論文

CO2の長期大規模削減と電化―排出制約下における電化の促進と電力需要の関係性―
Long-Term Deep CO2 Emissions Reduction and Electrification
キーワード：電化、電力需要、シナリオデータベース
坂

本

将

吾

CO2の長期大規模削減には電化の促進が必要と考えられているが、「電化率」という最終エネルギ
ー消費に占める電力の比率が増加する場合でも、電力需要の「総量」の変化には増加・一定・減少のすべての可能性がある。本稿では、IPCCの第5次評価報告書（AR5）で用いられたシナリオデータベー
スと、温暖化研究における共通の社会経済シナリオとして近年提案されている共有社会経済パス（SSP）のシナリオデータベースを用いて、排出制約下における電化促進と電力需要の関係を、世界全体を対象に分析した。シナリオ間の平均的な傾向として、排出制約が弱い場合には、電力需要と最終エネルギー消費の両方が増加する形で電化率が高まる。他方、排出制約が強い場合は、電力需要の増加ペースは排出制約が弱い場合よりも緩くなるが、他の最終エネルギー消費はそれ以上に増加が緩まるため、結果的に電化率が一層高まる。ただし、シナリオ間の分布をみると、排出制約が強い場合の方が電力需要の増加ペースが速くなるシナリオが約半数を占める。つまり、排出制約が強い場合に電化率が高まるのは共通した傾向だが、電力需要の増加ペースの変化については、ばらつきが大きい。GDPあたりの電力需要は、排出制約の強弱によらず2100年にかけて減少するが、他の最終エネルギー消費と比較して減少率は小さく、排出制約間でも差は小さい。排出制約が強いシナリ
オでは、需要部門の電化進展にあわせて、電力供給が低炭素化する。
1. はじめに

3. 排出制約と電化・電力需要

1.1 CO2 排出削減のための電化
1.2 電化と電力需要
1.3 研究の目的
2. 電化率・電化パターン

3.1 使用するシナリオデータ
3.2 世界全体における電化
3.3 電力需要/GDP・最終エネルギー消費/GDP と電化率の関係3.4 地域別の電化
3.5 需要部門別の電化
3.6 運輸部門における電化
3.7 供給部門の低炭素化と需要部門の電化
4. おわりに

2.1 電力需要･最終エネルギー消費･電化率の関係
2.2 電化パターンの定義と分析視点
2.3 電力需要/GDP・最終エネルギー消費/GDP・
電化率の関係

1. はじめに暖房、自動車に多く利用されている直接燃焼か
ら、より効率的でエネルギーサービスを多様な方法で供給可能なエネルギーキャリアである

1.1 CO2排出削減のための電化
CO2の大規模削減のためには、エネルギー利電力への転換が、有力な選択肢とされている。

用の効率化や省エネルギー、電力供給の低炭素

Sugiyama（2012）は、排出制約が厳しくなる化に加えて、エンドユースの低炭素化（電力、ほど最終エネルギー消費に占める電力の割合

水素、バイオエネルギーへの転換）が必要であ（電化率）が高くなる傾向（電化）が、さまざると指摘されている（Deep Decarbonization Path-

まな機関（国際エネルギー機関（IEA）、

way Project（以下、DDPP），2015）。

Eurelectric、世界自然保護基金（WWF）、電力中

エンドユースの低炭素化においては、給湯や央研究所）の研究において共通していることを－ 121 －

電力経済研究No.65（2018.4）

各国政府の長期戦略においても、複数の国で、

電電電 [%]

90
80

需要部門の電化が対策のひとつの方向性とし70て位置づけられるようになっている。例えば、

60

英国のClean Growth Strategyでは、2032年から50

2050年までの主要なシナリオとして、電化、水40

素、炭素除去技術のそれぞれを軸とした場合の30

3つのパスが示され、電化が大規模削減の選択20肢とされている。米国の長期戦略においては、

10>1000ppm 720-1000ppm 650-720ppm 580-650ppm 530-580ppm 480-530ppm

出典：AR5シナリオデータベースを用いて著者作成（技術制約80%削減が達成可能な3つのシナリオのすべては区別せずデータを抽出）。横軸は、2100年におけるCO2濃度でで、2005年から2050年にかけて全需要部門の電あり、ppmが小さいほど排出制約が厳しいことを意味する。横化率が増加している4。カナダの長期戦略では、

点線は2010年の電化率（約17%）。

DDPPの大規模削減シナリオにおける電化率が

図1 排出制約と電化率（世界全体・2100年）

増加するという結果5を、需要部門に関する章の冒頭で示した上で、各部門の対策を電化を中整理している1。

心に記載している。

また、気候変動に関する政府間パネル（IPCC）の第5次評価報告書（以下、AR5）では、図1の1.2 電化と電力需要ように、シナリオ間の傾向として、CO2の排出従来、大規模削減シナリオにおける電化の検量制約が強くなるにつれて、電化が進む傾向が討では、最終エネルギー消費の合計に占める電示されている（IPCC, 2014）。

力需要の割合で定義される「電化率」が、指標

国単位での電化の分析として、DDPP（2015）

として用いられてきた。CO2の長期大規模削減

は、16カ国の大規模削減達成を測る指標のひとのために電化が必要という知見は、この電化率つとして、最終エネルギー消費量に占める電力がCO2排出量制約下で増加することが根拠との割合（電化率）を挙げており、すべての対象されている。

国において、2050年の電化率の増加が必要であ

電化率の変化は、最終エネルギー消費と電力るとしている2。都市単位での電化の分析とし需要の変化量の大小関係から決まる。そのため、て、カリフォルニア（Williams, 2012 ;Yang et al.,

