Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
# Fukushima Action Research on Effective Decontamination Operation

Principal Investigator: Hiroshi SUZUKI

Institution: Institute for Global Environmental Strategies (IGES)

2108-11 Kamiyamaguchi, Hayama, Kanagawa 240-0115 Japan

Tel: +81-46-855-3700 / Fax: +81-46-855-3709

E-mail: hiroshi.suzuki@mx.iges.or.jp

Cooperated by: Chiba University of Commerce, Tokyo Keizai University, Tokyo Institute of Technology, Tokyo University of Agriculture and Technology, and Fukushima University

## [Abstract]

Key Words: Decontamination Operation, Rehabilitation, Nuclear disaster, Risk management, Governance, RODOS, ERMIN, Decision making, Consensus building, Local roundtable

Fukushima Action Research on Effective Decontamination Operation (FAIRDO) aims to contribute to the effective operation of decontamination in the areas affected by Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant Accident. FAIRDO’s research activities focus on the three sub-themes (STs), namely, [ST1] Effective Governance of Decontamination Operation; [ST2] Development of Decontamination Plans that Reflect Local Conditions; and [ST3] Communication that Promotes Collaboration with Local Residents.

Research on “Effective Governance of Decontamination Operation” implemented analyses of four key aspects on the “governance” on decontamination operation, including 1) the roles and responsibilities, and the modality of decision-making process among central, prefectural and municipal governments; 2) the mechanism to achieve information-sharing and consensus-building; 3) the quantity and quality of the funding needed for decontamination and reconstruction; and 4) the consistency with the related policies, such as compensation. This study made recommendations to launch the “Roundtable series” where the relevant stakeholders, such as local citizens, governments and experts, can gather and discuss various challenges toward not only decontamination but also reconstruction and rehabilitation. This study also suggested establishing “Information Platform” that is expected to facilitate discussion among the relevant stakeholders and improve information-sharing which makes it possible for consensus-building among stakeholders.

Research on “Development of Decontamination Plans that Reflect Local Conditions”
mainly implemented application of the model for residential areas (ERMIN) to Fukushima. This study presented the method to relativize different decontamination methods by using five evaluation axes; calculation of radiation exposure to local citizens, the effect and cost of decontamination, waste production, workload, radiation exposure to decontamination workers, in order to reflect local conditions into decontamination implementation plans. This enabled to make suggestions for the method to effectively reflect the status of the affected areas in collaboration with the relevant stakeholders.

Research on “Communication that Promotes Collaboration with Local Residents” shed light on the implementation status and effect on communication such as information-sharing, based on the Act on Special Measures through analyses of: 1) the efforts by municipalities; 2) recognition of local citizens; and 3) preceding practices. This study found out that the roles of experts who devise strategy of communication and municipalities which make communication for problem-solving with local citizens, and the experiences that the procedures of decontamination measures and communication have been considered for the areas with significant challenges on communication, such as temporary storages, can be effective knowledge for communication at the other areas. This knowledge was applied to the roundtable series and information platform as necessary.
## (1) 気象概況

－気象庁資料からみた、平成24年の月別の気象概況は、以下のとおりである－

## 1 月 北日本から西日本にかけて低温となり、日本海側を中心に大雪となったところがあり、沖縄・奄美は日照時間が少なかった。

優勢なシベリア高気圧の影響で冬型の気圧配置が強く、日本付近に強い寒気が流れ込んだ影響で、月平均気温は北日本から西日本にかけて低くなった。北日本から西日本にかけての日本海側では曇りや雪または雨の日が多く、北日本から西日本のアメダスを含む15地点（気象官署、アメダス合わせて330地点中の数）で1月の月最深積雪の大きい方からの一位を更新し、山地では3メートルを超える積雪となったところがあった。また、北日本日本海側では上旬末から中旬中頃にかけて、北日本から西日本にかけての日本海側では下旬中頃から月末にかけて、非常に強い寒気が流れ込んだ影響で、所々で降雪量が多くなった。北日本から西日本にかけての太平洋側では、晴れの日が多かったが、冬型の気圧配置が一時的に緩んだ中旬中頃から下旬初めにかけては、日本の南海上を通過した低気圧の影響で雨や雪が降り、大雪となった所があった。

沖縄・奄美では、大陸の高気圧の張り出しに伴う寒気や気圧の谷の影響で曇りや雨の日が多く、月間日照時間はかなり少なかった。

## 2 月 北日本から西日本にかけて低温となり、北日本から西日本にかけての日本海側で積雪が多く、北日本太平洋側を除き、全国的に日照時間が少なかった。

月の前半を中心にシベリア高気圧、アリューシャン低気圧共に強く、西高東低の冬型の気圧配置となる日が多かった。一時的に冬型の気圧配置が緩んだ時期もあったが、断続的に強い寒気が流れ込んだ影響で、北日本から西日本にかけて気温が低く、東・西日本日本海側の降雪量が多かった。また、北日本から西日本にかけてのアメダスを含む23地点（気象官署、アメダス合わせて330地点中の数）で2月の月最深積雪の大きい方からの一位を更新し、山地では3メートルを超える積雪となった所があった。冬型の気圧配置となる日が多かった影響で、北日本から西日本にかけての日本海側では曇りや雪または雨の日が多く、北日本太平洋側では晴れの日が多かった。東・西日本太平洋側では、晴れの日も多かったものの、本州の南岸などを通過した低気圧や前線の影響を受け、月間日照時間は少なく、月降水量が多かった。沖縄・奄美は寒気や気圧の谷の影響で曇りや雨の日が多かった。

## 3 月 東・西日本で寒暖の変動が大きく、上旬は東日本太平洋側で記録的に日照時間が少なく、北日本は4か月連続で低温となった。

上旬は本州の南岸沿いを通過した低気圧や前線の影響により、北日本から西日本にかけての太平洋側を中心に全国的に曇りや雨または雪の日が多く、特に東日本太平洋側では記録的な寡照となり、3月上旬としては、統計を開始した1961年以降最も日照時間の少ない値を更新した。中旬以降は、北日本から西日本にかけて天気は周期的に変化したが、低気圧の通過後に冬型の気圧配置となるなど寒気の影響を受けた日が多かった。このため、北日本から西日本にかけて気温の低い日が多くなり、東・西日本の日本海側を中心に曇りや雨または雪の日が多く、太平洋側を中心に晴れの日が多かった。沖縄・奄美では、中旬まで低気圧や前線または寒気の影響により曇りや雨の日が多く、日照時間が少ない状態が続いた。下旬は高気圧に覆われて晴れた日が続き、昨年10月下旬以降14旬ぶりに旬間日照時間が多くなり、旬降水量は3月下旬としては統計を開始した1961年以降最も少ない値を更新した。北日本では、昨年12月以降、4か月連続で月平均気温が低くなった（12〜3月としては2001年以降11年ぶり、ただし2001年は11月以降5か月連続）。一方、東・西日本では、月を通して寒暖の変動が大きかった。また、上旬にかなりの高温となるなど暖かい空気に覆われたことが多かった沖縄・奄美では月平均気温が高かった。
## 4 月 北日本で気温が低く、月のはじめに北日本から西日本にかけて大荒れの天気となった。

上旬は寒気や冷涼な高気圧に覆われた影響により全国的に気温が低く、北日本と東日本日本海側では曇りや雨または雪の日が多くなり、その他では晴れた日が多かった。急速に発達しながら日本海を進んだ低気圧の影響により、3日から5日にかけて、北日本から西日本の各地で大荒れの天気となり、76地点（気象官署、アメダス合わせて889地点中の数）で最大風速の観測史上1位を更新するなど、広い範囲で記録的な暴風となった。また、北日本では上旬を中心に降雪量が多かった。中旬以降は、高気圧と低気圧が交互に通過し、全国的に天気は短い周期で変化したが、中旬後半から下旬はじめはオホーツク海高気圧の影響により、北・東日本太平洋側では気温が低く雲が広がる日が多かった。沖縄・奄美では、中旬以降は前線や湿った気流の影響により、曇りや雨の日が多かった。また、下旬は、沿海州付近の低気圧に向かって流れ込む南からの暖かい空気などの影響により、全国的に気温が高い日が多かった。

## 5 月 東日本を中心に、上旬や下旬は大気の状態が不安定となり、上旬前半は北・東日本太平洋側で大雨となり、西日本は月降水量がかなり少なかった。

東日本を中心に、上旬や下旬は上空の寒気の影響で大気の状態が不安定となることがたびたびあり、所々で雷雨となった。特に、6日は茨城県、栃木県、福島県で竜巻が発生し、大きな被害をもたらした。また、上旬前半には動きの遅い低気圧の影響で北・東日本太平洋側では記録的な大雨となり、これらの地域の5月上旬の降水量は、統計を開始した1961年以降最も多い値を更新した。

西日本では、低気圧や南西からの湿った気流の影響を受けにくく、月降水量はかなり少なかった。西日本太平洋側は、5月としては統計を開始した1946年以降で2009年と並び最も月降水量が少なかった。沖縄・奄美では、中旬は梅雨前線の影響で曇りや雨の日が多かったが、上旬と下旬の前半は梅雨前線の活動は不活発で晴れの日が多かった。

気温は、北日本から西日本では、上旬前半は高温となったが、上旬おわりから中旬はじめにかけて寒気の影響で低温となるなど、月前半は気温の変動が大きかった。

## 6 月 西日本太平洋側で顕著な多雨となり、西日本太平洋側及び沖縄・奄美で日照時間がかなり少なく、北日本日本海側及び東日本日本海側では少雨多照となった。

月前半は梅雨前線が日本の南海上に停滞し、上旬の中頃には台風第3号が沖縄付近を通過した。一方、北日本付近は北に偏った高気圧に覆われた。月後半は梅雨前線が本州付近に停滞し、台風第4号が19日に和歌山県南部に上陸した。また、21日に台湾付近で消滅した台風第5号に伴う暖かく湿った空気の影響で、梅雨前線の活動が活発となった。一方、北日本から東日本は周期的に北に偏った高気圧に覆われた。

降水量は、活発な梅雨前線や台風第4号の影響が大きかった西日本太平洋側でかなり多く、西日本を中心に洪水や土砂災害が発生した。一方、北に偏った高気圧に覆われた北日本日本海側から東日本日本海側にかけては、降水量が少なかった。日照時間は、梅雨前線や台風の影響が大きかった西日本太平洋側と沖縄・奄美ではかなり少なかった一方、東日本日本海側ではかなり多く、北日本日本海側で多かった。気温は、西日本で日照時間が少なかった影響で低かった。また、北・東日本太平洋側ではオホーツク海高気圧からの冷たく湿った気流の影響で低温となった時期があった。一方、月末は高気圧が北日本付近を覆ったため、北海道を中心に高温となった。

## 7 月「平成24年7月九州北部豪雨」が発生し、月の中頃と下旬は東・西日本を中心に猛暑日となったところがあり、オホーツク海高気圧の影響により一時的な低温になった。

期間の前半は梅雨前線が西日本から東日本に停滞し、太平洋高気圧は本州の南海上で西に張り出した。このため、沖縄・奄美では晴れの日が多かったが、北日本から西日本では曇りや雨の日が多かった。特に九州北部地方では11～14日にかけて、非常に湿った空気が流れ込んだため記録的な大
雨となり甚大な災害が発生した（「平成24年7月九州北部豪雨」）。

月の中頃には、太平洋高気圧が本州付近で次第に強まり、東・西日本と沖縄・奄美を中心に晴れの日が多くなった。しかし20～22日頃にかけては、北・東日本では太平洋側を中心にオホーツク海高気圧からの冷たく湿った気流の影響により曇りとなり、気温が平年を大幅に下回ったほか、東日本日本海側や西日本でも湿った気流の影響により雲が広がりやすく、一部では大雨となった。

23日頃からは太平洋高気圧が西日本付近で強まったため西日本では晴れた。その後26日からは、北日本から西日本にかけて太平洋高気圧に覆われて晴れて気温が上がり猛暑日となった所もあった一方、沖縄・奄美では湿った気流の影響により雲が広がりやすくなった。

