• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to previous page

災害政策の不正を正す

Research Project

Project/Area Number 19K21683
Research Category

Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section Medium-sized Section 6:Political science and related fields
Research InstitutionGakushuin University

Principal Investigator

福元 健太郎  学習院大学, 法学部, 教授 (50272414)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 菊田 恭輔  大阪大学, 国際公共政策研究科, 准教授 (70865196)
Project Period (FY) 2019-06-28 – 2022-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2020)
Budget Amount *help
¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Keywords災害復旧事業費 / 選挙 / コロナ禍 / 休校 / 激甚災害 / 災害関連死 / 被災者生活再建支援 / 認定
Outline of Research at the Start

災害への対処が公金に値するかを市町村が「認定」すると、不正を含む政治的バイアスが入り込む余地がある。具体的には次の3つを検討する。(1)災害復旧事業費の国庫補助率を嵩上げする激甚災害指定の有無が、その前後の選挙におけるその市町村の与党得票率と関連しているかを、選挙間の最大降水量を操作変数として用いて不偏推定する。(2)災害弔慰金の対象となる災害関連死を認定するタイミングが、市町村によってどれほど異なるかを、ノンパラメトリックな生存分析を用いて調べる。(3)住家の被害認定が被災者生活再建支援金の支給条件を満たすか否かが人為的に決められていないかを、回帰不連続デザインによって判断する。

Outline of Annual Research Achievements

災害復旧事業費に関する研究を進めた。前回選挙で与党の得票率が多かった市町村ほど、災害復旧事業費が多くなるのではないかと考えられる。また多くの災害復旧事業費を受けた市町村ほど、次の選挙で与党の得票率が高くなることが考えられる。以上のような分析をするためには、災害復旧事業費、与党得票率、降水量、十数個の制御変数を、市町村別及び選挙区別に整備する必要がある。1989年から2017年までのデータを整備し、分析を行ったところ、「多くの災害復旧事業費を受けた市町村ほど、次の選挙で与党の得票率が高くなる」という予想は支持されたが、「前回選挙で与党の得票率が多かった市町村ほど災害復旧事業費が多くなる」という予想は支持されなかった。結果を論文にまとめ、学術誌に投稿したところである。
2020年度に新たに生じた新型コロナウイルス感染症の蔓延は、コロナ禍とも言われるように災害である。その対策の1つとして、市町村ごとに判断する休校がある。しかし休校は、子ども達の学習の停滞や保護者達の時間的負担の増大などの短所がある。従って、休校によって新型コロナウイルス感染症の蔓延を抑える効果が、短所を上回る必要がある。しかしその効果を厳密に因果推論することは難しい。この課題は、本研究の研究目的に適うものであるので、本研究で扱うことにした。具体的には、マッチングと呼ばれる手法を用いて、休校を実施した市区町村と、それ以外の市区町村のうち休校を実施した市区町村と類似した市区町村とで、新型コロナウイルス感染症の陽性者を比較することにより、休校を行ったことが新型コロナウイルス感染症の状況に与えた因果的効果を推論する。データを集めて分析したところ、そうした因果的効果は認められないという結果が得られた。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

災害復旧事業費についての研究は、学術誌に投稿中である。コロナ禍についての研究は、データを集めて分析し終えたところである。

Strategy for Future Research Activity

災害復旧事業費についての研究は、既に学術誌に投稿中である。査読の過程で、さらなる分析や調査を求められたら、適切に対応する。
コロナ禍についての研究は、既に分析結果を得られているので、それを論文にまとめ、学術誌に投稿する。
住家の被害認定についての研究は、次のように推進する。被災者生活再建支援金が支給されるのは、支給対象災害により住宅が全壊・半壊するなどした世帯である。そもそも、ある災害が支給対象となるためにも、その市町村で一定数の住家が滅失することが要件となっている。住宅の全壊・半壊の認定にあたっては、「災害の被害認定基準について」という通知があるが、実際には市町村の判断であり、被災者の苦情も多いところである。本研究は、回帰不連続デザインを用いる。滅失した住家がぎりぎり基準に達したので支給対象となった市町村(処置群)と、ぎりぎり達しなかったので支給対象とならなかった市町村(制御群)とを比べる。もし公平であれば、両群の間で諸変数の平均値はほぼ同じはずである。しかしもし逆に認定が公平でなければ、平均値は同じにならず、かつ処置群の方が制御群よりも市町村の数が多くなるだろう。

Report

(2 results)
  • 2020 Research-status Report
  • 2019 Research-status Report

Research Products

(4 results)

All 2019 Other

All Int'l Joint Research (1 results) Journal Article (1 results) (of which Open Access: 1 results) Presentation (2 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results)

  • [Int'l Joint Research] ハーバード大学(米国)

    • Related Report
      2020 Research-status Report
  • [Journal Article] 熊本地震における災害関連死認定の市町村による違い2019

    • Author(s)
      福元健太郎・早坂義弘
    • Journal Title

      学習院大学法学会雑誌

      Volume: 55 Pages: 19-41

    • Related Report
      2019 Research-status Report
    • Open Access
  • [Presentation] After a Storm Come Votes: The Electoral Consequences of Disaster Relief2019

    • Author(s)
      Fukumoto, Kentaro, Kyosuke Kikuta, and Masato Yanagi
    • Organizer
      The Northeast Workshop in Japanese Politics
    • Related Report
      2019 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] After a Storm Come Votes: The Electoral Consequences of Disaster Relief2019

    • Author(s)
      Fukumoto, Kentaro, Kyosuke Kikuta, and Masato Yanagi
    • Organizer
      日本政治学会
    • Related Report
      2019 Research-status Report

URL: 

Published: 2019-07-04   Modified: 2021-12-27  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi