オールナチュラル・カラー・Tシャツは、私たちのコーヒーバイオエネルギープロジェクトに繋がります。 All natural colour T-shits will connect to our coffee-bioenergy project

放し飼いの子供たちが、Su-re.coの倫理的ファッション・プロモーターであるティアがプロデュースしたオールナチュラル・カラー・Tシャツをテストしています。彼女は、コーヒーとドラゴンフルーツの色を、塩と酢でロックして染めました。

これは、コーヒーとバイオエネルギーのプロジェクトに繋がります。興味あるなら、連絡して！


My free-range kids are testing all natural colour T-shits produced by Auditya Sari AKA Su-re.co's ethical fashion promotor. She dyed the T-shirt with coffee and dragonfruit and locked the colours with salt and vinegar.

Coffee will be connected to our coffee and bioenergy project!  Let's me know if you are interested in this!

su-re.coチームの最初の写真と「気候変動のためのバイオエネルギーの持続可能性とレジリエンスに関する国際ワークショップ」の終了 1st su-re.co photo and closing the "sustainability and resilience of bioenergy for climate change" workshop

これが初めてのSu-re.coチームの写真です。最初の「気候変動のためのバイオエネルギーの持続可能性とレジリエンスに関する国際ワークショップ」が終了しました。要約は会社のブログへ任せます：1日目　http://goo.gl/aDZC2w　2日目　http://goo.gl/CpFuzu

会議の終了宣言をしたときに、急に感情的になってしまいました。私たちのチームは本当によくイベントを行ってくれました。 9+カ国から50以上の参加者がインドネシアでのバイオエネルギー問題を議論しました。我々は問題を想定し、第二のワークショップまでにやっておく宿題をもらいました。はい、私たちは来年の5月にさらに大きなワークショップを開催します！


This is the 1st Su-re.co team photo. We finished the 1st international workshop: "sustainability and resilience of #bioenergy for #climate change" I leave the summaries to the company blog: 1st day http://goo.gl/aDZC2w , 2nd day http://goo.gl/CpFuzu

When I did the closing, I was suddenly emotional. Our team are really well done the event. 50+ participants from 9+ countries discussed bioenergy issues in Indonesia. We had envisioned the issues and had homework to work until the 2nd workshop. Yes, we will have a bigger workshop next year in May!

The event was co-hosted by Universitas Udayana under EC GreenWin, SEI - Stockholm Environment Institute under EC TRANSrisk, ICCTF, and Su-re.co.

このマワウィ人は何をしているのでしょう？

このマラウイ人は何をやっていると思いますか？　

昨日、マラウイのリロングウェでこの写真を撮りました。彼はさびた自転車で自身の二倍の薪を運んでいます。彼は車で1時間の距離のDzalanyama森林保護区から木を取っています。さらに驚くべきことに、5秒から10秒おきに同じような人たちを見ます。毎日、どれほどの木が伐採されているか想像してみてください。

嫌になりますが、アフリカの多くの地域で同様の問題があり、もっと悪いことがあります。エチオピアのアディスアベバで数年前にこの映像を取りました。女性、女性だけが、自分よりはるかに大きい薪を担いで私たちの車を2秒ごとに通り過ぎます。　http://1drv.ms/1Kk2aof また、薪での料理は、毎年マラリアとHIV /エイズを合わせた数より多くの人々を殺します。すなわち430万人 http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs292/en/

続きはここから
https://www.linkedin.com/pulse/what-malawian-man-doing-takeshi-takama



What do you think this Malawian man is doing?

I took this photo near Lilongwe, Malawi, yesterday. He is carrying firewood which is twice as much as himself with his rusty bicycle. He is taking wood from Dzalanyama forest reserve where 1 hour away from here by car. More surprisingly, you will see them every 5 or 10 seconds. Imagine how much trees are chopped everyday!


Disturbing, but you see a similar problem in many parts of Africa and can be worse. I took this movie several years ago near Addis Ababa, Ethiopia. http://1drv.ms/1Kk2aof Every 2 seconds, women and only women are passing our car with firewood which is much much bigger than themselves. Moreover, firewood cooking kills more people than malaria and HIV/AIDS together every year, i.e. 4.3 million people. http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs292/en/

So, firewood cooking is not only energy issue, but also deforestation, gender, and health issues. A solder protecting Dzalanyama forest was killed recently.... It is difficult to stop this without an alternative. Clean cooking stoves will be a solution for this complex problem. I am here to help a Kenyan girl to assess the impact of cooking stoves and find its solution. Will see!

天候インデックス保険はアフリカの貧困農家に有効か、気候変動の適応策として有効か ～A good strategy, but not a silver bullet～

チョット前に、「天候インデックス保険はアフリカの貧困農家に有効か、気候変動の適応策として有効か」、質問を受けたので、その事を記載しておこう。元の英語と自分で行った和訳を載せておきますね。

天候インデックス保険は、数理モデルによって作られた天候指数（インデックス）によって、保険の支払いを決定する仕組みである。詳しい、下記のサイトを参照して頂くか、私の大昔のブログ記事でも読んでみてください。「保険」を検索すると出てきます。

RIETI - 3分でわかる開発援助研究：オススメの1本 via kwout

下記で「XXX」の部分は、ある組織を示していますが、伏せ字にしてあります。

まずは、私が受け取った質問：

I wanted comment on the Africa Risk capacity ( pooled drought insurance facility). The XXX was working on it with African Union - modelled after the Caribbean Risk Insurance Facility (CRIF). ・・・省略・・・ I was talking to the Malawi rep, she said they would probably not make it to the threshold (for the payout) every year as only parts of the country gets stricken by droughts more regularly . So rather than handing out hefty premiums every year it might be cheaper to invest the same money in other social protection schemes for the drought-affected in the chronically-affected areas...

アフリカリスクキャパシティ（干ばつ保険機構）についてのコメントしてもらえますか。 XXXは、アフリカ連合と カリブリスク保険ファシリティ（CRIF）をモデルとして取り組んでいます。・・・省略・・・私はマラウイ担当者に話して、彼女は国一部は定期的に干ばつに襲われるので、おそらく毎年の保険が支払われるしきい値に達しないと述べた。だから、毎年多額の保険料を配るよりも、慢性的に干ばつの影響の影響を受ける地域で、他の社会的保護スキームに同じお金を投資したほうが安いかもしれない...

But I suppose the ARC still has it benefits if there is a big drought but I reckon most of Africa is now suffering from chronic problems even the mildest droughts can send people over the edge, so is it worthwhile investing in an expensive venture like this?
Would love your thoughts on this.

しかし、私は、ARCはまだ大きな干ばつがある場合は、それが利益をもたらすが、私はアフリカのほとんどは現在慢性的な穏やか干ばつから、人々が苦しんでいるとおもいます。そのため、このような高価なベンチャーに価値のある投資ですか？あなたの意見を聞かせてもらえませんか？

私の回答：

About the comments, I assume this is about weather index-based insurance for agriculture.

コメントについては、これは天候インデックスベースの保険農業の事であると仮定しています。

This insurance have several advantages, which you might have heard during the workshop already.  If it works well, it does not need to monitor impacts in the field, will not change farmers' behaviour, etc.  For example, if a farmer has a damage-based insurance, they may get lazy when it is likely to be drought, but this will not happen with weather index-based insurance as they may still harvest sufficient yield while a payout happens if s/he puts efforts during a drought.  Because of this, this may works well in advanced countries where a model for payout is accurate enough.

この保険は、すでにワークショップで聞いたことがあるかもしれいくつかの利点を持っています。例えば、これがうまくいけば、被害を監視する必要はありませんし、保険によって農民の行動を変更することはありません。例えば、農民が被害ベースの保険を持っている場合は、干ばつになる可能性が高いとき、彼らは諦めて怠惰になるかもしれないが、これは天候インデックス保険では、保険の支払いが発生しても、それとは関係なくまだ十分な収量を収穫する可能性があるなら、干ばつ時にも努力します。このため、支払いのためのモデルが十分に正確である先進国ではうまく機能します。

In other words, if it is not possible to make a good model for the weather index-based insurance, the insurance become a mere gamble.   For example, if a model is not accurate, the model may decide not to make a payout when there is bad yield and vice verse.  I guess as the XXX hires international experts for the workshop you attend and a model they use for the payout calculation, the model development process will be decent.  But, if data to develop model is not accurate and available, even best experts cannot develop a good model.  Bad weather data is quite common in developing countries.  Even in the relatively developed countries like Indonesia, I have seen missing and inaccurate data.  I think many weather station data in Africa are available only in paper, so it will be difficult to be utilised.  Also, even if there is a good data and model, the data is not relevant to farmers signing for the index-based insurance, this will miss-estimate payout.  For example, in Northern Ethiopia where it is quite dry and mountainous, the climate may be different within 2 kms, i.e. you may get drought, but the next village may not (micro-climate).  So, even if there is a very good model and data, the program may not pay insurance as its reference station does not show a drought while there is a drought in your village.

