Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
図 17 今後 30 年間に 3% の確率で震度 6 弱以上となる医療機関の比率（滋賀県～沖縄県）

その結果、今後30年間に3%の確率で震度6弱以上の揺れにあう全国の医療機関の数は約15万（約93%）であり、都道府県毎に震度6弱以上の割合を見ると、東京都などで最も高く約100%、北海道で最も低く約39%である。

ここで、その他の公的施設（消防施設、警察施設、小学校、市役所等、避難施設）も含め、内閣府が公表している首都直下地震緊急対策区域、南海トラフ地震防災対策推進地域、東海地震に係る地震防災対策強化地域、東南海・南海地震防災対策推進地域及び日本海溝・千島海溝周辺海溝型地震防災対策推進地域並びに総務省が公表している過疎地域（以降、これらをまとめて「対策区域等」という）毎に、今後30年間に3%の確率で震度6弱以上及び6強以上の揺れにあう施設の割合を整理したものが表6である。この結果をみると、首都直下地震や南海トラフ巨大地震等の対策区域では震度6強以上の施設の割合が平均値よりも高く、特に首都直下地震や東海地震では8割以上と高い値となっている。

表 6 対策区域等毎に集計した施設数

諸施設\地域	全国	首都直下	南海トラフ	東海	東南海·南海	日本海溝·千島列島	過疎地域
施設数	割合	施設数	割合	施設数	割合	施設数	割合	施設数	割合	施設数	割合	施設数	割合
医療機関	全体	165,582	100%	45,526	100%	53,102	100%	9,873	100%	35,426	100%	4,140	100%	34,167	100%
6弱以上	154,029	93%	45,485	100%	52,119	98%	9,848	100%	35,174	99%	3,792	92%	27,911	82%
6強以上	115,190	70%	41,410	91%	40,829	77%	9,540	97%	29,491	83%	1,953	47%	14,992	44%
避難施設	全体	125,688	100%	16,380	100%	49,659	100%	9,039	100%	33,290	100%	6,820	100%	58,761	100%
6弱以上	99,077	79%	16,177	99%	46,559	94%	8,945	99%	32,237	97%	5,920	87%	38,665	66%
6強以上	58,117	46%	13,957	85%	30,503	61%	7,684	85%	22,237	67%	2,183	32%	16,274	28%
市役所等	全体	57,973	100%	9,340	100%	21,973	100%	4,336	100%	14,105	100%	4,218	100%	27,370	100%
6弱以上	46,719	81%	9,243	99%	20,652	94%	4,293	99%	13,579	96%	3,812	90%	18,588	68%
6強以上	27,161	47%	7,649	82%	13,886	63%	3,852	89%	9,707	69%	1,471	35%	8,059	29%
小学校	全体	21,478	100%	4,220	100%	7,788	100%	1,473	100%	4,940	100%	1,067	100%	7,863	100%
6弱以上	17,927	83%	4,201	100%	7,284	94%	1,462	99%	4,789	97%	931	87%	5,379	68%
6強以上	11,485	53%	3,723	88%	4,937	63%	1,303	88%	3,496	71%	328	31%	2,273	29%
警察施設	全体	14,644	100%	3,126	100%	5,333	100%	1,050	100%	3,355	100%	614	100%	5,382	100%
6弱以上	12,571	86%	3,110	99%	5,132	96%	1,046	100%	3,295	98%	558	91%	3,868	72%
6強以上	8,272	56%	2,686	86%	3,729	70%	946	90%	2,568	77%	244	40%	1,845	34%
消防施設	全体	5,711	100%	1,194	100%	2,046	100%	437	100%	1,274	100%	322	100%	2,108	100%
6弱以上	4,879	85%	1,189	100%	1,975	97%	434	99%	1,239	97%	299	93%	1,498	71%
6強以上	3,259	57%	1,056	88%	1,447	71%	394	90%	960	75%	122	38%	675	32%
## 確率論的地震動予測地図×人口

次に、確率論的地震動予測地図のデータと国勢調査の人口・世帯データを重ね合わせるため、国勢調査の基本単位区毎に集計されている人口・世帯のデータを250mメッシュで面積按分し、メッシュ毎の人口・世帯データを作成した。作成したデータと震度6弱以上のデータを重ね合わせた結果を図18から図20に示す。

図 18 確率論的地震動予測地図（2014年版・今後30年間に3%の確率で震度6弱以上となる地域）×国勢調査（人口）

図 19 今後 30 年間に 3% の確率で震度 6 弱以上となる人口の比率（北海道～三重県）
図 20 今後 30 年間に 3% の確率で震度 6 弱以上となる人口の比率（滋賀県～沖縄県）

その結果、今後30年間に3%の確率で震度6弱以上の揺れにあう人口は、日本全国で約1億1400万人（約89%）であり、震度6弱以上の割合で見ると、神奈川県が最も高く約100%（約76万人）、島根県が最も低く約27%（約19万人）である。