電化率が増加している場合でも、（電力以外の）2015）やカナダの諸都市（Canadian Energy Re-

最終エネルギー消費の変化の仕方次第で、電力

search Institute, 2017）を対象に、排出制約下にお需要の変化には、増加・一定・減少のすべての3

可能性がある。つまり、電化率が増加するといける電化の必要性が示されている 。

12007 年の世界全体の電化率が約 20%に対して、大規模削減
シナリオ（CO2 濃度 485ppm 以下）においては 2050 年に世2としている。
4

22%、民生部門で 49%、運輸部門で 0%であるのに対して、対象国（数値が明記されていない米国以外の15カ国）の2010

80％減達成可能なシナリオでは、2050 年の部門別の電化率

年における電化率の中央値は 19%、大規模削減シナリオに

は産業部門で 54～72%、民生部門で 74～79%、運輸部門でおける 2050 年の電化率の中央値は 36%である。
3

アメリカにおける 2005 年の部門別の電化率は、産業部門で界全体の電化率が約 30～55%となることを整理している。

24～29%となっている。

カリフォルニアについては、Williams（2012）では 1990 年の5

Pathways to deep decarbonization in Canada では 2050 年でベー

電化率が 19%、80%削減シナリオでの 2050 年の電化率はスラインでは電化率が 25％にとどまるが、大規模削減シナ

55%に、Yang et al.（2015）では民生部門で 2010 年の電化率

リオでは電化率が 43％になるとしている。

が 49%、80%削減シナリオで 2050 年に電化率は 64%になる－ 122 －

う意味で電化が進むというだけでは、必ずしも門と需要部門の電化の関係についても考察を電力需要が増加しているとは限らない。

行う。最後に、4章でまとめを述べる。

CO2の長期大規模削減においては、電力供給の低炭素化も必要とされる。電力供給の低炭素

2. 電化率・電化パターン

化を進めつつ、安定供給の維持を長期間にわたって検討するには、排出制約下における需要側

2.1 電力需要・最終エネルギー消費・電化率の電化促進により、電力需要が増加するか、減の関係少するかの見通しを得る必要がある。したがっ電力需要をE、最終エネルギー消費をDとすて、電化率が増加する際に、電力需要が増加・ると、電化率RはE/Dで定義される。この定義よ一定・減少の場合を区別し、電化に伴う電力需り、横軸をD、縦軸をEとした場合、原点を通る

要の規模についての見通しも合わせて持つ必直線の傾きがRとなる（図2）。
同一直線上では、要がある。既存研究の電化の議論では、電力需すべての電力需要と最終エネルギー消費の組

要の変化も検討されてきたが、電化の促進といみ合わせで同じ電化率となる。

う点では、わかりやすい電化率を指標とした議論に偏りがちであり、こうした区別はなされて

2.2 電化パターンの定義と分析視点こなかった。Sugiyama（2012）は、CO2排出量

任意の電力需要E、最終エネルギー消費D、電制約の強化に伴って、電力需要が増加・減少す化率R（=a）の組み合わせから、別の組み合わるシナリオがそれぞれあることを示している

せへと変化することによる電化の仕方には、3が、その時点では分析対象に含めることができつのパターン（以下、電化パターンと呼ぶ）がるシナリオの数が限られていた。

ある（電力需要の変化量をΔE、最終エネルギ
ー消費量の変化量をΔDとする）。
1つ目は、電力需要は増加する（ΔE>0）が、

1.3 研究の目的
本稿では、CO2の大規模削減に必要とされる

最終エネルギー消費は減少する場合（ΔD<0）

電化の度合いを整理しつつ、電化率の増減に加である。これを電化（強）と呼ぶ。2つ目は、電

えて、電化による電力需要の変化にも注目しな
がら、排出制約と電化の関係についての知見を得ることを目的とする。なお、本稿においても従来と同様、最終エネルギー消費の合計に占める電力の割合を「電化率」と定義し、電化率が増加することを「電化」と呼ぶ。
本稿の構成は以下のとおりである。2章では、
電力需要・最終エネルギー消費・電化率の関係性を整理した上で、電化パターンを設定する。
3章では、分析に使用するIPCCのAR5とShared
Socioeconomic Pathway（以下、SSP）のシナリオ
データベースを説明した上で、排出制約と電化の関係の分析結果を示す。ここでは電力供給部

図2 電力需要・最終エネルギー消費・電化率－ 123 －

電力経済研究No.65（2018.4）

電化
（弱）

ΔD<0

電化
（中）
基準点
(E,D)

電⼒需要 E [EJ]

ΔE> 0
ΔE< 0

電化
（強）

電化率
低下

2100年
2100年
2010年
排出制約（強）排出制約（弱）ΔD>0

最終エネルギー消費 D [EJ]

電化（強）：ΔE> 0, ΔD<0
電化（中）：ΔE>0 , ΔD>0 , ΔE/ΔD > a
電化（弱）：ΔE<0 , ΔD<0 , ΔE/ΔD < a【基準点】 【比較対象】 【電化パターン】

電化（強）
電化（中）
電化（弱）

ΔE：基準点からの電⼒需要の変化量
ΔD：基準点からの最終エネルギー消費の変化量
a ：基準点の電化率

図3 電化パターン

図4 基準点・比較対象・電化パターンの例

力需要と最終エネルギー消費がともに増加す

だけ電化率が増加した場合には、電化（強）よる（ΔE>0、ΔD>0）が、電力需要の増加と最終りも電力需要は大きくなる。つまり、電化率のエネルギー消費の増加の比率が元の電化率よ増加分が同じ場合でも、電化パターンが異なれりも大きい場合（ΔE/ΔD>a）である。これをば電力需要も異なる。本研究では、電化パター

