Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
$$ p_{_{k,i}}(n_{_{k,i}}\big|\lambda_{_{k,i}})=\frac{\lambda_{_{k,i}}^{_{n_{k,i}}}\exp(-\lambda_{_{k,i}})}{n_{_{k,i}}!}\cdots(1) $$

$$ ただし \ (k=1,2,3\quad i=1,2,3...m) $$

$$ \lambda_{_{1,i}}=\exp(\alpha_{_{0}}+\alpha_{_{1}}x_{_{1,i}}+\alpha_{_{2}}x_{_{2,i}}+\alpha_{_{3}}x_{_{3,i}}+r_{_{1,i}})\cdots(2) $$

$$ \lambda_{_{3,i}}=\mathbf{e x p}(\gamma_{_{0}}+\gamma_{_{1}}x_{_{1,i}}+\gamma_{_{2}}x_{_{2,i}}+\gamma_{_{3}}z_{_{1,i}}+r_{_{3,i}})\cdots(3) $$

$$ p(r_{_{k,i}}\big|s_{_{k}})=\frac{1}{\sqrt{2\pi s_{_{k}}^{^{2}}}}\mathrm{exp}(-\frac{r_{_{k,i}}^{^{2}}}{2s_{_{k}}^{^{2}}})\cdots(4) $$

このもとで、上記に示した市区町村別の地震火災発生件数データを用いて、最尤法を用いたパラメータ推定を行う。最尤推定にあたっては、(1)式（ただし線形予測子は(2)、(3)で示したもの）と(4)式の両確率分布の積を(5)式のように独立パラメータ $ r_{k,i} $ で積分することで、尤度 $ L_{k}=\prod L_{i,k} $ を最大にするパラメータがそれぞれ求まる（対数尤度の最大化）。

$$ L_{k,i}=\int_{-\infty}^{\infty}p(n_{k,i}\left|\alpha_{0},\alpha_{1},\alpha_{2},\alpha_{3},r_{k,i})p(r_{k,i}\left|s_{_{k}})d r_{k,i}\cdots(5) $$

(ただし(5)式は揺れによる地震火災の一例)

この結果が表 13 である。様々な指標を試したが赤池情報量規準に基づくと揺れは計測震度、人口等については世帯数が最も説明力が高かったためこれを用いた。

表 13 一般化線形混合モデル(GLMM)の推定パラメータ

(1%有意を***，5%有意を**，10%有意を*で示した)

火災分類	揺れによる火災
係数名	α0	α1	α2	α3
係数値	-10.00	0.052	1.383	0.911
Pr(>Z)	0.0000***	0.0000***	0.0000***	0.0000***
AIC	437.4
火災分類	間接的な原因で発生した火災
係数名	γ0	γ1	γ2	γ3
係数値	-8.895	0.039	0.796	1.17
Pr(>Z)	0.0000***	0.0000***	0.0000***	0.0000***
AIC	255.6

## ・確率論的地震出火予測地図の作成

ところで上記の推定式は市区町村単位で行われたものであるが、集計単位をメッシュとして同様の分析を行うことも可能である。特に地震出火リスクを地域単位で住民が評価する際は、集計単位のばらつく市区町村単位の分析よりも適切とも考えられる。このためここでは紙面での可視性も考慮して、上記の調査で得られた地震火災の出火点をGISポイントデータからメッシュデータの属性データに変換し、調査範囲を対象とした2次メッシュ（約
10km×約10km）内の出火件数データを作成した。なお、これまでは揺れによる火災や間接的な原因で発生する火災の出火件数予測の変数として世帯数、計測震度、全壊建物数もしくは停電率の3変数を用いたが、ここではこのうち前者の2変数（世帯数、計測震度）を用いることとし、改めて得られた予測式を地震動の超過確率とかけ合わせることで、地震出火リスクを確率的に把握することとした。詳しくは、確率論的地震動予測地図のデータを用いて、各メッシュ内で30年以内の地震火災発生件数の期待値や30年以内に1件でも地震火災が発生する確率、及び30年以内の地震火災発生件数の期待値に人口をかけ合わせた被害ポテンシャル指標（以降では地震出火曝露人口と呼ぶ）を計算した。この結果が図5～図7及び表14である（ただし東日本大震災と同じ時刻・季節に地震が発生したと仮定したケース）。ここではハザードとして確率論的地震動予測地図を用いたため、揺れに伴う地震火災と間接的な原因で発生する地震火災を総合して予測地図を作成したが、今後、津波被害の発生確率などが明らかにされれば、津波火災についても同様の予測地図を作ることができる。

図 5 30年以内の地震火災発生件数の期待値(2次メッシュ内、ただし東日本大震災と同じ季節、時刻に地震が発生すると仮定したケース)
図 6 30年以内に1件でも地震火災が発生する確率(2次メッシュ内、ただし東日本大震災と同じ季節、時刻に地震が発生すると仮定したケース)

図 7 30年以内の地震出火曝露人口(2次メッシュ内、ただし東日本大震災と同じ季節、時刻に地震が発生すると仮定したケース)
表 14 3種類の地震出火リスク指標のトップ 20

