Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表 8 メッシュ単位データの分析

說明変数	Log(公示地価
2015年)	Log(公示地価
2015年)	Log(公示地価
2015年)	Log(公示地価
2015年)
地震動超過確率(2014年)	0.436***
(0.1080)	-0.0154
(0.0738)
地震動超過確率(2014年)が50%以上の地価計
測地点ダミー	-0.0228
(0.0470)	-0.0709***
(0.0228)
床上浸水確率(2011年度)	-0.125**
(0.0495)	0.0165
(0.0292)
床上浸水確率(2011年度)が50%以上の地価計
測地点ダミー	-0.116***
(0.0376)	-0.0695***
(0.0221)
土砂災害確率(2010年度)	-0.0769***
(0.0176)	-0.0776***
(0.0096)	-0.0864***
(0.0177)	-0.0789***
(0.0096)
都道府県固定効果	YES	NO	YES	NO
市区町村固定効果	NO	YES	NO	YES
コントロール変数※	YES	YES	YES	YES
Clustered Standard Error(市区町村)	YES	YES	YES	YES
Observations	22,810	22,810	22,810	22,810
R-squared	0.822	0.926	0.821	0.926

Standard errors are in parentheses. All standard errors are clustered at municipality level. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

※Log(建ふい率)、Log(容積率)、Log(地積)、木造ダミー、鉄骨造ダミー、鉄筋コンクリート造ダミー、鉄骨・鉄筋コンクリート造ダミー、水道ダミー、ガスダミー、下水ダミー、国道ダミー、都道府県道ダミー、市区町村道ダミー、私道ダミー、住居地域ダミー、商業地域ダミー、工業地域ダミー、駅からの距離第四分位ダミー、最寄りの県庁所在地からの距離、最寄りの県庁所在地からの距離 $ ^{2} $ でコントロールした。

#### 4.2.3 脆弱性や暴露量との交互作用について

災害被害の潜在的な規模は、ハザード（Hazard）だけでなく、被害対象のハザードに対する脆弱性（Vulnerability）や暴露量（Exposure）によっても決定される。ハザードの高い地域であっても、脆弱性の低い地域であれば、災害リスク情報の地価への影響は限定的なものとなるかもしれない。本節では、表8第4列目の推計式をベースに、地震動超過確率、床上浸水確率と公示地価の関係性が、脆弱性や暴露量のレベルによって異なるかを検証した。表9の第2列では、脆弱性指標に市区町村ごとの非耐震化率と1階床面積比率を利用し、それぞれ地震動超過確率が50%以上、床上浸水確率50%以上との交差項を含めて分析した。ここで、公示地価は2015年1月1日時点のデータ、地震動超過確率は2014年のデータ、床上浸水確率は2011年度、土砂災害確率は2010年度、非耐震化率は2008年、10人未満事業所比率は2009年、1階床面積比率は住宅が2013年、非住宅が2008年、人口は2010年のデータである。脆弱性や暴露量のデータとして市区町村単位のデータを利用したのには、二つの理由がある。一つは、データ上の問題である。公示地価のデータには、その上に建っている建物の構造データが入っているが、築年数のデータまでは含まれていない。このため、計測地点の建物の脆弱性は、その建物の構造でしか計測することができない。築年数も含めた建物の脆弱性を計測できる最小単位は市区町村単位である。もう一つは、公示地価は、あくまで土地の価格であるため、理論的には、その上に建っている建物の価値に影響を受けないはずである。一方で、もし、その地域の耐震化率が全体的に低く、その地域全体で、地震が起こった場合に周囲の建物の被害が大きくなることが予想されるなら、地域の土地への需要を通じて、その計測点の公示地価に影響をあたえるかもしれない。

しかし、我々の推計結果は非耐震化率に関してこの仮説を必ずしも支持していない。地震
動超過確率が50%以上の地点における公示地価の下落率は、非耐震化率上位25%の地点とそれ以外の地点で変わらないとの結果が出ている。一方で、床上浸水確率が50%以上の地点の公示地価の下落は、主に1階床面積比率が高い上位25%の地点で起きていることが分かる(10.4% vs 3.1%)。第3列では、地震に対するもう一つの脆弱性指標である「10人未満事業所比率上位25%」との交差項を検討している。非耐震化率と同様、地震動超過確率が50%以上の地点における公示地価の下落率は、10人未満事業所比率上位25%の地点とそれ以外の地点で変化がないとの結果を得た。第4列では、暴露指標である人口と地震動超過確率との交差項を検討している。地震動超過確率が50%以上の地点における公示地価の下落率は、人口上位25%の地点とそれ以外の地点で変化がないとの結果を得た。床上浸水確率上位50%と1階床面積比率上位25%の交差項は全ての推計式で有意に地価を減らしている。

