介護保険サービス地域差の統計的研究
─ 保険者別データによる検証 ─

松
1

岡

佑

和

はじめに
2000 年に介護保険制度が施行されてから 20 年になる。「走りながら考える」と言われ、見切り発車でスタートをせざるを得なかった制度であるが、現在では社会保障制度の 1 つとして国民にも認知され制度の基盤も安定をしてきたと言えるだろう。介護保険制度は市区町村を中心とした保険者の下、2000 年から居宅・施設サービス、2006 年から地域密着型サービスが提供されている。介護保険サービスの第 1 号被保険者数（65 歳以上人口）、利用者数は、それぞれ 2000 年度約 2,242 万人、約 1,966 万人（累計）から、2018 年度約 3,525 万人、約 6,528 万人（累計）へと大幅に増加している。利用者増加に伴い、介護保険サービス費用額も 2000 年度約 3.5兆円（GDP 比 0.69%）から 2018 年度約 9.9 兆円（GDP 比 1.81%）へと増加し社会保障費として財政に与える影響も増大している。
介護保険制度に関する経済学のアプローチからの研究としては、主に介護給付水準の決定要因に関する研究（安藤（2008）、田近・油井（2004）、油井（2006）、松岡（2016a））や、長期的な医療・介護保険財政の推計・予測等の研究が行われてきた（Iwamoto and Fukui（2009））。また自治体
間競争・空間的自己相関を検証した研究も存在する。山内（2009）では2001-03 年都道府県パネルデータを用い介護保険施設における介護サービ
スの空間的自己相関を空間計量経済学の手法を用い分析し、近隣都道府県
287

ビスへのアクセスの差

ビスへのアクセスのには医療保険サービスには医療保険サービ
られている（厚生労働

られている（厚生労較に留まっており、統から正の影響を受けることを確認している。松岡（2016a）では 2006-12

較に留まっており、付水準には自治体間競年度保険者別データを用い、全ての介護サービス（合計・居宅・施設・地付水準には自治体間域密着型サービス）において空間的自己相関が存在することを空間計量経（2016a）では他保険者済学の手法を用いて確認し、近隣都道府県の保険者の影響も受けることを（2016a）では他保体間競争・空間的自己示している。

体間競争・空間的自を経て収束をする可能

これらの先行研究は介護保険財政を運営する立場（保険者、都道府県、を経て収束をする可

地域間における変数
国等）にとって重要な分析である。一方で被保険者、利用者の立場で介護

ビスへのアクセスの差等から生じる介護給付水準の地

地域間における変Martin（1992a）等で保険制度を考えると、介護サービスへのアクセスの差等から生じる介護給の地域差は重要な問題である。介護保険
クセスの差等から生じる介護給付水準の地域差は重要な問題である。介護保険には医療保険サービス同様に地域間でサービス量、介Martin（1992a）等
付水準の地域差は重要な問題である。介護保険には医療保険サービス同様研究が存在する。𝜎𝜎𝜎𝜎収束
ビスへのアクセスの差等から生じる介護給付水準の地域差
ら生じる介護給付水準の地域差は重要な問題である。介護保険に地域間でサービス量、介護保険料等が大きく異なることが知られている、介護保険料等が大きく異なることが知険サービス同様に地域間でサービス量、介護保険料等が大きく異なることが知られている（厚生労働省（2014））。しかしながら、研究が存在する。𝜎𝜎𝜎𝜎
1 人あたり変数水準が低には医療保険サービス同様に地域間でサービス量、介護保（厚生労働省（2014））。しかしながら、その分析の多くは記述統計によるに地域間でサービス量、介護保険料等が大きく異なることが知ら、その分析の多くは記述統計による比（厚生労働省（2014））。しかしながら、その分析の多くは記述統計による比較に留まっており、統計的な分析が行われているわけ
1 人あたり変数水準のキャッチアップ過程
1。先行
比較に留まっており、統計的な分析が行われているわけではない
られている（厚生労働省（2014））。しかしながら、その2014））。しかしながら、その分析の多くは記述統計による比11
わけではないており、統計的な分析が行われているわけではない。先行研究において介護給付水準には自治体間競争・空間的自己相関が存在する。先行研究において介護給のキャッチアップ過ビスへのアクセスの差究が松岡（2016b、201
研究において介護給付水準には自治体間競争・空間的自己相関が存在する
1
較に留まっており、統計的な分析が行われているわけではな分析が行われているわけではない。先行研究において介護給（2016a）では他保険者の水準の影響も受けることが確することが明らかとなっており、松岡
自治体間競争・空間的自己相関が存在することが明らかとなっており、松岡究が松岡（2016b、
ことが明らかとなっており、松岡（2016a）では他保険者の水準の影響もには医療保険サービス
用い松岡（2017）では付水準には自治体間競争・空間的自己相関が存在すること
空間的自己相関が存在することが明らかとなっており、松岡の地域差は重要な問題である。介護保険受けることが確認されている。介護給付水準に自治体間競争・空間的自己では他保険者の水準の影響も受けることが確認されている。介護給付水準に自治が確認されている。介護給付水準に自治体間競争・空間的自己相関が存在するならば、地域間用い松岡（2017）でられている（厚生労働（2019、2020）では、（2016a）では他保険者の水準の影響も受けることが確認さ
準の地域差は重要な問題である。介護保険
アクセスの差等から生じる介護給付水準の地域差は重要な問題である。介護保険
相関が存在するならば、地域間（自治体間）の介護給付水準は時間を経て水準の影響も受けることが確認されている。介護給付水準に自治、介護保険料等が大きく異なることが知域間（自治体間）の介護給付水準は時間
空間的自己相関が存在するならば、地域間（自治体間）の介護給付水準は時間を経て収束をする可能性が高い。
（2019、2020）で較に留まっており、統収束は存在し、地域差収束をする可能性が高い。
体間競争・空間的自己相関が存在するならば、地域間（自量、介護保険料等が大きく異なることが知
保険サービス同様に地域間でサービス量、介護保険料等が大きく異なることが知が存在するならば、地域間（自治体間）の介護給付水準は時間
ら、その分析の多くは記述統計による比をする可能性が高い。
地域間における変数の水準の収束に関しては、Bau
収束は存在し、地域付水準には自治体間競は、データ・対象年度
地域間における変数の水準の収束に関しては、Baumol（1986）、Barroを経て収束をする可能性が高い。
がら、その分析の多くは記述統計による比る（厚生労働省（2014））。しかしながら、その分析の多くは記述統計による比1高い。
わけではない
。先行研究において介護給
Baumol（1986）、Barro
おける変数の水準の収束に関しては、Baumol（1986）、Barroand Sala-i- Martin（1992a）等で用いられた経済成長の収束分析
and Sala-iは、データ・対象年
and Sala-i-Martin（1992a）等で用いられた経済成長の収束分析の方法で（2016a）では他保険
して保険者別データを
1
1
地域間における変数の水準の収束に関しては、Baumol（
るわけではないっており、統計的な分析が行われているわけではない。先行研究において介護給。先行研究において介護給準の収束に関しては、Baumol（1986）、Barroand Sala-iすることが明らかとなっており、松岡分析の方法である𝜎𝜎𝜎𝜎収束、𝛽𝛽𝛽𝛽収束を用いた
992a）等で用いられた経済成長の収束分析の方法である𝜎𝜎𝜎𝜎収束、𝛽𝛽𝛽𝛽収束を用いた収束とは標準偏差・変ある 収束、 収束を用いた研究が存在する。
研究が存在する。𝜎𝜎𝜎𝜎収束とは標準偏差・変動係数が時して保険者別データ体間競争・空間的自己2006
年度以降に限定しMartin（1992a）等で用いられた経済成長の収束分析の方在することが明らかとなっており、松岡
は自治体間競争・空間的自己相関が存在することが明らかとなっており、松岡
収束とは
1人あたり変数水準が動係数が時間を通じて減少する過程、られた経済成長の収束分析の方法である𝜎𝜎𝜎𝜎収束、𝛽𝛽𝛽𝛽収束を用いたとが確認されている。介護給付水準に自治が時間を通じて減少する過程、𝛽𝛽𝛽𝛽収束とはする。𝜎𝜎𝜎𝜎収束とは標準偏差・変動係数が時間を通じて減少する過程、𝛽𝛽𝛽𝛽収束とは
1 人あたり変数水準が低い地域は高い地域と比べより2006 年度以降に限定を経て収束をする可能の流れにあり、2001
年
低い地域は高い地域と比べより高い成長率を上げるという後進地域の研究が存在する。𝜎𝜎𝜎𝜎収束とは標準偏差・変動係数が時間を通）では他保険者の水準の影響も受けることが確認されている。介護給付水準に自治とが確認されている。介護給付水準に自治は標準偏差・変動係数が時間を通じて減少する過程、𝛽𝛽𝛽𝛽収束とは域間（自治体間）の介護給付水準は時間より高い成長率を上げるという後進地域
変数水準が低い地域は高い地域と比べより高い成長率を上げるという後進地域のキャッチアップ過程のことである。この点に着目しの流れにあり、200
地域間における変数ある。この研究は松岡
キャッチアップ過程のことである。この点に着目し、介護保険制度に応用
1
人あたり変数水準が低い地域は高い地域と比べより高い成地域間（自治体間）の介護給付水準は時間・空間的自己相関が存在するならば、地域間（自治体間）の介護給付水準は時間
地域は高い地域と比べより高い成長率を上げるという後進地域
究が松岡（2016b、2017、2019、2020）である。都道
目し、介護保険制度に応用した一連の研アップ過程のことである。この点に着目し、介護保険制度に応用した一連の研ある。この研究は松Martin（1992a）等でした一連の研究が松岡（2016b、2017、2019、2020）である。都道府県別
本稿では、2001-18
年のキャッチアップ過程のことである。この点に着目し、介束をする可能性が高い。
とである。この点に着目し、介護保険制度に応用した一連の研Baumol（1986）、Barroand
Sala-i2016b、2017、2019、2020）である。都道府県別介護保険給付水準のデータを
都道府県別介護保険給付水準のデータを用い松岡（2017）ではα収束を、松岡（2016b）では
松本稿では、2001岡
介護保険給付水準のデータを用 い 松 岡（2017） で は 収 束 を、研究が存在する。𝜎𝜎𝜎𝜎収ービスにおいて、𝜎𝜎𝜎𝜎収束
究が松岡（2016b、2017、2019、2020）である。都道府県、Baumol（1986）、Barro
における変数の水準の収束に関しては、Baumol（1986）、Barroand
Sala-iandSala-i2019、2020）である。都道府県別介護保険給付水準のデータを（2016b）では 収束を計測している。松岡（2019、2020）では、保険者分析の方法である𝜎𝜎𝜎𝜎収束、𝛽𝛽𝛽𝛽収束を用いたではβ収束を計測している。松岡2017）ではα収束を、松岡（2016b）ではβ収束を計測している。松岡（2019、2020）では、保険者別データを用いβ収束をービスにおいて、𝜎𝜎𝜎𝜎
1 人あたり変数水準が準の𝜎𝜎𝜎𝜎収束を計測するこ用い松岡（2017）ではα収束を、松岡（2016b）ではβ収収束を計測している。いずれも
収束、
収束は存在
別データを用い（1992a）等で用いられた経済成長の収束分析の方法である𝜎𝜎𝜎𝜎収束、𝛽𝛽𝛽𝛽収束を用いた
束分析の方法である𝜎𝜎𝜎𝜎収束、𝛽𝛽𝛽𝛽収束を用いた束を、松岡（2016b）ではβ収束を計測している。松岡が時間を通じて減少する過程、𝛽𝛽𝛽𝛽収束とは020）では、保険者別データを用いβ収束を計測している。いずれもα収束、β束を計測している。いずれもα収束、β収束は存在し、地域差縮小が示唆される結果となって準の𝜎𝜎𝜎𝜎収束を計測すのキャッチアップ過程
ける自治体間競争・空し、地域差縮小が示唆される結果となっている。しかしこれら一連の研究（2019、2020）では、保険者別データを用いβ収束を計測
数が時間を通じて減少する過程、𝛽𝛽𝛽𝛽収束とは在する。𝜎𝜎𝜎𝜎収束とは標準偏差・変動係数が時間を通じて減少する過程、𝛽𝛽𝛽𝛽収束とは
険者別データを用いβ収束を計測している。いずれもα収束、βより高い成長率を上げるという後進地域っている。しかしこれら一連の研究でし、地域差縮小が示唆される結果となっている。しかしこれら一連の研究では、データ・対象年度が限られていた。松岡（2016b
ける自治体間競争・
究が松岡（2016b、2かを検証し、地域間介
288
収束は存在し、地域差縮小が示唆される結果となっている
べより高い成長率を上げるという後進地域
り変数水準が低い地域は高い地域と比べより高い成長率を上げるという後進地域が示唆される結果となっている。しかしこれら一連の研究で目し、介護保険制度に応用した一連の研
16b、2017）では都道府県データを、そ・対象年度が限られていた。松岡（2016b、2017）では都道府県データを、そして保険者別データを用いた松岡（2019、2020）も平かを検証し、地域間用い松岡（2017）では保険制度へ移行し制度は、データ・対象年度が限られていた。松岡（2016b、20
着目し、介護保険制度に応用した一連の研チアップ過程のことである。この点に着目し、介護保険制度に応用した一連の研られていた。松岡（2016b、2017）では都道府県データを、そ。都道府県別介護保険給付水準のデータを
別データを用いた松岡（2019、2020）も平成の大合併の影響のためデータはも平成の大合併の影響のためデータは 2006 年度以降に限定していた。本稿は松岡（2016b、保険制度へ移行し制（2019、2020）では化したかを分析するこ
して保険者別データを用いた松岡（2019、2020）も平成の（2016b、2017、2019、2020）である。都道府県別介護保険給付水準のデータを。都道府県別介護保険給付水準のデータをた松岡（2019、2020）も平成の大合併の影響のためデータはではβ収束を計測している。松岡以降に限定していた。本稿は松岡（2016b、2017、2019、2020）の一連の研究
b、2017、2019、2020）の一連の研究 の流れにあり、2001 年から 2018
年までの最新の保険化したかを分析する
収束は存在し、地域差観点からである。介護を経て収束をする可能性が高い。
差等から生じる介護給付水準の地域差は重要な問題である。介護保険
地域間における変数の水準の収束に関しては、Baumol（1の差等から生じる介護給付水準の地域差は重要な問題である。介護保険
ス同様に地域間でサービス量、介護保険料等が大きく異なることが知Martin（1992a）等で用いられた経済成長の収束分析の方法
ビス同様に地域間でサービス量、介護保険料等が大きく異なることが知働省（2014））。しかしながら、その分析の多くは記述統計による比介護保険サービス地域差の統計的研究
研究が存在する。𝜎𝜎𝜎𝜎収束とは標準偏差・変動係数が時間を通じ労働省（2014））。しかしながら、その分析の多くは記述統計による比
1
統計的な分析が行われているわけではない 。先行研究において介護給
では、データ・対象年度が限られていた。松岡（2016b、2017）では都道
1 人あたり変数水準が低い地域は高い地域と比べより高い成、統計的な分析が行われているわけではない 1。先行研究において介護給競争・空間的自己相関が存在することが明らかとなっており、松岡
府県データを、そして保険者別データを用いた松岡（2019、2020）も平成のキャッチアップ過程のことである。この点に着目し、介護間競争・空間的自己相関が存在することが明らかとなっており、松岡の大合併の影響のためデータは 2006 年度以降に限定していた。本稿は松者の水準の影響も受けることが確認されている。介護給付水準に自治究が松岡（2016b、2017、2019、2020）である。都道府県別
岡（2016b、2017、2019、2020）の一連の研究の流れにあり、2001 年から保険者の水準の影響も受けることが確認されている。介護給付水準に自治
己相関が存在するならば、地域間（自治体間）の介護給付水準は時間用い松岡（2017）ではα収束を、松岡（2016b）ではβ収束収束の研究である。この2018 年までの最新の保険者別データを用いた自己相関が存在するならば、地域間（自治体間）の介護給付水準は時間能性が高い。
2。
研究は松岡（2016b、2017、2019、2020）の一連の研究がベースとなる（2019、2020）では、保険者別データを用いβ収束を計測し可能性が高い。
数の水準の収束に関しては、Baumol（1986）、Barroand
Sala-i本稿では、2001-18 年度保険者別パネルデータを用い、地域間（保険者
収束は存在し、地域差縮小が示唆される結果となっている。
地域差は重要な問題である。介護保険
3
変数の水準の収束に関しては、Baumol（1986）、Barroand Sala-iで用いられた経済成長の収束分析の方法である𝜎𝜎𝜎𝜎収束、𝛽𝛽𝛽𝛽収束を用いた間）介護保険サービスにおいて、 収束が生じているかを検証した 。介は、データ・対象年度が限られていた。松岡（2016b、2017
介護保険料等が大きく異なることが知等で用いられた経済成長の収束分析の方法である𝜎𝜎𝜎𝜎収束、𝛽𝛽𝛽𝛽収束を用いた
護保険制度下における介護給付水準の 収束を計測することには、下記の束とは標準偏差・変動係数が時間を通じて減少する過程、𝛽𝛽𝛽𝛽収束とは差は重要な問題である。介護保険 して保険者別データを用いた松岡（2019、2020）も平成の大意義があると考える。1 つ目は、介護給付水準における自治体間競争・空、その分析の多くは記述統計による比𝜎𝜎𝜎𝜎収束とは標準偏差・変動係数が時間を通じて減少する過程、𝛽𝛽𝛽𝛽収束とは
低い地域は高い地域と比べより高い成長率を上げるという後進地域
保険料等が大きく異なることが知
間的自己相関の存在から、介護給付水準の収束が実際に生じているかを検2006 年度以降に限定していた。本稿は松岡（2016b、2017、
けではない 1。先行研究において介護給準が低い地域は高い地域と比べより高い成長率を上げるという後進地域
程のことである。この点に着目し、介護保険制度に応用した一連の研証し、地域間介護給付水準の変遷の特徴を把握することが可能なためであの分析の多くは記述統計による比の流れにあり、2001 年から 2018 年までの最新の保険者別デることが明らかとなっており、松岡過程のことである。この点に着目し、介護保険制度に応用した一連の研差等から生じる介護給付水準の地域差は重要な問題である。介護保険
17、2019、2020）である。都道府県別介護保険給付水準のデータをる。介護保険制度へ移行し制度が浸透するに従い、介護給付水準の地域差はない 1。先行研究において介護給ある。この研究は松岡（2016b、2017、2019、2020）の一連
確認されている。介護給付水準に自治、2017、2019、2020）である。都道府県別介護保険給付水準のデータをが、保険者単位でどう変化したかを分析することは意義があると考える。
ス同様に地域間でサービス量、介護保険料等が大きく異なることが知はα収束を、松岡（2016b）ではβ収束を計測している。松岡とが明らかとなっており、松岡
本稿では、2001-18 年度保険者別パネルデータを用い、地
2 つ目は、利用者・被保険者の厚生上の観点からである。介護給付水準の間（自治体間）の介護給付水準は時間ではα収束を、松岡（2016b）ではβ収束を計測している。松岡働省（2014））。しかしながら、その分析の多くは記述統計による比、保険者別データを用いβ収束を計測している。いずれもα収束、βされている。介護給付水準に自治地域差が、後期高齢者割合、地域による家族介護の考え方の違い、介護保ービスにおいて、𝜎𝜎𝜎𝜎収束が生じているかを検証した 3。介護保では、保険者別データを用いβ収束を計測している。いずれもα収束、β統計的な分析が行われているわけではない 1。先行研究において介護給差縮小が示唆される結果となっている。しかしこれら一連の研究で険料の違い等の地域特性を完全に反映したものであれば、その地域差の存自治体間）の介護給付水準は時間準の𝜎𝜎𝜎𝜎収束を計測することには、下記の意義があると考える。
umol（1986）、Barro and Sala-i域差縮小が示唆される結果となっている。しかしこれら一連の研究で競争・空間的自己相関が存在することが明らかとなっており、松岡度が限られていた。松岡（2016b、2017）では都道府県データを、そ在は認められる。しかしながら、保険者地域の地域特性を把握しているとける自治体間競争・空間的自己相関の存在から、介護給付水析の方法である𝜎𝜎𝜎𝜎収束、𝛽𝛽𝛽𝛽収束を用いた年度が限られていた。松岡（2016b、2017）では都道府県データを、そ考えられる保険者（市町村）による地域密着型サービスの事業所公募状況
険者の水準の影響も受けることが確認されている。介護給付水準に自治を用いた松岡（2019、2020）も平成の大合併の影響のためデータは（1986）、Barro and Sala-iかを検証し、地域間介護給付水準の変遷の特徴を把握するこにおいて、50.81% の保険者が、施設数が整備目標に達しておらず、その時間を通じて減少する過程、𝛽𝛽𝛽𝛽収束とは
タを用いた松岡（2019、2020）も平成の大合併の影響のためデータは
己相関が存在するならば、地域間（自治体間）の介護給付水準は時間していた。本稿は松岡（2016b、2017、2019、2020）の一連の研究方法である𝜎𝜎𝜎𝜎収束、𝛽𝛽𝛽𝛽収束を用いた保険制度へ移行し制度が浸透するに従い、介護給付水準の地
58.2% が理由を応募がなかったためと答えている（畠山（2010））4。地域り高い成長率を上げるという後進地域
定していた。本稿は松岡（2016b、2017、2019、2020）の一連の研究
能性が高い。
年から
2018 年までの最新の保険者別データを用いたα収束の研究で特性を反映した需給ギャップが完全に反映されていないことが示唆され、通じて減少する過程、𝛽𝛽𝛽𝛽収束とは化したかを分析することは意義があると考える。2 つ目は、し、介護保険制度に応用した一連の研01
年から 2018 年までの最新の保険者別データを用いたα収束の研究で2数の水準の収束に関しては、Baumol（1986）、Barroand Sala-i岡（2016b、2017、2019、2020）の一連の研究がベースとなる。
このような状況での介護給付水準の地域差は利用者・被保険者にとって望成長率を上げるという後進地域 観点からである。介護給付水準の地域差が、後期高齢者割合2
道府県別介護保険給付水準のデータを
松岡（2016b、2017、2019、2020）の一連の研究がベースとなる。
で用いられた経済成長の収束分析の方法である𝜎𝜎𝜎𝜎収束、𝛽𝛽𝛽𝛽収束を用いた
ましい状態ではないと考えられる。 収束の存在により地域差縮小が示唆
年度保険者別パネルデータを用い、地域間（保険者間）介護保険サ
介護保険制度に応用した一連の研はβ収束を計測している。松岡
されれば、利用者・被保険者の介護サービスへのアクセスの差が減少して-18 年度保険者別パネルデータを用い、地域間（保険者間）介護保険サ3
収束とは標準偏差・変動係数が時間を通じて減少する過程、𝛽𝛽𝛽𝛽収束とは束が生じているかを検証した。介護保険制度下における介護給付水県別介護保険給付水準のデータをいるのではないかと考えられる。
3を計測している。いずれもα収束、β𝜎𝜎𝜎𝜎収束が生じているかを検証した。介護保険制度下における介護給付水が低い地域は高い地域と比べより高い成長率を上げるという後進地域
ことには、下記の意義があると考える。1
つ目は、介護給付水準にお収束を計測している。松岡
本稿で得られた結果は以下の通りである。1 人あたり介護給付水準におている。しかしこれら一連の研究ですることには、下記の意義があると考える。1
つ目は、介護給付水準にお程のことである。この点に着目し、介護保険制度に応用した一連の研
空間的自己相関の存在から、介護給付水準の収束が実際に生じている
いて、変動係数を用いた収束が確認された。これら収束は介護保険制度初測している。いずれもα収束、βb、2017）では都道府県データを、そ・空間的自己相関の存在から、介護給付水準の収束が実際に生じている
2017、2019、2020）である。都道府県別介護保険給付水準のデータを
介護給付水準の変遷の特徴を把握することが可能なためである。介護289
る。しかしこれら一連の研究で平成の大合併の影響のためデータは間介護給付水準の変遷の特徴を把握することが可能なためである。介護はα収束を、松岡（2016b）ではβ収束を計測している。松岡
度が浸透するに従い、介護給付水準の地域差が、保険者単位でどう変017）では都道府県データを、そ、2017、2019、2020）の一連の研究
制度が浸透するに従い、介護給付水準の地域差が、保険者単位でどう変は、保険者別データを用いβ収束を計測している。いずれもα収束、βことは意義があると考える。2つ目は、利用者・被保険者の厚生上のの大合併の影響のためデータは
険者別データを用いたα収束の研究でることは意義があると考える。2つ目は、利用者・被保険者の厚生上の差縮小が示唆される結果となっている。しかしこれら一連の研究で
護給付水準の地域差が、後期高齢者割合、地域による家族介護の考え

