2021 年 1 月 19 日

財務総研スタッフ・レポート

新型コロナウイルス感染拡大に対応した外出抑制措置の影響～ビッグデータを活用した分析の現状～
財務総合政策研究所 総務研究部
研究員

虫明 英太郎＜ポイント＞
新型コロナウイルスの感染拡大を防止するため、緊急事態宣言やロックダウン（都市封鎖）など、外出を抑制する措置が各国で実施されてきた。こうした措置の実施に伴い、人々のモビリティはどのように変化したのか、また社会・経済にはどのような影響がもたらされたのかについて、統計やアンケート調査に加え、ビッグデータを利用した分析が各国で行われている。本稿では、主にコロナ・パンデミック初期を対象とした国内外における研究事例や、分析に活用されているビッグデータの具体的な内容について紹介する。

１．はじめに新型コロナウイルスの感染拡大を防止するために、人々のモビリティ (human mobility) を制限し、接触機会の抑制や感染地域の封じ込めを図るための措置が世界各国で実施されている。このような非医薬品
介入 (Non-Pharmaceutical Interventions, NPI) は、ワクチンの開発が完了していない状況下において感染症対策の中核となっているが、経済活動の制限を伴うことから経済への悪影響も観測されている。そのため、各国では感染拡大の抑制と経済の回復とを両立する手段が模索されている。
外出抑制措置に伴う人々のモビリティの変容、経済への短期的な影響については、ビッグデータを含む
各種指標の収集・公開が進められており、それらの指標を利用した分析も各国で行われている。
本稿ではコロナ・パンデミック初期（2020 年 6 月頃まで）の動向を中心に、2 節では諸外国を対象とした研究事例を紹介する。3 節では国内の研究事例に触れつつ、分析への利用が進んでいるビッグデータについて紹介する。最後に 4 節で、全体のまとめを行う。

