子どもについての行政データベースの構築

子どもについての行政データベースの構築＊1
別所 俊一郎＊2
野口 晴子＊3
田中 隆一＊4
牛島 光一＊5
川村 顕＊6

要約

近年の経済学の実証分析では，行政部門が業務の一環として蓄積したデータを用いた研究も進んでいる。行政データは，行政施策の対象となる主体の悉皆データを定期的に収集したものである。業務遂行のために蓄積されたものであるから，数値の正確さ・脱落や無回答の少なさ・観測値数の多さ等の点で，従来の標本調査よりも優れている。他方で，機密性等の問題に対処するための法的規制や，煩雑な行政手続き等により，行政データの学術利用は容易ではない。本稿では，まず，行政データの学術利用の長所短所を整理し，続いて，国内外の事例を紹介する。そののちに，行政データベース構築の一例として，本特集号内の論文でも用いられている東京都足立区の児童生徒データベースの構築の経緯と構造を解説する。足立区の児童生徒データベース構築には，筆者ら研究者が大きく関与している。このような事例は国内ではそれほど多くないと思われるから，その経緯を詳らかにしておくことには意義があろう。
キーワード：行政データ，足立区
JEL classification : C81, I20, H20＊１ 本研究は文部科学省科学研究費補助金基盤研究（B）（一般）「子どもの人的資本の蓄積メカニズムに関する実証研究―足立区の挑戦から学ぶこと―」（課題番号：16H03636）の一環として行われたものである。
文中においては敬称を省略している。本稿の作成，本稿で解説しているデータの作成にあたっては，足立
区役所・足立区教育委員会の皆様からさまざまな貴重な助言・支援を得た。通常の留意を持って深く感謝したい。なお、本稿の内容や意見は全て筆者らの個人的な見解であり，足立区役所，足立区教育委員会，
財務省，財務総合政策研究所の見解を示すものではない。
＊２ 東京大学大学院経済学研究科准教授／前財務省財務総合政策研究所総務研究部総括主任研究官＊３ 早稲田大学政治経済学術院教授＊４ 東京大学社会科学研究所教授＊５ 筑波大学システム情報系社会工学域助教＊６ 早稲田大学政治経済学術院准教授- 106 -

〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和元年第６号（通巻第 141 号）2019 年 12 月〉

Ⅰ．はじめに
国内外において，効果的・効率的な政策の実

手続き，あるいはデータの散在や形式の不統一

施，国民や有権者に対する説明責任の強化の観による接合の困難さ等の理由により，行政デー

点から，客観的な根拠に基づいて政策形成を行タの学術利用は容易ではない。とはいえ，国内う必要性が指摘されており，教育政策もその例

外において，このような障壁を乗り越えて行政外ではない。客観的な根拠に基づくためには，

データを基にしたデータベースを整備し，分析・その基礎となるデータの整備が不可欠である。

研究を進める事例が着々と増加している。

経済学分野においては，かつては分析の対象と本稿の目的は，データ整備の事例として，本なるデータは公刊された官庁統計の報告書に掲

特集号内の論文でも用いられている東京都足立

載された集計値であった。その後，研究者自身

区の児童生徒データベースの構築の経緯と構造が，あるいは企業等が行う標本調査（アンケーについて解説を加えることである。また同時に，

ト調査）の個票が分析されるようになり，統計

行政データの学術利用についての国内外の事例

法改正を機として利用できる官庁統計の調査票を紹介し，今後のデータの利活用・データベー

情報も拡大してきた。さらに近年では，行政部

ス整備のための参考資料を供することも目的と門が業務の一環として収集あるいは蓄積したしている。

データ，すなわち行政データ（administrative1）

足立区の児童生徒データベース構築には，筆data） を用いた研究の蓄積も進んでいる。所得者ら研究者が大きく関与している。研究者・学

税・法人税・関税等の税務データ，公的医療保識経験者として足立区役所の幹部や担当者と共険におけるレセプトデータ，学校教育における通理解を深めて信頼関係を徐々に構築し，デー

学力試験データ等はこの例である。このようなタベース整備や，それを利用した分析の必要性

研究の進展の背景には，もちろん，コンピューを説き，データにアクセスする機会を得て，分タの計算能力向上に代表される情報処理技術の析を行っている。このような事例は国内ではそ進化，政策評価のための計量経済学の方法論のれほど多くないと思われるから，その経緯を詳革新がある。

らかにしておくことには意義があろう。

行政データは，中央政府の所有するデータで本稿の構成は以下のとおりである。続く第Ⅱ

あれば一国内，地方政府の所有するデータであ節では，研究の際に行政データを用いることのれば所管地域内について，行政施策の対象とな

長短をまとめるとともに，海外・国内の事例のる主体の全数（悉皆）データを定期的に収集しいくつかを紹介する。第Ⅲ節では足立区でのたものである。業務遂行のために蓄積されたもデータベース作成の経緯について，第Ⅳ節ではのであるから，数値の正確さ・脱落や無回答の足立区データベースの構造について説明する。

少なさ・観測値数の多さ等の点で，官庁統計を

最終第Ⅴ節はまとめに充てられる。

含めて従来の標本調査よりも優れている特徴を有している。他方で，機密性やプライバシーの問題に対処するための法的規制や，煩雑な行政
１）津田・岡崎（2018）では「行政記録情報」という用語を当てている。なお，administrative data という単語は民間企業が事業を通じて収集したデータを含めて用いられることがある。Einav and Levin（2014）は民間企業の業務データの活用についても述べている。

