Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
Fig.1 Collapse of masonry retaining wall (Kawanishi-cho, Ashiya City)

Note : Oblique lined part is the area surveyed.

Fig.3 Location map of the area surveyed

### 2. 調查概要

### 2.1 調査方法と対象地域

1995年1月17日から19日の間に撮影された縮尺1/4000のカラー空中写真を用いて，反射実体鏡に

Fig.2 Crack of pavement caused by ground liquefaction (Wakaba-cho, Ashiya City)

より立体視して判読することにより，幅員4.0m以上の道路について，家屋や電柱等の倒壊，路面被害等の道路通行障害要因の抽出，および道路閉塞状況の判定を行った。

調査対象地域は，芦屋市南部区域（ほぼ阪急神戸線以南で芦屋川以東の範囲）で，Fig.3に示す斜線部分の範囲である。

### 2.2 調査対象の道路単位

今回の調査では，幅員4m以上の道路のつながりをネットワークとして捉え，交差点（ノード $ ^{4)} $ ）を両端とする道路区間一つ一つを道路ネットワークにおけるリンク $ ^{4)} $ として道路通行障害程度の判定対象単位とした。調査地域内で，判定対象となった道路リンク数の総数は1150であり，道路長さ別にみた数はFig.4のとおりである。50m～100mが最も多く全体の46%，次いで100m以上が33%，50m未満は21%であった。

なお，通行障害の判定対象として，幅員4m未満の道路は原則として省いているものの，4mに近い4m未満道路の一部が29件という少ない数であるが含まれている。したがって，以下の分析では，これら29件の4m未満の道路リンクについても参照データとして取り上げることにする。なお，工場内などの構内道路は対象外としている。

### 2.3 通行障害の要因と障害程度の区分
Road length : m

Fig.4 Number of road links by road length.

空中写真を判読する際，通行障害要因を以下の8種類に分類して整理した。

a. 木造家屋の倒壊・瓦礫

b. 非木造家屋の倒壊・瓦礫

c. 電柱・標識の倒壊

d. 樹木の倒壊

e. 道路の亀裂・陷没

f. 家屋以外の構造物の倒壊・瓦礫

g. 盛土の崩壊

h. その他

道路通行障害の程度は，交差点に挟まれた道路区間毎に，障害物の状況及び当該道路区間全体にわたって確保されていた道路幅員から，次の4段階に区分した。

## ①平常通り通行可

②車通行可（通行障害はあるが，車道部分の幅員が普通消防ポンプ車ポンプ車通行可能な最低幅である2.5m以上確保されている場合）

③歩行者のみ通行可（車道部分の通行可能幅員が2.5m未満，または歩行者のみ通行可）

## ④通行不可（完全に閉塞）

なお，これからの具体的内容は，Table 1に示すとおりである。

### 3. 調査結果

### 3.1 道路通行障害の発生状況

## (1) 通行障害発生の全体状況

調査地域内における道路通行障害は，国道43号

Table 1 Classifications and contents of the level of road traffic obstruction.

Classifications	Contents of the level of road traffic obstruction
As usual	A case that road condition is as usual.
Vehicles can pass	A case that road width is 2.5m at narrowest in a road link even if there is some road obstacles. (It is a condition that a fire engine can manage to pass through the road.)
Walkers only	A case that road width is less than 2.5m at narrowest in a road link but not completely closed, or one can pass through a vacant lot, a side walk etc.
Can't pass	A case that a road and a side walk are completely closed, and there is no space to be able to detour.

線の阪神高速3号神戸線高架橋下の部分やアーケードなどにより遮られた箇所を除き判読することができた。Fig.5に，今回の対象区域全体における道路通行障害の発生状況を示す。一つの道路リンクで2箇所以上の道路通行障害があるときは，最も障害程度が重い箇所で代表させている。Fig.5から建物被害の激しかった国道2号線と国道43号線に挟まれた地域に，「通行不可」や「歩行者のみ通行可」の道路が多かったことが分かる。

## (2) 通行障害程度別道路リンク数

4段階に区分した道路通行障害程度別にみた道路リンク数の分布は，全体として見るとFig.6に示すように「平常通り」が最も多く66%，かろうじて消防車が通行できる「車通行可」のケースが23%で，両者を合わせると89%であった。また，歩行者も含め全て「通行不可」であったケースは，わずか2％に過ぎなかった。

## (3) 通行障害の要因別発生状況

要因別にみた通行障害の発生箇所数をFig.7に示す。調查地域内において724箇所の通行障害が判読できたが，「木造家屋の倒壊・瓦礫」が最も多く次いで「道路の亀裂・陥没」，「家屋以外の構造物の倒壊・瓦礫」が多く発生しており，これらが通行障害の主な要因であったことが分かる。

## (4) 通行障害要因の発生状況と震度の関係

調査地域において，道路網および家屋等の構造
Fig.5 Conditions of road traffic obstruction in the area surveyed

物は一様に分布していると仮定し，道路通行障害要因別の1ha当たりの発生数と震度 $ ^{5)} $ の関係をみたものがFig.8である。なお，この図では，木造家屋倒壊率50％以上で鉄筋コンクリート建物倒壊の多い地域をとくに「超震度7」 $ ^{5)} $ とした震度区分をそのまま引用している

通行障害程度の判読対象とした道路の1ha当たり延長距離の平均は173mである。Fig.8から，「木造家屋の倒壊・瓦礫」や「家屋以外（主として塀）の倒壊・瓦礫」は，震度が大であるほど道路通行障害の要因となる確率が大となることが分かる。

Fig.6 Number of road links by the level of road traffic obstruction.