２．諸外国における分析事例(1) 外出抑制措置実施中のモビリティの変化
外出抑制措置の結果、人々のモビリティにどのような変化が生じたのかについては、GPS 機能を持つ
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、佐藤栄一郎前総務課長、その他関係者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。
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携帯端末から得られる位置情報を集計したデータの活用が進められている。スマートフォン利用率の比較的低い高齢層の行動が十分に捕捉されない（岸川・神田 2020, p. 3）など、データの収集方法に起因するバイアスを考慮する必要はあるが、人々のモビリティ変化を測定できる有用な指標となっており、それを活用した分析が各国で行われている。
例えば、Pepe et al. (2020) によると、イタリアでは全土でのロックダウン開始日を含む 1 週間1における県間の移動は国内初症例確認前2と比べて 40%減少、日常生活での行動半径は 49%縮小し、半径 50mの範囲内での接触イベントを基に算出した人々のネットワークも 47%減少した。また、Pullano et al.
(2020) によると、フランスにおけるロックダウン下の 2020 年 4 月上旬3のモビリティは、ロックダウン
前の 2 月上旬4と比較して全体で 65%、100km 以上の長距離移動では 85%減少し、主要都市近郊での人々の行動半径も大幅に縮小した。フランスの地域ごとのモビリティの減少割合は、24～59 歳の人口比率や、ロックダウンの影響が大きい産業の就業者割合、人口 10 万人あたりの新型コロナウイルスによる入院者数の割合と強い相関を持っている (p. 8) 。また、両研究とも、ロックダウンの発表直後や開始直前に感染拡大地域や大都市からの脱出行動が観測されることを指摘している。
(2) 外出抑制措置が社会・経済に与える影響
パンデミックによる経済への影響は多岐に渡るため、外出抑制措置の社会・経済的影響を特定することは容易ではないが、Palomino et al. (2020) は早い段階で外出抑制措置の直接的な経済的影響を推定する方法として、労働機会の制限による所得の減少に着目して分析している。そして、ロックダウンが実施されると、エッセンシャルワーカーや在宅勤務が可能な労働者は業務を継続できる一方、そうでない
人は労働機会が失われ所得が減少することから、労働者が受ける経済的影響は不均一となるとしている。また、ヨーロッパ諸国において共通のロックダウン措置が実施され、政府による所得補償が行われないという仮定のもとで各国の労働者が受ける影響を試算し、例えば 2 か月間のロックダウンが行われた場合、ヨーロッパ全体で貧困層の所得は 10.3%減少し、貧困率は 3%上昇し、ジニ係数は 2.2 ポイント
上昇するとしている (p. 5)5。さらに、とりわけ労働者のテレワーカビリティ（在宅勤務可能な就業者の割合）が低い南欧6や東欧において顕著な影響が生じると予測している (p. 21)。
Perugini and Vladisavljević (2020) も、ヨーロッパ 31 か国で共通のロックダウン措置（ロックダウンの徹底度ごとに 5 つのシナリオを設定）が実施された場合の労働者の所得損失を試算した上で、経済的シ
ョックを緩和する政策の実現可能性について考察している。そして、経済的に脆弱で保護されていない労働者（インフォーマルセクター・派遣労働者・自営業・低所得者など）ほど、ロックダウンが厳格になるにつれて所得が顕著に減少することから、ロックダウンには経済格差を拡大させる効果があり、とりわけ従来から格差が大きい国において格差の拡大が著しくなるとしている (p. 5-6, 10)。また、保険・社会保障制度の包摂性が低い国では、包摂性が高い国と比較してロックダウンにより発生する貧困の緩2020 年 3 月 7 日～13 日。3 月 12 日にイタリア全土でのロックダウンが開始した。
1 月 18 日～2 月 21 日。
3 4 月 6 日～12 日。3 月 17 日にフランス全土でのロックダウンが開始した。
4 2 月 3 日～9 日。
5 2 か月のロックダウンの後に 6 か月の部分的な外出制限が続くシナリオでは、ヨーロッパ全体で貧困層の所得は 22.3%減
少し、貧困率は 9.8%増加し、ジニ係数は 8.5 ポイント上昇すると試算されている(Palomino et al. 2020, p. 29) 。
6 例えばキプロスでは、2 か月のロックダウンにより貧困層の所得は 12.2%減少し、ジニ係数は 4.9 ポイント上昇すると試算されている (Palomino et al. 2020, p. 26) 。
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和に多額の予算が必要となるが、財政面での制約により十分な所得補償を実施するのは難しいため、経済活動を再活性化する目的で早期にロックダウンを緩和する可能性があり、それが新たな世界的パンデ
ミックのリスクになりかねないという主張もなされている (p. 5, 13-14)。
特定の国に着目した分析としては、例えば Brunori et al. (2020) が産業ごとのテレワーカビリティ、Bonaccorsi et al. (2020) が地域ごとのモビリティの変化という尺度で、それぞれイタリアのロックダウン
が経済格差に及ぼす影響や格差拡大を抑制する政策的対応の可能性を考察し、小野（2020）が米国の産業ごとのテレワーカビリティと雇用情勢との関係を分析している。Brunori et al. (2020) は、コロナショ
ック以前からの貧困世帯や、世帯主が若年の世帯ほど、経済的ショックの影響を受けやすいことを示し、連帯所得手当（生活保護）の導入による格差是正の必要性を主張している。Bonaccorsi et al. (2020)
は、地域レベルでみると財政状態が良好であるものの住民の所得格差が大きい自治体においてロックダ
ウンに伴うモビリティの収縮が大きく、個人レベルでみると貧困層が経済的な打撃を顕著に受けていることを示している。
小野（2020）は米国の雇用統計を利用した分析により、対面・接客業務や現場作業など労働者のテレワーカビリティが低い産業部門において、ロックダウン解除後も需要の低迷が続き、大きな雇用調整圧力が働いたことを示した上で、テレワーカビリティが低い労働者には低学歴、低所得、非白人といった特徴があることから、コロナショックによって人種問題や経済格差が悪化する可能性があることを指摘している。

３．日本における各種データと分析事例(1) 外出抑制措置実施中のモビリティの変化
携帯端末の位置情報データを利用したモビリティに関するビッグデータは、日本でも様々な企業によって集計・公表されている。以下では各社のデータの収集方法や公表内容について説明しつつ、
「人々の
滞在場所」
「地域間のモビリティ」の 2 点に着目して、モビリティ変動の可視化と分析を行う。
① 人々の滞在場所の変化
携帯端末の位置情報を利用した、人々のモビリティに関する指標として、Google 社は、滞在者数と滞在時間の両方を考慮して算出した全世界の「人出の変化」を示すデータを「コミュニティ モビリティ レ「小売店と娯楽施設7」「食料ポート」（“Community Mobility Report”）として公表している。具体的には、品店と薬局」「公園」「公共交通機関」「職場」「住居」の 6 種類の場所を対象に、通常時（2020 年 1 月 3 日～2 月 6 日における、曜日別中央値）からの人出の変化が国や地域（日本の都道府県、米国の州など）ごとに算出されている。
なお、Google 社は分析時に留意すべき点として、位置情報の精度や情報取得状況は地域によって異なるため国家間の比較への利用は推奨されないこと、同一曜日との比較値であるため祝日には外れ値を取