30年の出火件数期待値	30年に1件でも発生する確率	30年の地震出火曝露人口
メッシュ名	数値(件)	メッシュ名	数値	メッシュ名	数値(万人·件)
東京西部	69.123	東京西部	1.000	東京西部	12755.280
東京西南部	31.856	東京西南部	1.000	東京西南部	5371.829
東京首部	23.356	東京首部	1.000	東京首部	3899.558
川崎	15.297	川崎	1.000	川崎	2297.058
赤羽	10.490	赤羽	1.000	赤羽	1434.536
大阪東北部	8.640	大阪東北部	1.000	大阪東北部	1153.208
大阪東南部	7.078	大阪東南部	0.999	大阪東南部	913.538
吉祥寺	6.712	吉祥寺	0.999	吉祥寺	850.881
溝口	6.279	溝口	0.998	溝口	724.034
草加	5.122	草加	0.994	草加	567.873
船橋	4.641	船橋	0.990	船橋	474.757
横浜西部	4.048	横浜西部	0.983	横浜西部	405.078
名古屋南部	3.175	名古屋南部	0.958	立川	281.572
大阪西北部	3.146	大阪西北部	0.957	大阪西北部	280.224
立川	3.071	立川	0.954	伊丹	277.818
伊丹	2.797	伊丹	0.939	名古屋南部	273.758
戸塚	2.750	戸塚	0.936	荏田	239.581
荏田	2.731	荏田	0.935	吹田	236.914
吹田	2.580	吹田	0.924	戸塚	234.928
原町田	2.380	原町田	0.907	原町田	201.239

## ・予備的な分析

予備的な分析として、2012年の地価データ、市街地データ、災害リスクに関するデータを用いて、中京圏の土地価格データを分析した。まず、市街地データとして容積率を、災害リスクの代理変数として標高を取り上げ、地価データとの関係を調べた一例を示す(図8)。総じて、標高が低く海に近いところが地価が安いという傾向にあるが、図1の中心部など標高が低くても地価がそれなりに高いところは見受けられる。そこで、容積率を「都市化」の1指標とし(例えば利便性・収益性)、地価を容積率で除したものを紫色の丸印で示した。直径が大きければ大きいほど、容積率の割に地価が高いことを示す。

図 8 地価と容積率・標高
次に、地価関数を各属性の線形和とみなし、市街地データを、名古屋駅からの距離、用途地域、容積率で、また災害リスクをその地点の標高と読み替えて分析を行った。その結果が表 15 である。以上より、災害リスクの要素も考慮した土地価格の推定をすることが可能になった。係数の正負を見ると、容積率や商業地域の指定（ダミー変数、商業地域であれば1、そうでなければ0）が正の値になっているほか、標高が高ければ高いほど土地価格は高いという傾向が明らかになった（1mあたり1878円）。他方で名古屋駅までの距離は負の値であり、名古屋駅から遠ければ遠いほど地価が減少する傾向にあることが分かる。なお、図9は容積率と標高の関係を示したものであり、容積率の高い地域は標高の低い地域に集中していることが分かっている。

表 15 ヘドニック分析の結果

変数	係数	t値
容積率(%)	902.632459	7.770863516
標高(m)	1878.87125	1.997577629
名古屋駅までの距離(m)	-7.081075416	-1.946996292
商業地域	172107.0397	2.827181982
重決定係数	0.35
サンプル数	774
平均地価(円/㎡)	225876

図 9 容積率（横軸）、標高（縦軸）の関係

この分析からは、標高で代替される災害リスク、おそらく津波や水害については、少なくとも名古屋市においては、標高が高くなればなるほど土地価格は高くなることが分かった。現状では、図2に示されるように容積率の高い場所ほど標高は低いが、このような土地利用
のされ方も改善点が多いものと考えられる。本研究で得られた関係式を用いて、災害リスクを考慮した土地利用計画（容積率、用途地域）を進めた場合の土地価格に対する影響及びその場合における曝露人口分布の変化なども今後検討することができる。

## ・地震出火リスク情報を用いた分析

最後に、地震出火確率が地価に与える影響をみるため、ヘドニック分析を行った。ここでは、目的変数に公示地価（対数）を用い、その他の変数は今後30年以内に震度6弱の揺れに見舞われる確率（最大ケース）、床上浸水確率（平均値）、土砂災害確率を用い、メッシュ単位でその影響を求めた。都道府県もしくは市区町村の固定効果別、30年以内に1件でも地震火災が発生する確率と30年以内の地震火災発生件数の期待値別の4パターンを試算した結果は表16のようになる。

しかしながら地震出火リスク情報は上記の地震動の超過確率との相関が強く、多重共線性のチェックを行った結果、市区町村の固定効果と地震火災の発生確率を考慮したパターンについては、VIFが極めて高くなった。これは、地震出火リスク情報が世帯数を基にして計算している点や、同じくリスク評価の際に用いた上記の地震動の超過確率も正の影響を与えている点などが原因と考えられる。

以上のような問題点もあり、地震出火リスク情報は今回の分析には使用しなかった。地震による火災やその延焼など揺れに伴う2次災害の影響を評価しうるモデル式の構築などが今後の課題として考えられる。

表 16 地震出火リスク情報と公示地価の関係

VARIABLES	Log(公示地価)	Log(公示地価)	Log(公示地価)	Log(公示地価)
今後30年以内に震度6弱の揺れに	0.03238	0.7031***	0.354639***	0.4391952***
見舞われる確率	(0.04094)	(0.0351008)	(0.0368504)	(0.0372791)
30年以内に1件でも地震火災が発生する確率	2.86153***	1.3191221***	-
(0.03132)	(0.0510422)	-
30年以内の地震火災出火件数期待值	-	0.0269528***	-	0.0036016***
-	(0.0006911)	-	(0.0008576)
床上浸水確率(平均值)	-0.11669**	-0.203276***	0.1149069**	0.1269992***
(0.04094)	(0.0462181)	(0.0354633)	(0.0359840)
土砂災害確率	-0.22553***	-0.3079141***	-0.2157630***	-0.2253102***
(0.0125)	(0.0141051)	(0.0106080)	(0.0107588)
固定効果	都道府県	都道府県	市町村	市町村
R-squared	0.6509	0.555	0.8058	0.8001

* * Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
### 3. 復元力（Resilience）の検討：社会関係資本の役割

（災害）レジリエンスは、近年、日本および国際社会の災害対策において注目を集めている概念である(参考1)。レジリエンスは、自然災害を回避不可能な自然現象と認識し、人々の生命や生活を守るよう、災害への備え、対応、復興に重点を置いた概念である。2005年の「兵庫行動枠組2005-2015」の副題に"Building the resilience of nations and communities to disasters"が採用されたことで、広く防災関係者に知られることとなった。この副題の通り、同枠組みでは、国家レベルと共にコミュニティ・レベルでのレジリエンス強化を謳っている。これまで地域コミュニティが共同して壊滅的な被害を乗り越え、復興を成し遂げた例はいくつか報告されてきた。Aldrich(2012)は質的・数量的分析を用いながら、社会関係資本がコミュニティ・レベルのレジリエンスに対して重要な影響を及ぼすことを報告している(参考2)。コミュニティ内の社会関係資本により、人々は被災時の精神的な支援に加え、情報、救援、ファイナンス、育児など様々な資源へのアクセスが可能となり、効率的に日常生活のリズムを取り戻すことができる。このような社会関係資本の役割は、耐震性強化、浸水対策、防波堤の建設などといった物理的資本への投資同様、災害対策に置いて重要な役割を果たしてきたと考えられるが、社会関係資本への投資は政策側からは過小評価されてきた。

本研究では、レジリエンスにおける社会関係資本の役割に焦点をあて、ジニ係数と人口当たり NPO 数の二つの指標を用いて、市区町村レベルの社会関係資本の計測を試みた。ジニ係数の計算には、2013 年の住宅・土地統計調査の世帯の年間収入階級(5 区分)を利用した。ジニ係数の計算には、いくつかの仮定をおくことが必要となる。本研究では、ジニ係数を、300 万円未満、300～500、500～700、700～1000、1000 万円以上の 5 区分から計算しているが、それぞれの区分内での所得の分布は一様分布を仮定し、各区分の平均値を 150 万円、400 万円、600 万円、850 万円、1500 万円として計算した。1000 万円以上の区分に関しては、さらに平均を 1750 万円、2000 万円と仮定することで、指標のロバストネスを確認した。ジニ係数が低く経済的資源が公平に分配される地域では、災害に対し社会的に結束して対応できるため災害に対するレジリエンス・キャパシティーが高くなると想定されている(参考3)。NPO 数の計算には、市区町村別の特定非営利活動法人（NPO）数を NPO 法人データベース NPO ヒロバ（http://www.npo-hiroba.or.jp）のデータを用い、人口当たり NPO 数はその値を地域別統計データベース 4)の総人口で除することで求めた。人口当たり NPO 数が多い地域ほど、市民活動を通じて市民が地域の活動に積極的に参加しているため、コミュニティ・エンゲージメントが高く、そのためレジリエンス・キャパシティーが高いという想定である(参考 4)。

参考 1. Annan K. "Message for the international day for disaster reduction 8 October 2003.", http://www.unisdr.org/2003/campaign/pa-camp03-sg-eng.htm.
参考 2. Aldrich DP. "Building resilience: social capital in post-disaster recovery."

参考 3. Cutter SL, Burton CG, Emrich CT. 2010. "Disaster resilience indicators for benchmarking baseline conditions." Journal of Homeland Security and Emergency Management. 7(1).

参考 4. Center H. 2002. "Human links to coastal disasters." The HJohn Heinz III Center for Science, Economics and the Environment.

### 4. 災害リスク情報と不動産市場の分布図、散布図

・地震、床上浸水、土砂災害確率の分布図
・地震、床上浸水、土砂災害確率と公示地価の対数値との散布図
# 利用者のために

## 1 調査の目的

農業物価統計調査は、農業における投入・産出の物価変動を測定するため、農業経営に直接関係ある物価を把握し、その結果を総合して農業物価指数等を作成することを目的としている。

## 2 調査の根拠

調査は、統計法（平成19年法律第53号）第19条第1項に基づく一般統計調査である。

## 3 調査機関

本調査は、農林水産省大臣官房統計部及び地方組織並びに農林水産大臣が委託した民間事業者（以下「民間事業者」という。）を通じて実施した。

## 4 調査の体系

農業物価統計調査 ___ 農產物生産者価格調査

___ 農業生産資材価格調査

## 5 調査の対象

## (1) 農產物生産者価格調査

農産物出荷団体等（農業協同組合、出荷組合、集出荷業者又はその団体、食肉卸売市場等）

## (2) 農業生產資材価格調査

農業生産資材を販売する小売店等

## 6 調查対象（選定方法）

## (1) 農產物生産者価格調査

ア 調査都道府県

調査都道府県は、調査品目ごとに平成21年及び22年の青果物卸売市場調査、畜産物流通調査等の結果を用い、出荷量の多い都道府県から順次配列し、その累積出荷量が全国総出荷量の80％以上となる都道府県とした。

## 调查市町村

調查市町村は、調査品目ごとに平成21年及び22年の農林水産関係市町村別統計等の結果を用い、調査都道府県別に出荷量の多い市町村から順次配列し、その累積出荷量が当該都道府県の総出荷量の80%までの市町村の中から、出荷量の多い市町村を有意に選定した。

## ウ 調査対象

調査対象は、調査品目ごとに各都道府県に所在する農産物出荷団体等（農業協同組合、出荷組合、集出荷業者又はその団体、食肉卸売市場等）の中から、当該市町村における当該調査品目の取扱量が多いなど価格形成に主導力を持ち、かつ、農産物生産者価格が最も正確に調査できる出荷団体等を有意に選定した。
## (2) 農業生產資材価格調査

