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

コロナ禍にみる人々の生活と意識：「働き方とライフスタイルの変化に関する全国調査 2020
ウェブ特別調査」の結果からLives and Attitudes in COVID-19:
The Results of the Japanese Life Course Panel Survey (JLPS) 2020

石田浩 石田賢示 大久保将貴（東京大学社会科学研究所）

Hiroshi ISHIDA, Kenji ISHIDA, Shoki OKUBO

Feb 2021
No.128

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.128
2021 年 2 ⽉

コロナ禍にみる人々の生活と意識：「働き方とライフスタイルの変化に関する全国調査 2020 ウェブ特別調査」の結果から
⽯⽥浩 ⽯⽥賢⽰ ⼤久保将貴（東京⼤学社会科学研究所）
要約

本稿では、2007 年から毎年実施している「働き⽅とライフスタイルの変化に関する全国調査」の追跡調査と、2020 年に新たに実施したウェブ特別調査を⽤いて、コロナ禍にみる
⼈々の⽣活と意識について分析した。具体的には、（1）コロナ禍における不安および健康と⽣活意識、（2）コロナ禍における社会的孤⽴リスクの格差の蓄積、（3）新型コロナウイ
ルス感染症（COVID-19）のリスク認知の 3 点に着⽬し、以下の点が明らかとなった。
1.

2020 年 4 月から 5 月にかけての緊急事態宣言下では、8 割以上の人が「旅行・イベン
トへの参加」「感染の収束」「不況の長期化・深刻化」「予防物資の不足」「政府の対応」「正しい情報の欠如」について不安を抱いていたことがわかる。どのような人が不安傾向が高いのかを分析すると、女性の方が男性より一般的に不安を感じやすく、年齢が高くなると不安は高くなる傾向にある。高学歴層と単身者は、不安スコアが低い傾向があり、専門・管理職の場合には、ブルーカラー職と比較して不安スコアが平均的に低い。
パネル調査であることの特性を活かして、健康と生活意識に関する調査項目について
時点間の変化を分析した。コロナ禍が到来する前の「2019 年初旬から 2020 年初旬」にかけての変化と「2020 年初旬から 2020 年秋」のコロナ禍を経た時期の変化を比較すると、コロナ禍で健康と生活に関わる状況が大きく損なわれたと結論することはできない。新型コロナウイルスの感染症が拡大する以前から、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、コロナ禍を経た 2020 年秋頃にも、ほぼ同様の比率の人々が悪化を経験している。

2.

コロナ禍前後での人間関係や社会的孤立の発生リスクについて、対面、通話、メールやテキストメッセージそれぞれで日常的な接触のある人数（社会ネットワーク）に着目して分析した。コロナ禍で社会ネットワークの縮小が生じたのは対面だけでなく、行動制
限の影響を受けにくいはずの通話、メール・テキストによるネットワークについても同様である。また、いずれの方法についても接触する相手がいない状態を社会的孤立と定義して分析した。その結果、社会的孤立のリスクもコロナ禍で高まっており、もともと孤立しやすい背景を持つ人びとがより孤立リスクを高めやすいことがわかる。今回の分析結果は、コロナ禍の前から存在していた社会的孤立の背景要因が顕在化し、強まったのだと解釈できる。
3.

多くの人（約 87%）が実効再生産数（COVID-19 に対するリスク認知）を過大に見積もる傾向がある。実効再生産数の過大な認知は様々な属性に規定されている。具体的には、男性は女性に比べて、大卒は非大卒に比べて過大認知をしない傾向、年齢が高い人は低い人に比べて過大認知をしない傾向、販売・サービス職と生産現場等の職業は専
門・管理・技術職に比べて実効再生産数を過大に認知する傾向がある。こうした実効再生産数を過大に見積もる人は、そうでない人に比べて、換気をしたり、外食を控える傾
向がある。

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、2007 年に若年者（20-34 歳）と壮年者（35-40 歳）を対象
として総合的な社会調査である「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）を実施し、その後毎年対象者を追跡（若年・壮年継続サンプル）している。2011 年には同年齢の対象者のサンプルを補充（若年・壮年
追加サンプル）し、さらに 2019 年には調査対象者よりも若い 20-31 歳の若年者を新たに抽出（若年リフレッシュサンプル）し、毎年追跡している。これらの JLPS の対象者に対して、このたび 2020 年 8 ⽉下旬より 11 ⽉上旬にかけてウェブによる特別調査を実施した。対象者は調査協⼒依頼に関する書類を受け取ったあと、各⼈に固有に割り当てられたトークン（パスワード）を⼊⼒して回答画⾯にログインし、回答をおこなった。調査画⾯は、ウェブ
調査プラットフォームの Lime Survey を⽤いて作成した。調査の経過については、9 ⽉上旬に督促、その後 10 ⽉中旬に調査協⼒への再依頼、加えて 10 ⽉下旬に再度の督促を⾏った。
ウェブ調査の⼊⼒期間は、8 ⽉ 29 ⽇から 11 ⽉ 9 ⽇までであった。
ウェブ特別調査の回収率は対象者全体で 63.9%（3740 名）であった。サンプル種別ごとの内訳を⽰すと、若年、壮年継続サンプルでそれぞれ 66.7%、62.2%であった。2011 年より開始した補充調査については、若年、壮年追加サンプルでそれぞれ 57.8%、59.4%であった。また、2019 年より新たに加わった若年リフレッシュサンプルの回収率は 64.2%であった。
調査内容は、従来の調査で尋ねている事項に加え、コロナ禍、とりわけ緊急事態宣⾔前後の⽣活経験に関する事項も含んでいる。新型コロナウイルス感染症に焦点を当てた社会調
査はすでに散⾒されるものの、コロナ前の情報を活⽤できる調査データはまだ多くない。
JLPS は、コロナ前の仕事や⽇常⽣活に関する状況が、コロナ禍の経験にどのような影響を与えたのかを検証するうえでも有⼒であるといえよう。
（石田浩・石田賢示）

２．コロナ禍における不安および健康と生活意識の変化（1）コロナ禍における不安および健康と⽣活意識の変化
2020 年ウェブ特別調査の⽬的のひとつは、新型コロナウイルス感染症の拡⼤が⼈々にどのような影響を及ぼしているのかを検証することである。特に第 1 回の緊急事態宣⾔（2020年 4 ⽉ 7 ⽇から 5 ⽉ 25 ⽇）が発せられた時期の⼈々の⽣活がどのようなものであったのかについてきちんと把握しておく必要がある。特別調査では、「新型コロナウイルス感染症に関連して、以下の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「緊急事態宣⾔下（4 ⽉〜5 ⽉）」と「現在」（調査回答時点なので、ほとんどの対
象者が回答した 2020 年 9 ⽉から 10 ⽉）の 2 つの時期について「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。
「緊急事態宣⾔下（4 ⽉〜5 ⽉）」の時期についての回答を⾒てみよう。11 項⽬を 3 つに1

分類してみた。1)ほぼ⼤多数の回答者が「不安があった」とした項⽬、2)ほぼ半数の回答者
が「不安があった」とした項⽬、3)ほぼ誰も「不安があった」と回答しなかった項⽬の 3 つである。それぞれの項⽬について「不安があった」とした回答者の⽐率も⽰した。
1)⼤多数の⼈が不安に思っていた項⽬
旅⾏やイベント、冠婚葬祭などの参加や実施 89％
感染の収束が⾒えない 87％
不況の⻑期化・深刻化 87％
感染予防物資の不⾜ 84％
感染拡⼤防⽌に向けた政府の対応 83％
正しい情報がわからない 82％2)ほぼ半数の⼈が不安に思っていた項⽬
ご⾃⾝やご家族の持病などによる通院や⼊院 59％
休校による⼦どもの学習への影響 56％
収⼊の減少に伴う⽣活への⽀援 55％
精神的に安定しないこと 51％
3)ほとんど誰も不安に思っていなかった項⽬
家のなかに居場所がないこと ９％「緊急事態宣⾔下の時期」では、8 割以上の⼈が「旅⾏・イベントへの参加」「感染の収束」「不況の⻑期化・深刻化」「予防物資の不⾜」「政府の対応」「正しい情報の⽋如」について不安を抱いていたことがわかる。
「8 割以上」というのは、極めて⾼い数値であり、当時の⼈々の不安の⼤きさを物語っている。さらにほぼ半数の回答者は、「通院・⼊院」「⼦どもの学習への影響」「収⼊減への⽣活⽀援」「精神的安定」の項⽬について「不安があった」ことがわかる。
それでは緊急事態宣⾔が解除された後には、不安は改善したのであろうか。調査時点である 2020 年秋の時期には、回答は下記のようになっている。
1)⼤多数の⼈が不安に思っていた項⽬
不況の⻑期化・深刻化 83％
旅⾏やイベント、冠婚葬祭などの参加や実施 80％
感染の収束が⾒えない 77％
感染拡⼤防⽌に向けた政府の対応 77％
正しい情報がわからない 65％22)半数以下の⼈が不安に思っていた項⽬
ご⾃⾝やご家族の持病などによる通院や⼊院 50％
収⼊の減少に伴う⽣活への⽀援 48％
休校による⼦どもの学習への影響 44％
精神的に安定しないこと 38％
感染予防物資の不⾜ 30％3)ほとんど誰も不安に思っていなかった項⽬
家のなかに居場所がないこと 8％「2020 年秋の時期」でも、「不況の⻑期化・深刻化」「旅⾏・イベントへの参加」「感染の収束」「政府の対応」
に関しては 8 割前後という⼤勢の⼈が不安を抱いていたことがわかる。
「感染予防物資の不⾜」については、マスクやアルコール消毒液の⼊⼿が⼤きく改善され、⼤きな不安の要素とはなくなっていた。しかし、「通院・⼊院」「収⼊減に伴う⽣活⽀援」「⼦
どもの学習への影響」については依然として半数弱の回答者が不安要素として挙げている。
つまり 2020 年秋の段階でも、⼈々の⽣活⾯での不安要素はそれなりに⾼いレベルにあったことがこの結果から推察される。
次に項⽬別ではなく、すべての項⽬を⾜し挙げて不安スコアを測定した。
「休校による⼦
どもの学習への影響」の項⽬は、回答者に⼦どもがいるか否で質問の意味がことなってくることから、この項⽬を除く残りの 10 項⽬について「不安があった」回答の合計を算出した。
不安スコアは、ゼロ（不安がまったくない）から 10（すべての項⽬で不安）の値をとる。
不安スコアの分布を⽰したのが、図 1（2020 年春緊急事態宣⾔下の時期）と図２（2020 年
秋の時期）である。

図１ 不安スコアの分布（緊急事態宣⾔下の時期）

3

図 2 不安スコアの分布（2020 年秋の時期）
2020 年春の緊急事態宣⾔下の時期における不安スコアの分布（図１）は、右に偏っており、8，9，10 といった⾼いスコアを⽰す回答者が、47％と半分近くになる。ほとんどすべての項⽬について不安があった回答者が半数近くに上ったことになる。これに対して 2020年秋の時点では、不安スコアの分布はより均⼀化し、8，9，10 の⾼いスコアの回答者の割
合は 4 分の 1 である。スコア 0 から 3 までの回答者も 4 分の１弱を占める。
この不安スコアを⽤いて、どのような⼈が、不安スコアが⾼い傾向にあるのかを分析した。
分析は、緊急事態宣⾔下の不安スコアを⽤いた。不安スコアを従属変数とする重回帰分析の結果を図 3 に⽰す。それぞれの独⽴変数の効果（係数を丸で表⽰）と 95％の信頼区間（丸の左右のバー）を表⽰した。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く、含まない場合には有意であることを表す。パネル調査であることの利点を活かして、個⼈属性（性別・年齢・学歴）とともに 2020 年 1 ⽉から 3 ⽉時点で回答者の置かれている状況（配偶関係、世帯構成、居住地）と雇⽤情報（初職、現職）を独⽴変数として導⼊している。
結果をみていこう。男性の⽅が⼥性よりも不安スコアは低い傾向にある。⼥性の⽅が⼀般的に不安を感じやすいようである。年齢が⾼くなると不安は⾼くなる傾向にある。⼤学・⼤学院学歴の場合には、中学・⾼校学歴よりも不安スコアが低く、不安を感じにくい傾向がある。⾼学歴の⽅が情報収集のスキルが⾼く、在宅勤務など感染リスクを減らす働き⽅をしやすいので、不安を感じにくいのかもしれない。単⾝者は複数⼈の世帯と⽐較して、不安スコ
アが低い傾向がある。単⾝の場合には、家庭にウイルスを持ち込み、同居家族を感染させてしまうという不安は少ないかもしれない。専⾨・管理職の場合には、ブルーカラー職と⽐較して不安スコアが低い傾向にある。専⾨・管理職従事者は、通勤を回避しオンラインで働くなど、よりフレキシブルな働き⽅が可能である職種であることが関連しているのかもしれない。年代、配偶関係、都市規模、従業上の地位の違いは、不安の程度とは関連が⾒られな

4

かった。

図 3 不安スコアに関連する要因の分析
最後に不安項⽬のなかで「収⼊の減少に伴う⽣活への⽀援」について取り上げ、どのような⼈が収⼊減による⽣活への⽀援に関して不安に感じているのかを分析した。分析は、緊急事態宣⾔下の不安状態を⽤いた。
「収⼊の減少に伴う⽣活への⽀援」について不安がありか否かを従属変数とするロジスティックス回帰分析の結果を図 4 に⽰す。独⽴変数は上記の分析と同様である。収⼊減に伴う経済⾯に関する不安の場合には、不安全般とは異なり、男性の⽅が⼥性よりも不安を感じやすい傾向にある。学歴に関しては、⾼学歴層で経済不安は低いことがわかる。中学・⾼校学歴の低学歴層は、⼤学・⼤学院の⾼学歴層に⽐べて、1.7倍（1/e-0.544）経済不安を感じやすい。さらに雇⽤状況が経済不安と関連していることがわかる。現職（2020 年 1 ⽉から 3 ⽉の時点）が「⾮正規（パート・派遣・請負）」「⾃営・家
族従業者」である場合には、「経営者・正規社員」である場合に⽐べ、経済不安を感じやすい。現職が専⾨・管理職の場合にはブルーカラー職の場合と⽐較して、経済不安を感じにくい。特に「⾃営・家族従業者」は「経営者・正規社員」と⽐べ 2.6 倍（e0.939）経済不安を感じやすく、この差は顕著である。緊急事態宣⾔下の時短営業などの影響が直接的に現れているのかもしれない。低学歴層や⾮正規労働者を含め社会経済的に不利な状況にある⼈の⽅が、経済不安度が明らかに⾼いことがこの結果から読み取れる。

5

図 4 「収⼊の減少に伴う⽣活への⽀援」に関する不安に関連する要因の分析（2）コロナ禍における健康と⽣活意識の変化
2020 年ウェブ特別調査の対象者は、JLPS2007 年からの継続サンプル、2011 年からの追加サンプル、そして 2019 年からの若年リフレッシュサンプルの 3 種のサンプルの対象者である。いずれのサンプルについても 2019 年 1 ⽉から 3 ⽉の調査（継続調査の Wave13、追加調査の Wave9、リフレッシュサンプルの Wave1）と 2020 年 1 ⽉から 3 ⽉の調査（継続
調査の Wave14、追加調査の Wave10、リフレッシュサンプルの Wave2）の回答を参照する
ことができる。つまり特別調査の回答とそれ以前の調査の回答の⽐較が可能となり、同⼀の調査項⽬については、時点間の変化の軌跡を明らかにすることができる。
そこでこの JLPS の特性を活かして、健康に関連する調査項⽬と⽣活意識に関する調査項⽬について時点間の変化を分析する。表 1 は、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」）の回答（5 件法）の結果を、2020
年 1 ⽉から 3 ⽉と 2020 年秋の 2 つの調査時点間でクロス集計（実数と⾏%）したものである。主対⾓線上の回答が、健康状態に変化のない回答者（全体の 54％）
、主対⾓線よりも上の回答は、健康状態が悪くなった回答者（17％）
、主対⾓線よりも下の回答は、健康状態が良くなった回答者（29％）を表す。ほぼ半数の回答者は、⾃分の健康状態に変化がなかった
が、健康状態が良くなった回答者が 3 割弱、逆に悪くなった回答者が 2 割弱いたことがわ

6

かる。
表 1 主観的健康状態の 2 時点（2020 年 1 ⽉から 3 ⽉と 2020 年秋）の回答
2020年秋
2020年1-3月
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