ここで、250mメッシュ内の人口規模毎に震度6弱以上及び震度6強以上のメッシュ数と割合を整理したものが表7である。この結果をみると、人口が集中しているメッシュでは震度6弱以上や震度6強以上となるメッシュの割合が高くなる傾向がみられる。

表 7 震度 6 弱以上及び 6 強以上となる 250m メッシュの数（日本全国）

250mメッシュ人口	全体	6弱以上	6強以上	6弱以上/全メッシュ	6強以上/全メッシュ
メッシュ数	%	メッシュ数	%	メッシュ数	%
0-100人	5,722,872	95.6%	2,646,276	91.6%	830,440	82.9%	46.2%	14.5%
100-250人	130,530	2.2%	116,139	4.0%	74,362	7.4%	89.0%	57.0%
250-500人	79,996	1.3%	73,394	2.5%	50,678	5.1%	91.7%	63.4%
500-1,000人	43,435	0.7%	42,003	1.5%	35,545	3.5%	96.7%	81.8%
1,000人以上	11,690	0.2%	11,586	0.4%	10,965	1.1%	99.1%	93.8%
## 確率論的地震動予測地図✗就業者数

次に、同様の手法で確率論的地震動予測地図のデータと国勢調査の就業者数データを重ね合わせた結果を図21及び表8に示す。その結果、今後30年間に3%の確率で震度6弱以上の揺れにあう産業別の就業者数を見ると、I卸売業、小売業で最も多く約880万人（卸売業、小売業の約90%）であり、割合では情報通信業の約96%が最も高い。

図 21 確率論的地震動予測地図（2014年版・今後30年間に3%の確率で震度6弱以上となる地域）×国勢調査（就業者数）

表 8 産業別就業者数の内訳

産業別就業者数	確率論的地震動予測地図
就業者数	うち6弱以上	割合
総数(A～T全産業)	59,529,842	53,151,054	89%
A農業、林業	2,199,674	1,663,671	76%
B漁業	175,466	118,458	68%
C鉱業、採石業、砂利採取業	22,116	17,130	77%
D建設業	4,468,494	3,905,899	87%
E製造業	9,611,335	8,639,465	90%
F電気・ガス・熱供給・水道業	284,060	253,018	89%
G情報通信業	1,625,244	1,557,581	96%
H運輸業、郵便業	3,214,190	2,898,254	90%
I卸売業、小売業	9,791,800	8,822,900	90%
J金融業、保険業	1,511,216	1,393,983	92%
H不動産業、物品賃貸業	1,112,690	1,042,911	94%
L学術研究、専門・技術サービス業	1,900,331	1,765,596	93%
M宿泊業、飲食サービス業	3,418,138	3,054,409	89%
N生活関連サービス業、娯楽業	2,195,839	1,965,572	90%
O教育、学習支援業	2,632,433	2,359,982	90%
P医療、福祉	6,120,273	5,353,380	87%
Q複合サービス事業	376,132	304,217	81%
Rサービス業(他に分類されないもの)	3,400,599	3,056,695	90%
S公務(他に分類されるものを除く)	2,013,288	1,742,360	87%
T分類不能の産業	3,456,524	3,235,572	94%
## 確率論的地震動予測地図✗事業所数

次に、同様の手法で確率論的地震動予測地図のデータと経済センサスの事業所数データを重ね合わせた結果を図22及び表9に示す。その結果、今後30年間に3%の確率で震度6弱以上の揺れにあう産業別の事業所数を見ると、I卸売業、小売業で最も多く約140万事業所（卸売業、小売業の89%）であり、割合では情報通信業の約95%が最も高い。

図 22 確率論的地震動予測地図（2014年版・今後30年間に3%の確率で震度6弱以上となる地域）×経済センサス（事業所数）

表 9 産業別事業所数の内訳

産業別事業所数	確率論的地震動予測地図
事業所数	うち6弱以上	割合
総数(A～S全産業)	6,039,040	5,373,226	89%
A～B農林漁業	33,863	24,477	72%
C鉱業、採石業、砂利採取業	2,916	2,091	72%
D建設業	583,119	503,966	86%
E製造業	536,256	477,694	89%
F電気・ガス・熱供給・水道業	8,881	7,396	83%
G情報通信業	77,968	73,758	95%
H運輸業、郵便業	148,333	131,770	89%
I卸売業、小売業	1,554,457	1,386,881	89%
J金融業、保険業	91,937	83,327	91%
K不動産業、物品賃貸業	408,471	376,747	92%
L学術研究、専門・技術サービス業	244,067	225,316	92%
M宿泊業、飲食サービス業	780,771	702,253	90%
N生活関連サービス業、娯楽業	514,264	456,525	89%
O教育、学習支援業	225,293	198,671	88%
P医療、福祉	374,547	333,422	89%
Q複合サービス事業	38,576	30,329	79%
Rサービス業(他に分類されないもの)	374,804	326,516	87%
S公務(他に分類されるものを除く)	40,515	32,086	79%
### 3.5 指標の統合可能性の検討

