ISSN 1881-6436

Discussion Paper SeriesNo. 14-02

家計によるエネルギー源選択のコンジョイント分析

木下信2014 年 10 月

612-8577 京都市伏見区深草塚本 67
龍谷大学経済学部

1

ISSN 1881-6436

Discussion Paper SeriesNo. 14-02*
Conjoint Analysis of Household's Energy Choice in Japan
Shin Kinoshita
October 2014

Faculty of Economics,
Ryukoku University
67 Tsukamoto-cho, Fukakusa, Fushimi-ku,
Kyoto, Japan
612-85772

家計によるエネルギー源選択のコンジョイント分析

木下

信

概

要

1

2011 年３月の東日本大震災以降、原子力発電所の再稼働が困難になり、原子力に代わるエネルギー源が急務となった。ここ数年火力を中心に電力を供給してきたが、燃料価格の上昇により、電気料金の値上げが相次いだ。本研究では次世代のエネルギーとして期待されている太陽光、風力といった再生可能エネル
ギーに注目し、家計にアンケートを実施し、コンジョイント分析により、家計のエネルギー源の選好を計測し、各エネルギー源に対する支払意志額（ＷＴＰ）
を計測した。その結果、原子力についてはマイナスの評価を再生可能エネルギーについてはプラスの評価をしていることが分かった。

キーワード エネルギー選択、コンジョイント分析、原子力発電、再生可能エ
ネルギー、電力小売自由化

JEL classification
C25,L51,L94,L95,Q28

1

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.jp3Conjoint Analysis of Household's Energy Choice in Japan

Shin Kinoshita2

Abstract
After the big earthquake in the east part of Japan on March 11, 2011,the atomic power
plants stopped and have not started again yet. So another energy sources are needed
instead of the atomic power generation. We have used the thermal power after theearthquake but because of the rise of price of LNG, we face the rise of electricity
charges. I focus on renewable energies such as solar power ,wind power and so on. I
estimate the household's preference on energy sources by the conjoint analysis andcalculate their willingness to pay(WTP). I find that they have negative evaluation on theatomic power, while have positive evaluation on renewable energies.

Keywords
energy choice, conjoint analysis, atomic power generation, renewable energies,
deregulation of electric power

JEL classification
C25,L51,L94,L95,Q28

2Faculty of Economics,Ryukoku University

67 Tsukamoto-cho, Fukakusa, Fushimi-ku,Kyoto, Japan 612-8577
skinoshita@econ.ryukoku.ac.jp
4

１

はじめに 32011 年３月 11 日の東日本大震災以降、原子力発電所の再稼働が困難となり、原子力に代わる新しいエネルギー源が急務となった。原子力発電所の停止以降、日本はＬＮＧを輸入し、火力発電を主体とする電力供給を行っている。しかしながら、ＬＮＧ価格の高騰や円安により、ＬＮＧの輸入価格は上昇し、それに伴い、電気料金も値上がり傾向になった。
さらに原子力発電所での発電ができないため、夏と冬の電力需要が多い時期には電力不足
による突発的な停電の懸念から計画停電や節電の要請がほぼ毎年行われている。また火力
発電はＣＯ２といった地球温暖化ガスを排出するため、京都議定書以降、日本が世界に約束したＣＯ２削減も困難となり、実際にＣＯ２排出量は 2012 年現在で 2010 年よりも増加している 4。一方で、原子力、火力に代わるエネルギー源として、太陽光、風力といった再生可能エネルギーが期待されているが、メガソーラーの建設は進むものの、主なエネルギ
ー源として電力を供給できるには至っていない。2012 年７月に再生可能エネルギー買取制
度が実施され、発電市場の新規参入は増加した。しかし、電力会社の買取価格は割高と言われ、その分が家庭への電気料金に上乗せされるという懸念がある。
他にも最近のエネルギーを取り巻く環境として取り上げたいのが、電力の小売自由化である。電力の小売自由化は 2000 年から開始された。その結果、需要家は既存の地域電力会社だけでなく新規参入者や他地域の電力会社からも自由に電力を購入することが可能となった。最初は大口需要家が対象だったものの、段階的に小口化し、自由化対象が拡大した。
2016 年４月より家庭部門も含む小売自由化が決まり、家庭でもどの事業者から電力を購入するかを決める必要がある。同時にガスについても小売自由化される。このようなエネル
ギーを取り巻く環境の変化から、家計に対してエネルギー源に対する選好を計測し、消費者の選好からエネルギー政策を考えることも重要と思われる。そこで本研究では家計部門にアンケートを実施し、コンジョイント分析により家計のエネルギー源に対する選好を計測した。様々なエネルギー源がある中で、今回は原子力と太陽光などの再生可能エネルギ
ーの選好に注目した。具体的には支払意志額（ＷＴＰ）を計測することで選好を評価する。
仮に原子力のＷＴＰのマイナスが大きく、再生可能エネルギーのＷＴＰが大きいという結果になれば、消費者の選好という観点から、原子力を縮小し、再生可能エネルギーの割合を増やすエネルギー政策を支持できる。あるいは少し電気料金が高くても再生可能エネル
ギーを普及させるという政策が可能となるかもしれない。本研究はこのような消費者選好の観点から将来のエネルギー源を考える１つの材料になりえると考える。
本論文の構成は次の通りである。第２節では最近のエネルギーを取り巻く環境について
3

本研究は大阪ガス（株）主催の「規制と競争研究会」での研究資金（50 万円）を用いて実施している。大阪ガスの研究会の担当者の方々、並びに参加されている先生方からは有益なコメントをいただいている。ここに感謝の意を表します。なお本論文の誤りについてはすべて筆者の責任です。
4 「エネルギー白書」（2014 年）による。
5

詳しく整理する。第３節では先行研究を紹介し、第４節では本研究で使用するコンジョイ
ント分析の説明と実際に使用したプロファイルとアンケートの説明をする。第５節では回収したアンケート結果の説明をし、第６節ではコンジョイント分析の推定結果を考察する。
最後に第７節で結論と将来のエネルギー政策を考える。
２

