「社会経済研究」（旧「電力経済研究」改め）「社会経済研究」は、エネルギー・電力およびその周辺分野（経営・経済・環境・社会・リスク研究等）での、社会科学・政策科学研究の発展に資する未発表の論文を中心に掲載
し、学術の振興に寄与することを目的とした雑誌です。年１回の刊行を原則とし、広く一般からの投稿を受け入れております。
１．原稿の種類「論文」のみと致します（巻末投稿規程ご参照）。
２．著作権等について原稿の採用、雑誌の編集等については、「社会経済研究」編集委員会がその責任を負います。しかしながら、各論文の内容については、筆者にその責があります。また、本誌に掲載されたすべての原稿の著作権は（財）電力中央研究所に帰属します。他の出版物等に転載を希望する場合には、「社会経済研究」編集委員会の承諾を得てください。

５８号編集委員会
内山洋司（筑波大学（ゲスト・エディター））門多治・永田豊・渡辺尚史

＜社会経済研究

Ｎｏ．５８＞

２０１０．６目

次

巻頭言 ··························································

内山洋司 ··· 1＜特集論文＞『低炭素社会と電力需給』特集
日本の中期 CO2 削減費用とモデル分析の課題 ························

永田森

豊 ··· 3
裕子

太陽光発電の普及による地域電力負荷および経済性の分析－つくば市におけるケーススタディ－ ······························

田村

聡 ·· 15

内山洋司
岡島敬一＜一般投稿論文＞
投資の調整費用 ··················································

嶋

恵一 ·· 27

社会経済研究№58 2010.6

1

巻

頭

言

地球温暖化問題は、21 世紀に入ってから社会の関心事として大きく取り上げられるようになってきた。
「温暖化の危険な水準」をクリアするためには、温室効果ガスの排出量を大幅に削減する必要があり、ＥＵでは 2050 年までに 1990 年度比-60%～-80%という大幅な削減を掲げた脱温暖化政策を提唱した。一方、日本でも世界の温室効果ガスの排出量を 2050
年までに半減する目標を掲げ、2009 年 9 月には“主要国の参加による意欲的な合意を前提に 2020 年までに 1990 年比 25%削減”という「鳩山ビジョン」が国際社会に表明された。
日本において排出されている温室効果ガスのうち温暖化影響の 90%以上は二酸化炭素によるものである。温暖化対策は、二酸化炭素を燃焼によって排出している化石燃料の消費を減らすことであり、それには脱化石燃料、すなわち「低炭素社会」の構築が必要になる。
低炭素社会に向けて、日本の産業や人々のライフスタイルはどのように変化していくことができるのだろうか。とりわけ、日本の総排出量の約３分の１を占める電力分野では需給両面からみて、どのような対策や技術がポイントとなるのか？また、その時、どのような形で電力需給は推移していくのか？
このような問題意識のもとで、低炭素社会の構築と電力需給についての特集を企画した。
電力会社やエネルギー需給に係わっているいくつかの大学に対して、電力化、需給分析、
ライフサイクル評価、電力システム、非化石エネルギーといったキーワードで論文投稿の呼びかけをおこなった。しかし、他の学会誌で同様の特集が組まれたことも影響したため
か投稿された論文の数は少なく、複数の査読者による審査の結果、採択できた論文は２件、特集とは別に投稿された論文が 1 件であった。
低炭素社会は、長期的に見れば、世界の潮流になっていくことは間違いない。日本を始めとする先進国は、これまでの経済成長によって物質的に満たされた社会が築かれ、今後は国内の需要は主に更新に依存したものになる。低炭素社会の流れは、低迷する国内需要の伸びをさらに減少していく可能性もある。各国は、新たな需要開拓に向けて、アジア地域を中心に市場の拡大が期待できる新興国に対して巨額の投資を行っている。先進国の優れた省エネルギー・環境技術やシステムが新興国や開発途上国に輸出されることは、世界規模で見た環境保全としても望ましいことである。
新興国への貿易は、自動車や家電製品だけでなく、今後は素材産業やエネルギー産業も進出していくことが求められる。石油、ガス、電気といったエネルギー産業は、これまで
は国内需要が満たされ、かつ公益事業であったことから海外へ展開しなくても事業は安定していた。しかし、社会に低炭素化が進めば国内需要が落ち込んで、売り上げも減少していく恐れがある。石油、ガス、電力といったエネルギー業界が、限られた国内市場を互いに奪い合うことだけは避けたい。世界の低炭素社会の流れの中で、エネルギー産業が成長していくためには、海外進出も含めた新たな戦略が必要になる。本特集が、技術とシステ
ム面から低炭素社会の方向性を考える上で、役に立つことになれば幸いである。
2010 年 6 月
筑波大学大学院

システム情報工学研究科
教授

内山洋司

社会経済研究№58 2010.6

3

日本の中期CO2削減費用とモデル分析の課題
The Cost of Mid-term CO2 Emission Reduction of Japan and the Issues on Model Analysis
キーワード：革新技術、エネルギーモデル、技術評価、電源構成、低炭素社会
永 田 豊

森 裕 子

2009年6月、わが国の温室効果ガス排出削減の中期目標が政府により決定された。その決定過程において、内閣府に「地球温暖化問題に関する懇談会」が設けられ、様々なエネルギー関連モデルを用いた数量分析が行われた。電力中央研究所では、独自に開発した「日本版水素エネルギーモデル（J-HEM）」を用いて、2050年にかけてのCO2大幅削減に関する技術開発効果の分析を行ってきた。本稿では、同モデルを用いて2050年に至るCO2排出削減について分析するとともに、政府懇談会における結果と比較した。その結果、
CO2の大幅削減のためには、電化の推進と発電からのCO2削減の組合せが重要であること、および、最終的に政府によって決定された2020年の目標水準を達成するために必要な限界削減費用として、政府懇談会とほぼ同水準の結果（16,000円／t-CO2程度）であることを示した。さらに、限界削減費用のモデル分析における課題として、積み上げ型モデルと経済モデルで限界削減費用の考え方に違いがあることや、特に、中期目標に関しては、着実な削減を担保するために、モデル分析では選択されないはずの、高価ではあるが開発済みの技術オプションを組み込まざるを得ないバイアスがあることなどを指摘した。
１．はじめに
２．政府懇談会の使用モデルと数値目標
３．試算結果４．限界削減費用に関する考察
５．まとめ

１．はじめにー関連モデルを用いて、６つの数値目標について数量分析が行われた(2)。

2009年6月10日、わが国の温室効果ガス排出

もう一つ、中期目標で指摘すべき点は、目標削減の中期目標が政府により決定された。それ年が今からあと10年程度しかなく、取りうるによると、2020年におけるわが国の温室効果対策が限られていることである。このため、太ガス排出量を、2005年比で15％削減（1990年

陽光発電のように、単位CO2削減量当たりの費比8％削減）するとなっている (1) 。この目標は、用が非常に高い技術についても、大幅な普及拡

一見すると京都議定書の目標値（2008～2012

大が必要である、としていることである。

年の平均で1990年比６％削減）と比べてわず

筆者らは、これまで、従来のエネルギーシス

かな深堀りにしか思えないが、森林によるCO2

テムに水素を追加した「日本版水素エネルギーの吸収や海外からの排出権による削減分を含んモデル」を開発するとともに、これに様々なでいない“真水”の削減であるため、実際は相CO2 削減技術（電化技術やバイオマス利用な

当厳しい目標である。京都議定書目標達成計画

ど）及び省エネによるCO2削減などを組み込み、では、森林によるCO2 の吸収で3.8％、海外か2050年という時間軸でCO2 削減技術の開発がらの排出権購入で1.6％の削減を見込んでいる

もたらす効果について分析してきた (3-5) 。そこ

ため、これらを除いて比較すると、今回の中期で、本稿では、政府懇談会で提示された６つの目標は、京都議定書の目標値より1990年の排数値目標について、本モデルを用いた場合の削出量で7.4％も少ない。なお、この中期目標を

減費用を試算して政府懇談会の分析結果と比較決定するに先立ち、内閣府に「地球温暖化問題

するとともに、そこから見えてくるモデル分析に関する懇談会」が設けられ、様々なエネルギ

における課題を提起することを目的とした。

4

日本の中期 CO2 削減費用とモデル分析の課題

２．政府懇談会の使用モデルと数値目標

導入量と、それに応じて変化するエネルギー供給形態を、CO2排出制約のもとで費用最小化す

2.1 モデルの概要

るように決定する。両者の主な違いは、日本版
水素エネルギーモデルは燃料電池技術の導入に

政府懇談会で使用されたモデルを表１に示す。

伴う水素供給インフラやバイオ燃料を含んでい大きく分けて、積み上げ型モデルと経済モデル

る一方、産業部門の技術などは考慮していない（一般均衡およびマクロモデル）が用いられてのに対し、AIM/Enduse [Japan]では、表２にいる。両者の役割は、積み上げ型モデルで複数示すような、数多くのエネルギー技術（およびの温室効果ガス排出削減目標を達成するためにその導入による習熟効果）が考慮されている一必要なCO2 削減技術の導入量および対策費用

