Discussion Paper No.

486

CONJOINT ANALYSIS を用いた介護需要関数の推定

鈴木 亘
大日 康史

1999 年 10 月

大阪大学
社会経済研究所〒567‑0047 茨木市美穂ヶ丘6‑1

October 1999

Conjoint Analysis を用いた介護需要関数の推定∗)
鈴木 亘
大阪大学経済学研究科博士課程

and

大日康史
大阪大学社会経済研究所
要約
本稿は公的介護保険導入以前である１９９９年７月に実施した介護需要に関する調査（「公的介護保険に関する住民意識・実態把握のためのアンケート調査」）にもとづいて、介護サー
ビス、家事サービス、給食サービス、訪問看護サービスの需要に関して Conjoint Analysis
をおこなった。推定には random eﬀect を含むポアソン推定法を用いた。推定結果から、全ての場合で希望利用回数が価格の減少関数であり、家庭内生産能力との強い代替性が確認された。また、この推定結果を用いて、市場均衡分析を行った。標本を実際に公的介護保険が利用可能となるであろう標本に限定した場合には、均衡価格は仮単価の５〜１０倍、現状の供給体制では少なく見積もっても需要の１／３も満たせない事が明らかになった。さらに、消費者余剰の損失は日本全体で年間、介護や家事サービ スで約４．８〜６．８兆円
前後、訪問看護サービ スで１．５兆円生じていることが明らかにされた。

JEL Classiﬁcations:I18,I39.D60
Keywords:Conjoint Analysis,random eﬀect を含むポアソン推定, 公的介護保険, 市場均衡
分析
連絡先：大阪府茨木市美穂ヶ丘 6-1

tel:06-6879-8566

大阪大学社会経済研究所 大日康史

fax:06-6878-2766e-mail:ohkusa@iser.osaka-u.ac.jp

1

はじめに

公的介護保険の導入を来年に控えてその準備作業が急ピッチで進められているが 、他方で、どの程度の自己負担でどの程度のサービ スを享受できるかについての不安も大きい。本稿
では公的介護保険導入直前の時期において、Conjoint Analysis を用いてその需要予測を行う。需要予測は需要曲線の導出もさることながら、供給側の情報と合わせて最適な価格設定、また、設定された介護報酬における厚生評価、あるいは超過需要の評価に不可欠な基本的な情報である。
しかし 、まだそれほど 顕在化してない市場における需要動向の調査は、必然的に仮想的な意識調査にならざ るを得ない。これらは、主にマーケティングの分野での手法が用いられる。介護需要に関してもいくつかの調査が行われている（ 阿部 (1996) ）が 、このような手法は単に仮想的な価格における需要を調査しているに過ぎず、それがいかなる要因によって決定されるかについての考察は一切なされておらず、その意味で調査結果を日本あるい
は地域経済全体に拡大して考える事は非常に危険である。 他方、経済学的な視点からの福祉サービス需要に関する研究は多くはないが、大日 (1997,1999a) が例外的な研究である。
大日 (1997) は国民生活基礎調査基本調査（ ’86,’89,’92 ）の個票に基づいて在宅における要介護者の介護者を親族が行うか、ホームヘルパーが行うかという分析を通じて、そのホー
ムヘルパーの利用は通常の財・サービ スと同じ意味での需要要因に基づいており、行政による福祉サービスの割り当てとしてのホームヘルパーではないことが明らかにした。また、マージナル効果でその影響を測ると、所得水準が１%上がると 0.03〜1.4%ホームヘルパーの利用率は高まる。また、公的介護保険がこうしたホームヘルパーもカバーすると仮定し 、その内容が自己負担１割のケースではホームヘルパー需要が２．８〜１．２倍に、自己負担５割のケースでも１．９５〜１．１４倍ホームヘルパーの需要が増加することが明らかにしている。
他方、大日 (1999a) は財団法人日本中小企業福祉事業財団（ 通称：日本フルハップ ）が１
９９７年２月に加盟企業経営者に対して実施した介護需要に関する調査と、厚生省大臣官
房政策課調査室主宰の社会保障の経済分析研究会（ 代表：跡田直澄大阪大学教授）によっ

1

て１９９６年９月に実施された「高齢者福祉サービ スに関する実態調査」によって明らかにされた公的老人福祉サービ スの実態とを併せるような形で、民間福祉サービ ス需要の構造並びに公的サービ スとの代替性を分析している。その結果、介護需要は、民間福祉サー
ビス需要は所得あるいは資産に強い影響を受け、特に所得弾力性は 15%を上回る場合もある事が確認している。また、公的福祉サービスの代替性は見いだせていない。大日 (1999a)
では、仮想的な設問に対する Willingness to Pay を用いて需要曲線を導出している。その意味で本稿の目的意識と非常に近い。他方で、大日 (1999a) は中小企業経営者の世帯に限定されていること、また必ずしも６５才以上の同居者あるいは親族がいるわけではないこと、Willingness to Pay は必ずしも適切な質問方法ではないといった問題を含んでいる。
本稿では、こうした調査、研究の流れをふまえて、アンケートを実施し 、分析を行う。まず、アンケートは特定地域の６５才以上全世帯に調査を行う。また、仮想的な質問法としては Willingness to Pay より適切な手法である Conjoint Analysis を用いる。その上で、介護需要がいかなる要因によって決まっているのかを経済学的に考察する。
本稿は以下のように構成されている。次節では用いるアンケートのデータについてまとめられている。次節ではデータ及が説明され 、第三節では推定モデルが Conjoint Analysis
を中心に示されている。推定結果は第４節でまとめられ 、供給側の情報も用いた市場均衡
分析が第５節で行われる。最後に今後の研究について触れられる。

2

データ

本稿で用いるデータは１９９９年７月に実施した「公的介護保険に関する住民意識・実態把握のためのアンケート調査」で、特定地域の６５才以上全世帯に対して郵送法でおこなった調査である。アンケート用紙は２８３３枚郵送されそのうち４８１枚の有効回答を得ている。有効回答率は約１７ %である。
同調査の調査表は別紙の通りであるが 、家族構成、同居世帯員の就業状況、所得、資産、
公的・民間の高齢者福祉サービ スの利用状況、ＡＤＬ、公的介護保険の認知の程度に加えて仮想的な状況（ 単位あたり価格、時間）における高齢者福祉サービ ス利用希望の有無を2

尋ねている。
要支援あるいは要介護度は、ＡＤＬが次のような状況が満たされた場合に分類している
1)

