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岐阜県関市 特別賞 健康・福祉 2024
関市内の子ども福祉医療費助成における年齢要件が15歳まででしたが、子育て世帯へのより充実した支援のために年齢要件を18歳まで引き上げる検討がありました。その際、関市独自で算出した人口推計に助成額予測係数を掛け合わせ年齢要件を引き上げた場合の予測モデルを作成し政策検討の根拠データとしました。
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子育て世帯への負担軽減策として、子ども福祉医療費年齢要件の引上げが検討されていたものの、継続的な実施コストが不明瞭なため、実施できていなかった。
子育て世帯への充実した支援を実施していく中で、再度、年齢要件の引上げの検討が始まり、データ分析担当へ予測モデルの作成依頼があったため、年齢要件を引き上げた場合の予測モデルを作成する必要があった。
関市では、若年層の人口減少が著しく、子ども福祉医療費年齢要件の引上げによるコストは徐々に下がっていくと考えられることから、直近の簡易的な傾向値予測ではなく、長期的に観測できる数値を算出する必要があると考えた。加えて、現状の予算規模が大きく、また、年齢要件の引上げにより、継続的にコストが発生することから、関市全体の財政規模との比較で施策検討を行うための予測モデルを検討した。
モデルの作成に当たり、将来予測に使用する人口推計、一人当たりの医療費助成額を算出する必要があった。
2017年〜2022年の4月1日及び10月1日時点住民基本台帳及び2017〜2022年の人口動態推移を活用して人口推計を算出し、助成実績と医療費データから一人当たりの医療費助成額を算出した。
人口推計と一人当たり医療給付費予測数値を掛け合わせて、2050年までの子ども福祉医療費予測モデルを作成した。
予測モデル作成の結果、事業的な持続性があると判断し、15歳までとしていた子ども医療費助成制度の対象年齢を2023年度から18歳までに拡充した。
今後、人口関係以外の指標にも予測モデルなどを作成・活用して、将来予測を把握し、施策方向性を検討することが求められる。
子育て世帯への充実した支援を実施していく中で、子ども福祉医療費の年齢要件の引上げの再検討が始まり、年齢要件を引き上げた場合の予測モデルを作成する必要があった
関市は人口減少を課題として抱えており、少子化対策を目的とした子育て世代への支援を実施していく中で、子ども福祉医療費の年齢要件引き上げは度々議論されてきました。子育て支援を充実させることで住民満足度の向上、定住促進等にはつながるものの、現状の予算規模が大きく、また、年齢要件の引上げにより、発生する継続的なコストが不明瞭であったため、これまで、実施されていませんでした。
子育て世帯への充実した支援を実施していく中で、再度、年齢要件の引上げの再検討が始まり、データ分析担当へ予測モデルの作成依頼があったため、年齢要件を引き上げた場合の予測モデルを作成する必要がありました。
人口推計と一人当たりの医療費助成額から予測モデルを作成。人口推計は、1年ごとの細かい単位で独自に作成した。また、関市での助成実績がない、年齢要件を引き上げる16〜18歳の医療費助成額は、県全体の医療費実績を加味して推計を行った
予測モデルの作成にあたり、当該年に存在する対象者の人数（人口推計）とその対象者に助成する費用の平均（一人当たりの医療費助成額）を使用すれば、全体の当該年助成額が算出できると思いました。
人口推計の算出に当たっては、住民基本台帳データを基にコーホート*1変化率法などを用いて1年ごとの細かい単位で、独自に算出しました。
一人当たりの医療費助成額の算出に当たっては、既に給付をしている層（7〜15歳）は実績から年齢別に予測係数を算出しました。年齢要件を引き上げる16〜18歳については、関市での助成実績がなく、関市の当該対象者分の直近5カ年医療費平均に、トレンド値として補正するため、県全体の国民健康保険の医療費実績を加味し、助成額である3割になるように算出しました。
【推計方法】
・1歳以上の人口推計（生残率）に関して、コーホート変化率法を用いた
・0歳人口については、以下の手順で推計を算出した。
