国際シンポジウム
東アジアの持続可能な未来に向けたエネルギー，資源，土地利用の大転換と制度改革―電源・産業・交通部門―
1．開催の意義東 アジアでは，気 候 変 動 問 題 とともに，大 量 消 費 と廃 棄 による資 源 枯 渇 の問 題 ，水資 源 の不 足 と利 用 の偏 在 性 の問 題 が顕 在 化 しており，農 業 の土 地 生 産 性 低 下 の問
題 も浮 上 しています．これらの問 題 は，資 源 ナショナリズムを生 むなど東 アジアの持 続
可 能 な未 来 を大 きく脅 かしており，各 国 の国 境 を超 えた地 域 レベルの取 組 みが喫 緊 の課 題 となっています．これらの問 題 は，相 互 密 接 な関 連 を持 っており，東 アジアレベルでのエネルギー，資 源 ，環 境 など総 合 的 な視 点 からの問 題 把 握 と解 決 への処 方 箋 が欠 かせない状 況 であります．
本 シンポジウムは，東 アジア環 境 政 策 研 究 会 の科 研 研 究 プロジェクト（基 盤 研 究 （A）「東 アジアの持 続 可 能 な未 来 に向 けたエネルギー，資 源 ，土 地 利 用 の大 転 換 と制 度
改 革 」研 究 代 表 者 ：李 秀 澈 名 城 大 学 教 授 ）研 究 成 果 の中 間 報 告 として開 催 されます．
今 回 のシンポジウムでは，東 アジアにおける持 続 可 能 な未 来 に向 けたエネルギー・産業 ・交 通 ・建 築 部 門 の脱 炭 素 への方 向 性 を明 らかにしたいと考 えています．本 シンポ
ジウムは，研 究 者 の方 以 外 に，環 境 問 題 に関 心 のある学 生 ，地 域 住 民 の方 を対 象 にしています．東 アジアの環 境 問 題 を身 近 な問 題 としてとらえていただき，議 論 に参 加 していただければ幸 いです．

2．開催日時，開催場所
日 時 ：2017 年 12 月 23 日（土 ）13:00～18:00
場 所 ：名 古 屋 大 学 国 際 開 発 研 究 科 (8 階 多 目 的 オーディトリアム)
参 加 登 録 ：お名 前 ・ご所 属 を記 入 の上 ，以 下 の連 絡 先 にメールでお申 込 みください．
連 絡 先 ：李 秀 澈 (名 城 大 学 ) slee@meijo-u.ac.jp および
藤 川 清 史 (名 古 屋 大 学 ） fujikawa@gsid.nagoya-u.ac.jp
主 催 ：東 アジア環 境 政 策 研 究 会 (REEPS)
共 催 ：名 城 大 学 経 済 学 部 ，
名 古 屋 大 学 国 際 開 発 研 究 科 (GSID)，
名 古 屋 大 学 アジア共 創 教 育 研 究 機 構 (ASSIA)
国 際 開 発 学 会 東 海 支 部 （JASID-Tokai）

1

3．プログラム司会

藤川清史(名古屋大学)

開会の言葉
13:00～13:20

第1部

シンポジウムの趣旨説明

李秀澈(名城大学)

東アジアの持続可能な発展に向けた電力部門の低炭素ビジョン

13:20～13:45

原発および石炭火力の規制と 2050 年の持続可能な電源ミックスビジョン
松本健一(長崎大学)
東愛子(尚絅学院大学)

13:45～14:10

東アジアの持続可能な電源ミックスビジョンの経済効果
李秀澈(名城大学)
Unnada Chewpreecha(Cambridge Econometrics)

14:10～14:35

14:35～14:50

第2部

炭素税および固定価格買取制度と 2050 年の電源ミックスビジョン
李態妍(龍谷大学)
Unnada Chewpreecha(Cambridge Econometrics)
休憩

東アジアの持続可能な発展に向けた産業・交通・ビル部門の脱炭素化

14:50～15:15

東アジアの持続可能な 2050 年における産業部門の脱炭素化
昔宣希(地球環境戦略研究機関，IGES)
Hector Pollitt(Cambridge Econometrics)

15:15～15:40

東アジアの持続可能な 2050 年における交通部門の脱炭素化
Aileen Lam(Macao University)
李秀澈(名城大学)

15:40～16:05 東アジアの持続可能な 2050 年におけるビル部門の脱炭素化
Florian Knobloch(Cambridge Centre for Environment, Energy and Natural Resource Governance)
Unnada Chewpreecha(Cambridge Econometrics)
16:15~16:30 休憩

第3部

東アジア各国の制度改革

16:30～18:00 パネルディスカッション
東アジアの脱炭素社会に向けての各国の制度改革
パネリスト:(中国)周瑋生（立命館大学），(日本)高村ゆかり(名古屋大学)，(韓国)羅星仁（広島修道大学），(台湾)陳禮俊(山口大学)，(総括)李秀澈(名城大学)
パネリストの報告の後に，参加者との質疑応答

閉会の挨拶
李秀澈(名城大学)

18:00

2

講演者のプロフィール
開催挨拶
李秀澈 (名城大学経済学部教授)
ソウル大学農学部を卒業．京都大学大学院経済学研究科博士後期課程修了．博士(経済学)．韓国全経連経済調査チームリーダー，名古屋学院大学助教授を経て，2005 年から現職．専門は環境経済学，環境政策
学．
http://www.profile-ac.jp/lee/

司会
藤川清史(名古屋大学アジア共創教育研究機構教授)
神戸大学大学院経済学研究科博士後期課程修了．博士(経済学)．国連
統計局，甲南大学などを経て，2007 年より名古屋大学大学院国際開発研究科，2017 年より現職．専門は，計量経済学，環境経済学．
http://www.gsid.nagoya-u.ac.jp/fujikawa/index.html

講演者
松本健一(長崎大学大学院水産･環境科学総合研究科准教授)
早稲田大学修士課程修了．修士(工学)．関西学院大学大学院総合政策研究科修了．博士(総合政策)．国立環境研究所，滋賀県立大学を経て，2016 年より現職．専門は環境経済学，環境・エネルギー政策．
https://www.matsumoto-lab.net/

東愛子(尚絅学院大学総合人間科学部環境構想学科准教授)
京都大学大学院経済学研究科博士後期課程修了．博士(経済学)．北海
道大学公共政策大学院博士研究員を経て，2014 年より現職．
専門は, 環境経済学, 環境エネルギー政策．
http://www.shokei.jp/faculty/university/environment_planning/professor_profile.php?p=11

李態妍(龍谷大学経済学部教授)
大阪市立大学大学院経済学研究科後期博士後期課程修了．博士(経済学)．北九州大学経済学部助教授，龍谷大学経済学部准教授を経て，2013 年より現職．専門は，環境経済学，公共経済学
http://www.econ.ryukoku.ac.jp/~tlee/3

昔宣希(地球環境戦略研究機関(IGES)研究員)
東京大学工学研究科修士課程修了．修士(都市環境工学)．UNESCAP
環境コンサルタント，2010 年より地球環境戦略研究機関(IGES) 関西
研究センター政策研究員，2017 年より現職．研究分野は，東アジアの環境・エネルギー・気候変動政策

Hector Pollitt (ヘクター・ポリット，ケンブリッジ･エコノメトリクス ディレクタ) ケンブリッジ大学で修士号を所得後，現在，ケンブリッジ･
エコノメトリクスでのグローバル E3ME モデルの管理責任者．EU の2020 年 GHG ターゲットの策定や UNFCCC のモデルインベントリーにも参加．ケンブリッジ大学，C-EENRG(ケンブリッジ環境･エネルギー･
天然資源管理研究センター)の研究員を兼任
https://www.camecon.com/who/meet-the-team/our-staff/
https://www.ceenrg.landecon.cam.ac.uk/people/hector-pollitt
Aileen Lam (アイリーン・ラム マカオ大学研究員)
ケンブリッジ大学で博士号を取得後，2017 年より現職．現在は，マカオ大学にて，世界の輸送部門の技術変革に関する FTT モデル（Future
Technology Transition Model）の利用と拡張に従事．専門は，エネルギ
ー経済論，特に輸送部門のエネルギー利用と二酸化炭素排出量．

Unnada Chewpreecha (ウナンダ・チュプリーチャ，ケンブリッジ･エ
コノメトリクス 主任研究員) E3ME モデルの利用と開発を担当，インド，ブラジル，コソボ，イギリスの国別モデル開発を担当．また韓国環境省での炭素税改革の経済評価モデルの開発支援や日本の環境省の日本の温室効果ガス削減自主目標(Intended Nationally Determined
Contribution：INDC)達成に関する炭素税改革モデルの開発支援に参加
https://www.camecon.com/who/meet-the-team/our-staff/
Florian Knobloch (フローリアン･ノブロック，C-EENRG*(ケンブリッ
ジ環境･エネルギー･天然資源管理研究センター)研究員) ケンブリッ
ジ大学で修士号を取得後，現在，ナイメーヘン・ラドバウド大学(オランダ)の博士課程に在学中．同時に C-EENR にて，グリーンテクノロ
ジーの普及に関する動学モデルの開発に従事．
https://www.ceenrg.landecon.cam.ac.uk/people/florian-knobloch*Cambridge Centre for Environment, Energy and Natural Resource Governance4パネルディスカション・パネリストのプロフィール
周瑋生(立命館大学政策科学部教授)
京都大学大学院物理工学研究科博士課程修了．博士(工学)．新エネル
ギー･産業技術総合開発機構(NEDO)産業技術研究員，地球環境産業技術研究機構(RITE)主任研究員を経て，1999 年立命館大学法学部准教授，
2000 年同大学政策科学部准教授，2002 年より現職．専門はエネルギ
ー･環境政策学．
http://www.ritsumei.ac.jp/ps/introduce/professor/detail.html/?id=13
高村ゆかり(名古屋大学大学院環境学研究科教授)
京都大学法学部卒．一橋大学大学院法学研究科博士後期課程単位修得
退学．静岡大学助教授，龍谷大学教授などを経て，2011 年より現職．
専門は国際環境法．
http://www.social.env.nagoya-u.ac.jp/norm/takamura

羅星仁(広島修道大学環境学部教授)
京都大学大学院経済学研究科博士後期課程修了．博士(経済学)．
広島修道大学環境学部助教授を経て，2007 年より現職．専門は環境経済学，環境政策学．

陳禮俊(山口大学経済学部教授)
京都大学大学院経済学研科修士課程修了，同大学院エネルギー科学研
究科博士後期課程単位取得退学．山口大学経済学部専任講師，助教授・准教授を経て，2010 年より現職．専門は，環境経済学，環境・財政政策分析，エコツーリズム論．

5東アジアの持続可能な未来に向けたエネルギー，資源，土地利用の大転換と制度改革―電源・産業・交通部門―

李秀澈
（名城大学）

1.開催の背景（1）東アジアでは，気候変動や大気汚染など環境問題とともに，大量消費と廃棄による資源枯渇の問題，水資源の不足と利用の偏在性の問題，原発と放射性リスク問題が顕在化しており，農業の土地生産性低下の問題も浮上しています．
これらの問題は，責任所在の不明瞭化，資源ナショナリズムを生むなど東アジアの持続可能な未来を大きく脅かしており，各国の国境を超えた地域
レベルの取組みが喫緊の課題となっています．

2017/12/23

シンポジウムの趣旨説明

6

2

1.開催の背景（2）そしてこれらの問題は，相互密接な関連を持っており，環境共同体というべく東アジアレベルでのエネルギー，資源，環境など総合的な視点からの問
題把握と解決への処方箋が欠かせない状況であります．
今回のシンポジウムでは，東アジアにおける持続可能な未来に向けたエネ
ルギー・産業・交通・建築部門の中長期ビジョンを示したいと考えています．
そしてその際に，東アジアで抱えているこれらの諸問題の解決ために必要な関連制度改革，政策協力のあり方について知恵を絞ってみたいと思います．

2017/12/23

シンポジウムの趣旨説明

3

1.開催の背景（3）本研究では，東アジアでの持続可能な低炭素社会の長期ビジョンを計量的に示すために，ケンブリッジ大学とケンブリッジエコノメトリックスが開発したE3MEマクロ計量モデルを採用しておりました．東アジア環境政策研究会
は，科研費（基盤（A））の支援により，これらの研究所とここ5年間，計量モ
デルによる長期ビジョンを示すための共同研究を進めています．
本シンポジウムは，研究者の方以外に，環境問題に関心のある学生，地域住民の方を対象にしています．東アジアの環境問題を身近な問題としてとらえていただき，議論に参加していただければ幸いです．

2017/12/23

シンポジウムの趣旨説明

7

4

2.本研究の体制
研究目標

東アジアの持続可能な未来に向けたエネルギーシステム、産業技術、資源利用の大転換●成果報告公開シンポジウム（4年間4~6回）●国内外学術学会報告（多数）●ワーキングペーパー、学術論文（4年間総計30本程度）●単行本出版（英文：章立て3部20章）

研究成果報告

研究班別
研究課題

総括／モ
デル班
（政策分
析・計量モ
デル構築
班）

研究方法
分析ツール
研究主体（研究分担者）

研究ネットワーク2017/12/23

第1班（エネルギーシス
テム班）

東アジアにおける持続可能な電力システム、再生可能エネルギーの
経済,環境、社会的影響の定量的再評価、産業技術の低炭素転換

第2班（産業技術・交通システム班）

交通機関の低炭素転換、建物の低炭素化転換の環境、経済影響、交通・ビル・産業の低炭素転換のためのファイナンシング

第2部（資源・土地利用）

第3班（水・資源利用班）

エネルギーと物質消費の連関効果、水資源の持続可能利用、個物資源とバイオマス資源の利用管理手法

第4班（農業・土地利用
班）

土地利用と農業生産の影響、地域汚染の健康影響 、東アジアと世界との比較分析

第3部（制度設計）

第5班（制度設計・政策
分析班）

EUおよび世界の他の地域の経験、東アジアでの教訓、東アジアでの政策協力のあり方、ケーススタディ:東アジアスーパーグリッド、EANET

第1部
（エネル
ギー・産業）

現地調査（政府機関、研究所、業種団体、個別企業）、国内外
ワークショップ、計量モデル分析、国際機関公表データ分析
主にE3ME‐Asiaモデル＋FTTサブモデル：Power, Industry, Transportation, land&agriculture、
その他CGEモデルおよび産業連関分析モデルなども併用
総括/モデル班

第1班

第2班

第3班

第5班

第4班

総計40名：国内の研究分担者（15名）及び研究協力者（10名）、海外研究協力者（EU(5名)、東アジア（10人））

シンポジウムの趣旨説明

5

2.1 エネルギー・資源消費と汚染物質排出の環境・社会影響関係

Environmental'policies'•

Emissions*
Units:'tonnes'of'carbon/CO2''

e.g.'industrial'
emissions'of'SF6'

Energy'use'
Environmental'taxes'••

Economic'
policies'
Demographic'change'Pollu=on'abatement'
equipment'

Emissions'trading'
scheme'Economy*Energy'prices''&'costs'

Funding'R&D'

Technology*

Unit:'Euros'

Energy*Unit:'Tonnes'of'oil'equivalent'

Energy'use'

investment'••

Global'oil'price'
Energy'policies'

Economic'ac=vity'&'general'prices'

Economic'ac=vity'&'general'prices'

Energy'use,'
prices'&'taxes'

Material'use,''
IO,'material'tax'

Energy'demand'Materials''
Unit:'tonnes'•

2017/12/23

シンポジウムの趣旨説明

8

Resource'efficiency'policies'

注：は経済活動に投入される資源，は経済活動の結果が及ぼす影響を
指す．

6

3.本研究の計量分析モデル（E3ME-Asia:FTT）
Environmental'policies'•

Emissions*
Units:'tonnes'of'carbon/CO2''

e.g.'industrial'
emissions'of'SF6'

Energy'use'
Environmental'taxes'••

Economic'
policies'
Demographic'change'Pollu=on'abatement'
equipment'

Emissions'trading'
scheme'Energy'prices''&'costs'

Funding'R&D'

Economy*Technology*

Unit:'Euros'

Energy*Unit:'Tonnes'of'oil'equivalent'

Energy'use'

investment'••

Global'oil'price'
Energy'policies'

Economic'ac=vity'&'general'prices'

