季刊・社会保障研究94

Vol. 44

No. 1

道

人

介護給付水準と介護保険料の地域差の実証分析――保険者データを用いた分析――

安藤

特に後期高齢者割合と県の施設定員率の影響力が要旨高く，所得段階 1 の高齢者割合も安定的に影響を与えていることが判明した。第三に，介護保険料

介護保険では，「第二の国保」化することを避額が全国レベルで上位と下位の保険者について，けるために，介護保険料を通じた高齢者におけるこれら 3 要因と介護保険料額の関係を見ると，保「受益者負担の原則」が比較的明確な財政負担構

険料額が高い（低い）保険者においては，所得段造になっている。従って介護給付水準や介護保険

階 1 割合や県の施設定員率が全国平均よりも高い

料は，介護保険の財政運営の観点からも，介護サ（低い）傾向があることが明らかになった。

ービス水準や高齢者の経済的負担という観点から本稿の分析によって介護給付水準や介護保険料

も，非常に重要な指標である。しかし，全国規模

額に一定の影響を与えることが判明した地域の所の保険者レベルのデータを用いて介護給付水準や得水準や県レベルの施設定員率は，保険者の裁量

介護保険料の地域差の要因を分析した研究はほと的な調整や抑制の対象とはなりにくい。従って現んど存在しない。そこで本稿では，介護給付水準状においては，介護保険料額の高騰を必ずしも保がどのような要因に影響されているのかを全国規険者機能の弱さに起因させることはできない。保

模の保険者データを用いた回帰分析によって検証

険者による給付適正化に様々な限界や問題点があする。その上で介護給付水準の地域差の要因と介ることも考慮すると，中長期的な観点からは，マ

護保険料額との関係を検証し，今後の介護保険財

クロの財政負担とミクロのケアプランの適切性の政運営へのインプリケーションを述べる。

相方を考慮した介護保障制度を再構築することが本稿ではまず，高齢者一人当たりの介護サービ必要である。

ス給付水準を，認定率，居宅サービスの利用率，居宅サービスの一人当たり給付水準，施設利用

I はじめに率，施設サービスの一人当たり給付水準に分解し，これら給付水準の諸指標の決定要因を保険者

介護保険の施行から 6 年以上経過し，介護給付データを用いた回帰分析によって検証した。 そ水準や高齢者（第 1 号被保険者1））の第 1 号保険の上で，推定結果より影響力が高いと考えられる料（以下，介護保険料）額が高まっている。原則

要因を抽出し，その要因と介護保険料額の関係に的に 3 年ごとに改定される介護保険料は，第 1 期

ついて考察した。その結果，第一に，保険者地域には全国平均で月額 2, 911 円であったのに対し，の諸要因が介護給付水準の指標に多様な影響を与第 3 期には月額 4, 090 円にまで上昇した。厚生労

えていることが示唆された。第二に，給付水準の働省は，介護給付費や介護保険料の高額化を抑制

各指標や高齢者一人当たりの給付水準に対して，するために，介護給付費適正化運動や介護予防プ

Summer ’08

介護給付水準と介護保険料の地域差の実証分析――保険者データを用いた分析――

ログラムなど，様々な施策を打ち出している。

95

施設サービスが供給制約に直面しており，「満たこのように介護保険料が高くなるのは，介護保されない施設需要」が存在する地域では居宅給付

険制度では高齢者内での「受益者負担の原則」が費が押し上げられていると指摘している。また

比較的明確な財政負担構造になっているからであMitchell, et al〔2004〕も都道府県パネルデータをる。すなわち，保険者から支払われた介護給付費

用いて認定率や居宅・施設サービスの利用率（高の一定割合を2），65 歳以上の高齢者（第 1 号被保齢者数に対するサービス利用者の割合）を被説明険者）が介護保険料として負担することによっ変数とした回帰分析を行っており，人口密度，保て，部分的に高齢者層における「受益者負担の原

険医療セクターの賃金，平均賃金，後期高齢者割則」が実現している。この仕組みには，財政規律合，施設定員率が被説明変数と相関を持つことをの弛緩による介護保険の「第二の国保」化を防ぐ指摘している。また，山内〔2004〕，湯田〔2006〕という狙いがあった3）。介護保険料の高まりといは，都道府県パネルデータを用いて供給者誘発需

う目に見える負担増を受けて給付適正化に向けた要の検証を行い，介護事業者密度が高くなると要

様々な取り組みが多くの自治体で行われているこ

介護認定者もしくは居宅サービス利用者当たりのとは，この「受益者負担の原則」がある程度機能

介護サービス水準が増加する可能性を示唆していしていることの証左といえよう。しかし一方で，る。田近・油井〔2004〕もまた，都道府県データ

介護費用の上昇が保険料の高騰に直結して高齢者を用いた分析で，介護サービスの供給水準が介護の経済的負担が重くなることや，保険者が介護保サービス利用水準を高めていることを指摘してい険料の高騰を防ぐために要介護認定や介護給付をる4）。

過度に厳しくチェックするなどの弊害を指摘する声もある。

第二に保険者データを用いた先行研究として，
油井〔2006〕が青森県の保険者データを用いて，このように介護給付水準や介護保険料は，介護

青森県内の保険者間の地域差，介護施設水準が居保険の財政運営の観点からも，介護サービス水準

宅サービス（民間施設や通所介護）需要に与えるや高齢者の経済的負担という観点からも，非常に影響，高齢者医療費と介護費用との関係などを検重要な指標である。しかし，全国規模の保険者レ証し，介護施設数は通所介護，通所リハビリの給ベルのデータを用いて介護給付水準や介護保険料

付額と正の相関があることなどを指摘している。

の地域差の要因を分析した研究はほとんど存在しまた，清水谷・稲倉〔2006〕は全国レベルの保険ない。そこで本稿では，介護給付水準がどのよう者データを用いて，保険者の財政状況が認定率，な要因に影響されているのかを全国規模の保険者

利用率，利用者数，一人当たり支給額に与える影

データを用いた回帰分析によって検証する。その響を検証しており，財政状況の悪化している保険上で介護給付水準の地域差の要因と介護保険料額者の認定率や利用率の伸びは抑制されていると指との関係を検証し，今後の介護保険財政運営への摘している。

インプリケーションを述べる。

これらの先行研究はいずれも重要な分析であるが，都道府県レベルのデータや単一県の保険者デ

II 介護給付水準の地域差の分析ータを用いた分析がほとんどであり，実証モデルの特定化の根拠が必ずしも明確でないものも多1

先行研究の検討い。しかし介護保険制度は市町村単位で運営されまずは介護保険給付水準の地域差の要因を実証ていることや介護サービスの給付水準は様々な要的に分析している先行研究を検討しよう。第一に因によって複雑に決定されることを考慮すると，都道府県データを用いた先行研究としては，まず全国の保険者データを用いて，慎重に実証モデル

田近・菊池〔2003〕が，都道府県データを用いての特定化を行うことが望ましい。従って次節から

居宅サービスの給付費の実証分析を行っており，は，本稿の分析における被説明変数と説明変数の季刊・社会保障研究96

特定化について論じる。

3

Vol. 44

No. 1

説明変数

それぞれの変数の決定要因について個別に検討
2

被説明変数

する前に，介護給付水準の決定要因について一般

本稿では介護給付水準の目安となる代表的な指的に考察しておこう。介護サービス市場が存在す

標を「高齢者一人当たりの介護給付単位数」（以る以上，介護サービスの給付水準は通常の市場と下，「高齢者一人当たり単位数」）と定める。ここ同じく，需要と供給によって決定される。介護サで「高齢者一人当たり単位数」は，以下のようにービスの需要要因としては，所得水準，要介護者

分解できる。

本人の介護ニーズ，家族の介護力，介護サービス

単位数
 認定者数 施設利用者数 ＝−
高齢者数  高齢者数
高齢者数 
×

居宅利用者数
認定者数 − 施設利用者数

×

居宅サービス単位数
居宅利用者数+

施設利用者数 施設サービス単位数
×
高齢者数
施設利用者数へのアクセスの容易さなどが考えられ，供給要因
としては介護サービスの供給制約や供給者誘発需要が考えられる。つまり，線形を仮定すると下記の実証モデルを想定することができる。

ここで y は介護給付水準を表す被説明変数であ

ここで，左辺を「高齢者一人当たり単位数」
U，右辺を第一項から順に「認定率」a，「施設利る。一方，Income は所得水準，Needs は介護ニー

用率」rI，「居宅利用率」rH，「居宅一人当たり単

ビスへのアクセスしやすさ（介護サービスの利用当たり単位数」UI と定義すると，この式は以下

は供給要因を表す変数の行ベクトルであり，b1 〜（1）
つまり，「高齢者一人当たり単位数」は，「認定る。ui は撹乱項である。この一般的な実証モデル

ズ，Family は家族の介護力，Access は介護サー

位数」UH，「施設利用率」rI（再掲），「施設一人

しやすさ），District はその他の地域特性，Supplyのように書き換えられる。

b6 は 各 変 数 に 対 応 す る 係 数 の 列 ベ ク ト ル で あ率」，「居宅利用率」，「居宅一人当たり単位数」，に基づいて，個別の変数についてさらに検討する。