1 とても良い2 まあ良い

特別調査

3 普通 4 あまり良くない

5 悪い

合計

212

106

33

7

1

359

59.10%

29.50%

9.20%

1.90%

0.30%

100.00%

202

666

230

37

5

1140

17.70%

58.40%

20.20%

3.20%

0.40%

100.00%

96

526

840

150

7

1619

5.90%

32.50%

51.90%

9.30%

0.40%

100.00%

6

59

140

206

20

431

1.40%

13.70%

32.50%

47.80%

4.60%

100.00%

1

4

3

18

17

43

2.30%

9.30%

7.00%

41.90%

39.50%

100.00%

同様な形で 2020 年 1 ⽉から 3 ⽉と 2020 年秋の 2 つの調査時点間のクロス集計を下記の6 つの健康関連項⽬と 5 つの⽣活関連項⽬について作成し、変化のない回答者、悪くなった
回答者、良くなった回答者の割合を図として表⽰したのが、図 5 である。JLPS では精神的健康についての 5 つの質問（図を参照）と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（活動制限）について質問している。それぞれの質問は、「いつもあった」「ほとん
どいつもあった」「ときどきあった」「まれにあった」「まったくなかった」の 5 段階の選択肢を⽤意した。⽣活関連項⽬では、「次のことについて、現在あなたはどのくらい満⾜していますか」の質問のうち「仕事」と「⽣活全般」の回答を取り上げた。回答は「満⾜している」「どちらかといえば満⾜している」「どちらともいえない」「どちらかといえば不満である」「不満である」の 5 件法選択肢を⽤意した。⽣活の将来展望については、「あなたは、将来の⾃分の仕事や⽣活に希望がありますか」の質問についての回答（「⼤いに希望がある」「希望がある」「どちらともいえない」「あまり希望がない」「まったく希望がない」）を⽰した。暮らし向きについては、現在の暮らし向き（「豊か」「やや豊か」「ふつう」「やや貧しい」「貧しい」の 5 件法選択肢）と 10 年後の暮らし向き（「良くなる」「少し良くなる」「変わらない」「少し悪くなる」「悪くなる」の 5 件法選択肢）を取り上げた。これらの質問について、回答が変わらないのかそれとも良い⽅向に回答が変化したのか、悪い⽅向に変化したのかという全体的な傾向を掴むために分析した。
図 5 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」である。2020 年 1 ⽉から 3 ⽉の時点から 2020 年秋の時点までの半年ほどの間のことなので、変化しない⼈がほぼ半数かそれ以上であるのも不思議ではない。悪い⽅向で変化したのが良い⽅向で変化したのに⽐べ明らかに⼤きい項⽬は、「楽しい気分であった」「⽣活満⾜度」「将来の仕事や⽣活に希望」の 3 つである。それ以外の 9 項⽬は良い⽅向の⽐率の⽅が⼤きいか悪いと良いがほぼ同じ⽐率である。新型コロナウイルス感染症がこの間に⼤きく拡

7⼤していったことを受けて、健康や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、という予想もあった。しかし結果をみると、必ずしも健康・⽣活の領域のすべてで悪化の⽅向に向いているというわけではなさそうである。

図 5 健康関連項⽬と⽣活関連項⽬の 2 時点間の変化（2020 年 1 ⽉から 3 ⽉の時点と 2020年秋の時点）
この新型コロナウイルス感染症拡⼤の時期のインパクトがあったのかを確かめるために、
2019 年 1 ⽉から 3 ⽉の時点と 2020 年 1 ⽉から 3 ⽉の時点の間の変化についても同じように変化パターンの図を作成した。これはコロナ禍が到来する前の 1 年間の変化を表す。図 6の結果をみると、変化パターンは驚くほど類似している。どの項⽬でも最も⼤きなグループ
は「変化なし」である。悪い⽅向で変化したのが良い⽅向で変化したのに⽐べ明らかに⼤き
い項⽬は、「楽しい気分であった」と「10 年後の暮らし向き」の 2 つである。

8

図 6 健康関連項⽬と⽣活関連項⽬の 2 時点間の変化（2019 年 1 ⽉から 3 ⽉の時点と 2020
年 1 ⽉から 3 ⽉の時点）
図 7 は、図 5 と図 6 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ものである。薄い⾊の棒が「2019 年初旬から 2020 年初旬」にかけての変化、濃い⾊の棒が「2020 年初旬から 2020 年秋」のコロナ禍を経た時期の変化である。新型コロナウイル
スの感染症が拡⼤する以前には、「10 年後の暮らし向き」「仕事満⾜度」「健康により家事や仕事などが制限されたこと」の項⽬で、「悪くなった⽐率」が相対的に⾼い。コロナ禍を経験した後には、「⽣活満⾜度」と「かなり神経質であったこと」の項⽬が相対的に⾼い。しかし、全体的な傾向から⾔うとコロナ禍で健康と⽣活に関わる状況が⼤きく損なわれたと結論することはできない。少なくともこれらの調査項⽬に関しては⾔えば、変化は限られている。新型コロナウイルスの感染症が拡⼤する以前から、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 割程度存在していたことがわかる。コロナ禍を経た 2020 年秋頃にも、ほぼ同様の⽐率の⼈々が悪化を経験している。但し注意しなければならないのは、特別調査が実施されたのは、第 1 回の緊急事態宣⾔を経て、状況がある程度落ち着き⼩康状態であった 2020 年 9 ⽉から 10 ⽉にかけての時期であったことである。もしかすると緊急事
態宣⾔下では、健康状態と⽣活環境が悪化した状況にあった⼈がより多く存在した可能性は否定できない。残念ながら本調査からはこの点については明らかにすることはできない。

9

図 7 健康関連項⽬と⽣活関連項⽬で「悪くなった⽐率」の時点間⽐較
（石田浩）

10

3．コロナ禍における社会的孤立リスクの格差の蓄積（1）社会的孤⽴の問題
社会的孤⽴とは、他者とのあいだに⼀切、あるいはほとんど社会的なつながりのない状態を指す（Wilson 1987）。社会的なつながりにはさまざまなものがある。個⼈的な友⼈関係、家族・親族といった⾎縁、近隣などとの地縁、仕事上の⼈間関係が典型例である。これらの多種多様な社会的なつながり全体のことを社会ネットワークと呼んでいるが、それが⽋如した状態のことを社会的孤⽴と考えてよい。
社会的孤⽴は、特に⾼齢者にとって問題であると考えられている。社会的なつながりがな
いということは他者との交流がないことにつながる。このことが、外出の少なさによる⽇常的な運動不⾜や、話し相⼿がいないことによるストレスなどを通じ、⼼⾝の健康悪化を引き起こす可能性があると考えられている（Fiori et al. 2008）。
しかし、これらの問題が若年・壮年者にあてはまらないわけではない。若年・壮年者は、冒頭で述べたようなさまざまな社会的なつながりにもとづく役割を担っている。⾼齢者に⽐べれば社会的孤⽴が⽣じにくいライフステージにいるために問題として認知されにくいが、孤⽴による潜在的な⽣活上のリスクがないというわけではない。また、若年・壮年者に孤⽴が⽣じにくいということは、それにも関わらず孤⽴した者を逸脱的な存在だと⾃他が認識してしまう可能性もある。
社会的孤⽴のリスクは、2020 年 3 ⽉ 11 ⽇に WHO が世界的な流⾏を宣⾔した新型コロ
ナウイルス感染症（COVID-19）によって深刻化している可能性がある。この感染症が⼈びとの⾝体的接触により広がることから、世界中の都市でロックダウンがおこなわれ、⼈びとの社会的、経済的活動が⼤きく制限されることとなった。⽇本でも 2020 年 4 ⽉ 7 ⽇に埼⽟県、千葉県、東京都神奈川県、⼤阪府、兵庫県および福岡県を対象として緊急事態宣⾔が実施され、4 ⽉ 16 ⽇には全国に広がった。また、感染の再拡⼤により 2021 年 1 ⽉ 7 ⽇には
2 度⽬の緊急事態宣⾔が発出された。
海外のロックダウンとは異なり強制的な⾏動制限は⽇本ではおこなわれていない。しかし、外出⾃粛が強く呼びかけられ、全国的に多くの⼈々が要請を積極的に受け⼊れた。その結果、⼈びとが対⾯でコミュニケーションをとることが激減し、社会的孤⽴のリスクが広く⽣じている可能性がある。COVID-19 と社会的孤⽴の関係について、イギリスの研究では社会的な交流の減少が報告されている（Williams et al. 2020）。また、アメリカでおこなわれた定量的な研究では、年齢層を問わず社会的孤⽴の認識が⾼まっているということが指摘されている（Teater et al. 2021）。
上記の研究を含め、COVID-19 という⼤きな出来事により社会的孤⽴のリスクがどのように変化したのかについては、現時点ではまだ速報的な知⾒があるのみである。また、孤⽴リスクの背景、すなわち誰の社会的孤⽴のリスクが⾼まったのかについては、ほとんど検証がない。このような論点について検討を加えるためには、コロナ前後の状況を把握できるパ
ネル調査データの分析が望ましい。ここでは、社会ネットワークサイズのコロナ禍前後での11

