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「働き方とライフスタイルの変化に関する全国調査 2021」分析結果報告：
パネル調査からみる健康、意識、雇用、介護

Health, Attitude, Employment, Informal Care:
The Results of the Japanese Life Course Panel Survey (JLPS) 2021

石田浩 石田賢示 大久保将貴 俣野美咲
（東京大学社会科学研究所）

Hiroshi ISHIDA, Kenji ISHIDA, Shoki OKUBO, Misaki MATANO
Mar 2022
No.151

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.151
2022 年 3 ⽉「働き方とライフスタイルの変化に関する全国調査 2021」分析結果報告：
パネル調査からみる健康、意識、雇用、介護
⽯⽥浩 ⽯⽥賢⽰ ⼤久保将貴 俣野美咲
（東京⼤学社会科学研究所）
要約

本稿では、最新の 2021 年調査を含む 15 年分のデータを⽤いて、（1）コロナ禍における健康状態の変容、（2）⽇本社会に対する希望の変化とその背景、（3）コロナ禍における雇⽤と収⼊、（4）家族介護の実態と影響、という 4 つのトピックを分析した。主な分析結果は以下の通りである。
1.

⼈々の健康状態について、⽇本において新型コロナウイルス感染症の拡⼤が起きる前の 2019 年初旬から 2020 年初旬の変化と、コロナ禍以後の 2020 年初旬から 2021 年初旬にかけての変化を⽐較した。メンタルヘルスと健康による活動制限については、悪化した⼈々の⽐率がとりわけコロナ禍以後に上昇したわけではなかったが、主観的な健康観については悪くなっていると考えている⼈の⽐率が有意に増えている。⼥性と低学歴者で主観的健康が悪化している傾向が⾒られた。

2.

⽇本社会への希望の変化について、⽣活満⾜感と⽐較しながら 2021 年までの推移を検討した。⽣活満⾜感がある程度⾼い⽔準で⼀定のまま推移しているのに対し、⽇本社会への希望は低⽔準ながら時期により変動しつつ推移している。特に、2019 年から 2021
年にかけ、他の時期と⽐べて希望の⽔準が⼤きく低下している。直接検証できているわ
けではなく解釈には留意が必要だが、コロナ禍で⻑期化する⽣活不安は社会に対する希望の低下の背景である可能性がある。また、個⼈内で変化する側⾯に着⽬して社会への希望の変化と関連する要因を探った。その結果、雇⽤形態や世帯年収などの経済的側⾯の変化とは関連がない⼀⽅、友⼈や親との関係に対する満⾜感やメンタルヘルス、健康状態の変化とは関連があり、これらの質の改善に伴い希望の⽔準も上昇していることが明らかとなった。

3.

新型コロナウィルス感染症による、⼈々の雇⽤・収⼊⾯への影響について分析をおこなった。雇⽤や収⼊に関する影響について、男性では約 4 割、⼥性では約 5 割が「いずれも当てはまらない」を選択しており、コロナ禍以前と変化していない⼈々も少なくない。
しかし、影響があった⼈々の中で最も選択されているのは男⼥ともに「収⼊が減った」
であり、新型コロナウィルス感染症のパンデミックが⼈々の⽣活に深刻な影響を与えている様⼦もうかがえる。また、医療従事者や介護・福祉職に従事する⼈は勤務⽇数や労働時間が増加し、それにともない収⼊も増加していたのに対し、飲⾷業や製造業では勤務⽇数、労働時間、収⼊が減少しやすい傾向が確認された。勤務形態の変更や通勤⽅法の変更は、正規雇⽤者や事務職で起こりやすく、在宅勤務が認められている割合には
正規雇⽤者と⾮正規雇⽤者の間で 20 ポイントの差があることも明らかになった。
4.

誰が家族介護をしているのか、また家族介護は就業や健康にどのような影響を与えるのかについて分析した。2021 年では、壮年調査世代⼥性で約 16%、壮年調査世代男性
で約 4.8%、若年調査世代⼥性で約 5.4%、若年調査世代男性で約 3.3%が家族介護をしている（壮年および若年調査世代については注１を参照）。なおこの家族介護者の割合
は 2020 年に⽐べてやや低下しており、コロナ禍において家族介護ができない状況も考えられる。家族介護が就業に与える影響については、⼥性のみが影響を受けている。具
体的には、家族介護をすると就業確率が平均で 5%低くなり、労働時間（⽉）が平均で5 時間短くなる。さらに、家族介護は⼥性においてのみメンタルヘルスを悪化させる傾向があった。

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
東京大学社会科学研究所では、日本に居住する若年・壮年者を対象とした総合的な追跡調査である「働き方とライフスタイルの変化に関するパネル調査」（Japanese Life Course
Panel Surveys - JLPS）を 2007 年から継続して実施している。この調査は、若年・壮年者のキャリア形成・職場状況と働き方、生活時間・家族や友人との交流・趣味といったライフ
スタイル、交際・結婚・出産といった家族にかかわるイベント、人々の考え方や意識の変容
といった若年・壮年者の全体像を把握することを目指している。
2007 年に日本全国に居住する 20-34 歳（若年調査）と 35-40 歳（壮年調査）の男女を母集団として地域・都市規模・性別・年齢により層化し、対象者を抽出した。調査方法は、郵送配布・訪問回収である。2007 年の第 1 波調査では「若年調査」3,367 名、「壮年調査」
1,433 名を回収した。アタック数に対する回数率は、それぞれ 34.5%と 40.4%である。2011
年には「追加サンプル」として、2011 年に同年齢の 24-38 歳（若年）と 39-44 歳（壮年）の対象者を 2007 年調査と同様な形で抽出し、郵送配布・郵送回収の方法により、710 名（若年）、253 名（壮年）を回収した。回収率はそれぞれ 32.4％と 31.4％である。
2019 年には、JLPS の対象者は「若年調査」32-46 歳、「壮年調査」47-52 歳となり、20歳代の若い世代を捕捉することができていない。そこで新たに若年リフレッシュサンプル
として、2019 年時点で日本に居住する 20-31 歳の男女を母集団として 2007 年調査と同様に地域・都市規模・性別・年齢により層化し、対象者を抽出した。調査方法も、2007 年調査を継承して、郵送配布・訪問回収の方法で実施した。2383 ケースを回収（アタック数に対する回収率 36.1%）、そのうち調査に継続することを了承した 2049 ケース（同回収率31.1％）を追跡対象者とした。2007 年からの「継続サンプル」、2011 年からの「追加サンプル」、2019 年に新たに加えた「若年リフレッシュサンプル」の 3 つのサンプルの対象者を毎年継続して追跡している。
2021 年 1 月から 3 月には、
「継続サンプル」の第 15 回、「追加サンプル」の第 11 回、そして「若年リフレッシュサンプル」は第 3 回目の調査を実施した。
「継続サンプル」Wave
15 では、「若年調査」は 1,694、「壮年調査」は 846 のケースを回収し、追跡することができているアタック数に対する回数率は、それぞれ 83.1%と 87.0%である。
「追加サンプル」
Wave 11 については、409（若年）、176（壮年）のケースを回収し、回収率はそれぞれ 66.8％と 75.2％である。
「若年リフレッシュサンプル」Wave3 については、回収数は 1,533 ケース（回収率 79.5％）であった。
本報告では、以下の 4 つのテーマについて最新の調査データを用いて分析する。(1)コロナ禍における健康状態の変容、(2)新型コロナウイルス感染症拡大の雇用・収入への影響、(3)日本社会に対する希望の変化とその背景、(4)家族介護の実態と影響、である。
（石田浩）

