Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
数の不安定性が、ほかの推定法とはかけ離れた乗数を生んだ原因であると考えられる。

## １１－３．モデルの選択

内挿、外挿テストおよび乗数シミュレーションの結果、この3つのテストに共通して最も良好な性能を持つモデルはないことが判明した。このような場合はモデルの分析目的に応じて異なるモデルを選択することがいちばん合理的であろう。各モデルの特徴を内・外挿別に推定精度と乗数にわけて検討したうえで、どのモデルが最も良好な性能を持つかを整理すると、表11-6のようになる（乗数についてはOLS-1、OLS-2以外は大差がないことから、この2つを除外して推定精度の高い順に整理した）。

表 11 - 6 を見ると、すべての項目で 1 位か 2 位になっているのは BOX であることから、どれか 1 つモデルを選択するとすれば BOX を選択することになる。

また同時推定では内挿期間では TSLS、外挿期間では FIVI の性能が良好である。

一方特に乗数に重点をおいて分析するとすれば BOX が、また予測に重点をおくとすれば OLS - 2 が選択されよう。ただし予測でも予測期間が長いと BOX では急激に誤差が大きくなってしまう恐れが強いので、FIIV の方が望ましいであろう。

現在作成中のモデルの分析目的は第6章で述べたとおり最適制御シミュレーションである。最適制御シミュレーションでは乗数が重視されるが、精度も高くないと現実的な解を求めることがむずかしいので、乗数も推定精度も良好でなければならない。したがってBOXがいちばん適切なモデルであると言える。しかしシミュレーション期間、とくに外挿期間を長く取るときにはFIIVが適切である。そこでこの第2部分析ではBOXとFIIVの2つを最終結果として、シミュレーションの内容に応じてこの2つのモデルを使い分けることが最良であろう。

以上の作業によって最終的に確定した BOX と FIV の 2 つのモデルについて、改めて書き下すと表 11-7 のようになる。

表 11-6 評価項目別のモデルの選択

評価項目	最も良好な性能を持つモデル
1位	2位	3位
内挿	推定精度	1975年QI~1984年QIV1975年QI~1979年QIV1980年QI~1984年QIV	BOXOLS-1OLS-2	TSLSBOXBOX	OLSTSLSTSLS
乗数	BOX	TSLS	OLS
外挿	予測精度(1985年QI~1985年QIV)	OLS-2	BOX	FIIV
乗数	BOX	FIIV	TSLS
(2) FIIIV

1. Private Final Consumption (1980 Price)
C = 19774. + 0.062640 * ( V102 ) - 379.81 * ( V103 ) - 433.61 * ( V104 ) + 0.81953 * ( V105 )
( 6.707 ) ( 4.6148 ) ( 2.1455 ) ( 6.5044 ) ( 24.610 )

R2C = 0.99854 SE = 528.02 DW = 1.5115 ( 1975.2 - 1984.4 )

V102 = 0.20*SUM(YP.0.4)
V103 = DEL(PGNP.1)
V104 = 0.20*SUM(RDIS.0.4)
V105 = C. - 1
2. Private Housing Investment (1980 Price)
IHP = 24811. + 0.036467 * ( V107 ) - 381.88 * ( V108 ) - 182.92 * ( V109 ) - 0.0087325 * ( V110 )
( 19.48 ) ( 1.1314 ) ( 3.7710 ) ( 2.4770 ) ( 6.5823 )

R2C = 0.73821 SE = 630.26 DW = 0.94766 ( 1975.2 - 1984.4 )
V107 = DEL(YP.6)
V108 = 0.2*SUM(RDIS.0.4)
V109 = DEL(PGNP.7)
V110 = KHP. - 1

3. Private Fixed and Inventory Investment (1980 Price)

IP = 10543. + 0.18688 * ( V112 ) - 333.54 * ( V113 ) + 0.010379 * ( V114 )
(8.499) (3.6113) (2.0409) (9.1044)

R2C = 0.93528 SE = 1569.1 DW = 0.32443 ( 1975.2 - 1984.4 ) VII2=0.20*SUM(YC.0.4)
VII3=(RDIS-RDIS,-1)·(RDIS,-4·RDIS,-5)
VII4=KIP,-1

4. Exports (1980 Price)
X = -25969. + 67.261 * (V116) - 54974. * (V117) + 0.59675 * (V118) - 4596.4 * (V119)
(3.318) (5.4658) (8.9454) (18.545) (2.7811)

R2C = 0.95249 SE = 1998.3 DW = 0.49093 (1975.2 - 1984.4) V116=0.20*SUM(FXS.0.4) V117=PX/(TL·PXC&JA*FXS) V118=TL·YV&JA V119=D801

5. Imports (1980 Price)

M = -26747. + 0.099940 * ( V121 ) + 2896.4 * ( V122 ) + 0.45684 * ( V123 )
(4.652) (12.271) (4.1394) (6.8100)

R2C = 0.84138 SE = 1488.8 DW = 0.60020 (1975.2 - 1984.4)

V121 = SUM(GNP,0.6) / 7
V122 = DEL(PGNP/PMP) / 6
D123 = SUM(ENERY,0.4)

6. Private Income
YP = -17523. + 0.69481 * ( V125 ) + 1187.2 * ( V126 )
( 7.172 ) ( 86.946 ) ( 5.3111 )
R2C = 0.99405 SE = 2539.9 DW = 0.34454 ( 1975.2 - 1984.4 ) ( V125 = GNPV
V126 = RDIS

7. Corporate Income
YC = 22275. + 0.17162 * ( V128 ) - 1789.9 * ( V129 ) + 4284.5 * ( V130 )
(9.553) (24.487) (8.4751) (3.0351)