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大規模ショッピングセンター、飲食店、映画館、遊園地などが含まれる。
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りやすいこと8、通常時でも他の場所と比べて人々の滞在時間が長い「住居」ではモビリティの増加率が大きくなりにくいことなどを挙げている。
図表 1 は、東京都の各種施設における「コミュニティ モビリティ レポート」のデータを示している。
緊急事態宣言の発令期間に着目すると、「住居」は 25%程度増加、「職場」は 40%程度減少しており、企業活動の停滞や在宅勤務の増加が示唆される。また、「小売店と娯楽施設」「公共交通機関」は 60%程度減
少し、特に週末において減少が顕著であることから、休日に不要不急の買い物や行楽が自粛されていたと推察される。一方、生活必需品を扱う「食料品店と薬局」では減少幅は小さく、また、緊急事態宣言発令の直前には通常時よりも人出が増加していることから発令直前の買いだめがあったと思われる。
図表 1 東京都の各種施設における人出の推移（基準値からの変化）（2020 年）
(%)
60
40
20
0
-20
-40
-60
-80

小売店と娯楽施設
公共交通機関食料品店と薬局
職場

公園
住居

8/15

8/8

8/1

7/25

7/18

7/11

7/4

6/27

6/20

6/13

6/6

5/30

5/23

5/16

5/9

5/2

4/25

4/18

4/11

4/4

3/28

3/21

3/14

3/7

2/29

2/22

緊急事態宣言
2/15

-100

（月/日）

（出典）Google 社 「コミュニティ モビリティ レポート」のデータを利用し筆者作成。
（注）縦軸は、通常時の人出（2020 年 1 月 3 日～2 月 6 日における曜日別中央値）を基準値としている。
「緊急事態宣言」は、東京都での発令期間（4 月 7 日～5 月 25 日）を示す。

「コミュニティ モビリティ レポート」における「小売店と娯楽施設」の都道府県別データを比較した
岸川・神田（2020）によると、緊急事態宣言中の人出の減少率は、人口 10 万人あたり感染者数の多い都道府県や、特定警戒地域に指定された都道府県9、観光客の減少の影響を受けた沖縄県などで大きく (p.
5)、緊急事態宣言解除後の人出の回復状況についても、青森県・秋田県・岩手県・山形県では解除直後に
例えば、日本において 2020 年 7 月 23・24 日はいずれも祝日だが、図表 1 では通常の木曜日・金曜日と比較した数値が算出されているため、「職場」の減少率は前後の平日と比較して極めて大きくなっている。
9 北海道・茨城県・東京都・神奈川県・埼玉県・千葉県・石川県・岐阜県・愛知県・京都府・大阪府・兵庫県・福岡県。
緊急事態宣言の対象を全国に拡大した 4 月 16 日に指定されている。
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人出がパンデミック前の水準近くにまで回復したのに対し、東京圏や大阪圏では人出の回復が鈍いなど、地域差が観測されている (pp. 6-8)。
② 地域間のモビリティの変化
以前からモビリティに関するデータを民間企業や自治体に販売していた国内のプラットフォーム事業者や移動通信事業者は、内閣官房、総務省、厚生労働省及び経済産業省の要請10に従い、感染拡大防止に資する統計データを各省庁に提供している11。外薗・岡林（2020）によると、各社は自社端末の GPS 情報を利用するだけでなく、端末の契約情報と紐付けることで個人の属性（性別・年齢・居住地など）ごとのデータを集計する12、基地局への接続端末数を利用することでサンプル数を増加させる13、位置情報アプ
リとの提携により複数キャリアの端末から位置情報を取得する14など、詳細な分析に活用できるデータを作成している。
日本では緊急事態宣言の発令中、感染発生地域の広域化を防止するために、都道府県境をまたぐ不要不
急の移動の自粛が要請されていた（コラム 1 参照）。大都市圏では都道府県境を越えた通勤や通学が盛んであるのに対し、地方圏では通常時から他県との往来が少ないことから、この要請によるモビリティの変化には、地域によって大きな差があると考えられる。このようなパンデミック下における「都道府県をまたぐ移動」の変化についても、各社が提供しているビッグデータを利用して分析することができる。

