単純には言えません。
PISAの平均点は、その国の15歳人口全体の認知能力や基礎学力の水準を捉える指標として有用です。また、国民全体の基礎的な認知能力は、長期的な経済成長や生産性と関連することが知られています。
一方で、国の経済的成功や技術革新が平均学力だけで決まるわけではありません。少なくとも次のような要素を分けて考える必要があります。
- 下位層がどれだけ少ないか
- 中央付近の能力水準がどれだけ高いか
- 高能力の上位層がどれだけ厚いか
- 成人後に海外からどれだけ高技能人材を獲得できるか
- それらの人材を生産活動、研究、起業、技術導入に結びつけられる制度があるか
そのため、「PISA平均点が高いこと」と「イノベーション大国であること」は同義ではありません。
一定の関係は考えられます。
教育水準の上昇が犯罪行動の減少と関連することを示す研究があり、教育には所得上昇以外にも、犯罪減少、健康改善、社会参加の増加などの外部効果があるとされています。
この観点では、単純な平均点よりも、
- 基礎能力を持たない人口がどれくらいいるか
- 学力分布の下側がどれだけ厚いか
- 最低限の読み書き・数的能力を持つ人の割合
を見るほうが、社会秩序や治安を考えるには有益かもしれません。
したがって、PISAでいうLevel 2未満の割合や、下位10%の得点などは、平均値とは別の重要な指標です。
トップ層は重要ですが、トップ層だけでよいわけではありません。
国際比較研究では、
- 基礎的な認知能力を持つ人口
- 非常に高い認知能力を持つ上位層
の双方が経済成長と関係することが示されています。
高度な科学者や技術者が技術革新を起こしても、その技術を企業や社会全体で導入・運用するには、一般の労働者にも一定の基礎能力が必要です。
そのため、
強い国 = 高能力層が厚い + 基礎能力を持つ人口も広い
と考えたほうが実態に近いです。
平均点だけを見ると、この二つを区別できません。
その可能性があります。
PISAが測るのは、基本的にはその国にいる15歳の能力です。
したがって、
- 別の国で初等・中等教育を受ける
- 大学や大学院まで進学する
- 成人後に別の国へ移住する
- 研究者、技術者、起業家として活躍する
という人材移動は、移住先の15歳時点のPISAには反映されません。
しかし、こうした高技能移民は、特許、研究開発、企業成長、起業などには大きく寄与し得ます。
そのため、
PISA = 国内教育システムが15歳頃までに形成した人的資本
と、
その国が最終的に利用できる人的資本
は区別する必要があります。
特に米国のように高度人材の国際流入が大きい国では、この差は重要です。
あります。
考えられる仮説の一つは、「中間層の出生が特に減り、上位層と下位層の出生が相対的に残る」というものです。
ここで想定しているのは、
- 高所得・高学歴層は、住宅、保育、教育費、家事外注などの負担に対応できるため、複数の子供を持てる
- 中間層は、教育費、住宅費、キャリア上の機会費用などの制約を強く受け、0人または1人に収束しやすい
- 下位層では、中間層とは異なる家族形成パターンにより出生が一定程度残る
- 国によっては移民人口の出生も下側の人口構成に影響する
という構造です。
この場合、次世代人口では中間部分の比重が下がり、上下の比重が相対的に増える可能性があります。
ただし、「下位層」と「移民」は同じ概念ではありません。移民の教育水準、所得、出生率は国や移民集団によって大きく異なるため、分けて扱う必要があります。
出生構成の変化だけでなく、子供一人あたりの教育資源が増える可能性があるからです。
少子化では、世帯の子供数が減ります。
たとえば、以前は3人の子供に分散していた家計や親の時間を、1人の子供に集中できるようになります。
子供一人あたりに投入できるものとしては、
- 塾
- 私立学校
- 習い事
- パソコンなどの学習機器
- 個室
- 親が勉強を見る時間
- 受験情報
- 大学進学費用
- 留学
- 住居や学区の選択
などがあります。
人口経済学では、子供の人数と一人あたりへの投資の間にあるこの関係は、quantity-quality trade-off として議論されてきました。
したがって少子化には、
出生する家庭の構成変化
と、
子供一人あたり教育投資の増加
の二つの経路があり、学校制度自体が改善しなくてもPISA平均点を押し上げる可能性があります。
あり得ます。
例えば、以前の人口構成が次のようだったとします。
| 層 | 人数 | 平均点 |
|---|---|---|
| 下位 | 25 | 400 |
| 中間 | 50 | 500 |
| 上位 | 25 | 600 |
全体平均は500点です。
その後、
| 層 | 人数 | 平均点 |
|---|---|---|
