Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## 4 ．モデルとデータ

#### 4.1. 基本モデル

まず、Pischke and Manning(2006)の推計モデルに倣い、後期中等教育における総合学科教育 C_{kit}（コンプリヘンシブ・カリキュラム教育）の運営が、生徒の中途退学行動 Y_{kijt}（教育達成度指標）に与える影響を表した回帰モデルを、次の(1)式とする。

$$ Y_{k i j t}=\alpha+\beta C_{k i t}+\varphi A_{k i t}+\eta_{k i j t} $$

被説明変数 $ Y_{kijt} $ は、k 県の高校学科 i の j 学年の生徒が、t 年度から翌年度までの一年間に退学する比率を表し、説明変数 $ C_{kit} $ は、k 県の高校学科 i が t 年度に総合学科であるとを表すダミー変数である。さらに、t 年度に k 県 i 高校学科に入学する生徒の、中等教育を受ける直前の平均的能力指標（i 学科の t 年度入学試験偏差値）Akit をコントロールする。Akit には、生徒の既存能力や家庭背景、初等教育のインプットなど、生徒の教育達成度を決定する様々な特性を含むものと仮定する。α は定数項、ηkijt は説差項である。

さらに、本分析データの記述統計（表4－1、表4－2）及び公式統計によれば、私立は公立より中退率が高く、とりわけ私立総合学科の中退率がきわめて高い傾向が確認できるため、その影響をコントロールした(2)式を推計モデルとして用いる。

$$ Y_{k i j t}=\alpha+\beta C_{k i t}+\delta C_{k i t}P_{k i}+\phi P_{k i}+\varphi A_{k i t}+\gamma_{j}+\mu_{k t}+\nu_{k i}+\varepsilon_{k i j t}\mathrm{~\boldmath~\cdot~}\mathrm{~\boldmath~\cdot~}(2) $$

$\mathrm{P}_{\mathrm{ki}}$ は、k 県の高校学科 i が私立であることを示すダミー変数であり、「総合学科であること」C が「退学率」Y に与える影響について公私立別にその影響を検証するため、両ダミーの交叉項 $\mathbf{C}_{\mathrm{kit}}\mathbf{P}_{\mathrm{ki}}$ をモデルに加える。$\gamma_{\mathrm{j}}$ は学年固有の効果、$\mu_{\mathrm{kt}}$ は県固有・年度固有の効果、$\nu_{\mathrm{ki}}$ は県 k の高校学科 i 固有の観測できない効果、$\alpha$ は定数項、$\varepsilon_{\mathrm{kijt}}$ は誤差項である。さて、高校学科 i の入学生徒の平均的能力 $\mathbf{A}_{\mathrm{kit}}$ を投入するだけでは、中途退学へ影響を及ぼすと考えられる生徒の特性を完全に制御できるとは言えない。そこで、総合学科以外の学科（総合学科に改編する以前の前身学科を含む）について、(3)式による分析を行う。

$$ Y_{k i j t}=\pi+\theta D_{k i t}+\rho P_{k i}+\sigma A_{k i t}+\widetilde{\gamma}_{j}+\widetilde{\mu}_{k t}+\widetilde{\nu}_{k i}+\widetilde{\varepsilon}_{k i j t}\qquad\cdot\cdot\cdot(3) $$

$ Y_{kijt} $ は同様に、k 県の総合学科以外の学校学科 i の j 学年の生徒が、t 年度から翌年度までの一年間に退学する比率を表す。説明変数 Dkit は、t 年度における k 県の高校学科 i から、「一番近い県内総合学科設置校」への距離を示す。また（2）と同じく、 $ P_{ki} $ は私立ダミー、Akit は t 年度に k 県 i 高校学科に入学してくる生徒の平均的能力指標、 $ \widetilde{\gamma}_{j} $ は学年固有の効果、 $ \widetilde{\mu}_{kt} $ は県固有・年度固有の観測できない効果、 $ \widetilde{\nu}_{ki} $ は県 k の高校学科 i の固有の観測で
きない効果、そして $ \pi $ は定数項、 $ \widetilde{\varepsilon}_{kijt} $ は誤差項である。近隣に総合学科が設置されることで、中途退学傾向のない生徒がそちらに奪われる傾向があるならば、θはマイナスを示すことになる。

#### 4.2. データの出所と各変数の定義

本分析で用いたデータと、具体的な変数の定義について順に説明する。

表4－1 データ概要（年度・公私立・学科種別の在籍生徒数及び学科数）

普通公立	普通私立	職業公立	職業私立	総合公立	総合私立
1988	生徒数	26904	3922	14146	1290	-	-
学科数	43	5	79	5	-	-
学科数(偏差值有)	-	-	-	-	-	-
1989	生徒数	64767	14247	31858	12157	-	-
学科数	109	28	205	51	-	-
学科数(偏差值有)	-	-	-	-	-	-
1990	生徒数	162369	37252	89025	23873	-	-
学科数	267	58	507	99	-	-
学科数(偏差值有)	186	36	319	49	-	-
1995	生徒数	201282	55635	112400	22923	968	-
学科数	361	81	683	109	4	-
学科数(偏差值有)	288	54	542	57	2	-
2000	生徒数	235596	77566	121509	20923	11999	1084
学科数	456	118	784	103	24	3
学科数(偏差值有)	406	108	711	89	21	1
2001	生徒数	230192	74754	117860	19994	13579	1130
学科数	455	119	791	101	29	4
学科数(偏差值有)	401	108	713	91	26	3
2002	生徒数	222125	71126	112919	18509	15483	1183
学科数	450	117	778	95	34	4
学科数(偏差值有)	398	108	685	90	30	4
2003	生徒数	213036	68692	106947	17225	18283	1287
学科数	443	119	765	98	38	5
学科数(偏差值有)	395	109	673	92	33	4
2004	生徒数	205158	68340	101574	16082	21238	1320
学科数	440	120	736	93	43	5
学科数(偏差值有)	391	112	659	90	37	4
2005	生徒数	195928	65896	96330	14903	23057	1536
学科数	437	120	694	94	45	5
学科数(偏差值有)	-	-	-	-	-	-
2006	生徒数	128220	41025	58022	8378	15598	1588
学科数	295	78	397	56	31	4
学科数(偏差值有)	-	-	-	-	-	-