電化（中）と呼ぶ。3つ目は、電力需要と最終エンを分けた上で電化と電力需要の関係を整理

ネルギー消費がともに減少する（ΔE<0、ΔD<0）

する。

が、電力需要の増加と最終エネルギー消費の増

なお、基準点は任意であり、選択した基準点加の比率が元の電化率よりも小さい場合（ΔE/と比較対象の組み合わせごとに電化パターン

ΔD<a）である。これを電化（弱）と呼ぶ。

が決まる（図4に例を示す）。このように電化パ

図3に、図2における任意の電力需要と最終エターンを定義した上で、以下の分析では、①

ネルギー消費、電化率の組み合わせを示す点

2010年を基準点とした場合に、将来年に電化パ（図中●印、以下「基準点」と呼ぶ）を基準とターンがどのように変化するか、そして、②同した場合の電化パターンを示す。基準点を原点

じ時点において排出制約が弱いシナリオを基とした場合に、比較対象がどの象限にあるかに準点とした時に、排出制約が強いシナリオで電

よって、電化パターンは区別される。

化パターンがどう変化するのかを考察する。

電化が進む場合に電力需要が増加するのは、①について、世界全体で見れば、今後も経済

電化（強）と電化（中）である。電化（強）で成長は続くため、排出制約がなければ、最終エ

は、電力以外の最終エネルギー消費が減少する

ネルギー消費・電力需要ともに増加傾向が続く

一方で、電力需要が増加するため、電力がよりと予想される。そのため、2010年を基準点とし中心的な役割を担う方向ではあるが、電力需要て、2050年や2100年など将来時点を比較対象との増加自体は小さくても電化率は増加する。電する場合には、基本的には電化（中）が続いて化（中）では、最終エネルギー消費も増加していくと予想され、このような中で、排出制約をいるため、電化率は上がりにくいが、仮に同じ強化すると、電化パターンがどう変化するのか－ 124 －

に着目する。

公表しているものである。SSPは、気候変動対②について、排出制約の異なるシナリオの同策の評価における共通の社会経済シナリオと一時点間で、排出制約が弱いシナリオを基準点して用いられており、気候変動の緩和（排出削とした場合に、強いシナリオにおける電力需要減）と適応の困難度に応じた5種類（SSP1～の方が大きいかどうかは、一概には判断できな

SSP5）が用意されている。

い（図4ではあくまでも例として減少する場合を示している）。CO2大規模削減における電化と電力需要を捉えるという観点では、②の比較

AR5とSSPは、それぞれ以下のような特徴がある。
AR5では、シナリオ数は1000程度あり、結果を提出しているモデル数も多く、需要部門別のがより重要であると考える。

電化を分析できる。ただし、AR5発行前の2009～13年の分析結果であり、また、参加している

2.3 電力需要/GDP・最終エネルギー消費

モデルは必ずしも実績の多いモデルだけでは/GDP・電化率の関係
本稿では、電力需要・最終エネルギー消費のない。その上、地域別の電力需要の計算結果が総量だけではなく、GDP（Y）あたりの電力需公表されておらず、このデータベースだけでは、

要（E/Y）とGDPあたりの最終エネルギー消費

地域間の相違を検討できない。

（D/Y）についても、同様の分析を行う。図2～

一方、SSPのシナリオデータベースでは、統図4は、横軸と縦軸にE/YとD/Yとした場合でも合評価モデルの研究コミュニティで中心的な同じ整理が可能となる。

役割を果たしているモデルがシナリオ分析結

これにより、時点間や地域間の経済規模の違果を提供しており、さらに、地域別に電力需要いを基準化した経済活動あたりの電力需要・最が公表されている。しかし、シナリオは、5種類

終エネルギー消費から、電化パターンを分析すの社会経済シナリオと代表濃度経路（RCP6）4ることができる。特に先進国（OECD）と途上区分の組み合わせのうち、解が得られるシナリ国（Non-OECD）の間で、電化の促進や経済活オに限られており、モデル数も少なく、需要部

動あたりの電力需要が長期的にどのように異門別には電力需要が公表されていない。

なるかを分析する。

本稿では、AR5とSSPで共通して把握可能な
世界全体の電化については、両者をあわせて分

3. 排出制約と電化・電力需要析する。公表年が新しいSSPの結果のほうが、最新の情報をモデル分析に取り入れているため、AR5の結果よりも妥当性が高くなっている

3.1 使用するシナリオデータ
本稿の分析では、既存のシナリオ分析の結果と考えることもできる。しかしながら、SSPでを用いる。これにより、さまざまな機関の分析

は、モデル数が少なく、データベースの作成をにおける共通した傾向を把握できる。具体的に国際的なモデルチームが協調して進めた経緯

は、AR5とSSPのシナリオデータベースを使用があり、AR5と比べて結果の多様性が損なわれする。AR5シナリオデータベースは、IPCCがている可能性も否定できない。このように一長AR5に掲載している結果の元となるデータを一短であるため、本研究では、可能な限り、両6代表濃度経路（RCP）とはシナリオ分析における共通の排出

