ISSN 1881-6436

Discussion Paper SeriesNo. 19-03

個人のエシカル意識がエネルギー選択に与える影響―コンジョイント分析による実証研究―木下信2020 年３月〒612-8577 京都市伏見区深草塚本 67
龍谷大学経済学部1

個人のエシカル意識がエネルギー選択に与える影響1―コンジョイント分析による実証研究―

木下

概

信2

要

近年、地球温暖化対策や持続可能な社会を目指して、個人の間でエシカル消費が意識されつつある。投資家の間でも、持続可能な社会の実現に貢献する企業を投資対象に選定する
ESG 投資が浸透しつつある。同様に、国連では、2015 年 9 月に「持続可能な開発サミット」
で採択された 2030 年までの国際目標である持続可能な開発目標(SDGs)を掲げ、持続可能な社会を目指している。電力会社やガス会社といったエネルギー事業者も ESG や SDGs を考えてエネルギーを供給する必要がある。本稿では、個人のエシカル意識が、エネルギーや事業者の選択にどのように影響するかを考察する。その際、様々な属性を持つ仮想的なエネ
ルギー事業者を想定し、いくつかの仮想的な事業者を個人に提示し、最も望ましいものを１つ選んでもらう選択実験であるコンジョイント分析を使用した。楽天インサイト株式会社の Web アンケートにより、データを収集し、入手したデータをランダムパラメーターロジ
ットモデルと潜在クラスモデルを用いて、選好を計測した。推定結果より、個人は社会貢献に積極的な事業者を選好することが分かった。

キーワード
カル消費

コンジョイント分析、ランダムパラメーターロジットモデル、エシ

JEL classification

1

C25, L94,Q48

本稿は龍谷大学社会科学研究所個人研究費を使用している。調査は楽天インサイト株式会社に委託した。担当者からはアンケートの設計で貴重なコメントを頂いた。
2

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.jp2

個人のエシカル意識がエネルギー選択に与える影響3―コンジョイント分析による実証研究―
木下
第１節

信4

はじめに

近年、地球温暖化対策や持続可能な社会を目指して、個人の間でエシカル消費が意識されつつある。投資家の間でも、持続可能な社会の実現に貢献する企業を投資対象に選定する
ESG 投資が浸透しつつある。ESG 投資とは、環境（Environment）
・社会（Social）
・ガバナ
ンス（Governance）に配慮した企業を投資対象に選ぶことを指す5。具体的には、地球温暖化ガスの削減、地域活動への貢献、労働環境の改善、経営の透明性の確保、ガバナンスの強化などを求める。同様に、国連では、2015 年 9 月に「持続可能な開発サミット」で採択された 2030 年までの国際目標である持続可能な開発目標(SDGs)を掲げ、持続可能な社会を目指している。SDGs は持続可能な世界を実現するための 17 のゴール・169 のターゲットから構成され、地球上の誰一人として取り残さないことを誓っている。具体的なゴールとして、貧困をなくす、飢餓をゼロにする、健康的な生活の確保などがある6。
このような世界的な潮流から、個人でも社会の持続可能性を考えた商品を購入するというエシカル(Ethical)消費の傾向が見られている7。エシカル消費とは、倫理的消費のことをいい、消費者庁では、「消費者それぞれが各自にとっての社会的課題の解決を考慮し、そうした課題に取り組む事業者を応援しながら消費活動を行うこと」と定義されている。またエ
シカル消費は、SDGs に関連している8。エシカル消費の具体的な行動として次のようなも

3

本稿は龍谷大学社会科学研究所個人研究費を使用している。調査は楽天インサイト株式会社に委託した。担当者からはアンケートの設計で貴重なコメントを頂いた。
4

龍谷大学経済学部、准教授

612-8577

京都市伏見区深草塚本 67

skinoshiia@econ.ryukoku.ac.jp
5

経済産業省
https://www.meti.go.jp/policy/energy_environment/global_warming/esg_investment.ht
ml

6

外務省

https://www.mofa.go.jp/mofaj/gaiko/oda/sdgs/about/index.html
7

消費者庁

https://www.caa.go.jp/policies/policy/consumer_education/public_awareness/ethical/
8

SDGs の 17 のゴールのうち、12 番目の「つくる責任、つかう責任」に関連するとされる（消費者庁）。
3

のが挙げられる。まず環境・エネルギーに関連するものとして、太陽光パネルや省エネ家電の使用、節電、地産地消エネルギーの利用、３Ｒ（リデュース、リユース、リサイクル）活動、マイバッグ・マイ箸・マイカップ等の利用などがある。その他、食品ロスの削減、地域特産製品の購入、途上国の人々を支援するためにフェアトレード商品の購入、オーガニック
製品の購入、毛皮など動物を使った商品を購入しないなどがある。
このような世界の流れを考慮し、企業も ESG や SDGs を意識した商品開発が必要となりつつある。電力会社やガス会社といったエネルギー事業者も例外ではなく、ESG や SDGs
を考えて経営し、エネルギーを供給する必要がある。さらに、2016 年以降始まった電力・ガス自由化以降の競争環境下では、このような傾向を反映したエネルギーを供給し、顧客を獲得することも必要と考えられる。このような個人のエシカルな視点から重要なエネルギ
ー問題である再生可能エネルギーや原子力発電をどうするかについて議論する必要もある。
本稿では、個人のエシカル意識が、エネルギーや事業者の選択にどのように影響するかを考察する。その際、様々な属性を持つ仮想的なエネルギー事業者を想定し、いくつかの仮想的な事業者を個人に提示し、最も望ましいものを１つ選んでもらう選択実験であるコンジョイント分析を使用する。属性として、再生可能エネルギーや原子力など使用するエネルギ
ー源や事業者の社会貢献度を考えた。楽天インサイト株式会社の Web アンケートにより、データを収集し、入手したデータを一般的な離散選択モデルの１つであるランダムパラメ
ーターロジットモデルと潜在クラスモデルを用いて、計量経済学の手法で選好を計測した。
各属性に対する支払い意思額(Willingness to Pay, WTP)を計算し、再生可能エネルギーや原発依存度、社会貢献度に対して個人がどれほどの金銭的評価をしているかを明らかにする。
アンケートでは、個人のエシカル度合いに関するいくつかの質問をしている。得られた回
答から個人のエシカルスコアを算出し、エシカルスコアの高いグループと低いグループに分割し、それぞれのグループについて、ランダムパラメーターロジットモデルで選好を計測
し、WTP を比較する。潜在クラスモデルでは、サンプルがいくつかの選好の異なるグループで構成されると仮定する。メンバーシップ関数を用いて、属性をメンバーシップ関数の説
明変数とし、どのような属性が選好の異なる原因になるかを把握することができる。その説
明変数として、エシカルスコアを使用し、エシカルスコアの高低により、エネルギーの選好がどのように異なるかを明らかにする。
本稿の構成は次のようになる。第２節では関連する先行研究を概観する。第３節ではアン
ケートの内容とその結果について考察する。第４節では、分析手法であるコンジョイント分
析とプロファイルの作成方法を説明し、第５節では計量経済モデルであるランダムパラメ
ーターロジットモデルと潜在クラスモデルの概要を説明する。第６節では、分析結果を考察し、最後の第７節で、結論と政策的含意、今後の課題を述べる。
第２節

