高くなっている 800 図 5 文系理系所得比較理系国立男子文系国立男子理系非国立男子文系非国立男子年齢所得プロフェイルの比較を行う場合には理系ダミーによる処理では文理差は曲線の平行シフトとして表現される年齢効果の違いが文系出身者と理系出身者との間でどのようになっているかを調べるためにはデータを文系出身者と理系出身者で分割して分析する必要がある 13

15 A. 文系出身者の年齢 - 所得プロファイルまず文系出身者のみのデータで年齢所得プロファイルを推計する推計結果は表 20 にあるように国立ダミーが統計的に有意になっていないことが示されている表 20 文系出身者所得回帰分析モデル非標準化係数標準化係数 B 標準誤差ベータ T 有意確率 ( 定数 ) 年齢年齢二乗男性ダミー国立ダミー注 1: 従属変数 : 仕事からの収入昨年注 2: 修正済み決定係数 0.33 B. 理系出身者の年齢 - 所得プロファイル理系のみのデータで年齢 - 所得プロファイルを推計した結果を表 21 で示す理系出身者の場合には国立ダミーが統計的に有意となっており標準化係数の値も国立ダミーが男性ダミーと近い値を取るほど大きくなっている点が注目される表 21 理系出身者の所得回帰分析モデル非標準化係数標準化係数 B 標準誤差ベータ T 有意確率 ( 定数 ) 年齢年齢二乗男性ダミー国立ダミー注 1: 従属変数 : 仕事からの収入昨年注 2: 修正済み決定係数

16 図 6は表 20 と表 21 の推計結果を基に描いた所得プロファイルであり理系出身者の方が文系出身者より所得上昇の傾斜が大きくなっていることが示されているそのため理系非国立出身者の所得は文系出身者よりも若年期では低くなっているものの 40 歳以降では高くなることが示されている 900 図 6 文理データ別年齢 - 所得プロファイル理系国立男子文系男子理系非国立男子 (2) 学部卒のみ大学院効果が存在しない学部出身者のみのデータで文系出身者と理系出身者との所得比較を行う標本数は 669 から 620 まで 49 減少している平均所得は万円から万円まで約 26 万円減少している表 22 記述統計平均値標準偏差偏差 N 仕事からの収入昨年理系ダミー年齢年齢二乗男性ダミー国立ダミー

17 表 23 相関係数仕事からの収入昨年理系ダミー年齢男性ダミー国立ダミー仕事からの収入昨年理系ダミー年齢男性ダミー国立ダミー学部卒業のみのデータによる回帰分析でも理系ダミーは 10% の有意水準であれば統計的に有意であり理系出身者の方が高い所得を得ていることが示されているまた国立ダミーは統計的に有意ではなくなっており所得に影響を与えていないことが示されているこれは国立大学の理系出身者が大学院に行っている場合が多いことを反映している表 24 学部のみデータ回帰分析標準化されていない係数標準化係数モデル B 標準偏差誤差ベータ t 値有意確率 ( 定数 ) 理系ダミー年齢年齢二乗男性ダミー国立ダミー注 1: 従属変数 : 仕事からの収入昨年注 2: 修正済み決定係数 0.35 学部出身者のみの年齢 - 所得プロファイルを図 7に示す図 5と比較すると大学院が入らないことにより所得プロファイルの傾斜が緩やかになりさらに 55 歳以降には所得減が始まっていることを示しているまた大学院を含めたデータよりも低い所得水準となっているこの差は理系が中心となっている大学院出身者が高い所得を得ており 60 歳まで所得増大が続いていることを反映したものであると理解できる 16