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Ⅱ．行政データの学術利用
行政データ（administrative data）の学術・の標本調査で問題になりやすい脱落や無回答，研究目的の利用は社会科学分野においても進展過大回答・過少回答の問題も，行政データにおしている。たとえば，Einav and Levin（2014）

いてはより小さいと考えられる。特に，社会調は 経 済 学 の 最 有 力 誌 の ひ と つ American

査ではシステマティックに脱落する傾向の高い

Economic Review における非公開データを用「問題の多い」標本こそが分析上重要な場合にいた論文の割合の推移を示しており，公的部門

は，行政データの活用が必要不可欠となる。

の非公開データを用いた論文の割合は 2006 年

第 2 に，全数調査で観測値数が大きいことかに は 4% だ っ た も の が，2014 年 に は 26% とら，一部分に着目した分析や，効果の異質性になっている。本節では，一般には非公開とされ

注 目 し た 統 計 的 分 析 が 可 能 で あ る。Pikettyている行政データの研究利用の事例について概and Saez（2003）などで行われた高所得者の所観する。なお，本節の目的は事例の紹介にあり，得シェアの分析はその典型であるし，双子や三すべての事例を網羅する意図はなく，また筆者

つ子，障がい者，犯罪者等についての分析もこたちにはそのような能力もないことを注記しての例であろう。また，細かい単位での集計値のおく。

差の分析も可能となる。学力・医療費・生産性等の平均値や散らばりの地域差の分析が例とし

Ⅱ－１．行政データ利用の長所と短所て挙げられる。

事例の紹介に先立ち，行政データを学術目的

第 3 に，定期的に収集されていることから，に用いることの長所と短所についてまとめる

自然実験・準実験となりうる事象が発生したと（Figlio et al. 2015, 2017, Friedman 2015,

きにも前向きデータの構築が可能であり，処置

Einav and Levin 2014a, b, Jarmin and O’Hara

群が少ない時にも統計的解析に耐える標本規模2016）。ここでは，これまで用いられてきた標を確保することが期待できる。逆に言えば，自本調査の個票利用との対比を念頭に置く。

然実験となりうる事象が起きることは稀だか

統計を作成するために政府や民間部門が行っている標本調査やサーベイ調査・アンケート調

ら，標本調査では「事前に」処置群を調査しておくことは容易ではない。

査と比べたときの行政データの特徴は，基本的ここまで述べてきた特長は，何らかの行政には全数（悉皆）データであり，行政の必要性

データをそれ自体のみで用いたときにも利用でから定期的に収集されたデータであるというこきる点だが，他のデータとの接合が可能であれとである。このような特徴は，学術利用においばさらに豊かな研究が期待できる。全数であるては（例外もあるが）以下のような長所となる。

ことから，個人識別情報があればすべてのデー

第 1 に，観測値数が大きいことが多く，計測タを基本的には接合できるし，一般の標本調査の質が高いことから，統計的推測における正確には含まれない変数を接合できる可能性もあ性が高まる点である。たとえば日本の大規模なる。フィールド実験のデータと接続し，行政デー調査である「全国消費実態調査」においては，

タによる追跡ができれば長期的な効果の計測が基準抽出率は 1/791.4（2014 年調査）である。

できる。親族関係を特定できれば，世代間を超観測値数が大きいことから，より正確なノンパえた分析も行える。アメリカ内国歳入庁（IRS:

ラメトリックな推定が可能となる。また，近年Internal Revenue Service）と共同して Raj- 108 -

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Chetty 率 い る 研 究 グ ル ー プ が 行 っ て き た（メタデータ）がなかったり不十分だったり公Equality of Opportunity project，Moving to

開されていなかったりといったように，管理状

Opportunity

態が不十分でデータインフラが未整備なことがexperiment，Opportunity

Insights はその好例と言えよう。

ある。行政データは基本的にはデータ作成時点

このような行政データの長所の裏側にはもちでの行政施策の実施のためのものだから，変数ろん欠点もある。第 1 に，行政データは政策をの定義が制度改正等によって変化しても，それ実施し，管理するために収集されたものだから，が文書として整理されているとは限らない。二必ずしも研究目的にそぐわないことがあるし，次利用の体制が整っている標本調査では，変数研究目的に対応した形で計測され，構築されての定義について詳細な説明書がついていること

いるとは限らない。例えば教育関連の行政デーが多いから，この点では行政データのほうが質

タでは，学力試験の点数のデータはあっても，に問題があるといえるかもしれない。

性格に関するビッグファイブ（「外向性」「調和このように，行政データには長所もあれば短

性」
「誠実性」
「神経症的傾向」「経験への開放性」）

所もある。したがって，特定の研究目的のために関するようなデータはないことが多い。あるにデザインされた標本調査等とは補完的に用いいは例えば，「所得」の変数はなんらかの控除られるべきだろう。次に，行政データを用いた

後の値に加工されてしまっているかもしれな

研究事例をみてみよう。

い。また，行政施策の対象とならない人々は行政データには記録されない。例えば，海外移住

Ⅱ－２．海外の事例をした人などは追跡されないだろう。

前述したように，経済学においても行政デー

第 2 に，データへのアクセス可能性である。

タを用いた研究の蓄積が進んでいる（Figlio et

デンマーク・スウェーデン・ノルウェー・フィ

al. 2015, 2017, Friedman 2015, Einav and Levin

ンランド等の北欧各国は，1960 年代から社会2014a, b, Jarmin and O’Hara 2016, Almunia et

保障制度を実施するにあたり，年収等を捕捉す

al. 2019）。Figlio et al.（2015）は教育経済学をるために全国的な個人識別番号を導入してお中心に，有力学術誌に掲載されたそのような研り，この番号を用いれば行政機関内でデータの究の一覧表を提供している。教育関連の行政接合が可能である。しかし，全国的な個人識別データの学術利用制度については，三菱総合研

