Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
Table 5: Descriptive Statistics

Male
1987	1992	1997	2002
Hourly Wage	2788	3290	3562	3469
(2365)	(2828)	(2576)	(2768)
Education	12.32	12.51	12.80	12.99
(2.36)	(2.34)	(2.31)	(2.27)
Potential Experience	20.40	21.06	21.12	22.00
(11.70)	(12.30)	(12.29)	(11.90)
Tenure	13.27	13.78	14.06	14.84
(10.01)	(10.73)	(11.02)	(11.28)
N	192382	235707	221867	190354

Female
1987	1992	1997	2002
Hourly Wage	1690	1995	2291	2413
(1528)	(1780)	(1892)	(2508)
Education	12.03	12.27	12.61	12.92
(1.91)	(1.89)	(1.87)	(1.85)
Potential Experience	17.66	18.16	18.71	19.91
(12.89)	(13.24)	(13.11)	(12.80)
Tenure	8.66	9.00	9.87	11.39
(8.01)	(8.56)	(8.98)	(9.78)
N	87937	117633	104266	85570

Note: Standard deviations are in parenthesis.
Table 6: Wage equations for 1987, 1992, 1997 and 2002

Dependent Variable: log (hourly wage)

(1)	(2)	(3)	(4)
=1 if female	-0.34	-0.35	-0.31	-0.26
(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)
High Shool	0.28	0.28	0.26	0.26
(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)
Junior College	0.48	0.48	0.45	0.43
(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)
4 Yr College +	0.60	0.63	0.60	0.62
(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)
Potential Experience	0.02	0.03	0.05	0.05
(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)
Experience^2	0.01	-0.15	-0.26	-0.20
/100	(0.01)	(0.01)	(0.01)	(0.01)
Experience^3	-0.13	0.43	0.70	0.45
/10000	(0.04)	(0.03)	(0.03)	(0.04)
Experience^4	0.07	-0.55	-0.78	-0.45
/1000000	(0.04)	(0.03)	(0.04)	(0.04)
Job Tenure	0.03	0.02	0.04	0.04
(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)
Tenure^2	-0.05	-0.07	-0.27	-0.27
/100	(0.01)	(0.01)	(0.01)	(0.01)
Tenure^3	0.15	0.54	1.17	1.14
/10000	(0.05)	(0.04)	(0.04)	(0.05)
Tenure^4	-0.26	-0.97	-1.59	-1.51
/1000000	(0.07)	(0.05)	(0.05)	(0.06)
Constant	6.84	7.04	6.98	6.88
(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.01)
Observations	280319	353340	326133	275924
R-squared	0.45	0.44	0.45	0.40
Table 7: The estimation of the upper and lower bounds of the gender wage convergence Sample: 1987 and 1992 pooled, 1987 and 1997 pooled; 1987 and 2002 pooled.

(1)	(2)	(3)
Trimming Rule	Untrimmed	Upper Bound	Lower Bound
1987 and 1992	-0.01	0.15	-0.18
(0.00)	(0.00)	(0.00)
Observations	633659	601909	594794
R<sup>2</sup>	0.45	0.47	0.50
1987 and 1997	0.03	0.21	-0.15
(0.00)	(0.00)	(0.00)
Observations	606452	564752	564858
R<sup>2</sup>	0.48	0.49	0.51
1987 and 2002	0.08	0.30	-0.11
(0.00)	(0.00)	(0.00)
Observations	556243	509995	511886
R<sup>2</sup>	0.45	0.48	0.46

Note: Upper bound and lower bound estimates are calculated based on trimming. Trimming is based on actual wage within 185 cells created by Education * Job Experience. The numbers of observations should match up for columns (2) and (3), but differ due to rounding in the cut point quintiles and observation bunching at a certain quintile. Each specification includes education category dummy variables, potential experience, its squared, its cubic, its quartic, tenure, its squared, its cubic, its quartic and a constant. The estimated coefficients for these variables are suppressed.
Table 7: The estimation of the upper and lower bounds of the gender wage convergence Sample: 1987 and 1992 pooled, 1987 and 1997 pooled; 1987 and 2002 pooled. The sample includes married individuals who are household head or his/her spouse only.