言い換えれば、天候インデックスベースの保険のためのよいモデルを作成することが出来なければ、保険は単なるギャンブルになります。モデルが正確でない場合、モデルは収穫が悪い時に、保険の支払いをしないと決定するかもしれないし、その逆もしかりです。XXXはあなたが出席するワークショップ、や、保険の支払い計算に使用するモデルのために国際的な専門家を雇うでしょうから、モデルの開発プロセスは多分まともでしょう。しかし、モデルを開発するためのデータが正確でなかったり、利用できない場合は、最高の専門家でも良いモデルを開発することはできません。悪天候のデータは、発展途上国では一般的です。インドネシアのような比較的に途上国の中でも進んだ国でさえ、不明や不正確なデータを見てきました。アフリカの多くの気象ステーションのデータは紙面でだけ保存されているので、利用することが困難でしょう。また、良いデータとモデルがある場合でも、データがインデックスベースの保険の契約をした農家と関係がない場合、支払いの推定を失敗します。たとえば、北部エチオピアではかなり乾燥した山岳地帯であり、気候は、2キロ内では異なる場合があります。すなわち、あなたは干ばつを受けるかもしれないが、隣村は干ばつがないことがあります（微気候）。だから、仮にあなたの村で干ばつがあったとしても、非常に良いモデルとデータがある場合に、参照される気象ステーションで干ばつが確認されない場合、保険の支払いはされないでしょう。

I am not sure what is the situation for the Malawi rep, but these may be the case for her/him.　As the Malawi rep recognized that index-based insurance option is not as cheap as other people think.   Equally, it should not be easy.  As making a model to calculate payout will be expensive and difficult in developing countries where there is not quality and relevant data and experts developing the model. So, the insurance model is not cure-all approach.

私はマラウイ担当者の状況がわからないですが、これらが彼女/彼の現状なのかもしれません。マラウイ担当者が理解したように、インデックス・ベースの保険オプションは他の人が考えるほど安くはないでしょう。同様に、それは簡単ではありません。保険の支払いを計算するためのモデルを開発する事は、質が良く、関連するデータや専門家が存在しない発展途上国で困難です。ですから、この保険モデルは万能薬アプローチではありません。

However, the good thing is scalability and reversibility especially with climate change, I think.  I said weather index-based insurance is not cheap, but probably cheaper than making a lot of irrigation systems.  Also, if the micro-climate is not significant, you can implement the insurance program in large area rapidly with the same model.  With XXX, they may get a good model for areas with little micro-climate with almost no cost to locals.  The payout will be calculated annually, so it is hard to say how much climate change has to be taken into their consideration, but when they modify the model, it will be effective simultaneously where the model is applied.  Also, dams and irrigation system can be a good adaptation strategy for climate change if there is some precipitation, but if the area is getting drier and drier, this can be a wrong approach for livelihood, i.e. mal-adaptation.  Dams and irrigation will have environmental impacts and will be difficult to remove.  In contrast, insurance program can be removed, so it is reversibility, when agriculture is no longer relevant to a particular area.

しかし、拡大性と可逆性が、特に気候変動とは良いと思います。天候インデックス保険は安くはないと述べたが、灌漑システムの多く作るよりもおそらく安いでしょう。微気候が重要でないという場合は、同じモデルで急速に大面積で保険プログラムを行うことができます。微気候が重要でない地域では、XXXにより、地元の人々にほとんどコストがかからずに、良いモデルを得ることができるでしょう。ペイアウトは毎年計算されますので、それに気候変動がどれほど考慮される必要があるかは言い難いです。しかし、モデルを変更されたとき、モデルが適用されている項目は同時に有効になります。また、降水量がある程度ある場合には、ダムや灌漑システムは、気候変動のための良い適応戦略になりますが、土地がどんどん乾燥していく場合、地元民の生活のためには間違ったアプローチ、すなわち不良適応になります。ダムと灌漑は環境への影響を有することになり、除去するのが困難です。これとは対照的に、農業がもはやその領域に必要ない場合、保険プログラムは除去することができ、それは可逆性であるといえます。

So, in short, the weather index-based insurance is good where "good" data and model is available.  Otherwise, it may not be necessary to be a cure-all solution for African farmers.  Also, there is a good potential in the insurance system, so I think the approach should not be demolished completely since they may still need sometime to improve a model, educate farmers, get consensus with authorities.

したがって、簡単に言えば、天候インデックス保険は"良い"データとモデル化が可能な場所に有効です。それ以外の場合は、アフリカの農民のための万能なソリューションであるとは限りません。また、この保険制度は良い可能性があります。彼らはまだ当局との合意を得、農民を教育し、モデルを改善するために時間が必要であると思いますので、このアプローチは完全に解体されるべきではないと思います。

I did not write much on the issue farmer training or other problem like "leading to mono culture", but I am sure you can find these issues easily.  If you like to know a good successful case, you may ask HARITA project with Oxfam and XXX.  I think it is a good successful case for weather index-based insurance for poor Ethiopian farmers.  I know people in Oxfam who used to work on the project.