Economic'ac=vity'&'general'prices'

Energy'use,'
prices'&'taxes'

Material'use,''
IO,'material'tax'

Energy'demand'Materials''

www.e3memodel.com

Unit:'tonnes'•

Resource'efficiency'policies'

2017/12/23

シンポジウムの趣旨説明

7

3.1 E3MEモデル概要
E3ME （Cambridge Econometrics開発）
地域・国：59
産業部門：42
消費カテゴリー：28
燃料種類：12
燃料利用グループ：19
大気汚染：14

マクロ計量モデル

 過去40年のデータで推定 ，2050年までシミュレーション
No equilibrium, Non optimization

FTT(Future Technology Transformation)：E3ME+FTT（技術選択）
電力部門(24つの技術選択)，交通部門（25つの技術選択），
建物部門(熱供給)(13つの技術選択)，産業部門（構築中）E3ME-Asia Modelアジア部門：東アジア環境政策研究会と共同開発

2017/12/23

シンポジウムの趣旨説明

98

3.2 E3MEと FTTとの関係
FTT is a micro-model of technology choice and substitution, given economic/policy context
PostSchumpeterian(evolutionary)

FTT・Fuel consumption
・Investment in
new power source
・Electricity price・Electricity demand・Fuel demand
PostKeynesian

E3ME・CO2 emission
・Investment spill over・GDP, Employment

2017/12/23

シンポジウムの趣旨説明

9

3.3 FTT-Power (LCOE – IEA 2016)2017/12/23

シンポジウムの趣旨説明

10

10

3.3.1 FTT Power
Frequency Matrix Aij = 10/lifetime*10/Build Time

シンポジウムの趣旨説明

2017/12/23

11

3.3.2 FTT: PowerTechnology shares determined by Aggregating every choicesSi   Si S j Aij Fij  Aji Fji tj

J.-F. Mercure, Energy Policy 48, 799-811 (2012)

Si : Share of technology i
Aij : Life time of technology i and lead time of technology j
Fij : Probability that technology i would be chosen between i and jt : time
2017/12/23

シンポジウムの趣旨説明

11

12

3.3 FTT: Powerでの技術選択
Simulates:

Substitutions• The future replacement anddiffusion

Coal

Coal

Coal

CCGT

CCGT

CCGT

 Fij • Of power technologies
Hydro• By power generation sectors

worldwide(59 world regions)Wind• Based on dynamical shares

Hydro
Wind

PV

PV

PV

BIGCC

BIGCC

BIGCC

…

country as an exogenous driver(depending on future levels of
construction/gereration)

Wind Fij …

• Useful energy demand by

Hydro

t=2

t=3

…

equations (the FTT method –no optimisation)

Substitutions

t=1…

J.-F. Mercure, Energy Policy 48, 799-811 (2012)
シンポジウムの趣旨説明

2017/12/23

13

3.4 FTT :Transportationでの技術選択
53 regions, 25 technologies
15.$UK
Prices'of'cars'(Std'of'price'' fuel'cost'(USDstd'fuel'cost O&M'costs'(UO&M'costs'(stDiscount'ratelifetime energy'use'(MDistance'traveoccupancy'ratCapacity'factoC'(initial) CO2EmissionsSeats/Veh Learning'expo
Petrol$Econ
18683.00
4396.00
0.095
0.013
0.038
0.020
15%
12
1.583
12104
0.375
4539.0 1.00744 109.732966
4 R0.0144996
Petrol$Mid
32185.00
8164.00
0.123
0.014
0.051
0.030
15%
12
2.064
12104
0.375
4539.0 0.72093 143.044759
4 R0.0144996
Petrol$Lux
99538.00 49455.00
0.202
0.057
0.064
0.030
15%
12
3.379
12104
0.375
4539.0 R0.216744 234.16231
4 R0.0144996
Advance$Petrol$Econ
18683.00
4396.00
0.076
0.013
0.038
0.020
15%
12
1.425
12104
0.375
4539.0 1.00744 98.759669
4 R0.0740006
Advance$Petrol$Mid
32185.00
8164.00
0.110
0.014
0.051
0.030
15%
12
1.858
12104
0.375
4539.0 0.72093 128.740283
4 R0.0740006
Advance$Petrol$Lux
99538.00 49455.00
0.161
0.057
0.064
0.030
15%
12
3.041
12104
0.375
4539.0 0.216744 210.746079
4 R0.0740006
Diesel$Econ
22608.00
3297.00
0.069
0.010
0.038
0.020
15%
12
1.351
12104
0.375
4539.00.3 100.104906
4 R0.0144996
Diesel$Mid$
33755.00
7065.00
0.077
0.015
0.051
0.030
15%
12
1.581
12104
0.375
4539.00 117.12274
4 R0.0144996
Diesel$Large
54793.00 14601.00
0.118
0.025
0.064
0.040
15%
12
2.104
12104
0.375
4539.0 R0.441858 155.926763
4 R0.0144996
Advance$Diesel$Econ
22608.00
3297.00
0.084
0.010
0.038
0.000
15%
12
1.216
12104
0.375
4539.00.3 90.0944151
4 R0.0740006
Advance$Diesel$Mid$
33755.00
7065.00
0.095
0.015
0.051
0.000
15%
12
1.423
12104
0.375
4539.00 105.410466
4 R0.0740006
Advance$Diesel$Large
54793.00 14601.00
0.095
0.025
0.064
0.000
15%
12
1.894
12104
0.375
4539.0 R0.441858 140.334087
4 R0.0740006
CNG$Econ21485.45
1000.00
0.048
0.055
0.039
0.020
15%
12
1.508
12104
0.375
4539.0 0.627906 84.5988
4 R0.0144996
CNG$Mid
37012.75
3000.00
0.071
0.069
0.056
0.030
15%
12
2.210
12104
0.375
4539.0 0.321858 123.981
4 R0.0144996
CNG$large
114468.70
5000.00
0.082
0.076
0.066
0.040
15%
12
2.548
12104
0.375
4539.0R0.78 142.9428
4 R0.0144996
Hybrid$Econ
29202.00
2826.00
0.084
0.003
0.039
0.030
15%
12
1.414
12104
0.375
4539.0 R0.302328 97.9758621
4 R0.1520031
Hybrid$Mid
34540.00
6594.00
0.073
0.009
0.056
0.040
15%
12
1.216
12104
0.375
4539.0R0.72 84.2592414
4 R0.1520031
Hybrid$Lux$
78343.00
9263.00
0.124
0.017
0.066
0.040
15%
12
2.078
12104
0.375
4539.0 R0.78093 144.024517
4 R0.1520031
EV$Econ10990.00
157.00
0.000
0.000
0.046
0.040
15%
12
0.210
12104
0.375
4539.0 1.32558
0
4 R0.1520031
EV$Mid44745.00
1256.00
0.000
0.000
0.065
0.050
15%
12
0.540
12104
0.375
4539.00
0
4 R0.1520031
EV$Lux89961.00
2355.00
0.000
0.000
0.080
0.060
15%
12
0.580
12104
0.375
4539.0R3
0
4 R0.1520031
2$Wheelers$Motorcycle$Econ$( 3808.00
1326.00
0.040
0.003
0.030
0.030
15%
7
0.676
6052
0.55
3328.62.2693 46.8324621
2 R0.0144996
2$Wheelers$Motorcycle$Lux$(> 14932.00
5760.00
0.127
0.039
0.030
0.030
15%
7
2.124
6052
0.55
3328.6 0.906978 147.159745
2 R0.0144996
Adv$Mot
3808.00
1326.00
0.040
0.095
0.030
0.030
15%
7
0.676
6052
0.55
3328.62.2693 46.8324621
2 R0.0144996
Adv$Mot$
14932.00
5760.00
0.095
0.095
0.030
0.030
15%
7
2.124
6052
0.55
3328.6 0.906978 147.159745
2 R0.0144996

Mercure & Lam, In preparation (2016)2017/12/23

シンポジウムの趣旨説明

1214

3.5 FTT :Building（Heat）での技術選択

2017/12/23

シンポジウムの趣旨説明

15

3.6 FTT：Industryでの技術選択© Xi'an Abundance Electric Technology Co.,Ltd

高炉の鉄鋼１トンの製造時に生じる二酸化炭素）は単純計算では約2.0kg，電気炉の鉄鋼は約0.5kgになるので，二酸化炭素排出量は電気炉のほうが高炉より約1/4節約可能となるSantamaria and Linares (2011) http://www.iit.upcomillas.es/docs/IIT-11090A.pdf
シンポジウムの趣旨説明
2017/12/23

13

16

参考資料

FTT電源および交通部門においての技術

電源
1 Nuclear
2 Oil
3 Coal
4 Coal + CCS
5 IGCC
6 IGCC + CCS
7 CCGT
8 CCGT + CCS
9 Solid Biomass
10 S Biomass CCS
11 BIGCC
12 BIGCC + CCS
13 Biogas
14 Biogas + CCS
15 Tidal
16 Large Hydro
17 Onshore
18 Offshore
2017/12/23

19 Solar PV
20 CSP
21 Geothermal
22 Wave
23 Fuel Cells
24 CHP交通
1 Petrol Econ
2 Petrol Mid
3 Petrol Lux
4 Adv Petrol Econ
5 Adv Petrol Mid
6 Adv Petrol Lux
7 Diesel Econ
8 Diesel Mid
9 Diesel Lux
10 Adv Diesel Econ
11 Adv Diesel Mid
12 Adv Diesel Lux
13 LPG Econ
14 LPG Mid
15 LPG Lux
16 Hybrid Econ
シンポジウムの趣旨説明

14

17 Hybrid Mid
18 Hybrid Lux
19 Electric Econ
20 Electric Mid
21 Electric Lux
22 motorcycles Econ
23 motorcycles Lux
24 Adv motorcycles Econ
25 Adv motorcycles Lux

17

原発および石炭火力の規制と2050年の持続可能な電源ミックスビジョン
発表者：松本健一（長崎大学）
共著者：東愛子（尚絅学院大学）、Unnada Chewpreecha (Cambridge Econometrics)、
羅星仁（広島修道大学）、陳禮俊（山口大学）、何彦旻（京都大学）、李秀ちょる（名城大学）

本研究の概要Purpose
Investigate the impact of nuclear/coal thermal regulation on future power generation structure CO2 emissions from the power sector

Model: E3ME-Asia model coupled with Future Technology Transformations (FTT):
Power→The outline of this model will be presented at the next presentation.

2017/12/23

原発および石炭火力の規制

152

本研究の概要
Target countries: China, Japan, Korea, Taiwan
Period: 2017-2050
Difference from Reference Scenario of Asia/World Energy Outlook (AEO2016) by
IEEJ Simulation period: 2017-2050
 Policy regulation: ambitious reduction of coal and nuclear

2017/12/23

原発および石炭火力の規制

3

 Japan (power generation structure)

2017/12/23

原発および石炭火力の規制

164 Japan (current status of nuclear power)
Application for
Decidedreactor installation
decommission Total
is not submitted
ing after 2011yet

Application for reactor installation is submitted(as of 2016)25
Amendment of reactor
installation license waspermitted by NRA

Application for reactor
installation is under review
by NRA
15

12
Already inoperaton

Not yet inoperation

5

7

14

54

13

原発および石炭火力の規制

2017/12/23

5 Japan (future goal of the share of power generation)
GHG reduction goal: 23% from 2013 level by 2030
1065

120%
1020

Power generation mix (%)

1%
8%

80%

13%

13%

8%

9%

800

29%
22%

600

27%

400

60%

53%
29%
40%

7%

3%

20%

200

13%
25%

2%
11%

26%

2009

Goal for 2030 as of 2010

Goal for 2030 as of 2015

0

0%

Coal
2017/12/23

Total electricity output (TWh/year)

1000

956
100%

Oil

LNG

NuclearLarge Hydro

Other renewables

原発および石炭火力の規制

17

total electricity output
6

 China (current status of installed capacity & future goal)
GHG reduction goal: 60-65% per GDP from 2005 level by 2030

Hydropower

320 GW

Electricity 13FYP(Targets by 2020)
Share of
Installed
Primary energy
capacity
consumption
380 GW

Nuclear

27GW

58GW

Wind

131 GW

210 GW

Solar PV

43 GW

110 GW

2696GW

Bioenergy

10.3 GW

15 GW

133GW

Geothermal

0.03 GW

N/A

11GW

Coal

900GW

<1100GW

886GW

Gas

66GW

110GW

220GW

2015
achievements

15%2050 Road Map(Targets by 2050)
Share of
Installed
Primary energy
capacity
consumption
554GW
100GW
2396GW

60%

原発および石炭火力の規制

2017/12/23

7

 Korea (current status & future goal)
GHG reduction goal: 37% from BAU projected level by 2030
2014 Achievements

7th Basic Plan for Electlicity supply anddemand by 2029 (as of 2015)

Installed
capacity(%)

Share ofpower
generation(%)

Installed
capacity (%)

Nuclear

22.2

31

23.7

Coal

28.2

-

Generation mix by 2035
under 4th Basic planrenewable energies(%)

26.7
64

LNG

28.7

New andRenewable Energy

6.7

Others14.2

2017/12/23

20.5
5

20.0

13.4

9.1
原発および石炭火力の規制

188 Taiwan (current status & future goal)
GHG reduction goal: 20% from 2005 level by 2030
2015 Achievements

Energy transformation goal by 2030

Share of power
generation (%)

Installed capacity (MW)Share of power
generation(%)

Nuclear

14.1%

Phase out0%

Thermal80.6%

Large hydro2089MW

2200

Wind

737MW

5200

Solar

842MW

Biomass

741MW

Geothermal

0MW

8700
4.1%

950

20.0%

200
原発および石炭火力の規制

2017/12/23

9

シナリオ
BaselineS1: Nuclear power regulation
S2: Coal power regulation
S3: S1+S2 (Nuclear & Coal regulation)
In all scenarios, no CO2 restriction

2017/12/23

原発および石炭火力の規制

1910 Baseline
year
China

Japan

Korea

Taiwan2017/12/23

2017

2020

(GW)
2030

2040

2050

Nuclear

35.8

94.2

131.3

168.4

Coal

906.4

979.3

1091.91204.5

Nuclear

4.4

22.3

18.8

15.4

Coal

45.8

53.0

50.2

47.5

Nuclear

23.1

41.5

41.5

41.5

Coal

25.7

43.5

46.5

49.4

Nuclear

5.1

4.4

4.4

4.4

Coal

14.5

19.2

18.4

17.6

Actual data

IEEJ(2016)

16.0

原発および石炭火力の規制

Extended trend
11

原子力発電の設備容量の比較

2017/12/23

原発および石炭火力の規制

2012石炭火力発電の設備容量の比較

原発および石炭火力の規制

2017/12/23

中国(GWh/y)13

Baseline

Scenario1y12000000

12000000

10000000

10000000

8000000

8000000
La rge Hydro

Large Hydro
6000000

6000000

4000000

4000000

Coal

Coal
2000000

2000000

0
2013

Nuclear
2018

2023

2028

2033

2038

2043

0
2013

2048

Nucl ear
2018

2023

2028

2033

2038

2043

2048

Scenario
(
y) 3

(
/y )
Scenario
212000000

12000000

10000000

Sol ar PV

8000000

Ons hore

10000000

Sol ar PV

8000000
Ons hore

Large Hydro

La rge Hydro

6000000

6000000

4000000

Coal

4000000
IGCC + CCS
Coa l20000000
2013

2017/12/23

IGCC

2000000

Nucl ear

24 CHP
23 Fuel Cells
22 Wave
21 Geothermal
20 CSP
19 Solar PV
18 Offshore
17 Onshore
16 Large Hydro
15 Tidal
14 Biogas + CCS
13 Biogas
12 BIGCC + CCS
11 BIGCC
10 S Biomass CCS
9 Solid Biomass
8 CCGT + CCS
7 CCGT
6 IGCC + CCS
5 IGCC
4 Coal + CCS
3 Coal2 Oil
1 Nuclear

Nucl ear
2018

2023

2028

2033

2038

2043

2048

0
2013

2018

原発および石炭火力の規制

21

2023

2028

2033

2038

2043

2048

14

中国の電源構成（％）

2017/12/23

Baseline

S1

S2

S3

Nuclear

10.8

2.5

38.0

2.6

Fossil fuels

76.2

83.4

9.6

18.7

Renewables

13.0

14.2

52.3

78.7

Total

100.0

100.0

100.0

100.0

原発および石炭火力の規制

15

中国のCO2排出量(MtCO2)

