論 文

教員加配と問題行動
─家庭経済環境の役割
田中 隆一*
東京大学

両角 淳良
University of Nottingham

本研究では、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分析する。特に、この効果が生徒の家庭経済環境により異なりうる点に着目する。ある政令指定都市の公立中学校の学校別パネルデータを用いて、不登校
生徒数、暴力行為発生件数、いじめの認知件数のそれぞれを被説明変数とする付加価値モデルの推定を行う。分析の結果、以下の 3 点が明らかとなった。第 1 に、問題行動抑制・解消のための教員加配は一般的に不登校の生徒数を減らすが、この効
果は就学援助を受けている生徒の割合が高い（経済的に恵まれていない家庭の生徒が多い）学校において特に強く観察された。第 2 に、暴力行為発生件数は学校における就学援助受給生徒割合と正の相関を持つが、教員加配との関係は検出されなかった。第 3 に、いじめの認知件数と教員加配や家庭の経済環境との間には統計的に有意な関係は検出されなかった。これらの結果より、教員加配を通じて問題行動に対処しようとする際には、対象となる問題行動を明確にした上で各学校における生徒の家庭経済状況の影響を考慮し、その対策に当たることが重要であることが分かった。

1. はじめに
日本の小中学校における義務教育は、学力をはじめとするその後の生活において基盤となる資質、いわゆる人的資本を育成・形成することを最重要の目的の 1 つとしている1。
そのため、義務教育制度は、国民が教育を受ける権利についての最低限の社会的保障と本研究は、ある政令指定都市より匿名の中学校別データの提供を受けたことにより可能となった。関連教育委員会の協力に対して深く感謝したい。また、匿名のレフェリーからは有益なコメントを数多くいただいた。
ここに記して謝意を表したい。本研究の一部は JSPS 科研費（20H00069）の助成を受けたものである。
＊ （連絡先住所）〒 113-0033 東京都文京区本郷 7-3-1（E-mail）ryuichi.tanaka@iss.u-tokyo.ac.jp
1
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れる普通教育は、各個人の有する能力を伸ばしつつ社会において自立的に生きる基礎を培い、また、国家及び社会の形成者として必要とされる基本的な資質を養うことを目的として行われるものとする」とある。

論文：教員加配と問題行動─家庭経済環境の役割

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も言える。人的資本の形成という目的の達成を保証するためには、児童生徒の小中学校における学習環境の整備および確保が大前提となる。しかし、この前提は学校における「暴力行為」や「いじめ」といった児童生徒の問題行動の存在によって成り立たなくなる場合がある。例えば OECD（2017）では、学校においていじめの被害を受ける生徒
は不安・疎外感を感じる傾向があり、学業に関する不安を感じやすいと報告している2。
また、児童生徒が登校しない、あるいはしたくても不可能な状況、つまり「不登校」に陥ると、学校教育サービスの享受そのものが困難になる。さらに、これらの問題行動は
当該児童生徒の将来の労働市場への参加を妨げることにより、社会全体にも負の影響を与えうる3。2015 年の内閣府による『若者の生活に関する調査』においては、日本における 15─39 歳人口の 54.1 万人が「ひきこもり」であると推計しているが、同調査はひきこもりの状態となった主要因の 1 つが「不登校」であることを明らかにしている4。
従って、児童生徒の問題行動を抑制・減少させることは、人的資本の形成および将来の労働資源を確保する観点から、義務教育段階の学校教育における最重要課題の 1 つといえる。
問題行動を抑制・減少させ、児童生徒が安心して教育を受けられる体制を確立するた
めに家庭、学校、教育委員会、さらには地域住民を対象として様々な対策が議論・実施されているが、その中でも学校の取り組みを支援し、教育条件を整備する目的で行われる教員の配置は特に重要な政策である5。通常、各学校に配置される教員数は「公立義務教育諸学校の学級編制及び教職員定数の標準に関する法律」に基づいて、主に各学校学年の生徒数と学校の規模（総学級数等）によって決められている。このようにして決まる教員数は「基礎定数」と呼ばれるが、実際の教員数は基礎定数を超えて配置される、
いわゆる教員の「加配定数」と合わせて決まっている。教員加配は少人数指導・専科指導を含め様々な目的のために行われるが、その中に、いじめ、暴力行為、不登校などの2

経済協力開発機構（OECD）は、いじめを加害者による自分より弱い立場にいる被害者への定期的・継続的な力の乱用と位置付けており、前者は後者を傷つける意図を持つことが特徴であるとしている。
3
問題行動は、将来の犯罪行為を誘発することによっても社会に負の影響をもたらす可能性がある。本稿で扱う問題行動は不登校、暴力行為、いじめであるが、いずれも将来において社会への適応に支障を生じさせる可能性をはらんでいる。そのため、これらの問題行動への適切な対応は将来、社会への不適応が生む反社会的行動の抑制にもつながりうると考えられる。
4
同調査において、（広義の）ひきこもりは「普段どのくらい外出しますか」について、「趣味の用事の時だけ外出する」、「近所のコンビニには出かける」、「自室からは出るが、家からは出ない」、「自室からほとんど出ない」に当てはまる者で、かつ「現在の状況になってどのくらい経ちますか」について、6 か月以上と回答した者と定義されている（現在の状況になったきっかけとして、病気、妊娠、自宅勤務、出産・育児を挙げた者、または現在、専業主婦・主夫または家事手伝いをしていると回答した者、普段自宅でよくしていることとして
家事・育児と回答した者は除く）。
5
例えば、不登校に対する様々な政策対応の現状と改善方策のまとめとしては、文部科学省の「不登校に関する調査研究協力者会議」の『不登校児童生徒への支援に関する最終報告』（2016 年 7 月）を参照。同報告においても教育委員会による教員の適正配置の重要性は強調されている（27 ページ）。

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問題行動の早期解消・未然防止を目的の 1 つとした「児童生徒支援加配」の項目がある。
同項目による加配教員の主な職務は、円滑な学級経営が困難な場合の援助活動、深刻な問題行動を起こす児童生徒や不登校児童生徒等に対する個別指導・支援である。文部科
学省・地方自治体は、この種の教員の配置・拡充を通して問題行動への対策ができる。
児童生徒支援のための教員の加配は多くの自治体で実施されており、その目的の 1 つが問題行動の減少・抑制であることは明らかである6。しかし、この種の教員加配が実際に問題行動を抑制する質的・量的な効果の実証分析は多くない。例えば、OECD（2014）は、経済協力開発機構（OECD）加盟の各国において、より統制の取れた円滑な学級経営が行われている場合、または、生徒の幸福（well-being）に興味を示し、彼らの話をよく聞ける学校教員がより多く存在する場合などには、学校を正当な理由なく休む生徒の数が少ない傾向を示している7。しかし、同報告では、学校が生徒の出席状
況改善、不登校問題軽減のために果たしうる役割があることを示唆しているが、政策手段としての教員加配の影響を統計的手法によって推定していない。教員加配による問題
行動対策は、文教予算の大部分を占める人件費に直接関わるため、その効果を質的・量的に検証することは加配政策を正当化する上でも必要である。
教員加配の効果を検証する上でさらに重要なことは、児童生徒の「家庭環境」を考慮することである。上述の OECD（2014）は、生徒の不登校の決定要因として家庭環境を挙げており、生徒の親が子の大学進学を期待している場合などは、そうでない場合に比べて、生徒の学校出席状況が良いことを示している。従って、児童生徒が学校生活に従事する必要性を親があまり意識していない場合は、意識している場合に比べて、教員
加配が不登校対策として機能する余地は大きい可能性がある。しかし、生徒の家庭内環
境、特に「経済環境」などは学校・教員の介入できる余地が少ないため、もし家庭経済
環境の違いに関連する要因が問題行為を決定する場合には、教員加配による政策的介入の余地は限られるといえる。
以上の動機のもと、本研究ではある政令指定都市より提供を受けた 13 年から 16 年ま6

平成 14 年（2002 年）4 月 1 日の文部科学省初等中等教育局財務課長通知「公立義務教育諸学校の学級編制
及び教職員定数の標準に関する法律施行令の一部改正における教育上特別の配慮を必要とする児童又は生徒に対する特別の指導等に対する教職員定数の特例加算について」における児童生徒支援加配の趣旨として、「児童生徒支援加配は、学習進度が著しく遅い児童又は生徒が在籍する学校及びいじめ、不登校、暴力行為、授業妨害など児童又は生徒の問題行動等が顕著に見られる学校等、特にきめ細かな指導が必要とされる学校において、児童生徒の状況に応じ、特別な学習指導、生徒指導、進路指導が行われる場合に教員定数を加配するものである。」とあり、その目的の 1 つが問題行動の減少・抑制であることは明らかである。
7
OECD の報告では、正当な理由なく休む生徒（truant）を 2012 年の PISA（Programme for International
Student Assessment）のテスト実施までの 2 週間に少なくとも 1 日学校を許可なく休んだ生徒、または少な
くとも 1 つの授業を許可なく欠席した生徒と定義している。従って、厳密には本論文が主要な問題行動として扱う、（病気などの理由を除いた）長期的な欠席を示す「不登校」と必ずしも同義ではないが、学校活動に積極的に従事していない生徒に焦点を当てている点では同じである。