農家研修や単一栽培につながる問題などの他の問題にはあまり書きませんでしたが、あなたが簡単にこれらの問題点を見つけることができる確信しています。もし、良い成功事例を知りたい場合は、オックスファムとXXXにHARITAプロジェクトを尋ねるとよいでしょう。それが貧しいエチオピアの農民のための天候インデックス·ベースの保険の良い成功例だと思います。私がプロジェクトに取り組んでいたオックスファムの人を知っています。

As the bottom-line, we should take this insurance just as a strategy for poor African farmers, but not be excited too much as a silver bullet.

ボトムラインとして、我々は貧しいアフリカの農民のための戦略の単なる一つとして、この保険を取り扱う必要があり、特効薬として使われることにあまりエキサイトするべきではないでしょう。

農業へのインパクトの評価方法 ～ProbableとPossibleの違い～

農業は今後予想される地球規模の環境変化から一番被害を受けるセクターの一つと言われています。インドネシアの政策レポートを読んでも、農業に関する政策提言が一番多いです。これらの政策は、学術的なインパクト評価方法に基づいて試算されることが望ましい。

しかし、全ての評価方法は何らかの欠点があるだろう。さらに、その評価方法が使っているモデルも、モデルが正しく機能する限定条件があるだろう。その事を考えながら、代表的な評価方法をリストしてみる。


生産関数（Production function）
このアプローチでは、異なった気候条件の下で、異なる作物の収量を生産関数を使って検討します。このアプローチでは作物が変化する気候に適応しない事と、作物の選択を含む土地の使われ方選択が無いことを、前提としています。その為、変化する気候条件の農業の利点をモデルは過小評価することになります。

第２前提の作物の選択を考えない事は、かなりの過小評価でしょう。例えば、インドネシアに農家に話を聞くと、「水が足りないから、稲作からココア栽培」にしたとか、「農業には向かないから、土地を売って住宅が建った」との話が聞かれます。ココア栽培に転作するすることにより、農家は利益が削減するばかりか、収入が増加した可能性が高いです。生産関数アプローチでは、ここの収入の増加を見ることはむりです。


農業ー経済モデル(Agronomic-economic model)
農業ー経済モデルは、複数の組み合わせから、農業へのインパクトを評価します。温度や降水などの生産関数により農業モデリングを作り、それを経済モデリングにインプットします。経済モデルでは、作物の選択は市場価格を考慮することにより、より現実的な作物の収量に影響を予測することができるであろうと思われます。

どこまで、モデルを複雑にするかは議論されるところですが、気候変動等への適応を考慮しないと上の生産関数の様に、利点を過小評価することになります。ただ、いままで起こった事が無い、変化に対しての作物や農民の適応をモデル化するのは難しい所です。


農業―生態系地域モデル(Agro-ecological zoning)
このゾーニング（地域）と言われる手法では、土壌、地形、気候の特徴の組み合わせにより「ゾーン」を定義します。各ゾーンには、土地利用のための制約とポテンシャルの組み合わせをそれぞれ持っており、土地が利用されているかどうか分析することができます。さらに、この基本的なゾーニングに、土地保有、土地の利用、人口や家畜の密度、インフラ設備を付け加えることにより、土地利用計画を議論する事ができます。

http://www.fao.org/docrep/W2962E/w2962e-03.htm




他のアプローチと同様に、このアプローチも適応を農民や生態系の適応能力を加味しないと、利益を過小評価することになります。

つまり、モデルは「一番起こりえる将来を予測（Probable）」表している様に見えるけど、実は「限定された条件下での最大の可能性（Possible/Feasible）」を表しているだけだったりします。後者が問題だというのではなく、「限定している条件」が何であるか見極めて、モデルを使用することが大事であると思います。

日本語だと、ProbableもPossibleも同じく可能性と訳されますが、中身は全然違います。お気をつけ下さい。

エキスパートに意見を聞く方法

Risk Analysis: A Quantitative Guide

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David Vose
Wiley
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昔、良く参考にした本ですが、今回仕事でもう一度みなおしてみた。最近はあまり、Excelでのスプレッドシートモデルはしないが、第１０章の「エキスパートからモデルインプットを探り出す方法」はいつ読んでも役に立つ。

