Panel Data Research Center, Keio University

PDRC Discussion Paper Series【第５回学生論文コンテスト JHPS AWARD 受賞論文：優秀賞】
COVID-19 感染拡大に伴い発生した失業が主観的健康度とメンタルヘルスに
与えた影響
真鍋 光希

2024 年 3 月 31 日
DP2023-006
https://www.pdrc.keio.ac.jp/publications/dp/9034/

Panel Data Research Center, Keio University
2-15-45 Mita, Minato-ku, Tokyo 108-8345, Japan info@pdrc.keio.ac.jp
15 March, 2021

【第５回学生論文コンテスト JHPS AWARD 受賞論文：優秀賞】
COVID-19 感染拡大に伴い発生した失業が主観的健康度とメンタルヘルスに与えた影響
真鍋 光希
PDRC Keio DP2023-006
2024 年 3 月 31 日
JEL Classification: I14; J64
キーワード: 主観的健康; メンタルヘルス; 失業; COVID-19; 固定効果モデル; 線形確率モ
デル; ロジット・モデル【要旨】
失業は個人の健康やメンタルヘルスに悪影響を与えると言われる。COVID-19 感染拡大に伴い多くの失業が発生したことを利用して、COVID-19 感染拡大に起因する失業という個人にとって外生的な失業に着目し、失業の主観的健康とメンタルヘルスに与える悪影響を分析した。正規雇用者、
非正規雇用者、自営業者という３つの就業形態別の分析と、就業形態で分割していない全体のサンプルの分析を行った。その結果、全体のサンプルを用いた分析では失業の主観的健康及びメンタルヘルスに与える悪影響は見られなかったが、非正規雇用者のサンプルと自営業者のサンプルを用いた分析ではメンタルヘルスに与える悪影響を確認することができた。

真鍋 光希
京都大学 経済学部

謝辞： 本稿の作成に当たり、慶應義塾大学パネルデータ設計・解析センターから「日本家計パネル調査」（JHPS/KHPS）の個票データを提供して頂いた。

COVID-19 感染拡大に伴い発生した失業が主観的健康度とメンタルヘルスに与えた影響

1 はじめに2019 年 12 月に中国湖北省武漢で検出された新型肺炎はじわじわと世界に広がっていき，2020 年１月には我が国でも初の感染者を確認，その後瞬く間に国中に広まった。2020 年４月には初の緊急事態宣言が発令され，政府は感染拡大防止策として国民に外出自粛やイベントの制限，ショッピングセンターや飲食店など多数の人が利用する施設の営業停止などを呼び掛けた。これにより様々な経済ショックが起こり，失業率が上昇した。
失業率の上昇は社会という広い観点で見ると経済学的に重要なファクターであり，日々様々な分析が行われている。一方で個人に着目すると，失業は個人の生活水準の低下をもたらすだけでなく，心身の健康の不調にもつながると言われている。人々は失業することで社会的ステータスやアイデンティティなどの喪失を引き起こし，その結果将来への不安からストレスを抱えるようになると同時に，自尊心が揺らぎ精神的に不安定な状態に陥ってしまうと考えられる。そしてこういったメンタルヘルスの不調は健康にも悪影響を与えると言われている。失業がもたらす健康及びメンタルヘルスへの悪影響を分析することは，医療政策を考える上で急務であると言える。
このような悪影響を分析した研究をいくつか挙げる。まずは Böckerman and Ilmakunnas [2009] である。
フィンランドのデータを用いて失業が主観的健康に与える影響を分析した。その原因に関係なく全ての失業を対象に分析を行ったところ，失業が主観的健康に悪影響を与えているという結果は得られなかった。一方で Marcus [2013] は，ドイツのデータを用いて，工場の閉鎖という個人にとって外生的な原因から生じた失業に焦点を当てて，そのような失業が労働者とその配偶者のメンタルヘルスに与える悪影響を分析した。結果として，失業は両者のメンタルヘルスに負の影響を与えているという結論に至った。また，Browning andHeinesen [2012] は同じく工場の閉鎖という個人にとって外生的な原因から生じた失業に焦点を当てて，デン
マークのデータを用いて失業が原因別の死亡リスクや入院リスクに与えた影響を分析した。失業することで全体的な死亡リスクに加えて循環器系の病気や自殺，交通事故，アルコール関連の病気，精神病に伴う死亡リス
クが増加したほか，交通事故やアルコール関連の病気，精神病による入院リスクが増加していたことが分かった。
以上の研究の中で Böckerman and Ilmakunnas [2009] のみ失業がもたらす悪影響が示されていないが，これは個人にとって外生的な失業と内生的な失業とを区別せず，両者をまとめて失業の効果を分析しようとした
ことが理由と考えられる。職を失う原因には，COVID-19 感染拡大や工場の閉鎖のように個人にとって不本意で外生的なものがある一方で，自らの身体的健康及び精神的健康の悪化や老父母の介護など自己都合によるものがある。後者に起因する失業を含んで推定を行ってしまうと，回帰分析に内生性が生まれ，係数の推定に支障が出る可能性が否めない。
このように失業が健康及びメンタルヘルスに与える悪影響を分析する際には失業を個人にとって外生的な事
柄に起因する失業に限定する必要があるが，これまでに行われた研究の中で，個人にとって外生的な失業として COVID-19 感染拡大に伴う失業を用いて分析を行ったものは管見の限り存在しない。したがって本研究では，COVID-19 感染拡大に起因する失業に着目して，失業が主観的健康とメンタルヘルスに与える悪影響を分析する。
分析にあたり，慶應義塾大学経済学部附属経済研究所パネルデータ設計・解析センターによる「日本家計パ1

ネル調査 (JHPS/KHPS)」の個票データの提供を受けた。2020 年１月時点で就業していたサンプルのみを抽出し，2020 年と 2021 年の２期間のデータを用いて，COVID-19 感染拡大に起因する失業を経験した人を処置群，経験していない人を対照群として差の差推定を行った。全サンプルを用いた分析に加え，正規雇用者と非正規雇用者，自営業者など自らで事業を行う者とで３つに区別した就業形態別の分析も行った。就業形態でサンプルを分けた理由は，正規雇用者と非正規雇用者，自営業者などで失業に対する反応が異なると考えられるからである。非正規雇用者は正規雇用者と比べると職の安定性が低い。また自営業者は自らで事業を営んでいるため，企業に雇用されている正規雇用者や非正規雇用者と比べると失業に対する捉え方が大きく異なる可能性が高い。したがって，就業形態別で失業の主観的健康及びメンタルヘルスに与える悪影響を分析することには学術的意義があると考えられる。
本研究の貢献は２つ挙げられる。第１に，前述の通り COVID-19 感染拡大に起因する失業という，個人にとって外生的なものに焦点を当てている点，第２に，COVID-19 感染拡大という未曽有の危機に起因する失業について研究を行った点である。COVID-19 やそれに関する政策が健康やメンタルヘルスにもたらした影響についてはこれまで様々な研究が行われてきた*1 。例えば Goldstein and Lee [2020] は期待余命の観点から

COVID-19 の年齢別の死亡率を推定し，Adams-Prassl et al. [2022] は感染拡大防止対策の一環として行われたロックダウンがメンタルヘルスに与えた影響を分析した。これまでは COVID-19 自体やロックダウンのような特徴的な政策に主に関心が寄せられてきたと言える。COVID-19 感染拡大がもたらした失業に着目した研究は未だ数少ない。その中でも Kikuchi, Kitao and Mikoshiba [2021] は，COVID-19 感染拡大がもたらした日本の労働市場の大きな変化により，経済学的な効用の観点から，派遣社員や若者，女性が特に大きな悪影
響を被ったことを理論モデルを用いて示した。さらに Ando and Furuichi [2022] は，都道府県レベルのパネ
ルデータを用いて COVID-19 感染拡大に伴う失業率の増加が自殺率に与える影響を推定した論文となっている。自殺率はメンタルヘルスに繋がる重要な指標であり，その点でこの研究は COVID-19 感染拡大がメンタ
ルヘルスに与えた影響を分析した論文とも言える。Ando and Furuichi [2022] は月ごとのデータを利用しているため短期的な効果と長期的な効果双方を分析できている一方，本研究では個人レベルのパネルデータを用いることで，個々人に対する影響を分析できたほか，さらに就業形態別の効果も確認することができた。
分析結果としては，就業形態での分割を行っていない，全体のサンプルを用いた分析では失業が主観的健康及びメンタルヘルスに与えた悪影響は確認できなかったが，非正規雇用者のみを抽出したサンプルを用いた分
析と自営業者などを抽出したサンプルを用いた分析では失業がメンタルヘルスに与えた悪影響を確認することができた。
以下では，まず２章で COVID-19 感染拡大に伴う経済的ショックと失業率の増加について説明する。次に３章と４章でそれぞれデータと各変数の説明，分析手法について解説し，５章で分析結果を示す。最後に６章で結論を述べる。

2 日本の COVID-19 感染拡大に伴う経済ショック
2019 年 12 月に中国湖北省武漢で検出された COVID-19 は，徐々に世界中に蔓延した。日本で初めて感染者が確認されたのは 2020 年１月 15 日のことである。その後１日ごとの感染者数は増加の一途をたどり，４月７日に政府は初めて東京，神奈川，埼玉，千葉，大阪，兵庫，福岡の７道府県に対して緊急事態宣言の発令*1 他にも Lin and Meissner [2020] や Armbruster and Klotzbücher [2020]，Brodeur et al. [2021] などが挙げられる。

2

を行った。しかしその後も感染者数の増加は終わりを見せず，４月 16 日には対象を全国に拡大した。
日本における COVID-19 感染拡大防止措置として真っ先に名前の挙がるこの緊急事態宣言であるが，諸外国で取られた措置と比べるとその実態はかなり緩いものだった。例えばフランスやイタリアなどでは大規模なロックダウンが行われ，法的拘束力を持つ外出禁止令が発令された。国民は特例外出証明書を持っていなければ外出ができなくなった。一方日本の緊急事態宣言は，国民に外出自粛を求め，大規模イベントの開催中止や飲食店，映画館といった施設の営業中止を呼び掛けるものであったが，法的拘束力はなかった。ところがこれによって第３次産業が衰退し，そのダメージが他の産業にも波及していくことで，日本は大きな経済ショックに見舞われることとなった。その１つが失業率の増加である。
図 1 は，2019 年１月から 2022 年１月にかけての日本の完全失業率の変化を示している。これを見ると，2020 年１月から徐々に失業率が増加していき，2020 年 10 月に 3.1% にまで到達していることが分かる。その後は大規模な財政出動や経済政策などに伴い経済がプラス成長になり，失業率は下降傾向にある。ここから分かるように，COVID-19 感染拡大が始まった 2020 年の１年間に，日本は急激な完全失業率の増加を経験した。この失業が人々の健康やメンタルヘルスに与えた影響を考えるのが本研究のテーマである。

図1

失業率の変化注）完全失業率は 完全失業率 (%) = 完全失業者∗ 100 で定義される。
労働力人口
出所）労働力調査より筆者が作成。

3 データと各変数について
本章では分析に用いるデータを確認する。本研究の分析に際しては，慶應義塾大学経済学部附属経済研究
所パネルデータ設計・解析センターによる「日本家計パネル調査 (JHPS/KHPS)」の個票データの提供を受けた。JHPS/KHPS とは，2009 年から毎年実施されている JHPS と 2004 年から同じく毎年実施されている

3

KHPS を統合した調査であり，それぞれ 20 歳以上の男女，20 歳から 69 歳の男女を対象としている。サンプ
ル抽出の母集団は重なっているものの，調査回答者の重複はない。層化２段無作為抽出法に基づいてサンプルが選定されており，地方・都市階級からサンプルがまんべんなく抽出されている。就業や健康をはじめとして，就学や幸福感など様々なテーマで毎年１月に調査を行っている。調査対象者が有配偶であれば，その配偶者に対しても同一の調査項目が用意されている。
今回用いるデータは 2020 年と 2021 年の JHPS/KHPS である。どちらも１月に調査が行われている（期日は１月 31 日）。サンプルの抽出に当たって４つのことを行った。第１に，分析に利用する質問項目で，実際の回答者が，その質問が想定している回答者と異なっている個人を全て排除した。毎年調査票には，各質問項目
において誰が回答したかを確認する質問*2 が記載されている。例えば調査の対象者本人にメンタルヘルスの状態を問う質問で，対象者の配偶者が回答してしまっている場合は，その回答は利用できなくなる。したがってそのような個人は全て分析から除外した。第２に，外国に住んでいる個人を全て削除した。外国に住んでいる個人は，どの国に住んでいるかを特定することができない。コントロール変数として地方の 1000 人当たり COVID-19 感染者数と COVID-19 死亡者数を利用している都合上，こういった個人は全て分析から除外した。第３に，2020 年１月時点で収入を伴う仕事を行っていた個人（家族従業者を含む）にサンプルを限定した。2020 年２月から 2021 年１月までの間に起こった COVID-19 感染拡大に伴う失業の効果を分析するにあたり，処置群をその期間就業していたものの，途中で COVID-19 感染拡大に伴う失業を経験した者，対照群をその期間就業していた者とするため，そのような処理を行った*3 。第４に，各分析において説明変数として採用している質問に無回答だった個人をサンプルから除外した。
これによりサンプルの個体数が減少してしまったこと，さらに本研究で対象となる COVID-19 感染拡大に伴う失業を経験している個人が極めて少なかったことを受けて，本研究では有配偶の調査対象者の配偶者も１つの個体として加えている。つまり，有配偶の調査対象者のデータは２人分の個体として計上される。これにより，個体数は 2614（２年分のデータがあるため，合計で 5228 の観測値）となった。
以下の小節では，分析で用いた各項目について説明を行う。

3.1 主観的健康とメンタルヘルス
まず主観的健康について述べる。主観的健康とは，自らの健康状態について主観的に判断した指標であり，英語では self-assessed health（SAH）などと表記される。この指標は Böckerman and Ilmakunnas [2009]
や Power, Matthews and Manor [1998] などの様々な研究で個人の健康状態を示すものとして用いられており，さらに Van Doorslaer and Jones [2003] では，主観的な指標ではあるものの将来的な病気の罹患確率や死亡率などに関わる客観的な指標としての活用も可能だと結論付けている。本研究ではこの指標を個人の健康状態を示すものとして扱う。JHPS/KHPS では『ふだんのあなたの健康状態はどうですか。
』という質問があり，選択肢には『よい』『まあよい』『ふつう』『あまりよくない』『よくない』がある。これを主観的健康を表す回答として利用する。質的変数であることから，分析にあたって『よい』『まあよい』『ふつう』であれば１*2 回答の選択肢は『調査の対象者本人』『配偶者』『その他の人』の３つである。
*3 具体的な方法は以下のとおりである。
『先月（１月），あなたは収入をともなうお仕事 (家族従業者を含む) をしましたか。次の中であなたの行動に最もあてはまるものをお答えください。（アルバイトを含めてお答えください）』という質問があり，選択肢として『おもに仕事』 『通学のかたわらに仕事』 『家事などのかたわらに仕事』 『仕事を休んでいた』 『仕事を探していた』『通学・家事・その他』があった。2020 年の調査票（2020 年１月実施）で『おもに仕事』と回答している人のみをサンプルに残し，それ以外の個人（無回答含む）をサンプルから除外した。

4

を，『あまりよくない』『よくない』であれば０を取るダミー変数とした。
次にメンタルヘルスであるが，負の感情を感じたことが少しでもあれば「悪い」，全く無ければ「良い」と判断する。具体的には，JHPS/KHPS に『次の質問では，過去 30 日の間，あなたがどのように感じていたかについておたずねします。それぞれの質問に対して，そういう気持ちをどれくらいの頻度で感じていたか，一番当てはまる番号に○を付けてください。
』という質問がある。その下に６つの項目『神経過敏に感じましたか』『絶望的だと感じましたか』『そわそわしたり，落ち着きなく感じましたか』『気分が沈み込んで，何が起こっても気が晴れないように感じましたか』『何をするのも骨折りだと感じましたか』『自分は価値のない人間だと感じましたか』があり，それぞれについて『いつも』『たいてい』『ときどき』『少しだけ』『全くない』という頻度を示す選択肢がある。それぞれを，個人のメンタルヘルスを示す指標として用いる。本章の後半で示す記述
統計量の表や，5 章で示す推定結果の表では，それぞれの項目を項目１から６と名付けた。なお，この質問はKessler et al. [2003] にてメンタルヘルスを測るために導入されたものである。こちらも主観的健康と同様，『いつも』『たいてい』『ときどき』『少しだけ』であれば０を，『全くない』であれば１を取るダミー変数とした。

3.2 COVID-19 感染拡大に伴う失業
今回の分析では，2020 年１月時点で就業していた個人のみをサンプルに含んでいる。その上で，処置群は 2020 年２月から 2021 年１月までの間に COVID-19 感染拡大に伴う失業を経験した人，対照群はそのような失業を経験していない人とした。処置を受けたか否かの判断としては，2021 年の質問票（2021 年１月に実施）にある『新型コロナウイルス感染症の流行によってあなた自身，以下のことが既に起きていますか。』という質問を利用した。この質問は，その下に『重篤な病気になる』『解雇や会社倒産などで職を失う』『所得や収入が減り，生活水準の大幅な低下を余儀なくされる』『生活が苦しくなって貯蓄を取り崩したり借金をする』『生活が苦しくなって国や自治体の経済的支援や生活保護などの申請を行う』という項目があり，それぞれについて『非該当・答えたくない』『はい』『いいえ』のいずれかを回答するようになっている。このうち『解雇や会社倒産などで職を失う』に対する回答を利用した。具体的には，この質問に『はい』を選んだ人を処置
群，『いいえ』を選んだ人を対照群としている。
『非該当・答えたくない』を回答した個人はサンプルから除外した。なおこの質問は，解雇や会社倒産などで職を失ったが，それは必ずしも新型コロナウイルス感染症の流行が原因ではない個人は『いいえ』を選択していると考えられる。本来このような個人はサンプルから除外するべきであろうが，そのような個人を判別する方法が無かった*4 ため，今回はこのような個人は本研究では対照群に入っている。
表 1 に，全サンプルのうち，2020 年の１年間に COVID-19 感染拡大に伴う失業を経験した人とそうでない人の割合を示している。処置群が 90 人，対照群が 2524 人であった。

*4 『新型コロナウイルス感染症の流行によってあなた自身，以下のことが既に起きていますか。
』とは別に，１年間で失業を経験したか聞いている質問と，その原因が新型コロナウイルス感染症流行による影響なのかを聞いている質問があった。しかし，これら２つの質問における「失業を経験し，それが新型コロナウイルス感染症流行による影響に起因する人」が，『新型コロナウイルス感染症の流行によってあなた自身，以下のことが既に起きていますか。
』の『解雇や会社倒産などで職を失う』の項目で『はい』を選んでいる人と一致しなかった。『新型コロナウイルス感染症の流行によってあなた自身，以下のことが既に起きていますか。』で『はい』を選んでいる人を処置群とした方が処置群の数が多くなり，分析の精度が高まると判断したため，こちらの質問を処置群の決定の際に利用し，２つの質問は矛盾を防ぐため一切利用しなかった。

5

表1
処置群
対照群
合計

処置群・対照群の割合
個体数割合 (%)

90
2524
2614

3.44
96.56
100.00注）2020 年１月時点で就業している個人を全体のサンプルとし，そのうち 2021 年１月までの間に
COVID-19 個人拡大に伴う失業を経験した個人を処置群，そうでない個人を対照群とした。

3.3 居住地方の 1000 人当たり COVID-19 感染者数と死者数
その他に個人が住んでいる地方の 1000 人当たり COVID-19 感染者数と死亡者数のデータを利用した。

JHPS/KHPS では調査対象者のプライバシー保護のため，個人の居住している都道府県の情報は入手できな
くなっており，代わりに地方（北海道，東北，関東，中部，近畿，中国，四国，九州）の情報が入手可能である。それに基づき，個人の住んでいる地方の 1000 人当たり感染者数と死亡者数をデータに割り当てた。計算に当たっては，各都道府県の感染者数と死亡者数を厚生労働省のサイト「データからわかる−新型コロナウイ
ルス感染症情報−」から，各都道府県の人口を総務省作成の「人口推計」から入手している。感染者数と死亡者数は，JHPS/KHPS の回答時期が１月であることから各年１月１日〜１月 31 日の累積人数を，人口は各年

10 月１日時点のものを利用している。

3.4 就業形態の区分
本研究ではサンプル全てを用いた分析に加え，正規雇用者，非正規雇用者，自営業者などの３つのグルー
プにサンプルを分割し，それぞれについても分析を行った。正規雇用者と非正規雇用者は雇用の安定性に差があり，自営業者は自らで責任をもって事業を運営しなければならないという特徴がある。したがって，３者は失業に伴う健康面や精神面のダメージの程度が異なるのではないかと考え，このような分割を行った。実際にKikuchi, Kitao and Mikoshiba [2021] では，経済学的な効用の観点から，COVID-19 感染拡大に伴う労働市
場のショックが正規雇用者と非正規雇用者の間で異なっていることを理論的に示している。
サンプル作成に当たっては，『あなたの就業形態は，次のどれにあてはまりますか。
』と『あなたの会社での職位は，次のどれにあてはまりますか。』の２つの質問から，2020 年時点で正規雇用者だった人々，非正規雇用者だった人々，自営業者などに該当する人々の３つのサンプルに分割した。前者の質問には６つの選択肢『自営業主（飲食店・卸小売店・農業等）』『自由業者（医者・弁護士・会計士・税理士・作家等）』『家族従業者（飲食店・卸小売店・農業等の家族従業者）』『会社と雇用関係のない在宅就労・内職』『勤め人（会社，団体などに従業・勤務している人（雇用主と雇用関係にある人））』『委託労働・請負（雇用関係にない者）』があり，そのうち『勤め人（会社，団体などに従業・勤務している人（雇用主と雇用関係にある人）』の選択肢を選んだ
個人は後者の質問に回答し，それ以外の個人は回答しないという形式である。前者の質問で『勤め人（会社，
団体などに従業・勤務している人（雇用主と雇用関係にある人）』以外の選択肢を選んだ個人を「自営業者など」のサンプルに振り分けた。このサンプルに属する個人は，特定の会社と雇用関係があるわけではなく，自6らで事業を営む者であると解釈できる。また，後者の質問には『常勤の職員・従業員 (正規社員)―役職なし』『常勤の職員・従業員 (正規社員)―役職あり』『常勤の職員・従業員 (正規社員)―経営者』『契約社員』『アルバ
イト・パートタイマー』『派遣社員』『嘱託』の７つの選択肢があり，このうち最初の３つを選んだ個人を「正規雇用者」のサンプルに，残りの４つを選んだ個人を「非正規雇用者」のサンプルに割り当てた。２つの質問に対してそれぞれ無回答だった個人（前者の質問で『勤め人（会社，団体などに従業・勤務している人（雇用主と雇用関係にある人）』を選択し，後者の質問には答えなかった者は除く）はそもそも全体のサンプルから除外している。
表 2 は，全サンプルの中での 2020 年時点の正規雇用者，非正規雇用者，自営業者などの割合を示している。
全サンプルのうち，正規雇用者が約 60% を占めており，非正規雇用者が約 25%，自営業者などが約 15% を占めている。また，括弧内の数字はそれぞれのサンプルのうち COVID-19 感染拡大に伴う失業を経験した個人数を示している。失業を経験した個人は正規雇用者の約 2%，非正規雇用者の約 6%，自営業者などの約 4%ほどであり，ここから非正規雇用者や自営業者などは正規雇用者に比べると雇用が不安定であることがうかがえる。

表2

正規雇用者・非正規雇用者・自営業者などの割合

個体数

割合 (%)

正規雇用者

1591(35)

60.86

非正規雇用者

632(39)24.18

自営業者など391(16)14.96

合計2614(90)

100.00注）「自営業者など」には，『自営業主（飲食店・卸小売店・農業等）』『自由業者（医者・弁護士・
会計士・税理士・作家等）』『家族従業者（飲食店・卸小売店・農業等の家族従業者）』『会社と雇用関係のない在宅就労・内職』『委託労働・請負（雇用関係にない者）』が含まれる。括弧内の数字は各就業形態のうち処置群にあたる個体数を表す。

3.5 記述統計量
表 3 は回帰式に用いた各変数の記述統計量を示したものである。「主観的健康」は，普段の健康状態の自己評価が『よい』『まあよい』『ふつう』であれば１を，『あまりよくない』『よくない』であれば０を取るダ
ミー変数となっている。メンタルヘルスについては，「項目１」は『神経過敏に感じましたか』，「項目２」は『絶望的だと感じましたか』，「項目３」は『そわそわしたり，落ち着きなく感じましたか』，「項目４」は『気分が沈み込んで，何が起こっても気が晴れないように感じましたか』，「項目５」は『何をするのも骨折りだと感じましたか』，「項目６」は『自分は価値のない人間だと感じましたか』に対する回答を示しており，前述し7

たように，それぞれ『いつも』『たいてい』『ときどき』『少しだけ』を選んでいれば０を，『全くない』を選んでいれば１を取るダミー変数となっている。主観的健康状態を表すダミー変数も，メンタルヘルスの状態を表すダミー変数も，１を取っていれば良い状態と言え，０を取っていれば悪い状態と言える。1000 人当たり

COVID-19 感染者数と 1000 人当たり COVID-19 死亡者数はそれぞれ個人が住んでいる地方の 1000 人当たり COVID-19 感染者数と死亡者数を表している。

表3

記述統計量

平均

中央値

最小値

最大値

標準偏差

主観的健康（ダミー変数処理後）

0.871

1.000

0.000

1.000

0.335

項目１（ダミー変数処理後）

0.479

0.000

0.000

1.000

0.500

項目２（ダミー変数処理後）

0.674

1.000

0.000

1.000

0.469

項目３（ダミー変数処理後）

0.535

1.000

0.000

1.000

0.499

項目４（ダミー変数処理後）

0.478

0.000

0.000

1.000

0.500

項目５（ダミー変数処理後）

0.484

0.000

0.000

1.000

0.500

項目６（ダミー変数処理後）

0.698

1.000

0.000

1.000

0.459

1000 人あたり COVID-19 感染者数

0.627

0.152

0.000

2.027

0.770

1000 人当たり COVID-19 死亡者数

0.009

0.003

0.000

0.030

0.010

観測数

5228

注）
「主観的健康」は普段の健康状態の自己評価が『よい』『まあよい』『ふつう』であれば１を，『あまりよくない』『よくない』であれば０を取るダミー変数。「項目１」は神経過敏に感じた頻度，「項目２」は絶望的だと感じた頻度，「項目３」は落ち着きなく感じた頻度，「項目４」は気分が沈みこむように感じた頻度，「項目５」は何をするにも骨折りだと感じた頻度，「項目６」は自分は価値のない人間だと感じた頻度を表す数値であり，『いつも』『たいてい』『ときどき』『少しだけ』を選んでいれば０を，『全くない』を選んでいれば１を取るダミー変数。
出所）1000 人当たり COVID-19 感染者数と死亡者数は厚生労働省「データからわかる−新型
コロナウイルス感染症情報−」及び総務省「人口推計」をもとに筆者が作成。