18 750 図 7 文系理系所得比較 ( 学部出身者のみ ) 理系国立男子文系国立男子理系非国立男子文系非国立男子上記の議論を学部卒業のみで文理別データセットを使った分析で確認することにする A. 文系学部出身者のみのデータ文系学部卒のデータでは国立ダミーは統計的に有意ではなくなっている推定値および統計量は表 20 とほぼ等しくなっている表 25 文理別学部のみデータ回帰分析 ( 文系 ) 標準化されていない係数標準化係数モデル B 標準偏差誤差ベータ t 値有意確率 ( 定数 ) 年齢年齢二乗男性ダミー国立ダミー注 1: 従属変数 : 仕事からの収入昨年注 2: 修正済み決定係数 0.34 B. 理系学部出身者理系出身者の学部卒の場合国立ダミーの標準化係数は表 21 の数値と比較すると大きく小さくなっていることが示されているこれは国立出身の効果が学部のみの場合の方が大学院まで含めた場合に比べて大きく小さくなっていることを意味している 17

19 表 26 文理別学部のみデータ回帰分析 ( 理系 ) 標準化されていない係数標準化係数モデル B 標準偏差誤差ベータ t 値有意確率 ( 定数 ) 年齢年齢二乗男性ダミー国立ダミー注 1: 従属変数 : 仕事からの収入昨年注 2: 修正済み決定係数 0.30 表 25 および表 26 の結果から年齢 - 所得プロファイルを図 8で示す学部のみデータを文理別に用いた場合には図 6の国立理系出身者に比して少ないものの国立理系学部出身者が高い所得を得ていることが示されているこの図から明瞭に示されているように学部のみにデータを限定しても理系出身者の方が文系出身者よりも所得が高く年齢の上昇と共に所得が上昇していることが示されているこの結果は文系出身者よりも理系出身者の所得の方が高いという結果をかなり頑強に示していると言えよう図 8 学部のみ文理別データ理系国立男子文系男子理系非国立男子 (3) インターネット調査での重回帰分析結果浦坂西村平田八木 (2010) ではインターネット調査を用いた文系出身者と理系出身 18

20 者との所得比較を行っているここではインターネット調査を用いた結果と JHPS データで得られた結果との比較検証を行い理系出身者が文系出身者よりも高い所得を得ているという結果の妥当性を確認するまず JHPS データの表 16 とインターネット調査の表 27 の記述統計を比較すると大卒以上の就業者に限定したサンプルにおいて所得の平均値は JHPS の平均年齢歳の平均所得万円に対しインターネット調査では平均年齢歳の平均所得万円となっているこの違いは男性比率が JHPS では 62.5% であるのに対しインターネット調査では 81.3% と大きく異なっていることによると考えられるなお男性にデータを限定した場合には JHPS において平均年齢歳で平均年収万円となりインターネット調査では平均年齢歳で平均所得万円と大きく差は縮小しているこの点を考慮すればこれら2つのデータは整合的であるといって良いであろう表 27 インターネット調査記述統計平均値標準偏差偏差 N 年収年齢年齢 2 乗性別ダミー偏差値理系ダミーインターネット調査での回帰分析の結果は表 28 で示されているようにすべての変数が統計的に有意となっている JHPS データと同様に理系ダミーの値が有意となっており理系出身者の方が文系出身者よりも高い所得を得ていることが示されている統計的な有意性の水準を与えるt 値もインターネット調査の方が高く出ているインターネット調査では出身大学の入学偏差値が利用可能であり偏差値が統計的に有意になっている点は注目する必要がある 19

21 表 28 インターネット調査での所得回帰結果標準化されていない係数標準化係数モデル B 標準偏差誤差ベータ t 値有意確率 ( 定数 ) 理系ダミー年齢年齢 2 乗性別ダミー偏差値注 1: 従属変数 : 仕事からの収入昨年注 2: 修正済み決定係数 0.25 インターネット調査での回帰分析に基づく年齢 - 所得プロファイルは図 9で示されている理系高難易度大学出身者の所得が最も高く理系中難易度大学出身者と文系高難易度大学出身者との差はほとんど無いことが特徴として示されている 1000 図 9 文系理系所得比較 ( インターネット調査 ) 高偏差値理系男子高偏差値文系男子中偏差値理系男子中偏差値文系男子年齢 - 所得プロファイルの性質をより詳細に見るために文理別データで所得プロファイルを作成する回帰分析結果を表 29 および表 30 で示すインターネット調査では出身大学の入学偏差値が利用可能であり文系理系共に統計的に有意になっている点が注目される JHPS データでは入学難易度の代理変数として, 国立大学ダミーを入れていたが文系では統計的に有意になっていなかったこの点はインターネット調査の方が高い精 20