前節までに被害想定やハザードマップのデータと社会経済関係データを重ねあわせることで、個別具体的な地震リスクの傾向が見えてくる可能性を確認した。そのような個別化の方向性と同時に、複数の社会経済関係データを統合して、それらの総合的な関係性を分析していく方向性が考えられ、本節でその基礎的な検討を行いたい。

個別化した指標は当該個別の要件に関心がある個別対策主体（基礎自治体個別部局や民間の企業、一般住民など）向けの性格を持つのに対し、統合化した指標は災害リスクを総合的に把握して対応戦略を導出する事に関心がある上位計画主体（県や国、保険料率算定機関、国際機関など）向けの性格を持つものと考えられる。

近年、政府の国土強靭化の取り組みでは、「リスクの特性、分析」→「脆弱性評価や対応方策の検討」→「重点化・優先順位を付け実施」→「結果の評価」というプロセスが示されている $ ^{8} $ 。国土強靭化の脆弱性評価について、地震防災の視点から見ると、ハザードそのものの情報の扱いや、地域が持つ多様な情報の扱いの検討余地がある。

本稿での指標の統合可能性の検討は、ハザードの情報として精緻な確率論的地震動予測地図をベースに利用することを前提とした。その上で、さらに、被災対象物量や脆弱性、地域社会の持続可能性も含めた総合的な評価を目指した。計算は、都道府県単位では単位が大きすぎて集計単位の問題が発生する可能性を考慮し、また、利用可能な社会経済関係データが豊富にあることから市区町村単位で行うこととした。

2 章で述べた EDRI(urban Earthquake Disaster Risk Index)は線型和となっており、「単純化のためには有効」だが、「H と E と V の関係および R の役割」を考えると積の方が理論的であるという指摘や、外部への影響の要素については、対策の主体を曖昧にするために除外するべきとの指摘がある $ ^{9} $ 。

$$ \begin{array}{r}{\cdot\mathrm{E D R I}=\mathrm{W h}\cdot\mathrm{H}+\mathrm{W e}\cdot\mathrm{E}+\mathrm{W v}\cdot\mathrm{V}+\mathrm{W c}\cdot\mathrm{C}+\mathrm{W r}\cdot(1-\mathrm{R})}\end{array} $$

H : Hazard（地震の発生可能性と振動の強さ）

E : Exposure（被災对象物量）

V : Vulnerability （被災対象物の脆弱性）

C : External Context （外部への影響度）

R : Emergency Response and Recovery Capability Index （応急・復旧対応力）

W: 各項目のウェイト

ミュンヘン再保険会社による MRI(megacity risk index)は、H と V と E の積で、H が台風や水害等も含めたマルチハザードになっている点が特徴的である（Munich Re,2013）。V
は、住宅構造や建築基準など被災対象物の脆弱性で、Eは危険にさらされる経済価値と、地震損害保険料率の策定が念頭にあるため、利用する指標が限定的である。

• MRI=H×V×E

H : Index for Hazard（地震、台風、水害、他の災害）

V: Index for Vulnerability（住宅構造、建築基準、災害への準備、建築密度等）

E : Index for Exposed values （GDP やグローバル経済指標の 1 世帯あたり 平均値）

以上の2指標を参照に、日本版RegionalEDRI（以下、REDRI）を暫定的に下記のように定義した。EDRIの式の形状を積として、Cは除外した。Rは、応急・復旧対応力指標から地域社会の持続可能性指標と定義を調整した。

· 日本版 Regional EDRI（暫定值） = H × E × V × (10 - R)

H : Hazard（地震の発生可能性と振動の強さ）

E : Exposure（被災対象物量）

V : Vulnerability（被災対象物の脆弱性）

R : Regional Sustainability（地域社会の持続可能性）

どのリスク指標が適切であるかは、利用目的により異なるが、複雑な指標構成となると内容がブラックボックス化してしまうという側面もあり、HとEに単純化した方が利用しやすいということも考えられる。そこで、長期的な国土利用のあり方を検討するために、人口推計結果と地震発生確率の対応関係を見るといった単純な指標も検討した。

· 日本版 Future EDRI（暫定值）＝HXFE

H : Hazard（地震の発生可能性と振動の強さ）

FE : Future Exposure（2040年の将来推計人口）

## 統合可能性の検討に用いた社会経済関係データ

統合可能性の検討のために、下記のデータを収集して、市区町村ごとに整備した。なお、J-SHISの地震発生確率データは250mメッシュ単位であったため、以下の①～④の作業を行い市区町村単位の地震発生確率を作成した。①地震発生確率のメッシュと2010年の国勢調査（小地域）の基本単位区の境界データをGIS上で交差する。②基本単位区内の人口を面積按分して新たにできるポリゴン内の人口を計算する。③メッシュの地震発生確率を人口按分してポリゴン毎の地震発生確率を計算する。④③の結果を市区町村単位で再集計する。
表 10 統合可能性の検討に用いた社会経済関係データ