| 下位 | 35 | 400 |
| 中間 | 20 | 500 |
| 上位 | 45 | 600 |
となれば、全体平均は520点になります。
この場合、
- 中間層は縮小
- 下位層は増加
- 上位層も増加
- 分布は分極化
- それでも平均点は上昇
ということが同時に起こります。
そのため、
PISA平均点上昇 = 社会全体が均等に高学力化した
とは限りません。
分布の形が失われます。
同じ平均500点でも、
- ほぼ全員が500点前後に集まる国
- 400点と600点付近に大きな集団が存在する国
では、社会構造がまったく異なります。
平均点だけでは、
- 格差が拡大しているか
- 下位層だけが増えているか
- 上位層だけが伸びているか
- 中間層が縮小しているか
- 二峰性が生じているか
を判別できません。
そのため、PISAを評価する場合は最低でも、
- 平均点
- 10パーセンタイル
- 25パーセンタイル
- 中央値
- 75パーセンタイル
- 90パーセンタイル
- Level 2未満の割合
- Level 5/6の割合
を見る必要があります。
広がっています。
特に数学では、その傾向がかなり明瞭です。
取得できる公式集計値を並べると、次のようになります。
| 年 | 平均 | P10 | P25 | P50 | P75 | P90 | P90−P10 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2015 | 532 | 416 | 474 | — | 594 | 643 | 227 |
| 2018 | 527 | 413 | 468 | 530 | 589 | 637 | 224 |
| 2022 | 536 | 410 | 473 | 540 | 601 | 652 | 243 |
| 2025 | 525 | — | — | — | — | — | 271 |
2018年から2025年を見ると、
平均：527 → 525
でほぼ同じですが、
P90−P10：224 → 271
と大幅に拡大しています。
つまり、
平均学力はほとんど変化していないのに、上位と下位の距離は大きく広がった
ということです。
これは平均値だけを見ていると完全に見落とします。
少なくとも2015年以降の数字を見る限り、2018年以降に拡大が目立ちます。
P90−P10差は、
- 2015年：227
- 2018年：224
- 2022年：243
- 2025年：271
です。
2015年から2018年まではほぼ横ばいですが、
- 2018 → 2022：+19点
- 2022 → 2025：+28点
となっています。
したがって、
長期間にわたって一定速度で格差が拡大してきた
というより、
少なくとも2018年以降に拡大が目立つ
と見るほうが現在のデータには合っています。
数学については、部分的に整合します。
Level 2未満を下位側、Level 5/6を上位側の粗い代理指標として見ると、
| 年 | Level 2未満 | Level 5/6 |
|---|---|---|
| 2015 | 10.7% | 20.3% |
| 2018 | 11.5% | 18.3% |
| 2022 | 約12% | 23% |
| 2025 | 16.1% | 22.3% |
となっています。
2018年と2025年を比較すると、
- 下位側：11.5% → 16.1%
- 上位側：18.3% → 22.3%
と、両方が増えています。
この二つを単純に足すと、
- 2018年：約29.8%
- 2025年：約38.4%
となります。
したがって、Level 2〜4に含まれる中央部分の比率は相対的に低下しています。
これは、
平均はほぼ同じなのに、中央部分が薄くなって両側が厚くなっている
という仮説と一定程度整合します。
ただし、Level 2〜4を社会的な「中間層」と直接みなすことはできません。ここで言う中央とはあくまで得点分布上の中央です。
そこまでは確認できません。
分布が広がることと、二つの山ができることは別です。
単純に正規分布の幅が広がっただけでも、P90−P10差は拡大します。
一方、二峰性とは、分布中央に谷ができ、左右に別々の山が形成される状態です。
集計されたパーセンタイルや習熟度帯から分かるのは、
分布幅が拡大している
中央的な得点帯の相対的比率が低下している可能性がある
ところまでです。
本当に二峰性があるかを確認するには、PISAの生徒個票データから、
- 重み付きヒストグラム
- カーネル密度推定
- Hartigan's dip test
- 1成分・2成分混合分布モデルの比較
などを行う必要があります。
必ずしもそうではありません。
数学では、
- 2022年のLevel 5/6：約23%
