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1 高校生の県外大学進学行動の決定要因 一橋大学経済学部学士論文 2011 年 1 月 31 日 学籍番号 : y 氏名 : 伊藤翔太 ゼミナール指導教員 : 川口大司

2 目次 1 はじめに 社会的要因について 個人的要因について 結論 付録 付表... 26

3 はじめに 私がこの論文で研究したいのは 高校生の県外大学進学の決定要因である ここでの県外大学進学とは 高等学校の所在都道府県と進学先大学の所在都道 府県が異なることを指す これを研究するに至った動機は 現在問題とされて いる地方の人口流出と それに伴う過疎化に関心を持ったことだ 都道府県別 の人口の社会増減率をみると 戦後から現在まで都市で増 地方で減の流れが 見て取れる 3 ページの図 1 は平成 12 年から平成 17 年までの社会移動による 人口の増減率を表しているものである これを見ると 近年では特に東京圏へ の人口移動が多い 一方で 大多数の都道府県が人口を流出させている この 原因の一つとして高校生の県外大学進学が考えられる 地方の高校生が都市の 大学に入学し 地元に戻らず都市周辺で就職するというケースが多いのではな いか 地方の過疎化や高齢化 都市への人口集中を問題とする一方で それを問題 としない立場もある というのは 地方は生産力 ( 労働者 ) の余剰があり そ れらを都市へ移動させたほうが日本国内全体の生産力が高まるという考え方で ある このように 人口移動を肯定するか否定するかという二つの考え方があ る しかし この論文ではそこに焦点を当てず もしも政府や自治体が地方か ら都市への人口の流出を問題として政策を掲げるならば どのような点に注目 1

4 すればよいのかを解明していきたい 2

5 東京都神奈川県愛知県滋賀県千葉県福岡県三重県埼玉県沖縄県岡山県兵庫県栃木県静岡県京都府鳥取県大分県山梨県広島県群馬県富山県岐阜県徳島県長野県高知県熊本県宮城県茨城県北海道大阪府香川県石川県愛媛県福井県新潟県鹿児島県佐賀県島根県山口県山形県宮崎県福島県岩手県奈良県秋田県青森県長崎県和歌山県 人口増減率 図 1 都道府県別社会的人口増減率 ( 総務省統計局 人口動態 2005 年 ) 3

6 県外大学進学の決定要因を考えていく際 二つの視点から見ていく 一つ目 は社会全体 ここでは都道府県ごとの高校生の大学進学行動に注目する これ は 大学進学の決定に何か社会的な影響があるかを見るためである 二つ目は 個人についてみていく 個人の属性で 何が進学行動に影響を与えるかを調べ る この二つを分析することで 高校生の大学進学行動の決定に社会的な要因 あるいは個人的要因が影響しているのかがわかる 分析前の予想としては 社 会的 個人的の両方に意思決定にかかわる要因があると考えた 例えば 住ん でいる都道府県の失業率が高ければ高卒での就職は避け 都市の よりレベル の高い大学を志向するかもしれない これは失業率という社会的な要因に反応 しているといっていいだろう また 個人的な要因の一つとしては 家計所得 が考えられる 県外進学をした場合 県内で進学するよりもかかる費用は多く なるだろう すると 家計の所得が低い高校生は県外への進学を控えるかもし れない 次の章から社会的な要因 それから個人的な要因について順番に考察 していく 2 社会的要因について この章では 高校生の県外大学進学行動の決定に どのような社会的な要因 が影響するのかを考える その際 各都道府県を比較し 地方と都市で違いは あるのかを考えていきたい まず 各都道府県の県外大学進学率に注目する 4

7 ここでの 県外大学進学率 とは ある 1 年において 県外大学進学率 = 県外の大学への進学者数 都道府県における全大学進学者数 で定義する 県外の大学への進学とは 在籍する高等学校と進学先の大学の所 在都道府県が異なる場合を指す 学生の居住地は考慮しない 例えば 埼玉県 に住んでいるある学生が 埼玉の高等学校から東京の大学に進学した場合 そ の学生は 県外への進学者 に含まれる しかし 埼玉県に住んでいる学生で 東京の高等学校から東京の大学に進学した者は 県外への進学者 には含まれ ない また 大学の所在地は入学した学部の所在地による こうして都道府県ごとに 平成 7 年から平成 22 年までその値を求めたのが 6 7 ページの表 1 である また その数値を地域ごとにグラフ化したのが 8~10 ページの図 2 である この図は横軸が和暦 ( カッコ内は西暦 ) を表し 縦軸が 県外進学率を表す 折れ線グラフが上にある県ほど 県外への進学率が高い 5

