Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## 干潟の減災効果

③防災・減災効果の評価

埼玉大・田中規夫先生のご意見

- 鳥の海など大きな潟湖（止水域）では、水全体が混じるときにできる渦による「せん断力」が大きく減衰に影響する（ウォータークッション効果）

この効果によって明らかに流速は減衰する。浸水深が陸地と同じでも流体力は減衰している

ただし、止水域の容量と津波の流入量の比で効果は変わる

海に面した干潟や、津波などが来るときに一時的に汀線の後退が起きることがあるが、岸沖方向に干潟が長ければ砕波してエネルギーが減衰する場合もある

- 浅水変形により波が変形してくる最中のことなので、流速が加速するか減速するかは条件によって異なる

津波の規模・波形と干潟の長さで決まってくる

## 微地形の減災評価

- 海岸林の残存率について、5mメッシュ標高データと海岸からの距離の関係について評価

- 残存林と微地形との間に強い相関がある。長い年月により形成された微地形を読み込んだ評価が必要

## ③防災・減災効果の評価

中央大・石川幹子先生のご意見

図1 津波から残存した海岸林と微地形の関係（宮城県岩沼市長谷釜地区）

海岸林の津波の被害を海岸からの距離と標高別にプロットしたものである。見やすくするために、残存率別に、独立にプロットしており（b～d）、（a）はすべてをプロットしたものである。（参考文献 $ ^{[21]} $ ）
## ランドスケープレベルの評価

③防災・減災効果の評価

岩手大・山本清龍先生のご意見

農地が広がっていることが住家の数を減らし、災害リスクを削減しているのは明らか

• 「面的な景観構成要素」＋「地形」で評価する

(土地利用分類)

・土地利用図(植生図, 地形図)を使って, 土地利用の状況をいくつかのカテゴリーに類型分類(たとえば, 農地a, 森林b, 公園緑地c, 住宅(街)dなど)

## (海拔が持つ災害リスクの削減効果を評価)

・国土地理院の標高データを使って海拔 $ x_{m} $ (たとえば1m)ごとに評価値 $ (+1,+2,+3,+4) $ を付与

## (津波をいなす地形の評価)

・となりに面的により高い場所があれば一の評価値を付与

（災害リスクを削減するための土地利用の組み合わせの評価）

・住宅よりも海側にある農地a,森林b,公園緑地cなどを＋に評価

## (4) 次年度以降の進め方について
## H27年度事業の計画案

• 最終年度として位置づけ(とりまとめ中心)

• 調査内容の取捨選択

震災影響評価

- 重要自然マップの更新版の作成(pdf)

• 影響評価パンフレットの作成(pdf)

• 市町村別報告書(市町村単位の影響評価は困難?)

• 委員構成(現委員9名+マップWG3名)

• 検討会2回開催

• 検討会はH27年度で終了

震災影響評価とりまとめスケジュール(案)
## 必要な追加情報は何か

• 最新の希少種分布情報(研究者らからの聞き取り情報等)

• 藻場、アマモ場分布情報(未調査範囲 or 震災前)

・ 干潟分布情報(震災前後の変化をどう評価するか)

・震災前の生態系モニタリング情報(基礎調査以外の情報)

• 高台移転など、津波浸水域以外での土地改変状況の把握(GIS化)

• 追加調査(意識調査等アンケート?)

- 影響評価に必要な情報(震災後標高データ、地形データ等)の収集

その他(各種プロジェクト情報)

- 今回の一連の調査で足りなかった点は何か（事前の調査情報はもちろん、事後の調査内容も。今回の経験を次に活かしていく必要）

## 教訓として何を残すか～啓発パンフ

自然環境に与えた影響を網羅的に評価(震災影響、人為的影響)

• 復興事業等の自然環境への配慮事項

自然生態系への打撃と回復力

・ 被災地域の生物多様性保全のあり方

・ 生態系サービスの恩恵の再認識(啓発)

地域ごとに普段から重要な自然の現状について調査と整理を呼びかける

- 地域ごとに普段から重要な自然の現状について調査と整理を呼びかける

生態学者からのコメントをコラム欄に掲載

・ 自然と共生した復興のありかた

1000年に1度の規模の震災にどこまで備えるか
## 平成27年度事業の計画案

調査名	調査概要	H23	H24	H25	H26	H27
1	植生調査	植生改変調査	植生図を作成し、植生の改変状況を調査	-	○	○	○	△
特定植物群落調査	特定植物群落の調査	-	○	○	○	-
2	海岸調査	-	○	-	○	-
3	重点調査、新たに出現した湿地の調査	森里川海の観点から重要な地域及び震災後新たに出現した湿地において、動植物の重点的な調査を実施	-	○	○	○	△
4	藻場・アマモ場分布調査	-	-	-	○	△
5	生態系監視調査	干潟調査	干潟の生物モニタリング調査	-	○	○	○	△
アマモ場調査	アマモ場の生物モニタリング調査	-	○	○	○	△
藻場調査	藻場の生物モニタリング調査	-	○	○	○	△
海鳥繁殖地調査	海鳥繁殖地の生物モニタリング調査	-	○	○	○	△
6	重要湿地調査	重要湿地500の最新の情報を収集・整理	-	-	○	-	-
7	既存調査(モニ1000、ガンカモ類生息調査等)	継続して実施	○	○	○	○	○
8	情報収集作業	調査等の情報収集	○	○	○	○	-
9	情報発信	収集した情報を整理・発信	-	○	○	○	○
10	震災影響評価手法の検討、評価	重要自然マップの作成、津波の影響評価など	-	-	○	○	◎

## H28年度以降の予定

・これまでと同等の調査は困難

情報が少ない福島県を中心とした調査

- 重要地域としてどこで何を継続するか

生態系モニタリングは、モニタリング1000の一部として低頻度の継続を目指す

今後の植生調査のあり方(全域調査は不可能)

H27検討会の中で検討していく予定
## 第7 若者も高齢者も安心できる年金制度の確立

公的年金制度は国民の老後の安定した生活を支えるセーフティネットであり、持続可能で安心できる年金制度の構築に向け、基礎年金国庫負担割合2分の1を確保する。

また、正確な年金記録の管理に資する取組を進める。

## 1 持続可能で安心できる年金制度の運営

10兆7, 233億円(10兆4, 187億円)

平成24年8月に成立した「公的年金制度の財政基盤及び最低保障機能の強化等のための国民年金法等の一部を改正する法律」により恒久化された基礎年金国庫負担割合2分の1を確保する。

## 2 正確な年金記録の管理と年金記録問題への取組

178億円(592億円)