2017/12/23

原発および石炭火力の規制

22

16

日本

Scenario 1

Baseline

Scenario 2

24 CHP
23 Fuel Cells
22 Wave
21 Geothermal
20 CSP
19 Solar PV
18 Offshore
17 Onshore
16 Large Hydro
15 Tidal
14 Biogas + CCS
13 Biogas
12 BIGCC + CCS
11 BIGCC
10 S Biomass CCS
9 Solid Biomass
8 CCGT + CCS
7 CCGT
6 IGCC + CCS
5 IGCC
4 Coal + CCS
3 Coal2 Oil
1 Nuclear

Scenario 3原発および石炭火力の規制

2017/12/23

17日本の電源構成（％）
Baseline

2017/12/23

S1

S2

S3

2017

2050

2050

2050

2050

Nuclear

3

8.6

0.0

0.9

0.0

Fossil fuels

86

71.2

77.1

49.5

50.3

Renewables

11

20.1

22.9

49.6

49.7

Total

100.0

100.0

100.0

100.0

100.0

原発および石炭火力の規制

2318

日本のCO2排出量
800
700
600
500
400
300
200
100
0
2005

2010
Baseline

2015

2020
S1‐ nulear regulation

2030
S2 ‐ coal regulation

Baseline

2040

2045

2050

S3 ‐ nuclear and coal regulation

19

Scenario 1

Scenario 3

Scenario 2

2017/12/23

2035

原発および石炭火力の規制

2017/12/23

韓国

2025

原発および石炭火力の規制

24

24 CHP
23 Fuel Cells
22 Wave
21 Geothermal
20 CSP
19 Solar PV
18 Offshore
17 Onshore
16 Large Hydro
15 Tidal
14 Biogas + CCS
13 Biogas
12 BIGCC + CCS
11 BIGCC
10 S Biomass CCS
9 Solid Biomass
8 CCGT + CCS
7 CCGT
6 IGCC + CCS
5 IGCC
4 Coal + CCS
3 Coal2 Oil
1 Nuclear20韓国の電源構成（％）

2017/12/23

Baseline

S1

S2

S3

Nuclear

31.9

7.8

22.2

8.0

Fossil fuels

57.5

75.9

41.7

49.4

Renewables

10.6

16.3

36.1

42.6

Total

100.0

100.0

100.0

100.0

原発および石炭火力の規制

21

韓国のCO2排出量

2017/12/23

原発および石炭火力の規制

25

22

台湾

Baseline

Scenario 1

Scenario 2

24 CHP
23 Fuel Cells
22 Wave
21 Geothermal
20 CSP
19 Solar PV
18 Offshore
17 Onshore
16 Large Hydro
15 Tidal
14 Biogas + CCS
13 Biogas
12 BIGCC + CCS
11 BIGCC
10 S Biomass CCS
9 Solid Biomass
8 CCGT + CCS
7 CCGT
6 IGCC + CCS
5 IGCC
4 Coal + CCS
3 Coal2 Oil
1 Nuclear

Scenario 3原発および石炭火力の規制

2017/12/23

23

台湾の電源構成（％）

2017/12/23

Baseline

S1

S2

S3

Nuclear

9.1

0.0

7.8

0.0

Fossil fuels

84.1

92.5

75.4

81.6

Renewables

6.8

7.5

16.7

18.4

Total

100.0

100.0

100.0

100.0

原発および石炭火力の規制

2624

台湾のCO2排出量

原発および石炭火力の規制

2017/12/23

25

結論From S1 (phasing out of nuclear power)
 Increases in electricity generation from coal power
 Limited contribution to the diffusion of renewable energy

From S2 (phasing out of coal power)
 Increases in electricity generation from gas-thermal and some renewables (PV andonshore wind) Nuclear power increased in China but not the other countries

2017/12/23

原発および石炭火力の規制

27

26

結論
From S3 (a phasing out of nuclear & coal power)
 Similar patterns with S2 except for nuclear power Decrease in nuclear power is compensated by increase in gas-thermal powerConclusion
 Coal-power regulation can increase renewable energy sources, but the contribution of
nuclear-power regulation is limited.
 Such regulation is not enough to increase renewable energy sources and to reduce CO2
emissions for sustainable development.

2017/12/23

原発および石炭火力の規制

2827東アジアにおける2050年の電源ミックスビ
ジョンの経済効果李秀澈（名城大学）
共著
Unnada Chewpreecha(Cambridge Econometrics)
Hector Pollitt(Cambridge Econometrics)
知足章宏(フェリス女学院大学)
姜美松（名城大学アジア研究センター）

目次
1. 研究概要
2. モデル
3. 政策シナリオ
4. モデルシミュレーション結果
5. まとめと結論

2017/12/23

東アジアにおける2050年の電源ミックスビジョンの経済効果

292

1. 研究概要
東アジア4か国における持続可能な低炭素社会の実現に向けて
原発と石炭火力規制シナリオによる2050年電源ミックスビジョン
1. 原発のみ規制→再エネ追加普及なしで、石炭火力の大幅な増加によるCO2排出増大
2. 原発と石炭火力の同時規制⇒一定規模の再エネ普及拡大が実現
第1報告と
同一

2050電源ミックス⇒経済効果？
電力部門：持続可能な低炭素社会に向けた電力構成の経済効果
1. 原発のみ規制
2. 石炭火力のみ規制
3. 原発と石炭火力の同時規制

電源コストの変化
電源投資需要の変化

東アジアにおける2050年の電源ミックスビジョンの経済効果

2017/12/23

GDP？雇用？
産業生産？
産業競争力（貿易）？
その他？
3

2.モデル
E3ME-Asia Model （Cambridge Econometrics開発）
アジア部門：東アジア環境政策研究会と共同開発
地域・国：59
産業部門：42
消費カテゴリー：28
燃料種類：12
燃料利用グループ：19
大気汚染：14

マクロ計量モデル
 過去40年のデータで推定 、OECD/IEA予測No equilibrium, Non optimization

電力部門：E3ME+FTT（技術選択）

2017/12/23

東アジアにおける2050年の電源ミックスビジョンの経済効果304図表1 電源費用変化の E3ME-FTT:Powerへのフィードバック
政策シナリオ(原発・石炭火力規制)の経済への影響は、大きく電源コストの変化によるものと、電源構成の変化による電源関連投資需要発生によるもので分けられる。

2017/12/23

東アジアにおける2050年の電源ミックスビジョンの経済効果

5

図表2 電源コストの長期予測
原発や石炭火力規制による電源コスト上昇の経済への影響は、短期中にはマイナス要因となるが、中長期的には、再エネコストの低下に伴い、さほど影響を与えられなくなる

E3ME-FTTモデルでは、再エネの技術革新による電源コストの低下傾向が良く反映されている。

Sourced by Green Convergence Solar(2017)2017/12/23

東アジアにおける2050年の電源ミックスビジョンの経済効果

316図表3 電源投資需要変化の E3ME-FTT:Powerへのフィードバック
原発や石炭火力の規制は、再生可能エネルギーの拡大へつながり、関連投資需要（設備、建設）、雇用増大は経済へ乗数的プラス影響を与える。

7

東アジアにおける2050年の電源ミックスビジョンの経済効果

2017/12/23

図表4 FTT: Power
Adoption rate

Technological learning within FTT

Cost

Time

Diffusion and learninginteractTime

2017/12/23

東アジアにおける2050年の電源ミックスビジョンの経済効果

328図表5 Bottom-up Schumpeterian meeting Top-down PostKeynesian: the E3ME modelE3ME

2017/12/23

東アジアにおける2050年の電源ミックスビジョンの経済効果

9

3.シナリオ⇒第1報告と同一
ベースラインシナリオ（Bau）
エネルギー経済研究所のAsia/World Outlookのレファレンスシナリオを採用

政策シナリオ2050年までに東アジアで脱原発、脱石炭火力を目指す
電力部門で取り組み
石炭規制、原子力規制 シナリオ
S1:原子力規制
S2: 石炭火力規制
S3: S1 + S2（原発と石炭火力の同時規制）

2017/12/23

東アジアにおける2050年の電源ミックスビジョンの経済効果

33

104. 結果経済への影響GDP、雇用消費、投資、貿易収支
物価、電力価格産業生産

11

東アジアにおける2050年の電源ミックスビジョンの経済効果

2017/12/23

図表6 GDP for China, % difference from the baseline 原発規制シナリオ（S1）は、経済への影響はあまりない（小さな原発シェアと石炭火力の稼働率上昇） 石炭規制（S2およびS3）は、短期的には経済へマイナス影響であるが、中長期的には再エネ投資と再エネ価格下落に伴い、大きくプラス影響となる。
⇒中国では、脱原発・脱石炭火力は、中長期的に経済へのプラス影響となる
2.0

1.5

1.0

0.5

0.0
2005

2010

2015

2020

2025

2030

2035

2040

2045

2050

-0.5
S1- nulear regulation

2017/12/23

S2 - coal regulation

S3 - nuclear and coal regulation

東アジアにおける2050年の電源ミックスビジョンの経済効果

3412図表7 Employment for China, % difference from the baseline 雇用への影響は、基本的にGDＰへの影響と軌をともにする。
1.0

0.5

0.0
2005

2010

2015

2020

2025

2030

2035

2040

2045

2050

-0.5
S1- nulear regulation

S2 - coal regulation

S3 - nuclear and coal regulation

13

東アジアにおける2050年の電源ミックスビジョンの経済効果

2017/12/23

図表8 GDP for Japan, % difference from the baseline 原発規制シナリオ（S1）は、経済への影響はあまりない（石炭およびＬＮＧ火力の稼働率上昇） 石炭規制（S2およびS3）は、中短期的には経済へマイナス影響であるが、長期的には規制による電源コスト増を再エネ投資と再エネ価格下落がカバーすることになり、経済への影響はほとんどなくなる。
⇒長期的には経済への影響なしに、脱原発・脱石炭火力が可能となる。
1.0

0.5

0.0
2005

2010

2015

2020

2025

2030

2035

2040

2045

2050

-0.5

-1.0
S1- nulear regulation

2017/12/23

S2 - coal regulation

S3 - nuclear and coal regulation

東アジアにおける2050年の電源ミックスビジョンの経済効果

3514図表9 Employment for Japan, % difference from the baseline 雇用への影響は、基本的にGDＰへの影響と軌をともにする。
0.5

0.3

0.0
2005

2010

2015

2020

2025

2030

2035

2040

2045

2050

-0.3

-0.5
S1- nulear regulation

S2 - coal regulation

S3 - nuclear and coal regulation

15

東アジアにおける2050年の電源ミックスビジョンの経済効果

2017/12/23

図表10 GDP for Korea, % difference from the baseline 原発規制シナリオ（S1）は、経済への影響は大きくはない（石炭およびＬＮＧ火力の稼働率上昇） ただし石炭および原発・石炭同時規制（S2,S3）は、中短期的には経済へマイナス影響であるが、長期的には規制による電源コスト増を再エネ投資と再エネ価格下落がカバーすることになり、経済への影響はほとんどなくなる。
⇒長期的には経済への影響なしに、脱原発・脱石炭火力が可能となる。
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
2005

2010

2015

2020

2025

2030

2035

2040

2045

2050

-0.5
-1.0
-1.5
-2.0
S1- nulear regulation

2017/12/23

S2 - coal regulation

S3 - nuclear and coal regulation

東アジアにおける2050年の電源ミックスビジョンの経済効果

3616図表11 GDP for Taiwan, % difference from the baseline
 2025年までの急激な原発規制シナリオ（S1）は、追加的な電源投資需要の不安定性により、経済へ
不規則な影響を与えるが、原発ゼロが実現されてからはベースラインを維持することになる。
 石炭規制（S2およびS3）は、中期的に経済へマイナス影響であるが、影響幅は無視できるほど小さい
2030年以降は再エネ投資の急上昇による経済へのプラス影響も出るようになる。
⇒長期的にはほとんど経済への影響なしに、脱原発・脱石炭火力が可能となる。
1.0

0.5

0.0
2005

2010

2015

2020

2025

2030

2035

2040

2045

2050

-0.5
S1- nulear regulation

S2 - coal regulation

S3 - nuclear and coal regulation

東アジアにおける2050年の電源ミックスビジョンの経済効果

2017/12/23

17

5.1 まとめ：電源ミックス変化とCO2 排出原発規制（S1）
既存火力に代替され経済影響は少ないが、CO2排出は大きくなる⇒持続可能な低炭素電源とは程遠くなる

石炭火力規制（S2、S3）●再エネ普及が伸びることになり、CO2排出も大きく削減可能となる⇒持続可能な低炭素電源に進展があるが、石炭火力の多くは、
LNG火力に代替されることになり、低炭素電源の十分な進展はみられない⇒持続可能な低炭素電源にふさわしい再エネのさらなる進展のためには
カーボンプライシングの強化、再エネのグリッドペリティ達成期間までに支援策の補強が必要⇒本シンポジウム第3番目の報告
2017/12/23

東アジアにおける2050年の電源ミックスビジョンの経済効果

37

18

5.2 まとめ：経済への影響
GDP原発規制（S1）：原発は、ほとんど石炭やLNG火力に代替され、どの国においても経済への影響は無視できるほど小さい

石炭規制（S2、S3）：短期的には電源コスト増により経済へマイナス影響を与えるが中長期的には再エネ投資増加と電源コスト低下のより回復に向かう⇒中国：再エネ潜在量の豊富な中国では、再エネ投資効果により経済は大きくプラスとなる⇒中国国家発展改革委員会では、再エネ普及拡大ケースで、2050電源を80%まで
見通している。
⇒日本：石炭火力規制による短期経済影響が最も大きいほうである⇒韓国：再エネ投資変動による経済変動も大きくなるが、±１％以内で留まる⇒台湾：急速な脱原発シナリオにより経済の変動も多少変化が見られるが、せいぜい±0.2%で留まる雇用おおむねGDPの推移に従う
2017/12/23

東アジアにおける2050年の電源ミックスビジョンの経済効果

19

結論東アジアでは、経済への影響がさほどなく、中長期的には経済への影響なし、もしくはプラス影響の下で、2050年脱原発・脱石炭火力の電源構成の達成が可能となる。
その要因として、⇒再生エネ電源の中長期的にグリッドペリティの達成⇒ 再エネ投資需要の経済促進効果⇒ 化石エネルギー輸入源による貿易バランス改善効果

原発・石炭火力規制が東アジアで同時に行われる場合⇒経済へのプラス影響が増加される見通し⇒電源コスト増加による製造コスト負担が緩和される（貿易競争緩和効果）⇒再エネ技術のスピルオーバー効果⇒東アジアスーパーグリッドへ
2017/12/23

東アジアにおける2050年の電源ミックスビジョンの経済効果

3820

炭素税および固定価格買取制度と2050年の電源ミックスビジョン
李態妍
（龍谷大学）
共著
Unnada Chewpreecha(Cambridge Econometrics)
羅星仁(広島修道大学)
Yanmin He(Kyoto University)陳禮俊(山口大学)
松本健一(長崎大学)

目次
1. 研究概要
2. モデル
3. シナリオ
4. 結果
5. まとめ2017/12/23

炭素税および固定価格買取制度

392

1. 研究概要
東アジア4か国における持続可能な低炭素社会の実現に向けて温暖化対策：2030年INDC、2050年 2℃ターゲット
1. 温室効果ガス排出量を削減
2. 持続可能な低炭素社会⇒エネルギー自給率、経済、他の環境問題も考慮

部門ごとに努力⇒炭素税の低減？
電力部門：持続可能な低炭素社会に向けた電力構成？
1. 電力部門での温室効果ガスの低減

再生可能エネルギー
増やす例）固定買取制度(Feed-in-Tariff: FIT)

化石燃料利用：減らす（規制、税）

2. 他の外部性も考慮
原子力利用：制限（規制）

炭素税および固定価格買取制度

2017/12/23

3

2. モデル
E3ME （Cambridge Econometrics開発）
地域・国：59
産業部門：42
消費カテゴリー：28
燃料種類：12
燃料利用グループ：19
大気汚染：14

