大卒と大学院卒では生涯年収にどれくらい差が生まれる？
コメント
注目のコメント
データの重要性が叫ばれますが、データの正しい読み方もしっかり学ぶ必要が不可欠だと思います。
計量経済学や統計学の分野では、データを見る際に「相関関係」と「因果関係」を混合してはいけないことを口酸っぱく教えられます。
このニュースを例にすると、「大卒より大学院卒の方が平均年収が高い傾向がある」という「相関関係」しか分からず、安直に「大学院卒だから、大卒よりも平均年収が高くなる」という「因果関係」を導き出してはいけない事です。
もし因果関係が明確に分かっていれば、生涯賃金の向上や将来のキャリアアップのために大学院進学を考えるのは妥当だといえます。しかし、もしそれがただの相関関係であった場合、あなたの大学院進学という選択から必ずしも、あなたの求める年収増加といった結果は得られないでしょう。
なぜこのような事が起きるのでしょうか？
それは大学院進学というのは、学生1人1人が「自己選択」して選んでる結果であるからです。要は、大学院卒という経歴があるから年収が高いのではなく、大学院に進める学生は元々学習意欲や吸収能力が高く、そのために年収が高くなるという妥当性の高い仮説が成り立つからです。
後者の場合、「学生自身の能力の高さ」が原因で、「大学院進学の選択」と「平均年収の向上」の両方の結果になっており、「大学院進学の選択」が「平均年収の向上」に影響を与えているわけではないという事です。
このようにデータを見る際に「因果関係」か「相関関係」かを議論するのは初歩的かつ根本的であるにも関わらず、見落とされがちに思います！
ちなみに、この「自己選択のバイアス」を完全に0にする方法がRCTと呼ばれる「ランダム化比較試験」で今年度のノーベル経済学賞を取っています。
(母集団からランダムに選出した一部の人々のみに操作を加えて操作を加えなかった人との差をみて、効果測定する手法がRCT。上の教育の問題では、ある母集団の中からランダムに「大学院に進学する」人を割り当て、大学卒の人との将来の年収の差をみれば明らかの因果関係を導き出せる。しかし、現実的にクラスの一部の人のみの進路を本人の意思と関係なく操作する事は不可能であり、RCTが効果を発揮できない)気をつけなければならない点は「偏差値が高めの大学であればあるほど大学院進学率が高い」ということでしょう。すなわち、院卒と学部卒の生涯収入の差には母集団の偏差値の差による影響も少なからず含まれていると思います。
全体的な傾向としてそうなんだと理解する分にはいいと思いますが、自分が大学院に行くかどうかの判断材料にこの話を使うのは注意が必要です。