なお、四国、中国、近畿、東海、関東甲信地方では17日ごろ、北陸地方では18日ごろ、九州南部と九州北部地方では23日ごろ、東北南部と東北北部では26日ごろ、梅雨明けした。

## 8 月 北日本から西日本では高温、東日本と東北地方で少雨・多照となり、西日本を中心に局地的な大雨が発生し、沖縄・奄美では記録的な多雨となった。

太平洋高気圧の勢力が日本の東海上で強く、本州付近に張り出したため、北日本から西日本では月平均気温が高かった。特に月初めは気温が平年を大幅に上回り広い範囲で猛暑日となった。その後は一旦平年程度に暑さはおさまったものの、月の後半は北日本と東日本を中心に気温が再び平年を上回り、所々で猛暑日となる状態が続いた。北日本と東日本では下旬の気温がかなり高く、北日本では1961年以降最も高かった。また、東日本を中心に晴れの日が多く、東日本と東北地方では日照時間が多く、降水量が少なかった。一方、西日本を中心に太平洋高気圧の縁を回る暖かく湿った空気や上空に寒気が流れ込んだ影響で、大気の状態が不安定となり、局地的な大雨や雷雨となった所があった。特に、13～14日にかけて、朝鮮半島から日本海中部へのびる前線がゆっくりと南下し、本州付近に達した。前線に向かって南から暖かく湿った空気が流れ込んだため、大気の状態が非常に不安定となり、近畿中部を中心に大雨となり、局地的に猛烈な雨が降った。沖縄・奄美では、上旬に台風第9号、第11号、下旬には台風第14号や26日に沖縄本島付近を通過した台風第15号の影響を受けたため、8月の降水量は統計を開始した1946年以降最も多く、日照時間はかなり少なく、気温は低かった。

## 9 月 北日本を中心に記録的な高温となり、台風第16号と第17号による大雨・暴風・高波・高潮となり、東日本で日照時間がかなり多く、北・東日本の一部で中旬にかけて少雨となった。

上・中旬は、日本の東海上で太平洋高気圧の勢力が非常に強く、北・東日本では、高気圧に覆われて晴れたことや、高気圧の張り出しに伴い南から暖かい空気が流れ込んだことなどにより気温がかなり高く、北日本では月平均気温が統計を開始した1946年以降で最も高くなり、記録的な高温となった。また、秋雨前線の日本付近での活動は下旬の一時的なもののみで、東日本の月間日照時間はかなり多くなり、特に東日本日本海側では統計を開始した1946年以降で最も多くなった。東北地方から北陸地方、関東甲信地方の一部では降水量が少なく、7月下旬後半からの少雨の状態が続き、取水制限が実施されたなどの影響があった。西日本では、月の前半は南からの湿った気流の影響により雲が広がりやすかったが、沖縄・奄美では、高気圧に覆われて晴れた日が多かった。月の中頃には、台風第16号の影響により、西日本太平洋側から沖縄・奄美にかけて大雨・暴風となった。また、沖縄・奄美と九州を中心に高潮となり、那覇市や長崎市などで過去に記録した最高潮位を上回る高い潮位を観測した。その後も、中旬の終わりにかけて台風から変わった温帯低気圧や日本海の前線にむかって南から湿った空気が流れ込み、西日本から北日本にかけて大気の状態が不安定となり、東海地方で大雨となったり、関東地方と東海地方では竜巻が発生した所があった。下旬は、東・西日本では天気は数日の周期で変化し、北日本と沖縄・奄美では、気圧の谷や湿った空気の影響により曇りや雨の日が多かった。日本の東で太平洋高気圧が非常に強い状態は中旬までで収まり、北日本を中心とする記録的な高温は解消した。旬の終わりは、台風第17号の影響により、全国的に大雨・暴風・高波・高潮となった。なお、月をとおして、北日本から西日本にかけては、南からの湿った空気や上空の寒気の影響により、大気の状態が不安定となり雷が発生した日が多かった。
## 10 月 北日本で高温となり、東・西日本で日照時間が多かった。

北日本は、月をとおして高気圧と低気圧の影響を交互に受け、天気は数日の周期で変化した。上旬を中心に暖かい空気に覆われることが多く、上旬の旬平均気温は10月上旬としては統計を開始した1961年以降で高い方からの一位となった（1994年とタイ記録）。このため、月平均気温もかなり高くなった。

東・西日本では、上旬から中旬にかけては、台風や低気圧の影響により広い範囲で雨となった日もあったが、高気圧に覆われて晴れた日が多く、東・西日本太平洋側では月間日照時間がかなり多くなった。下旬は、北日本付近を通過した低気圧の影響などにより、天気は数日の周期で変化した。沖縄・奄美では、中旬は台風第21号や前線の影響により曇りや雨の日が続いたが、上旬と下旬は高気圧に覆われて晴れた日が多かった。

## 11 月 北日本と東日本日本海側では月降水量がかなり多く、月間日照時間がかなり少なく、月平均気温は北日本で平年並、東日本以西では低かった。

北日本と東日本日本海側では低気圧の影響を受けやすく、曇りや雨または雪の日が多かった。北日本と東日本日本海側での月降水量はかなり多く、月間日照時間はかなり少なかった。特に、北日本日本海側の月降水量の平年比は160％となり、1946年の統計開始以降最も多い値を更新した。また、北日本太平洋側の月間日照時間の平年比は77％となり、1946年の統計開始以降最も少ない値を更新した。

東日本太平洋側と西日本では、低気圧と高気圧が交互に通り天気は数日の周期で変わった。沖縄・奄美も天気は数日の周期で変わったが、上旬を中心に寒気の影響により曇りの日が多かった。

なお、月の中旬からは、低気圧の通過後に一時的な冬型の気圧配置となり、北・東日本では降雪となった日があった。旭川と網走（共に北海道）では18日に初雪を観測したが、11月に入っても暖かい日が続いた影響で、旭川と網走の初雪は統計開始（それぞれ1889年、1890年）以降最も遅い記録を更新した。また、26日から27日にかけては低気圧が北・東日本で発達し、北海道で暴風の被害があった。

気温は、北日本では、月の前半は暖かい空気に覆われたため平年を上回ったが、月の後半は平年を下回った。東日本以西では、概ね月を通じて気温は平年を下回った。

## 12 月 北日本から西日本にかけて低温となり、北日本及び西日本で月間降水量がかなり多く、北日本日本海側及び西日本で日照時間がかなり少なかった。

日本付近は数日の周期で低気圧が通過し、低気圧の通過後は冬型の気圧配置の強まる時期があった。このため、北日本から西日本にかけての日本海側では曇りや雪または雨の日が多く、特に9日～12日頃と24日～26日頃は北からの強い寒気が流れ込んだ影響で、北日本から西日本にかけての日本海側を中心に広い範囲で大雪となった。北日本から西日本にかけての太平洋側の天気は数日の周期で変わった。沖縄・奄美では、月の中頃に高気圧に覆われて晴れの日が続いたほかは、北からの寒気や気圧の谷の影響で曇りや雨の日が多かった。月平均気温は沖縄・奄美で平年並だったほかは寒気が流れ込んだ影響で全国的に低く、東日本ではかなり低かった。また、北日本から西日本にかけての日本海側の降雪量は多く、北海道では低気圧の影響もあって北海道全域でかなり多かった。日本付近を通過した低気圧と冬型の気圧配置の影響で全国的に降水量が多く、北日本と西日本ではかなり多かった。また、月間日照時間は、東日本太平洋側を除いて全国的に少なく、北日本日本海側と西日本ではかなり少なかった。
表 1 梅雨入り・梅雨明けの状況（平成24年）

梅雨入り

地域	本年	平年	前年
冲繩	5月13日頃	5月9日頃	4月30日頃
奄美	5月13日頃	5月11日頃	4月30日頃
九州南部	5月30日頃	5月31日頃	5月23日頃
九州北部	5月30日頃	6月5日頃	5月21日頃
四国	6月2日頃	6月5日頃	5月21日頃
中国	6月8日頃	6月7日頃	5月21日頃
近畿	6月8日頃	6月7日頃	5月22日頃
東海	6月8日頃	6月8日頃	5月22日頃
関東甲信	6月9日頃	6月8日頃	5月27日頃
北陸	6月9日頃	6月12日頃	6月18日頃
東北南部	6月9日頃	6月12日頃	6月21日頃
東北北部	6月9日頃	6月14日頃	6月21日頃

注：気象庁資料による（以下の表において同じ）。

梅雨明计

地域	本年	平年	前年
冲繩	6月23日頃	6月23日頃	6月9日頃
奄美	6月29日頃	6月29日頃	6月22日頃
九州南部	7月23日頃	7月14日頃	7月8日頃
九州北部	7月23日頃	7月19日頃	7月8日頃
四国	7月17日頃	7月18日頃	7月8日頃
中国	7月17日頃	7月21日頃	7月8日頃
近畿	7月16日頃	7月21日頃	7月8日頃
東海	7月23日頃	7月21日頃	7月8日頃
関東甲信	7月25日頃	7月21日頃	7月9日頃
北陸	7月26日頃	7月24日頃	7月9日頃
東北南部	7月26日頃	7月25日頃	7月9日頃
東北北部	7月26日頃	7月28日頃	7月9日頃
## (2) 被害概况

平成24年は、日本への台風の接近数が17個（平年値11.4個）と平年より多かった。また、梅雨前線に向かって非常に湿った空気が流れ込み九州北部地方の所々で記録的な大雨となったことにより、農作物に被害が発生した。

このうち台風第4号及び平成24年梅雨前線豪雨等による災害は、激甚災害に対処するための特別の財政援助等に関する法律（昭和37年法律第150号）（以下「激甚災害法」という。）に基づき、「激甚災害」（全国を対象とする本激）に指定された。

なお、発生した主な被害は表2のとおりである。

表 2 平成24年に発生した主要災害種類別被害概況（総数）

災害種類名	被害発生時期	被害面積	被害見込金額	主な被害農作物	主な被害地域
平成23年12月以降の降雪、低温等	平成23年12月以降	ha 39,000	億円 57	果樹、麦類、野菜	北海道、青森県、長崎県 等
台風第4号	平成24年6月18日～20日	12,700	14	野菜、果樹、工芸農作物	静岡県、愛知県、山梨県 等
平成24年梅雨前線豪雨等	6月21日～7月24日	11,500	33	野菜、水陸稲、果樹	福岡県、熊本県、大分県 等
台風第15号	8月26日～28日	31,000	13	工芸農作物、野菜、水陸稲	鹿児島県、沖縄県、長崎県 等
台風第16号	9月15日～17日	38,900	18	工芸農作物、水陸稲、野菜	鹿児島県、沖縄県、長崎県 等
台風第17号（第19号を含む。）	9月28日～10月4日	34,100	30	工芸農作物、果樹、その他農作物	沖縄県、鹿児島県、和歌山県 等
(3) 平成24年に日本列島に上陸・接近した台風経路図

注：1 経路上の〇印は傍らに示した日の午前9時の位置を示す。

2 経路の実線は台風、破線は熱帯低気圧・温帯低気圧の期間を示す。

3 気象庁資料から作成した。
## 「新しい日本のための優先課題推進枠」要望一覧

外務省

(单位: 千円)

事業名	要望額
1. 在外邦人の安全対策強化／情報収集機能強化	6,401,273
2. 戦略的対外発信	19,264,080
3. 積極的平和主義に基づくグローバルな課題への貢献	25,422,552
4. 経済外交／地方創生	3,273,048

上記1. から4. の諸課題を実現するため

○外交実施体制の抜本的な強化	476,194
○ODAの飛躍的な拡充※右の額は,無償資金協力,JICA運営費交付金及び中小企業委託費の要望額の合計額である。	56,200,000
合計	111,037,147
E-0801 里山イニシアティブに資する森林生態系サービスの総合評価手法に関する研究

