ISSN 1881-6436

Discussion Paper SeriesNo. 15-03

エネルギー源とそのリスクが節電行動に与える影響：コンジョイント分析による計測木下信2016 年３月

612-8577

京都市伏見区深草塚本 67
龍谷大学経済学部

1

エネルギー源とそのリスクが節電行動に与える影響：コンジョイント分析によ
る計測

木下

信1

概

要

2011 年３月の東日本大震災以降、日本を取り巻くエネルギー環境は大きく変わりつつある。原子力発電所の再稼働が思うように進まず、家庭でも節電の必要はあると思われる。本論文では家庭にアンケートを実施し、家庭が節電する要因をコンジョイント分析した。要因として、１カ月当たりの電気料金、ＣＯ２
排出量、停電の可能性とその時間、主に使用する電源（原子力、石炭火力、天然ガス火力、太陽光、風力）を考えた。その結果、電気料金が上昇する、停電時間が長くなることが節電に影響すると分かった。2016 年４月に始まった家庭
も含めた電力自由化で再生可能エネルギーを評価して事業者を選択する家庭もいると思われる。そのような想定から供給が不安定と言われる再生可能エネル
ギーを主な電源に使用する際、家庭は節電するのかに関心があったが、そのような結果には至らなかった。
キーワード
化

節電、コンジョイント分析、再生可能エネルギー、電力小売自由

JEL classification1

龍谷大学経済学部

612-8577

京都市伏見区深草塚本 67

skinoshita@econ.ryukoku.ac.jp
2C25,L51,L94,L95,Q28
１．はじめに2
2011 年３月の東日本大震災以降、原子力発電所の停止に伴い、電力不足が懸念されてきた。震災直後は東京電力管内では実際に計画停電が実施され、関西電力管内でも原子力発電所が停止している間は、夏と冬の電力ピーク時にはたびたび節電の要請があった。2015
年に入り、九州電力の川内原子力発電所が再稼働し、その後関西電力の高浜原子力発電所も再稼働された。しかしながら、すべての原子力発電所が再稼働するには至っておらず、今後も電力不足から節電要請や停電の懸念は続くと予想され、将来の電源構成やエネルギ
ー効率を考えることは必要であると思われる。それとともに各家庭にも節電を促し、省エネを促進することは必要であると思われる。
政府は 2015 年６月にエネルギー計画において、2030 年度における電源構成（ベスト・ミックス）を発表している。原子力発電の比率を現在停止している原子力発電所を再稼働させることを前提に２割程度にする。太陽光を始めとする再生可能エネルギーを２割程度にするという内容である。原子力や化石燃料に代わるエネルギー源として再生可能エネル
ギーの普及を目指すというのが大きなポイントである。そのために 2012 年７月より固定価格買取制度を実施している。しかし 2013 年度でわずか 2.2％3であることを考えると再生可
能エネルギーの普及はまだまだ道半ばであるといえる。その他、ＣＯ２を始めとする地球
温暖化ガスの排出を減らす必要もある。そのために火力発電の比率を減らし、再生可能エ
ネルギーの比率を増やす必要がある。震災直後は火力発電を中心にしたため、ＣＯ２排出量は増加したものの、2014 年度は再生可能エネルギーの普及や省エネの成果で 2013 年度
比で３％減少とようやく減少に転じたようである4。
本論文の目的は、家計がどのような要因で節電するかを定量的に計測することである。
その手法としてコンジョイント分析を用いる。注目すべき点がいくつかある。震災直後、
東京電力管内では実際に計画停電はあったものの、関西電力管内では節電要請はあったものの、これまで一度も計画停電は行われていない。現実的には今後も計画停電を含む供給不安はないと思われる。しかしながら、原子力発電所が今後も順調に再稼働せず、一般的に供給が不安定とされる再生可能エネルギーが普及すると、停電の可能性が少なからず残ることを想定しないといけない。そこで本論文では実際に停電する可能性を考え、停電の可能性が存在し停電時間が長くなるリスクがあると家計はどれだけ節電する意思があるかを計測した。さらに主に使用する電源と節電行動の関係も計測した。原子力発電に反対し、再生可能エネルギーを支持するのであれば、仮に停電の可能性が高ければ、節電する意思

本論文は「平成 27 年度龍谷大学科研費申請助成制度」の資金（20 万円）を使用した。
経済産業省 資源エネルギー庁「日本のエネルギー情勢」より。
http://www.enecho.meti.go.jp/about/faq/001/
4 環境省試算による。
233

