Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
where TDA, TDI, TDE and TDM are the post-M&A trend dummy respectively. In this equation, if the firm i is acquired by another firm in the period of t, for instance, $ DA_{i} = 1 $ after the period of t continuously, and $ TDA_{i} $ denotes $ 1, 2, 3, \cdots $ after the period of $ t+1 $ . The immediate impact of M&A on target firm's employment is indicated by $ \lambda $ , while the dynamic impact on the post-M&A employment is shown by $ \lambda' $ .

We call the former way of estimation as the “estimation without M&A trend dummy” and the latter way as the “estimation with M&A trend dummy”. The former estimation can reveal the employment effect at each step of estimation, thereby for instance enabling us to see the turning point of employment effect during the post-M&A dynamic process, although sample data varies by each step of estimation. The latter estimation using M&A trend dummy can produce consistent outputs of employment impacts within the same sample data, while the pattern of time trend should be predetermined for estimating the post-M&A dynamic employment effect. In this study, we assume linearly and unlimitedly increasing pattern of time trend dummy during the post-M&A period. Through these two kinds of methods, both of which have merit and demerit in estimation, we can examine the dynamic effects as well as immediate effects of M&A on target firm’s employment. Our hypothesis is that immediate effects might be negative due to the workforce restructuring and downsizing planned by M&A, whereas the dynamic effect may be positive as a result of enhancement of management efficiency during the post-M&A long-term period.

Another focus of our analysis is concerned with the estimation techniques. Equation (2) and (3) contain a lagged dependent variable and the OLS estimate might be inconsistent in the presence of unobserved firm-specific effects. Therefore, we estimate it not only by the OLS estimator but also by a system of GMM estimator developed by Arellano and Bond (1991). The GMM estimator eliminates firm effects by first-differencing as well as controls for possible endogeneity of explanatory variables. We use endogenous variables lagged two periods as dynamic panel instrument, conduct two step GMM iterations with updating weights once, and adopt White period as GMM weighting matrix. We present tests for autocorrelations and the Sargan test of over-identifying restrictions in the table that follow.

### 4.2 Database

The database used in this study is constructed from two sources so as to be as comprehensive as possible. The primary source of information relating to M&A comes from the MARR M&A Database presented by the RECOF. The database allowed the
identification of “firm acquisition”, “capital participation”, “capital increase”, and “merge” of target firms as the cases of M&A (see the footnote of No.2 about their definition). The economic data for firm’s employment $ ^{3} $ are collected by the NIKKEI NEEDS on-line database service. The firms are limited to the ones whose stock is listed on the Stock Exchange in Japan. The data for outputs and wages can not be used since their series have a lot of vacant data.

We combine the data from two sources above and construct panel data with 2,648 sample firms for the period from 1999 to 2007. Among the whole sample data, there are 124 cases of “firm acquisition”, 445 of “capital participation”, 299 of “capital increase”, and 80 of “merge”. The cases could not be divided into “out-in” and “in-in” because the number of “out-in” cases is extremely rare during the sample period.

### 4.3 Estimation Results and Interpretations

Table 2 and Table 3 represent the results of estimation without trend dummy by the ordinary OLS estimator and the ones by the GMM estimator, respectively. The OLS estimation adopts fixed effects following the result of the Hausman test that rejects the null hypothesis of random effects. In the GMM estimation, the equation is estimated until the period of t-4, since the constraint of the data availability. The Sargan tests do not suggest rejection of the instrumental validity at conventional levels for either specification estimated. Since there is evidence of second order serial correlation in the residuals except Equation (1), there should be a room for model specification to be improved.

