keio/kyoto joint global center of excellence...

KEIO/KYOTO JOINT GLOBAL CENTER OF EXCELLENCE PROGRAM

Raising Market Quality-Integrated Design of “Market Infrastructure”

KEIO/KYOTO GLOBAL COE DISCUSSION PAPER SERIES

DP2012-011 家庭内所得分配（仕送り・小遣い）が大学生の勉強時間・求職意識に及ぼす

影響についての計量分析

荒木宏子* 要旨

本稿は、我が国における高等教育費の家計負担の重さに着目し、親から大学生の子どもへ生活

費負担の大きさが、その学生の学習行動や就職に向けた意識や行動に及ぼす影響について検証を

行う。具体的には、Becker(1974,1991)による利他的な親と利己的な子どもの相互行動決定理論を出発点として、両親所得に占める子どもへの所得移転割合を親の利他心（利他的投資）の指標と

し、それが、親の望む子どもの行動（勉強時間や就職への取り組み）に与える影響を、大学生個

人の属性や生活に関するミクロデータを用いて推計した。その結果、両親の所得に占める仕送り

や小遣いの割合と子どもの勉強時間に正の相関が確認されたのは、親と同居する文系学生のみで

あり、別居の学生については同様の効果を見出すことができなかった。また、親が仕送りや小遣

いを手厚く与えることと、子どもの就職・自立に向けた意識や行動には負の相関があることが、

同居別居の別を問わず観察された。以上の結果より、利他的な親の行動に対する利己的な子ども

の行動は、子どもの行動に関する親子間の情報対象性の有無によって大きく異なる可能性が示さ

れた。本稿の結果によれば、利他的な親は、勉強時間のように物理的に観察可能な子どもの行動

については、監視の介在により親子間の情報対象性を保持し、子どもの行動に依存した所得配分

を行うことで、利己的な子どもの行動を自動的に自らの望む方向に誘導することができると考え

られる。しかし、監視の不在による情報の非対称などによって、上記の条件が満たされない場合、

利己的な子どもは、親の望む行動を取らない可能性が見出された。

*荒木宏子慶應義塾大学経済学部

KEIO/KYOTO JOINT GLOBAL COE PROGRAM Raising Market Quality-Integrated Design of “Market Infrastructure”

Graduate School of Economics and Graduate School of Business and Commerce,

Keio University 2-15-45 Mita, Minato-ku, Tokyo 108-8345, Japan

Institute of Economic Research,

Kyoto University Yoshida-honmachi, Sakyo-ku, Kyoto 606-8501, Japan

1

家庭内所得分配（仕送り・小遣い）が大学生の勉強時間・求職意識に及ぼす

影響についての計量分析

荒木宏子

1. はじめに

本稿では、親から大学生の子どもへの仕送りや小遣いといった生活費負担の大きさ

が、その学生の学習行動や就職に向けた意識や行動に及ぼす影響を、大学生個人の生

活や経済状態に関するミクロデータを用いて検証を行う。

昨今、親の教育費負担の増大が、社会的・政治的な関心事となっている。本稿にお

ける教育費とは、教育に要するすべての費用を指す言葉であり（小林 2005）、学校納

付金や諸費用の合計である学費だけでなく、学生生活を維持するために必要とされる

生活費なども含む、全ての公的及び私的負担分の合計である1。我が国における高等教

育費（及び幼児教育費）の私的負担の高さ、公費負担の貧弱さは、異論のない事実で

あり、とりわけ、その家計負担は諸外国に比しても極めて大きい。OECD 調査によれ

ば、2008 年度の我が国における高等教育機関への教育支出の私費負担割合は 66.7%で

あり、OECD 加盟国2平均の 31.1%を大きく上回る。さらに、うち 50.7%を家計が負担

しており、この数値はそれぞれ、調査対象国中 3 番目、4 番目に高い(“Education at a

Glance”, OECD 2011)。

親世代の所得が伸び悩む中、親はなぜ、これほどの負担を押して子どもを高等教育

機関へ進学させるのであろうか？東京大学大学院教育学研究科大学経営・政策研究セ

ンターが 2005 年 11月に全国の高校 3年生の男女 4,000 人とその保護者 4,000 人を対象

に実施した調査（以下、「高校生の進路追跡調査」と呼ぶ。）によれば、60.9%の保護

者が、子どもの将来の職業や収入を決める要因として「大学への進学」が重要である

と回答しており、さらに、それとほぼ同程度の 57.7%の保護者が、子どもの「最も望

本稿の作成にあたり、赤林英夫先生、太田聰一先生、駒村康平先生、田中隆一先生、

中室牧子先生、及び、東北大学文学研究科 GCOE プログラム「社会階層と不平等教育

研究」ワークショップ、2012 年度日本経済学会春季大会にご参加の皆様から貴重なコ

メントを数多く頂戴した。ここに深謝申し上げる。残るすべての誤りは筆者に帰する

ものである。

慶應義塾大学経済学部 email;[email protected] 1 「教育費」「学費」等の定義については小林(2005)等を参照のこと。

2 調査対象は OECD 加盟国中の 31 か国。

2

ましい進路」を「大学への進学」であると回答している3。

また、子どもの進学を望む保護者のうち、学費については 68.2%、生活費について

は 43.5%の保護者が、その全額を負担する予定であると回答している。このうち、世

帯所得 400 万円以下の低所得層の保護者においても、学費については 51%、生活費に

ついては 33%の親が全額を負担する予定であると回答しており（小林 2008）、たとえ

厳しい家計状況にあろうとも、子どもの教育費を負担しようとする我が国の親世代の

傾向がうかがえる。

これらの調査結果を踏まえれば、大学進学者の親の多くが苦しい家計の中にあって

も大学教育費を負担する目的は、子どもの将来の職業や生活の安定のためであり、つ

まり、学費を投資して大学教育を受ける機会を与え、さらに子どもが学業に支障が出

ない程度の生活水準を維持できるように生活費を投資し、無事に卒業、就職を果たし

てもらうことにあると推察される。

本稿における検証テーマは、この親から子どもへの利他的な投資と、子どもの学業

への従事や就職に向けた取り組みとの間に、実際にどのような関係があるのかを確か

めることである。具体的には、Becker(1974, 1991)による利他的な親と利己的な子ども

の相互行動決定理論を出発点として、親が自身の所得からどのくらいの部分を生活費

として子どもに配分しているのか、その割合を親の利他心（利他的投資）の指標とし、

それが、親の望む子どもの行動（勉強時間や就職への取り組み）に与える影響を推計

した。推計には、大学生個人の属性、生活に関するミクロデータを用い、サンプルを

居住形態（親との同居別居）別、所属大学の設置者別、文系理系別に分け、それぞれ

のグループ間における親子間の情報対称性や学費及び生活費の差異に配慮して推計を

行った。またさらに、仕送りや小遣いといった不労所得の代替手段であるアルバイト

収入が就職に向けた意識や行動に及ぼす影響についても上記グループ別に推計を試み

た。

分析の結果、文系の同居学生については、大学生の親から子への仕送りや小遣いの

大きさ（両親の可処分所得に占める仕送りや小遣いの割合）と、学生の勉強時間との

間には正の相関関係が観察されたが、それ以外のグループには同様の効果は確認され

ず、逆に一部の別居学生の勉強時間との間には負の関係が見出された。さらに、親に

よる仕送りや小遣いの大きさは、同居別居の別を問わず、学生の就職を意識した行動

や就きたい仕事への明確な希望の形成と負の相関関係にあり、子どもの自立を妨げる

可能性を示唆する結果が観察された。これに対し、学生がアルバイト就労により所得

を得ることは、就職に向けた行動や明確な希望の形成と強く正の相関があることが分

3 実際に、この高校生サンプルを対象に 2006 年 3 月に行われた追跡調査では、翌年 4

月以降、49.2%の卒業生が国内の四年制大学へ進学し、6.8%が受験浪人生活に入ると

回答している。

3

かった。

本稿の分析結果より、親の利他的な行動と親の望む子どもの行動との間には、子ど

もの行動に関する情報の対称性によって、全く異なる関係が現れる可能性が推察され

た。利他的な親は、子どもの行動が物理的に観察可能である場合には、監視の介在な

どによって親子間の情報対称性を保持し、かつ子どもの行動に依存した所得配分を行

うことで、自動的に子どもの行動を自らの望む方向に誘導することができると考えら

れる。しかし、それらの条件が満たされない場合、利己的な子どもは、親の望む行動

を取らない可能性が見出された。

続く章は以下のように構成される。2 章では、我が国における子どもの高等教育進

学における親の教育費負担の実態を俯瞰する。続く 3 章では、Becker(1974, 1991)には

じまる親子間の行動の相互作用に関わる理論研究を紹介し、本稿の分析課題を定義す

る。4 章では、3 章で掲げた検証課題を具体的なモデルにあらわし、利用するデータと

変数の定義について詳述する。5 章は分析結果、6 章は結論である。

2. 高等教育進学に関する親の教育費負担

本章では、我が国における高等教育進学に関わる、家計の教育費負担の実態を俯瞰

したい。先に述べたように、教育費を大雑把に二分すれば、学納金などから成る学費

と、学生生活費に大別することができる。

まずは、学費の大部分を占める学校納付金のうち、授業料と入学金及びその合計の

年次推移を表したものが表 1 及び図 1 である。2009（平成 21）年度の大学授業料の平

均額は、国立大学で 534,928 円、公立大学で 536,632 円、私立大学で 851,621 円と、平

成元年からの 20 年間でいずれも 50%程度も上昇している。入学金についても、国公

立は授業料と同じく 20 年で 50%ほど上昇しており、この期間ほとんど値上げをして

いない私立大学の入学金を上回っている。

次に、学生生活費については、日本学生支援機構が隔年で実施している「学生生活

調査」によれば、2008 年度における大学生の年間平均生活費は、最も少ない国立大学

の自宅通学者で 1,056,400 円であり、最も高い私立大学の下宿生はその約 2.3 倍の

2,383,300 円の生活費を要する（表 2）。さらに、学生の収入（平均 2,198,800 円）のう

ち、65.9%は家庭からの給付であり、残りの 13.7%は奨学金、15.4%はアルバイトによ

って捻出されている4。同調査では学費と生活費のそれぞれに対する親の負担分は明ら

4 「（平成 20 年度）学生生活調査」（日本学生支援機構）。平成 20 年 11 月における大

学学部・短期大学本科及び大学院生の在籍学生から 80,958 名を調査対象として抽出し、

うち 41,222 名から有効回答を回収。本稿引用部分は、大学部（昼間部）の在籍学生に

4

かにされていないが、仮に親が、授業料については全額を負担し5、生活費については

上記の家庭からの給付割合に従って負担しているものとすれば、子どもを一人大学に

通わせるために、家計は概算で年平均 123 万円～242 万円程度の費用を負担している

ことになる。さらに初年度には入学金や検定料の支払い、子どもの下宿生活に伴う費

用の負担を負う家計もあり、また、授業料以外の学校納付金や修学費、通学費などの

学費6の負担も想定されるため、実際の支出はこれ以上になることが予測される。

表 1 国公私立大学の授業料及び入学金の年次推移

関する調査結果である。 5 両角(2011)によれば、東京大学大学院教育学研究科大学経営・政策研究センターが

2007 年に実施した「全国大学生調査」では、全国の大学 1 年生から 3 年生の 29,134

名の回答者のうち、79.5%の生徒は親が授業料を全額負担している（ただしこの調査

では、生徒の家計水準の分布に偏りがある。詳しくは両角(2011)を参照のこと）。また、

末富(2008, 2011)が 2007 年に、近畿・九州の 8 大学 1,246 名から回答を得た独自調査で

は、自宅外生の 88.2%、自宅生の 82.1%は保護者が授業料を全額負担しているとの集

計結果が示されている。 6 本稿における「学費」とは、特に断りのない限り、授業料やその他の学校納付金に

加え、教科書代金など学習に要する様々な費用（修学費、通学費、課外活動費）を含

めた費用を指す。なお、各統計における定義は必ずしもこれに一致するとは限らない。

授業料入学料授業料入学料授業料入学料(円) (円) (円) (円) (円) (円)

平成元年 339,600 185,400 331,686 268,486 570,584 256,600平成2年 339,600 206,000 337,105 287,341 615,486 266,603平成3年 375,600 206,000 366,032 295,798 641,608 271,151平成4年 375,600 230,000 374,160 324,775 668,460 271,948平成5年 411,600 230,000 405,840 329,467 688,046 275,824平成6年 411,600 260,000 410,757 357,787 708,847 280,892平成7年 447,600 260,000 440,471 363,745 728,365 282,574平成8年 447,600 270,000 446,146 371,288 744,733 287,581平成9年 469,200 270,000 473,629 373,893 757,158 288,471平成10年 469,200 275,000 469,200 375,743 770,024 290,799平成11年 478,800 275,000 477,015 381,271 783,298 290,815平成12年 478,800 277,000 478,800 383,607 789,659 290,691平成13年 496,800 277,000 491,170 387,200 799,973 286,528平成14年 496,800 282,000 496,800 394,097 804,367 284,828平成15年 520,800 282,000 517,920 397,327 807,413 283,306平成16年 520,800 282,000 522,118 397,271 817,952 279,794平成17年 535,800 282,000 530,586 401,380 830,583 280,033平成18年 534,766 282,000 535,118 400,000 836,297 277,262平成19年 534,766 282,000 536,238 399,351 834,751 273,564平成20年 534,928 282,000 536,449 399,986 848,178 273,602平成21年 534,928 282,000 536,632 402,720 851,621 272,169平成22年 534,928 282,000

出所；文部科学省「学生納付金調査」「国立大学の授業料、入学料及び検定料の調査結果について」より筆者作成

国立大学公立大学私立大学

5

年間生活費対国立自宅比年間生活費対国立自宅比

国立 1,056,400 1.00 1,716,200 1.62

公立 1,080,900 1.02 1,682,900 1.59私立 1,728,900 1.64 2,383,300 2.26平均 1,631,900 2,163,100

大学学部

昼間部

自宅下宿、アパート、その他区分

図 1 国公私立大学の授業料と入学料合計の年次推移

出所；文部科学省「学生納付金調査」「国立大学の授業料、入学料及び検定料の調査結果について」

より筆者作成

表 2 設置者別大学学部生の年間生活費

抜粋；日本学生支援機構学生生活調査（2008 年版）より抜粋

一方で、子どもの生活を支える親世代の所得は伸び悩んでいる。「国民生活基礎調

査」（厚生労働省）によれば、世帯主の年齢が大学生の一般的な親世代にあたる 40～

49歳、50～59歳の世帯における 2008年の一世帯当たり平均所得金額は、それぞれ 684.3

万円、765.5 万円であり、1999 年から 2008 年の 10 年にかけていずれも 6～7%減少し

6

ている7（附表 1）。以上の数値からごく簡便な概算をすれば、大学へ通う子どもを持

つ家計における、所得に占める教育費の割合はおよそ 16%～35%にのぼるものと考え

られる。無論これは大学生の子どもが一人である場合の概算であり、また、上述のよ

うに大学進学の準備や、入学に伴う様々な費用を含んでいない。

これを受け、昨今では奨学金の拡充も進んでいる。「学生生活調査」によれば、何

らかの奨学金の給付を受けている大学生の割合は、1996 年の 21.2%から、2008 年では

およそ倍の 43.3%に増加しており、また、奨学金受給を受ける大学生のうち、90.6%は

日本学生支援機構による貸与奨学金の給付を受けている。日本学生支援機構による

2010 年の奨学金貸与人員は 118.4 万人、貸与総額は 1 兆 55 億円であり、いずれも 1998

年の受給基準の緩和以降急速に拡充が進み、12 年間で貸与人員は約 2.4 倍、一人当た

り受給平均額も約 53 万円から約 85 万円へとおよそ 1.6 倍に増加している。しかし、

国立大学をはじめとする大学授業料の高騰に相殺される部分が大きく、さらに日本学

生支援機構奨学金をはじめとする大部分の奨学金が貸与奨学金であり、給付奨学金が

極めて少ないことなどからも、いまだ日本の奨学金制度が充実しているとは言い難い

（小林 2008）。前章に紹介した「高校生の進路追跡調査」によれば、子どもの進学を

望む保護者のうち 40.5%は「奨学金は、将来に子どもの負担となるので借りたくない」

と回答しており、日本の高等教育は、いまだ家庭がその費用の多くを担うことで支え

られていると言える。

3. 利他的な親と利己的な子どもの行動決定に関する先行研究と検証課題

先にも述べたように、親は子どもに対する利他的な目的に基づき教育費投資を行っ

ていることが推察される。その一方で、「高校生の進路追跡調査」によれば、高校生自

身の進学希望理由として最も肯定回答が多かったのは「学生生活を楽しみたいから」

という理由であり（84.4%の学生が回答）、この結果からは、親子の思う大学進学の目

的にはいささかの温度差があるようにも思える。しかしまた同時に、卒業後の進路を

決める上で、59.7%の子どもが家庭の経済状況を考慮した、と回答しているほか、子

どもと保護者の双方に対しさまざまな進学先（国公私立別、四年制、短大、専門別）

へ自宅通学、自宅外通学した場合の費用の負担可能性を尋ねた質問では、いずれの進

学先についても、保護者のほうが高校生本人よりも費用を「負担できる」と回答した

割合が高い。生活の大部分を親からの給付に依存している背景がある以上、子どもも

家計状況などをある程度把握し、親の態度や行動を計算に入れて、自分の行動を決定

7 総世帯平均。核家族世帯の平均所得金額は、40～49 歳で 712.5 万円、50～59 歳で 817.9

万円と総世帯平均より高い。

7

すると考えることに違和感はない。

利他的な親の行動と子どもの行動との相互作用を考えるに当たり、本稿の検証仮説

の理論的な出発点となるのは、Becker(1974)による、Rotten Kid Theorem である。この

理論は、利他的かつ十分に豊かな親が利己的な子どもに所得移転を行うとき、ある特

定の条件のもとでは、子どもが利己的であるにも関わらず、子どもは家族全体の効用

を最適化する行動を取ることを示している。これに対し、Bergstrom(1989)は、譲渡不

可能な効用が存在する場合には、Rotten Kid Theorem は成立しないことを示した。ま

た、Bruce and Waldman(1990)、Lindbeck and Weibull(1988)らは、多期間モデルにおいて、

家族の利他心・献身は、別の家族の行動を、利他的な家族にとっての最適水準よりも

非効率な方向に誘導する可能性を証明した。Bruce and Waldman(1990)は、2 期間モデ

ルにおいて、親が子に対して報復的戦略（方法） “retaliatory strategy (retaliatory fashion)”