論文：教員加配と問題行動─家庭経済環境の役割

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での中学校別パネルデータを用いて、学校ごとの教員加配数（特に問題行動対策のために行われる加配数）と問題行動件数との関係を、家庭経済環境の違いを考慮しつつ定量的に分析する。分析においては、生徒 1 人当たりに換算した各問題行動件数を、教員加
配定数をはじめとする様々な変数に回帰する重回帰モデルを推定する。特に、学校別の家庭経済環境の代理変数としての「就学援助受給生徒割合」と教員加配定数の交差項を説明変数に含めることで、加配の問題行動への影響の異質性を考察する8。加配効果の推定において特に配慮した点として、次の 2 つがある。第 1 に、教員加配が問題行動に与える影響はその性質の違いから不登校、暴力行為、いじめの認知件数によって異なる可能性があるため、これら 3 つの問題行動変数に対する教員加配の影響を個別に分析する。第 2 に、これらの問題行動変数は年度を超えて持続する傾向があることを鑑みて、前年度の問題行動変数を説明変数の 1 つとして含める付加価値モデルを推定する9。従って、我々の分析は教員加配制度がどのように新規の問題行動を抑制、または既存の問題行動を改善するかに焦点を当てたものとなる10。
分析の結果、以下のことが明らかになった。まず、問題行動の早期解消・未然防止を目的とした加配を増やすことは、加配を受けた学校の不登校生徒数を減らす効果を持ちうる。しかし、この加配の効果を学校ごとの就学援助受給者割合の多様性を考慮して分析すると、就学援助を受けている家庭の割合が高い学校（経済的に恵まれていない家庭の生徒が多い学校）において、この加配は不登校生徒数を減らす効果をもつ一方で、就学援助受給割合の低い学校においては統計的に有意な効果を持たない。暴力行為に関しては、教員加配（問題行動対策のための加配を含む）は統計的に有意な関係を持たない
一方で、就学援助を受けている家庭の割合が高い学校ほど暴力行為発生件数が多い。なお、いじめの認知件数に関しては教員加配数および就学援助受給割合ともに統計的に有意な関係は検出されなかった。以上をまとめると、問題行動対策関連の教員加配は不登校を減らすための政策として、特に経済的に恵まれない家庭の生徒が多い学校において有効である。しかし、暴力行為に関しては家庭の経済環境が重要な決定要因の 1 つであり、教員加配によって暴力行為を抑制することは困難なことが示唆される。そして、い8

就学援助受給の条件の 1 つは家計所得がある一定水準を下回っていることであるため、就学援助受給は家庭の経済的環境と密接に関連していると考えられる。
9
例えば、国立教育政策研究所（2018）によると、ある年度に不登校であった生徒は次の年度も不登校となる傾向がある。
10
付加価値モデルを推定することで、問題行動に影響を与えるが観測されない学校間の異質性についても考慮されているため、本論文の分析により得られた結果は、教員加配の問題行動への因果効果を少なからず含んだものと考えられる。第 2 節で見るように、加配決定のプロセスは、まず自治体内の中学校の要望の聞き取り、（2016 年までは）都道府県教育委員会を通しての国への加配定数の申請、そして加配数の申請を受けた文部科学省による加配定数決定と時間を要するため、逆の因果関係に起因する内生性の問題は少ないと考えられる。

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じめ認知件数に関しては、家庭の経済環境、教員加配ともに相関が弱く、これらの要因が直接的に強い決定要因になっているとはいえない。
本研究は、児童生徒の生活指導を目的とする教員配置と問題行動との関係を分析している点で、問題行動の要因、結果、そして対策を分析する多数の先行研究と関連している。児童生徒の不登校に関する総合的な文献概観は Ekstrand（2015）で行われているが、Baker, Sigmon and Nugent（2001）は 1990 年代に正当な理由なく欠席する生徒の問題（truancy）が全米各地で大きな社会問題であったことを振り返り、どのような要因がこの問題を引き起こすのかを、経済状況を含めた家庭環境、学校環境、生徒自身の特徴などに分けて分析し、この問題の重大性を若年犯罪の発生との関連性に着目して議論している。また、どのような対策が不登校問題を軽減するのに効果があるかについて、Sheldon（2007）は米国オハイオ州のデータを用いて分析し、小学校が家庭と地域社会の住民と緊密に相互提携した場合は、そうでない場合に比べて、児童の学校出席状況が改善したことを示している11。暴力行為に関連して、特に家庭の役割を分析した論文としては Gorman-Smith, Henry and Tolan（2004）がある。同論文では米国のシカゴにおける若者 263 人との面接データを用いて分析し、彼らが頻繁に犯罪行為を目撃するような危険な地域社会で日常を送っていたとしても、彼らの家庭がよく機能している（例えば、家族同士がよく意思疎通を行い、お互いを支えあう）場合は、そうでない場合に比べると彼ら自身が罪を犯すことは少ないことを報告し、家庭が犯罪防止の保護的役割を果たすとしている12。いじめの問題を扱った研究として、Sarzosa and Urzua（2015）
および Sarzosa（2017）では、韓国の中学校のパネルデータを用いて技能形成の動学モデルを構築し、いじめにあうことでどの程度学力や非認知能力が影響を受けるのかを分析している。また Eriksen, Nielsen and Simonsen（2014）はデンマークのデータを用いて、いじめを受けることにより学校における成績が低下することを明らかにしている。
さらに、Brown and Taylor（2008）は英国のデータを用いて、学校でいじめを受けると最終学歴および成人してからの賃金が下がることを明らかにしている。
日本のデータを用いて問題行動を統計的に分析した研究として、中室（2017）と田中（2019）が本研究と密接に関連している。中室（2017）は学級規模が問題行動に与える影響を、関東近郊の自治体の 2013─14 年度の学校単位のデータを用いて分析し、小学校において学級規模の縮小が不登校を減らす効果を示している。その中で、非常勤加配

11

学校が地域社会と連携して不登校問題対策を行うことの有効性は Fantuzzo, Grim and Hazan（2005）においても強調されている。
12
日本の中学校における暴力行為が常に犯罪行為とは認識されないが、反社会的行為という意味では共通点があるといえる。

論文：教員加配と問題行動─家庭経済環境の役割

97教員の配置も不登校数の減少に貢献する可能性を示した。それに対して、本研究の分析は異なった種類の加配の問題行動に対する影響を、加配の種類ごとに分析しており、その中でも問題行動対策を目的とした加配（児童生徒支援加配を含む）こそが問題行動を減らす効果を持つことを示している。また、問題行動対策の加配が効果を持ちうるのは（暴力件数やいじめ認知件数ではなく）不登校数であると指摘した点も本稿の特徴である。田中（2019）は、都道府県別パネルデータを用いて教員加配と学力・問題行動との関係を分析しており、いじめの認知件数との関係は統計的に有意ではないものの、教員加配が暴力行為件数とは統計的に有意な関係にあることを見出している。また、国立教
育政策研究所（2018）は、調査協力を得た中学校 16 校における不登校児童生徒の追跡調査を用いて、不登校は学年を超えて持続するものの、児童生徒支援加配は不登校生徒
数を減少させたと結論づけている。他に、日本における問題行動変数の決定要因を分析した論文として、Yamamura（2011）は社会的信頼（social trust）の存在が小中学校において不登校を減らしうることを、都道府県別データを用いて示している13。さらに、
田中・別所・両角（2019）は、東京都の基礎自治体別パネルデータを用いて、教育施策者の説明責任を形成する教育制度自体が、いじめ認知件数を決定することを明らかにしている。上記の問題行動に関連した先行研究（日本、海外のデータを用いたものを含む）と本論文との最も大きな違いは、問題行動の解消・防止を目的とした教員加配が不登校、暴力行為、いじめ認知といったそれぞれの問題行動に対して与える影響を、一政令指定
都市内の各中学校の家庭経済状況の違いに注意しつつ包括的に分析した点である。それにより、問題行動の削減・抑制のための教員加配が有効となる問題行動の種類、どのよ
うな家庭経済環境に置かれた生徒に対して有効かを明らかにし、最適な教員加配政策を考察する上で有益な知見を提供している。
本論文の構成は以下の通りである。第 2 節では教員加配制度のあり方を含めたこの論文の背景を説明する。第 3 節では分析に用いる回帰モデルを説明する。第 4 節で分析に用いるデータを紹介した後、第 5 節で分析結果を説明する。第 6 節では分析結果の頑健性について議論する。第 7 節で政策的含意を考察しながら結論を述べる。

2. 制度的背景
2.1

問題行動

本研究では教員加配の成果指標として、文部科学省が毎年実施している『児童生徒の13

同論文では、日本版総合的社会調査（JGSS）におけるデータ、具体的には 10519 人による「一般的に言って大多数の人間は信頼できるかと思うか」という問いに対する答えをもとに、都道府県ごとの社会的信頼の度合いを計算している。

98

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問題行動・不登校等生徒指導上の諸課題に関する調査』（以下、「問題行動調査」と記す）のために各学校から報告を受けた、ある政令指定都市における中学校別の問題行動件数のデータを用いる。具体的には、不登校の生徒数、暴力行為の発生件数、いじめの認知件数の 3 点を用いる（調査期間は毎年 4 月 1 日から翌年 3 月 31 日まで）。
「問題行動調査」における不登校児童生徒は、年度間に連続又は断続して 30 日以上欠席、つまり長期欠席した児童生徒の中で特に「何らかの心理的、情緒的、身体的、あるいは社会的要因・背景により、児童生徒が登校しないあるいはしたくともできない状況にある者」とされており、「病気」あるいは「経済的理由」で長期欠席した児童生徒は除いてある14, 15。
同調査における児童生徒の「暴力行為」とは、「自校の児童生徒が、故意に有形力（目に見える物理的な力）を加える行為」を示し、被暴力行為の対象によって、「対教師暴力」（教師に限らず、用務員等の学校職員も含む）、「生徒間暴力」（何らかの人間関係がある
児童生徒同士に限る）、「対人暴力」（対教師暴力、生徒間暴力の対象者を除く）、学校の施設・設備等の「器物損壊」の 4 形態に分けられている。本研究では、これらの 4 形態の暴力行為の学校ごとの合計値を用いる。
いじめの認知件数は、「児童生徒に対して、当該児童生徒が在籍する学校に在籍している等当該児童生徒と一定の人的関係にある他の児童生徒が行う心理的又は物理的な影響を与える行為であって、当該行為の対象となった児童生徒が心身の苦痛を感じているもの」と定義される行為のうち、教員が把握した件数と定義される。そのため、同調査における「いじめの認知件数」が実際の発生件数とは異なる点に注意が必要である16。

2.2

教員加配制度

公立小中学校などの教職員定数の算定の仕組みは、「公立義務教育諸学校の学級編制
及び教職員定数の標準に関する法律」（以下、「義務標準法」と記す）により定められている17。教職員定数は、各学校の学級数に応じて決められる「基礎定数」と追加的に配14

