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

コロナ禍・2020 年度の生活に不満がある者は誰か：高卒パネル調査（JLPS-H）の
自由記述に関する基礎的分析
Who was dissatisfied with their daily lifein the year 2020,when the COVID-19 had spread ?
: By the descriptive analysis of the JLPS-H wave17 data

長尾 由希子（聖カタリナ大学 人間健康福祉学部）

Yukiko NAGAO
March 2023
No.164

INSTITUTE OF SOCIAL SCIENCE

東京大学社会科学研究所
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.164
2023 年 3 月

コロナ禍・2020 年度の生活に不満がある者は誰か：高卒パネル調査（JLPS-H）の自由記述に関する基礎的分析：
長尾由希子（聖カタリナ大学 人間健康福祉学部）

要約
本稿では「高卒後の生活と意識に関するアンケート」（高卒パネル調査：JLPS-H）のwave17（調査協力者 34～35 歳）、コロナ禍の只中にあった 2020 年度の振り返りに関する
自由記述について、基礎的な分析を行った。
第 1 章ではデータの特徴について説明し、先行研究を整理した。女性の方が男性よりも幸福度が高いとされることが多いが、コロナ禍では女性の方が抑圧を感じている可能性がある。また、低階層、大都市圏の者が抑圧を感じている可能性が考えられる。
第 2 章では変数の定義を行い、基本的な分布を確認した。自由記述の内容に指定はない
ものの、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）関連の記述が 8 割近くと多かった。
第 3 章および第 4 章では、どのような属性の者が自由記述欄に記入するのか、カイ 2 乗
検定によって検討した。第 3 章では主観的階層、第 4 章では現住所と性別に注目した。
第 3 章では、階層と記述の有無自体には有意差がなかったが、COVID-19 への言及は低階層において多かった。さらに記述内容については、低階層の 6 割近くが COVID-19 に言及し、1 年間の生活をネガティブに評価していた。第 4 章では、女性の方が男性よりもCOVID-19 に言及し、ネガティブに評価していたことが明らかになった。さらに、地方の女
性では 5 割が COVID-19 に言及し、生活をネガティブに振り返り評価していた。
第 5 章では、知見のまとめと課題の整理を行った。

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（18H05204）、基
盤研究（S）（22223005）、基盤研究（C）（25381122）、基盤研究（B）（16H03778, 21H00767）
および厚生労働科学研究費補助金政策科学推進研究事業（H16－政策－018）および東京大学社会科学研究所の研究資金 、株式会社アウトソーシングからの奨学寄付金を受けたものである。東大社研高卒パネル調査データの使用にあたっては、高卒パネル調査企画委員会の許可を受けた。

1. はじめに
東京大学社会科学研究所では、2004 年 3 月に高校を卒業した人々（2003 年度高校卒業生）を対象として、約 20 年間、質問紙調査によるパネル調査（「高卒後の生活と意識に関するアンケート」＝高卒パネル調査：JLPS-H）を実施している。
本稿では、このうちコロナ禍にあった wave17（2020 年）のデータを主に扱い、自由記
述について基礎的な分析を行う。コロナ禍は、生活圏が都市か地方かということが改めて焦点化される機会となった。調査協力者の住所は、wave17 時点で首都圏在住者が 2 割強、地方在住者は 7 割強である。
本章ではまず JLPS-H データ全体の特徴について説明し（第 1 節）
、次に居住地を確認したのち（第 2 節）
、先行研究を整理する（第 3 節）。

(1) JLPS-H および wave17 データの特徴
東京大学社会科学研究所の高卒パネル調査プロジェクトでは、
まず進学率と就職率の 2 軸で類型化した東日本に位置する 4 県（うち首都圏 1 県を含む）を選定、2004 年に学校経由
で高校 3 年生に対して質問紙調査を実施し（＝JLPS-H wave1）、高校卒業後は継続調査に協力意思を示した者に調査を行っている（2007 年をのぞいて毎年質問し調査を実施、イン
タビュー調査は随時行ってきた）。2022 年度現在も継続しており、およそ 20 年間にも及ぶ
長期のパネル調査プロジェクトである。
近年の有効回収数は 400～500 であるが、wave2 以降の回収率は比較的長期間安定している。2020 年度（wave17）は調査協力者が 34～35 歳を迎えた年度で、コロナ禍の渦中にあった時期である。
なお、JLPS-H データの留意点としては、回答者に高校卒業後に進学した者や正社員が多いという傾向がある。不遇な状況にある対象者がより調査から脱落しやすいということを踏まえると、過度な一般化はできないことには注意が必要である。

