Discussion Paper No. 881

市場競争と供給者誘発需要―医療費支出のマイクロデータ分析

角谷 快彦
小寺 俊樹

August 2013

The Institute of Social and Economic Research
Osaka University
6-1 Mihogaoka, Ibaraki, Osaka 567-0047, Japan

市場競争と供給者誘発需要―医療費支出のマイクロデータ分析*
角谷快彦†

小寺俊樹‡
抄録

近年の高齢化の進展によって急増する医療支出の持続可能性に対する関心が集まっている。事実、政府は、限られた財源の中での医療費の増加に対応するため、診療報酬の引き下げや病床規制といった医療費削減政策を実施してきた。しかしながら、医療市場では一般的な患者と医療サービス供給者の間に医療の知識に対する情報の非対称性が存在することから、医療施設間の市場競争の中で供給者が医療サービス需要を誘発する、いわゆる「供給者誘発需要」が発生しやすく、期待された医療費抑制の効果が得られない可能性がある。Evance (1974)等の先行研究によると供給者誘発需要は、人口当たりの医療施設等で測られる医療供給密度の高さに地域の一人あたりの医療費が相関することで確認される。
本稿はそれに倣い人口比の医療施設数が供給者誘発需要に影響を与えるかを日本の医療市場で検証した。日本における供給者誘発需要の研究は西村(1987)や泉田他(1999)等既に検証がされているが、こうした研究はマクロデータやレセプトデータを用いたものが多く、患者の属性をコントロールした分析が少ないことから、本稿は患者の属性データを用いた研究の不在を埋めるものである。具体的には、大阪大学が行った全国の家計調査である「くらしの好みと満足度に関するアンケート調査２０１１」から患者の年齢・性別・喫煙の有無・健康に対する意識・年収等のデータを抽出し、医療供給密度と一人当たり医療支出の関係を検証する際のコントロール変数として用いた。検証においては Two-part modelを用いて、患者の自発的な需要を表す受診回数と、供給者によって誘発された需要を示す受診 1 回あたりの医療支出に分けて分析した。その結果、医療施設の供給密度は受診回数には正の影響を与えた一方、受診 1 回あたりの医療支出には負の影響を与え、全体的な医療支出には影響しないことが分かった。すなわち、日本の医療市場において、供給者誘発需要は、患者の属性をコントロールした上でも、発生していないことが観察された。
キーワード：

