根拠を活用した教育政策形成へ向けて――自治体教育データを用いたクラスサイズ縮小効果の検証――

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特集：社会保障からみた教育根拠を活用した教育政策形成へ向けて――自治体教育データを用いたクラスサイズ縮小効果の検証――

田中

抄

隆一＊

録

本論文では，義務教育を社会保障という観点からとらえ直し，その実施主体としての基礎自治体の教育政策形成の重要性について議論する。まず，根拠を活用した教育政策形成を実装する上で必要不可欠な教育データの整備と，それを活用した教育政策の効果検証の例を紹介する。次に，教育データを用いた政策効果の分析例として，クラスサイズ縮小効果の検証を行う。検証の結果，クラスサイズの縮小は小学校児童の学力，特に算数の学力の伸びに対して小さいながらも統計的に意味のある正の効果を持つ
ことが明らかとなった。また，クラスサイズの縮小が学力の伸びに与える効果は，就学援助申請・受給状況の違いによって異なることが明らかとなった。これらの結果は，個に応じた教育政策を実装することの重要性を示しており，教育政策の効果の多様性を認識する上で，教育データを活用することの有用性を示す一例である。
キーワード：教育経済学，義務教育，クラスサイズ，就学援助，教育行政データ
社会保障研究2020, vol. 5, no. 3, pp. 325-340.

の普通教育とは，全国民に共通の，一般的・基礎Ⅰ

社会保障としての義務教育と基礎自治体の役割的な，職業的・専門的でない教育を指すとされており，教育基本法（平成18年12月22日法律第120号）の第5条第2項において，「義務教育として行わ

日本の義務教育は，小学校6年間と中学校3年間れる普通教育は，各個人の有する能力を伸ばしつの計9年間からなる。その法的根拠は，日本国憲

つ社会において自立的に生きる基礎を培い，ま法第26条第2項「すべて国民は，法律の定めるとこ

た，国家及び社会の形成者として必要とされる基ろにより，その保護する子女に普通教育を受けさ

本的な資質を養うことを目的として行われるものせる義務を負ふ。義務教育は，これを無償とすとする。」とある。このように，義務教育は個人がる。」にあり，それを受けて教育基本法第4条で義社会において自律的に生活してゆく上で必要な基務教育の年限を9年と定めるとともに，義務教育

礎的技能を習得させることを目的としている。

の無償の意味を国公立義務教育諸学校における授義務教育段階の教育サービスは，その一次的な業料不徴収ということで明確化している。ここで受益者である児童生徒に対して無償で提供され，＊東京大学社会科学研究所

教授

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授業料は徴収されないという意味において，公共すとともに，就学にかかる費用の公的な援助を行サービスの無償提供と見做すことができる。義務

うことで将来の困窮を回避しようという意味にお教育段階の子弟をもつ親にとっては，憲法以前の

いて，基礎自治体の役割は大きく，責任は重大で自然権として親の教育権（教育の自由）が存在すあり，支援の必要な児童生徒を正確に見極めた上ると考えられているが，この義務教育は，国家的で，効果的な教育政策を実装してゆくことは基礎必要性とともに，このような親の教育権を補完

自治体の最重要の課題の一つである。そのためにし，また制限するものとして存在している。これは，教育政策の効果をできるだけ正確に把握し，により，親による教育のみでは将来の社会生活を将来の政策形成に活用してゆくことが必要不可欠

営む上で十分な基礎的技能を身につけることがでである。

きない子弟も学校による教育を義務とすることで本稿では，教育政策の中でも特に基礎自治体にナショナルミニマムとしての義務教育の内容を身おける公立小中学校を対象とする政策に焦点を当につけさせ，それにより将来の生活における貧困て，その効果検証の例をあげつつ今後の根拠を活を予防し生活の安定を図るという意味において，用した教育政策形成のあり方について議論する。

義務教育は社会保障としての側面を持つ。しかし第Ⅱ節では根拠を活用した教育政策形成のためにながら，医療保険や雇用保険といった社会保障制

必要不可欠な教育データとそれらを活用した分析度においては保険料支払いによる支え合いを基本のいくつかを紹介する。第Ⅲ節では，自治体でのとしているのと異なり，義務教育は税金により賄教育政策の効果分析において最も盛んに研究されわれている点が特徴的である。

ているクラスサイズ縮小効果に関する日本におけ義務教育が実施される公立の小学校および中学

る先行研究を紹介したのち，学級規模と学力の関校は区市町村といった基礎自治体が設置し，各自係を就学援助申請・受給状況の違いに着目して治体にある教育委員会がそこでの教育活動を管轄行った独自の分析結果を報告する。第Ⅳ節で結論している。教育活動の内容は指導要領で定められを述べる。

た内容を基礎としているが，各自治体は自らが管轄する学校における教育活動に対する説明責任をⅡ

自治体教育行政データと教育政策の効果分析有するとともに，そこでの教育活動を充実すべく
教育行政データの整備とその学術利用

さまざまな自治体独自の教育政策を実施してい1る。

政策形成において根拠を活用するためには，まさらに，義務教育段階の児童生徒に対して，基ず政策に関連する根拠を手に入れる必要がある。

礎自治体が実施する社会保障政策のもう一つ重要

ここでいう「根拠」とは，統計的因果推論に基づなものとして，就学援助制度がある。学校教育法

いた政策効果に関する知見のことを意味する。自第19条において，「経済的理由によって，就学困難

治体における政策効果の根拠を手に入れる方法はと認められる学齢児童生徒の保護者に対しては，

主に二つある。一つは，ほかの自治体において実市町村は必要な援助を与えなければならない」と施された同一または類似の政策の評価結果を参照

されており，生活保護法第6条第2項に規定する要する方法である。この方法では，すでに存在する

保護者と，市町村教育委員会が生活保護法第6条

政策評価の結果を活用する上で追加的な費用はほ第2項に規定する要保護者に準ずる程度に困窮しとんどかからないので，根拠を活用した政策形成ていると認める（認定基準は各市町村が規定すを行う上では最低限行われるべき作業である。しる）準要保護者に対して就学にかかる費用の一部かしながら，同一の政策を異なる自治体で実装しを助成するものである。

ても，必ずしも同じ効果が現れるわけではない点

義務教育段階において困窮状態にある児童生徒たちに対しては，義務教育として無償で教育を施

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は注意が必要である。
政策効果の根拠を手に入れるもう一つの方法

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は，新たな政策を実施する前に政策評価を行う方テスト）である。全国学力テストの目的は，児童法である。これから実施しようとする政策そのも生徒の学力を把握・分析し，学校における児童生のの効果の評価結果は存在しないが，過去に類似徒への教育指導の充実や学習状況の改善等に役立の政策を実施したことがあるのであれば，過去のてることであるため，児童生徒の個別の結果も含データを活用して政策評価を自ら行うことが可能

めた調査結果は各自治体にフィードバックされである。もし類似の政策を実施したことがなけれる。そ の 個 票 デ ー タ を 活 用 し た 研 究 で あ るば，小規模な実験を行い，あらかじめ政策効果を

