2020 年 8 月 21 日

政策研究レポート

新型コロナウイルス感染症によって拡大する教育格差
独自アンケートを用いた雇用・所得と臨時休校の影響分析

【要

経済政策部

主任研究員

小林 庸平

経済政策部

研究員

西畑 壮哉

経済社会ユニット

ユニット長

横山 重宏

共生・社会政策部

研究員

野田 鈴子

経済政策部

研究員

池田 貴昭

地球環境部

研究員

石川 貴之

旨】

■本レポートの目的○ 新型コロナウイルス感染症（以下、新型コロナ）の拡大は、雇用の縮小や所得の低下をもたらすと共に、臨時休校による学校閉鎖によって、教育機会の縮小がもたらされた。これらは、子どもたち、とりわけ貧困世帯の子どもに大きな影響を与えた可能性が高い。本稿では、小学生から高校生の子どもがいる世帯の親 2,000 人に対して実施した独自のアンケート調査を用いて、新型コロナが雇用・教育の双方を通じて子どもにどのような影響を与えたのかを明らかにする。
■雇用・所得への影響○ 新型コロナ拡大の雇用への影響は、就業形態の違いによって大きな違いが生じた。正規雇用や役員の場合、離職・転職等を行った確率は、男性の場合で 3.4％、女性の場合で 7.2％だが、非正規雇用の場合はそれぞれ26.2％および 15.2％まで跳ね上がる。新型コロナはもともと不安定な雇用状態に置かれていた非正規の労働者に大きな影響を与えた。（図表 S- 1）○ 新型コロナ拡大前の 2020 年 1 月と拡大後の 5 月の世帯月収の変化を 2019 年世帯年収別にみると、全体として低所得世帯の方が月収の減少した世帯が多い。もともとの低所得世帯の方が所得面からみても新型コロナの影響をより強く受けている。（図表 S- 2）○ 新型コロナの拡大に伴って、在宅勤務・リモートワーク制度を導入する企業が相次いだ。在宅勤務・リモートワーク
制度は、新型コロナ拡大後に緊急避難的に導入された場合は効果が薄いが、新型コロナ拡大前から導入されていた場合は、それ以前と同様の働き方を維持できている就業者が増加する。例えば男性の場合、在宅勤務・リモートワーク制度が導入されていないと就業状態を維持できた確率は 70.5％に留まるが、2019 年以前から制度が導入されていた場合は 78.7％まで上昇する。平時から柔軟な働き方の実現が、緊急時の円滑な業務継続にも寄与している。（図表 S- 3）

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図表 S- 1 新型コロナ拡大による離職・転職確率（就業形態別）（離職・転職等の確率）

30%

26.2%

20%

15.2%

10%

7.8%

7.2%

自営業・

正規・役員

12.5%

3.4%
0%
正規・役員

非正規

非正規

自営業・

その他

その他

男性

女性

（注）雇主都合と自己都合の双方を含む。正規・役員はアンケートの集計結果から。非正規および自営業・その他は、図表 11・図表
12 の推定結果を正規・役員の値に加減することで算出。

図表 S- 2 2020 年 1 月から 5 月にかけての世帯月収の変化（2019 年世帯年収別）
0%

20%

40%

60%

200万円未満

16.4%

80.2%

200～400万円未満

16.9%

79.5%

400～600万円未満

14.7%

83.0%

600～800万円未満

14.4%

83.9%

800～1000万円未満

12.5%

86.8%

1000～1200万円未満

5.7%

94.3%

1200～1500万円未満

8.5%

88.7%

1500万円以上

9.5%

89.3%

減少

変化なし

80%

100%

増加

図表 S- 3 新型コロナ拡大による就業状態維持確率（在宅勤務・リモートワーク制度の有無別・男性）（就業状態を維持できた確率）

80%

78.7%

70.5%

60%
40%

20%
0%
2019年以前から導入

導入無し
男性

（注）「導入無し」はアンケート集計結果から。「2019 年以前から導入」は、図表 11 の推定結果を「導入無し」に加算することで算出。

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2 / 54■教育への影響○ 新型コロナ拡大前から、子どもの学校の成績と世帯所得は強い相関があり、所得が増えるほど成績も良くなる傾向がある。世帯構造別にみても、1 人親世帯の場合は成績の低い子どもが多い。（図表 S- 4）○ 新型コロナの拡大による臨時休校によって、オンライン教育等の代替的手段が提供された。代替的教育手段を活用するためにはパソコンやタブレット PC 等の ICT 機器が不可欠となるが、世帯年収 400 万円未満の世帯ではいずれも保有していない割合が 3 割に達している。1 人親世帯についても同様である。（図表 S- 5）○ 臨時休校前の勉強時間を学校での成績別にみると、もともと成績の高かった子どもほど勉強時間が長い傾向がある。臨時休校後は、全体として勉強時間は低下しているものの、その低下幅はもともと学力の低かった子どもほど大きい。そのため、臨時休校は子どもの教育格差を拡大させたと考えられる。（図表 S- 6）○ 臨時休校前後での勉強時間や勉強への集中力、生活習慣、健康状態の変化に対してはその他に、家庭・学校が子どもの勉強を見てあげられているかどうかなどが大きな影響を与えている。
○ 臨時休校は、長期化するほど勉強時間や集中力、生活習慣などが悪化する。経済状況別にみると、貧困世帯は
短期間の臨時休校でも勉強時間の減少幅が大きい。一方で非貧困世帯は、臨時休校が長期化するにつれて勉
強時間が減少していく傾向がある。（図表 S- 7）
図表 S- 4 学校の成績（2019 年世帯年収・世帯構造別）
0%

世帯所得別

200万円未満

20%

11.0%

30%

40%

11.3% 8.8%

400～600万円未満

9.1%

600～800万円未満

7.3% 9.5%

800～1000万円未満

11.5%

15.3%

80%

48.3%

7.5% 5.7%

41.5%

7.7%

夫婦と子 6.9% 10.8%

7.8% 13.0%

46.6%

13.9%

1（下の方）

11.8%
12.9%

33.3%

12.1%
19.8%
25.6%

24.0%

11.4%

21.2%

11.4%

3（真ん中）

17.2%
4

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9.0%5（上の方）

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7.7%

29.9%

45.9%
2

18.5%

21.8%
47.0%

5.9%
8.0%

25.5%

43.6%

100%

20.6%

23.1%

41.0%

1200～1500万円未満

90%

18.6%

49.4%

45.5%

13.9%

70%

51.3%

7.6%

1人親

60%

45.8%

1000～1200万円未満

3世代

50%

18.6%

200～400万円未満

1500万円以上

世帯構造別

10%

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図表 S- 5 パソコン・タブレット PC をいずれも保有していない割合（2019 年世帯年収・世帯構造別）
0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

200万円未満200～400万円未満
世帯所得別400～600万円未満
600～800万円未満

800～1000万円未満
1000～1200万円未満
1200～1500万円未満
1500万円以上

世帯構造別

夫婦と子
3世代
1人親

図表 S- 6 臨時休校前後での勉強時間（2019 年の学校での成績別）（１週間当たりの総勉強時間）
60
臨時休校前

臨時休校後
47.9

50
40.8

40

37.6

36.6

36.2

36.0

30

20

25.6
19.6

18.6

20.7

10

0
1（下の方）

2

4

3（真ん中）

5（上の方）（2019年度の学校での成績）（注）臨時休校前に学校での勉強時間を 15 時間未満とした回答者は集計から除外した。

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図表 S- 7 臨時休校前後での勉強時間の変化（臨時休校日数別・経済状況別）（臨時休校前後での勉強時間の変化）
0
-2
-4

全体

-6
-8

非貧困

-10

世帯

-12

貧困世

-14

帯

-16
-18
1か月以内

～2か月以内～３か月以内（臨時休校日数）（注）臨時休校前に学校での勉強時間を 15 時間未満とした回答者は集計から除外した。生活保護受給世帯、就学援助受給世帯、1人親世帯のうちの児童扶養手当受給世帯、2019 年世帯年収 400 万円未満の世帯を貧困世帯に区分。

■生涯所得への影響○ 新型コロナの拡大は、雇用・所得と教育の双方から子どもたちの教育機会を減少させており、それによって子どもたちの生涯所得の減少が予想される。新型コロナの拡大によって生じた 1 人当たりの生涯逸失所得（割引現在価値）を世帯年収別に計算すると、低所得世帯の場合は、現在価値換算で 150～170 万円程度の生涯所得が減少
し、その他の世帯の場合は 110 万円程度の生涯所得の逸失につながる。（図表 S- 8）○ これらを合計してマクロに引き直すと、臨時休校と雇用からの影響によって、全体で 15.9 兆円の生涯所得の減少が生み出される。（図表 S- 9）
図表 S- 8 臨時休校および所得減少による生涯逸失所得の割引現在価値（2019 年世帯年収別）（生涯逸失所得の割引現在価値：万円）
200
167.0
150

145.9
50.0

30.9

雇用からの影響

115.1

115.7

100

50

117.0

112.9

臨時
111.7

111.0

109.2

106.9

休校の
影響

0
200万円未 200～400 400～600 600～800
満

万円未満

万円未満

万円未満

800～

1000～

1200～

1500万円

1000万円 1200万円 1500万円

未満

未満

以上

未満

（2019年の世帯所得）（出所）アンケート調査結果を p.44 の計算式に当てはめることで年間逸失所得を算出し、その生涯金額を割引率 1.64％で現在価値換算。
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図表 S- 9 臨時休校および所得減少による生涯逸失所得のマクロ金額
（兆円）

15.9

1.0

15

雇用からの
影響

10
15.0

臨時休校
の影響

5

0
生涯逸失所得のマクロ金額（割引現在価値）（出所）図表 S-8 の金額に子ども数を乗じることでマクロ金額を算出。

■分析結果のまとめ○ 雇用については、悪影響が大きかったのは、もともと不安定な就業状態だった労働者であり、もともと所得の低かった世帯ほど新型コロナ拡大後に所得が減少している。ただし、同じような職種や就業形態であったとしても、新型コロナ拡大前から在宅勤務・リモートワークを導入していた場合は、安定的な就業を継続できている割合が高い。平時から柔軟な働き方を準備しておくことが重要だといえる。
○ 教育については、もともと学力の高かった子どもの勉強時間の低下は限定的だったものの、学力の低かった子どもの勉強時間は顕著に減少している。オンライン授業等の代替的教育手段の提供は、子どもの勉強時間や集中力等に必ずしもプラスの影響を与えていない。また、臨時休校中の教育に対しては、家庭の ICT 機器や落ち着いて勉強できる環境の有無が大きな影響を与えている。これらの要素は、新型コロナ拡大前から経済格差との相関が強かったため、新型コロナの拡大は教育機会を全体として抑制するとともに、格差を拡大させたといえる。
○ 家庭や学校が子どもの勉強を見てあげられているかどうかは、勉強時間や集中力、生活習慣、健康状態に大きな影響を与えている。つまり教材といったハード的な支援だけでなく、子どものメンタリングやコーチング、フィードバ
ック等、ソフト的な支援が重要である。
○ 臨時休校日数が延びれば延びるほど、子どもの教育機会への悪影響が大きくなる。
○ 雇用・所得および教育を通じた影響によって、子どもたちの教育機会が失われたため、現状を放置すると全体として 16 兆円規模の生涯所得が失われる恐れがある。
■今後の政策への示唆○ 新型コロナの影響を受けた子どもたちにとって今後重要となるのは、第一に既に生じてしまった教育機会の逸失を取り戻すこと、第二に再び休校せざるを得なくなった場合に教育機会の逸失を最小限に食い止めることである。
○ 教育の遅れを取り戻すために一定の効果が確認されているチュータリングなどを活用することで、教育機会の逸失に対応していく必要がある。

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1. はじめに：本稿の問題意識と全体構成
新型コロナウイルス感染症（以下、新型コロナ）の拡大は、経済の縮小を通じて、雇用の縮小や所得の低下をもたらした。また同時に、臨時休校による学校閉鎖によって、教育機会の縮小がもたらされた。こうした教育・雇用の変化
は、子どもたち、とりわけ貧困世帯の子どもに大きな影響を与えた可能性が高い。本稿では、小学生から高校生の子どもがいる世帯の親 2,000 人に対して実施した独自のアンケート調査を用いて、新型コロナが雇用・教育の双方を通じて子どもたちにどのような影響を与えたのかを明らかにする。本稿の分析の視点・枠組みを示したものが図表 1 である。本稿では以下の点について重点的に分析していく。
第一に、新型コロナが雇用・教育を通じて低所得世帯に与える影響である。臨時休校に伴って、オンライン授業をはじめとしたさまざまな代替的教育が学校から提供されてきた。しかしながら、緊急避難的に導入されたそれらの教育手段は、オンライン環境が整っていない、家で集中して勉強できるスペースがない、親の支援が得られない、といった貧困世帯の子どもたちにとっては十分な代替になっていない可能性がある。また雇用についても、新型コロナは
対面での業務が求められる、飲食、宿泊、小売などに大きな影響を及ぼしている。そうした業務に従事していたのは相対的に所得が低い労働者である可能性が高い。
第二に、そうした悪影響を緩和するための条件である。臨時休校があったとしても、家庭のオンライン環境が整っていた場合や、ソフト面での支援が充実していた場合は、子どもに対する悪影響を緩和できた可能性がある。また雇用面についても、在宅勤務・テレワーク制度があらかじめ導入されていた場合や、家庭内での就業構造（共働き）な
どのケースでは、雇用・所得低下の一部が緩和された可能性がある。
第三に、新型コロナが雇用・教育の双方を通じて、子どもたちに与えた影響の定量化である。具体的には、臨時休
校や、世帯の所得低下を通じて、子どもたちの将来的な逸失所得がどの程度になるかを明らかにする。
本稿の構成は以下の通りである。第 2 節では、既存研究から予想される新型コロナの影響を整理する。第 3 節では、労働力調査を用いて、新型コロナ後の雇用情勢の変化をマクロ的に把握する。第 4 節では、独自のアンケート調
査を用いて新型コロナが雇用や所得に及ぼした影響を分析する。第 5 節では、新型コロナの拡大に伴う臨時休校によって、子どもたちの教育機会・格差がどのように変化したのかを分析する。第 6 節では、子どもの将来所得減少という観点から、新型コロナの影響を定量的に推計する。第 7 節は、分析結果のまとめと今後に向けた示唆である。
図表 1 分析の視点・枠組み

