Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
### 1. はじめに

東日本大震災の与えた経済的影響（直接被害及び間接被害等）及びその復興過程に関して、公的統計に留まらず、行政記録や民間シンクタンク等が収集した情報を整理して、被害額の推計や復興のダイナミクスを分析することが強く求められている。災害による住宅ストックや生産設備の損失額を推計する直接被害額に関しては、一定程度の推計結果の蓄積が進んでいる一方で、被災地における産業の生産活動の休止等によって生じた被害や、放射能汚染による消費活動の停滞に与えた影響といった間接被害に関しては、その把握の重要性が指摘されてはいるものの、その推計手法は必ずしも確立されてはいない。

大規模な自然災害に関する被害を考察する際には、被災地の人的被害、物的被害である直接被害に関する推計に加えて、被災地及び経済全体に与える経済的影響（所得、雇用、産業別の生産、企業の生産活動、インフレーション等への影響）である間接被害に関しても推計することが期待される。しかしながら、Cavallo and Noy (2010)による自然災害の経済効果のサーベイ論文でも指摘されているように、工学等の分野における直接被害（人的被害、作物被害、建物・構造物等のインフラへの被害）の推計に関する研究は進展しているものの、間接被害の推計に関する経済学的研究は限られている $ ^{1} $ 。

このような問題意識から、阪神淡路大震災、東日本大震災に関する間接被害に関して厳密な数量的な評価を行うべく、いくつかの経済学による実証的研究が近年精力的に取り組まれている。例えば Ono et al. (2014)は、東日本大震災の被災企業の移転先の決定要因を分析し、被災企業の立地選択行動、震災後の企業活動の集積の変化のプロセスについて考察している。Uchida et al. (2014)は、東日本大震災による企業の退出（倒産）メカニズムを検証し、被災地内外において非効率な企業の退出確率が高くなり、効率的な企業が生き残り、非効率な企業が退出する自然淘汰なメカニズムが働いていることを見出した。その一方で被災地においては、被災地外に比して退出を促すメカニズムが弱まっていることを発見し、被災地の企業の生産性のダイナミクスを分析している。また Hosono et al. (2012)は、1995年に発生した阪神・淡路大震災におけるデータを使用して、メインバンクの被災状況がその取引先企業の設備投資行動に間接的に与える影響に関して実証分析を行い、メインバンクの被災が取引先企業の借入制約をもたらし、設備投資行動にマイナスの影響を与えることを明らかにしている。Carvalho et al. (2014)では、被災地における災害を通じたショックが、サプライチェーンを通じて伝播するメカニズムを研究している。外生的なショックが起きた前後のパフォーマンスの差について、ショックを受けたグループ（実験群）と受けなかったグループ（対照群）の平均差（「差の差」の推定法(Difference-in-differences; DID)と呼ばれる）をとることで、ショックのパフォーマンスへの効果を測定している。その結果、サプライチェーンを通じて取引企業の売り上げが被った影響は、被災地企業を販路としていた川上企業の場合はマイナスの影響があるものの、被災地企業から供給を受けていた川下企業の場合は影響を受けていないことが判明した。
以上のように自然災害の生産活動を通じた間接的な影響に関する厳密な実証分析の蓄積は増加している。また、東日本大震災において生じた原子力発電所の事故に基づく放射能汚染の懸念による消費活動に与える影響も、次節で概観する戒能（2013a,b）に代表されるような実証分析が進みつつあるものの、放射能汚染の懸念が消費活動等に与える影響に関して、筆者たちの知る限り十分な研究蓄積が進んでいない。

そこで、本研究では首都圏の小売店におけるコメ購買データ（POSデータ）を用い、2011年3月に発生した東日本大震災に伴う放射性物質の飛散情報が、2010年産コメの購買行動に与えた影響を実証的に検討する。本研究の主な分析目的は、①2011年3月時点で流通していたコメは2010年産（2010年10月前後に収穫）であるため、その品質は2011年3月に飛散した放射性物質の影響をあまり受けていないものと考えられるが、地震後に地震・津波・福島原発事故・放射性物質の飛散情報が集中的に報道された結果、福島県産のコメに対する懸念がコメの購買行動にもたらした変化を定量的に分析すること、②この定量的な分析を、福島県を中心とする放射性物質の飛散は誰にも予期できない純粋に外生的な事象であるという事実を利用して検証を行うという2点にある。

本論文の構成は以下のとおりである。次節では放射性物質への懸念に対する影響に関する論文を概観する。次に第3節では、放射性物質の飛散状況やコメの販売推移などを紹介しながら本研究の背景を明らかにする。第4節は、本研究で使用したPOSデータ、ならびに実証モデルについて説明する。第5節では実証分析の結果を示し、最後に本論文のまとめ、今後の課題について述べる。

## 2 ．リスク情報が消費者行動に与える影響に関する先行研究

食品に関するリスク情報が消費者需要に与える影響については、1990年代以降、世界的に顕在化しつつある食品安全問題を背景に、多くの先行研究が蓄積されている。近年の主な関連研究成果は、家計消費データやPOSデータを使用して需要体系モデルを構築し、食品安全性に関する情報が食料需要に与える影響を分析したものや、独自のアンケート調査に基づき、食品安全性情報の消費者需要への影響を明らかにしたものが多い。例えば、Piggott and Marsh (2004)は、食品安全に関する新聞情報が、米国における食肉需要に与えた影響をGeneralized Almost Ideal Demand System (GAIDS) モデルをベースに分析している。また、Arnade et al. (2009)は、米国 Food and Drug Administration (FDA) が発表した、ほうれん草の病原性大肠菌 O−157 汚染情報が消費者需要に与えた影響の大きさをAlmost Ideal Demand System (AIDS) モデルをベースに実証的に明らかにしている。

東日本大震災に伴う福島原子力発電所の事故による放射性物質漏えいに関連 2 する食品
需要の影響に関して、氏家（2011）が、独自のアンケート結果に基づき、震災前後の福島県産農産物（ほうれん草、牛乳、コメ、牛肉）に対する消費者評価・食意識の変化を明らかにしている。また氏家（2013）は、放射性物質による農産物汚染について一般消費者を対象とした表明選好調査をおこない、消費者評価を分析し、健康リスク評価と産地評価の挙動が異なることを指摘した。また、コメの購入履歴データを分析し、原発周辺地域産コメに対する購入行動が、消費者の居住地で異なっていることを明らかにした。

戒能（2013a）は、東京都中央卸売市場の取引価格・数量の実績値を用い、福島・茨城・栃木各県産の肉卵類・青果果物花卉類・水産類など34品目について、震災前後の外的要因を取り除いたうえで、「震災後の売上額が減少しているか、かつ他産地と比べた相対的な価格・数量が、過去の価格・数量の変動から見て統計的に明らかに低くなっている状況が連続している場合には『風評被害』が継続しているとし、逆に売上高が増加している場合や減少していても過去の価格・数量から見て価格・数量に統計的に差異があると言えない状況が連続している場合には収束したと判定する」としている。戒能（2013b）では、同様な分析を県内地域別・市町村別入込観光客数の実績値推移を用いて、福島・茨城・栃木・群馬及び宮城県の合計28地域について観光業に与えた「風評被害」について分析を行っている。

以上の分析、リスク情報に対する消費者の反応を定量的に計測するという意味で大変興味深いものである。しかし、取り扱っている事例は、震災発生後の収穫物や観光客数に基づいているため、「震災ダミー」は消費者行動の変化による影響のみならず、農家の生産行動や観光施設の受け入れ態勢の変化など供給側の行動変化も含まれている可能性がある。また、農畜水産物の場合、福島第一原発事故以後にも収穫・漁獲可能であるため、その取引価格は、放射性物質の飛散により消費者が抱いた不安に加え、出荷可能だが実際に放射性物質を含むという商品属性の変化などを排除できない $ ^{3} $ 。さらに、震災発生後に生産された商品のデータを用いる場合、ここで計測された「風評被害額」は、生産地の放射線量に基づく消費者の評価なのか、あるいは公表されている放射線量に対する不信感に起因する評価なのかを識別することができない。

そこで、この問題に対処するために本研究は福島第一原発事故が発生した2011年3月11日以前に収穫され、かつ、福島第一原発事故前後に収穫することができないという特徴を持つ2010年産コメに着目した。本研究の狙いは2010年産コメを分析に用いることにより、放射性物質が商品属性に与えた影響や事故後の生産者行動の変化による影響を可能な限りコントロールし、放射性物質の飛散情報が消費者行動に与えた純粋な影響を識別することにある。ただし、本研究においても流通業者である卸売業者等が産地表示の必要のない業務
用として福島県産のコメ等を販売した可能性については、卸売業者のデータの入手が困難であるために、十分コントロールできていないという問題は残される。

### 3 \. 背景

本節では、東日本大震災に伴う福島第一原発事故による放射性物質の飛散状況、分析対象である福島県産コメの概要及び消費地におけるコメの販売推移を記述統計により把握する。2011年3月11日の東日本大震災により福島第一原発事故が発生した。この福島第一原発事故は国際原子力事象評価尺度（INES）において最悪のレベル7（深刻な事故）と評価された4。原子力規制委員会は47都道府県を対象とした「都道府県別環境放射能水準調査結果」において1時間ごとの環境放射能水準を公表している。「都道府県別環境放射能水準調査結果」を用いて、47都道府県のうち、震災後の環境放射能水準が前年平準値（上限）を越えた宮城県、福島県、茨城県、栃木県、埼玉県及び千葉県の環境放射能水準を図1に示す。ここで、横軸は時間（年月日）を、縦軸は環境放射能水準（マイクロシーベルト毎時）である。

(図 1 挿入)

図1より福島県の環境放射能水準が2011年4月から9月にわたって平均1.407マイクロシーベルト毎時であり、他県の値（平均0.063マイクロシーベルト毎時5）を大きく上回っていることがわかる。ただし、福島県の環境放射能水準は、震災直後は1.8マイクロシーベルト毎時を越えた値だったが、時間がたつにつれて2011年9月末時点において1マイクロシーベルト毎時水準に低下している。図2は「都道府県別環境放射能水準調査結果」から2011年4月以降の福島県の環境放射能水準とその前年平準値（上限）を比較したものである。福島県の前年平準値は上限が0.046マイクロシーベルト毎時、下限が0.037マイクロシーベルト毎時であるため、2011年4月から9月の環境放射能水準の平均値1.407マイクロシーベルト毎時という高水準は、自然現象ではなく福島第一原発事故の影響によるものと考えられる。

## (図 2 挿入)

ここで福島県産コメの生産状況を確認しよう。福島県水田畑作課「平成22年産水稻うるちコメ品種別作付状況」6によると、福島県内のコメ作付比率は、コシヒカリが66.0%、ひ
とめぼれが22.8%、あきたこまちが2.8%およびその他が8.4%である。また平成25年度の福島県産コシヒカリの生育概況は4月17日頃に播種期、5月14日頃に移植期、8月10月頃に出穂期、9月22日頃に収穫期というスケジュールでありコシヒカリの収穫期が3月ではないことがわかる $ ^{7} $ 。したがって、福島県産コメの大部分がコシヒカリであり、10月には卸売業者へ出荷され、倉庫内に保存・流通していたと考えられる。

次に、南関東8におけるコメ小売市場の概況を確認しよう。食品に特化したベンダーであるKSP-SP社の週ごとのPOSデータから南関東の食品スーパーにおけるコメ販売額の推移を示したものが図3である。ここで、横軸は年月日、縦軸は総販売額（円）である。

(図 3 挿入)

まず、地震直後の3月11日に販売額が上昇し1億2000万円円近くまで達したが、その後、販売額は減少し、3月28日には震災前の水準に落ち着いたことがわかる。したがって、4月には南関東へのコメ供給は回復したと考えられる。

最後に、政府による農畜産物の出荷制限に関して確認を行う。厚生労働省は2011年3月21日に「原子力災害特別措置法」に基づいた食品の出荷制限を通達した $ ^{9} $ 。具体的な食品は福島県、茨城県、栃木県および群馬県産のホウレンソウおよびカキナ、福島県産の原乳である。つまり、2010年産コメは福島第一原発事故以前の2010年9月に収穫・出荷しており、もう一度収穫するためにはさらに1年を要する。したがって、物理的に2010年産コメが2011年3月11日以後に飛散した放射性物質を含有することはないため、農畜産物の出荷制限の対象にはならなかったと考えられる。

その後、2011年産コメの収穫前の2011年8月3日に農林水産省は放射性セシウム汚染調査方法を発表 $ ^{10} $ 、さらに、自治体による自主調査も実施され $ ^{11} $ 、2011年10月13日に福島県は県内1174地点すべてにおいて国の暫定規制値を下回ったと発表した $ ^{12} $ 。また、2012年産コメに関して福島県は出荷前に放射性物質の全袋検査を行う方針であることを明らか
にした 13。

では、福島第一原発事故による放射性物質の飛散情報は、首都圏におけるコメ小売市場に影響を与えなかったのだろうか。次節では、この疑問をDID推定法により検証する。

## 4 ．分析の枠組み

## 4 ．1．データ

本節では南関東の食品スーパーにおけるコメ販売情報 (POSデータ) に関して説明する。本研究は放射性物質の飛散による品質への影響がないコメに注目し、首都圏におけるコシヒカリ小売市場を対象に、福島第一原発事故前後を比較し、コメの購買行動がどのように変化したかを定量的に把握することが目的である。そのために、神奈川県、東京都、埼玉県、千葉県、群馬県及び山梨県における食品スーパーの産地別コシヒカリの販売情報（POSデータ）を用いる。本研究が用いたデータはKSP－SP社が販売している週ごとのPOSデータである。分析期間は2010年10月から2011年7月であり、対象店舗は上記期間において一貫し存在したものに限定した。

本研究で用いたKSP－SP社のPOSデータから福島県産コメの品種別売上比率を計算したところ、コシヒカリが66.4%、ひとめぼれが22.5%、あきたこまちが1.7%およびその他が9.4%であった。したがって、2010年産福島県産コメの作付比率と類似していることから、サンプルの代表性は維持されていると判断できる。

#### 4.2. 推計方法

本節では福島第一原発事故による購買行動に与えた定量的な影響を把握するために DID 推計を行う。本研究では、震災前の期間として 2010 年 10 月第 1 週から 2011 年 3 月第 1 週を Base-line とした。次に、推計期間による影響を把握するため、Follow-up として(a)2011 年 4 月第 2 週から 5 月第 4 週、(b)2011 年 4 月第 2 週から 6 月第 4 週、(c)2011 年 4 月第 2 週から 7 月第 4 週の 3 期間ごとに分析を行う。ここでサンプルは産地×市場×時間であるため、感度分析として、産地ごとの固定効果、市場ごとの固定効果及び月ごとの固定効果を考慮した分析を行う。

しかしながら、放射性物質が福島県外にも飛散したため、一概に福島県産コシヒカリのみを実験群として一概に設定できない。本研究では実験群として①福島県産コシヒカリ、②被災四県（サンプルでは福島県産、茨城県産コシヒカリのみ流通）、③放射性物質飛散地域（サンプルでは福島県産、茨城県産、千葉県産、山形県産コシヒカリのみ流通）の三通りの定義に基づきDID推計を行う。

まず、福島第一原発事故が購買行動に与えた影響を測る評価指標として売上金額に着目する。さらに本研究は、売上金額は売上数量と価格の積であり、売上金額の変化率は売上数
量の変化率と価格の変化率の和であることに着目する。本研究では成果指標として①売上金額の対数値を用いたDID推計結果を検討し、その要因として②売上数量の対数値を対象としたDID推計結果を検討したうえで、③Unitvalue(=売上額／売上数量)の対数値および④平均単価の対数値を代替的に価格の成果指標としたDID推計により放射性物質の飛散情報が購買行動に与えた影響を検証する。具体的なDID推計式は（1）式である。

$$ l n(Y_{b m t})=\alpha+\beta T_{b}+\gamma F_{t}+\delta\big(T_{b}\cdot F_{t}\big)+\varepsilon_{b m t} $$

ここで、 $ Y_{bmt} $ はブランド b の市場 m における t 時点の成果指標、 $ T_{b} $ を「サンプルのブランド b が実験群であれば 1、そうでなければ 0」をとるダミー変数、 $ F_{t} $ を「そのサンプルの時点 t が Follow-up 期間であれば 1、そうでなければ 0」をとるダミー変数である。また、ギリシャ文字（α、β、γ、δ）は回帰係数であり、 $ \varepsilon_{bmt} $ は誤差項である。具体的には、αは定数項、βは実験群の固定効果、γは実験群及び対照群共通の timetrend、δは政策効果 $ ^{14} $ （福島原発事故の成果指標への影響）である。