Tanaka and Ishizaki（2018）では，匿名の自治体に検証しておくことも可能である。

おける個々の小学児童の国語と算数の正答率と，自治体自らが過去のデータを活用して政策評価

児童質問紙から構築した授業における言語活動を行うためには，統計的推論において必要不可欠（論理的思考力や表現力の涵養を意識した授業法）

であるデータを整備する必要がある。自治体はの充実度との関係を統計的に検証している。分析

日々の業務を遂行する上で必要なさまざまな行政の結果，児童の学力と言語活動の充実度の間にはデータを持っており，特に教育政策に関連する分正の統計的に有意な関係が見られ，教育現場での野では学力テストや体力テスト，児童生徒の健康

言語活動の実装が高い学力に結びついている可能

診断情報など，さまざまな有益なデータを保有し性が示唆されている。

ている。統計的因果推論に基づいた政策評価の手

全国学力テストのようにさまざまな地域で実施

法を，これらの行政データに適用することは，根されている調査を用いることの最大のメリットの拠を活用した政策形成のみならず，学術上の意義

一つは，自治体間の比較が可能になる点である。

も大いにあるため，近年は行政データを学術的に地方自治体が自治体内の全児童生徒を対象とする

分 析 し，活 用 し よ う と す る 例 が 増 え て き て い

政策の評価は，ほかの自治体との比較が不可欠でる。1)ある。そのような自治体間の比較から教育政策の

特に，教育政策の効果検証という観点からは，効果を検証した例として，田中・両角（2019）が教育の成果に関する情報が必要不可欠である。国ある。現行の全国学力テストが開始された2007年

内では「全国学力・学習状況調査」の児童生徒個から2013年までは，テスト結果の公表は主に都道票を学術目的で利用することが可能となり，いく

府県別の平均点の公表に限られていた。しかし，つかの研究成果がすでに発表されている。これに文部科学省が結果公表方法に関する制度を変更し加えて，教育政策の効果検証に活用するために，たことで，2014年度以降は教育委員会が管轄下のいくつかの地方政府が独自に教育関係の行政デー

小・中学校の学校別テスト結果を公表できるようタを用いたデータベース整備を進めている。そのになった。その結果，学校別のテスト結果を公表

ような基礎自治体としては，東京都足立区，埼玉する自治体とそうでない自治体が生まれた。この

県戸田市，大阪府箕面市，兵庫県尼崎市がある。

制度変更によって引き起こされた公表方法の自治

次節では日本における教育データを用いた政策効

体間の違いを活用して，全国学力テストの平均正果検証の例として，筆者自身のかかわった研究を

答率を学校別に公表することが，児童の学力に対いくつか紹介する。

して与える影響を分析した。東京都の公立小学校に通った6年生児童の個票データを用いて分析を

教育行政データを用いた教育政策分析行った結果，学校別の学力テスト結果の公表は，（1） 全国学力テストの個票データを用いた分析

結果の公表された小学校に通う児童の学力を上げ

日本において現在実施されている最も包括的なる効果があることが明らかにされ，学校の説明責

学力調査は，全国学力・学習状況調査（全国学力任の強化が小学校児童の学力成果の向上に有効で2

行政データ活用の例と，そのメリット・デメリットに関しては，別所，他（2019a）を参照のこと。また，教育
行政データベースの構築に関しては田中（2020）も参照のこと。
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社 会 保 障 研 究Vol. 5 No. 3あることが示された。また同様に，Morozumi and

生徒に関しては，継続的な要保護世帯の児童生徒

Tanaka（2020）は全国学力・学習状況調査の児童と比べ，全般的に学力と家庭での学習面で良好な個票データを用いて，埼玉県における学力テスト

状況が確認された。さらに，体力と学力との間に結果の学校別公表効果を分析し，東京都と同様

は正の相関が，また，肥満との間には負の相関がに，全国学力テストの学校別結果公表は学校の説みられた。

明責任を強化し，学力の低い層を含めてすべての学力や体力，問題行動以外の指標に対する教育

学力層の学力を向上させることを明らかにしてい政策の効果検証をしたものもある。そのような研る。

究の一つであるOikawa et. al（2020）では，インフルエンザによる学級閉鎖の発生率に対するクラス（2） 自治体教育行政データを用いた分析

サイズ（つまり，1クラスあたりの児童生徒数）の基礎自治体が独自に収集した児童生徒の学力調

因果効果を推定している。日本の小中学校の教室

査の結果を活用して，その自治体で実施されていの大きさは規制により63㎡と決められているのる教育政策の効果を分析した研究としてBessho,

で，1クラスあたりの児童生徒数の減少は，教室内

et. al（2019）がある。東京都足立区が小学3・4年での児童生徒間の “ソーシャルディスタンシン

生を対象として行っている国語と算数の補習を目

グ” の改善を意味している。匿名の基礎自治体か的とする小学校基礎学習教室の効果を計測するたら提供を受けた2015年，2016年，2017年のインフめに，区内の公立小学校に通う全児童のパネル

ルエンザの流行による学級閉鎖のデータを用いデータを用い，学校ごとに補習に参加する児童のて，クラスサイズの縮小効果を推定した結果，ク

学力が異なることを操作変数として用いた回帰分

ラスサイズの縮小がインフルエンザの蔓延の防止

析を行なった結果，補習には国語・算数ともに正に効果的であることが明らかにされている。これ

答率を向上させる効果があることが確認されらの結果は，新型コロナウィルスを含む，飛沫感た。

染症から児童生徒を守るために，少人数クラスを

2)

また，同じ学力に関する児童生徒のパネルデー

形成することでソーシャルディスタンシングをはタに，就学援助の申請と受給状況，および体力調

かることが有効となりうることを示唆してい査の結果を紐づけることで，就学援助の受給状況る。3)と学力・肥満と家庭での学習状況・日常的な学習

以上，教育行政データを用いた教育政策の効果に対する態度，さらに学力と体力との関連性につ分析を行った筆者自身の研究をいくつか紹介した

いての統計的分析を行った研究が野口，他（2019）

が，教育行政データを活用した教育政策効果検証である。分析の結果，児童生徒の固定効果を統制を行った研究はこれ以外にも数多く存在する4)。

してもなお，継続的な要保護（生活保護）世帯の

特に児童生徒の個票データの学術利用が可能に

児童生徒が学習面で困難な状況に置かれている可なった全国学力テストを活用した分析や，上で紹能性が示唆された。他方，各市町村が単独で実施介した先進的な自治体の教育行政データを活用しする就学援助の補助対象となった準要保護の児童た分析結果は蓄積されつつある。その中でも特別所，他（2019）も参照のこと。
これらの研究の他にも，自治体等の教育データを用いて教育政策の効果分析を行ったものとして，各都道府県の小中学校を対象として毎年実施されている教員加配と，学力の成果指標としての全国学力・学習状況調査の結果および児童生徒の問題行動指標としての暴力行為，いじめの認知，長期欠席の件数との関係を定量的に分析したもの（田中2018），ある政令市における公立中学校への教員加配が生徒の問題行動の減少・抑制に対して与える効果を，生徒の家庭経済環境の違いに着目して分析したもの（田中・両角，近刊），新教育委員会体制への移行がいじめの認知件数に与える効果を，東京都の区市町村別いじめ認知件数のデータを用いて検証したもの（田中・両角・別所2019）などがある。
4)
関連する先行研究に関しては，本節で紹介した論文の参考文献を参照のこと。
2)3)0105_社会保障研究_【田中】_SK.smd Page 4