The OLS and GMM estimations (except Equation (3) and (4) in GMM) indicate that the inclusion of the lagged dependent variable of employment is positively discernible, thus imply inertia in firm employment and justify forming the dynamic panel model. The coefficient of the dummy variable of “firm acquisition” is significantly negative in the period of t in Equation (1), (2) and (7) of the OLS and in Equation (1) of the GMM. In the period before t-1, the coefficient turns to be insignificant or even significantly positive in Equation (1) to (6) of the OLS. The dummy variable of “capital participation” has significantly positive coefficient in the period of t in Equation (0) to (6) of the OLS. The “capital increase” dummy has significantly negative coefficient in the period of t in Equation (0), (1) and (5) of the OLS. The “merge” dummy has significantly positive coefficient in the period of t in all of Equations of the OLS and has significantly negative one in the period of t-1 in Equation (1) to (6).
Table 4 reports the outcomes of estimation with trend dummy by estimators of OLS and GMM. The OLS estimator adopts fixed effect suggested by the Hausman test. The GMM keeps the instrumental validity as the Sargan test suggested, but cannot reject serial correlation in the residuals. Both estimators support the inclusion of the lagged dependent variable of employment and justify the dynamic panel model. The coefficients supported commonly by both estimators are only the negative one of dummy variable with “firm acquisition” and the negative one of trend dummy variable with “merge”. The positive coefficient of trend dummy with “firm acquisition”, dummy with “capital participation” and “merge”, and the negative one of dummy with “capital increase”, are identified only by the OLS.

We summarize and interpret the estimation results above as follows. First, the negative immediate effect of firm acquisition on target firm's employment, supported by the GMM estimation as well as the OLS estimation, may imply rationalization in the use of labor i.e. labor restructuring intended by the acquiring firm. This result is in line with the previous literature on labor effects of M&A in European countries. Second, negative effect of firm acquisition on target firm's employment proved not to last in the subsequent dynamic process. The OLS estimator reported even significantly positive dynamic impacts on target firm's employment. It might reflect the change in the firm's management from its rationalization stage toward aggressive strategy during the post-acquisition dynamic process. The GMM could not verify any significant effects as dynamic process, however, possibly due to the lack of data availability for the GMM estimations. Third, the positive immediate effect of "capital participation" on target firm's labor, identified only by the OLS estimations, might imply an aggressive strategy for acquired firm to expand the business through strengthening its alliance with the acquirer. Fourth, the negative immediate effect of "capital increase", shown by the OLS estimation, might reflect the capital increase intended for firm relief. Finally, the negative dynamic effect of the "merge" identified by the OLS and GMM estimations with trend dummy may mirror the process of rationalization in the use of labor during the post-merge period.

### 5. Concluding remarks

This paper provides a systematic empirical analysis of the effects of the M&A on target firm’s employment in Japan. It may contribute to the Japanese literature by capturing the dynamic employment impacts of firm acquisition using latest micro data. Our main findings are: i) the immediate effects of firm acquisition on target firm’s
employment proved to be significantly negative presumably due to labor restructuring intended by the acquiring firm, while the negative effects do not appear to last as the subsequent dynamic impacts, ii) the positive labor effects of capital participation might imply an aggressive strategy for acquired firm to expand the business through strengthening its alliance with the acquirer.

This study is an initial step for a systematic empirical analysis of the employment effects of M&A. There seem to be several remaining issues to be addressed further. First, this study could not estimate the labor demand function in the complete form due to the lack of data availability. Thus, the other data source should be utilized to provide such necessary data as firm's output and wage. Second, the lack of sample data also made it difficult to investigate the differences in the impacts on target firm's employment between the case of a cross-border acquisition called "out-in acquisition", and a domestic acquisition called "in-in acquisition". One of the ways to expand the sample firms is to collect the information of not only listed firms but also unlisted firms on the Tokyo Stock Exchange. Third, the GMM estimation in this study has the problem in terms of the existence of serial correlation in the residuals. There should be much room for model specification to be improved by adding the necessary variables to the labor demand equation.
Figure 1 M&A Developments in Number

