Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
物品増減及び現在額総計算書 総計 (39)

総計
品目	昭和60年度末現在(A)	昭和61年度間減(B)	昭和61年度末現在(A±B)
増(a)	減(b)	差引(a-b)	価格改定による増又は減(円)
数量(個)	価格(円)	数量(個)	価格(円)	数量(個)	価格(円)	数量(個)	価格(円)	価格(円)	価格(個)	価格(円)	価格(個)	価格(円)
1 電気機器	55,259	144,956,261,903	7,828	19,927,436,111	3,765	7,100,598,869	4,063	12,826,837,242	688,260,869	59,322	158,471,360,014
2 通信機器	55,044	194,360,858,319	11,255	41,456,182,233	5,295	22,488,986,162	5,960	18,967,196,071	1,289,912,162	61,004	214,617,966,552
3 工作機器	10,026	20,150,453,365	468	1,147,039,843	189	280,356,973	279	866,682,870	21,880,950	10,305	21,039,017,185
4 木工機器	819	913,301,658	78	120,387,200	15	13,760,000	63	106,627,200	82,000	882	1,020,010,858
5 土木機器	4,862	46,828,225,423	1,310	16,459,781,151	1,277	15,248,606,725	33	1,211,174,426	83,241,608	4,895	48,122,641,457
6 試験及び測定機器	250,595	776,648,292,668	21,933	100,863,987,785	7,700	46,816,132,977	14,233	54,047,854,808	△7,059,205,966	264,828	823,636,941,510
7 荷役運搬機器	5,997	19,519,645,602	647	1,840,780,025	790	2,014,679,705	△143	△173,899,680	2,235,500	5,854	19,347,981,422
8 産業機器	33,795	110,778,018,561	3,592	9,755,048,875	2,302	5,240,550,093	1,290	4,514,498,782	646,392,232	35,085	115,938,909,575
9 船舶用機器	1,066	3,914,713,232	1,113	15,514,735,596	1,130	15,502,131,025	△17	12,604,571	19,087,550	1,049	3,946,405,353
10 車両及び軌条	102,292	254,016,891,384	26,728	66,143,495,672	22,866	54,341,884,098	3,862	11,801,611,574	145,833,507	106,154	265,964,336,465
11 医療機器	97,433	407,774,883,323	7,627	43,265,992,367	3,243	13,253,792,411	4,384	30,012,199,956	111,348,517	101,817	437,898,431,796
12 特殊用途機器	4,254	15,214,788,268	741	1,974,200,482	445	1,146,192,803	296	828,007,679	35,531,573	4,550	16,078,327,520
13 雑機器	214,943	583,002,897,166	41,940	134,877,549,404	19,792	81,160,604,389	22,148	53,716,945,015	2,798,497,653	237,091	639,518,339,834
14 防衛用武器	17,207	862,425,099,912	8,510	372,584,248,367	7,457	271,701,737,545	1,053	100,882,510,822	19,515,872,370	18,260	982,823,483,104
15 防衛用施設機器	2,630	42,298,620,394	1,149	23,078,313,601	1,043	13,273,359,124	106	9,804,954,477	0	2,736	52,103,574,871
16 防衛用電気通信機器	31,122	575,619,506,407	19,937	429,497,538,939	17,304	343,493,034,443	2,633	86,004,504,496	2,162,134,500	33,755	663,786,145,403
17 防衛用航空機用機器	13,458	290,536,851,593	16,710	821,942,090,499	15,464	778,601,453,975	1,246	43,340,636,524	△4,694,000	14,704	333,872,794,117
18 防衛用船舶用機器	1,081	59,123,056,059	654	47,670,727,642	784	47,709,575,283	△130	△38,847,641	2,180,000	951	59,086,388,418
19 防衛用衛生機材	692	9,353,457,580	89	789,686,000	38	197,219,000	51	592,467,000	0	743	9,945,924,580
20 防衛用一般機器	9,024	226,492,721,310	4,351	93,392,347,298	3,471	63,165,912,247	880	30,226,435,051	4,397,774,752	9,904	261,116,931,113
合計	911,599	4,643,928,544,127	176,660	2,242,301,569,090	114,370	1,782,750,567,847	62,290	459,551,001,243	24,856,365,777	973,889	5,128,335,911,147
# 7月28日からの大雨による被害状況等について

※これは速報であり、数値等は今後も変わることがある。

※下線部は、9月1日（21時30分現在）からの変更箇所

平成20年9月9日

19時30分現在

内閣府

### 1. 大雨の状況（気象庁情報：9月9日17:00現在）

・7月28日から29日にかけて、日本付近は上空に寒気を伴った気圧の谷の通過と高気圧の縁を回る下層の暖かく湿った空気により大気の状態が不安定となり、中国、近畿、北陸および東北地方を中心に大雨となった。

・北陸地方では、28日12時20分までの24時間に五箇山（富山県南砺市）で170.0ミリの雨、28日14時00分までの24時間に医王山（イオウゼン：石川県金沢市）で140.0ミリの雨を観測した。28日7時30分までの1時間に五箇山で75.0ミリの雨を観測した他、石川県と富山県の各地で1時間に100ミリを超える雨が解析された。

近畿地方では、29日12時00分までの24時間に峰山（京都府京丹後市）で167.5ミリ、29日12時10分までの24時間に長岡京（京都府長岡京市）で133.5ミリの雨を観測した。28日13時30分までの1時間に峰山で81.0ミリの雨、28日14時00分までの1時間に長岡京で76.5ミリの雨を観測した他、28日昼頃から夜にかけて、所々で1時間に100ミリを超える雨が解析された。

2．人的・住家被害の状況（消防庁調べ：9月9日18:00現在）

都道府県名	人的被害(人)	住家被害(棟)
死者	行方不賄者	負傷者(重傷)(軽傷)	全壊	半壊	一部破損	浸水(床上)(床下)
青森県	3
岩手県	1	7
秋田県	7
山形県	10
新潟県	4	103
富山県	1	2	4	7	48	2	278
石川県	2	9	6	507	1,486
福井県	1
静岡県	4	6
三重県	1
滋賀県	1
京都府	22	515
大阪府	40
兵庫県	6	5	8
岡山県	6
計	6	0	1	12	6	16	61	536	2,464