があるのか計測した。2016 年４月より家庭部門でも電力の小売自由化が始まる。その結果、各家庭は自由に電力の事業者を選択することができる。原子力に反対し、再生可能エネル
ギーを支持するので、原子力発電所を持たず再生可能エネルギーを主な電源として電力を供給している事業者を選択する家庭も存在するかもしれない。そのような再生可能エネル
ギーを支持することが節電行動に影響するのか関心のあるところである。地球温暖化対策としてＣＯ２を減らすために節電するかも計測した。震災直後と比較して、電力不足の問
題は原子力発電所の再稼働に目途がついたことにより多少は解消された。しかし、今後も順調に原子力発電所が再稼働される保証はなく、原子力発電の比率を減らし、さらに地球
温暖化ガスを減らすのであれば火力発電も減らし、再生可能性エネルギーを増やすのであれば、節電の必要は十分あると考えられる。
本論文の構成は次のとおりである。続く第２節では日本でのエネルギーを取り巻く環境と各所で実施されている省エネや節電の取り組みを紹介する。第３節では先行研究を紹介する。第４節では本論文で実施したコンジョイント分析の説明と実際のアンケートの内容を説明する。第５節ではアンケートの集計結果を解説する。第６節ではアンケート結果を分析するための計量分析の方法を説明し、第７節では推定結果を考察する。最後に第８節で、得られた推定結果から政策的含意を提言する。
２．日本でのエネルギーを取り巻く環境と省エネ、節電の動き
2011 年３月の東日本大震災以降、日本のエネルギーを取り巻く環境は大きく変化した。
まず原子力発電所の停止に伴い、総発電量に占める原子力の割合は大きく低下した。2015
年に入り、九州電力の川内原発の再稼働が見られるものの、震災以前の状態まで原子力発電の割合を戻すことは困難に思われる。
2015 年７月には政府は 2030 年度の望ましい電源構成（ベスト・ミックス）案を策定した5。原子力発電の比率を再稼働により 2013 年度の１％から 20～22％に引き上げ、再生可能エネルギーの比率を 2013 年度の２％から 22～24％に増やす計画である。一方で石炭火力を 30％から 26％に引き下げ、ＬＮＧ火力も 43％から 27％に引き下げる。
このような電源構成を達成するためには、再生可能エネルギーの普及が急務である。再生可能エネルギーの普及を目指し、2012 年７月に再生可能エネルギーの固定価格買取制度が開始された。発電事業者が太陽光発電や風力発電で発電した電力を電力会社が買い取る制度である。しかしその買取価格は高いと言われており、家庭への電気料金上昇という形で転嫁されるという問題がある。実際、経済産業省資源エネルギー庁の試算によると、2016年度からは月 600 円台後半になる見通しであり、買取制度が始まった 2012 年度の 10 倍になると言われている6。
5
6

経済産業省 資源エネルギー庁[2015]「長期エネルギー需給見通し
日本経済新聞朝刊１面、2016 年３月 18 日
4

平成 27 年７月」

夏・冬の電力需要のピーク時のひっ迫を回避するため、各電力会社は各家庭に節電要請を行っている。需要家の行動を変化させるために、デマンド・レスポンスという取り組みがある7。デマンド・レスポンスとは、卸市場価格の高騰時または系統信頼性の低下時において、電気料金価格の設定またはインセンティブの支払いに応じて需要家側が電力の使用を抑制するように電力の消費パターンを変化させることを言う。デマンド・レスポンスには大きく分けて、電気料金型とネガワット取引がある。電気料金型には時間帯別料金、ピーク別料金、リアルタイム料金などがある。例えば、時間帯別料金では一般的に電気使用量が集中する時間帯の料金を高めに設定し、需要家に割高な時間帯での電気の使用を避け、割安な時間帯での電気の使用を促す。リアルタイム料金では需給バランスに一刻一刻対応
して電気料金が変化する。ネガワット取引では、電力会社が需要家と契約を結び、卸電力
価格が高騰またはひっ迫した際に、電力会社の要請に応じて負荷抑制・遮断を実行し、対価を得る仕組みである。
節電や省エネを促す取り組みとして、他にスマートシティー計画がある。日本ではけいはんな地区、北九州、豊田市、横浜市の４地域で実験が行われている。いくつかの世帯を対象にして、デマンド・レスポンスの実験や地球温暖化ガスの削減、電気自動車の導入、
スマートメーターの導入による電力の見える化を行い、家庭に対して、意識的に電力消費の削減をさせるように取り組んでいる。
最後に最近のエネルギーを取り巻く環境として、電力の小売自由化を挙げておく。電力の小売自由化は大口需要家を対象に 2000 年から実施されてきたが、以降小口化され、2016
年４月からは一般家庭も自由化の対象となった。つまり各家庭も自由に電力会社を選べるようになった。家庭は既存の地域電力会社だけでなく、多地域の電力会社や新規参入事業者から電力の購入が可能になる。事業者の中には、太陽光など再生可能エネルギーを主な電源として電力を供給しているものもあると考えられ、中には原子力発電に反対するので、原子力発電所を所有していない、再生可能エネルギーを主な電源として使用している事業者に乗り換えるということも考えられる。本論文では家庭の節電行動を分析しているが、今後の電力小売り自由化や政府の電源構成（ベスト・ミックス）も考えて、主に使用する電源と節電行動の関係を考え、さらにはそれぞれの電源が持つ特徴、とりわけ停電可能性や地球温暖化などリスクに着目し、これらの特徴を意識した上で各家庭が節電するのか考えることが本論文の注目するところである。
３．先行研究のサーベイ

