がん予防の財政・経済インパクト

がん予防の財政・経済インパクト 疫学＆経済モデルによる長期効果予測 江口允崇（名古屋市立大学） 安田洋祐（政策研究大学院大学） 本資料は株式会社エコノミクスデザインの研究プロジェクトの成果である。 作成にあたって有益な助言を頂いた、沖本竜義氏（慶應義塾大学）、 上村一樹氏（東洋大学）、湯田道生氏（東北大学）に感謝する。 2025年11月 1

本研究の背景 (1) 日本の三大問題 … 【財政・経済・人口】 ① 財政 … 増え続ける財政支出 • 債務GDP比 236%（2024年、先進国の中で 最悪） ② 経済 … 停滞する経済成長 • 経済成長率 0.8%（95年以降、先進国平均 1.5〜2%） ③ 人口 … 止まらない人口減少 • 出生率 1.2 （2023年、過去最低、OECD平均 1.43） 2025年11月 2

本研究の背景 (2) なぜ 「がん予防」 に注目するのか？ • 予防医療は三大問題を同時に緩和できる！ • 税収増＆医療費削減（①）＆労働力増加（②、③） • 中でも「がん予防」は最も効果が期待できる！ • 死因トップ、約94万人 の新規がん患者（2020年） • 医療費［入院+入院外］: 4,741億円（2023年） • がん罹患の 35.9%、がん死亡の 41% が予防可能(1) 2025年11月 (1) Inoue et al. (2022) による 3

① がん予防の【財政】インパクト 2015〜2050年のシミュレーション期間において • 累計で 約50兆円 の財政収支改善効果が！ • 年間9,333億円の歳入増＆4,819億円 の医療費削減 • 疫学研究 (Saito et al. 2023) では、後者は 約5,382億円 2025年11月 4

② がん予防の【経済】インパクト 2015〜2050年のシミュレーション期間において • 累計で 約107兆円 のGDP押し上げ効果が！ • 年平均で3兆501億円のGDP上昇効果 • 経済学研究 (Bloom et al. 2020) では、約6.3兆円 2025年11月 予防不能 を含む 5

③ がん予防の【人口】インパクト 2015〜2050年のシミュレーション期間において • 10年間で 約143万人 の総人口 • 10年間で 約26万人 の生産年齢人口 の増加効果が！ • 参考） 外国人労働者は 約230万人（2024年） 2025年11月 6

喫煙予防の財政・経済インパクト 特定リスクに起因するがんのうち 約4割 が喫煙によるもの • がん罹患の15.2%、がん死亡の19.6%が喫煙起因(2) ① 財政 … 累計で 約22兆円 の財政収支改善効果 • 年平均で 6,178億円（歳出の 約0.54%） ② 経済 … 累計で 約56兆円 のGDP押し上げ効果 • 年平均で 1兆5,883億円（GDPの 約0.28%） ③ 人口 … 10年間で 約75万人 の総人口増加 • 10年間で 約13万人 の生産年齢人口増加 2025年11月 (2) Katanoda (2021) による 7

喫煙予防と他の政策との比較 ⇒ ②1兆5,883億円（0.28%）のGDP押し上げ 同様の効果を他の政策で実現するのは大変！ • 給付金／所得減税では 年間 約7.8兆円 • 消費税では 約1.3% の恒久減税 に相当 禁煙だけでなく加熱式たばこへの切替も選択肢 • 急性冠症候群（ACS）入院患者を減らす効果も(3) • たばこ税収を失わず三大問題を緩和する妙案か？ 2025年11月 (3) Iwanaga et al. (2025) による 8

先行研究との比較 Saito et al. (2023) • がんの経済コストを疫学的な根拠に基づいて推計 • 2015年のデータに限定（動学的な予測が無い） Bloom et al. (2020) • 慢性疾患がもたらすGDP減少を経済動学モデルで推計 • PAFのような疫学指標に基づいていない 疫学的根拠 経済動学モデル Saito et al. (2023) ○ × Bloom et al. (2020) × ○ 本研究(4) ○ ○ 2025年11月 (4) 詳細は江口 (2025) を参照 9