エネルギーを取り巻く環境
2011 年３月 11 日の東日本大震災以降、東京電力管内の福島原発が事故を起こし、国内のその他の原子力発電所が点検に入ったが、再稼働が困難となった。そのため、火力発電に頼らざるを得ない状態になり、ＬＮＧの輸入が増加、価格の高騰や円安により発電の原材
料価格が上昇し、それに伴い電気料金の値上げも相次いだ。さらに電力需要の多い夏場と冬場は現存する火力発電設備を最大限稼働するものの、節電の要請を余儀なくされ、計画停電の可能性も取りざたされた。
原子力発電所の停止に伴う電力不足以外にもエネルギーを取り巻く課題は多い。まず挙げられるのが地球温暖化ガス問題である。日本は 1997 年の京都議定書により、1990 年と比較して、2008 年から 2012 年の間に地球温暖化ガスの排出量を６％削減することを約束した。しかし、2013 年度の「エネルギー白書」にて、原子力発電量の停止のため、化石燃料（天然ガス、石炭、石油）が増え、ＣＯ２など温暖化ガスの総排出量は 2012 年度に 13
億 4300 万トンとなり、2010 年度比で 6.9％増加したことが報告された。
2012 年７月には、再生可能エネルギーの固定価格買取制度が開始された。これは太陽光、風力、地熱、バイオマスなど地球温暖化対策にもなる再生可能エネルギーの普及が目的であり、太陽光発電など再生可能エネルギーを用いて発電した事業者は関西電力など既存電力会社に電力を販売することができ、同時に電力会社には電力の買い取りを義務付けた。
しかし、その買取価格は高めであると言われており、その分、電力会社は電気料金に買取価格を上乗せして、各需要家に販売すると言われていた。2014 年度の買取価格の一覧は以下の表１のようになる。

6

表１ 2014 年度の調達価格と調達期間 5
電源

調達区分

調達価格１kWh 当たり

調達期間

太陽光

10kW 以上

32 円（＋税）

20 年

10kW 未満（余剰買取）

37 円

10 年

10kW 未満（ダブル発電・

30 円

余剰買取）
風力

20kW 以上

22 円（＋税）

20kW 未満

55 円（＋税）
36 円（＋税）

洋上風力
地熱

水力

20 年

1.5 万 kW 以上

26 円（＋税）

1.5 万 kW 未満

40 円（＋税）

1000kW 以上 30000kW 未

14 円（＋税）

15 年
20 年

満

バイオマス

200kW 以上 1000kW 未満

21 円（＋税）

200kW 未満

25 円（＋税）

メタン発酵ガス39 円（＋税）

間伐材等由来の木質バイ

32 円（＋税）

オマス
一般木質バイオマス・農作

24 円（＋税）物残さ
建設資材廃棄物

13 円（＋税）

一般廃棄物・その他バイ

17 円（＋税）

オマス

さらにもう１つこれから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きたい。2000 年以降、段階的に電力の小売自由化が行われ、工場、オフィス、大規模商業施設といった大口需要家については、自由化が完了し、需要家は新規参入者であるＰ
ＰＳも含めたあらゆる電力供給会社から電力を購入することが可能となった。しかし、小規模商店や一般家庭といった小口需要家については 2007 年に自由化が検討開始するところまでは決まっていたものの、先送りされ、2014 年６月に 2016 年４月から実施されることがようやく決まった。その結果、一般家庭でも既存の地域電力会社だけでなく、他地域の電力会社や新規参入事業者から電力を購入することが可能になる。自由化を見越して、2014年９月現在、ソフトバンクやＫＤＤI といった通信事業者が家庭部門への参入を表明してい5

経済産業省資源エネルギー庁「再生可能エネルギー固定価格買取制度ガイドブック」より筆者がまとめた。
7

る。いずれも通信やＣＡＴV とのセット割引を検討している。自由化により一般家庭にとっても価格やサービス、さらにはどのような電源で発電しているかに注目して電気を購入することが可能となる。同時にガス産業においても自由化が検討され、電力、ガスも含めた
総合的なエネルギー間競争が期待される。さらには今後の電力供給体制をどのようにするかという議論が重要であり、送配電分離の議論からも慎重に考える必要がある。
以上のようなエネルギーを取り巻く環境から考えるべき点がいくつかある。まずは原子力発電の再稼働が厳しく、縮小を余儀なくされるという前提の下で、どのようなエネルギ
ー源が望ましいかという点である。次に地球温暖化対策としてのエネルギー源を考える必要がある。本研究では電力の一般家庭向けの小売自由化を想定したエネルギー源の選好を考えている。このような観点から、特に再生可能エネルギーの重要性に注目し、コンジョ
イント分析により、その結果支払意志額（ＷＴＰ）を計測することにより、家計によるエ
ネルギー源の選好を計測し、消費者選好の観点から今後の日本での主要なエネルギー源はどれが望ましいか、普及する条件は何かを考える。
本研究はエネルギー・ミックスの考えとも通じるところがある。エネルギー・ミックスとは、発電するエネルギー源の配分を決めることである。エネルギー源には原子力、火力（天然ガス）、石炭火力、水力、それ以外にバイオマス、太陽光、風力、地熱などの再生可能エネルギーが挙げられる。また 2014 年４月に決定された政府の「エネルギー基本計画」
でも将来のエネルギー源をどうするかについて議論されている。しかし、あくまでも原子力発電の依存を減らすエネルギー源について言及するのみで、具体的な主要と位置付ける
エネルギー源や配分については議論されていない。本研究は家庭も含めた小売自由化を控えて、将来のエネルギー源をどのようにするかについての示唆を与えることを目標としている。
３

先行研究のサーベイ
家計によるエネルギー選択の研究としては、中島・依田・木下(2006）がある。この研究は家庭用のエネルギー市場における電気機器とガス機器に対する選好をコンジョイント分
析により計測している。計量経済学の手法は条件付ロジット・モデルを使用している。当時は特に都市部で電力会社とガス会社の競争が激しかった。この研究ではオール電化やガスコージェネ、燃料電池といった次世代のエネルギー機器に対する選好も計測している。
中島・依田・木下(2006）は家庭部門も含めた電力自由化を想定した研究であった。この点で本研究と共通するところがある。他に家計によるエネルギーの選択を計測した研究としては、森田・馬奈木(2013）がある。この研究は東日本大震災以降の電源選好を計測している。特に、震災以降の個人の自然エネルギーへの関心の高まりに注目し、再生可能エネル
ギーの選好を計測している。手法はコンジョイント分析を実施している。電源別の支払い
意志額（ＷＴＰ）を計測し、エネルギー・ミックスに対する政策提言をしている。本研究8

