要約
乳がんの術前検査の一つに MRI 検査がある。欧米では、この乳腺 MRI 検査は、スタン
ダードな検査として存在するが、日本においてはその普及は遅れている。この普及を推し進めるには、資源配分の観点からの経済学的な分析が不可欠となる。分析の結果、配分効
率性がよいとなれば、次の分配の議論に繋がるであろう。また、配分効率性がよいと分かれば、MR マンモグラフィ（乳腺 MRI 撮像）が全国に普及することになり、将来、この検査による追加手術の削減率が病院の業績評価のプロセス指標ともなりえよう。
先ず、研究の全体を費用便益分析で分析するが、この分析方法を選択する理由を明らかにし、またその手法について述べる。その便益部分の計算には、仮想市場評価法を活用し、患者のこの医療サービスを受けることに対する支払意思額を用いる。そこで、支払意思額の理論を紹介し、次に支払意思額を求めるための患者へのアンケート作成を示そう。併せて、アンケート調査の統計分析手法も紹介する。なお、費用便益分析の病院の費用部分に関しては、ご協力下さる聖路加国際病院等から、幾つかのデータを入手する予定である。
患者へのアンケートは、聖路加国際病院で行うことを予定している。しかし、その前に一橋大学

国際・公共政策大学院内でプレテストをおこなった。そのプレテストのアンケ

ートの分析により、大学院内での院生や職員の方の乳腺 MRI 検査に対する支払意思額の平均値と中央値が求められた。この支払意思額の平均値と中央値は、二項選択ダブルバウ
ンドのランダム効用モデルのロジットモデルを使用した方式と、自由回答方式の二つの方法で求めている。アンケート調査で、年齢や所得や乳がん診断に関して等の幾つかの属性も尋ねている。この属性が支払い意思額に寄与しているのかの要因分析もおこなった。回答者が若い院生に偏ったため、病院で想定されるような要因分析結果は得られなかった。
しかし、プレテストにより、アンケート調査用紙に幾つかの修正をかけることが出来た。
その修正アンケート用紙も示している。
なお、プレテストの分析は、最初の分析と、その分析を踏まえて改善した形での修正版
プレテストの分析という、二つの分析を示している。最後に今後の課題として、政策提言に向けてのヒントにも触れている。なお、本稿は、聖路加国際病院でアンケートを実施す
る前の報告書である。従って、本稿は、乳がん診断における MRI 使用の費用便益分析という研究全体の設計図を示したものとなっている。

1目次
要約・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・１
目次・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・２

１．はじめに・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・３
２．研究全体の分析方法・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・５
２‐１．分析対象である MR マンモグラフィの医学的有用性・・・・・・・・・５
２‐２．費用便益分析（CBA）を選択する理由とその手法・・・・・・・・・・５２‐３．便益計算における仮想市場評価法の活用・・・・・・・・・・・・・・９２‐４．支払意思額の理論・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・９
３．支払意思額アンケート調査法・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・１３３‐１．支払意思額サーベイ・デザイン・・・・・・・・・・・・・・・・・１３３‐２．アンケートの作成・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・１５３‐３．統計分析・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・２２
４．プレテストの分析・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・２９４‐１．ロジットモデルによる支払意思額の平均値と中央値・・・・・・・・２９
４‐２．自由回答方式による支払意思額の平均値と中央値及び要因分析・・・３０
４‐３．ロジットモデルによる支払意思額の要因分析・・・・・・・・・・・３３
５．修正版プレテストの分析・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・３５
５‐１．ロジットモデルによる支払意思額の平均値と中央値・・・・・・・・３５
５‐２．自由回答方式による支払意思額の平均値と中央値及び要因分析・・・３６
５‐３．ロジットモデルによる支払意思額の要因分析・・・・・・・・・・・３８
６．アンケート調査用紙の修正・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・４０
７．今後の課題：政策提言に向けて・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・４５

参考文献・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・４７

2

１．はじめに
統計資料の推計値(Marugame et al. (2007))によると、日本全国での女性の乳がん件数
は、2002 年 41,960 となっている。1975 年 11,123、1980 年 14,447、1990 年 24,697、2000
年 37,389 の数字である。検診率も発見率も向上したということもあろうが、乳がん患者
数は上昇の一途といえる。適切な治療により根治することが、患者本人また家族の願いである。
乳がん治療において、手術は未だ、大きな部分を占めている。その手術を成功に導く鍵の一つは術前の検査にあるといえよう。検査機器を使用しての術前検査の中では、X 線マ
ンモグラフィや超音波による検査がよく知られている。これらの検査に加え、乳腺 MRI（Magnetic Resonance Imaging）による検査が登場してきている。
乳腺 MRI が臨床で熱心に使用されはじめたのは、1990 年代の初期である(Kuhl (2007))。
乳がん診断に用いられるようになって約 10 年が経過している。欧米では、この MR マン
モグラフィが X 線マンモグラフィや超音波とともに、乳がん診断のスタンダードとして活用されつつある。日本では、その医学的有用性が徐々に認知され、各医療機関が独自の知
見と経験を積み重ねてきているところである(MR マンモグラフィ研究会 (2007))。しかし、全国的普及は遅れており１、これを速やかに推し進めるには、限りある資源の配分という観点からの経済学的分析が欠かせない。
本稿では、その経済学的分析に費用便益分析という方法をとる理由を明らかにし、その手法を述べる。この分析の範囲は、社会全体の費用便益分析である。社会の中に当然、患者集団が含まれるが、この集団への便益計算には、支払意思額（WTP=Willingness to Pay）という手法を用いる。追加手術確率が約 12%だったのが、この乳腺 MRI 検査という医療サービスを受けると、約 5%に下がる。このサービスを受けるのにいくら支払うかと患者にアンケートで尋ねるのである。
この費用便益分析の計算により、便益が費用を上回るということが判明すれば、診療報
酬の観点や患者負担の観点から、制度改正に繋がるかもしれない。つまり、配分効率性がよいとなれば、次の分配の議論に繋がると思えるのである。また他方、配分効率性がよい

MRI の機械は全国で約 5000 台存在する。2007 年、助成金が約 9 億円ついた。購入
コイルの 1/2、病院負担 1/2。
（GE 横河メディカルシステム株式会社マーケティング本部 小林和子様への 2008 年 1 月 17 日ヒヤリングより）
１

3

と分かった結果、将来、MRI 検査が推奨され、全国どこでも当たり前の検査となれば、MRI 検査をすることによる追加手術の削減率などが各医療施設の医療サービス評価のプ
ロセス指標となる可能性もでてこよう。
費用便益計算をするに当って、アンケート調査の実施をはじめとして、協力して頂けるのは、聖路加国際病院のブレストセンター（乳腺外科）である。
なお、本稿は暫定的な報告書であり、研究はまだその途上にある。本稿でカバーできるのは、聖路加国際病院でのアンケート調査をおこなう前に、一橋

国際・公共政策大学院

内でおこなったプレテスト結果までである。費用便益分析の病院に関する、費用部分のMRI 機械の代金やランニングコストや人件費等のデータもこれから入手することになる。

