Discussion Paper Series

University of Tokyo

Institute of Social Science
Panel Survey
東京大学社会科学研究所 パネル調査プロジェクト
ディスカッションペーパーシリーズ

JLPS 若年・壮年ウェブ特別調査の回収とコロナ禍初期の就業異動に関する分析
Analyses of the Responses to the Special Online Survey of
the Japanese Life Course Panel Surveys (JLPS) for the Youth andMiddle-aged and Job Turnover under the Early Stage of COVID-19

石田賢示（東京大学社会科学研究所）

Kenji ISHIDAMay 2023
No.166

東京大学社会科学研究所
INSTITUTE OF SOCIAL SCIENCE UNIVERSITY OF TOKYO東京大学社会科学研究所パネル調査プロジェクト
ディスカッションペーパーシリーズ No.166
2023 年 5 月

JLPS 若年・壮年ウェブ特別調査の回収とコロナ禍初期の就業異動に関する分析

石田賢示（東京大学社会科学研究所）

要約
本稿では、2020 年 8 月末から 11 月初旬（実質的には 9 月から 10 月）にかけて実施した、若年・壮年パネル調査の「ウェブ特別調査」について、その回収状況の基礎的な分析と、同調査で尋ねた事項のうち就業異動に関する分析をおこなった。回収状況の分析では、ウェブ
特別調査は例年の調査と比べて回収率が低く、回収の可否と関連する属性についても例年とは異なる傾向がみられた。また、就業異動の分析では、例年の調査で用いている 1 年間の職歴カレンダー質問と、ウェブ特別調査で尋ねた類似の質問を用いた。離散時間ロジスティ
ック回帰分析の結果、2019 年と比べて 2020 年には離転職が生じやすくなっているが、2019
年と 2020 年の 4 月の状況の違いが主な理由である。もともと 4 月には就業異動が生じやす
いが、2020 年 4 月はそれがより生じやすい状況であったとことが明らかとなった。

謝辞
本研究は、日本学術振興会（JSPS）科学研究費補助金・特別推進研究（25000001, 18H05204）、
基盤研究（S）（18103003, 22223005）の助成を受けたものである。東京大学社会科学研究所（東大社研）パネル調査の実施にあたっては、社会科学研究所研究資金、株式会社アウト
ソーシングからの奨学寄付金を受けた。パネル調査データの使用にあたっては東大社研パネル運営委員会の許可を受けた。

1. はじめに(1) COVID-19 感染拡大初期における社会調査
2020 年 1 月 15 日に日本国内ではじめて新型コロナ感染症（COVID-19）の陽性者が確認されてから 3 年が経過した。都道府県のあいだで違いはあるものの、この間、複数回にわたる緊急事態宣言の発出と「まん延防止等重点措置」の適用がなされ、人々の行動に大きな制約が生じた。とりわけ、最初の緊急事態宣言が出された 2020 年 4 月から 5 月は人々の移動が大きく減少し、未知の感染症に対する不安もきわめて強い時期であったといえよう。
このようなときこそ、社会調査を通じて人々の行動や意識を記録しておく意義が大きい。
危機に直面した人々がどのように振る舞うのかは、それ自体がきわめて興味深い学術的問いである。また、調査データから得られた教訓は、次の危機に向けて何らかの形で活用できるかもしれない。事実、COVID-19 に対する社会的関心が高まりつつあった 2020 年 2 月以
降、社会科学的関心にもとづく多くの社会調査が実施されている。
一方、COVID-19 の拡大は社会調査の実施可能性を脅かしたといっても過言ではない。
具体的には、調査実務にかかる側面と調査倫理にかかる側面が存在する。
前者については、大学等研究機関の入構制限などによる研究者側の制約、あるいは調査業
務委託先の制約により、調査の準備および実施が滞ることが典型例であろう。この側面は、COVID-19 にかかわらず社会調査における事業継続計画（Business Continuity Plan）一般について平時から検討する必要性につながった。
他方、後者の側面は COVID-19 固有の問題として表れたといえる。調査員が対象者の自宅を訪問することは、両者に不安を生じさせかねないだけでなく、実際に感染リスクを発生させることになりかねない。この点はすべての調査関係者の精神的、身体的安全にかかわる
深刻な調査倫理上の問題となる。また、COVID-19 の陽性者や医療従事者に代表されるエッセンシャルワーカーと呼ばれる人々に対する差別的言動や言説、行動自粛からの逸脱とみなされた行為に対する誹謗中傷などが問題となった。このような状況下で、COVID-19 に関することを尋ねられること自体をセンシティブに感じる対象者も生じうる 。これらの問題を想定したうえでなお、COVID-19 に焦点を当てた調査をおこなうべきなのか、そうだとすればどこまで踏み込んで調査すべきなのかという倫理的問題にも、われわれは直面したと言えるだろう。
これらの問題は、COVID-19 に関連する社会調査がアクセスパネルを利用するものが中心的であったことの背景でもあるだろう。ほとんどの場合、アクセスパネルを利用する調査は一連の手続きがすべてオンラインで完結する。物理的接触機会の少なさは、コロナ禍での
社会調査の実施可能性を担保することにつながる。対象者への調査依頼が最初からオンラ-1-インであることにより、COVID-19 に関する状況が刻一刻と変化するなかで迅速に調査が実施できることもアクセスパネル利用の強みである。
また、やはりほとんどの場合、アクセスパネルを構成する個人は自発的にパネルに参加しており、かつ（何らかの理由で）自分が協力しようと思った調査にのみ回答する。自発的な参加者であるからといって何を尋ねてもよいわけでは決してない。しかし、協力意向の有無に関わらず実際の調査票を目にする確率抽出サンプル調査の対象者と比べれば、調査の主旨にある程度納得した対象者のみで構成されるアクセスパネル調査では、多少センシティ
ブな質問や回答負荷の大きな質問（複雑な実験項目など）も受け入れられやすいと考えられる。結果的に、調査倫理上の問題は少なくとも表面的には生じにくい。