番号がない，あるいは機密性やプライバシーの究所（2016）がイングランド・オーストラリア・問題からそのような番号の利用，あるいはデー

アメリカ・スウェーデンについて，田中（2019）

タへのアクセスに法的制限がかかっている国もがイングランドとフィンランドについて解説し多い。学術目的の利用では行政データは匿名化ている 。これらの国々は，全国的な学力調査

されるが，その利用にさまざまな手続きや費用の個別児童の結果をデータベース化し，学校のが掛かることも往々にしてある。データの形式

情報等と接続したうえで，学術利用のために提が統一されていなかったり電子化されていな供している。ここでは，最も先進的な事例の一かったりすれば，データを管理する官僚機構につであるイングランドについて，これら 2 個のおける人的あるいは技術的資源の制約や，煩雑

文献等に基づいて整理する。

2）

イングランドでは，教育省（Department for

な行政手続きによって利用が困難となるケース

Education）が児童・生徒に関する各種データもあろう。
第 3 に，データの詳細についての説明文書

を 接 合 し た 全 国 生 徒 デ ー タ ベ ー ス（NPD:

２）その他，行政データの学術利用の仕組みについては，内山ほか（2018），津田・岡崎（2018）を参照せよ。
Chetty と Saez がアメリカ内国歳入庁のもつ税務データにアクセスした経緯については Mervis （2014）が興味深い。また，集計等を行ってオープンデータ化する事例については豊福（2017，2018）を参照。

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National Pupil Database）を整備している。研

利用促進のための集中講義を大学で行うなど，修の受講等の必要な申請手続きを経て，一定のNPD の研究利用促進活動も行なっている。

基準を満たせば，学校・自治体・他の政府機関

イギリスには Fischer Family Trust という等に属する外部の研究者も NPD の個票データ

慈善団体が運営する FFT Datalab が収集してを二次利用・分析することが可能である。

いる学校や地方政府の教育データベースもあNPD は，イングランド国内の学校教育の質る。このデータベース構築の初期においても，的改善，学校教育のアカウンタビリティの確保

地方政府からのデータ提供には，地方行政関係を目的としており，1999 年から運用されてい者との個人的なつながりを持つ研究者がきっかる。NPD の活用は，新たなデータ収集費用・けとなったとされている。

実験費用の節約となる。このデータベースには，
全国テスト（National Test）と一般中等教育

Ⅱ－３．国内の事例

修了試験（General Certification of Secondary

国内においては，本特集号の前半の論文が活

Education：GCSE） の 結 果， 性 別・ 年 齢・ 民用しているように，「全国学力・学習状況調査」

族的属性等の児童生徒の基本属性，給食費免除・の児童生徒個票を学術目的で利用可能な仕組み

特別支援教育の必要性・居住地郵便番号等の児が存在している。これに加え，いくつかの地方

童生徒のその他の属性，地方当局が所管の学校

政府が独自に教育関係の行政データを用いたから収集した規模や生徒数等の学校属性等が保データベース整備を進めている。

管されている。家計情報は郵便番号単位で地域ごとの集計値と接合されている。

とくに小中学校の教育政策に関する客観的な根拠を求めることを考えるとき，日本において教育省は NPD に公表されるデータをもとには地方行政データの活用は大きな可能性を秘め

自治体や学校に対する財政支援の予算を決めてている。理由は以下のとおりである。第 1 に，いるから，自治体や学校のデータ提供は必須で

全国データではないために代表性に欠ける可能あるし，データを提供する動機がある。データ性があるとはいえ，行政データは基本的には特収集に際しては，データを入力する学校・自治

定地域の悉皆データであり，アンケートなどの体側の負担軽減のために，政府デジタルサービ

標本調査に比べて回収率・回答率は極めて高く，ス（Government Digital Service）の協力のも

標本選択の問題が少ない。

とでインターフェイスの統一等の再設計が進められている。

第 2 に，日本の地方自治体，とくに市町村は幅広い政策分野の執行機関となっており，年金

NPD の学術利用は 2000 年代前半から進めらを除くほとんど全ての再分配的施策を実施してれてきたが，当初は 10 名ほどの研究者グルーいる（林 2008, p. 64）。後述の足立区が重視しプが二次利用へ向けてのインフラ整備を行ってているように，小中学生に対する教育施策は，いた。この初期メンバーのうちには，当時の教他の政策分野，とりわけ医療や福祉政策と深く

育省の統計担当者と個人的なつながりを強く持関連している。地方自治体は関連施策について

つ研究者がおり，このネットワークがインフラのデータを保有していることから，これらの整備に活用された。現在では研究者グループはデータを接合して多面的な分析が可能になりう

100 名以上に拡大している。NPD の研究目的る。たとえば，学力調査のデータに，就学援助

での利用には申請が必要であるが，利用申請を等の経済状況に関連する情報や健診等の健康関行う前に 1～2 日の講習を受講して情報セキュ

連情報，就学前教育の情報等を接合できるかも

リティーに関するテストに合格する必要があしれない。

る。また，NPD の二次利用へ向けてのインフ

第 3 に，日本の地方自治体は首長と議会といラ整備を行った研究者グループによる NPD のう二元代表制を採っており，制度的な権限配置- 110 -

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を見る限りでは首長の影響力は議会よりも強この調査の個票データは，学力向上のためのく，官僚制に対する議会の制御はかなり限定的指導改善を進めるためとして，専門的知見を有である（曽我・待鳥 2007, p. 45-48）。このもとす る 研 究 機 関 へ 提 供 さ れ て い る。 た と え ばでは，首長のリーダーシップによりデータの接2016 年度には慶應義塾大学 SFC 研究所を委託

