韓国の老人長期療養保険制度の労働供給効果―主たる家族介護者である女性家族を中心に―†
金

要

碩浩＊

約

家族介護の負担を軽減すると同時に、急速な少子高齢化に伴う介護ニーズへの社会的対応を図ることを目的として、韓国においても日本の介護保険制度に相当する「老人長期療養保険制度」が2008
年７月に施行された。本研究では、老人長期療養保険制度の導入が主たる家族介護者である女性家族の介護負担を軽減し労働市場への参加を促しているか否かの実証を試みた。ソウル大学と韓国保健社
会研究院が構築・管理している「韓国福祉パネル」の第３次と第11次データを使用し、交絡因子をコントロールするための傾向スコアマッチング法（Propensity Score Matching, PSM）と差分の差分推定法（Difference-in-Differences, DID）を用いて分析した。分析結果、単純 DID 推定では、経済活動
参加有無、年間勤労所得および年間勤労時間のいずれに対しても統計的に有意味な効果が確認できなかった。しかし、コントロール変数を用いたより精緻な DID 分析では、年間勤労所得に関して有意義な負の効果が示された。この結果は、日本の介護保険制度よりも制度設計が小規模のゆえに、老人長期療養保険制度がインフォーマルな家庭内介護を代替していないと推察できる。

キーワード： 老人長期療養保険、女性家族、労働供給効果、差分の差分推定法（Difference-inDifferences，DID）、傾向スコアマッチング法（Propensity Score Matching，PSM）

Ⅰ．はじめに2000年８月、韓国においても日本の介護保険制度に相当する「老人長期療養保険制度」（以下、「療養保険制度」という。）が社会保険制度として導入された。同制度の導入背景について運用主体である国民健康保険公団は、「特に、高齢化の進展とともに、核家族化や女性の経済活動への参加拡大により、従来では家族が担うべきものとして認識していた介護問題は、これ以上個人や家族に負担させるべきではなく、これらに対する社会的・国家的な責務が強調されている。」と述べている（国民健
康保険公団2017）。すなわち、社会的にも経済的にも従来の家族による生活保障機能が期待できなくなったため、社会全体で支え合う新たな制度づくりに踏み切ったといえる。
療養保険制度の導入により、家族介護から介護の社会化へとパラダイムがシフトし、療養保険制度
利用者の健康増進や家族介護の負担軽減、家族の生活の質（QOL）の向上等、多様な効果が期待される（イヒョンジュ 2015）。そのなかでも要介護者を抱える家族の労働市場への労働供給に大きな影響を与えることが期待されている。従来では介護は家族が、とりわけ妻や嫁、娘等の女性家族が直接行うインフォーマルな介護が一般的であったが、今日においては療養保険制度によりフォーマルな介護†本研究は2018年９月15日に北海学園大学にて行われた社会政策学会第137回秋季大会自由論題報告（H：東アジアの社会保障）を大幅に修正・加筆したものである。
（所 属）＊山梨県立大学人間福祉学部福祉コミュニティ学科、講師（s-kim@yamanashi-ken.ac.jp）－ 24 －

韓国の老人長期療養保険制度の労働供給効果

サービスが提供されると同時に、男女平等意識の拡散による女性の社会進出の拡大、居住費や教育費等の高騰により共働きを余儀なく強いられる経済状況といった社会情勢と相まって、女性の労働市場への進出機会が拡大した。
介護と労働供給との因果関係を分析した先行研究は多数存在するが、介護の社会化・制度化を先に進めてきた欧米諸国や日本での研究が主流となっており、韓国では療養保険制度が成立して10年目を迎えているにもかかわらず、療養保険制度の導入が家族介護者にどのような影響を与えているのかを、家族の労働供給の視点からその影響を分析した論文は、イヒョンジュ（2015）とクォンヒョン
ジョン・コジヨン（2015）にととどまっているのが現状である。
海外の先行研究では、インフォーマルな家族内での介護は家族介護者への負担を増大させ労働市場への参加率を制限し（Pezzin et al., 1996; Carmichael et al., 2003; Viitanen, 2005; Heitmueller, 2007;
Watt, 2008; Van Houtvena et at., 2013）、労働時間を減少させている（Ettner, 1995; Johnson et al.,
2000; Meng, 2009）ことを明らかにしている。そして、フォーマルな介護制度の導入がインフォーマ
ルな介護を代替し家族介護者への労働供給効果をもたらしているかを分析した研究もある（Noguchi
et al., 2007; Shimizutani et al., 2008; 小原 , 2009; Sugawara et al., 2014）。
療養保険制度の設計当時から日本の介護保険制度をベンチマーキングしてきたことや、少子高齢化
や核家族化、非正規雇用率が高い雇用構造、１人当たり購買力平価 GDP 水準といった社会構造が類似していることから、ここでは日本と韓国を分析対象とした先行研究を中心に概観する。
Noguchi et al.（2007）は、介護保険制度の労働供給効果を、介護保険制度史上最も大きな改正が行われた平成17（2005）年改正（平成18（2006）年４月等施行）の前後のデータ（2006年３月と11月のデータ）を用いて差分の差分推定（Difference-in-Differences，DID）を行い、介護保険導入がインフォーマルな介護を行う女性世帯員に労働供給効果を及ぼさなかったことを明らかにした。制度の定着までは一定の時間が必要であることをその理由として述べている。小原（2009）は、2004年の横断面データを用い、親から相続予定があるという情報が子の介護決定のコントロール変数として採用され、介護と市場労働の相互関係を分析した。子の市場労働意志は介護意志を必ずしも抑制しないが、介護意欲は子の市場労働意欲を低下させることが示された。Shimizutani et al.（2008）は、2000
年の介護保険制度導入を自然実験としてとらえ、介護の社会化が女性の労働参加に影響を与える影響を分析した。DID 推定を用いた結果、2001年の女性労働市場参加には影響を及ぼさなかったが、2002年には正の効果があったことを明らかにした。さらに、Sugawara et al.（2014）は、介護保険の労働供給効果を施行前と2005年度改正前、改正後のデータ（それぞれ1998年、2004年、2010年のデータ）を用いて推定している。その結果、男性高齢者への介護は女性の労働供給の障害ではなくなったが、女性介護者への介護は依然として負担であることや、介護の必要性は、正規の労働者である可能性を減らすことが明らかになった。しかし、雇用時間の減少率が2010年度は2004年度よりも改善されことも明らかになり、介護保険制度による効果が一定程度現れつつあるとしている。
次は韓国の先行研究分析である。まず、イヒョンジュ（2015）では、韓国の療養保険制度が利用者世帯に与える労働供給効果について、2007年と2011年のデータを用いて DID 分析を行った。その結果、就業と勤労時間には統計的に有意味な影響を与えていないが、勤労日数にはその影響は小さいものの有意味な正の効果があることが示された。クォンヒョンジョン・コジヨン（2015）では、
2007年と2013年のデータを用いて傾向スコアマッチング法を取り入れ DID 推定を行ったが、世帯員全体に対しても女性世帯員に対しても有意味な療養保険の労働供給効果は示されなかった。しかし、－ 25 －

山梨県立大学

人間福祉学部

紀要

Vol.17（2022）

イヒョンジュ（2015）は、療養保険受給者が在宅サービス利用者に偏っていることをはじめ、トリー
トメントグループとコントロールグループ間に存在する単純には比較できないグループ間の差を考慮していないこと等の限界がある。また、クォンヒョンジョン・コジヨン（2015）は、傾向スコア
マッチング法を用いることにより比較可能なグループにしているものの、最後のグループ間のマッチ
ングが行われないまま推定を行ったこと等の問題がある。
本研究では先行研究の限界である推定方法の精緻化を図るとともに、労働供給効果に影響を与えうるコントロール変数の選択をより厳密化する作業を施した上、韓国の療養保険制度の導入が主たる
家族介護者である女性家族の介護負担を軽減し労働市場への参加を促しているか否かを実証することとする。すなわち、療養保険制度が女性家族に与える労働供給効果の推定を行う。なお、実証分析には、韓国保健社会研究院とソウル大学社会福祉研究所が共同で構築・管理している「韓国福祉パネル」（Korea Welfare Panel Study, KoWePS）を用いる。
Ⅱ．韓国社会の概観
2000年に高齢化社会になった韓国は、その後17年間で高齢社会に突入した。高齢化のスピード
は日本よりも速く、世界に例を見ない。統計庁（2020a）は、2020年に15.7％であった高齢化率が2026年には超高齢社会の基準である21% に達すると推計している。このまま高齢化が進むと、2045
年には高齢化率が47.7% に達すると見込まれている。急速な高齢化の進展に伴い、療養保険の申請者と受給者も急増しており、2012年時点ではそれぞれ64.3万人と36.9万人であったのが、2016年では84.8万人と52万人に増加した。5年間で31.9% と40.7% の増加率を記録している。また、高齢者人口
対受給者比率も6.2% から7.5% と、1.3% 上昇している（国民健康保険公団2017）。一方、2015年に1.24であった合計特殊出生率は、2017年に1.0となり、2018年にはついに1.0を下回る0.98を記録した。
現在もそのまま低下し続け、2020年の合計特殊出生率は0.84を記録している（統計庁2020b）。
少子高齢化に伴い、人口構造にも変化が現れているが、その中でも生産年齢人口の減少が特徴的である。統計庁（2019）は、2010年に73.1% であった生産年齢人口の割合が2030年には65.4％、2050年には51.3％にまで減少すると推計している。生産年齢人口の減少問題は、社会を持続可能にする経済成長と社会保障制度の維持を困難にする要因とされており、その対策の一環として取り組まれているのが、女性労働力の活用である。韓国の15歳以上の女性経済活動参加率は、2012年に50％を初めて超えて50.1％を記録したが、約10年が経った2020年においても52.8％にとどまっており、半数近くの女性が経済活動に参加していない（統計庁2021）。さらに、韓国の女性経済活動参加率は30代と40代の経済活動参加率が低くなる典型的な M 字型カーブを描いており、単に就業率が低いだ
けでなく、就業の質の面においても大きな課題に直面している。
Ⅲ．データ
本研究では、韓国保健社会研究院とソウル大学社会福祉研究所が共同で構築・管理している「韓国福祉パネル」（Korea Welfare Panel Study, KoWePS）を用いる。韓国福祉パネルは2006年に7,072
世帯を対象に第１次調査をはじめ、2020年まで毎年調査が行われ、現在15年間のパネルデータが構築されている。2012年の第７次調査において新規標本が1,800世帯追加されている。2016年の第11次調査において、初期標本が4,560世帯、追加標本が1,534世帯となっとり、初期標本の維持率は64.48％である。