は電源別の選好を計測するが、特に 2016 年４月以降実施される家庭部門も含めた電力自由化を想定し、将来のエネルギー源を家計の選好から考察しただけでなく、自由化後のエネ
ルギー供給体制を考えた点で違いがある。
海外の研究についても見ておく。自然エネルギーに対する消費者の支払い意志額を計測したものとしては、Roe, Teisl, Levy and Russel(2001)がある。この研究はアメリカでの消費者のグリーンエネルギーに対する支払意志額を計測したものである。ただし、本研究で用いるコンジョイント分析でなく、価格プレミアムを被説明変数とするヘドニック分析を用いている。
他にもエネルギー源の選好を分析した研究は数多く見られるが、次に Bordhers,
Duke and Parsons(2007)を挙げておく。この研究は特にグリーンエネルギーに対する個人の支払い意志額（ＷＴＰ）を計測している。本研究と同様に選択実験を実施しており、まずグリーンプログラムに参加するか現状維持を取るかの選択を行い、次にグリーンプログ
ラムの中でもどのプログラムを選択するかを決定させる構造になっており、ネスティッ
ド・ロジット・モデルを使用している。本研究とは違い、自然エネルギーの評価のみに特化しており、本研究のように原子力も含めた様々な電源と比較した選好ではない。他には、再生可能エネルギーを用いた発電技術に対するイギリスでの家計の選好を選択実験により計測した Scarpa and Willis(2010)や選択実験によりスイスの住居用建物におけるエネルギ
ー 節 約 方 法 に 対 す る 支 払 意 志 額 （ Ｗ Ｔ Ｐ ） を 計 測 し た Banfi, Farsi, Filippini andJakob(2008)がある。
本研究の先行研究に対して重要な点は、地球温暖化対策として再生可能エネルギーの重要性に着目した研究は多く見られるものの、未曽有の大災害を経験した日本での原子力発電に代わるエネルギー源としての消費者の選好を計測した点である。この点では日本と同様に地震の多い国のエネルギー政策を考える上で重要な示唆を持つかもしれない。
４

コンジョイント分析
本研究では、家計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 6。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。本研究でも将来のエネルギー源に対する選好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。

6

コンジョイント分析については、栗山・庄子（2005）、栗山・柘植・庄子(2013）、柘植・栗山・三谷（2011）を参考にした。なおエネルギーの研究ではないが、コンジョイント分析を用いた研究の例として、木下・依田・佐藤（2005）がある。ＩＰ電話の需要予測を計測している。
9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。
本研究の目的はエネルギー源に対する家計の選好を計測することである。そのため、次のような選択肢を想定した。
選択肢１：原子力中心
原子力発電所を再稼働し、2011 年３月の東日本大震災以前の電力供給体制に戻すことを想定
選択肢２：火力中心
原子力発電所を再稼働せず、現状の火力中心の発電を継続させることを想定
選択肢３：再生可能エネルギー中心
原子力発電所を再稼働せず、太陽光、風力など再生可能エネルギーを中心とするエネルギ
ー源を想定
この３つの選択肢について、属性の水準を様々に変えて、どれか１つを選択してもらった。つまり属性が変化するエネルギー源を１つ選択してもらうことになる。また、具体的な電源の比率を次のように想定した。
原子力 50％、火力 40％、水力その他 10％

選択肢１：原子力中心
選択肢２：火力中心

原子力 10％、火力 80％、水力その他 10％

選択肢３：自然エネルギー中心

原子力０％、火力 60％、自然エネルギー30％、水力その他 10％
このような電源の比率を想定していることも家計には提示した。選択枝１の比率は東日
本大震災前の関西電力における比率を参考にしている。
次に各選択肢の属性とその水準を次のように想定した。
①料金設定：料金は１カ月あたり、現状と比較していくら増加するか減少するかを想定
０円、＋500 円、＋1000 円、＋1500 円、＋2000 円、－500 円、－1000 円、－1500 円、－2000 円 を想定した。
各選択肢について、原子力発電を再稼働する場合、現状より安く、火力は現状通り高く、再生可能エネルギーは固定価格買い取り制度を想定し、高めに設定した。
10

②ＣＯ２排出量：ＣＯ２排出量は 2030 年までに現在 2014 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。各選択肢に対しては
原子力はＣＯ２を減少、火力は増加、再生可能エネルギーは減少を想定した。
③ 供給安定性：供給安定性は１年間で「常に安定的に供給されている」あるいは「数回短時間の停電や明るさの低下」のどちらかを想定した。安定供給は数字の１を割り当て、停
電ありは０を割り当て、数値化した。各選択肢に対しては、原子力は停電なし、火力は現状のように電力不足から計画停電も含めた停電の可能性あり、再生可能エネルギーは発電の不安定性から停電の可能性を想定した。
以上のような選択肢、属性とその水準を決定し、直交計画法によりプロファイルを作成した。その際、プレテストも実施し、アンケートの答えやすさ、問題点を挙げてもらい修正した 7。次の表２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人あたり８問答えてもらった。
表２ プロファイル例
属性

選択肢１

選択肢２

選択肢３

主な電源

原子力

火力

自然エネルギー

2000 円プラス

変わらない

料金（１カ月当たり） 2000 円マイナス
ＣＯ２排出量

10％減少

10％増加

10％減少

停電（１年あたり）

なし

なし

あり

ここで作成したプロファイルは個人に望ましいエネルギー源を選択してもらうという点では分かりやすいかもしれない。しかし、各選択肢に対する価格などの弾力性を計算する
ことで、電源に対する選好は計測できるが、コンジョイント分析では各エネルギー源に対する支払意志額（Willingness to Pay,WTP)を計算したい。そのためには使用する主な電源を属性に含め、その推定した係数を価格の推定した係数で割ることでＷＴＰを計算する必要がある。そのような理由から次のような選択枝やプロファイルも考えた。先に説明した
プロファイルをパターン１とし、これから説明するプロファイルをパターン２として区別する。
パターン２の選択肢は次の３つを想定した。
選択肢１：原子力発電と火力を主な発電源とする既存の地域電力会社から電力を購入することを想定（震災前）。
72014 年６月 30 日の大阪ガス「規制と競争研究会」にて、参加者を対象に実施した。
11