8 表 1 都道府県別県外進学率 h7(95) h8(96) h9(97) h10(98) h11(99) h12(00) h13(01) h14(02) 北海道 青森 岩手 宮城 秋田 山形 福島 茨城 栃木 群馬 埼玉 千葉 東京 神奈川 新潟 富山 石川 福井 山梨 長野 岐阜 静岡 愛知 三重 滋賀 京都 大阪 兵庫 奈良 和歌山 鳥取 島根 岡山 広島 山口 徳島 香川 愛媛 高知 福岡 佐賀 長崎 熊本 大分 宮崎 鹿児島 沖縄

9 h15(03) h16(04) h17(05) h18(06) h19(07) h20(08) h21(09) h22(10) 北海道 青森 岩手 宮城 秋田 山形 福島 茨城 栃木 群馬 埼玉 千葉 東京 神奈川 新潟 富山 石川 福井 山梨 長野 岐阜 静岡 愛知 三重 滋賀 京都 大阪 兵庫 奈良 和歌山 鳥取 島根 岡山 広島 山口 徳島 香川 愛媛 高知 福岡 佐賀 長崎 熊本 大分 宮崎 鹿児島 沖縄 文部省 文部科学省 学校基本調査 (1995 年 ~2010 年 ) より作成 7

10 北海道青森岩手宮城秋田山形福島 茨城栃木群馬埼玉千葉東京神奈川 山梨長野岐阜静岡愛知

11 新潟富山石川福井 三重滋賀京都大阪兵庫奈良和歌山 鳥取島根岡山広島山口 9

12 徳島香川愛媛高知 福岡佐賀長崎熊本大分宮崎鹿児島沖縄 図 2 都道府県別 県外進学率の推移 文部科学省 学校基本調査 (2002 年 ) より作成 10

13 表 1 と図 2 から読み取れることは 第一に人口の多い都道府県すなわち そ の地域の中心となる地域ほど県外進学率が低い 第二に 全体的にグラフが横 ばい あるいは右下がりとなっている これは ここ十数年間で全国的に県外 進学率が下がり気味になっていることを示している 一つ目の注目点に関して 都道府県の人口規模と県外進学率に何らかの関係 があるのではないかという仮説を立てることができる そこで 最小二乗法を 用いて県外進学率と都道府県人口の相関について回帰分析を行う データは平 成 22 年度のものを用いる そして 被説明変数に県外進学率 (Admission rate outside the prefecture) を表す Arop 説明変数に都道府県人口の対数である ln_population を置く 求める回帰式は [2.1] Arop=α+βln_population である 付表 1 を用いて行った推定結果は [2.2] Arop= ln_population R2= 0.43 N=47 (0.36) *** (0.06) *** となり 有意な結果が得られた 人口の対数の係数がマイナスとなっているこ とから 人口が増えると県外進学率が下がるということがわかる また 散布 図を描くと 次ページの図 3 のようになる 11

14 図 3 都道府県人口と県外進学率の関係 Arop versus log_population_ (with least squares fit) 0.9 Y = X Arop log_population_ 図を見ると 人口が小さい都道府県は回帰直線付近に分布しているが 人口が 大きくなるにつれ 分布がばらついていくのが見てとれる これは 人口が大 きい都道府県の中にも 県外進学率が高いものと低いものがあるということを 示している 県外進学率が高い都道府県は 神奈川 埼玉 千葉 静岡 茨城 などがあり 低い都道府県は 愛知 北海道 福岡 宮城 広島などがある 前者は都市 特に東京の周辺にある県であることに対して 後者はその地域の 中心都市が存在する都道府県である 以上のことから 都道府県人口と県外進 学率の関係について 次のことが言える 人口の絶対数が小さい都道府県や 12

