日経スマートワーク経営研究会報告 2021
－With コロナ時代の働き方の変貌と健康経営の役割―

2021 年 7 月

滝澤美帆（学習院大学経済学部教授・同研究会委員）
鶴 光太郎（慶應義塾大学大学院商学研究科教授・同研究会座長）
山本勲（慶應義塾大学商学部教授・同研究会委員）

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第1章

総論－基本的考え方
鶴 光太郎（慶應義塾大学大学院商学研究科教授）

１．イントロダクション
日本経済新聞グループでは、多様で柔軟な働き方やイノベーションを通じた企業の生産性向上を後押しするプロジェクト「日経スマートワーク」
を 2017 年 5 月から推進している。
その一環として、日本経済新聞社と日本経済研究センターは、共同で学識経験者等が参画し、生産性向上のキーとなる要因を実証的に分析、広く知見を発信するとともに、必要な政策等の提言を行うことを目的とした「スマートワーク経営研究会」（以下、同研究会）を 2017 年
7 月に立ち上げ、その運営に当たってきた。
2018 年 6 月には同研究会の中間報告として「働き方改革と生産性、両立の条件」を公表するとともに、2019 年 7 月には、同研究会最終報告「働き方改革、進化の道筋 ～生産性向上に資するテクノロジー、ウェルビーイング」を公表した。また、最終報告書の分析、新
たなデータを加えた同分析の改訂及び新規で行った分析などを一般読者にも分かりやすい形で提供することを目的とした論文を書籍の 1 章として 2020 年 4 月に公表した（滝澤・鶴・
山本(2020)「企業業績を高めるための働き方改革と従業員のウェルビーイング向上」、第 2章、日本経済新聞社編『スマートワーク・アウトルック 2020』日本経済新聞出版）。
同研究会はその後も継続的に運営を行ってきており、この度、新型コロナ感染症拡大の中で行われた日経「スマートワーク経営」調査 2020 を利用して、コロナ下における働き方の変容とコロナ下だからこそ、その役割と重要性が高まっている健康経営に焦点を当て、分析を行い、『日経スマートワーク経営研究会報告 2021－With コロナ時代の働き方の変貌と健康経営の役割』と題した報告書を公表する運びとなった。
同報告書の分析・執筆は同研究会の委員である滝澤美帆（学習院大学経済学部）、山本勲（慶應義塾大学商学部）と同研究会の座長である鶴 光太郎（慶應義塾大学大学院商学研究科）が行った。また、報告書の内容は、日経「スマートワーク経営」調査 研究講演会「With
コロナ時代の働き方の変貌と健康経営の役割」（2021 年 5 月 14 日開催）における我々の報
告に基づいている。
報告書の章構成と分析・執筆担当者は以下の通りである。本報告書の作成過程において、同研究会、同調査等にご関与いただいた日経リサーチ、日本経済新聞社の皆様及び研究会のオブザーバーの皆様に大変お世話になり、この場をお借りしてお礼を申し上げたい。なお、
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本報告は筆者を含めた上記 3 名の分析・執筆メンバーの責任において取りまとめられたものであり、ありうべき誤りは全て筆者らに帰することは言うまでもない。

第 1 章 総論－基本的な考え方（鶴）第 2 章 With コロナ時代の働き方の変貌
第 1 節 在宅勤務の決定要因（滝澤・鶴）
第 2 節 コロナ危機初期の稼働率・人員調整と働き方の関係（山本）
第 3 章 健康経営の役割と重要性
第 1 節 働き方改革と健康アウトカムの関係（山本）
第 2 節 従業員レベルでの健康経営の認識・評価・理解と企業業績の関係（山本）
第 3 節 健康経営と株価の関係（滝澤）以下では、報告全体のサマリーを第 2 節で行った上で、同報告書の総論として、基本的な考え方・背景を述べるという趣旨から、第 3 節で「コロナ前で働き方改革・テレワークについて主張してきたこと」、第 4 節で「With コロナ時代の働き方の変貌：コロナ下のテレワー
クの課題」、第 5 節で「With コロナ時代における健康経営の役割と重要性」について論じることとする。

２．報告のサマリー
第 1 章（「総論－基本的考え方」）では、まず、第 1 節（「イントロダクション」）で同研究会の経緯・成果、本報告の構成、第 2 節（「報告のサマリー」）で各章のサマリーを述べた上で、以降、本報告のベースとなる基本的な考え方・背景を述べている。
第 3 節（「コロナ前で働き方改革・テレワークについて主張してきたこと」）では、同研究会の成果などを通じて、コロナ前で働き方改革・テレワークについて主張してきたことを振り返った。まず、働き方改革の進化として、生産性向上、従業員のウェルビーイングとの両立への認識の深まりがあり、前者達成のためのＩＣＴの徹底活用、時間・場所によらない働き方、休息・休暇によるリフレッシュが有効である。
また、テレワークについては、従業員が自由に働く場所を選ぶことで、従業員の創造性、生産性を高める手段として明確に位置付けるべきであり、「働き方改革×新たなテクノロジ
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ー活用」の「一丁目一番地」、働き方改革、ダイバーシティなども含めた企業による取り組
みの先進性を示す「リトマス試験紙」といっても過言ではない。ビデオ会議やバーチャル・
オフィスといった新たなテクノロジーの徹底活用によりデスクトップ上で仮想的な職場の再現・複製は可能となっており、テレワークの制約から既に解放されていることとの認識が重要だ。
第 4 節（「With コロナ時代の働き方の変貌：コロナ下のテレワークの課題」）では、特に、テレワークの課題といわれるものを以下のように 7 つ挙げ、その真偽を検討した。
①物理的・技術的・制度的インフラの未整備②従業員のテレワーク環境への適応コスト③コミュニケーションの量的・質的不足④信頼感・一体感の不足⑤雇用管理制度の不適合⑥インフォーマルな親近感形成とソーシャリゼーションの難しさ⑦日本的雇用システムに潜む「大部屋主義」、「対面主義」のバイアス
このうち、①、②はテレワークの最も重要な課題であるが、カネと時間をかければ克服は可能である。③～④は、新たなテクノロジーを使いこなせていないことに原因があり、デジタル化でオフィスワーカーのインプット、アウトプットを自ら「見える化」することで対応は可能であるし、仮想的な職場の再現・複製が可能であれば、人事・雇用管理制度の変更は必要ないといえる。一方、⑥についてはリモートにおいては最も難易度が高いことには留意が必要である。テレワークの更なる普及に対しては⑦が障害となっている可能性があり、中高年世代の固定観念・先入観を変える必要がある。
第 5 節（「With コロナ時代における健康経営の役割と重要性」）では、コロナ下で益々、健康経営の重要性が高まっていることを以下のように指摘している。まず、従前の分析から、
健康経営は企業業績（利益率）、従業員のウェルビーイングを向上させるためにも効果的な手法である。また、日本的な雇用システムとも親和的であり、将来、シニアの健康状況を底上げ、シニア雇用を促進する可能性にも触れ、政策的にも推進すべきである。特にコロナ下
では、個人の肉体的・精神的健康状態は個人差が広がっている可能性もあり、With コロナ
時代を従業員が肉体的、精神的健康に留意する良い機会と捉え、健康経営への取り組みの意
義を再認識すべきである。

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第 2 章（「With コロナ時代の働き方の変貌」）では、コロナ下で大きく変貌した働き方に焦点を当て、特に、急速に広まった在宅勤務や企業の稼働状況や人員調整からみたレジリエンスを決定する要因について検討した。
第 1 節（「在宅勤務の決定要因」）では、コロナ前、コロナ下の在宅勤務比率（及び出社率）と働き方や技術的インフラ整備のなどとの関係について分析を行った。
まず、コロナ前の在宅勤務比率については、①理由なく在宅勤務が利用できる、②フレックスや副業など多様で柔軟な働き方を許容している、③技術的インフラの整備（貸与モバイル PC 配布割合が高い、会議資料申請書類の完全電子化、フリーアドレスの導入）が行われている、④休暇を多くとれる、または、取りやすい環境（平均休暇取得日数が多い、有給５日以上取得率が高い）にある、⑤ダイバーシティ施策を多く行っている、⑥従業員に施策が浸透している、あるいは従業員について理解しようと努力をしている
企業ほど、高いことが分かった。
第二に、コロナ下での在宅勤務比率については、①従前から在宅勤務率が高い、②情報端末の整備が行われている（貸与モバイル PC 配布割合、臨時在宅端末配布割合が高い）企業ほど、高いことが分かった。
また、コロナ下での出社率については、①情報端末の整備が行われていない（貸与モバイル PC 配布割合が低い、Web カメラや通信機器などの導入に対する補助がない、モニターなどの貸与または購入補助がない）、②在宅勤務へのサポートが行われていない企業ほど高く、加えて、③PC などハード面の整備が追い付かない、④顧客の理解・協力が得られない、⑤適用可能な部署や業務が少ない（ない）といった難点を感じる企業ほど高い。
以上の結果をまとめると、コロナ前から柔軟な働き方に関する施策を導入し、技術的なイ
ンフラを整備していた企業ほど、在宅勤務利用率は高く、コロナという危機に直面した際にも、出社率を抑え、スムーズに在宅勤務に移行することができている様子が伺える。
「スマートワーク経営研究会」最終報告でも、在宅勤務がどの程度利用されているかは、
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当該企業が働き方改革をどの程度進展、深化させているかを判断するための、「リトマス試
験紙」になっているとの指摘があったが、本節の結果はまさにこうした主張をサポートするものとなっている。
そもそも、在宅勤務については、新たなテクノロジーの利用や従業員の働き方への理解を深めることで生産性が高まったり、生産性を高める手段としてテレワークを全従業員に開放する必要性があることを筆者らのこれまでの分析や提言で指摘してきた。
今後も、在宅勤務の実施をコロナショックによる緊急対応のための措置と考えるのではなく、生産性向上の手段としてとらえることが重要と考えられる。そのためには、多様で柔軟な働き方に関する取り組みとともに、平時であっても在宅勤務を従業員が躊躇なく選択できるような技術的インフラの提供といった労働環境の整備を行うことを企業は必要とされている。
第 2 節（「コロナ危機初期の稼働率・人員調整と働き方の関係」）では、従業員のマンアワーで測った稼働率や人員調整の有無をもとにコロナ危機へのレジリエンスの要因を検証した。
①在宅勤務をコロナ前から普及させていた企業や、②在宅勤務の効率性・安全性を高めるようなテクノジー活用を図っていた企業、③その他にも在宅勤務のための環境整備を進めている企業ほど、コロナ危機に対するレ
ジリエンスが高い傾向にあったことがわかる。つまり、柔軟な働き方やテクノロジー活用な
どの「スマートワーク経営」を従前から実施してきた企業ほどレジリエンスが高く、コロナ危機という緊急事態下でも負の影響を受けにくかったといえる。

第 3 章（「健康経営の役割と重要性」）では、健康経営の役割や重要性を確認するため、いくつかの視点からその影響を探った。第 1 節（
「働き方改革と健康アウトカムの関係」）では、まず、働き方改革に関する指標と健康アウトカムの関係を企業単位のデータで検証した。
①長時間労働の是正や②場所についての柔軟性（地域限定正社員の増加）が、睡眠やメンタルヘルスで測った従
業員の健康を改善させる可能性が示された。長時間労働の是正や場所についての柔軟性の向上といった施策は、働き方改革であるとともに、健康経営にとっても重要な役割を果たす
ため、企業が取り組むべき施策として優先度が高いといえよう。
第 2 節（「従業員レベルでの健康経営の認識・評価・理解と企業業績の関係」
）では、
「ス
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マートワーク経営調査」（2019 年）と「BP１万人調査」（2019 年）を用いて、従業員の健康経営に関する認識・評価と企業業績の関係を検証した。健康経営の実施が利益率で捉えた企業業績を向上させる可能性については、これまでにも分析で明らかにしてきたが、たとえ企業が健康経営を実施しているとしても、そのことが従業員に正しく認識されていなかったり、高く評価されていなかったりすれば、その効果は限定的なものになりかねない。そこで、従業員レベルでの健康経営の認識・評価が企業業績とどのように関係しているかをみると、健康経営に対する従業員の認識・評価が高いほど、また、企業と従業員の認識ギャップが小さいほど、企業業績が高い傾向があることが明らかになった。健康経営を実施する場合は、多くの従業員を巻き込み、きめの細かい施策の運用を行うことが重要といえよう。
第 3 節（「健康経営と株価の関係」）では、健康経営と株価の関係についで分析を試みた。
既存の分析と同様、健康経営銘柄に選定されている企業の株価指数は TOPIX を上回っていることのみならず、日経スマートワーク経営調査の健康経営に関する設問を利用すること
で、より広い範囲で健康経営に取り組む企業を定義した場合においても、そうした企業の株価指数が TOPIX を大きく上回るパフォーマンスを示していることが分かった。加えて、健康経営への取り組みが超過収益率とも統計的に有意な関係があることが示された。このため、従業員の健康に配慮した活動を企業はコストと捉えず、企業価値の向上につながる戦略として、積極的に取り組みを進めていくとともに、今後も、企業において健康経営への取り組みが進むように、投資家サイドも健康経営を重要視する投資行動を引き続き行うことも求められよう。

３．コロナ前で働き方改革・テレワークについて主張してきたこと
本節では、コロナ前から働き方改革・テレワークについて筆者らがどのような主張を行ってきたか簡単にまとめてみたい。

働き方改革の進化
まず、日経のスマートワークプロジェクトが始動した 2017 年 5 月頃の状況を思い起こすと、丁度、政府の「働き方改革実行計画」が策定・公表された時期に当たり、働き方改革といえば、長時間労働削減というイメージが強かったといえる。しかし、当時、大企業の人事担当者から聞こえてきたのは、「単に残業時間を減らせば良いのか？」という疑問の声であった。労働時間を減らせば、他の条件が同じであればアウトプットは減少してしまう。これ
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は企業にとっては当然デメリットであるし、回りまわって、従業員の収入も減少することになってしまう。企業、従業員がウイン・ウインの関係になるためには、時間当たり生産性向上が必要となるという認識が強まった。
つまり、働き方改革とは、単に、長時間労働を削減するのではなく、働き方改革と（時間当たり）生産性向上の両立が必要という考え方である。日経のスマートワークプロジェクトも開始当初からそうした理念を掲げて取り組みを行ってきた。こうした考え方は政府も共有するとともに、大企業を中心に浸透していくこととなった。この働き方改革のステップ・アップは、働き方改革の「第一の進化」と呼べるであろう。
その後、企業が直面した問題としては、様々な働き方改革の施策を導入しているのに必ずしも企業の業績に反映されない場合があることだ。もちろん、企業業績を引き上げやすい施策とそうでない施策はあるであろうが、着目されるようになったのは、働き方改革が従業員の理解ややりがいに結びついているであろうかという視点である。やりがいやワーク・エン
ゲイジメント（熱意・活力・没頭）なども含む広い概念である従業員のウェルビーイング（肉体的、精神的、社会的に良好な状態）への関心も急速に高まることとなった。
このように、働き方改革が生産性向上に結び付いていくためには、従業員によって正しく理解されると同時に従業員自身のウェルビーイングを高める必要があるという認識が出てきたことが、働き方改革の「第 2 の進化」と呼べるであろう。