選択肢２：原子力発電所を持たず、主に火力を発電源とする既存の電力会社から電力を購入することを想定。また再生可能エネルギーの固定価格買取制度により、電力を買い取ることを想定（現状を想定）。
選択肢３：原子力発電所を持たない新規参入の事業者から電力を購入することを想定。発電源は太陽光、風力など再生可能エネルギーや火力（天然ガス）を想定（小売自由化後） 。
つまり、パターン２では、電源そのものを選ぶのではなく、ある電源を主に用いて発電している事業者を個人に選択してもらうという方法をとっている。このような選択は将来
電力が家庭部門でも自由化され、各家庭がどのような事業者から電力を購入するのかを想定している。この場合、主な発電源を属性に含めることが可能となる。各選択肢の属性とその水準については次のようになる。
①料金水準：料金は１カ月あたり、現状と比較していくら増加するか減少するかを考える。
既存電力会社から電力を購入する場合、原子力発電は現状より安く、火力は現状通り高く、
自然エネルギーは再生可能エネルギーの固定買い取り制度を想定し、高めに設定する。一方で、新規参入事業者から電力を購入する場合、例えばそれが通信事業者の場合、携帯電
話やインターネット、ＣＡＴＶとのセット割引により、安く購入できる可能性があると想定する。水準についてはパターン１と同様、プラスマイナス 2000 円を想定する。
②ＣＯ２排出量と③ 供給安定性についてはパターン１と同様の想定である。つまり、②ＣＯ２排出量：ＣＯ２排出量は 2030 年までに現在 2014 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。各選択肢に対しては原子力はＣＯ２を減少、火力は増加、再生可能エネルギーは減少を想定。
③ 供給安定性：供給安定性は１年間で「常に安定的に供給されている」あるいは「数回短時間の停電や明るさの低下」のどちらかを想定。安定供給は数字の１を割り当て、停電ありは０を割り当て、数値化した。各選択肢に対しては、原子力は停電なし、火力は現状のように電力不足から計画停電も含めた停電の可能性あり、再生可能エネルギーは発電の不安定性から停電の可能性を想定。
④主な発電源：原子力、火力（天然ガス）、太陽光、風力それぞれにダミー変数を設け、推定した係数を料金の推定した係数で割ることで、各電源に対する支払意志額（ＷＴＰ）を計測する。
以上よりパターン２のプロファイルは次の表３のようになる。

12

表３ プロファイル例（パターン２）
属性

選択肢１

選択肢２

選択肢３

料金（１カ月当たり）2000 円マイナス 1000 円プラス
10％減少

1000 円マイナス

10％増加

20％減少

停電（１年あたり） なし

あり

あり

主な電源

火力

太陽光

ＣＯ２排出量原子力

以上のような想定でプロファイルを作成し、Web アンケートを利用した。アンケートは楽天リサーチに依頼した。サンプルは関西と関東でそれぞれ 250 家計、合計 500 家計を集めてもらった。アンケートの実施日は 2014 年８月 28 日（木）から 29 日（金）である。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エネルギー問

題について様々な質問をした。
○社会属性に関する質問
Q1.あなたの職業はどれですか。あてはまるものを 1 つ選んでください。
0%

20%

40%

60%

80%

100%

会社員
公務員
学生

47.4

5.0

26.8

11.8

8.6

無職（主婦、定年退職含む）
自営業
その他

Web アンケートであるが、職業は会社員が多く、ばらけていたのでよかった。無職の割合がやや高いのが気になるところである。

13

Q2.あなたの年収はいくらですか。あてはまるものを 1 つ選んでください。
0%

20%

40%

60%

80%

100%

200万円未満
200万円～399万円
400万円～599万円

35.4

20.6

18.4

600万円～799万円

11.6 6.0 8.0

800万円～999万円
1,000万円以上

200 万円未満が多く、比較的低所得者が多い。
Q3.あなたの学歴はどれですか。あてはまるものを 1 つ選んでください。
0%

20%

24.8

40%

60%

80%

23.4

100%
中卒・高卒

専門学校・短大卒

大卒・大学院卒

その他

51.4

大卒・大学院卒が約半数を占める。
Q4.あなたのお住まいの地域はどちらですか。あてはまるものを 1 つ選んでください。
0%

20%

40%

60%

80%

100% 関東エリア（東京都、神奈川県、千葉県、埼玉県）
関西エリア（大阪府、京都府、兵庫県）

50.0

50.0
その他

Q5.あなたの家族構成はどれですか。あてはまるものを 1 つ選んでください。
0%

20%

17.8

40%

27.2

60%

80%

44.0

100%

単身

2人

夫婦（親）と子供2世帯同居

6.0 5.0
その他

夫婦と子供が多いが、特定の形態に偏よることがなく、ばらけていたのでよかった。
14

Q6.あなたがお住まいの住居はどの形態ですか。あてはまるものを 1 つ選んでください。
0%

20%

40%

60%

51.2

80%

100%

1戸建（2世帯住宅含む）

集合住宅（マンション、アパート、団地な
ど）

47.4

社宅、寮など上記以外

１戸建てと集合住宅が約半数ずつである。
Q7.現在、太陽光パネルを取り付けていますか。または取り付けたいと思いますか。すでに
1 戸建て住宅にお住まいの方は現在の状況を、現在 1 戸建て住宅にお住まいでない方は、仮に１戸建て住宅にお住まいであると仮定してお答えください。
0%

20%

40%

60%

80%

100% はい現在は取り付けていないが、取り付ける予定である

8.8 2.2

31.6

現在は取り付けていないが、関心はある

57.4

現在は取り付けていないし、今後も取り付ける予定はない

取り付ける予定のない人が半数以上を占める。
Q8.あなたのご家庭で現在使用しているエネルギー源は何ですか。あてはまるものを 1 つ選
んでください。
0%

20%

40%

60%

80%

100%
オール電化

10.2

76.4

13.4
電気とプロパン

電気と都市ガスの併用がほとんどである。
○意識調査に関する質問

15

電気と都市ガスQ9.あなたは東日本大震災以降、電気料金が高くなったと感じますか。あてはまるものを 1
つ選んでください。
0%

20%

40%

60%

80%

100%

非常にそう思う
ややそう思うどちらとも言えない

37.6

37.4

19.6

3.02.4

あまりそう思わない
全くそう思わない

どちらかというと高いと感じている人が多い。
Q10.あなたは東日本大震災後、節電を意識するようになりましたか。あてはまるものを 1
つ選んでください。
0%

20%

40%

60%

80%

100%

かなり意識するようになった
少し意識するようになった

28.8

45.8

22.0

3.4

あまり変わらないほとんど意識しない

節電を意識している人がほとんどである。
Q11.2014 年 6 月に 2016 年から一般家庭でも他地域の電力会社や新規参入者などから自由に電気を購入できる全面自由化が決まりましたが、どの程度知っていましたか。あてはまるものを 1 つ選んでください。
0%