方、燃料電池/水素関連技術やバイオ燃料が含（限界削減費用）やエネルギー供給費用を求め、まれていないことである。なお、国立環境研究

それらをもとに、経済モデルを用いて、目標水所は、主要な対策の現状の投資回収年数を、太準を実現した場合の影響（GDPの増減、雇用･

陽光発電：最小26年、ハイブリッド自動車：

家計への影響、産業構造の変化など）について

８年、電気自動車：28年、新築住宅の次世代分析する、というものである。

断熱化：100年、潜熱回収型給湯器：3.0年、日本版水素エネルギーモデル（図１）は、こ

ヒートポンプ式給湯器：4.3年、とそれぞれ見れらのモデルの中ではAIM/Enduse [Japan]と積もっており、本格的普及のためには、経済的最も構造が似ており、両者とも人口･経済シナ支援により、例えばこれを次世代自動車、高効

リオに基づいてあらかじめ想定したエネルギー率給湯器では3年、高断熱住宅、太陽光発電でサービス需要を満たすために必要な対策技術のは10年に短縮する必要があるとしている(2)。

表１ 政府懇談会で使用されたモデルの概要
種類
目的
積み上げ型モデル 国際比較
（世界）
（日本のある排出量と同等レベルの他国の排出量はどの程度かを分析）

積み上げ型モデル 日本の排出量予測（日本）（どの技術をどの程度導入すれば、排出量はどうなるかを分析）

経済モデル
経済影響の把握（一般均衡モデル） （日本の排出量をどの程度削減すると、経済にどのような影響があるかを分析）

経済モデル（マクロモデル）

出典：文献(2)をもとに作成

仕組み
限界削減費用を一定価格にした
場合の各国の排出量を算出（世界を数十地域に分割し、地域毎に技術のコスト、効果等を設定。
一定価格以下の対策は一律に導入されると仮定して排出量を算出。）
対策技術の導入について複数のケースを仮定して、日本の排出量を算出（活動量を固定した上で、技術の詳細な積み上げにより、どこまで排出削減できるかを分析（ケース毎に変化））

主な入出力項目
モデル名と機関
固定：GDP、人口、エネ ･DNE21+（地球環境
産業技術研究機構
ルギー価格、活動量（RITE））（粗鋼生産量、貨物輸
送量等）、技術の効果・ ･AIM/Enduse[Global]（国立環境コスト
研究所）
入力：限界削減費用
出力：国毎の排出量
固定：世界モデルと同じ ･日本エネルギー経
入力：個々の技術の導済研究所モデル（日入量本エネルギー経済
出力：日本の排出量
研究所）･AIM/Enduse[Japan]（国立環境研究所）
排出量を一定量に削減する場合 入力：日本の排出量･日本経済研究センに、経済が到達する均衡状態の 出力：GDP 成長率、雇ター・一般均衡モデ
姿（GDP、雇用、家計等）を示す 用者報酬、家計消費支ル（CO2排出制約を市場メカニズム 出、設備投資、輸出･AIM/CGE [Japan]
を通じて産業、家計等に波及さ
入、産業生産量（国立環境研究所）
せ、均衡状態に達する）･KEOモデル（慶応義塾大学）･日本経済研究セン
排出量を一定量に削減する場合 入力：日本の排出量
ター・マクロモデルの経済への影響を、失業など現 出力：GDP 成長率、雇実に起こる不均衡な形も含め予 用者報酬、家計消費支出、設備投資、輸出測（過去のトレンドを用いて予測。経済見通しの分析等に一般 入、失業率
的に使用されるモデル）

社会経済研究№58 2010.6

原油

石油精製

天然ガス

5

産業部門
（エネルギ ー
源別需要）

石油製品
都市ガス

再生可能
エネルギー
石炭
バイオマス

火力発電

電気

バイオ燃料
原子燃料

ｵﾝｻｲﾄH2 製造
水素ステーシ ョン

従来自動車
ハイブリッド自動車
電気自動車
PHEV

運輸部門
（自動車以外のエネルギー需要）
運輸部門
（自動車の
輸送需要）

燃料電池自動車

軽水炉
大規模
集中型
水素製造
プラント

副生水素

家庭部門
業務部門
（用途別
電力・
熱需要）

定置式燃料電池（改質装置付き）水素

一次エネルギ ー
源（価格と供給
上限が外生）

定置式燃料電池（改質装置なし）

エネルギーサービス需要（外生）

ﾋｰﾄﾎﾟﾝﾌﾟ給湯器
目的関数：現在価値換算したエ ネルギ ー供給費用最小化
制約条件：一次エネルギ ー供給上限，エネルギー需給（需要≦供給），電力需要負荷曲線（3時間帯），CO2 排出上限

転換装置など二次エネルギ ー

図１ 日本版水素エネルギーモデル（J-HEM）の全体構造
表２ AIM/Enduse [Japan]モデルで考慮されている省エネ技術・新エネ技術
部門
産業部門

鉄鋼

セメント

化学

紙パルプ
その他製造業
農林水産業
家庭部門

業務部門

運輸部門

発電部門

非エネルギー部門

出典：文献(2)をもとに作成

省エネ技術・新エネ技術
石炭調湿装置, 次世代コークス炉, 乾式コークス消火設備, 焼結主排風顕熱回収, 焼
結クーラー廃熱回収, 乾式高炉炉頂圧発電, 転炉ガス顕熱回収, スクラップ予熱, 直流式電気炉, 蓄熱式バーナー加熱炉, 自家用火力発電の高効率化, 廃プラスチック利用拡大
原料竪型ミル, 原料石炭ミル, エアビーム式クーラー導入, ローラーミル予備粉砕器,
高効率セパレータ, スラグ粉砕用竪型ミル, 廃熱発電, エネルギー代替廃棄物の利用
拡大
エチレンプラントガスタービン併設, 低温排熱回収システム, 内部熱交換型蒸留塔, ナ
フサ接触分解, 熱併給発電の効率化, 高効率熱併給発電技術, バイオマスプロピレン,
膜蒸留プロセス
高効率古紙パルプ製造技術, 高温無臭型回収ボイラ, 廃材パーク利用拡大
高性能工業炉, ボイラ効率改善, 産業用ヒートポンプ, 高効率空調
高効率乾燥機器, 高効率農機具, 省エネ型温室, 高性能林業機械, 高効率漁船
高効率エアコン, 高効率電気ヒートポンプ給湯器, 潜熱回収式給湯器（石油・ガス）, 住
宅用太陽熱温水器, 高効率電球型蛍光灯, 高効率蛍光灯, 高効率家電製品, 太陽光発電, 省エネナビ, 高断熱住宅（H4 /H11基準）
高効率電気ヒートポンプ, 高効率電気ヒートポンプ給湯器, 潜熱回収式給湯器（石油・ガス）, 非住宅用太陽熱温水器, 高効率照明機器, 高効率動力等機器, 高断熱建築
物（H5 /H11基準）, ビルエネルギー管理システム（BEMS）, 非住宅用太陽光発電
高効率ガソリン・ディーゼル乗用車(軽･小型･普通、軽はガソリンのみ以下同様), ハイブ
リッド（HV）ガソリン・ディーゼル乗用車(軽･小型･普通), 電気乗用車(軽･小型･普通),
高効率ガソリン貨物車(軽･小型), 高効率ディーゼル貨物車(小型･自家用･営業用普通), HVガソリン・ディーゼル貨物車(軽･小型･自家用･営業用普通), 電気貨物車(軽･小型), 高効率船舶・鉄道・航空(旅客･貨物), 高度道路交通システム
高効率石炭火力発電(先進USC･IGCC), 高効率ガス火力発電(ACC･MACC), 原子力発
電, 一般水力発電, 地熱発電, 風力発電, 大型太陽光発電, 廃棄物･バイオマス発電,
小水力発電
家畜排せつ物処理方法転換, 施肥量削減, 循環計画推進等による活動量削減・循環利用促進, 燃焼の高度化, バイオマスプラスチック導入推進, Fガス製造ラインにおける除去装置の設置, マグネシウム製造時における代替ガス導入, 冷媒ガスの使用時漏洩量の改善, 冷媒ガスの回収量増加, 半導体・液晶製造ラインにおける除外装置の設
置

6

日本の中期 CO2 削減費用とモデル分析の課題

温室効果ガス削減率が1990年比－25％で、限2.2 共通前提と複数の選択肢

界削減費用が均等になるように先進各国が削減
世界モデル、日本モデルの分析の前提としてするケース、③強制的な手法によらず実現可能

用いるマクロフレーム等については、以下のよな最先端技術の最大導入ケース、④先進国全体

うに統一された（数字は日本について） (2)。この温室効果ガス削減率が1990年比－25％で、のうち、輸送量は文献 (6,7) を参考に設定された。

先進各国がGDP当たりの対策費用が均等にな

・実質GDP成長率：2006～2020年の平均で年るよう削減するケース、⑤更新時期前の既存の機器等も一定割合を最先端のものに入れ替える

約1.3％程度

ケース、⑥先進国全体の温室効果ガス削減率が・人口：国連2006年中位推計（世界）、国立

1990年比－25％で、先進各国が一律に25％ず

人口問題研究所中位推計（日本）

つ削減するケースの６つの選択肢が示され、そ・原油価格（名目）：56$/バレル（2005年）の結果、表３に示すような対策技術の導入量と→121$/バレル（2020年）

