KEO Discussion Paper No.159

新型コロナウイルス感染症流行初期の雇用者の就業・生活・ウェルビーイング-パンデミック前後のリアルタイムパネルデータを用いた検証-2020 年 2 月
山本勲

石井加代子

樋口美雄

慶應義塾大学慶應義塾大学慶應義塾大学新型コロナウイルス感染症流行初期の雇用者の就業・生活・ウェルビーイング 1)― パンデミック前後のリアルタイムパネルデータを用いた検証 ―
山本勲

石井加代子

樋口美雄

慶應義塾大学慶應義塾大学慶應義塾大学要

旨

本稿では，新型コロナウイルス感染症が雇用者の就業・生活・ウェルビーイングに与えた影響について，2020 年 5 月に実施した「新型コロナウイルス感染症が社会に与えた影響に関する JHPS 特別調査」をもとに，属性間の差に着目しながら検証した。検証の結果，まず，新型コロナウイルス感染症の流行初期の就業面への影響としては，従来から景気後退に対する脆弱性が高いと指摘されてきた属性，具体的には，高齢層，女性，大卒未満の学歴，非正規雇用者，中小企業での雇用者といったグループ，さらには，飲食・宿泊といった対面を要するサービス業従事者で負の影響が大きかったことが明らかになった。こうした属性の雇用者は失職・休職・減収のリスクにさらされる一方で，在宅勤務の実施が進まず，労働時間の減少も限定的であった。次に，生活面への影響としては，2 月から 4 月にかけて家事・育児・学習・睡眠時間がいずれも増加していたほか，男女間の違いに着目すると，家庭内の家事分
担の変化は限定的であったが，育児時間は男性の負担が一部でより増加していた傾向もみられた。さらに，休職や労働時間の減少を経験した雇用者では，自己研さんへの時間が顕著だ
ったこともわかった。一方，ウェルビーイングについては，2 月から 5 月下旬〜6 月上旬にかけてメンタルヘルスの悪化や幸福感やワークエンゲイジメントの低下，転職希望の増加がみられ，特に，就業面で負の影響を強く受けていた雇用者で顕著であった。さらに，どの属性によってアウトカムの格差が大きく生じていたかを Blinder-Oaxaca 分解および回帰分析で検証した結果，就業に関係するアウトカムは，男女間の格差よりも，雇用形態（正規雇用・
非正規雇用）間や企業規模間による格差の影響が顕著である一方で，メンタルヘルスについては男女間格差によるところが大きいことがわかった。
キーワード：新型コロナウイルス感染症，ウェルビーイング，格差，パネルデータ*

本稿の作成にあたっては，慶應義塾大学パネルデータ設計・解析センターより「日本家計パネル調査」および「新型コロナウイルス感染症が社会に与えた影響に関する JHPS 特別調査」の個票データの提供を受けた。また，本稿の分析内容は厚生労働省・令和２年度第２回「雇用政策研究会」で発表し，参加者の方々から多くの有益なコメントを頂いた。深く感謝申し上げたい。なお，本稿のありうべき誤りは，すべて筆者たちに属する。本稿は科学研究費（17H06086 および 18K01659）による研究成果である。

1

1．はじめに新型コロナウイルス感染症は，多くの人々の生活や雇用，所得，働き方，健康などのウェルビー
イングに多大な影響を与えている。特に，日本で流行が拡がり最初の緊急事態宣言が出された前後の 2020 年 3〜5 月頃は，外出・移動の自粛や在宅勤務，小中高校の一斉休校，飲食店をはじめとするサービス業の店舗・施設の営業自粛，大規模イベントの開催自粛などによって社会経済が一変し，「コロナショック」ともいわれる急激なショックが生じた。このコロナショックの初期の影響は広範に及んだ一方で，その大きさは一様ではなく，営業自粛を余儀なくされたサービス業で働く人やエッセンシャルワーカーをはじめとする対面を要する仕事に就く人，夫婦共働きで育児を行っている人，感染状況の深刻な地域で働く人などでより顕著であった可能性がある。
事実，厚生労働省の「2020 年度雇用政策研究会報告書」では，宿泊・飲食・サービス業，小売業，
医療・福祉などで非正規雇用として働く女性や，宿泊業・飲食・サービス業の中小企業で働く男性・女性などで雇用が大きく減少していることを政府統計等で確認している。また，周（2020）は 2020
年 5 月下旬実施の「新型コロナウィルス感染拡大の仕事や生活への影響に関する調査」（労働政策研・研修機構）をもとに，休業者が男性よりも女性で多いことや子育て女性の労働時間・収入の減少が顕著であることなどを指摘している 2),3)。このほか，同じ調査データを利用した石井・中山・
山本（2020）は，在宅勤務が大卒・正社員・高収入・大企業の雇用者に偏って実施されている傾向を示している 4)。海外でも，Alon et al. (2020)は，米国でのコロナショック初期の雇用への影響は女性で顕著であり，過去の経済ショックによる景気後退とは異なる男女間格差が生じたことを指摘している。また，Adams-Prassl et al. (2020)も，米・英・独の 3 ヶ国で 2020 年 4 月に実施した調査データをもとに，失職や休職のリスクが就業形態や職種などで大きな格差が生じていたことや，在宅勤務を実施しやすい職業に就いている人ほどリスクが小さかったことなどを示している。さらに，Galasso et al. (2020)は先進 8 ヶ国で 5 月に実施した調査データから，女性ほど新型コロナウイ
ルス感染症による健康リスクをより深刻に認識しており，男女の差は標準的な個人属性をコントロールしても残ることを示している 5)。
このようにコロナショックは男女や雇用形態（正規・非正規雇用），企業規模，業種，職種などの属性間で異なる影響を与えていると考えられる。そこで，本稿では，同一家計を追跡した「日本家計パネル調査（JHPS）」（慶應義塾大学パネルデータ設計・解析センター）のうち，2020 年 2 月に

2)

この点について，労働政策研究・研修機構と日本放送協会（NHK）が 11 月に共同調査を実施し，新型コロナウ
イルス感染症が働く女性へ与えた影響を詳細に検証している（https://www3.nhk.or.jp/news/special/coronavirus/difficulty/detail/detail_01.html）。

3)

国際連合も「政策概要：新型コロナウイルスの女性への影響」という報告書において，新型コロナウイルス感染症の影響が女性に顕著であることやそれを踏まえた政策対応の方向性を提示している。

4)

同様の指摘は同じデータを用いた高見（2020）や Okubo（2020）でもされている。

5)

Galasso et al. (2020)は健康リスクの認識だけでなく，感染拡大予防政策への合意度合いや遵守度合いも同様に，
個人属性等をコントロールしても男性よりも女性で顕著であることを指摘している。