1. 出生数を母親の年齢階級（15〜49歳の5歳階級）別に把握し、それを各年の女性人口（15〜49歳の5歳階級別）で除して、女性年齢5歳階級別出生率を仮定
2. 仮定出生率に当該年度10月1日時点の将来女性人口（予測含む）（15〜49歳の5歳階級）に乗じ将来出生数を推計
3. 実績値の平均数値から、出生における男女按分比を算出し、推計将来出生数に乗じ、男女按分を行い人口推計を算出した。
【使用データ】
2018〜2023年の4月1日及び10月1日時点住民基本台帳/2018〜2023年の人口動態推移
【推計方法】
・7歳〜15歳
各年における助成額実績から当該年の一人当たり助成額を算出し、2015〜2019年の5か年分の各年齢ごとに平均した値を関市の一人当たりの助成額予測係数と定めた。各年齢の予測係数に対応する年齢の人口推計値を乗じ、助成額の推計値を算出している。
・16歳〜18歳
関市において助成実績がないため、関市保有医療レセプトデータの16〜18歳の国民健康保険加入者一人当たりの医療費（入院・外来含む）の2015〜2019年5か年分平均値を算出し且つ市の負担分である3割になるように計算した値を16〜18歳一人当たりの助成額予測係数と定めた。(社保加入者傾向は含まれていない)
予測係数に各年齢の人口推計値を乗じ、助成額の推計値を算出している。
※「2020-2021」の期間は、新型コロナウイルス感染症の影響から通常期間のトレンド値と乖離が生じていたため、算出データとして使用していない。
※0〜6歳の値は市と県で共同負担しているため計算に含めていない。
人口推計を算出する手法の知識とBIツール*3の活用が必要
予測モデル作成の依頼を行った福祉事業部長（当時）から、トップ層に説明を行った。本資料が、年齢要件の引上げによるコスト面での財政圧迫に対する懸念を解消する一助となり、助成対象の引上げが決定された
福祉事業部長（当時）から、デジタル推進室（データ分析担当）に、直接コスト予測の依頼があり、予測モデルの作成に取り掛かりました。作成に必要なデータは十分揃っていたため、スムーズに予測モデルを作成することができ、作成したモデルを福祉事業部長に説明したところ、好意的な反応がありました。
その後、福祉事業部長から、市長などトップ層へ説明を行い、数値を基に、将来的な財政的支出を検討した結果、助成対象の引上げが決定されました。
先述のとおり、年齢要件の引上げによるコスト面での財政圧迫が懸念され、今一つ後押しがなく踏み切れないという状況でしたが、本資料が懸念解消の一助となり、後押しの材料になったと聞いています。
なお、予測モデルから算出した予測数値は、2023年度の助成額実績値と比較して5％以内の差に留まったため、精度の高い予測モデルを示すことができました。
別事業においても予測モデル作成の依頼があるなど庁内から一定の評価を得ることができた。また、住民の方々からの感謝などの反応も大きかった
予測モデル作成を行ったデータ分析担当には、本取組を受け、別事業における予測モデル作成の依頼があるなど、庁内からも一定の評価を得ることができました。
実務を行っている福祉政策課からは、「今まで市役所の仕事をしていてあまり感謝されることはなかったが、初めてと感じるくらい様々な住民の方々から感謝をされた」といった感想をいただき、住民の方々からの反応は大きいものだったと聞いています。
本取組で作成した予測モデルは、本事業に限らず、市の様々な事業に応用できると考えている。また、今後、他の様々な事業の予測モデルを作成して評価していく体制を構築したいと考えており、そのための具体的な事例を提示出来た
本取組で作成したコスト予測モデルは、今回の「子ども福祉医療費」に限らず、市の様々な事業に応用できると考えています。理由として、指標を設定しにくい行政事業の中で、人口はわかりやすい市の最重要指標であるため、人口推計を使用し、同様の手法を応用することで、例えば、社会保障費、就業者の将来推計への活用が期待されます。
今後、関市で、「政策意思決定をしたからこれで終わり」ではなく、他の様々な事業（特に事業のスクラップ時期の見極め）の予測モデルを作成して評価をしていく体制ができればと考えており、今回、このような具体的な事例を提示出来たことが良かったと考えています。
