「社会経済研究」（旧「電力経済研究」改め）「社会経済研究」は、エネルギー・電力およびその周辺分野（経営・経済・環境・社会・リスク研究等）での、社会科学・政策科学研究の発展に資する未発表の論文を中心に掲載
し、学術の振興に寄与することを目的とした雑誌です。年１回の刊行を原則とし、広く一般からの投稿を受け入れております。
１．原稿の種類「論文」のみと致します（巻末投稿規程ご参照）。
２．著作権等について原稿の採用、雑誌の編集等については、「社会経済研究」編集委員会がその責任を負います。しかしながら、各論文の内容については、筆者にその責があります。また、本誌に掲載されたすべての原稿の著作権は（財）電力中央研究所に帰属します。他の出版物等に転載を希望する場合には、「社会経済研究」編集委員会の承諾を得てください。

５６号編集委員
根本二郎（名古屋大学（ゲスト・エディター））
門多治、蟻生俊夫

＜社会経済研究Ｎｏ．５６＞

２００８．２目

次

巻頭言 ·························································

根本二郎 ···· 1＜論文＞『「電力自由化」特集』
欧州における電気事業制度改革の動向と課題－第三次電力自由化指令案を中心として－··························

丸山真弘 ···· 3

北欧電力卸売市場の経済物理学的解析······························

大西立顕 ··· 15

水野貴之

大藤建太

電力スポット価格形成モデルを用いた PJM 市場の分析 ··············

南部鶴彦
手塚広一郎 · 25
石井昌宏

日本卸電力取引所の取引状況と回帰分析による価格予想··············

下境芳典 ··· 37

電力需要関数の地域別推定········································

秋山修一 ··· 49
細江宣裕

英独仏大口需要家の電力供給者変更に関する実証分析················

後藤久典 ··· 59
蟻生俊夫

高速インターネット接続サービスの需要代替性－成熟期に向かうブロードバンドの計量経済分析－··················

依田高典 ··· 71
坂平海－我が国電力市場へのインプリケーション－························

田中

誠 ··· 81

公益企業のガバナンス構造と経営効率性····························

尾身祐介 ··· 95

環境要因を補正した日米電気事業者の効率性比較····················

筒井美樹 ·· 113

寡占的電力市場における送電投資

刀根

薫

.

社会経済研究 №56 2008.2

1

巻

頭

言

リニューアル後の二号目となる本号は、電力自由化特集号である。20 世紀最後の 30 年間
で、規制緩和と市場自由化の流れは各国に定着した。その中で電力市場の自由化は、やや遅れて 90 年代から本格化したといえる。わが国においては、1995 年の電気事業法改正で発電段階の競争導入が図られたのを端緒とし、2000 年には小売部分自由化の開始によって新規事業者の参入が実現した。2005 年には小売自由化範囲の拡大と共に卸電力取引所が開設され、電力の市場価格が形成されるようになっている。
このような環境の変化に対応して、電気事業に関連する経済・経営領域の学術的研究も従来とは異なる問題意識に導かれ、新たな展開を見せている。本号では、そうした今日的な問題設定に対して、斬新な視点から内外の電気事業と関連分野の分析を試みた論文 10 編を収録した。これらを便宜的にではあるが分類すると、三つのグループ－需要サイドの分
析、供給サイドの分析、市場の分析－にまとめることができるであろう。
掲載順にまず丸山論文，大西他論文，手塚・石井論文，下境論文の 4 編が、市場の分析グループである。ごく簡単に紹介すると、丸山論文は、欧州における直近の電気事業制度改革から、わが国の制度改革をめぐる議論へのインプリケーションを探っている。大西他
論文は、ノルドプールの価格形成を経済物理学的に分析し、価格の平均回帰性のほか送電混雑の統計的性質について新しい知見を見出している。手塚・石井論文は、PJM 市場で観察されたスポット価格データを、完全競争モデルと非協力ゲーム論的モデルから生成される理論価格と比較して、市場支配力の有無を分析している。下境論文は、日本卸電力取引所が開設された 2005 年 4 月から 2006 年 8 月までのデータを用い、市場価格形成に関する分析を行っている。
次に秋山・細江論文，後藤・蟻生論文，依田・坂平論文の 3 編が、需要サイドを分析しているグループである。秋山・細江論文は、シミュレーション・モデル等の基礎データとして重要な電力需要の価格弾力性を、わが国の 9 地域ごとに推定している。後藤・蟻生論
文は、英独仏各国の大口需要家に対する調査データを使って、構造方程式モデリングに基づく消費者行動モデルで需要家の供給者変更行動を分析している。依田・坂平論文は、本号の中でただ一つ電気通信事業に関する研究である。ブロードバンド・サービス利用者に対する調査データを利用して、三種類の高速接続サービス（FTTH，ADSL，CATV）に対する需要の価格弾力性とサービス種間の需要代替性を分析している。
三番目に、主に供給サイドの分析を行っているグループは、田中論文，尾身論文，筒井・刀根論文の 3 編である。田中論文は、送電制約の下で寡占的に行動する事業者と社会的厚生を最大化するシステム・オペレータから構成されるシミュレーション・モデルにより、
東西連系線の容量拡張がもたらす費用と効果を分析している。尾身論文は、電力・ガス・鉄道事業 44 社のデータを用い、株式所有構造と取締役会の構成の変遷を調べるとともに、
それらガバナンス特性と経営のパフォーマンスとの関係について計量分析を行っている。

2

筒井・刀根論文は、日米の垂直統合型電気事業者について、DEA を拡張したアプローチにより事業者の直面する外部環境要因を補正した費用効率性を計測し、電気料金の日米格差の要因を分析している。
以上より明らかなように、10 編の論文の依拠するバックグラウンドは多様なものであり、電力自由化をめぐる問題の学際性を改めて印象づける。今日の社会の複雑性を前提にすると、あらゆる政策的な問題に対して学際的なアプローチが求められることは避けられない。
そのためにも、本誌「社会経済研究」が実務家・政策担当者を含む多様な分野の研究者によるコミュニケーションの場として、今後も着実な歩みを進められるよう期待したい。
なお言うまでもなく、他の号と同様に、本号に掲載された論文はすべて「社会経済研究」
誌の編集ルールにしたがい、適正な査読プロセスを経て受理されたものである。ご協力いただいた査読者のみなさんにお礼申し上げる。
2008 年 1 月
名古屋大学（ゲスト・エディター）
根本 二郎

社会経済研究 №56 2008.2

3

欧州における電気事業制度改革の動向と課題−第三次電力自由化指令案を中心として−
Status and Issues of the restructuring electric
power markets in the US and EU countries
キーワード：欧州、電気事業制度改革、アンバンドリング、需要家保護、外資規制
丸

山

真

弘

本稿では、2007 年 9 月 19 日に欧州委員会が発表した、第三次電力自由化指令案を中心に、欧州
における電気事業制度改革の現状を概観し、今後の日本での制度改革を巡る議論において参考とな
る論点について検討した。
第三次電力自由化指令では、一層の競争環境を確立するため、送電事業者と発電事業者の間の資本関係を完全に断ち切る所有権のアンバンドリングを実施することを提案している。これに対しては、イギリスやオランダなど、既に所有権のアンバンドリングを実施している国が支持を表明している一方
で、ドイツやフランスなど、法的アンバンドリングに留まっている国は、私有財産権の保障などの問題があるとして、導入に反対している。
これ以外にも、需要家保護の見地から小売自由化実施後も採用されている料金規制が、市場競争を歪めているのではないかという点や、需要家に対する適切な情報提供や需要家保護のあり方、EU
域外の事業者が EU 域内の電力市場に参入することに対する規制のあり方といった点が問題となっている。
１．はじめに
２．小売自由化と規制料金制
３．アンバンドリングを巡る議論
４．需要家保護と需要家への情報提供

５．外資参入に対する規制
６．今後の動き
７．まとめ

１．はじめに一つである需要家選択肢が十分確保されているとは評価できない。

総合資源エネルギー調査会・電気事業分科会

z

小売全面自由化を実施した場合の費用便益の制度改革ワーキンググループ(主査:金本良嗣

分析の結果からは、小売自由化範囲の拡大

東京大学教授)は、2007 年 7 月 11 日に開催されにあたり、相当程度の規模で必ず発生する

た第 2 回会合において、現時点において家庭用費用のみを考慮しても、競争促進を行わな

需要家を含めた全需要家に小売自由化範囲を拡

いまま全面自由化を行った場合、社会的便

大することは適切ではないという見解を示した1 。

益が社会的費用を上回らないという結果がその理由として同ワーキンググループは、以下の点を指摘している。
z

得られた。
その上で、需要家選択肢が十分担保されない

家庭用需要家の小売自由化に対する関心はままに自由化範囲を拡大することは、新たに自高く、自由化を望む声も大きいものの、現由化対象となる需要家に自由化のメリットがも状では、小売自由化範囲拡大の前提条件のたらされない可能性があるに留まらず、社会全体の厚生が損なわれる恐れが強いとしている。

以下の点につき[制度改革 WG20070711a]の”5.まとめ”および[制度改革 WG20070711b]を参照。なお[電気新聞20070712]も参照。

1

これを受け、同ワーキンググループでは、まずは卸電力市場の活性化や託送制度のあり方な4

欧州における電気事業制度改革の動向と課題

出典 [EC2007c]をもとに作成

図 1:2007 年 7 月時点の小売自由化の実施状況

ど、競争環境整備に資する制度改革を具体的に家に対して付与された(図 1)。これは、経済統合

検討し、その上で、一定期間経過後に需要家選の一環として欧州のエネルギー市場を統合して択肢の確保状況等について再度検証を行い、そいこうという、EU の原則に沿った動きと位置の結果を踏まえて小売自由化範囲の拡大の是非づけられる。

について改めて検討を行うべきであるとの考え

欧州においても、家庭用需要家の小売自由化方が示された。また、小売自由化範囲の拡大をに対する関心は高い。2007 年 2 月 9 日から 15行う場合には、電気事業者の企業行動に与える

日に、EU27 か国の 15 才以上の住民約 25,800

影響に対し、諸外国において講じられた措置や人を対象に欧州委員会が実施した「EU のエネ

最新の動向を参照しつつ、適切な措置が事前にルギー政策に関するアンケート」[EC2007a]になされることが必要であると指摘された。

よれば、「電力・ガスの供給先の選択肢の存在

一方欧州においては、2003 年に制定された第は重要だと思うか」という質問に対し、Yes と二次電力自由化指令[EU2003]に基づき、2007

回答した者が 85%であったのに対し、No と回

年 7 月 1 日より、イタリア、ギリシャ、フラン

答した者は 12%に留まった。また、「供給者をス、ルクセンブルグなど 12 か国と北アイルラ

選択できることが望ましい理由は何か」というンドにおいて、家庭用需要家を含む全ての需要問いに対し、「価格だけ」「価格+よりよい需家に対する小売自由化(小売全面自由化)が実施

要家へのケア」「価格+クリーンエネルギーのされた。これにより、第二次電力自由化指令の供給者の選択」「価格+需要家ケア+クリーンエ

期限を待つことなく、既に小売全面自由化を実

ネルギー」という選択肢の中から一つを選ぶと施した、アイルランド、イギリス(北アイルラン

いう質問では、「価格だけ」を選択した者が 18%

ドを除く)、オーストリア、ドイツ等を併せた全であったのに対し、「価格+需要家ケア」「価ての EU 加盟国2において、供給者を選択する法

格+クリーンエネルギー」「価格+需要家ケア+

制度上の権利が家庭用需要家を含む全ての需要

クリーンエネルギー」を選択した者はそれぞれ

2

一部全面小売自由化の実施の延期が認められている国(エストニア、キプロス、マルタ)がある(図 1)。

15%、44%、21%であった。

社会経済研究 №56 2008.2

5

出典 [EC2005]をもとに作成

図 2:家庭用需要家の供給者変更率の状況

図 2 は、2005 年の時点での EU 加盟国とノル阻害する理由として、多くの加盟国が、需要家ウェーにおける大口産業用需要家と小口業務保護の見地から規制料金制を維持していること

用・家庭用需要家の供給者変更率の程度についも指摘されている。さらに、電気・ガス事業のて示したものである[EC2005]。この図からは、分野調査では、垂直統合された既存事業者のア

ドイツやイギリスといった、この時点で既に全ンバンドリングが不十分であることが、卸市場

面小売自由化を実施した国においても、小口需の競争が促進されず、国際連系線に対する投資要家の供給者変更率は、大口需要家のそれと比も十分に行われない理由であると指摘している。

べた場合、低い値に留まっていることが分かる3。

このような状況を受け、欧州委員会は 2007

欧州委員会、特に競争総局は、小売分野におけ

年 9 月 19 日に、第三次電力自由化指令案を含る競争状況について必ずしも満足していない。

む、一連の電力・ガス自由化パッケージ4を発表

2007 年 1 月 10 日に欧州委員会が発表した電気・ガス事業の分野調査[EC2007]では、産業用需要家と既存事業者との間で長期の供給契約が維持されていることが、新規参入者の発展を阻害し、結果として供給者の変更が促進されないという指摘を行っている。また、新規参入者の発展を3

なお、欧州における「供給者変更率」は、既存事業者の供給から変更した需要家件数の累積という形で示される、
いわば「既存事業者からの離脱経験率」であり、当該時点において新規参入者から供給を受けている需要家(の購入
電力量)の比率で示される、日本や米国の「供給者変更率」とは異なることに注意する必要がある。電力中央研究所が2006 年 9 月〜10 月に実施した調査[蟻生後藤 2006]によれ
ば、既存事業者への回帰分を差し引いた新規参入者への正味の供給者変更率は、イギリスの家庭用需要家では 38%、
ドイツの家庭用需要家では 11%であるのに対し、イギリスの事業所は 56%、ドイツの事業所の場合は 31%という結果が示されている。

4

今回発表された電力・ガス自由化パッケージは、第三次
電 力 自 由 化 指 令 案 (Proposal for a Directive of theEuropean Parliament and of the Council amending
Directive 2003/54/EC concerning common rules for theinternal market in electricity [COM(2007) 528 final])の他、第三次ガス自由化指令案(Proposal for a Directive of
the European Parliament and of the Council amending
Directive 2003/55/EC concerning common rules for theinternal market in natural gas [COM(2007) 529 final])、
電力の越境取引に関する規則案(Proposal for a Regulationof the European Parliament and of the Council
Amending Regulation (EC) No 1228/2003 on conditions
for access to the network for cross-border exchanges inelectricity [COM(2007) 531 final])、ガス輸送設備へのア
クセス条件に関する規則案(Proposal for a Regulation of
the European Parliament and of the Council amending
Regulation (EC) No 1775/2005 on conditions for access tothe natural gas transmission networks [COM(2007) 532
final])、エネルギー規制者の協調のための協議会の設立に関する規則案(Proposal for a Regulation of the European
Parliament and of the Council establishing an Agency
for the Cooperation of Energy Regulators [COM(2007)
530 final])の 4 本が含まれる。

6

欧州における電気事業制度改革の動向と課題した。この中では、ネットワーク(送電)部門のている。欧州委員会は、第二次電力・ガス自由

さらなるアンバンドリングや需要家保護のあり

化指令の国内法化が不十分であるとして、その方と規制料金制の問題、さらにはネットワーク

是正を求める手続を 2006 年 12 月 12 日に開始

部門への外資参入に対する考え方などが示されした[EC2006]が、その中で、スペイン、フランている。

ス、エストニア、ラトビアに対しては、規制さ

本稿では、欧州における電気事業制度改革のれた料金の規定が余りにも包括的なものであり、現状について概観し、今後予定されている日本

市場価格を大幅に下回っていることを問題としでの制度改革を巡る議論において参考となる論た。さらに、2007 年 6 月 13 日には、フランス

点についての検討を行う。具体的には、小売自の大口と中口の需要家に対する料金が市場価格由化が実施された中で規制料金制が維持されると比較して人為的に低い水準で規制されていることの問題(第 2 章)、送電部門に対するアンバ

ことに対して、EC 競争法違反の疑いありとし

ンドリングの実施を巡る問題(第 3 章)、需要家て調査を開始した[EC2007b]。

保護と需要家への情報提供についての問題(第域内エネルギー市場の統合と競争の促進に向4 章)、ネットワーク部門に対する外資参入に対け、加盟各国の規制当局の協調を図ることを通する規制の問題(第 5 章)の 4 つについて検討す

じて欧州委員会の活動を支援するために 2003

る。第 6 章で電力・ガス自由化パッケージの制

年の指令[EU2003b]によって組織された、EU定に向けた今後の動きについて触れた上で、第加盟国の電気・ガス事業の規制当局の集まりで7 章において日本での今後の制度改革を巡る議

あ る 欧 州 電 力 ・ ガ ス 規 制 官 グ ル ー プ (The論に向けたインプリケーションについて述べる。

European Regulators’ Group for Electricity
and Gas:ERGEG)は、2007 年 6 月 14 日に、需２．小売自由化と規制料金制

要家に対する価格規制の現状についての報告[ERGEG2007] を と り ま と め た 。 こ の 中 で第二次電力自由化指令の第 3 条は、需要家にERGEG は、EU 加盟国の内 17 か国において、対して合理的な価格と品質の電気を供給するこ(1)電力価格に対する規制が維持されており、需とを各加盟国に義務づけている(公共サービス

要家区分ごとに見た場合、ほとんどの区分6にお義務:Public Service Obligation)。また、指令のいて需要家の 8 割以上が規制価格での供給を受

Annex A では、営業活動、請求、非価格面等にけていること(図 3)、(2) 規制価格制が維持されおける需要家に対する保護に関する規定が盛りている理由は、競争環境への移行のためではな

込まれている。このため加盟国の多くは、需要

く、一定の期日あるいは一定の条件を満たした家を小売価格の変動や高騰から保護するためと場合に価格規制を終了する旨を定めた国はほといった理由から、小売自由化を実施した後も、んどないこと、(3) 規制の目的は需要家の保護主として既存事業者により提供されるデフォルであるとする国が多いが、競争の促進や事業者

ト・サービス5などに対し、引き続き料金規制をと需要家の利害のバランス、環境保護、資源の実施している[ERGEG2007]。

有効利用なども目的に含まれるとする国もある

一方、2007 年 1 月 10 日の電気・ガス事業のこと等を指摘した。

分野調査では、市場価格と比べてとても低い水

さらに、2007 年 7 月 18 日に発表された意見準に設定された料金規制の存在は、競争的な市書[ERGEG2007a]において ERGEG は、(1)多場の発展のためには逆効果であるとの指摘をし
65供給者との交渉がまとまらずに、誰からも電気の供給を受けられない需要家に対する供給を指す［佐藤丸山 2007］。

この条件に当てはまらない例は、エネルギー多消費需要家(フランス、ハンガリー、スペイン、イタリア)と大口・中口需要家(スペイン、イタリア)しかない。

社会経済研究 №56 2008.2

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出典:[ERGEG2007]をもとに作成

図 3:需要家に対する料金規制の実施状況

くの国は規制価格制の目的は脆弱な需要家を保を実施する必要があると主張している。そして、護することにあるとしているが、脆弱な需要家事業者が送電設備の所有権を維持しつつ、系統の保護と全ての需要家に規制料金を適用するこ運用権を独立系統運用者(Independent Systemとを混同すべきではなく、保護の方法は開かれ

Operator: ISO)に委ねるという ISO モデルは次た競争的な市場の要件に沿ったものである必要

善の策に留まると位置づけている[EC2007]。

があること、(2)需要家への価格規制は、市場の2007 年 3 月 8・9 日に開催された欧州理事会

機能を歪め、供給保障と環境変化への対応の双(欧州サミット)では、無差別の送電線へのアク方を危機に晒すものであること等を指摘した上セスと、独立した意思決定が保証されるようなで、EU 加盟国に対して(a)規制価格を廃止し、アンバンドリングの実施が必要であるという点競争的な市場に移行するためのロードマップをで EU 首脳の意見が一致したが、具体的な方法

2008 年 7 月 1 日までに示し、移行期間を明示として所有権のアンバンドリングが必要、あるすること、(b)制度上市場は開放されているもの

いは好ましいという点について踏み込んだ判断の、実際には供給者が一社しか存在せず、需要は示さなかった[EU2007]。さらに、2007 年 6

家の選択権が奪われている国の政府と規制当局

月 6〜8 日に開催された閣僚理事会(エネルギーに対して、新規参入が可能となるような環境を閣僚会議)では、イギリスを中心とする加盟国か整備するよう直ちに行動することを求めた。

ら、所有権のアンバンドリングの実施を求める
意見が示された7ものの、フランスやドイツなど

３．アンバンドリングを巡る議論の反対8によりこの意見は退けられ、まずは既存の制度改革の枠組みの適時かつ完全な実施を求

欧州委員会、特に競争総局は、現在の法的ア
ンバンドリングでは競争環境の確立には不十分

めるという、欧州サミットで採択された原則が再確認された[EU2007c]。

であり、送電事業者と発電事業者の間の資本関係を完全に断ち切る所有権のアンバンドリング

78

例えば、イギリスの主張について[EU2007a]を参照。
例えば、フランスの主張について[EU2007b]を参照。

8

欧州における電気事業制度改革の動向と課題

イギリス、スペイン、デンマーク、オランダ、とポルトガルの連系線は、電気事業制度改革以

スウェーデン、ベルギー、フィンランド、ルー

前から計画されていたものが、両国の強力な支マニアの 8 か国は、所有権のアンバンドリング

持のもとで完成したものであること、イタリアを支持している。これらの国は自国では既に所の連系線は 2003 年の欧州大停電を受け、安定

有権のアンバンドリングを実施しており、自国供給の確保の観点から整備されたものであるこの事業者にフランスとドイツの市場へのアクセとを指摘し、これらの連系線の整備はいずれもスを認めさせたいという考えを持っている。一

所有権のアンバンドリングの実施とは関係がな

方、フランス、ドイツ、オーストリア、ルクセ

いと主張した。さらに、連系線整備を妨げていンブルグ、ギリシャ、スロバキアの 6 か国は所るのは各国の規制の整合性がなく、欧州大の規

有権のアンバンドリングには反対している。こ制が存在しない点にあるとして、規制手続の効

れら 6 か国の経済担当大臣は、2007 年 7 月 30率化・整合化と、欧州委員会によるより強力な日に欧州委員会に送付した書簡の中で、所有権介入を求めた9。

のアンバンドリングを実施すれば電気料金は低

第三次自由化指令案では、所有権のアンバン

下し、国際連系線に対する投資は増加するといドリングと ISO モデルのいずれかを選択する

う欧州委員会の主張には明確な根拠はないとしことを各国に認めるという方法が採用されるとて、所有権のアンバンドリングが現在の電気事いう方向で調整が図られている。これは、所有業制度を巡る問題を解決する唯一の解であると権のアンバンドリングのみを認めるという方法

い う 主 張 を 放 棄 す る こ と を 求 め たを採用した場合、E.ON や RWE といった民営[Reuters2007]。

事業者に対し、資産の譲渡(Divestiture)や事業

また、電気事業者の団体である Eurelectricの切り出し(spin-off)を強制することは、私有財

は、欧州における電気事業制度改革の究極的な産権を保障した憲法の規定の関係から不可能で目的は市場統合の促進にあるとした上で、所有あるというドイツの主張に配慮したものである

権のアンバンドリングを実施したのでは、かえとされる。

って市場の範囲が国内に留まり、市場統合の促

しかし、ISO モデルでは、ISO に対して短期

進に逆行するおそれがあると反論した。そして、的な系統の管理権のみならず、長期的な系統計

送 電 系 統 運 用 者 (Transmission System

画や投資決定も ISO が担当することが検討さOperator: TSO)間の協調を進める方策として、れている(Deep ISO モデル)。 このように ISO

地 域 独 立 系 統 運 用 者 (Regional Independentの権限を拡大した場合、E.ON や RWE といっ

Transmission Operator: RIO)の導入を中心とた事業者にとって、ISO モデルを選択して送電し た モ デ ル (RIO モ デ ル ) を 提 案 し た線を所有し続けても、事業者の仕事は送電料金[Eurelectric2007]。 こ の モ デ ル で は 、 各 国 のの形で報酬を受け取り送電線の管理をすること

TSO が引き続き送電線を保有するものの、系統に留まることになる。このため、ISO モデルのの運用権は地域大で設立される独立の系統運用

内容によっては、事業者が自主的に所有権のア者である RIO に委ねられることになる。

ンバンドリングを選択することも考えられる 10。

欧州委員会は、所有権のアンバンドリングが

また、国営事業者に対する所有権のアンバン実施されると国際連系線への投資が促進される

ドリングの実施についても課題が指摘されていと主張しており、具体的に投資が行われた例とる。例えばフランスの TSO である RTE は現在

して、スペインとポルトガルの連系線や、イタリアの連系線を挙げている[EC2007f]。これに対して Eurelectric など事業者側は、スペイン

この点については、2007 年 9 月に実施した Eurelectricと RWE へのヒアリングの結果による。
10 この点については、2007 年 9 月に実施した Frontier
Economics へのヒアリングの結果による。
9

社会経済研究 №56 2008.2

9

EdF の 100%子会社という位置づけになってい囲を拡大する際には、自由化とはどのようなもるが、フランス政府が RTE 株式を EdF から買のであり、需要家はどのような権利と義務を持い取り、RTE を直接保有した場合、RTE と EdF

つことになるのかという点について、全需要家の間に直接の資本関係がなくなることから、所に対し適切に情報を提供する必要がある。これ

有権のアンバンドリングの要件を満たしたといは、需要家が適切な供給者選択を行うための前

えるのかという点が問題となる。政府の下に提条件であるといえる。

EdF と RTE の双方が置かれることは、持株会

欧州委員会は、規制当局、需要家団体、事業社としての E.ON や RWE の下に発電事業者と者団体等の協力を得て、2007 年 7 月の全面自送電事業者の双方が置かれることと変わりがな

由化の実施に向け、2007 年 6 月末より需要家

いから、所有権のアンバンドリングの形態としに対する情報提供キャンペーンを開始することて後者が認められない以上、前者が認められるを決定した[EC2007d]。このキャンペーンは、のはおかしいという立場に立てば、フランス政家 庭 用 需 要 家 と 脆 弱 な 需 要 家 (vulnerable

府は EdF か RTE を民営化し、政府との所有関

customer:低所得者や遠隔地居住者など、エネ係を断ち切る必要があることになる。しかし、ルギー供給の上で各国法が保護を与えている需国営企業の民営化を強制することは、民営企業

要家)を主な対象としたものであり、ポスターやに資産や事業の譲渡を強制することよりも大き

需 要 家 の 権 利 を 説 明 し た 文 書 、 web サ イ ト

な法律上・政治上の紛争を引き起こすことが考(http://www.agathepower.eu/)による情報の提えられる 11。このため、第三次自由化指令案で供などを行うことにしている。

は、発電事業者と送電事業者がそれぞれ別の規2007 年 7 月 5 日に、欧州委員会は紛争処理、制の下に置かれるならば、所有権のアンバンド

営業活動、請求、接続の権利、脆弱な需要家へリングを満たしたことにするという妥協案が採の対応、価格の透明化等について規定した「需用された。

要 家 保護 憲章 」 の草 案 [EC2007b]を提 出 し 、さらに、民営事業者が発電事業会社と送電事

2007 年 末 の 制 定 を 目 指 し て

public

業会社を分離した場合、両者の間の資本関係はconsultation に付している。この憲章自体は法どの程度まで許されるのかということも問題と的拘束力を持つものではないが、憲章を承認しなっている。例えば、ベルギーの発電事業者でた加盟国は、その内容の国内法化に努めることある Electrabel は、送電事業者である ELIAとされている。

System Operator の株式のおよそ 20%を所有

この草案には、脆弱な需要家に対して、対象しているが、所有権のアンバンドリングを実施となる需要家を明確にした上で、低価格あるい

した場合、株式の完全な売却を求められるのか、は無料で電力の供給を行うべきとの規定が盛り

それとも少数株主としての株式保有は認められ込まれている。この規定は、東欧諸国におけるるのかといった点は、制度の詳細を検討する際

社会的料金(social price)を念頭においたものでには問題となる12。

あるが、public consultation においては、事業者に対してコスト以下での電力供給を義務づけ

４．需要家保護と需要家への情報提供

るものであれば財産権の収用に該当し、他の需要家にそのコストの負担を求めるものであれば家庭用需要家も含む全ての需要家に自由化範

内部相互補助に該当するので問題があるとの指摘がなされている [CEP2007]。

この点については、2007 年 9 月に実施した Frontier
Economics と RWE へのヒアリングの結果による。
12 この点については、2007 年 9 月に実施した Frontier
Economics へのヒアリングの結果による。
11

10

欧州における電気事業制度改革の動向と課題

５．外資参入に対する規制とになる」という論点が、この規定の背景にある旨を明示している。

フランスやドイツなどは、所有権のアンバン

しかし、相互主義の原則に基づく規制では、

ドリングが実施された場合、EU 域外の資本が買収側の事業者がアンバンドリングを実施した

ネットワーク事業者を買収することが現在より場合には規制が及ばない。特に、所有権のアン容易になることを、所有権のアンバンドリング

バンドリングを巡る問題(第 3 章)で既に論じたに反対する理由の一つとして挙げている。これ

ように、国が直接の資本関係のない発電事業者

らの国は、ロシアの Gazprom などが、欧州にと送電事業者の双方を保有している場合、特に対するガスの供給を完全に支配することを通じ、両者が別の官庁の下に置かれる場合には所有権

各種の影響力を行使するといった、必ずしも経のアンバンドリングを実施していると認定する

済合理性に基づかない目的を持って投資を行うのであれば、相互主義の原則による制約を回避ことを通じ、結果として安定供給の確保に支障することは、それほど難しいことではないとのが生じることを危惧している。

指摘もある。

欧州では、外資参入に対する規制をかけない

このため、電気・ガス(のネットワーク)事業ことを原則としている、しかし、このような指を防衛産業と同様の戦略的産業と位置づけ、黄摘を受け、第三次自由化指令案では外資参入に金株などの方法による規制、すなわち、一定割

対する一定の制限を設けることが検討された。

合以上の株式取得に対し黄金株の所有者である

結果として、(1)EU 加盟国以外の者が EU 域内

政府に拒否権の発動を認めるという案や、経済の送電系統や TSO を支配することを原則禁止

目的の投資と非経済目的の投資を区別し、後者した上で、第三国と EU との間で合意が結ばれのみを規制する案が検討された。第三次自由化

た場合にはこの制約を解除できる旨の規定(第指令案に対する欧州委員会の説明文書では、「エ8a 条)と、(2) 第三国の者が支配する送電系統のネルギー分野は戦略的なものであるとの宣言は、所有者が TSO の指定を受けるためには発電・EU がその利害を守るという強力なメッセージ

供給事業者との関係がないことを示す必要があを送ることになる」とした上で、米国が(エクソるという旨の規定(第 8b 条)が盛り込まれるこン・フロリオ条項によって)経済全体にこのようとになった。これらの規定の主な目的は、EUな保護的方法を採用していることや、ロシアがのエネルギー市場で活動する全ての者に対して、大部分のエネルギー生産国と同様、自国のエネ

EU の市場の原則を尊重し、それに従うことを

ルギー分野を保護の対象としている点を指摘し求めた上で、第三国の者が TSO を買収する場ている。ただし、なぜ第三次自由化指令案にお合、その者が EU 域内の者と同様の所有権のア

いてこのような方法を採用しなかったのかといンバンドリングを行っている場合に限って買収う点についての理由は必ずしも明らかではない。

を認めるという点にあるとされる。しかし、第三次自由化指令案に対する欧州委員会の説明文

６．今後の動き書[EC2007f]では、「EU は第三国の、EU 市場を供給の条件のみならず、ネットワークを買収

第三次自由化指令案は、欧州議会とエネルギすることで支配しようという戦略に対して脆弱ー閣僚会議の共同決定手続による審議を経て正であるという懸念がある」とした上で、「この式に指令として承認されることになる。まず、ような戦略が第三国にネットワークの運営と発2007 年 11 月頃からクリスマス休暇を経て、展に対する影響力を与えることになると、EU2008 年春までの間に第一読会(First Reading)のガスの供給の多様化の目標は危機に瀕するこの手続が行われる。その後、手続は第二読会

社会経済研究 №56 2008.2

11(Second Reading)に移るが、この段階では政治改革の中核とされる、所有権のアンバンドリン的な思惑もからみつつ、成案を得るための様々

グは、それが域内の市場統合や競争、さらにはな交渉が公式、非公式に行われることが予想さ連系線の投資を促進するという主張は、実証分れる。2009 年 5 月には欧州議会選挙が控えて析を背景に行われているものではなく、多分にいることから、これ以前の 2008 年中に決着が観念的なものであるという指摘があることにも図られることが期待されているが、政治的妥協注意する必要がある。欧州の制度改革を参考とから、指令案が欧州委員会の思惑と異なる方向する際には、以上のような違いや問題点が存在で決着が図られるような場合には、欧州委員会することを踏まえ、単に「横のものを縦にする」

が指令案を取り下げ、その成立を断念すること

解釈ではない、慎重な分析が必要であるといえも考えられる13。

る。

７．まとめ

参考文献

本稿では、欧州における電気事業制度改革の現状、特に 2007 年 9 月 19 日に公表された第三次電力自由化指令案の内容について概観し、その主要な論点についての検討を行った。
既に述べたように、日本の電気事業制度改革においては、現時点において家庭用需要家を含めた全需要家に小売自由化範囲を拡大することは望ましくないとされたものの、競争環境整備に資する制度改革を具体的に検討、実施した上で、需要家選択肢の確保状況等について再度検証を行い、その結果を踏まえて小売自由化範囲の拡大の是非について改めて検討を行うべきであるという方針が示されている。米国における電気事業制度改革が、少なくとも小売分野においては規制への回帰の動きを示している中、欧州での制度改革の動き、特に自由化指令案を巡る欧州議会とエネルギー閣僚会議での議論は、日本における今後の議論にも大きな影響を与えることが予想される。
ただし、本稿でも指摘したように、欧州の電気事業制度改革は、欧州の経済統合の一環として、電力の域内統一市場を形成しようという大きな目的を持って進められている。また、制度
13この点については、2007 年 9 月に実施した Eurelectricと RWE へのヒアリングの結果による。なお、2003 年の第二次自由化指令の際は、欧州委員会による指令案の提出(2001 年 3 月 13 日)から、指令の公布(2003 年 7 月 15 日)までに、2 年 4 か月の期間がかかっている。 [筒井 2003]も参照。

[蟻生後藤 2006] 蟻生俊夫、後藤久典「英独仏需要家による電力自由化の評価と供給者選択行動の分
析」電力中央研究所報告 Y06009 (2007 年 3 月)
[佐藤丸山 2007] 佐藤佳邦、丸山真弘「競争環境下における電力需要家保護制度の検討—米国及び EU
諸国の現状と課題−」電力中央研究所報告 Y07002(2007 年 8 月)
[制度改革 WG20070711a] 電気事業分科会制度改革
WG「家庭部門も含めた小売自由化範囲の拡大に係る検討結果について(案)」(制度改革ワーキンググループ第 2 回・資料 3) (2007 年 7 月 11 日)
available at http://www.meti.go.jp/committee/
materials/downloadfiles/g70719a03j.pdf(sitelast visit at Nov. 25, 2007)[制度改革 WG20070711b]「総合資源エネルギー調査
会電気事業分科会制度改革ワーキンググループ(第 2 回)議事録」 available at http://www.meti.
go.jp/committee/summary/0004383/index.html(site last visit at Nov. 25, 2007)[筒井 2003] 筒井美樹「域内電力市場に関する修正
EU 指令について」電力経済研究 No. 50 pp.43-46(2003 年 10 月)[電気新聞 20070712] 「全面自由化『一定期間後』に検討・制度改革 WG・30 日の分科会で報告」電
気新聞, 2007 年 7 月 12 日付 1 面[CEP2007] Centrum für Europäisch Politik“EU-Mitteilung CHARTA DER RECHTE DER
ENERGIEVERBRAUCHER” (Jul. 27, 2007)
availableat
http://www.cep.eu/fileadmin/
user_upload/Kurz-Analysen/Energieverbrauchercharta/CEP-Analyse_zur_Energieverbrauchercharta.pdf (site last visit at Nov. 25, 2007)[EC2005] European Commission “Commission
Staff Working Document: Report on Progress inCreating the Internal Gas and Electricity

12Market: Technical Annex to the Report from theCommission to the Council and the European
Parliament” (Nov. 2005) available at http://
ec.europa.eu/energy/electricity/report_2005/doc/
2005_report_technical_annex.pdf (site last visit
at Nov. 25, 2007)[EC2006] European Commission “Sector The
Commission takes action against Member
States which have still not properly opened up
their energy markets (IP/06/1768)” (Dec. 12,
2006) available at http://europa.eu/rapid/
pressReleasesAction.do?reference=IP/06/1768(site last visit at Nov. 25, 2007)[EC2007] European Commission “Sector Enquiry
under Article 17 of Regulation (EC) No 1/2003
on he gas and electricity markets (Final
Report)” [COM(2006) 851 final] (Jan. 10, 2007)
available at http://eur-lex.europa.eu/LexUriServ/
LexUriServ.do?uri=COM:2006:0851:FIN:EN:P
DF (site last visit at Nov. 25, 2007)[EC2007a] European Commission “Attitudes on
issues related to EU Energy Policy – Analytical
Report (Flash Eurobarometer 206a) ” (Apr.
2007) available at http://ec.europa.eu/public_opinion/
flash/fl206a_en.pdf (site last visit at Nov. 25,
2007)[EC2007b] European Commission “State aid:
Commission opens investigation into regulated
electricity tariffs in France (IP/07/815)” (Jun. 13,
2007) available at http://europa.eu/rapid/
pressReleasesAction.do?reference=IP/07/815(site last visit at Nov. 25, 2007)[EC2007c] European Commission “Q&A on the
opening of the energy markets and theEuropean
EnergyConsumers’Charter(MEMO/07/270)” (Jun. 29, 2007) available at
http://europa.eu/rapid/pressReleasesAction.do?reference=MEMO/07/270 (site last visit at Nov.
25, 2007)[EC2007d] European Commission “Fact sheet –Information campaign on consumers’ rights in
the internal energy market” (Jun. 2007)
availableat
http://www.agathepower.eu/
campaign_fact_sheets_doc/campaign_fact_sheet_en.pdf (site last visit at Nov. 25, 2007)[EC2007e] European Commission “Towards a
European Charter on the Rights of Energy
Consumers [COM(2007) 386 final]” (Jul. 5,2007) available at http://ec.europa.eu/energy/
energy_policy/consumers/doc/2007_07_05_com
m_386_en.pdf (site last visit at Nov. 25, 2007)

欧州における電気事業制度改革の動向と課題[EC2007f] European Commission “Commission
Staff Working Document Accompanying thelegislative package on the internal market forelectricity and gas COM(2007) 528 final
COM(2007) 529 final COM(2007) 530 final
COM(2007) 531 final COM(2007) 532 final
SEC(2007) 1180 Impact Assessment” (Sep. 19,
2007) available at http://ec.europa.eu/energy/
electricity/package_2007/doc/2007_09_19_impac
t_assessment_en.pdf (site last visit at Nov. 25,
2007)[ERGEG2007] ERGEG “Status review on end-user
price regulation Ref:E07-CPR-08-04” (Jun. 14,
2007)
availableat
http://www.ergeg.org/
portal/page/portal/ERGEG_HOME/ERGEG_DO
CS/ERGEG_DOCUMENTS_NEW/CUSTOMER_FOCUS_GROUP/E07-CPR-08-04_StatusE-UP
rices_final.pdf (site last visit at Nov. 25, 2007)[ERGEG2007a] ERGEG “End-user energy priceregulation An ERGEG Position Paper Ref:
E07-CPR-10-03” (Jul. 18. 2007) available at
http://www.ergeg.org/portal/page/portal/ERGE
G_HOME/ERGEG_DOCS/ERGEG_DOCUMEN
TS_NEW/CUSTOMER_FOCUS_GROUP/E07-C
PR-10-03_E-UPriceReg.pdf (site last visit atNov. 25, 2007)[EU2003] “Directive 2003/54/EC of the European
Parliament and of the Council of 26 June 2003
concerning common rules for the internalmarkets in electricity and repealing Directive
96/92/EC” Official Journal L 176 (Jul. 15, 2003)
available at http://eur-lex.europa.eu/LexUriServ/
LexUriServ.do?uri=OJ:L:2003:176:0037:0055:E
N:PDF (site last visit at Nov. 25, 2007)[EU2003b] “2003/796/EC: Commission Decision of
11 November 2003 on establishing theEuropean Regulators Group for Electricity andGas” available at http://eur-lex.europa.eu/
LexUriServ/LexUriServ.do?uri=OJ:L:2003:296:
0034:0035:EL:PDF (site last visit at Nov. 25,
2007)[EU2007] Council of the European Union“Brussels European Council 8/9 March 2007:
Presidency Conclusions” (Mar. 9, 2007)
available at http://www.consilium.europa.eu/
cms3_applications/Applications/newsRoom/Loa
dDocument.asp?directory=en/ec/&filename=931
35.pdf (site last visit at Nov. 25, 2007)[EU2007a] Council of the European Union “TTE
(Energy Council) on 6 June 2007 Gas andElectricity Market a) Communication: Prospects

社会経済研究 №56 2008.2

for the Internal Gas and Electricity Market b)
Sector Inquiry on the Gas and Electricity
Markets c) Priority Interconnection Plan Policy debate (9905/07 ADD 1 ENER 149)” (Jun.
5, 2007) available at http://register.consilium.
europa.eu/servlet/driver?lang=EN&ssf=DATE_DOCUMENT+DESC&fc=REGAISEN&srm=25&md=400&typ=Simple&cmsid=638&ff_TITRE=
TTE+%28Energy+Council%29+on+6+June+200
7+Gas+and+Electricity+Market&ff_FT_TEXT=&ff_SOUS_COTE_MATIERE=&dd_DATE_RE
UNION=&rc=19&nr=21&page=Detail (site lastvisit at Nov. 25, 2007)[EU2007b] Council of the European Union “TTE
(Energy Council) on 6 June 2007 Gas andElectricity Market a) Communication: Prospects
for the Internal Gas and Electricity Market b)
Sector Inquiry on the Gas and Electricity
Markets c) Priority Interconnection Plan Policy debate (9905/07 ADD 4 ENER 149)” (Jun.
5, 2007) available at http://register.consilium.
europa.eu/servlet/driver?lang=EN&ssf=DATE_DOCUMENT+DESC&fc=REGAISEN&srm=25&md=400&typ=Simple&cmsid=638&ff_TITRE=
TTE+%28Energy+Council%29+on+6+June+200
7+Gas+and+Electricity+Market&ff_FT_TEXT=&ff_SOUS_COTE_MATIERE=&dd_DATE_RE
UNION=&rc=18&nr=21&page=Detail (site lastvisit at Nov. 25, 2007)[EU2007c] Council of the European Union “Press
Release: 2805th Council meeting Transport,
Telecommunications and Energy Luxembourg,
6-8 June 2007 ” (Jun. 8, 2007) available at
http://www.consilium.europa.eu/cms3_applicati
ons/Applications/newsRoom/LoadDocument.asp?directory=en/trans/&filename=94576.pdf (lastvisit at Nov. 25, 2007)[Eurelectric2007] EURELECTRIC “Position Paperon the European Commission’s approach tomarket developments (10th January energy
package), Ref: 2007-300-0004” (Mar. 2007) available
at http://www2.eurelectric.org/DocShareNoFrame/Docs/3/LNHDKOEAELLICIMDMDDJFMAD51
41H7HT8BK9S4B6HQQ7/Eurelectric/docs/DLS/EPoPenergyPackagefinal-2007-300-0004-2-.pdf(site last visit at Nov. 25, 2007)[Reuters2007] “Germany, France warn EU
against energy breakup”, Reuters (Jul. 30, 2007
5:57pm BST) available at http://uk.reuters.
com/article/UK_SMALLCAPSRPT/idUKL30521
50520070730 (site last visit at Nov. 25, 2007)

13

まるやま

まさひろ
電力中央研究所

社会経済研究所.

社会経済研究 №56 2008.2

15

北欧電力卸売市場の経済物理学的解析
Econophysical analysis of Nord Pool market
キーワード：経済物理学、市場価格変動、平均回帰性、ベキ分布、送電混雑の間隔
大西

立顕

水野

貴之

大藤

建太

南部

鶴彦

価格変動と送電混雑の間隔に注目して北欧電力卸売市場を経済物理学的に解析した。まず、人間活動を反映してシステム価格の変動には強い周期性があることを確認した。そして、周期性を取り除
いた価格変動を解析し、価格差は無相関だが価格差の大きさには長期相関があり、価格差の変位はベキ分布し、暴騰・暴落の起きる間隔はすそ野の広い分布をするというオープンマーケットでみられる普遍的な性質を確かめた。一方、数十日以上の長い時間スケールでみても拡散は遅く、一般の市場と比較して平均回帰性が強いことが分かった。また、価格が上と下のどちらに先に到達するかに注目した連検定により平均回帰性の統計的有意性を示した。次に、実際の売買に使われるエリア価格の分布を調べ、エリア価格はシステム価格から非常に大きく乖離することがあることを確認し、乖離の大きさから送電混雑を定義した。送電混雑の間隔分布にはスケーリング関係があり、平均間隔で規格化することでエリアや銘柄によらない同一の分布になることが分かった。さらに、混雑間隔列の系列相関を調べ、ケンドールの順位相関と連検定により、連続する間隔の間の正の相関と混雑発生のクラスタ
ー性の統計的有意性を示した。以上の結果は、電力市場の安定性やリスク評価において重要な知見であり、電力市場における価格変動の理解を深め、乱高下のメカニズムの解明に貢献するものと考えられる。
１．はじめに
1.1 経済物理学の手法
1.2 電力市場
1.3 北欧電力卸売市場
２．システム価格の変動
2.1 周期性
2.2 相関関数
2.3 平均回帰性

2.4 価格差の分布
2.5 暴騰・暴落の起きる間隔
３．エリア価格と送電混雑
3.1 エリア価格の分布
3.2 送電混雑
3.3 混雑間隔の分布
3.4 混雑間隔の系列相関
４．まとめ

１．はじめに析（経済物理学）が有効になる。実際、経済物理学の手法により、様々な経済現象が科学的・

1.1

経済物理学の手法

数 理 的 に 理 解 さ れ つ つ あ る （ Mantegna andStanley (2000)；高安秀樹・高安美佐子(2001)）。

物理学では、現象に潜む法則性を発見し、それをもとに理論を構築し、現象を説明するとい

1.2

電力市場

う方法がとられる。近年、コンピュータの発展によりデータの電子化が急速に進み、詳細で膨諸分野の規制緩和・自由化による競争原理導

大な経済データが利用可能になってきた。物理入の流れを受け、日本の電力事業も自由化しつ現象とは異なり、一般に経済現象は複雑で捉えつある。2000 年に電力小売が一部自由化し、にくいが、データが膨大であれば統計性や普遍2005 年に日本卸電力取引所が設立され、すでに性の吟味が可能になり、物理学の視点からの解1 日前市場で電力が取引されるようになってい16

北欧電力卸売市場の経済物理学的解析

２．システム価格の変動る。
電力という商品は、貯蔵の困難性、発電と消費の同時性、低い価格弾力性（生活に必要不可

2.1

周期性

欠）、設備形成の長時間性など他の金融商品とはかなり異なる特殊性を持っている。そのため、電力をその他の商品と同じように考え、経済学

価格変動を理解するには、まずは統計性を調べることが重要になる。

が想定するように市場の競争メカニズムに任せ

時系列の周期性を調べるために、各銘柄の時れば電力価格の引き下げにつながると安易に判系列を合わせてつくった１時間毎の対数価格時

断することはできない。電力は必需品であるた系列のパワースペクトルを計算した（図 1）。パ

め、電力価格の乱高下や電力危機は日常生活をワースペクトルは 1 週間、3.5 日、1 日、12 時困難にする恐れがあり、電力自由化については間、8 時間のところにピークがあり、価格は複多方面からの慎重な制度設計が求められる。

数の周期で変動している。
-510大に蓄積されている北欧電力卸売市場のデータ

10-6を用いて、経済物理学の視点から電力市場を解析し、よく調べられてきた為替や株式市場との違いに注目して、電力市場における価格変動の基本的な統計性を明らかにする。
1.3

北欧電力卸売市場

2000 年 1 月 3 日～2006 年 12 月 31 日の期間

Power spectrum density

そこで、本研究では、歴史も古くデータが膨

1Week
3.5Day

-7

10

-8

10

-9

10
10

-10

10

-11

f

-2

10

-1

10

1Day
12Hour
8Hour

-2

0

f

10
[ 1 / Day ]101

図１：１時間毎の対数価格時系列から計算したパワース
ペクトル

について、北欧電力卸売市場（Nord Pool）の
1 日前市場（翌日の 1 時間単位の 24 商品の電力を売買する市場）の価格時系列を解析した。
Nord Pool では、市場参加者が需給曲線を提示し合い、その均衡点として全地域共通のシス

1 週間の平均的な価格変動をみるために、対数価格をその週の平均対数価格で割った量

A(T ) = log P(T ) / 〈 log P(T ) 〉Week(1)

テム価格が算出される。そして、このシステムを考える。ただし、 T は時間、 P (T ) は（１時価格の下で想定される送電容量の超過具合に応

間毎の）価格とする。価格がその週の平均価格

じて、エリア価格（売買に使われる価格）が決と同じであれば A(T ) = 1 、その週の平均価格よまる。つまり、混雑している送電線を通じて輸り高ければ A(T ) > 1 、安ければ A(T ) < 1 となる。

入するエリアのエリア価格は高くなり、輸出す

曜日・時間別に全期間で平均化した A(T ) の時

るエリアのエリア価格は安くなる。

系列を図 2 に示す。人間活動を反映して、平日

各エリアは、主に、ノルウェー南部（NO1）、の昼間は価格が高く、朝晩や週末の金曜午後とノルウェー中部（NO2）、スウェーデン（SE）、

土日は価格が安い。また、9 時と 18 時に高値のフィンランド（FI）、デンマーク西部（DK1）、ピーク、4 時と 16 時に安値のピークがあり、実デンマーク東部（DK2）の 6 つに分かれている。

際に複数の周期で変動している様子が分かる。
このような日中の周期変動を取り除くために、
銘柄（時間）別に 1 日毎の変動に注目する。そして、週末の影響を取り除くために、

社会経済研究 №56 2008.2

17

z 1～11 時銘柄

2.2

相関関数

土日のデータを除去して詰める
対数価格差 g (t ) を

z 12～24 時銘柄
金土日のデータを除去して詰める

g (t ) = log Ph (t + 1) － log Ph (t )という処理をする。以下では、このようにつく

対数価格差の標準偏差 σ をった 1 日毎の各銘柄の価格時系列{Ph( t )}を解析σ=する（h=1,2,･･･,24）。つまり、t は平日換算（12～24 時銘柄では金曜も除く）の日数になる。

g (t ) 2 − g (t )2(3)

規格化した対数価格差 G (t ) をこの処理により、図 2 の月曜 1 時から金曜 11

G(t ) = g (t ) / σ

時までの価格のみを銘柄別に 1 日毎に調べるこ(4)とになり、価格の平均値がほぼ一定とみなせるとする（ g h (t ) などの h の添字は省略して単にため、明白な周期変動を除去した上での意味あg (t ) と書くことにする）。
対数価格差の自己相関 G (t )G (t + τ ) は τ =1

る変動成分を解析することができる。
各銘柄の対数価格 log Ph( t )のパワースペク

で負の相関があり、 τ ≥ 2 でほぼ無相関になる

トルはほぼ f -2 であり、明白な周期性は見られず、（図 4）。つまり、価格が上（下）がった翌日は

変動はランダムウォークで特徴づけられる（図 3）。

下（上）がりやすいという反相関性はあるが、

1.03

2 日以上先の価格変動は相関関数からは予測で

1.02

きない。
1

1

0.8

0.99
0.98
0.97
0.96
Mon

Tue

Wed

Thu
Day

Fri

Sat

Sun

Autocorrelation function

1.01

0.6
0.4
0.2
0
-0.2
-0.4

図２：１週間の平均的な価格変動。各曜日における１時間毎の変動の様子を示している。

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
τ[Day]

図４：各銘柄の対数価格差の自己相関関数

G (t )G (t + τ )Power spectrum density< A(T) >

(2)

-5

10

対 数 価 格 差 の 大 き さ の 自 己 相 関G (t ) G (t + τ ) は正の相関が 10 日以上持続し

-6

10

f

-2

ており、一度大きな変動が起きると変動の大き-7い状態がしばらく持続する性質がある（図 5）。

10価格差は短時間で無相関になり、価格差の大
-8

10

-2

10

-1

f

10
[ 1 / Day ]図 3：各銘柄の対数価格 log Ph(t)のパワースペクトル。
h=1,2,･･･,24 について同時にプロットしている（以下の図も同様）。

きさが長期相関する性質は、為替や株式の市場にもみられる普遍的な性質である。これらの性
質は電力市場でも同じであると考えられる。

18

北欧電力卸売市場の経済物理学的解析

対数価格差の負の自己相関や遅い拡散は、価Autocorrelation function

1

格の平均回帰性を示唆している。しかし、相関関数や拡散は正規分布を前提とした概念であり、後でみるように、実際の対数価格変動はすそ野

0.1の広いベキ分布に近いため平均回帰性を厳密に示したことにはならない。
そこで、分布を仮定しないノンパラメトリッ

0.01

1

クな検定である連検定を考える。ノンパラメト

10
[Day]

τ

リックな検定はパラメトリックな検定にくらべ、粗視化の分だけ検出効率は低くなるが、母集団

図５：各銘柄の対数価格差の大きさの自己相関関数
G (t ) G (t + τ )分布が分からなくても（どんな母集団分布であっても）正確な検定ができる。

2.3

ある時刻 t で対数価格 log Ph (t ) からスタート

平均回帰性

して、その後、時間が経過したときに log Ph (t )

τ 日だけ時間が経ったときにどれだけ価格の不確実性が高まるかは、拡散σ (τ ) =＋ W σ （＋側）と log Ph (t ) － W σ （－側）のど
ちら側に先に到達するかで＋と－の符号時系列( log Ph (t + τ ) − log Ph (t )) 2をつくる。σ は(3)式で定義される対数価格差の(5)標準偏差、W は注目する変動幅のスケールを表をみることで調べられる。ランダムウォークのわすパラメータである。

場合、 σ (τ ) ∝ τ＋＋＋－－ ＋ －－－－＋＋＋＋＋ － ＋ －－0.5となり、指数は 0.5 である。

ランダムウォークより拡散が遅く不確実性が高

1

2

3

4

5

6

7

8

まりにくい過程であれば、指数は 0.5 より小さ＋の個数を m、－の個数を n、連の個数（同符

くなる。株式や為替市場では、短かい時間スケ号のクラスターの数）を r とすると、この例でールの拡散は遅いが、数分以上の長い時間スケ

は m = 10, n = 9, r = 8 となる。これらの量からールでは 0.5（ランダムウォーク）に収束する。

系列が無相関かどうかを検定することができる電力市場では、対数価格差の負の自己相関か（連検定）。たとえば、m = n = 4 の 3 つの例、ら推測できるように、対数価格の拡散は遅く、＋－＋－＋－＋－ r = 8 ：負の相関

どの時間スケールでも指数は約 0.3 である（図 6）。

＋－－＋＋－＋＋ r = 5 ：無相関＋＋＋＋－－－－ r = 2 ：正の相関からも分かるように、r は符号が交互に出やす

0.3

τ

0.4

ければ大きく、同符号が連続しやすければ小さσ(τ)

くなる。検定は、もし系列がランダムであれば0.2

Z = (r − E ) /
0.1

V

(6)

が標準正規分布する（m,n > 20）ことを利用して行う。ただし、

0.05
0

10

1

10
τ

2

[ Day ]

図６：各銘柄の対数価格の拡散

10

E =

2mn
+1
m+n

(7)

V =

2mn(2mn − m − n)(m + n)2 (m + n − 1)

(8)

社会経済研究 №56 2008.2

19

である。

市場にくらべ電力市場はおとなしい市場になっ各銘柄別に様々な W について有意水準 5%でている。

連検定した結果、 W > 0.5（長期間の変動に対応する）の領域では多くの銘柄で負の相関が認

2.4

価格差の分布められた（図 7）。つまり、図 7 の●の領域については、＋側と－側が交互につきやすく、長いもし価格がランダムに変動するならば、対数

時間スケールでは価格が上がったら下がり、下価格の変動幅は正規分布する。つまり、小さい

がったら上がるという平均回帰性が統計的に有変動が最も多く、大きく変動する場合は急速に意に示せた。

少なくなる。経済学や金融工学ではこの分布を基本にして理論が作られている。

18

h

15
12
9
6
3
0

1

2

3
W

4

5

6

図７：有意水準 5%で連検定した結果の各銘柄（h）と W 依存性。負の相関が有意に出たものを●、正の相関が有意に出たものを○、有意な相関が認められなかったものを＋で表示している。

平均回帰性の存在は、価格変動が完全にランダムではないことを示している。価格が下がれば上がるし、逆に上がれば下がる。株式や為替であれば、この性質を利用した逆張りの発想で、大きく値を下げたときに買っておき、後日、価格が平均水準に戻ったときに売れば値上がり益が期待できる。しかし、電力の場合、貯蔵ができない上に、送電できるかどうかの問題もある
ため、このような取引は現実には不可能である。
長い時間スケールでみれば、平均回帰性のお

-1

10

|G|

-2

-2

10

-3

10

-1

10

0

10

1

10

|G|

図８：上がる方向（ G > 0 ）について、各銘柄の対数価格差の累積分布。点線は標準正規分布を表わす。
Cumulative distribution P ( > |G| )21

Cumulative distribution P ( > |G| )

24

-1

10

|G|

-2

-2

10

-3

10

-1

10

0

10

|G|

1

10

図９：下がる方向（ G < 0 ）について、各銘柄の対数価格差の累積分布。点線は標準正規分布を表わす。

かげで価格変動の拡散はランダムウォークよりも遅く、極端に高い価格や安い価格はつきにく

実際の対数価格差の累積分布（対数価格変動

く、常に適性な価格水準に収束するように変動

が G より大きい確率） P (> G ) は、上がる方向している。高頻度データを用いた解析により、(G > 0) も下がる方向 (G < 0) もベキ乗の関数

株式や為替市場でも平均回帰性が見つかっているが（Ohnishi et al. (2004); Takayasu et al

P (> G ) ∝ G

−2

(9)

(2006)）、電力市場ではこの性質がはっきりと出で特徴づけられる（図 8,9）。つまり、変動幅はている。つまり、長期間でみれば、株式や為替非常にすそ野の広い分布をしている。正規分布

北欧電力卸売市場の経済物理学的解析

こりえないような 5 σ 以上の大変動が、現実には 2 年に 1 回の頻度で出現している。
価格変動がベキ分布することは、あらゆるオープンマーケットにみられる普遍的な性質であり、他の市場と同じく電力市場も 1 日毎の変動は非常に激しい。実際、1 日で価格が数倍になることもある。一般の金融商品であれば、価格が極端に高い日には買わないで我慢し、後日買うということもできるが、電力は必需品である
上に貯蔵もできないためそのようにいかない。
したがって、暴騰・暴落を予測しヘッジの方法を探ることが制度設計の上で重要になってくる。
2.5

暴騰・暴落の起きる間隔

暴騰・暴落（大変動）はどのようなタイミン
グで発生しているのだろうか。全くランダムな

0

10

10-1

-2

10

0

10

の変動が起こるまでにかかる間隔（日数） d の分布を図 10 に示した。間隔 d をその平均値で規格化した間隔 D = d / d でプロットすると、銘柄によらずほぼ同じ分布になる（図 11）。2 σ以上の変動についても同様になる（図 12）。
もしも過去の発生事象（履歴）と無関係に大変動が発生する（ポアソン過程）ならば、間隔は指数分布（図の点線）になる。例えば、事故が発生する間隔や放射性元素が崩壊する間隔、電話がかかってくる間隔などのように時間的にランダムに起きる現象であれば指数分布する。

d

[Day]

10

2

0

D

-1

-1

10

-2

10

-1

10

10

0

1

10

D

図 11：各銘柄の 1 σ 以上の変動の起きる規格化した間
隔 D の累積分布。点線は指数分布を表わす。
Cumulative distribution P ( > D )1 σ 以上の変動が起きて、次にまた 1 σ 以上

1

10タイミングで発生しているのか、それとも、毎回の発生が互いに影響しあっているのか。

10

図 10：各銘柄の 1 σ 以上の変動の起きる間隔 d の累積分布。点線は指数分布を表わす。
Cumulative distribution P ( > D )（図の点線）を仮定すれば 1 万年に 1 回しか起

Cumulative distribution P ( > d )

20

0

10

-1

10

D

-0.5

-2

10

-1

10

10
D

0

10

1

図 12：各銘柄の 2 σ 以上の変動の起きる規格化した間
隔 D の累積分布。点線は指数分布を表わす。

ところが、大変動の起きる間隔は、ベキ分布動の発生事象は互いに影響しあっているのであであり、すそ野の広い分布をしている。間隔がる。株式や為替市場においても価格が大変動す

1 日（連続して起きる）のものと 1 ヶ月以上のる間隔はすそ野の広い分布をすることが知られ長いものが、指数分布よりもずっと大きい頻度ている（Yamasaki et al. (2005); Wang at al.

で現われている。つまり、長期間にわたり大変(2006, 2007)）。

動が全く起きなかったり、一度、大変動が起き手紙を受けとってから返信するまでにかかる

るとその後に大変動が頻発し、短期間に大変動

日数や自動車が通過する時間間隔も、同じようが集中してたくさん発生したりしている。大変に ベ キ 分 布 す る （ Barabasi (2005); Oliveira

社会経済研究 №56 2008.2

21

0.9

は、重要な人には早く返信する、危険を避ける

0.8

ように運転するといった人間心理が強く影響しているからである。
大変動の発生が偶発的でない理由として、投Probability

and Barabasi (2005)）。これらの事象の発生に

0.7
0.6

NO1
NO2
SE
FI
DK1
DK2

0.5

資家心理や電源・送電設備の影響などが考えら

0.4

れる。

0.3

1

1.02

1.04

α

1.06

1.08

1.1

３．エリア価格と送電混雑

図14： PArea / PSyatem が1/ α から α の範囲に存在する確率

3.1

3.2

エリア価格の分布

エリア価格がどういう値段をつけているかを、

送電混雑

エリア価格がシステム価格から乖離する頻度

システム価格との比で図 13 に示した。エリアは α ともに増加するが、α ～1.05 以上ではその価格がシステム価格とほぼ同じ価格

増加率は小さい（図 14）。そこで、エリア価格（ PArea / PSyatem ～1）になる頻度が一番高く、非がシステム価格の±5%の範囲の外にあるとき、常に鋭いピークを持つ分布をしている。

つまり、Probability distribution function

0

10

PArea
1
<
PSystem 1.05

NO1
NO2
SE
FI
DK1
DK2

-1

10

-2

10

PArea
1
>
PSystem 1.05

またはのときを送電混雑と定義する（送電混雑が実際に起きていなくても、送電供給側の価格の釣り上げ等によりエリア価格が高くなる場合も送電-310混雑と定義することにする）。

-410

送電混雑の起きた累積回数の日次推移を図

0.125

0.25

0.5
1
2
PArea / PSymstem

48

図 13： PArea / PSyatem の確率密度関数

15 に示す。期間の前半では混雑が頻発する時期とほとんど発生しない時期があるが、期間の後半では混雑がほぼ定常的に起きている。
1200

同じになる（送電混雑が全くない）のは全期間の 50%以下しかないが、エリア価格がシステム
価格の±5%（ α ～1.05）の範囲にある確率は、
ノルウェーやスウェーデンで 80%、混雑の多い
デンマーク西部で 60%にもなる（図 14）。つまり、ほとんどの日でエリア価格はシステム価格とほぼ同じ価格である。しかし、送電混雑がひ
どいと、エリア価格はシステム価格から大きく乖離し、エリアによっては価格が 10 倍になることもある。つまり、送電混雑は価格を決める
重要な要素になっている。

NO11000 NO2SEFI
800 DK1
DK2
600

Cumulative number

実際、エリア価格がシステム価格とぴったり

400
200
0

0

500

1000

t

1500
2000
[ Day ]

2500

図 15：各エリアの 10 時銘柄について送電混雑の起きた
累積回数の日次推移。他の銘柄もほぼ同様の推移をする。

北欧電力卸売市場の経済物理学的解析

そこで、以下では定常とみなせる t >1100 のみのデータを使って解析をする。調べた t >1100の期間に送電混雑が起きた全回数を図 16 に示す。送電混雑はどの時間帯にも起きており、4時頃は混雑しやすく、21 時頃は混雑しにくい傾
向がある。

NO1
NO2
SE
FI
DK1
DK2

800
700
Event

600
500
400
300
200
100
0

4

8

12
h

16

20

24

図16：各エリアの送電混雑の起きた回数の銘柄（時間）
依存性

3.3

-1

10

-2

10

-3

10

-1

0

10

1

10

D

10

100

NO1
NO2
SE
FI
DK1
DK2

-1

10

-2

10

-3

10

-4

10

-1

10

0

10

D

10

1

図19：各エリアの規格化した混雑間隔 D の累積分布。
全銘柄の分布を平均して算出した。点線は指数分布。

混雑間隔の分布

送電混雑の発生の仕方をみるために、送電混雑が起きて、次にまた送電混雑が起こるまでにかかる混雑間隔（日数） d の累積分布を調べた（図 17）。

Cumulative distribution P ( > d )010

図 18：デンマーク西部（DK1）について、各銘柄の規格化
した混雑間隔 D の累積分布
Cumulative distribution P ( > D )900

Cumulative distribution P ( > D )22d の分布は銘柄により異なるが、間隔 d をその平均値で規格化した間隔 D = d / d でプロットすると、銘柄によらずほぼ同じ分布になる（図 18）。この性質は他のエリアについても成り立ち、平均間隔で規格化することで、同一エ100リアの異なる銘柄を同じように扱うことができる。規格化した混雑間隔 D の累積分布はエリア-1

10によらずほぼ同じような分布をしている（図19）。つまり、間隔分布にはスケーリング関係-2があり、エリアや銘柄によらない同一の分布に10変換できる。
過去の発生事象と無関係に混雑が発生するな

-3

10

10

0

1

10

2

d

[Day]

10

図 17：デンマーク西部（DK1）について、各銘柄の混雑間
隔 d の累積分布

らば、間隔は指数分布（図の点線）になるが、実際の分布はベキ分布に近く、すそ野の広い分布をしている。つまり、長期間にわたり混雑が起きなかったり、短期間に集中的に混雑が発生したりする性質があり、混雑はランダムに発生しているのではなく、発生の仕方に相関がある。

社会経済研究 №56 2008.2

混雑間隔の系列相関
Area

3.4

23

混雑間隔列{ d1 , d 2 ,･･･, d n }の相関を定量的に

DK2
DK1
FI
SE
NO2
NO1
2

解析する。
まず、連続する混雑間隔の間の相関（ d i と d i +1の相関）を調べる。{ d i , d i +1 }は２次元正規分布に従っていないため、相関係数（ピアソンの積468 10 12 14 16 18 20 22 24h

図 21：銘柄・エリア別の混雑間隔系列の連検定。有意水
準 5%の検定で、正の相関が有意に出たものを●、負の相関が有意に出たものを○、有意な相関が認められなかったものを＋で表示している。

率相関係数）による評価は適当ではない。そこ
で、ケンドールの順位相関係数 τ によるノンパ

４．まとめ

ラメトリックな検定を行なった(Kendall andGibbons (1990))。ある混雑間隔 d i が短（長）ければ次の混雑間隔 d i +1 も短（長）いという傾向

北欧電力卸売市場のシステム価格とエリア価格の変動を経済物理学的に解析した。
人間活動や季節性を反映して、システム価格に近い値をとる。銘柄・エリア別に有意水準 5%の変動には強い周期性があることを確認した。

で検定した結果、混雑が頻発する深夜の時間で周期性を取り除いた価格変動を解析した結果、は有意に正の相関が認められた（図 20）。

z

価格差は無相関z

価格差の大きさは長期相関z

価格差の変位はベキ分布

z

暴騰・暴落の起きる間隔はすそ野の広い分

Areaがあれば τ は正になり、その傾向が強いほど 1

DK2
DK1
FI
SE
NO2
NO1
2

4

6

8 10 12 14 16 18 20 22 24h

図 20：銘柄・エリア別の混雑間隔系列のケンドールの順
位相関係数。有意水準 5%の検定で、正の相関が有意に出たものを■： τ ～0.3、●： τ ～0.2、▲：
τ ～0.1、有意な相関が認められなかったものを＋で表示している。

布という株式や為替など他の市場でもみられる性質が確認できた。ただし、他の市場と異なり、数十日以上の長い時間スケールでみても拡散は遅く、電力市場では平均回帰性が強いことが分かった。つまり、1 日毎の価格変動は激しいが、長期では安定して一定の価格水準を維持しやす

さらに、混雑間隔列{ d1 , d 2 ,･･･, d n }に対し、い性質がある。

その中央値より長い間隔を＋、短い間隔を－としかし、実際の売買に使われるエリア価格はして、間隔が長いか短いかで＋と－の符号時系

システム価格から非常に大きく乖離することが列をつくり、その時系列の相関を連検定で調べあり、送電混雑が価格を決める重要な要素になた。有意水準 5%で検定した結果、混雑の起きっている。送電混雑が起きる間隔はすそ野が広やすい時期・エリアでは有意な正の相関が認め

くベキ分布に近い。間隔分布にはスケーリング

られ、ケンドールの順位相関係数と同様の結果

関係があり、平均間隔で規格化することでエリを得た（図 21）。

アや銘柄によらない同一の分布になる。また、これらの検定結果より、エリアや銘柄によっ混雑の発生は偶発的現象ではなく、発生の仕方ては、混雑間隔系列は、短い間隔の後は短い間には正の系列相関がありクラスター性があるこ

隔が続きやすく、長い間隔の後は長い間隔が続とを統計的検定により示した。

きやすいという正の相関があり、起き方にクラスター性があることが示せた。

これらの結果は、電力市場の安定性やリスク評価において重要になると考えられる。今後、
天候や LNG 価格などの外部要因による影響や

24

北欧電力卸売市場の経済物理学的解析

各エリア間の価格変動・混雑発生の相関関係なof Sciences, Vol. 102, No. 26, pp. 9424–9428.

どさらに詳細な解析を行い、乱高下のメカニズ
ムやその波及効果を解明し、混雑を減らし価格を安定化させる手段を検討したい。
データに基づく経済物理学的解析は、電力市場における価格変動の理解を深め、全面自由化
やリアルタイム市場の設立の是非など、重要な検討課題にも貢献できるものと期待している。
参考文献
Barabasi, A.L. (2005) “The origin of bursts andheavy tails in human dynamics”, Nature, Vol.
435, No. 7039, pp. 207–211.
Kendall, M. and J.D. Gibbons (1990) Rankcorrelation

methods:

New

York:

OxfordUniversity Press.
Mantegna, R.N. and

H.E.

Stanley(2000)

Introduction to Econophysics: Correlations andComplexity in Finance: Cambridge University
Press.
Ohnishi, T., T. Mizuno, K. Aihara, M. Takayasu,
and H. Takayasu (2004) “Statistical propertiesof the moving average price in dollar–yen
exchange rates”, Physica A, Vol. 344, No. 1-2,
pp. 207–210.
Oliveira, JG and AL Barabasi (2005) “Humandynamics: Darwin and Einstein correspondence
patterns.”, Nature, Vol. 437, No. 7063, p. 1251.
高安秀樹・高安美佐子(2001) 『エコノフィジックス
–市場に潜む物理法則–』，日本経済新聞社．
Takayasu, M., T. Mizuno, and H. Takayasu (2006)“Potential force observed in market dynamics”,
Physica A, Vol. 370, No. 1, pp. 91–97.
Wang, F., K. Yamasaki, S. Havlin, and H.E.
Stanley (2006) “Scaling and memory of
intraday volatility return intervals in stock
markets”, Physical Review E, Vol. 73, No. 2, p.
26117.
Wang, F., P. Weber, K. Yamasaki, S. Havlin, and
H.E. Stanley (2007) “Statistical regularities in
the return intervals of volatility”, The
European Physical Journal B, Vol. 55, No. 2, pp.
123–133.
Yamasaki, K., L. Muchnik, S. Havlin, A. Bunde,and H.E. Stanley (2005) “Scaling and memory
in volatility return intervals in financial
markets”, Proceedings of the National Academy

おおにし

たかあき
東京大学大学院 法学政治学研究科
みずの たかゆき
一橋大学 経済研究所
おおふじ けんた
電力中央研究所 社会経済研究所
なんぶ つるひこ
学習院大学 経済学部

社会経済研究 №56 2008.2

25

電力スポット価格形成モデルを用いた PJM 市場の分析
An empirical study of electricity spot prices in PJM market
キーワード：スポット価格、市場支配力、完全競争モデル、ゲーム論的モデル、スパイク、PJM
手塚

広一郎

石井

昌宏

本研究では、電力取引市場におけるスポット価格形成に関する研究 Ishii and Tezuka(2005)および
石井・手塚(2007)を基に、2005 年 1 月 1 日から 2006 年 12 月 31 日の期間における PJM 市場のデー
タを用いて、PJM における市場支配力に関する分析と考察を行った。具体的には、PJM のスポット価
格のヒストリカルデータ、完全競争モデルにより生成される価格データ、およびゲーム論的モデルにより生成される価格データを比較することで、市場支配力の有無を観察した。また、スポット価格の急激な上昇とその後の下落という、スパイクの現象を表現した。
１．イントロダクション
２．需要量プロセスと供給構造
2.1 データ
2.2 需要量プロセスのパラメータ推定

2.3 供給構造を表すパラメータの決定
３．市場支配力の検討
４．結論と今後の課題

１．イントロダクション

よびリスク選好度が異なる発電企業、販売能力
およびリスク選好度が異なる配電企業が存在す

経済学における財という視点では、電力はいる場合も考慮した均衡スポット・フォワード価

くつかの特徴的な性質を有している。そして、格式を導出した。さらに、Ishii and Tezuka

その主たる性質として、「貯蔵不可能性」および(2005)では、石井・手塚(2004)を多期間モデル「同時同量の原則」が挙げられる。これらの特へと拡張した。いずれのモデルについても、ス徴を踏まえ、電力取引市場において電力需要量

ポット取引に関する均衡点が市場の限界費用曲が不確実に変動する場合にどのようなメカニズ

線上に位置するという意味で「完全競争市場」

ムで電力スポット価格が形成されるかを著者たを想定したモデルである。

ちは一連の研究として行ってきた。
電力取引市場でのスポット価格形成に関して、次に、われわれの研究のもう一つ分類について述べる。手塚・石井(2006)、Tezuka and Ishii

われわれが行った研究は 2 つに大別できる。一(2007)、および石井・手塚(2007)では「完全競つの分類は、Ishii and Tezuka(2005)に代表さ争市場」を想定せず非協力ゲームの枠組みを用れるように、Bessembinder and Lemmon(2002)

いて市場支配力1を表現し、均衡スポット価格ののモデル（BL モデル）の一般化である。BL モ

導出を行った。その際、「電力取引市場に対して

デルとは、電力の貯蔵不可能性と同時同量の原各発電企業が戦略的に供給関数を提示する」と則という 2 点を考慮した上で、電力スポット価想定した。そして、同質的な発電企業 2 社から格と電力フォワード価格を導出する 1 期間モデなる複占市場において、限界費用関数とストラ

ルである。石井・手塚(2004)では、BL モデル

テジー（各発電企業が市場に提示する供給関数）

における市場参加者たち（売り手サイドである発電企業および買い手サイドである配電企業）が同質的であるという仮定を緩め、供給能力お1

ここで市場支配力とは、さしあたり「価格を限界費用より高いレベルに引き上げること、ないしは維持しておくことを可能にする状態」とする。

26

電力スポット価格形成モデルを用いた PJM 市場の分析の集合をある範囲に制限した場合について、唯井・手塚(2007)を Ishii(2007)の方法で多期間に一のナッシュ均衡解を導出した。そして、各モ

拡張したモデルである。これら 2 つのモデルにデルの上で、需要量の確率分布と市場支配力のついて、その中で導出される市場の供給関数へ関係を示した。手塚・石井(2006)では限界費用

The Pennsylvania, New Jersey, and Maryland関数およびストラテジーをある一次関数からなElectricity Market(PJM)で観測された需要量る集合とし、Tezuka and Ishii(2007)ではそれデータを代入する。これにより生成された 2 種らをある指数関数からなる集合とし、石井・手類の価格データと実際の価格データを比較する。

塚(2007)ではある fractional linear functions

そして、この比較により PJM 市場における市の集合とした。

場支配力の有無またはその度合いを知ることが

なお、「市場に対して生産企業が戦略的に供研究の目的である。なお、われわれが PJM 市

給関数を提示する」という企業行動の異なるモ場に焦点を当てる理由の一つはデータアクセス

デル化には、Klemperer and Meyer(1989)によの容易さにある。もう一つは Mansur(2007)でる供給関数アプローチがある。そして、Green

述べられた PJM 市場の電力供給企業間の関係

and Newbery(1992)および Newbery(1998)がを前提とすると、上述の非協力ゲームを用いた供給関数アプローチを電力取引市場分析に適用モデルをあてはめやすいことにある。

した。ここで、供給関数アプローチとの比較に

電力取引市場の市場支配力に関する既存の研よる手塚・石井(2006)などで用いられる議論の究には、英国のスポット取引市場や米国カリフ

枠組みの特徴は次の 3 点にある。第 1 に発電企

ォルニアの取引市場を対象とした研究が多いよ

業の目的関数を期待利潤とするのではなく、利うである。カリフォルニアでは電力危機を経験

潤のα-quantile とすることである。α= 0.5 としていることも、電力危機と市場支配力の関係

すれば、それは利潤のメディアンであり期待利に焦点を当てた研究の豊富さの理由であろう。

潤の近似でもある。またα= 0.01 などとすれば、

例えば、Green and Newbery(1992)と Borenstein,

発電企業において Value at Risk(VaR)のようなBushnell and Wolak(2002)がそれぞれの代表

リスク管理がなされているとも解釈可能である。

的研究である。そして、これらの代表的研究も

第 2 はナッシュ均衡の導出が比較的容易な点で含めて、竹中(2005)および服部・熊谷(2004)はある。供給関数アプローチでは、一般的には、

包括的かつ詳細に一連の電力取引市場に関する

均衡供給関数の導出がきわめて困難である。も研究を整理している。さらに、これらの中で、

ちろん、モデルをシンプルにするいくつかの仮

市場支配力が存在し、価格が限界費用から乖離

定、特に限界費用関数の形状に関する仮定を加する状態は、特にスポット市場において、発電

えれば、その計算は簡便になる。これに対して、企業の供給量の制限や供給能力を戦略的に過少ここで用いるゲーム論的モデルでは、限界費用

申告することなどに起因して発生することが指関数および供給関数として、一次関数だけでな摘されている。

く、指数関数、fractional linear function を用

本論文の構成は次の通りである。第 2 節においてもナッシュ均衡を導出できる。しかも、そいて需要量プロセスのパラメータ推定および 2の導出方法は需要の確率分布に依存しない。第つのモデルの供給構造を表すパラメータを特定3 に需要の確率分布が発電企業のストラテジー

する。第 3 節においてそれぞれのモデルに基づに影響することである。

く計算結果を示し、それらをスポット価格のヒ

それでは、本研究の目的を述べる。本研究でストリカルデータと比較し、そのインプリケー

は 2 つのモデルを比較に用いる。その一つはションを述べる。第 4 節で結論と今後の課題をIshii and Tezuka(2005)である。もう一つは石述べる。

社会経済研究 №56 2008.2

27２．需要量プロセスと供給構造

●

150

●

Ishii and Tezuka(2005) を 完 全 競 争 モ デ ル●

井(2007)をゲーム論的モデル(Game-theoretic
Model)とよぶことにする。モデルの概要につい

●●

100

Price($/MWh)(Perfect Competition Model)とよび、手塚・石50

そこからスポット価格を生成する。

●●ては、それぞれの文献を参照されたい。以下では、これらの 2 つのモデルにデータをあてはめ、

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60000

2.1

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70000

80000

90000

100000110000Quantity(MWh)データ

図１ スポット価格と取引量

PJM の web site2から PJM zone データを入手し、分析に使用した。その期間は 2005 年 1

2.2

需要量プロセスのパラメータ推定

月 1 日から 2006 年 12 月 31 日である。これら
は 1 時間毎の一日前価格(Hourly Day-Ahead

まず、需要量プロセスのパラメータ推定につPrice)データと 1 時間毎の一日前需要入札デー

いて述べる。本研究では、次の確率過程を需要

Data)3で量プロセスとして用いる4 S：{ 0,1,2,…}→R はタ(Hourly Day-Ahead Bid Demandある。そこで、価格と需要量のいずれについて

周期関数で、Z は AR(1)モデル

も、各日の標本平均を算出し、それぞれ、電力

Z (t + 1) = φ0 + φ1Z (t ) + ε (t )スポット価格データ、電力需要量データとみな(1)と仮定する。ただし、i.i.d.{ ε (t)}～ N (0, σ 2 ). 各

し、これらを分析に用いた。

t =0,1,2,…について、
表１

標本平均
標本標準偏差最小値
第 1 四分位点
メディアン
第 3 四分位点
最大値

電力需要量
(MWh)

電力スポット価格($/MWh)77906.970
10491.243
54201.833
70864.688
76400.271
84598.708
116187.125

52.99317.79423.93840.52449.50960.731
172.432

Y (t ) := S (t ) + Z (t )(2)と定める。そして、各 t =0,1,2,…について、Y (t )を t 時点の需要量とよぶ。この設定は、Kanamura and Ohashi(2007)でも用いられている。このモデルの Z (t ) は、当日の電力需要量
が前日の電力需要量とが互いに独立ではないことを意味する。これは、たとえば、当日の電力

各日について、1 日平均需給量と 1 日平均価

需要量が前日の天候などにも依存する様子を表

格をペアにして作成した散布図が図 1 である。

している。なお、Ishii and Tezuka(2005)におこの図から、需要量と価格の間に正の相関が見いても、Ishii(2007)で述べた方法により石井・られる。

手塚(2007)を多期間へ拡張したモデルにおいても、 Y が市場全体の需要量プロセスを表す確率過程と解釈する。

http://www.pjm.com/
本稿では、同時同量の原則に従い需要量と取引量が等しいと考えて分析を行う。

2
3

4

需要量は価格に対して非弾力的であることをこれは表現
している。

28

電力スポット価格形成モデルを用いた PJM 市場の分析

Kanamura and Ohashi(2007)では、各日につ

ここで、仮説 φ1 =0 は有意水準 1%で棄却される

いて、過去 5 年間の需要量の標本平均を計算し、が、仮説 φ0 =0 は有意水準 5%においても棄却さそれを S として用いた。これに対し、本研究でれないことを注意しておく。

は、次のように S を推定する。t が n 年 m 月 l

以下の分析においては、

日ならば、

 月の日数 月の日数



月の日数



 

   







φ0 =0, φ1 =0.757, σ 2 =1.909･107
   

を用いる。
2.3

供給構造を表すパラメータの決定

Ishii and Tezuka(2005) お よ び 石 井 ・ 手 塚(2007)のそれぞれについて、その供給構造を表とする。この結果が表 2 である。

すパラメータを特定する。

表２
Jan

Feb

Mar

Apr

May

Jun

75773.007 76177.106 71452.608 65084.135 69543.353 83916.828
Jul

Aug

Sep

Oct

Nov

Dec

91625.628 92271.302 77500.783 72014.065 75676.492 83376.101

PJM の報告書 State of the Market 2006 5
Section2 (p35)に、2005 年および 2006 年の平均的市場の供給曲線のグラフが掲載されている。

図 2 は需要量(historical data)の時系列プロットである。なお、図中の太線は周期関数 S を表2006 年のグラフを

f ( x) =

している。

a
+b
r−x

for x ∈ [ 0, r ) (3)で近似することを考える。ここで用いた需要量
110000デ ー タ の 最 小 値 が 54201.833 、 最 大 値 が

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90000
80000

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70000

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供給曲線へのあてはまりを重視し、

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～120000MWh における(3)の 2006 年の市場の

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a =3000000, b =0, r =150000

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60000

Demand(MWh)100000116187.125 である。そこで、供給量 50000MWh

0

200

400

とする。すなわち、これらの値を(3)へ代入する

600

こ と に よ り 得 ら れ る 関 数 が Ishii andTime(days)

図２ 需要量(2005/1/1-2006/12/31)

Tezuka(2005)における市場の供給関数であり、

f (Y (t )) が t 時点のスポット価格である。

次に、最尤法により(φ0，φ1， σ 2 )を推定する。

次に、需要量データの石井・手塚(2007)へのその推定結果を表 3 にまとめる。

あてはめについて述べる。Mansur(2007)によ
表３

れば、PJM において、Philadelphia Electric

φ0

φ1

σ2

推定値

1.265・10-8

0.757

1.909・107

t値

1.898・10-11

31.213

パラメータ

Company(PECO) と Pennsylvania Power &Light(PPL)の 2 社のネット売りポジションが大

対数尤度-299.654

きいようである。ただし、厳密には、次のこと

AIC

605.307に注意する必要がある。Mansur(2007)は、1999

SBIC

619.0875

http://www.pjm.com/でこの報告書を入手可能である.

社会経済研究 №56 2008.2

29

年の PJM の市場を対象としているため、分析対象時点である 2005 年から 2006 年の市場構造  «    Æ  «   (5)Æ  «   Æ   
¼



¼

¼

とは異なっている可能性がある。しかしながら、となる。ここで、t －1 時点までの Y のパスを条

本稿ではわれわれが得ることができる情報に制件として得られる Y (t ) のα-quantile を yα( t )約があることなどから、この論文の市場構造をで表す。なお、Mansur(2007)を基にして、δ=利用することとする。その上で、以下のように0.18 とする。
第 3 節における分析では、α=0.01 とα= 0.05

考えることとする。
ａ

PJM 市場における大規模発電企業 8 社

を用いる。

の発電能力は等しく、これらの限界費用

３．市場支配力の検討

関数は同一とする。
ｂｃ

その内の 2 社のみが市場に対して、石井・手塚(2007)で述べたゲームを行う。

本節では、スポット価格のヒストリカルデー

すなわち、需要量の確率分布と相手のスタと前節で説明した手続きを用いて生成したス

トラテジーに関する情報を基に、自社のポット価格データを比較・分析する。

利潤のα-quantile を最大にするように

なお、以下では、記法の簡便化を目的として、各発電企業がそのストラテジーを選択す

次のようにそれぞれ表記する。スポット価格のる。第 3 節における分析では、発電企業

ヒストリカルデータ全体を{u0( t )}、完全競争モ

は利潤の下側 1%点に注目する場合(αデルにより生成されるスポット価格データ全体=0.01)と 5%点に注目する場合(α= 0.05)を{u1( t )}、α=0.01 の場合のゲーム論的モデルを想定している。これを発電企業は VaRにより生成されるスポット価格のデータ全体をのようなリスク管理をしていると解釈可{u2(0.01, t )}、α=0.05 の場合のゲーム論的モデ能である。または、各発電企業が利潤のルにより生成されるスポット価格のデータ全体

分布の左裾に注目しそれをより大きくしを{u2(0.05, t )}とする。

ようとしていることから、企業の態度は

まず、{u0( t )}、{u1( t )}、{u2(0.01, t )}、{u2(0.05, t )}リスク回避的であるとも解釈できる。

のそれぞれについて基本的な統計量を表 4 にま

各時点において発生する需要量全体の内とめておく。

のある割合 δ ∈(0,1)の需要量のみがそれら 2 社により発電され、1－δが他の 6社により発電される。そして、スポット
価格はこれら 2 社により行われるゲーム

表４{u0(t)}{u1(t)} {u2(0.01,t)} {u2(0.05,t)}

標本平均
標本標準偏差52.99317.79442.6507.251

69.21836.99578.99299.958

最小値

23.93831.31539.00540.4570.05-quantile

32.19034.14043.71445.6100.10-quantile

35.04335.16746.50848.660

各 j =1,2 について、ゲームを行う発電企業 j の

0.25-quantile

40.52437.91351.52154.1600.5-quantile

49.50940.77159.24162.960

限界費用曲線は次で与えられることとする。

0.75-quantile

60.73145.90974.27580.465により決定される。
このとき、上記の市場の供給曲線(3)をもとに、

f j ( x) =a′+br′ − x

for x ∈ [ 0, r ′ )(4)

ただし、 a ′ = a , r ′ = r である。このとき、各 t =8
8
1,2,3,…について、t 時点におけるスポット価格は0.9-quantile

74.89252.158102.595

114.919

0.95-quantile
最大値

90.16155.936118.383

136.554172.432

88.723606.1642373.539

150

250

電力スポット価格形成モデルを用いた PJM 市場の分析

0 50

Price($/MWh)

30

0

200

400

600

Time(days)

250
150
0 50

price($/MWh)

図 3-1 ヒストリカルデータ

0

200

400

600

Time(days)

250
150
0 50

Price($/MWh)

図 3-2 完全競争モデル

0

200

400

600

Time(days)

250
150
0 50

Price($/MWh)

図 3-3 ゲーム論的モデル(α=0.01)

0

200

400

600

Time(days)

図 3-4 ゲーム論的モデル(α=0.05)

次に、各データの時系列プロットが図 3 である。
ただし、図 3-1 は{u0(t)}の時系列プロットであり、図 3-2 は{u1(t)}の時系列プロットであり、
図 3-3 は{u2(0.01,t)}の時系列プロットであり、
図 3-4 は{u2(0.05,t)}の時系列プロットである。

さらに、½  

¾  

½ 

¼ 

¼ 




¾  
¼ ¾   
¼ 

¾  
¼ 

¼ 



社会経済研究 №56 2008.2

31と定め、それぞれの標本平均、標本標準偏差、線である。
図 5 について説明する。これはゲーム論的モ

quantiles を表 5 にまとめる。

デル（α=0.01 の場合）における条件付確率密度関数のグラフである。T = n 年 4 月 l 日とし、

表5
標本平均
標本標準偏差最小値
0.05-quantile
0.1-quantile
0.25-quantile
0.5-quantile
0.75-quantile
0.9-quantile
0.95-quantile
最大値{r1(t)}{r2(0.01,t)}{r2(0.05,t)}-0.1460.189-0.563-0.454-0.383-0.274-0.156-0.041
0.098
0.185
0.557

0.329
0.398
-0.449-0.175-0.105
0.056
0.275
0.556
0.789
1.054
3.647

0.463
0.729
-0.423-0.127-0.047
0.116
0.352
0.681
0.990
1.252
12.765Y (t ) = S (t ) =65084.135 という条件の下で得られる、 t +1=n 年 4 月 l +1 日のスポット価格

ϕ (Y (t + 1) , yα (t + 1)) の確率密度関数のグラフが図 5 の実線である。図 5 の点線は Y (t ) = S (t ) －σ = 65084.135＋4369.267 という条件6の下で得られる ϕ (Y (t + 1) , yα (t + 1)) の確率密度関数のグラフであり、図 5 の一点鎖線は Y (t ) = S (t )＋ σ =65084.135+4369.267 という条件の下で得られる ϕ (Y (t + 1) , yα (t + 1)) の確率密度関数

加えて、



のグラフである。
 






    








     

図 6 もゲーム論的モデル（α=0.01 の場合）

における条件付確率密度関数のグラフである。


  



   


t = n 年 8 月 l 日とし、 Y (t ) = S (t ) =92271.3025という条件の下で得られる、t +1=n 年 8 月 l +1
日のスポット価格 ϕ (Y (t + 1) , yα (t + 1)) の確率密度関数のグラフが図 6 の実線である。図 6 の点線は Y (t ) = S (t ) － σ =92271.302－4369.267と い う 条 件 の 下 で 得 ら れ る ϕ (Y (t + 1) , y α

完全競争モデルとゲーム論的モデル（α=0.01(t + 1)) の確率密度関数のグラフであり、図 6 の
一 点 鎖 線 は Y (t ) = S (t ) ＋ σ =92271.302 ＋の場合）のそれぞれについて、周期関数が最小値

4369.267 と い う 条 件 の 下 で 得 ら れ るとなる 4 月と最大となる 8 月に関して、t 日まで

ϕ (Y (t + 1) , yα (t + 1)) の確率密度関数のグラフの需要量 Y のパスが得られたという条件の下で

である。

である。

の t +1 日のスポット価格の確率密度関数のグラフを描いた。それらが図 4、図 5、図 6 である。

0.25

完全競争モデルにおける条件付確率密度関数

0.2

年 4 月 l 日とし、 Y (t ) が 4 月の平均需要量と等しい、すなわち、Y (t ) = S (t ) =65084.135 という

densityのグラフを描いた図 4 について説明する。t = n

条件の下で得られる、 t +1= n 年 4 月 l +1 日の

0.15

0.1

0.05

スポット価格 f (Y (t + 1)) の確率密度関数のグラフが図 4 の実線である。t = n 年 8 月 l 日とし、20

Y (t ) が 8 月の平均需要量と等しい、すなわち、

40

price

50

図４ 完全競争モデル

Y (t ) = S (t ) =92271.302 という条件の下で得られる、 t +1=n 年 8 月 l +1 日のスポット価格

f (Y (t + 1)) の確率密度関数のグラフが図 4 の点

30

6

σ ≈ 4369.267

60

70

32

電力スポット価格形成モデルを用いた PJM 市場の分析

8 月 3 日（579 日目）、それぞれの近辺で急激な0.06

価格の上昇と下落が起こっている。一方、同期

0.05間の{u1( t )}ではそれほどの変化は見られない。

density

0.04

ま た 、 表 5 の 標 本 標 準 偏 差 や v1, v2(0.01),

0.03

v2(0.05)からは、平均的には、{u2(0.01, t )}およ

0.02

び{u2(0.05, t )}よりも{u1( t )}に{u0( t )}は近いと0.01

解釈できる。すなわち、おおまかに表現すれば、
20

30

40

50

price

60

70

80

90

スポット価格のヒストリカルデータはゲーム論的モデルの設定の下で市場支配力が行使された

図５ ゲーム論的モデル(Apr, α=0.01)

density

状況よりも完全競争モデルの状況に近いとみる
0.03

ことができる。しかし、図 4 からもわかるよう

0.025に、完全競争モデルでは、ヒストリカルデータ

0.02に現れたスポット価格の急上昇は説明が難しい

0.015であろう。図 3-1 および図 3-2 から、実際、図0.01

4 の確率密度関数において、P ( f (Y (t + 1)) ≥ 74.892| Y (t ) =92271.302) ≈ 2.623･10-5

0.005

0

50

100

price

150

200

250

ということが計算される。また、

図６ ゲーム論的モデル(Aug, α=0.01)

P( f (Y (t + 1)) ≥ 74.892| Y (t ) =y ) = 0.1

ただし、図 4 においては P( f (Y (t + 1)) ＝∞となる y を求めると、y ≈ 117107.916 である。

| Y (t )) が 、 図 5 お よ び 図 6 に お い て は

表 1 からわかるように、これは 2005 年～2006

P(ϕ (Y (t + 1) ,yα (t + 1)) ＝∞| Y (t )) が、極めて小年に実際に観測された需要量の最大値

さい値であるため、いずれも 0 とみなしている。

(116187.125)よりも大きい値である。以上から、これらの準備をもとにして、スポット価格のスポット価格のヒストリカルデータに見られる

ヒストリカルデータ{u0( t )}と完全競争モデル

ようなあるレベル以上の価格は完全競争モデル

により生成されるスポット価格データ{u1( t )}においてはその観測頻度は極めて小さいと考えをはじめに比較する。この比較により、価格がられる。ここから、本研究に用いた発電企業の限界費用よりも高いレベルに引き上げている状

供給構造を前提とした上で、スポット価格がそ態である、市場支配力の有無を確認することがのような値以上になる場合には、実際の市場にできる。表 4 の第 2 列と第 3 列から、{u0( t )}のおいてその市場支配力が行使されていたと推測

レベルは{u1(t)}のレベルよりも全体的に大きいできる。

ことがわかる。このことは表 5 の{r1( t )}につい

次に、スポット価格のヒストリカルデータての記述にも見られる。さらに、標本標準偏差{u0( t )}とゲーム論的モデルにより生成された 2を 比 較 す る と 、 {u1(t)} の 散 ら ば り 度 合 い はつのスポット価格のデータ{u2(0.01, t )}および{u0( t )}の半分程度である。それぞれの時系列プ{u2(0.05, t )}を比較する。上で述べたように、図

ロット図 3-1 と図 3-2 の比較においても、{u1( t )}3-1 の完全競争市場においては、スポット価格

よりも{u0( t )}の散らばり度合いが小さい様子の急上昇およびその後の下落という現象は表れが見られる。{u0( t )}では、2005 年 8 月 4 日（216ていない。それに対して、ゲーム論的モデルに日目）、2005 年 9 月 1 日（244 日目）、2006 年

よるスポット価格の時系列プロットである図社会経済研究 №56 2008.2

33

3-3 と 3-4 をみると、価格の急上昇とその後の動が少ない、とも考えられる。これは、カリフ下落という現象が表現されている。この現象は、

ォルニアの電力危機の時点におけるスパイクと程度に違いがあるものの、{u0( t )}の時系列プロ対照的である。ただし、次の点に留意する必要

ット図 3-2 においても見ることができる。

がある。350 日頃の価格変動に関しては、むし

図 3-3 と図 3-4 においてこのような価格変動

ろα=0.05 の方が、ヒストリカルデータのそれを表したことは特筆に値する。このようにスポに近いように見える。この点はスパイクの定義

ット価格が急上昇し、その後短期間内に価格がという問題にもつながり、それは今後の課題と急激に下落することはスパイクと呼ばれている。

して残される。

そして、これは電力スポット価格変動の特徴と以上に加えて、図 5 と図 6 の比較から次のよして特に注目を集めている。ゲーム論的モデル

うな解釈もできる。周期関数が最大となる 8 月がスパイク現象を表現したことは、その発生の（図 6）のほうが、実線の分布と比べて一点鎖メカニズムを解明する上でひとつの貢献であろ線の分布がより右に位置している。このことは、う。

大雑把な表現をすれば、8 月に電力需要量が増

ここで、ゲーム論的モデルにおける価格変動

加することにより、高いスポット価格が実現しの構造の概略を述べる。2 社の発電企業の戦略

やすいという意味で、スパイクが生ずる可能性

は次の時点の需要量の確率分布に依存する。そが高くなると考えられる。この点において、わの確率分布がより右に位置するほど、各発電企

れわれが数値例によって示したスパイクという業が提示する供給関数はその限界費用関数から現象が、一般に経験の上で認識されているであより乖離する。反対に、その確率分布がより左

ろう電力市場におけるスパイクという現象と整に位置するほど、各企業が提示する供給関数は合性と有しているといえる。

よりその限界費用関数に近づく。このような戦
略がスポット価格の分布に与える影響が図 5・４．結論と今後の課題

図 6 に現れている。この点が、AR(1)モデルの性質と組み合わされて、ゲーム論的モデルがスパイク現象を表現したと考えられる。

本研究では、電力取引市場における価格形成に関する研究 Ishii and Tezuka(2005)および石図 3-1、図 3-3、図 3-4 を比較すると、{u0( t )}井・手塚(2007)を基に、2005 年 1 月 1 日からにおいて見られるスパイクは{u2(0.05, t )}より

2006 年 12 月 31 日の期間における PJM 市場のも{u2(0.01, t )}において見られるスパイクに近データを用いて、PJM における市場支配力に関い。表 4 および表 5 もそれを支持している。

する分析と考察を行った。

図 3-3 と 3-4 とを比較すると、αの値が大き

われわれのこの研究における主な貢献は次のいほどスパイクの変動幅も大きい。αは企業のことである。第一に、PJM のスポット価格のヒリスクに対する態度を反映していて、αの値がストリカルデータ、完全競争モデルにより生成大きいほど企業はより大きなリスクを受容する

される価格データ、およびゲーム論的モデルにと解釈できる。一方、{u0( t )}、{u2(0.01, t )}およより生成される価格データを比較することで、び{u2(0.05, t )}に現れたスパイクに注目すると、市場支配力の有無を観察した。ただし、これは、

α=0.01 の方が価格のヒストリカルデータによ

われわれのモデルで想定した範囲内での議論でり近い。したがって、この市場での企業はリスあることに注意されたい。そのため、燃料価格

クに対して相対的に許容度が低い可能性がある。

や送電混雑などの要因は反映されていない。

大胆に解釈すれば、この市場においては、リス

第二に、スポット価格の急激な上昇とその後クを許容するという意味での企業の投機的な行の下落という、スパイクの現象を表現したこと

34

電力スポット価格形成モデルを用いた PJM 市場の分析が挙げられる。今後、これはスパイクという現社のモデルに拡張したものを用いて計算をする

象を定義する上で有用であろう。

必要が生じるかもしれない。市場構造の把握とその際、市場における発電企業のαや供給能いうことに関して言えば、PJM だけではなく、力などが異なる場合について、それぞれのケー

他の市場についても同様の分析を行って比較す

スから生成される価格データを比較することで、ること意味があると思われる。

スパイクの特徴を観察することも可能であろう。
本研究に関する今後の課題として、特に次の諸点が挙げられる。
第一に、完全競争モデルとヒストリカルデー
タとの比較において、どの程度市場支配力が行使されたかを見るための指標を設けることが挙げられる。われわれの研究では、ヒストリカル
データ、完全競争市場モデルにより生成された価格データ、およびゲーム論的モデルにより生成された価格データを比較して、市場支配力の有無を見た。しかしながら、これら時系列デー
タを用いた市場支配力の行使の程度を見るための指標が必要となるであろう。
第二に、本稿ではデータの制約から、市場限界費用曲線として 2005 年および 2006 年の平均的市場の供給曲線のグラフを準用した。しかしながら、市場で観測される供給曲線には、実際の限界費用曲線から乖離した供給曲線、すなわ
ち、市場支配力が行使された供給曲線が含まれている場合も考えられる。これまでの研究を基にして、市場支配力の存在についてのより頑健なインプリケーションを得るために、より正確な限界費用曲線を推定し、それを用いて分析を行いたい。ただし、電力市場において限界費用曲線を推定するにあたっては、燃料価格や送電混雑などの他の要因も考慮する必要があり、この点も今度の課題として残される。
第三に、文中で指摘したように、本稿ではMansur(2007)をもとに、PJM の市場構造を表現した。しかしながら、Mansur は 1999 年当時の市場を対象としており、われわれの分析対象とした 2005 年から 2006 年のものではない。
したがって、現在の市場構造の状態を把握する必要がある。もし現状の市場構造が異なる場合には、ゲーム論的モデルを 2 社のモデルから n

参考文献
Bessembinder, H., and Lemmon, M. L. (2002),“Equilibrium Pricing and Optimal Hedging inElectricity Forward Markets,” The Journal of
Finance, Vol. 57, No. 3, pp. 1347-1382.
Borenstein, S., Bushnell,J.B. and Wolak, F.A.
(2002), “Measuring Market Inefficiencies in
California's Restructured Wholesale Electricity
Market,” American Economic Review, vol.92,
pp.1376-1405.
Green, R. J., and Newbery, D. (1992),“Competition in the British Electricity Spot
Market,” The Journal of Political Economy, Vol.
100, pp. 929-953.
Ishii, M. (2007), “The Basis for a Game-theoretic
Analysis of Wholesale Electricity Markets,”
Management Journal, Vol.14, pp.31-42.
Ishii, M. and Tezuka, K. (2005), “Equilibrium
Spot and Forward Prices in Wholesale
Electricity Markets: A generalized Bessembinderand Lemmon Model and its Application,”

Proceedings of 28th Annual IAEE International
Conference on CD-ROM.
Kanamura, O., and Ohashi, K. (2007), “A
Structural Model for Electricity Prices with
Spikes: Measurement of Spike Risk andOptimal Policies for Hydropower Plant
Operation,” Energy Economics, Vol. 29, pp.
1010-1032.
Mansur, E. T. (2007), “Upstream Competition andvertical Integration in Electricity Markets,”
Journal of Law & Economics, Vol. 50, pp.
125-156.
Newbery, D. (1998), “Competition, Contracts, andEntry in the Electricity Spot Market,” Rand
Journal of Economics, Vol. 29, pp. 726-749.
Tezuka, K., and Ishii, M.(2007), “A Game
Theoretical Analysis of the Spot Prices in
Wholesale Electricity Markets,” Proceedings of

30th Annual IAEE International Conference on
CD-ROM.
Wolfram, C. D.(1999), “Measuring Duopoly Power社会経済研究 №56 2008.2

in the British Electricity Spot Market,“American
Economic
Review,
vol.89,
pp.805-826.
石井昌宏・手塚広一郎(2004), 「電力取引市場におけるスポット・フォワード価格の形成」,『公益事業研究』, 第 56 巻 第 3 号, pp.61-70.
石井昌宏・手塚広一郎(2007), 「非協力ゲームの枠組
みを用いる電力取引市場における市場支配力の分析」『公益事業学会第,57 回大会 研究報告予稿集』,
pp.219-224.
熊谷礼子・服部 徹(2004), 「電力市場における市場
支配力の理論と実際」，八田達夫・田中誠編著『電力自由化の経済学』，第一部第 2 章，pp.43-62, 東洋経済新報社.
竹中康治(2005), 「電力市場における市場支配力」，
岸井大太郎・鳥居昭夫編著『公益事業の規制政策と競争政策』，第二部第 5 章，pp.245-274，法政大
学出版局.
手塚広一郎・石井昌宏(2006), 「電力取引市場におけるマイクロストラクチャー」, 『公益事業研究』, 第58 巻, 第 2 号, pp.83-89.

附記
本稿の作成にあたり匿名の査読者から今後研究を展開する上で貴重なコメントを賜った。記して感謝したい。なお、いうまでもなく本稿における誤りは
すべて著者たちに帰する。

てづか

こういちろう福井大学 教育地域科学部

いしい

まさひろ
大東文化大学 経営学部

35

.