推移を分析し、孤⽴リスクの変化についてどのような格差が存在するのかを検証する。
（2）JLPS での社会ネットワークサイズの把握の仕⽅
JLPS では、社会ネットワークサイズに関する質問を 2009 年にはじめて尋ねた。その質問では、毎⽇平均して「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をする⼈」（メール・メッセージ）の 3 種類の⼈数を尋ねている。
その後、2018 年に再度同じ質問を設けたが、この間のスマートフォンやインスタント・
メッセージアプリの普及などを踏まえ、メール・メッセージのネットワークサイズの⽂⾔は「携帯・パソコン等によりメール（LINE 等を含む）をする⼈」に変更している。また、今回のオンライン特別調査では、通話のネットワークサイズの⽂⾔を「電話・携帯（ビデオ通話を含む）により会話をする⼈」に変更した。これは、コロナ禍において Zoom などのビデ
オ通話アプリケーションが普及したことによる。
以上の⽂⾔変更は、メール・メッセージあるいは通話のネットワークの範囲を広げる内容であるため、測定される⼈数は変更前よりも多くなるはずであることをあらかじめ断っておく。以下では、特にコロナ禍に相当するオンライン特別調査（2020 年 8-11 ⽉）とそれ以前（2009 年、2019 年、2020 年 1-3 ⽉）の違いに焦点をあてながら、データ分析の結果を紹介する。
なお、JLPS の質問では対象者が該当する⼈数を直接記⼊・⼊⼒する形式をとっている。
そのため、「10 ⼈」や「20 ⼈」などの「切りのよい数字」に丸めた回答が多くなる。ここでの分析では、回答の素の分布をみながらいくつかのカテゴリに分類しなおすことで、ネット
ワークサイズの分布の特徴をとらえやすくした。⼀部、統計モデルを⽤いた分析結果については、元の情報をそのまま⽤いている1。
（3）社会ネットワークサイズの推移
図 1 は、調査時期別に対⾯、通話、メール・メッセージのネットワークサイズの分布をそれ
ぞれ折れ線グラフで⽰したものである。縦軸のパーセンテージは各カテゴリの相対的な割合を意味している。
まず、社会ネットワークなかでも参照されることの多い対⾯のネットワークについてみてみよう。いずれの調査時点においても、もっとも多いのは「6-10 ⼈」である。また、20⼈程度までで回答の約 85％程度がカバーされる。この質問では続柄の内訳は尋ねていないが、同居者や職場の同僚がその中⼼を占めると想定できるだろう。
⼀⽅、対⾯のネットワークサイズの分布はコロナ禍の前後で明確に異なり、対⾯のネット
ワークサイズがコロナ禍で減少している。
「6-10 ⼈」以上のカテゴリにおけるパーセンテー
1

回答のなかには極端に⼤きな値も存在する。ここでは、素の分布のうち上位 1％の外れ値を除外して集計・分析をおこなった。
12

ジが減少し、「4-5 ⼈」以下の割合の上昇が読み取れる。

45%
40%
35%
30%
25%
20%
15%
10%
5%
0%
⼈

⼈
⼈⼈⼈以
上

31-50
21-30
11-20
6-10
4-5
2-3
1
0

⼈⼈

21-30
11-20
6-10
4-5
2-3
1
0

51
31-50
21-30
11-20
6-10
4-5
2-3
1
0
⼈⼈

⼈⼈

⼈⼈⼈

⼈⼈

対⾯
2009年

⼈⼈

⼈

通話
2018年

2019年

⼈⼈

⼈⼈

⼈

メール・メッセージ
2020年1-3⽉

2020年8-11⽉

図 1 「対⾯」「通話」「メール・メッセージ」のネットワークサイズの分布
その背景はシンプルである。新型コロナウイルス感染症の広がりとともに「3 密」（密集、
密閉、密接）という⾔葉が頻繁に⽤いられるようになり、これを避ける⾏動（ソーシャル・
ディスタンシング）の遵守が求められるようになったことが⼤きな理由といえるだろう。在宅勤務などにより職場の同僚と会う機会や、地域や個⼈的な交友関係のなかでの会合が減ったことが具体例といえる。
コロナ禍において対⾯で接触する⼈数が少なくなることは想像に難くない⼀⽅、オンラ
インで維持されるネットワークについてはどうだろうか。メッセージアプリの通話機能や、コロナ禍で急速に普及したビデオ通話アプリは、対⾯でのコミュニケーションを補完する役割を果たすと考えても不⾃然ではない。
しかし、図 1 の結果はオンラインでの通話がネットワークサイズの減少を緩和することとは逆の可能性を⽰している。通話のネットワークサイズは調査時点を通じて「2-3 ⼈」以下であり、「0 ⼈」という回答も多いことがわかる。新型コロナウイルス感染症の問題を抜きにしても、対⾯のネットワークサイズの減少を通話のネットワークが補うという関係は、
JLPS の結果からは読み取れない。
さらに、コロナ禍における通話のネットワークサイズがゼロである者の割合は、それ以前の調査時期と⽐べても⼤きくなっており、直前の 2020 年 1-3 ⽉の 21％よりも 13 ポイント
⾼い 34％である。強制的に対⾯でのコミュニケーションが取れなくなった状況で、多くの⼈々が⾳声ないしビデオでの通話によるやり取りに切り替えざるを得なくなったにもかかわらず、⼈々の通話によるネットワークは縮⼩したと考えるべきである。

13

通話のネットワークの縮⼩が何ら問題ではないと⾒る向きもあるかもしれない。スマー
トフォンなどのデジタルデバイスとともにインスタント・メッセージを送受信するアプリも普及し、⽇本では LINE などが代表的なものとして⽤いられている。こうしたアプリがあれば、少なくとも時間を互いに拘束しあう通話というコミュニケーションが必要ではないと考える⼈もいるだろう。場所と時間を拘束する対⾯のネットワーク、時間を拘束する通話のネットワークに代って、メール・メッセージによるネットワークが社会ネットワーク全体を補完するといえるのではないか。
しかしながら、このような⾒⽴ては図 1 の結果からは⽀持されない。メール・メッセージのネットワークの分布をみると、確かに 2009 年から 2018 年にかけて「4-5 ⼈」以上の割合が増⼤している。質問⽂に「LINE 等を含む」を加えたのが 2018 年からなので、その影響もあるかもしれないが、2019 年、2020 年 1-3 ⽉の調査でも割合は微増している。コロナ
前におけるメール・メッセージのネットワークの若⼲の拡⼤については、質問⽂変更だけではない実質的な変化も反映していると思われる。
このような傾向が、コロナ禍で⼀変する。変更後の⽂⾔で尋ねている 2020 年 8-11 ⽉調査では、2009 年よりもメール・メッセージのネットワークサイズが明らかに⼩さい。また、
⼈数が「0 ⼈」である者の割合は 34%に達し、コロナ前後で⼤きな開きのあることがわかる。対⾯でなくとも、通話をせずとも社会ネットワークが維持できるという考え⽅は、技術的にはありうることなのかもしれない。しかし、現実にはメール・メッセージのネットワー
クによる補完機能は確認できない。
（4）社会ネットワークの縮⼩に対するコロナ禍の影響
ここまでの記述統計の結果は、コロナ禍において、ほぼあらゆる⼿段による社会ネットワー
クが縮⼩したことを⽰している。この点について、調査時期により変化しうる背景要因の影
響を統計的に統制したうえで、やはり調査時期、とりわけコロナ禍において社会ネットワー
クのサイズが⼩さくなっているのかを検証した。その結果が図 4 であり、JLPS がパネル調査であることから固定効果モデルとよばれる統計モデルを⽤いて分析をおこなった2。ここでの分析では、社会ネットワークサイズの変数は上位 1%を除いたものをそのまま連続変数
として⽤いている3。
図 4 では、対⾯、通話、メール・メッセージのネットワークサイズについて、2009 年調査と⽐較したときに後続の調査で増減が⽣じているのかを、棒グラフにより⽰している。グ
ラフに付されているエラーバーは推定結果の 95％信頼区間であり、これがゼロをまたいで2モデルに含めた変数はほかに、仕事以外でのインターネット利⽤⽇数（10 ⽇毎）、調査時の雇⽤形態、調査時の配偶状況、調査時に単⾝世帯であるか否か、調査時の居住都市規模と都道府県のダミー変数である。
3
上位 1％の値を含めた結果も、本稿で⽰すものとほとんど変わらないことを確認している。
14