対応概念	対応概念の説明	具体的な指標	出典
Hazard	地震発生可能性と振動の強さ	今後30年で震度6弱以上の揺れに見舞われる確率	J-SHIS 全国地震動予測地図(2014)
Exposure	被災対象物量	人口	総務省 国勢調査(2010)
従業者数	総務省 経済センサス(2009)
Vulnerability	被災対象物の脆弱性	住宅の未耐震化率	総務省 住宅・土地統計調査(2008)を基に推計※1
10人未満の事業所割合	総務省 経済センサス(2009)
Regional Sustainability	地域社会の持続可能性	推計人口増減率(2040年の将来推計人口÷2010年の人口)	国立社会保障・人口問題研究所「日本の地域別将来推計人口」(2013)
財政力指数	「平成23年度地方公共団体の主要財政指標一覧」(2011)※2
Future Exposure	将来の被災対象物量	2040年の将来推計人口	国立社会保障・人口問題研究所「日本の地域別将来推計人口」(2013)

※1 佐藤（2011）において集計加工された市区町村データを利用

※2 総務省 HP（http://www.soumu.go.jp/iken/zaisei/H23_chiho.html）よりダウンロード

## 試算プロセスと結果（暫定値）の概要

試算においては、各指標のスケールの違いなどによる影響を除くため、下記のような平均5点、標準偏差1点となるような基準化を行った。

基準化後の指標 = （指標 - 平均値）／標準偏差 + 5

E、V、R ともに、表 10 に示した 2 指標を基準化し平均した値を、再度基準化した値を取ることとした。計算した各指標の記述統計量は表 11 の通りである。E の最大値 14.24 や、V の最小値 0.76 などの極端に大きい値や小さい値についても、特別な調整は加えていない。
表 11 試算したリスクインデックスの記述統計量

度数	最小值	最大值	平均值	標準偏差
H	1893	3.91	7.76	5.00	1.00
E	1893	4.34	14.24	5.00	1.00
V	1893	0.76	8.04	5.00	1.00
R	1834	2.81	8.08	5.00	1.00
REDRI	1834	123.92	1678.8	609.74	186.11

試算結果（暫定値）について、階層的クラスター分析の Ward 法 $ ^{10} $ を用いて、REDRI（暫定値）の構成についてチェック作業をした。投入した変数は、H、E1、E2、V1、V2、R1、R2、REDRI（暫定値）で、クラスタ数は5を指定した。福島県については人口推計値がないため、計算に含めず、計算後クラスタ6として加えた。クラスタごとに各指標の平均値を計算した結果を表12及び図23に示す。H×Eのみを見ると、クラスタ5が高く、クラスタ1から4は同程度であった。ここに、V（被災対象物の脆弱性）や、10−R（地域社会の持続可能性の低さ）を乗じて、REDRI（暫定値）とすると、クラスタ2、1、4、3、5の順に高くなる。立地をプロットしてイメージを抽出すると、クラスタ1、2、3が都市部・郊外部に点在し、4が中山間部、5が太平洋沿岸に多い傾向であった。

クラスタを増やすことで、地震発生確率と被災対象物量の２つだけでは見えない、地域特性との複雑な対応関係を抽出することが可能であり、過去の防災事業の対応関係の分析や、地域特性に応じた防災戦略の立案などが考えられ、詳細は今後の課題としたい。
表 12 REDRI（暫定値）のクラスタ分析結果（平均値）

クラスター	度数	%	H	E	V	R	HXE	HXEXV	REDRI(暂定值)
1	704	37.2%	4.88	5.04	4.51	5.42	24.9	108.3	485.2
2	121	6.4%	5.00	5.01	3.41	6.46	25.2	83.3	287.4
3	327	17.3%	5.33	4.99	5.70	4.43	27.0	146.3	795.3
4	582	30.7%	4.84	4.94	5.29	4.66	24.3	123.0	640.4
5	100	5.3%	6.11	5.28	6.09	4.12	32.8	186.3	1073.2
6	59	3.1%	4.27	4.67	5.53	-	20.0	108.9	-

クラスター	震度6弱発生確率2014	人口2010	従業員数	未耐震化率	十人未満の事業所比率	想定人口増減率	財政力指数	立地イメージ
1	0.217	71196	35328	0.236	0.806	-19.6	0.646	都市部・郊外部に点在
2	0.245	66792	34318	0.185	0.742	-1.3	0.883	都市部・郊外部に点在
3	0.317	67670	32293	0.331	0.854	-35.9	0.407	都市部・郊外部に点在
4	0.209	61194	29837	0.302	0.835	-31.6	0.451	中山間地に多い
5	0.494	100813	44202	0.351	0.875	-41.0	0.330	太平洋沿岸に多い
6	0.081	34391	15914	0.337	0.836	0.445	福島県

図 23 クラスタ分析によるクラスタごとの各指標値（暫定値）

それから地震発生確率と2040年までの将来推計人口増減率をグラフ化すると、図24のようになり、人口増加が見込まれる地域で地震発生確率が高く、人口減少が見込まれる地域
で地震発生確率が低い傾向が見られた。