一度、まとめてみる。「エキスパートからインプットを探り出す」事が失敗する原因は：

• エキスパートではない、エキスパートに意見を聞いてしまった。
• 企業文化などで、やけにポジティブは意見を言ってしまった。
• エキスパートの都合の良い意見を言ってしまった。
• 極端なシナリオを考慮しなかった
• 無理に【正しい」意見を言おうとしてしまった。
• KGやリットルなどの単位を間違えてしまった。
• エキスパートが忙しすぎて、きちんと答えなかった。
• エキスパートだから、不確定な事を言わなかった。
  

特に一番最後の項目が問題である。エキスパートは何でも知っているので、「これだ！」と絶対的な事を言わなくてはいけないと思っている。何度もこのブログや昔のブログで言っているが、不確定要素は無くなら無いものがある。不確定要素は「XXXぐらいから、YYYぐらいの間です」いった様に表現できるのだから、そのふり幅と分布をエキスパートとして説明できることが求められている。

そして、エキスパートだから、そんなあいまいな事を言ってはいけないと分布がいけないことはエキスパートとして失格である。

そのため、適切な分布を調べるためには、複数のエキスパートとブレインストームをするとか、自分の意見を訂正する機会を与える必要がある。

著者のVose氏はブレインストームをするときの順序を注意点を以下のようにまとめている。

【順序】

• 事前に情報を集めて、配布しておく。
• 不確実なことについて議論する事を進める。
• チェアマンとして、ブレインストームを構成する。
• ブレインストームをするときに、きちんとメモをとり後に配布する。

【注意点】

• それぞれの、エキスパートに問題点に関して考える時間を与える。
• ブレインストームの後に、個々の意見を述べる事を推奨する。
• 静かな参加者を特にサポートする。
• 意見の違いは簡単に見つけ出せるので、その点にも注目する。

何度やっても完璧には行きませんが、肝に銘じます。

気候変動のコスト（費用）とは？

あしたから、また東京に出張で欧州と日本の気候変動のプロジェクトの共同会議に出席する。

僕が説明するのはClimateCostというプロジェクト:

Welcome via kwout

このプロジェクトは統一のシナリオと分析フレームワーク内でトップ・ダウンとボトム・アップから気候変動のコスト（費用）とインパクトを分析するつもりだ。最終的には非集計的なアウトプットを出す予定である。

まずは気候変動のコスト（費用）の定義は以下の様になっている：

• 気候変動の全体コスト= 緩和策（CO2削減）のコスト － 補助的な利益 + 適応策のコスト + 残った社会的コスト

そして、「残った社会的コスト」とは：

• 残った社会的コスト = 全体的な社会的コスト (行動を起こさなかったコスト) － 緩和策の利益 － 適応策の利益

まず、気候変動には二酸化炭素の削減（緩和策）だけでなく、気候変動が起こってしまった世界に「適応」するために

コストがあることに気付かなくていけない。それと同時に、気候変動はに「緩和策」を「適応策」によって対応することよって利益も出ることである。それから、補助的な利益 （ancillary benefits）とは二酸化炭素の削減と同時に大気汚染が減る事によって起こる利益。これは短期的な利益であるが、気候変動の研究ではあまり考慮されていない利益である。

これらのコストを算出する方法はいろいろあるだろうが、このプロジェクトでは下から積み上げていくようなアプローチが有効と考えている。そのときにいくつか注意しなくてはいけない事がある：

• 日本政府も押している「セクター別のアプローチ」であるが、既存のプロジェクトなどは同じシナリオを使っていないものが多く、それではセクター間を比べる事がむずかしい。それから、きちんと何が気候変動のコストで、何が社会経済活動からでたコストなのか分けて考えていないのも問題である。これらの統括したデーターベースは今のところ存在しない。
• 現在の統合的な分析モデルは、貨幣価値だけでしかアウトプットを出していないが、物理的な単位でインパクトを提示する必要がある。さらに、特に適応策のインパクトはシンプルすぎる傾向がある。特に分析がマクロレベルに振られすぎている。適応策はもっとローカルな問題なので、政策に有効利用しようとした場合ギャップが出てくる。
• 多くの分析はカタストロフィックな「極端な出来事」のコストを計上していない。
• 経済的なコストの分析も、まずそれはトータル・コストや平均コストなどである。経済学的に一番重要な限界コストの算出がなされていない。

それから、今までコストが分析されてエリアに注目してみると、このプロジェクトの狙いが定かになる。

　　　　 （コストが発生する範囲）

市場 市場以外 社会的に悲惨な事

（気候変動 －－－－－－－－－－－－－

　の範囲）

予測できる 　| 限定的 限定的 無し　

限定的 　　 | 限定的 限定的 無し

大規模な　　| 少数 無し 無し

変化

この表は過去の機構変更のコストが調べられた分布を表している。ほとんどのプロジェクトが市場でのコストしか計測していないし、計測した事柄も、気温の上昇や海面上昇などのある程度予測できる部分に限られている。降雨量やハリケーンなどの予測が「限定的」な部分になると、予測はさらに少なくなる。そして、予測のレベルが、海流の変化などの大幅な物になったばあい、ほとんどコストの分析はされていない。つまり、右下に行けば行くほど、コストの分析は難しくなる。