データの制約上、本研究では年度内の 30 日未満の欠席者の把握がされないため、比較的深刻度の低い不登校への効果は分析から検出されていない。本研究では年度間の欠席日数が 30 日以上となる重篤な不登校への効果のみを検出している点には留意が必要である。教員加配の効果を解釈する際には、30 日未満の不登校への効果が含まれないという意味で、不登校日数全体に対する効果としては過少に推定されている可能性がある。
15
不登校の要因としては、本人に係る要因、学校、家庭に係る要因に分類・区分されるが、本研究では提供されたデータが不登校生徒数の学校ごとの合計値であるため、不登校の要因を考慮した分析を行えない。なお、
長期欠席の「経済的理由」は、授業料をはじめとする教育費の納付が困難な場合や、本人が働いて家計を助けているなどの理由で通学できない生徒を意味しており、就学義務があり、かつ就学支援制度のある中では該当者がいない。そのため、経済的理由で長期欠席したと回答した生徒は我々の分析データの中には含まれない。
16
いじめの発生件数は減少することが望ましいが、いじめの認知件数は、いじめの積極的認識という意味では増加することが常に望ましくないとは限らない。
17
教員加配制度の詳細については、田中（2019）も参照のこと。

論文：教員加配と問題行動─家庭経済環境の役割

99置される「加配定数」からなる。このうち、「加配定数」の基準は義務標準法第 7 条 2項および 15 条により定められ、教諭などの加配は、「指導方法工夫改善」、「児童生徒支援」、「特別支援教育」、「主幹教諭」、「研修等定数」からなる。以上の加配項目の中で本
論文の 1 つの焦点となる「児童生徒支援加配」は、第 1 節で述べたように「いじめ、不登校、暴力行為などの問題行動等が顕著に見られる学校等、特別な学習指導、生徒指導、進路指導が行われる場合に教員定数を加配するもの」という定義を含むことからも明らかなように、問題行動の解消・抑止を 1 つの目的とする。
加配定数は、各都道府県から文部科学省に対する申請に基づいて決められる。都道府
県の教育委員会は、各自治体からの要望を受けて加配定員数を算定する。各自治体の教育委員会は各学校からの要望をヒアリングして必要な教員数を協議し、不足分を加配により補うことを要請する。都道府県教育委員会から加配数の申請を受けた文部科学省は加配定数を決定し、次年度の加配定数を通知・配分する。児童生徒支援加配を行う留意点として、前年度に加配したという理由のみでの定数加配は行わず、毎年度「指導上の困難度が高い学校から優先的、重点的に定数加配を行う」とされている。
また、各基礎自治体は独自の加配を行うこともできる。特に、本稿の分析対象である
政令指定都市では、児童生徒支援加配以外にも、問題行動のある生徒の指導、生徒の相談および援助、学級担任の援助、関係機関との連携、事故・事件の処理などを、授業を担当せずに専任的に行う教員配置のための加配（本稿では「生徒支援専任加配」と呼ぶ）
を中学校に対して実施している18。さらに、市費単独の加配項目として、不登校問題への対応、および学習指導を目的とする非常勤講師の加配がある。従って本論文では、問題行動対策の教員加配の影響を考える際、自治体独自の取り組みである生徒支援専任加配、不登校対応の市費単独非常勤講師加配が問題行動変数に与える影響を、上記の児童生徒支援加配の影響と合わせて分析する。

3. 回帰モデル
教員加配が問題行動件数に与える影響を家庭経済状況の役割を考慮に入れて分析する
ために、次の重回帰モデルを推定する。

18

本研究のデータを提供した自治体の特定を避けるため、この加配項目の名称は変更されている。また、厳密には、この加配は義務標準法により算定される基礎定数の一部が市独自の加配として振り替えられ、各校に配当されている。

100

日本経済研究 No 79, 2021.8

􎨬

􀀽

􀀫

􎨬 􎸒􎨱

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􀀫􎑲

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􎐙

􎨬

􀀫
(1)

􎨬

􎨽􎨱

被説明変数の􎨬は、分析対象の政令指定都市における中学校 i の年度 t における問題行動変数の生徒 1 人当たりの値である。1 人当たりの数を用いる理由は、学校規模の違いを考慮するためである。回帰分析では第 1 節で述べた通り「不登校生徒数」、「暴力行為件数」、「いじめ認知件数」の決定要因を別々に推定する。また、本論文の分析対象になった政令指定都市において、2017 年から加配教員要求の方法に関する制度が変更された点を考慮し、分析年度を 16 年までに限る（ 􀀽􀀲􀀰􀀱􀀴􀀬 􂀦􀀲􀀰􀀱􀀶)19。
􎨬 􎸒􎨱は、前年度の生徒 1 人当たりの問題行動変数の値である。前年度の問題

行動変数を説明変数に含めるこのモデルは、前年度の値からどれだけの改善が見られたかを分析するため、付加価値モデルと呼ばれる20。教育の成果はその性質上、過去に教育へ投入された様々な要因の累積的な影響を受けるため、教育政策の効果検証には付加価値モデルを用いることが有用である。また、付加価値モデルにおいては前年度の問題
行動をコントロールしているため、問題行動に影響を与える観測されない異質性についても考慮することができる。次に、

􎨬は教員加配に関する変数であり、(1)加配の全体数の近似値として少人数指導・専科指導のための教員加配（2.2 節にて述べた指導
方法工夫改善のための加配に相当）、児童生徒支援加配、そして当該政令指定都市独自の取り組みである生徒支援専任加配の 3 つの加配数を足したもの（􎨬）、(2)問題行動対策関連の加配数として児童生徒支援加配定数と生徒支援専任の加配定数の合計（

􎨬）、(3)問題行動対策の加配の中でも特に児童生徒支援加配定数、の 3 種類の教員加配変数に焦点を当てる。これらの加配定数に関しても学校規模を考慮に入れる
ため生徒 1 人当たりの値に換算したものを用いる。

􎨬は学校 i の年度 t において就学援助を受けた生徒の割合を表す。なお、教員加配の効果が家庭経済環境によって 異 な る か を 検 証 す る た め に、加 配 変 数 と 就 学 援 助 受 給 生 徒 割 合 と の 交 差 項􎨬􎐙􎨬も追加する。また、

􏀬は分析対象としている市独自の財源による不登校対応補充のための非常勤講師数（生徒 1 人当たりに換算済み）である。

19

なお、17 年のデータを含めたとしても、分析結果は頑健であり、その結果は第 6 節で改めて議論する。
本研究で対象としているのは中学校ごとの問題行動件数であるので、年度が変わることによって卒業と入学により対象となる生徒の 3 分の 1 は入れ変わる。しかし、残りの 3 分の 2 の生徒は前年度と同じため、前年度の問題行動発生件数を説明変数とする付加価値モデルを推定することにより、主にこの 3 分の 2 の生徒に対する効果を推定していると解釈することができる。
20

論文：教員加配と問題行動─家庭経済環境の役割

101

z はその他のコントロール変数であり、具体的には、配当基礎定数、市費単独による学習指導のための非常勤講師を考慮する21。これらも生徒 1 人当たりの値である。さらに、学校規模をコントロールするために総生徒数も含める。 は分析対象となる政令指定都市における、一律の年次ショックの影響を吸収するための年度固定効果である。この年度固定効果には、当該政令指定都市内の中学校全てが対象となる問題行動対策などが含まれる。同一自治体に焦点を当てる本研究では、田中・別所・両角（2019）などで指摘されている、教育制度の変化や首長の交代が問題行動変数に対する影響をコントロールするためにも年度固定効果を含めることが有効となる22。標準誤差の計算には、同一学校内での誤差項の系列相関に対して頑健な標準誤差を用いる。

4. データ
本研究における主分析は、ある政令指定都市より提供を受けた 2013 年から 16 年までの全中学校の学校単位の匿名パネルデータを用いて行う23。また、規模の小さい学校は分析から除外する。具体的には、（特別支援学級を除いて）5 学級またはそれ以下の学
級数の学校は除き、各学校学年に少なくとも平均で 2 クラスある学校に限定して分析を行う。その結果、64 の中学校が分析の対象となる。

4.1

記述統計

第 3 節で説明した重回帰モデルの推定に用いるデータの記述統計は、表 1 に示されている。
生徒 1 人当たり不登校生徒数は、平均が 0.023 人となっている24。平均総生徒数が558 人であるので、各学校に平均して 13 人ほどの不登校者が存在することを示唆する。
また、標準偏差は 0.012 と平均値の約半分であり、学校間および年度間において不登校
生徒数にばらつきがある。次に、暴力行為件数は不登校生徒数よりも平均的には少ない
ものの、標準偏差は平均値を上回っており、学校間および年度間で大きく異なる。さらに、いじめの認知件数に関しては暴力行為よりもさらに小さいものの、暴力行為と同様に標準偏差は平均値より大きい25。
21

市費単独による学習指導のための非常勤講師に関しては、上記の少人数指導・専科指導のための加配と目的が似ているため、完全性を期してコントロールする。
22
主分析では学校固定効果は用いない。第 4 節で詳述するように、その理由は教員加配数が分析対象期間中
小さな経年変化しか見せないためである。しかし、頑健性確認のために学校固定効果を用いた分析も行う。
23
本研究で用いるデータでは中学校名が匿名化されているため、地域側の要因をコントロールすることができない。ただし、頑健性の確認としての学校固定効果を考慮した分析結果から、推定結果は時間を通じて変化しない地域特性の影響に対して、ある程度頑健であると考えられる。
24
生徒 1 人当たりの変数に変換する際の総生徒数は、特別学級に通う生徒の数も含む。

102

日本経済研究 No 79, 2021.8

生徒 1 人当たり児童生徒支援加配教員数は平均的に 0.001 弱となっており、平均的には 1 校 1 年度当たり約 0.5 人（つまり 2 校に 1 校の割合）の加配がなされている。標準
偏差はその平均値の約 1.6 倍で、学校間および年度間で教員加配にばらつきがある。また、2.2 節にて述べた通り問題行動の抑制に関連する市独自の取り組みとして、「生徒支援専任加配」がある。この加配数は児童生徒支援加配数とほぼ同程度であるが、標準偏差は若干小さい。これとは別に、市費による不登校対応のための補充非常勤講師も加配されているが、その数は生徒支援専任加配数と同程度、または若干それを下回る水準になっている。また、それらの加配数に比べて、少人数指導・専科指導加配教員数と市費単独学習指導講師数は平均的に大きい。そして、配当基礎定数に関しては、生徒 1 人
当たりの平均は 0.047 人で、この定数が各学校の学級数に応じて決められることに対応

記述統計（2013
年から
2016
年まで）
表表１
1 記述統計（2013
年から
2016
年まで）
変数 (表３から５における変数名)

平均

標準偏差

最小値

最大値

不登校 (futoukou)

0.02320.011800.0709

暴力行為 (bouryoku)

0.003070.0041200.0221

いじめ認知件数 (ijime)

0.001450.0026200.0195

児童生徒支援加配 (kahai_shien)

0.000872

0.0014200.00685

生徒支援専任加配 (kahai_sennin)

0.00087

0.0012800.00649

市費単独不登校対応講師 (city_futoukou)

0.000639

0.000994

00.00585

少人数指導・専科指導加配 (kahai_smallshido)

0.00558

0.00291

0.002750.0205

市費単独学習指導講師 (city_gakusyu_koushi)

0.00134

0.0023900.0125

配当基礎定数 (kiso_kyoyu)

0.047

0.00673

0.03820.0753

就学援助を受けている家庭割合 (fin_sup)

0.258

0.0956

0.023

0.513

総生徒数

558.4

214.1

146

1,090

問題行動

加配定数および基礎定数

その他（注）就学援助受給生徒割合と総生徒数以外の変数は、生徒１人当たりに換算している。標本サイズは 256、中学校数は 64。

25

小学校における問題行動と教員加配の関係も中学校と同様に分析することは可能であるが、中学校に比べると小学校におけるこれら問題行動の発生件数は非常に少なく、学校・年度間のばらつきも非常に小さい（記述統計は、著者らより入手可能）。そのため、当該政令指定都市の学校数および観測期間から問題行動と教員
加配の統計的に有意な関係を検出することが困難であり、本稿では中学校における分析に焦点を絞っている。

論文：教員加配と問題行動─家庭経済環境の役割

103

し、学校間および年度間のばらつきは比較的小さい。
学校ごとの家庭経済環境の近似値として用いる就学援助を受けている生徒割合は、平均的には 0.258 となっているが、学校間・年度間での違いは大きい。標準偏差は 0.096であるが、最も就学援助受給割合の低い学校では 0.023 であるのに対し、最も高い比率を持つ学校・年度では 0.513 となり、半分以上の生徒が就学援助の受給対象となっている学校もある。平均的な生徒数は 558 人であり、（各学年 2 クラス以上ある学校に限定した上で）最も小さい学校・年度は 146 人、最も大きい学校では 1090 人となっている。

4.2

変数間の相関下記の重回帰分析においては、3 つの問題行動変数の決定要因をそれぞれ分析するが、これらの変数はどの程度お互いに相関しているのであろうか。この点を確認するために、
表 2(a)は、本研究の分析対象である、政令指定都市における生徒 1 人当たりに換算した問題行動変数の相関係数をまとめたものである。この相関係数から分かるように、3つの問題行動変数の相関は必ずしも高くない（最大で 0.17 程度）。従って、3 つの問題
行動それぞれを被説明変数とする分析を行うことで、教員加配の効果について問題行動
ごとの違いの有無を検証する。
表 2(b)は、学校規模の影響を考慮するために生徒 1 人当たりに換算した、教員加配と前年度の問題行動に関する変数の相関係数をまとめたものである。まず、児童生徒支
援加配（同表では「生徒支援」と略されている）と生徒支援専任加配（支援専任）の相関係数は 0.41 であり、これら 2 種類の加配は同じ学校・年度に配分される傾向がある。
この点は、これらの教員加配が問題行動の件数を勘案した上で決定される制度上の特徴と整合的であるといえる。一方、児童生徒支援加配および生徒支援専任加配は不登校対応の市費による非常勤講師加配（不登校市費）とは負の相関を見せており、当該市が独自に国からの加配を補完しようとする姿勢と整合的である。少人数指導・専科指導加配（少人数）と児童生徒支援加配の相関を見ると、0.6 となっている。これは児童生徒支
援加配の目的の 1 つに「学習進度が著しく遅い児童又は生徒が在籍する学校」という学習指導の側面もあり、これら 2 つの加配項目を柔軟に用いていることが推察される。しかし、5.1 節における、少人数指導・専科指導のための教員加配と児童生徒支援加配の両変数を別々に含めた分析では、児童生徒支援加配の問題行動抑制・解消効果が強く観測されている（表 3・第 3 列）。表 2(b)における相関係数は高いものの、2 つには目的の異なる加配項目としての効果が検出されている。
問題行動抑制を目的とする教員加配定数は前年度の問題行動の程度と正の相関を見せており、問題行動を削減することを目的とする「生徒支援加配は実際の問題行動の件数104

日本経済研究 No 79, 2021.8

表表２
2 変数間の相関
変数間の相関(a) 生徒１人当たりの問題行動変数の相関
不登校

暴力行為

不登校

1

暴力行為

0.1153

1

いじめ認知-0.0092

0.1736

いじめ認知

1

（注）
：標本サイズ 256（64 中学校、2013-2016 年度）に基づく。

(b) 問題行動のための加配と前年度の問題行動の相関
生徒支援

支援専任

少人数

不登校市費

前年不登校

前年暴力

生徒支援

1

支援専任

0.4054

1

少人数0.6094

0.39831

不登校市費-0.2801-0.1108

0.06101

前年不登校

0.00800.12260.13390.12991

前年暴力

0.15570.25420.24030.20700.08701

前年いじめ

0.13030.01430.14660.1375-0.046

0.2881

前年いじめ

1（注）：標本サイズ 192（64 中学校、2014-2016 年度）に基づく。生徒支援、支援専任、少人数、不登校市費はそれぞれ児童生徒支援加配、生徒支援専任加配、少人数指導・専科指導のための加配、市費による不登校対
応非常勤講師加配の略。すべての変数は生徒１人当たり。

問題行動抑制を目的とする教員加配定数は前年度の問題行動の程度と正の相関を見せており、問題行動を削減することを目的とする「生徒支援加配は実際の問題行動の件が配慮されるべき（義務標準法第15 条）」という原則と整合的であるが、相関自体は特数が配慮されるべき（義務標準法第 15 条）」という原則と整合的であるが、相関自体はに強いというわけではなく、最も大きいものでも前年度暴力行為（前年暴力）と生徒支
特に強いというわけではなく、最も大きいものでも前年度暴力行為（前年暴力）と生徒
援専任加配の相関係数が0.25 となっている。従って、我々の分析では前年度の問題行
支援専任加配の相関係数が 0.25 となっている。従って、我々の分析では前年度の問題
動と今年度の教員加配定数の両方を説明変数として同時に用いているが、多重共線性の行動と今年度の教員加配定数の両方を説明変数として同時に用いているが、多重共線性問題を引き起こすほど強く相関していないことが確認される。
の問題を引き起こすほど強く相関していないことが確認される。

4.3

加配定数の時系列変動

4.3 加配定数の時系列変動
最後に、分析対象の政令指定都市における教員加配定数全体の時系列変動について確
最後に、分析対象の政令指定都市における教員加配定数全体の時系列変動について確認する。図1(a)は問題行動対策のための加配項目ごとの当該市における平均数、つま認する。図１(a)は問題行動対策のための加配項目ごとの当該市における平均数、つまりり総数の時系列を示している。この図から明らかなように、各項目の加配定数は経年で総数の時系列を示している。この図から明らかなように、各項目の加配定数は経年でほとんど変わっていない（平均約0.35 から 0.4 人程度で推移）。しかし、表 1 で確認したように、学校間では加配定数は異なっており、この図は必ずしも 1 校当たりの加配数
論文：教員加配と問題行動─家庭経済環境の役割

105

図1

問題行動対応加配の推移（注）前年度比は今年度の配置人数から前年度の人数を引いたものの絶対値。各配置人数とその前年度比は下記の回帰モデルに含まれる某政令指定都市の 64 中学校の平均値。

ほとんど変わっていない（平均約 0.35 から 0.4 人程度で推移）。しかし、表１で確認したように、学校間では加配定数は異なっており、この図は必ずしも１校当たりの加配数の分布が経年で変わらないことを意味しているわけではない。この点を確認するために、の分布が経年で変わらないことを意味しているわけではない。この点を確認するために、
図 1(b)では 1 校当たりの加配教員数の前年度比（今年度の加配定数から前年度の定数
図１(b)では１校当たりの加配教員数の前年度比（今年度の加配定数から前年度の定数を引いたもの）の絶対値の平均を時系列で描写してある。これによると、1 校当たりのを引いたもの）の絶対値の平均を時系列で描写してある。これによると、１校当たりの経年変化を見た場合でも、特に児童生徒支援加配と生徒支援専任加配の経年変化は小さ
経年変化を見た場合でも、特に児童生徒支援加配と生徒支援専任加配の経年変化は小さいことが分かる（平均で学校当たりほぼ0.1 人以下）。
いことが分かる（平均で学校当たりほぼ0.1 人以下）。
図 1 が示すように、主要な説明変数である教員加配数が分析対象期間中、各校内にお106

日本経済研究 No 79, 2021.8

いて経年で小さな変化しかみせない傾向があるため、学校固定効果を考慮するモデルでは教員加配の影響が学校固定効果にほぼ吸収されて、十分な推定の精度が得られない可能性がある。この問題を回避するために、我々は付加価値モデルによって観測されない
学校特有の異質性を考慮しつつ分析を行う。ただし、頑健性の確認として学校固定効果を考慮した分析についても第 6 節で議論する。

5. 推定結果
本節では、第 3 節で説明した重回帰モデルの推定結果について説明する。具体的には、不登校生徒数、暴力行為発生件数、およびいじめの認知件数をそれぞれ被説明変数とす
る付加価値モデルを、最小二乗法（OLS）で推定した結果を報告する。さらに、各問題行動変数について、家庭経済環境の教員加配の効果における役割を考慮しないモデルと考慮するモデルの両方を推定する。

5.1

不登校

表 3 は、不登校生徒数を被説明変数とする重回帰モデルの推定結果である。第 1 列は児童生徒支援加配（kahai_shien）、生徒支援専任加配（kahai_sennin）および少人数指
導・専科指導のための加配定数（kahai_smallshido）を合計した変数（kahai_total）を説明変数とするモデルの推定結果である。この合計教員加配数の係数は負であるものの、統計的には有意ではない。しかし、問題行動対策のための加配である児童生徒支援加配と生徒支援専任加配のみを足し合わせた変数（kahai_mondai）を説明変数とするモデルの推定結果は異なる（第 2 列）。問題行動関連の加配定数の係数は 􂈒1.235 となっており、10％水準で統計的に有意である。これは、問題行動関連の教員を生徒 560 人当たりに 1 人、つまり平均的な規模の学校に 1 人の問題行動関連の教員を加配することによって、その学校の不登校者数を 1.2 人減らすことが可能なことを意味している。1 中学校当たりの平均で不登校生徒数は約 13 人であるので、この効果は平均的に 9.2％の不登校の減少を意味する。第 3 列には、問題行動関連の加配定数である児童生徒支援加配と生徒支援専任加配のそれぞれを説明変数として用いた式の推定結果が示されている。
この結果によると、不登校と統計的に負の有意な関係にあるのは児童生徒支援加配であり、その係数は 􂈒1.844 と大きく、5％水準で統計的にも有意である。他方、生徒支援
専任加配の係数自体は負であるものの、統計的有意性は高くはない。
その他の共変量についても確認しておく。まず、前年度の不登校者数（生徒 1 人当たり、lag_futoukou）の係数は第 1 列から第 3 列までおよそ 0.4 となっており、統計的にも有意である。これは、不登校者の中に学年を跨いで長期欠席している生徒が少なくな
論文：教員加配と問題行動─家庭経済環境の役割

107表3 教員加配と不登校生徒数
表３
教員加配と不登校生徒数
被説明変数：生徒１人当たりの不登校生徒数
被説明変数：生徒１人当たりの不登校生徒数
(1)
変数名

(2)

(3)

(4)

交差項なし

lag_futoukou

0.408***(4.119)kahai_total-0.126(-0.302)

kahai_mondai

0.418***(4.160)

(5)

(6)

交差項あり
0.410***(4.108)0.396***(3.869)0.389***(3.646)0.384***(3.572)0.879(1.255)-1.235*(-1.673)

1.568(1.003)kahai_shien-1.844**(-2.162)1.662(0.855)kahai_sennin-0.217(-0.163)0.441(0.318)kahai_smallshido

0.662(0.871)0.760(0.987)

fin_sup*kahai_total

0.868(1.208)0.804(1.061)-2.970*(-1.757)

fin_sup*kahai_mondai-8.945**(-2.307)

fin_sup*kahai_shien-12.267**(-2.094)

fin_sup

0.006(0.496)0.014(0.929)0.010(0.644)0.028(1.653)0.028*(1.756)0.019(1.195)

kiso_kyoyu-0.072(-0.317)-0.223(-0.975)-0.179(-0.734)-0.121(-0.527)-0.301(-1.359)-0.218(-0.919)

city_futoukou-0.078(-0.080)-0.887(-0.803)-1.032(-0.933)-0.179(-0.175)-1.319(-1.196)-1.274(-1.121)

city_gakusyu_koushi

0.173(0.257)0.479(0.725)0.304(0.444)0.344(0.514)0.778(1.303)0.363(0.569)

観測値数

192

192

192

192

192

192

Adj. R2

0.134

0.143

0.146

0.144

0.165

0.158

（注）観測値をプールしてＯＬＳを用いた分析。lag_futoukou は前年度の不登校生徒数。kahai_total（注）観測値をプールしてＯＬＳを用いた分析。lag_futoukou
は前年度の不登校生徒数。kahai_totalは少人
は少人
数指導・専科指導のための教員加配（kahai_smallshido）と児童生徒支援加配(kahai_shien)と生徒支援専任
数指導・専科指導のための教員加配（kahai_smallshido）と児童生徒支援加配（kahai_shien）と生徒支援専任
加配(kahai_sennnin)の合計。kahai_mondai は児童生徒支援加配と生徒支援専任加配の合計。fin_sup は就学
加配（kahai_sennnin）の合計。kahai_mondai は児童生徒支援加配と生徒支援専任加配の合計。fin_sup は就学援助を受けている家庭の割合。kiso_kyoyu は配当基礎定数。city_futoukou（city_gakusyu_koushi）は市費援助を受けている家庭の割合。kiso_kyoyu は配当基礎定数。city_futoukou（city_gakusyu_koushi）は市費にによる不登校対応補充のための講師数（学習指導のための講師数）。就学援助を受けている家庭の割合以外のよる不登校対応補充のための講師数（学習指導のための講師数）。就学援助を受けている家庭の割合以外の変変数は、生徒１人当たりの数。総生徒数の係数、定数項、年度固定効果は簡略化のため表に含めない。カッコ数は、生徒1 人当たりの数。総生徒数の係数、定数項、年度固定効果は簡略化のため表に含めない。カッコ内
内の数字は、学校内での誤差項の相関に対して頑健な標準誤差を用いたｔ値。***
は１％水準、**は５％水の数字は、学校内での誤差項の相関に対して頑健な標準誤差を用いたｔ値。***
は 1％水準、** は 5％水準、準、*は 10％水準でそれぞれ統計的に有意なことを示す。
*は 10％水準でそれぞれ統計的に有意なことを示す。

108

日本経済研究 No 79, 2021.8

い事実（例えば、国立教育政策研究所（2018））とも整合的である26。就学援助受給生
徒比率（fin_sup）の係数は正ではあるものの、統計的有意性はない。また、当該市費による不登校支援のための非常勤加配（city_futoukou）の係数も予想されたように負であるが、統計的な有意性は高くない。
問題行動対策のための加配は、不登校生徒数の減少に効果を持つことが表 3 の第 2
列・第 3 列の結果から分かったが、この効果は家庭経済環境の違いによって異なるだろうか。この点を検証するため、第 5 列と第 6 列には、就学援助受給生徒比率と問題行動
関連の加配項目との交差項を追加的に含めた重回帰モデルの推定結果を示した。第 5 列
は児童生徒支援加配と生徒支援専任加配を足し合わせたものと、就学援助受給生徒比率との交差項（fin_sup*kahai_mondai）を考慮したモデルの推定結果である。第 2 列の結果とは対称的に、問題行動関連の加配そのものの係数は 1.57 と正の値になっていて、統計的有意性は失われている。他方、就学援助受給生徒比率の係数は 0.028 となり、統計的に 10％水準で有意となっている。特に、問題行動関連の加配と就学援助受給生徒比率との交差項は負であり、統計的に 5％水準で有意なことが重要である。これは、問題行動関連の教員加配が不登校生徒数を減少させる効果が、就学援助受給生徒比率の高い学校においてより顕著に観測されることを示唆する。第 3 列の重回帰モデルに、児童生徒支援加配教員数と就学援助受給生徒比率との交差項（fin_sup*kahai_shien）を追加したモデルの推定結果（第 6 列）においても、交差項の係数は負であり、統計的にも有意となっている。また、係数の絶対値は第 5 列における交差項の係数より大きい27。
図 2 は第 5 列と第 6 列の推定結果に基づき、問題行動関連の教員加配が不登校を減少させる効果と就学援助受給生徒比率との関係を表したものである。これらの図は（交差項の係数と整合して）、問題行動のための加配が不登校を減少させる限界的な効果が、その学校に通う生徒の就学援助受給比率が高くなる（家庭経済環境が悪化する）につれ26

本分析で用いているデータは学校レベルのパネルデータであるため、前年度の中学 3 年の長期欠席者は（卒業していれば）今年度の長期欠席者としては含まれておらず、逆に毎年新たに中学 1 年生が入学する。よって、自己相関係数が 0.408（第 1 列）との推定結果に対して、前年度の長期欠席者の約半数が改善したという解釈は難しい点に注意が必要である。
27
交差項を含むモデルにおける就学援助受給比率と加配の不登校に対する効果の関係を解釈するために、例
えば第 5 列の結果を用いて児童生徒支援加配と生徒支援専任加配を足した変数（kahai_mondai）の不登校生
徒数に対する効果を就学援助受給比率の標本平均（0.258）で評価すると、1.568􂈒8.945􀃗0.258􀀽􂈒0.74 となり、平均的な就学援助受給比率の学校におけるこの種の加配と不登校の関係は負の関係となるが、後述の図2(a)で図示されているように統計的には有意ではない。しかし、就学援助受給比率がより高い学校においては、関係は負で統計的にも有意となりうる。逆に、就学援助受給比率の限界効果を、児童生徒支援加配と生徒支援
専任加配を足した変数（kahai_mondai）の標本平均（0.0017）で評価すると、0.028􂈒8.945􀃗0.0017􀀽0.013となり、平均的な就学援助受給比率の学校における就学援助比率と不登校の関係は正の関係となるが、統計的には有意ではない。同様に、第 6 列においても児童生徒支援加配（kahai_shien）の標本平均（0.0009）で評価した就学援助受給比率の限界効果は 0.019􂈒12.267􀃗0.0009􀀽0.008 となるが、統計的には有意ではない。

論文：教員加配と問題行動─家庭経済環境の役割

109

図2

教員加配と不登校の関係における家庭の経済環境の役割て大きくなることを示している。さらに、学校ごとの就学援助受給生徒割合のヒストグ
ラムと合わせて観察すると、就学援助生徒の割合が特に高い（約 30％以上）中学校においてのみ、加配が不登校を減らす上で統計的な意味のある効果を持つことが分かる。

