Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
くすれば計算量をさらに軽減することができ

(注1)

る。

以上述べたことをまとめると次の通りである。大規模計量経済モデルを解くための計算量を軽減するため，(i) 全体系をブロック分割し，ブロックリカーシブとする。(ii) 各ブロックごとに，スパイク列をできるだけ少なくしたヘリ付三角化を行なう。体系全体に対するこのような構造解析は，モデルに含まれる変数をグループ化し，グループ間の相互関係を明らかにする。その結果としてモデルで中心的役割を果すグループの特定化が可能となり，モデルを運用する際に有用な情報となる。すなわち，計量経済モデルの大規模化の傾向は，変数間の相互関係をあいまいなものにしてしまう方向にあるが，本章で述べるような構造解析の手法は，ブロック化を通してそれらの関係を再整理する働きがある。

以下においては構造解析の代表的な方法であるSteward [1962], Hellerman・Rarick [1971]とNepomiastchy・Ravelli [1978]の方法を実際の計量経済モデルへ適用して比較検討を行なう。このなかで，StewardとHellerman・Rarickの2つの方法は，モデルが効率的に解かれるように個々の方程式で解かれるべき変数を指定する方法を含んでいる。計量経済モデルを扱う際

(注1) 本章と同じ意図に基づく構造解析手法を組み入れた計量経済モデル開発システムとしては，EPLAN (Econometric Planning Language, IBM [1977]), EMS (Econometric Modelling System, 森 [1978]), MODULECO (Modular System for Economists, Oudet and Nepomiastchy [1981]) などがある。構造解析の手法として，EMSについては明らかでないが，EPLANはGiessen [1970], MODULECOはNepomiastchy・Ravelli [1978] によっている。

(注2) Boutlier [1982] は構造解析の手法の比較研究のなかで Tarjan [1972] がスパイク列を少なくする点では優れていることを実証している。ただ，方法が複雑なため今回は省略した。

に，同時方程式体系を機械的に解くという立場からすればそれを効率的に行なうためにこのような変数の指定方法は重要である。しかしながら，前述のように計量経済モデルにおける個々の方程式は，それぞれが1つの経済理論に基づいており，各方程式が何を決定するかは事前に特定化されているのが普通である。本章における構造解析は，単に大規模計量経済モデルを効率的に解くということだけではなく，モデルの構造を把握するということをも目的としており，その意味で各方程式が意味する因果関係を損うことは望ましくない。したがって本章では各方程式で解かれる変数を指定する方法は扱わない。例えば，消費関数で可処分所得を決定したり，GNPの定義式から消費支出を決定したりすることはないものとする。この意味において解析された構造は従来と同じ経済的因果関係を表わしている。

## 1 －2 Stewardの方法

Steward（1962）は，連立方程式体系をブロック化するための簡単なアルゴリズムを提案したこの方法はTSP, SAS, TROLLなど計量経

（注3）方程式で決定される変数は規準化変数（normalized variables）とよばれる。

（注4）2－1で述べられているように，ガウス・ザイデル法で解が収束しない場合に，規準化変数を変更することで収束解が得られることがある。

(注5) TSP (Time Series Processor)

Bronwyn H. Hall

204 Junipero Serra Blvd.

Stanford, CA 94305, USA

SAS (Statistical Analysis System)

SAS Institute, Inc.

Box 8000

Cary, NC 27511, USA

TROLL (Time-shared Reactive On-Line Laboratory)

Center for Computational Research in Economics & Management

Science

1, Amherst Street

Building E40—148

Cambribe, MA 02193, USA
の変数から影響を受けているが，他のどの変数にも影響を与えていないことがわかる。またK以外のすべての変数は相互に影響しあっていることがわかる。連立方程式体系のブロック化は，二値行列Bの累乗 $ B^{\ell} $ を用いて行なうことができる。すなわち， $ B^{\ell} $ の行（あるいは列）について同一の値を持つ行（あるいは列）を1つのブロックとすればよい（1.10）の例では，第Iブロック（C, IP, GNP, L, P, W, YO, YP）と第IIブロック（K）の2群に分割されることが分かる。もし行列Bの全ての要素が1になる場合は，すべての変数が何らかの変数を媒介として互いに関係していることを意味しており分割不可能な単独ブロックとなる。

次に分割された各ブロックの関係を（1.10）の例で見てみると，第Iブロックは第IIブロックに影響を与えるのに対して，第IIブロックは第Iブロックへ影響を与えない。このような場合，第Iブロックは第IIブロックに先行すると言う。一方，いずれのブロックも先行する関係にない場合，両者は対等であると言う。図1.3は先行関係と対等関係を図示したものである。

図1.3 先行関係・対等関係

構造解析の第2段階は上記のように分割された各ブロックについてフィルインを発生させるスパイク列をできるだけ少なくしたヘリ付三角化を行うことである。このような分割されたブロック内での構造解析の方法についてStewardは何も述べていない。そこで，本節ではStewardのブロック分割手法を応用してヘリ付三角化を行なう方法について述べることとする。まずブロック内で説明変数として最も多くの方程式を説明する変数から順にスパイク変数の候補として取り上げる。次にその変数をブロックから除いた場合に，残りの変数群がStewardの方法でブロック分割可能であれば，その変数をスパイク変数とし，残りの変数についてブロック分割を行なう。分割不可能であれば次に多くの方程式を説明する変数をスパイク変数の候補として同じ操作を行なう。スパイク変数の候補として適当なものがなくなるまで，以上の手順をくり返すと，結果としてスパイク列をできるだけ少なくしたヘリ付三角行列が得られる。

この方法を（1.10）の第Iブロックについて適用すると次の様になる。まず，第Iブロックに関する二値行列は，

$$ \mathbf{B}=\begin{pmatrix}{{{1}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{1}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{1}}} \\{{{0}}}&{{{1}}}&{{{1}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}} \\{{{1}}}&{{{1}}}&{{{1}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}} \\{{{0}}}&{{{0}}}&{{{1}}}&{{{1}}}&{{{1}}}&{{{1}}}&{{{0}}}&{{{0}}} \\{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{1}}}&{{{1}}}&{{{0}}}&{{{0}}} \\{{{0}}}&{{{0}}}&{{{1}}}&{{{1}}}&{{{1}}}&{{{1}}}&{{{0}}}&{{{0}}} \\{{{0}}}&{{{0}}}&{{{1}}}&{{{0}}}&{{{1}}}&{{{0}}}&{{{1}}}&{{{0}}} \\{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{1}}}&{{{0}}}&{{{1}}}&{{{1}}}&{{{1}}} \\\end{pmatrix} $$