長期効果まとめ がん予防・喫煙予防にそれぞれ 2.6%、1.3% の消費税減税 （恒久減税）相当の効果が！ がん予防全体 喫煙予防のみ ① 財政（収支） 累計50兆円 累計22兆円 ② 経済（GDP） 累計107兆円 累計56兆円 ②’ 給付金相当 年15.3兆円 年7.8兆円 ②’ 消費税相当 2.6% 1.3% ③ 総人口 143万人（10年間） 75万人（10年間） ③ 生産年齢人口 26万人（10年間） 13万人（10年間） 2025年11月 10

日本の三大問題 【① 財政】 増え続ける財政支出 • 一般会計歳出：約114兆円（2024年）で過去最大 • 社会保障給付：約135兆円（2023年） • 年金（56兆円）、医療（46兆円）、福祉その他（33兆円） 過度な国債への依存 • 新規国債発行額：約35兆円（2024年）で歳入の 約3割 • 累積債務残高：約1577兆円（2024年）でGDP比 236% • 金利上昇が続けば利払い費の増加リスクが顕在化 2025年11月 11

日本の三大問題 【② 経済】 抜け出せない長期停滞 • 実質GDP成長率：約0.8%（95〜2023年） • 先進国平均は1.5〜2%、G8諸国中では最低 低迷する経済水準 • 名目GDPは世界 第4位（1. 米、2. 中、3. 独、4. 日） • 2025年にはインドに抜かれ 第5位 に下がる見通し… • 一人当たり名目GDP 第40位（2024年、IMF） • 購買力平価ベースだとさらに低く 第45位（2024年、世銀） 2025年11月 12

日本の三大問題 【③ 人口】 加速する人口減少 • 合計特殊出生率：1.20（2023年、過去最低） • 東京都は1を下回る 0.99 に！ • 2024年には 約90万人 減少（過去最多） • 生産年齢人口は2030年までに 約600万人 減少 高齢化の進行 • 65歳以上人口：約3624万人（2024年）で人口比 約30% • 2040年には 約35% に到達する見込み 2025年11月 13

引用文献 • 江口允崇 (2025) 「喫煙に起因するがんの予防が経済・財政に及ぼす影響」 EDIディスカッション・ペーパー, 25-J-03. • Bloom, David E., et al. (2020) "The economic burden of chronic diseases: estimates and projections for China, Japan, and South Korea." The Journal of the Economics of Ageing 17: 100163. • Inoue, Manami, et al. (2022) "Burden of cancer attributable to modifiable factors in Japan in 2015." Global Health & Medicine 4.1: 26-36. • Iwanaga, Yoshitaka, et al. (2025) "Heated tobacco product spread and hospitalizations for acute coronary syndrome in Japan." JAMA Network Open 8.10: e2537334-e2537334. • Katanoda, Kota, et al. (2021) "Burden of cancer attributable to tobacco smoke in Japan in 2015." GHM open 1.2: 43-50. • Saito, Eiko, et al. (2023) "Economic burden of cancer attributable to modifiable risk factors in Japan." Global Health & Medicine 5.4: 238-245. 2025年11月 14

詳しくは以下のDPをぜひ！ 2025年11月 15

【補足資料】 2025年11月 16

がんの経済・財政的コスト • 一般に, がんは以下のような経済的コストを生じさせる 1. 医療費の増加 2. 死亡による労働力の喪失 3. 入院・通院による労働力の喪失 ➢労働力の喪失は, 税収減という財政的コストも伴う • がんによる経済・財政的コストはどの程度なのか？ 2025年11月 17

先行研究 • Bloom et al. (2020) ➢日中韓における慢性疾患（心血管疾患, がん, 慢性呼吸器 疾患, 糖尿病, 精神疾患）がもたらすGDPの減少を, マクロ経 済モデルに基づいて推計 • Saito et al. (2023) ➢日本の2015年のデータから, がんの経済的コストを推計 ① 直接医療費：がん患者罹患コスト：仕事の欠勤による所得の損失 ② 死亡コスト：死亡に伴う生涯所得の損失 ③ の医療費 2025年11月 18

PAF • 特定のリスク要因に起因する患者の割合を, Population Attributable Fraction (PAF) とよぶ 𝑂−𝐸 𝑃𝐴𝐹 = 𝑂 O：観察された症例数 E：そのリスク要因への曝露が最小限まで減少した場合の症例数 ➢PAFは、病気のどれくらいの割合が予防可能であるかを示す 2025年11月 19

