「高学歴は有利か？」「教育において家庭の重要性は？」――。こうした教育に関するテーマを経済学の手法で分析した一冊が2024年日経・経済図書文化賞を受賞した『教育投資の経済学』（日経文庫）。本書では、教育を「人的資本への投資」と考え、感覚や思い込みで判断しがちな教育問題や現状について、豊富なデータやエビデンスに基づいた研究から論理的に解説している。著者の神戸大学大学院経済学研究科教授の佐野晋平さんに著書や教育経済学の視点からみた教育をめぐる問題解決について聞いた。（全2回の前編）
神戸大学大学院経済学研究科教授
教育についての投資は親の考えや思い込みで判断しがちですが、本書では経済学的な視点から論理的に教育の現状や課題を解き明かす切り口が新鮮でした。
佐野晋平氏（以下、佐野） 「なぜ教育を経済学で？」と思われることも多いのですが、経済学には、教育を経済学の観点から分析する「教育経済学」という分野があります。経済学では教育を「人的資本への投資」と考えます。人的資本とは知識とかスキルとかで、それらは将来の収入に結びつきます。教育にはお金がかかり、教育へ支出には先のリターンを見越した金銭的判断が求められます。こうした教育に関する人々の行動も経済学では分析対象です。
「経済学」といわれると、金融のイメージがありますが、「教育経済学」も学問として確立されているのですね。
佐野 高校への出張授業で「経済学」のイメージを尋ねると、金融や財政を分析する学問だと思う人が大半でした。ですが、経済学は、世の中の資源をどのように使えば豊かに暮らすことができるかを考える学問です。人がどのように自分の行動を決めているか、その決め方や考え方を分析する道具が経済学で、実は応用範囲はかなり広いです。たとえば、限られた時間で勉強するのか遊ぶのかを決めると考えれば、何かを決めていることです。このように、教育に関連することを経済学で分析するのが教育経済学です。
――本書では、教育の投資へのリターンから、塾などの「家庭資源へのインプット」や学校の仕組み、日本における様々な教育政策まで、教育に関する幅広い分野を取り上げ、エビデンスに基づく研究成果を紹介しています。執筆にあたって、特に注意を払われたところはありますか。
佐野 本書の冒頭に書いたのですが、3点を軸に書き進めました。第一は、経済学の理論、データとエビデンスをバランスよく紹介する点です。第二は、日本に関することを中心に取り上げた点です。そして、第三は、ご指摘の通り、幅広いトピックスを取り上げた点です。最後の点に関しては、教育は「人的資本への投資」を軸として、人的資本への投資を支える仕組みとしての「家庭」、「学校」、「政策」、「社会環境」と分類し、それぞれの内容をまとめました。
――「大卒と高卒の生涯賃金に開きがあるのは、蓄積された人的資本（知識や技能のみならず、コミュニケーション能力や人脈も含めて）が異なるため」というように、国内外のデータを用いて、教育問題の現状を科学的かつ論理的に明らかにしていますね。
佐野 経済学で考える大学進学への投資の決定は単純です。「大卒の便益が大学進学のコストを上回ると進学し、コストより小さければ進学しない」が、経済的合理性のある意思決定となります。この理屈はどこまで妥当なのか、投資のリターンはどのくらいかがデータで検証されます。その他にも、様々な教育問題に関してこれまでの研究データを基に整理してまとめました。このように経済学はデータが重要となります。日本では教育と経済に関わるデータの利用が難しいという制約もあり、かなりの苦労があります。それでも、私が本格的に研究を始めた大学院時代に比べるとデータは格段に入手しやすくなっており、日本の教育経済学の研究は進んでいます。
――日本には教育経済学の研究のため扱えるデータが少ないのでしょうか。
佐野 データそのものは多くあっても、それらを組み合わせることが難しいケースが多いですね。たとえば、ある家族が転居すると住民票を異動させます。住民票にはどこから転出してきたか、どういう家族構成かといった内容は記載されますが、親や子どもの出身校や在籍校などはありません。すると、「どのような子育て世帯がある自治体を選択するのか」を調べようとしても、子どもの在籍校や親の学歴、職業など、どのような属性を持つ人が選んだのかという情報は分かりません。別の調査などで、収入などの情報を調べることができても、統計と統計をつなぎ、分析することは難しいケースが多いです。
――教育に関することはプライバシーに関わる要素が強く、調査も難しそうですね。
佐野 その通りです。どれだけ子どもに勉強させ、どれくらい教育にお金をかけ、その親がどのような学歴かといった情報は非常にプライバシーが強い情報です。国の統計調査だとしても、必ずしも研究のうえで知りたい情報が含まれているわけではありません。
本書で触れられているように、教育調査が進んでいる自治体もあります。
佐野 たとえば、埼玉県の教育統計はかなり進んでおり、その状況は一冊の本にまとまっているほどです。東京都足立区や兵庫県尼崎市の事例も有名です。このように自治体の行政データを研究目的に利用する取り組みも進んでいます。ただ、第三者のためにデータを提供するためには自治体はデータを整理し、個人が特定できないようにしないといけないわけですから負担は相当なものになります。なかなか簡単にはいかないのが現状です。
データの活用も組み合わせも様々に制約されたなかでも、本書では教育経済に関する実に多くのデータを整理してまとめられています。佐野さん自身が最も興味を持って研究を進めた分野はどのあたりでしょうか。
佐野 「学校の仕組みを経済学で考える」という第３章で取り上げた「先生の重要性」については重点的に書いたつもりです。学校資源インプットとしての教員の役割とは何か、教員の質の計測など、私自身が非常に興味を持っていたことでもありますから。私の身近な人たちが教育に関わる仕事をしてたこともあり、学校や塾の学びに関心が高かったことも理由のひとつです。
数多くのデータに携わる中で、予想外の結果になることもあるのでしょうか。
佐野 正直、あまりないですね（笑）。経済学は「常識の束」といわれるように、調査したデータはおおよそ常識に基づいた結果になります。逆に、常識的にも感覚的にも首をかしげる結果となった場合は別の要因が隠れている可能性を疑ってみることが重要です。
別の要因とは、どのような要素が隠れていることがあるのでしょうか。
佐野 例えば、本書で取り上げた「学級規模」の話があります。私自身、講義やゼミを受け持つ中で、教える側としても少人数のほうが断然教えやすいし、学生も理解しやすい印象を持ちます。しかし、データを分析すると、学級規模が大きいけど学力は高くなる結果が出ることがあります。
その場合は何か別の可能性が裏に潜んでいるかもしれません。たとえば、学級規模が大きいことで、手厚い指導ができなく、学校だけでは勉強についていけなくなり、塾に行かせた結果、学力が高くなったというケースもありえます。もしそうなら、学校にしか頼ることができない場合では、学級規模が大きいと学力は高くならないという予想通りの結果になる可能性があります。予想外の結果の時はその理由を丁寧に見ていく必要があるわけです。
今、教育に関わる課題で、特に明らかにしたい研究テーマはありますか。
佐野 いろいろありますが、1つは学校教員の労働環境です。統計調査でも教員の過重労働の実態は明らかで、それによって教育にも悪影響が生じているはずです。教員が疲れ果てていたら、教員本人はもちろん、児童や生徒も不幸です。では、給料を上げればそれが解決するのか、もっと別の方法はあるのかなどを教育経済学の視点から研究しています。これは、科学研究費の助成を受けて研究しているテーマでもあります。
取材・文／若尾礼子 構成／市川史樹（日経BOOKプラス編集） 写真／今紀之（ナイスマックス）