に基づいた所得移転を行わない場合には、親の利他心の存在は、子どもの行動を（親

にとって）非効率な方向に導き、親にとってのパレート最適な配分が達成されないこ

とを示した。例えば、親が 2 期目にのみ所得移転を行う場合には、子どもは第 1 期で

家族の効率レベルに比べて、貯蓄を怠り過多な消費をして第 2 期で貧しい状況を生み

出すほど、親が自分のために多くの富を移転することになり、子どもは親の望むよう

な努力をせず怠けるようになる。いわゆる、Buchanan(1975)による、 “Samaritan’s

dilemma（サマリア人のジレンマ）”と同質の非効率である。

これら議論を受け、Becker(1991)は、親の効用に直接影響を及ぼす子どもの行動―

“merit goods”―に依存した所得配分を仮定することで、親子間に報復的戦略などの脅

迫や契約や交渉が無くても、親は子どもの行動を自らの望む方向に導き、家族間のパ

レート効率を達成できることに言及した。

Becker の定義による merit goods とは、親が特に重要だと思う子どもの行動―例え

ば、学校でよく勉強をしているか否か、親をよく訪ねてくるかどうか、兄弟に意地悪

をしていないかどうか、など―である。このモデルでは、利他的な親の効用は、親自

身の消費財と子どもの効用だけではなく、子どもの消費する merit goods の量にも直接

的に正の影響を受ける。また、子どもによる merit goods の消費の減少は、親の利他心

を減退させ、さらにそれが転じて子どもへの“gift”―富の移転―を減少させる関係があ

るものと仮定する。つまり、大学での勉強を怠けた子どもは、親の怒りを買い、小遣

いを減らされて他の財の消費を抑えなければならなくなる、という関係が前提として

あるものと仮定する。

すると、合理的で利己的な子どもによる merit goods の均衡解は、親が子どもの行動

に対してどのように反応するかを予測した上で決定される。よって、Becker の仮定の

ように、merit goods の消費と親の利他心（親からの gift）との間に正の相関関係があ

る限り、子どもにとって merit goods の潜在価格は市場価格を下回り、結果的に、（そ

8

こに交渉や契約や脅迫がなくても）子どもは親の望むように merit goods の消費量を自

動的に増やし、家族間のパレート最適が達成されることになる。

ここで一つ留意したい点は、合理的で利己的な子どもは、親が自身の行動に対して

「どのように反応するか」を計算しているという点である。つまり、別居や親の不在

などで、子どもがどのくらい merit goods を消費しているのか親が正確な情報を得られ

ない場合、親から子への所得移転の大きさは実際の merit goods の消費量に影響を受け

なくなったり（附録 1）、あるいは、正確な情報を得られる場合に比べて、その影響が

小さくなる可能性がある。この場合、子どもは merit goods を消費する incentive が減

退し、親の望むような行動を取らなくなることが考えられる。

本稿では、これらの理論を踏まえ、親の利他心の程度と、親の望む子どもの行動(merit

goods)との関係について、大学生個人のミクロデータを用いて実証分析を行う。具体

的には、親の可処分所得に占める子どもへの仕送りや生活費の割合を親の利他心の程

度とし8、これと親の望む子どもの行動である、①平日の平均勉強時間（分）、②就職

を意識した行動の多さ、③就きたい職業・職種への明確な希望の形成、という 3 種の

merit goods の消費量との関係を推計する。具体的な検証モデルは次章に示す。

両角(2011)は、「全国大学生調査」（東京大学大学院教育学研究科大学経営・政策研

究センター）の個票データを用いて、大学生の学期中の平均的な生活時間を収入構造

別に明らかにしている。これによれば、授業料を親が全額負担している学生のうち、

生活費を自身が全て負担している「生活費自弁型」の学生は、平均的に、他の学生に

比べアルバイト時間がきわめて長く、学習時間も僅かであるが短く、成績も悪い傾向

が見られる。しかしまた一方で、親が生活費を全て負担している「全額親依存型」学

生についても、「生活費自弁型」学生やアルバイト収入により生活費負担を親とシェア

している「混合収入型」学生に比べ、アルバイト時間の平均値が 1 週当たり 8 時間か

ら 11 時間も短いにも関わらず、学習時間は生活費自弁型の生徒よりも 1 時間多いだけ

であり、混合収入型の生徒の学習時間に劣る。また、授業への取り組みに対しても、

興味のない授業に出ていたり、積極性も劣るなど受け身の傾向が確認されている。両

角(2011)の結果からは、親の生活費負担の割合と子どもの学習行動との間に、本稿の

仮定する親の望むような関係が存在するか否かは推察しかねる。

またさらに、本稿では、仕送り・小遣いの代替的な収入手段として、また、収入を

得るために労働を伴うという点でそれらと対照的な意味を持つ、子どものアルバイト

が、merit goods の消費（就職への意識、行動）に与える影響についても分析を行う。

8 附録 1 に掲載した、Becker モデルを応用した利他的な親と利己的な子による 2 消費

財と merit goods の消費決定モデルを参照のこと。子どもの効用 1 単位当たりの親の限

界効用、すなわち、親の利他心の程度は、親の所得（消費）に占める子どもの所得（消

費）の割合に等しくなる。

9

荒木・安田(2011)、関口(2010)、小杉(2007)など多くの既存研究が、大学生のアルバイ

ト経験はキャリア形成を促し、就職活動の結果にプラスの影響を及ぼすことを指摘し

ている。一方で長時間のアルバイトは、物理的に子どもの勉強時間や授業への出席時

間、就職への準備に充てる時間を減らし、また多額の収入を得ることで、ジョブサー

チにおける留保賃金が上昇し、就職活動に悪影響を与える可能性も考えられる。実際

に荒木・安田(2011)に示すように、理系学部の学生については、ある一定時間以上の

アルバイトは就職活動の結果にプラスの影響を与えていない。先にも述べたたように、

こうした状況を懸念し、回避することこそが、親の子どもへの生活費分配の目的の一

つでもある。そこで本稿では、アルバイト経験の有無や、アルバイト収入の大きさが

就職への意識や行動にどのような影響を及ぼすかについても検証を行う。

続いて次章では、本研究で用いるデータの詳細と、具体的な検証モデル及び変数の

定義、推計方法について述べる。

4．データとモデル

4-1. データ

モデルや変数の説明に先んじて、まず、本稿の推計データについて説明する。本稿

推計で用いた「学生生活実態調査」は、全国大学生活協同組合連合会が毎年 10 月に実

施している、大学生の生活（主に経済的側面）と意識や行動に関する調査である（以

下「生協データ」と呼ぶ）9。調査は、全国の大学キャンパス内に設置された各生協店

舗が、学生名簿などからランダムサンプリングによって対象者を抽出し、配布（郵送

留め置き）、回収を行っている。本稿の分析においては、2004 年度から 2008 年度（第

40 回～第 44 回調査）のデータをプールして推計に用いる。いずれの年度も、全国 80

校前後の大学に通う数万人を調査対象とし、35%程度を回収している。

調査では、サンプルである学生の基本的属性（学年や性別や未既婚の別など）、

住居形態や食事、費目別の支出と収入など生活全般に関わる情報、さらに、平日の行

動の時間配分（2004 年度、2005 年度のみ）や大学に対する意識、就職に向けた意識や

取り組みなど、大学生の学習行動やキャリア形成に関する情報が収集されているほか、

父母の職業や年収といった家族の情報、大学名及び学部系列などの大学情報も収めら

れている10。経年で同じ学校を調査対象としているが、2004 年度については大学（キ

9 本稿の分析に当たり、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「学生生活実態調査（全国大学生活協同組合連

合会）」の個票データの提供を受けました。ここに深謝申し上げます。 10

ただし、学部自体を特定できないため、授業料等の学納金や偏差値を特定すること

10

ャンパス）名が明らかにされていない。また、個人の ID はなく、個人レベルの追跡

調査ではない。

この、学生の行動と家計などの生活情報を収録したミクロレベルのデータを用い、

次項に示すモデルを検証したい。

4.2. モデルと変数の定義

まず、前章に述べたように、本稿の検証モデルの基本形として、親の利他心と利己

的な子どもの行動（親の望む merit goods の消費）との関係を(1)式に表す。

𝑌𝑖 = 𝑓(𝐴𝑖, 𝐹𝑖, 𝐶𝑖 , 𝑈𝑖 , 𝑠𝑖) ―(1)

被説明変数 𝑌𝑖 は、親が好む子ども i の行動 “merit goods”（ ①平日の平均勉強時

間（分）、②就職を意識した行動の多さ、③就きたい職業・職種への明確な希望の形成）

の消費量を表す。𝑌𝑖 は、親の利他心 “altruism”の程度 𝐴𝑖 、家計などの家庭や家族

“family”の属性 𝐹𝑖 、子ども本人 “characteristic”の属性 𝐶𝑖 、子どもの通う大学

“university”の属性 𝑈𝑖 、そして、親の監視 “supervision” の有無 𝑠𝑖, (𝑠𝑖 = 1 , 0) の関

数であるとする。3 章に述べたように、合理的で利己的な子どもは、自身の merit goods

の消費量 𝑌𝑖 に対する「親の反応」を予見して効用最大化を図るため、監視の介在 𝑠𝑖,

の値によって、親の利他心 𝐴𝑖 が 𝑌𝑖 に及ぼす影響は変化する可能性がある。すなわ

ち、

𝑌𝑖 = 𝛼 + (𝛾 + 𝛿𝑠𝑖)𝐴𝑖 + 𝜗𝑠𝑖 + 휁𝐹𝑖 + 휂𝐶𝑖 + 휃𝑈𝑖 + 𝜔𝑖 ―(2)

親の利他心 𝐴𝑖 の係数は、親の監視が存在(𝑠𝑖 = 1) するとき、(𝛾 + 𝛿) = 𝛽 となり、

親の監視が不在(𝑠𝑖 = 0) の場合、𝛾 となる。ここで、Becker による仮定（利他的な親

による子どもへの所得配分は子どもの merit goods の消費量に依存する）が成立するな

らば、子どもは、監視の介在する状況(𝑠𝑖 = 1)では、自身の merit goods の消費量の増

加に応じて親から自分への移転所得が増えることを予測して行動するため、𝛿 > 0 と

なり、𝛽 > 𝛾 となる。つまり、監視の不在により、親子間で merit goods の消費につ

いて情報の非対称性がある場合には、監視の存在するときに比べ、子どもの merit goods

の消費は減退する可能性が考えられる11。

はできない。これは今後の課題としたい。 11

6 章に改めて述べるが、本稿では子どもが利己的であることを前提としている。子

どもが利他的である可能性を踏まえれば、子どもの行動は本稿の仮説に留まらないこ

11

以上のように、利他的な親が子どもの merit goods の消費量に応じて所得配分を決定

する場合には、親の行動を予見した上での利己的な子どもの最適化行動は、親の監視

の有無によって異なる。すなわち、下記のような関係が成立する。

𝛿 > 0 より 𝛽 > 𝛾 ―(3)

本稿では、大学生個人のミクロデータを用いて、我が国における親の利他的な所得

分配行動と、それに対する子どもの最適化行動との間に、上記の関係が成立するか否

かを検証する。

具体的に、利用可能な変数を導入した検証モデルを下記(4)式とし、それぞれの変数

の定義を述べる。

𝑌𝑖 = 𝛼 + (𝛾 + 𝛿𝑠𝑖)𝑃𝐴𝑖 + 𝜑𝑁𝐿𝐼𝑖 + 𝜇𝑃𝑆𝑖 + 𝜒𝑀𝐽𝑖 + 𝜓𝐹𝐼𝑖 + 휂𝐶𝑖 + 𝑢𝑖 + 𝜏𝑖 + 휀𝑖

―(4)

𝑌𝑖 は学生 i の “merit goods”の消費量である。各学生の①平日の平均勉強時間（分）

のほか、②「就職のことを意識して行動することが多いですか」③「就きたい職業・

職種を決めていますか」という質問に対する 4 段階の回答について、肯定が強い順か

ら 4 から 1 の数値をあてはめたカテゴリ変数を作った。いずれも数値が多いほど、merit

goods の消費量が多いことを示す。

𝑃𝐴𝑖 は親の利他心 𝐴𝑖 の指標であり、親の可処分所得（親の所得から子どもへの仕

送り・小遣い額を減じた額）に占める子どもへの仕送り・小遣い額の割合によって観

察されるものとする（附録 1）12。上述のように、𝑃𝐴𝑖 の係数は、監視の有無 𝑠𝑖 の

値によって異なる可能性がある。本稿推計では、学生の居住形態別（同居・別居）に

サンプルを分けて推計を行う13ことで、この差異の有無を検証する。(3)が成立するな

らば、親と同居している学生サンプルの推計における 𝑃𝐴𝑖 の係数 (𝛾 + 𝛿) = 𝛽 は、

別居学生推計における係数 𝛾 よりも大きくなる。ここで留意すべき点は、学生は親

とが考えられる。 12

附録 1 において、親の利他心の程度は、親の可処分所得に占める子どもの所得（仕

送り・小遣いと奨学金の合計）によって表されるが、実際の推計においては𝑃𝐴𝑖 の分子には奨学金を除く仕送り・小遣い額のみを用いた。この目的は、子どもの不労所得

の実額そのものが merit goods の消費に及ぼす影響をコントロールするため、奨学金と

仕送り・小遣い額の合計額を別途推計に導入しているので、多重共線を避けることに

ある。また、附録 1 のモデル展開においても、子どものアルバイト所得は不労所得を

受けて内生的に決定するものと考え、子どもの予算制約に含めていない。 13

本稿では、子どもの居住形態（同居・別居）の選択は外生的であると仮定する。

12

と同居しているか否かで、生活に必要となる収入額が大きく異なり、また一方で、生

活費を負担する親の所得も、学生の所属する大学の設置形態・学部・学生の居住形態

により分布が異なる。よって、仮に親から子への利他心＝所得移転が一律の割合で上

昇したとしても、その金額が子どもの生活にとってどの程度のインパクト（子ども本

人の収入上昇割合）をもたらすのかは、子どもの属する大学や学部、居住形態によっ

て大きく異なる。表 3 は、大学の設置別・文理系別・居住形態別の学生本人と父母の

平均年収をまとめたものである14。概ね、別居の学生は同居の学生に比べ 2 倍程度の

生活費を要する。今、全ての父母が子どもへの仕送り・小遣いを平均年収の 1％分増

額させたとき、国公立文系大学に通う親と同居の学生の年収を 11.1%上昇させるが、

同じく国公立文系に通う別居学生の年収は 5.6%上昇するのみである（表 3; c’）。よっ

て実際の分析においては、このインパクトの差異を調整するため、親の所得に占める

同率の仕送り増額がもたらす、子どもの年収上昇率比の逆数（表 3; d）を、𝑃𝐴𝑖 に乗

じた上で推計を行う。

次に、𝑁𝐿𝐼𝑖 は不労所得(Non-Labor Income)の月額であえ、具体的には、親からの仕

送り・小遣いによる月収入額と奨学金による月収入額の合計である。不労所得は𝑃𝐴𝑖

の分子として親の利他心の大きさを表すだけでなく、それ自体が𝑌𝑖 に直接的な所得効

果を持つ。すなわち、不労所得が大きければ、子どもが生活のために確保しなければ

ならない労働時間は減ることになり、子どもが勉強時間や就職に向けた行動に充てる

ことのできる時間を物理的に増加させることが考えられるため、𝜑 はプラスになるこ

とが予測される。また、𝑃𝐴𝑖 と同様、学生の居住形態や所属により、同じ金額の不労

所得上昇がもたらす生活へのインパクトは均一ではない。そこで、実際の分析では表

14

本人平均年収と父母平均年収の双方について、この８つのグループ間で有意な差が

あるか、また、任意の２グループ間（全ての組み合わせについて）において有意な差

があるかを、それぞれ Kruskal-Wallis 検定、Wilcoxon 検定によって検証したところ、

いずれも有意な差があることが確認された。詳細は筆者まで。

表3 国公私立・文系理系・同居別居別本人平均年収、父母平均年収

同居別居同居別居同居別居同居別居本人平均年収（万） 76.6005 154.3079 71.7969 146.9059 83.0522 163.3957 77.8972 164.4327