となる。ここで，各方程式に現われる頻度の最も多いのは，第3列に対応するGNPと，第5列に対応するPである。ここで，Pをスパイク変数とし，その他の変数について分割を試みると，不可能であることが分かる。一方，GNPをスパイク変数とした場合は，残りの7変数は3ブロックに分割される。実際，GNPを除いた二値行列は，

$$ \mathbf{B}=\begin{pmatrix}{{{1}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{1}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{1}}} \\{{{0}}}&{{{1}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}} \\{{{0}}}&{{{0}}}&{{{1}}}&{{{1}}}&{{{1}}}&{{{0}}}&{{{0}}} \\{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{1}}}&{{{1}}}&{{{0}}}&{{{0}}} \\{{{0}}}&{{{0}}}&{{{1}}}&{{{1}}}&{{{1}}}&{{{0}}}&{{{0}}} \\{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{1}}}&{{{0}}}&{{{1}}}&{{{0}}} \\{{{0}}}&{{{0}}}&{{{1}}}&{{{0}}}&{{{1}}}&{{{1}}}&{{{1}}} \\\end{pmatrix} $$

であるが， $ B^{3}=B^{4} $ となる。

$$ \mathbf{B}^{3}=\left(\begin{array}{ccccc}{{{1}}}&{{{0}}}&{{{1}}}&{{{1}}}&{{{1}}}&{{{1}}}&{{{1}}} \\{{{0}}}&{{{1}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}} \\{{{0}}}&{{{0}}}&{{{1}}}&{{{1}}}&{{{1}}}&{{{0}}}&{{{0}}} \\{{{0}}}&{{{0}}}&{{{1}}}&{{{1}}}&{{{1}}}&{{{0}}}&{{{0}}} \\\end{array}\right) $$
$$ \begin{aligned}&\left\lfloor\begin{aligned}\\ &0&0&1&1&1&0&0\\&0&0&1&1&1&1&0\\&0&0&1&1&1&1&1\\ &\end{aligned}\right\rfloor\\ \end{aligned} $$

ここで，各列は，C,IP,L,P,W,YO,YPに対応する。すなわち，GNPをスパイク変数とすれば， $ \{C\} $ ， $ \{IP\} $ ， $ \{L,P,W\} $ ， $ \{YO\} $ ， $ \{YP\} $ が4つの異なるブロックを形成していることが分かる。1.13によれば，ブロック $ \{L,P,W\} $ は $ \{C\} $ ， $ \{YO\} $ ， $ \{YP\} $ に先行しているが， $ \{IP\} $ とは対等関係にある。次にブロック $ \{L,P,W\} $ について同様な手続を行なえば，表1.2で示される新たな関係が得られる。それによれば，スパイク列はWとGNPの2変数となることが分かる。

## 1 －3 Hellerman・Rarickの方法

Hellerman・Rarick [1972] は，疎行列からなる大規模線型計画法を効率的に解くための方法として，分割ピポット法（partitioned pivot procedure），いわゆる$P^{4}$ 法と呼ばれる方法を提案した。まず，前節の（1.8）式と同じく，G 個の内生変数とG本の方程式からなるモデルについて考える。さらに，（1.9）のStewardの二値行列Bと同じ行列を用いてモデルの構造を記述する。すなわち，行列Bの要素$b_{ij}$ は，

$$ b_{ij}=\left\{\begin{aligned}&1 変数 \ y_{j} が方程式 i に含まれる \\ &0 その他 \end{aligned}\right. $$

である。Hellerman・Rarickの方法の第1段階は行列Bで表わされる構造をブロック分割することである。図1.4は1つの例である。ブロック分割の最初の手続は，図1.4の（1），（4）で示されるようなブロックを見つけることである。この部分は，モデルの解法のなかでは逐次的に解くことができるブロックである。

まず，ブロック（4）を定める方法について述べる。図から明らかなように，再構成された構造においては，第G列に着目すると(G, G)要素だけが非ゼロで他は全てゼロとなっているはず

図1.4 連立方程式体系のブロック分割

である。さらに，第G−1列については，第G行を除けば(G−1, G−1)要素だけが非ゼロで他は全てゼロとなっているはずである。したがって，ブロック（4）に含まれる変数を定めるためには，最初の行列Bについて非ゼロ要素がただ1つである列を探すことである。それが第i列であるとすれば，行列Bから第i行と第i列に対応する要素を除いて，新たに行列B¹を作成する。B¹は(G−1)×(G−1)の行列である。次いでB¹について再び非ゼロ要素がただ1つである列を探して同様な手続でB²を作成する。このような手順を繰り返すことによりブロック（4）を定める。この方法は後方三角化（backward trianglarization）と呼ばれる。一方，ブロック（1）を定めるためには，非ゼロの要素がただ1つとなる行を探す。列ではなく行に着目することを除けば，後方三角化と同じである。このようにブロック（1）を定める手順を前方三角化（forward trianglarization）と呼ぶ。

ブロック（1），（4）を定めることにより残された中間ブロックをXとし，Xを $ n \times n $ の行列とする。ここでまず，Xのブロック分割を行なう。この場合，Hellerman・Rarickの方法では先行－後続関係（predecessor-successor relationships）概念が重要な役割を果す。その概念に基づくいくつかの用語を定義する。

## (1) 直接先行（immediately precede）

行列 X の (j, i) 要素 $ x_{ji} $ が非ゼロであれ
ば，変数 $ y_{i} $ は変数 $ y_{j} $ に直接先行すると言い， $ i \leq j $ と記す。これは方程式 j で変数 $ y_{i} $ が説明変数として含まれる場合である。

## (2) 先行（precede）

$i \leq r_{0} \leq r_{1} \leq \cdots \leq r_{m} \leq j$ となる時，変数 $y_{i}$ は変数 $y_{j}$ に先行すると言い，$i < j$ と記す。これは変数 $y_{j}$ が変数 $y_{\gamma o}, y_{\gamma l}, \cdots, y_{\gamma m}$ を逐次媒介として変数 $y_{j}$ に影響を及ぼすことを意味する。

(3) 後続 (succeed)