サービス量、介護保険料等が大きく異なることが知しながら、その分析の多くは記述統計による比

介護保険料等が大きく異なることが知しかしながら、その分析の多くは記述統計による比いるわけではない 1。先行研究において介護給、その分析の多くは記述統計による比1
われているわけではない。先行研究において介護給存在することが明らかとなっており、松岡けではない 1。先行研究において介護給相関が存在することが明らかとなっており、松岡ることが確認されている。介護給付水準に自治期（2001-05 年）の方が 2006 年以降と比べ速い傾向であった。2006 年以受けることが確認されている。介護給付水準に自治ることが明らかとなっており、松岡、地域間（自治体間）の介護給付水準は時間から生じる介護給付水準の地域差は重要な問題である。介護保険
降は不安定であり、地域密着サービスを除き、継続的なα収束は確認できならば、地域間（自治体間）の介護給付水準は時間が確認されている。介護給付水準に自治なかった。しかし 2001 年度と 2018 年度を比較すると変動係数は全ての変様に地域間でサービス量、介護保険料等が大きく異なることが知は、Baumol（1986）、Barroand Sala-i数で減少をしており、長期的な観点では地域差縮小が示唆された。
間（自治体間）の介護給付水準は時間（2014））。しかしながら、その分析の多くは記述統計による比関しては、Baumol（1986）、Barroand Sala-i収束分析の方法である𝜎𝜎𝜎𝜎収束、𝛽𝛽𝛽𝛽収束を用いた
節では分析で扱うデータ・変数につ2 節では 収束の概念を説明し、3的な分析が行われているわけではない 1。先行研究において介護給
成長の収束分析の方法である𝜎𝜎𝜎𝜎収束、𝛽𝛽𝛽𝛽収束を用いた
いて述べ、4 節で 収束の計測結果を提示する。5 節はまとめである。
係数が時間を通じて減少する過程、𝛽𝛽𝛽𝛽収束とは・空間的自己相関が存在することが明らかとなっており、松岡
umol（1986）、Barro and Sala-i・変動係数が時間を通じて減少する過程、𝛽𝛽𝛽𝛽収束とは比べより高い成長率を上げるという後進地域
水準の影響も受けることが確認されている。介護給付水準に自治地域と比べより高い成長率を上げるという後進地域
析の方法である𝜎𝜎𝜎𝜎収束、𝛽𝛽𝛽𝛽収束を用いた
2収束に着目し、介護保険制度に応用した一連の研関が存在するならば、地域間（自治体間）の介護給付水準は時間
この点に着目し、介護保険制度に応用した一連の研ある。都道府県別介護保険給付水準のデータを
時間を通じて減少する過程、𝛽𝛽𝛽𝛽収束とは本稿で用いる収束の計測・推定方法は、Barro、Sala-i-Martin 等によるが高い。
）である。都道府県別介護保険給付水準のデータを
経 済 成 長 の 研 究（Barro and Sala-i-Martin（1992a,b）、Sala-i-Marting6b）ではβ収束を計測している。松岡り高い成長率を上げるという後進地域
水準の収束に関しては、Baumol（1986）、Barro（1996）等）で用いられた収束である。 and Sala-i（2016b）ではβ収束を計測している。松岡
いβ収束を計測している。いずれもα収束、βら生じる介護給付水準の地域差は重要な問題である。介護保険
し、介護保険制度に応用した一連の研いられた経済成長の収束分析の方法である𝜎𝜎𝜎𝜎収束、𝛽𝛽𝛽𝛽収束を用いた経済成長の文脈で用いられる 収束とは（対数を取った）1 人あたり所を用いβ収束を計測している。いずれもα収束、βとなっている。しかしこれら一連の研究で得の国間／地域間の標準偏差が時間を通じて低下することである。Nixonに地域間でサービス量、介護保険料等が大きく異なることが知は標準偏差・変動係数が時間を通じて減少する過程、𝛽𝛽𝛽𝛽収束とは
都道府県別介護保険給付水準のデータをる結果となっている。しかしこれら一連の研究で（2016b、2017）では都道府県データを、そ（1999）、Wang（2009）では 1 人あたり医療支出が対象の変数となってい014））。しかしながら、その分析の多くは記述統計による比地域は高い地域と比べより高い成長率を上げるという後進地域
はβ収束を計測している。松岡。松岡（2016b、2017）では都道府県データを、そる。Barro、Sala-i-Martin による一連の研究では（対数による）標準偏差020）も平成の大合併の影響のためデータはな分析が行われているわけではない 1。先行研究において介護給ことである。この点に着目し、介護保険制度に応用した一連の研が用いられているが、Nixon（1999）、Wang（2009）では対数を取ってい19、2020）も平成の大合併の影響のためデータは束を計測している。いずれもα収束、β（2016b、2017、2019、2020）の一連の研究
空間的自己相関が存在することが明らかとなっており、松岡、2019、2020）である。都道府県別介護保険給付水準のデータをない値を用いた変動係数が用いられている。変動係数とは、標準偏差 /松岡（2016b、2017、2019、2020）の一連の研究
最新の保険者別データを用いたα収束の研究でている。しかしこれら一連の研究で平均と定義される尺度であり平均が異なる変数間の相対的なばらつきを比準の影響も受けることが確認されている。介護給付水準に自治収束を、松岡（2016b）ではβ収束を計測している。松岡での最新の保険者別データを用いたα収束の研究で
2。
9、2020）の一連の研究がベースとなる較することが可能な尺度である。例えば、1人あたり所得と 1 人あたり医b、2017）では都道府県データを、そが存在するならば、地域間（自治体間）の介護給付水準は時間
険者別データを用いβ収束を計測している。いずれもα収束、β2。
、2019、2020）の一連の研究がベースとなる
療支出では、当然前者の値が大きく、それに伴い標準偏差も大きくなる傾ータを用い、地域間（保険者間）介護保険サ高い。
も平成の大合併の影響のためデータは小が示唆される結果となっている。しかしこれら一連の研究で向がある。平均で除すことにより、異なる変数間の相対的なばらつきを比ネルデータを用い、地域間（保険者間）介護保険サ
証した 3。介護保険制度下における介護給付水準の収束に関しては、Baumol（1986）、Barroand Sala-i限られていた。松岡（2016b、2017）では都道府県データを、そ3較することが可能になる。
、2017、2019、2020）の一連の研究かを検証した。介護保険制度下における介護給付水があると考える。1
つ目は、介護給付水準におられた経済成長の収束分析の方法である𝜎𝜎𝜎𝜎収束、𝛽𝛽𝛽𝛽収束を用いた
本稿では変動係数を用いた 収束を考える。本稿で扱うデータは概ね増いた松岡（2019、2020）も平成の大合併の影響のためデータはの意義があると考える。1
つ目は、介護給付水準にお険者別データを用いたα収束の研究でら、介護給付水準の収束が実際に生じている
加傾向を示しており、その増加によって標準偏差自体が大きくなる傾向が標準偏差・変動係数が時間を通じて減少する過程、𝛽𝛽𝛽𝛽収束とはいた。本稿は松岡（2016b、2017、2019、2020）の一連の研究
2
存在から、介護給付水準の収束が実際に生じている0）の一連の研究がベースとなる。
徴を把握することが可能なためである。介護あるためである。平均の増加による標準偏差の増加は地域差を把握する上域は高い地域と比べより高い成長率を上げるという後進地域ら2018 年までの最新の保険者別データを用いたα収束の研究で遷の特徴を把握することが可能なためである。介護では本質的な点ではないため、平均で除し相対化を行う。また 2006 年度
護給付水準の地域差が、保険者単位でどう変
用い、地域間（保険者間）介護保険サ2とである。この点に着目し、介護保険制度に応用した一連の研016b、2017、2019、2020）の一連の研究がベースとなる。
から導入された地域密着サービスが計上されていない保険者が多く存在す
い、介護給付水準の地域差が、保険者単位でどう変る。2 つ目は、利用者・被保険者の厚生上の。介護保険制度下における介護給付水019、2020）である。都道府県別介護保険給付水準のデータを
保険者別パネルデータを用い、地域間（保険者間）介護保険サ290と考える。2
つ目は、利用者・被保険者の厚生上の後期高齢者割合、地域による家族介護の考え
3
束を、松岡（2016b）ではβ収束を計測している。松岡
生じているかを検証した。介護保険制度下における介護給付水と考える。1
つ目は、介護給付水準にお差が、後期高齢者割合、地域による家族介護の考え
者別データを用いβ収束を計測している。いずれもα収束、βには、下記の意義があると考える。1 つ目は、介護給付水準にお護給付水準の収束が実際に生じているが示唆される結果となっている。しかしこれら一連の研究で的自己相関の存在から、介護給付水準の収束が実際に生じている