4

２．研究全体の分析方法
２‐１．分析対象であるＭＲマンモグラフィの医学的有用性
分析方法を述べる前に、分析の対象となる MRI 検査の医学的有用性について触れておこう。MR マンモグラフィの役割としては、広がり診断、副病変の診断、対側乳房病変の発見、術前化学療法後の効果測定がある、とされている(MR マンモグラフィ研究会 (2007))。
その共通する MRI 効果は乳がんの広がりが判る、ところにあろう。乳がんに関する乳腺
用 MRI の属性はひとつとみる２。
他の医療機器である X 線マンモグラフィとの医学的有用性の比較を行ってみよう。病理で非浸潤性乳管がん（以下 DCIS）と診断された 167 名について、X 線マンモグラフィと
MR マンモグラフィとの撮像結果は、72 名（43%）の DCIS が X 線マンモグラフィでは検出されず、MR マンモグラフィだけで検出されていた。また、浸潤がんに移行しやすいといわれているハイグレードの正診率は、X 線マンモグラフィが 52%であったのに対し、
MR マンモグラフィは 98%であった(Kuhl (2007b))。このように、MR マンモグラフィの方が検出力はよいようにみえる３。
しかし、MRI 検査の場合には、依然 false positive の比率が多く、MRI による検出が外科手術の唯一の指標とはなりえない、との研究もあることに注意しよう(Vernesi et al.
(2005), Szabo et al. (2003), Heywang-Kobrunner (2001))。

２‐２．費用便益分析（CBA）を選択する理由とその手法
費用便益分析（以下 CBA=Cost Benefit Analysis）は費用と便益をすべて金銭換算する
ため、経済部門内及び経済部門間の資源配分に用いることが可能である。というのも、費用効果分析（以下 CEA=Cost Effectiveness Analysis）や費用効用分析（以下 CUA=Cost
Utility Analysis）が健康利益に限定された結果に関する生産効率の問題を主に検討するのに対し、CBA は広い視野で、配分効率に関して情報を提供する(久繁哲徳ほか (2003),
Drummond et al. (1997))。CBA の理論的背景は厚生経済学の分野で研究されてきたものである。アウトカム（Outcome）を金銭評価するといっても直接評価することは難しく、２属性はひとつとみるので、MRI に関してはコンジョイント分析とはならない。
３乳がんの 11%は X 線マンモグラフィではみえない、との報告もある(Vernesi et al. (2005),

Sr Benson et al.(2004))。
5

患者の状態を外から客観的に評価する効果（Effectiveness）、また主観的評価指標である
効用（Utility）という形で得られたアウトカムを便益（Benefit）として金銭価値に変換する。例えば、肺がん患者の減少を目的として、“禁煙教育”と“CT 検診”の比較などが可能となる(小笠原克彦 (2007))。
消費者が保健医療プログラムから得る健康以外の便益には、「安心価値」(reassurance
value)がある。健康結果の効用と区別して、「過程効用」（process utility）と呼ばれている。
これまでには、追加超音波検査に関する妊婦の支払意思額（WTP）分析(Berwick andWeinstein (1985))もなされている(久繁哲徳ほか (2003))。
ただ、経済産業省医療機器に関する経済社会評価ガイドライン委員会 (2007)『医療機器に関する経済社会評価ガイドライン委員会〈共通理念〉』（平成 19 年 12 月）は、「死亡を０、完全な健康を１として健康度をその間の数値で表し（健康 QOL=Quality of Life）、それに生存年数を掛け合わせた質調整生存年(以下 QALY=Quality-Adjusted Life Years)を効用の指標として用いるのが一般的である」として CUA を評価している。CBA については、「『支払意思方法』と『人的資本法』による方法があるが十分なコンセンサスを得られた方法は存在しない」とかなり否定的である。しかし、CUA について、「普遍的な QALY の測定方法は、いまだ十分には確立されていないという課題や、検査や診断など、直接患者のQALY を変えないものには、CUA は直接使えず分析モデルなどの検討が必要」としている。
MRI の機能は、検査・診断に属し、QALY は手術などの治療によって主に決まる。MRIの検査・診断結果によって、病変が手術時取り切れなくても、病理診断により再手術がなされるので、QALY には影響が出ないということがある。勿論、全く、X 線マンモグラフ
ィや超音波で写らず、MRI のみがとらえた場合は、QALY に MRI が影響を与えたことになろう。しかし、上述のように、MRI がどの程度 QALY に影響を与えるのかを判断するのは難しい。従って、CUA 分析は適切ではないと思われる。
乳がんの MRI 検査の使用についての費用便益分析の先行研究としては、サンフランシ
スコのカリフォルニア大学(University of California, San Francisco)による研究の中にこの費用便益分析の記述(Esserman et al. (1999))がある。メディケアの払い戻しレイト（Medicare reimbursement rates）を使用して計算している。

MRI 検査がなされたことによる外科的なトータルの節約費用を、＄102,659 と計算し、それを MRI 検査がなされた数 57 で割っている。

MRI 検査の費用の方は、基本的には 1.5T(テスラ)の機械で１時6間当たり＄1,500 の計算である。1992 年には検査時間は 90 分、1996 年は 60 分、1998 年
は 30 分という。そこで、年を経るにつれ、MRI 検査費用は１回当たり＄2,000 から＄1,300（1995 年調整ドル）としている。1994 年になる少し手前で、MRI 検査をすることによる費用便益が均衡し、それ以降は便益が費用を上回っている。日本の研究の中には、乳がんの MRI 検査使用に関する費用便益分析の研究は存在しない。
さて、本稿でも、MR マンモグラフィを使用することによる便益と費用を測る。
「純便益」と「費用対便益比」による比較の方法があるが、ここでは「純便益」を求める方法をとる。
「純便益」は「便益‐費用」により算出される。
MR マンモグラフィを使用することに伴う社会全体の「純便益」を求めるため次のような利害関係者を取り込んだ、図表２‐１．を作成してみた。その表のΣは集合を表す。Σ
納税者の便益は、将来では MR マンモグラフィを使用することになるかもしれず、効用が増加すると感じる者もないわけではないと思われるが、その比率の点や現在に割り引く必要もあり、ここでは、現在の便益はゼロとした。また、医師、技師、看護師の労働の増加が見込まれるが、存在する医師、技師、看護師の労働時間の延長という考え方を取る。労働に見合った給与増となると仮定しており、この労働と給与の増加からくる効用の変化は捨象している。なお、保険者も図表２‐１．に入れてみた。
MR マンモグラフィを使用することによる社会全体の費用便益分析（CBA）を行うのであるが、図表２‐１．の費用にある各組織及び各人の保険料や（保険者の保険財源に組み入れられる）税金は、費用の①として表されている。この保険料や税金は、図表の便益にある B と相殺され、図表の費用の②の高額療養費還付金は、図表の便益の C の高額療養費還付金と相殺される。また、図表の費用にある②の診療報酬（保険者分）及び③の患者の自己負担分は、表の便益にあるＤと相殺される。これらは、移転にすぎないということとなろう。⑤とＥが釣り合っていて相殺されるとする。病院に現存する MRI の機械を使用する場合には、図表２‐１．の右側の 2 つの縦の欄は無視してよいことになる。従って、社会全体の CBA における純便益計算、即ち、社会全体の「便益‐費用」は次のようになる。一般的な 70 歳未満一般所得者の高額療養費還付金が関係しない場合を示そう。
図表の患者の費用である③のところには、患者の MRI 検査の診療報酬額の自己負担分
および病院までの往復の交通費（以下、往復の交通費）と機会費用が入る。また、追加手術の確率削減からくるマイナス費用〈診療報酬額の自己負担分および往復の交通費と機会費用〉が入る。C の患者の便益には支払意思額(WTP)が入る。納税者の費用である、プラ7