1

２．コロナ禍における健康状態の変容「働き方とライフスタイルの変化に関するパネル調査」（JLPS）は、一部の年度を除いて毎年 1 月中旬から 3 月中旬にかけて実施してきた。
図 1 に示すように、
2019 年の Wave13、2020 年の Wave14 は、新型コロナウイルスが日本で拡大するコロナ禍以前の調査であると考えることができる。第 1 回の緊急事態宣言が発令されたのは 2020 年 4 月から 5 月であり、2020 年調査の対象者は 96％が 2020 年 3 月 15 日までに回答していることから、その回答はコロナ禍の始まる前と仮定することができる。2021 年の Wave15 は、第 2 回の緊急事態宣言が発令されている只中に実施された。さらに、2020 年の秋には、JLPS の対象者
（継続サンプル、追加サンプル、若年リフレッシュサンプル）に対して、ウェブによる特別調査を実施した。実施期間は、2020 年の 8 月 29 日から 11 月 9 日までであり、回答は 9 月に集中している。対象者全体で回収数 3740 名（回収率 63.9%）であった。ウェブによる調査ということで、回収率は通常の調査票配布による形式に比べるとサンプルにより多少異なるが、10-15％ほど低い。このウェブ特別調査では、第 1 回緊急事態宣言下（2020 年 4－5 月）の状況と 2020 年秋時点での対象者の状況について尋ねている。
2020年4月―5月第1回緊急事態宣言

2021年1月―3月第2回緊急事態宣言

2019年2月

2020年2月

2020年9月

2021年2月

W ave 13

W ave 14

コロナ特別調査

W ave 15

コロナ禍以前の変化

コロナ禍以後の変化

図 1 JLPS の実施期間とコロナ禍の拡大状況
そこでこの JLPS の実施期間の特性を活かして、Wave13 と Wave14 の間の回答の違いをコロナ禍以前の変化、Wave14 と Wave15 の間の回答の違いをコロナ禍以後の変化として比較することにする。これにより、コロナ禍の以前と以後では、人々の健康と意識に関して変化の仕方が異なっていたのかを検証する。
ここで取り上げる質問は、健康に関連した 7 項目である。はじめに主観的な健康状態についての質問（「あなたは、自分の健康状態についてどのようにお感じですか」）を取り上げる。質問への回答の選択肢として「1 とても良い」「まあ良い」「普通」「あまり良くない」「悪い」の 5 つが挙げられており、回答者はそのひとつを選択する。表 1 は、2019 年 Wave13と 2020 年 Wave14 の回答を、表 2 は 2020 年 Wave14 と 2021 年 Wave15 の回答をクロス集計したものである（上段が実数、下段が行パーセント）。2 つの表を比較するため、3 つのWave すべてで主観的健康の質問に回答した人に分析は限定している。

2

2020年1－3月
2019年1－3月

1 とても良い2 まあ良い5 悪い

合計

1 とても良い

203

107

44

3

2

359

56.50%

29.80%

12.30%

0.80%

0.60%

100.00%

2 まあ良い3 普通
4 あまり良くない
5 悪い
合計

3 普通 4 あまり良くない

153

691

353

29

2

1228

12.50%

56.30%

28.70%

2.40%

0.20%

100.00%

68

494

1332

183

9

2086

3.30%

23.70%

63.90%

8.80%

0.40%

100.00%

5

68

239

272

26

610

0.80%

11.10%

39.20%

44.60%

4.30%

100.00%

2

3

12

37

21

75

2.70%

4.00%

16.00%

49.30%

28.00%

100.00%

431

1363

1980

524

60

4358

9.90%

31.30%

45.40%

12.00%

1.40%

100.00%

表 1 主観的健康状態の 2 時点（2019 年 1－3 月と 2020 年 1－3 月）の回答
2021年1－3月
2020年1－3月

1 とても良い2 まあ良い1 とても良い

191

152

76

44.30%

35.30%

126

639

9.20%
38
1.90%

2 まあ良い3 普通
4 あまり良くない
5 悪い
合計

3 普通 4 あまり良くない

5 悪い

合計

10

2

431

17.60%

2.30%

0.50%

100.00%

531

67

0

1363

46.90%

39.00%

4.90%

0.00%

100.00%

293

1385

250

14

1980

14.80%

69.90%

12.60%

0.70%

100.00%

7

23

184

286

24

524

1.30%

4.40%

35.10%

54.60%

4.60%

100.00%

1

1

6

30

22

60

1.70%

1.70%

10.00%

50.00%

36.70%

100.00%

363

1108

2182

643

62

4358

8.30%

25.40%

50.10%

14.80%

1.40%

100.00%

表 2 主観的健康状態の 2 時点（2020 年 1－3 月と 2021 年 1－3 月）の回答
主対角線上の回答は、健康状態に関して変化のない回答者である。表１、表 2 ともに 58％の回答者が主対角線のセルにいる。このことは 42％の回答者が健康状態について変化があったことを示している。変化のない回答者について着目すると、表 1 のコロナ禍以前（2019年から 2020 年）では、健康状態が「とても良い」と「まあ良い」の回答で変化がない比率
が比較的高い（それぞれ 57％と 56％）
。しかし、表 2 のコロナ禍以後（2020 年から 2021
年）では、「とても良い」と「まあ良い」の回答で変化がない比率はそれぞれ 44％、47％と表 1 よりも低いことがわかる。健康状態が「普通」「あまり良くない」「悪い」では、表 2 の方が変化なしの比率が高い。このことは、コロナ禍以前では健康状態が良いまま変化しない
人の比率が比較的高かったのに対して、コロナ禍以後では健康状態が普通か悪い傾向にある人がその状態を継続する傾向が相対的に高かったことがわかる。
3

次に健康状態が変化した回答者に着目すると、変化の方向でコロナ禍以前と以後では違いのあることがわかる。主対角線のセルよりも右上のセルの回答は、健康状態が悪く変化した場合、主対角線のセルよりも左下のセルの回答は、良く変化した場合を示す。表 1 のコロナ禍以前では、健康状態が悪くなった人の比率は、全体の 17％であり、健康状態が良くなった人の比率（25％）よりも少なかった。これに対してコロナ禍以後では、健康状態が悪くなった人の比率は 26％で、良くなった人の比率（16％）よりも多い。このことは、2020 年
1－3 月から 2021 年 1－3 月にかけて新型コロナウイルス感染症の拡大が日本でも進行した
間に、主観的健康状態は悪くなったと考える人の比率が上昇し、良くなったと考える人の比率を上回るようになったことを示している。
健康関連の他の質問についても見てみよう。JLPS ではメンタルヘルスに関する 5 つの質問項目を毎年尋ねている。
「以下の項目について、過去 1 ヶ月間にあなたはどれくらいの頻度で感じましたか」という形で「A かなり神経質であったこと」「B どうにもならないくらい気分が落ち込んでいたこと」「C 落ち着いていておだやかな気分であったこと」「D おち
こんで、ゆううつな気分であったこと」「E 楽しい気分であったこと」の 5 項目について、次の 5 つの回答選択肢を提示している。
「１ いつもあった」「2 ほとんどいつもあった」「3
ときどきあった」「4 まれにあった」「5 まったくなかった」。さらに JLPS では「健康上の理由で、家事や仕事などの活動が制限されたこと」について、上記の 5 つの選択肢からひとつ回答してもらっている。これらの 6 つの項目の回答を、表 1・表 2 のように 2 つの時期の変化をクロス集計した。その結果を、回答が変化しない割合、回答が悪くなった割合、回答が良くなった割合に分類したのが、図 2 と図 3 である。

4

図 2 健康関連項目の 2 時点間の変化（2019 年 1－3 月の時点と 2020 年 1－3 月の時点）

図 3 健康関連項目の 2 時点間の変化（2020 年 1－3 月の時点と 2021 年 1－3 月の時点）
図 2 と図 3 の結果を検討すると、どの項目についても最も大きなグループは「変化なし」
5である。1 年間という期間を考えれば、健康状態が大きく変化することはそれほど考えられないが、同じ状態に留まるのはそれでも半分ほど（最小が 47％、最大が 59％）である。図2（2019 年から 2020 年への変化）では、悪い方向へ変化した比率が良い方向への変化比率よりも高いのが、「楽しい気分であったこと」（2％の違い）「おだやかな気分であったこと」（1.5％の違い）「ゆううつな気分であったこと」（0.5％の違い）の 3 項目である。他方、図3（2020 年から 2021 年への変化）では、以下の 5 項目で悪化の方向の比率が良くなった方向の比率よりも高い。
「活動制限」（4.6％の違い）「楽しい気分であったこと」（1.1％の違い）「気分が落ち込んだこと」（0.8％の違い）「かなり神経質であったこと」（2％の違い）「自分の健康状態」（8％の違い）である。

図 4 健康関連項目で「悪くなった比率」の時点間比較
さらに健康関連項目で悪くなったグループに焦点を当てるために、図 2 と図 3 の「悪くなった比率」のみを取り出して、2 つの時点間変化を比較したのが図 4 である。薄い色の棒が「2019 年から 2020 年」にかけての変化、濃い色の棒が「2020 年から 2021 年」のコロナ禍を経た時期の変化である。コロナ禍以前と以後を比較すると、悪くなった比率の違いはほとんどみられないが、唯一大きな違いが見られるのは、「自分の健康状態」である。健康状態が悪化したと考える比率が 18％から 26％へと上昇している。この差は統計的に有意な違いである。他の項目については有意な差はみられない。
Wave14 と 15 の間の 2020 年 4 月から 2021 年 3 月にかけて、新型コロナウイルス感染症は日本では大きく拡大し 2 度の緊急事態宣言を経験した。このような社会の動きを反映
して、健康や普段の生活に関わる人々の置かれた状況が悪化したのではないか、という予想があった。しかし、図 2，3，4 から言えることは、必ずしも健康・生活の領域のすべてで悪化の方向が進展しているということではなさそうである。新型コロナウイルスの感染症が6拡大する以前にも、健康と生活に関連して悪い方向に変化している人々が 2 割程度存在しており、その比率はコロナ禍以降の変化の比率とそれほど大きくは異ならない。唯一の例外
は、主観的な健康観である。人々の自分の健康状態に関する捉え方としては、「悪くなった」と感じている人がコロナ禍以降に増加していることが確認された。
それでは最後に、どのような人に自分の健康状態の悪化がみられたのかを分析する。主観的な健康が悪くなった人を 1、それ以外をゼロとしたダミー変数を従属変数としたロジステ
ィックス回帰分析を行った。2019 年から 2020 年にかけての健康状態の悪化と 2020 年から 2021 年にかけての悪化それぞれについて分けて分析した。独立変数としては、出発点となる Wave での回答者の属性を用いる。年齢、コーホート（2019 年に 20 代、30 代、40 代
以上）、学歴、婚姻関係（未婚、既婚、離死別）、単身世帯、都市規模、初職の従業上の地位（正規、非正規、自営）、初職の職業（専門・管理、事務・販売、マニュアル）、現職の従業上の地位（正規、非正規、自営、無職）、現職の職業（専門・管理、事務・販売、マニュア
ル）の変数である。図 5 は、2019 年から 2020 年にかけての健康状態の悪化の要因を分析してものである。各独立変数の効果は、その回帰係数を黒丸として表示し、95％の信頼区間を黒丸の左右のバーとして表示した。信頼区間がゼロを含む場合には、その独立変数の効果は統計的に有意ではない。図 5 では、すべての独立変数に関して、信頼区間がゼロを含んでいるので、健康状態の悪化を説明する有意な要因は、今回の分析に導入した独立変数には見当たらない。もともと健康状態が悪化した人は 18％と比率が限られていたが、その人たちを特徴づける属性は特定できなかった。

図 5 2019 年から 2020 年にかけての健康状態の悪化の要因分析
図 6 は、2020 年から 2021 年にかけての健康状態の悪化の要因を分析してものである。
7

少し見にくいが、2 つの要因が統計的に有意であることがわかる。女性の場合には男性に比べ健康状態が悪化しやすく、低学歴の場合も悪化しやすい。中学・高校学歴は、大学・大学
院学歴と比較して健康状態が悪化する傾向がみられる。それ以外の要因は統計的に有意ではない。
すでに述べたように JLPS では Wave14 と Wave15 の間の 2020 年秋の時点で、ウェブによる特別調査を実施している。その調査では、「新型コロナウイルス感染症に関連して、生活面で不安に感じることはありましたか」という質問を行い、11 項目に関して「不安があった」か「不安はなかった」の 2 択で選択してもらった。項目は「不況の長期化・深刻化」「旅行・イベントへの参加」「感染の収束が見えない」「感染防止に向けた政府の対応」「正
しい情報がわからない」「ご自身やご家族の持病などによる通院や入院」「収入の減少に伴う生活への支援」「休校による子どもの学習への影響」「精神的に安定しないこと」「感染予防
物資の不足」「家のなかに居場所がないこと」である。子どもがいない回答者のいることを考慮し、「休校による子どもの学習への影響」を除く 10 項目の不安の有無を足し挙げて不安スコアを測定した。スコアはゼロから 10 までの値をとり、スコアが高いほど不安に感じた項目が多かったことになる。ウェブ特別調査では、「第 1 回緊急事態宣言下（2020 年 4 月～5 月）時点」と「調査時点（2020 年秋）」の 2 つの時期についての不安を尋ねている。そこでこの不安スコアが Wave14 から Wave15 にかけての健康状態の変化を媒介する要因となっていないかを検証した。上記の 2020 年から 2021 年にかけての健康状態の悪化の要因のロジスティックス回帰分析に、「第 1 回緊急事態宣言時点」と「調査時点」での不安スコ
アをそれぞれ別々に追加で投入してみた。その結果を図 6 の一番下に示した。どちらの不安スコアも健康悪化に対して有意な効果は持っていない。このことは、新型コロナウイルス
感染拡大の中での不安が、健康状態の悪化を媒介する要因ではないことを示唆している。

図 6 2020 年から 2021 年にかけての健康状態の悪化の要因分析
8

最後にこのセクションで分かったことを簡潔にまとめておこう。このセクションでは、コロナ禍の以前と以後で、人々の健康と意識に関して変化の仕方が異なっていたのかを検証した。メンタルヘルスと健康による活動制限については、特に症状が悪化した人々の比率がとりわけコロナ禍以後に上昇したわけではなかったが、主観的な健康観については悪くなっていると考えている人の比率が有意に増えている。特に女性と低学歴者で主観的健康が悪化している傾向が見られた。
（石田浩）

9

３．日本社会に対する希望の変化とその背景
変動する日本社会への期待値と変わらぬ生活満足感
日本社会の今後に対する，人々の現状評価について分析することがここでの目的である。
すでに若年・壮年パネル調査データを用いた分析結果から，人々の将来への見通しの立たなさ，不安の広がりが指摘されてきた（石田ほか 2015; 田辺 2017）。一方，人々が現状の生活に不満であるのかといえばそうでもなく，平均的にはそれなりの満足感がコンスタントに推移している。ここでは，最新のデータにまで分析を拡げ，改めて日本社会への希望について検討してみたい。

5

値
が 4.5
高
い 4
ほ
ど 3.5
'
どちらともいえない
希 3
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あ 2.5
り
, 2
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は 1
'
2008 09 10 11 12
満
足
,

13

14

15

16

17

18

19

20

21

調査年

日本社会への希望 継続S

日本社会への希望 追加S

日本社会への希望 リフレッシュS
生活満足感 追加S

生活満足感 継続S
生活満足感 リフレッシュS

図 1 生活満足感と「日本社会への希望」の平均値の推移
若年・壮年パネル調査では，2007 年から生活全般に対する満足感，2008 年から「日本の社会には希望がある」と思うかどうかを毎年尋ねている。これらの質問は「満足している」
・「そう思う」から「不満である」
・「そう思わない」までの 5 件法で尋ねられている。前者を最高の 5 点，後者を最低の 1 点として，生活満足感と日本社会への希望に関する平均値を計算し，調査年ごとに折れ線グラフで示したものが図 1 である1。凡例の「継続 S」は 2007
年からの調査対象者（継続サンプル），「追加 S」は継続サンプルと同じ出生年で，2011 年