外部要因

家庭への影響

子どもへの
短期的影響

子どもへの
中長期的影響

在宅勤務・テレワーク制度/
家族内での就業構造

経済の
縮小
新型コロナ
の拡大
学校
閉鎖等

雇用縮小・
所得低下

勉強時間・
低所得世帯は二重の困難に 集中力・直面している可能性
生活習慣
等の悪化
教育機会
の縮小

学力・
進学率・
生涯
所得の
低下

家庭のオンライン環境/
家庭や学校のソフト面の支援
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2. 既存研究から予想される新型コロナウイルス感染症が教育に与える影響
本節では、臨時休校や授業日数の増減、家計の経済状況が教育状況に与える影響に関する既存研究を概観し、新型コロナによって、日本の教育状況にどのような影響が生じるかの示唆を得る。
まず、新型コロナに関連した調査としては Psacharopoulos et al. (2020)や Andrew et al. (2020)が挙げられる。
Psacharopoulos et al. (2020)は、アメリカにおける新型コロナの感染拡大に伴って、4 か月間学校が閉鎖することで、学生一人当たり年間 1,337 ドルの逸失所得が生じ、アメリカ全体では年間の GDP の 12.7％にあたる 2.5 兆ドルの損失が発生すると推計した。また、Andrew et al. (2020)は、イギリスのロックダウンによる教育への影響を調査し、高所得世帯の子どもが通う学校では、低所得世帯の通う学校と比較してオンライン授業や教員とのビデオ会議の機会が確保されている割合が高いこと、高所得世帯の子どもは低所得世帯の子どもより平均的に 30％多くの時間を家庭学習に充てていることを明らかにした。
これまで経済学や社会学の分野では、感染症に限らず様々な原因による臨時休校や学校の授業日数の増減の影響が分析されてきた。例えば、Jaumie and Willén (2019)は、アルゼンチンにおける教員のストライキによる臨時休校の効果を推定し、小学校在学中に教員のストライキ1が発生すると、平均的に 30～40 歳時点で男性では 3.2％、女性では 1.9％年収が減少することを示し、この結果が教育達成度の低下によって引き起こされることを指摘した。学
校教育と格差の関係に着目した研究には Downey et al. (2004)がある。Downey et al. (2004)は授業が行われな
い夏休み期間中に学力格差が拡大することを示しており、臨時休校の影響は子どもの属性によって異質である可能性が示唆される2。さらに、登校が禁止されている間には、オンライン授業等を提供している学校も一定数存在するが、オンライン授業が学力格差を拡大させる可能性を示唆する研究も存在する。スイスの総合大学でランダム化実験を行い、オンライン授業の効果を測定した Cacault et al. (2019)は、オンラインで講義を受けることで、もともとの学力が高い人は成績が向上する一方で、もともとの学力が低い学生については成績が低下することを示した。
日本のデータを用いた研究としては、Kawaguchi (2016）や Inui et al. (2018)が挙げられる。Kawaguchi(2016)は、週休 2 日制の導入によって、勉強時間や学力に対する親の学歴の影響が高まることを示した。また、Inuiet al. (2018)は、土曜日に無償で行われる補習と私的な教育投資の関係を分析し、学校教育が所得階層による教育投資の不平等を一部是正している可能性を明らかにした。これらの調査・研究の結果は、国内外を問わず、学校
教育の機会が失われることで、学力の低下や進学率の低下、将来所得の減少などの影響が生じるという点で共通しており、その影響は所得水準や子どもの年齢、もともとの成績等の世帯や子どもの属性によって異質である可能性を示唆している。
加えて、家計の経済状況が教育状況に影響を与えるという研究も存在する 3 。例えば Milligan and Stabile(2011)はカナダの児童手当の増額が学力テストの点数や健康状態を改善することを示した。また、Aizer et al.
(2016)は貧困世帯への所得移転が寿命や教育年数を延ばし、将来所得を高めることを示した。新型コロナの感染拡
大はマクロ経済や就業状況にも悪影響を及ぼしており、家計へのショックを通じて教育状況に影響を与える可能性も考えられる。特に、Kikuchi et al. (2020)は新型コロナによって低所得者層により甚大な被害が生じる可能性を指摘しており、低所得世帯では臨時休校と家計へのショックによる影響の両面で悪影響が大きい可能性が示唆される。

平均して 88 日間のストライキを分析対象としている。
関連する研究として、Alexander et al. (2007)は小学生年代での夏休み中の学習の差が長期的な学力格差に繋がり、その差が大学進学率や高校卒業率の差と関連することを示した。
3 大不況が子どもの発達に与える影響のサーベイは Kalil (2013)を参照されたい。
1
2

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3. 新型コロナ後の雇用情勢 －公的統計による把握－
本節では、新型コロナの拡大により、我が国の雇用がどのような状況にあるのかを公的統計を元に整理する。

(1) 就業者数の変化
まず、就業者数への影響について、総務省統計局「労働力調査」を元に、データが得られる最新の 2020 年 6 月
時点の状況を同年 1 月時点と比較する。
図表 2 は、15 歳以上人口、労働力人口、就業者数等の変化を整理したものである。15 歳以上人口が 2020 年 1
月から 6 月にかけてほとんど変化していない中で、男性については、労働力人口では就業者が 15 万人減少し、完全失業者が 26 万人の増加となっており、多くが職を失っていることが分かる。また、非労働力人口が 12 万人減少していることから、非労働力から求職者（ほぼ完全失業者と考えられる）への移動が生じていることもみてとれる。
女性については、就業者が 2 万人減少し、完全失業者が 11 万人増加していることから、男性と同じく女性でも職を失った人が多いことが分かる。また、非労働力人口についても男性と同じく 10 万人減少しており、非労働力から求職者への移動がみられる。
次に、就業者数について従業上の地位や雇用形態などによるこの時期の変化をみる。まず、自営業主・家族従業者変化は男性で 27 万人、女性で 39 万人と大きく増加しているが、詳細を見ると、一般雇無業主4で男性が 16 万人、女性が 25 万人の合計 42 万人が増加し、家族従業者5で女性が 12 万人増加していることが特徴である。自分一人あるいは家族と事業を始めたり、これまでの家業を手伝ったりするケースが増加したことが想定されるが、一般雇無業
主にはいわゆる『フリーランス』も該当する。新たにフリーランスとして事業を始めたケースが男女ともに多いことがうかがわれる。ただし、こうした一般雇無業主、家族従業者の変化は、昨年（2019 年 1 月から 6 月にかけて）も同様に生じており、年度がまたがることなどによる季節変動要因が大きいことにも留意が必要である。
最後に、企業等に勤める雇用者のこの時期の変化をみると、男性が 46 万人の減少、女性が 42 万人の減少と非常に多くが仕事を失っていることが分かる。詳細をみると、男性、女性とも「非正規の職員・従業員」での減少が大きく、特に女性では 91 万人の減少と極めて大きい。従業員規模では、「1～29 人」、「30～499 人」で減少幅が大きく、中小・中堅企業中心に雇用者が減少していることが分かる。

4

一般雇無業主：従業者を雇わず自分だけで又は自分と家族だけで個人経営の事業を営んでいる者（「雇無業主」という）から、自宅で内職（賃仕事）をしている者（これを「内職者」という）を除いた者（労働力調査）
5 家族従業者：自営業主の家族で，その自営業主の営む事業に無給で従事している者（労働力調査）
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図表 2 2020 年 1 月から 6 月の労働力の変化（変化数：万人、変化率：％）
男女計

男

女

15歳以上人口

0(0.0)-1 (-0.0)

2

(0.0)

労働力人口

19

(0.3)

10

9

(0.3)

就業者

(0.3)

-17 (-0.3)-15 (-0.4)-2 (-0.1)

自営業主・家族従業者

66 (10.5)

27

(6.8)

39 (16.9)

うち一般雇無業主
うち家族従業者

42 (11.1)
14 (10.9)

16
2

(5.7)
(8.0)

25 (25.3)
12 (11.5)-88 (-1.5)-46 (-1.4)-42 (-1.5)-60 (-1.1)-22 (-0.7)-39 (-1.5)

45

(1.3)

-8 (-0.3)

52

非正規の職員・従業員-105 (-4.9)-14 (-2.1)-91 (-6.2)

うちパート・アルバイト-102 (-6.7)-20 (-5.6)-82 (-7.1)

1～29人-51 (-3.3)-31 (-3.8)-21 (-2.9)30～499人
500人以上-31 (-1.5)-21 (-1.2)-5 (-0.5)-13 (-1.2)-28 (-3.0)-8 (-1.0)

雇用者
うち役員を除く雇用者
正規の職員・従業員

官公

7

(4.5)

(1.3)

-2 (-0.7)

9

完全失業者

36 (22.6)

26 (28.6)

11 (16.4)

非労働力人口-23 (-0.5)-12 (-0.8)-10 (-0.4)(3.9)（出所）総務省統計局「労働力調査」2020 年 1 月、6 月（原数値）より作成

雇用者数の変化（全体では 88 万人の減少）を産業別にみると（図表 3）、「小売業」で 39 万人、「飲食店」で 40
万人それぞれ減少しており、新型コロナ拡大の中での外出自粛の動きを要因に、消費行動に直結するような特定の産業に雇用者の減少が集中していることが分かる。また、これらの雇用減の規模が大きい産業では「非正規の職員、従業員」が多いことが特徴となっている。

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図表 3 2020 年 1 月から 6 月の産業別の雇用者数の変化（変化数：万人、変化率：％）
2020年1月
雇用者数
全産業

6,017

農林漁業

66

鉱業，採石業，砂利採取業

1

建設業

380

製造業

1,020

電気・ガス・熱供給・水道業

30

情報通信業

234

運輸業，郵便業

338

卸売業，小売業

1,008

うち小売業

687

金融業，保険業

158

不動産業，物品賃貸業

118

学術研究，専門・技術サービス業

192

宿泊業，飲食サービス業

358

うち宿泊業

56

うち飲食店

249

2020年1月～6月
雇用者数変化数（率）-88 (-1.5)
2 (3.0)1 (100.0)
8 (2.1)-7 (-0.7)
1 (3.3)-19 (-8.1)
0 (0.0)-61 (-6.1)-39 (-5.7)
3 (1.9)3 (2.5)3 (1.6)-38 (-10.6)-3 (-5.4)-40 (-16.1)-9 (-4.9)
21 (6.8)

生活関連サービス業，娯楽業

182

教育，学習支援業

309

医療，福祉

819

複合サービス事業

50

サービス業(他に分類されないもの)

413

公務(他に分類されるものを除く)

244-2 (-0.5)
8 (3.3)

分類不能の産業97-10 (-10.3)

7 (0.9)-1 (-2.0)（出所）総務省統計局「労働力調査」2020 年 1 月、6 月（原数値）より作成(2) 労働時間の変化
次に、2020 年 1 月から 6 月の労働時間（就業時間）の変化について、正規の職員・従業員と、非正規の職員・従業員に分けてみた（図表 4、いずれも、企業等に勤める雇用者が対象）。なお、ここでは統計上、『月末 1 週間の就業時間』を利用している。正規の職員・従業員については、全体の雇用者数の変化がわずかであるが、その中で、「43 時間以上」の各カテゴリーの雇用者数が大幅に減少し、反対に「42 時間以下」の各カテゴリーの雇用者数が大きく増加している。正規の職員・従業員では、残業時間が減少していることがうかがわれる。
非正規の職員・従業員については、「1～14 時間」を除き、労働時間に関わらず雇用者数が減少している。1 月時
点の労働時間によらず、非正規の職員・従業員で雇い止めが広く生じていることがうかがわれる。

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図表 4 2020 年 1 月、6 月の月末１週間の就業時間別雇用者数（万人）
（万人）
0

500

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

3,500

4,000

非正規の職員・従業員

正規の職員・従業員

32
2020年1月 117 195

1,413

775

605

279

3,416

228

3,454

36
2020年6月

170 249

2020年1月

362

1,647

760

222

660

509

2020年6月

373

701

219

2,072

129
62

28

1,934

465 109
44

464

23

1～14時間15～29時間30～34時間

43～48時間49～59時間

60時間以上35～42時間（出所）総務省統計局「労働力調査」2020 年 1 月、6 月（原数値）より作成

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4. 新型コロナの雇用・所得への影響 －独自アンケートによる分析－
以降の節では、独自に実施したアンケート調査を用いて、新型コロナが雇用・所得や教育に及ぼした影響を分析する。アンケートは 2020 年 6 月上旬に、インターネットアンケート調査会社のモニターのうち、小学生から高校生の子どもがいる世帯の親 2,000 人を対象として実施した。独自アンケート調査の詳細は p.53 を参照されたい。
本節では、新型コロナが雇用・所得に及ぼした影響を詳細に分析する。具体的にはまず、在宅勤務・リモートワー
クの導入・実施時期を産業別に確認する。次に、新型コロナが拡大した 2020 年 2 月以降に就業状態が変化した場
合の要因を分析する。最後に、2020 年 2 月以降に世帯所得が変化した場合の要因を分析する。

(1) 在宅勤務・リモートワークの導入時期・実施時期
勤め先において、通常の仕事の大部分を在宅勤務やリモートワークで実施できる制度の導入時期を産業別に示したものが図表 5 である。独自アンケート調査は、前述の通り小学生から高校生の子どもがいる世帯の親 2,000 人を調査対象としているが、雇用については配偶者の状況も併せて調査しているため、図表 5 に示されているのは回答者本人と配偶者の両者の結果を集計したものである。
図表においてグレーの棒グラフで示されているものが在宅勤務・リモートワーク制度の全体の導入率だが、7.8％（2019 年以前）→8.1％（2020 年 1 月）→9.4％（同 2 月）→15.2％（同 3 月）→27.4％（同 4 月以降）と推移しており、3 月以降に制度の導入が急速に進んだことが分かる。しかしながら、直近の 2020 年 4 月時点においても導入率
は 3 割程度であり、現状では多くの労働者が在宅勤務・リモートワークできる状況ではないことが分かる。図表 5 からは、制度導入率の産業間の差も非常に大きいことが分かる。情報サービスや製造業では直近で導入率が 50％を超えているが、医療、卸・小売、飲食・宿泊業などでは 20％以下になっている。
図表 6 は在宅勤務・リモートワークの実施率を時期別に示したものである。同様にグレーの棒グラフが全体を示しているが、3.3％（2019 年以前）→3.4％（2020 年 1 月）→3.9％（同 2 月）→8.4％（同 3 月）→14.6％（同 4 月（ただし緊急事態宣言前）→26.0％（緊急事態宣言以後）と推移しており、在宅勤務・リモートワークの実施も 3 月以降に急速に進んだことが分かる。図表 5 の制度の導入率と同様に、実施率についても産業間の差が大きく、情報サービスや製造業では半数程度が実施しているが、医療、卸・小売、建設業などでは 20％以下になっている。

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図表 5 仕事の大部分を在宅勤務・リモートワークできる制度の導入率（仕事の大部分を在宅勤務・リモートワークでできる制度の導入率）
70%
情報サービス

