JILPTリサーチアイ 第65回
新型コロナウイルスの地域別感染状況と雇用の関係

はじめに

新型コロナウイルス（以下、コロナ）のパンデミックは1年以上続いている。日本では、2020年1月16日に、国内最初のコロナの感染者が公表され、2021年6月20日時点では累積78.5万人^[注1]の感染者が確認されている。コロナ対策として、感染者が多く確認された都道府県では、緊急事態宣言やまん延防止等重点措置などが発令され、企業には在宅勤務の実施や時短営業・休業要請、個人には不要不急の外出を控えることなどが呼びかけられている^[注2]。また、感染者が多く確認される時期には、政府の要請がなくても、感染への恐怖心から外出を控える個人が増加している^[注3]。これらの政府の要請と個人の外出自粛はいずれも経済活動の抑制につながり、経済成長にマイナスの影響を与えていることが考えられる^[注4]。実際、日本の2020年の国内総生産（GDP）の物価変動の影響を取り除いた実質成長率は-4.7%を記録し、コロナは経済に大きな打撃を与えていることが伺える。

これまでのコロナの分析では、コロナと移動の関係（渡辺・藪2020）や、移動と感染リスクの関係（中田2021）、個人属性によるコロナの雇用への影響の違い（周2021; 高橋2021）、コロナが家計や消費に与える影響（小西他2020）、コロナによる時間配分の変化（Boca et al. 2020）、個人属性による在宅勤務実施の違い（石井他2020; 高見2020; 山口・大沢2021）や在宅勤務と生産性の関係（Etheridge et al 2020）などに着目するものが多いが、コロナの影響の地域差と、感染状況と雇用の関係について考察した研究は見当たらない。本稿は、コロナの影響の地域差に着目し、大都市のある都道府県とそうでない県の間でコロナによる雇用への影響に違いがあるかを考察する。また新規感染者数^[注5]でみる感染状況と雇用の関係、さらに緊急事態宣言の継続日数と雇用の関係についても考察する。

大都市のある都道府県では、人口の流動性が高く感染者が多く確認される傾向があるが、就業機会が多く職と労働者のマッチングが行われやすいという特徴もあるため、そうでない県と比べ、感染状況と雇用の関係に違いが生じる可能性がある。また、新規感染者数の増加は、企業経営の不確実性を高め、雇用情勢の悪化につながる可能性があるが、実際にそのようなことが発生しているかを、計量分析を用いて検証する。緊急事態宣言の継続日数について、宣言中には経済活動が抑制されるため、宣言の継続期間が長いことは都道府県の雇用情勢を悪化させる可能性があるが、一方で時短営業や休業要請に伴う補助金や、企業側のテレワーク導入などの工夫により、緊急事態宣言による企業活動や雇用への影響は限定的である可能性もある。

本稿では、コロナの影響を把握することを目的とするパネル調査の個票データを利用し、計量分析を用いて、上記のことについて検証する。

分析に利用するデータ

本稿の分析では、（独）労働政策研究・研修機構が独自に調査した「新型コロナウイルスによる雇用・就業への影響等に関する調査」の8月調査（JILPT第2回）と12月調査（JILPT第3回）を利用する。この調査は、同一個人を追いかけるパネル調査であり、調査対象を20～64歳の男女で、2020年4月1日時点に有業であった雇用者とフリーランスにしている。この調査の特徴として、年齢や学歴、配偶状態、子どもの有無などの個人属性情報が把握されている以外、5月末日から11月末日時点、12月中旬の調査時点の各月の就業形態を追跡して調査しており、コロナの影響の時間的経過に伴う就業形態の変化を考察することが可能である。さらに、居住する都道府県の情報も把握されている。本稿は、こうした情報を利用して、月次のパネルデータを構築し、コロナによる雇用への影響の地域差、新規感染者数の増加や緊急事態宣言の長期化が雇用に与える影響について分析を行う。

調査では、雇用者とフリーランスを含めた4月1日時点の有業者を対象としているが、雇用者とフリーランスの働き方が異なり、労働者に占める割合は雇用者のほうが高いということもあり、本稿では、分析対象を雇用者に限定する。さらに、雇用形態によるその後の就業形態の変化の違いに配慮するため、分析では、4月1日時点の雇用形態に基づき、正規雇用者の個人のサンプルと非正規雇用者の個人のサンプルで分けて推計を行う。各月の都道府県別の新規感染者数でみる感染状況が雇用に与える影響を考察するため、正規雇用者に関する分析では、4月1日に正規雇用者で且つ先月正規雇用の個人のサンプルを用い、非正規雇用者に関する分析では、4月1日に非正規雇用者で且つ先月非正規雇用の個人のサンプルを用いる。分析では、都道府県別の新規感染者数を用いるため、途中で異なる県に移住したと確認できたサンプルや居住都道府県が把握できないサンプルを除く。