合・整備が進む可能性がある。このような整備先とし，中室牧子・慶應義塾大学准教授と益川は，ともすれば縦割りになりがちな中央省庁間

弘如・静岡大学准教授が主な研究担当者としてではより困難であろう。

分析に当たっている。

第 4 に，教育・福祉政策に関連する中央政府

さらに埼玉県は，この調査に関心のある自治からの規制・誘導はさまざまにあるものの，地体・企業から構成されるコンソーシアムを立ち方自治体には地方単独事業として独自施策を実上げている。これまでのコンソーシアムには，施する余地がある。独自事業は全国展開してい自治体からは，埼玉県戸田市・埼玉県羽生市・ない政策の実験場とみることもできる。また，

山梨県・福島県・福島県郡山市・福島県西会津施策の設計によっては，実験・準実験的な状況

町・京都府・広島県・広島県福山市・島根県雲を作ることもできるだろうから，データの整備

南市・香川県・高知県・佐賀県の担当者が出席をあらかじめ組み込んでおけば制度の高い政策している。

評価が可能となる。
三菱総合研究所（2018）では，先進的な取り

Ⅱ－３－２．埼玉県戸田市

組みの事例や課題について，文献調査・インタ

埼玉県戸田市は埼玉県南部に位置し，北は政ビュー調査・アンケート調査・討論会を通じた令指定都市・県庁所在地であるさいたま市に，検討を行っている。ここではこの報告書やその南は東京都板橋区・北区に接している。戸ヶ﨑

後の進展を踏まえて，本稿で用いた足立区以外

勤教育長は 2015 年に着任して以来，さまざまの事例について簡単にまとめておく。

な改革を進めているが，そのなかに，客観的な根拠を重視した教育政策の試みがある。また，

Ⅱ－３－１．埼玉県

AI では代替できない能力・AI を活用できる能埼玉県は，児童生徒の学力や学習に関する情力の育成を目指した産業界・大学等との連携も報を収集して教育施策や指導を改善するため，推進している。戸田市では，上述の埼玉県学力・2015 年度から，さいたま市を除く県内公立小学習状況調査とともに，全教員を対象とした質中学校に通う小学 4 年生から中学 3 年生を対象

問紙調査も実施されている。

とした「埼玉県学力・学習状況調査」を実施し外部との共同研究は客観的な根拠を重視したている。対象は，2015 年度で小学校 708 校・

教育政策立案のための一つとして進められ，戸中学校 360 校であり，受検者数は小中ともに約

田市は，学校や教室におけるデータを外部の企

15 万人，合わせて約 30 万人である。この調査

業や研究者に実証研究の材料として提供していの特徴は，項目反応理論（IRT: Item Responseる。共同研究においては，複数の企業・研究者

Theory）に基づく調査手法を採用し，学力のと連携することにより，外部関係者間の競争を

経年変化を継続して把握できる調査としている

促している。たとえば 2019 年度では，慶應義点である。埼玉県の資料では，IRT を用いた

塾大学・筑波大学・国立情報学研究所・ベネッ

自治体初の調査である。また，教科に関する調セ・LITALICO・IGS との共同研究が進められ

査（学力テスト）に加え，学習に対する意識やている。また，LoiLo・Google・ベネッセ・富生活の様子を調査する児童生徒質問紙調査，学士電機 IT ソリューションと連携して EdTech

校・市町村教育委員会に対する質問紙調査を実も推進されている。これまでに約 70 の大学，施している。

NPO，企業等の連携を構築してきている。
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子どもについての行政データベースの構築

Ⅱ－３－３．大阪府箕面市Ⅱ－３－４．兵庫県尼崎市

大阪府箕面市は大阪府北部に位置している。

尼崎市は兵庫県の南東に位置する中核市であ

阪急電鉄箕面線が走っており，大阪圏のベッド

り，東は大阪市に接している。2010 年，稲村

タウンとして発展してきた（北大阪急行電鉄南和美が女性としては当時の最年少市長として就北線の延伸が決まっている）。2008 年，倉田哲

任（38 歳）した。稲村市政は 2 期目に公約「尼郎が当時の最年少市長として就任（34 歳）し，

崎ネクスト 30」のなかで「子育て支援センター「子育てしやすさ日本一」を重点プランの一つ

機能の充実」を掲げ，データ収集を進めることに掲げた。

とした。2017 年には尼崎市学びと育ち研究所

箕面市では「子ども成長見守りシステム」とを設置，大阪大学教授の大竹文雄を所長としていうデータベースを 2014 年から整備している。

迎え，中室牧子・慶應義塾大学教授，北野幸子・

このシステムには，箕面市内に在住する 0～18

神戸大学准教授，岡田知雄・神奈川工科大学教

歳の子どもに関する，箕面市役所内の各部局が授，中尾繁樹・関西国際大学教授，西山将広・保有する（が散在していた）データが統合され神戸大学助教の 5 名が主席研究員となっていている。そのデータには，箕面市が独自に実施る。彼ら主席研究員は，尼崎市から子どもに関する「箕面学力・体力・生活状況総合調査（箕するさまざまな個票データを使用した研究を進

