Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
このように医療サービスのアウトプットを計測するためのフレームワークについては整備されつつあるが、アウトカムベースのアウトプット指標（価格データ）の計測についてはまだ研究途上の段階といえる。研究者レベルでは米国 NBER において研究が進んでおり、医療サービスのアウトプットや生産性に関する研究についてはワーキングペーパーや出版物（代表的なものとしては Cutler and Berndt, 2001）として公表されている。NBER グループにおける医療サービスの生産性計測については大きく2つのグループに分けることができる。一つは費用便益分析によって医療費の投入に対してそれに対する便益を算出し効率性について検討する方法、もう一つは個々の医療行為（インシデント）のデータを用いて治療方法の変化によって医療サービスの質の向上を勘案した価格指数を算出する方法である（Culter and McClellan, 2001）。

まず、最初のアプローチの事例として Cutler and McClellan（2001）は乳がんに関する研究を行っている。データとして用いられているのは Medicaire の請求が行われた診療データである。原理的としては、乳がんの治療をうけることによる延命効果を受けていない女性と比較して、その効果とコストのトレードオフを見ることである。1985 年時点で平均コスト 14,809 ドルに対して延命効果が 8 年 5 か月であったのが、1991 年には 20,160 ドルに対して、効果は 9 年 1 か月に伸びている。従って、5,351 ドルのコスト上昇に対して、8 か月（1 年間の効果を 75,000 ドル（現在価値）として、34,886 ドル換算）の効果が表れており、生産性は上昇していると考えられる。ただし、乳がんの検知能力があがり、早期検知が可能になったというサンプルバイアスをコントロールする（つまり治療を受けた人のサンプルをより後期がんの人に限る）と、コスト上昇額は 8,872 ドルで延命効果は 2 か月（10,977 ドル換算）となる。この方式の場合、生産性が上昇したとは言い切れない。同様の方式によって、Heidenreich and McClellan (2001)やCulter(2007)は心臓麻痺について分析を行っている。

この方式は患者の便益にたった生産性の動向を直接把握することが可能であるが、生産性の計測に用いられる価格やアウトプットのデータとは分析結果が結び付かない。もう一つの方法である医療サービスの質を計測するアプローチでは、質の向上を勘案した価格指数の作成まで行っている。Berndt et. al (2005)は、これまで行われてきた精神病関係の分析結果を用いて精神病に関する医療サービスの価格指数を算出し、公式統計（CPI や PPI）と比較している。その結果、医療サービスの質の向上を十分に勘案していない公式統計には上方バイアスがあり、このデータでデフレートした固定価格のアウトプットは1992年～97年の5年間で16%～17%しか上昇していないのに対して、推計された価格指数を用いると66%～70%伸びていることが分かった。価格指数の算出方法は、うつ病、そううつ病、精神分裂症などの症状によって異なるが、共通的なのは治療行為のサービスミックスに着目している点である。例えばうつ病については、もとも
とサイコセラピーによって治療を行うのが一般的であったが、神経伝達物質であるドーパミンに作用する抗精神病薬が開発されたことによって、薬の投与とセラピーの組み合わせで行われるようになった。ここでは、この治療方法の変化によって、同じ効果をもたらすためのコスト削減効果をもって医療サービスの質を勘案した価格指数としている。同様のアプローチを用いたものとしては白内障の手術について研究を行ったShapiro(2001)などがある。このアプローチは治療の効果が短期的に見られる病気に対しては有効であるが、ガンや心臓病のように長期的な効果を測る必要があるものに対しては使いにくいという欠点がある。

これらのアウトカムベースのアプローチによるアウトプットの把握方法に共通しているのは、細かな診療領域ごとにミクロなデータを用いた膨大な作業を必要とする点である。また、治療の効果についてはエキスパートビューという定性的な情報も入れており、医療サービスに関する公式統計にはなじまない。米国における医療サービスの公式価格指数はCPI（消費者物価指数）とPPI（生産者価格指数）が存在するが、前者については利用者における医療サービス価格、後者については入院患者数、外来患者数、外診訪問数、処方箋の数などのインプットをベースとしたアウトプットから価格指数が算出されている。これらの指数を担当するBLS(Bureau of Labor Statistics)は、DRGに従って上がってくるデータを用いてPPIの改良を行うなどの対策を行っているが、Berndt et al(2005)で見たとおり、サービスの質の向上を把握できていないことによって無視できない上方バイアスが含まれている可能性が大きい。

日本においては、米国において進んでいる研究者レベルにおける活動についてもほとんど行われていないというのが現状である。その背景には、詳細な診療データが利用可能になっていないというデータの制約が大きい（開原・鵠田、2003）。これまで見てきた米国の分析事例は、主にCMS（Center for Medicaire and Medicare Services）から提供されるメディケアーやメディケイドに申請があった診療単位の個票データを用いている。一方で日本においてはこれに相当するデータは病院単位でしか存在しない。米国と同様の方法で行われた数少ない分析事例としては、心臓カテーテル手術の質の計測を行った野口・益田（2003）が存在するが、これも特定の病院との連携によって限定的なサンプルを対象として行ったものである。レセプトの電子化が始まってデータベース化されることが期待されるが、患者の病歴や性別・年齢などの個人情報は入っていないので、まずデータベースの整備と研究者への開放が必要となっている。

