Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
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Table 1. Sample Statistics

1990	2000	2010
Mean	Std. Dev.	Mean	Std. Dev.	Mean	Std. Dev.
Consumption expenditures (yen) in six months share of	1,776,773	(1,032,668)	1,869,460	(1,075,373)	1,687,624	(903,409)
Alcohol	0.018	(0.022)	0.018	(0.023)	0.016	(0.021)
Tabacco	0.004	(0.011)	0.004	(0.010)	0.004	(0.013)
Clothing for men	0.018	(0.022)	0.012	(0.016)	0.010	(0.014)
Clothing for women	0.034	(0.040)	0.026	(0.034)	0.018	(0.020)
Golf	0.000	(0.004)	0.000	(0.006)	0.000	(0.003)
Cosmetics	0.008	(0.010)	0.008	(0.011)	0.008	(0.010)
Household head's spending money	0.057	(0.069)	0.047	(0.062)	0.029	(0.049)
Adult expenditures	0.140	(0.083)	0.115	(0.079)	0.085	(0.059)
Clothing for children	0.010	(0.015)	0.007	(0.013)	0.005	(0.010)
Education	0.054	(0.075)	0.048	(0.079)	0.045	(0.078)
Child expenditures	0.063	(0.080)	0.055	(0.083)	0.050	(0.082)
Number of family members that are	3.234	(1.057)	2.949	(0.985)	2.903	(0.980)
Male and aged 0 to 5	0.036	(0.103)	0.035	(0.104)	0.025	(0.086)
Male and aged 6 to 15	0.071	(0.136)	0.042	(0.111)	0.045	(0.117)
Male and aged 16 to 19	0.021	(0.078)	0.014	(0.063)	0.011	(0.056)
Male and aged 20 to 59	0.254	(0.180)	0.250	(0.206)	0.207	(0.200)
Male and aged 60 or over	0.112	(0.199)	0.149	(0.218)	0.200	(0.230)
Female and aged 0 to 5	0.031	(0.095)	0.032	(0.099)	0.024	(0.083)
Female and aged 6 to 15	0.059	(0.126)	0.043	(0.116)	0.049	(0.120)
Female and aged 16 to 19	0.026	(0.084)	0.017	(0.070)	0.014	(0.061)
Female and aged 20 to 59	0.310	(0.190)	0.289	(0.206)	0.238	(0.214)
Female and aged 60 or over	0.078	(0.177)	0.130	(0.212)	0.187	(0.232)
Occupation dummy 1: Blue-collar workers	0.208	(0.406)	0.168	(0.374)	0.194	(0.396)
Occ. dummy 2: White-collar workers (private)	0.324	(0.468)	0.316	(0.465)	0.257	(0.437)
Occ. dummy 3: White-collar workers (governments)	0.112	(0.315)	0.092	(0.289)	0.077	(0.267)
Occ. dummy 4: Self-employed of other workers	0.202	(0.401)	0.183	(0.387)	0.167	(0.373)
Occ. dummy 5: Jobless	0.155	(0.362)	0.241	(0.428)	0.305	(0.461)
Home owner dummy	0.669	(0.471)	0.712	(0.453)	0.756	(0.430)
Multiple worker dummy	0.469	(0.499)	0.420	(0.494)	0.429	(0.495)
Number of observations	977	990	1,036