図 24 地震発生確率と 2040 年までの将来推計人口増減率の関係

地震発生確率が高い市区町村を10リストアップして見ると、人口増加が見込まれているのは、都心湾岸地域の東京都江東区や中央区で、都心周辺湾岸地域の千葉県千葉市美浜区や千葉県浦安市、神奈川県川崎市川崎区、中原区や東京都江戸川区において人口減少率が比較的小さい。これらの地域では耐震性能が高い集合住宅の建設が進むものと予測されるが、埋立地特有の液状化被害などの地盤被害やインフラの被害、周辺地域も含めた被害に伴う生活支障や経済損失、健康面の被害も見込まれるため、必ずしも適切な国土利用とは言い難い。

東京でも内陸や郊外に行けば震度の高い地震発生の確率は低くなる。そのような地域は旧来から利用されて住宅街を形成している場所も多いと考えられるが、今後、高齢化や空き家化が進む中で、あらためてそのような地域の土地利用のあり方に検討余地があろう。密集市街地の都市火災対策の必要性もあり、長期的な国土利用の観点からも積極的な取り組みが期待されるところである。

表 13 FutureEDRI（暫定値）に関するデータのサンプル

都道府県名	市区町村名	人口	2040年の推計人口	人口増減数	人口変化率	今後30年での震度6弱の地震の発生確率
茨城県	稲敷郡河内町	10,063	5,882	-4,181	-41.5	86.5%
千葉県	千葉市美浜区	149,045	138,694	-10,351	-6.9	84.6%
千葉県	浦安市	162,155	160,758	-1,397	-0.9	84.5%
東京都	江東区	481,031	500,175	19,144	4.0	83.1%
東京都	葛飾区	446,612	357,542	-89,070	-19.9	83.0%
神奈川県	川崎市川崎区	220,366	217,232	-3,134	-1.4	82.4%
神奈川県	川崎市中原区	233,009	226,328	-6,681	-2.9	82.1%
東京都	江戸川区	674,944	653,409	-21,535	-3.2	81.9%
埼玉県	三郷市	134,515	98,271	-36,244	-26.9	80.9%
東京都	中央区	129,640	140,485	10,845	8.4	80.8%
ここでは、長期地震発生確率のデータに、社会経済的なデータを統合して掛け合わせ、それらを類型化することで、地震発生確率と、被災対象物量、被災対象物の脆弱性、地域社会の持続可能性といった社会経済指標との対応関係を見た。防災対策を進めていく際、地域によってリスク特性やおかれた状況も異なり、重点的・効果的な対策や支援のあり方が異なってくることが想定される。本稿で暫定的に試算したような統合的な災害リスクインデックスは、地域特性に応じた防災モデル事業など、細かな防災戦略の立案に資する可能性があるものと考えられる。

## 4 今後の課題

以下では、今後の課題について整理する。

第一は、マルチハザードへの展開である。本研究は、現時点では地震災害リスクを対象とした評価を行っているが、他のハザードでも同様に評価可能となるようなモデルを模索している。

しかしながら、地震ハザードほどには水害や地盤災害などは確率論的評価が進んでいない。そうしたことから、どのようにマルチハザードに展開するかは、それぞれの分野の専門的知見を得ながら検討する必要がある。

第二に、リスク構成要素間のウェイト付けである。これについては、Peduzzi et al. (2009)にみられたような、災害被害のデータから帰納的に推計する方法を実施する予定で、現在作業を進めているところである。

第三に、脆弱性や対応力の指標化をどう進めるかである。現時点では、代表的な指標のいくつかを取り上げて代理変数としてきたが、説得力のある指標にするためには、様々な社会経済的指標からこれらに相当する因子を抽出するなどの作業が必要である。

第四に、最も大事なことであるが、こうした指標が現存のリスク市場とどのような関係があるのかを分析することである。例えば保険料や地価に対して、作成された指標がどのように連動しているのか、あるいはしていないかを明らかにすることは、指標の市場での受容可能性を検討する上で極めて大事な作業である。現時点でも、不動産市場などでは災害リスクが価格に含まれているという実証的な根拠は多数発表されており、ここで作成された指標が市場の評価と全く乖離しているとすれば、本研究の目的であるところの長期的な国土利用の誘導には到達し得ない。こうした作業を継続しつつ、災害リスクと税制などの連動可能性についても検討していきたい。
## 5 参考文献

Brecht, Henrike, Uwe Deichmann and Hyoung Gun Wang (2013) A Global Urban Risk Index, The World Bank Policy Research Working Paper, 6506.

Davidson, Rachel A. and Haresh Shah(1997) An Earthquake disaster risk index, Report No. 121, Department of civil and environmental engineering, Stanford University.

Dickinson, Eric, Asmita Tiwari, Judy Baker and Daniel Hoornweg (2010)

Understanding Urban Risk: An approaching disaster & climate change risk in cities, Urban Development and Local Government Unit, The World Bank.