さらに、固定効果に関する感度分析として、新潟産コシヒカリを基準とした産地固定効果 $ (\eta_{b}) $ 、山梨県を基準とした市場固定効果 $ (\lambda_{m}) $ 、1月を基準とした月固定効果 $ (\zeta_{t}) $ を考慮し（2）式を推計した。

$$ l n(Y_{b m t})=\alpha+\beta T_{b}+\gamma F_{t}+\delta\big(T_{b}\cdot F_{t}\big)+\eta_{b}+\lambda_{m}+\zeta_{t}+\varepsilon_{b m t} $$

### 5. DID 推計結果

## 5 ．1．売上金額に関する分析

本節では DID 推計結果を検討する。表 1.1 は売上金額を対象に実験群として福島県産コシヒカリを、対照群として石川県産、鹿児島県産、高知県産、佐賀県産、静岡県産、長野県産、新潟県産、福井県産、三重県産、宮崎県産コシヒカリを設定したものである。ここで表 1.1 の表頭は分析対象期間を示している。具体的には、2010 年 10 月から 2011 年 3 月の Base Line 期間に対して、(a)は 2011 年 4 月第 2 週から 5 月第 4 週を、(b)は 2011 年 4 月第 2 週から 6 月第 4 週を、(c)は 2011 年 4 月第 2 週から 7 月第 4 週をそれぞれ比較した結果を示している。また、(1)列、(3)列及び(5)列は固定効果を考慮しない推計結果を示しており、(2)列、(4)列及び(6)列は固定効果を考慮した推計結果を示している。表側は Base-line （対照群、実験群及びその差）、Follow-up （対照群、実験群及びその差）及び「差の差(Diff in Diff.)」をそれぞれ示しており、成果指標の平均値(mean)、プートストラップの手法による標準誤差(st.)をそれぞれ示している。
(表 1.1 揮入)

ここで、Base-line の Control は（1）式または（2）式の $ \alpha $ であり、Base-line における対照群の平均的な成果水準である。また、Base-line の Treated は $ \alpha + \beta $ 、つまり Base-line における実験群の平均的な成果水準であるため、Base-line の実験群から対照群の成果水準を差し引くことにより Base-line における差: $ \alpha + \beta - \alpha = \beta $ （Base-line の diff. 行）を得る。同様に、Follow-up における Control の値は $ \alpha + \gamma $ であり、Treated の値は $ \alpha + \beta + \gamma + \delta $ である。したがって、Follow-up の実験群から対照群の成果水準を差し引くことにより、 $ \alpha + \beta + \gamma + \delta - \alpha - \gamma = \beta + \delta $ （Follow-up における diff. 行）を得る。政策効果は「差の差」、つまり Follow-up における二群の成果水準の差（ $ \beta + \delta $ ）から、Base-line における二群の成果水準の差（ $ \beta $ ）を引いた値（ $ \delta $ ）である。表 1.1 の「差の差」の推定結果から、固定効果を考慮しない場合、福島産コシヒカリの売上金額の伸び率は対照群と比較して 0.99～1.02 ポイント低下 15 し、この値は統計的に 5% 水準で有意であった。さらに、固定効果を考慮した場合、実験群（福島県産コシヒカリ）は対照群と比べ、統計的に有意に売上金額の伸び率が 0.90～1.02 ポイント低下した。

(表 1.2 揮入)

また、表 1.2 は実験群として被災地産コシヒカリ（サンプルでは福島県産コシヒカリと茨城県産コシヒカリのみ流通）を、対照群として、表 1.1 と同様に、石川県産、鹿児島県産、高知県産、佐賀県産、静岡県産、長野県産、新潟県産、福井県産、三重県産、宮崎県産コシヒカリを設定した DID 推定の結果である。表 1.2 においても固定効果を考慮しない場合は売上金額の伸び率が 0.56～0.64 ポイント低下しており、固定効果を考慮した場合は 0.46～0.59 ポイントほど実験群の売上金額の伸び率が低下した。

(表 1.3 挿入)

さらに、表1.3は実験群として放射性物質が飛散した地域(サンプルでは福島県、茨城県、千葉県および山形県産コシヒカリのみ流通)を、表1.1と同じ産地コシヒカリを対照群に設定したDID推定結果である。表1.3において固定効果を考慮しない場合、売上金額の伸び率が0.44～0.56ポイント低下しており、固定効果を考慮した場合は0.23～0.38ポイントほど実験群の売上金額の伸び率が低下した。以上の推計結果から、本研究は、放射性物質の飛散により、コメは放射性物質の飛散前に収穫されたにもかかわらず、南関東市場において売
上金額の伸び率が低下したことを統計的に確認した。

## 5 ．2．売上重量に関する分析

では、売上金額の減少は価格低下によるものなのか、それとも販売不振によるものなのだろうか。ここで、売上金額＝価格×重量という関係に注目すると、売上金額の対数値は価格の対数値と重量の対数値の和であり、その変化率は価格の変化率と重量の変化率に近似できる。以下、売上金額の減少要因として売上重量と価格に注目する。

表 2.1 から表 2.3 は成果指標として売上金額ではなく売上重量を用いた DID 推計の結果である。

(表 2.1 揮入)

表 2.1 から固定効果を考慮しない場合、福島産コシヒカリは対照群と比べ売上重量の伸び率が統計的に有意に 0.95～0.99 ポイント低下しており、固定効果を考慮した場合、0.87～1.01 ポイント低下した。

(表 2.2 揮入)

表 2,2 は福島県産コシヒカリに茨城県産コシヒカリを加え実験群を設定した場合の DID 推計結果である。DID 推計の結果から、固定効果を考慮しない場合、売上重量の伸び率が 0.51～0.60 ポイント低下し、固定効果を考慮した場合は 0.44～0.56 ポイント低下した。

(表 2.3 揮入)

