特集論文

コロナ禍への日本政府の対応― 社会政策の比較ジェンダー分析から
Policy Responses to COVID-19 by the Government of Japan:
Comparative Considerations from a Gender Perspective
大沢真理（東京大学名誉教授）
Mari OSAWA（Professor Emeritus at the University of Tokyo）
キーワード
新型コロナウイルス感染症（コロナ禍）、日本・ドイツ・韓国、政策サイクル、
社会的脆弱性 / レジリエンス
Abstract
This paper considers policy responses to COVID-19 by the Japanese
gover n ment , referri ng to policies i n G erma ny a nd Korea , from a gender
perspect ive. First ly, using t he gendered model of socia l policy cycle, be fore- COVID-19 societal conditions, including relative numbers of physicians,
nurses and hospital beds, relative poverty rates and gender wage gaps, arenoted in Section 2, with attention to underlying social vulnerabilities/resilience
to disasters. Section 3 then compares policy measures and inputs such as budgets and powers, and policy outputs. For example, all three countries have
had the Employment Maintenance Systems well before COVID-19, which coversubstantial part of earning losses due to short time work or leave, and they
were widely utilized in 2020, presumably not without some adverse effects
on low wage workers. As policy outcomes, we notice in Section 4, relative
number of COVID-19 dead, suicide cases, changes in employment structure,income losses and income distribution. Japan has the third highest cumulative
number of COVID-19 dead per million people in East Asian countries, and in2020 number of suicide and suicide rates sharply rose among women in Japanコロナ禍への日本政府の対応

95

and Korea, while in Germany suicide cases of women decreased larger thanmen’s. It is very likely that income losses were much larger in lower income
households in Japan and Germany, while in Korea poverty rate and Gini coefficient in 2020 significantly declined, at least partly through extensive public
income transfer.
1

本報告の課題と狙い（1）課題と方法
本 稿の課題は、新型コロナウイルス感染症という災厄（コロナ禍）への日本政府の対応策を、ドイツ、韓国と対比しつつ、その産出（アウトプット）および成果（アウトカム）を検討することである。データの制約から、検討対象時期は主として 2020 年となる。
一般に政策的な対応では、ニーズを認知し、政策目標と政策手段を策定する。その政策手段の作動した程度をアウトプット、そして政策目標の達成度をアウトカムと捉えることにしよう。ところで、2019 年の 12 月に人への感染が始まったコロナ禍には、2021 年の 7 月頃から感染の波の再拡大が見られ（1）、災厄の帰趨が不明である。そのためアウトカムの把握は暫定的となる。また検討作業を比較ではなく対比と位置づけるのは、国際比較研究をするうえで必要な指標が整っていないことによる。
日本政 府の対応策の法 律的な軸は、2020 年 3 月 13 日に成立した新 型インフルエン
ザ等対策特別措置法の改 正である（改 正特措法）。改 正特措法の第 1 条によれば、同法の目的は「新型インフルエンザ等発生時において国民の生命及び健康を保護し、並びに国民生活及び国民経済に及ぼす影響が最少になるようにすること」、にある。そこで、政府の対応策のアウトカムの一つはコロナ禍による死亡数であり、対比するうえでは人口対比となる。また国民の生活と経済への影 響としては、コロナ禍にともなう失職・収入低下による生活困難（メンタルヘルスを含む）、貧困や格差の拡大が、重要だろう。
とはいえ、日本についてコロナ禍が貧困や格差に及ぼした影 響を検討するためには、
2022 年に実施される予定の国民生活基礎調査の大規模調査の結果を待たなければならない。ただし 2021 年 2 月から 3 月にかけて、内閣府により「令和 3 年

子供の生活状況調査」がおこなわれており、中学 2 年生とその保護者の状況について、2021 年 12月に報告書が公 表された（内閣府 2021c）。世帯の所得・支出について、ドイツでは毎年調査しているが、2020 年分は連邦統計庁のサイトにまだ公表されていない。韓国でも毎年調査がおこなわれ、2020 年の所得再分配状況が統計庁のサイトにすでに公表されている。
96

経済社会とジェンダー 第 7 巻 2022.6

コロナ禍が進行した初期に、私は、日本政府がコロナ禍の以前に、貧困問題にどのように対応したか、また保健医療体制をいかに変化させてきたかを検討した。そこで明らかになったのは、日本政府が貧困の存在自体をネグレクトし、低所得層や子育て世帯を冷遇する歳出入構造を募らせてきたこと、また、保 健医療体制では感染症への対応力を削いできたこと、である（大沢 2020；大沢 2021）。本稿ではその事実認識を踏まえる。
本 稿の素材の 1 つは、3 つの国の政策的対応を、政策分野に分けて日程順に並べた
日程表（未公 刊）であり、それらの項目は、国際 労働機関（ILO）の Social Protection
Monitor のうち Responses to COVID-19（ILO 2022）、および国際連合女性機関（UN
Women）の COVID-19 Global Gender Response Tracker（UN Women 2022）、そして独立行政法人労働政策研究・研修機構（JILPT）の国別労働トピック（労働政策研
究・研修機構 2022）などに依拠して記入した（2）。各サイトへの最終アクセスは 2022 年 6月 14 日である。
本 稿の記述の組み立ては、いわゆる PDCA サイクル（plan-do-check-act cycle）か
らヒントを得て、政府の政策的対応をサイクル（政策サイクル）として捉える理解に沿っている。そして政策サイクルの随所でジェンダーという要素が影響すると捉えている。こ
れにたいして企業の業務管理や政府の施策・事業の管理で使われる PDCA サイクルでは、ジェンダーという要素が考慮される場合は多くないと思われる。本 稿が念頭に置く
政策サイクルを図示すると、次頁図 1 のとおりである。
以下では第 2 節で、コロナ禍の直前の 3 国の「環境」を、そこに伏在する社会的脆
弱性 / レジリエンスとともに概観する。これは図 1 の政策サイクルの【1】を検討することに相当する。第 3 節では政策的対応（インプット、アウトプット）を整理する。これ
は政策サイクルの【3】と【5】にあたるが、【2】をふりかえることにもなり、また【2】ではかならずしも意図されていなかった副次的効果（【6】）にも、留意する。第 4 節では、政策サイクルの【8】のうち、いくつかのアウトカムに着目する。第 5 節は結語に代えるものである。

（2）狙い―災害研究、障害学に学ぶ
図 1 のようなサイクルを使い始めたのは 1996 年である（大 沢 1996）。当初のサイク
ルでは、図 1 の右上の【1】部分についていわば平常時のニーズを想定しており、リーマ
ン・ショック後の金融危機と世界同時不況、東日本大震災、コロナ禍のような外生的シ
ョックを考えていなかった。そこから、東日本大震災を契機に災害研究に学び（Osawa2013）、障害学から「障害の社会モデル」を学んで（大沢 2013：67- 68）、脆弱 性 / レ
コロナ禍への日本政府の対応

97

図1

政策サイクルのジェンダー化【1】
社会的、経済的、物的環境

【2】
政策形成

多様なニーズ

表出

所得貧困、不平等、傷病

資源コントロール ← 目標←
（ジェンダー・バイアス）
決定 ← 応答 → 公認↑↓ （ジェンダー・バイアス）→
承認手段
組織マネジメント（ジェンダー・バイアス）
【3】
インプット
（資源投入）

→

【4】
作動

→

（利用）

【5】
アウトプット（資源の帰着）【6】

失業、子育て、教育学習
介助、住宅、環境汚染
脆弱性／レジリエンス
横断するジェンダー課題

利用者コスト

↑↓

【8】

【7】

→ 世帯内再分配 →（ジェンダー・バイアス）

アウトカムの総体（個人のニーズ充足
および外部効果）

副アウトプット
コスト
機会コスト

効率性 →
（ジェンダー・
バイアス）

財政コスト
（ジェンダー・バイアス）

出所 : 大沢（1996：42）を 2013 年に改訂（大沢 2013：70 -75）、今回再改定。

ジリエンスが社会的に構築されることを、明示的に組み込むこととした。
国際的な災害研究が指摘してきたように、リスクは、個人や集団が抱える脆弱性 / レ
ジリエンス、自然の脅威の大きさ（ハザード）、ハザードへの曝露などが、掛け合わさった結果である。ハザードとしては病原体、とくにバクテリア・ウイルスなどにも目配りされてきた。そうした知見は、国連の第 2 回防災世界会議が採択した兵庫行動枠組 2005－2015 に組み込まれた（para. 3）。2015 年の第 3 回防災世界会議が採択した仙台防災枠
組 2015－2030 では、「潜在的な災害リスク発生要因に焦点を当てた更なる行動をとる必要があり、こうした潜在的なリスクは、貧困及び不平等、気候変動……世界的流行病の要因が相まって、もたらされている」と提起された（para. 6）。
つまり、貧困・格差は、日本の改正特措法が暗黙のうちに措定するような災厄の影響であるだけでなく、災厄の潜在的な発生要因と見るべきである。従来の日本政 府が貧困問題をネグレクトしてきたことは、あらかじめコロナ禍を増幅した恐れがあり、今回のコロナ禍で貧困・格差が拡大するなら、災厄の収束も望みにくい。
では、社会的文化的に形成された性別であるジェンダーは、自然災害の被害とどう関
98