いる場合は 2009 年とのあいだにみられる差が誤差の範囲である（差がない）と判断することになる。
対⾯のネットワークサイズについては、2009 年と⽐較して 2018 年、2020 年 1-3 ⽉、および 2020 年 8-11 ⽉で統計的に有意な減少がみられる。ただ、減少の程度はコロナ禍である 2020 年 8-11 ⽉調査でより⼤きく、3 ⼈弱減っている。

2

２
０
０ 1
９
年 0
と
の
⽐ -1
較
︵ -2
単
位
は -3
⼈
︶ -4
2018年

2019年
対⾯

通話

2020年1-3⽉

2020年8-11⽉

メール・メッセージ

図 2 社会ネットワークサイズに対する調査時期の影響（固定効果モデルの推定結果）
通話のネットワークサイズは、2009 年と⽐べて 2018 年、2019 年には統計的に有意な増加がみられる⼀⽅、2020 年 8-11 ⽉には減少している。同様の傾向はメール・メッセージのネットワークサイズについてもみられるが、こちらのほうがコロナ前後のあいだでの傾向の違いが明瞭である。コロナ前の 2018 年、2019 年、2020 年 1-3 ⽉では 2009 年と⽐べて
約 1.3 ⼈から 1.5 ⼈の増加がみられるのに対し、2020 年 8-11 ⽉では平均して 0.5 ⼈の減少が確認された。
図 1 の記述統計に加え、社会ネットワークや調査時期とともに変化しうる要因の影響をコントロールした統計モデルの結果でも、コロナ前後での社会ネットワークサイズの変化のパターンに明らかな違いのあることがわかった。コロナ前は、対⾯のネットワークサイズ
が微減あるいはあまり変化せずに推移する⼀⽅、オンライン等による通話、メール・メッセ
ージのネットワークサイズは増加傾向にあった。
これらの傾向は⽇本社会全体のデジタル化をある程度反映していると思われるが、コロ
ナ禍では状況が⼀変する。⼿段、メディアによるネットワークサイズの代替・補完的関連はみられなくなり、全体的にネットワークサイズが縮⼩するという結果となった。対⾯で会う、集まるきっかけがコロナ禍で失われたことにより、付随的なオンライン上でのコミュニ
ケーションもなくなったことが、理由の 1 つとして考えられる。⾔い換えれば、対⾯を前提

15

せず、オンラインで⾃⼰完結するコミュニティが、⽇本社会ではまだ⼀般的ではないともいえるだろう。
（5）社会的孤⽴に対するコロナ禍の影響の異質性
ここまで、コロナ禍で社会ネットワークサイズがどのように変化したのかをみてきた。全体として社会ネットワークが縮⼩していることを確認したが、その結果⽣じうる極端な状
態が社会的孤⽴である。ここでは、対⾯、通話、メール・メッセージのネットワークのいずれにおいても⼈数がゼロである場合を社会的孤⽴状態と定義し、その推移と背景を検証してゆく。

孤⽴しにくい
-2.0%pt

0.0%pt孤⽴しやすい2.0%pt4.0%pt

6.0%pt8.0%pt 10.0%pt

2018年（基準：2009年）
2019年（基準：2009年）
2020年1-3⽉（基準：2009年）
2020年8-11⽉（基準：2009年）
仕事以外でのネット利⽤⽉あたり⽇数（10⽇毎）
経営者・役員・⾃営（基準：正規雇⽤）
⾮正規雇⽤（基準：正規雇⽤）
無業（基準：正規雇⽤）
学⽣（基準：正規雇⽤）
未婚（基準：有配偶）
離別（基準：有配偶）死別（基準：有配偶）単⾝世帯（基準：⼆⼈以上世帯）
専⾨・短⼤・⾼専（基準：中学校・⾼校）
⼤学・⼤学院（基準：中学校・⾼校）
⼥性（基準：男性）
20万⼈以上の市（基準：16⼤市・特別区）
20万⼈未満の市（基準：16⼤市・特別区）
町・村（基準：16⼤市・特別区）
1972-86年⽣（基準：66-71⽣）
1987-98年⽣（基準：66-71⽣）

図 3 社会的孤⽴と社会的背景の関連（統計的に有意な結果は塗りつぶして表⽰）
今回の分析に含めている 5 時点を通しての社会的孤⽴の割合は 0.97%で、1％に満たない。
ここでの定義にもとづけば、⽇本社会の若年、壮年者にとって社会的孤⽴はレアな事象だということになるが、この値はそれほど不⾃然でもないだろう。誰とも対⾯で会うこともな
く、電話などで話をすることもなく、インスタント・メッセージアプリなどで連絡をとる相⼿もいないという状況は、職場や家庭、地域社会でさまざまな役割を期待されるライフステ16

ージにいる⼈びとにはあてはまりにくい。
しかし、社会ネットワークが全体として縮⼩していることからも容易に想像できること
だが、コロナ禍における社会的孤⽴の割合は 1.49%に上昇している。200 ⼈いればそのうち3 ⼈くらいが誰とも接触機会を持っていないという状況は、コロナ前であれば決して少ないとはいえないだろう。
では、具体的にどのような⼈が社会的孤⽴状態となりやすいのか。図 3 は、対象者の社会的背景や居住地の状況などにより社会的孤⽴の確率がどの程度異なるのかを分析した結果である4。たとえば、「2020 年 8-11 ⽉」のグラフは 1.3%pt という値を⽰しているが、これは 2009 年調査と⽐べて 2020 年 8-11 ⽉には社会的孤⽴状態である⼈の割合が 1.3%ポイン
ト⾼いと読み取ればよい。調査時期の影響については後でも触れる。
その他の属性との関連については、正規雇⽤とそれ以外の就業状態のあいだで社会的孤⽴の割合に差がみられており、特に無業であると孤⽴割合が⼤きい。世帯の状況について
は、有配偶者と⽐べて未婚者のほうが⾼い孤⽴割合を⽰しているほか、単⾝世帯で孤⽴割合がより⾼い。性別に関しては、⼥性の⽅が男性よりも孤⽴割合が低い。
図 3 の推定結果から、対象者が各調査時点で社会的孤⽴状態となる予測確率を求め、その個⼈内平均を⼀⼈ひとりの孤⽴リスクとして解釈することとした。分析対象に含まれる6476 名について、孤⽴リスクの上位 25％の値が 1%であるため、この値以上を孤⽴⾼リス
ク層、これ未満を孤⽴低リスク層と名付ける。以降、平均的な孤⽴リスクの⾼低によってコ
ロナ禍前後での社会的孤⽴状態の推移が異なるのか否かを検討する。