（1）生物多様性が提供する生態系サービスの経済評価

長崎大学 環境科学部 教授

吉田謙太郎

平成20～22年度累計予算額：10,158千円（うち、平成22年度予算額：2,713千円）

予算額は、間接経費を含む。

[要旨] 本研究は、森林に関連する生物多様性が人々に提供する生態系サービスを対象として、経済評価を実施することを目的とする。第一段階として、水供給サービスを対象として、回避支出法とコンジョイント分析による経済評価の妥当性と信頼性を検証する比較研究を実施した。第二段階として、種の多様性の観点から、森林5km四方のメッシュにおける動物種と植物種について、全国の一般市民を対象としてコンジョイント分析による経済評価を実施した結果、各動植物種1種当たりの支払意志額は、通常動物種0円、通常植物種3円、希少動物種72円、希少植物種32円であった。第三段階として、生態系の多様性の観点から、奥会津森林生態系保護地域を対象として、福島県只見町の町民を対象とした郵送調査及び全国の一般市民を対象としたインターネット調査によるコンジョイント分析を実施した。只見町民の限界支払意志額は、保存地区1ha当たり0.086円、保全利用地区0.016円、緑の回廊0.0077円、鳥獣害対策地区1.2円であった。他方、インターネット調査は、保存地区1ha当たり0.091円、保全利用地区0.0040円、緑の回廊0.0010円、鳥獣害対策地区0.19円であった。限界支払意志額に基づき、奥会津生態系保護地域全体の年間評価額を算出すると3,127円、インターネット調査では1,168円となった。また、サブテーマ2で収集した情報を併せ、供給・文化サービスの利用価値と受動的利用価値について、福島県只見町と全国の1人当たり推定額を算出した結果、天然林が卓越する只見町では、森林の利用に関わる供給・文化的サービスの価値が大きいこと、負の側面として遭難リスクが大きいが、多雪のため獣害は少ないことなどが明らかとなった。最終段階として、愛知目標達成に向けて日本国内の保護地域面積拡大の便益を明らかにするため、全国の一般市民を対象としたコンジョイント分析を実施した結果、1万haを単位とする保護地域指定についての1人当たり年間便益評価額は、奥山自然地域57円、里地・里山地域51円、河川・湿原地域34円、沿岸海洋域50円であった。

[キーワード] 森林、生物多様性、生態系サービス、経済評価、コンジョイント分析

### 1. はじめに

森林のもたらす生態系サービスの中で、生物多様性がもたらす生態系サービスを部分的にでも経済評価した国内事例は多くはない（例えば、栗山ほか $ ^{2} $ ）、柘植 $ ^{3} $ 、Yoshida and Kuriyama $ ^{4} $ ）。農業や森林に関する水供給や景観形成などの調整サービスや文化的サービスの経済評価は多数の事例があるが、生物多様性については経済評価が難しい。生物多様性の経済価値は、エコツーリズムやレクリエーションなどのように、実際の市場で観察される環境財への支払いに反映される場合もある。その場合には、実際の市場価値や旅行費用などをもとに評価することは可能である。しかしながら、実際の利用をともなわなくとも人々が自然を保護したいと考えることの価値であ
る受動的利用価値が、生物多様性の主たる経済価値を占める場合には、経済評価を市場価格から評価することは困難である。しかも、受動的利用価値は人々の生活環境の一部である里山においてとくに高いと推察される。そのうえ、遺伝子、種、生態系の多様性に分類される生物多様性は、それらのどの区分においても受動的利用価値の割合が高いと考えられるため、たとえ経済評価を実施したとしても、その結果の妥当性を検証することは容易ではない。

生物多様性、あるいは生物多様性がもたらす生態系サービスの受動的利用価値の経済評価を実施するには、アンケート調査によって仮想的に市場取引の場を設定し、その財やサービスに対して個人が支払っても良いと考える支払意志額を引き出す表明選好法を利用する必要がある。専門家だけではなく、一般市民にも比較的理解しやすい絶滅危惧種の経済評価から遺伝子レベルでの経済評価に至るまで、人々がその便益を直感的かつ正確に理解した上で支払意志額を表明し、経済価値を評価することは容易ではない。生物多様性に関連する経済評価研究は多いが、その多くは絶滅危惧種などの象徴種や生態系・生息地保護、あるいは生態系サービスというフローに変換した上で評価されている。生物多様性を市場経済の中で適切に扱うには、その経済価値を正確に把握することが必要とされる。

生物多様性条約第9回締約国会議において、パバン・スクデフ氏をリーダーとする「生態系と生物多様性の経済学（TEEB: The Economics of Ecosystems and Biodiversity）」の中間報告が注目を集めた。TEEBは、ドイツのポツダム市において2007年に開催されたG8+5環境大臣会合における提案を受けて、EUとドイツ政府が開始したプロジェクトである。その目的は、生物多様性の地球規模での経済的便益に関心を集め、生物多様性の損失と生態系の劣化にともない増加する費用を際立たせ、科学と経済学、政策分野からの専門的知見を引きつけ、前進するための実践的な行動を可能にする主要な国際的イニシアティブの構築にある。TEEBは、科学と経済学の基礎、政策担当者のための政策評価、地方政府のための意思決定支援、ビジネスリスクと機会、市民と消費者の所有という広範なステークホルダーを対象としてとりまとめられている。さらに、TEEBにおいては、経済評価を実施することの政策的意思決定やビジネスへの影響などが多岐にわたる観点から論じられている。生態系、生態系サービス、そして生物多様性の経済価値への関心は世界的に急速な高まりを見せつつある。日本においても、当該分野においてケーススタディを重ねるとともに、2010年10月に名古屋で開催されたCOP10の議論を踏まえ、今後の生物多様性と生態系、生態系サービス保護に貢献しうる経済分析や経済評価のフレームワークを構築する必要がある。