R2C = 0.95096 SE = 2117.8 DW = 0.99079 (1975.2 - 1984.4) (V128 = GNPV
V129 = 0.20 * SUM (RDIS,0,4)
V130 = D804

8. GNP Deflator (1980 = 100)
PGNP = 25.586 + 0.00029028 * ( V132 ) + 0.059433 * ( V133 )
( 8.345 ) ( 13.001 ) ( 1.7233 )
R2C = 0.94640 SE = 2.1153 DW = 0.082512 ( 1975.2 - 1984.4 ) ( V132 = 0.20 * SUM(GNP,0,4) V133 = SUM(PM,0,8)

9. Deflator for Exports (1980 = 100)
PX/FXS = 0.015956 + 0.058316 * ( V135 ) + 0.11650 * ( V136 ) + 0.95430 * ( V137 ) - 0.023037 * ( V138 )
(1.641) + (3.9316) + (5.0659) + (38.786) + (3.2874)

R2C = 0.96976 SE = 0.0094479 DW = 1.5198 ( 1975.2 - 1984.4 )
V135 = DEL (TL - PXC & JA.4)
V136 = DEL (PGNP/FXS.4)
V137 = PX. - I/FXS. - I
V138 = D791

10. Deflator for Imports (1980 = 100)
PM = -51.228 + 0.23557 * (FXS) + 97.836 * (TL_PM&JA)
(17.69) (26.024) (68.461)

R2C = 0.98806 SE = 1.9725 DW = 0.54456 (1975.2 - 1984.4)

11. Current Account Balance of BOP Basis

BPC = -937.55 + 0.98183 * ((X*PX - M*PM) / FXS*10.0)
(3.878) (68.411)

R2C = 0.99158 SE = 1312.9 DW = 1.8255 (1975.2 - 1984.4)
## 第 12 章 結論

以上が、式の特定化からモデルの選択にいたるまでの推定作業の具体例である。各項目ごとに改めて重要な点を整理すると次のようになる。

### 1. 式の特定化

1）式の特定化に当たっては次の 3 点に留意する必要がある。しかし現実にはそれぞれ矢印の右側に示した方法で対応せざるを得ない。

イ) 経済理論の現実妥当性→経済理論の選択

□) 経済理論どおりの定式化→計量経済分析

が可能なよりに理論式を変更

八)経済理論とデータの適合→データの制約の範囲内で使える経済理論を選択

2）推定開始前にモデルを用いて行う分析の目的を明確化しておく必要がある。

### 2. 推定期間の決定

1）推定期間の決定に当たっては、次の２要因を考慮する必要がある。

イ）経済の構造変化

口）推定における自由度の確保

2）一般には最低限必要な自由度を確保したうえで構造変化に対応すべきである。しかし特に予測を重視する場合には構造変化に重点をおいたほうがよい。

### 3. データの問題

### 3 - 1. 経済統計上の問題

1）数多くの統計データの中から分析目的に最も適合したデータを選択しなければならない。

2）統計データはしばしば改訂されたり項目が変更されるので注意する必要がある。

3 - 2. データの精度、収集・加工上のミス

1）なるべく精度の高いデータを選択する必要がある。

2）データの収集・加工上のミスは常につきまとうのでよく注意する必要がある。

### 3 - 3. 季節調整の問題

1)「真の」季節調整済系列というものは存在しない。異なる季節調整法を用いて得られる季調済系列は異なる。また季節調整を行うと季節変動要素は低減ないし除去されるが、それ以外の部分に歪みが生ずる（ユール・スルツキー効果）ことに注意する必要がある。

2）したがって季節調整を行うに当たっては、少なくとも季節変動の有無を事前に調べてから行う必要がある。

3）金利裁定のように変数間に恒等関係に近い関係が成り立っている場合には、季節調整を行うことによってそれが崩れてしまうので注意を要する。

### 3 - 4. データの外れ値

1) 推定前にデータの外れ値の有無をチェックして、データの観測誤差あるいはデータ作成、収集・加工上のミスに起因する外れ値があれば、推定前に処理する。

## 4 ．推定の自由度

1）推定に当たっての自由度は最低限 20、最悪でも 15 は確保する必要がある。

### 5. 多重共線性

1) 計量経済分析において多重共線性はほとんど不可避の問題であり、注目すべきはその大きさの程度である。

2）多重共線性の影響を取り除く決定的な方法はない。したがって係数制約や特殊な推定法（リッジ回帰など）を状況によって適宜選択して使用せざるを得ない。

3）特殊な推定法は他の統計的問題に対する対応を困難にさせることが多いので、使わないで済むならば使わないほうがよい。

### 6. 残差の外れ値

1）外れ値は単に除去することだけを考えるべきものではなくて、その発生原因を調査して、分析の不備（説明変数の不足や変数選択の不適切さなど）の発見と改善に役立てるべきである。

2）外れ値のほとんどはその時の現実の経済動向との対照によって発生原因を把握することができる。
3）1）で判明した分析の不備を修正することが困難なときに初めて、ダミー変数の導入等によって外れ値を除去すべきである。

7. 構造変化

1）構造変化が検出された場合には、推定期間の分割によって対応するのがいちばん確実である。しかしそのとき自由度の不足によって係数の推定値が不安定になることは避けられない。

### 8. 系列相関

1）系列相関が検出されても、それは見かけ上の系列相関であることが多い。

2）したがって機械的にコックラン・オーカット法等によって処理するのではなくて、非線形性、構造変化、説明変数の不足等、見かけ上の系列相関の原因について検討すべきである。

3）コックラン・オーカット法を使うにしても、系列相関係数が大きい（たとえば 0.5 以上）と判断されるときはその採用を避けるべきである。

9. 分散不均一

1) 分散不均一は変数変換（対数や伸び率等）によってほとんど解決できるので、推定上あまり大きな問題とはならない。

10\. F 值、t 值

1）推定式が全体として統計的に意味を持っているかどうかはF値によって判断できる。F値が有意であれば、次のt値が有意でない変数があっても、推定式としては統計的に意味を持つと言える。