(2) COVID-19 感染拡大初期における社会調査
しかしながら、他の調査と同様に COVID-19 に焦点を当てた社会調査においても、アクセスパネルに代表される非確率標本の利用にともなうさまざまな注意点を無視できるわけではない。特に、以下で簡単に述べるカバレッジ誤差、およびサティスファイシングの問題
は、サンプルデータにもとづく記述的、因果的推論の結果に偏りをもたらす。
COVID-19 の社会的、経済的生活への影響が地域、世帯構成や就業状況により大きく異なることをふまえれば、アクセスパネル調査でほぼ確実に生じる大きなカバレッジ誤差が結果に偏りを与えることは容易に想像できる。地域や属性を絞り込むことが対処案の一つかもしれないが、それは目標母集団をより狭く定義することを意味し、得られたデータから広範な日本社会の状況について論じることが難しくなる。ベンチマークとなる他の統計を用いて事後的な補正を試みることも有益かもしれないが、アクセスパネル参加に関する自発性まで調整できるわけではない。
また、調査回答におけるサティスファイシング（satisficing）と呼ばれる、回答者による努力の最小化行動はよく知られた問題である（三浦・小林 2016）。特にアクセスパネルのサンプルでは、対象者は報酬として得られる各種 EC サイト等で利用可能なポイント（数円～数十円程度）を目当てとしていることがほとんどであり、できるだけ効率的に多くの調査に回答することが合理的である。そのために生じる不正確な回答は、測定誤差として統計的推論の結果に影響を及ぼしてしまう。アクセスパネルによるサンプルと住民基本台帳にもとづく確率抽出サンプルを比較した研究では、指示通りの回答をしない者や極端に回答時間の短い者、自由記述回答での割合は前者のほうがより多いという結果であった（石田ほか2022）。
以上２点は、コロナ禍であるか否かにかかわらず生じるアクセスパネル調査一般の問題である。他方、コロナ禍でおこなわれた社会調査にはより実質的な課題も存在する。ほとん-2-

どの調査がコロナ禍以降に実施されたものであるため、得られた知見が COVID-19 の広がりの影響を受けたものであるのかには留意が必要である。コロナ禍以前の調査と比較可能な繰り返し横断デザインによる社会調査を実施することが一案かもしれない。しかし、2020年の前半期に住民基本台帳から対象者を抽出して調査を実施するべきかは、調査実務ある
いは倫理の面で判断が難しい問題である。一方、コロナ禍以前にすでに確率サンプルが得られていればこの問題をスキップすることができ、それはつまり現在進行中のパネル調査を活用することである。
以上の調査方法論上の課題をふまえると、COVID-19 を経験した日本社会がどのように変わったのか、あるいは変わらなかったのかを記述、説明するためには、非確率サンプルによる社会調査だけでなく、とりわけパネル調査のデザインによる確率サンプル調査による研究が有用となる。他方、すでに述べた通り、非確率サンプル調査と比べて確率サンプル調
査は機動性の面で劣る。また、対象者からの疑義照会、クレームの可能性をふまえた調査事
項の企画・設計と対応の体制準備が必要となる。筆者が企画・実施のタスクフォースの一員として参加している東大社研若年・壮年パネル調査（以下 JLPS）プロジェクトでは、2020
年 4 月以降に上記の問題意識について内部で議論を重ね、調査業務委託先の一般社団法人
中央調査社とも連携しながら「ウェブ特別調査」を企画・実施した。以下、その概要と調査
経過、および得られた知見の一端を紹介する。

