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## A Appendix

### A.1 Bond pricing

For notational convenience, we will take $ \mu^{Q} = \mu $ and $ \Phi^{Q} = \Phi $ as the risk-neutral parameters and all expectations are under the risk neutral measure Q.

#### A.1.1 ATSM

The n-period zero coupon bond price can be formulated as

$$ \begin{align*}P_{t}^{n}\quad&=\quad\mathbb{E}_{t}\left[e^{-r_{t}}P_{t+1}^{n-1}\right]\\&=\quad\mathbb{E}_{t}\left[\exp\left(-r_{t}+A_{n-1}+B_{n-1}^{T} X_{t+1}\right)\right],\end{align*} $$

where

$$ r_{t}=\delta_{0}+\delta_{1}^{T}X_{t}. $$

and $X_{t}$ follows the VAR dynamics $X_{t+1} = \mu + \Phi X_{t} + \Sigma \varepsilon_{t+1}$ with $\varepsilon_{t} \sim N(\mathbf{0}, \mathbf{I})$. We can substitute the expression of $X_{t+1}$ such that

$$ \begin{align*}P_{t}^{n}\ =&\ \mathbb{E}_{t}\left[\exp\left(-r_{t}+A_{n-1}+B_{n-1}^{T}X_{t+1}\right)\right]\\=&\ \exp\left(-r_{t}+A_{n-1}+\mu+B_{n-1}^{T}\Phi X_{t}\right)\\&\times\mathbb{E}_{t}\left[\exp\left(B_{n-1}^{T}\Sigma\varepsilon_{t+1}\right)\right].\end{align*} $$

Then, we can make use of the moment generating function of $ \varepsilon \sim N(\mathbf{0}, \mathbf{I}) $ to compute the expectation as

$$ \mathbb{E}_{t}\left[\exp\left(B_{n-1}^{T}\Sigma\varepsilon\right)\right]=\exp\left[\frac{1}{2}B_{n-1}\Sigma\Sigma^{T}B_{n-1}^{T}\right]. $$

by collecting separately the constant terms and linear terms in $ X_{t} $ , we obtain the recursive relationship for ATSM.

#### A.1.2 QTSM

The n-period zero coupon bond price can be formulated as

$$ \begin{align*}P_{t}^{n}\quad&=\quad\mathbb{E}_{t}\left[e^{-r_{t}}P_{t+1}^{n-1}\right]\\&=\quad\mathbb{E}_{t}\left[\exp\left(-r_{t}+A_{n-1}+B_{n-1}^{T} X_{t+1}+X_{t+1}^{T} C_{n-1}X_{t+1}\right)\right],\end{align*} $$

where

$$ r_{t}=\alpha_{0}+\beta_{0}^{T}X_{t}+X_{t}^{T}\Psi_{0}X_{t}, $$
and $ X_{t} $ follows the VAR dynamics $ X_{t+1} = \mu + \Phi X_{t} + \Sigma \varepsilon_{t+1} $ with $ \varepsilon_{t} \sim N(\mathbf{0}, \mathbf{I}) $ . Similarly, we substitute the expression of $ X_{t+1} $ such that

$$ \left(\mu+\Phi X_{t}+\Sigma\varepsilon_{t+1}\right)^{T}C_{n-1}\left(\mu+\Phi X_{t}+\Sigma\varepsilon_{t+1}\right)=2\left(\mu+\Phi X_{t}\right)^{T}C_{n-1}\Sigma\varepsilon_{t+1}, $$

and hence

$$ \begin{align*}P_{t}^{n}\ =&\ \exp\left(-r_{t}+A_{n-1}+B_{n-1}^{T}\mu+\Phi X_{t}+\left(\mu+\Phi X_{t}\right)^{T} C_{n-1}\left(\mu+\Phi X_{t}\right)\right)\\&\times\mathbb{E}_{t}\left[\exp\left(\Gamma_{0}^{T}\varepsilon_{t+1}+\varepsilon_{t+1}^{T}\Gamma_{1}\varepsilon_{t+1}\right)\right],\end{align*} $$

where

$$ \Gamma_{0}^{T}=B_{n-1}^{T}\Sigma+2\left(\mu+\Phi X_{t}\right)^{T}C_{n-1}\Sigma,\qquad\Gamma_{1}=\Sigma^{T}C_{n-1}\Sigma. $$