(2) 現在暮らす県
上述したように、東日本 4 県の高校生への調査で開始した JLPS-H であるが、就職や進学などのイベント、家族構成の変化など、高校を卒業し 20 年近く経つと生活圏も移動している。表 1 は、wave1 と wave17 の 2 時点の居住地をまとめたものである。表側が wave1、高校が所在する県である。以下では、高校所在県を出身県と考えて検討する。
-1-

表1

JLPS-Hwave1 から wave17 の居住地比較①：出身県からの移動
高校所在県
と同じ県

A県

男
女
合計

B県

男
女
合計

C県

男
女
合計

D県

男
略

※首都圏

女
合計
合計

男
略
女
合計

首都圏
関西圏
その他
（1 都3 県） （京都・大阪・兵庫）

合計

24

4

0

2

30 人

8 0 .01 3 .30 .0

6 .7

1 0 0 .0 %42 人
1 0 0 .0 %

30

5

0

7

7 1 .4

1 1 .90 .0

1 6 .7

54

9

0

9

7 5 .01 2 .50 .0

1 2 .572 人
1 0 0 .0 %

10

1

0

3

14 人

7 1 .47 .1

0 .0

2 1 .41 0 0 .0 %

64

12

3

8

7 3 .6

1 3 .8

3 .4

9 .2

87 人
1 0 0 .0 %

74

13

3

11

7 3 .3

1 2 .93 .0

1 0 .910 1 人
1 0 0 .0 %

43

5

7

5

7 1 .78 .3

1 1 .78 .3

60 人
1 0 0 .0 %

85

11

4

16

116 人

7 3 .39 .5

3 .4

1 3 .81 0 0 .0 %

12 8

16

11

21

7 2 .79 .1

6 .3

1 1 .917 6 人
1 0 0 .0 %

25

0

3

8 9 .30 .0

1 0 .728 人
1 0 0 .0 %

31

0

2

9 3 .9

0 .0

6 .1

33 人
1 0 0 .0 %

56

0

5

61 人

9 1 .80 .0

8 .2

1 0 0 .0 %13 2 人
1 0 0 .0 %

35

7

90

2 6 .55 .3

6 8 .2

59

7

2 12

2 1 .22 .5

7 6 .3

94

14

302

2 2 .93 .4

7 3 .7278 人
1 0 0 .0 %4 10 人
1 0 0 .0 %※海外除く日本国内居住者、無回答除く。 単位：人

表 1 から、各出身県の人数を 100 パーセントとすると A～C 県とも 7 割以上の男女が出
身県にとどまっていること、1 割前後が首都圏（1 都 3 県）に移動していることがわかる。
細かくみると A 県では男性の 8 割が出身県にとどまっている（流動性が低い）。C 県出身者は首都圏以外に関西圏にも移動しているが、これらの動きは概ね各県の位置から予想できる。なお、ここでは便宜上 2 時点のみを比較して「とどまる」と表現しているが、経過としては U ターンなど様々な道筋をたどっていることもあり得る（以下、同様）。
首都圏という括りで考えれば、D 県では男性の 9 割、女性の 10 割近くが地元（首都圏）にとどまっており、A～C 県出身者に比べ大規模な移動は少ないと言える。参考までに付記すると、D 県は首都圏に位置し、他の A～C 県とは首都圏への移動に関する感覚が異なると-2-