2. 東大社研若年・壮年パネル「ウェブ特別調査」の概要(1) 「ウェブ特別調査」の目的
JLPS では若年・壮年期のライフコース上で生じる格差・不平等の構造を明らかにすることを目的としている。2007 年に 20 歳から 34 歳の若年パネル調査、35 歳から 40 歳の壮年
パネル調査を開始し（以下、若年継続サンプル、壮年継続サンプル）、その後 2011 年には同一出生コーホートの対象者を追加した（若年追加サンプル、壮年追加サンプル）。さらに、2019 年に 20 歳から 31 歳の対象者（若年リフレッシュサンプル）を加え、2023 年 1 月現
在で Wave16（2022 年調査）まで完了している1。
ウェブ特別調査の主な目的は、COVID-19 の感染拡大が始まって以降に人々の行動や意識がどのように変化したのかをとらえることである。しかし、後述するように、「ウェブ特別調査」の実施時期は 2020 年 8 月末から同年 11 月初旬であったため、もっとも行動自粛の影響が出た 2020 年 4 月から 5 月の状況をリアルタイムで把握できてはいない。そのた
1

継続、追加、若年リフレッシュサンプルはすべて住民基本台帳からの確率サンプルである。標本設計等の詳細は藤原ほか（2020）、石田ほか（2021a）を参照されたい。
-3-

め、次善の策として調査時点の状況に加えて、最初の緊急事態宣言の時期（2020 年 4 月から 5 月）の状況に関する回顧質問を設けている。
ウェブ特別調査の企画にあたっては、従来通りの調査実施に支障が生じた場合に持続可
能性をいかに維持できるかを検討することも目的とした。継続、リフレッシュサンプルでは郵送による調査票配布と調査員による訪問回収、追加サンプルでは郵送法により調査を実施している。しかし、冊子体の調査票の発送準備や調査員の動員にある程度の制約が見込まれたため、今後の活用可能性も想定しながらウェブ調査の方法を採用することとした2。ウェブ調査票の作成と調査経過の管理を研究者側が担うことにより、実査開始前であれば社会全体の状況に即した調査事項の加除修正、回答状況を適宜モニタすることが可能となる。
また、調査票原稿の準備にかかる締め切りや印刷費用がなくなることで、時間と金銭両面のコストをある程度抑制することもできる。

(2) 調査の対象者・時期・方法
ウェブ特別調査の対象者は、調査開始時点でパネルに含まれている 5856 名である3。これらの対象者に 2020 年 8 月 28 日に協力依頼状を発送し、8 月 29 日から回答が始まっている。9 月 17 日に督促はがきを送付し、当初計画していた回答期限は 9 月 22 日である。その後、回答状況をふまえて再度協力依頼状を 10 月 14 日、再度の督促はがきを 10 月 30 日に送付し、最終的に 11 月 8 日に回答を締め切った。
上述の通り、実査は LimeSurvey によるウェブ回答方法を用いており、それ以外の方法は用いなかった。全対象者に付与されている一連の識別番号と対応するログインパスワー
ドを付与し、パスワードの入力によりウェブ調査票にアクセスできるように設定した。また、
パスワード情報を含む QR コードをウェブ回答説明書に記載することで、スマートフォン
やタブレットを用いて回答する場合に直接調査票にアクセスできるようにもした。

ウェブ調査の実施にあたり、すでに筆者らが利用に習熟していた LimeSurvey という調
査プラットフォームを利用した（https://www.limesurvey.org/）。専用のウェブ調査プラッ
トフォームには、このほか Qualtrics や Survey Monkey などもある。
3 内訳は、若年継続サンプル 2079 名、壮年継続サンプル 981 名、若年追加サンプル 625
名、壮年追加サンプル 239 名、若年リフレッシュサンプル 1932 名である。
2-4-

3. データから得られた知見の例(1) 回収状況

以下では、実査開始からの回収の経過、およびウェブ特別調査データの暫定的な分析結果を紹介する。回収状況のうち、回収率については表 1 の通りである。ウェブ特別調査のサン
プル別の回収率に加え、比較のために直前の 2020 年 1 月から 3 月にかけて実施された
Wave14 の回収率も記載している。