「施設利用率」，「施設一人当たり単位数」の 5 つの給付水準の指標に分解することができる。本章（1）「認定率」の決定要因の仮説の 分 析 で は， こ れ ら（1） 式 の 6 つ の 変 数 の う「認定率」が被説明変数のとき，Income についち，「施設一人当たり単位数」を除く 5 つの指標ては，高齢者世帯の所得水準が低ければ，地域のについて地域差の要因分析を行う5）。

介護サービス需要は低くなり，「認定率」は低く

また，「認定率」の地域差は要介護度によってなることが想定される。しかし，介護保険には所も異なるため，要介護度別の「認定率」を被説明

得階層ごとの自己負担上限や自己負担軽減措置が変数とした分析も行う。さらに「居宅一人当たり存在することや，生活保護世帯などの低所得階層

単位数」においては，主要な居宅サービスの種類のほうが公的サービスへの行政的・情報的アクセ（訪問介護，訪問看護，通所介護，通所リハビリ

スが容易なケースもあることを考えると，所得水テーション，福祉用具貸与，短期通所）別の分析

準が「認定率」に与える影響の方向をアプリオリも行い，「施設利用率」については施設種類別のに想定することは困難である6）。ここでは地域の分析も行う。

高齢者の所得水準として第一号被保険者世帯の各所得段階割合を説明変数として用いる7）。Needs
に関しては，地域の高齢者に占める後期高齢者のSummer ’08

介護給付水準と介護保険料の地域差の実証分析――保険者データを用いた分析――

97

割合（後期高齢者割合）が高い場合，「認定率」

として医師密度（人口千人当たりの医師数）を用は高くなると考えられる。
Family については，高齢者世帯における高齢いる。
Supply について，いくつかの先行研究は，介護単身世帯や高齢夫婦世帯の占める割合が高い場

事業者による介護サービスの「掘り起こし」によ

合，その地域の家族介護力は弱く介護サービス需って介護需要が誘発されていると論じている13）。

要は高くなり，「認定率」は高くなることが考え逆に，事業所が少ないところでは居宅介護サービられる。一方で，要介護状態になったために家族スの供給制約（需要超過）が生じている可能性もと同居する高齢者も少なくないことを考慮するある。供給者誘発需要の研究においては，アクセと，要介護者の増加が高齢単身世帯割合や高齢夫

スコストの低下からくる自発的な需要増加と供給婦世帯を減少させることも考えられ，この場合に者による誘発需要を区別する必要がある。また供は同時性バイアスが発生する。従って本稿ではFamily の指標として，4 年のラグをとった高齢単給制約による給付水準の低下を確認するために身世帯割合と高齢夫婦世帯割合の変数を用いる8）。

しなければならない。しかし本章の目的は「認定Access については，身近に介護サービスやサー率」に影響を与える変数を特定化することであっは，サービス待機者などの需要超過の発生を検証

ビス提供主体が多く存在する場合，アクセスコスて，掘り起こし（供給要因），アクセスコスト

トが低下して，「認定率」は高まる可能性があ（需要要因），供給制約（供給要因）を厳密に識別る。アクセスコストの指標としては，居宅介護サする必要はない。従って，需要要因として取り上ービス事業所密度（介護サービス事業所数を要介

げた人口密度や施設定員率を，供給要因を表す指護認定者数や居宅サービス受給者数で除したも標として併用する。最後に，広域連合特有の影響の）や施設定員率（施設定員数を高齢者数で除しを考慮するために広域連合ダミー変数を用いた。

たもの）などが考えられる9）。しかし，居宅介護サービス事業所密度に関しては，保険者レベルのデータは入手できない。従って本稿では居宅介護（2）「居宅利用率」，「居宅一人当たり単位数」の決定要因の仮説サービスへのアクセス指標として人口密度を用い「居宅利用率」や「居宅一人当たり単位数」がる。人口が密集している地域ほど，身近に利用可

被説明変数のときは，Income，Needs，Family，Access，District といった需要要因については，

能な介護サービス事業所が多くある可能性が高いと考えたためである10）。一方，施設定員率に関しては，介護施設は都道府県の管轄であり，広域的「認定率」とほぼ同様の仮説があてはまる。ただし Needs に関しては，後期高齢者割合に加えて，な観点から保険者区域内に限定せずに供給されて各要介護度の要介護者の割合によっても「居宅利いることから，保険者レベルではなくも都道府県用率」や「居宅一人当たり単位数」は変わると考レベルの施設定員率のほうがアクセスの指標としえられるため，各要介護度割合を説明変数に含めてより適切であると考えられる11）。District につる14）。

いては，農村部や山間部などでは，家族介護の規可能性がある。逆に都市部では，家族介護規範が一方，「認定率」と異なり，居宅サービスへのAccess の要素として施設定員率を含める必要はな
いと考えられる。しかし Supply としての施設定

弱く，「認定率」が高い可能性がある。これらの員率を考えると，田近・菊池〔2003〕が指摘する

地域特性をコントロールするために，各産業の就ように，施設サービスの供給水準が低い地域で業者比率を説明変数に含める12）。また，要介護認

は，「満たされない施設需要」によって居宅サー

定では主治医の意見書が必要となるため，医師へ

ビス水準が高くなる可能性や，逆に油井〔2006〕のアクセスの容易さも「認定率」に影響を与えるが示すように通所系サービス水準が低くなる可能かもしれない。ここでは医師へのアクセスの指標性がある。従って「認定率」と同様に県レベルの範が強いという文化的要因から「認定率」が低い

98

季刊・社会保障研究

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No. 1

施設定員率を説明変数に加える。さらに居宅サー

中心部よりも郊外，都市部よりも農村部・山間部

ビスには訪問看護，通所リハビリ，短期入所療養のほうが供給水準が高いと言われている。さらに介護など，医療と密接に関わるサービスも多いた

人口密度が低い地域では，居宅サービスの展開がめ，地域の医療供給状況もサービス利用に影響を困難なため，居宅サービス水準が低く，施設サー与える可能性がある。従って医師密度を説明変数

ビス利用が多いこともありうる16）。同一圏内でのに加える。最後に，広域連合特有の影響を考慮す

これらの違いもコントロールする必要がある。さるために広域連合ダミー変数を用いた。

らに各施設の供給水準に加えて，医療供給水準が高い地域では，介護福祉施設よりも医療色の強い（3）「施設利用率」の決定要因の仮説

介護保健・療養施設への入所が増加する可能性も次に「施設利用率」の決定要因について検討すある。

る。保険者レベルでの施設利用率の地域差の要因

以上の考察より，広域圏（県レベル）の施設定を実証的に分析した研究はほとんど存在しない。

員率に加えて，各所得段階割合，後期高齢者割

しかし，都道府県レベルでは田近・菊池〔2003〕

合，各要介護者割合，高齢単身・夫婦世帯割合，

が，介護保険施設の供給制約によって介護保険施

人口密度，第一次就業者比率，第三次就業者比

設の給付費が施設定員率にほぼ完全に規定される率，医師密度を説明変数とする。ただし，同時性ことを指摘している。同様に，保険者レベルのの問題を避けるために高齢単身世帯割合と高齢夫「施設利用率」も供給制約によって施設定員率に婦割合はラグ変数を用いる。また他の実証モデル

規定されている側面は大きいと考えられる。ただと同様に広域連合ダミー変数を用いる。

し前述したように，介護保険施設は都道府県の管轄下で広域的な観点から保険者地域に限定せずに（4）「高齢者一人当たり単位数」の決定要因の供給されていることから，保険者レベルの「施設仮説利用率」を規定する要因としては，保険者レベル

最後に，「高齢者一人当たり単位数」U の決定の施設定員率ではなく，より広域な範囲での施設要因について考える。基本的には，上述した「認定員率のほうが適切であろう。

定 率 」，「居宅利用率」，「 居 宅 一 人 当 た り 単 位

この場合，ある広域圏において施設入所を望む

数」，「施設利用率」の説明変数が，U の説明変数

要介護者は，同一保険者内のみならず隣接保険者となるはずである。しかし第一に，（1）式の右辺に属する要介護者とも，限られた施設入所枠を巡って優先順位を競わなくてはならない。このようの各変数の実証モデルが線形である場合，それらを統合した U の実証モデルは本来ならば線形でな状況下では，ある保険者の「施設利用率」は，はあり得ない。また第二に，「認定率」以外の実広域圏の施設定員率に加えて，保険者内の要介護証モデルで説明変数として用いた各要介護度割合

者の需要要因にも左右される可能性が高い。例えは，U の構成要素である「認定率」との間に同時ば介護老人福祉施設については，2002 年に出さ性を持つ可能性がある17）。本稿では，線形モデル