60%
製造業

50%

40%

30%

金融・保健・不動産業
公務
福祉
その他
建設業
飲食業、宿泊業

20%

卸・小売業

10%

全体
医療

0%
1月

2月

2019年以前

3月

4月以降

2020年

（注）本人と配偶者の合計。

図表 6 在宅勤務・リモートワーク実施率（在宅勤務・リモートワークの実施率）
70%
情報サービス

60%

50%
製造業

40%

金融・保健・不動産業

30%

福祉

その他
公務
飲食業、宿泊業
建設業

20%

卸・小売業

10%
全体

医療

0%
1月
2019年以前

2月

3月

4月（宣言前）

宣言後

2020年

（注）本人と配偶者の合計。

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(2) 2020 年 2 月以降の就業状態の変化① 産業別の集計結果
2020 年 2 月以降の就業状態の変化を、「変化なし」、「労働時間減少」、「労働時間増加」、「雇主都合で離職・転職等（休職・休業を含む）」、「自己都合で離職・転職」に整理した上で、産業別（2020 年 1 月末時点での就業先）に集計したものが図表 7 である。
全体（産業がわからない場合や無回答を除く）では 70％程度の人は就業状態が変化していないが、20％程度の人は労働時間が減少している。雇主都合もしくは自己都合で離職・転職した人は 8％程度である。回答者数が 20 人
以上の産業に限定してみると、飲食・宿泊業では 40％の就業者の労働時間が減少しており、離職・転職をしている
人も 19％に達していることから、新型コロナ拡大の影響を強く受けていることが分かる。また、製造業やその他サービス業でも 25％が労働時間を減少させており、大きなインパクトがあったことが分かる。一方で、電気・ガス・水道・熱供
給業や医療などでは、新型コロナによる労働時間減少の影響が比較的小さい。
図表 7 産業別の就業状態の変化
0%

10%

20%

農業(n=10)

30%

40%

60%

70%

60.0%

80%

75.0%

12.5%

33.3%

33.3%

建設業(n=168)

100%

12.5%

33.3%

77.4%

製造業(n=596)

90%

40.0%

漁業・林業・水産業(n=8)
鉱業(n=3)

50%

13.7%

65.4%

24.7%

4.9%

卸売業(n=94)

69.1%

21.3%

4.3%

小売業(n=265)

69.4%

18.1%

5.3% 4.9%

飲食業、宿泊業(n=95)

38.9%

40.0%

金融・保険業(n=128)

70.3%

不動産業(n=58)

72.4%

運輸(n=162)71.6%

情報サービス・調査業(n=76)

22.7%

22.4%
16.0%

68.4%

その他通信情報業(n=102)

15.8%

8.6%

21.1%

77.5%

6.6%
16.7%

電気・ガス・水道・熱供給業(n=44)

81.8%

13.6%

医療(n=215)

83.7%

10.7%

福祉(n=133)75.2%

教育・学習支援業(n=201)

71.1%

その他のサービス業(n=423)

16.4%

63.1%

公務(n=182)
68.4%

全体(n=3229)

69.7%

労働時間減少労働時間増加

6.9%

11.5%
18.0%

19.7%

雇主都合で離職・転職等

4.5%
6.5%

25.3%

79.7%

その他(n=266)

変化なし

13.5%

4.5%

4.9%
7.5%

2.8% 5.4% 2.5%

自己都合で離職・転職・就職（注）本人と配偶者の合計。

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② 職種別の集計結果
次に、2020 年 2 月以降の就業状態の変化を職種別にみていく。職種は図表 8 に示したように、「エッセンシャル
ワーカー（感染症の流行時にも不可欠なサービスと機能を支える職種）」かどうかと「フレキシブルワーカー（リモートワ
ーク可能な職種）」かどうかに区分して、2×2 の 4 分類での集計を行った。
この区分ごとに就業状態の変化を集計したものが図表 9 である。いずれの区分においても「変化なし」が大半を占める点で大きな違いは見られない。一方で、非フレキシブルワーカーの場合（エッセンシャルワーカー、非エッセンシャルワーカーのいずれも）、「雇主都合で離職・転職」、「自己都合で離職・転職」の割合が高くなっている。また、エッセンシャル/フレキシブルワーカーの場合、就業状態が変化していない割合、労働時間増加の割合が高く、転職・離職等の割合が低くなっていることが分かる。
図表 8 エッセンシャル/フレキシブルワーカーの分類
選択肢

職種

エッセンシャル

フレキシブル○○

1

農林漁業作業者

2

採掘作業者

3

販売従事者（小売店、卸売店の店主や店員、外交員、不動産仲介など）

4

サービス職従事者（理容、美容、飲食店、旅館などの従業員、清掃員など）

5

管理的職種（国、自治体の議員、会社・団体、官公庁の課長以上など）

6

事務従事者（一般事務、会計事務、オペレーターなど、営業事務員など）

7

運輸従事者（鉄道、車、船、航空機の運転従事者、車掌など）○

8

通信従事者（有線・無線の通信士など）○

9

製造・建築・保守・運搬などの作業者○

10

情報処理技術者（システムエンジニア・プログラマーなど）

○

11

○

○

専門的・技術的職業従事者 ※情報処理技術者を除く○

うち医療・福祉・教育産業○

12

保安職業従事者（自衛官、警察官、消防員、ガードマンなど保安職業従事者）

13

その他

○

（備考）エッセンシャルワーカーかどうか：Pan American Health Organization ”Maintenance of Essential Services”等の資料を参考に、感染症（伝染病）の大流行の際にも真に必要なサービスと機能を支える職種をエッセンシャルワーカーと定義した。フレキ
シブルワーカーかどうか：リモートワークが可能な職種をフレキシブルワーカーとして定義した。なお、エッセンシャルワーカーかどうか、フレキシブルワーカーかどうかは、いずれも本分析において独自に定義したものである。

図表 9 職種別の就業状態の変化
0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

非エッセンシャル/非フレキシブル(n=2094)

73.5%

15.7%

5.1%

エッセンシャル/非フレキシブル(n=591)

72.1%

18.1%

4.9%

非エッセンシャル/フレキシブル(n=765)

73.1%

18.6%

4.4%

エッセンシャル/フレキシブル(n=375)

75.7%

16.3%

変化なし

労働時間減少労働時間増加

雇主都合で離職・転職等

自己都合で離職・転職（注）本人と配偶者の合計。
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③ 世帯構造別の集計結果
世帯構造別（夫婦と子、3 世代、1 人親）に就業状態の変化を集計したのが図表 10 である。今回のアンケートでは、回答者本人と配偶者の就業状態の変化を尋ねているが、それを男女別に集計したものである。図表 10 をみると、男性であっても女性であっても、1 人親世帯の場合は離職や転職をしている割合が高くなっている。後述するように 1 人親世帯はさまざまなリスクにさらされているが、新型コロナによる就業状態変化のリスクにもさらされていることが分かる。
図表 10 世帯構造別の就業状態の変化
0%

10%

20%

30%

男

夫婦と子(n=1654)

50%

60%

70%

73.5%

3世代(n=185)

80%

90%

100%

18.7%

77.3%

1人親(n=27)

女

40%

15.7%

59.3%

14.8%

14.8%

7.4%

夫婦と子(n=1649)

73.8%

15.0%

5.3%

3世代(n=203)

73.9%

16.3%

6.4%

1人親(n=107)

変化なし

62.6%

労働時間減少労働時間増加15.9%

雇主都合で離職・転職等

7.5%

10.3%

自己都合で離職・転職④ 2020 年 2 月以降の就業状態変化の要因分析（多項ロジットによる計量分析）
ここでは、2020 年 2 月以降の就業状態の変化に対してどういった要因が影響を与えているのかを定量的に分析した（就業状態の変化を被説明変数とした多項ロジット分析）。図表 11 および図表 12 はそれぞれ男性および女性についての推定結果である。図表中の数値は、各説明変数が変化した場合に、就業状態が何％変化するか（限界効果）を示している。例えば、男性（図表 11）の(1)で、「非正規」と「雇主都合で離職・転職・休業等」の交点の 0.212
は、正規・役員であった場合と比較して、非正規労働者は「雇主都合で離職・転職・休業等」となる確率が 21.2％高いことを示している。またその際の統計的な有意性を「*」などで示している。なお、(1)は説明変数として職種（図表 8で示したエッセンシャル/フレキシブル）、就業形態、最終学歴を用いたものであり、(2)はそれらに加えて在宅勤務・リモートワーク制度が導入された時期を含めた推定結果である。
i) 男性
図表 11 から男性の就業状態変化の特徴的な傾向をみると、職種については、エッセンシャルワーカーやフレキ
シブルワーカーの場合、就業状態が変化しない割合が若干高くなっているものの統計的に有意な差ではない。
就業形態については、基準となっている正規・役員と比較して、非正規である場合、新型コロナ拡大後に雇主都合で離職・転職・休職等になる確率が 20％程度高い。全体平均では雇主都合で離職・転職・休職等になる割合は5％程度であるため（図表 7）、新型コロナの影響は非正規雇用の男性に対して大きな影響を与えているといえる。また、自営業者・その他についても非正規と同様の傾向があり、正規・役員と比較して労働時間が減少している人の割合が 10％程度高く、雇主や事業の都合で離職・転職等をせざるを得なかった人の割合も 5％程度高くなっている。
最終学歴の影響についてみると、基準となっている小中高卒と比較して学歴が高まると労働時間が減少する確率が 5％程度低くなっている。これは同じ職種や就業形態であったとしても、学歴の高い労働者は新型コロナによる就ご利用に際してのご留意事項を最後に記載していますので、ご参照ください。
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業状態への影響（特に悪化）を相対的に受けにくかったことを示唆している。
興味深い結果が得られているのが、在宅勤務・リモートワーク制度ダミーの推定値である（図表 11 の(2)）。第一に、職種や就業形態が同じだったとしても、2019 年以前から在宅勤務・リモートワーク制度が導入されている場合は、就業状態が変化しない確率を上昇させ、転職・離職確率を低下させている。つまり新型コロナ拡大前と同じような働き方を維持できている割合が高くなっている。しかしながら第二に、新型コロナ拡大後（2020 年）から在宅勤務・リモー
トワーク制度を導入した場合、「労働時間が減少する確率」と「労働時間が増加する確率」が共に増加する。以上を踏まえると、平時（2019 年以前）から在宅勤務・リモートワーク制度を導入し柔軟な働き方を実現していた場合、働き方を安定化させる効果が大きいが、新型コロナ拡大後（2020 年）に緊急避難的に制度が導入された場合、労働時間が変動しており、今まで通りの働き方が実現できていないと言える。
ii) 女性女性を対象とした推定結果である図表 12 も、基本的には男性についての結果と同様の傾向を示している。フレキシブルワーカーの場合、就業状態が変化しない確率が 4.9％程度統計的に有意に高くなっており（図表 12 の(2)）、
職種によって新型コロナ拡大の影響が異なることが分かる。就業形態についても、非正規雇用の場合は、労働時間が減少したり、離職・転職・休業等をしたりする確率が全体として 13％程度高くなっている。在宅勤務・リモートワーク
制度については、新型コロナ拡大前の 2019 年以前から導入されていた場合、自己都合での離職・転職等の確率を25％低下させている。一方で、新型コロナ拡大後の 2020 年から導入された場合、労働時間の変動や自己都合での離職・転職等の確率が高まっている。つまり男性の分析結果と同様に、平時から柔軟な働き方を実現しておくことが、
新型コロナ拡大後の働き方の維持にも寄与していると言える。
図表 11 2020 年 2 月以降の就業状態変化の推定結果：限界効果（男性）
男性

変化なし
説明変数
職種ダミー

エッセンシャル
フレキシブル

就業形態ダミー

非正規（正規・役員が基準）

自営業・その他
休職・無職等

最終学歴

専門・短大・高専（小中高卒が基準）
在宅勤務・

大学・大学院

(1)

(2)

アウトカム

アウトカム

労働時間

労働時間

減少

増加

雇主都合で

自己都合で

離職・転

離職・転

職・休業等

職・休業等

労働時間

労働時間

減少

増加

雇主都合で

自己都合で

離職・転

離職・転

職・休業等

職・休業等

0.0177-0.01790.000697-0.00619

0.00576

0.00820-0.01770.001070.000799

0.00762(0.0211)(0.0185)(0.00757)(0.00924)(0.00625)(0.0208)(0.0188)(0.00772)(0.00693)(0.00534)

0.0256-0.00892

0.00755-0.0160-0.00823

0.0302-0.0238

0.00209-0.00862

0.000128(0.0220)(0.0191)(0.00816)(0.0102)(0.00696)(0.0222)(0.0198)(0.00848)(0.00893)(0.00593)-0.245***0.00526-0.01280.212***

0.0403-0.224***0.0129-0.01310.185***

0.0393(0.0642)(0.0478)(0.0159)(0.0542)(0.0296)(0.0674)(0.0501)(0.0159)(0.0552)(0.0354)-0.153***0.108***-0.00382

0.0438**0.00470-0.175***0.124***

0.000694

0.0557**-0.00537***(0.0438)(0.0404)(0.0146)(0.0212)(0.0100)(0.0447)(0.0425)(0.0171)(0.0233)(0.00178)-0.131-0.129***-0.0286***

0.01940.269***-0.175*-0.128***-0.0287***

0.04160.290***(0.0877)(0.0349)(0.00410)(0.0318)(0.0844)(0.0963)(0.0362)(0.00410)(0.0375)(0.0999)

0.0384-0.0516*-0.00936

0.01080.01170.0497-0.0551*-0.01280.00951

0.00877(0.0316)(0.0280)(0.0115)(0.0132)(0.00918)(0.0321)(0.0294)(0.0130)(0.0108)(0.00693)

0.0265-0.0409*-0.00134

0.007130.008700.0497*-0.0564**-0.00859

0.004540.0107***(0.0250)(0.0226)(0.00982)(0.00925)(0.00566)(0.0258)(0.0239)(0.0111)(0.00724)(0.00414)

0.0827**0.03070.0168-0.00387-0.126***(0.0416)(0.0324)(0.0132)(0.0153)(0.0290)-0.111***0.0720***0.0272***0.008310.00303(0.0238)(0.0215)(0.00940)(0.00870)(0.00568)

2019年以前から

リモートワーク
制度ダミー

変化なし

2020年から

サンプルサイズ

1866

1825

（注）カッコ内は頑健標準誤差。***は 1％水準、**は 5％水準、*は 10％水準でそれぞれ統計的に有意な推定値。ベースアウトカムは「変化なし」。

ご利用に際してのご留意事項を最後に記載していますので、ご参照ください。
（お問い合わせ）コーポレート・コミュニケーション室

TEL：03-6733-1005

E-mail：info@murc.jp

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図表 12 2020 年 2 月以降の就業状態変化の推定結果：限界効果（女性）女性

フレキシブル
就業形態ダミー

非正規（正規・役員が基準）

自営業・その他

在宅勤務・

自己都合で

離職・転

離職・転

職・休業等

職・休業等

-0.00182

0.01040.0262**(0.0101)(0.0161)(0.0132)減少

増加-0.0131-0.0216(0.0297)(0.0248)