なお、SHA に従った医療費の把握については医療経済研究機構（HIEP）において研究が行われており、公式価格データについては総務省が公表している CPI（消費者物価指数）のみである。CPI は医療サービスの利用者における価格を一定の方法によって算出するモデル方式がとられており、たとえば健康保険の加入者負担割合が増えたことによって価格指数が大きく上昇するということがおきている。米国にように供給サイドの PPI は算出されておらず、医療サービスの生産性を計測するためのデフレータが公式統
計としては存在しないというのが現状である。

## 2 ．医療サービスの供給構造と病院の生産性

ここでは医療サービスの供給サイド（病院や診療所）に着目して、医療サービスの生産性の計測に関する問題をより掘り下げてみたい。前節では患者に対する医療行為というアクティビティに着目して、サービスの質の計測にフォーカスした議論を行ったが、医療サービスのインプットは医師、看護師などの労働投入、病床や医療機器といった資本投入など、病院単位で計測される。総合病院となると多様な診療領域に対応し、外来患者や入院患者に対する診察、医薬品の処方、手術、検査など多様な活動を行っている。これらの活動については DRG 単位で計測が可能であるが、医師や看護婦は多様な活動に対応しているため、生産性を計測するユニットとしては個々の病院とすることが適当である。 $ ^{4} $ これまで述べてきたように病院の開設や活動には厳しい規制が設けられており、生産性の分析を行うためにはまず、その制度的側面について理解することが重要である。従って、医療サービスの提供体制についてレビューを行い、その上で病院の生産性を測定するための手法について記述する。

まず、医療サービスの提供主体は医療法によって、病院（20 床以上）と一般診療所（19 床以下）に分類される。図1は両者の数に関するトレンドを見たものである。2005年時点で病院の数が9,026 施設、一般診療所の数は97,442 施設となっている。一般診療所のほとんどが、外来患者のみに対応する無床診療所（83,965 施設）であり、有床診療所の数は減少してきている。病院の数は80年代までは増加傾向にあったが90年代以降は減少してきている。これは1985年の医療法改正によって病床数の増加を規制する「医療計画」が導入されたことによる。具体的には各都道府県が2次医療圈（全国を約350の地区に分割）ごとに基準病床数を定めた医療計画を策定し、病床数に不足がある場合のみ病院の新設や病床数の増加が認められるという制度である。日本における国民1000人当たりの病床数は欧米諸国と比べても非常に大きい数字となっており、政策的には病床数を押さえて外来による対応か在宅診療を促進する方向で調整が行われている。
図１：一般診療所と病院数の推移

(出典)「医療施設調査」(厚生労働省)

入院から外来・在宅療養へという流れとともに政策的な方向性として重要なのは医療提供期間の機能分担の明確化である。一般診療所と病院の機能は、前者が外来、後者が入院機能を持つという分担になっているが、病院の中で機能分担が明確になっていないところがある。例えば、一般の病院と比べて高度な医療が提供できるということで認められた特定機能病院は、一般の病院では対応できないより専門的な医療サービスを行うことが期待されているが、一般の患者も受け入れており役割分担がなされていない。また、患者サイドにおいても「遠くても大きな病院や専門病院」を希望する人が多く、大病院に医療サービスのニーズが偏在しているという問題がある（厚生労働省、2007）。病院間の機能分化を推進するためには、患者の紹介制度の充実や「特定機能病院」の制度化や医療法上の総合病院制度の廃止などが行われている。また、医療法の診療報酬分類として、病床について(1)精神病床、(2)結核病床、(3)感染病床、(4)一般病床及び(5)療養病床の区分が設けられており、一般病床は減少傾向にあり、その一方で療養病床の数が増加している。

病院はその開設母体についても多様性がある。国や都道府県が運営する国公立病院、学校法人が運営する大学病院など公的な病院の他、公益法人、各種共済組合、厚生会などさまざまな種類の病院が存在する。その中でも最も数が多いのが医療法人で、2005年10月時点で9026施設ある病院のうち半数以上の5695施設がこの分類に当てはまる(表1)。病院数全体としては減少傾向にあるが、医療法人の数は増加しており、一方で個人が所有する病院数が減少している。また、国立病院の数も減少傾向にあり、最近
表1：開設母体別病院数（上段：件数、下段：件数シェア）

1984	1987	1990	1993	1996	1999	2002	2005
国(独法含屯)	371	335	332	328	322	309	279	245
3.9%	3.4%	3.3%	3.3%	3.4%	3.3%	3.0%	2.7%
都道府県+市町村	1366	1369	1371	1378	1368	1368	1377	1362
14.3%	13.9%	13.6%	14.0%	14.4%	14.7%	15.0%	15.1%
国立大学法人+学校法人	145	154	156	160	160	159	158	151
1.5%	1.6%	1.5%	1.6%	1.7%	1.7%	1.7%	1.7%
公益法人	384	405	411	404	400	394	400	402
4.0%	4.1%	4.1%	4.1%	4.2%	4.2%	4.4%	4.5%
医療法人	3356	3680	4245	4550	4873	5299	5533	5695
35.1%	37.4%	42.0%	46.2%	51.3%	57.1%	60.2%	63.1%
個人	3468	3400	3081	2530	1875	1281	954	677
36.2%	34.5%	30.5%	25.7%	19.8%	13.8%	10.4%	7.5%
その他	484	498	500	494	492	476	486	494
5.1%	5.1%	5.0%	5.0%	5.2%	5.1%	5.3%	5.5%
合計	9574	9841	10096	9844	9490	9286	9187	9026