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根拠を活用した教育政策形成へ向けて――自治体教育データを用いたクラスサイズ縮小効果の検証――に，小中学校におけるクラスサイズと学力の関係

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行う。

についての分析は最も多い。次節では，クラスサ
イズと学力の関係を分析した先行研究を，本稿独1

自の分析結果と合わせて紹介する。

小効果分析5)

日本における学力に対するクラスサイズ縮日本における学校資源の研究のうち，義務教育Ⅲ

クラスサイズと学力の伸びの関係

段階のクラスサイズに焦点を当てた経済学的研究としては，例えば篠崎（2008）がある。この研究

クラスサイズ（1クラスあたりの児童生徒数）をでは全国学力・学習状況調査の千葉県の個票デー

小さくすることは，個々の児童生徒に対してよりタを用いて分析を行い，クラスサイズの縮小は教丁寧な教育を施すことができるようになると考え員の研修が伴うときに効果を持ちうることを発見られるため，ほかの要件を一定とすれば教育成果

し て い る。ま た，Hojo（2012）お よ び Hojo andに対して正の影響を与えると考えられている。しOshio（2012）では国際数学・理科教育動向調査

かしながら，クラスサイズが小さくなったとして（TIMSS）の日本のデータに（後述する）回帰不連

も，そのクラスサイズに合わせて教員が教え方を続デザインを用いてクラスサイズの効果を推定し変えない限りは，その効果は限定的となることがているが，統計的に意味のあるクラスサイズ縮小予想され，クラスサイズの減少は必ずしも教育成

効果は検出されていない。同様に，Hojo（2013）

果に対して正の影響を与えるとも限らない。クラ

ではTIMSSのデータを用い，クラスサイズの小さ

スサイズの縮小は児童生徒数を所与としてより多な学校群ではクラスサイズの縮小は学力の向上にくの教員を必要とし，それ自体が教育資源投入の結びつくことを明らかにしている。二木（2012）

増加を意味しているため，その投資効果がどの程では2003年のTIMSSのデータに回帰不連続デザイ

度あるのかは政策的にも学術的にも重要であり，ンを応用し，学力と教科学習への「自信」を非認長年にわたり議論されている。特に小中学校にお知能力の指標としてクラスサイズ効果を分析した

けるクラスサイズの上限を設定する上で，義務教ところ，学力に対しては統計的に有意な効果は検育の設置主体である基礎自治体は一定の裁量権を出されなかったが，数学の自信に対してはクラス与えられているものの，教員数は文部科学省およ

サイズ縮小の正の効果があるとしている。さらび都道府県教育委員会で決められる基礎定数と加に，全国学力テストの個票データを分析した妹配定数とによって決まってくるので，クラスサイ

尾・篠崎・北條（2013）と妹尾・北條・篠崎・佐ズの縮小を基礎自治体で実施するためには独自の野（2014）では，前者では単学級サンプルに限定財源が必要となり，その費用便益の比較という観する方法で，後者では回帰不連続デザインを応用

点からもクラスサイズ縮小の効果を測定することする方法でクラスサイズ効果を分析し，クラスサ

は事前の予算編成においても事後の説明責任といイズ縮小の学力向上効果は見られないか，あったう観点からも重要である。

としてもその程度は小さいことを明らかにしてい本節では，日本においてクラスサイズが学力にる。家庭経済環境の違いを考慮してクラスサイズ

与える効果を分析した先行研究を紹介したのち縮小効果を分析したHojo and Senoh（2019）では，に，匿名化された自治体の児童パネルデータを活全国調査から得られた豊富な児童生徒レベルの用してクラスサイズの因果効果を検証する。特

データを活用することにより，クラス規模が異なに，児童の家庭経済環境の違いによる効果の違い

る社会経済的背景の学生に異質な影響を与えるかの有無を検証するために，就学援助の申請およびどうかを検証している。まず，さまざまな社会経受給状況の違いによるクラスサイズ効果の推定を済的背景を持つ生徒の間で，テストスコアで計測

本節での日本におけるクラスサイズ縮小効果の先行研究紹介は，井上・田中（2019）を元に加筆修正を行ったも
のである。
5)

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した認知スキルに格差があることを確認し，その小効果がないということを意味しない。そのた上で，中学2年生のテストスコアに対するクラス

め，クラスサイズの縮小効果についてのエビデン

サイズの影響を分析している。分析の結果，クラスを蓄積することには重要な意味があり，別の自スサイズ縮小の平均的な効果は大きくはないもの

治体の例として分析を行うこと自体に意味があの，経済的に不利な立場にある生徒のテストスコ

る。また，日本の児童生徒の学力テストのデータアに対しては，その影響が大きいことが明らかにを用いて，児童学力の付加価値モデルを推定したされている。なお，これまでで紹介した研究はす

ものや，学校固定効果や児童固定効果を考慮した

べてクロスセクションデータを用いた分析である

分析はあるものの，児童の学力の決定要因としてため，それまでの学力の違いを考慮するモデルの重要であるとされる教員の効果を制御した上でク分析にはなっていない。

ラスサイズの縮小が児童の学力の伸びに対して与

過去の学力の違いを制御した上で教育政策が現える因果効果を推定したものはない。以下では，在の学力に対して与える効果を検証する際に用いこれらの点を考慮した上で，ある自治体の教育られる回帰モデルは，教育政策が学力の「伸び」

データを用いてクラスサイズ縮小効果の検証を行に対して与える効果を検出するという意味においう。

て，「付加価値モデル」と呼ばれる。この付加価値モデルを用いてクラスサイズ効果を分析したもの

2

として，Akabayashi and Nakamura（2014）がある。

分析に用いる回帰モデルは以下の通りである。

分析モデル

横浜市における全国学力テストの学校別データと，横浜市独自の学力調査の結果を組み合わせる
ことにより，学校単位での平均正答率に関してのY=β+βC+ X γ+f E+d+d+d+d+d+ε

（1）

パネルデータを構築し，付加価値モデルに回帰不連続デザインを応用してクラスサイズの縮小が国

ここで，Y は，年度tに学校sで学年gのクラスc

語と算数のテストスコアに与える効果を分析してに在籍し，教員jに教わった児童iの学力テストのいる。その結果，小学校の国語のテストスコアに結果である。C は児童iが在籍したクラスの児対しては小さいながらもクラスサイズ縮小の正の童数（クラスサイズ）である。その係数である β