関連する先行研究4

個人のエシカル行動に注目した研究は、開発経済や国際貿易の分野でよく見られる。例えば、Hainmueller et al. (2015)では、アメリカの雑貨店におけるエシカル商品に対する需要をランダム化実験で検証している。その結果フェアトレードラベルを商品に貼ると最も人気のある
コーヒーの売り上げが約 10％上昇することを明らかにしている。また、低価格のコーヒーが価格に対して弾力的であるのに対して、高価格のコーヒーは価格を引き上げた時でも需要は安定的であるという結果を得ている。
エネルギー研究の分野では、エネルギーや供給する事業者の選択、省エネ行動や省エネ機器に対する選好を計測する研究において、電気・ガス料金といった金銭的インセンティブではなく、地球温暖化対策にもなる CO2 削減など非金銭的インセンティブに注目した研究が多く見られる。
個人のエシカル意識に注目した本稿はこの種の研究に近いと思われる。代表的なものは、社会的規 範 (social norm) に 注 目 し て 、 個 人 の 節 電 行 動 を フ ィ ー ル ド 実 験 に よ り 分 析 し た
Allcot(2011)が挙げられる。そこでは、家庭に電力消費レポートを送り、近隣の家庭と比較させることで、このような非金銭的介入が料金の引き上げと同様の節電効果を個人に促すことを示している。他に、Ito et al. (2018)では、日本のスマートシティーでのフィールド実験
において、非金銭的インセンティブとして、個人の道徳的意識(moral suasion)に注目し、電力使用のピーク時に節電要請を行うだけでも、節電効果があることを明らかにしている。
Kaenzig et al. (2013) では、ドイツの家庭を対象に、コンジョイント分析により、電力事業者の選択行動を分析している。その結果、 家庭は再生可能エネルギーを使って発電している事業者に高い WTP を示し、地域を拠点とする事業者に対しても高い WTP を示していることを明らかにしている。エシカル消費の１つとして、地域で生産された商品、エネルギーの購入（地産地消）というものもあり、エネルギーの選択についても同様の傾向が見られることを示唆する重要な先行研究である。

第3節

アンケートの内容とその結果

調査は 2020 年１月に、楽天インサイト株式会社の Web アンケートを利用した。サンプルは、日本の２大都市圏である関東9と関⻄10に住む 1100 の家庭を対象とした。職業や年間所得など個人の社会的属性に関する質問と節電意識などエネルギーに対する意識やエシ
カルな行動に関する質問をした。楽天インサイトでは、潜在的な回答者である会員に対してアンケートをＥメールでランダムに送信する。会員はメールを受け取った後、アンケー
トに答えるかどうかを決める。サンプルは楽天の会員であり、なおかつアンケートに答えた者に限定される11。

9

関東では、東京都、千葉県、神奈川県、埼玉県を対象とした。

10

関⻄では、大阪府、京都府、滋賀県、兵庫県、奈良県を対象とした。

11

楽天インサイトの Web アンケートを利用する際、回答率やどのような属性を持つ会員
5次にアンケートの集計結果を見る。次の表１は回答者の社会属性である。おおむね⺟集団と比べて極端な偏りはないようである。
表１

サンプルの社会属性
数

％

全体

1100

100

300 万円未満

281

25.5

300 万円〜599 万円

359

32.6

600 万円〜899 万円

276

25.1

900 万円以上

184

16.7

中卒・高卒

243

22.1

専門学校・短大卒

274

24.9

大卒・大学院卒

576

52.4

その他

7

0.6

現在同居している家族（複数

ひとり暮らし

208

18.9

選択可）

ひとり暮らしでない

892

81.1

子ども：6 歳未満

170

15.5

子ども：6〜13 歳未満

195

17.7

子ども：13〜19 歳未満

168

15.3

子ども：19 歳以上

146

13.3

孫

1

0.1

男性

645

58.6

女性

455

41.4

関東

682

62

関⻄

418

38

平均値

44.36

最小値

20.00

最大値

59.00

20 代

83

7.5

30 代

246

22.4

40 代

389

35.4

家計年間所得

学歴

性別
居住地域
年齢（歳）

年代

がアンケートに答えた、あるいは答えていないかは公表されない。その点制約があり、若干のサンプルバイアスが存在する。
6

50 代
表２

382

34.7

2020 年１月における 1 か月での電気使用料金、ガス使用料金
電気

ガス

数

％

数

％

1100

100

1100

100

0円

8

0.7

139

12.6

2,000 円未満

21

1.9

40

3.6

2,000 円以上 4,000 円未満

144

13.1

182

16.5

4,000 円以上 6,000 円未満

191

17.4

219

19.9

6,000 円以上 8,000 円未満

191

17.4

197

17.9

8,000 円以上 1 万円未満

166

15.1

151

13.7

1 万円以上 1 万 5,000 円未満

242

22.0

135

12.3

1 万 5,000 円以上 2 万円未満

91

8.3

24

2.2

2 万円以上

46

4.2

13

1.2

次は個人のエシカル度に関する質問とその回答である。エシカル意識と行動に関する質問をした。この回答を基に、個人のエシカル度を示すエシカルスコアを算出する。
Q１

次のエネルギーや社会の問題について、当てはまる重要度を 1 つ選んでください。

図１

エネルギーや社会の問題に関する重要度
5 最も重要4

1.安い電気・ガス料⾦の実現(n=1100)

38.3

2.節電・省エネの促進(n=1100)

38.0

3.地球温暖化ガスの削減(n=1100)

6.電気⾃動⾞の普及(n=1100)
7.省エネ家電・住宅の普及(n=1100)

10.毛皮など動物性製品の禁⽌(n=1100)

25.5

41.2
29.9

18.8

14.5
21.9

2.5
2.7

20.0

3.0
2.1

11.4

9.0
9.6

4.8

31.0
34.8

25.3
17.7

18.2

39.7
39.8

36.5

15.7

39.5

31.3

2.9
17.8

35.5

21.4

12.3

1 最も重要でない

31.6

39.4

8.プラスチックごみの削減(n=1100)
9.フェアトレードの推進(n=1100)

2

46.6

4.再生可能エネルギーの促進(n=1100)
5.原⼦⼒発電の廃⽌(n=1100)

3

5.22.1

21.1
50.0

45.6

4.23.5
7.8

11.8

4.6
9.1

安い電気・ガス料金の実現、節電・省エネの促進、地球温暖化ガスの削減、再生可能エ7

ネルギーの促進、省エネ家電・住宅の普及、プラスティックごみの削減といった多くの項目について、５あるいは４と答えている個人が半数以上存在する。環境問題については個
人の意識や関心が高いことが分かる。一方でフェアトレードの実現、毛皮など動物性製品の禁止については５あるいは４と答えている個人が比較的少ない。回答者はフェアトレー
ドや動物性製品についてよく知らないからかもしれない。
エシカルスコアの算出にあたっては、「安い電気・ガス料金の実現」と「原子力発電の廃止」以外は、個人のエシカル意識に関連する。いずれも「最も重要」と答えている人が最もエシカル度が高いため、順に５、４、３、２、１と数字を割り当てた。「最も重要でない」が１となる。そして「安い電気・ガス料金の実現」と「原子力発電の廃止」を除いて合計スコアを求めた。
次はエシカルな行動に関する質問である。
Q２

次の行動について、あなた自身に当てはまるものを選んでください。

図２

個人のエシカル行動の回答
1全くしない

1.資源保護の認証（エコラベルなど）がある商品（家電など）の購入… 13.3
2.余った食材の廃棄や食べ残しをする(n=1100)
3.夏の冷房を28℃以上にする(n=1100)

43.9

17.3

26.9

5.マイバッグを持ち歩く（レジ袋を受け取らない）(n=1100)

6.5 11.3

30.4

8.フェアトレード商品の購入(n=1100)

31.8

10.地産商品の購入(n=1100)

10.3

14.9
19.3

32.0

5.5

21.7

12.1

32.5
35.5

30.3

11.22.4
30.5

2.3
6.6

28.2

32.4
34.8

24.4
43.7

7.1

14.3

27.8

31.9

7.被災地や途上国への寄付(n=1100)

11.5

23.1

28.6
21.9

19.0

9.リサイクルの利用（資源ごみをリサイクルに出す／裏紙などの再利用／リサ… 9.2

29.5

25.4

11.4

5いつもする

4よくする
45.0

28.4

4.テレビなど電気機器を使用しないときはコンセントを抜く(n=1100)

6.オーガニック製品の購入(n=1100)

3たまにする2ほとんどしない

6.0
16.7

20.8

「余った食材の廃棄や食べ残しをする」以外は、「いつもする」が最もエシカル度が高い。「５．いつもする」、「４．よくする」と答えた割合が半数を超えるものは、マイバッ
クを持ち歩く（レジ袋を受け取らない）、余った食材の廃棄や食べ残しをするのみであった。次にリサイクルの利用が多く、約４割であった。他の項目については、「３．たまにする」が多いものの、被災地や途上国への寄付、フェアトレード商品の購入、テレビなど
電気機器を使用しないときはコンセントを抜くでは、半数以上が、「１．全くしない」、「２．ほとんどしない」と答えている。フェアトレード商品については認知度が低いのかもしれない。
エシカルスコアの算出にあたっては、「余った食材の廃棄や食べ残しをする」以外は、「いつもする」が最もエシカル度が高い。従って、「いつもする」を５として、以下４、
8