介護保険サービス地域差の統計的研究るため、対数を使用できないことも理由の 1 つである 5。以下、本稿の分
析対象となるデータは全て変動係数で議論を行う。

3

分析で扱うデータ・変数（1）データについて本稿で扱うデータは厚生労働省 2001-18 年度『介護保険事業状況報告』の保険者別パネルデータである 6, 7。対象は 65 歳以上の第 1 号被保険者に限定した 8。介護給付水準の指標として単位数を用いた。単位数を用いた
理由として、給付額・費用額は単位数×単価で計算され、単価には物価が加味されており、純粋なサービス量としては単位数が適切と考えられるためである 9。施設サービスを考える際には施設定員数を（供給）給付水準と考えることも出来る。しかし、居宅サービスや地域密着型サービスなどの訪問サービスでは正確な定員等（サービス供給のキャパシティ）を測る
ことが容易ではなく、それら保険者別の統計も公開されていない。また
サービス別に異なる指標を用いると比較が困難であるため、給付単位を使用した。
1 人あたり介護保険サービス量である介護給付水準を 2 通り定義した。
1 つ目は、単位数／被保険者数である。単位数を用い、介護保険料を支払う被保険者を基準とし、財政負担面から見た 1 人あたり介護給付水準である 10。合計・サービス別に、それぞれ合計単位数／被保険者数、居宅単位数／被保険者数、施設単位数／被保険者数、地域密着単位数／被保険者数と定義した。2 つ目は、単位数／利用者数である。単位数を用い、介護保険サービスを実際に必要とし利用した利用者を基準とした 1 人あたり介護給付水準である。合計・サービス別と分け、それぞれ合計単位数／合計利
用者数、居宅単位数／居宅利用者数、施設単位数／施設利用者数、地域密
着単位数／地域密着利用者数と定義した。
また介護保険料、後期高齢者割合、要支援・要介護認定率（全ての要支291

較に留まっており、統計的な分析が行われているわけ）では他保険者の水準の影響も受けることが確認されている。介護給付水準に自治

付水準には自治体間競争・空間的自己相関が存在する
・空間的自己相関が存在するならば、地域間（自治体間）の介護給付水準は時間束をする可能性が高い。

（2016a）では他保険者の水準の影響も受けることがにおける変数の水準の収束に関しては、Baumol（1986）、Barroand Sala-i体間競争・空間的自己相関が存在するならば、地域間（1992a）等で用いられた経済成長の収束分析の方法である𝜎𝜎𝜎𝜎収束、𝛽𝛽𝛽𝛽収束を用いた
援・要介護度認定者数／被保険者数）においても、収束が存在するかをを経て収束をする可能性が高い。

確認する。
在する。𝜎𝜎𝜎𝜎収束とは標準偏差・変動係数が時間を通じて減少する過程、𝛽𝛽𝛽𝛽収束とは地域間における変数の水準の収束に関しては、Bau

り変数水準が低い地域は高い地域と比べより高い成長率を上げるという後進地域

Martin（1992a）等で用いられた経済成長の収束分析（2）保険者数・平均の推移

チアップ過程のことである。この点に着目し、介護保険制度に応用した一連の研平成の大合併の影響で 2001 年度から 2018 年度にかけて保険者数は大幅研究が存在する。𝜎𝜎𝜎𝜎収束とは標準偏差・変動係数が時（2016b、2017、2019、2020）である。都道府県別介護保険給付水準のデータをに減少している 11。

1 人あたり変数水準が低い地域は高い地域と比べより（2017）ではα収束を、松岡（2016b）ではβ収束を計測している。松岡
図1

保険者数推移のキャッチアップ過程のことである。この点に着目し、2020）では、保険者別データを用いβ収束を計測している。いずれもα収束、β
保険者数

3500
究が松岡（2016b、2017、2019、2020）である。都
在し、地域差縮小が示唆される結果となっている。しかしこれら一連の研究で3000
タ・対象年度が限られていた。松岡（2016b、2017）では都道府県データを、そ用い松岡（2017）ではα収束を、松岡（2016b）では2500

者別データを用いた松岡（2019、2020）も平成の大合併の影響のためデータは（2019、2020）では、保険者別データを用いβ収束
2000

度以降に限定していた。本稿は松岡（2016b、2017、2019、2020）の一連の研究

収束は存在し、地域差縮小が示唆される結果となって1500あり、2001 年から 2018 年までの最新の保険者別データを用いたα収束の研究で1000

は、データ・対象年度が限られていた。松岡（2016b

500

して保険者別データを用いた松岡（2019、2020）もの研究は松岡（2016b、2017、2019、2020）の一連の研究がベースとなる 2。

は、2001-18 年度保険者別パネルデータを用い、地域間（保険者間）介護保険サ02006 年度以降に限定していた。本稿は松岡（2016b、

2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

おいて、𝜎𝜎𝜎𝜎収束が生じているかを検証した 3。介護保険制度下における介護給付水の流れにあり、2001
年から 2018 年までの最新の保険束を計測することには、下記の意義があると考える。1
つ目は、介護給付水準にお注：本稿で扱った、保険者別データが入手できた 2001 年度からである。欠損等があった場
出所：厚生労働省『介護保険事業状況報告』（2001─18 年度）

合は分析対象から外れているので行政の数字とは一致しない場合もある。

ある。この研究は松岡（2016b、2017、2019、2020
体間競争・空間的自己相関の存在から、介護給付水準の収束が実際に生じている

本稿では、2001-18 年度保険者別パネルデータを用し、地域間介護給付水準の変遷の特徴を把握することが可能なためである。介護

本稿で扱った保険者数は 2,875（2001 年度）から 1,571（2018 年度）へとへ移行し制度が浸透するに従い、介護給付水準の地域差が、保険者単位でどう変ービスにおいて、𝜎𝜎𝜎𝜎収束が生じているかを検証した 3。
大きく減少している。これは平成の大合併の影響を受けたためである。特にを分析することは意義があると考える。2つ目は、利用者・被保険者の厚生上の準の𝜎𝜎𝜎𝜎収束を計測することには、下記の意義があると2006 年度までに大幅な減少が見られる。このことは本稿の分析結果に関しである。介護給付水準の地域差が、後期高齢者割合、地域による家族介護の考えても影響を与えている可能性がある。本稿ではサンプルの大きさが異なる標
ける自治体間競争・空間的自己相関の存在から、介護
準偏差を用いた変動係数で収束を確認している。つまりサンプルの大きさかを検証し、地域間介護給付水準の変遷の特徴を把握が違う変動係数で比較をしていることになる。この点は留意が必要である。
292

保険制度へ移行し制度が浸透するに従い、介護給付水化したかを分析することは意義があると考える。2 つ観点からである。介護給付水準の地域差が、後期高齢けではない 。先行研究において介護給ることが明らかとなっており、松岡が確認されている。介護給付水準に自治
介護保険サービス地域差の統計的研究

間（自治体間）の介護給付水準は時間

4 計測結果umol（1986）、Barro and Sala-i（1）平均の推移

析の方法である𝜎𝜎𝜎𝜎収束、𝛽𝛽𝛽𝛽収束を用いた収束の確認に入る前に、各変数の平均の推移を確認する。

時間を通じて減少する過程、𝛽𝛽𝛽𝛽収束とは
図2単位数（被保険者 1 人あたり）の平均推移

り高い成長率を上げるという後進地域
単位数（千単位）30
し、介護保険制度に応用した一連の研25
都道府県別介護保険給付水準のデータを

20
はβ収束を計測している。松岡

15束を計測している。いずれもα収束、β10ている。しかしこれら一連の研究で
5b、2017）では都道府県データを、そ02001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
も平成の大合併の影響のためデータは合計、2017、2019、2020）の一連の研究

居宅

施設

地域密着

出所：厚生労働省『介護保険事業状況報告』（2001─18 年度）

険者別データを用いたα収束の研究で0）の一連の研究がベースとなる 2。

用い、地域間（保険者間）介護保険サ。介護保険制度下における介護給付水と考える。1 つ目は、介護給付水準にお護給付水準の収束が実際に生じている

握することが可能なためである。介護水準の地域差が、保険者単位でどう変

つ目は、利用者・被保険者の厚生上の齢者割合、地域による家族介護の考え

293

図3

単位数（利用者 1 人あたり）の平均推移

単位数（千単位）
35
30
25
20
15
10
5
0

2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
合計

居宅

施設

地域密着

出所：厚生労働省『介護保険事業状況報告』（2001─18 年度）

図4

介護保険料／後期高齢者割合／要支援・要介護認定率の平均推移

保険料

割合
認定率

7000

0.6

6000

0.5

5000

0.4

4000

0.3

3000

0.2

2000

0.1

1000
0

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
介護保険料
（月額）

後期高齢者割合

出所：厚生労働省『介護保険事業状況報告』（2001─18 年度）

294

要支援・要介護認定率0介護保険サービス地域差の統計的研究

図 2 の単位数（被保険者 1 人あたり）ではいずれの変数も増加傾向である。一方、図 3 の単位数（利用者 1 人あたり）では居宅、地域は増加傾向であるものの合計と施設はやや減少している。図 4 の介護保険料、後期高齢者割合、要支援・要介護認定率はいずれも増加傾向である。

295

296

検定 2001vs 2005

検定 2006vs 2012

検定 2012vs 2018

平均／分散検定・変動係数比
検定 2001vs 2018

本稿では、2001-18 年度保険者別パネルデータ

ービスにおいて、𝜎𝜎𝜎𝜎収束が生じているかを検証し準の𝜎𝜎𝜎𝜎収束を計測することには、下記の意義があける自治体間競争・空間的自己相関の存在から、

2001-2005 2001/2005（1）合計単位数／-4.363***
1.402
被保険者数
（2）居宅単位数／-4.031***
1.248
被保険者数
（3）施設単位数／-.331***
1.289
被保険者数
（4）地域単位数／
被保険者数（5）合計単位数／
1.531
7.543
合計利用者数（6）居宅単位数／-.766***
4.541
居宅利用者数（7）施設単位数／
2.804
11.339
施設利用者数（8）地域単位数／
地域利用者数（9）介護保険料（月額） -1109.926***.825（10）後期高齢者割合-.034***.779（11）要支援・-.030***
1.988
要介護認定率-.934***-1.587***-1.560***-3.856***-7.003***

2006-2012（2019、2020）では、保険者別データを用いβ収収束は存在し、地域差縮小が示唆される結果とな究が松岡（2016b、2017、2019、2020）である。

用い松岡（2017）ではα収束を、松岡（2016b）
1.089

1.192
.919

.964

1.166

1.096

1 人あたり変数水準が低い地域は高い地域と比べ研究が存在する。𝜎𝜎𝜎𝜎収束とは標準偏差・変動係数のキャッチアップ過程のことである。この点に着-.005***-1015.422***
.005

5.306

-.0130**

.118

.203

-1.977***

.199

.543

-1.235***

2012-2018

Martin（1992a）等で用いられた経済成長の収束

地域間における変数の水準の収束に関しては、

1.065

1.524
1.074

.948

.721

.869

.830

1.259

0.943

.920

1.020

2012/2018

体間競争・空間的自己相関が存在するならば、地を経て収束をする可能性が高い。

-.055***-3000.945***-.075***

2.562-1.242***1.014-.519***

付水準には自治体間競争・空間的自己相関が存在

1.194

1.04002.259

10.716

4.553

7.350

1.020

1.204

1.392

-10.896***-5.471***

2001/2018

2001-2018

較に留まっており、統計的な分析が行われている（2016a）では他保険者の水準の影響も受けること

は、データ・対象年度が限られていた。松岡（20

して保険者別データを用いた松岡（2019、2020）2006 年度以降に限定していた。本稿は松岡（201の流れにあり、2001 年から 2018 年までの最新のある。この研究は松岡（2016b、2017、2019、2

注 1：平均の差検定の値は前者の値から後者の値を引いたものである（2001vs 2005 なら 2001 年度 -2005 年度）、また等分散を仮定せず
Unpair Welch 検定を行った。変動係数比は前者後者である。変動係数比に関しては分 散検定を適用できないため、値のみである。
注 2：介護保険料のみ 2001 年度データは 2000 年度のデータを使用している。また 2001 vs 2005 では 2000 年と 2006 年の介護保険料で比較を行なっている。
注 3：***、**、* はそれぞれ 1%、5%、10% 水準で平均の差検定で有意。平均に関しては平均が増加したかについての片側検定である。

-.023***-875.597***-.038***-.225-.844***-1.289***

1.023

1.108

.849

1.029

.964

2006-2012

平均の差検定 変動係数
平均の差検定 変動係数
平均の差検定 変動係数
平均の差検定 変動係数
（値：平均の差）（値：変動係数比）（値：平均の差）（値：変動係数比）（値：平均の差）（値：変動係数比）（値：平均の差）（値：変動係数比）

表1

ビスへのアクセスの差等から生じる介護給付水準には医療保険サービス同様に地域間でサービス量

られている（厚生労働省（2014））。しかしながかを検証し、地域間介護給付水準の変遷の特徴を保険制度へ移行し制度が浸透するに従い、介護給化したかを分析することは意義があると考える。

観点からである。介護給付水準の地域差が、後期準の地域差は重要な問題である。介護保険

量、介護保険料等が大きく異なることが知がら、その分析の多くは記述統計による比
1

介護保険サービス地域差の統計的研究るわけではない 。先行研究において介護給

表 1 では 2001 年度から 2005 年度、2006 年度から 2012 年度、2012 年度

在することが明らかとなっており、松岡から 2018 年度、2001 年度から 2018 年度への変化を、平均の差の検定で確認した 12。比較するタイミングで若干の違いはあるものの、単位数（被とが確認されている。介護給付水準に自治保険者 1 人あたり）では全ての変数、単位数（利用者 1 人あたり）では居地域間（自治体間）の介護給付水準は時間
宅、地域が増加していることが確認できる。また介護保険料、後期高齢者
割合、要支援・要介護認定率に関しても増加していることが確認できる。

、Baumol（1986）、Barro and Sala-i-

束分析の方法である𝜎𝜎𝜎𝜎収束、𝛽𝛽𝛽𝛽収束を用いた（2） 収束の計測結果

表 1 では変動係数比も確認をしている。変動係数比は 1 以上であれば変数が時間を通じて減少する過程、𝛽𝛽𝛽𝛽収束とは動係数が減少していると捉えることができる。2001 年度と 2018 年度を比べより高い成長率を上げるという後進地域

較すると、変動係数比は全て 1 以上となっており、変動係数が減少してい着目し、介護保険制度に応用した一連の研ることがわかる。

。都道府県別介護保険給付水準のデータを

図 5 単位数（被保険者 1 人あたり）の変動係数推移）ではβ収束を計測している。松岡
変動係数

収束を計測している。いずれもα収束、β0.8

なっている。しかしこれら一連の研究で0.70.6016b、2017）では都道府県データを、そ0.5）も平成の大合併の影響のためデータは
0.4

16b、2017、2019、2020）の一連の研究
0.3の保険者別データを用いたα収束の研究で
0.2

2
0.1
2020）の一連の研究がベースとなる。
0

タを用い、地域間（保険者間）介護保険サ2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

合計
居宅した 3。介護保険制度下における介護給付水

施設

地域密着

出所：厚生労働省『介護保険事業状況報告』（2001─18 年度）あると考える。1 つ目は、介護給付水準にお、介護給付水準の収束が実際に生じているを把握することが可能なためである。介護給付水準の地域差が、保険者単位でどう変。2 つ目は、利用者・被保険者の厚生上の期高齢者割合、地域による家族介護の考え

297

図6

単位数（利用者 1 人あたり）の変動係数推移

変動係数
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0

2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
合計

居宅

施設

地域密着

出所：厚生労働省『介護保険事業状況報告』（2001─18 年度）

図7

介護保険料／後期高齢者割合／要支援・要介護認定率の変動係数推移

変動係数
0.4
0.35
0.3
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
介護保険料（月額）