表 9 脆弱性や暴露量との交互作用の検討

地震(Hazard)情報	Log(公示地価
2015年)	Log(公示地価
2015年)	Log(公示地価
2015年)	Log(公示地価
2015年)
(地震動超過確率(2014年)が50%以上の地点) * (非耐震化率
(2008年)上位25%の地点)	0.0852
(0.0631)
(地震動超過確率(2014年)が50%以上の地点) * (10人未満事業
所比率(2009年)上位25%の地点)	0.0356
(0.0556)
(地震動超過確率(2014年)が50%以上の地点) * (人口(2010年)
上位25%の地価計測地点)	-0.00681
(0.0327)
地震動超過確率(2014年)が50%以上の地価計測地点ダミー	-0.0709***
(0.0228)	-0.0838***
(0.0241)	-0.0810***
(0.0241)	-0.0687**
(0.0277)
水害(Hazard)情報
(床上浸水確率(2011年度)が50%以上の地点) * (1階床面積比率
(2008及び2013年)上位25%の地点)	-0.0731*
(0.0431)	-0.0763*
(0.0427)	-0.0735*
(0.0427)
床上浸水確率(2011年度)が50%以上の地価計測地点ダミー	-0.0695***
(0.0221)	-0.0313
(0.0269)	-0.0314
(0.0269)	-0.0319
(0.0267)
土砂災害(Hazard)情報
土砂災害確率(2010年度)	-0.0789***
(0.0096)	-0.0789***
(0.0096)	-0.0788***
(0.0096)	-0.0788***
(0.0096)
市区町村固定効果	YES	YES	YES	YES
コントロール変数※	YES	YES	YES	YES
Clustered Standard Error (市区町村)	YES	YES	YES	YES
ジョイント効果: (床上浸水確率(2011年度)が50%以上の地点) *
(1階床面積比率(2008及び2013年)上位25%の地点) + (床上浸水確
率(2011年度)が50%以上の地価計測地点ダミー)	-0.104***
-0.104***	-0.108***
-0.108***	-0.105***
-0.105***
Observations	22,810	22,810	22,810	22,810
R-squared	0.926	0.926	0.926	0.926

Standard errors are in parentheses. All standard errors are clustered at municipality level. ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1

※Log(建ペい率)、Log(容積率)、Log(地積)、木造ダミー、鉄骨造ダミー、鉄筋コンクリート造ダミー、鉄骨・鉄筋コンクリート造ダミー、水道ダミー、ガスダミー、下水ダミー、国道ダミー、都道府県道ダミー、市区町村道ダミー、私道ダミー、住居地域ダミー、商業地域ダミー、工業地域ダミー、駅からの距離第四分位ダミー、最寄りの県庁所在地からの距離、最寄りの県庁所在地からの距離 2 でコントロールした。

#### 4.2.4 分析結果の頑健性について

上記の分析結果の頑健性について、①高 Hazard 情報ダミー変数の閾値、②公示地価の計測地点固定効果のコントロール、の2点から確認をした結果を、以下に示す。
## ① 高 Hazard 情報ダミー変数の閾値

上記の分析では、地震動超過確率と床上浸水確率のデータを分析する際にダミー変数を利用した。これは、Hazard情報の不動産市場への影響が線形でないことを仮定している。一方で、ダミー変数使用の際に利用した閾値50%以上の恣意性に疑問が残るかもしれない。そこで、この節ではこの閾値を利用した根拠とその頑健性について示したい。地震動超過確率と床上浸水確率は50%を超えたところから、公示地価を急速に減少させている。このことは、地震動超過確率と床上浸水確率のデータを10%ごとに区切り、公示地価との関係を分析することで分かる。それ以外の変数は、4.2.2の分析に使用されたものと全く同じである。図4は、表8と同じ推計式でコントロールした上で、地震動超過確率、床上浸水確率と公示地価がどのような関係にあるかを柔軟な関数形 $ ^{13)} $ を用いて再推計し、その係数をプロットしたものである。ここで、公示地価は2015年1月1日時点のデータ、地震動超過確率は2014年のデータ、床上浸水確率は2011年度のデータである。それぞれ地震動超過確率、床上浸水確率が10%以下の地点と比べて、どのくらい公示地価が増減しているのかを表したものである。

もし地震動超過確率そのものを回帰分析の式に入れるのが正しいspecificationなのであれば、地震動超過確率が10%から20%に上がる変化と、50%から60%に上がる変化の効果は同じはずなので、地震動超過確率の公示地価への効果は直線になるはずである。しかし、公示地価と地震動超過確率、床上浸水確率の関係を見ると、ある閾値を境として急速に公示地価が下落しているのが分かる。まず、地震動超過確率の効果に注目すると、公示地価が、地震動超過確率が50%以上の地点から、急速に下落していることが分かる。逆に10%以上50%未満のカテゴリーの公示地価は、ほぼ10%未満のカテゴリーの公示地価と変わりがない。これは、地震動超過確率が高くない地域では、人々は地震リスクそのものについて意識していない、あるいは地震リスクが周知されていないことによるのかもしれない。一方、床上浸水の場合も床上浸水確率が50%を超えた所から、公示地価が急速に下落している。床上浸水確率50%以上のカテゴリーでは、10%未満のカテゴリーよりも約5%公示地価が低くなっているのが分かる。床上浸水に特徴的なのは、低レベルのリスク（40%未満）では、床上浸水のリスクが上がるごとに公示地価が上昇する傾向にある。これは、河川から近い場所ほど、町の中心部に近い傾向があるため、床上浸水確率が高い場所ほど、地価が高くなる傾向を表しているものと考えられる。
図 4 地震動超過確率、床上浸水確率の公示地価への効果（10%刻み） $ ^{14)} $

