| 執筆者 | 井上 寛康（兵庫県立大学 / 理化学研究所）／奥村 与志弘（関西大学）／寅屋敷 哲也（ひょうご震災記念21世紀研究機構）／戸堂 康之（ファカルティフェロー） |
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| 発行日/NO. | 2022年6月 22-E-059 |
| 研究プロジェクト | 経済・社会ネットワークとグローバル化の関係に関する研究 |
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概要
本論文は、事業所レベルのデータをエージェントベースト・モデルに適用することで、2011年の東日本大震災によって引き起こされたサプライチェーン途絶の経済的損失をシミュレーションによって分析したものである。特に本論文は、モデルやデータを改良してより正確にパラメタ値を推計することによって、これまでの研究を以下の4点で拡張している。第1に、本研究のモデルはこれまでのモデルよりも多くのパラメタを組み込み、そのうちのいくつかはセクターごとに異なる値を仮定している。第2に、本研究は事業所レベルのセンサスデータやサーベイデータ、東日本大震災や津波に関する地理情報システムデータを利用することで、被災地の生産設備に対する被害をより正確に捉えている。第3に、本社とそれ外の事業所を区別することで、事業所レベルの詳細なサプライチェーンは把握できていないとはいえ、被災地の本社以外の事業所と被災地外の事業所とのサプライチェーンを把握することができるようになった。最後に、本研究は震災直後のサプライチェーン途絶に大きく影響した停電の影響を考慮している。その結果、パラメタを増やすことではなく、後者３つの改良によって、本研究の改良された手法は震災後の実際の生産額の推移をより正確に再現することに成功した。したがって、本研究の手法によって、南海トラフ地震など今後の災害の経済的影響を地域レベルでより正確に予測できると考えられる。
概要（英語）
This paper simulates the economic loss resulting from supply chain disruptions triggered by the Great East Japan Earthquake (GEJE) in 2011, applying data on firm-level supply chains and establishment-level attributes to an agent-based model. In particular, we improve previous studies on this issue in the following four ways by modifying the model and data and thus by estimating more accurate parameter values. First, our model incorporates more parameters, some of which vary across sectors, than the previous models. Second, our data can identify the damage to production facilities in the disaster-hit regions more accurately, using establishment-level census and survey data and geographic information system (GIS) data on the GEJE and subsequent tsunami. Third, the use of the establishment-level data enables us to capture supply chains between non-headquarter establishments in the disaster-hit regions and establishments in other regions, even though we cannot capture the whole network at the establishment level. Finally, we incorporate power outages after the GEJE that exacerbated the supply chain disruption, particularly for a few weeks immediately after the GEJE. We find that our extended method can greatly improve the capability of replicating the actual economic outcomes after the GEJE, and this improvement is mostly due to the last three improvements, and not because of the use of more parameters. Our method can be applied to predict the economic effect of future disasters, such as the Nankai Trough earthquake, on each region more accurately.