(Source) Author's calculations using nuclear households surveyed from January to June in 1990, 2000, and 2010.
Table 2. Estimated $ \pi $ -ratios for (possible) Adult Goods
Table 3. Differences in $ \pi $ -ratios by Gender ( $ \pi $ (Male) $ -\pi $ (Female)) for Adult Goods
Alcohol	Tabacco	Clothing for men	Clothing for women	Golf	Cosmetics	HH's spending money	Total Adult expenditures (excl. clothing)
(a)	(b)	(c)	(d)	(e)	(f)	(g)	(h)
1990
Children
0-5	0.52	(0.66)	-2.55	(2.21)	-0.34	(0.38)	-0.11	(0.39)	3.15	(2.50)	-0.44	(0.58)	-0.17	(0.42)	-0.15	(0.22)
6-15	0.72	(0.52)	0.64	(1.62)	0.19	(0.30)	-0.56 $ * $	(0.30)	2.04	(1.88)	0.10	(0.45)	-0.21	(0.32)	-0.13	(0.17)
16-19	0.14	(0.81)	0.10	(2.53)	1.66 $ *\*\* $	(0.48)	-1.59 $ *\*\* $	(0.48)	-0.14	(2.74)	0.92	(0.72)	-0.08	(0.51)	-0.17	(0.26)
Adults
20-59	0.74	(0.50)	2.09	(1.70)	1.07 $ *\*\* $	(0.30)	-1.25 $ *\*\* $	(0.30)	-2.30	(1.86)	-0.83 $ * $	(0.44)	0.56 $ * $	(0.32)	0.10	(0.16)
60-	0.28	(0.77)	-4.92 $ * $	(2.76)	1.00 $ *\* $	(0.46)	-0.49	(0.45)	-3.00	(2.73)	0.37	(0.68)	0.35	(0.49)	0.12	(0.25)
2000
Children
0-5	0.00	(0.62)	-0.28	(1.29)	0.76 $ * $	(0.46)	0.01	(0.41)	-1.56	(1.69)	0.08	(0.58)	-0.12	(0.45)	0.01	(0.24)
6-15	0.13	(0.57)	-0.11	(1.19)	0.44	(0.42)	-0.49	(0.37)	3.22 $ * $	(1.74)	-0.53	(0.53)	0.03	(0.41)	-0.05	(0.22)
16-19	-0.97	(0.93)	-1.87	(1.96)	1.54 $ *\* $	(0.69)	-1.46 $ *\* $	(0.61)	-0.02	(2.48)	-0.05	(0.86)	-0.09	(0.67)	-0.40	(0.36)
Adults
20-59	1.63 $ *\*\* $	(0.47)	0.37	(0.92)	1.06 $ *\*\* $	(0.34)	-1.01 $ *\*\* $	(0.29)	-0.09	(1.17)	-0.09	(0.41)	0.57 $ * $	(0.32)	0.28 $ * $	(0.17)
60-	2.64 $ *\*\* $	(0.76)	1.95	(1.53)	1.22 $ *\* $	(0.53)	-2.20 $ *\*\* $	(0.46)	-0.73	(1.86)	-0.32	(0.65)	1.66 $ *\*\* $	(0.53)	0.59 $ *\* $	(0.27)
2010
Children
0-5	-0.40	(0.81)	0.42	(5.89)	0.48	(0.60)	-0.55	(0.43)	1.81	(4.60)	0.37	(0.50)	-0.68	(0.60)	-0.35	(0.30)
6-15	0.20	(0.60)	1.36	(4.49)	1.37 $ *\*\* $	(0.46)	-0.67 $ *\* $	(0.32)	2.07	(3.56)	-0.23	(0.37)	0.15	(0.45)	0.09	(0.22)
16-19	1.47	(1.17)	4.15	(9.06)	0.66	(0.86)	-1.74 $ *\*\* $	(0.62)	-0.48	(6.49)	-1.07	(0.73)	0.10	(0.86)	-0.17	(0.42)
Adults
20-59	0.92 $ *\* $	(0.45)	5.86	(5.57)	0.67 $ *\* $	(0.33)	-0.54 $ *\* $	(0.23)	5.08	(3.91)	-0.80 $ *\*\* $	(0.27)	0.37	(0.33)	0.22	(0.16)
60-	0.99	(0.70)	4.20	(6.24)	1.35 $ *\*\* $	(0.53)	-0.41	(0.36)	1.44	(4.01)	-0.99 $ *\* $	(0.42)	0.83	(0.52)	0.47 $ * $	(0.25)
Notes. Numbers in parentheses are standard errors.
***	, **, and * indicate significance at the 1 percent, 5 percent, and 10 percent level, respectively.
Test statistics are asymptotically distributed as $ \chi^{2} $ with six degree of freedom under the null hypothesis that the $ \pi $ -ratios are the same between the two genders.
Table 4. Outlay Equividence Ratios ( $ \pi $ -ratios) for Child Goods