供給者誘発需要、情報の非対称性、医療市場、医療支出、Two-part model

本研究は、大阪大学 21 世紀 COE プロジェクト「アンケートと実験によるマクロ同額」
及びグローバル COE プロジェクト「人間行動と社会経済のダイナミクス」によって実施された「くらしの好みと満足度についてのアンケート」の結果を利用している。本アンケート調査の作成に寄与された、筒井義郎、大竹文雄、池田新介の各氏に感謝する。
† 名古屋大学大学院経済学研究科 Email: yoshi.kadoya@soec.nagoya-u.ac.jp‡ 名古屋大学大学院経済学研究科 Email: kodera@soec.nagoya-u.ac.jp*11．はじめに
近年、医療費の増加に対応するため、医療費削減政策が実施されてきた。しかしながら、医療需要には医療サービスの供給者が、一般的な患者より多くの知識を持つという情報の非対称性が存在する。情報の非対称性の下では、供給者が豊富な知識を利用して、患者に過剰な医療サービスを供給しようとする供給者誘発需要が発生する可能性がある。もし供給者誘発需要が存在すれば、供給者は医療費削減政策による収入の低下を相殺するような需要の誘発を行うため、医療費削減政策の効果が得られないかもしれない。したがって、本研究では供給者誘発需要の存在を検証する。
供給者誘発需要に関する研究は、Evans(1974)1)、 Fuchs(1978)2)をはじめとして多くの実証分析がなされてきた。これらの研究では、人口当たりの医師数もしくは医療施設数等の医療供給密度が高い地域は、1 人あたりの医療費が高いという関係を検出することで、供給者誘発需要の存在を裏付けようとしている。しかしながら、供給者誘発需要が存在しなくても、医療供給密度が高い地域の 1 人あたりの医療費が高いという関係が観察されることがある。その 1 つとして、医療供給密度の高まりが、医療施設への交通費や待ち時間といったアクセスコストを低下させるために、医療需要が増加し、その結果として医療費の増加が発生しているという関係が考えられる。この影響を考慮するため、Rossiter andWilensky (1983, 1984)3, 4)や Escarce(1992)5)は、患者の自発的な需要と供給者によって誘発された需要に分ける Two-part model という手法で分析した。これらの研究では、患者の自発的な需要を差し引くと、供給者誘発需要は存在しているがその効果は小さい、もしくは供給者誘発需要が存在しないという結果が示唆されている。
わが国でも西村(1987)6)を端緒に供給者誘発需要に関する研究が蓄積されており、アクセスコストを考慮したモデルに泉田他(1999)7)、岸田(2001)8)、山田(2002)9)がある。泉田他(1999)7) と山田(2002)9) では供給者誘発需要の存在を認める結論が得られているが、岸田(2001)8)では供給者誘発需要は否定される結果となっている。
しかしながら、これら日本の先行研究では、検証に用いるデータが、都道府県もしくは市町村単位で集計されたマクロデータか、レセプトデータをはじめとする供給者側のデータに偏重している。こうしたマクロデータやレセプトデータでは、受診行動に重要な影響を与えていると考えられる所得や健康に対する意識、そして時に受診を促す存在である配偶者の有無といった患者の属性が含まれていない。例外としては、井伊・大日(1999)10)が国民生活基礎調査基本調査の個票を用いて医療需要の価格弾力性を検証した研究があるが、残念ながら彼らの研究では本稿のテーマである供給者誘発需要については検討されていな
い。
一方、海外では患者の属性を用いた研究が蓄積されている。例えば、Pauly (1980)11)は、全米保険医療統計センター（The National Center for Health Statistics）の過去 1 年間の健康状態や社会経済的特徴を含んだ約 11 万人に及ぶ調査を使い、供給者誘発需要の分析

2を行った。彼は大都市の低所得者層において供給者誘発需要が大きくなると考え、サンプルを分けて推定したが、低所得者グループにおける供給者誘発需要は小さなものであった。
また、Carlsen and Grytten (2000)12)は 1993 年から 1997 年にかけてノルウェーで行われた、主治医と患者の満足度に関する調査を分析した。その結果、医師数の増加が患者の満足度を高めていることを明らかにし、政策決定者は供給者誘発需要の有無に関わらず、最適な医師数を検討する必要があることを指摘した。
本稿は、患者の属性を用いた、日本の供給者誘発需要の有無に関する研究の不在を埋めるものである。人口に比して医療施設が多い地域ほど、医療施設にとって「競争度」が高いので、供給者は競争を生き抜くために供給者誘発需要を発生させるはずである。本稿はこの仮説を、患者の様々な属性をコントロールしながら検証する。検証には、大阪大学が行った全国家計調査である「くらしの好みと満足度についてのアンケート 2011」から得られた医療支出額を含む個票データに加え、厚生労働省発表の「都道府県別医療施設数」と「衛生行政報告例」を用いる。

2．データと推定方法
本稿が利用したデータの概要は次のとおりである。まず、「くらしの好みと満足度についてのアンケート 2011」は、2011 年 1 月～3 月（ただし、東日本大震災発生前に完了）に行われた 20 歳から 69 歳の全国の男女を対象とした家計調査である。サンプルの抽出には層化 2 段無作為抽出法が用いられ、合計調査数 5,316 に対し、有効回収数は 4,934、回収率は 92.8％であった。回収率が高い理由は、主に本調査がサンプルの代表性を考慮しながら毎年行うパネル調査であることによる。なお、本稿の調査では医療支出に関する質問をはじめ、使用する質問に欠損があるサンプルを除外したため、実際に分析に使用した個票数は 3,524 である。次に、厚生労働省「都道府県別医療施設数」と「衛生行政報告例」は「くらしの好みと満足度についてのアンケート」の年度に合わせる目的で平成 22 年度版を用いた。ただし、同調査では震災の影響で宮城県の医療施設数の集計のみが完了しなかったことから、同県のデータは平成 21 年度版の結果を使用している。なお、本稿で用いる医療施設は、医療費削減政策との整合性を鑑み、社会保険の適用となり得るすべての医療施設、すなわち一般病院に加え、歯科診療所、あん摩、はり、鍼灸、接骨院等を含んでいる。一方で、「都道府県別医療施設数」調査では薬局の数も別途集計して掲載しているが、本稿で扱うのはあくまで医療施設であるので、薬局の数および診察を伴わない薬局への支出はデータに含んでいない。
本稿で用いる変数の定義は表１に示したとおりである。一か月あたりもしくは受診 1 回あたりの平均医療支出、平均受診回数を被説明変数とし、その他は説明変数である。中でも重要なのは回答者の居住する都道府県のサンプル対象年齢人口千人あたりの医療施設数である。なお、喫煙習慣の有無や健康診断の受診の変数は患者の健康に対する意識をコントロールする代理変数である。