1

毎年の対象者のなかには，何らかの理由で調査に回答できなかった者も当然存在し，追跡期間が長いほど調査年ごとのサンプル構成が異なってくる。図 1 では，脱落の影響を調整するためのウェイトを用いた集計結果を示している。ただし，ウェイトによる調整をおこなわない場合でも，結果が大きく変わらないことも付言しておく。
10

から追加された対象者（追加サンプル），そして「リフレッシュ S」は 2019 年から新たに追加された，2018 年 12 月末日時点で 20～31 歳である対象者（リフレッシュサンプル）を意味する。
図 1 からは，生活満足感が一貫して同水準のまま推移していることがわかる。これはサンプルの種別を問わず共通である。3 という値が「どちらともいえない」を意味するので，それよりも高い水準にあるということは，現状に対するそれなりの満足感が十数年にわたり継続していることを意味する。本稿では最近のデータまで時点を広げてトレンドをみたが，得られた結果は先行研究とほとんど変わらないというものである。
一方，日本社会への希望の平均値は時点間である程度変動する。同じデータを用いているので当然だが，先行研究と同様に 2012 年から 2014 年にかけて平均値は上昇する（石田ほか 2015）。また，その後 2018 年までほぼ平坦にするのも先行研究と同様の結果である（田辺 2020）。しかし 2019 年以降，日本社会への希望が低下する。これはサンプルの種別を問わず共通の傾向であり，同水準で推移し続ける生活満足感とは対照的な結果である。一方，日本社会への希望の絶対的な水準は「どちらともいえない」を下回り続けており，社会が（何らかの意味で）よりよくなってゆくことへの期待の薄さが確認できる。
日本社会に対する希望の水準のトレンド
図 1 でみた傾向をより精緻に検証するため，ここでは多変量解析の力を借りる。図 2 は，固定効果モデルと呼ばれるパネル調査データの分析でよく用いられる方法により，2009 年（Wave3）と比較したときの各年における生活満足感と日本社会への希望の差を示したものである2。図のマーカーは 2009 年との差の推定値，その上下のエラーバーは推定値の 95%
信頼区間である。

このほか，後述の図 4，図 5，図 6 で言及する変数と，調査時居住都道府県，調査時居
住都市規模のダミー変数を共変量として分析モデルに含めている。
2

11

0.5
0.4

２ 0.3
０
０
９ 0.2
年
と 0.1
の
比 0
較
-0.1
-0.2
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
日本社会への希望

生活満足感

図 2 2009 年の水準と比較したときの各調査年の差
生活満足感については，図 1 でみた通り，ほとんど 2009 年と差が生じずに推移している
ことがわかる。調査年によってはエラーバーがゼロにかからない（5％水準で統計的に有意な差である）こともあるが，全体としては不変トレンドであると読み取れる。
一方，日本社会への希望は 2012 年以降変動してゆく。2011 年に有意な低下がみられる
が，調査時期が基本的に 1 月から 3 月初旬であることから，東日本大震災の影響が生じているとは考えづらい。もし影響が出るとすれば 2012 年かもしれないが，2009 年と比較したときに有意な差はみられない。その後，図 1 が示す通り 2014 年にかけて水準が上がり，2015 年に低下した後は 2019 年までほぼ一定に推移する（2015 年から 2018 年にかけて微増しているように見えるが，エラーバーの重なりなどから明確な傾向とはいえない）。その後，2020 年，2021 年と水準が統計的に有意に低下してゆくことが確認できる。重要なこと
は，以上の傾向が個人の生活状況の変化（働き方の変化，結婚，収入の増減など）には還元しきれないものである可能性があるということである3。
ここで，特に 2019 年から 2021 年にかけての日本社会への希望の低下について，もう少し検討してみよう。図 2 からは，2009 年と比べて 2019 年，2021 年の希望の水準はそれぞ
れ 0.28，0.09 高いことがわかる。見方を変えると，2019 年から 2021 年にかけて希望の水
準が 0.19 低下していることを意味する。図 3（1）に示す通り，この差は 5％水準で統計的に有意である（エラーバーは推定値の 95%信頼区間）。

3

もちろん，統計分析に含めた要因以外に，時点間の変化と関連するものを考慮し損ねている可能性は否定しきれない。
12

0

'
日
本 -0.05
社
会
へ -0.1の希 -0.15
望,の -0.2
変
化
-0.25
全体

24歳-44歳（1）w13 (19年)-> w15 (21年)全体

24歳-44歳（2）w4 (10年)-> w6 (12年)全体

24歳-44歳（3）（1）-（2）

図 3 Wave 間の変化の比較（Wave4 から 6 と，Wave13 から 15）2019 年から 2021 年のあいだに，日本社会で起きた最も大きな出来事が新型コロナウイ
ルス感染症（COVID-19）の広がりと，それによる社会的，経済的生活上のさまざまな制約であることは，多くの人々が同意するところではないだろうか。若年・壮年パネル調査で2020 年秋に実施したウェブ特別調査では，COVID-19 に関連した人々の生活不安が長期化していることが明らかになっている（石田ほか 2021）。日本社会への希望の低下は，コロ
ナ禍における社会生活への支障，経済の停滞などによる今後の見通しの暗さを反映したものかもしれない。無論，図 3 の検証結果のみで 2019 年から 2021 年にかけての希望の低下
が COVID-19 に関する諸問題のみに起因すると考えるのは素朴に過ぎるであろうが，少な
くとも無視できない背景の一つとみなすことにそこまでの無理はないと思われる。
若年・壮年パネル調査は 2007 年から毎年対象者を追跡しているため，2019 年から 2021
年にかけての変化を，他の期間と比較することもできる。ここでは，あいだに東日本大震災（2011 年 3 月 11 日）を含む 2010 年から 2012 年にかけての変化との比較を試みる。先述の通り，若年・壮年パネルの調査時期は基本的に毎年 1 月から 3 月初旬にかけてである。
そのため，2011 年における希望の水準を震災の影響という観点から解釈することは難しい。
そこで，比較する期間を揃えるため，2010 年から 2012 年の変化に着目した。もし震災が日本社会への希望に対して中長期的な負の影響をもたらしているとすれば，2019 年から2021 年にかけての変化と同様に希望の水準が低下するはずである4。
2010 年から 2012 年にかけての希望の変化は-0.05 であり（図 3（2）），5％水準で統計的に有意な差である。確かに 2 年間で日本社会への希望が低下しているものの，その度合い
は 2019 年から 2021 年にかけての変化と比べるとやや小さいようにみえる。この点を検証
4

同様に，この間の変化の背景には東日本大震災以外のものも考えられることに留意されたい。
13

するため，2019 年から 2021 年にかけての変化（-0.19）と 2010 年から 2012 年にかけての変化（-0.05）の差を推定したのが図 3（3）である。差の値は-0.14 であり，これは 5％水準
で統計的に有意である。すなわち，2019 年から 2021 年にかけての変化のほうが，2010 年
から 2012 年にかけてのものよりも低下の度合いが大きいことを意味している。なお，2010
年～2012 年と 2019 年～2021 年のあいだでは対象者の年齢構成が異なるため（前者において平均年齢が若い），二つの期間で年齢層を揃えて推定をやり直したが，結果は変わらなかった（図 3（1）（2）（3）の「24 歳-44 歳」）。
以上の結果は，コロナ禍の前後で生じた希望の低下のほうが，震災前後のそれと比べて大きいことを示唆する。どちらの出来事においても深刻な状況に置かれた人々の姿があり，両者のあいだで軽重を論じることはできず，すべきでもない。また先述の通り，それぞれの期間における希望の水準の変化が，コロナ禍，震災を主な原因として生じたとまでは結論付けられない。これらの点に注意しながら希望の低下の度合いの差が生じる背景を想像するに，日常生活における事実上の行動制限の長期化，今後の見通しの不透明さ，あるいは真偽不明のものも含めて行き交う様々な情報に直面したときの認知的，心理的負担など，さまざまな不安の慢性化が可能性の一つとして考えられる。コロナ禍に特化した処方箋を出すことは，
本稿の分析結果だけでは不可能である。しかし，より一般的に社会への希望の変化と関連する要因を探ることで，何らかの示唆を得られるかもしれない。
個人のなかで社会への希望を高める／低める背景は何か？
そこで，若年・壮年パネル調査が同一個人の追跡調査であるという強みを活かし，日本社会への希望の上昇，低下と関連する要因を探ることが可能である。ここでは，固定効果モデ
ルの共変量として用いていた，雇用形態（就業状態），世帯年収，友人関係満足感，親との関係の満足感，配偶者の有無，メンタルヘルス，主観的健康感の変化との関連をみてみよう。
図 4 は，雇用形態と世帯年収の個人内変化と日本社会への希望の変化の関連について，
固定効果モデルで推定した結果を示している。ここまでと同様，エラーバーは推定値の 95%
信頼区間であり，ゼロを含んでいない場合は 5％水準で統計的に有意な係数であることを意味する。
正規雇用（正社員・正規職員）を基準とする他の雇用形態，就業状況のダミー変数の係数はいずれも 5％水準で統計的に有意ではない。また，その他のダミー変数間の係数にも有意な差はみられない。これらの結果は，雇用形態の変化が日本社会への希望とは関連していないことを意味している。