れた省令15）以降，家族の介護が期待できない人やを仮定した上で，各要介護度割合は他の説明変数

生活困窮度の高い人など，施設ニーズが高い要介によって内生的に決定されると仮定して説明変数

護者ほど優先的に入所できるようになった。従っから除いて分析を行う。従ってこの実証モデルのて，低所得者，後期高齢者，重度要介護者，高齢推定結果には一定の留保が必要である。

単身・夫婦世帯が多い地域の介護福祉施設の「施設利用率」は高くなることが予想される。介護保健施設や介護療養施設についても，同様の配慮がなされている可能性がある。
また介護施設は，地価や人件費の問題もあり，

4

分析に用いるデータ

上述した実証モデルを検証するに当たって，保険者のクロスセクションデータを用いて分析を試みた。給付水準の 6 指標や各所得段階割合と各要

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介護給付水準と介護保険料の地域差の実証分析――保険者データを用いた分析――

変数名
高齢者一人当たり単位数 ( 月額１単位）
認定率（合計）（％）
認定率（要支援）（％）
認定率 ( 要介護度１）（％）
認定率 ( 要介護度２）（％）
認定率 ( 要介護度３）（％）
認定率 ( 要介護度４）（％）
認定率 ( 要介護度５）（％）
居宅利用率（％）
居宅一人当たり単位数（合計）（月額１単位）
居宅一人当たり単位数（訪問介護）
居宅一人当たり単位数（訪問看護）
居宅一人当たり単位数（通所介護）
居宅一人当たり単位数（通所リハビリ）
居宅一人当たり単位数（用具）
居宅一人当たり単位数（短期入所）
施設利用率（合計）（高齢者 100 人当たり）
施設利用率（介護老人福祉施設）
施設利用率（介護老人保健施設）
施設利用率（介護老人療養施設）
所得段階１割合（％）
所得段階２割合（％）
所得段階３割合（％）
所得段階４割合（％）
所得段階５割合（％）
後期高齢者割合（％）
要支援割合（％）
要介護度１割合（％）
要介護度２割合（％）
要介護度３割合（％）
要介護度４割合（％）
要介護度５割合（％）
高齢単身世帯割合（％）
高齢夫婦世帯割合（％）
高齢核家族世帯割合（％）
人口密度（人 /km2）
施設定員率（県 合計）（人口 100 人当たり）
施設定員率（県 介護老人福祉施設）
施設定員率（県 介護老人保健施設）
施設定員率（県 介護老人療養施設）
第一次産業比率（％）
第二次産業比率（％）
第三次産業比率（％）
医師密度（人口 1000 人当たり）
広域連合ダミー（レファレンス変数をベースにした場合）
所得段階１割合（％）
所得段階２割合（％）
所得段階４割合（％）
所得段階５割合（％）
要支援割合（％）
要介護度１割合（％）
要介護度３割合（％）
要介護度４割合（％）
要介護度５割合（％）
高齢単身世帯割合（％）
高齢夫婦世帯割合（％）
第一次産業比率（％）
第二次産業比率（％）

表１

記述統計量

標本規模
2225
2225
2225
2225
2225
2225
2225
2225
2225
2225
2225
2210
2224
2196
2223
2224
2225
2225
2218
2169
2225
2225
2225
2225
2225
2225
2225
2225
2225
2225
2225
2225
2225
2225
2225
2225
2225
2225
2225
2225
2225
2225
2225
2225
2225
標本規模
2225
2225
2225
2225
2225
2225
2225
2225
2225
2225
2225
2225
2225

平均値
1819. 7220
15. 7352
2. 4362
4. 9813
2. 3433
2. 0554
1. 9866
1. 9324
72. 4792
9697. 1340
1748. 0940
374. 8333
2741. 7960
1119. 5570
546. 6322
1249. 5610
3. 3794
1. 7769
1. 1186
0. 5000
1. 4385
36. 3568
42. 7887
11. 0790
8. 3370
48. 3014
14. 9363
31. 5011
15. 0267
13. 2651
12. 8419
12. 4289
28. 3122
38. 8879
71. 6878
869. 5772
3. 3074
1. 5136
1. 2158
0. 5780
13. 6738
31. 9662
54. 3600
1. 3653
0. 0229
平均値
4. 2742100. 0507
28. 3701
21. 6090
107. 9340
217. 9747
90. 4339
87. 8630
85. 4231
40. 4361
54. 6751
29. 2542
62. 4159

注）1） カッコ内は単位あるいは表示形式を示している。
2） 短期入所は，短期入所生活介護と短期入所療養介護の合計である。

標準偏差335. 9463
2. 8295
1. 3956
1. 2530
0. 5077
0. 4088
0. 4010
0. 4990
8. 22511522. 5430
763. 1507
234. 2056
1072. 6290
857. 5697
166. 6010
621. 2209
0. 9384
0. 8012
0. 5258
0. 4044
1. 2550
11. 5689
11. 5794
3. 5658
4. 4448
5. 1959
6. 6580
4. 4809
2. 7515
2. 6185
2. 6593
3. 0236
5. 7544
5. 1772
5. 75442039. 2670
0. 5360
0. 2011
0. 2476
0. 3129
10. 9191
8. 8286
10. 9908
2. 0154
0. 1497
標準偏差5. 4861
68. 3621
12. 9264
15. 1980
65. 1483
59. 5668
22. 6859
24. 2091
27. 2870
11. 8240
8. 8856
28. 7063
24. 7543

最小値
505. 1492
8. 9498
0. 1297
1. 8009
0. 6098
0. 5545
0. 1608
0. 6920
22. 4505
3871. 2120
127. 5272
1. 1223
12. 6812
0. 9191
14. 7059
3. 9604
0. 9319
0. 1951
0. 0357
0. 0017
0. 0384
7. 5269
8. 5938
1. 9807
0. 1280
27. 4117
0. 9901
15. 8730
4. 9383
3. 4483
1. 0638
3. 7629
10. 0000
21. 8045
51. 9248
2. 8904
2. 3367
1. 1368
0. 5262
0. 1441
0. 0149
1. 7102
21. 0451
0. 0000
0
最小値
0. 0517
15. 9981
5. 0448
0. 3206
4. 3478
46. 1539
20. 0000
8. 3333
29. 1990
11. 1111
25. 7397
0. 0168
8. 126499

最大値3865. 2780
30. 2368
12. 2040
11. 6147
5. 0562
4. 1009
4. 1846
6. 3889
127. 3498
31734. 4300
6038. 2170
2283. 0540
7863. 6360
7853. 7730
1338. 2080
5584. 9060
9. 2361
7. 1528
4. 5401
3. 9282
13. 1847
82. 8125
76. 4186
23. 0375
41. 2791
64. 9153
44. 4444
53. 3333
37. 1429
30. 1587
25. 6000
29. 8701
48. 0752
56. 2791
90. 0000
19854. 1400
4. 9055
2. 0419
2. 0863
1. 5766
77. 2447
60. 7145
88. 8463
39. 23961
最大値
78. 4354
963. 6364
108. 8235
206. 3957
580. 0000
1025. 0000
375. 0000
400. 0000
350. 0000
92. 5861
84. 9462
367. 0429
181. 9672

季刊・社会保障研究100

Vol. 44No. 1

介護度割合のデータは厚生労働省〔2004a〕からている。また，多重共線性の有無を調べるために

作 成 し た。 県 の 施 設 定 員 率 は 厚 生 労 働 省

分散拡大要因（VIF）を求めたところ，全ての実〔2004c〕と厚生労働省〔2004b〕から作成した。

証モデルの説明変数において，VIF は 5 以下であそれ以外の高齢単身・夫婦世帯割合，人口密度，った。記述統計量は表 1 に記している。

就業者比率，医師密度の保険者データは，総務省
統計局〔2006〕（医師数は 2002 年度医師・歯科医

5

推定結果（実証モデル別）

師・薬剤師調査，それ以外は 2000 年度国勢調査

表 2〜6 に，「認定率」，
「居宅利用率」・「居宅一のデータ）より作成した18）。保険者は 2004 年度

人当たり単位数」，「施設利用率」，「高齢者一人当末時点のものであり，標本規模は 2225 である19）。

たり単位数」を被説明変数とした実証モデルの推回帰モデルにおいて Breusch Pagan 検定によ定結果を記載している。

る均一分散の帰無仮説が棄却された場合には，分

表 2 は「認定率」の実証モデルの推定結果であ散の算出には white〔1980〕の分散修正値を用いる。推定結果によれば，ほとんどの説明変数の係

表２ 「認定率」：回帰分析の結果
変数名

認定率
（全体）

認定率

認定率

認定率

認定率

認定率

認定率

（要支援）

（要介護 1）（要介護 2）（要介護 3）（要介護 4）（要介護 5）

所得段階 1 割合

0. 1019 ＊＊＊（0. 0155）

0. 0139（0. 0110）

0. 0498 ＊＊＊（0. 0080）

0. 0097 ＊＊＊（0. 0029）

0. 0071 ＊＊（0. 0036）

0. 0079 ＊＊＊（0. 0025）

0. 0134 ＊＊＊（0. 0038）

所得段階 2 割合−0. 0007（0. 0016）

0. 0019 ＊＊（0. 0009）−0. 0017 ＊＊（0. 0008）−0. 0008 ＊＊＊（0. 0003）

0. 0000（0. 0003）

0. 0000（0. 0003）−0. 0001（0. 0003）

所得段階 4 割合−0. 0183 ＊＊（0. 0084）−0. 0024（0. 0043）−0. 0019（0. 0042）−0. 0020（0. 0018）−0. 0010（0. 0016）−0. 0040 ＊＊＊（0. 0014）−0. 0070 ＊＊＊（0. 0019）