効果を検出している。同様に，Ito, Nakamuro, andが我々の最も関心のあるパラメターであり，小規Yamaguchi（2019）では，ある都道府県の1064公立

模クラスほど学力が高くなるのであれば，β の値

学校の小学4年生から中学3年生すべてを3年間カは負となる。X  は児童の（時間を通じて変化す

バーしている児童生徒レベルのパネルデータを用る）属性であり，本分析においては就学援助の申いて，クラスサイズの縮小が学力テストのスコア

請状況および受給状況を用いる。また，クラスサに及ぼす影響を回帰不連続デザインを用いて分析

イズが児童の学力の伸びに対して与える影響を分している。分析の結果，学校の固定効果が制御さ析するために前学年での学力テストの結果も制御れている場合，クラスサイズ縮小の効果は統計的変数として加えた付加価値モデルを推定する。

に有意ではないことが報告されている。

E は年度tの学校sにおける学年gの総児童数でここで紹介したこれらの研究においては，クラあり，f E はその多項式である。以下の分析に

スサイズの効果が検出されないか，あったとして

お い て は，学 年 の 児 童 数 の 3 次 式 を 用 い る。

も効果自体はさほど大きくないというものが大半

d, d, d, d, d はそれぞれ児童固定効果，教員固定である。しかしながら，自明ではあるが最も重要

効果，学年固定効果，学校固定効果，および年度

な点としては，特定の自治体においてクラスサイ

固定効果である。ε は誤差項である。

ズの縮小効果が検出されなかったからといって，

クラスサイズ C が外生的に決定されている

それはほかの自治体においてもクラスサイズの縮のであれば，回帰モデルを最小二乗法で推定する

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ことによりクラスサイズが学力テストの結果に与人数クラスとなるのかは運次第で（つまりランダ

える因果効果を推定することができる。しかしなムに）決まる。この実験的状況を活用して，クラがら，クラスサイズは本回帰モデルで制御されてスサイズの因果効果を検出するのである。推定にいない外的要因と相関し，その結果，誤差項と相おいては，この1学年の全児童数から予想される

関してしまうのであれば，最小二乗法による推定

児童数は外生であると考えられるため，この外生

値はバイアスのかかったものとなる。例えば，児変数を実際のクラスサイズの操作変数として用童の通う学区内における学校外教育サービスの供い，二段階最小二乗法でクラスサイズの係数パラ

給量の代理変数としての学習塾の数を考えてみよ

メターβ を推定し，予想されるクラスサイズが外う。塾の多い学区では塾に通う児童が多くなり，生であるという仮定のもとでその推定値は因果効

結果として学力テストの結果が改善されるであろ果として解釈することが可能である。

う。それと同時に，児童数の多い学区ほど学習塾

1学年の全児童数から予想されるクラスサイズ
C  は以下の式から計算される。

の数は多くなることが予想される。児童数の多い学区ほどクラスサイズは大きくなるので，クラス
サイズと学習塾の数は正の相関を持つこととなC =る。結果として，クラスサイズと学力テストの結果は正の相関を持つこととなり，最小二乗法によEE−1
int
+1
C 





る β の推定値は正の値となる。これを因果効果と誤って解釈すると，「クラスサイズを大きくす

ここで，C  は年度tにおける学年gのクラスサイることで学力を高めることができる」という結論

ズの上限であり，int a は実数aの整数部分を返に（誤って）至る。

す関数である。以下で分析の対象とする自治体に

上記の問題を克服するために，本節での分析でおいて小学校2年から5年までのクラスサイズの上はAngrist and Lavy（1999）による回帰不連続デザ

限は2011年までは一律40人であったが，2012年度

インを用いる。具体的には，上記の回帰モデルのより小学2年生のクラスサイズの上限が35人に設クラスサイズを誤差項と相関する内生変数と考え定された。この点を考慮し，2012年以降の小学2て，それに対する操作変数としてその学年の全児

年生のクラスサイズに対しては，その上限を35人

童数から予想されるクラスサイズを用い，二段階としたときの予想されるクラスサイズを操作変数

最小二乗法で回帰モデルの推定を行う。イスラエとして用いる。この予想されたクラスサイズを

ルの公立小学校と同様に，日本の公立小学校にお（1）式の実際のクラスサイズの操作変数として推いても小学校3年生から6年生までのクラスサイズ定を行う。なお，同一学校内の児童に共通な要因の上限は40人に設定されている（小学校1年生はが存在し，それにより誤差項が同一学校内の児童

35人学級が，また，小学校2年生においては35人学間で相関する可能性を考慮するため，標準誤差の級を導入している自治体も多い）。そのため，1学

計算には学校内でクラスタリングしたものを用い

年の全児童数が40の倍数を越えるたびにクラス数る。

を追加する必要があり，その度にクラスサイズは回帰式（1）を用いて推定されるクラスサイズの大きく減少する。例えば，学年の児童数が40人の効果は，全児童に対する平均的な効果であり，ク場合，クラス数は1でクラスサイズは40人となる

ラスサイズを変化させることによって得られる学が，児童数が41人になると，クラス数が2となり，力の伸びに対する平均的な効果を表している。しクラスサイズは20.5人（実際には20人クラスと21

かしながら，クラスサイズの効果が家庭経済環境

人クラス）となる。1学年の児童数が40の倍数を等の違いによって異なるかを検証することは，個越えるかどうかは予想が難しいため，40人となりに応じた教育政策を実装する上で重要である。そ

大人数クラスとなるのか，それとも41人となり少の可能性を検証するために，上記の回帰モデルを

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拡張して，就学援助の申請および受給状況によっ部結合が困難なサンプルが発生してしまうためでてクラスサイズの効果が異なりうる以下の回帰モある。

デルも推定する。

就学援助の受給及び申請状況に関しては，それぞれの児童に対して，当該年度内における状況をY=β+βC+ ∑ βI ×C+Xγ+f E+d+d+d+d+d+ε

（2）

学力テストの情報に紐付けしたものを用いている。状況は生活保護受給世帯の児童に対して与えられる就学援助を受けている「要保護」，自治体独

ここで，I は就学援助の申請および受給状況を表

自の基準に基づいた就学援助を受けている「準要すダミー変数であり，k＝1，2，3はそれぞれ就学保護」，就学援助への申請はしたものの受給要件

援助へ申請したが否認定，準要保護（要保護とはを満たさないと判断された「否認定」，およびそのならないものの基礎自治体独自の就学援助を受ほかの「申請なし」とに分けられる。