## (1)正確な年金記録の管理等に資する「ねんきんネット」の利用拡大と機能充実 14億円(13億円)

年金記録の確認や未だ持ち主が明らかとなっていない記録の検索ができる「ねんきんネット」について、更なる利用者の拡大を図るための周知等を行うとともに、被保険者等の年金記録の正確性を確保するため、「ねんきんネット」において届書の作成を支援する機能の充実を図る。

## (2) 年金記録の突合せ結果に基づく対応など必要な記録問題への取組

164億円（579億円）

紙台帳とコンピュータ上の年金記録との突合せ（平成25年度中を目途に終了）の結果をお知らせした本人からの回答に基づき、記録の訂正、再裁定等の必要な対応を行うなど、引き続き、年金記録問題への取組を進める。
ESRI Discussion Paper Series No.78

大停滞はなぜ起こったのか：

資源配分の非効率か、全要素生産性の低下か？

by

原田泰・中田一良

November 2003

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
大停滞はなぜ起こったのか：資源配分の非効率か、全要素生産性の低下か？

(要約)

原田泰·中田一良 $ ^{*} $

経済成長は、労働と資本の投入と技術進歩によって実現される。したがって、成長のためには労働と資本の自由な投入が妨げられるような市場の歪みがないこと、技術進歩が活発であることが必要である。日本の90年代以降の経済停滞については、様々な議論がなされているが、林(2003)、Hayashi, Prescott(2002)を除くと、新古典派の成長モデルに基づき、停滞がどのような要因によって引き起こされたかを考察した例は少ない。我々は、新古典派の成長モデルの発想を踏まえ、なんらかの要因によって価格の歪みが生じたときに経済がどのような影響を受けるかを考察する。

第 1 に、新古典派の成長モデルに基づき、経済データを可能な限り再現できるようなパラメータを選び、資本の限界生産性、労働の限界生産性、オイラー方程式、余暇と消費の代替の状況を推計した。現実の収益率は、90 年代以前は、推計された資本の限界生産性を上回っていたが、90 年代に入ってからはその関係が逆転している。これに対して、現実の賃金と推計された労働の限界生産性の乖離の関係は逆であった。

第 2 に、賃金について、この乖離がなかった場合、労働需要がどれだけ発生し、この需要に応じて労働投入を拡大した場合、所得がどれだけ上昇していたかを試算した。試算の結果、賃金の乖離が解消された場合には、労働の投入量は17%大きくなる。また、生産については、現実値を10%上回る。

第3に、このような乖離と乖離を埋めることについてのオイラー方程式、余暇と資本の代替の意味を考察する。労働供給の増大は、余暇と資本の代替のパラメータから考えて効用を大きく削減するものとは考えにくい。したがって、90年代の停滞を、賃金の歪みによって生じた労働の資源配分の非効率によるものと解釈することが可能である。

次の問題は、この労働配分の非効率がなぜ生じたかを特定することである。マネタリーなショックと賃金の硬直性が労働配分の非効率性をもたらしたことが、かなりの確度で指摘できる。
大停滞はなぜ起こったのか：資源配分の非効率か、全要素生産性の低下か？

原田泰・中田一良

経済成長は、労働と資本の投入と広い意味の技術進歩によって実現される。したがって、成長のためには労働と資本の自由な投入が妨げられるような市場の歪みがないこと、技術進歩が活発であることが必要である。日本の90年代以降の経済停滞については、様々な議論がなされているが、林(2003)、Hayashi, Prescott(2002)を除くと、新古典派の成長モデルに基ざき、停滞がどのような要因によって引き起こされたかを考察した例は少ない。我々は、新古典派の成長モデルの発想を踏まえ、なんらかの要因によって価格の歪みが生じたときに経済がどのような影響を受けるかを考える。

本稿の構成は以下のようである。まず、第1に、新古典派成長モデルの発想を踏まえ、80年から2001年までの経済データを可能な限り再現できるようなパラメータを選び、資本の限界生産性、労働の限界生産性、オイラー方程式、余暇と消費の代替を計算する。ここで、全要素生産性の伸び率を、推計期間を通じて一定とした場合とソロー残差として計算した場合の2通りを推計する。どちらの推計結果においても、現実の利潤率、賃金のデータと推計された資本の限界生産性、推計された労働の限界生産性との間に乖離があり、その大きさは、全要素生産性の伸びを一定とした場合も、全要素生産性の伸びをソロー残差とした場合も大きくは異ならない。第2に、賃金について、この乖離がなかった場合、労働需要がどれだけ発生し、この需要に応じて労働投入を拡大した場合、所得がどれだけ上昇していたかを、全要素生産性の伸びを一定とした場合とソロー残差とした場合について計算する。ここでは、賃金と労働の限界生産性労働の乖離が解消された場合に、資本についてもこの乖離がどれだけ解消されるかを計算する。第3に、このような乖離と乖離を埋めることについてのオイラー方程式、余暇と資本の代替に意味を考察する。第4に、乖離と全要素生産性の変化のどちらが90年代以降の停滞の多くを説明できるかを考察する。第5に、このような乖離がなぜ生じたのかを考察する。最後に簡単なまとめがある。

## 1 ．日本経済の新古典派成長モデル

### 1.1 新古典派モデル

ハロッド中立的な技術進歩（労働に体化できる技術進歩）を仮定して、経済が以下の式で説明できるとする。

$$ Y_{t}=A{K_{t}}^{\theta}(L_{t}e^{\lambda t})^{1-\theta} $$

Yは生産、Aは係数、Kは資本ストック、Lは労働投入、θは資本の分配率、λはTFPの成長率、tは時間である。
この式の両辺の対数をとることにより、

$$ \textcircled{n Y_{t}}=\ln A+\theta\ln K_{t}+(1-\theta)\ln L_{t}+(1-\theta)\lambda\quad t $$

となる。したがって、

$$ \mathrm{a}Y_{t}-\ln L_{t}=\ln A+\theta\left(\ln K_{t}-\ln L_{t}\right)+(1-\theta)\lambda\quad t $$

より、Aとθと $ \lambda $ を推定することができる。あるいは、θに実績値(80年から2001年の平均値)を用いて、Aと $ \lambda $ を推定することができる。このように推計すれば $ \lambda $ は一定値となるが、現実のデータから $ \lambda $ を残差（ソロー残差）として求めることもできる。

### 1.2 使用データ

推定に用いるデータとして、Lは雇用者数×労働時間（いずれもSNAより入手可能、ただし、90年以降についてのみ入手できる。それ以前については、労働時間については毎勤統計、雇用者数については労働力調査から得たものを用いて、マンアワーの労働力投入を求め、その変化率で、SNAのデータを延長したもの）を用いる。Kとして考えられるものとしては、民間企業資本ストック（取付ベース、粗資本ストック概念）あるいは純固定資産が考えられるが、ここでは、とりあえず、民間、公的、住宅すべてを含む一国全体の純固定資産を採用する(89年以前については、68SNAの純固定資産の伸び率を用いて延長する)。

一方、Y については、K と L のみが生産を行っているので、所得（＝生産）は完全に K と L に分配される。すなわち、賃金率を w、資本の収益率を r とすると、

$$ Y=wL+rK $$

が成り立つことに留意する必要がある。ただし、w や r がそれぞれの限界生産性に等しくない場合について考えていくこととする。

SNA においては以下の関係が成り立っている。

国民所得（要素費用表示）= 雇用者報酬（海外からの雇用者報酬（純）を含む）

$$ \begin{aligned}&+ 営業余剰 \cdot 混合所得 \\&+ 海外からの財産所得 ( 純 )\\ \end{aligned} $$

ここで、「雇用者報酬」を wL とみなし、「営業余剰・混合所得」と「海外からの財産所得（純）」の合計を rK とみなし、Y として国民所得（要素費用表示）とすれば、r は、「営業余剰・混合所得」と「海外からの財産所得（純）」を K（資本ストック）で除すことにより、w は、「雇用者報酬」を L（総労働投入=雇用者数×労働時間）で除すことによってそれぞれ求めることができる。

ここでは、Yとして、国民所得（要素費用価格表示、純概念）を GDP デフレータで実質化したものを考える。

### 1.3 生産関数の推定結果

資本分配率として81年から2001年までの平均値(30.5%)を用いた場合の推定結果は以下
の通りである。推定は1981年から2001年までの年データによる。

$$ \begin{aligned}\ln Y_{t}-0.3054\times\ln K_{t}-0.6946\times\ln L_{t}&=5.262394+0.006581\times t\\&\quad(648.70)\quad(9.95)\end{aligned} $$

自由度修正済み決定係数 0.82 DW 0.43

かっこ内は t 値である。

技術進歩率の年平均成長率は、0.006581/0.6946=0.95％となる $ ^{1} $ 。

また、ハロッド中立型の生産関数を仮定し、資本分配率を30.54％とおいたうえで、TFPを、実質生産額の伸びから労働投入の伸びと資本投入の伸びを引いた残差として求めた場合についても分析を行っている。これはすなわち

$ \ln Y_{t}=5.265394+0.3054\times\ln K_{t}+0.6946\times(\ln L_{t}+\mathrm{ソロー残差(全要素生産性)}) $ (2)である。

以下、(1)(2)の生産関数に基づいて分析を進める

## モデルと現実値の比較

このモデルと現実の所得とを比較すると図1のようになる。全要素生産性の伸びを一定とした場合には、モデルの値は90年までは現実値を下回っているが90年以降は上回る。一方、全要素生産性の伸びをソロー残差とした場合には当然ながら現実値となる。図1には伸び率を一定値とした全要素生産性とソロー残差に基づく技術進歩（ともに1980年を1としたレベル）も示している（右目盛り）。当然のことであるが、前者は一定のトレンドで伸びているが、後者は90年代の初期で屈曲している。

### 1.4 新古典派モデルにおける 4 つの first-order conditions

新古典派成長モデルにおいては、4つの限界条件が満たされていることが、経済が最適な状況にあることを示している $ ^{2} $ 。現実の経済が最適な状況にあるか否かを考察するために

$ ^{1} $ なお、資本分配率と技術進歩の年平均成長率を推定で求めた場合の推定結果は以下の通りである。

$$ \begin{aligned}\ln Y_{t}-\ln L_{t}=&4.7902+0.3594^{*}\left(\ln K_{t}-\ln L_{t}\right)+0.004813^{*}t\\&(3.20)\qquad(2.10)\qquad(0.8\end{aligned} $$

自由度修正済み決定係数 0.97 DW0.43 かっこ内は t 値である。

この場合、資本の分配率は35.94%となり、技術進歩率の年平均成長率は0.004813/(1-0.3594)=0.75%となる。分配率を与えた場合と大きくは異ならないことが確認できた。なお、本稿では、この推計式は用いていない。

$ ^{2} $ 4 つの条件の説明は、バーロ、サラ-イ-マーティン(1997)、ブランチャード、フィッシャー(1999)、ローマー(1998)などによる。
4 つの限界条件を計算する。4 つの限界条件とは

企業：r=資本の限界生産性

w=労働の限界生産性

家計：オイラー方程式

$$ \beta\left(1+r_{t}-\delta\right)\big/c_{t+1}=1\big/c_{t} $$

余暇と消費の代替

$$ \Psi/(1-n_{t})=w_{t}/c_{t} $$

（ここで、 $ n_{t} $ は余暇を含めた全時間を1とした場合の労働時間、 $ \beta $ は時間選好率、

δ は資本減耗率、ψ は消費に対する選好を 1 とした場合の、余暇に対する選好の強さである。)

である。ここでは、資本ストックについて純概念のものを用いているので、資本減耗率を0と仮定する。

企業に関する条件

4 つの条件のうち、企業に関する条件については、データから求めた r、w および生産関数から資本の限界生産性と労働の限界生産性を直接推計することが可能である。資本と労働の限界生産性は、

$$ Y_{t}=A{K_{t}}^{\theta}(L_{t}e^{\lambda t})^{1-\theta} $$

から、それぞれ

資本の限界生産性 $\partial Y/\partial K=A\theta K_{t}^{\theta-1}(L_{t}e^{\lambda_{t}})^{1-\theta}=\theta Y_{t}/K_{t}$

労働の限界生産性 $ \partial Y/\partial L=AK_{t}^{\theta}(e^{\lambda t})^{1-\theta}(1-\theta)L^{-\vartheta}=(1-\theta)Y_{t}/L_{t} $

となる。

その結果は図2と図3の通りである。資本の限界生産性は全要素生産性の伸びを一定値とした場合もソロー残差とした場合もそれほど大きな違いはなく、現実のデータである資本の収益率rは80年代のバブルの時期に資本の限界生産性を大きく上回り、バブル崩壊後下回っている。乖離は2000年以降も拡大しており、現実のデータである資本の収益率rは、2001年では全要素生産性の伸びを一定値とした場合に対して1.8%ポイント、ソロー残差とした場合に対して1.6%ポイント下回っている。