【主な人的被害】

・兵庫県 神戸市内の都賀川に流され4名死亡（5歳女性、12歳女性、10歳男性、29歳女性）

・兵庫県 神戸市内の都賀川河口付近の海上にて遺体を発見（32歳男性）

・兵庫県 姫路市内において、落雷により1名死亡（38歳男性）
### 3. 避難の状況

（１）避難指示（消防庁調べ：９月９日 １８：００現在）

都道府県名	市町村名	対象世帯数	対象人数	指示日時	解除日時
石川県	金沢市	20,739	50,453	7月28日8:50	7月28日11:45
計	20,739	50,453

（２）避難勧告（消防庁調べ：９月９日１８：００現在）

都道府県名	市町村名	対象世帯数	対象人数	指示日時	解除日時
岩手県	洋野町	3	10	7月28日16:00	7月28日22:19
富山県	南砺市	33	101	7月28日7:50	7月28日11:25
1,170	4,492	7月28日8:57	7月28日10:39
石川県	金沢市	964	2,529	7月28日9:50	7月28日12:55
3	15	7月28日16:15	継続中
7	14	7月29日19:30	継続中
1	3	7月30日11:45	継続中
7	18	7月30日18:00	継続中
内灘町	2,665	7,620	7月28日9:50	7月28日12:47
京都府	宮津市	2,320	5,720	7月28日13:55	7月28日18:00
京丹後市	5,900	18,300	7月28日14:30	7月28日20:00
計	13,073	38,822

（３）自主避難（消防庁調べ：８月２８日１２：００現在）

全員帰宅

### 4. その他被害の状況

（１）土砂災害（国土交通省調べ：９月９日 １５:３０現在）

富山県、新潟県、石川県、岩手県、京都府の11市町で70件の土砂災害を確認

<富山県>（3市）

38件（富山市、南砺市、高岡市）

<新潟県>（5市町）

12件（加茂市、三条市、出雲崎町、長岡市、南魚沼市）

<石川県>（1市）

17件（金沢市）

<岩手県>（1市）

1件（奥州市）

<京都府>（1市）

2件（京丹後市）

## ○土砂災害警戒情報の発表状況

・7月28日に土砂災害警戒情報が発表された市町村9府県63市町村（7月29日6:25時点で全市町村解除済み）
## （２）ライフライン

○停電戸数（経済産業省調べ：9月9日12:00現在）

区分	管内	延べ停電戸数	停電中の戸数
電力	北陸電力	4,057戸	復旧済み
中部電力	約5,300戸	復旧済み
中国電力	27,600戸	復旧済み
四国電力	約7,000戸	復旧済み
関西電力	約65,000戸	復旧済み

〇断水戸数（厚生労働省調べ：8月2日8:30現在）

区分	管内	総断水戸数	現在断水戸数
水道	富山県	741	復旧済み
石川県	244	復旧済み

○通信関係の状況（総務省調べ：9月9日16:00現在）

区 分	事業者	被害状況等
固定電話	NTT西日本	○電源故障により集線装置8箇所（富山県）が停止したが、復旧済
KDDI	○設備被害、サービスとも影響なし
ソフトバンクテレコム	○設備被害、サービスとも影響なし
NTTコミュニケーションズ	○設備被害、サービスとも影響なし
携帯電話	NTTドコモ	○基地局の停波はすべて復旧
KDDI	○基地局の停波はすべて復旧
ソフトバンクモバイル	○基地局の停波はすべて復旧

○放送関係の状況（総務省調べ：9月9日16:00現在）

・施設・設備に関して特段の被害情報はない。

## （４）道路（国土交通省調べ：９月９日１４：００現在）

①高速、有料道路

1)通行止め状況

・通行止め区間なし

2) 無料通行措置

·通行止めになった国道156号及び国道304号の代替路として、下記の区間において無料通行措置を実施(7月28日～8月5日)

東海北陸道 福光IC～五箇山IC

②直轄国道

・通行止め区間なし

③県管理国道

・通行止め区間なし

④都道府県道

・6区間で全面通行止め
## （5） 交通機関

○鉄道（国土交通省調べ：7月29日5:30現在）

·運転中止区間

すべて運転再開済み

（6）文教施設等（文部科学省調べ：8月6日16:00現在）

区分	被災施設数
国立学校施設	4
公立学校施設	3 1
私立学校施設	2
社会教育·体育、文化施設等	1 6
文化財等	9
計	6 2

## （7） 農林水産関係(農林水産省調べ:9月9日17:00現在)

区分	主な被害	被害数	被害地域
農作物等	水稻、大豆、果樹、花きの浸冠水土砂流入等	499ha	秋田県、新潟県、富山県、石川県
営農施設等	共同利用施設	3箇所	富山県
農地農業用施設	農地の損壊農業用施設等の損壊	2,130箇所1,712箇所	岩手県、秋田県、長野県、新潟県、富山県、石川県、岐阜県、京都府、大阪府、兵庫県、鳥取県、岡山県
林野関係	林地荒廃治山施設林道施設	78箇所1箇所780箇所	岩手県、秋田県、山形県、福島県、新潟県、富山県、石川県、京都府、兵庫県、鳥取県
水産関係	水産物養殖施設その他施設	2経営体1箇所2箇所	新潟県、富山県

※7月27日の雨による被害も含む

## （8） 社会福祉施設等

·被災施設数(厚生労働省調べ:8月4日 14:00現在)

区分	施設数
社会福祉施設	1 3

## （9） その他

·河川管理施設等 9箇所で被害が発生(国土交通省調べ:7月30日15:30現在)

・港湾施設 1 港湾で被害が発生。対応済み（国土交通省調べ：9月9日 15:30 現在）

·下水道施設 2施設で被害が発生。応急対応済（国土交通省調べ：9月9日15:30現在）
### 5. 政府の主な対応

## （1） 災害救助法関係

○災害救助法の適用

・富山県は南砺市に災害救助法を適用(適用日7月28日)