2

実施した定例調査（以降，「JHPS2020」と呼ぶ）と 2020 年 5 月に実施した新型コロナウイルス感染症の影響を捉える特別調査（「新型コロナウイルス感染症が社会に与えた影響に関する JHPS 特別調査」，以降，「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」と呼ぶ）の 2 時点のパネルデータを活用して，新型コロナウイルス感染症流行初期に焦点を当て，パンデミックの前後で就業・生活・ウェルビーイ
ングに関する状況が属性毎にどのように変化し，属性間でどういった格差が生じたかを概観する。
分析ではデータの基本的な特性を明らかにするため，性別・学歴・年齢・雇用形態・職種・業種・
企業規模・居住地域といった属性ごとのアウトカムの違いを視覚的に図で比較する。アウトカムとしては，就業（失職・休職・収入・労働時間・転職希望など），生活（家事時間・育児時間・睡眠時間など），ウェルビーイング（メンタルヘルス・主観的健康感・不安・幸福感・ワークエンゲイジメ
ント・主観的生産性など）に焦点を当てる。
さらに，属性の中でも大きな格差が生じている性別・雇用形態（正規雇用・非正規雇用）
・企業規
模を取り上げ，これらの属性による格差が他の属性・要因によってもたらされたものなのかについて，Blinder-Oaxaca 要因分解や回帰分析による検証も行う。例えば，アウトカムに男女間格差があるとして，それが女性ほど非正規雇用やサービス職に多く就いているために生じているのか，あるいは，雇用形態や職種などが同じであっても女性固有の要因によって生じているのかを識別する。
こうした要因を明らかにすることで，雇用や社会保障などの政策として，どの属性に対してアプローチすべきなのか判断しやすくなるといえる。
本稿の分析の大きな特徴は，新型コロナウイルス感染症のパンデミックが起きてから実施した調査データだけでなく，パンデミック直前の 2020 年 2 月時点に同一個人に対して実施した調査デー
タとの比較を行う点にある。過去の時点の状況や過去からの変化を思い出して回答してもらう回顧
形式の調査には思い違いなどによる回顧バイアスが生じやすく，特に，健康状態や幸福感・満足度などの回答者が主観的に判断する変数ではその可能性が大きくなりやすい。その点，本稿で利用するデータは，パンデミック前後の各時点にリアルタイムで調査したものであるため，より正確に「変化」を捉えることができる。
また，新型コロナウイルス感染症の影響を分析している多くの研究では，インターネット調査会
社にモニター登録している個人に対するオンライン調査の回答データを用いている。オンライン調
査は短期間で迅速に大規模なサンプルに対して実査ができるといったメリットがある一方で，回答者に偏りがあり，国全体の母集団を反映したサンプルが得られないといったデメリットが指摘されている（例えば，Couper (2000)や本多（2006）など）。その点，本稿で利用するデータは日本全国に居住する個人を母集団として，層化 2 段階法によって無作為抽出したサンプルをもとにしており，調査方法も留置訪問調査法あるいは郵送・Web 回答法を用いているため，代表性が担保されや
すいといえる。ただし，個人を追跡するパネル調査であるため，調査を重ねる毎に非回答によるバ
イアスは生じる。そこで，本稿では，ウエイトを作成して母集団推計を行ったうえで分析を進める。
以下，次節では分析に利用するデータについて説明し，3 節で分析方法を述べる。続く 4 節では記述的に属性間のアウトカムの差を概観するとともに，格差をもたらす要因について検証する。最後に 5 節では，本稿のまとめとディスカッションを行う。
3

2．利用データ(1) JHPS2020 と第 1 回 JHPS コロナ特別調査
本稿で利用する「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」は，コロナ流行の初期段階における家計やウェ
ルビーイングに対する影響を把握することを目的に，2020 年 2 月の定例調査「日本家計パネル調査（JHPS2020）」の回答者を対象に，2020 年 5 月末から 6 月上旬にかけて緊急で実施したものである。
「日本家計パネル調査（JHPS）」は，わが国の就業・所得・資産・ウェルビーイングなどの状況の把握を目的に，同一個人を長期にわたり追跡するパネル調査である。日本全国の縮図となるよう，2004 年に層化 2 段階無作為抽出法により選出された全国約 4,000 人の成人男女 6)を対象に「慶應義塾家計パネル調査（KHPS）」として開始した。2009 年には，新たに層化 2 段階無作為抽出法により選出された全国約 4,000 人の成人男女 7)を対象に「日本家計パネル調査（JHPS）」が開始され，2014 年よりこの 2 つの調査は「日本家計パネル調査（JHPS）」として統合された。サンプル脱落によるサンプルサイズの縮小を補うため，KHPS は 2007 年と 2012 年に，JHPS は 2018 年に新規サンプルが追補充されており，JHPS2020 時点の回答者数は 5,470 人であった。
調査方法については，従来，JHPS では留置き訪問調査方式をとっており，毎回，調査員が対象者の世帯を訪問して調査票を配布し，回答者が記入後，再度調査員が回収のため訪問する形式をとっている。一方，JHPS2020 の回答者を対象に実施した「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」では，調査員と回答者の接触による感染を防ぐために，通常の留置訪問調査方式ではなく，調査票用紙やWeb 回答用の URL 情報を郵送し，郵送での回答と Web 調査票による Web 回答のいずれかを回答者に選択する方式をとった。
表１では「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」における回答状況を示している。JHPS2020 の回答者
5,470 人のうち，「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」に回答したのは 3,857 人 8)，回答率は 70.5%であった。
「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」の回答者 3,857 人のうち，回答者の生年月で判断したとこ
ろ，JHPS2020 の回答者と「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」の回答者が同一人物であるケースが3,734 人であった 9)。
≪表１挿入≫(2) 回答バイアスとウエイトによる補正

6)

KHPS ではサンプル抽出時点で 20-69 歳までを対象にしている。

7)

JHPS ではサンプル抽出時点で 20 歳以上を対象としており年齢の上限を設定していない。

「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」の回答数は 3,891 人であったが，そのうち JHPS2020 の回答がないケースが34 人いる。
9)
対象者の生年月で判断したところ，わずかではあるが，JHPS2020 対象者の配偶者などが「第 1 回 JHPS コロナ
特別調査」に回答しているケースが確認された。こうしたケースは本稿の分析から除外した。
8)4

本稿で用いる「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」は，もっとも長いケースで 2004 年から追跡しているパネルデータ JHPS2020 の回答者を対象としており，上述した通り，そのうち 7 割の人が回答をした。2020 年調査に至るまで数年間パネル調査に参加し続けた個人を対象にした調査であるため，データには非回答（脱落）バイアスがある可能性がある 10)。さらに，緊急で実施した「第 1 回
JHPS コロナ特別調査」でも非回答バイアスがある可能性がある。そこで，本稿では独自に母集団
ウエイトを作成し，集計結果の代表性を担保する。
≪表２挿入≫
確認のため，表 2 では，JHPS2020 の回答者のなかで，「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」に参加した人に特定のバイアスがあったかどうかを確認したプロビット分析の結果を示す。分析は，特別調査に回答した場合は 1，回答しなかった場合は 0 をとる変数を被説明変数として，JHPS2020 の全回答者を対象にした推計と，JHPS2020 回答者にうち当時雇用者（正規・非正規雇用）であった
個人のみを対象にした，2 つの推計を行った。説明変数には，いずれも年齢層・性別・学歴・就業状態・世帯収入・居住地域といった基本属性を用いている。これらのプロビットモデルの推計結果
から，どういった属性の個人が，特別調査への参加確率が高かったのかを明らかにできる。
表 2 をみると，全体および雇用者に限定した両方の推計において，年齢が高まるほど参加確率が有意に高くなること，男性よりも女性で参加確率が高いこと，大卒以上の学歴を有している場合は，参加確率が 2 割程度高まることがわかる。就業形態についてみると，無業者がもっとも参加確率が高いが，雇用者間で比較すると正規雇用と非正規雇用で参加確率に有意な差がないことわかる。また，全体を対象にした推計では，低所得世帯では，それ以外の所得層と比べて有意に参加確率が低いことがわかるが，雇用者に限定した場合，世帯所得レベルの影響はないことがわかる。すなわち，「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」は，高年齢層，女性，大卒者，特定警戒地域居住者，無業者，低所得者以外という属性の人にやや偏りのあるデータである可能性を示唆している。
こうした回答バイアスを補正し，集計結果の代表性を保つために，本稿では，総務省「労働力調査」を母集団とみなして，独自にサンプルバイアス補正の母集団ウエイトを作成した。具体的には，「労働力調査（2020 年 5 月）」の雇用者に限定した性別・年齢層（5 歳刻み）
・雇用形態（正規か非正規か）の分布をもとに，繰り返し比例補正法 (iterative proportional fitting，もしくはレイキング法）によりウエイトを作成する。母集団推計ウエイトの作成には，参照する変数の分布割合からウエイトを割り出す事後層化法（post-stratification）が代表的であるが，参照する変数が多数ある場
合，すべての変数を含めた多次元のクロス表が必要となる。しかし，現実には，参照する統計で多次元のクロス表を入手することが困難であったり，利用するデータにおいて多次元のクロス表を作成できるだけ十分にサンプルサイズが大きくなかったりする場合，繰り返し比例補正法が活用でき