思われるため、表 1 に自県内人数を掲載していないが、wave17 では男性 60.7 パーセント、
女性の 75.8 パーセント（全体平均 68.9 パーセント）が D 県内にとどまっていた。
以上、A～D 県とも、30 代半ばにおいて高校所在県で過ごしている者が多数派で、調査協力者の 7 割ほどを占めることがわかる。
国立社会保障・人口問題研究所『第 8 回人口移動調査』によれば、2016 年に 5 歳以上で5 年前居住地が現住所と異なる者は 22.4 パーセント（16.9 パーセントが同一県内移動）である。また、生まれた場所が「他の都道府県」という者が 26.4 パーセントである。最終学
校卒業時の居住地が現住所とは異なる「他の都道府県」という者が 23.9 パーセントである。
本対象者の移動状況も概ね全体の傾向と大きくはずれていないように思われる。ただ、『第8 回人口移動調査』とは調査年も年齢区分等も異なるため直接比較することはできず、あくまでも参考値として記述するにとどめる。
さらに、調査協力者の居住地を首都圏／地方という観点からも整理しておこう。
コロナ禍では、首都圏の感染状況が連日報道され、「密」「（コロナ禍による）地方移住」「リモートワーク（テレワーク）」「本社移転」「遠隔授業（オンライン授業）」などの言葉も話題になった。都市部の方が人口密度や生活環境などから感染拡大に対してシビアな面もあった。通勤・通学時のラッシュに象徴される混雑した電車・バスなどを中心としたライフ
スタイル、職場や学校、買い物、私生活、あらゆる場面での他者とのコミュニケーションの在り方などが課題となり、「新しい生活様式」が模索された。東京 23 区での初の転出超過が報じられもした。
表 2 は、調査協力者の生活環境を検討するため、現住所を大都市圏（特に首都圏）／地方にわけてまとめ直したものである。表 2 も表側が wave1、出身県である。wave17 時点で調査協力者の 2 割強が首都圏におり、7 割強が地方にいることがわかる。
調査開始時、wave1 では首都圏（D 県）の者が 14.9 パーセント（D 県男女 61 人/調査協力
全体 410 人）であったことからも、首都圏に A～C 県の同年齢層が流入してきたこと、コロナ禍でも流入超過であったことがわかる。