5.9

３、２、１と数字を割り当てた。「全くしない」が１である。「余った食材の廃棄や食べ残しをする」については、逆に「全くしない」を５、「いつもする」を１とするように数字を割り当てた。合計スコアを求め、エシカル意識のスコアとの合計をエシカルスコアとした。次の表３は求めたエシカルスコアの記述統計で、図３はヒストグラムである。分布に大きな偏りはないようである。すべての質問に最上位の５と答えたとき、総スコアは 100となる。
表３

エシカルスコアの記述統計

平均

46.41

中央値

46

最頻値

46

標準偏差

6.65

尖度

1.28

歪度

-0.14

最小

21

最大

79

図３

エシカルスコアのヒストグラム
700
600

頻度

500
400
300
200
100
0
頻度

30

40

50

60

70

80

20

162

622

282

12

2

家庭には、エシカル意識に関する質問に加え、次のようなエネルギーリテラシーに関する質問をした。エネルギーに関する知識があるかどうかも、エネルギーや事業者の選択に
9

大きく影響すると考えたからである。回答を基に、個人のエネルギーリテラシースコアを
算出した。
Q１

現在の日本の電源構成に占める再生可能エネルギー比率（水力除く）はおおよそ何％ですか12。
数

%

全体

1100

100.0

2%

204

18.5

8%

243

22.1

20%

68

6.2

わからない

585

53.2

正解：８％
Q２

現在の日本の電源構成に占める化石燃料（石炭、石油、天然ガス）依存度はおおよ

そ何％ですか。
数

%

全体

1100

100.0

30%

95

8.6

50%

160

14.5

80%

356

32.4

わからない

489

44.5

正解：80％
Q３

固定価格買取制度を利用して、太陽光発電（10kW 未満）で発電した場合、売電できる買取期間は何年ですか。
数

%

全体

1100

100.0

5年

123

11.2

10 年

304

27.6

15 年

56

5.1

わからない

617

56.1

12

電源構成に占める比率（2017 年度）を想定している。（経済産業省資源エネルギー庁「総合エネルギー統計」）以下化石燃料も同様である。
10

正解：10 年13Q４

次のうち地球温暖化ガスである CO2 排出量の最も多いエネルギー源はどれですか。
数

%

全体

1100

100.0

天然ガス

74

6.7

石炭

739

67.2

原子力

83

7.5

太陽光

6

0.5

水力

2

0.2

わからない

196

17.8

正解：石炭
Q５

今給湯器の買い替えを検討しているとします。次の 2 つの給湯器のうちどちらを購入しますか。ただし使用期間を 10 年とします。
数

%

全体

1100

100.0

給湯器 A 購入価格が 30 万円で、運転費用が月額 7,000

74

6.7

833

75.7

193

17.5

円（年間 8 万 4,000 円）
給湯器 B 購入価格が 40 万円で、運転費用が月額 5,000円（年間 6 万円）
どちらでもよい正解：給湯器 B
Q６

一般家庭において、1 年間で最もエネルギー（電気・ガス）消費量の多い家電は次のうちどれですか。
数

%

全体

1100

100.0

冷蔵庫

337

30.6

冷暖房器具（エアコン）

668

60.7

テレビ

29

2.6

照明器具

24

2.2

13

経済産業省資源エネルギー庁

https://www.enecho.meti.go.jp/category/saving_and_new/saiene/kaitori/fit_kakaku.html
11わからない正解：冷蔵庫

42

3.8

14

正解を答えている回答者を１とする正解ダミーを設け、その合計スコア、つまり正解質
問数をエネルギーリテラシースコアとした。すべての質問に正解したとき、スコアは６である。表４はエネルギーリテラシースコアの記述統計であり、図４はそのヒストグラムである。若干正解質問数が少ないところに分布が偏っている傾向にある。
表４

エネルギーリテラシースコアの記述統計

平均

2.56

中央値

2

最頻値

2

標準偏差

1.4

尖度

-0.49

歪度

0.35

最小

0

最大

6

14

経済産業省資源エネルギー庁「2009 年度 ⺠生部門エネルギー消費実態調査および機器の使用に関する補⾜調査」より
日本エネルギー経済研究所が試算
https://www.enecho.meti.go.jp/category/saving_and_new/saving/general/howto/consumpt
ion/
12

図４

エネルギーリテラシースコアのヒストグラム
350
300

頻度

250
200
150
100
50
0
頻度

第４節

0

1

2

3

4

5

6

49

227

298

252

160

91

23

コンジョイント分析

本稿では、将来家庭がどのような属性を持つエネルギー事業者を選択するかを分析する
ため、コンジョイント分析を使用した15。コンジョイント分析では、個人にいくつかの仮想的な選択肢を提示し、最も望ましい選択肢を選んでもらう表明選好法(Stated Preference
Method, SP)の１つである。またコンジョイント分析ではこのような選択実験をする。本稿では属性として月当たり電気・ガスの使用料金、CO2 削減率などを採用し、これらの値が変化したとき、個人はどのような選択をするかを分析する。ここでの選択肢はさまざまな属性を持つ電気やガスを供給するエネルギー事業者を想定している。
仮想評価法(Contingent Valuation Method, CVM)も有名な表明選好法の１つである。仮想評価法は例えば森林など市場価格がつかない対象に対し、利用者の金銭的価値を定量的に評価する。ただし評価対象が持つ様々な属性に対してそれぞれの金銭的評価を計測できず、属性ごとではなく、ある１つの対象に対して金銭的価値を計測する。また CVM は選
択実験ではない。
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、属性の数や水準をどのようにするか決める必要がある。少なすぎると財・サービスの特徴を表現するのに不十分であり、多すぎると選択に困ることになる。一般的に５、６個が適当と言われている。属性とその水準を決定し、様々な組み合わせを持つカードを組み

15

コンジョイント分析については、Louviere et al. (2000)、栗山・庄子(2005)、柘植他(2011)、栗山他(2013)を参考にした。
13

合わせてプロファイルを作成する。しかしながら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する。非現実な例として、再生可能エネルギー比率が高いのに、CO2が減らない組み合わせがある。なお直交計画法は Excel コンジョイント分析 ver.2.0（エスミ社）を使用した。本稿では回答者に次の３つの選択肢を提示し、最も望ましい選択肢を１つ選んでもらった。すべて電気やガスを供給するエネルギー事業者である。
選択肢１：事業者 A
選択肢２：事業者 B
選択肢３：事業者 C
次に各選択肢の属性を説明する。属性には、月当たり電気・ガス使用料金合計、CO2 排
出量削減率、原発依存度、再生可能エネルギー比率、化石燃料比率、水力発電比率、社会貢献度（CSR）、国際的な貢献度（SDGs に参加するかしないか）を採用した。それぞれの属性を採用した理由とその水準は次のようになる。
①月当たり電気・ガス使用料金合計
月当たりの電気とガスの使用料金の合計を考える。使用するエネルギー源や事業者が提供する料金プランにより料金が変動することがある。原子力発電を利用すると、電気料金が安くなることがある。一方、再生可能エネルギーを利用すると、電気料金が高くなることがある。水準は、3000 円、4000 円、5000 円、6000 円を想定する。
②CO2 排出量削減率2030 年までに現在 2020 年と比べて何％CO2 排出量が減少するかを考える。使用するエネルギー源により CO2 排出量が変化する可能性がある。一般的に原子力や再生可能エネル
ギーを使用すると、CO2 排出量が減少する一方、化石燃料比率が高いと減少しない可能性がある。水準は、30％減少、20％減少、10％減少、０％（減少しない）を想定する。
③原発依存度
既存の電力会社の中には原子力発電所を所有し、原子力を使った電気を供給する事業者もあると思われる。全発電量に対する原子力の使用割合を考える。2016 年４月の電力小売自由化以降に電気の供給を始めた新規事業者は一般的に原子力発電所を所有していないと考える。原子力を使用すると、安い電気料金が実現でき、CO2 排出量も削減する可能性がある。比率として、０％、10％、30％を考える。
④再生可能エネルギー比率
エネルギー事業者の中には、太陽光や風力など再生可能エネルギーを利用した電気を供給する事業者も存在すると考える。その再生可能エネルギーの比率を考える。再生可能エ14

ネルギーの利用により、地球温暖化の原因となる CO2 を削減でき、地球温暖化の抑制に貢献できる。再生可能エネルギーとしては、太陽光、風力、地熱、バイオマス、潮力・波力などを考える。（ただし水力は除く）これらの再生可能エネルギーのいくつかを用いて発電する。比率として、10％、30％、50％を考える。
⑤化石燃料比率
原子力と再生可能エネルギー以外のエネルギー源として、化石燃料を用いたエネルギー源がある。化石燃料には、石炭、石油、天然ガスが含まれる。CO2 など地球温暖化ガスを排出するという問題がある。ガスを多めに使用するとき、天然ガスの比率が高くなる。比率は再生可能エネルギー、原子力、水力を除いた残りとする。
⑥水力発電比率
発電には水力発電を 10％使用する。いずれの選択質問も 10％とする。
⑦社会貢献度（CSR）
近年、2015 年 9 月に国連で採択された持続可能な開発目標（SDGs）や投資家が企業に投資する判断基準である ESG、エシカル消費といった地球環境や地域社会の持続可能性を考えた行動が企業にも求められている。エネルギー事業者の社会の持続可能性への取り組
み度合いを考える。例えば、東洋経済では、企業の社会的な取り組みについて、「CSR 調査」16を実施しており、女性管理職比率など「人材活用」、CO2 排出量削減など「環境」、投資家に向けた IR 担当部署設置など「企業統治」、地域社会参加活動実績など「社会性」の 4 分野について評価を行っている。評価の高い順に、AAA、AA、A、B、C の５段階評価を考える。計量分析では、評価の高い順に数値を割り当てた。AAA を５、AA を４、A
を３、B を２、C を１とした。
⑧国際的な貢献(SDGs への参加)
2015 年 9 月に国連の「持続可能な開発サミット」で採択された 2030 年までの国際目標である持続可能な開発目標(SDGs)に企業として参加しているかどうかを考える。計量分析
では、参加していれば１、参加していない場合０とするダミー変数を用いた。
各属性の水準を表５にまとめた。ただし、化石燃料比率と水力発電比率は計量経済分析の説明変数として使用しないので省略する。
表５

属性の水準

変数

水準

月当たり電気・ガス料金合計

3000 円、4000 円、5000 円、6000 円

CO2 排出量削減率

30％減少、20％減少、10％減少、０％

原発依存度

０％、10％、30％

16

東洋経済『CSR 企業総覧 2020 年版』
15再生可能エネルギー比率

10％、30％、50％

社会貢献度

AAA（５）、AA（４）、A（３）、B（２）、C（１）

国際的な貢献参加（１）、参加していない（０）表６は使用したプロファイルの例である。
表６

プロファイル例

属性

選択肢１：

選択肢２：

選択肢３：

事業者 A

事業者 B

事業者 C

月当たり電気・ガス使用料金

4000 円

3000 円

6000 円

CO2 削減率

20%

20%

20%

原発依存度

0%

0%

10%

再生可能エネルギー比率

30%

10%

50%

化石燃料比率

60%

80%

30%

水力発電比率

10%

10%

10%

社会貢献度（CSR)

C

B

AA

国際貢献（SDGs)

参加しない

参加

参加

表６のようなプロファイルを家庭に提示し、最も望ましいものを１つ選んでもらった。
１人の回答者に属性の水準を変えたものを８問答えてもらった。なおアンケートの対象年
齢は 50 歳代までとした。それは 13 歳未満の小さな子供の有無を質問しているためである。
アンケートに先立ち、問題意識を説明した。具体的には、日本をはじめ世界の国々は、地
球温暖化など様々な環境・エネルギー問題に直面し、それらの解決方法が求められていること、2011 年３月 11 日の東日本大震災以降、原子力発電が停止したため、エネルギー源を化
石燃料（天然ガス、石炭、石油）に依存してきたこと、しかし、化石燃料は、CO2 など地球
温暖化ガスを排出するため使用を減らす必要があること、1997 年の京都議定書以降、各国は地球温暖化防止のため、 CO2 などの排出を減らすように求められていること、太陽光や風力など再生可能エネルギーは、地球温暖化ガスを減らすと言われているため、その普及が解決策の１つとなること、原子力発電を将来どのようにするかも大きな課題であることである。
第5節

計量経済分析モデル

16

5.1

ランダムパラメーターロジットモデル17

本稿では選択型実験であるコンジョイント分析を使用している。このとき被説明変数が離散変数となるため、計量経済分析モデルとして離散選択モデルを使うことになる。一般
的によく使われるモデルの１つとして条件付きロジットモデルがある。しかしながら、条件付きロジットモデルは誤差項に独立で同一の分布の仮定(Independent and Identical
Distribution, IID)を置き、その結果として他の無関係な選択肢からの独立の仮定(Independence of Irrelevant Alternatives, IIA)を満たさなければならない。しかしながらこの仮定はかなり制約が強く様々な場面において満たされない場合が多い。例えば、個人がエネルギー源を選択するとき、この個人が直面している選択肢として、原子力、火力、太陽光があるとする。ここにもう１つ風力という選択肢が加わったとき、この個人が再生可
能エネルギーというカテゴリー内で選好すれば、太陽光と風力はどちらでもいいことにな
り、太陽光の選択比率が低下することになる。これが IIA の仮定が満たされない状況である。この問題に対処するため、再生可能エネルギーというカテゴリーを考え、その中に太陽光と風力という選択肢があるという選択肢の入れ子構造を考えた入れ子型ロジットモデ
ルがある。他にパラメーターにある分布を仮定し、個人の選好の多様性を反映したランダ
ムパラメーターロジットモデルもある。ランダムパラメーターロジットモデルは個人の選
好の多様性を反映するだけでなく、制約のない代替パターンや時間を通した観察されない要因における相関関係を考慮するより一般的なモデルとして知られている。本稿でもこのような観点からランダムパラメーターロジットモデルを用いることにする。
ランダムパラメーターロジットモデルはそれぞれのパラメーターは分布を持つと仮定する。効用関数を次のように定式化する。
U =α x +β z +ε
この関数は個人 n が 選択肢 j を選択したときに得られる効用水準である。αはランダムでないパラメーターであり、β はランダムなパラメーターとして各個人の選好を表し、個人により変化することで選好の多様性を表現できる。本稿では定数項と価格変数である月当たり電気・ガス使用料金のパラメーターをランダムでないパラメーターとする18。一方で再生可能エネルギー比率などその他の説明変数のパラメーターはランダムパラメーターとする。εはランダムな誤差項であり、独立で同一な(iid)極値分布を持つとする。

β で条件付けした確率は17

ランダムパラメーターロジットモデルの説明は Train(2002)や Louviere et al. (2000)、

Hensher et al. (2005)を参考にした。
18

価格変数のパラメーターをランダムとしないのは、後に WTP を計算するためである。
17

L

β

=

exp β xȂ exp β xである。次にランダムパラメーターロジットモデルの選択確率はexp β xȂ exp β xP =f β dβである。この確率は条件付きでない選択確率であり、L

β をすべてのβ で積分したものである。ここでβ の分布を仮定する。一般的には正規分布、対数分布、三角分布を仮定する。本稿では推定を容易にするため正規分布を仮定する。推定にはシミュレーション法を用いる。シミュレーションされた確率は

1
P =
R

"

!#$

L

β!