Fig.7 Number of road traffic obstacles by their causes.

## (5) 通行障害要因の発生状況と微地形との関係

道路通行障害要因別の1ha当たりの発生数と微地形 $ ^{(6)} $ の関係をFig.9に示す。なお，微地形区分のうち，完新統を埋立地，崩壊層（調査区域に分布していない），自然堤防・砂州，沖積層（砂・磔・粘土）に4区分している。 $ ^{(6)} $

沖積層で「木造家屋の倒壊・瓦礫」，「家屋以外（主として塀）の倒壊・瓦礫」，「道路の亀裂・陥没など」の発生率が高いことがわかる。「道路の亀裂・陥没など」が埋め立て地での発生率が高いことから，液状化の影響が大であると考えられる。また，自然堤防・砂州，沖積層，中・低位段丘層，大阪層群下部は通行障害の発生率が高く，これらの分布地域では地震動が強かったと考えられる。
Fig.8 Relation between road traffic obstacles and seismic intensity.

Fig.10 The level of road traffic obstruction by road width.

### 3.2 道路属性要因と道路通行障害の関係

## (1) 道路全幅員と通行障害発生状況

ここでは，車道部分だけではなく歩道や側溝部分も含めた全幅員を道路の属性としての幅員と考えることにする。Fig.10は，道路全幅員別に通行障害程度の内訳比率をみたものである。

6m～12mの範囲では，歩行者を含めて全く通行できないと言うケースはほとんどなくなり，車は通行不可という割合も概8%～12%である。さら

Fig.9 Relation between road obstacles occurrence rate by cause and micro-topography.

Fig.11 The level of road traffic obstruction by road length.

に，12m以上の場合はほとんどの場合，車の通行が可能であり，「平常通り」というケースも88％となり，緊急車走行道路としての信頼性はかなり高い。

しかしながら，これらは単純に道路の全幅員との関係をみただけのものであり，実際には震度の大きさや周辺の建物倒壊率との関係でより詳しく見る必要がある。
Fig.12 The level of road traffic obstruction by the ratio of collapsed structures nearby.

## (2) 道路長さと通行障害発生状況

道路リンク長さ別に通行障害程度の内訳比率をみたFig.11から，道路リンク長さが50m未満だと車通行不可のケースが極めて少ない。すなわち，単位長さ当たりの通行障害発生確率が一定であれば交差点間の道路長が短いほど迂回路の存在する確率が相対的に増大するので，道路ネットワークとしての信頼性が向上すると考えられる。

## (3) 建物全壊率と通行障害発生状況

対象道路周辺の町丁別建物全壊率データ $ ^{7)} $ により，当該道路リンクの属性として建物全壊率 $ ^{脚注1} $ を与え，これと通行障害発生状況を見たものがFig.12である。

全壊率が12.5%以下だと車通行不可（歩行者のみ可十全て不可）のケースは7%で極めて少ない。全壊率が12.5%~25%，あるいは25%~50%の範囲では，それぞれ車通行不可のケースが11%，15%とそう大きくはないが，「平常通り」は60%程度に減る。全壊率が50%を超えると車通行不可のケースは29%になり，また「平常通り」の状態も32%に激減するが，全壊率が50%を超えれば当然とも言える。

Fig.14 Relation between road traffic obstacles and the level of road traffic obstruction.

## (4) 全壊率別にみた道路全幅員と通行障害状況

道路全幅員別の通行障害発生状況を全壊率別に見たものが，Fig.13(a)，(b)，(c)である。

全壊率0%～12.5%および12.5%～25%の範囲では、車通行不可の割合は20%（4m未満において）で総じて小さく、歩行者も含めて全て通行不可は4％未満であるのに対し、全壊率25%以上のときは10m未満の道路で通行障害が顕著にあらわれる。とくに4m未満では車通行不可が57%，4m～6mでも27%となる。

しかし，幅員10m以上のときは全壊率25%以上でも平常通りを含めた車通行可のケースが90%以上である。また幅員が6m～12mの範囲においては全て通行不可は極めて少ないものの，車通行不可は10%～15%となる。

### 3.3 通行障害要因と通行障害程度の関係

Fig.14は，道路障害要因別に通行障害程度の判定結果の内訳を示している。この図では，ある道路リンクに一つでもその障害要因がある場合に，その道路リンクの通行障害程度の判定結果がどうなっているかを内訳で示している。

障害要因として最も多かったのは，「道路の亀裂・陥没など」であるが，通行状況は「平常通り」が62%，車通行不可（歩行者のみ可十全て通行不可）が13％と通行障害に与える影響は比較的少な
(a) Where the ratio of collapsed structures is less than 12.5%.