マクロ計量モデル
過去40年のデータで推定 、OECD/IEA予測No equilibrium, Non optimization

電力部門：E3ME+FTT（技術選択）

E3ME-Asia Modelアジア部門：東アジア環境政策研究会と共同開発
2017/12/23

炭素税および固定価格買取制度

404

Figure 1: Economic impacts of a Feed-in-tariff in
E3ME-FTT model

Create jobs
and incomes

2017/12/23

炭素税および固定価格買取制度

5

Figure 2: Economic impacts of a carbon tax in the
E3ME-FTT model

Create jobs
and incomes

2017/12/23

炭素税および固定価格買取制度

416

3. シナリオ
ベースラインシナリオ（Bau）
政策シナリオ2030年、2050年目標を達成するため、炭素税導入
電力部門で取り組み
固定買取制度（ FIT）
石炭規制、原子力規制

シナリオ
S1: Feed-in-Tariff
S2: FIT +石炭火力規制 ＋原子力規制（発表1：S3）
S3: S1 + 炭素税（目標達成排出量-S1での削減分：不足分に対して）⇒ポリシー・ミックス：電力部門での取り組み（炭素規制＋原子力規制）＋炭素税
S4:Carbon tax only to meet both NDC and 2℃ target
炭素税および固定価格買取制度

2017/12/23

7

Figure 3 : CO2 in the Reference Scenario,
Asia/World Energy Outlook 2016
MCO2t
2014 2040
249.3 (ASEAN:1258→3137)

185.1

100

116.6

124.3(China:9347→11618)
108.9(Taiwan:259→282)

103.6

100.7(Korea:578→582)
83.8(Japan:1201→1007)

89.5

2014

2040

2050

Source(s):Asia/World Energy Outlook 2016 (IEEJ 2016).
2017/12/23
炭素税および固定価格買取制度

428

FIT：再生可能エネルギー普及をサポート
ターゲット技術

support rate < -100%

各国の政策サポートスキーム

Feed-in-Tariff

 China：FIT with bidding Japan：FIT
 Korea：Renewable
portfolio standard (RPS) Taiwan：FIT

再生可能エネルギーの発電コスト

電力価格
投資家から
見たコスト

2017/12/23

炭素税および固定価格買取制度

9

Table 1: Overview on FIT system in East Asia country
China
CNY/kwhJapan
JPY/kwhPhotovoltaic power

0.65-1.05

27-35

Land-based wind power

0.40-0.57

22-55

Offshore wind power

36

Geothermal power

26-40

Small and medium hydropower

14-34

Biomass

0.65-0.75

13-40

Others2017/12/23

炭素税および固定価格買取制度

43

Korea
KRW/kwhTaiwanUS ¢/kWh15.33-21.52

85-177(*RPS:
Systemmarginal
price(SMP) andtheprice of therenewableenergycertificate(REC))

8.78-27.12
18.52
15.91
8.5
8.50-10.90
8.50-9.11
10

Table 1: Overview on FIT system in East Asia country
1 CNY=17.2 Jpy, 1 KRW=0.104 JPY, 1 USD= 113 JPY

China
JPY/kwhJapan
JPY/kwhPhotovoltaic power

11.19-18.07

27-35

Land-based wind power

6.89-9.81
12.9-14.62

22-55

Offshore wind power

36

Geothermal power

26-40

Small and medium hydropower

14-34

Biomass

11.19-12.9

13-40

OthersKorea
JPY/kwhTaiwan
JPY/kWh17.3-24.9

8.9-18.6(*RPS:
Systemmarginal
price(SMP) and theprice of therenewableenergycertificate(REC))

9.1-30.6
21
18
9.6
9.6-12.32
9.6-10.3

国際シンポジウム（名古屋大学）

2017/12/23

11

Figure 3: Total CO2 emissions, schematic of BAU,
target and scenarios
CO2 emission of Baseline

S4:Carbon tax
S3:Carbon tax

S1: CO2 emission by FIT
S2: CO2 emission by FIT and Coal
regulation
S3: CO2 emission by FIT, Coal
regulation and Carbon price
S4: Carbon tax to meet NDCs and 2C
targets

2050
2017/12/23

炭素税および固定価格買取制度

4412

4. 結果電力構成
再生可能エネルギーのシェア環境への影響CO2排出量

経済への影響GDP消費、投資、雇用
貿易収支
物価、電力価格

2017/12/23

炭素税および固定価格買取制度

13

Figure 5: CO2 排出量の BAUとの差（%、CJKT）
CO2 IN THE POWER SECTORFOR CJKR, % DIFFERENCEFROM THE BASELINETOTAL CO2 FOR CJKR, %DIFFERENCE FROM THE
BASELINE

20.0

10.0
0.0
0.0
2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050
2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050 -10.0
-20.0
-20.0
-30.0
-40.0
-40.0
-60.0
-50.0
-60.0
-80.0
-70.0
-100.0-80.0

C5S1- FIT only
C5S2 - FIT+coal and nuclear regulation
C5S3 - FIT+coal and nuclear regulation+carbon priceC5S4 - decarbonisation scenario via carbon price2017/12/23

C5S1- FIT only
C5S2 - FIT+coal and nuclear regulation
C5S3 - FIT+coal and nuclear regulation+carbon priceC5S4 - decarbonisation scenario via carbon price

炭素税および固定価格買取制度

45

14

Table 2: 電力部門における再生可能エネルギーの割合（2050年）
中国

日本

Bau

S1

S2

S3

S4

Bau

S1

S2

S3

S4

原子力

10.8

10.8

2.6

2.6

13.0

8.6

8.7

0.0

0.0

10.4

化石燃料

76.2

76.0

16.8

6.0

21.7

71.2

68.3

49.5

37.5

32.2

再生可能エネルギー

13.0

13.2

80.5

91.4

65.3

20.1

23.0

50.5

62.5

57.4

合計

100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0
韓国

台湾

Bau

S1

S2

S3

S4

Bau

S1

S2

S3

S4

原子力

31.9

34.0

8.2

8.1

38.8

9.1

9.4

0.0

0.0

13.2

化石燃料

57.5

54.1

49.3

38.0

29.5

84.1

78.9

79.3

77.4

66.6

再生可能エネルギー

10.6

11.9

42.5

53.9

31.7

6.8

11.7

20.7

22.6

20.1

合計

100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0

2017/12/23

炭素税および固定価格買取制度

15

4.1 中国Figure 6: 発電構成 (中国、TWh/yr)

2017/12/23

炭素税および固定価格買取制度

46

16

Figure 7: CO2 排出量（中国）CO2 IN THE POWER SECTOR,
MTCO2, CHINATOTAL CO2, MTCO2, CHINA
14000

8000
7000
6000
5000
4000
3000
2000
1000
0
2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

12000
10000
8000
6000
4000
2000
0
2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

Baseline
C5S1- FIT only
C5S2 - FIT+coal and nuclear regulation
C5S3 - FIT+coal and nuclear regulation+carbon priceC5S4 - decarbonisation scenario via carbon priceBaseline
C5S1- FIT only
C5S2 - FIT+coal and nuclear regulation
C5S3 - FIT+coal and nuclear regulation+carbon priceC5S4 - decarbonisation scenario via carbon price

炭素税および固定価格買取制度

2017/12/23

17

Table 3: BAUとの差（%） 2030 and 2050（中国）
2030

China

2050

S1

S2

S3

S4

S1

S2

S3

S4

電力部門におけるCO2排出量

-0.6

-9.5

-10.0

-14.4

-0.6

-81.4

-98.4

-79.4

総CO2排出量
GDP

-0.3
0.0

-4.9
0.3

-12.7
-0.1

-22.8
0.2

-0.3
0.0

-48.2
0.4

-67.5
-0.1

-67.5
-1.0

雇用

-0.1

0.3

-1.2

-1.0

-0.1

-0.1

-1.1

-2.6

消費者支出

0.0

0.0

0.0

0.1

0.0

0.1

0.0

-0.3

輸出
輸入

0.0
0.0

0.1
0.5

-0.1
0.5

-0.3
0.7

0.0
0.0

0.1
0.9

0.0
0.6

-0.9
-0.7

投資

0.0

0.0

-0.1

0.0

0.0

0.0

-0.2

-0.8

消費者物価

0.0

0.1

1.2

1.0

0.0

0.3

0.8

0.8

電力価格

0.5
-

8.9
-

9.9
34.7

5.7
153.9

0.3
-

42.9
-

41.2
62.7

56.7
862.6

from baseline (%)

炭素価格(2010USD/tCO2)
2017/12/23

炭素税および固定価格買取制度

4718

4.2 日本
Figure 8: 発電構成 (日本、TWh/yr)

2017/12/23

炭素税および固定価格買取制度

19

Figure 9: CO2 排出量（日本）CO2 IN THE POWER SECTOR,
MTCO2, JAPANTOTAL CO2, MTCO2, JAPAN
1400

800

1200

700

1000

600
500

800

400

600

300

400

200

200

100
0
2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045

2050

Baseline
C5S1- FIT only
C5S2 - FIT+coal and nuclear regulation
C5S3 - FIT+coal and nuclear regulation+carbon priceC5S4 - decarbonisation scenario via carbon price2017/12/23

02005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

Baseline
C5S1- FIT only
C5S2 - FIT+coal and nuclear regulation
C5S3 - FIT+coal and nuclear regulation+carbon priceC5S4 - decarbonisation scenario via carbon price

炭素税および固定価格買取制度

48

20

Table 4: BAUとの差（%） 2030 and 2050（日本）
2030

Japan

2050

S1

S2

S3

S4

S1

S2

S3

S4

電力部門におけるCO2排出量

-4.6

-16.9

-27.8

-49.4

-7.0

-57.8

-86.0

-95.5

総CO2排出量

-2.2

-8.3

-18.0

-29.2

-4.1

-34.4

-58.1

-72.7

GDP

0.0

-0.3

-0.5

-0.4

0.0

0.1

0.4

-2.5

雇用

0.0

-0.3

-0.9

-0.8

0.0

-0.3

-0.1

-4.5

消費者支出

0.0

-0.1

-0.2

-0.1

0.0

0.1

0.1

-0.5

輸出

0.0

0.4

-0.8

-0.7

0.0

0.4

-1.0

-5.5

輸入

0.1

-0.2

-0.7

-0.4

0.0

1.4

1.8

-2.7

投資

0.0

-0.1

-0.2

-0.1

0.0

0.0

0.1

-0.9

消費者物価

0.0

0.3

1.1

1.1

0.1

0.5

0.4

5.6

電力価格

1.3

12.3

13.6

15.3

2.6

28.6

43.9

43.8

炭素価格(2010USD/tCO2)

-

-

35.5

46.2

-

-

62.7

862.6

from baseline (%)

2017/12/23

炭素税および固定価格買取制度

21

4.3 韓国Figure 10: 発電構成 (韓国、TWh/yr)

2017/12/23

炭素税および固定価格買取制度

49

22

Figure 11: CO2 排出量（韓国）CO2 IN THE POWER SECTOR,
MTCO2, KOREATOTAL CO2, MTCO2, KOREA
800

450
400
350
300
250
200
150
100
50
0
2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

700
600
500
400
300
200
100
0
2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

Baseline
C5S1- FIT only
C5S2 - FIT+coal and nuclear regulation
C5S3 - FIT+coal and nuclear regulation+carbon priceC5S4 - decarbonisation scenario via carbon priceBaseline
C5S1- FIT only
C5S2 - FIT+coal and nuclear regulation
C5S3 - FIT+coal and nuclear regulation+carbon priceC5S4 - decarbonisation scenario via carbon price

炭素税および固定価格買取制度

2017/12/23

23

Table 5: BAUとの差（%） 2030 and 2050（韓国）
Korea

2030
from baseline (%)

2050

S1

S2

S3

S4

S1

S2

S3

S4

電力部門におけるCO2排出量

-1.2

1.2

-12.8

-43.9

-13.1

-42.0

56.8

-72.1

総CO2排出量

-0.6

0.5

-10.4

-27.1

-8.4

-25.0

-44.0

-56.8

GDP

0.0

0.4

0.6

0.3

0.3

0.9

0.6

-0.5

雇用

0.0

0.5

-0.4

-0.8

0.6

1.4

1.2

-1.2

消費者支出

0.0

0.2

0.2

0.2

0.1

0.3

0.2

-0.4

輸出

0.1

0.1

-0.3

0.0

0.2

1.2

1.1

-0.8

輸入

0.2

0.3

2.3

3.0

1.3

6.2

4.6

-1.4

投資

0.0

0.5

0.1

-0.2

0.5

1.6

1.2

-2.3

消費者物価

0.0

0.4

2.2

2.2

1.6

2.8

2.2

12.1

電力価格

0.6

11.3

14.0

9.1

39.4

39.5

31.4

29.1

炭素価格(2010USD/tCO2)

-

-

35.5

46.2

-

-

62.7

862.6

2017/12/23

炭素税および固定価格買取制度

50

24

4.4 台湾
Figure 12: 発電構成 (台湾、TWh/yr)

2017/12/23

炭素税および固定価格買取制度

25

Figure 13: CO2 排出量（台湾）
CO2 IN THE POWER SECTOR,
MTCO2, TAIWANTOTAL CO2, MTCO2, TAIWAN
300

200

250

150

200
150

100

100
50
50
0
2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

Baseline
C5S1- FIT only
C5S2 - FIT+coal and nuclear regulation
C5S3 - FIT+coal and nuclear regulation+carbon priceC5S4 - decarbonisation scenario via carbon price2017/12/23

02005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

Baseline
C5S1- FIT only
C5S2 - FIT+coal and nuclear regulation
C5S3 - FIT+coal and nuclear regulation+carbon priceC5S4 - decarbonisation scenario via carbon price

炭素税および固定価格買取制度

51

26

Table 6: BAUとの差（%） 2030 and 2050（台湾）
2030

Taiwan

2050

S1

S2

S3

S4

S1

S2

S3

S4

電力部門におけるCO2排出量

-6.2

-6.8

-14.2

-42.6

-10.6

-44.1

-46.4

-64.8

総CO2排出量

-3.7

-4.1

-15.1

-33.2

-7.5

-29.7

-41.2

-56.6

GDP

0.0

-0.1

-0.3

-0.1

0.0

-0.1

-0.3

-1.2

雇用

-0.1

0.1

-1.0

-0.9

-0.2

0.1

-0.8

-6.5

消費者支出

0.0

0.1

0.0

0.0

0.0

0.2

0.0

-0.3

輸出

0.0

0.3

-0.2

-0.1

0.0

0.5

0.3

-0.4

輸入

-0.2

0.4

-0.8

1.1

-0.1

1.3

1.5

-1.2

投資

0.0

0.0

-0.1

0.0

0.0

0.0

0.0

-0.6

消費者物価

0.1

0.3

1.7

1.6

0.2

0.4

1.3

8.9

電力価格

4.6

9.8

8.0

14.4

8.6

22.4

19.8

24.3

炭素価格(2010USD/tCO2)

-

-

35.5

46.2

-

-

62.7

862.6

from baseline (%)

2017/12/23

炭素税および固定価格買取制度

27

5. まとめ：環境
再生可能エネルギーの普及S1（FIT）：効果、小さい
S3（FIT＋石炭・原子力規制＋炭素税）：最も高い
中国：S3（91%）＞S2（81%）＞S4（65%）
日本：S3（63%）＞S4（57%）＞S2（51%）

炭素税（2050年、$2010/tCO2）
S3：62.7 ＜ S4：862.6 ⇒約14倍

CO2排出量：Bauとの差（%）
S3、S4：同じ
中：-68%、日：-58%＜-73%、韓：-44%＜57%、台：41%＜57%⇒S3の場合、S4と同じ目標：中国を除く3か国では一律税率では達成できず、中国より高い税率の採用が必要
2017/12/23

炭素税および固定価格買取制度

5228

まとめ：経済ポリシー・ミックス（S3）の方が炭素税のみ（S4）より、有効

経済への影響・経済への負の影響が小さいか、プラス・再生可能エネルギー普及も可能

GDP

S4：4か国すべてマイナス
S3：日本と韓国はプラス、中国・台湾の場合でもS4より減少分が小さい中国：S2のみプラス、台湾：S1のみ変化なし、すべてマイナス
日本：S4のみマイナス、減少分が一番大きい（-2.5%）
韓国：S4のみマイナス、減少分はそれほど大きくない（-0.5%）
S3：経済への影響が小さい。一部の国ではプラス

雇用中国：S3,4でマイナス、 他の3国：S4でのみマイナス ⇒S1-S3で雇用が増える

電力価格
S4で、最も増加
台湾24%から中国約57%と増加。日本はS3,S4で約44%増
2017/12/23

炭素税および固定価格買取制度

53

29

A study on the impacts of decarbonisation by thetechnology innovation and carbon pricing into industry
transition and GHG reduction in the East Asia
Sunhee Suk (Institute for Global Environmental Strategies, Japan)
Co-authored by
Unnada Chewpreecha (Cambridge Econometrics, UK)
Jean-Francois Mercure (University, the Netherlands),
Hector Pollitt (Cambridge Econometrics, UK),
Lee Soocheol (Meijo University, Japan),
Alistair Smith (Cambridge Econometrics, UK)

Contents
1. Introduction
2. Study objectives
3. Concept framework
4. Method: Policy Scenarios and Methodology
5. Analysis results
6. Summary

2017/12/23

A study on the impacts of decarbonisation

54

2

1. Introduction• The low-carbon technology innovation attracts increasing
attention from both entrepreneurs and policymakers(IEA2016), since the accelerated technology development
may reduce the costs for achieving the stringent climate goals(McJeon et al. 2011).
• Carbon pricing is focused as a key measure. The pricing ofcarbon emission would induce the profit-oriented business toadopt low carbon technology (Tran, 2012).