所得段階 5 割合

0. 0063（0. 0062）−0. 0001（0. 0032）

0. 0010（0. 0030）

0. 0010（0. 0015）

0. 0025 ＊＊（0. 0011）

0. 0001（0. 0010）

0. 0017（0. 0013）

後期高齢者割合

0. 1036 ＊＊＊（0. 0147）

0. 0036（0. 0074）

0. 0278 ＊＊＊（0. 0073）

0. 0115 ＊＊＊（0. 0032）

0. 0206 ＊＊＊（0. 0027）

0. 0216 ＊＊＊（0. 0026）

0. 0186 ＊＊＊（0. 0031）

高齢単身世帯割合

0. 0298 ＊＊＊（0. 0078）

0. 0276 ＊＊＊（0. 0043）

0. 0030（0. 0039）

0. 0016（0. 0016）

0. 0005（0. 0014）−0. 0007（0. 0014）−0. 0021（0. 0016）

高齢夫婦世帯割合

0. 0328 ＊＊＊（0. 0091）

0. 0157 ＊＊＊（0. 0046）

0. 0284 ＊＊＊（0. 0045）

0. 0024（0. 0018）−0. 0078 ＊＊＊（0. 0017）−0. 0059 ＊＊＊（0. 0016）

0. 0000（0. 0018）

人口密度（100 人 /km2）

0. 0133 ＊＊＊（0. 0031）

0. 0045 ＊＊＊（0. 0017）

0. 0042 ＊＊＊（0. 0016）

0. 0016 ＊＊（0. 0008）

0. 0000（0. 0006）

0. 0019 ＊＊＊（0. 0005）

0. 0011 ＊（0. 0006）

施設定員率（県）1. 7331 ＊＊＊（0. 1129）

0. 6768 ＊＊＊（0. 0633）

0. 5371 ＊＊＊（0. 0566）

0. 1449 ＊＊＊（0. 0252）

0. 1014 ＊＊＊（0. 0198）

0. 0899 ＊＊＊（0. 0201）

0. 1830 ＊＊＊（0. 0228）

第一次産業比率−0. 0060 ＊＊＊（0. 0022）

0. 0010（0. 0011）−0. 0038 ＊＊＊（0. 0011）−0. 0015 ＊＊＊（0. 0005）−0. 0014 ＊＊＊（0. 0004）−0. 0012 ＊＊＊（0. 0004）

0. 0008（0. 0005）

第二次産業比率−0. 0050 ＊＊（0. 0026）−0. 0015（0. 0012）−0. 0022 ＊（0. 0013）−0. 0003（0. 0005）−0. 0009 ＊（0. 0005）−0. 0007（0. 0005）

0. 0006（0. 0006）

医師密度

0. 0595 ＊＊（0. 0239）

0. 0204 ＊＊（0. 0086）

0. 0198 ＊＊（0. 0086）

0. 0100 ＊（0. 0057）−0. 0001（0. 0044）

0. 0018（0. 0037）

0. 0077 ＊（0. 0044）

広域ダミー

0. 7585 ＊＊（0. 3490）

0. 3009 ＊（0. 1698）

0. 1348（0. 1595）

0. 1057（0. 0707）

0. 0954 ＊＊＊（0. 0359）

0. 0651 ＊（0. 0375）

0. 0565（0. 0564）

定数項

2. 2970 ＊＊＊（0. 8074）−2. 1356 ＊＊＊（0. 4090）

0. 3621（0. 4005）

1. 2186 ＊＊＊（0. 1756）

1. 1693 ＊＊＊（0. 1379）

1. 1339 ＊＊＊（0. 1399）

0. 5486 ＊＊＊（0. 1641）

2225

2225

2225

2225

2225

2225

2225

F（13, 2211）=97. 13 ＊＊＊F（13, 2211）=74. 26 ＊＊＊F（13, 2211）=46. 46 ＊＊＊F（11, 2213）=9. 49 ＊＊＊F（13, 2211）=15. 77 ＊＊＊F（13, 2211）=22. 69 ＊＊＊F（13, 2211）=35. 56 ＊＊＊標本規模
Ｆ値調整済み R 二乗値
Breusch−Pagan 検定

0. 3546
chi2（1）= 140. 46 ＊＊＊0. 3402chi2（1）=482. 40 ＊＊＊0. 2031chi2（1）=98. 58 ＊＊＊0. 0473chi2（1）=1. 11

0. 0709chi2（1）=26. 26 ＊＊＊0. 1000
chi2（1）=50. 03 ＊＊＊注）1） 上段は推定値，下段は標準誤差である。
2） ＊＊＊は 1％ 有意水準，＊＊は 5％ 有意水準，＊は 10％ 有意水準でそれぞれ有意であることを示す。
3） Breusch-Pagan 検定が有意である場合には，White(1980) の分散修正を用いて標準誤差を求めている。

0. 1464chi2（1）=162. 41 ＊＊＊Summer ’08

介護給付水準と介護保険料の地域差の実証分析――保険者データを用いた分析――

101

数は，全体の「認定率」のみならず，複数の要介

師密度は正に有意である。また仮説とは異なり，

護度別の「認定率」のモデルにおいて有意であ

高齢単身・夫婦世帯割合の係数は負に有意である。また，実証モデルのあてはまり（修正済み決り，県の施設定員率は正に有意である。前者につ定係数）は要支援や要介護度 1 の「認定率」で比いては，介護サービス利用が（高齢でない）家族

較的高い。従って全体の「認定率」の地域差は，の介護サービス需要によって実現している側面が各要因の地域差によって生じた軽度要介護者の強い可能性や，高齢単身・夫婦世帯には重度の要「認定率」の地域差による部分が大きいと考えら介護者が少ないことを反映している可能性が考えれる。

られる。後者については，「満たされない施設需個別の説明変数を見ると，所得段階 1 割合は正要」によって居宅サービスの給付量が増加するとに有意であり，生活保護世帯などの低所得階層にいう田近・菊池〔2003〕の主張とは逆に，地域に要介護状態の高齢者が多く存在している可能性

施設が多く存在する場合には居宅サービスも増加

や，この階層が要介護認定にアクセスしやすいすることを示している。これらについては居宅サ

か，あるいは認定審査を通りやすい可能性を示唆

ービス種類別の分析で詳しく取り上げる。

している。他の変数については，概ね仮説通りの

個別の居宅サービス種類別で見ると，所得水準結果である。ただし，高齢夫婦世帯割合についてが各サービスの給付水準に与える影響はサービス

は，要介護度 3，4 の「認定率」に対して負に有の種類によって異なる。所得段階ごとの自己負担意である。これは，（高齢核家族世帯に占める）

上限額やサービスの価格や代替性などを考慮し高齢夫婦世帯割合が高い地域では中重度の要介護

た，より精緻な分析が必要である。また，高齢単認定者が発生しにくい可能性やラグ変数では同時身世帯割合の係数は，訪問介護では正に有意であ性バイアスを回避できていない可能性を示唆してるが，訪問看護や通所・入所系サービスでは負におり，今後のさらなる検証が必要である。広域ダ有意である。このうち通所系サービスについて

ミーの係数値は，広域連合では「認定率」が高くは，これらのサービス利用が家族の介護サービスなる傾向があることを示している。

需要によって実現していることを示唆している。

各要因の影響力を厳密に比較することは困難で訪問看護や短期入所についても同様の可能性がああるが，参考までにサンプル平均で評価した「認る一方，これらのサービス利用は重度の要介護者定率」の各変数に対する弾力性εを求めると，施に偏っているため，高齢単身世帯に重度要介護者

設定員率（ε＝0. 3643）と後期高齢者割合（ε＝が少ないことの反映である可能性も否定できな

0. 3180）に対する弾力性が比較的高い。

い。一方，高齢夫婦世帯割合の係数は高齢単身世

表 3 には「居宅利用率」と「居宅一人当たり単帯割合とは逆の符号で有意であることが多い。こ位数」の実証モデルの推定結果を記載している。

れは家族がいるかいないかということと，家族が「居宅利用率」の推定では，後期高齢者割合，高高齢の配偶者か子どもかということは，介護サー

齢夫婦世帯割合，施設定員率などの係数が有意でビス利用に異なる影響を与えることを示唆しておあるが，修正済み決定係数は低い。一方，「居宅り，さらなる検証が必要である。最後に，供給状