-3-

表2

A県

JLPS-Hwave1 から wave17 の居住地比較②：大都市圏／地方別
首都圏

関西圏

（1 都3 県）

（京都・大阪・兵庫）

男
女
合計

B県

男
女
合計

C県

男
女
合計

D県

男

※首都圏

女
合計
合計

男
女
合計

他県

合計

4

0

26

13 .3

0 .0

8 6 .7

5

0

37

11.9

0 .0

8 8 .1

9

0

63

12 .5

0 .0

8 7 .5

1

0

13

7 .1

0 .0

9 2 .9

12

3

72

13 .8

3 .4

8 2 .8

13

3

85

12 .9

3 .0

8 4 .2

5

7

48

8 .3

1 1 .7

8 0 .0

11

4

10 1

9 .5

3 .4

8 7 .1

16

11

14 9

9 .1

6 .3

8 4 .725

0

3

8 9 .3

0 .0

10 .7

31

0

2

9 3 .9

0 .0

6 .1

56

0

5

9 1.8

0 .0

8 .2

35

7

90

2 6 .55 .3

6 8 .2

59

7

2 12

2 1.2

2 .5

7 6 .3

94

14

302

2 2 .93 .4

7 3 .730 人
10 0 .0%

42 人
10 0 .0%

72 人
10 0 .0%

14 人
10 0 .0%

87 人
10 0 .0%

10 1 人
10 0 .0%

60 人
10 0 .0%

116 人
10 0 .0%

17 6 人
10 0 .0%

28 人
10 0 .0%

33 人
10 0 .0%

61 人
10 0 .0%

13 2 人
10 0 .0%

278 人
10 0 .0%

4 10 人
10 0 .0%※海外除く日本国内居住者、無回答除く。 単位：人(3) 先行研究および本稿の位置づけ『日本版総合的社会調査』（JGSS）や『世界価値観調査』（WVS）などの多くの幸福感に関する調査や生活満足度に関する先行研究では、日本では女性の方が男性より幸福度が高
いこと、日本の女性は客観的な条件においては男性よりマイナスであると言える状況でも、主観的満足度や幸福度は高いということが、様々な学問領域で繰り返し指摘されてきた（宍-4-戸・佐々木 2011；内閣府 2014；小林 2016；大薗 2016；長野 2017；森永・福留・平川
2022 など）。
ところが、コロナ禍における不安感や抑圧は女性に集中的に表れているようである。心理学でもそうした知見が示されており、女性の方が感染リスクを高く見積もり、かつ不安感も高いという（安藤・竹橋・梅垣・田中 2022 など）。社会学でも、女性の方が子育てや家族の健康管理等の場面で負担を感じ、男性より不安感が強い可能性が、インタビュー調査や記述的な考察により示唆されている（足立 2022；筒井 2022；白波瀬 2022 など）。高度成長
期来、性別役割分業は根強く存在し、医療現場を支える女性労働者も多く、また、配偶者や子どもの有無など、コロナ禍では男女格差や女性内格差が顕在化する危険性が考えられ、注意喚起されている（白波瀬 2022）。
つまり、従来の（平常時の）幸福度は女性が高い傾向にあったが、コロナ禍では女性への負荷が大きくなっている可能性があるのではないかと考えられる。
さらに、コロナ禍で強いられた社会的・経済的な特性を考えれば、女性に加え階層が低い
者、地方よりも大都市圏の者の方がより抑圧を感じている可能性が考えられる。JLPS-H データは、これらの変数をバランスよく含んでいる。また、パネル調査であるためコロナ禍以前との比較も可能である。

2. 変数の定義と説明
本章では、wave17 の自由記述の回答を分析する。まずは変数の説明を行い（第 1 節）、
分析で中心となる変数の分布を確認する（第 2 節）。

(1) 変数の定義

まず、主な分析対象となる自由記述欄について説明する。JLPS-H の質問紙では、毎回、自由記述欄を設けている。位置としては各 wave の質問紙の末尾に記入欄を設定し、1 年間の生活を振り返って自由に記入する方式である。
分析対象とする自由記述の具体的な設問番号は wave17 では問 57、「あなたがこの１年間の経験を通して感じたことを、□内に自由にお書きください。
」という設問である。全件を確認し、自由記述自体の有無に関する変数としては、記入があれば「1」、なければ「0」とした。それとは別に、新型コロナウイルス感染症（以下、COVID-19 またはコロナ）関連事
項への言及の有無に関する変数を作成し、自由記述で COVID-19 関連事項に言及していれば「1」、自由記述欄に記載はあるが COVID-19 関連に言及していない場合や自由記述自体がない場合は「0」とした。
-5-

また、自由記述欄の内容について目を通し、評価が①ポジティブなものか、②ネガティブなものか、③どちらかの評価に傾いていないフラットなものか、以上の 3 種類に分類した。
参考に、その具体的な内容の一部を付録として巻末に添える。
さらに、この 1 年間の生活に関する「総評」変数（3 カテゴリ）と COVID-19 への言及
に関する変数（2 カテゴリ）を組み合わせ、6 カテゴリの「総評×COVID-19 言及」変数を作成した。6 カテゴリとは、「コロナ言及・ポジティブ」、「コロナ言及・フラット」、「コロ
ナ言及・ネガティブ」、「コロナ無関係（言及なし）
・ポジティブ」、「コロナ無関係・フラット」、「コロナ無関係・ネガティブ」である。この変数について、「フラット」は否定的ではないため、「ポジティブ」とあわせて 1 つのカテゴリとし、4 カテゴリから成る「総評×COVID-19 言及（4 カテゴリ版）」変数も作成した。
その他の主な変数は以下の通りである。
「階層」については SSM などと同様の主観的階層をたずねる項目（5 件法）を、上・中・下の 3 カテゴリにリコードした。もとの設問で「上」および「中の上」を新たに「上」（上位階層）に、「中の中」を「中」に、「中の下」および「下」を「下」（低階層）に、「わからない」や無回答を欠損値とした。
現住所については、クロス集計表で分析する際は、首都圏（1 都 3 県）とそれ以外（地方）の 2 カテゴリにわけてリコードした。
性別は wave1 時点での回答に基づき、便宜上、男女 2 カテゴリで分析に用いた。