働き方改革と生産性向上の両立に向けたアプローチ
それでは、働き方改革の「第一の進化」である、働き方改革と生産性向上の両立に向けたアプローチをみてみよう。大きく分けて２つある。
第一は、時間当たりの生産性を高める、つまり、効率性の向上させるアプローチである。
このためには、ICT などの新たなテクノロジーの徹底活用が大きなカギとなる。特に、オフィスワーカーの場合、ペーパーレスを進め、インプットとアウトプットの徹底したデジタル化を進めることが重要だ。それにより、初めて、オフィスワーカーの生産性（アウトプット／インプット）が目に見える形で他人とも共有化できるようになる。これが、業務・仕事の内容・プロセスの「見える化」と「共有化」を進め、無駄な業務などの洗い出し、見直しにつながることになる。
第二は、創造性を高めるという観点から生産性を高めるアプローチである。イノベーショ
ン、新たなアイディアを発現させたり、イノベーティブな人材の呼び込むような働き方改革
8である。まず、プロ型の働き方を目指すジョブ型正社員やフレックスタイムといった多様で柔軟な働き方も、才能を呼び込み、開花させるという意味でこの範疇に入ると考えらえる。
また、場所・時間にとらわれない働き方で集中力、ひいては、創造性を高めるやり方である。
この代表的な働き方はコロナ下で一気に進んだテレワーク（在宅勤務、モバイルワーク、サテライトオフィス勤務）である。また、高度プロフェッショナル制度などの労働時間規制の適用除外制度もこうした効果が期待できる働き方である。
さらに、休息・休暇をとってしっかりリフレッシュするというのも新たな発想を生む出すために重要な取り組みであろう。就業から翌日の始業まで一定時間以上の休息を取ることを義務付ける勤務間インターバル制度や年次休暇・長期休暇の取得奨励はこうした効果が期待できる取り組みである。また、近年、テレワークと休暇を組み合わせた「ワーケーション」が注目されているが、創造性を高めるという意味では２つのタイプの取り組みが重なる
ことで更に有効な手法といえるであろう。

「スマートワーク経営研究会」最終報告（2019 年）の 6 つの提言
以上のような基本的な考え方の下、筆者らは、日経「スマートワーク経営」調査などのデータを使用し、企業の業績や従業員のウェルビーイングを高めるような働き方改革について、分析を行い、「スマートワーク経営研究会」最終報告（2019 年）の中で以下のような 6つの提言を行った：① AI、RPA による定型業務の自動化、紙や音声の自動テキストデータ化、チャットボット
等による自動対応、フリーアドレスなどの新たなテクノロジーの活用により残業時間削減を目指せ② 創造性、新たなアイディアを活かして労働生産性を高めるためにテレワークを全従業員に開放せよ③ ジョブ型（職務限定型）正社員の導入やフレックスタイムの活用など正社員の多様で柔軟な働き方の導入で、企業の時間当たりの労働生産性向上を実現せよ④ 健康経営、労働時間の適正化、人材の流動化を高める施策などの導入により企業の利益率向上を実現せよ⑤ ダイバーシティ推進（女性・高齢者・外国人活用）、柔軟な働き方（時間に関する柔軟な制度、両立支援）、ワークライフバランス（長時間労働是正策、過重労働・健康障害の防止
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策）、健康経営の実施により従業員のウェルビーイング向上を目指せ⑥ 女性活躍やスキル・キャリア支援策などにおける企業と従業員の間の認識ギャップを縮小し、企業の時間当たり労働生産性向上を目指せ

コロナ前においてテレワークについて主張してきたこと
また、筆者は、コロナ前、5 年以上前から、多様で柔軟な働き方の一例として、テレワー
クの重要性を指摘してきており、「働き方改革×新たなテクノロジー活用」の「一丁目一番地」と主張してきた（鶴(2016)、鶴(2019,2020)、鶴・滝澤(2019)参照）。
また、テレワークは働き方改革、ダイバーシティなども含めた企業による取り組みの先進性を示す「リトマス試験紙」とも主張してきた。なぜなら、他の働き方改革、ダイバーシテ
ィ施策など人材関連施策において先進的な取り組みをしている企業は、テレワーク対象者などに制限がない仕組みを導入する傾向にあったからだ。
さらに、テレワークは、従業員が自由に働く場所を選ぶことで、従業員の創造性、生産性を高める手段として明確に位置付けるべきという点も強調してきたポイントである。確かに、ICT 革命以前はテレワークでできる仕事は限定的であったことは事実である。情報共有・
コーディネーションの必要の少ない仕事、成果が図りやすい仕事がテレワークに向いているとされてきた。
しかし、数年前から、ビデオ会議やバーチャル・オフィスといった新たなテクノロジーの徹底活用によりデスクトップ上で仮想的な職場の再現・複製は可能となっているこという認識を持つべきであり、上記のような制約から既に解放されているとの指摘も行っていた
ところである。また、特定の業種や職務をテレワークできないと決めつけるのも問題であり、やはり、建設機械の遠隔操作のように新たなテクノロジーが解決できる可能性があることに留意が必要だ。

４．With コロナ時代の働き方の変貌：コロナ下のテレワークの課題
それでは、With コロナ時代となって働き方はどのように変貌したのであろうか。特に、急速に普及が高まったテレワークを中心にその課題について検討してみよう。

コロナ危機が明らかにしたもの
まず、コロナ危機で明らかになったことは何であろうか。第一は、新たなテクノロジー（デ10ジタル化、ICT、AI、ビックデータ等＝ＤＸ（デジタル・トランスフォーメーション））の徹
底活用の遅れである。コロナ危機に陥ってから、感染症対策、給付金の配布、紙・押印文化など多くの分野で新たなテクノロジーの活用の遅れが鮮明となった。人力によるコーディ
ネーション、対面主義を過信、頼りすぎてきたため、新たな技術への適応が遅れてしまったことは否めない。
第二は、多様で柔軟な働き方（選択肢を増やす＝働き方改革の本質的目標）の普及遅れである。政府の働き方改革の要所は正社員の長時間労働の是正と非正社員の処遇改善であった。しかし、働き方改革の本来の目標は、働き手のライフスタイル・嗜好や性別・年齢・国籍が多様化してきた中で、それぞれに合った働き方のオプションをいかに提供するかであり、再度、その原点に立ち戻る必要がある。
コロナ危機はこれまでもその重要性・必要性は理解できていたとしても、対応を十分進めることのできなかった、ＤＸ（デジタル・トラスフォーメーション）と多様で柔軟な働き方を進めるように、巨大な推進力（「ビッグ・プッシュ」）で我々の背中を強く推しているといっても過言でない。このように、コロナ危機が起こったからといって進むべき方向性が変わったということではないし、まさにこれらを推進する好機であることを強調したい。
前述のように、ＤＸ×多様で柔軟な働き方の「一丁目一番地」がテレワークであるので、テレワークは新型コロナ感染症対策という狭い範囲で捉えるのではなく、時代の流れを考えれば、コロナ前からもっと推進されるべきものであったし、コロナ後もその重要性は何ら変わりないと考えられる。

日経「スマートワーク経営」調査におけるテレワークに関する整備の状況
それでは、コロナ前からのテレワークの整備・利用状況はどうであったろうか。日経「スマートワーク経営」調査の対象となった上場企業等をみると、場所に関する多様な働き方を実現する制度がある企業の割合は、在宅勤務 は、35.4% → 44.2%→ 53.0%→60.3%（2017 年
度→2018 年度→2019 年度→2020 年度）、サテライトオフィス は、13.6% → 23.4%→
33.6%→41.8%（同）、モバイルワーク は 20.6% → 36.3%→ 48.9%→53.8%と、コロナ前において既に制度としてのテレワークは急速に拡大していたことが分かる。具体的な制度内容をみても、コロナ前において（2018 年度）、約半数が月の三分の一以上利用可能（9 日以上利用可能 47.7％）、利用条件を問わない制度（46.1%）となっていた。
このように制度の整備は進んでいたが、コロナ前の問題点は、実際の利用率が低かったこ11

とである。図表 1－1 をみると、コロナ前の 2019 年度の在宅勤務比率は全体で 13.6％に留まっていた。つまり、制度はそれなりに整っていても、実際の利用がされていない状況であった。例えていうならば、「仏作って魂入らず」というのが、日経「スマートワーク経営」
調査に参加いただいた上場企業等の平均的な姿であったといえる。そこから、コロナ下の2021 年 4 月以降、在宅勤務比率が 56.1％にまで急速に拡大することになった。

図表 1-1

このように日経「スマートワーク経営」調査参加企業は、在宅勤務に関わる制度は他の企業に比してもコロナ前から整備を進めていただが、実際の利用率はコロナ下で急速に高まることなったため、他の企業と同様、様々な課題が出てきた。
図表 1-2（左側）は、在宅勤務運用の難点／導入しない理由を示したものであるが、資料や決済手段などの電子化、コミュニケ―ション不十分、従業員の自宅の環境、ＰＣなどのハ
ード面、リモート接続など通信環境の整備などを指摘する企業の割合が高く、上位を占めていた。以下では、こうした課題について更に詳しくみていこう。

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図表 1-2

コロナ下のテレワークの７つの課題―真の課題とは何か
現業部門は除き、オフィスワーカーの場合、強制的にテレワークに追い込まれて、実際、やってみたところ、「案外できる」という感想を持つ人が多い一方で、前述のよういいくつかの課題も指摘されるようになった。しかし、それは本当の問題点であるかどうかは十分な吟味が必要だ。
ここでは、コロナ下でしばしば指摘されていたり、筆者が重要と考える７つの課題について、検討してみたい。具体的には、以下の通りである。

①物理的・技術的・制度的インフラの未整備②従業員のテレワーク環境への適応コスト③コミュニケーションの量的・質的不足④信頼感・一体感の不足⑤雇用管理制度の不適合⑥インフォーマルな親近感形成とソーシャリゼーションの難しさ⑦日本的雇用システムに潜む「大部屋主義」、「対面主義」のバイアス
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インフラの未整備と適応コスト（①、②）
まず、上記、①、②の課題を考えてみよう。新型コロナ感染症が拡大する中で、そもそも
テレワークが想定していない環境や急にテレワークを実施しなければならなかったため、企業、従業員側のインフラ面での準備不足が最も大きなテレワークの課題であったと言っても過言でないであろう。実際、上記の調査をみても、ＰＣなどのハード、通信、自宅の環境を難点として挙げる人が多かった。こうした傾向は他の調査でもみてとれる（例、日本生
産性本「働く人の意識に関する調査」）。
そもそも、テレワークが効率的に進む上で、デジタル化、ペーパーレス、クラウドへの情報の集約が整っていることは必須の条件であり、「紙文化」からの完全脱却がまず重要な一歩といえる。実際、以前から、テレワークの制度を導入し、積極的に活用していた大企業はコロナ時代になっても問題なくテレワークを進めている企業がほとんどである。
また、在宅勤務の場合、企業、従業員側の環境がいかに整っていたとしても、従業員が十分なパフォーマンスを発揮するには新た環境に適応し、慣れるまでの一定の時間がかかることも忘れてはならない。逆に、前述のようにカネ、時間というコストをかければ課題は基
本的に克服できると考えるべきだ。

コミュニケーションの量的・質的不足、信頼感・一体感の不足、雇用管理制度の不適合（③、④、⑤）
次に、③、④、⑤の課題を考えてみよう。これらの課題は、コロナ下でしばしば指摘される課題ではあるが、必ずしも真の課題ではないと筆者は考えている。
まず、コミュニケーションの量的・質的不足（③）は上記の調査でも難点として上位に挙げられていたが、それは基本的にはテクノロジーの活用不足が原因であると考えらえる。複雑で言葉にできない、また、やりとりする人々の間でのみ理解できるような文化・文脈依存型の情報、つまり、暗黙知ともいえる情報や表情、ボディーランゲージなどは従来、対面環
境でなければ伝達できないと考えられてきた。しかし、ビデオ会議は成文化しにくい暗黙知や表情、ボディーランゲージなどをかなりの部分伝えることは可能であることは筆者もビデオ会議を多用して初めて理解することができた。
もちろん、コミュニケーションの種類・内容によっては、リモートで行う際の難易度が異なる場合もある。例えば、ビデオ会議では、雑談やちょっとした質問が行いにくいという課
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題が指摘されることが多い。もっと一般的に言えば、あらかじめ、「計画され、手順、進め方が決まっているコミュニケーション」である会議、打ち合わせなどはリモートでも問題な
いが、雑談など「事前には予定されていないコミュニケーション」を開始するにはリモートの場合、ハードルが高いということだ。
しかし、対面の世界では意識しなくてもできた状況からリモートでは意識的に雑談や気軽な質問を行うような仕組みなどを作ることでこの課題への対応は可能だ。例えば、リモー
トで従業員同士のインフォーマルのコミュニケーションを行うため、決まった時間帯に自由に参加できるようなリモートの場を作ることも一案だ。
リモートにより従業員の間の信頼感・一体感が不足する（④）、ひいては、不安感、不信感、孤独感が発生するという声も良く聞かれる。リモート環境では、部下を管理、評価できないという見方も根強い。例えば、部下の仕事への取り組みに対する不安を感じたり、部下も上司から在宅勤務をすることで過小評価されているのではという不安を持ちやすいこと
が他のアンケート調査でも明らかになっている（パーソル総合研究所「第二・三回新型コロ
ナウイルス対策によるテレワークへの影響に関する緊急調査」）。
しかし、テレワークでコミュニケ―ションの量的・質的充実が可能であれば、仕事を進める上で必要な信頼感、一体感を形成することは可能なはずだ。ビフォー・コロナの職場においては、同じ場所、同じ時間を共有し、傍にいる、相手の顔が見えているとうことだけで安心してしまい、コミュニケーションをとれていると思い込んでしまっている傾向があったことは否定できない。また、オフィスワーカーのインプット、アウトプットのデジタル化を徹底させることで、従業員の間で常に共有できるような「見える化」を進めることも、双方の評価に関する不安を解消していく手立てになるはずだ。その際、従業員が自ら「見える化」に努めることが信頼感形成のポイントになることに留意すべきだ。このようにデジタル化、ＩＣＴの徹底活用しながら時代にふさわしい職場内でのコミュニケーションを構築していくことが求められている。
その一方で、テレワークの課題として、構造的な問題を指摘する向きもある。例えば、現在の雇用管理制度がテレワークと適合せず、制度・仕組みなど変えなければならないという議論（雇用管理制度の不適合⑤）だ。テレワークを推進するためにはジョブ型雇用にしなければならないとか、評価方式を変えて、成果主義にしなければならない論調が多い。しかし、それは「時代錯誤」の議論であるといわざるを得ない。確かに、ICT が発達していない時代においては、前述のように他者とのコーディネーションが少なく、自己完結、成果が事後的15