また、COP10においてTEEBの統合リポートが公表された。タイトルは、「自然の経済学を主流にする（mainstreaming the economics of nature）」であり、その主要な結論の1つとして、多段階アプローチによる価値付けが推奨された。多段階アプローチの方法は、第1段階：価値を認識する（recognizing values）、第2段階：価値を証明する（demonstrating value）、第3段階：価値をとらえる（capturing value）である。第1段階は、生物多様性に価値があることを人々が認識することである。人々がその価値を認識するだけでも、保護や持続的利用が達成されることが示された。第2段階は、生物多様性保護の費用と便益を経済的価値に変換し、人々に生物多様性の価値をデモンストレーションすることである。第3段階は、経済的インセンティブや価格シグナルを通じて、生物多様性の価値を意思決定に取り込むことである。本サブテーマの研究課題は、TEEBレポートに国別ケーススタディとして貢献するとともに、TEEBリポートの趣旨を活かした政策立案に貢献しうる研究成果を達成することも視野に入れた上で進められるものである。
## 2 ．研究目的

本研究においては、森林の生物多様性に由来する生態系サービスについての現地実態調査および他のサブテーマとの連携を踏まえ、森林生態系サービスの経済評価を行うことを目的とする。生態学に基づく定量評価結果と経済評価結果を組み合わせた総合評価を行うことにより、保護地区の設定や政策手段の選択などの政策的意思決定、あるいは一般市民への生態系サービス保全への理解の醸成に資することが目的である。

経済評価には複数の手法があるが、本研究では、アンケート調査によって個人の支払意志額を明らかにする表明選好法という経済評価手法、そして市場財に反映された環境価値を評価する顕示選好法という経済評価手法を適用することにより、利用価値と受動的利用価値の経済評価を実施する。なお、後述するように、顕示選好法と表明選好法を比較検討した結果、本サブテーマは受動的利用価値を対象とし、里山的な利用価値についてはサブテーマ2で簡便な推定を行うこととした。また、国内外において実施された既存の便益評価結果を収集し、便益移転モデルの構築に資する研究成果を得ることを目的とする。それらの一連の研究を通じて、里山を中心とした森林生態系サービスの総合的評価に貢献するための多様な観点からの経済評価を行うことが主要な達成目標である。

具体的には、森林生態系サービスに関して、回避支出法などの顕示選好法とコンジョイント分析などの表明選好法を適用して、オリジナルな経済評価を実施することにより、森林生態系サービスの便益評価額の原単位を得るとともに、原単位を得るための評価手法を確立する。また、国内外において実施された森林生態系サービスなどに関する経済評価研究を収集し、本研究において得たオリジナルな経済評価結果との比較を行うことにより、メタ分析などによる便益移転のためのフレームワークを構築する。便益移転とは、既存の研究成果を利用することにより、多額の費用を投入して新規の評価研究を実施することなしに、新たな政策対象地における便益評価額を得るための評価手法の総称である。総合評価を実施する際に、全ての種類の生態系サービスに対してあらゆる地域において経済評価額を得ることは費用などの点から困難であるため、Costanza et al.¹のように既存の評価研究を統合し、近似値を推計する必要がある。メタ分析のように複数の研究成果を統合する手法によって、多数の関連する研究成果を収集するとともに、それらの研究成果の特徴を説明変数として分析し、生態系サービスの便益原単位を説明する要因を明らかにすることが可能となる。多様な生態系サービスに適用可能な汎用性の高い経済評価モデルを明らかにするとともに、既存の評価研究と比較対象可能なオリジナルな評価研究を実施することは両立可能な研究目的である。

国内の森林生態系サービスに対する経済評価の事例分析を実施する際には、多様な生態系サービスを種の多様性、生態系の多様性という観点から評価し、異なる森林タイプ間あるいは異なるランドスケープ（異なるタイプの生態系の集合）で比較を行う。国内においては、関連する評価研究は必ずしも多くはないため、広義の生物多様性および生態系サービスを含めて評価事例を収集し、比較検討する。

本サブテーマで得られたコンジョイント分析による経済評価はサブテーマ2の研究成果と照合し、経済評価モデルの精度と信頼性・妥当性を高めるよう努める。そして、サブテーマ2において、これらの研究成果を包括的に統合することにより、生物多様性のもたらす供給・文化的サービスの総合評価を実施する。また、サブテーマ3において、調整サービスの評価を行う。
### 3. 研究方法

以下に示す4つの調査を段階的に行った。（2）生物種の価値評価以降は、各年度1回ずつ全国規模のインターネット・アンケート調査に基づくコンジョイント分析を実施し、経済評価を行った。（3）奥会津森林生態系保護地域の経済評価ではインターネット・アンケート調査との比較を行うため、只見町における郵送アンケート調査を組み合わせることにより、種の多様性と生態系の多様性の観点から森林生態系サービスの経済評価を実施した。さらに、全国規模のインターネット・アンケート調査に基づき、コンジョイント分析による経済評価を実施する前提として、既存の顕示選好法による経済評価データと表明選好法のデータに基づき、オリジナルな経済評価実施のための信頼性と妥当性の検証を行い、経済評価モデル開発のための基礎情報を得ることに努めた。

## （1） 回避支出法とコンジョイント分析の比較

一般市民が生態系サービスの低下を回避するために実際に支出した金額と回避行動に基づいて経済評価を行うための回避支出法、そしてコンジョイント分析を適用して経済評価を実施した結果を活用した。回避支出法とコンジョイント分析の結合モデルを比較検証することにより、精度の高い生態系サービスの経済評価モデルを明らかにする研究に取り組んだ。

日本と中国における水の供給サービスについて収集した一般市民を対象とした調査データ、そして日本の公園において収集したレクリエーションに関する顕示選好および表明選好データを利用して実証分析を実施した。

森林などの生態系の劣化にともない、人々に与える生態系サービスの水準が低下し、それを回避または補うために支出を余儀なくされるケースを想定する。急峻な国土を有する日本において、森林は水源として重要であり、浄化された飲料水を安定的に供給する上で重要な役割を果たすことが知られている。淡水供給サービスや水浄化サービスについては、世界的にも重要な環境保全対象となっているが、経済評価においては実証分析や経済評価モデルの開発が十分ではないと考えられる。顕示選好法である回避支出法、あるいは表明選好法である仮想市場評価法（CVM）を単独で使用した研究事例はあり、両者の理論モデルは提示されている。しかしながら、回避支出法によって得られるサービス1単位当たりの支払意志額である限界支払意志額は、個人の支払意志額よりも過小評価されることが知られており、表明選好法による分析結果と比較するとともに、結合モデルなどのモデルによる実証分析手法を改良する必要がある。