後期高齢者割合

要支援・要介護認定率

出所：厚生労働省『介護保険事業状況報告』（2001─18 年度）、介護保険両機に関しては本稿
参照。

298

介護保険サービス地域差の統計的研究

図 5 ～ 7 が 2001 年度から 2018 年度までの変動係数の推移である。単位数に関しては、介護保険制度初期である 2001 年度から 2006 年度にかけて大 きく減 少 をし て い る。こ の 結 果 は 都 道 府 県 デ ー タを 使 用し た 松 岡（2017）と同様の結果である。しかし 2006 年度以降の推移は不安定である。特に図 6 単位数（利用者 1 人あたり）では 2007 年度から 2012 年度にかけて一時的に変動係数が増加をしている。介護保険制度は 2000 年度の発足以来 3 年毎に様々な改定を行なっているが、2006 年度の改定は地域密
着型サービスの導入、予防給付導入のための要支援度の細分化など非常に大きな改定であった。新たなサービス、そして要支援・要介護度の枠組みが変更されたことにより、利用者間のばらつきが生じたものと考えられる。
介護保険料は 2003 年に変動係数が増加している。これは制度施行期における保険料設定の他保険者参照行動が非常に強かったためと考えられる 13。
後期高齢者の変動係数は 2009 年までは増加傾向であり、地域により高齢者の年齢分布が拡大した傾向にあったことがわかる。全体的に介護報酬改定等の制度変更による影響と思われる変化は確認できるが、平成の大合併による影響は明確ではない。多くの合併が行われた 2004 年度 -2005 年度
においては、保険者数は 1,048 減少している（2003 年度末保険者数 -2005
年度末保険者数）。サンプルの大きさが変動係数に大きな影響を与えているのであれば、この期間に大きな特徴が見られるはずであるが、2001 年度
から 2003 年度の変化と比べると僅かな変化に留まっている。2004 年度-2005 年度における変動係数は減少傾向にありながらも、他の年と比べ極端なものではなく合併による大きな影響は確認することができない。
（2）変動係数分解による変動要因分析
次に（1）全単位数／被保険者数の変動係数をサービス別に分解し、どの（1）
サービスがどのように全体の変動に影響を与えているかを分析した 14。
全単位数／被保険者数は分子が各サービスの合算であり、分母が共通のため、（1）全単位数／被保険者数 =（2）居宅単位数／被保険者数 +（3）施設299

""ように変動係数（CV）を分解することが出来る（Wang（2009））。
"

𝑤𝑤𝑤𝑤! は各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サービスに占め
𝑤𝑤𝑤𝑤! は各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サービスに占める割合である（1人人あたり）。𝑐𝑐𝑐𝑐! はは各サービス（）が合計サービスに占める割合である（1 人あた
𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤! は各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サービスに占める割合である（1人あたり）。𝑐𝑐𝑐𝑐! は各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サービスに占める割合である（1!はス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サービスに占める割合である（1 人あたり）。𝑐𝑐𝑐𝑐
はサービス別!
の変動係数（CV! ）に各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）と合（1 人あたり）。𝑐𝑐𝑐𝑐の変動係数（CVはサービス別の変動係数（）に各サービス（）と合計サービり）。 ! はサービス別
𝑤𝑤𝑤𝑤! !）に各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）と合計サービス（いずれもは各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サービスに占める割人あたり）の変動係数（CVの変動係数（CV
11人あたり）と! ）に各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）と合計サービス（いずれもは各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サービスに占める割合である（1人あたり）。𝑐𝑐𝑐𝑐! はサービス別! ）に各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）と合計サービス（いずれもV! ）に各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）と合計サービス（いずれも1数（𝜌𝜌𝜌𝜌人あたり）との相関係）を掛けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐≡ CV! × 𝜌𝜌𝜌𝜌! ）
）
を
掛
け
た
値
で
あ
る
ス（
い
ず
れ
も
1
人
あ
た
り
）
と
の
相
関
係
数（
!
!
いずれも 1 人あたり）との相関係数（𝜌𝜌𝜌𝜌! ）を掛けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐
CV! × 𝜌𝜌𝜌𝜌! ）。（1）の変動係数の変動係数（CV）に各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）と合計サー! !≡数（𝜌𝜌𝜌𝜌≡ CV × 𝜌𝜌𝜌𝜌! ）。（1）の変動係数をサービス別に数（𝜌𝜌𝜌𝜌! ）を掛けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐! ）を掛けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐! !≡ CV! !× 𝜌𝜌𝜌𝜌! ）。（1）の変動係数をサービス別に分変動係数（CV
）に各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）と合計サービス（いずれも1人あたり）との相関係!
けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐）。（1）の変動係数をサービス別に分解し第1-2。
（1）の変動係数をサービス別に分解し第1-2 期（2001（ ! ≡ CV! × 𝜌𝜌𝜌𝜌! ）年）、第3-5≡期（2006-12
年
動係数をサービス別に分解し第1-2 3-5期（2001-05
年）、第3-5
期（2006-12
年）、第
5-7
数（𝜌𝜌𝜌𝜌!期（2001-05）を掛けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐CV
×期（2012𝜌𝜌𝜌𝜌! ）。（期（2001-05年）、第年）、第3-5期（2006-12
期（2006-12
年）、第5-7期（2012-18期（2012-18!
! 年）におけ期（2001-05年）、第5-7年）における（𝜌𝜌𝜌𝜌
）を掛けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐
≡
CV
×
𝜌𝜌𝜌𝜌
）。（1）の変動係数をサービス別に分解し第
105
年）
、第
3-5
期（2006-12
年）、第
5-7
期（2012-18年）における増減を!
!
!
!
年）、第 3-5 期（2006-12 年）、第 5-7 期（2012-18析したのが表年）における増減を分
2 である 15。
15。 2期（2001-05（2012-18 年）における増減を分析したのが表である 15。 年）、第15 15
3-5 期（2006-12 年）、第析したのが表2であるである。
析したのが表2。
分析したのが表2である（2001-05
である 15。年）、第 3-5 期（2006-12 年）、第 5-7 期（2012-18 年）における増減を分析したのが表 2 である 15。
CV = ' 𝑤𝑤𝑤𝑤! 𝑐𝑐𝑐𝑐!

!

したのが表 2 である 15。

表 2 ＜変動係数分
表 2 ＜変動係数分解による変動要因分
表22 ＜変動係数分解による変動要因分析＞＜変動係数分解による変動要因分析＞
表
表 2 ＜変動係数分解による変動要因分析＞
要因分析＞
表 2 ＜変動係数分解に

表2＜変動係数分解による変動要因分析＞の期間に大きな特徴が見られるはずであるが、2001の期間に大きな特徴が見られるはずであるが、2001
年度からの期間に大きな特徴が見られる
2003 年度の変化と比べ
年度か
"
!

年度から
2003 年度の変化と比べると年度から 200
らも、他の年と比べ極端なものではなく合併による大きな影響は確認することができらも、他の年と比べ極端なものではなく合併による大きな影
らも、他の年と比べ極端なもの
きな特徴が見られるはずであるが、2001の期間に大きな特徴が見られるはずであるが、2001の期間に大きな特徴が見られるはずであるが、2001年度から 2003の期間に大きな特徴が見られるはずであるが、2001
年度の変化と比べると年度から 2003の期間に大きな特徴が見られるはずであるが、2001
年度の変化と比べると年度から 2003の期間に大きな特徴が見られるはずであ
年度の変化と比べると度末保険者数）。サンプルの大きさが変動係数に大きな影響を与えているのであれば度末保険者数）。サンプルの大きさが変動係数に大きな影響
度末保険者数）。サンプルの大僅かな変化に留まっている。2004
僅かな変化に留まっている。2004
年度-2005
年度における変動係
い。
い。 年度-2005 年度における変動係数は減少傾向にありながい。
に留まっている。2004
僅かな変化に留まっている。2004
年度-2005 年度における変動係数は減少傾向にありなが僅かな変化に留まっている。2004
年度-2005
年度における変動係数は減少傾向にありなが
年度-2005
年度における変動係数は減少傾向にありなが僅かな変化に留まっている。2004
年度-2の期間に大きな特徴が見られるはずであるが、2001の期間に大きな特徴が見られるはずであるが、2001
年度からの期間に大きな特徴が見られる
2003
年度の変化と比べ
年度からも、他の年と比べ極端なものではなく合併による大きな影響は確認することができな
らも、他の年と比べ極端なものではなく合併による大きな影響は
年と比べ極端なものではなく合併による大きな影響は確認することができな
らも、他の年と比べ極端なものではなく合併による大きな影響は確認することができな
らも、他の年と比べ極端なものではなく合併による大きな影響は確認することができな
らも、他の年と比べ極端なものではなく度末保険者数）。サンプルの大きさが変動係数に大きな影響を与えているのであれば、こ
度末保険者数）。サンプルの大きさが変動係数に大きな影響を与僅かな変化に留まっている。2004
僅かな変化に留まっている。2004
年度-2005
年度における変動係数は減少傾向にあり
僅かな変化に留まっている。2
年度-2005 年度における変数）。サンプルの大きさが変動係数に大きな影響を与えているのであれば、こ
度末保険者数）。サンプルの大きさが変動係数に大きな影響を与えているのであれば、こ
度末保険者数）。サンプルの大きさが変動係数に大きな影響を与えているのであれば、こ
度末保険者数）。サンプルの大きさが変い。 （２）変動係数分解による変動要因分析
い。 （２）変動係数分解による変動要因分析（２）変動係数分解による変動
い。
い。
い。
年度から
2003 年度の変化と比べると年度から 200
らも、他の年と比べ極端なものではなく合併による大きな影響は確認することができらも、他の年と比べ極端なものではなく合併による大きな影
らも、他の年と比べ極端なもの
きな特徴が見られるはずであるが、2001の期間に大きな特徴が見られるはずであるが、2001の期間に大きな特徴が見られるはずであるが、2001年度から 2003の期間に大きな特徴が見られるはずであるが、2001
年度の変化と比べると年度から 2003の期間に大きな特徴が見られるはずであるが、2001
年度の変化と比べると年度から 2003の期間に大きな特徴が見られるはずであ
年度の変化と比べると次に（1）全単位数/被保険者数の変動係数をサービス別に分解し、どのサービスが次に（1）全単位数/被保険者数の変動係数をサービス別に
次に（1）全単位数/被保険者
僅かな変化に留まっている。2004
僅かな変化に留まっている。2004
年度-2005
年度における変動係
い。
い。 年度-2005 年度における変動係数は減少傾向にありながい。
に留まっている。2004
僅かな変化に留まっている。2004
年度-2005 年度における変動係数は減少傾向にありなが僅かな変化に留まっている。2004
年度-2005
年度における変動係数は減少傾向にありなが
年度-2005
年度における変動係数は減少傾向にありなが僅かな変化に留まっている。2004
年度-214。（1）全単位数/被保険者数は14。（1（２）変動係数分解による変動要因分析（２）変動係数分解による変動要因分析
係数分解による変動要因分析（２）変動係数分解による変動要因分析（２）変動係数分解による変動要因分析
ように全体の変動に影響を与えているかを分析した
ように全体の変動に影響を与えているかを分析した
ように全体の変動に影響を与え（２）変動係数分解による変動要因分析
度末保険者数）。サンプルの大きさが変動係数に大きな影響を与えているのであれば度末保険者数）。サンプルの大きさが変動係数に大きな影響
度末保険者数）。サンプルの大らも、他の年と比べ極端なものではなく合併による大きな影響は確認することができな
らも、他の年と比べ極端なものではなく合併による大きな影響は
年と比べ極端なものではなく合併による大きな影響は確認することができな
らも、他の年と比べ極端なものではなく合併による大きな影響は確認することができな
らも、他の年と比べ極端なものではなく合併による大きな影響は確認することができな
らも、他の年と比べ極端なものではなく次に（1）全単位数/被保険者数の変動係数をサービス別に分解し、どのサービスがどの次に（1）全単位数/被保険者数の変動係数をサービス別に分解が各サービスの合算であり、分母が共通のため、（1）全単位数/被保険者数=（2）居が各サービスの合算であり、分母が共通のため、（1）全単が各サービスの合算であり、分
全単位数/被保険者数の変動係数をサービス別に分解し、どのサービスがどの次に（1）全単位数/被保険者数の変動係数をサービス別に分解し、どのサービスがどの次に（1）全単位数/被保険者数の変動係数をサービス別に分解し、どのサービスがどの次に（1）全単位数/被保険者数の変動の期間に大きな特徴が見られるはずであるが、2001の期間に大きな特徴が見られるはずであるが、2001
年度からの期間に大きな特徴が見られる
2003 年度の変化と比べ年度かい。 （２）変動係数分解による変動要因分析
い。 （２）変動係数分解による変動要因分析（２）変動係数分解による変動
い。
い。
い。
14
14
14
14
14
。（1）全単位数/被保険者数は分子。（1）全単ように全体の変動に影響を与えているかを分析した
ように全体の変動に影響を与えているかを分析した
位数/被保険者数+（3）施設単位数/被保険者数+（4）地域密着単位数/被保険者数（地位数/被保険者数+（3）施設単位数/被保険者数+（4）地域密
位数/被保険者数+（3）施設単の変動に影響を与えているかを分析した
ように全体の変動に影響を与えているかを分析した
ように全体の変動に影響を与えているかを分析した。（1）全単位数/被保険者数は分子。（1）全単位数/被保険者数は分子。（1）全単位数/被保険者数は分子ように全体の変動に影響を与えているか
度末保険者数）。サンプルの大きさが変動係数に大きな影響を与えているのであれば、こ
度末保険者数）。サンプルの大きさが変動係数に大きな影響を与僅かな変化に留まっている。2004
僅かな変化に留まっている。2004
年度-2005度末保険者数）。サンプルの大きさが変年度における変動係数は減少傾向にあり
僅かな変化に留まっている。2
年度-2005 年度における変数）。サンプルの大きさが変動係数に大きな影響を与えているのであれば、こ
度末保険者数）。サンプルの大きさが変動係数に大きな影響を与えているのであれば、こ
度末保険者数）。サンプルの大きさが変動係数に大きな影響を与えているのであれば、こ次に（1）全単位数/被保険者数の変動係数をサービス別に分解し、どのサービスが次に（1）全単位数/被保険者数の変動係数をサービス別に
次に（1）全単位数/被保険者
着は2006 年度以降）と分解することが出来る。このような特徴を持つ変数は下記の
着は2006年度以降）と分解することが出来る。このような着は2006年度以降）と分解すスの合算であり、分母が共通のため、（1）全単位数/被保険者数=（2）居宅単が各サービスの合算であり、分母が共通のため、（1）全単位数/被保険者数=（2）居宅単が各サービスの合算であり、分母が共通のため、（1）全単位数/被保険者数=（2）居宅単の期間に大きな特徴が見られるはずであるが、2001の期間に大きな特徴が見られるはずであるが、2001
年度から
2003
年度の変化と比べると年度から 200
らも、他の年と比べ極端なものではなく合併による大きな影響は確認することができらも、他の年と比べ極端なものではなく合併による大きな影
らも、他の年と比べ極端なもの
きな特徴が見られるはずであるが、2001の期間に大きな特徴が見られるはずであるが、2001の期間に大きな特徴が見られるはずであるが、2001年度から 2003が各サービスの合算であり、分母が共通のため、（1）全単位数/被保険者数=（2）居宅単
年度の変化と比べると年度から2003が各サービスの合算であり、分母が共通のため、（1）全単位数/
年度の変化と比べると年度から2003が各サービスの合算であり、分母が共通
年度の変化と比べるとの期間に大きな特徴が見られるはずであ1414。（1（２）変動係数分解による変動要因分析（２）変動係数分解による変動要因分析
係数分解による変動要因分析（２）変動係数分解による変動要因分析（２）変動係数分解による変動要因分析
ように全体の変動に影響を与えているかを分析した
ように全体の変動に影響を与えているかを分析した
ように全体の変動に影響を与え。（1）全単位数/被保険者数は（２）変動係数分解による変動要因分析
位数/被保険者数+（3）施設単位数/被保険者数+（4）地域密着単位数/被保険者数（地域密位数/被保険者数+（3）施設単位数/被保険者数+（4）地域密着単に変動係数（CV）を分解することが出来る（Wang（2009））。
に変動係数（CV）を分解することが出来る（Wang（2009）に変動係数（CV）を分解する
者数+（3）施設単位数/被保険者数+（4）地域密着単位数/被保険者数（地域密位数/被保険者数+（3）施設単位数/被保険者数+（4）地域密着単位数/被保険者数（地域密位数/被保険者数+（3）施設単位数/被保険者数+（4）地域密着単位数/被保険者数（地域密位数/被保険者数+（3）施設単位数/被保僅かな変化に留まっている。2004
僅かな変化に留まっている。2004
年度-2005
年度における変動係
い。
い。 年度-2005 年度における変動係数は減少傾向にありながい。
に留まっている。2004
僅かな変化に留まっている。2004
年度-2005 年度における変動係数は減少傾向にありなが僅かな変化に留まっている。2004
年度-2005
年度における変動係数は減少傾向にありなが
年度-2005
年度における変動係数は減少傾向にありなが僅かな変化に留まっている。2004
年度-2
次に（1）全単位数/被保険者数の変動係数をサービス別に分解し、どのサービスがどの次に（1）全単位数/被保険者数の変動係数をサービス別に分解が各サービスの合算であり、分母が共通のため、（1）全単位数/被保険者数=（2）居が各サービスの合算であり、分母が共通のため、（1）全単が各サービスの合算であり、分
全単位数/被保険者数の変動係数をサービス別に分解し、どのサービスがどの次に（1）全単位数/被保険者数の変動係数をサービス別に分解し、どのサービスがどの次に（1）全単位数/被保険者数の変動係数をサービス別に分解し、どのサービスがどの次に（1）全単位数/被保険者数の変動
着は2006 年度以降）と分解することが出来る。このような特徴を持つ変数は下記のよう
着は2006 年度以降）と分解することが出来る。このような特徴を
年度以降）と分解することが出来る。このような特徴を持つ変数は下記のよう
着は2006 年度以降）と分解することが出来る。このような特徴を持つ変数は下記のよう
着は2006 年度以降）と分解することが出来る。このような特徴を持つ変数は下記のよう
着は2006 年度以降）と分解することがらも、他の年と比べ極端なものではなく合併による大きな影響は確認することができな
らも、他の年と比べ極端なものではなく合併による大きな影響は
年と比べ極端なものではなく合併による大きな影響は確認することができな
らも、他の年と比べ極端なものではなく合併による大きな影響は確認することができな
らも、他の年と比べ極端なものではなく合併による大きな影響は確認することができな
らも、他の年と比べ極端なものではなく度末保険者数）。サンプルの大きさが変動係数に大きな影響を与えているのであれば、こ
度末保険者数）。サンプルの大きさが変動係数に大きな影響を与僅かな変化に留まっている。2004
僅かな変化に留まっている。2004
年度-2005度末保険者数）。サンプルの大きさが変年度における変動係数は減少傾向にあり
僅かな変化に留まっている。2
年度-2005 年度における変数）。サンプルの大きさが変動係数に大きな影響を与えているのであれば、こ
度末保険者数）。サンプルの大きさが変動係数に大きな影響を与えているのであれば、こ
度末保険者数）。サンプルの大きさが変動係数に大きな影響を与えているのであれば、こ300