つの CO2 排出量のパスのこと。

パスとして用いられるものであり、2100 年における放射強制力（8.5 W/㎡、6.0 W/㎡、4.5 W/㎡、2.6 W/㎡）に応じた 4－ 125 －

電力経済研究No.65（2018.4）

分して設定した9。使用するシナリオ数を表1に者を合わせて分析することとした。
なお、AR5には、削減技術の利用を制限する

示す10。各CO2排出制約に対して複数のモデル

シナリオも含まれるが、本稿では、排出制約との結果があり、それらのばらつきは大きい。本

電化の関係に着目するため、削減技術の利用の稿では、シナリオ群でばらつきがある中で、中7制限がないシナリオ のみを使用する。また、

央値がシナリオ群の傾向を示す指標であるとAR5で使用する削減技術の利用の制限がない

考え、すべて中央値で考察する。なお、共通しシナリオでは、社会経済シナリオはトレンドのた傾向は中央値で考察するが、個別のモデルのまま推移するとみなせるが、SSPでは、5種類の結果のばらつきも適宜整理することで、中央値シナリオのうち、
中道シナリオであるSSP2のみが示す傾向の代表性についても確認する。

が、社会経済シナリオとしてはトレンドで推移している。本稿では、AR5とあわせて用いるた

3.2 世界全体における電化

8めに整合性を考慮して、SSP2のみを使用する 。

図5に、2010年から2100年における世界の全

また、シナリオデータの入手の制限があるた

部門合計の電力需要、最終エネルギー消費、電め、地域別の分析にはSSP2のみ、需要部門別の化率の関係を、CO2排出制約別に示す（図はそ

分析にはAR5のみを使用する。AR5とSSP2をあれぞれAR5+SSP2、AR5のみ、SSP2のみ）。表2

わせた世界全体の結果と、AR5、SSP2のみを用に、基準点と比較対象ごとに、電化パターン、いる地域別と需要部門別の結果との対応関係

電力需要の変化（ΔE）
、最終エネルギー消費のを把握できるよう、世界全体の結果については変化（ΔD）、電化率の変化（ΔR）を整理した。

AR5とSSP2を分けた結果もあわせて示す。

はじめに、2010年を基準点とし、比較対象を

CO2排出制約は、2100年におけるCO2濃度の2050年及び2100年とすると、電化率は、CO2排

制約を>720ppm、530~720ppm、430~530ppmと区出制約の強さに関わらず、2050年及び2100年にかけて増加11しており、継続的に電化が進んでいる。電化が進む際、電力需要と最終エネルギ

表1 分析に用いるシナリオ数

156
10
8
32
10
24

189
28
23
35
8
32

86
20
15
7
6
40

使用データ
ベース

430~530ppm

7

530~720ppm

地域>720 ppm

世
界

全部門
産業部門
民生部門
運輸部門
OECD
Non-OECD

ー消費はともに、CO2排出制約によらず2100年まで増加していることから、電化パターンは、
排出制約間で共通して、電化（中）である。

AR5、SSP2
AR5
AR5
AR5
SSP2
SSP2

AR5 シナリオデータベースでは複数のモデル比較プロジェ

た だ し 、 CO2 排 出 制 約 が 最 も 弱 い 場 合（>720ppm）
に対して、
強い場合
（530~720ppm、430~530ppm）では、電力需要、最終エネルギー
消費の増加がともに緩やかになる。最終エネル

9

SSP シナリオデータベースでは RCP で報告されているが、10

部門別は電力以外の最終エネルギー消費もすべて報告され

AR5 と整合させるため CO2 濃度に換算した。

クトを整合させるカテゴリーがある。削減技術の制約の有無は「TECHNOLOGY」カテゴリー（T0~T3）であり、本稿

8

では T0（ネガティブエミッションあり、技術制約なし）とているシナリオを使用しているが、全部門についてすべて

T3（ネガティブエミッションなし、技術制約なし）を使用。

の種類の最終エネルギー消費を報告しているシナリオはな

SSP では、SSP1~SSP5 それぞれ代表したモデルが作成した
マーカーシナリオがあるが、それ以外のモデルもそれぞれ

く、部門ごとに抽出したため使用シナリオ数が異なる。
112010 年に対して、>720ppm では 2050 年に 9%、2100 年にの SSP シナリオの結果を提出している。本稿では提出され17%増加、530~720ppm は 2050 年に 11%、2100 年に 23%増ているすべてのシナリオを分析に使用する。

加、430~530ppm は 2050 年に 16%、2100 年に 33%増加。

－ 126 －

図5 排出制約と電力需要・最終エネルギー消費・電化率の関係（世界・全部門）
表2 排出制約間の電力需要・最終エネルギー消費・電化率の差（AR5＋SSP2）（世界・全部門）
電化
ΔE
ΔD
基準点
比較対象
パターン
[EJ]
[EJ]
中
111
294
2050年（>720ppm）
2010年
2050年（530~720ppm）
中80
139
2050年（430~530ppm）
中81
76
2100年（>720ppm）
中
243
508
2010年
2100年（530~720ppm）
中
178
241
2100年（430~530ppm）
中
204
174
弱
-31
-158
2050年（530~720ppm）
2050年（>720ppm）
2050年（430~530ppm）
弱
-30
-221
2100年
弱
-66
-271
2100年（530~720ppm）（>720ppm）
2100年（430~530ppm）
弱
-39
-337

ΔR
[%]
9
11
16
18
23
33
2
7
6
16

※ΔE、ΔD、ΔR：それぞれ基準点と比較対象の電力需要、最終エネルギー消費、電化率の差

ギー消費の増加が緩やかになる程度12と比較し率が高い15。

て、電力需要が緩やかになる程度13は小さい14。

つまり、CO2排出制約が強い場合の方が電力

次に、>720ppmの2050年、2100年を基準点と需要は低いが、電力以外のエネルギー消費はそして、比較対象を、同じ時点のCO2排出制約がれ以上に落差があるので、電化が一層進むこと強い場合（530~720ppm、430~530ppm）とすると、になる。