経済社会とジェンダー 第 7 巻 2022.6

連するのか。エリック・ノイマイヤーとトマス・プリュンパーが、2007 年のアメリカ地理学会年報に発表した論文「自然災害のジェンダー化された性質―1981－2002 年に起こった壊滅的事 象が寿命のジェンダー格 差に及ぼした影 響」（Neumayer and Plümper
2007）は、ごく最近の国連文 書でも援 用されるスタンダードな分析である。1981 年から 2002 年までに 141 か国で起こった 4,605 件の災害（ボパールやチェルノブイリのような技術ハザードを除く）について、災害の大きさ（死者数の人口比）をコントロールして、災害による男女の余命格差を析出している。その結果、災害では女性の死亡が多いこと、災害が大きいほどその傾向は強いこと、女性の経済的・社会的権利の保障が低い社会
ほど、災害被害の男女格差も大きいことが、判明した。
ノイマイヤーたちが女性の経済的・社会的権利の指標としたのは、ビンガム大学のデビッド・チングラネッリとデビッド・リチャーズが 構築した人権データベース（CIRIDB）の 2004 年版であり、さらにその元データはアメリカ国務省（およびアムネスティ・インタ
ーナショナル）の国別人権施行報告である。CIRIDB の最後の改定は 2014 年で、1981
年から 2011 年までをカバーしている（社会的権利は 2005 年まで）。
CIRIDB 2014 のデータと指標の解説を見ると（CIRI 2014）、女性の権利保障は、経済的、政治的、社会的の各分野でいくつもの項目にそくして捉えられ、各国について評（3）
点 0 から 3 が与えられている。ノイマイヤーたちが使った経済的権利と社会的権利について、アメリカ、イギリス、ドイツ、フランス、イタリアおよび日本の評点を見ると、日本のスコアはほぼ毎年 1 点であるのにたいして、他の諸国はすくなくとも 2 点、項目によっては満点の 3 点である。つまり日本の女性の権利保障は主要国よりも低い。ノイマイヤー
たちは、1995 年 1 月の阪神淡 路大 震災による女性の死者数が男性の 1.5 倍だった点に言及し、女性貧困による脆弱性の例としている（Neumayer and Plümper 2007：13）。
2010 年代初めから指摘されてきたのは、個人や地域の「社会関係資本」が災害脆弱性 / レジリエンスを左右する、という点である（Aldrich 2012; Aldrich and Sawada
（4）
2015）
。アメリカの社会学者ロバート・D・パットナムは、社会関係資本の研究のパイオニアであり、2000 年に刊行した大著『孤独なボウリング― 米国コミュニティの崩壊と再生』では、アメリカについて 14 の指標から社会関係資本の総合指数を作成した。総合（5）
指数との相関が最高なのは「一般的信頼」
である（Putnam 2000=2006；表 4）。そこで 第 2 節では国 際 社会 調 査プログラム（International Social Survey Program：
ISSP）の結果から、3 国の一般的信頼の数値を見よう。

コロナ禍への日本政府の対応

99

2

（6）
コロナ禍以前の「環境」（脆弱性）［図 1 －【1】］日本の状況をドイツ、韓国と対比するのは、次頁表 1 にまとめられるように、人口規模や高齢化率、経済規模や産業構造などの側面で、かけ離れていないことによる。コロナ禍以前に、日本、ドイツ、韓国は、どのような環境諸条件のもとに置かれ、そこにはいかなる脆弱性が伏在していたのか。
まず政権トップのジェンダーを見ると、日本と韓国は男性、ドイツは女性だった。2020
年中について、政権トップが女性の国ではコロナ感染者・死者数が少なかったという指摘がある。それらの国では普遍的保健医療のカバレッジが高く、看護師・内科医が多く（とくに看護師）、保健医療への公的支出が高いのである（Abrus et al. 2021）。アンゲ
ラ・メルケルを首相に戴いたドイツは、この特 徴づけに当てはまり、欧州諸国のなかでは人口当たりの累積死者数が少ない。
国際通貨基金（IMF）のデータが示すように、2010 年代後半の経済成長率は日本が主要国で 最 低であり、韓国が最高だった。表 1 の労 働時間当り雇 用者 報 酬（1995 年=100 とする指数 ） では、 日本で 2018 年に 106.5、 ドイツで 2020 年に 172、 韓国で2015 年に 280 だった。なお韓国の平均賃金（購買力平価）は 2014 年を境に日本のそれを追い越し、2020 年の為替レートでは、労働者全体の現金給与総額が日本より高くなった（禹 2021）。
OECD は、各国の SDGs 達成度をターゲットごとに評価している（OECD 2019）。うち貧困（SDG1）、ジェンダー平等（SGD5）および格差（SGD10）の達成度を見ると、韓国に比してもおおむね日本が低い。日本のひとり親の貧困率は OECD 最悪と見られるが、政府は、子どもを含めて貧困率の削減目標を掲げていない（大沢 2020；大沢近刊）。SGD1.2
は国内定義の貧困率を 2030 年までに半減するよう求めているにもかかわらず、である。
保 健医療体制のうち人口 1,000 人にたいする内科医数は、日本 2.5、ドイツ 4.3、韓国 2.4 であり、病床数（うち精神ケア）は、日本 13（2.6）、ドイツ 8（1.3）、韓国 12.4（1.3）
である。コロナ禍で時に報 道されたように、日本では病院病床数が多い。ただし、その 20% を精神病床が占め続けて、OECD で最多である点には、ほとんど言及されなかった。
いっぽうで次々頁図 2 が示すように、日本の感染症病床は 1998 年から 99 年にかけて 9,210 床から 3,321 床へと激減し（64% 減）、2000 年から 2,000 床を下回った。これは、1998 年に従来の伝染病予防法等を感染症予防法に改正し、1999 年から施行した結果である（結核病床も削減）。改正の背景には、疾病構造が、結核等から非感染性疾患、なかでも生活習慣病にシフトしたという認識があった（大沢 2020；大沢 2021）。この認
100

経済社会とジェンダー 第 7 巻 2022.6

表1
出所
1

日本、ドイツ、韓国の社会経済状況（主として 2019 年）
分野

人口（2019 年）

日本

ドイツ

韓国

1 億 2617 万人

830 0 万人

520 0 万人1

高齢化率（2019 年）

28.4%

21.7%

14.8%

2

合計特殊出生率（2019 年）（2020 年）

1.37
1.36

1.60
1.61

1.09
1.08

過去 10 年間で
低下
6.9
17.5

過去10年間で
変化乏しい
3.9
12.8

過去 10 年間で
低下
13.4
29.7

5.1 兆

3.9 兆

1.6 兆

2019年の10万人当り自殺率（年齢調整済）3
女性
男性
4

2019 年の GDP（ドル）4

1 人当たり GDP（ドル）（OECD 順位）

40,690（26 位） 46,80 0（18 位） 31,937（30 位）

2020 年の GDP 成長率
および予測－ 4.6%
2021 年は 2.4%
で、2024 年から 1% を割る

4－ 4.6%
2023 年以降
1% 台

2020 年に 1722018 年に 106.5 （主要国では低いほう）－ 0.9%
2023 年以降
2% 台

5

労働時間当り雇用者報酬（1995 年＝ 10 0 の指数）62019 年の一般政府支出対 GDP 比

39.0%

45.2%

33.9%

7

2017 年の政府社会支出対 GDP 比（OECD 順位）22.3%
（13 位）

25.4%
（8 位）

10.1%
（38 位）

8

公的保健医療支出（介護を含む）対 GDP 比

11.1%

11.7%

8.0%

8

内科医数（対 1,0 0 0 人）

2.5

4.3

2.4

8

看護師数（対 1,0 0 0 人）

11.8

13.2

7.2

8

病床数（うち精神ケア）

13（2.6）8（1.3）

12.4（1.3）

9

相対的貧困率（2015 年）

全人口
高齢 者
労働年齢 者
子ども

15.7%
19.6%
13.6%
13.9%

10.1%
9.6%
10.0%
11.2%

17.5%
4 4.3%
12.9%
16.0%

10 一般的信頼（2017 年、韓国は 2014 年）

35.1%

2015 年に 280.1

58.4%

50.2%

11 2020 年のジェンダー・ギャップ指数（順位） 0.652（121 位）

0.787（10 位）

0.672（108 位）

12 就業者女性比率（2019 → 2020 年）

4 4.5 → 4 4.5

46.6 → 47.2

43.1 → 43.0

23.5

15.3

32.5

13 男女賃金格差（中位賃金）

出所：1. OECD. Stat,“ Population Statistics”； 2 . OECD. Stat, “Family Database”； 3. W HO,“ S u i c i d e R a t e s”
（ ht t p s : //w w w.w h o . i nt /d a t a /g h o /d a t a /t h e m e s /m e nt a l - h e a lt h /s u i cide-rates）； 4. IMF, “World Economic Outlook Database”； 5. OECD. Stat,“Productivity
and ULC, Growth in GDP per capita, productivity and ULC”
； 6. OECD.Stat,“Public Sector, Taxation and Market regulation, Government at a Glance-2 021 edition”； 7. OECD.
Stat,“Social protection and Well-being, Social Protection, Social Expenditure”； 8. OECD.
Stat,“Health, Health Care Resources”； 9. OECD.Stat,“Social Protection, Income Distribution and Poverty”； 10. IS SP,“citizenship 2014”，IS SP 2017；11. WEF（World Economic
Forum），2019； 12. OECD.Stat,“Labour, Labour Force Statistics”； 13. OECD.Stat,“Social
Protection and Well-being, Gender, Employment, Gender Wage Gap at Median”．
コロナ禍への日本政府の対応