Gender and age	Clothing for children	Education	Total Child expenditures	Wald tests for equality of $ \pi $ -ratios, (a) and (b).
(a)	(b)	(c)
1990
Children
M 0-5	3.16 ***	(0.52)	0.94 ***	1.20 ***	14.88 ***
M 6-15	1.59 ***	(0.35)	2.00 ***	1.95 ***	1.03
M 16-19	-1.54 ***	(0.54)	4.34 ***	3.65 ***	72.38 ***
F 0-5	4.43 ***	(0.60)	0.93 ***	1.34 ***	29.02 ***
F 6-15	3.63 ***	(0.49)	1.97 ***	2.17 ***	9.64 ***
F 16-19	-1.47 ***	(0.52)	2.78 ***	2.28 ***	46.48 ***
Adults
M 20-59	-1.04 ***	(0.39)	-0.37	-0.45 **	2.26
M 60-	-0.46	(0.49)	-0.42	-0.43	0
F 20-59	-1.06 ***	(0.39)	-0.53 **	-0.59 ***	1.39
F 60-	-1.75 ***	(0.56)	-0.44	-0.59 **	4.14 **
2000
Children
M 0-5	4.24 ***	(0.63)	1.83 ***	2.06 ***	11.93 ***
M 6-15	3.37 ***	(0.56)	2.81 ***	2.86 ***	0.77
M 16-19	-1.79 **	(0.75)	3.70 ***	3.19 ***	36.13 ***
F 0-5	5.29 ***	(0.71)	1.31 ***	1.68 ***	26.55 ***
F 6-15	4.79 ***	(0.63)	2.92 ***	3.09 ***	7.17 ***
F 16-19	-1.89 ***	(0.68)	4.95 ***	4.32 ***	62.88 ***
Adults
M 20-59	-1.13 ***	(0.36)	-0.06	-0.16	6.42 **
M 60-	-0.70	(0.49)	-0.26	-0.30	0.58
F 20-59	-0.73 *	(0.42)	0.13	0.05	3.15 *
F 60-	-1.78 ***	(0.58)	0.32	0.13	9.84 ***
2010
Children
M 0-5	4.10 ***	(0.73)	2.29 ***	2.43 ***	4.83 **
M 6-15	4.00 ***	(0.61)	2.75 ***	2.85 ***	3.29 *
M 16-19	-2.37 ***	(0.89)	2.13 ***	1.78 ***	17.8 ***
F 0-5	5.40 ***	(0.86)	1.53 ***	1.83 ***	16.61 ***
F 6-15	6.00 ***	(0.77)	2.43 ***	2.71 ***	18.4 ***
F 16-19	-0.37	(0.81)	6.15 ***	5.64 ***	38.32 ***
Adults
M 20-59	-1.27 ***	(0.38)	-0.20	-0.29	5.87 **
M 60-	-1.27 ***	(0.48)	-0.72 **	-0.77 ***	0.95
F 20-59	-1.10 ***	(0.39)	-0.28	-0.34	3.25 *
F 60-	-1.25 **	(0.54)	-0.15	-0.24	3.09 *

Notes. M=male; F=female. Numbers in parentheses are standard errors.

Notes. M=male; F=female. Numbers in parentheses are standard errors.

***, **, and * indicate significance at the 1 percent, 5 percent, and 10 percent level, respectively. Test statistics in the last column are asymptotically distributed as $ \chi^{2} $ with one degree of freedom under the null hypothesis that the $ \pi $ -ratios are the same between the two genders.
Table 5. Differences in $ \pi $ -ratios by Gender ( $ \pi $ (Male)- $ \pi $ (Female)) for Child Goods

Clothing for children	Education	Total Child expenditures
π male-π female	St.Err.	π male-π female	St.Err.	π male-π female	St.Err.
1990
Children
0-5	-1.27 **	(0.63)	0.01	(0.38)	-0.14	(0.34)
6-15	-2.04 ***	(0.52)	0.03	(0.29)	-0.21	(0.26)
16-19	-0.06	(0.76)	1.56 ***	(0.47)	1.37 ***	(0.43)
Adults
20-59	0.02	(0.47)	0.16	(0.28)	0.14	(0.26)
60-	1.29 *	(0.74)	0.01	(0.44)	0.16	(0.40)
2000
Children
0-5	-1.06	(0.68)	0.52	(0.40)	0.38	(0.37)
6-15	-1.42 **	(0.63)	-0.11	(0.37)	-0.23	(0.34)
16-19	0.10	(1.01)	-1.25 **	(0.61)	-1.13 **	(0.56)
Adults
20-59	-0.40	(0.47)	-0.19	(0.28)	-0.21	(0.26)
60-	1.08	(0.78)	-0.59	(0.45)	-0.43	(0.42)
2010
Children
0-5	-1.30	(0.86)	0.76	(0.52)	0.60	(0.49)
6-15	-2.00 ***	(0.66)	0.31	(0.39)	0.13	(0.36)
16-19	-2.00	(1.23)	-4.03 ***	(0.79)	-3.87 ***	(0.73)
Adults
20-59	-0.18	(0.45)	0.08	(0.28)	0.06	(0.26)
60-	-0.02	(0.71)	-0.57	(0.44)	-0.53	(0.41)

