| 研究課題/領域番号 |
15H05692
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
市村 英彦 東京大学, 大学院経済学研究科, 教授
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| 研究期間 (年度) |
2015 – 2021
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| キーワード | 少子高齢化 / 政策評価 / ノンパラメトリックス / セミパラメトリックス / 国民移転勘定 / 構造推定 / regression discontinuity |
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| 研究実績の概要 |
本年度は、少子高齢化政策に関連する諸側面についての実証分析を念頭に置き、昨年度に引き続いて、日本および諸外国で利用可能な各種統計データの整備と分析を進めることができた。また、少子高齢化政策を分析するための枠組み作りや、少子高齢化の諸現象を分析する世界標準に沿ったパネルデータの構築を目指し、より精度の高い分析手法の構築を進めることができた。またNTAの構造モデルに関する研究を一層深め、NTAの枠組みに画期的な構造モデルを導入することで新たな発想に基づくNTA分析を引続き目指している。
昨年度から、定期的にグローバルレベルで開催されるNTA研究発表会の中で報告・共有し、意見交換を行うことにより、アジア諸国におけるバブル崩壊、アジア危機、リーマン・ショックなどによるマクロ経済への影響を分析することを開始したが、今年度はCOVID-19による経済システムに与える影響を、特にFintechなどのdigital developmentの問題に絞り、研究も進めている。また、アジア開発銀行、アジア開発銀行研究所、スタンフォード大学、東西センターなどの各機関が実施しているアジアの高齢化プロジェクトでは、新定義の確立の必要性をNTAやJSTARを使って分析し、50歳以上の認知機能レベルを示す各国データに基づき議論を深めている。NTA、JSTARの研究成果の活用は日本だけでなく高齢化が進行するアジア全体の解明にも有効であると考えられ、引き続き世界標準の指標となり政策分析のツールとなり得る新たなNTAの構築を目指していく。
NTA研究では、小川はUniversity of Malaya Social Wellbeing Research CentreのDistinguished Visiting Research Fellowとして、同研究所が一昨年実施したマレーシアで初めての縦断型の高齢化調査であるMARS (Malaysian Aging and Retirement Survey)のデータ分析を世界に先駆けて実施し、さらに2017年にタイで初めて行われた縦断型高齢化調査であるHART (Health, Aging, and Retirement in Thailand)のデータ分析結果も実施して、これらの分析結果とJSTARの結果結果を加味して、NTAの視点からアジアにおける今後の経済成長のポテンシャルを考察した。
若者調査については、第2回「少子高齢化社会における家族・出生・仕事に関する全国調査」を全国の18歳から49歳までの250地点の世帯を対象に実施し、データ入力準備作業を開始した。2019年度に実施した第2回若者調査の入力作業を進め、第2回調査を含めた分析ができるよう準備を進めた。また第1回調査を用いた家族政策と出生率の関係についての分析を進めた。手法的な研究としては、市村はモデルで利用するplug-inされた推定量の影響が抑えられる手法を開発し、UCSD、Rutgers大学などで報告を行っている。また、Journal of the Economics of AgingとJournal of Human CapitalのAssociate Editorとして、本研究課題と密接に関係する高齢化や人的資本の研究分野でも各国の研究者と議論を深めている。
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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
本年度は、①SNAやNTAと整合的なマクロモデルの構築、②医療・介護費のダイナミクスの推定、③企業のマッチデータの作成、④NTAのプログラム改良を中心に進め、これまで計測してきたNTA・NTTAの背後にある構造モデルの推定および、各政策に対する家計と企業の反応を考慮したNTA・NTTAの政策評価を行うことができた。
