タイにおける所得格差要因としての教育効果 ―２００６年社会経済調査個別結果表利用による接近―

(1)

１．はじめに

小稿の目的は，タイの２００６年における社会経済調査の個別結果表を用いて，

所得格差解消要因としての教育効果を，数量的に明らかにすることである。な

お，教育効果を数量的に明らかにするために，ミンサー型賃金関数の変形モデ

ルを計測し，各教育レベルにおける教育投資収益率の推定もおこなう。

筆者は，近年，インドネシアの社会経済調査スサナスの個別結果表を用いて，

インドネシアにおける貧困要因とその解決策を探ってきた

(1)

_{。筆者の新しい課}

題は，タイの社会経済調査の個別結果表を用い，かつ，筆者のインドネシアと

同一の手法を用いて，タイの貧困家計の数量的分析をおこない，タイとインド

ネシアとの分析結果を比較することによって，貧困家計の貧困要因を鮮明にす

ることである。小稿は，タイにおける都市農村間，および男女間における所得

格差の要因として，教育を取り上げ，教育投資の収益率を推計することによっ

て，課題に接近する。

貧困解消の手段として，また，所得格差解消手段として，教育投資の有効性

が指摘され，長年，それについて，多くの研究がなされてきた。世界各国にお

ける教育投資の収益率の推計結果のサーベイは，Psacharopulos（１９８５）

（１９９４）

および Psacharopulos and Patrinos（２００２）（２００４）によっておこなわれている。

タイにおいても，教育投資について議論され，研究され，そして教育投資が実

タイにおける

所得格差要因としての教育効果

＊

――２００６年社会経済調査個別結果表利用による接近 ――

新

谷

正

彦

−４５−

(2)

施されてきた。タイの教育投資の収益率の推定は，Psacharopulos and Patrinos

（２００２）

（２００４）の引用以外に，筆者の管見によれば，Blaug（１９７６）と Warunsiri

and McNown（２００９）があるのみである

(2)

_{。彼らの収益率の推定は，後述のよ}

うに十分でない。したがって，小稿において，タイの教育投資の収益率の推定

は有意義である。

以下，２において，分析に利用するタイの社会経済調査について説明し，３

において，タイの社会経済調査の個別結果表を用い，記述統計から，所得格差

の存在を明らかにする。４において，同一データを用い，所得格差要因として

の教育水準を，記述統計から明らかにする。５において，サンプルセレクショ

ンモデルによる賃金所得関数の定式化と，その計測をおこなう。６において，

賃金所得関数の計測結果を用い，教育投資の収益率を推定し，７はむすびにあ

てられる。

２．データ

タイの社会経済調査は，１９５７年に「家計支出調査」の名の下に，最初の調査

が行われたが，１９６８‐１９６９年に「社会経済調査」と名称が変更になり，その後

５年毎に調査がおこなわれ，１９８７‐２００６の期間において２年毎におこなわれ，

２００７年以降，毎年調査がおこなわれることとなった。小稿の分析対象である

２００６年の社会経済調査は，調査変更前の最後の調査である。

調査対象家計サンプルは，二段階抽出法によって，選択される

(3)

_{。まず，調}

査対象となるサンプルブロック（都市部と農村部）は，地域の家計総数に比例

して，確率的に選択される。二段階目は，調査対象家計サンプルとして，各サ

ンプルブロックの内から，都市部において１５家計，および農村部において１０家

計を選択する。このようにして選択された調査対象サンプル家計総数は，２００６

年の場合，５１，

９７０であるが，小稿において，家計総所得がゼロ以下のサンプル

を除外したために，分析対象サンプル家計総数は，４４，

８７２である。

分析対象サンプル家計の都市農村別地域別分布状況は，表１に示すとおりで

ある

(4)

_{。表１によれば，都市部のサンプル割合は６２．}

_{２％と，全体の３分の２弱}

−４６−

タイにおける所得格差要因としての教育効果

(3)

にもおよんでいる。しかし，バンコクのサンプル割合が全体の６．

２％と小さい

数字となっている。これは，バンコクに隣接する周辺部の県が中央部に分類さ

れているためである。

サンプル分布の特性を知るために，社会経済調査において作成した家計類型

と地域別都市農村別サンプル分布を示したのが，表２である。表２によれば，

全国レベルにおいて，企業家家計の２６．

６％が最大で，次いで，経済的不活動家

計１６．

８％，サービス労働者家計１５．

６％，技術者・管理者家計１２．

４％，自作農家

家計１１．

８％，生産・建設労働者家計１１．

１％と続く。このパターンは，各地域の

表１都市農村別地域別サンプル分布（２００６年）

都市部

（１）

農村部

（２）

合計

（３）

サンプル数

バンコク

２，

７６２

０ ２，

７６２ 中央部

７，

２５９ ５，

６２９ １２，

８８８ 北部

６，

７９３ ４，

４２８ １１，

２２１ 東北部

７，

５０２ ４，

３３３ １１，

８３５ 南部

３，

６０５ ２，

５６１ ６，

１６６ 合計

２７，

９２１ １６，

９５１ ４４，

８７２ 構成比A（％）

バンコク

１００．

０ ０．

０ １００．

０ 中央部

５６．

３ ４３．

７ １００．

０ 北部

６０．

５ ３９．

５ １００．

０ 東北部

６３．

４ ３６．

６ １００．

０ 南部

５８．

５ ４１．

５ １００．

０ 合計

６２．

２ ３７．

８ １００．

０ 構成比B（％）

バンコク

９．

９ ０．

０ ６．

２ 中央部

２６．

０ ３３．

２ ２８．

７ 北部

２４．

３ ２６．

１ ２５．

０ 東北部

２６．

９ ２５．

６ ２６．

４ 南部

１２．

９ １５．

１ １３．

７ 合計

１００．

０ １００．

０ 構成比C（％）

バンコク

６．

２ ０．

０ ６．

２ 中央部

１６．

２ １２．

５ ２８．

７ 北部

１５．

１ ９．

９ ２５．

０ 東北部

１６．

７ ９．

７ ２６．

４ 南部

８．

０ ５．

７ １３．

７ 合計

６２．

２ ３７．

８ １００．

０

（資料）Household Socio-Economic Survey 2006の個別結果表。（注）家計所得がゼロと負値であるサンプルは除外した。

(4)