In this case, we can make use of the (exponential) quadratic-form expectation for $ \varepsilon \sim N(0, \mathbf{I}) $ as

$$ \mathbb{E}_{t}\left[\exp\left(\Gamma_{0}^{T}\varepsilon+\varepsilon^{T}\Gamma_{1}\varepsilon\right)\right]=\exp\left[-\frac{1}{2}\det\left(\mathbf{I}-2\Gamma_{1}\right)+\frac{1}{2}\Gamma_{0}\left(\mathbf{I}-2\Gamma_{1}\right)^{-1}\Gamma_{0}\right]. $$

See, for example, Chapter 12 in Andersen and Piterberg (2010). Therefore,

$$ \begin{align*}&\mathbb{E}_{t}\left[\exp\left(\Gamma_{0}^{T}\varepsilon_{t+1}+\varepsilon_{t+1}^{T}\Gamma_{1}\varepsilon_{t+1}\right)\right]\\=&\quad\exp\left(-\frac{1}{2}\det\left(\mathbf{I}-2\boldsymbol{\Sigma}^{T} C_{n-1}\boldsymbol{\Sigma}\right)\right)\\&\times\exp\left(\left(B_{n-1}^{T}\boldsymbol{\Sigma}+2\left(\boldsymbol{\mu}+\boldsymbol{\Phi}X_{t}\right)^{T} C_{n-1}\boldsymbol{\Sigma}\right)\left(\mathbf{I}-2\boldsymbol{\Sigma}^{T} C_{n-1}\boldsymbol{\Sigma}\right)^{-1}\right.\\&\left.\left(B_{n-1}^{T}\boldsymbol{\Sigma}+2\left(\boldsymbol{\mu}+\boldsymbol{\Phi}X_{t}\right)^{T} C_{n-1}\boldsymbol{\Sigma}\right)^{T}\right),\end{align*} $$

collecting separately the constant terms, linear terms in $ X_{t} $ and quadratic terms in $ X_{t} $ , we obtain the recursive relationship for QTSM.

### A.2 Bayesian Estimation of Macro-Finance Models

#### A.2.1 State space formulation

In this subsection, we discuss the Bayesian estimation procedure in more details. First-of-all, it is useful to express more explicitly the state space model in Section 3.4 as follows:

• Measurement equation. Factor loadings $ a_{n} $ , $ b_{n} $ , and $ c_{n} $ are derived from the recursive relationship as described in Section 3.3. The measurement equations for the observable bond yields $ \hat{y}_{t}^{n} $ and macro variables $ \hat{X}_{t} $ are related to the latent factors $ X_{t} $ as

$$ \hat{X}_{t}=X_{t}+\omega_{X,t}, $$
density:

$$ P(X_{t}|X_{t-1},\tilde{Y},\Theta)\propto P(X_{t}|X_{t-1})P(\tilde{Y}_{t}|X_{t},\Theta)P(X_{t+1}|X_{t}) $$

where

$$ P(X_{t}|X_{t-1},\Theta)\propto\exp(-\frac{1}{2}(X_{t}-\mu^{P}-\Phi^{P}X_{t-1})^{T}(\varSigma\varSigma^{T})^{-1}(X_{t}-\mu^{P}-\Phi^{P}X_{t-1})) $$

and

$$ P(\widetilde{Y}_{t}|X_{t},\Theta)\propto\left(-\frac{1}{2}\sum_{n}\left[\frac{\left(\widetilde{y}_{t}^{n}-\left(a_{n}+b_{n}^{T}X_{t}+X_{t}^{T}c_{n}X_{t}\right)\right)^{2}}{\sigma_{n}^{2}}\right]\right) $$

where $ \tilde{Y}_{t} $ is observable variables including yields and macro variables and $ \Theta $ is parameters. The standard deviation of the random walk MH step is taken to be 0.0001 (i.e., 1 bps).