22 度を与えていると評価できる表 29 インターネット調査による所得プロファイル ( 文系 ) 標準化されていない係数標準化係数モデル B 標準偏差誤差ベータ t 値有意確率 ( 定数 ) 年齢年齢 2 乗性別ダミー偏差値注 1: 従属変数 : 仕事からの収入昨年注 2: 修正済み決定係数 0.25 表 30 インターネット調査による所得プロファイル ( 理系 ) 標準化されていない係数標準化係数モデル B 標準偏差誤差ベータ t 値有意確率 ( 定数 ) 年齢年齢 2 乗性別ダミー偏差値注 1: 従属変数 : 仕事からの収入昨年注 2: 修正済み決定係数 0.24 表 29 と表 30 の回帰結果からインターネット調査に基づく文理別所得プロファイルを図 10 で示すここでも JHPS データと同じく理系では 55 歳以上でも所得減が生じていないのに対し文系では 55 歳以降所得減が生じている点が重要な違いとなっている所得プロファイルの傾斜も理系の方が大きくなっているこれらの結果は JHPS データを用いた時の結果と共通した特徴となっており理系出身者の方が年齢と共に所得増大が大きく 55 歳以降でも所得が減少しないという結果を頑強に示すことができたと言えよう 21

23 図 10 インターネット調査文理別データ高偏差値理系男子高偏差値文系男子中偏差値理系男子中偏差値文系男子 4. 結語本論文では慶應義塾大学パネル調査共同研究拠点にて設計された日本家計パネル調査 (JHPS) データを利用して理系出身者と文系出身者との所得差を比較している調査の結果男性の場合文系出身者の平均値が万円 ( 平均年齢 46 歳 ) で理系出身者は万円 ( 平均年齢 46 歳 ) となっており理系出身者の方が高くなっていることが示されたまた文系出身者と理系出身者のデータを分離してそれぞれについて重回帰分析によって年齢 - 所得プロファイルを計算した結果理系出身者の方が文系出身者より年齢の上昇と共に所得上昇の傾斜が大きくなっており理系非国立出身者の所得は文系出身者よりも若年期では低くなっているものの 40 歳以降では高くなることが示されたこれらの結果は理系出身者の方が文系出身者よりも生産している付加価値額が高いことを示唆しているこのような傾向は新しい価値を生み出す創造性が競争力の源泉となるこれからの社会においてはさらに強まることが予想されるその意味において理系的能力の養成を教育課程の中で重点化して進めていく必要があろう参考文献浦坂純子西村和雄平田純一八木匡 (2010) 数学教育と人的資本蓄積- 日本における実証分析 - Quality Education Vol.3,2010,

<4D F736F F D C838B B835E82C98AEE82C382AD979D8C6E8F6F90678ED282C695B68C6E8F6F90678ED282CC944E8EFB94E48A722E646F63>

<4D F736F F D C838B B835E82C98AEE82C382AD979D8C6E8F6F90678ED282C695B68C6E8F6F90678ED282CC944E8EFB94E48A722E646F63> Journal of Quality Education Vol. 4 論文パネルデータに基づく理系出身者と文系出身者の年収比較浦坂純子 * 西村和雄 ** 平田純一 *** 八木匡 **** * 同志社大学社会学部,** 京都大学経済研究所,*** 立命館大学アジア太平洋大学国際経営学部, **** 同志社大学経済学部 Comparison in the annual income between