2018 Fiscal Year Annual Research Report
Future simulation of financial impact of social security and tax
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18H04070
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
橋本 英樹 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 教授 (50317682)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
飯塚 敏晃 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授 (00406810)
松居 宏樹 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 助教 (70608794)
合田 和生 東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (80574699)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 人口高齢化 / 社会保障負担 / 疾病負担 / 将来推計 / ミクロシミュレータ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究事業は4年間の研究期間を通じて既存開発中の高齢者将来疾病・機能状態シュミレーターを拡張することで
１）高齢社会の社会保障（医療介護・年金）費用と就労・所得納税などによる財政貢献のネットのインパクトを推計する、
２）それを用いて仮想政策シナリオ（引退年齢引き上げ、医療技術による健康寿命の延長など）のインパクトを検討する、
３）同様のモデルをすでに開発した米英（Goldman, et al. 2009など）を中心に比較研究を行い、高齢社会における人的資本のマクロ経済影響の将来推計を、ミクロシミュレーターで検討する枠組みを構築するものである。初年度は、既存開発中の健康・機能状態・死亡状態遷移シミュレーターについて、機能状態（特に認知機能）を含めたものを完成させ、2013年から2040まで3年ごとの単位で将来予測を行い、バーチャルの日本全体の高齢者将来コホートを作成した。また、学歴を大卒以上、未満の2群に分けた初期学歴別遷移モデルの構築についても、国勢調査と死亡個票の確率論的リンクのめどがつき、初期的に学歴別年齢性別・死因別死亡比の計算がほぼそろったことから、学歴別遷移モデルのめどが立った。JSTARなどの既存高齢者パネル調査などを活用した就労・引退状態遷移モデルについては、基礎解析に若干の遅れを見た。なお状態別医療費推計については、National Databaseのデータ利用環境が整わなかったことから、次年度についても引き続きデータ利用環境の改善を試みることとする。
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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
学歴別死亡・疾病遷移モデルについてはほぼ予定通りに進行している。就労確率遷移モデルについては、既存データの初期解析の結果、既存の労働経済学文献で見られている分布と異なる結果が見られ、その原因の検索に時間がかかっている。また作業を進めるために当初予定していた特任研究員の雇用が事情により進まなかったころから、人件費として用意していた予算の一部を繰り越し、次年度でのキャッチアップのために利用することとした。
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度は、引き続き学歴別の死亡・疾病状況遷移モデルに基づき、年齢性別・疾病機能状況の高齢者将来人口推計を行うとともに、就労・引退の健康要因モデルをキャッチアップさせることで、就労におけるhealth work capacityの影響を明らかにする。労働経済系に明るい適切な人材を追加確保することで就労・引退モデルの検討を加速するとともに、既存の労度経済系モデルの結果との相同点を明らかにしたうえで、慎重にモデルに基づくhealth capacity workのインパクト規模の推計を進める。医療介護費については、介護給付実態調査を引き続き申請継続するとともに、医療費については、NDBの利用環境の改善を働きかける。
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