$ y_{i} $ が $ y_{j} $ に先行する場合， $ y_{j} $ は $ y_{i} $ に後続すると言う。

(4) 同值 (equivalent)

$$ y_{i} $$

$$ y_{j} $$

$$ i
は不可能な単独の1つのブロックを形成するが，P，S，Rの各集合は最初に選択された $ y_{j} $ に依存するために，これら3つの集合については全く同じ方法を用いてブロックの再分割を続行することが必要である。ブロック分割は

## $$ \widetilde{P}=\widetilde{S}=X $$

となったところで終了する。なぜならXに含まれるすべての変数が同値関係にある場合にはブロックの再分割は不可能となるからである。

構造解析の第2段階は, 分割されたブロックについて, フィルインを発生させるスパイク列をできるかぎり少なくするような方程式の再順序化を行なうことである。その結果として得られる構造は図1.2の第Ⅱブロックで示されるヘリ付三角ブロックである。ここでHellerman・Rarickの方法を説明するために次の用語を定義する。

(5) 行計数 (row count)

各行における非ゼロ要素の数である。すなわち, 各方程式に現われる変数の数である。

(6) 列計数 (column count)

各列における非ゼロ要素の数である。これは、各変数が何本の方程式に説明変数として登場するかを示したものである。

(7) タリー関数 (tally function): $ t_{k}^{j} $

第j列に現われる非ゼロ要素に注目しそれらを含む各行の行計数をもとめる。そのとき，行計数がk以下になるような要素の個数を $ t_{k}^{j} $ と書き，タリー関数と呼ぶ。

次に，スパイク列を定める方法を以下に記す。

1. いま，スパイク列とすべき列がみつかったとして，その列をとり除くと，その列の非ゼロ要素を含む行の行計数は1だけ減る。

そこで，行計数がkとなる行のグループについて，これらの行の要素を少なくとも1つ含むような列をさがし，それをスパイク列としてとり除くことをk-1回くり返すと，最後に行計数が1となるような行がいくつかできる。これらの行はとり除かれたスパイク変数のみで説明できるから，非スパイク変数とみなすことができる。

2. その際，できるだけ少ない個数のスパイク列をとり除くことによって，非スパイク変数をみつけることができるようにするため，最も小さい行計数kをもつ行のグループに対して上記操作を行うこととする。

3. また，このようにして最後に行計数が1となるような行の個数ができるだけ多くなるようにすれば一度に多くの変数を非スパイク変数として指定でき，効率的である。

そこで，スパイク変数として取り除く列としては，それをとり除いた時にグループ内のできるだけ多くの行の行計数を減らすようなものから順に採っていくこととする。すなわち，各列iに対して，タリー関数 $ t_{k}(i) $ を計算し， $ t_{k}(i) $ が最大となる列iをスパイク列として取り除くことをくり返す。

4. 上記のようにして定められたスパイク変数に対して，再順序化行列における番号をうしろから順に与える。また，非スパイク変数も元の行列からとり除き，再順序化行列における番号を前から順に与える。

5. 上記の手順をくり返し，すべての変数に再順序化行列における番号が与えられたところで，その番号の順序に従って元の行列を並べかえれば，再順序化行列が得られる。

以下において，Hellerman・Rarickの方法を用いて，表1.1で示される簡単な日本経済のマクロモデルについて構造解析を行ってみる。

まず，後方三角化を行うために，構造行列Bのうち，非ゼロ要素がただ1つとなる列を探
すと，第4列の資本ストック K がその条件を満すことが分かる。次に，K を除いた行列 $ B^{1} $ について同様な列を探す。しかし，このモデルではそのような列は存在しない。そのため，図1.4の（4）に相当するブロックの変数は K のみであることが分かる。

一方，前方三角化については，それを満たす変数は存在しないことが分かる。さらに，Kを除いた8変数について先行－後続関係を調べると，8変数が1つの独立したブロックを形成していることが明らかとなる。すなわち， $ \tilde{P}=\tilde{S}=X $ となっている。

次に,8変数からなるブロックについてフィルインを発生させるスパイク列の決定を行なう。8変数に関する構造は,表1.3に示されたとおりである。スパイク列を定めるための手順1～5は,8回の繰り返しで終了する。表1.4は,各繰り返しごとの行計数を示す。

表1.3 8変数のブロック構造

C	IP	GNP	L	P	W	YO	YP
1	*	*	*
2	*	*
3	*	*	*
5	*	*	*	*
6	*	*
7	*	*	*	*
8	*	*	*
9	*	*	*	*

(注) 方程式番号4は資本ストックKに対応しているため除いてある。

表1.4 反復回数ごとの行計数の推移

反覆回数
变数	1	2	3	4	5	6	7	8
Y1 C	3	3	3	2	2	2	2	1
Y2 IP	2	1	*	*	*	*	*	*
Y3 GNP	3	*	*	*	*	*	*	*
Y5 L	4	3	3	2	2	*	*	*
Y6 P	2	2	2	*	*	*	*	*
Y7 W	4	3	3	2	2	1	*	*
Y8 YO	3	2	2	1	*	*	*	*
Y9 YP	4	4	4	4	3	2	1	*

(注)*は，各反復回ごとに除かれる変数を意味する。

8回の繰り返しの過程を手順ごとに説明すると次の通りである。

1. 最小の行計数が2であるから k=2 としてタリー関数 $ t_{i}(i) $ を求めると次のように
なる。

$$ \begin{aligned}&t_{2}(1)=0,\ t_{2}(2)=1,\ t_{2}(3)=1\\&t_{2}(5)=0,\ t_{2}(6)=1,\ t_{2}(7)=1\\&t_{2}(8)=0,\ t_{2}(9)=0\\ \end{aligned} $$

最大値は1で，対応する変数は $ y_{2} $ ， $ y_{3} $ ， $ y_{6} $ ， $ y_{7} $ である。そこで各変数ごとの列計数を求める。

变 数 $ y_{2} $ $ y_{3} $ $ y_{6} $ $ y_{7} $

列计数 2 5 5 4

となり変数 $ y_{3} $ と $ y_{6} $ の列計数が同じであるため，はじめにあらわれた $ y_{3} $ : GNPを最初のスパイク変数として取り除き再順序化行列の最後（8番目）の変数とする。