2）t 値の基準は本来推定式の自由度に応じて t 分布表から求めるべきであるが、現実には 2.0 が基準とされることが多い。さらに場合によっては 1.0 まで基準を下げざるを得ないこともある。

11．残差の標準偏差

1) 推定精度の指標としては（自由度修正済）決定係数よりも、残差の標準偏差のほうがわかりやすい。特に残差の標準偏差の被説明変数に対する変動係数を計算すると、残差の相対的な大きさがよくわかる。

12. 推定法（同時推定法等）

1）特殊な推定法（リッジ回帰やコックラン・オーカット法など）やアーモンラグ、シラーラグを使っている場合には同時推定はできない。またモデルが大規模であると同時推定に必要な時間と労力は非常に大きくなる。

2）ボックス - コックス回帰は内外挿テストの性能がきわめて良好であった。この推定法は構造分析および予測にもっと用いられてよいであろう。

3）同時推定の中では外挿テストの場合 FIV の性能が良好である。したがって予測に重点をおくとすれば FIV がよいであろう。また内挿テストでは TSLS の性能が良好である。内挿区間における構造分析に重点をおくとすれば BOX に次いで TSLS がよいであろう。

13．モデルの性能の評価と選択

1）外挿テストによってモデルの性能の評価を行うときには使えるデータすべてを推定に使うのではなくて、直近の数期間を推定期間からはずしておくのがよい。

2) モデルの性能の評価は内挿テスト、外挿テストおよび乗数シミュレーションの3つで行うのが一般的である。推定されたモデルによって構造分析を行うのであれば乗数シミュレーション、予測を行うのであれば外挿テストの結果を特に重視すべきである。

以上の結論は実際の推定作業に基づいたものであって、必ずしも理論的一般性を持つものではない。また上の結論には従来の通説と必ずしも一致しない点もある。しかし実際の推定作業は教科書的な単一の問題のみを対象とすればよい状況と違って、本稿の分析に示されているとおり数多くの問題を整合的にしかも優先順位をつけて処理していく過程である。そしてこうした整合性や優先順位、あるいは各種手法の取捨選択といったものは必ずしも統計理論の枠内で
決められるものではない。こうした観点に立って本稿では、従来の計量経済学の教科書では述べられていなかった、モデル推定における現実的な診断と対応策を提示することをめざした。そして推定作業において同時性のバイアスを含めて、検討を要する数多くの問題に対して適切な対応策を取ることが、モデルの性能を向上させることに大きく寄与することが実証されたといえよう。このことは、とりもなおさず第1部で呈示したフローチャートの有効性が証明されたことを意味する。

しかしこのような診断と対策の過程が広く行われるようになるためには、これに必要な膨大な時間と労力を大きく軽減させる必要がある。それには診断と対策の過程をコンピュータを使って段階的に自動化あるいはAI（人工知能）化することが必要となろう。現段階では第2部で紹介した作業を行うには非常に多大な時間と労力が必要となるほか、ソフトウェアの点でもここで紹介したすべての処理を行うことができる単一のソフトウェアは存在しない。したがってまず第1段階ではこれらすべての処理が行える単一のソフトウェアを用意することが必要である。そして第2段階として診断に必要な統計量の自動出力と対策の入力に基づく自動推定の機能を作成することが必要であろう（この第2段階では分析者は統計量に基づく診断と対策の決定のみを行う）。そして第3段階でこうした診断と対策の決定もコンピュータを使って自動化できるようにする（推定作業全体をAI化する）ことがわれわれの理想である。

このような自動化あるいは AI 化を進めることによってはじめて、本稿で紹介したような診断と対策の過程が広く一般的に行われるようになるであろう。そして分析者は推定作業における技術的で煩雑な作業から解放されて、より本質的な問題に関心を集中させることができるようになるだけでなくて、より信頼性の高い実証分析を行うことができるようになるであろう。
補論 1．主成分分析を用いた経済変数

## の最近 20 年間の変動の分析

日本経済のモデル分析を行うに当たって、最近 20 年間に日本経済全体がどのような変動の軌跡をたどってきたかを知ることはきわめて有用である。そこでその大まかな様子を調べるために実物、所得、物価、金融、労働等の部門から代表的な 35 変数を選び、主成分分析によってそれらに共通な変動パターンを抽出した上で、各変動パターンが主にどの変数によって構成されているかを分析する。

### 1. 变数選択

主成分分析を行った変数は表補 1 - 1 のとおりである。いずれも未季調データで、月次・半期のものは四半期に変換している。期間はすべて 1965 年第 II 四半期から 1985 年第 IV 四半期までである。

### 2. 主成分分析

主成分は上記 35 変数の相関係数行列をもとにして計算した。そして上位 5 個の固有値の、固有値合計に対する寄与率と累積寄与率を計算したところ表補 1 - 2 のようになった。

表補 1 - 1 主成分分析に用いた変数

番号	分類	变数名
1	所得	雇用者所得
2	//	営業余剩
3	価格	民間最終消費支出デフレーター
4	需要	実質民間最終消費支出
5	価格	政府最終消費支出デフレーター
6	需要	実質政府最終消費支出
7	価格	国内総固定資本形成デフレーター
8	需要	実質国内総固定資本形成
9	価格	在庫品増加デフレーター
10	需要	実質在庫品増加
11	価格	輸出デフレーター
12	需要	実質輸出
13	価格	輸入デフレーター
14	需要	実質輸入
15	価格	海外からの要素所得デフレーター
16	所得	海外からの実質要素所得
17	価格	海外への要素所得デフレーター
18	所得	海外への実質要素所得
19	税収	租税および印紙収入額
20	マネ-サブライ	M2 + CD
21	資金循環	法人企業部門資金過不足
22	//	個人部門 //
23	//	公共部門 //
24	//	金融部門 //
25	//	海外部門 //
26	金利	コールレート無条件物
27	//	全国銀行約定平均金利
28	株価	東証株価指数
29	為替レート	インターバンク中心相場
30	国際収支	経常収支
31	//	長期資本収支
32	外貨準備	外貨準備高
33	地価	全国平均市街地価指数
34	労働	総実労働時間指数
35	//	完全失業率
表補 1 - 2 上位 5 固有値の寄与率