－ 26 －

韓国の老人長期療養保険制度の労働供給効果

韓国福祉パネルは、世帯調査、世帯用調査および付加調査に分けられている。世帯調査では世帯一般事項、健康および医療、経済活動状況、社会保険や個人年金等の状況、住居、生活費、所得、負債および利子、世帯の資産、生活状況、国民基礎生活保障制度、福祉サービスの利用、老人世帯の福祉サービスの利用、児童世帯の福祉サービスの利用、障害者世帯の福祉サービスの利用、家族等について調査している。世帯員調査では、社会保険・退職金・個人年金、勤労、生活の実態および満足度と意識、社会的環境に対する意識、生活習慣および家族関係と精神健康について調べている。付加調査
では、３年毎に児童、福祉認識、障害者について調査を行っている。
本研究では、療養保険制度施行前の2008年の第３次データ（調査時期は2007年）と施行後の2016
年の第11次データ（調査時期は2015年）を用いることとする。具体的には療養保険制度の対象である65歳以上の高齢者が居る世帯の18歳以上65歳未満の女性世帯員を分析の対象とする。韓国での介護者の性別分布をみると、男性が25.7％、女性が74.3％で、ほとんど女性が介護者となっており（ジョンギョンヒ他、2001）、家族等のインフォーマルな介護を担い手としては、配偶者が40.1% として最も高く、娘23.1%、嫁16.5%、息子15.3% の順となっており、女性の介護負担が圧倒的に高いことがうかがえる（保健福祉部、2017）。したがって、公的制度である療養保険制度の導入が、主たるインフォーマルな介護者である女性家族の就業行動にどのような影響を与えているかを分析することは、女性の社会進出による男女共同参画社会の実現という面からも、生産年齢人口が減少し始めた
人口構造の変化において生産要素の主軸の一つである労働力の確報という側面からも、有意義な作業であると考えられる。
Ⅳ．分析方法
１．差分の差分推定法（Difference-in-Differences，DID）
本研究は、療養保険制度の労働供給という政策効果を分析することが目的である。政策効果の分析手法としては費用対効果分析（cost-effectiveness analysis）をはじめ、様々な分析手法があるが、本稿では、政策変更やプログラム等の導入などの効果を測定に用いられる差分の差分推定法（Differencein-Differences，DID）（以下、「DID 分析」という。）を用いる 。
療養保険制度導入の政策効果の大きさを測るためには、効果を測りたい分析対象としてトリートメ
ントグループ（treatment group）とその比較対象となるコントロールグループ（control group）を設定することが必要となる。この両グループの平均値の変化の差を見ることにより、制度導入効果の大きさが推定できる。
そして、DID 分析ではトリートメントグループとコントロールグループの制度実施前後のアウトカ
ムの差を算出し、さらに、その差についてグループ間での差を測る。これが DID 分析で想定される平均処置効果（Average Treatment Effect, ATE）である。＜表１＞の太枠で囲んでいるδが平均処置効果（ATE）であり、本研究において推定しようとするものとなる。

－ 27 －

のアウトカムの差を算出し、さらに、その差についてグループ間での差を測る。これが ',' 分析で想定される平均処置効果（$YHUDJH 7UHDWPHQW (IIHFW $7(）である。＜表１＞
山梨県立大学 人間福祉学部
紀要 Vol.17（2022）の太枠で囲んでいるδ が平均処置効果（$7(）であり、本研究において推定しようとするものとなる。

＜表１＞ DID
分析のイメージ＜表１＞','
分析のイメージ

療養保険制度導入前（$）

療法保険制度導入後（%）

𝛼𝛼 + 𝛽𝛽

𝛼𝛼 + 𝛽𝛽 + 𝛾𝛾 + 𝛿𝛿（𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑖𝑖𝑖𝑖 = 0）
',' 分析では、次のような推定式を推定する。

トリートメントグループ（）
（𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑖𝑖𝑖𝑖 = 1）

コントロールグループ（）
𝑌𝑌 = 𝛼𝛼 + 𝛽𝛽𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑖𝑖𝑖𝑖（𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑖𝑖𝑖𝑖 = 0）
差（）

（𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑖𝑖𝑖𝑖 = 1）

+ 𝛿𝛿(𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑖𝑖𝑖𝑖 ∙ 𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑖𝑖𝑖𝑖 ) + 𝜙𝜙𝑋𝑋𝛼𝛼𝑖𝑖𝑖𝑖+ +𝐹𝐹 + 𝑣𝑣𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝛾𝛾𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑖𝑖𝑖𝑖 𝛼𝛼𝛾𝛾 𝑖𝑖差（%$）
𝛾𝛾 + 𝛿𝛿
𝛾𝛾

𝜹𝜹

(1)

たたし、𝑌𝑌𝑖𝑖𝑖𝑖 は政策効果の指標、𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑖𝑖𝑖𝑖 はトリートメントグループに 、コントロールグル
',' 
𝛽𝛽

𝛽𝛽 + 𝛿𝛿  をとるダミー変数、𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑖𝑖𝑖𝑖 は療養保険実施後に 、実施前に  をとるダミー変数、ープに
分析では、次のような推定式を推定する。
𝑋𝑋 ','
はコントロール変数、𝐹𝐹は固定効果、𝛼𝛼は固定項、𝛽𝛽, 𝛾𝛾, 𝛿𝛿, 𝜙𝜙は各変数の推定係数、𝑣𝑣 は誤
𝑖𝑖𝑖𝑖DID 分析では、次のような推定式を推定する。
𝑖𝑖


差項を表す。

𝑌𝑌𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛼𝛼 + 𝛽𝛽𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝛾𝛾𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝛿𝛿(𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑖𝑖𝑖𝑖 ∙ 𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑖𝑖𝑖𝑖 ) + 𝜙𝜙𝑋𝑋𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝐹𝐹𝑖𝑖 + 𝑣𝑣𝑖𝑖𝑖𝑖
２．傾向スコアマッチング法（Propensity Score Matching，PSM）

𝑖𝑖𝑖𝑖

(1)