一人当たり単位数」の推定は，多くの説明変数の況や地域状況の影響についてみると，人口密度は係数が有意であり，修正済み決定係数も比較的高

訪問介護や福祉用具貸与などの在宅系では正に有い。個別の説明変数を見ると，高所得者（低所得

意に，通所・入所系では負に有意である。逆に施者）や重度（軽度）の要介護者の係数は正に（負設定員率の係数は，在宅系では負に有意であり，に）有意である。所得水準の影響については，

通所系では正に有意である。つまり，田近・菊池「認定率」の場合とは逆に，低所得は利用者当た〔2003〕の「満たされない施設需要による居宅サりの給付水準の抑制に繋がることが示唆される。

ービスの増加」という仮説は，在宅系サービスでまた第一次就業者数の係数は負に有意であり，医は正しいが，通所系サービスにはあてはまらな0. 4002（0. 3475）
8. 1701 ＊＊＊（2. 1287）
6. 0841 ＊＊＊（1. 8127）− 0. 3134（0. 2676）
1. 1736 ＊（0. 6868）−1. 8321 ＊（1. 0063）
10. 9469 ＊＊（4. 8677）
12. 1029 ＊＊＊（3. 6639）−6. 8635（7. 8360）−5. 4623 ＊＊＊（0. 5010）−6. 4194 ＊＊＊（0. 5571）
10. 1576 ＊＊＊（1. 7528）
7. 4683 ＊＊＊（1. 6651）−0. 0013（0. 0103）−0. 0026（0. 0335）

0. 0274（0. 0252）

0. 1846 ＊＊＊（0. 0565）

0. 0095 ＊＊（0. 0038）−0. 0105 ＊＊（0. 0043）

0. 0006（0. 0119）0. 0180 ＊（0. 0109）−0. 0080（0. 0098）

所得段階 2 割合

所得段階 4 割合

所得段階 5 割合

後期高齢者割合

要支援割合

要介護 1 割合

要介護 3 割合

要介護 4 割合

要介護 5 割合

高齢単身世帯割合

1. 5844（1. 3838）
30. 3356 ＊＊＊（9. 9918）−28. 8081（133. 8876）
10873. 4200 ＊＊＊（443. 6165）

0. 0294 ＊＊＊（0. 0098）

0. 1563 ＊（0. 0819）

0. 4853（0. 8804）

63. 4342 ＊＊＊（3. 2313）

第二次産業比率

医師密度

広域ダミー

定数項

0. 0426

0. 3738chi2（1）=18. 95 ＊＊＊chi2（1）=1. 19

0. 41452225

F（18, 2206）=88. 46 ＊＊＊2295. 2400 ＊＊＊（217. 0369）−48. 2944（83. 2936）

14. 9326 ＊＊（6. 7002）−1. 9726 ＊＊＊（0. 6440）

8. 3063 ＊＊＊（0. 9702）

0. 1034chi2（1）=10. 45 ＊＊＊2210

F（18, 2191）=20. 69 ＊＊＊0. 2122chi2（1）=111. 03 ＊＊＊2224

F（18, 2205）=36. 59 ＊＊＊2017. 6190
（348. 5042）

125. 9800 ＊＊＊（95. 2385）−51. 7369 ＊＊＊（19. 9056）
180. 3364 ＊＊（88. 2876）−22. 6547（14. 3124）

3. 9705 ＊＊＊（1. 2040）

0. 8641（1. 2102）

150. 0676 ＊＊＊（51. 9843）−3. 1382 ＊＊＊（1. 1619）−3. 1589（4. 2311）

4. 2427（2. 8356）− 0. 3844（0. 2570）−0. 9134 ＊＊＊（0. 3080）−12. 2519（11. 3948）

0. 2255（0. 2563）

2. 3943 ＊＊（0. 9596）

0. 1718

chi2（1）=45. 52 ＊＊＊2196

F（18, 2177）=31. 91 ＊＊＊2102. 7290 ＊＊＊（280. 6125）−61. 9500（84. 5081）

34. 7013 ＊＊＊（10. 1146）−1. 5283 ＊（0. 8292）−4. 1804 ＊＊＊（0. 8545）

543. 2019 ＊＊＊（42. 0630）−2. 2231 ＊＊（1. 0068）−19. 1852 ＊＊＊（3. 0583）−2. 8897（2. 5972）−5. 3046 ＊＊＊（0. 8149）

2. 3371 ＊＊（0. 9795）

1. 2818（0. 9793）−1. 1898 ＊＊＊（0. 3675）

1. 3772 ＊＊＊（0. 3584）−27. 1570 ＊＊＊（5. 0730）−6. 9032 ＊＊＊（2. 3283）

7. 4986 ＊＊＊（2. 8619）

1. 1845 ＊＊（0. 5873）−12. 7833 ＊＊（6. 0827）

居宅一人当たり
単位数（通所リハビリ）

0. 3716chi2（1）= 26. 36 ＊＊＊2223

F（18, 2204）=82. 95 ＊＊＊646. 7130 ＊＊＊（57. 2613）−10. 1177（13. 4998）

0. 4330（1. 4015）

0. 5756 ＊＊＊（0. 1620）−0. 8812 ＊＊＊（0. 1595）−48. 9525 ＊＊＊（6. 6532）

0. 5966 ＊＊＊（0. 1950）−3. 0318 ＊＊＊（0. 6516）−1. 8103 ＊＊＊（0. 5566）

0. 6021 ＊＊＊（0. 1557）

0. 3628 ＊（0. 1931）

0. 2962（0. 2125）−0. 3117 ＊＊＊（0. 0678）−0. 2983 ＊＊＊（0. 0635）

4. 1634 ＊＊＊（0. 9306）

1. 7888 ＊＊＊（0. 4395）

1. 8847 ＊＊＊（0. 5063）−0. 0505（0. 1990）−3. 0643 ＊＊＊（1. 1788）

居宅一人当たり
単位数（福祉用具貸与）

0. 3075

chi2（1）=117. 93 ＊＊＊2224

F（18, 2205）=66. 11 ＊＊＊605. 0845 ＊＊＊（192. 2463）

42. 0481（51. 2231）−8. 8364 ＊（4. 7635）

1. 7528 ＊＊＊（0. 6658）−2. 1001 ＊＊（0. 9862）−163. 7475 ＊＊＊（28. 7696）−3. 6125 ＊＊＊（0. 8300）

7. 3716 ＊＊＊（2. 5006）−6. 9615 ＊＊＊（2. 0314）

3. 1551 ＊＊＊（0. 6584）

2. 3466 ＊＊＊（0. 7455）

2. 1346 ＊＊＊（0. 7852）−2. 0660 ＊＊＊（0. 2842）−1. 9365 ＊＊＊（0. 2391）

23. 1625 ＊＊＊（3. 5771）

2. 8965 ＊（1. 6018）−4. 0216 ＊＊（2. 0404）

0. 2201（0. 3471）−9. 2857 ＊＊＊（3. 3360）

居宅一人当たり
単位数（短期入所）

Vol. 44注）1） 上段は推定値，下段は標準誤差である。
2） ＊＊＊は 1％ 有意水準，＊＊は 5％ 有意水準，＊は 10％ 有意水準でそれぞれ有意であることを示す。
3） Breusch-Pagan 検定が有意である場合には，White(1980) の分散修正を用いて標準誤差を求めている。