試算の詳細は経済産業省 資源エネルギー庁「再生可能エネルギーの平成 28 年度の買取価
格・賦課金単価を決定しました」にある。
http://www.meti.go.jp/press/2015/03/20160318003/20160318003.html
7 経済産業省 資源エネルギー庁「デマンドレスポンスについて 平成 27 年３月」
5

東日本大震災以降、日本では節電に関する研究が多く発表されている。 Tanaka andIda[2013]では東日本大震災直後に東京電力管内と関西電力管内で個人の節電行動、具体的にはエアコンの設定温度の決定などについてコンジョイント分析している。その結果、実際に計画停電を経験している東京電力管内ではより節電の傾向が見られるという結論を得ている。Mizobuchi and Takeuchi[2013]では家計へのフィールド実験により、金銭的要因と非金銭的要因が節電に影響するかを計測している。その結果、節電に対して金銭的報酬を与えたグループの方が節電するという結論を得ている。Ito, Ida and Tanaka[2015]では
けいはんな学研都市でのスマートシティーでフィールド実験をしている。被験者をピーク時に電気料金を引き上げるグループ(Economic Incentive group)、ピーク時に節電要請のみを行うグループ(Moral Suasion group)、それと何もしないコントロールグループに分け、節電行動にどのような変化があるかを計測している。その結果、Economic Incentive group、Moral Suasion group ともに節電効果が見られるものの、Economic Incentive group の方
がより節電効果が大きいという結論を得ている。Mizobuchi and Takeuchi[2012]では、家計に対してフィールド実験をしている。経済的な要因と心理的な要因が電力消費量にどのように影響するか計測している。その結果、経済的報酬を与えた経済的な要因だけでなく、心理的な要因も電力消費量の削減に効果があったという結論を得ている。特に心理的な要因のうち、社会的規範(social norm)、例えば、個人的責任の効果が大きい。
以上の研究は東日本大震災後の日本での節電に関する研究であるが、研究の手法としてはコンジョイント分析とフィールド実験によるものがある。本研究はコンジョイント分析
を使用している。コンジョイント分析を用いた節電に関する論文としては古くは Poortinga
etc.[2003]がある。この論文では節電に与える社会的、心理的要因に注目している。そして使用していない部屋の照明を消すなど具体的な節電の方法についての選好を計測している。
その結果、節電につながる具体的な方法は選好するものの、電力消費量そのものを減らすということはあまり選好しないとの結論を得ている。Costa and Kahn[2015]では、電力会
社の節電要請という口出し(Nudges)が個人の節電行動にどのように影響するかをフィールド実験している。その際、個人がリベラル・環境イデオロギーを持つか保守的かで節電への違いを調べ、リベラル・環境イデオロギーを持つ個人の方がより多く節電するとの結論を得ている。最後に社会的規範(social norm)が節電行動にどのように影響するかを計測した研究を紹介しておく。Allcot[2011]では家庭に電力消費レポートを送り、近隣の家庭と比較させている。このような非価格的介入が料金の引き上げと同様の節電効果を個人に促すことをフィールド実験により示している。Arimura etc.[2014]では、日本の家庭を対象にフィールド調査している。その結果、社会的規範は節電行動に少ししか影響しないという結論を得ている。計測の際、個人の社会的相互依存を考慮して推定している。
以上より、家庭の節電行動に影響する要因は電気料金の変化など金銭的な要因が大きく、その他の要因として心理的な要因や他人と比べて、社会的な重要性を考えて節電するかどうかという研究が見られる。本論文でも料金だけでなく、社会的な要請が家庭の節電にど6のように影響するかという点に着目する。具体的にはＣＯ２排出といった地球温暖化問題、停電に対するリスク、主に使用する電源である。停電も社会的なコストは大きい。そのような点を意識して節電するかは重要な点である。再生可能エネルギーはＣＯ２排出を減らすという社会的な要請を満たし、再生可能エネルギーの普及とともに家庭の節電に影響するかも注目すべき点である。
４．コンジョイント分析
本論文では、家庭によるエネルギー源の選好についてコンジョイント分析により計測した8。コンジョイント分析とはまだ普及していない様々な属性を持つ仮想的な財・サービスについて、個人に提示し、選択してもらう表明選好法(Stated Preference Method,SP)である。普及前の財・サービスに対する選好を計測することから、マーケティングの分野でよく使われる。本論文では、将来の停電可能性や主に使用する電源の想定など将来の仮想的な状況を提示して、それに対する意思決定を計測することから、表明選好法の１つである
コンジョイント分析を使用した。コンジョイント分析ではいくつかの属性を持つ財・サービスを個人に提示する。その際、属性の数をいくつにするかが問題である。少なすぎると財・サービスの特徴を表現するのに不十分であり、多すぎると選択に困ることになる。一
般的に５、６個が適当と言われている。属性とその水準を決定してそれを組み合わせてプ
ロファイルを作成するが、あらゆる組合せを考えれば膨大になり、属性間に相関があれば多重共線性の問題も生じる。そこでこのような問題を回避するために、直交計画法により組合せを決定し、非現実なもの、誰もが選択しそうなものを取り除いて、プロファイルを作成した。なお直交計画法は SPSS conjoint を使用した。
本論文では家庭の節電行動を計測するため、次のような選択肢を想定した。
選択肢①