労働の限界生産性も全要素生産性の伸びを一定値とした場合もソロー残差とした場合もそれほど大きな違いはなく、現実のデータである賃金率 w は 80 年代のバブルの時期には労働の限界生産性を大きく下回り、バブル崩壊後大きく上回っている。乖離は 2000 年以降も拡大しており、現実のデータである実質賃金は w は、2001 年では全要素生産性の伸びを一定値とした場合に対して 5.8%、ソロー残差とした場合に対して 7.8% 上回っている。
要すれば、収益率は、90年代以前は、資本の限界生産性を上回っていたが、90年代に入ってからはその関係が逆転している。これに対して、賃金は、90年代以前は、労働の限界生産性よりも低かった、90年代は一貫して、労働の限界生産性を上回っている。

## 不均衡の意味

ここで、収益率が資本の限界生産性と、賃金が労働の限界生産性と異なっていることについて、不均衡の均衡があると主張しているわけではない。すなわち、名目賃金の下方硬直性の下で、雇用量が労働の需要曲線と供給曲線の低いほうで決定され、その状態で経済が均衡するような状況が続くと主張しているわけではない。単に、90年代について言えば、収益率が資本の限界生産性を下回り、賃金が労働の限界生産性を上回るような不均衡状態があったと言っているにすぎない。当然、賃金を下げ、雇用を削減し、資本の収益率を高めようという動きがあった。しかし、現実に観察された値は、そのような均衡に向かう途中の動きを表しているものであっても、均衡値それ自体ではなかった。

このような状態は企業にとっては過剰な雇用があることになるが、実質賃金を下げれば過剰な雇用も減少する。また、利潤の合計と賃金の合計を集計したものが国民所得であるから、賃金を下げれば利潤も拡大する。また、資本当たりの労働が増大することによって資本の収益率が増大することになる $ ^{3} $ 。

また、均衡にもどるために名目賃金の切り下げが必要と主張しているわけではない。ここでの分析の枠組みから主張できるわけではないが、名目賃金の切り下げはデフレ期待をもたらし、90年代末以来の過大な債務がある状況ではより調整を困難にすることになるだろう。これは98年の名目および実質賃金の切り下げによっても経済が回復しなかったことから、ほぼ確かなことだと思われる。

## 家計に関する条件

ここでオイラー方程式と余暇と消費の代替についてローマー(1998)にしたがって直感的な解説しておこう。オイラー方程式については次のように説明できる。今、家計がt時点において消費をごくわずかに減少させ、それを貯蓄に回し $ t+\Delta t $ 時点でその収益を消費したと考えよう。加えて、この家計はtおよび $ t+\Delta t $ 時点以外では行動を変化させなかったとする。このとき、t時点の効用は低下するので $ t+\Delta t $ 時点の効用はそれを埋め合わせるように増加
しなければならない。すなわち $ c_{t} $ と $ c_{t+1} $ との比は、貯蓄の実質収益率を割り引いたものになっていなければならない。ここで $ r_{t} $ を収益率、βを時間選好率、δを資本減耗率とすると

$$ c_{t+1}/c_{t}=\beta(1+r_{t}-\delta)/1 $$

これを変形すれば前述のオイラー方程式が導かれる。

消費と余暇の代替については、働くことの限界不効用と消費の限界効用が等しくなっていることが必要である。 $ n_{t} $ を労働時間、ψを消費に対する選好を1とした場合の余暇に対する選好の強さとすれば、働くことの不効用は $ (1-n_{t})/\psi $ で、消費の効用は $ c_{t}/w_{t} $ であるから、

$$ \Psi\big/(1-n_{t})=w_{t}\big/c_{t} $$

家計の行動に関するものについては、Cole and Ohanian (2002)の論文と同様に、それぞれある年に限界条件が成り立っていたと仮定することとする。ここでは、仮に、90年に成り立っていたと仮定し、左辺／右辺＝1となるようにパラメータβ、ψを調整している(β=0.9、ψ=0.85)。90年はバブルが続いていた時期であるから、91年あるいは80年代央の一時点をとるべきかもしれないが、以下の議論には本質的な違いをもたらさない。

余暇と消費の代替条件のゆの決定にあたっては、 $ 1-n_{t} $ のところを、年ベースに変換(つまり、ここで、 $ c_{t} $ として、1 人あたり消費(20 歳以上人口で民間最終消費支出を割ったもの)を採用すると、国民経済計算年報から事後的に得られる $ w_{t} $ は時間あたり賃金であるので、それに 20 歳以上 65 歳未満人口の一人当たりの年間労働時間をかけることにより、年間労働所得に変換したうえで、 $ w_{t}/c_{t} $ を求めている。ここでは現実の値から条件を求めているので、全要素生産性の伸びを一定とした場合とソロー残差とした場合の違いは存在しない。

貯蓄の決定を表すオイラー方程式を図4で見ると、利潤率の低下から翌期の消費の効用が低くなり、貯蓄率が低下することが示唆されている。

余暇と消費の代替を図5で見るとバブルの時期に働くことの効用が消費の効用に比較して低下していたことが示唆されるが、90年代以降は、働くことの効用が上昇していることが分かる。

## ２．実質賃金が労働の限界生産性と等しいと仮定した場合の労働需要および国民生産

90 年代に入り実質賃金が労働の限界生産性を上回っていたことに注目して、実質賃金の乖離がどの程度、労働需要を減少させ、実質生産を減少させたかをみてみる。ここでは、資本投入に関する「ゆがみ」はなかったものと仮定している。

## ２．１　実質賃金の乖離と労働投入、所得の歪み

$$ Y_{t}=A{K_{t}}^{\theta}(L_{t}e^{\lambda t})^{1-\theta} $$

$$ w=\partial Y/\partial L=A{K_{_{t}}}^{\theta}(e^{\lambda_{t}})^{1-\theta}(1-\theta)L^{-\vartheta}=(1-\theta)Y_{_{t}}/L_{_{t}} $$
この2式を全微分し、各変数の変化率 dY/Y を Y などとおくと、

$$ \dot{Y}=\lambda(1-\theta)+\theta\dot{K}+(1-\theta)\dot{L} $$

$$ \dot{w}=\dot{Y}-\dot{L} $$

$$ となる。 $$

K=0 と仮定していることにより、これを Y、L について解けば、

$$ \dot{L}=\frac{1}{\theta}\times(-\dot{w}+(1-\theta)\lambda) $$

$$ \dot{Y}=(1-\theta)\bigg/\theta\times(-\dot{w}+\lambda) $$

となる。

この式から現実の賃金率 w ではなく、労働の限界生産性を入れると、労働の需要 = 投入量と所得は図 6 と図 7 のようになる $ ^{4} $ 。また、図 8 は、純固定資産の動きを示したものである。