表 1 ウェブ特別調査と Wave14 のサンプル別回収率
継続サンプル追加サンプル

若年

若年

壮年

壮年

若年リフレッシュ

Wave14（2020年1⽉-3⽉実施）

82.2% 88.2% 67.8% 72.6%

82.8%

ウェブ特別調査（2020年8⽉末-11⽉初旬実施）

66.7% 62.2% 57.8% 59.4%

64.2%

注：回収率は、それぞれの調査のアタック数に対する回収数の割合。

表 1 からは、いずれのサンプルでもウェブ特別調査の回収率が Wave14 と比べて低いことが明らかである。Wave14 の回収率は例年と変わらないため、ウェブ特別調査に限って回収状況が芳しくなかったといえる。
サンプルごとに回収率をみると、継続、若年リフレッシュサンプルと追加サンプルのあいだで回収率の低下の度合いと実際の回収率に違いがあることがわかる。回収率低下の程度については、前者のほうが後者よりも明らかに大きい。一方、回収率の水準をみると、
Wave14 ほどではないが継続、若年リフレッシュサンプルのほうが依然として高い。
継続、若年リフレッシュサンプルと追加サンプルのあいだの最も大きな違いは、調査員による訪問回収の有無である。確信的な結論を得るには詳細な検討が必要だが、調査員による訪問回収が両者のあいだでの回収状況の違いを生んでいる可能性が示唆される。前者で回収率の低下がより顕著であるという結果は、例年の回収率維持に対する調査員訪問の寄与を意味しているかもしれない。他方、回収率の水準そのものは継続、若年リフレッシュサン
プルのほうが高いことは、調査員の回収努力により対象者の回答協力が習慣づけられている結果かもしれない。以上は事後的な解釈にとどまるが、調査員の重要性という点は今回のウェブ特別調査を通じて得られた副次的な知見である。
ウェブ調査を用いることのメリットの一つは、対象者の回答行動をリアルタイムで把握できることである。図１は、表１のウェブ特別調査のサンプル別回収率について、さらに日別に折れ線グラフの形式で表したものである。グラフの形状は概ねサンプル間で類似して-5-

いる。グラフ中のいくつかのスパイクは週末に生じており、なかでも協力依頼状を送付した
週の週末の回収率が最も高い。次に高いスパイクは１回目の督促状送付直後の週末である。
以上の結果から、週末に回答ができるように依頼状、督促状の送付タイミングを見計らうことがある程度有効であることが示唆される。

若年継続

壮年継続

若年追加

壮年追加

11
/7
/2
02
0

10
/2
4/
20
20
10
/3
1/
20
20

10
/1
0/
20
20
10
/1
7/
20
20

10
/3
/2
02
0

9/
26
/2
02
0

9/
19
/2
02
0

9/
12
/2
02
0

9/
5/
20
20

8/
29
/2
02
0

9%
8%
7%
日 6%
別 5%
回
収 4%
率 3%
2%
1%
0%

若年リフレッシュ

図 1 日別の回収率
回答日時が分かることで、1 日のうちいつ対象者がウェブ調査票にログインしているのかも把握できる。回収できた 3740 ケースの 24 時間のなかでの分布をみると、午前 8 時から
午後 5 時までは 5％から 6％のあいだを推移し、午後 6 時以降に割合が増加する。とりわけ
午後 7 時、午後 8 時、午後 9 時の割合はそれぞれ 7.9%、8.7%、7.4%であった。回答日の傾向も考慮すると、週末の夕方から午後 9 時までにかけての回答行動が多かったといえる。

