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コラム

途上国研究の最先端

第104回 教育で貧しい人ほど豊かになった――1980~2019年

Education is disproportionately more important for the poor

PDF版ダウンロードページ:https://hdl.handle.net/2344/0002001772

2026年3月

(2,255字)

今回紹介する研究

Amory Gethin. 2025. "Distributional growth accounting: Education and the reduction of global poverty, 1980–2019," Quarterly Journal of Economics, 140 (4): 2571–2618.

教育はどれだけ世界の貧困を減らしたのか

教育は貧困から脱却するのに最も重要な要素のひとつです。健康で紛争・犯罪などに巻き込まれず、就労に制限や不当な差別がなければ、学歴に応じた所得を得ることができます。SDGs(持続可能な開発目標)やその前身のMDGs(ミレニアム開発目標)においても就学率が達成目標となり、とくに1980年代以降に世界各国の初等就学率は100%近くまで到達しました。

では、こうした教育への努力は世界各国の所得や貧困指標にどのくらい影響を与えたでしょうか。こうした問いは成長会計研究で検討されてきました。所得の変化を資本、労働、人的資本(教育)などの変化に分解し、それぞれが貢献した程度を示すという作業です。今までの成長会計の手法を使うと、1980年代以降の成長のうち、33%が教育の貢献と示されています。

しかし、今までの成長会計の手法は、いくつかの点で課題が指摘されてきました。第一に、途上国のなかでも低所得の人たちに対する教育の効果という、開発経済学で最も大事な知識を得ることが叶いませんでした。これは1人あたりGDPという低所得の人と高所得の人をひとつにまとめた平均の指標を取り上げていたためです。階層別の平均所得を利用しなかったというデータ制約に起因する弱点です。第二に、企業の技術変化が労働需要と賃金に与える影響を考慮していませんでした。特定の教育に対して常に一定の所得が支払われると想定してきましたが、現実は違います。たとえば、高等教育修了者への労働需要を増やす技能偏向的技術変化skill biased technological changeがあれば、高技能所得は高まります。先進国で指摘されているこの傾向が途上国にもあるかもしれません。残念ながら、成長会計分析は技能偏向的技術変化を扱えない比較的単純なコブ・ダグラス型生産関数を用いるので、労働需要の変化を検証できません。これは分析枠組みに起因する弱点です。

世界下位20%層の所得成長率:0.8%(就学年数=1980年のまま)、1.9%(就学年数=実際)

今回紹介する研究は、教育が所得の伸びにどのくらい貢献したかを所得階層別に示しています。世界の所得下位85%はすべての階層でほぼ同じ程度の効果で、教育は所得成長を年率約1%ポイント底上げしました。下位20%は所得の年率成長率が1.9%なので、所得増加の半分以上を教育がもたらしたことになります。逆に言うと、もし下位20%の就学年数が1980年のままだったら、所得の年率成長率は0.8%にとどまっていたことになります。上位15%では教育の貢献は減り、上位1%では教育以外の要因でのみ所得が増えていました。これを著者流に表現すると、下位60%で所得の伸びの40-70%を教育が説明している、です。同時期に1日2.15ドル以下で暮らす世界の貧困層は47%から14%に急減しましたが、教育普及はその減少の35%を説明できます。これらは公共政策における教育の重要性を改めて示す証拠といえます。全世界を対象に教育の重要性、とくに低所得階層における重要性を示したのは画期的な貢献です。

教育は1980~2019年の世界の所得成長の25%を説明していますが、企業の高技能労働需要増加の貢献はその30%(7.5%ポイント)を占め、就学年数の延伸という教育の純粋な効果はその70%(17.5%ポイント)でした。高技能労働供給が増えるとその価格(教育投資の収益率)は下がりますが、それに対応して企業が高技能労働需要を増やすことで、価格の減少を押し戻したと解釈できます1

データ

本研究が所得階層別に教育の貢献を示すことができたのは、用いたデータの種類と量が多いためです。ILOが収集し多国間で比較可能にしたデータを154か国(2019年前後)、世界銀行が収集し多国間で比較可能にした所得分配データを109か国(2000年前後)、そして成長会計研究で今まで使われてきたその他データを多数組み合わせています。各国の家計調査から所得を計算し、国ごとに所得分布を描きます。所得として算入できる範囲を各国で揃え、多国間で比較可能にする作業は膨大です。教育水準も各国で異なる学校制度を考えて比較可能にする必要があります。こうした作業を時系列に40年間にわたって実施しました。種類も異なる膨大な数のデータを使った作業量は相当なものです。こうした作業をたった一人の研究助手とともにやり遂げた著者は凄いの一言です。

実現メカニズム解明の必要性

本研究は成長への教育の貢献を数値で示しましたが、実現までのメカニズムには触れていません。メカニズム解明には各国の教育政策、家計の就学・就労意思決定などの教育に関する伝統的な研究蓄積が参考になります。本研究では、教育の貢献の3割を占める企業の雇用対応を研究する必要性も示されました。途上国企業研究は多数ありますが、技能労働需要に焦点を当てた研究は比較的少数で近年になって始まったばかりです。今後は途上国企業の技術選択行動、技能労働雇用を促す公的政策なども研究する必要がありそうです。

※この記事の内容および意見は執筆者個人に属し、日本貿易振興機構あるいはアジア経済研究所の公式意見を示すものではありません。
著者プロフィール

伊藤成朗(いとうせいろう) アジア経済研究所 開発研究センター、ミクロ経済分析グループ長。博士(経済学)。専門は開発経済学、応用ミクロ経済学、応用時系列分析。最近の著作に”Seasonality, academic calendar, and school dropouts in South Asia.”(Abu S. Shonchoyと共著、Journal of Development Economics, Vol.179, Februrary 2026, 103549)、主な著作に「南アフリカにおける最低賃金規制と農業生産」(『アジア経済』2021年6月号)など。

書籍:Seasonality, academic calendar, and school dropouts in South Asia

書籍:南アフリカにおける最低賃金規制と農業生産

  1. ただし、中国とインドは例外で、企業が高技能よりも低技能雇用を多く増やしたために、高等教育の収益率が下がりました。2010年代以降の中国は高技能雇用が増えたものの、それ以前の成長を支えた低賃金雇用の影響が大きく出たのでしょう。
【特集目次】

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