高齢化は、医療費増大の「主犯」なのか

エビデンス整理

国際比較——高齢化の寄与は一様ではない

医療費増加の要因を高齢化・技術進歩・価格・利用量などに分解する研究は、国によってまったく異なる結論に達している。中国の医療費増加を分解した分析では、実質医療費増加の主因は症例あたり支出であり、高齢化の寄与は年0.8ポイントにとどまった¹。同じ中国を対象とした別の分解分析でも、高齢化の寄与は21.2%と算出されたが、依然として最大の要因は症例あたり支出(59.6%)だった²。フランスのミクロ・マクロ連結分析では、高齢化自体による医療費増加は相対的に小さく、診療パターンの変化による影響はその3.8倍に達し、健康状態の改善が高齢化コストを相殺しうるとされている³。

一方でイタリアのベイジアンVAR分析は逆の結果を示す。医療費はGDPや平均寿命よりも高齢人口の増加に強く反応することが確認された⁴。ドイツの分析でも、高齢化・所得・医療進歩を分離した回帰モデルは時間トレンド(医療技術進歩の代理変数)を重視しつつ、死亡関連費用を考慮してもなお、年1%の技術進歩を仮定すればドイツの医療費は2050年までにほぼ倍増する一方、人口の年齢構成そのものの影響は相対的に小さいと推計されている^5,6。

韓国は日本の論点に近い反証例を提供している。個票データに死亡までの期間を組み込むと年齢効果は消失し、ベビーブーマー世代の高齢化のみでは医療費のGDP比を押し上げないことが示された⁷。別の韓国研究でも、構成要素分解法による高齢化の寄与率は10%未満にとどまるとされている⁸。

こうしたばらつきは個別研究に限らない。20件の先行研究をレビューした分析では、人口高齢化が医療費増加の主要決定要因のひとつであるという確固たる実証的根拠は存在しないと結論づけられており、高齢化を重視した研究と死亡近接性を重視した研究がほぼ拮抗していた(それぞれ6件ずつ)⁹。OECD26か国のパネルデータでも、死亡直前期の医療費は他の期間の約2倍の伸びを示した一方、年齢そのものによる明確な支出パターンは確認されなかった¹⁰。OECD諸国を対象とした別の研究では医療費増加の主因を技術進歩とする一方¹¹、OECD24か国の分析では人口高齢化を含む医療制度特性は統計的に有意な決定要因ではないとされ¹²、さらに別の分析では国ごとの異質性があまりに大きく、単一モデルへのプーリングそのものが統計的に棄却されている^13,14。「高齢化が常に最大要因である」という頑健な通説は、国際的には成立していない。

Time-to-Death(死亡までの期間)という視点

ここで一つ、先に固定しておきたいことがある^※追記。以下で「医療費」と呼ばれているものは、文献によって総額であったり、一人当たりであったり、伸び率であったり、対GDP比であったり、病院医療費であったり、医療と介護の合計であったりする。これらは同じものではない。たとえば対GDP比と高齢化率に有意な関係が見えないことは、高齢化が医療費を増やさないことを意味しない——分母のGDPも動くからである。

だから本稿が問うのは「高齢化が医療費を増やすか」ではない。増やすことは、ほぼどの文献も認めている。問うのは、高齢化が医療費の伸びをどこまで説明するのか、そしてその寄与が医療の種類によってどう違うのかである。

このばらつきを整理する鍵となる概念が、「レッドヘリング仮説(red herring hypothesis)」である。これは、医療費を押し上げているのは年齢そのものではなく、死亡までの期間(time-to-death, TTD)——すなわち終末期に医療費が集中する現象——であり、高齢化率の上昇は見せかけの(赤いニシンのような)相関にすぎない、とする仮説である（「レッドヘリング」は「本質から目をそらさせる偽の手がかり」を意味する英語の慣用句である^※訂正。）この仮説はZweifelらの1999年の論文に遡る^※訂正。その後、2004年以降も死亡近接性を考慮した検証が積み重ねられてきた¹⁵。その後、死亡までの期間という変数がもつ内生性(重い病気ほど余命が短くなるという逆の因果)を操作変数法で補正した研究でも、なお死亡までの期間が年齢より医療費を説明する力を持つという結果が確認されている¹⁶。