表 4 に，参考としてダミー変数に変換する前の主観的健康及びメンタルヘルスの記述統計量をまとめている。主観的健康は，回答が『よい』であれば５を，『まあよい』であれば４を，『ふつう』であれば３を，『あまりよくない』であれば２を，『よくない』であれば１を取る質的変数としている。項目１から６は，それぞれ『いつも』を選んでいれば１を，『たいてい』を選んでいれば２を，『ときどき』を選んでいれば３を，『少しだけ』を選んでいれば４を，『全くない』を選んでいれば５を取る質的変数とした。主観的健康とメンタルヘル
ス双方ともに，より大きな値を取っているほどより良い状態にあると言える。

8

表4

記述統計量（ダミー変数処理前）

平均

中央値

最小値

最大値

標準偏差

主観的健康（ダミー変数処理前） 3.523

3.000

1.000

5.000

0.940

項目１（ダミー変数処理前）

4.085

4.000

1.000

5.000

1.058

項目２（ダミー変数処理前）

4.473

5.000

1.000

5.000

0.883

項目３（ダミー変数処理前）

4.301

5.000

1.000

5.000

0.888

項目４（ダミー変数処理前）

4.183

4.000

1.000

5.000

0.955

項目５（ダミー変数処理前）

4.181

4.000

1.000

5.000

0.974

項目６（ダミー変数処理前）

4.505

5.000

1.000

5.000

0.885

観測数

5228

注）「主観的健康」は普段の健康状態の自己評価が『よい』『まあよい』
『ふつう』
『あまり
よくない』
『よくない』の時にそれぞれ５，４，３，２，１を取るダミー変数。
「項目１」は神経過敏に感じた頻度，「項目２」は絶望的だと感じた頻度，「項目３」は落ち着きなく感じた
頻度，「項目４」は気分が沈みこむように感じた頻度，「項目５」は何をするにも骨折りだと感じた頻度，「項目６」は自分は価値のない人間だと感じた頻度を表す数値であり，『全くない』『少しだけ』『ときどき』『たいてい』『いつも』を選んだ時にそれぞれ５，４，３，２，１を取るダミー変数。

4 回帰モデル
本研究では，COVID-19 感染拡大に伴う失業が，主観的健康及びメンタルヘルスに与える影響を，差の差推定及びパネルデータ分析の手法を用いて分析する。2020 年１月時点で就業している人に限定した全サンプ
ルのうち，2021 年１月までの間で COVID-19 感染拡大に伴う失業を経験した個人が処置群，そうでない個人が対照群である。線形確率モデルとロジット・モデルの２つのモデルを用いて分析を行った。まず，線形確率モデルの推定式は以下のとおりである。

Yit = α + βU Mi ∗ AF T ERt + δAF T ERt + θXit + µi + ϵit
添え字の i は観察個体を示し，t は時点（2020 年と 2021 年）を示している。また，α が切片，µi が個人固定効果，ϵit が誤差項である。
まず，Yit が個人 i の t 時点の主観的健康及びメンタルヘルスを表す変数である。3 章の 3.1 節にあるように，それぞれ状態が良ければ１を，悪ければ０を取るダミー変数となっている。被説明変数が２値変数である
ため，これは線形確率モデルであると解釈できる。

U Mi は，個人 i が COVID-19 感染拡大に伴う失業を経験していたら１，そうでなければ０を取るダミー変数である。また AF T ERt は t 時点で 2021 年であれば１を取るダミー変数である。交差項 U Mi ∗ AF T ERtの係数 β が今回最も関心のあるパラメーターであり，COVID-19 感染拡大に伴う失業が主観的健康またはメンタルヘルスに与える影響を表す。これがマイナスであれば，「COVID-19 感染拡大に伴う失業を経験した
場合，主観的健康またはメンタルヘルスが悪化する確率が上昇する」という解釈が可能だ。一方 δ は，失業の有無やコントロール変数として用いた居住地方の COVID-19 感染者数と死者数に関係なく，主観的健康ま9たはメンタルヘルスが 2020 年から 2021 年にかけてどう変化したかを表すパラメーターである。こちらも第５章で示す推定結果の中で注目していく。JHPS/KHPS の調査が行われた 2021 年１月は同じく調査が行われた 2020 年１月と比較すると，コロナ禍が深刻化しているということが大きな違いである。深刻化に伴い，COVID-19 に感染する確率が上がったり， ステイホーム の徹底が呼びかけられるようになり運動量が減少したりしたことで健康に悪影響が出たと考えられる。またメンタルヘルスについては，Gruber et al. [2021]
1によると，COVID-19 のパンデミックは○COVID-19に感染することに対する恐怖に加え，その流行に終わ
2 リモートワークが増えたことで家内に家族がいる時間が増えた結果，家族りが見えないことに対する不安，○
3 感染を防間の諍いが増えたなどといった，様々な人間関係の在り方に変化が生じたことに対するストレス，○

ぐための行動をとるよう迫られた結果，飲み会やアウトドアといったストレス解消手段の一部が無くなったことといった３つの経路で人々の状態を悪化させているという。AF T ERt の係数 δ がマイナスであれば，「コロナ禍の深刻化とともに主観的健康やメンタルヘルスが悪化している」と解釈できる。なお，通常の差の差推定であれば U Mi の単独項を回帰式に入れる必要があるが，今回は個人固定効果を含んで推定しており，これは U Mi の単独項の効果も含んでいると考えられるため，回帰式からは除外した。Xit はコントロール変数である。前述の通り個人 i の居住地方の t 時点での 1000 人当たり COVID-19 感染者数と死者数を用いている。
これら２つの変数は，各地方の COVID-19 感染拡大の度合いを示していると考えられる。２つの変数をコン
トロールすることでつかむことのできる効果は以下のとおりである。つまり，主観的健康については，感染状
況が深刻化している地方に住んでいると，感染リスクが比較的高まり，健康状態が悪化しやすくなるという効果が考えられる。メンタルヘルスについては，自分の居住地域の感染状況が深刻化しているという事実を受けて，自分や家族の健康への不安が生じ，神経質になるなどといった効果が考えられる。
なお，本研究では上述した線形確率モデルのほかにロジット・モデルを用いた分析も行った。しかし，両者の分析結果は質的にはほぼ違いが見られなかったため，線形確率モデルの分析結果のみ 5 章で示し，ロジッ
ト・モデルの分析結果は付録 A で紹介している。ロジット・モデルを用いたパネルデータ分析は線形確率モ
デルを用いたそれと異なり，年を通じて被説明変数の値が変化した個体，つまり主観的健康及びメンタルヘル
スが 2020 年から 2021 年で変化した個体のみがサンプルとして分析に用いられる。換言すると 2020 年から2021 年にかけて変化の無かった個体は分析から外されてしまっている。そのため分析に用いる観測数が減少
してしまい，付録 A の回帰結果の表にあるように標準誤差が大きくなりやすい。それに加えてロジット・モ
デルでは潜在変数モデルにおける誤差項にロジスティック分布を仮定しなければならない。以上の点から，ロ
ジット・モデルではなく線形確率モデルの結果をメインの結果として採用する。

5 推定結果5.1 全サンプルを用いた分析
まず推定結果の見方を説明する。全サンプルを用いた分析と就業形態別の分析の結果双方ともに，(1) 列が主観的健康，(2) 列が項目１（神経過敏に感じるか），(3) 列が項目２（絶望的だと感じるか），(4) 列が項目
３（そわそわしたり，落ち着かなく感じるか），(5) 列が項目４（気分が沈みこんで，何が起こっても気が晴れないように感じるか），(6) 列が項目５（何をするにも骨折りだと感じるか），(7) 列が項目６（自分は価値のない人間だと感じるか）に対する回答を被説明変数とした分析の結果を示す。主観的健康は普段の健康状態の自己評価が『よい』『まあよい』『ふつう』であれば１を，『あまりよくない』『よくない』であれば０を取るダミー

10

表5

推定結果（全サンプル，線形確率モデル）
(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

VARIABLES

主観的健康

項目１

項目２

項目３

項目４

項目５

項目６

COVID-19 失業ダミー× 2021 年ダミー

-0.00957(0.0421)-0.00987(0.0198)-0.000834(0.0114)-0.0969(1.119)0.878***(0.00327)

0.0118(0.0632)-0.113***(0.0306)-0.00616(0.0174)
3.456**(1.517)0.508***(0.00506)

0.000148(0.0573)-0.0755***(0.0280)0.00804(0.0155)
1.158(1.438)0.696***(0.00456)

0.0221(0.0638)-0.0412(0.0304)-0.0261(0.0179)
2.705*(1.584)0.547***(0.00516)-0.0695(0.0638)-0.0581*(0.0307)-0.00726(0.0175)
1.960(1.586)0.495***(0.00512)-0.0359(0.0626)-0.0439(0.0306)-0.00960(0.0174)
1.927(1.602)0.495***(0.00506)-0.0141(0.0502)-0.0492*(0.0261)-0.00198(0.0144)
1.144(1.336)
0.713***(0.00422)