(出典)「医療施設調査」(厚生労働省)

医療機関の組織形態については、株式会社の参入を認めるかどうかについて規制改革会議と厚生労働省との間で議論があった。その発端としては、医療法人が非営利組織にはなっているものの法人解散時の残余財産に関する持分を残すことが可能で、ほとんどの法人が持分ありの方式で設立されていることによる。また、非営利とはいえ、医師などに高額の給料を支払うということで実質的な営利性を追求することができ、実際、医療法人の従業員に対する平均給与は他の法人と比べて高いという分析結果もある（山内、2000）。このように医療法人が営利法人に近い形態でも運営されているのであれば、より経営の透明性が担保されている株式会社が医療サービスへ参入することは認めてもいいのではないか、という議論である。これに対して厚生労働省は平成19年「医療法人の解散時の残余財産の帰属先制限」、「法人内部の管理体制の明確化と情報開示の徹底」、「社会医療法人制度の創設」などを盛り込んだ医療法改正を行い、医療法人をより公的な色彩の強い組織形態として位置づけ直した。また、厚生労働省によると、持分のある医療法人も5年間の経過措置期間において持分のない特定医療法人か社会医療法人に移行することが前提になっているということである（医療科学研究所、2008）。一方、株式会社については、構造改革特区において限定的な医療サービスへの参入が可能になった。いずれにしても、組織形態とそのガバナンス構造、生産性などのパフォーマンスに関係について分析を行うことはこのような政策的議論を行っていく上でも重要である。

このように病院には、多種多様な組織形態が存在し、その機能分化が進むことによる
て、活動内容の異質性が高まっている。また、公的なサービスを提供しているという色彩が強いということも生産性分析を行う上で重要な留意点となる。病院の生産性を計測する手法としては、主に全要素生産性による方法と DEA（Data Envelope Analysis）法の2つが考えられる。

まず、全要素生産性は、トランスログ型生産関数をベースとしてアウトプットとインプットをそれぞれファクターシェアで集計し、その比率をとったものである。一方でDEA法は線形計画法の応用によって生産フロンティアの包絡線（Envelope）を作成し、そこからの乖離度を不効率性の指標として推計する方法である。2つの手法については中島・駒村・磯崎（2000）において詳細に比較されているが、大きな違いは、（1）全要素生産性の推計には価格データが必要となるのに対して、DEA法では必要ないこと、及び（2）全要素生産性については、生産関数の形状をあらかじめ前提にして推計を行うことに対して、DEAではノンパラパラメトリックに生産フロンティアを決めること、である。DEAでは観測値を使って生産フロンティアを決めるので、観測値が少ない場合はほとんどの観測値が生産フロンティア上にあり、不効率性=0となるという欠点がある（中島・駒形・磯崎、2000）。ただし、全要素生産性は市場取引が行われる財・サービスの価格・数量をベースとした生産関数に関する理論を前提としているので、ノンマーケットサービスである医療サービスに応用するのは適当ではない。

病院の生産性（効率性）に関する分析事例として、海外のものは DEA 法を用いたものが多い。やはり病院の組織形態（PublicかPrivateか）と生産性の関係について分析したものがほとんでであるが、例えば Rebba and Rizzi (2006)は北イタリアの病院に関するデータを用いて、州立病院は私立病院より非効率的であるという結論を導き出している。しかし、Steinmann and Zweifel (2003)は、スイスにおいては両者の DEA 法による効率性には差がないという結果を示している。医療制度は国によっても異なるため、これらの分析結果についてはそれぞれの国の事情に照らし合わせて解釈することが必要である。日本においては、中島・駒形・磯村（2000）が全要素生産性の計測によって、公私病院のサービス供給構造に関する比較分析を行っている。その結果によると国公立病院は私立病院と比べて資本投入が過剰になっていることから、全要素生産性が低いレベルにとどまっているということである。また、内閣府（2003）はセミパラメトリックに生産フロンティア関数を推計して、やはり公私病院の比較を行い、平均的には私的病院の生産性の方が高いことを示している。一方で青木・漆(1994)は DEA によって公私病院の効率性比較を行っており、公立病院の効率性は私立病院と比べて低くないことを示している。このように日本においても公立病院と私立病院のどちらが効率的かという問題に対して決着がついていないというのが現状である。河口(2008)は DEA や清さんフロンティア関数の他、BSC（バランスト・スコア・カード）や病院経営に関する CI（Composite Index）といった様々な効率性指標の比較検討を行っている。データの特性や手法によっておかれている仮定が異なることから、単一の手法ではなく複数の指標で効率性を比
較することの重要性を示している。

## 3 ．日本の病院の生産性と効率性に関する分析

本節においては「病院年鑑」にデータを用いた日本の病院の生産性と効率性に関する分析結果を示す。「病院年鑑」は民間調査会社アールアンドディが出版している病院に関するデータベースであり、基本的にはウェブページなどの公開情報がベースになっている。本稿で用いたのは2005年版と2008年版の2冊であり、売上などの財務データについてはそれぞれ2004年度、2007年度の数字、従業員数やベッド数などについては直近の時点である2005年及び2008年のデータが集約されている。両年のサンプル数の状況を表2にまとめた。2005年版のデータ数は9028施設であり、厚生労働省の医療施設調査による病院数をほぼ同数となっている。表2においては開設者別のサンプル数を示しているが、この分布状況も表1とほぼ同様である。従って、病院についてはカバレッジが高いデータであるといえる。なお、2008年までの間に施設数は減少しており、国公立の病院や個人病院が減少していることが影響している。その一方で医療法人は増加傾向にある。