たたし、Y𝑖𝑖𝑖𝑖
たたし、𝑌𝑌は政策効果の指標、𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇
it は政策効果の指標、TRE
it はトリートメントグループに1、コントロールグループに０をと𝑖𝑖𝑖𝑖 はトリートメントグループに 、コントロールグル
るダミー変数、Year
it は療養保険実施後に１、実施前に０をとるダミー変数、X
it はコントロール変数、ープに をとるダミー変数、𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌
𝑖𝑖𝑖𝑖 は療養保険実施後に 、実施前に  をとるダミー変数、
政策効果分析の精度を高めるためには、トリートメントグループとコントロールグルー
Fi は固定効果、αは固定項、β , γ , δ , φは各変数の推定係数、vit は誤差項を表す。
𝑋𝑋𝑖𝑖𝑖𝑖 はコントロール変数、𝐹𝐹𝑖𝑖 は固定効果、𝛼𝛼は固定項、𝛽𝛽, 𝛾𝛾, 𝛿𝛿, 𝜙𝜙は各変数の推定係数、𝑣𝑣𝑖𝑖𝑖𝑖 は誤
プの属性は類似するほどが望ましいとされる。そこで、統計的にグループ間で属性が似通差項を表す。
ったサンプルを集め、それらをマッチングさせて比較するマッチング推定が開発されてい２．傾向スコアマッチング法（Propensity Score Matching，PSM）

る（山本、）。
政策効果分析の精度を高めるためには、トリートメントグループとコントロールグループの属性は２．傾向スコアマッチング法（Propensity Score Matching，PSM）
傾向スコアマッチング（3URSHQVLW\
6FRUH 0DWFKLQJ，360）は、複数の属性𝑍𝑍𝑖𝑖 をもとに類似するほどが望ましいとされる。そこで、統計的にグループ間で属性が似通ったサンプルを集め、それらをマッチングさせて比較するマッチング推定が開発されている（山本、2015）。
マッチングする代わりに、属性からトリートメントグループに入る確率𝑃𝑃
𝑖𝑖 のことを指す傾
政策効果分析の精度を高めるためには、トリートメントグループとコントロールグルー
傾向スコアマッチング（Propensity
Score Matching，PSM）は、複数の属性 Zi をもとにマッチング
向スコア（3URSHQVLW\
6FRUH）予測し、その予測値を用いてマッチングを実施する方法でする代わりに、属性からトリートメントグループに入る確率 Pi のことを指す傾向スコア（Propensity
プの属性は類似するほどが望ましいとされる。そこで、統計的にグループ間で属性が似通ある。傾向スコア𝑃𝑃𝑖𝑖 は、トリートメントグループを  とするダミー変数𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑖𝑖 を説明変数、
Score）予測し、その予測値を用いてマッチングを実施する方法である。傾向スコア Pi は、トリート
ったサンプルを集め、それらをマッチングさせて比較するマッチング推定が開発されてい属性𝑍𝑍𝑖𝑖 を説明変数とする（）式のロジットモデル（ORJLW PRGHO）を推定し、その予測値とメントグループを１とするダミー変数
TREi を説明変数、属性 Zi を説明変数とする（２）式のロジッ
る（山本、）。
して求めることができる。
トモデル（logit model）を推定し、その予測値として求めることができる。
傾向スコアマッチング（3URSHQVLW\
6FRUH 0DWFKLQJ，360）は、複数の属性𝑍𝑍𝑖𝑖 をもとに

マッチングする代わりに、属性からトリートメントグループに入る確率𝑃𝑃
𝑖𝑖 のことを指す傾
𝑒𝑒 𝛼𝛼+𝛽𝛽𝑍𝑍𝑖𝑖(2)
Pr(𝑇𝑇𝑇𝑇𝐸𝐸𝑖𝑖 = 1|𝑍𝑍𝑖𝑖 ) =向スコア（3URSHQVLW\ 6FRUH）予測し、その予測値を用いてマッチングを実施する方法で
1 + 𝑒𝑒 𝛼𝛼+𝛽𝛽𝑍𝑍𝑖𝑖ある。傾向スコア𝑃𝑃𝑖𝑖 は、トリートメントグループを  とするダミー変数𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑖𝑖 を説明変数、

属性𝑍𝑍
PRGHO）を推定し、その予測値と傾向スコアは属性
Zをもとに算出されるため、傾向スコアの近いサンプルをマッチング𝑖𝑖 を説明変数とする（）式のロジットモデル（ORJLW
i をもとに算出されるため、傾向スコアの近いサンプルをマッチングさせれば、
傾向スコアは属性𝑍𝑍
𝑖𝑖

結果的に属性 Zi に近いトリートメントグループとコントロールグループを比較していることになる。
して求めることができる。
させれば、結果的に属性𝑍𝑍
𝑖𝑖 に近いトリートメントグループとコントロールグループを比較
 本研究では、DID 分析によって療養保険制度が与える女性の労働供給効果を分析するサンプルに対していることになる。
して、トリートメントグループとコントロールグループを類似させるために、韓国福祉パネル第11次
𝛼𝛼+𝛽𝛽𝑍𝑍

𝑖𝑖
𝑒𝑒
本研究では、',' 分析によって療養保険制度が与える女性の労働供給効果を分析するサ(2)
Pr(𝑇𝑇𝑇𝑇𝐸𝐸𝑖𝑖 = 1|𝑍𝑍𝑖𝑖 ) =データ（2016年データ）を用いて老人長期療養給付（以下、「療養給付」という。）の受給有無を従属
1 + 𝑒𝑒 𝛼𝛼+𝛽𝛽𝑍𝑍𝑖𝑖
ンプルに対して、トリートメントグループとコントロールグループを類似させるために、変数とした傾向スコアを推定し、トリートメントグループとコントロールグループの傾向スコアマッ
韓国福祉パネル第  次データ（ 年データ）を用いて老人長期療養給付 （以下、「療チングを行った。

傾向スコアは属性𝑍𝑍𝑖𝑖 をもとに算出されるため、傾向スコアの近いサンプルをマッチング
養給付」という。
）の受給有無を従属変数とした傾向スコアを推定し、トリートメントグル
実際に、第11次データを基準にしたとき、療養保険の利用者は391人であった。療養保険制度の利させれば、結果的に属性𝑍𝑍
𝑖𝑖 に近いトリートメントグループとコントロールグループを比較
用に影響を与えうる年齢、教育水準、健康状態のような観察可能な複数の変数を用いて傾向スコアをープとコントロールグループの傾向スコアマッチングを行った。
していることになる。
実際に、第  次データを基準にしたとき、療養保険の利用者は  人であった。療養本研究では、',' 分析によって療養保険制度が与える女性の労働供給効果を分析するサ
保険制度の利用に影響を与えうる年齢、教育水準、健康状態のような観察可能な複数の変ンプルに対して、トリートメントグループとコントロールグループを類似させるために、数を用いて傾向スコアを推定し、それをベースに
：－ 28－ マッチングと FDOLSHU マッチング行
韓国福祉パネル第  次データ（ 年データ）を用いて老人長期療養給付 （以下、「療韓国の老人長期療養保険制度の労働供給効果

った。傾向スコアマッチングに用いた変数は、下記の＜表２＞の通りである。また、唐永ほか（）によると、&DOLSHU の値として傾向スコアの標準偏差の  倍がよく用いられ

推定し、それをベースに１：４マッチングとcaliper マッチング行った。傾向スコアマッチングに用った。傾向スコアマッチングに用いた変数は、下記の＜表２＞の通りである。また、唐永るという。本稿においても を適用した。
いた変数は、下記の＜表２＞の通りである。また、唐永ほか（2018）によると、Caliperの値としてほか（）によると、&DOLSHU の値として傾向スコアの標準偏差の  倍がよく用いられ

傾向スコアの標準偏差の0.2倍がよく用いられるという。本稿においても0.2を適用した。
るという。本稿においても  を適用した。

＜表２＞傾向スコアマッチングに用いられる変数



変数

従属変数

従属変数
独立変数

独立変数



変数の説明

＜表２＞傾向スコアマッチングに用いられる変数
療養給付の受給有無
非受給 、受給 ＜表２＞傾向スコアマッチングに用いられる変数
世帯主

変数

年齢

教育水準
療養給付の受給有無
健康状態
年齢
世帯所得
世帯主
教育水準
世帯員数
健康状態
居住地域
世帯（員）
世帯所得
障害者の有無世帯員数
 歳以上の慢性疾患者
居住地域
宗教
世帯（員）
障害者の有無 歳以上の慢性疾患者

世帯主の年齢（歳）
変数の説明
高卒以下 、専門学校以上 
非受給 、受給  点尺度（とても良い  ～とても悪い  ）世帯主の年齢（歳）
等価可処分所得（万ウォン）
高卒以下 、専門学校以上 
世帯員数（人）
 点尺度（とても良い  ～とても悪い  ）その他 、ソウル・広域市・市 
等価可処分所得（万ウォン）
いない 、いる 
世帯員数（人）
いない 、いる 
その他 、ソウル・広域市・市 ない 、ある 
いない 、いる 
いない 、いる 

その結果、 のコントロールグループと のトリートメントグループ、合計

宗教
ない
、ある 

 のサンプルがマッチングされたが、傾向スコアでマッチングされなかったサンプルを

その結果、 のコントロールグループと のトリートメントグループ、合計
削除した結果、最終的に
 のコントロールグループと のトリートメントグループ、
その結果、12,935のコントロールグループと175のトリートメントグループ、合計13,110のサンプ

ルがマッチングされたが、傾向スコアでマッチングされなかったサンプルを削除した結果、最終的に合計のサンプルがマッチングされたが、傾向スコアでマッチングされなかったサンプルを
 のサンプルが選ばれた。下記の＜図１＞は傾向スコアマッチングを行う前後の傾

613のコントロールグループと172のトリートメントグループ、合計785のサンプルが選ばれた。下削除した結果、最終的に
 のコントロールグループと  のトリートメントグループ、
向スコアの分布を比較したものである。傾向スコアマッチングによって異質の集団が比較記の＜図１＞は傾向スコアマッチングを行う前後の傾向スコアの分布を比較したものである。傾向ス
合計  のサンプルが選ばれた。下記の＜図１＞は傾向スコアマッチングを行う前後の傾可能な類似した集団として変わっていることが分かる。
コアマッチングによって異質の集団が比較可能な類似した集団として変わっていることが分かる。
向スコアの分布を比較したものである。傾向スコアマッチングによって異質の集団が比較

可能な類似した集団として変わっていることが分かる。
＜図１＞傾向スコアマッチングを行う前後の傾向スコアの分布＜図１＞傾向スコアマッチングを行う前後の傾向スコアの分布
＜図１＞傾向スコアマッチングを行う前後の傾向スコアの分布

３．差分の差分（DID）推定のための変数
３．差分の差分（DID）推定のための変数

１）従属変数
１）従属変数

３．差分の差分（DID）推定のための変数

療養保険制度施行後、家族介護の負担減少に伴い、世帯員に正の雇用効果が期待される。
療養保険制度施行後、家族介護の負担減少に伴い、世帯員に正の雇用効果が期待される。本研究

１）従属変数
では、雇用効果の有無と程度を推定するために、「就業の有無」、「年間勤労所得」および「年間勤労本研究では、雇用効果の有無と程度を推定するために、「就業の有無」、「年間勤労所得」お日数」という３つの観察可能な変数を従属変数として用いる。年間勤労所得については、2007から療養保険制度施行後、家族介護の負担減少に伴い、世帯員に正の雇用効果が期待される。
よび「年間勤労日数」という
 つの観察可能な変数を従属変数として用いる。年間勤労所