1	2	3	4	5
固有値合計に対する寄与率	0.671	0.096	0.083	0.038	0.029
“累積寄与率	0.671	0.767	0.850	0.888	0.917

表補1－2を見ると第1固有値が全体の約7割の説明力を持ち、第4固有値まで取れば約9割の説明力を持つことがわかる。そこで第1～第4固有値にそれぞれ対応する固有ベクトルの要素を調べ（表補1－3）第1～第4主成分が主としてどの変数から構成されているか見る（表補1－4）。

表補 1 - 3 上位 4 固有ベクトルの要素

番号	分類	第1固有ベクトル	第2固有ベクトル	第3固有ベクトル	第4固有ベクトル
1	所得	0.202	-0.062	-0.052	0.002
2	"	0.200	0.081	0.041	-0.046
3	価格	0.204	0.052	-0.002	-0.033
4	需要	0.202	-0.024	-0.055	-0.026
5	価格	0.193	-0.063	-0.148	-0.094
6	需要	0.204	0.017	-0.002	-0.052
7	価格	0.201	0.094	-0.051	-0.038
8	需要	0.186	0.027	-0.031	-0.016
9	価格	0.065	0.041	-0.027	0.100
10	需要	-0.022	-0.359	-0.303	0.035
11	価格	0.188	0.156	-0.128	0.007
12	需要	0.203	-0.037	0.041	0.104
13	価格	0.192	0.109	-0.064	0.078
14	需要	0.191	0.070	-0.070	-0.084
15	価格	0.203	0.056	-0.038	-0.063
16	所得	0.191	-0.022	0.062	0.186
17	価格	0.203	0.056	-0.038	-0.063
18	所得	0.184	0.043	0.028	0.214
19	税収	0.202	0.008	0.037	0.072
20	マネ-サライ	0.204	-0.008	0.051	0.037
21	資金循環	-0.004	0.287	0.399	-0.090
22	"	0.134	-0.310	-0.273	-0.067
23	"	-0.145	0.189	0.255	0.253
24	"	0.028	0.252	0.269	0.150
25	"	-0.106	0.333	-0.251	-0.275
26	金利	-0.008	0.251	-0.355	0.490
27	"	-0.053	0.256	-0.361	0.400
28	株価	0.194	-0.063	0.122	0.141
29	為替レート	-0.185	-0.071	0.015	0.245
30	国際収支	0.110	-0.330	0.243	0.271
31	"	-0.136	0.245	-0.227	-0.263
32	外貨準備	0.191	0.032	0.035	-0.216
33	地価	0.202	0.058	-0.004	0.038
34	労働	-0.151	-0.292	-0.007	0.035
35	"	0.184	0.076	0.136	-0.076
表補 1 - 4 上位 4 主成分に対して寄与の大きな変数

主成分	寄与の大きな変数 分類（変数番号）
第1	所得（1,2）価格（3,7,15,17）生産（4,6,12）税収（19）地価（33）マネーサプライ（20）
第2	生産（10）資金循環（21,22,24,25）金利（26,27）労働（34）国際収支（30,31）
第3	生産（10）資金循環（21,22,23,24,25）金利（26,27）国際収支（30,31）
第4	所得（18）資金循環（23,25）金利（26,27）為替レート（29）国際収支（31,31）外貨準備（32）

表補1－4を見ると第1～第4主成分の構成要素に明らかな特徴が存在することがわかる。すなわち第1主成分は主に生産、価格（株価、地価を含む）分配（所得、税収）金融ストック（マネーサプライ、外貨準備）から構成されており、第2、第3主成分は主に資金循環、金利、国際収支、第4主成分は所得（海外への要素所得と海外からの要素所得）資金循環（公共、海外部門）金利、為替レート、国際収支、外貨準備から構成されている。この結果から第1～第4主成分に性格付けを行うとすれば、

第 1 主成分 … 実物経済、価格および金融ストック

第 2、3 主成分...国内、国际金融

第 4 主成分...国际金融

となろう。なお細かな点としては、在庫（生産・価格）は他の実物変数より金融変数に似た動きをしており、また労働のうち完全失業率は実物変数に、さらに労働時間は金融変数に似た動きを、それぞれしている。

図補 1 - 1 上位 4 主成分の時系列プロット

（1966Q I～1985Q VI 実線：原系列、破線：季調系列（特異項修正済））
では次に第1～第4主成分を時系列的にプロットして過去20年間の動きを追うことにする（図補1-1）。

図補 1 - 1 を見ると第 1 主成分は多少の変動はしているもののほぼ直線的に伸びているのに対して、第 2～第 4 主成分は第 1 次、第 2 次石油危機において非常に明確に異なった動きを示している。つまり第 2 主成分は両石油危機の際に大きく値が増加し、第 3 主成分は逆に大きく減少している。また第 4 主成分は第 1 次石油危機の際に大きく値が増加し、第 2 次石油危機の際に大きく減少している。こうした各主成分の動きに上の性格づけを組み合わせると次のような結論を導くことができる。

### 3. 結論

過去 20 年間の諸経済変数の動きを見ると、需要、価格（株価、地価を含む）分配（所得、税収）金融ストック（マネーサプライ、外貨準備）などの実物、価格、金融ストックの変数は2度の石油危機においても基本的なトレンドに大きな変化はなくほぼ直線的に成長した。一方資金循環、金利、国際収支などの国内、国際金融の変数は、第1次、第2次石油危機を境にきわめて大きな変動をした。