出所：共立通信『高等学校情報』『高等学校名鑑』（各県・各年度版）、リクルート『高等学校総覧』（各年度版）

注)「普通」は普通科、「職業」は職業学科、「総合」は総合学科を示す。

## (a) 被说明变数 $ Y_{kijt} $ ：高等学校生徒中途退学率

本論文の推計における生徒の中途退学率は、共立通信発行『高等学校情報』『高等学校名鑑』(県・年度別発行) 記載の高等学校在籍生徒数をもとに算出した。同資料には、青森、岩手、秋田、宮城、山形、福島、新潟、富山の8県における、全高等学校の各年度の学科別、学年別の在籍生徒数が記録されている。本研究の分析対象は、上記8県における全日制課程の全ての公立私立高等学校である $ ^{13} $ 。この資料において、明らかな生徒数データの
欠損や誤植が判明した箇所については、リクルート発行の『高等学校総覧』各年度版をもとに、数値を修正、補完した。最終的に、8都道府県にわたり、最大17年度分のデータセットを構築した。表4-1は、本分析で用いるデータの概要（年度・公私立・学科種別の在籍生徒数及び学科数（サンプル数））を示したものである。データの欠損を除けば、分析対象グループである総合学科と、比較グループである総合学科以外の学校学科を全て含むデータであり、サンプルセレクションの問題をある程度回避することができる $ ^{14} $ 。

このデータセットを用いて、学科別学年別在籍者数を経年で追跡することができる。本論文の学科別中途退学率は、当該年度の1・2学年在籍生徒数合計の翌年度における減少率として次のように定義する。

## 1 ·2 学年平均退学率 = 1 - $ \frac{翌年度 2 \cdot 3 学年生徒数計}{当該年度 1 \cdot 2 学年生徒数計} $

また、結果表の掲載は割愛したが、本研究においては学科別の、1学年生徒、2学年生徒それぞれの翌年度における減少率も上式と同様に算出し、これをプールした「単学年退学率」を被説明変数とする分析も行っている。単学年退学率ではなく1・2学年平均退学率を重視する理由は、データから直接観測することのできない原級留め置き（留年）の影響を軽減するためである。本論文における中退率の定義は、上記のとおり原級留め置き率をゼロと仮定している。しかし、「生徒指導上の諸問題」（文部科学省）によれば、2008年における全国の原級留め置き率は、全日制普通科1年生で0.6%、2年生で0.3%、専門(職業)学科1年生で0.7%、2年生で0.4%、総合学科1年生で0.7%、2年生で0.2%であり、概算で対応する学年の中退率の2割程度に当たる。そこで、本研究では2年生から2年生への原級留め置きの影響を受けない「1・2学年平均退学率」を用いることで、原級留め置きを無視することによる計測バイアスを軽減する $ ^{15} $ 。

表4－2は、本分析データにおける、上記定義による1・2学年平均退学率（及び偏差値）の公私立・学科種別記述統計をまとめている。全ての学科において、私立は公立に比べ退学率が高い傾向にあり、とりわけ、私立総合学科において高い退学率が観測されることなどは、文部科学省の公式統計における全国的な退学率の特徴に合致する。分析期間の平均によれば、公私立共に、普通科の退学率は職業学科よりも低い。また、公立総合学科の退学率は、公立の公私立共に、普通科の退学率は職業学科よりも低い。
学率は職業学科だけでなく、普通科のそれも下回る一方、私立総合学科の退学率は、私立普通科・職業学科の退学率を大きく上回っている。

表4－2 本分析データにおける1・2学年平均退学率及び偏差値（%）

年度	公立	私立
普通公立	職業公立	総合公立	普通私立	職業私立	総合私立
1989	1·2学年退学率(平均(%))
(標準偏差)	0.617%	2.600%	-	5.071%	6.825%	-
偏差值(平均)	15.13	8.357	-	6.343	5.431	-
(標準偏差)	-	-	-	-	-	-
(標準偏差)	-	-	-	-	-	-
1991	1·2学年退学率(平均(%))
(標準偏差)	2.056%	2.662%	-	4.746%	6.283%	-
偏差值(平均)	2.123	3.261	-	5.602	4.792	-
(標準偏差)	50.842	44.391	-	45	40.178	-
(標準偏差)	8.771	5.896	-	7.274	5.242	-
1993	1·2学年退学率(平均(%))
(標準偏差)	0.976%	2.538%	-	0.661%	4.021%	-
偏差值(平均)	10.572	6.083	-	20.381	13.276	-
(標準偏差)	50.968	44.495	-	45.163	40.555	-
(標準偏差)	8.771	5.872	-	7.152	5.099	-
1995	1·2学年退学率(平均(%))
(標準偏差)	1.732%	2.181%	2.711%	3.787%	6.301%	-
偏差值(平均)	7.698	10.264	1.822	3.579	4.301	-
(標準偏差)	50.96	44.246	44.903	45.985	40.572	-
(標準偏差)	8.591	5.614	5.43	8.152	5.484	-
1997	1·2学年退学率(平均(%))
(標準偏差)	1.894%	3.809%	2.245%	4.879%	6.814%	6.026%
偏差值(平均)	11.316	9.99	1.229	4.108	4.439	1.232
(標準偏差)	51.027	44.717	45.129	46.421	40.299	37
(標準偏差)	8.816	5.707	6.622	7.973	4.01	9.899
1999	1·2学年退学率(平均(%))
(標準偏差)	2.814%	4.422%	2.080%	5.690%	7.529%	9.260%
偏差值(平均)	3.813	4.751	21.962	4.602	5.852	2.012
(標準偏差)	50.792	44.438	45.143	46.409	39.362	37.5
(標準偏差)	8.686	5.809	5.499	7.926	5.094	10.607
2001	1·2学年退学率(平均(%))
(標準偏差)	3.184%	3.476%	2.404%	4.854%	6.176%	8.213%
偏差值(平均)	6.157	5.387	1.72	4.651	5.315	4.263
(標準偏差)	51.347	44.769	46.559	46.709	40.172	37.667
(標準偏差)	8.975	5.775	5.94	7.119	4.52	7.506
2003	1·2学年退学率(平均(%))
(標準偏差)	2.786%	2.963%	1.914%	4.080%	4.981%	6.954%
偏差值(平均)	3.295	3.544	1.868	10.487	8.446	3.383
(標準偏差)	51.38	44.623	46.886	46.059	40.215	37
(標準偏差)	8.957	5.804	5.768	7.122	4.66	6.272
2005	1·2学年退学率(平均(%))
(標準偏差)	3.146%	3.282%	2.025%	4.685%	6.978%	8.434%
偏差值(平均)	3.618	3.635	2.066	4.284	4.86	3.412
(標準偏差)	-	-	-	-	-	-
全年	1·2学年退学率(平均(%))
(標準偏差)	2.528%	3.207%	1.799%	4.327%	5.677%	7.837%
偏差值(平均)	6.981	7.324	6.428	8.847	10.095	3.627
(標準偏差)	50.873	44.448	45.228	46.005	40.165	38.919
(標準偏差)	8.811	5.782	5.83	7.467	4.877	5.908