自己都合で

労働時間

減少

増加

-0.000648-0.0229-0.00152

0.01310.0120(0.0295)(0.0257)(0.0105)(0.0141)(0.0104)

離職・転

離職・転

職・休業等

職・休業等

0.0313-0.0191-0.01310.00108-0.000142

0.0490**-0.0301-0.0178*-0.00270

0.00157(0.0249)(0.0193)(0.00974)(0.0130)(0.0131)(0.0248)(0.0202)(0.01000)(0.0125)(0.0102)-0.114***0.03340.00469

0.0527***0.0227**-0.138***0.0482*0.00974

0.0623***0.0175**(0.0298)(0.0262)(0.00997)(0.0141)(0.0111)(0.0288)(0.0263)(0.00918)(0.0116)(0.00712)-0.0203

0.02180.03510.00769-0.0602-0.0195

0.02630.0498**0.00359(0.0411)(0.0214)(0.0262)(0.0187)(0.0484)(0.0418)(0.0205)(0.0235)(0.0118)0.215***-0.183***-0.0190**-0.0264**0.01320.176***-0.180***-0.0148*-0.00298

0.0226**(0.0279)(0.0226)(0.00908)(0.0111)(0.0131)(0.0267)(0.0225)(0.00810)(0.00798)(0.0107)

専門・短大・高専

0.01620.00522-0.00926-0.0114-0.000820

0.02290.00580-0.0104-0.0110-0.00731(0.0229)(0.0186)(0.00809)(0.0118)(0.0105)(0.0225)(0.0193)(0.00890)(0.0106)(0.00792)

大学・大学院-0.0594**

0.0358*-0.00448

0.01950.00851-0.03800.0304-0.00913

0.01420.00258(0.0250)(0.0204)(0.00890)(0.0146)(0.0117)(0.0253)(0.0214)(0.00914)(0.0138)(0.00960)

2019年以前から

リモートワーク
制度ダミー

雇主都合で

労働時間

変化なし

-0.0443（小中高卒が基準）

雇主都合で(0.0495)
休職・無職等
最終学歴

アウトカム

労働時間

説明変数
エッセンシャル

(2)

アウトカム
労働時間

変化なし
職種ダミー

(1)

2020年から

サンプルサイズ0.09200.109***

0.01850.0333-0.253***(0.0576)(0.0401)(0.0146)(0.0222)(0.0426)-0.0985***

0.0536**0.0245***0.00104

0.0193*(0.0316)(0.0250)(0.00869)(0.0175)(0.0113)

1959

1891

（注）カッコ内は頑健標準誤差。***は 1％水準、**は 5％水準、*は 10％水準でそれぞれ統計的に有意な推定値。ベースアウトカムは「変化なし」。

ご利用に際してのご留意事項を最後に記載していますので、ご参照ください。
（お問い合わせ）コーポレート・コミュニケーション室

TEL：03-6733-1005

E-mail：info@murc.jp

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(3) 2020 年 2 月以降の世帯月収の変化
新型コロナが拡大した 2020 年 2 月以降に、世帯月収がどのように変化したのかを分析していく。
① 2019 年世帯所得別集計結果
2020 年 1 月の世帯月収を基準に 2 月以降に所得が変化したかどうかを、2019 年の年間世帯所得別に整理したものが図表 13 である。アンケートでは、2020 年 1 月～5 月の各月の世帯月収（税込）をおおむね 5 万円～10 万円
刻みで調査している6。これをおおよそ 10 万円刻みの区分変数に変換した上で7、その区分を超えるような世帯月収の変化があった場合に「減少」もしくは「増加」と定義した。
集計結果をみると、第一に、2020 年 3 月頃までは月収の変化していない世帯が多いものの、4 月頃から月収の減少している世帯が増加していることが分かる。第二に、月収が減少している世帯の割合は、2019 年の年間世帯所得が低い世帯ほど多くなっている。つまり、今回の新型コロナショックは、低所得世帯の所得を下げる傾向が強いと考えられる。
② 夫婦の就業・雇用形態別集計結果
同様に、世帯月収の変化を夫婦の就業・雇用形態別に整理したものが図表 14 である8。この図をみると、夫の就業形態の違いが新型コロナ拡大後の世帯月収の変化に大きな影響を与えていることが読み取れる。夫が正規（含む役員）の場合、2020 年 5 月時点で世帯月収が減少している世帯は 10％程度にとどまるが、非正規や自営業・その他の場合は 30％以上の世帯で月収が減少している。妻の就業形態の違いについても同様の傾向はあるものの、インパクトは小さい。例えば妻が正規の場合、2020 年 5 月時点で世帯月収が減少している世帯は 13％、非正規の場
合は 16％、自営業・その他の場合は 22％と大きな違いは見られない。
夫婦共働きが増えてきているが、それでも引き続き男性が主たる稼ぎ手である世帯が多いため、男性の就業形態の違いが新型コロナショックの影響の違いとして表れていると考えられる。

6

より正確には、(1)収入はなかった（0 円）、(2)～5 万円未満、(3)5～10 万円未満、(4)10～15 万円未満、(5)15～20 万円未満、(6)20～25 万円未満、(7)25～30 万円未満、(8)30～35 万円未満、(9)35～40 万円未満、(10)40～50 万円未満、(11)50～70 万円未満、(12)70～100 万円未満、(13)100 万円以上、(14)わからない、の 14 区分である。
7 より正確には、(1)10 万円未満、(2)10～20 万円未満、(3)20～30 万円未満、(4)30～40 万円未満、(5)40～50
万円未満、 (6)50～70 万円未満、(7)70～100 万円未満、(8)100 万円以上、の 8 区分である。世帯月収 50 万円以上は区分が広くなっているため結果の解釈には一定の留意が必要である。
8 この集計からは 1 人親世帯は除外している。
ご利用に際してのご留意事項を最後に記載していますので、ご参照ください。
（お問い合わせ）コーポレート・コミュニケーション室

TEL：03-6733-1005

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図表 13 2020 年 1 月からの世帯月収の変化（2019 年世帯所得別）

10%

20%

30%

未満
未満
未満
未満
円未満

50%

60%

94.9%

3月

90.6%

7.7%

4月

14.7%

81.0%

5月

16.4%

80.2%

3月

7.1%

80%

90%

100%

89.8%

4月

14.6%

81.9%

5月

16.9%

79.5%

3月

70%

96.1%

2月

96.2%
6.8%

91.7%

4月

12.3%

85.1%

5月

14.7%

83.0%

2月

96.4%

3月 4.9%

94.3%

4月

12.1%

86.7%

5月

14.4%

83.9%

2月

97.5%

3月 4.6%

94.7%

4月

10.7%

87.9%

5月

12.5%

86.8%

2月

98.6%

3月

97.2%

4月 5.0%

95.0%

5月

94.3%

5.7%

2月

円未満

40%

2月 4.3%2月

1500万円以上

1200～1500万 1000～1200万 800～1000万円 600～800万円 400～600万円 200～400万円

200万円未満

0%

94.3%

3月

5.7%

93.4%

4月

8.5%

89.6%

5月

8.5%

88.7%

2月

97.6%

3月 4.8%

95.2%

4月

7.1%

91.7%

5月

9.5%

89.3%

減少

変化なし

増加

（注）2020 年 1 月からの所得変化は、おおよそ 10 万円ごとの所得区分に集計したうえで、その区分を超える変化があった場合に「減少」または「増加」と定義した。

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図表 14 夫婦の就業・雇用形態別 2020 年 1 月からの世帯月収の変化

20%

30%

その他
ない
妻：非正規
その他

40%

50%

60%

2月

97.4%

3月 4.3%

94.9%

4月

9.1%

89.8%

5月

11.2%

87.9%

2月

6.7%

3月

70%

80%

15.0%

80.0%

100%

5.0%

4月

30.0%

66.7%

5月

31.7%

65.0%

90.0%

3月

90%

93.3%

5.4%

17.7%

4月

80.0%
35.4%

5月

60.0%

4.6%

55.8%

5.4%

38.8%

2月

6.5%

90.3%

3月

8.1%

88.7%

4月

9.8%

78.7%

11.5%

5月

8.2%

78.7%

13.1%

2月
3月

96.4%
6.9%

92.8%

4月

11.1%

87.7%

5月

13.3%

84.6%

2月
3月

96.7%
6.2%

92.4%

4月

13.3%

85.0%

5月

15.6%

83.0%

2月

5.8%

3月

10.0%

4月

92.5%
87.5%

15.8%

5月

ない

妻：無職・い 妻：自営業・

10%

2月 4.6%

妻：正規

夫：無職・い 夫：自営業・

夫：非正規

夫：正規

0%

81.7%

21.7%

76.7%

2月

97.0%

3月

95.6%

4月

8.9%

89.0%

5月

9.6%

88.3%

減少

変化なし

増加

（注）2020 年 1 月からの所得変化は、10 万円ごとの所得区分に集計したうえで、その区分を超える変化があった場合に「減少」または「増加」と定義した。

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③ 世帯月収の変化に及ぼす影響の要因分析（多項ロジットによる計量分析）
2020 年 1 月から 5 月にかけての世帯月収の変化（減少、変化なし、増加）を被説明変数として多項ロジット分析を行い、どういった要因が世帯月収に影響を与えているのかを定量的に分析した。図表 15 は各説明変数が変化した
場合に、世帯所得が減少・変化なし・増加に転じる確率が何％くらい変化するか（限界効果）を示している。また、(1)は説明変数として 2019 年の年間世帯年収のみを考慮した場合であり、(2)はそれに加えて世帯構造や、夫および妻の就業形態、職種（図表 8 で示したエッセンシャル/フレキシブル）を含めた場合の推定結果である。
(1)についてみると、2019 年の年間世帯所得が低いと、基準とした 800～1,000 万円の世帯と比べて「変化なし」となる確率が低くなり、所得変動にさらされる傾向が強くなることが分かる。逆に 2019 年の世帯所得が高くなると、全体的に「変化なし」となる確率が高くなる。
次に、就業形態や職種要因を加味した(2)の結果をみると、(1)では統計的に有意だった 2019 年の年間世帯所得水準の係数の多くがゼロに近づき統計的に有意ではなくなる。一方で、夫が非正規雇用である場合、基準となっている正規・役員の場合と比較して、2020 年 1 月から 5 月にかけて世帯月収が減少する確率が 17.5％上昇する。平
均的には、2020 年 1 月から 5 月にかけて月収が減少した世帯は 13％程度であるため、非正規である場合はそれが倍程度に高まることを意味している。夫が自営業の場合も、世帯月収が減少する確率が 26％増加する。しかしその一方で自営業の場合は所得が増加する確率も 6％ほど上昇する。夫の職種についてみると、エッセンシャルワー
カーである場合は所得が増加する確率が 1.5％ほど上昇する。
妻の就業形態や職種は、世帯月収の変化に対しては統計的に有意な影響は与えていない。図表 14 でみたように、夫が主たる稼ぎ手であるケースが多いと考えられるため、世帯月収の変化に対しては夫の就業形態や職種が大きな影響を与えていると考えられる。

ご利用に際してのご留意事項を最後に記載していますので、ご参照ください。
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図表 15 2020 年 1 月から 5 月にかけての世帯月収変化の推定結果：限界効果

説明変数
2019年
（800～
未満

増加

減少

変化なし

増加

-0.0665*0.0308*0.00419-0.00255-0.00165(0.0357)(0.0386)(0.0174)(0.0395)(0.0417)(0.0173)

0.0403-0.0717**0.0314**0.00935-0.0205

0.0112(0.0284)(0.0313)(0.0158)(0.0286)(0.0315)(0.0151)0.0202-0.0433

0.02310.0137-0.0276

0.0138(0.0258)(0.0287)(0.0153)(0.0244)(0.0273)(0.0150)0.0174-0.03420.01670.0122-0.02630.0141600～800万円未満(0.0258)(0.0288)(0.0155)(0.0248)(0.0277)(0.0150)-0.06310.313***-0.250***-0.05540.285***-0.230***(0.0472)(0.0594)(0.0444)(0.0444)(0.0542)(0.0400)-0.05110.02380.0273-0.0479

0.02380.0241(0.0454)(0.0475)(0.0182)(0.0432)(0.0449)(0.0181)-0.0361

0.02590.0102-0.04410.04240.00163(0.0478)(0.0514)(0.0238)(0.0490)(0.0530)(0.0239)-0.0151-0.000155

0.0153(0.0244)(0.0266)(0.0127)-0.01850.0257-0.00724(0.0411)(0.0416)(0.00877)

非正規0.175***-0.218***0.0435(0.0581)(0.0621)(0.0311)

自営業・その他

0.261***-0.318***0.0563**(0.0487)(0.0496)(0.0277)-0.0257-0.122*0.147**(0.0321)(0.0693)(0.0676)

0.00365-0.01810.0144*(0.0165)(0.0178)(0.00807)

0.000816-0.00249

0.00167(0.0174)(0.0189)(0.00920)

0.0181-0.0174-0.000713(0.0240)(0.0247)(0.00776)

自営業・その他-0.000629

0.00718-0.00655(0.0356)(0.0369)(0.00996)

休職・無職等-0.0427*0.02990.0128(0.0255)(0.0275)(0.0117)

エッセンシャル

0.00391-0.00800

0.00408(0.0272)(0.0284)(0.00906)

フレキシブル-0.00219

0.002020.000174(0.0223)(0.0235)(0.00872)

1000～1200万円未満
1200～1500万円未満
1500万円以上
世帯構造ダミー

アウトカム

変化なし

400～600万円未満

が基準）

アウトカム
減少

200～400万円未満

1000万円(2)0.0356

200万円未満

世帯所得ダミー(1)

3世代（2人親と子が基準）
夫：就業形態ダミー

1人親（正規・役員が基準）

休職・無職等
夫：職種ダミー

エッセンシャル
フレキシブル

妻：就業形態ダミー

非正規（正規・役員が基準）

妻：職種ダミー

サンプルサイズ

1924

1924

（注）カッコ内は頑健標準誤差。***は 1％水準、**は 5％水準、*は 10％水準でそれぞれ統計的に有意な推定値。ベースアウトカムは「変化なし」。

ご利用に際してのご留意事項を最後に記載していますので、ご参照ください。
（お問い合わせ）コーポレート・コミュニケーション室

TEL：03-6733-1005

E-mail：info@murc.jp

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5. 新型コロナの教育機会・格差への影響 －独自アンケートによる分析－
本節では、前節でも用いた独自のアンケート調査を用いて、新型コロナが教育機会・格差に及ぼしている影響を分析する。特に、新型コロナ拡大に伴う臨時休校が、子どもたちの教育機会・格差に及ぼした影響に着目する。具体的には、第一に、新型コロナ拡大前において学力や ICT 機器の保有状況、オンライン授業等を自宅で受けられる環境があったかどうかを、世帯の所得階層別・世帯構造別に確認する。第二に、新型コロナ感染が拡大し臨時休校となった前後において、子どもの勉強時間や集中力、生活習慣などにどういった影響が出たのかを検証する。