補論 2．季節変動の検討

推定に用いるデータの季節変動の有無と、季節変動が存在しない場合に季節調整を行った場合の影響を、アメリカ商務省センサス局が開発したセンサス局法 IIX - 11 の出力とスペクトラム解析によって検討する。

### 1. 季節変動要素系列と不規則変動要素系列の比較

安定的な季節変動があるかどうかは、季節変動要素系列と不規則変動要素系列を比較すればある程度わかる。というのは季節変動が安定的であるような変数では不規則変動要素系列に比べて季節変動要素系列の変動幅が大きくなり、そうでないような変数の場合には両者の変動幅にあまり差はないからである。

図補 2 - 1 が各変数ごとの季節変動要素系列と不規則変動要素系列の比較である。ただし各図の季節変動要素系列はセンサス局法 IIX - 11 の D - 10（最終季節変動要素：Final Seasonal Factors）不規則変動要素系列は D - 13（最終不規則変動要素系列：Final Irregular Series）からとっている $ ^{注32} $ 。

（注32）センサス局法 IIX - 11 のアルゴリズム、および出力の詳細と出力される系列の名称と略号は Shiskin [1967] 参照。なおここでの作業では、国民経済計算の変数については未季調系列を取り、それらを改めて季節調整して季節変動要素系列と不規則変動要素系列を求めている。
Serial No. 90

September 2000

# 消防研究所报告

通 卷 90 号

2000年9月

## 目次

簡易型地震被害想定システムの改良

座間信作，遠藤 真，細川直史，畑山 健 ……(1)

プラスチックパレットの難燃化とその燃焼性

箭内英治，山田常圭，那波英文 ……(11)

実物茅葺屋根への放水浸透試験

高橋 哲，田村裕之，竹元昭夫，大西 宏，稲垣勝彦，高田修作 ……(21)

市街地火災時における空中消火の延焼阻止効果に関する研究

一その2 水投下による放射照度の変化一

岩田雄策，古積 博，佐藤晃由，竹元昭夫，寒河江幸平，金田節夫 ……(35)

統計分析に基づく室内温度異常の識別

河関大祐，高梨健一，松原美之 ……(44)

所外発表論文 ……(51)

消防厅消防研究所
# REPORT OF NATIONAL RESEARCH INSTITUTE OF FIRE AND DISASTER

Serial No. 90

September 2000

## —Contents—

Improvement of Simplified Earthquake Damage Estimation System

S. Zama, M. Endo, M. Hosokawa, and K. Hatayama ..... 1

Development and Flammability of Flame Retardant Plastic Pallets

E. Yanai, T. Yamada and H. Naba .....11

The Penetration Tests of the Water Based Extinguishant and Application Methods for Real Thatched House

S. Takahashi, H. Tamura, A. Takemoto, H. Oonishi, K. Inagaki, and S. Takada ..... 21

Fire Suppression and Control by Aerial Fire Fighting against Urban Fire

- Part 2 Change of Radiation by Water Drop -

Y. Iwata, H. Koseki, K. Satoh, A. Takemoto, K. Sagae, and S. Kaneda .....35

Discrimination of In-Ordinal State in Room Temperature Based on Statistical Analysis

D. Kozeki, K. Takanashi, and Y. Matsubara .....44

Articles of Staff of NRIFED published by Outside Organizations.....51

Published by

National Research Institute of Fire and Disaster

14-1, Nakahara 3-chome, Mitaka, Tokyo, Japan
# 簡易型地震被害想定システムの改良

座間 信作，遠藤 真，細川 直史，畑山 健

(平成12年7月7日受理)

兵庫県南部地震を契機に開発した簡易型地震被害想定システムの機能、運用、操作、活用方法等に関する全都道府県・政令指定都市の防災担当者及び一部の消防本部へのアンケート調査結果を踏まえ、以下の機能を新たに追加し改良を図った。

(1) 活断層を線震源とする被害想定

(2) 震度情報ネットワークの震度情報を利用した地震動評価

(3) 地方自治体毎の想定被害の集計

(4) 過去の地震リスト及び活断層リストを用いた入力ガイド機能

(5) 特に応急対応に必要な負傷者、避難者数に関する想定項目の追加

(1), (2)を用いた地震動評価の精度は旧システムの場合と比較して向上した。また、(5)に関しては、兵庫県南部地震でのデータに基づいた予測式を提案し、その有効性を検証した。

### 1. はじめに

地震被害想定は、合理的な地震防災対策のための基礎的な資料を提供するものとして欠くことのできないものであるが、一般には地盤情報や建物情報などの収集・整理に極めて多大な労力、時間及び経費を要しており、ともすれば想定そのものが自己目的化している感があり、応急対応計画との連結性が希薄になっている $ ^{1} $ 。また、被害想定の基本的前提となる地震の設定については、通常過去の地震発生状況に基づき、規模や発生場所・時間等を限定し、2、3のケースについてのみ行われているのが一般的である。更に、想定は都道府県等行政区単位で実施されているため $ ^{2} $ 、被害が広域に及ぶ場合の地震災害の全体が把握できない等の問題点が指摘される。一方、兵庫県南部地震では地震直後に情報の空白が生じ、適切、迅速な応急対応がとれなかったという反省点が挙げられた。そこで、これらの問題点、反省点を踏まえ、地震直後にも適用でき、かつ簡便に被害想定を行うことができる簡易型地震被害想定システムを開発した $ ^{3} $ 。これを受けて、消防庁は地震被害想定のあり方を検討する中で、このシステムの評価を行うと共に地方公共団体への普及を図った $ ^{2} $ 。ここでは、都道府県、政令指定都市等によるシステムの評価結果を踏まえ、幾つかの機能の拡充を図ったので報告する。