- 2025年のLevel 5/6：約22.3%
で、上位層はほぼ維持されています。
一方、
- 2022年のLevel 2未満：約12%
- 2025年のLevel 2未満：16.1%
と、下位側が増えています。
したがって直近の2022→2025だけを見ると、
上側がさらに伸びた
というより、
高い上位層を維持したまま下側の裾が広がった
という見方のほうが近いです。
一方、2018年から2025年まで広く取れば、上位側と下位側の双方が増えています。
分布拡大は確認されています。
科学では2018年の日本が、
- 平均529
- P10 405
- 中央値534
- P90 646
で、P90−P10差は約241点でした。
2025年にはP90−P10差が約260点に拡大しています。
読解でも2018年は、
- 平均504
- P10 374
- 中央値508
- P90 627
で、P90−P10差は253点でした。
OECDは2022年から2025年にかけて、日本では数学、読解、科学のすべてで上位10%と下位10%の得点差が有意に拡大したとしています。
したがって、日本の学力分布拡大は数学だけの現象ではありません。
2025年のPISAでは、日本はOECD加盟国の中では非常に高い位置にあります。
一方、非OECD参加国・地域も含めた全体順位では、
- 読解：約4位
- 数学：約5位
- 科学：約5位
という位置です。
「OECD加盟国中1位」と「参加国・地域全体では4〜5位」は両立します。
日本より上位に来るのは、シンガポール、台湾、マカオ、中国の参加地域など、主に東アジアの教育システムです。
強いです。
PISA 2025では日本は、
| 分野 | Level 2以上 | Level 5/6 |
|---|---|---|
| 数学 | 約84% | 約22% |
| 科学 | 約89% | 約17% |
| 読解 | 約81% | 約11% |
です。
OECD平均より、
- 基礎水準未満の生徒が少なく
- 高能力層が多い
という特徴があります。
したがって、日本は単に平均点だけを高くしている国ではありません。
平均点だけを目的にするなら、一定の意味では妥当です。
例えば10人の低得点者を100点ずつ上げれば総得点は1000点上がりますが、10人の高得点者を50点ずつ上げても500点しか増えません。
そのため、平均点を効率的に上げるだけなら、下位層を引き上げる政策は効果が大きくなりやすいです。
ただしPISAは平均点だけでなく、
- Level 2未満の割合
- Level 5/6の割合
- 分位点
- 社会経済的背景別の格差
なども公開しています。
したがって、指標全体を見れば「上位層を犠牲にして平均だけ上げた」という状態はある程度識別できます。
PISAは長期比較ができるよう設計されています。
毎回まったく同じ問題を出すわけではありませんが、複数サイクルで共通する問題を残し、それをアンカーとして尺度を接続しています。
読解、数学、科学にはそれぞれ長期比較用の尺度が設定されており、問題構成が更新されても過去年との比較可能性を維持するよう調整されています。
そのため、
2025年だけ問題が難しくなったから世界中の点数が下がった
という単純な説明は基本的には成立しません。
ただし数点程度の小さな差には測定誤差があるため、有意差を確認する必要があります。
低下しています。
2025年のOECD平均は、読解、数学、科学で歴史的に低い水準となっています。
長期的には特に読解と数学の低下が大きく、2015年から2025年までに相当な低下が見られます。
ただしOECDが示す「何年分の学習に相当する」という換算は目安です。国や年齢によって1年間で伸びる点数は異なるため、機械的に解釈するべきではありません。
そうではありません。
日本では長期的に見ると、数学と科学の平均点に明確な持続的下降トレンドがあるとは言いにくいです。
一方で、
- 読解には低下がある
- 2022年から2025年にかけて3分野すべてで分布が拡大
- 数学では平均がほぼ変わらないのにP90−P10差が大きく増加
という現象があります。
日本について重要なのは、
平均が崩壊した
というより、
平均の裏側で内部格差が拡大している
という点です。
可能性はありますが、世界的なPISA低下の主因だとはまだ言えません。
COVID感染後に、一部の人で、
- 記憶
- 注意
- 実行機能
- 処理速度
などの認知機能低下が持続することは、多くの研究で報告されています。
Long COVIDは子供や若年層にも存在します。
そのため、
学校閉鎖ではなく、感染そのものが長期的認知能力に影響した
という仮説は医学的にあり得ない話ではありません。
しかし、PISAの国際的低下を説明するには、
- 学校閉鎖
