Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
（64）建設省所管 一般会計 物品増減及び現在額報告書

分類及び細分類	品目	昭和50年度末現在(A)	昭和49年度間減(B)	昭和49年度末現在(A±B)
増(a)	減(b)	差引(a-b)	価格改定による増又は減(円)	数量(個)	価格(円)
数(個)	価(円)	数(個)	価(円)	数(個)	価(円)	数(個)	価(円)
6 試験及び測定機器	7	13,887,300	8	20,323,900	2	5,820,000	6	14,503,900	0	13	28,391,200
10 車両及び軌条	4	9,000,000	0	0	4	9,000,000	△	4	9,000,000	0	0	0
13 雑機器	1	550,000	1	540,000	0	0	1	540,000	0	2	1,090,000
海岸事業用品	90	122,062,674	23	33,462,953	13	15,639,683	10	17,823,270	0	100	139,885,944
備品	88	118,521,534	19	27,379,950	9	9,781,543	10	17,598,407	0	98	136,119,941
1 電気機器	2	1,295,800	0	0	0	0	0	0	0	2	1,295,800
2 通信機器	30	49,664,491	6	8,658,900	4	5,453,003	2	3,205,897	0	32	52,870,388
6 試験及び測定機器	23	37,290,200	5	10,697,000	0	0	5	10,697,000	0	28	47,987,200
9 船舶用機器	1	557,620	0	0	0	0	0	0	0	1	557,620
10 車両及び軌条	29	27,354,390	5	6,364,050	4	3,728,540	1	2,635,510	0	30	29,989,900
13 雑機器	3	2,359,033	3	1,660,000	1	600,000	2	1,060,000	0	5	3,419,033
不用品	2	3,541,140	4	6,083,003	4	5,858,140	0	224,863	0	2	3,766,003
2 通信機器	1	515,000	3	4,873,003	3	2,832,000	0	2,041,003	0	1	2,556,003
6 試験及び測定機器	1	3,026,140	0	0	1	3,026,140	△	3,026,140	0	0	0
10 車両及び軌条	0	0	1	1,210,000	0	0	1	1,210,000	0	1	1,210,000
都市計画事業用品
備品	8	6,417,900	13	15,827,800	1	915,000	12	14,912,800	0	20	21,330,700
10 車両及び軌条	6	5,106,100	11	13,952,800	1	915,000	10	13,037,800	0	16	18,143,900
13 雑機器	2	1,311,800	2	1,875,000	0	0	2	1,875,000	0	4	3,186,800
河川等災害復旧事業用品
備品	7	10,794,000	0	0	0	0	0	0	0	7	10,794,000
1 電気機器	1	4,880,000	0	0	0	0	0	0	0	1	4,880,000
10 車両及び軌条	5	4,959,000	0	0	0	0	0	0	0	5	4,959,000
13 雑機器	1	955,000	0	0	0	0	0	0	0	1	955,000
官庁営繕用品
備品
建設省所管 一般会計 物品増減及び現在額報告書 （65）

分類及び細分類	品目	昭和50年度末現在(A)	昭和49年度間增減(B)	昭和49年度末現在(A±B)
増(a)	減(b)	差引(a-b)	価格改定による増又は減(円)	数量(個)	価格(円)
数(個)	価(円)	数(個)	価(円)	数(個)	価(円)	数(個)	価(円)
6 試験及び測定機器	0	0	1	4,951,900	0	0	1	4,951,900	0	1	4,951,900
産業開発青年隊用品
備品	29	45,270,029	2	2,077,500	1	1,070,000	1	1,007,500	0	30	46,277,529
5 土木機器	10	18,417,000	0	0	0	0	0	0	0	10	18,417,000
6 試験及び測定機器	12	16,293,429	0	0	0	0	0	0	0	12	16,293,429
10 車両及び軌条	7	10,559,600	2	2,077,500	1	1,070,000	1	1,007,500	0	8	11,567,100
国土地理院庁用品
備品	398	1,056,785,985	96	202,767,540	59	137,021,090	37	65,746,450	1,445,000	435	1,123,977,435
1 電気機器	19	35,836,170	5	5,926,723	2	1,471,023	3	4,455,700	0	22	40,291,870
2 通信機器	4	3,165,200	0	0	0	0	0	0	0	4	3,165,200
3 工作機器	4	3,758,500	0	0	0	0	0	0	0	4	3,758,500
6 試験及び測定機器	240	759,808,075	45	142,756,567	30	102,558,967	15	40,197,600	850,000	255	800,855,675
8 産業機器	47	145,483,062	13	26,892,620	5	18,255,000	8	8,637,620	595,000	55	154,715,682
10 車両及び軌条	62	47,341,950	28	23,066,630	20	13,521,100	8	9,545,530	0	70	56,887,480
13 雑機器	22	61,393,028	5	4,125,000	2	1,215,000	3	2,910,000	0	25	64,303,028
土木研究所用品	287	575,584,556	46	107,963,436	27	46,482,136	19	61,481,300	49,138,000	306	686,203,856
備品	287	575,584,556	45	107,463,436	27	46,482,136	18	60,981,300	49,138,000	305	685,703,856
5 土木機器	6	12,083,430	0	0	1	720,000	△	△	720,000	0	5	11,363,430
6 試験及び測定機器	214	450,989,886	32	64,389,636	23	41,912,136	9	22,477,500	47,138,000	223	520,605,386
7 荷役運搬機器	1	880,000	1	930,000	0	0	1	930,000	0	2	1,810,000
10 車両及び軌条	17	20,251,365	0	0	0	0	0	0	0	17	20,251,365
13 雑機器	49	91,379,875	12	42,143,800	0	3,850,000	9	38,293,800	2,000,000	58	131,673,675
不用品
6 試験及び測定機器	0	0	1	500,000	0	0	1	500,000	0	1	500,000
建築研究所用品
備品	306	662,142,379	55	142,464,588	16	23,856,380	39	118,608,208	13,881,800	345	794,632,387
（66）建設省所管 一般会計 物品増減及び現在額報告書