2. 最小の行計数は1である。対応する変数 $ y_{2} $ ：IP を最初の非スパイク変数として取り除く。

3. 最小の行計数が2であるから k=2 として,

タリー関数を求めると次のようになる。

$ t_{2}(1)=0,\quad t_{2}(5)=0,\quad t_{2}(6)=2 $

$ t_{2}(7)=1,\quad t_{2}(8)=1,\quad t_{2}(9)=0 $

最大値は2で，対応する変数は $ y_{6}:P $ のみであり，それをスパイク変数として取り除き，再順序化行列の7番目の変数とする。

4. 最小の行計数は1である。対応する変数 $ y_{8}: YO $ を第2の非スパイク変数として取り除く。

5. 最小の行計数が2であるため k=2 として，タリー関数を求めると次のようになる。

$$ \begin{aligned}&t_{2}(1)=1,\ t_{2}(5)=2,\ t_{2}(7)=2\\&t_{2}(9)=1\\ \end{aligned} $$

最大値は2で対応する変数は $ y_{5} $ と $ y_{7} $ である。そこで両変数の列計数を求めると,

変 数 $ y_{5} $ $ y_{7} $

列計数 3 3

となり変数 $ y_{5} $ と $ y_{7} $ の列計数が同じとなるため，はじめにあらわれた変数 $ y_{5}:L $ をスパイク変数としてとり除き再順序化列の6番目の変数とする。

6. 最小の行計数は1である。対応する変数 $ y_{7}: W $ を第3の非スパイク変数としてとり除く。

7. 最小の行計数は1である。対応する変数 $ y_{9}:YP $ を第4の非スパイク変数としてとり除く。

8. 最後に残された変数は $ y_{1}: C $ でありこれを第5の非スパイク変数とする。

以上の反復過程から，スパイク変数として GNP, P, L の3個が選択される。また，非スパイク変数を順にならべると，IP, YO, W, Y P, C となるが，この情報を用いて方程式の再順序化を行なうと表1.5のようになる。

表1.5 再順序化された構造

IP	YO	W	YP	C	L	P	GNP
2	*	*
8	*	*	*
7	*	*	*	*
9	*	*	*	*
1	*	*	*
5	*	*	*	*
6	*	*
3	*	*	*
## 1 －4 Nepomiastchy・Ravelliの方法

Nepomiastchy・Ravelli [1978] の方法は，Hellerman・Rarickの方法と同じく，連立方程式体系に対して前方三角化および後方三角化の処理を行ない，残された中間プロックについてフィルインの発生を引き起こすスパイク列をなるべく少なくして解法に必要な計算量を軽減することを目的としている。図1.5は，分割され

図1.5 連立方程式体系のブロック分割

た連立方程式体系の構造と各ブロックの名称を示したものである。各ブロックの名称は異なっているが，基本的にHellerman・Rarick法による構造解析で得られる構造図と同一である。プロローグ（Prologue），コア（core），ループ（loop），エピローグ（epilogue）と名づけられた各ブロックは次の性質を持つ。

1. プロローグは他のプロックに先行して逐次

的に解くことができる。

2. コアは，プロローグとループに含まれる変数の値が与えられれば逐次的に解くことができる。

3. ループは，プロローグに含まれる変数の値が与えられれば，コアと同時的に解くことができる。モデルの同時性はコア変数の存在により生じる。

4. エピローグは，他の3ブロックに含まれる変数の値が与えられれば逐次的に解くことができる。

これらの性質はHellerman・Rarick法による分割の場合についてもあてはまる。

以下において，Nepomiastchy・Ravelliの方法について，まず，プロローグとエピローグとを決定する手順から述べる。この手順は，Hellerman・Rarickの前方三角化及び後方三角化の場合と全く同じである。両者の違いは，Hellerman・Rarickが後方三角化を先に行なうのに対してNepomiastchy・Ravelliが前方三角化を先に行なう点である。いずれを先に行なうかによりプロローグとエピローグに含まれる変数リストに違いが生ずるが両者を非中間プロックとすれば非中間プロック全体に含まれる変数群は同じとなる。

次に中間ブロックXをコアとループの2つのブロックに分割することを考える。ここでも，Hellerman・Rarickの先行－後続関係が重要な役割を果す。ただしHellerman・Rarickの場合は中間ブロックX全体の変数に関するものであるが，Nepomiatschy・Ravelliの場合はXの特定の列の列番号jより小さな列および行番号をもつ要素からなる部分行列を対象とする概念であるというところに違いがある。

ここで前もって指定された変数 $ y_{j} $ に対し，j より小さい番号をもつ行，列だけを対象として，先行子，後続子を以下のように定義する。

## (1) 先行子（predecessor）

$i
の集合 S が定義されているとする。この時， $ S \cap P \neq \phi $ （空集合）であれば， $ y_{j} $ の先行子であると同時に後純子であるような変数 $ y_{k} $ が存在する。すなわち，j より小さい番号 k をもつ変数 $ y_{k} $ で， $ y_{j} $ から直接影響を受けると同時に何らかの変数を媒介として $ y_{j} $ に影響を与えるようなものが存在する。従って，j 以下の番号をもつ変数 $ y_{1}, y_{2}, \cdots, y_{k}, \cdots, y_{j} $ の中で $ y_{k} $ と $ y_{j} $ は一つのループを形成する。

一方 $ S \cap P = \phi $ であれば $ y_{j} $ に影響する変数に対して $ y_{j} $ は直接的に影響しない。すなわち $ y_{1}, y_{2}, \cdots, y_{k}, \cdots, y_{j} $ はコアを形成する。

このような性質を用いて，スパイク列に対応する変数がループ変数になるか否かを判定し，ループ変数を取り除いた残りのマトリクスを三角化するための手順を以下に記す。

1. 仮ループ変数 $ y_{j} $ を指定する。通常は最も左側にあるスパイク列に対応する $ y_{j} $ をとる。

2. 仮ループ変数 $ y_{j} $ の先行子集合 P と後続子集合 S をもとめる。

3. (i) $ S \cap P \neq \phi $ であれば $ y_{j} $ は真ループ変数であり，行列 X から j 行 j 列を除く。

(ii) $ S \cap P = \phi $ であれば $ y_{j} $ は真ループ変数でない。そこで，変数を

{ P に含まれる変数, $ y_{j} $ , その他の変数}の順で並び替える。但しPに含まれる変数と残りの変数の順序は並び替える直前のものとする。

これにより，次の仮ループ変数の直前の列までが三角化され，スパイク列が一つ減る。

4. 仮ループ変数がなくなれば終了。そうでなければ手順1へもどる。

Nepomiastchy・Ravelliの方法を用いて，表1.1で示される簡単な日本経済モデルの構造解析を行なう。

まず，プロローグ変数を探す。すなわち，非ゼロ要素がただ1つ存在する行を探す。このモデルの場合にはその条件を満たす行は存在しないので，プロローグ変数がないことがわかる。次にエピローグ変数を探す。すなわち，非ゼロ要素がただ1つ存在する行を探す。このモデルでは， $ y_{4} $ に対応する資本ストック K が該当する。 $ y_{4} $ を除いた変数についてのプロック構造は，Hellerman・Rarick 法で求めた表1.3と同じものである。この行列についてさらに，エピローグ変数を探してもこれ以上存在しないことがわかる。したがって中間ブロックとしてHellerman・Rarick 法と同じものが得られる。プロローグおよびエピローグに対応する変数についても同じものが得られる。