110

日本経済研究 No 79, 2021.8

5.2

暴力行為

表 4 は、暴力行為の発生件数を被説明変数とする重回帰モデルの推定結果である。第1 列は児童生徒支援加配、生徒支援専任加配および少人数指導のための加配を合計した変数（kahai_total）を説明変数とするモデルの推定結果である。不登校の分析結果と同様、これら 3 項目の教員加配数の和の係数は負であるものの、統計的に有意ではない。
第 2 列には、表 3 と同様に児童生徒支援加配と生徒支援専任加配を足した変数（kahai_
mondai）を説明変数とするモデルの推定結果を示している。不登校の分析結果とは異なり、問題行動関連の加配定数の係数は 0.1 と正の値に推定されており、統計的に有意ではない。この傾向は、問題行動を児童生徒支援加配と生徒支援専任加配とに分けて分析した第 3 列目の結果においても変わらない。さらに、問題行動関連の教員加配と就学援助受給生徒割合の交差項を含めた分析（第 5 列・第 6 列）においても変わらず、教員加配によって暴力行為を抑制することは難しいことが分かる28。
しかし、不登校の分析結果とは対照的に、就学援助受給生徒割合（fin_sup）の係数が全ての定式化において正の統計的に有意な値に推定された点は特徴的である。係数は全ての定式化において 0.014 程度であり、これは就学援助受給生徒比率が 9.6％（1 標準偏差分）増えると、生徒数が 560 人ほどの平均的な規模の中学校において暴力行為が約 0.75 件増加することを意味している。以上の結果から、暴力行為件数を有意に決定する要因は、教員が影響する余地の限られる生徒の家庭経済環境であり、問題行動関連の教員加配によって暴力行為を減少・抑制するのは困難であることが見て取れる。

28

交差項を含むモデルにおける就学援助受給比率と、加配の暴力行為に対する効果の関係を解釈するために、
例えば第 5 列の結果を用いて児童生徒支援加配定数と生徒支援専任加配を足した変数（kahai_mondai）の暴力行為に対する効果を就学援助受給比率の標本平均（0.258）で評価すると、􂈒0.016􀀫0.368􀃗0.258􀀽0.079となり、平均的な就学援助受給比率の学校におけるこの種の加配と不登校の関係は正の関係となるが、統計的には有意ではない。さらに、就学援助受給比率に関わらず関係は統計的にも有意でない（詳細な推定結果は著者らより入手可能）。逆に、就学援助受給比率の限界効果を児童生徒支援加配定数と生徒支援専任加配を足した変数（kahai_mondai）の標本平均（0.0017）で評価すると、0.014􂈒0.368􀃗0.0017􀀽0.015 となり、統計的に有意である。同様に、第 6 列においても児童生徒支援加配（kahai_shien）の標本平均（0.0009）で限界効
果は 0.014􂈒0.889􀃗0.0009􀀽0.013 となり、統計的に有意である。

論文：教員加配と問題行動─家庭経済環境の役割

111

表4 教員加配と暴力行為件数表４
教員加配と暴力行為件数

被説明変数：生徒１人当たりの暴力行為件数
(1)
変数名

(2)

(3)

(4)

交差項なし

lag_bouryoku

0.414***(4.440)kahai_total-0.024(-0.235)

kahai_mondai

0.414***(4.471)

(5)

(6)

交差項あり
0.411***(4.373)0.412***(4.662)0.411***(4.754)0.414***(4.672)-0.064(-0.323)0.100(0.428)-0.016(-0.036)

kahai_shien-0.070(-0.241)0.186(0.256)kahai_sennin

0.386(1.115)0.432(1.095)kahai_smallshido-0.109(-0.634)-0.079(-0.456)

fin_sup*kahai_total-0.119(-0.632)-0.074(-0.421)0.120(0.229)fin_sup*kahai_mondai

0.368(0.245)

fin_sup*kahai_shien-0.889(-0.312)

fin_sup0.015***(3.345)0.014***(2.859)0.013**(2.553)0.014**(2.448)0.014**(2.532)0.014**(2.620)kiso_kyoyu

0.076(0.998)0.092(1.133)0.104(1.221)

0.079(0.987)0.097(1.102)0.099(1.142)

city_futoukou-0.257(-0.996)-0.169(-0.568)-0.212(-0.738)-0.250(-1.001)-0.146(-0.484)-0.237(-0.843)

city_gakusyu_koushi-0.060(-0.459)-0.095(-0.752)-0.145(-1.116)-0.066(-0.518)-0.106(-0.793)-0.142(-1.096)

観測値数

192

192

192

192

192

192

Adj. R2

0.313

0.310

0.312

0.309

0.307

0.308

（注）lag_bouryoku は前年度の暴力行為件数。その他の説明は表３の注を参照。

112

日本経済研究 No 79, 2021.8

5.3

いじめの認知件数

最後に、いじめの認知件数と問題行動関連の教員加配の関係を調べる。表 5 はいじめの認知件数を被説明変数とする、重回帰モデルの推定結果である。第 1 列から第 6 列までの定式化は、不登校の分析（表 3）および暴力行為件数の分析（表 4）と同じである。
表 5 からは、教員加配（問題行動関連の加配も含め）といじめの認知件数との間には統計的に有意な関係が見られない。また、暴力行為の分析とは対象的に、就学援助受給
生徒割合もいじめの認知件数とは相関していない。この理由としては 3 つの問題行動の指標のうち、不登校および暴力行為は発生件数であるものの、いじめに関しては「認知」の件数となっており、教員加配による問題行動の抑制効果を検出するのが困難なためと考えられる29。また、表 3・表 4 における前年度の不登校、暴力行為の係数が統計的に1％水準で有意であるのに比べ、表 5 において前年度のいじめの認知件数の係数は（第 1、2 列を除き）10％水準で有意であるに過ぎず、その係数も（前年度の不登校、暴力行為の係数と比べて）30％ほど小さい。その点も、いじめの認知の基準が学校・年度によって異なる点と関連している可能性がある。

5.4

まとめと解釈以上、不登校生徒数、暴力行為発生件数、いじめの認知件数という 3 つの問題行動件
数と教員加配の関係について分析した。その結果、不登校生徒数に対してのみ、問題行
動関連の教員加配が一般的には統計的に有意な関係を持ち、新規の不登校問題を抑制、
または既存の問題を改善する効果を持つ可能性があることが分かった。この結果の解釈には、暴力行為やいじめの認知と比較して、不登校は生徒の不在に基づいて計測されるため、問題の観測自体が容易かつ正確に行われ、問題行動対策の対象が正確に同定され、直接的な対応が比較的容易な点を認識する必要がある30。
さらに重要な点として、問題行動対策のための教員加配が不登校を減らす効果は就学援助受給生徒割合の高い（家庭経済環境に恵まれていない生徒の多い）学校・年度でのみ観察され、受給生徒割合の低い学校では見られなかった。この加配効果の異質性に関

29

暴力行為に関しても、分析対象自治体内の学校間で厳密にどのような行為を暴力行為とするかについて認識の差があるかもしれない。しかし、5.4 節において述べるように、いじめの認知件数と実際の（観測されない）発生件数との乖離ほどの差は無いと思われる。
30
田中（2019）では都道府県レベルの集計データを用いて中学校への加配と問題行動の関係を分析しているが、本稿での結果と異なり、問題行動関連の加配と長期欠席との間には統計的に有意な関係が検出されていない。
本稿では学校別の問題行動調査に関するデータが利用可能なため、教育政策の裁量度の高い政令市教育委員会
内の学校間比較が可能である。そのため、都道府県別の集計データを用いた際に生じる、都道府県ごとの各加配項目の活用方法の差に起因する識別上の問題が少なく、問題行動関連の加配と問題行動との関係の検出が可能になっていると考えられる。

論文：教員加配と問題行動─家庭経済環境の役割

113表5 教員加配といじめ認知件数
表５
教員加配といじめ認知件数

被説明変数：生徒１人当たりのいじめ認知件数
(1)
変数名

(2)

(3)

(4)

交差項なし

lag_ijime

0.307**(2.044)

kahai_total-0.051(-0.757)

kahai_mondai

0.306**(2.008)

(5)

(6)

交差項あり
0.300*(1.937)0.297*(1.907)0.297*(1.912)0.295*(1.880)0.107(0.770)0.079(0.465)0.448(1.312)kahai_shien

0.148(0.717)0.660(1.495)kahai_sennin-0.034(-0.119)

0.059(0.198)kahai_smallshido-0.141*(-1.758)-0.153*(-1.955)

fin_sup*kahai_total-0.109(-1.398)-0.142*(-1.780)-0.459(-1.387)

fin_sup*kahai_mondai-1.170(-1.350)

fin_sup*kahai_shien-1.779(-1.351)

fin_sup

0.000(0.028)-0.001(-0.309)-0.000(-0.185)

0.003(0.992)0.001(0.345)0.001(0.320)kiso_kyoyu

0.003(0.078)0.020(0.408)0.016(0.326)-0.005(-0.123)

0.008(0.173)0.008(0.165)

city_futoukou-0.093(-0.427)-0.001(-0.003)

0.019(0.076)-0.109(-0.520)-0.064(-0.262)-0.023(-0.089)

city_gakusyu_koushi

0.080(0.520)0.044(0.268)0.064(0.358)0.105(0.655)0.080(0.476)0.070(0.410)

観測値数

192

192

192

192

192

192

Adj. R2

0.02480.02320.01950.02640.02690.0212（注）lag_ijime は前年度のいじめ認知件数。その他の説明は表３の注を参照。

する１つの解釈としては、生徒の家庭環境に起因する要因が、不登校解消・抑止に教員する 1 つの解釈としては、生徒の家庭環境に起因する要因が、不登校解消・抑止に教員が果たしうる余地に影響を与えることが考えられる。例えば、より裕福な家庭において、が果たしうる余地に影響を与えることが考えられる。例えば、より裕福な家庭において、親が子の将来の進学を期待し、子供に学校に行くことの有益性を既に理解させている場
親が子の将来の進学を期待し、子供に学校に行くことの有益性を既に理解させている場
合には、教員が生徒の不登校解消・抑止に果たす余地は小さいかもしれず、また逆にそ合には、教員が生徒の不登校解消・抑止に果たす余地は小さいかもしれず、また逆にそうでない家庭の子に対しては教員が果たしうる役割は大きいかもしれない。以上の解釈
うでない家庭の子に対しては教員が果たしうる役割は大きいかもしれない。以上の解釈