## ア 調査都道府県

調査都道府県は、継続して調査可能な全ての都道府県とした。

## 调查对象

調査対象は、調査品目ごとに、各都道府県に所在する農業生産資材を販売する小売店等の中から、調査品目の取扱量が多いなど価格形成に主導力をもち、当該都道府県の農業生産資材価格を最も正確に調査しうる小売店等を有意に選定した。

## 7 調查期間

## (1) 農產物生産者価格調査

## ア 調査月

調査月は、調査品目ごとに平成21年及び22年の出荷量を多い月から順次加算し、累積出荷量が年間出荷量の8割以上となる月とした。

## 调查日

農産物（野菜を除く。）の調査日は、毎月15日現在とした。また、野菜の調査日は、毎月5日及び15日とした。ただし、各調査日において調査不可能な場合には、各調査日になるべく接近した日を調査日とした。

## (2) 農業生產資材価格調査

## ア 調査月

調査月は、季節品目（出回り月が限られている調査品目）を除き、毎年1月から12月までとし、季節品目については、基準時（平成22年）の当該品目の出回り期間を考慮し定めた。

## 调查日

調査日は毎月15日現在とした。ただし、調査日において調査不可能な場合には、調査日になるべく接近した日を調査日とした。

## 8 調査事項（項目）

## (1) 農產物生産者価格調査

## ア 調査品目

調査品目は、平成22年農業産出額の総額に占める農産物の指数採用品目の累積割合がおおむね9割をカバーする品目及び行政施策上重要な品目とした（127品目）。

## 调查銘柄

調査銘柄は、全国的な取引量を基に品目における代表性、調査の継続性等を考慮して指定した。

## ウ 調査単位

調査単位は、各調査品目の全国を通じた通常の取引単位等を考慮して定めた。

## 工 調査価格

調査価格は、農家が生産した農産物の販売価格（消費税を含む。）からその出荷・販売に要した経費（消費税を含む。）を控除した価格である。
## (2) 農業生產資材価格調査

## ア 調査品目

調査品目は、農業経営において使用割合が高い品目及び行政施策上重要な品目とした(160品目)。

なお、ガソリン、灯油、ホース、パーソナルコンピューター及び塗料の5品目については、総務省「消費者物価指数（CPI）」の公表値を利用した。

## イ 調査銘柄及び調査単位

調査銘柄及び調査単位は、農産物生産者価格調査に準じて定めた。

## ウ 調査価格

調査価格は、農家が購入する農業生産資材を販売する小売店等で実際に販売される平常の価格（消費税を含む。）である。したがって、大量購入による値引き価格は調査対象としていない。

## 9 調査方法

民間事業者の調査員が調査対象に聞き取りを行う他計調査、又は、調査対象が自ら調査票に記入し、調査員の回収、郵送、FAX若しくはオンラインで民間事業者へ報告する自計調査の方法により行った。

## 10 集計方法・計算式

## (1) 平均価格の算出方法

## ア農産物生産者価格調査

農産物の調査品目別平均価格は、月別及び年別にそれぞれ次の方法により算出した。

## (7) 全国月平均俪格

全国月平均価格は、調査都道府県別月平均価格に平成21年及び22年の該当月の都道府県別出荷量をウェイトとした加重平均により算出した。

## (i) 全国年平均俪格

全国年平均価格は、全国月平均価格に全国の月別出荷量をウェイトとした加重平均により算出した。

## イ農業生産資材価格調査

全国月平均価格は、調査都道府県別月平均価格の単純平均により算出した。また、全国年平均価格は、この全国月平均価格を単純平均して算出した。

## (2) 指数の作成方法

ア 指数の編成

指数の編成は、次のとおりである。

農業物価指数 農產物価格指数

農業生產資材価格指数

## イ類区分

類区分は、農産物価格指数を11大分類、農業生産資材価格指数を12大分類とした。

## ウ 指数採用品目

指数に採用する品目は、農産物を120品目、農業生産資材を141品目とした。
## エ ウェイト

総合（類別）価格指数の算出に用いるウェイトは、次のとおりである。

## (7) 年平均価格指数の算出に用いるウェイト

年平均価格指数の算出に用いるウェイトは、平成22年農業経営統計調査経営形態別経営統計（個別経営）結果による全国1農業経営体当たり平均を用いて、農産物については農業粗収益から作成し、農業生産資材については農業経営費から作成した。

なお、経営形態別経営統計（個別経営）で把握できない品目については、農業産出額における品目別の産出額等を補完情報として類内の品目別構成割合を算出した。

## (イ) 月別価格指数の算出に用いるウェイト

## a 農產物

農産物の月別価格指数の算出に用いるウェイトは、次の方法により作成した。

（農産物の月別価格指数の算出に用いるウェイトについては、「参考」「農産物の品目別月別ウェイト」参照）

(a) 類別ウェイトは、年平均価格指数の算出に用いるウェイトを年間を通じて固定したものとする。

(b) 品目別ウェイトは、年平均価格指数の算出に用いるウェイトに全国年平均価格を算出するための月別出荷量ウェイトの比率を乗じて配分率を算出し、類別ウェイトに配分率を乗じる。

なお、「麦類」及び「雑穀（そば）」については、それぞれの類に属する全ての品目で調査を行わない（出回りのない）期間があるが、その期間も類別価格指数を算出する必要があるため、当該期間の品目別ウェイトには年平均価格指数の算出に用いるウェイトを使用した。

