2020 年 7 月 21 日
財務総研スタッフ・レポート

コロナショックと教育・経済格差についての考察
財務総合政策研究所

総務研究部

研究官
主任研究官

髙橋 済
高橋 尚吾

（ポイント）
新型コロナウイルスの感染拡大は、社会のシステム、人々の生活に大きな影響を及ぼしている。
外出自粛要請により、経済・雇用が不安化する中で、働き方が変わり、教育の在り方にも大きな変革が迫られている。こうした観点から今般の危機を見ると、所得や雇用・教育機会の減少により、人々の間の格差拡大が懸念される。本稿の目的は、今般の新型コロナウイルスの流行が社会経済の格差にもたらす影響について現状を整理するとともに、先行研究から得られた知見を基に考察することである。

１．教育機関の休業に関する現状分析
新型コロナウイルスの感染拡大は、我々の社会経済に甚大な影響を及ぼしている。通常の、いわゆる経済危機と様相が大きく異なるのは、雇用や所得といった経済的なショックだけではなく、我々の働き方や子供の教育といった、日頃の生活様式にも大きな影響を及ぼしている点である。
学校教育を例にとると、2020 年 2 月 27 日に、新型コロナウイルス感染症の拡大防止のために、全国の小中高校および特別支援学校の臨時休校措置が政府から要請された。その後、文部科学省から学校再開・臨時休業に関するガイドラインが公表され1、休校の継続・学期の再開については各自治体にて判断されることとなった。同省の調査によると、4 月上旬の段階で新学期を開始した割合は、小中高校で全体の約4 割にとどまった（表 1）。その中でも、感染が特に流行した都府県では 1 割にも満たない状況である一方、それ以外の道府県では半数以上の学校が再開しており、地域によって差がある点も注目すべきである。
その後も、各地域の感染状況等を鑑み、学校が随時再開されつつあるが、その在り方も多様である。表2 に示しているように、6 月上旬時点でほぼ全ての学校が再開をしており、半数が全面再開をしている一方で、残る半数は短縮授業や分散登校という形で再開している状況であったことが分かる。



本レポートの内容は全て執筆者の個人的見解であり、財務省あるいは財務総合政策研究所の公式見解を示すものではない。本レポートの作成にあたって、佐藤栄一郎総務課長、鎌田泰徳主任研究官、森友理主任研究官から大変貴重なご意見を賜った。記して感謝申し上げたい。ありうべき誤りはすべて筆者に帰する。
1 文部科学省「Ⅰ. 新型コロナウイルス感染症に対応した学校再開ガイドライン（令和 2 年 3 月 24 日）」
https://www.mext.go.jp/content/20200406-mxt_kouhou01-000006156_1.pdf
文部科学省「Ⅱ. 新型コロナウイルス感染症に対応した臨時休業の実施に関するガイドライン（令和 2 年 4 月 17 日改訂版）」https://www.mext.go.jp/content/20200417-mxt_kouhou01-000006156_1.pdf
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また、図で示していないが、全面再開と時短・分散での再開状況の差異は、やはり地域間で大きく様相を異にしており、感染者の多い地域では依然として全面再開がほぼ 0％に近い状況となっていた2。こうした時短・分散での再開を余儀なくされた学校についても、いずれは全面的な再開へと移行することになるが、こうした学校のうち、特に高等教育では 3 割近くの教育機関が、全面再開が未定の状況であった。
表1. 4月10日時点の学校再開状況（国公私立学校計）
全国

うち
それ以外
82%

表2. 6月1日時点の学校再開状況（国公私立学校計）
全国

うち
時短

分散

時短・分散うち全面再開未定

19%

26%

5%
5%

幼稚園

59%

7都府県
27%

小学校

33%

0%

49%

中学校

33%

1%

49%

中学校

99%

18%

26%

義務教育学校

45%

0%

59%

義務教育学校

97%

12%

28%

0%

幼稚園

98%

小学校

99%

高等学校

35%

2%

53%

高等学校

96%

12%

31%

28%

中等教育学校

36%

5%

51%

中等教育学校

91%

3%

42%

38%

96%

11%

42%

34%

17%

27%

9%

特別支援学校

31%

0%

45%

特別支援学校

専修学校高等課程

45%

27%

65%

専修学校高等課程

96%

55%

合計

98%

合計

38%

6%

（出所）文部科学省資料から筆者作成。詳細は文部科学省「（参考）学校の新学期開始状況等について」を参照。
https://www.mext.go.jp/content/20200413-mxt_kouhou01-000006421_1.pdf（注）7都府県とは、埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県、大阪府、兵庫県、福岡県を指す。

（出所）文部科学省資料から筆者作成。詳細は文部科学省「新型コロナウイルス感染症に関する
学校の再開状況について」を参照。
https://www.mext.go.jp/content/20200603-mxt_kouhou01-000004520_4.pdf

２．雇用に関する現状分析
今般の危機は外出・営業の自粛を通じて、経済にも大きな影響を及ぼしていると考えられる。特に、飲食や娯楽といったサービス産業においては、外出自粛の影響が特に大きいものと考えられる。また、こうした影響は、比較的雇用調整が容易な非正規雇用者の推移にも表れてくることが想定される。図 1 は雇用者の月
次推移を実数と前年同月比で示したものである。本年

2

詳細は文部科学省「新型コロナウイルス感染症に関する学校の再開状況について」を参照。
https://www.mext.go.jp/content/20200603-mxt_kouhou01-000004520_4.pdf
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3 月、4 月の数字を見ると、正規雇用者は増加（前年同月比）している一方で、非正規雇用者は減少（同）しており、とりわけ 4 月はおよそ 5％と大きく減少（同）していることが分かる。ここから、新型コロナウイルスの感染拡大が家計に与える影響の度合いが、雇用形態によって異なることが示唆される。
また、図 2 は主要産業（建設、製造、宿泊・飲食、卸売・小売、医療・福祉）における正規・非正規雇用者数の前年同月比をプロットしたものである。これを見ると、正規雇用であっても製造業、卸売・小売、
医療・福祉はプラス（前年同月比）であり今般の危機の影響は大きくないものの、建設業と宿泊・飲食は減少（同）している。ただし、その減少幅は過去 1 年間の推移と比較しても、著しく大きいとは言えない。他方で、非正規雇用については、医療・福祉以外の主要産業では軒並み減少（同）しており、その減少幅も過去の変動と比較しても大きなものとなっている。特に、建設業、製造業、宿泊・飲食については10％近くの落込み（同）となっており、感染症拡大による外出・営業自粛による雇用への影響の大きさを伺い知ることができる。

図2. 主要産業別の雇用者数の前年同月比の推移
正規雇用者

非正規雇用者

1.2

1.2
建設業

1.15

1.1

宿泊・飲食

製造業
卸売・小売

1.15

建設業

製造業

宿泊・飲食

卸売・小売

医療・福祉

医療・福祉

1.1

1.05

1.05

1

1

0.95

0.95

0.9

0.9

0.85

0.85

0.8

0.8

（出所）総務省「労働力調査」より筆者作成。

図 3 は新規求人数、新規求職申込件数（季節調整値）及び各々の前年同月比を示している。足元の 4 月
は新規求人数についても相当の落込み（前年同月比）が見られているため、コロナ禍による外出・営業自粛によって雇用機会が喪失し、雇用者が減少した可能性がある。他方で、新規求職申込件数も著しく落ち込んでおり（同）、今般の感染症の流行は、労働需要側のみならず、労働供給側にも下方圧力をかけている可能性が示唆される。角谷(2020)もコロナ禍の求職者数の減少を指摘しており、要因として、感染を回避するためにハローワークへ通うことを忌避していることや、ハローワーク側の事務作業の遅滞を指摘している。また、学校や幼児・児童保育施設の休業によって子育て・家事をしなければいけない親にとっては、労働の意欲があったとしても求職活動を行うことができないという要因もあると考えられる。

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図3. 新規求人数・新規求職申込件数の動向
新規求人数

新規求人数（人）

新規求職申込件数

1,100,000

新規求人数

新規求職申込件数（件）1.20

新規求職申込件数

420,000

前年同月比
1,000,000

1.20

前年同月比
1.00
400,000

1.00

380,000

0.80

360,000

0.60

0.40

340,000

0.40

0.20

320,000

0.20

900,000
0.80
800,000
0.60
700,000

600,000

500,000

400,000
５月

６月

７月

2019年

８月

９月

10月 11月 12月

１月

２月

３月

４月

0.00

300,000

0.00
４月

４月

５月

５月

６月

７月

８月

９月

10月 11月 12月

2019年

2020年

１月

２月

３月

４月

５月

2020年

（出所）厚生労働省「一般職業紹介状況（職業安定業務統計）」より筆者作成。

３．学校の休校措置と子供のパフォーマンスの関係
冒頭において、新型コロナウイルスの感染拡大によって、多くの教育機関が休校を余儀なくされ、その程度は地方間で差があることを見てきたが、こうした休校による教育機会の損失は、子供たちのパフォ
ーマンスにどのような影響を及ぼし得るだろうか。パフォーマンスをどのように定義するかという点については議論の余地があるが、ここでは子供の学力に焦点を当てて、これまでに行われてきた先行研究の一部を概観する。
休校が子供の学力に与える影響についてはこれまでに数多くの実証分析が行われているが、その多くによると学校外期間の拡大は子供の学力格差を拡大する結果を示している。例えば、Downey et al.
(2004)は米国を対象として非学校日と学校日が子供の認知能力に与える影響を分析しており、学力格差
は非学校日で特に生じ、それは家庭属性に影響されることを示している。この議論は学校教育が子供の格差是正機能を有していることを示唆しているが、Downey et al. (2004)では、更に上述の家庭属性等では説明できない「目に見えない要因3」による学力格差についても、学校教育は是正効果を持つことを主張している。また、Marcotte (2007)は、米国メリーランド州において発生した豪雪による臨時休校が子供の学力に与える影響を分析しているが、豪雪の年の子供のテストスコアは、豪雪ではない年のスコアと比較して有意に悪化しており、特に数学でスコア悪化が著しいこと、学年が低いほどその影響が大きいことが示されている。Alexander et al. (2007)は、米国ボルチモア市の公立学校のデータを用いて高校進
学時の学力を要因分解しているが、社会階層間の学歴格差は、高校入学までの夏休みにおける子供の学
習の差異を強く反映していることを示しており、これは高校卒業率や大学進学率にも影響を及ぼすこと

ここでの「目に見えない要因」による学力格差は、不平等に関わる社会学的な属性(社会的地位、民族、性別)等に因らない学力格差を指す。通例の固有要因(子供の“能力”)に起因する変動よりも更に一般的な指標となっている。

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を主張している。いずれの研究も、非学校日は子供が直面している環境4によって学力格差が生じやすい
こと、学校教育がこうした学力格差を是正する効果があることを示唆する研究となっている。
日本においては、Kawaguchi (2016)が 2002 年の公立学校における土曜日の休日化に着目して、非学校日の増加が子供のパフォーマンスに与える影響を検証している。これによると、土曜日の休日化は、家庭の社会的地位の格差を反映する形で、子供の学習時間・学力格差を拡大させ得ることを示している。
以上の先行研究で得られた知見を踏まえると、今般の新型コロナウイルスの感染拡大を受けた休校措
置は、子供の学力格差の是正機能低下を引き起こし、家庭の社会的地位の差異等に起因する学力格差を拡大させる可能性がある。これについて、Soland et al.（2020）によるアメリカを対象とした分析によれば、夏休み以降の秋に授業が再開すると仮定した場合、生徒の学力は、算数を中心としてその向上が阻害され生徒間の格差も深刻になるだろうと分析した上で、生徒へのきめ細かいサポートが必要であることを指摘している。特に、感染症の流行が顕著な地域においては休校措置が長引いており、休校措置の影響度
は地域や置かれている状況によって異なる可能性があることに留意が必要である。
なお、学校によっては、オンライン講義や課題提出型学習など、通常の対面講義ができない点をカバーするための取組も推進されている。教育で用いるワークブック等の費用については教育扶助・生業扶助
において「教材費」として支給されてきたが、昨今の状況を踏まえて、教育において ICT を活用する場
合、それにかかる通信料も教材費として支給されることとなった5。実際の教育格差の現状を論じるうえ
では、こうした対面講義を代替する取組の普及・実施状況も踏まえて、議論する必要があるだろう6。