分類及び細分類	品目	昭和50年度末現在(A)	昭和49年度間減(B)	昭和49年度末現在(A±B)
増(a)	減(b)	差引(a-b)	価格改定による増又は減(円)	数量(個)	価格(円)
数(個)	価(円)	数(個)	価(円)	数(個)	価(円)	数(個)	価(円)
1電気機器	0	0	1	680,000	0	0	1	680,000	0	1	680,000
2通信機器	1	2,288,123	0	0	0	0	0	0	0	1	2,288,123
3工作機器	2	3,035,250	1	1,265,000	0	0	1	1,265,000	0	3	4,300,250
5土木機器	1	770,000	0	0	0	0	0	0	0	1	770,000
6試験及び測定機器	270	605,393,936	49	127,560,088	12	16,330,580	37	111,229,508	14,042,000	307	730,665,444
7荷役運搬機器	3	4,220,000	0	0	0	0	0	0	0	3	4,220,000
8産業機器	8	16,390,110	0	0	1	3,090,000	△	△	3,090,000	0	7	13,300,110
10車両及び軌条	4	4,580,320	1	6,080,000	0	0	1	6,080,000	0	5	10,660,320
13雑機器	17	25,464,640	3	6,879,500	3	4,435,800	0	2,443,700	△	160,200	17	27,748,140
地方建設廚庁用品	212	295,979,474	29	106,963,710	52	99,698,158	△	23	7,265,552	67,900	189	303,312,926
備品	207	291,653,876	21	98,023,710	41	87,952,560	△	20	10,071,150	67,900	187	301,792,926
1電気機器	2	1,088,000	0	0	0	0	0	0	0	2	1,088,000
2通信機器	57	81,524,915	0	0	22	17,796,850	△	22	△	17,796,850	0	35
5土木機器	0	0	7	39,632,480	7	39,632,480	0	0	0	0	0	0
6試験及び測定機器	38	52,004,581	4	40,908,500	2	10,883,500	2	30,025,000	0	40	82,029,581
10車両及び軌条	91	127,650,380	7	14,377,730	7	13,159,730	0	1,218,000	57,900	91	128,926,280
13雑機器	19	29,386,000	3	3,105,000	3	6,480,000	0	△	3,375,000	10,000	19	26,021,000
不用品	5	4,325,598	8	8,940,000	11	11,745,598	△	△	2,805,598	0	2	1,520,000
2通信機器	4	3,335,598	6	3,635,000	9	6,440,598	△	△	2,805,598	0	1	530,000
6試験及び測定機器	0	0	1	2,405,000	1	2,405,000	0	0	0	0	0	0
13雑機器	1	990,000	1	2,900,000	1	2,900,000	0	0	0	0	1	990,000
地方本部庁用品
備品
10車両及び軌条	3	3,380,000	0	0	0	0	0	0	0	3	3,380,000
北海道開発局庁用品
備品	7	6,117,000	1	801,479	1	787,000	0	14,479	0	7	6,131,479
建設省所管 一般会計 物品増減及び現在額報告書 （67）

分類及び細分類	品目	昭和50年度末現在(A)	昭和49年度間增減(B)	昭和49年度末現在(A±B)
増(a)	減(b)	差引(a-b)	価格改定による増又は減(円)
数(個)	価格(円)	数(個)	価格(円)	数(個)	価格(円)	数(個)	価格(円)
2通信機器	1	845,000	0	0	0	0	0	0	0	0	1	845,000
6試験及び測定機器	1	510,000	1	801,479	0	0	1	801,479	0	2	1,311,479
10車両及び軌条	1	787,000	0	0	1	787,000	△1	△787,000	0	0	0
13雑機器	4	3,975,000	0	0	0	0	0	0	0	4	3,975,000
沖縄総合事務局開発建設部庁用品
備品	2	4,339,000	0	0	0	0	0	0	0	2	4,339,000
6試験及び測定機器	1	3,039,000	0	0	0	0	0	0	0	1	3,039,000
10車両及び軌条	1	1,300,000	0	0	0	0	0	0	0	1	1,300,000
合計	1,667	3,341,943,512	305	706,578,926	194	366,024,127	111	340,554,799	58,009,260	1,778	3,740,507,571
品目別内訳
1電気機器	27	45,077,970	6	6,606,723	2	1,471,023	4	5,135,700	0	31	50,213,670
2通信機器	299	509,869,538	40	73,282,023	48	43,864,011	△8	29,418,012	△6,523,440	291	532,764,110
3工作機器	6	6,793,750	1	1,265,000	0	0	1	1,265,000	0	7	8,058,750
5土木機器	17	31,270,430	7	39,632,480	8	40,352,480	△1	△720,000	0	16	30,550,430
6試験及び測定機器	843	2,011,868,536	150	419,339,070	76	192,278,443	74	227,060,627	62,030,000	917	2,300,959,163
7荷役運搬機器	4	5,100,000	1	930,000	0	0	1	930,000	0	5	6,030,000
8産業機器	62	173,195,937	14	33,722,620	7	23,775,000	7	9,947,620	595,000	69	183,738,557
9船舶用機器	1	557,620	0	0	0	0	0	0	0	1	557,620
10車両及び軌条	276	316,853,105	56	68,572,710	40	44,802,370	16	23,770,340	57,900	292	340,681,345
13雑機器	132	241,356,626	30	63,228,300	13	19,480,800	17	43,747,500	1,849,800	149	286,953,926
昭和49年度自治省所管一般会计物品增减及び現在額報告書
分類及び細分類	品目	昭和48年度末現在(A)	昭和49年度間增減(B)	昭和49年度末現在(A±B)
増(a)	減(b)	差引(a-b)	価格改定による増又は減(円)
数量(個)	価格(円)	数量(個)	価格(円)	数量(個)	価格(円)	数量(個)	価格(円)
自治本省
庁用品
備品	30	35,553,500	3	5,528,900	1	910,000	2	4,618,900	0	32	40,172,400
8産業機器	2	2,440,000	0	0	0	0	0	0	0	2	2,440,000
10車両及び軌条	22	26,973,500	0	0	1	910,000	△	1	△	910,000	0	21	26,063,500
13雑機器	6	6,140,000	3	5,528,900	0	0	3	5,528,900	0	9	11,668,900
消防庁
庁用品
備品	174	276,581,193	30	84,981,079	9	24,230,000	21	60,751,079	0	195	337,332,272
1電気機器	2	2,395,000	7	28,100,000	0	0	7	28,100,000	0	9	30,495,000
2通信機器	18	18,100,800	0	0	0	0	0	0	0	18	18,100,800
3工作機器	5	7,165,000	1	565,000	0	0	1	565,000	0	6	7,730,000
6試験及び測定機器	95	160,511,743	6	28,582,525	2	1,280,000	4	27,302,525	0	99	187,814,268
7荷役運搬機器	1	865,000	0	0	0	0	0	0	0	1	865,000
8産業機器	6	6,349,000	5	2,985,829	1	1,500,000	4	1,485,829	0	10	7,834,829
10車両及び軌条	19	38,707,350	1	1,782,000	1	3,800,000	0	△	2,018,000	0	19	36,689,350
11医療機器	0	0	1	630,000	0	0	1	630,000	0	1	630,000
13雑機器	28	42,487,300	9	22,335,725	5	17,650,000	4	4,685,725	0	32	47,173,025
合計	204	312,134,693	33	90,509,979	10	25,140,000	23	65,369,979	0	227	377,504,672
品目別内訳	1電気機器	2	2,395,000	7	28,100,000	0	0	7	28,100,000	0	9	30,495,000
2通信機器	18	18,100,800	0	0	0	0	0	0	0	18	18,100,800
自治省所管 一般会計 物品増減及び現在額報告書 （69）