次に，中間ブロックを以下のようにしてコアとループに分割する。

1. 表1.3により $ y_{5} $ GNPを仮ループ変数とする。この場合，GNPの後続子集合Sは $ S=\{y_{2}\;IP\} $ となる。一方先行子集合Pは $ P=\{y_{1}\;C,\;y_{2}\;IP\} $ となり， $ S\cap P=\{y_{2} $

表1.7 GNPを除いた構造

C	IP	L	P	W	YO	YP
1	*	*	*
2	*
5	*	*	*
6	*	*
7	*	*	*
8	*	*
9	*	*	*	*
表1.8 変数の並べ替えによる構造

P	C	IP	L	W	YO	YP
6	*	*
1	*	*	*
2	*
5	*	*	*
7	*	*	*
8	*	*
9	*	*	*	*

表1.9 Wを除いた構造

P	C	IP	L	YO	YP
6	*
1	*	*	*
2	*
5	*	*
8	*	*
9	*	*	*

IP}は空集合でない。したがってGNPは真ループ変数となり,行列Xから第3行と第3列に対応する要素を除く。表1.7はGNPを除いた構造を表わしている。

2. 表1.7の構造について， $ y_{6} $ Pを仮ループ変数とする。この場合，Pの後続子集合Sは $ S=\{y_{i} $ C， $ y_{i} $ L}となる。一方，先行子集合Pは， $ P=\phi $ で空集合となり $ S\cap P $ も空集合となる。したがって， $ y_{6} $ Pは真ループ変数とならない。そこで3.(ii)の規約により変数の並べ替えを行なった結果が表1.8である。

3. 表1.8の構造について， $ y_{i} $ Wを仮ループ変数とする。この場合，Wの後続子集合Sは $ S=\{y_{5}\;L,\;y_{6}\;P\} $ である。一方，先行子集合Pは $ P=\{y_{5}\;L,\;y_{6}\;P\} $ となる。したがって $ S\cap P=\{y_{5}\;L,\;y_{6}\;P\} $ は空集合でなく， $ y_{i} $ Wは真ループ変数となる。そこでWに対応する行と列の各要素を除いて新たな行列を作成したのが表1.9である。

4. 表1.9の構造について, $ y_{9} $ : YPを仮ループ変数とする。この場合, YPの後続子集合Sは, $ S=\{y_{i} \ C\} $ となる。一方先行子集合Pは, $ P=\{y_{5} \ L, y_{6} \ P, y_{8} \ YO\} $ となる。したがって $ S \cap P $ は空集合であり, $ y_{9} $ YPは真ループ変数にならない。そこで3. (ii) の規約により変数の並べ替えを行なったのが表1.10である。

5. 表1.10にはこれ以上仮ループ変数とすべきものは存在しないため，以上で中間ブロックの分割を終了する。

Nepomiastchy・Ravelliの方法により，前方三角化・後方三角化・コアとループへのブロック分割を行なって得られた新たな構造が表1.11である。
表1.10 変数の並び替えによる構造

P	L	YO	YP	C	IP
6	*
5	*	*
8	*	*
9	*	*	*
1	*	*	*
2	*

表1.11 再順序化された構造

P	L	YO	YP	C	IP	GNP	W	K
6	*	*
5	*	*	*	*
8	*	*	*
9	*	*	*	*
1	*	*	*
2	*	*
3	*	*	*
7	*	*	*	*
4	*	*

## 1 —5 構造解析

本節では，（1）Steward，（2）Hellerman・Rarickと（3）Nepomiastchy・Ravelliの3種類の構造解析手法について比較検討する。構造解析に用いるモデルは，経済企画庁経済研究所で世界経済モデル研究プロジェクトの一環として開発された西独と日本経済に関する計量経済モデルである。方程式の規模は西独モデルが84本，日本モデルが152本である。世界経済モデルの国別モデルにおいて，前者は中規模の部類に，後者は大規模の部類に属する。計算機は，経済企画庁の富士通FACOM M－200システムを用いている。

図1.6と1.10は，西独モデルと日本モデルのそれぞれについて，方程式と変数との関係を表わす構造の初期状態を示している。

ここで初期状態とは，各々のモデルの開発担当者が方程式ファイルへ登録し，ガウス・ザイデル法によりモデルを解く際に実際に用いられ

(注1) 本節で用いたモデルの方程式体系と変数名称は, Amano, A., A. Maruyama and M. Yoshitomi eds [1982] を参照。

(注2) プログラムはFORTRAN HEで組まれている。特に，連立方程式体系を表現する二値行列は，1バイト長の論理型配列を用い，演算は全て論理演算として処理している。
## 第7節 東日本大震災からの復興に向けた動き

## （1） 水産業・漁村の復興状況

## (水産関係施設等の復旧・復興の概況)

復興施策の工程表によると、拠点漁港の整備、漁場環境調査の実施及び漁場施設の整備等、多くの復旧・復興施策について平成25（2013）年度末を目途として実施することとなっています。インフラの整備に関しては人的資源や建設資材の不足等の問題が発生していますが、現地ではこれらの諸問題を克服しつつ、水産関係施設等の着実な復旧に努めています（図Ⅱ−7−1）。