### 2. 旧システムの特徴

旧バージョンシステム構築の基本的な考え方は，はじめに述べた幾つかの被害想定にかかわる問題を克服するため、任意の地震に対して誰でも簡単
な操作で地震被害想定ができること、予測精度を多少犠牲にしても即時的に結果が得られること、行政界にとらわれない広域の想定ができること,安価なシステムであることなどとし、各自治体等による応急対応への活用を意識したものとなっている.具体的には以下の方針に従っており、これが本システムの特徴となっている。

1）パーソナルコンピュータを用いる。

2）種々の地理情報等の表示に用いられる高価な市販ソフトウェアは用いず、このシステムに特化したものを構築する。

3）データとして国土数値情報 $ ^{4} $ 、国勢調査データ $ ^{5} $ という既存の数値データを用いる。

このため、想定を1kmメッシュ単位で行う。

4）リアルタイム性を重視し、震源モデルは点震源とする。そのため、地震規模と震源距離とから地動の最大値を推定することのできる距離減衰式を用いる。なお、最大値としては被害との相関が高い $ ^{6} $ ことから速度を選択する。

5）被害想定項目は、被害程度のイメージを把握できるように、死者数、家屋被害数、出火件数の3項目に絞る。

### 3. 自治体によるシステム評価結果

全都道府県・政令都市及び一部区市町村・消防本部の防災担当部局を対象に、プログラム、必要データをCD-ROMで配布すると同時に、機能、運用、操作、活用方法等に関するアンケート票を配布し、意見聴取を行うという形でシステムの評価を行った $ ^{2)} $ 。その結果、「わかりやすい」59%、「役に立つ」72%の評価を得た。一方、以下に掲げる幾つかの課題、要望が挙げられた。

(1) 活断層を線震源とする被害想定。

(2) 震度情報ネットワークの震度情報を利用した地震動評価。

(3) 区市町村あるいは町丁目毎の推定された被害の集計。

(4) 過去の地震リストに基づく入力ガイド機能。

(5) 特に応急対応に必要な負傷者、避難者数に関する想定項目の追加。

等の他、

(6) 1 km メッシュよりもっと細かいメッシュでの被害想定。

(7) 津波、斜面崩壊、ライフライン施設被害、延焼等の予測項目の追加。等

このような評価結果に基づき、本システムの開発に際して志向した簡便性、リアルタイム性などの特徴を損なわない範囲で改良を加えたのが今回の改良版である。

### 4. 主な改善点

上記要望のうち、元々使用しているデータの制約から対応できないと判断された(6)，(7)等を除いた(1)～(5)の項目について以下のように改善を図った。

### 4.1 活断層を震源とする地震動評価

我が国には、陸域においては約2000ヶ所の活断層が存在しており $ ^{7} $ .8)、阪神・淡路大震災も活断層の活動によって引き起こされた。活断層を震源とする被害想定を行うことを考えたとき、ある断層が単独で活動するのか、周辺の断層も一緒に動くのか判断に窮する。

これに対する一つの回答として、松田（1990）の提唱する起震断層が挙げられる $ ^{9} $ 。起震断層は次の何れかの条件を満たすものとされている。

1) 5 km 以内に他の活断層のない孤立した長さの 10 km 以上の活断層。

2) 走向方向に 5 km 以内の分布間隙をもってほぼ一直線に並ぶほぼ同じ走向の複数の断層。

3) 5 km 以内の相互間隔をもって並走する幅 5 km 以内の断層群。

4)その断層線の中点の位置が主断層から5 km以上離れている走向を異にする付随断層あるいは分岐断層。

ここでは、上記条件を満たす237個の起震断層に関する記述 $ ^{9)} $ に基づいて、断層の始点・終点座標を文献7，8）の地図から読みとりデータベースを作成した。但し、断層は多くの場合湾曲しており、また上記条件から分かるように、分岐や、並走断層があることから、始点、終点は一義的には定まらない場合が多くある。これに対しては、起
震断層長さが最も長くなるように、また並走している場合には平均的な位置を採用し、始点・終点を結ぶ一直線で近似することとした。Fig.1はこのようにして作成したデータベースに基づき、起震断層を地図上に表現したものである。活断層は地表に表れた地震断層であり、地表部分にのみ着目すればFig.1のように線分で表されるのであるが、地下深部では面的な広がりを持っている。従って、活断層を震源とする場合には本来面震源モデルを用いるべきであるが、ここでは断層モデルの設定の容易性を考慮して線震源モデルを採用することとした。この場合、点震源モデルと異なり活断層が線分で表されることから、線震源に対する距離減衰式を採用することが必要となる。ここでは、兵庫県南部地震のデータも取り入れた最大速度の距離減衰式 $ ^{10)} $ を採用することとした。即ち、硬質地盤での最大速度をV、活断層からの最短距離をXとすると、

$$ \begin{aligned}&\log V=a-\log(X+b)-0.002X\\&a=0.52M-0.918\\ \end{aligned} $$

Fig.1 Seismogenic active faults on land in Japan defined by Matsuda(1990) $ ^{7)} $

$$ b=0.0164\cdot10^{0.382M} $$

ここで、Mは本来モーメントマグニチュードとしているが、日本で用いられている気象庁マグニチュードが、固有周期5～6秒の地震計による最大振幅から求められているため、大きな地震になると飽和してくるものの、飽和し始めるのがモーメントマグニチュード7.5程度からであることから $ ^{11} $ 、気象庁マグニチュードと等しいとし、文献9）で与えられているMをそのまま用いる。なお、M、断層深さはユーザーが適宜変更できるようにしてある。以上によって得られた最大速度値に表層地盤の増幅度を乗じて地表での最大速度を求めることは、前報 $ ^{3} $ で示した点震源の場合と同じである。