表２

地域別都市農村別家計類型別サンプルの分布（

２０

０６ 年）

合計合計（１２）５，３０８１，３６０７７９１０，４５５５，５６７１，８９３６，９８５４，９９１７，５３４４４，８７２１００．０１００．０１００．０１００．０１００．０１００．０１００．０１００．０１００．０１００．０１１．８３．０１．７２３．３１２．４４．２１５．６１１．１１６．８１００．０（資料） Hous ehol d Soc io -E conomi c Sur ve y 2006 の個別結果表。（注）家計所得がゼロと負値であるサンプルは除外した。農村部（１１）３，８２５９４３４６４２，４９０１，０００１，１７９１，７４５２，２１７３，０８８１６，９５１７２．１６９．３５９．６２３．８１８．０６２．３２５．０４４．４４１．０３７．８２２．６５．６２．７１４．７５．９７．０１０．３１３．１１８．２１００．０都市部（１０）１，４８３４１７３１５７，９６５４，５６７７１４５，２４０２，７７４４，４４６２７，９２１２７．９３０．７４０．４７６．２８２．０３７．７７５．０５５．６５９．０６２．２５．３１．５１．１２８．５１６．４２．６１８．８９．９１５．９１００．０南部農村部（９） _６８８２５６９ _４３３ _１５９ _４０５ _２８１ _２３０ _２７１２，５６１１３．０１．８８．９４．１２．９２１．４４．０４．６３．６５．７２６．９１．０２．７１６．９６．２１５．８１１．０９．０１０．６１００．０都市部（８） _２２０９４５１，１５９５９９１９１７４１２１６４２５３，６０５ _４．１０．７５．８１１．１１０．８１０．１１０．６４．３５．６８．０６．１０．２１．２３２．１１６．６５．３２０．６６．０１１．８１００．０東北部農村部（７）１，４０８１６２８０５１４１９８１０５２８３４０４１，１７９４，３３３２６．５１１．９１０．３４．９３．６５．５４．１８．１１５．６９．７３２．５３．７１．８１１．９４．６２．４６．５９．３２７．２１００．０都市部（６） _６５０８１６２２，０８３１，３５８１４０１，２２２４６３１，４４３７，５０２１２．２６．０８．０１９．９２４．４７．４１７．５９．３１９．２１６．７８．７１．１０．８２７．８１８．１１．９１６．３６．２１９．２１００．０北部農村部（５）１，０４１４５６１９１６５３１７６２３５３３８４２７９１１４，４２８１９．６３３．５２４．５６．２３．２１２．４４．８８．６１２．１９．９２３．５１０．３４．３１４．７４．０５．３７．６９．６２０．６１００．０都市部（４） _４２３ _２１６ _１３７２，０１９９３８１５６１，０８９４７５１，３４０６，７９３ _８．０１５．９１７．６１９．３１６．８８．２１５．６９．５１７．８１５．１６．２３．２２．０２９．７１３．８２．３１６．０７．０１９．７１００．０中央部農村部（３） _６８８ _３００ _１２４ _８９０ _４６７ _４３４ _８４３１，１５６７２７５，６２９１３．０２２．１１５．９８．５８．４２２．９１２．１２３．２９．６１２．５１２．２５．３２．２１５．８８．３７．７１５．０２０．５１２．９１００．０都市部（２） _１８２ _１０４７１２，０１９１，０６８２１２１，４１２１，２４５９４６７，２５９ _３．４ _７．６ _９．１１９．３１９．２１１．２２０．２２４．９１２．６１６．２２．５１．４１．０２７．８１４．７２．９１９．５１７．２１３．０１００．０バンコク都市部（１）８７０ _６８５ _６０４１５ _７７６ _３７５ _２９２２，７６２ _０．２０．５０．０６．６１０．８０．８１１．１７．５３．９６．２０．３０．３０．０２４．８２１．９０．５２８．１１３．６１０．６１００．０自作農家家計小作農家家計漁業・林業家家計企業家家計技術者・管理者家計農業労働者等家計サービス労働者家計生産・建設労働者家計経済的不活動家計合計自作農家家計小作農家家計漁業・林業家家計企業家家計技術者・管理者家計農業労働者等家計サービス労働者家計生産・建設労働者家計経済的不活動家計合計自作農家家計小作農家家計漁業・林業家家計企業家家計技術者・管理者家計農業労働者等家計サービス労働者家計生産・建設労働者家計経済的不活動家計合計サンプル数構成比 A （％） _構成比 B （％）

−４８−

タイにおける所得格差要因としての教育効果

(5)

都市部において近似的であり，各地域の農村部において自作農家家計の比率が

高まる点が観察される。

これら家計のサンプル分布において，貧困家計の割合を知るために，まず，

各家計の１人あたり１ヶ月あたり等価所得を計算した

(5)

_{。計算された各家計の}

等価所得の分布状況は，１人あたり１ヶ月あたり等価所得階級別地域別都市農

村別サンプル分布表として付表１に，また，１人あたり１ヶ月あたり等価所得

階級別家計類型別サンプル分布表として付表２に示した。各項目に対する１人

あたり１ヶ月あたり等価所得階級別サンプル分布は，過去の研究における所得

分布のパターを踏襲したものとなっている。

計算された各家計の１人あたり１ヶ月あたり等価所得のメディアン（中央

値）の２分の１以下の家計を貧困家計と分類した

(6)

_{。地域別都市農村別貧困家}

計のサンプルの分布状況は，表３に示される。表３によれば，貧困家計の割合

が，全国レベルで，２０．

６％にもおよんでいることがわかる。各地域とも農村部

に貧困家計が多く分布していることがわかる。したがって，表３の観察より，

表３地域別都市農村別貧困家計のサンプル分布（２００６年）

実

数

構成比（％）

普通家計

（１）

貧困家計

（２）

合計

（３）

普通家計

（４）

貧困家計

（５）

合計

（６）

バンコク都市部

２，

６９８

６４ ２，

７６２ ６．

０ ０．

１ ６．

２ 中央部

都市部

_農村部

６，

_４，

４７７ _７１３

７８２ _９１６

７，

_５，

_６２９

２５９ _１０．

１４．

_５

４ _２．

１．

_０

７ _１２．

１６．

２ _５

北部

都市部

_農村部

５，

_２，

３４９ _６３６

１，

_１，

４４４ _７９２

６，

_４，

_４２８

７９３ １１．

_５．

_９

９ _４．

３．

_０

２ １５．

_９．

１ _９

東北部

都市部

_農村部

５，

_２，

９７１ _４５７

１，

_１，

５３１ _８７６

７，

_４，

_３３３

５０２ １３．

_５．

_５

３ _４．

３．

_２

４ １６．

_９．

７ _７

南部

都市部

３，

２２０

３８５ ３，

６０５ ７．

２ ０．

９ ８．

０ 農村部

２，

０４４

５１７ ２，

５６１ ４．

６ １．

２ ５．

７ 合計

都市部

２３，

７１５ ４，

２０６２７，

９２１ ５２．

９ ９．

４ ６２．

２ 農村部

１１，

８５０ ５，

１０１１６，

９５１ ２６．

４ １１．

４ ３７．

８ 合計

３５，

５６５ ９，

３０７４４，

８７２ ７９．

３ ２０．

７ １００．

０

（資料）Household Socio-Economic Survey 2006の個別結果表。（注）家計所得がゼロと負値であるサンプルは除外した。

(6)

都市農村間に所得格差が存在することが歴然である。付表１の都市合計と農村

合計との１人あたり１ヶ月あたり等価所得階級分布を図示した図１から，この

点を視覚で確認できる。

小稿の目的は，所得格差要因として教育を分析対象としている。しかし，稼

得所得のある家計構成メンバーの教育水準と家計所得とを直接結びつけること

は容易でない。１人あたり１ヶ月あたり等価所得と家計所得と密接な関係があ

り

(7)

_{，家計所得の大きな部分を賃金所得が占めている}

(8)

_{ことから，賃金所得の}

ある家計の構成メンバー１人１人とその教育水準との関係を，以下，問題とす

る。したがって，以下分析対象データは，各家計の構成メンバーの内，賃金・

サラリーのある１５歳以上７５歳以下のサンプルであり，これらのサンプルに，家

計の世帯主の情報と，上記，貧困家計の情報とが加味されたものである。なお，

２００６年の「社会経済調査」の個別結果表のデータベースの賃金所得ファイルに

おいて，賃金所得のある家族構成員のうち，副業の賃金所得がある場合，別の

サンプルとなっているので，これは合算，統合して分析対象データとした。サ

ンプル総数は，３８，

７０９である。以下，一人あたり１ヶ月賃金を，一人あたり稼

得所得の近似値と見なし，略して，賃金所得と呼ぶことにする。

３．所得格差

表４は，賃金所得のあるサンプルの地域別都市農村別男女別分布を示したも

のである。表４によれば，家計分布と同様に，賃金所得のある家族構成員の分

布は，男女ともに各地域の都市部に多く分布している点が観察される。そして，

中央部の農村部にも比較的多くのサンプルが分布している。逆に，北部，東北

部と南部との農村部に，女子分布が少ないといえる。

これらサンプルを用いて，都市農村別男女別賃金所得階級別サンプル分布を

示したのが，表５である。表５の都市農村別かつ男女別の各列の度数に着目す

れば，最大頻度を示す賃金所得階級は，列によって異なることがわかる。これ

らの観察は，列の比較によって，各列の平均賃金間に差のあることを連想させ

る。表５の（３）列と（６）列との相対度数をヒストグラムで図示したのが，図２で

−５０−

タイにおける所得格差要因としての教育効果

(7)

1

0.0 １人あたり１ヵ月あたり等価所得階級

2.0

4.0

6.0

8.0

10.0

12.0

14.0

16.0

23 相対度数

（

％

）

456789

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21 図１

都市農村別１人あたり１カ月あたり等価所得のサンプル分布（相対度数分布，

２０

０６ 年）

（資料） Hous ehol d Soc io -E conomi c Sur ve y 2006 の個別結果表。（凡例）都市部農村部（注）横軸の等価所得階級の番号は，付表１の表側の階級に上から順番に対応している。なお，家計所得がゼロか負値であるサンプルは除外した。

タイにおける所得格差要因としての教育効果

−５１−

(8)

あり，表５の（７）列と（８）列との相対度数をヒストグラムで図示したのが，図３

である。これらの図によれば，都市と農村との間に平均賃金所得の差が存在し，

男子と女子との間に平均賃金所得の差が存在することは明白であるといえる。

これらの図によれば，サンプルは，所得の低い方に偏って分布していることが

わかり，世界各国で観察されてきた分布と同一の分布をしているといえ，対数

をとれば，正規分布に近い分布をするといえよう。

表６は，男女間，都市農村間，およびそれぞれの組み合わせ間における平均

賃金所得に明確な差が存在する点を，平均値の差の検定をおこなうことによっ

て示したものである。なお，平均値の差の検定において２つのグループの分散

が等しいと仮定した場合と，それらが異なると仮定した場合との検定がおこな

われた。また，賃金所得が対数正規分布することが知られているので，対数値

の平均値の差の検定も同様におこなった。表６よれば，全ての組み合わせにお

表４地域別都市農村別男女別賃金所得のあるサンプル分布（２００６年）

都市農村男子計（７）女子計（８）合計（９）男子（１）（２）女子（３）小計（４）男子（５）女子（６）小計実数値バンコク１，７８９１，７６６３，５５５０００１，７８９１，７６６３，５５５中央部３，９１７３，４９６７，４１３３，１７６２，７６５５，９４１７，０９３６，２６１１３，３５４北部２，６９１２，３７７５，０６８１，５５７１，２１３２，７７０４，２４８３，５９０７，８３８東北部３，３４５２，５８７５，９３２１，５６４９３５２，４９９４，９０９３，５２２８，４３１南部１，７６６１，４４２３，２０８１，３５６９６７２，３２３３，１２２２，４０９５，５３１合計１３，５０８１１，６６８２５，１７６７，６５３５，８８０１３，５３３２１，１６１１７，５４８３８，７０９構成比A（％）バンコク５０．３４９．７１００．００．００．００．０５０．３４９．７１００．０中央部２９．３２６．２５５．５２３．８２０．７４４．５５３．１４６．９１００．０北部３４．３３０．３６４．７１９．９１５．５３５．３５４．２４５．８１００．０東北部３９．７３０．７７０．４１８．６１１．１２９．６５８．２４１．８１００．０南部３１．９２６．１５８．０２４．５１７．５４２．０５６．４４３．６１００．０合計３４．９３０．１６５．０１９．８１５．２３５．０５４．７４５．３１００．０構成比B（％）バンコク１３．２１５．１１４．１０．００．００．０８．５１０．１９．２中央部２９．０３０．０２９．４４１．５４７．０４３．９３３．５３５．７３４．５北部１９．９２０．４２０．１２０．３２０．６２０．５２０．１２０．５２０．２東北部２４．８２２．２２３．６２０．４１５．９１８．５２３．２２０．１２１．８南部１３．１１２．４１２．７１７．７１６．４１７．２１４．８１３．７１４．３合計１００．０１００．０１００．０１００．０１００．０１００．０１００．０１００．０１００．０構成比C（％）バンコク４．６４．６９．２０．００．００．０４．６４．６９．２中央部１０．１９．０１９．２８．２７．１１５．３１８．３１６．２３４．５北部７．０６．１１３．１４．０３．１７．２１１．０９．３２０．２東北部８．６６．７１５．３４．０２．４６．５１２．７９．１２１．８南部４．６３．７８．３３．５２．５６．０８．１６．２１４．３合計３４．９３０．１６５．０１９．８１５．２３５．０５４．７４５．３１００．０

（資料）Household Socio-Economic Survey 2006の個別結果表。（注）賃金所得がゼロであるサンプルは除外した。

(9)

いて，統計的に非常に高い確率で，分割した２グループ間の平均賃金所得間に

差が存在する点が明らかである。

４．所得格差要因としての教育水準

表７は，賃金所得のあった個人サンプルの最終学歴としての教育水準別，地

域別，都市農村別，男女別分布状況を示したものである

(9)

_{。表７によれば，国}

全体で，小学校中退が，２０．

９％で最大で，小学校卒業１９．

１％，大学卒業１９．

０％，

高等学校卒業１５．

８％，中学校卒業１４．

５％と続く。都市の女子の大学卒業が，

３１．

９％と高く，この数字が，女子合計の大学卒業の比率を押し上げたといえる。

表８は，国全体のサンプルを用いた最終学歴としての教育水準別賃金所得の

度数分布表である。表８によれば，教育水準の高まりとともに，賃金所得分布

表５都市農村別男女別賃金所得階級別サンプル分布（２００６年）

（賃金所得階級：１ヶ月あたり１０００バーツ）都市農村男子計（７）女子計（８）合計（９）男子（１）（２）女子（３）小計（４）男子（５）女子（６）小計０．５未満１７３２５０４２３３１１４８６７９７４８４７３６１，２２００．５以上１．５未満５９３６２５１，２１８８４１７２６１，５６７１，４３４１，３５１２，７８５１．５以上３．０未満１，０３５９９９２，０３４１，２２０８８０２，１００２，２５５１，８７９４，１３４３．０以上４．５未満１，４５９１，２８６２，７４５１，３０３９７９２，２８２２，７６２２，２６５５，０２７４．５以上６．０未満１，７９１１，５７２３，３６３１，２４８８６９２，１１７３，０３９２，４４１５，４８０６．０以上７．５未満１，５３２１，３４３２，８７５７３５５７９１，３１４２，２６７１，９２２４，１８９７．５以上９．０未満１，１３５９７５２，１１０４７４３８５８５９１，６０９１，３６０２，９６９９．０以上１０．５未満７５３７０３１，４５６３２４２０８５３２１，０７７９１１１，９８８１０．５以上１２．０未満５８３４４２１，０２５２２６１２４３５０８０９５６６１，３７５１２．０以上１３．５未満５５４４０７９６１１８６１１１２９７７４０５１８１，２５８１３．５以上１５．０未満４１２２８０６９２１００５９１５９５１２３３９８５１１５．０以上１６．５未満４７５３９５８７０９３６４１５７５６８４５９１，０２７１６．５以上１８．０未満３２７２１５５４２８１４４１２５４０８２５９６６７１８．０以上１９．５未満３１７２１７５３４６４５３１１７３８１２７０６５１１９．５以上２１．０未満３４７２６８６１５５６５４１１０４０３３２２７２５２１．０以上２２．５未満２６２２２４４８６５８３８９６３２０２６２５８２２２．５以上２４．０未満２２７２２５４５２５１３５８６２７８２６０５３８２４．０以上２５．５未満１９８１９７３９５３４３０６４２３２２２７４５９２５．５以上２７．０未満１６５１５２３１７３５３５７０２００１８７３８７２７．０以上２８．５未満１３９１４６２８５２９２１５０１６８１６７３３５２８．５以上３０．０未満１１８１２３２４１２０１９３９１３８１４２２８０３０．０以上９１３６２４１，５３７１６４８１２４５１，０７７７０５１，７８２合計１３，５０８１１，６６８２５，１７６７，６５３５，８８０１３，５３３２１，１６１１７，５４８３８，７０９

(10)

123456789

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

0.0

2.0

4.0

6.0

8.0

10.0

12.0

14.0

16.0

18.0 賃金所得階級

相対度数

（

％

）

図２

都市農村別賃金所得のヒストグラム（

２０

０６ 年）

（資料） Hous ehol d Soc io -E conomi c Sur ve y 2006 の個別結果表。（凡例）都市農村（注）横軸の等価所得階級の番号は，表５の表側の階級に上から順番に対応している。なお，賃金所得がゼロであるサンプルは除外した。

−５４−

タイにおける所得格差要因としての教育効果

(11)

123456789

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

0.0

2.0

4.0

6.0

8.0

10.0

12.0

14.0

16.0 賃金所得階級

相対度数

（

％

）

図３

男女別賃金所得のヒストグラム（

２０

０６ 年）

（資料） Hous ehol d Soc io -E conomi c Sur ve y 2006 の個別結果表。（凡例）男子女子（注）横軸の等価所得階級の番号は，表５の表側の階級に上から順番に対応している。なお，賃金所得がゼロであるサンプルは除外した。

タイにおける所得格差要因としての教育効果

−５５−

(12)

表６男女間および都市農村間における賃金平均値格差の検定（２００６年）

（平均値の単位：１０００バーツ／月）

平均値（１）サンプル数（２）平均値の差の検定 t−値（３） p−値（４）生データ男子１１．９５７１３，５０８７．１２３０．０００都市女子１０．８０３１１，６６８（７．２１３）（０．０００）小計１１．４２２２５，１７６男子６．６１８７，６５３５．５９８０．０００農村女子５．９１３５，８８０（５．７０３）（０．０００）小計６．３１１１３，５３３男子１０．０２６２１，１６１７．３６４０．０００合計女子９．１６４１７，５４８（７．４７０）（０．０００）小計９．６３５３８，７０９都市１１．９５７１３，５０８３１．２８６０．０００男子農村６．６１８７，６５３（３６．１８０）（０．０００）小計１０．０２６２１，１６１都市１０．８０２１１，６６８２９．９３３０．０００女子農村５．９１３５，８８０（３５．４０９）（０．０００）小計９．１６４１７，５４８都市１１．４２２２５，１７６４２．７８７０．０００合計農村６．３１１１３，５３３（５０．０２４）（０．０００）小計９．６３５３８，７０９対数データ男子１．５６５１３，５０８６．９３３０．０００都市女子１．４８０１１，６６８（６．９１７）（０．０００）小計１．５２６２５，１７６男子０．９９９７，６５３７．７５５０．０００農村女子０．８７０５，８８０（７．６８２）（０．０００）小計０．９４３１３，５３３男子１．３６０２１，１６１８．２４００．０００合計女子１．２７６１７，５４８（８．２０５）（０．０００）小計１．３２２３８，７０９都市１．５６５１３，５０８４１．７６６０．０００男子農村０．９９９７，６５３（４２．２３９）（０．０００）小計１．３６０２１，１６１都市１．４８０１１，６６８３８．４０２０．０００女子農村０．８７０５，８８０（３８．４０２）（０．０００）小計１．２７６１７，５４８都市１．５２６２５，１７６５６．３７６０．０００合計農村０．９４３１３，５３３（５６．７４５）（０．０００）小計１．３２２３８，７０９

（資料）Household Socio-Economic Survey 2006の個別結果表。

（注）賃金所得がゼロであるサンプルは除外した。平均値の差の検定は男女間および都市農村間についておこなった。なお，t−値は，分散が等しいと仮定した場合はそのまま表示し，分散が異なると仮定した場合については，カッコ内に表示した。対数データの平均値は，対数値であり指数変換をしないと，通常値と成らない。

(13)

表７都市農村別男女別最終学歴別サンプル分布（２００６年）

都市部農村部男子計（７）女子計（８）合計（９）男子（１）（２）女子（３）小計（４）男子（５）女子（６）小計サンプル数小学校中退２，２８９１，８２６４，１１５２，２８６１，６９８３，９８４４，５７５３，５２４８，０９９小学校卒業２，４３２１，６０４４，０３６１，９９９１，３７４３，３７３４，４３１２，９７８７，４０９中学校卒業２，１９３１，４１３３，６０６１，２５７７６５２，０２２３，４５０２，１７８５，６２８高等学校卒業２，６９９１，６５７４，３５６１，０４３７１０１，７５３３，７４２２，３６７６，１０９大学卒業２，４３２３，７１７６，１４９４８９７３１１，２２０２，９２１４，４４８７，３６９修士課程修了３５２３４９７０１４４３９８３３９６３８８７８４博士課程修了５９１４０００５９１４宗教系非一般教育修了２１２３６８５８０２２４２８８５１２４３６６５６１，０９２無回答・その他８９４７２５１，６１９３１１２７５５８６１，２０５１，０００２，２０５合計１３，５０８１１，６６８２５，１７６７，６５３５，８８０１３，５３３２１，１６１１７，５４８３８，７０９構成比（％）小学校中退１６．９１５．６１６．３２９．９２８．９２９．４２１．６２０．１２０．９小学校卒業１８．０１３．７１６．０２６．１２３．４２４．９２０．９１７．０１９．１中学校卒業１６．２１２．１１４．３１６．４１３．０１４．９１６．３１２．４１４．５高等学校卒業２０．０１４．２１７．３１３．６１２．１１３．０１７．７１３．５１５．８大学卒業１８．０３１．９２４．４６．４１２．４９．０１３．８２５．３１９．０修士課程修了２．６３．０２．８０．６０．７０．６１．９２．２２．０博士課程修了０．００．１０．１０．００．００．００．００．１０．０宗教系非一般教育修了１．６３．２２．３２．９４．９３．８２．１３．７２．８無回答・その他６．６６．２６．４４．１４．７４．３５．７５．７５．７合計１００．０１００．０１００．０１００．０１００．０１００．０１００．０１００．０１００．０

表８最終学歴別別賃金所得階級別サンプル分布（２００６年）

（賃金所得階級：１ヶ月あたり１０００バーツ）小学校中退（１）小学校卒業（２）中学校卒業（３）高等学校卒業（４）大学卒業（５）修士課程修了（６）博士課程修了（７）宗教系非一般教育修了（８）無回答・その他（９）合計（１０）０．５未満５８７２９２１３７８８１１００９２１３１，２２００．５以上１．５未満１，１４５７６３３５５２３４６２２０１７８４６２，７８５１．５以上３．０未満１，６２８１，１５５５６９３５１９９１０２６９６２４，１３４３．０以上４．５未満１，６２６１，４６４８４２６１１１２８２０２５０１０４５，０２７４．５以上６．０未満１，２７７１，４４６１，０８８９３９２５８３０１６９３００５，４８０６．０以上７．５未満７１７９６３８０２８９６４４３４０７６２８８４，１８９７．５以上９．０未満３７４５３８５４６６２５５８７１００２６２６３２，９６９９．０以上１０．５未満２３４３０４３３０４２５４９６１９０４１７６１，９８８１０．５以上１２．０未満１５３１５９２１５３５６３５１１２０４１２５１，３７５１２．０以上１３．５未満１３４１３１１３９２７９４２１２４０９１２１１，２５８１３．５以上１５．０未満６６４８９９２２３２９６２５０３９１８５１１５．０以上１６．５未満３５４６９２２４８４５７４０１０１０８１，０２７１６．５以上１８．０未満３０１７６４１４９３０５３３００６９６６７１８．０以上１９．５未満１２１６６２１２９３３４２７００７１６５１１９．５以上２１．０未満１７２５６１１４２３６９４９３１５８７２５２１．０以上２２．５未満７８５６８９３３２４０００５０５８２２２．５以上２４．０未満９３３８５９３４３４６０１３９５３８２４．０以上２５．５未満８６３７４０３０５２９２２３０４５９２５．５以上２７．０未満２３１９３４２６２４２０１２４３８７２７．０以上２８．５未満４１１７２３２２３４１１０２５３３５２８．５以上３０．０未満３０７１６２０８２７０１１８２８０３０．０以上３１２１５３１５３１，０７９３０８７６１２４１，７８２合計８，０９９７，４０９５，６２８６，１０９７，３６９７８４１４１，０９２２，２０５３８，７０９

(14)

の高所得方向へのシフトが観察され，賃金所得と教育水準との間に正の相関関

係が存在しているといえる。都市と農村にサンプルを分割した場合と，男子と

女子とにサンプルを分割した場合とについても，表８と同様の相関表を作成し

た。これらは，付表４，付表５，付表６と付表７とに示されており，それぞれ

の表において，賃金所得と教育水準との間に正の相関関係が存在している点が

観察される。

表９は，各教育水準別に，男女間，および都市農村間における平均賃金所得

表９各教育水準における男女間および都市農村間における賃金平均値格差の検定（２００６年）

（平均値の単位：１０００バーツ／月）生データ対数データ平均値（１）サンプル数（２）平均値の差の検定平均値（１）サンプル数（２）平均値の差の検定 t−値（３） p−値（４）（３）t−値 p−値（４）小学校中退男子４．９６５４，５７５１３．４９３０．００００．８１１４，５７５１４．７７３０．０００女子３．６２９３，５２４（１０．１１５）（０．０００）０．５３８３，５２４（１０．４２７）（０．０００）合計４．３８４８，０９９０．６９２８，０９９都市５．０９９４，１１５１４．８４９０．００００．８３８４，１１５１６．２３９０．０００農村３．６４５３，９８４（１４．９２６）（０．０００）０．５４１３，９８４（１１．１３５）（０．０００）合計４．３８４８，０９９０．６９２８，０９９小学校卒業男子５．４０１４，４３１１０．８４５０．００００．９６６４，４３１１１．７１７０．０００女子４．４０９２，９７８（１１．２１９）（０．０００）０．７５５２，９７８（１１．６８０）（０．０００）合計５．００２７，４０９０．８８１７，４０９都市５．６４３４，０３６１５．７７６０．０００１．０１８４，０３６１７．１８７０．０００農村４．２３５３，３７３（１６．１４８）（０．０００）０．７１７３，３７３（１７．０６１）（０．０００）合計５．００２７，４０９０．８８１７，４０９中学校卒業男子７．７３６３，４５０８．４８００．０００１．２４３３，４５０６．７７８０．０００女子６．２６８２，１７８（９．０６８）（０．０００）１．０８８２，１７８（６．８７９）（０．０００）合計７．１６８５，６２８１．１８３５，６２８都市７．８３３３，６０６１０．５７９０．０００１．２９１３，６０６１２．９５４０．０００農村５．９３０２，０２２（１１．１１０）（０．０００）０．９９２２，０２２（１２．７４５）（０．０００）合計７．１６８５，６２８１．１８３５，６２８高等学校卒業男子１０．６５６３，７４２１２．１２９０．０００１．５５３３，７４２１０．２３００．０００女子８．０１０２，３６７（１３．１０１）（０．０００）１．３３４２，３６７（１０．４３８）（０．０００）合計９．６３１６，４０９１．４６８６，４０９都市１０．４１１４，３５６１１．５６３０．０００１．５５５４，３５６１３．０７４０．０００農村７．６９２１，７５３（１３．２７６）（０．０００）１．２５０１，７５３（２．９９）（０．０００）合計９．６３１６，１０９１．４６８６，１０９大学卒業男子２２．６０４２，９２１１３．３３６０．０００２．４０１２，９２１１１．６３４０．０００女子１７．５８３４，４４８（１２．３８３）（０．０００）２．１８７４，４４８（１１．６０６）（０．０００）合計１９．５７３７，３６９２．２７２７，３６９都市２０．０４２６，１４９５．６６２０．０００２．２９６６，１４９６．０８５０．０００農村１７．２０９１，２２０（６．９８２）（０．０００）２．１４８１，２２０（５．９２９）（０．０００）合計１９．５７３７，３６９２．２７２７，３６９

(15)

の差の検定を表６の場合と同様におこなったものである。表９によれば，サン

プル数の少ない博士課程修了の男女間において平均賃金所得の差が統計的に認

められなかった以外，各教育水準における男女間および都市農村間に明白な平

均賃金所得差が統計的に認められ，同一教育水準内においても所得格差が存在

している点が観察される。

表１０は，各教育水準別に都市男子，都市女子，農村男子，農村女子，都市計，

農村計，男子計，および女子計の平均賃金所得を示したものである。表１０によ

れば，都市男子と男子計との修士課程修了と博士課程修了との平均賃金所得の

水準が逆転する点を除いて，都市男子，都市女子，農村男子，農村女子，都市

表９各教育水準における男女間および都市農村間における賃金平均値格差の検定（２００６年）

（つづき）

（平均値の単位：１０００バーツ／月）生データ対数データ平均値（１）サンプル数（２）平均値の差の検定平均値（１）サンプル数（２）平均値の差の検定 t−値（３） p−値（４）（３）t−値 p−値（４）修士課程修了男子３５．７２７３９６５．１１２０．０００２．９３２３９６６．２２８０．０００女子２７．８０７３８８（５．１２０）（０．０００）２．６５３３８８（６．２２３）（０．０００）合計３１．８０８７８４２．７９３７８４都市３２．３６３７０１２．０１６０．０４４２．８１２７０１２．３２３０．０２０農村２７．２０５８３（３．０３７）（０．００３）２．６３９８３（２．３４３）（０．０２１）合計３１．８０８７８４２．７９３７８４博士課程修了男子３２．６４２５ −０．０３００．９７６２．８００５ −０．２８７０．７７９女子３２．８８３９（−０．０３３）（０．９７５）２．８８９９（−０．３１４）（０．７６０）合計３２．７９６１４２．８５７１４都市農村合計宗教系非一般教育修了男子４．２１０４３６３．７８９０．００００．７００４３６５．９１８０．０００女子３．１９０６５６（３．５９６）（０．０００）０．４２４６５６（６．０５９）（０．０００）合計３．５９７１，０９２０．５３９１，０９２都市４．３５６５８０６．１８７０．００００．６７６５８０６．６４９０．０００農村２．７３８５１２（６．４９１）（０．０００）０．３７３５１２（６．７０７）（０．０００）合計３．５９７１，０９２０．５３４１，０９２未記入・その他男子１３．９１８１，２０５６．４２３０．０００１．８２８１，２０５５．０４１０．０００女子１０．８９６１，０００（６．６６１）（０．０００）１．６５５１，０００（５．０８６）（０．０００）合計１２．５４７２，２０５１．７５０２，２０５都市１３．１５１１，６１９４．２６３０．０００１．７９１１，６１９３．９７１０．０００農村１０．８７９５８６（４．７８１）（０．０００）１．６３７５８６（４．０１０）（０．０００）合計１２．５４７２，２０５１．７５０２，２０５

(16)

計，農村計，男子計，および女子計の教育水準の高まりとともに平均賃金が上

昇している点を確認することができる。また，農村女子から，農村男子，都市

女子，都市男子への順に，各教育水準において，平均賃金所得が上昇している

点を確認することができる。

教育水準以外の要因も賃金所得格差に影響を与える。例えば，労働者の類型

による賃金所得格差への影響や，労働者の働く産業による影響等が考えられる。

これらの場合については，付表８と付表９とを参照されたい

(10)

_。

以上の観察結果を，次節の賃金所得関数の定式化に反映させる予定である。

５．賃金所得関数の計測

一般に，賃金格差と教育の関係を数量的に明らかにし，教育投資の収益率を

推定する場合，ミンサー型の賃金関数が計測されてきた

(11)

_{。小稿において，ミ}

ンサー型賃金関数を考慮し，それを変形した賃金所得関数を計測し，教育水準

の収益率を推定する。このような方式で教育の収益率を推定する場合，教育を

受けながら，家庭の主婦として家事に専念し，何ら賃金所得を得ていないサン

プルや，家内企業に従事している無給の家計構成員のサンプルをいかに対処す

るかが問題であり，多くの推定において，サンプルセレクションモデルを用い

表１０都市農村別男女別最終学歴別平均賃金所得（２００６年）

（単位：１ヶ月あたり１０００バーツ）都市部農村部男子計（７）女子計（８）合計（９）男子（１）（２）女子（３）小計（４）男子（５）女子（６）小計小学校中退５．８１４．２０５．１０４．１１３．０１３．６４４．９７３．６３４．３８小学校卒業６．０８４．９７５．６４４．５７３．７５４．２４５．４０４．４１５．００中学校卒業８．５７６．６９７．８３６．２８５．４９５．９８７．７４６．２７７．１７高等学校卒業１１．５６８．５５１０．４１８．３３６．７６７．６９１０．６６８．０１９．６３大学卒業２３．１２１８．０３２０．０４２０．０３１５．３３１７．２１２２．６０１７．５８１９．５７修士課程修了３６．５０２８．１７３２．３５２９．５６２４．５５２７．２０３５．７３２７．８１３１．８１博士課程修了３２．６４３２．８８３２．８０３２．６４３２．８８３２．８０宗教系非一般教育修了５．３２３．８０４．３６３．１６２．４１２．７４４．２１３．１９３．６０無回答・その他１４．５９１１．３８１３．１５１１．９８９．６３１０．８８１３．９２１０．９０１２．５５合計１１．９６１０．８０１１．４２６．６２５．９１６．３１１０．０３９．１６９．６４

(17)

て，その対処がなされてきた

(12)