101

図2

日本の病院病床数の推移（床）（1,000床）

12,000

1,800
1,600

10,000

1,400

8,000

1,200
1,000

6,000

800

4,000

600
400

2,000

︵年︶
２０２０

２０１９

２０１８

２０１７

２０１６

２０１５

２０１４

２０１３

２０１２

２０１１

２０１０

２００９

感染症病床数（左軸）

２００８

２００７

２００６

２００５

２００４

２００３

２００２

２００１

２０００

１９９９

１９９８

１９９７

１９９６

0

200
0

病院病床数合計（右軸）

出所：2017 年までは社会保障統計年報各年版、以後は厚生労働省医療施設動態調査各年版（10 月 1日）および同調査 2020 年 10 月（10 月 1 日）より作成。

識は科学的なものであろうが、財政当局から医療費抑制の圧力があったことも、否定できないだろう。
表 示していないが、当該 3 国はともに雇用維持制度、すなわち、景気の変動、産業構造の変化その他の経済上の理由により、事業活動の縮小を余儀なくされた事業主が雇用を維持することへの支援制度をもつ。制度名は、日本は雇用調整助成金、ドイツは操業短縮手当、韓国は雇用維持支援金である（7）。
次頁表 2 は 2019 年の女性 就業者について、各産業就業者の女性比率、産業による構成比、産業別の女性の平均賃金のレベルをまとめている。大きめの太字は、相対的に特徴となる数値であることを示す。雇用者でなく就業者を見るのは、コロナ禍での休業・離職は、自営業者および家族従業者で少なくなかったと考えられるからである。報酬については、自営業主・家族従業者の収入の情報は得られないため、雇用者の賃金を参照する。産業合計の男性 雇用者の平均賃金を 100 として、それにたいする女性の平均
賃金の比率を産業別にとり、当該産業の女性雇用者の賃金が平均よりも高いか低いかを
102

経済社会とジェンダー 第 7 巻 2022.6

表2

日本、ドイツ、韓国の、2019 年の女性就業状態（各産業就業者の女性比率・女性就業者の産業別構成比・女性雇用者の産業別平均賃金、単位％）
日本
ISICrev.4 全産業

比率

構成比
4 4.5 （10 0）

ドイツ
賃金
74.3

比率

構成比
46.6 （10 0）

賃金
66.1
62.4

0.0

73.7

11.0

84.0

28.7

10.8

68.2

0.7

110.3
80.7

0.3

103.1
66.9

32.3

0.8

0.0

77.3

16.2

0.1

C

製造

30.0

10.7

64.4

27.2
24.3

構成比
43.1 （10 0）
4.8

2.9

0.0

99.6

比率

14.9

39.2

鉱業など

0.1

83.0

40.5

農林水産

B

14.3

賃金

93.0

A

電気・
D+E
水道

韓国

15.1

F

建設

16.8

2.8

76.2

14.7

2.1

75.1

10.0

1.7

65.0

G

卸売・小売

52.1

18.4

71.5

49.3

14.4

74.3

45.9

14.3

65.4

H

運輸・倉庫

21.3

2.5

67.0

24.6

2.7

70.8

11.7

1.4

72.5

I

宿泊・飲食

62.4

8.8

61.4

54.6

4.4

51.5

62.1

12.2

50.2

J

情報通信

28.4

2.2

92.8

32.0

2.2

101.8

29.3

2.2

83.8

K

金融・保険

53.0

2.9

83.8

51.3

3.2

111.3

54.9

3.7

113.1

L

不動産

40.3

1.7

75.9

47.2

0.5

86.2

37.3

1.8

50.1

M+N 専門サービス

35.4

2.8

90.6

49.3

11.5

94.8
61.3

39.3

8.3

84.7
57.6

27.8

2.2

51.0

7.5

85.8

40.8

3.7

O

公務・国防

P

教育

58.1

6.5

92.6

71.8

10.5

95.1

67.1

10.8

69.5

Q

医療・福祉

75.3

21.2

78.0

76.9

21.8

81.0

81.7

15.4

58.8

R

芸術、娯楽

59.9

4.8

66.4

49.1

1.5

70.2

47.6

2.0

60.0

69.4
67.5

71.0

5.1

77.4

53.2

6.0

45.8

76.9

0.7

S+T 他のサービス・
+U 活動

40.7

6.9

X

48.3

2.4

分類不能

注 : 労働力調査の産業分類は日本では日本 標準産業分類（JSIC）である。ドイツ・韓国については国
際標準産業分類（ISIC）の ILO 統計を使用。表中の日本の産業分類は、労働政策研究・研修機構（JILPT）が、JSIC による結果を ISIC に当てはめたもの（かならずしも合致するものではないと注記）にならっている。公務・国防は JSIC では「S 公務（他に分類されるものを除く）」であり、他に分類されるものの一つは外国公務である。D+E は JSIC の「F 電気・ガス・熱供給・水道業」であり、ISIC の D（電気・ガス・熱供給・水道業）と E（上下水道、廃棄物）に相当する。M+N は JSIC の「L学 術研究 , 専門・技術サービス業」で、ISIC の M（専門的科学技術的サービス）と N（管理補助
サービス）に相当する。R は、JSIC では「N 生活関連サービス業 , 娯楽業」であり、ISIC の R は芸術、娯楽、リクリエーションである。S+T+U は、JSIC では「R サービス業（他に分類されないもの）」（外国公務を含む）および「Q 複合サービス事業」と思われるが、数値は合致しない。ISICの S は他のサービス活動、T は雇用主世帯の自家用財サービスの生産活動、U は国外に所在する機関の活動、である。
女性雇用者の平均賃金のレベルは、産業計の男性雇用者の平均賃金を 10 0 として、それにたいする各産業の女性雇用者の平均賃金の比率を示す。D+E 欄および M+N 欄には、ドイツと韓国の数値を D、E そして M、N について併記し、S+T+U 欄の日本の数値は、Q 複合サービスと R サー
ビスの数値を併記している。S+T+U 欄のドイツと韓国の数値は S のみである。賃金構造 基本統計
調査には公務の賃金データがない。ILO 統計の韓国の公務・国防には賃金データがない。
出所 : 日本について労働力調査および賃金構造 基 本統計調査（令 和 2 年調査と同じ推計方法による集計）。ドイツ・韓国は ILOSTAT より作成。
コロナ禍への日本政府の対応103見る。なお雇用者の中位賃金の男女格差は、ドイツで小さく（15.3）、日本は 23.5、韓国は 32.5 である。
以下では 3 か国のなかでの各国の相対的な特徴を述べる。日本では卸売・小売業の構成比が高く（18.4%）、構成比が低いのは、教育（6.5%）、公務（他に分類されるものを除く）（2.2%）および学 術研究、専門・技術サービス（2.8%）である。そして賃金構
造基本統計調査（令和 2 年調査と同じ推計方法による集計）により 2019 年の産業ごとの雇用者の賃金（10 人以上事業所の一般労働者）を見ると、男性の全産業平均所定内賃金（100）にたいして女性の所定内賃金は全産業平均で 74.3 であり、それより低いのは宿泊・飲食 業の 61.4、卸売・小売業の 71.5、製造業の 64.4 である。なお「一般労働者」にはパートタイム労働者を含まないため、毎月勤労統計調査の原票で 5 人以上事業所の就業形態合計を見ると、男性の全産業所定内賃金の平均（100）にたいして女性の平均は 55.5、それより低いのは宿泊・飲食業の 28.6、および卸売・小売業の 45.7である。日本では相対的に女性の賃金が低い卸売・小売業に、女性が多く就業していたことが分かる。
ドイツの特 徴は、教育（10.5%）の構成比が日本の 6.5% より高く、公 務（7.5%）の構成比が 韓国の 3.7%、日本の 2.2% よりも高いことである。産業ごとに男女雇用者の賃金を見ると、男性の全産業平均賃金（100）にたいして女性の全産業平均は 83 であり、それより高いのは教育の 95.1 で、公務は平均をわずかに上回る 85.8 である。女性の賃金が低いのは、宿泊・飲食業の 51.5、卸売・小売業の 70.8 などであり、医療・福祉業
も 81 と、決して高くない。
韓国の 特 徴は、 宿 泊・飲 食 業の 構成 比が 12.2% と、 日本 の 8.8% およびドイツの4.4% に比して、高いことである。また医療・福祉業は 15.4% と、日本の 21.2% およびドイツの 21.8% に比して、高くない。雇用者の全産業平均賃金で男性の 100 にたいして女性の平均は 66.1 であり、低いのは宿泊・飲食 業の 50.2 である。韓国では医療・福祉業の女性の平均賃金は 58.8 と、低賃金の部類であることも注目される。
災害レジリエンスと関連すると見られる一般的信頼については、International Social
Survey Program,“Citizenship 2014”および International Social Survey Program
2017“Social Networks and Social Resources”において、「いつも信頼できる」と「たいてい信頼できる」の合計が、日本では 35.1％（2017 年）、ドイツで 58.4％（2017 年）、（8）
韓国 50.2%（2014 年）と、日本で低い（ISSP 2021）。