Table 1 M&A Developments in Number Classified into Market Entry Style

IN-IN	IN-OUT	OUT-IN	Total
Number	Portion %	Number	Portion %	Number	Portion %	Number
1985	161	61.9	78	30.0	21	8.1	260
1986	223	53.3	181	43.3	14	3.3	418
1987	206	53.9	158	41.4	18	4.7	382
1988	218	41.7	291	55.6	14	2.7	523
1989	245	38.0	388	60.2	12	1.9	645
1990	268	35.5	463	61.4	23	3.1	754
1991	309	48.4	301	47.2	28	4.4	638
1992	253	52.4	186	38.5	44	9.1	483
1993	234	58.9	120	30.2	43	10.8	397
1994	249	49.3	196	38.8	60	11.9	505
1995	255	48.0	222	41.8	54	10.2	531
1996	320	51.5	239	38.5	62	10.0	621
1997	453	60.2	224	29.7	76	10.1	753
1998	488	58.5	236	28.3	110	13.2	834
1999	721	61.7	266	22.8	182	15.6	1,169
2000	1,066	65.2	368	22.5	201	12.3	1,635
2001	1,190	72.0	289	17.5	174	10.5	1,653
2002	1,352	77.2	264	15.1	136	7.8	1,752
2003	1,352	78.2	213	12.3	163	9.4	1,728
2004	1,680	76.0	320	14.5	211	9.5	2,211
2005	2,129	78.1	411	15.1	185	6.8	2,725
2006	2,174	78.3	421	15.2	180	6.5	2,775
2007	2,020	74.9	367	13.6	309	11.5	2,696
2008	1,824	76.0	377	15.7	198	8.3	2,399

Note) M&A inside the same group is excluded.

Source) MARR M&A Database presented by the RECOF.
Table 2 Estimation without M&A Trend Dummy (OLS: Fixed Effect Estimate)

ln(Emp.)t	(0)	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)
constant	2.059 ***	2.037 ***	2.031 ***	2.341 ***	2.614 ***	3.352 ***	4.349 ***	5.924 ***
ln(Emp.)t-1	0.697 ***	0.700 ***	0.701 ***	0.655 ***	0.615 ***	0.507 ***	0.361 ***	0.131 ***
DAt	-0.022	-0.049 ***	-0.033 *	-0.029	-0.012	-0.007	-0.013	-0.063 *
DAt-1	0.048 **	0.044 *	0.047 *	0.039	0.041	0.062 **	-0.017
DAt-2	0.010	-0.026	-0.013	-0.024	-0.029	-0.004
DAt-3	0.053 *	0.010	-0.011	0.019	0.032
DAt-4	0.068 *	-0.011	-0.045	0.009
DAt-5	0.101 **	0.141 ***	-0.015
DAt-6	0.112 *	0.028
DAt-7	-0.044
DIt	0.026 ***	0.025 **	0.024 **	0.034 ***	0.035 ***	0.049 ***	0.032 **	0.005
DIt-1	0.001	-0.002	-0.015	-0.017	-0.029 **	-0.009	-0.003
DIt-2	0.005	0.010	-0.003	-0.004	-0.024	-0.017
DIt-3	0.001	-0.002	-0.007	-0.019	-0.101 ***
DIt-4	-0.000	-0.049 **	-0.076 ***	-0.076 ***
DIt-5	0.044 *	0.032	0.028
DIt-6	0.068 **	0.072
DIt-7	0.015
DEt	-0.020 **	-0.026 **	-0.018	-0.017	-0.018	-0.031 **	-0.026	-0.007
DEt-1	0.008	-0.004	-0.002	-0.008	-0.003	-0.013	0.007
DEt-2	0.021	0.010	0.016	0.010	0.006	0.002
DEt-3	0.014	0.012	0.010	0.008	0.029
DEt-4	-0.041 *	-0.017	-0.015	-0.019
DEt-5	-0.024	-0.036	-0.006
DEt-6	-0.017	-0.035
DEt-7	0.028
DMt	0.195 ***	0.369 ***	0.359 ***	0.354 ***	0.330 ***	0.291 ***	0.339 ***	0.252 ***
DMt-1	-0.283 ***	-0.284 ***	-0.252 ***	-0.255 ***	-0.183 ***	-0.125 ***	-0.055
DMt-2	0.009	-0.015	-0.012	-0.005	0.008	-0.018
DMt-3	0.011	0.000	0.037	0.037	-0.019
DMt-4	0.003	-0.021	0.033	0.053
DMt-5	0.007	0.011	-0.051
DMt-6	-0.004	-0.018
DMt-7	0.021
Period D	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Hausman t.	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00
No. of obs.	19,560	19,560	17,293	14,944	12,518	10,052	7,566	5,050