(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
Trimming Rule	Untrimmed	Upper	Lower	Upper	Lower
Bound	Bound	Bound	Bound
Trimming by	Wage	Wage	Spousal	Spousal
Income	Income
1987 and 1992	-0.01	0.17	-0.21	0.01	-0.01
(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)
Observations	360961	339309	335485	329897	313026
R<sup>2</sup>	0.45	0.46	0.50	0.45	0.44

1987 and 1997	0.03	0.23	-0.17	0.05	0.04
(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)
Observations	340365	315104	318715	308777	294606
R<sup>2</sup>	0.46	0.47	0.51	0.46	0.45

1987 and 2002	0.11	0.31	-0.10	0.13	0.10
(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)
Observations	318242	297786	295113	279596	264719
R<sup>2</sup>	0.43	0.46	0.46	0.44	0.41

Note: Upper bound and lower bound estimates are calculated based on trimming. Trimming is based on actual wage within 185 cells created by Education * Job Experience. The numbers of observations should match up for columns between (2) and (5), but differ due to rounding in the cut point quintiles and observation bunching at a certain quintile. Each specification includes education category dummy variables, potential experience, its squared, its cubic, its quartic, tenure, its squared, its cubic, its quartic and a constant. The estimated coefficients for these variables are suppressed.
ESRI Discussion Paper Series No.128

# 要介護者世帯調査に基づく在宅介護サービスの将来需要予測 - 2003 年度データによる再推計 -

by

清水谷 諭

野口 晴子

February 2005

內閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
# 要介護者世帯調査に基づく在宅介護サービスの将来需要予測 - 2003 年度データによる再推計 -¹

清水谷 諭 $ ^{2} $ ・野口 晴子 $ ^{3} $

2005年1月
## 要 約

公的介護保険導入からはや5年が過ぎようとしている。この間介護サービスの利用は順調に増加し、その多くは在宅介護サービスの増加によってもたらされている。本稿は、要介護者を抱える世帯に対して実施した「要介護者世帯調査」の最新版（2003年度版）を用いて、清水谷・野口（2003）で示した在宅介護サービスの将来予測を改定した。その結果、2001年度サンプルでは約3年間であった認定を受けるまでの平均年数は約1.5年間と短縮したことが明らかになった。さらに、前回の分析結果と同様、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。

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、在宅介護サービス費用は、前回の結果が多少上方に修正されて、2010年には2003年現在の約1.6兆円の2.2倍にあたる3.6兆円、2015年には3倍に当たる5.0兆円、2025年には前回の推計と同様5.3兆円であることが見込まれる。

認定率の高まりに比べて、将来の在宅サービス需要が大幅に改訂されないのは、介護サービス費用の増加幅がこれまでよりもむしろ小さいからである。在宅介護サービス市場は、いまだ全体的にその投入量が小さい領域にあり、生産の効率性が上がり、限界生産性が遅増する段階にあると考えることができる。従って、formal home careと家族によるケアとの分業の効率化により、要介護者の「健康」の生産量を1単位増加させるのに需要される在宅サービスが減少し、生産の効率性が上昇しているからであろう。
### 1. はじめに

2000 年 4 月に公的介護保険が導入されてから約 5 年が過ぎようとしている。介護保険法は 5 年後に制度全般の見直しを明記しており、厚生労働省は 2005 年 1 月に「介護制度改革本部」を設置し、制度の見直し論議を進めてきた。社会保障審議会介護保険部会も 7 月に中間答申を出し、12 月には改革の骨格をほぼ固めた。介護保険法改正案は 2005 年の通常国会に提出され審議され、2006 年度から実施される見込みとなっている（清水谷（2004））。この間、(1) 制度の介護の一部を給付対象から外して「予防給付」を新設する、(2) 施設入居者から食住費（ホテルコスト）を徴収するといった改革案に加え、(3) 現在 40 歳以上の介護保険料徴収対象年齢の引き下げを検討する、(4) 障害者支援費制度との統合・一体化を図るといったアイデアも議論された。