- 欠席
- 家庭学習環境
- デジタル機器
- SNS
- 教員不足
- 社会経済環境
- COVID感染
- その他の長期的教育変化
など複数の要因を区別する必要があります。
現段階では、
COVID感染による不可逆的な認知障害が世界的PISA低下の主要因である
と断定できる証拠はありません。
まだ言えません。
現在確認できているのは結果側です。
つまり、
日本のPISA得点分布が広がっている
ことは確認できます。
しかし、その原因が、
- 中間層の出生率低下
- 家庭の教育投資格差
- 学校間格差
- COVID
- デジタル環境
- 移民構成
- 所得分布変化
- その他
のどれなのかは、PISAの集計値だけでは判別できません。
したがって、
中間層の少子化による人口構成変化がPISA分布を広げた
というのは、現在のところ検証すべき仮説です。
PISA個票と人口統計を組み合わせるのが理想です。
PISAでは、
- 得点分布
- 親の学歴
- 親の職業
- ESCS
- 移民背景
- 家庭の教育資源
- 学校属性
などを利用できます。
そこでまず、
PISA得点 × 親の社会経済階層 × 年
を見ると、
- 中間SESの子供が減っているか
- 高SES・低SES側の比率が増えているか
- 各SES内部でも学力格差が拡大しているか
を区別できます。
さらに出生統計を使い、
親の所得・学歴別出生率
子供数
一人あたり教育支出
を組み合わせれば、
出生構成の変化 → 家庭教育投資 → 学力分布
という因果仮説をより直接的に検証できます。
日本の数学について、
2018年の平均527点 2025年の平均525点
と平均はほぼ同じなのに、
P90−P10差は224点 → 271点
へ大きく拡大していることです。
つまり、
日本人の平均学力はほぼ変わっていない
という一文では、日本社会内部で起きている変化をかなり見落とします。
さらに2018年から2025年にかけて、
- Level 2未満が増加
- Level 5/6も増加
- 中央的な得点帯の比率が相対的に低下
しています。
したがって現時点では、
日本の学力分布は明確に広がっている
平均点だけではその変化を捉えられない
中間部分が相対的に薄くなっている可能性はある
までは言えます。
一方で、
明瞭な二峰性が形成された
その原因が中間層の少子化である
という二点は、まだ検証が必要です。
少なくとも次の四つを分けて見る必要があります。
| 見る対象 | 意味 |
|---|---|
| 下位層 | 基礎能力、社会参加、労働市場適応、社会的コスト |
| 中央層 | 一般的な人的資本、技術吸収力、社会全体の生産性 |
| 上位層 | 研究、技術革新、高度専門職、起業 |
| 成人後の人材流入 | 国際的な研究・産業競争力 |
したがって、国の人的資本を一つの平均値に圧縮して評価することには限界があります。
より正確には、
分布全体を見る
その分布を生み出している人口構成を見る
成人後の人材移動も見る
という三段階が必要です。
-
「上位層」「中間層」「下位層」という語は、文脈によって異なる意味を持つ。本稿では、社会経済的階層を指す場合と、PISA得点分布上の位置を指す場合を区別している。
-
「二峰性」とは、単に分散が大きい状態ではなく、分布に二つの山が存在する状態を指す。
-
PISAのLevel 2未満とLevel 5/6は、それぞれ低習熟・高習熟の便宜的な指標であり、社会階層そのものを意味しない。
-
ESCSはPISAで使用される経済・社会・文化的地位の指標であり、親の職業、教育、家庭資源などから構成される。
-
quantity-quality trade-off は、子供の人数と子供一人あたりに投入する教育・時間・資金などの資源の間に存在するトレードオフを表す概念である。
-
OECD, PISA 2025 Results, Japan Country Note https://www.oecd.org/en/publications/pisa-2025-results-volume-i-country-notes_2d4ff9ea-en/japan_cf203dac-en.html
-
OECD, PISA 2025 Results Volume I https://www.oecd.org/en/publications/pisa-2025-results-volume-i_73451bc5-en.html
-
OECD Education GPS, Japan https://gpseducation.oecd.org/CountryProfile?primaryCountry=JPN&topic=PI&treshold=10
-