14

雇用形態（基準：正規雇用）

世帯所得DK

850万円以上600万円以上850万円未満

350万円以上600万円未満

150万円以上350万円未満

非労働力

失業

学生

自営

非正規

経営

0.2
!
日 0.15
本社 0.1
会
へ 0.05の0
希望 -0.05*の -0.1
変化 -0.15

世帯年収（基準：150万円未満）

友人満足感（基準：「どちらともいえない」）

親との関係の満足感（基準：「どちらともいえない」）

有配偶 x 女性（交互作用効果）

有配偶ダミー

親不在

どちらかといえば不満 or 不満

満足 or どちらかといえば満足

友人不在

どちらかといえば不満 or 不満

0.2! 0.15日
本 0.1
社 0.05会
0へ -0.05の希 -0.1
望 -0.15* -0.2の変 -0.25化

満足 or どちらかといえば満足

図 4 日本社会への希望の個人内変化と雇用形態，世帯年収の関連

配偶状態

図 5 日本社会への希望の個人内変化と友人，親との満足感と配偶状態との関連
世帯年収の変化も，日本社会への希望とは関連していない。世帯年収 150 万円未満と比
べ，収入が上がるにつれて係数がプラスの方向に変化しているように見えるものの，いずれのダミー変数も有意ではない。雇用形態と同じく，世帯年収の変化が社会への希望と関連しているとは，これらの結果から解釈することは難しい。
15

続いて，友人，親との関係に対する満足感と配偶者の有無に関する推定結果をみてみよう。
友人関係満足感については，「どちらともいえない」と比べて「満足」または「どちらかといえば満足」である場合にポジティブ，「どちらかといえば不満」または「不満」，あるいは「友人不在」の場合にネガティブに有意な係数となっている。以上の結果は，友人関係への満足感が高まることに伴い社会への希望も高まり，友人がいなくなると希望も低くなることを意味している。
親との関係についても類似の結果が得られている。
「親不在」の推定値は統計的に有意ではないが，親との関係について「満足」または「どちらかといえば満足」である場合にポジ
ティブ，「どちらかといえば不満」または「不満」である場合にネガティブに有意な係数を示している点は，友人関係満足感と同様である。解釈についても，親との関係への満足感が高まることで社会の希望が高まり，またその逆も然りであることを意味する。

0.07'
日 0.06
本社 0.05会
へ 0.04の希 0.03
望, 0.02の 0.01変化
0
メンタルヘルス（MHI-5）

主観的健康感図 6 日本社会への希望の個人内変化と健康に関する指標の変化との関連
さいごに，健康に関する指標の変化との関連を確認しよう。メンタルヘルスについては，
若年・壮年パネル調査では MHI-5 の項目を尋ねている（Yamazaki et al. 2005）。0 から 100までの値をとり，値が高いほどメンタルヘルスが良好であることを意味する。ここでは，係数の見やすさを優先して元のスコアを 10 で割ったものを変数として用いているが，関連の向きの解釈上は特に問題ない。
図 6 からは，メンタルヘルス，主観的健康感（1 から 5 までの値で，高いほど健康であるという自己評価を意味）ともにポジティブに有意な係数であることがわかる。すなわち，メンタルヘルスと主観的健康感が個人内で改善することに伴い，日本社会への希望の水準も上昇するということを意味している。
なお，以上の結果について 2010 年から 2012 年，2019 年から 2021 年までの 6 時点に絞って同じ分析を試みたところ，ほぼ同様の結果が得られた。友人，親との関係の満足感以外の変数については，図 4，図 5，図 6 と同じ推定結果となった。友人関係満足感については，
16

「満足」または「どちらかといえば満足」のみがポジティブに有意な係数であった。一方，親との関係の満足感についてはいずれも統計的に有意な係数は得られなかった。しかし，係数の向きなどは先に示した結果と同様である。したがって，以上の結果は総じて時点を問わないものだといえるだろう。
小括：身近な社会生活の投影としての，日本社会に対する希望
本節での，日本社会への希望の変化に関する検討結果から，2019 年から 2021 年にかけての希望の低下が，この十数年のなかでも特に際立っていることが明らかとなった。留意点
としてすでに述べた通り，この低下がコロナ禍に起因するとは断言できない。しかし，長期化する人々の不安，見通しの不透明さの反映である可能性も十分に考えられる。
社会全体にかかる衝撃への対応は決して容易ではない。しかし，そのなかででも個人のなかで変化する側面に着目することで，わずかながらでも社会に対する希望の変化の背景を考えられるかもしれない。そのような問題関心から分析を試みたところ，人間関係への満足
感や心身の健康状態の変化との関連を示唆する結果を得た。
日本社会を診断，あるいは評価する際，われわれは経済状況（経済成長率など）を注視しやすい。確かに，雇用が安定化し，所得が上がってこそ，社会に前向きな展望を抱けるはずである。
しかし，より明確に希望の変化と関連がみられたのは，人間関係の質や健康状態の変化であった。われわれは，家庭や職場，地域でのふだんの人付き合いなど，身近な社会生活の状
況の延長線上に日本社会への希望（あるいは不安）を見出しているのかもしれない。雇用や所得が生活の基盤であることは間違いない。しかし，それらを通じて人々がどのような社会生活を実現できているかが，社会の展望にとってより重要なのであろう。極端な例だが，周囲の人間関係を壊してでも経済的成功を収めることと，周囲の人間関係を良好に保つために経済的な基盤を安定化させることでは，同じ経済状況の改善でも意味することがかなり異なってくる。人々の変化の情報がわれわれに教えてくれているのは，何のために経済的な豊かさを求めるのかに注意深くなければならないということなのかもしれない。
（石田賢示）
引用文献
石田浩・有田伸・藤原翔・朝井友紀子，2015，「「働き方とライフスタイルの変化に関する全国調査（JLPS）2014」からわかる若年・壮年者の働き方・希望の意識・ボランティア活動」『中央調査報』No.693: 6073-6083.
石田浩・石田賢示・大久保将貴・俣野美咲, 2021,「「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17

離家（前編）」『中央調査報』No.768: 6721-6735.
田辺俊介，2017，「希望は失われているのか？――格差と希望喪失の共犯関係」石田浩監修・
佐藤香編『格差の連鎖と若者３ ライフデザインと希望』勁草書房，177-201.
田辺俊介，2020，「希望と満足は政治を動かしたか？――社会・政治意識と政治状況の相互作用の解明」石田浩・有田伸・藤原翔編著『人生の歩みを追跡する――東大社研パネルでみる現代日本社会』勁草書房，219-238.
Yamazaki, Shin, Shunichi Fukuhara, and Joseph Green, 2005, “Usefulness of Five-Item
and Three-Item Mental Health Inventories to Screen for Depressive Symptoms in the
General Population of Japan,” Health and Quality of Life Outcomes, 3: 1–7.