図4は、地震動超過確率、床上浸水確率ともに50%を超えたところから急速に公示地価が下落する傾向を示しているが、ダミー変数の閾値を40%、60%と変化させていった場合に、表8及び表9の結果はどう変わるだろうか。表10の上段は、ダミー変数の閾値を40%、60%と変えることによって、表8の第4列の推定結果の頑健性をテストしたものである。ここで、公示地価は2015年1月1日時点のデータ、地震動超過確率は2014年のデータ、床上浸水確率は2011年度、土砂災害確率は2010年度、非耐震化率は2008年、1階床面積比率は住宅が2013年、非住宅が2008年、人口は2010年のデータである。地震動超過確率、床上浸水確率の閾値を50%以上から60%以上にすると、公示地価の下落は大きくなり、50%以上から40%以上にすると小さくなり下落効果が有意でなくなる。地震動超過確率の特に高い地域に絞れば絞るほど、公示地価の下落は大きくなると考えられるので、閾値の変化に対し、推定値はロバストであると言える。中段は、表9の第2列の推定結果の頑健性をテストしたものである。地震動超過確率、床上浸水確率の閾値を50%以上から60%以上にすると、非耐震化率上位25%の市区町村もそうでない市区町村でも公示地価は有意に下落する一方で、40%以上にすると公示地価の下落効果はどちらでも有意ではなくなる。下段は、表9の第4列の推定結果の頑健性をテストしたものである。地震動超過確率を50%から60%以上にすると公示地価は、人口上位25%の地点とそれ以外の地点で変化なく下落するとの結果を得た。また、床上浸水確率を60%以上にすると、公示地価は、1階床面積比率上
位 25% の地点で、それ以外の地点よりも有意に大きく、40%以上にすると1階床面積比率上位 25% の地点での公示地価の下落は有意ではなくなる。このことから、表 8 及び表 9 の第2列及び第4列の推計式は地震動超過確率、床上浸水確率の閾値の変化に対して頑健であると言える。

表 10 地震動超過確率ダミー、床上浸水確率ダミーの閾値に対する頑健性

閾值	40%以上	50%以上	60%以上
地震動超過確率(2014年)がXX%以上の地価計測地点ダミー	-0.0244	-0.0709***	-0.0763**
(0.0165)	(0.0228)	(0.0336)
床上浸水確率(2011年度)がXX%以上の地価計測地点ダミー	-0.00218	-0.0695***	-0.0697***
(0.0196)	(0.0221)	(0.0243)
土砂災害確率(2010年度)ダミー	-0.0782***	-0.0789***	-0.0783***
(0.0096)	(0.0096)	(0.0096)
市区町村固定効果	YES	YES	YES
コントロール変数※	YES	YES	YES
Clustered Standard Error	YES	YES	YES
Observations	22,810	22,810	22,810
R-squared	0.926	0.926	0.926
閾値:	40%以上	50%以上	60%以上
(地震動超過確率(2014年)がXX%以上の地価計測地点ダミー) * (非耐擾化率(2008年)上位25%の市区町村)	-0.0148	0.0852	0.0685
(0.0541)	(0.0631)	(0.0893)
地震動超過確率(2014年)がXX%以上の地価計測地点ダミー	-0.0218	-0.0838***	-0.0881**
(0.0165)	(0.0241)	(0.0358)
(床上浸水確率(2011年度)がXX%以上の地価計測地点ダミー) * (1階床面積比率(2008年及び2013年)上位25%の市町村)	0.00308	-0.0731*	-0.106**
(0.0401)	(0.0431)	(0.0462)
床上浸水確率(2011年度)がXX%以上の地価計測地点ダミー	-0.00331	-0.0313	-0.012
(0.0253)	(0.0269)	(0.0312)
土砂災害確率(2010年度)ダミー	-0.0781***	-0.0789***	-0.0782***
(0.0096)	(0.0096)	(0.0096)
市区町村固定効果	YES	YES	YES
コントロール変数※	YES	YES	YES
Clustered Standard Error	YES	YES	YES
Observations	22,810	22,810	22,810
R-squared	0.926	0.926	0.926
閾値:	40%以上	50%以上	60%以上
(地震動超過確率(2014年)がXX%以上の地価計測地点ダミー) * (人口(2010年)上位25%の地点)	-0.00549	-0.00681	0.0213
(0.0250)	(0.0327)	(0.0439)
(地震動超過確率(2014年)がXX%以上の地価計測地点ダミー)	-0.0234	-0.0687**	-0.0817*
(0.0199)	(0.0277)	(0.0428)
(床上浸水確率(2011年度)がXX%以上の地価計測地点ダミー) * (1階床面積比率(2008年及び2013年)上位25%の地点)	0.00304	-0.0735*	-0.107**
(0.0401)	(0.0427)	(0.0462)
(床上浸水確率(2011年度)がXX%以上の地価計測地点ダミー)	-0.00324	-0.0319	-0.0121
(0.0253)	(0.0267)	(0.0312)
土砂災害確率(2010年度)ダミー	-0.0782***	-0.0788***	-0.0782***
(0.0096)	(0.0096)	(0.0096)
市区町村固定効果	YES	YES	YES
コントロール変数※	YES	YES	YES
Clustered Standard Error	YES	YES	YES
Observations	22,810	22,810	22,810
R-squared	0.926	0.926	0.926