2017/12/23

A study on the impacts of decarbonisation

3

2. Study objectives and concept framework• To investigate the transition of industrial structures under
decarbonisation for GHG emission reduction target andenergy mix in 2030, 2050 and CO2 emission thereby focusing
on the main polluters (metals, cement, refineries, chemicals,
paper & pulp etc.).
• To analyse the influence of carbon tax in policy scenarios withdifferent revenue recycling

2017/12/23

A study on the impacts of decarbonisation

55

4

Target countries

3. Concept framework
China

Korea
TaiwanCarbontax

2017/12/23

Technology
innovation

Japan

Target sectors
Steel & iron,
Refining, Cement,
Chemistry,
Other industries

Transition ofindustrial
structures(GDP,
employment,
production
structure, CO2
emissions)

Decarbonisation : GHG
emission reduction target
and energy mix in 2030
and 2050

A study on the impacts of decarbonisation

5

4. Method
4.1 Policy Scenarios
4.2 Methodology

2017/12/23

A study on the impacts of decarbonisation

56

6

4.1 Policy Scenarios
Scenario

Description

Technology development at the same rate as the past(reference scenario of IEEJ2016*)• Carbon tax to be imposed to meet 2030 INDCs and 2℃ in 2050
(WEO 450PPM values)
Scenario 1• All carbon tax revenues are recycled via lump sum payment tohouseholds
Baseline• Carbon tax to be imposed to meet 2030 INDCs and 2℃ in 2050
(WEO 450PPM values)
Scenario 2 • 10% of carbon tax revenues are recycled to energy efficient (EE)
investment in industries and 90% of carbon tax revenues arerecycled to lump sum payment to households*IEEJ: The Institute of Energy Economics
2017/12/23

7

A study on the impacts of decarbonisation

4.1.1 Imposed carbon tax rates(unit: US$/t-CO2)
The carbon tax rate is therate required to meet
NDC targets by 2030.

Year Scenarios

China

Japan

Korea Taiwan

S1

102

35

42

74

S2

70

25

30

50

S1

1032

1032

1032

1032

S2

400

400

400

400

2030

Common carbon taxes
were set and estimated toapproximate for theachievement of the 2C
degree target by 2050.

2017/12/23

2050

A study on the impacts of decarbonisation

57

8

4.2 Methodology• The E3ME model, a computer-based model of the world’s
economic and energy systems and the environment, isemployed.
• E3ME stands for “Energy, Environment and Economy Model”• See www.e3me.com

2017/12/23

A study on the impacts of decarbonisation

9

4.2.1 E3ME (version 6.0)
• The model is based on post-Keynesian economic theory, with an input-output core supported byeconometric equations for final demand, prices, the labor market, energy demand and materials
demand.
• The basic economic structure of E3ME is based on the system of national accounts. Input-output
ratios determine linkages between sectors and bilateral trade data provide links between regions.
• There are further linkages to energy demand and environmental emissions through matchingeconomic and physical data sets. The labor market is also covered in detail, including bothvoluntary and involuntary unemployment.
• In total there are 33 sets of econometrically estimated equations, also including the components
of GDP (consumption, investment, and international trade), prices, energy demand and materials
demand. Each equation set is disaggregated by the 59 countries and 43 sectors.
• The model is usually applied for scenario-based policy analysis.
• The current version of E3ME can be described as top-down in its energy modelling, with a bottomup sub-model of the electricity supply sector.
2017/12/23

A study on the impacts of decarbonisation

58

10

4.2.2 E3ME-FTT Industry Linkages
Environmental'policies'•

Emissions*
Units:'tonnes'of'carbon/CO2''

e.g.'industrial'
emissions'of'SF6'

Energy'use'
Environmental'taxes'••

Economic'
policies'
Demographic'change'Pollu=on'abatement'
equipment'

Emissions'trading'
scheme'Economy*Energy'prices''&'costs'

Funding'R&D'

Technology*

Unit:'Euros'

Energy*Unit:'Tonnes'of'oil'equivalent'

Energy'use'

investment'••

Global'oil'price'
Energy'policies'

Economic'ac=vity'&'general'prices'

Economic'ac=vity'&'general'prices'

Energy'use,'
prices'&'taxes'

Material'use,''
IO,'material'tax'

Energy'demand'Materials''
Unit:'tonnes'•

2017/12/23

Resource'efficiency'policies'

A study on the impacts of decarbonisation

11

5. Analysis results
5.1 Impact on the industrial structure by country
5.2 GDP and employment
5.3 Impact on CO2

2017/12/23

A study on the impacts of decarbonisation

5912

5.1 Impact on the industrial structure change(1)China(2)Japan(3)Korea(4)Taiwan

2017/12/23

13

A study on the impacts of decarbonisation

5.1 Impact on the industrial structure change(1) China
In the scenarios, China shows while other sectors decrease their share of total, only
the production of steel & iron will be increased largely up to 40% in 2050⇒This will
be mainly caused by the decrease of steel industry production in Japan and Korea.
B_2015

S2_2030

S2_2050

4%

1%

0%

32%

6%

31%

23%

29%

0%

1%

7%

2017/12/23

Chemical20%

Cement

Steel

41%

17%
0%

3%
Refining

4%

28%

18%
1%

7%

5%

9%

9%

Machinery

Electronics

A study on the impacts of decarbonisation

60

Motor

Others14

(2) Japan
In Japan, by recycling the carbon tax revenue for EE, most the share of production
by energy intensity sectors will shrink but that of Electronics will take over the placein 2050.
B_2015

S2_2050

S2_2030

4%
10%
17%

13%

5%
10%

9%

16%

3%

3%

10%
3%

10%

11%

18%

16%

19%

17%

37%

34%

20%

4%

6%

5%
Refining

ChemicalCement2017/12/23

Steel

Machinery

Electronics

Motor

Others15

A study on the impacts of decarbonisation(3) Korea
The most changes of industry production among the sectors are from Refining andMachinery in Korea while other sectors will experience little changes comparing
2015 under the S2.
B_2015

S2_2030

S2_2050
4%

5%
7%
15%

7%

2%

8%

3%

9%

10%
16%
36%

10%

15%

10%

18%

36%

32%

7%

3%

19%

19%

3%

6%

Refining

2017/12/23

ChemicalCementSteel

Machinery

Electronics

A study on the impacts of decarbonisation

61

Motor

Others16

(4) Taiwan
Different from Japan, the share of Electronics sector in 2050 will be decreased.
B_2015
2%

S2_2050

S2_2030

8% 10%

13%

3%

5%
3%

16%

13%

Chemical

16%
2%

16%

35%

7%

Refining

6%

2%

1%
44%

13%

18%

14%
37%

8%

Cement2017/12/23

Steel

8%

Machinery

Electronics

Motor

Others17

A study on the impacts of decarbonisation

5.2 GDP and employment(1) GDP
Both scenarios show small GDP increases in 2030 (due to the energyefficient investment stimulus) but impacts are negative by
2050.⇒Relatively low carbon taxation to meet NDC target and muchhigher carbon taxation to meet WEO450 target.
(% difference from baseline)

China

Japan

Korea

TaiwanCJKTYear 2030

2050

2030

2050

2030

2050

2030

2050

2030

2050

S1

0.3

-1.5

0.3

-0.5

0.0

-1.4

0.5

-0.6

0.2

-1.3

S2

0.6

-1.5

0.3

-0.7

-0.1

-1.4

0.6

-0.4

0.5

-1.3

2017/12/23

A study on the impacts of decarbonisation

62

18

(2) Employment
The impact on employment varies by country but is negative by
2050.⇒Same trend with GDP(% difference from baseline)
China

Japan

Korea

TaiwanCJKTYear 2030

2050

2030

2050

2030

2050

2030

2050

2030 2050

S1

-0.09

-1.12

0.03

-0.37

-0.31

-2.64

0.08

-0.49

-0.09 -1.08

S2

-0.12

-1.12

0.01

-0.56

-0.50

-2.92

0.09

-0.54

-0.12 -1.12

2017/12/23

19

A study on the impacts of decarbonisation

5.3 Impact on CO2(1) CO2 (Mt-CO2): China and JapanThe CO2 emissions show a bigger decrease with EE investment (S2)from these decarbonisation scenarios.
S1

A study on the impacts of decarbonisation

63

2049

2047

2045

2043

2041

2039

2037

2035

Japan
2005

2049

2047

2045

2043

2041

2039

2037

2035

2033

2031

2029

2027

2025

2023

0
2021

2019

2017

2015

2013

2011

2009

2005

2017/12/23

2007

China

0

2033

200

2031

2000

2029

400

2027

4000

2025

600

2023

6000

2021

800

2019

8000

2017

1000

2015

10000

2013

1200

2011

12000

S2

2009

1400

2007

Baseline
14000

20(1) CO2 (Mt-CO2): Korea and Taiwan
Baseline

S1

700

350

600

300

500

250

400

200

300

150

200

100

100

50

0

Korea

2017/12/23

0

S2

Taiwan21

A study on the impacts of decarbonisation(2) CO2 by sector (Mt-CO2)
10% of revenues to increase EE in industries can almost result in 100%
decarbonisation of several industries.
⇒Mostly CCS and Renewables(% diff from baseline)

Fuel user

S1

S2

2030

2050

2030

2050

Iron & steel

-47%

-74%

-82%

-99%

Non-ferrous metals

-32%

-69%

-57%

-100%

Chemicals

-21%

-67%

-31%

-93%

Non-metallics

-37%

-66%

-44%

-86%

Paper & pulp

-38%

-80%

-46%

-96%

Engineering etc.

-27%

-62%

-42%

-89%

Other industry

-40%

-81%

-42%

-84%

2017/12/23

A study on the impacts of decarbonisation

64

22

6. Summaries• This study quantitatively analyzed the trends of industrial structure
and CO2 emissions in the major industries in four East Asian countries
by 2050 under the assumption that carbon taxes introduced toachieve the 2030 NDC and 2050 2C scenarios.
• As an analytical method in this study, E3ME is used to assess theimpacts of carbon taxes on East Asian industries and how different the
impacts are if some carbon tax revenues are used to invest inindustries’ low carbon technology measures.
• A good mix of policies must therefore be included to make sure thepower sector continues to invest in renewable technologies despite
reduction in electricity demand.
2017/12/23

A study on the impacts of decarbonisation

23• This research has several challenges. Our approach is simplistic as it
used existing top-down estimates of amount of energy savings per
dollar as exogenous assumption to E3ME and we assume that only
the carbon price is used to achieve the NDC and WEO 450 targets.
• In this paper, we did not include policies such as production taxes,
subsidies, regulations, and many more to promote decarbonization inother sectors. In an upcoming paper, we will look at all sectors inparallel to produce the most comprehensive analysis of
decarbonization policies in East Asia to date.
• In the near future, a Future Technology Transformation (FTT) model forenergy intensive industries will be available. The FTT: industry model
will provide a bottom-up approach to take ups of new technologies inindustries.

2017/12/23

A study on the impacts of decarbonisation

6524

• While most existing models reflect the potential for breakthroughs in
low-carbon technology innovation by 2050 by an extension of past
technological innovations (by default), the FTT model reflects theendogenous estimation of the progress of possible future technologicalinnovations. In other words, this model can infer the future industrial
structure under decarbonization policy more realistically.
• The carbon tax rate applied in this study was estimated based on thepremise that low carbon technology innovation is underestimated andthere is no other capacity, but if the FTT model is used, the more
realistic carbon tax rate will be estimated by reflecting the endogenous
low carbon technology innovation of the model.

2017/12/23

A study on the impacts of decarbonisation

66

25

Policies and predictions for a low-carbon transition by
2050 in passenger vehicles in East Asia: Base on theanalysis using E3ME-FTT model
Aileen Lam
Coauthored by
Soocheol Lee, Jean-François Mercure, Yongsung Cho, Chunhsu Lin,
Hector Pollitt, Unnada Chewpreecha, Sohpie Billington

Background• East Asian countries, including China, Japan and Korea and Taiwan
were responsible for CO2 emissions totalling approximately 12% in1980 and 18% in 2013 of global levels from consumption of
petroleum.
• Decarbonization of the transport sector is critical in order to increase
our probability of staying within 2℃ target of the Paris Agreement.
• The diffusion of zero emissions vehicles into the marketplace
determine technological trajectories that are critical in emissions
reductions.
• It is important to determine the relationship between policy
instruments and the rate of adoptions for low emissions vehicles.
2017/12/23

Policies and predictions for a low-carbon transition by 2050 in passenger vehicles in East Asia

672

Gap in the existing literature• Most existing studies feature a few policy instruments, for one
particular country. It is not possible for these studies to compare theeffectiveness of different instruments across countries.
• Most studies have not used an Integrated Assessment Model (IAM)
to study the transport policies and therefore, cannot be used tounderstand the impact of policies on global climate change.
• The existing studies have either taken one particular car model or
use a representative agent to examine the response of agents to aset of policy incentives, while in the real world, consumers arediverse and they do not respond to policy incentives collectively.

2017/12/23

Policies and predictions for a low-carbon transition by 2050 in passenger vehicles in East Asia

3

Research goal
• The main objective for this research is model of technologicaldiffusion, called the FTT:Transport, to study the possible futuretechnological transitions in the passenger car sector and motorcycles
in China, Taiwan, Japan, Korea.
• The FTT-Transport is able to model the effect of different forms ofpolicy incentives in the passenger transport sector, including fuel tax,
vehicle tax/subsidies, annual tax, fuel economy standards,
technology mandate and biofuel mandate for the East Asian
countries• We performed four policy scenario analysis for the four East Asian
countries in order to find a set of policy incentives that will lead tosignificant emissions reductions
2017/12/23

Policies and predictions for a low-carbon transition by 2050 in passenger vehicles in East Asia

68

4

E3ME-FTT-Transport• The FTT-Transport model is a sub-module of the E3ME-FTT-GENIE.
• E3ME is a non-equilibrium macroeconometric simulation model
based on a demand-led Post-Keynesian structure.
• FTT-Transport model (Future Technology Transformation)• Uses Lotka-Volterra equations to model technology substitution anddiffusion.
• Reproduces typical S-shape technology diffusion curves.
• Models consumer decision with discrete choice theory.

2017/12/23

Policies and predictions for a low-carbon transition by 2050 in passenger vehicles in East Asia

5

E3ME
• E3ME model is an out-of-equilibrium macro- econometric model ofthe global economy.
• Used for economic evaluation of environmental policy.
• E3ME key strength• Two-way linkages between economy, energy (and material) inputs
and environmental systems• Detailed sectoral disaggregation• A strong empirical grounding• Short and long-term econometric specification

2017/12/23

Policies and predictions for a low-carbon transition by 2050 in passenger vehicles in East Asia

69

6

Technological diffusion in the FTT model• The FTT framework models technological diffusion by a set of differential
equations of the Lotka-Volterra family. The flow of market shares from technology
j to technology i is
And the flow of market shares from technology i to technology j is

The market shares for technology i as a result of flow of market shares is

2017/12/23

Policies and predictions for a low-carbon transition by 2050 in passenger vehicles in East Asia

7

Framework

The model structure of the E3ME-FTT-Transport model. Tax policies are simulated
in the model to influence the cost component. New car sales will eventually impact
on global energy use and emissions from passenger transport.
2017/12/23

Policies and predictions for a low-carbon transition by 2050 in passenger vehicles in East Asia

70

8

Policy assumptions• Examine the effectiveness of seven policy instruments in cutting CO2 emissions
by 50%, 80% and 90% across six countries.