分類及び細分類	品目	昭和48年度末現在(A)	昭和49年度間增減(B)	昭和49年度末現在(A±B)
増(a)	減(b)	差引(a-b)	価格改定による増又は減(円)
数(個)	価(円)	数(個)	価(円)	数(個)	価(円)	数(個)	価(円)
3 工作機器	5	7,165,000	1	565,000	0	0	1	565,000	0	6	7,730,000
6 試験及び測定機器	95	160,511,743	6	28,582,525	2	1,280,000	4	27,302,525	0	99	187,814,268
7 荷役運搬機器	1	865,000	0	0	0	0	0	0	0	1	865,000
8 産業機器	8	8,789,000	5	2,985,829	1	1,500,000	4	1,485,829	0	12	10,274,829
10 車両及び軌条	41	65,680,850	1	1,782,000	2	4,710,000	△1	△2,928,000	0	40	62,752,850
11 医療機器	0	0	1	630,000	0	0	1	630,000	0	1	630,000
13 雑機器	34	48,627,300	12	27,864,625	5	17,650,000	7	10,214,625	0	41	58,841,925
ESRI Discussion Paper Series No.60

介護サービス市場の実証研究4

要介護認定率の上昇と在宅介護サービスの将来需要予測 - 要介護者世帯への介護サービス利用調査による検証 -

by

清水谷 諭・野口 晴子

September 2003

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
# 要介護認定率の上昇と在宅介護サービスの将来需要予測 - 要介護者世帯への介護サービス利用調査による検証 - $ ^{1} $

清水谷 諭 $ ^{2} $

(内閣府経済社会総合研究所)

野口 晴子 $ ^{3} $

（東洋英和女学院大学）

2003年9月
## 要 約

本稿の目的は、要介護者を抱える世帯に対して実施した独自のアンケート調査を用いて、ミクロベースでの検証結果をもとに将来の介護需要予測を行うことにある。

介護保険が導入されて3年以上が経過し、当初伸び悩んでいた介護サービス需要も2001年以後順調に増加している。こうした背景には、介護保険を通じたサービスを利用する資格である要介護認定を受けた比率(要介護認定率)の上昇が大きく寄与している。要介護認定率は介護保険導入後上昇の一途をたどっており、2002年末時点では約60%に達している。今後介護保険が定着するにつれて、要介護認定率がさらに上昇し、それが実際にサービスを受ける受給者率や一人当たりの介護費用にも波及すると見込まれる。

そこで本稿では、まず認定率の決定要因及び認定を受けてからの期間が受給者率や一人当たりの介護費用に与える影響について実証分析を行った。その分析の結果、認定を受けるまでの平均年数は約3年間であり、今後5年間で要介護認定者は全体の9割に達すること、制度に関する学習効果により、認定を受けてから時間が経過するほど、受給者率や1人当たりの介護サービス費用が増加する傾向にあることがわかった。

さらに、こうした実証結果に基づいて、在宅サービス（訪問サービス・通所サービス・短期入所）の将来需要の推計を行うと、2010年には3.4兆円となり、現在の約1.3兆円に比べて約2.6倍になることが見込まれる。したがって、今後は、限られた財源の中で、質の高いサービスを効率的に提供するための制度的なあり方を模索していかなければならない。
### 1. はじめに

2000年4月の公的介護保険の施行は、需要・供給の両面で従来の介護サービス市場を根本から変革させた大きな「実験」であったといえる。まず、介護サービスの利用が、従来の行政による「措置」から「契約」に大きく転換し、需要者は自由に業者を選択できるようになった。同時に、訪問介護市場に限り初めて営利企業に市場への参入が認められ、非営利主体独占であった市場に大きな構造改革を迫ることになった。

介護サービスの需要を施設介護と在宅介護にわけて考えると、介護保険導入後の動きは、もっぱら「契約」的側面が色濃くなった在宅介護サービスへの需要量の増加によって説明することができる。介護サービス需要のマクロ動向を示す国保中央会「介護給付費の状況」によると（図1）介護保険導入直後の2000年後半にかけて介護サービス需要は頭打ちとなったものの、2001年度に入って増加した。施設介護と在宅介護に分けると、2001年度からの増加はもっぱら在宅介護の増加によってもたらされている。さらに2002年度以後の増加基調も在宅介護の伸びによるところが大きい。実際、2001年から2002年にかけて、施設介護への需要が月平均で前年同月比約1%の増加率であったのに対し、在宅介護に対する需要は、前年比約3%のペースで順調に増加したのである。従って、今後の介護サービス需要を占う上で、より正確な在宅サービス需要の将来予測は大きな力ギをにぎっており、今後の価格設定のあり方や2005年に予定されている制度見直しにも重要なインプリケーションをもつことは明らかであろう。