制約が強い場合の方が、電力需要も最終エネル

ただし、中央値だけではなく、2100年におけ

ギー消費も小さい電化（弱）のパターンで電化

る 排 出 制 約 間 （ >720ppm と 530~720ppm 、

12

最終エネルギー消費の差は、2010 年と比較して、2050 年に

D は 34％（174/508）、ΔE は 84％（204/243）であり、ΔE>720ppm は 294[EJ]、430~530ppm は 76[EJ]増加、2100 年にのほうが排出制約間の増加量の差が小さい。

>720ppm では 508[EJ]、430~530ppm では 174[EJ] 増加。
1315>720ppm の電化率 に対して、
530~720ppm は2050 年で2％、電力需要の差ΔE は、2010 年と比較して、2050 年に>720ppm

2100 年で 6%、430~530ppm は、2050 年で 7％、2100 年では 111[EJ]、430~530ppm は 81[EJ]増加、2100 年に>720ppm

16%高い。

では 243[EJ]、430~530ppm では 204[EJ] 増加。
14

2100 年の>720ppm と 430~530ppm の差の比率をとると、Δ－ 127 －

電力経済研究No.65（2018.4）

点については、3.5において、CO2排出制約による電力需要の変化を部門別に見ることで、再度考察する。
3.3 電力需要/GDP・最終エネルギー消費/GDPと電化率の関係
2010年から2100年における世界の全部門合計のGDPあたり電力需要（ΔE/Y）、GDPあたり
最終エネルギー消費（ΔD/Y）、電化率の関係を、
CO2 排出制約別に図7に示す（図はそれぞれ
AR5+SSP2、AR5のみ、SSP2のみ）。表3に、基
図6 2100年における排出制約間の電力需要、最終エネルギー消費の差

準点と比較対象の組み合わせごとに、電化パターン、
GDPあたり電力需要の変化（ΔE/Y）、
GDP
あたり最終エネルギー消費の変化（ΔD/Y）、電化率の変化（ΔR）を整理した。

16>720ppmと430~530ppm）の電力需要の差 をみGDPあたり電力需要、GDPあたり最終エネル

ると（図6）、CO2排出制約が強い場合におけるギー消費は、2010年を基準点とした場合に、電力需要のばらつきが大きい。最終エネルギー

2050年と2100年のどちらにおいても減少して消費は、CO2排出制約が強い場合の方がすべている17が、GDPあたり電力需要の方が減少率は小さいのに対して、電力需要は、CO2排出制約小さい18。
>720ppmにおける2050年及び2100年を基準が強い場合の方が大きい場合もあることがわ

点として、比較対象を同じ時点のCO2排出制約

かる。
したがって、中央値でみると、CO2排出制約が強い場合（530~720ppm、430~530ppm）とすが弱い場合の電力需要が一番大きく、CO2排出

ると、GDPあたり最終エネルギー消費よりも、制約が強い場合に電力需要の増加は鈍化するGDPあたり電力需要の方が、CO2排出制約間で傾向にあるが、シナリオ間のばらつきは大きい。

の差が小さい19。つまり、GDPあたり電力需要

2100年といった長期にわたる電力需要の変化

は、他のエネルギー消費と比較してCO2排出制の想定には、まだ共通した傾向は示されておら約の強化に影響されにくい。

ず、議論の余地が残されていると考える。この
16の平均を算出し、排出制約間の電力需要、最終エネルギー消
17

5.49[MJ/US$]減少（ドルはすべて 2005 年換算）。

排出制約ごとの各モデルの電力需要、最終エネルギー消費18

GDP あたり最終エネルギー消費は 2010 年に対して、
2100 年費の平均の差を算出した。

では 70～78%の減少率であるが、GDP あたりの電力需要はGDP あたり電力需要は、2010 年と比較して、2050 年に38～48%の減少率である。

>720ppm では 0.21[MJ/US$]、530~720ppm では 0.38[MJ/US$]、19

GDP あたり最終エネルギー消費は、>720ppm に対して、
2050

430~530ppm では 0.34[MJ/US$]減少、2100 年に>720ppm で

年では、530~720ppm は 22%、430~530ppm は 31%小さい。

は 0.49[MJ/US$]、 530~720ppm で は 0.60[MJ/US$]、

2100 年では 530~720ppm は 28%、430~530ppm は 30%小さ

430~530ppm では 0.47[MJ/US$]減少。GDP あたり最終エネル

い。GDP あたりの電力需要は、>720ppm に対して、2050 年

ギー消費は、2010 年と比較して、2050 年に>720ppm では

では、530~720ppm は 16%、430~530ppm は 13%小さい。

3.24[MJ/US$]、530~720ppm では 3.98[MJ/US$]、430~530ppm

2100 年では 530~720ppm は 14%小さく、430~530ppm は 3%

では4.30[MJ/US$]減少、
2100年に>720ppmでは4.97[MJ/US$]、大きい。

530~720ppm で は 5.46[MJ/US$]、 430~530ppm で は－ 128 －

図7 電力需要/GDP・最終エネルギー消費/GDP・電化率の関係（世界・全部門）
表3 電力需要/GDP・最終エネルギー消費/GDP・電化率の関係（AR5＋SSP2）（世界・全部門）
ΔD/Y
電化
ΔE/Y
基準点
比較対象
[MJ/$][MJ/$]
パターン
2050年（>720ppm）
弱
-0.21
-3.24
2010年
2050年（530~720ppm）
弱
-0.38
-3.98
弱
-0.34
-4.30
2050年（430~530ppm）
2100年（>720ppm）
弱
-0.49
-4.97
2100年（530~720ppm）
弱
-0.60
-5.46
2010年
弱
-0.47
-5.49
2100年（430~530ppm）
2050年（530~720ppm）
2050年
弱
-0.17
-0.86
（>720ppm）
2050年（430~530ppm）
弱
-0.13
-1.20
2100年（530~720ppm）
2100年
弱
-0.11
-0.62
（>720ppm）
2100年（430~530ppm）
弱
0.02
-0.66