この論争は、突き詰めれば医療費をどんな式で予測するかという問題に行き着く。もっとも素朴な予測式は、年齢ごとの人口 $N(a,t)$ に、年齢ごとの一人当たりコスト $c(a)$ を掛けて足し合わせるだけの、年齢別コスト曲線モデルである。

多くの国の長期財政試算は、実質的にこの形を土台にしている。レッドヘリング仮説が提案したのは、この一人当たりコストを年齢だけで決まる $c(a)$ から、年齢に加えて死亡までの期間 $d$ も条件とする $c(a,d)$ へ拡張することである^※訂正——置き換えではなく、条件を一つ足すのである。

年齢別の人口推計に加えて、年齢別の死亡率(生存曲線)まで組み込む必要があるぶん複雑にはなるが、これによって特に急性期・病院医療費の説明力が大きく向上する、というのがここまで見てきた議論の骨子である。

ただし、この仮説の提唱から20年後の再検証は、慎重な結論を示している。死亡までの期間を区別すべきだという仮説そのものには一定の支持があるが、「高齢化は将来の一人当たり医療費を増やさない」というより強い政策的な主張については、いまだ決着がついていないというのが率直な評価である¹⁷。

決着がついていない最大の理由は、この効果が医療の領域によって大きく異なるからである。急性期・病院医療では、死亡までの期間を考慮すると年齢効果が大きく減弱する^※訂正。2024年のレビューは病院医療費について年齢効果をnullと総括しているが、個別の研究では年齢効果が小さく残るものもある——病院医療費において年齢・死亡近接性の双方が有意な予測因子だが、死亡直前の接近による費用増加の方が年齢による増加より顕著に大きいこと¹⁸、オランダの約1,125万件の入院データでも死亡接近がほとんどの疾患(特にがん)で強い予測因子であり、年齢の影響力はそれに比べて小さいこと¹⁹が示されている。ところが介護(長期ケア)では、これと逆の構図になる。系統的レビューは、人口高齢化が急性期医療費を緩やかに増加させるにとどまる一方、介護費は強く増加させると結論しており²⁰、スウェーデンの集計データでも、死亡近接性は有意な予測因子でありつつ、年齢そのものが依然として介護費の主要な決定要因であることが確認されている²¹。処方薬・外来医療費についてはさらに研究間で結果が一致しない²²。フィンランドのデータでも、死亡近接性を統制すると年齢そのものの説明力は弱まるが、その弱まり方は医療区分ごとに一様ではなかった²³。つまり「年齢か死亡近接性か」という問いへの答えは、扱う医療の領域によって系統的に反転する。総医療費という粗い単位でこの2つを一括りにした研究が、しばしば「見解が一致していない」という歯切れの悪い結論に至るのも²⁴、この領域差を均してしまっているからだと考えられる。

近年の研究はさらに一歩進み、レッドヘリング効果と、それとは別の「急勾配化(steepening)効果」——年齢別の支出曲線そのものが時代とともに急になっていく現象——が同時に成り立つことを示している。デンマークの病院医療費データでは、死亡までの期間による緩和効果は確かに存在するものの、急勾配化効果がそれを上回り、病院医療費増加の約60%を説明したという²⁵。急勾配化とは、全年齢で一様に支出が増えることではない^※訂正。高齢層の支出が若年層より速く伸び、年齢別支出曲線そのものの傾きが時代とともに急になっていく現象である。高齢化そのものというより、この時代変化の方が強い説明変数になりうるということである。

日本国内における検証

日本国内の実証結果も、国際的な構図をそのまま反映するように割れている。VAR・ARMAXモデルを用いた分析では、日本の高齢化率と医療費対GDP比の間に統計的に有意な相関は見出されず、技術進歩・制度効率・文化的な受診行動といった要因も考慮すべきだと結論づけられた²⁶。ある地域の国民健康保険を対象にした構造分析でも、総医療費増加5.00%のうち5.64%が後期高齢者被保険者数の増加による寄与であり、一人当たり医療費はむしろマイナス0.64%の寄与だった——つまり「一人当たりで見た高齢者医療の単価」自体は上がっていなかった²⁷。他方でIwamotoの分析は、日本の過去の医療費増加の約30%を高齢化、残り約70%を技術変化に帰しており²⁸、高齢化の寄与を無視しているわけではない。

