Resilience Research Unit, Kyoto University
C1-2-431, Katsura Nishikyo-ku, Kyoto 615-8540, Japan
TEL: 075-383-3238

FAX: 075-383-3236

令和 2 年 4 月 30 日

別添資料

京都⼤学レジリエンス実践ユニット

新型コロナウイルス感染症に伴う経済不況による「自殺者数」増加推計シミュレーション
概要
・過去のデータより、成⻑率が下落すると失業者が増え、⾃殺者が増える相関関係があることが実証的に明らかにされている。ついては、実証データで⽰された成⻑率、失業率、⾃殺者増の統計的関係に基づき、⾃殺者数の推移を推計した。
・その際、今回のコロナショックで⺠間報告されている 2020 年度の経済成⻑率の下落値を⽤いると共に、感染症が収束するのが 1 年後の楽観シナリオと 2 年後の悲観シナリオの双⽅を想定した。

・結果、実質 GDP が 2020 年度において 14.2％下落し、失業率はピーク時に 6.0%～8.4%に到達して、累計自殺者数は約 14 万人～27 万人増加する可能性が⽰された。

1．問題意識新型コロナウイルスの感染症の拡⼤に伴い、政府による「緊急事態宣⾔」が全国に発令され、社会的接触を 8 割削減することが安倍総理⼤⾂より要請された。その帰結として、経済活動は⼤幅に停滞した。これに対して政府は、貸付⾦なども含めた事業規模で 117 兆円の経済対策を打ち出している。しかし、この経済対策を⾏ったとしても、⼤幅な国⺠所得の下落は不可避の状況にある。例えば、ゴールドマンサックスは、令和 2 年 4−6 ⽉期の⽇本のＧＤＰは、年率前期⽐でマイナス 25％に⾄るであろうことを予測している 1)。
こうした経済低迷が起これば、確実に予期されるのが失業率の上昇である（オークンの法則 2））。例えば、この法則に基づいて、2009 年 1−3 ⽉期以降のデータに基づいて分析すると、実質 GDP 成⻑率が 1％ポイント悪化すると失業率が 0.11%悪化（上昇）するという関係がある 3）。
⼀⽅、こうして失業率が上がれば確実に上昇すると考えられるのが、「⾃殺者数」である。
図 1 に⽰したように、両者の間には明確な相関関係があり、失業率が上がれば⾃殺者が増えるという関係性が存在している。
以上を踏まえると、今⽇の緊急事態宣⾔下における経済活動の⼤幅⾃粛を伴う感染症対策を⾏うことで、⼤幅なマイナス成⻑が記録され、それを通して、⾃殺者数が不可避的に拡⼤してしまうことが危惧される。
ついては、本レポ−トでは、この度の感染症対策を含めたコロナショックによって、どの程度の自殺者数が拡大しうるのかを推計することとした。

図1

日本における自殺者数と失業率の推移

2．シミュレーションの概要（令和 2 年度 4－6 月期の実質成長率の下落）

・この成⻑率の下落については、ゴールドマン・サックスの推計によれば、108 兆円の経済対策を⾏ったとしても、４−６⽉期⽇本のＧＤＰの実質成⻑率は、マイナス 25％に下落する。
・ただし、この推定時点では「⼀部世帯への 30 万円給付」が想定されており「10万円の給付」は想定されていなかったが、その後、変更となった。その結果、真⽔の経済対策が「9 兆円」増額されている。これを加味すると（乗数効果を⽂献
4）の 1.16 を使⽤）
、４－６月期実質 GDP の成長率は年率前期比－23.2％という値に補正される。ついては、以後の分析では、この下落率を前提とする。
（令和 2 年度 4－6 月期の失業者数の増加量）

・オークンの法則に基づいた分析で、⽂献 3）において報告されているように、2009年度の第⼀四半期からのデータ分析に基づいて、四半期ごとの GDP 下落率 1％について失業率が 0.1078％増加するという値が報告されている。この値を⽤いると、令和 2 年度の 4－6 月期の失業者数は、2.5％増加することになる。
（実質成長率の長期推移の想定）

・それ以後の推移については今のところ、政府の感染症対策や追加補正に基づく経済対策のあり⽅にも依存するため、不確実性が⾮常に⾼いが、追加補正等については今後⾏われないと想定しつつ以下の⼆つのシナリオを想定した（図 2 参照）。
−楽観シナリオ：事態収束まで 1 年を想定。2020 年度第⼀四半期が GDP 下落率の最悪値でありその後 GDP 下落率は回復。2020 年度の実質成2