表 2：病院年鑑（2005 年版と 2008 年版）のサンプル数

2005	(シェア)	2008	(シェア)	合計	(シェア)
国・独立行政法人	248	(2.7%)	231	(2.6%)	479	(2.7%)
地方自治体	1,066	(11.8%)	1,025	(11.6%)	2,091	(11.7%)
国立大学法人	49	(0.5%)	49	(0.6%)	98	(0.5%)
学校法人	103	(1.1%)	105	(1.2%)	208	(1.2%)
医療法人	5,646	(62.6%)	5,711	(64.5%)	11,357	(63.5%)
公益法人	408	(4.5%)	409	(4.6%)	817	(4.6%)
会社	56	(0.6%)	68	(0.8%)	124	(0.7%)
個人	727	(8.1%)	529	(6.0%)	1,256	(7.0%)
その他	723	(8.0%)	732	(8.3%)	1,455	(8.1%)
合計	9,026	8,859	17,885

病院年鑑には、病院毎の医療サービスに関するインプット（従業員数、医師数、病床数、医薬品購入額など）やアウトプット（入院、外来の患者数、処方箋の数など）の情報が掲載されている。しかし、多くの項目で欠損値となっているためデータ分析に用いる際には注意を要する。表3は、2008年版の主だった項目について有効なデータが入っているサンプル数を示したものである。ここでは生産性に関する分析を行うため、前述した医療サービスのインプットとアウトプットを示す指標が中心となるが、売上高、医薬品や医療用具の購入額、従業員数、医師の数、病床数については、ほぼすべての病院においてデータが入っている。しかし、入院患者数や外来患者数、処方箋数といった項目については利用可能なサンプルが総数9000施設弱のうち2000施設前後に減ってし
表 3：項目別データ収録の状況

施設数	売上	医薬品	医療用品	従業員	医師数	病床数	入院患者数	外来患者数	処方箋数
国・独立行政法人	231	231	231	231	226	215	231	93	96	42
地方自治体	1,025	1,025	1,025	1,025	1,017	976	1,025	962	964	435
国立大学法人	49	49	49	49	49	47	49	37	38	15
学校法人	105	105	104	104	104	99	105	67	67	11
医療法人	5,711	5,710	5,694	5,693	5,505	4,780	5,711	1,007	1,025	682
公益法人	409	409	409	408	400	376	409	129	131	74
会社	68	68	68	68	68	62	68	21	21	7
個人	529	529	529	529	485	379	529	58	61	42
その他	732	732	728	728	712	658	732	353	356	139
合計	8,859	8,858	8,837	8,835	8,566	7,592	8,859	2,727	2,759	1,447

表4はほとんどの病院において利用可能なデータ項目を用いて、開設者別、病院タイプ別の状況について医療サービスのインプットの状況についてまとめたものである。まず、開設者別にみると国立大学法人と学校法人が開設する病院（いわゆる大学病院）は他のカテゴリーとくらべて規模も大きく、従業員に占める医師の割合も高い。また、医薬・医療用品の購入費が売上高に占める割合も高く、高度な医療活動が行われていると考えられる。一方、国や地方公共団体が開設する公立病院は、医療法人などと比べてその規模はやや大きいものの、医薬・医療用品の投入比率にそう大きな違いはない。ただし、医療法人や公益法人において一般病床が総病床数に占める割合が低くなっており、その一方で療養病床の割合が高くなっている。病院のタイプ別にみると一般病院の数が3,262施設と全体の3割以上を占めており、次に療養型病院、精神科病院の数が多くなっている。病院の機能分化については、療養型病院と精神科病院が専門化しており、それ以外の領域においては総合的なサービスを提供している病院が多いのが現状である。なお、療養型病院と精神科病院は一般病床比率や医薬・医療用品について、その他の病院と比べて非常に低い値となっており、極めて異質性が高い医療サービスであると考えられる。

(表 4)
生産性に関する分析を行うためには、なるべく均質なサービスを行っている病院間でそのパフォーマンスを比較することが適当である。従って、ここでは異質性が高いと考えられる国立大学法人と学校法人をサンプルからのぞき、更に一般病院のみを取り出して分析に用いることとする。サンプル数は、2005年版で3,179施設、2008年版で3,135施設となった。

まず、全要素生産性に関する分析であるが、病院の売上高をアウトプットとしたコブラグラス型生産関数を推計し、開設者のダミー変数（医療法人をベース）の推計結果を見ることによって、開設者別の全要素生産性の比較を行った。インプットとして用いたのは、中間投入として医療医薬品の購入額、労働投入として医師数と医師以外の総従業員数、資本投入として総病床を用いた。また、ベッドのタイプをコントロールするために一般病床数の割合と精神病床数の割合（のこりは療養病床）を説明変数として加えた。2005年と2008年の2時点のパネルデータを用いた推計を行い、その結果を表5に示す。