(b) Where the ratio of collapsed structures is from 12.5% to 25%.

(c) Where the ratio of collapsed structures is 25% or more.

Fig.13 The level of road traffic obstruction by road width and by the ratio of collapsed structures nearby.

(a) Where the ratio of collapsed structures is less than 12.5%.

(b) Where the ratio of collapsed structures is from 12.5% to 25%.

(c) Where the ratio of collapsed structures is 25% or more.
い。一方，「木造家屋の倒壊・瓦磔」や「家屋以外の倒壊・瓦磔」は，車通行不可がそれぞれ36%，26％と高く，「平常通り」も1％前後でほとんどない。

### 4. まとめ

芦屋市南部地域について，阪神・淡路大震災における道路通行障害要因の発生状況，および震度や微地形，また道路幅員や建物全壊率などと通行障害との関係について検討した結果，以下の知見が得られた。

(1)埋立地や自然堤防・砂州の分布地域は，震度5であった地域と重なるところが多く，液状化に起因すると考えられる道路の亀裂・陥没が道路通行障害の主な原因であった。

(2)自然堤防・砂州を除く沖積層の分布地域では、「木造家屋の倒壊・瓦礫」及び「家屋以外の構造物の倒壊・瓦礫」が道路通行障害の主な原因であり、震度が大であるほど多く発生する傾向が認められた。

(3)全壊率が12.5%以下であると，車通行不可のケースはかなり少ない。

(4)道路全幅員が10m以上あると，全壊率25%以上の場合でも車通行不可のケースが10%未満であり，震災時の車通行信頼性がかなり高い。

(5)道路通行状況に深刻な影響を与える道路障害要因は，家屋や塀などの倒壊であり，道路閉塞防止の対策としては，まずこれら構造物の倒壊防止を図ることが基本である。

### 5. おわりに

芦屋市における通行障害発生の程度は，文献1）等に報告されている神戸市灘区のそれより小さい傾向がある。この理由については，道路に面する敷地側の要因（生け垣，敷地内建ペい率等）の影響が考えられるが，現時点では明確でなく今後さらに検討を進める必要がある。

筆者らは，今回の芦屋市の調査に加えて，隣の西宮市についても同様な調査を既に行っている。今後は，既往の調査結果等に加えこれらのデータを合わせて分析を行うとともに，道路閉塞に影響を与える沿道環境の要因についても更に分析を進めていく必要がある。

## 謝辞

最後に今回の道路障害判読調査についてはアジア航測株式会社の協力を，また，道路幅員データについては芦屋市消防本部の協力を得た。ここに記して謝意を表します。

## 参考文献

1）塚口博司，戸谷哲男，中辻清恵：阪神・淡路大震災における道路閉塞状況に関する研究，国際交通安全学会誌，Vol.22 No.2.pp.21-31(1996)

2）家田仁，上西周子，猪股隆行，鈴木忠徳：阪神・淡路大震災における「街路閉塞現象」に着目した街路網の機能的障害とその影響，土木学会論文集，No.576/Ⅳ-37, pp.69-82（1997）

3）望月拓郎，家田仁，上西周子：地震に伴う街路閉塞現象の発生予測方法とその危険度評価への応用可能性，第2回都市直下地震災害総合シンポジウム論文集，pp.427-430（1997）

4）財団法人高速道路調査会，社団法人交通工学研究会編：交通工学用語辞典，技術書院(1984)

5）中央開発：阪神大震災災害調査報告書（1995）

6）神戸市企画局：六甲山地とその周辺の地質(1971)

7）建設省建築研究所：平成7年兵庫県南部地震被害調査最終報告書（1996）
# Road Traffic Obstacles caused by the 1995 Hyogoken Nambu Earthquake

(Abstract)

Ai Sekizawa and Hiroshi Yoshihara

(Received December 11, 1997)

In the 1995 Hyogoken Nambu Earthquake, the traffic of emergency vehicles like fire engines was often obstructed by collapsed structures, fallen poles/fences, damaged road surfaces, etc. specially in heavily affected regions by the earthquake. The authors investigated road obstacles and the influence to road traffic obstruction by attributes of roads and surrounding conditions such as road widths and the ratio of collapsed structures as well as seismic intensity and micro-topography.

As the results, the following were found.

(1) As reclaimed land, natural levees, and sand bars are overlapped with the area affected by the earthquake at the seismic intensity "5", the dominant road obstacles in these areas were cracked of pavement and depression of road surface which seems to be caused by liquefaction.

(2) In alluvial areas except natural levees and sand bars, main causes of traffic obstacles were collapsed structures and fallen fences. The number of road traffic obstacles tends to increase with seismic intensity.

(3) If the ratio of collapsed structures was less than 12.5%, obstruction of road traffic did not occur so much. And, when the width of road was 10m or more, occurrence of obstruction of road traffic was less than 10% even if the ratio of collapsed structures was more than 25%.