114

日本経済研究 No 79, 2021.8

は、家庭内で親が子の将来の大学進学を期待する場合、生徒の学校出席状況が改善するとした OECD（2014）の報告とも整合的である。
次に、暴力行為件数と統計的に有意な関係にあるのは就学援助受給割合であり、教員加配が暴力行為発生件数に与える影響は観測されなかった。この結果の解釈に関しては、
不登校に比べて、より偶発的に発生しうる暴力行為の発生を事前に予測し、対策を講じるのは困難であるため、教員加配による対応にも限度があるといえる。また、家庭経済
環境が暴力行為の発生要因の 1 つである限り、教員が家庭にまで関与して暴力行為対策を行うことは著しく困難な点も理由として考えられる31。
最後に、いじめの認知件数に関する結果を解釈する際には、その指標自体が正の側面と負の側面を持つことに注意する必要がある。いじめの発生件数が増えるといじめの認知件数が増えると考えるのは自然である。しかし、田中・別所・両角（2019）でも議論されているように、いじめの認知件数と発生件数は多くの場合乖離していると考えられ、問題行動を認知しようとする学校・教育委員会の努力によって、もし発生件数が一定であった場合も認知件数は増加しうる。従って、問題行動対策の加配数といじめの認知件数との相関関係が正となることは理論上考えられ、いじめの認知に関して解釈可能な形での検証を実際に行うことは困難である。教員加配がいじめに対して与える効果の検証には、いじめの発生件数との関係を分析する必要がある。

6. 頑健性の確認
本節では、第 5 節で説明した分析結果の頑健性について議論する。

6.1

2017 年度のデータを含めた分析

17 年より、教員加配の財源を都道府県経由ではなく国から直接受けるように教員加配制度の大きな制度変更があり、それまで都道府県の役割であった学級編制・教員配置の決定権が政令都市に移った。これにより、教員加配の効果に変化があった可能性を鑑みて本稿での分析では 16 年までのデータを用いていたが、そのような制度変更が加配の効果に及ぼす影響が表れるには時間を要する可能性もあるため、本節では 17 年のデータも含めて再び OLS を用いた分析を行い、上記の分析結果が頑健であるのかを確認する32。ここでは、加配の効果または家庭経済状況の役割に関して統計的に有意な結果が得られた不登校生徒数と暴力行為発生件数の分析に焦点を当てる。なお、詳細な推定31

田中（2019）では都道府県パネルデータにより、教員加配と暴力行為件数の間に負の統計的に有意な関係が示されたが、そこでの件数は小中高校の総計であり、中学校のみが分析対象の本稿との直接的な比較は難しい。

論文：教員加配と問題行動─家庭経済環境の役割

115

結果の表示は割愛するが、著者らより入手可能である33。
（生徒 1 人当たりの）不登校生徒数を被説明変数とした分析の主な結果としては、問題行動対策のための加配と就学援助受給生徒割合の交差項を含む分析において（表 3 の第 5・6 列に対応）交差項の係数が負で統計的にも少なくとも 5％水準で有意となった。
これにより、17 年のデータを分析に含めても、特に家庭経済環境に恵まれない生徒が多く通う学校において、この種の加配が不登校対策としてより大きな効果を持つことが確認された。さらに、暴力行為件数を被説明変数とするモデルを、17 年までのデータを用いて分析した結果、表 4 と整合して、家庭経済環境の近似値である就学援助受給生
徒割合の係数が正で、統計的にも少なくとも 5％水準で有意なことを確認した。その一方、教員加配（問題行動対策のための加配を含む）は暴力行為と統計的に有意な関係でない。従って、暴力行為に関しては、教員加配によってその件数を減らす余地は限られており、家庭の経済環境が件数を決定するという結果の頑健性が確認された。

6.2

学校固定効果および加配変数の内生性

第 5 節の分析では、各学校への加配の人数が時系列方向の変動をあまり見せず、その影響が学校固定効果に吸収されることを回避する目的で、学校固定効果を含めない付加価値モデルを推定した（第 3 節(1)式）。本節では学校間の観測できない異質性を明示的に考慮するため、以下の学校固定効果を含めたモデルを推定し、頑健性を確認する。
􎨬

􀀽

􎨬 􎸒􎨱

􀀫

􀀫

􏀬

􎨬

􀀫􎑲

􎨬 􎨬

􀀫

􎨬

􀀫

􎨬

􎐙

􎨬

􀀫 􀀫

􎨽􎨱

􀀫

(2)

􎨬

この等式(2)を推定する上で、モデルが問題行動変数の持続性を考慮した動学モデルであるため、被説明変数のラグ

􎨬 􎸒􎨱が学校固定効果、 と相関することによって生じる内生性バイアスに対処する必要がある。この内生性の問題に対処し、同時に他の説明変数（特に加配変数）の内生性に同時にも対処するため、等式(2)を一般化モー32

17 年より、分析対象の政令指定都市が不登校対策目的の加配項目を追加した（この加配は、生徒支援専任
加配のように義務標準法により算定される基礎定数の一部をこの市独自の加配として振り替えて、各学校に配当している）。しかし、13 年から 16 年まではこの加配がなかったため、本節ではこの項目を説明変数に加えない。
33
さらなる頑健性の確認として、問題行動関連の教員加配は就学援助受給生徒割合の高い学校において不登校を軽減する効果が顕著であるとの分析結果が、数少ない一定の特異値により導かれた可能性を検討した。具体的にはいくつかの特異値の候補を考え、それらのデータを含めずに分析しても結果が頑健なことを確認した。
これら推定結果の詳細も、著者らより入手可能である。

116

日本経済研究 No 79, 2021.8

メント法（GMM）により推定する。具体的には、system GMM（Arellano and Bover,
1995, Blundell and Bond, 1998）を用いた分析を行う34。これにより、加配定数を含めた
他の説明変数の内生性についても内部操作変数（internal instrument）を用いて対処できる。
まず、各説明変数の内生性・外生性に関しての前提を整理する。問題行動変数のラグ
は先決変数（今年度の誤差項とは相関していないが、過去の誤差項と相関している変数）である。次に、問題行動対応を念頭に置いて配置される加配教員数（児童生徒支援加配、
生徒支援専任加配、市費単独不登校対応講師）も先決変数とする。問題行動対策関連の加配を内生変数でなく先決変数とするのは、教員加配決定の仕組みに基づく。つまり、
まず教育委員会が各学校からの要望をヒアリングして全体の加配定員数を算定し、文部科学省に申請を行う。そして、申請を受けた文部科学省が次年度の加配定数を通知・配分を行う過程を考えると、年度 t の加配定数は同年の誤差項ではなく、前年度 t-1 以前の誤差項と相関していると考えられる。
次に、他の目的の加配（少人数指導・専科指導加配、市費単独学習指導講師）は外生
変数と見なす。この前提は、問題行動対策を主な目的とした加配としては、上述の文部科学省を通じた加配を主として学校が先に用いることから、ある程度正当化し得ると考える。そして、家庭の経済状況の代理変数として用いる就学援助受給生徒割合と、法律で決定される配当基礎定数を外生変数として扱うことは妥当であろう。最後に、総生徒数を外生変数として扱う。この前提は、当該政令指定都市において（小学校に加えて）中学校でも自由学校選択制が実施されていないことから正当化できる。つまり、居住する学区によって各生徒の通う学校が決まる場合には、問題行動に関する学校情報がその学校に通う生徒の数に影響を与える余地は比較的少ないといえる。
この system GMM を用いた分析においては、17 年度のデータを含めた分析を行う。
その主な理由は、内部操作変数の妥当性を確認するために重要な Arellano-Bond テスト（誤差項の自己相関（autocorrelation）テスト）を行うためである35。また操作変数が増えることで（操作変数の有効性を確認するために行う）Hansen テストの検出力が弱ま
34

Holtz-Eakin et al.（1988）や Arellano and Bond（1991）により考案された difference GMM を用いることも考えられるが、（例えば不登校などの問題行動変数および加配定数を含む）変数が持続性を持つ場合にはバイアスを見せること（例えば Bond et al.（2001）を参照）、さらには階差を取ることで（特に加配定数の影響を考える上で用いるべき）学校間方向の違いを推定で用いないこと、などの重要な欠点がある。そのため、本節では階差を取った回帰分析とレベルのままの回帰分析を組み合わせ、両分析においてそれぞれ適切な操作変数を用いることで difference GMM の欠点を是正することを目的とした system GMM を用いる。
35
具体的には、Arellano-Bond テストは差分化された回帰分析で用いられるが、∆ 􎨬 􀀨􀀽 􎨬 􂈒 􎨬 􎸒􎨱􀀩 は定義上
∆ 􎨬 􎸒􎨱 􀀨􀀽 􎨬 􎸒􎨱􂈒 􎨬 􎸒􎨲􀀩 と相関しており、レベルの誤差項の一次系列相関（first-order serial correlation）の有無を調べるには,∆ 􎨬 と ∆ 􎨬 􎸒􎨲 との相関を見ることで、 􎨬 􎸒􎨱 と 􎨬 􎸒􎨲 の相関を考察することが必要となる。従って、
この system GMM を用いた分析では 17 年までのデータを使う。

論文：教員加配と問題行動─家庭経済環境の役割

117

ることを避けるため、内部操作変数として用いるラグの数を 2 以下に限定する36。最後に、system GMM を用いた分析の妥当性を確かめるために、誤差項が時点間で相関しないことを確かめる Arellano-Bond テストと並行して、システム全体で用いられる操作
変数の有効性を確認する Hansen テスト、システムの中の（差分ではなく）レベル分析
部分に用いられる操作変数が有効なことを確認する Difference-in-Hansen テストを行う。
表 6 では、被説明変数が（生徒 1 人当たり）不登校生徒数の場合の system GMM による分析結果が示されている。表の構成は、プールしたデータを OLS で分析した結果を示した表 3 と同じである。不登校数のラグ項は表 3 のように、交差項の有無に関わらず統計的に有意な持続性を見せる。交差項なしの分析においては、問題行動のための加配が不登校生徒の数を減らす可能性を 10％水準で有意に示唆している（第 2 列）。この種の加配が児童生徒支援加配と生徒支援専任加配に分けられると（第 3 列）、統計的有意は失われる。ただし、問題行動のための加配の家庭経済環境を条件とした効果に関しては、第 5 列において就学援助受給生徒割合との交差項の符号が負に推定され、1％水準で有意なことから、OLS による分析結果の頑健性が確認される。また、児童生徒支
援加配との交差項に注目した第 6 列では、OLS 分析とは異なり交差項は有意ではない
ものの、t 値は 􂈒1.655 と（絶対値で）比較的大きく、p 値が 0.103 とほぼ 10％水準の有意に近い。最後に、この分析で system GMM を用いる妥当性を確認すると、差分化された誤差項に適用される Arellano-Bond テストには自己相関がないことに加え、Hansen テストおよび Difference-in-Hansen テストが操作変数の有効性を示すことから、妥当と言える。
図 3 において、表 6 の第 5 列・第 6 列の結果を図示する。第 5 列のモデルでは、特に就学援助を受けている生徒の割合が高い場合、問題行動関連の加配が不登校数を減らす
効果が見て取れる。第 6 列に関しては、交差項の統計的有意性が失われることと一致して、分析結果は（OLS 分析に比べて）弱まるものの、基本的には同様である。

