学校改善研究紀要 2022 特集論文

学校改善研究紀要 2022: 17-25

特集論文

学校改善からみた「学校教員統計調査」の基礎的検討
高木 亮 a 長谷守紘 b 高田純 c 神林寿幸 da 就実大学

takagi@shujitsu.ac.jp

b 愛知県中学校教諭
c 東京工業大学
d 明星大学

清水安夫 e 藤原忠雄 f

mame38cp@gmail.com

takata.j.aa@m.titech.ac.jp

toshiyuki.kambayashi@meisei-u.ac.jp
syasuo@icu.ac.jp

e 国際基督教大学

f 兵庫教育大学大学院

tadfuji@hyogo-u.ac.jp

要約：3 年に一度行われる『学校教員統計調査』では精神疾患を含めた理由別離職者数がキーワード公開されている。精神疾患による病気休職に関する公刊統計の分析は多数存在するが，この教員異動調査

教員の離職に関する詳しい検討はなされていない。そこで，基礎的検討として『公立学校教精神疾患

職員の人事行政状況調査』に基づく精神疾患による休職と離職の比率の対比を行う。

離職理由

令和元年度『学校教員統計調査』における『教員異動調査』で公表されている【離職の理由別 年齢別

離職教員数】を分子に，『学校調査』における【年齢別

職名別

本務

職員数】を分母に参照する【離職出現率】を作成した。これらを集計し検討した。
令和元年度『公立学校教職員の人事行政状況調査』の【病気休職者の学校種別・性別・
職種別・年代別状況(教育職員)】で示される精神疾患休職者に関する表と同様の属性比較を行う精神疾患病気離職者に関する表を作成した。その上で精神疾患による病気休職出現率は年代別に差はないが，離職出現率は 20 代前半が大きいことが示された。このような背景と課題を考察した。

１ ．課題意識と目的
教師ストレス研究の議論展開の起点に教師の精神疾患による病気休職者数(以下「精神休職」)に関する公刊統計がよく紹介される。これは現在，『教員人事行政状況調査』1)として毎年末に前年度統計が公表されているデータを用いている。本稿はこれに『学校教員統計調査』2)が公表する精神疾患による病気離職者数(以下「精神離職」)を集計し，精神休職と精神離職の基本的な比較を行うことを目的とする。その上でこの基本的なデータを表計算ソフト Excel の形式で『日本学校改善学会ホームページ』「活動内容 データベース公
開アーカイブ」(http://j-sira.jp/activity/)で公開することとした。なお，本稿で【 】表記をするものは Excel
シートもしくは Excel ブックの名称を示す。あわせて，本稿は引用を除き「教師」で用語を統一するとともに，公刊統計の名称については『 』表記をする。
さて，管見の限り精神離職の公刊統計を用いた先行研究はみあたらず，若手幼稚園教諭の離職に関する
公立と私立での比較報告が存在(高木・川上 2013；高木 2017)する程度である。
一方，先述のように精神休職の公刊統計は社会問題としても認識がなされ追加分析を加えた研究も豊富
17高木他：学校改善からみた「学校教員統計調査」の基礎的検討である。特に保坂(2008).が自治体ごとの教師数を分母に，精神休職を分子にすることで精神休職発生率を算出して以来，多様な分析・検討がなされてきた。特筆すべき研究を２ 点紹介したい。高原(2015).は独自に個人対象調査で得た「職場環境認知」と「ストレス反応」を自治体単位で投入し，精神休職率を説明変数とするマルチレベル分析を行っている。この結果，都道府県ごとのストレスと精神病休の影響過程は小学校教
師では説明がつくが，中学校教師では説明がつきにくいこととを報告している。加えて，自治体において非正
規教員構成率の高い自治体などの条件でストレスや精神病休の影響過程が強くなりやすいことなどが示されている。また，神林(2017).は「教員の心理的負担増大をもたらした指導環境変容」と題して，精神休職者数同様に毎年公表されている様々な公刊統計を投入しパネルデータ分析による縦断的検討を行い 90 年代後半の学校メンタルヘルス環境の深刻化を明らかにした。この結果，90 年代後半の問題点として生徒指導と家庭環境，非正規教員の構成比などの職業構造の変化とともに財政的手厚さが精神休職増加を支える原因となっていることが論じられている。
このような分析がなされる中で精神休職に関する公刊統計の公表形態についても進化が続いている。2013
年末公開の「病気休職者の学校種別・年代別・性別・職種別状況（教育職員）（平成 24 年度）」(文部科
学省 2013).からは属性別に精神休職の内訳が提示されはじめた。最新の『令和元年度公立学校教職員の人
事行政状況調査について』「1-3.病気休職者の学校種別・性別・職種別状況(教職員)」(以下「精神休職表
1-3．
」)(文部科学省 2020）.では小学校と中学校，高等学校，中等教育学校，義務教育学校，特別支援学校という６ 校種別や，性別，６ つの職種別，４ つの年代別の比較が示されている。
本報告ではこの「精神休職表 1-3.」の属性別の精神休職率と対比できるように精神離職率を集計し比較と議論を行う。精神離職率については令和元年度『学校教員統計調査』(e-STAT 政府統計の総合窓口2021).(2021 年 3 月 25 日公開)においては「離職の理由」の「病気のため」の内数として「うち精神疾患による」とする教員数が 11 の校種（こども園と幼稚園，小学校，中学校，義務教育学校，高等学校，中等教育学校，特別支援学校，特別支援学校（視覚），特別支援学校（聴覚），特別支援学校（知・肢・病））と性別，５ 年区切りの９ 段階の年代別の離職実数が公開されている。これらをデータセットとしてまとめることとした。単純な集計ではあるが少し複雑であるため，表計算ソフト Excel で複数シート間の集計と計算を自動的に行う，いわゆる串刺し計算の Excel ブックを作成しデータセットを公開しつつ概要を報告する。
２ ．方法（1）分析データ『教員異動調査』と『学校調査』の概要

令和元年度『学校教員統計調査』(以降,分析は当該年度のものを用いる)の公刊統計の２ 次分析を自動的に行う Excel ブックをまず作成する。
『学校教員統計調査』は図 1.の示すように『学校調査』と『教員個人調
査』，『教員異動調査』の三部構成になっている。これらを集計し精神離職率を算出し精神休職率と比較したい。
教師の精神離職の集計は『教員異動調査』の 11 校種ごとに Excel ワークシートで公開されている【離職の理由別 年齢区分別 離職教員数（2019 年度）】を分子の参照元とする。また，学校ごとの教師の総数
に関する統計は『学校調査』の【年齢別 職名別 本務職員数】と名付けられた Excel ブックの中で 11 校
種ごとの Excel ワークシートを分母の参照元と扱う。ところで，精神休職表 1-3.は分母に毎年の 10 月１ 日時
点の状況を集計した別の公刊統計『学校基本調査』の教師数を参照しているが，本稿は『学校教員統計調査』での『学校調査』に基づいて集計していることに留意されたい。
（2）『学校教員統計調査』の概要と集計方法『教員異動調査』と『学校調査』を包括する『学校教員統計調査』の概要は文部科学省ホームページ「学校教員統計調査-調査の概要」が詳しい。平成元年度調査以降は Excel によるデータが公示されており，平成 22 年

18

学校改善研究紀要 2022 特集論文

度調査から「離職の理由」として従来の「病気のため」として報告されていた数字に内数として「うち精神疾患」が報告され始めた。
本報告のデータセットである Excel ブックの全体像を図 1.に示す。なお，本稿は精神疾患表 1－ 3．の精神休職と対比した精神離職の議論のみを行う。本稿では紙幅の都合上報告できないが 11 校種や４ 校種の私立学校の状
況は大変示唆に富んでおり，是非とも公開する【離職出現率集計ブック】を確認していただきたい。
まず，【離職理由】を集計し，積み上げグラフで概要を把握するワークシートを 11 校種で作成する。離職理由には「定年」と「病気休職」，「病気休職うち精神疾患」，
「死亡」，
「転職」
，
「進学」，
「家庭の事情」，「職務問題」，「その他」の９ つの離職理由ごとに集計がされている。また，年代別には「25 歳未満」から「65 歳以上」までの５ 年区切り 10 区分ごとに実数が整理されている。加えて，男女別にも分けて実数記録がなされている。この数
字を参照する表にいわゆる Excel の串刺し計算を用いたワークシートで「精神疾患以外の病気」と「精神疾患」
を集計しなおす実数の表を設ける。
次に，各学校の年代別と性別の総数の中での【出現率】を算出するワークシートを 11 校種で作成する。前述の「離職理由」と年代・性別に基づく離職者実数を分母にしつつ，『学校調査』の当該学校種のワークシートにおける年代と性別ごとの教員数「計」と「男」「女」の３ つの列を分母にする。これにより当該属性の全教員数あたりの離職率の集計がなされる。
11 校種分の【離職理由】と【出現率】シートのうち精神休職表 1-3.のような６ 校種分を１ つにまとめる【精神疾患休職離職比較】のワークシートを作成する。なお，前述のように精神休職も精神離職も比率計算のために分母に『学校基本調査』の数値を用いて再計算をしているため，本稿が算出する精神休職率は精神休職表 1-3．での率を食い違いが生じることを留意されたい。
本稿が用いるデータは公刊統計であり公示されたものである。そのため，分析・学術発表を行うこと自体に著作権などの倫理的問題が生じるとは考えにくく第一執筆者の所属する組織の研究倫理委員会も倫理上の審査を不要と判断した。

図 1 心理的負担をもたら教員業務に関する国際比較19

高木他：学校改善からみた「学校教員統計調査」の基礎的検討

本稿で作成した Excel でのデータ集計は守秘義務がなく，筆者に著作権があるものでもない。そこで，本調査研究で用いた図表だけでなく，掲載しきれなかったデータの内容についても Excel ブックの形式で公開する。なお，この Excel ブックの内容には著作権がないため追加分析を制限することはなく研究等の利用を推奨するとともに，筆者への相談・了解等も不要である。
３ ．結果（1）精神休職率と精神離職率の比較

まず，精神休職表 1-3.の分母を『学校調査』のものに修正した。精神休職率と精神離職率の学校種比較を行ってみよう（表 1）。義務教育学校も中等教育学校も他校種と比べ概ね実数量が少なく統計的安定性に欠ける。そのため，分析に耐えられないものと判断し議論から外すこととした。その他４ つの校種を比較してみると小学校と中学校，特別支援学校の精神休職と精神離職の比率はおおむね６ ：１ といえる。一方で高等学校は同比率が 9：1 程度である。
次いで，精神休職率と精神離職率の性別（表 2）と年代別（表 3）比較を見てみよう。表２ の性別比較でいえば精神休職率も精神離職率も男性の比率より２ 割程度高い数字を女性が示している。
表 3 の年代比較でみれば，精神休職率が各世代で共通して 0.6～0.7%代であるのに対し，精神離職率は20 代のみが他世代より 2～3 倍の高さであることがわかる。

表 2 学校種ごとの精神休職率と精神離職率
小学校
中学校
義務教育学校高等学校
中等教育学校
特別支援学校計

精神休職A 精神離職B 在職者数C 精神休職率A/C 精神離職率B/C
2647
457
375653
0.70%
0.12%
1387
242
210526
0.66%
0.11%
21
1
3186
0.66%
0.03%
768
83
158479
0.48%
0.05%
6
0
1712
0.35%
0.00%
649
62
70809
0.92%
0.09%
5478
845
8203650.67%
0.10%

表 2 性別ごとの精神休職率と精神離職率
男性
女性
計

精神休職A 精神離職B 在職者数C 精神休職率A/C 精神離職率B/C
2382
374
398608
0.60%
0.09%
3096
471
421757
0.73%
0.11%
5478
845
8203650.67%
0.10%

表 3 年代４ 区間ごとの精神休職率と精神離職率
20代
30代
40代
50代以上

精神休職A 精神離職B 在職者数C 精神休職率A/C 精神離職率B/C
832
295
135348
0.61%
0.22%
1477
180
201993
0.73%
0.09%
1380
111
184395
0.75%
0.06%
1789
259
298629
0.60%
0.09%
5478
845
820365
0.67%
0.10%

20

学校改善研究紀要 2022 特集論文

（2）精神離職率に注目した学校種と年代の詳細比較
精神休職表 1-3.とその追加分析といえる表３ は「20 代」と「30 代」，「40 代」，「50 代以上」という４ 区分の枠組みである。
『学校教員統計調査』についてはより詳細に年代を 10 区分ごとに集計がなされているので，この区分での精神離職の状況を確認してみたい（表 4）。
25 歳未満という区切りをみれば小学校も中学校も高等学校も精神離職率は 0.3%台と表１ と比べて印象が変わる。25 歳以上 30 歳未満において他の校種より大きく精神離職率が下がる高校と 30 代以降に下がる他の学校種といった交互作用的な推移の違いが理解できる。
『教員異動調査』の離職理由には精神離職以外にも８ 種類の離職理由を分けて離職者実数が集計されている。
そこで，20 代の精神離職率の高さをより詳しく探るために 25 歳未満の４ 校種の離職理由９ 種の比率をみてみよう(表 5)。表５ より学校種によって多少の率のばらつきがあるが，いずれも相応に高い離職数を占める理由として「転職」と「家庭の事情」，「その他」がある。精神離職率が 0.3%程度であるのに対し，この３ つの合計として小学校
は 1.6％ で中学校では 2.5%，高等学校で 2.7%，特別支援学校で 2.6%である。
20 代，特に 25 歳未満において精神離職率は学校種での多少の差はあるが，30 歳以降と比べ２ ～３ 倍以上の高さである。ただ，これは精神離職だけではないことを踏まえて議論を行う必要があるといえる。

表 4 年代 10 区分と学校種ごとの精神離職率の比較

小
学
校
中
学
校
高
等
学
校
特
別
支
援

A精神離職
B年代人数
C全体あたり年代人数
A/B精神離職率
A精神離職
B年代人数
C全体あたり年代人数
A/B精神離職率
A精神離職
B年代人数
C全体あたり年代人数
A/B精神離職率
A精神離職
B年代人数
C全体あたり年代人数
A/B精神離職率

表5

25歳未満 25-30歳 30-35歳 35-40歳 40-45歳 45-50歳 50-55歳 55-60歳 60-65歳 65歳以上 合計
77
95
54
45
37
21
38
70
19
1
457
20718
51512
51150
45890
38619
40475
50932
58882
16854
621
375653
6%
14%
14%
12%
10%
11%
14%
16%
4%
0%
100.0%
0.372% 0.184%
0.106% 0.098% 0.096% 0.052%
0.075% 0.119% 0.113% 0.161%
0.122%
24
58
27
22
18
13
32
44
4
0
242
7375
26527
29427
24026
21525
24435
28087
37270
11451
403
210526
4%
13%
14%
11%
10%
12%
13%
18%
5%
0%
100.0%
0.325% 0.219%
0.092% 0.092% 0.084% 0.053%
0.114% 0.118% 0.035% 0.000%
0.115%
12
13
9
5
6
4
12
20
2
0
83
3553
14192
16275
15440
17865
21220
24007
33886
11497
544
158479
2%
9%
10%
10%
11%
13%
15%
21%
7%
0%
100.0%
0.338% 0.092%
0.055% 0.032% 0.034% 0.019%
0.050% 0.059% 0.017% 0.000%
0.052%
6
10
14
4
5
6
7
8
2
0
62
2524
8300
9509
8809
9129
9823
9461
10214
2925
115
70809
4%
12%
13%
12%
13%
14%
13%
14%
4%
0%
100.0%
0.238% 0.120%
0.147% 0.045% 0.055% 0.061%
0.074% 0.078% 0.068% 0.000%
0.088%