10)

JHPS のウエイト作成を行った石井・野崎（2014）では，回答継続確率を推計しており，世帯人数の多い者，女性，40 代，50 代の対象者で継続回答率が高く，パネル回数を経るごとに，そうしたサンプルへの偏りが増していることを示している。

5

る。繰り返し比例補正法では，たとえば，本稿のケースのように参照する変数が 3 つある場合，性別・年齢階層・雇用形態の順にそれぞれ母集団の分布に合うようにウエイトを作成し，その都度，利用データをウエイトで補正し，最終的に母集団の分布に近づくまでその作業を繰り返し，母集団
推計ウエイトを得るという方法である。手計算でウエイトを計算することも可能だが，本稿ではStata の ipfweight プログラムにより自動的にウエイトを生成した。
≪表 3 挿入≫表 3 では，性別・年齢層・雇用形態別に，「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」と「労働力調査」（2020
年 5 月）の分布をウエイトによる母集団推計の有無別に示している。表 3 をみると，ウエイトなしの場合，「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」では，女性，高年齢層，非正規雇用の構成比が「労働力調査」よりも大きくなっているが，ウエイトを用いることでそれらの分布の偏りが解消されていることが確認できる。

3．分析方法
本稿では，まず，2020 年 2 月時点での雇用者を対象にして，男女や雇用形態といった属性別に，「コロナ流行前」（主に 2 月頃）と「コロナ流行初期時点」（主に 4〜5 月頃）において，①就業，②生活，③ウェルビーイングといったアウトカムがどのように変化したかを図を用いた記述的分析
によって把握する。着目する属性とアウトカムは表 4 のとおりである。
≪表 4 挿入≫
次に，個々人のアウトカムの変化の違いについて，どういった属性がもっとも強い要因となっているのかを確認するため，Blinder-Oaxaca 分析と回帰分析を実施する。具体的には，男女や雇用形
態（正規雇用・非正規雇用），企業規模といった属性による違いの大きい 5 つのアウトカム（コロナによる休職経験，減収，在宅勤務日数，転職希望の増加，メンタルヘルスの悪化）に着目し，他の属性の違いをコントロールしたうえでも男女・雇用形態・企業規模間それぞれによる違いが残るかを確認する。例えば，新型コロナウイルス感染症による休職経験がある人の割合は男性よりも女性のほうが大きいが，女性ほど新型コロナウイルス感染症の影響を受けやすい飲食・宿泊業やサービス職，中小企業などで多く働いていることによってその差が生まれている可能性がある。BlinderOaxaca 分析では，休職経験の男女間格差が，そうした業種・職種・企業規模・雇用形態などの属性の差によるものなのか，それ以外の要因，すなわち，女性固有の要因によるものなのかを統計的に分解することができる。そこで，上述の 5 つのアウトカムの男女・雇用形態・企業規模間の格差の要因を Blinder-Oaxaca 分解する。
さらに，Blinder-Oaxaca 分解の補足として，5 つのアウトカムを被説明変数，男女・雇用形態・企業規模間それぞれの違いのダミー変数を説明変数とする回帰分析を実施し，他の属性も説明変数に含めた場合と含めない場合で係数や有意性がどのように異なるかを確認する。他の属性を説明変数に含めたとしても男女・雇用形態・企業規模間それぞれの格差を示すダミー変数が統計的に有意6であれば，アウトカムに対する影響が明確であると判断できる。なお，いずれの分析でも，調査の回答バイアスを補正するため，上述した母集団ウエイトを用いて集計・推計する。

4．分析結果(1) 新型コロナウイルス感染症による影響の属性間の比較①

就業に対する影響

まず，失職について，「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」では，調査時点（5 月下旬〜6 月上旬）までに，新型コロナウイルス感染症流行によって解雇や会社の倒産などで職を失ったかと，今後 12か月で職を失う可能性がどの程度の確率（パーセント）と予想するかを質問している。図 1 は，この失職割合を棒グラフ（右軸），また，今後の予想確率の平均値を折れ線グラフで（左軸），全体および属性別に示したものである。図をみると，流行の初期段階で，全体で 4%程度の雇用者が失職を経験しており，また，今後 1 年で失職する可能性は平均で 17%程度と予想していることがわかる。さらに，属性による差が顕著に表れており，高年齢層，女性，大卒未満の学歴，非正規雇用，生産・保安職やサービス職，飲食・宿泊業，500 人未満の企業に属するグループで，失職割合と今後の失職確率が平均を上回っていることもわかる。
≪図 1 挿入≫
次に，休職について，「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」では，2020 年 4 月に新型コロナウイルス
感染症の流行の影響で仕事ができなかった日があったかと休職の理由を質問している。このうち，
図 2 は，4 月の間に 1 日でも新型コロナウイルス感染を理由に休職したことのある雇用者の割合を棒グラフで示している。図からは，全体で 4 人に 1 人に当たる 24%程度が休職を経験しており，
なかでも，20-30 歳代，女性，非正規雇用，サービス職，飲食・宿泊業に属するグループで，休職を経験した人の割合が高いことがみてとれる。
≪図２挿入≫
また，図 3 と図 4 では，4 月に休職を経験した雇用者のみをサンプルにして，休職の理由別の割合を示している。図 3 では，勤務先の指示・要請による休職について，有給・無給別に比較しており，全体をみると，勤務先の指示・要請で有給であった割合は 6 割強と高いことや，無給であった
割合は 2 割程度にとどまるが，属性別にみると，非正規雇用者やサービス職従事者，飲食・宿泊業
従事者においては，無給での休業要請は 3～4 割と高く，属性により有給・無給の対応に差があっ
たことわかる。図 4 では，子どもの休校・休園に伴う自主的な休みの割合を示しており，全体では8%と少ないが，女性においては 13%，男性では 3%と男女差が顕著であり，一斉休校の影響が女性雇用者に偏って生じていたことがわかる。
≪図 3 挿入≫≪図 4 挿入≫7

労働時間については，JHPS2020 から 2020 年 2 月時点での週の労働時間，「第 1 回 JHPS コロナ
特別調査」から 2020 年 4 月時点での週の労働時間を把握できるため，図 5 で，それぞれの平均値
を棒グラフ（右軸），2 月から 4 月にかけて減少を経験した雇用者の割合を折れ線グラフ（左軸）で示している。図をみると，労働時間は全体として平均で週に 7 時間減少しており，減少を経験した雇用者も 6 割弱と半数以上に達していることがわかる。属性別にみると，図 2 の休職経験とは逆に，若年・壮年層，男性，大卒者，正規雇用者，大企業や官公庁に勤めている雇用者で労働時間が減少した人が多く，総じて，通常の労働時間が長い雇用者で労働時間の減少が顕著であったといえる。
≪図 5 挿入≫
在宅勤務の実施については，「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」において，緊急事態宣言前の 2 月
第 4 週と緊急事態宣言中の 4 月第 4 週目の在宅勤務の実施日数を質問している。図 6 は 2 月と 4
月の在宅勤務実施日数の平均値を棒グラフで示しているが，全体として，2 月では週平均 0.2 日であったが，緊急事態宣言により 4 月の在宅勤務は週平均 1 日程度にまで増加している。2 月時点では属性による差はわずかであったが，4 月では属性による差が鮮明で，大卒者，正規雇用者，専門・管理・事務職，大企業や官公庁に勤める雇用者で在宅勤務日数が大きく伸びている。また，現場での作業や対面のサービスを要する職種・産業かどうかや，地域の感染状況によっても実施状況も異なることがわかる。
≪図 6 挿入≫収入についても，「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」では 2 月時点と 4 月時点の仕事からの収入と世帯収入を月額で質問しており，図 7（仕事からの収入）と図 8（世帯収入）で，それぞれの平均
値を棒グラフ（右軸），2 月から 4 月にかけて減収となった雇用者の割合を折れ線グラフ（左軸）で示している。図 7 をみると，全体で 3 割強の雇用者が減収を経験しており，なかでも，女性，大卒未満の者，非正規雇用者，サービス職，飲食・宿泊業で減収経験者が多く，特にサービス職で 5 割
弱，飲食・宿泊業で 7 割強であり，対面での接客を要する仕事で影響が著しかったことがわかる。
さらに，同様の傾向は，世帯収入を比較した図 8 でも確認できる。
≪図 7 挿入≫≪図 8 挿入≫世帯収入の影響への深刻さは，「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」において，新型コロナウイルス
感染症の流行によって，調査時点（5 月下旬〜6 月上旬）までに，「収入が減って生活水準の大幅な低下を余儀なくされたか」および「生活が苦しくなって貯蓄を取り崩したり借金をしたか」と，今後 12 か月でそうなる可能性がどの程度の確率（パーセント）と予想するかを質問しており，これらの回答結果からも把握できる。図 9 は，生活水準の大幅な低下を余儀なくされたか，図 10 は生活が苦しくなって貯蓄を取り崩したり借金をしたかについて，それぞれ該当者の割合を棒グラフ（右軸），今後の予想確率の平均値を折れ線グラフ（左軸）で示したものである。図をみると，流行の初期段階で 18%程度の雇用者が生活水準の大幅な低下を経験し，さらに，14%程度の雇用者が貯蓄の取り崩しや借金を経験していることがわかる。属性別にみると，休職や減収を経験した割合が8高かった女性，大卒未満者，非正規者，サービス職，飲食・宿泊業で働く雇用者の間でこれらの割合が高く，さらに今後の予想確率も高いこともわかる。
≪図 9 挿入≫≪図 10 挿入≫②

生活に対する影響

生活については，家事・育児・学習・睡眠のそれぞれについて，JHPS2020 で 2020 年 2 月時点，
「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」で 2020 年 4 月時点の週に費やした時間を把握できるため，図 11〜14 で，各時間の平均値を棒グラフ（右軸），2 月から 4 月にかけて増加を経験した雇用者の割合
を折れ線グラフ（左軸）で示している。まず，図 11 で家事時間をみると，全体では 2 月から 4 月にかけて増加しており，約 4 割の雇用者が増加を経験していることがわかる。ちなみに，グラフには示していないが家事時間の減少者も約 3 割と多いが，増加者の方が多くなっている。属性別にみると，女性，非正規雇用者，サービス職，飲食・宿泊業の従事者，500 人未満の企業で勤務する人
で家事時間の増加者が多い。図 5 でみた労働時間は，男性や正規雇用者など，もともと労働時間が長い雇用者で顕著に減少していたが，そうした雇用者でも家事時間は増加傾向にあるものの，それでも女性や非正規雇用者などのほうが家事時間をより増やしており，家庭内の家事負担割合の大きな変化にはつながっていないと推察される。
≪図 11 挿入≫
次に，図 12 で育児時間をみると，全体として 2 月から 4 月にかけて増加しており，増加者は 13%となっている。属性別にみると，家事時間とは違って，大卒者，正規雇用者，専門・管理・事務職，
大企業など，労働時間の減少が目立ったグループで育児時間の増加者が多い傾向があり，労働時間が減少した分の時間を育児に振り分ける行動が一部にみられる。
≪図 12 挿入≫
図 13 で学習時間についてみると，全体として僅かに増加しており，属性別には，20-30 歳代，大卒者，正規雇用者，販売職，飲食・宿泊業で働く雇用者で増加者が多いことがわかる。特に飲食・宿泊業での学習時間の増加は顕著であり，休業要請の出る中でスキルアップにつながる自己研さんに時間を費やしていた雇用者が少なくなかったと推察できる。
≪図 13 挿入≫
図 14 で睡眠時間についてみると，全体で増加しており，約 4 割で増えていることがわかる。属
性別には，20-30 歳代，女性，大卒者，飲食・宿泊業で働く雇用者，特定警戒地域在住の雇用者で睡眠時間が増えた人が多いことがわかる。休職を余儀なくされたことや，自宅で過ごす時間が増えたことが，一部の人々の睡眠時間を増やす要因になった可能性が指摘できる。
≪図 14 挿入≫③ ウェルビーイングに対する影響
雇用者のウェルビーイングとして，以下では，メンタルヘルス，健康，幸福感，ワークエンゲイ
9ジメント，主観的生産性，転職希望などの変化について，「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」で調査した 2020 年 5 月下旬〜6 月上旬時点の状況，あるいは，JHPS2020 で調査した 2020 年 2 月時点か
ら 5 月下旬〜6 月上旬時点までの変化を概観する。
まず，メンタルヘルスについては，心理的ストレスを測定するスクリーニング尺度として開発された Kessler et al. (2002)の K6 を用いる。K6 は「神経過敏に感じましたか」などの 6 つの質問から構成され，それぞれへの 5 段階の回答の合計を 0〜24 点の範囲でスコア化し，スコアが高いほど精神的な問題が重いと判断される。図 15 は，K6 で何らかの問題があると判断される基準の 5 点以上だった人の割合を棒グラフ（右軸），K6 のスコアが 2 月から 5 月下旬〜6 月上旬にかけて悪化した雇用者の割合を折れ線グラフ（左軸）で示している。図 15 をみると，メンタルヘルスとして何らかの問題があると判断される 5 点以上の雇用者の割合は，2 月時点では全体で 38%であったのに対して，5 月下旬〜6 月上旬時点では過半数の 52%に増加していることがわかる。さらに，属性による差が顕著で，60 歳以上，女性，大卒未満者，非正規雇用者，サービス職，飲食・宿泊業，大企業以外で働く雇用者でメンタルヘルスが悪化した人が多いこともわかる。
≪図 15 挿入≫
次に，コロナ流行による影響で重篤な病気にかかったかについて，「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」では，調査時点（5 月下旬〜6 月上旬）までの有無と今後 12 か月で病気にかかる予想確率を質問しており，それぞれを図 16 に棒グラフ（右軸）と折れ線グラフ（左軸）で示した。図をみると，
コロナ流行による影響で重篤な病気にかかったと回答した雇用者は全体の 3% 11)で，属性別には，
高年齢層，男性，大卒未満の者，非正規雇用者，生産・保安職やサービス職種で多い傾向がみられる。また，今後 12 か月のうちに重篤な病気にかかる可能性についても，属性間で同様の差がある
ことがわかる。
≪図 16 挿入≫また，コロナの流行による不安について，「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」の調査時点（5 月下旬〜6 月上旬）で「漠然とした不安」を抱えている雇用者の割合を図 17 に示している。図をみると，全体で 54%と半数以上の雇用者が漠然とした不安を抱えており，属性別には，高年齢層，女性，大卒未満の者，非正規雇用者，サービス職や飲食・宿泊業の従事者，大企業以外に勤めている雇用者
で，その割合が高いことがわかる。
≪図 17 挿入≫一方，幸福感については，図 18 に 0〜10 で得点化した指標について，2 月時点と 5 月下旬〜6 月
上旬時点の平均値を棒グラフ（右軸），低下した雇用者の割合を折れ線グラフ（左軸）で示している。図をみると，メンタルヘルスと同様に全体的に悪化傾向にあり，特に，女性，大卒者，非正規雇用者，サービス職，1-2 次産業の従事者，大企業以外に勤めている雇用者，特定警戒地域に住む
雇用者において，コロナ流行後に幸福感が低下した人が多いことがわかる。