分析手法と被説明変数の設定

上述したとおり、分析では、4月1日時点の雇用形態に基づき、正規雇用者であった個人のサンプルと非正規雇用者であった個人のサンプルに分けて実証分析を行う。4月1日に正規雇用者であった個人のその後の就業形態では、非正規雇用、自営業、無業のそれぞれの割合は非常に低い。これを考慮して、正規雇用者であった個人のサンプルを用いた推計では、雇用の悪化を表す指標として、「1＝正規雇用が維持されなかった、0＝それ以外」、非正規雇用者であった個人のサンプルを用いた推計では、「1＝無業、0＝それ以外」の0, 1の変数を作成する。これらをそれぞれ被説明変数に用いてプロビット分析を行うことで、就業形態の悪化の有無を計測する。表1に計量分析に用いたサンプルの就業形態の分布を示している。表1を見ると、各月における正規雇用から「正規雇用が維持されなかった」状態となった個人の割合は平均で1.0%であり、低い水準にある。しかし、調査回答者3,509人のうち、5月末から12月中旬の期間中に「正規雇用が維持されなかった」経験のある個人の割合は全体の6.3%にあたる221人を占め、決して低い水準ではない。また、各月における非正規雇用から「無業」となった個人の割合は平均で1.1%であるが、調査回答者1,819人のうち、5月末から12月中旬の期間中に「無業」となった経験のある個人の割合は7.3%にあたる133人であった。

注目する説明変数

本稿の問題関心は、大都市のある都道府県とそうでない県の間でコロナによる雇用への影響に違いがあるのか、新規感染者数でみる感染状況と雇用の関係、緊急事態宣言の継続日数と雇用の関係について考察することである。そして、これらの影響は正規雇用者であった個人と非正規雇用者であった個人に違いがあるかも考察する。

まず、大都市のある都道府県とそうでない県の間でコロナによる雇用への影響に違いがあるかを考察するため、「3大都市圏^[注6]」のダミーと、政令指定都市^[注7]プラス東京都で特定した「大都市のある都道府県」のダミーを作成する。「3大都市圏」のダミーの作成の理由は、3大都市圏の各都市圏では、労働市場が連結しており、府県内に大都市があるのみならず、大都市のある周囲の府県と連結して、広い範囲での都市化が進んだ労働市場が形成されているからである。一方、「大都市のある都道府県」のダミーでは、大都市のある都道府県を漏れなくカバーすることになる。本稿では、「4月1日からの経過月数」を、コロナショックの進行のトレンドを計測する変数として用いて、「緊急事態宣言日数」、「3大都市圏」ダミー、「大都市のある都道府県」ダミーのそれぞれと「4月1日からの経過月数」の交差項で、緊急事態宣言の継続日数と雇用の関係、大都市のある都道府県とそうでない県の間でのコロナの影響の地域差を考察する。

感染状況を表す変数として、就業形態の時点と対応した都道府県別の末日を除いた^[注8]「県内当月の人口10万人当たりの新規感染者数」を用いる^[注9]。推計結果の解釈のしやすさから対数値を利用しているが、新規感染者なしのケースも存在するため、すべての新規感染者数値を「＋1」にして対数をとった^[注10]。図1は都道府県別の人口10万人当たりの月間新規感染者数の2020年5月～12月の8ヶ月間における最大値と平均値を示している。図1からは、まず東京圏の1都3県や大阪府、愛知県、北海道などの大都市のある都道府県では、最大値、平均値ともに高い値が確認できる。しかし、名古屋圏に属する三重県や政令指定都市を有する新潟県や静岡県では値が低く、3大都市圏に属せず政令指定都市もない沖縄県や高知県で高い値が確認されるなど、新規感染者数でみる感染状況の地域差については、大都市のある都道府県では、感染者が多く確認される傾向があるが、大都市のない県においても、感染者が多く確認された県があることが分かる。

その他の説明変数

その他に就業形態に影響を与える要因の影響について、「同月の全国完全失業率の2015年～2019年の平均値」^[注11]を用いて、雇用情勢の季節変動をコントロールし、地域ブロックダミーを用いて、データから観察できない就業形態に影響を与える地域固有の影響をコントロールする。

さらに、個人属性による影響をコントロールするため、性別、年齢階級ダミー、大学・大学院卒ダミー、有配偶ダミー、6歳未満の子どもありダミーを説明変数として用い、業種や職種による影響をコントロールするため、4月1日時点の業種ダミーと職種ダミーも説明変数として用いる。