面子どもステップアップ調査）」の結果のほか，め，2018 年には第 1 回の報告会を開催している。

生活保護・児童扶養手当・学童保育・医療費助尼崎市は，2017 年には市立小学校 5 年生と成・虐待相談・教育相談・学習支援等の受給・その保護者，市立中学校 2 年生とその保護者の利用状況が含まれ，それらが定期的に更新され全数を対象とする「尼崎市子どもの生活に関すている。箕面子どもステップアップ調査は小学

る実態調査」を実施し，児童生徒の生活や意識

1 年生から中学 3 年生までを対象に，学力と体の実態を調査している。この調査の個票につい力の調査，学習習慣・運動習慣・生活習慣・自ては希望する研究者等へ提供される制度が整っ

己認識等のアンケート調査を行うものである。

ている。また，2018 年からは小学 1 年生から

ただし，公立小中学校が対象であるため，私学

中学 2 年生までを対象とした市独自の学力テスに通っている子どもについては学力等のデータトを開始している。

はない。

このように，いくつかの自治体では子どもに

箕面市は条例を改正し，心身の保護・生活の関する個票を整備し，データベース化して研究維持の目的に限定して，このシステムの目的外者に提供している。自治体から見れば分析を依使用と外部利用提供を認めることとした。これ

頼・委託した形になっており，研究者から見れを利用した成果の一つが，日本財団（2018）でばデータの提供を受けた形となっている。ただある。この論文では 2014～16 年にかけての 3

し，データ提供の条件はさまざまである。そこ

年分のデータが利用されている。

で次に，本研究で用いる足立区のデータ構造について説明する。

Ⅲ．データ構築までの経緯
本特集号の野口ほか論文と別所ほか論文は，
本プロジェクトの成果である。まず，これら論

文の問題意識・背景を解説するためにも，足立区の近年の区政運営について述べておく。

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〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和元年第６号（通巻第 141 号）2019 年 12 月〉

Ⅲ－１．区政運営と政策評価

小中学校の学力テストの結果に課題があること

足立区は東京都の北東に位置し，江戸四宿のから，基礎学力の定着を目指した試みをさまざひとつとして栄えた千住宿のあった地域を含まに進めている。本特集号の別所ほか論文はこむ，23 特別区の一つである。中心地のひとつは，の試みの一つを評価しようとするものである。

JR 東日本・東京メトロ・東武鉄道・つくばエ

健康については，健康寿命が都平均より 2 歳短クスプレスが乗り入れる北千住駅の周囲であいことから，「糖尿病対策アクションプラン」

る。この千住地域は荒川の南側に位置しているなど糖尿病対策に特化した施策を進めている。

が，面積の大半は荒川以北の地域が占めている。

貧困の連鎖は，治安・学力・健康の 3 問題の根

人口は 2018 年初では 68.5 万人である。

底にある共通の原因と位置付けられ，足立区は2002 年 11 月，足立区は公募による「足立区子ども支援に政策資源を投入してきた。
「東京・新基本構想策定区民委員会」を設置し，その結足立区の給食室～毎日食べたい 12 栄養素バラ

果は翌 2003 年 3 月に「検討結果」としてまとンスごはん～」（足立区「おいしい給食」製作められた。この結果を受けて 2003 年 7 月に「足委員会 2011）が発行されるなど，知名度の高立区基本構想審議会」が設けられ，この審議会

まった「おいしい給食」による子どもの食生活

は 2004 年 3 月に答申を提出した。この答申に習慣の改善もその一環に位置づけることができ基づき，「協働で築く力強い足立区の実現」をる。このようななか，2014 年 1 月に「子ども基本理念とする足立区基本構想が策定され，の貧困対策の推進に関する法律」が施行された

2004 年 10 月に足立区議会で可決された。およことを契機に，2015 年度に「未来へつなぐあ

そ 10 年を経て基本構想は見直されることとな

だちプロジェクト（足立区子どもの貧困対策実り，2015 年 7 月に足立区基本構想審議会が設施計画）」が策定された。このもとで，出産前置された。この審議会の答申に基づき，2016

からライフステージごとに早め早めの対策が試

年には「協創力でつくる

みられている。

し続ける

ひと・まち

活力にあふれ進化足立」を謳うあらたな基本構想が策定された。

さて，2004 年の基本構想では「協働」が強調され，その実現のために，「情報公開や行政2004 年の基本構想策定後，2007 年 6 月に近評価などの様々なしくみを通じて，協働を制度

藤やよい区長が当選した。近藤区長のもとで的に保障することが必要」とされた。そのため，2009 年度には，重要かつ喫緊の課題を解決す2005 年度には要綱に基づき，2004 年度に実施るための「足立区重点プロジェクト推進戦略」

された事業を対象として，区民評価が行われた。

が策定された。この「戦略」では，優先的に取翌 2006 年度からは区民評価委員会は条例設置り組むべき課題が「子ども」「くらし」「まちづとなった。すなわち，基本構想に従って 2004

くり」「経営改革」の 4 分野にまとめられた。

年度に制定された足立区自治基本条例第 15 条

重点プロジェクトは，後述する区民評価委員会

では行政評価が義務付けられており，これにでもとくに評価の対象とされている。これら重従って 2006 年 3 月には足立区区民評価委員会

点プロジェクトを推進するなかで，足立区は「治条例が成立したからである。この条例に基づき，

安・学力・健康・貧困の連鎖」の 4 つをボトル

足立区では引き続き区民評価を行っている。区

ネック的課題，すなわち，克服しない限り区内

民評価は，事業を実施する区役所・行政や，事外から正当な評価が得られない根本的課題と位業の立案にもかかわる区議会以外の，一般区民置付けた（秋生 2019）。治安については，刑法や学識経験者の視点から評価を行い，評価の客犯認知件数を減少させるべく，「美しいまちは