• Step 2: Drawing $ \mu^{P} $ and $ \Phi^{p} $ under the real-world measure P. We use the Gibbs sampler to sample $ \mu^{P} $ and $ \Phi^{p} $ with the conditional posterior density

$$ P(\mu^{P},\Phi^{P}|\Theta_{-},X,\tilde{Y})\propto P(X|\mu^{P},\Phi^{P},\Sigma)P(\mu^{P},\Phi^{P}) $$

where $ P(X|\mu^{P},\Phi^{P},\Sigma) $ is the likelihood function and $ P(\mu^{P},\Phi^{P}) $ is the prior (see Del Negro and Schorfheide, 2010).

• Step 3: Drawing $ \Sigma\Sigma' $ , the variance of state equation. We take the inverse Wishart distribution as the prior and sample from the proposal density

$$ q(\varSigma\varSigma^{\prime})=P(X|\mu,\Phi,\varSigma)P(\varSigma\varSigma^{\prime}), $$

where $ P(X|\mu,\Phi,\Sigma) $ and $ P(\Sigma\Sigma^{\prime}) $ are the likelihood function and prior, respectively. A proposal draw is then accepted with the probability

$$ \alpha=\min\left\{\frac{P(\tilde{Y}|(\Sigma\Sigma^{\prime})^{m+1},\varTheta_{-},X)}{P(\tilde{Y}|(\Sigma\Sigma^{\prime})^{m},\varTheta_{-},X)},1\right\}, $$

where $ P(\tilde{Y}|(\Sigma\Sigma^{\prime})^{m+1}, \Theta_{-}, X) $ is the likelihood function.

- Step 4: Drawing $ \mu^{Q} $ and $ \varPhi^{Q} $ under the risk-neutral measure Q. We use the random walk MH algorithm and sample $ \mu^{Q} $ and $ \varPhi^{Q} $ from a proposal draw using the random walk process $ x^{m} = x^{m-1} + \varepsilon^{m} $ , where m is iteration and $ \varepsilon^{m} \sim N(0, \sigma^{2}) $ . A proposal draw is then accepted with the probability

$$ \alpha=\min\left\{\frac{P(\tilde{Y}|(\mu^{Q},\Phi^{Q})^{m+1},\varTheta_{-},X)}{P(\tilde{Y}|(\mu^{Q},\Phi^{Q})^{m},\varTheta_{-},X)},1\right\}, $$
where $ P(\tilde{Y}|(\mu^{Q},\Phi^{Q})^{m+1},\varTheta_{-},X) $ is the likelihood function or the posterior density as we assume a flat prior as in Ang et al. (2011). The standard deviation of the random walk MH step is taken to be 0.1% of the magnitude of the initial parameters.

• Step 5: Drawing the variance of measurement error $ (\sigma_{u}) $ . We take the inverted Gamma distribution as prior with $ IG(0,0.0025^{2}) $ in order to sample $ \sigma_{u} $ .

Although we adopt the single-move sampler for the non-linear state space model as in step 1, it is noted that an alternative is to estimate the model using the particle filter: Andreasen et al. (2013) estimate a two-factor QTSM using particle filter with the maximum likelihood estimation. However, we find that one needs to spend an extensive computational time to estimate our 3-factor QTSM when the filter is used along with the Bayesian estimation.

#### A.2.3 Short rate specification

It is important to note that we do not estimate explicitly the loading coefficients for the ATSM and QTSM. This allows us to avoid identification problem (as our macro factors are observed with errors) and also a more efficient estimation on the model parameters. We follow Ang et al. (2011) to pre-set the initial loading coefficients such that the moments of the bond yields and macro factors are consistent. We take $ \delta_{0}=0 $ and $ \delta_{1}=(1,0,0) $ for the ATSM and take $ \Psi_{0}=\mathrm{diag}(50,0,0) $ for the QTSM which is obtained by running a preliminary OLS regression of the average yield against the short rate.

