Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
所 管 · 組 織 · 項	事 项	目 の 区 分	予 定 額 (千円)	積 算 内 訳
01 (復 興 債 費)	20 (復興債に係る事務取扱いに必) 要な経費	国 債 制 度 調 查 旅 費
20100-123-09 復興債業務庁費	14,565	消 耗 品 費
印 刷 製 本 費
通 信 運 搬 費
借 料 及 び 損 料
会 議 費
雑 役 務 費

02 復興加速化·福島再生予備費	97 復興加速化·福島再生予備費	(97109-959-...)	600,000,000
文 部 科 学 省
文 部 科 学 本 省	71,362,492
04 私 立 学 校 振 興 費
15 私立学校の振興に必要な経費	防災対策推進私立 15071-925-16 学校施設整備費補 助金	4,956,573	私立幼稚園施設整備費学校 法 人 等 1/2·1/3 私立学校教育研究装置等施設整備費学校 法 人 等 1/2·1/3

06 国立大学法人施設整備費
15 国立大学法人施設整備に必要な経費	防災対策推進国立 15071-305-16 大学法人施設整備 費補助金	3,389,460	教育研究施設整備費施 設 費国 立 大 学 法 人 定 額国庫債務負担行為の歳出化平成24年度国庫債務負担行為 (参 考)国庫債務負担行為限度額総計[うち 国庫債務負担行為を実行しなかった額平成25年度以前支出額平成26年度支出予定額独立行政法人日本原子力研究開発機構国庫債務負担行為の歳出化
所 管 · 組 織 · 項	事 项	目 の 区 分	予 定 額 (千円)	積 算 内 訳
08 (農山漁村地域整備事業) (費)	46 農山漁村地域整備事業に必要な経費	46052-825-00 漁村地域整備交付金	495,000	地方公共団体等 定額
水 座 庁	1,440,000
54 海 岸 事 業 費
41 海 岸 事 業 に 必要な経費	145,000
41051-825-00 防災対策推進海岸保全施設整備事業費補助	124,000	高 潮 对 策 地 方 公 共 団 体 2/3
県 定 率
41051-825-00 防災対策推進後進地域特例法適用団体補助率差額	21,000
52 水 座 基 盤 整 備 費
46 水 座 基 盤 整備に必要な経費	1,295,000
46052-825-00 防災対策推進水産物供給基盤整備事業費補助	1,100,000	地方公共団体等 水産流通基盤整備事業 水産物供給基盤機能保全事業 水産生産基盤整備事業 地 方 公 共 団 体 等 5/10·50/100·1/2

46052-825-00 防災対策推進水産資源環境整備事業費補助	25,000

46052-825-00 防災対策推進後進地域特例法適用団体補助率差額	170,000
国 土 交 通 省	44,715,582
国 土 交 通 本 省	42,083,000
25 河 川 整 備 事 業 費
41 河 川 整備事業に必要な経費	41051-204-00 防災対策推進河川改修費	17,509,000	1 級 河 川
06 海 岸 事 業 費
41 海 岸 事 業 に 必要な経費	41051-204-00 防災対策推進海岸保全施設整備事業費	8,480,000
## (参考)独立行政法人等平成26年度計画予算見積り

（注）下記表中の見込額は、主務大臣に年度計画の届出を行う前のものであることなどの理由により、相当に異動することがある。

(1) 日本司法支援センター

一般勘定

## 平 成 26 年 度 計 画 予 算 見 積 り

収	入	支	出
区	見 込	額(千円)	区	分	見 込 額(千円)
運 営 費	交 付 金	15,507,094	業 務 經 費	18,921,811
事 業	収 入	11,591,659	東 日本 大 震 災 復 興 業 務 經 費	916,431
そ の 他 の 収 入	180,829	一 般 管 理 費	2,243,201
東 日本 大 震 災 復 興 一 般 管理 費	98,056
人 件 費	4,964,835
東 日本 大 震 災 復 興 人 件 費	135,248
合	計	27,279,582	合 計	27,279,582
（注）下記表中の見込額は、主務大臣に年度計画の届出を行う前のものであることなどの理由により、相当に異動することがある。

(10) 国立大学法人宮城教育大学

平 成 26 年 度 計 画 予 算 見 積 り

収 入	支 出
区 分	見 込 額(千円)	区 分	見 込 額(千円)
運 營 費 交 付 金	2,710,438	教 育 研 究 经 費	3,719,564
国立大学財務・経営センター施設費交付金	22,000	東 日本 大 震 災 復 興 教 育 研 究 経 費	26,931
授 業 料 及 入 学 検 定 料	1,002,855	施 設 整 備 費	22,000
雑 収 入	33,202	産学連携等研究経費及寄附金事業費等	78,723
産学連携等研究収入及寄附金収入等	78,723
合 計	3,847,218	合 計	3,847,218
（注）下記表中の見込額は、主務大臣に年度計画の届出を行う前のものであることなどの理由により、相当に異動することがある。

(26) 国立大学法人東京海洋大学

平 成 26 年 度 計 画 予 算 見 積 り

収 入	支 出
区 分	見 込 額(千円)	区 分	見 込 額(千円)
運 營 費 交 付 金	5,500,570	教 育 研 究 经 費	7,357,460
船 舶 建 造 費 補 助 金	3,153,623	東 日本 大 震 災 復 興 教育 研究 經 費	1,636
国立大学財務・経営センター施設費交付金	34,000	施 設 整 備 費	34,000
授 業 料 及 入 学 検 定 料	1,703,682	船 設 整 備 費	3,153,623
雑 収 入	154,844	産学連携等研究経費及寄附金事業費等	1,253,742
産学連携等研究収入及寄附金収入等	1,253,742
合 計	11,800,461	合 計	11,800,461
（注）下記表中の見込額は、主務大臣に年度計画の届出を行う前のものであることなどの理由により、相当に異動することがある。

(30) 国立大学法人長岡技術科学大学

平 成 26 年 度 計 画 予 算 見 積 り

収 入	支 出
区 分	見 込 額(千円)	区 分	見 込 額(千円)
運 営 費 交 付 金	3,894,678	教 育 研 究 经 費	5,507,876
国立大学財務・経営センター施設費交付金	33,000	東 日本 大 震 災 復 興 教 育 研 究 経 費	2,735
授 業 料 及 入 学 検 定 料	1,409,945	施 設 整 備 費	33,000
雑 収 入	205,988	産学連携等研究経費及寄附金事業費等	812,828
産学連携等研究収入及寄附金収入等	812,828
合 計	6,356,439	合 計	6,356,439
（注）下記表中の見込額は、主務大臣に年度計画の届出を行う前のものであることなどの理由により、相当に異動することがある。