ス費用(MRI 用)及びマイナス費用(追加手術の確率削減分)の保険料・税金（各組織および各人の納税者部分は∑の納税者のところに入れて考える）は、保険者の便益 B を介して、保険者の費用である、患者の自己負担分以外のプラス及びマイナスの診療報酬額の②となる。また、病院の便益 D には、MRI 検査の診療報酬額及び、追加手術の確率削減による診療報酬額のマイナスの便益が入る。病院の費用の④には、MRI 検査の費用と、追加手術の確率削減によるマイナス費用が入る。
図表２‐１．の上下で相殺できるものは、縦あるいは斜めにでも相殺する。相殺して残ったものを計算すれば、社会的純便益が算出される。計算上、次の下線のところのマイナ
ス費用を引く、つまり足すことになるが、リスク中立的な個人では、（追加手術の確率削減
によるマイナス費用〈診療報酬額および往復の交通費と機会費用〉）の絶対値は WTP に含まれており、二重計算を避けるために WTP からこの絶対値を引いておく。従って、社会全体の CBA における純便益＝Ｃの WTP‐（|追加手術の確率削減によるマイナス費用〈診療報酬額および往復の交通費と機会費用〉｜）‐(③の乳腺 MRI のための往復の交通費と機会費用)‐(④の病院での乳腺 MRI 使用の実際の費用)‐(追加手術の確率削減によるマイナス費用〈④の病院の実際の費用および③の往復の交通費と機会費用〉)となる。患者、病院のそれぞれの純便益については、それぞれの図表の縦の「便益‐費用」を計算することになる。患者の計算では、二重計算を避けるため、リスク中立的な個人とすると、WTPに含まれる（追加手術の確率削減によるマイナス費用〈診療報酬額の自己負担分および往復の交通費と機会費用〉）の絶対値を、WTP から先ず引いてから計算する。

8

２‐３．便益計算における仮想市場評価法の活用
仮想市場評価法とは、英語では CVM＝Contingent Valuation Method（以下 CVM）である。

文字通り、仮想的な市場があるとして評価する方法である。CVM の歴史に触れておこう。CVM は Ciriacy-Wantrups (1947） のアイディアによって生まれた。1958 年、米国内務省国立公園局によるデラウェア川のレクリエーション便益計測に初めて適用される。その後、Davis (1963)、Randall et al. (1974)、Rowe et al. (1980)

や Small and Rosen(1981)、Hanemann (1984)による離散型選択理論に基づいた消費者余剰の定義を経て環境経済学の分野で発展した。
仮想市場評価法には、二つの種類があり、一つは顕示選好法（代替法、トラベルコスト
法、ヘドニック法）であり、二つ目は表明選好法（CVM)である。この表明選好法である
CVM の具体的方法として、支払意思額（WTP）を表明するということがある(大野栄治(2000), 栗山 (1997))。

２‐４．支払意思額の理論
支払意思額(WTP)では、患者の苦痛などの「無形」の便益を含めて測定できる点がすぐれていると考えられている(近藤 (1997))４。WTP の便益には、①「健康」になることで消費者が享受する、この「目にみえない」便益、②「健康」になることで消費者が将来支払う可能性のある医療費を事前に回避するという便益、③「健康」になることによる将来的な生産的活動の増加に対する便益、がある。消費者が WTP を決定する際には、これらの便益が総合的に考慮されている(八巻ほか (1998))。

支払意思額(WTP)の理論を二つ示そう。まず、一つ目の理論(大橋弘 (1997))である。
本来の理論では、ｓ＝１は死亡、ｓ＝２は生存を表し、ある疾病で死亡する確率をｐ％としている。しかし、本稿のアンケート調査は、乳腺 MRI 検査を受けたために、追加手術
確率が約７％下がることに対し、この検査への支払意思額をたずねている。これに合わせて、ｓ＝１は追加手術、ｓ＝２は追加手術なしを表し、追加手術する確率をｐ％とする。
モデル：ある個人の期待効用関数（von Neumann-Morgenstern Utility Function）をＵ（s, w）と置く。通常仮定される正則条件を満たす。ただし、ｓ＝１は追加手術、ｓ＝２は追加手術なしを表す。ｗは当該個人の資産である。追加手術なしの方が追加手術あり

４近藤(1997)の付録の研究事例 (Donaldson (1996))の紹介の記述にある。
9

より効用が高いとするとＵ(1,w)＜Ｕ(2,w)が成立する。追加手術する確率をｐ％とし、この個人が追加手術する確率のある手術に直面している状況での期待効用関数をＵ０とすると、

Ｕ０＝ｐＵ(1,w)＋（１‐ｐ）Ｕ(2,w)

が成立する。医療サービスが、追加手術する確率をｒ％引き下げるとする。その時、個人がその医療サービスに最大限支払おうとする金額（WTP）をｍ＊とすると、ｍ＊は、次の式から求められる。ｍは医療サービスの価格である。
Ｕ０＝（ｐ‐ｒ）Ｕ(1, w‐ｍ)＋（１‐ｐ＋ｒ）Ｕ(2, w‐ｍ)ｍ＜ｍ＊ならば、個人はこの医療サービスを需要しようとする。ｍ＞ｍ＊ならば個人はこの
医療サービスを需要しない。
次に二つ目の理論を示そう。補償変分及び等価変分の理論である。 図表２‐２．５は、状況が改善した場合及び改悪された場合と、等価変分と補償変分の関係を表している。図
表２‐２．の支払意思額（図表では最大支払額）と補償意思額(図表では最小補償額)を参照されたい。乳腺 MRI 検査を受けたため、追加手術確率が約 12%だったのが、約 5％に下がることに対し、この検査への支払意思額は、表右上の部分に当る。つまり、改善の場
合の補償変分のケースとなる。
図表２‐２．

改 善 と 改 悪 の 場 合 と 等 価 変 分 と 補 償 変分 と の 関 係

出所）大野 (2000)、84 ページより図表を作成。

大野 (2000)の文章より図表２‐２．を作成した。大野 (2000)では、等価余剰(equivalent surplus : ES)、補償余剰 (compensating surplus : CS)の用語を使用しているが、ここでは、Johansson (1995)に合わせて等価変分 (equivalent variation : EV)、補償
変分 (compensating variation : CV)とした。
５10さらに、次の図表２‐３．と図表２‐４．(Johansson (1995))を用いて、WTP（Willingness
to Pay）と WTA(Willingness to Accept)を説明する。縦軸は消費、横軸は健康度を表す。

上の図は、補償変分（以下 CV）を表しており、下の図は等価変分（以下 EV）を表している。CV の図では、効用を変化前と同じにするために変化後に必要な消費（金額表示も可能）を示している。EV の図では、効用を変化後と同じにするために変化前に必要な消費（金額表示も可能）を示している。CV の図において、A→B の動きでは、変化前の効用水
準と同じにするために利得者が支払わなければならない最大額（WTP）が BA’で示されている。A→C の動きでは、変化前の効用水準と同じにするために損失者が受取らなくてはならない最小額（WTA）が CA’’で示されている。同様に EV の図において、A→B の動き
では、変化後の効用水準と同じにするために、潜在的利得者がその利得をあきらめてもらうために受取らなければならない最小額（WTA）が EV’示されている。また、A→C の動
きでは、変化後の効用水準と同じにするために、潜在的損失者からその損失を避けるために支払ってもらわなくてはないない最大額（WTP）が、EV’’で示されている。
本稿のケースは、補償変分の BA’のケースとなる。

図表２‐３．

補償変分出所）Per-Olov Johansson (1995), p.35.

11図表２‐４．

等価変分出所）Per-Olov Johansson (1995), p.36.