25 歳未満の離職理由

21高木他：学校改善からみた「学校教員統計調査」の基礎的検討

４ ．総合考察（1）精神離職率と精神疾患休職率の 20 代における差の大きさ
1）若手世代の精神疾患と離職に関する議論
まず本報告が扱った数字は本務者における数字であることを抑えておきたい。この定義にはフルタイム勤務の臨時任用・講師を含んでいる。一方，臨時任用・非常勤講師は兼務者として扱われてはいない。
採用試験に合格した教諭以降は全員が管理職候補として昇給と職能成長をつづけるという職能給制度に基づく待遇を受ける。この雇用状況で精神疾患となった場合は治療を受けはじめ，勤務に耐えなくなると有給休暇を消化，ついで病気休暇，病気休職になり，数年単位で回復しない場合は離職という職能給制度の待遇による過程を経る。
しかし，職能給制度ではない職務給制度の雇用である臨時任用の場合は本務者であっても概ね年度単位の契約となり，現実的に年単位の病気休職はほとんど成立しない。森部(2007)を読む限り，精神疾患による有給休暇も取得しづらい事例が多くを占めるのではないかと予想できる。
『教員人事行政状況調査』も『学校教員統計調査』も本務者つまり講師等を実数として集計されている。前者より換算される精神休職率は講師等が分母に入りながら，精神休職が許されない点で分子には入りえないため，
低く数字があらわされる傾向が存在すると想像できる。しかし，精神離職については講師も集計され数字が大きくなりやすくなると考えられる。特に，教員採用試験合格前の本務者が多い 20 代では他世代よりこの大きさが目立と想像できる。精神離職のみに注目してより詳しい年代でみても 25 歳未満が特に精神離職が高いことが示された
ことはこの証左といえるかもしれない。
ところで，教員における初年次やリアリティショックに関する先行研究は多様な研究が蓄積されているためそれらの議論を概観しておきたい。
松永・中村・三浦・原田(2017).は新任教師の「リアリティ・ショック尺度」を作成し，不安や抑うつを規定することを確認している。また，小・中学校の管理職５ 名に自由記述調査を行った松永ら(2021).では認知の変化の多様さをあげて，実用可能な心理的支援体制を分類し提案している。大前(2015).は多様な世代の小学校教師にリア
リティ・ショックに関する質問を行い，課題の多くが教職課程での技能・能力面での訓練の不足としている。
「教職に就いた直後」をイメージしているリアリティ・ショックに比べて教員採用試験合格初年度を意味する初任者教師研究についてもみてみよう。宇都・今林(2005;2006;2007).はある県の高校教師の初任者研修で量・質両面の調査を行い，一貫して短期間に前向きにも後ろ向きにも世界観が大きく変化する傾向をまとめている。曽山(2014).
は９ 人の初任小学校教師の１ 年間のインタビュー調査を行い，量的にあらわしにくい１ 年間の「発達過程の個人差」(p.319)を指摘している。唯一，若い世代の前向きな視点を議論しているのが片岡(2019).で，A 市の小・中学校 63 名の新任教師に質・量両面の調査を２ 年間かけて実施している。ここでは幸福感といった個性的な質問を行い，初任者教員の適応力の高さを強調している。
リアリティ・ショックはどちらかといえば調査対象を 20 代前半ごろと曖昧に定め，職業への態度変容を尋ねる研究からなる。初任教師研究は教育行政や研修制度に沿って能力開発などの改善を意図し，能力開発を考える傾向がある。視点は異なるがいずれにおいても，20 代の適応と不適応にお関する変化の振れ幅の大きさは一致した結論であるといえよう。両概念ともに良く変化すればキャリア適応や能力開発となり，良くない変化が起きれば不適応や本稿で見たようなストレスの蓄積の結果としての精神休職，精神離職といえよう。
しかし，リアリティ・ショック研究においても教諭(職能給)と講師・常勤講師(本務者ながら職務給)，非常勤講師(本務者と扱われない職務給)を比較し考える言及はあまりなく，例外的に片岡(2019).が大量退職による大量採用が不適応の背景という懸念を伝えている。この片岡の懸念は少し想像を広げれば，大量採用時代に臨時任用を経ずに教諭として採用される比率の大きさが離職を考えずに不適応のままとどまってしまうことの懸念なのかもしれない。
2）職能給制度の中の休職と離職という視点
我が国の大卒雇用の主要部分を占める職能給制度は海老原(2013).が詳しい。日本型雇用の特性として①給与