(Notes)

i) $ *** $ , $ ** $ , and $ * $ indicate rejection at the 1 percent, 5 percent, and 10 percent significance levels.

ii) "Hausman t." denotes the p-value of the null hypothesis of random effect estimation.
Table 3 Estimation without M&A Trend Dummy (GMM Estimate)

ln(Emp.)t	(0)	(1)	(2)	(3)	(4)
ln(Emp.)t-1	0.824 ***	0.777 ***	0.701 ***	0.467	0.630
DAt	-0.981	-1.354 *	-1.251	-1.845	1.554
DAt-1	0.748	0.758	2.707	-8.580
DAt-2	0.202	0.893	2.236
DAt-3	4.382	7.110
DAt-4	23.203
DIt	-0.213	-0.186	-0.190	-0.929	-1.375
DIt-1	0.030	0.217	1.063	2.609
DIt-2	-0.238	1.130	3.473
DIt-3	-3.115	-5.388
DIt-4	-4.063
DEt	-0.187	-0.451	-0.561	-3.116	-0.902
DEt-1	-0.205	-0.375	-0.120	0.141
DEt-2	0.427	-1.716	-7.384
DEt-3	0.744	6.824
DEt-4	-2.332
DMt	0.815	0.324	-2.467	-4.729	6.544
DMt-1	-0.608	-1.092	-3.619	-1.436
DMt-2	0.388	0.241	1.784
DMt-3	-0.140	-1.595
DMt-4	4.499
Period D	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Sargan test	0.41	0.56	0.83	0.99	1.00
AR(1)	0.00	0.00	0.00	0.14	0.00
AR(2)	0.03	0.24	0.00	0.00	0.00
No. of obs.	16,978	16,978	14,722	12,376	9,956

(Notes)

i) ****, **, and * indicate rejection at the 1 percent, 5 percent, and 10 percent significant levels.

ii) "Sargan test" denotes the p-value of a Sargan-Hansen test of overidentifying restrictions.

iii) AR(k) is the p-value of a test that the average autocovariance in residuals of order k is zero.

iv) The instruments include lagged levels of the dependent variables dated t-2.
Table 4 Estimation with M&A Trend Dummy

OLS	GMM
$ \ln(\text{Emp.})t $	$ \ln(\text{Emp.})t $
constant	2.056 ***
(72.32)
$ \ln(\text{Emp.})t-1 $	0.697 ***	0.662 ***
(164.07)	(6.79)
DA	-0.046 ***	-2.712 **
(-2.99)	(-2.25)
TDA	0.021 ***	0.020
(3.34)	(0.06)
DI	0.021 **	-0.540
(2.41)	(-1.17)
TDI	0.003	-0.119
(1.10)	(-0.73)
DE	-0.027 ***	-0.543
(-2.79)	(-0.77)
TDE	0.004	-0.185
(1.12)	(-0.68)
DM	0.225 ***	-0.929
(11.45)	(-0.43)
TDM	-0.024 ***	-0.713 *
(-5.60)	(-1.66)
Period D	Yes	Yes

Hausman test	0.00
Sargan test	0.84
AR(1)	0.05
AR(2)	0.00
No. of obs.	19,560	11,912

(Notes)

i) The t-value are in parentheses. $ ^{***} $ , $ ^{**} $ , and $ ^{*} $ indicate rejection at the 1 percent, 5 percent, and 10 percent significance levels.