-6-

表 2 回収の可否に関する二項ロジスティック回帰分析
Wave14回収

ウェブ特別調査回収

係数

標準誤差

係数

標準誤差

女性ダミー

0.365 **

0.107

0.378 ***

0.076

1期前年齢

0.065 ***

0.013

-0.015 *0.007

専門学校・短大・高専

0.189

0.141

0.528 ***

0.086

大学・大学院

0.338 *

0.132

0.929 ***

0.087

経営・自営・家族従業・内職-0.1620.232-0.288 *

0.129

非正規雇用

-0.1210.138-0.289 **

0.090

無業

0.131

0.204

-0.289 *

0.122

学生

0.110

0.178

-0.460 **

0.169

未婚

0.061

0.133

-0.367 ***

0.087

離死別

0.251

0.330

-0.2560.158-0.328 *0.149

0.346 **

0.123

20万以上市

0.207

0.141

-0.176

0.095

その他市

0.046

0.121

-0.374 ***

0.085

町村

0.327

0.222

-0.600 ***0.130

追加サンプル-0.816 ***0.192

0.294 *

0.115

リフレッシュサンプル

-0.722 **0.230-0.386 **

0.142

0.119

0.590

1.498 ***

0.348

最終学歴（基準：中学・高校）

1期前雇用形態（基準：正規雇用）

1期前配偶状態（基準：有配偶）1期前単身世帯ダミー
1期前居住都市規模（基準：16大市）

サンプル種別（基準：継続サンプル）

切片
n

5138

4818

*** p < 0.001, ** p < 0.01, * p < 0.05（両側検定）
注：最終学歴は、継続、追加、若年リフレッシュサンプルの初回調査の情報。

表１でみた通り、Wave14 と比較してウェブ特別調査の回収率は低かった。それでは、対象者の属性と回収のしやすさには両調査間で違いがあるのだろうか。この点を検証するた
め、Wave14 とウェブ特別調査それぞれの対象者について回収ができた場合を 1、できなかった場合を 0 とする二値変数をアウトカムとする二項ロジスティック回帰分析をおこなった。その結果が表２に示されており、１期前（Wave14 の場合は 2019 年の Wave13、ウェブ特別調査の場合は Wave14）の属性のうちいくつかを独立変数として分析に用いている4。
一連の推定結果をみると、回収サンプルの属性の構成が両者で異なることがわかる。女性の方が回収されやすいのは共通しているが、1 期前年齢のロジット係数の符号が反対になっている。Wave14 では年齢が高いほど回収されやすい一方、ウェブ特別調査では年齢が若い
1 期前の調査に回答していないケースは分析に用いることができないため、たとえばウェブ特別調査のケース数は前節で言及した 5856 名よりも少ない。
4-7-

ほど回収されやすい。また、学歴が高いほど回収されやすい傾向はウェブ特別調査でより顕著である。年齢と学歴については、ウェブ回答に際してデジタルデバイスの操作が必要であることと関連があるのかもしれない。また、単身世帯ダミー変数の係数の符号も反対になっており、Wave14 では単身世帯の対象者が回収されにくいのに対し、ウェブ特別調査では回収されやすい。このほか、配偶状態と居住都市規模についてはウェブ特別調査で有意な係数が得られており、追加サンプルの係数は両調査間で符号が反対となっている。
ここまでの結果をまとめると、例年のデータとウェブ特別調査データは回収率や回収サンプルの構成に無視できない差異があり、コロナ禍前後の比較には注意を要することを示唆している。関心のある事項にかんする変化を詳細に検証する場合、コロナ禍以前の調査とウェブ特別調査のサンプル構成の違いを考慮、調整する必要がある。

(2) 2019 年と 2020 年のあいだでの就業異動状況の違い
続いて、ウェブ特別調査データによる速報的知見を紹介する。ここでは、2020 年 1 月から 8 月までの就業異動について尋ねた質問を用いた分析結果をとりあげる。このほか、別稿にていくつかのトピックについての分析結果がまとめられている（石田ほか 2021a,
2021b）。
就業異動の状況については、例年の若年・壮年パネル調査でも質問を設けている。現在の質問の形式は 2010 年（Wave4）から続いている。そこでは、1 年間（1 年前の 1 月から調査年の現在まで）で勤め先に変化があった場合、カレンダー形式の記入欄に離職、転職、再就業、あるいは追加就業が何月に生じたのかを記入することとなっている。
ウェブ特別調査でも、例年のカレンダー形式による毎月の職歴データとできるだけ類似した情報を得られるように質問を設けた。最初の緊急事態宣言前後で社会経済的活動が大きく滞ったことで、人々の雇用の状況にどのような影響が生じたのかを検証できるようにするためである。ただし、例年の職歴の質問と同様の、記入欄への柔軟な回答がウェブ調査
票上では困難であった。そのため、マトリクス形式で各月について前月からの変化を回答するような質問を作成し、データハンドリングによって例年のカレンダー形式とほぼ同様のデータを作成できるようにした。図 2 は、例年のカレンダー形式の質問とウェブ特別調査での職歴の質問を示したものである。