社会経済研究 №56 2008.2

37

日本卸電力取引所の取引状況と回帰分析による価格予想
The agonizing reappraisal of JEPX and price expectation by the regression analysis
キーワード：日本卸電力取引所、電力価格、回帰分析、スポット市場、価格予想
下

境

芳

典

本論では、2005 年 4 月から取引が開始された日本卸電力取引所（ＪＥＰＸ）の市場状況を、公開デー
タを基に概観するとともに、回帰分析の手法を用い、市場を基礎的に分析した。さらに市場価格が、Ｊ
ＥＰＸの主な設立目的である、電力価格の指標となり、予想することが可能であるかどうか検証した。
まず、約定価格（システムプライス）、約定量、売り入札量、買い入札量を、月間、週間、24 時間の区分で平均したものをグラフ化してデータに傾向や規則性が見られないか検証した。その結果、月、週、日のそれぞれの区分において独自の傾向が見られることが観察された。次にシステムプライスを被説明変数として、約定量、買い入札量、売り入札量を説明変数として回帰式を構成し、各変数とシステム
プライスの関係を検証した。その結果、市場での需要と供給が価格に与える影響力は、買い入札量のほうが強い傾向にあることがわかった。次にシステムプライス時系列分析し、過去のシステムプライスとの関係を、1 日、1 週間、1 ヶ月に分けて検証した。その結果、1 日前のシステムプライスとはかなりの強い関係が示唆された。これらの結果をもとに、システムプライスを被説明変数とし、24 時間前のシステムプライスと買い入札量を説明変数とする回帰式が価格予想式となりえるか検証した。その結果 1
日平均価格において、予想は上方バイアスがあるものの、可能であることが示された。さらにスポット
市場におけるシステムプライスについては、月別に回帰式を構成したものと、1 日を 48 区分した時間帯
別で回帰式を構成したものとで、それぞれシステムプライスが予想可能であるか検証した。その結果、
一日平均の回帰式と同様に上方バイアスがあるが、両回帰式とも価格は予想できるという結論を得た。
１．序章
２．JPEX の説明
2.1 設立の経緯と使命
2.2 市場の制度
2.3 取引状況
３．計量分析
3.1 システムプライスの回帰分析

3.2 システムプライスの時系列分析
４．回帰式による価格予想
4.1 価格予想モデルの検討
4.2 1 日平均価格の回帰式
4.3 月別スポット市場価格の回帰式
4.4 時間帯別スポット市場価格の回帰式
５．終章

１．序章

究の主題は市場価格の構造解析と予想にある。
市場価格とは、経済学的な市場原理に基づいわが国における電力自由化の政策の一環とした「誰もが納得する価格」である。今までの日て、日本卸電力取引所（ＪＥＰＸ）が、2003

本にはそういった意味での指標となる電力価格

年 11 月に設置され、2005 年 4 月から取引が開は存在しなかった。つまりＪＥＰＸの市場価格始された。ＪＥＰＸに関しては、日々の取引デが、初めてその可能性を持った電力価格といえータが電気新聞に掲載され、週ごとには同紙にる。この指標となる電力価格を予想することが市況の解説が掲載されている。市場設立当初は、できれば、法貴（2005）で述べられているよう

業界紙等に特集記事が組まれることなどがあっな電力業界の様々なリスク、例えば新たな発電た。学術的な研究は、山口（2005）や西川（2007）

所の建設の際の目標収益の計算などに役立つだなどにより、研究がなされている。これらの研ろう。さらに三澤（2005）や土方（2004）で述

38

日本卸電力取引所の取引状況と回帰分析による価格予想

べられているような金融的な電力取引への発展

入を正確に予想する情報として、電源開発投資にも貢献できる。現物としての電力ではなく、の判断材料に役立てることだ。二つめは、事業

デリバティブや保険商品等の開発に電力の指標

者間の需給ミスマッチ時の電力の販売・調整手

価格は必要不可欠なものである。電力価格の予段を充実させることだ。現在の技術では、電力想に関しては、上述の西川らによって検討されは貯蔵できない。このことから発生する電力のているものの、価格予想モデルには様々なもの

供給量と需要量のミスマッチを、市場取引によがあり、ＪＥＰＸにおいてどの予想モデルが適り回避できるようにすることだ。

切であるかは、市場の取引状況を考慮し、検証を重ねる必要がある。

いずれも、より多くの事業者が市場に参加し、より多くの取引がなされることによって達成でそこで本論では、取引開始からのＪＥＰＸのきると考えられる。様々な考えを持つプレーヤ

市場状況を、公開データを基に概観するとともーが取引を行うことで市場から恣意性を排除しに、回帰分析の手法を用い、市場を基礎的に分た指標価格が生まれ、プレーヤーによって異な析する。その上で市場価格が、ＪＥＰＸの主なる需給の過不足は、より多くの取引の機会を生設立目的である、電力価格の指標となり、予想

むことになる。

することが可能であるかどうか検証する。予想モデルは、宮内（2004）などを参考に、ＪＥＰ

2.2

市場の制度

Ｘの内部変数を説明変数とする回帰モデルを用いる。

ＪＥＰＸには、前日に受け渡される電気を 30分単位で取引する「前日スポット市場」、向こう

２．ＪＰＥＸの説明

1 年間に受け渡す電気を 1 ヶ月単位で取引する「先渡し定型市場」、非定形の先渡し取引など、

2.1

設立の経緯と使命

上の二つに当てはまらない取引を書き込み自由な掲示板で行う「掲示板市場」の 3 つの市場がJEPX は、電力自由化への課題を検討すべく設置された、総合資源エネルギー調査会電気事ある。いずれの市場も「現物の」電気を取引対象とする。

業分科会の報告答申「今後の望ましい電気事業

しかし、「先渡し市場」と「掲示板市場」は設制度の骨格について」（平成 15 年 2 月 18 日）

立以来数ヶ月に 1 回程度取引が成立するかしなの主旨に基づき設立された日本唯一の電力市場いかというほど取引の薄い状態が続いている。

である。

一方、「前日スポット市場」では設立直後数ヶ月運営しているのは、有限責任中間法人日本卸

以外は、すべての営業日のすべての時間帯で必

電力取引所であり、2003 年 11 月に設立され、ず取引が成立しており、事実上の電力の時価を2005 年 4 月から取引を開始した。同法人は、形成するに至っている。そこで以下では「前日

沖縄電力を除く電力 9 社と、特定規模電気事業

スポット市場」に限定して、研究を進める。

者（PPS)、自家発電設置者など、計 21 社を社員とする中間法人である。

前日スポット市場（以下スポット市場）では、
1 日に受け渡される電気を、30 分毎 48 商品に

上記答申では、次の二つの目的を掲げている。

区分して取引される。取引の単位は、1,000kWh

一つは電気事業者の電源開発投資リスク判断のを 1 単位として、受け渡し単位も同様である。

一助となる指標価格の形成である。つまり、季1kWh 当たりの価格は、1 銭単位である。入札

節や時間帯などで変動していると考えられる需者は取引を希望するエリア（北海道、東北、東

給状況を反映した市場価格を、電力事業者の収京、中部、北陸、関西、中国、九州等）を選択

社会経済研究 №56 2008.2

できる。
約定処理方法は、シングルプライスオークシ

39

ら 2006 年 3 月は「平成 18 年豪雪」といわれるほど日本海側での積雪の多い寒冬であった。

ョン方式が採用されていて、市場参加者の入札

次に約定量と売買入札量を見てみる。年間をした買い・売り量を積み上げ、両価格線の交点

通して売り入札が先行していることがわかる。

の価格を約定価格、量を約定量とする。ただし特徴的なのは、冬季において需給バランスが反送電線の利用状況を確認し、受け渡し可能な売転していることである。図 1 の価格とつなぎ合買のみ約定される。また、いずれかのエリア間

わせて考えれば、経済学の基本法則である需要の売買量が連系設備による託送可能量を超えると供給が働いていると推測できるだろう。また、場合は、託送可能量を制約条件として、エリア

2005 年 4 月から 6 月と、2006 年 4 月から 6 月

ごとに再度約定処理が行われる。

の約定量を比べると、かなり差がある。これは市場取引開始直後に比べて、1 年経ち取引が成

2.3

取引状況

立する量が単純に増えていると見ることができ、市場として取引所が成長し、取引の厚みが増え

JEPX は、ホームページで過去の取引データてきていると考えられる。

を公開している。公開されているデータは、30札量である。
約定価格（システムプライス）は先に述べた各エリア間の連携による制約を考慮しない全国

15
14
13
12
11

\/kWh

分毎の約定価格と約定量、売り入札量、買い入

10

統一の約定価格である。売り入札量と、買い入

9

札量は、ＪＥＰＸにおける需要と供給をあらわ

87すものである。ここで注意したいのは、入札総65

量は、あくまでもＪＥＰＸ内における需給状況'05.4月 '05.6月 '05.8月 '05.10月 '05.12月 '06.2月 '06.4月 '06.6月 '06.8月と言い換えることができるだけで、日本国内に

図 1 システムプライス（月平均）おける電力需給量のごく一部に過ぎないという900ことである。

800
700

これらのデータを元に、取引状況を概観し、
年 4 月から 2006 年 8 月までのデータを用い、価格や入札量を単純平均し、月間、週間、24 時間の取引状況を可視化する。
まず約定価格（システムプライス）と売買入
札量の状況を月単位で平均したものが、図 1 と図 2 である。約定価格は年間を通して 8 円前後

600
MWh/h

傾向を分析する。市場取引が開始された 2005

500
400
300
200
100
0

'05.4月'05.7月'05.10月'06.1月約定量'06.4月
買い入札量'06.7月売り入札量

図 2 約定量と売買入札量（月平均）で推移している。しかし 2005 年 12 月から 3 月

次に週間平均を図 3 と図 4 で見てみる。約定の冬季に最高で 15 円近くまで急上昇している。

価格（システムプライス）については、月曜日冬季に比べ、グラフ上での変化は少ないが 2005から金曜日にかけて、ほぼ 9 円強で推移し、土年の 7,8 月期、2006 年の 7,8 月にも、若干の平

曜、日曜で 8 円弱にまで価格は下がる。いわゆ

均価格の上昇が見られ、季節変動があることがるウィークデイと、ウィークエンドで、明らか読み取れる。付け加えるなら、2005 年 12 月かな差がある。約定量と売買入札量は、約定量は

40

日本卸電力取引所の取引状況と回帰分析による価格予想

100MWh、買い入札量は 300MWh、売り入札ある。売り入札量は、0 時から 7 時までは

量は 600MWh でほぼ推移し、曜日によってそ500MWh 前後で推移するが、8 時に急激に入札れほど大きな変化は見られない。

量が増加し、その後 22 時まで 700MWh で推移

つまり、週平均で見ると、単純に需給のバラし、再び 500MWh 前後に戻る。

ンスが価格を決定しているのではなくて、曜日

約定価格（システムプライス）と入札量のグによって取引価格の水準が異なることがわかる。

ラフの形状は、電力使用量のグラフと似ている。

10

売り入札量のグラフが、テーブル状になるのは、特徴的であり、理由を調査することが必要であ

9

\/kWh

ろうが、おそらく市場内のデータだけでは推測
8は難しいと思われるので、本論では言及しない。
12

7

11
6

5

月

火

水

木

金

土

日

\/kWh

10
9
8

図 3 システムプライス（週平均）

MWh/h

7

600

6

500

5

2

4

400

6

8

10

12

14

16

18

20

22

20

22

図 5 システムプライス（24 時間）

300

800
200

700
100

600
月

火

水

木

金
約定量

土

買い入札量

日
売り入札量

図 4 約定量と売買入札量（週平均）

500
MWh

0

400
300
200

最後に 24 時間の平均を見てみる。図 5 のと

100

おり、0 時から 7 時までは 7 円前後で平坦に推0

移し、7 時から 9 時頃にかけて急激に価格が上昇し、9 円強にまでなる。そのまま午前中の間

2

4

6

8

10

12

14

約定量

16

18

買い入札量

売り入札量

図 6 約定量と売買入札量（24 時間）

価格は上昇し、11 時頃ピークの 12 円弱になる。

以上が市場取引開始以来約 1 年半の市場動向

12 時から 13 時の間、いったん下がり、再びピである。グラフの形状から季節や、曜日、時間

ークの 12 円弱から 11 円くらいで 17 時まで推帯によって価格が変動し、月、週、日それぞれ移し、そこから夜間の間なだらかに 7 円程度まの時間区分にそれぞれ独自の傾向が見られる。

で低下する。

時間的な要因のみで、全ての傾向を説明するこ

売買入札量は図 6 を見ると、約定量は特に大とは難しいが、ここから一定の法則が見出せる

きな変化は見られないが、午前中の 7 時から 10であろう。例えば週による傾向は顕著である。

時頃と、午後の 16 時から 21 時頃に緩やかカー

また、気候の変化等外的な要因も大いに考えらブを描く減少が見られる。買い入札量は、図 5れる。しかし、本論ではそれらの分析までは拡の約定価格とほぼ同じような傾向が見られるが、張せずに、市場内のデータをもとに計量分析を

22 時から翌 0 時頃にかけて上昇する時間帯が行っていく。

社会経済研究 №56 2008.2

41

３．計量分析

18
16

システムプライスの回帰分析

14
\/KWh

3.1

12
10

ここからはシステムプライスを被説明変数と8

して、約定量、買い入札量、売り入札量がどの6程度価格決定に影響するかを測定する。なお、

40以降の分析では、2005 年 5 月から 2006 年 7 月

50までの、土曜日、日曜日を除いた 1 日の平均した数値を用いることにする。また、計算にはMicrosoft 社の Excel を利用した。
まずはそれぞれの相関関係を見てみる。表にまとめたものが表１である。価格と買い入札量に強い正の相関が見られる。価格と売り入札量にも負の相関が見られる。約定量と買い入札量、

100

150

200
約定量

250

300

350

400

図 7 システムプライスと約定量の散布図

pr = 0.011vl + 8.050

・・・・・・（１）（36.39）（7.67）
Ｒ = 0.155
Ｆ = 60.26
2

ｐ = 0.00
次にシステムプライスと買い入札量について

売り入札量との間にも若干の相関関係が見られる。したがって、約定価格を被説明変数として、検討する。前節と同様にシステムプライス

約定量、買い入札量、売り入札量を説明変数と

ｐｒ[￥/ｋＷｈ]を被説明変数とし、買い入札量する重回帰分析では、多重共線性が疑われる。

de［ＭＷ］を説明変数として回帰式を構成する。

そこで価格とそれぞれの変数を別々に回帰分析

結果は散布図が図 8、回帰式が（2）のようにし、価格に対する説明力を検証する。

なった。記号については式（1）と同様である。
散布図には正の相関が認められ、決定係数も高表１ 相関係数
約定価格
約定量
買い入札量
売り入札量

約定価格 約定量 買い入札量 売り入札量
1.00
0.39
0.83
-0.75
0.39
1.00
0.63
-0.34
0.83
0.63
1.00
-0.74
-0.75 -0.34
-0.74
1.00

い数値である。Ｆ値もＦ分布の 5 パーセント点
3.87 より大きく、Ｆ検定による帰無仮説は棄却される。ｐ値も 0.00 以下となりこの回帰式には意味があるといえる。したがって、システムプ
ライスは買い入札量が多ければ上昇する傾向に

はじめにシステムプライスと約定量の回帰分あると言える。

析を試みる。システムプライスｐｒ[￥/ｋＷｈ]を被説明変数とし、約定量ｖｌ［ＭＷ］を説明

18

変数として回帰式を構成する。

16
14なった。回帰係数の下のカッコ内の数値は各説
明変数に対するｔ値である。 Ｒ 2 は決定係数、
ＦはＦ値、ｐはｐ値を示している。散布図および決定係数を見る限り、約定量に強い説明力はないことがわかる。したがって、市場が活況であることと市場価格には特に関係がないこと言
える。

￥/ＫＷｈ

結果は散布図が図 7、回帰式が（1）のように

12
10
8
6
4
100

200

300

400
500
買い入札量

600

700

図 8 システムプライスと買い入札量の散布図

800

42

日本卸電力取引所の取引状況と回帰分析による価格予想

pr = 0.017 de + 3.939・・・・・・（２）（18.34）（27.31）

影響力は、需要のほうが強い傾向にある。市場に供給される電力量が増減することによって、価格も影響を受けるが、需要が増減した場合のＲ2 = 0.697
Ｆ = 761.10
ｐ = 0.00

ほうが、市場に対する影響は強いといえる。
3.2

システムプライスの時系列分析

最後に売り入札量との関係を分析する。ここでも同様にシステムプライスｐｒ[￥/ｋＷｈ]を

ここからはシステムプライスの時系列分析を

被説明変数とし、売り入札量ｓｐ［ＭＷ］を説する。システムプライスを自己回帰分析し、過明変数として回帰式を構成する。

去のシステムプライスと現在のシステムプライ

結果は散布図が図 9、回帰式が（3）のようにスの関係を検証する。対象とするデータは前節なった。記号は（1）と同様のものを示していの回帰分析と同様に 2005 年 5 月から 2006 年 7る。散布図を見ると弱い負の相関が見て取れる。

月までの、土曜日、日曜日を除いた 1 日の平均回帰式の決定係数からは若干の説明力を読める。

した数値を用いることにする。現時点での電力Ｆ値とｐ値に関してはこの回帰式に意味がある

価格と、1 日前、１週間前、１ヶ月前の電力価と言える。売り入札量が増加するとシステムプ

格をそれぞれ自己回帰分析し、どの時点での価ライスが若干下がる傾向にあると言えるだろう。

格が最も説明力があるのか検証する。

\/KWh

まず、原系列を概観する。図 10 で示された
18

ものが期間のシステムプライスの変化である。

16

約 8 円を平均として、6 円から 10 円の範囲で多14くの期間が推移し、2005 年～2006 年の冬季に1218 円近くまで上昇している。ところどころで急

10

激に値下がりしている様子が見られるが、特に8全体として右肩上がりであるとかといった傾向
6は見られない。

4
100

200

300

400

500
売り入札量

600

700

800

900

18

図 9 システムプライスと売り入札量の散布図

1614（ 55.72 ）（－ 20.56 ）Ｒ = 0.565
Ｆ = 429.61
ｐ = 0.00
2

以上がシステムプライスを説明変数とした回

12
￥/ｋＷｈ

pr = −0.008 sp + 14 .565・・・・・（３）

10
8
6
4
2
0
'05.5月'05.7月'05.10月'06.1月'06.4月'06.6月

図 10 システムプライスの原系列

帰分析である。総括すると、市場が活況かどうかは価格には影響はない。市場での売買が盛ん

次に（4）式において求められる階差系列をだからといって価格が上昇したり、逆に市場で図示し、トレンドを概観する。

の売買が薄いときは価格が低くなったりするこ⊿Pi = Pt − Pt −・・・・・・・・（４）
iとはない。市場での需要と供給が価格に与える

社会経済研究 №56 2008.2

43

前述のとおり、期間を 1 日前(i=1)、１週間前

図 11 と同様に規則性は見られない。最後に１(i=5)、１ヶ月前(i=20)として階差をとったもの

ヶ月前の価格差を見ると、図 11 と図 12 とは若が図 11～図 13 である。土日を除いているため、干違った傾向のグラフとなった。グラフ中央付

ｉ＝5 で 7 日前、ｉ＝20 で 28 日前となる。

近で、0 より上の階差が続き、その後 0 より低

1 日前との階差は、ほぼ－3～3 円の間であり、い階差が続くのが見て取れる。これはつまり価

多くは－1～1 円以内に収まっている。グラフの格が上昇傾向から下降傾向に変化する時局があ

振幅を概観する限り、主観的な判断ではあるがったことを意味する。1 ヶ月程度の時間差で見規則性のようなものは読み取れない。１週間前

ればトレンドが見られるようだが、今回の分析の価格との差は、グラフの形状は図 11 と似たではほぼ 1 年間のデータしか取っていないので、ものとなっているが、振幅が－4～6 円程度と広言及は難しい。

がる。そして多くが－2～2 円程度の範囲内にあ次に相関関係を見る。1 日前、１週間前、１り、これも図 11 と比べて大きくなる。しかし、ヶ月前のシステムプライスと、現時点のシステ
ムプライスとの間の相関関係を表にしたものが
表 2 である。

432

表 2 自己相関係数⊿P1

1

1日前 １週間前 １ヶ月前
0.81
0.56
325
321
306
323
319
304
56.36
24.45
11.69
0.00
0.00
0.00

相関係数 0.95

0

n

-1

自由度

-2

t値
p値

-3
-4

図 11 1 日の階差8

ｐ値は統計的に説明力のあることを示している。

6

しかし相関係数は、1 日前は 0.95 とかなりの説

4

明力を持っているが、1 週間前では 0.81 と下が

2⊿P5

1 日前、１週間前、１ヶ月前、いずれもｔ値、っていき、１ヶ月前にいたっては 0.56 とほぼ関

0

係は無いと言わざるを得ない数値となる。

-2-4４．回帰式による価格予想-6-8

図 12 １週間前の階差4.1

価格予想モデルの検討

⊿P520

8
6

価格予想モデルの選択については、データの4

制約や市場の特性等を考慮し決定する必要があ2

る。また、さまざまなモデルを試用し、どのモ

0

デルがふさわしいのかを比較する必要もある。

-2

ＪＥＰＸを対象として価格予想を試みた論文-4-6は西川（2007）がある。西川は 1 変量時系列モ-8デルとして Box=Jenkins 法を用いて価格予想
図 13 １ヶ月前の階差を試み、１円程度の誤差で前日の価格を予想で

44

日本卸電力取引所の取引状況と回帰分析による価格予想

きるという結果を得ている。
電力価格の予想モデルは、電力自由化が先行して行われている欧米ではさまざまものが検討

Ｒ2 = 0.917
Ｆ = 1425

Ｒ2 ’= 0.916ｐ= 0.00
ＤＷ = 2.1295

さ れ て い て 、 そ れ ら は Eydeland(2002) や

ただし、回帰係数の下の（Clewlow (2000)などで詳しく述べられている。

値は各説明変数に対するｔ値であり、Ｒ2 は決定

国内においても、熊谷（2006）や伊藤（2007）

係数、Ｒ2 ’は補正決定係数、ＦはＦ値、ｐはＰ

や宮内（2004）などによって、研究がなされて値、ＤＷはダービン・ワトソン比を示している。

いる。中でも宮内はカリフォルニア電力市場価

次にこの（5）式を用いて 2005 年の 5 月から格を、電力総需要量と 24 時間前の電力価格か7 月までの 2 ヶ月間について外挿テストをおこを説明変数として比較的単純なモデルで説明でない予想回帰式の精度を確かめる。外挿テスト

きることを指摘している。

によって求められた予想価格と、同じ期間の実）内に書かれた数

本論では、3 章において示されたＪＥＰＸの際のシステムプライスとの比較をしたグラフが内生変数の相関関係と、西川、宮内の研究を参図 14 である。さらに、実際の価格から予想価考に回帰モデルを構成する。説明変数は 3.1 に格を引いた差をグラフ化したものが図 15 である。

おいて回帰の当てはまりのよかった買い入札量と、3.2 において当てはまりのよかった 1 日前

10

（24 時間前）の価格とする。宮内は、電力総需
9における需要量といえる買い入札量を説明変数\/KWh

要量を説明変数としたが、本論ではＪＥＰＸ内8とする。また、宮内は現時点での需要量を説明
7

変数としたが、市場価格を予想するにあたり、当然当日の買い入札量を参考にすることはでき

6'06.5月ないので、1 日前の買い入札量を説明変数とす'06.7月

実際の価格

る。
4.2

'06.6月

予想価格

図 14 システムプライスの予想と実際

1 日平均価格の回帰式

21

まず、第 3 章で検証した 1 日の平均価格に関月から 2006 年 4 月までの、土曜日、日曜日を

0

\/KWh

する回帰式を構成する。被説明変数は 2005 年 5-1

除いた 1 日の平均したシステムプライスを用い-2ることにする。
各変数をまとめると、現在のシステムプライ
スｐｒ［￥/ｋＷｈ］を被説明変数とし、pr24 [￥/-3

図 15 システムプライスの予想と実際の差

ｋ Ｗ ｈ ] を 24 時 間 前 の シ ス テ ム プ ラ イ ス 、de24 [ＭＷｈ/ｈ]を 24 時間前の買い入札量として回帰式を構成すると式（5）が得られる。

pr = 0.88004 pr24 + 0.00193de24 + 0.553046（5）（23.94）（2.46）（2.88）

まず（5）式について検討する。式の当ては
まりのよさを表す Ｒ2 は 0.917 であり、単純な回帰式を用いているが高い数値を示している。説
明変数の有意性についてもｔ分布の 5 パーセン
ト点 1.96 よりも大きく、ｔ検定は有意と判定で

社会経済研究 №56 2008.2

45

きる。また、Ｆ値、ｐ値に関しても、回帰式が各月の回帰式の各変数の回帰係数をａ、ｂ、有意であることを示している。ＤＷ比について

ｃ、として記述すると（6）式のようになる。

は、2 に近い数値を示しているので誤差項間の各月の回帰係数は表 3 のようになった。

系列相関はないといえる。
図 14 と図 15 を見ると、若干大きな差が見ら

pr =ａpr24 +ｂde24 +ｃ・・・・・（6）れる時点もあるが、ほぼ±0.5 円程度で予想できていることがわかる。予想値と実際値の差の大きい 5 月初頭は、ゴールデンウィークにあたり、この期間は予想が難しいといえる。7 月にもう一度大きな差が見られる時点があるが、夏季においても予想の難しい時点があると言える。
しかし実際の価格から予想価格を引いた差の平均は-0.11 で、平均絶対誤差率も-0.17％となり、
総じてかなりの精度で予想できているといえる。
図 14 を見ると予想価格が実際の価格を上回っている時点が多い。差の平均が-0.11 であることからも言えるが、（5）式による予想では、実際の価格より若干高く価格を予想してしまう傾向

表 3 各月の回帰式a（ｔ）'05.5月 0.77882
46.84'05.6月 0.76275
36.41'05.7月 0.67516
29.45'05.8月 0.91807
64.13'05.9月 0.77165
52.23'05.10月 0.88189
53.06'05.11月 0.98853
92.42'05.12月 0.76094
35.26'06.1月 0.60064
28.38'06.2月 0.87624
42.28'06.3月 0.90070
79.41'06.4月 0.86462
47.11

b
（ｔ）
0.002114.02
0.006238.50
0.01058
12.31
0.00232
4.30
0.0061713.45
0.00079
2.82
0.00033
1.95
0.00034
0.53
0.0086213.44
0.00377
5.88-0.00006
0.23
0.00268
6.09c（ｔ）
1.349139.34
0.51332
3.16
0.394643.36
0.141232.09
0.48098
5.35
0.68719
6.91
0.062190.93
2.62028
9.07
1.52946
5.20-0.53304
2.79
0.84505
8.48
0.468054.99

ＤＷ比
Ｆ
誤差項の標準偏差
0.72
0.464811280.240.144440.75
0.695881499.900.16255
0.85
0.573532723.57
0.117620.95
0.5364510182.58
0.067600.89
0.26004
3951.780.089850.86
0.28995
2921.61
0.099410.94
0.38474
8237.540.06658
0.58
0.22752
704.100.28889
0.70
0.376071158.30
0.294260.90
0.63835
4018.91
0.190800.88
0.461773790.26
0.099670.90
0.494474177.420.09385Ｒ2が見られる。
まず、各月の決定係数を見てみると、概ね 0.7
4.3

月別スポット市場価格の回帰式以上となっている。2005 年の 12 月のみ 0.58と低い値になってしまっている。ａ、ｂ、の各

前節の分析により、1 日の平均価格をかなり

回帰係数のｔ値は、2005 年 12 月や 2006 年のの精度で予想することができることがわかった。

3 月において買い入札量の影響力が低くなってしかし、前述のとおり卸電力取引所には 1 日平

いる以外は、ほぼすべて回帰係数が有意である

均価格を売買する市場はない。そこで、実際のことを示している。しかしダービン・ワトソン

市場取引のできる 1 日を 48 区分したスポット

比が全ての月の回帰式で 0.2～0.6 と 0 に近い数

市場のシステムプライスを用いて、価格の予想値を示していて、誤差項間に系列相関があるとが可能であるか検証する。

思われ、見せかけの有意性である可能性を否定

4.2 の分析と同様に 2005 年 5 月から 2006 年
4 月までの、土曜日、日曜日を除いた期間を分できない。このことを前提として、次節で外挿テストの結果を見ることにする。

析対象とする。この期間の各月において、月別に価格予想回帰式構成し、スポット市場の価格

4.4

時間帯別スポット市場価格の回帰式予想が可能か検証する。
前節と同様に現在のシステムプライスｐｒ

最後に前節と同様の分析を、48 区分の時間帯［￥/ｋＷｈ］を被説明変数とし、 pr24 [￥/ｋＷ

別に回帰式を構成し、得られた回帰式を、2005

ｈ]を 24 時間前のシステムプライス、de24 [ＭＷ

年 5 月から 7 月までのデータに当てはめ、外挿ｈ/ｈ]を 24 時間前の買い入札量として回帰式を

テストを行い精度を検証する。各時間帯の回帰構成する。また、求められた回帰式に同じ月の式の回帰係数をＡ、Ｂ、Ｃとすると（7）式の実数を挿入する内挿テストを行う。

回帰式の各変数は、表 4 のようになった。同時

46

日本卸電力取引所の取引状況と回帰分析による価格予想

表 4 各時間帯の回帰式

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48

A
（ｔ）
0.75232
15.82
0.76565
16.70
0.79568
16.53
0.79278
16.38
0.8107117.00
0.8121317.03
0.74980
16.02
0.74253
15.67
0.8376418.16
0.7419615.60
0.7502016.14
0.8099119.09
0.8359920.93
0.7222915.54
0.77047
19.33
0.9350535.73
0.7389018.42
0.7531218.45
0.73213
16.94
0.8149021.81
0.6715416.19
0.6681515.96
0.68803
16.78
0.6818415.84
0.77991
21.09
0.7856120.60
0.7001216.97
0.7165017.80
0.7382719.40
0.7380519.44
0.7671120.90
0.7811921.97
0.75648
20.82
0.6751816.18
0.7068017.99
0.78147
21.81
0.7158817.84
0.72165
18.08
0.7954921.35
0.8251123.81
0.7037217.10
0.7084217.50
0.7144117.77
0.7193017.76
0.91032
27.57
0.8814823.14
0.7243814.62
0.62774
11.28

B
（ｔ）
0.00385
3.78
0.00383
3.76
0.003103.29
0.00316
3.32
0.00284
3.02
0.002812.99
0.00384
4.02
0.00404
4.15
0.002482.63
0.004114.14
0.00397
4.14
0.00287
3.17
0.002222.68
0.00425
4.48
0.004154.71
0.00100
1.64
0.004545.61
0.00418
5.04
0.00451
5.13
0.00302
4.05
0.00729
6.83
0.00737
6.52
0.00680
6.14
0.00687
5.83
0.00452
4.83
0.00405
4.33
0.006165.71
0.00575
5.53
0.00534
5.54
0.00537
5.58
0.004625.05
0.00423
4.97
0.00534
5.64
0.00716
6.49
0.00653
6.21
0.004905.39
0.005546.12
0.005416.00
0.00351
4.47
0.00289
4.18
0.00506
6.28
0.00491
6.31
0.004746.30
0.004506.06
0.001271.89
0.001692.13
0.00395
4.37
0.00564
5.38C（ｔ）
0.543292.51
0.695933.39
0.704653.80
0.71371
3.83
0.670433.65
0.66533
3.63
0.88933
4.89
0.89158
4.90
0.568883.28
0.87997
4.85
0.83984
4.77
0.66782
4.04
0.63095
3.80
0.934614.65
0.68493
4.05
0.268192.10
1.43683
5.38
1.31644
4.94
1.41030
5.03
0.93409
3.80
1.23776
3.68
1.196623.23
1.20618
3.19
1.260253.18
0.867992.83
0.97198
3.10
1.29330
3.27
1.25679
3.24
1.14250
3.11
1.131413.08
1.051443.03
1.02871
3.13
0.89927
2.74
1.21366
3.36
0.904142.82
0.65191
2.40
1.135124.10
1.130634.16
1.01432
3.99
0.93247
4.01
1.54446
5.59
1.61776
5.81
1.538815.73
1.56092
5.74
0.378802.140.47006
2.52
1.00886
4.32
1.220694.97

DW比
平均外挿誤差Ｆ
誤差項の標準偏差 平均外挿誤差率
0.814632.37709-0.21497
538.350.22-0.33589
0.82395
2.05667-0.25533
573.330.21-0.39895
0.874112.11200-0.24892
850.610.19-0.38894
0.87326
2.13367-0.24789
844.080.19-0.38732
0.87835
2.09152-0.22515
884.520.18-0.35180
0.878422.10507-0.22624
881.500.18-0.35351
0.86694
1.83757-0.34180
798.160.18-0.53406
0.86671
1.83567-0.35223
796.570.18-0.55036
0.887172.04016-0.21569
963.220.17-0.33701
0.86589
1.88564-0.34828
790.930.18-0.54419
0.873201.85402-0.31726
843.600.18-0.49572
0.880612.04208-0.23190
903.510.17-0.36234
0.879421.98153-0.17498
893.460.17-0.27340
0.82797
2.17595-0.18363
589.600.20-0.28692
0.89637
2.49116-0.24543
1059.540.17-0.38348
0.95115
2.28440-0.11653
2385.030.13-0.18207
0.874132.36359-0.47798
850.710.27-0.74684
0.869712.37815-0.29927
817.740.27-0.46761
0.859592.33125-0.28575
749.920.28-0.44648
0.89103
2.15364-0.03313
1001.620.25-0.05177
0.82123
2.10486-0.36509
562.730.34-0.57045
0.79418
2.15323-0.29521
472.690.37-0.46127
0.79203
2.13289-0.26790
466.520.38-0.41860
0.774072.21759-0.27569
419.700.40-0.43076
0.84308
2.22891-0.14442
658.170.31-0.22566
0.83330
2.24541-0.11993
612.350.31-0.18739
0.771252.23358-0.14131
413.020.40-0.22080
0.77975
2.20455-0.11237
433.700.39-0.17288
0.79933
2.12691-0.08737
487.960.37-0.13652
0.79943
2.13874-0.09636
488.270.37-0.15056
0.81537
2.19791-0.07302
541.010.35-0.11409
0.82933
2.15226-0.05340
595.250.33-0.08343
0.83485
1.91829-0.14942
619.230.33-0.23347
0.79993
2.07841-0.25713
489.800.36-0.40177
0.83235
2.12794-0.16511
608.200.32-0.25798
0.87116
2.09301-0.08160
828.280.27-0.12750
0.85459
2.51359-0.12897
719.950.28-0.20151
0.857812.52849-0.09084
739.040.27-0.14193
0.875332.50186-0.08449
860.100.25-0.13202
0.89850
2.31795-0.11626
1084.400.23-0.18166
0.85773
2.42314-0.31663
738.540.28-0.49474
0.85888
2.40669-0.34785
745.580.28-0.54352
0.868732.36040-0.44328
810.730.27-0.69262
0.86353
2.36684-0.47033
775.130.27-0.73489
0.91872
2.05249-0.15191
1384.68
0.18-0.23735
0.902072.49557-0.20133
1128.390.19-0.31457
0.825592.54409-0.45494
579.870.23-0.71084
0.79647
2.46268-0.58243
479.380.25-0.91004
Ｒ2に外挿テストの結果である、実際の価格と予想価格の差について同表に示した。

pr = Ａpr24 + Ｂde24 + Ｃ・・・・（7）まず各時間帯の決定係数を見てみると、すべての時間帯において 0.7 以上となっていて、回帰式の当てはまりは良好であると言える。各回
帰係数のｔ値は、すべて回帰係数が有意である
ことを示している。Ｆ値も十分に大きく、ダービン・ワトソン比率は全ての時間帯で 2 に近く、回帰式の当てはまりは良好であると言える。
外挿テストも結果は、予想回帰式から求められた実際の価格と、予想価格との差である外挿
誤差が、ほぼ 0.5 円以下となっている。外挿誤差率の平均も、0.5％と予想精度は高いといえる。
しかし全ての時間帯においてマイナス値となっており、実際の価格より過大に予想してしまう傾向がある。
つまり本回帰式は、48 区分すべての時間帯において、若干上方に偏る傾向があるが、有用に価格を予想することができると言える。

５．終章
本論では、ＪＥＰＸ取引開始の 2005 年 4 月から 2006 年 7 月までの取引状況を観察し、取引データから市場価格が予想可能か検証を試みた。
まず、約定価格（システムプライス）、約定量、売り入札量、買い入札量を、月間、週間、24 時間の区分で平均したものをグラフ化してデータに傾向や規則性が見られないか検証した。その結果、月、週、日のそれぞれの区分において独自の傾向が見られることが観察された。
次にシステムプライスを被説明変数として、
約定量、買い入札量、売り入札量を説明変数として回帰式を構成し、各変数とシステムプライスの関係を検証した。その結果、約定量とシス
テムプライスの間には強い関係は見ることができず、市場が活況かどうかは価格には影響はな

社会経済研究 №56 2008.2

いということがわかった。さらに市場での需要と供給が価格に与える影響力は、需要のほうが強い傾向にあり、市場に供給される電力量が増減することによって、価格も影響を受けるが、需要が増減した場合のほうが、市場に対する影
響は強いことがわかった。
次にシステムプライスについて時系列分析し、過去のシステムプライスとの関係を、1 日、1週間、1 ヶ月に分けて検証した。その結果、1日前のシステムプライスとはかなりの強い関係が示唆された。
これらの結果をもとに、システムプライスを
被説明変数とし、24 時間前のシステムプライスと買い入札量を説明変数とする回帰式が価格予想式となりえるか検証した。その結果 1 日平均
価格において、上方バイアスはあるものの、予想は可能であることが示された。さらにスポット市場におけるシステムプライスについては、
月別に回帰式を構成したものと、1 日を 48 区分
した時間帯別で回帰式を構成したものとで、それぞれシステムプライスが予想可能であるか検証した。その結果、1 日平均価格の回帰式と同様に、上方バイアスが見られるが、両回帰式とも価格は予想できるという結論を得た。
今後、数年分のデータが蓄積されれば、年間を通じての季節変動なども分析できるであろう。
また、データの厚みが増せば、価格予想式の精度もより高くすることができるだろう。本論ではＪＥＰＸ内のデータしか取り扱わなかったが、気温や国内における電力需要との関係等、外部変数も取り入れた予想式を構築することも必要である。
しかし本論で得られたＪＰＥＸの市場価格を予想できるという結論は、電力市場の更なる自由化、すなわち電力デリバティブ等の商品設計等に役立てることができるであろう。

47

参考文献
伊藤保之・村上好樹・小林武則（2007）「AR-GARCH
モデルを用いた電力スポット価格の時系列分析とその応用」，IEEJ Trans.PE,Vol.127,No.1,61-68
熊谷誠治・佐藤正志・吉村昇（2006）「自由化市場における電力価格への一因子平均回帰式の適用性」，
IEEJ Trans.PE Vol.126, No10, 1058-1064
土方薫（2004）『電力デリバティブ』シグマベイスキャピタル
法貴憲一(2005)「日本卸電力取引所の概要」，IEEJ
Trance.PE，Vol.125，No.10 ,922-925
西川寛（2007）「Box=Jenkins 法による JEPX スポ
ット価格の時系列分析」，IEEJ Trans, PE, Vol.127,
No.7,827-832
三澤哲也（2005）「金融工学のデリバティブ価格付け
理論と電力市場への応用上の課題」，IEEJ Trans.
PE,Vol.125,457-460
宮内肇・竜口玄太・三澤哲也(2004)「カリフォルニ
ア電力市場価格の回帰分析」，IEEJ Trans.PE，
Vol.124，No.2,199-206
山口順之（2005）「日本卸電力取引所の取引動向の基
礎検討－2005 年上半期における重回帰分析－」，
電力経済研究 No.54,31-41
山本要一（2004）『エネルギーデリバティブ プライ
シングとリスク管理』シグマベイスキャピタル
A.Eydeland and K.Woyniec(2002):Energy andPower Risk Management, John Wiley&Sons inc
L.Clewlow and C.Strickland (2000): Energy
Derivatives Pricing and Risk Management,
Lacima Group

しもさかい

よしのり

独立行政法人日本原子力研究開発機構
敦賀本部 業務統括部

.

社会経済研究 №56 2008.2

49

電力需要関数の地域別推定
Regional Electric Power Demand in Japan
キーワード：電力需要関数、価格弾力性、地域別需要
秋山

修一

細江

宣裕

これまでの日本の電力市場改革に関する議論においては、電力市場を特徴付ける最も重要な要素の 1 つである需要の価格弾力性について、たとえば、0.1 やゼロといった非常に小さい値が先験的に仮定されてきたが、その仮定の妥当性について検証されたことはほとんどなかった。本稿では、日本国内の電力需要関数を地域別に推定し、電力需要の価格弾力性を計測した。その結果、地域別の価格弾
力性は、短期では 0.100 から 0.300 の間、長期では 0.126 から 0.552 の間にあり、都市部よりも地方部の方が相対的に高い傾向があることがわかった。先験的に仮定された 0.1 のような弾力性に関する仮定については、日本全体を集計して考える場合には一定の妥当性はあるものの、この仮定を地域別の分析に当てはめることや、さらに小さい 0.01 やゼロという値を仮定することには問題があることが示された。
１．はじめに
1.1 研究の動機
1.2 既往研究のサーベイ
２．モデルとデータ

３．推定
3.1 電力需要関数の推定結果
3.2 電力需要の価格弾力性についての考察
４．結語

１．はじめに滅させつつある。また、規制当局が電力会社の真の費用構造を正確に把握できる保証はない。

1.1

研究の動機

このとき、独占による(潜在的)競争圧力の欠如
は X 非効率と呼ばれる経営上の非効率をもたら

電力産業は発電や送配電設備などに大きな固定費用を必要とする一方で、その可変費用は比すし、公正報酬率規制は Averch=Johnson 効果と呼ばれる過剰な資本投入を誘発する1。

較的小さい典型的な装置産業である。そのため欧米では、規制緩和によって市場での競争をに強い自然独占性を持つと考えられ、規制当局

促進することで、独占による非効率を改善しよは、一般電気事業者と呼ばれる電力会社に対しうとする試みが既に 1990 年代に始まっていた。

て独占的な経営を許可する代わりに電気料金へ

こうした規制緩和は、資源の効率的な配分をすの公正報酬率やユニバーサル・サービスを維持る責任と権限を規制当局から市場に移すものでするための供給義務等の規制を課してきた。こある。しかしながら、ただ市場に任せれば良い

うした手法は、規模の経済性による独占のメリということではなく、規制緩和が市場参加者のットが大きく、かつ電力会社の費用構造を外部

行動をどのように変化させるのか、なかんずく、から正確に把握することが可能であり、独占状

大きな市場占有率をもった電力会社が、独占力態であってもその弊害を少なくできる場合には、を行使して市場を歪めることがないか監視する

社会的に望ましい結果をもたらす。しかし、こ必要がある。そのためには、規制当局が市場動の前提が実際に成り立つとは限らない。例えば、向を把握できるだけの十分な情報を持っていな

近年の技術進歩は小型でも高効率な火力発電を可能とし、発電分野における規模の経済性を消1

Averch and Johnson (1962)参照。

50

電力需要関数の地域別推定

ければならない。実際、自由化を先行して実施

1.2

既往研究のサーベイ

している欧米では、規制緩和政策の裏付けとなる理論的・実証的研究が少なからず蓄積されてきている。

需要の価格弾力性に関する検討は欧米では広く行われている。ただし欧米では、自由化の恩一方、日本においても 1990 年代以降の長期恵が小規模需要家、とくに一般家庭にまで及ん的な経済低迷の中で、経済の構造改革が議論さだか否かに関する議論が 1 つの焦点になっておれるようになった。その一環として、それまでり、その種の分析の多くが家庭用を中心とする地域独占とされていた電力市場においても様々

いわゆる電灯需要を対象としている。その一方な規制改革が検討され、一部はすでに実施されで、日本における小売部門の自由化は、2000てきた。しかし、そうした議論の根拠とされた年に工場やオフィス・ビル等の大規模需要家向ものの多くは海外における研究成果や先行事例

けの特別高圧供給について開始され、自由化のであり、日本の電力市場に関する分析が十分に範囲がその後の数年をかけて高圧供給にまで順なされてきたとはいえない。海外の先行事例か

次拡大されてきたところである。しかしながら、ら多くの教訓を得ることは重要ではあるが、そ

これまでの自由化範囲においてさえ新規参入がれがそのまま日本に当てはまるという保証も無あまり進んでいないことから、一般家庭等の小い以上、日本独自の電力需給構造や電力ネット

規模需要家向けの市場にまでさらに自由化範囲

ワーク、規制や制度等を考慮した分析が必要とを広げることは、2007 年に一時棚上げとなってされる。とくに、実際に規制改革を実施した場

いる。したがって、日本の当面の電力自由化に合の影響を議論するためには、シミュレーショ

ついて考察する際に重要なことは、家庭用の電ン等による定量的分析は不可欠である。その際灯需要ではなく産業用や商業用といったいわゆに問題となるのは、電力需要の価格弾力性などる電力需要に関する議論である2。

の市場構造を特徴づける係数の値である。ここ

そのような視点で見ると、産業用や商業用のにどのような仮定を用いるかによって、シミュ

電力需要を対象としている研究は実はそれほどレーションの結果が大きく左右される。この重多くはない(表 1)。この分野を対象とした研究と要性がしばしば指摘される一方で、実際の分析

しては、Anderson (1971), Mount et al. (1973),

で用いられる価格弾力性の値は 0.1 や 0.01、あPindyck (1979)などがあり、これらの推定結果

るいはゼロといった、分析者の直感に基づく先はしばしば先験的に仮定される値と近い3。一方

験的な仮定に依拠したものが多い。

で、近年では Hisnanick and Kyer (1995)や

例えば、夏場のピーク時間帯で既存事業者がKamerschen and Porter (2004)がアメリカの市場支配力を行使して価格をつり上げた場合の時系列データを用いた推定を行っており、それ影響についてシミュレーション分析を行った金

ぞれ需要の価格弾力性について 0.185、あるい本他(2006, 第 5 章)や田中(2007)では、需要のは 0.34 から 0.55 との推定結果を得ており、こ価格弾力性について 0.1 と仮定している。
また、れらは先験的に仮定される値よりも大きい。
日本の電力需要に関しては、Pindyck (1979)

Hattori (2003)では、同様の分析において、需要の価格弾力性について 0.1 から 1.0 まで幅を持たせた形で仮定して分析している。こうした仮定をおく理由は、Hattori (2003)が指摘したように、
また、すぐあとに示すように、これまでこの種の弾力性についての実証的検討がほとんどなかったからである。

2

日本においては、大口電力や小口電力契約が産業用電力に該当し、業務用契約が商業用電力に該当する。本稿では、具体的にデータ系列に関して議論しない限り、これらをそれぞれ産業用および商業用と呼ぶことにする。また、研究によっては、産業用電力のデータ系列の中に商業用電力が含まれる場合もある。その場合には、その都度注釈する。
3 この他に、Fisher and Kaysen (1962)が、1956 年のアメリ
カの州別データを用いて産業別の電力需要を推定している。

社会経済研究 №56 2008.2

51

表 1 電力需要の価格弾力性の推定に関する主な先行研究
国

部門

アメリカ

製造業

データ

価格弾力性の推定値

横断面
Anderson (1971)1/

1.94

州別
1958, 1962

商業
Mount et al. (1973)1/

プール
47 州

アメリカ
産業

1947–70

短期: 0.17
長期: 1.36
短期: 0.22
長期: 1.82

カナダ

0.14

フランス

0.16

イタリア

0.13
0.12

日本
Pindyck (1979)

オランダ

産業 2/

ノルウェー

時系列

0.07

1959–73

0.08

スウェーデン

0.12

イギリス

0.15

アメリカ

0.08
0.12

西ドイツ
プール
Matsukawa et al. (1993)

日本

製造業

9 地域

0.63

1980–88
Hisnanick and Kyer (1995)

アメリカ

製造業

Kamerschen and Porter (2004)

アメリカ

産業 2/

時系列

0.185

1958–85
時系列
1973–98

0.34–0.55

1/ Taylor (1975)参照。
2/

商業部門を含む。

が時系列データを用いて 10 ヶ国のエネルギー

自己価格弾力性が 0.63 であることを示した4。

費用関数を推定する際に、その中のエネルギー

これ以外には、内閣府(2001), (2007)が、沖縄以構成要素の 1 つとして電力需要を分析して、電外の 9 地域全体を合わせた総電力需要関数(家力需要の価格弾力性が 0.12 であるとしている。

庭用の電灯需要も含む)を推定し、1981 年度かMatsukawa et al. (1993)は、地域別データを用ら 1998 年度のデータを用いて 0.441、1986 年

いて日本の電力需要を推定した数少ない論文の度から 2005 年度のデータを用いて 0.373 といひとつである。そこでは 1980 年から 1988 年のう価格弾力性を得ている(ただし、需要関数の関沖縄を除く 9 電力会社についてのプールド・デ数型は両者の間で若干異なる)。

ータを用いて製造業のエネルギー需要を推定しこうした全国データやプールド・データを用ている。トランスログ型で特定化したエネルギ

いて推定を行うということは、分析の前提とし

ー集計財の需要関数を考え、その投入要素として日本全国を統合された単一の電力市場としてて石油、ガス、石炭、電力の 4 つのエネルギー

とらえていることを意味する。しかしながら、源を区分したシェア方程式を導出して、これを推定している。その推定結果から、電力需要のMatsukawa et al. (1993)では、家庭用の電灯需要についても、投入要素としてガス、灯油、電力を考えた同様のモデルを用いて推定を行い、価格弾力性が 0.37 であるとして
いる。

4

52

電力需要関数の地域別推定

日本では地域ごとに発電から送配電まで垂直統

域内総生産( GRPi ,t )、気候条件により冷暖房機

合された電力会社(一般電気事業者)が、各々ほ器の利用度合いが変化した時の影響を表す冷房

とんど独立に自らの地域の需要構造に見合った度日( Cool i ,t )と暖房度日( Heat i ,t )を考える 6。エ

供給体制を整えてきており、送配電以外の発電

ネルギー間の代替可能性を考慮し、代表的な電と小売の分野が部分的に自由化された現在でも力の代替エネルギーである石油の価格として石各地域の自給自足を前提とした需給構造は大き

油製品平均の国内企業物価指数( Ppet t )を説明

く変わってはいない。規模に関して言えば、東変数に加える。また、2000 年度以降の小売自由

京電力が発受電量で見て世界最大の電力会社で化期間について定数項ダミー( Dt )を全国共通のある一方、北海道電力や北陸電力、四国電力は変数として導入する。最後の Qi , t −1 は 1 期ラグ付

その 10%程度の規模しかない。また、南北に長き従属変数(電力需要量指数)であり、電力需要

い日本列島では気候条件が大きく異なり、北海の動学的調整メカニズムをコイック・ラグとし道と九州とでは需要構造が大きく異なることはて表現するために導入した。このモデルの特定十分に考えられる。こうして考えると、電力市化の下では短期の価格弾力性は β i 、長期の価格

場の規制改革に関して全国一律の枠組みで議論

弾力性は β i (1 − δ i ) であり、ともに時間を通じすることには無理があるかも知れず、したがって一定となる。なお、価格と金額の変数について、個別に各地域の特徴を考慮する必要がある。

ては国内企業物価指数の総平均を用いて実質化

そこで本稿は、電力需要関数を地域別に推定すした。

ることにより、各地域電力市場を特徴付ける需これらのデータについては、電気事業連合会

要構造を明らかにする。その中で、これまでしホームページ、『県民経済年報』、『エネルギばしば先験的に仮定されてきた価格弾力性の値

ー・経済統計要覧』などから入手したものであの妥当性についても吟味する。

り、1976 年度から 2003 年度までの 28 年間の年次データを用いて推定を行った。なお、本稿

２．モデルとデータで使用したデータに関する詳細な説明は付録に示した。

電力会社(一般電気事業者)の営業地域区分は
日本全国に 10 あるが、そのうち、沖縄を除く

３．推定

北海道、東北、東京、中部、北陸、関西、中国、
四国、九州の 9 地域を個別に分析する。各地域

3.1

電力需要関数の推定結果

i について電力需要関数(1)、′log(Qi ,t ) = α i + β i ⋅ log( pi ,t ) + λ i log(Xi ,t ) + δ i ⋅ log(Qi ,t −1 )(1)を考える。ここで、 Qi ,t は各社の電力需要量の指数、p i ,t は電力の平均価格の指数である5。X i,t
は電力需要に影響するその他の説明変数である。
具体的には、各地域の経済活動の規模を表す地

通常の最小二乗法を用いて推定した結果が表2 である。電力価格の係数(すなわち短期の価格
弾力性)の推定値は、全ての地域において一貫して有意に負であり、理論的整合性の点で問題はない。推定された短期と長期の電力需要価格弾
力 性 の 範 囲 は 、 短 期 で は 0.100( 関 西 ) か ら
0.300(四国)の間、長期 では 0.126(関西)から

5

本稿における電力需要とは電灯電力需要使用電力量の販売電力合計から電灯合計を除いたものであり、これは、電気事業連合会ホームページの『電力統計情報』にデータ系列として示されている「電力需要」と「特定規模需要」との和に一致する。

冷房度日とは、最高気温が 24 度を超える日の平均気温と基準温度の 22 度との差を各年度で積算した値であり、暖房度日とは、最低気温が 14 度を下回る日の平均気温と基準温度の 14 度との差を積算した値である。

6

社会経済研究 №56 2008.2

53

0.552(北海道)の間にあることがわかる(図 1)。

ければならない。こうした制約を考えると都市

これらの推定値は、表 1 に示した一連の先行研部よりも地方部の方が自家用発電設備の設置し究における推定値と比較して大きく異なるもの

やすさの点で勝っており、この違いのために電ではない。

力会社に対する電力需要が地方部においてより

地域別の傾向をみると、大都市を抱える東京

弾力的になると解釈できる。この推論は、推定や中部、関西では非弾力的で、北海道や東北、された石油製品価格の効果が、都市部で小さく、北陸、中国といった地方部では相対的に弾力的

地方部で大きいこととも整合的である。本来はである。今回の分析対象は電灯を除く電力需要、こうした要因についても、推定モデル内に陽表

すなわち主に工場やオフィス・ビルなどの大口的に説明変数としてとり入れて検証すべきであ

需要家が電力会社から購入する電力の需要であるが、実際に自家用発電設備容量や各地域の総る。分析対象のうち、大口需要家の一部は自家発電容量に占めるその比率などの変数を考慮し用の発電設備を保有している。こうした自家発た場合に、それらの変数には統計的に有意な影

自家消費電力は、電力会社からの購入電力とは響を認められなかった。これは、自家用発電設

代替的な関係にあると考えられるため、需要家備の保有がそれを用いた発電量に直結する訳でが必要とする総電力需要から自家発電自家消費はないためなど、この種の代理変数の説明力がを除いた残りが電力会社に対する電力需要とな弱かったことが理由として考えられる。

る。したがって、自家発自家消費電力が多いほ

価格弾力性以外の係数について見てみると、

ど、電力会社に対する電力需要の価格弾力性は

地域内総生産の係数は 0.3 前後と地域間で大き高くなる。自家用発電設備を設置するには、設く異なることはなく、地域の規模が電力需要に備自体の設置費用以外に土地や環境規制といっ与える影響をコントロールしていることがわかたいくつかの地域特殊的な制約要因を考慮しなる。冷房度日については、中国と四国で有意で

表 2 推定結果(従属変数: 電力需要量)
地域内 石油製品
小売自由 従属変数 自由度修 ダービン
冷房度日 暖房度日
総生産
価格
化ダミー 1 期ラグ 正済 R2 h 統計量

地域

定数項 電力価格

北海道

1.08981 -0.29650 0.37040 0.19822 0.00852 0.01361 -0.05291 0.46303[.048][.000][.000][.000][.005][.832][.003][.000]

0.994

0.191
[.849]

東北

0.15965 -0.26583 0.41314 0.15366 0.00907 0.13215 -0.04222 0.44448[.649][.000][.000][.000][.098][.012][.012][.000]

0.996-0.781[.435]

0.13118 -0.10503 0.39612 0.06903 0.04826 0.07053 -0.02488 0.44674

0.999

東京
中部
北陸
関西
中国

[.447][.003][.000][.005][.000][.005][.021][.000]

0.267[.790]

0.75692 -0.15385 0.37949 0.07743 0.04649 0.05172 -0.02123 0.39633[.021][.005][.000][.022][.002][.068][.183][.001]

0.996-0.189[.850]

1.64525 -0.25447 0.34335 0.07470 0.02512 0.10417 -0.03626 0.28431

0.986-1.1170.64188 -0.10001 0.48696 0.11808 0.06296 0.04253 -0.03736 0.20813[.008][.041][.000][.000][.000][.048][.004][.089]

0.996-0.227[.820]

0.95591 -0.26410 0.29245 0.16015 0.02364 0.06738 -0.05177 0.47152

0.985-1.389[.003][.025][.000][.000][.000][.000][.025][.001][.012][.160][.028][.092][.051][.022][.020][.264][.000][.165]

四国

1.64683 -0.30033 0.33273 0.22593 0.03047 0.04951 -0.04421 0.26978[.003][.000][.000][.000][.117][.266][.038][.056]

0.980

0.292
[.770]

九州

0.68918 -0.22854 0.47181 0.13176 0.02583 0.04767 -0.04323 0.37057[.008][.000][.000][.003][.045][.071][.013][.002]

0.996

0.402
[.688]

注: 括弧内は p 値を表す。

54

電力需要関数の地域別推定

0.8
区間推定(長期)区間推定(短期)
点推定
0.01
0.1
Matsukawa et al. (1993)=0.63

0.7

0.6

0.5

0.4

0.3

0.2

0.1

0.0
北海道

東北

東京

中部

北陸

関西

中国

四国

九州

全国平均

-0.1

注: 区間推定の信頼係数は 95%。全国平均は 9 地域の電力需要量をウェイトとする加重平均である。
図 1 価格弾力性の推定値

はなく、暖房度日については、北海道と四国にル化が必要であろう。

おいて有意ではない以外は、これらの気候に関コイック・ラグとしての 1 期ラグ付き従属変するコントロール変数の係数は有意で、理論的数は、すべての地域で有意に正であり、かつ 1に期待される正の符号が得られている。有意でよりも小さい値であるので、動学的調整メカニなかったもののうち、北海道の暖房度日についズムとして適当であると言える。この推定されては、この地域での暖房目的のエネルギー利用た 係 数 は 、 時 間 の 経 過 と と も に δˆi か ら 、はその多くを灯油等の石油系の燃料に依存してδˆi2 , δˆi3 ," というように、電力需要に対してよりいるためであろう。

小さな影響しか与えなくなる。ある時点より s

小売自由化ダミーは、中部を除く全ての地域

年前のラグ付き従属変数の影響の大きさを表す

で有意かつ、符号は負である。すなわち、小売

係数 δˆis は、ほぼ 4 年を経過した時点でどの地域自由化によって、既存事業者である 9 電力に対においても 5%以下となる。これを目安にする

する需要が減少したことが示唆される。ただし、と、本稿でいう長期の価格弾力性とは、4 年程

この結果の解釈には一定の留保が必要である。

度の時間の経過を考慮した場合の価格弾力性で既存事業者から新規参入者へ需要家がシフトすあると考えればよいということになる。

る動機は、価格等の供給条件の有利さに依存するはずである。しかしながら、ここではそうした詳細には一切立ち入っていない。小売自由化の影響に注目したい場合には、より詳細なモデ

社会経済研究 №56 2008.2

3.2

電力需要の価格弾力性についての考察

55

合には、価格弾力性の値を 0.1 とする仮定はある程度の妥当性があると言える。実際、各地域

これまで、電力需要は非常に非弾力的であるの電力需要量の標本平均をウェイトとして価格という考えが電力市場を分析する人々の間で半弾力性の 95%信頼区間の全国平均を計算する

ば常識とされてきた。そのため、電力市場に関と、短期で 0.077–0.251 となり、0.1 以下となするこれまでの分析の中では、電力需要の価格る可能性を捨てきれない(なお、長期では弾力性として 0.1 や 0.01、あるいはゼロといっ

0.138–0.408 であり 0.1 を含まない)。

た非常に低い値を先験的に仮定することが多か

その一方で、地域ごとの電力市場の特徴に注ったが、こうした仮定の妥当性について実証的目しながら分析をする場合には、東京や中部、に吟味されることはなかった。電気は発電と消関西以外の地域において価格弾力性の値を 0.1

費を同時同量に行うという特性をもつ特殊な財と仮定することは問題があると言える。また、である。電力会社はミリ秒単位で変化する需要

0.1 よりさらに小さい値を先験的に仮定するこに対応して過不足なく供給するという義務を負との妥当性についても、結論は否定的なものにう以上、その実務的感覚として需要が価格に反なる。すなわち、価格弾力性が 0.01 以下となる

応しないと考えることは理解できなくもない。

確率は、最も高い関西でも 3%程度となっておしかしながら、電圧や周波数の瞬時の調整といり、この値を仮定する根拠は見当たらない。まった電気工学的な観点からの議論ならばともか

してや、ゼロという仮定が妥当性をもつ確率は、

く、ある程度の時間の経過を前提としたうえで

表 2 の推定結果のなかで電力価格の係数の t 検

規制改革が電力市場に与える影響を議論する場

定結果が示すようにほぼ 0%である。

合にも、こうした実務的感覚に依拠した先験的な仮定が妥当であるという保証はない。そこで、

４．結語

これまでの推定結果を用いて、こうした先験的仮定の妥当性について考察する。

日本の電力市場における規制改革について議図 1 に、本研究で推定された価格弾力性の点論する際には、欧米における研究成果や導入事

推定値と、その信頼区間(信頼係数 95%)を示し

例を根拠とすることが多い。ただし、欧米でのた。この図には、これまで議論してきた先験的研究成果は当然のように欧米の電力市場を前提な仮定である 0.1 および 0.01 と、Matsukawa etとしているため、その経験をそのまま日本の場

al. (1993)による推定値(0.63)も描き込まれてい合に当てはめる際には慎重さが必要である。本る。これによると、価格弾力性の推定値そのも来であれば、日本の電力市場を特徴づける地理のが比較的低い地域である東京と関西では、価的・制度的条件を考慮した分析が要請されるも格弾力性が 0.1 以下となる確率は 50%近くある。

のの、現時点では、そうしたものはまだ十分とまた中部でもその確率は 14%程度あり、価格弾は言えない。従来は、最も重要な要素の 1 つで力性が 0.1 以下となる可能性がないとは言えなある需要の価格弾力性のような係数でさえ実証い。その一方で、それら以外の 6 地域では、価的に推定されることは極めてまれであり、その格弾力性が 0.1 以下となる可能性は無視できる代わりとして先験的に非弾力的な価格弾力性がほど小さく、最もその確率が高い北陸でもせい仮定されることが多かった。そこで、本稿は価ぜい 0.6%である。したがって、東京、中部、お格弾力性を推定するべく、電力需要関数の地域

よび関西の 3 地域における発受電量が日本全体

別推定を行った。その結果、地域別の価格弾力の発受電量の約 3 分の 2 を占めることを考える

性は、短期では 0.100 から 0.300 の間、長期でと、電力市場を日本全体で集計して分析する場

は 0.126 から 0.552 の間にあり、また都市部よ56

電力需要関数の地域別推定

りも地方部の方が相対的に高い傾向があることがわかった。この推定結果は、これまで先験的に仮定されてきた需要の価格弾力性の値については、日本全体を集計して考える場合には 0.1という仮定であれば一定の妥当性はあるものの、地域別の分析のためにはその妥当性に問題があること、また 0.01 やゼロを価格弾力性として用いるという仮定が妥当性をもつ可能性は低いことを示唆する。もちろん、本研究で用いたデー
タは年次データであるから、われわれが結論づけることができるのは、あくまでもこの種のデータと整合的な電力市場に関するものに限定される。第 1 節で言及した夏期のピーク時間帯の
1 時間のような市場分析のためにここで推定した弾力性を用いることに意味があるかは明らかではなく、その意味で留保は必要である。
本稿では産業用と商業用のいわゆる「電力」
需要のみを分析対象としてきたが、ここでは分析対象としなかった家庭用の需要についても、同様の分析を進める必要があるであろう。また、本稿の推定結果は地域別の電力需要関数としては概ね合理的であるが、電力市場における供給側の要因を考慮していない点で、将来的な研究の拡張の際には注意が必要である。本稿における推定では、観測期間のほとんどが規制改革以前の料金規制の時期にあたるために、小売自由化期間についてダミー変数を用いてその影響を吸収するだけで、電力価格の内生性を深く吟味していない。しかし、今後の自由化の進展にともなって価格規制がより大きく緩和されるようになれば、需要要因だけでなく供給要因も考慮
した連立方程式体系を前提とした推定も検討する必要が出てくるであろう。
参考文献
Anderson, K. P. (1971) Toward econometricestimation of industrial energy demand: Anexperimental application to the primary metals
industry, RAND Report R–719–NSF, the RAND
Corporation, Santa Monica.