ii) "Hausman t." denotes the p-value of the null hypothesis of random effect estimation.

iii) "Sargan test" denotes the p-value of a Sargan-Hansen test of overidentifying restrictions.

iv) AR(k) is the p-value of a test that the average autocovariance in residuals of order k is zero.

v) The instruments include lagged levels of the dependent variables dated t-2.
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飯田氏からいただいた詳細なコメントや分析手法の発展に関する示唆に深く感謝するとともに、いくつかの論点について飯田氏と私との間には見解の相違もあるため、ごく簡単にリジョインダーを行いたい。

### 1. 理論モデルについて

拙稿第2節の理論モデルは、信用乗数低下の（可能な）メカニズムを示すための極めて単純化されたモデルである。健全貸出と不良債権の違い（銀行にとっての流動性の違い）が銀行の最適準備量を増やす、というごく単純なメカニズムで信用乗数の低下経路の一つを示すことができる、という点を理論的に示したのが第2節のモデルである。パラメータの仮定に結論が大きく依存していること自体はモデルの欠点とみなされるべきものではなく、仮定の現実妥当性で判断されるべきものと考える。モデルの仮定（μ>0）は、健全貸出が、不良債権よりも高い流動性を持っているという、ごく自然な事実を記号化したものにすぎず、大きな問題であるとは考えない。

なお、飯田氏のコメントおよびリジョインダーでは触れられていないが、拙稿第4節では、不良債権問題の深刻化に伴う「銀行破綻懸念の高まり」が、預金者にとっての銀行預金の実質期待収益率を現金保有のそれよりも小さくし、その結果として、非金融部門の現金保有が増えた理論的可能性を指摘している。私は、第2節の理論モデルのメカニズムだけでなく、第4節の理論的経路も、現実の信用乗数低下を説明するメカニズムとしては重要であると考えているので、再度、注意を喚起しておきたい。

### 2. 実証の手法について

実証手法の改善についての飯田氏のコメントは、極めて有益なものが多いが、時間的制約のため、今回はそれを取り入れて新たな結果を示すことはできなかった。今後の課題とさせていただきたい。

なお、そもそも拙稿の実証手法が第2節の理論モデルの検証になっていないのではないか、との趣旨のご批判もあったが、銀行問題が信用乗数低下を引き起こすメカニズムは、拙稿第2節のモデルだけでなく、第4節で論じた因果関係など、いくつもの理論的メカニズムが想定可能と考えられる。拙稿の第3節は、それらを包括的に検証するために、銀行問題の深刻さを示す指標（銀行株価）と信用乗数の関連を調べたものである。

## 3 ．実質金利の高止まり、または、デフレ期待の継続について

拙稿の中で、私は実質金利が均衡値よりも高止まりしていたかどうか、という事実につ
いて疑問を呈したが、それに対して飯田氏はコメントの中で、先行研究を挙げて反論している。私もコメント（87 ページ）で、実質金利の高止まりに疑義を呈する実証結果を紹介したが、この問題について決定的な結論を得るには、今後もデータと実証研究の積み重ねが必要であろう。

しかし、より重要な問題は、仮に実質金利が高止まりしていたとして、なぜそれが長期間継続したかという問題である。私は飯田論文へのコメント（88～89 ページ）でこの論点を提起したが、飯田氏はリジョインダー（91～92 ページ）において、その点は私の誤解であるとの反論をしている。重要な論点であり、見解の相違も大きいと思われるので、再度、簡単に反論しておきたい。

飯田氏のリジョインダーの議論は、「90年代に緊縮的金融政策（マッカラムルールによる適正なベースマネー供給量を下回る金融政策）が繰り返しとられていたため、通常の価格硬直性にもとづく需要の停滞が繰り返し生じた。その結果、実質金利の高止まりとデフレ期待の継続が長期化した」というものである。