である。R は抽出の数である。このシミュレーションされた確率はP のバイアスのない推定量である。シミュレーションされた対数尤度(simulated log likelihood, SLL )は
SLL =

*

)

#$ #$

d lnP (

である。個人 n が選択肢 j を選択すれば d=1、選択しなければ d=0 である。シミュレーシ
ョンされた最尤推定量を得るために SLL を最大化する。シミュレーションには 100 回のハ
ルトンドローを用いた。推定には Limdep NLOGIT 5 を用いた。
ランダムパラメーターロジットモデルの推定結果を用いて、各属性について WTP を計測できる。WTP により、個人の各属性に対する金銭的評価が分かる。効用関数を線形と仮定すると、効用関数は次の式のように書ける。

V

V =α x +β zは効用関数の確定項である。この式を全微分すると、次の式が得られる。
dV =

∂V
∂V
dx +
dz
∂x
∂z

仮にある属性 xi.の WTP を計測する。効用水準は変化せず(dV = 0)、他の属性が変化しないと仮定すると、限界的な(marginal)WTP が得られる。
18

MWTP = −

∂V
∂x

3∂V
∂x2

xm は価格変数である。ここでは月当たり電気・ガス使用料金である。MWTP を、パラメ
ーターを用いて次のように書く。

β
MWTP = − 4β2β はある属性 i の係数パラメーターである。β2 は価格変数の係数パラメーターである。

つまり WTP は各属性の係数パラメーターを価格変数の係数パラメーターで割ることで求
められる。
5.2

潜在クラスモデル19

ランダムパラメーターロジットモデルでは、パラメーターの分布を仮定することで、個人の選好の多様性を知ることができる。しかしながら、個人の選好の多様性が、個人属性などどのような要因で決まるかは分からない。一方で、潜在クラスモデルでは、メンバー
シップ関数を使用し、個人属性など考えられるその要因を説明変数とすることで、個人の選好の多様性がどのような要因で決まるかを知ることができる。潜在クラスモデルでは、個人が複数の選好の異なるグループで構成されると仮定し、グループごとにパラメーターを推定する。例えば、企業の社会貢献度に対する選好の違いにより３つのグループに分けるとすると、エシカル消費に関心の高い個人は、選好の高いグループに属すると考えられる。一方で関心度が中位の個人は選好が中位のグループに属し、関心度の低い個人は選好が低いグループに属すると考えられる。
潜在クラスモデルの定式化は次のようになる。個人 n があるクラス s に属していると仮定する。クラス s に属する個人 n が選択肢 j を選択したときのランダム効用関数は、
U |6 = α x + β z + ε |6となる。クラス s における条件付きロジットモデルの選択確率は、
P |6 i =19

exp μ9 :9 ;<=?
Ȃ@#$ exp μ9 :9 ;<>潜在クラスモデルの説明は、栗山・庄司（2005）、柘植他（2011）を参考にした。
19

ただし、βs はクラス s に固有のパラメーター、μs はクラス s に固有のスケールパラメー
ターである。
次に、潜在的なメンバーシップ関数を考える。メンバーシップ関数とは個人をあるクラスに分類する関数である。分類に用いられる説明変数は収入など個人の社会的属性や地球温暖化に対する意識といった個人の意識や考え方も含める。個人がクラス s に属するときの潜在的なメンバーシップ関数は、∗
A<9= C9 D< + E<9γは推定されるパラメーターであり、ϛ は誤差項である。誤差項が独立かつ同一な第一種
極値分布に従うと仮定すると、個人 n がクラス s に分類される確率 Pns は、
P6=

exp λC9∗ D<
GȂ6∗#$ exp λC9∗ D<

ただし、λはスケールパラメーターである。この選択確率では、推定の際、ある１つのクラスに対するパラメーターをゼロとし、基準化する必要がある。仮に、クラス１(s=1)を
γ1=0 として基準化すると、選択確率は、
P$=

s が２以降では、

1

1 + ȂG6∗#H exp λC9∗ D<

P6=

exp λC9∗ D<
ȂG6∗#$ exp λC9∗ D<となる。推定されるパラメーターγs は、クラス１のパラメーターを基準としたクラス s のパラメーターである。
個人 n がクラス s に属し、選択肢 j を選択する確率は、Pns(j)=Pns*Pn|s(j)を表現でき、個人 n が選択肢 j を選択する確率は次のようになる。
I< J =

K

9#$

I<9 ∗ I<|9 J

以上より、潜在クラスモデルの選択確率は次のように定式化される。
P j =

K

9#$

exp λC9∗ D<
exp μ9 :9 ;<=
M G
NM ?
N
Ȃ6∗#$ exp λC9∗ D< Ȃ@#$ exp μ9 :9 ;<>このモデルは、選好に関係する潜在的な変数と個人の選択から観察される変数とを同時20に用いて、選択行動を説明する。
パラメーターは最尤法で求めることができる。対数尤度関数は次のように定式化できる。
lnL γ, β|S =

*

)

#$ #$

R
δS< lnI< jδは個人が選択肢 j を選択したとき１を、それ以外のとき０とするダミー変数である。ク
ラス数 S を外生的に与えれば、パラメーターβとメンバーシップ関数のパラメーターγを同時に推定することができる。
本稿ではクラス数を５とした20。メンバーシップ関数の説明変数には、作成したエシカ
ルスコアや年間所得など個人の社会的属性の他、エネルギーに対する意識を考えた。次の説明変数を採用した。
①エネルギーリテラシースコア②エシカルスコア③家計の年間所得
300 万円未満を１、300 万円から 599 万円を２、600 万円から 899 万円を３、900 万円以
上を４とした。
④学歴（大卒ダミー）
大卒以上を１、それ以外を０とするダミー変数とした。
⑤一人暮らしダミー
一人暮らしであれば１、そうでなければ０とするダミー変数とした。
⑥13 歳未満の子供の有無
13 歳未満の子供がいる家庭を１、いない家庭を０とするダミー変数とした。
⑦年齢⑧エネルギー問題に対する重要度「安い電気・ガス料金の実現」
様々なエネルギー問題について、重要度を５段階評価してもらった。その５段階でのスコアである。もっとも重要だと思うとき、「５」、最も重要でないと思うとき、「１」である。次の原発廃止も同様に数字を割り当てている。
⑨エネルギー問題に対する重要度「原発廃止」

20

クラス数は AIC(Akaike information criterion)や BIC (Bayesian information criterion)

を用いて決定できる。AIC や BIC が最小となるクラス数を採用する。（栗山・庄司、
2005、柘植他、2011）本稿ではクラス数を４、５で推定したが、AIC が最小となる５を採
用した。
21

第６節
6.1

推定結果の解釈

ランダムパラメーターロジットモデルの推定結果

まず、ランダムパラメーターロジットモデルの推定結果を考察する。表７は全サンプルでの推定結果である。
表７

ランダムパラメーターロジットモデルの推定結果（全サンプル）
係数

標準誤差

ｚ値

ｐ値

有意性

CO2 削減率

0.01380.00141

9.76

0

***

原発依存度

-0.00477

0.00205-2.32

0.0203**

再生可能エネルギー比率

0.02009

0.00183

10.98

0

***

CSR

0.200110.01548

12.92

0

***

SDGs

0.630180.05087

12.39

0

***

月当たり電気・ガス料金-0.00059

0.00002453-23.86

0

***

定数項１

-0.08379

0.03867-2.17

0.0303**定数項２0.27627

0.03643

7.58

0

***

CO2 削減率

0.01577

0.00276

5.71

0

***

原発依存度

0.039420.00246

16.02

0

***

再生可能エネルギー比率

0.037330.00167

22.31

0

***

CSR

0.23852

0.01844

12.94

0

***

SDGs

1.017110.05245

19.39

0

***

マクファーデン決定係数

0.09151

対数尤度-8783.09

サンプルサイズ1100

ランダムパラメーター

非ランダムパラメーター

標準偏差***：有意水準１％で有意（p 値が 0.01 以下）、**：有意水準５％で有意（p 値が 0.05 以下）、*：有意水準 10％で有意（p 値が 0.1 以下）、*なし：有意でない（p 値が 0.1 を超える）
おおむね、すべての説明変数が有意である。まず、月当たり電気・ガス料金の係数が負で、有意水準１％で有意である。個人は安い電気やガスを提供する事業者を選好することが分かる。次に非金銭的要因を見る。CO2 削減率については、係数が正で、有意水準１％22で有意である。個人は地球温暖化の原因にもなる CO2 を多く削減するエネルギーを供給する事業者を選好する。原発依存度については、係数が負で、有意水準５％で有意である。
個人は原発依存度の低い事業者を選好する。再生可能エネルギー比率については、係数が正で、有意水準１％で有意である。個人は再生可能エネルギーを利用した電気を供給する
事業者を選好する。
最後は注目しているエシカルに関する変数である。社会貢献度、国際貢献度のどちらも、係数が正で、有意水準１％で有意である。個人は社会貢献している、SDGs に参加している事業者を選好する。この結果より、エネルギー事業者は、自由化後の競争環境下で、供給する電気やガスに安さを訴えて、顧客を獲得する以外にも、環境や地域社会、雇用、ガバナンス、国際的な課題に貢献していることをアピールして顧客を獲得する方法もあることが分かる。次に、各属性に対する WTP を見る。表８は各属性に対する WTP をまとめたものである。
標準偏差については、すべての説明変数で、有意水準１％で有意であった。個人の選好のばらつきが大きく多様性が見られることが分かる。
表８WTP