12

３．支払意思額アンケート調査法
３‐１．支払意思額サーベイ・デザイン
支払意思額の調査方式は、次の四つに大別される。一つには、自由回答方式が挙げられる。自由に金額を回答してもらう方式である。二つ目には、付け値ゲーム方式がある。提示金額に対して賛成/反対の回答を求め、反対の回答が得られるまで金額を上げていく方式である。三つ目には、支払カード方式があり、これは、選択肢の中から金額を選択してもらう。四つには、二項選択方式が挙げられる。提示金額が一度示され、それに対して賛成/反対を選択してもらう。これは、二項選択シングルバウンド方式と呼ばれる。第一回目の提示額に対し、賛成を選択した者には、さらに高い提示額が示され、それに対してもう一回、賛成/反対を選択してもらう。第一回目の提示額に対し、反対を選択した者には、さらに低い提示額が示され、それに対してもう一回、賛成/反対を選択してもらう。この二段階の質問形式を二項選択ダブルバウンド方式と呼ぶ。二項選択セミダブルバウンド方式というのもあり、これは、第一回目の提示額に対し、賛成を選択した者には、第二回目は提示しない方式である。第一回目の提示額に対し、賛成を選択した者は、「この金額が適当である」との認識を勝手に形成し、第二回目の提示額に対して「必要以上の金額である」との認識より「反対」を表明する傾向にあることが指摘された (Carson et al. (1992))。そこで、
セミダブルバウンド方式が提案された(Cooper and Hanemann (1995))のである(大野(2000), 栗山 (1997))。
本稿のアンケート調査では、二項選択ダブルバウンド方式を採っている。また、あわせて、自由回答方式でも回答を得ることにしている。両者の方式の比較のためである。先に述べた自由回答方式、付け値ゲーム方式、支払カード方式、二項選択方式というのは、およそバイアスの大きい順に並べられている(大野 (2000))。一般的に自由回答方式では、回答者が何と答えてよいかわからず、非回答率が上がるといわれている。また、付け値ゲー
ム方式は、最初の提示金額によりバイアスがかかるとされている。支払カード方式では、
提示金額の範囲（range）バイアスがかかるといわれる。これらに対し、二項選択方式は回答を引き出すのにバイアスがかかりにくいという長所がある。二項選択方式では、スタート点バイアスや、範囲バイアスは存在しない。さらに、ある条件下では、回答者が意図的に回答金額を過大表明したり過小表明したりする「戦略バイアス」も存在しない。このように、二項選択方式は回答者が最も回答しやすく、かつバイアスが少ない非常にすぐれ

13

14

た質問形式である(栗山 (1997))。
支払意思額にバイアスがかかる要因がさらに存在する。これらは、前のページの図表２‐５．に纏めてあるので参照されたい(Mitchell and Carson (1989))。

３‐２．

アンケートの作成

アンケート調査の対象者は、患者である。乳がんと診断されている者が、追加手術確率
約 12%だったのが、乳腺 MRI 検査の追加により約 5%に下がるとき、乳腺 MRI 検査を受けるのにあたって、自己負担１０割でいくら支払うかと尋ねて、患者の示すその支払意思額から、乳腺 MRI 検査による患者の便益を測るのである。ここに、アンケート調査の目的がある。統計分析上、サンプルサイズは１００を超えなければならない。サンプルサイ
ズを確保するため、研究対象者（＝アンケート回答者＝患者）には、乳がんと診断されたことのある者、また、さらに、乳腺外来の患者も入れることになると思われる。非回答率、欠落値の存在を考えると１００を大幅に上回る部数のアンケート用紙を用意することにな
ろう。
アンケートに記載する文章は、誰にでも分かりやすいものでなければならない。また、研究対象者（＝アンケート回答者＝患者）に、この調査が意義のあるものであることを了解してもらう一文を入れる必要がある。これは、協力病院からの要請でもある。
次は質問に関して、である。大事な点は、バイアスがなるべくかからないような質問の作成が望ましいということであろう。主となる支払意思額を尋ねるに当っては、上述のように二項選択ダブルバウンド方式を選択している。この方式と比較のため、自由回答方
式も付け加える。１．質問順序は、二項選択方式の方が答えやすいので、自由回答方式よりも先にもってきた。しかし、自由回答方式の答が、二項選択ダブルバウンド方式の提示
金額に引っ張られる可能性もないわけではないと思われる。

２．二項選択ダブルバウン

ドで尋ねた支払意思額の中央値や平均値が、理論的妥当性のあるものであることを確認するため、アンケート回答者の属性に関する質問を設け、その属性の支払意思額への要因分析をする。その属性が、理論に適って支払意思額にプラスもしくはマイナスの寄与をしていれば、その支払意思額には、理論的妥当性 ６があることが確認される。そのための属性

アンケートの妥当性と信頼性に関しては、康永秀生ほか (2006)に詳しい。内容は以下のようである。一般に妥当性（validity）とは、研究で用いた測度が測定対象をどの程度正確に測定しているかを指す。構成概念妥当性(construct validity)、基準妥当性（criterion
６15

を尋ねる質問は、次のとおりである。１．年齢：〜歳代、２．世帯人員数、３．子供の数と未就学か小学生か、中学生か、中卒以上の年齢であるか、４．親もしくは他の家族など、家庭で誰かの介護、看病をしているか。
る誰かの家事支援がうけられるか。

親など同居している、もしくは近所に住んでい

５．乳がんと診断されているか。

乳がんの手術を受けたことがあるか。６．MRI 検査を受けられないと言われたことがあるか。乳房 MRI
検査を受けたことがあるか。 ７．世帯所得：500 万円未満か、500〜1,000 万円か、1,000万円以上か。

８．降水確率何％以上で傘を持って出掛けるかとリスク回避度を尋ねている。以上が属性に関する収集項目である。
提示額設計に関しては、幅広い金額をたずねるのがよいとの理解から 1 万円から 100 万円まで幅広く尋ねることにした。最初の提示額（質問１）は 5 種類で、3 万円、6 万円、12 万円、24 万円、36 万円とした。この質問１に「支払う」と答えた人には、質問 2-1 の提示額として、質問１の提示額の順番にそって、6 万円、 12 万円、 24 万円、 36 万円、100 万円とした。質問１に「支払わない」と答えた人には、質問１の提示額の順番にそって、1 万円、3 万円、 6 万円、12 万円、24 万円とした。
提示額に対しての答えとしては、「支払う」「支払わない」の二つの選択肢とした。先行研究の中で、康永秀生氏らは、「はい、と答えがち」のバイアスを排除する方法として、（i）
確かに支払う(ii)恐らく支払う（iii）よくわからない（iv）恐らく支払わない（v）

確かに支払わない、の五種類の答えを用意し、(i) 確かに支払う、という答えのみを「その価格を受け入れた」、つまり、「支払う」としている。本稿では康永秀生氏らの方法はとらなかった。仮想市場ということがあるので、「支払う」という行為を「恐らく支払う」と答える人もいるのではないかと思われる点がある。また、「恐らく支払う」と答える人を「その価格をうけいれなかった」とするのも抵抗があったためである。

validity）などがある。構成概念妥当性は、さらに理論的妥当性（theoretical validity）と収束的妥当性（convergent validity）に分けられる。理論的妥当性を検証するには、理論的な構成概念と実際のデータの一致を確認すればよい（例：他の条件が一定ならば、高所得者ほど、また健康結果がより大きいほど、また疾病・症状がより重症であるほど支払意思額は高い。）。収束的妥当性は、支払意思額測定とその他の既存の測度との相関（例：効用値に関する測度《評点尺度法（rating scale）、基準的賭け法（standard gamble）、時間得失法（time trade off）》と、支払意思額の測定値との間の相関）から検証できる。基準
妥当性とは、仮想的なシナリオの下で表明された支払意思額(stated WTP)が、そのシナリオが現実化した場合の実際の支払意思額（actual WTP）をどの程度正確に反映しているかを意味する。Stated WTP が actual WTP を上回ることを仮想バイアス（hypothetical bias）という。信頼性（reliability）は、測定の繰り返しにより同様の結果か、で知れる。
16なお、アンケート調査用紙は、プレテストを行いチェックし、適当でない箇所は修正する。次のページから 4 ページ分、アンケート調査用紙が載せてある。これはプレテストに使用されたものである。プレテストは、一橋大学

国際・公共政策大学院の院生及び事務職員の方々の一部、及び一橋大学大学院社会学研究科の院生の方々の一部、また、東京医科歯科大学大学院の医療産業論受講生の一部の方々の協力を得て行うことが出来た。

17

18

19

20

21

３‐３.