推計結果

付表2は分析に利用するサンプルの基本統計量、表2は4月1日に正規雇用者で且つ先月正規雇用の個人のサンプルを用いた推計、表3は4月1日に非正規雇用者で且つ先月非正規雇用の個人のサンプルを用いた推計の結果を示している。紙幅の関係で、ここでは、特に注目する変数の結果について言及する。

表2のA1-A7、表3のB1-B7では、3大都市圏ダミー、大都市のある都道府県ダミー、緊急事態宣言日数およびこの3つの変数のそれぞれが「4月1日からの経過月数」との交差項を用いて、大都市のある都道府県とそうでない県のコロナによる雇用への影響の違い、緊急事態宣言日数と雇用の関係を考察している。表2のA8-A14、表3のB8-B14は、さらに「県内当月人口10万人当たりの新規感染者数」を付け加えた推計の結果となる。

まず、4月1日に正規雇用者で且つ先月も正規雇用の個人のサンプルを用いた推計の結果を示す表2からは、3大都市圏ダミー、大都市のある都道府県ダミー、緊急事態宣言日数のいずれも統計的に有意な結果が得られず、この3つの変数と「4月1日からの経過月数」の交差項に関しても、「緊急事態宣言日数×4月1日からの経過月数」の係数のみプラスで統計的に有意である。「県内当月人口10万人当たりの新規感染者数」をコントロールしなかったA7とコントロールしたA14のいずれも定性的に同じ結果が得られた。A1-A14のすべての推計において、「4月1日からの経過月数」の係数はマイナスで統計的に有意であり、時間の経過に伴い、正規雇用者の雇用悪化の傾向が弱まることが示唆されたが、「緊急事態宣言日数×4月1日からの経過月数」の交差項もプラスで統計的に有意であるため、緊急事態宣言の継続期間が長い都道府県では、コロナによる雇用悪化の傾向は相対的に強く残ることが確認された。

4月1日に非正規雇用で且つ先月も非正規雇用の個人のサンプルを用いた推計の結果を示す表3からは、3大都市圏ダミー、大都市のある都道府県ダミー、緊急事態宣言日数のそれぞれとこの3つの変数と「4月1日からの経過月数」の交差項はどれも有意ではない。ただし、大都市のある都道府県ダミーをコントロールしたB10、B13を除き、「県内当月人口10万人当たりの新規感染者数」の係数は10%水準でプラス有意であり、新規感染者数の増加に伴い、非正規雇用者の無業となる確率の上昇が確認された。「県内当月人口10万人当たりの新規感染者数」をコントロールしたB8、B11では、「4月1日からの経過月数」の係数はマイナス有意であり、時間の経過に伴い、非正規雇用者の「無業」となる確率は低くなる可能性が示された。

結論

本稿は、コロナの影響を把握することを目的とするパネル調査の個票データを用いて、大都市のある都道府県とそうでない県の間でコロナによる雇用への影響に違いがあるか、新規感染者数の増加と緊急事態宣言の長期化が雇用の悪化につながるかについて計量分析を用いて検証した。分析では、雇用形態によるその後の就業形態の変化の違いに配慮するため、4月1日時点に正規雇用者で且つ先月も正規雇用の個人と4月1日に非正規雇用者で且つ先月も非正規雇用の個人に分けて、サンプルごとに推計を行った。正規雇用者であった個人のサンプルを用いた推計では「1＝正規雇用が維持されなかった」、非正規雇用者であった個人を用いた推計では「1＝無業」を、雇用の悪化を示す変数として用いた。

その結果、大都市のある都道府県とそうでない県の間でコロナによる雇用への影響の違いは、正規・非正規雇用者の双方で確認されなかった。また新規感染者数の増加に伴う雇用の悪化の可能性は、非正規雇用者においてのみ確認された。そして、緊急事態宣言日数と雇用の関係については、全国的に時間の経過に伴い雇用悪化の傾向は弱まるが、緊急事態宣言の継続期間が長い都道府県では、正規雇用者において、雇用悪化の傾向が相対的に強く残ることが確認された。

本稿では大都市のある都道府県とそうでない県の間でコロナによる雇用への影響に違いがあるか、新規感染者数でみる感染状況と雇用の関係、緊急事態宣言の継続日数と雇用の関係について考察したが、さらに、感染状況が労働時間や労働所得などその他の労働アウトカムや家計にどのような影響を与えているのかについて、今後の分析課題としたい。

備考）本稿は、執筆者個人の責任で発表するものであり、独立行政法人 労働政策研究・研修機構としての見解を示すものではない。