要介護認定率に与える要因分析―徳島県市町村データによる実証分析―1
徳島文理大学 古川明美*
徳島大学 内藤 徹†
1．はじめに高齢化が進む我が国において 2000 年（平成 12 年）より介護保険法が施行され，今年で 15 年目となる．介護保険法が施行された 2000 年 4 月において認定者数は全国で 218.1 万人であったが，2013 年 4 月にはその数は 2.6 倍の 564.2 万人に達している．介護給付費の財源は国および地方自治体の税収と被保険者が負担する介護保険料によって賄われる．具体的には利用者が負担する利用者負担を差し引いた額を国および都道府県と市町村の税収による公費負担と介護保険料によって賄われている．公費負担と保険料負担の比率はそれぞれ 50％ずつであり，さらに公費負担のうち，国が 25％を負担し残りの 25％を都道府県と市町村が 12.5％ずつ負担している．少子高齢化が進展する我が国において，今後現在の賦課方式による財政システムのもとで介護保険費をはじめとする社会保障費の財政需要が増加することが予想されるなか，人口減少の進展する地方自治体にとって大きな負担になることが予想される．介護保険費の負担についてはすでに言及したが，介護保険の保険者は市町村であり，介護保険を受ける被保険者は 40 歳以上の国民である．被保険者はさらに 65 歳以上の被保険者を第 1 号被保険者，40 歳以上 65 歳未満の被保険者を第 2 号被保険者に分類される．本稿で分析の対象とする第 1 号被保険者については，各市町村に設置された介護認定審査会で認定作業を行い，介護認定審査会が要支援状態あるいは要介護状態であると認定した被保険者に対して介護保険からの給付が行われている．
いうまでもなく人口増減や税源分布は，各自地方自治体でばらつきがあるため，社会保障費に対する財源の負担力も自治体間において何らかの格差が存在していると考えられる．こうした財源負担力の格差は，当該自治体の介護保険サービスの質ならびに量に影響を与えるであろう．こうした介護保険サービスの量や認定率に関する研究もいくつか既に行われている．田近・油井（2004）では，都道府県別の集計データを用い，介護保険給付の地域差について分析を行い，介護サービスの供給水準が認定率に影響を与えていることを明らかにしている．また，清水・川村（2009）では，財政学の観点から，財政安定化基金に着目し，市町村の財政状況が介護保険費の支払いの地域差を明らかにしている．Hayashi and Kazama (2008)も都道府県の財政状況が認定率に与える影響に関する実証分析を行っている．これらは都道府県レベルのデータを用いているため，各都道府県内レベル，すなわち市町村レベルでの認定率の地域格差について知ることはできない．他府県と比較して，顕著な特性をもつ都道府県においては，県レベルのマクロデータによる分析ではなく当該県に存在する市町村レベルのデータを用いて分析する必要がある．
本稿の目的は，論題の示しているように徳島県の介護認定率の決定要因を明らかにすることである．他の都道府県ではなく特に徳島県に着目した理由は以下の通りである．まず，厚生労働省の「平成 23 年介護サービス施設・事業所調査」によると図 1 に示されているように， 2011 年の 65 歳以上人口 10 万人あたりの要介護施設定員は全国平均が 2762 人であるのに対し，徳島県は 4017 人と全国で最も高い．さらに本稿では，2010年度の介護保険の要介護認定率が 21.1%と全国で 2 番目であり，施設介護に関する給付額も富山県とならび全1 本研究は，科学研究費補助金基盤研究Ｃ（26502020，代表：古川明美）の助成を受けたものである．

* 古川明美 〒770-8514 徳島市山城町西浜傍示 180 電話：088-602-8285 email:akemi128@tokushima.bunri-u.ac.jp† 内藤 徹 〒770-8506 徳島市南常三島町１-１ 電話：088-656-7182，email: naito@tokushima-u.ac.jp

(人）

4500
4000

4017

3500
3000

2762

2500
2000
1500
1000
500
0
徳富福鳥新石島熊鹿秋高香佐沖山岩山長大愛和長茨青岡群広三宮北京静岐福山全奈兵栃埼福神滋愛大千東宮
島山井取潟川根本児田知川賀縄形手口崎分媛歌野城森山馬島重崎海都岡阜岡梨国良庫木玉島奈賀知阪葉京城
島山
道川