15 近隣に地域の中心となる都市があるところでは県外進学率は高くなる 一方で 地域の中心となる都道府県では県外進学率は低くなる 地方の学生が大学進学 で県外へ流出し 都市の学生はそのままそこにとどまるという構造となってい ることがわかる 二つ目の特徴 平成 7 年から 22 年の 15 年間にかけて 大多数の都道府県で 県外進学率が横ばい あるいは下がり気味になっているという点に関して考察 する 率の変化の仕方に各都道府県でわずかながら違いがみられるが その違 いを生じさせている原因はなんだろうか 図 2 を見る限りでは 都道府県の人 口の大きさは関係ないように見える 仮説を立てると 都道府県ごとの経済状 況の変化がこれに影響しているのではないだろうか そこで 各都道府県の時 系列データを用いて 県外進学率とそれに影響を与えうる経済変数との相関を 調べる 分析は最小二乗法によって行う データは平成 9 年から 19 年までの 11 年分を使用する 被説明変数は県外進学率 (Arop) 説明変数は都道府県ごとの失 業率 (unemployment_rate) の推計 1 一人あたりの県民所得 (income_residents, 単位 : 千 ) 2 とする 1 総務省統計局 労働基本調査 ( 平成 9 年 ~ 平成 19 年 ) 労働力調査は 都道府県別に表章するように標本設計を行っておらず ( 北海道及び沖縄県を除く ), 標本規模も小さいことなどにより, 全国結果に比べ結果精度が十分に確保できないとみられることから 平成 19 年までの県別失業率はモデル推計によるものである 2 内閣府 県民経済計算 ( 平成 9 年 ~ 平成 19 年 ) 13

16 求める回帰式は [2.3] Arop=α+β₁unemployment_rate+β₂income_residents とする 付表 2 を用いて行った推定結果は 以下の表 2 のようになる 表 2 県外進学率と経済変数の回帰分析結果 上段 : 係数下段 : 標準誤差失業率 一人当たり県民所得 失業率 一人当たり県民所得 北海道 E-05 新潟 E E-05 有意 有意 青森 E-05 富山 E E E-05 有意 有意 岩手 E-06 石川 E E E-05 宮城 福井 E 有意 有意 秋田 E-05 山梨 E E-05 有意 山形 長野 E-05 有意 福島 E-05 岐阜 E E E-05 茨城 静岡 E 有意 栃木 愛知 E 有意 有意 有意 群馬 三重 E E-05 有意 埼玉 滋賀 E 有意 千葉 京都 E 有意 東京 E-05 大阪 E E E-05 神奈川 兵庫 E E-05 有意 有意 有意 14

17 失業率 一人当たり県民所得 失業率 一人当たり県民所得 奈良 E-05 愛媛 E E E-05 有意 和歌山 高知 E E E E-05 有意 鳥取 E-05 福岡 E-05 島根 E-05 佐賀 E E-05 有意 岡山 E-05 長崎 有意 広島 熊本 E E-05 山口 大分 E 有意 徳島 宮崎 E-05 有意 有意 有意 有意 香川 E-06 鹿児島 E E 沖縄 各都道府県について N=11 総務省統計局 労働基本調査 ( 平成 9 年 ~ 平成 19 年 ) 内閣府 県民経済計算 ( 平成 9 年 ~ 平成 19 年 ) より作成 15

18 失業率に関しては 有意な結果を得られた都道府県は少なかった また 係 数の正負に注目してみても 正と負が混在している よって 都道府県別の失 業率が県外進学率に及ぼす影響は少ないといっていいだろう 一人当たりの県 民所得については ある程度の数 有意となる都道府県がみられた 係数は正 となるものが多く 所得が上がればそれだけ県外への大学進学が増えるといえ る これは立てた仮説と合致していた この結果からさらに考えられるのは 高校生の県外進学は家計の影響を受けるのではないかということである この モデルでは社会全体の経済的な要因として失業率と一人当たり県民所得を用い たが 回帰分析で有意な結果が得られたのは後者だった ゆえに 県民所得を 家計レベル すなわち世帯収入で考えても同じ結果が出るのではないか そこ で 次の章からは個人の属性に焦点を当て それと県外進学にどのような関係 があるのかを分析していく 3 個人的要因について 個人の県外進学にどのような要因が影響するかを調べるために ここでも最 小二乗法を用いた回帰分析を行う 今回使用するデータは Social Science Japan Data Archive の日本版 General Social Surveys<JGSS-2006> である サンプ ルは 20 代の 4 年制大学の学生と卒業者 サンプルサイズは N=135 である サ ンプルを 20 代に限定する理由は二つある ひとつは年代ごとに大学進学に関す 16