SNA統計と整合的なマクロカリブレーションモデルの構築については、マクロカリブレーションモデルがSNA統計とどれほど整合的かを検討し、消費や所得プロセスについて1～2割ほどずれが生じていることを確認した。さらにNTAから得られた年齢別のライフサイクル支出を制約条件として用いることで、マクロカリブレーションモデルをSNA統計とどれほど整合的にできるか検討している。
医療・介護費のダイナミクスの推定に関しては、匿名レセプト情報・匿名特定健診等情報(NDB)データを用いて終末期医療費プロファイルの推定及び、すべての性・年齢別にライフサイクルにおける医療費リスクの推定を行った。分析から得られた結果は今後マクロモデルにおける個人の医療費のダイナミクスに組み込まれ、医療保険制度などの政策評価に用いる。また、得られた結果はNTAにおける年齢・性別の公的・私的医療費プロファイルの修正にも用いられる。特に、レセプトデータを用いて、医療費ショックの考え方を考慮して推定した性・年齢別のライフサイクルにおける医療費リスクの結果をマクロモデルに組み込み、医療費ショックを考慮しない場合の結果とどの程度結果がずれるのかを確認している。
企業のマッチデータに関する労働需要の研究については、賃金構造基本統計調査(厚生労働省)、経済センサス(総務省)と企業活動基本調査(経済産業省)のデータのマッチングに成功し、解析を開始した。また、職業安定業務統計における、求人・求職及びマッチングの詳細データの収集を行い、データクリーニングを行った。
これらのデータを用いて小規模事業所や高齢者の引退後の求職活動など、政府統計では捕捉しきれない側面における分析を進めるための準備を行った。
NTAのプログラム改良については1984年～2014年までの全国消費実態調査を用いて、同一のプログラムでNTAの作成ができるように、プログラムの修正および改善を行った。改善したプログラムを用いて、定期的にNTAを更新していけるよう、2021年度以降国立社会保障・人口問題研究所との共同プロジェクトが始まった。
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究の特色は、NTAの計測に、労働と所得の私的・公的移転を含む構造モデルとしてのライフ・サイクルモデルと企業の構造モデルを導入し、世代重複モデルを用いるという新たな発想に基づくNTA分析手法を開発することである。このことにより、これまで捉え切れていなかった世代間、世代内における多様な私的・公的移転に関する現実の新たな側面を明らかにする枠組みを構築するだけでなく、政策分析のツールとしてのNTAという新しい地平を切り開く。
即ち、本研究は、これまで消費や労働所得などの内生変数の年齢別平均額といういわば誘導型のみ分析してきたNTAの枠組みに、これまで欠けていた家計と企業の構造モデルを導入し、それにより個人と企業の多様性を捉える枠組みを確保すると共に、それらの構造モデルを政策変更が個人や企業の行動に与える影響を捉える枠組み(即ち、ルーカス批判に答える枠組み)としても活用する。そしてそれらの構造モデルを一般均衡モデルとしての世代重複モデルと接合してNTA分析を行うことにより、社会全体における多様な所得と時間などの移転の様相を捉え、また、それらに対する少子高齢化対策の影響を評価しようとするものである。
ライフ・サイクルモデルの推定については、厚生労働省実施の各縦断調査と本研究課題において調査を実施してきた「少子高齢化社会における家族・出生・仕事に関する全国調査(NSWF)」及び「くらしと健康の調査(JSTAR)」を用いて、生まれてから死ぬまでのライフ・サイクル(教育、親離れ、就職、結婚、出産、引退、介護など)に関するモデルの推定を行う。NSWFについては平成31年度に第2回調査を実施したため、パネルデータの構造を利用した推定が可能となっている。
ライフサイクルモデルの推定に必要な、医療費・介護費のダイナミクスについては、これまでに整備を終えたNDB特別抽出のデータベースを用いた分析を進める。具体的には、傷病を考慮した医療費のダイナミクスの推定と、終末期の医療費に関する推定を行う。終末期の医療費については、介護費についても同時に推定を行う。推定された結果は、それ自体を論文として公表するほか、ライフサイクル・モデルに組み込んでいく。
家計以外の経済主体である企業については、構築された企業と労働者を結び付けたデータセットを用いて企業の生産関数の推定や、高年齢者雇用安定法改正、年金制度変更などの政策変更の影響を分析する。
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