10～20％減らす

選択肢②

５～10％減らす

選択肢③

変えない

選択肢④

増やす

これらの選択肢は順序が明確であるため、計量分析では順序ロジット・モデルを使用した。
次にプロファイルで用いた属性を説明する。想定した属性は１カ月当たり電気料金の増
減、ＣＯ２排出量、停電の有無とその時間、主に使用する電源である。

コンジョイント分析については、Louviere etc.[2000]、栗山・庄子[2005]、柘植・栗山・三谷[2011]、栗山・柘植・庄子[2013]を参考にした。コンジョイント分析を用いた研究の例
として、中島・依田・木下[2006]がある。家庭の電力とガスの間のエネルギー選好を計測し
ている。
8

7

１カ月当たり電気料金は現状と比較していくら増加するか減少するかを想定した。具体的には０円、＋500 円、＋1000 円、＋1500 円、＋2000 円、－500 円、－1000 円、－1500
円、－2000 円 を想定した。水準は後で説明する主に使用する電源とも関係するが、原子力発電を再稼働する場合、現状より安く、火力は燃料高や為替レートの影響を受け、高くなる可能性も想定し、再生可能エネルギーは固定価格買い取り制度を想定し、高くなる可能生も想定した。
ＣＯ２排出量は 2030 年までに京都議定書の基準年である 1990 年と比べて何％増加ある
いは減少するかを考えている。水準は０％、10％増加、20％増加、10％減少、20％減少を想定した。原子力はＣＯ２を減少、火力（特に石炭）は増加、再生可能エネルギーは減少を想定した。
供給安定性は次のような場合を想定した。
①１年間で１時間以上の停電が１回（60 分）②１年間で 30 分の停電が１回（30 分）③１年間で数分の停電が１回（３分）④１年間で数秒の停電が１回（0.05 分）⑤停電なし（常に安定的に供給される）（０分）
停電になる理由についても説明した。原子力発電所事故による停電、夏場・冬場の電力不足による停電あるいは計画停電、再生可能エネルギーの場合、日照時間や風による自然現象による供給不安定性が想定される。
主に使用する電源として、原子力、石炭火力、天然ガス（ＬＮＧ）、太陽光、風力を想定した。その際、想定する電源比率も 提示した。
原子力中心：原子力 40％、火力（石炭）20％、火力（天然ガス）20％、再生可能エネルギ
ー10％、水力 10％火力（石炭）中心：原子力 10％、火力（石炭）40％、火力（天然ガス）30％、再生可能エ
ネルギー10％、水力 10％火力（天然ガス）中心：原子力 10％、火力（石炭）30％、火力（天然ガス）40％、再生可能エネルギー10％、水力 10％
再生可能エネルギー中心（太陽光、風力）：原子力０％、火力（石炭）30％、火力（天然ガス）30％、再生可能エネルギー30％、水力 10％
さらに各電源で想定されるリスクについても説明した。これはある電源を支持するのであれば、それに伴うリスクも承知した上で節電するかを調べるためである。

8

原子力：原発事故
火力（石炭）：ＣＯ２排出による地球温暖化問題
火力（天然ガス）：燃料費の上昇による値上げ
再生可能エネルギー：供給不安定性
以上のような属性とその水準を考え、直交計画法によりプロファイルを作成した。表１
がプロファイルの例である。このようなプロファイルを１人当たり 10 問答えてもらった。
なおできるだけたくさんのプロファイルを使用したいため、一連のプロファイルを２パターン作成し、サンプルを２つに分け、それぞれ別々に 10 問を答えてもらった。アンケート
は楽天リサーチに依頼し、Web アンケートを利用した。関東と関西9で 400 サンプルずつ、合計 800 サンプルである。関東と関西のそれぞれ 400 サンプルを半分に分け、それぞれに２パターンのプロファイルの１つを答えてもらっている。アンケートは 2015 年 10 月 16日（金）に実施した。
表１