ΔR
[%]
9
11
16
18
23
33
2
7
6
16

※ΔE/Y、ΔD/Y、ΔR：それぞれ基準点と比較対象の電力需要/GDP、最終エネルギー消費/GDP、電化率の差

では、AR5+SSP2の場合とは異なり、中央値で3.4 地域別の電化
SSP2シナリオデータのみを用いて、先進国

みても、CO2排出制約が強い場合に電力需要が（OECD）と途上国（Non-OECD）における排増加する電化（強）となっている点に留意する

出制約と電化の関係を分析する（図8、図9）。ま必要がある。

た、表4と表5には、基準点と比較対象の組み合

はじめに、図8に示した地域別の電力需要・わせごとの電化パターン、電力需要の変化（Δ最終エネルギー消費・電化率の関係について考E）、最終エネルギー消費の変化（ΔD）
、GDPあ察する。OECD、Non-OECDともに、2010年かたり電力需要の変化（ΔE/Y）、GDPあたり最終ら2050年及び2100年にかけて、CO2排出制約にエネルギー消費の変化（ΔD/Y）、電化率の変化

よらず、電力需要、最終エネルギー消費ともに（ΔR）を地域別に整理した。

増加している。

なお、図5で示したとおり、SSP2のみの場合

OECDでは、2010年から2050年及び2100年に－ 129 －

電力経済研究No.65（2018.4）

図8 地域別電力需要・最終エネルギー消費

図9 地域別電力需要/GDP・最終エネルギー

・電化率の関係（SSP2のみ）

消費/GDP・電化率の関係（SSP2のみ）

表4 地域別の電力需要・最終エネルギー消費・電化率の関係（SSP2のみ）
電化
ΔE
ΔD
地域
基準点
比較対象
パターン
[EJ]
[EJ]
2100年
強
+11
-34
2100年（530~720ppm）
OECD（>720ppm） 2100年（430~530ppm）
強
+37
-32
Non強
+19
-129
2100年
2100年（530~720ppm）（>720ppm） 2100年（430~530ppm）
OECD
強
+38
-173

ΔR
[%]
+11
+26
+9
+21

※ΔE、ΔD、ΔR：それぞれ基準点と比較対象の電力需要、最終エネルギー消費、電化率の差

表5 地域別の電力需要/GDP・最終エネルギー消費/GDP・電化率の関係（SSP2のみ）
ΔE/Y ΔD/Y
ΔR
電化
地域
基準点
比較対象
パターン [MJ/$] [MJ/$]
[%]
2100年
強
+0.09
-0.30
+11
2100年（530~720ppm）
OECD（>720ppm） 2100年（430~530ppm）
強
+0.33
-0.21
+27
Non強
+0.11
-0.67
+9
2100年
2100年（530~720ppm）（>720ppm） 2100年（430~530ppm）
OECD
強
+0.28
-0.82
+21
※ΔE/Y、ΔD/Y、ΔR：それぞれ基準点と比較対象の電力需要/GDP、最終エネルギー消費/GDP、電化率の差

かけての電力需要の増加は、CO2排出制約が強次に、図9に示した地域別のGDPあたり電力

いほど大きいが、最終エネルギー消費はある時

需要・GDPあたり最終エネルギー消費・電化率点からほぼ増加しなくなり、その結果、電化がの関係について考察する。GDPあたり最終エネ

一層進んでいる。最終エネルギー消費の増加がルギー消費とGDPあたり電力需要は、2010年か止まる時期は、CO2排出制約が強い場合ほど早ら2100年まで、CO2排出制約によらず、Non-

い。他方、Non-OECDでは、2100年まで最終エ

OECDの方がOECDよりも大きい。OECD、Non-

ネルギー消費の増加が続く点が、OECDとは異OECDともに、GDPあたり最終エネルギー消費なっているが、CO2排出制約が強い場合に増加は2010年から2100年にかけて減少しているが、が緩やかになり、電化率が高くなっている点はGDPあたり電力需要は逆に増加し、CO2排出制

共通している。

約が強い場合の方が大きい。

－ 130 －

図10 部門別の電力需要・最終エネルギー消費・電化率の関係（AR5のみ）
表6 部門別の電力需要・最終エネルギー消費・電化率の関係（AR5のみ）
電化
ΔE
ΔD
ΔR
部門
基準点
比較対象
パターン
[EJ]
[EJ]
[%]
2100年
2100年（530~720ppm）
弱
-32
-226
+7
産業
弱
-9
-233
+17
（>720ppm） 2100年（430~530ppm）
2100年
2100年（530~720ppm）
－
-80
-97
-4
民生
弱
-68
-93
+1
（>720ppm） 2100年（430~530ppm）
2100年
2100年（530~720ppm）
強
+26
-82
+16
運輸
－
-3
-83
-1
（>720ppm） 2100年（430~530ppm）※ΔE、ΔD、ΔR：それぞれ基準点と比較対象の電力需要、最終エネルギー消費、電化率の差

業部門と民生部門について、3通りの強度の3.5 需要部門別の電化
既に電化率が高い民生部門と、現時点では電CO2排出制約を比較すると、中程度の制約の場化率が極めて低い運輸部門では、CO2排出制約

合に、電力需要が最も小さくなる。特に、産業の強弱の違いによる電化の進み方や電力需要部門では、制約が弱い場合と強い場合の電力需の大きさには違いがあると考えられる。図10、要が、ほぼ同水準となる。運輸部門では、中程