3

（表 1 挿入）
データの記述統計は表 2 に示すとおりである。都道府県別のサンプル対象年齢人口千人あたりの医療施設数は最小値である 2.6 の沖縄県から最大値 5.03 の大阪府まで 2 倍弱の差が生じており、標準偏差は 0.52 であった。なお、家計収入と金融資産の値はアンケートが、一定の金額の幅を持たせた選択肢から選ぶ方式を採っていたため、本稿では選択肢の中央値を用いた。
（表 2 挿入）
本稿では更に、サンプルの代表性を担保する目的で、検証にサンプリングウェイトを利用した。まず、2010 年の国勢調査を基に基準人口を作成し、回答者一人が代表する人数を、次のように母集団を 200 の区分に分割して計算した。すなわち「地域別（10 区分：北海道、東北等）×市郡別（2 区分）×男女別（2 区分）×年齢 10 歳階級別（5 区分）」である（表３）。
本稿では、two-part model を用いて患者の自発的な需要と、供給者によって誘発された需要に分けて分析を行う。推定において、それぞれの被説明変数を対数化したものを人口千人あたりの医療施設数等の説明変数に回帰する。平均受診回数に関する回帰式において、人口千人あたりの医療施設数の係数が正であれば、医療施設へのアクセスが容易になったり、サービスを充実させたりすることによって、サービスに対する需要が増加すると考えられる。したがって、平均受診回数に関する推定式が患者の自発的な需要にあたると考える。ただし、医師が患者に対して必要以上の通院を勧めたために、平均受診回数が増加するという可能性も含まれる。受診 1 回あたりの平均医療支出に関する回帰式において、人口千人あたりの医療施設数の係数が正であれば、医療施設による需要の誘発が発生していると考えられる。本稿では、受診 1 回あたりの平均医療支出に関する推定式を供給者誘発需要と定義する。
（表 3 挿入）（表 4 挿入）4

3．推定結果と考察
推定結果（表４）から、人口千人あたりの医療施設数が平均受診回数と受診 1 回当たりの平均医療支出に影響を与えていることが示された。平均受診回数について人口千人あたりの医療施設数の係数が正で有意であるが、受診 1 回あたりの平均医療支出については負で有意であった。これは、人口千人あたりの医療施設数が増加することによって、受診に伴うアクセスコストが低下するために、平均受診回数が増加したものと推察される。一方、人口千人あたりの医療施設数の増加は、受診 1 回あたりの平均医療支出を低下させており、供給者誘発需要仮説を否定する結果となっている。これは、岸田(2001)8)の結果を補完するものである。
次に、年間世帯収入についての推定結果をみる。年間世帯収入の増加は、医療費と受診1 回あたりの平均医療支出を増加させている。これは、年収の高い世帯は、受診時に自由診療を選択したり、高価なサービスを選択したりする可能性が高いためと考えられる。
一方で、喫煙の有無や健康診断の受診といった患者の健康に対する意識および配偶者の有無といった属性は、受診回数や平均医療支出に影響していないことが示された。