4.5%
4.0%

4.0%

3.5%
3.0%
2.5%

2.9%
2.5%

2.7%
2.3%

2.0%
1.5%
1.0%
0.5%

0.2%

0.4%

0.4%

2018年

2019年

0.6%
0.1%

0.0%
2009年
差

2020年1-3⽉ 2020年8-11⽉

孤⽴低リスク層

孤⽴⾼リスク層

図 4 社会的孤⽴割合の異質性

4

ランダム切⽚ロジスティック回帰分析という⽅法を⽤いた推定結果。
17

パネルデータ分析の統計モデルの検討に移る前に、社会ネットワークサイズの場合と同様に記述統計を確認しておく。図 4 は、今回の定義による社会的孤⽴の割合の推移を、孤⽴
⾼リスク層と低リスク層に分けてグラフに表したものである。棒グラフは、⾼リスク層の社会的孤⽴割合から低リスク層の値を差し引いたものである。
孤⽴⾼リスク層と低リスク層のあいだで、各調査時点の社会的孤⽴割合に差があるのは当然である。注⽬すべきはその推移の仕⽅である。コロナ前は、⾼リスク層は 2％台、低リ
スク層は 0%台を推移している。⼀⽅、コロナ禍の 2020 年 8-11 ⽉調査時点では、⾼リスク層の割合は 4%に上昇するが、低リスク層は割合が増えたとはいえ 0%台である。
この点は、⾼リスク層と低リスク層のあいだでの孤⽴割合の差の棒グラフからもわかる。
コロナ前の差は 2％ポイント台で安定しているが、コロナ禍の差は 3.4%ポイントに広がっている。以上の記述統計の結果は、社会的孤⽴状態になりにくい条件を備えている⼈はコロ
ナ禍でも社会的孤⽴リスクがそれほど⾼まってはおらず、孤⽴リスクのもともと⾼い⼈に社会的孤⽴のリスクがより集中している可能性を⽰唆している。コロナ前の状態を引き継ぐだけでなく、累積的・蓄積的な不利を被っているといえるだろう。

3.5%pt3.0%pt２
０ 2.5%pt
０
９ 2.0%pt
年と 1.5%ptの⽐ 1.0%pt
較0.5%pt0.0%pt
2018年

2019年

2020年1-3⽉

孤⽴低リスク層

2020年8-11⽉

孤⽴⾼リスク層

図 5 孤⽴リスクと調査時期の交互作⽤効果（固定効果モデルの推定結果）
図 4 の記述統計の結果が、時間にともない変化する要因の影響をコントロールしても確認できるのかを検証するため、図 2 と同様に固定効果モデルによる推定をおこなった5。その結果が図 5 である。コロナ禍前後で⾼リスク層、低リスク層の社会的孤⽴状態の推移に変化が⽣じているのかを確かめるため、コロナ前は調査時点の影響を共通とし、コロナ禍で

5

統計モデルに含めている共変量は図 2 と同様である。なお、従属変数が⼆値（0 と 1）であるが、ここでは線形の固定効果モデルを⽤いて分析をおこなっている。
18

変化の仕⽅に違いがあるのかに焦点を当てて統計モデルを設定した6。
図 5 をみると、両グループの社会的孤⽴に関する軌跡がコロナ禍で変わったことがわかる。低リスク層でも確かに社会的孤⽴の割合は 2009 年と⽐べて上昇しているものの、コロ
ナ前との⽐較では明確な差がみられない。しかし、⾼リスク層の上昇の仕⽅は低リスク層よりも明らかに⼤きく、エラーバー（95％信頼区間）も重なっていない。この結果は、コロナ
禍での孤⽴リスクの⾼まりが、もともと孤⽴しやすい⼈に集中しているという⾒⽅と整合的であるといえる。
（6）⼩括
ここまでの分析結果から、コロナ禍で社会ネットワークの縮⼩が⽣じ、オンラインによる通話、メール・メッセージを通じて維持されるネットワークも例外ではないことが明らかとなった。全体的なネットワークの縮⼩傾向のなかで社会的孤⽴も⽣じやすくなったが、このようなリスクはもともと孤⽴のリスクの⾼い⼈びとに集中していた。
これらの結果は、⼈びとの社会的ネットワークについては、コロナ禍において従前から存在していた格差・不平等が強化されることを意味している。確かに、2010 年代のデジタル化は⽇本社会においても⽬覚ましく、新たな⼈間関係の基盤としての各種ソーシャル・メデ
ィアなどは、課題を抱えながらも成⻑途上にあるといえる。しかし、誰が孤⽴しやすいかという分析結果（図 3）からもうかがい知れることであるが、社会ネットワークの基盤は依然として職業⽣活、家庭⽣活などにおける役割関係にもとづいている。役割を持たないことは
個⼈の⾃由を増やすようにも⾒えるが、他者とつながる機会を持てないことと表裏⼀体の関係にあるとも考えられる。もともと存在していた社会的孤⽴をめぐる格差が、今回のコロナ禍において蓄積的に現れたと考えるべきだろう。
JLPS では、2021 年以降も引き続きパネル調査を継続する。今後の論点として、コロナ禍
で社会的孤⽴状態となった⼈が孤⽴を解消できるのか否か、また孤⽴解消の条件が何であるのかが挙げられる。これらの点の検証を通じて、⽇本社会における新型コロナウイルス感染症の社会的経験を中⻑期的な視座から解明することができると思われる。
引⽤⽂献Fiori, Katherine L., Toni C. Antonucci, and Hiroko Akiyama, 2008, “Profiles of Social
Relations among Older Adults: A Cross-Cultural Approach,” Ageing and Society, 28(2):203‒31.
Teater, Barbra, Jill M. Chonody, and Katrina Hannan. 2021. “Meeting Social Needs andLoneliness in a Time of Social Distancing under COVID-19: A Comparison among
Young, Middle, and Older Adults.” Journal of Human Behavior in the Social Environment6

具体的には、時間不変の⾼リスク層ダミーと 2020 年 8-11 ⽉調査ダミーの交互作⽤効果
を検討していることになる。
19

00(00):1‒17.
Williams, Simon N., Christopher J. Armitage, Tova Tampe, and Kimberly Dienes. 2020.
“Public Perceptions and Experiences of Social Distancing and Social Isolation during the
COVID-19 Pandemic: A UK-Based Focus Group Study.” BMJ Open 10(7):1‒8.
Wilson, William J., 1987, The Truly Disadvantaged: The Inner City, the Underclass, andPublic Policy (2nd edition), Chicago: University of Chicago Press.
（⽯⽥賢⽰）

20

4．新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のリスク認知（1）はじめに新型コロナウイルス感染症（以下 COVID-19）は、すでに多くの犠牲者を出しており、また⼈々の⽣活様式を⼀変させた。COVID-19 が与えた影響については、死亡者数、感染者
数、⾏動の制限、経済的損失等について様々な分析がなされてきた。例えば、COVID-19 による打撃は低所得者層においてより⼤きいこと（Kikuchi et al. 2020）、ソーシャルディスタ
ンシング（SD）をとることによって死亡が回避され、その結果として経済的損失を⼤きく回避できることを指摘する研究もある（Greenstone and Nigam 2020）。このように、経済的な損失や個⼈の⾏動を分析した例は多くみられる⼀⽅で、個⼈が COVID-19 とそのリスクをどのように受け⽌め、またその受け⽌め⽅が⾏動とどのように関連しているかについては未だ不明な点が多い。本稿では、（1）COVID-19 に対するリスク認知が⼈々の属性でどのように異なるのか、（2）COVID-19 に対するリスク認知が COVID-19 に対する備えや⽇常の⾏動にどのような影響を与えるのか、の 2 点について分析する。
（2）分析課題
本稿と関連する先⾏研究としては Akesson et al. (2020)があげられ、主要な分析結果は以下の 2 点である。第 1 に、多くの⼈が COVID-19 の感染リスクを実際よりも過⼤に⾒積もっている。未知の脅威に対してはリスクを過⼤に⾒積もることが知られており（Slovic 2000）、
こうしたメカニズムが作⽤していると考察している。第 2 に、COVID-19 に対するリスク
認知が⾼い⼈ほど SD ⾏動をとっていないという結果が報告されている。この結果は、⼀⾒すると意外かもしれない。なぜならば、COVID-19 に対するリスク認知が⾼いのであれば、COVID-19 に感染するリスク要因を回避するため、より SD ⾏動を⼼がけると考えられるからである7。Akesson et al. (2020)は、COVID-19 に対するリスク認知が⾼い⼈ほど SD ⾏
動をとっていないという現象を「宿命的効果（fatalism effect）」として解釈している。すな
わち、COVID-19 感染⼒が強いと考えるようになると、SD をとったとしても COVID-19に感染する確率を上⽅修正する（例えば⼿を頻繁に洗うなどの対策をしていてもウイルスに感染するというように）。しかし、個⼈がどのような対策をしても COVID-19 に感染する
確率が⾼いと考えるようになると、SD をとることを避ける可能性があり、こうしたメカニ
ズムはひとつの合理的な8「宿命的効果」であると指摘している（Akesson et al. 2020）。
本稿では、Akesson et al. (2020)を踏まえたうえで、（1）COVID-19 に対するリスク認知が⼈々の属性でどのように異なるのか、（2）COVID-19 に対するリスク認知が COVID-19
に対する備えや⽇常の⾏動にどのような影響を与えるのか、の 2 点について分析する。