2015年までの物価上昇率が21.7%であるので、2015年度の所得は物価上昇率を勘案して実質化を図っ
本研究では、雇用効果の有無と程度を推定するために、「就業の有無」、「年間勤労所得」お
よび「年間勤労日数」という  つの観察可能な変数を従属変数として用いる。年間勤労所
－ 29 －

得については、 から  年までの物価上昇率が であるので、 年度の所
得は物価上昇率を勘案して実質化を図った。年間勤労日数は、各世帯員の年間勤労月数×

山梨県立大学

人間福祉学部 紀要 Vol.17（2022）
 か月平均勤労日数で測定を行った。年間総勤労時間の方がより正確な指標であると考えられるが、定期的に勤労した月の  週間の平均労働時間のデータはあるが、分析を行った
時点では日雇いやアルバイトのような不定期的に勤労した月の  週間の平均勤労時間のデた。年間勤労日数は、各世帯員の年間勤労月数×１か月平均勤労日数で測定を行った。年間総勤労時

ータが見当たらなかったため、年間勤労日数で推定を行った。

間の方がより正確な指標であると考えられるが、定期的に勤労した月の１週間の平均労働時間のデー

タはあるが、分析を行った時点では日雇いやアルバイトのような不定期的に勤労した月の１週間の平２）独立変数
均勤労時間のデータが見当たらなかったため、年間勤労日数で推定を行った。

独立変数としては、療養保険制度の導入前後の効果を正確に測るために、トリートメン

トグループ（療養保険受給者がいる）を 、コントロールグループ（療養保険受給者がい
２）独立変数
独立変数としては、療養保険制度の導入前後の効果を正確に測るために、トリートメントグルー
ない）を  とするグループダミー、療養保険導入後の  年を 、導入前の  年を プ（療養保険受給者がいる）を１、コントロールグループ（療養保険受給者がいない）を０とするとする時点ダミー、そして、',' 推定を行うためにグループダミー×時点ダミーで作られグループダミー、療養保険導入後の2015年を１、導入前の2007年を０とする時点ダミー、そして、た政策効果という変数を用いる。

DID 推定を行うためにグループダミー×時点ダミーで作られた政策効果という変数を用いる。

３）コントロール変数

３）コントロール変数

労働供給に影響を与えると知られている要因である性別や年齢、教育水準、健康状態、労働供給に影響を与えると知られている要因である性別や年齢、教育水準、健康状態、結婚、世帯

結婚、世帯員数、居住地域、世帯所得、障害者の有無、慢性疾患者の有無等の変数をコン
員数、居住地域、世帯所得、障害者の有無、慢性疾患者の有無等の変数をコントロール変数として用
トロール変数として用いる。下記の＜表３＞は',' 推定に用いられる従属変数、独立変いる。下記の＜表３＞はDID 推定に用いられる従属変数、独立変数、コントロール変数の詳細内容である。
数、コントロール変数の詳細内容である。

＜表３＞ DID 分析に用いられる変数＜表３＞','
分析に用いられる変数
変数

変数の説明
就業有無

従属変数

独立変数

年間勤労所得（万ウォン）

年間勤労日数

年間勤労日数（日）

政策効果

交差項（ 時点ダミー グループダミー）

時点ダミー

 年 、 

グループダミー

コントロール変数

ある 、ない 

年間勤労所得トリートメントグループ（療養保険利用） 、

コントロールグループ（療養保険利用しない） 性別

女性 、男性 

年齢

年齢（歳）

年齢二乗

年齢二乗

教育水準

専門学校以上 、高卒以下 

健康状態

 点尺度（とても良い  ～とても悪い  ）結婚

配偶者がいる 、その他 

世帯員数

世帯員数（人）

居住地域

ソウル・広域市・市 、その他 

世帯所得

等価可処分所得 （万ウォン）

障害者

いる 、いない 

慢性疾患

いる 、いない 

宗教

ある 、ない － 30 －

韓国の老人長期療養保険制度の労働供給効果

Ⅴ．分析結果
１．記述統計Ⅴ．分析結果
１．記述統計従属変数、独立変数およびコントロール変数をトリートメントグループ、コントロールグループお従属変数、独立変数およびコントロール変数をトリートメントグループ、コントロール
よび全体に分けて求めた記述統計は、下記の＜表４＞にまとめられている。
グループおよび全体に分けて求めた記述統計は、下記の＜表 ＞にまとめられている。

＜表４＞ DID 推定に用いられる変数の記述統計＜表４＞',' 推定に用いられる変数の記述統計
9DULDEOH
就業有無

0HDQ

6WG'HY

コントロールグループ
0HDQ

全体

6WG'HY

0HDQ

6WG'HY



















政策効果











時点ダミー









性別











年齢二乗











従属変数

年間勤労所得（個人）

独立変数

グループダミー

年間勤労日数

年齢

変数






結婚



世帯員数


居住地域

障害者



宗教



世帯所得
慢性疾患
2EV





教育水準
健康状態

コントロールトリートメントグループ



































































２．推定結果２．推定結果１）単純 DID 推定

コントロール変数を用いらない単純 DID 推定では、すべてのモデルにおいて統計的に有意味な政策

１）単純 ',' 推定

効果は示されなかったが、就業有無と年間勤労所得に関しては負の効果を表していることに対し、年コントロール変数を用いらない単純 ',' 推定では、すべてのモデルにおいて統計的に間勤労時間に関しては正の効果が示された。一方、イヒョンジュ（2015）では、週当たり勤労日数