(4) As the most important factor that seriously affects road traffic condition is collapsed structures and/or fences, one of the very basic measures for preventing road traffic obstruction should be construction of earthquake-proof houses and buildings.
# 所外発表論文

目次

Charge accumulation in an oil tank during loading operations

Yoshiyuki Matsubara, Sanae Matsushima,

and Thomas B. Jones .....43

Post-Earthquake Fires and Performance of Firefighting Activity in the Early Stage in the 1995 Great Hanshin Earthquake

Ai Sekizawa .....50

Fire Extinguishing Effect of Mixed Agents of Halon 1301 and Inert Gases

Naoshi Saito, Yuko Saso, Yoshio Ogawa,

Yukihisa Otsu, and Hiroaki Kikui .....62

Simulations of Swirling Fires Controlled by Channeled Self-generated Entrainment Flows

K. Satoh and K. T. Yang .....72

Derivation of an activation energy from the temperature / time record of thermal ignition

Xiongmin Liu, and Kazutoshi Hasegawa .....84
# Articles of Staff of NRIFD Published by Outside Organizations

Contents

Charge accumulation in an oil tank during loading operations

Yoshiyuki Matsubara, Sanae Matsushima,

and Thomas B. Jones .....43

Post-Earthquake Fires and Performance of Firefighting Activity in the Early Stage in the 1995 Great Hanshin Earthquake

Ai Sekizawa .....50

Fire Extinguishing Effect of Mixed Agents of Halon 1301 and Inert Gases

Naoshi Saito, Yuko Saso, Yoshio Ogawa,

Yukihisa Otsu, and Hiroaki Kikui ……62

Simulations of Swirling Fires Controlled by Channeled Self-generated Entrainment Flows

K. Satoh and K. T. Yang .....72

Derivation of an activation energy from the temperature / time record of thermal ignition

Xiongmin Liu, and Kazutoshi Hasegawa .....84
___ 消防研究所报告 ___

通 卷 85 号

平成10年3月31日発行

编 集 行 自治省 消防厅 消防研究所

東京都三鷹市中原3丁目14番1号

電話（0422）44-8331（代表）
# 委員長代理の決定について

平成28年1月26日

個人情報保護委員会決定

個人情報の保護に関する法律（平成15年法律第57号）第58条第2項に基づき、委員長に事故がある場合に委員長を代理する者を次のとおり定める。

委員長代理は、阿部孝夫委員とする。
## V 個別関数の説明

SP－18では結局SP－17のほとんどすべてのスペシフィケーションを変更することになった。それぞれの個別関数の説明変数の意味，SP－17との違い等を以下に説明する。（SP－1個別方程式の説明

## <1> 個人消費支出

18）として示されているものが今回の採用式,

（SP－17）はSP－17の関数，（参考式）とあるのは採用には至らなかったが検討の過程で取り上げたもののうち特に重要なものである。パーシャル・テストのグラフは説明の後にまとめて掲げてある。

$$ \begin{array}{ll}(SP-18)&C=1247.24+0.255623\quad(YD\big/PC\times100)\\&\quad(4.04)\quad(7.07)\\&\quad-0.510169\left(\frac{\Delta PC}{PC_{-1}}\times\frac{YD}{PC}\times100\right)+0.666304C_{-1}\\&\quad(8.34)\quad(12.37)\\&\quad\overline{R}^{2}=0.999\quad S=283.34\quad d=1.39\\ (SP-17)&C=766.86+0.202435\quad(YD\big/PC\times100)\quad+0.735316C_{-1}\\&\quad(3.45)\quad(9.28)\\&\quad\overline{R}^{2}=0.998\quad S=400.95\quad d=1.24\\\end{array} $$

個人消費支出を実質可処分所得と前期の消費支出で説明する従来のスペシフィケーションでは石油ショック後の消費性向の低下を十分追うことができず，チャウ検定によっても48年度第4四半期を中心に構造変化が観察された。これをダミー変数を導入することによって処理する方法もあるが，SP－18では経済的意味の不明なダミー変数の使用は極力避けることとしたので，ダミー処理は行わなかった。

他の計量モデルでは，物価上昇率を何らかの形で消費関数に導入することによって石油ショック後の消費性向の低下を説明しようとする試みが見られる。例えば，京大モデルでは，物価上昇率（ $ \Delta PC/PC_{-1} $ ）を説明変数に加えているし，日銀モデルでは，物価上昇率が限界消費性向に影響するスペシフィケーションをとっている。いずれも消費の低下をうまく説明しているが，SP-18ではファイナル・テストの結果等から，日銀型のものを採用した。

物価上昇率を消費関数に入れた場合，48年末のような物価上昇期には消費の落ち込みをうまく説明するが，それがいかなるメカニズムを体現したものか，また，物価上昇率が安定的になった時，消費性向が回復すると見て良いかどうかを判断するには，やや情報不足である。例えば，消費者が，インフレによって目減りした貯蓄水準と望ましい貯蓄水準とのギャップが埋まるまで高い貯蓄性向を維持するとすれば，物価上昇率は安定しても，それがすぐに消費性向を高めるとは限らないことになる。今後，こうした点について理論的検討が必要である。