## (表 5)

モデル 1 は OLS による推計結果であり、モデル 2 とモデル 3 はランダム効果モデルによる推計（モデル 3 は病床数 100 以上の中規模以上の病院に限った推計）、モデル 4 とモデル 5 は固定効果モデルによる推計（モデル 5 は病床数 100 以上のサンプル）結果である。OLS やランダム効果モデルによる推計結果は、全要素生産性のレベルについて分析を行ったものと考えていい。国立ダミーと都道府県ダミーの計数が正で統計的優位になっていることから、これらの国公立病院は医療法人と比較して生産性のレベルが高いということである。一方、個人病院は医療法人よりも生産性が低いという結果になった。固定効果モデルについては、開設者別ダミーにタイムトレンドをかけたものを説明変数にいて推計を行ったので、開設者別の生産性の伸びを比較していることとなる。国立病院は医療法人と比べて 2005 年から 2008 年の間の生産性の伸びが高いが、それ以外の設立形態の病院については優位な差が見られなかった。

中島・駒形・磯崎（2000）や内閣府（2003）は、公立病院は私立病院（医療法人や個人病院）よりも生産性が低いという結果を示しており、今回はこの逆の結果を得た。その要因としては、これまでの分析は1990年代の状況について分析しているのに対して、本稿では2005年以降と対象となる期間が異なる。また、本稿の分析は、日本のほとんどの病院をカバーしており、データの範囲が異なる。一方で、本稿における分析の欠点としては、データの制約から中間投入や資本投入の内容が不完全であることである。中間投入については医療サービスの直接的なコストのみとなっており、病院経営に必要な間接コスト（光熱費、情報化投資など）は勘案されていない。資本投入については、病床数のみで建物施設、医療機器などの状況は無視されている。
このように全要素生産性分析は、病院年鑑のデータの制約から推計結果に問題がある可能性があることから、DEAによる効率性の推計を行って結果を比較した。表6は、外来患者数と入院患者数をアウトプット、医師数、医師以外の従業員数、医薬品医療用品の購入額、病床数をインプットとして病院ごとの効率性を算出し、その結果を開設者別ダミーと一般病床比率、精神病床比率で回帰分析を行ったものである。なお、全要素生産性に関する分析と整合性を持たすため、インプットとアウトプットはそれぞれ対数をとったものを用いた。

## (表 6)

モデル（1）は OLS によるもの、モデル（2）は中規模以上の病院を対象としたもの、モデル（3）は小規模病院を対象としたもの、モデル（4）はランダム効果モデルで推計を行ったものである。モデル（4）の推計結果をみると都道府県立病院で医療法人と比べて効率性が高くなっており、個人病院で低くなっている。国立病院については、統計的に優位な係数が得られなかったが、全要素生産性分析とおおむね整合的な結果が得られた。なお、これらの分析は効率性のレベルについてみたものであるが、DEA による Malmquist TFP 指標（Fare et. al, 1994）を算出することによって、効率性の変化についても見た。Malmquist TFP 指標は 2 時点の DEA 指標を組み合わせたものであり、以下のとおり導かれる。

$$ MTFP=\left[\frac{d^{0}(y_{1,}x_{1})\bullet d^{1}(y_{1,}x_{1})}{d^{0}(y_{0,}x_{0})\bullet d^{1}(y_{0,}x_{0})}\right]^{1/2} $$

ここで例えば $ d^{0}(y_{1}, x_{1}) $ は t 期の技術フロンティアをベースに t+1 期のデータで効率性

の評価を行ったものである。以下同様の4つのDEAによる効率性指標を用いて、t期から $ t+1 $ 期の間の効率性の変化を見る指標であり、効率性が向上している場合は指数の値が1以上となる。この結果をは表7のとおりである。

## (表 7)

特に病床数 99 以下の都道府県立病院で効率性の上昇率が医療法人よりも低いという結果が得られた。都道府県立病院は 2005 年において効率性のレベルは高かったが、3 年間の間に医療法人にキャッチアップされているということである。なお、Malmquist 指数については欠損値の問題から対象となるサンプル数が少なくなってしまっている。従って、表 5 モデル（4）と直接的な比較ができないため、MTFP の算出対象となっているサンプルについて、固定効果モデルで生産関数の推計を行った結果を表
7のモデル（4）に示した。係数の符号がおおむねモデル（1）と同じになっており、DEAによる分析結果と整合的な内容である。しかし、表5モデル（4）の結果とはかなり内容に相違がみられ、生産性や効率性に関する分析はサンプルの内容によってその結果が異なることに留意することが必要である。

なお、DEA による分析については、効率性指標は都道府県ごとの医療計画や医療サービスに関するデマンドの状況によっても影響を受けることから都道府県ダミーをいれて行っている。それでは都道府県別に効率性の指標はどのようになっているだろうか？図2は都道府県別の平均を降順に並べたものである。秋田県、青森県、岐阜県などの順番となっており、必ずしも人口密度が高い都心において効率性が高いわけではない。

## (図 2)

### 4. 結論

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。ただし、市販のデータベースを用いていることから、データの制約が大きい中で行った分析結果であるが、全要素生産性とDEAによる分析結果は概ね整合的な結果が得られた。また、サンプル数によって結果が大きく変わるので、全国レベルで病院の生産性を計測するためにはデータのカバレッジにも注意を払うことが必要であることが分かった。