2017/12/23

9

Policies and predictions for a low-carbon transition by 2050 in passenger vehicles in East Asia

Policy assumptions(China, Japan)
China

Vehicle tax(USD)

Baseline
scenario0

EV subsidies

Registration
tax

Fuel tax(USD/litre)

Carbon tax($/(gCO2/km))

Regulation

Kick-start
program

Biofuelmandate

0

0

0

0

N/A

N/A

N/A

Up to 300

1.2

20

N/A

0.3%

N/A

Up to 300

1.2

40

20km/L

1.5%

N/A

Up to 300

1.2

40

20km/L

3%

20%

Up to
9000 USD
Up to12000 USD
Up to15000 USD

Scenario 2

Up to 1200

Scenario 3

Up to 1200

Scenario 4

Up to 1200

Japan

Vehicle tax(USD)

EV subsidies

Registration
tax

Fuel tax(USD/litre)

Carbon tax($/(gCO2/km))

Regulation

Kick-start
program

BiofuelmandateBaseline
scenario

0

0

0

0

0

N/A

N/A

N/A

Scenario 2

Up to 1200

Up to 300

1.2

10

N/A

0.3%

N/A

Scenario 3

Up to 1200

Up to 300

1.2

20

20km/L

1.5%

N/A

Scenario 4

Up to 1200

Up to 300

1.2

20

20km/L3%

25%

2017/12/23

Policies and predictions for a low-carbon transition by 2050 in passenger vehicles in East Asia

Up to9000 USD
Up to12000 USD
Up to12000USD

71

10

Policy assumptions(Korea, Taiwan)
Korea

Vehicle tax(USD)

EV subsidies

Registration
tax

Fuel tax(USD/litre)

Carbon tax($/(gCO2/km))

Regulation

Kick-start
program

BiofuelmandateBaseline
scenario

0

0

0

0

0

N/A

N/A

N/A

Scenario 2

Up to 1200

Up to 300

1.2

20

N/A

0.3%

N/A

Scenario 3

Up to 1200

Up to 300

1.2

40

17km/L

1/5%

N/A

Scenario 4

Up to 1200

Up to 300

1.2

40

17km/L

3%

20%

Taiwan

Vehicle tax(USD)

EV subsidies

Registration
tax

Fuel tax(USD/litre)

Carbon tax($/(gCO2/km))

Regulation

Kick-start
program

BiofuelmandateBaseline
scenario

0

0

0

0

0

N/A

N/A

N/A

Scenario 2

Up to 1200

Up to 300

1.2

20

N/A

0.3%

N/A

Scenario 3

Up to 1200

Up to 300

1.2

40

20km/L

1.5%

N/A

Scenario 4

Up to 1200

Up to 300

1.2

40

20km/L

3%

20%

2017/12/23

Up to9000 USD
Up to12000 USD
Up to15000 USD

Up to9000 USD
Up to12000 USD
Up to15000 USD

Policies and predictions for a low-carbon transition by 2050 in passenger vehicles in East Asia

11

Data overview

2017/12/23

Policies and predictions for a low-carbon transition by 2050 in passenger vehicles in East Asia

72

12

Results

2017/12/23

Policies and predictions for a low-carbon transition by 2050 in passenger vehicles in East Asia

13

Emissions

2017/12/23

Policies and predictions for a low-carbon transition by 2050 in passenger vehicles in East Asia

73

14

Results(China)• In the baseline scenario, we find that the share for EV is increasing
very slowly, reaching below 10% of the market share in the 2050.
• To cut emissions significantly and encourage the diffusion of EV, wehave to impose both tax incentives, regulations and a kick-start
program to facilitate the diffusion of zero emissions vehicles.
• We assumed that there are additional 2,000,000 EV on road by 2020
as a result of the kick start program.

2017/12/23

Policies and predictions for a low-carbon transition by 2050 in passenger vehicles in East Asia

15

Results (Japan)• We find that in the baseline scenario that passenger car emissions
fall by more than 40% below the 2005 emissions level• it is possible to cut emissions by 50% below the 2005 levels byintroducing various tax incentives and subsidies that encourage thediffusion of EV.
• To cut emissions by 90% below the 2005 levels, a biofuel mandate is
introduced in additional to tax incentives, fuel economy standards, a
kick-start program and a biofuel mandate.

2017/12/23

Policies and predictions for a low-carbon transition by 2050 in passenger vehicles in East Asia

74

16

Results(Korea)• In the baseline scenario, luxury diesel cars and petrol cars have alarge market share before the year 2030. After 2030, luxury hybridcars start to take off from 2030 onwards• However, the penetration of hybrid cars is not sufficient to cut
emissions in Korea. Emissions continue to increase in the baseline
scenario, as a result of rapid rise of vehicle numbers in Korea.
• Assuming that there is an increase in fuel tax by $1.2 USD/litre andthat there is an increase in petrol car taxation by up to USD 1200 for
petrol cars. We assume that the numbers for EV increase by 180,000
on road by 2020. The shares for EV reach over 80% by 2050.

2017/12/23

Policies and predictions for a low-carbon transition by 2050 in passenger vehicles in East Asia

17

Results(Taiwan)• In the baseline scenario, there is a large number of motorcycles onroad by 2050, as a result of the large motorcycle market in Taiwan
historically.
• Unlike the other countries (e.g. Japan and South Korea), the sharesfor hybrid cars and EV remain very small in Taiwan.
• When various tax incentives are added (as shown in scenario 1), we
observe that emissions fall slightly• In order to cut emissions by 50% below the 2005 levels, it isnecessary to introduce zero emissions vehicles and the biofuel
mandate in Taiwan.

2017/12/23

Policies and predictions for a low-carbon transition by 2050 in passenger vehicles in East Asia

75

18

Conclusions• It is possible for Japan to achieve over 50% emission reductions without
any policy incentives.
• An integrated approach (combine tax incentives, subsidies and kick start
program) will lead to more than 80% EV shares in China by 2050.
• We performed four scenario analysis to examine the interactive effect ofthe policy incentives in the four East Asian countries.
• We find that the tax incentives are not sufficient to cut emissions
significantly for all countries• The diffusion of hybrid cars in Korea will not lead to a significant emissions
reduction in Korea. It is important to encourage the diffusion of EV in
Korea by a kick-start program with an integrated set• In the case of Taiwan, without a kick-start program and fuel economy
regulation, emissions from passenger cars in Taiwan will not be cut
significantly.
2017/12/23

Policies and predictions for a low-carbon transition by 2050 in passenger vehicles in East Asia

76

19

Simulating the deep decarbonisationof residential heating in East Asia
Florian Knobloch
Dept. of Environmental Science, Radboud University Nijmegen, NL
Co-authored by
J.-F. Mercure, H. Pollitt, U. Chewpreecha, R. Lewney, Seonghee Kim

A short introduction of FTT:Heat

Policyassumptions
FTT:Power
Power sector
technology
model

Policy Assumptions
Economic feedbacks
GHG Emissions
GHG Concentrations
Environmental Changes
Land productivity

Energy Prices /Resource costs

FTT:HeatTechnologicalchangein residential
heating

FTT:AgricultureCompetinguses of land

FTT:Transport
Transport
technology
modeｌ
Env. Impacts

E3ME
Macroeconometric modelof the global economy

GENIE1
Carboncycle

LPJmL-emLandproductivity
Globalwarming

ConcentrationsE3ME-FTT-GENIE

Energy Resources
Natural resource use anddepletion

Precipitatio
n anomalies

Other climate
impacts

GENIE1 - PLASIM
Climate system

Figure 1: Integration of FTT:Heat with E3ME‐FTT‐GENIE, a simulation‐based Integrated
Assessment Model for climate change policy research.1,2

2017/12/23

Simulating the deep decarbonisation of residential heating in East Asia

77

2

A short introduction of FTT:Heat
FTT:Heat is a micro-model of technology choice and substitution,
given economic/policy context•

Simulates:•

The future replacement and diffusion•

Of heating technologies (combined for space- andwater heating)•

By households worldwide(59 world regions)•

Based on dynamical shares equations (the FTT
method – no optimisation)•

Useful energy demand by country as an
exogenous driver (depending on future levels of
construction/renovation)•

NOT simulated: building renovation, fuel mix in
district heating2017/12/23

Simulating the deep decarbonisation of residential heating in East Asia

3

A short introduction of FTT:Heattt + ∆t• Households replace their heating systems in time intervals related to technical lifetimes• Choices are based on Levelised Costs of Heating (LCOH): combined measure of investment costs, fuel costs, and maintenance costs• Calibration of these costs to observed preferences and trends：accounts for different comfort levels, local variations, existing policies etc.
• Behavioural assumptions: no switching back to less comfortable technologies

2017/12/23

Simulating the deep decarbonisation of residential heating in East Asia

78

4

A short introduction of FTT:Heat

Adoption rate

Technological learning within FTT:Heat(same principle as in FTT:Power and FTT:Transport)

Cost

Time

Diffusion and learninginteractTime

2017/12/23

FTT:Heat simulation of future solar thermal heating costs, by country(assuming a continuation of current policies).

Simulating the deep decarbonisation of residential heating in East Asia

5

CO2 emissions by households#5#6

Direct on-site emissions by households(i.e., without indirect emissions throughelectricity generation in power plants)#4#7

Source: energy-related emissions in E3ME baseline

2017/12/23

Simulating the deep decarbonisation of residential heating in East Asia

79

6

Heat demand and emissions
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

Japan

China

Korea

Space

Water

TaiwanSource: China from IEA ETP 2013,
others approximatedbased on available data. Mainly
relevant as capacity limit
for solar thermal heating.

Source: heat demand and emissions calculated by FTT:Heat (baseline),
future heat demand is an exogenous assumption (based on historic trends)

2017/12/23

Simulating the deep decarbonisation of residential heating in East Asia

7

Policy scenarios•

Scenario simulations extracted from a global decarbonisation study(Knobloch et al. 2017b, forthcoming)•

In new model runs, we can also simulate lower tax and subsidy rates for Asia.

•

Scenario a: Current technology and policy trends scenario (baseline)•

Scenario b: Residential carbon tax (independent of other sectors)• carbon tax of 50 €/tCO2 on the residential use of coal, oil and gas (linear increase by 10% p.a.)•

Scenario c: Subsidy on renewable technologies• -50% capital subsidy on renewable technologies (heat pumps, solar thermal, modern biomass)(until 2030, linear phase-out afterwards)•

Scenario d: Residential carbon tax + subsidy on renewable technologies• carbon tax of 50 €/tCO2 on the residential use of coal, oil and gas (linear increase by 10% p.a.)• -50% capital subsidy on renewable technologies (until 2030, linear phase-out afterwards)

2017/12/23

Simulating the deep decarbonisation of residential heating in East Asia

80

8

Policy effects on heating costs
Japan

Technological learning mainly reduces cost of
The carbon tax increases the cost of coal, oil The subsidy decreases the cost of renewables.
solar thermal, heat pumps and modern biomass. and gas-bases heating.
Although it is phased out after 2030, costs remain at amuch lower level, due to technological learning in themeantime.

2017/12/23

Simulating the deep decarbonisation of residential heating in East Asia

9

Results: Japan
Carbon tax only:
less solar thermal (capital intensive!),more direct electric and heat pumps
Subsidy only:
more solar thermal, less electric2017/12/23

Simulating the deep decarbonisation of residential heating in East Asia

81

10

Results: China

2017/12/23

Simulating the deep decarbonisation of residential heating in East Asia

11

Results: Korea

2017/12/23

Simulating the deep decarbonisation of residential heating in East Asia

82

12

Results: Taiwan

2017/12/23

Simulating the deep decarbonisation of residential heating in East Asia

13

Direct emission reductions (%)
Change in heating emissions relative to baseline trend, in %2017/12/23

Simulating the deep decarbonisation of residential heating in East Asia

83

14

Emission changes by sector
Scenario (d)Emission changes relative to baseline trend, in thousand t C

All changes are shown relative
to baseline. As there is somedecarbonisation without newpolicies, these changes can get
smaller over time (which does
not mean that emissions
increase).

2017/12/23

Simulating the deep decarbonisation of residential heating in East Asia

15

Tax revenues and subsidy payments
Scenario (d)It is assumed thatsubsidies arefinanced by carbon
tax revenues.
If carbon tax >subsidies:difference used tolower other taxes
If subsidies > carbon
tax:
difference paid byincrease in other tax

2017/12/23

Simulating the deep decarbonisation of residential heating in East Asia

84

16

Upper panels:
relative change in systemwide costs (compared tobaseline), excluding newtax and subsidy payments(only reflecting efficiency
gains due to technologicalchange)Levelised heating costs
Change in heating costs relative to baseline trend, in %Lower panels:
relative change in systemwide costs (compared tobaseline), including newtax and subsidy
payments(therefore showing cost
increases if a carbon tax
is simulated)2017/12/23

Simulating the deep decarbonisation of residential heating in East Asia

17

Expenses on heating appliances
Change in expenses on heating systems, relative to baseline trend, in %The simulated policies incentivise households to buy new, less carbon-intensive heating
systems. These are typically more capital-intensive than fossil fuel systems, leading to anincrease in household expenditures on heating systems.Also, some households decide to
replace their systems earlier in time, leading to a temporal shift in expenses (which partly
explains the lower expenses between 2040-2050, in addition to technological learning).
2017/12/23

Simulating the deep decarbonisation of residential heating in East Asia

85

18

Thanks for your attention!
Questions?
Remarks?
Florian Knobloch, M.Sc. M.Phil. (Cantab.)Department of Environmental Science
Faculty of Science
Radboud University Nijmegen
PO Box 9010, NL-6500 GL Nijmegen, The Netherlands+31 (0)24 - 356 23 93
f.knobloch@science.ru.nl
http://www.ru.nl/environmentalscience/staff/individual-staff/knobloch/
https://www.ceenrg.landecon.cam.ac.uk/people/florian-knobloch

2017/12/23

Simulating the deep decarbonisation of residential heating in East Asia

19

References• Knobloch, F., Mercure, J.-F., Pollitt, H., Chewpreecha, U., & Lewney, R. (2017). FTT:Heat - A
simulation model for technological change in the residential heating sector. European
Commission, DG Energy (forthcoming). Available under:https://ec.europa.eu/energy/en/dataanalysis/energy-modelling/macroeconomic-modelling• Knobloch, F., Pollitt, H., Chewpreecha, U., & Mercure, J. F. (2017). Simulating the deep
decarbonisation of residential heating for limiting global warming to 1.5 C. arXiv preprint
arXiv:1710.11019. Available under: https://arxiv.org/abs/1710.11019• Mercure, J. F., Pollitt, H., Edwards, N. R., Holden, P. B., Chewpreecha, U., Salas, P., Lam, A.,
Knobloch, F., & Vinuales, J. (2017). Environmental impact assessment for climate change
policy with the simulation-based integrated assessment model E3ME-FTT-GENIE. arXiv
preprint arXiv:1707.04870. Availbe under: https://arxiv.org/abs/1707.04870

2017/12/23

Simulating the deep decarbonisation of residential heating in East Asia

8620

中国の脱炭素社会に向けての制度改革
立命館大学政策科学部

中国の気候枠組みにおける歩み
第1段階：「観察段階」（－1997年COP3京都会議まで）
第2段階：「学習段階」（1997－2005年京都議定書発効まで）
第3段階：「協力段階」（2005－2013年第1約束期間終了まで）
第4段階：「牽引段階」（2014年－途上国の代表として牽引）（米国をとってかわるのではなく）グローバルサスティナビリティの必要条件
Herman Daly ３原則①再生可能な資源の消費量＜再生力②非再生可能資源の消費量＜再生可能資源開発力③汚染物質排出量＜環境吸収力