給），要保護（国で定められている基準で支給され（1）式および（2）式を推定するために，国語とる就学援助を受給）を表している。

算数の正答率，および就学援助の受給および申請状況に関する情報が少なくとも2年分は記録され3

データている児童に分析の対象を絞る。また，クラスサ

上で説明した回帰モデルを児童固定効果を制御

イズが極端に小さい場合の影響を排除するためしつつ分析するためには，児童レベルのパネルに，クラスサイズが10人以上のクラスに在籍した

データが必要である。また，学校固定効果のみな児童のみを分析の対象とする。さらに，児童固定

らず，教員固定効果も制御するためには，児童と効果を制御した上で学校内での誤差項の相関を許教員（クラス担任）が紐付けされたデータを活用

すクラスタリングした標準誤差を計算するためする必要がある。本節では，匿名化された基礎自に，観測期間において同一の学校に止まった児童

治体の学力調査パネルデータの2010年から2016年に分析の対象を絞り，同一自治体内のほかの小学までのデータを用いて，クラスサイズの効果の検校に転校した児童は分析対象から除外する。サン証を行う。

プルセレクションの結果，分析に用いる児童の観検証にあたっては，公立の小学校に在籍していた小学校2年生から5年生までを対象とする。公立

測値数は述べ109,433である。
記述統計表は表1にまとめてある。テストスコ

学校に通う小学生に分析の対象を限定するのは，教員効果を制御する上で児童とクラス担任との紐付けが必要であり，教科担任制を基本とする中学校とは異なり，小学校では基本的にクラス担任が

変数

表1

記述統計

平均

標準偏差

最小値

最大値

テストスコア

教科指導を行っているためこの紐付けが容易であ

算数

0.006

0.987

−5.658

1.557

るからである。また，学力テストの結果として，

国語

0.007

0.987

−5.490

2.051

否認定

0.058

0.234

0

1

準要保護

0.311

0.463

0

1

要保護

0.026

0.159

0

1

クラスサイズ30.122

4.840

10

40

学年サイズ

73.99227.26511196

国語と算数の（各学年及び年度で）標準化されたテストの正答率を用いる。学力テストは毎年4月に実施され，前年度の学習内容の定着度を測ることを目的としている。さらに，分析対象学年を2
年生から5年生に限定しているのは，一部の年度
において小学1年生の情報が欠如していることと，就学援助

小学6年時の学習成果の測定は中学1年時点で行われるが，小学6年生と中学1年生をマッチしてパネルデータを構築する際に，学校の変更のために一0105_社会保障研究_【田中】_SK.smd Page 8

標本サイズは109433。
対象年度は2010年から2016年。
対象学年は2年生から5年生。

20/12/15 15:16 v4.00

根拠を活用した教育政策形成へ向けて――自治体教育データを用いたクラスサイズ縮小効果の検証――

333

アはサンプルセレクションを行う前のサンプルににクラスサイズの係数の推定値は5％の水準で統おいて国語，算数ともに各年度各学年内で平均0

計的に有意となっている。さらに，最小二乗法で点，標準偏差は1に標準化されている。上述のサ推定した場合に比べ，係数の絶対値は約2倍の大ンプルセレクションを行なった結果，平均，標準

きさとなっている。これらの結果は，クラスサイ

偏差ともに若干のズレが生じているが，おおむね

ズ縮小の効果を検出する上で，教員固定効果を制

ズレは小さい。就学援助の受給及び申請状況に関御することとクラスサイズの内生性を考慮した推しては，「要保護」の児童割合は全体の2.6％に過定方法を用いることの重要性を示唆している。

ぎないが，「準要保護」の児童は31.1％となってい続いて，第7列から第12列は児童固定効果を制る。また，就学援助に申請はしたものの認定され御したモデルの推定結果である。児童固定効果をなかった児童の割合は5.8％となっている。各学制御したモデルの推定結果は，児童固定効果を制校における学年サイズ（1学年の総児童数）の平均

御しないモデルの結果とおおむね整合的である

値は74人であり，クラスサイズの平均値は約30人

が，児童固定効果を制御した場合の方が係数の絶になっている。学年サイズの標準偏差は約27人と対値は大きくなっている傾向が見て取れる。特なっているが，これは主に学校規模の違いによるに，児童固定効果と教員固定効果を制御し，かつものである。

二段階最小二乗法で推定した第12列の推定値が最も大きく，統計的にも10％の水準で有意となって

4

分析結果

いる。これらの推定結果を総合的に考察すると，（1） クラスサイズ縮小効果

クラスサイズの縮小は児童の国語のテストスコア

上記で説明したデータを用いて，回帰モデルの伸びにプラスの影響を与えると見ることができ（1）式を推定した分析結果は表2にまとめてある。

る。しかしながら推定値の大きさの絶対値は最大

まず国語のテストスコアとクラスサイズの関係をで0.006となっている。これはクラスの児童数を見る。第1列から第12列までは国語のテストスコ

一人減らすことによって，国語のテストスコアがアを被説明変数とする回帰モデルの推定結果であ

平均的に0.006標準偏差「伸びる」ことを意味してる。そのうち，第1列から第6列までは児童固定効

いる。1標準偏差を10点とする，いわゆる「偏差果を含まないモデルの推定結果である。さらに，値」に換算すると，現在の平均的なクラスサイズ

そのうちの第1列から第3列は回帰モデルを最小二である31人学級から，クラスサイズを約半分の15乗法で推定した結果を，また第4列から第6列は学人学級にすることによって，偏差値が0.96点伸び

年サイズから予測されるクラスサイズを実際のクることを意味している。もちろん，このテストス

ラスサイズの操作変数として用いた二段階最小二コアの伸びが大きいのか小さいのかは議論の分か乗法による推定結果を示してある。第1列は固定れるところではあるが，1年間の学習は学力の1標

効果を一切含めないものであり，第2列は年度固準偏差の上昇と等価と考えるのであれば，クラス

定効果と学年固定効果および学校固定効果を制御

サイズを現状の半分にしたとしても平均的には約している。クラスサイズの係数の推定値の符号は1月分の国語の学習効果を生み出すにすぎない。6)

負ではあるものの，統計的有意性は低い。第3列

しかしながら，この学力の伸びは統計的にも意味はさらに教員固定効果を制御したものであるが，があること，またこの効果はあくまでも国語のテ

クラスサイズの係数の推定値は前2列の結果の約3

ストスコアに対する平均的な効果であり，学習環倍の大きさであり，5％の水準で統計的にも有意境等によりその効果は変わりうることも十分に考である。第4列から第6列の推定結果を見ると，前えられる。この点については，就学援助受給およ

3列の結果と同様に教員固定効果を制御した場合

び申請状況によってクラスサイズ縮小の効果が異1標準偏差の学力の伸びを1年分の学習効果として解釈する方法は，イギリスのWhat Works Centre，Education
Endowment Foundationが採用している方法であり，詳細はEEF（2018）を参照のこと。
6)0105_社会保障研究_【田中】_SK.smd Page 9

20/12/15 15:16 v4.00

334

社 会 保 障 研 究

表2Vol. 5 No. 3

クラスサイズの効果

国語

（1）

（2）

（3）

（4）

（5）

（6）

（7）

（8）

（9）

（10）

（11）

（12）

推定方法

OLS

OLS

OLS

2SLS

2SLS

2SLS

OLS

OLS

OLS

2SLS

2SLS

2SLS

−0.001−0.001−0.003**−0.002−0.001−0.005**−0.003*−0.002−0.005**−0.004*−0.003−0.006*