a 1.0000 2.0144 0.9373 1.9178 1.0842 2.1331 1.0169 2.1466父母平均年収（万） 849.9643 856.9007 850.4236 852.7870 925.8497 951.8593 921.4128 976.8075

b 1.0000 1.0082 1.0005 1.0033 1.0893 1.1199 1.0841 1.1492c 0.1110 0.0555 0.1184 0.0580 0.1115 0.0583 0.1183 0.0594c' 1.0000 0.5005 1.0675 0.5232 1.0047 0.5250 1.0660 0.5354

d=1/c'=a/b 1.0000 1.9981 0.9368 1.9115 0.9954 1.9047 0.9381 1.8679

a;　国立文系同居を１とした本人平均年収，　b;　国立文系同居を１とした父母平均年収

c;　本人年収額に占める、父母年収1％の割合，

c'=国立文系同居を１とした、父母年収に占める同率の仕送り上昇額がもたらす本人年収増加割合

私立国公立文系理系文系理系

13

3 の各グループの本人平均年収比を調整した不労所得額を用いている（表 3; a）。

また、 𝑃𝑆𝑖 は、収入対策が親からの仕送りや小遣いの増額であることを示す、「放

蕩息子(Prodigal Son: Bergstrom 1989)」ダミーである。具体的には「生活費の中で収入

面の対策としてお考えのことを下から選んでください」という内容の質問に、「仕送り

（小遣い）を多くしてもらう」と回答した場合に 1,そうでない場合に 0 を取るダミー

変数である。𝑃𝑆𝑖 は、さまざまな属性の効果を内包する変数である。家庭収入が足り

ない場合に、「アルバイトを増やす」のでもなく、「奨学金を申請する」のでもなく、

「収入が減っても我慢する」のでもなく15、親から仕送りや小遣いを増額してもらお

うとする「親への依存度」という子どもの属性を示す変数であり、また同時に、子ど

もへの仕送りを増額できる「家計の状態」という家庭の属性を示す変数でもある。あ

るいはまた、子どもにアルバイトをさせたり支出を我慢させたりするよりも、仕送り

や小遣いを多く与えたいという、親の𝑃𝐴𝑖 とは別種の利他心を示す変数とも言える。

もし、𝑃𝑆𝑖 が、「親への依存度」という子どもの属性を表すのであれば、𝑃𝑆𝑖 と merit

goods の消費量 𝑌𝑖 に、負の相関関係が存在することが予測される。一方で、𝑃𝑆𝑖 が、

子どもの観察する「親の利他心」を表すのであれば、𝑃𝑆𝑖 と 𝑌𝑖 の間には、親の利他

心 𝑃𝐴𝑖 と 𝑌𝑖 と同様の関係が存在することが考えられる。つまり、監視が存在する

とき(𝑠𝑖 = 0)のほうが、ない場合に比べて、𝑃𝑆𝑖 の係数が大きくなることが予測され

る。

続いて、母親のフルタイム就業ダミー𝑀𝐽𝑖 は、監視 𝑠𝑖 と家庭の属性 𝐹𝑖 という、

子どもの merit goods の消費𝑌𝑖 に対し異なる方向性の効果を併せ持つ変数である。具

体的には、母親が公務員や民間企業の職員、企業経営者や自営業者である場合に 1 を、

自由業者やパート労働者や無職である場合には 0 を取るダミー変数を用いる。𝑀𝐽𝑖 が

1 であることにより、母親が不在の時間が増えることで情報の非対称性が増し、勉強

時間などにマイナスの影響を与える可能性がある一方で、フルタイムの仕事に就く母

親の存在が、子どもの就職などに対するキャリア意識の形成にプラスの影響を与える

可能性もある。後者の効果は子どもの性別によってもその発現が異なる可能性が考え

られるため、実際の推計には子どもの性別との交差項も加える。

さらに、家庭の属性を示す変数として、世帯所得 𝐹𝐼𝑖 を導入する。具体的には、父

親と母親の所得合計を四分位に分け、それぞれのグループを示すダミー（ベースライ

ンは最低位のグループ）を導入した16。世帯所得 𝐹𝐼𝑖 は、親の社会的地位、学歴、能

15

選択肢は「仕送りを多くしてもらう」「アルバイトを増やす」「奨学金を申請する」

「収入が減っても我慢する」「特に対策はない」の 5 択である。 16

生協データには、父親と母親の年収が、それぞれ 8 段階のカテゴリ変数で収録され

ている。所得の低い順から「0 円」「100 万円未満」「100 万円以上 250 万円未満」「250

万円以上 500 万円未満」「500 万円以上 750 万円未満」「750 万円以上 1,000 万円未満」

「1,000 万円以上 1,500 万円未満」「1,500 万円以上」である。父親と母親の各カテゴリ

14

力、ひいては子どもへの初等中等教育段階までの教育投資や、子どもの能力などの代

理変数としてコントロールに用いる。

またさらに、家庭の属性以外の子どもの属性 𝐶𝑖として、女子ダミー、学年ダミー、

大学が好きかどうかを示すダミー17を、観測不能な大学（キャンパス）固有の効果 𝑢𝑖

を導入する。後ほど繰り返し述べるが、大学固有ダミーは各大学の授業料の差異など

をある程度コントロールする効果を持つものと考える。そして、𝜏𝑖 は観測不能な年度

固有の効果、 휀𝑖 は誤差項である。

最後に、本研究では、親からの小遣いや仕送りという不労所得と対をなす存在であ

る、子ども本人のアルバイト所得の大きさやアルバイト経験の有無が、merit goods の

消費に与える影響についても分析を行う。推計モデルは下記の(5)式である。

𝑌𝑖 = �̃� + 𝛽𝑃𝑊𝑖 + �̃�𝑁𝐿𝐼𝑖 + 𝜇𝑃𝑆𝑖 + �̃�𝑀𝐽𝑖 + �̃�𝐹𝐼𝑖 + 휂̃𝐶𝑖 + 𝑢�̃� + 𝜏�̃� + 휀�̃�

―(5)