「病院年鑑」は全国の病院のほとんどを網羅したカバレッジの点ではすぐれたデータであるが、公表されている情報をベースに構築されているため欠損値が多いという欠点がある。また、医療機器などの施設に関する情報や診療領域ごとの患者数、入院数など、多様性のある医療サービスの活動を詳細に把握することができないという問題がある。今回得られた生産性に関する結果についても、開設者別の医療サービスの異質性を示しているだけで真の効率性比較を行っていない可能性は否定できない。この点については、厚生労働省の「医療施設静態調査（病院票）」の個票データを用いることによってより詳細な情報を用いた分析が可能である。

また、株式会社の医療サービス参入に見られる医療法人改革に関する議論を掘り下げるためには、病院のガバナンスと生産性の関係について分析を行うことが必要である。厚生労働省は現状の「持ち分あり」の医療法人をより公的な法人としての位置づけを強める方向性で改革を進めているが、医療サービスに営利法人の考えを持ち込むことによる
ってサービスの質にどのような影響を与えるのかについて客観的な分析を行うことが重要である。その際には、病院ごとの経営形態について詳細な情報が必要となるとともに公的な色彩が強い医療サービスにおけるガバナンス構造をどのように考えるべきかコンセプチャルな整理を行うことが必要である。

更に病院の効率性の地域間比較分析については、より詳細な地域的な特性を勘案しながら行っていくことが必要である。本稿では医療計画の作成主体である都道府県ベースで効率性の比較を行ったが、より詳細な2次医療圏を用いて分析を行うという考え方もある。また、人口の分布や病院までの物理的・時間的距離などの需要サイドのより詳細な情報を勘案することによって、地域特性に応じた医療計画を策定するにあたって貴重な情報がえられる可能性が高い。ただし、このような地域面での詳細な分析については、特定の地域のフォーカスしたケーススタディを併せて行うことが適当であると考える。

## (参考文献)

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表 4：開設者別、病院タイプ別の記述統計

施設数	従業員平均	医師数平均	病床数	一般病床割合	医薬·医療割合
国·独立行政法人	231	357	47	387	87.2%	18.7%
地方自治体	1,025	274	35	240	80.5%	19.9%
国立大学法人	49	1051	361	669	94.6%	35.4%
学校法人	105	873	215	521	94.6%	30.4%
医療法人	5,711	145	11	149	43.0%	14.0%
公益法人	409	260	25	235	54.9%	17.4%
会社	68	269	39	204	92.9%	21.9%
個人	529	82	7	92	51.7%	15.0%
その他	732	333	38	260	77.8%	21.2%
一般病院	3,262	304	44	234	94.5%	23.0%
内科·胃腸科	106	72	7	60	90.9%	22.1%
循環器科	62	182	22	129	85.5%	34.0%
小児科	26	275	43	177	90.5%	18.8%
精神科	262	224	13	327	7.1%	10.9%
外科	45	75	8	67	84.8%	13.8%
整形外科	172	85	8	69	74.0%	14.8%
脳神経外科	95	131	10	97	88.3%	20.2%
産婦人科	125	62	6	43	98.7%	9.6%
眼科	32	98	10	43	100.0%	7.5%
耳鼻咽喉科	6	47	5	38	100.0%	12.8%
皮膚泌尿器科	26	70	5	45	100.0%	21.7%
歯科	21	309	196	38	100.0%	20.9%
リハビリ	178	170	9	148	29.9%	8.0%
整肢療育	121	138	8	111	87.9%	5.3%
がんセンター	16	538	90	428	98.4%	27.3%
成人病	13	233	33	175	90.2%	25.5%
精神科病院	1,073	153	9	241	0.0%	7.5%
結核病院	8	83	7	126	20.4%	13.8%
ハンセン病	13	306	11	564	100.0%	3.8%
療養·一般	1,493	139	11	130	49.9%	17.0%
療養型	1,704	110	6	123	4.5%	8.7%
表 5：生產関数推計結果

(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
OLS	RANDOM	RANDOM 100病床↑	FE	FE 100病床↑
ln(医薬·医療用品費)	0.450
(65.97)**	0.434
(62.47)**	0.378
(47.59)**	0.371
(35.38)**	0.358
(27.55)**
ln(医師数)	0.119
(15.25)**	0.114
(13.59)**	0.116
(11.66)**	0.031
(2.09)*	0.044
(2.43)*
ln(医師以外の従業員数)	0.311
(29.00)**	0.267
(22.82)**	0.273
(19.13)**	0.064
(3.05)**	0.099
(3.76)**
ln(総ベッド数)	0.089
(8.65)**	0.157
(13.07)**	0.237
(14.86)**	0.219
(6.07)**	0.289
(6.35)**
一般病床割合	0.121
(3.95)**	0.126
(3.61)**	0.156
(4.83)**	-0.053
(0.72)	0.015
(0.20)
精神病床割合	0.075
(1.26)	0.051
(0.69)	0.000
(0.01)	-0.168
(0.70)	0.224
(0.67)
国立ダミー	0.094
(7.69)**	0.059
(3.82)**	0.051
(3.67)**	0.034
(2.95)**	0.034
(3.19)**
都道府県立ダミー	0.069
(9.38)**	0.060
(6.42)**	0.089
(9.73)**	0.004
(0.70)	0.001
(0.15)
公益法人ダミー	-0.013
(1.07)	-0.012
(0.81)	-0.005
(0.35)	-0.015
(1.23)	-0.011
(0.92)
会社ダミー	-0.028
(1.42)	0.023
(1.01)	0.007
(0.32)	0.018
(0.93)	0.013
(0.61)
個人ダミー	-0.079
(5.89)**	-0.073
(4.78)**	-0.088
(3.62)**	0.008
(0.53)	0.022
(0.72)
その他ダミー	-0.020
(2.30)*	-0.020
(1.84)	0.001
(0.09)	-0.005
(0.70)	-0.009
(1.35)
Constant	2.463
(54.79)**	2.454
(48.36)**	2.311
(37.24)**	4.009
(19.70)**	3.546
(13.61)**
Yearダミー	YES	YES	-	-	-
Observations	5498	5498	3720	5498	3720
R-squared	0.96	-	-	0.39	0.40
Number of id	-	3007	2000	3007	2000