変数名
クラスサイズ（−1.377）（−1.056）（−2.520）（−1.158）（−0.804）（−2.027）（−1.697）（−1.422）（−2.186）（−1.741）（−1.270）（−1.656）
前年度テストスコ 0.710*** 0.707*** 0.712*** 0.710*** 0.707*** 0.712*** −0.172*** −0.172*** −0.182*** −0.172*** −0.172*** −0.182***ア（193.221）（194.811）（192.401）（194.456）（196.025）（195.574）（−36.798）（−36.582）（−39.963）（−36.831）（−36.648）（−39.980）
否認定−0.046*** −0.042*** −0.041*** −0.046*** −0.042*** −0.041***

0.004

0.004

0.000

0.004

0.004

0.000

（−4.540）（−4.091）（−3.755）（−4.568）（−4.115）（−3.818） （0.252） （0.264） （0.033） （0.260） （0.266） （0.031）
準要保護−0.117*** −0.114*** −0.112*** −0.117*** −0.114*** −0.112***−0.017−0.017−0.018−0.017−0.017−0.018（−18.123）（−18.304）（−17.844）（−18.230）（−18.436）（−18.134）（−1.220）（−1.226）（−1.281）（−1.218）（−1.226）（−1.281）
要保護−0.227*** −0.227*** −0.218*** −0.227*** −0.227*** −0.218***

0.001

0.002

0.021

0.001

0.002

0.022

（−15.609）（−15.890）（−14.320）（−15.702）（−16.002）（−14.573） （0.028） （0.050） （0.517） （0.032） （0.052） （0.522）
定数項

0.057

−0.227*** −0.718***0.060

0.201***−0.0000.001−0.029

0.014

0.027

−0.010−0.389**（1.519） （−8.278）（−5.678） （1.340） （3.232） （−0.001） （0.016） （−0.332） （0.002） （0.308） （−0.093）（−1.987）
年度固定効果

No

Yes

Yes

No

Yes

Yes

No

Yes

Yes

No

Yes

学年固定効果

No

Yes

Yes

No

Yes

Yes

No

Yes

Yes

No

Yes

Yes
Yes

学校固定効果

No

Yes

Yes

No

Yes

Yes

Abs.

Abs.

Abs.

Abs.

Abs.

Abs.

教員固定効果

No

No

Yes

No

No

Yes

No

No

Yes

No

No

Yes

児童固定効果

No

No

No

No

No

No

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

自由度修正済み決
定係数

0.519

0.521

0.538

0.519

0.521

0.537

0.507

0.506

0.117

0.505

0.505

0.112

算数

（1）

（2）

（3）

（4）

（5）

（6）

（7）

（8）

（9）

（10）

（11）

（12）

推定方法

OLS

OLS

OLS

2SLS

2SLS

2SLS

OLS

OLS

OLS

2SLS

2SLS

2SLS

−0.002−0.002−0.007*−0.010**

変数名
クラスサイズ−0.003** −0.003** −0.003** −0.003**−0.004** −0.004** −0.006** −0.007**（−2.551）（−2.371）（−2.636）（−2.084）（−1.474）（−0.907）（−2.380）（−2.375）（−2.519）（−2.135）（−1.901）（−2.526）
前年度テストスコ 0.739*** 0.736*** 0.741*** 0.739*** 0.736*** 0.741*** −0.131*** −0.131*** −0.142*** −0.131*** −0.131*** −0.142***ア（155.556）（158.631）（156.816）（156.801）（159.608）（159.545）（−17.976）（−18.100）（−21.262）（−17.995）（−18.148）（−21.275）
否認定−0.037*** −0.039*** −0.040*** −0.037*** −0.039*** −0.040***

0.004

0.004

0.004

0.004

0.005

0.004

（−4.104）（−4.486）（−4.784）（−4.123）（−4.514）（−4.866） （0.361） （0.388） （0.365） （0.386） （0.398） （0.360）
準要保護−0.106*** −0.111*** −0.108*** −0.106*** −0.111*** −0.108***−0.006−0.0060.001−0.006−0.0060.001（−17.781）（−18.944）（−18.660）（−17.884）（−19.083）（−18.982）（−0.509）（−0.500） （0.116） （−0.500）（−0.488） （0.127）
要保護−0.233*** −0.241*** −0.238*** −0.233*** −0.241*** −0.238***−0.007−0.0060.015−0.006−0.0060.016（−15.711）（−16.940）（−16.603）（−15.775）（−17.028）（−16.820）（−0.167）（−0.158） （0.411） （−0.155）（−0.149） （0.431）
定数項

0.111***

0.037−0.501***0.122***

0.153**

0.059

0.097

0.074

−0.001

0.167

0.156

0.168

（2.800） （1.213） （−5.172） （2.772） （2.473） （0.344） （1.097） （0.809） （−0.000） （1.507） （1.234） （0.815）
年度固定効果

No

Yes

Yes

No

Yes

Yes

No

Yes

Yes

No

Yes

学年固定効果

No

Yes

Yes

No

Yes

Yes

No

Yes

Yes

No

Yes

Yes
Yes

学校固定効果

No

Yes

Yes

No

Yes

Yes

Abs.

Abs.

Abs.

Abs.

Abs.

Abs.

教員固定効果

No

No

Yes

No

No

Yes

No

No

Yes

No

No

Yes

児童固定効果

No

No

No

No

No

No

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

自由度修正済み決
定係数

0.554

0.557

0.577

0.554

0.557

0.577

0.533

0.532

0.0662

0.516

0.515

0.0655（ ）内の数値は学校レベルでクラスタリングした標準誤差に基づいたt値。すべての式に学年サイズの3次の多項式を含めている。Abs.
は，学校固定効果が児童固定効果に吸収されていることを意味する。標本サイズは109,433，児童数は40,950人。*** p＜0.01, ** p＜0.05, *p＜0.1

0105_社会保障研究_【田中】_SK.smd Page 10

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根拠を活用した教育政策形成へ向けて――自治体教育データを用いたクラスサイズ縮小効果の検証――

なるのかを調べるときに立ち返るとする。

335

御しているので，前年度のテストスコアが，その次に，算数のテストスコアを被説明変数とする

児童の平均的なテストスコアよりも高いときに回帰モデルの結果を見る。国語の場合と同様に，は，今年度のテストスコアは平均よりも低くなる

クラスサイズの係数の推定値はすべての定式化に傾向があることを意味している。いずれの場合において負の値となっているが，係数の統計的有意おいても，前年度のテストスコアを制御する「付性はまちまちである。特に，児童固定効果を含め