## b 農業生產資材

農業生産資材の月別価格指数の算出に用いるウェイトは、年平均価格指数の算出に用いるウェイトを年間を通じ固定して使用した。

## オ 基準時及び基準時価格

## (7) 基準時

基準時は、平成22年（暦年）の1か年とした。

## (1) 基準時価格

基準時価格は、農業物価統計調査による平成22年の年平均価格である。

## 力 算式

指数の算式は、ラスパイレス式（基準時加重相対法算式）である。

## (7) 月别価格指数（全国）

a 品目別価格指数

$$ I\text{t u i}=\begin{array}{c}P t u i\\ \hline P O i\end{array}\quad\times\quad100\quad\begin{array}{l}Itui\cdots t 年 u 月における i 品目の価格指数 \\ Ptui\cdots t 年 u 月における i 品目の価格 \\ P0i\cdots i 品目の基準時価格 \end{array} $$
$$ I\ t\ u=\begin{array}{c}\sum\text{Ⅰ }I\ t\ u\ i\cdot W u\ i\\\ \text{Ⅰ }\\\ \sum W u\ i\\\ \text{Ⅰ }\end{array}\quad\begin{array}{l}I t u\quad\cdots\text{Ⅰ }t\text{ 年 }u\text{ 月における総合 ( 類別 ) 価格指数 }\\ W u i\cdots\text{Ⅰ }u\text{ 月のⅠ }b\text{ 目のウエイト }\\\ \text{Ⅰ }( 季節品目については、「キ \quad 月別総合 ( 類別 ) 価格指数の算出における季節品目の取消 \text{Ⅰ }」参照 )\end{array} $$

## (1) 年平均価格指数（全国）

a 品目別価格指数

$$ I\text{t i}=\frac{P t i}{P0i}\quad\times\quad100\quad\qquad\begin{array}{l}I t i\cdots t 年における i 品目の価格指数 \\ P t i\cdots t 年における i 品目の価格 \end{array} $$

b 総合（類別）価格指数

$$ I t=\frac{\begin{array}{c}\sum I t i\cdot W i\\ i\end{array}}{\begin{array}{c}\sum W i\\ i\end{array}}\quad\begin{aligned}&It\cdots t 年における総合 ( 類別 ) 価格指数 \\ &Wi\cdots i 品目のウェイト \end{aligned} $$

キ 月別総合（類別）価格指数の算出における季節品目の取扱い

季節品目については、調査品目ごとに出回り期間内の月の価格のみを調査することとし、出回りのない月は以下のように取り扱った。

## (7) 農產物価格指数

調査品目ごとに出回りのない月はウェイトが0となるため指数計算から除外される。

ただし、「麦類」及び「雑穀（そば）」は、調査品目ごとに、直近の出回り期間の月別価格指数と年平均価格の算出に用いる月別出荷量ウェイトの加重平均により算出した価格指数を、それぞれ出回りのない期間（麦類：11月から5月、雑穀：1月から8月）に適用して月別総合（類別）価格指数の算出に用いた。

## (1) 農業生產資材価格指數

「種苗及び苗木」に属する品目については、品目ごとに直近の出回り期間の月別価格指数を単純平均した指数、「賃借料及び料金」に属する品目については、直近の出回り期間の最終月の指数を、それぞれ出回りのない期間に適用して、月別の総合（類別）価格指数の算出に用いた。

## 11 新旧指数の接続

平成21年以前の年平均価格指数については、平成22年基準改定を行う際に、時系列比較が可能となるよう、リンク係数により新旧指数の接続を行った。

【例：平成17年基準指数を平成22年基準指数に接続する場合】

$$ 平成 22 年基準接続指数 = 平成 17 年基準の年平均価格指数 \div\underbrace{\frac{ 平成 17 年基準の平成 22 年平均価格指数 }{ 平成 22 年基準の平成 22 年平均価格指数 (=100)}}_{} $$

$$ リンク係数 $$
## 12 目標精度

本調査において、目標精度は設定していない。

## 13 用語の解説

## (1) 農產物価格指数

農家が販売する個々の農産物の生産者価格を指数化したものであり、類似した商品群ごとに11の類別にまとめて作成している。

## (2) 農業生產資材価格指数

農家が購入する農業生産に必要な資材の小売価格を指数化したものであり、類似した商品群ごとに12の類別にまとめて作成している。

## (3) 農業交易条件指数

農産物と農業生産資材の相対的な関係の変化を示すものとして使用されており、農業生産資材価格指数（総合）に対する農産物価格指数（総合）の比率として算出する。

（農產物価格指数（総合）／農業生産資材価格指数（総合）×100）

## 14 利用上の注意

## (1) 記号について

統計表に使用した記号は、次のとおりである。

「0.0」：単位に満たないもの（例：0.04%→0.0%）

「ー」: 事実のないもの

「…」：事実不詳又は調査を欠くもの

「△」：負数又は減少したもの

## (2) 品目別平均価格について

品目別の平均価格は、指数算出上の基礎資料として作成しているもので、調査銘柄の変更に伴い価格の連続性が保てないこともあるため、利用に当たっては十分留意されたい。

## (3) 本統計の累年データについて

農林水産省ホームページの統計情報に掲載している分野別分類の「農家の所得や生産コスト、農業産出額など」で御覧いただけます。

【http://www.maff.go.jp/j/tokei/】

## 15 お問合せ先

農林水産省 大臣官房統計部 経営・構造統計課 分析班

代 表：03-3502-8111 内線（3635）

直通：03-6744-2042

FAX: 03-5511-8772
### 1. 土地取引高

(1) 算式

$$ \mathrm{Y}=\mathrm{X}_{1}\times\mathrm{X}_{2}\times\frac{18.8 兆円 }{\sum\left[\mathrm{X}_{1}(48)\times\mathrm{X}_{2}(48)\right]} $$

$$ \mathrm{X}_{2}=\mathrm{X}_{21}\times\mathrm{w}_{1}+\mathrm{X}_{2\mathrm{s}}\times\mathrm{w}_{\mathrm{s}} $$