(2) 自由記述欄への記入内容：基本的な分布

本節では、上で定義した自由記述に関する変数の分布状況を確認する。
wave17 の自由記述には COVID-19 関連の記述が多く、自由記述の記載があった 274 名のうち、76.3 パーセントにあたる 209 名が COVID-19 関連の事柄や状況に言及していた
（表 3）
。
「コロナ」
、
「ウイルス」、「COVID-19」という直接的な単語自体に言及していたのは 8 割に及ぶ。これは直前までの設問のキャリーオーバー効果もあると思われる1。しかし、COVID-19 が感染拡大した第 1 波から第 3 波の時期を含む 2020 年度において、当該年度の生活自体が「コロナ禍における生活」と認識されるのは妥当な部分もあろう。
なお、表 3 の最右カテゴリ、「左記いずれか」とは、COVID-19 関連事項に言及している
人数を示すカテゴリで、のべ数ではない。
「左記いずれか」より左側のカテゴリについては、それぞれキーワードに言及しているのべ数、その他の表現で言及しているものや間接的に

wave17 では、問 44 から問 55 までのブロックで「新型コロナウイルス感染症の影響についておうかがいします。
」として COVID-19 関連設問がまとめて配置されている。
-61

言及しているものののべ数を示すカテゴリである。

表3

JLPS-H wave17

問 57 自由記述に記載があった者のうち COVID-19 関連への言及

!"#

$%&'

()*+,-./

0'1

2134

56271

899:

;<他<表現@AB
C間接的G言及

左記LMNO

./P
V/WS

QR
XWX

S
.W.

T
QWV

Q
PWT

.P
SWV

Q
PWT

ST
.SWY

QP/
TVWS

件
Z

※自由記述欄の記入があった 274 名の言及状況
図 1 は、自由記述欄の内容と評価をまとめた「総評」変数と COVID-19 への言及を掛け合わせたものである。およそ 5 割（129/274 件）が、COVID-19 に言及し、ネガティブな振り返りを行っている。一方で 2 割弱（48/274 件）は COVID-19 に言及しながらもポジティ
ブな側面に注目していた。

図1

自由記述欄の内容と評価：総評×COVID-19 言及

3. コロナ禍で自由記述欄に記入するのは誰か①：階層
第 2 章では、wave17 の自由記述の内容には COVID-19 関連の意見が 8 割近くと多かったことを確認した。特にどのような層が記入するのであろうか。第 3 章では、COVID-19 関
連で抑圧されている可能性がある属性として、低階層に注目する。第 1 節では内容不問で自由記述欄への記入自体と階層の関係について、第 2 節では記述内容と階層の関係について、それぞれクロス集計表で確認する。

-7-

(1) 自由記述欄への記入の有無と主観的階層

本節では、自由記述欄にそもそも記入してくる人は特定の階層ではないのかという点を確認する。特に、COVID-19 は階層的地位が低い者／低下した者にとって抑圧的な影響を及ぼし、階層的地位が低かったり、社会的に不利な状況にあったりする者が記述しやすくなる可能性も考えられる。なお、本調査協力者ではコロナ給付金受給の有無は階層とは無関係
で、ほとんどの人が給付金を受け取っていた（図表略）。
クロス集計表でカイ 2 乗検定を行ったところ、主観的階層によって自由記述欄への記入自体の有無は変わらなかった（図 2）。平均で 64.6 パーセント（268/415 人）が自由記述欄に記入していた。長年の調査協力者の中には、JLPS-H への回答で１年間を振り返ることがよい契機となっているという感想も散見される。
しかし、自由記述欄で COVID-19 に言及するかどうかは階層によって異なり、10 パーセ
ント水準ではあるが（N=268, Χ2(2)＝4.949, p=0.084）、階層が低いほど COVID-19 に言及する傾向があった（図 3）。階層が低い場合は 8 割以上が COVID-19 に言及していた。
なお、wave16 時点についても主観的階層と自由記述欄の有無について同様の変数を作成し検討を行った。wave17 でコロナ禍になり wave16 時点より自由記述欄への記入が増えたという現象はみられなかったし、wave16 においても主観的階層によって自由記述欄への記入の有無は変わらなかった2。