表 1 では相対的貧困率を対比している。ドイツでは、高齢者・労働年齢者・子どものいずれも 10% 程度であり、日本と韓国の貧困率はドイツより高い。韓国では高齢者の貧104

経済社会とジェンダー 第 7 巻 2022.6

困率が 44% と OECD 諸国で最悪の部類であり、子どもでは 16% と、日本の 13.9% より高い。半面で、労働年齢者での 12.9% は日本の 13.6% より低めである。
ところで相対的貧困率は、等価可処分所得の中央 値の 50% 未満の低所得者の比率を表す（40% や 60% で計測されることもあり、EU では通常 60% である）。しかし可処分所得の「使いで」は、当然ながら消費税（付加価値税）の重さや義務的な支出の重さで変わってくる。義務的な支出のなかでも居住費（賃貸の家賃および持ち家のローン返済）は大きな項目である。OECD Affordable Housing Database は、第 1 五分位（最も貧しい 20%）のうち居住費負担が可処分所得の 40% 以上である者の比率を示している（2019 年または直近年）（OECD 2022）。ヨーロッパでは低所得者に住宅給付（補助金の給付や地方税の減 免）を支 給する国も、ドイツのほか珍しくないため、補助付き
賃貸の状況も示されている。日本での住宅給付は、ほぼ生活保護の住宅扶助に限られ、生活保護自体の利用率が人口の 1% 程度と低いためか（日本の元データは慶應義塾大学
日本家計パネル調査）、補助付き賃貸は表示されていない。2019 年版では日本については保有状態の区別がないため、2014 年版を見ると、第 1 五分位のうち居住費負担が可
処分所得の 40% 以上である者の比率は、民間賃貸で 42%、ローン付き持ち家で 63.4%（調査 34 か国で最高）である。ドイツでは民間賃貸で 14.4%、補助付き賃貸で 9.9%、
ローン付き持ち家で 20.8% と、データがある諸国で最も低い比率である（9）。
以上から、コロナ禍以前においてドイツでは、女性・低所得層の社会的脆弱性が比較的抑制されていたと考えられる。
3

いかにコロナ禍に対応したか［図 1 －【2】
【3】
【4】
【5】］

（1）初動の対応
・検査
対応の始まりは検 査であり、確定診断は PCR 検 査による。日本の特 徴は、検 査 数が少なく、2021 年 8 月いっぱいの検査陽性率が 10～20% と、非常に高かった点にある（Our World in Data）［【2】政策形成 においてニーズを把握しようとしない］。日本では検査能力の問題もあるが、「専門家」がかねてから検査の拡充に後ろ向きだったことが特筆される（大沢 2020；大沢 2021）。エステベス = アベとイデ（井出博生）によれば、
日本で PCR 検 査が 抑制的におこなわれたことは、高齢 者介護施設の入居者の安 全を確保するうえで障壁となった（Estévez-Abe and Ide 2021）。検査の拡充が進まずワクチン接種の開始が遅れ、現在も変異株の解析に手間取っている。
ドイツの検 査 陽 性率は 5～10% に収まってきたが、2021 年 11 月下旬には 20% を越コロナ禍への日本政府の対応

105

えた。韓国の検査陽性率は 2021 年 7 月まで 5% 以内に収まっていたものの、以後 10%を越える時点も出てきた。Worldmeter によれば、2021 年 12 月末までの検 査累計（人口 100 万人 対）は、日本で 23 万 6073 件（200 以 上の国・領域で 142 位）、ドイツで106 万 4604 件（同じく 80 位）、韓国で 30 万 7861 件（同じく 127 位）である。
・休 校
各種の対処策のなかで早く実施されたのが、学校の休 校である。日本では 2 月 27 日に安倍首相が一斉休 校を要請し（3 月 2 日から実施）、4 月の緊急事態宣言のもとで 5 月下旬まで継続された。この休 校措置には疫学的な効果が認められないと検証されている（Fukumoto et al. 2021）［【2】政策形成 で虚のニーズに対応］。休 校措置は保護者の休業・家事負担の増大・家計の圧迫などの副次的ニーズを招き、その副次的ニーズには女性に転嫁されるというジェンダーの偏りがあった。一斉休 校という政策手段の意図せざる効果でもある［【6】副アウトプット］。臨時休 校による保護者の休業について、所得保障および雇用調整助成金の特例措置が拡大されたのは 3 月 10 日である。保護者の休業所得保障は事業主を通ずるものであり、事業主が適用を拒否した場合に個人申請となる［前記の副アウトプットへの対応が鈍感であり、【2】政策形成 で個人のニーズとして公認していない］。
ドイツでは 3 月 16 日からイースター明けまで休 校となった。3 月末までに感染保護法を成立させ、12 歳以下の子どもの保護者の休業への所得保障を規定している。すなわち、
最長 6 週間につき、国庫からの直接所得補償（逸失収入の 67% で月額上限は 2,000 ユーロ）の請求権を付与した（雇用主が立て替えることも可能）。適用は、育児支援を得られる合 理的な可能 性がない場合とされているが、祖 父母は感染「リスク・グループ」と認定されていて育児支援の想定提供者から除外される（ORRIC 2020）。
韓国では 2 月 23 日に、新学期の開始を 3 月 2 日から 4 月 9 日に繰り延べる決定をおこなった。2 月 28 日の補正予算には、臨時休 校により家族育児が必要になった雇用者の家族ケア休暇（無給）にたいする補助金（日額 5 万ウォンで 10 日間まで。共稼ぎなら日額 10 万ウォンで 40 万ウォンまで）が含まれる。3 月 4 日には休 校中の緊 急児童ケアの提供が決定され、全国 1 万近い保育所や小学校で 1 クラス 10 人までのケアがおこなわれることとなった。
・現金給付
現金給付またはそれに相当する措置も、各国で 2020 年 3 月から 4 月にかけて決定された［【5】アウトプット 資源の帰着］。
日本では 4 月 17 日の首相記者会見で、住民 1 人当たり 10 万円の特別定額給付金を106