Averch, H., & Johnson, L. (1962) Behavior of thefirm under regulatory constraint, American
Economic Review 52 (5), 1052–1069.
Fisher, F. M., & Kaysen, C. (1962) A Study in

Econometrics: The Demand for Electricity in the
United States. North-Holland, Amsterdam.
Hattori, T. (2003) A simulation analysis of thepotential for market power in the westernsegment of the prospective Japanese electricity
market.
Paper
presented
at
Advanced
Workshop in Regulation and Competition, the16th Annual Western Conference, San Diego,
California.
Hisnanick, J. J., & Kyer, B. L. (1995) Assessing adisaggregated energy input: Using confidence
intervals around translog elasticity estimates,
Energy Economics 17 (2), 125–132.
Kamerschen, D. R., & Porter, D. V. (2004) The
demand for residential, industrial and total
electricity, 1973–1998, Energy Economics 26 (1),87–100.
Matsukawa, I., Madono, S., & Nakashima, T.
(1993) An empirical analysis of Ramsey pricing
in Japanese electric utilities, Journal of theJapanese and Industrial Economies 7 (3),256–276.
Mount, T. D., Chapman, L. D., & Tyrrell, T. J.
(1973) Electricity demand in the United States:An
econometricanalysis,
Report
ORNL–NSF–49,
Oak
Ridge
National
Laboratory, Oak Ridge.
Pindyck, R. S. (1979) Interfuel substitution andthe industrial demand for energy: Aninternational comparison, Review of Economics
and Statistics 61 (2), 169–179.
Taylor, L. D. (1975) The demand for electricity: A
survey, Bell Journal of Economics 6 (1), 74–110.
金本良嗣, 蓮池勝人, 藤原徹 (2006) 『政策評価ミクロモデル』, 東洋経済新報社.
田中誠 (2007) 「電力市場における市場支配力のシ
ミュレーション分析」, 八田達夫, 田中誠 (編著)
『規制改革の経済分析—電力自由化のケース・ス
タディ—』, 日本経済新聞出版社, 第 3 章,
101–132.
内閣府 (2001) 「近年の規制改革の経済効果―利用者のメリットの分析(改訂試算)」, 政策効果分析レポ
ート No. 7, 6 月 29 日.
内閣府 (2007) 「規制改革の経済効果―利用者のメリットの分析(改訂試算)2007 年版」, 政策効果分析
レポート No. 22, 3 月 28 日.

社会経済研究 №56 2008.2

謝辞

57

付録 使用データ

本研究を進めるに当たり、高木真吾氏、(独)経済産業研究所と(財)電力中央研究所における研究会のメンバー、および、2 人の匿名査読者から有益な助言を得た。また、(独)経済産業研究所および文部科学省
科学研究費補助金(萌芽研究: 課題番号 18653023)より研究資金の援助を受けた。これらに対して深く感謝したい。もちろん、本稿についてあり得べき誤り
は、ひとえに筆者 2 名のみに帰せられるべきものである。

本稿で用いたデータとその出典を表 A.1 に示す。以下ではこれらのデータの作成方法の詳細について説明する。まず、電力関連のデータは
電気事業連合会ホームページの『電力統計情報』
より入手した。ただし、ここでの電力需要量とは、「電灯電力需要使用電力量」の「販売電力合計」から「電灯合計」を差し引いたものであり、「電力計」のデータとは一致しない。なぜ

あきやま
ほそえ

しゅういち
釧路公立大学 経済学部
のぶひろ
政策研究大学院大学 政策研究科

なら、自由化前には「電力需要」に区分されていた業務用・小口・大口電力という需要家の契約区分のうちの一部ないし全部が、小売自由化
によって次第に特定規模需要に区分されるようになったため、年度ごとに「電力需要」に区分される需要家の範囲が異なるためである。また、
電力価格とは、「収支総括表」中の「電力料」
を上記の電力需要量で除した平均価格である。
電力関連以外の地域別データのうち、経済活動の規模を表す地域内総生産については、9 つの電力会社の管区ごとに県内総生産を集計して作成している(表 A.2)。ただし、静岡県について
は、富士川を境に東京電力の管区となる地域と中部電力の管区となる地域の 2 つに分かれるので注意が必要である。販売電力量や人口、民営
総事業所数などといった指標は両地域の間でほぼ 1 対 2 の比率であるため、本稿では静岡県の県内総生産の値をこの割合で案分している。
冷房度日や暖房度日については、『エネルギー・経済統計要覧』から各地域の電力会社(一般
電気事業者)本社所在地における推計値を用いている(表 A.2)。なお、そこでの推計で用いられた冷房度日とは、24 度を超える日の平均気温と基準温度の 22 度との差を各年度で積算した値
であり、暖房度日とは、14 度を下回る日の平均気温と基準温度の 14 度との差を積算した値である。ただし、冷房度日については北海道など
でゼロとなる年度があるために対数の計算ができないことから、この値に 1 を加えた数値を用
いて対数値を計算している。本稿で用いた全て

58

電力需要関数の地域別推定の価格と金額のデータについては、国内企業物価指数の[総平均]を用いて実質化している。

表 A.1 データ系列と出典
データ系列
電力需要量
電灯電力需要使用電力量[販売電力合計]

単位 2/

出典

指数

筆者作成

1,000kWh 電気事業連合会『電力統計情報』

電灯電力需要使用電力量[電灯計]
電力価格

〃
指数

収支総括表[電力料]〃筆者作成

100 万円 電気事業連合会『電力統計情報』

小売自由化ダミー

ダミー

筆者作成: 1976–1999 年度=0, 2000–2003 年度=1

地域内総生産 1/

指数

筆者作成

100 万円 内閣府『県民経済計算年報』

県内総生産
国内企業物価指数[石油製品平均]

指数

国内企業物価指数[総平均]

日本銀行『物価指数年報』〃

都市別冷房度日

度日

都市別暖房度日〃〃
日本エネルギー経済研究所計量分析ユニット(編)『エネルギー・経済統計要覧』

1/

都道府県と電力会社の管区との対応は表 A.2 参照

2/

指数は 1995 年度を 100 としたもの。

〃

表 A.2 都道府県と電力会社(一般電気事業者)の管区との対応
地域

都道府県

本社所在地

北海道

北海道

札幌

東北

青森県,岩手県, 宮城県, 秋田県, 山形県, 福島県, 新潟県

仙台

東京

茨城県, 栃木県, 群馬県, 埼玉県, 千葉県, 東京都, 神奈川県,

東京中部

長野県, 岐阜県, 愛知県, 三重県, 静岡県(富士川以西)

北陸

富山県, 石川県, 福井県

富山

関西

滋賀県, 京都府, 大阪府, 兵庫県, 奈良県, 和歌山県

大阪
広島

山梨県, 静岡県(富士川以東)
名古屋

中国

鳥取県, 島根県, 岡山県, 広島県, 山口県

四国

徳島県, 香川県, 愛媛県, 高知県

高松

九州

福岡県, 佐賀県, 長崎県, 熊本県, 大分県, 宮崎県, 鹿児島県

福岡

注: 静岡県以外にも複数の電力会社の管区にまたがるものもあるが、ごく一部であるので無視した。

社会経済研究 №56 2008.3

59

英独仏大口需要家の電力供給者変更に関する実証分析
Empirical Analysis on Business Customers’ Switching Behavior of
Electricity Suppliers in the UK, Germany and France
キーワード：電力小売自由化、英独仏大口需要家、供給者変更動向、
消費者行動論、供給者変更行動モデル
後

藤

久

典

蟻

生

俊

夫

我が国における電力小売自由化範囲は 2000 年以降段階的に拡大し、2007 年には全面自由化導入の検討が電気事業分科会において再開された。これまでの自由化の評価においても全面自由化の検討においても、競争の進展を測る基準の 1 つとして需要家による供給者変更行動が注目される。本稿
では、供給者変更行動について、市場全体での動向を把握する指標を提案すると共に、需要家の変
更行動モデルを提案し実証分析を行う。実証分析では、我が国に先駆けて自由化を実施した英独仏
大口需要家を対象とした。まず変更動向の指標として、規制当局等で調査されてきた累積供給者変更
率と変更回数に加え、変更検討率と今後の変更意向を提案した。英独仏大口需要家に適用した結果、累積変更率では 3 国間に大きなギャップがあったが、検討率と変更意向では英独の間に大きな差は見られなかった。変更回数からは英国で継続的な変更が進んでいることが判明した。変更行動モデ
ルは、消費者行動に関する概念モデルを拡張し、過去と将来の 2 度の変更行動とその間のメカニズムについて仮説を提示し、実証分析のため構造方程式モデルで表現した。実証分析の結果、自由化への評価が鍵となり英国で継続的な変更が進む行動パターンが確認されたが、ドイツでは一時的な変更にとどまるパターンが見られた。フランスでは規制料金と併存する競争料金の高騰が変更を阻害している恐れがあることを示した。これらの行動パターンは競争状況のマクロ動向と整合的であり、提案したモデルの有効性を示す証左といえる。ここで提案した指標と行動モデルによる分析を国等が行う定期的な競争評価に組み込むことで、変更行動の理解が深まると期待される。
１．はじめに
２．英独仏大口電力小売市場の動向
３．英独仏大口需要家の供給者変更動向

１．はじめに

４．英独仏大口需要家の供給者変更行動の分析
５．おわりに

電力小売自由化は諸外国でも実施されてきたが、価格動向等と同様に供給者変更の動向につ我が国における電力小売の自由化範囲はいても異なる状況が観察される。この背景にあ2000 年 以 降 、 契 約 電 力 2000kW 以 上 か らる個々の需要家による変更行動も異なると推察

500kW 以上、50kW 以上と段階的に拡大してきされる。

た。2007 年には低圧需要家や家庭用需要家を対これまで供給者変更は主に 2 つの観点から議象とした全面自由化についての検討が電気事業論されてきた。1 つは市場全体での供給者変更

分科会において再開された。これまでの自由化の動向である。これは累積供給者変更率等に着の評価においても全面自由化の検討において目し（European Commission、2006a、2006b、も、競争の進展を測る基準の 1 つである需要家

OFGEM2006a、2006b）、供給者変更の活性化による供給者変更行動を理解することは重要での程度を評価している。もう 1 つは需要家の行ある。

動に着目したものである。ここでは、供給者変60

英独仏大口需要家の電力供給者変更に関する実証分析

更行動とその要因との関係が分析される（後２．英独仏大口電力小売市場の動向

藤・蟻生、2006 等）。前者は市場を分析単位とした集計レベル、マクロな視点であり、後者は2.1

自由化の実施状況

需要家を分析単位とした非集計レベル、ミクロな視点での分析である。

表 1 に英独仏の大口需要家を対象とした電力

これまで、前者の議論は主に規制当局等によ

小売自由化の概要を示す。英国では 1990 年よって自由化の成果を測るために行われてきた。

り段階的に自由化され、約 17 年が経過してい他方、後者は主に研究者によって需要家行動のる。ドイツとフランスにおいても 1990 年代後

要因を明らかにすることを目的として分析が行半に自由化され 10 年近くが経過しようとしてわれてきた。ただし、明らかになった要因とマいる。

クロな供給者変更動向との関係は必ずしも十分議論されてきたわけではない。この背景には、

2.2

電気料金

マクロな状況を説明するようにミクロな需要家
行動のモデルが構築されてこなかったことが理

電気料金は、表 1 と図 1 に示すように、近年

由としてあげられる。マクロな状況を説明する

英国とドイツで上昇傾向にある。特に英国ではことを目指して需要家による供給者変更行動に

EU15 ヵ国平均よりも急激な料金の高騰が見ら関するモデルを構築し分析することによって、れる。他方、フランスでは大きな変動はなく横供給者変更動向について理解が深まると期待さばいである。ただしフランスでは競争料金（市れる。

場料金）と規制料金が併存しており、これらを本稿では、需要家による供給者変更行動につ分けると、競争料金が規制料金よりも約 2 倍高

いて、マクロな視点から市場全体での動向を把い水準となっている（CRE、2006）。さらに一握すると共に、マクロな供給者変更動向を理解

度競争料金を選択すると規制料金に戻ることがする上で有益となる、ミクロな視点から需要家できない制度となっている1)の変更行動に関するモデルを提案し、実証分析を行う。実証分析に当たっては、我が国に先駆

2.3

市場シェア

けて自由化を実施した英独仏の 3 国を対象とする。詳しくは後述するが 3 国の競争状況は相違

市場シェアに関して、5%以上の市場シェア点も多く、分析結果の解釈において違いが明確（販売電力量ベース）を有する供給者数で確認となり有意義な考察を行うことができると期待

すると、英国では“BIG 6”と呼ばれる 6 社（RWE

される。また、対象とする需要家を 3 国で共通

npower 、 Scottish & Southern Energy 、して自由化の対象となっている大口需要家としScottish Power、British Gas (Centrica)、EDF

た。大口需要家に着目することで、我が国でもenergy、Powergen (E.ON UK)）、ドイツで 4

自由化対象となっている高圧以上の需要家の供社（RWE、E.ON、EnBW、Vattenfall Europe）、

給者変更行動について示唆を得られると期待さ

フ ラ ン ス で は EDF の 1 社 で あ る （ 表 1、れる。

European commission 2006a）。いずれの国でも寡占化が進展していると言えよう。

1) 現在は市場調整暫定規制料金が設定され，2 年間という期限付きで暫定的に価格高騰リスクを回避できる制度が導入された（酒井他, 2007）。

社会経済研究 №56 2008.3

61

表 1 英独仏大口需要家を対象とした電力小売自由化の概要
英国

ドイツ

フランス

小売自由化開始年月

1990 年 4 月

1998 年 4 月

1999 年 2 月

供給者数（2004 年）

32

940

166

市場シェア 5%以上の供

64（RWE、E.ON、EnBW、

1（EDF）

Vattenfall Europe）

給者数
累積供給者変更率（需要L: >50%

L: 20-50%

L: 20-50%

家件数ベース）

M: >50%

M:5-20%

M: <5%

価格動向（2006 年/2005 年、+38.6%+10.1%

0%

VAT 抜き）備考

契約電力 1M 以上の大口競争料金と規制料金が併から段階的に自由化導入。

存し、競争料金が高騰。

注：L：大規模需要家、M：中規模需要家。European commission (2006a、2006b)にもとづき作成。

る。また、OFGEM（2006a）では家庭用需要

0.14
EU15ヵ国ドイツ家を対象とし変更回数を調査している。これら

フランス

0.1

の指標によって供給者変更の継続性も把握する

0.08

ことが可能である。

0.06

2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000

1999

1998

1997

1996

し、変更動向を把握する上で不足する指標を抽1995の立場からこれらの指標の意味を理論的に解釈

0

1994

0.02

1993

マーケティング・サイエンスと消費者行動論

1992

0.04

1991

電気料金（€/kWh）

0.12

英国

出する。マーケティング・サイエンスではブラ

出典：Eurostat 各年統計

ンド選択、購買生起、購買量が購買行動を表す

注：モデル需要家の詳細 年間電気使用量 2,000MWh、変数として用いられる（岡太他、2004）。ブラ

最大需要 500kW、年間稼働率 4,000 時間

ンド選択には複数のブランドからどれを購買す

図 1 英独仏および EU15 ヵ国平均の産業用モデル需要

るか、ブランドをスイッチするかといった行動

家の電気料金の推移が含まれる。本稿で着目する供給者選択は、ブランドをスイッチするかしないかという意味で

３．英独仏大口需要家の供給者変更動向

この範疇に含まれる。
購買生起は、ある製品カテゴリーの購買のタ

3.1

先行研究

イミングとその頻度・間隔を含む。供給者変更の活性化を評価するという意味では、変更件数

1 章でも述べたように供給者変更動向は規制の推移や変更回数はこの範疇に入る。

当局によって自由化の成果を評価するために調

購買量は文字通り 1 回の購買において消費者査されてきた。EU 各国を対象として Europeanが購買する量である。供給者を変更しても電力

Commission（2006a）によって累積供給者変更

使用量や負荷パターンは変わらないと見なせる率が報告され、累積変更率が高い英国では、ため本稿では考慮しない。

OFGEM（2006a、2006b）が家庭用需要家の月以上は、顕在化した購買行動を表す変数であ

別供給者変更件数についても調査、報告しているが、消費者行動論においては潜在的な行動も

62

英独仏大口需要家の電力供給者変更に関する実証分析

取り扱われる。消費者行動モデルのうち行動をに加えて、潜在的な変更を表す変更検討率と今説 明 す る た め の モ デ ル で あ る 拡 張 Fishbein

後の動向を予想するための供給者変更意向とすmodel（Ryan and Bonfield、1975）において、る。

購買に影響する要因として意図が想定されていこれらの指標の意味は以下のように解釈できる。ただし意図が形成されても必ずしも行動にる。累積供給者変更率は市場全体の活性化の程結びつかない場合も指摘されている（清水、度、他方変更回数は個々の需要家の活性化の程

1999）。

度である。言い換えれば前者は活性化の幅、後以上の理論的考察から従来の指標だけでは供者は活性化の深さといえよう。

給者変更動向を理解するには十分ではないこと

変更検討率は潜在的な変更希望を表し、実際がわかる。例えば、顕在化した供給者変更率がの行動との間にギャップがないかを確認する。

小さい場合でも、潜在的には変更希望を有する

また変更検討率は競争の尺度ともなりうる。潜

需要家が多かったにもかかわらず実際の変更に在的な新規参入の可能性により既存事業者が競結びつかなかっただけかもしれない。また、変争圧力を受けるというコンテスタブル市場の議

更率、すなわち全体の需要家の中で 1 度でも変論があるが、需要家がよりよい条件を提示する

更したことのある需要家の割合は小さいが、少供給者にすぐに変更するには常時変更を検討し数の需要家が何度も継続的に供給者を変更してていなければ難しい。変更検討率の低い市場でいる可能性もある。このような場合、たとえ少はそれが実現されず、自由な参入を認めても既数であっても流動的な需要家を対象とした顧客

存事業者が競争圧力を受ける可能性は小さいと獲得競争が進展する可能性もあり、その結果サ考えられる。

ービス水準が向上することも期待できる。このサービス水準の向上によって、それまで実際の変更意向は今後の動向を把握するために調査する。

変更行動をとっていなかった需要家の中で潜在的には変更をしたいと考えていた需要家が変更

3.3

英独仏大口需要家の供給者変更動向調査

行動を開始するかもしれない。こういった状況
は累積供給者変更率だけを計測するだけでは把

英独仏の大口需要家を対象に前節の 4 つの指握できない。しかし、変更回数については英国標に関する調査結果を示し、3 国の供給者変更の一般家庭以外では調査されておらず、潜在的動向を考察する。

な変更希望に至っては全く調査されていない。
さらに将来に目を向けると、これまで変更率が(1) 過去の供給者変更率高かった英国において今後もこの傾向が継続す

過去の累積供給者変更率は英国で 50%超、ドるのか、反対に変更率が低かったドイツやフラ

イツでは大規模需要家で 20～50%、中規模需要

ンスでは今後変更が活発になる可能性はないの家で 5～20%、フランスでは大規模需要家で 20

か、といった点も重要な視点ではあるが明らか～50%、中規模需要家で 5%未満となっているではない。

（表 1、European commission、2006a、2006b）。
同様のデータを本稿で独自に調査（表 2）を行

3.2

供給者変更動向指標

い、図 2 に示すように公表データと整合的な結果が得られた。

前節の問題点を踏まえ、供給者変更に関する第 1 章では英独仏 3 国とも寡占化が進展して

4 つの指標を提案する。具体的には、これまでいる様子が確認されたが、その背景にある供給も調査されてきた累積供給者変更率と変更回数

者変更行動は必ずしも一様ではない。英国では

社会経済研究 №56 2008.3

表 2 英独仏需要家調査の概要
調査時期：2006 年 11 月
調査地域：英国、ドイツ、フランス
調査対象：事業所
回 答 者：電力使用実態を把握する総務部長など
調査内容：電力自由化の認識、電力供給者・サービスの満足度、電力供給者の選択基準、停
電影響など

63

100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

変更
変更検討

英国

調査方法：電話調査（Random Digit Dialing）
調査実施主体：（財）電力中央研究所

ドイツ

フランス

図 2 英独仏大口需要家の供給者変更率と変更検討率

回 収 数：各国 600s
注：併せて一般家庭を対象とした調査も実施（蟻生・後藤 2007、後藤・蟻生 2007）。

活発な供給者変更と共に寡占化が進んでいるといえるが、ドイツやフランスの中規模需要家は英国ほど活発に供給者を変更しない。特にドイ

100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

4回以上
3回
2回
1回
変更なし

ツでは、M&A 等で寡占化が進展していると捉えることができる（矢島他、2005）。
全体

変更経験有

図 3 英独仏大口需要家の供給者変更回数(2) 供給者変更の潜在性
供給者変更の潜在性を明らかにするために、過去の供給者変更検討率について調査した結果

需要家の割合は、変更経験がある需要家に限れを図 2 に示す。

ば約 59%であるが、全体では約 20%に過ぎな検討率は変更率とは異なり、ドイツが約 85%い。フランスではさらに少なく、変更経験のあと最も高い率を示した。次いで英国も 80%超とる需要家で約 33%、全体ではわずか 2.6%であ多くの需要家が変更を検討している。フランスる。

では約 30%が変更を検討している。検討率と変このことから、変更率の高い英国は変更の継更率の乖離に着目すると、英国ではそのギャッ続性も高いことがわかった。フランスにおけるプは小さいが、ドイツやフランスでは大きな乖

変更継続性は相対的に低く、ドイツは中程度と離が確認された。したがって、変更率だけを見言えよう。

て競争活性化の程度を判断するのではなく、検討率も考慮することで競争活性化の潜在的可能性も把握することができる。

(4) 将来の供給者変更の可能性
将来の供給者変更意向を調査した結果を図 4に示す。「すぐに変更する」需要家はドイツが(3) 供給者変更の継続性

最も多く 20%弱存在するが、「すすんで検討し過去の供給者変更の回数を調査した結果を図たい」と合わせると英国の方が高い割合（50%3 に示す。英国では全体で約 48%、変更経験が強）を示す。「たぶん検討しない」もしくは「電ある需要家に限ると約 65%の需要家が 2 回以上力供給者を変更しない」と回答した需要家は英変更している。ドイツで 2 回以上変更している国・ドイツともに 10%未満と低い。他方、フラ64

英独仏大口需要家の電力供給者変更に関する実証分析

100%
90%
80%
70%
60%

すぐに変更する
すすんで検討した
い
提案があれば検討

50%
40%
30%
20%
10%
0%

たぶん変更しない
電力供給者を変更しない

４．英独仏大口需要家の供給者変更行動の分析
3 章において、英独仏で供給者変更の継続性
や実際の変更率と検討率の間にギャップの大きさに相違が見られた。本章では、変更行動に関するモデルを構築し、このモデルにもとづき上記のようなマクロな市場全体の変更動向の違い

英国

ドイツ

フランス

図 4 英独仏大口需要家の供給者変更意向

ンスでは「すぐに変更する」「すすんで検討したい」を合わせても 5%に満たず、反対に「たを裏付けるような変更行動パターンが存在するかを検証する。
4.1

電力需要家の供給者変更行動に関するモデル

ぶん検討しない」「電力供給者を変更しない」という低い変更意向を有する需要家が 30%を

(1) 先行研究超える。したがって、フランスが最も供給者変電力需要家の供給者変更に関する先行研究で更意向が低いと言えるが、この背景には上述しは、スイッチング・コストやロイヤルティのよた規制料金と併存する競争料金の高騰が一因と

うに特定の供給者にロックインするような要因推察される。

が注目されている（Lewis et al.、2004、後藤・
蟻生、2006）。このような論点は、ガスや通信

3.4

小括

などエネルギー産業やネットワーク産業における供給者変更において、ネットワーク外部性等

供給者変更動向を 4 つの指標を組み合わせての要因によってスイッチング・コストが生じる

把握することにより、累積供給者変更率や変更ような財に関して議論されてきた（Giulietti et

回数といった顕在化した行動だけでは把握でき

al.、2003、2005、田中他、2005、依田、2007、

ない潜在的な需要家の変更行動についても理解

依田・坂平、2006 等）。マーケティングの分野

できることがわかった。例えば、ドイツは英国においても顧客ロイヤルティ構築の観点から研よりも累積供給者変更率では低いが、潜在的な究されてきた（Reichheld、2003、嶋口・内田、

変更検討率では英国を上回り、今後の変更意向

2004 等）。双方の視点を兼ねた研究も進められでも英国より必ずしも低いとはいえないことがている（Jones et al.、2002、Kim et al.、2004）。

明らかとなった。変更回数では英国の方が継続

供給者変更行動に関するこれまでの実証研究的な変更が行われており、ドイツでは意識レベ

は、計量経済学、マーケティング・サイエンス、

ルでは変更したいと考えていても、実際の行動

そして消費者行動論を基礎としたアプローチにに結びつかない何らかの阻害要因の存在が予想

大別できる。

される。

Giulietti et al.（2003、2005）は、計量経済学のアプローチにもとづき、変更経験の有無を目的変数、スイッチング・コスト等の要因を説
明変数として離散選択モデルにより、ガス供給
者変更に関して分析している。ただし、このアプローチは過去の 1 回の変更行動を対象として

社会経済研究 №56 2008.3

65

おり、その行動が今後の行動にどのような影響

価すなわち満足が形成され、次回の購買に影響を与えるか、その間のメカニズムはどのようなすると考えられている（Solomon、2006、清水、

ものかについて洞察は与えない。

1999）。また、継続的に同一のブランドを選択

マーケティング・サイエンスの分野においてする要因としてロイヤルティやコミットメン

は、計量経済学と同様の離散選択モデルに加え、ト、もしくはスイッチング・コストといった要

過去の購買行動等を要因として行動履歴データ

因が考慮される（青木、2004）。さらに、消費を用いた反復購買に関するモデルが開発されて者が購買を決定する前の段階では、商品自体へきた（岡太他、2004）。このアプローチは、スの態度に加えて、購買時の状況要因も購買に対ーパーマーケットやコンビニエンスストア等のする意図を介して実際の購買行動に影響を与え小売店における購買のように購買頻度が多く、ると言われている（Solomon、2006、清水、

スキャン・パネル・データが得られる財につい1999）。さらに、この態度形成や行動の前提とては適用可能だが（阿部・近藤、2005）、電力

して、ニーズや動機付け度合いの強さを表す関のように契約期間が存在し、変更頻度が多くな与が存在すると考える（清水、1999）。

い財については適用が難しい。

これらを踏まえると、供給者変更意向を変更

消費者行動論では、包括的な消費者行動に関に対する意図と見なし、その主な要因として、する概念モデルが提示されているものの、実証現供給者に依存する要因、需要家固有の要因、研究はモデルの一部分を対象に行われており、状況依存要因の 3 つが挙げられる（蟻生・後藤、全体を包含する実証分析に耐えうるモデルやそ2007、後藤・蟻生、2006、2007、Goto and Ariu、れを活用した実証分析事例が十分であるとは言2007）。現供給者に依存する要因としてはコミ

い難い（清水、1999）。また、1 回の購買行動

ットメント、需要家固有の要因としては自由化を対象としたモデルであり、反復購買を対象とに対する関与（以下、自由化関与）、供給者選した概念モデル、実証分析に適用する方法論は択時の状況依存要因としては自由化に対する大確立されていない（清水、1999）。しかし上記

口需要家の主観的評価（以下、自由化評価）とのような問題は残されているものの、3 つのアする。

プローチでは行動に影響する変数が最も詳細に想定されている。

また、この 3 要因間の関係について検討する。
まず、自由化関与はその定義から自由化に対するニーズの高さや供給者選択への動機付けの強(2) 仮説設定さを意味するため、時間に対して不変と見なす。

2 章において、供給者変更のマクロな動向と自由化関与が高い需要家は、競争状況をよく理しては過去の変更率や今後の変更意向と共に、解するはずであり、自由化への評価が定まって

変更継続性が英独仏 3 国で異なっていることがくるだろう。したがって自由化関与は自由化評わかった。この違いを理解するためには、2 時価に影響するといえる。ただし評価を高めるか点の行動とその間のメカニズムを解明すること低めるかについては競争状況に依存する。

が重要である。本項では、過去の供給者変更経コミットメントは現供給者への好意的な態度

験の有無と今後の変更意向を 2 時点の行動と意であるため、自由化への関与から影響を受ける図と見なし、この間のメカニズムに関して、消ことはないと考える。また、自由化によって競費者行動論にもとづき仮説を想定する。

争が導入された中でのサービス品質の向上は自まずこれらの行動に影響を与える要因とその間のメカニズムを検討する。
消費者行動論では、過去の選択の後、事後評

由化の恩恵であると考える需要家が存在するかもしれない。この意味では高いコミットメントを有する需要家は肯定的な自由化評価を有する

66

英独仏大口需要家の電力供給者変更に関する実証分析といえよう。
次に過去の変更行動の結果、上記の要因に対して影響を与える経路を想定する。

述の通り時間に対して不変と見なせるため外生変数としている。供給者変更検討と供給者変更
経験は自由化関与から影響を受けるが、これら上述した 3 要因のうち、コミットメントと自は 2 値変数であるため外生変数とし相関関係を

由化評価は過去の供給者選択後の異なる 2 種類

想定している。なお、このパス・ダイアグラムの事後評価でもある。したがって、過去の選択

は、事前に識別可能なモデルであることを確認

行動から影響を受ける可能性がある。具体的にしている。

は、期待通りの価格やサービスを享受できたと判断した家庭は高いコミットメントを示し、反

4.2

英独仏大口需要家を対象とした実証分析

対に期待を下回った場合、コミットメントは低下するだろう。また、供給者のサービス水準に

本稿では、行動パターン、すなわち、SEM に関わらず、供給者選択自体に自由化の価値を見おける共分散構造（パス係数および相関係数）

いだしているならば、供給者を変更したことがの違いに着目するため、3 国別に分析を行った。

自由化評価を高める傾向が確認されるはずであ

データは表 2 に示す調査によって得た（単純集る。

計結果は蟻生・後藤、2007 を参照のこと）。

さらに、過去の行動と意図、そして自由化関分析の結果得られた適合度指標を表 4 に示与との間の関係を検討する。上述のように行動す。英仏に関してはモデルのデータへの当てはは意図から影響を受け、意図は態度と状況依存

まりはよく考察に値するものと判断できる。ド要因から形成される。さらに、関与は情報処理イツに関しては、CFI、RMSEA とも考察に値過程に影響し間接的に意図や行動に影響するだ

しない訳ではないがわずかに適合度が低い。たろう。

だし、比較のため 3 国で同じモデルを想定していることから有意でないパスも許容しているた(3) 検証用統計モデル

め、適合度がわずかに低くなったと考えられる。

上述した仮説は、複数段階にわたる複雑な消ドイツ単独で適合度が最適となるようなモデル

費者行動の過程を表現したものであり、直接観も構築できるが、ここでは比較のために 3 国同測することが難しい概念を含んでいる。そこで、じモデルを採用し結果を考察する。

検証するための統計分析手法として、複雑な因果関係や直接観測困難な概念を定量化すること

外生変数間の相関係数を表 5 に、パス係数を
表 6 に示す。

に長けている構造方程式モデリング

e

e

e

e

（Structural Equation Modeling : SEM、豊田、

電気料金の現状・推移を確認

他供給者の料金水準を調査・確認

供給者変更に関する情報収集供給者を変更する方法を確認

1998）を使用した。清水（1999）も包括的な消自由化関与

費者行動モデルの妥当性の検証が今後の課題とした上で、構造方程式モデリングの有効性を指摘している。
SEM で用いられるパス・ダイアグラムの表
現方式に従い、前項で想定した仮説を図 5 のよ
うに表現した。変数については表 3 に整理する。

P3
C2
P9

C1

e
供給者
変更検討

P8

P2

供給者
変更意向

自由化評価
P7

C3

P6
P1

e
供給者
変更経験

P5
コミットメントP4

これらの変数のうち、自由化関与とコミットメ

価格
満足度

顧客サービス
満足度

供給信頼度
満足度

企業イメージ
満足度

ントは潜在変数として、図 5、表 3 に示す観測

e

e

e

e

変数によって規定した。また、自由化関与は上

図 5 供給者変更行動モデルe社会経済研究 №56 2008.367

表 3 変数にあり、変更を検討すれば大きな確率で実際の

変数

計測方法

変更に至るといえる。他方、ドイツ・フランス

供給者変更意向5 件法図 4 において意向の高いカ

では英国よりも変更行動に対する関与の影響がテゴリから順に 5、4、3、2、1 と点

大きく、さらに変更を検討しても必ずしも実際数化。

の変更にまでつながるとは限らない。つまり、満足度（コミッ 価格、顧客サービス、供給信頼度、変更検討によって他の供給者の価格やサービストメントを規定 企業イメージに関する 5 段階評価。

水準を把握し中にはよりよいサービスを提供す

とても満足=5、やや満足=4、3=どる可能性があっても、実際の変更に至るには、

ちらともいえない、2=やや不満、1=そういった供給者側の要因に加え、需要家自身

とても不満。

の関与の高さも決め手となる。

する観測変数）

自由化評価

自由化に対して 5 段階評価。プラス
からマイナスまで順に 5、4、3、2、次にパス係数について、共通点と相違点に注目しながら結果を示す。
まず共通点から確認していく。供給者変更意

1 と点数化。
自由化対応（自 自由化に関する一般家庭の情報収向に対して自由化関与とコミットメントは仮説

由化関与を規定 集頻度。週に数回=4、月に数回=3、の通りそれぞれ正、負の影響を及ぼすことを確する観測変数）

年に数回=2、変化なし=1。

認した。スイッチング・コストとロイヤルティ

供給者変更経験過去に供給者を変更した経験の有の双方が供給者変更意向を形成していることが無。経験有=1、無=0。図 2 を参照。

示された。

供給者変更意向

過去に供給者の変更を検討した経次に相違点を確認する。供給者変更意向に対験の有無。検討有=1、無=0。図 2

する自由化評価の影響について、英国では仮説を参照。

通り正の影響を確認したが、ドイツ・フランス
では有意な関係は確認できなかった。自由化に肯定的であることと供給者変更に積極的である

表 4 適合度指標
英国

ドイツ

フランス

ことは別問題であり、自由化によって得られた

CFI

0.98

0.917

0.952

供給者選択権に意義を見いだしていないことが

RMSEA

0.04

0.069

0.051

伺える。また、自由化評価に対する自由化関与

注：CFI=Comparative Fit Index
RMSEA=Root Mean Square Error of Approximationの影響は、英国・ドイツでは有意な関係は見られなかったが、フランスでは負の関係が確認された。これにはフランスにおいて競争料金が規まず相関係数に関してはいずれも正の相関が制料金の 2 倍程度に高騰しているという事情が確認された。ただしその大きさには 3 国間で違反映されたものと理解できるだろう。すなわち、

いがある。英国では、供給者変更経験と変更検自由化への関与が高い需要家は競争料金高騰の討との相関係数が大きいが、ドイツ・フランス

状況をよく認知しているために、自由化に否定

では英国ほど大きくない。一方、自由化関与と的な評価を下すようになっている。また、コミ変更経験、検討との間の相関係数については、ットメントの影響について英国・ドイツでは正

英国で小さく、ドイツ・フランスで大きな値がの影響が確認されたが、フランスでは負の影響確認された。この違いは、行動に対する関与のが見られた。この違いは、表 1、図 2 で示した影響の違いによってもたらされたと解釈できようにフランスでは変更経験が少ないことかる。すなわち、英国では関与が高い需要家だけら、コミットメントが高い需要家にとって EDF

でなく低い需要家も供給者変更行動に至る傾向のサービスへの高評価は、EDF 自体に対するコ

68

英独仏大口需要家の電力供給者変更に関する実証分析

表 5 相関係数
英国

ドイツ

フランス

相関係数

p値

相関係数

p値

相関係数

p値

自由化関与

供給者変更経験

0.17

<0.01

0.27

<0.01

0.27

<0.01

自由化関与

供給者変更検討

0.21

<0.01

0.35

<0.01

0.52

<0.01

供給者変更経験供給者変更検討

0.71

<0.01

0.28

<0.01

0.35

<0.01

表 6 パス係数
目的変数

供給者変更意向

自由化評価

コミットメント

説明変数

英国

ドイツ

フランス

標準化係数

p値

標準化係数

p値

標準化係数

p値

自由化評価

0.11

0.01

0.04

0.4

0.06

0.14

自由化関与

0.12

<0.01

0.32

<0.01

0.3

<0.01

コミットメント

-0.24

<0.01

-0.26

<0.01

-0.21

<0.01

自由化関与

0.02

0.59

0

0.95

-0.12

0.03

コミットメント

0.22

<0.01

0.3

<0.01

-0.1

0.04

供給者変更経験

0.17

<0.01

0.2

<0.01

0.03

0.42

供給者変更検討

-0.05

0.42

0.06

0.2

-0.08

0.11

供給者変更経験

0.08

0.26

-0.03

0.6

0.07

0.17

供給者変更検討

-0.08

0.22

-0.05

0.31

-0.09

0.08

注：網掛けのセルは有意水準 10%（p<0.1）であるパスを表す。

ミットメントであり、自由化の成果とは認識しの変更に至り、コミットメントは形成されないていないと考えられる。さらに、供給者変更経が自由化評価は向上する。自由化評価は次回の験がある場合、英国とドイツでは自由化評価が供給者変更意向を高めるため、供給者変更に関向上するのに対し、フランスではこの効果は確して正のフィードバックが働き、供給者変更が認されない。これも、競争料金が高騰している

継続的に進行する行動パターンが存在していために、変更したことが逆に自由化を否定するる。3 章で述べたような英国の継続的な供給者方向へと需要家の評価を変えてしまっている。

変更は、このような需要家の行動パターンによ

最後にコミットメントに対する供給者変更検って説明することができる。

討の影響がフランスにおいてのみ 10%の水準

ドイツでも英国と同様に変更によって自由化ではあるが有意な負の影響が確認できる。フラ

評価が向上するものの、英国と違い自由化評価

ンスでは変更を検討しているような需要家はコミ

は供給者変更意向に結びつかない。したがって、

ットメントが低いことを表しているといえよう。

変更した場合一時的には自由化を肯定的に評価するようになるものの、継続的な変更につなが

4.3

考察

る可能性は英国より小さいことが予想される。
また、実際の変更に至るには変更を検討するだ

分析結果にもとづき英独仏 3 国の大口需要家の供給者変更パターンを要約する。

けでなく、本来需要家の持つ関与も重要な役割を果たしていた。このことから、ドイツの大口

英国では、変更意向の高さを変更検討に置き需要家は供給者の変更に高い便益を求めている

換えれば、変更意向が高い需要家の多くが実際

か、需要家のニーズに見合うだけのサービスを社会経済研究 №56 2008.3

69

提供する供給者が存在していないことが考えら

加えて、変更検討率と変更意向を提案した。英れる。この背景には、供給者変更の受け皿にな

独仏大口需要家に適用した結果、顕在化した累るような大手事業者が E.ON、RWE、EnBW、積変更率では英国とドイツ、フランスとの間にVattenfall Europe の 4 社だけであり、需要家

大きなギャップがあったものの、変更検討率と獲得のためのマーケティング面での競争より、変更意向では英国とドイツの間に明確な差は見M&A による規模拡大が志向されてきたことがられなかった。また、変更回数については、英あげられる（矢島他、2005）。このような競争国で継続的な変更が進んでいることが判明した。

状況が寡占をもたらしサービス水準の向上を阻

変更行動モデルは、消費者行動に関する概念

み、需要家の行動を間接的に阻害している可能モデルを拡張し、2 度の変更行動とその間のメ性も否定できない。分析結果から推察される行

カニズムについて仮説を提示し、実証分析がで動パターンは、3 章で述べたドイツの供給者変きるよう構造方程式モデルによって表現した。

更回数が低い状況を説明できるものであるとい

英独仏大口需要家を対象に行った実証分析の結えよう。

果、自由化評価が鍵となって英国では継続的なフランスでは、供給者を変更しても自由化の変更が進む行動パターンが確認されたが、ドイ評価は高まらず、また本来関与が高い需要家もツでは一時的な変更にとどまるパターンが見ら自由化を否定的に評価する傾向が確認された。

れた。フランスでは、規制料金と併存する競争

上述したように競争料金が規制料金よりも高騰

料金の高騰が変更行動を阻害している恐れがあしていることがその一因と考えられる。逆に言ることを示した。これらの行動パターンは、供

えば、フランスのような料金制度は需要家の自給者変更や価格のマクロ動向と整合的な結果で由化への評価を悪化させることとなる。また、あり、提案したモデルの有効性を示す証左といドイツ同様自由化評価が供給者変更に結びつかえよう。

ないことは、需要家が供給者選択権の意義を見いだしていないと推察される。

供給者変更に関する指標と需要家行動モデル
による実証分析は質問紙調査による需要家単位

我が国の小売部分自由化の評価や全面自由化のデータを必要とする。そのため、提案した指の検討に当たっては、フランスのような料金制度

標とモデルを活用するには、実施コスト等を考が供給者変更を阻害する可能性を考慮したり、供慮すると国等が実施する需要家の意識調査にお給者変更が継続的に行われる上で鍵となる、供いてこれらのデータを定期的に収集し、変更動給者選択権を行使する意義を需要家が認めてい向指標の算出や行動モデルによる分析を行うこるかについて検討したりする必要があろう。

とが適切であろう。これにより、供給者変更の動向を市場シェアだけでなく、その背景にある

５．おわりに

変更行動の潜在性や継続性等を加え多面的に評価することが可能となる。さらに、競争状況が本稿では、電力需要家による供給者変更に着変更行動に与える影響や競争状況の変化に伴う目し、その変更動向を評価する指標を提案し英行動パターンの変化等、市場全体を対象とした

独仏大口需要家を対象に適用し、3 国の変更動

マクロな動向の背景にある需要家単位のミクロ向について考察した。また、変更行動モデルをな行動パターンも含めて理解できるようになる。

構築し、英独仏大口需要家に適用し実証分析を
行った。

謝辞

変更動向指標については、既に規制当局等で用いられている累積供給者変更率と変更回数に

本稿の作成に際して、本誌匿名査読者 2 名の

70

英独仏大口需要家の電力供給者変更に関する実証分析

方から、貴重なコメントをいただきました。こ
こに記して感謝の意を表します。
参考文献
CRE (2006), Activity report June 2006.
European Commission (2006a), Commission
Communication on Progress in Creating The
Internal Gas and Electricity Market, COM(2005) 568 and Technical Annex, SEC (2005)
1445.
EuropeanCommission(2006b),EuropeanElectricity
MarketIndicatorsofThe
Liberalization Process 2004-2005.
EuropeanCommission(2006c),Gas
andElectricity Market Statistics.
Eurostat 各年統計.
Giulietti, M., Waddams, C. W. and Waterson, M.
(2003), “Consumer Choice and Industrial Policy:
A Study of UK Energy Markets”, Center for the
Study of Energy Markets (CSEM) Working
Paper, 112, March 2003, University ofCalifornia Energy Institute.
Giulietti, M, Waddams, C. W. and Waterson, M.
(2005), “Consumer Choice and Competition
Policy: A Study of UK Energy Markets”,
Economic Journal, 115, 949-968.
Goto, Hisanori and Ariu, Toshio (2007),“Residential Customer Behavior and its Factors
about
Switching
SupplierinJapanese
Electricity Retail Market”, Proceedings of 30th
International Conference of the International
Association for Energy Economics.
Jones, M. A., Mothersbaugh, D. L. and Betty, S. E.
(2002), “Why customers stay: Measuring theunderlying dimensions of services switchingcosts and managing their differential strategic
outcomes”, Journal of Business Research, 55,
441-450.
Kim M.-K., Park, M.-C. and Jeong D.-H. (2004),“The effect of customer satisfaction andswitching barrier on customer loyalty in Korean
mobiletelecommunication
services”,
Telecommunications Policy, 28, 145-159.
Lewis, P. E., Pakkanen, M. and Muroma,M.(2004), “The Electricity Customer's Lot”;
Finnish Ministry of Trade & Industry (written
by VaasaEmg).
OFGEM (2006a), Domestic Retail Market Report June 2005.