(1) 新型コロナウイルス感染拡大前の状況① 子どもの学校での成績
2019 年の世帯所得別・世帯構造別に 2019 年度の子どもの学校での成績（子どもの昨年度（2019 年度）の学校での成績は学年の中でどのくらいかについて 5 段階の主観的な相対学力）を示したものが図表 16 である。低所得
世帯ほど成績が低い傾向にあり、所得格差と教育格差の関連性は新型コロナ拡大前から存在していたことが分かる。
また、夫婦と子世帯、3 世代世帯、1 人親世帯という世帯構造別にみると、夫婦と子世帯および 3 世代世帯については子どもの学校での成績に大きな差はないものの、1 人親世帯については全体として成績が低い傾向にあることが分かる。
図表 16 2019 年の世帯所得別・世帯構造別の子どもの学校での成績

0%

世帯所得別

200万円未満

20%

11.0%

30%

40%

11.3% 8.8%

400～600万円未満

9.1%

600～800万円未満

7.3% 9.5%

800～1000万円未満

11.5%

15.3%

7.5% 5.7%

41.5%

7.7%

夫婦と子 6.9% 10.8%

11.8%

33.3%

12.1%
19.8%

21.8%

13.9%

45.9%
2

7.7%

12.9%

46.6%

1（下の方）

18.5%

29.9%

47.0%

7.8% 13.0%

3（真ん中）

24.0%

11.4%

21.2%

11.4%
9.0%

5（上の方）

ご利用に際してのご留意事項を最後に記載していますので、ご参照ください。
TEL：03-6733-1005

25.6%

17.2%
4

5.9%
8.0%

25.5%

43.6%

100%

20.6%

23.1%

41.0%

1200～1500万円未満

90%

18.6%

48.3%

（お問い合わせ）コーポレート・コミュニケーション室

80%

49.4%

45.5%

13.9%

70%

51.3%

7.6%

1人親

60%

45.8%

1000～1200万円未満

3世代

50%

18.6%

200～400万円未満

1500万円以上

世帯構造別

10%

E-mail：info@murc.jp

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② ICT 機器の保有状況
ICT 機器の保有状況を示したものが図表 17 である9。2019 年の年間世帯所得別にみると、スマートフォンの保有割合については全体として 7 割程度と大差はないものの、PC やプリンターの保有率の違いは大きい。400 万円未満の PC 保有率は 55％程度だが、800 万円以上の世帯では 80％を超えている。プリンターについても 400 万円未満の世帯では 35％程度だが、1,000 万円以上の世帯では 6 割程度となっている。世帯構造別にみると、1 人親世帯は他世帯と比較して PC の保有率が顕著に低い。
図表 18 は、PC・タブレットをいずれも保有していない世帯の割合を示したものである。800 万円以上の世帯では10％程度だが、400 万円以下の世帯では 30％がいずれも保有していない。世帯構造別にみると、夫婦と子世帯でPC・タブレットをいずれも保有していないのは 15％程度だが、1 人親世帯では 2 倍の 30％と高くなっている。
図表 17 2019 年の年間世帯所得別・世帯構造別の ICT 機器の保有状況

0%

20%

40%

60%

80%

100%

200万円未満PC
200～400万円未満

世帯所得別400～600万円未満
600～800万円未満

タブ
レット

800～1000万円未満
1000～1200万円未満
スマー

1200～1500万円未満

トフォ
ン

1500万円以上

世帯構造別

夫婦と子
プリン

ター

3世代
1人親

9

アンケートでは「学校からタブレット等を貸与されている」という選択肢も設けたが、回答割合が小さかったため図からは除外した。
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E-mail：info@murc.jp

26 / 54

図表 18 2019 年の世帯所得別・世帯構造別の PC・タブレットをいずれも保有していない割合

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

200万円未満世帯所得別200～400万円未満
400～600万円未満
600～800万円未満
800～1000万円未満
1000～1200万円未満
1200～1500万円未満

世帯構造別

1500万円以上
夫婦と子

3世代
1人親

③ 子どもがオンライン授業等を落ち着いて受けられる環境
図表 19 は子どもがオンライン授業等を落ち着いて受けられる環境があるかどうかを示したものである。2019 年度の年間世帯所得別にみると、世帯年収が高いほど、子どもがオンライン授業等を落ち着いて受けられる環境が「ある」とする割合が高い。600 万円未満の世帯では、約 2 割の世帯で子どもにそうした環境が「ない」としている。
世帯構造別には、子どもがオンライン授業等を落ち着いて受けられる環境に大きな違いはみられない。
図表 19 2019 年の世帯所得別・世帯構造別の子どもがオンライン授業等を落ち着いて受けられる環境
0%

10%

20%

200万円未満

世帯所得別

40%

59.0%

200～400万円未満

世帯構造別

30%

60%

70%

80%

15.6%

54.4%

400～600万円未満

50%

90%

25.4%

25.1%

63.0%

100%

20.5%

19.4%

17.6%

600～800万円未満

67.5%

22.7%

9.8%

800～1000万円未満

70.5%

20.1%

9.4%

1000～1200万円未満

74.5%

15.9%

9.7%

1200～1500万円未満

81.8%

12.7% 5.5%

1500万円以上

83.3%

11.9% 4.8%

夫婦と子

66.4%

20.2%

13.4%

3世代

64.6%

19.8%

15.6%

1人親

72.0%
ある

16.0%

兄弟姉妹と同時に受けるのは難しい

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12.0%

ない

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(2) 新型コロナウイルス感染症の拡大後の影響次に、新型コロナ拡大による教育への影響（拡大前後の変化）について整理していく。
① 臨時休校日数の平均値
図表 20 は回答者の居住都道府県別に子どもの学校の臨時休校日数の平均値を算出したものである10。サンプ
ルサイズの小さな都道府県もあるため解釈には一定の留意が必要だが、東北地方や中国地方では臨時休校日数が短く、関東地方等の都市部では臨時休校日数が長くなっている。
図表 20 都道府県別の臨時休校日数の平均値
0

10

20

30

40

50

60

70

（臨時休校日数）80
90

北海道(n=87)
青森県(n=18)
岩手県(n=18)
宮城県(n=43)
秋田県(n=14)
山形県(n=13)
福島県(n=18)
茨城県(n=30)
栃木県(n=23)
群馬県(n=30)
埼玉県(n=113)
千葉県(n=85)
東京都(n=252)
神奈川(n=187)
新潟県(n=30)
富山県(n=16)
石川県(n=18)
福井県(n=8)
山梨県(n=9)
長野県(n=36)
岐阜県(n=32)
静岡県(n=51)
愛知県(n=144)
三重県(n=25)
滋賀県(n=18)
京都府(n=48)
大阪府(n=155)
兵庫県(n=103)
奈良県(n=17)
和歌山(n=11)
鳥取県(n=7)
島根県(n=6)
岡山県(n=34)
広島県(n=61)
山口県(n=15)
徳島県(n=6)
香川県(n=15)
愛媛県(n=18)
高知県(n=4)
福岡県(n=75)
佐賀県(n=9)
長崎県(n=12)
熊本県(n=17)
大分県(n=11)
宮崎県(n=13)
鹿児島(n=20)
沖縄県(n=25)

10

アンケートでは、臨時休校の開始時期と解除時期を、「2020 年 3 月上旬」や「2020 年 3 月中旬」といったおおよその時期で調査している。臨時休校日数の計算にあたっては、例えば「2020 年 3 月上旬」は 2020 年 3
月 5 日、「2020 年 3 月中旬」は 2020 年 3 月 15 日といった形で期間内の中位値に変換して計算した。
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② 臨時休校前後での子どもの勉強時間の変化
i) 集計結果
臨時休校前後での子どもの勉強時間の変化を、学校（学校での勉強時間および学校から出された課題等に取り組む時間の合計）、学校外（塾やその他の自主的な勉強）に分けたうえで、2019 年の年間世帯所得別に集計したものが図表 21 である11。年間世帯所得による明確な違いや傾向は確認できないが、全体としては、臨時休校により、学校での勉強時間が減少する中で、学校外での勉強時間が増加することによって学校での減少の一部が補われたと考えられる。図表 22 は世帯類型別に臨時休校前後での子どもの勉強時間の変化を集計したものだが、こちらも年間世帯所得での結果と傾向はおおむね同じである。

11

子どもの勉強時間は、臨時休校の前後それぞれについて、(1)0 時間、(2)～5 時間未満、(3)5～15 時間未満、(4)15～25 時間未満、(5)25～35 時間未満、(6)35～45 万円未満、(7)45 時間以上、(8)把握してない、の 8 区分で調査している。臨時休校の前後において選択肢が減少方向に変化した場合を「減少」、同一区分だった場合を「変化なし」、増加方向に変化した場合を「増加」と定義した。学校外について、「塾などの学校外教
育」と「その他自主的」に分けて聞いているが、各選択肢の中位値に変換したうえで差分を計算している。
また、臨時休校前の学校での勉強時間については、「15 時間未満」という回答が一定割合存在する。臨時休校前に学校での勉強時間が 15 時間未満だった可能性は低く、回答の趣旨を誤解している可能性が高いため
集計・分析からは除外した。
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図表 21 年間世帯所得別の臨時休校前後の子どもの勉強時間の変化
0%

10%

20%

30%

200万円未満

40%

合計

70%

80%

90%

27.3%

80.1%

600～800万円未満

74.6%

800～1000万円未満

72.6%

1000～1200万円未満

18.5%
20.5%

28.0%

63.9%

200万円未満

27.8%

8.3%

76.9%

200～400万円未満

8.5%

21.5%

72.0%

1500万円以上

4.9%

18.8%

76.9%

1200～1500万円未満

23.1%

71.1%

400～600万円未満

100%

25.0%

70.1%

400～600万円未満

学校

60%

75.0%

200～400万円未満

26.5%

82.0%

17.4%

600～800万円未満

75.9%

23.0%

800～1000万円未満

76.5%

19.3%

1000～1200万円未満

78.8%

21.2%

1200～1500万円未満

74.5%

25.5%

1500万円以上

67.6%

32.4%

200万円未満

13.5%

67.6%

200～400万円未満

10.0%

77.5%

12.5%

69.2%

15.7%

400～600万円未満

学校外

50%

15.1%

600～800万円未満

800～1000万円未満
1000～1200万円未満
1200～1500万円未満
1500万円以上

21.6%

18.9%

55.3%

12.7%

23.2%

62.7%

18.2%

24.6%

65.2%

13.7%

16.7%

68.6%

17.6%

75.7%

5.4%
減少

18.9%

変化なし

増加

（注）臨時休校前に学校での勉強時間を 15 時間未満とした回答者は集計から除外した。

図表 22 世帯類型別の臨時休校前後の子どもの勉強時間の変化
0%

10%

20%

学校

合計

夫婦と子

40%

50%

60%

70%

80%

75.6%

3世代

90%

30.7%

5.3%

1人親

77.3%

20.5%

夫婦と子

77.8%

21.1%

3世代

100%

20.7%

64.0%

64.5%

1人親
学校外

30%

31.6%

80.4%

19.6%

夫婦と子

15.4%

64.7%

19.9%

3世代

14.3%

66.2%

19.5%

1人親

18.2%

72.7%

9.1%

減少
変化なし
増加
（注）臨時休校前に学校での勉強時間を 15 時間未満とした回答者は集計から除外した。

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30 / 54ii) 臨時休校前後での子どもの勉強時間の変化の要因分析（計量分析）結果
臨時休校の前後での子どもの勉強時間の変化を、学校内・学校外合計、学校内、学校外のそれぞれを被説明変数として回帰分析を行った12。推定結果を示したのが図表 23 である。2019 年の年間世帯所得 1,500 万円以上の層を除けば、年間世帯所得と子どもの勉強時間の間に明確な関係は見られない。世帯構造については、3 世代世
帯の場合は夫婦と子世帯に比べて、学校での勉強時間が増加している傾向はあるが、1 人親世帯と夫婦と子世帯で子どもの勉強時間には大きな差は見られない。
オンライン授業、動画・音声教材、自主学習課題といった学校から提供されている代替的教育手段の有無は、子どもの勉強時間にはあまり影響を与えていないことが分かる。ただし子どもの学校の臨時休校中の勉強について、学校が見てあげられていると親が思う場合には、臨時休校後も学校関連の勉強時間が維持される傾向がある。つまり教育手段の提供自体よりもむしろ、ソフト面の学習支援が子どもの勉強時間の確保には重要であることが示唆される。
また、臨時休校中に学校が子どもの勉強を見てあげられていないケースでは、逆に子どもの学校外の勉強時間が増加しており、学校側の学習支援の不足を自主的に補おうという傾向がみてとれる。
子どもの学校の勉強時間に大きな影響を与えているのが、臨時休校期間中に家庭が子どもの勉強を見てあげられているかどうかと、もともとの子どもの成績である。学校の成績が最も低かった子ども（学年のなかでの成績が 5 段
階で 1）に比べて最も高かった子ども（同じく 5）では、１週間の勉強時間の差が 8.6 時間拡大している13。成績の高い子どもはもともと勉強時間が長い傾向があるため、新型コロナに伴う臨時休校は勉強時間の差をさらに拡大させたといえる。図表 24 は 2019 年度の学校での成績別に、臨時休校前後での 1 週間当たりの子どもの総勉強時間を示したものである。臨時休校前の段階をみると、学力の低い子ども（5 段階で最も低い 1）の勉強時間は 36.6 時間と学力が高い子ども（5 段階で最も高い 5）の勉強時間 47.9 時間よりも 11.3 時間が短いことが確認できる。臨時休校後
は学力が低い子どもの勉強時間は 18.6 時間、学力が高い子どもは 36.2 時間と、いずれも勉強時間が臨時休校前
よりも減少しているが、その減少幅はもともと学力の低い子どもほど大きく、臨時休校後の勉強時間の差は 17.6 時間と拡大している。学力の高い子どもは自律的に勉強することができることが背景にあると考えられる。
再び図表 23 をみると、臨時休校日数の係数がマイナスで有意に推定されており、特に学校関連の勉強時間へのマイナスの影響が大きい。図表 25 は、臨時休校前後での勉強時間の変化を、臨時休校日数別・経済状況別に整理したものである。グレーの棒グラフは全体の勉強時間の変化の平均値を示しているが、臨時休校日数が伸びる
ほど勉強時間が減少していく傾向があることが分かる。経済状況別にみると、貧困世帯14は臨時休校日数が短くてもはじめから勉強時間の減少幅が大きいことが分かる。非貧困世帯の場合は臨時休校日数が短い場合は勉強時間の減少幅も限定的だが、臨時休校が長期化するにつれて勉強時間が減少していく。この傾向は、図表 26 のもともとの成績別にみるとより顕著である。成績が真ん中以下だった子どもは、臨時休校日数が短くても勉強時間の減少幅が大きい。一方成績が真ん中超だった子どもは、臨時休校日数が短い場合はほとんど勉強時間の低下がみられないが、休校が長期化すると勉強時間が著しく減少している。以上から、臨時休校は平均的に子どもの勉強時間を引き下げており、臨時休校期間が伸びるほどその傾向に拍車がかかるため、臨時休校が長引くと子どもの学力全体が低下する可能性がある。