内閣官房 IT 総合戦略室他（2020）。
メッシュ単位における時間ごとの滞在人口のデータから算出した、繁華街や観光地における人出の変化についての統計など、各社から提供された分析結果の一部は、内閣官房の新型コロナウイルス感染症対策ウェブサイト
（https://corona.go.jp/dashboard/）で公開されている。
12 株式会社 NTT ドコモの「モバイル空間統計」、KDDI 株式会社の“KDDI Location Analyzer”など。
13 この方法でデータを収集する「モバイル空間統計」のサンプル数は 7,800 万ユーザーとなっている。
14 株式会社 Agoop の「メッシュ型流動人口データ」など。
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＜コラム１＞都道府県境をまたぐ移動に対する自粛要請
大阪府は 2020 年 3 月 19 日に、「大阪府、兵庫県の往来並びに府県内の外出について、この三連休（引用者注：3 月 20～22 日）中、不要不急の場合は、控え」（注 1）ることを住民に要請した。これは、厚生労働省コロナ対策本部クラスター班が両府県における感染者クラスターの封じ込め策として行った提案を反映したものである（注 2）。
政府の新型コロナウイルス感染症対策本部も、4 月 7 日に 7 都府県を対象に発令（4 月 16 日に対象を全国に拡大）した緊急事態宣言において、政府と都道府県の双方が、都道府県をまたぐ移動の自粛を住民に周知することを盛り込んでいる。
緊急事態宣言発令中の新規感染者数の減少を受けて、新型コロナウイルス感染症対策本部が 5 月 25日に策定した「外出自粛の段階的緩和の目安」に従う形で、6 月 1 日以降は「一部首都圏（埼玉、千（注 3）
葉、東京、神奈川）、北海道との間の不要不急の県をまたぐ移動は慎重に」のように制限が緩和され、6 月 19 日には都道府県境をまたぐ移動の制限が全国的に解除された。ただしその後も、一部の都道府県は感染の再拡大を受けて都道府県境をまたぐ移動の自粛を住民に呼びかけている。
（注 1）第 9 回大阪府新型コロナウイルス対策本部会議、資料 6-1「緊急のお知らせ

3 月 19 日に府ホームページで周知」p. 1 より引用。
（注 2）第 9 回大阪府新型コロナウイルス対策本部会議のウェブサイトに、「大阪府・兵庫県における緊急対策の提案（案）」として、厚生労働省の作成資料が掲載されている。
（注 3）新型コロナウイルス感染症対策本部（第 36 回）、資料 6-1「外出自粛の段階的緩和の目安」p. 3 より引用。

LocationMind 株式会社（2020）は、NTT ドコモの地図アプリ利用者の GPS 位置情報を利用して、都道
府県境をまたぐ人々のモビリティを推定している。そして各都道府県における「隣接都道府県15との間」「大都市圏16との間」それぞれの流入出量について、パンデミック前の流入出量17をベースラインとした
増減率を日単位で計算し、7 日間の移動平均を算出している。以下では、2015 年の国勢調査において、通勤・通学による他県からの流入者数が全国最多であった東京都18（図表 2）と、「隣接都道府県」の存在しない沖縄県に次いで流入者数が少なかった高知県19（図表 3）のグラフを引用し、都道府県境をまたぐモ
ビリティの変動を比較する。