4．まとめ
本稿では、
「くらしの好みと満足度についてのアンケート」の個票データを利用し、所得や健康に対する意識、そして時に受診を促す存在である配偶者の有無といった患者の属性をコントロールした上で、供給者誘発需要の存在を考察した。検証においては Two-partmodel を用いて、患者の自発的な需要を表す受診回数と、供給者によって誘発された需要を示す受診 1 回あたりの医療支出に分けて分析した。その結果、医療施設の競争度は受診回数には正の影響を与えた一方、受診 1 回あたりの医療支出には負の影響を与え、全体的な医療支出には影響しないことが分かった。このことから、供給者誘発需要の存在は確認されなかった。
医療施設数の競争度が受診回数を増やしているという結果は、既存の研究が主張するようにアクセスコストの低下による需要の増加が原因と思われる。しかし、一方で供給者が過剰に通院させるという意味での供給者による需要の掘り起こしの影響も否定できない。
したがって、将来の研究として、これらの影響を分離できるような分析が望まれる。
なお、本稿の分析に用いた医療施設には、病院だけでなく、歯科診療所、あん摩、はり、接骨院等が含まれている。それらを含めた理由は、あん摩、はり、接骨院等の施設で提供される多くのサービスに、療養費として社会保険が適用されていることから、医療費政策を検討するうえで重要と考えられることによる。しかしながら、データの制約上、医療支出がどの施設のどのサービスに対するものかというマイクロレベルの情報は残念ながら含まれていない。今後は、個票データのみならず、レセプトデータの情報も利用しつつ、より精緻な分析をしていくことが望まれる。

5

参考文献
1) Evans, R. G. Supplier-Induced Demand: Some Empirical Evidence and Implications.
The Economics of Health and Medical Care: Edited by M. Perlman (MacmillanLondon) 1974; 162-173
2) Fuchs, V. R. The Supply of Surgeons and the Demand for Operations. Journal of
Human Resources (Supplement), 1978; 35-563) Rossiter, F. L. and Wilensky, G. R. A Reexamination of the Use of Physician Services:
the Role of Physician-Initiated Demand. Inquiry 1983;20:162-172
4) Rossiter, F. L. and Wilensky, G. R. Identification of Physician – Induced Demand.
Journal of Human Resources 1984;19:231-244
5) Escarce, J. Explaining the Association between the Surgeon Supply and Utilization.
Inquiry 1992;29:403-415
6) 西村周三. 医師誘発需要をめぐって. 医療の経済学. 東洋経済新報社. 1987:25-457) 泉田信行, 中西悟志, 漆博雄. 医師の参入規制と医療サービス支出－支出関数を用いた医師誘発需要の検討－. 医療と社会.1999;9: 59-708) 岸田研作. 医師誘発需要仮説とアクセスコスト低下仮説－2 次医療圏，市単位のパネルデータによる分析－. 季刊社会保障研究. 2001;37:246-2589) 山田武. 国民健康保険支払い業務データを利用した医師誘発需要仮説の検討. 季刊社会保障研究. 2002;38:39-5110) 井伊雅子, 大日康史. 軽医療における需要の価格弾力性の推定－疾病および症状を考慮した推定. 医療経済研究. 1999;6:5-1711) Pauly, M.V. Doctors and Their Workshops: Economic Models of Physician Behavior(University of Chicago Press, Chicago), 198012) Carlsen, F. and Grytten, J. Consumer Satisfaction and Supplier Induced Demand.
Journal of Health Economics. 2000;19:731-753

6表1

変数の定義

変数

定義

Medcost

平均医療支出/月

Visit

平均受診回数/月

Costpervisit

平均医療支出/受診

Age

年齢

Sex

性別（１＝男、0＝女）

Educ

教育年数

Hincome

世帯収入/年（単位：100 万円）

Asset

世帯金融資産（単位：100 万円）

Marriage

既婚ダミー（1=配偶者あり、0=配偶者無し）Concen

回答者の居住する都道府県の 20 歳から 69 歳までの人口千人あたりの医療施設数

Smoke

喫煙ダミー（１＝喫煙者[1 日 1 本以上の喫煙]、0=それ以外）

Hcheck健康診断ダミー（１＝過去 1 年間で健康診断を受けた[ただし、がんのみの健診、妊産婦健診、歯科検診、診察の一部としての検査は除く]、0=受けていない）