(2) 記号の説明

Y = 土地取引高

$ X_{1} $ = 宅地换算土地取引面積

「宅地」，「農地」，「山林」，「その他」の年度別土地取引面積を，各地目別の（不動産取得税課税）評価額の $ m^{2} $ 当たり単価比で（宅地以外の土地を）宅地面積へ換算したもの $ X_{2} $ = 地価指数

(例) 4 - 6 月期地価指数 = 3 月末地価指数（= 4 月初地価指数）

+ 1 / 4（9 月末地価指数 - 3 月末地価指数）

18.8兆円＝国土庁推計の全国土地取引額推計値（昭和48年中）

$ X_{1}(48) $ = 昭和48年度中の各四半期の宅地換算土地取引面積

$ X_{2}(48) $ = 昭和48年各四半期の地価指数

$ X_{21}= $ 六大都市市街地価格指数（全用途平均）

$ w_{1} $ = 六大都市所在地方法務局管内の「売買による土地所有権の移転」の個数の全国計に対する百分比（各年暦年ベース）

$ X_{2s}= $ 六大都市を除く市街地価格指数（全用途平均）

$ w_{s} $ = 六大都市以外に所在する地方法務局管内の「売買による土地所有権の移転」の個数の全国計に対する百分比（各年暦年ベース）

(3) 四半期分割

年度計数の四半期分割は，昭和54年1～3月期以降は土地登記の「売買による所有権移転」

の個数（土地の場合は筆数）の各年度内四半期構成比を年度計数に乗じて行った。

昭和53年10～12月期以前は，昭和54～60年度四半期構成の平均値比率で各年度数値を分割

(4) 基礎データ

イ．自治省「道府県税の課税状況等に関する調」中の「不動産取得税に関する調」

☐ . （財）日本不動産研究所「市街地価格指数」の中の付録（昭和30年3月末＝100）

八．法務省「法務統計月報」，同「民事・訟務・人権統計年報」
### 2. 既存建物取引高

(1) 算式

$$ Y=X_{1}\times X_{2} $$

$$ \mathrm{X}_{2}=\mathrm{X}_{3}\times\mathrm{X}_{4} $$

## (2) 記号の説明

Y = 既存建物取引高

$ X_{1} $ = 取引件数

建物登記中「売買による所有権移転」個数

$ X_{2} $ = 推計取引価格

$ X_{3} $ = 承继分建物取得单佃

「不動産取得税に関する調」のうち家屋に関するものから，承継分（既存家屋の取引による移転分）の1件当たり単価

## $ X_{4} $ = 单佃補正率

上記の承継分単価は課税のための評価額であり,実際の取引単価に比し過少と考えられるため補正を行う。補正率は,次により算出する。

同上家屋に関する不動産取得税に関する資料から専用・併用住宅「建築分」（新築分）の $ m^{2} $ 当たり単価を求め，これと建築着工統計の居住用建築物の $ m^{2} $ 当たり工事費予定額（建築着工統計の補正調査による補正率を乗じた後の単価）の比率を求める。

## (3) 四半期分割

建物登記の「売買による所有権移転」個数の資料により，土地取引の四半期分割と同様な方法で行う。

## (4) 基礎データ

イ．前出自治省資料中「家屋に関する調」

☐．建設省「建築着工統計」

(備考)平成2年度に入ってからの暫定値は,登記件数×価格指数の伸びで前年同期取引金額を延長して推計した（宅地換算土地取引面積は登記個数の伸び）。
1 - 1 歷年計数

单位	土地取引额	宅地换算土地取引面稹	地俪指数平均值	既存建物取引高推計	既存建物登記件数
億円	千m²	昭和30年3月=100	億円	個数
昭和30年	1,157	104,005	104	873	237,124
31	1,816	137,763	122	991	255,154
32	2,717	162,569	155	1,061	253,847
33	3,579	173,981	191	998	236,851
34	4,697	185,588	235	1,036	238,037
35	6,625	196,022	314	1,108	216,151
36	10,710	213,556	457	1,088	202,541
37	14,144	231,424	568	1,087	181,704
38	17,379	245,703	658	1,281	184,778
39	19,871	244,379	757	1,303	182,912
40	24,386	213,301	829	1,373	189,286
41	34,022	362,713	871	1,752	208,743
42	38,894	382,221	947	2,228	241,253
43	48,675	420,169	1,076	2,512	243,961
44	62,654	467,470	1,259	3,602	277,886
45	87,600	541,189	1,503	3,939	251,608
46	91,014	492,200	1,724	4,286	258,045
47	119,818	562,698	1,974	5,863	278,904
48	188,000	687,168	2,536	8,545	311,360
49	182,189	585,712	2,896	8,937	271,421
50	148,202	493,808	2,789	10,708	305,249
51	127,759	422,923	2,809	13,619	341,249
52	127,232	410,438	2,882	12,948	363,887
53	140,087	436,171	2,985	14,941	390,354
54	151,162	442,060	3,182	19,488	445,956
55	156,321	421,076	3,475	19,916	444,892
56	166,256	411,947	3,754	22,539	448,471
57	162,094	377,140	4,000	22,346	436,383
58	155,967	347,042	4,179	21,393	418,658
59	166,394	356,041	4,344	22,485	412,487
60	175,992	360,221	4,542	24,443	412,560
61	186,788	353,608	4,914	29,493	455,011
62	245,656	399,799	5,704	39,020	529,264
63	277,774	409,327	6,301	38,074	476,913
平成元年	542,775	688,080	7,282	44,619	504,702
2	465,568
1 - 2 年度计数