(36) 国立大学法人豊橋技術科学大学

平 成 26 年 度 計 画 予 算 見 積 り

収 入	支 出
区 分	見 込 額(千円)	区 分	見 込 額(千円)
運 營 費 交 付 金	3,727,230	教 育 研 究 经 費	5,295,935
施 設 整 備 費 補 助 金	59,390	東 日本 大 震 災 復 興 教育 研究 經 费	2,200
国立大学財務・経営センター施設費交付金	33,000	施 設 整 備 費	92,390
授 業 料 及 入 学 検 定 料	1,465,821	産学連携等研究経費及寄附金事業費等	784,954
雑 収 入	105,084
産学連携等研究収入及寄附金収入等	784,954
合 計	6,175,479	合 計	6,175,479
（注）下記表中の見込額は、主務大臣に年度計画の届出を行う前のものであることなどの理由により、相当に異動することがある。

## (42) 独立行政法人日本原子力研究開発機構

一般勘定

平 成 26 年 度 計 画 予 算 見 積 り
収 入	支 出
区 分	見 込 額(千円)	区 分	見 込 額(千円)
運 營 費 交 付 金	52,110,050	一 般 管 理 費	6,399,877
核融合研究開発施設整備費補助金	3,327,598	人 件 費 (管 理 系)	2,500,052
国際熱核融合実験炉研究開発費補助金	18,979,158	物 件 費	1,218,263
先進的核融合研究開発費補助金	2,307,010	公 租 公 課	2,681,562
特定先端大型研究施設整備費補助金	309,000	事 業 費	46,473,197
特定先端大型研究施設運営費等補助金	9,607,293	人 件 費 (事 業 系)	21,505,007
核セキュリティ強化等推進事業費補助金	590,577	う ち、埋 設 処 分 事 業 費 繰 入	66,280
核 変 換 技 術 研究 開 発 費 補 助 金	146,500	物 件 費	19,774,847
受 託 等 収 入	665,365	う ち、埋 設 処 分 事 業 費 繰 入	592,022
そ の 他 の 収 入	6,079,142	東 日本 大 震 災 復 興 業 務 経 費	5,193,343
核融合研究開発施設整備費補助金経費	2,939,093
防災対策等推進核融合研究開発施設整備費補助金経費	388,505
国際熱核融合実験炉研究開発費補助金経費	24,281,892
先進的核融合研究開発費補助金経費	2,294,056
防災対策等推進先進的核融合研究開発費補助金経費	12,954
特定先端大型研究施設整備費補助金経費	309,000
特定先端大型研究施設運営費等補助金経費	9,607,293
核セキュリティ強化等推進事業費補助金経費	590,577
独立行政法人日本原子力研究開発機構総括表
平 成 26 年 度 計 画 予 算 見 積 り
収 入	支 出
区 分	見 込 額(千円)	区 分	見 込 額(千円)
運 營 費 交 付 金	144,132,328	一 般 管 理 費	14,289,747
施 設 整 備 費 補 助 金	3,531,430	人 件 費 (管 理 系)	5,057,914
核 融合 研究 開発 施設 整備費 補 助 金	3,327,598	物 件 費	2,699,114
国際熱核融合実験炉研究開発費補助金	18,979,158	公 租 公 課	6,532,719
先進的核融合研究開発費補助金	2,307,010	事 業 費	135,753,147
特定先端大型研究施設整備費補助金	309,000	人 件 費 (事 業 系)	43,082,979
特定先端大型研究施設運営費等補助金	9,607,293	物 件 費	85,391,986
核セキュリティ強化等推進事業費補助金	590,577	埋 設 処 分 業 務 經 費	2,084,839
核 变换 技術 研究 開発 費 補 助 金	146,500	東 日本 大 震 災 復 興 業 務 經 費	5,193,343
受 託 等 収 入	1,385,711	施 設 整 備 費 補 助 金 經 費	3,531,430
そ の 他 の 収 入	7,493,951	核融合研究開発施設整備費補助金經費	2,939,093
廃 棄 物 処 理 処 分 負 担 金	9,400,000	防災対策等推進核融合研究開発施設整備費補助金經費	388,505
前年度よりの線越金(埋設処分積立金)	152,054	国際熱核融合実験炉研究開発費補助金經費	24,281,892
先進的核融合研究開発費補助金經費	2,294,056
防災対策等推進先進的核融合研究開発費補助金經費	12,954
特定先端大型研究施設整備費補助金經費	309,000
特定先端大型研究施設運営費等補助金經費	9,607,293
核セキュリティ強化等推進事業費補助金經費	590,577
核变换技術研究開発費補助金經費	146,500
受 託 等 経 費	1,382,319
廃 棄 物 処 理 処 分 負 担 金 線 越	5,791,031
（注）下記表中の見込額は、主務大臣に年度計画の届出を行う前のものであることなどの理由により、相当に異動することがある。

(43) 独立行政法人水産総合研究センター

試験研究・技術開発勘定

## 平 成 26 年 度 計 画 予 算 見 積 り

平 成 26 年 度 计 画 子 算 兑 槓 子
收
区
前 年 度 上 り の 線 越 金
運 营 費 交 付 金
施 設 整 備 費 補 助 金
受 託 收 入
諸 収 入

合 計
# 教育の生産関数の推計—中高一貫校の場合 $ ^{*} $

小塩 隆士 $ ^{**} $

佐野 晋平

末富 芳

## <要約>

本稿では、教育の生産関数を、首都圏・近畿圏における主要な中高一貫校を分析対象として推計した。実証分析の結果明らかになった事実は、次の3点である。

第 1 に、中学・高校教育の重要な教育成果としばしば受け止められる大学合格実績は、首都圏・近畿圏いずれの中高一貫校においても、その学校に入学する生徒たちの平均的な学力（偏差値）によってかなりの程度決定される。

第２に、その学校に入学する生徒の平均的な学力や、学校そのものの属性などをコントロールすると、学校の取り組みの中で大学合格実績を統計的に明確な形で向上できるのは、総授業時間の引き上げだけである。教員／生徒比率やクラス当たり生徒数といった教育の質、あるいは様々な教育の工夫の効果は統計的に有意でない、または有意であっても地域や分析対象となる大学の入試難易度によって一様でない場合がほとんどである。