表２

記述統計
Mean

Std. Dv

MinMaxObs

medcost3760.03

14692.79

0450000

3524

visit

0.86

1.81

0243524

costpervisit

4769.275964.84

10080100

1420

age

49.88

11.86

21693524

Sex

0.49

0.50

013524

Educ

13.32

2.13

9213524

Hincome

6.44

3.80

1203524

Asset

13.11

17.26

2.5

1003524

Marriage

0.81

0.39

013524

Concen

3.55

0.68

2.6

5.033524

Smoke

0.23

0.42

013524

Hcheck

0.74

0.490135247

表3

サンプリングウェイト

市部・男性
基準人口
20-29
30-39
40-49
50-59
60-69

12345678910北海道
東北関東
甲信越
北陸
東海
近畿中国
四国
九州
245,200
394,200
2,646,000
215,700
135,000
790,300
1084500
351800149000627800306,500
477,900
3,254,600
306,400
176,300
1,011,000
1371300
447100210600781200277,400
455,300
2,932,800
304,800
159,300
937,800
1280400
407100191100724200292,400
510,300
2,446,900
312,200
171,000
843,000
1145600
441200211800844700292,400
491,200
2,680,000
329,800
195,800
957,200
1387900
490500248900798900

回答者数
20-29
30-39
40-49
50-59
60-69

3
510
13
3110
1837
42
53

34
78
167
137
236

29183437671221
1912356160
96

17519089142

3222821553
101222
24

12
27
4372
70

20-29
30-39
40-49
50-59
60-69

96,80061,30027,74022,492
9,432

39,42026,55012,305
12,1509,267

77,823
41,725
17,561
17,86011,355

121,600
38,033
16,933
10,555
8,913

25,95028,857
15,341
9,442
11,97865,85828,885
15,373
14,0509,970

67,05826,88814,226
12,871
9,773

117,266
20,322
14,53921,0098,918

58,90021,06015,925
9,627
10,37052,31628,933
16,841
11,73111,412

swght

郡部・男性
基準人口

北海道

東北

関東

甲信越

北陸

東海

近畿中国

四国

九州

20-29
30-39
40-49
50-59
60-69

45,20061,20061,70074,90073,00089,500100,000
103,900
143,500
130,800

112,100
138,700
134,700
146,700
169,400

27,50035,90039,50046,70050,60020,70025,70024,80027,30031,80062,20087,00086,80081,80095,10055,50072,70065,90074,10098,10025,10035,60036,10040,90049,70027,70037,90033,20045,80049,90095,700124,800
114,700
149,100
142,200

20-29
30-39
40-49
50-59
60-69

4
58
7

2
42
98

2
44
9
13

1
4-1
661212

121
7

12
4
122
1
3
3

1
5
7
4
14

20-29
30-39
40-49
50-59
60-69

15,30012,3409,362
10,42844,75025,00051,95015,944
16,35056,05034,67533,67516,30013,03039,50012,650-62,20014,50014,466
6,816
7,925

72,70032,95074,10014,014

25,10017,8009,025
40,90024,85018,95033,20015,266
16,633

95,70024,96016,38537,275
10,157

回答者数

swght

市部・女性
基準人口

北海道

東北

関東

甲信越

北陸

東海

近畿中国

四国

九州

20-29
30-39
40-49
50-59
60-69

254,000
308,800
291,900
318,100
352,100

371,900
473,300
453,600
528,800
535,300

2,375,400
3,043,800
2,741,200
2,368,900
2,790,600

207,000
301,000
293,600
308,600
345,700

127,900
169,100
168,300
179,900
206,300

729,200
942,200
887,200
854,300
1,006,900

1,090,300
1,408,100
1,321,000
1,219,200
1,508,500

349,200
447,400
408,900
449,900
530,100

156,200
216,800
202,300
225,300
267,500

682,300
824,600
791,000
874,600
894,200

20-29
30-39
40-49
50-59
60-69

1
922
15
286
15
41
43
48

42
115
192
162
223

5
921
36
34

4
12
16
17
30

10
40
75
75
91

24
64
100
101
167927
33
35
52

10
24
18
3121
41
65
55
82

20-29
30-39
40-49
50-59
60-69

254,000
34,311
13,26821,206
12,57574,51631,553
11,063
12,297
11,15256,557
26,467
14,277
14,622
12,51346,02033,444
13,980
8,572
10,16736,725
16,10812,093
12,1007,963