表 2.3 は実験群として放射性物質が飛散した福島県、茨城県、千葉県および山形県産コシヒカリを設定した場合の DID 推計結果である。DID 推計の結果から、固定効果を考慮しない場合、売上重量の伸び率が 0.39～0.52 ポイント低下し、固定効果を考慮した場合は 0.20～0.34 ポイント低下した。

## 5 ．3．売上価格に関する分析

次に売上重量ではなく、売上金額を売上重量で除した Unitvalue を成果指標とし DID 分析を行う。推計結果を表 3.1 から表 3.3 に示す。

(表 3.1 から表 3.3 挿入)

売上金額や売上数量とは異なり、Unit Value の伸び率への影響は 0.01～0.06 ポイントほど
であり、統計的に必ずしも有意ではなく、帰無仮説：$\delta=0$（政策効果はない）を棄却できないことがわかる。

最後に、ブランドごとの平均価格（キロ当たり単価）を成果指標とした DID 分析結果を表 4.1 から 4.3 に示す。

#### (表 4.1 から表 4.3 挿入)

表 4.1 から表 4.3 より平均価格に関して、Unit value の伸び率と同様に、政策効果の落ち込みは 0.01～0.06 ポイントほどであり、統計的に必ずしも有意な結果ではなかった。

以上の分析より我々は、東日本大震災後の供給サイドの行動変化 16や福島第一原発事故による生産地の放射線の影響をコントロールした上で、生産地に関するリスクに関する情報影響が与えたコメの購買への影響を定量的に確認した。

推計結果を要約すれば、2011年3月11日の福島第一原発事故による放射性物質の飛散により、すでに供給量が確定しており、さらに放射性物質を含有しない食品であるコメを対象に、福島県産、被災地産及び放射性物質飛散地域産コシヒカリとそれ以外コシヒカリを比較したところ、南関東の食品スーパーにおいて、福島県産コシヒカリだけではなく、被災地産及び放射性物質飛散地域産コシヒカリの売上金額の伸び率が大きく低下したことがわかった。その要因として単価の落ち込みではなく販売重量の落ち込みが大きい可能性を指摘することができる。したがって、東日本大震災の間接被害として、放射性物質の飛散により、品質や生産者行動を可能な限りコントロールしたにもかかわらず、被災地産米の売上が減少した17。

## 6 ．結論と今後の課題

本研究では、大規模な自然災害に関する被害のうち間接被害に関して、放射性物質の飛散情報がコメの購買行動に与えた影響を分析した。具体的には、放射性物質の飛散に関して物理的に影響を受けていないコメに着目し、購買行動の変化の定量的な把握を行った。本研究では首都圏の小売店におけるコメ購買データ（POSデータ）を用い、2011年3月に発生した東日本大震災に伴う放射性物質の飛散情報が、2010年産コメの購買行動に与えた影響を実証的に検討した。すなわち2011年3月時点で流通していたコメは2010年産（2010年10月前後に収穫）であるため、その品質は2011年3月に飛散した放射性物質の影響を受けた可能性は低いが、地震後に地震・津波・福島原発事故・放射性物質の飛散情報が集中的
に報道された結果、福島県産のコメに対する懸念がコメの購買行動にもたらした変化を定量的に分析した。

その結果、2011年3月11日の福島第一原発事故による放射性物質の飛散により、南関東の食品スーパーにおいて、福島県産コシヒカリだけではなく、被災地産及び放射性物質飛散地域産コシヒカリの売上金額の伸び率が、対照群と比較して大きく低下したことがわかった。その要因として単価の落ち込みではなく売上重量の落ち込みが大きい可能性があることも判明した。この現象の背景としては、福島県産等のブランドの廉売ではなく、これらの地域等からもコメの買い控えも一因であるものと考えられる。

本研究では流通業者による販売チャンネルの変更といった行動に関して観察することができないため、完全には供給者行動をコントロールすることができなかった。またコメの品質に関しても収穫後の倉庫に保存されている際に被爆した可能性も否定できず、純粋に消費者の行動の変化のみを特定化できていない。そこでこれらの点を追加的な情報によりコントロールすることを今後の課題としたい。

加えて本研究では放射性物質の飛散情報がもたらした価格や取引数量に及ぼす影響を抽出したのみで、この結果を総合的に評価するためには厚生評価を行う必要がある。そのためには、産地（ブランド）別のコメの需要関数を計測する必要がある。こうしたブランド別のコメの需要関数は、同質財というよりも差別化財の需要関数とみなすべきであり、ブランド間の代替を考慮したモデルを推定する必要がある。一般に、伝統的な対数線形の消費関数でブランド間の代替を考慮した需要関数を推計する際には、多数の交差価格弾力性が説明変数に入ってくるため、多重共線性や自由度の不足からうまく推計できないことが知られている。そこで、こうした差別化財の需要体系を推計するために、Berry（1994）、あるいはBerry, Levinsohn and Pakes（1995）らによって開発された離散選択モデルを基礎とする需要関数の利用が進められている。今後は、ブランド別のコメの需要関数を計測する上で、こうした枠組みの利用を検討し、厚生評価を行っていきたい。
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## (日本語)

氏家清和（2011）「原発事故による放射性物質汚染の恐れがある農産物に対する消費者評価」日本フードシステム学会特別研究会資料.

氏家清和（2013）「農産物の放射性物質汚染に対する消費者評価の推移」『農業経済研究』，85（3），164-172.

戒能一成 (2013a) 「東京電力福島第一原子力発電所事故に伴う農林水産品の『風評被害』に関する定量的判定・評価について」, RIETI Discussion Paper Series 13-J-060,

戒能一成 (2013b) 「東京電力福島第一原子力発電所事故に伴う観光関連産業の「風評被害」に関する定量的判定・評価について」, RIETI Discussion Paper Series 13-J-079.