・石川県は金沢市に災害救助法を適用（適用日7月28日）

## （２）被災者生活再建支援法の適用

・石川県は金沢市に被災者生活再建支援法に基づく支援金支給制度を適用（適用日：7月28日）

## （３）激甚災害の指定

・「平成20年7月27日から同月29日までの間の豪雨による富山県南砺市及び石川県金沢市の区域に係る災害」を局地激甚災害に指定し、富山県南砺市及び石川県金沢市について、「農地等」の災害復旧事業等に係る補助の特別措置等を適用（8月26日閣議決定、8月29日公布）

## （４）自衛隊の災害派遣

○石川県

・7月28日 石川県知事から情報収集に関する災害派遣要請（17:00）

情報収集活動を実施

撤収要請（18:21）

[派遣規模] 航空機2機

## （５）各府省庁の対応

①内閣官房の対応

·情報連絡室設置（7月28日17:00）

## ②内閣府の対応

·情報連絡室設置（7月28日9:30）

·情報対策室設置（7月28日12:00）

## ③消防庁の対応

· 消防厅应急対策室（第 1 次応急体制）設置（7 月 28 日 9:45）

## ④海上保安庁の対応

・巡視艇、航空機により神戸市都賀川河口にて捜索救助活動を実施（7月28日～30日）

## ⑤金融庁の対応

・石川県及び富山県の関係金融機関等に対し、「平成20年7月28日に発生した大雨による災害に対する金融上の措置について」を発出し、災害関係の融資に関する措置、預金の払戻及び中途解約に関する措置など、被災者に対し、状況に応じ金融上の措置を適切に講ずるよう要請（7月29日）
## ⑥総務省の対応

・省内の情報収集体制を整備（7月28日14:00）

・富山県南砺市び石川県金沢市に対し、普通交付税の一部（2,043百万円）を繰り上げて交付（8月6日）

## ⑦文部科学省の対応

· 災害情報連絡室設置（7月28日12:10）

## ⑧厚生労働省の対応

· 災害情報連絡室設置（7月28日12:00）

・前線による大雨に伴い、各都道府県に対し、一層の連絡体制の強化や適切な応急救助の整備を図るよう要請（7月28日）

・災害救助法が適用された市町村の事業所であって、災害により休業することとなった事業所に雇用される方が、一時的な離職を余儀なくされた場合に、雇用保険の基本手当を支給する特別措置を実施（7月29日）

## ⑨農林水産省の対応

・災害情報連絡室を設置(7月28日13:00)

## ⑩経済産業省の対応

・災害救助法の適用を踏まえ、富山県及び石川県において被災中小企業者対策として、特別相談窓口の設置、災害復旧貸付の適用、既往債務の返済条件緩和等、小規模企業共済災害時即日貸付の適用の措置を講じた。（7月30日）

・一般ガス事業者及び簡易ガス事業者から、被災した需要家に対する支払期限の延長、不使用月の料金免除等の特別措置の認可申請を受け、即日認可（8月1日）

・北陸電力から、被災した電気の需要家に対する支払期限の延長、不使用月の料金免除、工事費負担金の免除等の特別措置の認可申請を受け、即日認可（8月1日）

## ⑪国土交通省の対応

· 国土交通本省警戒体制（7月28日8:50）

· 照明車 2 台等を派遣（7 月 28 日～29 日）

## ⑫環境省の対応

・情報収集・連絡体制の整備（7月28日14：17）

### 6. その他の機関の対応

（１）放送関係（総務省調べ：９月９日１６:００現在）

区 分	対応状況
NHK	○災害救助法が適用された2市の区域内において、半壊、床上浸水以上の程度の被害を受けた建物に受信機を設置して締結されている放送受信契約に係る7月及び8月分の受信料の免除を実施
## （２）郵便関係（総務省調べ：９月９日１６:００現在）

事業者	対応状況
郵便事業株式会社	①被災者が差し出す郵便物の料金を免除（7/31～8/30）
②富山県南砺市、石川県金沢市等にあてた災害義援金を内容とする現金書留郵便物の料金免除（8/1～9/30 等）

## （３）住宅金融支援機構の対応

・本災害によって被災された方に対し、災害復興住宅融資を実施（8月1日～）

## （４）農林漁業金融公庫の対応

・農林漁業金融公庫（北陸支店）において大雨に関する災害相談窓口を設置（7月30日）

## （５）ボランティア関係

○石川県

・金沢市社会福祉協議会において、金沢災害ボランティアセンターを設置（7月29日）
## トピックス

平成20年度森林及び林業の動向において特徴的な動き、国民の関心を集めた出来事を紹介するものです。

1 低炭素社会の実現に向けた新たな取組

2 雇用情勢の悪化に対応した林業分野の雇用創出

3 ロシア材輸入量の減少と国産材への原料転換

4 製紙原料への間伐材利用の推進

5 岩手・宮城内陸地震災害への迅速な復旧対策
## 1 低炭素社会の実現に向けた新たな取組

## (排出量取引とオフセット・クレジット制度の開始)

京都議定書の第1約束期間の1年目である平成20年（2008年）、低炭素社会の実現に向け、企業などの自主的な参加による排出削減の仕組みである「排出量取引の国内統合市場の試行的実施」と、国内における信頼性の高いカーボン・オフセット $ ^{注} $ 制度を目指した「オフセット・クレジット（J-VER）制度」が新たに始まりました。

## (排出削減量・森林吸収量のクレジット化)

二つの制度では、ボイラーやストーブの燃料を化石燃料から木質バイオマスに転換することにより二酸化炭素の排出量を削減した場合、削減量をクレジット化することができます。また、「オフセット・クレジット（J－VER）制度」では、木質バイオマス利用による排出削減のほか、森林整備による二酸化炭素の吸収量もクレジット化が可能となっています。