⻑率はマイナス 14.2％。1 年後の 2021 年度 4−6 ⽉期に平常状態に戻る。
平常状態の実質成⻑率は、⽇本がデフレになった 1998年以降の平均値である＋0.8%を想定。
−悲観シナリオ：事態収束まで 2 年を想定。楽観シナリオと同様、2020 年度第⼀四半期が GDP 下落率の最悪値でありその後 GDP 下落率は回復。ただし 2021 年度から下落率が 1 年間横ばいとなり、2 年⽬に平常に戻ると想定。
実質成⻑率は、2020 年度はマイナス 14.2％、2021 年度はマイナス 5.2％。平常状態の実質成⻑率は、⽇本がデフレになった 1998 年以降の平均値である＋0.8%を想定。

図2

実質成長率推移の想定（楽観シナリオおよび悲観シナリオ）（失業率の増加）

・以上の「実質成⻑率」の想定と、⽂献 3）のオークンの法則の係数を⽤いると、図3 のように失業率が推移することが推定される。
・ご覧の様に、⼀カ年で収束することを想定する楽観シナリオで、失業率が 2020 年度末にピークを迎え 6.1％となると予想された。これは、1997 年の消費増税によってデフレ突⼊によって実現した 2002 年の失業率 5.4％よりも幾分⾼い⽔準となると予期された。
・収束が 2 年後だと想定する悲観シナリオでは、2021 年度末がピークを迎え失業率が 8％を超えるという可能性が⽰された。

図3

失業率の予測推移（楽観シナリオおよび悲観シナリオ）3

（増加自殺者数と、失業率の悪化との関連についての計量分析）

・図 1 に⽰した、「⾃殺者数」(⼈)と「失業率」（％）との関係を統計分析。
・失業率が増えると⾃殺者が増えるという前提の下、年間の失業率を説明変数とし、年間の⾃殺者数を被説明変数とする回帰分析を⾏った。
・分析に先⽴ち、それぞれの単位根検定を⾏ったところ、年間⾃殺者数、年間失業率の双⽅について単位根があるという帰無仮説が棄却できなかったが、その差分（前年からの増加量）については、棄却された。ついては、それらの差分はそれぞれ単位根の無い定常過程であると想定し、回帰分析を⾏ったところ（なお、サンプ
ルサイズは 1981 年からの 34 個データ、重相関係数は 0.45）、下記の結果が得られた。
年間自殺者の対前年増加量(人)＝2417.37×年間失業率の対前年増加量(%)（t =2.88, p<0.001)＋304.41＋誤差(t=.03)・すなわち、失業者が増えれば、⾃殺者が増えるという傾向が統計的に存在しないという確率は 0.1%にも満たない、つまり、そうした傾向は「ある」と統計学的に判断できるとことが⽰された。そして、その傾向を定量的に⾔うなら、「失業率 1%上昇すると、約 2400 人、年間自殺者が増える」となる。
・この数値と、図 3 に⽰した、失業率の推移とを⽤いて、各年次の前年度からの⾃殺者の増加量を推計し、それを⽤いて、（楽観シナリオ、悲観シナリオ双⽅の）2020年度以降のトータルの⾃殺者数の推移を図 4 に⽰す。
・ご覧の様に、失業率の上昇により、
楽観シナリオの年間自殺者数ピークは 34,449 人（2019 年度より 14,280 人増）
悲観シナリオの年間自殺者数ピークは 39,870 人（2019 年度より 19,701 人増）となる。そして、それ以後、経済が復活し、少しずつ成⻑するに伴って失業率も低下していくことを通して、年間⾃殺者数は下落していく。しかし、2019 年の⽔準に戻るまで、それぞれ 19 年間と 27 年間の時間を要すると推計された。ちなみに、1997 年増税に伴うデフレ化による⾃殺者数の増加が、元の⽔準に戻るまで 20年を要した事を踏まえると、今回の回復時間についての推計値は、おおよそ同程度にあると考えることができる。
・以上の推計に基づいて、もしも、今後の⾃殺者数の推移が、2019 年度の⽔準が横ばいで維持されているものだと想定したケースと⽐べると、それぞれのケースで、楽観シナリオの累積自殺者数増加数は 140,720 人
悲観シナリオの累積自殺者数増加数は 272,058 人と推計された。

4図4

自殺者数の推移推計結果

・なお、この推計値は、以上の前提と分析に基づいて⽰された⼀可能性であり、したがって今後さらに推計モデルの精度向上を図ることで、より精緻な予測が可能となると期待できる。
参考文献

1)ゴールドマン・サックス（2020）⽇本の４−６⽉期ＧＤＰ予想、マイナス 25％に下⽅修正, 2020.4.8.
2) Martin Prachowny (1993) Okun's Law: Theoretical Foundations and Revised Estimates,

The

Review of Economics and Statistics, 75 (2), pp. 331-36.
3) 末廣 徹(2020)新型コロナで失業者の 41 万⼈増加が予想される; ｢オークンの法則｣で成⻑率から失業率を推計, 東洋経済 ONLINE, 2020.4.17.
4) 内閣府：短期⽇本経済マクロ計量モデル(2018 年版)の構造と乗数分析，20185