出所：共立通信『高等学校情報』『高等学校名鑑』(各県・各年度版)、リクルート『高等学校総覧』(各年度版)

注）退学率の単位は%。「普通」は普通科、「職業」は職業学科、「総合」は総合学科を示す。

## (b) 入学生徒の平均能力指標：Akit

本分析においては、t 年度に k 県 i 校学科に入学してくる生徒の平均的能力を示す Akit に、関塾発行の『全国高校・中学偏差値総覧』各年度版に記載された各校の入学試験偏差値データを利用した $ ^{16} $ 。このデータは平成元年度から平成 16 年度までをカバーしており、また、表 4−1 にも示したように、全学校学科の偏差値をカバーしていない。偏差値データ
の欠損が多いのは青森県であり、都市部の学校学科についてのデータに限られるが、他県については大部分の学校学科をカバーしている $ ^{17} $ 。表4－2に示すように、公私立共に、普通科の偏差値は他科に比べ高い。総合学科については、公立総合学科の偏差値が、公立職業学科の偏差値を経年で上回る一方、私立総合学科の偏差値は私立職業学科の偏差値よりも低いことが分かる。

## (c) 総合学科ダミー: $ C_{kit} $

k 県の学校学科 i が t 年度に総合学科である場合、 $ C_{kit} $ は 1 を、それ以外の学科である場合には 0 を取る。各校、各年度の学科に関する情報は『高等学校情報』『高等学校名鑑』から取得し、総合学科設置については文部科学省の公式発表においてその変遷を確認した。

## (d) 私立ダミー: $ P_{ki} $

k 県の学校（学科）i が私立校である場合、 $ P_{kit} $ は 1 を、公立である場合には 0 を取る。

(e) 最も近い総合学科設置校への距離 $ ^{18} $ ：Dkit

（3）式における Dkit は、t 年度における k 県 i 校学科から、一番近い県内総合学科設置校への距離を示す。t 年度において k 県に総合学科設置校が存在しない場合には、Dkit は欠損となる。Dkit は次のように計算した。まず、国土地理院発行の数値地図から各学校の緯度経度を求め $ ^{19} $ 、さらに同院の測量方法に準拠した算出方法によって、その緯度経度から県内全ての各学校間の距離を算出した $ ^{20} $ 。その中から年度ごとに、各校から、その年度に存在する県内で最も近い総合学科設置校への距離を Dkit とした（表 4−3）。
表4—3 県内で最も近い総合学科校までの距離（単位；Km）

青森	岩手	宮城	秋田	山形	福島	新潟	富山
1994	平均値	-	50.168	-	-	-	-	-	-
標準偏差	-	32.495	-	-	-	-	-	-
最大値	-	144.161	-	-	-	-	-	-
最小値	-	0	-	-	-	-	-	-
1995	平均値	-	50.168	26.608	67.352	54.062	-	65.541	17.307
標準偏差	-	32.495	22.163	41.658	34.471	-	31.065	9.806
最大値	-	144.161	90.073	124.567	109.017	-	168.031	49.519
最小値	-	0	0	0	0	-	0	0
1996	平均値	42.928	50.168	26.608	52.546	54.062	35.978	60.408	17.307
標準偏差	17.593	32.495	22.163	38.535	34.471	18.505	35.631	9.806
最大値	102.671	144.161	90.073	124.190	109.017	90.651	168.031	49.519
最小値	0	0	0	0	0	0	0	0
1998	平均値	39.447	30.910	16.757	26.894	47.540	25.988	33.192	13.226
標準偏差	16.690	24.704	13.349	17.400	33.401	16.827	22.529	6.593
最大値	99.851	96.028	61.944	63.205	98.590	90.651	123.773	34.682
最小値	0	0	0	0	0	0	0	0
2000	平均値	23.060	30.910	13.271	26.894	21.361	25.988	33.192	13.226
標準偏差	13.895	24.704	8.066	17.400	18.168	16.827	22.529	6.593
最大値	76.194	96.028	35.438	63.205	66.194	90.651	123.773	34.682
最小値	0	0	0	0	0	0	0	0
2002	平均値	20.901	30.910	12.348	23.355	21.361	11.537	23.238	11.345
標準偏差	12.413	24.704	7.321	18.709	18.168	8.468	14.896	7.461
最大値	55.659	96.028	35.438	63.205	66.194	55.766	48.917	34.682
最小値	0	0	0	0	0	0	0	0
2004	平均値	15.601	21.046	11.220	23.355	12.445	11.202	15.286	11.345
標準偏差	13.034	21.724	8.172	18.709	8.414	8.410	8.726	7.461
最大値	45.541	69.213	35.438	63.205	45.091	55.766	46.419	34.682
最小値	0	0	0	0	0	0	0	0
2006	平均値	15.407	19.185	11.220	23.355	12.445	11.202	13.029	11.345
標準偏差	12.925	21.459	8.172	18.709	8.414	8.410	7.016	7.461
最大値	41.931	69.213	35.438	63.205	45.091	55.766	32.678	34.682
最小値	0	0	0	0	0	0	0	0