加価値モデル」を推定することによって，児童のずに二段階最小二乗法で推定した第5列と第6列の学力の伸びに対するクラスサイズ縮小効果の推定

係数の推定値は絶対値も小さく，統計的な有意性を行っている。

も低い。しかしながら，児童固定効果を考慮した

次に就学援助の受給および申請状況の係数を見第7列から第12列の結果はすべて統計的にも有意てゆく。児童固定効果を制御しない定場合，国語であり，教員効果までも制御した第12列においてと算数の両科目において係数値は負の値となり，係数値は−0.01となっている。国語の場合と同様

統計的にも有意となっている。これは，就学援助に，この係数値を解釈すると，クラスの児童数をへの申請を行わなかった児童を比較対象として，一人減らすことによって，算数のテストスコアが就学援助の受給や申請を行なった児童のテストス

平均的に0.01標準偏差「伸びる」ことを意味してコアの伸びは相対的に低いことを意味している。

いる。国語のときと同様に，1年間の学習は学力

さらに，その係数は否認定よりも準要保護の児童の1標準偏差の上昇と等価と仮定すると，クラスが，さらに準要保護の児童より要保護の児童の方

サイズを現状の半分にすることで平均的には約がその係数の値の絶対値は大きくなっていること

2ヶ月弱分の算数の学習効果を生み出しているこから，保護状態が重くなるに従って学力の伸びがとになる。国語の場合と同様に，この算数の学力小さくなっていることがわかる。他方で，児童固の伸びは統計的にも意味があること，またこの効

定効果を制御した場合，これらの係数の統計的有果はあくまでも算数のテストスコアに対する平均

意性は失われ，場合によっては係数の符号が正に的な効果であり，学習環境等によりその効果は変なっている場合も見られる。これは就学援助の受わりうることも十分に考えられるため，児童の学給及び申請の状況が持続的であり，その影響の多習・家庭環境の違いによる異質なクラスサイズ縮くが児童固定効果によって制御されていることが小効果を考慮した分析を後に行う。

主な理由であろうが，これらの係数値から，就学回帰モデルにおけるそのほかの共変量の係数の援助を新たに受給・申請することになること自体推定値についても簡単に確認する。まず，すべてが学力の伸びの低下に結びついているわけではなの回帰式に前年度の同科目におけるテストスコア

いと解釈できる。

を含めているが，それによりクラスサイズの係数

以上の議論をクラスサイズの効果に焦点を絞っを，各児童のテストスコアの伸びと解釈することてまとめると，国語，算数ともにクラスサイズのが可能になっている。実際に国語，算数のすべて

縮小は学力の伸びと正の統計的に意味のある関係の定式化において，前年度のテストスコアの係数を持つが，その効果の大きさは限定的であり，先は統計的に有意となっている。しかしながら，児に紹介した日本における先行研究とも整合的な結童固定効果を含めたモデルと含めないモデルでは果となっている。

符号が逆転している。児童固定効果を含めないモ
デルにおいては，前年度のテストスコアが高い児（2） クラスサイズ縮小効果の異質性分析

童は今年度のテストスコアも高くなる傾向がある

上記の分析では，クラスサイズの縮小は児童のため，前年度テストスコアの係数値は正の値をと

学力の伸びと正の関係があることがわかったが，る。他方，児童固定効果を制御したモデルでは，この効果は児童の家庭・学習環境の違いによって各児童の学年を通じた平均的なテストスコアを制異なるのだろうか。以下では，児童の家庭・学習

0105_社会保障研究_【田中】_SK.smd Page 11

20/12/15 15:16 v4.00

0105_社会保障研究_【田中】_SK.smd Page 12−0.002 **

No

No

No

No

学校固定効果

教員固定効果

児童固定効果

No

No

Yes

Yes

Yes

No

Yes

Yes

Yes

Yes

（0.087）−0.005 *（0.013）−0.004 **（0.036）−0.004 **（0.025）−0.003 **（0.062）−0.005 *（0.105）−0.003（0.060）−0.004 *（0.011）−0.004 **

OLS

（3）

表3

No

No

No

No

No

（0.458）−0.003（0.037）

No

No

Yes

Yes

Yes

（0.623）−0.002（0.099）−0.003 *（0.355）−0.002（0.209）−0.002（0.920）0.000（0.634）−0.001（0.721）0.001（0.265）−0.002

2SLS

（5）

No

Yes

Yes

Yes

Yes

（0.468）−0.003（0.269）−0.003（0.403）−0.002（0.483）−0.002（0.378）−0.004（0.075）−0.005 *（0.381）−0.003（0.033）−0.005 **

2SLS

（6）

Yes

No

Abs.

No

No

（0.765）−0.001（0.008）−0.006 ***（0.022）−0.006 **（0.061）−0.004 *（0.329）0.004（0.310）−0.002（0.022）−0.006 **（0.073）−0.003 *

OLS

（7）

Yes

No

Abs.

Yes

Yes

（0.807）−0.001（0.008）−0.006 ***（0.025）−0.006 **（0.063）−0.003 *（0.279）0.005（0.457）−0.001（0.031）−0.005 **（0.119）−0.003OLS（8）

就学援助受給状況ごとのクラスサイズの効果−0.004 **（0.226）−0.003（0.060）−0.003 *（1.000）0.000（0.433）−0.001（0.772）0.001（0.143）−0.002

2SLS

（4）

Yes

Yes

Abs.

Yes

Yes

（0.276）−0.004（0.003）−0.008 ***（0.006）−0.008 ***（0.052）−0.005 *（0.975）0.000（0.077）−0.005 *（0.001）−0.009 ***（0.037）−0.005 **

OLS

（9）

Yes

No

Abs.

No

No

（0.499）−0.006（0.026）−0.008 **（0.014）−0.010 **（0.061）−0.006 *（0.110）0.010（0.131）−0.004（0.045）−0.007 **（0.096）−0.004 *

2SLS

（10）

*

Yes

No

Abs.

Yes

Yes

（0.532）−0.005（0.040）−0.008 **（0.023）−0.009 **（0.098）−0.006 *（0.090）0.011（0.247）−0.003（0.080）−0.007 *（0.219）−0.003

2SLS

（11）

Yes

Yes

Abs.

