Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
Table 2: Basic statistics and variable definitions

Variable	Mean	S.D.	Definition
$ \log(s) $	-6.82	1.29	Logarithm of market shares
$ \log(s_{0}) $	-2.49	0.02	Logarithm of outside market share
$ p $	5076	950	CPI-Deflated retail gas price (in 1998 yen)
$ MJ $	74.19	31.36	Calorific value (Mega Joule)
$ Temp $	15.45	2.41	Average temperature (Celsius)
$ Density $	1.82	2.38	Population density (thousand people/km $ ^{2} $ )
$ \log(s_{g|j}) $	-0.86	1.01	Logarithm of within-area $ j $ market share
FOB	29551	6687	Propane free-on-board price (yen/t)
KP	953	126	Kerosene prices including delivery charge (yen/18 $ \ell $ )
Road	4744	24707	Road mileage (km)
Area	1303	1626	Land area (km $ ^{2} $ )
H area	431	457	Habitable area (km $ ^{2} $ )
Housing	0.47	0.12	Ratio of apartment houses to new housing starts

Notes: The CPI-deflated retail town-gas prices are calculated in calorific value equivalent to 10 cubic meter of propane-gas.

cation (3.3) adds year dummies to explanatory variables in the equation $ (3)^{8} $ . Specification (3.4) excludes kerosene prices, including delivery charge from instruments. The three results using 2SLS methods give virtually similar results. Hereafter, I have discussed and used the result in specification (3.2).

It should be noted that 2SLS estimators could be biased if instruments are weak. Therefore I have checked the explanatory power of instruments, conditional on the included exogenous variables in the first stage of the 2SLS method. I calculate first stage F-statistics for each endogenous variable. Table 3 also reports the average F-statistics. The F-statistics indicate that all instruments are not weak.

I obtained several significant coefficients. First, the coefficient of price, $ \beta_{1} $ , is significantly negative. This indicates that prices have a negative impact on utility. Second, the coefficient of MJ is positive and significant, and households
Table 3: Demand estimation results

(3.1)	(3.2)	(3.3)	(3.4)
OLS	2SLS	2SLS	2SLS
const.	-3.2213***	-3.1675**	-3.1502**	-3.0996**
(0.0877)	(0.2156)	(0.2107)	(0.2191)
p	0.0000*	-0.0001***	-0.0001***	-0.0002***
(0.0000)	(0.0001)	(0.0001)	(0.0001)
$ \log(s_{g|j}) $	1.0417***	0.7316***	0.7505***	0.7142***
(0.0109)	(0.0436)	(0.0426)	(0.0443)
MJ	-0.0039***	0.0053***	0.0048***	0.0062***
(0.0005)	(0.0019)	(0.0019)	(0.0020)
Temp	-0.0334***	-0.0526***	-0.0521***	-0.0536***
(0.0040)	(0.0046)	(0.0046)	(0.0047)
Density	0.2678***	0.3288***	0.3250***	0.3294***
(0.0049)	(0.0086)	(0.0084)	(0.0087)
year dummy	No	No	Yes	No
F-statistics	791***	544***	846***
adjusted $ R^{2} $	0.7936	0.7372	0.7436	0.7302

Notes: The first specification (3.1) presents the OLS estimates without regard for the endogeneity. From specification (3.2) to (3.4), I use 2SLS methods. In the specification (3.2), I use the instruments introduced in the above subsection for equation (3). Specification (3.3) adds year dummies to explanatory variables in equation (3). Specification (3.4) excludes kerosene prices including delivery charge from instruments. F-statistics are the average first stage F-statistics, which provide the average explanatory power of instruments, conditional on the included exogenous variables. $ *\* $ , $ * $ , and $ * $ denote significance at 0.01, 0.05, and 0.10 levels respectively. Standard errors are in parentheses. The number of observations is 3895.

evaluate high thermal efficiency. Third, the coefficient of Temp is significantly negative. This is consistent with the fact that gas consumption should increase in cold weather. Fourth, the coefficient of Density is significantly positive. Households should expect enhanced customer support would be enhanced in densely populated areas. Finally, parameter $ \sigma $ , the coefficient of $ \log(s_{g|j}) $ , is significantly different from zero, that is, 0.73. This parameter tests whether it is appropriate to have a second-stage choice in the model. Therefore, a simple logit structure can be rejected. Using estimated parameters $ \beta_{1} $ and $ \sigma $ , I will calculate demand elasticity in the following subsection.
### 3.5 Demand elasticity