北野泰樹 (2013) 「需要関数の推定—CPRCハンドブックシリーズ No.3—」 CPRC Discussion Paper, CPDP-58-J.
原子力災害対策本部 (2011) 「原子力安全に関するＩＡＥＡ閣僚会議に対する日本国政府の報告書－東京電力福島原子力発電所の事故について－」

http://www.kantei.go.jp/jp/topics/2011/iaea_houkokusho.html

消費者庁 (2011) 「食の安全に関する消費者の意識調査」, http://www.caa.go.jp/jisin/pdf/110715press.pdf

樋口美雄、乾友彦、杉山茂、若林光次、空閑信憲、細井俊明、池本賢悟、高部勲、植松良和、有光建依(2012）「統計からみた震災からの復興」，ESRI Discussion Paper Series No.286.

ラスムセン・エリック (2008) 「産業組織論における BLP 法に基づく需要関数の推計」三浦功・内藤徹『応用経済分析 I 産業・都市・公共政策』勁草書房.
図１ 福島第一原発事故以降の環境放射能水準の推移

注記：原子力規制委員会「都道府県別環境放射能水準調査結果」（http://radioactivity.nsr.go.jp/ja/list/224/list-1.html）より筆者作成。
図２ 福島第一原発事故前後の福島県における環境放射能水準

注記：原子力規制委員会「都道府県別環境放射能水準調査結果」（http://radioactivity.nsr.go.jp/ja/list/224/list-1.html）より筆者作成。
図３ 福島第一原発事故前後の南関東コメ小売市場の販売額

注記：K S P－S P社の POS データより筆者作成。ここで南関東とは神奈川県、東京都、埼玉県、千葉県、群馬県および山梨県である。
（表 1.1）売上金額の対数値に関する DID 推計の結果: 福島県産コシヒカリ

(a) 2010/10-2011/5	(b) 2010/10-2011/6	(c) 2010/10-2011/7
(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
Base Line
Control	mean	11.16	***	11.16	***	11.16	***	11.35	***	11.16	***	11.47	***
st.	0.13	0.10	0.12	0.12	0.14	0.15
Treated	mean	11.36	***	8.55	***	11.36	***	8.77	***	11.36	***	8.93	***
st.	0.15	0.12	0.19	0.16	0.15	0.20
Diff.	mean	0.20	-2.61	***	0.20	-2.58	***	0.20	-2.54	***
st.	0.21	0.10	0.21	0.10	0.20	0.11
Follow Up
Control	mean	11.38	***	11.17	***	11.40	***	11.34	***	11.35	***	11.45	***
st.	0.23	0.13	0.17	0.13	0.14	0.16
Treated	mean	10.56	***	7.54	***	10.58	***	7.87	***	10.56	***	8.00	***
st.	0.33	0.25	0.24	0.19	0.21	0.20
Diff.	mean	-0.83	**	-3.63	***	-0.81	***	-3.48	***	-0.80	***	-3.45	***
st.	0.41	0.24	0.31	0.17	0.26	0.14
Diff. in Diff.	mean	-1.02	**	-1.02	***	-1.01	***	-0.90	***	-0.99	***	-0.92	***
st.	0.47	0.27	0.35	0.20	0.37	0.16
dummy	No	Yes	No	Yes	No	Yes

（注1）実験群（Treated）として福島県産コシヒカリを、対照群（Control）として石川県産、鹿児島県産、高知県産、佐賀県産、静岡県産、長野県産、新潟県産、福井県産、三重県産、宮崎県産コシヒカリを設定した。

（注2）標準誤差はブートストラップ法による。***、**、*は、それぞれ1%、5%および10%水準で有意であることを示す。
（表 1.2）売上金額の対数値に関する DID 推計の結果: 被災地産コシヒカリ

(a) 2010/10-2011/5	(b) 2010/10-2011/6	(c) 2010/10-2011/7
(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
Base Line
Control	mean	11.16	***	12.59	***	11.16	***	12.54	***	11.16	***	12.56	***
st.	0.14	0.25	0.15	0.22	0.15	0.17
Treated	mean	11.51	***	10.15	***	11.51	***	10.08	***	11.51	***	10.65	***
st.	0.11	0.24	0.09	0.23	0.10	0.22
Diff.	mean	0.35	**	-2.43	***	0.35	*	-2.46	***	0.35	*	-1.91	***
st.	0.16	0.09	0.18	0.11	0.18	0.14
Follow Up
Control	mean	11.38	***	12.55	***	11.40	***	12.54	***	11.35	***	12.58	***
st.	0.23	0.21	0.18	0.18	0.16	0.18
Treated	mean	11.17	***	9.66	***	11.13	***	9.57	***	11.06	***	10.08	***
st.	0.17	0.32	0.14	0.22	0.13	0.18
Diff.	mean	-0.21	-2.90	***	-0.27	-2.96	***	-0.29	-2.50	***
st.	0.28	0.17	0.23	0.15	0.20	0.13
Diff. in Diff.	mean	-0.56	*	-0.46	***	-0.62	**	-0.50	***	-0.64	**	-0.59	***
st.	0.30	0.16	0.30	0.17	0.29	0.12
dummy	No	Yes	No	Yes	No	Yes

（注1）実験群（Treated）として福島県産及び茨城県産コシヒカリを、対照群（Control）として石川県産、鹿児島県産、高知県産、佐賀県産、静岡県産、長野県産、新潟県産、福井県産、三重県産、宮崎県産コシヒカリを設定した。

（注2）標準誤差はブートストラップ法による。***、**、*は、それぞれ1%、5%および10%水準で有意であることを示す。
（表 1.3）売上金額の対数値に関する DID 推計の結果: 放射性物質飛散地域産コシヒカリ

(a) 2010/10-2011/5	(b) 2010/10-2011/6	(c) 2010/10-2011/7
(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
Base Line
Control	mean	11.16	***	12.49	***	11.16	***	12.43	***	11.16	***	12.44	***
st.	0.15	0.21	0.14	0.20	0.15	0.14
Treated	mean	11.31	***	9.06	***	11.31	***	8.95	***	11.31	***	10.43	***
st.	0.09	0.26	0.08	0.25	0.08	0.21
Diff.	mean	0.15	-3.43	***	0.15	-3.48	***	0.15	-2.00	***
st.	0.18	0.13	0.16	0.14	0.17	0.19
Follow Up
Control	mean	11.38	***	12.37	***	11.40	***	12.36	***	11.35	***	12.45	***
st.	0.21	0.21	0.19	0.19	0.15	0.16
Treated	mean	11.09	***	8.71	***	10.99	***	8.54	***	10.95	***	10.07	***
st.	0.14	0.29	0.12	0.28	0.09	0.21
Diff.	mean	-0.29	-3.66	***	-0.41	*	-3.82	***	-0.40	**	-2.38	***
st.	0.26	0.22	0.22	0.15	0.19	0.18
Diff. in Diff.	mean	-0.44	-0.23	-0.56	**	-0.34	**	-0.56	**	-0.38	***
st.	0.30	0.15	0.27	0.16	0.24	0.11
dummy	No	Yes	No	Yes	No	Yes

（注1）実験群（Treated）として福島県産、茨城県産、千葉県産及び山形県産コシヒカリを、対照群（Control）として石川県産、鹿児島県産、高知県産、佐賀県産、静岡県産、長野県産、新潟県産、福井県産、三重県産、宮崎県産コシヒカリを設定した。

（注2）標準誤差はブートストラップ法による。***、**、*は、それぞれ1%、5%および10%水準で有意であることを示す。
（表 2.1）売上重量の対数値に関する DID 推計の結果: 福島県産コシヒカリ

(a) 2010/10-2011/5	(b) 2010/10-2011/6	(c) 2010/10-2011/7
(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
Base Line
Control	mean	5.11	***	4.93	***	5.11	***	5.13	***	5.11	***	5.24	***
st.	0.14	0.11	0.13	0.13	0.15	0.12
Treated	mean	5.41	***	2.56	***	5.41	***	2.79	***	5.41	***	2.94	***
st.	0.19	0.16	0.15	0.15	0.15	0.17
Diff.	mean	0.31	-2.36	***	0.31	-2.34	***	0.31	-2.30	***
st.	0.24	0.11	0.20	0.12	0.21	0.12
Follow Up
Control	mean	5.30	***	4.91	***	5.32	***	5.09	***	5.28	***	5.18	***
st.	0.25	0.13	0.19	0.12	0.16	0.15
Treated	mean	4.62	***	1.53	***	4.66	***	1.88	***	4.63	***	2.00	***
st.	0.33	0.23	0.28	0.18	0.21	0.20
Diff.	mean	-0.69	-3.37	***	-0.66	*	-3.20	***	-0.65	**	-3.17	***
st.	0.43	0.20	0.38	0.16	0.26	0.16
Diff. in Diff.	mean	-0.99	**	-1.01	***	-0.96	**	-0.87	***	-0.95	***	-0.88	***
st.	0.46	0.21	0.46	0.19	0.33	0.17
dummy	No	Yes	No	Yes	No	Yes

（注1）実験群（Treated）として福島県産コシヒカリを、対照群（Control）として石川県産、鹿児島県産、高知県産、佐賀県産、静岡県産、長野県産、新潟県産、福井県産、三重県産、宮崎県産コシヒカリを設定した。

（注2）標準誤差はブートストラップ法による。***、**、*は、それぞれ1%、5%および10%水準で有意であることを示す。
（表 2.2）売上重量の対数値に関する DID 推計の結果: 被災地産コシヒカリ

(a) 2010/10-2011/5	(b) 2010/10-2011/6	(c) 2010/10-2011/7
(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
Base Line
Control	mean	5.11	***	6.36	***	5.11	***	6.32	***	5.11	***	6.33	***
st.	0.17	0.21	0.14	0.22	0.13	0.20
Treated	mean	5.59	***	4.18	***	5.59	***	4.11	***	5.59	***	4.72	***
st.	0.10	0.23	0.10	0.24	0.10	0.16
Diff.	mean	0.48	**	-2.18	***	0.48	***	-2.21	***	0.48	***	-1.61	***
st.	0.20	0.14	0.17	0.12	0.16	0.15
Follow Up
Control	mean	5.30	***	6.31	***	5.32	***	6.27	***	5.28	***	6.32	***
st.	0.19	0.23	0.20	0.21	0.14	0.18
Treated	mean	5.27	***	3.68	***	5.24	***	3.59	***	5.16	***	4.15	***
st.	0.15	0.29	0.12	0.23	0.11	0.18
Diff.	mean	-0.03	-2.63	***	-0.08	-2.68	***	-0.11	-2.17	***
st.	0.26	0.19	0.24	0.14	0.19	0.15
Diff. in Diff.	mean	-0.51	-0.44	**	-0.56	*	-0.47	***	-0.60	***	-0.56	***
st.	0.35	0.18	0.30	0.13	0.22	0.08
dummy	No	Yes	No	Yes	No	Yes

（注1）実験群（Treated）として福島県産及び茨城県産コシヒカリを、対照群（Control）として石川県産、鹿児島県産、高知県産、佐賀県産、静岡県産、長野県産、新潟県産、福井県産、三重県産、宮崎県産コシヒカリを設定した。

（注2）標準誤差はブートストラップ法による。***、**、*は、それぞれ1%、5%および10%水準で有意であることを示す。
（表 2.3）売上重量の対数値に関する DID 推計の結果: 放射性物質飛散地域産コシヒカリ

(a) 2010/10-2011/5	(b) 2010/10-2011/6	(c) 2010/10-2011/7
(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
Base Line
Control	mean	5.11	***	6.26	***	5.11	***	6.20	***	5.11	***	6.21	***
st.	0.15	0.29	0.13	0.18	0.14	0.12
Treated	mean	5.41	***	3.06	***	5.41	***	2.93	***	5.41	***	4.57	***
st.	0.08	0.31	0.09	0.19	0.09	0.23
Diff.	mean	0.30	*	-3.21	***	0.30	*	-3.28	***	0.30	*	-1.64	***
st.	0.17	0.17	0.16	0.10	0.17	0.20
Follow Up
Control	mean	5.30	***	6.11	***	5.32	***	6.09	***	5.28	***	6.19	***
st.	0.24	0.25	0.17	0.22	0.16	0.15
Treated	mean	5.21	***	2.70	***	5.11	***	2.51	***	5.05	***	4.21	***
st.	0.14	0.26	0.12	0.24	0.10	0.21
Diff.	mean	-0.09	-3.41	***	-0.21	-3.58	***	-0.22	-1.98	***
st.	0.27	0.22	0.22	0.17	0.20	0.19
Diff. in Diff.	mean	-0.39	-0.20	-0.51	**	-0.30	**	-0.52	**	-0.34	*
st.	0.30	0.21	0.26	0.14	0.25	0.18
dummy	No	Yes	No	Yes	No	Yes

（注1）実験群（Treated）として福島県産、茨城県産、千葉県産及び山形県産コシヒカリを、対照群（Control）として石川県産、鹿児島県産、高知県産、佐賀県産、静岡県産、長野県産、新潟県産、福井県産、三重県産、宮崎県産コシヒカリを設定した。

（注2）標準誤差はブートストラップ法による。***、**、*は、それぞれ1%、5%および10%水準で有意であることを示す。
（表 3.1）Unit Value の対数値に関する DID 推計の結果: 福島県産コシヒカリ

(a) 2010/10-2011/5	(b) 2010/10-2011/6	(c) 2010/10-2011/7
(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
Base Line
Control	mean	6.05	***	6.23	***	6.05	***	6.23	***	6.05	***	6.23	***
st.	0.01	0.02	0.01	0.02	0.01	0.02
Treated	mean	5.95	***	5.98	***	5.95	***	5.98	***	5.95	***	5.99	***
st.	0.01	0.02	0.01	0.02	0.01	0.03
Diff.	mean	-0.11	***	-0.25	***	-0.11	***	-0.24	***	-0.11	***	-0.24	***
st.	0.02	0.01	0.02	0.02	0.02	0.01
Follow Up
Control	mean	6.08	***	6.27	***	6.08	***	6.25	***	6.08	***	6.27	***
st.	0.02	0.02	0.02	0.01	0.01	0.02
Treated	mean	5.94	***	6.01	***	5.93	***	5.98	***	5.93	***	5.99	***
st.	0.02	0.03	0.02	0.02	0.01	0.02
Diff.	mean	-0.14	***	-0.26	***	-0.16	***	-0.27	***	-0.15	***	-0.28	***
st.	0.03	0.03	0.02	0.02	0.02	0.02
Diff. in Diff.	mean	-0.03	-0.01	-0.05	*	-0.03	-0.04	**	-0.04	**
st.	0.04	0.03	0.03	0.02	0.02	0.02
dummy	No	Yes	No	Yes	No	Yes

（注1）実験群（Treated）として福島県産コシヒカリを、対照群（Control）として石川県産、鹿児島県産、高知県産、佐賀県産、静岡県産、長野県産、新潟県産、福井県産、三重県産、宮崎県産コシヒカリを設定した。

（注2）標準誤差はブートストラップ法による。***、**、*は、それぞれ1%、5%および10%水準で有意であることを示す。
（表 3.2）Unit Value の対数値に関する DID 推計の結果: 被災地産コシヒカリ

(a) 2010/10-2011/5	(b) 2010/10-2011/6	(c) 2010/10-2011/7
(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
Base Line
Control	mean	6.05	***	6.23	***	6.05	***	6.23	***	6.05	***	6.23	***
st.	0.01	0.02	0.01	0.02	0.01	0.02
Treated	mean	5.92	***	5.98	***	5.92	***	5.98	***	5.92	***	5.93	***
st.	0.01	0.02	0.01	0.02	0.01	0.02
Diff.	mean	-0.13	***	-0.25	***	-0.13	***	-0.25	***	-0.13	***	-0.30	***
st.	0.01	0.01	0.01	0.02	0.01	0.02
Follow Up
Control	mean	6.08	***	6.25	***	6.08	***	6.26	***	6.08	***	6.26	***
st.	0.02	0.02	0.02	0.01	0.01	0.01
Treated	mean	5.90	***	5.98	***	5.89	***	5.98	***	5.90	***	5.93	***
st.	0.01	0.03	0.01	0.02	0.01	0.01
Diff.	mean	-0.18	***	-0.27	***	-0.19	***	-0.28	***	-0.18	***	-0.34	***
st.	0.02	0.02	0.02	0.02	0.02	0.01
Diff. in Diff.	mean	-0.05	-0.02	-0.06	**	-0.03	**	-0.04	**	-0.04	**
st.	0.03	0.02	0.02	0.01	0.02	0.02
dummy	No	Yes	No	Yes	No	Yes

（注1）実験群（Treated）として福島県産及び茨城県産コシヒカリを、対照群（Control）として石川県産、鹿児島県産、高知県産、佐賀県産、静岡県産、長野県産、新潟県産、福井県産、三重県産、宮崎県産コシヒカリを設定した。

（注2）標準誤差はブートストラップ法による。***、**、*は、それぞれ1%、5%および10%水準で有意であることを示す。