なお、子どもの勉強時間の変化を計算するにあたっては、脚注 11 で示した各選択肢を中位値に変換したうえ
で子どもの勉強時間の差分を計算している。また、臨時休校前の学校での勉強時間を 15 時間未満と回答しているサンプルは設問の意味を誤解していると考えられるため分析から除外した。
13 （5（最も高い成績）－1（最も低い成績））×2.149＝8.6
14 ここでは、生活保護受給世帯、就学援助受給世帯、1 人親世帯のうちの児童扶養手当受給世帯、2019 年世帯
年収 400 万円未満の世帯を貧困世帯に区分している。
12

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31 / 54

図表 23 臨時休校前後での子どもの勉強時間の変化の推定結果
勉強時間の変化2019年-1.4620.880(2.792)(2.429)(1.632)1.854-0.0372

1.279(2.340)(1.868)(1.335)200～400万円未満

1000万円
未満

学校内

0.135

200万円未満

世帯所得ダミー（800～

合計400～600万円未満が基準）-1.656-1.4300.0309(1.916)(1.456)(1.177)600～800万円未満-0.499-1.0810.645(1.880)(1.416)(1.237)1000～1200万円未満-3.382-2.652-0.269(2.435)(1.839)(1.497)1200～1500万円未満-2.199-1.6990.277(2.501)(2.135)(1.556)

1500万円以上
世帯構造ダミー

3世代（2人親と子が
基準）

学校外

5.056

1.746

4.065**(3.357)(2.925)(1.999)3.966**

3.732**

0.403(1.790)(1.489)(0.844)

1人親

1.838

1.122

0.680

(2.447)(2.053)(2.016)

学校から提供された オンライン授業

0.08560.878-0.923

代替的教育手段(1.627)(1.412)(1.018)

動画・音声教材-0.611-1.5310.617(1.300)(1.030)(0.865)自主学習課題家庭のICT機器-2.469-2.4370.444(1.749)(1.526)(1.024)PC

3.797*

0.03403.063**(2.018)(1.292)(1.323)-1.355-0.722-1.066(1.132)(0.960)(0.703)タブレット
スマートフォン

-0.786-1.7561.002(1.361)(1.083)(0.870)

プリンター
ネット環境

-0.3970.0170-0.182(1.333)(1.005)(0.876)

非光回線-1.764-1.594-0.268(1.289)(1.070)(0.764)

携帯電話回線のみ

3.371

2.636

0.692

(3.059)(2.260)(1.396)

データ容量制限2019年度の子どもの成績

0.244

1.187

-0.720(1.871)(1.400)(1.167)2.149***

1.400***

0.519(0.619)(0.508)(0.403)

落ち着いて勉強できない環境

2.179*

1.645

0.607

(1.289)(1.063)(0.748)0.999**

家庭が勉強を見てあげられている

1.318*

0.421(0.753)(0.660)(0.497)0.888

1.746***-0.891*(0.720)(0.603)(0.495)

学校が勉強を見てあげられている
臨時休校日数-0.0795** -0.0656** -0.00971(0.0271)(0.0216)定数項-18.55*** -12.97***-5.057*(4.633)(2.799)(0.0368)(3.403)

サンプルサイズ

552

576

569

決定係数

0.099

0.098

0.056

（注）カッコ内は頑健標準誤差。***は 1％水準、**は 5％水準、*は 10％水準でそれぞれ統計的に有意な推定値。

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32 / 54

図表 24 臨時休校前後での子どもの成績別の勉強時間の変化（１週間当たりの総勉強時間）

60
臨時休校前

臨時休校後
47.9

50
40.8

40

37.6

36.6

36.2

36.0

30
20

25.6
20.7

19.6

18.6

10
0
1（下の方）

2

4

3（真ん中）

5（上の方）（2019年度の学校での成績）（注）臨時休校前に学校での勉強時間を 15 時間未満とした回答者は集計から除外した。

図表 25 臨時休校前後での子どもの勉強時間の変化（臨時休校日数別・経済状況別）（臨時休校前後での勉強時間の変化）

0

-2
-4

全体

-6
-8
非貧困

-10

世帯

-12
貧困世

-14

帯

-16

-18
1か月以内

～2か月以内～３か月以内（臨時休校日数）（注）臨時休校前に学校での勉強時間を 15 時間未満とした回答者は集計から除外した。

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33 / 54

図表 26 臨時休校前後での子どもの勉強時間の変化（臨時休校日数別・成績別）（臨時休校前後での勉強時間の変化）

0
-2
-4

全体

-6

-8
真ん中

-10

以下

-12
真ん中

-14

超

-16
-18
1か月以内

～2か月以内～３か月以内（臨時休校日数）（注）臨時休校前に学校での勉強時間を 15 時間未満とした回答者は集計から除外した。

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34 / 54

③ 臨時休校前後での勉強への集中力の変化
i) 集計結果
臨時休校前と比較した勉強への集中力の変化（2020 年 1 月頃と 5 月頃の差）を、年間世帯所得別・世帯構造別に集計したのが図表 27 である。臨時休校により全体として半分程度の子どもは勉強への集中力が低下している中で、特に低所得世帯ではその傾向が強いことが分かる。また世帯構造別にみると、1 人親世帯は他世帯と比較して集中力が低下している子どもが多くなっている。
図表 27 臨時休校前と比較した勉強への集中力の変化

0%

世帯所得別

200万円未満

20%

30%

28.9%

40%

50%

60%

70%

23.7%

80%

38.6%

90%

100%

7.9%

200～400万円未満

34.1%

22.2%

36.5%

6.3%

400～600万円未満

31.0%

25.2%

36.2%

6.0%

41.0%

6.4%

39.5%

7.7%

600～800万円未満
800～1000万円未満

25.3%

32.2%

25.4%

1200～1500万円未満

21.3%
16.0%

33.3%
38.9%

22.2%

26.0%

3世代

24.2%

かなり低くなっている

33.3%
29.6%

夫婦と子

1人親

26.4%

19.9%

1000～1200万円未満

1500万円以上

世帯構造別

10%

40.0%

14.8%
37.9%

22.7%

やや低くなっている

17.5%
変わらない

TEL：03-6733-1005

7.0%

42.5%

E-mail：info@murc.jp

9.7%

36.7%

やや高まっている

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9.3%

44.4%
28.0%

7.2%

5.0%

とても高まっている

35 / 54ii) 臨時休校前後での子どもの勉強に対する集中力の変化の要因分析（計量分析）
臨時休校前後での子どもの勉強に対する集中力の変化について、回帰分析を行った結果が図表 28 である。1
列目は年間世帯所得だけを、2 列目は世帯構造だけを考慮した推定であり、3 列目はそれらに加えて家庭の ICT 環
境や家庭・親が子どもの勉強を見てあげられているかどうか等を考慮した推定である。
1 列目をみると一部の年間世帯所得ダミーの係数が統計的に有意に、また 2 列目をみると 1 人親世帯の係数がマイナスで統計的に有意に推定されている。図表 27 で確認したように所得の低い世帯の子どもや、1 人親世帯の子どもほど勉強に集中できていないことが再確認され、それらは統計的にも有意であると言える。ただし 3 列目をみると、世帯所得の影響は小さくなっていたり統計的に有意ではなくなったりしている。つまり、世帯所得や世帯構造が子どもの勉強への集中力に対して直接的な影響を与えているというよりも、そうした世帯では ICT 環境が整備されていなかったり、親が勉強を見てあげられていなかったりするために、勉強への集中力の低下が生じていると考えることができる。
3 列目の結果をより詳細に見ていく。学校から提供された代替的な教育手段についてみると、自主学習課題が出された場合はむしろ集中力（5 段階評価の集中力）が 0.3 ポイント低下する。臨時休校による勉強の集中力の変化に対しても重要な影響を与えているのが、もともとの子どもの成績である。2019 年度に成績が高かった子どもは、臨時
休校後も高い集中力を維持できている傾向がある。もともと学力の高かった子どもは自律的な学習が可能な割合が高く、それが集中力の高さにもつながっているためと考えられる。家庭で落ち着いて勉強できる環境があるかどうかも集中力に影響を与えている。オンライン授業等に集中できる環境がない場合、集中力は 0.15 ポイント低下する。
また、家庭や学校が子どもの勉強を見てあげられているかどうかは、子どもの勉強に対する集中力の変化に大きな影響を与えている。説明変数である「家庭が勉強を見てあげられている」および「学校が勉強を見てあげられている」
は 4 段階での評価指標だが、全く見てあげられていない場合と十分に見てあげられている場合は、それぞれ集中力が 0.6 ポイント15および 0.28 ポイント16上昇する。その他、臨時休校日数の影響についてみると、係数がマイナスで統計的に有意に推定されている。つまり臨時休校日数が伸びるほど、子どもの集中力の低下に拍車がかかることを意味している。

15
16（3（十分に見てあげられている）－0（全く見てあげられていない））×0.196≒0.6。
（3（十分に見てあげられている）－0（全く見てあげられていない））×0.0941≒0.28。
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図表 28 臨時休校前後での子どもの勉強に対する集中力の変化の推定結果
勉強に対する集中力の変化
(1)
2019年

200万円未満

世帯所得ダミー（800～

200～400万円未満(0.123)(0.118)-0.142-0.0474(0.0959)(0.0931)-0.0972-0.000557(0.0804)(0.0769)

600～800万円未満-0.00832

0.0338(0.0786)(0.0739)-0.0823-0.0507(0.111)(0.105)が基準）

1000～1200万円未満
1200～1500万円未満
1500万円以上

0.09940.0746(0.117)(0.108)0.409***

0.350**(0.155)世帯構造ダミー(0.155)3世代（2人親と子が
基準）

(3)
0.105

400～600万円未満

1000万円未満(2)-0.0653

1人親0.07920.0598(0.0852)(0.0808)-0.191*-0.0975(0.110)(0.113)

学校から提供された オンライン授業-0.0383

代替的教育手段(0.0694)
動画・音声教材-0.0314(0.0594)

自主学習課題-0.300***PC-0.00742(0.0607)
家庭のICT機器(0.0653)
タブレット-0.0455(0.0512)スマートフォン

-0.0413(0.0577)

プリンター-0.0815(0.0586)

ネット環境

非光回線

-0.0295(0.0542)

携帯電話回線のみ-0.318**データ容量制限

0.188**(0.128)(0.0765)
2019年度の子どもの成績

0.129***

落ち着いて勉強できない環境-0.157***(0.0262)(0.0561)
家庭が勉強を見てあげられている

0.196***

学校が勉強を見てあげられている

0.0941***

臨時休校日数-0.00351***(0.0345)(0.0313)(0.00128)
定数項

1.318***

1.289***

1.018***(0.0604)(0.0278)(0.171)

学年ダミー

No

No

Yes

サンプルサイズ

1,463

1,463

1,463

決定係数

0.012

0.003

0.153

（注）カッコ内は頑健標準誤差。***は 1％水準、**は 5％水準、*は 10％水準でそれぞれ統計的に有意な推定値。

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④ 休校期間中に家庭で子どもの勉強を見られている親の分析
今まで見てきたように、臨時休校下における子どもの勉強時間や集中力には、学校から提供された代替的教育手
段や家庭でのオンライン環境といったハード面だけでなく、家庭や学校が勉強を見てあげられているかどうかというソ
フト面が重要な影響を与えていることが明らかになった。そこで本節では、どういった家庭では子どもの勉強を見てあげられているのかを分析する。
i) 家庭が子どもの勉強を見てあげられているかの決定要因に関する分析（計量分析）結果
休校期間中に家庭が勉強を見てあげられているかの決定要因を分析した結果が図表 29 である。年間世帯所得と世帯構造が世帯属性を表す変数であり、職種ダミー以降は夫もしくは妻の職種や就業形態、学歴等の個人属性を表す変数である。
世帯属性の影響についてみると、年間世帯所得の低い世帯では勉強を見てあげられている度合いが低下する傾向がある。1 人親世帯もそうした傾向はあるものの、他の要因を考慮すると世帯構造の影響は確認できなくなる。
家庭が勉強を見てあげられているかどうかに決定的な影響を与えているのは、妻の就業形態と最終学歴である。
妻が正規・役員として働いている場合と比較して、非正規で働いていたり無職だったりする場合は、家庭で子どもの勉強を見てあげられている度合いが高まる。加えて、妻の学歴が高まるほど子どもの勉強を見てあげられている度合いが高まる。以上を踏まえると、母親が家にいる時間の長い世帯や学歴が高く教えるスキルを有している世帯では、
臨時休校による子どもの勉強時間や集中力の低下を一定程度抑制できたと考えられる。

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図表 29 臨時休校中に家庭が子どもの勉強を見てあげられているかの推定結果
家庭が勉強を見てあげられている
世帯属性
夫
2019年

200万円未満-0.528***

世帯所得ダミー（800～(0.132)200～400万円未満

0.02131000万円未満

妻(0.0852)400～600万円未満-0.0306

が基準）(0.0658)
600～800万円未満

0.0288(0.0641)

1000～1200万円未満

0.0584(0.0872)

1200～1500万円未満-0.0932(0.101)

1500万円以上-0.134(0.107)世帯構造ダミー

3世代

0.0115（2人親と子が基準）(0.0726)
1人親-0.134(0.330)

職種ダミー

エッセンシャル

0.04290.0774(0.0433)(0.0711)-0.0413-0.00348(0.0452)(0.0602)0.09100.118*(0.130)(0.0618)0.114

0.340***

フレキシブル
就業形態ダミー

非正規（正規・役員が基準）

自営業・その他(0.0871)(0.107)-0.1110.343***(0.174)(0.0739)0.008500.130**(0.0676)(0.0534)

休職・無職等
最終学歴

専門・短大・高専（小中高卒が基準）
在宅勤務・

大学・大学院

0.277***(0.0581)-0.02280.191(0.0699)(0.126)2019年以前から

リモートワーク
制度ダミー

0.102*(0.0556)

2020年から

0.06250.117(0.0521)(0.0786)

定数項

0.928***(0.0925)