## (各地の新たな取組)

化石燃料から木質バイオマスへの燃料転換による二酸化炭素の排出削減

## 二 つの制度の発足を受け、排出削減量・森林吸収量

をクレジット化する取組が各地で始まっています。山形県小国町役場と福岡県の温泉施設では、排出量取引に用いられるクレジットを木質バイオマス利用により創出する初めての案件として、ボイラー用の燃料をスギ間伐材等に転換して二酸化炭素の排出削減を図ることにしています。また、北海道の足寄町・下川町・滝上町・美幌町の4町は、平成21年（2009年）4月から、二つの制度に準拠した排出削減・森林吸収プロジェクトを連携して実施する予定です。

## (クレジット等の購入の意義)

今後、排出削減目標の達成やＣＳＲ活動に取り組む企業に加え、日常生活や旅行などで排出した二酸化炭素のオフセットを目指す人々の間で、木質バイオマス利用・森林整備によるクレジットやこれを活用したオフセット付き商品等の購入が進むことにより、これらの代金の一部が森林所有者などにも還元されることが期待されます。このように、クレジット等の購入は、我が国全体としての排出量の削減に大きく寄与するだけでなく、林業・山村の活性化、森林の適切な整備による森林の温暖化防止機能の発揮等に貢献することになります。
## 2 雇用情勢の悪化に対応した林業分野の雇用創出

## (「緑の雇用」事業による新規林業就業者の確保・育成)

林業就業者は、木材価格の低迷等により林業採算性が悪化する中で長期的に減少するとともに高齢化も進んでいます。このため、若者を中心とした新規林業就業者の確保・育成が喫緊の課題となっていることから、林野庁は、平成15年度から、林業就業に意欲を有する方々に対して、林業に必要な基本的な技術の習得を支援する「緑の雇用」事業を実施しています。

## (最近の雇用情勢の悪化への対応)

林野庁では、「緑の雇用」事業の一環として、林業就業に意欲を有する方々に森林・林業の現状とその重要性を説明し、林業への就業につなげるため、「森林の仕事ガイダンス」を実施しています。平成21年1月に開催されたガイダンスには、森林や林業に対する意識が特に高く、転職を考える方々に加え、最近の雇用情勢の悪化を反映し、林業に職を求める方々が、東京（秋葉原）で約5,300人、大阪（梅田）では約1,700人と前年を大きく上回り参加しました。ガイダンスでは、各地域の林業関係者が求人状況や林業就業に必要な技能など林業就業に関する情報を提供し、参加者の相談の列が一日続きました。

このような林業就業への関心が高まる中、林業の経験がない方でも林業で働きながら技術・技能の習得ができるよう、これを支援する「緑の雇用」事業への期待がこれまで以上に高まっています。このため、路網作設のための技術習得や林業に必要な資格取得など、林業就業後の技術の習得等に対する支援を新たに行っています。

各県の相談ブース

「森林の仕事ガイダンス」の様子

「緑の雇用」研修生による相談コーナー

「緑の雇用」研修生による

トークショー
# 3 ロシア材輸入量の減少と国産材への原料転換

## (ロシア材輸入量の減少)

我が国においてはロシア材は北洋材と呼ばれており、平成19年の丸太輸入量の45％を占め、その多くが合板などの原料に利用されています。

ロシア材をめぐっては、中国が旺盛な木材需要を背景に近年輸入量を大きく増加させているほか、ロシア政府が平成19年（2007年）7月以降の丸太輸出関税を段階的に引き上げる措置を採るなどの動きがみられています。これらの影響を受け、平

ロシアの丸太（針葉樹） 輸出関税率の推移

関税率
〜平成19年6月	6.5%
平成19年7月〜	20%
平成20年4月〜	25%
平成22年1月〜（予定）※当初は平成21年1月から実施される予定であったが1年延期された	80%

成19年8月以降の我が国の北洋材丸太の輸入量は激減しています。

## (国産材への原料転換の動き)

北洋材丸太輸入量の減少により、北陸地方を中心とした北洋材製材業者の中には北洋材丸太の製材をやめ原料を国産材へ転換するなどの動きがみられています。また、これまで原料の多くを北洋カラマツに頼ってきた合板製造業においては、国産材用の加工施設の整備を進めてきたところに加え、今回の北洋材をめぐる動きを受け、国産材針葉樹への原料転換が加速しています。

このような中、林野庁では、北洋材を利用する木材加工・流通関係団体等の関係者

と意見交換会を開催し、今後の影響とその対応方向について検討を行いました。この検討結果を踏まえ、足腰の強い産業構造への転換を図ることを目指し、必要な支援を行うこととしています。

我が国の北洋材丸太輸入量の推移

資料：財務省「貿易統計」

北洋材の輸送船

輸入された北洋材丸太
## 4 製紙原料への間伐材利用の推進

## (グリーン購入法におけるコピー用紙の扱いについての検討)

グリーン購入法（「国等による環境物品等の調達の推進等に関する法律」）において調達対象とされているコピー用紙は、古紙パルプ配合率100％のものに限る、と定められていましたが、平成20年1月、表示よりも配合率の下回った紙製品を製紙メーカーが販売するという古紙パルプ配合率の偽装問題が発覚しました。

この問題を受け、政府では、古紙偽装問題に係る実態把握・原因究明や、間伐材などの古紙パルプ以外の原料のコピー用紙への利用等についての検討を行ってきました。（間伐材等もコピー用紙原料として利用可能に）

検討の結果、政府調達のコピー用紙については、原料に古紙を引き続き最優先で利用していく方針は堅持しつつ、古紙に加え、森林認証材、間伐材、未利用材などの環境に配慮した原料についても利用できることとなりました。さらに、環境配慮の指標である白色度及び坪量 $ ^{(注)} $ を加えた総合評価指標方式を導入し、一定以上のポイントを獲得した製品を適合品とすることとなりました。

## (間伐材チップの安定供給に向けた取組)

林野庁では、林業・木材産業・製紙業などの関係者と意見交換会を開催し、間伐材チップの製紙原料への利用促進に向けて検討を行ってきました。この検討を踏まえ、山元から製紙工場までの関係者により、間伐材チップ安定供給システムをつくる自主的な取組が全国3地域で進められています。さらに、林野庁では、こうした取組を拡大していくとともに、間伐材の効率的な生産に必要な高性能林業機械等の整備や木材チップ製造設備の導入等に支援を行うこととしています。