In this model, I can calculate demand elasticity using estimated parameters. From the market share definition (1) and the within-group market share definition (2), own-and-cross price elasticity of demand in the nested logit model are derived as:

$$ \eta_{h g}^{j}=\left\{\begin{array}{l l}{\displaystyle\frac{\beta_{1}}{1-\sigma}p_{j g}(1-\sigma s_{g|j}-(1-\sigma)s_{j g})}&{\mathrm{i f}\quad h=g,}\\ {\displaystyle-\frac{\beta_{1}}{1-\sigma}p_{j h}(\sigma s_{h|j}+(1-\sigma)s_{j h})}&{\mathrm{i f}\quad h\neq g}\\ \end{array}\right.. $$

Using the estimated parameters $ \sigma $ and $ \beta_{1} $ as reported in the specification (3.2) of Table 3, I calculate own and cross elasticity in 2005. I have chosen this year because it is in the last year of my dataset, and I will use the estimated elasticity in the following section.

Elasticity is evaluated with respect to each area. Table 4 reports the mean estimated elasticity in areas where town-gas pipelines are laid. While the own elasticity for propane-gas is -1.47, the own elasticity for town-gas is -1.58. This result indicates that the demand for town-gas is more elastic. This is because the switch from town-gas to propane-gas is quicker. Owning gas canisters and portable grills for propane-gas enables the efficient use of propane-gas at any location. However, to use town-gas, it is essential to be connected to town-gas pipelines.

I find that the calculated cross elasticities are asymmetric. While the cross elasticity of town-gas demand is 1.33, that of propane-gas demand is 0.50. This asymmetric cross elasticity could be induced by a wide discrepancy in prices between propane-gas and town-gas. Town-gas prices have been maintained much lower than propane-gas prices. If town-gas prices increase slightly, households that use town-gas will not switch from town-gas to propane-gas.

Furthermore, I compute the own elasticity for propane-gas in areas where
Table 4: Elasticities in areas where town-gas pipelines are laid down

Propane-gas price	Town-gas price
Propane-gas demand	-1.47 (0.013)	0.50 (0.009)
Town-gas demand	1.33 (0.015)	-1.58 (0.014)

Notes: Using the estimated parameters $ \sigma $ and $ \beta_{1} $ , as reported in the specification (3.2) of Table 3, I calculate own and cross elasticities in 2005. Standard deviations are in parentheses.

town-gas pipelines are not laid. The elasticity is estimated at -0.77 on average. The demand for propane-gas in these areas is less elastic than that in areas where town-gas pipelines are laid. This is consistent with evidence that a household should inevitably use propane-gas.

## 4 Expanding Town-gas Service Areas

### 4.1 Supply model

This study explores counterfactual scenarios if town-gas service expands to areas where town-gas pipelines have not been laid. Calculating equilibrium under counterfactual scenarios requires a supply model describing the behaviors of town-gas and propane-gas suppliers. By regulation, town-gas service areas are predetermined. Let the town-gas service area in area j be $ (1 - k_{j})Q_{j} $ , where $ Q_{j} $ is the total number of households in area j, $ 0 \leq k_{j} \leq 1 $ . Town-gas suppliers in area j supply their gas services only inside $ (1 - k_{j})Q_{j} $ . Moreover, town-gas prices are set on the full-cost pricing rule.

However, propane-gas prices and service areas are not regulated. I assume that propane-gas firms are homogeneous. Each propane-gas supplier maximizes his profit function given the town-gas prices and service areas. Outside town-gas service areas, propane-gas suppliers compete with each other. The competition is modeled as Cournot-Nash competition. Then, the first order condition from
the profit maximization problem is derived as follows:

$$ \frac{p_{j}-MC_{j}}{p_{j}}=\frac{1}{n_{j}}\frac{k_{j}}{\eta^{j}}, $$

where $ MC_{j} $ is marginal cost, $ n_{j} $ is the number of propane-gas suppliers, and $ \eta^{j} $ is the own-price elasticity of demand $ ^{9} $ .

