洪水関連情報の改善が社会にもたらす経済的価値の定量化
河川情報センター
令和6年度研究助成成果報告会
田中勝也（滋賀大学）
赤石一英（気象庁情報基盤部）
横田崇（愛知工業大学）

研究①
洪水関連情報の社会的価値とバイアスの低減

研究の背景• 激甚化・頻発化する豪雨災害• 洪水関連情報の更なる改善への高い社会的ニーズ（内閣府 2017）⇨ 情報どの部分にどれくらいのニーズがあるのか？

• 洪水関連情報のニーズ（価値）を計ることの難しさ⇨ 表明選好法（アンケート等による価値（支払意思額：WTP）の推定）• 表明選好法におけるバイアスの問題• 対象が社会的に望ましい場合、バイアスが顕著⇨ 価値を過小・過大評価してしまう可能性3

表明選好法におけるバイアス• 選択バイアス (Selection bias)• サンプルの偏りによって生じるバイアス• アンカリングバイアス (Anchoring bias)• 回答者が最初に提示される情報や数字に過度に影響されることによるバイアス• 情報バイアス (Information bias)• 回答者が持っている知識・情報の質や量によって回答が偏ること• 応答バイアス (Response bias)• 質問の言い回しや選択肢の提示方法によって回答者の反応が偏ること• 社会的望ましさのバイアス（Social desirability bias）• 回答者が他者に良く見られるように自分の回答を調整してしまうことによるバイアス
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社会的望ましさのバイアス• 評価対象が社会的に望ましい財・サービスの場合、仮想的な質問によるWTPは仮想的でない真のWTPと乖離（Luskand Norwood 2009）
𝑊𝑇𝑃
仮想的な質
問によるWTP𝑊𝑇𝑃
仮想的でな
い真のWTP

𝑀 ⁄2𝑀
バイアス
項
社会的に望ましい回答で得られる効⽤

誠実な回答で得られる効⽤

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推論評価（Inferred valuation）• 回答者に自分自身の意見や選好について尋ねる（主観評価）ではなく、他者の選好や意見を推測する形で尋ねる• 他者：一般には「近隣の人々」• 回答者が自らの回答を、社会的に望ましい方向に調整するインセンティブが低減

𝑊𝑇𝑃
推論評価によるWTP

𝐸 𝑊𝑇𝑃
仮想的でない真のWTP• 推論評価の適用分野• 環境、福祉、犯罪防止、教育、etc.
• 災害関連分野での事例は確認されず ⇨ 本研究のモチベーション
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研究概要
• 目的
• 洪水関連情報の社会的価値を統計的に明らかにする• 推論評価によるバイアス低減の効果を検証する• 分析手法• 選択型実験• 対象地域• 東京都江東5区（墨田区、江東区、足立区、葛飾区、江戸川区）• 人口約260万人（約130万世帯）• 調査方法• 江東5区在住の一般成人約1,000人にオンライン調査• 母集団の特性に配慮してサンプリング（男女比、年齢構成、学歴）• 従来型の評価（主観評価）と推論評価を比較
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選択型実験の質問イメージ（推論評価）

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選択型実験の評価属性・属性水準
1. 情報の早さ• 現行のまま（発生の12時間前）• 一定の改善（発生の6時間前）• 大幅な改善（発生の3時間前）

2. 情報の正確さ• 現行のまま（的中率30%）• 一定の改善（的中率50%）• 大幅な改善（的中率80%）
直交計画に基づき組み合わせを決定

3. 情報の細かさ• 現行のまま（区単位）• 一定の改善（学区単位）• 大幅な改善（半径100m程度）• 4. 1年間の負担金額（世帯あたり）• 500円• 1,000円• 2,000円• 3,000円• 5,000円• 10,000円

9オンライン調査票
Part 1 基礎的質問• 居住地域、過去の被災経験、災害に関する知識、etc.

Part 2 選択型実験• 主観評価、推論評価（それぞれ6問）• 主観・推論の順序はランダム• 各評価内の6問の順序もランダムPart 3 個人属性
• 性別、年齢、学歴、所得、家族構成、住居、etc.

• 調査は2023年9月に実施（インテージ株式会社に業務委託）
10混合ロジットによる推定結果（平均値パラメーターのみ）

11推定結果の考察• 情報の早さ• 主観評価では有意だが、結果は安定せず• 推論評価では有意性が確認されず• 情報の正確さ• 主観評価、推論評価ともに一貫して有意• 情報の細かさ• 主観評価では有意性が確認されず• 推論評価では「大幅な改善（100m程度）」が負（！）で有意• 負担金額• 主観評価・推論評価ともに有意12

限界支払意思額（MWTP）⇦ 各属性の価値

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MWTPの考察（推論評価を中心に）• 情報の早さ• 発令のタイミングが早まることへのニーズはおそらくない• 情報の正確さ• 情報がより正確になること（的中率アップ）には明確なニーズ• 推論評価ではMWTPが約30%減（バイアス低減によるものと考えられる）• 情報の細かさ• 情報が細かくなることへのニーズは確認されない• 「大幅な改善（100m程度）」はむしろマイナス（プライバシーの懸念）洪水関連情報における改善は、「情報の正確さ」に特化することが望ましい（あくまで市民の目線での話）
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社会的価値の推計・まとめ• シナリオ：「情報の正確さ」を現行から大幅に改善（的中率30% 80%）
• 推論評価によるMWTP：2,345円/世帯/年• 江東5区の世帯数：約131万
総便益：約30億7千5百万円/年• 洪水リスクが高い地域での評価とはいえ、国内の限られた地域のみで、バイアスを低減してもなおこれだけの社会的便益が算出されたということは、洪水関連情報の改善に対する社会的ニーズがいかに高いかを示している• 回答者による評価の違いの大きさなども考慮しつつ、今後の情報改善の進展が期待される。
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研究②
要因サーベイ実験による豪雨時避難行動の規定要因分析