智慧

G-SUS ５原則
循環：資源利用の最大化
低碳：環境負荷の最小化
生態：人と自然の調和
安全：安全安心の社会づくり
智慧：社会経済技術系統の最適化（コストの最小化、効用の最大化）

2017/12/23

低炭素

GlobalSustainability
必要条件

共生

中国の脱炭素社会に向けての制度改革

87

循環

安全

2

中国の気候枠組みにおける位置づけ
総量 大
強度 大
人均 小

総量 大
強度 大？
人均 大？

パリ協定は途上国も削減目標を持ったことが特徴であり、それを可能にしたのは米国と中国の協力だった。

出典：EDMC「2017年度版EDMC/エネルギー・経済統計要覧(1971-20014）」より作成

中国の2025年ピークアウトロード
マップ
DNE21モデル、SSP2シナリオ(中庸の道)450PPM

一次エネルギー供給量（石油換算百万トン/年）

中国の脱炭素社会に向けての制度改革

2017/12/23

3

3500
3000
2500
2000
1500
1000
500
0
2010

Coal
MethanolPhotovoltaics

2020

2030

Natural Gas
Hydro & Geoth.
Biomass

2040

2050

Crude OilWind
Nuclear

2060

2070

2080

2090

2100

中国一次エネルギー供給量（450ppm）
最終エネルギー消費量（石油換算百万トン/年）

2500

2017/12/23

NaturalGas
Ethanol

OilProducts
Hydrogen

2070

2090

2000

1500

1000

500

0
2010

中国の脱炭素社会に向けての制度改革

88

Coal
Methanol

2020

2030

2040

2050

2060

2080

中国最終エネルギー消費量（450ppm）

2100

4

中国の脱炭素社会に向けての制度改革の基本
国内：経済発展（貧困克服）、ローカル環境保全（公害克服）とグローバル環境（温暖化防止）に同時に寄与できる制度の構築①②③④

低炭素投資、技術、社会、経済、産業
環境規制強化（史上最も厳しい環境保護法を改定施行など）
経済メカニズム（国内ETS、国内版CDM）
技術革新（投入、人材、国際協力）新エネ風力、太陽光、EV世界一

国際：互恵、強調、人類運命共同体① EA-LCC、EA-ETS、他国ETSとのリンク、原子力安全、GRS② EUとリンク、韓国とリンク 一帯一路と排出量取引制度（ルール作り）

2017/12/23

中国の脱炭素社会に向けての制度改革

5

国内ETS
パイロット事業（北京、上海、天津、重慶、
深圳、広東省と湖北省）
C&T方式201１年着手、13年制度設計完成、15年取引開始、2017全国統一市場予定
現状：

Beijing

Chongqing

Hubei

Shanghai

Shenzhen
Guangdong

課題：2017/12/23

出典：中国炭素交易網http://www.tanjiaoyi.com/ccerより作成

896

中国排出権取引制度の歩みとロードマップ

Beijing

Chongqing

Hubei

Shanghai

Shenzhen
Guangdong

2011年6月7
つのパイロッ2011年10月 ト取引市場で
取引開始。
北京市、上
海市、天津 2017年9月ま市、重慶市、 で、合計取引
深圳市、広 量1.97億t東省と湖北 CO2e、取引省でパイロッ 金額45億元

2017/12/23

ト炭素排出
権取引市場
設立を決定

2018年
インフラ整
備：約1年
2017年12月
19日中国排出 間かけて
権取引制度
報告、登
（中国ETS）開 録、取引、始を発表、電 取引決算

力業界１７００社超が対象で、４つのシス排出量は３０
億トンを超える。 テムを完成
欧州連合（ＥＵ）の規模を上回り、世界最大の排出量取引市場に。

2019年
システムテス
ト：約1年間かけて電力部門排出枠の取引テストを通じて、
取引システムの安全性と安
定性を検証し、
リスクマネジメ
ントや制度・システム構築に関するノウハウを蓄積

2020年以
後
システム完
全化、全国
取引開始

中国の脱炭素社会に向けての制度改革

7

全国ETS概要

ETS対象事業者：重点排出事業者

年間排出量2.6万ｔCO2e／年（1万石炭換算ｔ／年のエネルギー消費量に相当）以上
発電設備を所有する事業者（電力事業者に限らない）で、年間排出量2.6万ｔ
CO2e／年以上の事業者

取引主体、取引目的制限

初期の取引主体は、電力部門重点排出事業者に限る。条件が揃い次第、その他エネルギーを大量に消費する、または環境汚染リスクが高い業種、あるいは資源開発・加工部門に拡げる。また、適宜、その他の機関・団体や個人にも取引主体としての資格を与える。
初期取引方針初期取引方針：対象となった電力部門の事業者間において割当量の現物取引だけに限る。条件が揃い次第、CCERや他の取引対象を増やす。
可能な限り早めにCCERが全国ETSで取引できる環境を整備する。

取引の目的は削減義務の達成にかぎる。余剰となる排出枠は、取引可能。
2017/12/23

中国の脱炭素社会に向けての制度改革

908

全国ETS概要
 監督機関

国務院
中央省庁

 国家発展改革委員会が割当方法論の基準と運用ルールを策定。
 地方省級政府と計画単列市（政令指定都市）の気候変動政策所管部署がその基準と運用ルールに基づき、所管区域の対象事業者の割当量を決定する。また、法令に基づき、義務不履行の場合への不利益処分や全国信用情報データーベースへの登録を行う。

測定・報告・検証制度 国（国家発展改革委員会と業種ごとの主務監督庁）が関連基準とその運営ルールを策定
 地方省級政府等の気候変動政策所管部署は、データの認定・取りまとめと国への提出、それぞれ所管区域における報告・検証データの認定、割当量の配分、重点排出事業者の義務履行について、管理監督を行う。

省、中央直轄市、指令都市
企業・重点排出事業者

出典；全国碳排放权交易市场建设方案（发电行业）http://www.ndrc.gov.cn/zcfb/gfxwj/201712/W020171220566893899825.pdf

2017/12/23

中国の脱炭素社会に向けての制度改革

9

全国ETS概要
第三者検証機関
国の設立許可を得た第三者検証機関は、国が定めた基準に沿って、独立した検証報告を作成・提出し、検証内容の信憑性を確保。

発電部門の割当量の配分方法等
割当配分方法論等：国家発展改革委員会とエネルギー関連主務官庁と共に、割当方法論や配分方法について決定（別途発表）
義務履行方法：対象事業者は該当地域の省級政府または特別政令市に対し、所定期限内において実際の排出量に相当する割当量を提出することによって義務を果たす。
余剰分はETS市場にて売ることができ、不足分は市場から購入。

出典；全国碳排放权交易市场建设方案（发电行业）
http://www.ndrc.gov.cn/zcfb/gfxwj/201712/W020171220566893899825.pdf

2017/12/23

中国の脱炭素社会に向けての制度改革

9110

全国ETS概要
ETS運用基盤システム
報告システム、登録システム、取引システム、取引決算システム。報告システム：データ
測定・収集・報告、現在構築中の国家エネルギー消費量モニタリングシステムとの接続も検討中、見える化を図る。

パイロットETSとの関係
パイロットETS（分野：電力、熱力、セメント、石油化学、その他工業とサービス業等）と全国ETS（当面は電力のみ）は当面並行して運用する。条件が整い次第、全国システ
ムへの移行を実現。

出典；全国碳排放权交易市场建设方案（发电行业）http://www.ndrc.gov.cn/zcfb/gfxwj/201712/W020171220566893899825.pdf
参考：https://www.iges.or.jp/files/announcement/20171221/20171221.pdf（IGES金振）2017/12/23

中国の脱炭素社会に向けての制度改革

11

全国ETS概要（今後の課題）
各パイロット事業の取引カバー範囲
北京
上海
広東
深圳
天津 湖北省 重慶①カバー範囲の違い
各地域の炭素排出権取引市場は炭素排出権取引総量の目標とカバーする範囲を明確にし、炭素排出権取引市場の発展を促進している。しかし、各地域の炭素排出権取引市場は実情と特徴に合わせ、最も適切な範囲を決めている。各地域のカバーする範囲が違い、地方区域炭素排出権取
引市場の発展に対しては非常に良いが、全国統一の炭素排出権取引市場の構築に対してなかなか難しい。
区域炭素排出権取引市場は主に大規模な工業企業を中心に取引事業を展開している。深圳、上海と広州しか非工業領域もカバーしていない。その以外、同じ業界に対しても、地域によって炭素排出権取引市
場の管理標準も違い、全国統一的な炭素排出権取引市場の構築が難しい。

対象業界
対象基準
対象企業
電力、熱力、セメント、石油
年間CO2排出量が1万トン以上の企 490社(全市排出量
化学、その他工業とサービス
の40％)
業
業
工業業界：電力、鋼鉄、石油化学、有色、建材、紡績、製 ①年間CO2排出量を2万トン以上排191社(全市排出量出した製造業企業
紙、ゴム、化学繊維
非工業業界：航空、空港、港、②年間CO2排出量を1万トン以上排 の45％)
ショッピングセンター、ホテ 出した製造業企業
ル、オフィスと駅
化石燃料の年間消費量が1万トン以202社(全市排出量
電力、セメント、石油化学、上に達する企業又は年間CO2排出量の50％)
鋼鉄を2万トン以上排出した企業①任意1年の排出量が3000トン以上 ①工業：635社
工業(電力、上下水道、製造業 の企業②建築：197大型等)と建物(オフィス)②建築面積が2万m2以上の大型公共 建築物 (全市排出量の40%)
建築1万m2以上の国家機関の建築
電力、熱力、セメント、石油 化石燃料の年間消費量が2万トン以
化学、鋼鉄、石油開発上に達する企業
電力、鋼鉄、セメント、化学
年間CO2排出量を6万トン以上排出
工業、自動車製造、ガラス等する企業
12種の業界セメント、鋼鉄等6種のエネ 化石燃料の年間消費量が2万トン以
ルギー消耗の多い業界上に達する114社(全市排出量の60％)
138社(全市排出量の35％)
254社(全市排出量の60％)

出典：各資料より作成

2017/12/23

中国の脱炭素社会に向けての制度改革

9212

全国ETS概要（今後の課題）
パイロット地域の炭素排出権取引市場の割当方法②割当方法の違い
パイロット地域の炭素排出権取引市
場の割当方法は主に歴史法、工業基
準線法に基づき企業に分配している。
手段として、無償割当法と有償割当法の二つ手段を使い、参加企業に一括または年度によって炭素排出権割当量を分配し、賞罰制度も設定する。パイロッ
ト地域の炭素排出権取引市場の割当方法は以下の通りになる。

炭素排出権
取引市場

割当計算方法

割当分配方
法

周期

北京市

歴史法、業界基準線法

無償

1年

天津市

歴史法(電力業界)と業界基準
線法

無償

1年

上海市

業界基準線法(電力、航空、港と空港)と歴史法

無償

3年

広東省

歴史法(電力、セメント)

無償97%
有償3%

1年

深圳市

歴史法

無償

1年

湖北省

歴史法80%、炭素濃度成果奨
励法20%

無償

1年

重慶市

歴史法と業界基準線法

無償1年

出典：各資料より作成

中国の脱炭素社会に向けての制度改革

2017/12/23

13東アジア炭素排出量取引制度（EA-ETS）EU－中国韓国ー中国日本ー中国東アジア炭素排出量取引制度（EA-ETS）：
EU-ETS型：
課題：
制度リンク型：
課題：2017/12/23

中国の脱炭素社会に向けての制度改革

9314低炭素経済の産業チェーン
低炭素経済の誘導産物：排出権取引・炭素税・ESCO

化石燃料（高碳） • 石油

ネットワークスマートグリッド
スマート設備• 天然ガス

転換• 石炭等

 工業省エネ
 建築省エネ
 照明省エネ

クリーン石炭クリーンエネルギー（低碳化）

蓄エネ：電池・揚水
発電

水力
太陽光・風力・原子力

消費：
スマートメー
タ・新エネルギー自動車

バイオマス・地下熱等
一次
エネルギー

産業チェーン

生産、貯蔵、
運送、分配

消費
15

2017/12/23

省エネ産業の戦略
重点省エネルギーPJ
石炭燃焼
ボイラ
省エネ目標（トンC）

1460

排出削減（万トン）

220
(SO2)

市場規模（億元）

1670

行政2017/12/23

集中式熱
供給

2010年：833億元

廃熱利用

石油代替エ
ネルギー

モーター省
エネ

エネルギーシ
ステム最適化

グリーン照
明

建築省エ
ネ

3000

8000

20.0

814-839

10000

1400
730
(CO2)

1998-2037
(CO2)
5000
(万kW)

省エネ総目標
（全国）

450

4000

200

218.4- 237.9

33360

22

市場：ESCO事業

重点企業（国有大型企業）

省レベル政府

工業企業・機関（省レベル）

市レベル政府

工業企業・機関（市レベル）

県レベル政府自上而下：省エネ指標分解
自下而上：省エネ結果報告
一票否決：責任者問責制度

工業企業・機関（県レベル）

1694

省エネ産業の戦略—建築省エネルギー• 都市計画：合理的な全体計画• 建築設計：持続可能な選地 建築空間の削減 自然設計と受動的設計• 都市再開発• 土地再開発• 撤去技術• リサイクル計画
廃棄• 改造とリニュー：
空調 電力供給给排水システム
照明 建築構造 制御システム
• 再開発

生産
都市・建築のＬＣ

維持

運営• 建築材料：
再生可能な材料、省エネ材料、ローカル材料，保湿構造• 建築設備• 生産方法： 工業化住宅•空調：天然ガス空調•電力供給：再生可能エネルギー CGS•排水システム•照明：省エネ照明器具•制御システム：BEMS

コンサルティング、サービスと教育等のビジネスチャンス：
計画、広告設計、 不動産管理と設備管理、エネルギー消耗監測と評価、能力建設、エネルギーコンサルティング
700
600

推進者

400
310

278
200

340

350

市場規模
数万億－
数十万億元

160

0
1990

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2020

ケース
鋒尚の国際マンション
万科工業化住宅
中級住宅 大規模普及中
沿海グリーン家園
ノキアB D A ビル
北京京燕ホテル
深セン市建築科学研
商用建築 自社・改造 モデル
究院ビル
上海浦江チリ谷ビジ
ネス園
科学技術部
A C C O R D 21モデルビ
ル
公共建築 政府ＰＪ 大規模普及中北京オリンピック村
清華大学超低エネル
ギー消耗モデルビル
広東省中山図書館
皇明太陽エネルギー
全部建築 個別技術 独立開発
遠大空調
江森自動制御高級住宅

エネルギーシステム運転
2000‐
3000億元

400

380

360

中国低炭素建築の実践
建築用途 市場目標 発展トレンド
成熟化

不動産会社 住宅

2

総建築面積（億m ）既存建築改造
26000‐80000億元

新建築（2020年）
15000‐
30000億元

800

ユーザ

設備会社

2017/12/23

17

新エネルギー発電産業の戦略
再生可能エネルギー 新エネギー産
中長期発展計画 業計（作成中）

現状

技術

2007

2008

2010

2020

水力（億kW）

1.45

1.72

1.9

3

風力（万kW）

604

1217

500

3000

15000

太陽光発電（万kW）

10

15

30

180

2000

太陽熱温水器（億m2）

1.1

1.25

1.5

3

バイオ発電（万kW）

300

315

550

3000

バイオ燃料エタノール
（万トン）

120

160

200

1000
4000

原子力（万kW）
2017/12/23

中国の脱炭素社会に向けての制度改革

95

2020

7000
18

新エネルギー発電産業の戦略—グリーン石炭
IGCC石炭電化コージェ
ネレーション技術の完備
グリーン石炭発電核心技
術研究段階
IGGC発電所段階
 容量2000t/日気化ストーブの開発
 250MW IGCC石炭電
化コージェネレーション
 グリーン石炭技術実
験室の建設

2006－2009年

グリーン石炭発電
モデル事業の実施

 IGCC石炭電化コージェネ
レーション技術の完備化
 400MW IGCC発電所建設
 気化ストーブの最適化
 H2とCO2分離技術の開発
 グリーン石炭発電モデル
事業の初期準備 400MW 石炭製造水素、水素発電とCO2分離モデル事業
 ゼロエミッション石炭発電所の運転
 経済性検討
 商業化準備2010－2012年