### 4.2 Consumer surplus in counterfactual scenarios

I evaluate the changes in consumer welfare resulting from an equilibrium in counterfactual scenarios. I measure consumer welfare of households that actually use either town-gas or propane-gas. Given the nested logit assumption and linear utility formulation, the consumer welfare can be computed as

$$ C W:=\frac{1}{|\beta_{1}|}\log\left(\sum_{g}D_{g}^{1-\sigma}\right), $$

where D j := ∑g∈∂jg eδg/(1−σ), and the set of gas type in area j is ∀j

Using the estimated parameters as reported in specification (3.2) of Table 3, I can numerically compute simulated consumer welfare and change in consumer welfare under two additional assumptions. First, hypothetical town-gas prices and calorific values in expanded service areas are the average in contiguous areas. Second, propane-gas suppliers' marginal costs are constant. Given the demand estimates presented in Section 3, I recover the marginal costs of supplying propane-gas by

$$ \hat{M}C_{j}=p_{j}\left(1+\frac{1}{n_{j}}\frac{k_{j}}{\eta^{j}}\right). $$
Figure 2: Counterfactual scenario

### 4.3 Rational expansion of town-gas service areas

This subsection discusses the potential for expansion of town-gas service areas. Counterfactual town-gas service areas expand to areas where town-gas pipelines are not laid down. Figure 2 presents a typical example. A counterfactual scenario changes Area C to one where some households are able to use town-gas.

However, if some households in Area C are able to use town-gas, town-gas supply costs might be quite high. An area with extremely few populations would provide pretty high average town-gas supply costs per household. Conversely, an area with a large population would provide low average town-gas supply costs per household, and a growing population could decrease average town-gas supply costs. Therefore, the counterfactual scenario expands to areas with relatively low average town-gas supply costs.

Then, I estimate average town-gas supply costs. Town-gas suppliers adopt
full-cost pricing behavior by regulation. Following Kaino (2007), I measure average costs using financial accountings of each town-gas supplier and obtain total costs as this average costs times the number of households using town-gas. Furthermore, I regress total costs on the population density, a ratio of apartment houses to new housing starts, habitable area, and road mileage divided by the piece of land, and demand density (defined as the number of town-gas consumers divided by road mileage). Using these estimated parameters, I calculate the hypothetical town-gas costs when Area C is assumed to have some households that are able to use town-gas.

Under the assumption that hypothetical town-gas prices in expanded service areas are average in contiguous areas, I focus on areas where the estimated average town-gas supply cost are less than the hypothetical town-gas price. There are 16 areas, including Arida-city (Wakayama Prefecture), Niihama-city (Ehime Prefecture), and Tonami-city (Toyama Prefecture). Town-gas have been supplied in these contiguous areas.

### 4.4 Welfare estimates

I assess welfare changes induced by the expansion of town-gas service areas. Expanding town-gas service areas could have two effects on consumer welfare. One is an effect of some households switching from propane-gas to town-gas. This improves consumer welfare because town-gas prices have been maintained much lower than propane-gas prices. Another is intensifying competition among propane-gas suppliers. Since some households switch from propane-gas to town-gas, the number of households using propane-gas decreases. In this supply model, this triggers intense competition among propane-gas suppliers and induces a steep fall in propane-gas prices.

Table 5 presents propane-gas price decreases and consumer welfare improve-
Table 5: Propane-gas price decreases and simulated welfare changes

Ratio (%)
Propane-gas price decreases	5.2
Simulated welfare improvements	10.8

Notes: Using the estimated parameters as reported in the specification (3.2) of Table 3, I calculate propane-gas price decreases and consumer welfare improvements.

ments. The first row is the ratio of decrease in propane-gas prices. The average decrease ratio of propane-gas prices is 5.2%. The second row is the ratio of improvement in consumer welfare. The average increase ratio of the consumer welfare is 10.8%. This is because propane-gas prices decrease, and some households switch from propane-gas to town-gas. The simulation result indicates that frequent readjustments regarding town-gas service areas should improve consumer welfare.