経済社会とジェンダー 第 7 巻 2022.6

支給することが発表された。生活困窮世帯に 30 万円として準備されていた措置が、一転して所得制限なしの 1 人当たり 10 万円となった背景には、公明党の要求とともに緊急事態宣言の全 都道府県への拡大があった。予算総額が 13 兆円に上る膨大な現金給付である半面、受給権者が「世帯主」とされ、女性や子どもに確実に届くかが懸念された［【7】世帯内再分配 の課題をネグレクト］。その後に児童手当の上乗せや低所得の親への追加給付が実施された。
ドイツでは 3 月 23 日に決定された補正予算に、フリーランス（アーティスト、看護師、個人事 業者）への直接助成金 が含まれた（3 か月間に最大 15,000 ユーロ）。同予算では病院にたいする 30 億ユーロ以上の支 援、およびコロナ対応に当たる医師・看護師・学生・復帰退職者への賃金増額が盛り込まれていた。これ以外に、2020 年中の所得保障の基本は有給休暇と操業短縮手当だったと考えられる。
韓国で広範な現金給付が発表されたのは、4 月 16 日の補正予算においてである。ただしその以前に、社会保険料の納付猶予・切下げなどの措置がとられていた。現金給付では、まず公的扶助受給者と障害年金受給者に口座振り込みがおこなわれ（4 人世帯に 100 万ウォン、3 人世帯に 80 万ウォン、2 人世帯に 60 万ウォン、1 人世帯に 40 万ウォン）、他の者には、クレジットカード・デビッドカードへのポイント付与、または地域 贈与証明やプリペイドカードにより給付された（8 月 31 日までに使うという条件）。5 月 23日までに世帯支給率が 90% にのぼるというように（Record China 2020）、迅速な給付だった。所得の低い層に、より速く厚い給付および歳入見送り（免税・社会保険料引き下げ）がおこなわれたと見られる［【4】作動（利用）が迅速］。
・賃金の底上げ最低賃金については、ドイツは 2020 年 6 月 30 日に、6 か月おきの 4 回引き上げを決定した（9.35 ユーロから 10.45 ユーロへ）。2022 年 2 月 23 日には、10 月から最低賃金
を 12 ユーロとすることを閣議決定した。背景には、欧 州委員会の「域内における最低賃金額の適正化をはかる指令案」（2020 年 10 月に発表）がある。韓国では 2017 年から最低賃金の引き上げを加速してきたうえに、2020 年 7 月に 2021 年 1 月からの 1.5% 引
き上げ、21 年 7 月に 22 年 1 月からの 5.1% 引き上げを、決定した。日本の 2020 年の引き上げは 1 円（0.1%）にとどまり、2021 年には 28 円、3.1% 引き上げを決定した。
（2）財政措置［【3】インプット（資源投入）］・歳出面
追加支出・免税（社会保険料の減免を含む）と資金繰り支援を合わせた財政措置にコロナ禍への日本政府の対応

107

図3

パンデミックへの財政措置の規模

4540
対ＧＤＰ︵％︶

35
30

28.3
35.3
27.8

25

28.3

20
15.4
13.6
6.2
10
10.28.2
7.5 4.3 5.3

50

3.2 4.3 4.5 5.1 5.4

7.3 7.3

1 0.2

1.8
23.2

5.2 2.1

2.2 2.3

アメリカ

ニュージーランド

先進経済平均イギリス

オーストラリア

シンガポール

日本︵執行額︶日本

追加支出－0.4－0.4

カナダ

ドイツ

イタリア

ベルギー

フランス

スイス

スペイン

チェコ

デンマーク

免税（社会保険料の減免を含む）

2.4

17.1
10.9
14.116.4
16.0
15.9
14.6
9.4
10.9
5.8 6.4 7.9

0.3 1.8 1.6 0.6 1.6

オランダ

韓国

スウェーデンノルウェー

フィンランド－5

2.5 4.2

4.7

4.0

14.415.611.8

15

16.1
11.3
2.8

融資・信用保証出所：I M F, Fisca l Mon itor Dat aba se of C ou nt r y Fisca l Mea su res i n Response to t he
COVID-19 Pandemic（April 2021）、日本の執行額につき財務省国庫歳入歳出状況令和 3 年 3 月
分、日本の「免税」につき、財務省による令和 4 年度国民負担率（財務省 2022）より計算。

ついて、IMF が把握したところを図 3 に示す。財政措置の規模（対 GDP 比）は、一見、日本が世界で最大級（15.9＋28.3）であり、次はイタリア（8.5＋35.3）である。ドイツは11.0＋27.8、韓国は 4.5＋10.2 だった。ただし、追加支出・免税だけでは、日本は先進諸国の平均に達していない。日本で免税がマイナスだった点については後述する。
しかも財務省の国庫歳入歳出状況令和 3 年 3 月分によれば、日本は 2020 年度末において予算総額の 32% に当たる 27 兆円を使い残していた。2020 年度の 3 回の補正予算の少なくない部分が「不要不急」だったということだろうか。なお予算の使い残しについて IMF は把握していない。
予算規模が大きくて 2021 年 3 月時点の執行率（財務省用語で「支出歩合」）が低いのは、国交省（7 兆円残、執行率 48.2%）、経産省（6.7 兆円残、71.7%）、内閣府（3.6108

経済社会とジェンダー 第 7 巻 2022.6

兆円残、47.3%）、農水省（1.7 兆円残、62.8%）である。
2021 年 11 月 5 日に公表された会計検査院の 20 年度決算検査報告では、9 件が「特徴的な案件」とされている。9 件とは、「感染症 対策に関連する各種 施策」をはじめ、中小企業者等にたいする資金繰り支援、布製マスク配布、雇用調整助成金、Go To キャンペーン、持続化 給付金などである。ここでは 9 件の筆 頭に置かれた「感染症 対策に関連する各種施策」を見よう。まずリストアップされた事業は 854 事業であり、うち予算執行を区分して管理している 770 事業・65.4 兆円の執行状況が分析されている（期間は、2019 年度の 2 月・3 月と 2020 年度の末までを通算）。770 事 業全体の執行率は65.0%、繰越額は 21.8 兆円で、1.1 兆円が「不用額」とされている。
執行率が 低い項目を予算総額および 執行率とともにあげると、新 型コロナ対応地方
創生臨時 交付金の 7.9 兆円につき 33.1%、資金 繰り対策等関係経費の 17 兆円につき47.7%、治療薬・ワクチン開発等関係経費の 1.9 兆円につき 58.7%、などである。会計
検 査院は、多額の繰 越と不用額が出た状況について、各府省が国民にたいして十分な情報提供を行うよう求めている（会計検査院 2021）。
2022 年頭でも国産の治療薬・ワクチンが未開発で、オミクロン株にたいして調達不足が憂慮された状況にてらせば、治療薬・ワクチン開発 等関係経費の予算の 4 割超を使い残した事情について、「十分」どころか“十二分な”情報提供が求められる。
・歳入面
いっぽう国民にとって負担に当たる歳入面では、日本の 2020 年度の国税収入は 60.8
兆円となり過去最大だった。増えた筆 頭は消費税収で 2.6 兆円、法人税・所得 税も微増である。揮発油税・関税・酒税が減収で、2019 年度から合計 2.4 兆円の増収だった（財務省租税及び印紙収入決算額調の令和元年度分と令和二年度分より計算）（財務省2022）。なお 2020 年度の税制改正は住宅ローン減税の拡大および私的年金制度の見直しで、平年度で合計 1000 億円程度の所得税減収と見込まれていた（財務省令和元年度
税制改正；令和 2 年度税制改正）（財務省 2022）。減収を埋めあわせる以上の所得税増収だったのである。他方で総務省の令和 2 年度地方税収入決算見込額によれば、地方税収は 0.7 兆円減少したが、減ったのは法人 2 税で個人住民税は増加した（総 務省
2021）。国と地方の税収合計の増加は 1.7 兆円と見られる。さらに財務省による国民負担率の推計から試算すると、2020 年に、税収 総額は 2.6 兆円増、社会保障負担（主として社会保険料）は 0.5 兆円低下したと見られ、税・社会保険料負担の合計で 2.1 兆円の負担増、対 GDP 比で 0.4% ポイント程度上昇したことになる。個人住民税および 社
会保険料のうち国民健康保険料は、前年の所得にたいして計 算されるため、当年の所コロナ禍への日本政府の対応

109

得が減少した人にとっては、重い負担となる。自治体レベルでは国民健康保険料の減免（全額も）もおこなわれたようだが（寺内ほか 2021：72）、マクロでは負担増だったのだ。
ドイツでは操短手当にともない、操短分の社会保険料は連邦雇用庁が全額肩代わりした。社会保険料負担は逆進的なので（低 所得者に重い）、社会保険料の肩代わりは
低 所得者に利益が大きかったと推測される。ドイツではまた、19% の付加価値税率が2020 年 7 月から 12 月まで 16% に引下げられた。対 GDP 比で 1.6% に当たる負担減だ
ったが、その利益は消費支出が大きい高所得層に厚かったと推測される。
韓国では 2020 年中に小事業者にたいして付加価値税の納入を免除した。また、旅行・飲食・運輸業者に固定資産税を減税した。また社会保険料が合計 9000 億ウォン切り下げられた。その効果は低所得層に大きかったと推測される。

（3）雇用維持制度と公的扶助
・雇用維持制度
雇用維持制度の作動とアウトプットを見よう［【4】作動（利用）・【5】アウトプット（資源の帰着）］。3 国とも早期に雇用維持制度の助成率・助成額の上限を引き上げ、適用対象を拡大するなど、要件を緩和した。なかでも韓国は初動が早く、対処策も多彩だった。
日本では雇 用調 整 助成 金の 特 例 措 置を 2022 年 3 月末まで延 長しており、 支 給は2021 年 12 月 24 日までに延べ 420 万件・4.7 兆円である（厚生労働省 2022）。労働者に請求権がないためか、適用人員は不明である。労働政策研究・研修機構が 2021 年
10 月に実施した「第 5 回 新型コロナウイルス感染症が企業経営に及ぼす影響に関する調査」によれば、調査に回答した企業 3,344 社（回収率 28%）のうち雇用調整助成金を利用したことがある企業は 33.9% であり、産業別では飲食・宿泊業で 77.5% と断然高く、製造業の 49.2% がこれに続く（労働政策研究・研修機構 2021a：19）。
経産省の持続化給付金は 2021 年 2 月 15 日の締切までに 424 万件 5.5 兆円が給付された（厚労省の雇調金のような週ごとの表はない）（経済産業省 2021a）。ただし 2021
年 8 月提出の確定検査の結果では、336 万件 4.4 兆円である（経済産業省 2021b）。上記の「第 5 回 新型コロナウイルス感染症が企業経営に及ぼす影響に関する調査」によれば、2021 年 10 月までに持続化給付金を利用したことがある企業は 38.1% であり、雇用調整助成金の利用率よりもやや高い。産業別では飲食・宿泊業で 84.5% が利用と断
然高く、建設業の 51.1% がこれに続く。
なお、2021 年 2 月に仲修 平たち研究 者グループが実 施した「自営 業者・フリーラン
スの働き方と生活に関する全国調査」によれば、生活が悪化した自営業者の半数超が、110