予防可能ながんの割合 • Inoue et al. (2022)は, 日本の2015年のデータを用いて, 様々なリスク要因に起因するがんのPAFを推計している • その結果, がん全体で ➢罹患の35.9% 35.9% 41.0% ➢死亡の41.0% 罹患 が予防可能としている 2025年11月 死亡 主なリスク要因： 感染, 喫煙, 飲酒 20

「日本人におけるがんの原因の寄与度推計（JAPAN PAF プロジェクト）」より 2025年11月 21

「日本人におけるがんの原因の寄与度推計（JAPAN PAF プロジェクト）」より 2025年11月 22

先行研究の結果1 • Saito et al. (2023)によれば, 2015年におけるがん全体の経済 的コストは 2兆8600億円 • このうち, 予防可能ながんの経済的コストは 1兆240億円 内訳： ➢直接医療費： 5,382億円 ➢罹患コスト ： 2,006億円 労働所得の喪失に限定 ➢死亡コスト ： 2,851億円 2025年11月 23

先行研究の結果2 • Bloom et al. (2020) は、がん全体（予防不能ながんを含む） による2010〜2030年の20年間の累積GDP損失は、約127兆円 と推計している ➢年平均6.35兆円 • GDP＝労働所得＋資本所得なので、Saito et al. (2023)よりも 広い範囲での経済損失を考察 • ただし、疫学的根拠に基づく「予防可能ながん」に限定した損失の推 計は行っていない 2025年11月 24

本研究の概要 • 本研究では、がん予防の 1. GDPへの影響 2. 財政への影響 を、マクロ経済モデルに基づいて推計する ➢Bloom et al. (2020)と同様の生産関数アプローチ ➢Saito et al. (2023)と同様, 予防可能ながんの割合として 疫学的に推計されたPAFの値を用いる 2025年11月 25

先行研究との比較 • Bloom et al. (2020) ➢PAFのような明確な疫学的指標は用いられていない • Saito et al. (2023) ➢2015年のデータに限定, 労働所得のコストのみ 疫学的根拠（PAF） 動学的影響 Saito et al. (2023) ○ × Bloom et al. (2020) × ○ 当研究 ○ ○ 2025年11月 26

モデル • 次の生産関数を考える： 𝑌𝑡 = 𝐴𝑡 𝐿𝑡 𝑌𝑡 : 生産量（GDP）𝐴𝑡 : 生産性 𝐿𝑡 : 総労働量 • Bloomらは物的資本および人的資本を考慮しているが、本研 究では労働量の影響に焦点を絞り、資本を捨象する ➢資本を考慮する場合、一般的にがんのコストは上昇する ➢したがって、本研究の推計結果はがんの経済コストを最低限に見積もったも のとして位置付けられる 2025年11月 27

年齢階級 • 以下の5歳刻みの18の年齢階級を考える 0-4歳 5-9歳 10-14歳 15-19歳 20-24歳 25-29歳 30-34歳 35-39歳 40-44歳 45-49歳 50-54歳 55-59歳 60-64歳 65-69歳 70-74歳 75-79歳 80-84歳 85歳- は生産年齢 • 年齢階級を𝑎で表す 2025年11月 28

健康状態のフロー 1. 毎期初、健康な人々は一定の罹患率𝑚(𝑎) によってがんになる 2. 新規にがんになった人は、 𝜎𝑐(𝑎) の確率で死亡する 3. 有病者は、1 − 𝑝の確率で次期に回復する 4. 有病者は、健康な人の労働時間に対し𝜇の割合欠勤する (𝑎) 5. 健康な人も有病者も、𝜎−𝑐 の確率で死亡する 2025年11月 29