問題の背景• 豪雨災害は多くの場合予見可能• 適切な避難行動があれば人的被害は避けられるはず• 現実にはそうなっていない⇓• 避難行動の規定要因を分析することの必要性• 既存研究の多くは特定の大規模災害を対象とした事例分析• 事例分析の特徴• ：個別の事例を精緻に分析できる• ：数が限られる事例に固有の要素が大きく、知見の一般化が困難
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仮想的なシナリオに基づく分析の可能性• 経済学では「表明選好法」として一般的• 表明選好法：アンケート等により回答者に直接尋ねる手法• 例：• 生物多様性保全への寄付行動• 環境NPOへの参加、etc.

• バイアスの可能性• アンケートの質問は仮の話であるため、バイアスが生じやすい⇨ 推論評価（inferred valuation）によるバイアス低減の試み• 自分の考えではなく、他者の考えを推測して回答する手法• 従来手法（主観評価）と推論評価を比較検討
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研究概要
目的
• 豪雨災害時の避難行動の予測と規定要因の分析

手法• 要因サーベイ実験• 被験者の判断や行動に影響する要因を分析する実験的手法

対象地域• 広島市5区• 中区、東区、西区、安佐南区、安佐北区（人口：約73万人）• オンライン有効回答者数：1,324人
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対象地域（広島市5区）

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対象地域（広島市5区）

安佐北区

安佐南区
東区
西区

中区
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対象地域（広島市5区内の学区）

安佐北区

安佐南区
東区
西区

中区
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回答者に提示した
豪雨災害シナリオ（前提）23

要因サーベイ実験の質問サンプル（推論評価）
シナリオ属性（説明変数）

回答（目的変数）[0,10]→(0,1)
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分析概要
• 主観評価・推論評価それぞれ4問に対する回答を収集• 計8問、順序はランダム• 目的変数• 避難する可能性（0から1まで0.1刻み）• 説明変数• シナリオ変数• 災害属性（自宅の洪水可能性、想定浸水深）• 災害情報属性（災害リテラシー、大雨・洪水情報への信頼度）• 個人属性（性別、年齢、住居形態、リスク選好、etc.）• 学区ごとの固定効果（観測されない異質性を考慮）• 分析手法• ベータ回帰モデル

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ベータ回帰モデルの推定結果（限界効果）

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なぜ推論評価が適切か• 社会的望ましさのバイアスの低減• 社会的に望ましい行動に関する質問に対する過小・過大回答• より客観的な認知• 回答負荷の低減• 集団的思考の考慮⇨ これらの要因から、災害分野では、推論評価が特に有用なのでは（ただし、本分析ではどちらの手法でも結論は変わらない）
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ベータ回帰モデルの推定結果（限界効果）
9時がベースライン• 深夜3時は避難確率が3.1ポイント• 主観評価では有意性なし• 夜9時は2.5ポイント

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ベータ回帰モデルの推定結果（限界効果）「危険はまったく感じない」がベースライン• 危険認識が⾼まるほどに避難確率• 避難確率にもっとも⾼い影響

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ベータ回帰モデルの推定結果（限界効果）「まったく避難していない」がベースライン• 近隣住⺠が避難するほどに避難確率• 多くの既存研究と同様• 危険認識の次に⾼い影響

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ベータ回帰モデルの推定結果（限界効果）「5分」がベースライン• 推論評価の⽅が有意性が低く、係数も⼩さい• 距離はそこまで重要ではなく、危険認識が⾼まれば遠くでも避難するのでは

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ベータ回帰モデルの推定結果（限界効果）「まったく配慮されていない」がベースライン• 推論評価の⽅が係数は⼩さいが、有意性は⼀貫して⾼い• 避難所の環境によっては避難を思いとどまるのでは
32ベータ回帰モデルの推定結果（限界効果）「災害リテラシー：中程度」がベースライン• リテラシーは⾼くても低くても避難確率• ⾼リテラシーの⽅が 度合いは⼤きい

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ベータ回帰モデルの推定結果（限界効果）「⼤⾬・洪⽔情報への信頼：中・⾼」がベースライン• 情報への信頼は避難確率に強く影響（シナリオ変数以外では最⼤）34

避難率の予測結果① 近隣住民の動向の影響

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避難率の予測結果② 災害リテラシーの影響

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避難率の予測結果③ 大雨洪水情報への信頼度の影響

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考察：災害リテラシーの避難確率への影響• 避難行動は危険認識に対して非線形• 強く危険を認識させることが重要• 近隣住民の影響は大きい• 近隣住民の避難動向で避難率は2倍以上• 災害リテラシーは高くても避難確率を下げる• 高い知識に基づいた積極的な判断？

• 大雨・洪水情報への信頼度はきわめて重要• 本研究では、信頼度の低い住民は一切避難行動を取らなかった38

ありがとうございました• コメント・質問・異論・反論、何でも大歓迎です。
よろしくお願いいたします。

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