第3に、入学する生徒の平均的な学力に注目して学校を3つの階層に分けて分析すると、学校階層によって教育の質や工夫が有意な形で効果を生む場合も出てくるが、その傾向は首都圈と近畿圈とでは大きく異なり、一様な傾向は確認できない。

本稿はあくまでも中高一貫校を分析対象としているが、そこで注目した教育の質を示す様々な変数は、中高一貫校だけでなくそれ以外の学校にも共通して見られるものである。したがって、本稿の分析結果は中学校・高校教育全体においてもある程度当てはまる一般的な傾向と考えてよいであろう。これは、教育をめぐる様々な改革や工夫の成果に対して、過剰な期待を寄せるのは望ましくなく、統計的な検証が必要であることを示唆するものである。

JEL Classification: I21, I28

Key Words: 教育の生産関数、学校の質、中高一貫校
# Estimations of educational production functions: A case of six-year secondary schools in Japan

By Takashi Ohshio, Shinpei Sano and Kaori Suetomi

## Abstract

This paper attempts to estimate educational production functions and examine how school inputs affect educational attainment at the secondary education level in Japan, focusing on six-year secondary schools in Tokyo and Osaka metropolitan areas. We confirm the following three facts. First, students' prior attainment, which is gauged by the standardized test score (hensachi), is the key determinant of school performance in the admissions of graduates to universities in both two metropolitan areas.

Second, after controlling for students' prior attainment and various school characteristics, total class hours are the only school factor that significantly and uniformly affects school performance. Third, comparing regression results among three school groups of different average abilities of students reveals that the size and the significance of the impacts of school inputs vary substantially across school groups.

Our analysis is limited to six-year secondary schools, but the variables of school quality and characteristics are commonly observed from other types of school as well. Hence, our estimation results are at least to some extent relevant when discussing education of high and junior-high schools as a whole. Most of all, our estimation results suggest that we should not be too optimistic about the result of any effort to enforce educational attainment and also that we need more qualified data to precisely assess the efficacy of education policy.

JEL Classification Number: I21, I28

Key words: educational production function, school quality, six-year schools
### 1. はじめに

学校教育がどのような成果をもたらすかは、教育への公的支援のあり方を考える上でも極めて重要な問題である。日本ではここ数年、学級規模や学期編成、授業時間の設定などの面で学校の裁量がこれまでより広く認められるようになり、各地でさまざまな取り組みが行われている。学校教育におけるこうした取り組みの効果を正確に評価するためには、児童生徒が学校教育を受ける前後で学力にどのような変化があったかを把握する必要があるほか、児童生徒の家庭・社会環境もコントロールしておかなければならない。しかし、データ面の制約もあり、そうした適切な統計的処理をした上での分析はわれわれの知る限り日本ではほとんど見当たらない。

そこで、本稿では日本における教育の生産関数の推計を試みる。その分析対象としては、首都圏・近畿圏における私立・国立の中高一貫校を選んでいるが、その理由は次の3つである。

第1に、いわゆる教育の生産関数を推計するという形で学校教育の効果を把握する場合、中高一貫校は比較的分析しやすい対象だからである。中高一貫校の場合、その学校で教育を受ける生徒たちの入学（中学入試）時点での平均的な学力と、その6年後の卒業（大学入試）時点における平均的な学力がともにある程度客観的に見ることができるので、その学校が行っている教育の「付加価値」を把握しやすい。

第 2 に、中高一貫校では、公立校と違って学級規模やカリキュラム編成などの面で多様な取り組みが昔から行われており、教育成果を左右する要因を特定化しやすいという特徴を持っている。

第 3 に、教育成果を正確に把握するためにはある程度の長い教育期間が必要と考えられるので、3 年間で教育を完結する公立の中学校・高校より、6 年間継続して教育を行う中高一貫校のほうが分析対象として望ましい。

これに対して公立校の場合は、中学校では入試がないこともあって入学時点の学力が把握しにくいし、高校入学段階でも中高一貫校に通う生徒は入試に参加しないし、公立校の通学地域は何らかの形で制限されているので、生徒の学力の比較が難しい。また、公立高校の場合、都道府県によって選択の仕組みが大きく異なり、それらを分析対象に含めると学校における教育の成果がかえって把握しにくくなる。

もちろん、教育の生産関数を厳密に推計するためには、本来なら生徒一人ひとりの学力の変化や家庭・社会環境などの属性を詳細に把握する必要がある。しかし、本稿で扱うのはあくまでも各学校に通う生徒たちの平均的な学力であり、教育の生産関数の推計としては不十分な面がかなりある。しかし、分析対象の学校はいずれも首都圏・近畿圏という大都市圏に位置し、通学する子供の家庭の地域属性はある程度共通している。また、中高一貫校に子供を通わせる家庭は、親の所得水準や学歴・社会的地位も総じて高めであるという点でも似通っていると思われる。したがって、分析対象を個人にした分析を試みても本
稿と大きく異なる結果が出てくるとは考えにくい。

本稿の分析は、これまで日本ではほとんど試みられてこなかった、教育の生産関数の推計作業として一定の意味を持っていると考えられるが、2つの留意点を指摘しておく。第1に、本稿では教育成果として大学の合格実績に注目しているが、当然ながらそれ以外の教育成果も存在する。その意味で、本稿の分析は教育が生み出しうるすべての成果を対象とするものではない。しかし、従来、教育の生産関数の実証分析においては、定量的に把握しやすい学力テストの結果やその後の賃金などを教育成果あるいはその代理変数として用いるのが通常であり、本稿でもそうした分析手法を踏襲する。実際、学力テストの点数や賃金以外の教育成果を定量的に分析するのはデータ面の制約もあってきわめて難しい。

第 2 に、本稿は中高一貫校を分析対象とするものの、中高一貫校の教育の質を包括的に評価したり、それ以外の学校のそれと比較したりするものではない。実際、本稿が教育の質の変数として代表させる様々な変数（後述）は、中高一貫校だけでなくそれ以外の学校でも（データ面の制約がなければ）把握できる性格のものであり、中高一貫校独自の特徴を示すものではない。また、中高一貫校は多様であり、本稿に登場する教育の質の変数以外のところでその特徴を発揮している面もあるはずである。