経済への影響が試算結果として得られた。前に・粗鋼生産量：113百万トン（2005年）→120

紹介した今回の中期目標は、これらのケースの百万トン（2020年）
・輸送量（日本）：2005年度と同じ（旅客、うち、ケース③の削減率を１％深堀りしたもの

2020年）、2005年比約10％増（貨物、同）で、本稿ではケース③’とする。政府によると、

・原子力発電：発電量4,374億kWh（発電所9

その0.7％分は太陽光発電の導入規模を現状比20倍の2,800万kWに増加することで削減し、基新設、稼働率：80％）

残りの0.3％分は中小水力発電など他の対策で2020年に向けた温室効果ガスの排出削減対行うが、削減率を1％拡大するために、ケース策として、①既存技術の延長線上で機器・設備③と比べ、さらに10兆円の費用がかかるとしの効率が改善し、耐用年数を迎えた時点で機器ている(1)。

等の入れ替わりが進むケース、②先進国全体の表３ 6ケースの分析結果（2020年の排出量、対策技術の導入量および経済への影響）
ケース
排出量増減率
全温室効果ガス
エネ起源CO2
全温室効果ガス
エネ起源CO2
太陽光発電
次世代自動車
省エネ住宅
省エネ建築物
高効率給湯・ｺｰｼﾞｪ
ﾈ
限界削減費用
実質GDP
失業率
可処分所得
光熱費支出
電力価格

①

②

③

④

⑤

＋4％（90年比）＋6％（同）－4％（05年比）－6％（同）
4倍（現状比）10％（新車）1％（保有）
70％（新築）80％（新築）900万台（販売）＋1～－5％＋3～－2％－6～－12％－8～－13％－7％－5％－13～－15％－15％～－16％
10倍
50％（新車）20％（保有）80％（新築）85％（新築）2,800万台－8～－17％－5～－14％－13～－23％－16～－24％－15％－12～－13％－20～－22％－23％
25倍～40倍
50～100％（新車）25～40％（保有）100％（新築）100％（新築）
3,900～4,400万台

－25％
－22％
－30％
－32％
55倍
90％（新車）40％（保有）100％（新築）100％（新築）
4,400万台

10,099円～
18,332円/t-CO2－0.5～－0.6％＋0.2～＋0.2％
年4～15万円減
年2～3万円増＋17.3～＋24.7％

試算なし）

28,430円～46,764
円/t-CO2－0.8～－2.1％＋0.5～＋0.8％
年9～39万円減
年6～8万円増＋47.3～＋56.9％

61,029円～87,667
円/t-CO2－3.2～－6.0％＋1.3～＋1.98％
年22～77万円減
年11～14万円増＋97.3～＋124.7％

（基準）
（基準）
（基準）
（基準）
（基準）
（基準）

出典：文献(2)をもとに作成

（国内に
ついては
試算なし）

（国内に
ついては

⑥

社会経済研究№58 2010.6

7

削減コストが非常に高い住宅・建築物の次世代

2.3 分析手順とケース設定

断熱化は考慮せず、一方、コストは高いものの
これらの結果に基づき、本稿では、まず、原導入補助金や固定価格買い取り制度により普及

油価格や原子力発電など、共通前提で採用可能が期待される太陽光発電は、導入量を外生的になものは最大限利用し、かつ、2020年にケー与えた。また、すでに大規模な導入補助金が設

ス①～⑥と同じエネルギー起源CO2排出制約を定されている電気自動車や定置式燃料電池コー

課して、日本版水素エネルギーモデルを動かし、ジェネについては、補助金を差し引いた後の価限界削減費用がどの程度の水準になるか調べる。

格を用いている。

その際、先験的に置いている次世代自動車の導試算したケースは、CO2排出制約を課さない

入割合の上限値は、ケース毎に表３に示した分

BAUケース、政府懇談会の中期目標の選択肢

析結果の数値を設定した。その上で、限界削減に示された６つの異なるCO2排出制約を課した費用が違う原因について調べ、CO2大幅削減を

ケース、そして、最終的に決められた中期目標

できるだけ安く達成するために必要な対策につと同じCO2排出制約を課したケース、の全８通

いて吟味することとする。主な前提条件を表４りとした。これら各ケースでは、表４に示すよに示す。その他細かい諸前提については既報 (5)うに、CO2排出制約以外に、太陽光発電の導入と同じなので省略する。なお、日本版水素エネ

量や次世代自動車の普及上限が異なっている。

ルギーモデルでは、対象とするCO2削減技術を、

また、2030年以降のCO2 排出制約は、2050年

現状のCO2削減コストをもとに絞っているため、にかけて大幅削減を実現する同一の値に収斂す

表４ 主要前提条件とケース設定
単位
エネルギー価格 原油・輸入

$/bbl

2000年
28.0

2010年
67.3

2020年
90.0

2030年
100.0

2040年
111.1

2050年
123.5

石油製品

万円/TOE*1

2.12

5.10

6.82

7.58

8.42

9.36

LNG

万円/TOE

2.06

4.00

6.41

7.13

7.92

8.80

石炭

万円/TOE

0.58

1.39

1.98

2.20

2.44

2.71

エネルギー需要 産業部門

MTOE/年

193.0

192.4

191.7

190.7

189.7

188.8

家庭部門*2

MTOE/年

48.2

50.7

53.5

56.6

60.0

63.7

業務部門*2

MTOE/年

60.1

70.9

83.8

94.7

107.2

121.6

運輸部門

MTOE/年

76.8

77.9

78.9

76.6

74.3

72.0
7,641

原子力発電
太陽光発電
設備容量

設備容量

万kW

4,508

5,038

6,150

6,813

7,310

稼働率

％

81.0

81.0

81.0

81.0

81.0

81.0

BAUケース

万kW

33

300

600

1400

2,800

7,900

ケース①

万kW

33

300

600

2,800

5,600

7,900

ケース②

万kW

33

300

600

2,800

5,600

7,900

ケース③

万kW

33

300

1,400

2,800

5,600

7,900

ケース③’

万kW

33

300

2,800

5,600

7,900

7,900

ケース④

万kW

33

300

2,800

5,600

7,900

7,900

ケース⑤

万kW

33

300

5,600

7,900

7,900

7,900

ケース⑥

万kW

33

300

7,900

7,900

7,900

7,900

保有台数％

0.0

3.0

3.0

10.0

30.0

100.0

次 世 代 自 動 車 BAU，ケース①
普及上限割合

ケース②

保有台数％

0.0

3.0

10.0

20.0

40.0

100.0

ケース③，③’

保有台数％

0.0

3.0

20.0

40.0

80.0

100.0

ケース④～⑥
保有台数％
0.0
3.0
40.0
80.0
100.0
100.0
*1 1$=110円で換算。価格は2000年実質価格。
*2 文献（5）で年率2％としていた民生部門の動力用エネルギーの改善率を年率1％に変更したため、若干需要が増えている。

8

日本の中期 CO2 削減費用とモデル分析の課題

るように設定することとした（BAUケースを除いて）。ここで、2050年における削減率は、モデルを走らせ、削減が可能な限界値を求める
ことにより、事後的に決定される。

風力

億kWh

12,000

太陽光
地熱

10,000

水力
原子力

8,000

ﾊﾞｲｵﾏｽ
6,000

MACC
天然ｶﾞｽ

4,000

３．試算結果

石油火力
2,000

IGFC
CCS付IGCC
ケース⑥'

ケース⑤

ケース④

ケース③'

ケース③

3.1 各ケースの技術選択

ケース②

BAU

ケース①

0

IGCC
微粉炭

図２ 発電電力量のケース比較（2020 年）

前章で示したCO2 排出制約のうち、2020年以降のケース⑥の制約は厳しすぎて解が得られ12,000なかったため、ケース⑥の排出制約を緩め、最10,000

大限の削減が可能なケース⑥’を事後的に求め8,000た（ケース⑥’のCO2 排出量は次節に示す）。

6,000

また、2050年は各ケースともCO2 排出制約が4,000

同じであり、技術選択に違いはないため、

2,000

地熱
水力
原子力
MACC
天然ｶﾞｽ
石油火力
IGFC
CCS付IGCC量を示す。2020年では利用可能な削減技術が

ケース⑥'

ケース⑤

ケース④

ケース③'

ケース③

ケース②

BAU

ケース①

0

図２に2020年における各ケースの発電電力

IGCC
微粉炭

図３ 発電電力量のケース比較（2030 年）限られるため、CO2排出制約が厳しくなるにつ少なくなり、天然ガス火力（天然ガスと太陽光

ﾊﾞｲｵﾏｽ

2020～30年についてみていくこととする。

れて、石炭火力（微粉炭とIGCC）の発電量が

風力

億kWh

7,000

万台

従来車
FCV短距離用ﾄﾗｯｸ

6,000

FCVﾊﾞｽ

5,000

MACC）とバイオマス、水力、および外生的4,000に想定した太陽光発電の発電量が増えることに3,000

より、発電部門のCO2排出量が削減される。こ2,000

れが2030年になると、CCS付IGCCや石炭ガス

1,000

FCV乗用車EV軽乗用車PHEV乗用車

HV乗用車
ケース⑥'

ケース⑤

ケース④

ケース③'