この議論は一見もっともらしいが、大きな疑問がある。それは、預金金利やコールレートなどの名目金利がほぼゼロの状態で一定であった90年代後半以降の時期に、ベースマネー供給量がマッカラムルールから下方に乖離したことが、どのようなメカニズムで（投資など）実物需要を減少させたのか、という問題である。金利が正の値であれば、金利を上昇させる緊縮的金融政策が需要を減少させることはほぼ明らかであるが、名目金利がゼロで不変であるときにベースマネー供給量が若干低下するだけで実物需要の低下が生じる、と主張する経済理論は存在しないと思われる。

一つの可能性は、ベースマネー供給量が適正值を下回ったことが、実物需要の縮小以外の何らかの経路で、デフレ期待を強化し、実質金利を引き上げることである。そうだとしても、金融当局が名目金利を引き上げてもいないのにデフレ期待が強まる、というならば、経済理論としては、どのような期待形成のメカニズムでそういうことが生じるのかをもう少し丁寧に説明する必要があるのではなかろうか。
ESRI Discussion Paper Series No.210

日本の医療サービスの生産性：病院の全要素生産性と DEA 分析

by

元橋一之

March 2009

内閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
# 日本の医療サービスの生産性：病院の全要素生産性と DEA 分析 $ ^{1} $

東京大学工学系研究科教授

内閣府経済社会総合研究所客員主任研究官

元橋一之
## 要旨

本稿においては2005年と2008年の「病院年鑑」（株式会社アールアンドディ）のデータを用いて、日本の病院に関する全要素生産性とDEA（Data Envelope Analysis）による効率性に関する分析を行った。約9000の全国のほとんどの病院をカバーするデータで開設者別の生産性に関する分析を行ったところ、国や都道府県が行う公立病院の生産性は医療法人と比べて高いことがわかった。また、DEAによる効率性について都道府県別の平均を見たところ、人口密度が高い都心部において必ずしも効率性が高いとは言えないことが分かった。

キーワード：医療サービス、全要素生産性、DEA、地域格差
## Abstract

In this paper, productivity and DEA (Data Envelope Analysis) efficiency analysis is provided for Japanese hospitals by using “Byoin Nenkan (Hospital Yearbook)” published by R&D Incorporated. Based on the data analysis covering almost all hospitals (about 9,000) in Japan, we have found that public hospitals operated national and local governments are higher in efficiency as compared private ones. It is also found that hospitals in highly populated areas (such as Tokyo) are not always efficient in operation.
はじめに

平成18年度の国民医療費33兆円1289億円となっており、国民所得の8.88%を占めるようになっている。今後、少子・高齢化が進むことによって、国民一人あたりの医療費負担が増加することは間違いなく、現行の医療システムを維持していくためには医療サービスの生産性向上を図っていくことは喫緊の課題となっている。

また、日本の医療サービスの生産性は米国と比べて約75%であるという分析結果が存在し、その原因としては、(1)患者あたりの入院日数が長いこと、(2)外来患者に対するサービスの質が低いこと（診療にあたって長時間待たされることや診療時間が短いことなど）、(3)医薬品に過剰投与が行われていること、などが挙げられている。(MGI、2000)。

日本の医療サービスの特徴として、欧米諸国と比べて入院患者の平均在院日数が欧米諸国と比べて長いことや単位人口あたりの病床数が多いことは国際機関の調査によっても明らかになっている（OECD、2007）。また、最近では医療サービスの地域間格差が大きな問題として取り上げられるようになっている。地方部においては都市部と比べてより急速に高齢化が進み、医療サービスのニーズに増加に供給体制が追いついていないことが大きな原因と考えられている（厚生労働省、2007）。

医療サービスの供給について、地域的なバランスも考慮しながら生産性を上げていくことは政策的にも重要な課題となっており、さまざまな観点から医療構造改革が進められているところである。政府・与党医療改革協議会で取りまとめられた「医療制度改革大綱」を受けて、2006年には医療構造改革関連法案が可決し、医療・健康・介護の関連分野における一体的な改革を行っていく方針が定まった。2007年には「医療・介護サービスの質向上・効率化プログラム」が策定され、2008年から2012年までの5年間を基本期間とした具体的な政策目標と手段が明記された。医療供給体制については、「診療所と病院の役割の明確化」、「保険医療分野での情報化の推進」、「医療機関間の有機的連携」などを実現するための施策が盛られている。