表6に、各部門における電力需要、最終エネル

度の制約の場合に、電力需要が最も大きくなる。

ギー消費、電化率の関係を、CO2排出制約別に電化以外の技術オプションも、部門ごとに異なる。民生部門では、電力と天然ガスにほぼ限示す。
全部門の合計の場合と同じく、部門別に見て定されるが、産業部門ではさまざまな生産プロ

も、CO2排出制約によらず、すべての部門で、セスでそれぞれに必要となるエネルギーキャ2010年から2100年にかけて電化率は増加する

リアが異なる。運輸部門では、電気自動車、バが、CO2排出制約が強い場合には、最終エネル

イオ燃料、水素自動車という低炭素技術がある

ギー消費の増加が緩やかになる。

が、いずれもまだ十分普及しておらず、将来の

ただし、緩やかになる程度は部門間で差が大普及の見通しは不確実である。競合する技術オ

きく、産業部門と運輸部門では、CO2排出制約

プションがある場合には、将来に電化技術が主が強い場合における2100年の最終エネルギー流となる可能性の見積もりが難しく、その結果、消費は弱い場合の半分程度となっているが、民電力需要の想定も不確実になる。
こうした技術オプションの違いをみるため

生部門では、7割程度に留まっている。
電力需要については、傾向は複雑である。産に、図11に、2100年における各部門の最終エネ－ 131 －

電力経済研究No.65（2018.4）

民生部門では、すべてのシナリオで、排出制約が強い場合に電力需要が小さい。運輸部門では、
排出制約と電力需要の相関が弱い。
以上より、CO2排出制約が強い場合の全電力
需要が、弱い場合よりも大きくなるかどうかは、産業部門の電力需要の想定次第であると考えられる。
3.6 運輸部門における電化
既に述べたように、運輸部門では、低炭素化の技術オプションが多様である。そこで、運輸部門について、電化が進んでいるシナリオと進んでいないシナリオで、水素やバイオ燃料がどの程度想定されているかを分析する。
図11 世界の部門別の最終エネルギー消費の構成（AR5のみ）

2100年における運輸部門の最終エネルギー
消費の構成をモデル別に確認すると、約半数のモデルでガソリンが使われ続けると想定されており、その中で、ガソリンの割合が小さいモ

ルギー消費の構成を示す。産業部門では、CO2

デルでは、ガソリン以外に電力とバイオマスが排出制約の強い場合に、電力の構成比が大きく使われている。2100年時点でガソリンが使用さなる一方、石炭の構成比が特に小さくなり、天れない残りの半数のモデルでは、水素が主流に

然ガスと液体燃料も、同様に小さくなる。民生なるとするシナリオと、電力・バイオマス・天

部門では、CO2排出制約が強い場合に電力の構然ガスが同じ程度の割合になるとするシナリ成比が大きくなり、天然ガスの構成比が小さくオの2つのグループがある。

なる。運輸部門では、CO2排出制約の強化に伴運輸部門では、排出制約の違いによる電化率

う電化が他部門ほど明確ではなく、電力以外のの違いがほとんど確認されなかったが、これは、エネルギーキャリアのばらつきが非常に大き

電化が進む度合いよりも、他のエネルギーキャい。特に、水素のばらつきが大きく、水素が大リアの構成比がシナリオ間でばらついている部分を占めるシナリオから、1割程度に留まるためである。最近、英国やフランスなど、複数とするシナリオもある。

の国が相次いで将来的なガソリン車の販売停産業部門では、CO2排出制約が強い場合にお止を表明するなど、運輸部門のEVシフトのペける電化率のばらつきが大きく、したがって電ースが、これまでの想定よりも速くなる可能性

力需要のばらつきも大きい。中央値ではなく、がある。世界全体の議論と各国単位での議論で個別のシナリオ別に、2100年におけるCO2排出は事情が異なってくるが、例えば、英国のClean

制約間（>720ppmと530~720ppm、>720ppmとGrowth Strategyにおける2032年以降の3つのシ

430~530ppm）の電力需要の差をみると、CO2排

ナリオのうち、電化パスでは、2050年にEVのシ

出制約が強い場合に電力が大きいシナリオもェアが100%になっているなど、EV普及の見込あれば、そうではないシナリオもある。一方、みも更新されつつある。AR5時点でのEVの普－ 132 －

>720ppm

530-720ppm

430-530ppm

4

2010年年

3

2

1

0

電電電

2100

2090

2080

2070

2060

2050

2040

2030

2020

2010

2100

2090

2080

2070

2060

2050

2040

2030

2020

2010

2100

2090

2080

2070

2060

2050

2040

2030

2020

2010

-1

発電発発発発発

図12 発電排出原単位と需要部門の電化率の推移（2010年比）
及の想定と、近年の動向を踏まえた想定で、運ゼロかマイナスとなっている。このように需要

輸部門の電化の進み方がどの程度変わってく

部門の電化と供給部門の低炭素化は並行してるのかについて、随時シナリオ分析を更新する

進めていく必要がある。

ことが重要である。

4. おわりに3.7 供給部門の低炭素化と需要部門の電化
大規模削減のためには、供給サイドの脱炭素

CO2の長期大規模削減において、電化の促進化も必要であり、供給サイドの低炭素化の進みが重要とされてきたが、電化率（最終エネルギ

方が需要サイドの電化の進み方に影響を与え

ー消費に占める電力需要の割合）が増加する際る側面がある。需要部門の電化とあわせて増加に、電力需要も増加する場合もあれば、逆に減した電力需要に対して、電力供給が低炭素化し少する場合もある。本稿では、既存のシナリオていなければ、CO2排出削減への寄与が小さく