ケース③

タクシー、軽油乗用車を含まない

図４ 車種構成のケース比較（2020 年）

い天然ガス火力にあまり頼らずにCO2を削減できる（図３）。
7,000

運輸部門では、CO2排出が最も厳しいケース

ケース②を利用できるようになるため、発電コストが高

ケース①

0
BAU

化燃料電池複合発電技術（IGFC）などの技術

HV短距離用ﾄﾗｯｸ

万台

従来車
FCV短距離用ﾄﾗｯｸ

6,000⑥’においてさえ、次世代自動車の導入は1,0005,000

万台程度にとどまる（図４）。これは次世代自4,000

動車の普及に上限制約があるためで、ケース

3,000

FCVﾊﾞｽ
FCV乗用車EV軽乗用車③’まではハイブリッド乗用車が次世代自動車

PHEV乗用車
2,000
HV短距離用ﾄﾗｯｸ
1,000

が前報 (7)で想定したそれぞれの生産台数の上限にかかっている。こちらも2030年になると、

ケース⑥'

ケース⑤

ケース④

ケース③'

ケース③

ケース②

（PHEV）乗用車、燃料電池（FCV）乗用車

ケース①

ド（HV）乗用車、プラグイン・ハイブリッド

HV乗用車

0
BAU

の普及上限割合に、ケース④以降はハイブリッ

タクシー、軽油乗用車を含まない

図５ 車種構成のケース比較（2030 年）

№58 2010.6

9次世代自動車の普及や生産台数の上限が緩和されるため、CO2 排出制約が最も厳しいケース

80
60⑥’では、様々な種類の次世代自動車が導入さ4020ている。このことは、４章で述べるCO2の限界

発電部門

削減費用の比較で、本試算結果が経済モデルより高くなっている原因の一つとなっている可能

都市ガス

LPG

重油他

本モデルでは交通手段別の輸送需要を一定とし灯油策の経済性が相対的に高まると考えられるが、

-60
-80
太陽光

したり、輸送需要そのものを減らしたりする対

0
-20
-40

LNG

れば、モーダルシフトによって輸送手段を変更

2020年
2030年

微粉炭

れる（図５）。なお、CO2排出制約が厳しくな

10億kWh（発電部門）, MTOE（業務部門）

CCS付IGCC

社会経済研究業務部門

図６ ケース④とケース⑤の発電電力量および業務部性が高い。

門エネルギー消費の差（ケース⑤－④）

一方、民生部門は、既報 (5)と同様、すべてのケースにおいて、家庭部門で給湯用ヒートポン

Mt-CO21,300

プと燃料電池コージェネが最大限導入されるた

1,200

め、ケース間の技術選択に違いはほとんどなく、

1,100

化石燃料間の代替が起こる程度である。

1,000以上のことを、CO2排出制約が急に厳しくな900るケース④とケース⑤で比較すると、発電部門

800

では太陽光発電とCCS付IGCCの追加的導入と700燃料間代替、業務部門では重油と灯油の消費を減らして都市ガスやLPGの消費を増やすこと

BAU
ケース①
ケース②
ケース③
ケース③'
ケース④
ケース⑤
ケース⑥'
ケース⑥

600
1990

2000

2010

2020

2030

2040

2050 年

図７ エネルギー起源 CO2 排出量のケース比較

により、CO2を削減している（図６）。なお、本モデルは産業部門で技術代替によるCO2排出300

千円/t-CO2削減を考慮していないため、CO2排出制約がある各ケースにおける産業部門のCO2排出量は、
BAUケースと変わらない。

250

200

150

3.2 CO2排出量と限界削減費用

ケース①
ケース②
ケース③
ケース③'
ケース④
ケース⑤
ケース⑥’

100

50

図７に各ケースのエネルギー起源CO2排出量を示す。ここで、ケース①～ケース⑤の2020
年の排出量は前章で示したCO2排出制約、

0
2000

2010

2020

2030

2040

2050
年

図８ 限界削減費用のケース比較

2050年は本モデルで最大限削減した場合の排出量であり、2030年および2040年の排出量は、31.5％減）であるのに対し、各種削減対策を総2050年の排出量に向かって、各ケースの排出

動員した場合の限界は6.36億t-CO2 （同47.1％

制約を段階的に厳しく設定したものである。

減および53.2％減）であった。また、2030年

2050年におけるCO 2 排出量は、BAUケースがまでのBAUケースの排出量はケース①とほぼ9.3億t-CO 2 （2005年のエネルギー起源CO 2 排等しい。このように、ケース⑥を除き、いずれ

出量比22.7％減、温室効果ガス総排出量比のケースでも2020～30年の排出量は2050年に

10

日本の中期 CO2 削減費用とモデル分析の課題

ほぼ半減を実現するための通過点として成立しうる。
これらのCO2排出削減を達成するための限界
削減費用は図８に示すようになり、2020年で250千円/t-CO2
2020年
2030年

200

2040年
2050年

150

はBAUケースと排出量がほぼ等しいケース①とケース②がゼロ、ケース③とケース③’、ケース④は15,600～17,900円／t-CO2 、ケース⑤

100

50

とケース⑥は10万円／t-CO2以上となる。2030
年に限界削減費用がいったん下がるのは、

0
-5%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

BAUケースからの削減率

2030 年 以 降 、 発 電 効 率 が 56 ％ と 非 常 に 高 い
IGFCが利用可能になると想定しているため、

図９ CO2削減率と限界削減費用の関係

BAUケースにおける排出量が一時的に少なくなり、相対的な制約値の厳しさが緩くなること

表５ 部門別CO2削減量が影響している。
各年における、BAUケースと比べた場合のCO2削減率と限界削減費用の関係は図９のようになる。削減率が25％程度までの範囲では、
将来にいくほど、新しい発電・CCS技術の導入が可能になったり、次世代自動車の価格低下
や普及上限の緩和が進んだりするため、同じCO2削減率でも限界削減費用が安く済む。しか年
比較ケース
2020年 BAU-ケース③
ケース③-③’ケース③’-④
ケース④-⑤
ケース⑤-⑥2030年 BAU-ケース③
ケース③-③’ケース③’-④
ケース④-⑤
ケース⑤-⑥

し、削減率が30％より大きくなると、取りうる対策が限られるため、どの年においても限界削減費用の高騰が避けられない。
3.3 CO2大幅削減における電力の役割

10,500

発電
31.0
3.8
10.8
9.0
2.0
30.6
1.5
6.7
12.9
-0.9

運輸
2.3
0.0
1.5
0.3
0.0
6.1
-1.2
5.3
0.0
8.2

億kWh

10,0009,500
BAUケース
ケース①
ケース②
ケース③
ケース③'
ケース④
ケース⑤
ケース⑥'

9,000

表５にBAUケースと比較した場合の、各ケ8,500ースにおける部門別のCO2削減量を示す。各ケ
ース・年代とも発電部門における削減が最も大（単位：Mt-CO2）
業務
家庭
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
3.1
0.0
3.8
0.0
-0.1
0.0
0.0
0.0
0.7
0.0
0.7
0.0
4.4
2.8

8,000
2000

2010

2020

2030

2040

きく、次が運輸部門、その次が業務部門の順となる。これは、発電部門におけるCO2削減技術

2050
年

図10 各ケースにおける電力需要の費用が、他の部門におけるCO2削減技術（次世代自動車や輸送用バイオ燃料など）と比べて果からも、特に2030年以降、CO2 排出制約が安いためである。

厳しくなるほど、電力需要は増えている（図このことは、ヒートポンプ利用（暖房・給湯10）。ただし、前章で述べたように、本モデなど）の拡大や電気自動車の普及などを通じて、

ルは需要サイドの省エネルギー技術を十分に組

電化を積極的に推進して電力需要を増やし、発み込んではいない。もし、安価な省エネルギー

電段階で集中的にCO2を削減することが効率的技術が利用できるのであれば、CO2排出制約がであることを意味する。実際、得られた計算結厳しくなるにつれてそれらが導入されることに社会経済研究№58 2010.6

11

よる省電力効果が発生するため、電化によるプ限界削減費用はCO2 排出制約にかかるシャド

ラス分と相殺し、電力需要は減少に転じること

ウ・プライスとして求められる。シャドウ・プ

も起こり得ると考えられる。

ライスは最適化計算の結果選択されたCO2削減技術の中で、削減単価が最も高いものの対策費

４．限界削減費用に関する考察用を指している。一方、政府懇談会の方は、積み上げ型モデルと経済モデルを併用しており、本章では、本試算と政府懇談会で限界削減費公表された限界削減費用の値は、経済モデルで、用の結果を比較しつつ、モデル分析における課

炭素税のようなものを課し、資本代替を通して題について議論することとする。

削減目標を達成するために必要な税率を示した

政府懇談会では、2020年の限界削減費用を、もので、その考え方に大きな違いがある。

ケース③が10,099～18,332円／t-CO2 、ケース

また、政府懇談会の日本エネルギー経済研究⑤ が 28,430 ～ 46,764 円 ／ t-CO2 、 ケ ー ス ⑥ が所の資料では、独自に積み上げながら試算した