𝑌𝑖 は(4)式と同じく、子どもの merit goods の消費量である。ただし、(5)式の分析に

おいては、アルバイトをすることが、他の活動に充てることのできる時間を直接的に

減らすことが自明であるため18、①平日の平均勉強時間については取り上げず、②就

職を意識した行動の有無、③就きたい仕事や職業に対する明確な希望に対する消費決

定を推計する。

先行研究の示すように、アルバイトの経験は大学生のキャリア形成にプラスの効果

をもたらす可能性が予測されるが、同時に長時間のアルバイトは逆の効果を及ぼす可

能性がある。そこで、アルバイトに関する変数𝑃𝑊𝑖には、過去半年以内のアルバイト

経験の有無を示すダミーに加え、子ども自身の月収入に占めるアルバイト月収入の割

合という 2 種類の変数について推計を行う。その他、不労所得 𝑁𝐿𝐼𝑖 19、収入対策が

範囲の中位値を取り（「0 円」については「0」、「100 万円未満」は「50 万」、「1,500 万

円以上」は 1,750 万とした）、その合計を世帯所得とした。また、世帯所得変数につい

て四分位ダミーを用いたのも、注 12 と同じく多重共線への配慮である。 17

「あなたの大学が好きですか？」という内容の質問に対し、「好き」「まあ好き」と

肯定した場合に 1、「あまり好きではない」「嫌い」と否定した場合に 0 を取るダミー

変数。 18

紙幅の都合掲載を省略するが、学生のアルバイト経験、月収に占めるアルバイト収

入の割合が勉強時間に与える影響についても、表 4 と同様の推計を行ったが、いずれ

のグループに属する学生においても、一様に勉強時間にマイナスの影響が観察された。 19

アルバイト所得と内生的な関係にある不労所得を敢えてコントロールする目的は、

生活費の必要に迫られてアルバイトをする場合と、そうではない場合において、アル

バイトが学生のキャリア意識に及ぼす影響が異なると考えられるためである。この差

異を明確にするために、(5)式の推計に関しては、表 7 における全サンプルによる推計

に加え、不労所得額を三分位に分け、それぞれのグループごとにサンプルを分けて同

15

仕送りや小遣いの増額であることを示すダミー𝑃𝑆𝑖 、母親のフルタイム就業ダミー

𝑀𝐽𝑖 、世帯所得ダミー𝐹𝐼𝑖 、子どもの属性 𝐶𝑖、大学固有効果 𝑢�̃�、年度固有固有効果

𝜏�̃� の定義はモデル(4)式と同様である。휀�̃� は誤差項である。

4-3. 推計方法と留意点

本稿推計データにおいては、各学生サンプルが調査票を提出した大学を特定するこ

とができるが、所属する学部については文系理系医歯学系の別が特定できるのみであ

る。よって（私大において）学部ごとに異なる授業料をモデルに導入することができ

ない。親の利他心の指標として子どもへの所得配分額を用いるに当たり、教育費のお

よそ 1/3 を占める大学授業料をコントロールできないことは、本稿の大きな課題の一

つである20。同程度の利他心を持っている親でも、子どもが私立理系に通っている場

合と、国立文系に通っている場合では、学費以外の子どもの生活費に分配できる金額

は大きく異なることが予想される。そこで、本稿では、サンプルを学納金の大きく異

なるグループ別（国公・私立別、文系理系別）に分けた推計を行うことに加え、大学

（キャンパス）固有の観察できない効果をコントロールすることで、現段階での対処

とする21。

さらに、被説明変数として、学生の平日の平均勉強時間（分）を用いた推計（表 4）

においては、0 分未満の勉強時間が観察されないため、推計方法は切断データに配慮

した tobit モデルを採用している。また、本研究は所得配分を通じた親子間の行動の相

互作用を推計することが目的であるため、親と家計を別にしている可能性が考えられ

る、既婚学生、フルタイムの仕事に就き就労を得ている学生、社会人入試により入学

した学生はサンプルから除いた。医歯学系学部学生についても、高額な学費の出資

源など、生協データから観察できない特殊な属性をコントロールすることが難しいた

め推計から除いた。

5．分析結果

5.1 親の利他心の程度が子どもの行動に及ぼす影響についての分析結果

様の推計も行ったが、グループ間で主要な結果に差異はなかった。 20

また同時に、データの制約から、父母年収以外のあらゆる学費資源（資産や祖父母

年収等）を制御できていない。これについても今後の課題である。 21

2004 年のデータについては大学名を特定することができないため、この年度のデー

タを利用した表 4 においては大学固有の効果をコントロールできていない。表 4 推計

の被説明変数である「平日の平均勉強時間」について調査をしている年度が 2004 年と

2005 年のみであったことから、サンプル数の確保のため 2004 年度データを用いた。

16

モデル(4)式を用いて、親の利他心の大きさ（子どもへの所得配分の割合）が子ども

の勉強時間や就職に向けた意識や行動に及ぼす影響を推計した結果が表 4、表 5、表 6

である22。

まず、表 4 は、両親の所得（から子どもへの仕送り・小遣いを減じた額）に占める仕

送り・小遣い額の割合が、子どもの勉強時間に与える影響を推計した結果である。先

に述べたように、推計手法は切断データに配慮した tobit モデルを用いている。

これによれば、親の利他心の指標である、両親の所得に占める仕送り・小遣い額の

大きさと、子どもの勉強時間に正の相関が観察されたのは、コラム(1)・コラム(3)の文

系の同居学生のみである（それぞれ 5％、10％水準で有意にプラス）。これに対し、親

と別居している学生については総じて係数がマイナスに転じており、私立の理系にお

いて 5％水準で有意にマイナス（コラム (12)）という結果が出ている。

文系理系ごと、設置者別サンプル（全・国公立・私立）ごとに、同居と別居におけ

る係数を比較すると、いずれの組み合わせにおいても、同居の係数は別居の係数より

も大きく、親の利他的な投資に対する子どもの勉強行動については、4.2 節の(3)式に

示した関係が成立する。すなわち、親子間で情報の対称性の維持されている同居学生

は、自身の勉強時間（merit goods）の増加が親の利他心と自身への所得配分を増加さ

せることを計算に入れて行動を決定するため、子どもにより多くの所得分配を行う親

は、子どもの勉強時間により大きなプラスの影響を与えることができる。対照的に、

別居により情報の非対称性が解消できない場合には、同居に比べ merit goods の消費量

は低く、子どもは勉強時間を増加させる incentive が減退する可能性が推計結果から示

唆された。

また、不労所得の大きさは、文系学部においては、総じて理論的予測どおり勉強時

間に有意にプラスの影響を与えているが、理系では別居の私立学生を除き、有意な結

果を得られなかった。

次に、収入対策が親からの仕送り・小遣いの増額であることを示すダミーについて

は、利他心指標である両親所得に占める仕送り・小遣い額の割合についての推計とほ

ぼ同様の結果が出ている。つまり、文系の同居学生（コラム(1)から(2)）においては有

意にプラスの影響が観察され、別居学生の係数は総じてマイナスであり、文系私立の

別居学生（コラム(6)）では有意にマイナスの結果が観察される。文系理系ごと、設置

者別サンプル（全・国公立・私立）ごとに、同居と別居における係数を比較すると、

いずれの組み合わせにおいても、同居の係数は別居の係数よりも大きい。以上の結果

から、親が子どもの merit goods の消費量について正確な情報を得られる環境（同居）

22

それぞれの推計に用いた主要な説明変数の記述統計は、附表 2、附表 3、附表 4 を

参照のこと。

17

においては、利他的な親からの配分所得が増額可能である場合、結果的に子どもは

merit goods の消費量を増やすが、別居においてはその incentive が減退する傾向が推察

される。また、この推計結果からは、放蕩息子ダミー𝑃𝑆𝑖 が、子どもから観察される

「親の利他心」を表していることがうかがえる。

続いて、母親のフルタイム就業ダミーの係数の符合は、ほぼ全ての推計においてマ

イナスであり、別居文系学生（コラム(4)から(6)）においては有意にマイナスの影響を

及ぼしている。これは、母親の不在時間の増加によって、子どもの行動に対する親子

間の情報の非対称性が増し、子どもの勉強時間を減らす効果が強く表れたものと推察

される。一方で、母親のフルタイム就業ダミーと女子ダミーとの交差項は一転して勉

強時間にプラスの影響を示しており、女子学生にとって、母親がフルタイムの仕事を

持つことが向学心を刺激する傾向が推察される。

その他のコントロール変数については、別居の文系女子学生は男子学生に比べて、

また文系の私立大学生は国公立大学生に比べ勉強時間が少なく、さらに、大学が好き

な学生ほど勉強時間が多く、1 年生に比べ上級生は勉強時間が多いことが観察された。

18

表4　分析結果１；両親の所得に占める仕送り・小遣いの金額の割合（親の利他心の程度）が子どもの勉強時間に与える影響

全国公立私立全国公立私立全国公立私立全国公立私立

tobit 推計 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12)

仕送り・小遣い額／（両親の所得―仕送り・小遣い額） 100.279** 76.349 119.593* -4.901 -3.034 -6.282 34.676 86.949 -7.975 -4.444 6.215 -56.948**

(45.805) (64.073) (65.200) (11.138) (14.720) (17.290) (68.265) (105.291) (89.730) (12.641) (14.021) (27.749)

不労所得（仕送り・小遣い＋奨学金）（万円） 0.166** 0.054 0.227*** 0.121*** 0.102** 0.132*** 0.039 -0.002 0.063 0.037 -0.001 0.173***

(0.070) (0.119) (0.086) (0.029) (0.043) (0.038) (0.094) (0.129) (0.137) (0.034) (0.039) (0.062)

収入対策は仕送り・小遣いの増額 120.363*** 251.822*** -23.782 -24.098 -4.287 -36.705* 41.784 53.030 14.548 -8.178 -13.981 -0.184

(43.914) (62.432) (63.447) (15.294) (23.820) (19.683) (44.110) (54.202) (76.537) (17.333) (19.697) (34.264)

母親フルタイム就業ダミー -3.708 -4.323 -1.815 -20.594*** -20.194** -21.330* 1.308 -1.899 6.404 -1.414 -2.340 7.422

(9.620) (14.770) (12.577) (7.568) (10.165) (11.287) (9.164) (11.046) (16.330) (6.705) (7.421) (14.844)

女子×母親フルタイム就業ダミー 7.255 -3.854 14.489 25.878*** 22.302* 32.528** 13.529 25.063 -12.082 15.132 15.510 21.673

(12.175) (18.485) (16.098) (9.859) (13.103) (14.951) (15.121) (18.204) (27.246) (12.676) (14.014) (28.585)

私立ダミー -25.361*** -20.340*** -6.686 -10.042

(4.585) (4.695) (5.899) (7.421)

女子ダミー 4.290 11.688 -2.419 -12.836** -14.437** -11.195 5.922 3.774 8.847 8.598 11.533 -18.423

(5.084) (7.856) (6.609) (5.502) (7.052) (8.759) (6.771) (8.500) (11.152) (6.858) (7.426) (17.478)

大学が好きか 23.206*** 14.950 27.778*** 17.574*** 18.042** 18.202* 12.697* 9.820 18.930 31.592*** 30.402*** 35.115**

(6.361) (9.738) (8.332) (6.521) (8.597) (9.921) (7.583) (9.532) (12.610) (7.113) (7.899) (15.447)

2学年ダミー 7.170 4.249 8.398 2.408 2.322 4.086 -6.031 -4.036 -8.620 4.029 5.221 -4.845

(6.217) (9.578) (8.103) (6.132) (7.937) (9.596) (7.606) (9.273) (13.311) (6.861) (7.620) (14.893)

3学年ダミー 33.205*** 42.387*** 25.096*** 36.443*** 47.175*** 19.626** 6.296 6.073 7.024 7.761 10.239 -8.366

(6.190) (9.353) (8.196) (6.162) (8.013) (9.567) (7.720) (9.500) (13.240) (6.852) (7.513) (16.042)

4学年ダミー 33.601*** 50.857*** 19.313** 25.578*** 33.131*** 14.767 39.130*** 44.107*** 30.514** 47.548*** 48.845*** 41.035**

(6.560) (9.968) (8.628) (6.617) (8.704) (10.085) (7.943) (9.828) (13.531) (7.071) (7.701) (17.313)

定数項 20.426** 26.346* -5.478 34.008*** 41.649*** 4.683 41.052*** 48.827*** 17.148 26.542** 28.674** 19.108

(9.495) (14.121) (12.095) (10.461) (13.820) (16.040) (10.905) (13.455) (18.400) (11.017) (12.271) (24.486)

sigma 106.060*** 107.034*** 103.979*** 102.163*** 103.465*** 98.980*** 107.552*** 107.275*** 107.095*** 107.191*** 109.111*** 91.076***

(1.846) (2.748) (2.462) (1.839) (2.366) (2.888) (2.295) (2.809) (3.944) (2.028) (2.223) (4.652)

Observations 2,381 1,019 1,362 2,178 1,320 858 1,596 1,037 559 1,952 1,680 272

Mean 76.939 1,019 69.000 85.927 91.966 76.638 76.339 77.477 74.227 82.838 84.411 73.125

Standard Deviation 88.196 93.994 82.746 86.078 88.592 81.237 88.477 89.791 86.027 91.048 92.767 79.075

Max 900 780 900 600 540 600 780 780 600 720 720 540

Min 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Standard errors in parentheses, *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

注；分析対象は2004年度・2005年度サンプル。医歯学系学生、既婚学生、フルタイム就労による収入を持つ学生、社会人入試による入学学生はサンプルに含まれていない。勉強時間の単位は分。

いずれも切断データに対応したtobitモデルを用いて推計を行った。両親の所得を4分位に分け、それぞれの所得階級を示すダミーをコントロールしている。また、年度ダミーをコントロールしている。

被説明変数；平日の平均勉強時間（分）文系理系

同居別居同居別居

19

次に、表 5、表 6 は両親の所得に占める仕送り・小遣い金額の割合が、子どもの就職を

意識した行動や就きたい職業・職種への明確な希望の形成に与える影響を推計した結果で

ある。どちらの被説明変数も 4段階のカテゴリ変数であり、数値が大きいほど就職を意識

した行動が多く、就きたい職業・職種に明確な希望を持っていることを示す。推計方法は

大学固有の固定効果に配慮した FE 推計あり、その他の説明変数やサンプルの定義などは

表 4 の推計に準じる。

表 5 によれば、コラム(1)から(3)の同居の文系学生、コラム(10)から(11)の理系の別居学

生において、両親の所得に占める仕送り・小遣い額の割合が高い学生ほど就職を意識した

行動が少ない傾向が観察された。また、表 6 においても、両親の所得に占める仕送り・小

遣い額の割合が高い文系学生は、同居別居、国公私立の別に関わらず、就きたい職業・職

種を決めていない傾向が有意に観察される。また、文系理系ごと、設置者別サンプル（全・

国公立・私立）ごとに、同居と別居における係数を比較すると、ほぼ全ての組み合わせに

ついて、表 4 とは異なり同居の係数が別居の係数よりも小さい。

このように、表 4推計とは異なり表 5と表 6 の結果では、親の利他心の大きさが、子ど

もの就職を意識した行動や、就きたい職業への明確な希望の形成にプラスの影響を及ぼす

結果が同居学生においても観察されず、むしろ、それらを阻害する結果が複数の学生区分

において見出された。

この結果の差異については、以下のような解釈が可能であると考える。（少なくとも同

居の親にとっては）勉強時間は直接観察可能な物理的な行為であることに対し、就職を意

識した行動や職業への希望の形成というものを、直接観察したり、把握したり評価したり

することは、勉強時間ほどに容易ではない。よって、子どもの就職への意識や行動に対す

る努力には、たとえ同居をしていても解消できない親子間の情報の非対称性が存在し、同

居推計においてもモデル(4)式の 𝑠𝑖 が 1 にならなかったという可能性である。この解釈に

従うならば、表 5や表 6 の結果も表 4と同じく、情報の非対称性のために子どもは親の望

む行動を取らなかったと考えることも不可能ではない。ただし、この考え方に従って表 5

及び表 6 の結果を解釈する場合には、情報の対称性を示す 𝑠𝑖 の値が、同居よりも別居の

ほうが大きくなければならず、厳密な言及は困難である。

いずれにしても、これらの解釈についてより精緻に検証するためには、さらなる詳細な

データと分析が必要であり、今後の課題としたい。

また、表 5、表 6 のその他のコントロール変数については、大学の好きな学生はそうで

ない学生に比べ就きたい職業や職種に明確な希望を形成しており、文系学生においては就

職を意識した行動も多いことが分かる。また、文系女子は男子に比べ、就きたい職業・職

種を決めていない傾向があるのに対し、理系の同居学生については逆の結果が見出された。

さらに母親のフルタイム就業は、別居の文系を除く全ての学生において、就きたい職業・

職種への明確な希望の形成に有意にプラスの影響を与えるという結果が見出された。

20

表5　分析結果2；両親の所得に占める仕送り・小遣いの金額の割合（親の利他心の程度）が子どもの就職を意識した行動の多さに与える影響


FE推計 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12)

仕送り・小遣い額／（両親の所得―仕送り・小遣い額） -0.719*** -0.668** -0.855** -0.004 -0.042 0.049 -0.007 0.315 -0.504 -0.134** -0.146** -0.071

(0.214) (0.271) (0.343) (0.052) (0.069) (0.079) (0.288) (0.372) (0.460) (0.058) (0.062) (0.159)