Notes. Numbers in parentheses are standard errors.

***, **, and * indicate significance at the 1 percent, 5 percent, and 10 percent level, respectively.
## Appendix A: Definition of Adult and Child Goods

Adult expenditures = Alcohol + Tobacco + Clothing for men + Clothing for women + Golf + Cosmetics + Household head's spending money.
Child expenditures = Clothing for children + Education.
Alcohol = “Sake” + “Shochu” distilled spirits + Beer + Whisky + Wine + Other alcoholic beverages + Drinking outside the home.
Tobacco = Tobacco.
Clothing for men = Men’s Japanese clothing + Men’s suits + Men’s jackets + Men’s slacks + Men’s coats + Other men’s clothing + Men’s business shirts + Other men’s shirts + Men’s sweaters + Men’s underwear + Men’s nightwear + Men’s socks + Men’s shoes.
Clothing for women = Women’s “Kimono” + Women’s “Obi” + Other women’s Japanese clothing + Women’s dresses, ready-made + Skirts + Women’s slacks + Women’s coats + Other women’s clothing + Women’s blouses + Other women’s shirts + Women’s sweaters + Women’s underwear for body foundation + Other women’s underwear + Women’s nightwear + Women’s stockings + Women’s socks + Women’s shoes.
Golf = Golf goods.
Cosmetics = Skin cream + Skin lotion + Makeup foundation + Lipstick + Other cosmetics. Household head’s spending money = Pocket money.

Clothing for children = Children’s Japanese clothing + Boys’ school uniforms + Girl’s school uniforms + Children’s dresses + Babies’ clothing + Children’s shirts + Children’s sweaters + Children’s underwear + Children’s nightwear + Children’s socks & stockings + Children’s shoes.

Education = Students’ train pass tickets, railway + Students’ bus pass tickets, bus + School fees (Elementary school to college and/or university, kindergarten, special training school) + School textbooks + Reference books for study + Tutorial fees + Educational fees + Lesson fees, music & recreational + Lesson fees, sporting + Bags for students + Nursery fees.
Appendix B. Sample Statistics for Households Surveyed from July to December.