CV = ' 𝑤𝑤𝑤𝑤! 𝑐𝑐𝑐𝑐!

度末保険者数）。サンプルの大きさが変動係数に大きな影響を与えているのであれば度末保険者数）。サンプルの大きさが変動係数に大きな影響
度末保険者数）。サンプルの大ように全体の変動に影響を与えているかを分析した。（1）全次に（1）全単位数/被保険者数の変動係数をサ14。（1）全単位数/被保険者
ように全体の変動に影響を与えているかを分析した。（1）全単位数/被保険ように全体の変動に影響を与えているかを分析した14。（1）全単位数/被保険者数は分子変動に影響を与えているかを分析した14。（1）全単位数/被保険者数は分子が各サービスの合算であり、分母が共通の
うに全体の変動に影響を与えているかを分析した（1）全単位数/被保険者数は分子が各サービスの合算であり、分母が共通のため、（1）全単位数
ように全体の変動に影響を与えているかを分析しが各サービスの合算であり、分母が共通のため、（1）全単位数/被保険者数=（
が各サービスの合算であり、分母が共通のため、（1）全単位数/被保険者数=（の合算であり、分母が共通のため、（1）全単位数/被保険者数=（2）居宅単
位数/被保険者数+（3）施設単位数/被保険各サービスの合算であり、分母が共通のため、（1）全単位数/被保険者数=（2）居宅単
全単位数/被保険者数=（2）居宅単
位数/被保険者数+（3）施設単位数/被保険者数+（4）地域密着
が各サービスの合算であり、分母が共通のため、位数/被保険者数+（3）施設単位数/被保険者数+（4）地域密着単位数/被保険者
位数/被保険者数+（3）施設単位数/被保険者数+（4）地域密着単位数/被保険者
数+（3）施設単位数/被保険者数+（4）地域密着単位数/被保険者数（地域密着は 2006 年度以降）と分解することが出数/被保険者数+（3）施設単位数/被保険者数+（4）地域密着単位数/被保険者数（地域密域密着単位数/被保険者数（地域密着は 2006 年度以降）と分解することが出来る。このような特徴
位数/被保険者数+（3）施設単位数/被保険者数+
着は2006
2006年度以降）と分解することが出来る。このような特徴を持つ変数は下年度以降）と分解することが出来る。このような特徴を持つ変数は
着は以降）と分解することが出来る。このような特徴を持つ変数は下記のように変動係数（CV）を分解することが出来るは 2006 年度以降）と分解することが出来る。このような特徴を持つ変数は下記のよううな特徴を持つ変数は下記のように変動係数（CV）を分解することが出来る（Wang（2009））
着は 2006年度以降）と分解することが出来る。
に変動係数（CV）を分解することが出来る（Wang（2009））。
に変動係数（CV）を分解することが出来る（Wang（2009））。
単位数／被保険者数+（4）地域密着単位数／被保険者数（地域密着は 2006
V）を分解することが出来る（Wang（2009））。
09））。
変動係数（CV）を分解することが出来る（Wang（2009））。
に変動係数（CV）を分解することが出来る（W年度以降）と分解することが出来る。このような特徴を持つ変数は下記のCV==''𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤! 𝑐𝑐𝑐𝑐! 𝑐𝑐𝑐𝑐! !
CV!!

CV = ' 𝑤𝑤𝑤𝑤! 𝑐𝑐𝑐𝑐!

"!

CV = '

CV"!

Wang（2009））。

' 𝑤𝑤𝑤𝑤! 𝑐𝑐𝑐𝑐!

V = ' 𝑤𝑤𝑤𝑤! 𝑐𝑐𝑐𝑐!

める割合である（1 人あたり）。𝑐𝑐𝑐𝑐! はサービス別人あたり）。𝑐𝑐𝑐𝑐
はサービス別 ! はサービス別
はサービス別
合計サービス（いずれも1 人あたり）との相関係
も 1 人あたり）との相関係割合である（1人あたり）。𝑐𝑐𝑐𝑐）との相関係! はサービス別との相関係
別）。（1）の変動係数をサービス別に分解し第1-2数をサービス別に分解し第1-2ービス（いずれも1 人あたり）との相関係
に分解し第
1-2
分解し第 1-2
年）、第
5-7 期（2012-18 年）における増減を分2-18年）における増減を分（1）の変動係数をサービス別に分解し第1-2ける増減を分
る増減を分-2

第 5-7 期（2012-18 年）における増減を分分解による変動要因分析＞
分析＞

による変動要因分析＞

"

"

"

!

"