有意味な政策効果は示されなかったが、就業有無と年間勤労所得に関しては負の効果を表が５%の有意水準において正の効果を、クォンヒョンジョン・コジヨン（2015）では、世帯員全体していることに対し、年間勤労時間に関しては正の効果が示された。一方、イヒョンジュを対象とした場合の勤労所得が１%の有意水準で負の効果を表していた。

（）では、週当たり勤労日数がの有意水準において正の効果を、クォンヒョンジ
下記の＜表５＞は、単純
DID の推定結果を就業有無（モデル（１））、年間勤労所得（モデル（２））、年間勤労日数（モデル（３））に分けてまとめたものである。
ョン・コジヨン（）では、世帯員全体を対象とした場合の勤労所得がの有意水準で負の効果を表していた。
下記の＜表５＞は、単純 ',' の推定結果を就業有無（モデル（１））、年間勤労所得（モデル（２））、年間勤労日数（モデル（３））に分けてまとめたものである。
－ 31 －

山梨県立大学

人間福祉学部

紀要

Vol.17（2022）＜表５＞単純 DID の推定結果＜表５＞単純 ',' の推定結果
モデル（１）
変数

女性世帯員


時点ダミー



&RQVWDQW

   2EVHUYDWLRQV
3VHXGR55VTXDUHG
$GM5VTXDUHG

女性世帯員



全体

女性世帯員

全体









  

 



年間勤労日数
 

モデル（３）

年間勤労所得

全体

政策効果


モデル（２）

就業有無

 
  

 



  

 



  

 

   





 



6WDQGDUGHUURUVLQSDUHQWKHVHV
Standard errors in parentheses
S S S*** p<0.01,** p<0.05, * p<0.1
２）コントロール変数を用いた ',' 推定２）コントロール変数を用いた DID 推定

本研究では単純 ',' 推定に加え、労働供給効果に影響を与えうるコントロール変数を

本研究では単純 DID 推定に加え、労働供給効果に影響を与えうるコントロール変数を用いることに用いることにより、政策効果分析の精緻化を図った。療養保険制度の導入が女性家族に与より、政策効果分析の精緻化を図った。療養保険制度の導入が女性家族に与える労働供給効果を測る

える労働供給効果を測るために、就業有無、個人の年間勤労所得および年間労働時間を用ために、就業有無、個人の年間勤労所得および年間労働時間を用いた。また、女性世帯員と世帯員全いた。また、女性世帯員と世帯員全体の差を知るためにそれぞれ分析を行った。

体の差を知るためにそれぞれ分析を行った。

最も大きな特徴は、年間勤労所得については統計的に有意に負の効果が示されたが、就最も大きな特徴は、年間勤労所得については統計的に有意に負の効果が示されたが、就業有無と年

業有無と年間労働時間については統計的に有意味な結果は得られなかったということであ
間労働時間については統計的に有意味な結果は得られなかったということである。そして、それにもかかわらず、３つの変数において同一の負の効果が表れたということも大きな特徴として考えられる。そして、それにもかかわらず、 つの変数において同一の負の効果が表れたというこる。インフォーマルな介護負担が公的な制度の導入により解消されていない結果は、現実は政策の期とも大きな特徴として考えられる。インフォーマルな介護負担が公的な制度の導入により待効果と逆の方向に動いていることを示唆する。推定結果は下記の＜表６＞の通りである。
解消されていない結果は、現実は政策の期待効果と逆の方向に動いていることを示唆する。
①就業有無

推定結果は下記の＜表６＞の通りである。

就業有無（モデル（１））に関しては、療養保険制度の導入による就業効果を推定した結果であ①就業有無

る。就業有無に対する療養保険導入の政策効果は -0.325（限界効果は -0.497）だけ負の影響を与え就業有無（モデル（１））に関しては、療養保険制度の導入による就業効果を推定した結る結果が出たが、統計的に有意味な結果ではない。すなわち、傾向スコアマッチング DID 分析という果である。就業有無に対する療養保険導入の政策効果は（限界効果は）だけ負
精緻なモデルを用いた分析を行った結果、療養保険制度の導入により女性の就業拡大の効果は統計的の影響を与える結果が出たが、統計的に有意味な結果ではない。すなわち、傾向スコアマに確認できない結果となった。
ッチング ',' 分析という精緻なモデルを用いた分析を行った結果、療養保険制度の導入②年間勤労所得年間勤労所得（モデル（２））に関しては、療養保険導入による年間勤労所得への効果を推定したにより女性の就業拡大の効果は統計的に確認できない結果となった。
結果である。本研究で最も注目される変数でもある。仮説として所得の増加を期待していたが、結果②年間勤労所得
は世帯員全体に対しても女性世帯員に対しても統計的に有意味な結果として負の効果が示された。仮年間勤労所得（モデル（２））に関しては、療養保険導入による年間勤労所得への効果を説とは逆の結果である。さらに、所得減少の程度をみても、世帯員全体で約243万ウォンが減少、女推定した結果である。本研究で最も注目される変数でもある。仮説として所得の増加を期

性世帯員では約301万ウォンが減少しており、この減少幅はかなり大きいものとなっている。

待していたが、結果は世帯員全体に対ししても女性世帯員に対しても統計的に有意味な結この結果から、2008年に導入した療養保険制度が、要介護者がいる場合にサービス受給がイン果として負の効果が示された。仮説とは逆の結果である。さらに、所得減少の程度をみてフォーマルな家族介護の負担を減らし、家族介護者の労働市場への参加を促すというよりも、療養保－ 32 －

も、世帯員全体で約  万ウォンが減少、女性世帯員では約  万ウォンが減少しており、この減少幅はかなり大きいものとなっている。
この結果から、 年に導入した療養保険制度が、要介護者がいる場合にサービス受給