#### A.2.4 Optimal pooling

We describe below the MCMC procedures relate to the three optimal pooling schemes. In the method of static prediction pooling, the random walk Metropolis-Hasting (MH) algorithm is adopted to sample posterior of constant weighting $ \lambda $ . In the Markov-switching prediction pooling, we use a MH within Gibbs algorithm in which the regime $ s_{t} $ at period t is sampled by a single-move sampling as proposed by Albert and Chib (1993), with simultaneously sampled posterior estimates of the weighting $ \lambda(s_{t}) $ under regime $ s_{t} $ . In the dynamic prediction pooling, the particle filter is used following Del Negro et al. (2013), in which the autocorrelation coefficient $ \rho $ is set to be a constant as $ \rho = 0.9 $ .
Figure 1: Filtered macro factors and fitted bond yields by ATSM

(a) Macro factors

(b) Bond yields
Figure 1: (cont'd)

(c) Yield Curve

## Notes:

1. The solid blue line and the dashed red represent actual values and fitted values respectively, the dashed blue line represents discrepancy between them, and the shaded grey band represents 90% confidence interval of the distribution.

2. These estimations are obtained by 10,000 draws of MCMC samplings after discarding 5000 burn-in draws based on the Bayesian estimation described in the Appendix.
Figure 2: Filtered macro factors and fitted bond yields by QTSM

(a) Macro factors

(b) Bond yields
## Figure 2: (cont'd)

(c) Yield Curve

## Notes:

1. The solid blue line and the dashed red represent actual values and fitted values respectively, the dashed blue line represents discrepancy between them, and the shaded grey band represents 90% confidence interval of the distribution.

2. These estimations are obtained by 10,000 draws of MCMC samplings after discarding 5000 burn-in draws based on the Bayesian estimation described in the Appendix.
Figure 3: Posterior Means of Factor loadings $ a_{n} $ and $ b_{n} $ for ATSM

Notes: The factor loadings of the estimated Gaussian ATSM are calculated using the recursive relationship (7) and the posterior means under Q-measure in Table 1.
Figure 4: Posterior Means of Factor loadings $ a_{n} $ , $ b_{n} $ and $ c_{n} $ for QTSM

(a) Factor loadings $ a_{n} $ and $ b_{n} $

(b) Factor loading $ c_{n} $

Note: The factor loadings of the estimated QTSM are calculated using the recursive relationship (12) and the posterior means under Q-measure in Table 2.
## Figure 5: Forecasting of bond yields by ATSM

## (a) Periods: 1992Q4 - 1998Q1 (under non-ZIRP)

(b) Periods: 2004Q2 - 2009Q1 (under ZIRP)

Note: The posterior prediction distributions of the macro factor and the JGB yields of the ATSM models are calculated based on the procedure as described in Section 2.1, using 10,000 draws of posterior estimates over the full sample as shown in Table 1.
## Figure 6: Forecasting of bond yields by QTSM

## (a) periods: 1992Q4 - 1998Q1 (under non-ZIRP)

(b) periods: 2004Q2 - 2009Q1 (under ZIRP)

Note: The posterior prediction distributions of the macro factor and the JGB yields of the QTSM models are calculated based on the procedure as described in Section 2.1, using 10,000 draws of posterior estimates over the full sample as shown in Table 2.
Figure 7: Log score comparison of the ATSM and QTSM (based on 4Q-ahead forecast)

Note: The log score at each period is calculated from $ \log p(y_{t}^{O}; Y_{t-1}^{O}, M_{i}) $ for i = 1,2, of the individual model such as the QTSM and the ATSM as explained in Sec 4.3.

Figure 8: Static prediction pool (4Q-ahead forecast)

Note: Static pooling model is calculated from Eq.(1). The weighting coefficient on QTSM, $ \lambda $ , is estimated with MCMC simulation and obtained from 10,000 draws after discarding the first 5000 burn-in draws.
Figure 9: Markov-switching prediction pool (4Q-ahead forecast)

(a) Probability of regime 2 (QTSM) and the corresponding posterior density of $ \lambda_{2} $ .

(b) Posterior Distributions of Parameters

## Notes:

1. Markov-switching pooling model is calculated from Eq.(2). The weighting coefficients on QTSM, $ \lambda_{i} $ , are estimated with MCMC simulation and obtained from 10,000 draws after discarding the first 5000 burn-in draws.

2. The solid black and red lines denote their posterior means and medians, respectively, and the blue shaded area represents their 90% confidence interval.
Figure 10: Dynamic prediction pool (4Q-ahead forecast)

Notes:

1. Dynamic pooling model is calculated from Eq.(3). The time-varying coefficient is obtained from 5000 draws of particle filter with constant autocorrelation coefficient $ \rho $ fixed as 0.9 following Del Negro et al (2013).