観性を高めるための仕組みである。

安全なまち」を合言葉に「ビューティフル・ウィ

区民評価委員会は，いくつかの分科会から構

ンドウズ運動」を展開した。学力については，

成されているが，その構成は変化している。条- 113 -

子どもについての行政データベースの構築

例設置として初の委員会である 2006 年度委員た。田中は 2012～2015 年度の子ども分科会長，

会では，基本計画に定める 114 施策全てを評価

2016 ～ 2018 年 度 の 評 価 委 員 会 長 を， 別 所 は対象とし，「まちづくりと安全の分科会」「健康2012～2016 年度の一般事務事業見直し分科会と福祉の分科会」「教育と産業の分科会」「環境長を務めた。

と区民生活としくみづくり分科会」の 4 分科会

さて，区民評価委員としての活動を通じて，が設置されていた。「足立区重点プロジェクト

われわれは区の持つ各種データの存在と，それ推進戦略」の策定後の 2010 年度委員会では，らを活用した評価方法の改善の可能性に気が付

重点プロジェクトが「子ども」「くらし」「まちいた。この点を説明するために，まず区民評価づくり」「経営改革」の 4 分野にまとめられた

委員会での評価の方法について，野口・田中・ことを受け，「子ども」「くらし」「まちづくり

別所の 3 名がともに委員であった 2012～2016と経営改革」の 3 分科会が設置された。2012年度の状況を述べておく。

年度には，重点プロジェクトに含まれない事務

分科会による差異はあるものの，評価は，事事業を評価の対象とする「一般事務事業見直し

前の調書等の読み込み，ヒアリング，ヒアリン分科会」が設置され，4 分科会となった。そのグ後の検討，の順に進行する。まず，事務局に後，2017 年には新たな基本計画が始まったこ

よって評価の対象となる事業が選定され，委員とを受け，重点プロジェクトを評価対象とするには庁内評価を経た事業評価調書が渡される。

分科会は「ひと」「くらしと行財政」「まちと行

この事業評価調書には，事業の目的や概要，根財政」の 3 つへ再編され，4 分科会体制となっ

拠法令等と並び，活動指標や成果指標，投入資ている。

源，成果分析・課題分析が共通の様式に従ってまとめられている。活動指標とは，区の活動のⅢ－２．研究者の関与度合いを示す指標であり，たとえばイベントや足立区に限らず，中央省庁や地方自治体に設講座の開催回数が用いられる。成果指標は活動置される審議会・調査会等の諮問機関や懇談会・指標よりも政策目的に直結した指標であり，ア研究会・委員会等の行政運営上の会合においてンケートで測った満足度や，給食残菜率等が設は，学識経験者が委員の一部として招かれるこ定される。活動指標・成果指標については事前とが多い。足立区区民評価委員会は区長が委嘱に目標値が設定され，実績値と比較した達成率

する 17 名以内の委員から構成されるが，ここも記入されている。投入資源はおもに事業費とにおいても同様である。要綱設置であった第 1

人件費であり，区が支出した事業費とともに，回の会長は川崎一泰・東海大学助教授（当時）国と都からの補助金や，参加費等の受益者負担であり，引き続き，会長と分科会長は学識経験金も計上される。成果分析・課題分析は，所管者が就くのが通例となっている。特筆すべき点

部署が活動指標・成果指標の達成率等をもとにとして，区民評価委員会の使命はあくまでも区行った結果であり，達成状況やその原因，指標

民目線から施策の評価を行うことであるため，で計上されなかったその他の実績，今後の課題

学識委員もより客観的・中立的な立場から区政や環境の変化等がまとめられている。

の評価に当たることになる。

事業評価調書とともに事前資料を受け取った

本稿の著者のうち，野口・田中・別所は区民

評価委員は，ヒアリングに先立って，これらの評価委員会の学識経験者委員として足立区との資料を基に所管部署に対する質問項目を検討す

接 点 を 持 っ た。 す な わ ち， 野 口 は 第 1 回 のる。この質問はおもに，事業に関する用語や指2005 年度から委員を務め，2009 年から副会長，

標の定義の確認，追加資料の請求である。検討

2014～2015 年度には前任の出口保行・東京未された質問項目は所管部署に送られる。ヒアリ

来大学教授のあとを襲って評価委員会長であっングでは，所管部署からの質問に対する回答の- 114 -

〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和元年第６号（通巻第 141 号）2019 年 12 月〉

のち，更問と回答が繰り返される。

関する現状把握が必要との知見が得られたこと

ヒアリング終了後，評価委員は評価シートを作成し，庁内評価の結果とともに公表される。

から，子どもに関する行政データの利活用がとくに重点的に訴えられた。

区民評価は，5 段階の評点とコメントから構成

度重なる研究者からの提案・説得を受けた足される。5 段階の評点は，重点プロジェクトの立 区 と の 交 渉 は，2016 年 度 か ら 本 格 化 し，場合，「反映結果に対する評価」「目標・成果に2016 年末からデータ整備が始まった。データ