。

要支援者

• 立ち上がる動作が 、何かにつかまればできる• 歩行が 、何かの支えがあればできる
要介護度１• 排泄行為（ 排便・排尿）について、一部介助を要する•

入浴（ 浴槽の出入りや体を洗う）について、一部介助を要する

要介護度２• 要介護度１の基準を満たしている• 立ち上がる動作ができない• 歩行ができないに加えて、• 排泄行為（ 排便・排尿）について一部介助を要する、もしくは介助を要する
または、• 入浴（浴槽の出入りや体を洗う）について一部介助を要する、もしくは介助を要する
要介護度３• 要介護度２の基準を満たしている• 排泄行為（ 排便・排尿）について、介助を要する
3

• 入浴（ 浴槽の出入りや体を洗う）について、介助を要する
要介護度４• 要介護度３の基準を満たしており、次のような状況が少なくとも一つが成り立っている– 直前の行為を思い出せない– まわりのことに関心がない– 毎日の日課をきちんと理解できない– 生年月日、年齢や自分の名前を答えることができない– 火の始末や火元の管理ができない– 大声を出すことがある– 一人で外へ出たり目が話せないことがある
要介護度５• 要介護度４の基準を満たしている• 他者への意志の伝達や介護者への指示がまったくできない• 食事の摂取について一部介助を要する、もしくは介助を要する
表１には以下の分析に用いる記述統計量がまとめられている。上段には健康な高齢者を含めた全標本における記述統計量を、また、下段には上の基準で要支援者あるいは要介護者と分類された標本のみにおける記述統計量がまとめられている。以下の分析でも、この２種類の標本を用いる。
以下の分析で重要となる Conjoint Analysis に関する情報は、次のような想定での利用希望を尋ねている。
介護サービス4

• 週１回２時間ずつ週あたり料金 600 円の場合
• 週１回２時間ずつ週あたり料金 2,000 円の場合
• 週１回２時間ずつ週あたり料金 3,000 円の場合
• 週２回２時間ずつ週あたり料金 1,200 円の場合
• 週２回２時間ずつ週あたり料金 4,000 円の場合
• 週２回２時間ずつ週あたり料金 6,000 円の場合
• 週３回２時間ずつ週あたり料金 1,800 円の場合
• 週３回２時間ずつ週あたり料金 6,000 円の場合
• 週３回２時間ずつ週あたり料金 9,000 円の場合
家事サービス

• 週１回２時間ずつ週あたり料金 300 円の場合
• 週１回２時間ずつ週あたり料金 2,000 円の場合
• 週１回２時間ずつ週あたり料金 3,000 円の場合
• 週２回２時間ずつ週あたり料金 600 円の場合
• 週２回２時間ずつ週あたり料金 4,000 円の場合
• 週２回２時間ずつ週あたり料金 6,000 円の場合
• 週３回２時間ずつ週あたり料金 900 円の場合
• 週３回２時間ずつ週あたり料金 6,000 円の場合
• 週３回２時間ずつ週あたり料金 9,000 円の場合
5

在宅給食サービス• 週１回週あたり料金 400 円の場合
• 週１回週あたり料金 600 円の場合
• 週１回週あたり料金 800 円の場合
• 週３回週あたり料金 1,200 円の場合
• 週３回週あたり料金 1,800 円の場合
• 週３回週あたり料金 2,400 円の場合
• 毎日週あたり料金 2,800 円の場合
• 毎日週あたり料金 4,200 円の場合
• 毎日週あたり料金 5,600 円の場合
訪問看護

• 週１回週あたり料金 500 円の場合
• 週１回週あたり料金 1,000 円の場合
• 週１回週あたり料金 2,000 円の場合
• 週２回週あたり料金 1,000 円の場合
• 週２回週あたり料金 2,000 円の場合
• 週２回週あたり料金 4,000 円の場合
• 週３回週あたり料金 1,500 円の場合
• 週３回週あたり料金 3,000 円の場合
• 週３回週あたり料金 6,000 円の場合
6

3

推定モデル

本稿では、Conjoint Analysis と呼ばれる手法を用いる。これは、アンケート調査を用いて財やサービスに対する個人の効用を表明させる技法の一つである。具体的には、• いくつかの想定的なシナリオとそれにともなう選択肢からなる質問を作り、最も好む選択を回答させる。

• 想定シナリオや個人属性を説明変数、選択行動を被説明変数にして統計モデルを推定し• 効用の変化や代替性を測定するという手順からなる。従来、医療経済学の分野では、新薬や新技術の便益を評価する際に、患者に対するアンケートから、Willingness to Pay（ Tolley et al(1994) ）と呼ばれる方法を用いて便益金額を計算したり、Standard gamble や Time trade-oﬀ あるいは Rating Scale等の方法により患者の効用水準を測定することが行なわれてきた。しかしながら、これらの手法は理論的にも技術的にもさまざまな問題を抱えている。例えば 、Willingness to Pay により得られる金額はもちろん効用水準とは異なる概念であるし 、Standard gamble 、Time

trade-oﬀ 、Rating Scale もそれぞれ正確に効用水準を測定しているとは言いがたい。また、
そもそも序数的な効用概念に従えば 、効用水準は個人間で比較したり集計したりすることが可能かという理論的問題もある。これに対して、Conjoint Analysis では、直接に効用水準をみるのではなく、効用の差によって選ばれる選択行動をみているので理論的な問題点を回避している。また、Willingness to Pay に比較して、選択することを前提としておらず、さらに経済学的にもまた多くの実際の意思決定の場面とも整合的に価格を所与としているなどの利点もある。さらに、統計モデルを用いて推定するために、説明変数の変化に対する政策シミュレーションを直接的に行うことができる。2)
従来、Conjoint Analysis は、環境経済学や交通の経済学の分野で主に用いられてきたが、最近、医療経済学の分野でもいくつかの研究例がみられるようになってきた (Ryan(1999a),Ryan(1999b),Bryan(

7and Zweifel(1999),Ratcliﬀe(1999),San Miguel and Ryan(1999),Johnson et al(1999),Ryan
and Farrar(1994),Ryan and Hughes(1997),Van der Pol and Cairns(1997),Van der Pol and
Cairns(1999),Bryan et al(1998))。その多くは、新規医療技術の導入の是非を問う分析である。例えば 、Ryan(1999a) は試験管受精、Ryan and Farrar(1994) は歯科矯正技術、Ryan

and Hughes(1997) は中絶技術、Van der Pol and Cairns(1997) では輸血技術、Bryan etal(1998) では膝の損傷に対する MRI の使用について Conjoint Analysis を用いた分析を行なっている。わが国においては、残念ながら Conjoint Analysis を用いた研究例はほとんどない3) 。