の変動係数（CVの変動係数（CV1! ）に各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）と人あたり）との相関係
1
単位数のあたえる影響はが、（3）施設単位数のあたえる影響は-.091と負になっている。2000-05-.091と負になっている。2000-05
年の合計サービ
年の合計サービ
期（2001-05
年）、第3-5
期（2001-05
年）、第
3-5
5-7
期（2006-12期（2012-18
期（2001-05年）、第年）における増減
5-73-5期（201期（1 ）に各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）と合計サービス（いずれも人あたり）との相関係
1 人あたり）との相関係
1人あたり）との相関係（CVの変動係数（CVの変動係数（CVの変動係数（CVが、（3）施設単位数のあたえる影響は-.091と負になっている。2000-05
年の合計サービ
位数/被保険者数+（3）施設単位数/被保険者数+（4）地域密着単位数/被保険者数（地域密位数/被保険者数+（3）施設単位数/被保険者数+（4）地域密着単! ）に各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）と合計サービス（いずれも! ）に各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）と合計サービス（いずれもに変動係数（CV）を分解することが出来る（Wang（2009）
者数+（3）施設単位数/被保険者数+（4）地域密着単位数/被保険者数（地域密位数/被保険者数+（3）施設単位数/被保険者数+（4）地域密着単位数/被保険者数（地域密位数/被保険者数+（3）施設単位数/被保! ）に各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）と合計サービス（いずれも! ）に各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）と合計サービス（いずれも=年）、第'𝑤𝑤𝑤𝑤.109
CV='
𝑤𝑤𝑤𝑤年）、第CV='
𝑤𝑤𝑤𝑤!位数/被保険者数+（3）施設単位数/被保険者数+（4）地域密着単位数/被保険者数（地域密𝑐𝑐𝑐𝑐!
=' に変動係数（CV）を分解することが出来る（Wang（2009））。
𝑤𝑤𝑤𝑤='
𝑤𝑤𝑤𝑤期（2006-12
𝑐𝑐𝑐𝑐!.613）CVC（2）居宅単位数／被保険者数
0.54 CV! 373
.144
（
.150
.018
.005 に変動係数（CV）を分解する.141! 𝑐𝑐𝑐𝑐!
! 𝑐𝑐𝑐𝑐!
! 𝑐𝑐𝑐𝑐! .472） .072 CV.483!（
𝑤𝑤𝑤𝑤
は各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サービスに占める割合である（1𝑤𝑤𝑤𝑤
は各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サービスに占める割合である（1𝑤𝑤𝑤𝑤
は各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サ
人あたり）。𝑐𝑐𝑐𝑐
はサービ
!
!
!
!
15
15
15
!である
!1-2 2 である
（3）
.200
.626
.320
（.893）.1081-2
.516
.210
.757）
-.091
-.109
-.109
-.136
!スの変動係数の減少は主に施設サービスの影響が大きいためとわかる。地域密着サービス! 2006! 2006≡（
CVCV析したのが表×𝜌𝜌𝜌𝜌! ）。（1）の変動係数を1-2数（𝜌𝜌𝜌𝜌
数（𝜌𝜌𝜌𝜌
減少は主に施設サービスの影響が大きいためとわかる。地域密着サービス
スの変動係数の減少は主に施設サービスの影響が大きいためとわかる。地域密着サービス。
。
析したのが表である
21-2掛けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐
数（𝜌𝜌𝜌𝜌
≡ 施設単位数被保険者数
CV年度以降）と分解することが出来る。このような特徴を持つ変数は下記のよう数（𝜌𝜌𝜌𝜌
≡CV× 𝜌𝜌𝜌𝜌! ）。（1）の変動係数をサービス別に分解し第𝜌𝜌𝜌𝜌! ）。（1）の変動係数をサービス別に分解し第数（𝜌𝜌𝜌𝜌
）を掛けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐𝜌𝜌𝜌𝜌!
着は年度以降）と分解することが出来る。このような特徴を持つ変数は下記のよう
着は年度以降）と分解することが出来る。このような特徴を! ）を掛けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐!析したのが表! ）を掛けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐! × 𝜌𝜌𝜌𝜌! ）。（1）の変動係数をサービス別に分解し第!。
!年度以降）と分解することが年度以降）と分解することが出来る。このような特徴を持つ変数は下記のよう
着は
2006
着は
着は
2006
! ! ）を掛けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐! × 𝜌𝜌𝜌𝜌! ）。（1）の変動係数をサービス別に分解し第! 2006! ）を掛けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐!年度以降）と分解することが出来る。このような特徴を持つ変数は下記のよう! ≡ CV!2×!≡! ≡ CV! ×
合計：（1）合計単位数被保険者数.254.181 ）に各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）と合計サービス（いずれも-.073 ）に各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）と合計サービス（いずおける変化において、（1）合計単位数の変動係数は-.073
2001-05
年における変化において、（1）合計単位数の変動係数は-.073
変化しており、
変化しており、の変動係数（CVの変動係数（CVの変動係数（CV1人あたり）との相）に各サービ
2001-05
年における変化において、（1）合計単位数の変動係数は-.073
変化しており、"期（2006-12
"
! 3-5
! 3-5
! 期（2012-18
期（2001-05
年）、第期（2001-05
期（2006-12
年）、第
年）、第
5-7
期（2012-18年）、第年）における増減を分
5-7
が追加され
3 つの介護サービスとなった
2006-12年における変化では、（1）合計単位数
2006-12年における変化では、（1）合計単位数
5の介護サービスとなった年）、第3-5期（2001-05
期（2006-12
年）、第
年）、第
3-5
5-7
期（2001-05
期（2006-12期（2012-18年）、第年）、第年）における増減を分
5-7期（2006-12期（2012-18年）、第年）における増減を分
5-7 期（2012-18
年）における増減を分期（2001-05
年）、第3-5
期（2006-12が追加され
3 つの介護サービスとなった
2006-12年における変化では、（1）合計単位数に変動係数（CV）を分解することが出来る（Wang（2009））。
に変動係数（CV）を分解することが出来る（Wang（2009））。
（CV）を分解することが出来る（Wang（2009））。
に変動係数（CV）を分解することが出来る（Wang（2009））。
に変動係数（CV）を分解することが出来る（Wang（2009））。
に変動係数（CV）を分解することが出来
2006
年3-5
2012
年
変化幅（2012
年 -2006 年）
2006-12 年の変化
CV
=
'
𝑤𝑤𝑤𝑤
𝑐𝑐𝑐𝑐
CV
=
'
𝑤𝑤𝑤𝑤! 𝑐𝑐𝑐𝑐!
!
!
𝑤𝑤𝑤𝑤! は各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サービスに占める割合である（1
𝑤𝑤𝑤𝑤! は各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サービスに占める割合である（1人あたり）。𝑐𝑐𝑐𝑐
はサービス別人あ!
数の（1）合計単位数の変動係数に与える影響（𝑤𝑤𝑤𝑤（2）居宅単位数の（1）合計単位数の変動係数に与える影響（𝑤𝑤𝑤𝑤
𝑐𝑐𝑐𝑐! ）は.0.18と正である
𝑐𝑐𝑐𝑐! ）は.0.18と正である数（𝜌𝜌𝜌𝜌
）を掛けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐
数（𝜌𝜌𝜌𝜌
）を掛けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐
≡
CV
×
𝜌𝜌𝜌𝜌
）。（1）の変動係数をサービス別に分解し数（𝜌𝜌𝜌𝜌
≡CV）を掛けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐×𝜌𝜌𝜌𝜌）。（1）の変動係
ビス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サービスに占める割合である（1𝑤𝑤𝑤𝑤
は各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サービスに占める割合である（1𝑤𝑤𝑤𝑤
は各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サービスに占める割合である（1人あたり）。𝑐𝑐𝑐𝑐
はサービス別人あたり）。𝑐𝑐𝑐𝑐
はサービス別人あたり）。𝑐𝑐𝑐𝑐
はサービス別𝑤𝑤𝑤𝑤
は各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サービスに占（2）居宅単位数の（1）合計単位数の変動係数に与える影響（𝑤𝑤𝑤𝑤
𝑐𝑐𝑐𝑐）は.0.18
と正である
（
）
（
）
△
（
）
△
△
△
!
!
!
!
!
!
!
!
!
!
!
!
15
15
!
!
!
!
!
!
!
!
15
15
15
15
析したのが表2 である 析したのが表2 である 。
。
062増加しており、（2）居宅単位数と（4）地域単位数が正、（3）施設単の変動係数は.006
表である
析したのが表。
2増加しており、（2）居宅単位数と（4）地域単位数が正、（3）施設単であるの変動係数は.006。
析したのが表 2増加しており、（2）居宅単位数と（4）地域単位数が正、（3）施設単である。
析したのが表2 である 。
!
!
単位数（被保険者）の変動係数（CV）に各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）と合計サービス（いずれもの変動係数（CV1 ）に各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）と人あたり）との相関係
1
単位数のあたえる影響はが、（3）施設単位数のあたえる影響は-.091と負になっている。2000-05-.091と負になっている。2000-05
年の合計サービ
年の合計サービ
期（2001-05
年）、第3-5
期（2001-05
期（2006-12
年）、第
年）、第
3-5
5-7
期（2006-12期（2012-18
期（2001-05年）、第年）、第
5-73-5期（201期（
1! ）に各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）と合計サービス（いずれも人あたり）との相関係
1 人あたり）との相関係
1 人あたり）との相関係（CVの変動係数（CVの変動係数（CVの変動係数（CV-.091と負になっている。2000-05
年の合計サービ" 年）における増減! ）に各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）と合計サービス（いずれも"が、（3）施設単位数のあたえる影響は! ）に各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）と合計サービス（いずれも! ）に各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）と合計サービス（いずれもを与えていることがわかる。（4）地域単位数の変動係数自体は減少してい位数が負の影響を与えていることがわかる。（4）地域単位数の変動係数自体は減少してい2（.541）＜変動係数分解による変動要因分析＞
表2（2）居宅単位数／被保険者数.054.431 " .126（.524） ! .058
.461 "表.126.004" .030 表 2.000＜変動係数分解による変動要因.017!
位数が負の影響を与えていることがわかる。（4）地域単位数の変動係数自体は減少していCV-.004= 2'
𝑤𝑤𝑤𝑤
𝑐𝑐𝑐𝑐! 15!。
CV='
𝑤𝑤𝑤𝑤2! 𝑐𝑐𝑐𝑐である
15析したのが表
15。 ×
CV
='
𝑤𝑤𝑤𝑤!数（𝜌𝜌𝜌𝜌
𝑐𝑐𝑐𝑐! ! ≡CV=
' 析したのが表
𝑤𝑤𝑤𝑤
CV
='
𝑤𝑤𝑤𝑤
𝑐𝑐𝑐𝑐CV
C
（3）
.106
.502
.211
（
.1011-2
.430
.236
-.072
-.025
-.036
!数（𝜌𝜌𝜌𝜌
!
! 𝑐𝑐𝑐𝑐! .750）!.714）数（𝜌𝜌𝜌𝜌
数（𝜌𝜌𝜌𝜌
≡!（CV析したのが表𝜌𝜌𝜌𝜌! ）。（1）の変動係数を
減少は主に施設サービスの影響が大きいためとわかる。地域密着サービス
スの変動係数の減少は主に施設サービスの影響が大きいためとわかる。地域密着サービス
であるである
掛けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐
数（𝜌𝜌𝜌𝜌
≡ 施設単位数被保険者数
CV! × （全体への割合）が増加したことにより、（1）𝜌𝜌𝜌𝜌! ）。（1）の変動係数をサービス別に分解し第CV𝜌𝜌𝜌𝜌! ）。（1）の変動係数をサービス別に分解し第𝜌𝜌𝜌𝜌! ）。（1）の変動係数をサービス別に分解し第1-21-2）を掛けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐𝜌𝜌𝜌𝜌!
スの変動係数の減少は主に施設サービスの影響が大きいためとわかる。地域密着サービス! ）を掛けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐!。
! ）を掛けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐! × 𝜌𝜌𝜌𝜌! ）。（1）の変動係数をサービス別に分解し第! ×! ! ）を掛けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐! ）を掛けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐! × （全体への割合）が増加したことにより、（1）! ≡ CV!2×!≡! ≡ CV! 1-2
値自体がもとから高く、𝑤𝑤𝑤𝑤
るものの、その値自体がもとから高く、𝑤𝑤𝑤𝑤
るものの、その値自体がもとから高く、𝑤𝑤𝑤𝑤（全体への割合）が増加したことにより、（1）!
! は各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サービスに占める割合である（1! は各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サービスに占める割合である（1! はサービ!
（4）地域単位数被保険者数.019!
.066 ! 𝑤𝑤𝑤𝑤
.291（.401） .026 ! .107 ! 𝑤𝑤𝑤𝑤
.241（.369） .006 ! .041 -.049 𝑤𝑤𝑤𝑤! は各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サ-.032人あたり）。𝑐𝑐𝑐𝑐!
期（2001-05
年）、第3-5
期（2001-05
期（2006-12
年）、第
年）、第
3-5
5-7
期（2006-12期（2012-18年）、第年）における増減を分
5-7期（2006-12期（2012-18の介護サービスとなった
が追加され
3 （1）
つの介護サービスとなった
2006-12年における変化では、（1）合計単位数
2006-12年における変化では、（1）合計単位数
5える影響が正になっている（𝑐𝑐𝑐𝑐年）、第3-5期（2001-05
期（2006-12
年）、第
年）、第
3-5
5-7
期（2001-05
期（2006-12期（2012-18年）、第年）、第年）における増減を分
3-5
5-7期（2006-12期（2012-18年）、第年）における増減を分
5-7 期（2012-18
期（2001-05
年）、第
3-5
が追加され
3 .180つの介護サービスとなった
2006-12年における変化では、（1）合計単位数
合計：
合計単位数被保険者数
186
.006
表
2! 増加のため、𝑤𝑤𝑤𝑤＜変動係数分解による変動要因分析＞
表年）における増減を分
2! 増加のため、𝑤𝑤𝑤𝑤＜変動係数分解による変動要因分析
合計単位数に与える影響が正になっている（𝑐𝑐𝑐𝑐
表 2 ＜変動係数分解による変動要因分析＞
表
2 ＜変動係数分解による変動要因分析＞
表 2 ＜変動係数分解による変動要因分析＞
表 !2）に各サービ＜変動係数
合計単位数に与える影響が正になっている（𝑐𝑐𝑐𝑐
おける変化において、（1）合計単位数の変動係数は-.073
2001-05
年における変化において、（1）合計単位数の変動係数は-.073
変化しており、
変化しており、の変動係数（CVの変動係数（CVの変動係数（CV! 減少もその水準は高く、𝑤𝑤𝑤𝑤! 減少もその水準は高く、𝑤𝑤𝑤𝑤! 増加のため、𝑤𝑤𝑤𝑤! 𝑐𝑐𝑐𝑐! ! ）に各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）と合計サービス（いずれも! 𝑐𝑐𝑐𝑐! ! ）に各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）と合計サービス（いず2001-05
年における変化において、（1）合計単位数の変動係数は-.073
変化しており、! 減少もその水準は高く、𝑤𝑤𝑤𝑤! 𝑐𝑐𝑐𝑐! 1 人あたり）との相
2012
年
2018
年
変化幅（2012
年
-2018
年）
15
15
15
15
15
15。
。
析したのが表2 である 析したのが表2 である 。
062増加しており、（2）居宅単位数と（4）地域単位数が正、（3）施設単の変動係数は.006
増加しており、（2）居宅単位数と（4）地域単位数が正、（3）施設単表である
析したのが表。
2である。
析したのが表2である。
析したのが表2であるの変動係数は.006
増加しており、（2）居宅単位数と（4）地域単位数が正、（3）施設単
2012-18
年の変化
らのことから、地域密着型サービスは合計サービスの変動係数に正の影響は増加）。これらのことから、地域密着型サービスは合計サービスの変動係数に正の影響は増加）。これらのことから、地域密着型サービスは合計サービスの変動係数に正の影響
𝑤𝑤𝑤𝑤! は各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サービスに占める割合である（1
𝑤𝑤𝑤𝑤! は各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サービスに占める割合である（1人あたり）。𝑐𝑐𝑐𝑐
人あ!
数の（1）合計単位数の変動係数に与える影響（𝑤𝑤𝑤𝑤（2）居宅単位数の（1）合計単位数の変動係数に与える影響（𝑤𝑤𝑤𝑤
𝑐𝑐𝑐𝑐! ）は.0.18と正である
𝑐𝑐𝑐𝑐! ）は.0.18と正である数（𝜌𝜌𝜌𝜌
）を掛けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐
数（𝜌𝜌𝜌𝜌
）を掛けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐≡ CV△（! ×!人あたり）。𝑐𝑐𝑐𝑐）。（1）の変動係数をサービス別に分解し≡ △CV!!）を掛けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐× 𝜌𝜌𝜌𝜌! ）。（1）の変動係ビス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サービスに占める割合である（1
𝑤𝑤𝑤𝑤! は各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サービスに占める割合である（1
𝑤𝑤𝑤𝑤! は各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サービスに占める割合である（1（2）居宅単位数の（1）合計単位数の変動係数に与える影響（𝑤𝑤𝑤𝑤
𝑐𝑐𝑐𝑐𝜌𝜌𝜌𝜌!!））は.0.18と正である（（△𝑤𝑤𝑤𝑤! は各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サービスに占△ ! はサービス別! はサービス別!人あたり）。𝑐𝑐𝑐𝑐!人あたり）。𝑐𝑐𝑐𝑐!）! !）!数（𝜌𝜌𝜌𝜌
! はサービス別! はサービス別を与えていることがわかる。（4）地域単位数の変動係数自体は減少してい位数が負の影響を与えていることがわかる。（4）地域単位数の変動係数自体は減少してい表2＜変動係数分解による変動要因分析＞
表2＜変動係数分解による変動要因表
2
単位数（被保険者）
位数が負の影響を与えていることがわかる。（4）地域単位数の変動係数自体は減少していとがわかる。20012-18を与えていることがわかる。20012-18
年における変化では、（1）合計単位数の変動係数
年における変化では、（1）合計単位数の変動係数を与えていることがわかる。20012-18
年における変化では、（1）合計単位数の変動係数の変動係数（CVの変動係数（CV）に各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）と合計サービス（いずれも）に各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）と合計サービス（いずれも1 ）に各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）と人あたり）との相関係
1
単位数のあたえる影響はが、（3）施設単位数のあたえる影響は-.091と負になっている。2000-05-.091と負になっている。2000-05
年の合計サービ
年の合計サービ
期（2001-05
年）、第3-5
期（2001-05
期（2006-12
年）、第
年）、第
3-5
5-7
期（2006-12期（2012-18
期（2001-05年）、第年）における増減年）、第5-73-5期（201期（
1! ）に各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）と合計サービス（いずれも人あたり）との相関係
1 人あたり）との相関係
1 人あたり）との相関係（CVの変動係数（CVの変動係数（CVの変動係数（CVが、（3）施設単位数のあたえる影響は-.091と負になっている。2000-05
年の合計サービ! ）に各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）と合計サービス（いずれも! ）に各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）と合計サービス（いずれも（2）居宅単位数被保険者数.058.461 .126（.541） ! .048
.422 .113（.447） ! -.010 -.039 -.013 -.094!
値自体がもとから高く、𝑤𝑤𝑤𝑤
るものの、その値自体がもとから高く、𝑤𝑤𝑤𝑤（全体への割合）が増加したことにより、（1）（全体への割合）が増加したことにより、（1）るものの、その値自体がもとから高く、𝑤𝑤𝑤𝑤（全体への割合）が増加したことにより、（1）!
!
!
15析したのが表15。
15。 ×ており、（2）居宅単位数と（3）地域単位数が負、（4）地域単位数が正のは-.004
変化しており、（2）居宅単位数と（3）地域単位数が負、（4）地域単位数が正の
（3）
.101
.430
.236
（.714）.0961-2
.404
.238
.678）
-.005
-.025
.001
-.036
は-.004
変化しており、（2）居宅単位数と（3）地域単位数が負、（4）地域単位数が正の数（𝜌𝜌𝜌𝜌析したのが表数（𝜌𝜌𝜌𝜌
≡（CVCV析したのが表𝜌𝜌𝜌𝜌! ）。（1）の変動係数を
減少は主に施設サービスの影響が大きいためとわかる。地域密着サービス
スの変動係数の減少は主に施設サービスの影響が大きいためとわかる。地域密着サービス
である
21-2
である
掛けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐
数（𝜌𝜌𝜌𝜌
≡ 施設単位数被保険者数
CV! × 𝜌𝜌𝜌𝜌! ）。（1）の変動係数をサービス別に分解し第数（𝜌𝜌𝜌𝜌
CV𝜌𝜌𝜌𝜌! ）。（1）の変動係数をサービス別に分解し第1-2 2 である数（𝜌𝜌𝜌𝜌
）を掛けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐𝜌𝜌𝜌𝜌!
スの変動係数の減少は主に施設サービスの影響が大きいためとわかる。地域密着サービス! ）を掛けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐!。
! ）を掛けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐! × 𝜌𝜌𝜌𝜌! ）。（1）の変動係数をサービス別に分解し第! !≡! ×! ! ）を掛けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐! ≡! ）を掛けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐! × 𝜌𝜌𝜌𝜌! ）。（1）の変動係数をサービス別に分解し第! ≡ CV!2×! ≡ CV! 1-2（4）
地域単位数被保険者数
.026
.107
.241
（2.369）.038.172.222（.427） .012
.064
-.019
.058 𝑐𝑐𝑐𝑐
表2＜変動係数分解による変動要因分析＞
表2＜変動係数分解による変動要因分析
える影響が正になっている（𝑐𝑐𝑐𝑐
合計単位数に与える影響が正になっている（𝑐𝑐𝑐𝑐
減少もその水準は高く、𝑤𝑤𝑤𝑤
減少もその水準は高く、𝑤𝑤𝑤𝑤
増加のため、𝑤𝑤𝑤𝑤
𝑐𝑐𝑐𝑐!
増加のため、𝑤𝑤𝑤𝑤
𝑐𝑐𝑐𝑐
表2＜変動係数分解による変動要因分析＞
表2＜変動係数分解による変動要因分析＞
表＜変動係数分解による変動要因分析＞
表
2
＜変動係数
合計単位数に与える影響が正になっている（𝑐𝑐𝑐𝑐
減少もその水準は高く、𝑤𝑤𝑤𝑤
増加のため、𝑤𝑤𝑤𝑤
!
!
!
!
!
!
!
!
!
! !
影響を与えていることがわかる。この変化においても、（4）地域単位数は2006-12年に.1822006-12
2006-12年に影響を与えていることがわかる。この変化においても、（4）地域単位数は2006-12 年）、第年に期（2001-05
年）、第3-5
期（2001-05
期（2006-12
年）、第
年）、第
5-7
期（2006-12期（2012-18年）、第年）における増減を分
5-7期（2006-12期（2012-18の介護サービスとなったが追加されつの介護サービスとなった
2006-12年における変化では、（1）合計単位数
2006-12年における変化では、（1）合計単位数
5ることがわかる。この変化においても、（4）地域単位数は年）、第3-5期（2001-05
期（2006-12
年）、第
年）、第
3-5
5-7
期（2001-05
期（2006-12期（2012-18年）、第年）、第年）における増減を分
3-5
5-7期（2006-12期（2012-18年）、第年）における増減を分
5-7 期（2012-18
年）における増減を分期（2001-05
3-5が追加され
3 .186
つの介護サービスとなった年における変化では、（1）合計単位数
合計3 :（1）
合計単位数被保険者数-.004 3-5
らのことから、地域密着型サービスは合計サービスの変動係数に正の影響は増加）。これらのことから、地域密着型サービスは合計サービスの変動係数に正の影響は増加）。これらのことから、地域密着型サービスは合計サービスの変動係数に正の影響
注
1：2006
年度から地域密着型サービスが導入されたため、要因分析に一貫性を持たせるため
2000-05
年度（第1-2期）、2006-12
年度
15
15
15
15
15
15
様の形で（1）合計単位数の変動係数に正の影響を与えていることがわか
おける変化と同様の形で（1）合計単位数の変動係数に正の影響を与えていることがわか
おける変化と同様の形で（1）合計単位数の変動係数に正の影響を与えていることがわか析したのが表2 である 析したのが表。
2 である 。
06の変動係数は.006
表2増加しており、（2）居宅単位数と（4）地域単位数が正、（3）施設単である
析したのが表2増加しており、（2）居宅単位数と（4）地域単位数が正、（3）施設単であるの変動係数は.006
析したのが表 2増加しており、（2）居宅単位数と（4）地域単位数が正、（3）施設単
である
。
。
。
析したのが表 2 である 。
（第 3-5 期）、2012-2018 年度（第 5 期：7 期）に分けて分析を行った。
とがわかる。20012-18を与えていることがわかる。20012-18
年における変化では、（1）合計単位数の変動係数
年における変化では、（1）合計単位数の変動係数を与えていることがわかる。20012-18
年における変化では、（1）合計単位数の変動係数
注
2：小数点
4
位以下は表記していないため、合算では誤差が出る場合がある。
る。
る。
を与えていることがわかる。（4）地域単位数の変動係数自体は減少してい位数が負の影響を与えていることがわかる。（4）地域単位数の変動係数自体は減少してい
表 2 ＜変動係数分解による変動要因分析＞
表 2 ＜変動係数分解による変動要因
表2
位数が負の影響を与えていることがわかる。（4）地域単位数の変動係数自体は減少していており、（2）居宅単位数と（3）地域単位数が負、（4）地域単位数が正のは-.004 変化しており、（2）居宅単位数と（3）地域単位数が負、（4）地域単位数が正のは-.004 変化しており、（2）居宅単位数と（3）地域単位数が負、（4）地域単位数が正の値自体がもとから高く、𝑤𝑤𝑤𝑤
るものの、その値自体がもとから高く、𝑤𝑤𝑤𝑤
るものの、その値自体がもとから高く、𝑤𝑤𝑤𝑤! （全体への割合）が増加したことにより、（1）! （全体への割合）が増加したことにより、（1）! （全体への割合）が増加したことにより、（1）
ることがわかる。この変化においても、（4）地域単位数は影響を与えていることがわかる。この変化においても、（4）地域単位数は2006-12 年に2006-12 年に影響を与えていることがわかる。この変化においても、（4）地域単位数は2006-12 年に表! 減少もその水準は高く、𝑤𝑤𝑤𝑤
2! 増加のため、𝑤𝑤𝑤𝑤＜変動係数分解による変動要因分析＞
表 2! 増加のため、𝑤𝑤𝑤𝑤＜変動係数分解による変動要因分析
える影響が正になっている（𝑐𝑐𝑐𝑐
合計単位数に与える影響が正になっている（𝑐𝑐𝑐𝑐
表 2 ＜変動係数分解による変動要因分析＞
表 2 ＜変動係数分解による変動要因分析＞
表 2 ＜変動係数分解による変動要因分析＞
表 2 ＜変動係数
合計単位数に与える影響が正になっている（𝑐𝑐𝑐𝑐! 減少もその水準は高く、𝑤𝑤𝑤𝑤! 減少もその水準は高く、𝑤𝑤𝑤𝑤! 増加のため、𝑤𝑤𝑤𝑤! 𝑐𝑐𝑐𝑐!
! 𝑐𝑐𝑐𝑐!
! 𝑐𝑐𝑐𝑐!
様の形で（1）合計単位数の変動係数に正の影響を与えていることがわか
おける変化と同様の形で（1）合計単位数の変動係数に正の影響を与えていることがわか
おける変化と同様の形で（1）合計単位数の変動係数に正の影響を与えていることがわからのことから、地域密着型サービスは合計サービスの変動係数に正の影響は増加）。これらのことから、地域密着型サービスは合計サービスの変動係数に正の影響は増加）。これらのことから、地域密着型サービスは合計サービスの変動係数に正の影響る。
る。
とがわかる。20012-18を与えていることがわかる。20012-18
年における変化では、（1）合計単位数の変動係数
年における変化では、（1）合計単位数の変動係数を与えていることがわかる。20012-18
年における変化では、（1）合計単位数の変動係数"