## <2> 民間住宅投資

$$ \begin{array}{llll}(SP-18)&&IH=4794.18-21.1801\quad(PH\big/\!PC\times100)\quad_{-1}+0.132434\quad(YD\big/\!PC\times100)\quad_{-1}\\&&(7.20)\quad(3.41)\quad(41.89)\\&&-527.602I_{-1}\\&&(11.58)\\&&\\\text{(SP-17)}&&I H=2037.80+0.0753067\quad(YD\big/\!PC)\quad_{-1}-858.981\quad(PH\big/\!PC)\\&&(4.58)\\&&-241.637I_{-1}+0.422674I H_{-1}\\&&(3.66)\quad(3.52)\\&&\\\end{array}\begin{array}{ll}&\overline{R}^{2}=0.984\quad S=182.68\quad d=1.35\\&\overline{R}^{2}=0.995\quad S=119.35\quad d=1.62\\\end{array} $$
SP－18 では，自己回帰型のスペシフィケーションをやめ，可処分所得，相対価格および金融要因として全銀貸出約定平均金利（I）を説明変数とし，これらのラグを一期前に統一した。可処分所得のパラメータ一の有意性がずばぬけて高く，所得要因が住宅投資を大きく規定して

<3> 民間設備投資

いることを示している。

最近，景気対策の一環として住宅金融公庫融資枠の拡大等が取り上げられることが多く，こうした景気対策の効果を分析するため住宅金融に関する制度的要因を関数に取り入れるのが今後の課題である。

$$ \begin{array}{l}\left(\mathrm{SP}-18\right)\quad\begin{array}{l}IP=-6409.04+0.116435\sum_{1}^{4}V-0.163094KP_{-2}\\ \quad(15.81)\quad(15.24)\quad(9.26)\end{array}\\ \quad+189.003\left\{\begin{array}{l}(Y C+A C)\nearrow(Y+A P+A G)\end{array}\right\}\times100+1.98316\sum_{0}^{2}L F\nearrow P I\\ (4.48)\quad\begin{array}{l}\overline{R}^{2}=0.993\\ \overline{R}^{2}=0.993\quad S=336.53\quad d=1.74\end{array}\\\left(\mathrm{SP}-17\right)\quad\begin{array}{l}I P=-981.603+0.0476863\sum_{0}^{3}V-0.0600232K P_{-1}\\ \quad(7.17)\quad(3.46)\end{array}\\ \quad+95.7692\left\{\begin{array}{l}(S C+0.8A C)\nearrow P I\end{array}\right\}_{-1}+9.58176L E\nearrow P I+0.206064\left(O D R\nearrow P I\right)\text{}_{-5}\\ (10.48)\quad\begin{array}{l}\overline{R}^{2}=0.995\quad S=360.24\quad d=1.83\end{array}\\\quad\begin{array}{l}\overline{R}^{2}=0.995\quad S=360.24\quad d=1.83\end{array}\end{array}\end{array} $$

SP－17 の投資関数については，イ)SC＋0.8AC のウェイトづけが恣意的ではないか，ロ)ODR（機械受注）を入れるのは，投資で投資を説明することになるから避けるべきだ（機械受注を決めるのにも，それなりの決定メカニズムが働いているはずである。）という批判があった。

このため，SP−18ではイ)内部留保（SC+0.8AC）に代えて，利潤率の代理変数としての法人所得分配率$\{(YC+AC)\big/\big(Y+AP+AG\big)\}$を採用し，口)ODRを除き，ハ)金融ブロックの再構成に伴い，産業資金供給（LE）に代えて銀行貸出増減（LF）を説明変数とした。

スペシフィケーションが違うので厳密な比較はできないが，法人所得（内部留保）要因，金融要因のパラメーターが小さくなり，全体として能力決定型に近くなっている。

今回の景気停滞下では，計量モデルの予測は，設備投資に関しては常に過大だった。高度成長期にはうまく働いていた利潤決定型の投資関数では，今回の不況のような大きな需給ギャップの下での設備投資マインドの沈滞をフォローできなかったためである。SP－18では，この点はやや改善されたが，まだ充分ではないので，さらに検討を続けたい。また，最近，製造業と非製造業の設備投資の動きの違いが注目されているので，分離推定も試みたが，現在のモデル体系の中では必ずしも満足すべきものが得られなかった。これも今後の課題としたい。