2. The solid black line denotes their posterior means and the blue shaded area represents their 90% confidence interval.
Figure 11: Log scores comparison of all models and pooling schemes (4Q-ahead forecast)

Note: The log scores at each period is calculated from $ \log p(y_{t}^{O}; Y_{t-1}^{O}, M_{i}) $ for i = 1,2, of the individual model such as the QTSM and the ATSM as explained in Sec 4.3. The log scores of the three optimal pooling methods are derived from Eq.(1), Eq.(2) and Eq.(3).
## 第8章 障害者支援の総合的な推進

## 第1節 新たな障害福祉施策の実施について

障害保健福祉施策については、制度の谷間のない支援の提供、個々のニーズに基づいた地域生活支援体系の整備等を図るための検討が、障がい者制度改革推進会議の下の「総合福祉部会」で約2年間にわたって議論され、2011（平成23）年8月には、当該制度改革に係るいわゆる「骨格提言」が取りまとめられた。この骨格提言等を踏まえ、「障害者自立支援法」を「障害者総合支援法」とする内容を含む「地域社会における共生の実現に向けて新たな障害保健福祉施策を講ずるための関係法律の整備に関する法律案」が2012（平成24）年3月に閣議決定され、同年6月に成立し、2013（平成25）年4月より施行（一部、2014（平成26）年4月施行）された。（法律の概要については、図表8-1-1）

## 图表8-1-1

## 地域社会における共生の実現に向けて新たな障害保健福祉施策を講ずるための関係法律の整備に関する法律の概要

1. 趣旨

(平成24年6月20日成立、同6月27日公布)

障がい者制度改革推進本部等における検討を踏まえて、地域社会における共生の実現に向けて、障害福祉サービスの充実等障害者の日常生活及び社会生活を総合的に支援するため、新たな障害保健福祉施策を講ずるものとする。

### 2. 概要

1. 题名

「障害者自立支援法」を「障害者の日常生活及び社会生活を総合的に支援するための法律（障害者総合支援法）」とする。

2. 基本理念

法に基づく日常生活・社会生活の支援が、共生社会を実現するため、社会参加の機会の確保及び地域社会における共生、社会的障壁の除去に資するよう、総合的かつ計画的に行われることを法律の基本理念として新たに掲げる。