_{。したがって，小稿においても，サンプルセレ}

クションモデルを採用することとした。

サンプルセレクションモデルを用いた賃金所得関数を計測するためには，前

節までに用いた情報のみでは，情報不足である。したがって，家計構成員中，

１５歳以上７５歳以下で，賃金所得ゼロのサンプルを追加した

(13)

_。

次のようなサンプルセレクションモデルによる賃金所得関数を計測する

(14)

_。

Y

1i＊

＝X′

1i

β

1

＋u

1i

（i＝１……n）

（１）

Y

2i＊

＝X′

2i

β

＝Y

2i＊

when Y

1i＊

＞０

（４‐１）

Y

i

＝０

when Y

1i＊

＝０

（４‐２）

なお，Y

とβ

2

とは推

定すべきパラメーターベクトルである。そして，u

1i

と u

2i

とは確率誤差項であ

る。

すなわち，（１）式で各家計の構成員における賃金所得稼得行動の有無を判別

する。その際，（３‐１）式と（３‐２）式とで示されるように，ダミー変数 Dummy

i

によって，（１）式が判別される。そして，（２）式で稼得賃金所得額を決定する。

その際，（４‐１）式と（４‐２）式とで示されるように，賃金所得稼得行動をおこなう

と決定したサンプルのみ実際の賃金所得額 logY

i

が観測されることになる。

パラメーターの推定に，ヘックマンの二段階推定法が用いられた。まず，

（１）

式のβ

1

をプロビット最尤法によって推定し，β

1

の推定値を用いて，ハザード

比率を推定し，これを（２）式に加え，最小二乗法を用いてβ

2

の推定値を得る方

法である

(15)

_。

（１）式の X′

1

部分については，変数として，経験年数 EX，経験年数の二乗 EX2，

年齢 AG，生徒・学生ダミー PS，男性ダミー MD，結婚の有無ダミー MGD，

タイにおける所得格差要因としての教育効果

−６１−

(18)

貧困家計ダミー PD，地域ダミー DR

j

（バンコク都市部，中央部都市部，中央

部農村部，北部都市部，北部農村部，東北部都市部，東北部農村部，南部都市

部），家計類型ダミー AD

k

（自作農家家計，小作農家家計，漁家・林業家家計，

企業家家計，技術者・管理者家計，農業労働者等家計，サービス労働者家計，

経済的不活動家計），世帯主年齢ダミー HA

l

（２０歳から５歳刻みのダミー１１個）

を選択して，β

1

をプロビット最尤法によって推定した。なお，経験年数は，

（年

齢−各教育水準の教育年数−６）とした。各教育水準の教育年数は，Minstry of

Education（２００９）の数値を使用した

(16)

_{。プロビット最尤法による推定結果は，}

付表１０に示すとおり，所得ゼロとそうでないグループとは，統計的に有意に判

別された

(17)

_。

教育投資の収益率を推定するためのミンサー型賃金関数は，一般に，次式の

ように定式化されてきた。

logY

i

＝a

0

＋a

1

SY

i

＋Σb

j

X

ji

＋u

i

（４）

ただし，Y

i

：賃金所得，SY

i

：教育年数，X

ji

：その他変数，a

0

，a

1

，b

j

：推

定すべきパラメーター。

そして，パラメーター a

1

の推定値が，教育の収益率とみなされてきた。しかし，

各個人の学歴に対する教育年数が異なるにもかかわらず，（４）式のような定式

化では，すべての学歴に対して教育の収益率が同一となってしまう。これでは，

教育年数の異なる各教育水準の決定に関して無差別であり，前節の観察結果か

ら鑑みて，（４）式の定式化は，現実的でないといえる。

表８と表１０，および付表４から付表７は，学歴と賃金所得との間に，正の相

関を示している。学歴が高いほど，賃金所得が高くなっている結果より，学歴

が高くなるほど，教育投資の収益率が高くなるという仮説を立てることができ

る。しかし，表７に観察されたように，高賃金所得がえられる高水準の学校教

育を多くの人が受けていない。この理由は，資本制限によって，多くの人が高

水準の教育を受けることができなかったと考えられる。この点については，別

の機会に明らかにする予定である。高学歴になるほど，教育投資の収益率が低

くなるという意見もある

(18)

_{。では，人々は，どうして高水準の教育を受けるの}

であろうか。収益率が低くなるのであれば，人々は，高い水準の教育を受けな

−６２−

タイにおける所得格差要因としての教育効果

(19)

いはずである。経済学的説明を求めるのであれば，高い水準の教育を受けるた

めに，教育投資の収益率が高くなることが必要であるといえる。

また，表９は，同一学歴でも都市農村間，および男女間において賃金所得に

格差の存在を示しており，都市間および男女間において，教育投資の収益率に

（５）

ただし，Y

i

：賃金所得，SY

UMi

：都市男子教育年数，SY

UFi

：都市女子教育

年数，SY

RMi

：農村男子教育年数，SY

UMi

：都市男子教育年数，X

ji

：

に各対応しないサンプルの部分には，ゼロ

が挿入されている

(19)

_。

この場合，投資の収益率は，例えば，都市男子の場合，

２a

1

SY

UM

（６）

となって，教育年数によって異なり，高学歴になるに従って，すなわち，教育

年数の増加とともに高収益率が得られるように定式化されている点がわかる。

都市女子，農村男子，および農村女子の各教育水準の教育投資の収益率は，同

様に計算できる。なお，（５）式におけるハザード比率は，サンプルセレクショ

ンモデルに対応するための変数である。

_{。しかし，（５）式に操作変数法を直接}

対応させるには，内生変数に対応する説明変数が，４個存在し，適切な操作変

＋u

i

（７）

ただし，SY

部を基準とした地域別都市農村別ダミー変数，AD

i

推定すべきパラメーター。

のパラメーターを推定し，それを用いて，教育年数 SY

i

の推定値を得，この推

定値を，各サンプルの対応する（５）式の SY

UMi

−６４−

タイにおける所得格差要因としての教育効果