死亡までの期間という視点からの日本の検証も、この二層構造を裏づける。死亡に近づくにつれ平均医療費は上昇し、レッドヘリング仮説を部分的に支持する結果が得られているが、がんでは65-75歳の終末期医療費が85-95歳の約6倍に達するなど年齢差も残存しており、死亡までの期間だけではすべてを説明できないとされている²⁹。別の分析では、死亡までの期間は医療費の強い予測因子であり、死亡者では年齢そのものが医療費と負の相関を示す一方、介護費は年齢とともに増加するため、医療費と介護費を合算した総費用では高齢化の寄与を完全には排除できないとされている³⁰。70歳以上の死亡者を対象とした追跡調査では、死亡前60か月間の医療費が生涯医療費の約30%を占め、死亡前12か月間の医療費・介護費合計は平均約5万米ドル(医療費3.8万ドル+介護費1.3万ドル)に達している³¹。

日本の医療費が本当に高齢者に集中しているのかという点についても、留保が必要である。個票データを用いた分析では、高額医療費は一部の患者に集中しており、65歳以上では死亡年の医療費が総医療費の17%を占める一方、支出の集中度そのものは高齢者よりもむしろ現役世代側で強いという結果も報告されている³²。ただしこれは「高齢者ほど医療費がかかる」を否定するものではない^※訂正。平均の水準と、分布の集中度は別の指標である。高齢者の平均医療費が若年者より高くても、若年者側の支出がごく少数の重症者に偏っていれば、集中度は若年者側で高くなりうる。別々に問うべき二つの問いである。

地域差の研究も、年齢構成だけでは医療費を説明できないことを示している。都心部と郊外の医療費を比較した分析では、医療費は年齢構成だけでなく、病床数などの供給側要因や、世帯構成・失業率などの社会経済的要因からも影響を受けることが確認されており³³、より古い北海道の二次医療圏データを用いた分析でも、入院医療費は需要側要因だけでなく供給側要因からも強い影響を受けることが示されている³⁴。

制度設計という第三の変数——日本の価格統制

高齢化と技術進歩のどちらが「主犯」かという議論には、見落とされがちな第三の変数がある。それは価格そのものを政府がどこまで統制しているか、という制度設計の違いである。日本政府は全国一律の公定価格表を2年ごとに改定し、薬価も引き下げ、算定要件を通じて出来高払い医療の「量」自体まで統制している³⁵。この仕組みのおかげで、高齢化や新技術導入が進む中でも、日本の医療費増加率(GDP比7.7%から8.5%、2000-2008年)は米国など他の先進国より低く抑えられてきたとされる³⁶。2002年には、価格・数量統制の強化と患者自己負担率の引き上げの組み合わせにより、医療費が史上初めて名目ベースで実際に減少したという記録もある³⁷。

この価格統制の仕組みは、日本が1958年以来維持してきた単一の全国一律料金表と、1984年に導入された差額請求の厳格な禁止規定という、2つの柱に支えられている³⁸。臨床現場の視点からも、料金表にない項目の差額請求は厳格に禁止されていると説明されている³⁹。診療報酬価格が全国一律にほぼ固定されているため、日本の医療機関は価格ではなくサービスの質で競い合う構造になっているという指摘もある⁴⁰。フランス・ドイツ・日本はいずれも標準化された料金表と定期的交渉制度を持つが、関与する利害関係者・改定頻度・交渉範囲は国ごとに異なり⁴¹、日本が比較的少ない医療費支出で良好な健康指標を達成できている中核的な仕組みとして、この全国一律の料金表が位置づけられている⁴²。

つまり、日本で「高齢化率上昇→医療費対GDP比上昇」という単純な相関が国際的に見て弱く見えるのは、単なる統計上のノイズではなく、価格制度が人口圧力の一部を吸収しているからだという可能性がある。高齢化という需要側の圧力と、公定価格表という供給側の抑制装置が綱引きをしており、Ma (2024)の分析で相関が消えて見えるのは、この綱引きの結果として支出の伸びが人為的に平準化されているからかもしれない。