に測りやすい仕事でなければテレワークは難しかったといえる。しかし、現在の職場をデス
クトップ上でほぼ「複製」することができることを考えるとまったく意味のない議論だ。
もちろん、ジョブ型雇用とテレワークは元々親和性が高いことは事実であるし、ジョブ型雇用の推進は日本の雇用システムの最重要課題といっても良い。しかし、テレワーク推進の要件とはすべきでなく、切り離して議論すべきだ。現在の雇用システムでも、テクノロジー
が上記で懸念されている問題を解決することで、「日本型テレワーク」は十分達成可能である。

インフォーマルな親近感形成とソーシャリゼーションの難しさ（⑥）
しかし、ビデオ会議などの非対面・リモートではかなり難易度が高いものもみえてきた。
それは、まず、従業員間の「親密感」、「親近感」の形成の難しさである。フォーマルな関係（例：上司・部下）に重要な信頼感などはリモートでも十分可能と筆者は考えている。一方、フォーマルな関係を超えた、インフォーマル、プレイベートな側面での親近感、親密感をリモートで形成するのはやはり難しいことを感じる場面が多い。「親密感」、「親近感」がフォーマルな関係にも好影響を及ぼすのであれば、企業における対面のイベントやアクティビ
ティはやはり重要であるといえる。
また、例えば、社会人 1 年生が入社した企業で積み重ねる経験にみられるように、新しい環境、組織になじみ、そこでの価値観や流儀を学びながら仲間になり、適応していくことを意味する「ソーシャリゼーション」もリモートではハードルが高い一例だ。こうした人たちに対して、オンラインの研修だけでは不十分であることは明らかだ。
「新人」に対しては異なる配慮（職場勤務など対面環境を増やす工夫）が必要である。

日本的雇用システムに潜む「大部屋主義」、「対面主義」のバイアス（⑦）
以上のように、オフィスワーカーの場合、新たなテクノロジーの活用で現在の雇用システ
ム、雇用管理制度の中でテレワークは十分可能であるし、機能しうると考えられる。それでも、2 回目の緊急事態宣言以降、テレワークの比率があまり高まっていないことをみると、テレワークを阻害しているようなより本質的な要因、抵抗勢力を考えてみる必要がある。
戦後、大企業を中心とした日本の雇用システム、企業組織においては、情報の共有・伝達を「人力」で効率よく行う情報システム、コーディネーションシステムを構築してきた。こうした効率的なシステムは部門間のコーディネーションが特に重要な「すり合わせ型製造
16

業」（自動車、電機機械など）の優位性などに貢献してきた。
上記雇用システムの一特徴である、メンバーシップ型雇用、つまり、「就職」ではなく、「就社」が重要な場合、新卒一括採用で同じ時間、同じ場所を共にする、つまり、「同じ釜の飯を食う」ことで、明示的なコミュニケーションをとらなくても「あうんの呼吸」、「空気を読む」ことを身に着け、「共有化された予想」を形成してきたといえる。これによって、従業員の行動ベクトルを揃え、効率的な組織運営をしてきた。特に、大企業の場合、自社のカラーに合った、つまり、自分たちと近い同質的な人材を採用する傾向が強く、こうした仕組みを強化してきた。日本の大企業は、こうした「暗黙知」を活用することで効率的な情報システム、コーディネーションシステムを構築してきたのだ。
その一方で、メンバーシップ雇用システムの中で、同じ場所で同じ時間を共有する「大部屋主義」、「対面主義」の利点があまりにも強調され過ぎたのではないだろうか。これまでの雇用システムに対する憧憬の強い中高年世代ほど、「大部屋主義」、「対面主義」を絶対視しがちであり、その対極のテレワークへの不信も強いことはこうした背景から理解できよう。
「大部屋主義」、「対面主義」のバイアスは予想以上に大きく、それが、現在利用可能なテクノロジーの徹底活用と仮想的職場をリアルの職場に近づけようとする創意工夫を阻害しているように思われる。前述のようにインフォーマルな親近感形成とソーシャリゼーショ
ンはリモートで最も難易度が高い部類に入るだろう。しかし、それはこれらがリモートで全く不可能であることを意味するものではない。例えば、こうした課題を乗り越えるため、職場の仮想空間を作り、従業員がアバターとなって共同して様々なアクティビティを行う取り組みも始まっている。
「リモート・非対面でも必ずできる」という信念、姿勢を貫きことがイノベーションにつながるし、あきらめたり、ダメと思えばそこで終わりということを肝に銘じるべきであろう。

５．With コロナ時代における健康経営の役割と重要性
企業のパフォーマンス、従業員のウェルビーイングを高める健康経営
日経「スマートワーク経営」研究会では、日経「スマートワーク経営」調査などの分析を行い、ビフォー・コロナにおいても健康経営の重要性について強調してきた。なぜなら、健康経営への取り組みは、若干のタイムラグはあるものの、ROA（総資産利益率）を引き上げる（山本(2019a)）とともに、仕事のやりがいや企業への定着志向といった従業員のウェル
ビーイングも高める（山本(2019b)）ことが分析より明らかにされたためである。つまり、
17

健康経営は企業業績（利益率）、従業員のウェルビーイングを向上させるためにも効果的な手法といえるのだ。
前述したように、働き方改革は、長時間労働の抑制から企業の業績、さらには、従業員のウェルビーイングの両立を目指すように進化してきたが、健康経営はそうした働き方改革の進化を体現するとともに、企業がウェルビーイングに着目し、従業員に対して配慮することは、結果的に企業のパフォーマンスを高める効果を持つことを示す良いエビデンスでもある。
また、健康経営は日本の雇用システムの特徴（長期雇用、就社・メンバーシップ型）と親和的であり、企業にとって取り組みやすく、また、成果を出しやすいといえる。なぜなら、健康経営の効果を発揮するためには、企業も従業員もそれなりの長い期間にわたって健康増進にコミットする必要があり、従業員の定着率の高さが前提となるためだ。
また、健康経営は自社の業績を高めることに留まらず、副次的な効果についても着目すべきである。例えば、多くの企業が健康経営を実践すれば、将来的に高齢者の健康状況を底上げし、シニア雇用を促進していく効果も見逃せない。こうした正の外部性を生むことを考えれば、政府の政策としても企業の健康経営をサポート、促進させていく意味があると考えられる。

With コロナ時代の健康経営
コロナ下で従業員のウェルビーイング、エンゲージメント向上効果のある健康経営の役
割は益々重要になっている。コロナ下の在宅勤務で運動不足になったり、メンタルヘルスが悪化（孤独感、不安、疎外感、特に新入社員）したりすることはしばしば聞くところだ。一方、外食をやめ、食生活を改善すると同時に、自宅で動画などを活用し筋トレなどの運動に取り組む人も増えているようだ。つまり、コロナ下で健康面では個人差が大きく、それが拡大している可能性もある。
このため、With コロナ時代を従業員が肉体的、精神的健康に留意する良い機会と捉えるべきであり、健康経営の取り組み方次第では企業業績の差が更に拡大する可能性もある。その意味でも、健康経営への取り組みの意義を再認識すべきであろう。

18

第2章

With コロナ時代の働き方の変貌

１． 在宅勤務の決定要因
滝澤美帆（学習院大学経済学部教授）
鶴 光太郎（慶應義塾大学大学院商学研究科教授）

上場企業を対象に実施されている日経「スマートワーク経営」調査には、場所に関する多様な働き方を実現する制度の有無に関する設問がある。その中でも在宅勤務については、調査初年度である 2017 年度から毎年調査が実施されているが、制度があると回答した企業の割合が年々増加している1。また、在宅勤務を利用できる条件についても「理由を問わず」利用できると回答した企業の割合も増加傾向にある。一方で、実際の在宅勤務利用状況については、新型コロナ感染症対策により初めて緊急事態宣言が発令された 2020 年 4 月の前後
で、大きな変化が見られた。正社員について在宅勤務を利用している割合が５％未満の企業の割合はコロナ前（2019 年度）においては 47.7％であったのに対し、コロナ後（2020 年 4月以降）は 3.7％と急減している。
2020 年 4 月以降の在宅勤務実施状況については、（公財）日本生産性本部が、20 歳以上の企業・団体に雇用されている者を対象にした『働く⼈の意識に関する調査』において、2020
年 5 月から２～３か月毎に調査を行っている。日経「スマートワーク経営」調査は上場企業を対象にしているため、単純な比較は難しいが、『働く⼈の意識に関する調査』によると、在宅勤務の利用状況は第１回の緊急事態宣言が発令された 2020 年５月では 29％であったのが、３回目の緊急事態宣言が発令された 2021 年 4 月には 16.5％まで下がっていることが示された。
以上のデータより、2020 年４月の緊急事態宣言時は、当時の緊急事態がもたらしたコロナへの恐怖という「情報の効果」が自主的な隔離に繋がった可能性があり、在宅勤務の利用割合も急速に高まったことがわかる。一方で、時間の経過とともに「情報の効果」が薄まるにつれて、在宅勤務の利用割合も低下し、通常の職場勤務が増加していることが明らかとなった。以上は、経済全体の平均的な姿であるが、個々の企業によって、コロナ禍においても在宅勤務を実施しなかったり（できなかったり）、あるいは、感染者数が減少傾向にあって

1

在宅勤務に関する制度があると回答した企業の割合は、2017 年度は 35.4％であったのが、2020 年度には 60.3％まで増加している。

19

も引き続き在宅勤務の利用割合が高かったりと、その状況は様々であると考えられる。本節
では、在宅勤務について以下の２つに注目した分析を行う。第一に、企業における「コロナ以前」の在宅勤務利用率と「コロナ以前」の様々な取り組みの関係を明らかにする。日ごろから働き方に関連する様々な取り組みや技術的インフラなどの環境の整備を行っている企
業は、在宅勤務利用率が高かったのかを検証する。第二に、「コロナ以前」の取り組みと「コロナ禍」における在宅勤務利用率との関係を分析する。日ごろから様々な取り組みを行っていた企業は、コロナ禍において在宅勤務利用率が高く、出社率は低いのかを検証する。

「コロナ以前」の取り組みと在宅勤務利用率の関係
ここでは「コロナ以前」の在宅勤務利用率と企業の取り組みの関係を分析する。具体的には、日経「スマートワーク経営」調査 2018 から 2020 を利用し、2019 年度（2019 年４月から 2020 年３月）における在宅勤務状況に対するコロナ以前（2018 年度、2017 年度実績）の様々な取り組み・状況の影響を分析する。
被説明変数には在宅勤務比率（2019 年度に在宅勤務を利用した人数÷2019 年度末の正社
員数）と月 6 日以上の在宅勤務比率（2019 年度に月 6 日以上在宅勤務を利用した人数÷2019
年度末の正社員数）を用いる。また、以下の①から⑦群に分類される変数をそれぞれ説明変数とした推計を行う。説明変数は 2018 年度あるいは 2017 年度の値を用いる。

①群【在宅勤務に直接かかわる制度】②群【多様で柔軟な働き方を選択できる】③群【技術的インフラの整備】④群【休暇を多くとれる、または、取りやすい環境】⑤群【ダイバーシティ施策】⑥群【理解度ギャップ】⑦群【ジョブ型正社員や評価制度】①群【在宅勤務に直接かかわる制度】と在宅勤務の関係
最初の推計では、説明変数として在宅勤務に直接かかわる制度を用いる。具体的には、2017 年度、2018 年度における在宅勤務を理由に関係なしに利用できるかダミー（利用できる場合は１を、それ以外は０をとるダミー）、1 か月 20 日以上利用可能かダミー（利用でき20

る場合は１を、それ以外は０をとるダミー）、1 か月の利用可能日数を説明変数に含めた。
また、以降の推計全てにおいて、企業の規模をコントロールするために正社員数（2019 年
度末）の対数値を説明変数に加えた。また産業ダミーも全ての推計に含まれている。推計方法は OLS（最小二乗法）を用いた。
図表 2-1 より、在宅勤務比率については、その前年度、あるいは前々年度において理由に関係なく在宅勤務を利用できるかどうかと統計的に有意な関係があるとの結果が得られた。
在宅勤務の対象者を育児・介護の必要な者などに限定するのではなく、全従業員が利用できるような施策を導入していた企業では、その後の在宅勤務の利用割合が高まっていることが分かる。月６日以上の在宅勤務比率については、その前年度の１か月 20 日以上利用可能
ダミーと１か月の利用可能日数（2019 年調査）と統計的に有意な関係が見られた。従前、長い間在宅勤務が利用できる体制が整備されている企業ほど、その後も実際に月６か以上の在宅勤務を利用している割合が高いという結果が示された。

図表 2-1 ①群【在宅勤務に直接かかわる制度】と在宅勤務の関係
(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

在宅勤務 在宅勤務 在宅勤務 在宅勤務 在宅勤務
比率

比率

比率

比率

比率

（2019年 （2019年 （2019年 （2019年 （2019年
度）

度）

度）

度）

度）

(6)

(7)

月6日以

月6日以

上の在宅 上の在宅勤務比率 勤務比率（2019年 （2019年度）

在宅勤務理由に関係なしに利用できるか

0.156***

0.00345【2019年調査】(0.0239)(0.00955)度）

1か月20日以上利用可能

0.00676

0.0216**【2019年調査】(0.0251)(0.00917)

(8)
月6日以上
の在宅勤務
比率（2019
年度）

1か月の利用可能日数

0.00223

0.00211***【2019年調査】(0.00210)(0.000777)

(9)

(10)

月6日以

月6日以

上の在宅 上の在宅勤務比率 勤務比率（2019年 （2019年
度）

度）

在宅勤務理由に関係なしに利用できるか

0.177***

0.0194【2018年調査】(0.0330)(0.0145)

1か月20日以上利用可能

0.05270.0181【2018年調査】(0.0650)(0.0272)

1か月の利用可能日数-0.000451 0.00227

0.000564 0.00166【2018年調査】(0.00473) (0.00265)(0.00203) (0.00106)

企業規模（従業員数の対数値）-0.000747 0.0141

0.00297-0.00161 0.00778

0.00128(0.0103)(0.0108)(0.0125)(0.0157)(0.0167)(0.00403) (0.00394) (0.00460)(0.00679) (0.00677)

0.148*

0.144

0.220**

0.199

0.244*

0.02690.01480.02520.00525

0.0117(0.0887)(0.0953)(0.108)(0.139)(0.145)(0.0352)(0.0352)(0.0406)(0.0638)(0.0605)