４．家計が直面する経済状況と子供のパフォーマンスの関係
図２において確認したとおり足元の非正規雇用者数が減少するなど、日本の雇用環境は悪化しているが、もし働きたいのに職を確保できず、また、経済情勢によって所得が大きく減少するという状況に親が陥った場合、その子供の学力や健康の面でどのような影響を及ぼし得るだろうか。
子供の学校でのパフォーマンスは、休校のような教育機関側の要因だけではなく、家計が直面する経済情勢にも影響されうることが、先行研究では指摘されている7。Dahl and Lochner (2012)は、米国の所得税額控除制度（EITC: Earned Income Tax Credit）の変更による家計所得の非線形増加が子供の学力に与える影響を検証している。本研究では、家計所得の増加は数学と読解のスコアを有意に引き上げるほか、こうした学力引上げ効果は、より貧しい家庭環境の子供であるほど、幼い子供であるほど、女児よりも男児の方に、より顕著に働くことが指摘されている。同様に所得増加の効果を検証した Milligan andStabile (2011)では、カナダにおける児童手当8給付額の変化が子供に与える影響に焦点を当てている。こ

両親の学歴や学校外での学習環境の状況等。
文部科学省「新型コロナウイルスによる緊急事態宣言を受けた家庭での学習や校務継続のためのＩＣＴの積極的活用について」参照。https://www.mext.go.jp/content/20200515-mxt_kouhou01-000004520_4.pdf
6 オンライン教育をはじめとした非対面型の教育の効果についても、別途考える必要があるだろう。オンライン教育の教
育効果についての研究は、取組自体が新しいこともあり、小野塚(2020)も指摘している通り蓄積が乏しい状況である。
7 包括的なサーベイとして、Kalil (2013)を参照。
8 Milligan and Stabile (2011)が対象とする児童手当制度には、①Canada Child Tax Benefit (CCTB)、②National
Child Benefit、③州単位の児童手当制度の 3 制度があり、家族構造や居住地より支給額が計算されている。
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れによると、児童手当の増加は子供の学力だけではなく、子供の健康状態を改善させる効果があり、そうした効果の程度は性別によって異なることも示されている。具体的には、児童手当の学力向上効果と身体的な健康状態の改善効果はその子供が男子である方が強く、精神的な健康状態の改善効果はその子
供が女子である方が強く働く結果を示している9。
他方で、所得増加が子供の学力を改善させるかどうかは、必ずしも一概には決まらないとする研究も存在する。例えば、Ferreira and Schady (2009)は、米国等の先進国では子供の健康状態と学力は景気悪化時に改善する一方で、アフリカやアジアの低所得国では逆に悪化することを指摘している。こうした違いについて彼らは、景気後退が子供の教育にもたらす効果の方向が、それが「子供の学校教育の機会費
用（＝子供の労働賃金）」を低下させる代替効果（＝教育を促す効果）と、「子供が働くことで得られる家計の限界効用」を増加させる所得効果（＝教育を阻害する効果）の大小関係に依存して変わってくることが要因であると指摘している。先進国では、金融市場が発達し多くの家計がアクセスすることが可能であることを背景に、景気後退による教育への所得効果が小さくなり、代替効果が優勢となるため、効果全体としては学校教育が促されることになると指摘している。
また、景気変動と子供の進学の関係について検証した研究もあるが、その結論は必ずしも一致していな
い10。Duryea et al. (2007)は、ブラジルにおける世帯主の短期的な失業によって、子供が労働市場に参入す
る確率、学校を退学する確率、学校でのパフォーマンスが低下する確率を有意に引き上げ、そうした効果
は女子学生に特に顕著に見られることを示している。他方で、同じく景気変動と子供の進学の関係性を
米国のデータを用いて検証した Johnson (2013)では、失業率の上昇は女性の大学進学率を引き上げる一方で、フルタイム・パートタイムの違いに着目すると、景気悪化はフルタイムへの進学率を低下させることを実証している11。ここでは、景気の悪化は子供の進学に関する意思決定に影響を及ぼし得るが、その程度は主体の属性によって異なり得ることが示唆されている。