2

図表は省略するが、wave16 でも主観的階層と自由記述の有無は有意ではなかった（N=400, Χ2(2)＝0.314, p=0.856）。自由記述欄（wave16 では問 47）への記入ありは
平均で 66.3 パーセントであった。また、wave16 時点の自由記述の内容は詳細に検討してはいないが、COVID-19 への言及はみられなかった。本稿での分析は、現時点の最新版、「20220517」が末尾に付記された wave1 から wave 18 までの SPSS 統合データセット（自由記述有無のフラグ変数入り）と、具体的なテキストデータで自由記述回答をまとめた Excel のデータセットを用いて行っている。現時点で wave16 については SPSS データの自由記述ありフラグでは 424 件、Excel データには 421 件が含まれる。齟齬がわずかであることから、本稿では速報性を優先させ、利用したデータの状況について明記すること
で、wave16 データはあくまでも参考値として記した。なお、wave17 については SPSS
データと Excel データの自由記述回答の数に齟齬はない。
-8-

N＝415,Χ2(2)＝(2)3.653, p=0.161
図2

主観的階層×自由記述欄記入あり

N＝268, Χ2(2)＝4.949, p=0.084
図3

主観的階層×自由記述欄 COVID-19 言及あり

(2) 自由記述欄の内容と主観的階層

本節では、「総評×COVID-19 言及（4 カテゴリ版）」変数を用い、自由記述欄における１年間の生活の評価と主観的階層の関係をクロス集計表で確認する（図 4）。カイ 2 乗検定の結果、5 パーセント水準で有意となった（N＝268,Χ2 (6)＝15.993, p =0.014）3。
低階層では 6 割近くが COVID-19 に言及し、1 年間の生活をネガティブに評価していた

3

ただし、1 セル（8.3 パーセント）は期待度数が 5 未満（4.03）であった。
-9-

のに対し、上位階層では COVID-19 に言及し、生活をネガティブに評価していた者は 3 割未満であった。上位階層ではまた、COVID-19 に言及せず生活をポジティブまたはフラットに評価していた者も 3 割近くいたのに対し、低階層ではそのような者は 1 割であった。
この結果から、やはり低階層ほど COVID-19 の影響でネガティブな生活を強いられたと考えられる。

N＝268,Χ2 (6)＝15.993, p =0.014
図4

主観的階層×「総評×COVID-19 言及（4 カテゴリ版）」

4. コロナ禍で自由記述欄に記入するのは誰か②：地方か首都圏か／性別
第 4 章では、現住所や性別に注目する。COVID-19 が大都市圏と地方で異なる影響を及ぼしていたとすれば、特に首都圏で抑圧的な傾向がうかがえると予想される。第 1 節では自由記述欄への記入自体と現住所の関係、また記述内容と現住所の関係についてクロス集
計表で確認する。第 2 節では性別と自由記述について、第 3 節では現住所と性別で自由記述の内容に有意差があるか、クロス集計表で検討する。

(1) 自由記述欄への記入の有無および記入内容と現住所

本節では、現住所と自由記述への記入の有無や内容の関係を検討する。
クロス集計表でカイ 2 乗検定を行ったところ、現住所と自由記述欄への記入の有無自体には有意差がなく、平均で 75.9 パーセント（208/274 人）が記入していた（図表略、N＝274, Χ2(2)＝1.151, p=0.283）。また、１年間の生活の評価と現住所の関係をクロス集計表で検討したが、これも有意差はなかった（図 5、N＝274, Χ2 (3)＝3.145, p =0.370）。
-10-N＝274, Χ2 (3)＝3.145, p =0.370
図5