单位	土地取引额	宅地换算土地取引面稹	地価指数平均值	既存建物取引高推計	既存建物登記件数
億円	千m²	昭和30年3月=100	億円	個数
昭和30年度	1,169	101,590	107	889	241,466
31	2,101	150,759	129	1,003	254,839
32	2,943	166,811	164	1,068	249,755
33	3,818	176,557	201	985	237,136
34	5,100	188,832	251	1,035	232,767
35	7,396	198,606	345	1,154	212,874
36	11,780	218,926	491	1,036	197,523
37	15,012	235,914	591	1,152	182,445
38	18,288	249,220	681	1,281	184,328
39	20,378	242,639	780	1,351	184,447
40	25,680	284,317	839	1,397	193,971
41	37,240	390,877	885	1,895	216,572
42	39,765	379,111	974	2,266	241,905
43	52,357	434,919	1,118	2,681	252,130
44	67,252	479,164	1,316	3,917	271,558
45	94,675	563,471	1,560	3,818	253,158
46	89,298	466,597	1,777	4,589	264,688
47	134,133	597,222	2,083	6,394	285,099
48	207,469	719,481	2,677	8,682	301,743
49	166,756	537,655	2,885	9,461	279,567
50	143,180	478,056	2,784	11,250	313,918
51	122,486	403,117	2,824	14,112	346,700
52	129,048	413,068	2,903	12,730	370,260
53	144,568	444,471	3,022	15,938	403,323
54	151,885	434,345	3,251	20,320	449,536
55	159,698	420,926	3,548	19,323	437,411
56	170,124	413,708	3,820	23,765	454,980
57	156,518	359,100	4,050	21,693	425,370
58	157,271	346,364	4,219	21,300	417,558
59	171,047	361,997	4,389	23,209	415,976
60	178,177	358,866	4,610	24,737	409,030
61	192,924	353,984	5,056	31,262	474,868
62	255,011	400,862	5,910	40,238	529,657
63	301,628	431,738	6,475	38,850	479,035
平成元年度	647,972	789,881	7,600	46,394	511,620
1 - 3 四半期計数