むしろ、本稿の狙いは、様々な場面で議論されている、学校教育における工夫や改革がどの程度の効果を生むのかを、①教育成果を大学の合格実績として捉えられるものに限定し、②分析対象を中高一貫校に絞る、という条件の下で定量的に示すことにより、学校教育に関する何らかの政策的含意を得ることにある。

本稿の構成は、次の通りである。まず、第2節で、学校教育の質の効果を捉えるための基本的なモデルを設定するとともに、関連する内外の先行研究をいくつか紹介する。第3節では本稿の研究対象となる中高一貫校の特徴を簡単に紹介するとともに、実証分析に用いる各データを説明する。第4節では、実証分析の主要な結果を紹介する。最後に、第5節では全体の議論をまとめるとともに、将来の検討課題を指摘する。

### 2. 理論的枠組みと先行研究

### 2.1 理論的枠組み

まず、学校単位で教育成果を分析する理論的枠組みを考えよう。ここでは、Hanushek and Taylor (1990)、Hanushek (1992)、Ladd and Walsh (1992)、Taylor and Nguyen (2006)などに従い、第i学校に通う生徒が、ある教育過程の終了時点において平均的に挙げた教育成果を $ A_{i} $ として、

$$ A_{i}=\alpha A_{0i}+S_{i}\pmb{\beta}+P_{i}\pmb{\gamma}+\varepsilon_{i} $$

という、教育の生産関数を議論の出発点とする。 $ A_{i} $ としては、全国共通の学力試験において当該学校に通う生徒の得た成績の平均値などが採用される。

説明変数について見ると、 $ A_{0i} $ は、いま問題にしている教育過程の開始時点において平均
的に挙げていた教育成果である。前節で述べたように、その学校に入学してくる生徒たちが元々優秀であれば、卒業時点の成績がよいのはある程度当たり前であり、その点を考慮しなければその学校の教育の質を正確に評価できない。一方、 $ S_{i} $ は学校の教育の質や学校そのものの属性を示す変数群であり、以下では「学校要因」と呼ぶ。クラス規模や教員／生徒比率、男子校か女子校かなどがこの学校要因の代表例である。 $ P_{i} $ は、その学校に通う生徒（あるいはその親）の全体的・平均的な変数群であり、「子供・家庭要因」と呼ぶ。欧米での先行研究を見ると、特別な財政支援を得ている生徒の比率、人種構成、親の平均的な所得水準や社会的地位などが同要因として採用されている。 $ \alpha $ 、 $ \beta $ 、 $ \gamma $ は推計される係数ベクトルであり、 $ \varepsilon_{i} $ は誤差項である。

なお、先行研究を見ると、教育成果をその教育期間に得られた付加価値として捉えるものも多くある。その場合、(1)の両辺から $ A_{i,t-1} $ を差し引いて、

$$ A_{i}-A_{0i}=(\alpha-1)A_{0i}+S_{i}\pmb{\beta}+P_{i}\pmb{\gamma}+\varepsilon_{i} $$

が推計すべきモデルとなる（α-1はマイナスになることも多い）。ただし、このように教育の付加価値を分析するためには、教育過程の開始及び終了時点における教育成果が比較可能でなければならない。日本では、それはほとんど不可能である。

しかし、(1)式ないし(1)式による分析には、各変数が教育成果に及ぼす平均的な効果に過ぎないという問題がある。例えば、(1)式を最小二乘法等によって推計した結果、クラス規模が教育成果に及ぼす効果が有意でなかったとしても、それはサンプル全体の平均について指摘できる結果にすぎず、低学力校ではクラス規模を小さくすると教育効果が有意に高まるかもしれない。そのため、例えば入学時点の平均的な学力に注目し、学校を下位校、中位校、上位校と分けて回帰式を推計し、結果を比較するといった作業も必要になる。本稿では、実際にそうした作業も試みる。

### 2.2 先行研究

日本以外の国、とりわけ英米両国では、教育成果に関する実証研究が夥しい数に上っている。実際、同一の生徒の学力の変遷を把握するパネル・データが容易に利用できる米国では、個人レベルにおける教育成果の分析が盛んに行われているほか、学校レベルの分析も少なくない。米国では、有名なColeman報告（1966）が、教育成果において生徒の家庭・社会環境が教育成果に大きな影響を及ぼすことを示して以降、教員／生徒比率や教員の質、クラス規模など学校教育の様々な質の教育成果に関する効果の程度が注目されるようになった。しかし、Hanushek (2002)やHaveman and Wolfe (1995)などによる実証分析の包括的なサーベイによると、学校教育の質の効果についての分析結果は一様ではない。

学校教育の質をめぐる実証分析は、英国でも盛んに行われている。1990年代初頭以降、英国では教育にも市場原理が積極的に導入され、生徒や親による学校選択の自由をそれまで以上に広く認めるとともに、各学校を競争させてその成果たる入学生徒数にもとづいて予算や教員スタッフの配分を決定するという教育改革が進められてきたからである。その
ため、各学校の教育成果が何によって決定されるかが重要なテーマとなり、実証分析も進んでいる。しかも、英国では学校教育の各段階における成果が School Performance Tables として毎年公表されているため、(1)式のような形で教育の付加価値を直接分析することが容易となっている。Bradley et al. (2000)や Bradley and Taylor (2004)、Taylor and Nguyen (2006)などが、その最近の例である。

英米におけるこうした研究とは対照的に、日本においては教育の生産関数という形で学校教育の質が教育効果に及ぼす影響を分析した研究はほとんど見当たらない（Oshio and Senoh (2007)のサーベイ参照）。唯一の例外は、妹尾(2007)である。妹尾は、大学医学部の教育環境（教員／学生比率、学生1人当たり校舎面積や蔵書数など）が、医学部教育の成果である医師国家試験合格率にどの得程度影響を及ぼしているかを分析し、教育環境は総じて有意な影響を及ぼさない一方、入学した学生の質（入学時偏差値）が強い説明力を持つことを確認している。

