環境研究

公海漁業の経済性

Enric Sala1*, Juan Mayorga1,2, Christopher Costello², David Kroodsma³, Maria L. D. Palomares⁴, Daniel Pauly⁴, U. Rashid Sumaila⁴, Dirk Zeller⁵

1 National Geographic Society, Washington, DC 20036, USA.

2 University of California, Santa Barbara, Santa Barbara, CA 93106, USA.

3 Grobal Fishing Watch, Washington, DC 20036, USA.

4 The University of British Columbia, Vancouver, British Columbia, Canada.

5 The University of Western Australia, Perth, Western Australia, Australia.

*責任著者。Email：esala@ngs.org

Copyright © 2018 The Authors, some rights reserved; exclusive licensee American Association for the Advancement of Science. No claim to original U.S. Government Works. Distributed under a Creative Commons Attribution NonCommercial License 4.0 (CC BY-NC).

国家の管轄外の海域（公海）における漁獲による生態学的影響は広く研究されているが、ここで操業している船団の費用及び収益についてのデータがごく少ないことから、その経済的合理性を明らかにすることは難しい。現在、新たに集積された衛星データと機械学習とによって、我々は、個々の公海上の漁船をほぼ即時的に追跡できるようになった。これらの技術上の進歩は、我々が、公海漁業の操業、費用及び利益を定量化したり、公海漁業が経済的な意味を持つのか否か及び意味を持つ場所や時期を評価したりする助けとなっている。我々は、世界の公海漁業船団を特徴付けし、全球的、国別及び個別船団のスケールにおける公海漁業の経済的利益について報告する。我々の結論は、現在の規模での漁獲を可能にしているのは政府からの多額の助成金であり、これなしでは現在の公海漁場の54％もが現行の漁獲率では採算がとれないであろうことを示している。漁獲の採算性のパターンは、国、漁獲の形態及び港からの距離によって大きく異なっている。深海底トローリングは、しばしば助成金の恩恵によってのみ経済的な純利益をもたらし、世界最大級の漁業船団による大量の漁獲は、助成金及び低い労務費がなければ総じて採算がとれない。これらの結論は、最近の助成金及び公海における漁場管理の再編に対する要求を裏付けるものとなっている。

はじめに

国家の管轄外の海域（海洋表面の64％を占める「公海」）における漁獲は、少数の漁業国が支配するところとなっており、これらは、この国際的に共有される海域における漁業による利益のほとんどを得ている（1 ）。拡大した公海漁業の合理性には、その環境に対する影響及び経済的な採算性の不確かさから、疑問が呈されてきた（2 ）。深海底トローリングは、千年以上生息してきた深海性サンゴ等を含む固有の生物多様性を有する脆弱な生息域を毀損することがある（3 ）。マグロ類（tuna）、サメといった、公海と国家の管轄内の海域（排他的経済水域（EEZ））との間を移動する高い回遊性を持つ種は、集中的な漁獲によって過度に搾取される傾向にある（4 ）。国際水産物持続財団（ISSF）は、マグロ類の管理された生息量の57％が健全な豊富さの水準にあると考えられるとしているが、13％は過剰に漁獲されており（5 ）、過剰漁獲されていない種であっても、長期的にはバイオマスのわずかな減少を示しており（6 ）、バイオマスの増加があれば恩恵を受けるであろう。海洋性のサメは、その44％が危機的状況にあるが（7 ）、サメの漁獲が総じて規制も監視もされていない公海で多くの時間を過ごす（8 ）。

公海における漁獲の環境に対する影響はよく研究されているが、透明性及びデータの欠如が、公海漁業の経済的な費用及び利益についての信頼できる評価を妨げている。各漁場についてのデータは、この広大な海域における漁獲量が2014年には世界の漁獲量の約６％及び世界の漁獲による収益の８％にもなることを示している（www.seaaroundus.org/data/#/globalを参照）。しかし、遠洋漁業をめぐる高度の秘密性が、操業及び関連する費用の算定を妨げてきた。それでも、機械学習及び衛星データにおける最近の技術の発展によって、いまや我々は、個別の船舶のレベルで地球全体にわたるいっそう正確な操業の像を得ることができる（9 ）。この能力は、公海漁業を研究して、公海における漁獲には採算性があるか否か、政府からの助成金が現在の水準での漁獲を可能にしているか否か等の重要な疑問に応えるためのより透明かつ画期的な手法をもたらしている。

ここでは、我々は、（i）再構築法によって推計された世界の漁獲量及びその水揚後の価格、（ii）衛星によって推測される操業及び船舶の特徴に基づく漁獲の費用及び（iii）国ごとに推計された助成金を用いて、世界の公海船団を詳細に特徴付けし、また、公海漁業の経済的な純利益を推計する。我々は、公海漁業に経済的合理性はあるか否かを理解するという目標を以て、漁具の種類、船籍国及び国連食糧農業機関（FAO）の海域ごとの公海漁業の利益について報告する。

結果

世界的なパターン

ごく最近まで、公海漁業船団の構成は、総じて明確でなく、こうした透明性の欠如が、この地球上の巨大な領域における漁獲の経済的合理性についての真摯な分析を阻んできた。新たな技術によって、このかつては地球上で最も見えにくかった部分に光が当たることとなった。自動船舶識別装置（AIS）及び船舶監視システム（VMS）を用いて個々の船舶の行動、漁撈活動その他の特徴をほぼ即時的に追跡する全球漁撈監視（GFW）データベースを用いて、我々は、2016年に公海上で活動した少なくとも3,620隻の個別の漁船を特定した（図１）。我々は、漁船そのものに加えて、公海漁業船団の活動にとって重要な35隻のバンカー船（漁船に給油するタンカー）及び154隻のリーファー船（積替えと呼ばれる、漁船からの漁獲物の受取り作業が行われる冷凍貨物船）も追跡した（図S2及び表S6）。わずか６か国（中国（中華人民共和国）、台湾（中華民国）、日本、インドネシア、スペイン及び韓国（大韓民国））が、世界の公海漁業船団の77％及びAIS/VMSから推定される操業（kW時（kWh）で測定される）の80％を占めている。公海上の船舶の活動の59％が流しはえ縄を用いるものであり、これは全操業日数の68％にもなる。公海上における漁具の使用の上位４つは、流しはえ縄、巾着網、イカ釣り及びトロール網である（図１及び表S2）。

図1.公海漁業船団。2016年にGFWによって探知された、船籍国ごと及び漁具の種類ごとの公海漁船の数。

ここで特定された世界の公海漁業船団は、2016年には累計510,000日を海上で過ごしており、その77％において漁獲をし、１隻あたりの平均在海日数は141日である（表S1）。公海上における漁獲とEEZ内における漁獲とに船舶が費やした時間の比は、船舶が実施した漁獲の種類によって様々である（図S1）。

こうして世界の公海船団を特徴付けすることによって、公海漁業の総費用を詳細に推計することができる。船の全長、トン数及び主機関出力、漁具、船籍国、航海ごとの漁獲及び移動の形跡、速力等、漁獲の費用に影響する要素についての船舶レベルのデータを用いて、我々は、2014年（再構築法による空間的に定位された世界の漁獲量データが利用できる直近の年）における公海漁業の総費用が、62億ドルから80億ドルの範囲にあると推計している（表１）。総費用の不明確さは、主に労務費、特に最も高い総費用が示されているものの往々にして漁場ごとのデータがわずかしかない中国及び台湾のものによって生じている。

2014年の公海における総漁獲量は440万メートルトンで、これによる総収益（米ドルによる、漁獲物の水揚後の価格）は、76億ドル（表１）となっている。世界の公海漁業からの収益の64％は、中国（21％）、台湾（13％）、日本（11％）、韓国（11％）及びスペイン（８％）の５か国のみによって計上されている。国ごと及びFAO海域ごとの公海における漁獲量は、操業とともに著しくかつ明確に増加（R²＝0.46、P＜0.001）している（図S4）。漁獲物の水揚後の価格から我々が推計した費用を差し引くと、公海漁業の経済的な純利益の経験ベースの第一推定値が得られる。

我々は、世界的には、公海漁業の（助成金を含まない）利益が３億6,400万ドルの赤字から14億ドルの黒字の範囲にあると推計している（表１）。我々は、各国政府が公海漁業に対して42億ドルを助成していると推計しており、これは、公海漁業による経済的な純利益を大きく超えている。この結果は、我々が見ている世界的スケールの公海漁業が助成金なしでは（総計レベルでは）成立しないであろうことを、また、赤字のほとんどが中国、台湾及びロシアにおいて生じていることを示している（表１）。利益についての我々の推計と国レベルでの助成金とを連結すると、助成金によって修正された公海からの利益は、38億ドルから56億ドルの範囲にあることが示される。

| 漁獲量 | 収益 | 費用 |  | π | 助成金 | π*
| 下限 | 上限 |  | 下限 | 上限 | 下限 | 上限
世界 | 4391 | 7656 | 6228 | 8020 |  | −364 | 1428 | 4185 | 3821 | 5613
中国 | 1523 | 1624 | 1563 | 2041 |  | −418 | 60 | 418 | 1 | 479
台湾 | 545 | 983 | 1048 | 1220 |  | −237 | −65 | 244 | 6 | 179
韓国 | 403 | 807 | 553 | 605 |  | 202 | 254 | 409 | 612 | 664
スペイン | 248 | 637 | 434 | 492 |  | 145 | 203 | 603 | 749 | 807
日本 | 213 | 816 | 639 | 639 |  | 177 | 177 | 841 | 1018 | 1018
エクアドル | 194 | 271 | 95 | 186 |  | 85 | 176 | 22 | 107 | 198
インドネシア | 192 | 384 | 178 | 260 |  | 123 | 206 | 102 | 226 | 308
ロシア | 188 | 195 | 153 | 309 |  | −114 | 42 | 12 | −102 | 54
メキシコ | 107 | 252 | 81 | 184 |  | 68 | 170 | 32 | 100 | 202
アメリカ | 93 | 377 | 100 | 162 |  | 216 | 278 | 256 | 471 | 533
ノルウェー | 86 | 107 | 77 | 88 |  | 19 | 30 | 14 | 33 | 43
フランス | 58 | 235 | 78 | 86 |  | 148 | 157 | 195 | 344 | 352
セーシェル | 55 | 50 | 26 | 50 |  | −1 | 24 | 10 | 9 | 33
パナマ | 55 | 104 | 32 | 66 |  | 38 | 72 | 25 | 63 | 98

表1.公海漁業の経済性。国別の漁獲量（1000メートルトン単位）、収益、費用、助成金並びに助成金を含まない（π）及び助成金を含む（π*）利益。表中の貨幣価値は、全て100万米ドル単位。これら14か国が、公海における漁獲量の90％を占める。

我々は、この計算を広域的に行い、現に漁獲が行われている公海の19％が、助成金及び我々が推計した最低の労務費を以てしても、現在の漁獲率では採算性を示しえないことが明らかになった（図２）。より高い労務費及び各社がいまだに助成金を受けているという事実を仮定すると、採算がとれない海域は、19％から30％にまで増える。最後に、助成金及び労働者の低賃金がなければ、採算がとれない海域は54％にまで増え、助成金及び/又は低い労働対価によらなければ、現に漁獲が行われている公海漁場の半分以上が現在の漁獲率では採算がとれないであろうことが示される。

図2.公海における漁獲の世界的なパターン。（A）操業、（B）経済的な費用、（C）収益（漁獲物の水揚後の価格）、（D）助成金を含まない利益、（E）助成金を含む利益及び（F）助成金及び低い労務費による利益。費用及び利益の価額は、下限と上限の推計値のスケールされた平均である。

その公海漁業船団に対して最も多額の助成金を与えている国は、日本（世界の助成金の20％）とスペイン（同14％）であり、これに中国、韓国及びアメリカが続く（表１）。注目されるのは、これらの国において、その公海からの利益の推計値の４倍を超える助成金がみられる日本を極端な例として、助成金が漁業の利益を大きく上回っていることである。公海における総漁獲量の53％を占める17か国については、現在の漁獲率では政府からの助成金がなければ採算がとれないであろう（表S5）。これらの国のうち、中国及び台湾だけで公海における総漁獲量の47％を占めており、このことが顕著である。助成金によって採算がとれているのか否か、助成金の額、そしてこれらの助成金の多くが漁獲の限界費用を下げているという事実は、助成金がなければ公海漁業活動が大きく変化するであろうことを示している。

こうした公海の力学は、どの漁場において発現するのであろうか？我々は、主にマグロ類、サメ等の大型で移動性の高い高価格魚種を対象とする流しはえ縄漁及び巾着網漁が、最も採算性が高い公海漁業であることを発見した（図３）。他の全ての漁場は、わずかに採算がとれるか不採算かのいずれかである。我々の推計によれば、深海底トローリングは、現在の漁獲率で政府からの助成金がなければ、助成金算入前の赤字が年間最大２億3,000万ドルと、世界的には採算性がなくなる。同様に、イカ釣り漁船は、平均すると、助成金なしでは推計で年間最大３億4,500万ドルの赤字という全くの不採算となるが、国ごと、漁具の種類ごと及び漁場ごとの経済性の空間的なパターンを見てみると、その様相は、かなり複雑なものとなる.

図3.公海漁業の経済的な純利益。（A）主要な漁業国ごと及び（B）漁具の種類ごとの、助成金を含まない（π）及び助成金を含む（π*）漁業の利益の推計値（100万米ドル）の範囲

漁獲の空間的なパターン及び採算性

漁獲は、公海上で地理的に広範に行われているが、その範囲は、これまで考えられてきたよりも狭いようである。我々は、分解能0.5ﾟの空間格子を用いて、2016年における漁獲が１億3200万km²、すなわち公海の57％において行われたと推計している。格子の分解能を0.25ﾟにすると、この値は48％にまで下がる。公海上の操業は、ほとんどが北緯45ﾟから南緯35ﾟまでで行われている（図２）。操業のホットスポットは、中国、台湾及び韓国のイカ釣り漁船に占められているペルー、アルゼンチン及び日本のEEZ境界、深海底トローリングが行われるジョージ堆沖及び北東大西洋、そして、小規模ではあるが多くがマグロ類はえ縄/巾着網船団と結びついている中部・西部太平洋にみられる。公海漁業の空間的な足跡は、はえ縄漁船のものが最も広範であり、巾着網漁船は赤道周辺海域に限られ、イカ釣り漁船はほとんどがペルー、アルゼンチン及び日本のEEZ境界で活動し、また、深海底トロール漁船は、大陸棚の端部及び海山に限られている（図S3）。

中国及び台湾は、空間的に最も大きな足跡を残しており、日本、スペイン及び韓国がこれに次いでいる（図４）。多くの海域において、（助成金なしでは）採算のとれない公海漁業が、日本、スペイン及び韓国にとっては（助成金ありで）採算がとれる漁業に変わるという世界的なパターンが現れている。しかし、助成金を含む利益の世界的な分布は、インド洋西部のように、いまだ中国及び台湾にとっては明らかに赤字となっている多くの海域を示している。中国及び台湾による漁獲は、多くの場所で、推定される低い労務費込みで、すなわちこれらの国々の平均労務費をそれぞれ30％及び53％低くすることによってしか採算がとれるものとならない（表S5）。

図4.公海漁業の国別のパターン。漁船の主要な船籍国５つについての、助成金を含む及び助成金を含まない公海漁業の平均利益。

経済的な採算性も、国、漁場及びFAO海域ごとに大きく異なっている（図５）。このレベルでの分析は、直接的な経営上の意義を以て、個別の漁場の経済性を理解するために最も重要なものである。最も重要な公海漁業国についての結果を、以下に示す。

図5.公海漁業の利益の空間的パターン。（A）FAO海域、（B）国別の助成金を含まない利益、（C）漁具の種類別の助成金を含まない利益。

中国

中国は、採算性が最高の漁場と最低の漁場の両方に展開していることから、公海漁業における最も大きな経済上の格差をみせている（図５及び表S7）。中国及び世界の公海上の活動で最も採算性が高いのは、北西太平洋におけるものであり、ここでは、中国本土からの近さゆえに、燃料費の支出はごく一部分でしかないものと推計される。北西太平洋におけるはえ縄漁及び海底トローリングは、（助成金を含まない）平均利益がそれぞれ３億2,500万ドル及び１億1,100万ドルであると推計される。中国の他の漁場のほとんどは、採算がとれていないと思われる。その最低のものが南西大西洋であり、ここでは、中国本土近傍に比べて漁獲の費用が４倍になるものと推計される。中国の全ての漁業のうち最も不採算なものが、南西大西洋における海底トローリングであり、（助成金を含めてさえ）平均して9,800万ドルもの純損失がみられる。中国のイカ漁業は、一貫して不採算であり、ペルーのEEZ沖でのみ、助成金によって採算がとれている。

台湾

中国本土と同様に、北西太平洋における台湾の公海漁業は、最も採算性が高い（図５及び表S7）。北西太平洋における台湾のはえ縄漁及びイカ釣り漁は、世界的にも、助成金を含まない採算性が最も高い公海漁業である（平均利益は、それぞれ１億9,300万ドル及び6,300万ドル）。これ以外の海域における台湾のはえ縄漁は、採算がとれていないと思われる。中西太平洋及び中東太平洋におけるはえ縄漁の実績は、平均してそれぞれ年間6,500万ドル及び6,300万ドルの赤字であると推計される。中国と同様、台湾の公海漁業は、低い労務費を仮定してようやく採算がとれている（表S7）。

日本

中国及び台湾とは対照的に、日本の公海漁業は、殊に中東太平洋及び中西太平洋において、はえ縄漁の助成金を含まない利益がそれぞれ２億500万ドル及び１億1,300万ドルと、おおむね利益をあげている（図５及び表S7）。日本の中西太平洋における一本釣り漁業並びに南大西洋及び東部インド洋におけるはえ縄漁も、助成金なしで採算がとれている。驚くべきことに、日本のマグロ類漁業で最も採算性が低いのは、日本に近い北西太平洋におけるものであり、助成金によって採算がとれるようにされなければ、この漁場では経済的な純損失が生じる。

韓国

韓国の最も採算性が高い公海漁業は、中西太平洋におけるはえ縄漁（助成金を含まずに１億7,300万ドル）であり、大西洋南極海域における海底トローリング（１億2,900万ドル）がこれに次ぐ（図５及び表S7）。アルゼンチンEEZ沖及びフォークランド（マルビナス）諸島沖における韓国のイカ釣り漁も採算がとれている（助成金を含まずに9,100万ドル）。韓国で最も採算性が低い公海漁業は、南東大西洋における海底トローリングであり、その費用は、助成金を加えてなお収益を上回っている。その次に採算性が低い韓国の漁業は、南東太平洋におけるはえ縄漁である。

スペイン

スペインの最も採算性が高い漁業は、インド洋西部におけるはえ縄漁であり、南東太平洋、西アフリカ沖及び南西太平洋におけるはえ縄漁がこれに次ぐ（図５及び表S7）。ただし、中東太平洋、インド洋西部及び中東大西洋（西アフリカ）におけるスペインの巾着網漁は、助成金がなければ、現在の漁獲率では採算がとれない。南東太平洋における巾着網漁は、助成金を含めても採算がとれず、現在の海底トローリングは、公海のいずれにおいても、助成金なしでは採算がとれない。

その他の国々及び漁場

公海における深海底トローリングは、世界的に不採算となるパターンを示している（表S7）。各FAO海域における全ての国の海底トローリングの67％が、助成金なしでは採算がとれず、それらの操業のうち実に32％が、助成金を含めてさえ採算がとれていない。このことは、ここにおける漁業に対する奨励金についての明白な疑問を呈するものである。

VMSのデータを公開している唯一の船籍国であるインドネシアは、インド洋上の公海でのみ操業している。東部インド洋における巾着網及びはえ縄を用いたマグロ類漁業は、自国EEZの西端沖で操業するため費用が相対的に低廉であること及び船団の特徴、すなわち小さな発動機を持つ小型船舶であることから、助成金なしでさえ採算がとれる（図５及び表S7）。ただし、インド洋西部におけるインドネシアの漁業は、費用が漁獲物の水揚後の価格の15倍にもなると推計されることから、採算がとれていない。この結果は、インド洋のFAO海域において報告される漁獲量の大きな差異によるものであろう。

論考

我々の結果は、全般的にみて、公海漁業が推計42億ドル（助成金が算入される前の最も楽観的な推計による経済的な利益の２倍を超える）の政府からの助成金によって人為的に下支えされていることを示している。この経済的利益は、漁場、国及び港からの距離によって著しく異なっている。集計によると、中国、台湾及びロシアの船舶による現在の公海漁業は、助成金なしでは採算がとれていない。このことは、これら３か国だけで公海における総漁獲量の51％を占めていることから、全球的に顕著である。その他の諸国は、ほとんどゼロから年間２億5,000万ドルの範囲で利益をあげており、これらは、助成金によって著しく増やされている（例えば、日本、韓国、スペイン、アメリカ）。マグロ類等の外洋性の魚種の海面漁場には採算性があるが、その他ほとんどの漁場では、収支が均衡するのがやっとであり、イカ釣り漁（ほとんどが中国及び台湾の船団によるもの）や深海底トローリングは、総じて助成金なしでは採算がとれていない。特定の海域にあるいくつかの国の漁場には、政府からの助成金を含めてもなお採算がとれないものもある。