1,990	2,000	2,010
Mean	Std. Dev.	Mean	Std. Dev.	Mean	Std. Dev.
Consumption expenditures (yen) in six months share of	1,918,481	(1,111,970)	1,940,152	(1,097,794)	1,695,340	(864,191)
Alcohol	0.022	(0.024)	0.022	(0.024)	0.020	(0.023)
Tabacco	0.005	(0.011)	0.004	(0.011)	0.004	(0.013)
Clothing for men	0.021	(0.023)	0.013	(0.015)	0.009	(0.011)
Clothing for women	0.033	(0.036)	0.024	(0.027)	0.018	(0.020)
Golf	0.000	(0.005)	0.000	(0.003)	0.000	(0.002)
Cosmetics	0.007	(0.010)	0.008	(0.011)	0.009	(0.011)
Household head's spending money	0.056	(0.068)	0.049	(0.067)	0.033	(0.055)
Adult expenditures	0.145	(0.081)	0.119	(0.076)	0.092	(0.065)
Clothing for children	0.008	(0.012)	0.005	(0.009)	0.005	(0.009)
Education	0.045	(0.063)	0.046	(0.078)	0.038	(0.069)
Child expenditures	0.053	(0.066)	0.051	(0.080)	0.043	(0.072)
Number of family members that are	3.261	(1.022)	2.961	(0.992)	2.910	(1.011)
Male and aged 0 to 5	0.033	(0.094)	0.022	(0.080)	0.028	(0.091)
Male and aged 6 to 15	0.066	(0.134)	0.047	(0.114)	0.045	(0.114)
Male and aged 16 to 19	0.025	(0.085)	0.014	(0.063)	0.012	(0.058)
Male and aged 20 to 59	0.262	(0.179)	0.243	(0.198)	0.214	(0.201)
Male and aged 60 or over	0.103	(0.194)	0.158	(0.220)	0.190	(0.231)
Female and aged 0 to 5	0.036	(0.102)	0.035	(0.098)	0.024	(0.085)
Female and aged 6 to 15	0.069	(0.135)	0.044	(0.115)	0.046	(0.112)
Female and aged 16 to 19	0.028	(0.086)	0.015	(0.064)	0.017	(0.074)
Female and aged 20 to 59	0.302	(0.178)	0.292	(0.214)	0.246	(0.208)
Female and aged 60 or over	0.077	(0.176)	0.130	(0.212)	0.177	(0.230)
Occupation dummy 1: Blue-collar workers	0.198	(0.399)	0.174	(0.379)	0.176	(0.381)
Occ. dummy 2: White-collar workers (private)	0.333	(0.472)	0.317	(0.465)	0.289	(0.453)
Occ. dummy 3: White-collar workers (governments)	0.123	(0.328)	0.090	(0.287)	0.079	(0.270)
Occ. dummy 4: Self-employed of other workers	0.220	(0.415)	0.197	(0.398)	0.153	(0.360)
Occ. dummy 5: Jobless	0.126	(0.332)	0.222	(0.416)	0.304	(0.460)
Home owner dummy	0.694	(0.461)	0.700	(0.458)	0.745	(0.436)
Multiple worker dummy	0.484	(0.500)	0.443	(0.497)	0.388	(0.488)
Number of observations	963	1,017	1,028

(Source) Author's calculations using nuclear households surveyed from July to December in 1990, 2000, and 2010.
独立行政法人日本学術振興会平成24年度学術研究助成業務に関する報告書に付する文部科学大臣の意見
独立行政法人日本学術振興会法（平成14年12月13日法律第159号）第21条第2項の規定に基づき、平成24年度学術研究助成業務に関する報告書に付する文部科学大臣の意見は次のとおりである。

平成25年11月

文部科学大臣
## 平成24年度学術研究助成業務に関する報告書に付する 文部科学大臣の意見

科学研究費助成事業（科研費）は、全ての研究活動の基盤である、研究者の自由な発想に基づいて行われる「学術研究」を幅広く支援する唯一の「競争的資金」であり、我が国における重厚な知的基盤の形成に貢献するとともに、未来を担う人材の育成や将来のイノベーションの芽を育てるという大きな役割を担っている。

平成11年度に、独立行政法人日本学術振興会（以下「振興会」という。）（当時は特殊法人日本学術振興会）は、文部科学省（当時は文部省）から科研費の一部業務の移管を受けて以来、順次業務の移管を受け、現在ではほとんどの科研費業務を実施するとともに、審査制度等の改善に努め、公平・公正な審査制度を確立し、研究者をはじめとする多くの関係者から高い信頼・評価を得ている。

平成23年度に、研究現場から長年強い要望のあった、会計年度にとらわれない研究費の複数年度にわたる柔軟な使用を可能とするため、独立行政法人日本学術振興会法の一部改正により、振興会に「学術研究助成基金」を創設し、これにより、研究活動の更なる活性化及び限られた研究費の効率的な活用を図ることができるようになった。また、平成24年度には、新たに2種目の一部を基金化した。

当該基金によって実施された平成24年度学術研究助成業務については、以下の点から、透明性・公正性に十分留意したものであり、適正であったと認められる。

1．振興会においては、「学術研究助成基金補助金交付要綱」（文部科学大臣決定）に基づき、学術研究助成基金を増額して助成事業を実施した。

2．助成金の交付に当たっては、「学術研究助成基金の運用基本方針」（文部科学大臣決定）にのっとり、振興会が制定した複数年度にわたる柔軟な予算執行を可能とする「科学研究費助成事業（学術研究助成基金助成金）取扱要領」に基づき、適切に助成金を交付した。