11)

この質問項目は「コロナ流行による影響」で重篤な病気にかかったかを質問しているため，必ずしも新型コロ

ナウイルスに感染して重症化した人と限らない点には留意が必要といえる。

10

≪図 18 挿入≫
就業に関するウェルビーイング指標としては，ワークエンゲイジメント，主観的生産性，在宅勤務の主観的生産性，転職希望に注目する。まず，ワークエンゲイジメントについては，Schaufeli etal. (2008)の UWES（Utrecht Work Engagement Scale）の 3 項目版（UWES-3）を用いる。UWES3 は仕事に対するポジティブなメンタルヘルスの状態を捉える指標として開発されたもので，活力・熱意・没頭に関する 3 つの質問項目から構成され，それぞれへの 7 段階の回答をスコア化し，スコ
アが大きいほどワークエンゲイジメントが高いと判断される。図 19 は 2 月時点と 5 月下旬〜6 月
上旬時点の UEWS-3 のスコアの平均値を棒グラフ（右軸），低下した雇用者の割合を折れ線グラフ（左軸）で示している。図をみると，コロナ流行後にワークエンゲイジメントが低下した雇用者は，全体で 4 割弱と一定数いることがわかる。中でも，コロナ流行により休職や減収を経験した割合が高かった高年齢層，女性，大卒未満者，非正規雇用者，サービス職，飲食・宿泊業に従事する雇用者で，ワークエンゲイジメントの低下が顕著であることもわかる。
≪図 19 挿入≫主観的生産性については，世界保健機構（World Health Organization; WHO）の WHO-HPQ（Health and work Performance Questionnaire）を用いる。WHO-HPQ は労働パフォーマンスを測る指標として開発されたもので，過去 4 週間の勤務日におけるパフォーマンスを回答者が 0〜10の範囲で自己評価し，数値が高いほど主観的生産性が高いことを示している。図 20 は 2 月時点と5 月下旬〜6 月上旬時点の WHO-HPQ のスコアの平均値を棒グラフ（右軸），低下した雇用者の割合を折れ線グラフ（左軸）で示している。図をみると，コロナ流行後に，全体で 4 割強の雇用者が生産性が低下したと自己評価しており，特に，壮年層，男性，大卒未満の者，正規雇用者，販売職，
1-2 次産業従事者，大企業や官公庁に従事する者，特別警戒地域に在住する雇用者で，主観的生産性の低下した割合が高いことがうかがえる。
≪図 20 挿入≫
在宅勤務の主観的生産性について，「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」では，在宅勤務と通常の職場での勤務のどちらが効率が良いと思うかを質問しており，図 21 では，在宅勤務のほうが効率が良いと回答した人の割合を示している。図をみると，5 月下旬〜6 月上旬時点で，在宅勤務のほうが通常勤務より効率が良いと回答した雇用者は全体で 13%と少ないことがわかる。図には示していないが，在宅勤務のほうが効率が悪いと回答した人は 41%，
「わからない」と回答したが 4 割程度となっており，コロナ流行初期時点においては，在宅勤務の主観的生産性は決して高くはなかったといえる 12)。図で属性による違いに注目すると，20-30 代，男性，大卒者，正規雇用者，専門・管理・事務職，販売職，大企業や官公庁に勤める雇用者，特定警戒地域在住の雇用者で，在宅勤務のほうが効率がよいと回答した割合が顕著に高い。
≪図 21 挿入≫12)

実際に在宅勤務の経験がない方は，現状の職場環境でもし仮に在宅勤務が導入されたらどうなるかを予想して回答してもらっている。

11

最後に，転職希望について，「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」では，他の企業への転職希望の 2
月頃からの変化を質問しており，2 月から 5 月下旬〜6 月上旬まで継続して同一企業に勤務している雇用者に限定して，転職希望が増加した人の割合を図 22 に示している。図をみると，増加者は全体の 16%であり，特に，女性や非正規者，サービス職，飲食・宿泊業で就業する雇用者で他の企業への転職希望の増加者割合が高いことがわかる。コロナにより減収や休職，特に無給での休職を余儀なくされた雇用者で，他企業への転職希望が高まっているといえる。
≪図 22 挿入≫(2) アウトカムの格差の要因分解
前項で把握した新型コロナウイルス感染症の就業・生活・ウェルビーイングへの属性毎の影響のうち，特に男女間，雇用形態間（正規雇用・非正規雇用），企業規模間での格差が顕著であったことから，以下では，休職，減収，在宅勤務，転職希望，メンタルヘルス（K6)の 5 つのアウトカムに着目し，他の属性の違いをコントロールしたうえでも，男女間，雇用形態間，企業規模間での格差が観察されるかを検証する。コントロールする属性は，性別・雇用形態・企業規模・年齢層・学歴・職種・業種である 13)。
まず，休職経験について，新型コロナウイルス感染症を理由に 4 月に休職を経験した割合の男
女・雇用形態・企業規模間それぞれの格差を比較すると図 23 のようになる。図をみると，女性・非正規雇用・500 人未満の中小企業でそれぞれ休職割合が大きいことが読み取れる。さらに図 23
では，Blinder-Oaxaca 分解を実施したうえで，3 つの属性間の格差それぞれについて，職種や企業規模などの他の属性の差異によって説明される寄与度と属性以外の差異によって説明される寄与
度を棒グラフの内訳として異なる色で示している。
≪図 23 挿入≫、≪表 5 挿入≫
具体的にみると，図 23(a)の男女間格差では，休職割合の差は 6.7%あり，そのうち 3.0%は女性
ほど非正規雇用や中小企業，サービス職などで多く雇用されているといった他の属性の男女差によってもたらされている一方で，3.7%はそれ以外の要因（すなわち，雇用形態・企業規模・年齢層・学歴・職種・業種以外の女性固有の要因）によってもたらされている可能性があることが示されている。ただし，*印で示した 10%水準での統計的有意性をみると，他の属性以外の差異の寄与度は統計的に有意ではないため，女性固有の要因によって休職割合が大きいことは統計的には確認できないといえる。一方，図 23(b)の雇用形態間格差をみると，非正規雇用のほうが休職割合が 9.5%高いが，属性の違いの寄与度は大きさも有意水準も小さく，雇用形態間格差のほとんどが他の属性以外の要因（すなわち，非正規雇用固有の要因）によって有意に説明されることが示されている。つまり，休職割合は他の属性ではなく，非正規雇用であることが理由で高くなっていると解釈できる。

13)

Blinder-Oaxaca 分解でも回帰分析においても，男女間（あるいは雇用形態間，企業規模間）格差の要因を分析する際には，属性として性別（あるいは雇用形態，企業規模）以外のものを用いる。

