Decomposing Cost Efficiency in Regional Long-term Care Provision in Japan
Notice bibliographique
Résumé
Many developed countries face a growing need for long-term care provision because of population ageing. Japan is one such example, given its population's longevity and low birth rate. In this study, we examine the efficiency of Japan's regional long-term care system in FY2010 by performing a data envelopment analysis, a non-parametric frontier approach, on prefectural data and separating cost efficiency into technical, allocative, and price efficiencies under different average unit costs across regions. In doing so, we elucidate the structure of cost inefficiency by incorporating a method for restricting weight flexibility to avoid unrealistic concerns arising from zero optimal weight. The results indicate that technical inefficiency accounts for the highest share of losses, followed by price inefficiency and allocation inefficiency. Moreover, the majority of technical inefficiency losses stem from labor costs, particularly those for professional caregivers providing institutional services. We show that the largest share of allocative inefficiency losses can also be traced to labor costs for professional caregivers providing institutional services, while the labor provision of in-home care services shows an efficiency gain. However, although none of the prefectures gains efficiency by increasing the number of professional caregivers for institutional services, quite a few prefectures would gain allocative efficiency by increasing capital inputs for institutional services. These results indicate that preferred policies for promoting efficiency might vary from region to region, and thus, policy implications should be drawn with care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».