こうした改革案が議論される背景には、過去5年間の介護サービス利用の大幅な拡大と将来の高齢化の進展によるコストの急増が懸念されているという状況がある。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、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年に入って順調に増加してきている（図1）。2000年度に3兆9535億円（うち在宅サービス1兆2941億円、施設サービス2兆6594億円）だった介護費は、2003年度には5兆6795億円（うち在宅サービス2兆5799億円、施設サービス3兆996億円）にも達している。総額では2000年度に比べて43.7%の増加である。この増勢は2004年度に入ってからも続いている。注意が必要なのは、こうした介護費の増加はもっぱら在宅サービスの利用増大によってもたらされている点である。2000年度と2003年度を比較すると、施設サービス費は16.6%の増加なのに対して、在宅サービス費は99.4%増とほぼ倍増している。今後急速な高齢化の進展、介護保険制度の浸透などによって、今後介護サービス費はさらに急速なスピードで増加していく可能性も高い。厚生労働省の推計によると（厚生労働省（2003））、高齢化がピークに達する2025年には、介護給付費は20兆円に達し、国民所得の3.5%、社会保障給付費の11.4%にも上るという。したがって、今後の介護サービス需要を占う上で、最新の情報を踏まえた介護サービス需要動向に基づき、より正確な在宅サービス需要の将来予測を行うことは、今後の価格設定のあり方など制度全般の設計にも重要なインプリケーションをもつ。
本稿は在宅介護を利用している要介護者世帯への調査を踏まえて、需要動向を検証し、在宅介護サービスの予測を行う。介護需要の将来予測については、これまでいくつかの研究がある（鈴木（2002）など）が、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す必要がある。本稿は、2001年に内閣府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）を契機として始められた、「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）の最新データ（2003年）に基づき、清水谷・野口（2003）と同様の手法で、将来予測を改訂する。

清水谷・野口（2003）は2001年および2002年までの「要介護者世帯調査」のミクロデータを用いて、要介護者の健康状態や地域性をきめ細かく調整し、2002年サンプルを用いた場合の将来推計では、急速な認定率の上昇が介護サービス需要を押し上げ、2001年サンプルによる推計が上方修正されることを明らかにした。本稿も同様の手法を用い、まず「認定率」の変化とその要因についての検証を行い、「認定を受けてからの期間」と「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。最後にそうしたミクロレベルの検証を踏まえた在宅介護サービス需要の将来予測を行う。

本稿の構成は以下の通りである。第2節では2001年から2003年にかけて3度実施された「要介護者世帯調査」について説明する。第3節では、「要介護者世帯調査」の最新版（2003年）を用いて、「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について、清水谷・野口（2003）の結果を改訂する。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）のミクロデータである。この調査は2001年、2002年、2003年の3回にわたって実施された。

第1回の調査は内閣府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）が実施し、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 $ ^{4} $ の全国モニターである。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 $ ^{5} $ 。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なので、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が実施し、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 $ ^{6} $ 。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。

第 3 回の調査は同じく内閣府経済社会総合研究所が実施し、2003 年 11 月 1 日から 12 月にかけて同じく郵送法により行われた。第 1 回調査及び第 2 回調査の両者で回答を得た 617 世帯について、再度追跡調査を行い、514 世帯の回答を得た（有効回答率 83.3%）。このうち、上記と同様の理由ですでに家族と同居していないサンプルが 133 世帯あったために、同居世帯は 381 世帯となった $ ^{7} $ 。さらに、第 2 回調査で新たに加えられたサンプル
ル 457 世帯に対する追跡調査を行い、393 世帯の回答を得た（有効回答率 86%）。このうち、家族と同居していないサンプルが 142 世帯で、引き続いての同居世帯は 251 世帯となった $ ^{8} $ 。その他に新たに要介護者と同居している世帯 349 世帯を加え、第 3 回調査としては、全体のサンプル数は 981 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 $ ^{9} $ 。

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。第2に、このデータセットは、要介護世帯に対する詳細な実態調査であるということばかりではなく、2001年から3年間にわたり追跡調査したパネルデータであるという点で極めて稀少である。我々の知る限り、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、公的介護保険導入が介護サービス需要に及ばした影響について詳細な分析が可能となる。

表 1 は、以下の推計で用いるサンプルの基本統計量を示している。推計に必要な変数がそろっていないものは除いたので、サンプル数は 2001 年度は 613、2002 年度は 694、2003 年度は 643 となっている。

ここでは、世帯属性などを確認しておこう。いずれのサンプルでも、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 710 - 740 万円程度、約 4,200 - 4,400 万円程度である。また、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% 前後である。また住宅の所有関係は、2003 年度サンプルでは一戸建ての持家世帯が全体の 96% となっており、過去の前回の調査よりも高い。

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）2001年度、2002年度、2003年度のどのサンプルでも、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、それ以降はほぼ一定のペースで上昇している。認定率は、2001年調査の終了時点の2001年10月にはほぼ50%、2002年調査の終了時点の2002年11月にはほぼ60%、2003年調査の終了時点である2003年12月時点ではほぼ74%に達している $ ^{10} $ 。