CO2 削減率

23.39

原発依存度

-8.08

再生可能エネルギー比率

34.05

CSR

339.17SDGs

1068.10

WTP より、個人は事業者が SDGs に参加していることに高い価値を見出していることが分かる。CO2 削減率や再生可能エネルギー比率よりも、事業者の社会貢献や国際貢献に高い価値を見出しているところが注目すべき点である。
次に、個人のエシカル意識と選好との関係を見る。個人の計算したエシカルスコアを四分位に分け、四分位ごとのサブサンプルについて、ランダムパラメーターロジットモデル
で推定した。エシカルスコアの最小値は 21、第一四分位点は 42、第二四分位点（中央値）は 46、第三四分位点は 51、最大値は 79 である。表９から 12 はそれぞれの四分位に関する推定結果である。
表９

ランダムパラメーターロジットモデルの推定結果（第一四分位）
係数

標準誤差

ｚ値

ｐ値

有意性

0.01205

0.0029

4.16

0

***

ランダムパラメーター
CO2 削減率23

原発依存度-0.00546

0.00387-1.41

0.1582

再生可能エネルギー比率

0.017440.00351

4.97

0

***

CSR

0.25073

0.03318

7.56

0

***

SDGs

0.61030.10392

5.87

0

***

月当たり電気・ガス料金-0.00055

0.00004867-11.37

0

***

定数項１

-0.10099

0.07623-1.32

0.1852定数項２0.28147

0.071813.92

0.0001***CO2 削減率

0.020450.0047

4.35

0

***

原発依存度

0.035110.00525

6.69

0

***

再生可能エネルギー比率

0.03552

0.00321

11.06

0

***

CSR

0.291210.03542

8.22

0

***

SDGs

1.10425

0.10702

10.32

0

***

マクファーデン決定係数

0.083172対数尤度-2264.27

サンプルサイズ281

非ランダムパラメーター

標準偏差***：有意水準１％で有意、**：有意水準５％で有意、*：有意水準 10％で有意、*なし：
有意でない
表 10

ランダムパラメーターロジットモデルの推定結果（第二四分位）
係数

標準誤差

ｚ値

ｐ値

有意性

CO2 削減率

0.013290.00294

4.52

0

***

原発依存度

-0.00323

0.00395-0.82

0.4133

再生可能エネルギー比率

0.024910.00405

6.16

0

***

CSR

0.210810.03119

6.76

0

***

SDGs

0.61995

0.10312

6.01

0

***

月当たり電気・ガス料金-0.00064

0.0000503-12.74

0

***

定数項１

0.00660.07777

0.08

0.9323定数項２0.30386

0.07453

4.08

0

***

0.01995

0.00559

3.57

0.0004***

ランダムパラメーター

非ランダムパラメーター

標準偏差
CO2 削減率24

原発依存度

0.03567

0.00473

7.54

0

***

再生可能エネルギー比率

0.04703

0.00355

13.25

0

***

CSR

0.25508

0.03624

7.04

0

***

SDGs

1.080160.10691

10.1

0

***

マクファーデン決定係数

0.106119

対数尤度-2223.31

サンプルサイズ283***：有意水準１％で有意、**：有意水準５％で有意、*：有意水準 10％で有意、*なし：
有意でない
表 11

ランダムパラメーターロジットモデルの推定結果（第三四分位）
係数

標準誤差

ｚ値

ｐ値

有意性

CO2 削減率

0.01762

0.00271

6.51

0

***

原発依存度

-0.00743

0.0041-1.81

0.0703*

再生可能エネルギー比率

0.02110.0035

6.03

0

***

CSR

0.199710.02926

6.83

0

***

SDGs

0.84555

0.1001

8.45

0

***

月当たり電気・ガス料金-0.00061

0.0000479-12.65

0

***

定数項１

-0.12722

0.0755

-1.69

0.092

*

定数項２

0.177210.069992.53

0.0113**CO2 削減率

0.01309

0.0069

1.9

0.058

*

原発依存度

0.04233

0.00476

8.9

0

***

再生可能エネルギー比率

0.036160.00323

11.21

0

***

CSR

0.20349

0.03771

5.4

0

***

SDGs

0.96330.10291

9.36

0

***

マクファーデン決定係数0.102956

対数尤度-2317.9

サンプルサイズ294

ランダムパラメーター

非ランダムパラメーター

標準偏差***：有意水準１％で有意、**：有意水準５％で有意、*：有意水準 10％で有意、*なし：
有意でない

25

表 12

ランダムパラメーターロジットモデルの推定結果（第四四分位）
係数

標準誤差

ｚ値

ｐ値

有意性

CO2 削減率

0.01166

0.00283

4.12

0

***

原発依存度

-0.00343

0.00474-0.72

0.4688

再生可能エネルギー比率

0.01558

0.00368

4.23

0

***

CSR

0.151480.0333

4.55

0

***

SDGs

0.46069

0.10398

4.43

0

***

月当たり電気・ガス料金-0.00056

0.00005111-11.03

0

***

定数項１

-0.10976

0.08216-1.34

0.1815定数項２0.38840.07792

4.98

0

CO2 削減率

0.00602

0.00703

0.86

0.3914

原発依存度

0.049430.00532

9.3

0

***

再生可能エネルギー比率

0.03357

0.0034

9.88

0

***

CSR

0.25563

0.037

6.91

0

***

SDGs

0.94160.10574

8.9

0

***

マクファーデン決定係数

0.087797

対数尤度-1940.18

サンプルサイズ242

ランダムパラメーター

非ランダムパラメーター

***

標準偏差

***：有意水準１％で有意、**：有意水準５％で有意、*：有意水準 10％で有意、*なし：
有意でない
全サンプルと異なり、原発依存度が第三四分位を除いて有意にならない。他の変数は全サンプルと変わらない。つまり、個人は安い電気やガスを提供する事業者を選好し、地球温暖化の原因にもなる CO2 を多く削減するエネルギーを供給する事業者を選好し、原発依存度の低い事業者を選好し、再生可能エネルギーを用いて発電した電気を供給する事業者を選好し、社会貢献している、SDGs に参加している事業者を選好する。次に、各四分位での WTP を見る。表 13 はその結果である。
表 13

WTP（サブサンプル）

WTP

第一四分位

第二四分位

第三四分位

第四四分位

CO2 削減率

21.91

20.77

28.89

20.82

26

原発依存度

-9.93

-5.05

-12.18-6.13

再生可能エネルギー比率

31.71

38.92

34.59

27.82

CSR

455.87329.39327.39

270.5

SDGs

1109.64968.671386.15822.66

社会貢献（CSR）の WTP はエシカルスコアが低いほど、高いことが分かる。国際貢献（SDGs）の WTP は第三四分位で最も高い。一方で第四四分位が最も低い。これらは仮説とは異なる結果である。
6.2