18

４．コロナ禍における雇用・収入に関する影響
コロナ禍における雇用・収入に関する影響
本稿の目的は、新型コロナウィルス感染症による、人々の雇用・収入面への影響について分析することである。東大社研パネル調査の若年・壮年パネル調査では、2021 年 1〜3 月に実施した Wave15 の調査において、新型コロナウィルス感染症に関連して、回答者自身の雇用や収入に対しどのような影響があったかを尋ねている。質問文は「新型コロナウィル
ス感染症に関連して、あなた自身について、雇用や収入に関わる影響がありましたか」というもので、図 1 にある 10 項目の選択肢からあてはまるものすべてを選択してもらう多重選択式である。
図 1 は、その質問項目に対する回答を男女別に集計したものである。男性では約 4 割、女性では約 5 割が「いずれも当てはまらない」を選択しており、雇用や収入の側面においては、コロナ禍以前と変化していない人々も少なくないことがわかる。しかし、影響があった
人々の中で最も選択されているのは男女ともに「収入が減った」であり、男性では 24.3%、
女性では 19.9%となっている。この結果からは、新型コロナウィルス感染症のパンデミック
が人々の生活に深刻な影響を与えている様子もうかがえる。
男女の違いに着目してみると、「在宅勤務など勤務形態の変更があった」の選択率は男性が 23.2%であるのに対し女性は 13.9%と 10 ポイント程度の差がみられる。また「時差通勤など通勤方法の変更があった」の選択率も、男性で 15.1%、女性で 8.2%と男女差が確認できる。このような男女差が生じる背景には、男女で正規雇用者の割合に差があることや、男女で従事しやすい職種が異なることなどが考えられる。

19

図 1 コロナ禍における雇用・収入に関する影響（男女別）
どのような人々が勤務日数・労働時間・収入の増加／減少を経験したのか？
では、こうした雇用・収入に関わる影響は、どのような人がより受けやすいのだろうか。
ここでは、回答者の性別、年齢、従業上の地位、職種、配偶状況、子どもの有無に着目して、雇用や収入に関わる影響の受けやすさに違いがあるかどうかを検証する5。本節では、まず勤務日数・労働時間・収入の増減についてみていく。
図 2 に、勤務日数の増減を従属変数とした多項ロジスティック回帰分析の結果を示した
6。図の丸はそれぞれの独立変数の係数の推定値を表し、左右のエラーバーは 95％信頼区間を表している。また、丸が黒く塗りつぶされている場合は、その独立変数が 5％水準で統計的に有意な効果を持つことを意味する。
図 2 をみると、正規雇用者に比べて非正規雇用者や自営業主は勤務日数が減少しやすい

年齢、従業上の地位、職種、配偶状況、子どもの有無はいずれも Wave14（2020 年）時点の情報を用いた。
6 勤務日数の増減の定義は、先述の質問項目において、「勤務日数が減った」を選択している場合に 1（＝減少）、「勤務日数が増えた」を選択している場合に 3（＝増加）、いずれも選択していない場合は変化なしと考えて 2 の値を割り当てた。
「勤務日数が減った」と「勤務日数が増えた」のいずれも選択している場合は増加を優先させて 3 の値を割り当てた。基
準カテゴリは 2 の変化なしとした。後述する労働時間の増減、収入の増減という変数の定義も同様である。
5

20

ことが読み取れる。また、事務職に比べて販売職、サービス職、生産現場・技能職は勤務日数が減少しやすい傾向にある。一方、農林漁業は事務職に比べて勤務日数が減少しにくいようである。これらの結果からは、不安定な雇用である人や、対面での接客や作業が必須となるような職種の人は勤務日数が減少しやすいことがうかがえる。
図 3 では、さらに詳しく職種の効果を検討するため、医療、介護・福祉、保育・教育、飲食、運送、製造の 6 つの職種とそれ以外を比較した。その結果、製造業や飲食業に従事している人は勤務日数が減少しやすいこと、医療従事者や介護・福祉職に従事している人は勤務日数が減少しにくく増加しやすいことが示された。この背景には、製造業や飲食業では在宅勤務などへのシフトが難しいことや、緊急事態宣言下には飲食店に対し営業自粛・短縮営業が要請されたことなどがあるだろう。また、感染拡大による医療や介護の現場への影響も反映した結果といえる。

図 2 勤務日数の増減に対する独立変数の影響

21

図 3 勤務日数の増減に対する特定の職種の影響
次に、図 4 には労働時間の増減を従属変数とした多項ロジスティック回帰分析の結果を示した。図 4 の結果からは、男性に比べて女性、子どものいない人に比べている人は労働時間が減少しにくいことがわかる。また、30 代に比べて 50 代、事務職に比べて販売職、サービス職、生産現場・技術職、無配偶者に比べて有配偶者は労働時間が減少しやすいこと、正規雇用者に比べて非正規雇用者は労働時間が増加しにくいことも示された。
詳しい職種の効果を検討した図 5 では、図 3 と同様に、製造業や飲食業で労働時間が減
少しやすく、医療や介護の職種では労働時間が増加しやすいという結果が得られた。また、
図 5 では女性や有配偶者の効果が統計的に有意ではなくなっていることから、女性であることや有配偶者であること自体が直接的に労働時間の減少に影響するわけではなく、女性や有配偶者が従事しやすい職種が労働時間の減少に影響を及ぼしていることが考えられる。

22

図 4 労働時間の増減に対する独立変数の影響

図 5 労働時間の増減に対する特定の職種の影響続いて、収入の増減を従属変数とした多項ロジスティック回帰分析の結果を図 6 に示した。この結果からは、正規雇用者に比べて自営業主は、収入の減少も増加もしやすい傾向に23

あることがわかる。また、事務職に比べて販売職、サービス職、生産現場・技能職、運輸・保安職は収入が減少しやすいようである。販売職、サービス職、生産現場・技能職は図 2 や
図 4 の分析で勤務日数や労働時間が減少しやすい傾向が確認されており、それにともなって収入も減少しやすい傾向にあるのだろう。一方、運輸・保安職では勤務日数や労働時間への影響はみられなかったが、収入は減少しやすいという結果が得られた。運輸・保安職の中でもとりわけタクシーやバス、電車、飛行機などの旅客運送業では、外出自粛による利用客の減少が収入の減少につながっていると考えられる。
より詳しい職種の影響について、図 7 をみてみると、医療従事者は収入が増加しやすく、
介護・福祉や保育・教育の職種でも収入が減少しにくいという傾向が確認できる。一方、飲食や運送、製造では収入が減少しやすい。ここでも、勤務日数や労働時間の増加／減少との関連がうかがえる。

図 6 収入の増減に対する独立変数の影響

24

図 7 収入の増減に対する特定の職種の影響
どのような人が業務内容・勤務形態・通勤方法の変更を経験したのか？
新型コロナウィルス感染症の感染拡大が長引く中で、これまでと業務内容が変わったり、在宅勤務や時差通勤のような勤務形態、通勤方法が変わるなど働き方の変化を経験している人も少なくない。冒頭に示した図 1 では、業務内容の変更があった人は男女ともに 15%程度、勤務形態の変更があった人は男性で約 25%、女性で約 15%、通勤方法の変更があった人は男性で 15%、女性で約 10%という結果が得られていた。こうした働き方の変化は、
どのような人々の間で生じやすい、あるいは生じにくいのだろうか。
図 8 の左に示したのは、業務内容の変更があったか否かを従属変数とした二項ロジステ
ィック回帰分析の結果である。同じく図 8 の中央には勤務形態の変更を従属変数とした結果、右には通勤方法の変更を従属変数とした結果を示した。図 8 をみると、まず業務内容の変更については、事務職に比べて運輸・保安職、サービス職、専門・技術・管理職で起こりやすいという結果が示された。勤務形態の変更と通勤方法の変更については、男性に比べて女性、正規雇用者に比べて経営者、非正規雇用者、自営業主、事務職に比べてそれ以外の職、子どものいない人に比べている人は経験していない傾向にある。
図 9 では、図 8 と同じ 3 つの従属変数に対する詳しい職種の効果を検討した。業務内容の変更は、医療、介護・福祉、保育・教育、飲食で生じやすく、製造では生じにくい。また、独立変数に投入した職種のいずれも、勤務形態の変更や通勤方法の変更は起こりにくいということが示された。
25