図Ⅱ－７－１ 水産業復旧の進捗状況（平成26（2014）年３月11日現在）

項目	被害状況	進捗状況	備考
0	20	40	60	80	100
1水揚げ	岩手・宮城・福島各県の主要な魚市場の水揚げの被災前年比(22年3月～23年2月合計)	〈水揚量〉	岩手70%(97.6千トン)宮城72%(223.3千トン)福島34%(3.7千トン)
38%H23.3～24.2(178千t)	62%H24.3～25.2(288千t)	70%H25.2～26.1(325千トン)
〈水揚金額〉	岩手85%(164.5億円)宮城81%(478.9億円)福島29%(5.1億円)
46%H23.3～24.2(368億円)	70%H24.3～25.2(559億円)	81%H25.2～26.1(648億円)
2漁港	(319漁港が被災)陸揚げ岸壁の機能回復状況	平成24年3月末現在	○拠点となる漁港については、25年度末までに復旧することを目途。一部の被害の甚大な漁港やその他の漁港については、27年度末までに復旧を見込む。○平成26年3月末までに全延長の陸揚げ機能が回復した172漁港のうち、岩手県、宮城県、福島県の内訳は次のとおり。岩手県:62%(67漁港)宮城県:30%(42漁港)福島県:50%(5漁港)○北海道、青森県、千葉県で被災した岸壁は、復旧完了済み。
30%(96漁港)(全延長の陸揚げ機能回復)	42%(134漁港)(部分的に陸揚げ機能回復)	25%(81漁港)(滝位によっては陸揚げ可能)
平成25年3月末現在
36%(115漁港)	47%(149漁港)	15%(48漁港)
平成26年3月末現在
54%(172漁港)	37%(117漁港)	7%(23漁港)
平成25年3月末実績	平成26年3月末現在	平成27年3月末見込み
28%	53%	80%
3漁船	(約2.9万隻が被災)復旧目標(27年度末までに2万隻)に対する状況	岩手4,217隻宮城3,186隻福島192隻	岩手7,768隻宮城5,358隻福島256隻	岩手8,475隻宮城6,244隻福島285隻	24年度中に、水産基本計画の目標(25年度末までに1万2千隻)は達成。更に被災地の要望を踏まえ27年度末までに2万隻まで回復を目指す。
46%(9,195隻)※24年3月末時点	77%(15,308隻)※25年3月末時点	85%(16,945隻が復旧)※26年1月末時点
項目	被害状況	進捗状況	備考
0	20	40	60	80	100
4 養殖	岩手県・宮城県の主要な養殖品目の共販数量(25年漁期)の被災前年比(22年漁期)	岩手県ワカメ養殖(22年漁期(2～4月)18,981トン)	全ての養殖業再開希望者の養殖施設の整備がほぼ完了。※ カキ養殖については、養殖施設は8割程度復旧しているが、種付けから出荷までに2～3年を要するため、24年漁期の生産は低位にとどまっている。
2% (325トン) 23年漁期	76% (14,212トン) 24年漁期	25年漁期 16,062トン (85%)
宮城県ワカメ養殖(22年漁期(2～5月)15,458トン)
2% (3,417トン) 23年漁期	84% (12,983トン) 24年漁期	25年漁期 13,168トン (85%)
宮城県ギンサケ養殖(22年漁期(3～8月)14,750トン)
0% (0トン) 23年漁期	64% (9,448トン) 24年漁期	25年漁期 11,619トン (79%)
岩手県コンブ養殖(22年漁期(5～7月)12,848トン)
0% (0トン) 23年漁期	40% (5,094トン) 24年漁期	25年漁期 6,341トン (49%)
5 通加施工設流	被災3県で被害があった産地市場(34施設)	65% (22施設が業務再開) ※23年12月末	岩手:100% (13施設) 宮城:100% (9施設) 福島:8% (1施設)	岩手県及び宮城県の産地市場は、22施設すべてが再開。
被災3県で再開を希望する水産加工施設(819施設)	55% (418施設が業務再開) ※24年3月末	岩手:84% (166施設) 宮城:78% (367施設) 福島:74% (112施設)	27年度末までに再開希望者全員の施設を復旧・復興することを目途。
6 がれき	がれきにより漁業活動に支障のある定置漁場1,004が所(再流入箇所含む)	岩手:94% (127が所) 宮城:96% (831が所) 福島:要望なし	岩手:100% (135が所) 宮城:97% (841が所) 福島:要望なし	97% (976が所) ※26年2月末
95% (958が所) ※24年3月末
がれきにより漁業活動に支障のある養殖漁場1,071が所(再流入箇所含む)	岩手:93% (143が所) 宮城:72% (655が所) 福島:50% (3が所)	岩手:100% (154が所) 宮城:97% (885が所) 福島:100% (6が所)	岩手:100% (154が所) 宮城:97% (885が所) 福島:100% (6が所)
75% (801が所) ※24年3月末	98% (1,045が所) ※26年2月末

## 《漁業経営体と水揚げ》

岩手県、宮城県及び福島県における平成25（2013）年11月1日現在の漁業経営体数は5,658経営体で、平成20（2008）年の10,062経営体の56％となっています。また、過去1年間の海上作業が30日未満で経営を再開したとは言い難い世帯が1,753、操業自粛等が844存在しています。廃業した経営体は2,492経営体で、平成20（2008）年の経営体数の25％となっています。

一方、漁船、養殖施設、漁港施設及び加工流通施設の復旧に伴い、被災県の水揚げは回復基調にあります。平成25（2013）年2月～26（2014）年1月の岩手県、宮城県及び福島県の主要な水産物産地卸売市場への水揚げは、震災前（平成22（2010）年3月～平成23（2011）年2月）に比べ水揚量で70%、水揚金額で81%となっています。

ただし、地盤沈下によるかさ上げ工事等のため、漁獲された水産物の大口受け入れ先である水産加工施設の復旧が遅れている地域等では、水揚量の回復が頭打ちとなっています。
## 《漁港施設》

漁港は、漁船の係留や補給、漁獲物の水揚げ、加工・流通等の機能が集積した水産業の基盤施設であることから、被災地の水産業の再生のためには、いち早くその機能の回復を図ることが重要です。このため、漁港施設の復旧については、平成25（2013）年度末までに全国的な拠点漁港や地域水産業の拠点となる漁港について陸揚げ岸壁等の主要な機能を回復することとされています。

東日本大震災による被害を受けた319港の陸揚げ岸壁の復旧状況は、172漁港（54%）で全延長の陸揚げ機能が回復し、117漁港（37%）で部分的な陸揚げ機能が回復しました。また、被災した漁港の全岸壁延長のうち53％が復旧しました（平成26（2014）年3月末現在）。

また、全国的な拠点漁港や地域水産業の拠点となる漁港については、生産・流通機能の強化や岸壁の耐震化等、防災・減災のための施策を講ずることとしています。特に水産業の振興上重要な特定第三種漁港である5漁港（八戸、気仙沼、石巻、塩釜及び銚子）については、水産物の衛生管理の高度化のための整備を行うなど、新たな水産業の姿を目指した復興に取り組んでいます。