【図１】
：65 歳以上 10 万人あたりの介護施設定員数（2011）
国 1 位となっている．そこで本稿では，この徳島県を分析の対象とし，2007 年から 2011 年の徳島県内市町村のデータを用い，徳島県内の要介護認定率に与える要因を明らかにする．本稿の構成は以下のとおりである．
次節では，本稿の研究の対象とした徳島県の人口動態および介護保険の利用状況について概観する．そのうえ
で，本研究において徳島県に着目した理由を明確にする．第 3 節では，2007 年から 2011 年の 5 年間の徳島県内の市町村データを用いて，回帰分析を行い要介護認定率の決定要因について明らかにし，結果に対して経済学的な含意を与える．最後に本稿のまとめおよび今後の課題についてのべる．
2． 徳島県内市町村における介護保険の利用状況
本節では，要介護認定率の決定要因の分析対象となる徳島県内の市町村における人口動態および介護保険の利用状況について概観する．徳島県は四国地方東部に位置し，県内人口は 2000 年の 824,108 人， 2005 年は809,950 人，2010 年には，785,491 人となり減少傾向にある．
一方，県全体の 65 歳以上人口も 2000 年の 73,345人，2005 年の 80,301 人，2010 年では 86,097 人と増加しており，高齢化率（全人口に占める６５歳人口の割合）も 2000 年は 8.9％，2005 年 9.9％，2010 年 10.1％と多くの都道府県と同様に増加傾向にある．先述したように平成 22 年度の介護保険の要介護認定率が 21.1%と全国で 2 番目であり，全国平均の 17.6％を約 3.5％上回っている．2010 年度の都道府県別の高齢化率も，全国平均が 23％であるのに対し，徳島県の高齢化率は27％であり，全国平均を 4 ポイント上回っている．さらに人口 10 万人当たりの医師数は 270.1 人の全国第２位であり 206.3 人を 60 人以上も上回っている．
しかしながら，徳島県内の市町村に着目してみると，徳島市を中心とした東部地域に医師の３分の２が集中し，医療の地域間格差が存在している．100 ㎢あたりの医師数は 52.4 人であり，全国で 31 位にすぎない．
（全国平均は 39.7 人）現実には，僻地における医師の高齢化および後継者不足は全国の過疎地と同様に深刻な問題となっている．また，公立病院あるいは診療所に診療活動を行う勤務医師が不足しているのに加え，小児科・産科については他県と比較して人数は多いが，その減少率も大きく診療科偏在が顕著化している．

【図２】：徳島県内市町村における要介護認定率の増減（2007-2011）
この医師数についても県単位で集計したマクロデータで比較した場合，その数字が県内の実態を必ずしも表しているとは限らない．したがって，先述した徳島県は 65 歳以上人口 10 万人あたりの要介護施設定員が 4017人と全国で最も高く，2010 年度の介護保険の要介護認定率が 21.1%と全国で 2 番目であるが，市町村レベルで概観した場合はこのマクロデータによる結果は同一のものであるとは限らない．本論文で着目している介護認定率も既存研究のように都道府県レベルで集計したデータを用いては市町村別の介護認定率の格差を把握することはできない．図２は徳島県の要介護認定率の増減を描いたものである．図２からもわかるように，その認定率の増減には同じ徳島県内においても差異がみられる．したがって，それぞれの市町村が抱える介護事情も一律ではなく，介護認定率もそれぞれの状況に応じて決定されるであろう．本論文の主たる目的はこの県レベルではなく市町村レベルで集計したその決定要因をみるというものである．
3． データと回帰分析
本稿では，徳島県内の市町村データを用いて，要介護認定率の決定要因を分析するために以下のデータを用いた．使用したデータの期間は 2007 年から 2011 年までの 5 年間について徳島県内の市町村データを用いた．
回帰分析では介護認定率を被説明変数とし，後期高齢化率，居宅サービス事業者比率，介護施設収容定員率，および徳島市ダミーを説明変数としている．そこで介護保険の給付認定を受けている第 1 号被保険者と第 2 号被保険者のうち第 1 号被保険者数に着目し，厚生労働省のホームページに掲載されている「介護保険事業報告書」から第 1 号保険者数，要介護（要支援）認定者数，居宅介護（介護予防）サービス事業者数に関するデータを取得した．また年度別の介護施設収容定員率を求めるため，徳島県内の各市町村に立地する介護施設の定員数については，厚生労働省ホームページの「介護サービス情報公表システム」からデータを得た．被説明変数である要介護認定率は，第 1 号被保険者数に対する各段階の介護認定者の比率を用いた．説明変数について
は，田近・油井（2004）と同様に後期高齢化率は各年における全人口に占める 75 歳以上の比率を用いた．居宅サービス事業者比率は，第 1 号被保険者 100 人あたりの介護保険指定の訪問通所サービス事業者数と短期入所サービス事業者数の合計数を用いた．これは居宅サービスの利用のし易さおよびこれらのサービスへのアクセスの便宜性の説明変数として用いている．
また施設サービスの説明変数として介護施設収容定員率は 75 歳以上
人口 100 人あたりの収容定員を用いている．さらに徳島市については，ダミー変数を用いており，徳島市については１をそれ以外については０を用いている．なお，回帰分析に用いたサンプル数は 115（N=115）である．
2000 年に介護保険制度が開始された際には，要支援，要介護１から要介護５までの 6 段階であったが，2006年の制度改正により要介護１が要支援２と要介護１に分類されたため７段階に分類されている．そこで本研究では要支援１から要介護１までを軽要介護度，要介護２および要介護３を中要介護度，要介護４および要介護５を重要介護度と定義する．また被説明変数に用いる要介護認定率は比率であるので．認定率については，i
地域の t 年の認定率Yit を以下のようにロジット変換した y it を用い，ロジット変換式を以下のように与える．