OECD, PISA 2022 Results, Japan Country Note https://www.oecd.org/en/publications/pisa-2022-results-volume-i-and-ii-country-notes_ed6fbcc5-en/japan_f7d7daad-en.html
-
OECD, PISA 2018 Results Volume I https://www.oecd.org/en/publications/pisa-2018-results-volume-i_5f07c754-en.html
-
OECD, PISA Frequently Asked Questions https://www.oecd.org/en/about/programmes/pisa/pisa-frequently-asked-questions-faqs.html
-
RIETI, Educational Gradient in Fertility in Japan https://www.rieti.go.jp/en/publications/summary/26010015.html
-
OECD, Society at a Glance 2024, Migration and Fertility https://www.oecd.org/en/publications/society-at-a-glance-2024_918d8db3-en/full-report/migration_faa3ffd8.html
-
Hanushek and Woessmann, Do Better Schools Lead to More Growth? https://www.nber.org/papers/w14633
-
Hanushek and Woessmann, Do Better Schools Lead to More Growth? Cognitive Skills, Economic Outcomes, and Causation https://hanushek.stanford.edu/sites/default/files/publications/Hanushek%2BWoessmann%202012%20JEconGrowth%2017%284%29.pdf
-
Lochner and Moretti, The Effect of Education on Crime https://www.nber.org/papers/w8605
-
Oreopoulos and Salvanes, Priceless: The Nonpecuniary Benefits of Schooling https://www.nber.org/papers/w16722
-
NBER, Immigration and Innovation https://www.nber.org/papers/w30797
-
NBER, The Contribution of High-Skilled Immigrants to Innovation in the United States https://www.nber.org/papers/w14312
-
NBER, High-Skilled Immigration and the Comparative Advantage of Foreign-Born Workers across U.S. Occupations https://www.nber.org/papers/w24824
-
JAMA, Postacute Sequelae of SARS-CoV-2 Infection in Children https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2822770
-
PubMed, Cognitive Impairment in Post-COVID Conditions https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38375608/
-
PubMed, Long COVID and Cognitive Function https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38850628/
-
PubMed, Pediatric Long COVID Meta-analysis https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42513511/
https://x.com/podhmo/status/2097722054061805970?s=20