## 5 Concluding Remarks

This study simulates a counterfactual expansion of town-gas service to 16 areas where town-gas pipelines have not been laid. Simulation exercises indicate that some households switch from propane-gas to town-gas. In a static Cournot competition between propane-gas suppliers, this switch triggers intense competition among propane-gas suppliers and decreases propane-gas prices (5.2%). This improves consumer welfare (10.8%). The simulation result indicates that frequent readjustments regarding town-gas service areas should improve consumer welfare.

This simulation result is bound by a Japanese government requirement that stipulates an agreement with propane-gas suppliers when town-gas suppliers expand their service areas. Although this can prevent conflicts between propane-gas and town-gas suppliers, by expanding town-gas service areas propane-gas
suppliers would lose their consumers to town-gas suppliers and suffer a decrease in profits. The propane-gas suppliers have no incentive to agree on the expansion. Therefore, the territorial restrictions virtually prohibit the expansion of town-gas service areas in response to demand. The demand for propane-gas remains stable, and this has softened competition among non-regulated propane-gas suppliers.

This study presents four questions for further study. First, the number of households using propane-gas is approximated. The number of households using propane-gas is defined as the difference between total households having town-gas and those having community-gas. This is because we obtain data only on the number of propane-gas meters for each prefecture. Such data for each area is not easily available.

Second, this discrete choice model suggests that the amount of gas consumption should be equal to the number of households. However, the amount of gas consumption would be different among regions. Furthermore, both propane-gas prices and town-gas prices actually consist of both fixed price and meter rate price. Therefore, the coefficient of gas price might depend on tastes and incomes of households.

Third, this study assumes homogeneous cost function among town-gas suppliers. In economic theory, the town-gas market would be a natural monopoly. The town-gas suppliers have an overwhelming cost advantage, creating a scale of economy. This consideration would require constructing a rigorous cost function model.

Finally, this study also assumes a static model. This model abstracts from dynamic issues such as households' regional settlement and suppliers' entry and exit. It would be important to characterize the dynamics of the market more precisely. Incorporating dynamic incentives of households and gas suppliers into
this analysis is a direction for future research.

## References

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平成29年度予算概算要求では、成長と分配の好循環の実現に向けて、「ニッポン一億総活躍プラン」の新三本の矢、横断的課題である働き方改革と生産性向上に関する予算を重点的に要求・要望する。

第2の矢

夢をつむぐ子育て支援

(希望出生率1.8の実現)

第3の矢

安心につながる社会保障

(介護離職ゼロ 地域共生社会の実現)

① 待機児童の解消

①介護の環境整備 $ ^{*} $

② 女性・若者の活躍推進

③ 総合的子育て支援の推進 $ ^{*} $

横断的課題である働き方改革と生産性向上

① 非正規雇用の待遇改善・最低賃金の引上げ ② 長時間労働の是正(*)

③ 高齢者・障害者等の活躍促進(*)

成長と分配の好循環を実現するための基盤の整備

① 質が高く効率的な医療提供体制の確保(*) ② 国民の安心につながる所得の底上げや社会基盤整備の推進

③ 東日本大震災や熊本地震からの復旧・復興の支援や防災対策の推進

(*)「保健医療2035提言書」に掲げられている施策 ⇒ 「保健医療2035」を着実に推進

## 第1の矢 希望を生み出す強い経済

### 1. 医療分野のイノベーション・ICT化の推進

医療系ベンチャーの育成支援【22億円】

(革新的医療機器早期承認制度の創設、ベンチャー企業へのサポート人材の確保、「ヘルスケアベンチャー・サミット(仮称)」の開催、厚生労働省に「ベンチャー等支援戦略室(仮称)」の設置、薬事・保険連携相談の実施等)

○ AMED（※）を通じた研究開発の戦略的実施等 ※国立研究開発法人日本医療研究開発機構【577億円】（医療の質の向上に資するゲノム医療、再生医療、人工知能等に関する研究の重点的な実施等）

○ 医療のICT化・保険者機能の強化 【627億円】

（医療情報データベースの本格運用に向けた環境整備、医療保険のオンライン資格確認や医療等ID制度導入のためのシステム開発、ICTの活用による保険者機能の強化等）

## 2 ．医療の国際展開・国際保健への貢献

○ 我が国が主導するユニバーサル・ヘルス・カバレッジの達成支援 【21億円】（グローバルヘルス人材戦略センター（仮称）の設置、アジアにおける効率的な高齢化対策の推進等）