61,029～87,667円／t-CO2 とそれぞれ見積もっ限界削減費用として、図11が示されている。

ている。したがって、前章で示した今回の試算

この図が正しいとすると、すべてのケースで、結果は、ケース③は政府懇談会の結果と類似、

限界削減費用が10万円／t-CO2 を超える太陽光

ケース⑤とケース⑥は高めとなっている。

発電は導入されないはずであるにもかかわらず、

ここで、限界削減費用の考え方について整理

結果に太陽光発電の大規模導入が含まれているする。２章で述べたように、本モデルは利用可ということは、積み上げ型モデルの結果と経済

能な技術オプションの中から、最小の費用でモデルの結果の整合性に問題があると言わざる

CO2排出制約を達成する組合せを探すもので、を得ない。

図11 日本エネルギー経済研究所による限界削減費用の試算結果（エネ研「最大導入ケース」で導入した主要な削減対策の、現状固定ケースから追加的に要する費用）

12

日本の中期 CO2 削減費用とモデル分析の課題

表６ 長期エネルギー需給見通し（再計算）における各種対策のCO2削減効果と削減費用の試算結果から推定されるCO2削減単価
削減対策
次世代自動車
太陽光発電
建築物の省エネ
省エネ家電
高効率給湯器概要
新車販売の50％程度まで拡大（70万円/台×1500万台＋インフラ整備費用1.5兆円）
2005年の20倍まで拡大（150万円/戸×530万戸）

概算費用
（Ａ）

削減量
（Ｂ）

削減単価
（Ａ／Ｂ）

12兆円

21百万トン

571千円／t-CO2

8兆円

15百万トン

533千円／t-CO2

8兆円

38百万トン

211千円／t-CO2

7兆円

17百万トン

412千円／t-CO2

4兆円

9百万トン

444千円／t-CO2
267千円／t-CO2

新築住宅・ビルの8～9割が断熱基準を達成
省エネ型エアコン、冷蔵庫、液晶テレビ、照明等の普及HP給湯器、潜熱回収型、燃料電池等約2800万台普及

IT 機器の省エネ

ルータ、サーバ、ストレージ等の高効率化

4兆円

15百万トン

コジェネ・燃料電池

産業用コジェネ、燃料電池の普及

2兆円

試算なし

―

製鉄革新技術SCOPE21型コークス炉等の最先端技術を導入

1兆円

5百万トン

200千円／t-CO2

風力発電

2005年の約5倍まで拡大

1兆円

試算なし

―

1兆円

4百万トン

250千円／t-CO2

試算なし

16百万トン

―

試算なし

3百万トン

―

化学工業革新技術 内部熱交換型蒸留塔等の最先端技術を導入
高度道路交通システムの推進、トラック輸送の効率化
交通流対策
等
高性能工業炉等
熱効率の高い高性能工業炉、ボイラー等を導入(8)

出典：文献 をもとに作成

このようなことから、今回、ケース③の限界に限られるため、限界削減費用が非常に高い対削減費用が政府懇談会と近い結果が得られたの策を取らざるを得なくなるためである。一方、は“たまたま”と言わざるを得ない。本モデル

政府懇談会の経済モデルの方は、エネルギーのでは、本来高くて導入されないはずの太陽光発

価格弾力性や生産要素間の代替弾力性に基づい電の導入量を外生的に与えているため、このこて、費用をかければある程度の追加的削減は容とは限界削減費用を安くするように作用してい易に行えるという構造になっていると思われる。

ると考えられる。一方、政府懇談会の方も、資最後に、政府が中期目標の決定を受けて、長料では大幅な導入の必要性を謳っている太陽光期エネルギー需給見通しの改定を行った際の資発電が、上記のように経済モデルから得られた料をもとに、2020年までの主要なCO2 削減対限界削減費用に含まれているとは思われない。

策の効果と費用について概観する（表６）。ここのように、双方とも太陽光発電を限界削減費れによると、CO2 の削減単価は200～571千円

用の計算に実質的に含めていないことが、ケー／ t-CO2 で 、 こ れ を 削 減 効 果 が 持 続 す る 期 間ス③の限界削減費用を近くした最大の理由であ（＝設備の寿命）で割っても数万円／t-CO2 程ると思われる。もちろん、この他にも使用して度となることから、積み上げ的に考慮されていいる前提条件の細かい点やモデル構造の違いなる日本のCO2削減対策は費用が高いものが多く、ども、限界削減費用の結果に影響しているはず

改めて経済モデルで導出された限界削減費用である。

（20千円／t-CO2 未満）との違いを認識するこ

ケース④以降の制約において、本試算の方が、とが重要である。

限界削減費用が高い理由は次のように解釈するのが妥当であろう。本モデルでは、産業部門や５．まとめ

民生部門の動力・その他用のエネルギー需要における省エネルギー技術を含んでいないなど、

本稿では、日本版水素エネルギーモデルを用対象とする省エネ技術の範囲が狭いため、削減

いて、2050年までのエネルギー起源CO2 排出

目標が厳しくなれば、取りうる削減対策が非常削減について分析し、①電化の推進と発電から

社会経済研究№58 2010.6のCO2 削減の組合せが日本全体のCO2 大幅削減
にとって重要であること、②最終的に日本の中期（2020年）目標として定められた温室効果

13

参考文献
[1]

ガス2005年比15％削減（エネルギー起源CO2のみで概算すると同19％削減）を達成するために必要な限界削減費用は16,000円／t-CO2 程[2]度となり、政府懇談会における分析結果とほぼ同水準となること、などを明らかにした。
しかし、詳しくみていくと、モデル分析における様々な課題が浮上した。まず、政府懇談会[3]における限界削減費用は、経済モデルにおける限界税率を表しているに過ぎず、積み上げ型モデルで示されている個別技術の対策費用と厳密[4]には一致していないという問題点がある。一方、
本分析では政府懇談会と等しい規模の太陽光発[5]電の導入を外生的に与えているなどの問題点があることから、両者の限界削減費用が近いことは偶然の産物と考えてもよいかもしれない。こ[6]のように、CO2排出削減のモデル分析における限界削減費用は、CO2削減目標だけでなく、積み上げ型モデルと経済モデルの考え方の違いや、[7]積み上げ型モデルにおいては対象とする技術オ
プションの範囲などに大きく影響を受けることに改めて注意しなくてはならない。さらに、中期目標おいては、目標年次まで今から10年程度しかないという現実から、太陽光発電のように、モデル分析における費用最小化では高くて導入されないはずの技術であっても、すでに開発済みであり、着実な削減を担保するために普及を進めていかなければならないという特殊な[8]

麻生内閣総理大臣記者会見，首相官邸ホーム
ページ，2009年6月10日，
http://www.kantei.go.jp/jp/asospeech/2009/06/10kaiken.html.
内閣府，地球温暖化対策の中期目標の選択肢，地球温暖化問題に関する懇談会第8回資料1-2，
2009年4月.
http://www.kantei.go.jp/jp/singi/tikyuu/kaisai/dai07kankyo/index.pdf.
Y. Nagata and Y. Mori, “The Role of
Hydrogen to Build a Less CO2 Society forJapan,” 9th IAEE European Energy
Conference, Florence, 2007.
Y. Nagata and Y. Mori, “The Cost to Build aLess CO2 Society in Japan,” 31st IAEEInternational Conference, Istanbul, 2008.
永田豊，2050年に向けた日本のCO2大幅削減
における技術オプションの効果，電力中央研
究所報告Y08013，2009年5月.
新たな将来交通需要推計，国土交通省社会資本整備審議会道路分科会第26回基本政策部会
資料資料1-2，2008年11月26日.
http://www.mlit.go.jp/road/ir/kihon/26/12.pdf.
わが国の長期エネルギー需給展望，日本エネ
ルギー経済研究所第394回定例研究報告会資料，
2006年4月26日.
長期エネルギー需給見通し（再計算）（案）の最大導入ケースにおける主要施策のCO2削減
効果等について（試算），総合資源エネルギ
ー調査会需給部会（第1回）資料3，2009年8月
5日.
http://www.meti.go.jp/committee/materials2/
downloadfiles/g90805a06j.pdf.

ながた

事情も考慮しなくてはならないのである。

電力中央研究所
もり

原稿受付日

２００９年７月３１日

ゆたか
社会経済研究所

ゆうこ㈱ジェイ・ケイ・エル

社会経済研究№58 2010.6

15

太陽光発電の普及による地域電力負荷および経済性の分析-つくば市におけるケーススタディAnalysis of Local Power Load and Economy by Spread of Photovoltaic Power Generation-Case study in Tsukuba cityキーワード: 太陽光発電システム、電力負荷率、ピークカット、
固定買い取り制度、つくば市
田

村

聡

内

山

洋

司

岡

島

敬

一

電力部門の CO2 削減対策の１つとして、電力系統内への太陽光発電の大規模導入が検討されている。しかし、太陽光発電を大規模に導入する場合、太陽光発電を導入するにあたって必要な高いコス
トを誰がどのように負担していくかという課題が発生する。したがって、太陽光発電の普及に必要なコストを定量的に明らかにする必要があるが、太陽光発電量・余剰電力量は地域により異なる日射量・電力需要が影響する。そこで、地域性を考慮して電力負荷の変化や余剰電力の発生量を推計し、それらをふまえた上で経済性の分析を行う必要があり、本研究では、地理情報をもとに太陽光発電量・
余剰電力量を推計する手法を作成し、茨城県つくば市を対象にして、民生部門の建物の屋根に太陽
光発電パネルが設置された場合の電力負荷曲線を算出した。そして、余剰電力買い取り制度に着目し、電力需要のピークカット効果・余剰電力を考慮した場合の経済性を、PV を設置する需要家と PV を設置しない需要家それぞれの場合において分析した。その結果、地区の需要家分布の違いにより負荷特性の異なること、現状の PV 価格のままでは今後の普及において手厚い導入促進政策が必要になること、PV 導入により需要家に最大で 1kWh あたり 0.5 円程度の負担増の発生することが確認された。
１．はじめに
２．分析手法
３．データの設定

４．結果
５．まとめ

1．はじめに

欧州におけるPV導入促進政策にかかる追加費用の分析を田頭ら（2008）が行っているが、日現在、CO2排出抑制策の一つとして、太陽光発電（以下PVと略して記す）の大規模な導入が本を対象にした分析はまだ十分に検討されていない。

検討されており、国際的にPVの導入促進を目的

そこで、我が国のPVの普及に必要なコストをとした政策が進められている。欧州で採用され明らかにすることを本研究の目的にする。そのているPVの導入促進政策に関してはためには、設置費用、発電量、および余剰電力

Campoccia et al.（ 2009）にまとめられており、量を推計する必要があるが、これらの値は地域

我が国でも家庭などで昼間に発生した余剰電力

により異なる。そこで、地域性を考慮して電力を、電力会社が電気料金の二倍の価格で買い取

負荷の変化や余剰電力の発生量を分析する必要ることを義務づける、余剰電力買い取り制度のがある。余剰電力量を分析するためには、地域導入が進められている（資源エネルギー庁の電力負荷曲線を知る必要があるが、地域の（2009））。しかし、PVを導入するにあたり必

熱・電力需要の推計手法に関してはLinda et al.