サンプルサイズ

1,778

決定係数

0.066

（注）カッコ内は頑健標準誤差。***は 1％水準、**は 5％水準、*は 10％水準でそれぞれ統計的に有意な推定値。

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39 / 54ii) 世帯所得と学歴の関係
年間世帯所得と夫（父）・妻（母）の最終学歴の関係性を示したものが図表 30・図表 31 である。一瞥して明らかなように世帯所得と夫・妻の最終学歴の間には強い相関がある。先の結果と合わせると、低所得世帯ほど子どもの勉強を十分に見てあげられていない傾向が強く、新型コロナによる臨時休校は教育格差を拡大させる方向に作用していたといえる。
図表 30 年間世帯所得別の夫（父）の最終学歴
0%

20%

40%

200万円未満43.2%

200～400万円未満

41.8%

400～600万円未満

21.6%

800～1000万円未満

20.0%

22.7%

35.5%

21.7%

44.6%

61.4%

10.8%

13.3%

1200～1500万円未満

10.0% 6.4%

100%

31.1%

17.0%

1000～1200万円未満

80%

25.7%

33.7%

600～800万円未満

60%

69.2%

8.4%

78.3%
83.6%

1500万円以上 6.0%

90.5%
小中高卒

専門・短大卒

大学・大学院卒

図表 31 年間世帯所得別の妻（母）の最終学歴
0%20%

200万円未満

40%

60%

48.3%

200～400万円未満

31.9%

42.6%

400～600万円未満

19.1%

1000～1200万円未満

19.4%

1200～1500万円未満

8.3%

1500万円以上

7.2%

19.8%
18.2%

36.9%

26.7%

800～1000万円未満

29.5%

41.3%

32.0%

43.0%

34.0%
38.5%

小中高卒

37.9%

46.5%
53.2%

33.7%

59.0%

専門・短大卒

大学・大学院卒ご利用に際してのご留意事項を最後に記載していますので、ご参照ください。
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100%

39.1%

33.6%

600～800万円未満

80%

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⑤ 新型コロナ感染症の流行前後における子どもの生活習慣や健康状態の変化
i) 全体・属性別の子どもの生活習慣や健康状態等の変化傾向（集計結果）
新型コロナ感染症の流行前後における子どもの生活習慣や健康状態の変化を見たものが図表 32 である。ここでは、各項目の変化について、最も悪化した場合に 0、変化しなかったときに 3 となる 4 段階の指標に換算した数値の平均値を取っている。生活習慣や健康状態の変化のなかで、最も悪化しているのが身体を動かす時間であり、次い
で友だちと遊ぶ頻度、起床・就寝時刻となっている。学校が臨時休校になり、子どもが家にいる時間が増えれば身体を動かす時間や友だちと遊ぶ頻度が低下するのは予想されるが、それだけではなく生活習慣も悪化が見られる。一方で、あまり悪化していないのが家族との関係や身体的な調子、精神的な調子などである。
同様の項目（指標化したもの）について、年間世帯所得別・世帯構造別に全体の平均値との差を示したものが図表 33 である。ここで、数値が 0 よりも小さい場合は、全体平均値と比較してその項目がさらに悪化していることを意味している。年間世帯所得別にみると、起床・就寝時刻や食生活は特に世帯所得との相関が強く、所得の低い世帯
では新型コロナ流行後に特に悪化していることが分かる。世帯構造別にみると、全体の平均と比較して 3 世代世帯
では全体的に悪化度合いが低い（悪化していない）。一方で、1 人親世帯では全ての項目で全体平均よりも悪化している。特に起床・就寝時刻や食生活、身体を動かす時間での悪化が顕著である。
図表 32 新型コロナ流行前後における子どもの生活習慣や健康状態等の変化（新型コロナ流行前後での変化）

変化 3
なし
2

1
悪化
0

身体を

起床・就寝

動かす時間

時刻

食生活

友だちと

家族との

精神的な

身体的な

遊ぶ頻度

関係

調子

調子

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図表 33 新型コロナ流行前後での生活習慣や健康状態等の変化：世帯所得別・世帯構造別（新型コロナ流行前後での変化：平均値との差）
0.3

身体を動かす時間

起床・就寝時刻

食生活

友だちと遊ぶ頻度

家族との関係精神的な調子

身体的な調子

0.2

0.1

0

-0.1

-0.2

-0.3
～200万円 ～400万円 ～600万円 ～800万円 ～1000万円 ～1200万円 ～1500万円 1500万円
未満

未満

未満

未満

未満

未満

未満

夫婦と子

3世代

1人親

以上

世帯所得別

世帯構造別

（注）全体平均（＝0）に比べて、悪化しているときには負の値を、悪化していないときには正の値を示している。

ii) 子どもの生活習慣や健康状態の変化の要因分析（計量分析）結果
図表 32・図表 33 で用いた子どもの生活習慣や健康状態に関する項目（指標化したもの）を被説明変数として回
帰分析を行ったものが図表 34 である。
年間世帯所得の影響をみると、所得の低い世帯では身体を動かす時間や起床・就寝時刻、食生活、友だちと遊ぶ頻度などが新型コロナ流行前後で悪化しやすい傾向にあることが分かる。世帯構造の違いによる影響をみると、統計的に有意な係数は少ない。先の集計結果（図表 33）からは、1 人親世帯での子どもの生活習慣や健康状態の悪化度合いが大きかったことが示されたが、計量分析の結果からは、「1 人親であること」が生活習慣・健康状態等の悪化原因というよりも、1 人親世帯が抱えるさまざまな条件、具体的には落ち着いて勉強できない環境や、家庭が勉強を見てあげられていないといった要素が、子どもの生活習慣や健康状態等に悪影響を与えていると言える。
その他の変数による影響をみると、落ち着いて勉強できない環境の場合、家族との関係や精神的・身体的な調子が悪化しやすいことが分かる。落ち着いて勉強できる環境は、学習そのものだけでなく、家族との関係や心身の健康にも大きな影響を与えていることになる。ただし、身体を動かす時間に対しては、落ち着いて勉強できない環境の場
合にプラスになっており、むしろ外に出て身体を動かしている傾向が示唆される。しかしながら心身の調子はそれによって改善していない。
家庭が子どもの勉強を見てあげられている場合には、起床・就寝時刻、食生活、家族との関係、精神的・身体的調子にプラスの影響がある。臨時休校期間中に家庭が子どもの勉強を見てあげられていることは、単に勉強・学習面にプラスの影響があるだけでなく、子どもの生活習慣・健康状態にもポジティブな効果がある。
その他、臨時休校日数が伸びると、身体を動かす時間や起床・就寝時刻、友だちと遊ぶ頻度が悪化しやすい。そご利用に際してのご留意事項を最後に記載していますので、ご参照ください。
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の一方で、家族との関係や精神的な調子は改善しやすい傾向がある。学校は、学習や規則正しい生活面ではプラスだが、精神的な側面に対してはむしろ休校がプラスに寄与している可能性も示唆される。例えば臨時休校によって、家にいる時間や家族と一緒にいる時間が増えることを通じて、家族との関係や精神的な調子が改善した可能性がある。
図表 34 生活習慣・健康状態等の推定結果

2019年

身体を

起床・就寝

動かす時間

時刻

200万円未満-0.136-0.147(0.101)(0.122)200～400万円未満-0.183**-0.183*(0.0744)(0.0967)

世帯所得ダミー（800～
1000万円未満

400～600万円未満

が基準）
600～800万円未満
1000～1200万円未満
1200～1500万円未満

世帯構造ダミー

家族との

遊ぶ頻度

関係

0.0791-0.0594(0.118)(0.119)(0.0966)(0.110)(0.109)-0.234**-0.169**-0.0822-0.0155-0.0650(0.0926)(0.0831)(0.0776)(0.0850)(0.0741)-0.192

精神的

身体的0.0484-0.0646-0.0912-0.175**-0.193**-0.142**-0.0645-0.00260-0.0105(0.0655)(0.0815)(0.0760)(0.0720)(0.0622)(0.0681)(0.0601)-0.112*-0.115-0.102-0.215***0.02400.143**

0.0878(0.0646)(0.0814)(0.0759)(0.0702)(0.0597)(0.0649)(0.0570)-0.0571-0.155-0.0277-0.0473

0.01610.01420.0133(0.0909)(0.109)(0.105)(0.105)(0.0818)(0.0871)(0.0765)-0.136-0.1320.0447-0.231**

0.09170.214**

0.138(0.0907)(0.112)(0.112)(0.102)(0.0854)(0.0928)(0.0889)

1500万円以上

0.142

0.05320.114-0.00341-0.00715

0.05880.0391(0.120)(0.142)(0.133)(0.136)(0.0994)(0.122)(0.104)3世代

0.146**

0.128

0.02500.0617

0.0982*0.0687-0.0373(0.0697)(0.0819)(0.0807)(0.0711)(0.0546)(0.0662)(0.0641)（2人親と子が
基準）

友だちと

食生活

1人親

-0.101-0.270***-0.0495-0.0700-0.0734-0.0257

0.0584(0.0803)(0.0957)(0.111)(0.0944)(0.0988)(0.105)(0.0898)

落ち着いて勉強できない環境

0.141***-0.00315-0.0401

0.00350-0.150***-0.187***-0.103**(0.0471)(0.0557)(0.0542)(0.0507)(0.0444)(0.0488)(0.0425)

家庭が勉強を見てあげられている-0.00484

0.0973***0.243***-0.00507

0.112***

0.105***

0.0810***(0.0279)(0.0351)(0.0341)(0.0313)(0.0254)(0.0289)(0.0262)

学校が勉強を見てあげられている

0.0671***0.00385-0.0251

0.0736***-0.0777***-0.0390-0.0624***(0.0253)(0.0321)(0.0307)(0.0281)(0.0235)(0.0264)(0.0234)-0.00353***-0.00464***0.00110-0.00492***

0.00292***

0.00232**0.00155(0.00108)(0.00128)(0.00120)(0.00124)(0.00109)(0.00109)(0.000972)

0.01700.02990.05780.132***-0.0346-0.0253-0.0220(0.0432)(0.0541)(0.0520)(0.0506)(0.0423)(0.0450)(0.0400)-0.162***-0.122**-0.0790-0.0620-0.0152-0.02990.000167(0.0432)(0.0596)(0.0599)(0.0566)(0.0491)(0.0515)(0.0465)

0.966***

1.659***

1.557***

1.026***

2.167***

1.914***

2.320***(0.129)(0.156)(0.146)(0.140)(0.125)(0.130)(0.115)

学年ダミー

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

サンプルサイズ

1,952

1,952

1,936

1,940

1,904

1,899

1,924

決定係数

0.044

0.065

0.058

0.036

0.045

0.045

0.025

臨時休校日数フレキシブルダミー 父親
母親
定数項（注）カッコ内は頑健標準誤差。***は 1％水準、**は 5％水準、*は 10％水準でそれぞれ統計的に有意な推定値。

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6. 子どもの将来所得と格差への影響分析
本節では、第 2 節で整理した既存研究の結果と、第 4・5 節で行った独自アンケート調査の分析結果をもとに、新型コロナの拡大によって、様々な要因を通じて子どもが本来受けるべき教育機会が失われることにより、将来的に子どもが負担する逸失所得がどの程度生じるかを推計する。

(1) 臨時休校の影響
まず、新型コロナによる臨時休校の影響を検討し推計する。
図表 24 からは子どものもともとの成績によって臨時休校期間後の勉強時間の減少幅が異なっていることが示され、図表 16 からは、年間世帯所得の低い世帯の子どもはもともとの成績が低い傾向にあることが示された。これらの結果から、年間世帯所得別に臨時休校による子どもの勉強時間の減少幅を計算した。さらに、図表 27 で示されている
ように、臨時休校後には子どもの勉強への集中力が低下していることを加味した。具体的には、子どもの勉強への集
中力が「かなり低くなっている」を 50％の集中力低下、「やや低くなっている」を 25％の集中力低下、「変わらない」を
集中力変化なし、「やや高まっている」を集中力 25％上昇、「とても高まっている」を集中力 50％上昇として、これらの平均値をとることで、勉強時間当たりの集中力を計算し17、それを臨時休校後の勉強時間に乗じることによって集中力の低下も加味した勉強時間を算出した。
アンケート調査の結果からは平均的な臨時休校期間は約 70 日18であったが、Nakamuro et al. (2017)は、教育
年数が 1 年短くなると賃金が 9.3％減少することを示していることから19、以下の式を用いて、臨時休校による学習時
間（集中度を加味した）の減少に伴う、将来の逸失所得を計算した。

将来の逸失所得（１年当たり）＝臨時休校日数/365 日
×（臨時休校前の勉強時間－臨時休校後の勉強時間×集中力の低下）/臨時休校前の勉強時間×平均所得×9.3％
ここで、平均所得は、民間給与実態統計調査より、平成 30 年の平均年収 441 万円を用いた。
以上の計算から年間世帯所得別に臨時休校による将来の年間逸失所得を示したものが図表 35 である。全体としては、毎年 4 万円程度の所得が減少することになる。世帯所得別の差異はそれほど大きくないが、所得の低い世帯の方がもともと学力の低かった子どもが多いため、逸失所得も大きくなっている。
さらに、割引率を 1.64％20、就労年数を 45 年と仮定して生涯逸失所得の割引現在価値を計算したものが図表36 である。今回の分析対象者は小学生から高校生であるため、中位年齢を 12 歳とし、20 歳の時点で全員が就労を開始し、65 歳まで働き続けると仮定した。つまり 12～19 歳には所得は生まないとした。全体としては、臨時休校によって子ども 1 人当たり 110 万円程度の生涯所得の逸失が生まれる。年間世帯所得別の違いはそれほど大きくない
ものの、全体としては低所得世帯の子どもほど逸失所得が大きくなっている。

平均値は 82.3％となった。つまり臨時休校前と比較して、臨時休校後の勉強時間１時間当たりの密度が82.3％に低下したことを意味する。
18 正確には 69.7 日。
19 なお教育年数が賃金に及ぼす影響について、世界各国の研究を包括的にレビューした Psacharopoulos andPatrinos（2018）は、1 年間の教育年数の増加によって賃金が 9～10％増加するとしており、おおむね近い値が得られている。
20 世界銀行が公表している、日本の実質金利の直近 10 年（2008～2017 年）の平均値を用いた。
17

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文部科学統計要覧によると小学校から高校の在校生は 1,323 万人21いるため、これをマクロに拡大推計すると、全体で 15 兆円程度の生涯所得の減少を生み出す。
図表 35 臨時休校による年間逸失所得（万円）（年間逸失所得：万円）
4.08

4

4.01

4.04

3.94

3.89

3.87

3.81

3.73

3

2

1

0
200万円未満 200～400万 400～600万 600～800万 800～1000万 1000～1200 1200～1500 1500万円以上
円未満

円未満

円未満

円未満

万円未満

万円未満

（2019年の世帯所得）（出所）アンケート調査結果を p.44 の計算式に当てはめることで算出。

21

2019 年 5 月 1 日時点・高等専門学校や通信制を含む。
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図表 36 臨時休校による生涯逸失所得の割引現在価値（万円）（生涯逸失所得の割引現在価値：万円）