統計分析

次に、アンケートで得られたデータをどのような分析方法を用いて分析するのかについて述べよう。①質問１および質問２‐１と質問２‐２の答えのデータが得られている。これを、ロジットモデルを用いて最尤法で分析することにより支払意思額の平均値及び中央値が分かる。②質問３の自由回答方式の支払意思額に関してデータが得られている。この
記述統計量により、自由回答方式の支払意思額の平均値及び中央値がわかる。また、属性のデータも得られている。そこで、自由回答方式の支払意思額を被説明変数、属性のデー
タを説明変数として最小二乗法で回帰分析をすることにより要因分析をする。③質問１および質問２‐１と質問２‐２の答えのデータと、アンケートで尋ねた属性のデータを用いてロジットモデルを用いて最尤法で、支払意思額への属性の寄与に関しての要因分析も行う。
本稿の分析モデルを含む、一般的に使用される①及び③に関連するロジット及びその他の計量モデルを次に紹介しておこう。①と③に関するパラメトリック法のモデルには、二項選択方式の分析をするモデルである、（1-1）Hanemann et al. (1991)のランダム効用モ
デル(Random Utility Model : RUM)のロジットモデル、及び、(1-2)Carson et al. (1992)の生存分析(survival analysis)のワイブルモデル、それに(1-3）Cameron and Quiggin(1994)の 支払意思額関数モデルがある (栗山 (1997))。他方、①に関してのノンパラメト
リック法のモデルには、(2-1)ターンブル法 (Turnbull(1974、1976))、及び 、(2-2)寺脇法がある。各計量モデルには、参考となる先行研究を記しておく。

（１）パラメトリック法（ 1-1） ロ ジ ッ ト （ logit） モ デ ル に よ る 推 定【 二 項 選 択 方 式 ・ ダ ブ ル バ ウ ン ド で 推 定 す る W TP】
先行研究としてこのモデルによって推定されているものには、1996 年松倉川ダムによる生態系破壊を防ぐための WTP がある(栗山 (1997))。また、霧多布湿原の経済的価値評価の推定の WTP にもこの方法が用いられている(吉村ほか(年不明))。柏崎市の風力発電事業の評価に関してもロジットモデルが用いられている(阿部(2007))。
負担額 T 円であるサービスや政策が実施されたとする。そのとき負担額 T 円での効用関
数を UY とする。一方、負担額０円でサービスや政策が実施されないときの効用関数を UNとする。効用関数は観察可能な VY、VN と誤差項εY、εN で構成されるとする。負担額 T22円のサービスや政策に関して、アンケートされた回答者が Yes と答えるのは、Yes と答えたときの効用が No と答えたときの効用より大きいときであるから、Yes と答える確率は、次の通りとなる。

(栗山 (2007)、吉村ほか(年不明))

つまり、Λは誤差項の差（ε）の累積分布関数である。上の式のように、Λがロジステ
ィックであるならばロジットモデルになり、ロジットモデルでは、回答者が Yes と答える
確率は、次の通りである(吉村ほか(年不明)。

⊿V の特定化を行なう。線形関数モデルでは、⊿V=a‐bT

対数線形関数モデルでは、⊿V=a‐blogTである。

本稿では、回答者の効用関数の差として対数線形関数⊿V=a‐blogT を想定している。後は、最尤法によりパラメータ a 及びｂを推定することで、支払意思額が得られる。
ダブルバウンドの場合は、最初に提示額 T1 を示し、「支払う」と答えた人には高い金額を示す：T の up の U を添え字とする。
「支払わない」と答えた人には低い金額を示す：T
の low の L を添え字とする。

尤度関数は
となる。
dYY は回答者が 2 回とも賛成と答えたときに１、それ以外のときは０となるダミー変数で

23

あり、dYN、 dNY、dNN もそれぞれ同様のダミー変数である(栗山 (1997))。
支払意思額は中央値（Pr[Yes]=0.5 となるときの支払意思額の値）あるいは平均値（Pr[Yes]の確率分布曲線の下側の面積が支払意思額の値）によって決定される。平均値の場合、一般に最大提示額までの面積に基づいて計算する（吉村ほか(年不明)）。

【 W TP の 要 因 分 析 】
上述の松倉川ダムに関しての要因分析に用いられている。
ダブルバウンドで推定した WTP の要因分析をするためには、とする (栗山(2007)を

効用差関数としての対数線形関数を引用しているが、βT の前の符号を、⊿V=a‐blogT を考慮して（‐）とした。)。

(1-2) ワ イ ブ ル (Weibull)モ デ ル に よ る 推 定【 二 項 選 択 方 式 ・ ダ ブ ル バ ウ ン ド で 推 定 す る W TP】
先行研究をみてみよう。バルディーズの評価(Carson et al. (1992))では、区間打ち切り
データを用いた生存分析が用いられ、累積分布関数としては、ワイブル関数が用いられた(栗山 (2007))。栗山ほか(2000)は屋久島を保全することの評価額の信頼性の検証にワイブル関数を用いている。また、阿部(2007)もワイブル関数も用いている。奥谷・三友 (2005)
でも、ワイブル関数による支払意思額（WTP）の推定がなされている。
提示額 T のときに Yes と回答する関数を生存関数 S(T)（受諾率曲線 S としておく）と呼ぶ。生存関数 S(T)と累積分布関数 G(T)には S(T)=1‐G(T)の関係がある（(栗山 (2007)、
肥田野（1999））。
加速ワイブルモデルでは生存関数として次のようなワイブル分布関数を想定する(奥谷・三友 (2005)、肥田野（1999）)。

T は提示額、μは位置パラメータ、γはスケールパラメータである。

ダブルバウンドでは、回答が４種類得られるが、それぞれの回答の得られる確率は(栗山(2007))次のとおり。G(T)はガンベル（の最小値）分布関数と仮定すれば、WTP はワイブ
ル分布をすることが仮定されることになる（寺脇（2002a））。

24これらから、関数のパラメータを（ 1-1） と同様にして最尤法で推定すれば、受諾率曲線を推定できる。

【 W TP の 要 因 分 析 】
上述の奥谷・三友(2005)では、要因分析もワイブルモデルによりなされている。他には、Yasunaga et al. (2007)のマンモグラフィに関して、Yasunaga (2008)の PSA スクリーニン
グに関して、矢部（年不明）の網走川水系網走湖の環境整備事業に関しての、WTP の要因分析がある。
その要因分析の関数式は次のとおりである(奥谷・三友(2005)、肥田野(1999))。

T は提示額、γはワイブル分布のパラメータである。Xi は個人 i に関わる個人属性、βは属性の係数ベクトルであり、その 1 要素として定数項を含む（肥田野(1999))。