Conjoint Analysis の分析は通常、random eﬀect を含む probit 推定法が用いられる。これは、Conjoint Analysis の構造そのものから由来している。つまり、被説明変数が選択行動であるので、基本的には二値変数である。これにおける適切な推定方法が probit 推定法である。また、同じ個人が想定（ 価格やその他の諸条件）を微妙に変えた質問に回答しているために、同一個人の回答が複数存在する。当然のことながら同一個人であるということは、調査された分析で用いることのできる情報（ 多くの場合説明変数を構成する）以上の情報を持っていると考えられるが 、それは観察不可能である。こうした観察不可能な個人に由来する効果は individual eﬀect として知られているが 、それを除去するのには固定効果モデルと random eﬀect モデルがある。しかし 、ここでは固定効果モデルを用いることはできない。なぜならば 、Conjoint Analysis では微妙に変えられた想定（ 価格やその他の諸条件）以外の個人の情報は不変であるために、選択行動への影響が考えられる説明変数と固定効果の間には完全な多重共線性が生じる。そのために固定効果モデルではそうした
説明変数の影響を評価できない。他方、random eﬀect モデルでは individual eﬀect を確率変数としているので固定効果モデルのような多重共線性は生じない。また、通常の random

eﬀect モデルでは説明変数と確率変数である individual eﬀect との無相関が一致性のために仮定される。しかし 、Conjoint Analysis 以外での random eﬀect モデルではではしばしば 、
この仮定に対する Hausman 検定（ Hausman(1978) ）が棄却され 、random eﬀect モデルの妥当性が失われる。ところが Conjoint Analysis では、微妙に変えられた想定（価格やその他の諸条件）以外の個人の情報は不変なので固定効果モデルでは識別できず、また微妙に8変えられた想定（ 価格やその他の諸条件）は設定上すべての個人で同じように変化するので確率変数との相関はそもそも 0 である。そのために Conjoint Analysis では random eﬀect
モデルは棄却されない4) 。
本稿でも伝統にしたがって random eﬀect を含む probit 推定法をも用いることはもちろん可能である。しかし 、本稿での分析目的は需要予測であり、そのためには利用を希望す
るだけでなくその希望回数も重要な要因であること、また、たとえば週 2 回であれば利用を希望したくないが 、週 3 回であれば利用を希望したいという選択行動は必ずしも矛盾していないことから、利用希望のみではなく、その頻度も被説明変数に組み込む。具体的には 、単価（ 1 時間あるいは 1 回あたり料金）が同じグループで 、そのうち利用希望の中でもっとも頻度が高い回数を希望回数とする。したがって、利用希望回数は週 0 回から 3 回までに分布する。
このようなデータの構造から伝統的な probit 推定法ではなく、ここで用いる利用希望回数のようなカウント・データに適切なポアソン推定法に random eﬀect を加えた推定法を用いる。
カウント・データの場合、誤差項の分布に正規分布を仮定して最小自乗法を用いて推論することはできない（ King(1987) ）。真のモデルの被説明変数がポアソン分布に従う場合に、最小自乗推定量は不偏推定量ではない。これはデータの非線形性から由来する。
ポアソン推定法は、

P rob[T = k] =e−λ λkk!

k = 0, 1, 2, · · ·(1)なるポアソン分布において 、λ = eXβ なる関数形を想定し 、β を最尤法を用いて推定する。
ポアソン分布における期待値は λなので、推定された eX β̂がその個人の利用希望回数の期待値になる。
また、ここではポアソン推定に random eﬀect を想定しているので推定法は Liang andZeger(1986) にしたがって次のように修正される。
• ステップ １:random eﬀect を考慮しないポアソン推定を行う。そこでのβ の推定量を β̂とする。

9• ステップ２:その際の Pearson 残差
kit − eXit β̂r̂it =
eXit β̂/2(2)• を用いて定義される R行列を作成する。
Rt,s =φ̂ if t = sα̂ if t = s

(3)

ただし 、ここで Rt,sは同一個人の第 t 設問と第 s 設問に対応する要素であることを意味している。また、 φ̂と α̂は、 N  ni

φ̂ =
α̂ =

2
t=1 r̂iti=1N
i=1 ni − pN t>t r̂it r̂it
i=1N
i=1 ni (ni − 1)/2 − p(4)で定義される。ここで N は個人の総数、niは第 i 個人の解答総数、t は同一個人における想定質問の相違、p は説明変数の種類をそれぞれ示している。

• ステップ３:Ni=1

0.5 −1Xi β
Ai Xi (A0.5)=0i RAi ) (Ki − e(5)ˆなる解を β̂ とする。ここで、Aiは対角要素が eXit β̂ である対角行列である。
ˆˆ• ステップ４:もし 、β̂ = β̂が満たされれば終了、満たされなければ β̂を β̂としてステッ
プ 2 に戻る。
この過程で収束した推定量が最終的な推定量となり、その推定量は不偏かつ一致推定量
であり、分散が H1−1 H2 H1−1なる正規分布に漸近収束する。ここで、H1と H2はそれぞれ 、

10

H1 =
H2 =

N

i=1
N

i=1

0.5 −1(Ai Xi ) (A0.5
i RAi ) (Ai Xi )0.5 −1Xi β
0.5 −1(Ai Xi ) (A0.5)(Ki − eXi β ) (A0.5
i RAi ) (Ki − e
i RAi ) (Ai Xi )

(6)

である。
説明変数は具体的には、Ti,j を価格 pj における第 i 世帯の希望利用回数とする。また説明
変数には、Iiを世帯所得、Aiを世帯の資産、Giをその世帯に無業者（２０才以上６５才未
満で職業に従事していないもの）がいる場合には１、そうでない場合には０となるダミー
変数、Niを要介護者の人数、Hik (k = 0, 1, 2) をその世帯における要介護度が最も高い要介
護者における要介護度が要支援の場合には k = 0 で１、要介護度１の場合には k = 1 で１、要介護度２の場合には k = 2 で１、そうでない場合にはいずれも０となるダミー変数、

Sipubを同種の公的サービ スを利用した経験がある場合に１、そうでない場合には０となる
ダミー変数、S prv を同種の民間サービ スを利用した経験がある場合に１、そうでない場合には０となるダミー変数を用いる。
仮説は次のようになる。介護サービ ス需要も通常の財と同じであれば 、価格に関して減少関数となる。所得と資産はその世帯の経済的状態を示すものであり、所得効果や資産効
果を評価できる。もし介護需要が正常財であれば 、所得は需要を拡大させるであろう。無業者の存在、要介護者の人数、要介護度の程度はいずれも家庭の外から供給される介護サー
ビスに対する密接な代替財としての家庭内生産の能力を意味している。とくに、無業者の存在は高い家庭内生産能力を意味するので、無業者が存在している世帯では介護サービ ス
需要は減少するであろう。他方、要介護者の人数や要介護度の程度が高いと、家庭内生産能力との代替関係が薄れ 、介護サービ ス需要は増加するであろう。同種の公的・民間サービスの利用経験は、一種の習慣を形成することが考えられ、特に介護サービスの利用に応じて家庭内生産能力の減退が生じると予想される。したがって、他の条件を一定として介護サービス需要を増加させると予想される。