プロファイル例

属性値

料金（１カ月当たり）

2000 円低下

ＣＯ２排出量20％減少

停電（１年あたり）

停電なし

主な電源

原子力

次節ではアンケートの内容と集計結果を説明する。
５．アンケートの集計結果
本節ではアンケートの集計結果を説明する。コンジョイント分析と同時に個人属性やエ
ネルギー問題について様々な意識調査をした。
表２

個人属性

①職業
数

%

全体

800

100.0

会社員

416

52.0

9

関東は埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県であり、関西は滋賀県、京都府、大阪府、兵庫県、奈良県、和歌山県である。
9

公務員

42

5.3

学生

1

0.1

無職（主婦、定年退職含む）

193

24.1

自営業

65

8.1

その他

83

10.4

②年収（家計所得）
数

%

全体

800

100.0

200 万円未満

169

21.1

200 万円～399 万円

152

19.0

400 万円～599 万円

187

23.4

600 万円～799 万円

127

15.9

800 万円～999 万円

90

11.3

1,000 万円以上

75

9.4

③学歴
数

%

全体

800

100.0

中卒・高卒

193

24.1

専門学校・短大卒

170

21.3

大卒・大学院卒

437

54.6

数

%

全体

800

100.0

単身

147

18.4

2人

205

25.6

3人

197

24.6

4人

179

22.4

5人

58

7.3

6 人以上

14

1.8

④家族構成

⑤住居形態
数
10

%

全体

800

100.0

1 戸建（2 世帯住宅含む）

410

51.3

集合住宅（マンション、アパート、団地など）

372

46.5

社宅、寮など

18

2.3

⑥性別
数

%

全体

800

100.0

男性

523

65.4

女性

277

34.6

⑦年齢
値
全体

800

平均値

48.01

最小値

21.00

最大値

69.00

表３

意識調査

①東日本大震災以降、電気料金が高くなったと感じますか。
数

%

全体

800

100.0

非常にそう思う

260

32.5

ややそう思う319

39.9

どちらとも言えない

169

21.1

あまりそう思わない

39

4.9

全くそう思わない13

1.6②東日本大震災後、節電を意識するようになりましたか。
数

%

全体

800

100.0

かなり意識するようになった

226

28.3

少し意識するようになった

356

44.5

あまり変わらない

198

24.8

ほとんど意識しない

20

2.5

11

③今後のエネルギー源としてどれがふさわしいと思いますか。望ましい順に 3 つ選んでく
ださい。
１）原子力
数

%

全体

800

100.0

1位

157

19.6

2位

51

6.4

3位

92

11.5

未回答

500

62.5

数

%

全体

800

100.0

1位

21

2.6

2位

41

5.1

3位

39

4.9

未回答

699

87.4

数

%

全体

800

100.0

1位

123

15.4

2位

138

17.3

3位

89

11.1

未回答

450

56.3

数

%

全体

800

100.0

1位

71

8.9

2位

151

18.9

3位

129

16.1

未回答

449

56.1

２）火力（石炭）３）火力（天然ガス）

４）水力

12

５）太陽光
数

%

全体

800

100.0

1位

300

37.5

2位

141

17.6

3位

125

15.6

未回答

234

29.3

数

%

全体

800

100.0

1位

18

2.3

2位

107

13.4

3位

114

14.3

未回答

561

70.1

数

%

全体

800

100.0

1位

58

7.3

2位

95

11.9

3位

103

12.9

未回答

544

68.0

数

%

全体

800

100.0

1位

30

3.8

2位

45

5.6

3位

64

8.0

未回答

661

82.6

数

%

800

100.0

６）風力

７）地熱

８）バイオマス９）潮力・波力

全体

13

1位

15

1.9

2位

29

3.6

3位

43

5.4

未回答

713

89.1

④現在のエネルギーを取り巻く問題について深刻度（リスク）について５段階で答えて下
さい。

最
も
深
刻
で
な
い

800

←

ど
ち
ら
で
も
な
い

→

最
も
深
刻

11

18

88

148

535

100.0

1.4

2.3

11.0 18.5

66.9

800

19

32

125

357

267

100.0

2.4

4.0

15.6 44.6

33.4

800

19

47

226

355

153

100.0

2.4

5.9

28.3 44.4

19.1

800

21

75

240

308

156

100.0

2.6

9.4

30.0 38.5

19.5

800

56

69

332

237

106

100.0

7.0

8.6

41.5 29.6

13.3

800

133

164

307

153

43

100.0

16.6

20.5

38.4 19.1

5.4

800

109

139

392

109

51

100.0

13.6

17.4

49.0 13.6

6.4

800

71

95

344

190

100

100.0

8.9

11.9

43.0 23.8

12.5

数

1.原発事故2.地球温暖化問題
3.電気料金の上昇
4.電力不足による停電
5.再生可能エネルギーの普及
6.太陽光発電、風力発電設備による景観の悪化
7.電力小売り自由化
8.電力会社の倒産⑤ＣＯ２削減について