ここでは認定率を決定する要因を探るために、生存期間分析（サバイバル分析）を用いる。生存期間分析はこれまで医学や生物学でよく用いられてきた方法で、不可逆的なある状態が発生するまでの期間（生存から死亡など）がどのような要因によって決まるのかを定量的に検証することができる。この分析手法は、失業期間の分析など経済学の分野でも最近広く用いられてきている。

ここでは、介護保険制度導入時点の 2000 年 4 月から 2003 年 12 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。

$$ \lambda_{i}=exp\big(-\beta\text{‘}Z_{i}\big) $$

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、2003年調査の最終時点である2003年12月時点で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サンプルについても、2000年4月を観察の初期時点と想定した。

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）、そして地域別の特性などを調整するための県別の地域ダミー
変数である $ ^{11} $ 。

推計に用いる Log-likelihood 関数は、次のようになる。

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

(ここで $ \omega_{i} = \left(\ln t_{i} - \beta' Z_{i}\right) / \sigma $ 、 $ \delta_{i} $ は right censored サンプルを示すダミー変数 )

表 1 によると「認定を受けるまでに要した平均月数」は、2001年度サンプル(7.7ヶ月)、2002年度サンプル(13.1ヶ月)に対して、新たに加わった2003年度サンプルでは17.9ヶ月と長くなっている。また、それぞれの調査終了時点までの認定率は52.7%（2001年調査）63%（2002年調査）75%（2003年調査）と上昇している。それ以外の点ではそれぞれの調査サンプルの基本的な特徴はほぼ同じである。

表 2 は Weibull 分布による Survival 関数の推定結果を示している。前回（清水谷・野口（2003））までの結果と比較すると、2002 年度サンプルと同様、高齢化や高齢者特有の疾病が認定に与える影響は統計学的に有意ではない。しかしながら、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という結果は前回までの結果と一致している。また前回と同様、世帯の経済的属性においても統計学的な有意性は見られなかったが、要介護者が民間の生命保険に加入している場合や、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割合）が高い世帯ほど、認定を加速化する傾向にある。

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、2003 年度サンプルは、明らかに 2002 年までのサンプルよりも認定率の高まり方が早く、年々認定が加速化していることがわかる。この推計結果は一見、認定を受けるまでに要した平均月数はむしろ 2001、2002、2003 年の順に長くなっているという表 1 の結果と矛盾するように思われる。しかしながら、表 1 に示された認定を受けるまでの期間は、そ
れぞれの調査の最終時点において、要介護認定を受けた者と、要介護認定を受けていない Right Censored Sample を両方含む平均値であることに留意しなければならない。Right Censored Sample についての認定の受けるまでの月数は、2001、2002、2003 年度の順に長くなるから、平均値はこうした Right Censored Sample によって引き上げられる。

さらに、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再計算したものである。認定までの介護期間の平均値は、2001 年度サンプルでは約 3 年、2002 年度サンプルでは約 2 年だった。2003 年度サンプルでは約 1 年半強とさらに短縮され、その時点での認定率は 65.6% である。2003 年度サンプルをベースに認定率のスピードを再計算すると、2002 年度サンプルより更に認定率の上昇が早い。清水谷・野口（2003）でも検証したが、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が再び確認された。

## 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、認定率の高まりによって、サービスの受給者率や一人当たりの介護サービス費用が時間の経過とともに増加し、介護サービス市場の需要量が大幅に増大する可能性を、2003年度サンプルによって再確認する。このうち受給者率とは、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介護サービスを利用しない世帯も多かった。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 $ ^{12} $ 。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。

$$ Y_{i}^{*}=\boldsymbol{\upvarphi}_{0}+\boldsymbol{\upvarphi}_{1}X_{i}+\boldsymbol{\upvarphi}_{2}T_{i}+\boldsymbol{\varepsilon}_{i} $$

推定式(5)の説明変数（ $ X_{i} $ ）には、前節で行った認定率の推定で用いたの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。2003年度サンプルでも、認定を受けてからの期間が受給者率に及ぼす影響は5%水準で有意であり、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確認された。つまり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。しかしながら、認定を受けてからの期間が長くなることで、要介護者による受給者率が1年間でどの程度増加するかを計算すると、増加幅は2002年度サンプルよりもさらに低下し、2003年度サンプルでは2002年度サンプルの4分の1程度の増加幅と（5.3%ポイント）となっている。