(1-3) 支 払 意 思 額 関 数 モ デ ル に よ る 推 定【 二 項 選 択 方 式 ・ ダ ブ ル バ ウ ン ド で 推 定 す る W TP】
WTP をｗとおく。提示額 T よりもｗが大きいときに提示額の支払を受諾する。ｗを２つに分ける。調査者が知ることができる個人属性等に関わる部分ｗ＊と知ることの出来ないεである。εは誤差項である。すると次の式が成り立つ。

Yes と答える確率は、次の通りとなる。

25

誤差項εは平均０、標準偏差σの正規分布に従うと仮定する。Φは累積標準正規分布関数である。ダブルバウンドでは、確率に関しては、次の４つの式となる（阿部（2007）を基に作成）。

ここで、4 つの式からそれぞれの確率が得られると、（ 1-1） と同様にして、最尤法によってパラメータ（下の要因分析を参照）を推定できる。

【 W TP の 要 因 分 析 】
個人的属性（例えば、所得や年齢）としてｘ１とｘ２を導入する。推定すべき係数としてα、β、γを加えると、次の式となる（肥田野（1999））。

(２ )ノ ン パ ラ メ ト リ ッ ク 法(2-1) ノ ン パ ラ メ ト リ ッ ク 生 存 分 析 の タ ー ン ブ ル （Turnbull） 法 に よ る 推 定【 二 項 選 択 方 式 ・ ダ ブ ル バ ウ ン ド で 推 定 す る W TP】

26

先行研究としてこのモデルによって推定されているものを挙げよう。上述の Yasunaga
et al.(2007)のマンモグラフィに関しての WTP の平均が推定されている。また、Yasunaga(2008)の PSA

スクリーニングに関しての WTP の平均も推定されている。他には、栗山

ほか（2000）、矢部（年不明）がある。
提示額 Tj 円に対して回答者が Yes と答える確率を pｊとする。この確率は生存確率と呼ばれる。WTP が Tj〜Tj+1 の区間にあるとすると、対数尤度関数は次のとおりとなる(栗山(2007))。

Nj は WTP が Tj〜Tj+1 の区間にある回答者の人数である。
生存確率は上の式が最大となるよう推定される。pj は上の式の 1 階微分をゼロとおくこと
で求められる。2 階条件から、最大点は唯一となる。
支払意思額の算出を中央値とする場合は、生存確率 0.5 となるところであるが、Turnbull
ノンパラメトリック法では、生存確率は階段状の曲線となるため中央値は 0.5 を含む区間として推定され、点推定はできない。平均値については、次の式により下限値を求めることができる。

(2-2) ノ ン パ ラ メ ト リ ッ ク 寺 脇 法【 二 項 選 択 方 式 ・ ダ ブ ル バ ウ ン ド で 推 定 す る W TP】
先行研究としてこのモデルによって推定されているものを挙げると、矢部（年不明）がある。
寺脇法のノンパラメトリック推定量は Turnbull の推定量とは一般的には一致しない。
しかし、両者が一致するケースもある。ある被験者のグループに提示された初期提示額と、別の被験者のグループに提示された 2 段階目の提示額が一致しないケース A と、一致する
ケース B に分けると、ケース A においては、両推定量は一致し、ケース B については一致しない(寺脇（2002a）)。寺脇法については、寺脇（2002a、2002b）を参照されたい。

以上が統計分析の方法である。本稿では、ロジットモデルによる支払意思額の平均値と27

中央値、自由回答方式による支払意思額の平均値と中央値、を求め、自由回答方式による支払意思額の最小二乗法を用いた要因分析、及び、ロジットモデルによる支払意思額の要因分析を行う。本稿でパラメトリック法のロジットモデルを用いた理由は次のとおりである。
パラメトリック推定法は、パラメトリックな分布型を仮定した上でそれに依存したパラ
メトリックな WTP 分布を推定する方法である。分布型をパラメトリックに規定するという点が制約的である（寺脇（2002a））。しかし、要因分析も行える。また、中央値や平均値が１点に定まる。というメリットがある。
他方、ノンパラメトリック推定法では、提示額における生存確率（受諾確率）しか推定することができず、また、その間の仮定である線形が制約的だという批判もある。この問
題点ゆえ、ノンパラメトリック推定法で WTP 分布を推定する場合には、提示額数を多く用意することが必要であると思われる。しかし、提示額数を多くすれば、標本サイズが一定のもとでは、各提示額の生存確率（受諾確率）の推定に利用できるサンプルサイズが小さくなり、評価額推定量の分散が大きくなることが予想される。標本サイズを大きくする
ことによって、その問題は解消出来るが印刷コスト、配布コストが上昇する（寺脇（2002a））。
また、ノンパラメトリックのターンブル法においては、中央値は、上述のように、点推定は出来ない。平均値も下限値と中位平均値が示される形となる（栗山(2007)）。
そこで、本稿ではパラメトリック推定法を選択した。また、パラメトリック法の中のロジットモデルを選択した理由は、ランダム効用モデルは、経済理論で使われる効用関数をベースにしているため、経済理論との整合性が高いという利点を持っている（阿部(2007)）からである。中央値或は平均値の何れを WTP として採用するかに関しては、本稿では中央値を選択している。中央値は分布型の影響は受けにくいが、平均値は無限大まで積分計算を行っているため分布型の影響を受けやすい（栗山ほか(2000)）からである。なお、分析ソフトは栗山浩一 『EXCEL でできる CVM 3.1 版』である。

28

４．プレテストの分析
プレテスト用にはアンケート用紙は 50 部用意した。配布したアンケート用紙は 48 部
であるが、そのうち回収されたものは 42 部であった。回収率は、42/48=0.875、87.5％である。つぎに分析について述べよう。第一に、アンケート調査用紙にそって、質問 1 と質問 2-1 及び質問 2-2 から得たデータを分析対象とし、ロジットモデルを使用し最尤法により、支払意思額の平均値と中央値を求める。第二として、質問 3 の自由回答方式から得たデータを分析対象として、記述統計量から支払意思額の平均値と中央値を得る。また、支払意思額を被説明変数とし、アンケートで調査した属性のデータを説明変数として回帰分析することで支払意思額の要因分析をする。第三に、質問 1 と質問 2-1 及び質問 2-2 から得たデータと、属性のデータとを変数として、ロジットモデルを用いて最尤法により、支
払意思額の要因分析をする。

４‐１．ロジットモデルによる支払意思額の平均値と中央値
質問 1 と質問 2-1 及び質問 2-2 から得たデータを分析対象とし、ロジットモデルを使用して、支払意思額の平均値と中央値を求めた結果を示そう。推定結果と推定支払意思額は、次のとおりである。つまり、推定支払意思額の中央値は 162,041 円、平均値は最大提示額
で裾切りをして、291,020 円である。MRI 検査について、診療報酬で支払われている額は
およそ 30,000 円であることをみれば、人々の支払意思額はそれをはるかに上回っている。

29備考）＊＊＊は 1%水準で有意を表す。

４‐２．自由回答方式による支払意思額の平均値と中央値及び要因分析
自由回答方式による支払意思額と回答者の属性の記述統計量は図表４‐１．である。
また、被説明変数、説明変数の相互の相関係数は図表４‐２．である。