OFGEM (2006b), Domestic Retail Market Report March 2006.
Reichheld, F. F. (2003), “The One Number You
Need to Grow ” , Harvard Business Review,
December 2003, 46-54.（松本直子訳 (2004), 顧客
ロイヤルティを測る究極の質問、ダイヤモンドハ
ーバードビジネスレビュー、2004 年 6 月号、60-71）
Ryan, M. J., Bonfield E. H. (1975), “The Fishbein
Extended Model and Consumer Behavior”,
Journal of Consumer Research, (2)2, 118-136.
Solomon, M. R. (2006), Consumer Behavior:
Buying, Selling, and Being 7th edition, Pearson
Prentice Hall.
青木幸弘（2004）、「製品関与とブランド・コミッ
トメント」、阿部周造・新倉貴士編、消費者行動
研究の新展開、千倉書房、第 6 章、95-117.
阿部誠、近藤文代（2005）、「マーケティングの科
学 -POS データの解析-」、朝倉書店.
蟻生俊夫、後藤久典（2007）、「英独仏需要家による電力自由化の評価と供給者選択行動の分析」、
電力中央研究所報告 Y06009.
依田高典 (2007)、「ブロードバンド・エコノミクス」、
日本経済新聞出版社.
依田高典、坂平海 (2006)、「ブロードバンド・マイ
グレーションとロックイン効果」、公益事業研究
第 58 巻第 2 号、67-82.
岡太彬訓、木島正明、守口剛 (2004)、「マーケティ
ングの数理モデル」、朝倉書店.
後藤久典、蟻生俊夫 (2006)、「電力供給先変更に関する顧客のロイヤルティと要因分析」、公益事業研究、第 58 巻第 2 号、35-46.
後藤久典、蟻生俊夫 (2007)、「英独仏需要家調査にもとづく電力供給者選択の動向と要因分析」、公益事業研究、第 59 巻第 2 号.
酒井利明他 (2007)、「欧州電気事業の最近の動向」、
海外電力 2007 年 2 月号、47-99.
嶋口充輝、内田和成 (2004)、「顧客ロイヤルティの時代」、同文舘出版.
清水聰 (1999)、「新しい消費者行動」、千倉書房.
田中辰雄、矢崎敬人、村上礼子、下津秀幸（2005）、「ネットワーク外部性とスイッチングコストの経済分析」、競争政策研究センターワーキングペー
パー.
豊田秀樹 (1998)、「共分散構造分析－構造方程式モデリング－［入門編］」、朝倉書店.
矢島正之、後藤美香、筒井美樹 (2005)、「電力自由化に勝ち抜く経営戦略」、 エネルギーフォーラム.
ごとう
ありう

ひさのり
電力中央研究所としお
電力中央研究所

社会経済研究所
社会経済研究所

社会経済研究 №56 2008.2

71

高速インターネット接続サービスの需要代替性－成熟期に向かうブロードバンドの計量経済分析－
Demand substitutability of high-speed Internet access services:
Econometric analysis of Japan's mature broadband markets
キーワード：インターネット、ブロードバンド、FTTH、ミックスド・ロジット・モデル
依田

高典

坂平

海

日本のブロードバンドは、高速化と低料金化が進み、特に FTTH の普及において世界の中でも際だっている。本論文は、成熟期に向かう日本のブロードバンド需要を計量経済学的に分析した。本論文の主要な結論は次のようにまとめられる。第一に、需要の弾力性を見ると、ADSL は非弾力的であるが、FTTH と CATV インターネットは弾力的である。第二に、2005 年と 2006 年の間の需要の弾力性の変化
を見ると、数字は 2 倍近く上昇している。第三に、FTTH の需要の弾力性は、戸建市場の方が、集合住宅市場よりも高い。
１．はじめに２．ブロードバンド需要の分析
2.1 調査概要
2.2 推定モデル

2.3 推定結果
2.4 需要の価格弾力性
３．戸建、集合住宅別のブロードバンド需要の分析
４．結論

１．はじめにで利用可能なサービス（2007 年 3 月末）で、価格も廉価である反面、局舎からの距離に応じて日本の高速インターネット通信サービス、い急激に実効速度が落ちたり、上りの通信速度がわゆるブロードバンド・サービスは 2000 年以

低いという問題がある。表 1 に掲載されている

降成長を続け、通信速度あたりの料金は世界で固定系ブロードバンド・サービスの契約回線数最も安いと言われている。ブロードバンド・サを見ると、2006 年末で 2500 万回線(世帯普及

ービスについて分類すると、Fiber to the Home率約 50%)となっている。その内訳は、FTTH：（FTTH）サービス、CATV モデム・インターネ

31%、ADSL：55%、CATV インターネット：

ット・サービス、そして Asymmetric Subscriber

14%となっている。まだ、ADSL が過半を占め

Digital Service(ADSL)がある。FTTH は家庭まるものの、FTTH のシェアが高いのが、日本ので光ファイバを引き込んだインターネット接続

ブロードバンドの特徴である。事業者シェアをサービスであり、双方向の超高速通信が期待で見ると、NTT 東西が ADSL 市場で 39%、FTTH

きる反面、普及に時間が掛かり、価格も高い。

市場で 68%を占めている。このように、世界にCATV インターネットは、放送用同軸ケーブル

先行する日本のブロードバンドは普及期から成にデータ通信を重畳するサービスであり、熟期へ移行していると言って良い。FTTH の普及

CATV 網の発達した地方ではアドバンテージをにめどが付き、ADSL が純減に転じた成熟期の持つ反面、他のサービスに対して、通信速度やブロードバンドの需要代替性にどのような変化

価格面での独自性に欠けるきらいがある。最後が起きているのか？本論文の目的は、普及期からに、ADSL であるが、電話回線にデータ通信を成熟期に転じているブロードバンド・サービスの重畳させるサービスであり、全国の 94%の世帯需要構造を計量経済学的に分析することである。

72

高速インターネット接続サービスの需要代替性：成熟期に向かうブロードバンドの計量経済分析

表 1：ブロードバンドの契約回線数
2002 年末2003 年末2004 年末2005 年末2006 年末

ADSL

565(72.3%)

1,027(75.3%)

1,333(71.5%)

1,448(64.8%)

1,424(55.3%)

CATV

195(25.0%)248(18.1%)

287(15.4%)323(14.4%)357(13.9%)

FTTH

21(2.6%)89(6.6%)243(13.1%)

464(20.8%)794(30.8%)

NOTE:数字は万契約。括弧内は構成比率。総務省の公表データから筆者集計。

本論文で用いるデータと手法を説明しよう。

る。そこでは、調査概要、推定モデル、推定結

本論文の分析で用いるデータは、2006 年 12 月

果、需要の価格弾力性を順次解説する。第 3 節に、京都大学と総務省が合同で実施したアンケでは、戸建市場、集合住宅市場別に、ブロードート調査に基づいている。また、計量モデルとバンド需要を計量経済分析する。第 4 節は結論

し て 、 条 件 付 ロ ジ ッ ト (Conditional Logit,

である。

CL)・モデルの無関係 な選択肢か らの独立性(Independence of Irrelevant Alternatives,

２．ブロードバンド需要の分析

IIA)を一般化し、個人の選好多様性を表現できるミックスド・ロジット(Mixed Logit, ML)・モ
デルを用いる1。

本節では、調査概要、推定モデル、推定結果、需要の価格弾力性について説明する。

本論文では、次のような 2 つの結論が得られる。第一に、日本の固定ブロードバンド需要を

2.1

調査概要

分析すると、需要の価格弾力性は 2005 年から2006 年の間で 2 倍近く上昇している。細かく本項では、我々が分析に用いるデータについ見ると、ADSL は依然非弾力的なるも、かなりて説明する。我々は、2006 年 12 月、総務省と弾力化している。また、FTTH、CATV インタ

共同で、高速インターネット接続サービスに関

ーネットは高度に弾力化している。以上の通り、するアンケート調査を実施した。調査は総務省

ブロードバンド・サービス間の需要代替性は急の指定する調査会社にモニター登録しているブ

速に高まっていると結論できる。その主たる理

ロードバンド・サービス(FTTH、ADSL、CATV由として、消費者選好の価格感度が倍近く上がインターネット)利用者の中から、地域分布等をっていることを挙げられる。第二に、FTTH を考慮の上、ランダム・サンプリングによって

戸建市場と集合住宅市場に分けて、需要の価格

2710 名を抽出した。回答者の属性であるが、性弾力性を見ると、戸建市場の方が、集合住宅市

別、年齢、職業、世帯年収は表 2 の通りである。

場よりも、弾力的である。その結果は、消費者

回答者のインターネット利用状況は、表 3 のの選好、市場シェア、価格水準をそれぞれ反映

通りである。接続回線シェアは ADSL52(63)%、

したものである。

FTTH33(21)%、CATV15(17)%となっている(括本論文の構成は次のようになっている。第 2

弧内数字は昨年度調査の実績。以下同様。)。

節では、ブロードバンド需要を計量経済分析す

ADSL を見ると、市場シェアはソフトバンク
39(39)%、NTT 東西 34(34)%であり、サービス

1

ブロードバンド・サービスの離散選択分析として、顕示
選好法(Revealed Preference Method, RPM)で分析したものには、Madden et al.(1999)、Eisner and Waldon(2001)、
Kridel et al.(2001) 、 Dufy-Deno(2003) 、 Ida andKuroda(2006) 等 が あ る 。 表 明 選 好 法 (Stated Preference
Method, SPM) で 分 析 し た も の と し て 、 Madden andSimpson(1997) 、 Savage and Waldman(2005) 、 Ida,
Kinoshita, and Sato(2006)等がある。

利用は Web83(84)%、IP 電話 44(40)%、映像配
信 60(35)%となっている。次に、FTTH を見ると、市場シェアは NTT 東西 64(52)%、
USEN8(K-OP11)%であり、サービス利用は

社会経済研究 №56 2008.273

表 2 調査回答者属性(a)回答者数
ブロードバンド利用者

度数
比率

2710
100%

(b)性別区分
度数
比率

男性
1365
50.4%

女性
1345
49.6%

20代
481
17.7%

30代
1060
39.1%

40代
746
27.5%

50代以上
423
15.6%

会社員・役員
1099
40.6%

自営業
183
6.8%

専門職
142
5.2%

公務員
125
4.6%

(C)年齢階層
度数
比率(d)職業分類
度数
比率

学生
100
3.7%

専業主婦
538
19.9%

ﾊﾟｰﾄ･ｱﾙﾊﾞｲﾄ

304
11.2%

無職
150
5.5%

その他
69
2.5%

(e)世帯年収区分

度数
比率300万円未満 300～500万円 500～700万円 700～1000万円 1000～1500万円 1500万円以上
409
789
646
557
238
71
15.1%
29.1%
23.8%
20.6%
8.8%
2.6%

Web85(85)% 、 IP 電 話 40(24)% 、 映 像 配 信

加入率が高く、ADSL への加入率が低いと予想

61(40)%となっている。最後に、ＣＡＴＶイン

される。他方で、集合住宅向け FTTH は戸建て

ターネットを見ると、市場シェアはジュピター

FTTH よりも価格が低いために、集合住宅世帯

23(19)%、関西マルチメディア 8(9)%であり、の方が、戸建て住宅世帯よりも、FTTH への加サービス利用は Web83(83)%、IP 電話 9(6)%、

入率が高く、ADSL への加入率が低いと予想さ映像配信 50(24)%となっている。このように、れる。次に、利用者のインターネット・サービ

ブロードバンド・サービスにおける映像配信利

ス利用を表す変数として、IP 電話の利用の有無、用度は急速に高まっている。

動画サービス利用の有無を考える。これらの変サービス別の記述統計は、表 4 の通りである。

数を用いる理由としては、近年、インターネッ

基本料金とは、インターネット接続回線サービ

ト接続サービスが、IP 電話、放送と合わせて、ス、ISP サービス、IP 電話のそれぞれの月間定

トリプルプレイと称されるように、最も基本的額基本料金の和である。上記のサービスの料金なサービスとして認知されているからである。

の和を基本料金と見なすのは、垂直統合ビジネ

さて、実際の変数の扱いであるが、所得階層とス・モデルをとる事業者は、上記 3 サービスを

は、表 2(e)世帯年収を低い方から高い方へ 6 階

バンドルして提供しているからである2。その他、級に区分したものである。その他、IP 電話利用、

説明変数として、次のような変数を考えた。先マンション住居には該当者にダミー変数 1 を付ず、利用者の一般的特性を表す変数として、世与した。動画サービス利用には、無料動画配信

帯年収と住居タイプを考える。FTTH は高価でだけを利用する場合に変数 1、有料動画配信もあり、ADSL は廉価であるというイメージがあ利用する場合に変数 2 を付与した。

るために、高所得世帯であるほど、FTTH への2

離散選択モデルでは、選択しない選択肢の価格に関する情報が必要になる。しかし、実際には、この価格情報を正確に入手することは困難であり、個々人の利用形態に応じた仮定により、価格を計算した(Hensher, Rose, and Green,
2005, pp.222-224)。

74

高速インターネット接続サービスの需要代替性：成熟期に向かうブロードバンドの計量経済分析

表 3 インターネット利用状況(a)インターネット接続回線
ADSL
FTTH
度数
1410
892
比率
52.0%
32.9%
(b)ADSLの回線接続事業者構成比率
NTT東西
ソフトバンク
度数
481
548
比率
34.1%
38.9%
(c)ADSLの選択理由（もっともあてはまるもの）

CATV
408
15.1%
イー・アクセス116
8.2%

アッカ・ネットワークス

130
9.2%

常時接続が可能 利用料金が安い 通信速度が速い

その他
135
9.6%
広告・勧誘・知人
の勧め
54
3.8%

居住等の条件

度数
728
325
158
56
比率
51.6%
23.0%
11.2%
4.0%
(d)ADSLの現在利用しているサービス(複数回答可)
メール
Webブラウジング オンラインショッピング 無料の映像配信 ネットバンキング
度数
1371
1163
936
836
819
比率
97.2%
82.5%
66.4%
59.3%
58.1%
セキュリティサービス オンラインゲーム 有料の映像配信 無料の音楽配信
050-IP電話
度数
624
519
321
303
289
比率
44.3%
36.8%
22.8%
21.5%
20.5%

(e)FTTHの回線接続事業者構成比率
NTT東西
ＵＳＥＮ
度数
566
75
比率
63.5%
8.4%
(f)FTTHの選択理由（もっともあてはまるもの）
通信速度が速い 常時接続が可能

ケイ・オプティコム
62
7.0%

東京電力
32
3.6%

ＫＤＤＩ
30
3.4%

居住等の条件

利用料金が安い

その他
127
14.2%

広告・勧誘・知人
の勧め
33
3.7%

度数
468
158
117
78
比率
52.5%
17.7%
13.1%
8.7%
(g)FTTHの現在利用しているサービス(複数回答可)
メール
Webブラウジング オンラインショッピング ネットバンキング 無料の映像配信
度数
873
755
623
545
534
比率
97.9%
84.6%
69.8%
61.1%
59.9%
セキュリティサービス
オンラインゲーム 有料の映像配信 無料の音楽配信
度数
359
355
216
204
201
比率
40.2%
39.8%
24.2%
22.9%
22.5%
(h)CATVの回線接続事業者構成比率
関西マルチメディ
その他
ジュピターテレコム
アサービス
度数
94
34
280
比率
23.0%
8.3%
68.6%
(i)CATVの選択理由（もっともあてはまるもの）
常時接続が可能 CATVを視聴したい 居住等の条件 利用料金が安い 通信速度が速い
度数
134
91
70
63
25
比率
32.8%
22.3%
17.2%
15.4%
6.1%
(j)CATVの現在利用しているサービス(複数回答可)
メール
Webブラウジング オンラインショッピング 無料の映像配信 ネットバンキング
度数
397
339
247
202
188
比率
97.3%
83.1%
60.5%
49.5%
46.1%
セキュリティサービス オンラインゲーム 有料の映像配信 無料の音楽配信
050-IP電話
度数
177
90
71
60
36
比率
43.4%
22.1%
17.4%
14.7%
8.8%

表 4 ブロードバンド選択記述統計

ADSL
FTTH
CATV

度数
比率
度数
比率
度数
比率

選択数
1410
52.0%
892
32.9%
408
15.1%

平均基本料金\3,481.3\5,163.3\4,096.9-

平均所得階層
2.73
3.02
3.01
-

IP電話利用者
624
44.3%
355
39.8%
36
8.8%

動画利用者
841
59.6%
540
60.5%
202
49.5%

マンション住居
616
43.7%
471
52.8%
113
27.7%

社会経済研究 №56 2008.2

2.2

75

し、シミュレーションの頑健性を確認した5。

推定モデル

続いて、被説明変数と説明変数を説明しよう。
本項では、推定モデルについて説明する。従被説明変数は、(i)FTTH、(ii)ADSL、(iii)CATV

属変数が離散的な場合の計量分析の手法として

インターネットとした。説明変数は、以下の変は誤差項が独立かつ同一に分布すること

数について線形ランダム効用関数を仮定した。

(Independent and Identical Distribution, IID)

ML モデルでは、説明変数は非ランダム・パラを仮定した CL モデルが標準的である。しかし、

メータとランダム・パラメータに分けられる。

CL モデルでは IID という仮定から IIA 仮定が非ランダム・パラメータは、(1)定数項、(2)月間派生する。そこで、IIA 仮定を緩和する手法と基本料金とした 6。ランダム・パラメータ(正規して ML モデルが近年注目されている3。ML モ

分布を仮定)は、(3)所得階層、(4)IP 電話サービ

デルは選好の多様性、制約されない需要代替性

ス利用、(5)動画サービス利用、(6)マンション住パターン、観察不可能な要因の時系列的な相関居とした7。

を扱うことのできる一般的なモデルである(McFadden and Train 2000)。

2.3

推定結果

ML モデルは係数 β が分布を持つと仮定し、CL モデルの選択確率を β の分布に関して積分推定結果は、表 5 の通りである。推定結果は、した形で表現される（Train 2003, Louviere et2006 年度(左)のみならず、全く同じ定義、同じ

al. 2000）。CL モデルの選択確率 Lni は、各説明

推定式、同じモデルで推定された 2005 年度(右)変数のパラメータを β 、個人 n が選択肢 i からもあわせて掲載した。以下、2006 年度の推定結得る効用のうち観察可能な部分を Vni 、選択肢を

果に関してみていくと、マクファデンの擬似決

j=1…J とすると、定係数は 0.2 であり、OLS 決定係数では 0.5 にLni ( β ) = exp(Vni ( β )) / ∑ j =1 exp(Vnj ( β ))相当する。符号条件を見てみると、予想通り、

であるから、ML モデルの関数型は β の密度関ョン(FTTH)、所得階層(ADSL)を除いて、正で数を f ( β ) とおくと、ある。t 値の統計的有意性を見てみると、基本

JJ
Pni = ∫ ⎡⎢exp(Vni ( β )) / ∑ j =1 exp(Vnj ( β )) ⎤⎥ f ( β )d β
⎣
⎦

となる。

基本料金が負であり、個人属性変数は、マンシ

料金の t 値の統計的有意性は極めて高い。ランダム・パラメータ平均値に関しては、FTTH 選
択確率に有意な影響を与えている変数は、IP 電

以下では、ML モデルを採用し、定数項と基話、動画である。ADSL の選択確率に統計的に本料金を除いた変数のパラメータが正規分布に有意な影響を与えている変数は、所得階層、 IP

従うように仮定した4。これによって、選好の多電話、動画、マンションである。ランダム・パ

様性が表現できる。推定方法には上述の通りシ

ラメータ標準偏差に関しては、統計的に有意なミュレートされた最尤(Maximum Simulated

パラメータ分布を持つのは、所得階層(ADSL)

Likelihood)法を用いる。ここでは、200 回のハ
ルトン・ドローとランダム・ドローの両方を試
ML モデルはパラメータが分布することに焦点を当てた場
合には Random Parameter モデルと呼ばれ、代替パターンの柔軟性に焦点を当てた場合は Error Components モデルとも呼ばれる(Revelt and Train 1998, Brownstone and Train 1999)。
4 ランダム・パラメータの分布を仮定する必要があるのは、パラメトリックな ML モデルの制約的な部分である。正規分
布の仮定に関しては、なお検討を要する。その他、三角分布、一様分布など多様な分布の仮定が考えられる。
35

一般に、安定した推定結果を得るためには、200-300 回のランダム・ドロー、あるいは 100-200 回のハルトン・ドローが必要であると言われている(Halton 1960, Bhat 2001,
Train 2003)。本論文の推定結果はハルトン・ドローである。
6 価格をノンランダム・パラメータとするのは、Train(2003pp.232-233)に従った。
7 変数(3)-(6)のような個人属性変数はダミー変数で表される
ので、ADSL と FTTH にそれぞれパラメータを付け、CATV
インターネットにはパラメータを付けていない。従って、パラメータは CATV インターネット利用をベースにした増分効用を表す。

76

高速インターネット接続サービスの需要代替性：成熟期に向かうブロードバンドの計量経済分析

表 5 ブロードバンド選択の推定結果(a)2006年度(b)2005年度

サンプル数
最大対数尤度初期対数尤度
擬似決定係数

2710-2411.730-2977.239
0.190

サンプル数
最大対数尤度初期対数尤度
擬似決定係数

1890-1647.626-2076.377
0.206

推定値
非ランダム・パラメータ
定数項(FTTH)
0.71973
定数項(ADSL)
0.14047
基本料金-0.00095
ランダム・パラメータ
所得階層(FTTH)
平均値
0.10758
標準偏差0.00043
IP電話(FTTH)
平均値
2.07453
標準偏差0.85424
動画(FTTH)
平均値
0.40036
標準偏差0.86787
マンション(FTTH)
平均値-0.26365
標準偏差0.02603
所得階層(ADSL)
平均値-0.28547
標準偏差1.05093
IP電話(ADSL)
平均値
2.82296
標準偏差0.53366
動画(ADSL)
平均値
0.52654
標準偏差0.96796
マンション(ADSL)
平均値
0.55699
標準偏差0.53179
注: ***1% 水準有意, **5% 水準有意, * 10% 水準有意

標準誤差

推定値

標準誤差

-0.84680
0.56832-0.00049

0.280290.285340.00009

***
**
***

0.18787
0.14440
1.199682.894170.741220.427480.618810.38232-0.25925
0.50818
4.84433
2.766820.509432.04449
0.588451.82676

0.06925
0.155450.780131.44557
0.20937
0.895280.223280.46837
0.114210.32641
1.76356
1.665640.28667
1.24767
0.222390.95651***

0.253640.271170.000140.065450.089780.307250.863360.13095
0.68532
0.205390.48923
0.106210.36973
0.53976
0.97450
0.248110.657530.200131.00131

***
***

***
***

***
***
***
**
**

**
***
***
**
***
*
***

*

し て い る (ADSL:-0.439 → -0.763,FTTH:-1.308

である8。

→-2.372,CATV:-1.675→-3.146)。この意味で、
2.4

需要の価格弾力性

ブロードバンド・サービス間の需要代替性は高まっている。

加入需要(選択確率)の基本料金に関する弾力

その要因をより細かく分析してみよう。需要性は、表 6 の通りである9。ML モデルは柔軟なの自己弾力性は、(1)価格のパラメータの絶対値

需要代替性パターンを表現できるので、交叉弾が高いほど、(2)選択肢のシェアが小さいほど、力性が選択肢間で異なる。2005 年度の調査に比(3)価格水準が高いほど、高くなる傾向がある。

べると、わずか 1 年の間で、全ての選択肢で、

ADSL に関しては、価格パラメータの変化

需要の自己弾力性は上昇している。ADSL は依(-0.00049→-0.00095)、シェアの変化(58.1%→

然として非弾力的であるものの、かなり弾力化

52.0%)、価格水準の変化(¥3728→¥3481)とな

してきており、FTTH と CATV は高度に弾力化っている。FTTH に関しては、価格パラメータの変化(-0.00049→-0.00095)、シェアの変化

CL と ML を比較したところ、全体的な傾向は同じものの、個々の推定値にはばらつきがあった。CL モデルの IIA 仮定に関するハウスマン・テストを実施したところ棄却されたこと、ML モデルの方が IIA の仮定を緩和している一般的なモデルであることから、ML モデルの結果を掲載している。
9 選択肢 j の第 k 属性が 1%変化した時、選択肢 i の選択確率の変化率は、
8

Exni = − ∫ β k Lnj ( β )[Lni ( β ) / Pni ] f ( β )d βknjと書ける(Train 2003 p.145)。ここで、Vni ( β )Lni ( β ) = e/ ∑ j =1 eJVnj ( β )である。

(24.8%→32.9%)、価格水準の変化(¥4991→¥5163)となっている。CATV インターネットに
関 し て 、価格 パ ラ メータ の 変 化(-0.00049→-0.00095)、シェアの変化(17.1%→15.1%)、価
格水準の変化(¥4864→¥4097)となっている。
需要の弾力性は、選好(価格パラメータ)の変化と諸条件(価格、シェア等)の変化の複合結果であるが、シェアと価格水準は、需要の自己弾力社会経済研究 №56 2008.2

77

表 6 需要の価格弾力性

FTTH
基本料金

ADSL
CATV

FTTH
-2.372-1.308
0.818
0.537
0.846

選択確率
ADSL
0.673
0.291
-0.763-0.439
0.298

CATV
2.164
0.764
0.935
0.642
-3.146

0.533

0.261

-1.675

注: 上段:2006 年度/下段:2005 年度

性の変化に関して、相互に打ち消し合う方向で定係数は、集合住宅市場の数値の方が高いのに、変化している一方で、価格パラメータは大幅に

t 値が統計的に有意な説明変数の数は戸建市場上昇しているので、需要弾力性の上昇は主に消の方が多い。需要の価格弾力性は、表 9 に掲載

費者の選好(価格パラメータ)の変化によるもの

されている。戸建市場と集合住宅市場を分けて、であると思われる。

需要の価格弾力性を分析すると、FTTH に関し

最後に、交叉弾力性を見ると、FTTH と CATVては、戸建市場の方が、集合住宅市場よりも、

イ ン タ ー ネ ッ ト の 需 要 代 替 性 が 、 FTTH と弾力的であることが判った(-2.784 対-1.912)。

ADSL、CATV インターネットと ADSL の需要

つまり、相対的に割高な戸建市場では、今後競代替性より大きい。特に、FTTH の価格変化が争の進展によって料金が下がれば、より一層需CATV インターネットの選択確率に与える影響

要が伸びる余地がある。これは、価格パラメー(2.164)が大きい。

タの絶対値(-0.001 対-0.00075)、シェア(27.9%
対 39.3%)、価格水準(¥5992 対¥4422)を全て反

３．戸建、集合住宅別のブロードバンド
需要の分析

映した結果である。

４．結論
本節では、戸建市場、集合住宅市場別に、ブロードバンド需要の計量経済分析を行う。ブロ

本論文では、普及期から成熟期に移行しつつードバンド利用者を、戸建市場と集合住宅市場ある日本のブロードバンド市場の需要を計量経とに分けた記述統計の結果は、表 7 の通りであ済分析した。本論文の主要な結論は次のようにる。先ず、分かることは、戸建市場では、CATV

まとめられる。第一に、需要の弾力性を見ると、

インターネットの比率(19.5%)が高く、集合住宅

ADSL は非弾力的であるが、FTTH と CATV イ

市場では、FTTH の比率(39.3%)が高い。そのンターネットは弾力的である。第二に、2005

理由の一つとして、ADSL と CATV インターネ

年と 2006 年の間の需要の弾力性の動きを見る

ットの料金は戸建市場と集合住宅市場の間でほと、数字は 2 倍近く上昇している。第三に、ぼ変わらないが、FTTH の料金は戸建料金が高FTTH の需要の弾力性は、戸建て市場の方が、く(5992 円)、集合住宅向け料金は安い(4422 円)

集合住宅市場よりも高い。

ことが挙げられる。これは、光ファイバを建物

こうした世界をリードする日本のブロードバ内で占有する戸建と共有する集合住宅市場の間

ンド需要の計量経済分析の結果は、日本や諸外では、ユーザあたりの平均単価が異なるからで国の情報通信政策担当者や研究者にも豊富なイある。

ンプリケーションを与えることが期待される。

推定結果は、表 8 に掲載されている。擬似決

例えば、日本の総務省は 2004 年から電気通信

78

高速インターネット接続サービスの需要代替性：成熟期に向かうブロードバンドの計量経済分析

表 7 ブロードバンド選択記述統計（戸建・集合住宅別）(a)戸建市場選択数

平均基本料金

平均所得階層

IP電話利用者

度数

794\3,505.7

2.94

329

473

比率
度数

52.6%
421

\5,992.4

3.19

41.4%
201

59.6%
256

比率
度数
比率

27.9%
295
19.5%

\4,080.3
-

3.18
-

47.7%
25
8.5%

60.8%
140
47.5%

度数

選択数
616

平均基本料金\3,449.8

平均所得階層
2.45

IP電話利用者
295

動画利用者
368

比率

51.3%

-

-

47.9%

59.7%

FTTH

度数
比率

471
39.3%

\4,422.2
-

2.86
-

154
32.7%

284
60.3%

CATV

度数
比率

113
9.4%

\4,140.3
-

2.59
-

11
9.7%

62
54.9%

ADSL
FTTH
CATV

動画利用者

(b)集合住宅市場

ADSL

表 8 ブロードバンド選択の推定結果（戸建・集合住宅別）(a)戸建市場
サンプル数
最大対数尤度初期対数尤度
擬似決定係数推定値
非ランダム・パラメータ
定数項(FTTH)
0.73767
定数項(ADSL)
0.11053
基本料金-0.00106
ランダム・パラメータ
所得階層(FTTH)
平均値
0.08739
標準偏差0.00772
IP電話(FTTH)
平均値
2.48299
標準偏差0.09633
動画(FTTH)
平均値
0.56891
標準偏差2.02928
所得階層(ADSL)
平均値-0.35213
標準偏差1.84286
IP電話(ADSL)
平均値
2.99179
標準偏差1.11272
動画(ADSL)
平均値
1.05633
標準偏差1.59316
注1: ***1% 水準有意, **5% 水準有意, * 10% 水準有意(b)集合住宅市場
1510-1386.475-1658.905
0.164

サンプル数
最大対数尤度初期対数尤度
擬似決定係数

1200-1013.939-1318.335
0.231

標準誤差

推定値

標準誤差

0.52476
0.71358-0.00075

0.28949
0.28833
0.000120.156290.01301
1.489370.400450.127770.20958-0.10755
0.235022.16073
0.26365
0.07661
0.072960.090400.10259
0.34202
1.03144
0.17201
0.33929
0.10967
0.266800.37861
0.695960.17438
0.28159

0.366480.440620.000200.081620.135070.33972
1.47972
0.213710.977700.20959
0.786850.72219
1.875410.486991.35449

**
***

***
***
**
**
***
**

**
***

***

***

分野の競争状況を評価する報告書を毎年出版し市場内のマイグレーションは急速に進展し、ブている。その際、総務省は Ida and Kuroda

ロードバンド・サービス間の需要代替性は非常(2006)の分析結果を参考にしながら、ADSL のに高くなっている。需要の弾力性の数値から察

需要の弾力性が低いこと、FTTH や CATV イン

する限り、ADSL、CATV インターネット、FTTH

ターネットの弾力性もそれほど高くないことをを個別の市場とするのではなく、ブロードバン

根拠に、ADSL、CATV インターネット、FTTH

ド市場という一つの市場に画定する根拠ともなをそれぞれ独立した市場として画定した。しかろう。しかし、市場の変化の動きは急であり、しながら、僅か数年のうちに、ブロードバンド

1 年でも推定結果は大きく変化するので、今後

社会経済研究 №56 2008.2

79

表 9 需要の価格弾力性（戸建・集合住宅別）
選択確率

FTTH
基本料金

ADSL
CATV

FTTH

ADSL

CATV

-2.784-1.912
0.574
1.229
1.245

0.453
1.125
-0.521-1.244
0.271

2.451
1.352
0.652
1.273
-2.722

0.328

0.286

-3.091

NOTE：上段:戸建市場/下段:集合住宅市場

も引き続き市場を注意深く観察する必要がある。
参考文献
Bhat, C. (2001) "Quasi-random Maximum
Simulated Likelihood Estimation of the Mixed
Multinomial Logit Model," Transportation
Research B 35: 677-693.
Brownstone,
D.
and
K.E.
Train
(1999)"Forecasting New Product Penetration with
Flexible Substitution Patterns," Journal of
Econometrics 89: 109-129.
Duffy-Deno, K.T. (2003) "Business Demand forBroadband Access Capacity," Journal ofRegulatory Economics 24: 359-372.
Eisner, J. and T. Waldon (2001) "The Demand forBandwidth: Second Telephone Lines andOne-line Services," Information Economics andPolicy 13: 301-309.
Halton, J. (1960) "On the Efficiency of Evaluating
Certain Quasi-random Sequences of Points in
Evaluating
Multi-dimensional
Integrals,"
Numerische Mathematik 2: 84-90.
Hensher, D.A., J.M. Rose, and W.H. Green (2005)
Applied Choice Analysis, Cambridge UP.
Ida, T., S. Kinoshita, and M. Sato (2006) "Conjoint
Analysis of Demand for IP Telephony: The
CaseofJapan,"
AppliedEconomics,
forthcoming.
Ida, T. and T. Kuroda (2006) “Discrete Choice
Analysis of Demand for Broadband in Japan,”
Journal of Regulatory Economics vol.29: 5-22.
Kridel, D.J., P.N. Rappoport, and L.D. Taylor(2001) "An Econometric Model of the Demandfor Access to the Internet by Cable Modem," inD.G. Loomis and L.D. Taylor (eds.) Forecasting
the Internet: Understanding the explosive

Growth of Data Communications, MA: Kluwer
Academic Publishers.
Louviere, J.J., D.A., Hensher and J.D. Swait,(2000) Stated Choice Methods, Cambridge
University Press.
Madden, G. and M. Simpson (1997) "Residential
Broadband
Subscription
Demand:an
Econometric Analysis of Australian Choice
Experiment Data," Applied Economics 29:
1073-1078.
Madden, G., S.G. Savage, and G. Coble-Neal (1999)"Subscriber Churn in the Australian ISP Market,"Information Economics and Policy 11: 195-208.
McFadden, D. and K.E. Train (2000) "Mixed MNL
Models of Discrete Choice Models of Discrete
Response," Journal of Applied Econometrics
15: 447-470.
Revelt, D. and K. Train (1998) "Incentives forAppliance Efficiency in a Competitive Energy
Environment: Random Parameters Logit
Models of Households' Choices," Review of
Economics and Statistics 80: 647-657.
Revelt, D. and K. Train (2000) "Specific Taste Parametersand Mixed Logit," Working Paper No. E00-274,
Department of Economics, University of California,
Berkeley.
Savage, S.J. and D. Waldman (2005) "Broadband
Internet Access, Awareness, and Use: Analysis
of
UnitedStatesHousehold
Data,"
Telecommunications Policy 29: 615-633.
Train, K.E. (2003) Discrete Choice Methods with
Simulation, Cambridge University Press.
いだ

たかのり
京都大学大学院 経済学研究科
さかひら かい
総務省総合通信基盤局 電気通信事業部

.

社会経済研究 №56 2008.2

81

寡占的電力市場における送電投資－我が国電力市場へのインプリケーション－
Transmission Investment in Oligopolistic Electricity Markets:
Implications for the Japanese Electricity Market
キーワード：電力市場、送電投資、クールノー競争、シミュレーション
田中誠

我が国の卸電力市場を分析した先行研究と比較して、本稿は次の二つの特徴をもつ分析を行う。
第一に、本稿は、東西に跨る我が国の卸電力市場を対象として、各地域を結ぶ連系線の送電容量制約を考慮しながら、MCP モデルに基づくクールノー競争のシミュレーション分析を行う。特に、夏季ピー
ク期と軽負荷期の両方を想定したシミュレーションを行う。第二に、本稿は、50Hz と 60Hz の周波数変換設備を含む東西間の連系線に関して、送電容量を増設するケースの分析を行う。近年我が国では、東西を結ぶ連系線が市場取引のボトルネックとなっているとの指摘がある。そこで、寡占的な市場環
境のもとで、東西間の連系線を増設することによる効果や費用について考察を行う。主な分析結果として、本稿の想定のもとでは、東西を結ぶ連系線の送電容量を 2 倍に増設する場合に、周波数変換設
備と送電線等を合わせた総建設費用が約 2000 億円以下であれば、たとえ軽負荷期であっても社会的余剰の増分が資本費の増分以上となるものと推定される。この場合には、東西を結ぶ連系線の増設が社会的に望ましい可能性が高いといえよう。投資インセンティブに関しては、東西を結ぶ連系線の両端の電力会社間で利害対立が発生する可能性が高い。そのため、電力会社の自発性に任せる場合には投資が進まない恐れがあり、社会的な観点から中立的に利害調整を行うことが重要となる。
１．序
２．MCP モデル
2.1 基本設定
2.2 寡占的発電事業者の戦略的行動
2.3 システム・オペレーション
2.4 MCP

３．寡占的卸電力市場と送電投資のシミュレーション
3.1 基本設定
3.2 夏季ピーク期の均衡と連系線増設
3.3 軽負荷期の均衡と連系線増設
3.4 連系線増設の費用便益分析
3.5 連系線増設のインセンティブ
４．結語

１．序

デルを用いた先行研究は数多いが、特に、クールノー均衡モデルに関しては Borenstein and

欧米をはじめ我が国でも、1990 年代から電力

Bushnell (1999)、供給関数均衡モデルに関して改革が進められている。自由化された電力市場

は Green and Newbery (1992) が有名である。

に関しては、既存の大規模事業者による市場支

クールノー均衡モデルと供給関数均衡モデルは、配力の行使が懸念されることが多い。そのため、ともにナッシュ均衡のモデルである。両者の違

特に欧米では、電力市場に関するシミュレーシ

いは、クールノー均衡モデルが生産量を戦略変ョン分析等が近年盛んに行われるようになった。

数とするのに対し、供給関数均衡モデルは生産寡占的電力市場のシミュレーション・モデル

量と価格の組を戦略変数とする点にある。供給としてよく使われるものに、クールノー均衡モ

関数均衡モデルは、各企業が供給曲線を戦略的

デルと供給関数均衡モデルがある1。これらのモ
1

この二つのモデル以外では、オークション理論の手法を用いたモデルがあり、von der Fehr and Harbord (1993) 等の先行研究がある。電力市場における市場支配力の議論や近年の研究のサーベイに関しては、Ventosa et al. (2005)
や熊谷・服部 (2004)、竹中 (2005) 等が詳しい。

82

寡占的電力市場における送電投資に決定する問題と見なせるため、電力の取引所

with Equilibrium Constraints) として定式化

への入札行動を描写する場合に有利であると考す る こ と が で き る 。 そ の た め 、 Hobbs andえられる。しかし、供給関数均衡モデルは、均Helman (2004) は、この定式化に基づくモデル

衡解を求めるための計算が複雑となり、大規模を EPEC モデルと呼んでいる。 EPEC モデル

なシミュレーション分析に必ずしも向かない等では、均衡解が存在しない場合や、存在してもの欠点をもつ2。これに対して、クールノー均衡

均衡解が複数生じる場合があることが知られてモデルは、均衡解を導出するための計算が比較いる。そのため、分析結果のインプリケーショ的容易であり、大規模なシミュレーション分析

ンが明確とならないケースがありうると指摘さにも適する等の利点をもつ。このように、クーれている。また、均衡解を求めるための計算がルノー均衡モデルと供給関数均衡モデルには一複雑になりがちである。

長一短がある。

他方、送電料金に関する価格支配力を想定し電力市場のシミュレーション分析では、送電ない先行研究としては、例えば、Smeers andの問題をどのように扱うか注意しなければなら

Jing-Yuan (1997) や Hobbs (2001)、Metzler et

ない。発電所における電力の発電（製造）と、al. (2003) がある。彼らのモデルでは、寡占的送電ネットワークを利用した電力の送電（流通）発電事業者は、ネットワークの送電混雑に関しとは、それぞれ別の機能である。寡占的な電力て、戦略的な働きかけを行わないものとする。

市場のモデルにおいては、通常、発電される電

換言すると、発電事業者は、送電混雑、ひいて力の価格に関して、寡占的発電事業者が価格支は送電料金の水準を所与として行動するものと配力をもつものと想定される。一方、送電料金想定する。状況としては、送電料金に何らかのに関しては、寡占的発電事業者が価格支配力を規制が設けられているケースや、発電事業者がもつと想定する場合とそうでない場合との二つ

限定合理的であるケース等を描写しているといの研究の流れがある。

えよう。ゲーム論の観点からは、発電事業者と送電料金に関する価格支配力を想定した先行システム・オペレーターによる同時手番の一段研究としては、例えば、Cardel et al. (1997) や階ゲームと解釈することができる。数理計画法

Borenstein and Bushnell (1999)、Borensteinの文脈では、この種の問題は、基本的に、混合

et al. (2000)、Hobbs et al. (2000) がある。彼

相 補 性問 題 (MCP: Mixed Complementarity

らのモデルでは、洗練された寡占的発電事業者

Problem) として定式化することができる。そが、ネットワークの送電混雑に関して、戦略的のため、Hobbs and Helman (2004) は、このな働きかけを行うことが可能と考える。換言す

定式化に基づくモデルを MCP モデルと呼んでると、発電事業者は、発電量の調整を通じて送いる。少なくとも線形の MCP モデルでは均衡

電混雑に影響を与え、ひいては送電料金の水準

解が存在することが知られている。また、均衡にも影響を及ぼしうるものと想定する。これは、解を求めるための計算が比較的容易であるとい発電事業者を先導者、システム・オペレーター

う利点がある。

を追従者とするシュタッケルベルグの二段階ゲ

上述のシミュレーション・モデルを用いて現ームと解釈することができる。数理計画法の文実の電力市場を分析する試みが、欧米を中心に

脈では、この種の問題は、基本的に、均衡制約

近年盛んに行われている。一方、我が国の電力をもつ均衡問題 (EPEC: Equilibrium Problem

市場の分析事例に目を向けると、先行研究がまだ少ない状況にある。そうした中で、Hattori2

供給関数均衡モデルでは、無数の均衡解が存在しうることが知られている。この点については、Klemperer andMeyer (1989) を参照されたい。

(2003) や金本他 (2006、第 5 章)は、我が国の一部の地域に対象を限定して、寡占的な卸電力

社会経済研究 №56 2008.2

市場の分析を行っている 3。すなわち、Hattori

83

２．MCP モデルは我が国西部の卸電力市場を対象とし、金本他
は我が国東部の卸電力市場を対象として、基本

2.1

基本設定

的なクールノー競争の分析を行っている。ただ直接的にモデルに組み込んでいないため、

N 個の地域 n = 1,…, N と、地域間を結ぶ L
本の連系線 l = 1,…, L により構成されるネット

EPEC モデルや MCP モデルのように明示的にワークを考える4。各連系線には、送電容量、す送電の問題を考慮しているわけではない。そしなわち電力を流すことができる限度が決まってて、モデルの制約および地域の限定があること

おり、それを k = ( k , … , k ) と表す。ここで、から、東西を結ぶ連系線については考察の対象

送電容量は、運用制約を考慮した運用容量ではとなっていない。

なく、物理的な熱容量を考える。この容量値は、

し、Hattori や金本他は、連系線の容量制約を我が国の卸電力市場を分析したこれらの先行

1

L T

電力潮流の向きよらず一定の正の値をとる。
地域 n における需要量を q研究と比較して、本稿は次の二つの特徴をもつ。

n ,d、発電量を qn ,s第一の特徴は、東西に跨る我が国の卸電力市場

とおく。地域 n におけるネットの発電量、すなを対象として、各地域を結ぶ連系線の送電容量

わ ち 発 電 量 と 需 要 量 の 差 を制約を考慮しながら、MCP モデルに基づくク
ールノー競争のシミュレーション分析を行う点

Q n (q n , s , q n ,d ) ≡ q n ,s − q n ,d と表す。地域 n は、
Q n ( q n ,s , q n ,d ) > 0 なら供給過剰地となり、超過である。特に、夏季ピーク期と軽負荷期の両方発電分が連系線のネットワークに注入されるを想定したシミュレーションを行う。第二の特（他地域への輸出）。逆に、 Q ( q

徴は、50Hz と 60Hz の周波数変換設備（FC）

なら需要過剰地となり、超過需要分が連系線のを含む東西間の連系線に関して、送電容量を増

ネットワークから引き出される（他地域からの設するケースの分析を行う点である。近年我が

輸入）。

n

国では、東西を結ぶ連系線が市場取引のボトル

n

地域のネットの発電量 Q ( q

寡占的な市場環境のもとで、東西間の連系線を流係数 h増設することによる効果や費用について考察を連系線 l の電力潮流は、行う。

第 4 節で、以上の議論を簡単に要約する。

l ,n

n ,s

, q n ,d ) と潮流分とを用いて定式化できる。すなわち、

F l ( q ) ≡ ∑ h l ,n Q n ( q n , s , q n , d )本稿の構成は、次のとおりである。第 2 節で電力市場と送電投資のシミュレーションを示す。

, q n ,d ) < 0

直流法による潮流計算では、電力潮流を、各ネックとなっているとの指摘がある。そこで、

MCP モデルを定式化する。第 3 節で寡占的卸

n ,s

(1)

n

と表される5。簡単化のため、送電ロスは捨象する。
地域 n における需要家の電力消費の便益をn

B ( q n ,d ) とおく。逆需要関数を P n ( q n ,d ) とお4

我が国全国市場を分析したものとして Akiyama andHosoe (2006) があるが、寡占的な市場ではなく完全競争市場を仮定している。
3

本稿では、一つの地域（ゾーン）を一つの地点（ノード）とみなしている。地域内部における送電制約等に関するシ
ステム・オペレーションは考察の対象としない。
5 直流法は、電力潮流の近似法と考えてよい。電力を構成する有効電力と無効電力のうち、無効電力は捨象し、有効電力の潮流についてのみ計算する。実際には、基準地域を
任意に一つ決めて、それ以外の N − 1 個の地域のデータをl ,n
用いて、電力潮流を計算することができる。 h は、他の地域のネットの発電量を 0 としたまま、地域 n から基準地域に向け 1 単位の電力を送電した時に、連系線 l に分流する電力の値を表す。直流法による潮流計算の詳細について
は、新田目 (1980) 等を参照されたい。

84

寡占的電力市場における送電投資

くと、 ∂B ( qnn ,d) ∂q n ,d = P n ( q n ,d ) が成り立つ。

味する。
さらに、地域 n の電力価格は、

一方、地域 n における発電事業者の発電費用を
nn ,s

C ( q ) とおく。ここでの発電費用は、主に燃料費を指す。

P n (q n ,d ) = P n (∑i q i , s − ∑i ≠ n q i ,d ) と表すことができる。なぜならば、地域 n の需要量 q

2.2

n ,d

は、全地域の発電量から n 以外の地域の需要量寡占的発電事業者の戦略的行動

MCP モデルでは、卸電力市場におけるクールノー競争として、次のような状況を考える。

を差し引いた値∑ q −∑ q
i,s

i≠n

i

i ,d

に等しいか

らである。

まず、発電される電力の価格に関して、寡占的以上の設定に基づき、卸電力市場における寡発電事業者が価格支配力をもつものと想定する。

占的発電事業者の最適化問題を定式化する。こすなわち、発電事業者は、各自の発電量を戦略

こでは、地域ごとに 1 社ずつ発電事業者的に決定し、その結果として電力価格に影響を
電料金に関しては、価格支配力をもたないもの

n = 1,…, N が立地している場合を考える7。各
n ,s
社の発電出力の上限 q も考慮すると、発電事
業者 n の利潤最大化問題は、次のように表されと想定する。この場合、送電料金は、発電事業る。

者にとって所与とみなされる。

max
P n ( ∑ q i , s − ∑ q i ,d ) q n , s − C n ( q n , s )n ,s及ぼすものとする。他方、各発電事業者は、送標準的なノーダル料金制の考え方では、地域ごとの送電料金（ネットワークからの引き出しnqns.t. P (料金） w を定義することができる。この定義
託送する場合、 − w∑q − ∑q ) − w
i ,s

i ,d

n

i≠n

i

= P m ( ∑ q i , s − ∑ q i , d ) − w m , ∀m ≠ nのもとでは、仮に地域 n から地域 m に電力を卸
n

(2)

i ≠n

i

+ w の託送料金がかかる
m

i

i ≠m

(3)

ことになる6。発電事業者は送電料金に関する価n

格支配力をもたないと想定するので、 w は発

0 ≤ q n ,s ≤ q n ,s

電事業者にとって所与の値である。

(4)

ここで、電力価格と託送料金との間には、次上記の定式化は、Hobbs (2001) のモデルのの関係が成り立つ。すなわち、任意の 2 地域の定式化に近い。しかし、彼のモデルが基本的に電力価格の差は、両地域間の輸送費に相当する

相対市場を念頭において定式化をしているのに託送料金にちょうど等しい。式で表せば、対し、本稿のモデルは卸市場を念頭においた定P m − P n = −wn + wm 、 あ る い は
P n − w n = P m − w m が成り立つ。これは、地域式化を行っている。

間における裁定取引の機会が存在しないこと意

2.3

6 地域 n から地域 m に向けて連系線を使って託送を行う
場合に、地域ごとに設定される送電料金（ネットワークからの引き出し料金）が課される。到着地域の地域 m において、連系線ネットワークから電力を引き出す際には、引きm
出し料金 w が課される。一方、出発地域の地域 n において、連系線ネットワークに電力を注入する際には、マイナ
nスの引き出し料金 − w が課される。すなわち、ネットワ
nークに電力を注入する際には、 w を受け取る。結局、地域 n から地域 m に託送を行う際には、託送料金− w n + w m が課されることになる。なお、2.3 でも述べる
nように、 w は、ネットワークの送電混雑の度合に応じて決まる一種の混雑料金であり、送電設備の資本費を回収する水準に設定されるものではない。

システム・オペレーション

地域間を結ぶ連系線には、送電できる電力に限度がある。このため、ネットワーク全体の観点から送電混雑を管理する広域的なシステム・
オペレーションが行なわれる8。
7

ここでいう発電事業者は、我が国各地域における垂直統合型の電力会社に相当する。前述のとおり、地域内部のシ
ステム・オペレーションは考察の対象としていない。
8我が国を例にとれば、2005 年に運営を開始した電力系統

社会経済研究 №56 2008.2

85

広域的なシステム・オペレーションでは、以ラグランジュの未定乗数を、需給バランス制

下のような制約条件が考慮される。まず、市場

約 ( 6 ) については λ 、連系線の容量制約 ( 7 )、

全体で電力の需要量と発電量が等しくなる必要( 8 ) についてはそれぞれ η ,ηがあることより、需給バランス制約、すなわち式 ( 5 ) から ( 9 ) で表される問題のカラシュ

Q(q) ≡ ∑n Q (q , q
n

n,s

n ,d

) = 0 が課される。そして、電力潮流が送電容量を超えることはできl+Karush-Kuhn-Tucker
n ,dconditions)

F (q) ≤ k が課される。ここで、 F (q) の絶

ダル料金が次のように求まる。

l

対値を考えているのは、連系線を流れる向きに

P n ( q n ,d ) = λ + ∑ h l ,n (η l − − η l + )より電力潮流は正と負の値をとりうるためである。
需給バランス制約と各連系線の容量制約のもとで社会厚生 W (q) を最大化する問題が、基本的なシステム・オペレーションの問題である 9。

max
W (q )d(5)s.t. Q(q) = 0

(6)

q

よ り 、

> 0 に対して、地域ごとの価格であるノーql≥ 0 とおく。

(KKT 条 件 :＝クーン＝タッカー条件

ないことより、各連系線の容量制約、すなわち
l

l−

(10)

l

標準的なノーダル料金制の考え方では、地域ごとに設定される送電料金（ネットワークからの引き出し料金）は、()

w n ≡ P n (q n ,d ) − λ = ∑l h l ,n η l − − η l + と定n

義することができる。 w は、ネットワークの送電混雑の度合に依存した値をとり、各連系線のシャドウ・プライス η ,η に基づいて計算l+

F l (q) ≤ k l , ∀l

(7)

される。

− F l (q) ≤ k l , ∀l

(8)

2.4

qd ≥ 0

(9)

l−

MCP

MCP モデルにおいては、発電事業者は、ネットワークの送電混雑に関して、戦略的な働きかけを行わないものと想定する。換言すると、一般的な完全競争のモデルにおいては、社会厚生の最大化として、{}

max ∑n B n (q n ,d ) − C n (q n , s ) を想定するこq

発電事業者は、送電混雑、ひいては送電料金の水準を所与として行動するものと想定する。この状況は、ゲーム論の観点からは、発電事業者とシステム・オペレーターによる同時手番の一とが多い。一方、クールノー競争下では、発電事業者が決定する発電量 qn

用 C (qn ,sn ,s、ひいては発電費) は、システム・オペレーターにとって所与の値である。したがって、クールノー競争モデルでは、社会厚生の最大化として、

max∑n B n (q n,d ) を考えることができる10。
dq

利用協議会 (ESCJ) と日本卸電力取引所 (JEPX) の機能を併せもつような機関が、広域的なシステム・オペレータ
ーであると考えられる。
9システム・オペレーションの問題の詳細については、例えば Tanaka (2007) を参照されたい。
10実際、クールノー競争下において、システム・オペレー

段階ゲームと解釈することができる。
数理計画法の文脈では、この種の問題は、基本的に、混合相補性問題 (MCP) として定式化することができる。一般に、x 、f (x) 、g (x) をベ ク ト ル 値 と し て 、 x ≥ 0 、 f ( x) ≥ 0 、

f ( x ) T x = 0 、 g(x) = 0 を満たす x を求める問ターは、発電事業者の費用関数について正確な情報をもたnないであろう。この点からも、 max ∑ B ( qqd式化である。

nn, d) は自然な定86

寡占的電力市場における送電投資

題は、MCP と呼ばれる11。式 ( 2 ) から ( 4 ) でE表される寡占的発電事業者の問題と式 ( 5 ) から ( 9 ) で表されるシステム・オペレーション

H
4の問題に関して KKT 条件を求めると、これら

A

1

3

C

の条件は MCP を形成する。本稿では、このよ

7
5

D

F

6

G

2

うにして定式化される MCP モデルを、数値計

B

算により解く。
MCP モデルを解析的に分析したものとして

図 1 8 地域と連系線

は、Metzler et al. (2003) がある。彼らは、逆需要関数や発電事業者の限界費用関数が線形で

表 1 連系線の送電容量あると仮定し、線形の MCP モデルのもとで均

単位： MW1

衡解が一意に存在することを示している。
連系線の
送電容量

5,570

2

3

4

2,400 16,660 5,570

5

6

7

5,570

1,200

6,000

３．寡占的卸電力市場と送電投資のシミュレーション
シミュレーションのベースとなるデータには、
3.1

基本設定

『電力需給の概要』（経済産業省資源エネルギー
庁電力・ガス事業部編）や『電気事業便覧』（電

以下では、連系線で結ばれた我が国 8 地域の気事業連合会統計委員会編）等の主に 2001 年

卸電力市場を考える 12。基本設定として、我が度の値を用いる。夏季ピーク期における需要と国の夏季ピーク期の卸電力市場を大雑把に模す供給の状況に関して、本稿の想定値を表 2 に示ることを念頭におく。

す。ここでの供給力は、既存電力会社の自社電

図 1 に、本稿で分析対象とする地域と連系線

源供給力とその他卸電気事業者等の供給力を合の構成を示す 13。各地域を A～H、地域間の連計した値を表しており、『電力需給の概要』や『電系線を 1～7 と呼ぶこととする。各地域に 1 社

気事業便覧』等の各種資料から筆者が推計したずつ既存電力会社が立地しており、A～H は各値である14。

地域の電力会社の呼び名も兼ねる。連系線の送

各地域の需要曲線と各々の地域に立地する既電容量については、表 1 に示してある。本稿で存電力会社の限界費用曲線に関して、表 3 が示

は、運用制約を考慮した運用容量ではなく、物すようにパラメータを設定する。これらは、夏理的な熱容量を考察の対象とする。

季ピーク期に対応するパラメータである。各地
域の需要に関しては、線形の需要曲線を想定し、カリブレーションにより推定する。金本他(2006、第 5 章) と同様に、需要の価格弾力性を

相補性問題の解説としては、例えば Cottle et al. (1992)
や福島 (2001) が参考になる。
12 沖縄県と北海道は念頭においていない。沖縄県は連系線
による他地域との連結がない。また、北海道と本州を結ぶ連系線の送電容量は極めて小さい。
13 ループ状の連系線網を考える場合には、連系線の電気的特性に基づいて潮流分流係数を計算する必要がある。この場合、電気的特性に応じて、潮流分流係数は 1 から－1 の間の連続的な値をとる。一方、本稿で想定する串型の連系線網では、ループ潮流が発生せず、潮流分流係数は連系線の電気的特性に依存しない値をとる。この場合、基準地域の決め方に応じて、潮流分流係数は 1、0、－1 のいずれかの値をとる。
110.1、指標価格を 10 円/kWh として、2001 年度の最大 3 日平均電力のデータをもとに需要曲線

14

卸電気事業者等の供給分は、電源開発株式会社や公営の水力発電等の卸売り供給分を指す。本稿では、卸電気事業者等の供給分は長期契約等により固定されているものとして扱う。また、我が国では、家庭用の電灯需要等はまだ自由化されておらず、全需要の約 35％が規制下におかれている。そこで本稿では、全需要の約 35％が規制需要であるものとして分析を行なう。

社会経済研究 №56 2008.287

表 2 需要と供給の状況
単位： MW
A

B

C

D

E

F

G

H

計

供給力

20,792

7,203

13,38333,163

6,794

31,19462,375

17,383

192,287

自社電源再掲

17,627

6,314

12,08029,217

6,275

29,38856,813

16,398174,112

最大3日平均電力

15,971

5,449

10,84030,901

5,021

26,24661,431

13,480169,339

表 3 夏季ピーク期の基本的なパラメータ
A

B

C

D

E

F

G

H

需要曲線の傾き-0.006261-0.018352-0.009225-0.003236-0.019916-0.003810-0.001628-0.007418

限界費用曲線の傾き

0.0005339

0.0010837

0.0006538

0.0002971

0.0013662

0.0002881

0.0001374

0.0005038

円 kWh

実際の計算には、数値計算ソフトウェアである

10

GAMS を用い、ソルバーとして PATH (Dirkse

8

and Ferris, 1995) を利用する。
図 3 は、夏季ピーク期における昼間ピーク 1

6

時間の取引状況を示している。地域 F と地域 G

4を結ぶ連系線 6 は、送電容量が 1,200MW しか2なく、他の連系線と比べても容量が小さい。こ
10000

20000

30000

40000

50000

MW

図 2 G 社の限界費用曲線の線形近似の連系線 6 に、西から東に向けて容量一杯に電力が流れ、送電混雑が発生する。その結果、ボトルネックの連系線 6 を挟む東部地域と西部地のパラメータを推定する 15。既存電力会社の費域とで値差が生じ、東部で 19.23 円/kWh、西部用に関しては、発電ユニットごとの 2001 年度

で 12.80 円/kWh の価格となる。

の燃料消費量、燃料価格、発電量等のデータを仮に容量制約が効いていない（連系線の送電もとに限界的な燃料費を推定した上で、限界費容量が現実より遥かに大きいと仮想）として均用曲線を線形近似する。図 2 には、G 社の限界衡を計算すると、全国均一のクールノー均衡価

費用曲線の線形近似を示しておく。

格は 15.02 円/kWh となる。この時、連系線 6には、約 10,270 MW の電力が西から東に流れ

3.2

夏季ピーク期の均衡と連系線増設

ることとなる。しかし、実際には連系線 6 の送電容量は 1,200MW しかなく、容量制約が効い以上の設定のもとで、仮想的な状況として、てくるので、「市場分断」が生じ東西の値差がつ

もしも各地域の既存電力会社が戦略的に行動しく。すなわち、広域的なシステム・オペレーシ

たならばどのような結果が生じうるかについて、

ョンのもとで、輸入地域である東部では、価格

クールノー競争のシミュレーション分析を行う。

が高めに設定され西部からの輸入量が抑制され

15大河原 (1995) は、発電平均費用に関して 10～12 円/kWh の推定値を示している。2001 年時点で、自由化対象の需要は全需要の約 25％にすぎず、新規事業者の参入もまだほとんどない状況であった。そこで、2001 年の需要デー
タは、実質的に総括原価に基づく規制下の実績とみなし、発電平均費用 10 円/kWh を用いて需要曲線のパラメータを推定する。

る(東部地域内での発電量が増え需要量が減少)。
一方、輸出地域である西部では、価格が低めに設定され東部への輸出量が抑制される（西部地
域内での発電量が減り需要量が増大）。
連系線 6 において送電混雑が発生する状況を

88

寡占的電力市場における送電投資集計
供給合計 (MW)
消費者余剰 (千円/h)
生産者余剰 (千円/h)
混雑料金収入 (千円/h)
社会的余剰 (千円/h)E
159,780
7,881,240
1,657,938
7,711
9,546,889

価格
マークアップ

供給計
需要計
輸出

価格
マークアップ

供給計
需要計
輸出

容量
潮流
予備力

C
12.80
40.3
17,486
15,523
1,963

1

価格
マークアップ

容量
潮流
予備力

供給計
5,570 需要計
1,963 輸出
3,607

12.80
38.3
13,383
10,536
2,847
容量
潮流
予備力

2

16,660
6,716
9,944

価格
マークアップ

供給計
需要計
輸出
5,570
1,914
3,656

容量
潮流
予備力

マークアップ

供給計
需要計
輸出

6,000
5,147
853

F

D
価格

3

12.80
33.0
6,794
4,880
1,914
容量
潮流
予備力

4

A

H

12.80
49.8
25,56430,035-4,471

5

価格
マークアップ

容量
潮流
予備力

供給計
5,570 需要計
4,159 輸出
1,411

19.23
57.0
17,383
12,236
5,147

7

G
12.80
53.3
22,55225,511-2,9596

価格
マークアップ

供給計
1,200 需要計
1,200 輸出
0

容量
潮流
予備力

19.23
68.7
49,41555,762-6,347

2,400
1,907
493

B
価格
マークアップ

供給計
需要計
輸出

12.80
46.6
7,203
5,296
1,907

単位
円/kWh
マークアップ
%
供給計
MW
需要計
MW
輸出
MW
価格

注1）予備力は、連系線の送電容量から実際の電力潮流を差し引いた値。
注2）マークアップは、価格の限界費用からの乖離率。

図 3 夏季ピーク期のクールノー均衡

踏まえ、この連系線の送電容量を増設した場合の効果を分析する。ここでは、連系線 6 の送電容量を 2 倍から 6 倍、すなわち 2,400MW から
7,200MW まで増設するケースを考える。
一般に、容量一杯に電力が流れている連系線を増設することは、直接的にその連系線の混雑度を緩和する効果をもつ。図 4 には、連系線 6の増設にともなう各地域の価格変化を示してある。連系線 6 の送電容量を増やすにつれ、混雑度が緩和され、連系線 6 を挟む東部地域の価格

円/kWh
20.00
18.00
16.00
14.00
1,200MW
2,400MW
3,600MW4,800MW6,000MW
7,200MW

12.00
10.00
8.00
6.00
4.00
2.00
0.00
A

B

C

D

E

F

G

H

図 4 夏季ピーク期：連系線 6 の増設による均衡価格の変化が下がり、西部地域の価格は上昇し、両地域の値差が縮小していくのがわかる。連系線 6 の送つまり、西部地域から東部地域への輸出量が増

電容量が増えた分、そこを流れる電力も増大し加し、西から東に向かう電力潮流が増大していており、送電混雑自体は依然として残っている。

く。その結果、連系線 6 の西側に位置する連系

しかし、容量増設により、連系線 6 の混雑度合

線 5 を流れる東向きの電力も増大していく。連が緩やかとなるため、連系線 6 を挟む東部と西系線 6 の送電容量が現状の 3 倍、すなわち部の価格差は縮まる。

3,600MW に達する頃には、連系線 5 の空き容

一方、送電混雑のある連系線を増設すること

量もなくなり新たな送電混雑が発生してしまう。

は、他の連系線の電力潮流にも影響を及ぼしう

そのため、連系線 6 の送電容量を 3 倍以上に増る。東部地域では、価格の下降とともに、各電やしても、連系線 5 がボトルネックとなり、連力会社は発電量を減らし、消費者は需要量を増

系線 5 以西では取引量や価格に変化が生じなくやしていく。一方、西部地域では、価格の上昇な る 。 連 系 線 6 の 送 電 容 量 を 2,400MW 、とともに、各電力会社は発電出力の上限内で発4,800MW に増設するケースの結果を、図 5、図

電量を増やし、消費者は需要量を減らしていく。

6 に示しておく。

社会経済研究 №56 2008.2

集計
供給合計 (MW)
消費者余剰 (千円/h)
生産者余剰 (千円/h)
混雑料金収入 (千円/h)
社会的余剰 (千円/h)89

E
159,927
7,887,836
1,648,621
13,3639,549,820

価格
マークアップ

供給計
需要計
輸出

価格
マークアップ

供給計
需要計
輸出

容量
潮流
予備力

C
13.10
40.6
17,747
15,4772,270

1

価格
マークアップ

供給計
5,570 需要計
2,270 輸出
3,300

容量
潮流
予備力

13.10
39.7
13,383
10,505
2,878
容量
潮流
予備力

2

16,660
7,071
9,589

価格
マークアップ

供給計
需要計
輸出
5,570
1,928
3,642

容量
潮流
予備力

マークアップ

供給計
需要計
輸出

6,000
5,071
929

F

D
価格

3

13.10
34.5
6,794
4,866
1,928
容量
潮流
予備力

4

A

H

13.10
50.2
25,89429,945-4,051

5

価格
マークアップ

供給計
5,570 需要計
4,949 輸出
621

容量
潮流
予備力

18.66
55.7
17,383
12,312
5,071

7

G
13.10
53.6
22,88525,434-2,5496

価格
マークアップ

供給計
2,400 需要計
2,400 輸出
0

容量
潮流
予備力

18.66
68.3
48,63956,109-7,471

2,400
1,923
477

B
価格
マークアップ

供給計
需要計
輸出

単位
円/kWh
マークアップ
%
供給計
MW
需要計
MW
輸出
MW

13.10
47.7
7,203
5,280
1,923

価格

図 5 夏季ピーク期：連系線 6 を 2,400MW に増設するケース

集計
供給合計 (MW)
消費者余剰 (千円/h)
生産者余剰 (千円/h)
混雑料金収入 (千円/h)
社会的余剰 (千円/h)E
160,284
7,905,887
1,628,259
20,9959,555,141

価格
マークアップ

供給計
需要計
輸出

容量
潮流
予備力

4

A
価格
マークアップ

供給計
需要計
輸出

容量
潮流
予備力

C
13.33
40.8
17,952
15,4402,512

1

価格マークアップ

容量
潮流
予備力

供給計
5,570 需要計
2,512 輸出
3,058

13.33
40.7
13,383
10,480
2,903
容量
潮流
予備力

2

16,660
7,350
9,310

価格
マークアップ

供給計
需要計
輸出
5,570
1,940
3,630

容量
潮流
予備力

D
価格
マークアップ

3

H
13.33
35.7
6,794
4,854
1,940

供給計
需要計
輸出

6,000
4,918
1,082

5

価格
マークアップ

容量
潮流
予備力

供給計
5,570 需要計
5,570 輸出
0

7

G

F
13.33
50.5
26,15329,874-3,72017.53
52.9
17,383
12,465
4,918

14.37
54.8
24,33025,100-770

6

価格
マークアップ

容量
潮流
予備力

供給計
4,800 需要計
4,800 輸出
0

17.53
67.4
47,08656,804-9,718

2,400
1,935
465

B
価格
マークアップ

供給計
需要計
輸出

単位
円/kWh
%
供給計
MW
需要計
MW
輸出
MW

13.33
48.6
7,203
5,268
1,935

価格

マークアップ

図 6 夏季ピーク期：連系線 6 を 4,800MW に増設するケース

3.3

軽負荷期の均衡と連系線増設用に関しては、軽負荷期における発電所の補修を考慮する。ここでは、単純化して、全電源の以上の夏季ピーク期の分析に対して、以下で約 1 割が補修により休止するものと想定する。

は 4 月等の軽負荷期についての分析を行う。こ

表 4 に、本稿で想定する軽負荷期の需要曲線とこでは、軽負荷期の 1 日を通した平均的な需要

限界費用曲線のパラメータを示す。

電力（24 時間平均）を、表 2 に示した最大 3
日平均電力の約 4 割と想定する。そして、3.1と同様に、需要の価格弾力性を 0.1、指標価格を 10 円/kWh として、軽負荷期における需要曲
線のパラメータを推定する。既存電力会社の費

90

寡占的電力市場における送電投資

表 4 軽負荷期の基本的なパラメータ
A

B

C

D

E

F

G

H

需要曲線の傾き-0.017890-0.052434-0.026357-0.009246-0.056904-0.010886-0.004651-0.021195

限界費用曲線の傾き

0.0005932

0.0012042

0.0007265

0.0003301

0.0015180

0.0003201

0.0001527

0.0005598

E

集計
供給合計 (MW)
消費者余剰 (千円/h)
生産者余剰 (千円/h)
混雑料金収入 (千円/h)
社会的余剰 (千円/h)

60,2293,028,106476,751
5,382
3,510,239

価格
マークアップ

供給計
需要計
輸出

価格
マークアップ

供給計
需要計
輸出

容量
潮流
予備力

C
6.40
60.6
7,101
5,791
1,309

1

価格
マークアップ

容量
潮流
予備力

供給計
5,570 需要計
1,309 輸出
4,261

6.40
59.4
4,751
3,931
820
容量
潮流
予備力

2

16,6603,555
13,105

マークアップ

供給計
需要計
輸出
5,570
966
4,604

容量
潮流
予備力

D
価格
マークアップ

3

価格

容量
潮流
予備力

4

A

H
6.40
45.0
2,786
1,821
966

供給計
需要計
輸出

6,000
2,292
3,708

F
6.40
67.3
9,888
11,205-1,3185

価格
マークアップ

容量
潮流
予備力

供給計
5,570 需要計
3,202 輸出
2,368

10.88
68.7
6,969
4,676
2,292

7

G
6.40
70.5
7,515
9,517
-2,0026

価格
マークアップ

供給計
1,200 需要計
1,200 輸出
0

容量
潮流
予備力

10.88
82.0
17,81921,312-3,492

2,400
1,426
974

B
価格
マークアップ

供給計
需要計
輸出

単位
円/kWh
%
供給計
MW
需要計
MW
輸出
MW

6.40
51.0
3,402
1,976
1,426

価格

マークアップ

図 7 軽負荷期のクールノー均衡

図 7 は、軽負荷期における取引状況（24 時間

すなわち 4,800MW に増設した時にはじめて、

平均）を示している。夏季ピーク期と同様、連連系線 5 に送電混雑が生じるようになる。需要系線 6 に西から東に向けて容量一杯に電力が流が少ない軽負荷期では、連系線 6 の送電容量がれ、送電混雑が発生する。ただし、需要全体が4,800MW に達する頃には、連系線 6 の送電混少ない軽負荷期には、夏季ピーク期よりも東西雑自体が解消され、ボトルネックが完全に連系の値差は小さく、東部で 10.88 円/kWh、西部で線 5 に移る結果となる。

6.40 円/kWh の価格となる。
3.2 と同様に、連系線 6 の送電容量を 2 倍から 6 倍に増設するケースに関して、各地域の価格変化を示すのが、図 8 である。夏季ピーク期と同様、東西の値差は縮小していく。また、連系線 6 の送電容量を 2,400MW、4,800MW に増

円/kWh
20.00
18.00
16.00
14.00

10.00

設するケースの結果を、図 9、図 10 に示してお8.00

く。夏季ピーク期と同様のメカニズムにより、

4.00

西から東に向かう電力潮流が増大していく。ただし、需要全体が少ない軽負荷期には、電力潮流の増大ペースが遅い。そのため、連系線 6 の送電容量を現状の 3 倍、すなわち 3,600MW に増設した時には、まだ連系線 5 に送電混雑は発生しない。連系線 6 の送電容量を現状の 4 倍、

1,200MW
2,400MW
3,600MW4,800MW6,000MW
7,200MW

12.00

6.00

2.00
0.00
A

B

C

D

E

F

G

H

図 8 軽負荷期：連系線 6 の増設による均衡価格の変化

社会経済研究 №56 2008.2

集計
供給合計 (MW)
消費者余剰 (千円/h)
生産者余剰 (千円/h)
混雑料金収入 (千円/h)
社会的余剰 (千円/h)

91

E60,341
3,034,792
469,3507,446
3,511,588

価格
マークアップ

供給計
需要計
輸出

価格
マークアップ

供給計
需要計
輸出

容量
潮流
予備力

C
6.82
61.4
7,286
5,768
1,518

1

価格
マークアップ

供給計
5,570 需要計
1,518 輸出
4,052

容量
潮流
予備力

6.82
60.0
4,926
3,915
1,011
容量
潮流
予備力

2

16,6604,110
12,550価格
マークアップ

供給計
需要計
輸出
5,570
1,105
4,465

容量
潮流
予備力

D
価格
マークアップ

3

6.82
45.4
2,918
1,813
1,105
容量
潮流
予備力

4

A

H

供給計
需要計
輸出

6,000
1,820
4,180

F
6.82
68.3
10,097
11,159
-1,0625

価格
マークアップ

供給計
5,570 需要計
4,153 輸出
1,417

容量
潮流
予備力

9.92
68.1
6,542
4,722
1,820

7

G
6.82
71.4
7,726
9,478
-1,7536

価格
マークアップ

供給計
2,400 需要計
2,400 輸出
0

容量
潮流
予備力

9.92
81.1
17,29821,518-4,220

2,400
1,580
820

B
価格
マークアップ

供給計
需要計
輸出

単位
円/kWh
マークアップ
%
供給計
MW
需要計
MW
輸出
MW

6.82
51.5
3,548
1,968
1,580

価格

図 9 軽負荷期：連系線 6 を 2,400MW に増設するケース
集計
供給合計 (MW)
消費者余剰 (千円/h)
生産者余剰 (千円/h)
混雑料金収入 (千円/h)
社会的余剰 (千円/h)E
60,5303,046,785
462,0283,937
3,512,750

価格
マークアップ

供給計
需要計
輸出

A
価格
マークアップ

供給計
需要計
輸出

C
7.45
62.5
7,563
5,732
1,831

1

価格
マークアップ

容量
潮流
予備力

供給計
5,570 需要計
1,831 輸出
3,739

7.45
60.9
5,187
3,891
1,297
容量
潮流
予備力

2

16,660
4,938
11,722

価格
マークアップ

供給計
需要計
輸出
5,570
1,313
4,257

容量
潮流
予備力

価格
供給計
需要計
輸出

6,000
952
5,048

F

D

マークアップ

3

7.45
46.0
3,115
1,802
1,313
容量
潮流
予備力

4
容量
潮流
予備力

H

7.45
69.6
10,41011,091-681

5

価格
マークアップ

容量
潮流
予備力

供給計
5,570 需要計
5,570 輸出
0

8.16
66.6
5,757
4,805
952

7

G
8.16
73.4
8,392
9,355
-963

6

価格
マークアップ

容量
潮流
予備力

供給計
4,800 需要計
4,607 輸出
193

8.16
78.8
16,33921,897-5,558

2,400
1,810
590

B
価格
マークアップ

供給計
需要計
輸出

単位
円/kWh
マークアップ
%
供給計
MW
需要計
MW
輸出
MW

7.45
52.1
3,766
1,956
1,810

価格

図 10 軽負荷期：連系線 6 を 4,800MW に増設するケース

3.4

連系線増設の費用便益分析

あるのでこの作業は容易ではない。また、連系線への投資額は、通常、ケース・バイ・ケース

連系線の増設が社会的に望ましいのは、増設による社会的余剰の増分が連系線の資本費の増であり、実際に発生する費用を推定するのは困難なことが多い。

分を上回る場合である。しかし、この比較を実

このような分析上の制約があるものの、ここ際に行うのは決して容易ではない。まず本来、では夏季ピーク期と軽負荷期に着目し、限定的社会的余剰の増分としては、特定の 1 時間ではながら社会的余剰と資本費に関する考察を行う。

なく、年間を通した余剰の増分を考える必要が具体的には、連系線 6 の送電容量を現状のある。そのためには、1 年間において、時々刻々

1,200MW から 2 倍の 2,400MW に増設するケ

変動する需要と供給のパターンを推定する必要ースを考える。

があるが、現状では入手できるデータの制約が表 5 に示すように、ボトルネックとなってい92

寡占的電力市場における送電投資た連系線 6 の送電容量を増設することで社会的

しかし実際には、FC の増設に加え、送電線

余剰が増大する。夏季ピーク期では 293 万円/h、等（ケーブルや鉄塔等）の増設も必要となる可軽負荷期では 135 万円/h の社会的余剰増加とな能性がある。まず、送電線等の建設費用が、FCる。東部地域では、価格の下落により、消費者と同額の 800 億円かかるものとする。償却年数

余剰は増加し、各電力会社の生産者余剰は減少

を法定耐用年数の 36 年、利子率を 3％として定する。一方、西部地域では、価格の上昇により、額法で計算すると、年額の資本費は 37 億円/y

消費者余剰は減少し、各電力会社の生産者余剰となる。これを 8,760 時間で除すと、時間当たは増加する。最大の消費地域 G をかかえる東部

りの資本費は 42 万円/h となる。FC と送電線等地域において消費者余剰の増加幅が大きいため、を合わせると、総建設費用は 1600 億円、年額

全地域合計の消費者余剰も差し引きで増加となの資本費は 101 億円/y、時間当たりの資本費はる。最大の電力会社 G 社が立地する東部地域に115 万円/h となる。この場合でも、軽負荷期において生産者余剰の減少幅が大きいため、全地

おいて、社会的余剰の増分が資本費の増分を上

域合計の生産者余剰も差し引きで減少となる。

回ることになる。

上記に混雑料金収入の増加分も加味すると、全送電線等の建設費用が 1200 億円かかるもの

地域合計の社会的余剰は増加する結果となる。

と想定して、上記と同様の計算により資本費を算定してみる。すると、FC と送電線等を合わ

表 5 連系線 6 を 2,400MW に増設するケースの余剰の変化
単位： 万円/h

せて、総建設費用は 2000 億円、年額の資本費は119 億円/y、時間当たりの資本費は 136 万円/h

夏季ピーク期

軽負荷期となる。この場合には、軽負荷期において、社会

社会的余剰

293

135

的余剰の増分と資本費の増分がほぼ同じになる。

F社の生産者余剰627

285

さらに、送電線等の建設費用が 1600 億円かG社の生産者余剰

-2564

-1405

かるものと想定すると、FC と送電線等を合わせて、総建設費用は 2400 億円、年額の資本費

次に、連系線 6 の送電容量を 1,200MW から

は 137 億円/y、時間当たりの資本費は 157 万円

2,400MW に増設するケースで、資本費がどれ/h となる。この場合には、軽負荷期において、くらい増加するかを推定する。連系線 6 の設備

資本費の増分が社会的余剰の増分を上回るようには、50Hz と 60Hz の周波数変換設備（FC）になる。

を含む。この FC に関して、新潟日報 (2003) は、以上を整理すると、本稿の想定のもとでは、300MW の設備の投資費用が約 200 億円かかる

東西を結ぶ連系線の送電容量を 2 倍に増設するという電力関係者の証言を掲載している。この

場合に、FC と送電線等を合わせた総建設費用

金額を目安として、ここでは、FC を 1,200MW

が約 2000 億円以下であれば、たとえ軽負荷期分増設するのに 800 億円の建設費用がかかるもであっても社会的余剰の増分が資本費の増分以のとする。FC が機械設備であることを踏まえ、上となるものと推定される。この場合には、連償却年数を 16 年、利子率を 3％として定額法で系線 6 の増設が社会的に望ましい可能性が高い

計算すると、年額の資本費は 64 億円/y となる。

といえよう。ただし、もちろん厳密な議論をす

これを 8,760 時間で除すと、時間当たりの資本るためには、年間を通した余剰の増分を考える

費は 73 万円/h となる。仮に FC の増設だけで必要があるし、連系線への投資額のより詳細な工事が済む場合には、軽負荷期においても、社データが必要であることに注意すべきである。

会的余剰の増分が資本費の増分を上回ることになお、本稿で想定した FC と送電線等に関するなる。

資本費の増分を、表 6 に示しておく。

社会経済研究 №56 2008.2

93

表 6 連系線 6 を 2,400MW に増設するケースの資本費の増加った。第一に、本稿は、東西に跨る我が国の卸電力市場を対象として、各地域を結ぶ連系線の年額の資本費（億円/y）

時間当たりの資本費（万円/h）

FC800億円、送電線等800億円

101

115

FC800億円、送電線等1200億円

119

136

を行った。特に、夏季ピーク期と軽負荷期の両FC800億円、送電線等1600億円

137

157

方を想定したシミュレーションを行った。第二送電容量制約を考慮しながら、MCP モデルに基づくクールノー競争のシミュレーション分析に、本稿は、50Hz と 60Hz の周波数変換設備
3.5

連系線増設のインセンティブ

連系線 6 の両端に位置する F 社と G 社には、送電投資を行うインセンティブはあるだろうか？先述のとおり、連系線 6 の増設により、東部地域では、価格が下落して生産者余剰が減少する。表 5 が示すように、G 社の生産者余剰は、
夏季ピーク期では 2564 万円/h、軽負荷期では1405 万円/h の減少となる。よって、投資をしても損をするだけなので、G 社は投資インセン
ティブをもたないであろう。逆に、西部地域では、価格が上昇して生産者余剰が増大する。表5 が示すように、F 社の生産者余剰は、夏季ピーク期では 627 万円/h、軽負荷期では 285 万円/h の増加となる。よって、F 社は投資インセン
ティブをもつ可能性が高い。
以上のように、連系線 6 の一方の端に位置す
る F 社は投資インセンティブをもち、もう片方の端に位置する G 社は投資インセンティブをもたない可能性が高い。つまり、連系線への投資に関して、利害対立が発生する可能性が高い。
したがって、電力会社の自発性に任せる場合には投資が進まない恐れがあり、社会的な観点か
ら中立的に利害調整を行うことが重要となる。
この意味でも、有限中間法人である電力系統利用協議会（ESCJ）の果すべき役割は大きいと
いえよう。

４．結語
我が国の卸電力市場を分析した先行研究と比較して、本稿は次の二つの特徴をもつ分析を行（FC）を含む東西間の連系線に関して、送電容量を増設するケースの分析を行った。近年我が国では、東西を結ぶ連系線が市場取引のボトル
ネックとなっているとの指摘がある。そこで、寡占的な市場環境のもとで、東西間の連系線を増設することによる効果や費用について考察を行った。
分析の結果、本稿の想定のもとでは、東西を結ぶ連系線の送電容量を 2 倍に増設する場合に、FC と送電線等を合わせた総建設費用が約 2000
億円以下であれば、たとえ軽負荷期であっても社会的余剰の増分が資本費の増分以上となるものと推定された。この場合には、東西を結ぶ連系線の増設が社会的に望ましい可能性が高いといえよう。
投資インセンティブに関しては、東西を結ぶ
連系線の両端の電力会社間で利害対立が発生する可能性が高い。そのため、電力会社の自発性に任せる場合には投資が進まない恐れがあり、社会的な観点から中立的に利害調整を行うことが重要となる。
ただし、さらに厳密な議論をするためには、年間を通した余剰の変化を考える必要があるし、連系線への投資額のより詳細なデータが必要であることに注意すべきである。また本稿では、スポットの卸電力市場の分析に焦点を当てたが、先渡し契約等の長期契約を内生的に考慮したモデルへ拡張していくことが今後の課題である。
これに加えて、システム・オペレーションに関するより詳細な制約条件を組み込むことにより、さらに現実に近いモデルへ拡張していくことも今後の課題となる。

94

寡占的電力市場における送電投資

参考文献
[1]

[2]

[3]

[4]

Akiyama, S., and N. Hosoe (2006) “A Spatial
Equilibrium Analysis of Transmission
Charge Reform in Japan's Electric Power
Industry,” RIETI Discussion Paper Series
06-E-022.
Borenstein, S., and J. B. Bushnell (1999) “An
Empirical Analysis of the Potential forMarket Power in California’s Electricity
Market,” Journal of Industrial Economics 47,
285-323.
Borenstein, S., J. B. Bushnell, and S. Stoft(2000) “The Competitive Effects of Transmission
Capacity in a Deregulated Electricity Industry,”
Rand Journal of Economics 31(2), 294-325.
Cardell, J. B., C. C. Hitt, and W. W. Hogan(1997) “Market Power and Strategic
InteractioninElectricity
Networks,”

Resource and Energy Economics 19, 109-137.
[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

Cottle, R. W., J.-S. Pang, and R. E. Stone(1992) The Linear Complementarity Problem,
Academic Press, San Diego.
von der Fehr, N.-H. M., and D. Harbord(1993) “Spot Market Competition in the UK
Electricity Industry,” Economic Journal 103,531-546.
Dirkse, S. P., and M. C. Ferris (1995) “ThePATH Solver: A Non-Monotone Stabilization
Scheme for Mixed Complementarity Problems,”
Optimization Methods and Software 5, 123-156.
Green, R. J., and D. M. Newbery (1992)“Competition in the British Electricity Spot
Market,”Journal of Political Economy
100(5), 929-953.
Klemperer, P. D., and M. A. Meyer (1989)“Supply Function Equilibria in Oligopoly
under uncertainty,” Econometrica 57(6),1243-1277.
[10] Hattori, T. (2003) “A Simulation Analysis of
the Potential for Market Power in theWestern Segment of the Prospective
Japanese
Electricity
Market,”Paper
presented at Advanced Workshop in
Regulation and Competition, 16th Annual
Western Conference, San Diego, California.
[11] Hobbs, B. F. (2001) “Linear Complementarity
Models of Nash-Cournot Competition in
Bilateral and POOLCO Power Markets,”
IEEE Transactions on Power Systems 16,
194-202.

[12] Hobbs, B.F., and U. Helman (2004)“Complementarity-Based
Equilibrium
Modeling for Electric Power Markets,” in D.W.
Bunn (eds.) Modeling Prices in Competitive
Electricity Markets. John Wiley & Sons,
London, U.K.
[13] Hobbs, B. F., C. B. Metzler, and J.-S. Pang
(2000) “Strategic Gaming Analysis forElectric
Power
Systems:an
MPEC
Approach,” IEEE Transactions on Power
Systems 15, 637-645.
[14] Luo, Z.Q., J.-S. Pang, and D. Ralph (1996)

Mathematical Programs with Equilibrium
Constraints, University Press, Cambridge.
[15] Metzler, C. B., B. F. Hobbs, and J.-S. Pang
(2003) “Nash-Cournot Equilibria in Power
Markets on a Linearized DC Network with
Arbitrage: Formulations and Properties,”

Networks and Spatial Economics 3(2), 123-150.
[16] Smeers, Y., and W. Jing-Yuan (1997)“Spatially
Oligopolistic
Model
with
Opportunity Cost Pricing for Transmission
Capacity
Reservations—A
Variational
Inequality Approach,” Universite’ Catholiquede Louvain, CORE Discussion Paper 9717.
[17] Tanaka, M. (2007) “Extended Price Cap
Mechanism for Efficient Transmission
Expansion under Nodal Pricing,” Networks
and Spatial Economics 7(3), 257-275.
[18] Ventosa, M., Á. Baíllo, A. Ramos, and M.
Rivier (2005) “Electricity Market Modeling
Trends,” Energy Policy 33(7), 897-913.
[19] 新田目倖造 (1980)『 電力系統技術計算の基礎』、
電気書院[20] 大河原透 (1995)「 東京圏における電力需給の諸問題」、八田達夫・八代尚宏編『東京問題の経済学』、東京大学出版会[21] 金本良嗣・蓮池勝人・藤原徹 (2006)『政策評価ミクロモデル』、東洋経済新報社[22] 熊谷礼子・服部徹 (2004)「電力市場における市場支配力の理論と実際」、八田達夫・田中誠編著『電力自由化の経済学』、東洋経済新報社[23] 竹中康治 (2005) 「電力市場における市場支配力」、鳥居昭夫・岸井大太郎編著『公益事業の規制改革と競争政策』、法政大学出版局[24] 新潟日報(2003)「電気の“壁”」、6 月 24 日掲載
記事[25] 福島雅夫 (2001)『非線形最適化の基礎』、朝倉
書店
たなか

まこと
政策研究大学院大学

政策研究科

社会経済研究 №56 2008.2

95

公益企業のガバナンス構造と経営効率性
Governance Structure of Public Utility Firms and Firm Efficiency
キーワード：コーポレートガバナンス、所有構造、取締役会改革、経営効率性
尾

身

祐

介

本稿は今までほとんど分析の対象となることがなかったわが国の公益企業のガバナンス構造に焦点を当て、公益企業の株式所有構造と取締役会の構成が近年どのように推移してきたかを概観した。
さらに、公益企業のガバナンス構造が経営効率性にどのような影響を与えたかについての計量的な分析をおこなった。
本稿で確認された公益企業のガバナンス構造の特徴は、①外国人による株式所有は近年急増しているが、その水準はわが国の全上場企業のそれと比べ依然低い水準にあること、②従来安定株主と考えられた銀行や生損保による株式所有は全上場企業における傾向と同様に、近年減少傾向にある
こと、③公益企業の取締役会の規模は縮小傾向にあるものの、人数上の比較では東証全上場企業のそれよりも大規模であること、ただし企業規模を考慮した上で両者を比較してみると、公益企業の取締役会規模は東証全上場企業のそれと比べ小さいこと、④公益企業の社外取締役比率は増加傾向にあるものの、その水準は東証全上場企業の社外取締役比率に比べ低いこと、であった。
こうして明らかになった公益企業のガバナンス構造が経営効率性に与える影響を計量的に分析した
ところ、外国人及び安定株主による株式所有と取締役会規模縮小は公益企業の経営効率性と有意に正の関係にあり、公益企業のガバナンス構造が経営効率性に寄与していることを示唆する結果となった。
１．はじめに
２．公益企業のガバナンス構造の変化
2.1 株式所有構造
2.2 取締役会の構成
2.3 分析の課題
３．分析の視点
3.1 所有構造：外国人株主

3.2 所有構造：安定株主
3.3 取締役人数の削減
3.4 社外取締役
3.5 分析モデルと変数・データ
４．実証分析
５．おわりに１．はじめに率的経営をおこなうインセンティブを与えた
1995 年、1999 年、2003 年の 3 度にわたる電気

バブル崩壊以後、わが国経済は「失われた 10事業法改正がその典型と言えるであろう。また、年」と表現される長期の不況に見舞われた。ここうした規制緩和の進展と平行して、効率的経の長期不況の主要因として、バブル期の非効率営を達成させる方法としてコーポレートガバナ

的な企業経営によってもたらされた過剰設備・ンス（企業統治）のあり方が議論されるように過剰雇用・過剰債務という 3 つの過剰による企なった。この議論の背景には、それまで企業の業の経営効率の低下が指摘されている1。この効

効率性維持に有効であった安定株主やメインバ率性低下という事態への対処として、政策当局

ンク、終身雇用、内部昇進者主体の取締役会とは競争導入による経営効率の改善を企図した規

いったわが国に特徴的なガバナンスシステムが制緩和を様々な分野・業種で進展させた。電気

変容・機能不全になったとの認識があった2。こ

事業者に関していえば、競争原理を導入して効
1

経済企画庁（当時）平成 11 年度年次経済報告を参照。

2 例えば平成 14 年度の年次経済財政報告では従来の日本型
コーポレートガバナンスの限界を指摘している。

96

公益企業のガバナンス構造と経営効率性のような認識の下、経営効率性の改善を企図しのかについての様式化された事実は提示されてたガバナンス改革を促進させる企業法制改革もはいない。ガバナンス構造のうち株式所有構造

また進展した。例としては、1993 年の社外監査については、2007 年 6 月に開かれた中部電力

役制度・株主代表訴訟の手数料定額化 3 、1997と電源開発の株主総会における外国人大株主に年のストックオプション制導入、2002 年の委員

よる増配要求が、公益企業に大株主として外国会設置会社選択導入を可能とした商法・会社法

人株主が存在していることを初めて世に広く認の改正などが挙げられよう。これらは企業経営識させた5。しかしながら、このような大株主の陣へのモニタリングとインセンティブ付与とい存在は公益企業に限ったことではない。公益企う米国流のガバナンスシステムを範とする企業

業以外のわが国の一般企業では、外国人株主が法制改革であったといえる。

大株主であることはすでに珍しいことではなく競争導入が企業経営陣に自律的に効率的経営なっている。例えば、ソニーでは 2007 年現在

をおこなわせる規律として機能するとの見方にでの首位株主は Moxley and Company（ADR6

ついては、すでに一般的なものとなっている 4。

の受託機関である JPMorgan Chase Bank の株

しかしながら、競争導入以外のガバナンス改革式名義人）という外国籍の株主であり、ソニー

については法制度改革によりその枠組みは提示の株式の 17.6％を所有する大株主である。また、されたものの、どのようなガバナンス構造が望

ソニーの株主全体に占める外国人株主の割合はましいかという点に関して、政策担当者や企業30％を超えている。日産自動車では資本提携を

経営者の間でも一致した見解は存在していない。

おこなっているルノーによる日産自動車株の所

このことは電力という同一業種内においてすら、有比率は 2007 年現在で 44.3％であるなど、現社外取締役導入や執行役員導入といった取締役

在のわが国において 30％を超える外国人株式会改革の状況がかなり異なっていることからも所有比率を示す企業は少なくない。これらの事うかがうことができよう（表 1 参照）。学術的

柄は公益企業と非公益企業の株主の外国籍化とには企業のガバナンス構造が経営効率性に与えいう同様の変化が少なからず発生していること

る影響に焦点を当てた研究がいくつかおこなわを示してはいるが、その変化は両者にとって水れてはいるものの、同様に必ずしも定まった見

準的に同じなのかそれとも差があるのかについ解は存在していない。また、そのような研究のては明らかではない。

多くは主に非公益の製造業・非製造業を対象と

本稿ではこれまで十分に議論されることのなしたものであり、非効率な経営によりその企業

かった公益企業のガバナンス構造が近年どのよだけでなく、一国経済全体へ悪影響を及ぼしう

うに変容してきたかについてのファクトファイ

る公益企業のガバナンス構造はその重要性にもンディングと、またそれらが経営効率に対してかかわらず、これまで分析の対象となることはどのような影響を与えているかについての実証なかった。

分析をおこなうことを課題とする。そのために

さらに、公益企業のガバナンスについての分

本稿では公益企業の株式所有構造や取締役会の析をおこなう以前の問題として、そもそも公益構成を数量化したガバナンス変数を作成した。

企業のガバナンス構造がどのようなものである

これらのガバナンス変数を、企業の効率性を示

3

商法改正以前では訴訟額に応じた印紙税が必要とされたが、改正後は印紙税が一律 8200 円と定額化かつ低額化し、これが株主代表訴訟数の増大の要因となったと考えられる。
4 Allen and Gale(2000)では企業間競争が企業の規律付けにとって重要であると主張している。また、Nickell, Nicolitsas
and Dryden(1997)では英国製造業を対象とした実証分析をおこない、企業間競争が TFP を上昇させているという結果を示している。

5

増配要求をおこなった外国人株主はザ・チルドレンズ・イ
ンベストメント・ファンド（TCI）である。当時、TCI は中部電力に対しては 1.4％の株式を所有する第 9 位の大株主であり、電源開発に対しては 9.9％を所有する筆頭株主であった。ただし、TCI はその後 2007 年 9 月中間期末までに保有する中部電力株をすべて売却した。
6 American Depositary Receipt、米国預託証券のこと。

社会経済研究 №56 2008.2

97

表１ 電力各社の取締役会の状況（2007 年）
企業名
北海道電力
東北電力
東京電力
中部電力
北陸電力
関西電力
中国電力
四国電力
九州電力
沖縄電力

社外取締役導入数（人）
0
0
2
2
0
3
1
0
1
1

取締役の人数（人）
12
15
19
14
11
20
13
15
14
14

業績連動報酬制
なし
なし
平成20年から
あり
なし
なし
なし
なし
あり
なし

執行役員制
なし
あり
あり
あり
あり
あり
あり
なし
あり
なし

執行役員と取締役の分離
NA
分離
分離
未分離
分離
分離
分離
NA
分離
NA

注1 上記のデータは東京証券取引所のwebサイト上のコーポレート・ガバナンス情報サービスより作成した。

す変数としての各企業の総資産営業利益率

2.1

株式所有構造（ROA）を作成し、 ROA をガバナンス諸変数に回帰させることで、ガバナンス構造が企業のまず、近年耳目を集めるようになった外国人

効率性に対してどのような影響を与えているか

株主について見てみよう。図 1 は東京証券取引を実証する。

所の株式分布状況調査のデータ（単元数ベー

次節以降の本稿の構成は以下の通りである。

ス・長期統計）によって作成したわが国の全上

2 節では近年の公益企業のガバナンス構造とそ

場企業7の外国人株式所有水準の推移と、電力・の比較対象としてのわが国企業全体のガバナン

都市ガス・旅客鉄道業所属の公益企業 44 社のス構造の推移を俯瞰する。そこから公益企業のそれとを比較したものである8。両者を比較する

ガバナンス上の特徴を整理し、分析の課題を提ことにより明らかになった公益企業の外国人株示する。3 節では、まずガバナンス特性と経営式所有比率の特徴は、第一に全上場企業の外国効率性との関係を対照とした先行研究をサーベ人株式所有比率と比較して、総じて低調であっイすることにより、本稿の分析の視点を提示すたということである9。全上場企業においてはバる。その上で、本稿で用いる分析モデルと使用

30
公益企業
全上場企業

する変数の解説をする。4 節では、公益企業の25

経営効率性に与えるガバナンス特性の影響を計

20

量的に明らかにする。5 節では本稿における主% 15

要な結論を要約し、今後の課題を取りまとめる。

10

5

２．公益企業のガバナンス構造の変化

01986

先に述べたように、公益企業のガバナンス構
造については、コーポレートファイナンス研究の文脈において、あまり語られることがなく、その実態がどうなっているか、またそれがどのように推移してきたかについての様式化された事実は未だ提示されていない。そこで本節では、公益企業のガバナンス構造がどのようなものであり、またそれが近年どのように推移してきたかを概観し、公益企業のガバナンス構造についての事実を様式化することを試みる。

1987

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995 1996
年度

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

図１ 外国人による株式所有比率の推移
7

全上場企業のサンプル数は年度によって若干の変動がある
が、2005 年の時点では 2843 社となっている。
8 公益企業の外国人による株式所有比率は、公益企業各社の有価証券報告書に記載されている所有者別株式状況の外国法人等の所有比率の数値の平均値である。
9 わが国には外国人投資家が単独で公益的業種に属する国内上場企業の 10％以上の株式を取得する際には、財務大臣と当該事業所管大臣への事前届出を義務付けている「外国為替及び外国貿易法」（外為法）が存在し、その後の審査を経て了承が得られなければ外国人投資家は株式取得ができないこととなっている。そのため、同法の存在が外国人による公益企業の株式取得を一定程度抑制している可能性がある。ただし、同法において 10％以上の株式取得についての事前届出義務がなく、事後届出のみでよい非公益企業を見ても、単独の外国人投資家
が 10％を超える株式を取得し大株主となっているケースはごく一部の企業を除けば現状でもそれほど多いとは言えないた
め、同法の存在のみによって公益企業における外国人株式所有比率の低水準を説明できるとは現状では言い難い。

98

公益企業のガバナンス構造と経営効率性

ブル崩壊後の 1991 年から徐々に上昇し、1998

主であったということが推察される。この安定

年から 1999 年にかけて急上昇し10、2005 年に的な関係は時間の経過とともに次第に低下しては 26.7％という 1986 年時点の約 5 倍の増加といくが、ここで全上場企業と公益企業ではそのなったのに比べ、公益企業については 1991 年

低下の開始の時期が異なっていることは興味深から若干の上昇傾向はあるものの、2003 年までい。全上場企業では 1998 年が低下開始の時期

5％ を 超 え る こ と は な か っ た 。 第 二 の 特 徴 はであり、公益企業では 2003 年からが低下開始

2003 年以前までは低調であった公益企業の外の時期となっている。そもそも銀行は不良債権

国人株式所有比率の傾向が変化し、上昇傾向に償却のための原資確保、BIS 規制や時価会計制

転じたことである。同図を見てみると、2003

度への対応といった課題が存在していたため、年には 3.9％であった水準が、2005 年には 7.6％

早晩その所有株式を放出せざるを得なかった。

という、2 倍の増加を示していることがわかる。

1997 年に発生した銀行危機はそれに拍車をか以上を要約すると、公益企業の外国人株式所有けたのであろう。1998 年からの全上場企業にお比率は近年上昇傾向にあるものの、わが国企業

ける銀行のプレゼンス低下はこのような理由をの全体的な外国人株式所有比率に比して未だ低挙げることができよう 12。ここで公益企業の株

い水準にあるということが言えよう。

式放出が遅かった原因として、銀行にはその所

次に銀行による株式所有比率の推移を見てみ

有株式売却の優先順位が存在していたことを挙よう。従来、わが国の銀行は顧客企業に資金をげることができる。銀行はその保有株式を売却貸し出すだけでなく、顧客企業の株式を長期間する際には、貸し出し面で関係の深い顧客の株安定的に保有する安定株主 11であると指摘され

式は売却しなかったとされ（宮島・黒木 2003）、てきた。そうした銀行による株式所有比率を見株式を売却することにより貸出額が大きい公益てみると、水準の差はあっても全上場企業・公企業との関係が弱化することを回避していたの

益企業ともに長期間極めて安定的に一定の水準かもしれない。

を保っていることがわかる（図 2 参照）。このさらに生命・損害保険会社 13の株式所有比率

ことからも、銀行は実際に企業にとって安定株を見てみよう。一般に生損保は機関投資家に分類されるが、わが国の生損保はこれまで活発に

18
公益企業

16

議決権を行使するようなことはなく、またその全上場企業

保有株式を大量に売却することはまれで、固定14的な株式所有を続けていたため、純粋な機関投1210

資家であるとは言いがたい面があった 14。その

%
8

6

4

0
1986 1987 1988 1989 1990 1991

1992 1993

1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001
年度

2002 2003

2004 2005

図２ 銀行（除信託銀行）による株式所有比率の推移

10

さらに 2001 年には銀行の不良債権問題が未だ深刻である
ことが広く認識され、そのための原資として所有株式の更なる処分が要請された。結局、同年に資本金と公開準備金の範囲内に株式保有を制限する株式保有制限法が制定され、法的にも銀行の所有株式放出が要請されるようになった。
13 ここで用いる公益企業の銀行・生損保による株式所有比率は、そのものの数値が有価証券報告書等から得られないため、有価証券報告書に記載されている上位 10 位の大株主の中から分類して作成したものである。そのため本来の所有水準よりも低めになっていると思われる。しかしながら、公益企業に限らずわが国企業の株式上位集中度は高い傾向にあるため（2005 年度末のわが国全上場企業の上位 10 位大株主の累計所有比率は平均
値で約 50％である。
）、10 大株主から算出した本稿のデータは本来の所有水準との間に過度の差はないと考えてもよいであろう。
こうした手法は宮島・原村・江南（2003）でも採用されている。
14 このような状況が継続したのは生損保にとっては団体保険の契約相手、企業にとっては経営に介入しない安定株主であるという双方のメリットがあったとからであるとする見解もある（林 1989）。
122

このような外国人株主の急増は、不況下の株安という側面
以外にも、1990 年代中盤以降の大口株式売買委託手数料自由化といった規制緩和がこのような流れを促進した（日本銀
行金融市場局（2001））とも考えられる。
11 後に詳述するが、安定株主とは所有する企業に対して、増配要求や経営に対する介入をしないなど株主権を行使しないサイレントパートナーのことである。また、所有している
株式を容易には第三者へ売却しないということもその特徴であるとされる（シェアード 1993、橋本・長谷川・宮島
1998）。

社会経済研究 №56 2008.2

99

ため、これまでの標準的な理解では生損保によ構造の特徴は、銀行や生損保といった所有する

る株式所有分は銀行による株式所有分と同様、企業に対してサイレントであった安定株主によ

安定株主と考えられてきた 15。生損保による株る株式所有は後退し、外国人投資家という投資式所有の比率は銀行の傾向と同様、水準こそ若収益率に選好を持つ「モノ言う」株主がそのプ

干違うものの、公益企業・全上場企業ともに徐々レゼンスを増してきたことにあると言えよう。

に低下するという傾向は非常に良く似ている（図 3 参照）。生損保が株式を放出している要

2.2

取締役会の構成

因には、バブル後の株価低迷による保有証券の評価損が発生するなど、経営状況の悪化が大き

近年のガバナンス改革における重要な課題のく影響していると考えられる。2005 年の時点で一つとして取締役会機能強化を挙げることがでは公益企業が 8.1％、全上場企業が 7.4％とほぼきる。取締役会改革の嚆矢となったのは、1997

同一の水準になっており、生損保の株式所有に年のソニーの執行役員制であるといってよいで関しては両者の差はなくなりつつあるといえる。

あろう。この時ソニーは執行役員制の導入に伴最後に公益企業の所有構造に関する全体像をって監督と執行の業務を分離させただけではな

見てみよう。図 4 は公益企業のみを対象とした

く、それまで 38 人いた取締役を 10 人にまで縮

株式所有比率の推移を示している。同図による

小させ、さらにそのうち 3 人を社外取締役にすと、銀行と生損保が株式放出主体であり、そのるという大改革をおこなった。以後、このよう放出株式の吸収主体が外国人投資家であることな改革は他社にも普及した。例えば東京証券取がわかる。要約すると、近年の公益企業の所有引所が公表している 2003 年のコーポレート・
ガバナンスに関するアンケート調査によると、

18
公益企業

16

全上場企業

取締役会機能強化のための具体的な施策として14実施されたものは取締役の人数削減（36.2％）、

12

執行役員制の導入（34.2％）、社外取締役の選任

10%8（28.5％）となっており、多くの企業で改革が6進められていることがわかる。以下では取締役

42

会機能強化の施策として重要である取締役数の0
1986

1987 1988

1989

1990

1991

1992 1993

1994 1995 1996 1997 1998 1999
年度

2000

2001 2002 2003 2004

2005

縮小について公益企業とわが国の企業全体とを

図３ 生命・損害保険会社による株式所有比率の推移

時系列的に比較しながら確認しておこう。
図 5 と表 2 は東京証券取引所一部・二部に上

14
外国人投資家12

場している企業と公益企業の取締役数の推移を

銀行
生損保

10

25
公益企業

8
東証上場企業

%

20

6

4

15
人

2
10

0
1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004
年度

2005

図４ 公益企業の株式所有構造の推移

5

0
1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

年度

15

例えばニッセイ基礎研究所の株式持ち合い状況調査では、
生損保による所有株式を安定株主として定義している。

図５ 取締役人数の推移

2002

2003

2004

100

公益企業のガバナンス構造と経営効率性

1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
注1

表２ 平均取締役人数

いて概観する。表 3 には公益企業の社外取締役

公益企業（人） 東証上場企業（人）
23
17
23
16
23
16
23
16
23
16
20
15
20
14
19
13
18
12
17
11
16
10
15
10

についてのデータが要約されている。社外取締

東証上場企業全体の平均取締役人数は宮島・新田（2006）より引用した。

役を導入している企業は若干の変動があるが全期間を平均すると 27 社（61％）であり、サンプルとなった公益企業の半数以上が社外取締役を選任していることがわかる。2005 年の東証の『コーポレート・ガバナンスに関するアンケー
ト調査』によると、東証に上場している 1379
社中、560 社（59.2％）が社外取締役を選任している企業となっているが、そのことを考えると、社外取締役の選任状況に関しては公益・非公益の同様の傾向にあると言えそうである。

表したものである 16。同図からは全期間を通し公益企業の社外取締役人数は、表 3 によるとて東証全上場企業の取締役会規模のほうが公益期間中あまり人数の変動がなく、平均的には企業のそれよりも平均して 6 人程度少ないとい1.3 人程度存在していることがわかる19。他方、

うことがわかる。企業の規模を考慮しない単純

東証全上場企業の社外取締役人数は 1.7 人程度な人数上の比較では、公益企業の取締役会の規と公益企業よりも若干高い水準であり、公益企

模は東証全上場企業と比較して大きいというこ

業の場合と同様に期間中の人数の変動がほとんとが言えよう。ただし、企業の規模を考慮したどない。社外取締役の選任数が時系列的にはあ上で取締役会規模を比較すると、結果は異なっ

まり変化がないことと、先述したように公益企たものとなる。規模の調整を取締役人数と当該業の取締役会が縮小していることをあわせて考企業の総資産の対数値との比率という形でおこえると、取締役会における社外取締役のプレゼ

なうと17、2005 年における公益企業の平均値はンスは時系列的に増している傾向にあるといえ1.29 であり、同じく 2005 年における東証全上る。事実、社外取締役比率（社外取締役数/全取場企業全体の平均は宮島・新田（2006）による締役数）を見てみると、上昇傾向が見られ、社と 2.96 であった。この結果は、公益企業がその外取締役のプレゼンスが増大していることがわ

企業規模に比して小規模の取締役会を保持してかる。ただし、東証全上場企業の社外取締役比いるということを示している。取締役人数の時率と比較すると、公益企業の同比率は小さく、系列的傾向に関しては、両者とも年を経るごと

しかも年を経るごとに両者の差が拡大しているにその人数を縮小させており、取締役会規模縮傾向にある。

小がわが国企業の取締役会改革の一つの流れとなっていることを数値上、裏付けることができ

2.3

分析の課題

る。
次に公益企業の社外取締役 18の選任状況につコーポレートガバナンス研究の文脈では、企業統治構造（ガバナンス構造）が企業経営、特16

東証上場企業全体の数値に関しては宮島・新田（2006）に記載されているデータを使用した。
17 企業規模を考慮した取締役会規模は、「取締役人数/総資産対数値」と定義した。
18 本稿の所外取締役のデータは東洋経済『役員四季報』各年版より作成した。ただし社外取締役の定義は 2002 年から商法上定義されたものであるので、それ以前の年度について社
外取締役のデータを作成するためには、役員四季報に記載されている前職と兼任状況から社外取締役を判断し、作成しなければならない。本稿では現在の商法上の社外取締役の定義に企業経営の効率性やパフォーマンスに重要な影響を与えるとの想定のもと、さまざまな分に合わせる形で商法改正以前のデータを修正している。
19 この数値は社外取締役が 0 人である企業をも含めた平均である。社外取締役が存在する企業のみを対象にした社外取締役の平均人数を計算すると、その人数は 2 人程度となる。

社会経済研究 №56 2008.2

101

表３ 公益企業の社外取締役

1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
注1
注2
注3

社外取締役選
任企業数

公益企業数

26
26
28
30
30
26
25
27

44
44
44
44
43
43
43
38

社外取締役平 社外取締役比 （参考）東証全 （参考）東証全
均選任数（全サ 率（全サンプ 上場企業の社 上場企業の社
ンプル）（人）ル）（％）
外取締役平均 外取締役比率
1.28
7.2
1.8
12
1.28
7.2
1.7
13
1.29
9.2
1.7
13
1.30
9.1
1.7
14
1.30
9.8
1.6
15
1.31
7.8
1.7
17
1.31
8.8
1.7
17
1.31
10.6
NA
NA

対象企業の合併等の理由により、企業数は 44 社から減少している。
東証全上場企業の社外取締役関係のデータは宮島・新田（2006）から得た。
社外取締役比率は社外取締役人数/全取締役人数と定義している。

析・研究が行われてきた 20。ただし、その対象てこなかった公益企業のガバナンス構造が経営は非公益の一般事業法人のガバナンスのみであ

効率性に与える影響を分析することを課題とす

り、一国経済全体に影響を及ぼしうる公益企業

る。本稿ではガバナンス構造として外国人およのガバナンスはその重要性にもかかわらず、分び安定株主による株式所有比率と取締役会規析対象とされてこなかった。これは、公益企業

模・社外取締役比率という取締役会の構成を取は私企業ではあるものの、料金規制等を受ける

り上げ、それらが与える経営効率性への影響に

規制産業に属していたからだと考えられる。規焦点を当てる。

制のために非公益の一般事業法人の分析におい次節では、ガバナンス構造が経営効率性に与てこれまで用いられてきた分析フレームをそのえる影響について、これまでにコーポレートガ