コピー用紙をはじめとして紙製品へ間伐材が利用されることにより、現在、林地内に放置されている間伐材等の利用が更に広がるとともに、これを通じて適切な森林整備の推進につながっていくことが期待されます。

間伐材をチップに加工する流れ

集材及び造材

(注) 紙の単位面積当たりの重量

チップ用材の運搬

チップ製造ラインへの投入

チップサイロ
## 5 岩手・宮城内陸地震災害への迅速な復旧対策

## (地震による被災状況)

平成20年6月14日に発生した岩手・宮城内陸地震は、岩手県内陸南部を震源地としてマグニチュード7.2、最大震度6強を観測し、尊い人命や財産が失われるなど甚大な被害をもたらしました。特に、岩手県奥州市・一関市、宮城県栗原市等の山間地では、大規模な山腹崩壊や地すべりなどの山地災害等が発生し、林野関係の被害額は約1,003億円にのぼっています。

山腹崩壊等に伴い流出した土砂は、河川をせき止めたほか、その一部が不安定な状態で山腹斜面に残ったことなどにより、下流への被害の拡大が懸念されたため、災害の再発防止のための復旧対策を早急に実施することが必要となりました。

## (復旧対策の実施)

このため、林野庁では災害発生直後に学識経験者等による現地調査を実施し、被害状況の把握に努めるとともに、国有林野事業の組織を活かして全国から治山技術者等を被災地に派遣し、被災箇所の調査や復旧計画の策定等を迅速に行いました。

これと同時に、被害が拡大するおそれのある箇所では、土留め、排水路等の応急工事や土石流センサー等の監視装置の設置などの対策を実施しました。また、地震により孤立した地区住民等の交通を確保するため、通行止めになった国道の迂回路として国有林野内の林道を緊急に整備しました。

さらに、被災箇所の調査等を踏まえ、人家や公共施設などの周辺の緊急的な対策が必要な85か所で早急に復旧を進めるとともに、県・市町村の要請も踏まえ、国直轄の治山事業等により大規模な山地災害箇所などの復旧対策を開始しています。これらの取組により地域の安全・安心の確保に努めています。

大規模な地すべり・山腹崩壊の状況

岩手県一関市市野々原地区（民有林直轄地すべり防止事業による復旧に着手）

宮城県栗原市荒砥沢ダム上流（国有林野内治山事業による復旧に着手）

全国から派遣された森林管理局等の治山技術者による現地調査
## 付注1－1 均衡経常収支の推計について

## 1 モデル

千明・深尾（2002）を基礎とし、本モデルを示す式は、

$$ \begin{aligned}&Y-C(Y-T(Y),\frac{\pi\times Pm^{*}}{P})-G-I(r)\\&\quad=X(\frac{Px}{\pi\times Pw^{*}},M^{*}(S))-M(\frac{\pi\times Pm^{*}}{P},Y)\quad\cdots(a)\end{aligned} $$

また、輸出価格に関しては、輸出財生産に輸入原材料と国内生産要素が投入されていることを反映して、

$$ Px=\alpha+\beta\times(\pi\times Pm^{*})\quad\cdots(b) $$

ただし、

Y = GDP（实質值、以下同樣）、C = 民間消費、T = 純租稅、G = 政府支出、I = 民間投資、

X= 輸出等、M= 輸入等、 $ M^{*}=(日本を除く) $ 世界輸入、S= 米国株価、r= 実質金利、

$ \pi= $ 名目為替レート（円建て）、P=GDPデフレーター、P^{*}=米国GDPデフレーター、

Px = 輸出価格（円）、 $ Pm^{*} $ = 輸入価格（ドル）、 $ Pw^{*} $ = 競争国輸出価格（ドル）

実質為替レートを $\theta = \pi \times \frac{P^{*}}{P}$ とすると、(a)、(b) 式を実効為替レート $\theta$ について解くことができる。両式を $\theta$ 及び米国GDPデフレーター $\mathrm{P}^{*}$ で書き直すと、

$$ \begin{aligned}&Y-C(Y-T(Y),\theta\times\frac{Pm^{*}}{P^{*}})-G-I(r)\\&\quad=X(\frac{1}{\theta}\times\frac{Px}{P}\times\frac{P^{*}}{Pw^{*}},M^{*}(S))-M(\theta\times\frac{Pm^{*}}{P^{*}},Y)\quad\cdots(a)^{\prime}\\&\frac{Px}{P}=\alpha+\beta\times\theta\times(\frac{Px}{P})\quad\cdots(b)^{\prime}\end{aligned} $$

Yが潜在GDPと等しい時に、ともにθの関数である貯蓄投資差額、及び輸出と輸入との差額を一致させるθを求め、そのときの財・サービス収支を均衡財・サービス収支とした。
## 14 ）輸出物価

$$ \begin{aligned}&YENDOL\times\frac{PEX}{PGDP}=6.6196+0.9456\times YENDOL\left(-1\right)\times\frac{PEX\left(-1\right)}{PGDP\left(-1\right)}+0.0220\times YENDOL\times\\ &\frac{PIM}{PGDP}-0.0335\times\mathrm{TIME}\begin{aligned}\\ &\left(-0.95\right)\\ &\end{aligned}\\ &\quad AR^{2}=0.986\quad SE=4.405\quad DW=1.640\\ &\quad\left(1980Q2\sim2011Q1\right)\\ \end{aligned} $$

## 15 ）日本を除く世界の実質輸入

$$ LOG\left(MW\right)=-\begin{matrix}-1.6722+1.8748\times LOG\left(GDPUS\right)+0.0955\times LOG\left(\frac{OIL}{PGDPUS}\right)+0.0740\times\\ (-7.66)\end{matrix} $$

アーモンラグ、次数2、ラグの長さ4、終点制約有り

$$ \begin{aligned}& ラグ \quad& 係数 \quad&t 值 \\&0\quad&0.6700\quad&3.30\\&1\quad&0.5090\quad&10.33\\&2\quad&0.3614\quad&6.70\\&3\quad&0.2274\quad&2.44\\&4\quad&0.1070\quad&1.42\end{aligned} $$

## 16 ）競争国輸出価格

$$ \begin{aligned}&LOG(\frac{PWE}{PGDPUS})=0.0044+0.9066\times LOG(\frac{PWE(-1)}{PGDPUS(-1)})-0.0005\times RRL\\ &\begin{aligned}\\ &-0.0002\times ASIA\\&(-0.50)\\ &\end{aligned}\\ &AR^{2}=0.910\quad SE=0.013\quad DW=1.587\\ &(1980Q3\sim2011Q1)\\ \end{aligned} $$

## 17 ）米国長期実質金利

$$ RRL{=}RLAUS{-}GDUSE $$
## 3 変数一覧

変数の原出所及び内容については以下のとおり。

（1）消費、投資、租稅関数

変数名	資料	内容
PCT	SNA	民間消費デフレータ (2005年=1)
PGDP	SNA	GDPデフレータ (2005年=1)
YENDOL	MESM	名目円・ドルレート (邦貨建て期中平均)
PIM	IFS	輸入単価指数 (ドル、2005年=1)
TIME	1980Q1を1として毎期1ずつ増加するトレンド
CT	SNA	民間最終消費支出 (2005年価格)
GDPV	SNA	名目GDP
D	SNA	固定資本減耗
T	SNA	一般政府純租税
I	SNA	実質民間投資 (設備+住宅+在庫) (2005年価格)
K	SNA	民間企業資本ストック
G	SNA	政府消費支出 (2005年価格)
GDP	SNA	実質GDP (2005年価格)
RSGB	MESM	長期国債 (10年、利付) 応募者回り (%、期中平均)
GPE	期待インフレ率
GPGDP	GDPデフレータの上昇率 (当期から来期まで、年率)
DY	作成	GDPギャップ
TIN	SNA	間接税-補助金
Q1
Q2	季節ダミー変数
Q3
TH	SNA	家計の直接税
TC	SNA	法人税
D37.5
D40	法人税率ダミー変数
D42
D43.3
DUM1	1986Q2～87Q1を1とするダミー
GDPF	作成	潜在GDP
TR	SNA	その他の純租税
EGS	SNA	輸出等 (2005年価格)
MGS	SNA	輸入等 (2005年価格)
ET	SNA	海外からの要素所得受取 (2005年価格)
MT	SNA	海外からの要素所得支払 (2005年価格)
ASIA	作成	工業製品世界輸出に占めるアジア地域 (中国と韓国で代表) のシェア
## 付注1－2 生産のグローバル化の推計

1. 海外現地生産比率（5年後見通し）の推計式（第1－1－11図（1）及び（3））

為替レートの変動と成長率格差の影響をみるため、以下の式を推計した。

$$ \mathrm{f}5=\mathrm{~}c+\alpha\mathrm{~}^{*}\mathrm{~}b e+\beta\mathrm{~}^{*}\mathrm{~}w\mathrm{j}g+\gamma\mathrm{~}^{*}\mathrm{~}f5\left(-1\right) $$

各変数は、f5：海外現地生産比率（5年後見通し）、be：採算円レート、wjg：成長率格差、c、α、β、γはパラメータである。パネル分析（固定効果モデル）による推計結果は以下のとおりである。

サンプル期間：1988～2011年

クロスセクション数：15

観測値数：360

变数	係数	標準誤差	t值	Prob.
定数項（c）	-15.198	6.29702	-2.4135	0.0163
採算円レート（be）	-0.6054	0.20036	-3.0217	0.0027
成長率格差（wjg）	4.11097	1.26139	3.25908	0.0012
5年後見通し（f5（-1））	0.58368	0.0428	13.685	0
R-squared	0.84573	Mean dependent var	2.24651
Adjusted R-squared	0.83806	S.D. dependent var	0.81013
S.E. of regression	0.32601	Akaike info criterion	0.64491
Sum squared resid	36.3479	Schwarz criterion	0.83921
Log likelihood	-98.084	Hannan-Quinn criter.	0.72217
F-statistic	110.289	Durbin-Watson stat	2.21406
Prob（F-statistic）	0

なお、業種ごとの固定効果は以下の通りである。

業種	係数	業種	係数
食料品	-0.3004	非鉄金属	1.10733
繊維	0.2168	金属製品	-0.2124
パルプ・紙	-0.3033	一般機械	0.07427
化学	0.00802	電機機器	0.36492
医薬品・その他	-0.4929	輸送用機器	0.1947
ゴム	0.28294	精密機器	0.34482
窯業・土石	-0.0831	その他製造	0.05864
鉄鋼	-0.2605
### 2. 海外現地生産比率の推計式（第1−1−11図（1）及び（4））

為替レートの変動と成長率格差の影響をみるため、以下の式を推計した。

$$ op=c+\alpha^{*}be+\beta^{*}wjg+\gamma^{*}op\left(-1\right) $$

各変数は、op：海外現地生産比率、be：採算為替レート、wjg：成長率格差、c、α、β、γはパラメータである。パネル分析（固定効果モデル）による推計結果は以下のとおりである。

サンプル期間：1988～2011年

クロスセクション数：15

観測値数：360

变数	係数	標準誤差	t值	Prob.
定数項（c）	-16.777	6.51697	-2.5744	0.0105
採算円レート（be）	-0.6565	0.20647	-3.1799	0.0016
成長率格差（wjg）	4.45679	1.33936	3.2755	0.001
海外現地生産比率（op（-1））	0.63396	0.03974	15.9517	0
R-squared	0.87937	Mean dependent var	1.89254
Adjusted R-squared	0.87338	S.D. dependent var	0.90198
S.E. of regression	0.32096	Akaike info criterion	0.61373
Sum squared resid	35.2321	Schwarz criterion	0.80804
Log likelihood	-92.471	Hannan-Quinn criter.	0.69099
F-statistic	146.655	Durbin-Watson stat	2.18139
Prob（F-statistic）	0