chi2（1）=8. 77 ＊＊＊2225−8. 7818 ＊＊＊（1. 6825）−0. 0052（0. 0101）

第一次産業比率

F（18, 2206）=91. 39 ＊＊＊292. 2498 ＊＊＊（59. 2441）

1. 7723 ＊＊＊（0. 4090）

施設定員率（県）2225−1. 5320 ＊＊＊（0. 5601）

1. 5813（1. 5525）

0. 0203 ＊（0. 0109）

人口密度（100 人 /km2）

F（18, 2206）=6. 23 ＊＊＊−267. 9588 ＊＊＊（30. 3489）−26. 4966 ＊＊＊（5. 4996）−0. 1311 ＊＊＊（0. 0369）

高齢夫婦世帯割合−11. 9263 ＊＊＊（3. 3755）

1. 5598（1. 0662）

1. 2047（1. 3725）

3. 5341 ＊＊（1. 4077）−1. 1166 ＊＊（0. 4663）−2. 7739 ＊＊＊（0. 3858）

18. 5048 ＊＊＊（6. 1931）

7. 9723 ＊＊＊（2. 7050）−6. 5199 ＊（3. 5129）−2. 0470 ＊＊＊（0. 5614）−6. 4010（4. 5923）

居宅一人当たり
単位数（通所介護）

季刊・社会保障研究

標本規模
Ｆ値調整済み R 二乗値
Breusch−Pagan 検定

9. 5493 ＊＊＊（1. 8746）−7. 3495 ＊（4. 4447）−0. 0141（0. 0334）−8. 8533 ＊＊＊（2. 2013）

0. 8721 ＊＊＊（0. 2993）

1. 1049 ＊（0. 5931）

1. 8525（1. 4000）−2. 7141 ＊＊＊（0. 7566）

0. 4773（0. 3058）

0. 2907（0. 3521）−0. 3389 ＊＊＊（0. 1042）−0. 3911 ＊＊＊（0. 0940）

3. 8656 ＊＊（1. 5319）

1. 0489 ＊（0. 5848）

2. 0893 ＊＊（0. 9332）−0. 5276 ＊＊＊（0. 2003）

3. 5354 ＊＊（1. 6034）

居宅一人当たり
単位数（訪問看護）1. 3655 ＊＊（0. 6971）−1. 2337 ＊＊＊（0. 2434）−1. 1539（3. 7792）

10. 9634 ＊＊＊（3. 4028）

居宅一人当たり
単位数（訪問介護）−22. 2126 ＊＊＊（8. 0314）

居宅一人当たり
単位数（総計）−0. 0355（0. 0670）

居宅利用率

所得段階 1 割合

変数名

表３ 「居宅利用率」と「居宅一人当たり単位数」：回帰分析の結果
102
No. 1

Summer ’08

介護給付水準と介護保険料の地域差の実証分析――保険者データを用いた分析――

103

表４ 「施設利用率」：回帰分析の結果
変数名

施設利用率
（合計）

施設利用率

施設利用率

施設利用率

（介護福祉施設）（介護保健施設）（介護療養施設）＊＊＊

0. 6145（0. 0727）＊＊＊

0. 0164（0. 0067）＊＊＊

0. 0025（0. 0007）−0. 0084（0. 0027）＊＊＊−0. 0182（0. 0027）

所得段階 5 割合

0. 0012（0. 0017）

0. 0074（0. 0017）

後期高齢者割合

0. 0329（0. 0045）

要支援割合−0. 0007（0. 0003）

要介護 1 割合

施設定員率（県）0. 7467（0. 0363）

所得段階 1 割合

0. 0184（0. 0057）

所得段階 2 割合

0. 0017（0. 0006）

所得段階 4 割合＊＊＊

0. 8168（0. 0548）＊＊＊

0. 7339（0. 0362）＊＊＊＊＊

0. 0061（0. 0034）＊−0. 0028（0. 0021）＊＊＊−0. 0007（0. 0003）＊＊−0. 0001（0. 0003）＊＊＊

0. 0051（0. 0018）＊＊＊

0. 0041（0. 0014）＊＊＊−0. 0036（0. 0011）＊＊＊−0. 0020（0. 0008）＊＊＊

0. 0120（0. 0032）＊＊＊

0. 0066（0. 0021）＊＊＊

0. 0001（0. 0002）

0. 0001（0. 0001）

＊＊

＊＊＊

＊＊

＊＊＊

0. 0155（0. 0046）＊＊−0. 0010（0. 0003）−0. 0013（0. 0004）＊＊＊−0. 0009（0. 0004）−0. 0001（0. 0002）−0. 0002（0. 0002）

要介護 3 割合

−0. 0016（0. 0011）−0. 0013（0. 0010）

0. 0003（0. 0006）−0. 0006（0. 0005）

要介護 4 割合

−0. 0002（0. 0009）

0. 0011（0. 0009）−0. 0014（0. 0007）−0. 0001（0. 0005）

要介護 5 割合

0. 0038（0. 0009）

0. 0040（0. 0009）−0. 0008（0. 0006）

0. 0010（0. 0004）

高齢単身世帯割合−0. 0015（0. 0026）−0. 0040（0. 0026）

0. 0024（0. 0018）−0. 0001（0. 0011）

高齢夫婦世帯割合

0. 0137（0. 0031）

0. 0233（0. 0032）−0. 0048（0. 0020）−0. 0032（0. 0014）

人口密度（100 人 /km2）−0. 0002（0. 0008）−0. 0011（0. 0008）

0. 0002（0. 0005）

0. 0006（0. 0004）

第一次産業比率

0. 0008（0. 0008）

0. 0027（0. 0008）−0. 0007（0. 0007）−0. 0011（0. 0004）

第二次産業比率−0. 0031（0. 0008）−0. 0005（0. 0008）−0. 0015（0. 0005）

医師密度−0. 0076（0. 0056）−0. 0230（0. 0077）

広域ダミー

0. 1978（0. 0685）

定数項−1. 0368（0. 2682）

標本規模
Ｆ値
調整済み R 二乗値
Breusch−Pagan 検定

＊＊＊

＊＊＊

＊＊＊

＊＊＊

＊＊＊

＊＊＊

＊＊

＊

＊＊＊

＊＊＊

−0. 0012（0. 0004）＊＊＊＊＊

0. 0031（0. 0036）＊＊

0. 0112（0. 0047）＊＊

0. 1244（0. 0513）−0. 0445（0. 0367）＊＊＊−0. 0457（0. 1906）−0. 0215（0. 1173）

0. 1171（0. 0512）＊＊＊−1. 0156（0. 2509）

2225

＊＊

＊＊

＊＊＊

＊＊＊

F（18, 2206）=139. 95 ＊＊＊

＊＊

＊＊＊

2225
F（18, 2206）=67. 19 ＊＊＊2218
F（18, 2199）=35. 64 ＊＊＊2169
F（18, 2150）=41. 94 ＊＊＊0. 4821

0. 3468

0. 1801

0. 3259chi2（1）=213. 98 ＊＊＊chi2（1）=696. 15 ＊＊＊chi2（1）=45. 32 ＊＊＊chi2（1）=379. 73 ＊＊＊注）1） 上段は推定値，下段は標準誤差である。
2） ＊＊＊は 1％ 有意水準，＊＊は 5％ 有意水準，＊は 10％ 有意水準でそれぞれ有意であることを示す。
3） Breusch-Pagan 検定が有意である場合には，White(1980) の分散修正を用いて標準誤差を求めている。

季刊・社会保障研究

104Vol. 44

No. 1

表５ 「高齢者一人当たり単位数」：回帰分析の結果
変数名
所得段階 1 割合
所得段階 2 割合
所得段階 4 割合
所得段階 5 割合
後期高齢者割合
高齢単身世帯割合
高齢夫婦世帯割合
人口密度 (100 人 /km2)
施設定員率（県）
第一次産業比率
第二次産業比率
医師密度
広域ダミー
定数項

係

数
＊＊＊

6. 79420. 1144−1. 3933＊＊＊
1. 8112＊＊＊
16. 2394
0. 3577−1. 6161＊＊＊
1. 3086＊＊＊336. 5229＊＊＊−1. 0560＊＊−0. 6571＊＊＊
8. 7940＊＊＊
98. 7403
2. 3724

標本規模
Ｆ値
調整済み R 二乗値
Breusch Pagan 検定

標準偏差

t

P＞t

1. 9917
0. 2362
1. 0869
0. 6773
1. 7539
0. 9290
1. 1451
0. 2939
13. 4837
0. 3172
0. 2975
2. 8635
35. 1234
95. 4281

3. 41
0. 48
−1. 28
2. 67
9. 26
0. 39
−1. 41
4. 45
24. 96−3. 33−2. 21
3. 07
2. 81
0. 02

0. 001
0. 6280. 2000. 0080. 0000. 7000. 1580. 0000. 0000. 001
0. 027
0. 0020. 0050. 9802225
F（13, 2211）=125. 52 ＊＊＊0. 3994chi2（1）=59. 72 ＊＊＊

注）1） ＊＊＊は 1％ 有意水準，＊＊は 5％ 有意水準，＊は 10％ 有意水準でそれぞれ有意であることを示す。
2） Breusch-Pagan 検定が有意であるので，White(1980) の分散修正を用いて標準誤差を求めている。

い。これは油井〔2006〕の青森県の保険者データ

からは，医師・医療へのアクセスが容易な地域でを用いた分析結果とは整合的である。

は介護福祉施設の利用率が若干低く，介護保健施

ここでも参考としてサンプル平均で評価した

設の利用率が若干高くなることが示唆される20）。

「居宅一人当たり単位数」の各変数に対する弾力

参考としてサンプル平均で評価した「施設利用性εを求めると，要介護度 1 割合（ε＝−0. 1443），

率」の各変数に対する弾力性εを求めると，施設

高齢夫婦世帯割合（ε＝−0. 1494），施設定員率

定員率（ε＝0. 7308）と高齢夫婦世帯割合（ε＝（ε＝0. 0997），に対する弾力性が比較的高い。

0. 4701）に対する弾力性が高い。

表 4 は「施設利用率」の実証モデルの推定結果

表 5 は「高齢者一人当たり単位数」の推定結果である。まず，全てのモデルで施設定員率の係数である。所得段階 1・5 割合，後期高齢者割合，

値は約 0. 6〜0. 8 と大きく，保険者レベルの「施人口密度，県の施設定員率，第一次・第二次就業設利用率」は県レベルの施設定員率に多くの部分

者比率，医師密度，広域ダミーの係数が有意であを規定されている。一方で，所得段階割合，後期る。所得段階 1 割合は正に有意であり，所得段階

高齢者割合，要介護度割合，高齢夫婦世帯割合，

1 割合の増加による「認定率」と「施設利用率」

就業者比率，医師密度の係数なども複数のモデル

上昇の効果は，「居宅一人当たり単位数」減少ので有意であり，低所得者，後期高齢者，重度要介効果よりも大きいことが推察される。また，後期護者，高齢夫婦世帯の増加は施設利用率（合計）高齢者割合と県の施設定員率は t 値も係数値も弾の増加に繋がっている。一方，人口密度は施設利力性21）も比較的大きく，介護サービスの給付水準