出所;共立通信『高等学校情報』『高等学校名鑑』、国土地理院『数値地図』をもとに筆者作成注)距離の単位はキロメートル

(f) その他のコントロール変数：$\gamma_{j},\mu_{kt},\nu_{ki},\widetilde{\gamma}_{j},\widetilde{\mu}_{kt},\widetilde{\nu}_{ki}$ 他

$ \gamma_{j},\widetilde{\gamma}_{j} $ は学年固有の効果であるが、本分析では単学年退学率を被説明変数とする推計において、被説明変数が1学年退学率である場合には、1年生であることを示すダミーを投入している。公式統計においても、公私立全学科を通して常に1年時の退学率が最も高い傾向が確認されるため、この影響をコントロールする。

$\mu_{kt},\widetilde{\mu}_{kt}$ は県固有・年度固有の観測できない効果であり、各分析に県ダミー、年度ダミーとその交叉項を投入し、その影響を除去している。

$ v_{ki}, \widetilde{V}_{ki} $ は k 県の i 校学科固有の観測できない効果であるが、本論文では固定効果・変量効果モデルを用いてその影響をコントロールしている。先述の通り、多くの総合学科は、学科統合など既存学科の改編により設置されているが、本分析では被説明変数である中途退学率を各学科の生徒数変遷から算出しているため、このような改編学科について改編前後の中退率を算出しその変遷を検証するには、新学科と前身学科のサンプルを結合させる必要がある。本分析では、学科統合（複数校合併を含む）による総合学科について、当該学科の設置前の全ての前身学科の生徒数を合計したサンプルを作り、これを設置後の総合学科サンプルに結合した。また、この前身学科合計サンプルに対応する偏差値として、各
前身学科偏差値の加重平均値を設定した。

また、$\varepsilon_{kijt},\widetilde{\varepsilon}_{kijt}$ については、同一地域内の各学科間の中退率に何らかの相関が存在する可能性を考慮し、県グループでクラスタリングを行ったロバストな標準誤差を求め、全ての推計を行った。

この他に、実際の推計には普通科ダミーを投入し、学科の種別（普通科または職業学科）による観測できない様々な特性が、生徒の中退行動に与える影響をコントロールした。また、生徒の経済的事由による退学の存在 $ ^{21} $ に考慮して、「一人当たり県民所得（「県民経済計算」（内閣府））」・「有効求人倍率（「職業安定業務統計」（労働省職業安定局））」・「人口10万人当たり生活保護人員数（「社会福祉行政業務報告」（厚生労働省））」といった経済的指標 $ ^{22} $ を用いた推計をモデル（2）（3）双方について行ったが、分析の結果、主要な係数について、県・年度ダミーを用いた推計結果とほぼ同一の結果が出たため、掲載は割愛する。

### 5 \. 分析結果

表 5−1 は、被説明変数に 1・2 学年平均退学率を用い、総合学科であることが中途退学率に与える影響について、公立職業学科をベースラインとして推計した結果である。

総合学科設置が中途退学率へ与える影響について、コラム(1)・コラム(3)・コラム(5)では「総合学科ダミー」と「私立ダミー×総合学科ダミー」を用い、コラム(2)・コラム(4)・コラム(6)では時間経過による設置効果の変化を考慮したダミー変数（総合学科設立1年目・2年目・3年目以降を示すダミーと、その私立との交叉項）を用いて分析を行っている。コラム(1)・コラム(2)は最小二乘法による推計であり、コラム(3)・コラム(4)は学科固有の効果を固定効果モデルでコントロールした結果、コラム(5)・コラム(6)は学科固有の効果を変量効果モデルでコントロールした結果である。OLS、変量効果モデルによる推計においては県及び年度固有の効果とその交叉効果を、固定効果モデルによる推計においては年度の効果と県と年度の交叉効果をコントロールしている。また、標準誤差については県グループでクラスタリングを行っている。なお、固定効果モデルと変量効果モデルの選定についてハウスマン検定を行ったが、固定効果モデルによる結果コラム(3)・コラム(4)が採択された $ ^{23} $ 。
表5－1 総合学科設置が中途退学率に与えた影響

(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
分析手法	OLS	OLS	FE	FE	RE	RE
偏差值	-0.206
(0.018)**	-0.206
(0.018)**	0.006
(0.024)	0.007
(0.025)	-0.172
(0.022)**	-0.171
(0.022)**
総合学科ダミー	-0.011
(0.003)**	-0.017
(0.004)**	-0.013
(0.003)**
私立x総合学科	0.018
(0.009)	0.005
(0.006)	0.012
(0.006)*
総合設立1年目	-0.011
(0.005)	-0.014
(0.006)*	-0.012
(0.005)*
総合設立2年目	-0.013
(0.005)*	-0.014
(0.005)*	-0.013
(0.004)**
総合設立3年目以降	-0.011
(0.003)**	-0.020
(0.004)**	-0.013
(0.003)**
私立総合設立1年目	0.014
(0.012)	-0.006
(0.009)	0.001
(0.011)
私立総合設立2年目	0.035
(0.014)*	0.021
(0.006)**	0.029
(0.009)**
私立総合設立
3年目以降	0.015
(0.009)	0.004
(0.009)	0.011
(0.007)
私立ダミー	0.022
(0.006)**	0.022
(0.006)**	0.019
(0.007)**	0.019
(0.007)**
普通科	0.004
(0.001)*	0.004
(0.001)*	0.001
(0.001)	0.001
(0.001)
私立x普通科	-0.015
(0.002)**	-0.015
(0.002)**	-0.009
(0.004)*	-0.009
(0.004)*
年ダミー	yes	yes	yes	yes	yes	yes
県ダミー	yes	yes	-	-	yes	yes
年X県ダミー	yes	yes	yes	yes	yes	yes
N	12943	12943	12943	12943	12943	12943
R²	0.31	0.31	0.03	0.03	0.03	0.03

* significant at 5%; ** significant at 1%

注）被説明変数は1・2学年平均退学率。偏差値の単位は百。

FEは学科ごとの固定効果を考慮した推計、REは学科ごとの変量効果を考慮した推計である。すべての分析において、括弧内は県グループでクラスタリングしたロバストな標準誤差である。