11

4

推定結果

表２〜５は、健康な高齢者も含んだ全標本における介護サービス、家事サービス、給食サー
ビス、訪問看護サービ スがまとめられており、表６〜９は、要支援者以上の標本を用いた推定結果がまとめられていでる。なお表中の推定値は βであるので、利用回数の影響の程度の解釈に当たっては指数変換を行わなければならない。
全ての表について共通しているのが 、価格が有意であるという点である。全標本を用いた推定結果では、介護サービ スと家事サービ ス及び給食サービ スについて二次の係数まで有意であり、訪問看護サービ スでは二次の係数が有意でないので含められていないもの、一次の係数は有意に負である。介護サービス、家事サービス、給食サービスと価格についても、一次の係数は正で有意、二次の係数は負で有意であるので凹型の関係にある。図１〜４に表２〜５に基づく需要関数が 、図５〜８に表６〜９に基づく需要関数が図示されている。図１〜３から分かるように、価格に関して凹型の関係に成っている場合でも大域的には右下がりであることが確認できる。
所得、資産については、全標本の推定における介護サービ ス、給食サービス、訪問看護
サービ スでいずれかが正で有意であり、要支援者以上の標本の推定においても給食サービ
スで正で有意となっている。これは所得効果、あるいは富効果の存在を意味する。しかしその影響は全標本を用いた推定結果で、１０%の所得（資産）格差に対して、1.006〜1.007
倍利用希望回数が増える程度である。これは、大日 (1999a) で見いだされた Willingness to

Pay の所得弾力性が１２〜１７ %にも達し 、資産の場合でも弾力性が５〜８%であるという結果と大きく異なる。大日 (1999a) と本研究では 、用いているデータ、調査客体、仮想的質問の方法、分析手法の全てが異なり単純な比較は禁物であり、一層の精査が必要である。もし仮に今回の結果に基づくのであれば 、公的介護保険によって一定の価格が定められるとある所得水準以下の世帯は需要しなくなるということは生じにくいと言えよう。
さらに無業者の存在は全標本の場合での介護サービ ス、家事サービ ス、給食サービ スの需要を有意に減少させる。その程度も大きく、無業者がいる場合にはいない場合よりも利用回数が０．７３〜０．７７倍になる。これは在宅介護支援サービ スが家計内生産によっ12

て代替されていることを示している。逆に訪問看護サービ スでは有意ではなく、看護サー
ビスのように高度に専門的なサービ スには家庭内生産によって代替できないことを示している。
要支援者以上の標本の場合では全てのサービ スで需要を有意に減少させる。その程度もさらに大きく、無業者がいる場合にはいない場合よりも利用回数が０．５４〜０．４０倍になる。これは介護の必要度が高いほど 、在宅介護支援サービ スと家計内生産の代替の程度が高くなっていることを示しており、仮説とは逆である。この一見矛盾する結果は次のように理解できよう。つまり、ここでの分析は介護の必要性が高いにもかかわらず、なお在宅で介護している世帯が対象となっているので、そもそも家庭内生産能力が高いと予想される。もし 、介護の必要性が高いにもかかわらず、家庭内生産能力が低い場合には、現行上の制度下では施設介護になる可能性が高い。実際に国民生活基礎調査を用いての大日(1999b) での分析ではそのことを明確に示している。逆に、介護の必要性が薄い場合には、
もちろん施設入所が難しいので、たとえ家庭内生産能力が低くても在宅介護を選択せざ るを得ない。もしそれがここでも成り立っているとすると、高い家庭内生産能力を持つ世帯
における在宅介護支援サービ スとの代替性は、介護の必要性が薄い場合よりもより高まってようにみえるであろう。このことは、要支援者以上の標本では訪問看護サービ スも有意で、家庭内生産によって代替されていることの理解にもつながろう。
要介護者数は全標本での給食サービ ス、訪問看護サービスで負で有意である一方、要支
援者以上標本における給食サービ スでは正で有意である。全標本での結果は仮説と整合的ではないが 、健康な高齢者も含まれているので割り引いて評価すべきかもしれない。高齢者のＡＤＬに関しては、全標本においては介護サービ スでの要介護度５の場合、家事サー
ビスでの要介護度１と５の場合に、有意に健康な高齢者よりも需要が高まっている。逆に要支援者以上の標本では、要介護度４の高齢者の給食サービ スに対する需要は要支援者よりも有意に低い。全標本では仮説と整合的であり、要支援者以上の標本では仮説と矛盾する結果であるが 、特定の要介護度のみしか有意でないので、要介護度と需要との関係はそれほど明確には示されていない。最後に公的サービスあるいは民間サービスの利用経験は、全標本における家事サービス（ 民間）と給食サービス（ 民間）、要支援者以上標本における13

介護サービ ス（ 公的）、家事サービ ス（ 公的）、給食サービ ス（ 民間）において需要に有意な影響を及ぼす。特に、全標本における給食サービ ス（ 民間）を除いて符号は正であるので、これまでの利用による習慣効果は確認される。

5

市場均衡分析

次に供給側の情報も用いて、市場均衡分析を行う。具体的には均衡価格の算定、公定される介護報酬価格における超過需要の評価およびその厚生上の損失を評価する。
当該地域における供給側の状況は表 6 のように要約される。表１０における 1999 年 7 月の供給状況と回収率で補正した実際の利用状況との関係から、2000 年 4 月段階での供給量を求める。ちなみに、Conjoint Analysis 以外の標本を含めた全標本における公的ホームヘ
ルパーの週あたり利用時間数は .0642361 時間、訪問看護の週あたり利用回数は .0314645 となっている。ここで調査への協力に関する意思決定が確率的に行われていると考えられるのであれば 5) 、これが当該地域での平均的な公的福祉サービスの利用状況となる。これに 1999
年 7 月から 2000 年 4 月にかけての供給体制の充実の程度を乗じたもの、つまり公的ホーム
ヘルパーの週あたり利用時間数は .1151 時間、訪問看護の週あたり利用回数は .0314645 が 、2000 年 4 月時点での供給体制ということになる。この供給量で供給が固定される、つまり、供給曲線は垂直であるとして以下の分析を行う6) 。
図では右下がりの需要関数の他に、垂直線と平行線があるが 、垂直線は供給曲線を、平行線は介護報酬価格の位置を示している。図の見方あるいは以下の厚生分析には以下の仮定がおかれている。

• 現在時点 (1999 年 9 月）では公定価格はまだ定められていないので 、８月２３日に厚生省が公表した仮単価を用いる。これによると、介護サービスが１時間で４０２０円、家事サービスが１５３０円、訪問看護が訪問看護ステーションからとして８３００円となっている。これの一割が自己負担であるので、それが需要者の直面している
価格である• ホームヘルパーの場合には、供給側を介護と家事に分けることは不可能である。実際
14