ところで、兵庫県南部地震以降、総理府、地方自治体は積極的に活断層調査を行ってきており、活断層に関する知見が増えつつある $ ^{12)} $ ことから、上述の237の起震断層以外に任意に断層を登録する機能も付加して対応できるようにした（Fig.4の②）。この機能も本システム構築にあたっての基本的な考え方である取り扱いの容易性を考慮し、対象地域表示画面上で断層両端位置を指示することで容易に登録できるようした。このとき指示された画面上位置から得られる緯度経度に基づき断層長さ(L)を計算し、次式 $ ^{9)} $ を用いてMが自動的に与えられるようにしてあるため、操作の簡略化が図られている。

$$ M=\mathrm{~(}\log L+2.9\mathrm{)~/~}0.6 $$

Fig.2は1995年兵庫県南部地震を点震源及び線震源としたときの震度分布を実際の震度分布と比較したものである。震度（I JMA）6の範囲は藤本・翠川（1997）³によって。両者の比較から、西宮市、宝塚市、尼崎市、伊丹市付近の震度6の領域が実際により近くなっていることがわかる。但し、震度7の領域が現れないこと、及び大阪、明石での震度6の領域について過大評価していることに対しては改善されていない。これは地震動評価方法として、断層破壊過程、波動放射特性、深部地下構造等の影響を考慮せず、距離減衰式と表層地盤の増幅度だけを用いていることに起因しているものと考えられる。
Fig.2 Comparison between the observed and the estimated distribution of seismic intensity of the 1995 Hyogoken Nanbu earthquake

(a) Point source model (b) Line source model

### 4.2 震度情報を入力とする地震動評価

気象庁の震源情報に基づいて、即ち点震源モデルによって地震動を評価してみると、実際より過小評価する場合がある。例えば、前報³で指摘したように1994年三陸はるか沖地震の八戸市では震度6であったのに対して、推定結果は震度4～5弱となって被害なしとなる（Fig.3 a,b）。この地震の震源域は八戸の東方約40kmから約150kmまで広がっており、震源はこの震源域の東端に位置する⁴）。一方、断層破壊過程の解析から、本震は3～5個のサブイベントからなっており、余震域の西端付近すなわち八戸市の近くで起こったM6クラスの破壊が八戸市に強震動をもたらしたことが指摘されている⁵,⁶。点震源モデルでは断層破壊の開始点である震源座標を用いているため、この地震のように震源から100km以上離れたところで大きな破壊があったしてもその影響は考慮されない。また、地震直後には地震断層の広がりに関する情報は得られないため線震源モデルは使えない。

そこで今回、市町村に最低1台整備されている計測震度計からの出力値を利用することによって、地震動評価の精度向上を図った。計測震度が与えられるという条件下での評価となることから、多くの場合地震直後の被害想定に利用することになる。

今、計測震度Ⅰ $ _{k} $ が与えられたとすると、例えば次式 $ ^{[17]} $ によって速度 $ V_{k} $ に変換できる。

$$ \mathrm{V_{k}=10^{(0.5\mathrm{~I~k}-1.4)}} $$

更に、計測震度計設置点の表層地盤の増幅度 $ R_{k} $ が与えられれば、実際に観測されるべき地下の硬質地盤での最大速度 $ V_{l} $ は $ V=V_{k}/R_{k} $ となる。

一方、気象庁の震源情報に基づいて、距離減衰式から計測震度計設置点直下の硬質地盤での最大速度Vcalを計算できる。1994年三陸はるか沖地震の八戸市のような状況ではV≠Vcalとなっていることから、VcalをVと等しくするため、α（=V/Vcal）をVcalに乗ずるという補正をすることで、破壊開始点（震源）と大破壊域からの距離の相違の影響を補正する。このαによる補正は計測震度計設置点直下以外の領域にも同時に行う。

Fig.3 c,dは、計測震度を用いて補正した場合の震度分布と被害分布を示したものである。従前の方法では震度は4～5弱で被害はないという結果であったが、八戸測候所で観測された強震記録から求まる計測震度値5.6を用いた場合には、当然ながら震度6の領域が表れ、推定被害は家屋被害数59、死者5、出火件数6となって実際の55、3、7に極めて近い値となった。
Fig.3 Comparison of the estimation for ground motions and earthquake damage with and without the instrumental seismic intensity in the 1994 Off Sanriku earthquake

(a) Ground motion distribution without seismic intensity

(b) Damage estimation without seismic intensity

(c) Ground motion distribution using seismic intensity

(d) Damage estimation using seismic intensity

ここで留意すべきは、1 地点での震度情報を用いて市町村より広域へ適用することは避けなければならないということである。例えば、上述の三陸はるか沖地震の場合、たとえ地盤条件が全く同じでも八戸と等しい震源距離のすべての地点で震度6とはならない。何故ならば八戸に強震動をもたらしたのは震源から遠く離れたサブイベントであり、それからの距離が異なってくるからである。また、計測震度計設置点という“点”での地盤の増幅度 $ R_{k} $ とこの点を含む1kmメッシュでの代表的な地盤の増幅度（本システム採用値）とが必ずしも一致しない場合がある。この時 $ R_{k} $ が適正に評価されていないと、例えば過小に評価されていると全体の地震動強さが過大評価されることになる。
したがって、計測震度計設置点での地盤調査を行うことが望まれる。

### 4.3 被害想定結果の自治体毎の集計

旧バージョンでは、被害想定結果を表示する画面上で、マウスをドラッグすることによって囲われた枠内（Fig.4の⑤）の被害総数が表示されるだけであった。アンケートでは、区市町村単位あるいは町丁目単位での被害数を知りたいという要望が多く見られた。ここでは、用いている国勢調査データに前者に関する情報があることから、区市町村単位での集計を可能とした（Fig.4の④）。またこの集計結果はExcel等の表計算ソフトにそのまま移すことも可能である。

### 4.4 過去の地震リストの利用

事前に被害想定を行う場合、任意の地震の設定が可能であるが、過去の地震を参考にすることも重要である。その際のガイドとなるよう、宇佐美カタログ $ ^{18} $ 、宇津カタログ $ ^{19} $ 、気象庁データからマグニチュード5.5以上の約4,000個の地震のリストを作成し、その中から目的の地震を選択することによって、緯度・経度等の震源情報を入力することなく直ちに被害想定ができるようにした。また、例えば震源位置を変えず発生時刻を変えたり、マグニチュードなどを変えて様々なケースの被害想定をする事も可能となっている。