対する評価」「今後の方向性への評価」「全体評の構造については次節で説明するが，その前に，価」の 4 項目について与えられる。

データ利用の枠組みについて次小節で述べる。

このような区民評価の手続きにおいては，区役所に保管されているデータが集計されて公表

Ⅲ－３．データ利用の枠組みされる。たとえば，本特集号の別所ほか論文で本特集号の野口ほか論文と別所ほか論文は，検討の対象となっている小中学生に対する補習

われわれが実施する「子どものそだちの決定要（小学生基礎学習教室・中学生補習講座）は，因に関する実証的研究」に対して足立区が提供

重点プロジェクト事業の一つとして区民評価のしたデータを用いた分析の結果である。データ

対象であった。この事業の活動指標は補習実施

提供は，足立区と，各研究者が所属する部局が延時間数であり，成果指標として，区が実施すそれぞれに締結した基本協定書に従って行われる学力テスト（足立区基礎学力に関する総合調

た。基本協定書では，協定期間や経費負担のほ査）において平均正答率 30％未満の児童生徒

か，損害賠償・守秘義務等について規定されての割合や，補習の直前直後に対象児童に対している。データの提供にあたっては，事前に足立行われた学力テストの結果が用いられている。

区情報公開・個人情報保護審議会の承認が必要

区民評価では，公募による一般区民も評価委とされ，提供されるデータからは個人情報が削員として活動することや，年度ごとの速報性の除され匿名化されている。

必要から，単純に計算された指標が用いられる提供されたデータは，足立区役所内で匿名化ことはやむを得ない。しかし，近年の計量経済された。ただし，この研究が始まるまでは，こ学が強調するように，単純な指標では政策の効れらデータはしばしば異なる様式やファイル形

果を適切に数量的に評価することはできないこ式で，多くの場合は年度ごとに別々に，また別々とがしばしばある。このような観点から，野口の担当課・担当係によって保管されていた。まを中心として，公表される集計データの背後にた，児童生徒に共通の個人識別番号は用いられある個票を活用した定量的な行政評価の可能性ていなかった。したがって，提供前に，これらを担当者に提案し続けることとなった。野口・のデータを接合する，あるいは接合可能な状態

田中がともに子ども分科会長であったこと，まに整備する必要があった。

た前述したように足立区で「治安・学力・健康・

そこで，本研究においては，上記データ整備

貧困の連鎖」の 4 つをボトルネック的課題と認及び匿名化処理の作業を，研究者自身が研究機識しており，足立区の子どもたちの「育ち」に関からの職員派遣による形で実施した。

- 115 -

子どもについての行政データベースの構築

Ⅳ．データの構造
本研究で用いられているデータは，足立区内

すなわち，（１）就学援助の申請と受給状況，（２）の区立小中学校に通学する児童・生徒の悉皆

就学前の幼稚園・保育園等の在園児名簿，（３）

データである。区教育委員会は区内に在住する

学校選択の状況，（４）多層指導モデル（MIM）

児童・生徒の学齢簿を保管しているから，これ

対象児童名簿，（５）小学校基礎学習教室参加に子どもに関する各種調査の個票，区独自のさ児童・中学校補習教室参加生徒名簿，（６）中まざまな取り組みや学校・教員に関する情報を

学校夏季勉強合宿参加生徒名簿，（７）教員情報，

接合してデータベースを作成している。現在の（８）学校情報，（９）学級閉鎖状況，である。

標本期間は 2009 年度から 2017 年度であるが，これらの情報を接合し，氏名等の個人情報を

いくつかの情報については接合が完了していな

削除して匿名化したものが，研究者へと提供さい部分がある。

れている。なお，これらの情報を得るにあたっ

子どもに関する調査とは，ここでは「足立区ては区役所内に保管されているデータのみを用

基礎学力定着に関する総合調査」「足立区で実い，学校現場へのデータ収集に関する協力依頼

施した児童・生徒の体力の調査」「全国学力・

は一切行っていない。

学習状況調査」「長期欠席者リストの調査」「QU

現在われわれが利用しているデータは，これアンケート調査」の 5 調査である。このうち，までに記述してきたようなデータの接合が完璧「足立区基礎学力定着に関する総合調査」と「足に行われたものではない。さまざまな要因で欠立区で実施した児童・生徒の体力の調査」がわ落している部分がある。ここではそのいくつか

れわれの研究で最もしばしば用いられる調査とについて指摘する。

なっているが，これらは区立小中学校に通う児

第 1 に，データベースは学齢簿を基本として

童・生徒を対象とした調査であるため，われわいるが，学齢簿自体がもともとは繰り返しクロれのデータベースには，足立区内に在住していスセクションデータであるので，同一の児童・ても，私立学校に通っている児童生徒のデータ

生徒を追跡できていないことがある。公立小中は実質的に含まれていない。また，「足立区基学校において留年はほぼ存在しないが，転校・礎学力定着に関する総合調査」は小学 2 年生か

名字の変更・氏名の表記変更等により，年度をら中学 3 年生までを対象としているため，小学

またいで児童・生徒を紐づけることができな

1 年生のデータは含まれていない。この調査はかったケースがいくつかあった。

毎年 4 月に実施されているから，前学年の成果

第 2 に，2013 年度から 2017 年度までについを計測していると解釈すると，中学 3 年生のては電子媒体の学齢簿を用いることができた

データが含まれていないとも言える。この意味

が，2009 年度から 2012 年度までについては利

では，中学から私学に進学した生徒については用可能ではなかったため，「足立区基礎学力定

小学 6 年生のデータが欠落している。小学校に着に関する総合調査」のデータを学齢簿の代わ

ついては各年度 1 学年あたり 5,000 人強の児童りに用いている。区立小中学校に通う児童生徒

がおり，データベースに含まれる児童生徒の延のかなりの部分がこの調査に回答しているもの

べ数は 412,462 人である。

の，本来の学齢簿に比べると欠落がある。その区のさまざまな取り組みや教員・学校のデー

原因はいくつかある。一つには，特別支援学級

タとしては，9 つの情報の接合を試みている。

の児童生徒や，あるいは病欠等により，調査に- 116 -

〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和元年第６号（通巻第 141 号）2019 年 12 月〉