120
110
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0

117.0

115.1

115.7

112.9

111.7

111.0

109.2

106.9

200万円未満 200～400万 400～600万 600～800万 800～1000万 1000～1200 1200～1500 1500万円以
円未満

円未満

円未満

円未満

万円未満

万円未満

上

（2019年の世帯所得）（出所）図表 35 の年間逸失所得から生涯金額を算出し、割引率 1.64％で現在価値換算。

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(2) 雇用からの影響
さらに、第 4 節で示したように新型コロナの拡大によって就業状態や所得にも影響が生じている。Inui et al.
(2018)は、低所得の世帯では教育投資に対する価格弾力性が高いことを指摘しており、新型コロナによる所得へのショックを通じて教育達成度に影響を与えることが考えられる。Aizer et al. (2016)は、アメリカのデータを用いて、貧困世帯の所得22の 29-39%の現金給付（平均的には 3 年間）によって貧困世帯では教育年数が 0.34 年延びることを示している。Aizer et al. (2016)は貧困世帯に着目した研究であるため、本稿では 2019 年の世帯所得が 400 万円以下の世帯のみにこうした効果が表れると仮定する。
アンケート調査の結果によると、新型コロナの流行前後（1 月と 5 月）で、2019 年の世帯所得が 200 万未満の世
帯は月収 22,410 円（1 月時点の月収の 16.7％）減少しており、200～400 万円未満の世帯は 19,690 円（同 8.3％）
減少している。またアンケートでは、今後半年間の所得の見込みを聞いている。これらの情報を踏まえて、2020 年 1
年間の所得が新型コロナ拡大前と比較して何％減少するかを推計した。具体的には、世帯所得が 200 万未満の世
帯は 12.7％、200～400 万円未満の世帯は 7.9％減少することが見込まれる。Aizer et al. (2016)の分析は平均して 3 年間にわたる現金給付の効果だが、本稿では 2021 年以降は新型コロナ拡大前の所得に戻ると仮定した。
以上を踏まえて、臨時休校の影響を推計した手順と同様に一人当たりの年間逸失所得を計算した上で、生涯所得の減少額の割引現在価値を計算した。図表 36 に、雇用からの影響を追加したものが図表 37 である。所得 200
万円未満の世帯の子どもの場合、新型コロナ拡大による臨時休校および所得減少によって、生涯の逸失所得の割引現在価値は 170 万円ほどに達する。200～400 万円未満の世帯の場合は 145 万円ほどの生涯所得の逸失が生まれる。
これらを合計してマクロに引き直すと、臨時休校と雇用からの影響によって、全体で 15.9 兆円の生涯所得の減少を生み出される。臨時休校の影響と合わせて図示したのが図表 38 である。15.9 兆円のうち臨時休校の影響が 15兆円と大半を占めていることが分かる。
なお、この推計は保守的な仮定に基づいている点に留意されたい。実際、学校再開後も以前と同じように授業が実施されているわけではなく、学習面への悪影響は臨時休校期間以上に長期化している可能性がある。また、教員のストライキによる臨時休校が長期的に高校卒業率や大学卒業率を低下させるという研究もあり、平均的な臨時休校
期間分以上に教育達成度を低下させる可能性もある。日本全体への影響という点では、本アンケート調査の対象の小学生から高校生に対する影響を推計したが、未就学児や大学生にも同様に影響が生じることも予想される。また、雇用への影響についても、2021 年以降は新型コロナ拡大前の所得水準に戻ると仮定して推計しているが、経済的な悪影響はより長期に及ぶ可能性も否めない。しかしながら、新型コロナの流行によって子どもの学習機会が失われることで、保守的な推計であっても大きな逸失所得が生じる点やその影響を子どもが負担する点は注目に値する。

22

より厳密には母親の所得。
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図表 37 臨時休校および所得減少による生涯逸失所得の割引現在価値（万円）（生涯逸失所得の割引現在価値：万円）

200
167.0
150

145.9
50.0

30.9

雇用からの影響

115.1

115.7

100

50

117.0

臨時
112.9

111.7

111.0

109.2

106.9

休校の
影響

0
200万円未満 200～400万円 400～600万円 600～800万円 800～1000万円 1000～1200万 1200～1500万 1500万円以上
未満

未満

未満

未満

円未満

円未満

（2019年の世帯所得）（出所）アンケート調査結果を p.44 の計算式に当てはめることで年間逸失所得を算出し、その生涯金額を割引率 1.64％で現在価値換算。

図表 38 臨時休校および所得減少による生涯逸失所得のマクロ金額（兆円）
（兆円）

15.9
1.0

15

雇用からの
影響

10

15.0

臨時休校の
影響

5

0
生涯逸失所得のマクロ金額（割引現在価値）（出所）図表 37 の金額に子ども数を乗じることでマクロ金額を算出。

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7. 分析結果のまとめと示唆(1) 分析結果のまとめ
本稿では、新型コロナの拡大によって雇用および教育にどういった影響が生まれているのか、アンケート調査を用いて詳細に検討してきた。主要な結果は以下の通りである。
① 雇用
雇用については第一に、雇用への悪影響が大きかったのは、もともと不安定な就業状態だった労働者であり、もともと所得の低かった世帯ほど新型コロナ拡大後に所得が減少する傾向がある。その意味で、新型コロナは、低所得層をさらに低所得化させるリスクが高い。
第二に、同じような職種や就業形態であったとしても、新型コロナ拡大前から在宅勤務・リモートワークを導入していた場合は、安定的な就業を継続できている。つまり平時から柔軟な働き方を準備しておくことが重要だといえる。
② 教育
教育については第一に、臨時休校前後での勉強時間の変化をみると、もともと学力の高かった子どもの勉強時間の低下は限定的だったものの、学力の低かった子どもの勉強時間は顕著に減少している。新型コロナ拡大前から所得格差と学力格差は強く相関しているため、新型コロナの拡大による臨時休校は、教育機会の格差をさらに拡大させた。また低所得世帯の子どもは、臨時休校後に勉強への集中力が低下する度合いも大きい。
第二に、オンライン授業等の代替的な教育手段の提供は、子どもの勉強時間や集中力等に必ずしもプラスの影響を与えていない。つまり、少なくとも現状の方法で単にオンライン教材等を提供するだけでは効果が薄い。
第三に、臨時休校中の教育に対しては、家庭の ICT 機器や落ち着いて勉強できる環境の有無が大きな影響を与えている。これらの環境は総じて所得の高い世帯の方が整備されているため、この点からも臨時休校は子どもの教育機会の格差を拡大させた。
第四に、家庭や学校が子どもの勉強を見てあげられているかどうかは、勉強時間や集中力、生活習慣、健康状態に大きな影響を与えている。つまり教材といったハード的な支援だけでなく、子どものメンタリングやコーチング、フィードバック等、ソフト的な支援が重要である。
第五に、臨時休校日数が延びれば延びるほど、子どもの教育機会への悪影響が大きくなる。
③ 将来逸失所得への影響
以上の新型コロナによる雇用・教育への影響は、教育機会の減少を通じて子どもの生涯所得を減少させる。低所
得世帯の場合は、現在価値換算で 150～170 万円程度の生涯所得が減少し、その他の世帯の場合は 110 万円程
度の生涯所得の逸失につながる。これをマクロ全体に引き直すと、臨時休校と雇用からの影響によって、全体で 16兆円程度の生涯所得の減少を生み出されることになる。本稿の推計は保守的な仮定に基づいているが、そうであっても新型コロナの拡大によって子どもたちの生涯所得に大きな逸失が生じることに留意が必要である。

(2) 今後の方向性
本稿の分析結果から、今後の政策の方向性を簡単に整理したい。新型コロナの影響を受けた子どもたちにとって今後重要となるのは、第一に既に生じてしまった教育機会の逸失を取り戻すこと、第二に再び休校せざるを得なくなった場合や登校が限定された場合に、教育機会の逸失を最小限に食い止めることである。
本稿の分析結果から明らかになったのは、現状のオンライン教育だけでは子どもの教育機会の逸失には十分にご利用に際してのご留意事項を最後に記載していますので、ご参照ください。
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49 / 54対応できていないことと、家庭や学校の子どもに対するかかわりの重要性である。オンライン教育の質を高めていくこ
とももちろん大切だが、同時にメンタリングやコーチング、フィードバック等、ソフト面の支援も重要となる。そこで参考になるのが既存のエビデンスを整理した Education Endowment Foundation（2020）である。このレポートは、既存のエビデンスをレビューすることで、臨時休校が子どもにどういった影響を与え、どのような対策が有効と考えられるかを整理している。具体的には、オンライン学習は効果的に使うことができれば、教育格差の拡大をある程度緩和
させることができるが、より重要なのは子どもたちに分かりやすい説明やフィードバックをすることであり、特に貧困世
帯の子どもたちについては臨時休校が終了した後も継続的な支援が必要であることを指摘している。
教 育 の 遅 れ に 対 し て 一 定 の 効 果 が 確 認 さ れ てい る の が チ ュ ー タリ ン グ で あ る 。 Education Endowment
Foundation（2019）は、英国における 1,200 人余りの子どもを対象とした大規模なランダム化比較試験の結果、12週間にチュータリングによって 3 か月分の教育効果が得られることを明らかにしている。英国での政策実施コストは子ども一人当たり 112 ポンドであり、図表 37 で示した生涯逸失所得から見れば、費用対効果の高い政策だといえる。
日本でも、「学校・子どもサポーター人材バンク」などを通じてチューターを増やす方向で進めているが、オンライン化に対する対応や、新型コロナの影響でアルバイト先を失った大学生に対する受け皿としての活用など、多面的に進めていく必要がある。
しかしながら以下の点には留意が必要である。第一に、日本で同じ効果が得られるかが分からないことである。上述のエビデンスはあくまでも英国でのものであり、日本でチュータリングを行ったからといって同様の効果が得られるかは分からない。第二に、オンラインでのチュータリングの効果はまだ分かっていないことが多い。そのため、仮に日本でもチュータリングが教育の遅れ解消に有益だったとしても、現下の情勢に照らして考えるとオンラインでの実施を検討せざるを得ず、その際に同じ効果が得られるかは定かではない。その意味で必要となるのが、子どもの支援を進めながら、取り組みの効果を丁寧に検証して、より効果的な政策へと磨け上げていくことである。

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参考文献
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Andrew, Alison, Sarah Cattan, Monica Costa-Dias, Christine Farquharson, Lucy Kraftman, Sonya
Krutikova, Angus Phimister, and Almudena Sevilla (2020). “Learning during the Lockdown; RealTime Data on Children’s Experiences during Home Learning,” IFS Briefing Note BN288.
Behavioural Insights Team (2014). “EAST: Four Simple Ways to Apply Behavioural Insights.”
Cacault, M. Paula, Christian Hildebrand, Jeremy Laurent-Lucchetti, and Michele Pellizzari (2019).
“Distance Learning in Higher Education: Evidence from a Randomized Experiment,” IZA Discussion
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Downey, Douglas B., Paul T. von Hippel, and Beckettt A. Broh (2004). “Are School the Great Equalizer?
Cognitive Inequality during the Summer Months and the School Year,” American Sociological Review,
69 (5), 613-635.
Education Endowment Foundation （ 2019 ） . “Tutor Trust – Affordable Tutoring (re-grant)”
https://educationendowmentfoundation.org.uk/pdf/generate/?u=https://educationendowmentfoundati
on.org.uk/pdf/project/?id=470&t=EEF%20Projects&e=470&s=
Education Endowment Foundation（2020）. “Impact of School Closures on the Attainment Gap: Rapid
Evidence

Assessment”

https://educationendowmentfoundation.org.uk/public/files/EEF_(2020)_-_Impact_of_School_Closures_on_the_Attainment_Gap.pdf
Inui, Tomohiko, Naomi Kodama, and Masaru Nagashima (2018). “Days of Schooling and Educational
Inequality: Evidence from Schools with Saturday Class in Japan,” RIETI Discussion Paper Series 18E-080.
Jaume, David, and Alexander Willén (2019). “The Long-Run Effects of Teacher Strikes: Evidence from
Argentina,” Journal of Labor Economics, 37 (4), 1097-1139.
Kalil, Ariel (2013). “Effects of the Great Recession on Child Development,” Annals of the American

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Kawaguchi, Daiji (2016). “Fewer School Days, More Inequality,” Journal of the Japanese andInternational Economics, 39 (C), 35-52.
Kikuchi, Shinnosuke, Kitao Sagiri, and Minamo Mikoshiba (2020). “Heterogeneous Vulnerability to the
COVID-19 Crisis and Implications for Inequality in Japan,” RIETI Discussion Paper Series 20-E-039.
Milligan, Kevin and Mark Stabile (2011). “Do Child Tax Benefits Affects the Well-being of Children?
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Nakamuro, Makiko, Tomohiko Inui, and Shinji Yamagata (2017). “Returns to Education Using a Sampleof Twins: Evidence from Japan,” Asian Economic Journal, 31 (1), 61-81.
Psacharopoulos, George, and Harry Patrinos (2018). “Returns to Investment in Education: A Decennial
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Psacharopoulos, George, Harry Patrinos, Victoria Collis, and Emiliana Vegas (2020). “The COVID-19
Cost of School Closures,” Brooking Institute, April 29.

https://www.brookings.edu/blog/education-plus-development/2020/04/29/the-covid-19-cost-of-school-closures/

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参考：アンケート調査の概要(1) 調査対象：小学生から高校生の子どもがいる世帯「緊急事態宣言下における日本人の行動変容に関する調査」に回答した世帯に優先的に回答を依頼。
平成 28 年「国民生活基礎調査」（厚生労働省）をもとに、下表の通り、世帯類型と世帯所得による割付・回収を行った。

(2) 調査方法：インターネットアンケート調査会社のモニターを利用した web 調査（全国調査）(3) 有効回答数：2,000 件(4) 調査期間 ：2020 年 6 月 8 日～6 月 12 日
(5) 主な調査項目：自身や配偶者の新型コロナウイルス感染症による就業状況の変化、子どもが通う学校の臨時休校の状況、臨時休校による子どもの学習状況の変化、新型コロナウイルス感染症による生活の変化
世帯類型／世帯所得カテゴリー別の世帯数

世帯類型／世帯所得カテゴリー

世帯数

一人親と未婚の子のみ世帯（所得区分なし）
夫婦と未婚の子のみ世帯／三世代世帯

125
1,875

50 万円未満250～100 万円未満

17100～150 万円未満

33

150～200 万円未満

27

200～250 万円未満

46

250～300 万円未満

38

300～400 万円未満

137

400～500 万円未満

225

500～600 万円未満

244

600～700 万円未満

258

700～800 万円未満

219

800～900 万円未満

168

900～1000 万円未満

125

1000～1200 万円未満

145

1200～1500 万円未満

108

1500～2000 万円未満

58

2000 万円以上

25

合計

2,000

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