5,228
0.002

5,228
0.014

5,228
0.010

5,228
0.004

5,228
0.005

5,228
0.003

5,228
0.006

2021 年ダミー
1000 人当たり COVID-19 感染者数
1000 人当たり COVID-19 死亡者数
定数項

観測数
決定係数

注）(1) から (7) 列の全ての分析で個人固定効果を含めている。被説明変数である「主観的健康」は普段の健康状態の自己評価が『よい』『まあよい』『ふつう』であれば１を，『あまりよくない』『よくない』であれば０を取るダミー変数。
「項目１」は神経過敏に感じた頻度，「項目２」は絶望的だと感じた頻度，「項目３」は落ち着きなく感じた頻度，「項目４」は気分が沈みこむように感じた頻度，「項目５」は何をするにも骨折りだと感じた頻度，「項目６」は自分は価値のない人間だと感じた頻度を表す数値であり，『いつも』『たいてい』『ときどき』『少しだけ』を選んでいれば０を，『全くない』を選んでいれば１を取るダミー変数。括弧内の数字は個人レベルでクラスタリングして求めた不均一分散に対して頑健な標準誤差を示す。*, **, *** はそれぞれ 10%, 5%, 1% 水準で統計的に有意であることを表す。

変数である。項目１から６はそれぞれ神経過敏に感じた頻度，絶望的だと感じた頻度，落ち着きなく感じた頻度，気分が沈みこむように感じた頻度，何をするにも骨折りだと感じた頻度，自分は価値のない人間だと感じた頻度を表す数値であり，『いつも』『たいてい』『ときどき』『少しだけ』を選んでいれば０を，『全くない』を選んでいれば１を取るダミー変数である。最も関心のある係数は COVID-19 失業ダミーと 2021 年ダミーの交差項の係数であり，これが負であれば，その絶対値は COVID-19 感染拡大に伴う失業が主観的健康及びメ
ンタルヘルスが悪化する確率に与える影響を示す。さらに 2021 年ダミーの係数にも着目する。これは，2020
年から 2021 年にかけて主観的健康及びメンタルヘルスがどのように変化したかを表す。JHPS/KHPS の調査が行われた 2021 年１月は，同じく調査が行われた 2020 年１月と比較すると，最も大きな違いとしてコロナ禍が深刻化しているということが挙げられる。よってこの係数はコロナ禍の深刻化が主観的健康及びメンタ
ルヘルスが悪化する確率に与えた影響であると解釈できる。また，全ての分析で個人固定効果を含めて推定を行っている。括弧内の数字は個人レベルでクラスタリングを行って求めた標準誤差である。

最初に，全サンプルを用いた線形確率モデルによるパネルデータ分析の推定結果を示したものが表 5 である。まず COVID-19 失業ダミーと 2021 年ダミーの交差項の係数を見ていく。主観的健康や項目４（気分が沈みこむように感じるか），項目５（何をするにも骨折りだと感じるか），項目６（自分は価値のない人間だと感じるか）を被説明変数とした分析で負になったものの，全ての分析において統計的に有意にはならなかった。したがって COVID-19 感染拡大に伴う失業が，主観的健康やメンタルヘルスに与える悪影響の効果は見られなかった。有意にならなかった原因としては，このような失業のメンタルヘルスに対する影響を受けにくい正規雇用の労働者がサンプルに多く存在することが考えられる。これについては次節で詳述する。
また，2021 年ダミーの係数は負になる傾向が強い。項目１（神経過敏に感じるか）や項目２（絶望的だと

11

表6

推定結果（正規雇用者，線形確率モデル）
(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

VARIABLES

主観的健康

項目１

項目２

項目３

項目４

項目５

項目６

COVID-19 失業ダミー× 2021 年ダミー

-0.0215(0.0641)-0.0192(0.0260)
0.00873(0.0142)0.112(1.481)0.881***(0.00416)

0.233**(0.0949)-0.105***(0.0383)0.000858(0.0213)2.353(1.954)0.527***(0.00641)

0.120(0.0810)-0.108***(0.0353)
0.00262(0.0201)
2.320(1.944)0.710***(0.00598)

0.222**(0.106)-0.0531(0.0386)-0.0323(0.0225)3.770*(2.125)0.544***(0.00664)

0.101(0.107)-0.0804**(0.0400)-0.0298(0.0225)
3.937*(2.075)0.500***(0.00665)

0.0502(0.0958)-0.0548(0.0392)-0.0410*(0.0216)
4.472**(2.182)0.495***(0.00648)

0.125(0.0846)-0.0821**(0.0331)-0.0191(0.0186)
3.618**(1.792)0.725***(0.00553)

3,182
0.001

3,182
0.017

3,182
0.018

3,182
0.008

3,182
0.010

3,182
0.006

3,182
0.012

2021 年ダミー
1000 人当たり COVID-19 感染者数
1000 人当たり COVID-19 死亡者数
定数項

観測数
決定係数

注）(1) から (7) 列の全ての分析で個人固定効果を含めている。被説明変数である「主観的健康」は普段の健康状態の自己評価が『よい』『まあよい』『ふつう』であれば１を，『あまりよくない』『よくない』であれば０を取るダミー変数。
「項目１」は神経過敏に感じた頻度，「項目２」は絶望的だと感じた頻度，「項目３」は落ち着きなく感じた頻度，「項目４」は気分が沈みこむように感じた頻度，「項目５」は何をするにも骨折りだと感じた頻度，「項目６」は自分は価値のない人間だと感じた頻度を表す数値であり，『いつも』『たいてい』『ときどき』『少しだけ』を選んでいれば０を，『全くない』を選んでいれば１を取るダミー変数。括弧内の数字は個人レベルでクラスタリングして求めた不均一分散に対して頑健な標準誤差を示す。*, **, *** はそれぞれ 10%, 5%, 1% 水準で統計的に有意であることを表す。

感じるか），項目４，項目６を被説明変数とした分析では統計的有意に負になっているほか，その他の変数を
被説明変数とした分析でも有意ではないが負になっている。このことから，2021 年になってコロナ禍が深刻化していくなかで，主観的健康とメンタルヘルスは悪化したことが分かる。統計的有意な部分のみ取り上げると，2021 年になりコロナ禍が深刻化したことに伴って，項目１の観点でメンタルヘルスが悪化する確率は約11.3% ポイント，項目２の観点では約 7.6% ポイント，項目４の観点では約 5.8% ポイント，項目６の観点では約 4.9% ポイント上昇することが分かった。

1000 人当たり COVID-19 感染者数の係数は全て統計的に有意ではない一方で，1000 人当たり COVID-19
死亡者数の係数は項目１と３を被説明変数とした分析で統計的に有意に正になっている。そのまま解釈すると，自分の住んでいる地方の 1000 人当たり COVID-19 死亡者数が増加するとメンタルヘルスが悪化する確率は低下するということになる。しかし，自分の居住地方の 1000 人当たり COVID-19 死亡者数が増加すると，その地方でコロナ禍が深刻化しているということになり，それは本来ならメンタルヘルスに悪影響を与え（Gruber et al. [2021]），ひいては主観的健康をも低下させると考えられる。したがってこの分析結果にはいささか疑問を覚える。原因として考えられるのは，このデータが地方レベルになっていることである。地方レベルであるため，１年ごとに８通りの数値しか現れず，その結果感染者数と死亡者数が主観的健康及びメンタ
ルヘルスに与える影響を捉えることができなかった。今回はデータの都合上個人の住所は地方レベルでしか把握できなかったが，都道府県レベルで把握できれば，都道府県ごとの人口 1000 人当たりの COVID-19 感染
者数と死亡者数を分析に用いることができ，これら２つの係数は統計的に有意に負になる可能性が高い。

12

表7

推定結果（非正規雇用者，線形確率モデル）
(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

VARIABLES

主観的健康

項目１

項目２

項目３

項目４

項目５

項目６

COVID-19 失業ダミー× 2021 年ダミー

-0.0322(0.0729)-0.0309(0.0403)-0.0252(0.0245)
2.153(2.264)0.872***(0.00698)-0.0459(0.0973)-0.143**(0.0610)-0.0554(0.0360)
7.878***(2.873)0.467***(0.0100)-0.0701(0.0868)-0.0154(0.0573)-0.0293(0.0304)
2.238(2.744)0.647***(0.00881)-0.0568(0.0958)-0.00128(0.0637)-0.0375(0.0376)
1.295(2.983)0.524***(0.0104)-0.194**(0.0905)
0.0449(0.0602)-0.00394(0.0355)-1.350(3.257)0.445***(0.0102)-0.182*(0.0971)
0.0116(0.0549)
0.0129(0.0358)-1.256(2.899)0.457***(0.00993)-0.0563(0.0694)
0.0338(0.0550)-0.0121(0.0279)-2.110(2.789)0.644***(0.00818)

1,264
0.008

1,264
0.030

1,264
0.004

1,264
0.005

1,264
0.009

1,264
0.008

1,264
0.007

2021 年ダミー
1000 人当たり COVID-19 感染者数
1000 人当たり COVID-19 死亡者数
定数項

観測数
決定係数

注）(1) から (7) 列の全ての分析で個人固定効果を含めている。被説明変数である「主観的健康」は普段の健康状態の自己評価が『よい』『まあよい』『ふつう』であれば１を，『あまりよくない』『よくない』であれば０を取るダミー変数。
「項目１」は神経過敏に感じた頻度，「項目２」は絶望的だと感じた頻度，「項目３」は落ち着きなく感じた頻度，「項目４」は気分が沈みこむように感じた頻度，「項目５」は何をするにも骨折りだと感じた頻度，「項目６」は自分は価値のない人間だと感じた頻度を表す数値であり，『いつも』『たいてい』『ときどき』『少しだけ』を選んでいれば０を，『全くない』を選んでいれば１を取るダミー変数。括弧内の数字は個人レベルでクラスタリングして求めた不均一分散に対して頑健な標準誤差を示す。*, **, *** はそれぞれ 10%, 5%, 1% 水準で統計的に有意であることを表す。