潜在クラスモデルの推定結果

本稿では潜在クラスモデルでの分析も試みた。その推定結果を考察する。表 14 は推定結果である。
表 14

潜在クラスモデルの推定結果
係数

標準誤差

Z値

P値

有意性

月当たり電気・ガス料金-0.00154

0.00009660-15.920***

CO2 削減率

0.03779

0.00397

9.51

0

***

原発依存度

0.00551

0.004311.28

0.2016

再生可能エネルギー比率-0.00065

0.00572-0.11

0.9091CSR

0.12157

0.057872.1

0.0357SDGs-0.00633

0.14472-0.04

0.9651定数項 1-0.22378

0.15188-1.47

0.1407定数項 2-0.01281

0.17183-0.07

0.9406

月当たり電気・ガス料金-0.00024

0.00016-1.55

0.1222CO2 削減率

0.013760.007211.91

0.0563*

原発依存度-0.18321

0.03117

-5.88

0

***

再生可能エネルギー比率

0.01690.01007

1.68

0.0933*CSR-0.03343

0.10867-0.31

0.7583SDGs-0.20823

0.24731-0.84

0.3998定数項 10.148180.419430.35

0.7239定数項 20.45150.34681

1.3

0.193

潜在クラス 1**

潜在クラス 227

潜在クラス 3
月当たり電気・ガス料金-0.00022

0.00007870-2.77

0.0055***

CO2 削減率

0.011960.003833.12

0.0018***

原発依存度

0.02355

0.0036

6.54

0

***

再生可能エネルギー比率

0.04733

0.00426

11.11

0

***

CSR

0.259150.04056

6.39

0

***

SDGs

-0.01438

0.10259-0.14

0.8885定数項 10.00593

0.094

0.06

0.9497定数項 20.34538

0.090983.8

0.0001

月当たり電気・ガス料金-0.00138

0.06755-0.02

0.9837

CO2 削減率-0.22805

11.90659-0.02

0.9847

原発依存度

0.11856

10.87573

0.01

0.9913

再生可能エネルギー比率

0.105026.62055

0.02

0.9873CSR-0.4320411.47294

-0.04

0.97

SDGs

2.40947

33.00298

0.07

0.9418定数項 16.27278148.2918

0.04

0.9663定数項 22.87083

181.6173

0.02

0.9874

月当たり電気・ガス料金-0.00024

0.00004607

-5.19

0

***

CO2 削減率

0.00540.00291

1.86

0.0631*

原発依存度-0.00883

0.00379-2.33

0.0197**

再生可能エネルギー比率

0.008170.002633.11

0.0019***CSR

0.18943

0.0223

8.5

0

***

SDGs

1.053960.07412

14.22

0

***

定数項 1

0.14201

0.07492

1.9

0.058

**

定数項 2

0.43755

0.06154

7.11

0

***

定数項

-1.08467

0.80024-1.36

0.1753エネルギーリテラシース

0.049440.066620.74

0.4581

エシカルスコア

0.00787

0.01405

0.56

0.5752

年間所得-0.31065

0.09465

-3.28

0.001

***

潜在クラス 4

潜在クラス 5

メンバーシップ関数
潜在クラス 1

コア28

大卒ダミー

0.263020.190171.38

0.1666

一人暮らしダミー-0.35407

0.23615-1.5

0.133813 歳未満の子供有ダミー-0.14781

0.21824-0.68

0.4982

年齢

0.018150.010351.75

0.0794*安い料金重視-0.44342

0.10011

-4.43

0

***

原発廃止

0.370450.08292

4.47

0

***

定数項

-3.85484

1.68834-2.28

0.0224**エネルギーリテラシース

0.05738

0.127720.45

0.6532

エシカルスコア

0.044890.030281.48

0.1382

年間所得-0.29384

0.18362-1.6

0.1095

大卒ダミー

0.241640.35732

0.68

0.4989

一人暮らしダミー-0.60075

0.47354-1.27

0.204613 歳未満の子供有ダミー

0.24268

0.38625

0.63

0.5298

年齢

0.05330.020362.62

0.0089安い料金重視0.10472

0.20819

0.5

0.615

原発廃止

-1.03404

0.19955

-5.18

0

定数項

-1.30928

0.95342-1.37

0.1697エネルギーリテラシース

0.285080.08113.52

0.0004

エシカルスコア-0.01946

0.01712-1.14

0.2558

年間所得-0.15118

0.11047-1.37

0.1712

大卒ダミー-0.09507

0.22014-0.43

0.6658

一人暮らしダミー-0.66733

0.29828-2.24

0.0253**

13 歳未満の子供有ダミー-0.44427

0.25816-1.72

0.0853*

年齢

0.01825

0.012251.49

0.1362安い料金重視0.16305

0.11255

1.45

0.1474

原発廃止

0.19190.09768

1.96

0.0495定数項-1.95871

3.97629-0.49

0.6223エネルギーリテラシース-0.03331

0.3138-0.11

0.9155

潜在クラス 2

コア***

潜在クラス 3***

コア

潜在クラス 4コア
29**

エシカルスコア-0.02127

0.05606-0.38

0.7044

年間所得-0.31476

0.41356-0.76

0.4466

大卒ダミー-0.37537

0.8287-0.45

0.6506

一人暮らしダミー-0.29215

0.81555-0.36

0.7202

13 歳未満の子供有ダミー-0.84849

0.87559-0.97

0.3325

年齢-0.00025

0.04212-0.01

0.9952安い料金重視0.487080.3843

1.27

0.205

原発廃止

-0.03445

0.41549-0.08

0.9339対数尤度-8187.11

マクファーデン決定係数

0.153156

サンプルサイズ1100***：有意水準１％で有意、**：有意水準５％で有意、*：有意水準 10％で有意、*なし：
有意でない
まずクラス１の推定結果を見る。クラス１では、月当たり電気・ガス料金の係数が負で、有意水準１％で有意である。クラス１に属する個人は、月当たり電気・ガス料金が安くなる事業者を選好することが分かる。他に、CO2 削減率の係数が正で、有意水準１％で有意である。個人は環境に優しい CO2 をより削減するエネルギーを供給する事業者を選好することが分かる。社会貢献の係数は正で、有意水準５％で有意である。個人は環境や地
域社会、雇用に貢献している事業者を選好する。しかし、再生可能エネルギー比率や国際貢献は有意でなかった。
次にクラス２の推定結果を見る。クラス２では、月当たり電気・ガス料金が有意でない。しかし、CO2 削減率と再生可能エネルギー比率の係数が正で、有意水準 10％であるが有意、原発依存度の係数が負で、有意水準１％で有意である。社会貢献や国際貢献は有意でなかった。クラス２に属する個人は、料金は選択に関係なく、CO2 をより削減する、再生可能エネルギー比率の高い、原発依存度の低いエネルギーを供給する事業者を選好することが分かる。
クラス３では、月当たり電気・ガス料金の係数が負で、有意水準１％で有意、CO2 削減率の係数が正で、有意水準１％で有意、原発依存度の係数が正で、有意水準１％で有意、再生可能エネルギー比率の係数が正で、有意水準１％で有意、社会貢献の係数は正で、有意水準１％で有意である。一方で、国際貢献は有意でなかった。これまでとは違い、クラス３の個人は原発依存度の高いエネルギーを選好する。同時に CO2 削減率と再生可能エネ
ルギー比率も正で有意であることから、化石燃料を使ったエネルギーを余程選好しないと言える。
クラス４では、定数項も含め、有意な説明変数はなかった。クラス４に属する個人は、
30

エネルギーを供給する事業者を選択する際、これらの要因に左右されないと言える。
クラス５では、定数項を含むすべての説明変数が有意であった。月当たり電気・ガス料
金の係数が負で、有意水準１％で有意、CO2 削減率の係数が正で、有意水準 10％であるが有意、原発依存度の係数は負で、有意水準５％で有意、再生可能エネルギー比率、社会貢
献、国際貢献の係数はいずれも正で、有意水準１％で有意である。クラス５に属する個人
は、月当たり電気・ガス料金が安く、CO2 削減率の高い、再生可能エネルギー比率が高い、社会貢献している、SDGs に参加している事業者を選好する。
次にメンバーシップ関数の推定結果を考察する。メンバーシップ関数では、個人属性を説明変数とし、係数の符号や有意性より、どのような属性を持つ個人がどのクラスに属するかを知ることができる。ただし、クラス５をベースとしている。
まずクラス１には、年齢の高い、安い料金の実現を重視していない、原発廃止を重要だと考えている個人が属する傾向にある。
クラス２には、原発廃止を重要だと考えていない個人が属する傾向にある。他の属性は有意でなかった。
クラス３には、エネルギーリテラシーの高い、一人暮らしでない、13 歳未満の子供のいない、原発廃止を重要だと考えている個人が属する傾向にある。
クラス４については、有意な属性がなかった。
本稿で注目している個人のエシカルスコアは、いずれのクラスにおいても有意でなかった。従って、個人のエシカル意識が高いかどうかは、エネルギー事業者の選好には関係しないと考えられる。表 15 はクラスごとの WTP である。社会貢献（CSR）の WTP はクラス３で正の高い値を示している。国際貢献（SDGs）については、クラス４と５では正の大きな WTP を示すものの、クラス１、２、３では負の WTP を示している。
表 15