デスクワークが多い事務職は、在宅勤務への切り替えや時差通勤など比較的柔軟な対応が可能であることが推測されるが、対面での業務が欠かせないような仕事の場合はそのような対応が難しく、感染リスクに晒されながら働かざるを得ない状況になるのではないだ
ろうか。また、こうした職種の違いによる影響を考慮しても、正規雇用者と非正規雇用者、自営業主の間には、勤務形態の変更や通勤方法の変更があったかどうかに有意な差がある
ことも明らかとなった。

図 8 業務内容の変更・勤務形態の変更・通勤方法の変更に対する独立変数の影響

26

図 9 業務内容の変更・勤務形態の変更・通勤方法の変更に対する特定の職種の影響
コロナ禍における在宅勤務等の状況
東大社研パネル調査の若年・壮年パネル調査では、Wave15（2021 年）の調査で、回答者自身の在宅勤務・リモートワーク・テレワークの状況について尋ねている。具体的には、在宅勤務等が認められているか否かと、認められている場合は在宅勤務等の頻度を「週 5 日
以上」「週 3〜4 日」「週 1〜2 日」「在宅勤務・リモートワーク・テレワークはしていない」の 4 つの選択肢から選択してもらうものである。この質問項目を用いて、新型コロナウィ
ルス感染症により勤務形態に変更があった人の在宅勤務等の状況についてみてみよう。
図 10 は、在宅勤務が認められていると回答した人の割合である。新型コロナウィルス感染症により勤務形態に変更があった人のうち、在宅勤務が認められている人は 8 割以上であることがわかる。
次に図 11 には、在宅勤務が認められている場合、実際にどの程度在宅勤務をしているかについての回答である。新型コロナウィルス感染症により勤務形態に変更があった人の回答で最も多いのは「週 1〜2 日」であり、3 割程度を占めている。
「週 3〜4 日」「週 5 日以上」はそれぞれ 2 割程度であり、在宅勤務が認められている場合、7 割以上が実際に在宅勤務をしている状況が読み取れる。しかし、認められているにもかかわらず、在宅勤務をしていないという人も 3 割弱存在している。業務の都合上、出勤せざるを得ないということや、
27

制度上は認められていても、自宅の環境や勤務先の雰囲気などから実際には在宅勤務ができる状況にないことなどが考えられる。

図 10 在宅勤務・リモートワーク・テレワークが認められている人の割合

図 11 在宅勤務・リモートワーク・テレワークの日数28最後に、新型コロナウィルス感染症により勤務形態に変更があった人のうち、在宅勤務が認められている人の割合を従業上の地位別に示したのが図 12 である。経営者や自営業主では在宅勤務が認められている人の割合は 9 割を超えており、比較的フレキシブルな対応が可能であることがわかる。
また正規雇用者も 86.1%と多くの人々が認められている一方で、非正規雇用者は 66.7%と他に比べて突出して低い割合となっている。新型コロナウィルス
感染症の収束の見通しが立たない中では、在宅勤務や時差通勤などのように感染対策を講じながらも継続して働くための柔軟な対応が求められるが、その対象の外に置かれてしまう層が一定数存在していることが示唆される。

図 12 従業上の地位別にみた在宅勤務が認められている人の割合
小括
本稿では、新型コロナウィルス感染症による、人々の雇用・収入面への影響について分析をおこなった。分析の結果、雇用や収入に関する影響を受けていないという回答が最も多い
一方で、影響を受けた人々の中では「収入が減った」という回答が最も多く、新型コロナウ
ィルス感染症のパンデミックが人々の生活に深刻な影響を与えている様子もうかがえた。
どのような人々が雇用や収入に関する影響をより受けやすいのかという点についての分
析では、医療従事者や介護・福祉職の人々の労働時間の増大や、飲食業、製造業、運送業に労働時間の減少や収入の低下が起きていることなど、メディア等でも度々取り沙汰されて29

いる問題が東大社研パネル調査のデータにおいても確認された。
また、被雇用者の中でも正規雇用者と非正規雇用者では影響の受け方が大きく異なっていることも明らかになった。正規雇用者よりも非正規雇用者は、労働時間が減少しやすい傾向にあり、在宅勤務などの勤務形態の変更や時差通勤などの通勤方法の変更も経験していない傾向にあった。このような傾向は、職種の違いや性別、年齢、婚姻状態、子どもがいるかどうかといった関連する要因をコントロールしてもみられた。非正規雇用者は、さまざまな側面で正規雇用者よりも不利な立場に置かれやすいことが知られているが、コロナ禍においてその格差がより顕著にあらわれている可能性がある。
本稿の分析結果からは、雇用・収入面では影響を受けていない人がマジョリティではあったものの、影響を受けた人は過重労働や収入の低下など深刻な問題を抱えている可能性が指摘できる。今後は、影響を受けたかどうかだけではなく、具体的にどの程度労働時間や収入が変化したのかなど、人々が受けるインパクトの大きさについても詳しく分析する必要があるだろう。
（俣野美咲）

30

５．家族介護の実態と影響
はじめに
2000 年に介護保険制度が創設されて以降，介護のあり方は大きく変化した．厚生労働省「介護保険事業報告」の 2000 年と 2017 年調査によれば，介護保険創設後の 17 年で，居宅サービス利用者は約 3.8 倍，施設サービス利用者は約 1.8 倍に増えている．介護保険制度以前の主な介護提供主体は家族であったが，介護保険制度以降は，主な介護提供主体は家族
および非家族（公的介護サービスなど）になりつつあるということだ．この変化は，主に公的介護サービス利用の拡大によってもたらされたと考えられる．しかしながら，非家族によって提供される介護サービスが，家族介護を完全に代替するケースは稀である．介護が必要になった場合には，公的介護サービスを利用しながら，在宅や施設で家族介護を継続することが多いからである．内閣府が 2017 年に実施した「高齢者の健康に関する調査」によると，「介護が必要になった時に誰に依頼したいか」という質問に対して，男性では 72.8%が，女性では 56.8%が家族に依頼したいと回答しており，要介護者が家族による介護を希望していることも確認できる．この点を踏まえると，持続可能な介護提供体制を設計する前段階として，家族介護の状況とその影響を丁寧に把握する必要がある．こうした背景のもと，本稿
では，「東大社研パネル調査」の「継続・追加サンプル」を用いて，以下の 3 点を明らかにする．第 1 に，家族介護を提供しているのは誰なのかについて，性別・世代別・配偶者の有無別に集計する．基礎的な属性に基づいた集計をすることで，介護者がどの程度いるのか，
また時系列でどの程度変化するのかを明らかにすることが目的である．第 2 に，家族介護をすると介護者の就業にどのような影響を与えるのかを明らかにする．昨今では，介護を理由とした介護離職が問題となっている．本稿では，介護離職がどの程度生じているのかを定
量的に明らかにする．第 3 に，家族介護は時に介護者の健康に影響を与えることが知られている．例えば，家族介護が介護者の健康に負の影響を与えることがある．本稿では，家族介護が主観的健康およびメンタルヘルスにどのような影響を与えるのかを明らかにする．
誰が家族介護をしているのか
本節では，誰が介護をしているのかについて，性別・世代別・配偶者の有無別に集計をおこなう．世代については，東大社研パネル調査における若年世代（調査開始の 2007 年時点
で 35 歳未満）と壮年世代（調査開始の 2007 年時点で 35 歳以上）に分類する．また家族介護の有無については，仕事以外で現在介護をしている場合に，家族介護者としてコーディ
ングしている．図 1 が集計の結果である．図 1 からは，以下の 5 点が分かる．第 1 に，2021
年では，壮年調査世代女性で約 16%，壮年調査世代男性で約 4.8%，若年調査世代女性で約5.4%，若年調査世代男性で約 3.3%が家族介護をしている．第 2 に，対象者の年齢（調査年）
を重ねるごとに介護者の割合は増加傾向にある．ただし，2021 年については，とりわけ女性・壮年世代において値が前年に比べて低下しており，コロナ禍において対面が制限され介31