不労所得（仕送り・小遣い＋奨学金）（万円） 0.001*** 0.002*** 0.001* -0.000* -0.000 -0.000** 0.000 0.000 0.000 -0.000 -0.000 0.000

(0.000) (0.001) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.001) (0.001) (0.000) (0.000) (0.000)

収入対策は仕送り・小遣いの増額 -0.246** -0.191 -0.273* -0.037 -0.051 -0.015 0.074 -0.064 0.169 0.080 0.082 0.082

(0.115) (0.186) (0.147) (0.061) (0.084) (0.087) (0.117) (0.181) (0.155) (0.063) (0.073) (0.133)

母親フルタイム就業ダミー 0.053 -0.057 0.142** -0.005 0.015 -0.033 0.037 0.016 0.073 0.028 0.018 0.091

(0.042) (0.062) (0.057) (0.034) (0.046) (0.052) (0.037) (0.046) (0.061) (0.030) (0.032) (0.078)

女子×母親フルタイム就業ダミー -0.013 0.022 -0.045 0.045 0.026 0.073 0.003 0.057 -0.078 0.063 0.090 -0.074

(0.053) (0.079) (0.073) (0.045) (0.060) (0.069) (0.065) (0.082) (0.106) (0.056) (0.061) (0.146)

女子ダミー -0.016 -0.002 -0.026 -0.009 0.021 -0.051 0.040 0.068* -0.012 0.035 0.023 0.102

(0.024) (0.036) (0.032) (0.026) (0.034) (0.042) (0.029) (0.037) (0.049) (0.033) (0.036) (0.085)

大学が好きか 0.088*** 0.106** 0.082** 0.072** 0.087** 0.056 0.037 0.050 0.029 0.018 0.006 0.063

(0.030) (0.047) (0.039) (0.032) (0.042) (0.050) (0.033) (0.044) (0.050) (0.033) (0.036) (0.080)

Observations 6,804 2,843 3,961 6,113 3,617 2,496 4,686 2,871 1,815 5,104 4,288 816

R-squared 0.093 0.120 0.081 0.082 0.089 0.074 0.109 0.122 0.078 0.082 0.077 0.084

Mean 2.580 2.550 2.601 2.591 2.551 2.650 2.318 2.259 2.412 2.365 2.338 2.511



注；分析対象は2005年度から2008年度サンプル。医歯学系学生、既婚学生、フルタイム就労による収入を持つ学生、社会人入試による入学学生はサンプルに含まれていない。

被説明変数は就職を意識した行動が多いほど大きな値を取る、4段階のカテゴリ変数。いずれの分析も、両親の所得を4分位に分け、それぞれの所得階級を示すダミーと、学年ダミー及び年度ダミーを

コントロールしている。大学固有の観測できない固定効果に配慮したFE推計である。

被説明変数；就職を意識した行動の多さ文系理系


21

表6　分析結果3；両親の所得に占める仕送り・小遣いの金額の割合（親の利他心の程度）が子どもの就きたい職業・職種への明確な希望に与える影響


FE推計 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12)

仕送り・小遣い額／（両親の所得―仕送り・小遣い額） -0.765*** -0.731** -0.829** -0.199*** -0.182** -0.202** 0.059 0.045 0.033 -0.101 -0.163** 0.242

(0.238) (0.307) (0.378) (0.058) (0.077) (0.090) (0.328) (0.432) (0.505) (0.063) (0.068) (0.165)

不労所得（仕送り・小遣い＋奨学金）（万円） 0.001*** 0.001 0.001** 0.000*** 0.000 0.001*** -0.000 0.000 0.000 -0.000 0.000 -0.001**

(0.000) (0.001) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.001) (0.001) (0.000) (0.000) (0.000)

収入対策は仕送り・小遣いの増額 -0.087 0.003 -0.139 0.045 0.109 -0.034 0.062 0.057 0.044 0.022 0.091 -0.169

(0.128) (0.211) (0.162) (0.068) (0.093) (0.099) (0.133) (0.211) (0.171) (0.069) (0.080) (0.138)

母親フルタイム就業ダミー 0.098** 0.130* 0.073 0.053 0.054 0.055 0.098** 0.164*** -0.007 0.066** 0.052 0.137*

(0.047) (0.070) (0.063) (0.038) (0.050) (0.059) (0.042) (0.053) (0.067) (0.032) (0.035) (0.081)

女子×母親フルタイム就業ダミー -0.058 -0.071 -0.047 -0.039 -0.039 -0.043 -0.037 -0.151 0.163 0.014 0.051 -0.175

(0.059) (0.089) (0.080) (0.051) (0.067) (0.078) (0.073) (0.095) (0.117) (0.062) (0.068) (0.152)

女子ダミー -0.082*** -0.103** -0.065* -0.063** -0.057 -0.067 0.073** 0.080* 0.062 -0.007 0.004 -0.066

(0.026) (0.041) (0.035) (0.029) (0.038) (0.047) (0.033) (0.043) (0.054) (0.036) (0.040) (0.087)

大学が好きか 0.156*** 0.118** 0.179*** 0.128*** 0.154*** 0.089 0.144*** 0.193*** 0.087 0.133*** 0.091** 0.299***

(0.033) (0.053) (0.043) (0.036) (0.046) (0.056) (0.038) (0.051) (0.056) (0.036) (0.040) (0.083)

Observations 6,810 2,846 3,964 6,108 3,615 2,493 4,685 2,869 1,816 5,104 4,287 817

R-squared 0.119 0.129 0.109 0.106 0.122 0.084 0.104 0.095 0.114 0.077 0.068 0.154

Mean 2.825 2.888 2.779 2.872 2.898 2.835 2.683 2.621 2.781 2.704 2.694 2.755




被説明変数は就きたい職業・職種を明確に決めているほど大きな値を取る、4段階のカテゴリ変数。いずれの分析も、両親の所得を4分位に分け、それぞれの所得階級を示すダミーと、学年ダミー及び

年度ダミーをコントロールしている。大学固有の観測できない固定効果に配慮したFE推計である。

被説明変数；就きたい職業・職種を決めている文系理系


22

5.2 学生のアルバイトが就職に向けた行動や意識に与える影響についての分析結果

最後に、子どものアルバイト経験やアルバイト所得の割合が、就職へ向けた行動や明確

な希望の形成に与える影響について、モデル(5)式を推計した結果が表 7である。

まず表 7 の上段は、過去半年以内のアルバイト経験の有無と、自分の収入に占めるアル

バイト収入の割合が、就職を意識した行動の多さに与えた影響を推計した結果である。次

に下段は、過去半年以内のアルバイト経験の有無と自分の収入に占めるアルバイト収入の

割合が、就きたい職業・職種への明確な希望の形成に与える影響を推計した結果である。

被説明変数の定義、推計方法、サンプルの定義、その他の説明変数は、表 5 と表 6 に準ず

る。

これによれば、アルバイト経験も、アルバイト収入の割合の大きさも、文系理系、同居

別居、国公私立の別を問わず、ほぼすべてのグループにおいて、学生の就職を意識した行

動や、就きたい職業・職種への明確な希望の形成に、有意にプラスの影響を及ぼしている。

先行研究に示されるように、大学生がアルバイト就労によって所得を得ることはキャリア

意識の形成にプラスの効果をもたらしていることが見出された。

23

表7　分析結果4；学生自身のアルバイト経験やアルバイト収入の割合が、就職を意識した行動や就きたい職業・職種への明確な希望の形成に与える影響


FE 推計 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12)

過去半年以内のアルバイト経験 0.098*** 0.066** 0.119*** 0.107*** 0.106*** 0.108*** 0.076*** 0.048* 0.111*** 0.125*** 0.134*** 0.082*

(0.021) (0.032) (0.028) (0.022) (0.029) (0.035) (0.018) (0.024) (0.027) (0.018) (0.020) (0.045)

不労所得（仕送り・小遣い＋奨学金）（万円） 0.001*** 0.001* 0.001** 0.000 0.000 0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 0.000

(0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000)

Observations 13,456 5,502 7,954 8,861 5,287 3,574 12,743 7,410 5,333 10,248 8,584 1,664

R-squared 0.086 0.100 0.081 0.096 0.099 0.074 0.080 0.096 0.060 0.078 0.078 0.061

FE 推計 (13) (14) (15) (16) (17) (18) (19) (20) (21) (22) (23) (24)

自分の収入に占めるアルバイト収入の割合 0.062** 0.029 0.081*** 0.121*** 0.128*** 0.112*** 0.150*** 0.174*** 0.129** 0.307*** 0.302*** 0.336***

(0.024) (0.038) (0.031) (0.027) (0.035) (0.042) (0.042) (0.057) (0.061) (0.046) (0.050) (0.111)

不労所得（仕送り・小遣い＋奨学金）（万円） 0.001*** 0.001 0.001*** 0.001*** 0.001** 0.001* 0.000 0.000 0.000 0.000* 0.000 0.001

(0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000)

Observations 13,480 5,509 7,971 8,884 5,298 3,586 12,776 7,427 5,349 10,280 8,609 1,671

R-squared 0.085 0.099 0.079 0.096 0.099 0.074 0.079 0.097 0.058 0.078 0.077 0.064


FE 推計 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12)

過去半年以内のアルバイト経験 0.065*** 0.082** 0.052* 0.112*** 0.107*** 0.123*** 0.051** 0.046* 0.056* 0.086*** 0.083*** 0.095**

(0.024) (0.037) (0.032) (0.026) (0.034) (0.040) (0.020) (0.028) (0.031) (0.020) (0.022) (0.049)

不労所得（仕送り・小遣い＋奨学金）（万円） 0.000** 0.000 0.001** 0.000 0.000 0.000 0.000** 0.001* 0.000 0.000 0.000 -0.001

(0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000)

Observations 13,455 5,501 7,954 8,860 5,285 3,575 12,736 7,406 5,330 10,245 8,580 1,665

R-squared 0.119 0.124 0.113 0.096 0.081 0.118 0.107 0.124 0.080 0.076 0.070 0.109

FE 推計 (13) (14) (15) (16) (17) (18) (19) (20) (21) (22) (23) (24)

自分の収入に占めるアルバイト収入の割合 0.083*** 0.132*** 0.051 0.133*** 0.169*** 0.089* 0.105** 0.203*** -0.004 0.235*** 0.241*** 0.198*

(0.027) (0.044) (0.035) (0.031) (0.041) (0.047) (0.047) (0.064) (0.070) (0.051) (0.056) (0.119)

不労所得（仕送り・小遣い＋奨学金）（万円） 0.001*** 0.001* 0.001** 0.001*** 0.001** 0.001* 0.001** 0.001*** 0.000 0.000* 0.001** -0.000

(0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.001)

Observations 13,479 5,508 7,971 8,883 5,296 3,587 12,769 7,423 5,346 10,277 8,605 1,672

R-squared 0.119 0.124 0.113 0.097 0.082 0.118 0.107 0.125 0.080 0.077 0.071 0.110



大学固有の観測できない固定効果に配慮したFE推計である。被説明変数は、それぞれ就職を意識した行動が多いほど、就きたい職業・職種を明確に決めているほど大きな値を取る、4段階のカテゴリ変数。