-8-

図 2 例年調査とウェブ特別調査での職歴カレンダー質問と回答例
以下では、2020 年 4 月から 8 月までの就業異動について、前年 2019 年 4 月から 8 月までの状況と比較しながら検討を進める。緊急事態宣言前後で人々の雇用機会に何らかの影響があった可能性がある一方、日本では毎年 4 月は年度が改まる時期であり、元々雇用期間が終了したり、新たな異動が生じたりしやすい時期である。コロナ禍初期の就業機会への影響を検証する場合、このような季節的要因をコントロールできることが望ましい。
分析にあたって、前者についてはウェブ特別調査、後者については Wave14 の職歴カレンダーの回答データを用いる。2020 年については Wave14、2019 年については Wave13 時
点で仕事をしていた者が分析対象である。各年 4 月直前の状況を起点とし、4 月から 8 月まで 1 ヶ月ごとにどのような人が離転職をより経験しやすいのかを検証する。分析には、職
歴カレンダーのデータをパーソン・マンスリー形式のデータに加工し、それらを一つのデー
タセットにまとめたうえで、離散時間ロジスティック回帰分析を用いる。注目するのは、2020 年ダミー変数、および 2020 年ダミーと各月のダミー変数の交互作用項の係数である。
このほか、調査時年齢、女性ダミー、最終学歴、1 月から 3 月までの雇用形態、職種、業種、
従業先規模、配偶状態、居住地都市規模、および子どもありダミーとネットワーク規模5を共変量として用いている。以下のすべての集計、分析では、パネル調査からの脱落を考慮するためのウェイトを用いている。
多変量解析の結果を示す前に、4 月から 8 月までの就業異動状況の分布を確認する。図 3
は、1 月から 3 月までを起点（100％）としたときの、4 月から 8 月までの就業継続率を 2019年（Wave14）と 2020 年（ウェブ特別調査）に分けてグラフに示したものである。

5「あなたは、毎日平均して何人くらいの方と日常的に接触がありますか。
」という質問で、「直接会ってあいさつや会話をする人」（対面）、「電話・携帯により会話をする人」（通話）、「携帯・パソコン等によりメール（LINE 等を含む）をする人」（テキスト）の人
数を尋ねている。これらの人数を、それぞれの種類のネットワーク規模とみなした。
-9-

100%

100%

99%

98.0%

98%

97.9%
97.5%

97%
96%

96.76%
96.17%

95%

95.76%

97.1% 96.7%

95.39%

94%

94.89%

93%
92%
1-3月

4月

5月

2019.04-08

6月

7月

8月

2020.04-08

図 3 就業継続率のグラフ
図 3 をみると、1 月から 3 月までを就業率 100％とした場合、2019 年 4 月には離転職経
験者が約 2％ポイント生じている一方、2020 年 4 月の場合は約 3.2％ポイントである。その後も 8 月にかけて就業継続率は下落してゆくものの、そのペースは緩やかであり、2019 年と 2020 年のあいだで明らかな違いはみられない。8 月の観察打ち切りの時点で、2019 年と 2020 年の就業継続率の差は約 1.8％ポイントである。JLPS の若年・壮年パネル調査の職歴カレンダーのデータからは、コロナ禍前の 2019 年と比較してコロナ禍後の 2020 年には離転職が生じやすくなっていることといえるだろう。

-10-

表 3 勤め先の変化の有無（離転職）に関する離散時間ロジスティック回帰分析の結果
モデル1

1.225 ***

0.081

3.007 ***
0.022
0.077
-0.0120.204 2.109 ***0.272 -0.449
0.287 -0.008
0.272 -0.192

Coef.
職歴年（基準:2019年）
2020年
職歴⽉（基準:7⽉）
4⽉
5⽉
6⽉
8⽉
職歴年 x 職歴⽉2020年 x 4⽉
2020年 x 5⽉
2020年 x 6⽉
2020年 x 8⽉
年齢
⼥性ダミー
最終学歴（基準:⾼校）
中学校
専⾨
短⼤・⾼専
⼤学
⼤学院
わからない
1-3⽉まで雇⽤形態（基準:正規雇⽤）
経営・⾃営家従⾮正規
学⽣⾮正規
1-3⽉まで職種（基準:事務・販売）
専⾨・技術
管理
サービス・⽣産・運輸・保安
農林漁業
1-3⽉まで業種（基準:鉱業・建設・製造・電気ガス⽔道）
農林漁業
運輸・旅⾏
卸⼩売・飲⾷⾦融保険・不動産サービス
医療福祉サービス
教育研究・学習塾
公務
1-3⽉まで従業先規模（基準:30⼈から299⼈）
30⼈未満
300⼈以上・官公庁
規模不明
1-3⽉まで配偶状態（基準:未婚）
有配偶離死別
⼦どもありダミー
対⾯ネットワーク規模（⾃然対数）
通話ネットワーク規模（⾃然対数）
テキストネットワーク規模（⾃然対数）
1-3⽉まで居住地都市規模（基準:16⼤市・特別市）
30万⼈以上市
それ以外の市町村
切⽚
都道府県ダミーコントロール
サンプル種別ダミーコントロール
スペル数
個⼈数
代⼊数
Average RVILargest FMI*** p < 0.001, ** p < 0.01, * p < 0.05
標準誤差は対象者IDによるクラスターロバスト標準誤差

モデル2

RobustStd. Err.