Munich Re (2003) Annual review: natural catastrophes 2002.

http://www.munichre.co.jp/public/PDF/Topics_2002_NaturalHazardIndex.pdf

Peduzzi, P., H. Dao, C. Herold, and F. Mouton (2009) Assessing global exposure and vulnerability towards natural hazards: the Disaster Risk Index, Natural Hazards and Earth System Sciences, 9, 1149-1159.

Swiss Re (2014) Mind the risk: A global ranking of cities under threat from natural disasters.

http://www.swissre.com/rethinking/climate_and_natural_disaster_risk/mind_the_risk.html

UNU-EHS(2014) World Risk Report 2014.

http://www.ehs.unu.edu/article/read/world-risk-report-2014

梶秀樹・塚越功編（2012）『改訂版都市防災学』学芸出版社.

菊本統・下野勘智・伊藤和也・大里重人・稲垣秀輝・日下部治（2014）「自然災害に対するリスク指標 GNS の開発～World Risk Index を参考にした都道府県の災害感受性 Susceptibility の算出～」『第 11 回地盤工学会関東支部研究発表会（Geokanto2014）講演概要集(CD-ROM)』.

佐藤慶一（2011）「住宅・土地統計調査から見る住宅耐震化の趨勢」『総務省統計研修所リサーチペーパー第28号』.

村瀬洋一・高田洋・廣瀬毅士（2007）『SPSSによる多変量解析』オーム社.
# 広島県立広島西特別支援学校

■ 建築主 /広島県

■ 所在地 /〒739-0651 広島県大竹市玖波四丁目6-10

■ 敷地面積 / 3.089m²

■ 建築面積 ∕ 1,777m²

■延床面積／3,215m²

■構造・規模／鉄筋コンクリート造 一部鉄骨造 3階建

☑ 施工期間／平成15年9月～平成16年11月

計画に見られる指針改訂のポイント

情報環境の充実

学習・生活空間の充実

☑ 学習指導要領の改訂への対応

## 通学が困難な児童生徒も仲間との一体感を感じられるICTの活用

隣接する広島西医療センターと施設的にも連携している。入院する児童生徒が通学困難な場合に、映像配信やテレビ会議システム等を用いて、病室からでも仲間との話し合いや授業に参加できるように工夫をしている。

病弱
学部	児童生徒数	クラス数
小学部	2 (1)	2 (1)
中学部	7 (3)	3 (1)
高等部	16 (7)	6 (3)
合計	25	—

$ ^{*} $ 平成23年5月現在

※（）内は、重複障害学級の児童生徒数とクラス数（内数）

児童生徒が音楽室後方で演奏している様子を前方のカメラで撮影し、病室に映像配信を行っている。病室の様子は音楽室前方のスクリーンに投影されており、一緒に音楽を楽しむことができる
# ▶▶病室の児童生徒の集団活動への参加を実現するICT環境

①病室と教室をつないで、映像配信や双方向授業が可能な環境が整備されている。

②授業で使用されるコンピュータは、充電保管庫を兼ねたワゴンにまとめられて職員室で管理されている。

③病室と教室には、ライブで映像を配信するシステムや、ネットワークを通じたテレビ会議システムなどの環境が構築されている。

④ビデオカメラやデジタルカメラ、ケーブル類は専用スペースに一括管理され、必要な時に必要な機器を使用できるよう工夫されている。

## 施設全体の特徴

広島西特別支援学校には、隣接する広島西医療センターに入院または、入院見込みの児童生徒が学んでいる。治療により通学が困難な児童生徒が、クラスメイトと一緒に授業を受ける機会が持てるよう、必要なICT機器等を整備している。校内や教室は大きな窓を設置しているほか、明るく開放的な空間を多く整備するなど、外に出ることが困難な児童生徒に配慮した施設となっている。

## 病室の児童生徒も授業に 参加できる情報環境の整備

治療等により通学が困難な児童生徒がクラスメイトと一緒に授業を受ける機会を持つことができるよう、ICT機器等を活用するための環境が整備されている（①）。授業の様子や学校の行事などを病室等にライブで映像配信するためのシステムや、教室と病室をネットワークで結び、テレビ会議システム等による双方向授業が実施できる環境が整備されている（③）。

話し合い活動や音楽の授業などで、クラスメイトと一緒に活動するという刺激は、児童生徒の協調性や活動に積極的に参画する姿勢を育んでいる。

授業で使用するコンピュータは充電保管庫を兼ねたワゴンにまとめられて職員室に保管されている $ ^{②} $ 。ビデオカメラやデジタルカメラ等も一括管理するスペースが確保されており、必要な時に必要な機器を利用できる環境を実現している $ ^{④} $ 。
## 学習・生活空間の充実

# ▶ 採光や開放感に配慮した空間

⑤ 中庭は、周囲の教室から直接出入りすることができる。校舎に囲まれた開放的な空間は安全に屋外環境に触れることのできる場となっている。

⑥広く取られた2階バルコニーのウッドデッキには、休み時間などに気軽に外に出ることができる。

⑦家庭科調理室のシャッターガラスを開けると、テラスからの風が通り抜ける開放的な空間として使用できる。

シャッターガラスを開けると、一体的に活用できる。

⑧ 大きく取られた窓により、教室内はとても明るい。

## 明るく開放的な学習・生活空間

外に出ることが困難な児童生徒に配慮し、明るく開放的な空間が整備されている。

1階にある教室から直接出入りができる中庭は、天気の良い日に、児童生徒がランチを囲むなど、学部やクラスを超えた交流の場となっている。校舎に囲まれた安全な空間でありながら、屋外環境に触れることができる開放感のある施設は、児童生徒にとって安心できる憩いの場となっている $ ^{⑤} $ 。

2階のバルコニーは広めのウッドデッキとなっており、休み時間などに気分転換を図るため教室等から気軽に出られるようになっている $ ^{⑥} $ 。

家庭科調理室及びその向かいの教室の壁は一部がシャッターガラスになっている。開けると一続きになり、バルコニーからの風が通り抜ける開放的な空間として使用できる $ ^{(7)} $ 。

教室の窓は採光のために大きく取られ、室内が明るくなるように配慮されている（⑧）。
# 学習指導要領の改訂への対応

# ▶ 運動のための環境

⑨体温調節が困難な児童生徒が安心してプールを活用できるよう探暖室を整備している。児童生徒の車いすの使用の有無や体格等に配慮し、3段階の水深（車いす対応スロープ、60cm、120cm）を設けている。

⑩ 家庭科調理室の教卓の上部には、調理等を行う教員の様子が確認しやすいように、反射鏡が設置されている。

## 安心して運動できる環境

室内温水プールは、体温調節が困難な児童生徒の体温低下の軽減のため、採暖室を設置し、良好な屋内運動環境を実現している。また水深を3段階設け、車いすの使用有無や体格等に配慮している $ ^{(9)} $ 。

特別教室については、実験台や調理台を全て電動で昇降可能なものにし、児童生徒の体格等や車いすなどの補助器具の使用に応じて、高さを調節できるようにしている。家庭科調理室は、指導者用の調理台の上部に反射鏡を設置して教員の手の動きが見えやすいように工夫しており、ストレッチャー式の車いすに乗った状態でも調理の様子をしっかりと見て、学習することが可能である $ ^{(10)} $ 。

## 学校から

本校は、教育と医療を連携させて、児童生徒を育てていくことができる環境です。治療のため通学が制限される児童生徒についても、テレビ会議システムなどのICT環境を活用することによって、共同で学ぶ喜びを感じ、仲間とも一体感を持つことができます。また、特別教室の施設設備についても、障害の状態や体格等にも配慮した整備を行っており、一人一人のニーズに合った学習環境を提供しています。保護者の方々にも、入院していても充実した教育を受けられるという安心感や希望を持っていただけていると思います。

今後は地域の学校や医療機関とも連携し、地域の特別支援教育のセンターとしての役割も果たしていきたいと考えています。

## 検討委員会から

ライブ中継やテレビ会議などの充実した情報環境を授業に活用することで、病院などで一人で学習することの多い児童生徒にも、友達と共に学ぶ喜びや達成感を抱かせる指導が行われている。また、プールに採暖室を設置することで、体温を調節することが困難な児童生徒でも安心してプールに入ることができ、活動機会の幅を広げる教育につながっている。

教育活動と施設設備がうまく連携した事例である。
ESRI Discussion Paper Series No.151

# Do Depositors Respond to Bank Risks as Expected? Evidence from Japanese Financial Institutions in the Banking Crisis by

Masahiro Hori, Yasuaki Ito, and Keiko Murata

July 2005

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
# Do Depositors Respond to Bank Risks as Expected? Evidence from Japanese Financial Institutions in the Banking Crisis $ ^{*} $

by

Masahiro Hori, Yasuaki Ito, and Keiko Murata $ ^{\dagger} $

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

June 2005
## Abstract

This study analyzes a panel of nearly 800 deposit-taking institutions in Japan during the period from March 1992 to March 2003. We are concerned with two questions that are relevant to the design of a new regulatory framework for Japanese banking: 1) whether depositors respond to bank risks as standard theories expect, and, if they do, 2) whether the responsiveness is significant enough to discipline deposit-taking institutions. The empirical results obtained in this paper clearly show that Japanese depositors in the 1990s responded to the risks of financial institutions as expected: riskier institutions attract smaller amounts of deposits and are required to pay higher deposit rate. Moreover, the observed risk sensitivities are larger for international bank depositors and smaller for cooperative depositors, and continued to increase until a setback at March 2003. These findings were generally in line with the standard theory predictions. They also indicate that Japanese depositors have a disciplinary nature, and that the discipline is affected by changes in regulatory frameworks, especially those of deposit insurance. It is, therefore, important for policy-makers to design financial systems (and safety nets) so as to make the best use of the depositor discipline.