8.0

20%

40%

36.2

60%

80%

42.4

100%

よく知っている

少し知っている聞いたことはある

全く知らなかった

10.0 3.4
関心がない

よく知っている人は少なく、聞いたことはある程度である。

16

Q12.電力の自由化以降、どのような電気の購入を考えていますか。あてはまるものを 1 つ選んでください。
0%

20%

40%

60%

80%

100%

地域の既存電力会社
他地域の電力会社

19.4

5.4

13.6

61.6

新規参入者
特に考えていない

半数以上の人は今のところは特に考えていない。しかし、新規参入者と答える人も見られる。地域の電力会社に決めている人は少ない。
Q13.電力会社を選ぶ際に重視するものは何ですか。あてはまるものを重要な順に上位 3 位まで選んでください。 （1～3 の半角数字でご記入ください）
1位

2位

6.0

4.通信や家電とのセット割引が適用… 5.0

未回答

31.0

38.0

2.電気の安定供給＿位(n=500)
3.環境にやさしい＿位(n=500)

3位

52.0

1.電気料金の安さ＿位(n=500)

42.4

21.6

10.2
9.4

6.8
10.2

70.6

16.8

77.6

5.地元特有のエネルギー源を利用し… 3.0

95.4

6.太陽光など使用する主な電源＿位… 2.84.4

91.2

7.原子力発電所を所有していない＿…3.43.4 7.2
8.事業者の経営安全性＿位(n=500) 2.0 8.4

86.0
27.4

62.2

電気料金の安さと安定供給を上位に挙げている人が多い。３位に事業者の経営安全性を挙げている人が多かった。
Q14.2012 年 7 月から、再生可能エネルギーの固定価格買取制度が始まりました。買取価格
についてどのように思いますか。あてはまるものを 1 つ選んでください。
0%

20%

10.6

14.6

40%

20.6

60%

6.4 4.6

80%

100%
高すぎる

やや高い

普通

やや安い

安すぎる

分からない

43.2

高いと答えている人が少なかった。分からないと答えている人が最も多い。

17

Q15.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。望ましい順に上位 3 位までを選んでください。
（1～3 の半角数字でご記入ください）
1位

16.0

1.原子力＿位…

2位

3.4

3位

8.4

72.2

2.火力（石炭）…2.0 6.6 2.4
3.火力（天然…

12.0

4.水力＿位…

11.4

89.0
12.4

10.4

15.0

65.2
15.4

58.2

35.4

5.太陽光＿位…
6.風力＿位… 6.0

19.8

18.4

7.8

9.6

8.バイオマス… 5.6

11.4

7.地熱＿位…

未回答

15.2

14.2

29.6
61.4

14.6

68.0

11.6

71.4

9.潮力・波力…2.03.0 5.6

89.4

10.その他＿… 2.2

95.6

太陽光を１位に挙げている人が多かった。
Q16.1997 年の京都議定書以降、各国は地球温暖化防止のため、CO2 の排出を減らすように求められています。CO2 削減についてどのように考えますか。あてはまるものを 1 つ選んでください。
0%

20%

40%

50.2

60%

80%

27.2

100%

さらに減らすべき

少し減らせばいい

減らす必要はない

増やしてもいい7.02.4 13.2
分からない

さらに減らすべきと考えている人が多い。
Q17.これからの原子力発電をどのようにすべきだと思いますか。あてはまるものを 1 つ選
んでください。
0%

20%

40%

60%

80%

100% 現状の電力会社が所有
国が管理し、民間電力会社は所有しない

14.8

35.6

40.6

9.0

廃止する
関心がない、分からない

廃止するが最も多い。国が管理すると答えた人も多い。
以上のような社会属性に関する質問とエネルギーや節電に対する意識に関する質問をした。パターン１とパターン２はそれぞれ別々の個人に回答してもらっているが、質問が重18

複するため、ここではパターン１の回答のみ掲載する。総じて、節電や将来のエネルギー
源、原子力発電に対する意識は高いことが分かる。一方で電力自由化については認識はしているものの、具体的な内容については今のところ知識が乏しいように思える。
６

計量モデル

本論文では、回答者から得られた回答を条件付ロジット (Conditional Logit)モデルで分析した 8。条件付ロジット・モデルはランダム効用理論と整合的であり、厚生経済学の議論にのせることができる。ランダム効用関数は、確定項 V (⋅) と確率的に変動する項εで構成される。つまり、個人nが選択肢iを選択したときの効用を次のように表現できる。

U in = Vin (xin , min ) + ε in(1)

ここで、 xi は選択肢 i の属性ベクトルである。ここではＣＯ２排出量、供給安定性、主な電源である。 mi は貨幣属性である。ここでは１カ月あたりの電気料金である。個人の社会的特性などその他の要因の影響は一括して誤差項εに含める。また、分析を単純にするために、効用関数の確定項 V に線形の関数形(2)式を仮定する。( X k は選択肢の第 k 属性、X m
は貨幣属性を表す)。

V = ∑ βk X k + βm X m(2)k

効用関数(1)式の下で、個人が最も効用が高い選択肢を選択すると仮定すると、個人 n が
選択肢 i を選択する確率、すなわち U in > U jn ( ∀j ≠ i )となる確率 Pin は、

Pin = prob(Vin + ε in > V jn + ε jn ) = prob(ε in − ε jn > V jn − Vin )(3)となる。そこで確率項εの確率分布型として独立で同一の第 1 種極値分布(IIDEVⅠ)を仮定
すると、選択確率 Pin は

Pin = exp(Vin ) / ∑ exp(V jn )(4)

jエラー! ブックマークが定義されていません。と表される(McFadden ,1974)。
パラメータ推定は(4)式を用いて、(5)式のような対数尤度関数を定め、最尤法により行う。( din は個人ｎがプロファイル i を選択した時に 1、それ以外を選択したとき 0 となるダ
ミー変数を表す。)
8条件付ロジットモデルの説明は Train(2003),Louviere , Hensher and Swait(2000)を参考にした。
19

ln L = ∑ ∑ din ln Pin
n

(5)

i

推定方法としては条件付ロジット・モデル以外にも混合ロジット・モデルや潜在クラス
ター・モデルも最近ではよく使われている。しかし、今回は後に地域別の選好同一性テス
トをするため、パラメータの分布を想定する混合ロジット・モデルではなく、条件付ロジット・モデルを使用している。
７

推定結果
本節では、主に条件付ロジットモデルの推定結果を説明する。まずはじめに記述統計を説明する。パターン１について選択数並びに比率は次の表４のようになった。
表４ 選択確率（パターン１）

選択数

選択比率

選択肢１

1334

0.334

選択肢２

595

0.149

選択肢３

2071

0.518

選択肢３を選択した人が約半数存在する。つまり再生可能エネルギーを選好する傾向が強いことが伺える。一方で選択枝２を選択した人は少ない。現状の火力中心では料金が高めなため、選択が少ないと考えられる。選択比率は 500 人に８通りのプロファイルを回答してもらっているので、総サンプルは 4000 となる。さらに選択された選択肢について属性である料金、ＣＯ２排出量、供給安定性について記述統計を計算した。計算結果は次の表
５、６、７のとおりである。
表５ 記述統計（パターン１、選択枝１）

料金
平均

ＣＯ２排出量安定性-1326.087-12.53

1

中央値

-1500

-10

1

最頻値

-2000

-10

1

標準偏差

605.15

6.75

0

分散

366205.68

45.60

0

最小

-2000

-20

1

最大

-500

0

1

標本数

1334

1334

1334
20

表６ 記述統計（パターン１、選択枝２）

料金
平均

ＣＯ２排出量安定性1057.983

8.319

0.652

中央値

1000

10

1

最頻値

500

0

1

標準偏差

691.762

8.218

0.477

分散

478534.6

67.541

0.227

最小

0

0

0

最大

2000

20

1

標本数

595

595

595

表７ 記述統計（パターン１、選択枝３）

料金

ＣＯ２排出量安定性

平均961.854-15.910

0.491

中央値

1000

-20

0

最頻値

1000

-20

0

標準偏差

605.325

4.918

0.500

分散

366418.589

24.183

0.250

最小

0

-20

0

最大

2000

-10

1

標本数

2071

2071

2071

次にパターン２について選択数並びに比率は次の表８のようになった。
表８ 選択確率（パターン２）

選択数

選択比率

選択肢１

1187

0.297

選択肢２

1167

0.292

選択肢３

1646

0.412

選択肢３を選択した人の比率が最も高い。よって、原子力発電所を持たない再生可能エ
ネルギーや天然ガスを主な発電源とする新規参入の事業者を選択する傾向がある。選択枝
１と２についてはほぼ同数である。
パターン１と同様に記述統計も計算した。計算結果は以下の表９、10、11 のとおりである。

21

表９ 記述統計（パターン２、選択枝１）

料金

ＣＯ２排出量

安定性

原子力

火力

太陽光

風力

平均

-589.722-5.712

1

0.663

0.337

0

0

中央値

-1000

-10

1

1

0

0

0

最頻値

-2000

-20

1

1

0

0

0

標準偏差

1327.709

14.043

0

0.473

0.473

0

0

分散

1762811.643

197.195

0

0.224

0.224

0

0

最小

-2000

-20

1

0

0

0

0

最大

2000

20

1

1

1

0

0

標本数

1187

1187

1187

1187

1187

1187

1187

ＣＯ２排出量

安定性

原子力

1074.550-11.868

0.626

0

0.167

0.661

0.172

中央値

1000

-10

1

0

0

1

0

最頻値

1500

-20

1

0

0

1

0

標準偏差

658.442

9.867

0.484

0

0.373

0.474

0.378

分散

433545.574

97.365

0.234

0

0.139

0.224

0.143

最小

-500

-20

0

0

0

0

0

最大

2000

10

1

0

1

1

1

標本数

1167

1167

1167

1167

1167

1167

1167

ＣＯ２排出量安定性

原子力

表 10 記述統計（パターン２、選択枝２）

料金
平均

火力

太陽光

風力

表 11 記述統計（パターン２、選択枝３）

料金

火力

太陽光

風力

平均

-388.518-10.043

0.437

0

0.175

0.333

0.492

中央値

-1000

-10

0

0

0

0

0

最頻値

-1000

-10

0

0

0

0

0

標準偏差

784.653

8.394

0.496

0

0.380

0.471

0.500

分散

615679.625

70.454

0.246

0

0.144

0.222

0.250

最小

-1000

-20

0

0

0

0

0

最大

2000

20

1

0

1

1

1

標本数

1646

1646

1646

1646

1646

1646

1646

次に、条件付ロジットモデルの推定結果を説明する。パターン１の推計結果は以下の表
12 のようになった。
22

表 12 推定結果（パターン１）

変数

係数

標準誤差

ｚ値

ｐ値

料金

-0.000262

0.00005-5.2470

CO2 排出量-0.011755

0.00493-2.3850.0171

安定性

0.231683

0.064213.608

0.0003定数項１-1.119380

0.13406

-8.35

0

定数項２

-0.954429

0.13186-7.2380

対数尤度-3946.876

マクファーデンR2

0.00379

料金の係数は負で有意であった。よって料金が安ければ、選択確率が増加することが分かる。これは仮説と整合的である。ＣＯ２排出量の係数は負で有意である。よってＣＯ２
排出が減少すれば、選択確率は上昇すると言える。次に供給安定性の係数の符合は正で有意性が高い。よって、停電がなければ選択確率が増加すると言える。推定結果については
いずれも仮説と整合的であった。
次に金銭的な変数以外の変数の推定された係数を金銭的な変数である料金の推定された係数で割ることで、支払意志額（ＷＴＰ）を計測した。以下の表 13 が計算結果である。
表 13 支払意志額（ＷＴＰ）

変数

WTP

CO2 排出量44.91037

安定性885.131

例えば、安定性について説明すると、停電がなくなることに対して、家計は１カ月あたり 885 円支払ってもいいと考えていることが分かる。これは一般的な家庭の１カ月あたり電気料金を考えると、かなり高いのではないかと思われる。ＣＯ２排出量については 44 円
であり、それほど評価していないと言える。
次にパターン２の推定結果を説明する。推定結果は次の表 14 のようになった。