モデル3

Coef.

RobustStd. Err.

0.105

0.394

1.339 **
0.771
0.157
0.320

モデル4

Coef.

RobustStd. Err.

Coef.

RobustStd. Err.

0.188

0.397

0.292

0.402

0.264 1.456 ***0.412 -0.903
0.355 -0.232
0.361 -0.186

0.277
0.494
0.375
0.363

2.129 ***
-0.463-0.013-0.193

0.271
0.419
0.361
0.368

0.405
0.559
0.562
0.537

0.430
1.087
0.328
0.270
-0.033 *0.425 *

0.425
0.627
0.582
0.543
0.016
0.166

1.194 **
0.779
0.165
0.327
-0.060 ***0.972 ***

0.412
0.567
0.570
0.545
0.011
0.131

1.121
0.389
0.275
0.165
-0.494-1.195

0.608
0.216
0.237
0.212
0.437
1.124

1.126 **
0.289
0.282
0.132
-0.238-3.258 **

0.409
0.154
0.159
0.148
0.305
1.229

0.669 *
1.052 ***
1.102 ***

0.312
0.172
0.287

0.224
0.373 *
0.621 *

0.220
0.147
0.250

-0.277

0.201

0.177
0.844
0.139
0.861

-0.143-1.084

0.175
0.728

-0.081-0.337
0.056
0.109

0.763
0.220
0.011
0.498
0.156
0.424
0.390
0.314

0.703
0.437
0.252
0.379
0.254
0.268
0.302
0.434

-0.239-0.040-0.186-0.020-0.023-0.216-0.220
0.032

0.871
0.349
0.180
0.302
0.176
0.212
0.273
0.357

0.038
-0.711 ***
0.031

0.186
0.197
0.195

0.119
-0.283
0.035

0.163
0.160
0.184

0.174
0.391
-0.422-0.233 **-0.113 **
0.078

0.232
0.378
0.220
0.069
0.043
0.054

0.132
-0.0830.126-0.685 ***-0.120 ***
0.037

0.182
0.305
0.164
0.044
0.031
0.040

-0.224-0.200-0.851 *0.250 -4.183 ***
Yes
Yes
31604
3973

0.214
0.187
0.360
0.851

0.060
-0.103-0.619 **-2.590 ***
Yes
Yes
36537
4681
100
0.095
0.483

0.144
0.132
0.235
0.596

-

-6.256 ***
No
No
36537
4681

0.212 -5.528 ***
No
No
36537
4681

-11-

これらのパーソン・マンスリーデータを用いて離散時間ロジスティック回帰分析による検討をおこなった結果が表 3 である。表中のモデル 1 では 2020 年ダミー変数と各月（7 月を基準とした）のダミー変数のみを含めている。モデル 2 には 2020 年ダミー変数と各月のダミー変数の交互作用項を追加した。モデル 3 には他の共変量を含めているが、共変量の欠損値によりサンプルサイズが小さくなっている。モデル 4 はその対処のために多重代入法を用いた結果である。
表 3 のモデル 1 の結果をみると、2020 年ダミー変数の係数は 1.225 で統計的に有意である。これは、就業異動のしやすさが 2019 年と比べて 2020 年には 3.4 倍大きいことを意味している。また、各月のダミー変数のうち 4 月の係数は 3.007 であり、7 月と比べて 20 倍異動が生じやすいことを意味している。
続いて、2020 年ダミーと各月ダミーの交互作用項を追加したモデル 2 の結果をみると、2020 年ダミーの係数は統計的に有意ではなくなっている。交互作用項を含んでいるため、この係数は実質的には 2020 年 7 月の係数とみてよい。他方、各月ダミー変数の主効果をみると、4 月が統計的に有意な正の係数となっている。この係数は、実質的には 2019 年 4 月の係数と考えてよく、コロナ禍前であっても 4 月には就業異動が生じやすいことが反映されている。そして、交互作用項の係数をみると、2020 年 4 月のみが統計的に有意な正の係数となっている。これは、同じ 4 月ダミーであっても 2020 年にはさらに 2.109 が付加されると解釈できる。他の月の交互作用効果も正の係数を示してはいるが、統計的に有意ではない。モデル 1 とモデル 2 の推定結果からは、コロナ禍前の状況を加味しても、2020 年 4 月にはより就業異動が生じやすくなっているということが読み取れる。
共変量を含めたモデル 3 では 4 月のダミー変数のみが統計的に有意となっており、2020
年ダミー変数との交互作用効果は有意ではない。その他の変数についてみると、男性よりも女性、正規雇用労働者よりも経営者・自営業者、非正規雇用労働者のほうが離転職を経験しやすく、従業先規模が 30 人から 299 人であるよりも 300 人以上または官公庁のほうが経験しにくい。また、対面、通話のネットワーク規模が大きい、あるいは大都市よりも町村に住んでいる者のほうが離転職を経験しにくい。
ただし、先に述べた通り共変量の欠損値によってサンプルサイズが 2 割弱減耗している。
この点を考慮するため多重代入法を用いたのがモデル 4 である。その結果をみると、モデル 2 と同様に 4 月ダミー、および 2020 年の 4 月ダミーが統計的に正に有意な係数を示している。共変量については、経営者・自営業者ダミーと 300 人以上・官公庁ダミーの係数が統計的に有意ではなくなっている以外は、モデル 3 と同様の結果となっている。
以上をまとめると、そもそも 4 月には就業異動が生じやすい一方、2020 年にはその傾向がより強まったといえる。これらがコロナ禍（特に最初の緊急事態宣言）の影響だと結論付
けられるかについてはさらなる追加的な検証が必要であるが、2020 年の状況が通常とは異-12-なることがデータからも検証できたと思われる。また、離職と転職を区別した検討も結果をより解釈しやすいものにするかもしれない。これらについては、今後のさらなる検討課題としたい。