36

つまり、システム内の階差を取った分析において、先決変数のために用いる（レベルの）操作変数をラグ 1と 2 までに限定する。

118

日本経済研究 No 79, 2021.8

表6

教員加配と不登校生徒数（System GMM、2017 年度を含む）

論文：教員加配と問題行動─家庭経済環境の役割

119

図3

教員加配と不登校の関係における家庭の経済環境の役割：
System GMM を用いた分析

次に、system GMM を用いた分析を暴力行為件数に関して行った結果が表 7 に示してある37。まず、暴力行為件数のラグの係数が正で統計的に有意であることから（OLS
分析の場合と同様に）、この問題行動変数にも持続性が見られる。加配数と就学援助割合の交差項がない分析（第 1─3 列）においては、加配数が統計的有意性を見せない一方、就学援助割合の係数が正で有意となっており、暴力行為件数の上昇が特に家庭経済環境

37

第 3 列・第 5 列において、内部操作変数として用いるラグの数は 1 に限定する。ラグ数がその他の列と同様に 2 までの場合、Hansen テストが内部操作変数の有効性を棄却するため（p 値＜ 0.1）である。

120

日本経済研究 No 79, 2021.8

表7

教員加配と暴力行為件数（System GMM、2017 年度を含む）

論文：教員加配と問題行動─家庭経済環境の役割

121

の悪化により起きる可能性の頑健性を示唆している。交差項を含む分析（第 4 列・第 6
列）において、それらの係数が統計的に有意でないことから、（問題行動のための加配を含む）加配が暴力行為件数に与える効果は家庭経済環境に依存しないことが分かる38。
以上の結果をまとめると、(1)問題行動の抑制・解消を主な目的とする教員加配が不登校を減らす効果は、家庭経済環境に恵まれていない生徒が特に多い学校・年度で観察され、(2)暴力行為件数と統計的に有意な関係にあるのは家庭経済環境であり、教員加配の影響は観測されない。従って、第 5 節の主な結果は、学校固定効果を明示的に考慮
し、加配変数・過去の被説明変数の内生性を考慮した場合も頑健であるといえる。

6.3

加配教員増加の有無を用いた分析

第 5 節では、生徒 1 人当たりの加配教員数を主な説明変数として分析した。本稿で用いた加配教員数は（行政データという意味において）観測誤差の少ない変数であるが、生徒 1 人当たりに換算した加配教員数の増減が問題行動の発生件数と量的に明瞭な関係性を持っていないのではないかとの懸念も起こりうる。そこで、変化を質的に捉える方法として、学校への加配教員数が前年度に比べて増加している場合に 1 を取るダミー変数を用いた回帰分析を行い、分析結果の頑健性を確認する。
表 8 は、不登校生徒数および暴力行為件数を被説明変数とする回帰モデルの推定結果である。加配教員のダミー変数は、変数名の末尾が_plus として表示されている（以上の分析と同様、kahai_total_plus、kahai_mondai_plus と kahai_shien_plus に焦点を当てる）。不登校生徒数に関して（第 1─3 列）は、就学援助受給割合と教員加配の交差項が負であり、特に問題行動関連の加配および児童生徒支援加配との交差項は負で統計的にも有意となっている。これらは、就学援助受給割合の高い学校において教員加配の増加がより強い効果を持ちうることを示し、第 5 節の分析結果とも整合的である。
第 4─6 列は、暴力行為発生件数を被説明変数とした分析結果をまとめたものである。
就学援助受給割合係数は、いずれも正で統計的にも有意な値となっている。加配変数と就学援助受給割合の交差項が正で、特に第 5・6 列においては統計的に有意となっている。
これらは、問題行動対策の加配数が前年度と比べて変化しなかった（または減少した）
場合、就学援助受給割合の上昇が暴力行為件数を増やす一方で、その効果は問題行動関連の加配数が前年度から増加した場合により大きいことを示す。この結果は、（生徒 1
人当たりの）加配の実数を用いた結果と特に整合的とは言えないかもしれないが、加配38

いじめの認知件数に関しても同様の分析を試みたが、system GMM を行う上で決定的に重要な前提である
誤差項の異時点間における無相関（no autocorrelation）が Arellano-Bond テストにおいて棄却されるために、
この場合には system GMM を用いることは妥当ではないことが示された。

122

日本経済研究 No 79, 2021.8

表8

加配教員の増加と不登校生徒数および暴力行為件数
(1)

(2)

0.426***(4.556)

0.413***(4.241)

変数名
lag_futoukou

(3)

不登校

(6)

暴力行為

0.410***(4.161)0.013(1.110)kahai_mondai_plus(5)0.418***(4.405)

lag_bouryoku
kahai_total_plus(4)0.412***(4.103)0.409***(4.155)-0.001(-0.386)
0.021***(4.206)-0.008***(-2.962)kahai_shien_plus

0.013(1.222)-0.006**(-2.490)

kahai_sennin

0.177(0.129)0.359(1.068)kahai_smallshido
fin_sup*kahai_total_plus

0.255(0.354)0.264(0.355)-0.017(-0.377)

fin_sup*kahai_mondai_plus-0.090(-0.587)-0.108(-0.649)

0.008(0.717)-0.069***(-4.432)

fin_sup*kahai_shien_plus

0.028***(3.469)-0.050*(-1.859)

0.020**(2.084)

fin_sup

0.004(0.336)0.005(0.403)0.004(0.242)0.014***(3.314)0.015***(3.432)0.013**(2.620)kiso_kyoyu-0.000(-1.308)-0.000(-0.957)-0.000(-0.919)0.000(1.662)0.000(1.212)0.000(1.215)

city_futoukou-0.133(-0.762)-0.118(-0.477)-0.128(-0.490)0.062(1.016)0.075(0.897)0.096(1.116)

city_gakusyu_koushi-0.263(-0.284)-0.179(-0.175)-0.224(-0.206)-0.298(-1.187)-0.224(-0.808)-0.183(-0.654)

観測値数

192

192

192

192

192

192

Adj. R2

0.160

0.134

0.125

0.314

0.320

0.315

（注）観測値をプールしてＯＬＳを用いた分析。被説明変数は（生徒１人当たりの）不登校生徒数および（生徒１人当たりの）暴力行為件数。lag_futoukou は前年度の不登校生徒数。lag_bouryoku は前年度の暴力行為件数。kahai_total_plus は少人数指導・専科指導のための教員加配と児童生徒支援加配と生徒支援専任加配の合計が前年度より増加していれば１となるダミー変数。kahai_mondai_plus は児童生徒支援加配と生徒支援専任
加配の合計が前年度より増加していれば１となるダミー変数。kahai_shien_plus は児童生徒支援加配が前年度より増加していれば１となるダミー変数。fin_sup は就学援助を受けている家庭の割合。kahai_sennin（kahai_smallshido）は生徒支援専任加配数（少人数指導・専科指導のための教員加配）。kiso_kyoyu は配当基礎定数。city_futoukou（city_gakusyu_koushi）は市費による不登校対応補充のための講師数（学習指導のための講師数）。加配実数と基礎定数実数は生徒１人当たりの数。総生徒数の係数、定数項、年度固定効果は簡略化のため表に含めない。カッコ内の数字は学校内での誤差項の相関に対して頑健な標準誤差を用いた t 値。
*** は１％水準、**は５％水準、*は 10％水準でそれぞれ統計的に有意なことを示す。

論文：教員加配と問題行動─家庭経済環境の役割

123

数の増減に関わらず就学援助受給割合の上昇が暴力行為件数を増やすという意味では、
分析結果が頑健といえる。
以上の結果から、不登校に関しては、就学援助受給割合の高い学校において問題行動関連の教員加配の増加が不登校の減少につながるといえる。また、暴力行為件数と就学援助受給割合の間には正の関係があり、問題行動関連の教員加配の増加は暴力行為件数を減少させる可能性を持つが、その効果も就学援助受給割合によって大きく左右される点については、第 5 節での分析結果ともおおむね整合的と言える。

7. おわりに
本稿では、ある政令指定都市の公立中学校の学校別パネルデータを用いて、各学校への教員加配が問題行動の減少・抑制に対して有効であったのかを統計的に検証した。分
析の結果、問題行動対策のための教員加配は不登校生徒数を減少させる統計的に有意な効果を持ちうるが、その効果は（家庭経済環境の近似値としての）就学援助受給生徒割合が高い学校・年度において特に強く観測されることが、教員加配と就学援助割合の交差項を含めた回帰分析の結果から分かった。また、就学援助受給生徒割合は暴力行為の発生件数と正の統計的に有意な関係が見られた。最後に、いじめの認知件数に対しては、
教員加配、家庭経済環境共に影響は見られなかった。
教員加配は、学力向上や問題行動抑制を目的として講じられる政策の核をなす。本研究で得られた結果からは、問題行動の種類によって加配の影響が違うこと、問題行動の抑制にも教員の力の及ぶ範囲と（家庭の経済状況など）そうでない領域が存在しうること、また、教員加配の効果が家庭経済環境によって異なりうることが明らかにされた。
本研究で得られた結果が、限られた学校資源としての教員をより効果的に活用するために、最適な学校への教員配置を実現するきめ細かな政策対応を行う一助となることを期
待する。
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