用率（合計）とは有意な相関が見られなかった。

に与える影響が大きい。また，広域ダミー変数のまた係数値は小さいものの，第一次就業者比率

係数値は，他の要因が一定ならば，広域連合の保の係数からは，農村部・山間部では介護福祉施設

険者では高齢者一人当たりの給付水準が月額で約の利用率が高くなり，介護療養施設の利用率が低

1, 000 円高くなることを示している。

くなることが示唆される。同様に医師密度の係数

介護給付水準と介護保険料の地域差の実証分析――保険者データを用いた分析――

Summer ’08

6

推定結果（要因別）

105

介護度割合については要介護認定者の重度化は次に，介護サービスの主要な給付水準（（1）式「居宅一人当たり単位数」と「施設利用率」を高の 6 指標）に対する各要因の横断的な影響についくする。Family については，高齢単身世帯割合て，本稿の仮説と推定結果から示唆される点を整の増加は，「認定率」を上昇させるが，「居宅一人理する。Income については，上述したように所

当たり単位数」を減少させ22），「高齢者一人当た

得段階 1 割合が高くなると「認定率」と「施設利り単位数」には有意な影響を与えない。また高齢用率」は増加し，「居宅一人当たり単位数」は減

夫婦世帯割合の増加も，「認定率」と「施設利用少するが，「高齢者一人当たり単位数」は増加す率」を上昇させるが，「居宅利用率」と「居宅一る。Needs については，後期高齢者割合が上昇す

人当たり単位数」を減少させ，「高齢者一人当たると全ての給付水準の指標が増加する。一方，要り単位数」には有意な影響を与えない。Access や

表６

介護保険料と所得段階１割合・後期高齢者割合・施設定員率・施設利用率

保険料額
順位

市区町村

都道府県

保険料額
（月額 円）

所得段階 1
割合指数（平均＝１）

後期高齢者
割合指数（平均＝１）

施設定員率（県）指数（平均＝１）

施設利用率
指数（平均＝１）

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
12
14

鶴居村
糸満市
与那国町
名瀬市
那覇市
沖縄市
宜野湾市
名護市
石川市
百石町
十和田湖町
西原町
下田町
藍住町

北海道
沖縄県
沖縄県
鹿児島県
沖縄県
沖縄県
沖縄県
沖縄県
沖縄県
青森県
青森県
沖縄県
青森県
徳島県

5942
5680
5652
5500
5226
5178
5158
5008
5000
4996
4988
4950
4950
4930

2. 29
3. 21
5. 25
9. 54
4. 47
5. 21
2. 34
2. 02
1. 81
1. 47
1. 74
1. 44
1. 18
0. 95

1. 02
0. 94
0. 96
1. 06
0. 87
0. 81
0. 78
1. 01
0. 93
0. 96
0. 97
0. 93
0. 83
0. 92

1. 15
1. 47
1. 47
1. 14
1. 47
1. 47
1. 47
1. 47
1. 47
1. 06
1. 06
1. 47
1. 06
1. 53

2. 51
1. 78
2. 59
1. 40
1. 29
1. 29
1. 25
1. 67
1. 59
1. 09
1. 25
1. 49
1. 01
1. 46

2698
2698
2698
2698
2698
2698
2698
2698
2698
2707
2708
2709
2709
2711
2711
2713
2714

川北町
伯方町
山添村
猿島町
月ヶ瀬村
志波姫町
桂村
花園村
川内村
栄村
矢祭町
常北町
岩井市
八開村
上北山村
下総町
秋山村

石川県
愛媛県
奈良県
茨城県
奈良県
宮城県
茨城県
和歌山県
福島県
長野県
福島県
茨城県
茨城県
愛知県
奈良県
千葉県
山梨県

2000
2000
2000
2000
2000
2000
2000
2000
2000
1950
1940
1900
1900
1800
1800
1785
1783

0. 00
0. 32
0. 23
0. 93
0. 24
0. 46
0. 66
0. 95
0. 67
0. 20
0. 49
0. 45
0. 60
1. 16
0. 75
0. 66
0. 37

1. 07
1. 02
1. 10
1. 03
1. 12
1. 03
1. 10
1. 02
1. 04
1. 16
1. 05
1. 02
0. 97
1. 06
1. 06
1. 01
1. 04

1. 18
1. 11
0. 86
0. 81
0. 86
0. 76
0. 81
0. 98
0. 73
0. 88
0. 73
0. 81
0. 81
0. 75
0. 86
0. 76
0. 85

0. 93
0. 81
0. 74
0. 62
0. 50
0. 46
0. 42
0. 32
0. 31
0. 71
0. 77
0. 52
0. 51
0. 66
0. 42
0. 37
0. 46

注）1） 介護保険料額は 2003 年度，所得段階１割合は 2003 年度（2002 年度はデータが入手不可能のため），後期高齢者
割合，施設定員率（県），施設利用率は 2002 年度の値。
2） 2003 年度に域内で複数の介護保険料を設定した保険者や 2003 年度の途中に合併した保険者（合計 15 保険者）
はサンプルから除かれている。

季刊・社会保障研究106Vol. 44

No. 1

Supply については，人口密度の増加は「認定率」

保険者のほうが低い傾向があり，後期高齢者補正を増加させ，給付水準全体も増加させる。県の施の効果であると考えられる。つまり，少なくとも設定員率は，全ての給付水準の指標を増加させ上位と下位の保険者に関しては，後期高齢者の増る。また医師密度の増加も「施設利用率」以外の加は保険料額の増加に繋がっていないが，低所得指標の増加に繋がる。District については，第一者や県レベルの介護施設供給の増加は保険料額の次就業者比率が高いと，「認定率」，「居宅一人当増加に直結していると考えられる。

たり単位数」が低くなり，「高齢者一人当たり単
III 結語位数」も低くなる。第二次就業者比率が高いと「認定率」，「施設利用率」が低くなる一方，「居宅利用率」が高くなり，「高齢者一人当たり単位

介護保険制度における「受益者負担の原則」の数」は低くなる。また広域連合の保険者において部分的な明確化は，保険者に財政規律へのインセは，「認定率」と「施設利用率」が有意に高くなンティブを与えようという狙いがあった。しかり，「高齢者一人当たり単位数」も高くなる。

し，本稿の分析によって介護給付水準や介護保険料額に一定の影響を与えることが判明した地域の7

検証：介護保険料との関係を中心に所得水準や県レベルの施設定員率は，保険者の裁

本章では，介護給付水準の地域差の要因を詳細

量的な抑制や調整の対象とはなりにくい。従ってに分析してきた。最後に，このような介護給付水

現状においては，介護保険料額の高騰は必ずしも準の地域差が介護保険料の地域差に直結するとい

保険者機能の弱さに起因させることはできない。

う「受益者負担」のあり方について検証する。本

厚生労働省や保険者は，介護保険料額の高騰を稿の分析結果によると，特に後期高齢者割合と施受けて，所得水準ごとの介護保険料負担額の見直設定員率（県）の増加は，介護給付水準の増加にしやケアプランチェックによる介護給付の適正化繋がる。また，所得段階 1 割合の係数も「認定をさらに積極的に進めようとしている。確かにこ率」，「施設利用率」，「高齢者一人当たり単位数」

れらの政策には一定の効果があることが期待されのモデルにおいて有意であるだけでなく，係数値る。しかし，これまでの介護費用の高騰の要因のも比較的大きい。従って，第 1 期の給付水準が第ほとんどは一人当たりの居宅サービス給付水準の2 期の介護保険料額に直結していることを踏まえ増加ではなく高齢者数や認定率の増加であるこると，第 1 期においてこれら 3 要因の水準が高いと25） や，居宅サービス需要の抑制は施設・グル（低い）保険者は第 2 期の保険料が高く（低く）ープホーム需要の増加に転嫁することなどを考慮