4. おわりにコロナ禍での先行きの不透明さは、社会調査の持続可能性の側面でも生じた。JLPS ウェ
ブ特別調査の企画の際には、しばらくはウェブ回答の形式を続けなければならない可能性も想定した。幸い、2021 年 1 月から 3 月実施の Wave15 以降もこれまで通りの方法で調査を継続できている。しかし、ウェブ特別調査の経験は、今後もあるかもしれない臨時の調査の場面、あるいは調査費用の制約をあまり大きく受けることなく社会調査を継続してゆく場面で、大いに役立つものと思われる。
同時に、調査方法をウェブに切り替えた場合の課題なども、ウェブ特別調査を通じて明らかになった。ウェブ調査におけるより効果的な回収方法や、カバレッジ誤差等に由来するサンプルの偏りの問題への対処方法について検討してゆくことも、今後の重要な問題関心である。

参考文献・引用文献
藤原翔・石田浩・有田伸, 2020, 「パネル調査によるひとびとの「人生の歩み」の追跡」石田浩・有田伸・藤原翔編『人生の歩みを追跡する――東大社研パネル調査でみる現代日本社会』勁草書房, 3-19.
飯田高・石田賢示・ 伊藤亜聖・勝又裕斗・加藤晋・庄司匡宏・ケネス・盛・マッケルウェ
イン, 2022, 「新型コロナウイルス感染症に関する壮年パネル調査――概要と記述統計分析」『社会科学研究』73(2): 95-125.
石田浩・石田賢示・大久保将貴・俣野美咲, 2021a, 「「働き方とライフスタイルの変化に関する全国調査(JLPS)2020」と「2020 ウェブ特別調査」からわかるコロナ禍の生活・意識と離家（前編）」『中央調査報』768: 6721-6735.
石田浩・石田賢示・大久保将貴・俣野美咲, 2021b, 「「働き方とライフスタイルの変化に関する全国調査(JLPS)2020」と「2020 ウェブ特別調査」からわかるコロナ禍の生活・意識と離家（後編）」『中央調査報』769: 6737-6747.
石田賢示・谷口沙恵・藤原翔, 2022, 「SSJDA Panel 2022 新規抽出サンプルデータの基礎分析」第 73 回数理社会学会大会報告資料.
三浦麻子・小林哲郎, 2016, 「オンライン調査における努力の最小限化（Satisfice）傾向の比較：IMC 違反率を指標として」『メディア・情報・コミュニケーション研究』1: 27-

-13-

42.
三輪哲・石田賢示・下瀬川陽, 2020, 「社会科学におけるインターネット調査の可能性と課題」『社会学評論』71(1): 29-49.
Understanding Society, 2020, “Understanding Society COVID-19 Study: April 2020
questionnaire”

https://www.understandingsociety.ac.uk/documentation/covid-

19/questionnaires.

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S 2006

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2009
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B 2016
2004

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2017

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2014
2018

C 2013
A 2015
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2006
2006

2008

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東京⼤学社会科学研究所 パネル調査プロジェクト
http://ssjda.iss.u-tokyo.ac.jp/panel/