12

同様に，図 23(c)で企業規模間格差をみると，5.2%の休職割合の企業規模間格差のうち，属性の差
異によって説明できる部分はほとんどなく，属性以外の要因（すなわち，中小企業固有の要因）で休職割合が高くなっていることがわかる。
これらのことは，表 5 の回帰分析の結果からもみてとれる。表 5 は被説明変数に休職割合を，説
明変数に女性ダミー，非正規雇用ダミー，中小企業ダミーをそれぞれとり，他の属性をコントロー
ルしないケース（単回帰分析）とコントロールしたケース（重回帰分析）の 2 通りの推計結果を示している。表 5 をみると，単回帰分析で 3 つのダミー変数はいずれも有意であるものの，女性ダミーについては他の要因をコントロールした重回帰分析では有意になっていない。つまり，女性であることよりも，むしろサービス職や非正規雇用などの他の属性で女性が多いことによって，休職割合の差が生じているといえる。その一方で，非正規雇用ダミーと中小企業ダミーは単回帰分析より
も係数は若干小さくなるものの，他の属性をコントロールした重回帰分析においても統計的に有意にプラスの係数が推計されている。つまり，他の属性が同じだったとしても，非正規雇用であることや中小企業で勤務していることによって，休職割合が大きくなっているといえる。
≪図 24 挿入≫、≪表 6 挿入≫
次に，2020 年 2 月から 4 月にかけて仕事からの収入が減少した割合について，同様の分析をした結果を図 24 と表 6 に示している。図 24 をみると，休職経験と同じく，属性以外の差異による寄与度が有意なのは雇用形態による差のみで，非正規雇用であること自体が減収の主たる要因になっていることがわかる。具体的には，正規・非正規雇用の間で生じている 16％の差異のうち 12.6％が非正規雇用に固有の理由によって説明されることになる。同様のことは表 6 の回帰分析の結果からも読み取れる。
緊急事態宣言下の 4 月第 4 週目時点での在宅勤務日数についても同様の分解を実施してみると，
図 25 や表 7 にあるように，他の属性ではなく，非正規雇用であることや 500 人未満の中小企業に勤めていることが，在宅勤務の実施を妨げている要因になっていることがわかる。また，女性については男性よりも在宅勤務日数が少なかったが，それは女性固有の理由からではなく，女性において非正規雇用者や 500 人未満の企業に勤める人などが多いことによってもたらされていることもわかる 14)。
≪図 25 挿入≫、≪表 7 挿入≫
転職希望の増加割合についても図 26 と表 8 をみると，企業規模間の格差のほとんどが，500 人
未満の中小企業に勤めていることの固有の要因で説明される一方で，男女間格差や雇用形態間格差
は他の属性による差異でほとんどが説明されることがわかる。
14)

非正規雇用であることで休職や減収が生じやすく，また，在宅勤務が実施されにくいという結果を受けて，さらに，雇用形態間の格差が時給・月給といった給与の支払い方式の違いによって生じている可能性を同様の方法で確認してみた。その結果，給与の支払い方式の違いは休職割合の雇用形態間格差の要因になっていない一方で，減収割合と在宅勤務日数については格差の要因になっていることが明らかになった。特に，在宅勤務日数の雇用形態間格差は給与の支払い方式の違いでほとんどが説明されており，非正規雇用であることよりも，時給払いであることが在宅勤務実施の妨げになっていることが指摘できる。

13

≪図 26 挿入≫、≪表 8 挿入≫
最後に，メンタルヘルス指標 K6 の変化についての分析結果を図 27 と表 9 で確認すると，これまでと異なり，男女間格差は，他の属性では説明できない要因（すなわち，女性固有の要因）によってもたらされていることがわかる。例えば，メンタルヘルスは女性ほど K6 のスコアで 0.9 ほど悪化幅が大きいが，そのうちの 0.7 は女性固有の有意な要因によるものとなっている 15)。このことは，表 9 の回帰分析の結果からも読み取れる。一方，雇用形態間の格差や企業規模間の格差については，属性以外の差異による有意な寄与度はなく，非正規雇用であることや中小企業に勤めている
ことは，メンタルヘルスの悪化に直接的な要因になっていないことがわかる。
≪図 27 挿入≫、≪表 9 挿入≫
以上の分析から，新型コロナウイルス感染症の流行による影響のうち，休職・減収・在宅勤務・転職希望といった就業に関係するアウトカムについては，男女間の格差よりも，雇用形態（正規雇用・非正規雇用）による格差や企業規模による格差が顕著である一方で，メンタルヘルスについては男女間格差が顕著に残る傾向にあるといえる。

5．おわりに本稿では，新型コロナウイルス感染症が雇用者の就業・生活・ウェルビーイングに与えた影響について，流行初期時点の 2020 年 5 月に実施した「新型コロナウイルス感染症が社会に与えた影響に関する JHPS 特別調査」（「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」）をもとに，属性間の差に着目しながら検証した。
検証の結果，まず，新型コロナウイルス感染症流行による失職は 2020 年 6 月上旬頃までの時点
においては雇用者の 4%程度と低いものの，4 月に 1 日以上の休職を経験した雇用者は 24%と多かったことがわかった。属性間の違いに注目すると，高年齢層，女性，大卒未満の学歴，非正規雇用，生産・保安職やサービス職，飲食・宿泊業，500 人未満の企業に属するグループなどで失職や休職の割合が大きかった。働き方については，2 月から 4 月にかけて，在宅勤務の実施日数が大幅に増えた中で，労働時間が平均で週 7 時間減少していた。属性別にみると，在宅勤務の実施や労働時間の減少は，失職・休職とは対照的に，若年・壮年層，男性，大卒者，正規雇用者，大企業や官公庁に勤めている雇用者で顕著であった。収入については，仕事からの収入あるいは世帯収入でみても，全体で 3 割強の雇用者が減収を経験していた。属性別には，女性，大卒未満の学歴，非正規雇用者，サービス職，飲食・宿泊業で顕著であり，特にサービス職で 5 割弱，飲食・宿泊業で 7 割強と多くの雇用者が減収を経験していた。
このように，新型コロナウイルス感染症の流行初期の就業面への影響としては，従来から景気後

15)

この結果は，属性に加えて家事時間や育児時間，労働時間などの他の変数を説明変数に加えて Blinder--Oaxaca

分解を行っても変わらなかった。

14

退に対する脆弱性が高いと指摘されてきた属性，具体的には，高齢層，大卒未満の学歴，非正規雇用者，中小企業での雇用者といったグループで負の影響が大きかったと指摘できる。これらに加えて，今回の感染症の影響として特徴的であったのは，飲食・宿泊業をはじめとするサービス職従事者への影響が大きかった，そして，女性ほど，こうした属性に当てはまる割合が高く負の影響が大きかったことも指摘できる。こうした属性の雇用者は失職・休職・減収のリスクにさらされる一方で，在宅勤務の実施が進まず，労働時間の減少も限定的だったことがデータから把握できる。
次に，家事時間は 2 月から 4 月にかけて増加傾向にあり，特に，女性，非正規雇用者，サービス職，飲食・宿泊業の従事者，500 人未満の企業で勤務する人で顕著である。その一方で，同様に増加傾向にあった育児時間については，大卒者，正規雇用者，専門・管理・事務職，大企業などで増加が顕著であった。これらのグループは労働時間の減少が顕著であり，労働時間が減少した分の時
間を家事にはあまり振り分けなかったものの，育児には振り分ける行動が一部でみられたといえる。
学習時間も増加傾向にあったが，特に，20-30 歳代，大卒者，正規雇用者，販売職，飲食・宿泊業
で働く雇用者で増加が顕著であった。休職や労働時間の減少を受けて，これらのグループでは自己研さんへの時間が増えたことは特筆すべきといえよう。
一方，メンタルヘルスについては，2 月から 5 月下旬〜6 月上旬にかけて雇用者全体で悪化がみられ，5 月下旬〜6 月上旬には過半数の雇用者がメンタルヘルスに何らかの問題を抱えていると判断される状況にあった。属性による違いも顕著で，60 歳以上，女性，大卒未満者，非正規雇用者，サービス職，飲食・宿泊業，大企業以外で働く雇用者でメンタルヘルスが悪化した人が多かった。
同様の属性間の違いは，新型コロナウイルス感染症に対する不安の大きさや幸福感の低下，ワーク
エンゲイジメントの低下，転職希望の増加についてもみられた。つまり，就業面で負の影響を強く受けていた雇用者において，新型コロナウイルス感染症流行初期時点で，ウェルビーイングの低下が顕著であったと指摘できる。
さらに本稿では，休職・減収・在宅勤務・転職希望・メンタルヘルスといったアウトカムの格差について，男女・雇用形態（正規雇用・非正規雇用）
・企業規模に注目しながら，どの属性による格差が大きかったかを Blinder-Oaxaca 分解および回帰分析で検証した。その結果，新型コロナウイ
ルス感染症の流行による影響のうち，休職・減収・在宅勤務・転職希望といった就業に関係するアウトカムについては，男女の違いよりも，雇用形態（正規雇用・非正規雇用）の違いや企業規模の違いによってもたらされる格差が顕著である一方で，メンタルヘルスについては男女の違いによる格差が顕著に残る可能性が高いことがわかった。この結果は，就業面のアウトカムについては，非正規雇用や中小企業，サービス職，飲食・宿泊業など負の影響が大きかったグループに対するセーフティネットを徹底する政策対応が求められる一方で，メンタルヘルスについては，女性をターゲットにした政策対応を検討することを示唆するといえよう。
最後に，本稿の分析の課題点を述べたい。まず，本稿では新型コロナウイルス感染症の流行初期
時点の 5 月下旬〜6 月上旬頃の期間での雇用者への影響を明らかにしているが，あくまで短期的な検証に止まっている点には留意が必要である。2020 年 5 月に緊急事態宣言が解除されて以降，在宅勤務から職場での通勤勤務への回帰や外出・旅行などの再開など，いわゆる「新しい日常」の中
15