19 る条件 景気や大学数 ( 入学者の定員 ) などが大きく異なってくることを考慮に入 れたからである もう一つは次の段落で説明する 今回のモデルでは変数はすべてダミー変数を用いる 被説明変数は Aop(admission outside prefecture) とし 15 歳時の居住地 と 現在の居住地 が同じときは 0 異なっているときは 1 とする ただし この変数の置き方は多 少乱暴である というのも 15 歳時の居住地 と 現在の居住地 が異なるか らといって その個人が県外への進学をしたとは限らないからだ 例えば 県 外へ進学し卒業後その県で就職した場合でも のちに地元の県へ転勤する者も いるかもしれない この時 県外へ進学しているにもかかわらず データ上で はそうではないようにかぞえられてしまう これをできるだけ避けるために 大学卒業後に就職してまだ年月がたっておらず 転勤している可能性の低い 20 代にサンプルを絞った 説明変数は 5 つ設定する 一つ目は兄弟の数 (Number of siblings) である これは自分以外の兄弟の数で数える すなわち 一人っ子ならば Number of siblings=0 となる 兄弟が多ければ家計は逼迫する そのため 兄弟が多い個 人ほど県外への進学を控えると考える ゆえに 被説明変数と負の相関を持つ と考える 二つ目は 15 歳時の居住地 (Place of residence) である 大都市ならば 1 中 17

20 小都市ならば 2 町ならば 3 村ならば 4 と設定されている これはあくまで調 査回答者の主観であるが 実際の人口規模と大きくずれる回答をするとは考え にくい また 2 章で分析した県外進学率と都道府県の人口の関係の個人版にな りうると考え 説明変数に導入することとした 仮説は 2 章の結果から 人口 規模が大きいところに住んでいるものほど県外へ進学しにくいはずだ すなわ ち 被説明変数と正の相関を持つだろう 三つ目は本人が 15 歳時の世帯収入 (Household Income) である これも回 答者の主観であるが 当時の平均的な世帯と比べて 平均よりかなり少ない ならば 1 平均より少ない ならば 2 ほぼ平均 ならば 3 平均より多い ならば 4 平均よりかなり多い ならば 5 と設定する これも 2 章の 一人あ たりの県民所得 と 県外進学率 が正の相関を持つ都道府県が多かったとい う結果を受けて 個人レベルでもこの結果が通用するか分析するために導入し た変数である やはり 世帯収入が多ければ子供を県外へ進学させる家計の余 裕ができるはずなので 被説明変数と正の相関を持つと考えられる 4 つめは 父親の最終学歴 (Father's academic background) である 中学校 卒ならば 1 高等学校 高等専門学校卒ならば 2 短期大学卒ならば 3 大学 大学院卒ならば 4 とする 個人の大学進学行動の決定には その親の意識も影 響すると考える 自分が高等教育を受けているならば 教育を重要だと考える 18

21 可能性は高い そして 受けた教育の段階が高ければ高いほどその意識は強い だろう 意識の高い親は子への教育投資を積極的に行うはずだし 子も親の影 響を受けて自らの教育への意識が高い よって コストが大きい県外進学を選 択することも多くなるだろう したがって 被説明変数と正の相関を持つと仮 説を立てる 5 つめは母親の最終学歴 (Mather's academic background) である 変数と して選んだ理由 仮説は父親の場合と同じである 回帰式は [3.1] Aop=α+β₁Number of siblings+β₂place of residence +β₃household Income+β₄Father's academic background +β₅mather's academic background 付表 3 のデータを用いて回帰分析を行ったところ 次のような結果となった 表 3 県外進学の個人的決定要因 N=135 R2=0.04 係数 標準誤差 切片 兄弟の数 歳時の居住地 歳時の世帯収入 父親の最終学歴 母親の最終学歴

22 Social Science Japan Data Archive の日本版 General Social Surveys< JGSS-2006>より作成 この回帰分析からは どの変数も有意な結果とはならなかった 考えられる 原因としては サンプルサイズが小さかったこと 説明変数 15 歳時の居住地 15 歳時の世帯収入 が回答者の主観であったため 実際とはずれてしまった ことが考えられる また もう一つ加えたかった変数として 中学 3 年のころ 将来なりたい職業を考えていたか があった これによって個人の将来への意 識 進学への意識も分析したかったが データの不足により不可能だった 4 結論 これまで高校生の県外大学進学の要因について 社会的な側面と個人的な側 面の 2 つの視点から考察してきた 社会的な側面については 都道府県ごとに 要因を分析した 結果として 一人あたりの県民所得という経済的要因が県外 進学率と正の相関を持っていたことが分かった また この結果は都道府県の 人口規模や地理的条件にかかわらないことも見てとれた 個人的側面について はあまり満足のいく結果が得られなかった 個人にまで目を向けると 様々な 要因が県外進学をするか否かにかかわっており 今回の回帰分析で設定した説 明変数 サンプルサイズでは不十分だったのかもしれない 今回の研究結果に基づいて地方の人口流出を食い止める戦略へのインプリケ 20