要な費用負担を、どのように公平に負担してい（2008）によって研究されている。また、PVくかという問題がある。この問題に関しては、を含めた分散型電源の賦存量を、地域メッシュ

16

太陽光発電の普及による地域電力負荷および経済性の分析を用いて統計的に算定している加藤ら（2006）の研究がある。しかし、地域の電力需要、およびPV発電量を推計し、それらを考慮した上で経済性を分析する例は十分に検討されていない。
そこで本研究では、加藤らの統計的手法を応用し、地域メッシュに需要家分布等の地理情報を組み込む。次に、Linda et al.の研究を参考に、地理情報から、メッシュ毎のPV発電量および電力需要を推計する。そして、PVの導入によるメ
ッシュ毎の電力負荷曲線を算出し、その結果をGIS1上に表すことで、地域に与える影響を調べる手法を示す。また、PVの普及促進政策として余剰電力買い取り制度に着目し、需要家と電気事業者それぞれの場合について経済性を分析する手法を示す。それを、つくば市をモデルケー
スとして適応した。
図1 選択地域における電力負荷特性の分析手法概要

2．分析手法（2）PV導入による電力負荷の分析
本研究は、メッシュ内のPVの導入による電力

電力負荷特性を示すために必要なPV導入に負荷曲線の推計を行い、後に定義する「年負荷よる電力負荷を、以下のように算出する。

率」「ピークカット割合」「年間余剰電力量」（1）式に、時間毎電力需要量 Dm（t）[kWh] を（これらをまとめて「電力負荷特性」とする）示す。

を抽出し、その上で経済性分析を行う。分析手法を以下に示す。

D m (t)   ( EDi, j (t)  FA mj )
j

（1）

i

2.1 メッシュ別地域負荷モデルの作成・評価手法
ここで m はメッシュ番号、 i は用途別のエネル（1）概要
地域の電力負荷曲線を推計する方法の概要を
図 1 に示す。

ギー需要で、1:動力、2:冷房、3:暖房、4:給湯の各需要に区分した。j は需要家の種類、t（=1,2,3,…,8760）は 1 月 1 日 0 時から 12 月
31 日 23 時までの時間を表す。EDi,j（t）[kWh/m2]
は、1 時間毎単位延床面積あたりの需要家・用
途別電力需要量であり、年間需要負荷量、需要
負荷パターンおよび電力比率から求められる。

FAmj [m2] は、メッシュ m にある j 需要家の延床面積である。
（2）式に、時間毎 PV 発電量 Gm（t）[kWh]GIS（地理情報システム）：コンピュータ上に地図情報やさまざまな付加情報を持たせ、作成・保存・利用・管理し、地理情報を参照できるように表示・検索機能をもったシス
テムのことを表す。
1を示す。

G m (t)  PG m (t)  PV m   /100

（2）

社会経済研究№58 2010.6

17

PGm [kWh/kW] はメッシュ m における単位設

max(Lm (t))
100max(Dm (t))

PC m 

備量あたりの PV 発電量であり、日射量とシス
テム効率の積で求められる。PVm [kW] はメッ（6）

シュ m における PV 最大導入設備量、α [%] はPV 最大導入設備量に対する導入比率である。
（3）式に、メッシュ m の単位時間におけるPV 導入による電力負荷 Lm（t） [kWh]

PC 

を示す。

max( Lm (t))
mmax( Dm (t))

100
（7）

m

Lm (t)  Dm (t)  G m (t)（3）
電力需要量と PV 発電量の差が負の時に余剰電力が発生していると考え、（8）式のようにメ（3）電力負荷特性
電力負荷特性を表す指標として、年負荷率、ピークカット割合、および余剰電力量を、以下

ッシュ m における年間余剰電力量 SEm [kWh]を算出する。
8760のように算出する。



メッシュ毎の年負荷率 LFm [%]SE   Lm (t) Lm (t)  0m

は、PV 導入（8）t1

による電力負荷の総和を、最大 PV 導入による

また、地域内の年間余剰電力量 SE [kWh]とし

最大電力負荷に 8760 時間を掛け合わせた量でて、1km2 のメッシュ内のみで余剰電力を融通割ることにより、（4）式のように算出される。

した場合（式（9））と、全域で余剰電力を融通した場合（式（10））を考慮する。配電区域を

8760



越えて余剰電力の逆潮流を行うことが困難を伴 Lm (t) Lm (t)  0

LF m  t1
100
max(Lm (t))  8760

う可能性のあること、および加藤ら（2006）の
1 km2 メッシュが配電区域程度であるという記（4）

述から、本研究では 1km2 のメッシュ内のみで余剰電力を融通した場合も含めて考慮する。

また、地域全体の年負荷率 LF [%] は、メッシ

SE   SE m

ュ毎の年負荷率を合成し、（5）式のように算出
される。

m

8760

8760
SE    Lm (t) Lm (t)  0t 1  m

L (t) L (t)  0
LF 
100
max( L (t))  8760
（5）
m

m

t1 m

m

（9）

（10）

m

2.2

PV 導入による経済性分析手法

メッシュ毎のピークカット割合 PCm [%] は、
本来は電力で分析する必要がある。しかし本研

PV の経済性分析には、制度の視点、電気事

究では、時間毎に電力が一定という仮定を行っ

業者、需要家などの視点等が考えられる。本研ているため、（6）式のようにピークカット割合

究では、日本における PV の普及促進政策としを算出する。また、地域全体のピークカット割て考えられている余剰電力買い取り制度に着目

合 PC [%] は、（7）式のように算出される。

し、現行制度および将来の制度として、余剰電力を 2 倍の価格で買い取る方法を想定した。そ18

太陽光発電の普及による地域電力負荷および経済性の分析

して、PV を設置する需要家、PV を設置しない示す。

需要家の経済性を分析する。PV を設置しない
需要家の経済性分析に関しては、電気事業者のCPV  (q  h)  PV

（12）

負担増分が電気料金に転嫁されると考えて推計
ここで、q [円/kW] は PV 設置単価、h [円/kW]する。その手法の概要を図 2 に示す。

は PV 導入補助金になる。また、PV [kW] はPV 導入設備量になる。
（11）式と（12）式から、コスト回収にかかる期間 Y [年] を（13）式によって算出することができる。

Y  CPV /BPV

（13）（2）PV を設置しない需要家の経済性分析手法
PV 導入促進により発生する電気事業者の負担増分が電気料金に転嫁されることにより、PVを設置しない需要家に経済負担が発生する。そ

図 2 経済性分析概要

こで、電気事業者の経済性分析を行い、その結（1）PV を設置する需要家の経済性分析手法
需要家に PV を設置した場合の設置費の回収
年数について分析する。回収年数は需要家側の果をもとに負担増分を算出することで、PV を設置しない需要家の経済性分析を行う。以下に電気事業者の経済性分析の手法を示す。

経済効果を表す指標であり、固定買い取り制度

本研究では、電気事業者にとって逆潮電力分の導入により買い取り価格が引き上げられるとの発電燃料の節約および、ピークカット効果に経済負担が減少し、需要家にとっては PV 導入

よるピーク負荷用設備の削減が利点となると考のインセンティブとなる。

える。その一方で、PV 設置者から買い取った

需要家にとって PV 導入から得られる利益

BPV [円] は、PV 導入による電気料金支払いの減少分と余剰電力の売電価格の和である（（11）

余剰電力を他の需要家へ売却したときの価格差
がコストになると考える。
逆潮電力分の発電燃料の節約として、燃料削
減費 Fcut [円] を（14）式によって求めた。

式）。
8760

BPV  {Ce  G(t)  (Ce  Cb )L(t) L(t)  0}t1

Fcut   SE m  Cheat
m

(14)

（11）
ここで Cheat [円/kWh] は単位電力量あたりの
ここで G（ t）[kWh] は単位時間あたりの PV

燃料コストを表す。

発電量、L（t）[kWh] は単位時間における PV

ピークカット効果によるピーク負荷用設備の導入による電力負荷、 Ce [円/kWh] は従量電気削減費 Pcut [円]を、本研究ではピークカット効

料金、 Cb [円/kWh] は余剰電力の電気事業者に果を需要家側に転嫁し、需要家の契約電力の低よる固定買い取り単価である。

減効果として（15）式のように求めた。

PV 設置にかかる費用 CPV [円] を（12）式に

社会経済研究№58 2010.6

Pcut  12  EP  PFres

19

(15)