そうした在宅介護サービスに対する需要の変化は、（1）要介護者数の変化、（2）要介護者のうち、要介護認定を受けた割合（以下「認定率」と呼ぶ）の変化、（3）要介護認定を受けた要介護者のうち、実際に何らかのサービスを受給した者の割合（以下「受給者率」と呼ぶ）の変化、そして、（4）一人当たり介護サービス費用の変化に分けて考えることができる。そのため、介護サービス需要の将来を占う上で、これらの4つの要因がどの程度変化するかを見極めることが必要である。このうち、要介護者数の変化は、高齢者の人口増加によってある程度比例的に上昇していくため、政策的に影響を与えることは難しい。そのため、政策的に介護サービス需要をコントロールしていくためには、「認定率」「受給者率」「一人当たりの介護サービス費用」の3つの動向を検証すること
が不可欠となる。

中でも、認定率の動きは介護サービス需要の動向を検証する上での出発点となる。介護保険を通じたサービスを利用するためには、まず要介護認定を受けなければならない。認定率の上昇はそれだけ介護保険を通じたサービスの受給資格者が増加することを意味し、実際にサービスを受ける受給者率や一人当たり介護サービス費用の上昇にも波及する可能性がある。実際、認定率は介護保険導入後上昇の一途をたどっており、2002年末時点では約60％に達している。今後介護保険の定着が進むにつれて、要介護認定率がさらに上昇すると見込まれることから、認定率の推移は将来の介護サービス需要を占う上でも最も重要なファクターの1つとなる。

本稿では、第1に、「認定率」の変化とその要因について、独自ミクロデータに基づく検証を行う。第2に、「認定を受けてからの期間」と他の要素である「受給者率」「一人当たり介護サービス費用」との関係を定量的に検証する。第3に、ミクロレベルの分析を踏まえた在宅介護サービス需要の将来予測を行う。

このような検証を行っていくためには、マクロデータではなく、要介護者のミクロレベルの情報が不可欠である。そのため、本稿では内閣府が2001年及び2002年に独自に収集した「高齢者の介護利用状況に関するアンケート調査」を利用する。この調査は、介護保険導入前後における要介護世帯の詳細な実態調査としては、量的にも質的にも日本における最良のデータセットの1つであり、介護サービスの利用状況、要介護者の健康状態、家族属性を初めとする極めて詳細なデータを含んでいる。

本稿と同様の方法で、ミクロデータを用いて介護サービス需要の将来推計を行った研究は、我々の知る限り鈴木（2002）だけである。彼は多くのシンクタンクの予測が非現実的な仮定に基づいた過大推計であること、その原因がそれまでほぼ無料だった利用価格が1割の自己負担によって上昇し、需要が減少するという側面を見逃したことにあることを指摘した上で、「要介護者世帯調査」のうち、2001年調査分を使って、介護サービス需要の将来推計を行っている。その結果、在宅サービス（訪問サービス、通所サービス及び短期入所の合計）に対する需要は2010年で約3兆円程度に達すると見込まれる
としている $ ^{4} $ 。

本稿では、鈴木（2002）の推計方法を改善するとともに、さらに2002年分のデータも含めて解析することにより、最新の情報を踏まえた介護サービス需要の動向を検証し、将来予測を行う。介護サービス市場はまだ未成熟であるため、常に新しいデータで検証を繰り返していく必要があるからである。

本稿の構成は以下のとおりである。第2節では本稿で用いる「要介護者世帯調査」を説明する。第3節では「認定率」の推移を示した上で、認定率を左右する要因を定量的に分析する推計方法と推計結果を示す。第4節では「認定からの期間」が「受給者率」及び「一人当たり介護費用」に及ぼす影響を検証する。第5節では、前節までの検証を踏まえて、在宅介護サービス需要の将来推計を行う。最終節では結論と政策的インプリケーションをまとめる。

## 2 ．「高齢者の介護利用状況に関するアンケート調査」の調査概要

本論文で用いるデータは、内閣府が独自に行った「高齢者の介護利用状況に関するアンケート調査」(以下、「要介護者世帯調査」と呼ぶ)の個票である。この調査は2001年と2002年の2回にわたって実施された。

第1回の調査は内閣府国民生活局物価政策課に設置された「介護サービス価格に関する研究会」（座長：西村周三京都大学教授）により、2001年11月20日から12月末日にかけて郵送法により行われた。対象としたサンプルは、社会調査会社 $ ^{5} $ の全国モニター対象13万6349世帯である。まずそれぞれの世帯に要介護者の有無を尋ねるスクリーニング調査を行い、そのうち、要介護者が1人の世帯に絞り、ランダム抽出した $ ^{6} $ 。この場合の「要介護者」とは、日常生活において家族などの介護を必要としている者でさし、要介護状態にありながら、要介護認定を受けていない者も含まれる。また、対象世帯は要介護者と同居している世帯なので、要介護者が施設に入所し、別居している場合は対象
サンプルから除かれている。回答世帯数は1005サンプル（有効回答率77.1%）である。第2回の調査は内閣府経済社会総合研究所により、2002年10月1日から11月にかけて同じく郵送法により行われた。第1回調査の1005世帯について、追跡調査を行い、822世帯の回答を得た（有効回答率81.8%）。このうち、施設に入所あるいは病院に入院している場合、死亡した場合など、すでに家族と同居していないサンプルが205世帯あったために、引き続き要介護者と同居している世帯は617世帯となった $ ^{7} $ 。その他に新たに要介護者と同居している世帯457世帯を加え、第2回調査としては、全体のサンプル数は1074世帯となっている。