3. 障害者の範囲（障害児の範囲も同様に対応。）

「制度の谷間」を埋めるべく、障害者の範囲に難病等を加える。

4. 障害支援区分の創設

「障害程度区分」について、障害の多様な特性その他の心身の状態に応じて必要とされる標準的な支援の度合いを総合的に示す「障害支援区分」に改める。

※障害支援区分の認定が知的障害者・精神障害者の特性に応じて行われるよう、区分の制定に当たっては適切な配慮等を行う。

### 5. 障害者に対する支援

①重度訪問介護の対象拡大（重度の肢体不自由者等であって常時介護を要する障害者として厚生労働省令で定めるものとする）

②共同生活介護（ケアホーム）の共同生活援助（グループホーム）への一元化

③地域移行支援の対象拡大（地域における生活に移行するため重点的な支援を必要とする者であって厚生労働省令で定めるものを加える）

④地域生活支援事業の追加（障害者に対する理解を深めるための研修や啓発を行う事業、意思疎通支援を行う者を養成する事業等）

6. サービス基盤の計画的整備

①障害福祉サービス等の提供体制の確保に係る目標に関する事項及び地域生活支援事業の実施に関する事項についての障害福祉計画の策定

②基本指針・障害福祉計画に関する定期的な検証と見直しを法定化

③市町村は障害福祉計画を作成するに当たって、障害者等のニーズ把握等を行うことを努力義務化

④自立支援協議会の名称について、地域の実情に応じて定められるよう弾力化するとともに、当事者や家族の参画を明確化

### 3. 施行期日

平成25年4月1日（ただし、4. 及び5.①～③については、平成26年4月1日）

4. 検討規定（障害者施策を段階的に講じるため、法の施行後3年を目途として、以下について検討）

①常時介護を要する障害者等に対する支援、障害者等の移動の支援、障害者の就労の支援その他の障害福祉サービスの在り方

②障害支援区分の認定を含めた支給決定の在り方

③障害者の意思決定支援の在り方、障害福祉サービスの利用の観点からの成年後見制度の利用促進の在り方

④手話通訳等を行う者の派遣その他の聴覚、言語機能、音声機能その他の障害のため意思疎通を図ることに支障がある障害者等に対する支援の在り方

⑤精神障害者及び高齢の障害者に対する支援の在り方

※上記の検討に当たっては、障害者やその家族その他の関係者の意見を反映させる措置を講ずる。
なお、障害者総合支援法が施行されるまでの間においても、障害者の地域生活の支援の充実を図るために、2010（平成22）年12月の障害者自立支援法・児童福祉法の一部改正により、利用者負担について応能負担を原則とするとともに、障害児支援の強化や相談支援の充実などが図られてきたところである。（改正の概要については、図表8-1-2）

また、虐待を受けた障害者に対する保護、養護者に対する支援のための措置などを定めることにより、障害者虐待の防止などに関する施策を促進するため、「障害者虐待の防止、障害者の養護者に対する支援等に関する法律」が2011年6月に成立し、2012年10月から施行された。（法律の概要については、図表8-1-3）

障がい者制度改革推進本部等における検討を踏まえて障害保健福祉施策を見直すまでの間において障害者等の地域生活を支援するための関係法律の整備に関する法律の概要

## (平成22年12月3日成立、同12月10日公布)

一障がい者制度改革推進本部等における検討を踏まえて障害保健福祉施策を見直すまでの間における障害者等の地域生活支援のための法改正であることを明記

②利用者負担の見直し 平成24年4月1日までの政令で定める日（平成24年4月1日）から施行

一利用者負担について、応能負担を原則に

一障害福祉サービスと補装具の利用者負担を合算し負担を軽減

③障害者の範囲の見直し 公布日施行

一発達障害が障害者自立支援法の対象となることを明確化

一相談支援体制の強化（市町村に基幹相談支援センターを設置、「自立支援協議会」を法律上位置付け、地域移行支援・地域定着支援の個別給付化）

④相談支援の充実 平成24年4月1日施行

一支給決定プロセスの見直し（サービス等利用計画案を勘案）、サービス等利用計画作成の対象者の大幅な拡大

## ⑤障害児支援の強化 平成24年4月1日施行

一児童福祉法を基本として身近な地域での支援を充実

（障害種別等で分かれている施設の一元化、通所サービスの実施主体を都道府県から市町村へ移行）

- 放課後等デイサービス・保育所等訪問支援の創設

一在園期間の延長措置の見直し（18歳以上の入所者については、障害者自立支援法で対応するよう見直し。）その際、現に入所している者が退所させられることのないようにする。）

⑥地域における自立した生活のための支援の充実

平成24年4月1日までの政令で定める日（平成23年10月1日）から施行

- グループホーム・ケアホーム利用の際の助成を創設

- 重度の視覚障害者の移動を支援するサービスの創設（同行援護。個別給付化）

（その他）（1）「その有する能力及び適性に応じ」の削除、（2）成年後見制度利用支援事業の必須事業化、

(3) 児童デイサービスに係る利用年齢の特例、(4) 事業者の業務管理体制の整備、

(5) 精神科救急医療体制の整備等、(6) 難病の者等に対する支援・障害者等に対する移動支援についての検討

(1)(3)(6)：公布日施行

(2)(4)(5)：平成24年4月

1日までの政令で定める日

（平成24年4月1日）から施行
## 図表8-1-3 障害者虐待の防止、障害者の養護者に対する支援等に関する法律の概要

## 目的

(平成23年6月17日成立、同6月24日公布、平成24年10月1日施行)

障害者に対する虐待が障害者の尊厳を害するものであり、障害者の自立及び社会参加にとって障害者に対する虐待を防止することが極めて重要であること等に鑑み、障害者に対する虐待の禁止、国等の責務、障害者虐待を受けた障害者に対する保護及び自立の支援のための措置、養護者に対する支援のための措置等を定めることにより、障害者虐待の防止、養護者に対する支援等に関する施策を促進し、もって障害者の権利利益の擁護に資することを目的とする。