72,92023,555
11,82911,39011,06447,67522,001
13,21012,071
9,032

41,266
16,57012,39012,854
10,194

21,6808,429
12,516
8,629

32,49020,112
12,16915,901
10,904

回答者数

swght

郡部・女性
基準人口

北海道

東北

関東

甲信越

北陸

東海

近畿

中国

四国

九州20-29
30-39
40-49
50-59
60-69

40,70059,00063,80072,00084,40075,20086,400105,400
141,100
127,900

98,700122,600
125,600
143,300
167,700

23,10037,10039,90042,60050,00019,00024,20025,20025,80032,60062,20088,50080,60080,10098,80053,90069,70071,80083,900100,600

22,20035,30035,00041,40054,10023,60036,30033,20046,10052,40098,400123,600
123,400
148,400
146,800

20-29
30-39
40-49
50-59
60-69

2
4
68
15

2
2
8
12

3
6
10
9
93
1
5
8-1
5
6
11
15

3
53
5

5
5
4
7

1
23
6

4
37618

20-29
30-39
40-49
50-59
60-69

20,35014,750
10,6339,000
5,626

43,20052,70017,637
10,65832,90020,433
12,56015,922
18,63312,36639,900
8,520
6,250

-

62,20017,70013,433
7,281
6,586

23,23314,36027,966
20,1207,060
7,000
10,3507,728

36,30016,60015,366
8,733

24,60041,20017,62824,733
8,155

回答者数

swght

8

表4推定結果(1)
logmedcost
0.0115***(4.39)(2)logvisit-0.00143(-0.72)(3)logcostpervisit
0.0129***(5.26)

sex-0.0829(-1.44)-0.137***(-3.31)

0.0537(0.98)

educ0.00483(0.39)-0.00468(-0.48)0.00951(0.75)

hincome0.0203**(2.47)

0.00604(1.12)

0.0142**(1.97)

asset

0.000305(0.19)

0.0000219(0.02)

0.000284(0.22)

marriage

0.0702(0.93)-0.0220(-0.41)

0.0922(1.34)

concen0.00794(0.20)

0.108***(3.76)-0.100***(-2.62)smoke

0.0229(0.32)

0.00955(0.19)

0.0133(0.20)

hcheck

-0.0446(-0.58)0.0403(0.89)-0.0849(-1.23)_cons

7.699***(28.78)1420

0.235(1.21)
1420

7.464***(27.20)1420

ageN
t statistics in parentheses*p < 0.1, ** p < 0.05, *** p < 0.01

9Market Competition and Supplier-Induced Demands:
Analyzing Medical Expense from Micro-Data in Japan
Yoshihiko Kadoya, Ph.D

Toshiki Kodera, Ph.D

Abstract
Sustainable medical expense has attracted public attention in rapidly aging societies. In
fact, with a limited budget, the government of Japan has responded to increasing
medical needs by lowering medical treatment fees and tightening regulations on
hospital bed utilization. However, with information asymmetry between patients andmedical professionals, “supplier-induced demands” - the phenomenon of increased
medical service consumption caused by increased market competition -, have thepotential to cancel the government’s efforts. According to Evans (1974),
supplier-induced demands can be seen when the number of medical institutions per
capita is small (i.e., the market is competitive). Using Japanese data, this paper
investigates whether or not the number of medical institutions per capita affects
regional medical expense. Several researchers, including Nishimura (1987) andIzumida et al (1999), have investigated the phenomena by analyzing only macro andreceipt data from Japan, without considering the details of patients’ backgrounds. The
current research addresses the absence of studies that include patient attributes. The
study used detailed data, such as age, gender, smoking habits, health awareness, andannual income from Osaka University’s Preference Parameter Study in Japan, ascontrol variables to analyze the correlation between the number of medical institutions
per capita and regional medical expense. Two-part model allowed separate
investigations of consultation rates and costs per consultation. The results showed that,
although market competitiveness positively affected consultation rates and negatively
affected the cost per consultation, it did not significantly affect overall medical
expense. The paper concludes that, even under conditions controlling detailed patient
attributes, supplier-induced demands were not evident in the Japanese market.
[Keywords] induced demands, information asymmetry, medical market, medical
expense, two-part model10