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。2003 年度サンプルでも、認定以降の期間の係数は、5%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。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、2003 年は約 2,400 円と増加するが、受給者率の推計と同様に、認定からの期間が与える影響は 3 年間のうち最も小さくなっている。

このように、2003年度サンプルでも、要介護者の身体的条件や家族環境の変化等を調整した上で、認定からの期間が長ければ長いほど、サービス受給率や費用が増加する傾
向にあることが示された。しかしここで注意しなければならないのは、2001年度サンプルに比べると、2002年度、2003年度サンプルの順に、サービスの受給率及び費用の増加率はともに遞減する傾向にある点である。

### 5. 在宅介護サービス需要の将来需要予測

この節では、新たに加えられた2003年度サンプルに基づく推計結果を踏まえて、前回行ったのと同様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 $ ^{13} $ 。具体的には、国立社会保障・人口問題研究所の人口予測（「日本の将来人口推計」平成14年1月推計）を用いて将来の高齢者数のベンチマークとする。さらに、65歳以上について、5歳刻みで要介護者の発生率（現在と同じと仮定する）をかけて、それぞれの時点の要介護者数とする。それに本稿で求めた認定率、受給者率、一人あたりの介護費用についての推定値を当てはめるという手法を用いる。

前回までの推計と同様、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19.1ヶ月（2001年度及び2002年度サンプルではそれぞれ36.4ヶ月と23.7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ヶ月からそれぞれ差し引いた40.9ヶ月（2001年度及び2002年度サンプルではそれぞれ23.6ヶ月と36.3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20.3ヶ月（2001年度及び2002年度サンプルではそれぞれ12.3ヶ月と19ヶ月）である（表1）から、認定後の期間の推定値との差20.7ヶ月（2001年度及び2002年度サンプルではそれぞれ11.4ヶ月と17.4か月分）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 196 円（2001 年度及び 2002 年度サンプルではそれぞれ約 542 円と約 332 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である 20.7 ヶ月（2001 年度及び 2002 年度サンプルではそれぞれ 11.4 ヶ月と 17.4 か月分）を掛け合わせた 4,057 円（2001 年度及び 2002 年度サンプルではそれぞれ 6,179 円と 5,777 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 5.5%（2001 年度及び 2002 年度サンプルではそれぞれ 11.4 ヶ月と 17.4 か月分）を掛け合わせた 4,057 円（2001 年度及び 2002 年度サンプルではそれぞれ 6,179 円と 5,777 円）が介護保険定着後に増加することとなる。
年度サンプルでは約6.7%）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、前回の結果が多少上方に修正されて、2010年には2003年現在の約1.6兆円の2.2倍にあたる3.6兆円、2015年には3倍に当たる5.0兆円、2025年には前回の推計と同様5.3兆円と推計される。

認定率の高まりに比べて、将来の在宅サービス需要が大幅に改訂されないのは、認定後の期間における在宅サービスの受給率の増加率が遅減し、したがって、費用の増加率がこれまでよりもむしろ小さいからである。以下、このことを、「健康の生産関数（health production function）」の形状から説明する（Grossman (1972a); Grossman (1972b)）。通常の医療サービスの場合、消費者の健康生産関数は、個々の健康の初期賦存量と、健康を回復あるいは向上させるための投資財としての医療サービスの投入量に依存する。健康生産関数において、投入される医療サービスの量が一定であると仮定すると、健康の初期賦存量が多いほど、すなわち、初期の健康状態が良好であればあるほど、達成される健康水準は高く、また、初期賦存量が少ないほど、達成される健康水準は低くなる。また、医療サービス1単位を投入することによって追加的に生産される健康、すなわち限界生産性は、医療サービスが増加すると遅減するため、健康生産関数は、健康の初期賦存量を起点として右上がりの凸型の形状をとることになる。