まま公益企業の分析に用いることは適切ではな

バナンス研究でおこなわれてきた非公益企業を21かったためである 。しかしながら、本稿の冒対象とした先行研究をまじえて検討する。

頭で述べたように、近年、公益企業にも競争の導入を企図した法制度改革や規制緩和が進展し３．分析の視点ており、非公益の一般事業法人との差異は少なくなっている 22。そのため既存の分析手法やフ

本節では分析の視点を提示する。本稿が分析

レームワークを援用して、公益企業を分析するの対象とする外国人投資家や安定株主による株ことは可能になってきたと言えるであろう。

式所有や取締役会の構成といったガバナンス構

そこで、本稿ではこれまで十分におこなわれ造は、多くの先行研究において経営の効率性に影響を与える可能性が指摘されてきた。以下でCho(1998)では、企業のガバナンス構造を外生変数として取り扱わず、ガバナンス構造と企業パフォーマンスをともに
内生変数であると想定して分析をおこない、ガバナンス構造
がパフォーマンスを決定するのではなく、パフォーマンスがガバナンス構造を決定するという結果が得られている。しかしながらこのようなガバナンス構造とパフォーマンス間の因果関係を明らかにする研究は未だ多くはなく、定まった見解は存在していない。今後更なる研究の蓄積が望まれる。
21 例えば非公益企業を対象とした研究には、収益性指標をパフォーマンスとして扱うものがあるが、そうした分析フレー
ムでは総括原価方式の料金規制下の公益企業を扱うことはできない。また、公益企業の経営方針が国の意向を反映したものになりがちだったため、一般の株主によるガバナンスが効きにくいという状況も、ガバナンス研究を行う上で問題となっていた。
22 例としては公益企業と非公益一般事業法人との差異を顕著なものとしていた総括原価方式の料金規制は、ヤードステ
ィック制の導入・強化によって緩和されていることが挙げられる。
20はそうした先行研究の成果を踏まえた上で、公益企業におけるガバナンス特性の効果を明らかにするための分析モデルを提示する。
3.1

所有構造：外国人株主

コーポレートガバナンスはエージェンシー問
題をいかに解決するかについての議論であると言える。エージェンシー問題とは、株主とその代理人としての経営者の利害が一致せず、また102

公益企業のガバナンス構造と経営効率性

株主が情報の非対称性のために経営者を適切にミー変数として表現されている）による株式所

モニタリングすることができず、その結果経営有との間には有意に正の関係があることを実証

者が私的便益を最大化し、株主の利益を侵害すしている。

るという問題のことである。この問題を解決す

外国人投資家を構成するもう一方の海外事業るためには適切に経営者をモニターし規律を与法人についてはどうであろうか。ここで事業法える存在が必要となる。この経営者をモニター人といっても海外とわが国の事業法人ではそのし規律を与える存在として近年のわが国のコー性質がかなり異なることに注意すべきである。

ポレートガバナンスの研究上注目されるように

これまでわが国の事業法人の多くは相互に株式なったのは、外国人株主である。外国人株主はを持ち合い、お互いの企業に対して株主権を行主にCalPERS 23 のような海外の機関投資家と使せず経営に介入しない安定株主であったとい事業法人による株式所有 24から構成されている

われてきた（橋本・長谷川・宮島1998）。このと考えられる。

ような株式持ち合いはわが国特有のものであり

機関投資家には受託者責任があり、株主権を（Tirole 2005）、株式を所有した上で、モニタ行使して経営者に経営改善をおこなうよう発言

ーや経営介入をしないという状況は海外、特にすべき存在であるとされ、近年わが国の機関投欧米諸国では想定されていないであろう。また、

資家にもそのような考えが浸透してきている 25。

特に米国では企業の経営者市場が実質的に存在

機関投資家は一般に専門の調査部門を保持してしており、能力の低い経営者は更迭され、そのおり、高いモニタリング能力を持つので、機関市場から新経営者が選択されることが常態とな投資家の存在は経営者に適切な経営をおこなわっているため、そうした慣習を持つ海外事業法

せる規律として機能すると考えることができる。

人による株式所有の増大はわが国の企業経営者

こうした機関投資家による経営効率維持・改善

にとっては経営効率改善のプレッシャーとなる

効 果 を 実 証 し て い る 分 析 と し て は McConnellのは間違いないであろう。

and Servaes(1990）や Nickell,Nicolitsas andいずれにせよ、機関投資家、事業法人のどち

Dryden(1997) が 挙 げ ら れ る 。 McConnell andらであっても外国人投資家の存在はわが国の企Servaes(1990）では米国企業を対象として、企業経営者にとって経営効率を向上・維持させる

業価値を表すトービンのqを被説明変数に、機関ための規律となると考えられる。わが国企業を投資家や経営者の株式所有比率を説明変数とす対象にした分析でも多くの研究が外国人株主のる回帰分析をおこない、トービンのqに対して機存在による経営効率改善の効果が存在すると報関投資家の株式所有が有意に正の関係を持つこ告している。米澤・宮崎（1996）では外国人にとを実証している。一方、Nickell,Nicolitsas

よ る 株 式 所 有 と TFP （ Total

and Dryden(1997)では英国企業を対象として、

Productivity：全要素生産性）との間には有意

被説明変数に売上高成長率（生産性）、説明変に正の関係があることを実証し、外国人株主に数に市場競争の程度、資本構成、株式所有構造

よってもたらされる規律は経営効率上有効であという企業の生産性に影響を与えうる変数を用ることを示した。同様に、堀内・花崎（2000）

いた回帰分析により、生産性と機関投資家（機や新田（2000）でも外国人による株式所有と関投資家が首位株主であった場合を1とするダTFPとの間には有意に正の関係があることを実Factor

証している。また、企業価値ないしは企業パフ
カルフォルニア州公務員退職年金基金（California Public
Employees' Retirement System）。
24 海外非金融事業法人による株式所有の典型例として、ルノーによる日産自動車の株式所有を挙げることができる。
25 1997 年の厚生省（当時）通達による受託者責任ガイドラ
インを参照。
23ォーマンスの代理変数としてトービンのｑを用い、それを被説明変数とし、説明変数に外国人
株式所有比率を用いている研究としては、佐々社会経済研究 №56 2008.2

103

木・米澤（2000）、西崎・倉澤（2003）、岡部・

Pushner(1994) 26 では有価証券報告書に記載さ藤井（2004）が挙げられる。これらの研究ではれている保有主体別株式保有比率の中の非金融

いずれも外国人株式所有比率とトービンのｑと事業法人の株式所有比率を株式持ち合い分と定の間に正の相関があることを実証し、外国人株義しており、西崎・倉澤(2003)でも同様に非金主による経営規律効果の存在を主張している。

融事業法人の株式所有比率を株式持ち合い分として扱っている。宮島・原村・江南（2003）で3.2

所有構造：安定株主

は有価証券報告書記載の金融機関と非金融事業法人の株式所有比率を合計したものを安定株主

安定株主とはこれまでの標準的理解に従うと、比率としている。これに対して宮島・新田・齊

保有する株式の発行企業に対して、極度にその藤・尾身（2004）ではニッセイ基礎研究所が保業績が悪化しない限りは経営に介入せず、さら有する株式持ち合い状況データを用い、大株主に敵対的買収者に株式を買収しないということ

名簿や有価証券保有明細表を利用して、2 社間に暗黙の同意をしている株主と定義される（シで相互に株式を保有していることが確認できるェアード 1995, 橋本・長谷川・宮島 1998, 岡

持ち合い分に、銀行、生保、損保が一方的に保部 2002）。これらの安定株主が企業間で相互の有している片持ち分を加えた可能な限り正確な株式を長期的に保有しあう慣行のことを株式持安定株主比率を作成している。また、株式持ち

ち合いという。この株式持ち合いはわが国の銀合いや安定株主が企業パフォーマンスに与える

行を中心とする 6 大企業集団において典型的に影響を分析したこれらの実証研究のいずれもが、見られた。また、先に述べたように銀行や生損両者の間には有意に負の関係があると報告して保による株式保有も上述の定義を満たす存在でいる27。

あるため、安定株主となる。
こうした安定株主の存在が企業経営に与える

3.3

取締役人数の削減

影響に関しては、これまでに 2 つの対立する見解が主張されてきた。一つは安定株主が敵対的

取締役会は企業の最高意思決定機関であり、買収の脅威や、配当要求等の株主からの近視眼

そこでの意思決定が企業全体の効率性を規定す

的圧力を緩和し、経営者に長期的視野に立ったると考えられる。企業が経営不振から脱却でき経営を可能にさせるという企業経営に対してポないのは、その最高の意思決定機関である取締

ジティブな見解である（Odagiri 1992）。

役会が適切に機能せず、質の高い戦略的意思決

もう一つの見解は、安定株主は特に相互に株定ができないからであり、そのような状況の改式を保有する形である場合、事実上経営に介入

善のためには取締役会の改革が必要であるとのしないとされ、そのことが経営者による私的便

認識は広く受け入れられている。その対応とし益の追及を容易にし、結果として企業が非効率に陥ってしまうというネガティブなものである（Weinstein and Yafeh 1998）。
安定株主や株式持ち合いが企業経営に与える影響を分析する実証分析はいくつか存在するが、データの制約から正確な安定株主を特定することが困難であるため、これまでの多くの実証分
析では簡易な方法で作成した安定株主を変数とし て 用 い て き た 。 例 え ば Lichtenberg and

ただし彼らの分析の対象期間は 1976 年から 1989 年という安定成長期とバブル期を含む期間であり、本稿を含む上記で挙げているその他の分析の対象期間（主にバブル経済崩壊後）とは異なっている。そのためその他の分析結果と必ずしも同列には比較できない可能性がある。
27 Kang and Shivdasani(1997)では 1986 年から 1990 年というバブル期の日本企業 92 社を対象に、企業のリストラク
チャリングとメインバンク・企業グループといったガバナン
ス構造との関係を分析している。彼らはメインバンクを除く
大株主（これは株式持ち合い比率とも考えることができる）の株式所有比率の増加が経営状況悪化時の資産のリストラ
クチャリングの確率を引き上げることを実証している。この結果は安定株主の存在が企業パフォーマンスの維持には重要であるということを意味しており、安定株主が企業パフォ
ーマンスに負の影響を及ぼすとするバブル期以後の分析結果と異なっている。
26

104

公益企業のガバナンス構造と経営効率性て、わが国の企業は取締役数の削減、社外取締

有意に負となることを示し、取締役会規模縮小役・執行役員制の導入という改革に取り組んでが経営効率に資すると主張している。

いる。これは、従来わが国の企業の取締役の特以上では取締役数削減が効率的経営を促進す

徴として指摘されていた大規模な取締役会や、るという仮説と実証結果を示したが、逆に取締

取締役会の業務執行機能と監督機能の同時保有

役数削減が経営効率をむしろ引き下げてしまうや内部昇進者主体の取締役会への改革といって可能性も考えられる。例えばわが国においては、もよい。以下ではこれらの改革のうち取締役数

取締役のポストは従業員の昇進競争のゴールと削減と社外取締役導入を本稿の分析対象とする28。

しての性格が強いため、その拡大は昇進確率の

これらの改革を正当化するロジックとしては上昇に繋がり、結果的に従業員の努力水準を高どのようなことが考えられているのであろうか。

めるインセンティブを与えるであろう。しかし

まず取締役数の削減に関しては、過大な取締役ながら、取締役のポストがゴールという性格の会が戦略的な意思を決定する際の実質的な議論

ゆえに、取締役になった者は努力するインセンを阻害しているのではないかという考え方があティブを失い、さらには私的便益を追求するなる（三輪 1998）。また、わが国の人事慣行ではどモラルハザードを起こす可能性も否定はでき部門の代表者として取締役が選出されるため、ない。

その取締役が全社的な利益ではなく、出身部門

多くのわが国の企業は取締役数の削減に取りの利益を重視する傾向があるとされる。そのた組んでいるが、以上見てきたようにそのことがめ取締役数の削減が部分最適の議論を緩和させ、直ちに経営効率の改善に結びつくかは明らかで

全社的利益に沿った質の高い戦略的意思決定にはないのである30。

結実するとも考えられる（延岡・田中 2005）。
このように取締役数の削減は質の高い戦略的

3.4

社外取締役

意思決定を可能にし、効率的経営に資するものであると考えられる。実証研究においても、わ社外取締役に関しては、どのようなことが改が国の企業の取締役会規模と経営効率性を分析

革を正当化するロジックとして考えられるであした鈴木・胥（2000）が、取締役会規模の増大

ろうか。社外取締役に期待される機能は、一般が ROA の低下をもたらすと報告している。まには経営が適切におこなわれているかのチェッ

た、宮島・新田・齊藤・尾身（2004）では、戦ク機能と経営陣へのアドバイス機能であるとさ

略的意思決定能力が相対的に重要ではなかったれる。またその属性は経営者とは利害関係がな

バブル期（1987 年-1991 年）には、取締役会のい独立した有識者や経営者であることが想定さ

規模と TFP との間に有意な関係を確認できなれている。従来、わが国の企業の取締役は内部かったが、不確実性が高まり戦略的意思決定能昇進者が主体であり、その身内意識から経営の力が重要となったと考えられるバブル崩壊後に批判を行いがたく、また代表取締役が取締役のは、大規模取締役会と TFP との間に有意に負の任免権を保持しているケースが多いことから、関係が存在することを確認している 29。宮島・任命された取締役が代表取締役に対するチェッ

新田（2006）においても、取締役会規模が ROA

ク機能を果たしがたいという欠点が指摘されての増加分で計った企業パフォーマンスに対して
30
28

執行役員制導入に関しては、その導入次期、取締役との兼職状況等の特定が困難であったため、本稿では扱わない。執行役員制導入に関する分析は今後の課題としたい。
29 米国企業を対象とした Yermack(1996)でもトービンの qと取締役の人数が負に相関することを実証し、取締役会規模縮小が経営効率性に貢献することを示した。

本稿では取締役会改革の代理変数として取締役会規模について取り上げているが、取締役会改革についてのもう一つの重要な論点は役員報酬を挙げることができる。本来なら役
員報酬も分析対象にするべきであるが、わが国では役員報酬や役員賞与が人件費に含まれてしまうことが多々あり、デー
タ的に正確な役員報酬を補足することが難しいという根本的な問題が存在するため、本稿での取り扱いを断念した。

社会経済研究 №56 2008.2

105

いた。このような状況において、経営者と利害パフォーマンスに対して有意な関係を持たない

関係がない社外取締役の導入は経営のチェッとする実証結果が得ており、わが国企業の社外

ク・監督機能を活性化させ、戦略的意思決定能

取締役の導入効果は限定的であることを示して力を向上させ、効率的経営に資すると考えられいる。その一方で東証全上場企業を対象としたる。

宮島・新田（2006）では、1998 年から 2004

他方、よく指摘されることではあるが、社外

年の期間において社外取締役比率が ROA の増

取締役は社内の取締役に比して企業の情報を十加分で計った企業パフォーマンスに対して有意分に収集・分析できないため、このような社外に正であることを示している。このようにわが取締役の増加が取締役会の戦略的意思決定能力

国の社外取締役の効果は学術上、明確ではないを低下させるということも考えられる。

のである32。

このように経営の効率性に対する社外取締役
導入の効果に関しても、取締役数削減の議論と3.5

分析モデルと変数・データ

同様、明確ではないのである 31。実際、海外の企業を対象にした実証分析においても、社外取以上では企業のガバナンス諸特性とそれらが締 役 導 入 の 効 果 は 明 確 で は な い 。 Weisbach

企業の経営効率に影響を与えうる経路について（1988）では米国企業 367 社を対象とした分析の可能性と、その関係を実証した分析を俯瞰しにおいて社外取締役比率が 60％以上の取締役た。要約すると、ガバナンス特性のうち所有構会では、それが 40％以下の時より企業パフォー

造については、外国人株主が企業経営に対してマンス悪化時の経営トップの交代が発生しやす

規律として機能するため企業パフォーマンスにい傾向があることを示し、社外取締役による経とって正の影響を持ち、逆に持ち合いや安定株

営チェック機能が存在しているとする実証結果

主の存在はバブル崩壊後、企業パフォーマンス

がある一方、Bhagat and Black(1999)では米国に対して負の影響を持つということが実証分析

企業 928 社を対象とした分析において、社外取上、一致した結果となっている 33。他方、取締締役が取締役会の半数を占める企業とそうでな

役会改革における取締役会規模縮小や社外取締

い企業との間にパフォーマンス上の有意な差は役選任が経営効率性とどのような関係があるか存在しないとの結果を報告しており、社外取締については理論実証の両面において、必ずしも役の有効性に関して疑問を投げかける実証研究も存在している。わが国を対象とした実証分析
でも、海外の分析と同様の傾向にある。例えば、同様に、東証全上場企業（除く電力・ガス・金融業所属企業）を対象とした宮島・新田・齊藤・尾身（2004）では、1992 年から 2000 年までの期間では社外取締役比率は TFP で計った企業
このような不明確さを Tirole（2005）では、バランスを取ることの困難さとして述べている。そのバランスとは、一つは社外取締役が経営者に対してチームメイトとして協力することと、レフリーとして介入することのバランスである。
もう一つは専門知識と経営チェックのための独立性のバランスである。これは社外取締役が経営チェックをおこなう際には、在籍する企業に固有の専門知識が必要であるが、そうした知識を持つ社外取締役はその企業と利害関係を持つ可能性が高く、独立性が必ずしも保証されず、逆に独立性を重視すると、固有の専門知識を持つことが必ずしも保証されないということから生じるバランス問題である。

31

32

ここでは分析の対象期間がバブル崩壊後という本稿と同様の対象期間を持つ分析のみを挙げた。しかしながら、社外
取締役の効果が不明確なのはバブル崩壊後に関してだけではない。バブル期を対象とした実証分析を見ても、社外取締役の効果はバブル崩壊後の分析と同様に不明確である。企業
パフォーマンスが経営者の更迭確率に与える影響を分析した Kang and Shivdasani(1995)では、1985 年から 1990 年までの日本企業 270 社を対象とした分析において、強いメイン
バンク関係は企業収益悪化時に経営者交代を生じさせる可能性が高く、その後の業績改善に繋がるものの、社外取締役の存在は企業収益等の企業パフォーマンスが悪化したとしても経営者の更迭に対しては影響を持たず、社外取締役には経営チェック機能がないことを示している。それとは逆に、
1980 年から 1988 年の日本企業 119 社を対象に、企業パフォーマンスが経営者更迭に与えた影響を分析した Kaplan and
Minton（1994）では、企業パフォーマンスの低下時にメインバンクや株式持ち合いに基づく企業集団からの取締役派
遣の確率が上昇し、現職の経営トップ更迭の確率も上昇するという社外取締役の企業経営に対する規律付け効果の存在を示している。
33 ただし Nakatani(1984)では安定株主の存在（企業集団）
が企業パフォーマンスにとっては悪化要因であるものの、その収益性を安定的にするという実証分析の結果から、安定株
主にはリスクシェアリングという機能的にポジティブな側面があることを主張している。

106

公益企業のガバナンス構造と経営効率性

説明変数 37としては以下の変数を用いている。

明らかではない。ここで、企業が即座に取り組める取締役会改革の効果が明らかではないこと

SIZE は総資産の自然対数値である。この変数

は、取締役会改革の難しさを表しているといえは規模の経済性をコントロールするために導入よう。

している。YEAR は年次ダミー変数、IND は業

本稿では公益企業におけるガバナンス特性と種ダミー変数である。これらの変数は経営効率

経営効率性との関係を明らかにするために、公性に影響を与えうるガバナンス効果以外の要因

益企業のうち、電力・ガス・鉄道業に所属するをコントロールするために推計式に導入してい公益企業 44 社（電力 10 社・都市ガス 10 社・る。DAR は総負債/総資産であらわされる総負旅客鉄道 24 社）を対象とした分析をおこなう。

債比率であり、負債が経営効率に与える影響を分析対象とする期間は 1998 年から 2005 年まで

コントロールするために導入している。負債はとした。分析期間をこの時期とした理由は、期経営効率に対して正負両方の効果を持ちうる。

間は短いものの先に図で示したように当該時期

経営効率に対する正の効果としては負債によるの公益企業のガバナンス構造はそれまであまり

経営規律付け効果を挙げることができる。負債

変化がなかった状態から一変して急激に変容し、が持つ規律付け効果としては、債務不履行時のガバナンス特性と企業パフォーマンスの関係を

経営権移転を経営者が恐れ、経営者が自律的に捉えるのに適切であると判断したからである。

効率的経営をおこなう効果、債務不履行時の債

公益企業のガバナンス特性と企業の経営効率

権者による資産・従業員のリストラクチャリン性に与える影響を推定するための具体的な分析

グという企業再組織化による経営効率改善効果、モデルは以下のとおりである。

負債の返済によるフリーキャッシュフロー削減

Performancet = f (GOVt −1 , SIZEt −1 , DARt −1 , YEAR, IND )による過剰投資抑制効果が挙げられる。経営効推定手法としては OLS34を採用する。本稿ではングと呼ばれる状況を挙げることができる。デ

企業の効率性を表す被説明変数 Performanceットオーバーハングとは既存の過剰な債務が新には ROA（総資産営業利益率：営業利益/総資規の資金調達を困難にし、新規の有望な投資計産）を用いた。この指標は収益性の指標である

画が実現しなくなるという状況のことである。

が、総資産の有効利用度を示す変数でもあるの

GOV は本稿で着目する各企業のガバナンス

で、本稿では経営効率指標として使用する。ま特性を示す変数である。このガバナンス変数にた、近年公益企業では他の非公益企業と同様に、は FOR、STABLE、BSIZE、LBORD、IDR が

その IR 資料の中で達成すべき中期経営目標の含まれる。ガバナンス変数の具体的な内容は以一つとして ROA を設定していることが多く35、

下の通りである38。

率に対する負の効果としてはデットオーバーハ

このことからも公益企業の ROA をパフォーマ
ンス指標 36として用いることは妥当であると考えられる。
結果は記載していないが、本稿では OLS 以外にも固定効
果モデルを使った分析もおこなった。固定効果モデルで推定した係数の符号は OLS での推定結果と同じであったが、一部の係数に関しては OLS を用いた推定結果よりも係数の有意性が若干低かった。
35 例えば JR 東日本では経営目標数値として連結 ROA を 6％、九州電力では中期経営方針として連結・単体ともに ROA を
3％、東京ガスでは中期経営計画において ROA を 5.5％とそれぞれ設定しており、その達成が経営上、重要視されている。
36 先行研究上、パフォーマンスとしてよく用いられている変数には、本稿で用いられている ROA 以外にトービンの q やTFP を挙げることができる。
34

説明変数は被説明変数より 1 期前の数値を用いている。これは本稿の分析ではガバナンス構造が企業パフォーマンス
を規定するという因果関係を想定しているためである。
38 本来ならば企業パフォーマンスに影響を与える重要な要因として、規制緩和とそれによってもたらされる競争の水準が考えられるが、そうした状況を表す代理変数の作成が困難であったため、本稿では導入を断念した。しかしながら、規制緩和とそれによってもたらされる競争水準の時間的変化については年次ダミー変数によって、業種間での競争程度の差異については業種ダミー変数によってそれぞれ表されていると考えられる。また、公益企業の特徴として挙げられる
監督官庁によるモニタリングやインセンティブ規制も企業
パフォーマンスに対して影響を及ぼしうるが、これらを表す
代理変数についてもその作成が困難であったため本稿では導入を断念した。こうした競争の程度や監督官庁と企業パフォーマンスとの関係の分析については今後の研究課題としたい。
37

社会経済研究 №56 2008.2

107

表4

ROA
FOR
STABLE
BSIZE
LBOARD
IDR
SIZE
DAR

平均
3.67
4.35
51.52
0.85
2.79
0.09
20.16
0.78

ROA
FOR
STABLE
BSIZE
LBOARD
IDR
SIZE
DAR

標準偏差
1.71
5.35
14.64
0.27
0.38
0.10
1.66
0.12

記述統計量（1998 年-2005 年）
最小値
-6.12
0.00
22.34
0.34
1.79
0.00
16.47
0.31

最大値
9.00
32.36
87.89
1.55
3.56
0.50
23.38
1.00

中央値
3.65
2.60
50.07
0.81
2.83
0.06
20.36
0.80

第1四分位 第3四分位
2.49
4.88
0.59
6.13
40.89
60.55
0.67
1.00
2.48
3.04
0.00
0.13
18.69
21.15
0.75
0.85

IQレンジ
2.39
5.54
19.67
0.33
0.56
0.13
2.46
0.10

ROA

FOR

表 5 相関行列
STABLE BSIZE LBOARD

IDR

SIZE

DAR

1
0.46
0.06
0.27
0.30
-0.11
0.45
-0.41

1
-0.22
0.25
0.27
0.03
0.50
-0.04

1
-0.06
-0.16
0.04
-0.31
-0.09

1
-0.31
-0.15

1
0.39

1

1
0.97
-0.36
0.66
0.24

1
-0.40
0.77
0.31

ROA
総資産営業利益率（％）
FOR
外国人株式所有比率（％）
STABLE 金融機関＋事業法人－投資信託銀行等の機関投資家（％）
BSIZE
取締役数/総資産対数値
LBOARD 取締役数対数値
IDR
社外取締役数/取締役総数
SIZE
総資産対数値
DAR
総負債/総資産

FOR は外国人投資家の所有比率を表す変数

本稿ではこれらのガバナンス特性を表す変数である。ここでは各社の有価証券報告書に記載

GOV についての推定結果に着目する。推定さされている外国人による株式所有比率の数値をれた GOV 諸変数の値によって、経営効率性に用いている。 STABLE は 所有者別株式状況に対してどのような影響を与えているかを判断す記載されている金融機関及び事業法人による株る。

式所有比率を合計したものから投資信託などの機関投資家による株式所有比率を引いたものとした39。

本稿で用いる諸変数の記述統計量と相関行列
は表 4 と表 5 にそれぞれ記述されている。

BSIZE と LBOARD はともに取締役の規模を表す変数である。 BSIZE は取締役人数/

４．実証分析

総資産対数値で定義され、 LBOARD は取締役数の対数値と定義される。2 種類の同様の変数

本節では前節で解説した分析モデルを用いたを使用するのは、先行研究において取締役の規推定結果を提示し、それらを解釈する。推定結模を表す変数として両者が用いられるからであ果は表 6 に要約されている。

り、先行研究との比較上都合が良いためである。

まず、ガバナンス変数のうち所有構造につい

IDR は社外取締役に関する変数であり、社外取て見てみよう。表 6 によると外国人投資家によ締役の取締役全体に対する比率である。なお、

る所有比率である FOR の推定結果は ROA に対

本稿の推定に用いられる取締役に関するデータ

しては、モデル１、2 の両方において１％水準

は全て役員四季報に拠っている。

で有意に正という結果が得られている。この推定結果は外国人株式所有比 FOR の 1 標準偏差39

実際に正確な安定株主を特定することは非常に困難なた
め、このような簡便な方法を用いた。このような特定化は宮島・原村・江南（2003）でもおこなわれている。

（5.35）の上昇が ROA を約 0.28％引き上げる

108

公益企業のガバナンス構造と経営効率性

表 6 推定結果
被説明変数：ROA
変数名

FOR
STABLE
BSIZE
LBOARD
IDR
SIZE
DAR
切片項
業種ダミー
年次ダミー
Adj-Rs
データ数
ROA
FOR
STABLE
BSIZE
LBOARDIDR
SIZE
DAR
Adj-Rs

モデル1
係数
ｔ値
0.05
(3.37)
0.03(6.81)-0.84(-2.37)
0.40
0.74
-8.87
-5.59

***
***
**

(0.56)(9.67) ***(-12.64) ***(-4.07) ***
yse
yse
0.63
296

モデル2
係数
ｔ値
0.05
(3.18)
0.03(6.57)
-0.56
0.39
0.74
-8.81
-4.80

***
***

(-1.84)*(0.54)(8.50) ***(-12.53) ***(-3.75) ***
yes
yse
0.64
296

総資産営業利益率（％）
外国人株式所有比率（％）
金融機関＋事業法人－投資信託銀行等の機関投資家（％）
取締役数/総資産対数値
取締役数対数値
社外取締役数/取締役総数
総資産対数値
総負債/総資産自由度調整済み決定係数

注 1 ***、**、*はそれぞれ有意水準 1％、5％、10％であることを表す。

ことを示しているが（モデル 1）、この数値はこれまでの非公益企業を対象とした先行研究の結の時期の ROA の平均値（3.67％）の約 8％にあ果と正反対であるという点である。なぜこのよたり、その影響は決して小さくはない。これら

うな正反対の結果が得られているのかに対するのことは外国人株主の存在が ROA で計った企解釈としては、公益企業の設備投資は非公益企

業の効率性を引き上げていると言うことを意味

業よりも相対的に大規模かつ長期的になりがちしており、外国人株主による経営の規律効果がなため、その達成のためには経営権の安定と連存在している可能性を示唆している。また、先続性がより重要であることを反映している可能に述べたように、わが国の非公益企業を対象と性が挙げられる。また、ROA に与える効果を見した先行研究においても、外国人株主の存在がてみると STABLE の 1 標準偏差（約 15）が ROA

企業の効率性を引き上げているという結果が得を約 0.47％引き上げることを示しており、これられており、本稿の結果とを合わせて考えると、は ROA 平均値の約 13％にあたる。先ほどの公益・非公益に関わらず外国人株主による経営陣

FOR の効果と比較すると、STABLE の効果のへの規律効果は存在するということが言えよう。

ほうが大きいことになる。

次に安定株主の推定結果を見てみよう。

取締役会改革の諸変数についての結果は以下

STABLE の推定結果は FOR の推定結果と同様、の通りである。まず、取締役会規模についてで

モデル 1、2 の両方において 1％水準で有意に正あるが BSIZE、LBOARD の両変数ともに有意であった。これは安定株主の存在が ROA の上に負という結果が得られた（モデル 1 で 5％、昇に貢献していることを示しており、安定株主

モデル 2 で 10％の有意水準）。このことは取締による経営権安定・長期的視野の確保が公益企役会の規模が増大すると ROA を引き下げると業にとって有効であることを意味する。この結いうことを意味している 40。つまり、逆に考え果の興味深い点は、安定株主の存在が企業パフォーマンスに対して負の関係にあるとする、こ例えば変数 BSIZE について言えば、1 標準偏差（0.27）の増大が、ROA を 0.22％低下することを示している。これは ROA 平均値の約 6％にあたる。
40

社会経済研究 №56 2008.2

ると取締役会の規模を縮小させることが ROA

109

５．おわりにで計った経営効率の改善にとって望ましいとい
うことになる。以上のことは、公益企業の取締

本稿では規制緩和が進展し、競争が導入され

役会規模縮小には、質の高い戦略的意思決定につつある公益企業のガバナンス構造の推移を概よる経営効率改善効果が存在し、その効果が昇観するとともに、公益企業のガバナンス構造が進ポストの減少による従業員インセンティブの経営効率に対して与えた影響についての分析を低下というコストを上回っている可能性を示唆おこなった。本稿で得られた結論は以下の通りしている。この結果は鈴木・胥（2000）や宮島・である。

新田（2006）の、取締役会規模縮小が効率的経ガバナンス構造のうち、株式所有構造に関し

営に繋がるとする結果と整合的であり、非公益ては、わが国の公益企業のガバナンス構造は非企業だけでなく公益企業にとっても取締役会規

公益企業のそれと比較して、いくつかの特徴が模縮小という取締役会改革は効果があると言えあることが明らかとなった。その特徴とは①近る。

年わが国の公益企業における外国人による株式

次に取締役会改革のうち、社外取締役の選任

所有比率は増加傾向にあるものの、その所有水比率である IDR の推定結果については、本稿で

準は全上場企業の水準よりもはるかに低いこと、は有意な結果は得られなかった。この結果は社②銀行による公益企業の株式所有比率は全上場

外取締役の選任は必ずしも経営効率改善には有企業の傾向と同様に低下傾向にあったが、低下効ではないということを示している。ここで、の開始時期は公益企業のほうが若干遅く、公益本稿と同様の期間を分析対象にしている宮島・企業において安定株主的傾向がより長い間続い新田（2006）では、社外取締役が経営効率に対ていたこと、③生損保の株式所有比率に関してして有意に正という本稿と異なる結果が得られは、2000 年以降は公益企業と全上場企業との差ていることは興味深い。このような違いがなぜ

は縮小しつつあるということ、の 3 点である。

発生しているのかを解釈するのは難しいが、ひまた、ガバナンス構造のうち、取締役会の構とつ考えられる可能性としては、社外取締役に成に関しては、①公益企業の平均取締役数のほはその影響力を行使できるような規模の閾値がうが東証全上場企業のそれより人数的には多い

存在しているという可能性であろう。内部者がが、企業規模を考慮すると公益企業の取締役数多くを占めるわが国企業の取締役会においては、

は東証全上場企業のそれと比べ少ないこと、②

社外取締役はあくまで部外者であり、その人数

公益企業の取締役会規模は東証全上場企業の傾が少数であれば彼らが経営に関与することは難向と同様に近年縮小傾向にあるということ、③しくなるであろう。そうだとすると、社外取締

公益企業の社外取締役比率は東証全上場企業の役が経営に関与するためには、取締役会においそれと同様に、時系列的に増加傾向にあるが、て一定以上の比率が必要ということになるが、その水準は公益企業のほうが低いこと、の 3 点

先述のように公益企業の社外取締役比率の水準

が公益企業の特徴である。

は東証全上場企業の水準と比べ総じて低く、社

さらに本稿では上記で明らかにした公益企業

外取締役が本来の機能を発揮するには難しい状のガバナンス構造が経営効率性に与える影響に況にあるといえる。本稿の有意でない推定結果

ついての分析をおこなった。その結果はガバナ

は、公益企業のそうした状況を反映しているのンス構造のうち所有構造に関しては、①外国人かもしれない。

による株式所有比率と経営効率性との間には、
非公益企業を対象にした先行研究の結果と同様、有意な正の相関が存在し、公益企業においても

110

外国人株主による経営の規律付け効果が存在していることを示しており、一方、②安定株主に関してはそれがもたらす経営権安定の効果が効率的経営に資する可能性を示唆する結果となった。ここで、安定株主が経営効率性に対して有
意に正という結果は、非公益企業を対象とした
これまでの先行研究の結果とは正反対であり、この点が公益企業のガバナンス効果の特徴と言えよう。他方、ガバナンス構造のうち、取締役会の構造と経営効率性との関係については、③
小規模な取締役会が経営効率性にとってポジティブな影響を与えているものの、④社外取締役の導入は経営効率性には有意な影響を与えていないということが明らかとなった。
最後に今後の課題を述べる。第一の課題は分析対象と期間の拡張についてである。本稿の分析はその対象が公益企業のうち電力・ガス・鉄道業にとどまり、わが国の公益企業全体をカバーしているわけではない。また分析の期間も直近の数年間に限られるため、ガバナンス構造の長期的効果を検出することが十分にできていない可能性も存在している。そのため企業数と期間に関してデータを拡張し、分析することが第一の課題となる。第二には分析モデルについてである。本稿では各企業のガバナンス構造が企
業パフォーマンスを決定すると想定しているが、その逆の関係、すなわち企業パフォーマンスがガバナンス構造を決定している可能性は考慮に入れていない。このようなガバナンス構造と企業パフォーマンスとの因果関係をコントロール
した上でも本稿の結果と同様のことが言えるかを確認する必要がある。このガバナンスと企業
パフォーマンス間の因果関係の問題に取り組む
ことが第二の課題である。
参考文献
岡部光明（2002）『株式持合いと日本型企業システム』
慶応義塾大学出版会
岡部光明・藤井恵（2004）「日本企業のガバナンス構
造と経営効率性」総合政策学ワーキングペーパー

公益企業のガバナンス構造と経営効率性シリーズ No.34 慶應義塾大学大学院メディア研
究科
経済企画庁（1999）「平成 11 年度年次経済報告」
佐々木隆文･米澤康博 (2000)「コーポレート･ガバナンスと株主価値」 『証券アナリストジャーナル』
第 38 巻 第 9 号 日本証券アナリスト協会 pp.28-46.
内閣府（2002）「平成 14 年度年次経済財政報告」
西崎健司・倉澤資成 (2003) 「株式保有構成と企業
価値：コーポレート・ガバナンスに関する一考察」『金融研究』第 22 巻 別冊第 1 号 日本銀行金融研究所 pp.161-199.
ニッセイ基礎研究所（2004） 「株式持ち合い状況調
査 2003 年版」
新田敬祐 （2000） 「株式持合と企業経営：株主構成の影響に関する実証分析」『証券アナリスト･ジ
ャーナル』第 38 巻 第 2 号 証券アナリスト協会
pp.72-93.
延岡健太郎・田中一弘（2005） 「トップマネジメン
トの戦略的意思決定能力」 伊丹敬之他編『日本の企業システム第 2 巻 企業とガバナンス』 有斐閣
橋本寿朗・長谷川信・宮島英昭（1998）『現代日本経済』 有斐閣
馬場直彦・西崎健司・稲村保成・清水季子（2001）「90年代後半におけるわが国金融構造の変化に関する考察 –リスクマネーの源泉と市場の活性化–」、日本銀行マーケットレビュー 日本銀行金融市場局
林裕（1989）「生命保険会社の株式所有と大株主の定義」『熊本商大論集』第 35 巻 第 3 号
堀内昭義・花崎正晴 （2000） 「メインバンク関係
は企業経営の効率化に貢献したか：製造業に関する実証分析」『経済経営研究(日本政策投資銀行設
備投資研究所)』Vol.21-1.
シェアード,ポール（1993） 「日本の株式持合いと企業支配」『フィナンシャル・レビュー』28 号 大蔵省財政金融研究所
シェアード,ポール （1995）「株式持合いとコーポレート・ガバナンス」青木昌彦，ロナルド・ドーア
編『システムとしての日本企業』NTT 出版
宮島英昭・黒木文明（2003） 「株式持合い解消の計
量 分 析 ： Mark II」 RIETI DiscussionPapers
Series 03-J-014
宮島英昭・新田敬祐(2006) 「日本型取締役会の多元的進化：その決定要因とパフォーマンス効果」
早稲田大学ファイナンス総合研究所ワーキングペ
ーパー
宮島英昭・新田敬祐・齊藤直・尾身祐介（2004）「企
業統治と経営効率：企業統治の効果と経路，及び企業特性の影響」『ニッセイ基礎研所報』33.
宮島英昭・原村健二・江南喜成（2003）「戦後日本の株式所有構造：安定株主の形成と解消」『フィナンシャル・レビュー』68 号

社会経済研究 №56 2008.2

三輪芳郎（1998） 「取締役会と取締役」 三輪芳郎
他編『会社法の経済学』 東京大学出版会
米澤康博・宮崎政治（1996） 「日本企業のコーポレート･ガバナンスと生産性」橘木俊詔･筒井義郎編『日本の資本市場』日本評論社
Allen, F. and D. Gale. (2000), “Corporate
Governance and Competition,” Vives, Xavier(eds.),Corporate Governance: Theoretical andEmpirical Perspectives, Cambridge University
Press, pp.23-94.
Bhagat, S. and B. Black. (1999), “The Uncertain
Relationship Between Board Composition andFirm Performance”, Business Lawyer 54, pp
921-963.
Cho, M.H. (1998), “Ownership structure,investment, and the corporate value: anempirical analysis”, Journal of Financial
Economics, 47, pp. 103-121.
Kang, J.K. and A. Shivdasani. (1995), “Firm
Performance, Corporate Governance, and Top
Executive Turnover in Japan”, Journal of
Financial Economics, 38, pp. 29-58.
Kang, J.K. and A. Shivdasani. (1997), “Corporate
Restructuring during Performance Declines inJapan”, Journal of Financial Economics, 46, pp.
29-65
Kaplan, S.N. and B. A. Minton. (1994),“Appointments of Outsiders to Japanese Boards
Determinants and Implications for Managers”,
Journal of Financial Economics, 36, pp.
225-258.
Lichtenberg, F. R. and G. M. Pushner. (1994),“Ownership Structure and Corporate Performancein Japan”, Japan and the World Economy, 6, pp.
239-261.
McConnell, J. J. and H. Servaes. (1990),“Additional Evidence on Equity Ownership andCorporate Value”, Journal of Financial Economics,
27, pp. 559-612.
Nickell, S. J., D. Nicolitsas and N. Dryden. (1997),“What Makes Firms Perform Well? ”,
European Economic Review, 41, pp.783-796.
Nakatani, I. （ 1984 ） , “The economic role offinancial corporate grouping”, in Masahiko Aoki
ed. , The Economic Analysis of the JapaneseFirm, Amsterdam, North−Holland.
Odagiri, H.（1992）, “Growth through Competition,
Competition through Growth : Strategic
Management and the Economy in Japan”,
Oxford University Press.
Tirole, J. （ 2005 ） , “The Theory of Corporate

111

Finance”, Princeton University Press.
Weisbach, M. S. (1988), “Outside Directors and
CEO Turnover”, Journal of Financial Economics,
20, pp. 431-460.
Weinstein, D. and Yafeh, Y.（1998）, “On the costsof a bank−centered financial system : evidence
from the changing main bank relations inJapan”, Journal of Finance 53, pp.635-672.
Yermack, D.(1996), “Higher Market Valuation ofCompanies with a small board of Director”
Journal of Financial Economics, 40, pp.185-211.

おみ

ゆうすけ

電力中央研究所

社会経済研究所.

社会経済研究 №56 2008.2

113

環境要因を補正した日米電気事業者の効率性比較
Comparison of Adjusted Management Efficiency ofVertically Integrated Electric Power Companies between Japan and the U.S.
キーワード：データ包絡分析法、コスト効率性比較、垂直統合型電気事業者、
データ補正、電気料金
筒

井

美

樹

刀

根

薫

本稿は、データ包絡分析法（DEA）を用いて、垂直統合型電気事業者の効率性計測を試みる。一般
的な DEA の効率値は、事業者の外部環境要因の控除がなされておらず、バイアスがかかっている可能性がある。そこで本稿では、このような環境要因の補正を行った効率値の計測を試みるとともに、垂直的構造の考慮、より詳細な非効率情報の提供といった点にも着目した、より実践的なモデルを採用する。これを日米の垂直統合型電気事業者の総合コスト効率性計測に適用し、結果を比較することで、
日米の総合コスト非効率、さらには電気料金格差の要因を検証する。その結果、わが国の電気事業者の総合コスト効率性は、米国よりも劣っていることが示された。さらに、総合コスト非効率部分を複数要因に分解し、その主要因について検証すると、生産活動における投入量や生産量に関わるフィジカル
な技術効率性や、投入要素の適切な配分に関わる配分効率性が劣っているのではなく、投入要素単価の高さが総合コスト非効率の主たる要因であることがわかった。これは、電気料金の日米格差が割高な投入要素単価要因に起因することを示唆する。しかしその要因の多くは、高い需要密度、高度な電力システムの品質や環境対策等といった、日本の電気事業一般の特質によって説明することができ、個別の事業者に起因するものでは無いことが示された。これらの外的要因の補正を行った効率値を比較すると、日米電気事業者の総合コスト効率性はほぼ同程度であり、このことから、わが国の電気料金は割高ではあるものの、その大半が電気事業者の外的要因に依存していると指摘できよう。
１．はじめに
２．実践的な効率性分析のための3つのアプローチ
2.1. コントロール不能な要素の除外
2.2. 垂直的構造の考慮
2.3. より詳細な非効率の原因分析

３．日米電気事業者の効率性比較
3.1. データ
3.2. モデル
４．日米電気事業の効率性比較
５．総括

１．はじめに

般的には新規の電気事業者が既存事業者の供給エリアに参入可能になり、当該エリアの需要家

1990年代初頭、英国やノルウェーから始まに電力を供給可能となる。またさらに、既存のった電力自由化の流れは、その後欧州諸国、米

電気事業者も他の供給エリアの市場に参入が可国に広がり、全世界的な潮流となっている。わ能となる。

が国も例外ではなく、1995年の電気事業法改

このような競争環境下においては、市場で生正以降、段階を踏みつつ着々と自由化が進展しき残るための新たなる経営戦略が既存事業者にている。

は必須となる。その中でも代表的な戦略の一つ

これまで多くの国の電気事業は、長期間にわが経営効率化であり、自由化の先行する欧米のたり規制下におかれ、供給義務が課される一方、多くの電気事業者は、実際に様々な効率化施策

供給エリアの需要家に対して独占的に電力供給を試みている。

を行ってきた。しかし、電力自由化の進展にとまた、効率性施策が重要視される状況下、事もない、国による制度の差異はあるものの、一業者が効率化戦略を採用するにあたっては、社

114

環境要因を補正した日米電気事業者の効率性比較

内のどの部分に非効率が生じ、どの程度の改善されたこの手法は、その後多くの効率性分析研が必要なのかといった、自らの効率性水準の状究に適用され、さらには内在する短所を克服す

況について適切に把握することの重要性も増す。

べく多くの応用モデルも開発されている。

これを適切に把握することで、より効果的な施策を打ち出すことが可能となるであろう。

その短所の一つとして指摘され、実証分析結果の実用性を低くしている問題点として、通常

1990年代以降、電気事業者を対象とした効の DEA の計測においては、評価される事業者

率性の計測を試みた先行研究は多く散見されるにとってコントロール不能である環境要因の控（Jamasb and Pollitt (2001)、Qassim et al.

除がなされていないという点が挙げられる。す(2005)）。特に、電気事業のある特定の機能、

なわち、DEA 効率値にはバイアスがかかって

例えば配電部門等に着目した分析が多い 1 。一おり、事業者の効率性を正しく評価していない方で、わが国の一般電気事業者のような、発・可能性を否めず、この点が実用性の乏しさに影

送・配電といった複数の機能を包含した垂直統

響を与えていると言える。

合型事業者の経営全体の効率性を対象とした先行研究は限られている2。

先述の Tone and Tsutsui (2007a) では、このような環境要因の除去が行われていない。そ

垂直統合型電気事業者の経営全体の効率性をのため日米間に存在するであろう、事業環境の計 測 し た 研 究 の 一 つ と し て 、 Tone and

格差が効率値にバイアスを与えている可能性がTsutsui (2007a) が 挙 げ ら れ る 。 こ こ で は 、高い。そこで本稿では、上記の環境要因の控除

発・送・配電等の複数の機能を考慮した上で、に加え、さらに Network DEA モデルの適用に

垂直統合型電気事業者の効率性の日米比較を行よる垂直的構造の考慮、非効率分解モデルによっている。1992年～99年のデータを用いたこるより詳細な非効率情報の提供といった、3つの研究においては、技術効率性についてはわがの視点から改良されたより実践的なモデルを用

国の電気事業者が上回る一方、投入要素単価水い、日米の垂直統合型電気事業者の効率性比較

準の高さが、わが国電気事業者のコスト高の大を行う。非効率を複数の要因に分解することで、きな要因となっていることを示している。このより詳細に事業者の効率性の現状を把握するとことから、わが国の電気料金が国際的に割高でともに、Tone and Tsutsui (2007a) と同様、あることの主な要因は、電気事業者の技術的な両国の供給コストの格差、さらには電気料金の非効率ではなく、資・機材等の購入単価水準の格差の主要因について検証を試みる。

高さにあると指摘している。

本稿の構成は以下の通りである。2章におい当該研究においては、効率性計測の代表的なて、より実践的な効率性分析のための3つのア手法の一つである、データ包絡分析法（Data

プローチについて、先行研究のレビューととも

Envelopment Analysis：DEA）が用いられてに概説を行う。3章では、日米電気事業の効率いる。DEA は、複数の投入要素から、複数の性比較のためのデータと、適用モデルについて生産物を得るという活動を行う同種の主体示し、4章でその結果について解説を行う。最（Decision Making Unit: DMU）を比較し、後に5章で総括を行う。

それらの効率性を相対評価する手法である。
1978年に Charnes et al. (1978) によって提案
1

この中でわが国の電気事業者を扱った例としては、
Hattori (2002)、Hattori et al. (2005) が挙げられる。
これらは配電部門に着目し、わが国の電気事業者と米国、英国の事業者と効率性の比較を行っている。
2 例えば、Goto and Tsutsui (1998)、Delmas and Tokat(2005)などが挙げられる。

社会経済研究 №56 2008.2

115

２．実践的な効率性分析のための3つの
アプローチ

x2/y

フロンティアからの乖離：
非効率

oxo*

効率値： ox2.1. コントロール不能な要素の除外

xo
x o*

DEA 手法では、事業活動で利用される複数Oの投入要素と複数の生産物のフィジカルな量を基に、事業者間の相対的効率値を計測する。具o

効率性
フロンティアx1/y

図1：DEA モデルの技術効率性概念図

体的には、より少ない投入量でより多くの生産量を得られる事業者を技術効率的とし、このよ

現実的には電気事業者がその判断を下すことはうな効率的な事業者の集合を効率性フロンティ

困難である。

アと定義する。そして、このフロンティアからこのように、コントロール不能な事業環境のの乖離度を図ることで、それぞれの事業者の相格差が、DEA の効率値に包含されてしまって対的な技術効率値を計測する。図1は投入要素いることは、改善されなければならない問題点

指向型モデルの例であり、基本的なモデルでは、である。このような要素を指標から除外しない

技術効率値は

oxで与えられる。フロンティ
oxo*o

限り、実用的な効率性指標と言うことは難しい。
そこで本研究では環境要因、及びデータノイズ

ア上の効率的な事業者には効率値1が、またフを排除した、真の効率値を得るために、Fried

ロンティアから乖離した事業者には1以下の値

et al. (1999) の提案する多段階データ補正手法が付され、乖離度が大きいほど非効率な事業者を採用し、Tsutsui and Tone (2007b) に基づと評価される。

く改良モデルを採用する。

一般に、DEA をはじめとする主な効率性分

DEA 手法において環境要因を考慮する方法

析手法は、このフロンティアからの乖離部分をは、すでに多くの先行研究によって提案、応用「非効率」と定義している 3 。しかし実際には、されている。Fried et al. (1999) は、それらをこの乖離の中には事業者にとってコントロール

Frontier Separation ア プ ロ ー チ 、 all-in-one

不能な、事業環境の格差などが含まれている可アプローチ、二段階アプローチに分類し、さら能性がある。例えば、需要密集地であれば、少に、これらの問題点を改善した、多段階モデル

ない設備投入量で多くの電力販売量（生産量）を提案している。このモデルの特徴としては、を得ることができよう。一方で過疎地では生産①Frontier Separation アプローチでは扱えな量は少ない一方で、需要家に電力供給するためかった、カテゴリカルデータ以外のデータを複にある程度の設備投入が必要となる。結果とし数扱うことができる、②環境要因の影響の有無て、投入量と生産量だけで図られる技術効率値

や方向性について、all-in-one アプローチではは、過疎地の方が低く計測されることが考えら

事前に仮定が必要だったのに対し、それを必要れる。しかし、一般に需要密度は事業者にはコとしない上に、それらの影響度を検証できる、ントロール不能である。完全に自由化された環③二段階モデルでは、環境要因の影響度は検証

境であれば、過疎地から撤退し、需要地で事業できるものの、それらを補正した統合的効率値を展開するという経済学的な判断もあり得るが、を出すことはできなかった 4 のに対し、最終的
4

3

DEA と並ぶ代表的な手法としては、確率的フロンティ
ア手法（Stochastic Frontier Analysis: SFA）が挙げられる（Kumbhakar and Lovell (2000)）。

回帰分析の残差を効率値のように扱う研究もあるが（McCarty and Yaisawarng (1993)）、実際にはデータの誤差や Omitted Variable 等の影響も含まれるため、効率値としての実用性は低いと考えられる。

116

環境要因を補正した日米電気事業者の効率性比較に環境要因を補正した純粋な効率値を計測でき数とする回帰分析で最も頻繁に用いられる通常る、といった点を挙げることができる。

の Tobit モデルの利点と、Fried et al. (2002)Fried et al. (1999) のは多段階モデルは、以下の4つのプロセスで構成される。

で用いられた SFA 手法の利点を両者ともに生かすモデルとなっている。さらに、第3段階のデータ補正方法についても、Fried et al. (1999,

第1段階 ：DEA モデルにより各投入要素につ2002) 等で採用される方法の問題点を改善す

いてスラック（フロンティアからのる 調 整 手 法 を 採 用 し て い る （ Tone and乖離）を計測する

Tsutsui (2007b)）。

第2段階 ：各要素のスラックを被説明変数、事業者の環境変数を説明変数として、

2.2. 垂直的構造の考慮

回帰分析を行う。
第3段階 ：第2段階で推定された、環境変数項

1章においても述べたように、電気事業に関と誤差項を基に、実際の投入要素デする効率性分析は、これまでも多くの研究者にータの補正を行う。

よって行われてきた。多くの場合、機能毎に独第4段階 ：第3段階で得られた補正値を投入要立した効率性分析となっており（図2:①）、垂素として再度 DEA モデルを計測し、直統合型の事業者全体を対象とした分析は非常純粋な効率性指標を得る。

に限られている。特に、垂直統合型事業者の特定の機能のみを対象とした分析の場合、実際にこの多段階モデルは、Fried et al. (2002)、

発電・送電・配電・販売といった機能は密接に

Hahn (2004)、Liu and Tone (2006)、Drake

リンクしているため、独立に機能別（部門別）

et al. (2006)等で採用されており、第2段階に効率性を計測するだけでは、部門間リンクの影

おける SFA モデルの採用や Bootstrap の適用5

響を考慮できないため、事業者全体の効率性をなど、様々なモデルの応用が提案されている。

正確に把握することは出来ない。

本稿では、Tsutsui and Tone (2007b) に基づ

一方、垂直統合型電気事業者の経営全体を分く応用モデルを採用する。このモデルの特徴と析した例もある。しかしこれらにおいても、垂しては、第1・4段階における Connected SBM

直的構造は考慮に入れられておらず、外部から（CSBM）モデルの採用、第2段階における事の投入要素は全て同等に扱われ、そのような構業者ダミー付き Tobit モデルの採用、第3段階

造を持たない事業者と同等の計測方法が用いらにおけるデータ調整手法の採用が挙げられる。

れている（図2:②）。すなわち図の太線のエリ

第1・4段階で用いる CSBM モデルは、DEA

アはブラックボックスであり、その中の構造に手 法 の 一 般 的 な 手 法 で あ る CCR モ デ ル

ついては考慮されていない。

（ Charnes et al. (1978)） や 、 SBM モ デ ル

そこで本研究では、より現実的な効率性計測（Tone (2001)）など、既存のモデルにおいてを目指すために、垂直的統合を考慮した効率性指摘されてきた短所を改善したモデルである

モデルを採用する（図2:③）。これは、図2:②（Avkiran et al. (2007)）。第2段階の事業者

におけるブラックボックスの中身までモデルにダミー付き Tobit モデルは、効率値を被説明変組み込んだものと言える。具体的には、Färe and
Grosskopf (1996, 2000) が 提 案 し た Network5