回答していない児童生徒が存在することであ性が，他のデータとの接合においてもしばしばる。また，この「総合調査」の氏名のデータは，発生している。また，氏名情報が利用可能でな

児童生徒が回答用紙に記入した氏名であるたいデータもあった。

め，小学校低学年で漢字表記ができていなかっ第 4 に，教員データについてである。現行制

たり，異体字（「渡辺」と「渡邊」など）を用

度では，区立小中学校の教員の人事権は東京都いていたり3），名字の変更が反映されていなが持っている。そのため，足立区では区立小中

かったりして，本来の学齢簿の表記と異なる表学校に勤務する教員の情報は把握しているもの

記になっていることがある。このような氏名のの区外での履歴の情報はない。すなわち，たと

表記ゆれや転校については目視によって紐づけ

えば区外からの異動が発生したときに，前任校をしたものの，当然のことながら完全には解決の情報や，都に採用されてからの年数等の情報していない。

は，区は保有していない。

第 3 に，上記の「児童生徒が自ら記入した氏

また，もちろん，データの接合作業における名を鍵とした接合」に起因する紐づけの不完全

人為的な誤りも存在する可能性は否定できない。

Ⅴ．結びにかえて：今後の課題
効果的・効率的な政策の実施，国民や有権者れつつある。

に対する説明責任の強化の観点から，教育政策

行政データの学術利用のさらなる推進へ向においても客観的な根拠に基づいた政策形成のけ，日本における今後の課題をいくつか提示し推進が必要であろう。そのためには根拠を提供た い。 ア メ リ カ で は 2016 年 3 月 に Evidence-

するデータの整備が不可欠であり，本稿ではそBased Policymaking Commission Act of 2016のようなデータの源として行政データを利用しが 成 立 し， こ れ に 基 づ い て 超 党 派 でた事例を紹介するともに，本特集号内の論文でCommission on Evidence-based Policymakingも用いられている足立区の児童生徒データベーが設置された。津田・岡崎（2018）は，この委スの構築の経緯と構造について解説を加えた。

員会の最終報告書 “The Promise of Evidence-

行政データは，中央政府の所有するデータであBased Policymaking” の内容を紹介し，データれば一国内，地方政府の所有するデータであれへの適切なアクセスを阻害している要因としば所管地域内について，全数（悉皆）データをて，一貫性のない法令・データの管理状態・煩定期的に収集したものであり，数値の正確性・雑な行政手続き，が指摘されているとしている。

脱落や無回答の少なさ・観測値数の多さ等，標これらの問題は，日本においてもあてはまるよ

本調査よりも優れている特徴を有している。他

うに思われる。

方で，さまざまな理由により，行政データの学

われわれがデータベース構築に携わった足立

術利用は容易ではない。そのようななか，国内区においては，ICT・データ利活用・情報シス

外で行政データの利用事例が蓄積されつつあ

テ ム 管 理 推 進 体 制 を 構 築 し て い る（秋 生

る。東京都足立区においても，研究者がデータ

2019）。この体制では，副区長を CDO（最高デーの接合を行った児童生徒データベースが整備さタ責任者）兼 CIO（最高情報責任者）とし，

３）著者の一人である別所の「別」の字も，戸籍では少し異なる。

- 117 -

子どもについての行政データベースの構築

政策経営部のなかに ICT 戦略推進担当課を設

治体外部の研究者等へ提供できる自治体は都道

置，この課にデータ連携担当係を置くとともに，府県で 6.4％，指定都市で 5.0％，中核市で 7.4％

非常勤の専門家をエビデンスに基づく政策形成に過ぎない。他方で，エビデンスに基づく教育を推進する CDO 補佐として置いている。また，施策を進めていくうえでの課題として，都道府

政策経営部のなかにシステム運用管理を担当す

県・指定都市・中核市のいずれにおいても過半る情報システム課があり，こちらに非常勤の専

数の自治体が「エビデンス収集や分析の知見を門家をシステム運用管理を担当する CIO 補佐

有する人材が不足している」を挙げている。本として配している。このようなデータインフラ

稿で取り上げた国内事例ではいずれも外部人材の制度的整備が行政側にも必要かもしれない。

との連携を進めていたし，国際的に最も先進的

このようなデータインフラ整備のひとつの到な事例の一つであるイギリスの NPD において達点は，イングランド等の事例で見られたようも，形成過程の初期においては研究者と行政担に，匿名化された個票データを外部の研究者が当者との個人的なつながりが大きな役割を果た

二次利用・分析できるような仕組みであろう。

していた（田中 2019）。日本においては，研究

行政側が研究課題を公募し，審査を通った研究者の側が行政の論理を理解していないとの批判者がデータをオンサイト施設やリモートアクセもある（鈴木 2018）。短期的には行政と研究者

スによって利用する制度は，税務データについの目的にすれ違いはあるかもしれないが，長期てすでにイギリスやフィンランドで運用されて的には，両者はより好ましい政策・よりよい社

いる（Almunia et al. 2019）。

会の形成という点で，その目的はより似通った

三菱総合研究所（2016）は，自治体に対してものであるはずである（Almunia et al. 2019）。

エビデンスに基づく教育政策の現状や課題等に客観的な根拠に基づいた政策形成の基盤となる

ついてのアンケートを行った結果を示してい

データ整備のための官学連携は，今後の大きなる。それによれば，個人情報を含むデータを自課題の一つであろう。

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