单位	土地取引额	宅地换算土地取引面稹	地俪指数平均值	既存建物取引高推計	既存建物登記件数
億円	千m²	昭和30年3月=100	億円	個数
昭和30年1-3	312	29,265	99	210	57,099
4-6	280	25,489	102	219	59,566
7-9	265	23,437	105	218	59,091
10-12	300	25,814	108	226	61,368
昭和31年1-3	324	26,850	112	226	61,441
4-6	476	37,825	117	253	64,095
7-9	468	34,780	125	251	63,584
10-12	548	38,308	133	261	66,034
昭和32年1-3	609	39,846	142	238	61,126
4-6	680	41,853	151	272	63,766
7-9	662	38,483	160	270	63,259
10-12	766	42,387	168	281	65,696
昭和33年1-3	835	44,088	176	245	57,034
4-6	896	44,298	188	249	59,497
7-9	868	40,732	198	248	59,023
10-12	980	44,863	203	256	61,297
昭和34年1-3	1,074	46,664	214	232	57,319
4-6	1,157	47,378	227	266	59,795
7-9	1,134	43,564	242	264	59,319
10-12	1,332	47,982	258	274	61,604
昭和35年1-3	1,477	49,908	275	231	52,049
4-6	1,592	49,830	297	290	54,297
7-9	1,607	45,818	326	288	53,865
10-12	1,949	50,466	359	299	55,940
昭和36年1-3	2,248	52,492	398	277	48,772
4-6	2,588	54,929	438	268	50,878
7-9	2,810	50,506	480	267	50,473
10-12	3,064	55,629	512	276	52,418
昭和37年1-3	3,318	57,862	533	225	43,754
4-6	3,560	59,191	559	285	45,644
7-9	3,384	54,425	578	283	45,281
10-12	3,882	59,946	602	294	47,025
昭和38年1-3	4,186	62,352	624	290	44,495
4-6	4,346	62,529	646	328	46,416
7-9	4,132	57,495	668	326	46,046
10-12	4,715	63,327	692	337	47,821
单位	土地取引额	宅地换算土地取引面稹	地俪指数平均值	既存建物取引高推計	既存建物登記件数
億円	千m²	昭和30年3月=100	億円	個数
昭和39年1-3	5,095	65,869	719	290	44,045
4-6	4,886	60,878	746	336	45,947
7-9	4,637	55,977	770	332	45,582
10-12	5,253	61,655	792	345	47,338
昭和40年1-3	5,602	64,129	812	338	45,580
4-6	6,339	71,335	826	343	47,549
7-9	5,885	65,592	834	339	47,170
10-12	6,560	72,245	844	353	48,987
昭和41年1-3	6,896	75,145	853	362	50,265
4-6	9,116	98,071	864	460	52,436
7-9	8,489	90,175	875	456	52,019
10-12	9,521	99,322	891	474	54,023
昭和42年1-3	10,114	103,309	910	505	58,094
4-6	9,537	95,119	932	571	60,603
7-9	9,014	87,461	958	565	60,120
10-12	10,229	96,332	987	587	62,436
昭和43年1-3	10,985	100,199	1,019	543	58,746
4-6	12,374	109,121	1,054	652	61,283
7-9	11,798	100,336	1,093	646	60,795
10-12	13,518	110,513	1,137	671	63,137
昭和44年1-3	14,667	114,949	1,186	712	66,915
4-6	15,062	120,222	1,218	956	69,805
7-9	15,163	110,543	1,275	949	69,249
10-12	17,762	121,756	1,356	985	71,917
昭和45年1-3	19,265	126,643	1,414	1,027	60,587
4-6	22,404	141,375	1,473	964	63,204
7-9	21,439	129,993	1,533	956	62,701
10-12	24,492	143,178	1,590	992	65,116
昭和46年1-3	26,340	148,925	1,644	906	62,137
4-6	21,373	117,069	1,697	1,118	64,821
7-9	20,278	107,644	1,751	1,110	64,305
10-12	23,023	118,562	1,805	1,152	66,782
昭和47年1-3	24,624	123,322	1,856	1,209	68,780
4-6	30,935	149,843	1,919	1,589	71,751
7-9	29,631	137,779	1,999	1,428	64,451
10-12	34,628	151,754	2,121	1,637	73,922
单位	土地取引额	宅地换算土地取引面稹	地俪指数平均值	既存建物取引高推計	既存建物登記件数
億円	千m²	昭和30年3月=100	億円	個数
昭和48年1-3	38,939	157,846	2,293	1,740	74,975
4-6	47,736	180,518	2,458	2,252	78,214
7-9	46,982	165,984	2,631	2,234	77,591
10-12	54,344	182,820	2,763	2,319	80,580
昭和49年1-3	58,407	190,159	2,855	1,877	65,358
4-6	42,232	134,898	2,910	2,336	68,181
7-9	39,059	124,037	2,927	2,317	67,638
10-12	42,491	136,618	2,891	2,407	70,244
昭和50年1-3	42,974	142,102	2,811	2,401	73,504
4-6	35,834	119,944	2,777	2,749	76,679
7-9	32,985	110,288	2,780	2,727	76,068
10-12	36,409	121,474	2,786	2,831	78,998
昭和51年1-3	37,952	126,350	2,792	2,943	82,173
4-6	30,478	101,142	2,801	3,455	85,722
7-9	28,154	92,999	2,814	3,426	85,039
10-12	31,175	102,432	2,829	3,795	88,315
昭和52年1-3	32,679	106,544	2,851	3,436	87,624
4-6	32,022	103,639	2,872	3,147	91,408
7-9	29,649	95,295	2,892	3,123	90,681
10-12	32,882	104,960	2,912	3,242	94,174
昭和53年1-3	34,495	109,174	2,937	3,218	93,997
4-6	35,596	111,518	2,967	3,879	98,057
7-9	33,095	102,539	3,000	3,848	97,276
10-12	36,901	112,940	3,037	3,996	101,024
昭和54年1-3	38,976	117,474	3,084	4,215	106,966
4-6	38,802	114,754	3,143	5,140	114,082
7-9	35,001	101,289	3,212	4,859	107,848
10-12	38,383	108,543	3,287	5,274	117,060
昭和55年1-3	39,699	109,759	3,362	5,047	110,546
4-6	40,237	108,851	3,436	4,980	111,973
7-9	36,569	96,729	3,514	4,882	109,769
10-12	39,816	105,737	3,587	5,007	112,604
昭和56年1-3	43,076	109,609	3,653	4,454	103,065
4-6	41,707	104,213	3,720	5,996	114,504
7-9	38,703	94,946	3,789	6,124	116,960
10-12	42,770	103,179	3,853	5,965	113,942
单位	土地取引额	宅地换算土地取引面稹	地俪指数平均值	既存建物取引高推計	既存建物登記件数
億円	千m²	昭和30年3月=100	億円	個数
昭和57年1-3	46,944	111,370	3,918	5,680	109,574
4-6	38,451	89,847	3,978	5,462	107,106
7-9	36,445	84,101	4,028	5,631	110,423
10-12	40,254	91,822	4,075	5,573	109,280
昭和58年1-3	41,368	93,330	4,120	5,027	98,561
4-6	38,437	85,864	4,161	5,331	104,263
7-9	36,495	80,807	4,198	5,348	104,606
10-12	39,667	87,041	4,236	5,687	111,228
昭和59年1-3	42,672	92,652	4,281	4,934	97,461
4-6	40,155	86,481	4,316	5,891	105,745
7-9	39,023	83,042	4,368	5,699	102,268
10-12	44,544	93,866	4,411	5,961	107,013
昭和60年1-3	47,325	98,608	4,461	5,658	100,950
4-6	41,773	86,020	4,514	6,164	100,907
7-9	39,550	80,565	4,563	6,137	100,462
10-12	47,344	95,028	4,631	6,484	110,241
昭和61年1-3	49,510	97,253	4,732	5,952	97,420
4-6	44,836	85,947	4,849	7,824	118,846
7-9	42,741	80,000	4,966	7,623	115,801
10-12	49,701	90,408	5,110	8,094	122,944
昭和62年1-3	55,646	97,629	5,298	7,721	117,277
4-6	59,615	99,735	5,556	10,452	137,577
7-9	60,041	95,124	5,867	10,510	138,339
10-12	70,354	107,311	6,094	10,337	136,071
昭和63年1-3	65,001	98,692	6,122	8,939	117,670
4-6	66,677	100,465	6,169	9,577	118,083
7-9	67,740	99,127	6,352	9,759	120,339
10-12	78,356	111,043	6,559	9,799	120,821
平成元年1-3	88,855	121,103	6,820	9,715	119,792
4-6	146,700	191,625	7,116	11,603	127,951
7-9	140,194	175,670	7,418	11,164	123,117
10-12	167,026	199,628	7,775	12,137	133,842
平成2年1-3	194,052	222,904	8,092	11,490	126,710
4-6	p.169,577	p.189,134	8,334	p.12,801	122,865
7-9	p.159,941	p.172,930	8,597	p.11,909	114,971
10-12	101,022