には、ホームヘルパーの供給能力の内一部が介護、一部が家事に振り分けられるわけだが、ここでの精度がそうした細かい設定に耐えられるものではないので、いずれの場合にも.1151 時間とした。

• 図５〜８においては、要支援者以上標本に基づいているので、推定された予想利用回数に、全標本での世帯数と要支援者以上標本の比率（例えば介護サービスの場合には
５５／２８１ ）を乗じる。

• 現在予定されている利用制限あるいは要介護度に応じた総額の制限は、分析を複雑にするだけなので明示的には組み込まない。

5.1

均衡価格の算定

まず、均衡価格を求める。図では見やすさのために需要曲線と供給曲線が交差していない場合も多いが 、厳密に計算可能であり、求められた均衡価格は表１１の第１列に示してある。これによると全標本では介護・家事サービ スに対しても４０００円以上の価格がついている。また、訪問看護サービ スでは５万円近い価格となっている。
また、より現実的な要支援者以上標本においても介護サービ ス、訪問看護サービ スで仮単価の５倍、家事サービスに至っては１０倍の格差がある。また、この結果は家事サービ
スは確かに高度の専門性は要求されないかもしれないが 、その日常性ゆえに需要が非常に旺盛で、介護サービ スと単価的には遜色のない価格を出している。仮単価では、介護サー
ビスを非常に高く評価した価格付けがされているが 、そうした差別化は市場には支持され
ていない。

5.2

超過需要の評価

公定される介護報酬価格における超過需要の評価が表１１の第２列に示してある。評価は、
図の需要・供給が平均で示されているために、平均的な超過需要にこの地域における６５
歳以上人口を乗じている。全標本では約８０００〜１００００時間のホームヘルパーが不足している。また、訪問看護サービ スでは約２４００回以上の超過需要が発生している。

15

要支援者以上標本においても週あたり約１０００時間のホームヘルパーが 、また３８０
回の訪問看護の供給が不足している。これらはホームヘルパーで現状の供給能力の３．２倍、訪問看護の４．５倍以上であるので、現状の供給体制では少なく見積もっても需要の１／３も満たせない。

5.3

厚生上の損失超過需要の発生に伴う厚生上の損失を議論する前に、それを評価する基準となる消費者余剰を求めておく。これは、図における供給曲線（ 垂直線）と水平線（ 仮単価）で区切られた左上の領域における需要関数（ 右下がりの曲線）で囲まれた領域の面積で表される。意
味的には、低い価格が設定されていることによって需要者が得た効用の総和である。数式
的には、需要関数の価格以外の係数を α0 、価格の一次の係数を α1 、二次の係数をそれぞれ

α2 、仮単価p 、上で導出された均衡価格を p∗ 、供給量を S とすると、消費者余剰とその損失はそれぞれ 、

 ∞
p∗

 p∗
p

2

peα0 +α1 log p(+α2 (log p) ) dp + S(p∗ − p)2peα0 +α1 log p(+α2 (log p) ) dp − S(p∗ − p)(7)で与えられる。今、需要関数が二次項を含まない場合には上式は明示的に解けてそれぞれ

1 − eα1 log p+ S(p∗ − p)α1∗eα1 log p − eα1 log p
eα0− S(p∗ − p)
α1
eα0

(8)

となる。需要関数が二次項を含んでいる場合には明示的に解けないので数値積分で求める。
消費者余剰も図では高齢者一人あたりなので、それに人口を乗じて社会全体に戻した数
値が表１１の第３列に示してある。これによると標本の違いで若干の格差が生じているが 、介護や家事サービ スで２０万円前後、訪問看護サービ スで２．５万円前後の余剰が生じている。

16

次に厚生上の損失を求める。これは、供給曲線（ 垂直線）と水平線（ 仮単価）で区切られた右上の領域における需要曲線（ 右下がりの曲線）で囲まれた領域であり、均衡価格よりも低い価格が設定されるために、需要者が得ることのできない効用の総和である。全標
本では、関数の構造上膨大な数値に昇り、介護サービ スで５６万円、家事サービスで１３８万円に達する。また、訪問看護サービ スでは均衡価格がかなり高いために１３万円の消費者余剰の損失にとど まっている。得られた消費者余剰と比較すると、厚生上の損失はそれぞれ約３、６、６．５倍に達し 、厚生上の損失が非常に大きいことを示唆している。さらに仮にこの地域が平均的であると見なせれば 、日本全体の施設介護者を除く高齢者人口を１９００万人とすると、年間に日本全体で１０〜２６兆円以上の消費者余剰の損失が生じていることになる。訪問看護サービスでは２．５兆円の消費者余剰の損失が生じている。
要支援者以上標本においては損失の規模は約半分程度になる。また、得られる消費者余
剰との比較では介護や家事サービ スでは１．５倍強、訪問看護サービ スでも３倍程度と格差はかなり縮小する。また、日本全体では介護や家事サービ スで約４．８〜６．８兆円前後、訪問看護サービ スで１．５兆円の消費者余剰の損失が生じていることになる。

6

おわりに

本稿では特定地域の６５歳以上の高齢者に行ったアンケートのデータを用いて、介護需要を分析した。しかし 、まだ現時点では介護サービ ス市場は成立していないので、そうした
仮想的な市場分析に有効な Conjoint Analysis を用いた。また、推定は random eﬀect を含むポアソン推定法を用いた。
推定の結果、いずれの場合でも需要曲線は大域的に右下がりであり、また、家庭内生産能力との強い代替性が確認された。また、この推定結果を用いて、市場均衡分析を行った。
標本を実際に公的介護保険が利用可能となるであろう標本に限定した場合には、均衡価格
は仮単価の５〜１０倍、現状の供給体制では少なく見積もっても需要の１／３も満たせない事が明らかになった。さらに、消費者余剰の損失は日本全体で年間、介護や家事サービ
スで約４．８〜６．８兆円前後、訪問看護サービ スで１．５兆円生じていることが明らか

17

にされた。
今後の研究課題としては、同種の分析を他地域にも広げ、あるいは標本数を増やして、本稿で得られた結果の信頼性を高める必要があろう。また、逆にこの地域で継続的に調査することによって、公的介護保険導入前後の推定値の変化を通じて本稿の結果の信頼性を高めることが出来よう。さらに、本稿では供給側は一定であると仮定したが 、長期的にはこの仮定はきつく、非現実的である。むしろ供給側の行動も定式化した上での社会的厚生の議論につなげていくのが建設的な方向であろう。

18

脚注

*) 本稿は名古屋市立大学経済研究所主催の「医療と介護に関するプロジェクト 」研究会で報告された。研究会の出席者による有意義な議論に感謝する。また、研究を補助して頂いた長瀬知子さんに感謝する。なお、本稿は 1999 年度文部省科学研究費補助金（ 奨励研究）の助成を受けている。