潜在クラスモデルの WTP
クラス 1

クラス 2

クラス 3

クラス 4

クラス 5

CO2 削減率24.53957.33354.364-165.254

22.500

原発依存度

3.578

-763.375

107.04585.913-36.792

再生可能エネルギー比率-0.42270.417215.13676.10134.042

CSR

78.942-139.292

1177.955-313.072

789.292

SDGs-4.110-867.625-65.364

1745.993

4391.500

6.3

考察

本稿では、個人のエシカル意識が、エネルギーの選好にどのように影響するかを分析した。
近年、地球温暖化対策や持続可能な社会の実現を目指して個人の間でも、エシカル消費が意識されつつある。このような流れから、電気やガスを供給するエネルギー事業者も、自由化
31

後の競争環境下で顧客を獲得するために、個人のエシカル意識を考えて、経営し、エネルギーを供給する必要がある。
将来の仮想的なエネルギー事業者を表すいくつかの選択肢を個人に提示し、個人の選択行動を分析したため、表明選好の１つであるコンジョイント分析を用いた。データ収集は、
楽天インサイト株式会社が提供する Web アンケートを利用した。個人にエシカル意識や行動に関する質問した。得られた回答を基に、個人のエシカル度を測るものとしてエシカルス
コアを算出した。属性には、月当たり電気・ガス料金合計、CO2 排出量削減率、原発依存度、再生可能エネルギー比率、化石燃料比率、水力発電比率、社会貢献度（CSR）、国際的な貢献度（SDGs に参加するかしないか）を採用した。
収集したデータをランダムパラメーターロジットモデルと潜在クラスモデルを用いて計量経済分析した。ランダムパラメーターロジットモデルは、個人の選好多様性を認めるより一般的な離散選択モデルであり、潜在クラスモデルでは、個人を選好の異なるいくつかのグループに分割できると仮定し、グループごとの選好を計測できる。さらにメンバーシップ関数を用い、個人の社会的属性やエネルギーに対する意識を説明変数とし、どのような個人がどの選好グループに属するかを明らかにする。個人のエシカルスコアとエネルギー選好との関係を見るため、個人のエシカルスコアを四分位に分け、四分位ごとのサブサンプルについて、ランダムパラメーターロジットモデルで推定した。一方で、潜在クラスモデルでは、
エシカルスコアをメンバーシップ関数の説明変数として使い、エシカル意識の高さにより、
どの選好グループに属するかを見た。
全サンプルを対象にしたランダムパラメーターロジットモデルの推定結果では、おおむね、すべての説明変数が有意であった。個人は月当たり電気・ガス料金の安い、CO2 を多く削減する、原発依存度の低い、再生可能エネルギーを用いた電気を供給する事業者を選好することが分かった。注目しているエシカルに関する変数である社会貢献度、国際貢献度については、ともに符号が正で有意であり、個人は社会貢献している、SDGs に参加している事業者を選好する。この結果より、エネルギー事業者は、自由化後の競争環境下で、供給する電気やガスに安さを訴える以外にも、環境や地域社会、雇用、ガバナンス、
国際的な課題に貢献していることをアピールして顧客を獲得する方法もあることが分かった。さらに、WTP より、個人は事業者が SDGs に参加していることに高い価値を見出していることが分かった。
個人のエシカル意識の高さと選好との関係については、エシカルスコアを四分位に分け、四分位ごとのサブサンプルについて、ランダムパラメーターロジットモデルで推定した結果と潜在クラスモデルの結果とも、個人のエシカル意識が高いかどうかは、エネルギ
ー事業者の選好には関係しないことが分かった。しかしながら、個人のエシカル意識が高いかどうかに関わらず、社会貢献や国際貢献に積極的な事業者を選好することは確かであ
る。

32

第７節

結論と政策的含意

本稿では、個人のエシカル意識の高さがエネルギーや事業者の選択にどのように影響するかを分析した。近年、地球温暖化対策や持続可能な社会を目指して個人の間で、エシカル
消費が意識されつつある。ESG 投資や持続可能な開発目標(SDGs)が世界的なトレンドになりつつある。電気やガスを供給するエネルギー事業者も、個人のエシカル意識の高まりを考えて、自由化後の競争環境下で顧客を獲得する必要がある。
様々な属性を持ついくつかの仮想的なエネルギー事業者を個人に提示し、最も望ましいものを選んでもらうため、表明選好の１つであり、選択実験であるコンジョイント分析を用いた。データ収集は、楽天インサイト株式会社が提供する Web アンケートを利用し、日本の２大都市圏である関東と関⻄に住む 1100 の家庭を対象とした。年間所得など個人の社会的属性や節電意識などエネルギーに対する意識やエシカル行動に関する質問をした。そして、得られた回答から、個人のエシカル度を測るために、エシカルスコアを算出した。属性には、月当たり電気・ガス料金合計、CO2 排出量削減率、原発依存度、再生可能エネルギー
比率、化石燃料比率、水力発電比率、社会貢献度（CSR）、国際的な貢献度（SDGs に参加
するかしないか）を採用した。
計量経済分析には、ランダムパラメーターロジットモデルと潜在クラスモデルを用いた。
個人のエシカルスコアと選好との関係を見るために、個人のエシカルスコアを四分位に分け、四分位ごとのサブサンプルについて、ランダムパラメーターロジットモデルで推定した。
一方で、潜在クラスモデルでは、エシカルスコアをメンバーシップ関数の説明変数とし、エシカル意識の高さにより、どの選好グループに属するかを見た。
推定結果より、個人は月当たり電気・ガス料金の安い、CO2 を多く削減する、原発依存度の低い、再生可能エネルギーを用いた電気を供給する事業者を選好することが分かった。さらに注目しているエシカルに関する変数である社会貢献度、国際貢献度の推定結果
より、個人は社会貢献している、SDGs に参加している事業者を選好する。この結果より、エネルギー事業者は、自由化後の競争環境下で、供給する電気やガスに安さを訴える以外にも、地球環境や地域社会、雇用、ガバナンス、国際的な課題に貢献していることをアピールして顧客を獲得する方法もあることが分かった。さらに、WTP より、個人は事業者が SDGs に参加していることに高い価値を見出していることが分かった。
個人のエシカル意識の高さと選好との関係については、エシカルスコアを四分位に分け、四分位ごとのサブサンプルについて、ランダムパラメーターロジットモデルで推定した結果と潜在クラスモデルの結果とも、個人のエシカル意識が高いかどうかは、エネルギ
ー事業者の選好には関係しないことが分かった。
今回の分析結果より、コンジョイント分析の属性に採用した社会貢献度や国際貢献度に対して、個人が高い WTP を示したことで、個人は社会貢献や国際貢献に積極的な事業者を選好することが分かった。一方で、個人のエシカル意識が高いかどうかが、エネルギー33

事業者の選好にはそれほど影響しないことも分かった。しかしながら、いずれにせよ個人のエシカル意識が高いかどうかに関わらず、社会貢献や国際貢献に積極的な事業者を選好することは確かである。電力・ガス自由化後の競争環境下で、エネルギー事業者はこれまで以上に、持続可能な社会の実現を目指して、ガバナンスの改善や地域貢献、雇用環境を考え、環境負荷の少ないエネルギーを供給することが、顧客の獲得につながると考えられる。今回は、個人のエシカル意識の高さが、事業者の選好に影響することを見出せなかったが、個人のエシカル意識の違いが、エネルギー選好にどのように影響するかには関心がある。今後は、ランダム化実験によりサンプルを２つに分け、一方には持続可能な社会の必要性に関する情報や知識を与え、もう一方には与えず、選好がどのように変わるかを計測する研究も必要と思われる。
謝辞
本稿は龍谷大学社会科学研究所個人研究費を使用している。調査は楽天インサイト株式会社に委託した。担当者からはアンケートの設計で貴重なコメントを頂いた。ここに感謝の意を表します。なお本稿の誤り等については筆者に起因します。
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35