回答者は家族の中で主に介護を行っている者である。質問項目は、各時点における介護サービスの利用状況や意識、要介護者の ADL・属性、家族属性、世帯属性など多岐にわたっており、合計質問数が 45 項目に及ぶ詳細な調査である $ ^{8} $ 。

このデータセットはいくつかの大きな利点がある。第1に、社会調査会社のモニター自体は、住民基本台帳からランダムに対象を抽出してモニター契約を依頼しているため、国勢調査に極めて近いサンプル構成となっていることである。第2に、このデータセットのように、要介護世帯への詳細な実態調査は極めて稀少で、現在までのところ、量的にも質的にもわが国における最良のデータセットの1つである。また、介護保険導入前後の状況についても質問しており、社会的実験である介護保険が介護サービス需要に及ぼした影響について詳細な分析が可能となる。

以下では、この独自の調査を利用して、まず要介護認定率の動向とその要因を明らかにする。

## 3 ．認定率の動向とその要因に関する定量的検証

「要介護者世帯調査」は、要介護状態になった時期と、認定を受けた時期の両者を質問
している。期における「認定率」とは、期より以前に要介護状態に陥った人のうち、要介護認定を既に受けている人の割合として定義される。

まず、各月別に認定率の動きを見ると（図2）認定率は要介護認定をはじめた1999年10月から、介護保険が施行された2000年4月にかけて急速に増加した。それ以降は、ほぼ一定のペースで上昇している。2001年調査の終了時点である2001年10月時点で認定率はほぼ50%、また2002年調査の終了時点である2002年11月にはほぼ60%達している $ ^{9} $ 。最新の調査時点が介護保険導入後2年半程度であり、認定率が在宅介護サービスへの需要を決定する大きな要因であることを考慮すると、今後の認定率の変動を予測することは重要な政策的意義をもつ。

ここでは、介護保険制度導入時点の2000年4月から2002年11月時点までの認定率に基づいて、それぞれの調査サンプルごとに、認定率の予測を行う。その際Weibull分布を仮定したParametric Loglinear Survival推定法による認定率の予測を行う。推定する生存関数とハザード関数は下記に示す通りである（Kalbfleisch and Prentice (1980), Kiefer (1988)）。

$$ \begin{align*}(1)\qquad&S\big(t\big)=exp(-(\lambda t)^{p})\ $ 2)\qquad&\lambda\big(t\big)=\lambda p\big(\lambda t\big)^{p-1}\qquad\text{where}\quad p=1/\sigma\end{align*} $$

(ここでσはλ(t)の推計誤差)

また、外生的な説明変数である第 i 番目の要介護者属性や世帯属性の生存関数及びハザード関数に対する影響は、次のような関数によって推定される。

$$ \lambda_{i}=exp(-\beta^{^{\prime}}Z_{i}) $$

被説明変数（S）は、要介護状態になってから認定を受けるまでの期間を（月数）で
ある。ただし、2002年調査の最終時点である2002年11月時点において要介護認定を受けていない者はRight Censored Sampleとして扱った。また、介護保険制度が施行された2000年4月以前に要介護状態になった場合は、Left Censored Sampleとして本来統計学的なバイアスの原因となる可能性が高い。しかし、「要介護者世帯調査」は、要介護状態に陥った時点も質問しており、初期条件が既知である。さらに、たとえ、長期にわたる要介護状態にあったとしても、要介護認定という制度がない以上認定者となることはありえない。従って、それ以前から要介護状態にあったものについても、2000年4月を観察の初期時点と想定するのが妥当である。

説明変数（Z）は、要介護者の身体的属性（性別、年齢、脳血管疾患、心臓病、癌などの介護が必要となった疾患名）、医療サービスの利用状況と介護に要する時間（1ヶ月当たりの通院回数、医療費（自己負担分）、要介護状態になった当初の1日の介護時間）、世帯の経済的属性（要介護者の保険加入状況、世帯所得、世帯資産、高齢者資産比率、世帯構成人数、住宅事情）、そして、県別の地域ダミー変数である $ ^{10} $ 。説明変数には、地方自治体により介護サービス・システムが異なることから、認定に大きく影響を及ぼす地域ダミー変数や要介護者の詳細な健康状態など、鈴木(2000)には含まれていない変数を含んでいる $ ^{11} $ 。

したがって、Log-likelihood関数は、

$$ l n L=\sum_{i=1}^{N}\left[\delta_{i}\big(\boldsymbol{\omega}_{i}-l n\boldsymbol{\sigma}\big)-e x p\big(\boldsymbol{\omega}_{i}\big)\big)\right] $$

(ここで $ \omega_{i} = (\ln t_{i} - \beta' Z_{i}) / \sigma $ 、 $ \delta_{i} $ は right censored サンプルを示すダミー変数 )
表 1 は、認定率を予測する際に用いた変数の基本統計量を示している。基本統計量をみると、認定を受けるまでに要した平均月数は7.7ヶ月(2001年調査)及び13.1ヶ月(2002年調査)である。また、「要介護者世帯調査」の終了時点までに認定を受けた比率はそれぞれ52.7%及び63%であった。いずれのサンプルにおいても、要介護者の70%以上が女性で、平均年齢は83歳と非常に高齢である。また、介護が必要になった原因は、高齢による衰弱が最も多く、これに、骨折・転倒、脳血管疾患、痴呆と高齢者に特有の疾患が続いている。

世帯の経済状況をみると、要介護者が個人で民間の介護保険に加入している比率は約2％と非常に低い。また、世帯所得と世帯資産の平均額は、それぞれ約720－740万円程度、約4,300－4,400万円程度であり、高齢者資産比率（要介護者及びその配偶者名義の資産が世帯全体の資産に占める比率）の平均値は約50%であった。高齢者資産比率によって、家族介護の対価として遺産相続を行う契約関係が存在するとする戦略的遺産動機の存在を検証することができる $ ^{12} $ 。遺産相続が介護の対価である場合は、家族による介護が中心となり、認定を受ける確率が低下するからである。また、住宅事情に関しては、一戸建ての持家世帯が全体の約9割と非常に高い比率を占めている。