## 労働投入の増加

労働の投入量についてみると現実の労働投入量は2001年で1031億人・時間であるが、全要素生産性の伸びを一定とした場合には1239億人・時間と現実の値より20%大きくなる。また全要素生産性をソロー残差とした場合には1363億人・時間と現実の値より32%大きくなる。全要素生産性の伸びソロー残差とした場合の方が、全要素生産性の伸びを一定とした場合より大きくなるのは、ソロー残差とした場合の方が現実賃金と理論賃金との乖離が大きくなり、この乖離を埋めるための労働需要が全要素生産性の伸びを一定とした場合より大きくなるからである。

## 所得の増加

所得について見ると、バブル期の生産が大きく低下し、90年代以降の生産が極めて大きくなるのが分かる。全要素生産性を一定とした場合には、現実の国民所得が2001年で392兆円(95年価格)であるのに対し、453兆円と16%上回っている。全要素生産性をソロー残差とした場合には、所得は472兆円となって現実値を20%上回っている。全要素生産性の伸びソロー残差とした場合の方が、全要素生産性の伸びを一定とした場合より大きくなるのは、前述の労働需要の増大が大きく、これが所得を増大させるからである。

資本収益率の上昇
ここでさらに労働投入と所得が増大したことによって資本の収益率がどれだけ高まるかを K=0 を仮定して計算する。資本の収益率は $ Y=wL+rK $ から

$$ r=\frac{Y-wL}{K} $$

この式に現実の賃金率が労働の限界生産性に等しくなった場合の値を入れ、全要素生産性の伸びを一定とした場合と全要素生産性をソロー残差とした場合のそれぞれについて書いたのが図9である。現実の収益率が8.1%であるのに対して、全要素生産性の伸びを一定とした場合には0.98%、全要素生産性をソロー残差とした場合には0.92%と、いずれも資本の収益率が上昇する。

## 2 ．2 コブ＝ダグラス関数と経験則

実質賃金と労働の限界生産性の乖離が縮小すれば労働需要と所得が拡大するというこれまでの議論において、その大きさはコブ＝ダグラス関数という生産関数の特定化に依存している。実質賃金の上昇が労働需要を削減し、雇用と所得を削減し、さらには利潤と投資を削減し、資本の成長率も低下させるという議論は正しいが、ここで推計した大きさには議論の余地がある。

図 10 は横軸に実質賃金と労働の限界生産性の乖離を取り、縦軸に失業率を書いたものである。これによれば、この乖離がマイナスになっても、すなわち実質賃金が割安になっても失業率は2%以下には低下しないが、この乖離がプラスになるにつれて失業率が増大することが分かる。図から理解されるように、6％の乖離が失業率を2％から5％まで3％ポイント引き上げることになる。これが所得を削減する大きさをオーカン係数で計られるとすれば、この乖離が所得を低下させる大きさが求められる。オーカン係数は原田(2003)第14章によって安定的に5と計測されているので、所得を15%低下させることになる。この大きさは、コブ＝ダグラス関数から計算された値とそう大きくは違わない。

## 3 ．企業の限界条件の乖離と家計の限界条件の乖離

このような乖離と乖離を埋めることについてのオイラー方程式、余暇と資本の代替の意味を考察する。

オイラー方程式の値が高いことは、貯蓄によって翌期にはより高い効用の消費ができることを意味している。90年代の動きを見るとこの値は利潤率の低下によって減少している。これは現実の貯蓄率の動きと矛盾しない。また、賃金と労働の限界生産性の乖離が埋まっていれば、資本の収益率も増大し、オイラー方程式の値も高まり、より多くの資本が蓄積されたとも考えられる。

余暇と消費の代替では、この値が一貫して低下していることは、賃金によって得られる消費の効用が労働の不効用よりも高いことを示唆している。すなわち、なんらかの理由で、あるべき労働水準に達していないことが考えられる。
このことは図 11 によって、労働稼働率（全労働時間/15 - 64 歳人口の全時間）の動きを見ることでも確認できる。労働稼働率は 80 年代央または 91 年のレベルを正常な状態とすれば、90 年代を通じて低下している。

図には失業率も示しているが、労働稼働率に逆相関すべき失業率が80年代の初期では順相関となっている。これは本稿で用いたデータに問題があることを示唆しているが、これに代わりうるデータも存在しないので、このままで分析を続けることとする。

## 4 ．乖離と全要素生産性の変化のどちらが90年代以降の停滞を説明できるか

乖離と全要素生産性の変化のどちらが90年代以降の停滞を説明できるかを考察する。まず、図1の所得のグラフの動きから、1980-2000年の全期間を3区分し、80-87年、87-91年、91-2001年に区分する。これはこれらの期間に成長率の屈折があると認められるからである。

表 12 は、この 3 期間の成長を資本、労働、全要素生産性に分解したものである。表 12(1) は全要素生産性をソロー残差として説明したものである。表 12(2) は全要素生産性を一定とし、実質賃金と労働の限界生産性の乖離がなかった場合の 91-2001 年の仮想的な成長を示している。

表 12(1) によれば、80-87 年から 87-91 年に成長が加速し、91-2001 年には一転して経済が停滞していることが分かる。このような成長率の変動の大部分を説明しているのは TFP の寄与である。しかし、87-91 年のバブルの時代に TFP が増大したことが真の生産性の上昇であり、望ましいことだと主張する論者は少ないだろう。87-91 年の成長が真の生産性の上昇による TFP の上昇によるものであれば、87-91 年の高成長はバブルではなく、バブル潰しのために金融を引き締めたことも失敗ということになる。そこで、問題を 91-2001 年にバブル以前の 80-87 年の成長率に戻れなかったのはなぜかということに限定することにする $ ^{5} $ 。

成長会計による答えは、表 12(1)の一番右の列にある。80-87 年から 91-2000 年の成長率の変化は -2.6% であるが、その内訳は資本の寄与度が -0.7%、労働の寄与度が -1.3%、TFP の寄与度が -0.6% となる。

全要素生産性を一定とし、実質賃金と労働の限界生産性の乖離がなかった場合の91-2001年の仮想的な成長と80-97年の違いは、表12(2)の一番右の列にある。80-87年から91-2000年の成長率の変化は-0.7%であるが、その内訳は資本の寄与度が-0.7%、労働の寄与度が0%、TFPの寄与度が0%となる。すなわち、賃金と労働の限界生産性との乖離がなく、労働投入が増大していれば成長率の大きな低下はなかったことになる。成長率が低下していなければ、資本の伸びも低下せず、成長率がまったく低下しなかったことも考えられる。
## 5 ．乖離はなぜ生まれたか