で新型コロナウイルス感染症の流行前の状況に戻る動きがある一方で，第 2 波・第 3 波といわれる
感染の再流行も起きており，雇用者の就業・生活・ウェルビーイングがそうした変化の過程でどのような影響を受けているかは継続して観察していくことが重要といえる。さらに，コロナショックを契機に日本の労働市場そのものが変容する可能性もあり，雇用・賃金の構造や働き方が長期的にどのように変化していくかの把握も重要である。
次に，本稿では，雇用者を対象に新型コロナウイルス感染症の就業・生活・ウェルビーイングへの影響を検証したが，生活やウェルビーイングへの影響に関しては，雇用者の家族や自営業・自由業の就業者，無業者など，より幅広い人々への影響も把握することも重要であり，この点は今後の研究課題として残る。また，本稿の分析は，属性間の差を視覚的に図で概観することを優先したため，因果関係や統計的な有意差の有無については必ずしも明らかになっていない。この点についても，分析テーマ毎により厳密な検証を行うことを今後の研究課題としたい。

16

表１ 「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」の回答状況
合計
JHPS2020回答者数(a)5,470

うち、第1回特別調査回答者(b)

3,857

→ 回答率

70.5%

JHPS2020対象者が特別調査に回答しているケース
第1回特別調査のみ回答しているケース（復活サンプル）
第1回特別調査非回答者(a)-(b)

3,734
34
1,613

出所）JHPS2020 および第 1 回特別調査を用いて筆者らが集計。

17

表２ 「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」への参加確率に関するプロビット分析
Y=1 if 特別調査回答

年齢層

30歳代
40歳代

(1)

JHPS2020回答者全員(2)

JHPS2020調査時点で雇用者限定

0.142*

0.142(0.0822)(0.0919)0.306***

0.330***(0.0817)(0.0918)50歳代

0.392***

0.403***(0.0827)(0.0939)60歳代

0.613***

0.591***(0.0862)(0.104)

0.666***

0.827***

70歳以上(0.0892)

男性ダミー-0.215***有配偶ダミー-0.000182

大卒ダミー

0.195***

就業形態
無業

正規雇用
非正規雇用
自営業
不明
特定警戒地域在住ダミー

世帯収入(0.0400)(0.0535)-0.0362(0.0442)(0.0589)

0.190***(0.0425)(0.0523)

ref-0.137**

ref(0.0602)-0.07620.0489(0.0578)(0.0571)-0.217***(0.0634)-0.161(0.204)0.101***

0.0939*(0.0376)

第Ⅱ五分位

0.216***

第Ⅲ五分位

0.200***

第Ⅳ五分位

0.209***

第Ⅴ五分位

0.242***

不明(0.141)-0.202***(0.0488)
0.124(0.0604)(0.0922)(0.0686)(0.0970)(0.0675)(0.0947)(0.0687)(0.0960)

0.103
0.116

0.129

0.05070.00725(0.0725)(0.111)

定数項-0.00633-0.0437

観測数

5,470

3,204

(0.0930)(0.112)備考）***，**，* はそれぞれ 1%，5%，10%の水準で有意であることを示している。
出所）JHPS2020 および第 1 回特別調査を用いて筆者らが推計。

18

表３ 「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」と「労働力調査(2020 年 5 月)」における性・年齢層・雇用形態の分布の確認とウエイトによる補正の効果（雇用者限定）
(%)
標本数
性別

男性
女性

年齢階層

20～24歳25～34歳35～44歳45～54歳

55～64歳

1,042
1,061
70

257

463

567

475

JHPSコロナ特別調査
原数値

母集団推計値

49.6

55.1

50.5
3.3

12.2

22.0

27.0

22.6

44.9
7.9

18.0

21.3

25.0

17.4

労働力調査

55.1
44.9
7.9

18.0

21.3

25.0

17.4

65歳以上

271

12.9

10.4

10.4

正規

1,216

57.8

66.1

66.1

雇用形態
非正規

雇用形態×性別
男性×正規

男性×非正規

女性×正規

女性×非正規

887

42.2

33.9

33.9

807

38.4

44.5

43.7

235

409

652

11.2

19.5

31.0

10.6

21.6

23.3

11.3

21.8

23.2

出所）JHPS2020，第 1 回特別調査および総務省「労働力調査(2020 年 5 月)」より筆者らが集計。

19

表４ 着目する属性とアウトカム
標本数

構成比％

属性
年齢層

20-39歳

529

26

40-59歳

1,027

50

60歳以上
性別
学歴
雇用形態
職種

業種

478

24

男性

1,005

49

女性

1,029

51

大学・大学院卒

751

37

その他

1,283

63

正規雇用

1,176

58

非正規雇用

858

42

専門・管理・事務職

1,036

51

販売職

267

13

生産・保安職等

423

21

サービス職

308

15

1次・2次産業

428

21

1,520

75

86

4

3次産業(飲食・宿泊以外)
3次産業(飲食・宿泊)
企業規模
地域

786

39

500人未満1,248

61

特定警戒地域1,351

66

非特定警戒地域

683

34

500人以上・官公庁

アウトカム
就業

失業、休職、収入、労働時間、在宅勤務実施日数

生活

生活水準の低下、貯金取り崩し・借金、経済的支援、家事時間、育児時間、睡眠時間、学習時間

ｳｪﾙﾋﾞｰｲﾝｸﾞ K6(メンタルヘルス)、不安、幸福感、ワークエンゲージメント、主観的生産性、在宅勤務の主観的生産性、転職希望

出所）JHPS2020 および第 1 回特別調査を用いて筆者らが作成。

20

図１ 新型コロナウイルス感染症流行による失職の割合（雇用者 N=1,842）

出所）JHPS2020 および第 1 回特別調査を用いて筆者らが集計。

21

図２ 新型コロナウイルス感染症流行による休職の割合（雇用者 N=1,808）

出所）JHPS2020 および第 1 回特別調査を用いて筆者らが集計。

22

図３ 新型コロナウイルス感染症流行による休職経験者のうち
勤務先要請(有給/無給)により休職した人の割合 (雇用者 N=444)

出所）JHPS2020 および第 1 回特別調査を用いて筆者らが集計。

23

図４ 新型コロナウイルス感染症流行による休職経験者のうち子どもの休校・休園に伴う自主的な休みをした人の割合 (雇用者 N=444)