護が困難な状況も推測される．第 3 に，男性よりも女性の方が介護者の割合が高く，介護というケア役割についても女性が中心に担っていることがわかる．第 4 に，配偶者の有無で介護者になるか否かが異なるのは男性において顕著である．換言すれば，男性は配偶者がいる場合には介護の役割を妻が担っている一方で，女性の場合には配偶者の有無にかかわらず介護の役割を担っている．第 5 に，壮年世代は若年世代に比べて介護者の割合が高い．これは，壮年世代の方が親の年齢も高く，介護を必要とする者が身近に増えるためだと考えられる．

図 1 性別・世代別・配偶者の有無別にみた介護者の割合
家族介護をすると就業にどのような影響を与えるのか
厚生労働省「平成 29 年雇用動向調査」によれば，平成 29 年の常用労働離職者 735 万人のうち、「個人的理由による離職」は 74.7%を占めており，「介護・看護」による離職は 1.2%となっている．平成 25 年に取りまとめられた「社会保障制度改革国民会議報告書」には，「今後、要介護者が急増する中，親などの介護を理由として離職する人々が大幅に増加する懸念がある」との記述があり，これからの日本社会において介護と就業の両立を支援する制度設計は喫緊の課題である．ここでは，家族介護をすると就業（就業の有無と労働時間）にどのような影響を与えるのかについて，男女別に分析をおこなう．用いるデータは図 1 と同様に，8 年分の東大社研パネル若年・壮年調査データである．ここでは，家族介護をしていない状態からする状態になると，就業にどのような影響を与えるのかを確認するため，時点と個体の固定効果モデルによって推定をおこなう．結果変数と処置変数の他の調整変数
は，年齢，婚姻状況，子どもの有無，主観的健康，メンタルヘルスである．固定効果モデル
による推定結果が図 2 である．

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図 2 固定効果モデルによる家族介護が就業の有無および労働時間に与える影響の推定結果
図 2 の分析結果からは，女性においてのみ家族介護が就業に影響を与えていることが確認できる．具体的には，家族介護をすると就業確率が平均で 5%低くなり，労働時間（月）が平均で 5 時間短くなる．男性についてこうした関連は確認できなかった．なぜ女性においてのみ家族介護は就業を抑制し，労働時間を短くするのだろうか．今回の分析では，介護の有無を変数として用いており，どのような介護をしているのか，どの程度介護をしているのかを考慮していない．したがって，介護の内容や時間が男女で異なるために，女性においてのみ負の関連がみられたことは否定できない．
家族介護をすると健康にどのような影響を与えるのか
最後に，家族介護をすると健康（主観的健康とメンタルヘルス）にどのような影響を与えるのかについて，男女別に分析をおこなう．近年では，「介護疲れ」「介護うつ」が報道されることが多く，長期間および長期間の介護が健康に与える様々な側面が問題視されている．以下では，介護と健康の関連についての分析結果を紹介する．介護については，これまでと同様の変数を用いる．健康については，主観的健康（self-rated health）を変数として用いる。．
東大社研パネル調査」における主観的健康（self-rated health）とは，「あなたは、自分の健康状態についてどのようにお感じですか」という質問に対して，「１：とても良い「2：まあ良い」「3：普通」「4：あまり良くない」「5：悪い」の選択肢で測定される．解釈をわかりやすくするために，値が高くなるほど健康状態が良くなるよう値を反転して分析をおこなった．メンタルヘルスの指標としては，MHI-5（Mental Health Inventory 5）を用いる．MHI5 は，過去 1 ヶ月間で「かなり神経質であった」「どうにもならないくらい気分が落ち込んでいたこと」「落ち着いておだやかな気分であったこと」「落ち込んで、憂鬱な気分であった
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こと」「楽しい気分であったこと」の５項目について尋ねている．回答選択肢は，それぞれの項目について「1：いつもあった」から「5：まったくなかった」の 5 件法で測定される．
分析では，これらの５項目について単純加算し，値が高くなるほどメンタルヘルスが良くなるよう値を変換している．図 2 と同様に，家族介護をしていない状態からする状態になると，健康にどのような影響を与えるのかを確認するため，時点と個体の固定効果モデルによって推定をおこなう．結果変数と処置変数の他の調整変数は，年齢，婚姻状況，子どもの有
無，就業の有無である．固定効果モデルによる推定結果が図 3 である．

図 3 固定効果モデルによる家族介護が主観的健康およびメンタルヘルスに与える影響の推
定結果
図 3 の分析結果からは，女性においてのみ家族介護が健康に影響を与えていることが確認できる．具体的には，家族介護をするとメンタルヘルスが平均で 0.4 ポイント低くなる．な
お男性についてこうした関連は確認できなかった．家族介護と就業の分析と同様に，今回の分析では，介護の有無を変数として用いているため，介護の質と量を考慮していない．
おわりに
本節では，同一個人を複数時点にわたって調査した「東大社研パネル調査」データを用いて，
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（1）家族介護をしているのは誰なのか，（2）家族介護をすると介護者の就業にどのような影響を与えるのか，（3）家族介護が主観的健康およびメンタルヘルスにどのような影響を与えるのか，の 3 点について分析をおこなった．
（1）については，以下の 5 点が明らかになった．第 1 に，2021 年では，壮年調査世代女性で約 16%，壮年調査世代男性で約 4.8%，若年調査世代女性で約 5.4%，若年調査世代男性で約 3.3%が家族介護をしている．第 2 に，対象者の年齢（調査年）を重ねるごとに介護者の割合は増加傾向にある．ただし，2021 年については，とりわけ女性・壮年世代において値が前年に比べて低下しており，コロナ禍において対面が制限され介護が困難な状況も推測される．第 3 に，男性よりも女性の方が介護者の割合が高く，介護というケア役割についても女性が中心に担っていることがわかる．第 4 に，配偶者の有無で介護者になるか否かが異なるのは男性において顕著である．第 5 に，壮年世代は若年世代に比べて介護者の割合が高い．
（2）については，女性においてのみ，家族介護に直面すると就業を中断するおよび労働時間を短くする傾向があることが明らかとなった．
（3）については，家族介護と主観的健康の間に関連はみられなかったものの，メンタルヘルスについては女性においてのみ負の関連を確認した．長時間および長期の介護については，身体的健康にも大きな影響を及ぼしうるが，介護の期間や対象を考慮しない場合には，介護はまずメンタルヘルスに影響を及ぼす可能性が指摘できる．また，本分析結果を踏まえても，男女では家族介護による異なるストレスを経験することが示唆される（Zwar et al. 2020）．したがって，家族介護の影
響を明らかにする際には，ジェンダーを考慮に入れるべきである．
日本において，介護の可視化および社会化が進展する契機となったのは，2000 年に導入された介護保険制度の創設である．本稿では，「東大社研パネル調査」を用いて，家族介護の実態とその影響に着目した．分析結果からは，介護保険制度創設以降においても，女性は男性に比べて介護をしており，また様々な指標において介護の影響を受けやすいことが明らかとなった．
「介護の社会化」が掲げられる以前のジェンダー規範は，介護において依然として続いていると考えられる．
（大久保将貴）引用文献
Zwar, L., H.-H. König, & A. Hajek, 2020, “Psychosocial Consequences of Transitioning
into Informal Caregiving in Male and Female Caregivers: Findings from a Populationbased Panel Study,” Social Science and Medicine 264: 113281.

35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
https://csrda.iss.u-tokyo.ac.jp/panel/