現住所×「総評×COVID-19 言及（4 カテゴリ版）」(2) 自由記述欄への記入の有無および記入内容と性別

本節では、振り返りに関する自由記述と性別の関係をクロス集計表で検討する。
性別と自由記述欄への記入の有無は、wave17 では 5 パーセント水準で有意差があった（N＝410, Χ2 (1)＝5.827, p =0.016）4。女性の 67.9 パーセント、男性の 55.6 パーセントが記入しており、女性の方が多く記入する傾向がうかがえた（図表略）。
また、性別と自由記述の内容に関しても、10 パーセント水準ではあるが有意差がみられた（図 6、N＝262, Χ2 (3)＝6.448, p =0.092）。女性の方が男性よりも COVID-19 に言及
し、ネガティブに評価していた。

なお、wave16 でも性別と自由記述欄への記入の有無は 10 パーセント水準であるが有意差があった（N＝405, Χ2 (1)＝3.048, p =0.081）。女性の 68.7 パーセント、男性の 59.8
パーセントで自由記述欄に記入していた。
-114

N＝262, Χ2 (3)＝6.448, p =0.092
図6

性別×「総評×COVID-19 言及（4 カテゴリ版）」(3) 自由記述欄への記入内容と現住所・性別
さらに、現住所を統制して性別で記述内容を検討したところ、地方では 10 パーセント水
準ではあるが有意差がみられた（図 7、地方：N＝202, Χ2 (3)＝6.742, p =0.081，首都圏：
N＝60, Χ2 (3)＝3.406, p =0.333）。地方の女性では 5 割が COVID-19 に言及し、生活をネ
ガティブに振り返り評価していた。
地方の女性の方がケア役割や健康管理など伝統的な性別役割分業を期待されており、その抑圧状況が結果としてあらわれた、地方の女性にケアワーカーが多いなどの仮説が考えられるが、この背景要因については別途検討を要する。ここではまず、地方の女性の方が地方の男性より抑圧を感じていることを指摘するにとどめる。

地方：N＝202, Χ2 (3)＝6.742, p =0.081，首都圏：N＝60, Χ2 (3)＝3.406, p =0.333
図7

現住所×性別×「総評×COVID-19 言及（4 カテゴリ版）」-12-

5. まとめ
以上、JLPS-H データの wave17（調査協力者 34～35 歳）をもとに自由記述の基礎的な分析を行った。同 wave はコロナ禍の只中にあった 2020 年度に実施された貴重なパネル調査であり、調査協力者は 30 代半ばとなり、仕事や家族形成などに関してもそれぞれ多様な
ライフコースを歩んでいる。本稿では、コロナ禍における抑圧が特定の属性をもつ者に集中的に表れているのではないかという仮説のもと、定型的な設問ではない形で自由記述から把握することを試みた。

(1) 知見のまとめ

本稿で得られた知見は、主に以下の二点にまとめられる。
第一に、COVID-19 による抑圧が低階層に集中的に表れていたことである。
自由記述に記入するかどうかということ自体には階層による差はなかったにもかかわらず、COVID-19 に言及しているのは低階層の者に多かった（10 パーセント水準で有意）。自由記述の内容については、低階層の 6 割近くが COVID-19 に言及し、1 年間の生活をネガ
ティブに振り返り評価していた（5 パーセント水準で有意）。
第二に、COVID-19 による抑圧が女性、中でも地方の女性にネガティブな影響を及ぼしていたことである。
これは、多くの報道やニュースの論調とは異なる結果となった。女性の方が男性よりも自由記述への記入自体多く、7 割近くが自由記述を記入していたが（5 パーセント水準で有意）、内容についても差がみられた。女性の 5 割が COVID-19 に言及し、ネガティブに評価していた（10 パーセント水準で有意）。さらに現住所を加えて検討すると、地方の女性では 5 割
が COVID-19 に言及し、生活をネガティブに振り返り評価していた（10 パーセント水準で有意）。現住所と総評自体には有意差がなかったにもかかわらず（図 5）、性別という属性を加えると地域による有意差がみられた（図 7）。
これはこのコーホートの特性を踏まえると、より憂慮すべき事態である。JLPS-H の対象
者は 2004 年 3 月に高校を卒業し、就職氷河期世代（1993～2005 年入職世代）の最後を構成している。さらに、調査協力者には東日本大震災経験者も含んでいる。そのような世代のうち、よりヴァルネラブルな層が、就職時だけではなくコロナ禍でもマイナスの影響を受けている可能性が考えられるためである。