このプロジェクトで出来るだけ、この空いている予測を埋めるつもりである。そのためには、既存の費用便益分析だけでなく、もっと環境のリスクに配慮した分析方法やもう少しソフトな社会的分析も必要になるだろう。

Surflineの記事：「防波堤が無くなったら、波はどうなるか？サーファーはどれだけやってくるか？」

興味深い記事を見つけた。

Long Beach Breakwater Removal Surf Impact Report - Part 1 of 3 | SURFLINE.COM via kwout

英語で非常に長いですが、記事は「もし防波堤に囲まれてしまったカルフォルニアのロングビーチの防波堤が無くなったら、波はどうなるか？サーファーはどれだけやってくるか？」について書いてあります。良く書けていると思います。

キーポイントは：

• 防波堤によって、波のエネルギーが一方向から来ないために、余計に海岸線が削られている。もし、防波堤が無かったらバランスよく砂が移動するので、長期的に見たらこの方が海岸線が守られる。
• めちゃくちゃ波がデカイ日は、応急処置で対応するので防波堤は要らない。
• 隣の波のあるビーチとくらべたら、ロングビーチは人がまばらしかやってこない。
• 防波堤が出来る以前は、波があったしサーフィンの大会もあった。
• 波の予想サイトのモデルとデータを使って、ロングビーチの波のコンディションとサーファーの数をを予想。

その結果、「平均すると年間394,200人サーファーが訪れる事になるだろう」との予測。ほぼ、サーファーゼロから４０万人近いサーファーが来る事になる。この経済効果はすごいと思います。経済と別に、「防波堤が無い方が波のエネルギーのバランスがよい」はもう少し調べてみたいところです。このあたり、僕が居る島の「XX浜にテトラがなくしたら、本当に浜がなくなるのか？」に近い話だと思います。それでも、４０万人のサーファーはこないだろうけど。

「迷っていてはいけない事」を統計学的に考える

僕は優柔不断なところあり、同じ事に二度三度意思決定を下す事が多々ある。

しかし、それは統計学的にはよくないことである。

統計学的には「テストの何度もするな！」とは、「けちの原則（parsimony）」である。

統計上には二つのタイプのエラーが存在する：

1. タイプ１：本当は正しいけど、間違っていると判断する。
2. タイプ２：本当は間違っているけど、正しいと判断する。

この場合、タイプ１のエラーのほうが問題が多い。例を使うと分かりやすい。例えば癌検診をかんがえた場合：

1. タイプ１：本当は癌だけど、見逃してしまう事
2. タイプ２：本当は癌ではないけど、癌だと誤診してしまう事

タイプ１のエラーを犯してしまうと取り返しがつかないことになる。そのため、通常タイプ１を出来るだけ少なくするように判断が下される。そして、タイプ１のエラーのほうが通常少ない。

そこで、もしタイプ１のエラーの起こる確率が５％だとすると、一度で意思決定とおこさないとこの間違いは増えてしまう。二度テストを行うとして、どちらもないエラーの起きない状態は：

９５％×９５％＝９２．５％

つまり、一度しかテストしないほうがエラーを起す確立は低いのである。

だから、迷ってないでズパッと意思決定してしまったほうがよいのですっと、自分に言い聞かせる。

気候変動のコストは誰がどれだけ払う？

気候変動のコストを先進国が払う事が、ある意味「気候変動の適応策」で大きな部分である。

汚染者負担の原則（PPP）は国際的な環境協定で負担の分担を話しあう一般的な出発である。

これは、環境汚染（気候変動での温室効果ガス排出）のコストが汚染を引き起こした人々によって負担されるべきであると述べており、直観的で論理的である。

すなわち、

「先進諸国は気候変動の根本の原因に対するより大きな責任を持つ、だから、発展途上国に気候変動のコストを払わなければならない」。

である。

この、論理的訴えにもかかわらず、PPPはアプリケーションでは概念上の難問がある：

• 汚染者は、国か、個人か、過去の世代か、民間ビジネスか？
• さらにまた、どのように、発展途上国の温室効果ガス排出への増加している貢献をどう捕らえるべきか。

これらの問題を解決しなくてはいけないが、そうそう待ってもいられないので、気候変動のコストを払う枠組みが、マラケッシュで行われたCOP7で決められた：

• the Least Developed Countries Fund (LDCF):　５千万ドル
• the Special Climate Change Fund (SCCF):　１億７千２百万ドル
• the Adaptation Fund:　９千１万ドル