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国土交通省の「発注者支援業務等民間競争入札実施要項」での定義を利用し、橋梁及びトンネルでの隣接を含む地続きの隣接都道府県としている。
16 東京都、千葉県、神奈川県、埼玉県、大阪府、京都府、兵庫県、奈良県、愛知県、福岡県。
17 2020 年 1 月 18 日～2 月 14 日の平均値。
18 都外からの通勤・通学者は 2,906,075 人で、これは都内を従業地・通学地とする者の 30%に相当する。
19 県外からの通勤・通学者は 3,056 人で、これは県内を従業地・通学地とする者の 0.76%に相当する。
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図表 2 東京都における都道府県境をまたぐモビリティの変化（7 日間移動平均）（月-日、2020 年）（出典）LocationMind 株式会社（2020）p. 14、図 13 より引用。
（注）データ出所：LocationMind xPop。LocationMind xPop のデータは、NTT ドコモが提供するアプリケーションサービ
ス「ドコモ地図ナビ」のオート GPS 機能利用者より、許諾を得た上で送信される携帯電話の位置情報を、NTT ドコモが総体的かつ統計的に加工を行ったデータを使用。位置情報は最短 5 分ごとに測位される GPS データ（緯度経度情報）であり、個人を特定する情報は含まれない。

図表 3 高知県における都道府県境をまたぐモビリティの変化（7 日間移動平均）（月-日、2020 年）（出典）LocationMind 株式会社（2020）p. 40、図 39 より引用。
（注）データ出所：LocationMind xPop。LocationMind xPop のデータは、NTT ドコモが提供するアプリケーションサービ
ス「ドコモ地図ナビ」のオート GPS 機能利用者より、許諾を得た上で送信される携帯電話の位置情報を、NTT ドコモが総体的かつ統計的に加工を行ったデータを使用。位置情報は最短 5 分ごとに測位される GPS データ（緯度経度情報）であり、個人を特定する情報は含まれない。

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東京都では隣接都道府県と大都市圏の増減率がほぼ一致しており、外部との往来の大半が「大都市圏」に含まれる周辺 3 県との間のものであることがうかがえる。一方高知県では、隣接都道府県との往来よりも大都市圏との往来の方が大幅に減少しており、外部との往来の減少は移動距離が長いほど顕著であったといえる。東京都・高知県とも、3 月下旬から 4 月下旬にかけて外部との往来は減少し、緊急事態宣言解除（東京都 5 月 25 日、高知県 5 月 14 日）後にある程度回復している。
連休とその前後についてみると、東京都では、多くの職場が休業するゴールデンウィーク・7 月の連休・お盆において前後の時期よりも往来が少なくなっている。一方、高知県ではゴールデンウィークとその前後との差は小さいが、7 月の連休やお盆には前後の時期よりも往来が増加している。このことから、東京
都と外部との往来は通勤者の割合が高く、不要不急の往来の自粛要請がなされた状態でも平日を中心に一定量のモビリティが継続していたのに対し、高知県と外部との往来は行楽目的の割合が高く、緊急事態宣言の発令中には旅行の自粛によりモビリティが大幅に減少し、解除後の連休には一部回復していると推測される。
一方、KDDI 株式会社（2020）は、au の携帯端末の契約情報に含まれる居住地の情報を利用し、居住地以外の都道府県での 15 分以上の滞在を「都道府県境をまたぐ外出」と定義した上で、人口流入元・流出先の都道府県別にモビリティの変化を集計し、結果の一部を公表している。
図表 4 は、緊急事態宣言解除直後における東京都と他県20との往来について、パンデミック前、緊急事
態宣言発令直前、解除直前の各時期と比較した増減率を示している（各週の全日・平日・休日それぞれの平均値を比較）。解除直後の移動量は流入・流出ともに、パンデミック前の水準までは回復していないものの、解除直前との比較では増加している。また、発令直前と解除直後を比較すると、平日の往来については発令直前の方が多くなっているが、休日における隣接都道府県との間の往来は、解除直後の方が多くなっている。この要因として、緊急事態宣言の発令中に企業における在宅勤務への対応が進み、平日の通勤者の減少が解除直後も継続したこと、発令直前から買い物や行楽の自粛が進行していた一方で、解除に伴い近距離での外出を再開する動きが生じたことなどが想定される。
図表 4 東京都と周辺県との間のモビリティの増減率
パンデミック前（1/18～2/14）→緊急事態解除後（5/25～5/31）
全日平均
平日平均
休日平均
神奈川県
▲28.1%▲28.5%▲27.7%
流
埼玉県▲16.4%▲15.0%▲19.0%
出
千葉県▲24.2%▲24.0%▲24.1%人
静岡県▲49.9%▲44.9%▲56.3%
口
茨城県▲20.5%▲17.7%▲24.2%
神奈川県▲42.0%▲42.2%▲44.3%
流
埼玉県▲37.3%▲37.2%▲41.1%
入千葉県▲40.2%▲40.2%▲44.7%人▲54.9%▲52.6%▲61.9%
口 茨城県
栃木県▲61.4%▲57.0%▲70.3%