なる可能性が高い。ただし後期高齢者割合は，補すると，居宅介護サービスの抑制・適正化は，効正係数の効果によって保険料額の上昇の効果が相

果的な介護費用や保険料額の抑制に繋がらない可殺される可能性もある23）。そこで，第 2 期の介護能性もある。

保険料額が全国レベルで上位と下位の保険者を抽

また，介護保険制度の財政的な持続可能性を高出し，各保険者の所得段階 1 割合，後期高齢者割

めるための努力が，本来高い個別性が求められる

合，施設定員率（県）の水準を検証した。また参ケアプランを保険者が一律に書類や統計によって考のために施設利用率も併載した24）。

チェックするという作業に集中することにも問題

その結果が表 5 である。上位 14 保険者においがある。現在の介護保険制度下のケアプランがどては，所得段階 1 割合，施設定員率（県），施設の程度要介護者のニーズを満たしているか否かの利用率の指数（個別保険者の値÷全保険者平均のミクロレベルでの十分な検証が進んでいないま値）がほぼ全て 1 以上であり指数値も大きいのにま，現行の財政規模・負担のあり方を前提に給付

対して，下位 17 保険者の指数はほぼ全て 1 未満

抑制が先行するのは望ましいとは言えない。

である。一方，後期高齢者割合については上位の

中長期的な観点からみれば，最適な保険者の規Summer ’08

介護給付水準と介護保険料の地域差の実証分析――保険者データを用いた分析――

模や権限，「受益者負担の原則」を含む財政運営
や財源調達・財政調整のあり方，介護ニーズを満たすケアプランの水準，施設給付と在宅給付のバ
ランスなどを実証的に検証した上で，マクロの財政負担とミクロのケアプランの適切性の相方を考慮した介護保障制度を再構築することが必要である。
（平成 19 年 5 月投稿受理）（平成 19 年 12 月採用決定）
謝辞
本稿の作成段階において，井伊雅子教授，清水谷諭助教授，別所俊一郎専任講師，渡辺雅男教授（以上，一橋大学（2007 年 3 月時点）。五十音順），
沼尾波子教授（日本大学），本誌レフェリーから非常に有益なコメントを頂いた。ここに記して感謝の意を表したい。なお，文中における一切の誤りはすべて筆者に帰するものである。
注
1）なお，本稿では「第 1 号被保険者」と「高齢者」はともに 65 歳以上の男女を意味する。
2）第 2 期（2003〜2005 年度）では 18％，第 3 期（2006〜08 年度）では 19％ であった。
3）菊池・田近・油井〔2005〕。
4）た だ し， 個 表 デ ー タ を 用 い た Noguchi andShimizutani〔2006〕では供給者誘発需要は観察されていない。
5）「施設一人当たり単位数」については，介護サービス市場の需給状況や地域特性ではなく施設の種類や介護報酬によって制度的に決定される部分が大きいと考えられるため，分析対象から除く。
6）所得水準と介護サービス利用量の関係を分析した研究は調査報告も含めると多く存在するが，一致した見解は得られていない。
7）回帰においては所得第 3 段階の世帯数をレフ
ァレンス変数として用いるため，各所得段階割合の係数は，第 3 段階世帯数に対する割合が変化した場合の被説明変数の変化を示す。
中間に当たる第 3 段階をベースとすることによって，低所得化と高所得化の影響を比較的正確に捉えることができる。
8）回帰においては高齢者を含む核家族世帯数を
レファレンス変数として用いるため，高齢単身・夫婦世帯割合の係数は高齢核家族世帯数
に対する割合が変化した場合の被説明変数の変化を示す。データ上の制約から，高齢者を含む 3 世代家族世帯数をレファレンス変数に107反映させることはできなかった。
9）田近・油井〔2004〕，山内〔2004〕，湯田〔2005〕ではこれらの変数を後述する供給者誘発需要の変数として扱っているが，湯田〔2005〕が指摘するようにこれらの変数はアクセスの容易さを表す指標でもある。
10）人口密度をアクセスの指標として用いる場合に は 以 下 の 2 点 の 留 保 が 必 要 で あ る。 第 一に，指定都市・中核市の平成 17 年度における人口密度と訪問介護事業所密度の単相関係数を調べると 0. 55 である（指定都市・中核市 51
市の介護保険事業所数は厚生労働省〔2005〕
にて入手可能）。ただし，居宅サービスへのアクセスは，市区町村に存在する事業所数より，（近隣市区町村を含む）生活圏において利用可能な介護サービス事業所数に影響を受けると考えられるため，市区町村単位での事業所密度それ自体が介護サービスへのアクセスの指標として必ずしも最適とはいえない点にも注意が必要である。第二に，Mitchell, et al〔2004〕や清水谷・稲倉〔2006〕は人口密度を「都市化」の説明変数として用いている。本稿においては「都市化」は後述する産業別就業者比率でコントロールしているが，このように人口密度にはアクセス以外の要素も反映されうる点には留意が必要である。
11）施設へのアクセスの指標としては，二次医療圏などの広域圏の施設定員率を用いるのがより適切であると考えられる。また保険者圏の施設定員率を用いた分析を試みることも有益であろう。しかし今回は両者のデータを得られなかった。また保険者レベルの施設利用率
も施設へのアクセス指標と捉えうるが，他の給付水準の指標との間に同時性が疑われるため，本稿では用いない。
12）回帰においては第三次産業の就業者数をレフ
ァレンス変数として用いるため，第一次就業者比率と第二次就業者比率の係数は，第三次就業者数に対する比率が変化した際の被説明
変数の変化を示している。
13）介護サービスにおける供給者誘発需要の研究については II 1，注 4，注 9 を参照。
14）回帰においては要介護度 2 の要介護者数をレ
ファレンス変数として用いるため，各要介護度割合の係数は，要介護度 2 の要介護者数に対する割合が変化した場合の被説明変数の変化を示す。中度の要介護度 2 をベースとすることによって，要介護度の軽度化と重度化の影響を比較的正確に捉えることができる。
15）平成 14 年 8 月 7 日厚生労働省令第 104 号「指定介護老人福祉施設の人員，設備及び運営に関する基準の一部を改正する省令」

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季刊・社会保障研究

16）山本〔2002〕。反論としては池田〔2002〕。
17）後述する本稿の分析結果からも明らかなように，「認定率」の高まりは主に軽度の認定者の増加により生じる。従って，「認定率」は単相関において軽度の要介護度割合とは正の相関があり，重度の要介護度割合と負の相関がある。しかしこれは各要介護度割合が「認定率」に影響を与えているわけではなく，両者が共通の要因によって同時に決定されることを意味する。
18）上述したように，高齢単身・世帯割合が 2000
年度のものであることは，同時性を避けるラ
グ変数としての意味合いがある。
19）2004 年度末の 2248 保険者から，ある所得段階割合や要介護度割合がゼロとなる 22 保険者と，2000 年度国勢調査において人口や世帯数がゼロである東京都三宅村をサンプルから除いた。
20）ただし，県レベルの施設定員率ではコントロールできない二次医療圏・保険者圏の施設供給水準が医師密度と施設利用率に同時に影響を与える場合，医師密度の係数には同時性バ
イアスが生じている可能性がある点には留意が必要である。
21）サンプル平均で評価すると，県の施設定員率に対する弾力性は 0. 6116，後期高齢者割合に対する弾力性は 0. 4310 であった。
22）ただし 10％ 有意水準でのみ有意である。
23）厚生労働省〔2002d〕に記載されている算定方
法を単純化すると，第 2 期第 1 号保険料基準
額は，介護保険料額＝高齢者一人当たり費用推計×
0. 9×0. 18×θ×ω÷γの式によって表すことができる。ここで高齢者一人当たり費用の推計値は，第 1 期の高齢者一人当たり費用に当期の居宅サービス利用
希望の伸び率等を反映させた数値である。また，θは「後期高齢者加入割合補正係数」，
ωは「所得段階別加入割合補正係数」，γは保険者圏の高齢者世帯の所得水準に関わらず所定の第一号保険料負担分総額を確保するた
めの，所得段階割合による高齢者数補正である。ωは当該保険者と全国平均の高齢者世帯の所得段階の分布によって，γは当該保険者の高齢者世帯の所得段階の分布によって決定される。ωとγは原則的に相殺し合い，当該保険者における所得分布状況と全国における平均的な所得分布状況の乖離による保険料基準額の格差を調整するように設定されている。
24）介護保険料額は厚生労働省が公表している第
2 期の第 1 号介護保険料基準額の保険者デー
タ（2003 年度 4 月 1 日現在），所得段階 1 割合

Vol. 44

No. 1

は厚生労働省〔2003b〕（2002 年度データは入手不可のため），後期高齢者割合と施設利用率
は厚生労働省〔2002a〕，施設定員率（県）は厚生労働省〔2002c〕と厚生労働省〔2002b〕より算出。過渡的措置として 2003 年度中は同一保険者内に複数の介護保険料を設定した保険者や 03 年度の途中に合併した保険者（合計 15保険者）はサンプルから除いている。
25）鈴 木〔2002〕， 厚 生 労 働 省〔2003b〕， 牧 野〔2005〕。
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（あんどう・みちひと

株式会社三菱総合研究所
研究員）