| 研究課題/領域番号 |
22H00067
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分7:経済学、経営学およびその関連分野
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
野口 晴子 早稲田大学, 政治経済学術院, 教授 (90329318)
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| 研究分担者 |
山縣 然太朗 国立研究開発法人国立成育医療研究センター, 成育こどもシンクタンク, 副所長 (10210337)
川村 顕 早稲田大学, 人間科学学術院, 教授(テニュアトラック) (10422198)
及川 雅斗 早稲田大学, 教育・総合科学学術院, 講師(テニュアトラック) (30906714)
山名 早人 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (40230502)
富 蓉 早稲田大学, 商学学術院, 准教授 (70805259)
朝日 透 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (80222595)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
32,110千円 (直接経費: 24,700千円、間接経費: 7,410千円)
2025年度: 7,280千円 (直接経費: 5,600千円、間接経費: 1,680千円)
2024年度: 6,630千円 (直接経費: 5,100千円、間接経費: 1,530千円)
2023年度: 11,310千円 (直接経費: 8,700千円、間接経費: 2,610千円)
2022年度: 6,890千円 (直接経費: 5,300千円、間接経費: 1,590千円)
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| キーワード | 健康政策研究 / 因果推論に裏付けられた科学的根拠 / 文理融合によるビッグデータの利活用 / 価格政策と数量政策 / 定量分析と定性分析との融合 / 医療・介護の持続可能な制度設計 / グローバル・エイジング / 多国間比較研究 / 大規模行政管理情報の利活用 / 因果推論に基づく政策評価 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，高齢者のwell-beingに直結する医療と介護の持続可能な制度設計の在り方についての具体的な検討を行うため，今後十数年間に超高齢社会に突入する高所得国11ヵ国を対象とする国際比較研究を行う．制度設計を検討する上で，価格・数量政策と需給のステークホルダーのインセンティブとの関連性を見極めることが重要な鍵となる．本研究では，各国が保有する大規模行政管理情報を比較可能なデータに再構築し，各国内での制度・政策の変更，及び，国や地域間での違いを自然実験と捉え，反実仮想な場面での高齢者やサービス提供者の行動変容と，高齢者のwell-beingや医療・介護費用との間のメカニズムを解明する．
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| 研究実績の概要 |
初年度では，第1に，日本国内の医療・介護サービスの利用状況・費用・健康状態等需要側の情報を把握するため，①『レセプト情報・特定健診等データベース(National Database: 以下, NDB)』，『要介護認定情報・介護レセプト等情報(以下，介護DB)』等の行政データ，②『国民生活基礎調査』，『中高年縦断調査』等大規模調査情報(以下，サーベイ・データ)，そして，医療・介護サービスの提供体制等供給側の情報を把握するため，③『医療施設調査(静態・動態)』，『介護サービス施設・事業所調査』，『医師・歯科医師・薬剤師調査』等の第三者提供利用申請を行った．第2に，分析拠点となる早稲田大学において、ストレージ(Synology NAS FS3017 & Crucial MX300 × 24)を設置し、NDBデータと介護給付費実態調査（介護レセプト）等のビッグデータ解析に必要な研究環境を構築した。データ構築にあたっては，情報工学系の大学院生3名を雇用し，トレーニングを行い、データマネジメントを実施することの出来る人材育成を行った。当初は，COVID-19の感染拡大の余波による世界的な半導体不足から，サーバーの設置が遅れ，更に，各種データの二次利用・第三者提供に係る申請作業を行ったデータの到着が予定よりも大幅に遅延したことから，進捗に遅れが生じた．こうした遅れを取り戻すため，当初予定していたStructured Query Language (SQL)から統計解析ソフトRとPythonにデータマネジメントの手法を変更し対応することとした．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
COVID-19の感染拡大の余波による世界的な半導体不足から，サーバーの設置が遅れ，更に，各種データの二次利用・第三者提供に係る申請作業を行ったデータの到着が予定よりも大幅に遅延したことから，進捗に遅れが生じた．こうした遅れを取り戻すため，当初予定していたStructured Query Language (SQL)から統計解析ソフトRとPythonにデータマネジメントの手法を変更し対応することとした．
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| 今後の研究の推進方策 |
第1に，日本国内の医療・介護サービスの利用状況・費用・健康状態等需要側の情報を把握するため，①『レセプト情報・特定健診等データベース(National Database: 以下, NDB)』，②『国民生活基礎調査』，『中高年縦断調査』等の大規模調査情報(以下，サーベイ・データ)，そして，医療・介護サービスの提供体制等供給側の情報を把握するため，③『医療施設調査(静態・動態)』，『介護サービス施設・事業所調査』，『医師・歯科医師・薬剤師調査』等を受領し次第，早急にデータ整備を行う．第2に，米国National Bureau of Economic Research(以下，NBER)を中心とするプロジェクトで，2022年6月17-18日にMax-Planck-Institute for Social Law and Social Policy（ミュンヘン）にて，10ヵ国の研究者が一堂に会し，要介護者及び家族介護者に係る人口学的・社会経済的基本属性，民間・公的での介護保険及び介護サービスの提供体制等，今後数年間にわたる国際共同比較研究のベースラインとなる基本統計量を中心に報告が行われる予定である．本成果は， The University of Chicago Pressから2023年度中に書籍として公刊予定される計画となっている．また，日瑞の19大学によるコンソーシアムを基盤とする「MIRAI2.0プロジェクト」では，1990年代以降の日瑞における女性の1人暮らしの決定要因を分析した論文が国際査読専門誌への投稿を行う．いずれも，日本の解析は，『国民生活基礎調査』(厚生労働省)，及び，『くらしと健康の調査(Japanese Study of Aging and Retirement：以下，JSTAR)』を用いて行うこととする．
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