7

この考え方の前提には、SD 行動が COVID-19 感染確率を低くするという信念がある。

8「合理的」という用語は様々な意味として用いられているが、Akesson et al. (2020)らは「個人の信念にそった行動をしている」という意味で「合理的」という用語を用いている。

21

（3）データ
毎年実施している東⼤社研パネル調査に加えて、2020 年 8 ⽉ 29 ⽇から 11 ⽉ 9 ⽇の間にウェブ調査を実施した。調査内容は、従来のパネル調査で尋ねている事項に加えて、コロナ禍
に関する⽣活経験等の項⽬を含んでいる。COVID-19 に焦点を当てた社会調査はすでに散⾒されるものの、コロナ前の情報を活⽤できる調査データはまだ多くない。したがって、東⼤社研パネルウェブ調査 2020 は、コロナ前の仕事や⽇常⽣活に関する状況が、コロナ禍の経験にどのような影響を与えたのかを検証するうえでも有⼒であるといえよう。
東⼤社研パネルウェブ調査 2020 の全体での回収率は 63.9%（3740 名）であった。サン
プル種別ごとの回収内訳は、若年継続、壮年継続サンプルのそれぞれで 66.7%、62.2%となっている。2011 年より開始した追加対象者については、若年、壮年サンプルでそれぞれ
57.8%、59.4%であった。また、2019 年より新たに加わったリフレッシュサンプルの回収率は 64.2%であった。本稿では、この東⼤社研パネルウェブ調査 2020 を⽤いて分析をおこなう。
（4）COVID-19 に対するリスク認知の規定要因
まずは、COVID-19 に対するリスク認知が、⼈々のどのような属性に規定されているのかを確認する。ここでは、COVID-19 に対するリスク認知を、実効再⽣産数の認知として捉える。実効再⽣産数とは、ある時点における 1 ⼈の COVID-19 感染者が平均的に何⼈に感染させるかを表す指標である。実効再⽣産数の認知は、COVID-19 に対するリスク認知の変数として Akesson et al. (2020)でも⽤いられている。具体的には、東⼤社研パネルウェブ
調査 2020 において、「平均して、1 ⼈の感染者から新型コロナウィルスに感染する⼈は何⼈いると思いますか。咳、くしゃみ、近い距離で話すなど直接に接触した場合のみ考慮してください。
」という質問で測定している。実効再⽣産数の認知をアウトカム変数として、様々な属性に回帰する。予測変数としては、年齢、性別、学歴（⼤卒を 1、⾮⼤卒を 0）、就業（就業を 1、⾮就業を 0）、婚姻状況（配偶者有りを 1、配偶者無しを 0）、職業（専⾨・技術・管理職、事務職、販売・サービス職、⽣産現場職・技能職・運輸・保安職・農林⽔産の仕事、の 4 カテゴリ）、従業上の地位（典型雇⽤を 1、⾮典型雇⽤を 0）9を⽤いる。
アウトカム変数の分布を⽰したのが図 1 である。図 1 からは、実効再⽣産数の認知は右
裾の⻑い分布であることがわかる。平均値は 9.7 ⼈であり、中央値は 5 ⼈となっている。ここで実際の実効再⽣産数を確認してみると、2020 年 3 ⽉ 1 ⽇から 2020 年 11 ⽉ 9 ⽇の間では、実際に⽇本が直⾯した実効再⽣産数は最⼩値が 0.5（5 ⽉ 11 ⽇）、最⼤値が 2.27（4 ⽉3 ⽇）となっている10。したがって、多くの⼈は実効再⽣産数を実際よりも過⼤に⾒積もっ

9

経営者・役員、社員・正職員、自営業主、自由業者、家族従業者を典型雇用とし、パート・アルバイ
ト・契約・臨時・嘱託、派遣社員、請負社員、内職、その他を非典型雇用とした。
10
実効再⽣数については、以下のサイト（https://toyokeizai.net/sp/visual/tko/covid19/）よりダウンロードした。算出の⽅法は、（直近 7 ⽇間の新規陽性者数／その前 7 ⽇間の新規陽性者数）^（平均世代時間

22ていることが確認できる。実効再⽣産数の認知として 2.27 よりも⼤きな値を過⼤な⾒積もり、0.5 よりも⼩さい値を過⼩な⾒積もり、0.5 以上 2.27 以下を妥当な⾒積もりと定義すると、それぞれの度数分布の割合は表 1 の通りとなる。表 1 からは、過⼤な認知が 87.26%と最も割合が⾼く、次いで妥当な認知の 11.61%、過⼩な認知の 1.13%であることがわかる。
COVID-19 の感染リスクについて過⼤な認知をするという傾向は、⽇英のデータを分析した Akesson et al. (2020)の結果と同様である。未知の脅威に対してはリスクを課題に評価する傾向が指摘されており（Slovic 2000）、COVID-19 の感染リスクもこうしたケースに該当2000すると推測できる。

500

度数
1000

1500

1668

875

462

201
126

75
2

2

63

2 2 2

1

1 1

1

67

0

7

61

0

20

40
60
実効再生産数の認知

80100

図 1 実効再生産数認知の度数分布
表 1 操作的定義に基づく実効再生産数の過小・妥当・過大認知の分布
過小な認知

妥当な認知

過大な認知

度数（人）

41

420

3158

パーセンテージ

1.13%

11.61%

87.26%

注）2020 年 3 ⽉ 1 ⽇から 2020 年 11 ⽉ 9 ⽇の期間における実際の実効再⽣産数の最⼩値である 0.5（5 ⽉
11 ⽇）より⼩さい認知の場合を過⼩な認知、最⼤値である 2.27（4 ⽉ 3 ⽇）より⼤きい認知の場合を過⼤な認知、0.5 以上 2.27 以下の認知の場合を妥当な認知と定義している。

次に、実効再⽣産数のリスク認知を様々な属性に回帰した分析をおこなう。アウトカム
変数は、（1）実効再⽣産数の認知を連続変数としてそのまま⽤いたもの、（2）2.27 より⼤
きな値を過⼤認知としたもの（2.27 以下を⾮過⼤認知とする）、の 2 種類を⽤いる。予測変数としては、年齢、性別、学歴、婚姻状況、職業を⽤いる。
（1）と（2）の分析結果をそれぞれ図 2、3 で⽰している。図 2（a）の実効再⽣産数認知を連続変数としてアウトカ／報告間隔）」である。ただし平均世代時間は 5 ⽇、報告間隔は 7 ⽇と仮定している。モデル推定のスクリプト等は以下のサイト（https://github.com/contactmodel/COVID19-Japan-Reff）を参照している。

23

ムとして⽤いた場合には、⼤卒は⾮⼤卒に⽐べて実効再⽣産数を低く⾒積もり、年齢が⾼い⼈は低い⼈に⽐べて実効再⽣産数を低く⾒積もり、事務職と販売・サービス職は専⾨・管理・技術職に⽐べて実効再⽣産数を⾼く⾒積もる傾向が確認できる。図 2（b）の実効再
⽣産数の過⼤認知をアウトカムとして⽤いた場合には、男性は⼥性に⽐べて、⼤卒は⾮⼤卒に⽐べて過⼤認知をしない傾向、年齢が⾼い⼈は低い⼈に⽐べて過⼤認知をしない傾向、販売・サービス職と⽣産現場等の職業は専⾨・管理・技術職に⽐べて実効再⽣産数を過⼤に認知する傾向を確認できる。以上から、実効再⽣産数の⾒積もりは、性別、学歴、
職業と関連があることが明らかとなった。職業との関連については、リモートワークが困
難な場合が多い販売・サービスや⽣産現場職で過⼤認知の傾向があることから、実際に⼈と接触するなど感染リスクにさらされることがリスク認知を⾼めている可能性もあるだろう。
(a)実効再生産数認知（連続変数）の規定要因

等

職
無

ビ

現
産
生

ー

場

ス

務
売

・

配

サ

偶

者

事

有

齢
年

卒
大

性
男

職

等

無

ビ

現
産
生

ー
販

販

売

・

サ

配

場

ス

務
事

偶

者

有

齢
年

卒
大

男

性

-.1

-2

-.05

0

0

2

.05

4

.1

(b)実効再生産数の過大認知の規定要因

図 2 実効再生産数認知の規定要因の分析結果
注）OLS 推定。●は点推定値、バーは 95%信頼区間を意味する。職業変数（事務、販売・サービス、⽣産現場等、無職）のレファレンスは専⾨・技術・管理職である。