出所）JHPS2020 および第 1 回特別調査を用いて筆者らが集計。

24

図５ 2 月と 4 月の週の労働時間と減少経験者の割合（雇用者 N=1,742）

出所）JHPS2020 および第 1 回特別調査を用いて筆者らが集計。

25

図６ 2 月第 4 週目と 4 月第 4 週目の在宅勤務日数（雇用者 N=1,697）

出所）JHPS2020 および第 1 回特別調査を用いて筆者らが集計。

26

図７ 2 月と 4 月の仕事からの収入と減少経験者の割合（雇用者 N=1,928）

出所）JHPS2020 および第 1 回特別調査を用いて筆者らが集計。

27

図８ 2 月と 4 月の世帯収入と減少経験者の割合（雇用者 N=1,928）

出所）JHPS2020 および第 1 回特別調査を用いて筆者らが集計。

28

図 9 新型コロナウイルス感染症流行による収入の減少により生活水準を大幅に低下した割合
および 今後 12 カ月における予想確率（雇用者 N=1,473）

出所）JHPS2020 および第 1 回特別調査を用いて筆者らが集計。

29

図 10 新型コロナウイルス感染症流行により貯蓄の取り崩し・借金を経験した割合
および 今後 12 カ月における予想確率（雇用者 N=1,524）

出所）JHPS2020 および第 1 回特別調査を用いて筆者らが集計。

30

図 11 2 月と 4 月の週の家事時間と増加経験者の割合（雇用者 N=1,961）

出所）JHPS2020 および第 1 回特別調査を用いて筆者らが計算。

31

図 12 2 月と 4 月の週の育児時間と増加経験者の割合（雇用者 N=1,925）

出所）JHPS2020 および第 1 回特別調査を用いて筆者らが集計。

32

図 13 2 月と 4 月の週の学習時間と増加経験者の割合（雇用者 N=1,952）

出所）JHPS2020 および第 1 回特別調査を用いて筆者らが集計。

33

図 14 2 月と 4 月の週の睡眠時間と増加経験者の割合（雇用者 N=1,906）

出所）JHPS2020 および第 1 回特別調査を用いて筆者らが集計。

34

図 15 2 月と 5 月のメンタルヘルス指標 K6 が 5 点以上の人の割合
および 悪化した人の割合（雇用者 N=1,997）

備考）K6 はスコアが高いほど精神的に問題が重いと判断され，閾値として 5 点以上の場合，何らかの問題があると判断される。図では 2 月 5 月時点での 5 点以上の割合と，5 月時点で 2 月よりも K6 スコアが増加した人（メンタルヘルスが悪化した人）の割合を示している。
出所）JHPS2020 および第 1 回特別調査を用いて筆者らが集計。

35

図 16 新型コロナウイルス感染症流行により重篤な病気になった人の割合
および今後 12 カ月における予想確率（雇用者 N=1,848）

出所）JHPS2020 および第 1 回特別調査を用いて筆者らが集計。

36

図 17 新型コロナウイルス感染症流行により「漠然とした不安」を抱えている割合（雇用者 N=2,010）

備考）「特に理由はないが漠然とした不安を抱えている」という質問に「とても不安だ」「少し不安だ」と回答した
割合。
出所）JHPS2020 および第 1 回特別調査を用いて筆者らが計算。

37

図 18 2 月と 5 月における最近 1 週間の幸福感と幸福感が悪化した人の割合（雇用者 N=1,815）

備考）0 が「幸福感がない」10 が「完全に幸福感を感じる」の 11 スケールで測っている。
出所）JHPS2020 および第 1 回特別調査を用いて筆者らが計算。

38

図 19 2 月と５月のワークエンゲイジメント指標と悪化した人の割合（雇用者 N=1,765）

備考）ワークエンゲイジメント指標は UWES（Utrecht Work Engagement Scale）の 3 項目版（UWES-3）を用いており，数値が大きいほどワークエンゲイジメントが高いことを意味している。
出所）JHPS2020 および第 1 回特別調査を用いて筆者らが集計。

39

図 20 2 月と 4 月の主観的生産性 HPQ と悪化した人の割合（雇用者 N=1,764）

備考）WHO-HPQ（Health and work Performance Questionnaire）を用いる。数値が高いほどパフォーマンスの自己評価が高いことを意味する。
出所）JHPS2020 および第 1 回特別調査を用いて筆者らが集計。

40

図 21 「在宅勤務より通常勤務の方が効率がよい」と回答した割合（雇用者 N=1,746）

出所）JHPS2020 および第 1 回特別調査を用いて筆者らが推計。

41

図 22 新型コロナウイルス感染症流行により他の企業などへの転職希望が増加した人の割合（雇用者 N=1,133）

備考）他の企業などへの転職希望が「少し増えた」
・「大きく増えた」の合計を集計。
出所）JHPS2020 および第 1 回特別調査を用いて筆者らが計算。

42

図 23 新型コロナウイルス感染症流行による休職経験割合の属性間の差異に関する要因分解(a)性別による差(b)雇用形態による差(c)企業規模による差備考）***，**，* はそれぞれ 1%，5%，10%の水準で有意であることを示している。
出所：JHPS2020 および「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」より筆者らが推計。

表５：新型コロナウイルス感染症流行による休職経験の決定要因に関する回帰分析（最小二乗法）

備考）***，**，* はそれぞれ 1%，5%，10%の水準で有意であることを示している。
出所：JHPS2020 および「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」より筆者らが推計。

43

図 24 新型コロナウイルス感染症流行による減収経験割合の属性間の差異に関する要因分解(a)性別による差(b)雇用形態による差(c)企業規模による差備考）***，**，* はそれぞれ 1%，5%，10%の水準で有意であることを示している。
出所：JHPS2020 および「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」より筆者らが推計。

表 6 新型コロナウイルス感染症流行による減収経験の決定要因に関する回帰分析（最小二乗法）

備考）***，**，* はそれぞれ 1%，5%，10%の水準で有意であることを示している。
出所：JHPS2020 および「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」より筆者らが推計。

44

図 25 緊急事態宣言中の在宅勤務日数の属性間の差異に関する要因分解(a)性別による差(b)雇用形態による差(c)企業規模による差備考）***，**，* はそれぞれ 1%，5%，10%の水準で有意であることを示している。
出所：JHPS2020 および「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」より筆者らが推計。

表 7 緊急事態宣言中の在宅勤務日数の決定要因に関する回帰分析（最小二乗法）

備考）***，**，* はそれぞれ 1%，5%，10%の水準で有意であることを示している。
出所：JHPS2020 および「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」より筆者らが推計。

45

図 26 新型コロナウイルス感染症流行による転職希望増加割合の属性間の差異に関する要因分解(a)性別による差(b)雇用形態による差(c)企業規模による差

出所：JHPS2020 および「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」より筆者らが推計。

表 8：新型コロナウイルス感染症流行による転職希望増加の決定要因に関する回帰分析（最小二乗法）

備考）***，**，* はそれぞれ 1%，5%，10%の水準で有意であることを示している。
出所：JHPS2020 および「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」より筆者らが推計。

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図 27 新型コロナウイルス感染症流行による
メンタルヘルスの変化の属性間の差異に関する要因分解(a)性別による差(b)雇用形態による差(c)企業規模による差

出所：JHPS2020 および「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」より筆者らが推計。

表 9：新型コロナウイルス感染症流行による
メンタルヘルスの変化の決定要因に関する回帰分析（最小二乗法）

備考）***，**，* はそれぞれ 1%，5%，10%の水準で有意であることを示している。
出所：JHPS2020 および「第 1 回 JHPS コロナ特別調査」より筆者らが推計。

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参考文献
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3) 周燕飛（2020）「コロナショックの被害は女性に集中 ─ 働き方改革でピンチをチャンスに」リサーチアイ 第 38 回，労働政策研究・研修機構。
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12) Schaufeli, W. B., Shimazu, A., Hakanen, J., Salanova, M., & De Witte, H. (2017) “An Ultra-Short
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