経済社会とジェンダー 第 7 巻 2022.6

持続化給付金を利用しており、利用した人の比率は女性のほうが高い。受給が事業継続の見通しにポジティブに影響したのは男性のみだった（仲 2022）。持続化給付金では、経産省若手官僚による詐取も含めて、不正受給が問題になり続けている。
ドイツの操短手当では、ハンスベックラー財団のマクロ経済政策研究所（IMK）のワ
ーキングペーパーによれば、2020 年 4 月の適用者は 600 万人で、雇用保険被保険者の17.9% にあたる。産業別では宿泊・飲食業および卸売・小売業で、雇用保険被保険者に占める操短者の比率が高いと説明されている（Herzog-Stein et al. 2021：19-21）。
韓国では、早くも 20 年 1 月末に雇用維持支援金の条件が緩和され支援水準も引き上げられた。2 月中旬・2 月末とさらに条件が緩和され、3 月中に旅行・宿泊飲食・観光輸
送運 輸 業・公演業などへの特別雇用支 援措置もとられた（その他の業種にも拡大）。3月末に支給水準の引き上げを全産業に適用し、7 月の第 3 次補正予算で予算規模が大きく増額された。9 月の第 4 次補正予算でも雇用維持支援金 制度が強化された。労働政策研究・研修機構の国別労働トピックの 2020 年 12 月の記事によれば、2020 年 9 月末までに申請事業所は 8.1 万件で、2019 年通年の 53 倍に上った（労働政策研究・研修機
構 2020）。
・公的扶助等公的扶 助等はどのように作動し帰着したただろうか［【4】作動 ・【5】アウトプット（資源の帰着）］。
生活保護 統計によれば、日本の生活保護では母子世帯・その他世帯とも 2020～21
年に受給世帯が減少した。受給世帯数の減少は、母子世帯では 2012 年度から、その他世帯では 2014 年度から続いており（厚生労働省 2021c）、2020 年に各種の給付金が一時的に支給されたことだけでは、2020～21 年の低下を説明できない。また福祉行政
報告例によれば、低所得ひとり親にたいする児童扶養手当の支給は、2020 年の各月は19 年より 3 万人低く、21 年の各月はさらに低い［【2】政策形成 においてニーズにたいする応答性が鈍い制度設計］。
ドイツでは、労働能力者への公的扶助に当たる第 2 失業手当、社会扶助ともに、受給 者数は 20 年 4 月から 21 年 4 月まで 微 減した（Statista, 2022）。上記のように UN
Women の COVID-19 Global Gender Response Tracker 第 3 版は 2021 年 11 月 11
日付けであり、第 3 版でのドイツの追加項目では、社会扶助受給者への一時ボーナス、児童手当の増額や一時ボーナスといった現金給付が目立つ。操短手当や有給休暇だけでは生活が困難なケースに配慮したと推測される。

コロナ禍への日本政府の対応

111

4

いくつかのアウトカム［図 1 －【8】アウトカムの総体（個人のニーズ充足および外部効果）］・コロナ死者
Our World in Data で 2021 年 12 月 31 日までの 100 万人対コロナ累積死者数をみると、日本で 145 人、ドイツで 1,336 人、韓国で 109 人である。ドイツと韓国では 2021 年
12 月に入って急上昇が見られるが、それでも日本の数値は東アジアのなかでフィリピン・
モンゴルについで高い。またヨーロッパ平均は 2,043 人であり、ヨーロッパのなかでドイツの死者は依然として少ないほうである。コロナの重症者・死者には男性が多いことが知られており、社会保障・人口問題研究所によれば、日本のコロナ死者は女性 100 に対して男性 140 である（社会保障・人口問題 研究所 2021）。他方で、コロナ後 遺症は（10）
女性に多いらしいが（Crook, et al. 2021; Stephenson et al. 2021）、2021 年初夏から夏にかけて病床が逼迫したもとでは、男性の入院が優先されたと見られる（埼玉県・神奈川県の入院優先度判断スコア）。統計で性別の表章が乏しいのは、コロナ禍に限ったことではないが、病状の性差が顕著なコロナ禍では、ジェンダー統計は必須であり、その充実を切に望む。
・自殺コロナ禍を過ごすなかで、日本で女性の自殺が急増したことは見逃せない。統計がとれる諸国のなかで、日本は自殺率（人口 10 万人対）が高い国であり、性別では男性の数値が高いものの、女性の数値は他国と比べて高い。男女とも、高水準ながら過去 10
年間低下してきたが、厚労省の自殺の統計によれば、自殺数は 2020 年の 7 月から急増
して 1 年で 21,081 人となった。うち男性が 66%、女性は 33% であり、2019 年に比べて男性は 23 人少なく、女性は 935 人多い（厚生労働省 2022）。厚労省の『自殺対策白書』の令和元年版と令和 2 年版によれば、2019 年から 2020 年への自殺率の変化では、
女性で 9.4 から 10.9 に急増し、男性では 22.9 から 23.0 とほぼ同じだった。
2021 年 11 月 2 日に公 表された『令 和 3 年版 自殺 対 策白書』は、過去 5 年間の平均と比べた 2020 年の自殺について分析し、女性の自殺の増加に 1 項を当てている。それによると、2020 年の女 性の自殺は過 去 5 年平均より 347 人増えており、 職 業別では「被雇用者・勤め人」で 381 人増加、「学生・生徒」で 140 人増加した（厚生労働省（11）2021b）。これにたいして主婦を含む無職者では 168 人減少している。小分類の職種で増加数が多いのは、「事務員」（66 人増）、「その他のサービス職」（63 人増）、「販売店員」（41 人増）、「医療・保健従事者」（33 人増）である。原因・動機別では「勤務問題」が増加した（厚生労働省 2021b）。
112

経済社会とジェンダー 第 7 巻 2022.6

2020 年 12 月 31 日までのコロナ累積死者数は 3,492 人であり、その 6 倍の数の人が自ら命を絶ったことになる。また厚労 省の自殺の統 計によれば、2021 年 1～11 月には19,113 人が自殺し、同期間のコロナ死者は 14,865 人である。2021 年 1～6 月の月別自殺の対前年増加率は女性で男性よりも高く、以後は男女とも減少に転じて女性の対前年
減少率のほうが大きい（厚生労働省 2022）。女性の自殺の急増は、コロナ禍とコロナ対策の総体の外部効果と見ることができよう［【8】アウトカムの総体（個人のニーズ充足および外部効果）］。
ドイツでは自殺者数は長期的に減少しており、直近の自殺率も日本・韓国と比べてだいぶ低い（表 1）。連邦統計庁のデータで 2020 年の自殺数を過去 5 年間の平均と比べると、男女合計で 312 人（3.3%）の減 少、女性の減 少は 114 人（4.8%）、男性の減 少（12）は 198 人（2.8%）と、女性の減少率が大きい（DESTATIS 2022）。

韓国の自殺率は、OECD で最悪の水準ながら過去 10 年間低下してきた。しかし、統計庁が示す 2020 年の自殺率（人口 10 万人対）は、女性で 15.9 と過去 5 年間にたいして最も高い数値となった。男性では 35.5 で、過去 5 年間でこれより高い年は 1 つしか（13）ない（KOSIS 2022a）。