5.2 正規雇用者・非正規雇用者・自営業者などの比較分析
第１に，正規雇用者のみを抽出したサンプルを用いた，線形確率モデルによるパネルデータ分析の推定結果を示したものが表 6 である。COVID-19 失業ダミーと 2021 年ダミーの交差項の係数は，主観的健康を被説明変数とした分析では負になったが，項目１（神経過敏に感じるか）をはじめとしたメンタルヘルスを表す変数を被説明変数とした分析では正になり，特に項目１と項目３（そわそわしたり，落ち着かなく感じるか）を
被説明変数とした分析では統計的に有意となった。これは COVID-19 感染拡大に伴う失業が，主観的健康及びメンタルヘルスに悪影響を与えるという仮説と異なる結果である。このような結果になった原因として考えられるのは，正規雇用者は一度失業したとしても１年以内に再度正規雇用者として再就職できる可能性が高いことである。実際，2020 年１月時点で正規雇用者だった人々は，それ以外の人々と比べると，COVID-19 感
染拡大に伴う失業を経験しても 2021 年１月時点では再び正規雇用で就業できる傾向にあった。本節の最終部にて詳述する。他には，2021 年ダミーの係数は項目１，項目２（絶望的だと感じるか），項目４（気分が沈みこむように感じるか），項目６（自分は価値のない人間だと感じるか）を被説明変数とした分析で統計的有意に負になっている。

第２に，非正規雇用者のみを抽出したサンプルを用いた，線形確率モデルによるパネルデータ分析の推定結果を示したものが表 7 である。COVID-19 失業ダミーと 2021 年ダミーの交差項の係数は，項目４と項目５（何をするにも骨折りだと感じるか）を被説明変数とした分析で統計的に有意に負となり，その他の分析全て
で統計的有意ではないものの係数が負になった。これにより，COVID-19 感染拡大に伴う失業のメンタルヘ

13

表8

推定結果（自営業者など，線形確率モデル）
(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

VARIABLES

主観的健康

項目１

項目２

項目３

項目４

項目５

項目６

COVID-19 失業ダミー× 2021 年ダミー

0.0792(0.0639)0.0607(0.0449)-0.00592(0.0291)-3.892(2.561)0.877***(0.00796)-0.349***(0.125)-0.0968(0.0911)0.0499(0.0509)
0.390(4.134)
0.496***(0.0140)-0.173(0.160)-0.0280(0.0770)0.0859**(0.0401)-5.395(3.316)0.719***(0.0114)-0.227**(0.113)-0.0681(0.0770)0.0212(0.0480)
1.000(3.823)0.598***(0.0131)-0.205(0.140)-0.146*(0.0744)0.0817*(0.0452)-0.194(3.645)0.558***(0.0127)0.106(0.140)-0.117(0.0958)
0.0824*(0.0494)-1.771(3.895)0.558***(0.0138)-0.246**(0.109)-0.0486(0.0682)
0.0844**(0.0377)-3.519(2.732)0.777***(0.0104)

782
0.014

782
0.024

782
0.022

782
0.012

782
0.026

782
0.014

782
0.028

2021 年ダミー
1000 人当たり COVID-19 感染者数
1000 人当たり COVID-19 死亡者数
定数項

観測数
決定係数

注）(1) から (7) 列の全ての分析で個人固定効果を含めている。被説明変数である「主観的健康」は普段の健康状態の自己評価が『よい』『まあよい』『ふつう』であれば１を，『あまりよくない』『よくない』であれば０を取るダミー変数。
「項目１」は神経過敏に感じた頻度，「項目２」は絶望的だと感じた頻度，「項目３」は落ち着きなく感じた頻度，「項目４」は気分が沈みこむように感じた頻度，「項目５」は何をするにも骨折りだと感じた頻度，「項目６」は自分は価値のない人間だと感じた頻度を表す数値であり，『いつも』『たいてい』『ときどき』『少しだけ』を選んでいれば０を，『全くない』を選んでいれば１を取るダミー変数。括弧内の数字は個人レベルでクラスタリングして求めた不均一分散に対して頑健な標準誤差を示す。*, **, *** はそれぞれ 10%, 5%, 1% 水準で統計的に有意であることを表す。

ルスに対する悪影響は，全ての就業形態で働く個人を集めたサンプルで分析を行うと確認できなかったが，非正規雇用者のみを抽出したサンプルで分析を行うと確認することができた。細かく見ていくと，COVID-19
感染拡大に伴う失業を経験すると，メンタルヘルスが悪化する確率が項目４の観点で約 19.4% ポイント，項目５の観点で約 18.2% ポイント上昇する。一方 2021 年ダミーの係数は，項目１を被説明変数とした分析でのみ統計的に有意に負となっているものの，それ以外では有意でなくなっている。

第３に，自営業者などを抽出したサンプルを用いた，線形確率モデルによるパネルデータ分析の推定結果を示したものが表 8 である。COVID-19 失業ダミーと 2021 年ダミーの交差項の係数は，項目１，３，６を被説明変数とした分析で統計的に有意に負となり，その他項目２と４を被説明変数とした分析でも統計的有意ではないものの負となった。これにより，COVID-19 感染拡大に伴う失業がメンタルヘルスに与える悪影響は，全ての就業形態で働く個人を集めたサンプルを用いて分析すると確認できなかったが，自営業者などのみを抽出したサンプルを用いると確認できた。細かく見ていくと，COVID-19 感染拡大に起因する失業は，メンタルヘルスが悪化する確率を，項目１の観点では約 34.9% ポイント，項目３の観点では約 22.7% ポイント，項目
６の観点では約 24.6% ポイント上昇させることが示された。一方 2021 年ダミーの係数は，項目４を被説明変数とした分析でのみ統計的に有意に負となっているものの，それ以外では有意でなくなっている。

14

表9

各サンプルにおける COVID-19 感染拡大に起因する失業を経験した人の，2021 年１月時点での就業形態
2020 年 1 月時点

2021 年 1 月時点

正規雇用者
非正規雇用者
自営業者など
無職
合計

正規雇用者

非正規雇用者

自営業者など

合計

28
1
1
5
35

3
25
2
9
39

0
0
16
0
16

31
26
19
14
90

注）正規雇用者，非正規雇用者，自営業者などのそれぞれのサンプルのうち，COVID-19 感染拡大に伴う失業を経験した人が，2021 年１月時点でどのような就業形態にあるかを示している。例えば「28」は，2020 年１月
時点で正規雇用者であり，COVID-19 感染拡大に伴う失業を経験した 35 人のうち，28 人が 2021 年１月時点で正規雇用者として再就職できていることを表す。

5.3 分析結果のまとめ
最後に３つのサンプルの分析結果を比較してみよう。まず COVID-19 失業ダミーと 2021 年ダミーの交差項の係数であるが，主観的健康を被説明変数とした分析では，それぞれのサンプルを用いた場合全てで統計的に有意にはならなかった。COVID-19 感染拡大に伴う失業が主観的健康に与える悪影響は確認できなかったと言える。一方メンタルヘルスを被説明変数とした分析では，全サンプルを用いた分析では項目１から６全てにおいて統計的に有意に負にならず，正規雇用者のみのサンプルを用いた場合は一部統計的に有意に正であったが，非正規雇用者のみのサンプルと自営業者などのサンプルを用いた場合は一部統計的に有意に負となった。これにより，COVID-19 感染拡大に伴い発生した失業は，特に非正規雇用者と自営業者などに悪影響を与えるということが確認できた。
なお，正規雇用者のみのサンプルで一部係数が統計的に有意に正となった要因としては以下のことが考えられる。すなわち，正規雇用者は非正規雇用者と比べると，失業しても１年以内に再び正規雇用者として就業できており，それにより社会的地位や自尊心を取り戻し，メンタルヘルスに正の効果が生じた可能性がある。表9 は，それぞれのサンプルについて，COVID-19 感染拡大に起因する失業を経験した人々が，2021 年１月時
点で正規雇用者，非正規雇用者，自営業者などのどれにあてはまっているかを示したものである。これを見ると，2020 年１月時点で正規雇用者だった人々の中で COVID-19 感染拡大に起因する失業を経験した個人のうち，80% が 2021 年１月時点で再び正規雇用で就業できている。一方 2020 年１月時点で非正規雇用者であり，COVID-19 感染拡大に起因する失業を経験した人々は，その約 8% ほどしか 2021 年１月時点で正規雇用で就業できた人がいない。つまり正規雇用者はそのほとんどが１年以内に正規雇用者として再就業できている一方，非正規雇用者は再び就業できたとしてもおおむね非正規で就業することになる。2020 年１月時点で正規雇用者だった人々は，失業後も再び正規雇用で就業できたことで，失業により生じるとされる自尊心の喪失などはあまり起こらず，むしろ自信がついたり，新しい職場で気分を一転して努力できるようになったりしたことで，メンタルヘルスが改善されたのではなかろうか。対して 2020 年１月時点で非正規雇用者だった人々や自営業者などのサンプルに含まれる人々は，そのほとんどがそのまま非正規雇用者または自営業者などとして就業している。たとえ再び就業できたとしても，非正規雇用者は雇用が不安定であり，再び COVID-19 感染拡大に伴って失業する可能性が比較的高い。自営業者などのサンプルに属する人々は，会社などに属さず自らで事業を行うため，COVID-19 感染拡大に伴う失職のリスクを常に考慮しなければならなくなる。こういった点から，これら２つのサンプルについては，COVID-19 感染拡大に伴う失業がメンタルヘルスに悪影響を与えるという結果になったのではなかろうか。