ここで、 EP [円/kW] は kW あたり低圧電力契する。

3．データの設定

約の月額基本料金、PFres [kW] はピーク負荷削
減量を表す。本研究ではこの値が結果的に電気事業者のメリットになると仮定する。

本研究では、2 章に示された地域電力負荷の統計的手法および経済性分析手法をつくば市にPV 設置者から買い取った余剰電力を他の需適用する。

要家へ売却したときの価格差 Cc [円] は、売電
単価から電気事業者の余剰電力買い取り単価を3.1

地区別負荷モデルの作成に用いるデータ

引き、余剰電力量をかけあわせることで（16）式によって表される。

日射量は、836 地点（1990～2003 年）の気象官署・アメダスにおける標準気象・日射がデCc   SE m  (Cb  Ccom )(16)

ータベース化されている METPV-3 をもとに算出した。データベースにはつくば市が含まれてmいないため、本研究ではつくば市に最も近い土ここで、 Ccom [円/kWh] は売電単価である。

浦の気象データを全域に用いた。分析に用いた以上から、電気事業者の余剰電力買い取りにデータは、南方位で傾斜角 30 度における時間

よるコスト Celect [円] は（17）式で表される。

平均値である。システム効率は、JIS C 8907
（2005）をもとに、アレイ面入射量補正係数、

Celect  Cc  Fcut  Pcut

(17)

太陽電池変換効率補正係数、蓄電池回路補正係
数、パワーコンディショナ回路補正係数、外気

そして、本コストを対象地域の全電力消費量

温から推計されるモジュール温度の要素を含む[kWh]で割ることにより、PV を設置しない需要

温度補正係数の積により算出した。

家の kWh あたりの経済負担を算出することに

図 3

業務部門延床面積（左）、家庭部門延床面積（中）、および PV 最大導入可能量（右）20

太陽光発電の普及による地域電力負荷および経済性の分析

表 1 PV 導入可能量と延床面積の設定

た、比較としてつくば市全域を一つの選択地域とする場合も考慮する。

PV 導入可能量

延床面積

[kW]

[m2]

大 100

大 10000式とした。空き地に大規模な PV を設置する計

小 50

小 5000画もみられるが、架台や用地のコストが高価で

大 100

大 10000あるという理由から、今回は評価対象に入れて

小3

小 300

いない。

公共施設大 50

公共施設大 5000

公共施設小 10

公共施設小 1000

民間 3

民間 600

商業

3

300

住宅

一戸建 4

統計 GIS

集合住宅 0.5

実データ

需要家

導入の対象となった PV 施設は、業務・家庭部門の建物の屋上に太陽光パネルを設置する方

宿泊

医療

本推計により算出された、つくば市における事業所

業務部門（宿泊、医療、事業所、商業）と家庭部門（住宅）の延床面積、および PV 導入可能
量を図 3 に示す。
本推計を用いると、PV 導入比率α=100 の場
合、つくば市内に約 19 万 [kW] の PV が導入されることになる。目安として、政府の PV 導入目標である、2030 年に 2005 年度の 40 倍を達成するために必要な導入量は、α=40 程度に需要家の種類 j は、1:宿泊施設、2:医療機関、なる。

3:事業所、4:商業施設、5:住宅の 5 種類を分析の対象とした。需要家・用途別エネルギー需要

3.2

PV 導入による経済性分析に用いたデータ

量は実測データが得られなかったため、本研究では日本エネルギー学会（2008）の文献値を元に推計した。電力比率は、日本エネルギー経済研究所計量分析ユニット（2006）の文献値を元にした。

本節では、経済性分析に用いたデータをまとめている。
一戸建住宅に PV 設備を導入した場合の設備投資回収年の分析に必要となる PV 設置単価 q

PV 導入比率 αは、0, 20, 40, 60, 80, 100 の場

は、将来の習熟効果を含めて分析する必要があ

合について感度分析を行った。また、PV 導入

る。そこで、総合資源エネルギー調査会需給部

可能量および、延床面積を表 1 のように設定し会（2008）で報告された 3 種類の価格ケースをた。

引用した。PV 導入補助金 h は、政府が提示し宿泊施設、医療機関、公共施設の事業所に関ている 7 [万円/kW] とし、PV パネルの発電出

しては大規模な建物と小規模な建物に二分して力 PV は 2 [kW] と 4 [kW] の場合を考えた。

いる。具体的に、宿泊施設は50室以上の宿を大、価格ケース別に見た PV の設置単価をまとめた

医療機関は広域病院を大、公共施設は、小中高ものを表 2 に示す。

等学校、市役所、会議場、図書館、美術館を大としている。
本研究ではつくば市をモデルケースとし、配表2価格ケース別にみた PV 設置単価[万円/kW]

補助金

無

有

電区域程度の大きさであることから、1 [km2]価格ケース A

66

59

メッシュに市内を区分した（合計335メッシュ）。

価格ケース B2720

そして、各メッシュにそれぞれの需要家が何軒

価格ケース C

15

8

あるか調べ、PVm および、Fjm を推計した。ま社会経済研究№58 2010.6

21

電気料金 Ce は、つくば市における家庭の電灯

図 4 より、メッシュおよび、PV 導入比率に従量料金の値を用い、余剰電力の買い取り価格

より年負荷率に差の出ることが確認された。業Cb は、現行制度として、家庭の現行電気料金ケ

務部門が多く家庭部門が少ない地区の年負荷率ース（21.04 [円]）と、2009 年から導入されるは、PV 導入比率が上昇することで若干上昇す制度として現行電気料金の 2 倍のケースを考える一方、業務部門が少なく家庭部門が多い地区

ることにする。

の年負荷率は PV 導入比率が上昇することで悪電気事業者側の経済性分析で必要になる単位

化するという傾向が見られた。また、つくば市

電力量あたり燃料コスト Cheat は、平成 20 年度

全域を考えた時は、PV の導入が進むことで最版電気事業便覧（資源エネルギー庁（2008））

初は負荷率の若干の改善が見られたが、α=60に掲載されている電力会社別収支実績の燃料費を境に減少に転じることが確認された。

のデータから、5.27 [円/kWh]とした。また、kW

次に、PV 導入量別にみた年負荷率の頻度分あたり低圧電力契約の月額基本料金 EP は、つ布を作成したものを図 5 に、つくば市全域を選

くば市における業務向けの値である 1071 [円]、択地域にした場合の負荷持続曲線を図 6 に示す。

売却時の電気料金 Ccom は業務用電気料金（低圧）である 11.38 [円/kWh] を用いた。 PFres[kW] は、地区別負荷モデルにより推計されたピークカット割合から、削減されたピーク負荷を求めた。なお、価格は 2006 年度のものを使用している。

4．結果
4.1

選択地域別負荷特性分析の結果（1）年負荷率の結果

図 5 負荷率頻度分布

各メッシュおよび、つくば市全域の PV 導入
比率別年負荷率を算出し、メッシュ別年負荷率の最大値、最小値、つくば市全域に関してまとめたものを図 4 に示す。

図 6 PV 導入量別負荷持続曲線（全域）

図 4 PV 導入比率別年負荷率

22

太陽光発電の普及による地域電力負荷および経済性の分析

図 5 より、太陽光発電導入割合が少ない場合

する昼間に電力需要の方もピークに達すること

は負荷率 25%〜26%の範囲に集中しているが、から、PV の導入比率が向上することでピーク

導入割合が増えることで頻度が分散し、メッシがカットされたと考えられる。

ュごとに地域格差の出てくることが確認された。
図 6 の全域の負荷持続曲線を見ると、ピーク（3）余剰電力量の結果負荷が削減されていることが確認できる。しかメッシュ別に年間余剰電力量を算出し合計しし、PV の導入比率が向上するにつれて、2000

たものおよび、全域の年間余剰電力を PV 導入

時間から 6000 時間にかけてのミドル負荷の低比率別に算出したものを図 8 に、GIS を用いて減も大きい。これらの要因から、α=60 までは

PV 導入比率α=100 の場合に発生する年間余剰負荷率が改善されるが、α=80 以降では負荷率

電力量を 1km2 メッシュ別に表示したものを図が低下したと考えられる。また、 α =100 にお9 に示す。

いて若干の余剰電力が発生した。
本推計を用いることで、地域の負荷特性を理解することができ、その需要に合わせた経済性、環境性に優れた地域エネルギーシステムの構築に役立てることが可能になる。
（2）ピークカット割合の結果
各メッシュおよび、つくば市全域の PV 導入
比率別ピークカット割合を算出し、最大値、最小値、つくば市全域に関してまとめたものを図図 8 PV 導入比率別年間余剰電力量

7 に示す。
図 7 より、PV の導入比率が向上するとピー

図 8 より、余剰電力量を 1km2 メッシュごと

クカット割合が上昇するという傾向のある一方に推計し合計すると、α=20 から発生し始め、で、ピークカットの全くない地区もあることがα=100 導入時につくば市全域で年間約 2500 万確認できる。家庭のピーク負荷は夕方に発生す[kWh] 発生することが確認された。それに対しることが原因で、家庭部門の割合の多い地区はて、余剰電力を市内で融通した場合はα=100