緊急事態宣言直前（3/30～4/5）→緊急事態解除後（5/25～5/31）
全日平均
平日平均
休日平均
▲4.5%
▲10.9%+18.1%▲1.1%▲5.5%+11.6%+3.6%▲3.3%+24.8%▲21.9%▲23.9%▲17.4%▲20.0%▲24.2%▲8.7%▲18.0%▲23.1%+8.2%▲16.9%▲21.7%+8.5%▲18.4%▲23.3%+12.6%▲24.9%▲27.6%▲13.3%▲24.8%▲29.4%▲5.9%

緊急事態解除直前（5/18～5/24）→緊急事態解除後（5/25～5/31）
全日平均
平日平均
休日平均
+12.3%+11.9%+13.4%+10.9%+10.7%+11.3%+12.8%+10.8%+17.8%+16.3%+24.8%
+1.4%
+3.8%
+5.9%
▲0.6%
+13.1%+11.6%+18.9%+9.6%+8.3%+14.6%+12.6%+10.6%+22.1%+11.7%+9.3%+21.2%+21.3%+17.5%+35.2%（出典）KDDI 株式会社（2020）p. 32 の図表を一部修正。
（注）GPS による情報取得に個別に同意したユーザーのデータに基づくため、エリアによっては実際のモビリティとの差異が大きくなる場合がある。パンデミック前の時点での東京都との間の流入・流出人口が多い順に 5 県を掲載している。

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パンデミック前の時点で、東京都への流入人口と東京都からの流出人口が多い県各 5 県が掲載されている。
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＜コラム２＞モビリティが減少する要因は「外出抑制措置」の直接的な効果だけなのか？
欧米などの強制力の高いロックダウンとは異なり、日本での外出抑制措置には法的拘束力が伴わず、「自粛を要請する」という形でモビリティの削減が図られた。そのため、政府の要請だけでなく、
パンデミックを受けた人々の意識の変化も、モビリティの減少に影響を与えていたと考えられる。
渡辺・藪（2020）は、外出抑制措置（学校閉鎖・緊急事態宣言）の開始日・終了日が都道府県ごとに異なることを利用し、外出率（注）の変化要因を、介入効果（政府による命令・要請に国民が従う）と情報効果（政府のアナウンスメントを受けた国民が感染状況についての認識を改め、外出を抑制する）に分解し、加えて感染拡大状況が外出行動に与える影響についても検証している。そして、外出抑制のうち介入効果で説明できるのは全国では約 1/3、東京都では 1/4 に過ぎず、また各都道府県で新規感染者が 1%増加すると外出が 0.022%減少していることから、政府による情報発信を受けた国民の自発的な行動変容を指摘している。
（注）NTT ドコモ「モバイル空間統計」の 1 月 6 日～6 月 28 日のデータから算出。1 月 6 日～31 日の値をベースラインとしている。