Fig.4 Damage assessment for an arbitrary fault

①Active faults ②Arbitrary fault ③Parameter setup for an arbitrary fault ④Table of the number of damage for each municipality within the area of ⑤
### 4.5 追加した被害想定項目

旧バージョンでは、住民の生命・財産に直接関係し、被害の大きさをイメージするのに最も適切であると考えられること、消防力の効率的運用をも検討可能とすること及びシステムの操作性や瞬時的推定が重視されるべきであると判断したことから、想定項目を死者数、家屋被害数、出火件数の3項目に絞っていた。しかしアンケート結果では、応急対応を考えたときには負傷者数、避難者数の概数を知ることが重要であるとの指摘が多くあったことから、新たにこれらの項目を追加する事とした。

負傷者数の推定については、死者数との関係に基づく方法 $ ^{20} $ 、最大加速度との関係に基づく方法 $ ^{21} $ が挙げられる。本システムでは、地震動強さとして最大速度を採用としていることから後者は使えない。また、前者の方法を採用するとすれば、本システムでは家屋被害数と最大速度とを結ぶ回帰式、死者数と家屋被害数とを結ぶ回帰式、及び負傷者数と死者数とを結ぶ回帰式というように、元々標準偏差の大きい回帰式を3度も使うことになる。最大速度と負傷率との関係が直接得られれば良いが、最大速度に関する情報は極めて限られているので、ここではデータ数の多い兵庫県南部地震を対象として、新たに負傷者数と家屋被害数のとの関係式を求めることとした。

避難者数については、過去の事例から罹災者の20％を避難者と設定するとする方法 $ ^{22)} $ 、被害家屋の床面積に着目する方法 $ ^{23)} $ が挙げられる。前者については、数値の設定に曖昧さが残る。また後者については、本システムで用いているデータに床面積に関する情報がないため用いることはできない。そこで避難者についても兵庫県南部地震を対象として家屋被害数との関係を探ってみた。

Fig.5は全壊家屋数と負傷者数、最大避難者数との関係を見たもので、データは神戸市、尼崎市、西宮市、芦屋市、伊丹市、宝塚市、川西市、明石市、三木市、洲本市、津名町、淡路町、北淡町、一宮町、五色町、東浦町、緑町、西淡町、三原町、南淡町の計10市10町のものである $ ^{24} $ 。

得られた回帰式は負傷者数、避難者数、全壊家屋数をそれぞれⅠ、R、Hとすると、

$$ \log(\mathrm{I})=\log(\mathrm{H})-0.38 $$

$$ \mathrm{l o g}(\mathrm{R})=1.17\mathrm{l o g}(\mathrm{H})-0.39 $$

相関係数は0.81、0.85で相関が高い。

上式をシステムに組み込み、兵庫県南部地震を対象として負傷者、避難者数を推定すると、家屋被害数を過小評価するため、全体としてはそれぞ

Fig.5 Relation between the number of collapsed wooden houses and the number of the injured (a) and of the refugees (b)
Fig.6 Comparison between actual and estimated number of the injured and the refugee in each municipality for the 1995 Hyogoken Nanbu earthquake (solid circles) and another earthquakes(open circles: the 1993 Hokkaido Nansei Oki, the 1993 Kusiro Oki, the 1978 Miyagiken Oki, the 1964 Niigata earthquakes)

れ16,000人、117,000人となり、実際の36,000人、347,000人の約1/2～1/3の値となった。これを上述の10市10町の実数と推定値との比較でみたものがFig.6の黒丸である。また、新潟地震（新潟市） $ ^{25)} $ 、宮城県沖地震（仙台市、気仙沼市） $ ^{26.27)} $ 、釧路沖地震（釧路市） $ ^{28)} $ 、北海道南西沖地震（檜山支庁） $ ^{29)} $ の4地震に対してみたものが白丸である。ただし、北海道南西沖地震の避難者数に関しては記録が見あたらず、宮城県沖地震に対しては延べ避難者数の記録はあるものの、ここで扱っている最大避難者数に関する記録は見いだせなかった。

これらをみると、負傷者数の推定についてはオーダー的には実数と一致しており、また避難者数の推定については実際と相当異なる所もあるが、地震動の推定及び家屋被害数の推定誤差がそれぞれあり、それらの関数として推定したにもかかわらずある程度の目処を与えるものとなっており、初動対策立案に際しては十分活用できるものと考えられる。

### 4.6 その他

以上の4項目の改善点の他に、操作性を高める機能を幾つか追加した。例えば、表示画面のスクロールの高速化、プリンタ出力条件の設定、指定した都道府県・市町村の高速表示などである。

### 5. おわりに

今回のバージョンアップに伴い、以前から強い要望のあった民間での本システムの利用が可能となり、2000年4月時点で本システムは1600を超える自治体、民間企業、大学等で利用されている。本システムによる被害想定の精度はオーダーとして満足できる程度である $ ^{3} $ 。従ってこのような精度に関する制約の中で、想定結果が地震被害の防止軽減にいかに活用できるかについては更に検討する必要がある。想定手法の高精度化や多様なデータの活用を通しても、現段階では想定結果の精度は本システムに比べて飛躍的に向上することは望めない。地震直後の緊急・応急対策において、より正確な被害情報が必要であるならば、実情報を如何に収集するかという別な角度からのアプローチ $ ^{30} $ も必要となるであろう。

## 参考文献

1）吉井博明：シナリオ型地震被害想定、地震と情報、東京都立大学・都市研究センター、pp.105-117（1993）

2）(財) 消防科学総合センター：地震被害予測システムに関する検討調査報告書（1997）