2016 Fiscal Year Annual Research Report

健診・検診受診の意思決定に関わる要因分析及び時間非整合性の影響の推定

Research Project

Project/Area Number	15J10933
Research Institution	The University of Tokyo
Principal Investigator	猿谷洋樹東京大学, 経済学研究科, 特別研究員(DC1)
Project Period (FY)	2015-04-24 – 2018-03-31
Keywords	現在バイアス / 異質性 / 離散選択モデル / 健康診断
Outline of Annual Research Achievements	本年度は実証分析を行う土台となる計量経済学的分析において有意義な進展が見られた。具体的には、個人の意思決定に・状態依存（過去の行動が現在の行動選択に直接影響を与えること）・個人のタイプによって異なる状態推移・タイプ自体の推移を許容する識別方法を考案した。健診の文脈で例を挙げると、ある年に受診した個人は受診習慣を形成するためそうでない個人よりも高い確率で翌年も受診する、近視眼的な個人の方が高確率で生活習慣を乱して不健康になったり仕事を辞めたりする、現在バイアスを自覚していない個人が自身の受診履歴からバイアスを認識するようになる、といった状況がそれぞれの概念に対応する。こうした要素が含まれる場合には、異時点間の意思決定が条件付独立とならない、観察可能な個人特性の分布からタイプ毎の状態推移確率を直接推定することができなくなる、タイプの推移を他の意思決定要因の変化と区別するのが難しい、といった問題が発生するためより複雑な識別戦略が必要となる。申請者は先行文献の手法を改良することにより、3期間のパネルデータからこれらの要素を取り込んだモデルを識別する方法を考案した。これにより、昨年度に考察した状況よりも遥かに複雑な動学的意思決定の状況を分析することが可能となった。また推定に関しては、第一段階で観察可能な変数の分布（個人特性の分布や全体の受診率）から観察不可能な確率分布（タイプの分布やタイプごとの受診率）を推定し、第二段階でそうした分布を用いて個人の選好パラメーター（時間割引因子や効用関数）を復元するという、昨年度に考案した二段階推定を踏襲しつつ、第一段階において最小二乗推定を用いたより安定的な推定手法を考案した。
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、実証分析を行うためのツールとしての識別・推定方法の構築に専念した。本研究の最終目標は、データを用いた実証分析によって受診の意思決定における行動バイアス及びその影響を特定し、政策的含意を導出することにある。しかし限られたデータからそうした分析を行うためには、行動モデルを定式化したうえでそのパラメーターをデータから復元する計量経済学的な手法が不可欠となる。本年度は実証分析の面では大きな進捗が得られなかったものの、計量経済学的な側面では成果が得られており、本研究の完成に順調に近づいたと言えよう。
Strategy for Future Research Activity	計量経済学的理論に関しては現状において十分な進展が見られており、今後はデータを用いた構造推定が残された主課題となる。データに関しては、現在利用しているJSTARのデータセットには2007年，2009年，2011年のデータが含まれているが、可能であれば2013年のデータの利用も申請したい。また、時間選好の形成過程に関する分析も課題となっており、その解明には他のパネルデータや（可能であれば）実験データの利用も必要になるであろう。例えば時間選好が家庭的要因や交流する人々からの影響、あるいは社会規範などによって形成されるとすれば、その実証には両親の嗜好・行動、友人関係や友人の嗜好・行動、更に社会の特性に関する情報が必要となる。これらの中にはJSTARからは得られない情報も含まれているため、他の方法で収集されたデータを補完的に用いることが必要となる。次に実証分析に関しては、開発された計量経済学的な手法を効果的に応用して現在バイアスの推定を行う必要がある。同手法では大量の状態変数を分析に含めることを想定していないため、実証分析を行うにあたっては誘導形回帰分析などを併用しつつ健診受診行動において重要な変数を選択する必要がある。あるいは、効用関数の形状に仮定を置くことで推定における困難を軽減することも選択肢となるであろう。最後に、推定された個人の選好パラメーターを用いて政策シミュレーションを行う。ここでは、個人の現在バイアスに関する誤認を解消する政策、あるいは現在バイアス自体を解消する政策など幾つかの仮想的状況を想定し、個人の行動がどのように変化するのかを分析する。以上の分析を実施しつつ、多くの研究者から本研究に関するコメントを募って研究の仕上げに活かし、年度末までに本研究を国際学術誌に投稿することを目標とする。