※Log（建ベい率）、Log（容積率）、Log（地積）、木造ダミー、鉄骨造ダミー、鉄筋コンクリート造ダミー、鉄骨・鉄筋コンクリート造ダミー、水道ダミー、ガスダミー、下水ダミー、国道ダミー、都道府県道ダミー、市区町村道ダミー、私道ダミー、住居地域ダミー、商業地域ダミー、工業地域ダミー、駅からの距離第四分位ダミー、最寄りの県庁所在地からの距離、最寄りの県庁所在地からの距離2でコントロールした。
②公示地価の計測地点固定効果のコントロール

4.2.2 の分析では、都道府県固定効果に対して、市区町村固定効果を含めた分析の持つ利点を説明した上で、メッシュ単位の分析を行った。では、公示地価データのパネル構造を利用し、さらに地点固定効果をコントロールした場合はどうであろうか。本項では、2015年と2011年の公示地価を利用して（公示地価の計測）地点固定効果をコントロールした分析を試みた。

ここで、2015年と2011年における地点iの公示地価を考えよう。2015年における地点iの公示地価は、時間を通じて変化する説明変数X、そして時間を通じて変化しない地点固定効果cによって説明できるとしよう。これは2011年においても同様である。したがって、最初の式から二つ目の式を引くことで、この期間における公示地価の変化は次のように説明できる。

$$ \begin{aligned}Log\big(LandPrice_{i,2015}\big)&=X_{i,2015}\beta+c_{i}+\varepsilon_{i,2015}\\Log\big(LandPrice_{i,2011}\big)&=X_{i,2011}\beta+c_{i}+\varepsilon_{i,2011}\\\Delta Log\big(LandPrice_{i,2011}\big)&=Log\big(LandPrice_{i,2015}\big)-Log\big(LandPrice_{i,2011}\big)\\&=\Delta X_{i,2011}\beta+\Delta\varepsilon_{i2011}\end{aligned} $$

このことは、2015年と2011年における公示地価の変化が、説明変数Xの同期間における変化によって説明できること表していて、公示地価の地点固有効果が式から取り除かれることを示している。結果として、過去のデータが得られない二つのHazard（床上浸水確率、土砂災害確率）変数は、推計式から抜け落ちることになる。このアプローチは、2時点しかない場合のパネルデータの固定効果モデルと同じ推計値をもたらすことが知られている。地点固定効果をコントロールしているのと同様なので、当然、市区町村単位の固定効果はコントロールしていることになる。しかしながら我々は全てのXを観測できるわけではない。その場合、地震動超過確率の変化の公示地価の変化への効果は、ΔXのうち観測できなかった変数からの影響を受けることになる。その中には市区町村単位で時間を通じて変化する変数も含まれる。そのため、我々は上記の階差方程式に、市区町村固定効果を加えて分析した。これは2011年から2015年における各市区町村固有の公示地価の変化を捉えている。通常のパネルデータによる固定効果モデルにおける、市区町村特殊トレンドと言われているものと同じである。

表 11 は、この階差方程式を利用した推計結果をまとめたものである。ここで、公示地価は 2015 年 1 月 1 日時点のデータと 2011 年 1 月 1 日時点のデータ、地震動超過確率は 2010 年と 2014 年のデータである。第 1 列では、地震動超過確率の変化の公示地価の変化への効果を分析している。これまでの分析と同様、地震動超過確率の変化は、公示地価の増減に有意に影響を与えていない。

第 2 列では、地震動超過確率 50% の地域に含まれるかどうかの変化の公示地価への影響を分析している。この変数は、もし 2010 年に含まれていた地点が 2014 年に含まれていなければ-1、逆に 2010 年に含まれていない地域が新たに含まれれば+1、両年とも同じカテ
ゴリーなら 0 となる。第 2 列の結果は、2014 年に新たに、地震動超過確率 50% の地域に含まれた（あるいは除外された）地点では、1.8% 地価が下落（上昇）していることを示している。

第3列では、その効果をさらに詳しく分析し、2010年に地震動超過確率50%の地域に含まれていたが2014年に含まれなくなった地点、2010年には地震動超過確率50%の地域に含まれてはいなかったが2014年に含まれるようになった地点の効果を別々に推計している。通常、パネルデータの固定効果モデルでは、地震発生リスクの増加と減少の効果を対称的に扱う必要があるが、階差モデルではこの二つを別々に評価できるという利点がある。

第3列の結果より2010年には地震動超過確率50%以上の地域に含まれていたけれども、2014年に含まれなくなった地点において、地価が2.1%上昇しているのが分かる。逆に2014年に地震動超過確率50%以上の地域に新たに含まれるようになった地点では1.2%地価が下落していることが分かる。これは人々がその土地が地震リスクの高い地域から除外されたと言う情報に反応する一方、その土地が地震リスクの高い地域に含まれたという情報にはそこまで大きく反応していないことを示しているものとも考えられ、今後より詳細に検討していくべき課題と考えられる。