-13-

(2) 本稿の課題

本稿の課題は、主に以下の三点である。
第一に、その他にも様々に想定し得る、重要な属性について検討を行っていない。例えば、
雇用形態（正社員か非正社員か）、職種（医療職や福祉・介護職か、接客業かなど）、家族形
態やケアの責任の有無（配偶者や子ども、世話をする必要がある家族の有無など）など、多くの検討すべき変数について、未検討である。
第二に、自由記述の内容、生活の評価に関する分類である。記入内容に指定もなく、キーワードだけで機械的に肯定評価か否定評価か分類するのは難しい設問であると考え、全件に目を通し、「トータルではマイナス評価かどうか」等考えながら分類を行ったが、文章だ
けでは個々人の評価がわからないものもあり、主観的な側面は完全にはなくならない。また、文章を読んでいるときの感情に左右され判断が揺らがないよう、複数回確認して分類を行ったが、それでも分類上、判断に迷う回答はあった。
第三に、サンプル数が少ないこと、多変量解析を十分に行っていないことから、過度の一般化はできないことである。サンプル数は少ないものの、コロナ禍かつパネル調査を用いた
基礎的な分析として、意義はあると思われる。
以上の課題を踏まえ、稿を改めて引き続き検討したい。

付記
付録表の掲載には、主に 2 つの目的がある。
第一は、研究上の目的のためである。まず、分析上の判断の妥当性等を客観的に検証可能なように提示するという目的がある。次に、コロナ禍に見舞われた年度の生活に関する種々の生の声は、後年、貴重な資料となり得るため、資料的に提示するという目的である。
第二は、一般の方々に還元しプラスの方向に活用してもらうという目的である。調査協力
者や JLPS-H プロジェクトに目をとめた一般の方々が、同年齢集団内にも様々な意見や生き方があるということに触れ、多様な道のりがあり得ると実感されるなど、何らかの形で前向きになってもらえたらと期待する。
なお、個人情報に関わると判断した事項などは、適宜伏せた。

-14-

《付録表》 自由記述の回答・抜粋 100 件問"#$%&'()*+,年間+経験1通34感6(*7189内;自由;>書@ABCDEF

総評

IJKLMNOP関連
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総評

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会政策指標 ―貧困・不平等・社会的排除の国際比較』明石書店．
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学術協力財団『学術の動向』27 巻 5 号，pp. 5_24-5_28.
-18-

東京大学社会科学研究所パネル調査プロジェクトについて
労働市場の構造変動、急激な少子高齢化、グローバル化の進展などにともない、日本社会における就業、結婚、家族、教育、意識、ライフスタイルのあり方は大きく変化を遂げようとしている。これからの日本社会がどのような方向に進むのかを考える上で、現在生じている変化がどのような原因によるものなのか、あるいはどこが変化してどこが変化していないのかを明確にすることはきわめて重要である。
本プロジェクトは、こうした問題をパネル調査の手法を用いることによって、実証的に解明することを研究課題とするものである。このため社会科学研究所では、若年パネル調
査、壮年パネル調査、高卒パネル調査、中学生親子パネル調査の４つのパネル調査を実施している。

本プロジェクトの推進にあたり、以下の資金提供を受けた。記して感謝したい。

文部科学省・独立行政法人日本学術振興会科学研究費補助金
基盤研究 S：2006 年度～2009 年度、2010 年度～2014 年度 基盤研究 C：2013 年度～
2016 年度 特別推進研究：2015 年度～2017 年度 若手研究 A：2015 年度～2018 年度
基盤研究 B：2016 年度～2020 年度 特別推進研究：2018 年度～2024 年度
厚生労働科学研究費補助金
政策科学推進研究：2004 年度～2006 年度
奨学寄付金
株式会社アウトソーシング（代表取締役社長・土井春彦、本社・静岡市）：2006 年度
～2008 年度

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について
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は、
東京大学社会科学研究所におけるパネル調査プロジェクト関連の研究成果を、速報性を重視し暫定的にまとめたものである。

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/