を帰無仮説とした、Breusch and Pagan ラグランジュ乗数法検定を行ったが、 $ \chi^{2} $ 検定統計量はそれぞれ7324.46、7324.28（いずれも Prob> $ \chi^{2}=0.0000 $ ）で、帰無仮説は乗却され、変量効果モデルが採択された。また本文記載の通り、固定効果モデルと変量効果モデル（(3)と(5)及び(4)と(6)）の選定について、説明変数と学科固有の効果との無相関を帰無仮説としたハウスマン検定を行ったが、ハウスマン検定量（自由度76、79の $ \chi^{2} $ 統計検定量）はそれぞれ346.03、515.44（いずれも Prob> $ \chi^{2}=0.0000 $ ）で、固定効果モデルが採択された。（筒井・平井・秋吉・水落・坂本・福田（2007））。
OLS 推計においては、偏差値は有意に退学率にマイナスの影響を与えており、偏差値の高い高校学科ほど中退率が低い傾向が観察される。ハウスマン検定においては採択されなかったが、変量効果モデルにおいても、ほぼ同様の結果が出ている。その効果も大きく、偏差値が1標準偏差単位分上昇すれば、退学率は約1.5%減少するという結果が導かれた。ただし、検定で採択された固定効果モデルによる推計においては有意な結果が得られず、係数の値も非常に小さくなるが、大部分の学科は分析期間を通して偏差値にほとんど変動がないため、偏差値の影響も固定効果に吸収されてしまった可能性が考えられる。

「総合学科ダミー」及び時間経過を考慮した総合学科ダミーは、いずれの分析においてもほぼ全て有意にマイナスであり、公立高校における総合学科設置は、生徒の既存学力の高低に関わらず（偏差値をコントロールしても）、その中途退学を抑制する効果を持つという結果が示された。

一方、私立校における総合学科設置の効果については、時間推移を考慮したダミー変数において、設立2年目ダミーの係数はいずれの分析においても有意にプラスの結果が示された。しかし、「私立ダミー×総合学科ダミー」は、係数の符号はプラスであるが（検定で採択されなかった RE 推計を除き）有意な結果は得られず、1年目ダミー、3年目ダミーについても、いずれも有意な結果を得ることはできなかった。つまり、私立総合学科校においては、公立と同様の中退抑制効果は観察されず、また、一部の年度において、公式統計及び本分析データの記述統計（表4－2）と同様、この学校群に属する生徒の中退率の高さが確認されたが、年度を通して同様の傾向を有意に確認することはできなかった。

また、OLS 及び変量効果分析においては、「私立ダミー」は有意にプラス、「私立×普通科ダミー」は有意にマイナスであり、私立は公立よりも中退率が高く、中でも私立職業学科は普通科に比して中退率が高い傾向が確認された。これは本データの記述統計や公式統計に整合的である。さらに、記述統計による分析においては、公立においても普通科の退学率は職業学科よりも低いことが確認されたが、偏差値をコントロールした回帰分析においては、同様の傾向が確認できなかった。

次に表 5−2 は、9 ページの（3）式に示したモデルを用いて総合学科設置がそれ以外の高等学校の中途退学へ与えた影響を、1・2 学年平均退学率を被説明変数として検証した結果である。

最小二乘法による分析がコラム(1)、学科固有効果を固定効果としてコントロールした分析がコラム(2)、変量効果としてコントロールした分析がコラム(3)である。OLS、変量効果モデルによる推計においては県及び年度固有の効果とその交叉効果を、固定効果モデルによる推計においては年度の効果と県と年度の交叉効果をコントロールしている。サンプルは「総合学科以外の学科（総合学科設置以前の前身学科を含む）」である。また、分析対象校の学科種別による影響差を考慮するため、普通科ダミー（及び各変数との交叉項）を投入している。標準誤差は県グループでクラスタリングを行ったロバストな標準誤差である。表5-1と同様、固定効果モデルと変量効果モデルの選定についてハウスマン検定を行った
が、固定効果モデルによる結果コラム(2)が採択された $ ^{24} $ 。

「最も近い総合学科設置校への距離」と、その「私立ダミー」「普通科ダミー」との交叉項が中途退学率へ及ぼす影響について、いずれの分析においても有意な結果は得られなかった。よって、総合学科以外の学校学科の中退率が、近隣に総合学科が設置されることで変化する傾向は観察されず、中退傾向の弱い優秀な生徒が総合学科設置校を選好している傾向を本分析からは確認できない。また、表5－1の結果と同じく、OLS及び変量効果分析においては、偏差値は有意に中退率を抑制し、私立は公立よりも中退率が高く、中でも私立職業学科の中退率が普通科に比べ高い傾向が確認された。

以上より、総合学科設置が生徒の中途退学行動に与える影響について、次のように考察する。

まず、公立高校においては、総合学科設置は、生徒の既存能力（偏差値）の高低に関わらず、その中途退学を抑制する効果を持つことが示唆される。表5－1によれば、その効果の大きさは、公立総合学科校は同偏差値レベルの公立職業学科校に比べ、およそ1.1％から1.7％も中退率が低いという結果が導き出された。本分析におけるサンプルの分析期間中の1・2学年平均中退率は、公立普通科で約2.5%、公立職業学科で約3.2%であり（表4－2）、公立総合学科設置は大幅に生徒の中退行動を抑制する効果を持つと言えよう。

これに対し私立高校においては、総合学科設置が中途退学を抑制する効果を観察することはできず（逆に中途退学率の高い傾向が一部分において表れている）、公立校と同様の政策効果を確認することはできなかった。この理由の一つとして、私立高校は公立高校に比べ、相対的に高い授業料など、カリキュラム以外に生徒の中退行動に強い影響を及ぼす要因が存在する可能性があるため、結果として、総合学科へのカリキュラム改編の影響が、公立に比べ、より限定的なものになったと考えられる。

さらに、総合学科以外の高等学校においては、近隣に総合学科が設置されることで、その退学率に何らかの影響があるという結果は観察されなかった。よって、本論文においては、総合学科の中退抑制効果について、そもそも中退傾向のない優秀な生徒が総合学科を選好することによるセレクションバイアスの影響を、推計から確認することはできなかった。
表5－2 総合学科設置が同一県内他校の中途退学率に与えた影響