Xue and Harker (1999) は、DEA の効率値やスラック
を被説明変数として回帰分析を行う場合に、これらの変数が独立ではない問題点を指摘している。この問題に対して Harn (2004) では多段階モデルに bootstrap を適用することで対応している。

DEA を応用し、部門間の結合度を考慮可能なConstrained Network DEA（CNDEA）モデル（Tsutsui and Tone (2007a)）を採用する。

社会経済研究 №56 2008.2

IN

IN

発電
送電

117

OUT

IN

発電

IN

送電

IN

配電

IN

販売

OUT

IN

配電

OUT

IN

販売

OUT

①機能別効率性計測

IN

発電

IN

送電

IN

配電

IN

販売

OUT

②事業全体の効率性計測

OUT③垂直統合構造を考慮した
効率性計測（本研究）図2：電気事業者の効率性計測対象

Network DEA モデルの特徴は、例えば図2:

発電

送電

◎

××

バランスの良い事業者 Cの参照集合として、架空の事業体は相応しいか？

③のように、発電部門で生産された電力が、送事業者 A電部門に投入されるといったように、上流の生

事業者 B

××

◎

産物が下流の中間投入物となる構造を考慮する

事業者 C

○

○

A

…

毎に個別の効率性フロンティアが構築される。

参照集合

…

が、その中で発電部門、送電部門といった部門…

点である。構築する DEA モデルは1つである

B

参照集合は、事業者 Aの発電部門と B の送電部門から構成される架空の事業体図3 Network DEA の部門毎の参照集合の問題点

それぞれの部門のフロンティアは、当該部門において効率性の優れた事業者から構成されてお発電部門では A に劣り、送電部門では B に劣り、全体の効率値は、それぞれの部門の効率値る。つまり、C が参照するのは、事業者 A のを積み上げた形になる 6 。ただし、本稿におけ発電部門と、事業者 B の送電部門を持つ架空

る計測の主眼は、各部門の局所的効率化ではなの事業者となる（図3）。もしも、事業者 A とく、全ての部門を考慮した上での事業者全体のB が、他部門の効率性を犠牲にして、ある一部効率化である。そのため、実際のモデルでは、門の効率性を高く保っていたとすれば、架空事全体を最適化するための部門毎の効率値が計測

業者の経営全体の効率性水準は、おそらくどのされ、これらに基づいて全体の効率値が計算さ事業者にも達成できない水準といえるだろう。

れている。

実際に、このモデルを用いた場合、効率値1がなお、部門毎のフロンティアの関係について、付される効率的な事業者が現れないケースがあFäre and Grosskopf (1996, 2000) のモデルでる。これは、計測対象の事業者が全て架空の事

は特別な制約は置かれていない。この場合、各業者を参照していることを意味する。このよう部門が完全に独立な関係であれば、特に問題はに、達成できないレベルを参照集合として評価生じない。しかし、部門間に密接な関係がある

することは、評価対象者の納得性も得られない

場合には不都合が生じる。例えば、事業者 A

上に、実用的ではないと考えられる。

は他事業者と比較して発電部門だけ極端に優れそこで本稿では、Tsutsui and Tone (2007a)ており、他の部門は劣っているとする。一方事で 提 案 さ れ た Constrained Network DEA

業者 B は送電部門だけ極端に優れており、他（CNDEA）モデルを採用する。このモデルでの部門は劣っているとする。この場合、発電もは、従来のモデルに部門間のつながりに関する

送電もバランスよく効率値のよい事業者 C は、制約を与えており、この制約により、上記の例のように部門毎に全く異なる事業者を参照する

6

ただし、SBM モデルをベースとした Network DEA の場合。

問題は解消される。

118

環境要因を補正した日米電気事業者の効率性比較

2.3. より詳細な非効率の原因分析考えられる。電気事業においては、いまだに資機材などの投入要素について完全に競争的に調一般的に、DEA 効率性指標は複数の要素投達しているとは言えない状況にあり、実際に要入量、生産量の関係から計測される、複数要素

素単価の格差も存在していると考えられる。こを包括した指標といえる。このような包括指標の単価の格差が供給コストにどれほどの影響がは、事業者の効率性の全体像を把握する上では、あるのかは、コスト削減を図る上では重要なこ非常に有効なものである。しかし、包括的な全ととなるであろう。

体像をつかんだ後は、経営者はより詳細な情報

経済学的な解釈同様、従来の DEA モデルにを必要とするであろう。例えば、どこにどのよ

おいても、投入要素単価は所与と仮定されておうな非効率が内在し、どの程度改善すべきか、り、要素単価が高いことの影響は分析の対象とといった具体的な情報が提供されてこそ、よりはなっていない 7。Tone and Tsutsui (2007a)

実用的な手法と言えるに違いない。そこで本稿で提案された価格効率性モデルは、このようなでは、単に包括的な効率値を示すに留まらず、単価による影響を計測することが可能である。

非効率の原因についてより詳細な情報を示すた

本稿では、Tone and Tsutsui (2007a) と同めに、効率値の分解手法を採用する。

様に、4つの DEA モデルを併用することで、従来の分解手法では、総合コスト効率性につ

総合コスト効率の非効率の部分を技術、規模、

いて、技術効率性、規模効率性、配分効率性へ

価格、配分非効率に分解する（3章にて詳述）。

の分解が一般的である（Farrell (1957)）。こ

また、前述の多段階データ補正モデルを併用す

れに加え本稿では、Tone and Tsutsui (2007a)ることで、技術効非効率、価格非効率についてと同様に、投入要素単価の影響についても分析

は、環境要因と純粋な非効率に分解可能となる。

の対象とする。一般に投入要素単価は所与としその結果、本稿では総合コスト非効率を4つのて与えられ、単価水準自体が分析の対象となる

非効率と2つの環境要因の、合計6つの要因にことは少ない。しかし供給コストは、要素投入

分解することを試みる8。

の物量と、その単価のレベルの双方の影響を受ける。そこで本稿では、技術効率性によって物

３．日米電気事業者の効率性比較

量水準のみを検証するのではなく、単価レベルが高いことがコストに与える影響についても、既に指摘したように、日本の電気料金は、国

効率性分解の一つの要素、すなわち価格効率性

際的に割高であると指摘されている。その要因として示す。

として、日本の事業者の場合、信頼度の高い

なお、ここで価格効率性とは、割高な投入要（即ち停電の少ない）電力システムの維持に多素単価が全体の供給コストに与える影響度を示

大なコストがかかっていること、資源希少国です。コストへの影響が大きいほど、即ち投入要あるため割高な輸入燃料への依存度が高いこと、素単価が相対的に高いほど低い値をとる指標で環境対策にコストがかかっていることなどが挙ある。経済学では、完全競争的な市場においては投入要素価格は市場価格で決まり、所与として扱われることが前提となる。しかし、この経済学における前提を考えず、より安価に投入物を調達することができれば、要する供給コストも低く抑えることができる。すなわち価格効率
性は、供給コストの削減余地を示しているとも

このような問題点は、Tone (2002) において指摘されている。
8 さらに、本稿では non-radial モデルである CSBM モデ
ルを用いるため、要素毎の非効率の分析も可能となる。
すなわち、技術非効率、価格非効率については、要素単位の非効率の比較が可能である。配分非効率についても、要素単位の非効率にまで突き詰めて資源配分の過剰・過小について解明することができる。その結果、本稿では6つの非効率要因・環境要因に分解するに留めているが、さらに要素毎にまで分解し、より詳細に非効率要因を検証することが可能な手法となっている。
7

社会経済研究 №56 2008.2

119

x1

げられる。これらの要素は、個別の事業者に起因するものというよりは、日本の電気事業の特node 1

発 電質と評価することができよう。
Tone and Tsutsui (2007a) では、わが国のnode 2電気料金（供給コスト）の高さは、電気事業者

x2

z12

送 電

の技術非効率ではなく、投入要素単価の高さにz24起因すると結論づけている。しかし、上述のよz23

node 3

配 電

z34

うな事業者に起因しない外部要因の影響についnode 4ては明確にされていない。そこで本稿では、

x3
x4

販 売

様々な非効率要因が供給コストに与える影響とともに、これらの外部環境要因が供給コストにy与える影響を明らかにし、日米垂直統合型電気

図4 直統合型電気事業者のモデル構造

事業者の要因毎の効率性比較を行うとともに、わが国の割高な電気料金の主要因について再検

子力発電の消費燃料値は、Tone and Tsutsui

証する。

(2007a) と同様に、熱効率0.32を想定して原子力発電電力量より逆算している。

3.1. データ

発電部門において発電された電力量は、発電部門の生産物であるとともに、送電部門

日米の垂直統合型電気事業者56社（日本9社、（node 2）の中間投入要素になる（z12 ）。送米国47社）を対象とし、1990～2001年の12カ

電部門では、このほかに資本、労働、購入電力

年分のデータを収集した。年によって欠損値等を投入要素とする（x2）。資本としては、送電があるため、実際には全407件のアンバランス

線こう長（km）を利用している。購入電力量

ドパネルデータであり、実際にはこれらをプー（MWh）は、発電部門からの電力量に加えて、ルデータとして扱っている。

電気事業者の供給力を担う重要な投入要素であ

垂直統合構造は図4を想定する。まず、発電部門（node 1）においては、資本、労働、燃料
1の3つの投入要素を利用し（x ）、発電量を生12る。
送電部門では、これらの投入要素を用いて、電力を送る活動を行うが、本稿では図4に示す

産する（z ）。資本は、合計発電容量（MW）、

ように、送電部門からのアウトプットは、小口

労働は発電部門における労働人員数（人）を用

需要家向け（z23 ）と大口需要家向け（z24 ）にいる。なお、米国のデータにおいて部門別人員

分岐させており、大口需要家向けの電力は配電が得られなかったため、各部門のコストシェア部門を介さない構造としている。

を基に全体の労働人員 9 を按分して利用してい配電部門（node 3）では、送電部門からの電る。わが国のデータについても、整合性を保つ

力量（z23）を、資本、労働を投入要素として用ために同様の処理を行った。以降、他部門の労い（x3）、販売部門に送る（z34）活動を想定す

働人員も同様に算出している。燃料については、る。資本としては、変圧器容量（MVA）を用汽力発電と原子力発電を対象とする。汽力発電

いている。

については、石油・石炭・ガスの消費燃料につ販売部門（node 4）では、上流部門からの中

いて熱量換算（BTU）して合計している。原

間投入財 z24 、z34 と労働（x4 ）を投入要素とし、z24と z34の合計した総需要を最終生産物（y）と9

なお、ここではデータ入手制約のため、フルタイム人員のみを利用している。

する。

120

環境要因を補正した日米電気事業者の効率性比較

また、各要素に対応するコストデータも利用

要家は自由に電力供給事業者を変更できるが、こする。特に資本費は減価償却費と修繕費の合計

れは同時に供給事業者も自由に需要構成を変更でを利用している。また要素単価については、便きるとも解釈できる。しかし実際は、自由化後に

宜上、コスト／物量でそれぞれ計算している。

おいても電気事業者の公益事業としての側面は残表1に、全ての部門の使用データをまとめたもっており、事業者の意思で需要構成を急激に変化のを示す。

させることはできない。このことからも、本稿で一方、外部環境要因を控除するために利用すは需要構成を環境変数として扱っている。

る環境変数を表2に示す。ここでは、要素毎のそのほか、総供給に占める発電量と購入電力

非効率（スラック）に影響を与えると考えられ量の比率（自己発電量比率）についても、あるる環境変数を挙げている。

程度コントロール可能と考えられるが、保有す技術効率性については、主に電源構成、需要る発電設備量にも依存するため、ここではその密度、需要構成等をコントロール不能な変数と影響を区別するために環境変数として定義してして採用している。火力・水力・原子力といっいる。また各部門の労働人員について、当該部た電源構成は、長期的にはコントロール可能と門の設備量を環境変数として用いている。

考えられるが、短期で変更することはできない。

さらに、本稿では12年間のデータをプール

また水資源が豊富等の地域性の影響も受けるこ

して計測を行っているため、時系列の影響を把とから、ここでは環境変数として扱う。また需握するためにタイムトレンド変数を各要素につ要密度や、需要種別顧客比率といった需要構成

いて採用している。

も、事業者側でコントロールできない事象とし

なお、送電部門の資本と購入電力量についてて捉える。先述の通り、本稿のデータは1990

は、本稿では技術効率性の評価対象とせず、環年から2001年までであり、多くは日米ともに境補正を行っていない。送電資本については送電力自由化前のデータであるが、一部は自由化

電線のこう長データを用いているが、送電線長後の期間にかかっている。自由化によって、需表1

使用データ一覧
投入要素・生産物

G1 資本投入
1
発 x G2 労働投入
電
G3 燃料投入

z12

送電

中間生産 ⇒⇒ 中間投入

資本費

労働人員数(人)労働費

燃料消費量(BTU)

燃料費

発電電力量(MWh)T1 資本投入

送電線長(km)

資本費

x2 T2 労働投入

労働人員数(人)労働費

T3 購入電力

購入電力量 (MWh)

購入電力料

24

大口需要(MWh)zz23

中間生産 ⇒
中間生産 ⇒⇒ 中間投入配 3 D1 資本投入
x電
D2 労働投入
z
販
売

投入コスト

合計発電容量(MW)

34

z24

中間生産 ⇒⇒ 中間投入小口需要(MWh)
変圧器容量(MVA)

資本費

労働人員数(人)労働費

小口需要(MWh)

小口収益⇒ 中間投入大口需要(MWh)

大口収益

x4 S1 労働投入y
最終生産物

労働人員数(人)労働費

最終電力需要(MWh)

表2 環境変数一覧
技術非効率に対する環境変数 価格非効率に対する環境変数
CR 業務用顧客比率
NOX NOx 排出原単位
NR 原子力発電比率
NR 原子力発電比率
G1:
GR 自社発電量比率
発電資本 HR 水力発電比率
TT タイムトレンド
NR 原子力発電比率
HR 水力発電比率
X1 G2:WG 労働価格指数
発電労働 MW 合計発電容量
TT タイムトレンド
NR 原子力発電比率
CIF CIF価格
G3:
HR 水力発電比率
ESS エネルギー自給率
燃料
TT タイムトレンド
HR 水力発電比率
BO 停電時間
T1:
NR 原子力発電比率
送電資本
DEN 需要密度
DEN 需要密度
X2 T2:
GR 自社発電量比率
WG 労働価格指数
送電労働 KM 送電線長
TT タイムトレンド
HR 水力発電比率
T3:
購入電力
GR 自社発電量比率
DEN 需要密度
BO 停電時間
D1:
DEN 需要密度
配電資本 TT タイムトレンド
X3
DEN 需要密度
D2:
WG 労働価格指数
MVA 変圧器容量
配電労働TT タイムトレンド
DEN 需要密度
CUS 顧客数S1:
WG 労働価格指数
X4
販売労働 LR 大口顧客比率
TT タイムトレンド

社会経済研究 №56 2008.2

121は供給エリアに大きく依存すると考えられる。

る。モデルのベースとなるのは効率性分解に用しかし、事業者毎の供給エリアに関するデータ

いる4つのモデル（技術効率性、規模効率性、が得られなかったため、補正については断念し、

価格効率性、配分効率性）であり、全てのモデ計測された送電資本の要素効率値は全てが環境

ルにおいて垂直的構造を考慮するために要因として扱われるように処理を行っている。

CNDEA モデルを利用する。特に技術効率性、また、購入電力量については、基本的には発電

価格効率性については CSBM モデルを応用しの代替であり、少なければ効率的という枠組み

た CSBM-CNDEA モデルを利用している。さで測ることはできない。そこで、送電資本同様、らに技術効率性と価格効率性については、多段技術効率性としての評価は行わず、環境要因と階データ補正モデルを用いて、環境要因と純粋して扱っている。

な効率性への分解を試みる。

一方、価格効率性については、単価水準に影(1) 技術効率性モデル

響を与えうる要素として、電力システムの品質、技術効率性は、要素投入量と生産量の関係を

環境対策、エネルギーの自給率、原油輸入 CIF

評価し、より少ない投入量で、より多くの生産

価格、労働価格指数、電源構成、需要密度等を量を生み出す活動を効率的とする。まず投入要採用した。電力の品質については、代理変数と素 x、生産物 y、中間投入 z について、下記のして国別の平均停電時間、環境対策の代理変数

生産可能性集合 P を定義する。

として NOx 排出原単位を用いている。
データソースは、わが国の事業者については

P = {( x k , y k , z ( k , h ) ) | x k ≥ X k λk , y k ≤ Y k λk ,z ( k , h ) ≥ Z ( k , h ) λh , z ( k , h ) ≤ Z ( k , h ) λk ,電気事業便覧、米国の事業者については連邦エ(1)kλ ≥ 0, k = 1,...,4, (k , h) ∈ L}.

ネ ル ギ ー 規 制 委 員 会 （ Federal Energy
Regulatory Commission :FERC）の提供する

ここで、図4の構造に基づいて、中間投入に関Form No.1、Form No.423、米国エネルギーする集合 L は以下のように定義している。

省 ・ エ ネ ル ギ ー 情 報 局 （ Department ofEnergy / Energy Information Administration:
DOE/EIA）の提供する Form EIA-860を利用

L = {(k,h) | (1,2), (2,3), (2,4),(3,4)}(2)

技術効率性は、生産可能性集合 P における、した。また、NOx 排出原単位、平均停電時間

CNDEA ベースの CSBM モデルを利用する。

は電気事業連合会のデータを利用、エネルギー[Technical Efficiency (CSBM-I-V-CNDEA on P)]:の自給率については、国際エネルギー機関（ International Energy Agency: IEA ） の
Energy Balances から算出し、原油輸入 CIF
価格は日本エネルギー経済研究所のエネルギ
ー・経済統計要覧、労働価格指数は国際労働機関（International Labor Organization: ILO）の Labor Statistics Database を利用した。

τ * = min 1 − SR x

(3)

s.t.
⎡ 4 mk s xik −s ( h ,k )− ⎤1
SR x = 4∑ ∑ ( k ) + ∑ ( z( h ,k ) )⎥⎢( h , k ) k =1i =1 xio( h , k )∈L z o⎣⎦∑ mk + ∑ l
k =1

(4)

( h ,k )∈L

xok ≥ X k λk + s xk − ,(k = 1,...,4)

yok = Y k λk − s ky + ,(k = 4)−3.2. モデル

zo( h, k ) = Z ( h, k ) λk + s z( h, k ) , (h, k ) ∈ L+zo( k , h) = Z ( k , h ) λh − s z( k , h) , (k , h) ∈ Lk

本稿では、3つのアプローチで電気事業の効率性計測モデルを構築しているが、具体的には、
これらのアプローチはパラレルに用いられていλ ≥ 0,

s xk + ≥ 0,s ky − ≥ 0,s z( h, k ) − ≥ 0,

(k = 1,...,4)(k = 4)s z( k , h ) + ≥ 0,

( k , h) ∈ L

(5)

122

環境要因を補正した日米電気事業者の効率性比較と同等となり、Λkh=0 (∀kh) の場合は、垂直的

λkj − λhj ≤ Λkh ,(6)( j = 1, … , n, k ≠ h, k , h = 1,...,4)

ただし、この部門間のつながりを示すパラメーn∑ λkj = 1 , (k = 1,…,4)

(7)

j =1

Lki ≤

SRik
SR1k

構造を考慮しなかった場合とほぼ同じになる 13。
タΛkh をどのように与えるかについては今後の課題であり、本研究では様々なΛkh で効率値を試算して結果を比較した結果、効率値が1とな≤ U ik .

(8)(i = 2,…, m k , and k = 1,...,4)

る DMU が5%程度出現するように、Λkh＝0.01を採用している。

ここで X は、n 個の DMU に対する node k(7) 式 は 、 規 模 の 収 穫 可 変 （ Variableの mk×n の投入量行列10、Yk は f k×n の生産量行

Returns to Scale：VRS）についての制約であ

k

列11であり、 xok と yok は DMUo (o = 1,,n) のる。さらに(8)式は投入要素間の非効率の関係

m ×1と f ×1の投入量、生産量ベクトルである。

についての CSBM の制約であり、第1投入要素

Z(k,h) は node k から node h への l (k,h)×n の中間に対する各要素の非効率指標（SR）の比率の投入量行列であり、 zo( k ,h ) は DMUo の node k

上限値（ U ik ）と下限値（ Lki ）を与えている。

から node h への l (k,h)×1の中間投入量ベクトル

ここで Lki = 1 and U ik = 1 の場合は、CCR モデである。また、 s xk − 、 s ky + 、 s z( h, k ) − 、 s z( k , h) + は、ルと一致し、複数の投入要素間の関係は比例的

それぞれ投入量、生産量、中間投入の投入側、（ radial ） と い う 仮 定 が 置 か れ る 。 一 方 で生産側のスラックベクトルである。 λ は node

Lki = 0 and U ik = ∞ の場合は、SBM モデルとk におけるフロンティアを構築するための n×1一致し、複数の投入要素間の関係に関する仮定の intensity ベクトルである。

は置かれない（non-radial）。さらに(8)式は下

k

k

k

要素毎のスラックと実際のデータとの比率をスラック比率（SR）指標と呼ぶ。これは、要素ごとの非効率指標と言い換えることができる。
[投入要素に関する SR 指標]:sk −SRiok = xik
xio(i=1,…,mk, k=1,…,4)(9)(4)式で示される SR x は、投入要素および中記のように書き換えることができる。
⎡ U 2k⎢k⎢ − L2k⎢ U3⎢
k
B φ = ⎢ − Lk3⎢⎢ k⎢ U mk
⎢− Lk
⎣ mk

−1

0

1
0

0 0
−1 0

0

1

0

0
0

0
0

0
0

0

0⎤
⎥
0⎥
⎡ SR k ⎤0 ⎥ ⎢ 1k ⎥⎥ SR2 ⎥
≥0
0 ⎥⎢
⎢
⎥
⎥⎢
⎥
⎥ ⎢ SR k k ⎥− 1⎥ ⎣ m ⎦
1 ⎥⎦

(10)

間投入の SR 指標の算術平均値である。(3)式

U ik と Lki の値は、評価対象の DMU の特性やの目的関数より、効率値 τ* は各要素の非効率分析者の意図に応じて設定されるべきものであ指標の平均に基づいて算出されていることがわる。本稿では投入要素間の非効率比率は、要素かる12。(5)式は投入要素、生産物、中間投入要

生産性の比率にある程度応じているとの仮定を素に関する通常の DEA の制約式である。

置き、要素生産性比率の事業者間での最大値・(6)式は CNDEA モデルの制約であり、部門
kh

最小値を、上限値・下限値として設定した。こ間のつながりを制約する。Λ =∞ (∀kh)の場合

れは、結果的に投入量 x1と x2の比率の、事業者

は、Färe and Grosskopf (1996, 2000) モデル

間の最大値と最小値となる。
13

m1 = m2= 3、 m3 = 2、m4 = 1。
11 ただし、本稿においては、最終的な生産量は node 4(k=4) においてのみ発生し、かつ f=1である。
12 なお、一般には τ*を技術効率性指標とするが、本稿では4章において再度技術効率性指標の定義を行っている。
10

一般的傾向として、Λ kh=∞ の制約を課した場合（各部門は独立と仮定）の効率値の方が、Λkh=0 の場合（部門構
造は無いと仮定）と比較して、効率値は低くなる。しかし、この効率値の差分は、垂直統合の経済性を意味する
ものではなく、あくまでも DEA の数学的特性によって生じる結果であることに注意が必要である。

社会経済研究 №56 2008.2

xijk
Lki = min ( k ),
j
x1 j

123

(3) 価格効率性

xijk
U ik = max ( k ) ,
j
x1 j

(11)

( j = 1,..., n, i = 2, … , m k , k = 1,...,4)

価格効率性は、投入要素単価の水準に着目し、割高な投入要素単価がコストに与える影響度を評価する指標である。まず、式(14)の規模効率

ま た 、 こ の モ デ ル の 最 適 値 を(τ *T , λk *T , s x− k *T , s +y f *T , s z−( h, k )*T , s z+ ( k , h)*T ) とすると、的な投入量 xok * S と要素単価 wiok を用い、規模効
率的な投入要素コストを xiok = wiok xiok * S と置く。
これを基に、コストベースの生産可能性集合

技術効率的な投入量 xok *T は以下のように計算

Pc を 以 下 の よ う に 定 義 す る （ Tone andされる。

Tsutsui (2007a)）。

xok*T = X k λk *T = xok − s xk

−*T

(12)

, (k = 1,...,4)

Pc = {( x k , y k , z ( k , h ) ) | x k ≥ X k μ k , y k ≤ Y k μ k ,z ( h, k ) ≥ Z ( h, k ) μ k , z ( k , h ) ≤ Z ( k , h ) μ h ,さらに、投入要素単価 wiok を乗じることで、

μ ≥ 0, k = 1,..,4, (k , h) ∈ L}.

技術効率的な総コスト CoT を算出できる。なお、

Co は実際の総コストある。
4 mk

4 mk

k =1i =1k =1i =1

CoT = ∑ ∑ wiok xiok *T ≤ ∑ ∑ wiok xiok = Co

(13)(2) 規模効率性モデル

(16)

k

k

こ こ で 、 X k = ( x1k ,, xnk ) ∈ R m × n で あ り 、

xok = ( x1ko ,xiok = wiok xiok * S, xmk k o ),(i=1,..,mk,

k=1,…,4) である。
価格効率性モデルは、生産可能性集合 Pc に

規模効率性は、最適操業規模からの乖離度をおいて、技術効率性と同様に定式化される。

評 価 し 、 一 般 的 に VRS と CRS （ Constant[Price Efficiency (CSBM-I-C-CNDEA on Pc)]:

Returns to Scale）を仮定する2つのフロンテ

ρ * = min 1 − SR p

ィアの乖離度から計測される（Banker et al.

s.t.

(1984)）。そこで本稿では、(12)式で得られた⎡ 4 mk t xik −t ( h ,k ) − ⎤1
SR p = 4∑ ∑ ( k ) + ∑ ( z ( h ,k ) ) ⎥⎢( h ,k ) k =1 i =1 x
( h ,k )∈L z oio⎣⎦∑ mk + ∑ l

VRS

効率性フロンティア上にある投入量 xok *T

を用い、CRS フロンティアに対する乖離度を

k =1

xok ≥ X k μ k + t xk − ,体的には、式(3)～(6)、(10)、(11)を利用し、さyok = Y k μ k − t yk + ,置き換え、 Lki = 1 、 U ik = 1 と定義する。
こ

の

モ

デ

ル

の

最

適

を

(τ *S , λk * S , s x− k * S , s +y f * S , s z− ( h, k )* S , s z+ ( k , h )* S ) とすると、

規模効率的 14な投入量 xok * S 、規模効率的な総コ
スト CoS は以下のように計算される。
xok*S = X k*T λk*S = xok*T − s xk
4 mk

4 mk

k =1i =1k =1i =1−*S, (k = 1,...,4)

CoS = ∑ ∑ wiok xiok * S ≤ ∑ ∑ wiok xiok *T = CoT(k = 1,...,4)(k = 4)−zo( h, k ) = Z ( h, k ) μ k + t z( h, k ) , (h, k ) ∈ L
+

値

(14)

zo( k , h ) = Z ( k , h ) μ h − t z( k , h) , (k , h) ∈ L

μ k ≥ 0, t xk + ≥ 0,

(k = 1,...,4)t yk − ≥ 0,

(k = 4)t z( h, k ) − ≥ 0, t z( k , h ) + ≥ 0,(19)

( k , h) ∈ L

μ kj − μ hj ≤ Μ kh ,( j = 1, … , n, k ≠ h, and k , h = 1,...,4)

(20)

(15)
cijk
cijk
B k φ ≥ 0 , Lki = min ( k ), U ik = max ( k ),
j
j
c1 j
c1 j
( j = 1,..., n, i = 2,..., m k , and k = 1,...,4)

14

(18)

( h ,k )∈L

CNDEA ベースの CCR モデルで計測する。具ら に xok と X k を xok *T と X k *T = ( x1k *T ,..., xnk *T ) に(17)

正確には、技術効率的かつ規模効率的。以降、規模効率的という場合は、両者を含むこととする。

(21)

124

環境要因を補正した日米電気事業者の効率性比較

ここで、 t xk − 、 t yk + 、 t z( h, k ) − 、 t z( k , h ) + は、それぞースの New Cost モデル（Tone (2002)）を利れ投入要素、生産物、中間投入の投入側、生産用する。

側のスラックベクトルであり、μk は node k の

n×1の intensity ベクトルである。 ciok は node k

目的関数はコスト最小化であり、次式のように与えられる。
4 mの投入要素 i の実際の要素コストであり、k~
C * = min
xik
∑
∑
k

~
x , μ k =1i =1

ciok = wiok xiok である。 μk は、 Μkh で制約を受けて

xk
制約式は式(19)～(21)の xok を未知の変数 ~おり、本稿ではΛkh と同様にΜkh=0.01とする。
こ

の

モ

デ

ル

の

最

適

値

を

(25)

に置き換えたものを利用する。

( ρ *P , μ k * P , t x− k * P , t y+ k * P , t z−( h, k )* P , t z+ ( k , h )* P ) とすると、このモデルから得られる最適値 C*は yk を生

価格効率的 15な要素コストベクトルは次のよう産可能な最小コストであり、さらに配分効率性に算出される。

指標は、次のように求められる。

xok * P = X k μ k * P = xok − t xk −*P

α* =

(22)

t −k *P
ここで、 uiok = iok * S とおくと、次の式を導く
xio= ( wiok − uiok ) xiok * S = wiok * xiok * S

Co* ≤ CoP

最小投入要素単価 wiok * の格差を示している。
さらに、価格効率的な総コストは下記のよう

∑∑
4 mk

先述の通り、DEA モデルで計測される技術る。そこで、これらの影響を排除するために、
2.1節で概説した多段階モデルを利用する。
まず第1段階では、全ての node について個
別に、ネットワーク型ではない通常の CSBM
モデルを利用する。
[CSBM-I-V at k]に算出される。

k =1i =1(27)18

効率性指標には、環境要因の影響が含まれていことができる 16。一方 uiok は、実際の単価 wiok とxiok * P =

(26)

できる。

(23)

yok を生産可能な最小投入要素単価と解釈する

4 mk

(≤ 1)

(5) 純粋な技術効率性

wiok * は規模効率的な投入量 xok * S に対して、

CoP =

CoP

また、(26)式より、次の不等式を導くことがことができる。
xiok * P = xiok − tio− k * P = wiok xiok * S − uiok xiok * S

Co*

4 mk

∑∑

k =1i =1

τ * = min 1 − SRwiok * xiok * S

ks.t. SR =(24)≤ ∑ ∑ wiok xiok * S = CoSk

1 m S ik −,∑m k i =1 xiokkk =1i =1

xok ≥ X k λk + S k − ,(4) 配分効率性

yok = Y k λk − S k + ,B kφ ≥ 0 ,配分効率性は、要素コストの非最適配分に基

(28)

xijk
xijk
Lki = min ( k ), U ik = max( k ),
j
j
x1 j
x1 j

づく最小コストからの乖離を評価する 17。計測には、生産可能性集合 Pc において CNDEA ベ( j = 1,..., n, and i = 2, … , m k )n∑ λkj = 1,

15

正確には、技術効率的、規模効率的、かつ価格効率的。
以降、価格効率的という場合は、全ての意を含むこととする。
16 実際には、同様のコスト配分を持つ DMU の中で最も低い単価となっている。
17 一般的には、所与の要素単価に対する要素投入量の適切な配分に関する効率性であり、物量ベースの生産可能性集合 P において計測される。しかし、本稿ではコストベースの生産可能性集合 Pc に基づいて配分効率性を計測するため、配分効率性の解釈は多少異なっている。

j =1

λk ≥ 0.
18

規模の効果を控除した（VRS 制約下の）技術効率性のこ と を 「 純 粋 な 技 術 効 率 性 (pure technicalefficiency) 」と呼ぶ場合もあるが、本稿では環境要因を控除した技術効率性を意味する。

社会経済研究 №56 2008.2

125

こ の モ デ ル で 得 ら れ る ス ラ ッ ク

ず 正 に な る の に 加 え 、 Fried et al. (1999,k
S ok −* = ( S o1k −* ,..., S om k −* ) を第2段階で利用する。

2002)、Harn (2004) 等が用いる補正式のようS ok −* = xok − X k λk * ,に、データ格差が大きい場合に効率値が1に収(29)(k=1,…,4)

次に第2段階では、node k の i 要素について、束してしまう問題20を回避することもできる。
を用い第4段階では、式(32)で得られた x AAikj

事業者ダミー付き Tobit モデルを推計する19。
S ikj * = g ikj β ik + D(.) + v ikj(30)て、再度 DEA モデルを解く。用いるのはネッ
トワークモデルであり、式(3)～(8)、(10)、(11)whereについて、実際の投入量 xok 及び X k の代わりに、

S ikj = S ikj* , if S ikj* > 0, ( j = 1,...n)

再補正値 xoAAk 、 X AAk を利用する。得られた結= 0,

果は、環境要因を控除した、真の技術効率性指otherwise.

ここで、 g ikj は表2で示した外部環境変数であ標と捉えることができる。

り、D(.) は n−1個の事業者のダミー項（個別効さらに、次節で示す非効率分解を整合的に行果項）、 v ikj は誤差項である。 S ikj が第1段階でうために、SR に関する次の制約式を加える。

計測された、観測可能な変数であるのに対し、

この制約式により、補正後の効率値が必ず補正

S ikj * は観測されない変数であり、この値が正の前の効率値を上回ることになる。

値の場合には S ikj * = S ikj 、それ以外の場合は S ikj

SRiok =

＝0となる。

Siok −*xiok≥

SioAAk −*xioAAk= SRioAAk(33)

さらに、純粋技術効率的な投入量 xo′*T 、およ

第3段階では、(30)式の推定結果を利用してデータの補正を行う。具体的には、実際の投入

び総コスト Co′T を、以下のように定義する。

要素から、環境要因項と誤差項を控除し、補正′k *T = xiok (1 − SRioAAk ) ≥ xiok (1 − SRiok ) = xiok *Txio

値 x Aikj を得る。

4 mk

x Aik= x ikj − g ikj βˆ ik − vˆ ikj
j(31)

しかし、このままでは x Aik
j が負値になる可能性がある。第4段階ではこの補正値を用いて再

*

4 mk

*

′ k T ≥ ∑∑ wiok xiok T = CoTCo′T = ∑∑ wiok xio
k =1i =1

(34)
(35)

k =1i =1

(6) 純粋な価格効率性

度 DEA を実行するため、投入要素に負値があ

技術効率性同様に、本節(3)項で計測した価る と 問 題 が 生 じ る 。 そ の た め 、 Tone and格効率性についても、環境要因の影響を受けて

Tsutsui (2007b) の方法を採用し、データの再いると考えられる。これらの影響を排除するた補正を行う。

めに、純粋な技術効率性と同様の手法を用いる。

x AAik=j

具体的には、(28)式を生産可能性集合 Pc で、max( x ikj ) − min ( x ikj )jjik[ x Aik− min ( x Aikjj )] + min ( x j )Aikjjmax( x Aik
)
−
min
(
x
)
j
j
j
j

かつ CRS 制約の下で解く。また、第2段階で利用する環境変数は、表2で示したとおりであ(32)

る。得られる純粋な価格効率的な要素コストベ

この式は、補正値 x Aik
j のデータレンジを、実クトルを xo′ p* とすると、その総コスト Co′ P は以際の投入量 x ikj のデータレンジに変換する式で下のように導かれる。

は必ある。この変換式により、再補正値 x AAikj19

なお、DEA においては要素 i は下付き文字で記しているが、便宜上、Tobit モデルの記述では、要素 i は上付k

ik

き文字で示している。すなわち、 xij = x j 。

20

ただし、VRS の場合。CRS の場合は、ある閾値を境に効率値が大きくなる（1に収束する）か、小さくなる（Tone and Tsutsui (2007b)）。

126

環境要因を補正した日米電気事業者の効率性比較

4 mk

Co′ P = ∑ ∑ xio′kk =1i =1p*

4 mk

≥ ∑ ∑ xiok
k =1i =1

p*

= CoP

(36)

価格効率的、かつ配分効率的である。
さらに(37)式に示した各効率的なコスト間の乖離から、非効率によるコストロスを計測する。

(7) 総合非効率性の分解[純粋な技術非効率によるロス]

Tone and Tsutsui (2007a) で示されている

LTo = Co − Co′T (≥ 0) ,技術効率性、配分効率性、価格効率性、配分効[規模非効率によるロス]率性の4つのモデルによって得られたコストに

Lso = CoT − CoS (≥ 0) ,加え、本節(5)、(6)項において計測した純粋な[純粋な価格非効率によるロス]

技術効率的総コストと、純粋な価格効率的総コ

LPo = CoS − Co′ P (≥ 0) ,ストより、以下の関係を導くことができる。
Co ≥ Co′T ≥ CoT ≥ CoS ≥ Co′ P ≥ CoP ≥ Co*(37)

この関係を基に、それぞれの効率性指標を、

LoA = CoP − Co* (≥ 0) ,[技術非効率の環境要因]
EoT = Co′T − CoT (≥ 0) ,

Co′T
(≤ 1)
Co

EoP = Co′ P − CoP (≥ 0) ,

CoP
(≤ 1)
CoS

(40)

Co′ P
(≤ 1)
CoS

(41)

Co*
(≤ 1)
CoP

(42)

Co*
(≤ 1)
Co

これをさらに Co で除することで、4つの非効

1=

LTo EoT LSo LPo EoP LoA C o*
+
+
+
+
+
+
Co Co Co Co Co Co Co(52)

PTI：純粋な技術非効率指標
ENVt：技術非効率の環境要因指標
SI：規模非効率指標(43)

PPI：純粋な価格非効率指標
ENVp：価格非効率の環境要因指標
AI：配分非効率指標[総合コスト効率性指標: OE]
OEo =

(51)

= PTI o + ENVt o + SI o + PPI o + ENVp o + AI o + OEo ,[配分効率性指標: AE]
AEo =Co = LTo + EoT + LSo + LPo + EoP + LoA + Co*

率指標及び、2つ環境要因指標を定義する。

[純粋な価格効率性指標:PE′]PEo′ =Co は、非効率によるロスと環境要因の和として示すことができる。

[価格効率性指標: PE]
PEo =

(50)

これらの(45)～(50)式より、実際の総コスト(39)[規模効率性指標: SE]CS
SEo = oT (≤ 1)
Co

(49)

[価格非効率の環境要因][純粋な技術効率性指標: TE′]
TEo′ =(48)

外部環境要因で説明できるコスト分を次のよう[技術効率性指標: TE]
(38)

(47)

さらに、技術非効率及び価格非効率においてに定義する。

CoT(≤ 1) ,
Co(46)

[配分非効率によるロス]

本稿では以下のように定義する。

TEo =

(45)

(44)

OE：総合効率性指標
なお、 PTI と ENVt の和を技術非効率指標

ここで総合コスト効率性は、本節(4)項で用（TI）、PPI と ENVp の和を価格非効率指標

いたコスト最小化モデルの最適値と、実際のコ（ PI ）と呼び、ともに環境要因を控除する前ストの比率で示される。本稿における効率性分の効率性指標とする。

析で最も包括的な効率性指標であり、総合コス(52)式を図示したものが図5である。この図

ト効率的な事業者は、技術効率的、規模効率的、

より明らかなように、本稿のモデルを用いるこ

社会経済研究 №56 2008.2

127

総合コスト非効率 (OI)
PTI

ENVt

SI

TI

PPI

ENVp

総合コスト効率性 (OE)AI

PI

PTI：純粋な技術非効率、SI：規模非効率、PPI：純粋な価格非効率、AI：配分非効率、ENVt：技術非効率の環境要因、ENVp：価格非効率の環境要因、TI： 技術非効率、PI：価格非効率、

図5 総合コスト非効率の分解とで、総合コスト非効率を4つの非効率と、2つ環境要因に分解することが可能であり、

OI

OE

US

DMU の非効率の要因をより詳細に検証することができる。

JP

0%

４．日米電気事業の効率性比較

20%

40%

60%

80%

100%

OI：総合コスト非効率、OE：総合コスト効率

図6 総合コスト効率性比較

本章では、3章で示したモデルを、日米垂直統合型電気事業者に適用した結果を示す。

30
25

まず、総合コスト効率値の日米平均値を図620に示す。棒グラフの右側が効率値で、左側が非15

効率値を表している。この図より、米国の効率

JP-HH
JP-IndUS-HH

10US-Ind5値の平均値は、日本の平均値の2倍以上となっ0
1990ており、米国の方が、総合コスト効率値が優れていることがわかる。

\/kWh

1992

1994

1996

1998

2000

JP-HH: 日本家庭用、JP-Ind:日本産業用、US-HH:米国家庭用、US-Ind:米国産業用※全て PPP 換算値。

自由化以前の報酬率規制下では、電気料金は

出所：IEA Energy Prices and Taxes

供給コストに応じて決められていたため、コス図7 日米の電気料金の推移

トが高いということは、電気料金が高いということを意味する。この点については、自由化以

TI

SI

PI

AI

US

降も概して当てはまるだろう。図7は、日米の電気料金の推移を示している。この図からも明らかなように、日本の電気料金は、本稿の計測
期間中、産業用・家庭用ともに米国の2倍近い値になっている。図6の両国の総合コスト効率

JP

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

TI： 技術非効率、SI：規模非効率、PI：価格非効率、AI：配分非効率

図8 総合コスト非効率性の分解性の格差は、料金格差と整合的な結果と言えるであろう。

国の平均値の方が小さい。規模非効率について

次に、図6に示した総合コスト効率性格差のは米国の方が小さいが、総合コスト非効率に占要因について詳細に検証したい。図6の左側のめるシェアは最も小さい。一方で、日米格差の総合コスト非効率部分を、さらに4つの非効率

最も大きな要因は価格非効率である。日米格差要因に分解したものが図8である。

要因という観点でも、シェアの大きさの観点で技術非効率や配分非効率 21については、わがも、わが国の価格非効率の大きさは際立っている。これは即ち投入要素単価がわが国の方が高21

本稿では12ヵ年のプールデータを用いているため、配分非効率を計測は、効率性フロンティアの形状は計測期間中変化しないという仮定の下に行っている。

いということを意味する。さらには、わが国の

128

環境要因を補正した日米電気事業者の効率性比較

表3 技術非効率に対する環境変数に関する Tobit モデルの推定結果
G1

T1

Coef.
CR
0.321
NR
1.059
HR
0.098
TT
-0.004Log likelihood
G2

DEN
TT

t
(2.70) ***(0.04)(0.60)(-11.61) ***-92.96G3

Log likelihoodt(-8.92) ***(-3.60) ***521.55

D2

Coef.
DEN -0.098
GR-0.143KM
0.015
TT-0.006Log likelihoodt(-1.64)(-1.83) *(0.53)(-3.68) ***256.86

T3
Coef.
0.501
-0.511-0.002

Coef.
-0.406-0.004Log likelihood
T2

Coef.
NR
3.761
HR
0.050
MW
0.110
TT
-0.073Log likelihood

NR
HR
TT

D1

t
(2.23) **(4.49) ***(0.48)(-4.23) ***559.18

DEN
MVA
TT

Coef.
-0.986-1.072-0.013t(-9.58) ***(-12.60) ***(-4.06) ***Log likelihood

254.07S1

t(2.21) **(-2.59) **(-2.78) ***Coef.
CUS -0.754
DEN -0.373
LR-0.751TT-0.019Log likelihood580.44t(-5.94) ***(-2.53) **(-1.09)(-4.46) ***60.83***: 有意水準1%, **: 有意水準5%, *: 有意水準10%

表4 価格非効率に対する環境変数に関する Tobit モデルの推定結果
G1

T1

Coef.
NOX -311.6
NR
2776.9GR
161.7
Log likelihoodt(-7.99) ***(6.95)***(1.94)*-2385.63

G2t(-14.38) ***(2.31)**(-6.85) ***-2041.31

T2
Coef.
0.090

t
(7.25)

Log likelihood-1798.53

WG

D1

Coef.
BO
-17.8
NR
705.3
DEN -325.9
Log likelihood

***

G3
Coef.
CIF
7.5
ESS -315.9
HR
54.7
Log likelihoodt(4.60)

Log likelihood-1293.26***

T3
t(4.13)***(-1.53)(0.14)-2471.02

Log likelihood-2026.06

***
***

Coef.
0.035

t
(6.41)

Log likelihood-1482.37

WG

***

S1
Coef.
2174.3-659.7t(3.62)(-4.30)Log likelihood-2377.72

HRGRt(-29.67)(-6.34)

D2
Coef.
0.023

WG

Coef.
-13.5
-151.0

BO
DEN

***
***

Coef.
0.037

t
(2.91)

Log likelihood-1796.71

WG******: 有意水準1%, **: 有意水準5%, *: 有意水準10%

電気料金が割高なのは、生産活動における投入あった結果のみを利用してデータ補正を行い、量や生産量に関わるフィジカルな効率性や、投純粋な技術効率性、純粋な価格効率性、および入要素の適切な配分に関わる効率性が劣ってい

2つの環境要因指標を計算した結果、総合コス

るのではなく、要素単価の高さがその主たる要ト非効率はさらに図9のように分解される。

因と指摘できよう。

先述の通り、技術非効率については電源構成、

しかし、既に述べたように、通常の DEA 効

需要密度等で補正しており、価格非効率につい率値の結果は、環境要因の影響が控除されていては電力システムの品質、環境対策、エネルギない。そこで、事業者ダミー付き Tobit モデル

ー自給率、労働価格指数等で補正を行っているを用いた多段階法で補正を行う。表3、4は、（表2参照）。その結果、わが国の総合コスト

Tobit モデルの推定結果である。ここで有意で非効率に占めるシェアの最も大きかった価格

社会経済研究 №56 2008.2

PTI

ENVt

SI

129

PPI

ENVp

AI

PTI

US

US

JP

JP

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

0%

10%

SI

20%

30%

PPI

40%

50%

AI

60%

70%

80%

PTI：純粋な技術非効率、SI：規模非効率、PPI：純粋な価格非効率、
AI：配分非効率、ENVt、ENVp：環境要因

PTI：純粋な技術非効率、SI：規模非効率、
PPI：純粋な価格非効率、AI：配分非効率、

図9 補正後の総合コスト非効率性の分解

図10 環境要因を除いた総合コスト非効率性の分解非効率は、その73%が補正されている。

因（価格非効率）であることが示された。しか

図10は、このような環境要因を除いた非効しその多くは、上記の事業者の外部環境要因で率部分のみを示している。補正によって、日米説明され、この要因を除くと、日米の総合コスの総合コスト非効率の格差はほぼ無くなってい

ト効率性に大きな格差は見られない。

る。これは、わが国の電気料金は割高ではある

価格非効率は、補正後においてもわが国の総ものの、その大半が電気事業者の外的要因に依合コスト非効率の大きな要因となっている。こ存していることを示唆している。

れは、本稿で利用しなかった何らかの外的変数

また、わが国の価格非効率は、大幅に縮小しによって説明されるものなのか、もしくは実際ているものの、依然最も大きな非効率要因となに割高な投入要素を採用している「非効率」なっている。このことから、技術効率性等の向上のか、両方の可能性が考えられるだろう。いず

以上に、投入要素単価の低減の方が、よりコスれにせよ、技術効率性や配分効率性の向上よりト削減余地が大きいと指摘できる。

も、投入要素単価の低減の方が、よりコスト削
減余地は大きいと見られ、今後いっそう、電気

５．総括

事業者による効率的な資・機材の調達が期待されるであろう。

本稿では、DEA をベースとした効率性計測
モデルを利用して、日米の垂直統合型電気事業者の総合コスト効率性比較を試み、日米のコスト非効率性、さらには電気料金格差の要因の検証を行った。特に、環境要因の控除、電気事業者の垂直的構造の考慮、より詳細な非効率情報の提供といった3つの視点から、従来型の DEAを改良したモデルを統合して採用し、より実践的で実用的な結果を得られるように試みた。
環境要因の控除については、環境変数として何を採用するかに大きく依存し、控除後の結果も異なってくることに注意が必要である。本稿
では、表2で示した変数を環境要因として利用
して計測を行った。その結果、わが国の総合コ
スト効率性は米国と比較して劣っており、特に割高な投入要素単価が総合コスト非効率の主要

参考文献
Avkiran NK, Tone K and Tsutsui M (2007)“Bridging radial and non-radial measures of
efficiency in DEA” GRIPS Research Report,
Series I-2006-0011.
Charnes A, Cooper WW and Rhodes E (1978)“Measuring the Efficiency of Decision Making
Units” European Journal of Operational

Research, 2, 429-444.
Delmas M and Tokat Y (2005) “Deregulation,
governance structures, and efficiency: The U.S.
electric utility sector” Strategic Management
Journal, 26, 441-460.
Drake L, Hall MJ and Simper R (2006) “The
impact of macroeconomic and regulatory factors
on bank efficiency: A non-parametric analysis ofHong Kong’s banking system” Journal of
Banking and Finance, 30(5), 1443-1466.

130

環境要因を補正した日米電気事業者の効率性比較

Färe R and Grosskopf S (1996) Intertemporal
Production Frontiers; With Dynamic DEA,
Kluwer Academic Publishers.
Färe R and Grosskopf S (2000) “Network DEA”
Socio-Economic Planning Sciences, 34, 35-49.
Farrell MJ (1957) “The Measurement of
Productive Efficiency” Journal of Royal
Statistical Society, Series A, 120, 253-381.
Fried HO, Schmidt SS and Yaisawarng S (1999)“Incorporating the operating environment intoanonparametricmeasureoftechnical
efficiency” Journal of Productivity Analysis, 12,249-267.
Fried HO, Lovell CAK, Schmidt SS andYaisawarng
S(2002)“Accountingforenvironmental effects and statistical noise indata envelopment analysis” Journal of
Productivity Analysis, 17, 157–174.
Goto M and Tsutsui M (1998) “Comparison of
productive and cost efficiencies among Japaneseand US electric utilities” Omega, 26, 177-194.

Tone K (2002) “A Strange Case of the Cost andAllocative Efficiencies in DEA” Journal of the
Operational Research Society, 53, 1225-31.
Tone K and Tsutsui M (2007a) “Decomposition of
cost efficiency and its application to JapaneseUS electric utility comparisons” Socio-Economic
Planning Sciences, 41(2).
Tone K and Tsutsui M (2007b) “Tuning SFA
results for use in DEA” GRIPS Research Report,
Series I-2006-0013.
Tsutsui T and Tone K (2007a) “Application of
Network DEA Model to Vertically Integrated
Electric Utilities” GRIPS Discussion Paper, 0703.
Tsutsui T and Tone K (2007b) “Separation of
uncontrollable factors and time shift effects
from DEA scores” GRIPS Discussion Paper, 07-Harn FR (2004) “Measuring performance- a
multiple-stage approach” WIFO working papers,
No.228.
Hattori T (2002) “Relative performance of U.S.
and Japanese electricity distribution: An
application of stochastic frontier analysis”
Journal of Productivity Analysis, 18, 269-284.
Hattori T, Jamasb T and Pollitt M (2005)“Electricity Distribution in the UK and Japan:
A Comparative Efficiency Analysis 1985-1998”
The Energy Journal, 26, 23-47.
Jamasb T and Pollitt M (2001) “Benchmarking
andregulation:international
electricity
experience” Utilities Policy, 9, 107-130.
Kumbhakar SC and Lovell CAK (2000) Stochastic
Frontier Analysis, Cambridge University Press.
Liu J and Tone K (2007) “A multistage method tomeasure efficiency and its application to
Japanese banking industry” Socio-Economic

Planning Sciences, In Press.
Qassim RY, Corso G, Lucena LS and Thome ZD(2005) “Application of data envelopment
analysis in the performance evaluation ofelectricity distribution: a review” International
Journal of Business Performance Management,
7(1), 60-70.
Tone K (2001) “A slacks-based measure ofefficiency in data envelopment analysis”
European Journal of Operational Research, 130,498-509.

09.
Xue M and Harker PT (1999) “Overcoming theinherent dependency of DEA efficiency scores: A
bootstrap approach” Working paper, Financial
Institution Center, The Wharton
University of Pennsylvania.

School,謝辞
本論文を作成するにあたり、2名の匿名査読者、
名古屋大学根本教授をはじめ、多くの識者に大変有益なコメントを頂いた。ここに感謝の意を記したい。
なお、本論文における内容の誤りや不備は、全て筆者の責任である。

つついみき
電力中央研究所とね

社会経済研究所かおる

政策研究大学院大学

リサーチフェロー

「社会経済研究」投稿規程（旧「電力経済研究」改め）
１．本誌には、エネルギー・電力およびその周辺分野（経営・経済・環境・社会・リスク研究等）での、社会科学・政策科学研究の発展に資する論文を中心に掲載いたします。
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３．投稿論文は未発表かつ他の雑誌に投稿していないことを条件といたします。
４．論文の分量は、A4 刷り上り 8～16 ページ程度（１ページ 42 字×40 行、図表含む）（400
字詰め原稿用紙 34～67 枚程度）とします。
５．投稿論文は返却いたしません。投稿を受け付けてから原則として３ヶ月以内に採否を回答いたします。
６．投稿論文の採否は、編集委員会が委任する複数の匿名の査読者の審査を受けて、編集委員会が決定いたします。編集委員会の判断により、査読に回さずに不採用とすることがあります。
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社会経済研究 № 56
2008 年 2 月 印刷発行

発行所 財団法人 電力中央研究所
社会経済研究所〒201-8511 東京都狛江市岩戸北 2-11-1
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印刷：株式会社 ユウワビジネス

＜社会経済研究Ｎｏ．５６＞

２００８．２目

次

巻頭言 ·························································

根本二郎 ···· 1＜論文＞『「電力自由化」特集』
欧州における電気事業制度改革の動向と課題－第三次電力自由化指令案を中心として－··························

丸山真弘 ···· 3

北欧電力卸売市場の経済物理学的解析······························
水野貴之 大藤建太

大西立顕 ··· 15
南部鶴彦

電力スポット価格形成モデルを用いた PJM 市場の分析 ··············

手塚広一郎 · 25
石井昌宏

日本卸電力取引所の取引状況と回帰分析による価格予想··············

下境芳典 ··· 37

電力需要関数の地域別推定········································

秋山修一 ··· 49
細江宣裕

英独仏大口需要家の電力供給者変更に関する実証分析················

後藤久典 ··· 59
蟻生俊夫

高速インターネット接続サービスの需要代替性－成熟期に向かうブロードバンドの計量経済分析－··················

依田高典 ··· 71
坂平 海

寡占的電力市場における送電投資－我が国電力市場へのインプリケーション－························

田中

公益企業のガバナンス構造と経営効率性····························

尾身祐介 ··· 95

環境要因を補正した日米電気事業者の効率性比較····················

筒井美樹 ·· 113
刀根 薫

誠 ··· 81