| 研究領域 | ゆらぎの場としての水循環システムの動態的解明による水共生学の創生 |
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| 研究課題/領域番号 |
22H05232
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| 研究種目 |
学術変革領域研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅰ)
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| 研究機関 | 東京海洋大学 |
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研究代表者 |
若松 美保子 東京海洋大学, 学術研究院, 准教授 (30821110)
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| 研究期間 (年度) |
2022-06-16 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
10,400千円 (直接経費: 8,000千円、間接経費: 2,400千円)
2023年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
2022年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
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| キーワード | 水資源 / 環境評価 / コンジョイント分析 / 再生可能エネルギー |
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| 研究開始時の研究の概要 |
水資源の包括的な価値は市場で適切に反映されておらず、その管理には適切なガバナンスを要する。本研究は、コンジョイント分析を用いて水資源の包括的な価値を定量化することで、水資源の持続可能なガバナンスに貢献する。水資源の価値は、生活・工業用水としての直接的な利用価値に加えて、水資源を間接的に利用するような漁業や観光業への間接的な利用価値、豊かな自然環境や生態系が残っていること等への非利用価値等の多様な価値を包括的にとらえる。人々が水資源に対してどのような価値を重視し、政策として何を優先すべきかまで踏み込んで検討する。
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| 研究実績の概要 |
水資源の包括的な価値は市場で適切に反映されておらず、その管理には適切なガバナンスを要する。本研究は、水資源の包括的な価値がいくらかを明らかにすることで、水資源の持続可能なガバナンスに貢献する。水資源の価値は、直接的な利用価値に加えて、水資源を間接的に利用するような価値、豊かな自然環境や生態系の維持等への非利用価値等の多様な価値を包括的にとらえる。コンジョイント分析を使って水環境の保全・改善に対する価値を定量化する。コンジョイント分析実施のためにはフォーカス・グループによるインタビューや事前調査（プレテスト）を実施して調査票を精査することが望ましく、令和4年度はそうした準備をした。
令和4年度は、共同フィールドである釧路への視察を行った。釧路での調査では太陽光パネルの建設と釧路湿原の生態系保全に関する専門家の意見聴取やデータの収集を行い、釧路湿原周辺における太陽光パネル増設に懸念がある現状が明らかとなった。こうした問題提起を受けて、水資源に関するアンケート調査に加えて再生可能エネルギーに関するアンケート調査を実施することとした。
アンケート調査のメインとなるコンジョイント分析を以下の通り計画している。再エネに関する調査では、太陽光発電、陸上風力発電、洋上風力発電の3つを対象とする。太陽光発電では、景観への影響、土砂災害のリスク、生態系への影響、CO2排出量の削減のそれぞれの価値を検討する。陸上風力発電・洋上風力発電では、景観への影響、生態系への影響、CO2排出量の削減とする。水資源に関する調査では、河川の水量、河川の氾濫、河川の景観、生物の保全、レクリエーションのそれぞれの価値を検討する。
上記コンジョイント分析の質問を含めたアンケート調査の暫定版を完成させ、グループインタビューによる事前調査を行った。1グループ3名で6グループ実施し、計18名から意見を聴取した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
フィールド調査を行い、アンケート調査の目的や意義を再検討し、コンジョイント分析を含むアンケート調査案を作成した。また、フォーカスグループインタビューを実施した。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は、グループインタビューによる事前調査を踏まえて、調査票を改善し、本調査を実施し、データ分析を進める。
「本調査の実施：調査の対象範囲を決定する」
調査の際のサンプリングでは、居住地の違いによる影響も検証できるようにする。GISに落とし込めるコードによる居住地情報の収集も行えることが望ましいが難しい場合には郵便番号によって代替する。地域や年齢、性別を人口分布に合わせてサンプリングを行うことで収入の分布も母集団（ここでは日本国民）にほぼ近似することができる。
「データ分析：調査票のデータから支払意思額を算出する」
集められたデータに、統計的な解析をすることで各要素が変化した際に支払っても良い支払意思額の算出が可能となる。コンジョイント分析によって集められたデータの統計的な解析には、ランダム効用モデルを用いる。ランダム効用モデルの中でも、多様な選好を考慮することが出来る、Mixed Logit ModelやLatent Class Modelを検討する。さらに、Mixed Logit Modelによって推計されたパラメーターの分布から個別のWTPを算出し、Hot spot分析やGeographically weighted regression等の手法を用いて空間的な多様性について検討する。
また、本研究では価値の定量化だけではなく、どのような要因によって価値の違いがもたらされるのかについての検討も行う。性別や年齢、年収といった社会経済的な特徴や居住地等によって支払意思額の説明を試みる。この分析によって、人々の支払意思額が多様であり（人によって高い価値を見出す人もいれば、低い価値の人もいる）、またその背景となる要因についても明らかにすることが可能となる。例えば、都市圏に住む人ほど高い価値を見出す傾向にある等だ。
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