3．研究課題の公募に当たっては、上記の関係規程及び文部科学省からの通知に基づいて「科学研究費助成事業—科研費—公募要領」を作成し、関係研究機関に対して通知するとともに、関係資料のホームページへの掲載や研究機関及び研究者向けの説明会開催等により広く周知を行い、多数の応募につながった。

また、審査に当たっては、上記の関係規程及び「独立行政法人日本学術振興会が行う科学研究費助成事業の審査の基本的考え方」（文部科学省科学技術・学術審議会決定）に基づいて制定した「科学研究費補助金（基盤研究等）における審査及び評価に関する規程」に基づき、書面審査及び合議審査の2段階により、専門分野に近い複数の専門家による審査（ピア・レビュー）によって学術的な重要性や波及効果の観点等からの厳正・公正な審査を経て、採択課題が決定された。

4. 学術研究助成基金の管理については、特別な勘定を設けることで区分経理を行い、基金管理委員会等で定めた関係規程にのっとり、安定性と収益性に配慮した適切な運用が図られた。また、研究費の不正使用等を防止するため、研究機関に対する不正防止のための体制整備や内部監査実施等の義務付け、研修会・説明会の実施及び研究者向けハンドブックの配布等により、適切な指導・助言を行った。

なお、振興会においては、研究費が適正に使用されるよう、引き続き、執行管理の充実に向けた取組を行うことが必要である。
## Access to Mita Kaigisho

## RAILWAYS

5 minutes walk from Exit No.2, Azabu-juban Station

: Tokyo Metro Namboku Line (N04) / Toei Oedo Line (E22)

TOKYO METROPOLITAN BUS

2 minutes walk from Ninhashi Bus stop

都06系统 “都06” from Shimbashi Sta. to Shibuya Sta. (15 minutes)

橋86系統 “橋86” from Shimbashi Sta. to Meguro Sta. (16 minutes)

## TAXI / WALK

•Tamachi Station (JR Line)

•Mita Station (Toei Mita Line

/ Toei Asakusa Line)

20 minutes walk

7 minutes by Taxi
表4-1-3 健康項目の環境基準達成状況（非達成率）

平成23年度	平成22年度
河川	湖沼	海域	全体	全体
a:超過
地点数	b:調查
地点数	a:超過
地点数	b:調查
地点数	a:超過
地点数	b:調查
地点数	a:超過
地点数	b:調查
地点数	a/b
(%)	a:超過
地点数	b:調查
地点数	a/b
(%)
カドミウム	5	3,048	0	267	0	848	5	4,163	0.12	1	4,289	0
全シアン	0	2,815	0	238	0	723	0	3,776	0	0	3,914	0
鉛	5	3,205	1	269	0	830	6	4,304	0.14	11	4,450	0.25
六価クロム	0	2,871	0	245	0	811	0	3,927	0	0	4,043	0
砥素	26	3,162	2	270	0	872	28	4,304	0.65	25	4,380	0.57
総水銀	1	2,969	0	256	0	859	1	4,084	0	1	4,219	0
アルキル水銀	0	679	0	70	0	214	0	963	0	0	986	0
PCB	0	1,767	0	157	0	469	0	2,393	0	0	2,448	0
ジフロロメタン	0	2,663	0	215	0	597	0	3,475	0	2	3,508	0.06
四塩化炭素	0	2,630	0	214	0	562	0	3,406	0	0	3,459	0
1,2-ジフロロエタン	1	2,663	0	215	0	602	1	3,480	0	2	3,508	0.06
1,1-ジフロロエチレン	0	2,670	0	215	0	602	0	3,487	0	0	3,497	0
シス-1,2-ジフロロエチレン	0	2,708	0	215	0	594	0	3,517	0	0	3,507	0
1,1,1-トリクロロエタン	0	2,688	0	222	0	594	0	3,504	0	0	3,527	0
1,1,2-トリクロロエタン	0	2,687	0	215	0	594	0	3,496	0	0	3,490	0
トリクロロエチレン	0	2,747	0	227	0	607	0	3,581	0	0	3,633	0
テトラクロロエチレン	0	2,748	0	227	0	607	0	3,582	0	0	3,633	0
1,3-ジクロロプロペン	0	2,659	0	221	0	551	0	3,431	0	0	3,482	0
チウラム	0	2,611	0	217	0	538	0	3,366	0	0	3,424	0
シマジン	0	2,632	0	217	0	546	0	3,395	0	0	3,425	0
チオベンカルブ	0	2,639	0	217	0	538	0	3,394	0	0	3,400	0
ベンゼン	0	2,627	0	216	0	592	0	3,435	0	0	3,458	0
セレン	0	2,653	0	212	0	588	0	3,453	0	0	3,482	0
硝酸性窒素及び亜硝酸性窒素	3	3,129	0	349	0	742	3	4,220	0.07	3	4,322	0.07
ふつ素	15
(23)	2,705
(2,728)	0	239
(239)	-
-	(29)	15
(23)	2,944
(2,996)	0.51	13
(25)	2,968
(3,010)	0.44
ほう素	1
(79)	2,631
(2,710)	0
(4)	234
(238)	-
-	(27)	1
(83)	2,865
(2,975)	0	1
(93)	2,837
(2,955)	0
1,4-ジオキサン	1	2,495	0	199	0	642	1	3,336	0	2	2,963	0.07
合計(のべ地点数)	58	3,931	3	396	0	1,107	61	5,434	1.12	61	5,525	1.10