そのため、本サブテーマにおいては、水供給サービスについて、日本のつくば市において回避支出法とコンジョイント分析による飲料水供給に関する経済評価を実施し、両手法による分析結果に加えて、両手法を結合させて比較分析を実施した。前述したように、先行研究は両手法のどちらか一方を使用したものか、回避支出法とCVMを組み合わせたものしかなく、本研究においては両手法により経済評価を実施し、それらの比較を行った。次に、つくば市を事例とする日本における研究成果を踏まえて、中国の揚子江デルタ地域に位置する杭州市と蘇州市の都市住民を対象として、戸別訪問アンケート調査により収集した飲料水に関するデータに基づき、つくば市と同様の経済評価および比較検証を実施した。日本よりも中国の都市部の方が水道水の水質が低く、水源地の環境汚染も深刻であることがさまざまな調査により明らかとなっている。そのことは、日本における調査結果よりも回答者の回避支出水準を高め、分析モデル開発のために質の高いデータセットを提供すると考えたからである。
さらに、顕示選好法と表明選好法による分析結果と同様の結果が、他のデータセットにおいても成立するか否かを比較検証するため、東京都立公園におけるレクリエーション便益を対象として、都市公園利用者から顕示選好法と表明選好法によるデータを収集した。そして、顕示選好法と表明選好法に基づくデータについて、個人の選好の異質性を明らかにできる混合ロジットモデルなどにより分析した。

上記3種類の回避支出法とコンジョイント分析の結果から、後述するとおり、生態系サービスの経済評価については、顕示選好法を単独で用いるよりも、表明選好法を単独で適用するか、あるいは両手法を結合することの利点が明らかとなった。そこで、以下の調査ではインターネット・アンケート調査を利用したコンジョイント分析による経済評価を実施した。

## （２）生物種の価値評価

インターネットを活用したコンジョイント分析の詳細は次のとおりである。調査に際しては、マクロミル社に登録した全国のモニター約30万人の中から1,234人を抽出し、インターネットを介したアンケート調査を平成21年1月に実施した。生物多様性の動植物種別の限界的变化への支払意志額を得ることを目的として、年齢・性別などの諸属性をコントロールしたモニターを対象としてコンジョイント分析を実施した。インターネット調査については、最近では登録モニター数も多く、標本の中立性および信頼性も高まっていると考えられることから、以下の調査にも継続して利用した。

コンジョイント分析による経済評価の対象は、一般市民にも森林生態系がイメージしやすいほ乳類・鳥類の動物種と維管束植物の2種類である。ほ乳類・鳥類は、調査対象となる一般市民にとっての理解しやすさと生態系の代表性などを重視して選択した。維管束植物は、森林景観の代表性などを重視して選択した。コンジョイント分析を実施するには、仮想シナリオにおける属性と水準を決定する必要がある。評価対象の属性としては、動物・植物について①希少種保護：絶滅危惧登録種（ＩＡ、ＩＢ、Ⅱ）、②通常種保護：希少種に属さないもの、という４種類に分類した。また、生物多様性の保護対策として、1年1回限りの負担金を徴収するという保護基金を作ることを想定した。各属性の水準には種数という単位を利用し、「種の増加＝よく見られるようになる」と定義し、回答者に説明した。仮想シナリオにおける保護対策には、5kmメッシュの地理情報システム（GIS）データとリンクさせるため、25km²の範囲内で実施される対策を想定した。コンジョイント分析によって得られたデータの分析方法として、選好の異質性をとらえることを目的として主に混合ロジットモデルを用いた。

## （３）奥会津森林生態系保護地域の経済評価

生態系サービスに関する定量評価データおよび現地調査に基づき、全サブテーマの調査研究フィールド、かつ国内最大の森林生態系保護地域及び他のタイプの保護地域を対象として、コンジョイント分析による経済評価を実施した。これまで、生態系サービスを発揮している森林の直接的受益者である地元の住民を対象にした評価、またはインターネット調査等により都市住民を含む外部の人々を対象とした評価事例は少ない。本研究においては、平成21年12月にほぼ同一の調査票を用いて2種類のアンケート調査を実施した。地元住民に対してはNPO法人による直接配布・郵送回収によるアンケート調査を実施し、全国の一般市民に対しては前年と同様にインターネット調査を実施し、コンジョイント分析による経済評価を行った。地元住民については全世帯の約半数の900世帯に配布し、555世帯から回収した。回収率は62%であった。インターネット・アン
ケート調査については、平成21年度と同様に(株)マクロミルの登録モニターから1,440人の回答を得た。

地元における郵送調査と全国の一般市民を対象としたコンジョイント分析による経済評価結果については、保護地域を構成する複数のレベルの保護地域設定を各属性として、それに対する限界支払意志額の観点から主に比較検討する。奥会津森林生態系保護地域を構成する属性は、現実の保護地域と同様に、厳格な利用規制がしかれている保存地区、地元による最小限度の利用が許可されている保全利用地区である。さらに、奥会津森林生態系保護地域ではないが、複数の保護地域における保存地区同士をつなぐ緑の回廊も属性とした。また、負の生態系サービスの典型として鳥獣害を取り上げ、鳥獣被害対策を重点的に施す地区を属性の1つとして設定した。

これらの4属性に対して、日常的に生態系サービスに依存している地元の住民と主に都市住民の評価の違いが、2つの異なる調査から明らかになると想定される。

さらに、ここで得られた受動的利用価値についての只見町と全国の対比結果に、サブテーマ2で得られた山菜、渓流釣り、獣害、遭難に関する生態系サービス評価についての情報を加え、比較を行うことによって、利用価値についても只見町と全国を対比させた。これらは、サブテーマ2で収集した情報及び評価法の詳細については後述するように、取引価格、被害額、コストなど、市場等に顕在する価値をもとに算出したものである（表4）。