全体
14

数

%

800

100.0

さらに減らすべき

421

52.6

少し減らせばいい

260

32.5

減らす必要はない

55

6.9

増やしてもいい

12

1.5

分からない

52

6.5

意識調査の結果について解説しておく、東日本大震災以降、電気料金が高くなったと感じている人が多く、節電を意識するようになった人も多い。そして今後のふさわしいエネ
ルギー源として、太陽光と答えている人が最も多かった。次に天然ガス火力と水力、次い
で原子力というところである。ＣＯ２についてはさらに減らすべきと考えている人が多く、エネルギーを取り巻くリスクについては、原発事故、地球温暖化問題、停電を深刻と考えている人が多かった。
６．計量分析
本論文ではアンケートで得られた結果を計量経済分析をした。各家庭にふさわしい選択肢を選択してもらうのだが、選択肢に明確な序列があるため、順序ロジット・モデルを用いた10。選択肢は次の４つであった。
選択肢①

10～20％減らす

選択肢②

５～10％減らす

選択肢③

変えない

選択肢④

増やす

回帰モデルはyi∗ = ∑ βxi + εi(1)となる。yi∗ は潜在的な効用水準である。εは誤差項である。順序ロジット・モデルにおいてもランダム効用モデルで説明できる。個人がある選択肢を選択するメカニズムは次のようになる。
yi=1 if c-1<yi*≤c0=2 if c0<yi*≤c1=3 if c1< yi*≤c2
10

順序ロジット・モデルの説明は Greene and Hensher(2010)を参考にした。
15

=4 if c2< yi*≤c3c はある選択肢を選択する閾値である。例えば、ある個人の効用水準が c1 から c2 の間にあるとき、選択肢３を選択する。順序ロジット・モデルではパラメータβだけでなく、閾値 cも推定することになる。各選択肢を選択する確率を定式化し、対数尤度関数を作り、これを最大化するパラメータβ,c を最尤法で推定する。
７．推定結果
本節では順序ロジット・モデルの推定結果を解説する。まず各選択肢の選択数は表３のとおりである。
表３

選択数

選択肢

数
1

1922

2

3180

3

2682

4

216

全体的には節電する傾向にある。しかし「③変えない」も多い。
表４はプロファイルに記載した選択に関わる条件のみを説明変数にした推定結果である。
表４

推定結果
係数

標準誤差

Ｚ値

ｐ値

限界効果

料金

-0.000197

0.000017-11.330.00

0.000035

ＣＯ２-0.003646

0.003198

-1.14

0.25

0.000656

停電-0.002903

0.001079

-2.69

0.01

0.000523

原子力

0.105617

0.111215

0.95

0.34

-0.018689

天然ガス

0.117357

0.062346

1.88

0.06

-0.020793

太陽光0.246804

0.105910

2.33

0.02

-0.042668

風力0.442355

0.109648

4.03

0.00

-0.073051

cut1-1.115342

0.066002

cut2

0.636091

0.065097

cut3

3.688323

0.092296

Log likelihood-9285.7997

Pseudo R2

0.010716

電源はダミー変数であるため、石炭火力をベースカテゴリーとした。料金の係数は負で有意水準１％で有意である。よって料金が上がれば、節電する傾向にあると言える。ＣＯ２の係数は負であるものの、有意でない。よってＣＯ２の増加は節電に影響しないことが分かる。停電の係数は負で有意水準１％で有意である。停電の可能性があり、かつ時間が長くなると節電する傾向があると言える。最後に電源についてである。原子力と天然ガスは有意でない。しかし太陽光と風力といった再生可能エネルギーを主な電源として利用する場合、係数は正で有意水準１％で有意である。これは再生可能エネルギーだと節電せず電気を使う傾向にあることになる。つまり、主に使う電源が何かについては節電には寄与しない。ここで限界効果の結果についても説明しておく。ここでは、説明変数が１単位増加すると、節電する確率が何％増加するかを意味している。限界効果は説明変数の平均値を用いて計算している。ロジット・モデルでは非線形であるため、推定した係数の値を直接評価することはできない。従って、限界効果で説明変数が変化したときの節電に対する反応度を計測することになる。すると、ＣＯ２排出量の限界効果が比較的大きい。ＣＯ２の排出量が増えると節電する効果が比較的大きいのではないかと考えられる。
次は、所得や学歴など個人属性を説明変数に加えて推定した。表５はその推定結果であ
る。
表５

推定結果
係数

標準誤差

Ｚ値

ｐ値

限界効果

料金

-0.000197

0.000017-11.330.00

0.000035

ＣＯ２-0.003625

0.003200

-1.13

0.26

0.000651

停電-0.002882

0.001080

-2.67

0.01

0.000517

原子力

0.107942

0.111253

0.97

0.33

-0.019041

天然ガス

0.117277

0.062378

1.88

0.06

-0.020722

太陽光0.246738

0.105965

2.33

0.02

-0.042537

風力0.443412

0.109717

4.04

0.00

-0.072995

所得

0.000370

0.014185

0.03

0.98

-0.000066

学歴-0.039796

0.026232

-1.52

0.13

0.007143

家族人数-0.034945

0.018054

-1.94

0.05

0.006273

戸建て-0.485616

0.138400

-3.51

0.00

0.086820

マンション-0.319477

0.137544

-2.32

0.02

0.057667

地域

0.037566

0.041916

0.90

0.37

-0.006743

cut1-1.686646

0.170928

cut2

0.071095

0.169804

cut3

3.1292010.181399

Log likelihood-9267.5176

Pseudo R2

0.012617

所得、学歴は有意でない。一方で家族人数、戸建て住まい、マンション住まいはいずれ
も係数は負で有意である。つまり家族人数が多い、戸建てに住んでいる、マンションに住んでいる人は節電する傾向にある。住んでいる地域については有意でなかった。実際に計画停電を経験した関東と停電していない関西で節電行動に大きな差が見られると思われたが、実際には違いがないことが分かった。これは本論文の調査は東日本大震災直後の計画
停電からすでに数年経過しており、節電行動が震災直後と比べて関東と関西で大きな違いがなくなっているためと考えられる。次に限界効果を見ると、戸建ての限界効果が比較的大きい。個人は戸建てに引っ越すと節電を意識する度合いが大きくなると考えられる。
表６は個人の意識を説明変数に加えた推定結果である。具体的には節電意識、再生可能
エネルギーを支持するか、ＣＯ２排出量を減らすべきと考えているかを説明変数に加えている。このような意識を示す変数を説明変数に加えた理由は、停電の可能性や主に使用する電源などプロファイルの条件が変化してもすべての質問に対して、同じ選択肢を選択す
る個人が多く見られたためである。つまり条件の変化により節電行動が変化するのではな
く、本々個人が持っている意識により節電行動が決まるのではないかと考えたためである。
節電意識は「１．かなり意識するようになった」、「２．少し意識するようになった」、「３．
あまり変わらない」、「４．ほとんど意識しない」である。再生可能エネルギーを支持するかどうかについては、太陽光、風力、地熱、バイオマス、潮力・波力を１番目あるいは２番目に支持した人を「１」とするダミー変数を割り当てた。ＣＯ２に関する意識は、「１．
さらに減らすべき」、「２．少し減らせばいい」、「３．減らす必要はない」、「４．増やしてもいい」である。なお質問には「５．分からない」も選択肢としてあったが、これを選択した個人は削除した。
表６

推定結果
係数

標準誤差

Ｚ値

ｐ値

限界効果

料金

-0.0002102

0.0000182-11.560.00

0.0000371

ＣＯ２-0.0044799

0.0033441

-1.34

0.18

0.0007899

停電-0.0032588

0.0011321

-2.88

0.00

0.0005746

原子力

0.1015609

0.1160521

0.88

0.38

-0.0176104

天然ガス

0.1221245

0.0653314

1.87

0.06

-0.0211742

太陽光0.2638040

0.1108557

2.38

0.02

-0.0445079

風力0.4559248

0.1145589

3.98

0.00

-0.0734311

節電意識

0.4760940

0.0295710

16.10

0.00

-0.0839452

再生支持-0.0356005

0.0461481

-0.77

0.44

0.0062589

ＣＯ２意識

0.5556902

0.0329335

16.87

0.00

-0.0979797

cut1

0.6237048

0.1028449
18

cut2

2.5492150

0.1070492

cut3

5.7324750

0.1331753

Log likelihood-8294.5046

Pseudo R2

0.0513

節電意識の係数は正で有意水準１％でも有意であった。よって節電意識がそもそも高い
人は停電の可能性や主に使用する電源がどのような条件であっても節電意欲が高い。ＣＯ
２削減を支持する人も節電意欲が高い。再生可能エネルギーを支持する人は有意でなかった。つまり再生可能エネルギーを支持するかどうかは節電意欲に関係ない。限界効果を見ても、節電意識とＣＯ２意識では値が大きく、節電意識が高い、ＣＯ２削減意識が高ければ、節電への反応は大きいと考えられる。
表７は、個人属性と意識のすべての変数を説明変数に加えた推定結果である。
表７

推定結果
係数

標準誤差

Ｚ値

ｐ値

限界効果

料金

-0.0002104

0.0000182-11.570.00

0.0000370

ＣＯ２-0.0044491

0.0033458

-1.33

0.18

0.0007834

停電-0.0032515

0.0011325

-2.87

0.00

0.0005726

原子力

0.1031536

0.1161059

0.89

0.37

-0.0178580

天然ガス

0.1225339

0.0653476

1.88

0.06

-0.0212157

太陽光

0.2645019

0.1108968

2.39

0.02

-0.0445593

風力0.4564413

0.1146264

3.98

0.00

-0.0734019

所得

0.0135084

0.0151459

0.89

0.37

-0.0023787

学歴-0.0386747

0.0277103

-1.40

0.16

0.0068102

家族人数-0.0069906

0.0189713

-0.37

0.71

0.0012310

戸建て-0.2206777

0.1559549

-1.42

0.16

0.0387795

マンション-0.0699974

0.1547161

-0.45

0.65

0.0123421

地域-0.0044905

0.0441464

-0.10

0.92

0.0007907

節電意識

0.4687740

0.0296901

15.79

0.00

-0.0825466

再生支持-0.0319650

0.0472512

-0.68

0.50

0.0056141

ＣＯ２意識

0.5598267

0.0331009

16.91

0.00

-0.0985801

cut1

0.4001077

0.2024286

cut2

2.3286720

0.2042223

cut3

5.5146280

0.2193717

Log likelihood-8286.9936

Pseudo R2

0.0522

８．政策的含意（おわりに）19本論文では各家庭がどのような条件で節電するかをコンジョイント分析により計測した。
原子力発電所が再稼働され、東日本大震災直後と比べて、電力の供給懸念が和らいでいる
ものの、すべての原子力発電所が再稼働され、震災前の供給に戻るには程遠く、夏・冬の電力需要のピーク時には各家庭にも節電する必要があると思われる。東日本大震災後は火力発電で電力を賄ってきた。しかしＣＯ２排出を増やしてしまう可能性があるため、地球温暖化対策という点から火力発電に頼るのも望ましくない。またＬＮＧ価格が高騰し、それが家庭向けの電気料金に転嫁される可能性があるため、電気料金の不安定性をもたらす
可能性もある。再生可能エネルギーを普及させる目的で 2012 年７月に固定価格買取制度を実施したものの、家庭への電気料金負担が大きくなり、本格的な普及にはまだほど遠い。
このように考えると各家庭には節電する必要があるように思われる。本論文では１カ月あたりの電気料金、ＣＯ２排出量、停電の可能性、主に使用する電源が個人の節電行動にどのように影響するかを計測した。その結果、電気料金が上がり、停電の可能性が大きくなれば個人は節電することが分かった。ＣＯ２排出量の増加は節電行動にはつながらなかった。ピーク時には料金を上げて電気の使用を減らすという料金体系を支持する結果になった。
今回注目したのは、停電の可能性やＣＯ２排出量の増加、使用する電源の種類が家庭の節電行動に影響を与えるかどうかである。政府は将来の電源構成（ベスト・ミックス）として、原子力発電を減らし、太陽光や風力といった再生可能エネルギーを普及させるという方向にある。また震災以降、個人の間でも原子力発電に反対し、再生可能エネルギーを高く評価するという動きもある。しかしながら、一般的に再生可能エネルギーは供給が不安定であると言われている。現実的に停電することはほとんどないと思われるが、仮に供給が不安定であると言われている再生可能エネルギーを選択した場合、実際に節電するのか関心のあるところである。また 2016 年４月から家庭部門でも電力自由化が実施され、各家庭でも自由に電力会社を選べるようになった。家庭によっては原子力発電を支持しない
ので、原子力発電を使わず、主に再生可能エネルギーを使っている事業者と契約する家庭もいると思われる。その際仮に契約した事業者の電力供給が不安定になる場合、節電してでもそのような事業者、電源を選択するかは関心のあるところである。今回の論文では主に使用する電源が再生可能エネルギーであっても節電を促さないという結果になった。今後の研究の変更点としては、特に電力の小売自由化による事業者の選択行動ともからめて、個人に再生可能エネルギーか原子力か望ましい電源を選択させ、選択した電源のグループ
によって節電行動がどのように異なるかを計測することが必要と思われる。
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