産業ダミー

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

N

323

323

282

204

204

259

259

231

163

163

定数項

Standard errors in parentheses* p<0.1** p<0.05*** p<0.01

21

0.00231-0.000961

0.00268

0.00322

注）被説明変数は 2019 年度における在宅勤務比率、月６日以上在宅勤務比率である。説明変数は【2019 年調査】あるい
は【2018 年調査】と示されている変数はそれぞれ 2018 年度実績、2017 年度実績である。そのため被説明変数と説明変数のタイミングは１年、あるいは２年のラグがある。

②群【多様で柔軟な働き方を選択できる】と在宅勤務の関係
ここでは、説明変数に多様で柔軟な働き方に関連する変数を用いる。具体的には、2018 年
度実績（2019 年調査）におけるフレックスタイム制度の有無ダミー、勤務時間インターバ
ル制度の有無ダミー、副業・兼業を認めているかダミー、転勤の可否に希望をあらかじめ聞
くかどうかのダミー、本人の希望で勤務地の変更を認めているかどうかダミー、勤務時間の限定を理由にかかわらず利用できるかどうかダミーを説明変数とする推計を行った。
図表 2-2 をみると、フレックスタイム制度の有無ダミー、副業兼業を認めているかダミーの係数がプラスで有意な結果となっている。慨すれば、多様で柔軟な働き方を認めている企業においては、その後の在宅勤務の利用率が高いことが明らかとなった。

22

図表 2-2 ②群【多様で柔軟な働き方を選択できる】と在宅勤務の関係
(1)

(2)

(3)

(4)

在宅勤務 在宅勤務 在宅勤務 在宅勤務
比率

比率

比率

比率

（2019年 （2019年 （2019年 （2019年
度）

度）

度）

度）

(5)

(6)

(7)

(8)

月6日以

月6日以

月6日以

月6日以

上の在宅 上の在宅 上の在宅 上の在宅勤務比率 勤務比率 勤務比率 勤務比率
（2019年 （2019年 （2019年 （2019年度）

フレックスタイム制度の有無

0.0910***-0.00294【2019年調査】(0.0311)(0.0120)度）

勤務時間インターバル制度の有無

0.00867

0.00886【2019年調査】(0.0270)(0.00982)度）

副業・兼業を認めているか

0.0764***0.00905【2019年調査】(0.0242)(0.00899)度）

転勤の可否に希望をあらかじめ聞く

0.01900.00136【2019年調査】(0.0263)(0.00990)

本人の希望で勤務地の変更を認めている-0.0399-0.0120【2019年調査】(0.0251)(0.00941)

勤務時間の限定を理由にかかわらず利用できる

0.0995*-0.00132【2019年調査】(0.0588)(0.0225)

企業規模（従業員数の対数値）

0.00752

0.01320.01340.0185*0.00173(0.0108)(0.0110)(0.0106)(0.0111)(0.00405) (0.00405) (0.00396) (0.00422)

0.110

0.150

0.131

0.109

0.02880.03010.02400.0245(0.0942)(0.0952)(0.0933)(0.0956)(0.0356)(0.0353)(0.0353)(0.0360)

産業ダミー

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

N

323

323

323

323

259

259

259

259

定数項

0.000768 0.00154

0.00238

Standard errors in parentheses* p<0.1** p<0.05*** p<0.01"

注）図表 2-1 の注と同じ。

③群【技術的インフラの整備】と在宅勤務の関係
次に、説明変数に技術的インフラの整備に関連する変数を用いる。具体的には、2018 年
度実績（2019 年調査）における貸与モバイル PC 配布割合、および、モバイル PC の社内のファイルサーバー上のファイルの利用、会議資料申請書類の完全電子化、フリーアドレス、
テレビ会議システム、外出先で社内資料が閲覧できるモバイル端末、ビジネスチャットツー
ル、クラウドストレージ、シンクライアント端末、テレビ会議システムを導入しているかど
うかのダミーを説明変数とする推計を行った。
図表 2-3 より、貸与モバイル PC 配布割合が高く、会議資料申請書類の完全電子化やフリ23

ーアドレスやシンクライアント端末を導入している企業ほどその後の在宅勤務利用率が高
いとの結果が得られた。また、ビジネスチャットツールを導入している企業ほどその後の月６日以上の在宅勤務比率が高いことがわかった。

図表 2-3 ③群【技術的インフラの整備】と在宅勤務の関係
(1)

(2)

(3)

在宅勤務 在宅勤務 在宅勤務
比率

比率

比率

（2019年 （2019年 （2019年
度）

度）

度）

(4)

(5)

月6日以

月6日以

上の在宅 上の在宅勤務比率 勤務比率（2019年 （2019年度）

貸与モバイルPC配布割合（対正社員）

0.160***

0.0126【2019年調査】(0.0537)(0.0230)

モバイルPCの社内のファイルサーバー上のファイルの利用

0.05180.00562【2019年調査】(0.0787)(0.0337)度）

会議資料申請書類の完全電子化

0.0507*0.0116【2019年調査】(0.0263)(0.00965)

フリーアドレス

0.0592**0.00595【2019年調査】(0.0266)(0.0101)

テレビ会議システム

0.01160.00449【2019年調査】(0.0663)(0.0251)

外出先で社内資料が閲覧できるモバイル端末

0.01660.0114【2019年調査】(0.0514)(0.0197)

(6)
月6日以上
の在宅勤務
比率（2019
年度）

ビジネスチャットツール

0.0451

0.0212*【2019年調査】(0.0314)(0.0114)

クラウドストレージ

0.00138

0.00767【2019年調査】(0.0320)(0.0117)

シンクライアント端末

0.0515*0.00562【2019年調査】(0.0262)(0.00946)

テレビ会議システム-0.115**-0.0923***【2019年調査】(0.0547)(0.0201)

企業規模（従業員数の対数値）

0.02270.002770.00945-0.00296 -0.000789 0.00395(0.0172)(0.0111)(0.0116)(0.00728) (0.00420) (0.00424)-0.0855

0.132

0.232**

0.05440.01900.0744**(0.166)(0.104)(0.0990)(0.0718)(0.0385)(0.0357)

産業ダミー

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

N

199

323

323

165

259

259

定数項

Standard errors in parentheses* p<0.1** p<0.05*** p<0.0124注）図表 2-1 の注と同じ。

④群【休暇を多くとれる、または、取りやすい環境】と在宅勤務の関係
ここでは、説明変数に休暇の取得環境に関連する変数を用いる。具体的には 2018 年度実績（2019 年調査）における平均休暇取得日数、休暇取得奨励施策の個数、有給 5 日以上取得率を説明変数とする推計を行った。
図表 2-4 より、平均休暇取得日数、休暇取得奨励施策の個数、有給５日以上取得率がその後の在宅勤務利用率と正で有意な関係があることが分かった。また、有給５日以上取得率が高いほど、その後の月６日以上の在宅勤務比率が高いとの結果も示された。休暇を取得しや
すい環境にあるほど、在宅勤務利用率が高い。

図表 2-4 【休暇を多くとれる、または、取りやすい環境】と在宅勤務の関係
(1)

(2)

(3)

在宅勤務 在宅勤務 在宅勤務
比率

比率

比率

（2019年 （2019年 （2019年
度）

度）

度）

(4)

(5)

(6)

月6日以

月6日以

月6日以

上の在宅 上の在宅 上の在宅勤務比率 勤務比率 勤務比率
（2019年 （2019年 （2019年度）

平均休暇取得日数

0.0187***0.00153【2019年調査】(0.00391)(0.00146)度）

休暇取得奨励施策の個数

0.0233*0.00519【2019年調査】(0.0126)(0.00461)度）

有給5日以上取得率

0.0491*0.0162*【2019年調査】(0.0255)(0.00940)

企業規模（従業員数の対数値）-0.00196 0.00871

0.0113-0.000729 0.000400 0.000818(0.0115)(0.0111)(0.0108)(0.00446) (0.00409) (0.00397)

0.0320

0.148

0.143

0.02530.02750.0259(0.0973)(0.0941)(0.0941)(0.0373)(0.0351)(0.0350)

産業ダミー

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

N

305

323

323

249

259

259

定数項

Standard errors in parentheses* p<0.1** p<0.05*** p<0.01"

注）図表 2-1 の注と同じ。

25

⑤群【ダイバーシティ施策】と在宅勤務の関係
ここでは、説明変数にダイバーシティ施策に関連する変数を用いる。具体的には 2018 年
度実績（2019 年調査）におけるダイバーシティ推進開始からの経過年数、ダイバーシティ
施策の数を説明変数とする推計を行った。
図表 2-5 より、ダイバーシティ施策の数がその後の在宅勤務利用率と正で有意な関係があることが分かった。多様性を担保するような施策を多く行っている企業ほど、その後の在宅勤務利用率が高い。

図表 2-5 【ダイバーシティ施策】と在宅勤務の関係
(1)

(2)

在宅勤務比
率（2019年
度）

(3)

(4)

月6日以上の 月6日以上の在宅勤務比率 在宅勤務比 在宅勤務比（2019年度） 率（2019年 率（2019年度）

ダイバーシティ推進開始年が早い

0.000625-0.0000572【2019年調査】(0.00159)(0.000720)

度）

ダイバーシティ施策の数

0.000172**-0.0000232【2019年調査】(0.0000853)(0.0000311)

企業規模（従業員数の対数値）

0.007780.01050.00152

0.00214(0.0126)(0.0108)(0.00483)(0.00405)

0.201*

0.151

0.0296

0.0261(0.106)(0.0941)(0.0409)(0.0352)

産業ダミー

Yes

Yes

Yes

Yes

N

297

323

238

259

定数項

Standard errors in parentheses* p<0.1** p<0.05*** p<0.01"

注）図表 2-１の注と同じ。

⑥群【理解度ギャップ】と在宅勤務の関係
次に、説明変数に企業と従業員の様々な施策に対する理解度のギャップに関連する変数26

や従業員調査に関連する変数を用いる2。ギャップ変数は、例えば企業が施策を導入していると回答している一方で、従業員はそうした認識がない場合、値が大きくなる（企業と従業員の認識に差がある場合、値が大きくなる）変数である。説明変数には 2018 年度実績（2019年調査）における在宅勤務に関する認識ギャップ、フレックス制度に関する認識ギャップ、副業に関する認識ギャップ、従業員調査を実施しているかダミー、2017 年度実績（2018 年
調査）における従業員対話に関する施策の個数を説明変数とする推計を行った。
図表 2-6 より、在宅勤務に関するギャップの係数がマイナスで有意な結果が得られた。つまり、在宅勤務施策に関する企業と従業員の認識のギャップが大きいほど、その後の在宅勤務比率が低い3。また、従業員調査を実施している企業ほど、また、従業員との対話に関する施策の数が多い企業ほどその後の在宅勤務利用率が高い。

2

ギャップ変数の詳細は、「スマートワーク経営研究会」最終報告の第３章第２節を参照。
一方で、副業に関する企業と従業員の認識のギャップが大きいほどその後の在宅勤務比率が高いという、解釈が難し
い結果も得られている。
327

図表 2-6 【理解度ギャップ】と在宅勤務の関係
(1)

(2)

在宅勤務

在宅勤務

比率

比率

（2019年 （2019年
度）

度）

(3)

(4)

(5)

月6日以上 月6日以上
在宅勤務比 の在宅勤の在宅勤務率（2019年 務比率比率度）（2019年 （2019年度）

在宅勤務に関する認識ギャップ-0.125***-0.0128【2019年調査】(0.0396)(0.00823)

フレックスに関する認識ギャップ

0.00809

0.00746【2019年調査】(0.0315)(0.00640)

副業に関する認識ギャップ

0.0416*0.00857*【2019年調査】(0.0233)(0.00477)

度）

従業員調査の実施（４または５、1年1回以上）

0.0737***0.0154【2019年調査】(0.0253)(0.00940)(6)
月6日以上の在宅勤務比率（2019年度）

従業員対話（個数）（2018年調査、Q57）

0.000353*-0.0000318【2018年調査】(0.000189)(0.0000726)

企業規模（従業員数の対数値）

0.0241**0.006780.0107-0.00208(0.0118)(0.0109)(0.0135)(0.00246) (0.00405)(0.00535)

0.112

0.166*

0.177

0.0392*0.03040.0227(0.102)(0.0936)(0.114)(0.0214)(0.0350)(0.0450)

産業ダミー

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

N

273

323

266

219

259

210

定数項

0.0000447 0.00351

Standard errors in parentheses* p<0.1** p<0.05*** p<0.01"

注）図表 2-1 の注と同じ。

⑦群【ジョブ型正社員や評価制度】と在宅勤務の関係
最後に、ジョブ型正社員や評価制度に関する変数を説明変数とする推計を行う。具体的には 2018 年度実績（2019 年調査）における職務限定型正社員制度がある、限定正社員の転換制度があるかどうかのダミー変数、および地域限定正社員率、業績成果に連動する割合（管理職）、業績成果に連動する割合（非管理職）を説明変数に用いる。
図表 2-7 より、ジョブ型正社員や評価制度に関連する変数と在宅勤務比率については統計的に有意な結果は得られていない。

28

図表 2-7 【ジョブ型正社員や評価制度】と在宅勤務の関係
(1)

(2)

在宅勤務 在宅勤務
比率比率（2019年 （2019年
度）

度）

(3)
月6日以上
の在宅勤
務比率
（2019年度）

職務限定型（３または４の高度型の場合のみ）

0.01640.00256【2019年調査】(0.0323)(0.0118)

限定正社員の転換制度がある

0.00729

0.0166【2019年調査】(0.0342)(0.0129)

地域限定正社員率-0.153*-0.0345【2019年調査】(0.0863)(0.0315)(4)
月6日以上の在宅勤務比率（2019年度）

業績成果に連動する割合（管理職）-0.000838-0.0000917【2019年調査】(0.000720)(0.000303)

業績成果に連動する割合（非管理職）

0.00106

0.0000987【2019年調査】(0.000834)(0.000356)

企業規模（従業員数の対数値）

0.01500.01630.00394(0.0135)(0.0126)(0.00510) (0.00490)

0.166

0.156

0.00430

0.0417(0.115)(0.109)(0.0430)(0.0425)

産業ダミー

Yes

Yes

Yes

Yes

N

255

256

208

213

定数項

0.000155

Standard errors in parentheses* p<0.1** p<0.05*** p<0.01"

注）図表 2-１の注と同じ。

コロナ禍の勤務比率とコロナ前の取り組みの関係
次に、「コロナ以前」の取り組みと「コロナ禍」における在宅勤務利用率との関係を分析する。被説明変数には、コロナ禍（2020 年４月以降）の在宅勤務状況（2020 年 4 月以降の利用人数÷2019 年度末の正社員数）と出社率（緊急事態宣言発令時など、出社する従業員がもっとも減った時期におけるおおよその出社率）を用いる。また、以下の①から③群に分類される変数をそれぞれ説明変数とした推計を行う。
説明変数は 2019 年度（2020 年調査）
29