<4> 民間在庫投資

$$ \begin{aligned}(SP-18)\quad&JP=-17618.7+0.131345V_{-1}-0.321494KJP_{-2}+16132.1\quad(PJ\big/PJ_{-1})_{-1}\\&(4.53)\quad(5.70)\quad(5.41)\quad(4.01)\\&\quad\overline{R}^{2}=0.609\quad S=618.78\quad d=1.42\ $ SP-17)\quad&JP=6629.76+50.8634\sum_{0}^{1}O-0.0381555\sum_{0}^{1}(V+M-JP)\\&\quad(3.25)\quad(1.52)\\&\quad-35751.4\quad(KJP\big/\quad(V+M-JP))_{-2}\\&\quad(3.15)\\&\quad\overline{R}^{2}=0.718\quad S=538.1\quad d=1.40\end{aligned} $$
SP－17 の在庫投資関数は生産－販売＝在庫という事後的，定義式的なスペシフィケーションだった。この（生産－販売）型は，昭和35年度～50年度の推定期間では適合するが，40年度～50年度では符号条件，有意性などからみても全く適合しなかった。これは40年以降，過剰流動性によるインフレ，石油ショック後の物不足など高度成長期との経済構造の相異が大きく影響しているためであろう。SP－18では，ストック調整型を採用した。このスペシフィケーションはSP－17作成の際にも検討されているが，売り上げ高の代理変数として鉱工業生産指数（O）を使用していたためファイナル・テストでの誤差の累積が大きくなる欠点があった。そこで，Oに代えてVをとり入れて誤差が累積しないようにし，価格期待を表わすものとしてPJ $ _{1} $ /PJ $ _{2} $ を加えた。金融要因として，金融機関貸出増減（LF），全銀貸出約定平均金利（I）などを試みたが符号条件，t-値が適当でなく採用していない。また，Vの変化により，意図せざる在庫増減があらわれるとして，ΔVをとり入れてみたが，期待した符号条件（マイナス）が得られなかった。結局，統計的なフィットは劣るが説明のつきやすいシンプルな形を採用した。パーシャル・テストでは内挿期間のおおよその動きはつかんでいる。

<5> 商品輸出

$$ \begin{aligned}(SP-18)\quad&\log EC=0.356813+1.63441\log TWM-1.15197\log\ (PE\cdot EX\big/PEIW)\\&\quad(0.62)\quad(22.28)\quad(6.41)\\&\quad+0.529076\log\ (KJP\big/V)\\&\quad(4.07)\\&(SP-17)\quad\log EC=-6.11556+2.78834\log\sum_{2}^{4}(OECD-IIP)\\&\quad(65.59)\\&\quad-1.7361\log\sum_{3}^{6}W_{i}\frac{PJ\cdot EX-R}{USA-PW}+0.99532\log\sum_{0}^{1}(KJP\big/O)\\&\quad(6.37)\quad\overline{R}^{2}=0.993\quad S=0.023\quad d=0.59\end{aligned} $$

OECD—IIP : OECD 加盟国平均鉱業生産指数（除〈日本）

USA - PW : 米国工業品価格指数

EX-R : 実効円為替変動率

$ W_{i}=(0.4,\ 0.3,\ 0.2,\ 0.1) $ ：先驗的なウェイト

商品輸出（EC）は，日本を除く実質世界輸入（TWM）と，輸出競争力を示す相対輸出価格（PE・EX/PEIW）を説明変数とする対数線形式を基本にして，これに不況期における輸出ドライブなどの国内の短期的需給要因を示す在庫産出比率（KJP/V）を加えた式を採用している。

SP－17 では，外生変数の想定の困難を理由に，世界輸入（TWM）に代えて OECD 諸国の鉱工業生産指数（OECD－IIP）を，世界工業品輸出価格指数（PEIW）に代えてアメリカの工業品

<6> 商品外輸出

価格指数（USA−PW）を用いていたが，日本の貿易構造からみてカバレッジが低すぎると思われる。

SP－18 では，相対価格のラグがないので，為替レートの変動等による価格変化の影響が直ちに現われることになる。この点については，いわゆるＪカーブの議論にみられるように，かなり長期にわたる価格効果のラグが存在するという考え方が強いので，今後さらに検討をつづけたい。

$$ \begin{array}{l}\left(\mathrm{SP}-18\right)\quad\log E O^{\prime}=-0.367370+0.0435064\log\left(E C^{\prime}\cdot\lambda_{e}\cdot F R\big/E X\right)\\ \quad(3.11)\quad(2.57)\end{array} $$
$$ \begin{array}{c}+0.260276\log\left(FAS\big/EX\right)+0.658069\log EO_{-1}^{\prime}\\ (4.37)\quad(9.61)\\ \overline{R}^{2}=0.997\quad S=0.032\quad d=1.67\\ (SP-17)\quad\log EO^{\prime}=-0.199895+0.0432324\log\left(EC^{\prime}\cdot\lambda_{e}\cdot FR\big/EX\right)\\ (2.54)\\ +0.0559537\log FA_{-1}+0.898502\log EO_{-1}^{\prime}\\ (1.48)\quad(17.02)\\ \overline{R}^{2}=0.998\quad S=0.014\quad d=1.89\end{array} $$

EO'は，イ)商品（F.O.B.建て）を除く財貨と非要素サービスの輸出，口)海外からの要素所得受取に大別され，イ)はさらに貨物運賃保険受取と港湾経費・旅客運賃受取に分けられる。イ)の説明変数として，邦船輸出積取比率（λe），商品輸出額（EC），航海用船料指数（FR）の積を用いている。FRはドル建の指数であるため，円為替変動率（EX）で調整している。

口)の海外からの要素所得の受取は大部分が投資所得の受取であり，海外資産残高（FAS）で

<7> 商品输入 (C.I.F.)