しかし、本論の実証分析が得た結果から見ると、在宅介護サービスを投入財とする健康生産関数は、医療サービスの場合とは少し異なっていると考えられる。サービス受給者が要介護状態にある高齢者であるため、在宅サービスは、健康を積極的に回復・向上させるというよりは、むしろ、現在の健康状態や生活を維持することを目的としている。また、在宅サービスは、金銭によって介護業者が提供するケア（formal home care）と、家族が提供する金銭によらないケア（informal home care）から成り立っており、両者の分業によって、要介護者の健康や生活が支えられている。在宅サービスの供給者と需要者との間には、供給側に専門的な知識や技術が要求される医療サービスのような深刻な情報の非対称性が存在するとは考えにくい。そうした点で、在宅サービスは、通常財の生産関数と同様、投入財である在宅サービスの量が小さい領域では、formal home care と
informal home care との分業の効率化が進み、介護サービス 1 単位を投入することによって追加的に生産される健康、すなわち限界生産性は遅増し、他方、在宅サービスの投入量が大きい領域において、医療サービスの場合と同様、限界生産性通減が起こると考えられる。

本稿で推定されたサービス受給率と費用に関するプロビットモデルは、初期の健康状態及び時間経過による健康状態の変化も含め、調整済みである。こうした初期の健康賦存量を調整した上で、重要なのは、介護保険制度の導入から約4年が経過し制度の定着が進む中、認定を受けてからの期間が長いほど、formal home careの受給率（すなわち需要）は高まる傾向にはあるものの、その増加率は減少しているという点である。この結果を、要介護者の「健康」の生産量を1単位増加させるのに需要される在宅サービス（formal home care）が減少していると解釈するならば、在宅介護サービス市場は、いまだ、全体的にその投入量が小さい領域にあり、生産の効率性が上がり、限界生産性が遅増する段階にあると考えることができる。今後、市場が成熟し、在宅サービスの投入量が大きい領域になった場合、医療サービスの場合と同様、限界生産性遅減に伴う受給率の増加幅が拡大に転ずる可能性がある。従って、介護サービス市場における最新の情報を収集し続けることによって、将来の需要予測をより正確なものにする努力が求められる。

## 6 ．結論と政策的インプリケーション

本稿は、要介護者を抱える世帯に対して実施した「要介護者世帯調査」の最新版（2003年度版）を用いて、清水谷・野口（2003）で示した在宅介護サービスの将来予測を改定した。その結果、2001年度サンプルでは約3年間であった認定を受けるまでの平均年数は約1.5年間と短縮したことが明らかになった。さらに、前回の分析結果と同様、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。

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、在宅介護サービス費用は、前回の結果が多少上方に修正されて、2010年には2003年現在の約1.6兆円の2.2倍にあたる3.6兆円、2015年には
3 倍に当たる 5.0 兆円、2025年には前回の推計と同様 5.3 兆円であることが見込まれる。

認定率の高まりに比べて、将来の在宅サービス需要が大幅に改訂されないのは、介護サービス費用の増加幅がこれまでよりもむしろ小さいからである。これは、前節で説明したように、在宅介護サービスと医療サービスとの健康生産関数の形状の違いから説明することができる。在宅介護サービス市場は、いまだ、全体的にその投入量が小さい領域にあり、生産の効率性が上がり、限界生産性が遅増する段階にあると考えることができる。従って、formal home care と家族によるケアとの分業の効率化により、要介護者の「健康」の生産量を 1 単位増加させるのに需要される在宅サービスが減少し、生産の効率性が上昇しているからと考えられる。

最後に本稿で示した在宅介護費用の予想のリスクを示しておこう。いうまでもなくここで推計した予想値はこれまでの経験を定量分析することで求められた認定率、受給者率、一人当たりの介護費用などの推測値を踏まえたもので、さまざまな外生的要因によって左右される可能性がある。まずこの予想値が過大評価であるという側面もある。まず現在検討されている予防介護の導入などによって、要介護者の発生率自体が低下する可能性がある。また、供給者、需要者双方に対するモラルハザードを防ぐような市場の規律付けを導入することで、在宅介護費用を抑制していくことも可能だろう。一方この予想値が過小評価であるという側面もある。本稿で指摘したように、今後市場が成熟し、在宅サービスの投入量が大きい領域になった場合、医療サービスの場合と同様、限界生産性遅減に伴う受給率の増加幅が拡大に転ずる可能性がある。また、本稿の予想値は施設介護と在宅介護との間の役割分担などによっても当然変わってくるので、幅をもって解釈されるべきであろう。

介護サービス市場はまだ未成熟な面も多い。そのため、今後とも介護サービス市場における最新の情報によって将来の需要予測をより正確なものにする努力をすると同時に、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。とりわけ、2005年度における制度見直しは、介護サービス市場における新たなる自然実験としてとらえることができ、見直し前後における市場の動向をつぶさに観察する必要があるだろう。
## 参考文献

厚生労働省高齢者介護研究会（2003）『2015年の高齢者介護 - 高齢者の尊厳を支えるケアの確立に向けて -』.