表 2 は Weibull 分布による Survival 関数の推定結果を示している。要介護者の身体的属性をみると、年齢、脳血管疾患、骨折・転倒や痴呆は認定率を高める。2002 年調査サンプルの約 6 割が 2001 年調査サンプルの追跡調査分であることを踏まえると、高齢化や高齢者特有の疾病は時間の経過とともに認定を加速化させる要因となることがわかる。また、要介護状態に陥った当初の介護時間が長いほど認定を受ける確率が高くなる。さらに、統計学的にあまり有意な結果は得られなかったものの、世帯の経済的属性では、高齢者資産比率が高いほど認定率が下がる傾向にある。
図3は、X軸に認定を受けるまでの期間、Y軸に非認定率をとり、Weibull分布によるSurvival関数の推定値を10年先の予測値までプロットしたものである。これによると、明らかに2001年のサンプルよりも2002年のサンプルの方が認定率の高まり方が早い。

表3は、図3をもとに介護期間別認定率について10年先までの予測値を示している。認定までの介護期間の平均値は、2001年サンプルで約3年、2002年サンプルで約2年、その時点での認定率はそれぞれ63.6%と60.5%である。2001年サンプルによる推計結果によると、介護保険制度開始から5年後となる2005年には、認定率は83.5%と現在よりも約20%も高まる。また、7年後には92%、そして10年後には約97%とほぼ要介護者の全員が認定されることが予想される。一方、2002年サンプルによると、2001年サンプルよりも5年早く2005年には認定率がほぼ100%に達することになる。このように、2001年サンプルに比べると2002年サンプルの方が認定率の上昇がかなり早い。こうした傾向は時間の経過とともに、身体的条件や家族環境の変化、あるいは、制度に対する学習効果等により、認定率の上昇が加速される傾向があることを示している。

次にこうした認定率の高まりが、サービスの受給者率や一人当たりの介護サービス費用に与える影響を検証する。

## 4 ．認定期間が受給者率と一人当たり介護費用に与える影響

この節では、今後、認定率の上昇に加え、受給者率及び一人当たりのサービス費用が時間の経過とともに増加することによって、介護サービス市場の需要量が大幅に増大する可能性が示す。

まず受給者率の検証を行う。受給者率とは、要介護者認定を受けた者のうち、実際に在宅介護サービスのいずれかを利用する者の比率と定義する。介護保険導入当初は、要介護認定を受けたにも関わらず、制度についての知識や情報の不足から介護サービスを利用しなかった世帯も多かった。しかし、今後、介護保険が制度として定着し、人々の間に情報が行き渡るようになると、認定率だけでなく、認定からの時間の経過に従って、認定された要介護者が実際にサービスを受給する割合が上昇することが予想される。

ここでは、在宅介護サービスとして、訪問介護の家事援助中心、訪問介護の身体介護
中心、訪問介護の複合型、訪問入浴介護、訪問看護、訪問リハビリ、デイサービス、ディケアを対象とする $ ^{13} $ 。認定期間がサービスの受給率に与える影響を検証するために、いずれかの在宅介護サービスを利用した場合を「1」、利用しなかった場合を「0」とする二値変数を被説明変数（ $ Y_{i}^{*} $ ）として、プロビットモデルによる推定を行う。分析対象となるサンプルは2001年と2002年の調査時点いずれかにおいて要介護認定を受けたそれぞれ449と549サンプルである。

$$ (5)\quad Y_{i}^{*}=\boldsymbol{\upvarphi}_{0}+\boldsymbol{\upvarphi}_{1}X_{i}+\boldsymbol{\upvarphi}_{2}T_{i}+\boldsymbol{\upvarepsilon}_{i} $$

推定式(5)の説明変数（ $ X_{i} $ ）は、前節で行った認定率と同じ説明変数に加え、最初の調査時点での要介護度別ダミー変数と、介護保険導入時点（2000年4月）から要介護度に変化があったことを示すダミー変数も含まれている。また、 $ T_{i} $ は認定を受けてから調査時点までの期間を示している。

推定結果は、表4に示す通りである。認定を受けてからの期間が受給者率に及ぼす影響は、いずれのサンプルにおいても、5%水準で統計学的に有意であり、認定を受けてからの期間が長いほど受給者率は高まる傾向にあることがわかる。すなわち、介護保険制度の定着によって認定率が高まるだけでなく、認定率の上昇がやがて受給者率の上昇に結びつくことを示している。限界効果から1年間の要介護者による受給者率の増加幅を計算すると、2001年と2002年でそれぞれ約38%ポイント及び20%ポイントとなる。認定からの期間が受給者率に与える影響はむしろ2002年の方が小さくなっていることに留意すべきである。

次に、認定を受けてからの期間が、一人当たりの介護サービス費用に対して与える影響を検証する。ここでは、被説明変数が Trancated な連続変数である場合に一般的に用いられる Tobit モデルによる推定を行った。説明変数及び対象となるサンプルは、(5) の Probit モデルと同様である。
推計結果は表 5 で示されている。認定以降の期間の係数に注目すると、5%の水準で統計学的に有意であり、認定後の期間が長いほど、一人当たりのサービス費用は増加する傾向にあるということがわかる。限界効果を計算すると、1 年間で、1 人当たりの介護サービス費用は、2001年と2002年でそれぞれ約 6,500 円と約 4,000 円増加することになる。受給者率と同様に、認定からの期間が与える影響はむしろ 2002 年の方が小さくなっている。

### 5. 在宅介護サービス需要の将来需要予測

この節では、これまでの推計結果を踏まえて、簡便な方法を用いて、在宅介護サービス需要の将来需要予測を行う。基本的な方法は、在宅介護需要を3つの要素に要因分解し、それぞれの将来予測値をかけあわせることによって、将来時点の在宅介護需要を予測する。

t期における在宅介護需要 = Σ Xjms,t * Rjms,t * Pjms,t

ここで Xjms,t は要介護者数（j：性別、m：年齢階級、s：要介護度）Rjms,t は受給者率、Pjms,t は一人あたり介護費用である。このうち、Rjms,t 及び Pjms,t について、これまでのミクロデータを用いた実証結果を用いて、将来時点の予測を行い、t 期（ここでは 2010 年、2015 年、2025 年）における在宅介護需要の予測値を求める。