Key words: depositor discipline, banking crisis, financial institution

JEL Classification: G21, G32
### 1. Introduction

Frequent banking crises around the world have revived the public’s concerns over the

soundness of financial systems, and prompted calls for stricter regulation on banks to curtail

their excessive risk taking. It should be noted, however, that tighter regulation may result in

welfare losses. Alternatively, one modern view holds that regulators may more efficiently

control the risk-taking of banks by subjecting them to increased depositor discipline, defined as

the discipline imposed by depositors on bank stockholders and managers. Depositor discipline

on banking organizations has recently attracted significant attention among policymakers and

researchers alike. $ ^{1} $

Most earlier studies on discipline focused on U.S. experiences, and generally found support for the presence of market discipline by depositors (see the survey by Flannery (1998), and Demirgüç-Kunt and Kane (2002)). Martinez Peria and Schmukler (2001), who studied the experiences of Argentina, Chile and Mexico during their banking crises, also confirm depositor discipline. Demirgüç-Kunt and Huizinga (2003) and Hosono et al. (2004) examined a larger dataset of cross-country bank-level observations to show that many countries retain some degree of depositor discipline, though the discipline depends on bank regulations, deposit insurance, and stage of financial development.
This paper empirically investigates depositor discipline by examining Japan’s deposit-taking institutions in the 1990s. We are concerned with two questions that are relevant to the design of a regulatory framework for the banking system: 1) whether depositors respond to bank risks as standard theories expect they will, and, if they do, 2) whether the responsiveness is significant enough to discipline deposit-taking institutions.

Although depositor discipline is practically important for policy-makers, there are only a few empirical studies on this issue in Japan. Hosono (2003) and Tsuru (2003) inspected Japanese commercial banks in the 1990s, and found that Japanese depositors distinguished healthy banks from risky ones, and that their discipline depends on the deposit insurance design.

Murata and Hori (2005) focused on much smaller deposit-taking cooperatives, and found that discipline holds even for small-account depositors, who are mostly insured, suggesting some role for restitution costs. Inakura and Shimizutani (2005) used a household-level survey to conclude that Japanese depositors become risk-sensitive ahead of the payoff scheme reintroduction.

Japan’s experiences during this period deserve a careful examination for at least a few reasons. First, our sample covers the experience of Japan’s financial “big bang” reform from the traditional “convoy system” to a certain market based system. Second, Japan—the world’s second-largest economy, underwent incomparable financial crises and considerable shifts of
deposits among institutions in the 1990s. Third, partly due to the crises, the deposit insurance scheme was reestablished and modified several times over the period. In view of the sweeping reforms and the incomparable crises, Japan's experiences offer us an opportunity to see whether depositors can tell a good bank from a bad one during a crisis.

Besides the historical perspectives, a larger dataset of this study that covers both banks and smaller institutions enables us to compare depositor behavior among financial institutions of various types, such as banks and deposit-taking cooperatives. Since the clientele of those institutions are largely different, the comparison among the types offers us an invaluable observation to confirm the working of depositor discipline in detail. In this paper, we divide our dataset into three institutional categories: international operation banks, domestic operation banks, and Shinkin banks and credit cooperatives.

In addition, most previous studies focused only on whether depositor discipline exits and/or whether it is affected by policy schemes. However, it is also important to check whether the depositors' responsiveness is significant enough to actually discipline banking institutions. This paper tries to quantitatively evaluate the magnitude of depositors' sensitivity to detected bank risks, by utilizing the estimates from reduced-form equations of deposit growth and deposit interest rate.

The remainder of this paper is organized as follows. Section 2 briefly describes the
Japanese financial crises in the 1990s and the “big bang” reform. Section 3 explains our dataset and empirical methodology. Section 4 discusses our findings on depositor discipline and evaluates how the findings are related with historical developments and type of financial institutions. Section 5 concludes.

### 2. Financial Crises and Big Bang Reform

### 2.1 Japan’s Financial Crises in the 1990s

Traditionally, the regulatory authorities alone have played the bank-disciplining role in Japan. $ ^{2} $ Banking policy—the so-called the “convoy system”—had fully protected deposits on an informal basis. The most important safety net in the framework was the implicit blanket protection of deposits through public confidence in the authorities’ ability to avoid financial instability. However, setbacks in the latter half of the 1990s revealed the bank discipline administered by the authorities to be obsolete. Banks that suffered from a deterioration in balance sheets after the bubble burst embarked on undesirable high-risk investments to recover their losses while counting on government bailouts $ ^{3} $ . The severity of Japan’s financial crisis reached an unprecedented level: roughly 17 percent of financial institutions failed since the 1990s, including the three gigantic bank failures that totaled losses of some 300 billion. Moreover the Deposit Insurance Corporation of Japan spent more than ¥37 trillion for financial assistance to financial failures and recapitalization of surviving banks from FY1992 to FY2003. And yet, around ¥27 trillion in non-performing loans remained as of March, 2004.