図表４‐１．

図表４‐２．

質問３の自由回答方式から得たデータを分析対象として、記述統計量から自由回答方式の平均値と中央値を得た。回答に欠損項目があり、この自由回答方式の支払意思額のサン30プルサイズは 40 となった。自由回答方式支払意思額の平均値は 19 万円、中央値は 10 万円である。質問 2-1 で 24 万円を支払うとしていながら、自由回答方式では例えば 5 万円
とか、低い金額を書く、整合性のない回答の方もおられた。これは、「支払うか」と尋ねられると「検査を受けたい」という思いから、「支払う」と答えるものの、冷静に考えて、自分がそれほど無理なく支払える金額は、５万円ということなのであろうか。或は希望価格の意味かもしれない。このようなタイプの方が数名おられた。従って、ランダム効用モデ
ルのロジットモデル分析による支払意思額の平均値（中央値）と、自由回答方式の支払意
思額平均値（中央値）とでは、差が生じると思われる。
次に自由回答方式支払意思額を被説明変数とし、各属性を説明変数とする最小二乗法による回帰分析をおこなった。各属性に関しての構成割合を円グラフで示しておこう。なお、推定結果は図表４‐３．にある。サンプルを取った場所が大学院内であるため、属性にはかなりの偏りがみられる。
「介護をしている」「乳がんと診断されている」「乳がん手術をうけた」「MRI を受けられないといわれたことがある」「MRI を受けた」という人はいない。

31

図表４‐３．自由回答方式による支払意思額の要因分析

備考）＊は 10%水準で有意、＊＊は 5%水準で有意を表す。

図表４‐２．の相関係数から、「世帯人員数」と「家事支援が受けられる」との相関が高い
ので、一方をはずして分析することを試みた。

32

年齢や中学生以下の子供の数、家事支援

がえられる、世帯所得という項目は支払意思額へプラスの影響をもたらしている。しかし、傘でみるリスク回避度や定数項を除いて、10%有意水準で有意とはなっていない。どの組合せがベストであるかの判断は難しい。他方、傘のリスク回避度が高いほど、支払意思額
へはマイナスの影響になっている。この傘のリスク回避度に関してはつぎのロジットモデ
ルによる支払意思額への要因分析のところで議論しよう。

４‐３．ロジットモデルによる支払意思額の要因分析
上述のように、質問 1 と質問 2-1 及び質問 2-2 から得たデータと、アンケートで調査した属性のデータとでロジットモデルを用いて要因分析を行った。その結果は次の図表４‐４．のとおりである。
そもそもサンプルをとった場所が大学院であるため、大多数が 20 歳代の若い女性となった。介護をしている、乳がんと診断されている、乳がんの手術を受けた、乳腺 MRI を受けた、に該当する人はいなかった。従って変数として機能せず、分析からこれらの項目ははずしてある。年齢構成や、子供のあるなし、世帯所得にも偏りが出ている。降水確率
による傘の携帯から、リスク回避度を見ようとした分析では、リスク回避度が高い人ほど、支払意思額にはマイナスの影響を与えるという結果となっている。傘と追加手術という次元が異なる問題なので、慎重な人ほど、簡単には支払わないと考えればそれなりに筋がとおるのかもしれない。この傘の項目だけが 10%水準、5%水準で有意である。
図表４‐４．の[1]から[6]までとおしてみての結論は、１．年齢は支払意思額にそれほど影響を与えない。

２．世帯人員数は、家事支援が受けられる、と相関があるようだ。この分析では、マイナスの係数の場合の方が多くなった。３．子供の数はプラスの影響を与える。４．家事支援が受けられるは、本来であれば、マイナスの影響を与えるのではないかと想像されるが、家事支援というより、金銭的援助がうけられると考えれば、納得できる。

５．世帯所得は殆ど影響を与えない。６．先に述べたように、傘の分析では、慎重な態度は、支払意思額にマイナスの影響を与える、となるのかもしれない。ただ、傘には留意点がある。常時傘を携帯している人もかなりおられたが、最近の女性の傘は晴雨兼用になっており、雨に備えて、というより、晴雨兼用のため常時携帯になっているのではな
いか、と思われる点である。

33

図表４‐４．

ロジットモデルによる支払意思額の要因分析

備考）＊は 10%水準で有意、＊＊は 5%水準で有意、＊＊＊は 1%水準で有意を表す。

34

５．修正版プレテストの分析
上述のプレテストの分析を改善する形で、修正版プレテストの分析をおこなった。修正点を述べよう。最初のプレテスト分析では、年収の 500 万円未満のグループを平均的には、250 万円とし、500 万〜1000 万のグループを平均的には 750 万円とし、1000 万円以上の所得のグループを平均的には、1500 万円として、分析をした。それを、修正版の分析では、
500 万円未満のグループを基準として、500 万〜1000 万円のグループと 1000 万円以上のグループにそれぞれダミー変数を入れて分析している。また、傘の携帯にみるリスク回避
度は、最初の分析では、例えば、降水確率 40％以上で傘を携帯する場合には、リスク回避
度 60、降水確率 60%以上で傘を携帯する場合には、リスク回避度 40 というように換算して分析をおこなった。修正版では、このように換算したリスク回避度 60 以上をダミー変数１と入れて分析をおこなっている。

５‐１．ロジットモデルによる支払意思額の平均値と中央値
自由回答方式では、何と答えればよいか分からないという人が出る。その欠点を補った尋ね方が、「６万円なら支払おうと思いますか」というものである。
「はい」「いいえ」で答えられる点が答えやすい。この尋ね方に対しては回答者の全員 42 名が回答している。全
員から回答を得ているという意味で４‐１．のロジットモデルによる支払意思額の平均値と中央値は、妥当であるといえる。５‐１．では、何をみているかを述べよう。自由回答
方式で、非回答の者と、自由回答方式の答え（質問３の答え）が質問１及び質問２の答えと整合的でない回答をした者とがあった。これらの回答を排除して分析したのが５‐１．
の平均値と中央値である。これらの値は、５‐２．でもこれらの回答者を排除して分析しているので、５‐１．の平均値と中央値が、５‐２．の平均値と中央値とが同じ回答者の回答として比較可能となる。つまり、５‐２．の平均値及び中央値と比較するためにこの
５‐１．の分析をおこなったのである。推定結果及び推定 WTP は、次のとおりである。

35備考）＊＊＊は 1%水準で有意を表す。
推定支払額の中央値は 138,746 円、平均値は最大提示額で裾切りをして、262,709 円である。

５‐２．自由回答方式による支払意思額の平均値と中央値及び要因分析
所得の３グループを、１グループを基準として他の２グループにダミー変数を用いている。また、リスク回避度に関しては、回避度 60 以上をダミー変数１としている。自由回答方式での回答の非回答者と、質問１及び質問２と質問３に対し非整合的な回答をした者を排除した分析となっている。記述統計量は図表５‐１．にあり、相関係数は図表５‐２．
にある。図表５‐３．は自由回答方式支払意思額を被説明変数とし、各属性を説明変数とする最小二乗法による回帰分析の推定結果である。この５‐２．の分析による中央値と平均値は記述統計量にある。５‐１．と比較してみると、中央値はロジット分析で、138,746
円、自由回答方式で、100,000 円である。平均値はロジット分析では、最大提示額で裾切りして 262,709 円、自由回答方式で、201,890 円である。