いずれの分析も、両親の所得を4分位に分け、それぞれの所得階級を示すダミーと、学年ダミー及び年度ダミーをコントロールしている

被説明変数；就きたい職業・職種を決めている

同居別居

文系理系文系理系

被説明変数；就職を意識した行動の多さ

同居別居


24

6．むすび

本稿は、親による大学生への生活費給付の程度が、その学生の勉強時間や就職に向けた

意識や行動に及ぼす影響を、大学生個人の属性や生活に関するミクロデータを用いて検証

を行った。その結果、両親所得に占める仕送りや小遣いの割合が大きいほど、親と同居す

る文系学生の勉強時間は多い傾向が確認されたが、別居の学生については同様の効果を見

出すことができなかった。また、親が仕送りや小遣いを手厚く与えることが、子どもの就

職・自立に向けた意識や行動に悪影響を及ぼすことが、同居別居の別を問わず観察された。

これに対し、子どもが就労により所得を得ることは、就職に向けた意識や行動にプラスの

影響を及ぼすことが確認された。

以上の結果より、利他的な親の行動に対する利己的な子どもの行動は、子どもの行動に

関する親子間の情報対称性の有無によって大きく異なる可能性が示された。本稿の結果に

よれば、利他的な親は、勉強時間のように物理的に観察可能な子どもの行動については、

監視の介在により親子間の情報対称性を保持し、（親の望む）子どもの行動に依存した所得

配分を行うことで、利己的な子どもの行動を自動的に自らの望む方向に誘導することがで

きると考えられる。しかし、監視の不在による情報の非対称などによって、上記の条件が

満たされない場合、利己的な子どもは、親の望む行動を取らない可能性が見出された。

最後に、残された課題を整理したい。本稿では、データの制約から親の教育費負担の多

くを占める学費をコントロールできていない。また、子どもの行動に影響を及ぼすさまざ

まな要因、例えば大学の教育レベル（偏差値）や教育資源の効果、親の学歴や重要な学費

資源の一つである資産等、家庭の属性を補足できていない。これらデータを補完し、より

厳密に親子間の行動の相互作用の効果を識別することが重要である。

さらに、本稿のモデルでは、子どもの居住形態（同居・別居）は外生的に選択されてい

るという仮定のもとに推計を行っている。しかし、親は自分の望むような行動を取らない

怠惰な子どもに対し、監視のために同居を強制する可能性は十分に考えられるし、また逆

に、合理的で利己的な、ずる賢い Prodigal Son が、親の監視の目を逃れるために進んで別

居をしている可能性も十分に想定できる。前者の場合は、同居時の親の利他心と merit goods

との正の相関を過小推計することになり、後者の場合はその逆である。このような内生性

の可能性を検証することも、今後の分析の重要な課題である。

また、本稿では検証仮説の前提に、親の利他性と子どもの利己性を仮定したが、これ以

外のケースによる親子間の行動決定についても、理論と実証の両面から検証を行うべきで

ある。例えば、利他的な子ども（子どもの効用に親の効用が影響を及ぼす場合）は、親の

監視の有無に関わらず、親の望む行動を進んで取るかもしれない。

また、これらの課題を克服した検証を行った上で、教育費負担を家計に委ねることが、

25

子どもの教育達成度等の人的資本の育成にどのような影響を及ぼすのか、改めて考察をす

る必要がある。効率的に教育成果を高める教育負担の在り方を議論するためにも、今後の

更なる研究の蓄積が望まれる。

参考文献

荒木宏子・安田宏樹 (2011) 「大学生の正社員内定要因に関する経済分析」慶應義塾大学

大学院経済学研究科・商学研究科/京都大学経済研究所連携グローバル COE プログラ

ム「市場の高質化と市場インフラの総合的設計」Discussion Paper DP2011-015.

小杉礼子 (2007) 「企業からの人材要請と大学教育・キャリア形成支援」小杉礼子編『大

学生の就職とキャリア─「普通」の就活・個別の支援』勁草書房, 第 4章, pp.117-154.

小林雅之 (2005) 「教育費の家計負担は限界か―無理する家計と大学進学」『季刊家計経済

研究』, 家計経済研究所, 第 67 号, pp.10-21.

小林雅之 (2008) 『進学格差―深刻化する教育費負担』筑摩書房.

末富芳(2008) 「変貌する大学教育費―『親負担ルール』と学生経済支援～現状と課題」『大

学と学生』, Vol.62, pp.13-21.

末富芳(2011) 「大学生の親の教育費負担―親負担ルールの現状と将来」『季刊家計経済研

究』, 家計経済研究所, 第 91 号, pp.33-40.

関口倫紀(2010) 「大学生のアルバイト経験とキャリア形成」『日本労働研究雑誌』No.602,

pp.67-85.

東京大学大学院教育学研究科大学経営・政策研究センター (2007) 『高校生の進路追跡調

査第 1次報告書』.

日本学生支援機構 (2008)『平成 20 年度学生生活調査結果』.

両角亜希子(2011) 「大学生の生活・学習と経済状況」『季刊家計経済研究』家計経済研究

所, 第 91 号, pp. 22-32.

Becker, Gary S. (1974) “A Theory of Social Interactions,” Journal of Political Economy, Vol. 82,

No.6, pp. 1063-1093.

Becker, Gary S. (1991) A Treatise on the Family, Enlarged Edition, Harvard University Press.

Bergstrom, Theodore (1989) “A Fresh Look at the Rotten-Kid Theorem－And Other Household

Mysteries,” Journal of Political Economy, Vol. 97, No.5, pp. 1138-1159.

Bruce, Neil and Michael Waldman (1990) “The Rotten-Kid Theorem Meets the Samaritan’s

Dilemma,” The Quartely Journal of Economics, Vol. 105, No.1, pp.155-165.

Buchanan, James M. (1975) “The Samaritan’s Dilemma,” (Phelps, Edmund S. Eds.) Altruism,

Morality and Economic Theory, New York: Russell Sage Foundation, pp.71-85.

26

Lindbeck, Assar and Jorgen W. Weibull (1988) “Altruism and Time Consistency: The Economics of

Fait Accompli,” Journal of Political Economy, Vol.96, No.6, pp.1165-1182.

OECD (2011) Education at a Glance: OECD Indicators, OECD Publishing.

27

附表 1 年齢（10歳階級）別，1世帯当たり平均所得金額

注：「総数」には、年齢不詳を含む。抜粋：平成 21 年国民生活基礎調査（厚生労働省）2 所得表第 008

表 1世帯当たり平均所得金額，年次・世帯主の年齢（10歳階級）別

1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

　　総数 626.0 616.9 602.0 589.3 579.7 580.4 563.8 566.8 556.2 547.5　　　29 歳以下 338.3 333.1 340.6 320.1 312.4 301.6 306.4 317.2 317.6 298.9　　　30～39 歳 566.4 556.5 578.4 545.2 554.0 560.0 549.9 555.4 546.7 562.4　　　40～49 727.2 734.7 729.7 717.1 719.7 729.5 699.8 704.9 701.7 684.3　　　50～59 819.3 823.9 782.9 753.0 763.8 765.2 734.6 760.7 730.3 765.5　　　60～69 600.2 572.5 563.9 577.5 547.7 538.4 529.9 544.0 542.5 522.8　　　70 歳以上 467.6 462.0 464.1 454.1 426.6 424.0 428.8 408.8 396.6 391.2　　（再掲）65 歳以上 510.5 479.6 478.0 475.0 448.5 448.2 442.2 432.0 416.6 421.4

世帯主の年齢階級１世帯当たり平均所得金額（単位：万円）

附表2：本文表4推計における主要な説明変数の記述統計


Mean 0.027 0.03 0.025 0.029 0.028 0.029 0.144 0.143 0.144 0.149 0.147 0.16SD 0.052 0.057 0.048 0.046 0.038 0.058 0.124 0.121 0.128 0.127 0.124 0.142Max 0.923 0.923 0.724 0.724 0.563 0.724 0.984 0.923 0.984 0.923 0.923 0.923Min 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Mean 0.003 0.003 0.002 0.004 0.004 0.004 0.023 0.015 0.035 0.022 0.020 0.029SD 0.050 0.054 0.047 0.061 0.062 0.060 0.150 0.122 0.184 0.145 0.141 0.169Max 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1Min 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Mean 32.097 0.003 0.002 33.569 0.004 0.004 120.516 0.015 0.035 119.374 0.020 0.029SD 31.901 0.054 0.047 32.295 0.062 0.060 44.562 0.122 0.184 42.558 0.141 0.169Max 216 1 1 198 1 1 426 1 1 600 1 1Min 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Mean 0.176 0.186 0.167 0.179 0.191 0.157 0.320 0.307 0.341 0.274 0.264 0.335SD 0.381 0.390 0.373 0.384 0.393 0.365 0.467 0.461 0.474 0.446 0.441 0.473Max 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1Min 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Mean 875.514 830.275 909.361 858.584 838.934 895.036 878.306 842.424 933.508 865.292 858.914 904.688SD 459.653 465.881 452.156 442.359 430.908 461.032 461.67 436.932 492.511 441.424 439.464 452.171Max 3500 3500 3500 3500 3500 3500 3500 3500 3500 3500 3500 2500Min 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50Mean 0.606 0.608 0.604 0.310 0.305 0.320 0.558 0.560 0.556 0.251 0.254 0.228SD 0.489 0.488 0.489 0.463 0.461 0.467 0.497 0.497 0.497 0.433 0.436 0.420Max 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1Min 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Mean 0.845 0.847 0.844 0.832 0.84 0.818 0.856 0.861 0.847 0.848 0.854 0.813SD 0.362 0.36 0.363 0.374 0.367 0.387 0.351 0.346 0.36 0.359 0.354 0.391Max 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1Min 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

女子ダミー

母親フルタイム就業ダミー

大学が好きか

世帯所得

仕送り・小遣い額／（両親の所得―仕送り・小遣い額）

収入対策は仕送り・小遣いの増額

不労所得（仕送り・小遣い＋奨学金）

（万円）

同居別居


28



Mean 0.871 0.862 0.876 0.835 0.836 0.833 0.798 0.802 0.792 0.751 0.756 0.727SD 0.336 0.345 0.329 0.371 0.371 0.373 0.402 0.399 0.406 0.432 0.430 0.446Max 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1Min 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Mean 0.527 0.505 0.543 0.472 0.474 0.470 0.212 0.211 0.213 0.185 0.184 0.186SD 0.354 0.348 0.358 0.354 0.351 0.359 0.205 0.198 0.214 0.199 0.199 0.202Max 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1Min 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Mean 0.008 0.007 0.008 0.01 0.006 0.015 0.031 0.028 0.036 0.033 0.029 0.053SD 0.087 0.081 0.091 0.098 0.079 0.121 0.174 0.164 0.187 0.178 0.168 0.223Max 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1Min 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Mean 33.625 33.845 33.467 34.342 33.104 36.298 119.783 117.226 123.49 117.158 115.062 128.157SD 34.218 31.066 36.316 32.838 30.357 36.337 45.86 43.432 48.941 42.534 40.663 49.846Max 336 180 336 240 240 198 360 360 360 480 396 480Min 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Mean 0.178 0.192 0.167 0.175 0.177 0.171 0.320 0.307 0.338 0.281 0.282 0.277SD 0.382 0.394 0.373 0.380 0.382 0.377 0.466 0.461 0.473 0.450 0.450 0.448Max 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1Min 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Mean 898.811 854.331 930.745 883.613 855.952 927.313 896.234 857.773 952.006 874.417 853.802 982.589SD 465.625 447.755 475.54 444.285 431.481 460.539 471.977 441.811 507.513 443.86 431.929 488.042Max 3500 3500 3500 3500 3500 3500 3500 3500 3500 3500 3500 3500Min 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50Mean 0.609 0.601 0.614 0.302 0.292 0.318 0.545 0.546 0.543 0.252 0.246 0.286SD 0.488 0.49 0.487 0.459 0.455 0.466 0.498 0.498 0.498 0.434 0.431 0.452Max 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1Min 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Mean 0.871 0.878 0.865 0.858 0.877 0.828 0.873 0.872 0.874 0.859 0.864 0.832SD 0.336 0.327 0.341 0.349 0.329 0.378 0.333 0.334 0.331 0.348 0.342 0.374Max 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1Min 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