(2) 外出抑制措置が社会・経済に与える影響
外出抑制措置やモビリティの変化が日本の社会・経済に及ぼす影響について、Kawaguchi et al. (2020) や宮川他（2020）は企業業績の変化に着目した研究を行っている。Kawaguchi et al. (2020) は経営者に対するアンケート21の結果を利用し、人々の外出抑制が企業業績に与えた影響について、各都道府県が独自に実施した措置の効果についても考慮して分析している。そして、B to C 部門の中小企業では、コロナショ
ックの影響で 3・4 月の売上が前年同月と比べて 8～9%減少しているが、所在する都道府県から休業要請を受けた業種では、追加で 9～11%の売上の減少が推定されるとしている (p. 3, 20-24)。
一方、宮川他（2020）はコロナショック初期22におけるモビリティの変動が企業倒産に与える影響について、Google 社の「コミュニティ モビリティ レポート」と東京商工リサーチの企業倒産履歴の都道府
県別データを利用して分析している。そして、「食料品店と薬局」「職場」のモビリティが減少した都道府
県で倒産確率が有意に上昇し、とりわけ宿泊・飲食サービス業や売上高の成長率が低い企業において倒産
確率が高まっているとしている (pp. 5-7)。さらに、モビリティ変動の波及効果として、隣接都道府県におけるモビリティの増加23や、販売先・取引先の所在地におけるモビリティの減少が、倒産確率の上昇と相関しているとも指摘している (p. 7)。
厳格なロックダウンが行われなかった日本の場合、3 節で紹介した Palomino et al. (2020) などのように、「エッセンシャルワーカー以外で、かつテレワークに移行できない労働は完全に停止する」という条件の回収時期は 2020 年 5 月上旬で、回答数は 12,364。推計にあたっては、経済センサスにおける従業員規模別・業種別の中小企業数と一致するように、回答結果を重み付けする処理を行っている。
22 2020 年 1～3 月のモビリティデータと、2～3 月の企業倒産データを利用している。なお、倒産数の変化がコロナショッ
クの影響であることを確認する目的で、パンデミック前（2019 年 12 月）のデータを利用したプラセボテストも実施されている。
23 宮川他（2020, p. 7）は、企業の所在地で感染抑制措置が実施され、隣接地域では実施されていない場合に、個人の消費活動や企業取引の需要が、隣接地域の代替的な企業にシフトしている可能性を指摘している。
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p. 9もとで、コロナショックが労働者の所得や経済格差に与えた影響を推定するのは難しい。しかし、コロナショック前のデータを利用した分析において、森川（2018, p. 11）はテレワークを行う労働者ほど賃金が高い傾向を、Kawaguchi and Motegi (2020, p. 8) は高所得の職業においてテレワーク利用者の割合が大きい
傾向をそれぞれ指摘していることから、日本においてパンデミック下での業務の持続可能性は所得階層によって異なっていた可能性がある。
また、Kikuchi et al. (2020a) は 2017 年の就業構造基本調査を利用してコロナショックに脆弱な労働者24の属性を特定した上で、労働者が受ける経済的打撃が不均一であることや、コロナショックが経済格差を拡大させる可能性について考察している。そして、コロナショックに脆弱な労働者は平均所得が低く、女性・大卒未満・非正規雇用という属性に集中しているとしている。さらにクレジットカードの消費データ
25を利用して各部門への経済的打撃を推計し、コロナショックに伴う所得格差の変化を試算した結果、大卒未満・非正規の労働者が最も深刻な影響を被る（所得が 6.75～7.68%低下）など、悪影響は低所得者層
において顕著であったことを示し、経済格差が拡大する可能性を指摘している(p. 21)。
コロナショックの経済的影響を詳細かつリアルタイムに分析する試みも進められている。例えば、前述の Kikuchi et al. (2020a) は、消費行動の 2 週間後に発表されるビッグデータを利用することで、経済的打撃の迅速な推計を可能にしている26。また、消費動向に関する公的統計の欠点（公表までのタイムラグ・
地域別データの不掲載27）を補完するためにビッグデータを集約する動きもみられる（コラム 3 参照）。

24

対人接触の多寡を基準に産業を分類し、リモートワークなど柔軟な勤務の可能性を基準に職業を分類した上で、対面業
務の多い産業（旅客輸送業・小売業・飲食業など）で、かつ柔軟な勤務が難しい職業（サービスワーカー・セキュリティ
ワーカーなど）に従事する労働者を、コロナショックに対して最も脆弱であると定義している。
25 JCB グループカード会員から無作為に 100 万人を抽出し、会員住所及び利用加盟店の業種ごとに消費額を集計した「JCB 消費 NOW」
（株式会社 JCB、株式会社ナウキャスト）から、2020 年 1～3 月のデータを利用している。
26 Kikuchi et al. (2020a) では、3 月までのデータの分析結果を 4 月に発表している。一方、7 月に発表された Kikuchi et al.
(2020b) では、月次労働力調査・毎月勤労統計調査・家計調査といった公的統計を利用することで、様々な属性の労働者の所得変化の推定や、労働市場の変化による厚生効果の分析など、より定量的な考察を実現している。
27 小寺（2019）や岸川・神田（2020）、岡田（2020）が指摘している。
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＜コラム３＞V-RESAS を利用した消費データの把握
内閣府地方創生推進室と内閣官房まち・ひと・しごと創生本部事務局が開設した V-RESAS という
ウェブサイトには、民間企業が収集したコロナショックにおける経済動向の把握に資するビッグデー
タが掲載されており、サイト内でグラフや階級区分図の作成も可能になっている。具体的にはモビリ
ティの変化、クレジットカード決済情報や POS 情報を利用した小売業やサービス業の消費動向、イ
ベントチケット販売数、宿泊者数、インターネットでの飲食店情報閲覧数、消費に関するキーワードの検索数の動向が掲載されている。
例えば、Kikuchi et al. (2020a) でも利用されている「JCB 消費 NOW」のデータを見てみると、5 月
前半の関東ブロック（注）における小売業とサービス業の消費額は、いずれも全体で前年同期比－17%となっている。また、業種別傾向をみると、燃料小売業が－26%、外食が－55%と、移動や外出に伴う消費の減少が顕著であるのに対し、EC（電子商取引）は+27%、電気・ガス・熱供給・水道業やコンテンツ配信の消費も増加するなど、在宅率の増加の影響が示唆される。
（注）茨城県、栃木県、群馬県、埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県、山梨県、長野県。