コロナ禍のもとで、日本・韓国では女性の自殺が急増したのにたいして、ドイツでは自殺総数が減り、とくに女性での減少が著しかったのである。
・就業状況
自営業主・家族従業者を含めた就業者の状況を見よう。ちなみに『令和 3 年版 労働経済の分析』は、雇用調整助成金等（雇用保険被保険 者でない労働者の休業を助成
する緊急雇用安定助成金を含む）により 2020 年 4～10 月に完全失業率が 2.6% ポイン
ト程度抑制されたと述べている（厚生労働省 2021a：179）。他方で内閣府の『日本経済2020－2021』第 2 章第 3 節は、雇用の維持が労働生産性の低下を伴うことに注意を促している（内閣府 2021a）。コロナ禍では、自営業主・家族従業者を含めて休業や、離職後に求職の断念に追い込まれた（非労働力化した）人が多いと見られるが、休業者
は失業者にカウントされず、非労働力化は完全失業率を低下させる。休業・離職の選択
も求職断念も、家庭責任（防疫を含む）と関連し、ジェンダー・バイアスをもつ。これ
らをふまえて本稿では、完全失業率をアウトカム指標とすることには慎重である。
さて 2019 年と 2020 年の年平均 就 業者 総数の変化は、 日本で－0.71%（48 万人）、
ドイツで－1.61%（68 万人）、韓国で－0.76%（21 万人）である。就業者に占める女性の比率は日本・韓国で変わらず、ドイツでは 0.5% ポイント上昇した。
次頁図 4 は変化を産業別に示す（14）。産業分類は日本では独自であり、ドイツ・韓国でコロナ禍への日本政府の対応

113

図4

2019～20 年の産業別就業者の増減と 2019 年の女性比率●女性比率が上昇した●女性比率が低下した●女性比率にほぼ変化がない

日本

(%)
20.0
専門、技術サービス 4

不動産

11

15.0

医療・福祉 19

情報通信 1110.0
増減率

他のサービス

5.0

3

公務 6
教育 5

0.0
－5.0

卸売・小売 2

－10.0

建設 7

芸術、娯楽 7

製造 18

－15.0

宿泊・飲食 29

農林水産 9－20.0
分類不能 27

－25.0

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90 (%)

2019 年の女性比率

出所：「平成 31年労 働 力調 査 結果（総 務省統 計局）」（ht t ps : //w w w. e - st at .go .jp/st at- sea rch /f i le s?p a g e =1& l ayo ut = d at a l i st & t o u ke i= 0 0 2 0 0 5 3 1& t st at = 0 0 0 0 0 0110 0 01& c yc le = 7& yea r=2 019 0&month= 0&tclass1= 0 0 0 0 010 4 02 76 &tclass2= 0 0 0 0 010 4 02 8 3 &tclass3= 0 0 0 0 01040284&result_back=1&tclass4val=0）、表II-2-1; ILOSTAT, Employment Statistics, Employment by sex and economic activity（https://ilostat.ilo.org/topics/employment/）より作成。

ドイツ

(%)
40

その他サービス 32

情報通信 33
30

公務・国防

47

増減率

20

教育 13

製造 30
10
金融・保険 3
運輸・倉庫

0

専門、技術サービス 13－10卸売・小売 72

建設 58

－20

宿泊・飲食 30

管理補助サービス 45

－30
0

10

20

30

40

50

2019 年の女性比率

114

医療・福祉 35

芸術、娯楽 5

36

60

70

80

90 (%)

出所：ILOSTAT より作成。

経済社会とジェンダー 第 7 巻 2022.6

韓国

(%)
8
運輸・倉庫 56
4

管理補助サービス 4

増減率

専門、技術サービス 1

20

医療・福祉 13

公務・国防 4

芸術、娯楽 0

製造 5

－2
建設 0

－4

金融・保険 2

情報通信 1
卸売・小売

－6

教育 9

16

不動産 4

宿泊・飲食 16

その他サービス 4

－8
－10
0

10

20

30

40

50

2019 年の女性比率

60

70

80

90 (%)

出所：ILOSTAT より作成。

は国際標準である。図の横軸には、2019 年平均の就業者の女性比率を産業別にとり（表2 を参照）、縦軸には 2019 年と 20 年の平均就業者総数の増減率をとる。円の大きさは増減数であり、産業名の後の数字が万人単位の増減数である。自営業主・家族従業者の収入の情報は得られないため、ここでも雇用者の賃金を見ている。表 2 には、産業合計の男性雇用者の平均賃金を 100 として、それにたいする女性の平均賃金の比率を産業別に示した。図 4 では、当該産業の女性雇用者の平均賃金の比率が女性の全産業
平均賃金（対男性比）よりも低い場合に、産業名を太字にしてある。
日本では、就業者が増え女性比率も上昇したのは、医療・福祉と公務であり、就業者が減り女性比率も低下したのは、宿泊・飲食 業と製造業であり、後者の宿泊・飲食業と製造業では、女性雇用者の平均賃金（全産業の男性対比）は女性の全産業平均より低かった。
ドイツでは、就業者が増え女性比率も上昇したのは、公務・国防である。就業者が減りながら女性比率が上昇したのは、卸売・小売と管理補助サービスなどである。就業者が減り、かつ女性比率も低下したのは宿泊・飲食である。医療・福祉の就業者が 35
万人減少した点は、検討を要する。
韓国では、就業者が増え女性比率も上昇したのは、医療・福祉業、公務・国防、運輸・倉庫業である。上記のように医療・福祉業では、2019 年において女性雇用者の平均賃金（全産業の男性 対比）は、女性の全産業平均よりも低かった。いっぽう就業者が減り女性比率も低下したのは、宿泊・飲食業、卸売小売業、教育などである。
コロナ禍への日本政府の対応

115

・収入の減少等
コロナ禍のもとで、日本で離職しやすかったのは、非正規労働者、飲食・宿泊従業員
で、いずれも女性が集中する区分である。非正規、シングルマザーで有意に収入が減少した（周 2020a；周 2020b）。離職につながりやすいのは、テレワークがしにくいためでもある（周 2021）。コロナ離職者の 6 割が再就職後に月収低下を経験したのにたいして、一般離職者で再就職後に月収が低下したのは 34% にとどまる（高橋 2021）。
本 稿冒頭に言及した内閣府の 2021 年 2～3 月実施『令 和 3 年 子供の生活状況調査の分析 報告書』によれば、中学 2 年生がいる世帯で、コロナの影響により世帯収入が低下したとする回答は、全体では 32.5% であり、調査世帯の等価世帯収入（税込みで（15）あり、社会保障現金給付も含む）の中央 値の半分未満の世帯では 47.4%、母子世帯

では 35.3% だった。いっぽう支出が増えたとするのは、全体の 43.4% で、収入が低い
ほど支出が増えたとする比率が高い。子ども自身では、コロナの影響により「学校の授業がわからないと感じること」について「増えた」と回答した割合は、収入の水準が低い世帯やひとり親世帯で高い（内閣府 2021b）。
つまり収入が低い世帯ほどコロナ禍で収入が減った割合が高く、かつ支出が増えた割合が高いのであり、生活は明らかにより苦しくなったことだろう。格差が拡大したのである。また、子どもにとって授業がますます分からなくなった学校に通うのは、辛い。
シングルマザーのパネル調査では、主食も買えないほどの苦境が回答され、シングル
マザーの子どもである小学生では、多い時で 1 割の子どもの体重が減ったとみられる（シングルマザー調査プロジェクト 2021）。
ドイツにかんして、労働政策研究・研修機構の国別労働トピックのドイツの 2021 年 4
月欄は、ハンスベックラー財団の経済社会研究所（WSI）の 2020 年 4 月と 6 月の調査結果を紹介している。それによれば、低 所得層ほど収入が低下しており、操短手当の受給者は低所得層に偏っている（テレワークがしにくいことでもある）。有給休暇や操短で保障される所得には賃金格 差が反映することになり、しかも労働協約適用労働者には操短手当に上乗せがあるが、協約適用でない低賃金層は厳しい所得低下を強いられることになる（労働政策研究・研修機構 2021b）［格差拡大という【6】副アウトプット］。
先に引用した IMK のワーキングペーパーでも、平均賃金が低い産業ほど、操短措置により失った所得の比率が高いことが指摘されている（Herzog-Stein et al. 2021：25）。
韓国については統計庁の情報サービスで、世帯所得分配のデータを 2020 年まで見ることができる。2019 年にたいして 2020 年の等 価所得は、市場所得でも可処分所得でも増えており、可処分所得のジニ係数は 0.339 から 0.331 へと改善した。相対的貧困
116

経済社会とジェンダー 第 7 巻 2022.6

率は市場所得レベルでは上昇した（20.8% から 21.3%）ものの、可処分所得レベルでは
16.3% から 15.3% へと改善した。所得五分位について等価可処分所得の 2019～20 年の上昇率を見ると、第 1（最も低所得の 20%）で 10.0%、第 2 で 5.3%、第 3 で 4.2%、
第 4 で 3.2%、第 5（最も高所得の 20%）で 2.8% と、所得が 低いほど上昇率が 高い。
これは社会保障給付が 36.6% 増えながら、直接税（所得と資産）および社会保障拠出の合計の上昇率が 5.8% に止まった結果と見られる（KOSIS 2022b）。とはいえ上記のように韓国では女性の自殺が急増したのであり、貧困率や所得格差の改善のジェンダー分析が望まれる。
5