○ AMR（薬剤耐性）対策の推進 【5. 7億円】

（ワンヘルス・アプローチに関する国際会議の開催、薬剤耐性感染症制御研究センター（仮称）・臨床情報センターの設置・運営 等）

医療の国際展開、薬事規制の国際調和の推進【4.9億円】

（日本企業の医薬品等のWHO認証の取得促進、革新的医療機器等の有効性・安全性等に係る日本発の評価方法国際標準化推進等）

## 3 ．観光先進国の実現・TPPの推進

医療機関における外国人患者受入体制の充実【3億円】（医療通訳育成の強化、電話医療通訳の利用促進等）

○ 訪日外国人旅行者の急増に伴う検疫体制の強化 【100億円の内数】

（感染拡大防止のための患者搬送車両等の物的体制整備 等）

○ T P P 協定の批准・発効に向けた輸入食品の監視体制の強化 【1 15 億円の内数】

(輸入食品検査体制の強化・充実のための食品衛生監視員の増員・資質向上、残留農薬の基準審査体制の強化、食品添加物指定等相談センターの相談体制の強化・充実 等)

包摂と多様性による持続的成長と分配の好循環

GDP600兆円の実現
# 第2の矢 夢をつむぐ子育て支援

### 1. 待機児童の解消

○ 多様な保育サービスの充実 【126億円】

（0歳児期の育児休業終了後の「入園予約制」の導入、保育園を拠点とする「サテライト型小規模保育事業所」の設置支援、放課後児童クラブの受け皿拡大の推進等）

○ 保育人材確保のための総合的な対策 【330億円（うち特別会計130億円）】（保育士の処遇改善、宿舍借上げ支援の拡充、市町村における保育人材確保の取組支援等）

### 2. 女性・若者の活躍推進

女性の活躍推進【49億円（うち特別会計49億円）】

（中小企業に対する行動計画の策定支援、総合的なハラスメント対策の推進等）

○ 仕事と家庭の両立支援の推進 【83億円（うち特別会計83億円）】

（改正育児・介護休業法（介護休業の分割取得など）の周知・指導の強化、男性の育児休業の取得促進等）

○ 若者の就職・職業能力開発の推進 【140億円（うち特別会計126億円）】

（就職氷河期世代のフリーター等に対する就職支援の強化、「地域若者サポートステーション事業」の推進、若者の技能検定の受検料減免等）

### 3. 総合的子育て支援の推進

○ 妊娠期から子育て期にわたる切れ目ない支援の実施 【207億円】（分娩取扱施設の開設支援、子育て世代包括支援センターの設置促進等）

○ 児童虐待防止対策の強化・社会的養護の推進 【1, 4, 11 億円】

（児童相談所及び市町村の体制強化、家庭養護の推進及び自立支援の充実、児童養護施設職員等の処遇改善、児童養護施設等の運営費（1,142億円）等）

希望出生率1.8の実現

ひとり親家庭等の自立支援の推進【2，079億円（うち特別会計59億円）】

（「すくすくサポート・プロジェクト」の着実な実施（相談窓口のワンストップ化の推進、子どもの居場所づくりや学習支援、親の資格取得支援、児童扶養手当の支給（1,798億円）等）等）

## 第3の矢 安心につながる社会保障

### 1. 介護の環境整備

○ 高齢者の利用ニーズに対応した介護サービス基盤の確保 【576億円】

（自立支援・介護予防の取組の好事例の横展開、認知症施策推進総合戦略（新オレンジプラン）の推進、地域医療介護総合確保基金（介護分）の財源確保等）

○ 介護人材の確保、生産性の向上 【48億円（うち特別会計17億円）】

（介護人材・障害福祉人材の処遇改善、介護現場のニーズを踏まえた介護ロボット等の開発・普及の加速化等）

元気で豊かな老後を送れる健康寿命の延伸に向けた取組【44億円】

（予防・健康インセンティブ推進事業、高齢者の低栄養防止・重症化予防の推進事業（フレイル対策）、たばこ対策の推進等）

## 2 ．障害者、難病・がん患者等の活躍支援

○ 障害者施策の総合的な推進 【111億円】

（福祉サービス提供体制の基盤整備、地域生活支援事業の拡充、精神障害者に対する保健医療福祉の一体的な取組強化による地域移行促進、依存症者に対する全国的な相談・支援体制の整備等）

