2019 Fiscal Year Research-status Report
科学的介護に向けた介護レセプトの計量経済分析: ビッグデータ分析とマッチング実証
| Project/Area Number |
18K12804
|
|---|
| Research Institution | Tokyo University of Science |
|---|
Principal Investigator |
菅原 慎矢 東京理科大学, 経営学部ビジネスエコノミクス学科, 准教授 (30711379)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
|
| Keywords | 介護保険 / 医療経済学 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
制度開始から15年以上がすぎ、介護保険は様々な問題を孕みながらも進展を広げてきた。しかしその実態と効果に関しては、データの不足を背景として、十分な実証分析がなされてきたとは言いづらい。この状況に対して、2015年以降、国際的にみても珍しい規模のビッグデータである介護レセプトデータが、研究者に提供されることになった。本研究は、まずこのデータへの先進的なデータサイエンス手法の応用を通じ、エビデンスに基づく効果的な科学的介護を提案する。さらにこの知見を社会実装するための考察を行う。
2019年度の研究内容としては、動学パネルモデルの一つであるPanel VARモデルを用いて、介護サービスへの支出と要介護度の動学的な関係を明らかにする研究を、大阪経済大学石原庸博氏と共同で行った。本研究については、東京経済大学におけるセミナー発表と、関西計量経済学研究会における発表を行った。本研究については英語論文を投稿準備中である。
また、2018年に行っていた、この論文は介護レセプトを用いて介護保険サービスの組み合わ せの効果を検証した論文"What composes desirable formal at-home elder care? An analysis for multiple service combinations"が査読付き英文誌 Japanese Economic Reviewに受理された。また、最近の研究から得られた知見を日本語でまとめた論文「わが国における高齢者介護制度の課題と展望」を、季刊個人金融に掲載した。
一方で、2020年度における研究のためにデータの申請を行い、介護DBに関して利用の許可を得た。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
「どの介護サービスが効果的に健康状態を維持・改善するか」という本研究の中心課題に関して、研究が進んだ年であった。現在進行中の石原庸博氏との共同研究は、2019年の中心課題として考えていたものである。2018年度に行った研究では介護サービスの組み合わせを静学的・離散的にとらえているという限界があった。しかし、介護レセプトデータでは、連続変数である利用量が、毎月観測される。本研究は、こうしたレセプトデータの連続量パネルデータとしての特性を活かすものである。分析においてベイズ縮小推定の適用によって次数選択を行うことで、インパルス関数推定の精度を上げているなどのデータサイエンス的な工夫も行っている。分析の結果、支出と要介護度の間の相互依存関係として、いくつかの興味深いパターンが見出された。特に、通所介護と通所リハビリテーションが多くの点で似通っており、差別化が出来ていないという点からは、サービスのより明確な設計がなされれば介護保険制度の効率を高められると言うことが示唆されている。実証論文として意義深い結果が出ているが、2019年度中の学会発表でいただいた意義深いコメントを反映する形で、論文執筆も投稿直前まですすんでおり、予定通りの進展である。
さらに、査読付き英語論文が1本受領されたことが明確な進捗としてあげられる。当該論文は、本科研申請の際に2018年度の中心課題としてあげていたものであり、順調な進展であるといえる。
|
| Strategy for Future Research Activity |
本研究課題において、これまでは要介護度を健康状態の基準として用いてきた。一方、こうした研究を通じて芽生えてきた疑問が、要介護度という指標の詳細である。要介護度の決定過程については、明らかになっていない部分が多い。この点をより深めることで、実証研究の質をを高めることが出来ると感じている。そこで、2020年度の中心課題として、要介護度決定プロセスの分析と、そのサービス選択や長期的な健康状態への影響を分析する。具体的には、要介護度を決定する基準である要介護基準時間の閾値に関して、回帰不連続デザイン法による分析を行い、その影響を検証するという者である。この研究は、東京大学飯塚敏晃氏との共同研究である。分析に必要な情報として、介護DBを利用する。
さらに、ケアマネージャー行動のマッチングモデルによる構造推定を行う予定である。この分析に際し、ケアマネージャーの行動に関して、介護レセプトと介護サービス施設・事業所調査を合わせて利用することで、実際の照会行動が観測可能であることをいかしたデータ作成を行う。ここでは、結婚や学校選択などに対して用いられるTwo-sided マッチングを用いた、照会行動の構造推定をおこなう。この分野に関しては、2012年のシャープレーとロスのノーベル賞受賞に見られるような経済理論の研究が先行してきたが、最近では部分識別性に着目した推定手法が提案されつつある。介護のマッチング問題は、利用者の健康状態やサービス提供者の特性など様々な要素を反映するものであり、モデル・計量手法とも既存研究からの拡張が必要であろう。
|
| Causes of Carryover |
第二子出産による育児から、学会参加のための出張を控えたため。
|
Research Products
(5 results)