中国及び台湾にとっての不採算性は、著しい過剰漁獲と関係しているようである。中国は、その国内漁業の漁獲量の減少が現実になって後、1990年代に「遠洋漁業」を志向した船舶建造プログラムに取り組んだ。GFWのデータは、近年におけるその漁業船団の急激な減少を示しているものの、このプログラムは、中国が公海漁業の発展に対する関心を表明した2000年代を通じて続いていた（10 ）。一方、日本は、その大型マグロ類はえ縄船団による過剰漁獲を減らすための充分に文書化された廃船プログラムを実施してきた（11 ）。廃船とは、船舶が廃止・解体されることをいい、これは、船団の効果的な減少という結果をもたらした。

明白な経済的損失が現れているにもかかわらず、ある国がある公海の海域で漁業を行い続けうるのは、どのようなときであろうか？この行動が奨励金と一致することから、個別企業にとっては、公海上での操業を続けることによる純利益があるのだろう。最も明確な理由は、漁獲量の過少申告であり、これは、漁獲の収益及び利益の過小評価となって現れることになる。我々が分析に用いたデータによって、過少申告を修正しようと試みる漁獲量データが再構築された（12、13 ）。理論を基礎とする漁獲量の再構築については、再構築法の信頼性にまつわる不確実性の高さを示して、あるいはFAOの年次漁獲量報告書が「世界の漁場からの水揚げ量についての唯一の検証された情報源」であると主張して批判してきた分析者もいるが（14 ）、（15 ）を参照されたい。再構築されたデータは、FAOが報告した量（13 ）よりも30％多い漁獲量を示しており、これが、漁獲による収益及び利益についての我々の推計値を、FAOの生データを用いた場合に得られるであろう値よりも大きくしている。ただし、世界の漁獲量の再構築は、主に、各国のEEZ内における未報告の漁獲量を取り扱うものである。産業的に漁獲されるマグロ類その他の外洋性の大型魚種についてのデータは、おおむね様々なマグロ類の地域漁業管理機関（RFMO）から提供されている公式の報告のデータに基づくものであり、空間的な割付けの前に大量の廃棄分が追加されている（16 ）。よって、いくつかの公海上の海域における漁獲量は、なおも過少申告されたものである。

全体として、（i）現在利用可能な漁獲量データが実際の漁獲量を過少に示し続けていること、（ii）公海上における操業は少なく経済的利益のほとんどをEEZ内での漁獲に依っている船舶、（iii）本分析においては算入されていない政府からの助成金、（iv）不公正な賃金又は強制労働による費用の低減、（v）海上における積替えによる費用の軽減、という各要素の組合せによって、公海漁業は、最も不採算な漁場についても合理性があるものとなりうると推測される。漁場、すなわち南米における中国漁船のイカ漁に特有の追加的な市場的要因もあるだろう。我々の結果は、この漁場が採算のとれるものでないことを示しているが、アルゼンチンがそのEEZ内における漁を解禁する前の１月には、100隻を超える中国のイカ釣り漁船が小型のマツイカを獲るためにアルゼンチンのEEZ境界に集中している。イカの備蓄量の少なさ及び需要の大きさは、中国企業が、漁期の早いうちに漁獲して、我々の分析に用いられたものよりも高値をつけることを可能にしているのであろう（17 ）。我々は、これらの要因に、各国が経済的利益の如何にかかわらずその長期的な対外政策上の戦略の一部として漁業を行っている海域があるという、地政学的な理由を追加することができる。こうした戦略の例として、南極における中国及びロシアの船団による漁獲が報告されている（18、19 ）。

政府からの助成金の総額が世界の漁獲物の水揚後の価格の30ないし40％になることを示す先行研究があるが（20 ）、この研究は、殊に公海漁業について、助成金を、助成金がない場合の真の利益と比較できるようにするものである。公海漁業の費用についての最低額の推計によってさえ、助成金は、公海漁業による経済的な純利益の２倍以上となっている。助成金しだいで赤字か黒字かが分かれる漁業船団もあるが、いくつかの国では、助成金が極度に多く（殊に日本及びスペイン）、経済的な成果における中心的な役割を演じていると思われる。日本及びスペインの漁業船団の中には、採算をとるために助成金を必要とするとは思われないものもあるが、これらは世界的に最も大きな総額を得ている。政府からの助成金が（例えば、漁獲の限界費用に影響する燃料等に係る助成金によって）漁撈活動を促進する範囲において（20、21 ）、これらは、おそらくは基礎となっている資源ストックの持続性を犠牲にして、水産企業の最低線を人為的に引き上げている。

強制労働あるいは近代的奴隷制は、遠洋漁業において費用を低減する重要な要素であり、このことは、海上（強制労働を用いて）及び陸上（児童奴隷を用いて）の双方において明白となっている（22–24 ）。国によっては、公海漁業は、政府からの助成金及び低廉な労務費を前提にしてのみ採算がとれるものとなっている（主に中国及び台湾）。よって、おそらくは、不採算と思われる漁場は、労働者への不公正な給付又は全くの無給によって経済的な価値を有することができていると思われる。公海漁業は、便宜置籍・便宜港湾、積替えに対する規制の緩さ及び国際的な犯罪組織による沖合油井事業者・タックスヘイブンを利用した違法な活動（薬物、武器又は野生生物の密輸等）ともつながっている（25、26 ）。これらの違法な活動が公海漁業の合理性を成り立たせていることもあるのだろう。

海上における給油及び積替えも、これによって漁船が何か月間又は何年間も帰港せずに操業し続けることができることから、公海漁業の費用を低減させている（27 ）。バンカー船やリーファー船がなければ、公海漁業は、殊に積替えのためのリーファー船との会合を最も多く行っている中国にとって、採算性から程遠いものであろう。これらの結果は、中国のイカ釣り漁のように、いくつかの漁場がいかに慢性的に不採算なものであるか、また、これが助成金の供給、積替えの利用あるいは労働者への給付の少なさを以てのみ採算がとれるものであることを示している。

AIS又はVMSを装備していなかったり単にこれを止めたりしている船舶があることから、GFWのデータが全ての漁船を捕捉しうるものではないことが、我々の分析における注意点である。しかし、我々の分析にさらに多くの船舶を含めたとしても、公海漁業の推定費用がさらに増加して、船舶あたりの助成金が減るだけである。我々は、我々のデータと、国ごと、漁具の種類ごと及び地域漁場管理機関ごとの操業中の船舶の数について入手可能な最良の推計値とを比較して、衛星によって捕捉されている船団の割合を推定し、観測しきれていない分の操業を補正するための係数を算出した（補足資料を参照）。この計算は、GFWのデータにない船舶がデータセット中にあるものと同様に活動的であり、かつ行動しているという仮定によるものである。もしこの過程が維持されず、かつ、捕捉されていない船舶が公海上では活動的でない及び/又はEEZ内でより多く操業しているとすれば、我々の割増しされた推計値は、公海における操業を過大に推計していることになる。中西太平洋における中国のはえ縄船団・巾着網船団等の多くの大型船団について、我々は、活動中の漁船の90％超を観測しており、我々が追跡できていない船舶を算入するための補正係数は小さなものとなっている（表S3）。しかし、中西太平洋における台湾の小型はえ縄船団（40％）、南大西洋における中国のイカ漁船団（48％）等、捕捉率が著しく低い船団は多い。全体的には、捕捉されていない船舶の分を補填するための増分は20％となっている。

我々の分析において、労務費は最大の不確実性の元であり、これは、総利益についての我々の推計の不確実性の68％を占めている。賃金及び労働者への給付スキームは、船団ごとでも国ごとでも大きく異なっており、人権侵害や近代的奴隷労働が報告されている公海船団・遠洋船団もある。我々は、各国の労務費の上限及び下限についての保守的な推計値を用いることによって、この不確実性に対処した。それにもかかわらず、不公正な賃金や無賃労働が、費用の下限をさらに引き下げ、いくつかの船団の採算性を向上させている。例えば、乗組員の賃金が我々が現に用いている推計値の下限を20％下回っているとき、総利益の推計値の上限は、26％高くなる。これ以外の不確実性（32％）として挙げられるのが燃料費であり、これは、各船舶の推定燃料消費率によって決定される（素材及び手法を参照）。最後に、我々は、世界の平均的な燃料価格を用いており、これは地域ごとの価格差を反映したものではない。これは我々の結果に影響するものであるが（例えば、燃料価格の10％の変動は、推計される総費用を７％変動させるに至る）、各船舶が使用する燃料の出処及びこれに支払われた価格の追跡は、強い仮定を必要とし、また、海上における給油という慣習ゆえに、いっそう複雑なものである。

我々は、漁業の利益を算出するために、世界についてFAOの統計値及び再構築されたデータがともに利用可能な直近の年である2014年の、再構築された漁獲量に対する水揚後の価格を用いている（15、28、29 ）。費用を推計するためには、（AIS及びVMSの最も完全なデータベースが得られている年である）2016年についての操業データが、2014年における世界の平均燃料価格と組み合わせて用いられている。２年間の差があるデータを使うことによっていくらかの食い違いが生じうるが、我々は、2016年における公海操業が2014年における操業をよく近似するものと考えている。このようなことがいえる証拠としては、規模の大きい産業的な漁業船団による燃料需要の短期的な価格弾力性の小ささがある（9）。我々は、操業の空間的分布がそのままであったと仮定して、2014年のほうが燃料価格が高かったことを反映させて、操業を調整するために弾力性の推定値（−0.06）を用いた。

漁業の利益は、燃料費、水産物の価格、気候、水産物ストックの変動等の要因につれて長期的に変動するものである。我々の分析は単一年についてのものではあるが、公海における漁獲量及び収益のわずかな増加は、2010年から2014年にかけての燃料費の高値安定を伴って、我々の推計による利益がこの10年期の前半における平均的な状態又はこれよりわずかに大きな額を示しているであろうことを示している。さらに、我々の計算が設備投資を含んでいないことから、公海漁業の費用は、過小評価されがちである。例えば、2014年における日本（設備投資に係る情報が唯一入手可能な国）の遠洋漁場に対する設備投資は、年間総支出の約40％にあたり、これによって同国の（助成金を含まない）利益が、１億7,700万ドルからほぼゼロにまで減少している。ただし、2014年以来、燃料価格が約50％下落しており、我々は、（助成金を含まない）総利益が７億2,000万ドルにまで増加しているものと推計している。現在の燃料価格が維持されれば、この10年期の後半における公海漁業の採算性は著しく高まり、その政府からの助成金への依存度は下がるであろう。より最近の操業、漁獲量及び費用のデータが入手できるようになるにつれて、公海漁業の経済性の時間的な変動は、よりよく評価されうるようになるであろう。

衛星データ及び機械学習技術は、かつては推測することしかできなかった事象を定量的に評価できる、新たな透明性の時代を拓いてきた。本研究は、空間スケール、国及び漁場をまたいで公海漁業の経済的な採算性を知る方法を提示するものであり、これは今後もほぼ即時的に更新されうる。我々の結果は、マグロ類漁業等の主な外洋漁業における全体的な採算性にかかわらず、多くの漁場において現在の水準の漁獲圧力には経済的合理性がないことを示している。公海漁業が基本的には高所得の国々の市場に仕向けられるマグロ類、イカ、深海魚といった高価値の漁獲物を主な対象としていることから、公海漁業の継続又は強化を指向するであろう食糧安全保障の議論は、誤導されたものであると思われる（30 ）。

我々の知見は、公海漁業を大きく再編して保全と経済的潜在力とを整合させることに対する要求の高まりを支持する経済的な証拠を示すものである。こうした再編は、漁獲可能量の制限等のよりよい漁場管理・海洋の保護・革新的な資金調達の組合せを含むものとなるであろう（31 ）、しかし、我々の最も直接的な知見は、公海漁業活動を本質的に変えることができるのは助成金の見直しだということである。漁場管理の強力な再編は、これが強力な漁獲量制限を伴うことを前提とすれば、助成金の存在下にあっても代替策の一種として作用するであろう。同様に、公海全域でさえありうる広い海域の閉鎖が、移動性の魚種について、殊にそれが過剰漁獲されているのであれば、保全の目標とともに漁獲による経済的利益の増大を達成しうることを示してきた、いくつかの著作もある（1、32 ）。我々の分析の不確実性は、殊に労働慣行について、漁業における監視及び透明性を増大させる必要性を浮かび上がらせている。ここで示された追加的な証拠は、2018年には国連が公海における生物多様性の保全に関する新たな合意について交渉するための議論を開始することから、最も効率的な方法で政策目標を定めるための出発点として役立ちうる（33 ）。

素材及び手法

公海漁業船団

我々は、世界の公海漁業船団を、その操業の５％超を公海において行っている漁船及び（i）AISのメッセージにおいて自ら漁船であることを通報しているもの（ii）公式の漁船登録に合致するもの又は（iii）GFWのニューラルネットワークモデルによって漁船に分類されるもの、として定義した（9 ）。さらに我々は、AISデータに基づいて、海上で公海漁業船団と会合したバンカー船及びリーファー船を取り込んだ。我々は、公海上で５％以上の期間を過ごす全てのインドネシア船舶を取り込むために、これらのデータをインドネシアのVMSデータを以て補完した。船舶の特徴、乗組員、速力及び燃料消費量の詳細については、補足資料を参照。

操業

我々は、2016年における日数、時間数、kW日及びkW時を単位として、船舶の活動及び操業を推計して報告している。日数は、船舶がAIS又はVMSの信号を能動的に発信した日の数を合計することによって計算された。入港中の期間は、船舶が海岸から1,000m未満の距離にあって船速0.1ノット未満の場合には位置情報を棄却することによって除かれている。各船舶について、活動日数に船舶の主機関出力を乗じてkW日単位のエネルギーが推計された。我々は、AIS/VMSの通報位置ごとにその前後の位置通報間の経過時間の半分として時間数を推計し、この時間数に船舶の主機関出力を乗じてkW時単位のエネルギーを計算した。各位置は、GFWのニューラルネットワークモデルを用いて操業中と非操業中とに分類され、この分類を用いて、活動的な操業が移動その他の活動から区別されている。我々は、不正な座標（例えば、北緯90ﾟ超）を有する位置通報を除外することによってAIS/VMSデータのノイズを除去し、５地点を超える航跡の区間のみを確保した。

船舶の総数に対するGFWが捕捉した船舶の比率は、国ごと及び漁具の種類ごとに異なる（補足資料を参照）。例えば、中国については、2016年の西部・中部太平洋における巾着網漁船の100％及びはえ縄漁船の95％が捕捉されているとみられるが、イカ釣り漁船は70％にとどまる。我々は、全ての公海漁業船団並びにリーファー船及びバンカー船について、公海漁業の費用及び利益をスケールした推計値を報告している（表S5及びS6）。

我々は、2014年における漁獲の費用を計算するために、世界の大規模な産業的船団の燃料需要の短期的な価格弾力性についての公表された推計値を用いて操業の総数を調整した（9 ）。これによって、2016年の公海における総操業数について、5.8％の減少が推計されることとなった。

漁獲の費用

我々は、漁獲の費用について、個々の船舶の行動及び特徴を計算に入れて船舶１隻・１年あたりの燃料費及び労務費の総額を推計する、活動ベースのモデルを作成した。次に、我々は、総費用を計算するために、燃料費及び労務費が示されて適宜にスケールされた総費用の割合についての推計を用いた。各船舶の総費用は、0.5ﾟ単位の格子ごとに漁獲に用いられたエネルギーに比例して空間的に配分された。

燃料費

我々は、個別の船舶（i）及びAIS/VMSの位置情報（j）について、各位置における時間（T）に燃料消費の推定値（C）及び四半期ごとの世界平均の燃料価格（π）を乗じることによって、主機関及び補助機関の燃料費（FC）を計算した。

FCi,j＝Ti,j×Ci,j×p

各位置に関連付けられる時間（T）は、直前の位置及び直後の位置における時間の平均として推定される。

Ti,j＝ | 　tj+1－Tj-1　

2

燃料消費（C）は、欧州環境機関（EEA）が海運業による排出量を推計するために用いている手法に基づいて推計された（34 ）。主機関及び補助機関について燃料消費を推計するための一般的な式は、次のとおりである。

Ci,j＝Pi×SFCi×LFi,j

ここで、Pは主機関出力（kW）、SFCは燃料消費率（kW時あたりグラム）、LF（％）は負荷率として知られるものであり、これは、当該発動機の最大連続出力に対する相対的な負荷を示す。

主機関出力は、公式な船舶登録から取得され、あるいはニューラルネットワークによって推定された。これ以外の公海船団についての空白を埋めたのは、欧州連合（EU）の漁船1156隻の補助機関出力についてのデータによって育成された、条件推測型ランダムフォレストである。

SFCパラメータは、発動機の効率の指標であり、発動機の種類（例えば、中速型と高速型）、燃料の種類（例えば、舶用ディーゼル燃料（MDO）とバンカー船の燃料）、発動機の機齢、船舶の規模及び活動の様態（例えば、機動時と巡航時）によって異なる（35 ）。世界の漁業船団の96％がMODを使用する主機関を装備し、84％が中速型のディーゼルエンジンを用いていると推定されている（35 ）。この種の発動機及び燃料について、SFCは、203～280g/kWhの範囲にある（36 ）。

この情報を踏まえて、我々は、（i）入手可能なときは各国特有のSFCの推計値、そうでなければ船舶の規模に応じたSFC（上限）（ii）船舶の規模に応じたSFCのみ（下限）を用いて、燃料費の推計値の上限及び下限を推計した。我々は、どちらの場合でも、補助機関については217という一定のSFCを、漁獲と移動とにおける仮のSFC（35 ）としては巡航時と機動時のSFCの差（機動時にはSFCが９％増となる）を用いた。

負荷率（LF）は、ある瞬間における船舶の速度（v）の３乗及びその設計速力（d）から計算される。これは、アイドリング時の発動機の最小負荷（20％）から船舶が設計速力で運行されているときを仮定した最大負荷（90％）までの間に限られる（37 ）。トロール漁船については、船舶が水中に漁具を投入しているときの比較的低い速度における高いLFを計算に入れる必要があるため、Coello et al.（37 ）が示したように、全ての漁獲中のトロール漁船にLF＝0.75が適用された。

LFi,j＝Lmax× | 　vi,j³ | ＋ | Lmin
di | 　Lmax－Lmin　
　1＋ | Lmin
Lmax－Lmin

ある瞬間における船舶の速度（v）は、AIS/VMSの通報から得られており、また、AIS/VMSデータによる時刻及び距離を用いた推測もなされている。各船舶の設計速力は、IHS Fairplay社のデータベースによる23,000隻の漁船の特徴を用いた、設計速力に対する主機関出力についての線形回帰を用いて推計された（N. Olmer、International Council on Clean Transportation、personal correspondence、April 2017、式S1を参照）。補助機関については、巡航時（0.3）及び機動時（0.5）についてEEAが報告した平均的なLFが用いられている（34 ）。最後に、世界の燃料価格の年間平均は、BunkerIndexによる2010～2016年におけるMODの価格（ドル/メートルトン）の日毎データ（www.bunkerindex.com/prices/bixfree.php?priceindex_id=5）を以て計算された。

我々は、AISの送信の空白を計算に入れるために、各船舶の１時間あたりの平均燃料消費率を、これが空白にあった時間数に適用した。空白に関連付けられた費用は、総燃料費の約16％になった。同じ手法は、公海漁業船団を支援するリーファー船及びバンカー船の燃料費の推計にも用いられた（表S6）。

労務費

労務費のデータベースは、政府の報告書、非商業出版物、国際労働機関（ILO）による漁業者又は同等の技能労働者の平均賃金の推計値等の様々な情報源を用いて作成された。本研究では、しばしば（i）日額労務費（ii）乗組員あたり日額労務費という２つの異なる労務費の測定値を用いる。各船舶の総労務費（LCi）の推計には、次の２つの式が用いられる。

LCi＝Ni×Wi

又は

LCi＝Ni×wi×Ci

ここで、Niは船舶iの総在海日数、Wiは当該船舶に配当される日額労務費の推計値、wiは乗組員あたり日額労務費、Ciは船舶iの乗組員規模の推計値である。

公海における操業全体の25％を占める一部諸国――EU、日本、韓国及びチリ――については、日額労務費の信頼できる推計値を得ることができた。中国については、同国のイカ釣り漁船団に乗船する乗組員の平均月額労務費の情報が得られた（Maritima Oceánica S.A.C.のJ. Hoからの私信。2017年12月）。台湾については、同国の最低賃金が用いられた。船団がしばしば同じ国籍（例えば、フィリピンやインドネシア）の労働者を用いることを踏まえて、また、労務費が船舶の漁具の種類及び規模によっておおむね定まるものと仮定して、我々は、これらの国々の平均労務費を用いて、その他の公海船団における労務費を推計した。我々は、これを推計値の上限と考えている。