1) 実際の要介護度の認定基準は、各行為毎の介護に必要な基準時間を求め、それを基準に判断するので、ここでの基準は大まかなもので実際に行われる要介護度の認定基準とは異なる。この基準はほぼ医療保険福祉審議会老人保険福祉部会厚生省提出資料「各要介護状態区分の状態像の例（ 平成 10 年度）」
（ 1998 年 7 月 27 日）に準拠している。

2) このように Conjoint Analysis は従来の手法に対して優れていると考えられているが 、
アンケート調査を用いて想定的な行動を質問している以上、想定質問を用いることによる誤謬が存在すると考えられる。その誤謬は、実際の選択行動ではなく「選択行
動を想像することに伴う誤謬」と「想定的シナリオの想像しにくさに伴う誤謬」の２つに分けることができると考えられる。鈴木・大日 (1999) では、両者を明示的に区
別し 、それぞれの誤謬に対しても分析を行なっている。その結果、両者の誤謬は無視し難く大きく、特に「想定的シナリオの想像しにくさに伴う誤謬」は非常に重要であり、想定的質問を用いることによる問題点を定量的に評価している。

3) 例外的研究として鈴木・大日 (1999) 以外には、公刊はされていないが 1999 年度病院管理学会で福田・木下・武村・八巻 (1999) が報告されている。

4) すべての設問にすべての被験者が回答していればこれは厳密に成り立ち、検定の必要はない。しかし 、実際にはかならずしもすべての設問にすべての被験者が回答しているわけではないので、そのことから微妙に変えられた想定（ 価格やその他の諸条件）と random eﬀect との相関が生じる可能性がある。

19

5) この仮定が成立していなければ 、調査への協力と他の変数とが高い相関をもつことになり、本稿での分析に系統的なバイアスをもたらすことになる。その妥当性、あるいは成立してない場合における修正のためには、ここで用いたデータではなく、当該地域の全数を調査したデータが必要である。この問題は非常に重要であるけれども現時点では 、その妥当性の確認あるいはバイアスの程度の確認を行うことはできないので、将来の課題としたい。

6) この地域は公的介護保険の単位である市区町村によって定義されるものではない。また、たとえ市区町村であっても、他地域にある供給主体からのサービスの提供は排除されない。逆にこの地域の供給主体から他地域にいる利用者にサービスが提供されることも当然のことながらありうる。したっがってこの地域にある供給主体の情報だけでは、この地域において提供される供給能力の実際であるとみなすことはできない。
そこで、ここではホームヘルパーの人数や訪問看護婦の人数そのものの情報は重視せずに、あくまでもその成長率をもって供給体制の整備状況と考える。この仮定は、すべての地域で同じ成長率で整備が進められれば 、現状を正しく反映しており非常に妥
当なものとなる。その水準は、本文でも説明されているように、1999 年 7 月時点での利用状況の情報を用いる。

7) ここでは通常の財と同様に 、Willingness to Pay が高い需要者から順に財が割り当てられるという前提で消費者余剰やその損失を求めているが 、この仮定は在宅介護支援サービ スに関して成り立っているかど うか疑わしい。つまり、もし割り当てがWillingness to Pay と関係なく行われているのであれば 、本稿での計算方法は誤りで、
正しくは、本稿での消費者余剰とその損失の合計を利用できる需要者とでいない需要者の比率で鞍分することになる (Kaserman and Barnett(1991))。これは単に 、消費者余剰とその損失が常に、供給量と超過需要との比率に等しいことを意味するのでこ
こでは割愛する。

20

References[1] Bryan,S., M.Buxton, R.Sheldon, A.Grant (1998), ”The Use of Magnetic ResonanceImaging for The Investigation of Knee Injuries: A Discrete Choice Conjoint Analysis
Exercise,” Health Economics 7 ,pp.595-604.
[2] Bryan,S.(1999), ”Structural Reliability of Conjoint Analysis Applied to Health Care :an Empirical Investigation,” presented in IHEA 2nd World Conference.
[3] Hausman,J.(1978), ”Speciﬁction Test in Econometrics,”Econometrica 46,pp.12511271.
[4] Johnson,F , W.Desvousges and M.Ruby(1999), ”Willingness to Pay to Avoid Cardiovascular and Respiratory Conditions : Consensus Estimates of Task-Speciﬁc Stated
Preferences,” presented in IHEA 2nd World Conference.
[5] Kaserman,D.L. and A.H.Barnett(1991),”An Economic Analysis of Transplant Organs:
A Commnet and Extension,”Atlantic Economic Journal,vol.XIX,pp.57-63.
[6] King,G.(1978), Unifying Political Methodology: The Likelihood Theory of Statiscal
Inference,Cambridge University Press.
[7] Liang,K. and S.Zeger(1986), ”Longitudinal Data Analysis using Generalized Linear
Model,”Bionometrika 73,pp.13-22.
[8] Ryan,M.(1999a), ”Using Conjoint Analysis to Take Account of Patient Preferences
and Go Beyond Health Outcomes. An Application to In-Vitro Fertilization,”Social
Science and Medicine 48 ,pp.535-546.
[9] Ryan,M.(1999b), ”Measuring Beneﬁts in Health Care : The Role of Discrete conjoint
analysis,” presented in IHEA 2nd World Conference21[10] Ryan,M. and S.Farrar (1994),”A Pilot Study Using Conjoint Analysis to Establish theViews of Users in the Provision of Orthodontic Services in Grampian,” Health Economics Reserch Unit Discussion Paper No 07/94 ,Aberdeen,University of Aberdeen.
[11] Ryan,M and J.Hughes (1997), ”Using Conjoint Analysis to Assess Women’s Preference
for Miscarriage Management,”Health Economics 6 ,pp.261-274.
[12] Ratcliﬀe.J(1999), ”Patients Prefrences Regarding the Process and Outcomes of Life
Saving Technology : An Application of Conjoint Analysis to Liver Transplantation,”presented in IHEA 2nd World Conference.
[13] San Miguel,A and M.Ryan(1999), ”Testing the Assumptions of Completeness andStability of Preferences in Health Care Using Discrete Choice Models,” presented in
IHEA 2nd World Conference.
[14] Telser,H and P.Zweifel(1999), ”Conjoint Analysis as a Method for Measuring Wilingness to Pay for Risk Reductions,” presented in IHEA 2nd World Conference[15] Tolley,G.,D.Kenkel and R.fabian(1994),Valuing Health Policy : An Economic Approach,University of Chicago Press.
[16] Van der Pol,M. and J.Cairns (1997), ”Establishing Patient’s Prefernces for Blood
Transfusion Support: An Application of Conjoint Analysis” Journal of Health Services
Research and Policy 3,pp.70-76.
[17] Van der Pol,M. and J.Cairns(1999), ”Using Conjoint Analysis to Estimate Time Preference for Other’s Health,” presented in IHEA 2nd World Conference.
[18] 阿部信子 (1996),「介護サービ スの需要構造から見たシルバーサービ ス振興課題」, 医療と社会,vol.6,no.1,pp.60-79.