## （４）保護地域面積拡大の便益推定

生物多様性条約COP10において採択された愛知目標およびSATOYAMAイニシアティブを踏まえて、生物多様性保護のために保護地域面積を拡大することの便益を明らかにするため、全国の一般市民を対象としてインターネット調査によるコンジョイント分析を実施した。インターネット調査は平成22年12月に実施し、株式会社マクロミルの登録モニター1,451人より回答を得た。

愛知目標においては、生物多様性保護のための世界中の保護地域の面積を2020年までに陸域17%（現在10%）、海域10%（現在1%）とする目標値が設定された。そこで、アンケート調査における仮想シナリオにおいて保護地域に関する下記の設定を行った。保護地域については、厳格な利用禁止区域、そして生物に影響を与えない程度の最低限の利用は許可されている区域、里地・里山などのように農業への利用により生態系が維持される地域においては伝統的農業利用を促進するなど、その保護地域の状況に合わせて最も生物多様性保護の効果が高い方法を採用すると想定した。さらに、保護地域を新たに設定するために、不法利用の監視、土地の買い取り、利用制限にもなう補償金の支払い、適切な観光利用に必要な管理等のために生物多様性保護基金を設定し、10年間寄付金を募るという仮想シナリオを設定し、経済評価を行った。保護地域については、生物多様性総合評価や生物多様性国家戦略などにおける生態系やランドスケープ区分を参考として、奥山自然地域、里地・里山地域、河川・湿原地域、沿岸・海洋域の4地域を属性として設定した。それらの4地域ごとの限界支払意志額を明らかにし、経済評価結果について比較検討する。

## 4 ．結果・考察

## （1） 回避支出法とコンジョイント分析の比較

まず日本と中国において飲料水に関するアンケート調査データについて回避支出法とコンジョイント分析による経済評価を実施した。

表1に示したとおり、つくば市において収集した生態系サービスの低下を回避するためのデー
タセットを用いた分析結果からは以下のことが明らかとなった。環境支出行動に基づく回避支出法によって推定された残留塩素パラメータの係数推定結果の符号については、モデル推定上の問題が発生した。回避支出法による経済評価については、各属性の水準を設定する際に属性間の相関関係をコントロールできなかったことなどが、推定結果に影響を与えたと考えられる。他方、同様の対象について仮想シナリオを用いて経済評価を行ったコンジョイント分析の結果については、モデルの適合度は高く、回避支出法よりも精度の高い推定結果が得られた。また、残留塩素とトリハロメタン削減という属性に対する限界支払意志額については、回避支出法とコンジョント分析では約2倍の乖離が生じた。その要因として、コンジョント分析において提示された水道料金の値上げ額の範囲が実際の回避支出額よりも低かったことが影響している可能性がある。また、回避支出法においては、機会費用を費用計算に加えたことにより、限界支払意志額がより高く推計された可能性もあるが、機会費用をモデルに組み入れなかった場合には、良好な推定結果が得られなかった。

つぎに、表2に示したとおり、中国杭州市における飲料水に関するデータセットに基づき経済評価を行った。コンジョイント分析については、つくば市と同様に、選好の異質性を考慮した混合ロジットモデルによる推定結果の適合度が最も高くなることが明らかとなった。しかしながら、つくば市では住民の回避支出情報に関するデータに基づき、回避支出単独でモデル分析が可能であったが、杭州市では回避支出の代替選択肢間の自由な選択変更が個々人にとって容易でなかったものと推測され、回避支出情報のみに基づくデータからモデル分析を行うことは困難であった。そのため、コンジョイント分析によって得られたデータの選択外オプションに回避支出情報を代入することにより、モデル分析を実施した。コンジョイント分析に利用者の回避支出行動という顕示選好データを結合させることにより、顕示選好法または表明選好法を単独で用いるよりも推定結果の適合度が高くなる傾向が明らかとなった。

また、東京都立公園におけるレクリエーション便益を対象として、顕示選好法と表明選好法によるデータを収集し、混合ロジットモデルによる分析を行った。その結果、つくば市および杭州市と同様に、顕示選好データを表明選好データに結合させることにより、適合度が高まることが明らかとなった。
表1 つくば市における回避支出法及び選択実験、結合モデルによる係数推定結果

変数	回避支出法	選択実験	結合モデル
選択肢固有定数項	-2.36	(-1.65)	-0.236	(-1.42)	-38.5	(-0.049)
残留塩素	-0.0241	(-1.10)	0.0134**	(8.96)	0.0152**	(8.99)
トリハロメタン	0.0216*	(2.54)	0.0146**	(8.14)	0.0166**	(8.84)
整備の拡充	-	-	0.222	(1.88)	0.216	(1.63)
価格	-0.000407**	(-5.28)	-0.00117**	(-12.4)	-0.00128**	(-12.2)
Choices（包括値）	-	-	-	-	0.502**	(3.68)
Optout（包括値）	-	-	-	-	0.0171	(0.048)
観測数	148	888	888
修正済R²	0.102	0.179	0.182

注： $ ^{*} $ 、 $ ^{**} $ は有意水準5%、1%でそれぞれ棄却されたことを示す。

（）内の数値は t 值である。

表 2 杭州市における選択実験及び結合モデルによる係数推定結果

変数	選択実験	結合モデル
選択肢固有定数項	0.347**	(4.36)	1.229**	(8.94)
ミクロシスチン	0.307**	(4.34)	0.446**	(3.91)
残留塩素	0.004**	(3.27)	0.002	(0.98)
トリハロメタン	0.005**	(4.68)	0.010**	(6.18)
整備の拡充	-0.017	(-0.23)	-0.044	(-0.37)
価格	-0.005**	(-7.00)	-0.012**	(-7.70)
観測数	1295	570
修正済R²	0.04	0.11

() 内の数値は t 值である。

注： $ ^{*} $ 、 $ ^{**} $ は有意水準5%、1%でそれぞれ棄却されたことを示す。