往々にして船団が使用できる限り最も低賃金の労働者を用いること及び公海及び遠洋の船舶上では人権侵害の発生が珍しくないこと（例えば（22–24 ））を認識して、我々は、労務費の下限を推計するために、追加的な――しばしば信頼性の低い――情報を探した。我々は、中国、台湾、アメリカ及びバヌアツについて労務費を推計している非商業出版物を入手し、また、他のいくつかの国については、ILOの報告書による、漁業者又は同等の技能労働者の平均賃金を用いた。これら以外の国々については、地域、漁具の種類及び規模に特有の平均値を以てデータの空白を埋めた。全ての貨幣の額面は、米ドルに換算された。

漁獲の総費用

EUの年次経済報告書及び日本の水産年鑑には、船舶規模の等級ごとに遠洋船団の費用構造についての詳細な情報が掲載されている。我々は、これらのデータを用いて、総費用のうち燃料費及び労務費が占める割合（f）を推計した。これらの費用には、減価償却費、設備に係る機会費用、修理費、維持費、権利料、その他の変動費及びその他の固定費が含まれる。

TCi＝ | 　FCi＋LCi　

f

我々は、各船舶に係る漁獲の総費用を推計してから、各位置において漁獲のために消費されたエネルギーに比例してこれを空間的に配分した。

TCi,j＝ | 　TCi×Ei,j　

ΣjEi,j

ここで、TCiは船舶iの総費用、Ei,jは位置jにおける船舶iの漁獲のためのエネルギーであり、次のように定義される。

Ei,j＝hi,j×Pi×Fi,j

ここで、hi,jは各位置に関連付けられる時間、Piは船舶の主機関出力、Fi,fは任意の位置において船舶が漁獲を行ったか否かを表す二進値（０は漁獲なし、１は漁獲あり）である。この手法によって、公海上の漁撈活動に関連付けられる漁獲の総費用の割合を決定することができる。

リーファー船及びバンカー船

我々は、上記と同じ手法を少し変化させたものを用いて、公海漁業船団を支援するリーファー船（積替え船及び水産物運搬船）及びバンカー船（燃料補給船）の費用を推計した。燃料費の推計には、発動機のLFが漁獲活動中には増加する（トロール漁船についてはLF＝0.75、他の漁具については漁獲活動中には９％増、補助機関についてはLF＝0.5）というルール以外は、漁船と同じ式が用いられた。この手法は、会合の際に機関出力を増大させる可能性があることを考慮していないため、これらの船舶の燃料費を過小評価しがちである。労務費については、上記の労務費の節で述べたのと同じく、船舶規模の等級ごとの日額労務費の上限及び下限の平均を用いて空白が埋められた（補足資料を参照）。同様に、同じ船舶規模の等級ごとの総費用の各要素を用いて、総費用が推計された。手法の主な差異は、総費用から公海に係る費用を分離したことである。我々は、これを行うために、全ての会合のうち公海船団の船舶が関わる部分を計算し、総費用のうち公海に関連付けられる部分（Chsi）としてこの推計値を用いた。

Chsi＝ | 　TCi＋Rhsi　

TRi

ここで、TCiは船舶iの総費用、TRiは船舶iによる会合の総回数、Rhsiは船舶iと公海船団の漁船との会合の回数である。

漁獲量及び収益

我々は、2014年について、Sea Around Us研究イニシアチブによる、漁獲国及びFAO海域ごとに集計された、公海における漁獲量及び水揚後の価格についてのデータを用いた。世界の漁獲量データは、Sea Around Us及び世界の300名超の研究者によって、各海洋国及びその領域について、漁獲量を再構築する一般的な手法によって個別に再構築された（38 ）。この手法は、基本的には、各国が公式に報告している漁獲量データを評価及び再検討して、公式に報告されたデータにおいて漁場のどの部分が欠けているかを確認するものである。次に、こうして特定された空白は、未報告の漁獲量についての時系列を導き出すために入手可能なあらゆるデータ及び情報源を用いて補填される。これには、仮定によって導き出された推計値が利用されることもある（（12 ）及びその参考文献を参照）。よって、Sea Around Usが再構築した漁獲量データは、未報告の漁獲量及び大量の廃棄分について最良の推計値を有する国々に代わって、FAOが提供しているような公式に報告されたデータを補完するものである。Sea Around Usが再構築した漁獲量データベースは、３つの層からなる漁獲量データを含んでいる。その第１層は自国EEZ内における国内漁獲量、第２層は自国海域外の船団によるマグロ類以外の漁獲量（すなわち国外漁獲量）、第３層はマグロ類等の大規模な外洋漁場における産業的な漁獲量である。第１層の国内的なデータは、再構築において主に注目されたものであり、よって、EEZ内についてのデータは、最も包括的に未報告の漁獲量を捕捉している。このデータは、公海海域という目下の文脈との直接的な関係はないものの、EEZにおける総漁獲量の約30％が未報告であることを示している（13 ）。第２層（国外におけるマグロ類以外の漁獲量）及び第３層（産業的なマグロ類等の外洋における大規模な漁獲量）は、全てのデータに廃棄分が加えられているとはいえ、未報告の漁獲量をあまり注目してきていない。よって、ここで使用された公海海域についての漁獲量データは、再構築されたものとはいえ、公海における実際の漁獲量であろうものについての最小の推計値であるとみなされなければならない。

現在、漁獲量の再構築は、査読済文献によって広範に紹介されており（（39–43 ）等）、その利用は、例えばEnvironmental Performance Index（44 ）の一部として、あるいは世界の栄養・保健についての研究（45 ）において拡大している。水産物の水揚後の価格は、再構築された漁獲量に、Sumaila et al.（46 ）が最初に作成して後にSwartz et al.（47 ）及びTai et al.（48 ）が更新した世界的な水揚単価データベースの値を乗じて算定されている。

再構築された公海海域の漁獲量データは、操業データと組み合わされて、漁獲に使用されたエネルギーあたりの水揚後の価格の料率（ドル/kW時）が推計されている。

RRk,f＝ | 　LVk,f　

Ek,f

ここで、RRk,fはFAO海域fにおいて国kが漁獲に使用したエネルギー１単位あたりの収益を、LVk,fはFAO海域fにおいて国kが得た公海からの漁獲物の水揚後の価格の総額を、Ek,fはFAO海域fにおいて国kが漁獲に使用したエネルギーの総量を示す。

次に、我々は、これらの比率を用いて、航海上の各位置にわたって漁獲の収益を分離した。

Ri,j,k,f＝RRk,f×Ei,k,f,j

ここで、RRk,fは国kがFAO海域fにおいて漁獲に使用したエネルギー１単位あたりの収益、Ei,k,f,jは位置jにおいて船舶iが漁獲に使用したエネルギーである。この過程は、漁具の種類が魚種の分布に直結しているイカ釣り漁船以外の漁具の種類について、魚種を問わないものである。Sea Around Usが再構築した漁獲量によると2014年の総額が85億ドルになる水揚後の価格のうち、GFWによる国ごと及びFAO海域ごとの操業と照合できたのは、76億ドル（89％）であった。

漁業の利益

我々は、助成金を含まない（π）及び助成金を含む（π*）の公海漁業の利益を、各位置について、費用、収益及び助成金を組み合わせて推計した。

πi,j＝RRi,j－TCi,j

π*i,j＝RRi,j－TCi,j＋Si,j

ここで、Ri,jは、公海からの収益を、TCi,jは費用を、Si,jは位置jにおける船舶iに係る助成金を示す。

我々は、観測されていない船舶についてスケーリングを行うか否かという２つのシナリオを示し、両者について助成金の有無による利益の上限及び下限を推計した。上限及び下限を生じさせる不確実性の主な要因は、労務費（殊に中国及び台湾の船舶について）である。上限については、EU、日本、韓国及びチリにおける労務費が全ての船団における平均日額労務費を示すものと仮定した。下限については、非商業出版物による中国及び台湾の遠洋船団の乗組員の平均労務費の推計値及びILOによる漁業者又は同程度の技能労働者の平均賃金の推計値を用いた。

政府からの助成金

我々は、公海漁業が大規模なものであるという合理的な仮定を置き、これを、公海上で活動する船舶を有することが知られている各国について公海漁業に対する助成金を推計するために用いた。ここでは２つの段階を経ている。まず、我々は、大規模漁業者（LSF）が各国について生み出している公海漁業によるものと認められる水揚後の価格（LV）あたりの、これに対する漁業助成金の額を計算した。換言すれば、我々は、水揚後の価格あたりの助成金の額 xn＝yn/zn を計算しており、ここで、公海漁業国nについて、yはLSFに対する助成金、zはLSFから生じたLVである。次に、我々は、公海漁業国がそれぞれ当該海域で活躍する船団に対して供給する助成金の額snを、水揚後の価格あたりの助成金xnに公海から生じた水揚後の価格の推計値（ln）を乗じて　sn＝xn×ln　として推計した。

我々は、第１の段階を完成させるために、水揚後の価格の総額及びLSF及び小規模漁業者（SSF）のそれぞれが公海漁業（n）ごとに当該総額に占める割合並びに漁業助成金の総額及びそのうちLSFの受領分と対比してSSFの受領分についてのデータを必要とした。我々は、第１段階を実施するために、水揚後の価格の総額及びそのうち自国EEZ内から得られた部分と対比して公海から得られた部分の割合についてのデータを必要とした。

LSFに対する助成金（すなわちyn）は、Sumaila et al.（20、49 ）及びSchuhbauer et al.（50 ）から、一方、LSFが公海漁業諸国によって生み出したLV（すなわちzn）は、Sea Around Us及びFisheries Economics Research Unitのデータベース（46–48 ）（www.seaaroundus.org）からとられている。公海から得られた水揚後の価格の推計値（ln）は、同じデータベースから取得された。

次に、我々は、各国について、公海船舶に対する公海に係る助成金（Si,k）の総額を、国の備える能力（主機関出力）による船舶の割合に比例して配分した。

Si＝ | 　Sk×Pi,k　

ΣiPi,k

ここで、Si,kは国kの船舶iに対する公海に係る助成金、Skは国kによる公海に係る助成金の総額、Pi,kは国kの船舶iの主機関出力である。

最後に、費用の空間的な配分に用いられた手法と同様に、我々は、AIS/VMSによる公海上の各位置において漁獲に使用されたエネルギーに比例して助成金を配分した。

Si,j＝ | 　Si×Ei,j　 | 　（公海上の位置jについて）

ΣjEi,j

ここで、Si,jは公海上の位置jに配置された船舶iに係る助成金を、Siは船舶iに配当された助成金の総額を、Ei,jは船舶iが公海上の位置jにおいて漁獲に使用したエネルギーを示す。

参考文献及び特記事項

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謝辞：我々は、その衛星データベースの利用を継続的に支援してこれを容易にしたことに対してGFW及びSkyTruthに、継続的な技術指導及びGFWと我々の分析とを実現させたGoogle Cloud Platformに係る同種の多大な貢献に対してGoogleに、また、中国の漁場のデータによる支援に対してB. Liuに感謝するものである。匿名の査読者には、その意見に対して大いに感謝するものであり、原稿の初期の版が大いに改善されたのは、これによるものである。

資金源：本研究は、ナショナルジオグラフィック協会の「原始の海 Pristine Seas 」プロジェクトから資金を供給されている（出資者の一覧は、pristineseas.orgを参照）。D.P.、D.Z.及びM.L.D.P.は、Oak Foundation、Marisla Foundation、Paul M. Angell Family Foundation及びMAVA Foundationからの支援に謝意を表すものである。C.C.は、Waitt Foundationからの支援に謝意を表すものである。U.R.S.は、Ocean Canada Partnership及びカナダ社会・人文科学研究会議からの支援に謝意を表すものである。

各著者の寄与：E.S.、J.M.、C.C.及びU.R.S.は、本研究を設計した。J.M.、D.K.、M.L.D.P.、D.P.、U.R.S.及びD.Z.は、データを提供した。E.S.、J.M.、C.C.、D.K.及びU.R.S.は、分析を実施した。E.S.、J.M.、C.C.、D.K.、M.L.D.P.、D.P.、U.R.S.及びD.Z.は、本論文を執筆した。

利益相反：各著者は、利益相反のないことを言明している。

データ及び素材の入手性：本論文における結論を評価するために必要な全てのデータは、本論文及び/又は補足資料に示されている。本論文に関係する追加的なデータが、著者から請求されることがある。

提出　2018年２月12日

受理　2018年５月10日

公開　2018年６月６日

10.1126/sciadv.aat2504

引用時の文献名：E. Sala, J. Mayorga, C. Costello, D. Kroodsma, M. L. D. Palomares, D. Pauly, U. R. Sumaila, D. Zeller, The economics of fishing the high seas. Sci. Adv. 4, eaat2504 (2018).

記事ツール　http://advances.sciencemag.org/content/4/6/eaat2504

補足資料　http://advances.sciencemag.org/content/suppl/2018/06/04/4.6.eaat2504.DC1

参考文献　本記事は38件の文献を引用しており、うち２件は、http://advances.sciencemag.org/content/4/6/eaat2504#BIBLにおいて無償でアクセスできる。

利用許諾　http://www.sciencemag.org/help/reprints-and-permissions

本記事の利用は、利用規約に従う。
（訳者注：この日本語訳は、原文のCC-BY NCライセンスを継承し、その利用許諾は、原文についての利用許諾を以てこれと同時になされたものとみなす。）

Science Advances（ISSN 2375-2548）は、American Association for the Advancement of Science, 1200 New York Avenue NW, Washington, DC 20005の刊行物である。2017 © The Authors, some rights reserved。American Association for the Advancement of Scienceは、排他的な被許諾者である。合衆国政府独自の原著作物に対しては、権利を主張するものではない。Science Advancesの標題は、AAASの登録商標である。

補足資料及び手法

公海船団の特徴

我々は、各船舶の船籍国、全長、総トン数、主機関出力、補助機関出力、乗組員規模、設計速力及び燃料消費率を特定することによって公海船団を特徴付けた。これらの特徴は、入手可能であれば公式な船舶登録からとられ、データの空白は、機械学習及び回帰モデルを用いて補填された。AISを使用する漁船については、各事項について登録情報がある船舶の割合は、船籍国（98％）、漁具の種類（78％）、全長（82％）、トン数（73％）、主機関出力（80％）、補助機関出力（７％）及び乗組員規模（60％）となっている。VMSを使用しているインドネシアの船舶にあっては、全てについて漁具の種類、全長及びトン数の、68％について主機関出力の情報がある。リーファー船及びバンカー船にあっては、全てについて船籍、種別、全長及びトン数の、75％について主機関出力の、56％について乗組員規模の情報がある。

船籍国

97％の漁船並びに100％のバンカー船及びリーファー船の船籍国は、公式な登録及びAISのMIDコードを組み合わせて把握された（7 ）。正確な船籍国を割り付けるために、残るデータの空白――AISの全位置情報の約２％を占めるもの――は、手作業で調査され、オンラインデータベースを用いて埋められた。船籍国が不明のままだったのは、28隻にとどまる。船籍国が独立国以外である船舶については、独立国である船籍国を付加して用いている（レユニオン島についてはフランスとする等）。船籍国がベリーズ、パナマ又はエルサルバドルであっても明らかにスペインの企業が保有していることが追跡できる15隻の船舶を例外として、本分析においては船籍国が用いられる。

全体では、公海漁業船団を有するのは72の船籍国であるが、中国、台湾、日本、インドネシア及びスペインの５か国だけで、2016年における船舶数の72％及び公海上の滞在時間の78％を占めている。船籍国不明の漁船は、船舶数及び滞在時間の１％未満でしかない。バンカー船及びリーファー船については、25の船籍国が示されているが、パナマ、ロシア、インドネシア、キリバス及びリベリアの５か国だけで、2016年における船舶数の69％及び会合の回数の64％を占めている。

漁具の種類

船舶の漁具の種類について空白を埋めるために、GFWの畳込みニューラルネットワークによる推測ラベルが用いられ、各船舶については５年間（2012～2016年）にわたる最も信頼できる水準を有する推測ラベルが選択された。AISの位置情報の１％未満にあたる123隻の漁船からなるサブセットについては、漁具の種類を特定できないままであった。GFWのニューラルネットワークの手法及び精度については、（9 ）を参照。

全長、トン数及び主機関出力

船舶の全長、トン数及び主機関出力についてのデータの空白は、GFWのニューラルネットワークのアルゴリズムによって推測された特徴を用いて補填された。相対的な活動度の低さからGFWのモデルでは全長（n＝3）、トン数（n＝62）又は主機関出力（n＝127）を推測できない漁船からなる小さなサブセット（当該漁船は、AISの全位置情報の0.1％未満を占めるのみ）については、非線形回帰によってデータの空白が補填された。

補助機関出力

我々は、EUによる、イカ釣り漁船以外の全ての漁具の種類を網羅した1,156隻の個別の漁船の補助機関出力についての入手可能なデータを利用して、条件推測型ランダムフォレスト法を使って、GFWの対象漁船全てについてデータの空白を埋めた。我々は、サンプルを訓練用（70％、811隻）及び試験用のセットへとランダムに分割して、船舶の全長、主機関出力及び漁具の種類を説明変数に用いて、最初のランダムフォレストを訓練した。入手可能なデータが、ありうる漁具の種類全てを含むものではなかったことから、２回目のランダムフォレストは、漁具の種類を説明変数に用いることなく実行された。どちらのランダムフォレストも、５回反復の500ツリー・10フォールドの交差検証による再標本化を以て実行され、平均二乗誤差平方根（RMSE)を用いてmtryパラメータが調整されて、最適なモデルが選択された。最終的な各モデルは、同様の交差検証性能（RMSE₁：269.1、R²₁：0.77、RMSE₂：280.8、R²₂：0.74）を有し、変数重要度の測定によって、船舶のトン数が補助機関出力の最も重要な説明変数であることが示された。それにもかかわらず、試験用のセットと比較したときには、漁具の種類を伴うモデルのほうがサンプルの成績よりも良好で（RMSE₁＝242、RMSE₂＝274）、主機関出力を説明するにあたって漁具の種類がトン数よりも相対的に重要ではないが無関係な説明変数ではないことを示している。我々の結果は、漁船の補助機関出力が平均するとその主機関出力の31％であることを示している。この推計値は、欧州環境機関が報告しているもの（39％）よりも低いが、これと同程度である。公海船団の漁船については、平均的な補助機関出力は、主機関出力の47％であることがわかった。公海船団において活動するバンカー船及びリーファー船については、補助機関出力についての情報は得られなかったため、欧州環境機関が貨物船について報告している平均的な割合（24％）が用いられている。

乗組員

我々は、乗組員規模の情報が得られた3,840隻の船舶についてのデータセットを利用して、条件推測型ランダムフォレスト法を使って、GFWの対象漁船全てについてデータの空白を埋めた。我々は、サンプルを訓練用（70％、2,690隻）及び試験用のセットへとランダムに分割して、船舶の全長、主機関出力、漁具の種類及び船籍国を説明変数に用いて、最初のランダムフォレストを訓練した。入手可能なデータが、漁具の種類と船籍国とのありうる組合せの全てを含むものではなかったことから、我々は、説明変数から船籍国を除いたもの及び船籍国と漁具の種類との両方を除いたものを用いて、さらに２回、ランダムフォレストを訓練した。補助機関出力と同様に、全てのランダムツリーは、５回反復の500ツリー・10フォールドの交差検証による再標本化によって訓練され、そのRMSEを用いてmtryパラメータが調整されて、最適なモデルが選択された。その結果、全ての場合において、他より若干良い成績（RMSE：7.46、R²＝0.83）をみせる、漁具の種類及び船籍を取り込んだモデルとの良い合致が示されている。

バンカー船及びリーファー船については、乗組員規模についての情報が得られている179隻についてのデータセットによって同様の手法がとられ、（1）船舶種別（バンカー船、リーファー船）、全長、トン数及び主機関出力並びに船籍国によるもの（2）船籍国を除いたものという２つの条件推測型ランダムフォレスト法が実行された。前者のモデルが交差検証及び試験セットによる検証の双方において良い成績を示し、船舶のトン数及び種別が、その最も重要な説明変数となっている（RMSE：4.72、R²＝0.54）。

設計速力

船舶の主機関による設計速力は、任意の時点における負荷率を決定するために用いられるものであり、ひいては燃料消費率を定量化するための重要な特徴である。ただし、この情報は非常に乏しい。場合によっては、観測された最大速力が仮のものとして用いられており、船舶の他の特徴から推定されたものもある。我々は、後者の手法を用いており、IHS Fairplayデータベースの23,296隻の漁船サンプルによる、主機関出力と設計速力との関係についての推定を用いている（ICCTのNaya Olmerからの私信、2017年４月）。