Absolute value of t statistics in parentheses

* significant at 5%; ** significant at 1%
表 6：DEA 効率性に関する分析結果

(1)	(2)	(3)	(4)
DEA	DEA 100病床↑	DEA 99病床↓	RANDOM
国立ダミー	0.032 (8.05)**	0.028 (7.82)**	-0.078 (4.21)**	-0.005 (0.25)
都道府県立ダミー	0.026 (12.86)**	0.021 (10.44)**	0.019 (3.17)**	0.067 (5.91)**
公益法人ダミー	0.012 (3.05)**	0.008 (2.33)*	-0.015 (0.93)	-0.016 (0.83)
会社ダミー	0.029 (4.00)**	0.021 (3.24)**	0.028 (1.09)	-0.054 (1.60)
個人ダミー	-0.025 (3.89)**	-0.022 (2.22)*	-0.016 (1.51)	-0.115 (3.84)**
その他ダミー	0.027 (11.06)**	0.018 (7.81)**	0.040 (3.18)**	0.001 (0.09)
一般病床割合	-0.001 (0.11)	0.019 (2.33)*	0.011 (0.30)	0.091 (1.91)
精神病床割合	0.107 (7.08)**	0.106 (8.10)**	0.000 (.)	-0.007 (0.09)
Constant	0.906 (73.38)**	0.904 (63.84)**	0.839 (13.58)**	2.725 (31.83)**
Yearダミー	YES	YES	YES	YES
都道府県ダミー	YES	YES	YES	YES
Observations	2456	1945	536	850
R-squared	0.20	0.20	0.24	0.09

Absolute value of t statistics in parentheses

* significant at 5%; ** significant at 1%
表 7 : DEA による Malmquist TFP 指数に関する分析結果

(1)	(2)	(3)	(4)
MTFP	MTFP 100病床↑	MTFP 99病床↓	FE
国立ダミー	-0.004(0.65)	0.000(0.05)	-0.013(0.53)	-0.062(0.72)
都道府県立ダミー	-0.009(3.18)**	-0.005(1.63)	-0.029(2.77)**	-0.026(0.16)
公益法人ダミー	-0.006(1.03)	-0.001(0.16)	-0.025(0.72)	-0.085(0.54)
会社ダミー	-0.001(0.11)	0.002(0.17)	0.000(.)	0.000(.)
個人ダミー	-0.004(0.48)	0.007(0.64)	-0.022(1.29)	-0.004(0.07)
その他ダミー	-0.004(1.02)	0.000(0.10)	0.005(0.20)	-0.057(0.47)
一般病床割合	-0.006(0.48)	-0.013(1.22)	0.017(0.30)	-0.046(0.37)
精神病床割合	-0.016(0.82)	-0.025(1.50)	0.000(.)	0.263(0.79)
Constant	1.012(50.23)**	1.009(60.48)**	0.987(13.59)**	5.194(10.90)**
Yearダミー	YES	YES	YES	YES
都道府県ダミー	YES	YES	YES	YES
Observations	850	676	180	2456
R-squared	0.09	0.12	0.23	0.30

Absolute value of t statistics in parentheses

* significant at 5%; ** significant at 1%
図２ 都道府県別の DEA 効率性指数
ESRI Discussion Paper Series No.100

若年就業対策としての「14歳の就業体験」支援

by

玄田有史・岡田大作

April 2004

内閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
ＥＳＲＩディスカッション・ペーパー・シリーズは、内閣府経済社会総合研究所の研究者および外部研究者によって行われた研究成果をとりまとめたものです。学界、研究機関等の関係する方々から幅広くコメントを頂き、今後の研究に役立てることを意図して発表しております。
論文は、すべて研究者個人の責任で執筆されており、内閣府経済社会総合研究所の見解を示すものではありません。
# 若年就業対策としての「14歳の就業体験」支援 $ ^{1} $

玄田 有史 $ ^{2} $

(内閣府経済社会総合研究所・東京大学社会科学研究所)

岡田 大作 $ ^{3} $

(内閣府経済社会総合研究所)

2004年4月
## (要旨)

仕事にも就こうとせず、かといって進学したり、専門的な技能を身につけようと職業訓練を受けているわけでもない若者を、イギリスでは「ニート（NEET; Not in Education, Employment, or Training）」と呼んでいる。イギリスでは10代後半のおよそ9パーセントがニートであるという指摘がなされ、1997年以降、イギリスでは内閣府に社会的排除ユニット（Social Exclusion Unit）が設立され、ニートをはじめ、社会的排除者への個別対策を進めてきた。