具体的には、鈴木（2002）と同様に以下のような方法を採用した。

（１）将来の年齢構成から要介護度別の将来人数を推計する。「介護給付費実態調査月報」

の「性・年齢階級別×要介護度別受給者人数」を利用し、2002年の年齢階級別総人口で割って性別・年齢階級別・要介護度別の受給者率」を計算する $ ^{14} $ 。

（２）受給者率を、表３の認定率の推計値を用いて調整する。

（３）（２）で調整された受給者率に、「日本の将来推計人口（２００３年１月推計）」の中位推計をかけることで、２０１０年、２０１５年、２０２５年時点の要介護度別・サービス別利
用人数を計算する $ ^{15} $ 。

（４）「介護給付費実態調査月報」の「要介護度別一人当たり介護費用」に表 5 で推計された一人当たり介護費用の増加分を調整する。

(5)(4)で求められた「要介護度別一人当たり介護費用」に（3）で計算した「要介護度別利用人数」を2010年、2015年、2025年の3つの時点でそれぞれ掛け合わせることにより、それぞれの時点で集計したものを、将来の在宅介護サービスの需要予測額とする。

つまり、(2) 及び(4) のステップで、これまでの実証の結果を用いて、受給者率や一人当たり介護費用の増加分を調整し、将来予測を行う。鈴木(2002)との主な相違点は、(1) 2002 年のサンプルを追加したこと、(2) 鈴木(2002)が説明変数に取り入れていない要介護者の詳細な健康状態や地域特性を示すための地域ダミーなどの重要な説明変数を加えたこと、(3) 最新時点までの「介護給付費実態調査月報」や「日本の将来推計人口」のデータをもとにしたことである。

まず、推計の前提として、介護保険が定着するのに仮に5年（60ヶ月）を要するとする。認定率については、認定までの平均月数が23.7ヶ月（2001年サンプルは36.4ヶ月）と推定されている（表3を参照）。従って、認定後の期間は、60ヶ月からそれぞれを差し引いた36.3ヶ月（2001年サンプルは23.6ヶ月）となる。認定を受けてからの期間のサンプル平均値は19ヶ月（2002年）（2001年サンプルは12.3ヶ月）である（表1）から、認定後の期間の推定値との差17.4か月分（2001年サンプルでは11.4ヶ月）の分のサービス費用が、介護保険の定着後に増加すると考えられる。

一方、一ヶ月当たりの介護サービス費用の増加幅は表5によって、約332円（2001年サンプルは約542円）と推定されている。これに上で求めた認定後の期間の推定値との差（17.4ヶ月分、2001年サンプルでは11.4か月分）を掛け合わせた5,777円（2001年サンプルでは6,179円）が介護保険定着後に増加することとなる。この推計値は、一人当たりの介護費用の平均値（表1）の約6.7%（2001年サンプルもほぼ同じ）に当たる。

これらの結果をもとに、介護サービスの将来需要予測（訪問介護サービス、通所サービス、短期入所）を行ったのが表6である。これによると、在宅介護サービス費用は2010
年には現在の約 1.3 兆円の 2.6 倍にあたる 3.4 兆円、2015 年には 4.7 兆円、2025 年には 5.3 兆円と推計される。

鈴木（2002）と同じく2001年サンプルを用いた推計結果が表6の下段である $ ^{16} $ 。これによると、鈴木推計はむしろ過大であるといえる。最大の原因は一人当たりの介護費用の推計に当たって、本稿では要介護者の健康状態や地域性をきめ細かく調整した結果約6.7％としているのに対し、鈴木(2002)は一人当たりの介護費用の平均が13.6％増加するとしている点にある。

しかし、2002年サンプルを用いた場合の将来推計は、本稿の推計の方が鈴木推計よりもさらに大きい。その最大の原因は認定率の急速な高まりである。本稿の推計でも認定後の期間が受給者率や一人当たり介護費用に与える影響は2001年サンプルよりもむしろ2002年サンプルの方が小さくなっている。にもかかわらず、認定率の急速な上昇が全介護サービス需要を押し上げることになる。今後認定率が2002年サンプルから得られた結果のように早いスピードで上昇していけば、介護サービス需要はかなり増加していくことが予想される。

## 6 ．結論と政策的インプリケーション

本稿は、「要介護者世帯調査」を用いて、ミクロベースでの検証結果をもとに将来の介護需要予測を行った。その際、特に介護サービス需要の動きを決定付ける認定率の動きに着目した。

分析の結果、要介護状態に陥ってから認定を受けるまでの平均年数は約3年間であり、今後5年間で要介護認定者は全体の9割に達すると見込まれる。更に制度に関する学習効果により、認定を受けてから時間が経過するほど、要介護認定者の中でのサービスを受給する比率や1人当たりの介護サービス費用が増加する傾向にあることがわかった。こうした情報を用いて在宅サービス（訪問サービス・通所サービス・短期入所）の将来
需要の推計を行うと、2010年には3.4兆円となり、現在の約1.3兆円に比べて約2.6倍になることが見込まれる。したがって、今後は、限られた財源の中で、質の高いサービスを効率的に提供するための制度的なあり方を模索していかなければならない。

今後の課題としては以下の2つがあげられる。まず、受給者率あるいは一人当たり介護費用の動きについて、さらに精査していくことである。本稿では認定率をキーにして検証した。しかし同時に、制度の定着に従って、認定率の上昇とともに、利用者の間にモラル・ハザードが生じ、不必要なサービスまでも需要されることで、介護サービス費用の増加が加速される可能性もある。この点も含めて将来予測を行っていく必要があるう。さらに、本稿では、介護サービスのうち、増加率が高い在宅介護サービスに焦点を当て、在宅サービス利用者のサンプルを用いて分析を行った。今後、施設サービスの供給が整備されていくにつれて、施設介護と在宅介護の代替関係についても、検証していく必要があろう。
## 参考文献

清水谷諭・野口晴子（2003a）「長時間介護はなぜ解消しないのか？-要介護者世帯への

介護サービス利用調査による検証 -」内閣府経済社会総合研究所ディスカッション

ペーパーシリーズ forthcoming.