表 11 2011 年の公示地価及び 2010 年の地震動超過確率を用いた階差方程式による分析

説明変数	ΔLog(公示地価)
(2015-2011)	ΔLog(公示地価)
(2015-2011)	ΔLog(公示地価)
(2015-2011)
地震動超過確率の変化(2014-2010)	0.0064
(0.0092)
地震動超過確率が50%の地域に含まれたかどうかの変化(2014-2010)	-0.0177***
(0.0052)
うち2010年には含まれていたが
2014年に含まれなくなった地点	0.0214***
(0.0076)
うち2010年には含まれていなかったが2014年に含まれるようになった地点	-0.0122*
(0.0074)
市区町村固定効果	YES	YES	YES
Observations	20,812	20,812	20,812
R-squared	0.759	0.76	0.76

Standard errors are in parentheses. All standard errors are clustered at municipality level. $ ^{***} $ p<0.01, $ ^{**} $ p<0.05, $ ^{*} $ p<0.1

### 5. まとめ

### 5.1 結論と考察

本研究では、災害リスク評価に関する応用研究として、公開されている災害リスク情報と不動産市場の関係性を分析した。災害リスクが高い地点ほど不動産市場価格が低くなるという関係性が期待され、先行研究でもそのような傾向が部分的に確認されているが、扱うデータの地理的範囲や災害リスクによっては、現実には必ずしも期待どおりの結果にはならない可能性もある。そこで、日本全国の公示地価、宅地取引価格、家賃等の三つの不動産市
場データと、地震動超過確率、床上浸水確率、土砂災害確率等の三つの災害リスク情報を収集・整理して、ヘドニック分析による実証分析を行った。

宅地取引価格及び家賃データの地点情報の制約に応じて、市区町村単位に集計したHazard情報を用いて、全ての都道府県単位の変数のバイアスをコントロールした場合、床上浸水確率と土砂災害確率についてはほぼ期待通りの結果が得られた。ただし、地震動超過確率についてはリスクが高いところほど不動産価格が高いという関係性が残った。

三つの不動産市場のデータのうち、公示地価のデータのみ計測地点の住所情報が詳細に把握できるため、市区町村単位より細やかな250mメッシュ単位のHazard情報を与えることが可能となる。その場合、推計式の中に市区町村固定効果を加えることができ、Hazard情報と公示地価の両方と関係のある全ての市区町村単位の変数がHazard情報の係数に与えるバイアスをコントロール出来る。

日本全国の公示地価データに対して、メッシュ単位のHazard情報を用いて、全ての市区町村単位の変数のバイアスをコントロールした場合、地震動超過確率と公示地価に統計的に有意な関係性は見られなくなった。同様に、床上浸水確率と公示地価にも統計的に有意な関係性は見られなくなった。土砂災害確率と公示地価には統計的に有意な関係性が残り、土砂災害確率が高い地点ほど公示地価が低い傾向が確認された。さらに、地震動超過確率、床上浸水確率の代わりに、それぞれ確率が50％以上のダミー変数を説明変数として分析すると、それぞれ50％以上の地点では50％未満の地点に比べて公示地価が低いとの結果が得られた。

次に、Hazard情報と、地域の脆弱性や暴露量との交互作用を確認した結果、地震動超過確率が50%以上の地点における公示地価の下落は、地域の脆弱性や暴露量と関係してないとの結果を得た。一方で、床上浸水確率が50%以上の地点の公示地価の下落は、主に床上浸水確率が高い上位25%の地点で起きていることが分かった。

分析結果の頑健性について、高 Hazard 情報ダミー変数の閾値、公示地価の計測地点固定効果のコントロール、の2点から確認をした。高 Hazard の区間ダミーの値を変えながら、閾値を探索したところ、地震動超過確率、床上浸水確率ともに50%以上から公示地価へのマイナスの影響が確認される結果となった。

最後に、2010年と2014年の2時点の地震動超過確率と2011年と2015年の2時点の公示地価のデータを用いて、地震動超過確率の変化が公示地価へ与える影響を分析すると、サンプル数の少ない区間ダミーを利用すると若干の関係性が見いだされるものの、地震動超過確率の数値の変化は、公示地価の増減に有意に影響を与えていない結果となった。

以上の本研究での実証分析の結果から、我が国の地震リスク情報と水害リスク情報の公示地価への影響は極めて限定的で、全体の1〜2%程度の高災害リスクのみがマイナスに影響していることが分かった。地震動超過確率が50%以上という極めて高リスクの地点以外でも、地震発生リスクが相対的に高い地域もあれば低い地域もあるが、そのような地震発生リスク情報全体は公示地価と関係してないという結果が得られている。洪水ハザードマ
ップでも、再現期間が短く、深い浸水が予測されている非常に限られたエリア以外でも、相対的に水害リスクが高い地域もあれば低い地域もあるが、そのような水害リスク情報全体は公示地価と関係していないという結果が得られている。