資料：環境省「平成23年度公共用水域水質測定結果」

大阪湾を除く瀬戸内海は79.3％となっています (図4-1-23)。

一方、全窒素及び全りんの環境基準の達成率は、平成23年度は湖沼47.9%（同50.4%）、海域84.8%（81.6%）となり、湖沼では依然として低い水準で推移しています。閉鎖性海域の海域別の全窒素及び全りんの環境基準達成率は、東京湾は100%（6水域中6水域）、伊勢湾は42.9%（7水域中3水域）、大阪湾は100%（3水域中3水域）、大阪湾を除く瀬戸内海は93.0%（57水域中53水域）となっています。

また、平成22年の赤潮の発生状況は、東京湾29件、伊勢湾35件、瀬戸内海91件、有明海35件となっています。また、これらの海域では貧酸素水塊や青潮の発生も見られました。湖沼についてもアオコや淡水赤潮の発生が見られました。
図4-1-27 年度別の土壌汚染判明事例件数

の増加、地方公共団体における地下水の常時監視の体制整備や土壤汚染対策に係る条例の整備等に伴い、近年、土壤汚染事例の判明件数が増加しています。都道府県や土壤汚染対策法の政令市が把握している調査の結果では、平成23年度に土壌の汚染に係る環境基準又は土壤汚染対策法の指定基準を超える汚染が判明した事例は942件となっています（図4-1-27）。事例を有害物質の項目別でみると、鉛、ふっ素、砒素などが多くみられます。

図4-1-28 代表的地域の地盤沈下の経年変化

## 5 地盤環境の現状

地盤沈下は、地下水の過剰な採取により地下水位が低下し、主として、粘土層が収縮するために生じますが、平成23年3月11日の東北地方太平洋沖地震の発生後においては、東北地方から関東地方にかけて広範囲にわたり、地震の影響と考えられる大規模な沈下が観測されました。代表的な地域における地盤沈下の経年変化は、図4-1-28に示すとおりであり、平成23年度までに、地盤沈下が認められている主な地域は39都道府県64地域となっています。

平成23年度において年間2cm以上沈下した地域は14地域で、2cm以上沈下した面積（年間2cm以上沈下した面積が1.0km²以上の地域の面積の合計）は5,920km²であり、このうち年間4cm以上沈下した地域は11地域で、4cm以上沈下した面積（年間4cm以上沈下した面積が1.0km²以上の地域の面積の合計）は4,061km²でした(図4-1-29)。

かつて著しい地盤沈下を示した東京都区部、大阪市、名古屋市などでは、地下水採取規制等の対策の結果、長期的には地盤沈下は沈静化の傾向をたどっています。しかし、消融雪地下水採取地、水溶性天然ガス溶存地

図4-1-29 全国の地盤沈下地域の面積（年度別推移）
車について試験サイクル以外での排出ガス低減対策やNOx後処理装置対策、ディーゼル特殊自動車について、黒煙規制の見直し及び国際基準調和を考慮した排出ガス低減対策等の第十一次答申がなされました。

また、本答申において引き続き検討すべきであるとされた、NOx後処理装置の性能低下の原因究明及び対策等について、10月に環境省・国土交通省合同で「排出ガス後処理装置検討会」を開催し、検討を開始しました。