５．経済情勢と格差の関係
前述のとおり、緊急事態宣言とそれに伴う外出自粛により、サービス業をはじめとする多くの産業に影響が及んでいる。Kikuchi et al. (2020)では、2017 年の就業構造基本調査と感染初期の消費支出データを根拠として、今般の新型コロナ危機は特に低所得者層に甚大な影響を及ぼす可能性があることが指摘されており、こうした経済ショックと家計間の経済格差の関係を考察することは今後ますます重要となるであろう。
今般の危機と類似の外的なネガティブショックとしては、リーマンショックや東日本大震災に起因す
る景気悪化が挙げられるが、こうしたショックが家計に与える影響について検証した研究は多々存在し、総じて賃金や雇用に負の影響を及ぼす一方、その程度は家計や個人の属性によって異なり、家計間の経
9Milligan and Stabile (2011)では児童給付が子供のアウトプットに与える影響は一様ではなく、多様かつ性差が存在する可能性を指摘している。
10 所得と学力の関係と同様に、景気後退は①進学の機会費用（進学せずに働いた場合の賃金）を引き下げる効果と、②
所得減により進学に伴う支出を阻害する効果の 2 つが考えられる（Johnson (2013)）。
11 米国では、1 学期に 12 単位以上を取得する学生を Full-time、12 単位未満を取得する学生を Part-time と分類している。
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済格差を拡大させ得ることが示唆されている。例えば、Genda et al. (2010)は、日米を事例として取上げリーマンショック時に労働市場に参入した労働者が被る影響を検証しており、労働参入時の景気悪化は、
学歴の低い労働者に持続的な負の影響を及ぼすことを示している。具体的には、高校卒業後に労働市場に参入する男性労働者の場合、市場参入時の失業率が 1％上昇すると、その後 12 年かけて雇用される確率が 3～4％程度低下し、所得も 5～7％程度減少することが示されている。この要因として Genda et al(2010)は、採用後は労働者を解雇するコストが高いことにより、新卒時に就業を逃すと翌年以降の就業の際に新卒者が優先され、正規雇用されにくくなることなどを挙げている。同様にカナダにおける男性大卒者を対象として労働市場参入時の経済情勢が格差に与える影響を分析している Oreopoulos et al. (2012)
でも、大学卒業時の失業率がその労働者の賃金を持続的に減少させること、失業の賃金への負のショッ
クは労働者の属性によって程度が異なり、労働者の年齢が若いほど、能力が低いほど、その影響は大きくかつ持続的になることが示されている。さらに、リーマンショック前後における家計の所得・資産額の変化を分析した Pfeffer et al. (2013)においても、リーマンショックは労働・住宅・株式市場の下落を通じて社会階層の全階層で所得減をもたらしたが、変化率ベースでみると低階層家計の所得減少が特に大きく、その被害が大きいことが示唆されている。

６．まとめ
本稿では主に、今般の危機が教育や格差の面でどのような影響をもたらしうるのかについて考察した。休校などによる教育機会の損失は、子供の学力格差を広げるおそれがあると考えられるが、こうした格差は休校のみに起因するものではない可能性がある点についても明らかとなった。各家庭の社会的地位に相関する形で、学力格差も拡大する可能性があることが示唆され、仮に、学校教育が各家庭の環境に起因する学力格差是正効果を持っているとするならば、休校などによりその機能が十分に働かなくなる
ことは極めて問題である。新型コロナウイルス感染症が引き起こす景気悪化で、特に非正規雇用者に比較的大きな影響が及ぶとするならば、そうした家庭に属する子供の学力への影響も大きくなり、学力格差を助長する可能性があると考えられる。更に、こうした経済危機時に労働市場へ参入する新卒者は、短期的な影響のみならず、中期的な負の影響を被ると考えられる。この意味では、6 月上旬に政府から経済界に採用活動にあたっての配慮を要請したところであるが12、今後も求職者をサポートする各種政策を打ち出していくことが肝要である。
今般の危機は、短期的には雇用喪失や所得の減少を通じた所得格差にその影響があらわれてくる一方、中長期的には子供の学力・進学格差に起因する格差も生じてくると考えられる。
参考文献
1. Alexander, K.L., Entwistle, D.R., Olson, L.S. (2007) “Lasting Consequences of the Summer Learning Gap,” American
Sociological Review, Vol.72(2), pp.167–180 .
2. Dahl, G.B. and Lochner, L. (2012) “The Impact of Family Income on Child Achievement: Evidence from the Earned
12