単位数（被保険）"14。（1）全単位数/被保険者数は分子14。（1）全単位数/被保険者数は分子14。（1）全単位数/被保険者数は分子ように全体の変動に影響を与えているかを分析した
ように全体の変動に影響を与えているかを分析した
位数/被保険者数+（3）施設単位数/被保険者数+（4）地域密着単位数/被保険者数（地位数/被保険者数+（3）施設単位数/被保険者数+（4）地域密
位数/被保険者数+（3）施設単の変動に影響を与えているかを分析した
ように全体の変動に影響を与えているかを分析した
ように全体の変動に影響を与えているかを分析した" 14。（1）全単位数/被保険者数は分子" 14。（1）全単ように全体の変動に影響を与えているかに変動係数（CV）を分解することが出来る（Wang（2009））。
に変動係数（CV）を分解することが出来る（Wang（2009））。
（CV）を分解することが出来る（Wang（2009））。
に変動係数（CV）を分解することが出来る（Wang（2009））。
に変動係数（CV）を分解することが出来る（Wang（2009））。
に変動係数（CV）を分解することが出来い。 （２）変動係数分解による変動要因分析
い。 （２）変動係数分解による変動要因分析（２）変動係数分解による変動
い。
い。
い。
CV = が各サービスの合算であり、分母が共通' 𝑤𝑤𝑤𝑤! 𝑐𝑐𝑐𝑐! 着は 2006CV= ' 𝑤𝑤𝑤𝑤! 𝑐𝑐𝑐𝑐!
が各サービスの合算であり、分母が共通のため、（1）全単位数/被保険者数=（2）居宅単が各サービスの合算であり、分母が共通のため、（1）全単位数/
着は 2006 年度以降）と分解することが出来る。このような特徴を持つ変数は下記の
着は 2006 年度以降）と分解することが出来る。このような年度以降）と分解すスの合算であり、分母が共通のため、（1）全単位数/被保険者数=（2）居宅単が各サービスの合算であり、分母が共通のため、（1）全単位数/被保険者数=（2）居宅単が各サービスの合算であり、分母が共通のため、（1）全単位数/被保険者数=（2）居宅単次に（1）全単位数/被保険者数の変動係数をサービス別に分解し、どのサービスが次に（1）全単位数/被保険者数の変動係数をサービス別に
次に（1）全単位数/被保険者!
!
位数/被保険者数+（3）施設単位数/被保険者数+（4）地域密着単位数/被保険者数（地域密位数/被保険者数+（3）施設単位数/被保険者数+（4）地域密着単""に変動係数（CV）を分解する
者数+（3）施設単位数/被保険者数+（4）地域密着単位数/被保険者数（地域密位数/被保険者数+（3）施設単位数/被保険者数+（4）地域密着単位数/被保険者数（地域密位数/被保険者数+（3）施設単位数/被保険者数+（4）地域密着単位数/被保険者数（地域密位数/被保険者数+（3）施設単位数/被保"" に変動係数（CV）を分解することが出来る（Wang（2009））。
" に変動係数（CV）を分解することが出来る（Wang（2009）1414。（1（２）変動係数分解による変動要因分析（２）変動係数分解による変動要因分析
係数分解による変動要因分析（２）変動係数分解による変動要因分析（２）変動係数分解による変動要因分析
ように全体の変動に影響を与えているかを分析した
ように全体の変動に影響を与えているかを分析した
ように全体の変動に影響を与え。（1）全単位数/被保険者数は（２）変動係数分解による変動要因分析
CV
=
'
𝑤𝑤𝑤𝑤
𝑐𝑐𝑐𝑐
CV
=
'
𝑤𝑤𝑤𝑤
𝑐𝑐𝑐𝑐
CV
=
'
𝑤𝑤𝑤𝑤
𝑐𝑐𝑐𝑐
CV
=
'
𝑤𝑤𝑤𝑤
𝑐𝑐𝑐𝑐
CV
=
'
𝑤𝑤𝑤𝑤
𝑐𝑐𝑐𝑐
C
!
!
!
!
!
!
!
!
!
!
着は
2006
年度以降）と分解することが出来る。このような特徴を持つ変数は下記のよう
着は2006年度以降）と分解することが出来る。このような特徴を
年度以降）と分解することが出来る。このような特徴を持つ変数は下記のよう
着は 2006 年度以降）と分解することが出来る。このような特徴を持つ変数は下記のよう
着は 2006 年度以降）と分解することが出来る。このような特徴を持つ変数は下記のよう
着は 2006𝑤𝑤𝑤𝑤年度以降）と分解することが𝑤𝑤𝑤𝑤! は各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サービスに占める割合である（1
𝑤𝑤𝑤𝑤! は各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サービスに占める割合である（1人あたり）。𝑐𝑐𝑐𝑐
次に（1）全単位数/被保険者数の変動係数をサービス別に分解し、どのサービスがどの次に（1）全単位数/被保険者数の変動係数をサービス別に分解が各サービスの合算であり、分
全単位数/被保険者数の変動係数をサービス別に分解し、どのサービスがどの次に（1）全単位数/被保険者数の変動係数をサービス別に分解し、どのサービスがどの次に（1）全単位数/被保険者数の変動係数をサービス別に分解し、どのサービスがどの次に（1）全単位数/被保険者数の変動! は各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サ! はサービ!
!
!
! が各サービスの合算であり、分母が共通のため、（1）全単位数/被保険者数=（2）居! が各サービスの合算であり、分母が共通のため、（1）全単""表 2 変動係数分解による変動要因分析に変動係数（CV）を分解することが出来る（Wang（2009））。
に変動係数（CV）を分解することが出来る（Wang（2009））。
（CV）を分解することが出来る（Wang（2009））。
に変動係数（CV）を分解することが出来る（Wang（2009））。
に変動係数（CV）を分解することが出来る（Wang（2009））。
に変動係数（CV）を分解することが出来
14変化しており、14。（1）全単14。（1）全単位数/被保険者数は分子14。（1）全単位数/被保険者数は分子14。（1）全単位数/被保険者数は分子おける変化において、（1）合計単位数の変動係数は-.073
2001-05
年における変化において、（1）合計単位数の変動係数は-.073
変化しており、
変化しており、の変動係数（CVの変動係数（CVの変動係数（CV
1 人あたり）との相
2001-05
年における変化において、（1）合計単位数の変動係数は-.073
ように全体の変動に影響を与えているかを分析した
ように全体の変動に影響を与えているかを分析した。（1）全単位数/被保険者数は分子位数/被保険者数+（3）施設単位数/被保険者数+（4）地域密着単位数/被保険者数（地位数/被保険者数+（3）施設単位数/被保険者数+（4）地域密
位数/被保険者数+（3）施設単の変動に影響を与えているかを分析した
ように全体の変動に影響を与えているかを分析した
ように全体の変動に影響を与えているかを分析した
ように全体の変動に影響を与えているか! ）に各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）と合計サービス（いずれも! ）に各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）と合計サービス（いず! ）に各サービ
CV
=
'
𝑤𝑤𝑤𝑤
𝑐𝑐𝑐𝑐
CV
=
'
𝑤𝑤𝑤𝑤! 𝑐𝑐𝑐𝑐!
! ! -2000 年）
2001 年
2005 年変化幅（2005 年
2001-05 年の変化!
!
𝑤𝑤𝑤𝑤
は各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サービスに占める割合である（1𝑤𝑤𝑤𝑤
は各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サービスに占める割合である（1人あたり）。𝑐𝑐𝑐𝑐
はサービス別人あ!
𝑐𝑐𝑐𝑐）は.0.18と正である
𝑐𝑐𝑐𝑐）は.0.18と正である数の（1）合計単位数の変動係数に与える影響（𝑤𝑤𝑤𝑤（2）居宅単位数の（1）合計単位数の変動係数に与える影響（𝑤𝑤𝑤𝑤
数（𝜌𝜌𝜌𝜌
）を掛けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐
数（𝜌𝜌𝜌𝜌
）を掛けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐
≡
CV
×
𝜌𝜌𝜌𝜌
）。（1）の変動係数をサービス別に分解し数（𝜌𝜌𝜌𝜌
≡CV）を掛けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐×𝜌𝜌𝜌𝜌）。（1）の変動係
ビス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サービスに占める割合である（1𝑤𝑤𝑤𝑤
は各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サービスに占める割合である（1𝑤𝑤𝑤𝑤
は各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サービスに占める割合である（1人あたり）。𝑐𝑐𝑐𝑐
はサービス別人あたり）。𝑐𝑐𝑐𝑐
はサービス別人あたり）。𝑐𝑐𝑐𝑐
はサービス別𝑤𝑤𝑤𝑤
は各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サービスに占（2）居宅単位数の（1）合計単位数の変動係数に与える影響（𝑤𝑤𝑤𝑤
𝑐𝑐𝑐𝑐）は.0.18と正である（（（! ! !!） △が各サービスの合算であり、分母が共通△ ! !着は△ 2006が各サービスの合算であり、分母が共通のため、（1）全単位数/被保険者数=（2）居宅単が各サービスの合算であり、分母が共通のため、（1）全単位数/
!
!
!
着は
着は
年度以降）と分解することが出来る。このような! !
! !
スの合算であり、分母が共通のため、（1）全単位数/被保険者数=（2）居宅単が各サービスの合算であり、分母が共通のため、（1）全単位数/被保険者数=（2）居宅単が各サービスの合算であり、分母が共通のため、（1）全単位数/被保険者数=（2）居宅単!） 年度以降）と分解することが出来る。このような特徴を持つ変数は下記の! !） △!!
!年度以降）と分解す!
!
! 2006! 2006!

全単位数/被保険者数は分子
サービス別に分解し、どのサービスがどの
険者数は分子者数は分子のため、（1）全単位数/被保険者数=（2）居宅単14。（1）全単位数/被保険者数は分子数/被保険者数=（2）居宅単した（2）居宅単（2）居宅単険者数+（4）地域密着単位数/被保険者数（地域密単着単位数/被保険者数（地域密、（1）全単位数/被保険者数=（2）居宅単者数（地域密者数（地域密出来る。このような特徴を持つ変数は下記のよう
密徴を持つ変数は下記のよう+（4）地域密着単位数/被保険者数（地域密は下記のよう介護保険サービス地域差の統計的研究
下記のようる（Wang（2009））。
）。
。このような特徴を持つ変数は下記のようており、（2）居宅単位数と（3）地域単位数が負、（4）地域単位数が正のは-.004 変化しており、（2）居宅単位数と（3）地域単位数が負、（4）地域単位数が正のは-.004 変化しており、（2）居宅単位数と（3）地域単位数が負、（4）地域単位数が正の301

次に（1）全単（２）変動係数分解による変動要因分
ように全体の変動をサービス別に分解し、どのサービスがどの次に（1）全単位数/被保険者数の変動が各サービスの合析した 14。（1）全単位数/被保険者数は分子ように全体の変動に影響を与えている
位数/被保険者数+
2001-05 年における変化において、（1）合計単位数の変動係数は-.073
め、（1）全単位数/被保険者数=（2）居宅単が各サービスの合算であり、分母が共
着は 2006 年度以
単位数の変動係数は-.073
変化しており、
変化しており、（2）居宅単位数の（1）合計単位数の変動係数に与える影響
数+（4）地域密着単位数/被保険者数（地域密位数/被保険者数+（3）施設単位数/被保と正である （3）施設単位数のあたえる影響は -.091に変動係数（CV）に与える影響（𝑤𝑤𝑤𝑤）は .0.18 と正であるが、と（ ! 𝑐𝑐𝑐𝑐! ）は.0.18
る。このような特徴を持つ変数は下記のよう
着は 2006 年度以降）と分解することが負になっている。2000-05
年の合計サービスの変動係数の減少は主に施設負になっている。2000-05
年の合計サービ（Wang（2009））。
に変動係数（CV）を分解することが出サービスの影響が大きいためとわかる。地域密着サービスが追加され3つ大きいためとわかる。地域密着サービスの介護サービスとなった 2006-12 年における変化では、（1）合計単位数の年における変化では、（1）合計単位数"

変動係数は .006 増加しており、（2）居宅単位数と（4）地域単位数が正、 ビスへのアク数と（4）地域単位数が正、（3）施設単' 𝑤𝑤𝑤𝑤! 𝑐𝑐𝑐𝑐!
（3）施設単位数が負の影響を与えていることがわかる。（4）地域単位数の には医療保険!