の値を用いる。

①群【情報端末の整備】②群【在宅勤務へのサポート】③群【在宅勤務の難点】①群【情報端末の整備】とコロナ禍における在宅勤務比率、出社率の関係
まずは、説明変数に情報端末の整備状況に関する変数を用いる。具体的には、2019 年度
実績（2020 年調査）の貸与モバイル PC 配布割合（対正社員）、貸与タブレット・スマホ配布割合（対正社員）、 臨時在宅端末配布割合（対正社員）、モバイル PC 等での社内のファイルサーバー上のファイルの利用、及び臨時在宅端末での社内のファイルサーバー上のファ
イルの利用ダミーを説明変数として含める。また以降全ての推計に、2019 年度実績（2020年調査）における在宅勤務比率も含める。
図表 2-8 より、従前の（2019 年度の）在宅勤務比率が高いほど、コロナ禍（2020 年 4 月以降）の在宅勤務比率が高いことが分かった。また、貸与モバイル PC 配布割合や臨時在宅端末配布割合が高いほど、コロナ禍の在宅勤務比率も高い。コロナ禍での出社率については、
貸与モバイル PC 配布割合がマイナスで有意な結果となっている。つまり、モバイル PC を貸与している企業ほどコロナ禍での出社率が低くなっている。

30

図表 2-8 ①群【情報端末の整備】とコロナ禍における在宅勤務比率、出社率の関係
(1)

(2)

在宅勤務
比率

コロナ禍

（2020年 での出社
4月以

率

降）
在宅勤務比率（2019年度）

0.293*【2020年調査】(2.14)

貸与モバイルPC配布割合（対正社員）

0.516*** -0.742*【2020年調査】(5.15)(-2.03)

貸与タブレット・スマホ配布割合（対正社員）

0.117

0.0598【2020年調査】(0.98)(0.13)

臨時在宅端末配布割合（対正社員）

0.656*** 0.578【2020年調査】(3.59)(0.85)

モバイルPC等での社内のファイルサーバー上のファイルの利用

0.0394-0.195【2020年調査】(0.33)(-0.53)

臨時在宅端末での社内のファイルサーバー上のファイルの利用

0.0702-0.293【2020年調査】(1.28)(-1.38)

企業規模（従業員数の対数値）-0.0111-0.00680(-0.46)(-0.08)0.114

2.892***(0.46)(3.85)

産業ダミー

Yes

Yes

N

138

197

定数項

Standard errors in parentheses* p<0.1** p<0.05*** p<0.01"

注）被説明変数は 2020 年４月以降における在宅勤務比率と出社率である。また【2020 年調査】と示されている変数は2019 年度実績の値を示す。そのため被説明変数と説明変数のタイミングにはラグがある。

31

②群【在宅勤務へのサポート】とコロナ禍における在宅勤務比率、出社率の関係
次に、説明変数に在宅勤務へのサポートに関する変数を用いる。具体的には、2019 年度
実績（2020 年調査）の通信費などの補助、Web カメラや通信機器などの導入に対する補助、モニターなどの貸与または購入補助、柔軟な労働時間設定に関するダミー、および在宅勤務へのサポート個数を含める。
図表 2-9 より、モニターなどの貸与または購入補助がある企業ほど、また、在宅勤務へのサポート個数が多い企業ほど、コロナ禍における在宅勤務利用率が高い。一方、コロナ禍での出社率については、Web カメラなどの導入に対する補助やモニターなどの貸与または購入補助を実施している企業ほど出社率が低く、在宅勤務へのサポート個数が多いほど、出社率
は低い。

32

図表 2-9 ②群【在宅勤務へのサポート】とコロナ禍における在宅勤務比率、出社率の関
係
(1)

(2)

(3)

(4)

在宅勤務 在宅勤務比率

比率

コロナ禍 コロナ禍

（2020年 （2020年 での出社 での出社
4月以

4月以

降）

降）

率

在宅勤務比率（2019年度）

0.505*** 0.513***【2020年調査】(0.0894)

通信費などの補助

0.02250.248【2020年調査】(0.0443)(0.186)Webカメラや通信機器などの導入に対する補助-0.0159-0.527***【2020年調査】(0.0490)(0.201)

モニターなどの貸与または購入補助

0.0946**-0.358**【2020年調査】(0.0428)(0.168)柔軟な労働時間設定

0.0206-0.215【2020年調査】(0.0465)(0.160)率(0.0885)

在宅勤務へのサポート個数

0.0321**-0.223***【2020年調査】(0.0158)(0.0594)

企業規模（従業員数の対数値）-0.0586***-0.0557***-0.208*** -0.206***(0.0164)

定数項(0.0162)(0.0564)(0.0555)

0.929*** 0.904*** 4.469*** 4.476***(0.144)(0.140)(0.473)(0.475)

産業ダミー

Yes

Yes

Yes

Yes

N

278

278

458

458

Standard errors in parentheses* p<0.1** p<0.05*** p<0.01"

注）図表 2-8 の注と同じ。

③群【在宅勤務の難点】とコロナ禍における在宅勤務比率、出社率の関係
最後に、在宅勤務の難点に関する変数を説明変数に用いる。具体的には、2019 年度実績
33

（2020 年調査）の PC などハード面の整備が追い付かないことやリモート接続など通信環境の整備が追い付かないことなど、在宅勤務を実施する上で困難な点に関するダミー変数を含める。
図表 2-10 より、派遣社員や店舗ｽﾀｯﾌなど、制度の対象外となる人が多い企業ほど、コロナ禍における在宅勤務比率が低いことが分かった。また、PC などハード面の整備が追い付
かない、顧客の理解・協力が得られない、適用可能な部署や業務が少ない（ない）といった難点があると回答した企業ほど、コロナ禍の出社率が高いことも明らかとなった。

34

図表 2-10 ③群【在宅勤務の難点】とコロナ禍における在宅勤務比率、出社率の関係
(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

在宅勤務 在宅勤務 在宅勤務
比率

比率

比率

コロナ禍 コロナ禍 コロナ禍（2020年 （2020年 （2020年 での出社 での出社 での出社
4月以

4月以

4月以

降）

降）

降）

率

在宅勤務比率（2019年度）

0.487*** 0.531*** 0.537***【2020年調査】(0.0903)

PCなどハード面の整備が追い付かない-0.05450.440**【2020年調査】(0.0467)(0.175)

リモート接続など通信環境の整備が追い付かない

0.01350.181【2020年調査】(0.0477)(0.178)リモート接続のための帯域が不足している

0.0617-0.160【2020年調査】(0.0497)(0.182)

資料や決裁手段などの電子化が追い付かない-0.0192-0.173【2020年調査】(0.0412)(0.148)

従業員の自宅の環境が整っていない

0.0293-0.218【2020年調査】(0.0404)(0.150)

セキュリティ対応が追い付かない-0.0738-0.0570【2020年調査】(0.0646)(0.215)運用ルールの整備が追い付かない-0.0399

0.197【2020年調査】(0.0598)(0.182)

顧客の理解・協力が得られない

0.05720.690**【2020年調査】(0.0823)(0.313)

従業員の意識改革が追い付かない

0.0140-0.0113【2020年調査】(0.0566)(0.194)

適用可能な部署や業務が少ない/ない-0.1090.564***【2020年調査】(0.0744)(0.206)

派遣社員や店舗ｽﾀｯﾌなど、制度の対象外となる人が多い-0.102*0.128【2020年調査】(0.0560)(0.205)

コミュニケーションが十分にとれない

0.04880.123【2020年調査】(0.0417)(0.151)

生産性が落ちる（ことが予想される）-0.00913-0.311*【2020年調査】(0.0495)(0.169)(0.0888)

率率(0.0882)

在宅勤務の難点（個数）0.002210.00778【2020年調査】(0.00267)(0.00974)

在宅勤務のハード・ソフト-0.0325

0.00268【2020年調査】(0.0466)(0.198)

企業規模（従業員数の対数値）-0.0510***-0.0518***-0.0524***-0.276*** -0.265*** -0.260***(0.0174)

定数項(0.0162)(0.0163)(0.0564)(0.0548)(0.0545)0.908*** 0.904*** 0.952*** 4.659*** 4.555*** 4.577***(0.156)(0.142)(0.152)(0.496)(0.482)(0.508)

産業ダミー

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

N

278

278

278

458

458

458

Standard errors in parentheses* p<0.1** p<0.05*** p<0.01"

注）図表 2-8 の注と同じ。

35

まとめ
本節では、第一にコロナ以前の働き方や技術的インフラの整備などと関連する施策と在宅勤務利用率の関係の分析を行った。その結果、理由なく在宅勤務が利用できる企業ほど、在宅勤務利用率が高いとの結果が示された。またフレックスや副業など多様で柔軟な働き方を許容している企業ほど、在宅勤務利用率が高い。技術的インフラの整備（貸与モバイル
PC 配布割合が高い、会議資料申請書類の完全電子化、フリーアドレスの導入）が行われている企業ほど、また休暇を多くとれる、または、取りやすい環境（平均休暇取得日数が多い、有給５日以上取得率が高い）にあるほど、在宅勤務利用率が高い。加えて、ダイバーシティ
施策を多く行っている企業ほど、また従業員に施策が浸透している、あるいは従業員について理解しようと努力をしている企業ほど、在宅勤務利用率が高い。
第二に、コロナ禍の在宅勤務率や出社率と、コロナ以前の在宅勤務率や技術的インフラの整備などとの関係の分析を行った。その結果、従前から在宅勤務率が高い、情報端末の整備が行われている（貸与モバイル PC 配布割合、臨時在宅端末配布割合が高い）ところほど、コロナ禍における在宅勤務比率が高いことが分かった。また、コロナ禍での出社率は情報端末の整備が行われてる（貸与モバイル PC 配布割合が高い、Web カメラや通信機器などの導入に対する補助がある、モニターなどの貸与または購入補助がある）ところほど低く、在宅勤務へのサポートが行われていないところほど高い。加えて、コロナ禍での出社率は PC な
どハード面の整備が追い付かない、顧客の理解・協力が得られない、適用可能な部署や業務が少ない（ない）場合に高い。
「スマートワーク経営研究会」最終報告でも、在宅勤務がどの程度利用されているかは、
当該企業が働き方改革をどの程度進展、深化させているかを判断するための、「リトマス試
験紙」になっているとの指摘があったが、本節の結果はまさにこうした主張をサポートするものとなっている。従前から、柔軟な働き方に関する施策を導入し、技術的なインフラを整備していた企業ほど、在宅勤務利用率は高く、コロナという危機に直面した際にも、出社率を抑え、スムーズに在宅勤務に移行することができている様子が伺える。
そもそも、在宅勤務については、鶴・滝澤（2019）でも、「創造性、新たなアイディアを活かして労働生産性を高めるためにも、在宅勤務を含むテレワークが有用であり、テレワー
クを全従業員に開放すべきである」との提言が行われている。滝澤（2019）では、ＡＩ、ク
ラウド、ビジネスチャットツールなどのテクノロジーを導入し、従業員の働き方に対する理36

解を深めた企業ほど、生産性が高いとの結果が得られている。今後も、在宅勤務の実施をコ
ロナショックによる緊急対応のための措置と考えるのではなく、生産性向上の手段としてとらえることが重要と考えられる。そのためには、多様で柔軟な働き方に関する取り組みとともに、平時であっても在宅勤務を従業員が躊躇なく選択できるような技術的インフラの提供といった労働環境の整備を行うことを企業は必要とされている。

37

２． コロナ危機初期の稼働率・人員調整と働き方の関係
山本勲（慶應義塾大学商学部教授）

本節では、「スマートワーク経営調査」（2020 年）を用いて、コロナ危機初期の上場企業への負の影響が従業員の働き方とどのように関係していたかを検証する。企業への負の影響を測る指標として、マンアワーベースでみた従業員の稼働率と人員調整の有無、働き方の指標として在宅勤務の実施やテクノロジーの活用などを用いる。そのうえで、柔軟な働き方の実施や貸与 IT 機器の充実を図るなどの工夫によって、上場企業への負の影響がどの程度緩和されたのかという意味でのコロナ危機に対するレジリエンス（耐性・復元力）を把握する。

コロナ危機へのレジリエンスとその測り方
コロナ危機は企業に大きな負のショックを与えたが、人材の活用や生産性など組織のパフォーマンスを最大化させることを目指す「スマートワーク経営」を実践してきた企業ほど、コロナ危機に対するレジリエンスが高かった可能性がある。例えば、在宅勤務の実施などの柔軟な働き方が浸透しているような企業では、コロナ禍でスムーズに在宅勤務体制への移行が実現し、感染症対策としてのステイホームをしながら、業務や事業の継続を両立することができたと考えられる。さらに、セキュリティ対応を済ませたモ
バイル PC やタブレット・スマホなどを従業員に貸与するなど、デジタル化やテクノロ
ジー活用の進んでいた企業ほど、在宅勤務に移行した際の効率性・生産性が高かったと考えられる。
こうしたレジリエンスの高さを検証するには、財務諸表などから企業パフォーマンス
を把握することが望ましいが、コロナ危機初期の上場企業の財務情報の入手が困難であることから、以下では、マンアワーベースでみた稼働率と人員調整の有無を企業パフォ
ーマンスの代理指標として用いる。
具体的には、「スマートワーク経営調査」（2020 年）では、コロナ危機初期で「従業員数×労働時間（在宅勤務を含む）」が最も減った時期のコロナ前の 2020 年 1 月対比（%）の数値を正社員（オフィスワーカー）
・正社員（現業職）
・非正社員別に各企業に聞いているため、その数値を稼働率として用いる。さらに、従業員や労働時間を調整する手段として、「自宅待機・一時帰休、一時解雇、採用抑制」のいずれかを正社員（オフィス38

ワーカー）
・正社員（現業職）
・非正社員に対して実施したかについてもそれぞれ聞いているため、その情報を人員調整に関する指標として用いる。つまり、従業員の稼働率が高いほど、また、企業が従業員の人員調整を行っていないほど、コロナ危機初期でのレジリエンスが高かったとみなす。
図表 2-11 は稼働率指標を業種別に比較したものである。図からは、商社や倉庫・不動産、小売り・外食、金融といった非製造業で総じて稼働率指標が低い傾向がみてとれる。また、図表 2-12 は人員調整を実施した企業の比率を業種別に比較している。図をみると、業種によるばらつきが大きいものの、図表 2-11 と同様に、運輸や金融などの非製造業で人員調整の実施率が高い傾向があることがわかる。なお、人員調整の内訳をみると、一時解雇の事例はほとんどなく、人員調整をしているとしても、そのほとんどが自宅待機・一時帰休か採用抑制となっている点には留意されたい。