このように日本の医療サービスを巡る様々な課題を解決するための政策的な取り組みが進んでいるものの、それを評価するための定量的な分析は遅れている。特に医療サービス全体に関するマクロな観点から議論については、医療費の総額を管理すべきかどうかといったコスト面の議論が中心であり、生産性に関する検討は十分行われてきていない。このような問題意識から、ここでは「病院年鑑」（株式会社アールアンドディ）のデータを用いて、日本の病院に関する全要素生産性とDEAに関する分析を行った。ただし、供述するように医療サービスのアウトプットの計測にあたってはさまざまな課題が存在し、病院単位で厳密な計測を行うことは難しい。また、医療サービスは、専門分野や特定の役割（例えば救急病院や臨床研修病院などの指定）によって極めて異質性の高いアクティビティの集合体である。従って、本稿における病院単位の生産性の計測結果は医療サービスの生産性の問題を検討する上でのファーストステップという位置づけであることに留意されたい。
本稿の構成は以下のとおりである。まず、次節においては、医療サービスの生産性（アウトプット）を計測するための概念整理とこれまでの分析結果について述べる。医療サービスのアウトプットを算出するためには、医療行為による効果（健康状態への回復、延命効果など）をいかに計測するかが論点となる。この分野の研究においては米国が最も進んでいるが（Cutter and Berndt、2001）、日本においてもいくつかの成果が見られる（野口・益田、2003など）。第3節では日本の医療提供機能（病院と診療所など）について解説するとともに、病院単位での生産性分析を行った文献に関するサーベイを行う。第4節は、「病院年鑑」のデータを用いた分析結果について述べる。ここでは全要素生産性とDEA（Data Envelope Analysis）法による計測結果の両者を比較検討するとともに、病院の経営形態（国、都道府県、医療法人など）や都道府県別に生産性の比較を行う。最後に分析結果のまとめと今後の課題について述べる。

## 1 ．医療サービスの生産性計測に関する論点

医療サービス活動の計測については、国際的なガイドラインとして SHA（System Health Account）が用意されている。SHA は、医療サービス活動の概念定義、分類（ICHA: International Classification of Health Accounts）、支出額の計測、財政支出の計測などの項目から構成されており、生産性計測にあたっては「価格と量の計測」（Ver1.0 では第 7 章、OECD、2000）が重要である。 $ ^{2} $

医療サービスの価格は市場取引によってではなく、たとえば日本の場合は診療報酬制度に基づく点数によって決まっている。このように多くの国において医療サービスはNon Marketサービスであり、サービスの質によって価格が変化することがないため、観測される価格データを、生産性に用いるアウトプットを算出するためのデフレータとして使うのは不適切である。このような点に鑑み、SHAでは医療サービスの支出額を価格×サービスの質×数量に分解して、サービスの質をアウトプットに勘案する（アウトプット＝サービスの質×数量）ことを推奨している。ここでのアウトプットの質として、以下のような医療サービスのアウトカム指標を参考にすることが考えられる。

・ 病気からの回復率、延命効果などの医療効果を表す指標

・ フォローアップ検査における治療適合率（例えば、臓器移植手術）

・（手術などによって確認された）医師の診療結果の正しさ

ただし、これらの指標は診療領域や患者のタイプによって異なる。従って、病気の種類や治療の内容、患者の年齢や性別などについて、医療サービス活動についてある程度同質のグループ（DRG : Diagnosis Related Group）を定義することが重要となる。病気の種類についてはICD（International Classification of Diseases）という分類が用意されており、これに病院における診療内容や患者の年齢性別などの情報によって、医療サービスの内容をデータベース化する作業は欧州各国を中心に行われている（OECD、2007）。