説明されている。FAS は国際収支表の「長期資本収支」の「資産」を積み上げて作成している。EO'そのものにトレンド性が強いことから，自己回帰型のスペシフィケーションをとっている。

この関数は多くの外生変数に依存しており，予測シミュレーションの際に想定の手続きが繁雑であるが，これらの変数の体系全体に対する乗数効果は小さく，その意味では問題は少ないと考えられる。

$$ \begin{array}{ll}(SP-18)&\log MC=-3.58037+0.778521\log\quad(V+M-IP-JP)\\&\quad(13.75)\quad(18.21)\\&\quad+0.375030\log\quad(IP+JP)\quad-0.608159\log\quad(PEIW\big/EX\big/PJ)\\&\quad(12.22)\quad(6.12)\\&\quad\overline{R}^{2}=0.991\quad S=0.035\quad d=0.65\\ (SP-17)&\log MC=-1.21065+0.712179\log\quad(V+M-IP-JP)\\&\quad(8.91)\\&\quad+0.372559\log\quad(IP+JP)\quad_{-1}-0.989557\log\frac{1}{3}\sum_{2}^{4}(PMC\big/PJ)\\&\quad(7.99)\quad(2.25)\\&\quad\overline{R}^{2}=0.992\quad S=0.020\quad d=0.72\\\end{array} $$

SP－17と同様，最終需要を投資と投資以外の部分に分けて説明変数とし，これに相対価格の変化を示す説明変数を加えたスペシフィケーションである。SP－17では相対価格における輸入商品価格として，商品輸入デフレーター（PMC）を用いていたが，価格効果が働くのは原材料よりも製品輸入の部分であろうから，PMCに代えて世界工業品輸出価格指数（PEI W）を用いることとした。

<8> 商品外輸入（運賃・保険料を除く）

$$ \begin{aligned}(SP-18)\quad&MO^{\prime}=-173.494+0.100234MC^{\prime}+0.00466863V^{\prime}+0.564038MO^{\prime}_{-1}\\&(8.50)\quad(3.42)\quad(11.71)\\&\quad\overline{R}^{2}=0.997\quad S=82.31\quad d=2.52\\ (SP-17)\quad&MO^{\prime}=-225.024+0.0281663\sum_{0}^{1}EC^{\prime}+0.0914370\sum_{0}^{1}MC^{\prime}+0.00612812V^{\prime}\\&(1.71)\quad(10.63)\quad(1.65)\\&\quad\overline{R}^{2}=0.991\quad S=74.81\quad d=0.63\end{aligned} $$
商品外輸入（運賃・保険料を除く） $ ^{(MO')} $ は，イ)港湾経費等の貿易付帯経費と口)海外債務に伴う外債利子支払等の資本付帯経費からなっている。SP-18では貿易付帯経費を名目商品

<9> 鉱工業生産指数

輸入（MC'）で，資本付帯経費を名目国民総支出（V'）で説明する自己回帰型のスペシフィケーションをとっている。

$$ \begin{array}{ll}(SP-18)&\begin{array}{l}O=7.42383+0.000409650\quad(C+CG+IG+IH)\quad+0.00396877IP\ $ 2.17)\quad(2.34)\quad(15.85)\end{array}\\&\quad+0.00122632EC+0.00222377JP\\&\quad(2.06)\quad(5.30)\\&(SP-17)&\begin{array}{l}\overline{R}^{2}=0.994\quad S=2.03\quad d=0.89\\\Delta O=0.000705888\quad(\Delta C+\Delta CG+\Delta IG)\quad+0.00137345\Delta IH+0.024597\Delta IP\ $ 3.16)\quad(1.27)\quad(5.97)\\+0.00201952\Delta EC+0.00103853\Delta JP\ $ 2.98)\quad(5.33)\end{array}\end{array} $$

SP－17 では，残差の系列相関を避けるため前期との差分を使っている。今回の再推定でもこの形を踏襲しようとしたが，パラメーターがマイナスのものが出るなどうまくいかなかったのでレベル式に戻した。

レベル式でも需要項目のくくり方によってマイナスのパラメーターが現われた。採用式はすべてのパラメーターがプラスに出た唯一のものである。近年の製造業の不振のため、鉱工業生産指数と国民総支出の乖離が大きくなってきていることなどのため、国民総支出の需要項目と生産指数を統計式的に結びつける方法も従来ほど簡単ではなくなっている。パーシャル・テストでも48年度以降乖離が大きい。

<10> 勞動力人口

$$ \begin{array}{c}(SP-18)\quad NL=8.70925+0.213382N+0.426474VA+0.493969NL_{-1}\ $ 4.19)\quad(3.53)\quad(2.90)\quad(3.69)\\\overline{R}^{2}=0.989\quad S=0.178\quad d=1.65\\\end{array} $$

近年，労働市場におけるパートタイム等の女子労働力の比重が高まっており，景気後退期にはこの層が労働市場から退出し，非労働力人口化するという形の調整がなされている。このため，景気循環に応じて労働力率（NL／N）が敏感に反応する傾向が強まっている。従って，SP－18では従来外生変数であった労働力人口（NL）を新たに内生化した。15歳以上人口として定義される生産年令人口（N）を外生的に与え，これと短期的な労働市場の需給の指標である有効求人求職倍率（VA）を説明変数とし，労働市場の調整が徐々に行われるという考えから，自己回帰型のスペシフィケーションをとった。