ではなぜ賃金と労働の限界生産性の乖離が生まれたのだろうか。その理由としては、労働市場の効率性の低下、デフレーションと賃金の硬直性の関係、マネタリーな要因が賃金価格の硬直性および実質金利や名目の債務契約などその他の経路を通して経済にマイナスの働きをしていること、過剰な債務が経済にマイナスの働きをしていること、公共事業の増大が賃金雇用の調整を遅らしていることなどが考えられる。ここでのアプローチはアドホックなものであるが、ファクトファインディングとしての意義があるだろう。

実質賃金と労働の限界生産性からの乖離率（全要素生産性の伸びを一定としたケース）を説明する要因として、M2+CD、GDP デフレータ、公的固定資本形成（以上いずれも対数前年差）過剰債務（対数値および対数前期差）労働市場の効率性の低下を表す変数としての産業別ミスマッチ指数（指数および変化幅）産業別の雇用者数の移動比率（比率および変化幅）産業別就業者数の移動比率（比率および変化幅）を用いている。過剰債務とは、大西(2003)で推計された、キャッシュフロードでは通常想定される年限内に返済できない債務であり、不良債権の代理変数と考えられるものである。図13-1、図13-2はこれらの変数のグラフを示したものである。

### 5.1 労働市場の効率性に関する変数の説明

ここで用いた労働市場の効率性の低下を表す変数については、さらに詳しく説明する必要があるだろう。産業別ミスマッチ指数とは日銀短観の各産業別雇用判断 DI（全国企業・規模計）の産業ごとの値から全産業の値から引いたものの二乗を、各産業の調査対象企業数でウェイト調整し算出したものである。すなわち、

## Σ (各産業の DI - 全産業の DI) $ ^{2} $ × 各産業の企業数の全企業数に占める比率

である（これは北浦他(2002)で用いられた指標である）。ある産業の雇用が悪化していても他の産業の雇用が改善していれば全体としての雇用は悪化しないはずである。悪化した産業から改善した産業に雇用が移動することによって現実のデータも悪化しないはずである。ところが、労働市場の効率性が低下していれば、悪化と改善のデータが入り混じり、その値が大きくなるはずである。図13-2でこの動きを見ると、80年代前半の0.5程度からバブル期に急上昇して1.6を上回ったが、バブル崩壊後急低下、98年の不況期に上昇し、その後低下して0.5の水準に戻っている。

## 産業別の雇用者数の移動比率は

Σ | （今期の産業別雇用者数 - 前期の産業別雇用者数）| / Σ 今期の産業別雇用者数で、産業ごとの雇用者数の変化の絶対値を雇用者数で割ったものである。雇用移動があるほど労働市場が効率的と考えれば、この比率が大きいほど労働市場が効率的ということになる。図 13-2 でこの比率の動きを見ると、長期的に低下傾向があるが、2000 年に上昇している。
職業別の就業者数の移動比率は

Σ | （今期の職業別就業者数 - 前期の職業別就業者数）| /Σ 今期の職業別就業者数で、同じことを雇用者ではなく、就業者で行ったものである。図 13-2 でこの比率の動きを見ると、低下傾向はほとんどなく、バブル崩壊前後と 97 年に大きな動きが見られる。

以上の変数からは、90年代以降一貫して労働市場の効率が低下した、または90年代に労働市場の効率が低下したというシフトがあったとは考えられない。これは、北浦他(2002)、玄田(2003)の構造失業率が低下していないという評価と整合的である。

### 5.2 推計結果

以上の変数によって、賃金と労働の限界生産性の乖離を説明しようとした結果が表 14 である。乖離は実質賃金 - 労働の限界生産性で定義されている。

M2+CD、GDP デフレータが低下すれば賃金の下方硬直性によって、実質賃金・労働の限界生産性が上昇すると考えられる。公的固定資本形成が増大すれば人為的に雇用を維持して乖離を増大させると考えられる。乖過剰債務が増大すれば需要が減少し、結果として乖離が拡大すると考えられる。産業別ミスマッチ指数が上昇すれば乖離は上昇する。雇用者および就業者の移動比率が高まれば、乖離は縮小する。したがって、予想される係数の符号は、M2+CD、GDP デフレータはマイナス、公的固定資本形成、過剰債務、ミスマッチ指数はプラス、雇用者および就業者の移動比率はマイナスである。

表を一覧すると、マネーサプライとGDPデフレータがマイナスで有意で安定していることと、その他の変数の符号が安定せず、有意でない場合が多いことである。過剰債務の対数前期差を入れた場合には、係数がマイナスになって想定と異なる結果になる。したがって、この結果についての説明は省略しよう。過剰債務の対数値をいれた場合は、係数はプラスとなる。しかし、労働市場の効率性の低下を表す変数については、産業別ミスマッチ指数を除くと符合が想定の逆である。また、産業別ミスマッチ指数も有意ではない。

過剰債務を入れない場合には産業別ミスマッチ指数と産業別雇用者の移動比率が想定した符号を持っている。ただし、移動比率は有意ではない。産業別ミスマッチ指数の変化幅を入れた場合にはダービンワトソン比も改善されている。この場合には、マネーサプライ、GDPデフレータはマイナス、公的資本形成は有意ではないがプラスになる。係数を見ると賃金の乖離幅は、マネーサプライが1%伸びると1.09%ポイント縮小し、GDPデフレータが1%上昇すると0.55%ポイント縮小し、公的資本形成が1%伸びると0.01%ポイント拡大し、産業別ミスマッチ指数の変化幅が1上昇すると0.076%ポイント拡大することになる。産業別ミスマッチ指数は最大でせいぜい1程度しか変化しなかったので、この要因が重要なものだったとは言いがたい。

以上要すれば、M2+CD や GDP デフレータの低下が実質賃金を引き上げたと言えそうである。
## 結語

これまでの分析から、以下のようなことが言える。1990年代において、現実の賃金と労働の限界生産性の乖離は大きかった。この乖離を埋めるように労働が投入された場合、労働供給、生産の増大は大きく、資本当たりの労働が増大することによって資本の利益率も上昇する。このような労働供給の増大は、余暇と資本の代替のパラメータや労働稼働率（全労働時間/15-64歳全時間）を考えて効用を削減するものとは考えにくい。したがって、90年代の停滞を、賃金の歪みによって生じた資源（特に労働の）配分の非効率によるものと解釈することが可能である。

停滞をソロー残差（全要素生産性）の低下によると解釈することも可能であるが、この場合には、どのようなショックが全要素生産性を低下させたかを特定する必要がある。一方、停滞を資源（特に労働の）配分の非効率によるものとすることは、賃金と労働の限界生産性の乖離として、すでにその要因が特定化されている。