一方、教育学の分野では、学級規模が教育成果に及ぼす影響がこれまでしばしば注目されてきた。しかし、これまで行われてきた研究は、学級経営に関する教員の主観的な意見、あるいは学生・児童生徒の意見を尋ねる意識調査がほとんどとなっている。近年では、山崎他（2001）が、教員の意識調査をベースにして、児童生徒の学習や学校生活、教員の学習指導や生徒指導のうまくいきやすさを「順調度」という指標で表し、それを学級規模や学校規模、教員の属性（性別、年齢、教職経験年数）、ティーム・ティーチング実施の有無を説明変数とする回帰式を推計している。一方、山崎他（2002）は、生徒児童の意識調査をベースにして、学級規模が生徒指導や学習指導に対する生徒児童の意識にどのような影響を及ぼすかを調べている。

学級規模が教育成果そのものに及ぼす影響については、国立教育政策研究所（2002）の調査が注目される。そこでは、全国の小中学校約150校をサンプルとし、学級規模と数学（算数）および理科の学力テストの結果との相関関係を調べている。しかし、残念ながら、この分析は学級規模以外の要因を制御していないので、その結果の解釈は難しい。最近では、各地方自治体の教育委員会が学級規模の縮小や習熟度別学習の導入等の効果をウェブサイト上で公表するケースも増えている。しかし、同研究所の分析結果と同様、統計的な処理が十分に行われているとはいえず、制度変更の効果を正確に分析できない。

一方、教育社会学の分野では、苅谷（2001）、苅谷他(2002)、苅谷・志水（2004）など、低学力（低意欲）の児童生徒に社会経済階層変数が及ぼしている影響を検討する実証研究が進んでいる。しかし、これらの研究は学校教育の役割の重要性を強調するものの、学校教育が児童生徒の学力をどの程度向上させたかという点に関しては十分な検討を行っていない。本研究では、まさしくその問題を検討している。
### 3. 実証分析の方針

### 3.1 分析对象

以下で行う実証分析の対象は、首都圏・近畿圏の中高一貫校である。中高一貫校は現在、全国で国私立合わせて800校近くあるが、首都圏に約300校、近畿圏に約150校あり、半数以上が両大都市圏に位置している。

表 3－1 は、文部科学省『学校基本調査』（各年度）より、国私立中学校に通う生徒の全体に占める比率を1990年度以降についてまとめたものである。これらの中学生がすべて併設する高校にそのまま進学するわけではないが、中学・高校教育における中高一貫校の比重を大まかに捉えるためにはこれで十分であろう。この図からも明らかなように、国私立中学校に通う生徒の比率は上昇傾向にあり、1990年度には全国4.4%、首都圏8.4%、近畿圏5.7%であったのに対して、2007年度にはそれぞれ7.9%、14.9%、10.0%に達している。男女別に見ると、女子のほうが国私立中学校に通う比率が全国、首都圏、近畿圏いずれにおいても幾分高めになっている。

表 3－1．国私立中学校に通学する生徒の比率（%）

年	全国	首都圈	近畿圈
男女計	男子	女子	男女計	男子	女子	男女計	男子	女子
1990	4.4	3.9	5.1	8.4	6.8	10.0	5.7	5.2	6.2
1992	5.0	4.3	5.8	9.8	7.7	12.0	6.5	6.0	7.0
1994	5.7	5.0	6.4	11.4	9.3	13.5	7.3	6.7	7.9
1996	6.0	5.3	6.7	12.0	10.1	13.9	7.8	7.2	8.4
1998	6.2	5.6	6.9	12.4	10.8	14.0	8.3	7.7	8.9
2000	6.5	5.9	7.2	12.8	11.3	14.4	8.7	8.1	9.2
2002	6.9	6.3	7.5	13.3	11.9	14.8	8.9	8.5	9.3
2004	7.4	6.8	7.9	14.2	12.9	15.5	9.4	8.9	9.9
2006	7.8	7.2	8.4	14.7	13.3	16.2	9.8	9.3	10.3
2007	7.9	7.3	8.6	14.9	13.4	16.4	10.0	9.5	10.5

（出所）文部科学省『学校基本調査』（各年度）

このように、中高一貫校は日本の教育において無視できない比重を占めるようになっているが、費用面では公立校と大きな違いがある。2006年度について見ると、中学校段階の学校教育費（学校給食費を除く）が、授業料が無償である公立が1人当たり13.3万円であるのに対して、私立は95.8万円と7.2倍に達している。高校段階では、公立が34.4万円であるのに対して、私立は78.5万円とその倍率は2.3倍に縮小するがそれでも2倍を上回る（以上、文部科学省『子どもの学習費調査』(2006年度)より）。

なお、中高一貫校はその大学合格実績がしばしば注目される。東大・京大を始めとする難関大学の合格者数における中高一貫校卒業者の比率が公立校のそれに比べて顕著に高く、
それが中高一貫校の根強い人気の原因の一つとなっている。公立校でカリキュラムのスリム化などが進む一方、手厚い受験指導や特徴のあるカリキュラム編成、しつけなどの面で私立校を義務教育の段階においても選択する保護者は大都市圏を中心にかなりる。

ただし、本稿は首都圏・近畿圏の中高一貫校をすべて分析対象にしているわけではない。まず、中学校を有していてもその規模が小さく、高校の段階でかなりの生徒を募集する学校は中高一貫校とは呼びにくい。そこで、高校における一学年の定員が中学校におけるそれの1.5倍を超える学校は対象から排除した。また、後述するような形で教育成果（大学合格実績）に関するデータが長期間にわたって入手しにくい低学力校——こうした学校の場合、中学入試の偏差値は通常30台前半であり、実質的に「全入」状態にある──は分析対象から排除した。

こうした処理によって、分析対象にサンプル・セレクション・バイアスがかかることは否定できない。しかし、入学時点で一定程度の学力ランクに達している生徒に対して、中高段階において一貫した教育を行い、大学合格実績も追跡可能である学校に分析対象を限定することで、大学合格実績が学校教育の質のインパクトを受けるのか、それとも学力（偏差値）に応じて選別された生徒の質に影響されているのかが検討しやすくなる。

### 3.2 データ

#### 3.2.1 卒業段階における教育成果

中高一貫校の卒業段階における教育成果を示す指標 $ A_{i} $ を作成する基礎材料は、次の2つである。第1は、毎日新聞社『サンデー毎日特別増刊・大学入試全記録「高校の実力」』各年号から収集できる大学合格者数である。この資料は、各年度において大学合格者の出身高校と合格大学をマトリックスの形で示しており、合格実績に関する最も包括的な情報を提供している。ただし、この統計は、各高校の合格実績をすべて網羅しているわけではない。しかし、後述するような方法でこの資料のデータを加工すると、同調査から得られる情報が合格実績の完全な姿から大きく外れているとは考えにくい。また、浪人生の扱いが問題となるが、大学合格実績や中学入試の偏差値は単年度では大きく変化しないし、現役生に絞って合格実績を見ると教育成果がむしろ過小評価されやすい、という理由から特段の処理は行わなかった。