ディーゼル特殊自動車の排出ガス規制について、第九次答申、第十一次答申を受けて、平成25年3月に「自動車排出ガスの量の許容限度（昭和49年1月環境省告示第1号）」及び「大気汚染防止法第十九条第三項の規定に基づく特定特殊自動車排出ガスの量の許容限度（平成18年3月環境省告示72号）」の改正を行いました（表4-2-1）。

また、公道を走行しない特殊自動車（以下「オフロード特殊自動車」という。）に対する排出ガス規制を行う特定特殊自動車排出ガスの規制等に関する法律（平成17年法律第51号。以下「オフロード法」という。）に基づき、平成18年10月から原動機の燃料の種類と出力帯ごとに順次使用規制を開始する等、排出ガス対策に取り組んでいるほか、平成23年度以降順次強化している排出ガス基準に適合するオフロード特殊自動車等への買換えが円滑に進むよう、税制の特例措置、政府系金融機関による低利融資、ハイブリッドオフロード特殊自動車等を導入する際の補助を講じました。

## (2) 大都市地域における自動車排出ガス対策

自動車交通量が多く交通渋滞が著しい大都市地域の大気汚染状況に対応するため、関係機関が連携して総合的な取組を行っています。なかでも自動車NOx・PM法(図4-2-4)に基づき大都市地域(埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県、愛知県、三重県、大阪府及び兵庫県)においては、各都道府県が「総量削減計画」を策定し、自動車からのNOx及びPMの排出量の削減に向けた施策を計画的に進めています。

図4-2-1 ガソリン・LPG乗用車規制強化の推移

注：等価慣性重量とは排出ガス試験時の車両重量のこと。資料：環境省

図4-2-2 ディーゼル重量車（車両総重量3.5t超）規制強化の推移

注：平成16年まで重量車の区分は車両総重量2.5t超資料：環境省

図4-2-3 軽油中の硫黄分規制強化の推移

資料：環境省

さらに、同法による車種規制の円滑な施行を図るため、政府系金融機関による低利融資等の普及支援策を講じるとともに、排出ガス低減性能の高い自動車の普及や排出基準に適合している全国のトラック・バス等であることが判別できるように「自動車NOx・PM法適合車ステッカー」の交付等に取り組んでいます。

## (3) 低公害車の普及促進

平成32年までに、新車販売に占める次世代自動車の割合を最大で50%まで普及するとの目標に基づき、次世代自動車等の普及に取り組んだ結果、平成23年度における新車販売に占める次世代自動車の割合は、約16%となりました。

低公害車の普及を促す施策として、車両導入に対する各種補助、自動車税のグリーン化及び自動車重量税・自動車取得税の時限的免除・軽減措置等の税制上の特例措置並びに政府系金融機関による低利融資を講じま
# 平成26年度金融庁調達改善計画の年度末自己評価（概要）

平成26年度に行った金融庁調達改善計画の取組結果のうち、主なものは以下のとおり。

### 1. 重点的に取り組む分野

## （１）情報システムに関する調達への取組み

## ○業務の繁閑を踏まえた積算の精査等の検討

システム運用支援業務（1 案件）において、業務の繁閑を踏まえた工数内訳を仕様書に示し、不要な工数を削減（2 人月）することにより、経費節減に寄与した。

## 〇応札条件等に必要な実務経験等の検証

システムのデータ入力作業（1 案件）について、応札条件等に必要な実務経験等を撤廃した。その他システム運用支援についても撤廃、又は短縮したことにより、入札参加機会の増加に寄与した。

### 2. 継続的な取組み

## （１）随意契約の見直し

## ○価格交渉の推進

価格の妥当性を向上させるため、契約内容を調整しながら見積を行っていくことで価格交渉を実施し、2 案件について合計で初回提示額から約 240 千円削減した。

## ○少額な契約への対応

オープンカウンターコーナーにて 11 案件の見積依頼書を公開配布したことにより、約 1,710 千円削減した。

## （２）一者応札の改善

## ○事前審査の実施

情報システム調達において、各局総務課長の審査及び情報システム調達会議おける審査を実施したことにより、システム開発は一者応札であった調達案件が、運用支援業務では2者となり、競争の確保に寄与した。