健康状態のフローの図 前期の有病者 前期の健康な人々 死亡 死亡 罹患 今期の健康な人々 2025年11月 死亡 今期の病人 30

人口の推移 • t期における年齢𝑎の人口推移 (𝑎) (𝑎) (𝑎−1) (𝑎) (𝑎−1) (𝑎) (𝑎−1) 𝑁𝐻,𝑡 = (1 − 𝑚(𝑎) )(1 − 𝜎−𝑐 )𝑁𝐻,𝑡−1 + (1 − 𝑝)(1 − 𝜎−𝑐 )𝑁𝐷,𝑡−1 (𝑎) (𝑎) (𝑎) (𝑎−1) 𝑁𝐷,𝑡 = (1 − 𝜎𝑐 )𝑚(𝑎) (1 − 𝜎−𝑐 )𝑁𝐻,𝑡−1 + 𝑝(1 − 𝜎−𝑐 )𝑁𝐷,𝑡−1 • ただし、𝑎 = 0（0〜4歳）の場合 (0) (0) 𝑁𝐻,𝑡 = (1 − 𝑚(0) )(1 − 𝜎−𝑐 )𝐵𝑡 (0) (0) (0) 𝑁𝐷,𝑡 = (1 − 𝜎𝑐 )𝑚(0) (1 − 𝜎−𝑐 )𝐵𝑡 • ここで、𝐵𝑡 はt期における出生数 (𝑎) (𝑎) 𝐵𝑡 = 𝛽 ෍ 𝑁𝐻,𝑡 + ෍ 𝑁𝐷,𝑡 𝑎 2025年11月 𝛽: 普通出生率 𝑎 31

総労働量 • 生産年齢人口の15歳から64歳以下のみが働くとする • 健康な人間の労働時間を1とする • t期における総労働量 64 64 𝑎 𝑎 𝐿𝑡 = ෍ 𝜃 𝑎 𝑁𝐻,𝑡 + ෍ 1 − 𝜇 𝜃 𝑎 𝑁𝐷,𝑡 𝑎=15 𝑎=15 𝜃 (𝑎) : 年齢階級𝑎の就業率 2025年11月 32

税収と医療費 • 税収と医療費は、以下のように与えられる ➢税収： 𝑇𝑡 = 𝜏𝑌𝑡 𝜏: 税率（国民負担率） ➢医療費： (𝑎) 𝐺𝑡 = 𝑐 σ𝑎 𝑁𝐷,𝑡 𝑐: 患者一人あたり医療費 2025年11月 33

パラメーターの設定 パラメーター 値 ソース がん罹患率𝑚 𝑎 年齢階級別 地域がん登録「全国実測値：がん罹患データ」 𝑎 年齢階級別 院内がん登録「5年生存率集計報告書」 その他死亡率𝜎−𝑐 年齢階級別 院内がん登録「5年生存率集計報告書」 欠勤率𝜇 0.05 WHO「Global Health Estimates：Leading causes of DALYs」 回復率𝑝 0.06 メットライフ生命「がんに関するインターネット調査」 出生率𝛽 40（人口千対） 厚生労働省「人口動態調査」 就業率𝜃 (𝑎) 年齢階級別 厚生労働省「労働力調査」 税率𝜏 0.306 OECD「Revenue Statistics」 医療費𝑐 101万円 厚生労働省「国民医療費」、Saito et al. (2023) 成長率𝑔 0.1 年率2%と想定 がん死亡率𝜎𝑐 𝑎 2025年11月 34

シミュレーション • 以上のモデルとパラメーターの設定により、2015年から2050 年までの35年間のシミュレーションを行う • 1期は5年とする • Inoue et al. (2022) によるPAF推計値を基に、予防可能 ながんが全て予防された場合の反実仮想シナリオと比較 • がんがもたらすGDPと財政への影響をそれぞれ明らかにする 2025年11月 35

がん予防がGDPと人口に与える影響 2025年11月 36

がん予防が税収と医療費に与える影響 2025年11月 37

予防可能ながんの経済的・財政的影響 • 予防可能ながんは、2050年までの累積で106兆7,524億円、 年平均で3兆501億円の実質GDPの損失を与える • 財政面については、累積で49兆5,325億円、年平均で1兆 4,152億円のコスト（税収減9,333億円、医療費増4,819 億円）を発生させる GDPへの影響 財政への影響 年平均 3兆501億円 1兆5,967億円 2050年までの累積 106兆7,524億円 55兆8,845億円 予防可能がんの経済・財政コスト 2025年11月 38

喫煙に絞った場合 • 喫煙は、罹患・死亡ともにリスク要因の中でも極めて大きな地 位を占めている • 喫煙由来のがんに限定すると、2050年までに累積で55兆 5,899億円、年平均で1兆5,883億円のGDP損失 • 財政面については、累積で21兆6,537億円、年平均で 6,187億円のコスト GDPへの影響 財政への影響 年平均 1兆5,883億円 6,187億円 2050年までの累積 55兆5,899億円 21兆6,537億円 喫煙によるがんの経済・財政コスト 2025年11月 39

参考：エコノミクスデザインのDP 2025年11月 40