Sdesign＝10.4818＋1.2×10⁻³×主機関出力－3.84×10⁻⁸主機関出力²

（式S1）

ここで、主機関出力はkW単位、設計速力はノット単位である（R²＝0.42、p値＜0.01）。我々の結果は、全ての漁船及び公海船舶の平均設計速力が、それぞれ11ノット及び11.8ノットであることを示している。これらの推計値は、国際海事機関が報告している平均値11.5ノットに極めて近い。

燃料消費率

国別の燃料消費率パラメータ（SFC。gr/kW時）が入手できたのは、中国（280）、EU加盟国（270）、アイスランド（250）、ノルウェー（250）、韓国（260）及びロシア（250）である。その他の国については、12m未満の船舶には240、12～24mの船舶には220、24m超の船舶には180と、船舶の全長に応じた値が用いられた。

補助機関については、EEAの報告によるSFCが用いられた。バンカー船及びリーファー船については、可能であれば国別のデータが用いられ、その空白は、EEAが示している最小の推計値（203gr/kW時）によって埋められた。

操業

2016年に、公海船団は、累計で509,710日を国際海域で過ごし、707万時間の操業を行った。エネルギーについてみると、この操業は、67億4,300万kW時に相当する。AISによる操業の推測の詳細な手法は、（9 ）に見ることができる。

南太平洋地域漁場管理機関（SPRFMO）が管轄する公海では、操業日数140,000日、28の船籍国からの1,100隻超の船舶及び1平方キロメートルあたり45kWの漁獲強度という、最多の操業及び最大の船団の一つがみられる。WCPFC（中西部太平洋漁場委員会）及びIATTC（全米熱帯マグロ類委員会）が、それぞれ136,000日（1636隻）及び104,000日（864隻）の操業日数（船舶数）でこれに次いでいる。FAO海域としては、中東太平洋（FAO海域77）が、最も大きな公海船団（836隻・19船籍国）がみられる海域である。すなわち、ここは、最も多くの操業（全体の約19％）がみられる海域でもある。このことは、この海域が全体で最も広いことと関係があるようである。海面の面積を考慮すると、最も漁獲強度が高いFAO海域は南西大西洋であり、南東太平洋及び北西太平洋がこれに次いでいる。

公海上の滞在期間は、大きく異なっており、中には2016年に365日全てを海上で過ごした船舶もある。平均的には、イカ釣り漁船、仕掛け網漁船及び流しはえ縄漁船は、巾着網漁船、一本釣り漁船等の他種の船舶に比べて、公海上の滞在期間が著しく長い。

リーファー船及びバンカー船との会合

会合は、２隻の船舶が既知の投錨地から10km以上離れて速力２ノット未満で航行中に互いに500m以内の距離を３時間を超えて保っている事象として定義される。我々は、一方の船舶が貨物船又はバンカー船として、かつ他方が漁船として識別又は登録されたものである場合を抽出した（51 ）。この手法の詳細については、http://globalfishingwatch.org/fishing-vessel-behavior/transshipment/transshipment-report-refined/において利用できる全球漁撈監視の報告書"The Global View of Transshipment"を参照されたい。

我々は、これらの船舶と公海船団とによる全部で1,559回の会合を観測し、そのうち1,386回が国際海域で行われていた。ほとんどのリーファー船及びバンカー船の船籍は、パナマ、キリバス、リベリア及びロシアであり、これらに依存する公海漁業船団のほとんどが、日本、台湾、韓国及び中国のはえ縄漁船、中国及び台湾のイカ釣り漁船並びに中国及びロシアのトロール漁船であった。公海における会合のほとんどが中東太平洋（FAO77、17％）及び南西大西洋（FAO41、17％）で行われており、南東太平洋（15％）がこれに続く。RFMOでみると、ほとんどの会合が、WCPFC（34％）で行われており、IATTC（28％）及びICCAT（大西洋マグロ類保存国際委員会）（28％）がこれに次ぐ。

AISの空白

我々は、漁船が24時間を超えて送信を停止する場合及び空白の開始と終了の位置がともに沖合100海里超である場合を、いずれも空白事象と定義する。この海岸からの距離による棄却は、船舶が入港しようとするときにAISを切る際の空白を除去するように作用する。全体として、空白に関連付けられる時間は、海上にいる時間の約16％にもなる。空白の程度は国ごとに異なっており、台湾及び中国の船舶では、空白になっている時間の中央値が、それぞれ30％及び18％と最も長い。漁具の種類による空白の長さの違いもあり、イカ釣り漁船及び巾着網漁船は、それぞれ20％及び21％と最悪である。世界におけるAISの空白の長さについてのこれ以上の詳細は、（9 ）を参照。我々は、年の途中からAISを取得した船舶があるかもしれず、よって2016年におけるその活動が送信されていないことを考慮に入れていない。公海船舶の約17％が、2016年に初めてAISの送信を行っている。これらの船舶が2016年より前からAISを装備していた船舶と同様であるとすれば、このことは、漁業船団の活動の５～10％の追加分が見落とされていることを示すことになる。このように見落とされている活動は、算入されれば、費用を増大させ、ひいては利益を減少させる効果を持つものである。

AISによる公海船団の捕捉

AISデータによる観測が可能な公海船団の割合の推計は、重要な考慮事項である。これは、我々の知る限りでは、公海上の特徴的な海域で活動する各国の及び漁具の種類ごとの漁船の数の明確な参照点が利用できないことから、難しい課題である。それにもかかわらず、この課題を解決するために、我々は、最も重要な漁獲国に重点を置き、船団の能力について最新の推計を行うために、RFMOの登録情報、政府のWebサイト及び科学論文の網羅的な調査を行った。情報は、しばしばRFMOごとに又は地理的領域ごとに集計されており、我々は、公海上の漁船とEEZ内の漁船とを分離するために、見落とされた船団の行動についての仮定を置かなければならなかった。総じて、我々は、我々に見えていない一部の船団が我々が観測しているものと同じ強度及び空間的パターンで行動しているものと仮定している。

ここで我々は、我々の知見の参照点の見直しを要約して、これがどのように公海船団のうち我々がAISによっては観察しえない部分についての推算に用いられたか報告する（表S4）。

中国

2016年の中国漁業年鑑は、同国の遠洋船団（DWF）が2014年及び2015年にそれぞれ2,460隻及び2,512隻であったことを報告している。これは、2011年に操業中のものとして報告された1,989隻から著しい増となっており、その遠洋船団を拡張するという中国の計画が反映されている。中国農業部による、同国のDWFを確立するための（2010年までの）５か年計画は、DWFを公海上の船舶840隻を含む2,200隻にまで増やすことを狙っていた（52 ）。2011年の中国漁業年鑑においてDWFが1,899隻と報告されたとおり、この目標は達成されなかった。最後に、2008年に発行された報告書は、2007年におけるDWFを、500隻のイカ釣り漁船、約400隻のマグロ類漁船、約800隻のトロール漁船及び100隻を超える巾着網漁船等であるとしている。

もう一つの情報源が、RFMOである。2016年の中国のWCPFC委員会に対する報告書は、2015年には429隻のはえ縄漁船及び20隻の巾着網漁船が同海域において活動的に漁獲を行っていると報告している。2016～2017年のICCAT隔年報告書は、大西洋において操業している中国からの船舶の数が2014年の13隻及び2015年の24隻から2016年の41隻へと増加したと報告している。これらの船舶は、全てメバチマグロ、クロマグロ及びサメを対象とするはえ縄漁船である。最後に、2016のインド洋マグロ類委員会（IOTC）第21回会合報告書は、中国の熱帯マグロ類に対する活動中の能力は54隻、ビンナガマグロ及びメカジキに対しては13隻であるとしており、また、中国のRFMOに対する国別報告書は、2015年における活動中の船舶を53隻としている。

入手可能な情報を踏まえて、我々は、中国のAISによる捕捉範囲について、次のことを述べることができる。

・ 我々は、2016年における他国のEEZ及び国際海域について、2,170隻の中国船舶による漁獲を観測している。このことは、2015年について報告されたDWFの86％が観測されたことを示している。

・ 我々は、公海船団において838隻の漁船を観測している。これは、農業部が宣言した目標である840隻に極めて近い。

・ 我々は、WCPFCの海域において他国のEEZ又は公海上で操業する411隻のはえ縄漁船（流しはえ縄のみ）を観測している。これは、2015年にWCPFCが報告した数の96％にあたる。

・ 同様に、我々は、2016年におけるWCPFCの公海海域について20隻の巾着網漁船による漁獲を観測しており、これは、RFMOが報告した数と一致する。

・ ICCATは、2016年について41隻の活動的に行動する中国のはえ縄漁船を報告しており、我々は47隻を観測している。

・ 我々は、2016年におけるIOTCの海域について27隻のはえ縄漁船を観測しており、これは、報告された67隻の40％にあたる。

・ 我々は、全体で350隻のイカ釣り漁船を観測したが、このことは、150隻の見落としを示す。

・ 我々は、総計で1,108隻のトロール漁船が他国のEEZ又は公海で操業しているのを観測している。これは、2007年について報告された800隻よりも多い。

・ 刺し網付きの巾着網、流し網、一本釣り及び漁具不明のものをあわせて、我々は、172隻が他国のEEZ又は公海において操業しているのを観測している。これは、2007年について「巾着網その他の漁具」の種別として報告された100隻よりも多い。

台湾

中華民国漁業署によると、台湾の遠洋船団は、2,000隻超の船舶による26を超える国における漁獲であるとされている。その他の情報源による推計では、2014年における遠洋漁業船団は1,300隻を数えており、これは、34隻のマグロ類巾着網漁船、332隻の大型マグロ類はえ縄漁船、746隻の小型マグロ類はえ縄漁船、99隻のイカ釣り漁船及び91隻の集魚灯サンマ網漁船からなる。OPRT（責任あるマグロ漁業推進機構）は、2016年にはマグロ類を対象とする台湾の登録大型漁船（総トン数100トン超）が296隻あったとしている。

さらに、WCPFCは、2015年において、（１）大型はえ縄漁船（総トン数100トン超）：活動中76隻（２）小型はえ縄漁船:台湾のEEZの内外で活動中1,306隻（３）遠洋巾着網漁船：活動中34隻からなる台湾の船団が同委員会の管轄海域で操業していることを報告している。また、ICCATは、2015年におけるはえ縄漁船の数を117隻として、うち75隻がメバチマグロを、43隻がビンナガマグロを対象としていると報告している。CCBSTは、2015年において70隻の台湾の船舶がミナミクロマグロを対象として活動中であると報告し、また、IOTCは、2016年における台湾の活動中の能力を、熱帯マグロ類について233隻、メカジキ及びビンナガマグロについて111隻であると報告している。

入手可能な情報を踏まえて、我々は、台湾のAISによる捕捉範囲について、次のことを述べることができる。

・ 我々は、2016年における他国のEEZ及び国際海域について、698隻の台湾漁船による漁獲を観測している。このことは、2,000隻を基準点として用いて、DWFの35％が観測されたことを示している。これらのうち、593隻（85％）は公海船団に属しており、中国に次ぐ規模となっている。

・ 我々は、36隻の台湾船籍の巾着網漁船を観測しており、これは2014年について報告された数を若干上回っている。

・ 我々は、総トン数100トン超のはえ縄漁船239隻を観測している。これは、報告された数の72％ないし81％にあたる。

・ 我々は、DWF全体の47％にあたる352隻の小型はえ縄漁船（総トン数100トン未満）を観測している。

・ 我々は、2014年について報告されたものの53％にあたる52隻の台湾のイカ釣り漁船を観測している。

・ WCPFCの海域について、我々は、109隻の大型はえ縄漁船による他国のEEZ及び公海における漁獲を観測している。これは、2015年のRFMOで報告された75隻よりも多い。小型（総トン数100トン未満）については、我々は、267隻を観測しており、これは、RFMOの海域におけるDWFの36％にあたる。ただし、総トン数100トン超の種別において我々が観測した未報告の船舶は、全て総トン数250トン未満であった。WCPFCから入手可能な情報及び推測されたトン数のRMSEが373であることを踏まえると、これらの船舶をより小型の等級へと「格下げ」するのが合理的だと思われる。

・ ICCATは、2016年に117隻の台湾のはえ縄漁船が活動的に行動中であると報告しており、我々は、50隻（43％）を観測している。

・ CCSBT（ミナミマグロ保存委員会）は、2015年において70隻のはえ縄漁船を報告し、我々はその２倍以上の159隻を観測している。

・ 我々は、IOTCの海域について187隻のはえ縄漁船及び巾着網漁船を観測しているが、これは、IOTCが台湾の活動中の能力として報告した数（熱帯マグロ類について233隻、メカジキ及びビンナガマグロについて111）の54％でしかない。

日本

日本政府は、政府統計ポータルサイトで利用できる2013年漁業センサス及び農林水産省の第90次農林水産省統計表において、同国の漁業船団の詳細を示している。この文書によると、2013年における日本の遠洋船団は、７隻のトロール漁船、29隻の巾着網漁船、197隻のはえ縄漁船及び26隻の一本釣り漁船からなっていた。

さらに最近では、OPRTが、日本では、2016年において、マグロ類を対象とする300トン超の漁船208隻が登録されていることを報告している。RFMOSについては、日本のIOTCに対する国別報告書が、2015年において当該海域で操業しているのは52隻のはえ縄漁船及び３隻の巾着網漁船だけであると述べている。WCPFCのTuna Fishery Yearbook（2015）は、RFMOの海域において111隻の遠洋・沿岸はえ縄漁船、75隻の一本釣り漁船及び70隻の巾着網漁船が活動的に漁獲を行っているとしている。しかし、日本の水産庁（JFA）の許可を得て熱帯海域で操業している巾着網漁船（総トン数350トン超）の数は、1997年以降、35隻までに限られている。日本のWCPFCに対する国別報告書は、さらに詳細を示して、DWF及び沿岸のはえ縄漁船のうち、18隻が50～100トン、24隻が100～200トン、69隻が200トン超であると述べている。大西洋については、ICCATがクロマグロを対象とする72隻のはえ縄漁船が大西洋に現れる唯一の船団であると報告し、CCSBTのWebサイトは、2015年において74隻の日本漁船が活動的にクロマグロを獲っていると報告している。最後に、日本のIATTCに対する報告書は、2014年において東部太平洋には77隻のはえ縄漁船がいると述べている。

入手可能な情報を踏まえて、我々は、日本のAISによる捕捉範囲について、次のことを述べることができる。

・ 我々は、遠洋船団中に519隻を、公海船団中に478隻を観測している。この数は、2013年漁業センサスが報告している260隻よりも多い。

・ 我々は、DWF中に４隻のトロール漁船を観測しており、これは、2013年漁業センサスで報告された７隻の57％にあたる。

・ 我々は、2016年について213隻のはえ縄漁船を観測しており、これは、OPRTが報告しているものよりも若干多い。

・ 我々は、2016年におけるIOTCの海域について43隻のはえ縄漁船及び３隻の巾着網漁船を観測しており、それぞれ83％及び100％を示している。

・ 我々は、WCPFCの海域について、DWF中に同委員会のYearbookが報告しているよりも多い274隻の総トン数50トン超のはえ縄漁船を観測している。等級別にみると、50～100トンが93隻、100～200トンが66隻、200トン超が109隻となっている。このことは、我々が全ての種別のはえ縄漁船についてRFMOが報告したものよりも多くの漁船を観測したことを示している。一本釣り漁船については、報告されてきたとおりの75隻が観測された。巾着網漁船については、日本の水産庁が設定した上限どおりの35隻が観測された。

・ 我々は。ICCATの海域について69隻の、CCSBTの海域について85隻の及びIATTCの海域について62隻のはえ縄漁船を観測した。この数は、ICCATにおいて報告された数の96％、CCSBTにおいて報告された数の115％及びIATTCにおいて報告された数の81％のクロマグロを対象とするはえ縄漁船が観測されたことを示している。

韓国

2016年のWWFによる韓国漁場区域評価は、同国の遠洋船団が71社の保有に係る累計総トン数202,172トン・342隻の登録済船舶（うち2013年において活動中のもの315隻）からなることを報告している。このDWFの構成は、150隻のマグロ類はえ縄漁船、32隻のマグロ類巾着網漁船、93隻のトロール漁船（うち13隻が公海上で活動）、32隻のイカ釣り漁船、14隻のサンマ棒受網漁船、21隻のその他の漁具を用いる漁船となっている。さらに最近では、韓国海事研究所が、2015年において活動中の遠洋漁船を348隻と報告している。さらに、OPRTは、2016年においてマグロ類を対象とする韓国の登録済船舶（総トン数100トン超）が110隻あることを報告している。

RFMOの海域については、韓国のIOTCに対する国別報告書（2016）が、2015年においてIOTCの海域で操業しているのが14隻のはえ縄漁船（総トン数200～500トンが３隻、500～1000トンが11隻）及び５隻の巾着網漁船（総トン数1,000～2,000トンが１隻、2,000～3,500トンが４隻）だけであるとしている。大西洋については、ICCATの隔年報告書が、2015年においてこの海域では韓国のはえ縄漁船４隻が操業しているが巾着網漁船の活動はないとしている。CCSBTのWebサイトでは、2015年において10隻の韓国漁船がミナミクロマグロの漁獲のために活動していると報告されている。最後に、韓国のWCPFCに対する国別報告書が、2016年にはRFMOの海域において96隻のはえ縄漁船及び25隻の巾着網漁船が漁獲活動をしていると報告している。

入手可能な情報を踏まえて、我々は、韓国のAISによる捕捉範囲について、次のことを述べることができる。

・ 我々は、2016年について遠洋船団中の325隻の船舶を観測しており、これは2013年について報告された活動中の船舶よりも多いが、2015年について報告されたものの93％である。

・ 我々は、2016年について150隻（100％）のはえ縄漁船を観測している。

・ 我々は、75隻（100％超）の巾着網漁船を観測している。ただし、日本のEEZ内で操業している群を除くと、我々が観測したのは30隻であり、報告された推計値の94％となる。

・ 我々は、30隻（94％）のイカ釣り漁船を観測している。

・ 我々は、公海上のトロール漁船13隻（100％）を観測している。

・ 我々は、2015年におけるIOTCの海域について、13隻（93％）のはえ縄漁船及び６隻（60％）の巾着網漁船を観測している。

・ 我々は、2015年におけるICCATの海域について、20隻（100％超）のはえ縄漁船及び０隻の巾着網漁船を観測している。これは、はえ縄漁船については報告されたものより多いが、巾着網漁船についてはこれと一致している。

・ 我々は、CCSBTの海域について、18隻（100％超）のはえ縄漁船を観測している。

・ 我々は、WCPFCについて、113隻（100％超）のはえ縄漁船及び27隻（100％超）の巾着網漁船を観測している。

スペイン

2017年のEUの年次経済報告書（AER）は、2015年においてスペインが221隻の活動中の遠洋船舶（40m超）を有しているとしている。漁具の種類ごとでは、船団は、30隻の巾着網漁船（40m超）、33隻の海底トロール漁船（40m超）、39隻の海底トロール漁船（24～40m。公海では活動せず）及び83隻のはえ縄漁船（24～40m）からなっている。他の情報源としては、CEPESCA（スペイン漁業連合）が、スペインはEU以外の外国海域及び公海に205隻の漁船を有しているとしている。このうち89隻がトロール漁船、29隻が巾着網漁船、３隻が海底はえ縄漁船及び84隻が流しはえ縄漁船である。

RFMOの海域については、WCPFCのマグロ類漁業年鑑（2015）及びスペインのWCPFCに対する年次報告書が、スペインでRFMOの海域において活動的に漁獲を行っているのは５隻のはえ縄漁船及び４隻の巾着網漁船だけであると報告している。IOTCの海域においては、2016年には14隻の巾着網漁船が活動し、特に、その全ての操業がFAO海域51で実施されており、また、2016年には19隻、2015年には18隻、2014年には22隻のはえ縄漁船がIOTCの海域で活動している。IATTCは、2016年に東部熱帯太平洋において操業していたスペインの巾着網漁船は２隻だけであると報告しており、スペインによる同海域における活動についての報告書は、2015年には、ここで25隻のはえ縄漁船がメカジキを漁獲していたことを示している。

もう一つの情報源は、FFAのGlobal Tuna Market&Industry Dynamics reportである。この文書は、この海域で活動するスペイン船籍の船舶は４隻だけであり、このほかに２隻のエルサルバドル船籍の船舶があるとしている。この報告書によると、2007年にはEUの企業が84隻の巾着網漁船（全世界の20％）を支配していたが、このうちEU船籍のものは57隻だけであった。2000年には、スペインが保有する外国船籍の巾着網漁船は、８隻がセーシェル、５隻がエクアドル、５隻がガーナ、２隻がエルサルバドル、その他がラテンアメリカ又は西アフリカ諸国と、少なくとも８か国の船籍を有していた。

入手可能な情報を踏まえて、我々は、スペインのAISによる捕捉範囲について、次のことを述べることができる。

・ 我々は、スペインのDWFの354隻及び公海船団に属する240隻の船舶を観測している。いずれの船団も、CEPESCAが報告した205隻より大きい。

・ 我々は、DWFの51隻及び公海船団に属する32隻の巾着網漁船を観測している。これについても、いずれの船団も、CEPESCAが2015年に報告した29隻の巾着網漁船より多い。

・ 我々は、DWFの40m超の巾着網漁船を17隻観測している。EUは、2015年について30隻を報告している。スペインが保有するボネール、エルサルバドル、パナマ及びベリーズ船籍の船舶を加えれば、前者の数は31隻となる。

・ 我々は、IOTCの海域について、４隻の巾着網漁船を観測しており、これは、2016年において活動中であると報告された14隻の29％にあたる。

・ 我々は、IATTCの海域については、３隻の巾着網漁船を観測しており、これは、RFMOが報告した数より１隻多い。我々は、22隻のはえ縄漁船を観測しており、これは、RFMOが報告した数の88％にあたる。

・ 我々は、WCPFCの海域については、３隻の巾着網漁船及び３隻のはえ縄漁船を観測しており、これは、報告された数のそれぞれ75％及び60％にあたる。

・ 我々は、DWF中に87隻（CEPESCAの報告によるものの98％）のトロール漁船を観測している。

・ 我々は、全長40m超のトロール漁船39隻を観測しており、これは、EUがいう数よりも多い。我々は、24～40ｍ級については43隻のトロール漁船を観測しており、これも2014年にEUのAERで報告された39よりも少し多い。

・ 我々は、DWFのはえ縄漁船135隻を観測しており、これは、CEPESCAの報告による87隻よりも多い。我々は、24～40mのはえ縄漁船96隻を観測しており、これは、EUのAERで報告された83隻よりも少し多い。

アメリカ

2017年のアメリカのWCPFCに対する報告書は、2016年には133隻のはえ縄漁船、アメリカ領サモアを本拠とする23隻のはえ縄漁船及び37隻の巾着網漁船がRFMOの海域で漁獲を行っていたとしている。さらにこれは、2016年に南太平洋のビンナガマグロ漁場に参入している船舶は６隻だけであったと報告している。最新の2016年IATTC季刊報告書は、その領域において漁獲を行っている米国の巾着網漁船は25隻であるとしている。最後に、ICCATの隔年報告書は、2015年には103隻、2014年には110隻のはえ縄漁船がRFMOの海域で活動していたとしている。

入手可能な情報を踏まえて、我々は、アメリカのAISによる捕捉範囲について、次のことを述べることができる。

・ 我々は、ハワイのEEZ、他国のEEZ及びWCPFCの海域である公海において漁獲を行っている38隻の巾着網漁船を観測している。これは、我々が船団のほぼ100％を把握していることを示している。

・ 我々は、外国の海域及びIATTCの国際海域について20隻の巾着網漁船を観測しており、これは、報告された数の80％にあたる。米国の海域で操業している全ての巾着網漁船を含めれば、我々は66隻を観測しており、これは報告された数を上回る。

・ 我々は、７隻のトロール漁船を観測しており、これは報告された数より少し多い。

・ 我々は、ハワイのEEZ、他国のEEZ及びWCPFCの海域である公海において漁獲を行っている94隻の流しはえ縄漁船を観測している。これは、ハワイ及びカリフォルニアを本拠とする133隻のはえ縄漁船の71％にあたり、アメリカ領サモアを本拠とする漁船を加えれば62％となる。

・ 我々は、2016年におけるICCATの海域について、57隻の流しはえ縄漁船を観測しており、これは、RFMOが報告した数の55％である。このうち、公海で漁獲を行っているのは13隻だけである。

バヌアツ

バヌアツの船団は、主に太平洋の西部及び中部で活動しており、同国のWCPFCに対する年次報告書は、2015年には巾着網漁船３隻及びDWF又は沿岸のはえ縄漁船74隻が活動中であるとしている。さらに、OPRTは、2016年にはバヌアツに登録された34隻の船舶（総トン数100トン超）がマグロ類を対象としていることを報告している。

入手可能な情報を踏まえて、我々は、バヌアツのAISによる捕捉範囲について、次のことを述べることができる。

・ 我々は、WCPFCの海域について、３隻の巾着網漁船及び50隻のはえ縄漁船を観測している。これは、報告された数のそれぞれ100％及び68％にあたる。

・ 我々は、39隻のはえ縄漁船（総トン数100トン超）を観測しており、これは、報告された数よりも少し多い。

要約すると、我々は、総トン数100トン超の巾着網漁船及びはえ縄漁船の100％を捕捉している。これより小型のはえ縄漁船（総トン数100トン未満）については、我々は、報告された数の32.5％を観測している。

ポルトガル

2017年のEUの年次経済報告書（AER）は、2015年には20隻（24m超）の、2016年には42隻の船舶が遠洋船団をなしていたとしている。さらに、外国の海域又は公海で漁獲を行っている40ｍ超のはえ縄漁船は４隻だけだともされている。24～40mのものは16隻、12～24mのものは27隻がある。

RFMOの海域については、IOTCが、ポルトガルのはえ縄漁船は2016年には７隻、2015年には６隻が活動していたと報告している。2017年のEUのWCPFCに対する報告書は、太平洋によけるポルトガルの船団はWCPFCの海域における１隻とIATTCの海域における２隻のはえ縄漁船２隻に限られているとしている。しかし、WCPFCの海域における漁獲を認可されているはえ縄漁船は、10隻にもなる。

入手可能な情報を踏まえて、我々は、ポルトガルのAISによる捕捉範囲について、次のことを述べることができる。

・ 我々は、WCPFCの海域について１隻、IATTCの海域について２隻のはえ縄漁船を観測しており、これは、報告された数と一致する。

・ 我々は、IOTCの海域内で漁獲を行う７隻のはえ縄漁船を観測しており、これも、報告された数と一致する。

・ 我々は、全体で他国のEEZ又は国際海域で漁獲を行っている45隻のはえ縄漁船を観測している。５隻は40m超（AERにおける数の100％）、29隻は24～40m、11隻は12～24mである。

要約すると、我々は、IOTC、WCPFC及びIATTCのRFMOの海域について、はえ縄漁船の100％を観測している。全体として、我々は、AERにおいては他国のEEZ又は公海において漁獲を行っている24m超の船舶を以て定義された、ポルトガルの遠洋船団の100％を観測している。

フランス

2017年のEUの年次経済報告書（AER）は、2015年にはフランスの巾着網漁船による産業的な船団は21隻からなっており、そのうち５隻はマヨット島に登録されていて、全てが全長40m超であるとしている。

RFMOの海域については、IOTCが、2015年及び2016年にはフランスの巾着網漁船（40m超）12隻及びはえ縄漁船（レユニオン島船籍、15m超）19隻が漁獲を認可されていると報告している。ICCATによる活動中の船舶のリストは、その海域において46隻の巾着網漁船が活動中であり、そのうち24隻が全長40m超であるとしている。

入手可能な情報を踏まえて、我々は、フランスのAISによる捕捉範囲について、次のことを述べることができる。

・ 我々は、全体で他国のEEZ又は公海で漁獲を行っている23隻の巾着網漁船を観測している。これらのうち22隻が40m超であり、これはAERで報告された数よりも少し多い。

・ 我々は、IOTCの海域について、８隻の巾着網漁船を観測しており、これは、報告された数の67％にあたる。

・ 我々は、IOTCの海域について、11隻のはえ縄漁船を観測しており、これは、報告された数の58％にあたる。

・ 我々は、ICCATの海域について、19隻の巾着網漁船（40m超）を観測しており、これは、報告された数の79％にあたる。

その他の諸国

セーシェルのIOTCに対する国別報告書は、2014年における巾着網漁船及びはえ縄漁船の数を、それぞれ11隻及び36隻としている。我々が観測したのは、それぞれ６隻及び12隻である。

メキシコについて、最新の2016年IATTC季刊報告書は、49隻の巾着網漁船が東部熱帯太平洋において活動しており、このうち21隻が70m超、22隻が50～70m及び３隻が40～50mとしている。我々が観測したのは、それぞれ14隻、16隻及び２隻である。

コロンビアについて、最新の2016年IATTC季刊報告書は、14隻の巾着網漁船が東部熱帯太平洋において活動しているとしている。CLAVリスト（統合的許可船舶リスト）は、これらのうち11隻が40m超、３隻が24～40mであるとしている。我々は、GFWにおいて12隻のコロンビアの巾着網漁船を観測している。

エクアドルの活動中の産業的な船団は、http://www.acuaculturaypesca.gob.ec/subsecretaria-recursos-pesquerosにおいて、40隻の船舶からなると報告されている。IATTCは、これらのうち15隻がはえ縄漁船であるとしている。我々は、３隻のはえ縄漁船及び14隻の巾着網漁船を観測している。

労務費データベース

上限

EUの2017年の年次経済報告書は、労働者に係る総費用（乗組員の賃金及び無給労働者の価値）並びに2015年におけるスペイン、フランス、ポルトガル、イタリア及びリトアニアの遠洋船団の総在海日数の推計値を提供している。これらの情報を用いて、国、漁具の種類及び規模の等級ごとの平均日額労務費が推計された。

さらに、日本の農林水産省（MAFF）の第90次農林水産省統計表が、漁業の種類及び船舶規模の等級ごとの総労務費及び総操業日数についての情報を提供している。この情報は、2014年について集計され、漁業企業あたりの数で報告されている。

さらに、韓国海事研究所が、漁業者の年間平均賃金の推計値並びに様々な漁具の種類及び規模の等級における年間平均在海日数の推計値を提供している。これらの情報を用いて、主な漁具の種類について、乗組員あたりの平均日額賃金が推計された。最後に、チリについては、Subpesca（漁業養殖事務局）がエビトロール漁船、その他トロール漁船及び巾着網船団の部門における平均日額労務費を報告している。

中国については、遠洋イカ釣り船団の乗組員の月額賃金の推計値の上限（500ドル）が用いられた。台湾については、同国の現在の最低月額賃金（639ドル）が用いられた。

上記すべてのデータ源を組み合わせて、空白を補完したり漁獲の費用の上限を推計したりするために用いられる、漁具の種類及び規模の等級ごとの平均日額労務費が推計された。

下限

中国については、イカ釣り船団の乗組員あたりの月給の推計額の下限（350米ドル）が用いられた。台湾については、グリーンピースの報告による、台湾の遠洋船舶の外国人乗組員に提示されている通常の額（月額300米ドル）が用いられた（53 ）。アメリカについては、ハワイを拠点とするはえ縄船団の労務費の推計値が用いられた（54 ）。本研究においては、小型（17m未満）のマグロ類はえ縄漁船は年間132,000米ドル、中型（17～22m）のはえ縄漁船は171,000米ドル、また大型（22m超）の船は181,000米ドルの労務費を支出していると推計されている。我々が得たこれらの船舶の平均在海日数によって、日額労務費が推計された。バヌアツについては、（55 ）で報告された乗組員平均賃金支払額（7,294ドル）を観測された平均在海日数と組み合わせて推計された日額労務費が用いられた。

最後に、我々は、アルゼンチン、オーストラリア、ベリーズ、コロンビア、キプロス、エクアドル、エストニア、ラトビア、マレーシア、モーリシャス、ニュージーランド、ノルウェー、ポーランド及びロシアについてILOが報告した「熟練した農林水産業労働者」の区分におけるドル建ての名目平均時給額及び被用者あたりの労務費（ILO、2017年10月28日閲覧）を取得した。我々は、平日１日あたり８時間の労働を仮定し、また、インフレ率を補正して、2014年時点のドルによる日収及び被用者あたりの労務費を推計している。

公海における操業全体の約８％を占めるこれら以外の国については、上記の推計値の下限による、地域、漁具の種類及び規模に特有の平均労務費が用いられた。

総費用の各要素

2015年のEUの年次経済報告書及び2013年の日本の水産年鑑は、遠洋船団の費用構造について詳細な情報を示している。我々は、これらのデータを用いて、総費用（減価償却費、修理費、維持費、権利料、その他の変動費及びその他の固定費を含む。）のうち燃料費及び労務費の平均的な比率を推計している。その結果、船舶規模の等級ごとに、その比率は、0.43（12～18m）、0.44（12～24m）、0.45（24～40m）及び0.47（40m超）となっている。

図S1.船舶の特徴の分布、総操業数に対する公海操業の割合及び全長・トン数・主機関出力間の非線形の関係。漁具の種類ごとの、船舶の全長（A）、主機関出力（B）及び乗組員規模（C）の分布。漁具の種類ごとの、公海とEEZ内とにおける操業の比率（D）。全長と主機関出力（E）、全長とトン数（F）の非線形の関係。

図S2.公海における船舶の会合（2016年）。漁船とリーファー船/バンカー船との会合の世界的分布（A）。公海におけるリーファー船及びバンカー船との会合が多い上位１４組の漁業船団（B）。

図S3.漁具の種類ごとの操業。公海における操業の総数及び上位５種の漁具による操業の総数（2016年）。

図S4.操業と漁獲量。国ごと及びFAO海域ごとの、公海における操業（kW日）と漁獲量（トン）との関係

捕捉諸表

表S1.各国の公海漁業船団とその操業（2016）

FSM＝ミクロネシア連邦、PNG＝パプアニューギニア、RMI＝マーシャル諸島共和国、NZ＝ニュージーランド。

国 | 船舶数 | 平均全長 （m） | 総トン数 （GT） | 累計出力 （kW） | 平均 乗組員 規模 | 操業日数 | 操業時間数 （×1000） | 漁獲kWh （×10⁶）
中国 | 838（23％） | 52 | 626914 | 988292 | 26 | 11,5061（29％） | 2142（30％） | 2455（36％）
台湾 | 593（16％） | 39 | 224104 | 535809 | 22 | 78,870（20％） | 1526（22％） | 1284（19％）
日本 | 478（13％） | 40 | 150125 | 361379 | 22 | 53,466（14％） | 1040（15％） | 737（11％）
インドネシア | 450（12％） | 24 | 46610 | 134531 | 9 | 37,641（10％） | 426（6％） | 128（2％）
スペイン | 252（7％） | 37 | 131794 | 189942 | 18 | 24,514（6％） | 438（6％） | 225（3％）
韓国 | 200（6％） | 53 | 130626 | 241176 | 27 | 30,102（8％） | 567（8％） | 575（9％）
アメリカ | 141（4％） | 32 | 54781 | 115934 | 11 | 7667（2％） | 141（2％） | 79（1％）
ロシア | 73（2％） | 74 | 191932 | 198375 | 49 | 6148（2％） | 110（2％） | 287（4％）
ポルトガル | 60（2％） | 35 | 28919 | 41700 | 19 | 6750（2％） | 120（2％） | 91（1％）
バヌアツ | 52（1％） | 52 | 39998 | 62370 | 28 | 8156（2％） | 151（2％） | 167（2％）
ノルウェー | 41（1％） | 68 | 63905 | 196930 | 33 | 1173（0％） | 20（0％） | 73（1％）
カナダ | 36（1％） | 25 | 11923 | 26301 | 10 | 759（0％） | 14（0％） | 55（1％）
セーシェル | 35（1％） | 50 | 19800 | 41133 | 27 | 3465（1％） | 64（1％） | 63（1％）
メキシコ | 28（1％） | 70 | 43938 | 99544 | 30 | 2247（1％） | 23（0％） | 81（1％）
（不明） | 28（1％） | 40 | 13556 | 27068 | 20 | 1493（0％） | 28（0％） | 32（0％）
フランス | 23（1％） | 64 | 35563 | 62667 | 30 | 1219（0％） | 12（0％） | 31（0％）
フィジー | 21（1％） | 36 | 4379 | 9617 | 15 | 1564（0％） | 30（0％） | 17（0％）
エクアドル | 17（0％） | 75 | 32226 | 50053 | 34 | 1022（0％） | 12（0％） | 22（0％）
スリランカ | 17（0％） | 15 | 382 | 2393 | 5 | 258（0％） | 4（0％） | 1（0％）
フェロー諸島 | 16（0％） | 52 | 24220 | 45267 | 21 | 441（0％） | 8（0％） | 22（0％）
パナマ | 15（0％） | 66 | 23042 | 39919 | 28 | 489（0％） | 5（0％） | 12（0％）
NZ | 13（0％） | 46 | 10665 | 16992 | 21 | 517（0％） | 9（0％） | 11（0％）
コロンビア | 12（0％） | 67 | 19353 | 35918 | 31 | 1496（0％） | 20（0％） | 58（1％）
FSM | 12（0％） | 56 | 12595 | 23346 | 24 | 309（0％） | 4（0％） | 7（0％）
キリバス | 11（0％） | 65 | 12425 | 26928 | 23 | 391（0％） | 4（0％） | 11（0％）
イギリス | 11（0％） | 49 | 11314 | 15954 | 29 | 638（0％） | 11（0％） | 13（0％）
アイルランド | 9（0％） | 31 | 3095 | 7502 | 11 | 82（0％） | 1（0％） | 1（0％）
ラトビア | 9（0％） | 57 | 8082 | 10161 | 31 | 1458（0％） | 24（0％） | 27（0％）
マレーシア | 9（0％） | 29 | 1109 | 6084 | 12 | 814（0％） | 18（0％） | 13（0％）
RMI | 9（0％） | 64 | 10577 | 20389 | 28 | 302（0％） | 3（0％） | 7（0％）
南アフリカ | 9（0％） | 28 | 2640 | 4629 | 16 | 165（0％） | 3（0％） | 2（0％）
ベネズエラ | 9（0％） | 65 | 11498 | 23768 | 29 | 318（0％） | 4（0％） | 10（0％）
チリ | 8（0％） | 62 | 10709 | 14146 | 44 | 499（0％） | 9（0％） | 15（0％）
ガーナ | 8（0％） | 65 | 8487 | 21412 | 31 | 641（0％） | 6（0％） | 15（0％）
ベリーズ | 6（0％） | 44 | 3760 | 7209 | 18 | 450（0％） | 8（0％） | 7（0％）
エストニア | 5（0％） | 66 | 10019 | 15512 | 19 | 618（0％） | 10（0％） | 25（0％）
ドイツ | 5（0％） | 75 | 17426 | 16204 | 31 | 284（0％） | 5（0％） | 13（0％）
リトアニア | 5（0％） | 69 | 13577 | 16100 | 42 | 223（0％） | 4（0％） | 12（0％）
モルディブ | 5（0％） | 44 | 1811 | 4592 | 23 | 246（0％） | 4（0％） | 4（0％）
ウクライナ | 5（0％） | 74 | 13398 | 13256 | 61 | 605（0％） | 12（0％） | 19（0％）
モーリシャス | 4（0％） | 41 | 1881 | 3499 | 19 | 152（0％） | 3（0％） | 2（0％）
オーストラリア | 3（0％） | 35 | 2230 | 3950 | 15 | 29（0％） | 0（0％） | 0（0％）
ボネール | 3（0％） | 59 | 4040 | 5384 | 22 | 53（0％） | 1（0％） | 1（0％）
ブラジル | 3（0％） | 21 | 321 | 1174 | 9 | 163（0％） | 3（0％） | 1（0％）
アイスランド | 3（0％） | 86 | 7836 | 17147 | 49 | 29（0％） | 0（0％） | 2（0％）
イラン | 3（0％） | 56 | 3230 | 2139 | 24 | 108（0％） | 2（0％） | 1（0％）
タイ | 3（0％） | 48 | 1709 | 4035 | 24 | 36（0％） | 1（0％） | 0（0％）
デンマーク | 2（0％） | 64 | 3985 | 11062 | 32 | 80（0％） | 1（0％） | 6（0％）
グアテマラ | 2（0％） | 80 | 4138 | 7086 | 29 | 24（0％） | 0（0％） | 0（0％）
インド | 2（0％） | 44 | 1113 | 2262 | 24 | 53（0％） | 1（0％） | 1（0％）
PNG | 2（0％） | 76 | 3455 | 5711 | 38 | 20（0％） | 0（0％） | 1（0％）
セネガル | 2（0％） | 55 | 2424 | 4118 | 30 | 36（0％） | 0（0％） | 0（0％）
タンザニア | 2（0％） | 38 | 675 | 1803 | 20 | 194（0％） | 4（0％） | 4（0％）

表S2.漁具の種類ごとの公海漁業船団とその操業

漁具の種類 | 船舶数 | 平均全長 （m） | 総トン数 （GT） | 累計出力 （kW） | 平均 乗組員 規模 | 操業日数 | 操業時間数 （×1000） | 漁獲kWh （×10⁶）
流しはえ縄 | 2165（60％） | 37 | 672328 | 1487061 | 18 | 271912（69％） | 5047（71％） | 3719（55％）
巾着網 | 457（13％） | 51 | 431394 | 803781 | 22 | 23097（6％） | 263（4％） | 394（6％）
イカ釣り漁船 | 453（13％） | 56 | 392502 | 588276 | 29 | 68143（17％） | 1231（17％） | 1490（22％）
トロール網 | 255（7％） | 68 | 541581 | 762413 | 41 | 19192（5％） | 351（5％） | 979（15％）
一本釣り | 93（3％） | 38 | 23299 | 76204 | 23 | 4632（1％） | 59（1％） | 55（1％）
不明 | 84（2％） | 40 | 39453 | 86400 | 19 | 2723（1％） | 42（1％） | 45（1％）
定置はえ縄 | 44（1％） | 28 | 9108 | 20629 | 16 | 1577（0％） | 28（0％） | 21（0％）
刺し網 | 39（1％） | 21 | 3361 | 8436 | 12 | 771（0％） | 12（0％） | 3（0％）
仕掛け網 | 15（0％） | 52 | 10532 | 17327 | 26 | 1885（0％） | 31（0％） | 34（0％）
曳縄 | 8（0％） | 26 | 1271 | 2754 | 5 | 210（0％） | 4（0％） | 2（0％）
流し網 | 5（0％） | 51 | 2689 | 5650 | 27 | 92（0％） | 2（0％） | 2（0％）

表S3.2016年における、国・地域漁場管理機関（RFMO）・漁具の種類・船舶規模ごとのAISによる公海船団の捕捉とその係数

ISO3船籍 | RFMO | 漁具の種類 | 船舶規模 | AIS船舶 | 基準点 | 係数
TWN | WCPFC | 流しはえ縄 | （0,250]トン | 298 | 746 | 2.50
TWN | WCPFC | 流しはえ縄 | （250,2000]トン | 78 | 76 | 1.00
VUT | WCPFC | 流しはえ縄 | （0,100]トン | 12 | 40 | 3.33
VUT | WCPFC | 流しはえ縄 | （100,2000]トン | 38 | 34 | 1.00
CHN | ICCAT | 流しはえ縄 | ALL | 47 | 41 | 1.00
CHN | IOTC | 流しはえ縄 | ALL | 27 | 53 | 1.96
CHN | WCPFC | 流しはえ縄 | ALL | 411 | 429 | 1.04
CHN | WCPFC | 巾着網 | ALL | 20 | 20 | 1.00
TWN | CCSBT | 流しはえ縄 | ALL | 162 | 70 | 1.00
TWN | ICCAT | 流しはえ縄 | ALL | 50 | 117 | 2.34
TWN | IOTC | 流しはえ縄 | ALL | 186 | 344 | 1.85
TWN | WCPFC | 巾着網 | ALL | 35 | 35 | 1.00
JPN | CCSBT | 流しはえ縄 | ALL | 85 | 74 | 1.00
JPN | IATTC | 流しはえ縄 | ALL | 62 | 77 | 1.24
JPN | ICCAT | 流しはえ縄 | ALL | 69 | 72 | 1.04
JPN | IOTC | 流しはえ縄 | ALL | 43 | 52 | 1.21
JPN | WCPFC | 流しはえ縄 | ALL | 284 | 111 | 1.00
JPN | IOTC | 巾着網 | ALL | 3 | 3 | 1.00
JPN | WCPFC | 巾着網 | ALL | 35 | 35 | 1.00
KOR | CCSBT | 流しはえ縄 | ALL | 20 | 10 | 1.00
KOR | ICCAT | 流しはえ縄 | ALL | 22 | 4 | 1.00
KOR | IOTC | 流しはえ縄 | ALL | 12 | 14 | 1.17
KOR | WCPFC | 流しはえ縄 | ALL | 125 | 96 | 1.00
KOR | IOTC | 巾着網 | ALL | 2 | 5 | 2.50
KOR | WCPFC | 巾着網 | ALL | 27 | 25 | 1.00
ESP | WCPFC | 流しはえ縄 | ALL | 3 | 5 | 1.67
ESP | IOTC | 流しはえ縄 | ALL | 13 | 19 | 1.46
ESP | IATTC | 流しはえ縄 | ALL | 22 | 25 | 1.14
ESP | IATTC | 巾着網 | ALL | 3 | 2 | 1.00
ESP | IOTC | 巾着網 | ALL | 4 | 14 | 3.50
ESP | WCPFC | 巾着網 | ALL | 2 | 4 | 2.00
USA | ICCAT | 流しはえ縄 | ALL | 57 | 103 | 1.81
USA | WCPFC | 流しはえ縄 | ALL | 94 | 151 | 1.61
USA | WCPFC | 巾着網 | ALL | 38 | 37 | 1.00
USA | IATTC | 巾着網 | ALL | 66 | 25 | 1.00
USA | WCPFC | 曳縄 | ALL | 7 | 7 | 1.00
VUT | WCPFC | 巾着網 | ALL | 3 | 3 | 1.00
SYC | IOTC | 流しはえ縄 | ALL | 32 | 36 | 1.12
SYC | IOTC | 巾着網 | ALL | 6 | 11 | 1.83
COL | IATTC | 巾着網 | ALL | 12 | 14 | 1.17
ECU | IATTC | 流しはえ縄 | ALL | 3 | 15 | 5.00
ECU | IATTC | 巾着網 | ALL | 14 | 25 | 1.79
TWN | 全DWF | イカ釣り | ALL | 52 | 99 | 1.90
JPN | 全DWF | 一本釣り | ALL | 75 | 75 | 1.00
JPN | 全DWF | トロール網 | ALL | 4 | 7 | 1.75
KOR | 全DWF | イカ釣り | ALL | 30 | 32 | 1.07
KOR | 全DWF | トロール網 | ALL | 13 | 13 | 1.00
FRA | 全DWF | 巾着網 | （40,100]m | 22 | 22 | 1.00
MEX | 全DWF | 巾着網 | （0,40]m | 2 | 3 | 1.50
MEX | 全DWF | 巾着網 | （50,70]m | 16 | 22 | 1.38
MEX | 全DWF | 巾着網 | （70,100]m | 14 | 21 | 1.50
CHN | ICCAT | イカ釣り | ALL | 147 | 306 | 2.08
CHN | IOTC | イカ釣り | ALL | 16 | 2 | 1.00
CHN | WCPFC | イカ釣り | ALL | 86 | 193 | 2.24
CHN | SPRFMO | イカ釣り | ALL | 216 | 262 | 1.21

表S4.国ごと・漁具の種類ごと・船舶規模等級ごとの平均日額労務費

国 | 漁具の種類 | 全長の等級 | 平均日額労務費 （下限） | 平均日額労務費 （上限）
中国 | イカ釣り | （40,200]m | 502 | 717
中国 | 流しはえ縄 | （40,200]m | 431 | 616
台湾 | 流しはえ縄 | （24,40]m | 222 | 472
日本 | 流しはえ縄 | （40,200]m | 1544 | 1544
台湾 | 流しはえ縄 | （40,200]m | 459 | 974
韓国 | 流しはえ縄 | （40,200]m | 4277 | 4277
中国 | 流しはえ縄 | （24,40]m | 252 | 361
スペイン | 流しはえ縄 | （24,40]m | 1270 | 1270
日本 | 流しはえ縄 | （24,40]m | 1577 | 1577
インドネシア | 流しはえ縄 | （18,24]m | 939 | 1509
台湾 | 流しはえ縄 | （18,24]m | 188 | 400
インドネシア | 巾着網 | （24,40]m | 970 | 1690
インドネシア | 流しはえ縄 | （24,40]m | 970 | 1690
ロシア | トロール網 | （40,200]m | 763 | 7620
台湾 | イカ釣り | （40,200]m | 524 | 1117
バヌアツ | 流しはえ縄 | （40,200]m | 399 | 2573
アメリカ | 流しはえ縄 | （18,24]m | 1173 | 1877
ノルウェー | トロール網 | （40,200]m | 10057 | 10112
日本 | 一本釣り | （24,40]m | 2850 | 2850
インドネシア | 巾着網 | （18,24]m | 939 | 1509
中国 | トロール網 | （40,200]m | 874 | 1249
メキシコ | 巾着網 | （40,200]m | 627 | 9377
日本 | 流しはえ縄 | （18,24]m | 2215 | 2215
日本 | 一本釣り | （40,200]m | 4247 | 4247
アメリカ | 巾着網 | （40,200]m | 1312 | 9377
スペイン | 流しはえ縄 | （40,200]m | 1344 | 1344
ポルトガル | 流しはえ縄 | （24,40]m | 796 | 796
スペイン | トロール網 | （40,200]m | 6357 | 6357
スペイン | 巾着網 | （40,200]m | 8471 | 8471
セーシェル | 流しはえ縄 | （40,200]m | 270 | 2573
スペイン | 固定漁具 | （18,24]m | 896 | 896
韓国 | イカ釣り | （40,200]m | 4722 | 4722
中国 | 巾着網 | （40,200]m | 563 | 805
韓国 | 流しはえ縄 | （24,40]m | 1994 | 1994
フランス | 巾着網 | （40,200]m | 12461 | 12461
アメリカ | 流しはえ縄 | （24,40]m | 1312 | 1408
韓国 | トロール網 | （40,200]m | 9969 | 9969
フィジー | 流しはえ縄 | （24,40]m | 300 | 1476
エクアドル | 巾着網 | （40,200]m | 561 | 9377
台湾 | 巾着網 | （40,200]m | 531 | 1130
韓国 | 巾着網 | （40,200]m | 4603 | 4603
コロンビア | 巾着網 | （40,200]m | 327 | 9377
スペイン | 定置漁具 | （24,40]m | 1812 | 1812
セーシェル | 流しはえ縄 | （24,40]m | 189 | 1408
ポルトガル | 流しはえ縄 | （18,24]m | 1248 | 1248
フェロー諸島 | トロール網 | （40,200]m | 8726 | 8726
パナマ | 巾着網 | （40,200]m | 627 | 9377
キリバス | 巾着網 | （40,200]m | 1947 | 9377
マーシャル諸島 | 巾着網 | （40,200]m | 1947 | 9377
ベネズエラ | 巾着網 | （40,200]m | 1315 | 9377

表S5.国ごとの公海における費用、漁獲量、収益、助成金及び利益

国ごとのスケールされた結果の概要。π＝助成金を含まない利益、π*＝助成金を含む利益。全ての額面は、100万米ドル単位。FSM＝ミクロネシア連邦、PNG＝パプアニューギニア、RMI＝マーシャル諸島共和国、NZ＝ニュージーランド。

国 | 漁獲量 （トン） | 収益 | 費用 下限 | 費用 上限 | π 下限 | π 上限 | 助成金 | π* 下限 | π* 上限
中国 | 1522.88 | 1623.76 | 1563.35 | 2041.43 | -417.67 | 60.41 | 418.24 | 0.57 | 478.65
台湾 | 544.93 | 982.89 | 1047.74 | 1219.98 | -237.09 | -64.84 | 243.52 | 6.44 | 178.68
韓国 | 402.96 | 807.11 | 552.69 | 604.81 | 202.3 | 254.42 | 409.24 | 611.54 | 663.66
スペイン | 247.64 | 637.09 | 433.61 | 491.62 | 145.47 | 203.48 | 603.31 | 748.78 | 806.79
日本 | 212.71 | 815.93 | 638.56 | 638.56 | 177.37 | 177.37 | 840.58 | 1017.95 | 1017.95
エクアドル | 194.27 | 270.64 | 95.07 | 185.63 | 85.01 | 175.57 | 22.45 | 107.46 | 198.02
インドネシア | 192.4 | 383.74 | 177.64 | 260.28 | 123.46 | 206.1 | 102.08 | 225.54 | 308.18
ロシア | 187.79 | 195.2 | 152.58 | 309.11 | -113.9 | 42.62 | 11.8 | -102.11 | 54.42
メキシコ | 107.26 | 251.85 | 81.4 | 183.62 | 68.24 | 170.46 | 31.96 | 100.2 | 202.42
アメリカ | 93.27 | 377.17 | 99.54 | 161.61 | 215.56 | 277.63 | 255.58 | 471.15 | 533.22
ノルウェー | 86.43 | 107.45 | 77.4 | 88.06 | 19.39 | 30.05 | 13.67 | 33.06 | 43.72
フランス | 57.98 | 234.6 | 77.8 | 86.37 | 148.24 | 156.81 | 195.29 | 343.53 | 352.1
セーシェル | 55.44 | 49.9 | 26.26 | 50.42 | -0.52 | 23.64 | 9.73 | 9.2 | 33.37
パナマ | 54.66 | 104.07 | 31.94 | 66.48 | 37.59 | 72.13 | 25.42 | 63.01 | 97.54
ガーナ | 50.61 | 78.14 | 21.47 | 44.62 | 33.52 | 56.67 | 8.44 | 41.96 | 65.11
コロンビア | 42.74 | 83.7 | 45.77 | 111.24 | -27.55 | 37.93 | 10.23 | -17.32 | 48.16
PNG | 32.92 | 34.2 | 1.11 | 3.6 | 30.59 | 33.08 | 97.84 | 128.44 | 130.93
バヌアツ | 32.16 | 46.11 | 79.02 | 138.66 | -92.55 | -32.91 | 66.15 | -26.39 | 33.24
ベネズエラ | 31 | 106.03 | 15.28 | 35.96 | 70.07 | 90.75 | 26.61 | 96.68 | 117.35
スリランカ | 30.59 | 42.64 | 0.63 | 0.8 | 41.84 | 42.01 | 7.93 | 49.77 | 49.94
ベリーズ | 22.95 | 23.78 | 8.15 | 19.55 | 4.24 | 15.64 | 0.38 | 4.62 | 16.02
ポルトガル | 22.68 | 62.92 | 87.06 | 101.42 | -38.51 | -24.15 | 51.41 | 12.91 | 27.27
NZ | 17.93 | 85.68 | 12.53 | 17.32 | 68.35 | 73.14 | 10.93 | 79.28 | 84.07
キリバス | 15.75 | 12.54 | 13.72 | 28.08 | -15.54 | -1.17 | 0.94 | -14.6 | -0.23
フェロー諸島 | 15.25 | 34.38 | 20.38 | 20.48 | 13.9 | 14 | 0.77 | 14.67 | 14.77
タイ | 13.15 | 28.77 | 0.65 | 0.83 | 27.93 | 28.12 | 2.1 | 30.03 | 30.21
アイスランド | 12.14 | 10.08 | 2.44 | 2.85 | 7.23 | 7.63 | 2.92 | 10.15 | 10.56
RMI | 10.55 | 7.49 | 8.24 | 17.11 | -9.62 | -0.75 | 2.85 | -6.77 | 2.1
チリ | 10.41 | 13.4 | 5.33 | 5.33 | 8.06 | 8.06 | 5.52 | 13.58 | 13.58
フィジー | 8.25 | 22.02 | 5.91 | 11.28 | 10.74 | 16.11 | 23.1 | 33.84 | 39.22
エストニア | 7.42 | 12.03 | 14.9 | 27.44 | -15.41 | -2.87 | 3.7 | -11.71 | 0.83
グアテマラ | 6.61 | 8.12 | 0.89 | 1.9 | 6.21 | 7.23 | 2.6 | 8.81 | 9.82
FSM | 6.26 | 10.32 | 6.53 | 12.69 | -2.37 | 3.79 | - | - | -
イラン | 5.92 | 9.34 | 1.6 | 3.02 | 6.32 | 7.74 | 3.47 | 9.79 | 11.22
インド | 4.89 | 3.76 | 0.82 | 1.57 | 2.18 | 2.94 | 9.81 | 12 | 12.75
ウクライナ | 4.22 | 6.15 | 4.51 | 6.63 | -0.48 | 1.65 | 0.29 | -0.19 | 1.94
デンマーク | 3.67 | 10.16 | 3.81 | 4.7 | 5.46 | 6.35 | 2.09 | 7.55 | 8.44
リトアニア | 3.47 | 5.69 | 17.13 | 17.13 | -11.44 | -11.44 | 1.03 | -10.41 | -10.41
コートジボワール | 2.51 | 4.26 | 1.55 | 1.8 | 2.46 | 2.71 | 0.47 | 2.93 | 3.17
ドイツ | 2.24 | 7 | 2.77 | 3.01 | 3.99 | 4.23 | 1.81 | 5.8 | 6.04
イギリス | 2.13 | 10.5 | 16.46 | 17.03 | -6.53 | -5.95 | 1.68 | -4.85 | -4.27
ナミビア | 2.11 | 6.26 | 0.19 | 0.52 | 5.74 | 6.06 | 1.16 | 6.9 | 7.23
ブラジル | 2.07 | 9.08 | 0.99 | 1.57 | 7.5 | 8.09 | 12.8 | 20.3 | 20.89
マレーシア | 1.97 | 4.51 | 2.37 | 4.87 | -0.36 | 2.14 | 1.29 | 0.93 | 3.43
アイルランド | 1.03 | 1.51 | 2.72 | 3.15 | -1.64 | -1.21 | 1.08 | -0.56 | -0.13
タンザニア | 0.8 | 1.31 | 1.16 | 2.55 | -1.24 | 0.15 | 0.06 | -1.18 | 0.21
コモロ | 0.78 | 1.75 | 0.44 | 1.23 | 0.52 | 1.3 | 0 | 0.52 | 1.31
ツバル | 0.68 | 1.27 | 0.04 | 0.06 | 1.21 | 1.23 | 0 | 1.21 | 1.23
モルディブ | 0.62 | 1.59 | 6.15 | 7.69 | -6.1 | -4.57 | 39.97 | 33.87 | 35.4
カナダ | 0.55 | 3.94 | 29.29 | 30.87 | -26.93 | -25.35 | 4.78 | -22.15 | -20.57
オーストラリア | 0.43 | 2.14 | 0.3 | 0.3 | 1.84 | 1.84 | 5.07 | 6.91 | 6.91
南アフリカ | 0.37 | 1.35 | 1.49 | 1.89 | -0.54 | -0.15 | 0.14 | -0.41 | -0.01
セネガル | 0.2 | 0.32 | 0.78 | 0.97 | -0.65 | -0.46 | 0 | -0.65 | -0.46
トンガ | 0.02 | 0.05 | 0.28 | 0.52 | -0.47 | -0.23 | 2.08 | 1.6 | 1.84

表S6.船籍国ごとのリーファー船及びバンカー船による公海漁業の費用

国 | 船舶種別 | 船舶数 | 会合回数 | 日額総費用 下限 | 日額総費用 上限 | 総費用下限 （百万ドル） | 総費用上限 （百万ドル）
パナマ | リーファー船 | 48 | 344 | 18581.27 | 22394.15 | 244.21 | 294.33
リベリア | リーファー船 | 13 | 165 | 18529.44 | 22452.35 | 56.20 | 68.10
ロシア | リーファー船 | 27 | 96 | 5877.23 | 8403.37 | 45.30 | 64.76
台湾 | リーファー船 | 11 | 73 | 12928.10 | 16995.51 | 36.68 | 48.22
マーシャル諸島 | バンカー船 | 7 | 116 | 15953.99 | 19966.21 | 35.74 | 44.72
キリバス | リーファー船 | 7 | 100 | 19503.88 | 23420.67 | 36.34 | 43.63
バヌアツ | リーファー船 | 9 | 92 | 14677.48 | 18451.55 | 31.97 | 40.19
パナマ | バンカー船 | 6 | 86 | 14626.67 | 18707.13 | 28.29 | 36.18
韓国 | リーファー船 | 6 | 82 | 14508.37 | 21202.88 | 23.76 | 34.73
キリバス | バンカー船 | 9 | 106 | 9168.85 | 11838.99 | 26.67 | 34.44
日本 | リーファー船 | 3 | 57 | 19837.91 | 24005.74 | 16.84 | 20.38
韓国 | バンカー船 | 6 | 34 | 7617.95 | 11202.52 | 13.70 | 20.15
クック諸島 | バンカー船 | 3 | 21 | 14593.97 | 18551.40 | 11.53 | 14.66
中国 | リーファー船 | 4 | 17 | 9766.54 | 15508.71 | 8.95 | 14.21
リベリア | バンカー船 | 2 | 38 | 12188.47 | 15510.82 | 8.58 | 10.92
セントクリストファー ・ネイビス | リーファー船 | 4 | 9 | 8657.15 | 11704.96 | 8.01 | 10.83
シンガポール | リーファー船 | 1 | 19 | 17594.93 | 21374.72 | 6.40 | 7.78
リトアニア | リーファー船 | 1 | 5 | 19170.76 | 22154.81 | 6.23 | 7.20
インドネシア | リーファー船 | 17 | 71 | 1397.69 | 1846.77 | 5.14 | 6.79
バヌアツ | バンカー船 | 1 | 18 | 13224.31 | 16984.21 | 4.83 | 6.20
セーシェル | リーファー船 | 1 | 6 | 13039.05 | 16236.77 | 3.17 | 3.95
ツバル | バンカー船 | 1 | 2 | 5616.03 | 8401.14 | 1.56 | 2.34
モルドバ | リーファー船 | 1 | 1 | 11598.72 | 15776.39 | 1.66 | 2.26
シエラレオネ | リーファー船 | 1 | 1 | 7433.04 | 11610.71 | 1.32 | 2.07

表S7.国ごと、漁具の種類ごと及びFAO海域ごとの公海の経済性の概要（スケールされた結果）

国ごと、漁具ごと及びFAO海域ごとの、公海漁業の収益、費用並びに助成金を含まない（π）及び助成金を含む（π*）利益。全ての額面表示は、百万米ドル単位。ゼロで示した値は、数値を丸めた結果であり、-0.01～0.01と解釈されるべきものである。国の略称：FSM＝ミクロネシア連邦、RMI＝マーシャル諸島共和国、PNG＝パプアニューギニア、NZ＝ニュージーランド。漁具の種類：PS＝巾着網、LL＝はえ縄、SJ＝イカ釣り、TR＝海底トローリング、NA＝不明。FAO海域を、図5Aに示す。

国 | FAO 海域 | 漁具の 種類 | 収益 | 費用 下限 | 費用 上限 | π 下限 | π 上限 | π* 下限 | π* 上限
中国 | 61 | LL | 402.11 | 65.81 | 87.65 | 314.46 | 336.3 | 345.97 | 367.81
中国 | 41 | SJ | 393.18 | 460.05 | 588.11 | -194.93 | -66.87 | -125.54 | 2.52
中国 | 87 | SJ | 323.87 | 345.2 | 444.38 | -120.51 | -21.32 | -39.99 | 59.19
台湾 | 61 | LL | 304.95 | 101.96 | 121.33 | 183.63 | 202.99 | 210.74 | 230.11
日本 | 77 | LL | 272.77 | 66.92 | 66.92 | 205.85 | 205.85 | 281.52 | 281.52
スペイン | 51 | LL | 261.73 | 24.52 | 27.45 | 234.28 | 237.21 | 247.85 | 250.79
メキシコ | 77 | PS | 248.97 | 78.05 | 176.22 | 72.75 | 170.92 | 103.89 | 202.06
台湾 | 61 | SJ | 244.82 | 172.48 | 190.05 | 54.76 | 72.34 | 83.23 | 100.81
韓国 | 71 | LL | 244.22 | 68.68 | 73.94 | 170.28 | 175.54 | 229.46 | 234.72
インドネシア | 57 | LL | 243.32 | 106.09 | 153.63 | 89.69 | 137.23 | 142.41 | 189.95
アメリカ | 71 | PS | 197.32 | 8.95 | 21.52 | 175.8 | 188.37 | 243.67 | 256.24
ロシア | 27 | TR | 181.41 | 134.92 | 266.84 | -85.44 | 46.49 | -75.14 | 56.78
韓国 | 41 | SJ | 161.37 | 67.81 | 72.91 | 88.46 | 93.56 | 148.98 | 154.08
日本 | 71 | LL | 149.06 | 35.43 | 35.43 | 113.63 | 113.63 | 192.23 | 192.23
韓国 | 77 | LL | 143.37 | 148.92 | 160.78 | -17.41 | -5.55 | 53.75 | 65.61
韓国 | 48 | TR | 143.03 | 13.05 | 14.17 | 128.86 | 129.97 | 133.04 | 134.16
中国 | 61 | TR | 142.19 | 25.89 | 35.64 | 106.54 | 116.3 | 117.92 | 127.67
台湾 | 51 | LL | 140 | 178.89 | 213.06 | -73.06 | -38.88 | -17.6 | 16.57
インドネシア | 57 | PS | 139.79 | 59.35 | 89.05 | 50.74 | 80.44 | 94.25 | 123.95
フランス | 51 | LL | 117.19 | 1.09 | 1.16 | 116.03 | 116.1 | 121.62 | 121.69
中国 | 61 | SJ | 116.29 | 148.07 | 192.18 | -75.89 | -31.78 | -46.42 | -2.32
エクアドル | 87 | LL | 107.37 | 23.68 | 41.84 | 65.53 | 83.69 | 66.56 | 84.72
アメリカ | 77 | LL | 94.31 | 50.67 | 66.4 | 27.91 | 43.64 | 103.58 | 119.3
エクアドル | 77 | PS | 90.26 | 55.89 | 112.96 | -22.7 | 34.37 | -4.53 | 52.53
スペイン | 87 | LL | 88.39 | 52.63 | 60.24 | 28.15 | 35.75 | 70.1 | 77.7
台湾 | 71 | LL | 83.84 | 135.51 | 163.91 | -80.07 | -51.67 | -49.42 | -21.02
中国 | 77 | LL | 80.28 | 136.98 | 179.6 | -99.32 | -56.7 | -51.35 | -8.72
ガーナ | 34 | PS | 73.54 | 19.96 | 41.87 | 31.67 | 53.58 | 39.24 | 61.15
エクアドル | 87 | PS | 73.01 | 15.5 | 30.83 | 42.18 | 57.51 | 45.44 | 60.77
台湾 | 77 | LL | 70.91 | 122.13 | 145.64 | -74.73 | -51.22 | -40.09 | -16.58
日本 | 71 | PL | 67.66 | 38.04 | 38.04 | 29.62 | 29.62 | 64.18 | 64.18
フランス | 34 | PS | 65.47 | 67.41 | 74.79 | -9.32 | -1.94 | 106.71 | 114.1
コロンビア | 87 | PS | 62.41 | 29.54 | 72.97 | -10.56 | 32.87 | -3.63 | 39.8
日本 | 47 | LL | 59.19 | 43.85 | 43.85 | 15.34 | 15.34 | 67.66 | 67.66
ノルウェー | 48 | TR | 56.46 | 30.69 | 34.52 | 21.94 | 25.78 | 22.94 | 26.78
ベネズエラ | 77 | PS | 53.66 | 12.81 | 30.04 | 23.62 | 40.85 | 44.27 | 61.5
ベネズエラ | 87 | PS | 52.37 | 2.47 | 5.91 | 46.45 | 49.9 | 52.41 | 55.85
日本 | 57 | LL | 51.7 | 56.19 | 56.19 | -4.49 | -4.49 | 35.38 | 35.38
日本 | 61 | LL | 51.31 | 137.78 | 137.78 | -86.47 | -86.47 | 143.76 | 143.76
中国 | 71 | LL | 51.25 | 37.29 | 49 | 2.25 | 13.96 | 21.41 | 33.12
セーシェル | 51 | LL | 49.54 | 24.48 | 45.91 | 3.63 | 25.06 | 11.06 | 32.49
日本 | 34 | LL | 47.74 | 42.16 | 42.16 | 5.58 | 5.58 | 56.28 | 56.28
パナマ | 87 | PS | 44.6 | 11.32 | 25.65 | 18.95 | 33.28 | 28.04 | 42.37
フランス | 51 | PS | 44.27 | 8.63 | 9.65 | 34.61 | 35.64 | 97.08 | 98.11
スペイン | 77 | PS | 44.21 | 74.11 | 87.65 | -43.44 | -29.89 | 0.48 | 14.02
ノルウェー | 27 | TR | 42.71 | 44.81 | 51.53 | -8.82 | -2.1 | 3.56 | 10.28
日本 | 41 | LL | 40.12 | 0.1 | 0.1 | 40.02 | 40.02 | 40.13 | 40.13
スペイン | 34 | LL | 40.12 | 24.46 | 26.92 | 13.19 | 15.66 | 37.88 | 40.34
アメリカ | 77 | PS | 38.63 | 22.79 | 50.29 | -11.66 | 15.84 | 76.8 | 104.31
NZ | 51 | TR | 36.55 | 2.22 | 2.69 | 33.86 | 34.34 | 35.14 | 35.61
韓国 | 51 | LL | 35.6 | 6.03 | 6.55 | 29.05 | 29.57 | 33.77 | 34.29
中国 | 61 | NA | 35 | 18.62 | 24.55 | 10.44 | 16.37 | 25.3 | 31.23
スペイン | 71 | LL | 33.33 | 0.15 | 0.18 | 33.16 | 33.18 | 33.41 | 33.44
スリランカ | 57 | LL | 31.5 | 0.46 | 0.61 | 30.88 | 31.04 | 34.94 | 35.1
日本 | 81 | LL | 27.78 | 16.77 | 16.77 | 11.01 | 11.01 | 36.6 | 36.6
ポルトガル | 21 | TR | 27.75 | 52.16 | 61.7 | -33.94 | -24.41 | -9.38 | 0.15
タイ | 57 | LL | 27.01 | 0.49 | 0.55 | 26.46 | 26.52 | 27.61 | 27.67
NZ | 71 | PS | 25.57 | 1.76 | 3.44 | 22.13 | 23.81 | 23.61 | 25.29
PNG | 71 | PS | 25.08 | 0.83 | 2.84 | 22.24 | 24.25 | 77.57 | 79.58
台湾 | 47 | LL | 21.34 | 32.88 | 38.72 | -17.38 | -11.54 | -12.4 | -6.57
コロンビア | 77 | PS | 21.28 | 16.23 | 38.27 | -16.99 | 5.06 | -13.69 | 8.36
パナマ | 77 | PS | 20.67 | 18.37 | 37.35 | -16.68 | 2.3 | -2.84 | 16.14
日本 | 51 | LL | 20.04 | 5.69 | 5.69 | 14.35 | 14.35 | 23.66 | 23.66
スペイン | 47 | LL | 19.78 | 15.94 | 17.68 | 2.11 | 3.84 | 14.06 | 15.79
台湾 | 61 | PS | 19.62 | 8.79 | 9.48 | 10.14 | 10.83 | 13.1 | 13.79
スペイン | 81 | LL | 19.48 | 7.66 | 8.91 | 10.57 | 11.81 | 16.39 | 17.63
台湾 | 57 | LL | 18.85 | 31.9 | 37.61 | -18.76 | -13.05 | -12.08 | -6.36
フェロー諸島 | 27 | TR | 18.61 | 16.62 | 16.62 | 1.99 | 1.99 | 2.64 | 2.64
スペイン | 57 | LL | 17.56 | 9.15 | 10.43 | 7.13 | 8.41 | 13.93 | 15.21
台湾 | 41 | LL | 17.54 | 68.07 | 77.88 | -60.35 | -50.54 | -50.85 | -41.04
中国 | 61 | PS | 16.99 | 8.95 | 12.32 | 4.67 | 8.04 | 9.59 | 12.97
アメリカ | 87 | PS | 16.92 | 0.06 | 0.13 | 16.79 | 16.87 | 17 | 17.07
スペイン | 41 | LL | 16.21 | 20.2 | 22.97 | -6.77 | -3.99 | 11.15 | 13.93
パナマ | 77 | LL | 15.79 | 1.47 | 2.2 | 13.6 | 14.33 | 14.7 | 15.44
スペイン | 27 | LL | 14.75 | 16.67 | 18.18 | -3.43 | -1.92 | 18.69 | 20.2
スペイン | 34 | PS | 14.04 | 39.32 | 44.96 | -30.92 | -25.28 | 142.5 | 148.14
スペイン | 27 | TR | 13.96 | 21.57 | 24.37 | -10.41 | -7.61 | 4.99 | 7.79
韓国 | 81 | LL | 13.95 | 2.52 | 2.65 | 11.3 | 11.43 | 12.72 | 12.85
スペイン | 21 | TR | 13.76 | 34.62 | 38.96 | -25.21 | -20.87 | 3.02 | 7.36
パナマ | 34 | PS | 13.68 | 0.33 | 0.51 | 13.16 | 13.35 | 13.97 | 14.15
台湾 | 81 | LL | 13.59 | 17.98 | 21.64 | -8.05 | -4.4 | -2.99 | 0.66
台湾 | 34 | LL | 13.31 | 48.1 | 56.83 | -43.52 | -34.78 | -37.3 | -28.56
台湾 | 41 | SJ | 13.2 | 79.59 | 87.47 | -74.27 | -66.39 | -62.12 | -54.23
中国 | 51 | LL | 13 | 39.72 | 54.6 | -41.59 | -26.72 | -27.5 | -12.63
ベリーズ | 34 | LL | 12.55 | 0.69 | 1.05 | 11.51 | 11.87 | 11.53 | 11.89
スペイン | 21 | LL | 11.72 | 13.21 | 14.58 | -2.87 | -1.5 | 10.24 | 11.61
アメリカ | 31 | LL | 11.69 | 0.78 | 1.05 | 10.64 | 10.91 | 11.83 | 12.11
中国 | 48 | TR | 11.53 | 14.8 | 20.1 | -8.57 | -3.27 | -4.12 | 1.18
スリランカ | 57 | NA | 11.14 | 0.18 | 0.19 | 10.96 | 10.97 | 14.83 | 14.84
アメリカ | 21 | LL | 10.82 | 8.7 | 10.5 | 0.32 | 2.12 | 10.4 | 12.2
中国 | 81 | LL | 10.82 | 18.55 | 24.39 | -13.57 | -7.73 | -7.42 | -1.58
バヌアツ | 77 | LL | 10.63 | 21.85 | 41.1 | -30.46 | -11.21 | -10.03 | 9.22
日本 | 61 | PL | 10.38 | 88.33 | 88.33 | -77.95 | -77.95 | 45.26 | 45.26
デンマーク | 27 | TR | 10.16 | 3.81 | 4.7 | 5.46 | 6.35 | 7.55 | 8.44
アイスランド | 27 | TR | 10.08 | 2.44 | 2.85 | 7.23 | 7.63 | 10.15 | 10.56
チリ | 48 | TR | 9.72 | 3.43 | 3.43 | 6.29 | 6.29 | 7.62 | 7.62
フィジー | 77 | LL | 9.18 | 3 | 5.29 | 3.89 | 6.19 | 9.45 | 11.74
PNG | 77 | PS | 9.11 | 0.28 | 0.76 | 8.35 | 8.83 | 50.87 | 51.35
エストニア | 27 | TR | 9.11 | 10.18 | 18.18 | -9.07 | -1.07 | -5.73 | 2.27
韓国 | 71 | PS | 9.05 | 5.11 | 6.04 | 3.01 | 3.95 | 56.07 | 57
キリバス | 71 | PS | 8.97 | 7.81 | 15.54 | -6.56 | 1.16 | -5.92 | 1.81
バヌアツ | 71 | LL | 8.85 | 1.76 | 3.25 | 5.6 | 7.1 | 7.4 | 8.9
ポルトガル | 57 | LL | 8.62 | 1.31 | 1.56 | 7.06 | 7.31 | 7.76 | 8.01
ブラジル | 41 | LL | 8.57 | 0.74 | 1.19 | 7.38 | 7.83 | 13.71 | 14.16
韓国 | 87 | SJ | 8.33 | 2.43 | 2.63 | 5.7 | 5.9 | 7.16 | 7.36
中国 | 87 | LL | 8.31 | 20.58 | 27.11 | -18.79 | -12.27 | -11.45 | -4.93
ポルトガル | 51 | LL | 8.21 | 7.93 | 9.2 | -0.98 | 0.28 | 3.56 | 4.82
フィジー | 71 | LL | 8.15 | 2.46 | 5.15 | 3 | 5.69 | 19.7 | 22.39
フェロー諸島 | 21 | TR | 8.08 | 2.68 | 2.68 | 5.4 | 5.4 | 5.47 | 5.47
NZ | 88 | LL | 8.04 | 2.66 | 2.66 | 5.38 | 5.38 | 7.51 | 7.51
日本 | 87 | LL | 7.84 | 70.72 | 70.72 | -62.88 | -62.88 | -5.91 | -5.91
韓国 | 41 | TR | 7.83 | 70 | 81.11 | -73.28 | -62.17 | -37.25 | -26.14
フェロー諸島 | 21 | FG | 7.7 | 1.08 | 1.18 | 6.52 | 6.61 | 6.56 | 6.66
ベリーズ | 34 | PS | 7.42 | 5.49 | 13.95 | -6.52 | 1.93 | -6.32 | 2.14
台湾 | 87 | SJ | 7.04 | 21.7 | 24.71 | -17.66 | -14.65 | -14.73 | -11.72
韓国 | 41 | LL | 7.03 | 34.72 | 37.63 | -30.6 | -27.69 | -9.85 | -6.93
韓国 | 61 | LL | 6.86 | 15.71 | 17.11 | -10.25 | -8.85 | 8.5 | 9.9
グアテマラ | 34 | PS | 6.83 | 0.63 | 1.34 | 5.5 | 6.2 | 7.5 | 8.2
バヌアツ | 71 | PS | 6.58 | 3.91 | 8.11 | -1.53 | 2.67 | 6.68 | 10.88
ポルトガル | 27 | LL | 6.38 | 13.58 | 14.98 | -8.6 | -7.2 | 2.37 | 3.77
バヌアツ | 81 | LL | 6.37 | 15.25 | 27.78 | -21.41 | -8.89 | -11.03 | 1.49
ポルトガル | 41 | LL | 6.31 | 4.21 | 4.94 | 1.37 | 2.09 | 3.55 | 4.28
ナミビア | 47 | NA | 6.26 | 0.19 | 0.52 | 5.74 | 6.06 | 6.9 | 7.23
スペイン | 41 | TR | 6.16 | 29.89 | 34.63 | -28.47 | -23.73 | 31.26 | 35.99
FSM | 71 | PS | 5.79 | 4.57 | 9.09 | -3.3 | 1.22 | - | -
イラン | 51 | LL | 5.78 | 0.72 | 0.85 | 4.92 | 5.06 | 6.01 | 6.14
ウクライナ | 48 | TR | 5.72 | 3.6 | 4.97 | 0.74 | 2.12 | 1 | 2.37
NZ | 77 | PS | 5.69 | 1.89 | 3.57 | 2.12 | 3.79 | 3.66 | 5.33
RMI | 71 | PS | 5.57 | 7.43 | 15.46 | -9.89 | -1.86 | -7.39 | 0.64
バヌアツ | 87 | LL | 5.56 | 6.93 | 12.3 | -6.74 | -1.37 | -1.88 | 3.49
ロシア | 27 | FG | 5.44 | 2.57 | 7.48 | -2.04 | 2.87 | -1.78 | 3.14
ドイツ | 27 | FG | 5.19 | 1.95 | 2.07 | 3.12 | 3.24 | 3.37 | 3.49
スペイン | 31 | LL | 5.04 | 3.91 | 4.3 | 0.74 | 1.14 | 4.62 | 5.01
リトアニア | 27 | TR | 4.98 | 15.78 | 15.78 | -10.8 | -10.8 | -9.95 | -9.95
韓国 | 88 | LL | 4.98 | 2.1 | 2.25 | 2.73 | 2.89 | 3.45 | 3.6
フィジー | 81 | LL | 4.69 | 0.45 | 0.84 | 3.85 | 4.24 | 4.7 | 5.09
NZ | 81 | TR | 4.66 | 1.92 | 2.85 | 1.81 | 2.75 | 5.26 | 6.19
スペイン | 87 | PS | 4.65 | 14.37 | 15.37 | -10.73 | -9.72 | -6.13 | -5.12
中国 | 87 | TR | 4.35 | 19.37 | 26.81 | -22.46 | -15.02 | -18.2 | -10.76
アメリカ | 71 | LL | 4.34 | 0.29 | 0.31 | 4.03 | 4.04 | 4.44 | 4.46
イギリス | 88 | LL | 4.33 | 3.24 | 3.34 | 0.99 | 1.08 | 1.62 | 1.72
コートジボワール | 34 | LL | 4.26 | 1.55 | 1.8 | 2.46 | 2.71 | 2.93 | 3.17
韓国 | 87 | LL | 4.14 | 43.97 | 47.51 | -43.36 | -39.83 | -25.05 | -21.51
フランス | 27 | TR | 4.09 | 0.42 | 0.49 | 3.61 | 3.67 | 12.78 | 12.85
イギリス | 57 | LL | 4.02 | 4.67 | 4.79 | -0.77 | -0.65 | -0.64 | -0.52
台湾 | 51 | PS | 3.97 | 3.52 | 3.9 | 0.07 | 0.46 | 1.22 | 1.6
ノルウェー | 88 | LL | 3.89 | 0.84 | 0.86 | 3.04 | 3.05 | 3.08 | 3.09
パナマ | 47 | LL | 3.81 | 0.18 | 0.32 | 3.49 | 3.62 | 3.7 | 3.83
インド | 57 | TR | 3.76 | 0.82 | 1.57 | 2.18 | 2.94 | 12 | 12.75
カナダ | 21 | TR | 3.73 | 23.37 | 24.26 | -20.53 | -19.63 | -18.07 | -17.18
チリ | 87 | PS | 3.67 | 1.9 | 1.9 | 1.77 | 1.77 | 5.96 | 5.96
バヌアツ | 61 | LL | 3.67 | 12.52 | 19.47 | -15.8 | -8.85 | -7.79 | -0.84
バヌアツ | 87 | TR | 3.66 | 9.3 | 13.87 | -10.22 | -5.64 | -4.36 | 0.22