定義

1 「障害者」とは、身体・知的・精神障害その他の心身の機能の障害がある者であって、障害及び社会的障壁により継続的に日常生活・社会生活に相当な制限を受ける状態にあるものをいう。

2 「障害者虐待」とは、①養護者による障害者虐待、②障害者福祉施設従事者等による障害者虐待、③使用者による障害者虐待をいう。

3 障害者虐待の類型は、①身体的虐待、②放棄・放置、③心理的虐待、④性的虐待、⑤経済的虐待の5つ。

## 虐待防止施策

1 何人も障害者を虐待してはならない旨の規定、障害者の虐待の防止に係る国等の責務規定、障害者虐待の早期発見の努力義務規定を置く。

2 「障害者虐待」を受けたと思われる障害者を発見した者に速やかな通報を義務付けるとともに、障害者虐待防止等に係る具体的スキームを定める

3 就学する障害者、保育所等に通う障害者及び医療機関を利用する障害者に対する虐待への対応について、その防止等のための措置の実施を学校の長、保育所等の長及び医療機関の管理者に義務付ける。

## その他

1 市町村・都道府県の部局又は施設に、障害者虐待対応の窓口等となる「市町村障害者虐待防止センター」・「都道府県障害者権利擁護センター」としての機能を果たさせる。

2 市町村・都道府県は、障害者虐待の防止等を適切に実施するため、福祉事務所その他の関係機関、民間団体等との連携協力体制を整備しなければならない。

3 国及び地方公共団体は、財産上の不当取引による障害者の被害の防止・救済を図るため、成年後見制度の利用に係る経済的負担の軽減のための措置等を講ずる。

4 政府は、障害者虐待の防止等に関する制度について、この法律の施行後3年を目途に検討を加え、必要な措置を講ずるものとする。

※虐待防止スキームについては、家庭の障害児には児童虐待防止法を、施設入所等障害者には施設等の種類（障害者施設等、児童養護施設等、養介護施設等）に応じてこの法律、児童福祉法又は高齢者虐待防止法を、家庭の高齢障害者にはこの法律及び高齢者虐待防止法を、それぞれ適用。

## 第2節

## 障害者等の地域生活を支援する施策の充実

## 1 相談支援の充実、障害児支援の強化等

障害福祉サービスは、障害者総合支援法に基づき行われている。

2010（平成22）年12月の障害者自立支援法・児童福祉法の一部改正では、グループホーム・ケアホーム $ ^{*1} $ を利用している障害者に対する居住に要した費用の助成、重度視覚障害者の移動を支援する「同行援護」の創設など、障害者の地域生活を支援する施策のより一層の充実を図ることとされた。

また、相談支援については、2012（平成24）年4月から、支給決定の前にサービス等
利用計画案を作成し、支給決定の参考とするよう見直すとともに、サービス等利用計画作成の対象者を大幅に拡大することとされた。さらに、これまで国庫補助事業により行われていた地域移行支援・地域定着支援を個別給付化し、障害者の地域移行の充実を図ることとされた。

この他、地域における相談支援の中核的な役割を担う基幹相談支援センターの設置や、関係機関、関係団体及び障害者等の福祉、医療、教育又は雇用に関連する職務に従事する者などにより構成される自立支援協議会（2013（平成25）年4月から、「協議会」に改称。）の法定化、市町村における成年後見制度利用支援事業の必須事業化により、地域における障害者等の支援体制の充実を図ることとされた。

障害児支援については、身近な地域で支援を受けられるようにするため、2012年4月から従来の知的障害児施設などの障害種別に分かれた施設体系を再編し、通所による支援を「障害児通所支援」に、入所による支援を「障害児入所支援」にそれぞれ一元化するとともに、併せて、障害児通所支援に係る事務の実施主体については、都道府県から市町村に移行された。また、学齢期における支援の充実のための「放課後等デイサービス」と、保育所などを訪問し専門的な支援を行うための「保育所等訪問支援」が創設された。

## 2 特別障害者扶養信託制度に係る非課税措置等の見直し

2006（平成18）年の障害者自立支援法の施行等により、知的障害者・精神障害者を始めとする障害者の地域移行が進み、また、障害者の高齢化も進む中、障害者が一人でも自立して生活できるように後押しをする支援が求められており、近年の法改正等と併せて、いわゆる「親亡き後」を見据えた対策を推進している。