22

学校改善研究紀要 2022 特集論文

は職務ではなく人のキャリアの展望で設定されるために，②正社員などの職能給では全員が幹部候補としての待遇がなされ，相応の貢献と発達が要求される，の２ 点が挙げられている。また，濱口・海老原(2020).は労働運動史の中で世界的な雇用と労働の形態を議論している。この中で相対的に雇用・待遇が安定している日本の職能給制度の光の部分がある一方で，このことが人件費抑制と労働の質・量を過剰に要求する影の性質も持つと指摘している。そのため，国民健康保険より厚生年金・健康保険であり，着実な昇給による生涯年収の展望を望める待遇の維持を労働者が切望するがゆえに，無理な労働を担ってしまいやすいいわゆるブラック労働の仕組みを説明できる。
また，例えば『「死ぬぐらいなら会社を辞めれば」ができない理由』(ゆうきゆう作画・汐街コナ原作)という題名の若者向けの漫画がある。そこでは「精神疾患になって休職させてもらえる」待遇は「精神疾患になってすら辞められない」日本の職能給の実態であるとも紹介する。つまり，若い労働者にはその職を辞めて再出発するという選択肢が他の世代よりも有意義であり，そのこと自体に気づくことも価値があるといえる。休暇と休職は労働者を助ける待遇であるが，事例によっては自殺や過剰な健康悪化よりは離職が最適解になることもあり得るといえよう。
この辺りを考えれば 20 代という他の年代よりも職業選択を再設定できる適応力の高い状況とともに，職能給ではないため精神疾患となっても休暇や休職が得られず離職をする臨時任用教員の課題を今後それぞれ議論する必要があろう。またこの対比として，職能給ゆえの休暇や休職が得られやすいものの，離職し他の職を展望することが相対的に困難な 30 代以降の教師らの精神疾患などの課題の考慮も有意義であろう。
3）離職は「望ましくない説明変数」なのか？
ところで，「離職は悪いことなのか？ 」について少し省察的に考える必要がある。筆者らは教師個々人のキャリア支援という視点に立てば「寿命を大きく縮めるぐらいなら仕事を辞めた方がいい」さらに「若い時にこの見通しや決断が得られた方が有利である」と考えている。一方で学校経営や教育行政の立場での教職員人事における費用対効果で考えれば「離職は社会的な効率の悪い改善すべき課題」ということになろう。社会的効率の悪化を防ぐ職能給制度の利点や取組，規範は今後も重視しながらも，同時に離職の必要な教師の支援も可能にするような議論が有益なのかもしれない。教職員人事制度と個人のキャリアのいずれをも包含する学校改善研究がこの葛藤について両論併記的な議論を可能にするともいえよう。
精神疾患の教師を多数支援した精神科医の中島(2004).は“本人や学校，子供の未来のために教職を去ったほうがいい教師”にその趣旨をあえて指摘することの重要さを強調している。死去の直前まで教職支援に従事し続けた中島医師のような人物にはこのような指摘を行う資格があるが，大変難しい指摘である。一方で筆者も含めて多くの研究者や教育行政関係者は学校改善に関して無邪気に教師のさらなる努力・多忙ばかりを要求してきた観もあり，その限界が教師の精神疾患であり，教師の働き方改革であり，学校がブラック企業のように語られたうえでの離職という選択肢の議論である。
“教師が離職を思いとどまる”議論には“教師の職の魅力を増す対策”と“教師の努力・多忙化以外の学校改善を支える資源開発”の議論であろう。何ごとも変化や適応の余地のある若手教師が“自分のためにも教職を去る”選択肢があることを深刻に受け止めていく必要があると考えられる。
青木(2021).は「文部科学省は財務省との折衝で教育・学術・科学技術予算を漸進的に決める今の仕組み以外にないと思い込んでいる。そのため，予算がないのに「世界に伍する教育」を達成するおよそ実現不可能な目標が設定されてしまう」(p.264)と指摘する。今後の教師のメンタルヘルスや学校改善を考える際は予算や段取りさらに，“今の仕組み以外の仕組み”についても議論する必要がある。
4）今後の課題
今後の課題として２ 点を指摘したい。
１ 点目は本稿の限界である。本稿はあくまで公刊された精神休職と精神離職の発生率の比較を目的とした。学校改善における教師のストレスという領域を考えた際に精神疾患という結果に関わる問題は重要ながらごく限られた問題である。
その限られた問題の中でも公刊統計のデータは情報量が多い。本稿は 11 校種，10 年齢区分，性別，私立学校の状況などのデータセットを整理したが，分析しきれていない課題が多い。例えば，『学校教員統計調査』の『教員異動調査』における「離職の理由別

年齢区分別

離職教員数」においてそれまで「病気のため（の離23高木他：学校改善からみた「学校教員統計調査」の基礎的検討

職）」の内数として精神疾患の離職者数の公開は平成 22 年以降行われ，本稿で取り上げた令和元年版まで実に4 度の縦断的報告がなされている。さらに，『教職員の人事行政状況調査』については平成 28 年以降で精神疾患
による病気休暇者数の公開も行われておりこちらも実に 4 度の縦断的報告がなされている。これらの追加の分析や発展的議論をめぐる作業を読者にゆだねたいので本分析ブックを公開したい。
今後は基礎的な分析も交えつつ，順次本学会のデータ公開として精神疾患による病気休暇と精神疾患による病
気休職，精神疾患による病気離職の全国データとともに各県ごとの精神疾患による病気休職を縦断的に検討可能な Excel の形式で公開していきたい。また，これらのデータは全数調査であり標本調査が母数を想定する際の検定などが行い得ないが 5)今後の時系列の分析は検定に代わるような分析指標も交えて心理学や経済学，社会学とも議論した分析が不可欠である。今後時間をかけてこれらのデータセットをデータベースとして蓄積していくので是非とも追加の積極的な分析と考察を読者には広くお願いしたい。
２ 点目は公刊統計に関する今後の期待・要望でもある。
『教員人事行政状況調査』は 4 区分の年代と 6 つの学校種の集計がなされていた。
『教員異動調査』では 10 区分の年代と 11 の学校種の集計がなされていた一方で職種別の区分はなされていなかった。さらなる公刊統計の詳細な公開として職種別や学校種別，年代別などのできるだけ詳細な公開形式の工夫を国や地方公共団体には是非考えてもらいたい。
現時点では集計されているものの抽出できない教師の職種として養護教諭や栄養教諭など様々な学校に人事異動で就く職種は学校ごとに集計される調査の構造上把握できない。さらに，考察でふれた採用前の非講師や講師・養護助教諭も公刊統計で是非，集計し公開するような改善を考えてもらいたい。
最後に，2019 年の学校教育法施行規則改正により正式に学校の専門職として定義されたスクールカウンセラーとスクールソーシャルワーカーは教師ではない専門職としての教職員である。本稿は本務の教師しか議論の対象にできなかったため他の学校を支える教師や教職員の状況が分からず残念である。今後の教職論は「教師という職域の議論」ではなく，「教職員という複合職域の議論」に発想を改め，広く教職員のメンタルヘルスを研究する必要があろう。
註1）本稿で比較する『学校教員統計調査』が令和元年度版であるため，2022 年２ 月現在公開済みである令和２ 年度版ではな
く 令 和 元 年 度 版 『 公 立 学 校 教 職 員 の 人 事 行 政 状 況 調 査 』 の 文 部 科 学 省 HP で 公 開 内 容 を 分 析 の 対 象 と す る(https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/jinji/1411820_00002.htm)。この調査は分限処分や懲戒処分，管理職登用状
況など多様な報告を行うものであり実に 34 の報告書（PDF）から構成されている。本稿が参照するのは「1－ 3

病気休職者の学校種別・性別・職種別・年代別状況（教育職員）」(https://www.mext.go.jp/content/20201222-mxt_syoto01000011607_03.pdf)の(1)学校種別，(2)性別，(4)年代別の表を基とする。
「1-3」においても(3)職種別は『学校教員統計調査』における精神離職者数の報告で属性分類がなされていないので分析対象としていない。また，都道府県ごとの精神病休者数は「1-4」(学校種別)，「1-5」(性別)，「1-7」(年代別)ごとに報告されているが『学校教員統計調査』の精神離職者
数は都道府県ごとの公開がなされていないので分析がしえない。なお，精神疾患による病気休職以前の病気休暇者数は
都道府県集計で「1-11」(学校種別)，「1-12」(性別)，「1-15」(年代別)ごとの報告されており，都道府県別の精神疾患による病気休暇者数を合計すれば本稿追加の分析も可能である。これらについては今後のデータベース化も含めた分析課題としたい。
2）３ 年に一度公示される『学校教員統計調査』は『統計で見る日本 (e-Stata)』の「学校教員統計調査」に関するHP(https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&toukei=00400003&tstat=000001016172)で昭和 28 年度以降のものが現在公開されている。令和元年度版は大学以外の『第一部』で 301 件の報告があり『学校調査』(２ 件)で『教員異動調査』(116 件)，『教員異動調査』(97 件)である。図１ に示すように本稿のデータセットは精神休職率と精神離職率を計算する分母となる教員数を『学校調査』(https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=
00400003&tstat=000001016172&cycle=0&tclass1=000001152450&tclass2=000001152451&tclass3=000001152452&tclass
4val=0)の「１ ．年齢別

職名別

本務職員数」【r1_kyouin_toukei_001 】より参照した。精神離職率を計算する分子となる精神離職者数は『教員異動調査』が 11 の学校種ごとに分岐しているため各分岐の「離職の理由別

年齢区分別 離24

学校改善研究紀要 2022 特集論文

職 教員数」の 11 のエクセルデータを参照(例えば，幼稚園については「表番号 102」【r1_kyouin_toukei_102】)している。
3)「学校基本調査・用語の解説」(https://www.mext.go.jp/b_menu/toukei/chousa01/kihon/yougo/1288105.htm)の「本務者」と「兼務者」の定義を参照されたい。兼務者が臨時任用教員における非常勤講師のみを定義していることが分かる。
4)平成 28 年度の以降の『学校教員統計調査』では１ か月以上の病気休暇取得者が都道府県別に公開されており，この内数の形で精神疾患による病気休職者も報告されている。令和元年版では学校種別(1-11)と性別(1-12)，職種別(1-13)，年代別(1-14)と PDF 形式で報告されており，今後のデータセットとしての整理と分析の追加を試みていくことが有益であろう。
5)水本・竹内(2008)はこのような検定ができない状態で効果量としてイータ２ 乗値を用いた判断の指標を提案している。本稿が扱ったようなデータへの適応事例を把握しきれていないが今後，検定以外の指標で適正なものの探索を続けていきたい。

付記
本論文は日本学校改善学会 2022 関西大会研究発表 SⅢB2 の内容を基に追加の議論を加え再構成したものである。
Excel に関する基本的なシート作成は高木が行い，執筆者で各 2 学校種のデータや先行研究の議論を確認しつつ分析戦略を協働で設定し，報告としてとりまとめた。

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