23 ーションを述べるとすれば 各都道府県や自治体それぞれがその地域の経済状 況を改善しなければならない としか言えない 政策を掲げるにしても どこ に焦点を当てればよいのかを知ることが非常に困難だということが分析を通じ て分かった そして それを把握し政策を行うことが今後の最大の課題であろ う 21

24 付録 各回帰分析の記述統計 [2.1] 都道府県人口と県外進学率の関係 平均 標準偏差 最大値 最小値 県外進学率 都道府県人口の対数 文部省 文部科学省 学校基本調査 (1995 年 ~2010 年 ) 総務省統計局 人口推計 (1995 年 ~2010 年 ) より作成 [2.3] 県外進学率と経済変数の関係 県外進学率平均 標準偏差最小 最大 北海道 青森 岩手 宮城 秋田 山形 福島 茨城 栃木 群馬 埼玉 千葉 東京 神奈川 新潟 富山 石川 福井 山梨 長野

25 岐阜 静岡 愛知 三重 滋賀 京都 大阪 兵庫 奈良 和歌山 鳥取 島根 岡山 広島 山口 徳島 香川 愛媛 高知 福岡 佐賀 長崎 熊本 大分 宮崎 鹿児島 沖縄 失業率 平均 標準偏差最小 最大 北海道 青森 岩手 宮城 秋田 山形

26 福島 茨城 栃木 群馬 埼玉 千葉 東京 神奈川 新潟 富山 石川 福井 山梨 長野 岐阜 静岡 愛知 三重 滋賀 京都 大阪 兵庫 奈良 和歌山 鳥取 島根 岡山 広島 山口 徳島 香川 愛媛 高知 福岡 佐賀 長崎

27 熊本 大分 宮崎 鹿児島 沖縄 一人当たり県民所得( 単位 : 千円 ) 平均 標準偏差最小 最大 北海道 青森 岩手 宮城 秋田 山形 福島 茨城 栃木 群馬 埼玉 千葉 東京 神奈川 新潟 富山 石川 福井 山梨 長野 岐阜 静岡 愛知 三重 滋賀 京都 大阪 兵庫

28 奈良 和歌山 鳥取 島根 岡山 広島 山口 徳島 香川 愛媛 高知 福岡 佐賀 長崎 熊本 大分 宮崎 鹿児島 沖縄 総務省統計局 労働基本調査 ( 平成 9 年 ~ 平成 19 年 ) 内閣府 県民経済計算 ( 平成 9 年 ~ 平成 19 年 ) より作成 [3.1] 県外進学の個人的決定要因 平均 標準偏差 最小 最大 県外進学 兄弟の数 歳時の居住地 歳時の世帯収入 父親の学歴 母親の学歴 Social Science Japan Data Archive の日本版 General Social Surveys< JGSS-2006>より作成 26

29 付表 1, 平成 22 年 各都道府県の県外進学率と人口の対数 文部省 文部科学省 学校基本調査 (2010 年 ) 総務省統計局 人口推計 (2010 年 ) より作成 27

30 付表 2-1 都道府県別県外進学率 h7(95) h8(96) h9(97) h10(98) h11(99) h12(00) h13(01) h14(02) 北海道 青森 岩手 宮城 秋田 山形 福島 茨城 栃木 群馬 埼玉 千葉 東京 神奈川 新潟 富山 石川 福井 山梨 長野 岐阜 静岡 愛知 三重 滋賀 京都 大阪 兵庫 奈良 和歌山 鳥取 島根 岡山 広島 山口 徳島 香川 愛媛 高知 福岡 佐賀 長崎 熊本 大分 宮崎 鹿児島 沖縄