韓国の老人長期療養保険制度の労働供給効果がインフォーマルな家族介護の負担を減らし、家族介護者の労働市場への参加を促すというよりも、療養保険制度の制度設計が小規模にとどまったゆえに、急激に進んでいる少子
高齢化のなかで急増する介護ニーズに十分に対応できておらず、家族介護の負担緩和に貢険制度の制度設計が小規模にとどまったゆえに、急激に進んでいる少子高齢化のなかで急増する介護
献できていない現状が見て取れる。
ニーズに十分に対応できておらず、家族介護の負担緩和に貢献できていない現状が見て取れる。
＜表６＞コントロール変数を用いた DIDの推定結果＜表６＞コントロール変数を用いた','の推定結果
変数

モデル（１）

モデル（２）

就業有無

女性世帯員

政策効果


時点ダミー
年齢


年齢×年齢

女性世帯員

女性世帯員

       



  



   

 H       

         



   



結婚





 











世帯員数


   居住地域

世帯所得

  

障害者



  H 

H      宗教&RQVWDQW
2EVHUYDWLRQV3VHXGR55VTXDUHG
$GM5VTXDUHG



    

慢性疾患 


  

 
    



  

   
   

  





    

 

     

 

 







   














 





 

  

  







   

   

     

 

健康状態


全体

 



教育水準

年間勤労日数全体



性別（女性 ）


年間勤労所得

全体

モデル（３）




    

    

 






 


6WDQGDUGHUURUVLQSDUHQWKHVHV
Standard errors in parentheses
S S S*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1③年間勤労日数

年間勤労時間（モデル（３））については、療養保険制度の導入による年間勤労日数への効果を推定した結果を示している。就業有無と同様に、こちらも負の効果が推定されたものの、統計的に有意－ 33 －

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人間福祉学部

紀要

Vol.17（2022）

味な結果は得られなかった。
以上の推定結果より、韓国における老人長期療養保険制度の導入が女性家族の労働供給に関する効
果は、年間勤労所得を大幅に減少させている結果をもたらしていることが分かった。その他のコント
ロール変数による影響については＜表６＞を参照されたい。
Ⅵ．結論

本研究では韓国の老人長期療養保険制度が女性家族に与える労働供給効果を推定した。先行研究の限界を補完するために、交絡因子をコントロールするための傾向スコアマッチング法（Propensity
Score Matching, PSM）及び差分の差分推定法（Difference-in-Differences, DID）を用いて固定効果推定（Fixed-effects Estimation）を実施した。
推定の結果、単純 DID 推定では、就業有無と年間勤労所得は負、年間勤労時間は正の効果が示されたが、いずれも有意味な結果ではなかった。コントロール変数を用いた DID 推定では、すべての従属
変数において負の結果が得られたが、有意味な結果は年間勤労所得だけであった。
上述したように、得られた結果は政策意図とは逆の方向を示している。これは小規模の制度が原因で療養保険がインフォーマルな家庭内介護を代替していないけっかであろうと推察できるが、その要因分析に関しては今後さらなる計量分析が必要となる。日本の公的介護保険制度を分析対象とした
Noguchi et al（2007）、Shimizutani et al.（2008）、小原（2009）、Sugawara et al.（2014）も労働供給効果についてそれぞれ異なる結果を報告していることから、社会的・経済的・文化的な変数をより厳密にコントロールした推定モデルの構築が今後の課題となる。そのためには、少子高齢化を始めとする人口構造の急転換や第4次産業革命で代弁される産業構造のシフト、社会構成員の意識の変化等も考慮したビックデータの構築が必要不可欠となる。
参考文献
イヒョンジュ（2015）「老人長期療養保険制度が制度利用者世帯の労働供給に与える影響」『社会保障研究』Vol.31、No.2、韓国社会保障学会（이현주（2015）「노인장기요양보험제도가 제도이용자가구의 노동공급에 미치는 효과」『사회보장연구』Vol.31、No.2、한국사회보장학회）ク ォ ン ヒ ョ ン ジ ョ ン・ コ ジ ヨ ン（2015）「 老 人 長 期 療 法 保 険 制 度 の 労 働 供 給 効 果
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山梨県立大学

人間福祉学部

紀要

Vol.17（2022）

The estimation of labor supply effecton the Long-Term Care Insurance in Korea:
Focusing on female families who are the main caregivers
Seokho KIM ＊Abstract‘The Long-Term Care Insurance’（LTCI）for the elderly in Korea equivalent to ‘Kaigo Hoken’ in Japan
has been enforced in July 2008. The purpose of the system is to reduce the burden of family careand to correspond with needs of elderly care accompanying the rapid aging of the population. In thisstudy, it is attempted to estimate whether introduction of LTCI in Korea is promoting participation of
female families, the main caregivers, in the labor market. The third and eleventh data of the ‘Korea
Welfare Panel’ managed by the Korea Institute of Health and Social Affairs（KIHASA）were used in thisstudy, and analysis was conducted by the method of Propensity Score Matching（PSM）for controllingconfounding factors and the estimation method of Difference in Difference（DID）. As a results, it
was shown a significant positive effect on working hours and labor income in simple method of DID,
however, such effects did not appear in the DID analysis incorporating fixed effects. This can beinterpreted that LCTI in Korea does not substitute for informal home care as the institutional design issmaller than Kaigo Hoken in Japan.
Keywords：
Long-Term Care in Korea, Female Family, Labor Supply,
Difference-in-Differences（DID）, Propensity Score Matching（PSM）(Affiliation)＊ Lecturer, Yamanashi Prefectural University（s-kim@yamanashi-ken.ac.jp）－ 36 －