## 《漁船》

修理及び新船建造を完了した漁船の数は、漁業者が加入していた漁船保険による自力復旧も含め16,945隻となっており、目標隻数（2万隻）の85%まで復旧しました（平成26（2014）年1月末現在）。なお、震災による被害隻数は約2万9千隻に上っていますが、被害を受けた漁船の中には、既に引退した漁業者が所有していたなどの事情で稼働していなかったもの等があるため、復旧の対象となる漁船の隻数は被災隻数より少なくなっています。

## 《養殖施設》

岩手県の養殖収穫量は震災前に比べワカメが85%、コンブが49%まで回復しました。また、宮城県の養殖収穫量は震災前と比べワカメが85%、ギンザケが79%まで回復しました。なお、平成24（2012）年のギンザケの産地価格は、東京電力株式会社福島第一原子力発電所（以下「東電福島第一原発」といいます。）事故の風評等により震災前の平成22（2010）年の56%にまで下落しましたが、平成25（2013）年は87%まで回復しました。

一方、カキ養殖については収穫までに通常2～3年を要すること、ノリ養殖については全自動乾のり製造機等に多額の設備投資が必要であること、さらに、両者の産地では震災による地盤沈下が深刻で施設用地をかさ上げする必要があったこと等により収穫が遅れています。ただし、カキ養殖においては約8割の養殖施設が復旧しています。
# 表Ⅱ－7－1 被災3県の養殖業生産量（平成23（2011）年と平成24（2012）年）

平成23年(2011)	平成24年(2012)
岩手県	海面養殖	4,530	23,512
うち 貝類	4,048	1,314
うち ホタテガイ	759	750
カキ類（殻付き）	3,288	565
海藻類	409	22,197
うち コンブ類	-	6,862
ワカメ類	408	15,336
内水面養殖	355	386
うち ニジマス	118	139
その他マス類	195	195

(単位：トン)

平成23年(2011)	平成24年(2012)
宮城県	海面養殖	29,689	43,093
うち 貝類	14,324	8,561
うち ホタテガイ	1,003	3,538
カキ類（殻付き）	13,321	5,024
海藻類	15,269	25,050
うち コンブ類	5	839
ワカメ類	3,341	17,367
ノリ類	11,923	6,843
内水面養殖	218	291
うち ニジマス	104	133
その他マス類	100	142

平成23年(2011)	平成24年(2012)
福島県	海面養殖	x	x
うち 海藻類	54	-
うち ノリ類	54	-
内水面養殖	1,181	1,119
うち ニジマス	335	275
コイ	705	679

資料：農林水産省「漁業・養殖業生産統計」

注：表中の「一」は事実のないもの、「x」は統計数値が非公表のものである。

## 《加工·流通施設》

## ①水產物產地卸売市場

岩手県、宮城県及び福島県の水産物産地卸売市場は34施設すべてが被害を受けましたが、岩手県及び宮城県の22施設については、平成24（2012）年9月に全ての市場が営業を再開しています。一方、東電福島第一原発の事故の影響を強く受けている福島県においては、平成25（2013）年12月末現在で12施設中小名浜の1施設のみで営業を再開しています。

## ②水產加工施設

全国水産加工業協同組合連合会の調査によると、岩手県、宮城県及び福島県の水産加工場952施設の被害が報告されており、このうち再開を希望している819施設のうち645施設が操業を再開しています（平成25（2013）年12月末現在）。

水産加工場の多くは漁港の後背地等の沿岸地域に位置しており、東日本大震災の津波により甚大な被害を受けました。特に、工場の敷地が地盤沈下したところでは浸水や高潮時の冠水といった被害を受けており、操業を再開するためにはまず敷地をかさ上げし、その上に新たな工場を再建するという対応が必要となっていることから、復旧に時間を要しています。岩手県、宮城県及び福島県の水産加工業者224社を対象としたアンケートの結果によると、平成26（2014）年3月現在で10割以上（被災前の水準以上）生産能力が回復した業者は、岩手県では14%、宮城県では13%、福島県では2％となり、8割以上生産能力が回復した業者は岩手県では57%、宮城県では49%、福島県では24％となっています。一方、10割以上（被災前の水準以上）売上が回復した業者は、岩手県では11%、宮城県では8%、福島県では6％となり、8割以上売上が回復した業者は、岩手県では44%、宮城県では36%、福島県では10％となっており、売上の回復のために、販路回復や高付加価値商品の開発が課題となっています。
## 《がれきの撤去》

津波によって発生した大量のがれきは様々な漁業の操業再開に支障を及ぼすことから、操業再開の前に、まず漁場のがれき撤去に取り組む必要があります。このため、国も積極的な支援を行った結果、平成25（2013）年12月末までに定置漁場の97%、養殖漁場の98%でがれきの撤去作業を完了しています。

## 《種苗生產施設》

さけ・ますのふ化場については青森県から茨城県にかけての48施設が被害を受けましたが、そのうち30施設が復旧済みとなっています（平成25（2013）年12月現在）。これにより、さけ・ます種苗の生産能力は平成25（2013）年度中に震災前の約85%まで回復しています。

また、被災道県の栽培漁業関係公益法人や漁業協同組合等によって運営されているヒラメ、アワビ、ウニ類等の魚類・貝類の放流用種苗生産施設については北海道から茨城県にかけての23施設で被害が発生しました。このうち11施設が復旧済み、6施設が復旧中となっています（平成25（2013）年6月現在）。ヒラメ、アワビ、ウニ類の種苗生産能力については、平成24（2012）年度中に被災前の約6割の水準に回復しています。

## (漁場生産力向上のための技術開発等の実施)

東日本大震災による津波や地盤沈下が藻場・干潟や沿岸の生物資源に及ぼした影響について把握するため、(独)水産総合研究センターと被災県の水産関係の研究機関等は平成24（2012）年度末まで漁場環境調査を実施しました。その結果を踏まえ、平成25（2013）年度からは、(独)水産総合研究センターと被災県の水産関係の研究機関等が共同で、被災漁場において沿岸漁業・養殖業を円滑に行うための改良漁具、漁場機能回復技術及び養殖漁場における環境改善技術等の開発を実施し、被災地の漁業の円滑な復旧・復興を目指しています。