31 h15(03) h16(04) h17(05) h18(06) h19(07) h20(08) h21(09) h22(10) 北海道 青森 岩手 宮城 秋田 山形 福島 茨城 栃木 群馬 埼玉 千葉 東京 神奈川 新潟 富山 石川 福井 山梨 長野 岐阜 静岡 愛知 三重 滋賀 京都 大阪 兵庫 奈良 和歌山 鳥取 島根 岡山 広島 山口 徳島 香川 愛媛 高知 福岡 佐賀 長崎 熊本 大分 宮崎 鹿児島 沖縄 文部省 文部科学省 学校基本調査 ( 平成 7 年 ~ 平成 22 年 ) より作成 29

32 付表 2-2 都道府県別失業率推計 h9 h10 h11 h12 h13 h14 h15 h16 h17 h18 h19 北海道 青森 岩手 宮城 秋田 山形 福島 茨城 栃木 群馬 埼玉 千葉 東京 神奈川 新潟 富山 石川 福井 山梨 長野 岐阜 静岡 愛知 三重 滋賀 京都 大阪 兵庫 奈良 和歌山 鳥取 島根 岡山 広島 山口 徳島 香川 愛媛 高知 福岡 佐賀 長崎 熊本 大分 宮崎 鹿児島 沖縄 総務省統計局 労働基本調査 ( 平成 9 年 ~ 平成 19 年 ) より作成 30

33 付表 2-3 一人当たり県民所得 ( 単位 : 千円 ) h9 h10 h11 h12 h13 北海道 2,782 2,740 2,691 2,714 2,677 青森 2,449 2,386 2,367 2,410 2,331 岩手 2,566 2,562 2,577 2,615 2,414 宮城 2,820 2,736 2,727 2,763 2,645 秋田 2,528 2,484 2,447 2,432 2,407 山形 2,637 2,579 2,570 2,599 2,427 福島 2,978 2,889 2,884 2,919 2,779 茨城 3,146 3,032 2,933 3,026 2,894 栃木 3,338 3,213 3,088 3,172 3,032 群馬 3,049 2,940 2,959 2,962 2,845 埼玉 3,285 3,164 3,046 3,091 2,943 千葉 3,272 3,115 3,060 3,076 2,936 東京 4,399 4,422 4,490 4,573 4,406 神奈川 3,549 3,415 3,355 3,387 3,225 新潟 2,921 2,869 2,790 2,812 2,735 富山 3,345 3,238 3,164 3,222 3,081 石川 3,066 3,040 3,042 3,111 2,988 福井 2,986 2,923 2,817 2,943 2,810 山梨 3,038 2,837 2,891 2,974 2,713 長野 3,082 2,997 3,011 3,131 2,888 岐阜 2,954 2,930 2,865 2,911 2,839 静岡 3,316 3,259 3,210 3,391 3,209 愛知 3,638 3,522 3,441 3,428 3,392 三重 3,031 2,932 2,878 2,982 2,820 滋賀 3,422 3,184 3,144 3,316 3,178 京都 3,018 2,935 2,860 2,948 2,771 大阪 3,454 3,297 3,224 3,194 3,089 兵庫 3,293 3,124 2,972 3,013 2,825 奈良 2,965 2,889 2,814 2,846 2,751 和歌山 2,595 2,510 2,483 2,550 2,510 鳥取 2,668 2,565 2,589 2,603 2,497 島根 2,583 2,595 2,563 2,637 2,555 岡山 2,824 2,879 2,835 2,723 2,741 広島 3,112 3,008 2,995 3,062 2,951 山口 2,947 2,835 2,778 2,867 2,787 徳島 2,869 2,884 2,833 2,853 2,860 香川 2,917 2,905 2,749 2,804 2,766 愛媛 2,683 2,677 2,580 2,633 2,561 高知 2,431 2,400 2,337 2,422 2,334 福岡 2,873 2,791 2,733 2,760 2,656 佐賀 2,592 2,550 2,573 2,574 2,467 長崎 2,346 2,300 2,284 2,299 2,244 熊本 2,428 2,352 2,294 2,392 2,354 大分 2,782 2,721 2,674 2,808 2,646 宮崎 2,320 2,309 2,277 2,299 2,215 鹿児島 2,302 2,306 2,337 2,379 2,284 沖縄 2,085 2,095 2,089 2,106 2,107 31

34 h14 h15 h16 h17 h18 h19 北海道 2,615 2,567 2,562 2,507 2,491 2,408 青森 2,277 2,221 2,198 2,207 2,459 2,433 岩手 2,395 2,337 2,352 2,333 2,362 2,383 宮城 2,589 2,535 2,507 2,558 2,599 2,580 秋田 2,341 2,328 2,293 2,306 2,425 2,483 山形 2,408 2,378 2,388 2,391 2,463 2,541 福島 2,721 2,637 2,744 2,787 2,849 2,847 茨城 2,913 2,919 2,836 2,834 2,893 3,007 栃木 3,019 3,004 3,044 3,109 3,112 3,105 群馬 2,812 2,845 2,832 2,838 2,858 2,880 埼玉 2,904 2,874 2,931 2,935 2,963 2,973 千葉 2,900 2,906 2,921 2,941 2,933 3,010 東京 4,251 4,310 4,341 4,497 4,559 4,540 神奈川 3,205 3,198 3,177 3,219 3,267 3,284 新潟 2,700 2,672 2,695 2,747 2,743 2,724 富山 3,112 3,180 3,155 3,153 3,070 3,088 石川 2,938 2,880 2,857 2,885 2,885 2,945 福井 2,805 2,804 2,770 2,832 2,804 2,821 山梨 2,729 2,697 2,678 2,745 2,797 2,767 長野 2,775 2,754 2,764 2,823 2,758 2,808 岐阜 2,831 2,831 2,754 2,805 2,794 2,770 静岡 3,254 3,216 3,236 3,332 3,388 3,384 愛知 3,408 3,362 3,425 3,495 3,555 3,588 三重 2,894 2,942 3,005 3,102 3,173 3,229 滋賀 3,156 3,182 3,223 3,200 3,234 3,138 京都 2,804 2,820 2,867 2,875 2,918 2,993 大阪 3,008 2,953 2,943 2,995 3,017 3,107 兵庫 2,784 2,713 2,714 2,773 2,869 2,823 奈良 2,737 2,688 2,656 2,707 2,719 2,681 和歌山 2,501 2,530 2,531 2,685 2,654 2,637 鳥取 2,388 2,381 2,398 2,341 2,427 2,364 島根 2,508 2,435 2,414 2,374 2,380 2,436 岡山 2,662 2,607 2,573 2,669 2,806 2,812 広島 2,894 2,922 2,890 2,954 2,940 3,059 山口 2,862 2,813 2,825 2,949 2,896 2,982 徳島 2,839 2,908 2,857 2,776 2,776 2,807 香川 2,731 2,638 2,614 2,582 2,686 2,652 愛媛 2,460 2,439 2,451 2,429 2,548 2,485 高知 2,265 2,232 2,146 2,106 2,169 2,114 福岡 2,638 2,640 2,620 2,671 2,689 2,746 佐賀 2,417 2,447 2,429 2,468 2,452 2,575 長崎 2,193 2,157 2,126 2,153 2,155 2,191 熊本 2,288 2,275 2,233 2,301 2,324 2,381 大分 2,607 2,632 2,641 2,617 2,612 2,636 宮崎 2,221 2,209 2,203 2,145 2,123 2,152 鹿児島 2,253 2,234 2,224 2,273 2,298 2,353 沖縄 2,065 2,051 2,002 2,040 2,045 2,049 内閣府 県民経済計算 ( 平成 9 年 ~ 平成 19 年 ) より作成 32

35 付表 3 県外進学の個人的要因 県外進学 兄弟の数 15 歳時の居住地 15 歳時の世帯収入 父親の学歴 母親の学歴

36

37

38 Social Science Japan Data Archive の日本版 General Social Surveys< JGSS-2006>より作成 36

39 二次分析 に当たり 東京大学社会科学研究所附属社会調査 データアーカイブ研究センター SSJ データアーカイブから 日本語版 General Social Surveys ( 大阪商業大学 JGSS 研究センター ) の個票データの提供を受けました The data for this secondary analysis, "name of the survey, name of the depositor," was provided by the Social Science Japan Data Archive, Center for Social Research and Data Archives, Institute of Social Science, The University of Tokyo. 37

 

  5. 都道府県別 の推移 (19 19~1 年 ) 北海道 1% 17% 1% % 11% 北海道 青森県 3% 3% 31% 3% % 7% 5% 青森県 岩手県 3% 37% 3% 35% 3% 31% 9% 岩手県 宮城県 33% 3% 31% 9% 7% 5% 3% 宮城県 秋田県 1% % % 3% 3% 33% 3% 秋田県 山形県 7% % 7% 5% 3% % 37% 山形県 福島県

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