23

表 14 推定結果（パターン２）

変数

係数

標準誤差

ｚ値

ｐ値

料金

-0.000445

0.0000364-12.2110

CO2 排出量-0.004817

0.0031838-1.5130.1303安定性0.343372

0.0761735

4.508

0

原子力

-0.762100

0.1300732-5.8590太陽光

1.271524

0.1012771

12.5550

風力0.738187

0.0762882

9.676

0

定数項１

0.630363

0.0960322

6.564

0

定数項２

0.013310

0.0534011

0.249

0.8032対数尤度-4068.870

マクファーデンR2

0.06273

料金の推定した係数は負で有意性が高い。よって料金が安くなれば選択確率が高くなると言える。ＣＯ２排出量については係数の符合は負であるものの、有意性を満たさなかった。安定性については係数は正で有意性が高い。停電がなければ選択確率が高くなることが分かる。次に主な電源のダミー変数について説明する。ここでは火力を基準にした。よって係数の符合は火力に代えて他のエネルギー源を使ったとき、係数の符合が正であればその電源の選択確率は増加し、負であればその電源の選択確率は減少する。その結果、原子力は負で有意性が高い。よって原子力に代えると選択確率は低下する。一方で太陽光、風力の係数は正で有意性が高かった。よって太陽光や風力であれば選択確率は増加することが分かる。
次に支払意志額（ＷＴＰ）を計測した。以下は計算結果の表 15 である。
表 15 支払意志額（ＷＴＰ）

変数

WTP

CO2 排出量10.8249

安定性771.6388

原子力-1712.6217

太陽光2857.4217

風力1658.8834

供給安定性のＷＴＰは 771.6 円であった。これは停電がないことに１カ月あたり 771.6
円の支払いを評価していることになる。原子力のＷＴＰは負であることから、原子力は必要としていないことが分かる。一方で太陽光と風力はそれぞれ 2857.4、1658.9 である。火力から太陽光あるいは風力に代えると１カ月あたりそれぞれ 2857.4 円、1658.9 円支払って24

もいいと考えていることが分かる。
弾力性と限界効果も計測した。計算結果は以下の表 16、17、18、19 のとおりである。弾力性は特に料金の弾力性（価格弾力性）に注目する。料金が１％低下すると、各選択肢の選択確率が何％増加するかを知るためである。再生可能エネルギーの料金が低下したとき、その選択確率が大きく増加するのであれば、再生可能エネルギーの普及には料金の低下が
消費者選好の観点から必要と考えられる。その他の属性、特にダミー変数として表現している供給安定性、電源については限界効果を見る。例えば、停電がなくなると、再生可能
エネルギーの選択確率が何％増加するかには関心がある。仮に限界効果の値が大きければ、再生可能エネルギーの普及には供給の安定性が必要ということになる。
表 16 弾力性（パターン１）

料金

ＣＯ２排出量安定性

選択肢１0.22450.09790.1544

選択肢２-0.2525-0.0873

0.123

選択肢 3

-0.1289

0.0932

0.0564

表 17 弾力性（パターン２）

料金

ＣＯ２排出量

安定性

原子力

太陽光

風力

選択肢１

0.08550.01520.2415-0.3264

0

0

選択肢２

-0.30770.01940.152300.40030.0509選択肢 3

0.04580.017

0.109400.13410.2239

表 18 限界効果（パターン１）

料金

ＣＯ２排出量安定性

選択肢１-0.0058-0.2601

5.126

選択肢２

-0.0033-0.1485

2.9269選択肢 3-0.0065-0.29215.7562

表 19 限界効果（パターン２）

料金

ＣＯ２排出量

安定性

原子力

太陽光

風力

選択肢１

-0.009-0.0976.9137-15.345

25.6018

14.8632

選択肢２-0.0084-0.091

6.4863-14.39624.0194

13.9444

選択肢 3-0.0101-0.1097.7677 -17.2402

28.7649

16.6993

計測結果を解説する。まず弾力性について、パターン１の選択肢２と３の料金の弾力性が負である。これは料金が下がれば、火力あるいは再生可能エネルギーの選択確率が増加
25

することを意味する。ただし、それほど大きな値ではない。つまり弾力性はそれほど大きくないと言える。パターン２については選択枝２のみが料金の弾力性が負である。つまり原子力を持たない現状の電気事業者の料金が下がれば、選択確率が増加することが分かる。
次に限界効果の計測結果を解説する。限界効果で注目するのは、供給安定性や発電源のようなダミー変数として扱っている属性の変化である。まずパターン１、２とも供給安定性の限界効果の値が正で大きい。よって電源が何であろうと、事業者がどこであろうと、停電がなくなれば、選択確率は上昇すると言える。次に、パターン２の電源の限界効果であるが、原子力は負で値が大きく、太陽光、風力は正で値が大きい。よって原子力だと選択確率が減少し、太陽光あるいは風力だと選択確率は上昇すると言える。
次に、関東と関西を別に推計した。関東では東日本大震災以降、原発事故の被害や計画停電に直面し、関西とはエネルギーに対する選好が大きく異なると考えたためである。まずパターン１の推計結果が次の表 20、21 になる。
表 20 推計結果（関東）

変数

係数

標準誤差

ｚ値

ｐ値

料金

-0.000287

0.00007-3.9870.0001CO2 排出量-0.016123

0.00716-2.2520.0243安定性0.322608

0.092783.477

0.0005定数項１-1.459295

0.19523-7.4750定数項２-0.972298

0.19005-5.1160

対数尤度-1909.794

マクファーデンR2

0.00447

表 21 推計結果（関西）

変数

係数

標準誤差

ｚ値

ｐ値

料金

-0.000244

0.00007-3.4880.0005

CO2 排出量-0.008259

0.00687-1.2020.2292安定性0.148352

0.08983

1.651

0.0986定数項１-0.809053

0.18653-4.3370

定数項２-0.907282

0.18484-4.9090

対数尤度-2011.388

マクファーデンR2

0.00395

係数の符合に関しては関東と関西は同じである。ただし、ＣＯ２排出量については関東では有意であるのに対して、関西では有意でない。安定性に関しても関西では係数の値が小さく、有意性も低い。
26

関東と関西の支払意志額（ＷＴＰ）は次の表 22、23 のとおりである。
表 22 支払意志額（ＷＴＰ）（関東）

変数

WTP

CO2 排出量56.1045

安定性1122.6232

表 23 支払意志額（ＷＴＰ）（関西）

変数

WTP

CO2 排出量33.8854安定性608.6974

特に供給の安定性については関東の方がＷＴＰが大きい。これは関東では東日本大震災
後に計画停電に直面したことが関係しているかもしれない。
次の表 24、25 はパターン２の推定結果である。
表 24 推定結果（関東）