データベース（AR5、SSP）を用いて、世界全なるためである。西尾・星野（2010）では、電体でCO2を大規模に削減するシナリオにおけ力供給のCO2排出原単位が異なる国の間での、る電化率と電力需要の関係を、3つの電化パタ

電化技術（ヒートポンプ、電気自動車）の導入

ーンを設定して分析した。

によるCO2削減効果が異なることが示されて排出制約が弱い場合には、2050年や2100年に向けて、電力需要も最終エネルギー消費も増加いる。
図12に、電力供給の低炭素化と需要部門の電する形で、電化が進む。他方、排出制約が強い化率の増加について、2010年を基準年とする変場合、電力需要は制約が弱い場合より小さくな化率を示す。電力供給の低炭素化の指標は、発るが、他のエネルギー消費はそれ以上に抑制さ

電量あたりのCO2排出量（発電排出原単位）とれるため、電化率が一層高まる。

した。この図より、需要部門の電化の進展とあ

また、GDPあたりの電力需要は、排出制約間

わせて電力供給が低炭素化していることがわ

で差が小さいが、電力以外の最終エネルギー消かる。また、排出制約が強いシナリオにおいて、費のGDPあたり消費は、排出制約が強いほど小2100年時点でほぼすべての発電排出原単位がさくなった。

－ 133 －

電力経済研究No.65（2018.4）

部門別の電力需要は、複雑な傾向を示した。
産業部門と民生部門について、3通りの強度の排出制約を比較すると、中程度の制約の時に、電力需要が最も小さくなった。特に産業部門では、制約が最も弱い場合と最も強い場合の電力
需要が、ほぼ同水準となった。運輸部門では、電力だけでなく、水素やバイオ燃料など多様な将来像がシナリオ分析において想定されており、排出制約の強化に伴う電化率増加の傾向が、明確には確認されなかった。
将来時点における電力需要は、制約の強弱に関わらず増加するが、制約が強い場合の電力需要は、弱い場合よりも小さい。ただし、他の最図13 日本の電力需要・最終エネルギー消費・電化率の推移（1953年～2016年）

終エネルギー消費はさらに小さくなることか
ら、電化率は一層高まる。
しかし、シナリオを個別に見ると、約半数のシナリオで、排出制約が強い場合における電力需要が弱い場合の需要よりも大きくなる。排出制約が強い場合に電化率が大きくなることは、共通する知見と言えるが、排出制約の強弱と電力需要の大小の関係については、モデルの想定などに左右される要素が多く、安定した結果が得られていないと言える。
さらに、部門別に見てみると、産業部門では、排出制約が強い場合に電力需要が大きいシナ
リオもあれば、逆のシナリオもある。一方、民生部門ではすべてのシナリオで電力需要が将来にわたって増加するが、制約が強い場合の方が、弱い場合よりも小さい。運輸部門は電力需要がもともと小さいため、電化率の増加がすべて電力需要の増加となっていた。
つまり、CO2排出制約が強い場合の全電力需要が弱い場合よりも大きくなるかどうかは、産業部門の電力需要の想定次第であると考えら

EV化が一層進むシナリオが増えていけば、電力需要が高まる方向になるが、水素やバイオ燃料との競合がどのように進むかは、いまだ見極めが難しく、今後も継続的にシナリオ分析結果を見極めていく必要がある。
最後に、日本の電化率の推移をみると、1953
年から2016年までで、全部門では10%から26%（産業部門は13%から21%、民生部門は10%か
ら51%、運輸部門は4%から2%）まで、年率0.3%（産業は年率0.1%、民生部門は年率0.7%、運輸部門は年率－0.02%）増加してきた（図13）。
これまでは、比較的電化がしやすい民生部門により電化が進んできたが、本稿におけるシナ
リオデータの分析を日本にも当てはめて考えると、排出制約を満たすためには、民生部門においてもさらなる電化が必要となると考えられる。また、電化が民生部門ほど進んでいない
産業部門・運輸部門の電化をどう進めていくかを検討する必要がある。

れる。
また、AR5シナリオデータベースに所収されたシナリオでは、近年のEVシフトの流れが考慮されておらず、今後、排出制約が強い場合に－ 134 －

【参考文献】
西尾健一郎・星野優子 (2010) 主要 7 カ国の電気利用技術による CO2 削減ポテンシャル―家庭用ヒートポンプと電気自動車のケース分析―，電力中央研究所報告 (Y09019)
AR5 Scenario Database;https://tntcat.iiasa.ac.at/AR5DB/dsd?Action=htmlpag
e&page=about (アクセス日: 2017.10.1)
Canadian Energy Research Institute (2017) Greenhousegas emissions reductions in Canada though electrification of energy services.
Deep Decarbonization Pathways Project (2015) Pathways to deep Decarbonization 2015 report.
Department for Business, Energy & Industrial Strategy(2017) the Clean Growth Strategy. Leading the way toa low carbon future.
IPCC (2014) Climate Change 2014: Mitigation of Climate Change. Contribution of Working Group Ⅲ to
the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental
Panel on Climate Change, Cambridge University
Press.
Williams, J.H. et al. (2012) The technology path to deep
greenhouse gas emissions cuts by 2050: Pivotal roleof Electricity, Science, 335: 53-59.
Sugiyama, M. (2012) Climate change mitigation andelectrification, Energy Policy, 44: 464–468.
Yang, C. et al. (2015) Achieving California's 80% greenhouse gas reduction target in 2050: Technology, policy and scenario analysis using CA-TIMES energy
economic systems model, Energy Policy, 77: 118-130.
坂本将吾（さかもとしょうご）
電力中央研究所 環境科学研究所－ 135 －

電力経済研究No.65（2018.4）