台湾 | 31 | LL | 3.59 | 7.84 | 9.32 | -5.72 | -4.24 | -4.47 | -2.99
イラン | 51 | PS | 3.56 | 0.88 | 2.17 | 1.39 | 2.69 | 3.78 | 5.08
FSM | 77 | PS | 3.5 | 1.59 | 3.13 | 0.37 | 1.91 | - | -
韓国 | 57 | LL | 3.43 | 1.15 | 1.26 | 2.17 | 2.28 | 3.58 | 3.7
日本 | 27 | LL | 3.35 | 3.72 | 3.72 | -0.36 | -0.36 | 4.4 | 4.4
中国 | 71 | PS | 3.34 | 6.86 | 9.32 | -5.97 | -3.52 | 6.42 | 8.87
キリバス | 77 | PS | 3.21 | 5.83 | 12.44 | -9.23 | -2.62 | -8.96 | -2.35
スペイン | 27 | FG | 3.16 | 6.19 | 6.48 | -3.32 | -3.03 | 35.67 | 35.96
パナマ | 87 | LL | 3.13 | 0.05 | 0.07 | 3.06 | 3.08 | 3.09 | 3.12
ロシア | 27 | LL | 3.02 | 1.88 | 4.36 | -1.34 | 1.14 | -1.18 | 1.29
ノルウェー | 21 | FG | 2.99 | 0.44 | 0.47 | 2.52 | 2.56 | 2.63 | 2.66
エストニア | 21 | TR | 2.92 | 4.72 | 9.26 | -6.34 | -1.8 | -5.98 | -1.44
メキシコ | 87 | PS | 2.88 | 3.35 | 7.4 | -4.52 | -0.47 | -3.69 | 0.36
NZ | 71 | LL | 2.78 | 0.2 | 0.2 | 2.58 | 2.58 | 2.8 | 2.8
中国 | 34 | LL | 2.78 | 10.62 | 14.07 | -11.3 | -7.84 | -5.99 | -2.54
スペイン | 88 | LL | 2.59 | 0.79 | 0.95 | 1.63 | 1.8 | 6.06 | 6.22
ガーナ | 34 | PL | 2.56 | 0.31 | 0.48 | 2.08 | 2.25 | 2.48 | 2.65
マレーシア | 51 | LL | 2.54 | 2.3 | 4.74 | -2.2 | 0.24 | -1.08 | 1.36
韓国 | 47 | LL | 2.51 | 17.18 | 18.49 | -15.98 | -14.67 | -7.41 | -6.1
ベリーズ | 47 | PS | 2.41 | 0.61 | 1.58 | 0.83 | 1.81 | 0.85 | 1.83
日本 | 51 | TR | 2.41 | 9.62 | 9.62 | -7.21 | -7.21 | -1.91 | -1.91
フランス | 71 | PL | 2.35 | 0.06 | 0.06 | 2.29 | 2.3 | 4.03 | 4.03
ロシア | 88 | LL | 2.34 | 0.71 | 1.38 | 0.96 | 1.63 | 1.19 | 1.86
韓国 | 34 | LL | 2.24 | 10.54 | 11.37 | -9.13 | -8.3 | -5.31 | -4.48
NZ | 77 | LL | 2.21 | 1.81 | 1.81 | 0.39 | 0.39 | 1.03 | 1.03
韓国 | 41 | FG | 2.21 | 6.46 | 8.29 | -6.08 | -4.26 | -2.52 | -0.7
スペイン | 47 | PS | 2.16 | 6.12 | 7.06 | -4.9 | -3.96 | 20.59 | 21.53
オーストラリア | 81 | FG | 2.14 | 0.3 | 0.3 | 1.84 | 1.84 | 6.91 | 6.91
中国 | 87 | NA | 2.05 | 10.99 | 14.6 | -12.55 | -8.94 | -8.16 | -4.55
ポルトガル | 47 | LL | 2.03 | 0.82 | 0.97 | 1.06 | 1.21 | 2.83 | 2.97
アメリカ | 77 | PL | 2 | 1.11 | 1.91 | 0.09 | 0.89 | 1.38 | 2.18
イギリス | 51 | LL | 1.98 | 6.78 | 6.95 | -4.97 | -4.8 | -4.78 | -4.6
韓国 | 61 | TR | 1.98 | 7.19 | 8.1 | -6.13 | -5.21 | 5.77 | 6.69
マレーシア | 71 | LL | 1.97 | 0.07 | 0.13 | 1.84 | 1.9 | 2.01 | 2.06
ポルトガル | 34 | LL | 1.96 | 3.86 | 4.5 | -2.54 | -1.9 | 0.22 | 0.86
韓国 | 61 | SJ | 1.9 | 6.3 | 6.87 | -4.97 | -4.4 | 1.79 | 2.36
RMI | 77 | PS | 1.88 | 0.78 | 1.61 | 0.27 | 1.11 | 0.57 | 1.41
スペイン | 77 | LL | 1.87 | 0.33 | 0.39 | 1.48 | 1.54 | 1.7 | 1.76
中国 | 41 | TR | 1.85 | 101.46 | 140.04 | -138.19 | -99.61 | -117.87 | -79.29
ドイツ | 27 | TR | 1.81 | 0.82 | 0.93 | 0.88 | 0.99 | 2.43 | 2.55
タイ | 51 | LL | 1.76 | 0.16 | 0.29 | 1.47 | 1.6 | 2.42 | 2.55
コモロ | 51 | NA | 1.75 | 0.44 | 1.23 | 0.52 | 1.3 | 0.52 | 1.31
ガーナ | 41 | PS | 1.67 | 0.99 | 1.89 | -0.23 | 0.68 | 0.07 | 0.98
モルディブ | 51 | LL | 1.58 | 5.84 | 6.68 | -5.11 | -4.26 | 27.13 | 27.98
ノルウェー | 27 | FG | 1.39 | 0.63 | 0.68 | 0.71 | 0.76 | 0.86 | 0.91
ロシア | 48 | LL | 1.32 | 0 | 0 | 1.31 | 1.32 | 1.31 | 1.32
アイルランド | 27 | TR | 1.3 | 2.52 | 2.92 | -1.62 | -1.22 | -0.65 | -0.25
タンザニア | 51 | LL | 1.29 | 0.97 | 2.13 | -0.84 | 0.32 | -0.79 | 0.37
グアテマラ | 47 | PS | 1.28 | 0.25 | 0.57 | 0.71 | 1.03 | 1.31 | 1.62
台湾 | 71 | PS | 1.27 | 2.34 | 2.57 | -1.29 | -1.07 | 5.55 | 5.77
ツバル | 71 | LL | 1.27 | 0.04 | 0.06 | 1.21 | 1.23 | 1.21 | 1.23
台湾 | 41 | PS | 1.26 | 5.49 | 5.92 | -4.66 | -4.23 | -2.88 | -2.45
パナマ | 41 | LL | 1.2 | 0.17 | 0.29 | 0.9 | 1.03 | 1.09 | 1.22
スペイン | 51 | PS | 1.07 | 12.7 | 13.49 | -12.42 | -11.63 | 13.41 | 14.2
韓国 | 31 | LL | 1.04 | 1.97 | 2.12 | -1.08 | -0.94 | -0.33 | -0.19
FSM | 71 | LL | 1.03 | 0.37 | 0.47 | 0.56 | 0.66 | - | -
スペイン | 27 | PS | 1.01 | 2.97 | 3.11 | -2.1 | -1.96 | 11.63 | 11.78
パナマ | 47 | PS | 0.96 | 0.05 | 0.08 | 0.87 | 0.9 | 1 | 1.03
日本 | 61 | PS | 0.9 | 9.31 | 9.31 | -8.41 | -8.41 | 19.21 | 19.21
台湾 | 87 | LL | 0.89 | 2.58 | 3.04 | -2.15 | -1.69 | -1.44 | -0.98
日本 | 77 | PS | 0.88 | 2.57 | 2.57 | -1.69 | -1.69 | 1.29 | 1.29
中国 | 57 | OF | 0.85 | 1.36 | 1.76 | -0.92 | -0.51 | 1.51 | 1.92
アメリカ | 81 | PL | 0.83 | 4.51 | 7.5 | -6.67 | -3.68 | 1.23 | 4.22
ポルトガル | 27 | FG | 0.8 | 1.64 | 1.74 | -0.94 | -0.84 | 1.27 | 1.38
韓国 | 88 | FG | 0.78 | 0.2 | 0.24 | 0.54 | 0.58 | 0.63 | 0.67
南アフリカ | 47 | LL | 0.74 | 0.36 | 0.52 | 0.22 | 0.38 | 0.28 | 0.44
台湾 | 47 | NA | 0.74 | 1.48 | 1.66 | -0.93 | -0.74 | -0.37 | -0.19
ロシア | 21 | TR | 0.73 | 6.05 | 13.07 | -12.34 | -5.32 | -11.96 | -4.94
ロシア | 61 | TR | 0.72 | 5.69 | 14.05 | -13.33 | -4.97 | -12.92 | -4.56
リトアニア | 27 | FG | 0.71 | 1.35 | 1.35 | -0.64 | -0.64 | -0.46 | -0.46
ベリーズ | 51 | LL | 0.7 | 0.32 | 0.67 | 0.02 | 0.38 | 0.11 | 0.47
フランス | 41 | PS | 0.67 | 0.08 | 0.09 | 0.58 | 0.59 | 0.7 | 0.7
日本 | 81 | PL | 0.67 | 1.54 | 1.54 | -0.88 | -0.88 | 0.34 | 0.34
中国 | 57 | LL | 0.66 | 1.52 | 2.05 | -1.4 | -0.87 | -1.05 | -0.52
中国 | 41 | LL | 0.64 | 48.06 | 63 | -62.36 | -47.42 | -47.31 | -32.38
ポルトガル | 71 | LL | 0.63 | 0.07 | 0.09 | 0.55 | 0.56 | 0.6 | 0.62
中国 | 47 | LL | 0.62 | 2.05 | 2.78 | -2.15 | -1.43 | -1.71 | -0.99
韓国 | 51 | PS | 0.6 | 2.98 | 3.44 | -2.84 | -2.38 | 3.53 | 3.99
インドネシア | 51 | LL | 0.6 | 12.15 | 17.53 | -16.93 | -11.56 | -11.42 | -6.05
日本 | 77 | NA | 0.58 | 0.73 | 0.73 | -0.16 | -0.16 | 1.2 | 1.2
フランス | 47 | PS | 0.57 | 0.12 | 0.14 | 0.43 | 0.44 | 0.61 | 0.63
中国 | 71 | TR | 0.53 | 0.8 | 1.1 | -0.57 | -0.27 | 0.24 | 0.54
日本 | 51 | PS | 0.53 | 4.59 | 4.59 | -4.06 | -4.06 | 2.6 | 2.6
ベリーズ | 41 | LL | 0.52 | 0.44 | 0.68 | -0.16 | 0.08 | -0.14 | 0.09
日本 | 77 | SJ | 0.51 | 0.34 | 0.34 | 0.17 | 0.17 | 0.92 | 0.92
ブラジル | 41 | PL | 0.5 | 0.17 | 0.26 | 0.24 | 0.33 | 6.2 | 6.29
中国 | 51 | TR | 0.49 | 2.37 | 3.26 | -2.77 | -1.88 | -1.56 | -0.67
バヌアツ | 77 | PS | 0.48 | 2.14 | 4.59 | -4.11 | -1.66 | -1.69 | 0.75
台湾 | 71 | NA | 0.48 | 0.41 | 0.53 | -0.05 | 0.07 | 0.22 | 0.35
台湾 | 34 | NA | 0.45 | 1.63 | 1.84 | -1.39 | -1.18 | -0.79 | -0.58
韓国 | 87 | TR | 0.41 | 17.2 | 18.76 | -18.36 | -16.79 | -13.29 | -11.73
台湾 | 41 | NA | 0.39 | 0.69 | 0.78 | -0.38 | -0.29 | 1.18 | 1.27
南アフリカ | 47 | PL | 0.34 | 0.21 | 0.36 | -0.03 | 0.13 | 0 | 0.15
キリバス | 71 | LL | 0.3 | 0.04 | 0.06 | 0.24 | 0.25 | 0.25 | 0.27
台湾 | 61 | NA | 0.29 | 0.06 | 0.08 | 0.22 | 0.23 | 0.27 | 0.29
中国 | 77 | PS | 0.29 | 1.15 | 1.56 | -1.27 | -0.87 | 0.23 | 0.63
ウクライナ | 48 | LL | 0.27 | 0.15 | 0.27 | 0 | 0.12 | 0 | 0.12
セーシェル | 57 | LL | 0.25 | 0.98 | 1.86 | -1.61 | -0.73 | -1.43 | -0.55
南アフリカ | 47 | FG | 0.25 | 0.34 | 0.34 | -0.09 | -0.08 | -0.06 | -0.06
パナマ | 34 | LL | 0.25 | 0.01 | 0.01 | 0.24 | 0.24 | 0.24 | 0.25
アメリカ | 81 | OF | 0.24 | 1.46 | 1.73 | -1.49 | -1.22 | 0.23 | 0.5
セネガル | 34 | LL | 0.24 | 0.71 | 0.85 | -0.61 | -0.47 | -0.61 | -0.47
台湾 | 57 | PS | 0.23 | 0.23 | 0.25 | -0.03 | 0 | 0.05 | 0.07
ロシア | 61 | FG | 0.22 | 0.75 | 1.92 | -1.69 | -0.53 | -1.63 | -0.47
アイルランド | 27 | FG | 0.21 | 0.2 | 0.23 | -0.02 | 0.01 | 0.09 | 0.12
台湾 | 51 | NA | 0.2 | 0.28 | 0.33 | -0.13 | -0.08 | 1.03 | 1.08
日本 | 61 | SJ | 0.19 | 0.92 | 0.92 | -0.73 | -0.73 | 3.6 | 3.6
イギリス | 27 | TR | 0.17 | 1.73 | 1.9 | -1.73 | -1.55 | -1.17 | -0.99
NZ | 81 | PL | 0.17 | 0.07 | 0.1 | 0.07 | 0.1 | 0.28 | 0.32
ガーナ | 41 | PL | 0.17 | 0.06 | 0.09 | 0.09 | 0.12 | 0.16 | 0.19
ガーナ | 47 | PS | 0.17 | 0.14 | 0.27 | -0.11 | 0.03 | -0.03 | 0.1
ウクライナ | 88 | LL | 0.17 | 0.76 | 1.39 | -1.23 | -0.59 | -1.19 | -0.56
スペイン | 41 | PS | 0.15 | 1.32 | 1.47 | -1.32 | -1.17 | 0.67 | 0.82
ポルトガル | 81 | LL | 0.15 | 1.21 | 1.46 | -1.31 | -1.05 | -0.38 | -0.13
日本 | 57 | PS | 0.15 | 1.44 | 1.44 | -1.29 | -1.29 | 3 | 3
韓国 | 77 | PS | 0.15 | 0.24 | 0.29 | -0.14 | -0.1 | 2.24 | 2.29
バヌアツ | 61 | SJ | 0.14 | 1.33 | 2.29 | -2.15 | -1.19 | -1.18 | -0.22
バヌアツ | 41 | LL | 0.13 | 2.5 | 3.21 | -3.07 | -2.36 | -1.46 | -0.75
ベリーズ | 47 | LL | 0.12 | 0 | 0 | 0.12 | 0.12 | 0.12 | 0.12
スペイン | 34 | PL | 0.12 | 0.24 | 0.26 | -0.14 | -0.11 | 2.1 | 2.13
中国 | 57 | TR | 0.11 | 0.25 | 0.35 | -0.24 | -0.14 | -0.13 | -0.03
セーシェル | 51 | PS | 0.11 | 0.8 | 2.65 | -2.54 | -0.69 | -0.42 | 1.43
カナダ | 21 | FG | 0.1 | 1.38 | 1.38 | -1.29 | -1.28 | -0.79 | -0.79
カナダ | 21 | LL | 0.09 | 2.76 | 3.21 | -3.13 | -2.67 | -1.84 | -1.38
中国 | 77 | NA | 0.08 | 0.61 | 0.84 | -0.75 | -0.52 | 0.37 | 0.61
日本 | 61 | NA | 0.08 | 1.49 | 1.49 | -1.41 | -1.41 | 2.42 | 2.42
中国 | 41 | NA | 0.08 | 9.07 | 11.61 | -11.54 | -8.99 | -6.86 | -4.31
セネガル | 34 | PS | 0.08 | 0.07 | 0.12 | -0.05 | 0.01 | -0.05 | 0.01
中国 | 51 | NA | 0.08 | 0.29 | 0.41 | -0.33 | -0.22 | -0.18 | -0.07
アメリカ | 77 | OF | 0.07 | 0.23 | 0.28 | -0.2 | -0.15 | 0.57 | 0.62
スペイン | 34 | TR | 0.07 | 0.49 | 0.53 | -0.46 | -0.42 | 0.5 | 0.54
中国 | 71 | NA | 0.07 | 0.05 | 0.07 | 0 | 0.01 | 0.03 | 0.04
キリバス | 77 | LL | 0.06 | 0.03 | 0.05 | 0.02 | 0.03 | 0.03 | 0.04
台湾 | 87 | NA | 0.06 | 1.04 | 1.23 | -1.17 | -0.98 | -0.5 | -0.31
ベリーズ | 41 | PS | 0.05 | 0.6 | 1.61 | -1.56 | -0.55 | -1.54 | -0.52
日本 | 71 | PS | 0.05 | 0.04 | 0.04 | 0.01 | 0.01 | 0.22 | 0.22
ポルトガル | 34 | FG | 0.05 | 0.25 | 0.26 | -0.21 | -0.2 | 0.5 | 0.51
トンガ | 61 | SJ | 0.05 | 0.28 | 0.52 | -0.47 | -0.23 | 1.6 | 1.84
RMI | 71 | LL | 0.04 | 0.03 | 0.04 | 0 | 0.01 | 0.05 | 0.06
バヌアツ | 41 | SJ | 0.04 | 1.51 | 2.6 | -2.55 | -1.47 | -1.45 | -0.36
韓国 | 48 | FG | 0.03 | 0 | 0 | 0.03 | 0.03 | 0.03 | 0.03
韓国 | 41 | PS | 0.03 | 0.17 | 0.19 | -0.16 | -0.14 | 3.46 | 3.48
ガーナ | 47 | PL | 0.03 | 0.01 | 0.01 | 0.02 | 0.02 | 0.03 | 0.03
韓国 | 48 | LL | 0.03 | 0 | 0 | 0.03 | 0.03 | 0.03 | 0.03
不明 | 57 | NA | 0.03 | 0.02 | 0.03 | 0 | 0.01 | 0 | 0.01
インドネシア | 57 | OF | 0.03 | 0.01 | 0.02 | 0.01 | 0.02 | 0.09 | 0.1
中国 | 41 | PS | 0.03 | 4.59 | 6.3 | -6.27 | -4.56 | -5.14 | -3.43
台湾 | 51 | SJ | 0.03 | 0.08 | 0.1 | -0.07 | -0.06 | -0.05 | -0.04
日本 | 71 | TR | 0.02 | 0.06 | 0.06 | -0.04 | -0.04 | 0 | 0
ポルトガル | 21 | LL | 0.02 | 0.02 | 0.02 | 0 | 0 | 0.01 | 0.02
中国 | 34 | PS | 0.02 | 0.58 | 0.83 | -0.81 | -0.56 | -0.08 | 0.17
カナダ | 21 | NA | 0.02 | 1.7 | 1.93 | -1.91 | -1.68 | -1.44 | -1.21
中国 | 47 | PS | 0.02 | 0.18 | 0.26 | -0.24 | -0.16 | -0.01 | 0.06
タンザニア | 57 | LL | 0.02 | 0.19 | 0.42 | -0.4 | -0.17 | -0.39 | -0.17
韓国 | 41 | NA | 0.02 | 0.06 | 0.09 | -0.07 | -0.05 | 4.58 | 4.6
南アフリカ | 48 | LL | 0.01 | 0.59 | 0.67 | -0.66 | -0.57 | -0.63 | -0.54
モルディブ | 51 | NA | 0.01 | 0.32 | 1 | -0.99 | -0.31 | 6.74 | 7.42
台湾 | 47 | SJ | 0.01 | 0.03 | 0.03 | -0.02 | -0.02 | -0.02 | -0.02
中国 | 41 | FG | 0.01 | 0.59 | 0.77 | -0.76 | -0.58 | -0.34 | -0.16
スペイン | 51 | TR | 0.01 | 0.08 | 0.08 | -0.07 | -0.07 | 2.03 | 2.03
日本 | 61 | TR | 0.01 | 0.21 | 0.21 | -0.2 | -0.2 | -0.09 | -0.09
ブラジル | 34 | LL | 0.01 | 0.07 | 0.12 | -0.11 | -0.07 | 0.39 | 0.44
中国 | 47 | TR | 0 | 0.02 | 0.02 | -0.02 | -0.01 | -0.01 | -0.01
バヌアツ | 47 | PL | 0 | 0.03 | 0.1 | -0.1 | -0.03 | 0.4 | 0.47
インドネシア | 51 | OF | 0 | 0.04 | 0.06 | -0.05 | -0.04 | 0.21 | 0.23
台湾 | 77 | SJ | 0 | 0.07 | 0.08 | -0.08 | -0.07 | -0.06 | -0.06
カナダ | 21 | PS | 0 | 0.08 | 0.08 | -0.08 | -0.08 | -0.02 | -0.02
ポルトガル | 27 | TR | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
イギリス | 31 | LL | 0 | 0.04 | 0.04 | -0.04 | -0.04 | 0.11 | 0.11