こう考えると、次には、この労働配分の非効率をもたらす乖離がなぜ生じたかを特定することが必要になる。本稿の推計結果によれば、デフレーションとマネタリーなショックが実質賃金を引き上げ、労働配分の非効率性をもたらしたことになった。

なお、すでに述べたように名目賃金を引き下げて調整することを推奨しているわけではない。そのような調整は、デフレ期待をもたらし、さらに調整を困難にするだろう。それは98年に賃金削減が景気回復をもたらさなかったことで明らかと思われる。

## 参考文献

大西茂樹・中澤正彦・原田泰「デフレーションと過剰債務」『フィナンシャル・レビュー』66号、2002年12月号

北浦修敏・原田泰・坂村素数・篠原哲「構造的失業とデフレーション」財務省財務総合政策研究所『フィナンシャル・レビュー』第67号、2003年

玄田有史・近藤絢子「構造的失業の再検討 - 失業率上昇の背景 -」内閣府経済社会総合研究所 Discussion Paper Series Nb. 53、2000 年 8 月

林文夫「構造改革なくして成長なし」岩田規久男・宮川努『失われた10年の真因は何か』東洋経済新報社、2003年

原田泰『日本の「大停滞」が終わる日』日本評論社、2003年

宮川努「「失われた10年」と産業構造の転換」岩田規久男・宮川努編著『失われた10年の真因は何か』東洋経済新報社、2003年

元橋一之「日本経済の情報化と生産性に関する米国との比較分析」経済産業研究所 Discussion Paper Series 2-J-018

バーロ、R.J.、X. サラ-イ-マーティン『内生的経済成長論』I、Ⅱ、九州大学出版会、1997年（R.J. Barro and X. Sala-i-Martin, Economic Growth, Mt-Graw Hill, Inc. 1995）

ブランチャード、QJ.、S. フィッシャー、高田聖治訳『マクロ経済学講義』多賀出版、1999年(Diviier Jean Blanchard and Stanley Fischer, Lectures on Microeconomics, MIT Press, 1989)

ローマー、デビッド、堀雅博他訳『上級マクロ経済学』日本評論社、1998年(David Roner, Advanced
Macroeconomics, McGraw-Hill Companies, Inc. 1996)
未定稿・引用禁止

大停滞はなぜ起こったのか：資源配分の非効率か、全要素生産性の低下か？

(図表集)

原田泰・中田一良

2003年10月26日

図2 資本の限界生産性の比較
図３ 労働の限界生産性の比較

時給w(円)・・・労働の限界生産性・・・労働の限界生産性(ソロー残差)

図4 オイラー方程式 90年=1.0と仮定 $ \beta=0.9 $

オイラー方程式(雇用者ベース) → オイラー方程式(20歳以上64歳以下人口)
図 5 余暇と消費の代替 90=1.0 と仮定 ψ=0.85

余暇と消費の代替(雇用者ベース数) → 余暇と消費の代替(20歳以上64歳以下人口)

図6 労働需要の比較

総労働投入量 ☑ あるべき労働需要 ☑ あるべき労働需要(ソロー残差)
図7 国民所得の実績値と理論値
図10 実質賃金の労働の限界生産性からの乖離と失業率
(注) 労働稼働率は、総労働投入/(20-64歳人口×24時間×365日)にて算出。

表12-1 実際のデータからソロー残差をTFPとした場合

单位：%

80-87	87-91	91-2001	80-87→91-00の変化
実質国民所得成長率	3.1	4.7	0.5	-2.6
資本の寄与度	1.4	1.7	0.7	-0.6
労働の寄与度	1.1	1.1	-0.2	-1.3
TFPの寄与度(残差)	0.6	1.9	0.0	-0.7

表12-2 TFPを一定として実質賃金が労働の限界生産性に等しかったと仮定した場合

91-2001	80-87⇒91-00の変化
実質国民所得成長率	2.4	-0.7
資本の寄与度	0.7	-0.6
労働の寄与度	1.1	0.0
TFPの寄与度(残差)	0.6	0.0
図13-1 乖離を説明する変数の動き

図13-2 乖離を説明する変数の動き

☑ 産業別の雇用者数の移動 ☑ 職業別の就業者数の移動 ☑ 産業別ミスマッチ指数(右目盛り)
・産業別の雇用者数の移動

図13-2 乖離を説明する変数の動き

被説明変数:実質賃金の労働の限界生産性からの乖離率(TFPの伸びを一定と仮定としたケース)

說明变数
定數項	M2+CDの伸び率	GDPデフレータの伸び率	公的固定資本形成の伸び率	過剰債務の伸び率	過剰債務の対数値	産業別ミスマッチ指数	産業別ミスマッチ指数の変化幅	産業別の雇用者数の移動	産業別の雇用者数の移動の変化幅	職業別の就業者数の移動	職業別の就業者数の移動の変化幅	決定係数(自由度修正消み)	標準誤差	DW比
0.0254	-0.6866	-0.9016	-0.1028	0.0352	0.8169	0.0152	1.0179
2.7243	-5.7906	-3.4612	-1.7237	3.4394
0.0671	-1.0928	-0.5505	0.0111	0.0760	0.7925	0.0161	1.8651
6.7680	-6.0339	-1.7824	0.1914	3.1533
0.1038	-0.6220	-0.5657	-0.0356	-2.7121	0.7055	0.0193
2.2981	-3.9430	-1.6682	-0.5073	-1.2959
0.0464	-0.6775	-0.7774	-0.0186	-0.3834	0.6462	0.0210
4.7853	-4.1058	-1.8114	-0.2478	-0.2104
-0.0081	-0.6900	-0.8473	0.0174	3.9530	0.7142	0.0190
-0.2150	-4.6562	-2.5523	0.2423	1.4799
0.0470	-0.6994	-0.6773	-0.0141	1.4572	0.6624	0.0205	0.6799
4.9470	-4.3272	-1.7202	-0.1924
0.0254	-0.6862	-0.9015	-0.1028	-0.0001	0.0352	0.8038	0.0158
2.6198	-5.4506	-3.3436	-1.6642	-0.0155	3.3223
0.0695	-1.1520	-0.6165	0.0103	0.0072	0.0818	0.7919	0.0161
6.7967	-6.0273	-1.9480	0.1762	0.9811	3.2916
0.1054	-0.6129	-0.5605	-0.0356	-0.0016	-2.7958	0.6853	0.0200
2.2253	-3.6194	-1.5947	-0.4901	-0.1994	-1.2688
0.0466	-0.6824	-0.7855	-0.0190	0.0011	-0.3343	0.6194	0.0218
4.5973	-3.8669	-1.7425	-0.2443	0.1138	-0.1724
-0.0103	-0.7019	-0.8553	0.0181	0.0026	4.1321	0.6961	0.0196
-0.2602	-4.4689	-2.4924	0.2436	0.3285	1.4717
0.0474	-0.7100	-0.7028	-0.0150	0.0025	1.5174	0.6384	0.0212	0.6601
4.7765	-4.1287	-1.6786	-0.1976	0.2653	0.8439