○ 障害者、難病・がん患者等の就労支援など【193億円（うち特別会計169億円）】

（精神障害など多様な障害特性に応じた就労支援の推進、農福連携による就農促進、がん診療連携拠点病院等との連携による就労支援の強化等）

総合的ながん対策の推進【364億円】

心日はカルス対策の推進【364億円】

（がん検診の受診勧奨の拡充、がんのゲノム医療の人材育成、小児・AYA世代（思春期世代と若年成人世代）のがん対策の推進等）

### 3. 地域共生社会の実現

世帯全体の課題を受け止める包括的な相談支援体制等【10億円】

地域の支え合いの再生・活性化【32億円】

(住民が主体的に地域課題を把握し解決を試みる体制の構築、地域における悩みや課題の共有を図る取組の推進、ボランティア休暇の普及等)

民間事業者と協働して行う地域福祉・健康づくり事業の実施【1.5億円】

（民間の資金やノウハウを活用した地域の社会的課題への対応（「ソーシャル・インパクト・ボンド（SIB）」の手法の活用）を検討）

介護離職ゼロ・地域共生社会の実現
# 平成29年度厚生労働省 予算概算要求の主要施策

10

## 平成29年度厚生労働省予算概算要求の主要施策

第1の矢 希望を生み出す強い経済

(*)「保健医療2035提言書」に掲げられている施策

### 1. 医療分野のイノベーション ICT化の推進

(医療系ベンチャーの育成支援) 【一部新規】 【一部推進枠】

【22億円】

○「医療のイノベーションを担うベンチャー企業の振興に関する懇談会」の提言を踏まえ、ベンチャー発のイノベー

シヨンを促進するため、次の「3つの柱」に沿った振興策を展開し、医療系ベンチャーのエコシステムの確立を図る。

① 革新的医療機器早期承認制度の創設や上市後のサポート等による「エコシステムを醸成する制度づくり」

② ベンチャー企業にアドバイスを行うサポート人材の確保や「ヘルスケアベンチャー・サミット（仮称）」の開催等による「エコシステムを構成する人材の育成と交流の場づくり」

③ 厚生労働省への「ベンチャー等支援戦略室（仮称）」の設置、「薬事・保険連携相談」の実施等による「『オール厚労省』でのベンチャー支援体制の構築」

(AMEDを通じた研究開発の戦略的実施等) 【一部新規】 【一部推進枠】 (*)

【577億円】

☐ ゲノム医療、再生医療、人工知能など世界最高水準の医療の提供に必要な医療分野の研究開発について、国立研究開発法人日本医療研究開発機構（AMED）を通じて基礎から実用化まで一貫した支援を行い、その成果を円滑に実用化する。また、医薬基盤・健康・栄養研究所において新薬創出を促進する人工知能の開発を行う。

（厚生労働行政施策の推進に資する研究の促進）【一部推進枠】 $ ^{*} $

【82億円】

○ 食品安全・労働安全衛生・化学物質対策・危機管理等の国民の安全確保に必要な研究など、科学的知見に基づく厚生労働省の施策の推進に必要な研究を促進する。

(革新的な医薬品・医療機器等の実用化のための環境整備) 【新規】 【推進枠】 (*)

【3.4 億円】

○ 革新的な医薬品について、有効性及び安全性の確保に十分な注意をしつつ最適な使用を進めるため、当該医薬品を真に必要とする患者や当該医薬品を使用する医師・医療機関の要件等に関するガイドラインの策定、早期のリスク情報の収集・提供などを行うための体制整備を行う。

☐ ゲノム医療を適切に推進するため、遺伝子検査に必要となる次世代体外診断薬等に関する国内外の情報を常時収集・分析し、必要な薬事施策を検討する。
## (医療のICT化・保険者機能の強化)【一部新規】【一部推進枠】(*)