結論に代えて冒頭に述べたように本稿の検討結果は暫定的である。日本の都道府県別のコロナ累積
死者数と、看護師数の関連について、図 5 を掲げることで、結語に代えさせていただく（16）。
試みに、同様に内科医数や病床数と累積死者数の散布図も作成したが、関連らしい
図5
（人）
2,000

都道府県別の累積コロナ死者数と就業看護師数

高知
長崎

２０１８年の看護師数︵人口

大分

島根
鳥取

徳島

愛媛
福井

1,500

山形
新潟

北海道

福岡

和歌山
群馬

沖縄

福島
全国

万対︑准看を含む︶

10

兵庫
大阪

静岡
1,000

愛知
y＝－1.7873 x + 1563.1
R²＝0.1855

東京

千葉
神奈川

0
0

50

100

150

200

250

300

350

400（人）

2021 年 12月31 日時点の累積死者数（人口100 万人対）

注 : 就業看護師数の人口 10 万人対は、准看護師を含む。
出所 : 就業 看護師数は厚生労働省平成 30 年衛生行政 報告 例による 2018 年の数値。2021 年 12 月
31 日までの累積コロナ死者数の人口 10 0 万人対は、札幌医科大学医学部附属フロンティア医学 研
究所 https://web.sapmed.ac.jp/canmol/coronavirus/japan_death.html。
コロナ禍への日本政府の対応

117

ものは見られない。人口にたいする死者数が断然多いのは大阪府であり、北海道、兵庫、
沖縄、東京、千葉と続く。就業看護師が少ないのは、神奈川を筆頭に 1 都 3 県であり、逆に多いのは山陰・九州（沖縄を除く）の諸県である（人口減少県でもある）。
「就業」看護師と断るのは、資格をもちながら就業していない潜在看護職員が少なくないからである。厚労省の「看護職員需給見通しに関する検討会」の 2014 年の資料によれば、近年では 150～160 万人の就業看護師に対して潜在者は 70 万人以上と推測されている。潜在者が離職した理由の筆頭は「妊娠・出産」である（厚生労働省、2014）。
妊娠・出産を契機に仕事を継続しにくいという日本のジェンダーの課題が、専門的なエッセンシャル・ワーカーでも解消されていないことを物語る。それは老若男女の救命を危うくしかねないのである。

【脚注】（1）感染状況については、Our World in Data、および Worldmeter の COVID-19 欄を参照している。
（2）ILO モニターには対処策の公 表日があり、最終更 新は 2022 年 5 月 31 日。ただし日本の対処策の記入は 2020 年 11 月 27 日まで、ドイツの記入は 2021 年 3 月 26 日まで、韓国の記入は 2020 年
12 月 10 日までである。UN 女性のトラッカー第 1 版・2 版には対処策の日付がないため、出所情報から推定。UN 女性トラッカーの第３版は 2021 年 11 月 11 日付で、対処策の日付欄があるが、日付の記入は少ない。また、各項目に ID 番号があり、第 3 版では版番号も付されているものの、第 1版・第 2 版と重複する内容がある。ILO と UN 女性のデータ各項目には出所があり、検索して内容・日付を確認した（2021 年 12 月時点でリンク切れの項目が多い）。出所を確認した結果、対処策の内容を修正した項目が少なくない。
（3）評点ゼロとは、法律に権利が規定されず、体系的性 差別が含まれていたりする場合をさす。評点

1 とは、法律には相応の権利が規定されているが、政府がそれを有効に施行していないことをさす。
評点 2 は、法的権利を政府が有効に施行しているが、低レベルの女性差別を容認している、というものである。評点 3 は、法律で（ほぼ）すべての権利が保障され、十全かつ強力に実施されている、というものである（CIRI 2014, Master Coding Guide）。
（4）Aldrich 2012 は、3 か国の 4 つの大災害から地域の人口がどう回復したかを検証し、要因として、地域や個人の社会関係資本が浮上した。社会関係資本の指標は、地域のボランタリー組織の数（阪神淡路大震災後の神戸）、 各種選挙の投票率（関東大 震災後の東京、ハリケーン・カトリーナ後のニューオーリンズ）、政治集会やデモの頻度（関東大震災）、地域自治組 織への参加や冠婚葬祭 への参加（インド洋 津 波後のベンガル湾岸）。Aldrich and Sawada 2015 では、東日本大 震災で津波被害を受けた 133 の市町村 において、その死亡率と社会関係資本（住民人口 1,0 0 0 人当たりの犯罪率）が相関することが浮上した。
（5）総合社会調査 GS S（シカゴ大学）、国際社会調査プログラム IS SP、世界価値観調査、日本版 総合社会調査 JGS S などで調査される。「他人と接する時、 相手を信頼できるか、用心したほうがよいか」という設問に、「いつも信頼できる」、「たいてい信頼できる」と回答した者の比率の合計が用いられることが多い。
（6）【 】の番号は、当該の節・項が図１の【 】番号のどの部分を論じているかを示す。以下同様。
（7）日本の雇用調整助成金は、1975 年に雇用調整 給付金として創設され、1981 年より助成金と称す

118

経済社会とジェンダー 第 7 巻 2022.6

る。一時的な雇用調整（休業、教育訓練または出向）の場合、休業手当（訓練・出向の賃金相当額）に助成するもので、助成率は中小企業は 3 分の 2、その他企業は 2 分の 1 で、上限は 8,370 円。
要件は、雇用保険適用事業主であること（性風俗関連営業を除く）、最近 3 か月間の事業活動指標の月平均値が前年同期に比べて 10％以上減少したこと、など。ドイツの操業短 縮手当（Kurzarbeitergeld）は、1969 年雇用促進法により創設された。休業（部分休業を含む）による賃金減少分の60％（扶養義務がある子を有する場合は 67％）を助成する。主な財源は労使折半の社会保険料で、支 給期間は原則 12 か月までであるが、省令によって最長 24 か月まで延長が 可能。韓国の雇用維持支援金の要件は生産量・売り上げが 15％以上減少したことや在庫量が 50％増加したこと。支援額は、事業主が支給した休業・休職手当の 3 分の 2（大企業の場合は 2 分の 1）、訓練の場合は事業主が支給した賃金の 4 分の 3（大企業の場合は 3 分の 2）。
（8）シティズンシップのトピックでは 2014 年が最 新であるが、IS SP 2017 で Q11 として同じ質問が 設けられた（調査対象に韓国を含まない）。
（9）2014 年版の Figure HC1.2.3. の数値が、山田ほかの図終－１で図示されている（山田ほか 2018：217）。2019 年版の韓国の数値は可処分所得でなく総収入にもとづくものが、ローン付き持ち家についてのみ掲示されている。
（10）国内での後遺症の状況につき日本放送協会（NHK）『クローズアップ現代』2021 年 11 月 2 日。
（11）同白書によれば、「児童・生徒の自殺時期について、一斉休 校や学校再開時期との関連性が示唆された」（厚生労働省 2021b：98）。関連とは、一斉休 校の開始後に自殺数が減り、学校再開時 期に急増した、というものである。
（12）ドイツ 連 邦 統 計 庁 の HP（DESTATIS） の 23 Health, 232 Causes of Death, 23211- 0 0 02

（Deaths, Germany, years, causes of death, sex）で、死因は 80 に分類されており、自殺は 78
番目の“Intentional self-harm”である。
（13）韓国統計庁の HP（KOSIS Statistical Database, Health, Causes of Death Statistics, Deathsand death rates by cause）で、死因は 103 に分類されており、自殺は大分類「外的要因」のう
ち“Intentional self-harm”（X60 -X80）である。
（14）図 4 の意匠は、労働政策研究・研修機構の「新型コロナウイルス感染症関連情報：新型コロナが雇用・就業・失業に与える影響」のうち「国際比較統計 労働関係 産業別就業者の増減および女性割合（2020 年 7-9 月期）」に倣っている。労働政策研究・研修機構の分析は、日本、イギリス、フランス、アメリカを対象に、2019 年 7～9 月期と 20 年 7～9 月期とのあいだの増減を見るものである（労働政策研究・研修機構、2021）。本 稿は 2019 年の平均と 2020 年の平均とのあいだの増減を見ており、産業ごとの女性比率の増減にも注意している。
（15）同調査の調査票の問 18 は、2019 年の収入（50 万円刻みの収入階級）について、明示的に「税込み」を尋ねている。
（16）2 年間で合計 18,40 0 人という日本の累積コロナ死者数については、コロナ関連 死を含めると大幅な過少集計であるという研究結果（COVID-19 Excess Mortality Collaborators 2022 ；「日本の超過および過少死亡数ダッシュボード」2022）とともに、推計された数値より相当に少ないという
WHO の報告がある（WHO 2022）。前の 2 つの研究結果には性別の集計がなく、WHO の報告の付属資料には性別のデータがある。
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大沢真理、2013『生活保障のガバナンス―ジェンダーとお金の流れで読み解く』有斐閣。
コロナ禍への日本政府の対応

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