(1)	(2)	(3)
分析手法	OLS	FE	RE
偏差值	-0.208
(0.018)**	0.013
(0.031)	-0.175
(0.023)**
最も近い総合学科設置校への距離	0.106
(0.087)	-0.013
(0.044)	0.010
(0.051)
私立x距離	-0.402
(0.353)	0.089
(0.183)	-0.059
(0.190)
普通科x距離	-0.061
(0.051)	-0.017
(0.045)	-0.027
(0.035)
私立x普通x距離	0.160
(0.189)	-0.022
(0.174)	0.016
(0.156)
私立ダミー	0.030
(0.005)**	0.000
(0.000)	0.019
(0.005)**
普通科ダミー	0.005
(0.002)*	0.000
(0.000)	0.001
(0.001)
私立x普通	-0.017
(0.004)**	0.000
(0.000)	-0.008
(0.005)
年ダミー	yes	yes	yes
県ダミー	yes	-	yes
年X県ダミー	yes	yes	yes
N	12487	12487	12487
R²	0.32	0.03	0.03

* significant at 5%; ** significant at 1%

注）被説明変数は1・2学年平均退学率。偏差値の単位は百。距離の単位は千km。FEは学科ごとの固定効果を考慮した推計、REは学科ごとの変量効果を考慮した推計である。すべての分析において、括弧内は県グループでクラスタリングしたロバストな標準誤差である。サンプルは各年度における総合学科以外の全高校全学科である。

### 6. むすび

本論文は、現高等学校教育改革の中心的施策である総合学科設置事業が、その改革課題の一つである生徒の学校定着の改善に及ぼした影響について、我が国ではじめて定量的検証による政策評価を試みた研究である。

分析対象となった東北・北陸地方の8県においては、公立高校における総合学科設置が生徒の学校定着を大きく改善する効果が確認されたが、私立高校においてはその効果を確認することができなかった。また、総合学科の中退抑制効果について、それが潜在的に中退傾向のない生徒が総合学科へ移動したことに起因する可能性は、本分析の推計からは確認できなかった。

以上のように、本論文においては、特に公立高校において総合学科制度におけるコンプ
リヘンシブ・カリキュラムの運営は生徒の中退行動を抑制する教育効果を持つという結論を得た。当然ながら、これは東北・北陸の一部地域に限定した分析結果でしかなく、同時に、学校定着はカリキュラム制度のもたらす教育達成度向上の一側面に過ぎない。よって、本論文は全国規模で拡充が進められている同事業の政策評価としては部分的、限定的考察を与えるものである。

最後に、本論文は、政策の決定プロセスや費用対効果、さらに他の政策変化の可能性を考慮していない、という点についても留保が必要である。例えば、本論文においては、偏差値（高校入学生徒の学力指標）の向上も中退抑制要因として大きな効果を持つ可能性が示唆されたが、総合学科においてコンプリヘンシブ・カリキュラムを運営する政策は、単純に偏差値を向上させるカリキュラムを運営する代替策に比べ、費用対効果の観点から、その効率性が大きく劣る可能性もある。当該政策の意義をより総合的に評価するためには、費用対効果も含めて代替的な政策と比較検証することも、今後の重要な課題であろう。

行政評価の重要性が叫ばれる今日こそ、今や15万人以上の生徒を抱える学科制度の教育効果について、実証分析に基づく客観的評価がより一層求められる。政策に有用な知見を得るべく、今後も更なる検証が必要である。

## 参考文献

岡部善平『高校生の選択制カリキュラムへの適応過程』風間書房 2005.

小河内修一「高等学校総合学科に関する実証的研究—その設置目的の効果の分析—」『兵庫教育大学現代学校経営研究』1996, 9, pp.65-77.

小塩隆士・妹尾渉「日本の教育経済学: 実証分析の展望と課題」ESRI Discussion Paper Series 69, 2006.

菊地栄治『総合学科』の初期評価『教育と情報』1995, No.449, pp. 46-49.

菊地栄治『高校教育改革の総合的研究』多賀出版 1997.

佐藤全「高等学校における学科編成・履修システムの改善に関する総合的研究」（平成6年度科学研究費補助金（総合研究A）研究成果報告書）1995.

総合学科研究会『「総合学科」の解説と事例—高等学校教育の新たな展開のために—』

ぎょうせい 1997.

総合学科の今後の在り方に関する調査研究協力者会議『総合学科の今後の在り方について——個性と創造の時代に応える総合学科の充実施策——』文部科学省 2000.

高橋陽子・玄田有史「中学卒・高校中退と労働市場」『東京大学 社會科學研究』2004, 55(2), pp.29-30.

寺田盛紀「高等学校総合学科の教育課程と進路選択教育・職業教育の様態に関する実証的

研究—設置 2 年目の状況に関する資料調査と若干の聞き取り調査に即して—『名古屋大学教育学部紀要』1995, 42(2), pp.121-135.
総合学科設置(コンプリヘンシブ・カリキュラム)が高等学校生徒の中退行動に与えた影響の計量分析

筒井淳也・平井裕久・秋吉美都・水落正明・坂本和靖・福田亘孝『Stata で計量経済学入門』 ミネルヴァ書房 2007.

飛田幹男『世界測地系と座標変換』社団法人日本測量協会 2002.

南本長穂「総合学科における教育の現状と課題：高校長を対象とした調査結果から」『関西学院大学教職教育研究センター紀要』2007, Vol.12, pp.1-24.

文部省初等中等教育局高等学校課「高等学校中途退学者の進路状況等調査報告」1998.

Argys, Laura M., Daniel I. Rees, and Dominic J. Brewer “Detracking America’s Schools: Equality at Zero Cost?” Journal of Policy Analysis and Management, 1996, 15(4), pp.623-645.

Figlio, David N. and Marianne E. Page “School Choice and the Distributional Effects of Ability Tracking: Does Separation Increase Inequality?” Journal of Urban Economics, 2002, 51, pp.497-514.

