介護保険制度改革による市町村への地方分権過程と空間的波及に関する計量分析

Research Project

Project/Area Number	18K01669
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 07050:Public economics and labor economics-related
Research Institution	Kindai University (2020-2022) Osaka University of Commerce (2018-2019)
Principal Investigator	山内康弘近畿大学, 経済学部, 教授 (20533996)
Project Period (FY)	2018-04-01 – 2024-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help	¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000) Fiscal Year 2022: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2021: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000) Fiscal Year 2020: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2019: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000) Fiscal Year 2018: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Keywords	介護 / 政策導入 / 政策波及 / 生存時間分析 / 政策イノベーション / イベント・ヒストリー分析 / 認知症 / 地方分権 / 空間的波及 / 包絡分析法
Outline of Annual Research Achievements	2000年に施行した公的介護保険制度は、基礎自治体である市町村を保険者とし、介護保険料の設定や要介護認定の実施など、市町村に多くの裁量が与えられ、施行当初から「地方分権の試金石」として注目されているところである。また、近年の法改正による更なる地方分権化によって、その取り組みにおける政策導入のスピードやその政策内容は、市町村によって、相当の格差（ばらつき）が生じていると推察される。本研究は、近年の介護保険制度改革による市町村（保険者）への分権化過程を貴重な「自然実験」と捉え、その過程を経て生じる可能性がある、政策導入のタイムラグやその波及の様子、そして、政策内容の相違などを「時間事象データ（サバイバルデータ）」として収集し、その要因を把握すべく、イベント・ヒストリー分析（生存時間分析）を行う。さらに、包絡分析法（DEA）や因果推論の手法を用いて地方分権による施策への影響について政策評価を行うこととしている。研究期間の5年目である2022年度は、引き続き新型コロナウイルスの影響によって、計画していた現地調査や研究発表などが実施できなかったものの、前年度に引き続き、いわゆる「政策イノベーション」と呼ばれる新規事業への取組みや政策波及に関する膨大な先行研究の整理を進めるとともに、その空間的な波及の過程における様々な仮説群の整理に引き続きあたった。また、イベントヒステリー分析と空間的相互作用効果との融合を図るため、ベイジアンアプローチによるモデルの拡張に努めた。さらには、当該分野にかかる新規イノベーション事業の新規ケースについて収集作業を行った。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 4: Progress in research has been delayed. Reason 引き続き新型コロナウイルスの影響によって当初計画していた現地調査や海外等での研究発表などが実施できなかったが、その影響も緩和の兆しを見せており、今後、計画を遂行していく予定である。その代替として、当初予定していなかったモデルへの拡張や新たな仮説群への取組みを行っている。
Strategy for Future Research Activity	新型コロナの影響が徐々に緩和されると予想されるため、これまで実行できなかった現地調査や研究発表に積極的に取り組んでいく所存である。延長期間を利用して取り組んでいるベイズ的手法を用いた計量モデルへの拡張についても引き続き取り組んでまいりたい。