この結果について、①そもそも多くの人々は災害リスク情報を認識していない、②人々が災害リスク情報を誤って認識しているため居住選択に影響していない、③人々が災害リスク情報を正しく認識しているが居住選択において気にしていない、など複数の解釈があり得る。これらの解釈についてはリスク心理学的な質問紙調査等で検証することが考えられるが、いずれか一つの回答に収束するというより、回答者によって異なる回答が得られ、多様な解釈が成立するものと考えられる。今後の我が国全体の土地利用の災害安全性を高めていく方策について、この多様な解釈に応じて、それぞれ簡潔に示す。解釈①の場合、災害リスク情報の浸透を図るような広報キャンペーンや教育が求められると考えられる。解釈②の場合、不動産市場における災害リスク認知のバイアスを解消するような情報やコミュニケーションのデザインが求められるものと考えられる。解釈③の場合は、災害リスク情報の問題を超えて、災害リスクコントロールに関する規制や誘導の政策の必要性があらためて示唆されるものと考えられる。

### 5.2 今後の課題

本研究のアプローチにはいくつかの限界がある。一つは、不動産市場は、数多くある様々な市場のうちの一つでしかないということである。例えば、地震リスクは、居住地の選択には影響がないかもしれないけれども、防災グッズの購買行動には影響があるかもしれない。この場合、不動産市場への影響だけを基準に地震リスク情報の市場への影響を評価するならば、その影響力を過小評価することになる。

二つ目は分析上の問題であり、とりわけ省略された変数バイアスの問題である。この問題に対し、本研究ではメッシュ単位の災害データが使用可能である地価公示データでは市区町村固定効果を、市区町村単位の災害データしか使用できない宅地取引価格・家賃データでは都道府県固定効果を推計式に含めて分析することで一部対応した。

理想的には、地価公示データのように計測地点が時間を通して一定である場合にはパネルデータを用い、計測地点固定効果をコントロールすることで問題に対応することが望ましいだろう。しかし、最近の Abbottt and Klaiber(2011)の研究はこのアプローチ（すなわち within-location variation を使って分析すること）がもたらす新たなバイアスについても示唆している。また、データの制約の問題もある。今回使用している災害情報データの多くは一時点でしか存在せず、その中で唯一過去に遡ることが可能な地震発生リスクのデータも2008年（今後30年以内に震度6強以上の揺れに見舞われる確率を含むデータは2009年）までしか遡れない。

最後に、今後の課題を2点示し、締め括りとする。1点目は、災害リスク評価に関する総合的なデータベースの構築である。本研究で部分的に災害リスク評価と不動産市場に関
するデータを収集・整理して分析したが、データの種類や単位も異なり処理が極めて煩雑であり、残された作業も少なくない。公開データを逐次追加したりアップデートしていける仕組みができれば、上述のデータの制約も乗り越えられ、さらに社会科学系の防災分野における実証研究を広げていける可能性がある。

2点目は、参考資料に示した復元力（Resilience）や、地震火災リスクなども含めたマルチハザード型のリスクインデックスの開発を継続することである。本研究は、同指標の開発途上において、応用可能性を探索する作業となったが、今後も指標の開発と、それを利用した不動産市場データや人々の防災対策行動データを用いた分析、さらには防災事業や復興政策の検証など、研究の余地が少なくないものと考えている。

## 謝辞

本稿の作成にあたり、株式会社ネクストには、不動産・住宅情報サイト『HOME'S』のデータの研究目的利用に協力いただいた。また、慶應義塾大学経済学部の直井道生氏には、ESRIセミナーの際、草稿に貴重なコメントをいただいた。その他、内閣府経済社会総合研究所の梅渓健児所長、杉原茂次長、坪内浩氏、道上浩也氏、田町典子氏、小菅浩典氏には、多くのご助言をいただいた。この場を借りて厚く御礼申し上げたい。ただし、本稿に含まれ得る誤りはすべて筆者らに帰するものである。
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## 參考資料

### 1. 洪水に対する脆弱性の推計方法

本研究では、洪水に対する脆弱性を（1階部分の床面積）≠（建物の延べ床面積）と考え、市区町村単位で建物の階数別の床面積データと浸水想定区域データを用いて洪水に対する脆弱性を計算する。ただし、全国の建物の延べ床面積を網羅的に整理した統計は存在しないため、本研究では、建物を住宅と非住宅 $ ^{1)} $ に分けて考え、それぞれ別々に市区町村単位で1階床面積を計算した後、延べ床面積で除して洪水に対する脆弱性を算出する。

## （１）住宅の床面積の計算方法について

統計データとしては、2013年住宅・土地統計調査の第5表：階数別住宅数【市部】、第6表：階数別住宅数【町村部】、第13表：1住宅当たりの延べ床面積【市区町村】、第29表：階数別むね数【市区町村】を用意し、1階部分の床面積を以下のように計算する。

【一戸建、長屋建、その他の場合】

$$ \begin{aligned}\left(1 階 \varnothing 床面積 \right)\quad&=\left( 住宅数 \right)\times\left(1 住宅当たり \varnothing 延 \varnothing 床面積 \right)\div\left( 階数 \right)\\ 【共同住宅 \varnothing 場合 \right]\end{aligned} $$