Hanushek, Eric A. and Ludger Woessmann “Does Educational Tracking Affect Performance and Inequality? Differences-in-Differences Evidence across Countries”, Economic Journal, 2006, 116(510), pp.C63-C76.

Natriello, Gary, Aaron M. Pallas and Karl Alexander “On the Right Track? Curriculum and Academic Achievement”, 1989, American Sociology of Education, 62(2), pp.109-118.

Pischke, Jorn-Steffen and Manning, Alan “Comprehensive versus Selective Schooling in England in Wales: What Do We Know?” NBER Working Paper, 2006, No.12176.

Schutz, Gabriela, Heinrich W. Ursprung and Ludger Woessmann “Education Policy and Equality of Opportunity”, KYKLOS, 2008, 61(2), pp.279-308.

Waldinger, Fabian “Does Ability Tracking Exacerbate the Role of Family Background for Students’ Test Scores?” mimeographed, London School of Economics, 2007.

## 付録1：2地点間の距離の計算方法

2 地点間の距離は、2 点間の測地線長として次のように算出した。まず、数値地図 25000（国土地理院）記載の各校の緯度経度を下記(1)の計算方法により平面直角座標に変換し、さらに(2)の計算方法を用いて測地線長を算出した。いずれも国土交通省国土地理院の測地測量基準に準拠した測地系（世界測地系、ITRF 座標系）に基づき計算を行った。(1)・(2)は国土地理院測地部の公開する測量計算式である。

(http://vldb.gsi.go.jp/sokuchi/surveycalc/main.html)。

## (1) 緯度経度から平面直角座標 x,y を求める計算

## a) x 座標

$$ x=\left\{(S-S_{0})+\frac{1}{2}N\cos^{2}\varphi\cdot t\cdot(\Delta\lambda)^{2}+\frac{1}{24}N\cos^{4}\varphi\cdot t(5-t^{2}+9\eta^{2}+4\eta^{4})(\Delta\lambda)^{4}\right. $$
$$ \begin{aligned}&-\frac{1}{720}N\cos^{6}\varphi\cdot t(-61+58t^{2}-t^{4}-270\eta^{2}+330t^{2}\eta^{2})(\Delta\lambda)^{6}\\&-\frac{1}{40320}N\cos^{8}\varphi\cdot t(-1385+3111t^{2}-543t^{4}-t^{6})(\Delta\lambda)^{8}\Bigg\}\cdot m^{0}\end{aligned} $$

b) y 座標

$$ \begin{aligned}&y=\left\{N\cos\varphi\cdot\Delta\lambda-\frac{1}{6}N\cos^{3}\varphi(-1+t^{2}-\eta^{2})(\Delta\lambda)^{3}+\frac{1}{120}N\cos^{5}\varphi(-5+18t^{2}-t^{4}-14\eta^{2}\right.\\&\left.+58t^{2}\eta^{2}(\Delta\lambda)^{5}-\frac{1}{5040}N\cos^{7}\varphi(-61+479t^{2}-179t^{4}+t^{6})(\Delta\lambda)^{7}\right\}\cdot m^{0}\\ \end{aligned} $$

$ \Delta\lambda=\lambda-\lambda_{0} $ (東方を正にとる)、 $ \eta^{2}=e^{t2}\cos^{2}\varphi,\;t=\tan\varphi $

$$ N=\frac{a}{W}=\frac{c}{V} $$

$$ W=\sqrt{1-e^{2}\sin^{2}\varphi},V=\sqrt{1+e^{2}\cos^{2}\varphi} $$

$$ e=\sqrt{\frac{a^{2}-b^{2}}{a^{2}}}=\sqrt{2f-f^{2}}=\sqrt{\frac{2F-1}{F}}\qquad e^{t}=\sqrt{\frac{a^{2}-b^{2}}{b^{2}}}=\frac{\sqrt{2\frac{1}{f}-1}}{\frac{1}{f}-1}=\frac{\sqrt{2F-1}}{F-1} $$

$$ b=a(1-f),c=\frac{a^{2}}{b},f=\frac{a-b}{a}=1-\sqrt{1-e^{2}}=\frac{1}{F}=\frac{1}{298.257222101} $$

ただし、

x : 求める x 座標

y : 求める y 座標

φ : 緯度

$ \lambda $ : 経度

$ \lambda_{0} $ ：座標系の原点の経度

$ m_{0} $ ：座標系の原点における縮尺係数 $ (=0.9999) $

$ m_{0} $ ：座標 $ (x,y) $ の点における縮尺係数

$ S_{0} $ ：赤道から座標系の原点の緯度 $ \varphi_{0} $ までの子午線弧長

S : 赤道から緯度 $ \varphi $ までの子午線弧長

N : 卯酉線曲率半径

e : 第一離心率

$ e^{t} $ : 第二離心率

a : 長半径 $ (=6378137m) $
総合学科設置(コンプリヘンシブ・カリキュラム)が高等学校生徒の中退行動に与えた影響の計量分析

b: 短半径

c: 極での曲率半径

f: 扁平率

F: 逆扁平率

とする。

(2)2 点の平面直角座標 x,y から測地線長を求める計算測地線長

$$ S=\frac{\sqrt{\left(x_{2}-x_{1}\right)^{2}+\left(y_{2}-y_{1}\right)^{2}}}{\frac{s}{S}} $$

$$ \frac{s}{S}=m_{0}\Biggl\{1+\frac{1}{6R_{0}^{2}m_{0}^{2}}\left(y_{1}^{2}+y_{1}y_{2}+y_{2}^{2}\right)\Biggr\} $$

$$ R_{0}=\frac{a\sqrt{1-e^{2}}}{(1-e^{2}\sin^{2}\varphi_{0})} $$

ただし、

S : 測地線長

x₁ : 測点 1 の x 座標

y¹ : 測点 1 の y 座標

x² : 測点 2 の x 座標

y² : 測点 2 の y 座標

R⁰ : 平均曲率半径（引数は φ₀）

φ⁰ : 座標系の原点の緯度(注)

m⁰ : 座標系の原点における縮尺係数 (=0.9999)

e : 第一離心率

a : 長半径 (=6378137m)