変数

係数

標準誤差

ｚ値

ｐ値

料金

-0.000440

0.0000527-8.3550

CO2 排出量-0.005588

0.0045913-1.2170.2236安定性0.319374

0.1089854

2.93

0.0034原子力-0.743162

0.1877318-3.9590.0001太陽光

1.333528

0.1456307

9.157

0

風力

0.7832090.1089118

7.191

0

定数項１

0.588783

0.1377049

4.276

0

定数項２

0.006385

0.0757671

0.084

0.9328対数尤度 -2012.38
マクファーデンR2

0.0696927

表 25 推定結果（関西）

変数

係数

標準誤差

ｚ値

ｐ値

料金

-0.000450

0.0000506-8.9040

CO2 排出量-0.004103

0.0044264-0.9270.3539安定性0.367310

0.1067390

3.441

0.0006

原子力-0.779325

0.1808319

-4.31

0

太陽光

1.208137

0.1411354

8.56

0

風力

0.691760

0.1070151

6.464

0

定数項１

0.666811

0.1342576

4.967

0

定数項２

0.019349

0.0754164

0.257

0.7975対数尤度 -2052.119
マクファーデンR2

0.05651

係数の符合や有意性とも関東と関西では大きな違いが見られない。
次の表 26、27 は支払意志額（ＷＴＰ）である。特に大きな違いは見られない。
表 26 支払意志額（ＷＴＰ）（関東）

変数

WTP

CO2 排出量12.7016安定性725.9491

原子力-1689.2348

太陽光

3031.1594

風力1780.2622

表 27 支払意志額（ＷＴＰ）（関西）

変数
CO2 排出量WTP
9.1135安定性815.8464

原子力-1730.9871

太陽光

2683.4361

風力1536.4943

最後に関東と関西で選好が異なるかどうかについて、選好同一性テストを行った。選好同一性テストは尤度比検定であり、次の検定統計量を考える。

28

-2[LL(A+B)-(LL(A)+LL(B))]
LL(A+B)は関東と関西のデータをまとめて推定した対数尤度である。帰無仮説は選好が同一、対立仮説は選好が異なるである。検定統計量は推定するパラメータの数を自由度とするχ２分布に従う。
検定の結果は次のとおりである。まずパターン１は 51.388 であった。自由度が５、上側
確率５％での臨界値 11.07 であることから帰無仮説は棄却される。よって、関東と関西では選好は異なると言える。一方でパターン２では 8.742 であった。自由度が８、上側確率５％での臨界値が 15.51 であるから帰無仮説は棄却できない。よって関東と関西では選好は同じと言える。この結果は矛盾するように思われる。しかし、エネルギーの選択には違いがあるものの、事業者の選択については違いがないと考えることはできる。
８

おわりに
本研究では、家計に対して、コンジョイント分析を行い、エネルギー源に対する選好を計測した。その結果、原子力をマイナスに評価し、太陽光、風力といった再生可能エネル
ギーをプラスに評価していることがＷＴＰより分かった。2011 年３月の東日本大震災以降、原子力発電所の再稼働が困難となり、原子力を中心とするエネルギー政策の転換を迫られている。少なくとも拡大や震災以前の状態に戻すことはできず、最低でも縮小せざるを得ない状況にある。一方で震災以降エネルギー源の中心であった火力についても地球温暖化
や輸入燃料費の高騰の問題からこれ以上の拡張は困難と思われる。節電や計画停電なども限界がある。これからのエネルギー源として期待されている太陽光や風力などの再生可能エネルギーについても買取制度の導入をきっかけとして新規参入が相次ぐものの、料金や供給安定性については依然として課題は多い。今回の研究で分かったことは、再生可能エ
ネルギーが発電源であれば、家計は少々料金が高くなっても支払う意思があるということである。これは再生可能エネルギーの普及を目的として導入された固定買取制度をサポートする結果にもなる。家計の再生可能エネルギーに対する需要の大きさが確認されたので、今後、原子力を縮小し、再生可能エネルギーを中心とするエネルギー供給体制を考える１
つの資料となるかもしれない。また 2016 年以降の電力の小売自由化に照準を合わせて、新規参入事業者も増えることが想定されるが、太陽光など再生可能エネルギーを発電の中心とする事業者も現れることが想定され、自由化後のエネルギー供給体制を考えるきっかけとなることが期待される。

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参考文献
Banfi, Silvia, Mehdi Farsi, Massimo Filippini and Martin Jakob(2008)," Willngness to
Pay for energy-saving measures in residential buildings", Energy Economics, 30
p503-516
Borchers, Allison M., Joshua M. Duke and George R. Parsons(2007), "Does wilingness topay for green energy differ by source?", Energy Policy, 35, p3327-3334
Hensher ,David A., John M.Rose and William H.Greene(2005),Applied Choice Analysis

A primer, Cambridge
経済産業省

資源エネルギー庁(2014）「再生可能エネルギー固定価格買取制度ガイドブッ

ク」
経済産業省 資源エネルギー庁(2014）「2013 年度エネルギー白書」
木下信・依田高典・佐藤真行（2005）「コンジョイント分析によるＩＰ電話需要の計測」『公益事業研究』第 57 巻第２号 ｐ65－74
栗山浩一・庄子康編著(2005）『環境と観光の経済評価』、頸草書房
栗山浩一・柘植隆宏・庄子康(2012）『初心者のための環境評価入門』、頸草書房
Louviere, Jordan J., David A.Hensher and Joffre D.Swait(2000),Stated Choice Methods

Analysis and Application, Cambridge
McFadden (1974),"Conditional logit analysis of qualitative choice behavior", in P.
Zarembka,ed., Frontiers in Econometrics, Academic Press, New York, p.105-142
森田玉雪・馬奈木俊介(2013）「東日本大震災後のエネルギー・ミックス－電源別特性を考慮した需要分析－」RIETI Discussion Paper Series 13-J-066、経済産業研究所
中島みき・依田高典・木下信(2006)「家庭用エネルギー需要のコンジョイント分析」『公益事業研究』第 58 巻第２号 ｐ23－33
Scarpa, Riccardo and Ken Willis(2010), "Wilingness-to-pay for renewable energy :Primary and discretionary choice of British households' for micro-generation
technologies", Energy Economics ,32, p129-136
柘植隆宏・栗山浩一・三谷羊平(2011）『環境評価の最新テクニック』、頸草書房
Train ,Kenneth E. (2002), Discrete Choice Methods with Simulation, Cambridge
Roe, Brian, Mario F. Teisl, Alan Levy and Matthew Russel(2001), "US consumers'
wilingness to pay for green electricity", Energy Policy, 29, p917-92530