レジリエンスを左右する働き方
レジリエンスに与える要因としては、従業員の在学勤務利用率に注目する。「スマートワーク経営調査」（2020 年）では、コロナ前とコロナ後の在宅勤務利用率を企業別に把握できるため、それぞれを分析に用いる。コロナ前から在宅勤務利用率が高い企業は柔軟な働き方が浸透しており、在宅勤務を効果的に実施するためのノウハウも有していると考えられるため、コロナ危機へのレジリエンスが特に高いと想定される。
また、テクノロジーの活用度合いを捉えるため、正社員 1 人当たり貸与 IT 機器数（モ
バイル PC、タブレット・スマホ、臨時在宅端末）、IT 活用（ビジネスチャットルール、
クラウドストレージ、テレビ会議システム）の有無を示すダミー変数も用いる。在宅勤
務や非接触の働き方との親和性の高いテクノロジー活用の進んでいる企業ほど、レジリ
エンスが高いと想定される。さらに、「スマートワーク経営調査」（2020 年）では、在宅勤務の難点を聞いており、「PC などハード面の整備が追いつかない」、「資料や決裁手段などの電子化が追いつかない」、「従業員の自宅の環境が整っていない」、「運用ルールの整備が追いつかない」といったハード・ソフト面での難点 7 項目のいずれかが該当すると答えた企業を示すダミー変数も用いる。
このほか、一般的な働き方の柔軟性を示す要因として、フレックスタイム利用率、労働時間、離入職率、地域限定正社員率を用いる。ただし、これらの要因は逆の因果性の可能性を低くするため、前年の値を用いる。さらに、平均年齢、平均勤続年数、非正規39

雇用比率、業種ダミー、規模ダミーもコントロール変数として用いる。

実証分析の結果
在宅勤務などの働き方がコロナ危機初期の従業員の稼働率や人員調整に与える影響を推計した結果は図表 2-13 と図表 2-14 の通りである。図表 2-13 はマンアワーベース
での従業員の稼働率（2020 年 1 月対比）を被説明変数、在宅勤務利用率（コロナ前、コロナ後）、貸与 IT 機器数、IT 活用ダミー、在宅勤務のハード・ソフト面での難点ありダミーなどを説明変数に用いた最小二乗法を用いた多変量解析の結果である。表 2 は被説
明変数を人員調整ダミーに変えた結果である。いずれの推計も用いる変数によって幅はあるが、220〜455 社をサンプルにしている。
図表 2-13 の稼働率の推計結果をみると、(1)列・(3)列・(5)列に示されているように、
在宅勤務利用率はコロナ前もコロナ後も有意にプラスとなっており、在宅勤務利用率が高い企業ほど稼働率が高かったがわかる。なお、コロナ危機初期において平均的にはどの企業も稼働率が低下していたため、在宅勤務の実施によって稼働率の低下が緩和されたと解釈することが妥当といえる。
ここで、注目すべきは、係数の大きさや有意性の高さがコロナ前の在宅勤務利用率のほうがコロナ後よりも顕著であることである。このことから、コロナ前から在宅勤務という柔軟な働き方が普及していた企業ほど、コロナ危機へのレジリエンスが高かったといえる。
一方、貸与 IT 機器数や IT 活用ダミーを説明変数に加えた、(2)列・(4)列・(6)列をみると、在宅勤務利用率はいずれも統計的に有意になっておらず、代わりに、オフィス
ワーカーでは、貸与モバイル PC 数や貸与タブレット・スマホ数、ビジネスチャットツ
ールが有意にプラスになっているほか、非正社員でも貸与タブレット・スマホ数が有意にプラスとなっている。これらの結果は、在宅勤務の利用率の高さよりも、在宅勤務の効率性を高めるような貸与 IT 機器が多かったり、ビジネスチャットツールを利用していたりするほうが、稼働率低下を抑制するには重要であることを示唆している。
さらに興味深いのは、貸与 IT 機器の中でも、臨時在宅端末数は統計的に有意になっていないことである。シンクライアント端末のようなセキュリティにも強い在宅勤務向
けのテクノロジー活用は行わず、緊急事態宣言に伴う政府の要請などに従って緊急回避
的に在宅勤務を実施し、その際に在宅で利用できる IT 機器を臨時で貸与したとしても、40

稼働率という点では効果がみられなかったといえる。このほか、在宅勤務のハード・ソ
フト面での難点ありダミーやフレックスタイム利用率、労働時間などの他の変数については、統計的に有意な影響を稼働率に与えているものはみられなかった。
一方、被説明変数を人員調整にした図表 2-14 をみると、在宅勤務利用率はコロナ前の変数がいずれの推計でも有意にマイナスとなっており、コロナ前から在宅勤務が普及していた企業ではコロナ後に人員調整の実施を回避できていた傾向があるといえる。また、コロナ後の在宅勤務利用率は統計的に有意でないことは、図表 2-13 の稼働率の推計結果と類似している。貸与 IT 機器数についても、稼働率の推計結果と同様に、貸与
モバイル PC 数や貸与タブレット・スマホ数が人員調整の実施確率にマイナスの影響を与えていることがわかる。
さらに、在宅勤務のハード・ソフト面での難点ありダミーがいずれも有意にプラスであり、在宅勤務のための環境が整っていないと、人員調整の確率が高まってしまう傾向が示唆される。在宅勤務のハード・ソフト面での難点は、テクノロジーの活用やルール整備などを進めることで解消できるものであり、人員調整の有無で測ったレジリエンスを高める有効な手段とも解釈できる。このほか、図表 2-13 と同様に、柔軟な働き方に関する諸変数については、人員調整と明確な関係性は見出せない。

まとめ
以上、従業員のマンアワーで測った稼働率や人員調整の有無をもとにコロナ危機へのレジリエンスの要因を検証すると、在宅勤務をコロナ前から普及させていた企業や、在宅勤務の効率性・安全性を高めるようなテクノジー活用を図っていた企業、その他にも在宅勤務のための環境整備を進めている企業ほど、コロナ危機に対するレジリエンスが高い傾向にあったことがわかる。つまり、柔軟な働き方やテクノロジー活用などの「スマートワーク経営」を従前から実施してきた企業ほどレジリエンスが高く、コロナ危機という緊急事態下でも負の影響を受けにくかったといえる。

41

図表 2-11

業種別・雇用形態別の稼働率指標

人員調整：オフィスワーカー
0%

10%

1. 食品

2. 化学・石油

3. 非鉄・鉄鋼

4. 医薬品

5. その他素材（繊維、紙パ、窯業など）

6. 電機・精密・機械

7. 自動車・輸送用機器

8. その他製造業

9. 建設業

10.電力・ガス

11.商社

12.運輸

13.倉庫・不動産

14.通信・サービス

15.小売り・外食

16.金融

17.その他非製造業（資料）「スマートワーク経営調査」より筆者作成

42

現業職
20%

非正社員
30%

40%

50%

60%

図表 2-12

業種別・雇用形態別の人員調整の実施率

稼働率：オフィスワーカー
0

20

40

1. 食品

2. 化学・石油

3. 非鉄・鉄鋼

4. 医薬品

5. その他素材（繊維、紙パ、窯業など）6. 電機・精密・機械

7. 自動車・輸送用機器

8. その他製造業

9. 建設業

10.電力・ガス

11.商社

12.運輸

13.倉庫・不動産

14.通信・サービス

15.小売り・外食

16.金融

17.その他非製造業（資料）「スマートワーク経営調査」より筆者作成

43

現業職
60

非正社員
80

100

図表 2-13 働き方と稼働率の関係（推計結果）

在宅勤務利用率（コロナ前）
在宅勤務利用率（コロナ後）
貸与モバイルPC数（正社員１人当たり）
貸与タブレット・スマホ数（正社員１人当たり）
臨時在宅端末数（正社員１人当たり）
IT活用ダミー
ビジネスチャットツール

稼働率（従業員数×労働時間の2020年1月対比）
オフィスワーカー
現業職
非正規社員
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
0.2088***0.08120.1912**0.0746
0.2710***0.0798(0.0683)(0.0695)(0.0747)(0.0853)(0.0770)(0.0928)0.0893**0.05840.0850*0.02730.1107**0.0786(0.0420)(0.0449)(0.0489)(0.0522)(0.0499)(0.0568)
11.1305*
13.01599.5888(6.6217)(9.0047)(9.1781)10.3018*
7.6517
20.3987**(5.6036)(6.8854)(7.9008)-13.8070
9.9191-4.1702(15.6945)(15.5201)(18.3325)
12.8592**(6.2004)
2.9824(5.8230)-7.5647(9.1184)

クラウドストレージ
テレビ会議システム
在宅勤務のハード・ソフト
面での難点ありフレックスタイム利用率
（前年）
労働時間
（前年）
離入職率
（前年）
地域限定正社員率（前年）
平均年齢
平均勤続年数
非正規雇用比率
業種ダミー
企業規模ダミー
サンプルサイズ
自由度修正済決定係数

5.7194(4.6336)-0.0401(0.0517)0.0042(0.0119)0.0389(0.3894)-0.0183(0.0840)
1.4115*(0.7666)-1.7334**(0.7102)-0.0230(0.0245)
yes
yes
345
0.1719-0.0511(0.0491)-0.0008(0.0125)
0.2342(0.3997)-0.0488(0.0934)
0.5937(0.9646)-0.7974(0.7199)
0.0186(0.0264)
yes
yes
262
0.22064.9265(7.1349)-0.1032(5.7644)-3.7100(9.4642)
6.1045(5.5080)-0.0638(0.0599)
0.0267*(0.0151)-0.1165(0.4423)-0.0140(0.1326)
0.9437(1.0085)-0.6322(0.9488)-0.0144(0.0285)
yes
yes
298
0.1770-0.0748(0.0617)0.0153(0.0173)-0.0866(0.5690)-0.1330(0.1595)-0.2712(1.3538)
0.2197(1.1164)-0.0019(0.0424)
yes
yes
225
0.2038（資料）「スマートワーク経営調査」より筆者作成（備考） ***、**、*印は 1%、5%、10%水準で統計的に有意なことを示す

44

11.3236(7.8105)
4.1526(6.9454)-6.7796(11.4010)
3.5211(5.6802)-0.0545(0.0620)0.0224(0.0159)-0.3417(0.6197)-0.0026(0.1104)
1.7689(1.2475)-1.5953*(0.9645)-0.0119(0.0254)
yes
yes
292
0.1998-0.0611(0.0656)
0.0183(0.0170)-0.5358(0.6423)-0.0527(0.1274)
1.5245(1.5032)-1.0733(1.0392)
0.0042(0.0362)
yes
yes
220
0.2755

図表 2-14 働き方と人員調整の関係（推計結果）

在宅勤務利用率（コロナ前）
在宅勤務利用率（コロナ後）
貸与モバイルPC数（正社員１人当たり）
貸与タブレット・スマホ数（正社員１人当たり）
臨時在宅端末数（正社員１人当たり）
IT活用ダミー
ビジネスチャットツール

人員調整（自宅待機・一時帰休、一時解雇、採用抑制）
オフィスワーカー
現業職
非正規社員
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
-0.0027*** -0.0022**-0.0024*** -0.0020**-0.0024*** -0.0025**(0.0009)(0.0011)(0.0009)(0.0010)(0.0009)(0.0010)0.00020.0005-0.00070.00020.00030.0011(0.0006)(0.0008)(0.0006)(0.0007)(0.0006)(0.0008)-0.2123*-0.3134***-0.2498**(0.1087)(0.1002)(0.1110)-0.1846*-0.1328-0.1490(0.1004)(0.0949)(0.0981)-0.0175-0.1423-0.2407(0.2138)(0.1961)(0.2161)

クラウドストレージ
テレビ会議システム
在宅勤務のハード・ソフト
面での難点ありフレックスタイム利用率
（前年）
労働時間
（前年）
離入職率
（前年）
地域限定正社員率（前年）
平均年齢
平均勤続年数
非正規雇用比率
業種ダミー
企業規模ダミー
サンプルサイズ
自由度修正済決定係数

0.1987***(0.0438)-0.0009(0.0007)0.0001(0.0002)-0.0011(0.0060)
0.0005(0.0014)-0.0121(0.0123)0.0013(0.0107)0.0001(0.0003)
yes
yes
455
0.1226

0.0366(0.0805)
0.0004(0.0775)-0.1377(0.1290)0.0113(0.0878)0.0609(0.0747)-0.1404(0.1488)-0.0007(0.0008)-0.0002(0.0002)0.0042(0.0076)-0.0002(0.0018)-0.0101(0.0185)-0.0007(0.0144)0.0002(0.0004)
yes
yes
338
0.17570.1393***(0.0458)-0.0004
0.0003(0.0007)(0.0008)-0.0001-0.0002(0.0002)(0.0002)-0.0109**-0.0101(0.0054)(0.0072)-0.0012-0.0018(0.0015)(0.0018)-0.00540.0113(0.0124)(0.0178)-0.0231** -0.0377***(0.0112)(0.0136)-0.0000
0.0002(0.0003)(0.0004)
yes
yes
yes
yes
455
338
0.12180.2028（資料）「スマートワーク経営調査」より筆者作成（備考） ***、**、*印は 1%、5%、10%水準で統計的に有意なことを示す

45

0.0186(0.0840)-0.0619(0.0793)0.0808(0.1343)0.2008***(0.0450)-0.0006(0.0007)0.0000(0.0002)-0.0092(0.0057)
0.0005(0.0014)-0.0231*(0.0122)-0.0042(0.0106)
0.0000(0.0003)
yes
yes
455
0.1468-0.0001(0.0008)-0.0002(0.0002)-0.0085(0.0081)-0.0002(0.0017)-0.0252(0.0193)-0.0065(0.0141)0.0002(0.0004)
yes
yes
338
0.2059

第3章

健康経営の役割と重要性

１． 働き方改革と健康アウトカムの関係
山本勲（慶應義塾大学商学部教授）

本節では、「スマートワーク経営調査」（2017〜2020 年）を用いて、働き方改革の実施によって従業員の健康が改善する可能性があるかを検証する。従業員の健康の保持・向上を企業が経営課題と位置づけて生産性も高めていく「健康経営」への注目が集まっている。しかし、上場企業のデータを用いて、健康経営によって従業員の健康が向上するかを示した研究例は少ない。その理由の１つとして、企業単位で従業員の健康状態を統一の尺度で測ったデータがないことが挙げられる。その点、「スマートワーク経営調査」
では、企業単位で「睡眠により十分な休養が取れている人の割合」と「メンタルヘルス
不調による休職者・退職者率」を把握できるため、各種の施策との関係を検証することができる。さらに、「スマートワーク経営調査」では長時間労働是正などの働き方改革に関する施策の情報が豊富に利用できるため、健康に直結する施策だけでなく、日常的な働き方の改善が従業員の健康にどのような影響を与えるかの検証にも適している。そこで、本節の分析では、働き方改革に関する施策の実施を広義の健康経営と捉え、企業単位でみた健康アウトカムへの影響を把握する。