国民健康保険中央会「認定者・受給者の状況」各月版.

清水谷諭（2004）「介護改革への視点（上）負担論より市場原理徹底」日本経済新聞『経済教室』（11月29日）.

清水谷諭・野口晴子（2003）「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 -」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 No. 60.

清水谷諭・野口晴子（2004a）『介護・保育サービス市場の経済分析 - ミクロデータによる実態解明と政策提言』東洋経済新報社.

清水谷諭・野口晴子（2004c）「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」.

Grossman, M. 1972a, “The Demand for Health: A Theoretical and Empirical Investigation,” Columbia University Press of NBER.

Grossman, M. 1972b, “On the Concept of Health Capital and the Demand for Health,” Journal of Political Economy, 80(2): 223-255.

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

出所：国民健康保険中央会『介護給付費の状況』（各月版）
## 表1: 基本統計量

定義	2001年(N=613)平均值 標準偏差	2002年(N=694)平均值 標準偏差	2003年(N=643)平均值 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 費用認定受けるまでの期間（月数）	7.738	(8.115)	13.071	(12.705)	17.863	(16.932)
各年度調査時点（2001年10月・2002年10月・2003年12月）までの認定率訪問介護サービス受給率	0.527	(0.499)	0.630	(0.483)	0.747	(0.435)
1ヶ月当たり介護費用	0.602	(0.490)	0.595	(0.491)	0.566	(0.496)
認定受けてからの期間（月数）	91,885	(76,157)	85,448	(76,189)	73,742	(89,032)
12.262	(8.115)	18.929	(12.705)	20.258	(17.821)
2. 要介護者の身体的属性女性	0.748	(0.434)	0.723	(0.448)	0.725	(0.447)
年齢	83.104	(6.982)	83.207	(6.958)	83.539	(7.019)
介護が必要となった理由：脳血管疾患	0.220	(0.414)	0.200	(0.400)	0.200	(0.400)
介護が必要となった理由：心臓病	0.092	(0.289)	0.086	(0.280)	0.065	(0.247)
介護が必要となった理由：癌	0.035	(0.183)	0.047	(0.213)	0.024	(0.152)
介護が必要となった理由：呼吸器疾患	0.050	(0.218)	0.045	(0.207)	0.028	(0.165)
介護が必要となった理由：関節疾患	0.086	(0.280)	0.095	(0.293)	0.059	(0.237)
介護が必要となった理由：痴呆	0.227	(0.419)	0.187	(0.390)	0.198	(0.398)
介護が必要となった理由：糖尿病	0.084	(0.277)	0.066	(0.249)	0.070	(0.255)
介護が必要となった理由：視覚・聴覚障害	0.083	(0.275)	0.098	(0.297)	0.086	(0.281)
介護が必要となった理由：骨折・転倒	0.217	(0.412)	0.215	(0.411)	0.153	(0.360)
介護が必要となった理由：脊髓損傷	0.021	(0.143)	0.020	(0.139)	0.017	(0.129)
介護が必要となった理由：高齢に衰弱	0.228	(0.420)	0.250	(0.433)	0.255	(0.436)
介護が必要となった理由：その他	0.192	(0.394)	0.209	(0.407)	0.208	(0.406)
要介護度1	0.231	(0.422)	0.221	(0.013)	0.200	(0.400)
要介護度2	0.204	(0.403)	0.176	(0.381)	0.164	(0.370)
要介護度3	0.139	(0.346)	0.099	(0.298)	0.111	(0.314)
要介護度4	0.092	(0.289)	0.066	(0.249)	0.085	(0.279)
要介護度5	0.072	(0.259)	0.056	(0.229)	0.093	(0.291)
要支援＝＞要介護度1	0.008	(0.091)	0.007	(0.081)	0.022	(0.148)
要支援＝＞要介護度2	0.021	(0.144)	0.013	(0.113)	0.015	(0.120)
要介護度1＝＞要介護度2	0.038	(0.191)	0.020	(0.142)	0.034	(0.180)
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1ヶ月当たり通院回数	4.080	(5.018)	3.686	(4.556)	3.343	(4.157)
1ヶ月当たり医療費（自己負担分）	4,508	(9,362)	4,705	(12,948)	4,334	(7,702)
要介護状態になった当初の介護時間	6.447	(5.199)	5.836	(5.163)	5.180	(5.070)
4. 世帯の経済的属性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)	0.312	(0.464)
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)	0.130	(0.337)
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)	0.065	(0.247)
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)	0.053	(0.224)
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)	0.024	(0.152)
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)	0.581	(0.494)
世帯所得	7,379,894	(4,263,826)	7,185,955	(4,202,138)	7,094,502	(4,153,944)
世帯資産	43,302,676	(39,250,705)	44,018,229	(39,293,313)	4,190,593	(3,917,821)
高齢者資産比率	0.483	(0.416)	0.484	(0.337)	0.546	(0.677)
世帯人数（要介護者除く）	3.092	(1.423)	3.123	(1.422)	4.078	(1.453)
一戸建ての持家	0.898	(0.302)	0.899	(0.302)	0.955	(0.207)
表2:認定までの期間に対する要介護者・世帯属性の影響 (Weibull分布を想定したSurvivalモデルによる)