とする。

注)座標系の原点の緯度は、平成14年国土交通省告示第9号による平面直角座標系に従う。
# 人事院総裁談話

平成27年8月6日

1 本日、人事院は、国会及び内閣に対し、国家公務員の給与及び勤務時間について勧告しました。

2 給与については、民間における賃金の引上げを図る動きを反映して、本年4月分の月例給について、民間給与が国家公務員給与を平均1,469円（0.36%）上回る結果となりました。そのため、俸給表の水準を引き上げるとともに、給与制度の総合的見直しにおいて平成28年度以降に予定していた地域手当の支給割合の引上げの一部を実施することとしました。

また、特別給（ボーナス）についても、民間事業所における好調な支給状況を反映して、民間が公務を上回ったことから、年間4.20月分に引き上げることとしました。

昨年に引き続いての給与の引上げは、職務に精励している職員にとって、士気の一層の向上につながることと思います。

3 本院は、国家公務員給与における諸課題に対応するため、昨年の一般職の職員の給与に関する法律の改正に基づき、本年4月から、俸給表水準を平均2％引き下げた上で、地域間の給与配分、世代間の給与配分及び職務や勤務実績に応じた給与配分を見直すことを内容とする給与制度の総合的見直しを3年間にわたって段階的に実施しているところです。

本年度は、4月から実施している諸手当の改定のほか、前述のとおり地域手当の支給割合の改定を行うとともに、平成28年度において、諸手当の所要の改定を行うこととしました。

4 勤務時間については、近年のワーク・ライフ・バランスに対する意識の高まりや働き方に対するニーズの多様化の状況等を踏まえ、原則として全ての職員を対象にフレックスタイム制を拡充することとしました。フレックスタイム制の拡充に当たっては、組織的な対応を行うために全員が勤務しなければならない時間帯等を長く設定するなど、適切な公務運営の確保に配慮した
仕組みとするとともに、育児や介護を行う職員については、より柔軟な勤務形態となる仕組みとすることとしました。職員に柔軟で多様な勤務形態の選択肢を用意することは、職員がその能力を十分に発揮し、高い士気をもって効率的に勤務できる環境を整備することとなり、公務能率の一層の向上にも資すると考えております。

5 国家公務員の人事管理の基本となる職員の在職状況については、退職管理の見直しや採用抑制等により、40歳台と50歳台の在職者の割合が20歳台と30歳台の在職者の割合を相当に上回る状況となっています。本院としては、将来にわたって能率的で活力ある公務組織を確保する観点から、有為な人材の確保及び育成、柔軟で多様な働き方の実現と勤務環境の整備、高齢層職員の能力及び経験の活用など、採用から退職に至るまでの公務員人事管理全般にわたって、中・長期的視点も踏まえた総合的な取組を進めてまいります。

6 人事院勧告制度は、労働基本権制約の代償措置として、情勢適応の原則に基づき国家公務員の適正な処遇を確保しようとするものです。

勧告を通じて、職務に精励している職員に適正な給与や勤務時間を確保することは、職員の努力や実績に報いるとともに、人材確保にも資するものであり、組織活力の向上、労使関係の安定等を通じて、行政の効率的、安定的な運営に寄与するものです。

国会及び内閣におかれては、人事院勧告制度の意義や役割に深い理解を示され、勧告どおり実施されるよう要請いたします。

国民各位におかれては、行政各部において多くの公務員がそれぞれの職務を通じ国民生活を支えていることについて、深い御理解を賜りたいと存じます。
平 成 2 8 年 度 予 算

概算要求の概要

(平成27年8月)

厚生労働省健康局
# 平成28年度健康局予算要求の概要

<対策別内訳>

## 28 年度要求額

469，138百万円

一般会计

449,788百万円

うち新しい日本のための優先課題推進枠

うちB型肝炎ウイルス感染者給付金等支給経費東日本大震災復興特別会計

78,543百万円

57,200百万円

19，350百万円
## < 経費別内訳 >

28年度要求額

一般会计

469，138百万円

うち新しい日本のための優先課題推進枠

449,788百万円

うちB型肝炎ウイルス感染者給付金等支給経費東日本大震災復興特別会計

78,543百万円

57,200百万円

19,350百万円

(27年度予算額

(一般会計

392，391百万円）

(東日本大震災復興特別会計

374,987百万円)

17，404百万円）
1 難病対策

1,315億円（1,231億円）

(1) 医療費助成の本格実施 1,191億円（1,119億円）

「難病の患者に対する医療等に関する法律」に基づく指定難病にり患する患者への医療費助成について、必要な経費の確保を図る。

☑・難病医療費等負担金など

1，191億円（1，119億円）

(補助先)都道府県

(補助率) 1 ∕ 2

10/10（スモン、スモンに対するはり、きゅう及びマサ-ジ治療研究費）

※ 難病法に基づく医療費助成制度の対象とならないスモン等については、予算事業として、引き続き、これまでと同様の対策を講ずる。

（２）国民の理解の促進と社会参加のための施策の充実【一部推進枠】

１１億円（８．６億円）

「難病の患者に対する医療等の総合的な推進を図るための基本的な指針」（仮称）に基づき難病患者の社会参加などを推進するため、難病相談支援センター等を充実・強化することにより、難病患者が社会生活を送る上での悩みや不安に関する支援や、難病についての理解を深めるための啓発に取り組む。

## (主な事業)

☑・難病相談支援センター事業（推進枠）

4. 6億円

各都道府県の難病相談支援センターにおいて、難病患者が社会生活を送る上での療養上及び日常生活上の問題についての悩みや不安を取り除く支援や相談・助言を行い、難病患者の社会参加を推進する。(47ヶ所)

また、難病の患者が長期にわたり療養しながら暮らしを続けていくため、地域の様々な支援機関と連携した相談体制の構築など、難病相談支援センターの実施体制の強化を図る。(10ヶ所)

（補助先）都道府県

(辅助率) 1 ∕ 2

## · 難病医療提供体制整備事業

1. 3 億円

難病患者の医療提供体制の推進や入院・療養施設の確保を目的に、難病医療を重点的に行っている医療機関に対し、難病医療コーディネーターの配置の支援等難病患者の医療提供支援等を実施する。

（補助先）都道府県

(補助率) 1 ∕ 2