【627億円】

○ 平成30年度の医療情報データベースシステム（MID-NET）（※）本格運用に向け、オンサイトセンターの整備やシステムの機能強化等の環境整備を進める。

（※）医薬品等の安全対策の向上に資するため、協力医療機関の保有する電子カルテデータ等の医療情報を網羅的に収集するデータベース

☐ 医療保険のオンライン資格確認システム・医療等ID制度の平成30年度からの段階的運用開始、平成32年からの本格運用を目指して、システム開発のために必要な経費を確保する。

○ 本格的な I C T 時代の到来を踏まえ、効率的で質の高い医療の実現を目的として、I C T の活用、ビッグデータの活用により保険者機能を強化するための審査支払機関のシステム開発等に必要な経費を確保する。

○ レセプト情報・特定健診等情報データベース（NDB）や介護保険総合データベース等を活用し、医療・介護のレセプト、特定健診・保健指導、要介護認定の情報等を連結したデータベースの構築に向けた調査研究を行う。

## 2 ．医療の国際展開 国際保健への貢献

（我が国が主導するユニバーサル・ヘルス・カバレッジの達成支援）【一部新規】【一部推進枠】（*）【21億円】

○ 我が国の国際保健政策人材を戦略的に養成するため、その人材の国際的組織への送り出しや、国内組織での受入れを支援する司令塔機能を担う「グローバルヘルス人材戦略センター（仮称）」を設置する。

○ アジア各国における高齢者の実態を把握するために必要な指標（案）について、アジア各国への適用可能性を検討するとともに、アジア各国との高齢化に関する政策対話を促進する。

○ 世界保健機関（WHO）等を通じて、感染症対策、公衆衛生危機管理体制の強化や災害保健医療対策、高齢化・認知症対策、保健医療人材育成などの支援を行う。また、国際労働機関（ILO）を通じて、労働安全衛生の確保、労務問題の改善等を支援する。

## (AMR（薬剤耐性）対策の推進）【一部新規】【推進枠】

【5.7億円】

○ AMR対策に関する調査研究、国際協力、普及啓発を行う。また、「薬剤耐性感染症制御研究センター（仮称）」を国立感染症研究所に設置するとともに、「AMRに関する臨床情報センター」を国立国際医療研究センターに設置する。

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## (医療の国際展開、薬事規制の国際調和の推進)【一部新規】【推進枠】(*)

【4．9億円】

○ 新興国等における医療機関の整備等のプロジェクトについて、その実現可能性を現地調査するとともに、途上国における日本企業の医薬品・医療機器の展開に向け、途上国で認知度が高く、有用なWHO認証を日本企業が取得することを支援する。

○ 革新的な医療機器・再生医療等製品の有効性・安全性等に係る日本発の評価方法を策定・確立するための研究を実施するとともに、国際会議等に提案することにより、評価方法の国際標準化を図る。

## 3 ．観光先進国の実現 TPPの推進

(医療機関における外国人患者受入体制の充実) 【推進枠】 (*) 【3 億円】

外国人が安心・安全に日本の医療サービスを受けられるよう、医療機関における医療通訳等の配置等の支援、電話通訳の利用の促進及び医療通訳の育成の強化を実施するとともに、外国人患者受入医療機関認証制度の普及を図る。（訪日外国人旅行者の急増に伴う検疫体制の強化）【一部推進枠】【100億円の内数】

☐ 「明日の日本を支える観光ビジョン」における訪日外国人旅行者数の目標（2020年に4000万人）に向けて、検疫所の人員の確保や患者搬送車両等の物的体制の整備を行う。

## (TPP協定の批准・発効に向けた輸入食品の監視体制の強化)【一部推進枠】

## 【115億円の内数】

○ TPP協定により、我が国への海外からの輸入食品の増加が見込まれるため、適切な監視指導を徹底するための分析法の開発や検疫所の人員の確保等を行い、TPP協定に対応した輸入食品監視指導計画に基づく監視指導を強化する。

○ 最新の科学的知見や国際動向を踏まえ、残留農薬・食品添加物等の規格基準をより迅速に策定するため、審査体制を強化する。

## (生活衛生関係営業者の活性化や振興など)

【43億円の内数】

○ 訪日外国人旅行者への対応に取り組む生活衛生関係営業者への支援を行うとともに、引き続き、衛生水準の確保・向上、相談支援体制の強化等を行う。

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