15

次に 2021 年ダミーの係数であるが，それぞれのサンプルを用いた場合全てで，メンタルヘルスを被説明変数とした分析において一部統計的に有意に負となった。このことから，就業形態に関係なく全ての個人がコロ
ナ禍の深刻化とともにメンタルヘルスが悪化したと言える。主観的健康を被説明変数とした分析では，それぞれのサンプルを用いた場合全てで統計的に有意にはならなかった。コロナ禍の深刻化に伴う主観的健康の変化は確認できなかった。

6 おわりに
以上本研究では，2020 年と 2021 年の２期間の個人レベルのパネルデータを用いて，COVID-19 感染拡大に起因する失業という個人にとって外生的な失業が，主観的健康及びメンタルヘルスに与える影響を分析した。2020 年１月時点で就業していた個人全体をサンプルとして分析を行ったほか，就業形態別でも分析を行った。
結論としては，就業形態別で分割していない全体のサンプルを用いた分析では COVID-19 感染拡大に伴う失業のメンタルヘルスに対する悪影響の効果は確認できなかったものの，非正規雇用者のみを抽出したサンプルを用いた場合と自営業者などを抽出したサンプルを用いた場合の分析では悪影響の存在を確認することができた。非正規雇用者と自営業者は，COVID-19 感染拡大に伴う失業を経験すると，メンタルヘルスが悪化する確率が上昇することが示された。一方 COVID-19 感染拡大に伴う失業の主観的健康に対する悪影響の効果
は，全体のサンプルを用いた場合でも，就業形態別のサンプルを用いた場合でも，確認することはできなかった。また，2021 年になりコロナ禍が深刻化する中で，就業形態に関わらず基本的に全ての個人がメンタルヘ
ルスを悪化させていることが確認できた。主観的健康の悪化は確認できなかった。
本研究では，失業は特に非正規雇用者のような雇用が不安定な人々や自営業者など自らで事業を営む人々に対してメンタルヘルスを悪化させるということが発見された。失業という問題を考えるにあたって，政策面では収入低下の方に目が向きがちであるが，それだけでなくメンタルヘルスのサポートも必要なのである。今後の政策立案に当たって本研究で得られた結果が役立てられ，失業者に対するメンタルヘルスのケアが促進されれば幸いである。

16

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Hinshaw, S. P., Hofmann, S. G., Hollon, S. D., Joormann, J., Kazdin, A. E., Klein, D. N., La Greca,
A. M., Levenson, R. W., MacDonald, A. W., McKay, D., McLaughlin, K. A., Mendle, J., Miller,
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Slavich, G. M., Teachman, B. A., Vine, V., & Weinstock, L. M. [2021]. ”Mental health and clinicalpsychological science in the time of COVID-19: Challenges, opportunities, and a call to action,”
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approach to measurement,” Journal of health economics, 22(1), 61-87.

17

付録 A

ロジット・モデルの分析結果

ロジット・モデルの推定式は以下のとおりである。

P r(Yi = 1 | U Mi , AF T ERt , Xit , µi )= Λ(α + βU Mi ∗ AF T ERt + δAF T ERt + θXit + µi )=exp(α + βU Mi ∗ AF T ERt + δAF T ERt + θXit + µi )1 + exp(α + βU Mi ∗ AF T ERt + δAF T ERt + θXit + µi )それぞれの変数名は線形確率モデルと同様である。
添え字の i は観察個体を示し，t は時点（2020 年と 2021 年）を示している。また，α が切片，µi が個人固定効果，ϵit が誤差項である。
まず，Yit は主観的健康及びメンタルヘルスを表す変数である。3 章の 3.1 節にあるように，それぞれ状態が良ければ１を，悪ければ０を取るダミー変数となっている。Λ(・) はロジスティック分布の累積分布関数である。被説明変数が２値変数であるため，これはロジット・モデルであると解釈できる。

U Mi は，その個人が COVID-19 感染拡大に伴う失業を経験していたら１，そうでなければ０を取るダミー変数である。また AF T ERt は 2021 年であれば１を取るダミー変数である。交差項 U Mi ∗ AF T ERt の係数 β が今回最も関心のあるパラメーターであり，COVID-19 感染拡大に伴う失業が主観的健康またはメンタルヘルスに与える影響を表す。これがマイナスであれば，「COVID-19 感染拡大に伴う失業を経験した場
合，主観的健康またはメンタルヘルスが悪化する確率が上昇する」という解釈が可能だ。一方 δ は，失業の有無やコントロール変数として用いた居住地方の 1000 人当たり COVID-19 感染者数と死者数に関係なく，主観的健康またはメンタルヘルスが 2020 年から 2021 年にかけてどう変化したかを表すパラメーターである。

JHPS/KHPS の調査が行われた 2021 年１月は同じく調査が行われた 2020 年１月と比較すると，コロナ禍が深刻化しているということが大きな違いである。よってこの係数はコロナ禍の深刻化とともに主観的健康及びメンタルヘルスがどのように変化したかを示すと考えられる。Xit はコントロール変数である。居住地方の1000 人当たり COVID-19 感染者数と死者数を用いている。

以下ではロジット・モデルを用いたパネルデータ分析の推定結果を確認する。まず推定結果の見方を説明する。全サンプルを用いた分析と就業形態別の分析の結果双方ともに，(1) 列が主観的健康，(2) 列が項目１（神経過敏に感じるか），(3) 列が項目２（絶望的だと感じるか），(4) 列が項目３（そわそわしたり，落ち着かなく感じるか），(5) 列が項目４（気分が沈みこんで，何が起こっても気が晴れないように感じるか），(6) 列が項目５（何をするにも骨折りだと感じるか），(7) 列が項目６（自分は価値のない人間だと感じるか）に対する回答を被説明変数とした分析の結果を示す。主観的健康は普段の健康状態の自己評価が『よい』『まあよい』『ふつう』であれば１を，『あまりよくない』『よくない』であれば０を取るダミー変数である。項目１から６
はそれぞれ神経過敏に感じた頻度，絶望的だと感じた頻度，落ち着きなく感じた頻度，気分が沈みこむように

18

表 10
VARIABLESCOVID-19 失業ダミー× 2021 年ダミー
2021 年ダミー
1000 人当たり COVID-19 感染者数
1000 人当たり COVID-19 死亡者数

観測数

推定結果（全サンプル，ロジット・モデル）
(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

主観的健康

項目１

項目２

項目３

項目４

項目５

項目６

-0.0149(0.138)-0.0586(0.0876)-0.00571(0.0500)
0.446(4.276)0.0423(0.0892)-0.196***(0.0556)-0.00976(0.0325)5.706*(3.087)0.0237(0.0996)-0.158***(0.0611)0.00874(0.0365)
2.513(3.284)0.0425(0.0900)-0.0793(0.0566)-0.0443(0.0315)
4.995*(2.990)-0.0885(0.0919)-0.109*(0.0560)-0.0128(0.0323)3.738(2.992)-0.0465(0.0928)-0.0831(0.0562)-0.0201(0.0326)3.768(2.962)-0.0199(0.115)-0.119*(0.0656)-0.0165(0.0396)
3.105(3.540)

584

1,416

1,144

1,458

1,438

1,404

976

注）(1) から (7) 列の全ての分析で個人固定効果を含めている。被説明変数である「主観的健康」は普段の健康状態の自己評価が『よい』『まあよい』『ふつう』であれば１を，『あまりよくない』『よくない』であれば０を取るダミー変数。
「項目１」は神経過敏に感じた頻度，「項目２」は絶望的だと感じた頻度，「項目３」は落ち着きなく感じた頻度，「項目４」は気分が沈みこむように感じた頻度，「項目５」は何をするにも骨折りだと感じた頻度，「項目６」は自分は価値のない人間だと感じた頻度を表す数値であり，『いつも』『たいてい』『ときどき』『少しだけ』を選んでいれば０を，『全くない』を選んでいれば１を取るダミー変数。各説明変数の行上にある括弧で囲まれていない数字は，
個人固定効果を０とした際の平均限界効果である。括弧内の数字はデルタ法で求めた標準誤差を示す。*, **, *** はそれぞれ 10%, 5%,
1% 水準で統計的に有意であることを表す。

表 11
VARIABLESCOVID-19 失業ダミー× 2021 年ダミー
2021 年ダミー
1000 人当たり COVID-19 感染者数
1000 人当たり COVID-19 死亡者数

観測数

推定結果（正規雇用者，ロジット・モデル）
(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

主観的健康

項目１

項目２

項目３

項目４

項目５

項目６

-0.0619(0.231)-0.0850(0.106)
0.0363(0.0647)
0.615(5.472)0.383**(0.162)-0.183***(0.0708)
0.00373(0.0427)
3.587(4.066)0.257(0.177)-0.228***(0.0760)-0.00785(0.0453)
5.708(4.043)0.287**(0.146)-0.0953(0.0705)-0.0573(0.0405)
6.665*(3.743)0.124(0.136)-0.134**(0.0679)-0.0528(0.0408)
6.623*(3.837)0.0727(0.153)-0.0958(0.0693)-0.0871**(0.0424)
8.327**(3.652)0.273(0.174)-0.203**(0.0815)-0.0592(0.0490)9.494**(4.363)