なお、業種ごとの固定効果は以下の通りである。

業種	係数	業種	係数
食料品	-0.2882	非鉄金属	0.0847
繊維	0.1759	金属製品	-0.2471
パルプ・紙	-0.1969	一般機械	0.07586
化学	0.0062	電機機器	0.33179
医薬品・その他	-0.4702	輸送用機器	0.21157
ゴム	0.29001	精密機器	0.27622
窯業・土石	-0.0697	その他製造	0.01909
鉄鋼	-0.2605

（備考）内閣府「企業行動に関するアンケート調査」、IMF “World Economic Outlook” により作成。
$$ \left(\textcircled{\times}\right)Y_{total}{=}H_{other}^{job}*Y_{other}^{job}+H_{old}^{job}*Y_{old}^{job}{+}H_{other}^{nojob}*Y_{other}^{nojob}+H_{old}^{nojob}*Y_{old}^{nojob} $$

(H：世帯数、Y：可処分所得、job:世帯主が有業、nojob:世帯主が無業、

old:高齢世帯、other:その他の世帯)

– 勤労世帯（世帯主が雇用者）の可処分所得と勤労世帯以外の有業世帯の可処分所得が等しいと仮定している。

－有業世帯の可処分所得は、家計調査の勤労世帯（総世帯）を使用。無職世帯（総世帯）は、無職世帯（総世帯）の可処分所得（年平均値）を、無職世帯（2人以上世帯）により四半期化した。

## 純金融資産（NW）：

家計調査「貯蓄・負債編」（2人以上世帯）より算出した高齢世帯・その他の世帯の資産・負債（資産・負債×世帯数）の割合を基にして、日本銀行「資金循環統計」の家計資産・家計負債を高齢世帯・それ以外の世帯に分割。資産－負債より純金融資産額を算出。

## マインド (M) :

消費動向調査の「暮らし向き」項目。2004年4月～は総世帯における高齢世帯・その他の世帯の四半期毎の平均値。ただし、2004年5月～2007年2月の6、9、12、3月は、調査方法が他の月と異なるため、平均的な水準差を利用してデータを補正している。2002年第1四半期～2004年第1四半期に関しては、消費動向調査（四半期）と単身世帯消費動向調査（四半期）を、世帯数をウェイトに加重平均して算出。

物価（P）：

SNAの家計最終消費支出（除く持ち家の帰属家賃）を使用。連鎖方式。

## 世帯数（H）：

国勢調査を線形補完。間の期間は総務省「人口推計」を使用。

高齢世帯（old）:世帯主が60歳以上の世帯。単身世帯を含む。

その他の世帯（other）：総世帯のうち高齢世帯以外の世帯。単身世帯を含む。
## 2 推計結果

## (1) 高齢世帯

$$ cold=\alpha*yold+\beta*nwold\left(-3\right)+\gamma*mold\left(-2\right) $$

cold：高齢世帯における1世帯当たりの実質消費支出前年比

yold：高齢世帯における1世帯当たりの実質可処分所得前年比

nwold：高齢世帯における1世帯当たりの実質純金融資産前年比

mold：高齢世帯におけるマインド前年差

係数	推計值（t值）	係数	推計值（t值）
$ \alpha $	0.43235 (2.83**)	$ \beta $	0.18565 (1.88*)
$ \gamma $	0.17908 (2.55**)	自由度修正済R²=0.615 D.W.=1.54

（備考）1．推計期間=2003年第4四半期～2011年第1四半期

2. **は5%水準、*は10%水準で統計的有意を示す。

## (2) その他の世帯

$$ \mathrm{c o t h e r}=\alpha*y o t h e r+\beta*n w o t h e r+\gamma*m o t h e r\left(-2\right)+\varepsilon*d u m m y\left(L S\right)+\epsilon*d u m m y\left(G E J E\right) $$

cother：その他の世帯における1世帯当たりの実質消費支出前年比

yother：その他の世帯における1世帯当たりの実質可処分所得前年比

nwother：その他の世帯における1世帯当たりの実質純金融資産前年比

mother：その他の世帯におけるマインド前年差

dummy（LS）：リーマンショックダミー（2009年第1四半期＝1）

dummy（GEJE）：東日本大震災ダミー（2011年第1四半期=1）

係数	推計值（t值）	係数	推計值（t值）
$ \alpha $	0.27596 (2.44**)	$ \beta $	0.06513 (3.27**)
$ \gamma $	0.10018 (3.22**)	$ \varepsilon $	-4.10406 (-4.48**)
$ \epsilon $	-2.71997 (-3.13**)	自由度修正済R $ ^{2} $ =0.748 D.W.=1.46

（備考）1．推計期間=2003年第3四半期～2011年第1四半期

2. **は5%水準で統計的有意を示す。
$$ \Delta CPI_{t}=c+\alpha GDPgap_{t-3}+\beta E\pi_{t-1}+\gamma OIL_{t-1}+\varepsilon_{t}\quad\cdots\textcircled{1} $$

$$ E\pi_{t}=\zeta\Delta CPI_{t-1}+\eta E\pi_{t-1}+\theta OIL_{t}+\omega_{t}\quad\cdots\textcircled{2} $$

$ \Delta CPI_{t} $ ：コアCPIの前年同期比

$ GDPgap_{t} $ ：GDPギャップ（現実のGDP－潜在GDP）／潜在GDP

$ E\pi_{t} $ ：期待インフレ率（詳細は「日本経済 2011－2012」付注1－4－1を参照）

$ OIL_{t} $ ：円ベース輸入物価（石油・石炭・天然ガス）の前年同期比

$ \alpha $	$ \beta $	$ \gamma $	$ \zeta $	$ \eta $	$ \theta $
係数推計值	-0.40	0.35	0.013	0.38	0.72	0.010
t值	(-6.08*** )	(10.76*** )	(3.74*** )	(4.21*** )	(13.32*** )	(4.30*** )