この金額を大きいととるかどうかわかれるところだが、アフリカのあるグループは必要な金額を年間６００億ドル以上としている。

今の所ギャップが大きすぎるな。

「間違った認識フレーム」と意識調査

今回の短いストックホルムの滞在も終わってしまった。夏に来る分には楽しい場所だ。前回4月の頭にきたときは、まだ雪が残っていたのでたまらない。

今回、ストックホルムにきた理由のひとつは生徒に行動経済学のひとつである「選択」による経済分析をおしえるため。もともとは、McFaddenが200年のノーベル経済学賞と取った交通分析に使われていた手法だが、今は交通だけでなくマーケティング、医学、環境の分野でも使われている。

メインにおしえたのはこの分析だが、トバレスキーとカーネマンがノーベル経済学賞を取った話もまぜたが、これが結構受けが良かった。

マクファデンの「選択」の話はもちろん、経済学の合理化ができている人間の話で、トバレスキーとカーネマンの話は合理化できていないとどうなのかといった話である。

これは実際にトバレスキーとカーネマンが使った例である。

二つのくじがあるとする。

一つ目のくじ引きで「当り」と「はずれ」を引く確率は以下のとうりである。

「くじ１」

確率カクリツ　(白)90%（赤）6%（緑）1%（青）1%（黄色）2%

支払シハラい $0　　　+$45　　+$30　　 -$15　　　-$15

もうひとつのくじの「当り」と「はずれ」の確率は以下とする。

「くじ２」

確率カクリツ　(白)90%（赤）6%（緑）1%（青）1%（黄色）2%

支払シハラい $0　　　+$45　　+$30　　 -$10　　　-$15

どちらのくじを引くほうが良いであろう。

答えは簡単で「くじ２」だ。青玉を引く以外、結果は同じで青玉を引いた場合、二つ目の結果のほうがましである。

それでは、次の場合はどうだろう：

「くじ３」

確率カクリツ　(白)90%（赤）6%（緑）1%（黄色）3%

支払シハラい $0　　　+$45　　+$30　　 -$15

「くじ４」

確率カクリツ　(白)90%（赤）7%（緑）1%（黄色）2%

支払シハラい $0　　　+$45　　-$10　　　-$15

20秒ほどで判断すると・・・・・。

「くじ３」と答える人が多い。実際は「くじ４」である。最悪「-$15」と最高「+$45」な状況は、共におなじである。それでは期待される結果はというと、確率×支払いの合計で、「くじ４」である。

なぜ間違った判断を下すかというと、「くじ４」は損する玉が2種類あることに惑わされるのだ。つまり、「間違った認識フレーム」が合理的な意思決定を妨げる結果になってしまっている。

これはアンケート調査をするときでもおなじである。複雑な様式では「間違った認識フレーム」を作ることになるので、時として正しい意識調査ができない。

個人的にはこのような事に時間を割いて、質の良いデータを得ることのほうがモデル化に時間を割くより大事だと思っている。

経済学から見る、「サーフィンに行きたい」弾力性

昨日は夏場がよくなる場所でサーフィンをしたが、ズバッといく波に乗れてよかったです。ようやく、最近ニュージーランドにいた頃の感覚が戻ってきた気がします。オックスフォードにいた7年は「サーフィン暗黒時代」でした。

やろうと思えば、オックスフォードからでもサーフィンはできたのだが、強烈な博士過程のプレッシャーでおかしくなっていましたから、場所のせいにはしてはいけないですね。

経済学には弾力性のといった考えがある。ウィキペデアによると：

弾力性 - Wikipedia: "経済学において弾力性（だんりょくせい、英語：elasticity）とは、ある変数の変化率ともう1つの変数の変化率の比である。一般に、「AのB弾力性」という言葉があった場合、Bの変化率に対するAの変化率（＝Aの変化率／Bの変化率）である。"

つまり、

• Aを「サーフィンに行きたい情熱」
• Bを「サーフスポットへの距離」
  

とする。

ここでAの変化率／Bの変化率は、サーフスポットまでの距離から見た、「サーフィンに行きたい」弾力性である。

もし、オックスフォードにいた頃の「サーフィンに行きたい」が非弾力的でなかったら、僕はどんなにサーフスポットが遠くても、サーフィンに行っていたことだろう。「サーフィンに行きたい」需要曲線の傾きは、サーフスポットへの距離に対して急になる。だから、どれだけ海から遠く住んでいようとも、「サーフィンに行きたい気持ち」あまり減らない。