健康経営と働き方改革
長時間労働是正やダイバーシティ経営、柔軟な働き⽅の推進、テクノロジー活⽤などの働き方改革は、生産性や従業員のウェルビーイングを高めることを企図しており、広い意味では健康経営の一部とみなすこともできる。健康施策や産業保健施策が健康指標と密接に関係する可能性は産業保健分野の研究でも指摘されてきているが、働き方改革と健康の関係については、特に企業単位のデータを用いた検証は多くはない。
以下では、企業単位の健康アウトカムを示す指標として、「睡眠により十分な休養が取れている人の割合」と「メンタルヘルス不調による休職者・退職者率（3 年平均）」の2 つを用いる。働き方改革に関する指標としては、労働時間、2 年連続長時間労働ダミー（年間 2200 時間以上の場合に 1 をとるダミー変数）、正社員⼥性比率、地域限定正社
員比率、離⼊職率、新技術利⽤率を用いるほか、平均賃⾦、平均年齢、平均勤続年数も46

コントロールする。
分析では、企業パネルデータを用いた固定効果モデルを推計することで、企業の異質性を統計的に考慮し、働き方の変化が健康アウトカムの変化にどのような影響を与えるかを識別する。なお、時間可変の要因によって生じうる逆の因果性を考慮するため、働き方改革に関する指標については前年のものを用いる。

実証分析の結果
推計結果は図表 3-1 と図表 3-2 のとおりである。図表 3-1 は健康アウトカム指標として「睡眠により十分な休養が取れている人の割合」を用いたもので、表２は「メンタルヘルス不調による休職者・退職者率（3 年平均）」を用いたものである。
表１をみると、労働時間と地域限定正社員比率が統計的に有意となっており、労働時間が短いほど、また、地域限定正社員比率が高いほど、睡眠により十分な休養が取れている人の割合が高まる可能性が示唆される。一方、図表 3-2 をみると、２年連続長時間労働ダミーが有意になっており、長時間労働者が多い状態が継続すると、従業員のメンタルヘルスが悪化する可能性が示唆される。なお、図表 3-2 でも図表 3-1 と同様に、前年の労働時間を用いた推計も行ったが、統計的に有意な係数は得られなかった。このことから、メンタルヘルス不調に対しては単年の労働時間よりも、長時間労働の継続が影響しやすいと解釈できる。

まとめ
以上、働き方改革に関する指標と健康アウトカムの関係を企業単位のデータで検証す
ると、長時間労働の是正や場所についての柔軟性（地域限定正社員の増加）が、睡眠やメンタルヘルスで測った従業員の健康を改善させる可能性が示された。従業員の健康状態の把握は容易ではないが、睡眠の量や質は健康と密接に関係すると言われており、また、労働者の健康のうち、近年は肉体的健康だけでなく精神的健康への注目が高くなっているため、その両者が働き方に影響を受けることが示されたことは、特筆に値する。
長時間労働の是正や場所についての柔軟性の向上といった施策は、働き方改革であるとともに、健康経営にとっても重要な役割を果たすため、企業が取り組むべき施策として優先度が高いといえよう。

47

図表 3-1 働き方改革と睡眠の関係（推計結果）

労働時間
（前年）
正社員女性比率（前年）
地域限定正社員比率
（前年）
離入職率
（前年）
新技術利用率
平均賃金
平均年齢
平均勤続年数年ダミー
サンプルサイズ
企業数(1)-0.0053**(0.0024)

睡眠により十分な休養が取れている人の割合
(2)
(3)
(4)
(5)

0.2906(0.2130)
0.0152*(0.0086)
0.0840(0.0880)-0.0001(0.0008)-0.4104**(0.1648)0.0572(0.2432)
yes
588
339

1.4223(1.6191)-0.0001-0.0002-0.0002-0.0001(0.0007)(0.0007)(0.0007)(0.0005)-0.1803 -0.4037*** -0.3754** -0.3715**(0.1857)(0.1427)(0.1705)(0.1616)-0.0590-0.0072
0.03840.0887(0.2461)(0.2392)(0.2724)(0.2029)
yes
yes
yes
yes
604
606
599
701
344
345
343
393

（資料）
「スマートワーク経営調査」より筆者作成（備考） ***、**、*印は 1%、5%、10%水準で統計的に有意なことを示す

48(6)-0.0044*(0.0025)0.2874(0.2382)
0.0221*(0.0124)0.1188(0.0842)0.7418(1.4204)-0.0002(0.0008)-0.1155(0.2247)-0.0575(0.3060)
yes
585
339

図表 3-2 働き方改革とメンタルヘルスの関係（推計結果）
メンタルヘルス不調による休職･退職率（1ヶ月以上, 3年平均）
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
2年連続長時間労働ダミー 7.3515**
8.5455**（2200時間以上）(3.2985)(3.6203)
正社員女性比率-0.2084
0.0329（前年）(0.5256)(0.4288)
地域限定正社員比率
0.03290.0526（前年）(0.0460)(0.0456)
離入職率-0.2778-0.2059（前年）(0.3309)(0.3119)
新技術利用率2.59630.7868(2.8724)(2.9212)
平均賃金-0.0023** -0.0019-0.0021-0.0013-0.0027*-0.0016(0.0009)(0.0021)(0.0020)(0.0022)(0.0015)(0.0021)
平均年齢-0.8967-0.4757-0.5498-0.4673-0.3077-0.3180(0.7668)(0.8723)(0.9014)(0.8071)(0.6913)(0.7993)
平均勤続年数-0.4895-0.1526-0.2058-0.55230.1046-0.5294(0.4730)(0.7507)(0.7353)(0.7078)(0.4975)(0.7104)
年ダミー
yes
yes
yes
yes
yes
yes
サンプルサイズ
2,090
1,253
1,274
1,244
1,630
1,236
企業数
850
578
591
576
764
570
（資料）
「スマートワーク経営調査」より筆者作成（備考） ***、**、*印は 1%、5%、10%水準で統計的に有意なことを示す

49

２． 従業員レベルでの健康経営の認識・評価・理解と企業業績の関係
山本勲（慶應義塾大学商学部教授）

本節では、「スマートワーク経営調査」（2019 年）と「BP１万人調査」（2019 年）を用
いて、従業員の健康経営に関する認識・評価と企業業績の関係を検証する。健康経営の実施が利益率で捉えた企業業績を向上させる可能性については、これまでにも「スマートワーク経営調査」の企業レベルの分析で明らかになってきている（山本（2019, 2021））。
しかし、たとえ企業が健康経営を実施しているとしても、そのことが従業員に正しく認識されていなかったり、高く評価されていなかったりすれば、その効果は限定的なものになりかねない。そこで、以下では、従業員レベルでの健康経営の認識・評価が企業業
績とどのように関係しているかを把握する。

従業員レベルでみた健康経営の認識・評価
上場企業に勤める労働者に対して実施した「BP１万人調査」（2019 年）では、勤務先での健康経営を推進する全体的な制度・取組みと具体的な３つの健康保持・増進のための施策（情報提供、活動・運動・プログラムの実施、金銭的支援の実施）のそれぞれについて、「制度・取組みがない（0 点）」、「制度・取組みがあるが、あまり活用されていない（0.5 点）」、「制度・取組みが十分に活用されている」（1 点）のいずれかを回答者に選択してもらっている。
そこで、「BP１万人調査」のサンプルのうち、勤務先の上場企業データ（「スマートワーク経営調査」）とマッチできる従業員データを用いて、企業毎の認識・評価スコアを算出する。具体的には、①1 企業当たりで利用可能な従業員数が 10 名以上のサンプルを分析対象とし、②回帰分析によって、健康経営に対する認識・評価の 3 段階の回答（1〜3）のうち、年齢、勤続年数、職種、性別によって説明できる部分を取り除き、③さらに残った部分から個々の企業の固有の要因によって説明できる企業固有効果を抽出し、それを企業単位での認識・評価スコアとする。このように企業固有のスコアを抽出することで、たまたまサンプルに入った従業員の属性の違いには左右されず、当該企業に勤務していることによってしか生じない認識・評価スコアの高低を捉えることができる。この認識・評価スコアが高ければ、健康経営に関する従業員の認識・評価が高い企業と判断できる。
50

さらに、従業員レベルの認識・評価だけでなく、企業レベルでは健康経営を実施していると回答しているにもかかわらず、従業員レベルでは認識・評価されていないという
認識ギャップを示す変数（認識 GAP スコア）を作成し、分析に用いる。認識 GAP スコア
は、健康経営に関する企業レベルでの実施スコア（実施している場合に 1、実施していない場合に 0）から従業員レベルでの認識・評価スコア（上の 0、0.5、1 の従業員平均値）を引いたものと定義する。この認識 GAP スコアの定義は、滝澤（2019）において、多様で柔軟な制度に関して作成・分析した「GAP 変数」と同じであり、分析には健康経営を実施していると回答した企業のデータのみを用いる。この認識 GAP スコアが大きけ
れば、企業と従業員の間に健康経営に対する認識・評価の乖離が大きいと解釈する。

実証分析の結果
企業業績として総資産利益率（ROE）と時間当たり労働生産性（付加価値÷マンアワ
ー投入量）を用いて、健康経営の認識・評価スコアと認識 GAP スコアとの関係を図示したものが図表 3-3 と図表 3-4 である。いずれの図でも、認識・評価スコアと認識 GAP ス
コアは中央値未満と中央値以上で企業を 2 つのグループに分け、ROE と労働生産性の平均値を示している。
まず、図表 3-5 で認識・評価スコアについてみると、健康経営（全般・個別施策）の認識・評価スコアが高い企業ほど ROE が高い傾向があることがわかる。同様に、労働生産性についても、金銭的支援を除いて同様の傾向があることがわかる。次に、図表 3-6
で認識 GAP スコアについてみると、ギャップが小さい企業ほど、ROE も労働生産性も高いことがわかる。
さらに、図表 3-5～6 では、認識・評価スコアと認識 GAP スコアと企業業績の関係について、最小二乗法を用いた多変量解析を行っている。推計には各スコアとともに、従
業員の平均年齢、平均勤続年数、業種ダミー、企業規模ダミーを説明変数として用いている。図表 3-5 をみると、被説明変数を ROE にした推計において、認識・評価スコアの係数がいずれも統計的に有意にプラスに推計されていることがわかる。つまり、従業員の認識・評価スコアが高いほど、ROE が高い傾向がみられる。また、図表 3-6 をみると、
被説明変数を ROE にした推計では健康経営の全般的な制度・取組みと金銭的支援の認識
GAP スコア、また、被説明変数を労働生産性にした推計では全般的な制度・取組みと情報提供の認識 GAP スコアの係数が、それぞれ統計的に有意にマイナスに推計されている
51

ことがわかる。つまり、企業が健康経営を実施していたとしても、従業員がそれを認識・評価しておらず、認識ギャップが大きいほど、ROE や労働生産性で測った企業業績が悪くなる傾向があるといえる。

まとめ
以上、図と推計による検証の結果、健康経営に対する従業員の認識・評価が高いほど、また、企業と従業員の認識ギャップが小さいほど、企業業績が高い傾向があることが明らかになった。健康経営の実施が企業業績の向上につながる可能性は『日経スマートワ
ーク OUTLOOK 2020』などでも示されてきたが、単に健康経営を実施するだけでなく、そのことが従業員にきちんと浸透・定着し、評価されないと、より大きな企業業績の向上は見込めないことが今回の分析で示された。健康経営を実施する場合は、多くの従業員を巻き込み、きめの細かい施策の運用を行うことが重要といえよう。

参考文献

滝澤美帆（2019）「働き方関連施策に関する企業側と従業員側の認識のギャップと企業業績の関係」『日経「スマートワーク経営研究会」最終報告』第３章第２節 pp.44-53。
山本勲（2021）「働き方改革の経済分析：企業パネルデータと労働者・企業マッチデータを用いた検証」『現代経済学の潮流 2020』第 4 章、東洋経済新報社。
山本勲（2019）「働き方改革、労働時間短縮の企業業績への影響」『日経「スマートワーク経営研究会」最終報告』第３章第２節 pp.25-31。

52

図表 3-3 健康経営の認識・評価スコアと企業業績

ROEの違い

援
支
的

ム

金
銭

グ
ラ

健

康

活

経
営

動
・

の

運

全

動

般
的

・
プ

な

ロ

制
度

情

・

報

実

提
供

組
取

施

8.5
8.0
7.5
7.0
6.5
6.0
5.5
5.0
4.5
4.0

中央値未満企業（低評価）

中央値以上企業（高評価）

労働生産性（対数値）の違い
6.20
6.15
6.10
6.05
6.00
5.95
5.90
5.85

支
銭
的
金

プ
ロ
・

的
な

動

般

活

動

・
運

の
全
営
経
健
康

援

施
グ

ラ
ム

実

供
提
情
報

制

度
・

取

組

5.80

中央値未満企業（低評価）

中央値以上企業（高評価）（資料）「スマートワーク経営調査」「BP1 万人調査」より筆者作成

53

図表 3-4 健康経営の認識 GAP スコアと企業業績

ROEの違い
9.0
8.5
8.0
7.5
7.0
6.5
6.0
5.5
5.0
4.5
4.0

健

康

営
経

の

全

的
般

な

度
制

・

取

組
情

提
報

供

活

動

運
・

動

中央値未満企業（ギャップ小）

・

ロ
プ

グ

ム
ラ

実

施
銭
金

的

援
支

中央値以上企業（ギャップ大）

労働生産性（対数値）の違い
6.30
6.25
6.20
6.15
6.10
6.05
6.00
5.95
5.90
5.85
5.80

健

康

営
経

の

全

的
般

な

度
制

・

取

組
情

提
報

供

活

動

運
・

中央値未満企業（ギャップ小）

動

・

ロ
プ

グ

ム
ラ

実

施
銭
金

的

援
支

中央値以上企業（ギャップ大）（資料）「スマートワーク経営調査」「BP1 万人調査」より筆者作成

54

図表 3-5 健康経営の認識・評価スコアと企業業績の関係（推計結果）
ROE(1)
従業員評価（固有効果）
健康経営の全般的な制度・取組

(2)

(3)

(4)

0.7449*(0.4227)

情報提供

(9)

活動・運動・プログラム実施

平均年齢
平均勤続年数
業種ダミー
企業規模ダミー
サンプルサイズ
自由度修正済決定係数(12)0.0205(0.0252)
0.7577*(0.4201)

金銭的支援

ln労働生産性(10)(11)

0.0262(0.0275)
0.8191*(0.4325)

0.0215(0.0326)

0.8933**(0.4059)
0.7162** 0.7011** 0.6852* 0.6764*(0.3570) (0.3555) (0.3587) (0.3509)-0.7538***-0.7279***-0.7437***-0.7547***(0.2538) (0.2529) (0.2580) (0.2515)
yes
yes
yes
yes
yes
yes
yes
yes
234
234
234
234
0.24730.24720.24860.2503-0.0404*(0.0214)0.0347*(0.0188)
yes
yes
228
0.4435-0.0409*(0.0215)0.0355*(0.0191)
yes
yes
228
0.4442-0.0414*(0.0217)0.0352*(0.0189)
yes
yes
228
0.44350.0030(0.0308)-0.0405*(0.0219)0.0356*(0.0189)
yes
yes
228
0.4422（資料）「スマートワーク経営調査」「BP1 万人調査」より筆者作成（備考） ***、**、*印は 1%、5%、10%水準で統計的に有意なことを示す

図表 3-6 健康経営の認識 GAP スコアと企業業績の関係（推計結果）
ROE(1)
企業従業員の認識・評価GAP
健康経営の全般的な制度・取組 -7.5615*(4.1790)
情報提供
活動・運動・プログラム実施
金銭的支援
平均年齢
平均勤続年数
業種ダミー
企業規模ダミー
サンプルサイズ
自由度修正済決定係数

(2)

(3)

(4)

(9)

ln労働生産性
(10)
(11)

(12)

-0.4643*(0.2705)-5.6487(3.4639)-0.4532*(0.2679)-5.7808(3.5153)-7.1636**(3.4909)
0.48670.46300.43590.4727(0.3455) (0.3409) (0.3425) (0.3404)-0.6797** -0.6278** -0.6308** -0.6528**(0.2660) (0.2575) (0.2615) (0.2606)
yes
yes
yes
yes
yes
yes
yes
yes
199
199
199
199
0.22870.22200.22350.2303-0.3620(0.2876)-0.1870(0.2519)-0.0267 -0.0284 -0.0304 -0.0279(0.0217) (0.0221) (0.0224) (0.0223)
0.01710.02020.02060.0210(0.0191) (0.0197) (0.0194) (0.0195)
yes
yes
yes
yes
yes
yes
yes
yes
193
193
193
193
0.46050.46030.45760.4529（資料）「スマートワーク経営調査」「BP1 万人調査」より筆者作成（備考） ***、**、*印は 1%、5%、10%水準で統計的に有意なことを示す。推計には健康経営を実施していると回答した企業のみを用いている。

55

３． 健康経営と株価の関係
滝澤美帆（学習院大学経済学部教授・同研究会委員）

本節では、企業の健康経営への取り組みと株価の関係の分析を試みる。健康経営は、経済産業省によると「従業員等の健康管理を経営的な視点で考え、戦略的に実践すること」と定義され、「企業理念に基づき、従業員等への健康投資を行うことは、従業員の活力向上や生産性の向上等の組織の活性化をもたらし、結果的に業績向上や株価向上につながる」ことが期待されている4。また、健康経営は従業員というステークホルダーへの投資と考えられ、
ESG 投資の観点からも注目されている。ESG 投資とは、企業の財務情報のみではなく、環境（Environment）
・社会（Social）
・ガバナンス（Governance）要素も考慮した投資を意味する。特に、社会（Social）の中には、健康と安全（health and safety）の項目が含まれて
おり、
まさに従業員の健康に投資を行う健康経営は ESG 投資のコンセプトと合致している。
2006 年に提唱された責任投資原則（PRI: Principles for Responsible Investment）では、投資分析と意思決定のプロセスに ESG の視点を組み入れることや株式の所有方針と所有監修に ESG の視点を組み入れること、投資対象に対し、ESG に関する情報開示を求めることなどが含まれている。この PRI には、日本では年金積立金管理運用独立行政法人（GPIF）なども署名し、投資判断の際にこの ESG 投資が浸透してきていると考えられる。
このように、株式の購入者（投資家）からも注目されている健康経営であるが、株式の発行者（企業）においても、健康に配慮した経営を行うことで、従業員の活力が向上し、労使間の良好な関係性が構築されることで、離職率の低下（定着志向）などにより企業内の人的資本が蓄積され、利益率といった企業パフォーマンスも向上し、株価も上昇するという好循環も期待される。
事実、山本（2019a）によると、健康経営の実施が 2 年のラグを伴って ROA や ROS を高める可能性が示されている。また、山本（2019b）においては、健康経営を、1〜3 年前に実施した場合でも、仕事のやりがいや企業定着志向を有意に高める傾向があることが示されて4以上の定義は、https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/healthcare/kenko_keiei.html に掲載されている。また、健康経営は、NPO 法人健康経営研究会の商標登録であるが、健康経営研究会によると次の通りに定義されている。
「企業が従業員の健康に配慮することによって、経営面においても 大きな成果が期待できる」との基盤に立って、健康管理を経営的視点から考え、 戦略的に実践することを意味しています。 従業員の健康管理・健康づくりの推進は、単に医療費という経費の節減のみならず、生産性の向上、従業員の創造性の向上、企業イメージの向上等の効果が得られ、かつ、企業におけるリスクマネジメントとしても重要です。 従業員の健康管理者は経営者であり、その指導力の下、健康管理を組織戦略に則って展開することがこれからの企業経営にとってますます重要になっていくものと考えられます。」

56

いる。本節ではこうした分析を踏まえ、日経「スマートワーク経営」調査による健康経営の取り組みに関するデータを用いて、株式のリターンとの関係を分析する。

健康経営の定義
ここでは、企業が健康経営に取り組んでいるか否かをどのように判断するかについて２
つの方法を説明する。第一は、経済産業省が、東京証券取引所と共同選定している「健康経営銘柄」に選出されている場合を、健康経営を実施している企業と定義する方法である。最新の健康経営銘柄（健康経営銘柄 2021）の選出は以下の手順で行われている5。
１）経済産業省が、「健康経営度調査（従業員の健康管理に関する取り組みやその成果についての調査）」を実施。
２）「健康経営度調査」に回答のあった企業を、評価基準に基づいて評価。このうち、東京証券取引所上場会社であり、評価結果が上位 20％かつ必須項目をすべて満たしている企業
を「健康経営」に優れた企業（選定候補）として選出。
３）２）で選定候補として選出され、ROE（自己資本利益率）の直近３年間平均が 0％以上の企業を対象とし、ROE が高い企業には一定の加点を行う。また、前年度の調査回答企業に対しても一定の加点を行うほか、社外への情報開示状況についても評価する。評価結果が業種
内で最高順位の企業および各業種最高順位企業の平均より優れている企業を「健康経営銘柄」として選定。
健康経営銘柄は 2015 年から選定さているが、東京証券取引所に上場している企業の中から基本的には、業種ごとに（33 業種）１社、2015 年から 2020 年で延べ 76 社が選定されている。
第二の方法としては、日経スマートワーク経営調査の設問を利用する方法である。設問には「社内で明示的に健康経営に関する取り組みを行っているか否か」を尋ねるものがある。
この設問を利用するため、健康経営銘柄に選定されているか否かよりも広い範囲で企業の健康経営に関する取り組みの実施をとらえる方法である。最新の日経「スマートワーク経営」
調査 2020 に回答した企業 709 社のうち、健康経営に関する取り組みを行っていると回答した企業は 496 社であった。

5「健康経営銘柄 2021」選定のプロセス（https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/healthcare/downloadfiles/set_meigara_report2021.pdf）を参照。

57

TOPIX と健康経営を行っている企業の株価の比較
次に、健康経営に取り組んでいる企業の株価と TOPIX（東証株価指数）の動きを比較する。
経済産業省商務情報政策局が 2015 年 4 月に公表した資料によると、平成 26 年度「健康経営銘柄」に選出された２２社の平均株価の推移は、TOPIX をかなり上回っているとの結果であった6。
以下では、株式時価総額を用いて、2006 年３月末を 100 と基準化し、健康経営に取り組む企業の株式を指数化したものと TOPIX を比較する。株式時価総額データは 2020 年 8 月 21日時点で国内取引所に上場している株式について、各年の 3 月末営業日大引け時点の時価総額を使用した。
図表 3-7 では健康経営銘柄に選定された企業の株価指数と TOPIX の推移の比較が行われている。健康経営に選定された企業の指数が 2020 年を除き TOPIX を上回り推移していることがわかる。

図表 3-7 健康経営銘柄指数と TOPIX の推移
健康経営銘柄とTOPIX
120

100

80

60

40

20

0
2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

健康経営銘柄指数

TOPIX

注１）2006 年３月末を 100 として指数化されている。
注２）2015 年から 2020 年までの健康経営銘柄に選定された企業が破線の健康経営銘柄指数に含まれる。

6

経済産業省商務情報政策局資料（https://www.meti.go.jp/committee/kenkyukai/shoujo/jisedai_healthcare/kenkou_toushi_wg/pdf/006_02_01.pdf
）を参照。

58

図表 3-8 には、日経スマートワーク経営調査の設問で健康経営に取り組んでいると回答した企業で指数を作成したものと TOPIX の比較の結果が示されている。2009 年までは両社の差は目立たないが、2010 年以降は健康経営に取り組んでいると回答した企業が TOPIX を上回り、その差が拡大している傾向にある。近年、投資判断の際に ESG 投資が重要視されつつあることに加え、従業員の健康が促進されること、人的資本の蓄積されることなどが企業業
績の安定、向上につながり、企業価値である株価も上昇している可能性がある。

図表 3-8 健康経営に取り組んでいると回答した企業の株価指数と TOPIX
日経SW経営調査で健康経営取り組みを行っていると回答した企業の株価指数とTOPIX
140

120

100

80

60

40

20

0
2006

2007

2008

2009

2010

2011

TOPIX

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

SW調査で健康経営取り組みを行っていると回答した企業指数

注１）2006 年３月末を 100 として指数化されている。
注２）2017 年以降の日経スマートワーク経営調査で健康経営の取り組みを行っていると回答した企業が破線の株価指数に含まれる。

超過収益率と健康経営の関係を分析
以上では、健康経営に取り組んでいる企業の株価指数と TOPIX を図で比較したが、ここでは、株式の超過収益率と健康経営の関係を回帰分析の手法を用いて分析する。超過収益率（AR）は以下の式により計算する。

超過収益率（AR）＝株式時価総額の伸び率(t,s, i)ー産業平均の株式時価総額の伸び率（t,s）

59ここで添え字の t は時点、s は産業、i は企業を示す。各企業の株式時価総額の伸び率からその企業が属する産業の平均の株式時価総額の伸び率を引いている。産業平均の株式時価総額の伸び率は、各企業の株式時価総額を産業に属する企業の株式時価総額の合計値で割ってウェイトを作成し、加重平均をした以下の式により計算する。

産業平均の株式時価総額の伸び率（t,s）=Σ 時価総額ウェイト(t,s, i)×株式時価総額の伸び率(t,s, i)

次に、健康経営に取り組んでいることと超過収益率（AR）がどのような関係にあるのかを以下の式により最小二乗法により推計する。また推計には産業ダミー（日経中分類）を含める。ここでは日経スマートワーク経営調査の設問により各企業が健康経営に取り組んでいるかどうかを判断し、健康経営ダミー（取り組んでいると回答した場合は１、それ以外を 0とするダミー変数）を作成した。

超過収益率（AR）＝定数項＋β１×健康経営ダミー＋βs×産業ダミー

図表 3-9 には推計の結果が示されている。被説明変数は 2019 年から 20 年にかけての超過収益率（AR）で、全産業の他、製造業、非製造業にサンプルを分けた推計を行っている。
係数β１を見ると、全産業と非製造業において正で有意な結果が得られている。つまり、健康経営に取り組んでいることと超過収益率の間には正の相関がみられる。2019 年から 20 年にかけては株式市場全体でみると株価が下がっている中で（20 年初にはコロナ影響が出始めている中で）健康経営を行っている企業はそうでない企業と比べて超過収益率が高い。このことは、従業員の健康に配慮した取り組みを行うことで危機に強い組織が形成されている可能性もあり、またそうした取り組みを市場も評価しているとも考えられる。特に非製造業は製造業と比べ労働集約的であるため（資本装備率が低いため）、従業員の健康に配慮した経営がより高く評価されている可能性も指摘できる。

60

図表 3-9 超過収益率と健康経営への取り組みの関係

健康経営ダミー

全産業

製造業

非製造業

AR

AR

AR

0.0462**0.0208 0.0693**(0.021)(0.0272)(0.0316)0.0261

0.0437-0.0643(0.0467)(0.0439)(0.169)

サンプル数

948

461

487

産業ダミー

あり

あり

あり

定数項

Standard errors in parentheses* p<0.1 ** p<0.05 *** p<0.01
注）被説明変数は 2019 年から 20 年にかけての超過収益率（AR）である。健康経営ダミーは日経スマートワーク経営調
査で健康経営に取り組んでいると回答した企業を１とするダミー変数である。

まとめ
本節では、健康経営と株価の関係についで分析を試みた。これまでの分析でも明らかにされていたように、健康経営銘柄に選定されている企業の株価指数は TOPIX を上回っていることが分かった。また、日経スマートワーク経営調査の健康経営に関する設問を利用することで、より広い範囲で健康経営に取り組む企業を定義した場合においても、そうした企業の株価指数が TOPIX を大きく上回るパフォーマンスを示していることが分かった。加えて、健康経営への取り組みが超過収益率とも統計的に有意な関係があることが示された。
今回の分析では、どのようなメカニズムで健康経営が株価に影響を与えるのかまでは明らかにできていないが、近年投資家も健康経営を含む ESG 投資という観点を重要視するよ
うになってきたことに加え、従業員の健康の促進が企業パフォーマンスを安定化あるいは上昇させることで、企業価値の向上が図られていることが示唆される。
日本は少子高齢化の下、人口が減少し、やがて労働力人口も減少することが見込まれている。従業員が長期間、健康を維持し働くことができれば、限られた労働資源を最大限に活用することが可能となる。従業員の健康に配慮した活動を企業はコストと捉えず、企業価値の61

向上につながる戦略として、積極的に取り組みを進めていくことが重要と考えられる。また、今後も、企業において健康経営への取り組みが進むように、投資家サイドも健康経営を重要視する投資行動を引き続き行うことも求められよう。

参考文献

滝澤美帆（2019）「働き方関連施策に関する企業側と従業員側の認識のギャップと企業業績の関係」『日経「スマートワーク経営研究会」最終報告』第３章第２節 pp.44-53。
鶴光太郎(2016)『人材覚醒経済』日本経済新聞出版社。
鶴光太郎(2019) 「日本の雇用システムの再構築：総論」、鶴光太郎編、『雇用システムの再構築にむけて―日本の働き方をいかに変えるか』第 1 章、日本評論社。
鶴光太郎(2020) 「新たなテクノロジーは働き方をいかに変えるか―AI 時代に向けた展望」、
矢野誠編、『第 4 次産業革命と日本経済ー経済社会の変化と持続的成長』第 7 章、東京大学出版会。
鶴光太郎，滝澤美帆（2019）「テレワークの更なる普及，促進を目指して」『日経「スマート
ワーク経営研究会」最終報告』第 4 章第 3 節 pp.74-84。
山本勲（2019a）「働き方改革、労働時間短縮の企業業績への影響」『日経「スマートワーク
経営研究会」最終報告』第３章第２節 pp.25-31。
山本勲（2019b）「働き方改革の従業員への影響」『日経「スマートワーク経営研究会」最終報告』第３章第１節 pp.33-43。

62