変動係数自体は減少しているものの、その値自体がもとから高く、 𝑤𝑤𝑤𝑤! は各サービス（）地域単位数の変動係数自体は減少していられている（2001-05
年における変化において、（1）合計単位数の変動係数は-.073 変化しており（全体への割合）が増加したことにより、（1）合計単位数に与える影響がの変動係数（CV! ）への割合）が増加したことにより、（1）較に留まって（2）居宅単位数の（1）合計単位数の変動係数に与える影響（𝑤𝑤𝑤𝑤と正である割合である（1人あたり）。𝑐𝑐𝑐𝑐! はサービス別減少もその水準は高く、 𝑤𝑤𝑤𝑤! は各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サービスに増加のため、 ! 𝑐𝑐𝑐𝑐! ）は.0.18
は増正になっている（数（𝜌𝜌𝜌𝜌! ）を掛けた
少もその水準は高く、𝑤𝑤𝑤𝑤! 増加のため、𝑤𝑤𝑤𝑤! 𝑐𝑐𝑐𝑐!
付水準には自加）。これらのことから、地域密着型サービスは合計サービスの変動係数
が、（3）施設単位数のあたえる影響は年の合計サ
サービス（いずれも
1 人あたり）との相関係 -.091 と負になっている。2000-05の変動係数（CV! ）に各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）と期（2001-05 年）
スは合計サービスの変動係数に正の影響から生じる介護給付水準の地域差は重要な問題である。介護保険に正の影響を与えていることがわかる。2012-18 年における変化では、 （2016a）ではスの変動係数の減少は主に施設サービスの影響が大きいためとわかる。地域密着サービ。（1）の変動係数をサービス別に分解し第1-2数（𝜌𝜌𝜌𝜌! ）を掛けた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐! ≡ CV! ×析したのが表2で（1）合計単位数の変動係数は -.004 変化しており、（2）居宅単位数と（3）
地 体間競争・空る変化では、（1）合計単位数の変動係数
様に地域間でサービス量、介護保険料等が大きく異なることが知3 つの介護サービスとなった
2006-12年における変化では、（1）合計単位、第 5-7が追加され期（2012-18年）における増減を分期（2001-05
年）、第3-5
期（2006-1
る介護給付水準の地域差は重要な問題である。介護保険
域単位数が負、（4）地域単位数が正の影響を与えていることがわかる。こ
地域単位数が負、（4）地域単位数が正の（2014））。しかしながら、その分析の多くは記述統計による比を経て収束を
護給付水準の地域差は重要な問題である。介護保険
クセスの差等から生じる介護給付水準の地域差は重要な問題である。介護保険の変動係数は.006
増加しており、（2）居宅単位数と（4）地域単位数が正、（3）施設
析したのが表 2 である 15。
の変化においても、（4）地域単位数は 2006-12 年における変化と同様の形
間でサービス量、介護保険料等が大きく異なることが知1ても、（4）地域単位数は 2006-12 年に的な分析が行われているわけではない。先行研究において介護給
地域間にお域差は重要な問題である。介護保険
で（1）合計単位数の変動係数に正の影響を与えていることがわかる。
サービス量、介護保険料等が大きく異なることが知険サービス同様に地域間でサービス量、介護保険料等が大きく異なることが知
位数が負の影響を与えていることがわかる。（4）地域単位数の変動係数自体は減少し）。しかしながら、その分析の多くは記述統計による比係数に正の影響を与えていることがわか・空間的自己相関が存在することが明らかとなっており、松岡Martin（199
護保険料等が大きく異なることが知しかしながら、その分析の多くは記述統計による比（厚生労働省（2014））。しかしながら、その分析の多くは記述統計による比るものの、その値自体がもとから高く、𝑤𝑤𝑤𝑤
1! （全体への割合）が増加したことにより、（。先行研究において介護給が行われているわけではない
水準の影響も受けることが確認されている。介護給付水準に自治研究が存在すその分析の多くは記述統計による比われているわけではないており、統計的な分析が行われているわけではない
5 結語 1。先行研究において介護給1!。先行研究において介護給減少もその水準は高く、𝑤𝑤𝑤𝑤
合計単位数に与える影響が正になっている（𝑐𝑐𝑐𝑐
解による変動要因分析＞
表! 増加のため、
2 ＜変動係自己相関が存在することが明らかとなっており、松岡関が存在するならば、地域間（自治体間）の介護給付水準は時間
1
1 人あたり変数。先行研究において介護給ではない
相関が存在することが明らかとなっており、松岡
自治体間競争・空間的自己相関が存在することが明らかとなっており、松岡は増加）。これらのことから、地域密着型サービスは合計サービスの変動係数に正の影
本稿では厚生労働省 2001-18 年度『介護保険事業状況報告』保険者別パ
響も受けることが確認されている。介護給付水準に自治が高い。
のキャッチアことが明らかとなっており、松岡
ネルデータを用い、保険者間 1 人あたり介護給付水準（単位数／被保険者も受けることが確認されている。介護給付水準に自治
では他保険者の水準の影響も受けることが確認されている。介護給付水準に自治を与えていることがわかる。20012-18
年における変化では、（1）合計単位数の変動係するならば、地域間（自治体間）の介護給付水準は時間水準の収束に関しては、Baumol（1986）、Barroand Sala-i究が松岡（20
数・単位数／利用者数の 2 つの指標）及び介護保険料、後期高齢者割合、確認されている。介護給付水準に自治ならば、地域間（自治体間）の介護給付水準は時間
空間的自己相関が存在するならば、地域間（自治体間）の介護給付水準は時間
は-.004
変化しており、（2）居宅単位数と（3）地域単位数が負、（4）地域単位数が正いられた経済成長の収束分析の方法である𝜎𝜎𝜎𝜎収束、𝛽𝛽𝛽𝛽収束を用いた
要支援・要介護認定率において 収束が存在しているかを確認した。2001 用い松岡（20（自治体間）の介護給付水準は時間をする可能性が高い。
影響を与えていることがわかる。この変化においても、（4）地域単位数は2006-12 年
束に関しては、Baumol（1986）、Barroand Sala-i年度と 2018 年度を比較すると全ての変動係数比は1 を越えていた。全てのは標準偏差・変動係数が時間を通じて減少する過程、𝛽𝛽𝛽𝛽収束とは（2019、202
関しては、Baumol（1986）、Barro
おける変数の水準の収束に関しては、Baumol（1986）、Barroand Sala-iand Sala-iおける変化と同様の形で（1）合計単位数の変動係数に正の影響を与えていることがわ
経済成長の収束分析の方法である𝜎𝜎𝜎𝜎収束、𝛽𝛽𝛽𝛽収束を用いた
介護給付水準において 収束は確認された。介護保険料、後期高齢者割合、地域は高い地域と比べより高い成長率を上げるという後進地域
収束は存在しmol（1986）、Barroand Sala-i成長の収束分析の方法である𝜎𝜎𝜎𝜎収束、𝛽𝛽𝛽𝛽収束を用いた
992a）等で用いられた経済成長の収束分析の方法である𝜎𝜎𝜎𝜎収束、𝛽𝛽𝛽𝛽収束を用いたる。 認定率においても収束が確認された。これらの 収束が介護給付水準の差・変動係数が時間を通じて減少する過程、𝛽𝛽𝛽𝛽収束とはことである。この点に着目し、介護保険制度に応用した一連の研の方法である𝜎𝜎𝜎𝜎収束、𝛽𝛽𝛽𝛽収束を用いた収束の原因の１つとして考えられる。また介護給付水準の収束は介護保 は、データ・・変動係数が時間を通じて減少する過程、𝛽𝛽𝛽𝛽収束とはする。𝜎𝜎𝜎𝜎収束とは標準偏差・変動係数が時間を通じて減少する過程、𝛽𝛽𝛽𝛽収束とは高い地域と比べより高い成長率を上げるという後進地域、2019、2020）である。都道府県別介護保険給付水準のデータをして保険者別間を通じて減少する過程、𝛽𝛽𝛽𝛽収束とは302地域と比べより高い成長率を上げるという後進地域
変数水準が低い地域は高い地域と比べより高い成長率を上げるという後進地域
る。この点に着目し、介護保険制度に応用した一連の研収束を、松岡（2016b）ではβ収束を計測している。松岡2006 年度以降
高い成長率を上げるという後進地域
この点に着目し、介護保険制度に応用した一連の研アップ過程のことである。この点に着目し、介護保険制度に応用した一連の研2020）である。都道府県別介護保険給付水準のデータを
険者別データを用いβ収束を計測している。いずれもα収束、βの流れにあり、介護保険制度に応用した一連の研0）である。都道府県別介護保険給付水準のデータを
2016b、2017、2019、2020）である。都道府県別介護保険給付水準のデータを
松岡（2016b）ではβ収束を計測している。松岡小が示唆される結果となっている。しかしこれら一連の研究である。この研単位数/被保険者数の変動係数をサービス別に分解し、どのサービスがどの分析
動に影響を与えているかを分析した 14。（1）全単位数/被保険者数は分子動係数をサービス別に分解し、どのサービスがどの合算であり、分母が共通のため、（1）全単位数/被保険者数=（2）居宅単介護保険サービス地域差の統計的研究
るかを分析した 14。（1）全単位数/被保険者数は分子+（3）施設単位数/被保険者数+（4）地域密着単位数/被保険者数（地域密険制度初期（2001-05 年）の方が 2006 年以降と比べ速い傾向であった。
共通のため、（1）全単位数/被保険者数=（2）居宅単以降）と分解することが出来る。このような特徴を持つ変数は下記のよう
本稿の分析では一定程度の収束が確認されたが、2006 年以降は顕著な保険者数+（4）地域密着単位数/被保険者数（地域密）を分解することが出来る（Wang（2009））。
収束ではなかった。これは一定程度の地域差が留まっていることを意味すが出来る。このような特徴を持つ変数は下記のようる。高齢者率や地域性などの外的な要因による地域差の影響も考えられる

出来る（Wang（2009））。
"
が、保険者アンケートの結果から需給調整が十分に行われていない状況をCV = ' 𝑤𝑤𝑤𝑤! 𝑐𝑐𝑐𝑐!
考えると、保険者・被保険者にとって望ましい状態とは言えないであろ!
クセスの差等から生じる介護給付水準の地域差は重要な問題である。介護保険"
う。国の制度である介護保険で地域差が存在することは、社会保障制度でCV = ' 𝑤𝑤𝑤𝑤! 𝑐𝑐𝑐𝑐! 重要とされる公平性が保たれていないことを意味する。所得不平等などの険サービス同様に地域間でサービス量、介護保険料等が大きく異なることが知!
（𝑖𝑖𝑖𝑖）が合計サービスに占める割合である（1人あたり）。𝑐𝑐𝑐𝑐! はサービス別文脈で主に使用される公平性の概念であるが、サービスのアクセスの差に（厚生労働省（2014））。しかしながら、その分析の多くは記述統計による比り、より不公平性は、サービスを消費出来ないという点で所得不平等と本質的）に各サービス（𝑖𝑖𝑖𝑖）と合計サービス（いずれも1 人あたり）との相関係ており、統計的な分析が行われているわけではない 1。先行研究において介護給あるに占める割合である（1人あたり）。𝑐𝑐𝑐𝑐! はサービス別には同一と考えられる。客観的な分析を重要視する経済学では、公平性にた値である（𝑐𝑐𝑐𝑐! ≡ CV! × 𝜌𝜌𝜌𝜌! ）。（1）の変動係数をサービス別に分解し第 1-2
自治体間競争・空間的自己相関が存在することが明らかとなっており、松岡関する議論の決着をつけることが難しい。しかしながら、私たちの厚生にサービと合計サービス（いずれも1 人あたり）との相関係）、第 3-5 期（2006-12 年）、第 5-7 期（2012-18 年）における増減を分与える影響は大きく、学問分野の垣根を越えて考えていく必要があると言は他保険者の水準の影響も受けることが確認されている。介護給付水準に自治
ビス×𝜌𝜌𝜌𝜌! ）。（1）の変動係数をサービス別に分解し第1-2である 15。
えるだろう 16, 17。
空間的自己相関が存在するならば、地域間（自治体間）の介護給付水準は時間
位数12年）、第 5-7 期（2012-18 年）における増減を分最後に本稿の分析における留意点を述べる。本稿で用いた保険者別デーをする可能性が高い。
設単タは分析期間中にサンプルの大きさが変化している。変動係数のため、サンおける変数の水準の収束に関しては、Baumol（1986）、Barroand Sala-iプルが異なった場合の統計的検定が行えず、その減少が統計学的に正しいしてい表 2 ＜変動係数分解による変動要因分析＞
92a）等で用いられた経済成長の収束分析の方法である𝜎𝜎𝜎𝜎収束、𝛽𝛽𝛽𝛽収束を用いたか否かについての議論が出来なかった。また 収束は継続的に行われてい（1）
たわけではなく、変数によっては途中で変動係数が増加をしていた。2001
する。𝜎𝜎𝜎𝜎収束とは標準偏差・変動係数が時間を通じて減少する過程、𝛽𝛽𝛽𝛽収束とは、𝑤𝑤𝑤𝑤! 𝑐𝑐𝑐𝑐!
係数分解による変動要因分析＞
年度から 2018 年度にかけては全ての変動係数比が 1 以上のため、長期的観数水準が低い地域は高い地域と比べより高い成長率を上げるという後進地域
影響
点からは地域差が減少していると言えるが、その途中過程での変動を詳しく
アップ過程のことである。この点に着目し、介護保険制度に応用した一連の研分析をすることができなかった。これらの点は今後の課題としたい。
係数016b、2017、2019、2020）である。都道府県別介護保険給付水準のデータを正の017）ではα収束を、松岡（2016b）ではβ収束を計測している。松岡注
年に20）では、保険者別データを用いβ収束を計測している。いずれもα収束、β1
安藤（2008）では介護給付水準の決定要因に関する回帰モデルの説明変数とわか
して、施設定員率、人口密度、第一、二、三次産業比率を検討し、それらの有し、地域差縮小が示唆される結果となっている。しかしこれら一連の研究で意性を見ることにより地域差を考察するというやや間接的な形をとっている。

・対象年度が限られていた。松岡（2016b、2017）では都道府県データを、そ2
研究対象と方法の類似性のため、本稿の説明は松岡（2016b、2017、2019、

別データを用いた松岡（2019、2020）も平成の大合併の影響のためデータは303

降に限定していた。本稿は松岡（2016b、2017、2019、2020）の一連の研究

り、2001 年から 2018 年までの最新の保険者別データを用いたα収束の研究で研究は松岡（2016b、2017、2019、2020）の一連の研究がベースとなる 2。

2020）と重複する部分がある。
3

β収束に関しては松岡（2016b）を参照。

4

いずれも地域密着型サービスにおける 6 つのサービスのアンケート結果の平均値である。保険者における人口別アンケート結果（整備目標が達していない）は、1 万人未満の保険者においては 35.1%、1 万人以上 5 万人未満
で 41.9%、5 万 人 以 上 10 万 人 未 満 で 50.31% 、10 万 人 以 上 30 万 人 未 満 で57.08%、30 万人以上で 74.61%、と保険者規模により大きなばらつきが生じていた。

5

値が 0 では対数を取ることができない。

62009 年度『介護保険事業状況報告』宮城県石巻市「介護老人保健施設」に関するデータが前年、翌年と比べ単位数が約 10 倍の異常値を取っていた。
厚生労働省・宮城県・石巻市に問い合わせ、石巻市による修正申告以前のデータがそのまま掲載されていることが判明した。本稿では石巻市に提供していただいた修正データを用い、宮城県データを修正し分析を行った。

7

介護保険制度は 2000 年度から施行されているが、2000 年度保険者別デー
タは公開されていない。よって本稿では保険者別データが公開されている
2001 年度からを対象としている。

82012 年度第 1 号保険者数により総単位数割合は約 98% であり、第 1 号保険
者介護保険サービスの主な利用者であることがわかる。

9

介護保険サービスはサービス内容によって単位数が厚生労働大臣によって定められている。この単位は全国基準であり、物価等を加味した単価がかけられサービス料が決まる。

10

第 5 期（2012-14 年）の介護保険財政負担構造は 1 割が利用者負担、残りの9 割の 50% が公費、21% が第１号被保険者（65 歳以上）の介護保険料、29%が第 2 号被保険者（40 歳以上 65 歳未満）から支払われる第 1 期（2000-02
年）の第 1 号被保険者の負担は 17%、第 2 期（2003-5 年）は 18%、第 3 期（2006-8 年）は 19%、第 4 期（2009-11 年）は 20% と第 1 号被保険者の負担割合は増加している。

11

市区町村数は 3,223（2001 年度）から 1718（2018 年度）へと減少している。
介護保険は市区町村が中心になって運営されているが、広域連合などで複数の自治体で運営をしている保険者も存在する。そのため、市区町村数と比べ、保険者数は少なくなっている。

304

介護保険サービス地域差の統計的研究

12

平均が増加したかについての片側検定である。

13

介護保険制度施行期（2000 年）の保険料設定の空間的自己相関は非常に強く、次期（2003 年）以降、徐々に弱くなる（Nakazawa and Matsuoka（2015））。これは制度施行期には情報量不足のため、保険者が強い参照行動を取ったと考えられる。

14 （5）全単位数／全利用者の変動係数は（6）-（8）における分母もサービス別で変化するため変動係数の分解ができなかった。
15

2006 年度から地域密着型サービスが導入された。要因分析に一貫性を持たせるため、2001-05 年度（第 1-2 期）、2006-12 年度（第 3-5 期）、第 5-7 期（2012-18 年）に分けて分析を行った。

16

仏教経済学では仏教思想に基づき、公平性が重要視される。大乗仏教では仏の前では全ての人が平等であるという思想から、私たちの行動規範にも影響を与えるからである。具体的な政策の観点からは Brown（2017）が参考になる。

17

浄土真宗の開祖である親鸞も平等性・公平性を強調している。『正信偈』『歎異抄』では仏教の教えともに、平等性・公平性の重要性を説いている（浄土真宗本願寺派総合研究所（1988）、緒方（1997）、霊山（2002）、勧学寮（2017））。

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