定義	2001年度	2002年度	2003年度
推定値	標準誤差	推定値	標準誤差	推定値	標準誤差
1. 要介護者の身体的属性
女性	0.777	(0.202)	1.101	(0.212)	1.151	(0.119)
年齢	0.996	(0.016)	1.022	(0.013)	b	1.018
介護が必要となった理由:脳血管疾患	1.586	(0.413)	b	1.556	a	1.046
介護が必要となった理由:心臓病	1.313	(0.453)	1.018	(0.272)	1.027	(0.180)
介護が必要となった理由:癌	0.608	(0.318)	0.791	(0.229)	1.023	(0.317)
介護が必要となった理由:呼吸器疾患	0.853	(0.376)	1.108	(0.260)	0.723	(0.191)
介護が必要となった理由:閉節疾患	0.592	(0.252)	0.606	(0.189)	c	1.005
介護が必要となった理由:痴呆	1.231	(0.368)	1.602	(0.316)	a	1.010
介護が必要となった理由:糖尿病	1.705	(0.665)	1.131	(0.297)	1.146	(0.199)
介護が必要となった理由:視覚・聴覚障害	0.994	(0.431)	0.838	(0.239)	0.891	(0.155)
介護が必要となった理由:骨折・転倒	2.558	(0.693)	a	1.095	(0.190)	0.998
介護が必要となった理由:脊髓損傷	0.642	(0.571)	0.547	(0.350)	1.404	(0.444)
介護が必要となった理由:高齢に衰弱	1.180	(0.371)	0.898	(0.160)	0.780	(0.088)
2. 要介護者が利用している医療サービスと介護時間
1ヶ月当たり通院回数	0.988	(0.018)	1.002	(0.014)	0.984	(0.018)
1ヶ月当たり医療費(自己負担分)	1.004	(0.041)	0.997	(0.029)	1.000	(0.000)
要介護状態になった当初の介護時間	1.075	(0.020)	a	1.055	a	1.037
3. 世帯の经济的属性
要介護者の保険加入状況:民間の生命保険	0.863	(0.282)	1.414	(0.263)	1.198	(0.128)
要介護者の保険加入状況:民間の医療保険	1.213	(0.581)	0.794	(0.207)	0.867	(0.131)
要介護者の保険加入状況:民間の癌保険	0.827	(0.463)	1.187	(0.357)	0.848	(0.162)
要介護者の保険加入状況:民間の個人年金	1.194	(0.650)	0.789	(0.255)	1.127	(0.227)
要介護者の保険加入状況:民間の介護保険	0.207	(0.250)	1.589	(1.120)	0.894	(0.284)
世帯所得	0.865	(0.202)	1.123	(0.164)	0.995	(0.010)
世帯資産	1.104	(0.156)	1.081	(0.096)	1.006	(0.009)
高齢者資産比率	0.577	(0.214)	c	0.813	(0.161)	1.027
世帯人数(要介護者除く)	1.002	(0.087)	0.958	(0.052)	1.019	(0.033)
一戸建ての持家	1.100	(0.444)	1.514	(0.444)	0.932	(0.204)
サンプル数	613	694	643
Log Likelihood	-369.000	-517.553	-83.403

注：全ての回帰分析は地域ダミーによる調整済み。a、b、cはそれぞれ、有意水準5%，10%，15%を示す。