 Y y it = ln it  1 − Yit 
さらに回帰分析をおこなうにあたり，モデルを以下のように特定化した．

(1)

3

yit = β 0 + ∑ β l xl ,it + β 4 Dl ,it + ε it

(2)

l =1

上記で得たデータをもとに特定化した(2)の回帰式で回帰分析を行った結果は表 1 で与えられる．
被説明変数として用いた要介護認定率を後期高齢化率，居宅サービス事業者数比率，介護施設収容定員率，および徳島市ダミーの 4 つの説明変数を用いて回帰分析をおこなった． 具体的には，全要介護度認定率，軽要介護度認定率，中要介護度認定率，重要介護度認定率の４つについて，上記の 4 つの説明変数で回帰分析を行い，それぞれの要介護認定率に与える影響を調べた．
【表１】 要介護度別の認定率：回帰分析の結果
モデル

被説明変数

定数項

後期高齢化率（認定率）

１２３４サンプル

軽要介護度

中要介護度

重要介護度

全要介護度

居宅サービス介護施設収容事業者比率

定員率

徳島市ダミー

自由度修正済みR-2.065-0.256-0.035

0.017

0.393

(-21.1)***(-4.35)***(-1.34)(4.33)***(4.30)***-3.023

0.328

0.068

0.005

0.1674(-62.7)***(5.79)***(2.89)***(1.45)(1.93)**-3.0480.074-0.077-0.006-0.153(-95.0)***(1.97)**(-4.88)***(-2.66)***(-2.66)***-1.859