４．まとめ
以上のように、外出抑制措置の実施に伴い、地域差こそあるものの人々のモビリティが削減されている
ことが、ビッグデータを利用した先行研究において示されている。また、これらの研究において、パンデミックによる経済的打撃は、厳格な感染拡大防止政策が行われた地域や、対面でのやりとりの多い職業・経済的弱者において顕著であり、多くの国で経済格差を拡大させる可能性があることも指摘されている。
新型コロナウイルスへの対応には、経済活動の根幹となる人々の移動や接触を抑制しつつ経済を回復させるという困難が伴う。その中で、とりわけ感染拡大防止の鍵となる個人のモビリティについては、携帯端末の普及によりビッグデータの収集・公開が進み、政策効果の把握や各分野での研究に活用されてきているが、更に活用する余地は依然として大きい。パンデミックや経済への打撃が長期化する中で、今後どのように検証が進められていくのか、動向を注視していきたい。
参考文献
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http://www.pref.osaka.lg.jp/iryo/2019ncov/dai9kai2019ncov.html （2020 年 11 月 9 日閲覧）
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https://www.mizuho-ri.co.jp/publication/research/pdf/insight/pl200813.pdf（2020 年 11 月 9 日閲覧）
小野亮（2020）「コロナショックと労働市場 格差拡大とデジタル化（雇用自動化）への対応急務」、『みずほインサイト』、みずほ総合研究所。

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p. 11https://www.mizuho-ri.co.jp/publication/research/pdf/insight/gl200715.pdf（2020 年 11 月 9 日閲覧）
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https://www.dir.co.jp/report/research/economics/japan/20200624_021609.pdf（2020 年 11 月 9 日閲覧）
小寺信也（2019）「消費動向の早期把握の方法 消費増税を控え早期把握に対する重要性が増加」、『みずほインサイト』、みずほ総合研究所。
https://www.mizuho-ri.co.jp/publication/research/pdf/insight/jp190920.pdf（2020 年 11 月 9 日閲覧）
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https://corona.go.jp/dashboard/（2020 年 11 月 9 日閲覧）
内閣官房 IT 総合戦略室・内閣官房新型コロナウイルス感染症対策推進室・総務省・厚生労働省・経済産業省（2020）「新型コロナウイルス感染症の感染拡大防止に資する統計データ等の提供について（要請）」。
https://www.soumu.go.jp/main_content/000679819.pdf（2020 年 11 月 9 日閲覧）
内閣府「新型コロナウイルス感染症対策本部（第 36 回）」資料。
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/novel_coronavirus/th_siryou/sidai_r020525.pdf
外薗祐理子・岡林凛太郎（2020）「新型コロナ対策に生きる『統計データ』、提供する各社の違いを一挙公開」、『日経クロステック／日経コンピュータ』、日本経済新聞社。
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/01304/051900003/（2020 年 11 月 9 日閲覧）
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Google ロケーションデータと TSR 倒産データを用いた実証分析」、Special Report, 独立行政法人経済産業研究所。
https://www.rieti.go.jp/jp/special/special_report/114.html（2020 年 11 月 9 日閲覧）
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財務省財務総合政策研究所総務研究部〒100－8940 千代田区霞が関 3－1－1
TEL 03－3581－4111 （内線 5487、5222）

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