Yes

Yes

（0.088）−0.012 *（0.005）−0.013 ***（0.003）−0.014 ***（0.035）−0.009 **（0.401）

0.007（0.108）−0.007（0.013）−0.011 **（0.120）−0.0062SLS（12）

社 会 保 障 研 究（ ）内の数値は学校レベルでクラスタリングした標準誤差に基づいたp値。すべての式に前年度テストスコア，就学援助申請・受給状況（否認定，準要保護，要保護），学年サイズの3次の多項式および定数項を含めている。Abs.は，学校固定効果が児童固定効果に吸収されていることを意味する。標本サイズは109,433，児童数は40,950人。*** p＜0.01, ** p＜0.05, *
p＜0.1

No

学年固定効果−0.003（0.264）−0.004（0.029）−0.003 **（0.118）−0.003（0.040）（0.214）（0.021）−0.003 **（0.091）−0.003 *（0.028）−0.002 **−0.002（0.537）−0.002（0.445）0.000（0.890）−0.001（0.630）−0.001（0.531）−0.002（0.143）−0.002OLS（2）（0.417）（0.091）−0.002 *OLS

年度固定効果

要保護

準要保護

否認定

申請なし

算数

要保護

準要保護

否認定

申請なし

国語

推定方法

（1）

336
Vol. 5 No. 3

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根拠を活用した教育政策形成へ向けて――自治体教育データを用いたクラスサイズ縮小効果の検証――

環境の違いを表す代理変数として就学援助受給お337

さらに要保護と認定された児童に対するクラスサ

よび申請の状況の情報に着目し，クラスサイズとイズ縮小効果は0.012と統計的にも有意な値にこれらの就学援助関連の変数との交差項を追加しなっている。

た回帰モデル（2）を推定することによって，クラスサイズ効果の異質性の有無を検証する。

これらの分析結果をまとめると，国語の場合は
クラスサイズ縮小の効果は就学援助否認定の児童

表3は回帰モデル（2）の推定結果に基づき，クにおいてみられるものの，そのほかのグループでラスサイズ効果を就学援助申請・受給状況ごとには統計的には有意な関係はみられなかった。他

まとめたものである。まず国語のテストスコアと方，算数のテストスコアに対しては，就学援助へ

クラスサイズの関係を見てみよう。まず，就学援の申請や受給を受けている児童の方が，クラスサ助の申請を行っていない児童に対するクラスサイ

イズ縮小効果が大きくなる傾向が見られた。この

ズの効果を見ると，すべての定式化において負のように，クラスサイズ縮小効果が家庭経済環境に値となっている。しかしながら，統計的有意性はよって異なることの一つの解釈としては，以下の定式化によって異なり，児童固定効果と教員固定

ようなものが考えられる。一般的に，教育政策の効果を制御し，二段階最小二乗法で推定した第12

効果はその必要性と受容性によって決まる。就学列の結果は，表2のものとあまりことならないも援助への申請を行った児童は，申請を行わなかっのの，統計的有意性は低くなっている。他方，就た児童に比べて学校教育の必要性が高いことが予学援助否認定グループにおけるクラスサイズ縮小想される。さらに，就学援助へ申請した児童は平効果は0.011で統計的にも有意な値となっている。

均的にそうでない児童に比べて学力が低い傾向が

準要保護に認定された児童に対しては，0.007とあった。そのため，就学援助への申請を行った児なる。さらに，要保護の児童に関してクラスサイ童に対する教育政策の効果は，そうでない児童にズ縮小効果は−0.007となっているが，これらの比較して大きくなると考えられる。しかしなが値は統計的には有意ではない。これらの結果から

ら，教育政策が成果に結びつくためには児童が教

は，クラスサイズの縮小効果は，児童の家庭経済

育政策の変化をどれだけ受容できるのかにもか

環境に依存して異なり，教育政策の実装においてかってくる。一般的に要保護に認定された児童は児童の特性を考慮した政策の実施が重要であるこ

そのほかの児童に比べてより厳しい家庭経済環境とを示す一例であると言える。

に置かれているため，教育政策による介入の余地

次に，算数のテストスコアとクラスサイズとのが限られているのかもしれない。これらの要因の関係を見てみよう。国語の場合と同様に，就学援大小関係がクラスサイズ縮小という教育政策と家助の申請を行っていない児童に対するクラスサイ

庭経済環境との間の非線形の関係を生み出していズの効果はすべての定式化において負の値となっるのではないかと考えられる。

ており，特に第12列の推定結果においては5％水
準で統計的にも有意である。さらに，就学援助への申請を行った児童に対するクラスサイズ縮少のⅣ

自治体の根拠に基づく教育政策の可能性と限界

効果は，申請を行っていない児童に比べても大きくなっていることがわかる。児童一人分のクラス

本稿では，教育政策の中でも特に自治体におけサイズ縮小効果は就学援助への申請のない児童にる小中学校を対象とする政策に焦点を当て，そのは算数のテストスコアの0.009標準偏差の改善を効果検証の例と独自の分析結果を紹介した。根拠意味するが，申請をしたが認定されなかった児童を活用した教育政策形成のためには教育データに対しては0.014標準偏差の算数のテストスコア

ベースの構築が不可欠であり，本稿で紹介した先の上昇となっている。同様に，準要保護に認定さ駆的な自治体の例が，ほかの自治体にも波及してれた児童に対するクラスサイズ縮小効果は0.013，

ゆくことが強く期待される。第Ⅱ節で見たよう

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338

社 会 保 障 研 究に，自治体の教育データベースを構築することによって，学術的な知見を活用した教育政策の効果検証がすでに行われているケースもある。また，第Ⅲ節で紹介した匿名自治体の児童生徒個票デー
タを用いた分析では，クラスサイズ縮小効果は児童の家庭経済環境によって異なりうることが示唆され，自治体における教育政策を実装する上でも，その効果の多様性を意識することの重要性が明らかにされた。これらの検証例及び分析結果
は，教育データの分析に学術的な知見を活用しつ
つ，その自治体のニーズにあった政策効果の検証を行うことが，義務教育活動を実装している基礎
自治体にとっても，また学術研究を推進している研究者にとっても魅力的なものであり，相乗効果も大いに期待できる方法であることを示している。
教育活動の成果は児童生徒一人一人で異なり，万人に共通して効果的な教育活動を見つけるのは至難の技であり，いわば教育方法に「正解」はな
いとも言えよう。しかしながら，教育活動の効果の多様性を理解することは大切であり，個々の経験の記録としての教育行政データを活用し，経験を共有することができれば，よりきめ細かな教育的対応が可能となるであろう。そのためにも，教育行政データベースの整備と活用がより多くの自治体で実装されることが強く期待される。
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（たなか・りゅういち）

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340

社 会 保 障 研 究Vol. 5 No. 3

Toward the Evidence-Based Education Policy Making
by Local Governments - An Analysis of Heterogenous Effectsof Class-size Reduction on Students¹Educational
Achievements Using Administrative Panel Data
TANAKA Ryuichi＊
Abstract
In this paper, we discuss the importance of the evidence-based policy making by local governments
for educational achievement of students. First, we introduce examples of local governments whereadministrative education data are collected and used for analysis of the effectiveness of education policies.
Next, as an example of such analyses, I estimate the effect of class size reduction on the growth of academic
achievement of students in public primary schools. We found that the reduction of the class size has a small but
statistically significant positive effect on the growth of the academic ability of elementary school students,
especially in mathematics. In addition, we found that the effect of reducing the class size on the growth ofacademic ability differs depending on students’ application / receipt status of school financial support. These
results highlight the importance of implementing individualized education policies, showing the usefulness ofadministrative education data in recognizing the diversity of effects of education policies.
Keywords：Education Economics, Compulsory Education, Class Size, School Financial Assistance,
Administrative Education Data＊

Professor, Institute of Social Science, The University of Tokyo

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