36

図表５‐１．

図表５‐２．

37

図表５‐３．自由回答方式による支払意思額の要因分析

備考）＊は 10%水準で有意、＊＊は 5%水準で有意を表す。

支払意思額の属性による要因分析に関しては、次の５‐３．のところで述べよう。

５‐３．ロジットモデルによる支払意思額の要因分析
この修正版プレテストの分析の５‐３．においても、所得の項目とリスク回避度が５‐２．と同様の扱いになっている。

38

図表５‐４．ロジットモデルによる支払意思額の要因分析

備考）＊は 10%水準で有意、＊＊＊は 1%水準で有意を表す。

支払意思額の要因分析の観点から述べよう。図表５‐３．及び図表５‐４．からいえる
ことは、支払意思額への要因として、10%水準、5%水準で有意にあるのは、家事支援が受けられる、であり、また、5%水準で有意であるのは、世帯人員数で、マイナスの係数となっている。家事支援が受けられるは、財政支援が受けられるということなのかもしれない。
図表５‐３．及び図表５‐４．のいずれにおいても、傘にみるリスク回避度を排除した[6]の分析が修正 R 二乗及び対数尤度など総合的にみて、中では一番よい分析かもしれない。
リスク回避度の高いリスク回避度ほど、支払意思額は低い、というのは矛盾しているように思われる。晴雨兼用傘が想像されたためだったか、或は、慎重な人ほど、支払意思額にも慎重だという解釈になるのかのいずれかに思われる。

39

６. アンケート調査用紙の修正
アンケート調査用紙の修正について述べよう。アンケート調査用紙の表紙には、病院からの要請により、この調査が病院の回答者に意義のあるものであることを承知して頂くための一文を入れ、また、解答欄を空欄にしても差し支えないと記した。従って、プレテス
トのアンケート用紙では「答えたくない」意味の空欄なのか、「〜ではない」意味の空欄なのか判別がつかなくなるので、これに対処するべくアンケート用紙の選択肢を増やした。
他方、答えて頂いた内容の匿名性が護られるよう、プレアンケート時にも用いた糊付けできる封筒を用意した。また、大学院内でプレアンケートを実施した際に、コメントを書いていただくようにお願いしており、それらのコメントやその他の方々のコメントを基にしていくつかの点を修正した。なお、傘の項目は、晴雨兼用傘が出回っていることを考慮し、晴雨兼用傘ではなく雨傘であることを強調した。修正版のアンケート用紙が次のページから載せてある。
質問 1 で「支払う」と答えると質問 2-1 では、「支払わない」と答えるということが指摘されているが、本稿のプレテストの調査では、この YN の比率は必ずしも多くはない。従って、セミダブルバウンド方式にする必要はなく、二項選択ダブルバウンドのままでよいとした。次の図表で示されている。

提示額に関しては、プレテストの結果の中央値、平均値から、プレテスト時の提示額でよしとした。
図表：

提 示 額 と YY

YN

NYNN と の 関 係

40

41

42

43

44

7．今後の課題：政策提言に向けて
聖路加国際病院でアンケートを実施することにより、支払意思額の中央値と平均値が求められよう。大学院内におけるプレテストの結果からは、ロジットモデル分析・サンプル
サイズ 42 では、中央値 162,041 円、平均値 291,020 円となっている。自由回答方式・サンプルサイズ 40 では、中央値 100,000 円、平均値 190,000 円となっている。同じサンプ
ルサイズ 37 しかも同じメンバー集団では、ロジットモデル分析の中央値は、138,746 円 、
平均値は 262,709 円、自由回答方式の中央値は 100,000 円、平均値は 201,890 円である。
両者はそれほどかけ離れた値ではない。
患者の費用便益を計算しよう。純便益は乳腺 MRI を１回使用することによる「便益‐費用」である。便益部分は、支払意思額(WTP)と高額療養費還付金であるが、乳腺 MRIの１回使用では、70 歳未満の者（診療報酬の 3 割が自己負担）は高額療養費還付金があるほどの金額を患者は支払わない。従って、高額療養費還付金はなく、患者の便益部分は、
支払意思額(WTP)となる。計算は以下のようになる。
《 患 者 の 便 益 》 WTP は大学院内アンケートのロジットモデル分析の中央値 138,746 円（平均値は高額な WTP を言う人がいるとぐんと平均値は上昇するので中央値を用いた）である。
《 患 者 の 費 用 》 費用については、（１）MRI の診療報酬額は 30,606 円、このうちの３割が自己負担分なので、約 9,182 円 である。それに、病院までの往復の交通費（以下、往復の交通費）と、MRI を受けている検査時間 35 分（＝約 0.5 時間）と往復の時間等に相当する機会費用の仕事の時間給が費用となる。また、（２）追加手術の確率削減からくるマ
イナスの費用（診療報酬額の自己負担分及び往復の交通費と機会費用）が存在する。
（因みに、この追加手術の確率削減からくるマイナスの追加手術そのものの費用（診療報酬額 10 割）の絶対値の計算は次のとおりである。[約 240,000 円（=X 線マンモグラフィとエコー検査後の追加手術の確率が約 12%の時の診療報酬額計算による追加手術の平均費用） 12％]‐[約 90,000 円（=X 線マンモグラフィとエコー検査に加えて MRI 検査をした後の追加手術の確率が約 5%の時の診療報酬額計算による追加手術の平均費用）

5%]＝約 28,800 円‐約 4,500 円＝約 24,300 円が生じる。患者の自己負担分はこのうちの３割であり、約 7,290 円 である。
〈追加乳房全摘手術の診療報酬額は約 360,000 円、追加部分切除術の診療報酬額は約 50,000 円とし、追加全摘術になるのか追加部分切除術になるの45

かを確率計算して上述の平均費用を出している。〉）《 患 者 の 純 便 益 》 純 便 益 ＝ 便 益 ‐ 費 用 で あ る 。 次の下線が引いてあるところはマイナ
ス費用なのでそこを引くということは結局「足す」ことになるが、WTP には、個人がリ
スク中立的とすると（追加手術の確率削減からくるマイナス費用〈診療報酬額の自己負担分および往復の交通費と機会費用〉）の絶対値は含まれているので、二重計算を避けるため
この部分を WTP より引く。従って、患者の純便益＝便益‐費用＝WTP‐（｜追加手術の確率削減からくるマイナス費用〈診療報酬額の自己負担分および往復の交通費と機会費用〉｜）‐（往復の交通費）‐[(約 0.5 時間＋往復時間等）

時間給] ‐（MRI 使用の診療報

酬額の患者自己負担分）‐（追加手術の確率削減からくるマイナス費用〈診療報酬額の自己負担分および往復の交通費と機会費用〉）＝WTP‐（往復の交通費）‐[(約 0.5 時間＋往復時間等）

時間給] ‐約 9,182 円＝138,746 円 ‐約 9,182 円‐（往復の交通費）‐[(約0.5 時間＋往復時間等） 時間給]となる。上の式に、仮に、往復の交通費を約 1,500 円（国立あたりから）、(約 0.5 時間＋往復時間等）

時間給＝約 3 時間

約 1,600 円（2008 年 8月の派遣の平均給与）と入れてみる。すると、上式（患者の純便益）＝138,746 円 ‐約
9,182 円‐約 1,500 円‐約 4,800 円＝約 129,564 円‐約 6,300 円＝約 123,264 円 となり、上式、即ち患者の純便益はプラスとなる。なお、患者の納税者としての計算は∑納税者のところでなされる。
病院の純便益の計算に関しては、便益部分は、診療報酬点数から 30,606 円と分かっている。費用部分に関しては、病院等からの資料提供を待たねばならない。社会全体の純便益計算も、この病院等からの費用部分に関する資料を得てのことになる。
米 国 で の 先 行 研 究 で は 、 乳 腺 MRI 使 用 の コ ス ト は 1997 年 の 先 述 の 論 文 で 、＄1,300~$2,000 とされている。これからみると、病院の純便益は「診療報酬額‐コスト」
なので、マイナスが予想される。さて、日本においては実際のところ、どのような計算結果となるのであろうか。では、社会的純便益はどうなるのか。
これらの結果を得て、乳がん診断における MRI 使用が「経済学的観点から推し進めることができるかどうか」の判断をなしうることになる。

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