定数項	M2+CDの伸び率	GDPデフレータの伸び率	公的固定資本形成の伸び率	過剰債務の伸び率	過剰債務の対数値	産業別ミスマッチ指数	産業別ミスマッチ指数の変化幅	産業別の雇用者数の移動	産業別の雇用者数の移動	職業別の就業者数の移動	職業別の就業者数の移動	決定係数(自由度修正し)	標準誤差	DW比
-0.1035	-0.5647	-0.4195	-0.1020	-	0.0098	0.0189	0.8275	0.0148	0.9275
-1.1090	-3.8998	-0.9764	-1.7624	1.3875	1.2281	0.9196	0.0100	1.5853
-0.2778	-0.4784	-0.1518	-0.1040	0.0233	0.0199	0.8122	0.0154	0.9584
-3.8605	-2.8082	-0.7253	-2.3967	4.8105	1.0486
-0.2315	-0.4839	-0.0331	-0.0826	0.0182	1.0204
-2.0230	-3.6202	-0.1031	-1.4222	3.0869	0.4947
-0.3292	-0.3300	-0.1014	-0.1245	0.0266	0.2764	0.9134	0.0104	1.4110
-5.8067	-3.4041	-0.4309	-3.0846	6.6494	0.3048
-0.2490	-0.4841	-0.1902	-0.0459	0.0168	4.2288	0.8600	0.0133	1.1771
-3.8460	-4.1971	-0.6728	-0.8708	4.0780	2.2608
-0.3264	-0.3306	-0.1287	-0.1238	0.0264	0.0596	0.9128	0.0104	1.3732
-5.5936	-3.2986	-0.5916	-3.0181	6.4217	0.0661

(出所·注)

大西・中澤・原田(2002)に基づく期末値を各年の値としている。

・産業別ミスマッチ指数

日銀短観の各産業別雇用判断DI (全国企業規模計) の分散を、各産業の調査対象企業数でウェイト調整し算出。

(資料)日本銀行 企業短期経済観測調査

Σ | (今期の産業別雇用者数 - 前期の産業別雇用者数) | / Σ 今期の産業別雇用者数 (対象は30業種)

(資料)総務省勞働力調査

Σ | (今期の職業別就業者数 - 前期の職業別就業者数) | /Σ 今期の職業別就業者数 (対象は15職種)
## 第2章

# 被災地の復興と持続可能な地域づくり

平成23年3月11日にマグニチュード9.0という日本周辺での観測史上最大の地震が発生し、それによって引き起こされた高い津波によって東北地方の太平洋沿岸を中心に広範かつ甚大な被害が生じました。また、震災に伴う東京電力福島第一原子力発電所の事故によって大量の放射性物質が環境中に放出され、今なお我が国にとって最大の環境問題となっています。

東日本大震災の発生から4年が過ぎ、被災地では東日本大震災の被害を乗り越えるべく、様々な主体による生活再建に向けた懸命の努力が続けられています。中でも環境施策に関して、震災に伴って発生した災害廃棄物や津波堆積物については、被災地において仮設焼却炉を建設するなど最大限の処理を行うとともに、広域処理や積極的な再生利用が推し進められた結果、その処理はほぼ完了に至りました。一方、地域によっては、依然として高い放射線量が計測されているほか、被災地域は人口減少や風評被害等、社会的、経済的にも克服すべき課題を多く抱えています。国は、今後も引き続き、被災地の復興に向けた様々な取組を講じる前提として、被災地の人々の立場に立って考え、被災地の人々に寄り添い、親身になって説明、対応していきます。

本章では、第1節で東日本大震災からの復興に向けた取組の最新の進捗状況を概観したのち、第2節では、復興に向けて環境だけでなく経済・社会的課題の解決に資する新たな地域づくりの取組や被災地域発の新たな活動・研究などの先進的な取組について紹介していきます。

## 第1節 被災地の復興に向けた取組の進捗状況

## 1 放射性物質汚染対処特措法に基づく取組の進捗状況

東日本大震災に伴う東京電力福島第一原子力発電所の事故により、当該原子力発電所から放出された放射性物質由来の環境汚染が生じました。これに対応すべく、第177回国会において「平成二十三年三月十一日に発生した東北地方太平洋沖地震に伴う原子力発電所の事故により放出された放射性物質による環境汚染への対処に関する特別措置法」（平成23年法律第110号。以下「放射性物質汚染対処特措法」という。）が制定され、平成23年8月30日に公布、平成24年1月1日に全面施行されました。

放射性物質汚染対処特措法は、[1] 放射性物質に汚染された廃棄物の処理、及び[2] 放射性物質に汚染された土壌等（草木、工作物等を含む）の除染等の措置等を据え、復興に向けた国・地方公共団体・関係者等の責務や協力体制等を定めています（図2-1-1）。以下では、放射性物質汚染対処特措法に基づく廃棄物処理、除染等の進捗状況について、それぞれ説明していきます。
図2-1-1 放射性物質汚染対処特措法の概要

資料：環境省資料より作成

## (1) 放射性物質に汚染された廃棄物の処理

放射性物質汚染対処特措法では、安全に放射性物質に汚染された廃棄物の処理が行われるよう、遵守すべき処理基準を定めています（図2-1-2）。国が収集、運搬、保管及び処分を行う事故由来の放射性物質に汚染された廃棄物は「特定廃棄物」と呼ばれており、「1」環境大臣が、国がその地域内にある廃棄物の収集・運搬・保管及び処分を実施する必要があると指定した地域（以下「対策地域」という。）における「対策地域内廃棄物」、「2」対策地域内外にかかわらず、一定の濃度（事故由来放射性物質の濃度がセシウム134とセシウム137の合計で8,000ベクレル/kg）を超え、環境大臣が指定した「指定廃棄物」の二つで構成され、国が責任を持って処理を行うこととしています。

図2-1-2 放射性物質に汚染された廃棄物の処理基準

資料：環境省資料より作成

以下では、国が放射性物質汚染対処特措法に基づいて処理を行っている福島県内の対策地域内廃棄物に関する取組及び福島県（対策地域外）を含む12都県における指定廃棄物に関する取組について、それぞれ進捗状況を紹介します。