しかし、ニート問題はイギリスに限らず、日本でも確実に深刻化しつつある。日本版ニートと呼べる若者は、25歳未満に限っても2002年で30万人いる。1998年から3倍に増えた。こうしたニートの多くは、就業支援すら受けようとしない可能性が高い。現状のほとんどの就業支援策から事実上排除される若者に対して、どのような個別支援策が必要であり、効果的であるかを考えるのは、今後の経済社会情勢のためにも喫緊の課題となるであろう。あわせて社会的に排除される若者を極力生み出さない仕組みを整備することも不可欠である。我々が、兵庫県と富山県の14歳の就業体験事業に注目した最大の理由はそこにある。

両県の 14 歳の就業体験事業は、実際にどのような効果を及ぼしたのだろうか。まず挙げられるのは、経験した本人による体験への圧倒的な肯定的評価である。さらに驚きなのは、不登校の生徒で 5 日全日参加した生徒の体験後の登校率が上昇する事実である。全日参加した生徒のおよそ 3 人に 1 人は、実施 2 カ月後には以前に比べて登校率が上昇している。

1990 年代以降、趨勢的増加に歯止めをかけることができず、97 年度以降、年間 10 万人を超え続ける中学不登校の生徒に対し、明確な処方策がないのが事実である。そのなかで、部分的ではあるにせよ、居場所を探す、やり直しのきっかけとしての、一つの光明を与える14歳の就業体験事業の意義は小さくない。兵庫県、富山県の両自治体の取り組みが一定の成果を挙げているのは、そこには目的と運用方法を体現する明確な「システム」が存在しているためである。システムの基本構成について、特に重要なのは（1）「5 日間」実施の必要性（2）少人数単位での受入れ（3）生徒本人たちに体験希望先を考えさせる仕組み（4）学校、地域、家庭が連携した受け入れ先の開拓（5）事故に対する細心の注意（6）自治体内のすべての公立中学校が実施（7）学校、地域、家庭の主体性優先の7点である。地域の公立中学校2年全員を対象とした1週間の体験活動の具体的な効果ならびに、そのシステムとして確立した運営方法を考えたとき、同様の事業は一部の自治体にとどまることなく、全国的にも拡大することが、若年無業者拡大に対する最も効果的な予防策の一つとして急ぎ必要である。その際、全国規模の就業対策としても十分に対応すべき明確な理由も存在する。富山県の中学校を卒業した後、将来の就職は県内に限定されるわけではなく、他の自治体に職を得ることも多いにありえる。若年が適切な職業能力を持つメリットは、全国的

に波及する可能性が高いと判断されるべきであり、そのための財源は自治体だけでなく、国が関与、負担する正当な理由が存在するといってよい。
## 1 ．なぜ「14歳」なのか？

内閣府経済社会総合研究所・労働経済ユニットでは、2003年度、「日本の失業対策に関する検証」をテーマに、政府統計データを用いた実証分析に加え、数多くのヒアリング調査を実施してきた $ ^{4} $ 。ここではそのなかで、富山県で実施されている「14歳の挑戦」、ならびに兵庫県で実施されている「トライやる・ウィーク」について、ヒアリング調査した内容について説明し、深刻化する若年失業・無業問題の効果的な予防策として、両県と同様の事業を全国展開することの必要性について述べてみたい。ヒアリング調査の詳細については、文末に記した「調査の概要」を参照いただきたい。

景気回復のきざしがみえ始めたなか、若年の雇用情勢については、改善の兆候をいまだ見い出すことはできない。25歳未満の年間完全失業率は、2003年にはじめて10パーセントを超えた。その規模は70万人に達し、失業者の4人から5人に1人は10代もしくは20代前半という状況となっている。このような深刻な若年雇用の情勢を受けて、平成15年（2003年）6月、政府は「若者自立・挑戦プラン」を策定し、本格的にその対策へ乗り出すこととなった。対策は、教育段階から職場定着にいたるキャリア形成・就職支援、若年労働市場の整備、若年者の能力の向上及び就業選択肢の拡大、若年者の就業機会創出の4つの柱からなる。そのうち、キャリア形成支援としては、日本版デュアルシステムの導入や、就職支援相談員（ジョブ・サポーター）による個別支援、若年専門のキャリアコンサルタントの養成・配置など、具体策が多岐にわたって展開されることとなった。

このような対策によって若年の就業状況の改善が期待されるものの、一方で対応策の難しい問題も依然として残されている。若年者向けに就職相談の窓口を設け、専門家を配置しても、若者自身が職を求め、そのために支援を活用しようとしなければ、対策は効果を発揮することができない。事実、深刻化する若年の就業情勢のなかでは、職に就こうとして求職活動を行っている失業者が増えているだけでなく、就業しようとする意思を持てず、そのために求職活動すらしていない若者が急増している。

仕事にも就こうとせず、かといって進学したり、専門的な技能を身につけようと職業訓練を受けているわけでもない若者を、イギリスでは「ニート（NEET; Not in Education, Employment, or Training）」と呼んでいる。1997年労働党政府成立後、重要課題として「社会的排除（social exclusion）」への対策を検討してきた。そのなかでの事実発見として、イギリスでは10代後半のおよそ9パーセントがニートであるという指摘がなされ、その調査レポート(Bridging the Gap, 1999年)が大きな話題となった。1997年以降、イギリスでは内閣府に社会的排除コニット（Social Exclusion Unit）が設立され、ニートをはじめ、社会的排除者への個別対策を進めてきた $ ^{5} $ 。

ニート問題はイギリスに限らず、日本でも確実に深刻化しつつある。総務省統計局『平