清水谷諭・野口晴子（2003b）「介護保険制度導入によるモラル・ハザードの検証：

ミクロデータによる実証分析」内閣府経済社会総合研究所 mimeo.

鈴木亘（2002）「介護サービス需要増加の要因分析 - 介護サービス需要と介護マン

パワーの長期推計に向けて」日本労働研究雑誌 No.502.

内閣府(2002)「介護サービス市場の一層の効率化のために - 「介護サービス価格に関する研究会」報告」.

Kalbfleisch, J., and Prentice, R., 1980, The Statistical Analysis of Failure Time Data, John Wiley and Sons, New York.

Kiefer, N., 1988, “Econometric Duration Data and Hazard Functions,” Journal of Econometric Literature, 26, pp. 646-679.

Petersen, T. 1986a, “Fitting Parametric Survival Models with Time-Dependent Covariate,” Journal of the Royal Statistical Society, Series C (Applied Statistics), 35, 3, pp.281-288.

Petersen, T. 1986b, “Estimating Fully Parametric Hazard Rate Models with Time-Dependent Covariates,” Sociological Methods and Research, 14, pp. 219-246.
図1: 介護費の月別推移

施設介護サービス計

在宅介護サービス計

出所：国民健康保険中央会『介護給付費の状況』（各月版）
図2:年度別認定率の推移
図3：推定されたWeibull分布による推定値のプロット
表1: 基本統計量

変数名	定義	2001年(N=1,005)平均値	標準偏差	2002年(N=1,074)平均値	標準偏差
1. 認定を受けるまでの期間 認定率及び介護サービス受給率 費用
dur1	認定受けるまでの期間(月数)	7.738	(8.115)	13.071	(12.705)
censor	各年度調査時点(2001年10月・2002年10月)までの認定率	0.527	(0.499)	0.630	(0.483)
rq7	訪問介護サービス受給率	0.602	(0.490)	0.595	(0.491)
rq9_1	1ヶ月当たり介護費用	91,885	(76,157)	85,448	(76,189)
dur2	認定受けてからの期間(月数)	12.262	(8.115)	18.929	(12.705)
2. 要介護者の身体的属性
female	女性	0.748	(0.434)	0.723	(0.448)
age	年齢	83.104	(6.982)	83.207	(6.958)
rq2_1	介護が必要となった理由:脳血管疾患	0.220	(0.414)	0.200	(0.400)
rq2_2	介護が必要となった理由:心臓病	0.092	(0.289)	0.086	(0.280)
rq2_3	介護が必要となった理由:癌	0.035	(0.183)	0.047	(0.213)
rq2_4	介護が必要となった理由:呼吸器疾患	0.050	(0.218)	0.045	(0.207)
rq2_5	介護が必要となった理由:関節疾患	0.086	(0.280)	0.095	(0.293)
rq2_6	介護が必要となった理由:痴呆	0.227	(0.419)	0.187	(0.390)
rq2_7	介護が必要となった理由:糖尿病	0.084	(0.277)	0.066	(0.249)
rq2_8	介護が必要となった理由:資格・聴覚障害	0.083	(0.275)	0.098	(0.297)
rq2_9	介護が必要となった理由:骨折・転倒	0.217	(0.412)	0.215	(0.411)
rq2_10	介護が必要となった理由:脊髓損傷	0.021	(0.143)	0.020	(0.139)
rq2_11	介護が必要となった理由:高齢に衰弱	0.228	(0.420)	0.250	(0.433)
rq2_12	介護が必要となった理由:その他	0.192	(0.394)	0.209	(0.407)
h12_n1	要介護度1	0.231	(0.422)	0.221	(0.013)
h12_n2	要介護度2	0.204	(0.403)	0.176	(0.381)
h12_n3	要介護度3	0.139	(0.346)	0.099	(0.298)
h12_n4	要介護度4	0.092	(0.289)	0.066	(0.249)
h12_n5	要介護度5	0.072	(0.259)	0.056	(0.229)
nh_01	要支援=＞要介護度1	0.008	(0.091)	0.007	(0.081)
nh_02	要支援=＞要介護度2	0.021	(0.144)	0.013	(0.113)
nh_12	要介護度1=＞要介護度2	0.038	(0.191)	0.020	(0.142)
3. 要介護者が利用している医療サービスと介護時間 費用
rq28	1ヶ月当たり通院回数	4.080	(5.018)	3.686	(4.556)
rq29	1ヶ月当たり医療費(自己負担分)	4,508	(9,362)	4,705	(12,948)
rq3_1_3	要介護状態になった当初の介護時間	6.447	(5.199)	5.836	(5.163)
4. 世帯の経済的属性
rq35_1_1	要介護者の保険加入状況:民間の生命保険	0.267	(0.442)	0.301	(0.459)
rq35_1_2	要介護者の保険加入状況:民間の医療保険	0.099	(0.298)	0.110	(0.313)
rq35_1_3	要介護者の保険加入状況:民間の癌保険	0.046	(0.209)	0.086	(0.280)
rq35_1_4	要介護者の保険加入状況:民間の個人年金	0.048	(0.213)	0.049	(0.217)
rq35_1_5	要介護者の保険加入状況:民間の介護保険	0.015	(0.121)	0.015	(0.121)
rq35_1_6	要介護者の保険加入状況:全く加入していない	0.615	(0.487)	0.564	(0.496)
income	世帯所得	7,379,894	(4,263,826)	7,185,955	(4,202,138)
asset	世帯資産	43,302,676	(39,250,705)	44,018,229	(39,293,313)
rasset	高齢者資産比率	0.483	(0.416)	0.484	(0.337)
rq46	世帯人数(要介護者除く)	3.092	(1.423)	3.123	(1.422)
rq47	一戸建ての持家	0.898	(0.302)	0.899	(0.302)