第 2 は、各大学の偏差値である。本稿では、大学入試の大手予備校の一つである駿台予備学校が、同予備校が複数実施している公開模試の結果と合格実績をつき合わせ、その大学の合格率が 80% になる水準として算出している偏差値——平均 50、標準偏差 10 の分布で素点を正規化した値——を採用する $ ^{1} $ 。ただし、ここでは、次のような調整を行う。まず、偏差値は学部学科や入試形態（前・後期など）によって同じ大学でも異なるので、ここで
は、各学部の入試形態の中で最も高くなる偏差値を選び、その偏差値を各学部の入学定員によって加重平均し、当該大学の全体としての偏差値とする $ ^{2} $ 。次に、進学率の変化を反映した調整を行う。偏差値が観測されるグループの分布は、(学力が高い層だけが大学に進学すると想定する限り）大学進学率によって切断されるので、大学進学率が異なる異時点間では偏差値を正確に比較できない。そのため、本稿では、2003年の進学率を基準にして、各年の大学進学率の変化を考慮して偏差値の調整を行っている $ ^{3} $ 。

もちろん、偏差値を教育成果として捉えることには本質的な問題がある。個人が偏差値を最大化することを目指して行動しているわけでは必ずしもないからである。例えば、医学部は一般的に偏差値が最も高いが、医学以外の学問を習得したいと思って大学受験に臨む生徒もいるかもしれない。しかし、高校卒業時点の学力を統一的に比較できるデータは利用可能にはなっていないため、本稿では合格大学の偏差値に注目する。

さらに本稿では、大学合格者数と大学偏差値を利用することにより、以下で説明する3つの変数を各学校の教育成果を示す指標としている。第1に、国公立大全体の合格実績に注目する。具体的には、卒業生数が合格した各国公立大の偏差値を、その大学の合格者の卒業生数に対する比率でウェイト付けした値の合計をその学校の合格実績とみなす。例えば、その学校の卒業生200名のうち偏差値70、65、60の国公立大にそれぞれ10名、20名、30名合格していれば、19 $ =(70\times10+65\times20+60\times30)/200 $ という値をその学校の合格実績とする。

国公立大の合格実績に注目する場合、2つ以上の大学に同時に合格することができないことが卒業生の学力を把握する上での最大の利点となる。もちろん、その一方で、私立大の合格実績や国公立大を始めから受験しない層の存在を無視してしまう点が問題となる。しかし、私立大を受験する場合も国公立を併願するケースが少なくなく、また、高校の進路指導でも学力の低い生徒には国立大を始めから受けさせないことが一般的だと考えられるので、国公立大の合格実績に限定しても大学入試時点での教育成果はある程度正確に把握できるものと思われる。

第 2 は、国公立大の中でもとりわけ合格のために高い学力を必要とする旧帝大（東大、京大、北大、東北大、名大、阪大、九大）を選び、そこへの合格実績に注目する $ ^{4} $ 。これら旧帝大の偏差値は、他大学の医学部を別とすると相対的に高く、そこへの合格率が高いほどその学校の教育成果が高いものと判断される。ただし、ここでの注目点はむしろ、そう
した難関大学への合格実績に分析対象を限定した場合に、推計結果が国公立大全体の場合に比べてどのように異なるかという点である。

第 3 は、国公立・私立大を合わせた総合的な合格実績である。ここでは、卒業生が合格したすべての国公立・私立大の偏差値を、その大学の合格者数の合格者数全体（卒業生数ではなく）における比率でウェイト付けした値を合格実績とする。これは、同じ卒業生が複数の大学（あるいは同じ大学でも複数の学部）に合格していることも少なくないことを考慮するためである。合格実績の把握の仕方としてはこれが最もカバレッジが広い。

もちろん、この第3の方法にも幾つかの重要な問題がある。まず、国公立大と私立大の間、あるいは私立大同士の間でも、受験科目数の違い等のために偏差値が比較しにくいし、複数の大学に合格した者に過剰なウェイトがかかる $ ^{5} $ 。また、併設大学に推薦で内部進学する生徒が卒業生のかなりの比率を占める学校をどう扱うかという問題がある。ここでは、単純化のために、内部進学者はその併設大学に受験して合格したとみなしている。内部進学者は、大学受験がないために学習インセンティブが低いというのが一般的な見方であり、本稿での処理は大学を併設している学校の教育成果を過大評価しているかもしれない。しかし、後述するように、本稿では併設大学ありダミーを説明変数に加えることでこの問題に対処している。

#### 3.2.2 入学段階における教育成果

次に、中高一貫校に通う生徒たちが、それぞれの学校の教育を受ける前、つまり入学時点の教育成果 $ A_{0i} $ を把握しておく必要がある。本稿では、中学入試における各校の偏差値（合格率80%または合格者の平均）をその代理変数とした。例えば、2006年春に高校を卒業し、大学を受験した生徒たちの場合、6年前の2000年春に経験した中学入試時点の学校の偏差値に注目する。中学入試における偏差値としては、首都圏については四谷大塚進学教室と首都圏模試センターが、近畿圏については五ツ木・駿々堂中学進学学力テスト会と全国入試センター模試が公表している偏差値を用いる $ ^{6} $ 。このうち、五ツ木・駿々堂は合格率80%の偏差値だけでなく合格者の平均偏差値を公表しているのでそれを用いるが、それ以外は合格率80%の値を用いる。首都圏と近畿圏の学校を併願する例もないではないが、両地域は母集団として互いに独立していると考えてよいだろう。したがって、大学入試の場合とは異なり、中学入試時点の偏差値は両地域をまたがって比較できない。そのため、教育成
果に関する推計は首都圏・近畿圏それぞれについて行う。