<11> 完全失業者数

$$ \begin{aligned}(SP-18)\quad&\quad U=0.990870-0.00000925609V-0.00576206PJ+0.000654112W+0.372943U_{-1}\\&\quad(4.56)\quad(4.75)\quad(3.59)\quad(4.65)\quad(3.12)\\&\quad\overline{R}^{2}=0.931\quad S=0.036\quad d=2.40\\ (SP-17)\quad&\quad\frac{1}{2}\sum_{0}^{1}(U\big/\ N L)=0.00917464+0.00000532513W_{-1}-0.0000000659548V\\&\quad(3.06)\quad(2.74)\\&\quad\begin{aligned}-0.0000604726PJ+0.718077\left(\frac{1}{2}\sum_{0}^{1}(U\big/\ N L)\right)\ $ 3.16)\quad(13.86)\end{aligned}_{-1}\\\quad&\quad\overline{R}^{2}=0.879\quad S=0.0004\quad d=1.44\end{aligned} $$
SP−18 では，失業率（U/NL）に代えて完全失業者数（U）を被説明変数とした。基本的には VA の説明変数と同じものを用いているが，U は VA に比べると，調整の進行がゆるやかであると考えられるので，自己回帰型を採用している。

<12> 雇用者数

$$ \begin{array}{ll}(SP-18)&\log LW=0.127873+0.0543651\log V+0.792310\log LW_{-1}\\&\quad(3.08)\quad(2.62)\quad(11.14)\\&&\quad\overline{R}^{2}=0.994\quad S=0.006\quad d=1.96\\ (SP-17)&\log LW=-0.0378998+0.047039\log\sum_{2}^{4}V-0.0173003\log\left(W/P\right)\\&\quad(1.23)\quad(0.46)\\&\quad+0.873961\log LW_{-1}\\&\quad(14.81)\\&&\quad\overline{R}^{2}=0.997\quad S=0.003\quad d=2.11\\\end{array} $$

雇用者数は労働需要関数として定式化されて意ではなかったが SP−18 の推定期間では符号いる。価格要因を示す W/P は SP−17 でも有が逆転したので説明変数から除外した。

<13> 有効求人求職倍率

$$ \begin{array}{c}\left(\mathrm{SP}-18\right)\quad\log V A=-48.0453-4.19780\log W_{-1}+5.87663\log V_{-1}+2.48791\log P J\ $ 19.87)\quad(17.53)\quad(21.68)\quad(9.80)\\\overline{R}^{2}=0.939\quad S=0.006\quad d=1.96\end{array} $$

$$ \begin{array}{c}(\mathrm{SP}-17)\quad\dot{V}A=-0.155583-2.15828\dot{W}_{-1}+4.83084\dot{V}+2.73492\dot{P}J\\ (2.88)\quad(9.09)\quad(7.60)\\ \overline{R}^{2}=0.704\quad S=0.127\quad d=0.92\end{array} $$

DL を労働需要 (求人), SL を労働供給 (求職) で, 次のような求人関数, 求職関数を考える。とすると, VA=DL/SL とあらわされる。ここ

$$ \begin{aligned}&DL=D\left(V,\ PJ,\ W\right)=\alpha_{0}V^{\alpha_{1}}PJ^{\alpha_{2}}W^{\alpha_{3}}\quad&V\quad&: 実質国民総支出 \\&SL=S\left(W\right)=\beta_{0}W^{\beta_{1}}\quad&PJ\quad&: 民間在庫デフレーター \\&&W\quad&: 一人当たり雇用者所得 \end{aligned} $$

期待される符号条件は$\frac{\partial D}{\partial V}>0,\quad\frac{\partial D}{\partial PJ}>0,\quad\frac{\partial D}{\partial W}<0,\quad\frac{\partial S}{\partial W}>0$ である。

$$ \begin{aligned} 対数をとることによって \log VA=&\log DL-\log SL\\=&(\alpha_{0}-\beta_{0})+\alpha_{1}\log V+\alpha_{2}\log PJ+(\alpha_{3}-\beta_{1})\log W\end{aligned} $$

が得られる。

このスペシフィケーションを基礎にもっとも説明力の高いラグ構造を選択したのが採用式である。パーシャル・テストでは48年度の山を完全にフォローできていない。今後求人者数と求職者数の分離推定といった工夫が必要となろう。

<14> 個人消費支出デフレーター

(SP−18)

$$ \begin{aligned}PC\big/\sum_{1}^{4}PC=&0.0344592+0.224838PJ\big/\sum_{1}^{4}PJ+0.186842\ (W\big/\sum_{1}^{4}W)\_{-1}\\&+0.452150\ (PC\big/\sum_{1}^{4}PC)\_{-1}\\&(7.01)\\&\overline{R}^{2}=0.938\qquad S=0.002\qquad d=2.49\end{aligned} $$