2013－2015年
19

2017/12/23

新エネルギー自動車産業の戦略「新エネ自動車産業計画」（作成中）

中 国 新 エネ ル ギ ー 自 動 車 展 望

5都市の乗用車に補助金200億元に新エネカー核心技術開発

2009
2008

大 都 市 公 共 サ ー ビス 領 域 に お け る
モデ ル 車 導 入

第一段階

13都市の公共用新エネカーに補助金「十城千両」計画「自動車産業振興計画」100億元

新 エネ ル ギ ーバ ス
ハ イブリッド乗 用 車
小 型 電 気 自 動 車

第二段階

2007

「新エネ自動車生産許可管理規則」

2004「自動車産業発展政策」

2001「863計画」電気自動車10億元投入

 HCCI多 動 力 ハ イブリッドカー
 PHEVプラグ イン電 気 自 動 車
 FCV水 素 自 動 車

第三段階

1998

「電気自動車標準体制」制定

1970

ナトリウム硫黄電池自動車開発成功

2008 2010 2012 2015

2020

2030

上海万博：1017両 新エネルギー自動車

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中国の脱炭素社会に向けての制度改革

9620スマートグリッド産業の戦略
2020
革新昇格

統一的なスマートグリッドを全面的に完成し、技術と設備は世界トップレベルに達成する
天津生態城
上海万博

2011
2010
2009

全面建設 計画試験

2016
2015

高圧電力網と都市・農村電力網を加速建設し、スマートグリッドの運転制御とインタラクティブなサービス体系を形成し、核心技術と装備の重大突破を実現と広範使用する
スマートグリッド発展計画の作成、技術と管理基準の確定、核心技
術と設備の研究と試験
21

2017/12/23

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124

54

韓国の脱炭素社会に向けての制度

広島修道大学羅星仁

温室効果ガス排出関連指標(1990-2013)
1990

2000

2010

2011

2012

2013

1990年比増減率（％）

2012比
増減率（％）

総排出量（百万トンCO2）

292.3

498.8

653.1

680.6

684.3

694.5

137.6

1.5

GDP
（千億WON）

3,690

6,946

10,437

10,821

11,042

11,349

207.6

2.8

人口
（千名）

42,86947,00849,41049,77950,00450,22017.1

0.4

一人当たり総排出量（トンCO2/人）

6.8

10.6

13.2

13.7

13.7

13.8

102.9

1.1

GDP当たり総排出量（トンCO2/10億
WON）

792.1

718.1

625.7

629.0

619.7

612.0

-22.7

-1.2

出所：温室効果ガス総合情報センター（2015）「2015年国家温室効果ガスインベントリー報告書」

輸入依存度：95.7％（2013年）
石油依存度：25.2％（2013年）
エネルギー消費量の年平均増加率：7.82％（1980-2000）、2.74％（2000-2013）2

2017/12/23

125

部門別温室効果ガス排出量
産業部門
42％（1990）から54％（2012）へと増加
年平均（1990-2012）5.2％増加：製造業の成長
直接排出（年平均4.3％）よりも間接排出量（年平均8.3％）の増加：電気・電子、自動車など組立産業の成長にともなう電力消費の増加

発電部門
年平均9.1％増加：低い電気料金、産業構造の変化など
石炭発電の増加

2017/12/23

韓国の脱炭素社会に向けての制度

3

脱炭素社会へ向けての動き
1.2030温室効果ガス削減基本ロードマップ（2016）
2.気候変動対応のための基本計画（2016）
3.2050長期低炭素発展戦略（2018）2017/12/23

韓国の脱炭素社会に向けての制度

1264

1.2030年温室効果ガス削減基本ロードマップ
排出量（百万トン） 削減量（百万トン）

削減率（％）
部門BAU比国家BAU比

発電

333

64.5

19.4

7.6

産業

481

56.4

11.7

6.6

建物

197.2

35.8

18.1

4.2

-

28.2

-

3.3

運輸

105.2

25.9

24.6

3.0

公共・その他

21

3.6

17.3

0.4

廃棄物

15.5

3.6

23.0

0.4

農業・畜産

20.7

1

4.8

0.1

国内削減

851

219

25.7

国外削減

851

96

11.3%

エネルギー新産業5

2017/12/23

2.気候変動対応のための基本計画（2016）
推進戦略および方向
エネルギー多消費から低炭素経済体制への転換
気候変動対策から新産業の育成を通じて国際競争力の強化、新再生可能エネル
ギーの普及、エネルギー新産業の育成、エネルギー効率向上、吸収源の拡大、炭素市場の活用などの経済的な手段の活用、気候変動防止のための技術開発
気候変動ガバナンスの構築（中央政府と地方政府、政府と企業、国民の参加など）
温室効果ガス削減だけではなく、適応への取り組みの重要性など

2017/12/23

韓国の脱炭素社会に向けての制度

1276

韓国の温室ガス削減対策（産業部門）
温室効果ガスエネルギー目標管理制度（2010年～）
エネルギー多消費業者の中でETSに参加していない企業が対象
年間2万トン以上排出業者
2016年基準で346業者が対象

排出権取引制度（ETS、2015年～）
直近3年間の年平均温室効果ガス排出量が125千トン以上の業者、または25千
トン以上の事業所を保有する業者が対象
23業種、566業者が対象

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韓国の脱炭素社会に向けての制度

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韓国の温室ガス削減対策（非産業部門）
運輸部門
自動車燃費および温室効果ガス規制• 140g(CO2)/km以下、17Km/L以上• 10人以下乗用車• 2012年から2015年まで段階的に適用• 2012年から製造メーカーへの罰金制度

家庭・商業部門
グリーン建物等級制度
 床面積500m2以上の建物が対象

家電製品の省エネ目標
グリーンホーム供給（200万）炭素ポイント制度
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韓国の脱炭素社会に向けての制度

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8

課題
2030年目標の設定
エネルギー供給から需要管理へ電力市場および価額の問題
温室効果ガス削減対策と経済政策の調和
気候変動への適応

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韓国の脱炭素社会に向けての制度

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台湾の脱炭素社会に向けての制度改革

陳 禮俊
山口大学経済学部
Tel/Fax: +81-933-5526
lichun@yamaguchi-u.ac.jp

要旨 エネルギー概況
 エネルギー政策
 再生可能なエネルギー概況
 グリーン・エネルギー発展
 低炭素技術応用
 要約

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台湾の脱炭素社会に向けての制度改革

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エネルギー供給
輸入に高く依存するエネルギーの約98% は輸入に依存し、化石燃料は高い割合を占めている。
 国内産エネルギーの約87%は再生可能なエネルギーである。
Indigenous Energy Supply (2015)
3 Million KLOE

Total Primary Energy Supply (2015)
145 Million KLOE

Coal (30%)

Oil(0.4%) Natural Gas(12.8%)

Solar
thermalPV and Wind (3.7%)
power (4.9%)

Gas (12%)
Nuclear(8%)
Renewables(2%)

Conventional
Hydro Power(17.6%)

Biomass and Waste(60.6%)
Oil (48%)•Source: Bureau of Energy MOEA (2016) "Energy Statistics Handbook ".
台湾の脱炭素社会に向けての制度改革

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エネルギー消費
Energy Consumption by Sector(2015)

 2015年度のエネルギー消費は

115 MKLOE（百万石油換算トン）で, 工業部門は 37% , 輸送部
門は12% を占めている。
 サービス部門と潤沢部門のエネ

ルギー消費は年々増え、両部門
はともに11％を占めている。
 非エネルギー消費は22%を占めている。

1,000 KLOE
120,000

Total Domestic Energy Consumption (by Sector)

100,000

80,000

10.9%

11.7%

12.4%

11.6%

60,000

11.4%
1.6%

13.2%

Transportation

11.0%

11.0%

0.9%

0.8%
11.7%

Industrial

10.7%

10.8%

1.5%

Energy Sector
Own Use

21.8%

21.3%

16.4%

11.9%

Agricultural

14.5%
Service

40,000
37.2%

37.3%

37.1%

9.2%

8.5%

7.1%

6.6%

2000

2005

2010

2015

39.9%

Residential

20,000
Copyrights Taiwan 20100

Non-Energy
Use
Year

Source: Bureau of Energy MOEA (2016) "Energy Statistics Handbook ".

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台湾の脱炭素社会に向けての制度改革

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台湾のエネルギー政策
 台湾は1973年にエネルギー政策を公表し執行してきた。1990年に３回目の改正、初めて国内石油市場の自由化を実施した。
 1998年と2005年にエネルギー政策白書を、 2007年にエネルギー技術研
究開発白書を、2008年に持続可能なエネルギー技術計画をそれぞれ公表
したほか、2010年と2012年に、エネルギー産業技術白書を頒布した。
 2016年５月に政権交代（DPP政権）を受け、脱原発を宣言し、2005年をベースラインに温室効果ガスを20％削減する目標を掲げている。
 現在の電源構成の内、約16%の原子力発電をすべて廃止、 20GW の再生可能なエネルギーの設備投資をもって、電源構成の20％を再生可能なエネルギーで代替する。

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台湾の脱炭素社会に向けての制度改革

再生可能なエネルギー概況
 2015年の再生可能エネルギー設備導入量は4,409 MW である。
 2030年の再生可能エネルギー設備導入量の目標17,250 MWである。
台湾の再生可能なエネルギー政策（MW）

水力
風力
太陽光
バイオマス
地熱
合 計

2015年 2020年
2,089
2,100
737
1,720
842
3,615
741
768
100
4,409
8,303

2025年
2,150
3,200
6,200
813
150
12,513

2030年
2,200
5,200
8,700
950
200
17,250Source: Bureau of Energy MOEA (2016) "Energy Statistics Handbook ".
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台湾の脱炭素社会に向けての制度改革

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FIT（Feed-in Tariffs）のメカニズム
 再生可能なエネルギーの購入価格は、技術発展、費用変動及び目標達成
度等の要素に基づき、毎年に直す。
 再生可能なエネルギーの購入価格は、 国内石油火力発電の平均費用を上回らなければならない。
 太陽光発電の電力の購入価格の算出は装置導入完成日に基づき、その他は電力購入協定（ Purchasing Agreement (PPA) ）の署名日に基づく（20年間契約）。
 エネルギー局（BOE）は毎年太陽光発電のクオータを公表する。設備導入
規模 > 30 kWは競売で購入価格を決める。より競争的な価格を提示できる業者は優先的に購入する。
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台湾の脱炭素社会に向けての制度改革

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FIT の購入価格 (2015) 20年間有効で（太陽光発電を除く）
 2015年１月１日～ 2015年12月31日
Item

PV

Type
Roof type
Ground type

風力
水力
地熱
バイオマス

OnshoreUnit: US ¢/kWh

Capacity (kW)Period 1

Period 2≧1 ~ <20≧ 20 ~ < 100≧ 100 ~ < 500≧ 500≧1≧ 1 ~ < 10
≧ 10

22.14
18.51
17.30
16.75
15.76
27.12

21.52
17.99
16.82
16.30
15.33

Offshore
Stream-Type
No biogas eqip.
With biogas eqip.

RDF
その他
Exchange rate: USD 1 = NTD 31

8.78 (with LVRT)
18.52
8.50
15.91
8.50
10.90
9.11
8.50

Source: Bureau of Energy MOEA (2015) “Renewable Energy Promotion Policies in Taiwan”
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台湾の脱炭素社会に向けての制度改革

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「Million Solar Roofs 」プログラム
 目標 – 2030年までに太陽光発電設備 7,200 MW を導入する。
 屋上タイプ（6,900 MW） ：Million unit solar roof (per 3
kW) ；3.3 million ×3 kW = 6,900 MW.
 地上タイプ（300 MW） ：Installing the capacity of
about 300MW.

3,500
累計裝置容量 (MW)

3,000
2,500
2,000
1,500
1,000
500
0

Cumulative installed capacity(MW) 戦略 - slow to fast / ground after roof Promote by the Feed-in Tariffs

Tainan Tzu primary and secondary solar roof
2030
7,200 MW

2025
6,200 MW擴大推廣目標一 Expanded
target

2011
70MW

2000

2008

2011

2015
842 MW2015

2020
3,615 MW

2020

2025

2030

年

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台湾の脱炭素社会に向けての制度改革

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太陽光発電産業の発展
 Technology R&D: Si Base, DSSC, CIGS, CZTS /BOE, MOEA Programs
 Establish Solar Cell Calibration and Characterization Laboratory, SCCL Industry Incubator: Open-lab, Technology Training/Transfer, Spin-off/Spin-in 1/3 CEO/Top Manager/ Chief Engineer are from ITRI.

6
Companies

12
Companies

54
Companies

17
Companies

100
Companies

Developing high-efficiency with low-cost technology is the key strategy to Increase
our competitiveness2017/12/23

台湾の脱炭素社会に向けての制度改革

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「Thousand Wind Turbines」 プログラム
 目標 –2030年までに風力発電設備 5,200 MW を導入する。
 陸上: Develop excellent wind farms first, and then develop
secondary wind farms before 2020
Install 1,150 MW before 2020, develop 500 MW
secondary wind farms after 2015, there will be total 2,800
MW in 2030 (about 1,050 wind turbines).
 洋上: Develop shallow-water area first, and then develop
deep-water area before 2020
Complete the first demonstration offshore wind farm of
Taiwan before 2015; develop 600 MW shallow-water windfarms in 2020 (120 wind turbines).
Develop wind farm in business scale during 2021-2030(total 2,400 MW, about 720 wind turbines in 10 years).
 戦略
 Demonstration Incentives for offshore wind power systems.
 To establish inter-ministerial coordination mechanism.

Dayuan Guanyin wind farm

Simulated image of an
offshore wind farm11

台湾の脱炭素社会に向けての制度改革

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洋上風力発電産業の推進体制
 Execute BOE R&D and Demo Program Seek ICP international Cooperation
 Promote Alliance Industry
Short-term(Pilot/Demonstration)
Technology Transfer
International Collaboration
ex. MECAL and DWD- Off-shore wind turbine design- Key components- Integrated system and control
ex. ECN (Holland)-Typhoon-resisted design turbine-Cost analysis
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Mid-term
Co-development
and co-construction

Long-term
Taiwan industry

ITRI’sDevelopment :- Wind turbine
systemdevelopment- Winder farmevaluation- Grid/Storage
台湾の脱炭素社会に向けての制度改革

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Offshore Wind Power

Industry Alliance
TECO (System)
CSC (Steel Plate)
CSMC (Tower)

TaiPower
Grid

TECO (Generator)
FHI (Gear Box)12

要約
 本報告は台湾のエネルギー及び再生可能なエネルギー政策の概要をまとめた持続可能の発展の目標を達成するため、台湾は厳しいエネルギー変換に迫られている。
 再生可能なエネルギー政策の目標を達成するため、エネルギー・電源構成を積極的に変換し、 “Thousand Wind Turbines”プログラム、 “Million
Solar Roofs”プログラム及びその他の再生可能なエネルギー産業・技術の発展を支援する。2030年までに17,250 MW の設備導入、そして電源構成に再生可能なエネルギーは20％を占める目標である。
 台湾の低炭素技術はまたまた発展の可能性があると思われている。

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References Bureau of Energy Ministry of Economic Affairs (2015) “Renewable Energy Promotion
Policies in Taiwan”.
 Ching-Ter Chang & Hsing-Chen Lee (2016) “Taiwan's renewable energy strategy andenergy-intensive industrial policy”, Renewable and Sustainable Energy Reviews , Vol.64,
pp.456–465, Elsevier.
 Clean Energy Solutions Center (2015) “The Next Generation of Renewable Electricity
Policy How Rapid Change is Breaking Down Conventional Policy Categories”.
 Dinçer F. (2011) “The analysis on photovoltaic electricity generation status, potential andpolicies of the leading countries in solar energy”, .Renewable and Sustainable Energy
Review, Vol.15, pp713–20, Elsevier .
 Lin Y. J. (2009) “New opportunities for biomass utilization in Taiwan”, USA: World Forest
Institute.
 Jenn Jiang Hwang (2010) “Promotional policy for renewable energy development in
Taiwan”, Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 14, pp.1079–1087, Elsevier.
 RENT 21 (2017) “Renewables 2017 Global Status Report”.
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