古谷・印南・古城・今村論文へのコメント

学習院大学鈴木　亘

論文の意義・評価• 医療費分析に、これまであまり行われてこなかった空間統計学・空間計量経済学のアプローチを用いており、「空間自己相関を考慮することの重要性を示した」とのこと。

• もっとも、メインテーマは「都道府県パネルデータを用いた国民医療費の将来推計」と言うべき。

• 都道府県パネルデータで将来推計を行う場合（特に、論文が仮定する SLM(Spatial lag model)の場合）、空間自己相関を考慮しないと推定値にバイアスが生じるので、必要な処置（第 5章）。

• 国民医療費を説明する構成要素として、入院患者数、外来患者数、医師数を考える。

• それぞれを予測するために、拡張型 Lee-Carterモデルを用いてた推定を行う（第 4章）。

• 空間パネルの分析をする準備として、推定に用いる各変数の空間自己相関（ Local Moran’s I, Moran’s I）を観察する（第 3章）。

• 第 3章、 4章、 5章の分析を個別にみると、それぞれ相当の問題があり、不自然な点が多々あるが、恐らくは妥当な国民医療費予測値を得る為に、苦心惨憺をしたということだろうか。

　国民医療費の予測値の比較

厚労省予測は、平成 22年 10月 25日の第 11回高齢者医療制度改革会議に提出した厚労省保健局「医療費等の将来見通し及び財政影響試算」。

37.542.3

47.2

52.5

38.9

43.548.7

55.5

0

10

20

30

40

50

60

2010 2015 2020 2025

厚労省予測（2010）

古谷・他論文

兆円

第 3章の分析（ Local Moran’s I）について

• 医療費については、日ごろ見慣れている地域差指数以上の情報量は無い。

• 空間ウィイト行列（W）は、どのようなものを用いているのか？（説明が無い）

• いずれにせよ、ほとんどの結論は、Wの作り方に影響されているのではないか。九州や四国の Local Moran’s Iが高いのは、近隣県が少ないため当然。北海道、沖縄はどうしているのか。

• 地域差指数でも年齢調整ぐらいは行っているが、意味のある分析をするのであれば、件別医療費を高齢化や所得、供給要因や様々な要素で回帰してコントロールし、その残差のLocal Moran’s Iを見る方が建設的。

• ただ、その場合の解釈や政策的含意は何か。医療圏設定の妥当性、都道府県別の保険者にすることに対する妥当性等が考えられる。

• 空間統計の利点をより生かしたいのであれば、市町村別国保データ、 2次医療圏別データ（いずれも公表、シンフォニカからも購入可）で分析を行う方が良い。県別データは実りが少ない。

第 4章の分析（拡張型 Lee-Carter）について

• 主に人口、生物的な要因（死亡率）を分析するための lee-Carterモデルを、社会的・経済的な要因に大きく左右される入院患者数、外来患者数、医師数に適用することは妥当か。

• 県別データを分析しているが、論文のテーマである空間モデリングは考慮しなくてよいのか。

• それぞれ、県別データでは流出入が大きいが、こうした要因をモデリングしなくてよいのか（社人研予測でも別途人口移動は考慮）。

• 外来と入院は代替関係があるが、考慮しないのか。

• 拡張型 Lee-Carterモデルの特徴は、年齢効果、年効果のほかに、コホート効果を推定することだが、 10年程度のデータで果たしてコホート効果が適切に推定されているのか。推定結果が示されていない。

• 年齢効果、年効果、コホート効果は独立ではないので、何らかの制約をかけているはずで、適切な効果が抽出されているかは疑問。

• 単純な Lee-Carterモデルと 2011年の予測値を比較して評価してみてはどうか。

• 入院患者数が将来的に減少してゆき、特に東京、大阪、福岡、北海道で急減するという結論は妥当か。

• 東京、大阪、福岡、北海道の高齢者数は 2040年までは絶対数としても増加しているので、意外な結果である。

• 意外な結果を得ているのであれば、推定結果と変数の予測値から寄与度分解を行い、年齢効果、コホート効果、年効果の何が影響しているのかを示してはどうか。

• 恐らく年効果（トレンド）が影響していると思われるが、これは 10年しか推定期間が無いことが大きく影響している可能性。

　 65歳以上人口の将来予測値（社人研推計）

0

5,000

10,000

15,000

20,000

25,000

30,000

35,000

40,000

45,000

0

500

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

3,500

4,000

4,500

2010年 2015年 2020年 2025年 2030年 2035年 2040年

北海道

東京

大阪

福岡

全国（右目盛）

千人 千人（全国）

　入院患者数、外来患者数推移（患者調査）

1250

1300

1350

1400

1450

1500

1550

5800

6000

6200

6400

6600

6800

7000

7200

7400

7600

1984 1987 1990 1993 1996 1999 2002 2005 2008

外来患者数（左目盛）

入院患者数(右目盛）

千人(全国）

• 定員数が変わらないのに、人口が減少する若い年齢層の医師が、年を追うごとに増えるのはなぜか。