2019 Fiscal Year Annual Research Report
Evidence Based Analysis of Long-Term Care Policy
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18H00861
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
飯塚 敏晃 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授 (00406810)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 介護 / エビデンス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
近年、わが国の公的介護費用は劇的に増加し、過去5年の伸び率は26%と、国民医療費のそれ（13%）を大きく上回り、2025年には約20兆円に達するとされる。本研究では、効率的な介護提供体制の実現に向けて、三つの実証研究に取り組む。第一に、介護予防サービスの費用と効果を定量的に分析する。介護予防サービスは、高齢者が介護を必要とせず自立した生活を送れるよう、早期の予防策を打つことを目的とするが、その費用対効果は明らかではない。介護予防サービスの費用と効果の検証を行う際に重要なデータとしては、介護費用と介護のアウトカムに関する情報があげられる。本分析では、2018年度より第三者提供が開始された「介護DB」からそれらのデータを取得し、実証研究を行う。第二に、わが国では、同一事業者がケアマネジメントと介護サービスを実施することができるが、これらの垂直統合が介護費用と介護のアウトカムに及ぼす影響を分析する。分析にはある自治体から提供されたデータを用い、分析は、通所介護、通所リハビリテーション、訪問介護、用具レンタルを対象とする。これらのサービス提供事業者とケアマネジャーが同一法人に属するかどうかの変数を作成し、それらがサービス利用量や介護のアウトカムに及ぼす影響を分析する。第三に、近年、介護ロボットの利活用に向けて、国や地方自治体による介護ロボットの導入支援が活発になされている。本課題では、介護ロボットが介護労働市場に及ぼす影響を分析する。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度は、研究実施の第2年目にあたる。第一の研究課題については、当初A市のデータを活用して分析を開始したが、データ提供に関してA市の方針に変更が見られ、今後の研究遂行が不透明となったため、急遽、２０１８年度から第三者提供が開始された「介護DB」のデータを取得することとし、データの申請を行った。幸い申請が認められ、2020年度早々にもデータが提供される予定であり、新たなデータを取得次第分析を再開する。分析の枠組み並びに推計モデルについては、すでに構築済みのものが利用可能なため、プロジェクトの進行には大きな影響はない。むしろ、Nationally Representativeな大規模データの活用が可能となったことで、分析の信頼性が増すことが期待される。
課題二に関しては、新たに自治体Bからデータの提供を受けることができ、分析を開始した。自治体Bのデータの大きな利点としては、利用者ならびに介護サービス事業者の大まかな所在地（郵便番号）が含まれていることである。このデータを用いて、利用者、ケアマネジャー、介護サービス事業者間の大まかな距離データを構築し、利用者が垂直統合したケアマネジャーを利用したか否かの変数に対する操作変数として活用する。現在、垂直統合が介護サービスの利用に及ぼす影響に関して、通所介護、通所リハ、用具レンタル等の介護サービスを対象に分析を行っている。
第三の研究課題に関しては、介護ロボットの導入が介護労働市場に及ぼす影響に関して、介護施設を分析単位とする調査データを用いて分析を行っている。非説明変数として、介護従事者の人数や賃金を用いた分析を進めている。また、さらに詳細な介護ロボット利用状況の把握のため、全国の介護事業所に対するアンケート調査を独自に実施した。
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| Strategy for Future Research Activity |
来年度も引き続き、三つの研究課題に取り組む。第一の課題では、「介護DB」のデータが手元に届き次第分析を再開する。第二の課題については、垂直統合が介護サービスの量に及ぼす影響を更に詳細に分析すると同時に、垂直統合が介護のアウトカムに及ぼす影響についても分析を行う。介護のアウトカムとしては、要介護認定基準時間を用いる。第三の課題については、介護ロボット導入が内生的であることにかんがみ、操作変数を用いた分析を行う。操作変数としては、地域によって、介護ロボット導入のための助成金や補助金の多寡が異なることを活用する。また独自のアンケート調査で得られたデータの分析を開始する。
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