特別障害者扶養信託制度は、1975（昭和50）年に創設された税制上の優遇措置であり、重度の障害者に対しその親族等が金銭等の財産を生前贈与した場合に、6千万円までであれば贈与税を非課税にできるものである。

また、信託銀行等が財産の管理を行い、障害者に対し金銭を定期的に交付するので、生前贈与で親族等の財産を確実に手にすることができるだけでなく、障害者本人の金銭管理に資するものにもなっている。

特別障害者扶養信託制度は制度創設以来、重度の障害者のみを対象にしてきたが、上述のような障害者を取り巻く状況の変化や、中軽度の障害者であっても一定の日常生活・社会生活に係る制限を有していること等を踏まえ、2013（平成25）年度税制改正において、対象の範囲等が見直された。その結果、2013年度の税制改正大綱として、2013年4月より、中軽度の知的障害者・精神障害者も新たに対象に含まれることとなった（非課税限度額は3千万円）。

これにより、親族等が抱える「親亡き後」の不安の解消が図られるとともに、一般的に金銭管理に困難を抱えているとされる知的障害者・精神障害者が自立して生活を営む際の一助となることが期待される。

## 3 発達障害者の支援

発達障害については、2004（平成16）年12月に「発達障害者支援法」が成立し、発達障害の法的位置づけが確立され（図表8-2-1）、発達障害の早期発見・早期支援や発達障害者の生活全般にわたる支援をすることとされた。
また、2010（平成22）年12月の障害者自立支援法・児童福祉法の一部改正により、発達障害者がそれらの法律によるサービスの対象であることが明確化されたところである。

## 图表8-2-1

## 「発達障害」の法的位置づけ

・広汎性発達障害（自閉症、アスペルガー等）

・学習障害

・注意欠陥・多動性障害

その他これらに類する脳機能の障害で、その症状が通常低年齢で発現するもの（発達障害者支援法第2条）

(注) ICD-10（疾病及び関連保健問題の国際統計分類）におけるF80-98に含まれる障害（2005（平成17）年4月1日付け文部科学事務次官、厚生労働事務次官連名通知）

## （1） 発達障害者に対する地域支援体制の確立

地域において、医療・保健・福祉・教育・雇用などの関係者と連携して、発達障害者やその家族に対する相談支援などを行う「発達障害者支援センター」の整備を推進し、2012（平成24）年10月からは全47都道府県・20指定都市で実施されているところである。

これに加え、2013（平成25）年度より、地域生活支援事業に「発達障害者支援体制整備」を位置付け、

・乳幼児期から成人期までの各ライフステージに対応する一貫した支援を行うための保健所、保育所などの支援関係機関のネットワークの構築

・発達障害に係る理解を深めるとともに地域における支援につなげていくためのアセスメントツール（発達障害を早期に発見し、その後の経過を評価するための確認票）の導入を促進する研修会の実施

・発達障害者の子育て経験のある親であって、その経験を活かし、子どもが発達障害の診断を受けて間もない親などに対して相談や助言を行うペアレントメンターの活動とその活動をコーディネートする者の配置を推進している。

## (2) 発達障害者への支援手法の開発・早期支援や普及啓発の着実な実施

発達障害者一人一人のニーズに対応する一貫した支援を行うことができるよう、先駆的な取組みを通じて有効な支援手法を開発・確立するとともに、発達障害者支援に携わる専門的な人材を育成している。

また、発達障害などに関して知識を有する専門員が保育所等を巡回し、施設の職員や親に対し、障害の早期発見・早期対応のための助言などの支援を行う「巡回支援専門員整備事業」について、実施市町村の拡大を図ることとしている。

2007（平成19）年12月に、毎年4月2日を「世界自閉症啓発デー」とする決議が国連で採択されたことを受け、厚生労働省・日本自閉症協会の主催により都内でシンポジウムを開催するなど、自閉症をはじめとする発達障害に関する正しい知識の浸透を図っている。全国各地においても、「世界自閉症啓発デー」や4月2日から8日までの「発達障害啓発週間」（関係団体等が提唱）において、様々な啓発活動が実施されている。