この、個人的な需要曲線を集めることができたら、サーフィンの価値の需要曲線が見つけられるんだけどね。

サーフィンの金銭的価値の決め方

お金とは物々交換の代わりに、複雑になった人間の活動をスムーズにするための血液であり、経済学とはそのお金を活動の指数として示すことである。つまり、経済学とは、「成金になってやる！」と言うやましい考えではなく、人間活動がどれほど貢献しているかを、他の経済活動と比べてみようと言っているのである。

そこで、ものや行動の価値を決めるのは主観的であり、比較によるものである。例えば、

少しありえない話だが、似たような二つのサーフ・スポットに隣接する駐車場があったとしよう。

１：100メートル乗れるポイント・ブレークの波で、駐車料金は1000円
２：150メートル乗れるポイント・ブレークの波で、駐車料金は2000円

この場合1メートル走れる波の価値はいくらだろう？単純に1000円割る100メートルで「メーターあたり10円」は間違いである。

１と２の差は2が50メートル長く走れて、1000円余分にはらう、つまり「50メートル長く波に乗るために、1000円余分に払う」のである。そこで、1メートルの波の価値は1000円割る50メートルで、20円である。

しかし、価値とは主観なので、もしあるサーファーの「波の価値」がメートルあたり20円以下なら、１のサーフ・ポイントを選んで１の駐車場にとめるべきである。

当然、彼・彼女の「波の価値」がメートルあたり20円以上なら、２の駐車場にとめるべきである。

サーフィンの経済学でした。

旅行業界に見るサーフィンと経済発展

サーフィンの経済効果についてここ数日考えては、メールでやり取りしているが、考えれば考えるほど大きなイシューであることに気付かされる。

サーフィンほど旅に密着したスポーツも珍しいだろう。僕も過去にサーフボートとテントをもって海外のサーフスポットを回ったこともある。サーフィンの旅行業界への貢献度は思っているより大きいだろう。

バリなど、サーフスポットがそのままビーチリゾートに変わったようなものだ。発展を遂げた島は良かった事ばかりでなく、渋滞、犯罪、乱開発などの問題もある。電気も水道もない昔のインドネシアのニアス島でサファリをしたことがあるが、今はリゾートホテルがあるそうだ。一回り昔の話なので、想像できないような変貌を遂げているかもしれないが、第二のバリになっていなければよいな。

離島の経済学２

この島で友人のビジネスプランの相談に乗った。興味深く、やれることなら参加と手伝いを続けたいと思う。

話して気づいたことは、東京への憧れは捨てるべきだと思う。ミニ東京もしくはミニ京都を目指しても、結局東京にも京都にもかなわない。だから、結局みんな東京を目指して、東京に一極集中してしまう。

単一化する、「質の良い労働者」を目指す教育を受けてきたので、これはしょうがないことなのかもしれないが、今からでも地方の「人とは違っても良い価値観」を持っていこうではないか。


インターネットの世界は自分達で情報を発信していけるのし、誰かがその情報を受け取ってくれていると思うので、ニッチな本当の自分の勝てる事で勝負するべきだと思う。

東京のスマートなオフィスを模倣するより、島の小さな工場から生まれるベンチャーのほうが数段かっこよいと思う。

離島生活の経済学

離島生活を始めたが、始めてすぐに息子が病気で本土で入院することになった。交通費だけで、数万円。離島に帰れないので、入院費と付き添いの滞在費を考えると一週間でかなりの出費となる。

僕はある意味離島生活を選んできたので、文句は言えない部分があるが、離島で生まれ育った人は不公平に考える人もいるだろう。何でもかんでも、「国が補助しろ」と言うのが好きではないので、フェリーに乗りながら、民間でどうしたらよいだろうと考えてみた。

最初に思いつくことは保険。これらのことを保険に組み込む。もし、明確に説明する義務が無いのなら、運送費のように離島料として、上乗せして自動的に本土への医療にかかわる費用にも保険がかかるようにしても良いのではないかと思った。

なかなかいいアイデアかとおもったが、離島からの本土に行かなくては行けない医療の場合にも思ったほどお金がかからないことが判明した。親戚が近所に住んでいるので、そこで泊まらせていただいている。お昼も何度か作っていただいた。彼らが、離島に来たときは同じような出向かいを受ける。このもちつもたれつの関係はGDPなどの経済効果しては測定されない。もらい物、助け合いなど、貧しくてもやっていける経済が離島にはまだある。これを無理やり金銭かする必要は無いが、グローバリゼーションの中でもいろいろと問題もありますね。