[19] 大日康史 (1997),「在宅介護者の選択に関する意思決定−ホームヘルパーに対する需要分析−」, 医療経済研究, 第４巻,pp.71-88.

22[20] 大日康史 (1999a),「介護需要関数の推定」,1998 年度中小企業の経営者の実態に関する調査研究会研究報告書.

[21] 大日康史 (1999b),「 介護場所の選択と介護者の就業選択」, 医療と社会,vol.9,no.1,pp.101121.
[22] 鈴木亘・大日康史 (1999),「 Conjoint Analysis を用いた医療需要行動の分析」, メモ.
[23] 福田敬・木下弘貴・武村真治・八巻心太郎 (1999),「患者の医療機関選好に関するコンジョイント分析を用いた調査研究」,1999 年度病院管理学会報告論文.

23表 1: 記述統計量
全標本
所得
資産
要介護者数
無職者ダミー
高齢者年齢
要支援者
要介護度１
要介護度２
要介護度３
要介護度４
要介護度５
公的ホームヘルパー
公的給食サービ ス
公的看護訪問民間介護サービ ス
民間家事サービ ス
民間給食サービ ス
要支援者以上標本
所得
資産
要介護者数
無職者ダミー
高齢者年齢
要支援者
要介護度１
要介護度２
要介護度３
要介護度４
要介護度５
公的ホームヘルパー
公的給食サービ ス
公的看護訪問民間介護サービ ス
民間家事サービ ス
民間給食サービ ス

平均700.3223
3985.591.1862464.3137536
85.08889.2034384.0386819
0.025788.012894.0143266.0075529.0089955.023988.0088106.0014837.0118694

標準偏差597.4891
4017.523.4281822.4643503
8.357964.4028445.1929741
0.1586159.1128981.1189187.0866439.0944879.1531265.0935189.0385186.1083789

最小値
0
0
0
0
65
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

最大値
4400
12500
3
1
98
1
1
0
1
1
1
1
1
1
1
1
1

666.7254
3766.604.5070423.6338028
85.90909
1.1901408
0.1267606.0633803.0704225.0155039.0294118.0882353.0359712
0.0583942

665.0049
4118.516.5017201.5770907
7.526468
0.3938012
0.3338823.2445082.2567635.1240272.1695823.2846854.1868919
0.2353478

0
0
0
0
71
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

4400
12500
1
2
98
1
1
0
1
1
1
1
1
1
1
0
1

Note:

24

表 2: 介護サービ スに関する推定結果

価格 (対数)
価格 (対数)2
所得（ 対数）
資産（ 対数）
無業者
要介護者数
要支援
要介護度１
要介護度３
要介護度４
要介護度５
公的サービ ス
民間サービ ス
定数項

推定値14.38078-1.06529.0388031.0596055-.2499464-.2487305-.0232912.4259325-.403494.3996464.6029573.0815043.5467335-48.49611

t値
3.066-3.2090.886
2.198-2.168-1.467-0.1551.395-1.018
0.894
1.960
0.211
1.599
-2.955

確率値
0.002
0.001
0.376
0.028
0.030
0.142
0.877
0.163
0.309
0.371
0.050
0.833
0.110
0.003

Note:推定方法は 、ポアソン推定における random eﬀect モデルである。標本数は 633 、世
帯数は 281 である。random eﬀect モデルにおける Hausman 検定量は 0.79 で、その確率値
は 0.8507 である。したがって、random eﬀect と説明変数との無相関という想定に棄却さ
れない。

25

表 3: 家事サービ スに関する推定結果

価格 (対数)
価格 (対数)2
所得（ 対数）
資産（ 対数）
無業者
要介護者数
要支援
要介護度１
要介護度３
要介護度４
要介護度５
公的サービ ス
民間サービ ス
定数項

推定値11.32803-.880856.0304746.0363014-.2638502-.2731318-.0534816.6314232-.3240408-.1623261.6370106.4659668-.9072747-35.85676

t値
3.375-3.5200.642
1.406-2.162-1.543-0.3411.837-0.863-0.1582.085
1.538-2.052-3.265

確率値
0.000
0.000
0.521
0.160
0.031
0.123
0.733
0.066
0.388
0.874
0.037
0.124
0.040
0.001

Note:推定方法は 、ポアソン推定における random eﬀect モデルである。標本数は 628 、世帯数は 279 である。random eﬀect モデルにおける Hausman 検定量は 2.29 で、その確率値
は 0.5140 である。したがって、random eﬀect と説明変数との無相関という想定に棄却さ
れない。

26

表 4: 給食サービ スに関する推定結果

価格 (対数)
価格 (対数)2
所得（ 対数）
資産（ 対数）
無業者
要介護者数
要支援
要介護度１
要介護度３
要介護度４
要介護度５
公的サービ ス
民間サービ ス
定数項

推定値24.89887-2.053523.0315397.0680171-.3130521-.3738502-.1356942.1581334-.2100461-1.376942.6807402-.0172732.6439814-75.79221

t値
2.176-2.2530.647
2.190-2.233-1.672-0.6730.304-0.530-1.3831.524-0.0551.854-2.113

確率値
0.030
0.024
0.518
0.029
0.026
0.095
0.501
0.761
0.596
0.167
0.128
0.956
0.064
0.035

Note:推定方法は 、ポアソン推定における random eﬀect モデルである。標本数は 638 、世
帯数は 285 である。random eﬀect モデルにおける Hausman 検定量は 5.67 で、その確率値
は 0.1288 である。したがって、random eﬀect と説明変数との無相関という想定に棄却さ
れない。

27

表 5: 訪問看護サービ スに関する推定結果

価格 (対数)
所得（ 対数）
資産（ 対数）
無業者
要介護者数
要支援
要介護度１
要介護度３
要介護度４
要介護度５
公的サービ ス
定数項

推定値-.8173169.0728647.0269731-.1986977-.4164567.095242.3269943-.3758774.4357978.6265881.1046614.804413

t値-7.8691.722
0.913-1.524-2.0380.571
0.843-1.173
0.850
1.440
0.283
6.262

確率値
0.000
0.085
0.361
0.127
0.042
0.568
0.399
0.241
0.395
0.150
0.777
0.000

Note:推定方法は 、ポアソン推定における random eﬀect モデルである。標本数は 640 、世
帯数は 286 である。random eﬀect モデルにおける Hausman 検定量は 2.54 で、その確率値
は 0.2810 である。したがって、random eﬀect と説明変数との無相関という想定に棄却さ
れない。

28

表 6: 介護サービ スに関する推定結果（ 要支援者以上標本）

価格 (対数)
所得（ 対数）
資産（ 対数）
無業者
要介護者数
要介護度１
要介護度３
要介護度４
要介護度５
公的サービ ス
民間サービ ス
定数項

推定値-.7499369.1874047.0865232-.4907749.1620308.0694813-.3808745.1798688.2255728.6445405.544551
3.505445

t値-4.0761.494
1.398-2.0880.725
0.182-0.874
0.453
0.779
2.059
1.540
2.437

確率値
0.000
0.135
0.162
0.037
0.468
0.855
0.382
0.651
0.436
0.039
0.123
0.015

Note:推定方法は 、ポアソン推定における random eﬀect モデルである。標本数は 119 、世
帯数は 55 である。random eﬀect モデルにおける Hausman 検定量は 0.30 で、その確率値
は 0.5860 である。したがって、random eﬀect と説明変数との無相関という想定に棄却さ
れない。

29

表 7: 家事サービ スに関する推定結果（ 要支援者以上標本）

価格 (対数)
所得（ 対数）
資産（ 対数）
無業者
要介護者数
要介護度１
要介護度３
要介護度４
要介護度５
公的サービ ス
定数項

推定値-.4908349.2364517.0481963-.5326915.1650915.2940501-.2289915-.4621322.2174056.7587285
1.391256

t値-3.5501.570
0.853-2.1450.799
0.841-0.567-0.452
0.849
2.271
1.111

確率値
0.000
0.116
0.394
0.032
0.424
0.400
0.571
0.651
0.396
0.023
0.267

Note:推定方法は 、ポアソン推定における random eﬀect モデルである。標本数は 119 、世
帯数は 55 である。random eﬀect モデルにおける Hausman 検定量は 0.05 で、その確率値
は 0.8221 である。したがって、random eﬀect と説明変数との無相関という想定に棄却さ
れない。

30

表 8: 給食サービ スに関する推定結果（ 要支援者以上標本）

価格 (対数)
所得（ 対数）
資産（ 対数）
無業者
要介護者数
要介護度１
要介護度３
要介護度４
要介護度５
公的サービ ス
民間サービ ス
定数項

推定値-1.321375.5405434-.0125152-.9104575.5340243-.557454-.2065002-1.971679-.322885.4774562.6976463
4.813622

t値-2.921
3.551-0.285-2.862
1.911-1.291-0.538-2.027-0.763
0.995
1.823
1.675

確率値
0.003
0.000
0.776
0.004
0.056
0.197
0.590
0.043
0.446
0.320
0.068
0.094

Note:推定方法は 、ポアソン推定における random eﬀect モデルである。標本数は 126 、世
帯数は 59 である。random eﬀect モデルにおける Hausman 検定量は 0.06 で、その確率値
は 0.8116 である。したがって、random eﬀect と説明変数との無相関という想定に棄却さ
れない。

31

表 9: 訪問看護サービ スに関する推定結果（ 要支援者以上標本）

価格 (対数)
所得（ 対数）
資産（ 対数）
無業者
要介護者数
要介護度１
要介護度３
要介護度４
要介護度５
公的サービ ス
定数項

推定値-1.037321.4626179.0103759-.5677756.0204072-.0693795-.4049112.1003227.0400342.0066371
4.062565

t値-4.241
3.556
0.169-2.1150.066-0.197-1.344
0.231
0.087
0.025
2.265

確率値
0.000
0.000
0.866
0.034
0.947
0.844
0.179
0.817
0.931
0.980
0.024

Note:推定方法は 、ポアソン推定における random eﬀect モデルである。標本数は 128 、世帯数は 60 である。random eﬀect モデルにおける Hausman 検定量は 1.99 で、その確率値
は 0.1583 である。したがって、random eﬀect と説明変数との無相関という想定に棄却さ
れない。

32

表 10: 供給側の状況
1999 年 7月現在
ホームヘルパー
訪問看護デ イサービ ス
在宅入浴

139
19
114
16

2000 年 4
月現在（見
込み）
249
19
116
16

備考

社協および代表的業者計、常勤換算
日本医師会訪問看護ステーション計
代表的業者計、常勤換算
社協把握

Note:

表１１: 市場均衡分析

全標本
介護サービ ス
家事サービ ス
訪問看護サービ ス
要介護者以上標本
介護サービ ス
家事サービ ス
訪問看護サービ ス

均衡価格

超過需要

消費者余剰

消費者余剰の損
失4299.54016.5
48552

10187
8756
2835

18.433121.46102.447656.1085
138.5430
13.2800

2105.51728.54112.51016.51199.4379

14.3532
21.61932.865125.566735.80088.3021

Note:超過需要は、平均超過需要に人口を乗じたものである。消費者余剰及びその損失は、平均的消費者余剰の損失に人口を乗じ 、また年間で表したもので、単位は万円である。

33

Fig.1: Estimated Demand Curve for Care by Home Helper
2000

1800

1600

1400

Yen/ Hour

1200

1000

800

600

400

200

0

0

0.5

1

1.5

2
Hours

2.5

3

3.5

4

Fig.2: Estimated Demand Curve for House Keeping by Home Helper
2000

1800

1600

1400

Yen/ Hour

1200

1000

800

600

400

200

0

0

1

2

3
Hours

4

5

6

Fig.3: Estimated Demand Curve for Food Deliverly
4000

3500

3000

Yen/Time

2500

2000

1500

1000

500

0

0

0.2

0.4

0.6

0.8
Times

1

1.2

1.4

Fig.4: Estimated Demand Curve for Nursing
4000

3500

3000

Yen/Times

2500

2000

1500

1000

500

0

0

0.5

1

1.5

2

2.5
Times

3

3.5

4

4.5

5

Fig.5: Estimated Demand Curve for Care by Home Helper (supported)
2000

1800

1600

1400

Yen/ Hour

1200

1000

800

600

400

200

0

0

0.5

1

1.5
Hours

2

2.5

Fig.6: Estimated Demand Curve for House Keeping by Home Helper (supported)
2000

1800

1600

1400

Yen/ Hour

1200

1000

800

600

400

200

0

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5
Hours

0.6

0.7

0.8

0.9

1

Fig.7: Estimated Demand Curve for Food Deliverly (supported)
4000

3500

3000

Yen/Time

2500

2000

1500

1000

500

0

0

0.2

0.4

0.6

0.8
Times

1

1.2

1.4

Fig.8: Estimated Demand Curve for Nursing (supported)
4000

3500

3000

Yen/Times

2500

2000

1500

1000

500

0

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1
Times

1.2

1.4

1.6

1.8

2