世帯所得

大学が好きか

過去半年以内のアルバイト経験

自分の収入に占めるアルバイト収入の

割合



（万円）

女子ダミー


同居別居




Mean 0.871 0.863 0.877 0.835 0.836 0.833 0.797 0.801 0.791 0.752 0.756 0.726SD 0.335 0.344 0.329 0.372 0.371 0.373 0.402 0.399 0.406 0.432 0.429 0.446Max 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1Min 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Mean 0.528 0.505 0.544 0.472 0.473 0.471 0.212 0.211 0.213 0.185 0.184 0.186SD 0.354 0.348 0.358 0.354 0.351 0.359 0.205 0.198 0.214 0.199 0.199 0.202Max 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1Min 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Mean 0.008 0.007 0.008 0.01 0.006 0.015 0.031 0.028 0.036 0.033 0.029 0.053SD 0.087 0.081 0.091 0.098 0.079 0.121 0.174 0.164 0.187 0.178 0.168 0.224Max 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1Min 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Mean 33.595 33.808 33.442 34.327 33.096 36.275 119.74 117.223 123.387 117.189 115.092 128.209SD 34.19 30.991 36.316 32.835 30.348 36.348 45.867 43.421 48.977 42.548 40.666 49.915Max 336 180 336 240 240 198 360 360 360 480 396 480Min 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Mean 0.178 0.192 0.167 0.175 0.177 0.171 0.320 0.308 0.339 0.281 0.282 0.277SD 0.382 0.394 0.373 0.380 0.382 0.377 0.467 0.462 0.473 0.450 0.450 0.448Max 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1Min 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Mean 898.916 853.843 931.267 883.259 856.174 926.102 896.475 858.336 951.743 874.549 853.889 983.119SD 466.699 447.965 477.132 444.009 431.463 460.036 471.997 441.862 507.562 444.078 432.178 488.106Max 3500 3500 3500 3500 3500 3500 3500 3500 3500 3500 3500 3500Min 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50Mean 0.609 0.602 0.614 0.302 0.292 0.318 0.545 0.546 0.543 0.253 0.246 0.286SD 0.488 0.49 0.487 0.459 0.455 0.466 0.498 0.498 0.498 0.435 0.431 0.452Max 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1Min 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Mean 0.871 0.878 0.865 0.857 0.877 0.827 0.873 0.873 0.874 0.86 0.865 0.835SD 0.336 0.327 0.342 0.35 0.329 0.378 0.333 0.334 0.332 0.347 0.342 0.372Max 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1Min 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

自分の収入に占めるアルバイト収入の

割合

世帯所得



（万円）

女子ダミー


大学が好きか


過去半年以内のアルバイト経験

同居別居

29

附録 1; 親と子の消費決定モデル

Becker(1991)における議論を応用し、利他的な親と利己的な子どもによる消費決定モデル

を下記のように想定する。

家族は利他的な親一人、利己的な子ども一人で構成されると仮定する。子どもの効用関

数 𝑈 と親の効用関数 𝑉、その予算制約式をそれぞれ次のように定義する。

𝑈 = 𝑈(𝑥1, 𝑚) (4.1)

𝑝1𝑥1 = 𝐼𝑐 + 𝑔 (4.2)

𝜕𝑈/𝜕𝑥1 = 𝑈1 > 0 , 𝜕𝑈/𝜕𝑚 = 𝑈𝑚 < 0 (4.3)

𝑉 = 𝑉(𝑥2, 𝑚, 𝑈) (4.4)

𝑝2𝑥2 = 𝐼𝑝 − 𝑔 (4.5)

𝜕𝑉/𝜕𝑥2 = 𝑉2 > 0 (4.6)

𝑥1 は子どもの消費財であり、𝑚 は親の効用に直接影響を与える子どもによる行動

“merit goods” を表す。消費財 𝑥1 は子どもに正の効用、merit goods 𝑚 は負の効用をもた

らす。親は子どもの、𝑥1 と 𝑚 の消費量に直接影響を及ぼすことはできないが、親が子ど

もに与える仕送りや小遣い 𝑔 によって間接的に影響を及ぼすことができる。完全予見のも

とでは、子どもは効用 𝑈 を(4.2)式の予算制約のもとで最大化しようとする。𝐼𝑐 は子どもの

所得である。

これに対し、利他的な親の効用は、親自身の消費財 𝑥2 と、子どもによる merit goodsの

消費 𝑚 、さらに子どもの効用 𝑈 に影響を受ける。親は所与の 𝑚 、所得 𝐼𝑝 のもとで、

自身の効用関数 𝑉 を最大化する 𝑥2 と 𝑔 を決定する。ベクトル ℙ はそれぞれの消費

財の価格である。

子の効用最大化問題におけるラグランジアンは、

ℒ𝑐 = 𝑈(𝑥1, 𝑚) + 𝜆𝑐(𝐼𝑐 + 𝑔 − 𝑝1𝑥1) (4.7)

𝑥1 における 1階の条件は、

𝜕ℒ𝑐/𝜕𝑥1 = 𝑈1 − 𝜆𝑐𝑝1 = 0

𝜆𝑐 = 𝑈1/𝑝1 (4.8)

親の効用最大化問題におけるラグランジアンは、

ℒ𝑝 = 𝑉(𝑥2, 𝑚, 𝑈) + 𝜆𝑝(𝐼𝑝 − 𝑔 − 𝑝2𝑥2) (4.9)

30

1 階の条件は、

𝜕ℒ𝑝/𝜕𝑥2 = 𝑉2 − 𝜆𝑝𝑝2 = 0

𝜆𝑝 = 𝑉2/𝑝2 (4.10)

𝜕ℒ𝑝/𝜕𝑔 = 𝑉𝑈 ⋅ 𝑈𝑔 − 𝜆𝑝 = 0

𝜆𝑝 = 𝑉𝑈 ⋅ 𝑈𝑔 (4.11)

𝑈𝑔 は、子どもの所得の限界効用であるから、

𝑈𝑔 = 𝜆𝑐 (4.12)

(4.8) (4.10) (4.11) (4.12) より、

𝑉𝑈 ⋅ 𝑈1/𝑝1 = 𝑉𝑈 ⋅ 𝜆𝑐 = 𝜆𝑝 = 𝑉2/𝑝2

𝑉𝑈 = 𝑉2/𝑝2 ⋅ 𝑝1/𝑈1 (4.13)

𝑉𝑈 は子どもの効用 1 単位当たりの親の限界効用、すなわち、親の利他心の程度を示すもの

と考えることができる。そこで、この親の利他関数を次のように定義する。

𝑉𝑈 = 𝑓(𝑚) = �̅� + 𝑠 ⋅ 𝛽𝑚 (4.14)

Becker(1981)の仮説に従えば、merit goods の増加は親の利他心を増幅させるので、

𝜕𝑉𝑈/𝜕𝑚 = 𝛽 > 0 (4.15)

さらに、𝑠 は、親による監視(supervision)の有無を表すダミー変数とする。別居等の環境

により、子どもの行動に対する親の監視が存在しないとき（𝑠 = 0）、親の利他心は �̅� で一

定となり“merit goods” 𝑚 の影響を受けなくなる。

ここで、効用関数の形を次のように仮定する。

𝑈 = log( 𝑥1) − 𝛾𝑚2 (4.1a)

𝑉 = log( 𝑥2) + log( 𝑚)+ log( 𝑈) (4.4a)

すると、各消費財の限界効用はそれぞれ、

𝑈1 = 1/𝑥1 (4.16)

𝑉2 = 1/𝑥2 (4.17)

31

(4.2) (4.5) (4.13) (4.14) (4.16) (4.17) より、

𝑉𝑈 = 𝑓(𝑚) = �̅� + 𝑠 ⋅ 𝛽𝑚 =𝑝1𝑥1

𝑝2𝑥2=

𝐼𝑐 + 𝑔

𝐼𝑝 − 𝑔

（4.18）

つまり、親の利他心の大きさは、親の消費（所得）に占める子どもの消費（所得）の割

合によって表されることになる。

また、親から子どもへの仕送り・小遣い 𝑔 は、子どもの merit goodsの消費 𝑚 の関数

であり、 (4.1a) (4.2) (4.4a) (4.5) (4.8) (4.10) (4.11) (4.12) (4.18) より、

𝜆𝑝 =1

𝑝2𝑥2= 𝑉𝑈 ⋅ 𝑈𝑔 =

�̅� + 𝑠 ⋅ 𝛽𝑚

𝐼𝑐 + 𝑔=

1

𝐼𝑝 − 𝑔

𝑔 =𝐼𝑃(�̅� + 𝑠 ∙ 𝛽𝑚) − 𝐼𝑐

1 + �̅� + 𝑠 ∙ 𝛽𝑚=

𝐼𝑃𝑉𝑈 − 𝐼𝑐

1 + 𝑉𝑈

（4.19）

𝑔𝑚 = 𝜕𝑔 𝜕𝑚⁄ = 𝑠𝛽𝐼𝑝 + 𝐼𝑐

(1 + 𝑉𝑢)2

（4.20）

ここで、(4.15）が成立するならば、𝛽 > 0 より

𝜕𝑔 𝜕𝑚⁄ = 𝑔𝑚 > 0, (𝑠 = 1) (4.20a)

𝜕𝑔 𝜕𝑚⁄ = 𝑔𝑚 = 0, (𝑠 = 0) (4.20b)

すなわち、監視のある状態(𝑠 = 1)では、子どもによる merit goodsの増加は、Becker(1981)

の仮定の通り、親の利他心を増幅させ、転じて親から子への所得移転を増加させる。しか

し、監視のない状態では同様の関係は成立しない。

また、子どもは、親の効用関数 𝑉 が自身の merit goodsの消費量 𝑚 の影響を受けるこ

とを知っている。よって子どもの merit goodsの消費量 𝑚 の均衡解は、𝑚 の変化が仕送

り・小遣い 𝑔 に及ぼす影響(4.20)を予見した上での効用最大化によって決定する。

子どもの効用最大化問題の𝑚 についての 1階の条件は、

𝜕ℒ𝑐 𝜕𝑚⁄ = 𝑈𝑚 + 𝜆𝑐 ∙ 𝑔𝑚 = 0

32

𝜆𝑐 = −𝑈𝑚/𝑔𝑚 (4.21)

(4.1a) (4.2) (4.8) (4.19) (4.20) (4.21)より

𝜆𝑐 = − 𝑈𝑚 𝑔𝑚⁄ = 𝑈1 𝑝1⁄

2𝑚

𝑔𝑚=

2𝑚(1 + 𝑉𝑈)2

𝑠𝛽(𝐼𝑝 + 𝐼𝑐)=

1

𝑝1𝑥1=

1

𝐼𝑐 + 𝑔

𝑠𝛽(𝐼𝑝 + 𝐼𝑐)

2𝑚(1 + 𝑉𝑈)2=

𝐼𝑃𝑉𝑈 − 𝐼𝑐

1 + 𝑉𝑈+ 𝐼𝑐

𝑠𝛽

2𝑚(1 + 𝑉𝑈)2=

𝑉𝑈

1 + 𝑉𝑈

𝑠𝛽 = 2𝑚(𝑉𝑈 + 𝑉𝑈2)

𝜕𝑠𝛽/𝜕𝑚 = 2(𝑉𝑈 + 𝑉𝑈2) + 2𝑚(𝑠𝛽 + 2𝑉𝑈) > 0, (𝑠 = 1) (4.22)

(4.22)より、均衡解における子どもの、merit goodsの消費量 𝑚 についても、親の監視が

存在する状態（𝑠 = 1）においては、親の利他係数 𝛽 との間に正の相関が存在することが

確認できる。

keio/kyoto joint global center of excellence...

Documents