文部科学省・厚生労働省「新型コロナウイルス感染症への対応を踏まえた 2020 年度卒業予定者等の就職・採用活動への配慮について（要請）」を参照。https://www.mext.go.jp/content/20200601-mxt_kouhou01-000004520_4.pdf
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3. Downey, D.B., von Hippel, P.T., Broh, B. (2004) “Are Schools the Great Equalizer? School and Non-School Sources ofInequality in Cognitive Skills,” American Sociological Review, Vol.69 (5), pp.613–635.
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Brazil,” Journal of Development Economics, Vol.84, pp.188-214.
5. Ferreira, F.H.G and Schady, N. (2009) “Aggregate Economic Shocks, Child Schooling, and Child Health,” World Bank
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6. Genda, Y., Kondo, A., and Ohta, S. (2010) “Long-Term Effects of a Recession at Labor Market Entry in Japan and theUnited States,” Journal of Human Resources, Vol.45(1), pp.157–96.
7. Johnson, M. T. (2013) “The Impact of Business Cycle Fluctuations on Graduate School Enrollment,” Economics of
Education Review, Vol.34, pp.122-134.
8. Kalil, A. (2013) “Effects of the Great Recession on Child Development,” The Annals of the American Academy of
Political and Social Science, Vol.650(1), pp.232–250.
9. Kawaguchi, D. (2016) “Fewer School Days, More Inequality,” Journal of the Japanese and International Economies,
Vol.39, pp.35–52.
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11. Marcotte, D.E. (2007) “Schooling and Test Sores: A Mother-Natural Experiment,” Economics of Education Review,Vol.26(5), pp.629-640.
12. Milligan, K. and Stabile, M. (2011) “Do Child Tax Benefits Affect the Well-Being of Children? Evidence from
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13. Oreopoulos, P., von Wachter, T., and Heisz, A. (2012) “The Short- and Long-Term Career Effects of Graduating in a
Recession,” American Economic Journal: Applied Economics, Vol.4(1), pp.1-29.
14. Pfeffer, F.T., Danziger, S., and Schoeni, R.F. (2013) “Wealth Disparities Before and After the Great Recession,” The
Annals of the American Academy of Political and Social Science, Vol.650(1), pp.98–123.
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https://www.brookings.edu/blog/brown-center-chalkboard/2020/05/27/the-impact-of-covid-19-on-student-achievementand-what-it-may-mean-for-educators/, 2020 年 7 月 1 日閲覧
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17. 角谷和彦(2020)「コロナ禍での失業者・求職者データに気になる動き」, 特別コラム：新型コロナウイルス―課題と分析―, 独立行政法人経済産業研究所,
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19. 文部科学省(2020)「Ⅱ. 新型コロナウイルス感染症に対応した臨時休業の実施に関するガイドライン（令和2 年 4 月 17 日改訂版）」, https://www.mext.go.jp/content/20200417-mxt_kouhou01-000006156_1.pdf, 2020 年 7 月 15日閲覧
20. 文部科学省(2020)「新型コロナウイルス感染症対策に関する学校の新学期開始状況等について」,
https://www.mext.go.jp/content/20200413-mxt_kouhou01-000006421_1.pdf, 2020 年 7 月 15 日閲覧
21. 文 部 科 学 省 (2020) 「 新 型 コ ロ ナ ウ イ ル ス 感 染 症 に 関 す る 学 校 の 再 開 状 況 に つ い て 」 ,https://www.mext.go.jp/content/20200603-mxt_kouhou01-000004520_4.pdf, 2020 年 7 月 15 日閲覧
22. 文部科学省(2020)「新型コロナウイルスによる緊急事態宣言を受けた家庭での学習や校務継続のためのＩ
ＣＴの積極的活用について」, https://www.mext.go.jp/content/20200515-mxt_kouhou01-000004520_4.pdf, 2020 年 7

財務総研スタッフ・レポート

2020 年 7 月 21 日（No.20-SR-10）

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23. 文部科学省・厚生労働省(2020)「新型コロナウイルス感染症への対応を踏まえた 2020 年度卒業予定者等の就 職 ・ 採 用 活 動 へ の 配 慮 に つ い て （ 要 請 ）」 , https://www.mext.go.jp/content/20200601-mxt_kouhou01000004520_4.pdf, 2020 年 7 月 15 日閲覧

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