（1階の床面積）＝（住宅数）÷（階数）×（1住宅当たりの専有部分の床面積）ただし、計算に当たっては以下の仮定を置いたため、データの解釈には留意が必要である。

・同じ建て方（一戸建、長屋建、共同住宅、その他）の建物では、第13表の「1住宅当たりの延べ床面積（共同住宅の場合は1住宅当たりの専有部分の床面積）」は同一市区町村内では全て同じ値とする（例えば、札幌市内の一戸建の住宅の延べ床面積は、一律130 $ m^{2} $ とみなしている）。また、建物の各階の床面積は同じとする（すなわち、建物はすべて直方体とみなしている）。

・一戸建と長屋建の住宅については、第5表及び第6表では1階建、2階建以上と分類されているため、2階建以上を2階建とみなす。

・共同住宅については、第5表では1階建、2階建、3～5階建、6～10階建、11階建以上、第6表では1階建、2階建、3～5階建、6階建以上と分類されているため、第5表の6～10階建は8階建、11階建以上は11階建、第6表の6階建以上は8階建とみなす。また、第29表では1階建、2階建、3～5階建、6階建以上の4分類しかないので、3～5階建は4階建、6階以上の棟数のうち半分を8階建、残りの半分を11階建の棟数として5分類とする。

・その他の住宅については、第5表及び第6表では階数別に整理されていないため、全て2階建とみなす。

・本編でも記載しているが、人口1.5万人未満の町村部のデータは欠落している。
ここで得られた市区町村単位の１階部分の床面積を、同じく市区町村単位の住宅の延べ床面積で割ることで、洪水に対する脆弱性（住宅分）を計算することができる。

## （２）非住宅の床面積の計算方法について

統計データとしては、2008年法人建物調査の第25表：延べ床面積（都道府県別・法人業種別）【工場敷地以外】、第28表：延べ床面積（都道府県別・法人業種別）【工場敷地内】、第37表：延べ床面積（都道府県別・階数別）【工場敷地以外】、経済センサスから得られる市区町村別・産業分類別の従業者数を用意し、1階部分の床面積を以下のように計算した。

まずは同一県内の同業種では1従業者あたりの延べ床面積は同じと仮定し、第25表及び第28表の都道府県別の延べ床面積を経済センサスの都道府県内の市区町村の法人業種別従業者数で按分して市区町村別の延べ床面積を計算する。

次に、第37表の都道府県別・階数別・床面積の構成比を用いて、工場敷地以外の市区町村別の床面積のうち、SRC、RC、S造の床面積を1～31階建までの階数別に整理する。ただし、第37表では1階建、2階建、3階建、4～5階建、6～9階建、10～15階建、16～20階建、21～30階建、31階建以上と分類されているため、1階建、2階建、3階建、4～5階建は5階建、6～9階建は8階建、10～15階建は13階建、16～20階建は18階建、21～30階建は26階建、31階建以上は31階建とみなす。そして、SRC、RC、S造の床面積のうち1階部分、その他の構造（木造、CB造、その他）についてはすべて2階建と考えて1階部分の床面積を計算し合計することで、工場敷地以外の市区町村別の1階部分の床面積を計算する。ただし、市区町村別の階数別床面積の構成比は、その市区町村が属する都道府県の構成比と同じと仮定していることと、住宅の場合と同様、建物は直方体であるという仮定を置いて計算していることに留意が必要である。工場敷地内の床面積はすべて1階として計算し、階数別には整理せずに扱う。

ここで得られた市区町村別の1階部分の床面積を、同じく市区町村別の建物の延べ床面積で割ることで、洪水に対する脆弱性（非住宅分）を計算することができる。

本研究では、建物の1階部分の床面積（住宅＋非住宅）を建物の延べ床面積（住宅＋非住宅）で除して、洪水に対する脆弱性を計算している。

### 2. 地震出火リスク情報の検討

地震火災については関東大震災や阪神・淡路大震災の例を持ち出すまでもなく、わが国において甚大な被害をまねきうる現象であることは広く知られている。しかしながら地震火災被害をリスク評価する上では、先述の地震・水害・土砂災害と比べて下記の3点の特徴があるものと考えられる。はじめに地震火災被害の不確実性の高さが挙げられる。そもそも地震火災の発生や延焼の程度には季節、発生時間帯、風速、湿度など様々な（事前には予測できない）不確定要素が影響するため、地震発生時の季節や時間や気象条件次第で被害が大きく変わりうるものと考えられる。また被害を受ける箇所についても、津波や河川氾濫と異なる
り、ハザードが市街地のなかで面的に発生するため、リスク評価を行う上では恣意的に出火点を設定するか、領域内での密度指標を用いることが多く、ピンポイントでの精緻な評価が困難である。つぎに、人的被害の算出が他のハザードに比べて比較的複雑であるという特徴がある。大きく分けて地震火災の人的被害リスクを評価するには「出火」、「延焼」、「消火」、「避難」の4段階が想定され、一般に高度かつ大規模な計算を必要とするほか、それぞれのプロセスにおいて人や建物の「密度」が大きく影響する。これにより、何がHazardで、何がVulnerabilityで、また何をExposureとするかについては、研究者によってまちまちであり、現在のところ共通見解が得られていない。最後に、被災データの少なさがある。関東大震災では甚大な被害を呈したものの、大規模な地震火災被害の蓋然性は一般に低いものと考えられ、100件以上の出火が発生した事例は近年、三大震災のみである。それゆえ我々が前提とすべき地震火災に関する被災データは限られており、帰納的アプローチはもちろんのこと、演繰的に地震火災リスクを計量する上で前提とする仮説も、直近の災害の被災事例を基にしたものであることが少なくない。つまり、出火から避難に至るまでの数々の社会状況の変化を反映した研究を行うことは、特に大規模な現象を検討するうえでは困難と考えられる。このような状況のなか、わが国では特定の想定地震に依拠した被害の見積もりは全国で行われているものの、全国統一基準かつ長期的視点からの評価は行われていないという現状がある。このように、地震火災リスクについては事前に公開されているリスク情報はごく限られていることからも、本研究でこの検討を行うこととした。