350

844

736

898

902

854

626

注）(1) から (7) 列の全ての分析で個人固定効果を含めている。被説明変数である「主観的健康」は普段の健康状態の自己評価が『よい』『まあよい』『ふつう』であれば１を，『あまりよくない』『よくない』であれば０を取るダミー変数。
「項目１」は神経過敏に感じた頻度，「項目２」は絶望的だと感じた頻度，「項目３」は落ち着きなく感じた頻度，「項目４」は気分が沈みこむように感じた頻度，「項目５」は何をするにも骨折りだと感じた頻度，「項目６」は自分は価値のない人間だと感じた頻度を表す数値であり，『いつも』『たいてい』『ときどき』『少しだけ』を選んでいれば０を，『全くない』を選んでいれば１を取るダミー変数。各説明変数の行上にある括弧で囲まれていない数字は，
個人固定効果を０とした際の平均限界効果である。括弧内の数字はデルタ法で求めた標準誤差を示す。*, **, *** はそれぞれ 10%, 5%,
1% 水準で統計的に有意であることを表す。

感じた頻度，何をするにも骨折りだと感じた頻度，自分は価値のない人間だと感じた頻度を表す数値であり，『いつも』『たいてい』『ときどき』『少しだけ』を選んでいれば０を，『全くない』を選んでいれば１を取るダ
ミー変数である。加えて全ての分析で個人固定効果を含めて推定を行っている。記載されているのは個人固定
効果を０とした際の平均限界効果であり，括弧内の数値はデルタ法で求めた標準誤差である。
最初に就業形態別で分割していない，全体のサンプルを用いた分析を確認する。結果は表 10 である。

COVID-19 失業ダミーと 2021 年ダミーの交差項の係数は，主観的健康と項目４，５，６を被説明変数とした分析で負になったものの，全て統計的に有意ではなかった。線形確率モデルでの分析結果と同様，COVID-19
感染拡大に伴う失業の主観的健康及びメンタルヘルスに対する悪影響は確認できなかった。一方で 2021 年ダ
ミーの係数は項目１，２，４，６を被説明変数とした分析で統計的に有意に負となっている。2021 年になりコ

19

表 12
VARIABLESCOVID-19 失業ダミー× 2021 年ダミー
2021 年ダミー
1000 人当たり COVID-19 感染者数
1000 人当たり COVID-19 死亡者数

観測数

推定結果（非正規雇用者，ロジット・モデル）
(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

主観的健康

項目１

項目２

項目３

項目４

項目５

項目６

-0.0599(0.191)-0.154(0.183)-0.0866(0.0981)9.095(8.495)-0.0382(0.142)-0.286**(0.117)-0.104(0.0653)
16.01**(6.435)-0.112(0.163)-0.0391(0.129)-0.0770(0.0786)
5.774(7.148)-0.0740(0.147)-0.00471(0.117)-0.0539(0.0640)
1.621(6.644)-0.321*(0.165)0.0726(0.123)-0.00546(0.0669)-1.958(6.065)-0.253*(0.149)0.0253(0.135)0.0182(0.0667)-2.150(6.827)-0.142(0.212)0.0719(0.134)-0.0580(0.0875)-3.558(7.138)

156

330

248

348

336

316

214

注）(1) から (7) 列の全ての分析で個人固定効果を含めている。被説明変数である「主観的健康」は普段の健康状態の自己評価が『よい』『まあよい』『ふつう』であれば１を，『あまりよくない』『よくない』であれば０を取るダミー変数。
「項目１」は神経過敏に感じた頻度，「項目２」は絶望的だと感じた頻度，「項目３」は落ち着きなく感じた頻度，「項目４」は気分が沈みこむように感じた頻度，「項目５」は何をするにも骨折りだと感じた頻度，「項目６」は自分は価値のない人間だと感じた頻度を表す数値であり，『いつも』『たいてい』『ときどき』『少しだけ』を選んでいれば０を，『全くない』を選んでいれば１を取るダミー変数。各説明変数の行上にある括弧で囲まれていない数字は，
個人固定効果を０とした際の平均限界効果である。括弧内の数字はデルタ法で求めた標準誤差を示す。*, **, *** はそれぞれ 10%, 5%,
1% 水準で統計的に有意であることを表す。

ロナ禍が深刻化するとともに，メンタルヘルスが悪化する確率が，項目１の観点では約 19.6% ポイント，項目２の観点では約 15.8% ポイント，項目４の観点では約 10.9% ポイント，項目６の観点では約 11.9% ポイン
ト上昇したことが示唆された。
次に正規雇用者のみを抽出したサンプルを用いた分析を確認する。結果は表 11 である。COVID-19 失業ダ
ミーと 2021 年ダミーの交差項の係数は項目１と３を被説明変数とした分析で統計的に有意に正となっている。これは COVID-19 感染拡大に伴う失業を経験すると，メンタルヘルスが悪化するという仮説に矛盾している。線形確率モデルを用いた分析結果と同様である。2021 年ダミーの係数は，いくつかの分析で統計的に有意に負になっている。

次に非正規雇用者のみを抽出したサンプルを用いた分析を確認する。結果は表 12 に示した。COVID-19 失業ダミーと 2021 年ダミーの交差項の係数は項目４と５を被説明変数とした分析で統計的に有意に負となり，その他の分析でも統計的有意ではないものの負になっている。線形確率モデルを用いた分析結果と同様，全サンプルを用いた分析とは異なり，非正規雇用者のみのサンプルを用いた分析では，COVID-19 感染拡大に伴う失業がメンタルヘルスに与える悪影響が確認された。2021 年ダミーの係数は項目１を被説明変数とした分
析でのみ統計的に有意に負になっている。

最後に自営業者などを抽出したサンプルを用いた分析を確認する。結果は表 13 に示した。COVID-19 失業
ダミーと 2021 年ダミーの交差項の係数は統計的に有意でない。これは線形確率モデルを用いた分析結果と異なっている。ロジット・モデルを用いたパネルデータ分析では，年を通じて被説明変数の値が変化したサンプ
ル，つまり主観的健康及びメンタルヘルスが 2020 年から 2021 年で変化したサンプルのみが分析に用いられる

20

表 13
VARIABLESCOVID-19 失業ダミー× 2021 年ダミー
2021 年ダミー
1000 人当たり COVID-19 感染者数
1000 人当たり COVID-19 死亡者数

観測数

推定結果（自営業者など，ロジット・モデル）
(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

主観的健康

項目１

項目２

項目３

項目４

項目５

項目６

3.557
(370.0)0.360(0.282)-0.0869(0.139)-16.64(11.38)-3.799(271.0)-0.135(0.141)0.0890(0.0777)-1.184(7.064)-0.263(0.211)-0.0353(0.166)
0.239**(0.0952)-17.03*(8.909)-3.822(333.9)-0.164(0.169)0.0579(0.0842)2.265(7.694)-0.316(0.269)-0.320*(0.174)0.189**(0.0856)-1.338(8.016)0.124(0.232)-0.126(0.135)0.134*(0.0804)-6.416(7.731)-3.505(227.8)-0.0116(0.196)
0.242**(0.101)-18.31(11.48)

78

242

160

212

200

234

136

注）(1) から (7) 列の全ての分析で個人固定効果を含めている。被説明変数である「主観的健康」は普段の健康状態の自己評価が『よい』『まあよい』『ふつう』であれば１を，『あまりよくない』『よくない』であれば０を取るダミー変数。
「項目１」は神経過敏に感じた頻度，「項目２」は絶望的だと感じた頻度，「項目３」は落ち着きなく感じた頻度，「項目４」は気分が沈みこむように感じた頻度，「項目５」は何をするにも骨折りだと感じた頻度，「項目６」は自分は価値のない人間だと感じた頻度を表す数値であり，『いつも』『たいてい』『ときどき』『少しだけ』を選んでいれば０を，『全くない』を選んでいれば１を取るダミー変数。各説明変数の行上にある括弧で囲まれていない数字は，
個人固定効果を０とした際の平均限界効果である。括弧内の数字はデルタ法で求めた標準誤差を示す。*, **, *** はそれぞれ 10%, 5%,
1% 水準で統計的に有意であることを表す。

ため，自営業者などにサンプルを限定した分析ではサンプル数が極めて減少している。そのため COVID-19
感染拡大に起因する失業がもたらした効果をうまくとらえられなかった可能性がある。2021 年ダミーの係数
は項目４を被説明変数とした分析でのみ統計的に有意に負となった。
以上がロジット・モデルの分析結果である。自営業者などのサンプルを用いた分析を除き，5 章で見た線形確率モデルの結果とおおむね質的には変わらない結果となった。就業形態別で分割していない全サンプルを用いた分析では COVID-19 感染拡大に伴う失業がメンタルヘルスに与える悪影響は確認できなかったが，非正規雇用者のみのサンプルを用いた分析では確認することができた。一方で COVID-19 感染拡大に伴う失業が主観的健康に与える悪影響は，どのサンプルを用いた分析でも確認することはできなかった。

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