0.814

27.11

0.634

0.257

(-17.2)***(3.83)***(2.30)***(2.10)***(3.65)***

20.32
0.25
0.30
0.20

N=115

数
（ ）の中はｔ値を表す．***は１％，**は 5%，*は 10%有意を表す．

ここで帰無仮説 H 0 ，対立仮説を H 1 を以下のように表現する．

H 0 : β = 0, H 1 : β ≠ 0(3)回帰分析の結果，いずれの要介護認定率をとった場合でも，4 つの説明変数による決定係数は，0.2 から 0.32をとった．最初に被説明変数として軽要介護度の認定率を被説明変数にとったモデル１について見ることにする．軽要介護度を説明変数にとった場合，全人口に占める 75 歳以上の割合を示す後期高齢化率に対しては，線形の推定式の係数が-0.256 となっている．つまり後期高齢化率が上昇すると軽要介護度の認定率は減少することがわかる．これは，後期高齢化率が高い，すなわち，75 歳以上になると，その後期高齢者の殆どが体力的ないし健康的な機能の低下により，中要介護度もしくは重要介護度の認定を受ける可能性が高くなるため軽要介護度の認定率が低下しているものと解釈できる．つぎに居宅サービス事業者比率については帰無仮説が棄却できず有意な結果が得られなかった．したがって，軽要介護認定率については，その利用利便性の変化が要介護認定率を説明していないと考えられる．さらに介護施設収容定員率が軽要介護認定率に与える影響は 0.017となっている．結果からは，介護施設収容定員率の上昇は介護施設のサービスへのアクセスの便宜性上昇したことを意味し，それによって軽要介護認定率が上昇したこと解釈できる．
つぎにモデル２による回帰分析の結果についてみることにする．後期高齢化率の係数は 0.328 であり，軽要介護度の認定率を被説明変数にしたモデル１とは反対に係数の符号が正になっている．後期高齢化率が上昇，すなわち，後期高齢化数の数が相対的に多くなると中要介護認定率（要介護２＋要介護３）の認定率も上昇することを意味している．これは，先述したように高齢化するしたがって，体力的ないし健康的な機能の低下により高度の要介護が必要となるケースが多くなるためであることが予想できる．居宅サービス事業者比率および介護施設収容定員率についてもそれぞれ係数が 0.328 と 0.068 と正の値をとっており，居宅サービス事業の利用利便性の向上および収容定員の拡大が認定率の上昇をもたらしていると解釈することができる．徳島市ダミーについても他の正の値をとっていることから，徳島市における中要介護認定率は他の地域よりも高いことが理解できる．
さらにモデル３についても言及する．モデル３では被説明変数として重要介護度（要介護４＋要介護５）の認定率について回帰分析を行っている．表１で示されるように他の要介護認定率を説明変数としたときの結果と異なる結果を得た．後期高齢化率については，中要介護認定率を説明変数としたモデル２と同じく係数は正となっているが，モデル２の係数が 0.328 であったのに対しモデル 3 では 0.074 となり，重要介護認定率を上昇させる効果としては小さい．居宅サービスの利用利便性の向上を表す居宅サービス事業者比率と介護施設の入所可能性を説明する介護施設収容定員率については，それぞれ-0.077 と-0.006 と負の値を示している．これは重要介護度に認定された第 1 号被保険者は，軽および中要介護度の被保険者よりも多くの介護保険給付費が必要となり，保険者の財政や施設においてもより高度な介護施設が必要となることも要介護認定率を低くする要因と解釈できる．
最後に，要支援および要介護の程度を考慮せず，要介護認定を受けている全体の人数を第 1 号被保険者数で除したものを全要介護度認定率と定義し，それをモデル１，モデル２，モデル３と同様の説明変数によって回帰分析したものがモデル４であり，その結果も表１に示されている．表１の結果より，後期高齢化率，居宅サービス事業者比率，介護施設収容定員率，徳島市ダミーのすべての変数においてその係数は正となっていることから，後期高齢化率の上昇，すなわち，身体的な衰えからくる生活能力の低下する被保険者の割合の増加が要介護の認定率上昇させている可能性がある．さらに居宅サービス事業者比率ならびに介護施設収容定員率が表す居宅サービスの利用利便性や介護施設の入居可能性の上昇が要介護認定率を増加させている．
4． むすびにかえて
本論は徳島県内の各市町村データを用いで分析した結果，各市町村の後期高齢者化率，居宅サービス事業者数，介護施設収容定員数は各要介護度レベルに影響する要因が異なることが判明した．なかでも中要介護度の後期高齢者の多くは，居宅サービス事業者を利用し，重要介護度になると居宅サービス事業者や介護施設収容定員数も回帰係数が負の結果から、介護施設ではなく医療施設を利用していると推測される．徳島ダミーにおいても同様の負の値から，徳島市内には医療施設が多いことからも説明できる．
介護施設定員数が全国 1 位であり、要介護認定率も全国 2 位であることから全国の他県よりも高齢者人口増
加に伴い要介護認定者数の増加が早期に進んでいる徳島県に着目した結果、要介護度の軽・中・重要介護認定

に分けると後期高齢者は軽要介護認定ではなく中要介護度が最も多いことも判明した．全要介護度からみると
後期高齢者率が増えることで，居宅サービス事業者比率や介護施設収容定員率の回帰係数が正の値であるのに対し，要介護度を軽・中・重要介護度の 3 レベル別からみた結果とは異なることが明らかになった．したがって，介護認定率に関する要因分析を行う際には，集計されたマクロデータで行うのではなく，より詳細な市町村別や要介護度別に要因分析を行う必要がある．
本稿では要介護認定率に影響を与える要因として田近・油井[3]と同じ説明変数を使用し分析を試みた．しかしながら，実際には各市町村における財政状況，さらには財政に関する市町村間格差が要介護認定率に影響している可能性を否定できない．これらの点については Hayashi and Kazaka [2]で分析が既に試みられている．
したがって，これらの文献に含まれている説明変数を加えて本稿で用いたデータによる実証分析が今後必要になる．これらの点については今後の課題とした．

参考文献[1] 安藤道人, 「介護給付水準と介護保険料の地域差の実証分析」， 季刊社会保障研究 (2008): 94-104．
[2] Hayashi, M. and H. Kazama. "Horizontal equity or gatekeeping? Fiscal effects on eligibility
assessments for long-term care insurance programs in Japan." Asia-Pacific Journal of Accounting &Economics 15.3 (2008): 257-276.
[3] 田近栄治, 油井雄二 「介護保険: 4 年間の経験で何がわかったか (特集 「社会保障」)」， フィナンシャル・
レビュー 2004.3, (2004): 78-104.
[4] 田近栄治, 菊池潤 「市町村介護保険分析の標準化: 第 1 号保険料, サービス利用状況と将来財政の分析」，
一橋経済学 4.1 (2011): 43-58.
[5] 清水千弘, 川村康人 「介護保険財源の地域負担構造」，日本計画行政学会第 32 回研究報告要旨集 (2009):239-242.