ここでは、地震火災リスクのなかでも特に「出火」に焦点を絞り、客観的評価手法のひとつとして地震出火のリスク評価を行う。わが国ではこれまでにも、過去に発生した地震火災のデータを用いて出火現象をリスク評価する研究が数多く行われ、木造建物の倒壊率と出火率の関係から出火率を算出する河角式、季節係数や時刻係数を取り入れた水野式、出火件数をポアソン分布に従うものとしてポアソン回帰法を用いた小出式、地震動の加速度を説明変数として直接出火率を求める難波式、津波火災を対象として一般化線形モデルを用い出火予測式を求めた廣井の研究など、様々な予測手法が用いられてきた（堀内(1972)、小出(1982)、廣井(2014)）。このような帰納的アプローチに対して、東京都が公表している火災危険度（地域危険度）は工学の基盤に最大速度30kineを入力して地表の計測震度を計算し、過去の地震から出火要因ごとに出火率を算定しミクロレベルの出火確率を積み上げて火災危険度を評価する演繰的アプローチともいえる試みである（東京都消防庁(2013)）。本研究は主に前者の帰納的アプローチを用いて評価を行う。

## ・出火予測モデルの作成

ここでは、日本火災学会・地震火災専門委員会が行った「東日本大震災時に発生した地震火災に関する網羅調査」のデータを用いる。この調査は北海道を含めた東日本1都1道16県の全消防本部に対して、2011年3月11日から2011年4月11日までに発生した1カ月間の火災概要を尋ねており、回収率100%の悉皆調査となっている。2015年4月末時点で全ての消防本部から得られた回答を集計した結果、調査対象となる火災(調査対象の消防本部で
2011年3月11日から1か月間に発生した全火災)は3,194件であった。このもとで筆者らは地震火災の分類コード表を作成し、それぞれの分類コードごとに地震火災を定義し、これをさらに1.津波火災、2.揺れによる火災、3.間接的に生じた火災に分類するなど、すべての火災を整理している。その結果、震災後1か月に発生した全火災3,194件のうち津波火災は159件、揺れによる火災は175件、間接的に生じた火災は64件発生していたことがわかっている。最終的に、東日本大震災時に発生した地震火災は398件となっているが、本研究ではこの398件を分析対象とし議論を進める。なお、用いたデータの特性により、以降では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うえでの結果であることに留意されたい。

表 12 様々なタイプの地震火災の出火率 $ ^{2)} $

（東日本大震災時、震度階級別の10,000世帯あたり出火件数）

震度階級	震度6強以上	震度6弱	震度5強	震度5弱	震度5弱未滿
計測震度	6.0以上	5.5から6.0	5.0から5.5	4.5から5.0	4.5未満
津波火災	0.594	1.787	1.138	0.335	0.000
揺れによる火災	0.376	0.145	0.058	0.035	0.010
間接的な原因の火災	0.060	0.080	0.010	0.023	0.010
通電火災	0.034	0.042	0.006	0.016	0.015
ローソク火災	0.107	0.019	0.005	0.003	0.000

なお表 12 はこれら様々な地震火災の出火率を示すものである（市区町村単位で集計、なお津波火災は津波浸水地域のみを計上）。以降ではデータ制約上、北海道を除いた全707市町村を対象とし、津波火災については扱わない。ここでは出火現象がポアソン分布に従うと仮定し市区町村を集計単位としたうえで、一般化線形混合モデル（GLMM）を用いて揺れによる火災、間接的な原因で発生した地震火災のそれぞれを、出火数予測モデル(1)式にあてはめた。なおその平均は揺れによる火災は(2)式、間接的な原因で発生した火災は(3)式のような線形予測子で示されるものと考えた。なお(2)、(3)式におけるパラメータ $ r_{ki} $ は分類kの出火件数に対する領域iの地域性をあらわす独立パラメータとしており、その確率密度関数は(4)式に示すように平均0の正規分布と仮定し、 $ s_{k} $ は変数とし最尤法でパラメータ推定する。その他の各変数は下記の通りとした $ ^{3)} $ 。

$ x_{1,i} $ ：領域 i における世帯数

$ x_{2,i} $ ：領域 i における揺れに関する指標（計測震度）

$ x_{3,i} $ : 領域 i における全壊建物数 (棟)

$ z_{1,i} $ : 領域 i における停電率