（備考）***は1％水準で統計的有意。Adj−R²は①式0.79、②式0.94。

## 3 交易条件を考慮したフィリップス曲線

2と同様に、下式を3段階最小二乘法により推計した。また、本文中の第1−2−5（3）図も、上記第1−2−6図と同様の方法により作成した。

$$ \begin{aligned}&\Delta CPI_{t}=c+\ \alpha GDPgap_{t-3}+\ \beta E\ \pi_{t-1}+\ \gamma ToT_{t-1}+\ \varepsilon_{t}\ \cdots\textcircled{1} \\ &E\pi_{t}=\ \zeta\ \Delta CPI_{t-1}+\ \eta E\pi_{t-1}+\ \theta ToT_{t}+\ \omega_{t}\ \cdots\textcircled{2} \\ \end{aligned} $$

$ ToT_{t} $ ：交易条件（輸出物価／輸入物価×100）

$ \alpha $	$ \beta $	$ \gamma $	$ \zeta $	$ \eta $	$ \theta $
係数推計值	-0.47	0.27	-0.01	0.18	0.81	-0.02
t值	(-6.59*** )	(6.69*** )	(-2.27** )	(1.99** )	(15.79*** )	(-2.99*** )

（備考）***、**は1%、5%水準で統計的有意、Adj-R²は①式0.75、②式0.94。
(2) マネタリーベースを除いた場合

（1）で用いている為替レート関数にはマネタリーベースの比を含めているが、これを除いた場合の推計結果は以下の通りである。パラメターは全て有意であり、理論的な符号条件を満たしている。

(推計式)

$$ \begin{aligned}&\ln E{=}c{+}\alpha Rate{+}\beta RP{+}\gamma Trade Goods\\&{+}\zeta\ln E{(-1){+}}\eta Dummy(plaza)\\ \end{aligned} $$

(推計結果)

係数	推計值（t值）	係数	推計值（t值）
c	1.53399 ( 6.42*** )	ζ	0.65634 (12.04*** )
α	0.00196 ( 4.32*** )	η	0.05157 ( 2.47** )
β	-0.00368 ( -4.43*** )
γ	0.00152 ( 4.15*** )
自由度修正済R²=0.984 D.W.=1.79

(推計期間=1971年第1四半期～2011年第4四半期)

***、**は1%、5%水準でそれぞれ統計的有意を示す。

(結果)

本文の第1－2－26図と同じ形式で描いたものが付注1－8図である。マネタリーベースの項がないことによって生じた違いについて整理する。まず、1971年第3四半期～2011年第4四半期の平均誤差率は、（1）式が－0.14％、（2）式は－0.14％と概ね同じである。また、2002年第1四半期～2011年第4四半期の平均誤差は、（1）式が0.15％、（2）式は0.66％と（2）式の誤差率が若干大きい。しかし、2007年第1四半期～2011年第4四半期の平均誤差は、（1）式が0.76％、（2）式は－0.12％と（1）式の誤差率が逆に大きい。

次に、2001年第4四半期から2011年第4四半期までの累積誤差を比べると、実績の円ドルレートは41.6%程度の円高変化になっていたのに対し、（1）式は39.5%程度の円高であり、（2）式は33.9%程度の円高であった。10年分の累積では、（1）式の追跡力が5.5%ポイント程度良いことになる。

なお、この5.5%ポイント程度の違いを分解すると、マネタリーベースが説明していた12.5%ポイント分の変化を他の変数で追加的に説明出来た部分とかい離幅の拡大部分に分けることができる。金利差の寄与は+1.5%ポイント、リスクプレミアム（累積経常収支）の寄与は+7.7%ポイント、と合計で9.2%ポイント分の変化を捉えたものの、相対物価は2.3%ポイントの寄与低下となった。このため、（2）式全体では6.9%ポイント分の追加的な説明しかできなかった。
付注1－8図 マネタリーベースを抜いた場合の為替レート関数の推計結果

(1) 為替レートの長期推移と推計式

(2) 為替レート変化の累積寄与度分解（2002年第1四半期以降）

（備考）1．日本銀行「企業物価指数」、「マネタリーベース」、「コールレート」、BEA “National Income and Product Accounts”、IMF “International Financial Statistics”、Bloomberg、日経N E E D Sにより作成。

2．推計式は下の通り。

2. 推計は10000

$$ \begin{array}{c} レート (-1))+0.05( プラ \\ (2.5^{**})\end{array} $$
## (3) マネタリーベースの代わりにM2を使用した場合

マネタリーベースの代わりにM2を用いた推計結果は以下の通りである。M2は統計的に有意だが、理論的な符号条件を満たさない。マネタリーベースとM2の間で結果が異なる点については、寺井・飯田・浜田（2003）においても指摘、検討されている。そこでは、貨幣数量説が各時点のマネーと各時点の物価のリンクではないことを前提とした上で、マネタリーベースから期待を経由した影響が為替レートに表れるとしている。具体的には、マネタリーベースには単なる量ではなく政策スタンスという情報も含まれており、それが物価や為替の期待に影響しているというものである。こうした解釈に従えば、必ずしもマネーの量自体が為替レートに影響するわけではないため、政策スタンスとは距離のあるM2が有意な影響を持たないこともマネタリーベースについての結果と整合的である。なお、寺井・飯田・浜田（2003）はM2について、マネタリーベースのみならず、信用乗数の変動に影響を受けることから理論的な符号条件を満たさない可能性があるとして、その動きについても検討している¹。

(推計式)

$ \ln E=c+\alpha Rate+\beta RP+\gamma Trade Goods $

+δMoneystock+ζ lnE(−1)+ηDummy(plaza)

(变数)

Moneystock：マネーストック比（日本M2／アメリカM2）

(推計結果)

係数	推計值(t值)	係数	推計值(t值)
c	1.940616 (6.84*** )	ζ	0.619283 (11.16*** )
α	0.002387 (5.01*** )	η	0.031902 (1.46 )
β	-0.006936 (-4.58*** )
γ	0.001251 (3.35*** )
δ	-0.001105 (-2.55** )	自由度修正済R²=0.985 D.W.=1.73

(推計期間=1971年第1四半期～2011年第4四半期)

***、**は1%、5%水準でそれぞれ統計的有意を示す。