なお、偏差値については次のような追加的処理を行う。第1に、最近では、一部の名門校を除き複数の入試日・タイプを設定して受験生数を確保しているところが多くなっている。それぞれの入試日・タイプごとに偏差値が計算されているが、ここでは合格者数でそれらを加重平均し、学校ごとに一本化する。また、共学校の場合は男女別に偏差値が計算されているが、ここでも男女の合格者数で加重平均する。第2に、大学の偏差値と同様に進学率の変化を踏まえた調整が必要となる。そのため、私立・国立中学進学者数の中学進学者数に対する比率の時系列的な変化を踏まえて中学入試の偏差値を調整する。

さらに、同じ学校でも2社の間で偏差値に無視できない差がある場合がある。これは、偏差値を計算する母集団に地域差や学力差、志望校の差があるためだと思われる。このとき、偏差値は測定誤差が含まれて観測される。測定誤差と観測される偏差値が相関を持つとき、係数がバイアスを持つことが知られている。しかし、測定誤差を持つが互いに異なる2つの指標が入手できれば、互いの測定誤差が相関していない場合、操作変数法を用いることでこのバイアスは回避できる（Wooldridge, 2001）。そこで本稿では、首都圏・近畿圏それぞれにおいて、一方の会社の偏差値を他方の会社の偏差値で推計し、その推計値を各学校の偏差値として説明変数に加えるという操作変数法を行っている（同様の操作変数法は、Abe (2002)が用いている）。

#### 3.2.3 学校要因

各学校における教育の質を示す学校要因 $ S_{i} $ としては、できるだけ多くの要因を用意した。データの出所は、首都圏については朝日新聞社『カンペキ中学入試』、みくに出版『中高一貫校スーパーガイド』及び市進出版『中学入試ガイド』各年号で、近畿圏については五ツ木書房『中学入試案内（西日本版）》及び日能研『学校案内（近畿・中国・四国・九州版）》各年号で掲載されている学校案内である。いずれも、中学校段階のデータが中心であるが、ここでは、そこで紹介されている学校要因が高校段階でもかなりの程度見られると想定する。これらの学校属性の中には、教員／生徒比率や1クラスあたりの生徒数など、年によって変化するものもある。しかし、分析を単純にするため、当該校に通う生徒たちが直面する学校属性は彼らの中学入学時点で固定されるものとみなす。

学校要因は、(1)教育の質を示す量的変数、(2)教育の工夫を示す質的変数、(3)学校そのものの属性、の3つに分類される。このうち、(1)は時点によって幾分変化するが、(2)や(3)の変数は固定的であったり、変化するとしても頻繁でなかったりするものがほとんどである。ただし、この分類はあくまでも便宜的なものであり、完全に区別できるものではない。また、(3)は、男子校・女子校の違いなど、入学する生徒の属性を左右する機能も一部にもっている。

教育の質を示す量的変数としては、次の3つに注目する。第1は、教員／生徒比率である。ここでは、当該学年の生徒が中学1年生時点における総教員数（中高計）を総生徒数
（同）で割った値を基本としたが、中学専任の教員数しか得られない場合は、それを中学校の生徒数で割る $ ^{7} $ 。なお、欧米では、教員の経験や学歴、給与など教員の質も説明変数に入れている実証研究も少なくないが、ここではデータの制約上それは断念した。第2は、クラス当たり生徒数である $ ^{8} $ 。当該学年の生徒数が中学1年生時点における学年総生徒数をその学年のクラス数で割って、平均的なクラス規模とした。第3は、主要5教科の週当たり総授業時間数の中学3年間における合計である。私立の中高一貫校の場合、大学入試を狙って中学校の段階でも主要5教科のコマ数を公立校より多めにしているところが多い。さらに、1コマ当たりの授業時間も、50分のところが大半だが、45分授業のところも少なくなく、60分その他を設定している学校もある。なお、土曜日に授業を行っている学校もかなりあるが、土曜日開講の有無は総授業時間数の差に反映される。ただし、この総授業時間数は学校教育の「質」とは呼びにくい面もある。総授業時間は教育生産の投入「量」であり、その値が大きいほど学力が伸長するのはほぼ当然のことだからである。

教育の工夫を示す質的変数としては、(1)科目によってクラス分割を行っているか、(2)習熟度別授業を行っているか、(3)補習授業を行っているか、(4)通常の3学期制ではなく2学期制（セメスター制）を採用しているか、という4点に注目する。これらの取り組みは中高一貫校だけでなく、公立校でも進められているところが少なくないが、その教育成果に対する効果は必ずしも明らかではない。

最後に、学校そのものの属性としては、(1)国立か私立か、(2)共学・男子校・女子校のいずれか、(3)大学・短大を併設しているか、(4)高校での新規募集はあるか、(5)一貫教育かどうか（中学からの内部進学者を、高校から編入した生徒と少なくとも高校1年までは一緒にしないで教育しているか）、(6)無宗教、カトリック、プロテスタント、仏教のいずれか、(7)制服があるか、(8)奨学金制度があるか、(9)創立時点からの操業年数、(10)学校規模、の10点に注目する。その他、回帰分析に際しては学校の所在地の違いをダミー変数で処理している。なお、学校によっては、複数の中学校を高校段階で一校にまとまるところもある（東京学芸大大学附属校、慶應義塾系列校など）。これらの学校については、中学校段階の数字を加重平均する。

残念ながら、その学校に通う生徒（あるいはその親）の平均的な属性 $ P_{i} $ については、直接的な情報が入手できない。しかし、上述の学校属性に注目してその学校を選択する行動——例えば女子校ではなく共学を選好したり、大学が併設されているために大学入試の必要がない学校を選んだりするといった親子の行動——もかなりあると考えられる。その意味では、学校属性はその学校を選んだ生徒・家庭の属性を間接的に反映している面もあると考えられる。もちろん、生徒（あるいはその親）の属性を明示的に推計に反映させていない点は本稿の大きな限界である。
### 4. 実証分析の結果

### 4.1 中学入試時点の学力と大学合格実績

本稿が分析対象としている中高一貫校は、中学入試・大学入試の各偏差値及び学校属性のデータが長期的に入手できる首都圏161校、近畿圏89校であり、いずれも50％以上の学校をカバーしている。分析対象に含めなかった学校は、大学入試の結果が十分に把握できない学校がほとんどであり、その点では本稿の分析にサンプル・セレクション・バイアスがかかっていることは否めない。対象となる学年は、首都圏・近畿圏ともに1996年春に中学校に入学（2002年春に大学に入学）した学年から、2000年春に中学校に入学（2006年春に大学に入学）した学年の合計5学年（コーホート）である。なお、コーホート効果の存在は、卒業年ダミーを説明変数に加えることで処理している。なお、本稿ではパネル・データを使っているものの、推計は基本的にクロスセクション分析であり、各変数の変動は時系列的な変動としてではなく、クロスセクション的な変動として扱っている。