厚労省自身の要因分解と、政策の建前

ここまでの国際文献はいずれも英語論文として発見できたものである。しかし日本語の一次資料に当たると、この論点についても総論と同じ構図——国内では活発に検証されているが、国際的には見えにくい——が見えてきた。

厚生労働省保険局は、国民医療費の伸び率を人口増・高齢化・診療報酬改定等・その他(医療の高度化・患者負担の見直し等)に分解した資料を、毎年度の政策検討のために作成している。注意しておきたいのは、この分解では「診療報酬改定等」と「その他」が別の項目だということである^※訂正。「その他」に価格改定は含まれない。

2022年の資料によれば、平時の年度において高齢化の影響は年1.0〜1.8%の範囲でおおむね安定して推移している一方、「その他」要因は変動が大きく、複数の年度(例えば2006年度は1.8%対1.3%、2015年度は2.9%対1.0%)で高齢化の影響を上回っている⁴³。（2020年度は新型コロナウイルス感染症による受療行動の変化の影響を強く受けており、平時の年度と並べて読むことはできない。）同様の分解は2016年に中央社会保険医療協議会にも提出されており、ほぼ同水準の数値が確認できる⁴⁴。

言えるのはこうである。厚生労働省自身の分解でも、高齢化は安定して医療費を押し上げている。同時に、それ以外の要因の寄与が高齢化を上回る年度が珍しくない。したがって、高齢化だけで医療費の伸びを説明することはできない。

日本語文献には、レッドヘリング仮説を日本のデータで正面から検証した研究もある。財務省財務総合政策研究所が公表した分析は、死亡率低下(死亡までの期間の変化)を考慮すると、高齢化のみを前提にした推計より一人当たり医療・介護費が2025年時点で1.5%、2060年時点で3.7%抑制されると試算している。ただし同じ分析は、介護費が2010年から2060年にかけて一人当たり3.3倍(医療費は1.5倍)になると推計しており、レッドヘリング仮説は一定程度あてはまるものの、高齢化要因を完全には打ち消せないと結論づけている⁴⁵。これは国際文献で見た「急性期医療ではレッドヘリング寄り、介護では年齢寄り」という領域差の構図と、日本のデータでも一致する。

もっとも、この論点についてはマクロで見るかミクロで見るかによっても結論が変わりうる。OECDパネルデータ(1970-2006年)を用いたマクロレベルの日本の研究では、高齢化率の変数が複数の分析仕様で頑健に有意であり、ミクロレベルの先行研究とは逆に、マクロで見る限りレッドヘリング仮説は支持されないと結論づけられている⁴⁶。同じ「高齢化は主犯か」という問いに、個々の患者データを見るか、国全体の集計データを見るかで、違う答えが出てくるということである。

最後に、実証的な知見と、実際の予算編成とで、同じ言葉が別の役割を果たしていることを見ておきたい。社会保障関係費の実質的な伸びを「高齢化による増加分」の範囲に収めるという骨太方針の方針は、2019年度以降、毎年度の予算編成における明示的な基準として使われ続けている⁴⁷。

令和8年度の内訳はこうである^※訂正48。

社会保障関係費については……人口構造の変化に伴う増分である高齢化による増加分（＋2,500億円程度）に、診療報酬改定・介護報酬改定をはじめとする対応や、年金スライド分を含む、「経済・物価動向等への的確な対応分」（＋5,200億円程度）を加算している。

合計7,700億円のうち、「高齢化による増加分」は2,500億円である。

そして重要なのは、これが因果の主張ではないということである^※訂正。財務省が言っているのは「観測された医療費増加の原因は高齢化だ」ではなく、「人口構造の変化によって機械的に増える分までは認め、それを超える伸びは改革で抑える」という歳出のルールである。しかも令和7・8年度は、物価・賃金への対応分を別途加算する形に明示的に改められている。

つまりここにあるのは、実証研究と財政運営の「矛盾」ではない。同じ「高齢化による増加分」という言葉が、一方では原因の分析として、他方では予算管理の基準として使われている、ということである。前者では論争が続いているが、後者ではその論争は問われていない。問われる必要が無い——ルールとして機能させるために選ばれた数字だからである。