（5）COVID-19 に対するリスク認知が SD や備えに与える影響
これまでに、COVID-19 に対するリスク認知（実効再⽣産数の認知）の分布および規定
要因を確認した。次に、COVID-19 に対するリスク認知（実効再⽣産数の認知）が SD や
COVID-19 に対する備えにどのような影響を与えるのかを確認する。先述の通り、英⽶データを⽤いた Akesson et al. (2020)は、COVID-19 のリスクを過⼤に⾒積もる⼈が SD をとらないという「宿命的効果」を指摘している。本稿では、⽇本のデータを⽤いることで、このような「宿命的効果」が観察されるのか、それとも別様な関連が観察されるのかを明らかにする。Akesson et al. (2020)では COVID-19 に対する過⼤なリスク認知を議論の遡上にあげているため、ここでは、先述の分析で⽤いた 2.27 より⼤きな値を過⼤認知とする変数を処置変数として⽤いる。先の分析結果を踏まえて、図 4 のような有向⾮巡回グ
ラフ（Directed Acyclic Graph: DAG）を仮定する。図 3 の(a)と(b)は、婚姻状況と職業の関連が異なる。しかしながら、図 3(a)、(b)のいずれの場合でも、年齢、性別、学歴、就24

業、婚姻状況、職業を条件づけることで処置変数とアウトカムの潜在的結果変数（Potential Outcome: PO）の間に条件付き独⽴が成⽴するため、実効再⽣産数の過⼤認知がアウトカム変数に与える因果効果を識別できる11。本稿では、処置変数と交絡因⼦の間のモデリングを通じて、逆確率重み付け（Inverse Probability Weighting: IPW）推定をおこなう。IPW を推定する際に⽤いる共変量は、先述の年齢、性別、学歴、就業、婚姻状
況、職業である（図 3）。IPW 推定量とは、⺟集団全体が過⼤認知をした場合と⾮過⼤認知をした場合の PO の差で表すことができる。したがって、IPW 推定で得ようとしているのは集団全体の平均処置効果（Marginal Average Treatment Effect）である。アウトカム
変数は、SD や COVID-19 に対する備えの変数を⽤いる。具体的には、「あなたが、新型
コロナウィルス感染症について備えていることや、⼼がけていることはありますか」という質問に対して、複数の回答選択肢が⽰されている。選択肢としては、「新型コロナウィ
ルス感染症に関する情報を意識して集めている」「⼈と直接会うときには⼀定の距離（2 メートルなど）をとって話をするようにしている」「不特定多数の⼈が集まる場所にはできるだけ⾏かないようにしている」「外⾷をできるだけ控えるようにしている」「レストランなどを利⽤するときは、テイクアウト（持ち帰り）やデリバリー（出前）を利⽤するようにしている」「実家への帰省を控えるようにしている」「遠出の旅⾏は控えるようにしている」「できるだけ換気をおこなうようにしている」等が与えられている。

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T

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Y

( )

図 3 分析における DAG の仮定
注）⽮印は⺟集団において少なくとも 1 個体で因果関係があることを⽰す。⽮印がないことは因果関係がないことを⽰す。

IPW 分析によって推定した集団全体の平均処置効果を図 4 に⽰した。図 4 からは、実効

11

DAG を⽤いた識別の条件については Pearl (2009)を参照されたい。もちろん、仮定している DAG が間違っているようであれば、当然ながら効果は識別できないが、ここでは図 4 の DAG を前提として議論
を進める。

25

再⽣産数の過⼤な認知が、SD や COVID-19 の備えを抑制させるという傾向は確認できない。この結果は、実効再⽣産数の過⼤な認知が SD や COVID-19 の備えを抑制するという「宿命的効果」を指摘する Akesson et al. (2020)とは異なる。むしろ、図 4 の結果は、実効再⽣産数の過⼤な認知は、「換気をする」「外⾷を控える」といった⼀部にアウトカムにおいて、SD や COVID-19 の備えを促進する傾向を明らかにしている。すなわち、図 3 のDAG を受け⼊れる限りにおいては、⽇本では英⽶と異なり、COVID-19 に対する過⼤なリスク認知（実効再⽣産数の過⼤な認知）は、平均的に「換気をする」「外⾷を控える」
ことを促進する。

図 4 COVID-19 に対するリスク認知（実効再⽣産数の認知）が SD や備えに与える影響
注）IPW 推定。推定結果は、⺟集団全個体が過⼤なリスク認知をした場合と、⺟集団全体が過⼤なリス
ク認知をしていない場合のアウトカムの差を⽰している。●は点推定値、バーは 95%信頼区間を意味する。Y 軸のラベルはアウトカム変数の種類である。

（6）おわりに
本稿では、コロナ禍に関する⽣活経験等の項⽬を尋ねている東⼤社研パネルウェブ調査
を⽤いて、（1）COVID-19 に対するリスク認知が⼈々の属性でどのように異なるのか、（2）COVID-19 に対するリスク認知が COVID-19 に対する備えや⽇常の⾏動にどのような影響を与えるのか、の 2 点について明らかにすることを試みた。
（１）の点について明らかになったことは 2 点である。第１に、多くの⼈（約 87%）が実効再⽣産数（COVID19 に対するリスク認知）を過⼤に認知する傾向がある。第 2 に、実効再⽣産数の過⼤な認知は様々な属性に規定されている。具体的には、男性は⼥性に⽐べて、⼤卒は⾮⼤卒に⽐べて過⼤認知をしない傾向、年齢が⾼い⼈は低い⼈に⽐べて過⼤認知をしない傾向、販26

売・サービス職と⽣産現場等の職業は専⾨・管理・技術職に⽐べて実効再⽣産数を過⼤に認知する傾向がある。
（2）の点については、以下の点が明らかとなった。すなわち、
Akesson et al. (2020)が指摘する、実効再⽣産数の過⼤な認知が SD や COVID-19 の備えを抑制するという「宿命的効果」は確認できない。むしろ、実効再⽣産数の過⼤な認知は⼀部の SD や備え⾏動を促進する。国や社会が異なれば、様々なコンテクストが異なるため、リスクに対する認知やそれに伴う⾏動も異なると考えられる。繰り返しになるが、本稿の分析結果は図 3 の DAG を仮定した場合に限る12。
Akesson et al. (2020)が指摘するように、リスク認知と⾏動に関する研究は、政策⽴案者
が危機に直⾯した際に、どのようにして⼈々を動員するべきかについて知⾒を提供する。
コロナ禍では、⾏動変容を⽬的として様々な施作がメッセージが発信された。⼈々がリス
クをどのように⾒積もり、そうした⾒積もりに応じてどのような⾏動をとるのかを明らかにすることは、危機に対応する際の基礎的資料となるだろう。
引⽤⽂献
Akesson, Jesper and Sam Ashworth-Hayes., Robert W. Hahn., Robert Metcalfe., and Itzhak
Rasooly. 2020. “Fatalism, Beliefs, and Behaviors During the Covid-19 Pandemic.”

NBER Working Paper No. w27245.
Greenstone, Michael., and Vishan Nigam. 2020. “Does Social Distancing Matter?”

University of Chicago Becker Friedman Institute for Economics Working Paper No.
2020-26.
Kikuchi, Shinnosuke., Sagiri Kitao., and Minamo Mikoshiba. 2021. “Who Suffers from the
COVID-19 Shocks? Labor Market Heterogeneity and Welfare Consequences in Japan.”

Journal of the Japanese and International Economies 59 (Online First).
Pearl, Judea. 2009. Causality: Models, Reasoning and Inference 2nd Edition. Cambridge
University Press.
Slovic, Paul. 2000. The Perception of Risk. Routledge.
（⼤久保将貴）12

また因果推論の細かい話をすれば、本稿の分析設定が SUTVA（Stable Unit Treatment
Value Assumption）の仮定を満たしているかについては疑問も残る。SUTVA の第 1 仮定
は、ある個体の処置状態に対応した PO は他の個体の処置状態に依存しないという仮定であるが、本分析の処置である「実効再⽣産数の過⼤な認知」に対応する PO は他者の認知状況に依存する可能性かあるからである。本稿では、SUTVA を仮定していることを改めて記しておく。
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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
https://csrda.iss.u-tokyo.ac.jp/panel/