最初に、この5学年のデータをプールし、中学入試時点の偏差値と6年後の大学合格実績との関係をグラフで概観してみよう。図4-1は、首都圏・近畿圏それぞれにおいて、大学合格実績を縦軸に、中学入試の偏差値を横軸にして、その相関関係を見たものである $ ^{9} $ 。この図から次の3点が確認できる。

第１に、大学の範囲をどのようにとっても、中学入試の偏差値と大学合格実績との間に明確な正の相関があることが分かる。これは、常識的な状況といえよう。ただし、決定係数は国公立・旧帝大の場合、それほど高いとはいえない。これは、中学入試の偏差値が低く、これらの大学に合格する生徒がかなり少ない学校が厚い層を形成し、中学入試の偏差値と大学合格実績との間に線形の相関関係が必ずしも成立していないからである。

第 2 に、大学の範囲を旧帝大に狭めると、旧帝大への合格率が、中学入試時点での偏差値が首都圏では60、近畿圏では50を下回ると極端に落ち込み、ほとんどゼロとなることも注目される。これは、旧帝大に合格できる程度の学力は、中学入試の時点でかなりの程度識別されてしまうわけである。この傾向は国公立大全体でもある程度認められ、中高一貫校が総体として学力識別機能を発揮していることが確認される。

第 3 に、大学の範囲を国公私立大全体に広げると、全体としてレンズ形の分布が形成され、中学入試偏差値と大学合格実績との間の正の相関がより明確に読み取れる。国公立大と私立大の偏差値を同等に扱っている点に留意する必要があるが、この事実は、中学入試段階の偏差値が低くても、学力に応じてそれなりに入学できる私立大が数多く存在していることを物語るものである。
図4 - 1. 中学入試偏差値と合格実績

（注）横軸は中学入試偏差値、縦軸は偏差値の加重平均を示す。上段は国公立大学、中段は旧帝国大学、下段は全大学を示す。首都圏は四谷大塚の、近畿圏は全国入試センターの中学入試偏差値を示している。図中の決定係数の値は、合格実績を被説明変数とし、中学入試偏差値を説明変数とし単回帰を行ったときの決定係数を示す。

### 4.2 回帰分析

#### 4.2.1 全体的な傾向

次に、大学合格実績を被説明変数とし、中学入学段階の教育成果である、中学入試の偏差値を含む様々な要因を説明変数とする回帰式を推計することにしよう。ここでは、前述
のように、首都圏・近畿圏それぞれにおいて、中学入学時点が1996年春から2000年春までの5学年を対象とするプールド・データを用いた推計を行う。被説明変数・説明変数は3節で説明した通りであり、各変数の記述統計量は表4-1にまとめてある。

表 4－1. 記述統計

変数	首都圈(観測数 758)	近畿圈(観測数 416)
平均	標準偏差	最小值	最大值	平均	標準偏差	最小值	最大值
大学偏差值加重平均
国公立大	7.37	10.02	0	60.93	14.10	16.25	0.00	62.72
旧帝大	2.66	6.34	0	51.09	6.39	10.98	0.00	54.85
国公私立大	54.71	4.10	45.86	68.13	55.01	3.91	43.82	65.65
中学入試偏差值
四谷大塚	50.74	8.63	31	74
首都圈模試	56.02	8.61	36.76	76.38
全国入試センター模試	47.22	8.13	32.47	72.36
五ツ木・駿々堂	54.10	8.76	35.42	76.00
教員・生徒比率	0.05	0.01	0.02	0.11	0.05	0.01	0.03	0.13
クラス当たり生徒数	40.17	5.23	15.67	51.95	37.33	7.70	16.38	54.78
総授業時間	57.66	6.61	39.58	84.17	59.35	9.69	36.67	100.33
クラス分割	0.82	0.38	0	1	0.62	0.49	0	1
習熟度授業	0.85	0.36	0	1	0.54	0.50	0	1
補習	0.99	0.08	0	1	0.93	0.26	0	1
2学期制	0.31	0.46	0	1	0.15	0.36	0	1
国立校	0.03	0.18	0	1	0.05	0.21	0	1
男子校	0.27	0.44	0	1	0.24	0.43	0	1
女子校	0.39	0.49	0	1	0.35	0.48	0	1
併設大学あり	0.37	0.48	0	1	0.50	0.50	0	1
高校募集	0.61	0.49	0	1	0.84	0.36	0	1
一貫教育	0.77	0.42	0	1	0.53	0.50	0	1
カトリック	0.12	0.32	0	1	0.17	0.38	0	1
プロテスタント	0.15	0.35	0	1	0.13	0.34	0	1
仏教	0.03	0.17	0	1	0.19	0.39	0	1
制服あり	0.97	0.18	0	1	0.88	0.32	0	1
奨学金制度	0.81	0.39	0	1	0.04	0.19	0	1
操業年数	45.13	17.74	5	65	44.61	17.33	6	59
学校規模(学年平均)1-99人	0.06	0.23	0	1	0.21	0.41	0	1
100-199人	0.46	0.50	0	1	0.46	0.50	0	1
200-299人	0.40	0.49	0	1	0.25	0.43	0	1
300人以上	0.08	0.27	0	1	0.08	0.27	0	1

(注)大学偏差値加重平均は、各大学の偏差値を、国公立大・旧帝大の場合は各大学合格者数／卒業生数でウェイト付けし、国公私立大の場合は、各大学合格者数／合格者総数でウェイト付けした値。

首都圈・近畿圏それぞれにおいて、大学合格実績に関する全体的な傾向をまとめたものが表4-2である。前述したように偏差値には測定誤差がある可能性があるため、それぞれ別の媒体で調査された偏差値を操作変数として用い推計を行っている。具体的には、首都圏では四谷大塚進学教室の偏差値の操作変数として首都圏では首都圏模試センターの偏差値を用い、近畿圏では全国入試センター模試の偏差値の操作変数として五ツ木・駿々堂中学進学学力テストの偏差値を用いている。なお、操作変数をそれぞれ逆にしても結果は大きく異ならなかった。さらに、推計に当たっては、学校ごとの通年の平均生徒数でウェイ