## (「東日本大震災復興特別区域法 $ ^{*1} $ 」に基づく漁業に関する復興特区)

東日本大震災による未償有の被害から復旧するためには、前例や既存の枠組みにとらわれない思い切った措置を採る必要があります。しかし、各被災地の被災状況や復興の方向性は様々であるので、画一的な措置ではなく各地域の創意工夫を活かした措置とすることが重要です。このため、「東日本大震災復興特別区域法」では、各地域が被災状況や復興の方向性に基づいた復興推進計画を策定し、規制の特例措置等を国に求めることができることとされています。

これに基づき、集落の9割以上の家屋が被害を受けた石卷市桃浦地区では、販路や資金を有する外部の水産卸会社との連携により早急に復旧・復興を図る必要があるとして、仙台市の水産卸会社と被災した地元カキ養殖業者15人がカキ養殖会社を設立し、同社が優先的に区画漁業権を受けることができるよう漁業法の特例措置を盛り込んだ復興推進計画を策定し、宮城県を通じて平成25（2013）年4月に国に申請を行いました。

この復興推進計画は内閣総理大臣から認定され、同社に対し宮城県から同年9月1日付けでカキ養殖に関する区画漁業権が付与されました。
## (被災地での協業化に向けた取組)

東日本大震災では、漁船や養殖施設等漁業生産施設が壊滅的な被害を受けました。このため、被災地では、いち早く復旧した数少ない生産施設を共同で利用することで、一日も早い漁業の再開を目指すため、協業化の取組が進んでいます。特に岩手県では、経営を再開した個人経営体の約1割が協業化に参加しています。

協業化に当たっては、施設の所有権や利益の配分等、様々な項目について調整が必要です。このため、地元の漁業協同組合が共同施設を所有したり調整役として活動し、協業化による漁業の再開に大きな役割を果たしています。

## 事・例 共同利用施設での養殖（岩手県 新おおつち漁業協同組合）

岩手県大槌町にある大槌湾と船越湾は、プランクトンやミネラルが豊富なことからワカメ、ホタテガイ、カキ、コンブ、ホヤ等の養殖業が盛んに営まれています。

東日本大震災前には大槌町の漁業生産額の約3割を養殖業が占め、地域にとって養殖業は安定した収入を確保するための最も重要な漁業種類となっていました。しかし、震災による被害は甚大で、個人所有の養殖施設では、ワカメ棚422台、ホタテ棚370台、カキ棚31台、ホヤ棚72台、コン槻37台がすべて流出しました。大槌町では一日も早い復興を目指して「大槌町東日本大震災津波復興計画（基本計画）」を策定し、養殖業を早期に復旧するため、漁業協同組合が補助事業で漁船や養殖施設等を整備し、漁業者が

共同利用することで初期投資を抑え、迅速な整備と早期復旧を図ることとしました。平成24（2012）年3月1日に「新おおつち漁業協同組合」が発足して事業を開始し、国の「漁業・養殖業復興支援事業」の認定協議会で、「新おおつち漁協地域養殖復興プロジェクト」が承認され、復興に向けた取組は着実に実施されています。平成26（2014）年3月末現在の漁協所有の施設復旧数は、ワカメ棚227台、ホタテ棚126台、カキ棚60台、ホヤ棚34台、コン槻44台となっています。

復興に向けた取組が進むワカメ養殖業

## (新しい地域特産品の開発等に向けた取組)

被災地では、単に従来の状態に復旧するのではなく、震災復興を契機として従前から課題であった人口減少や高齢化等の諸課題を克服し、我が国や世界のモデルとなる「新しい東北」を創造すべく取組を進めています。被災地の沿岸部は、従来から水産業に根ざしてきた地域固有の文化的景観や豊かな食材を利用した郷土料理を有していることから、これらとの連携により付加価値の向上や低利用魚介類の活用を図った上で市場に売り込んでいくとともに、生産者と消費者が相互に交流する中で新しい商品価値を共に創造していく「価値共創ビジネス」というビジネスモデルを推進することも重要です。国では、幅広い担い手（企業、大学、NPO等）による先駆的な取組を加速するための「新しい東北」先導モデル事業等を実施し、競争力の高い地域特産品の開発、他の産品との差別化に向けた取組を支援しています。
例えば、岩手県では、これまで市場に流通せず捨てられていたアワビの肝等を活用し、三陸地域独自の漁師料理として肝煮に加工した上で居酒屋のメニュー向けに販売するなど、地域の特色を生かした商品のブランド化を図り、販路を拡大する取組を行っています。さらに、細胞膜を傷つけないセルアライブシステム（Cells Alive System（CAS））冷凍による高品質な商品の開発を目指した取組が進められています。

## (2) 原発事故への対応

## (東電福島第一原発の状況)

平成23（2011）年3月11日に発生した東北地方太平洋沖地震とこれに伴う津波により発生した東電福島第一原発事故は、現在でも水産業に影響を与えています。

東電福島第一原発事故そのものは、収束工程表に基づく作業の結果、平成23（2011）年12月16日に開かれた政府の原子力災害対策本部において収束工程表の達成が確認され、発電所事故そのものは収束に向かったものと判断されるとともに、東電福島第一原発の原子炉はすべて廃炉処分されることになりました。

しかし、平成25（2013）年6月に、地下水が内陸から発電所敷地に流れ込み、放射性物質に汚染されたまま海洋に流出していたことが原子力規制委員会において指摘され、7月に東京電力において明らかにされたほか、8月にはベータ線を放出するストロンチウム90を主に含む高濃度汚染水を貯めたタンクから汚染水が漏洩する事故が発生し、その後も汚染水漏れが発生しています。

福島県が8月に福島県沖の表層と水深7メートルから採取した海水を測定した結果では放射性セシウムとトリチウムは検出されませんでしたが、その後も東電福島第一原発の港湾外で放射性セシウム137が1.4ベクレル／リットル検出されるなど、予断を許さない状況が続いています。

この事態を受け、政府は9月に開催された「第32回原子力災害対策本部会議・第2回原子力防災合同会議」において、①汚染源を取り除く、②汚染源に水を近づけない及び③汚染水を漏らさない、という基本方針の下で対策を講じていくことを決定しました(図Ⅱ－7－2)。

11月には国際原子力機関（IAEA）の調査団が汚染水の影響調査を実施し、汚染水は十分に管理されているとの評価結果を出しています。

さらに、原子力規制委員会は、東京電力が東電福島第一原発の港湾入り口の海水の放射性物質濃度を常時測定し、リアルタイムでホームページで閲覧できるようにすることを決定しました。