ピークがカットされなかったと考えられる。まの時に若干余剰電力が発生するのみになり、な

た、家庭部門の多い地区以外では、PV が発電

らし効果のあることが確認された。
また、図 3 と図 9 を比較することにより、家庭部門が多く、業務部門の少ない地区で多くの余剰電力量が発生していることが確認された。
以上の結果から、PV 導入が進むことで、業務部門の多い地区では負荷率が改善し、ピークがカットされる一方で、家庭部門の多い地域では、負荷率が悪化し、また、余剰電力の発生することが確認された。

図 7 PV 導入量別ピークカット割合推移

社会経済研究№58 2010.6

23

図 10 PV を設置する需要家側の経済性分析結果

インセンティブが働くことが明らかになった。
また、2kW と比較し、4kW の方が導入促進政策による効果の大きいことが確認された。
（2）PV を設置しない需要家の経済性分析結果
表 3 に、つくば市全体で分析した電気事業者の経済性分析結果を示す。そして図 11 に、PV
導入比率・PV 導入促進政策別の PV を設置しない需要家の経済負担額を示す。

図 9 年間余剰電力量（α=100）

4.2. PV 導入による経済性・環境性分析の結果（1）PV を設置する需要家側の経済性分析結果
本節では一戸建住宅に 2kW および 4kW のPV パネルを設置した場合における、設置コス
トと年間利益を考慮した、普及促進政策別の経図 11

PV 導入比率・PV 導入促進政策別負担額済性分析を行った。その結果を図 10 に示す。
分析により、売電も補助金もない場合は、現分析により、PV の導入が進むことで負担額状（価格ケース A）では回収年収は 80 年以上は上昇し、α=100 まで導入されると、買電あになる一方で、4kW のパネルを設置し、補助金りの場合はつくば市全域で 3 億円、2 倍の買電と 2 倍の価格で売電できる制度を併用した場合のある場合は 14 億円ほどの負担になることがでは 15 年弱にまで短縮することが確認された。

確認された。それをつくば市の全需要家で均等

また、価格ケース B まで価格が下がると、家庭に負担した場合は、1kWh あたり買電ありの場

部門の電力料金と同価格の売電で、価格ケース

合で最大約 0.1 円、買電 2 倍の場合は最大 0.5

C まで下がれば導入促進政策なしで PV 導入の円ほどの負担増になることが示された。

24

太陽光発電の普及による地域電力負荷および経済性の分析

表 3 電気事業者側の経済性分析結果[億円]
PV 導入

燃料費

設備費

比率

削減

削減

買電有

買電 2 倍買電有

買電 2 倍

α=20

0.25

0.00

0.46

0.91

0.21

0.66

α=40

1.31

0.00

2.40

4.79

1.09

3.49

α=60

2.69

0.00

4.93

9.87

2.24

7.18

α=80

4.28

1.14

7.85

15.70

2.43

10.28

α=100

5.98

1.81

10.96

21.91

3.17

14.12

余剰電力の売買価格差

5．まとめ

余剰電力買い取りによる経済負担

し、地域分析の精度を向上させること、そしてそれらの結果を用いて、蓄電池導入のような具本研究では、一般的に適用可能な地区別電力体的な系統安定化策、および地域エネルギーシ

負荷モデルを作成し、つくば市をモデルに、PV

ステムの構築について経済性・信頼性を含めたの導入比率による電力負荷特性の変化を考慮に分析を行っていくことがあげられる。

入れて、需要家、および電気事業者それぞれの経済性を分析した。主要な結果として、以下の原稿受付日

２００９年７月３１日

三点があげられる。
一点目は、地区の需要家分布の違いにより、負荷特性の異なることが確認された。特に、住宅に設置した PV から大量の余剰電力が発生す
ることおよび、住宅の割合の多いメッシュの年
負荷率が悪いことが確認された。今後本推計を用いることで、地域の需要に合わせた経済性および、環境性に優れるエネルギーシステムの構築に役立てることが可能になると考えられる。
二点目は、現状の PV 価格のままでは今後の普及において手厚い導入促進政策が必要になる。
しかし、PV の普及による習熟効果で将来的にPV パネルが半額以下になれば、現行の電気事
業者の買い取り価格で普及していくことが確認された。
三点目は、PV 導入により、需要家に最大で1kWh あたり 0.5 円程度の負担増の発生することが確認された。ただし、本分析では系統安定化に関わるコスト負担を考慮に入れておらず、全体的には PV の導入により負担が増加すると考えられる。
今後の課題としては、本研究で採用した仮定
や利用データをより地域に合わせたものに修正

参考文献
A. Campoccia, L. Dusonchet, E. Telaretti and G.
Zizzo（2009）“Comparative analysis of different
supporting measures for the production ofelectrical energy by solar PV and Wind systems:
Four representative European cases ” Solar
Energy Vol.83, pp.287–297.
JIS C 8907（2005）「太陽光発電システムの発電電力量推定方法」
Linda Pedersen, Jacob Stang, Rolf Ulseth（2008）“ Load prediction method for heat andelectricity demand in buildings for the purposeof planning for mixed energy distribution
systems” Energy and Buildings Vol.40,
pp.1124–1134.
加藤丈佳, 杉本寛幸, 鈴置保雄（2006）「地域メッシ
ュ統計を用いた地域の電力需要および分散型電源
賦存量の算定に関する一検討」, 電気学会論文誌
B, Vol.126, No.10pp.1049-1057
資源エネルギー庁（2008）「電気事業便覧（平成 20年度版）」
資源エネルギー庁（2009）太陽光発電買取制度室ホームページ
http://www.enecho.meti.go.jp/kaitori/index.html
田頭直人, 岡田健司（2008）「欧州の再生可能エネル
ギー支援政策の追加費用とその転嫁規定」, 電力中央研究所研究報告書 Y08011
総合資源エネルギー調査会需給部会（2008）「長期社会経済研究№58 2010.6

エネルギー需給見通し」
統 計 GIS ホ ー ム ペ ー ジ （ 国 勢 調 査 の デ ー タ ）http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/toukeiChiri.do?method=init
日本エネルギー学会（2008）「天然ガスコージェネレ
ーション計画・設計マニュアル 2008」日本工業出版
日本エネルギー経済研究所（2006）「EDMC/エネル
ギー・経済統計要覧(2006 年度版)」省エネルギーセンター
標 準 気 象 ・ 日 射 デ ー タ （ METPV-3 ） NEDO
http://www.nedo.go.jp/library/index.html
たむら

さとし
筑波大学

うちやま

ようじ
筑波大学

おかじま

システム情報工学研究科

システム情報工学研究科

けいいち
筑波大学

システム情報工学研究科

25

社会経済研究№58 2010.6

27

投資の調整費用
Investment Adjustment Costs
キーワード: 資本調整費用、非線形投資関数、スイッチング回帰モデル
嶋恵

一

本稿の目的は、資本市場の不完全性、生産効率、エージェンシー問題に焦点を当て、企業属性の差異による調整費用の違いを構造的に明らかにすることである。資本市場の不完全性などに起因する投資を歪める要因と投資関数の q に対する非線形性との関連について若干の実証分析を行った。製造業種に属する上場企業 623 社をサンプルに用い、スイッチング回帰モデルを応用し、資本調整レジ
ームの変化を許容して非線形投資関数を推定した。推定からは、企業属性の差異によって投資の q に対する反応が変化することが確認される。投資関数のレジームによって調整費用は変化し、資本市場の不完全性や生産性などの格差により最適な投資に顕著な違いが見出された。
推定結果の要約は次の通りである。第一に、流動性制約と投資のレジーム変化との関係では、キャッシュフローが少なく、正味流動資産に乏しい企業は投資の q に対する反応の低いレジームに帰属する傾向にある。負債比率の増加には流動性制約を強める効果があり、反対に、配当を抑え内部留保を積み増すことにより流動性制約が緩和する効果が見られる。第二に、企業レベルの生産性や資本ストックから見た効率性の違いにより、投資のレジームは変化する。資本ストックの高齢化は、企業を投資の低いレジームへ導く傾向を持つ。また、TFP の高さや規模の大きさはそれぞれ投資のレジーム選択と正の関係にある。第三に、個人株主の比重が高いほど、企業は投資の低いレジームに帰属する傾向を示す。一方で、売上成長率と投資のレジーム選択との間には正の関係が見られる。最後に、調整費用関数の次数は 2 を大きく上回ることが確認される。本稿からは調整費用の二次関数による特定を支持する結果は得られず、したがってより高次の特定が望ましいことが示唆される。
１．はじめに２．推定モデル
３．データ

４．実証結果５．おわりに１．はじめに取得費用には実質推計された資本ストックの時
価評価額を用いることが多い。以上のように作設備投資の最適性は、資本ストックを新たに成された q による投資の回帰推定は概して当て

取得し稼動に至るまでの費用と、その投資からはまり（ R2）が悪く、q 以外に投資機会や収益生まれる追加的な価値（シャドープライス）と性を表わす変数を追加して回帰することにより、に依存する。これまで多くの研究で投資はトー当てはまりは劇的に改善する。頻繁に用いられビンの q に対する線形関数で表わされ、ミクロ

る追加変数は、キャッシュフローや売上成長な

データによる検証が重ねられてきた。その豊富どである（e.g., Schaller (1990)、Blundell et al.

な実証結果は、副次的に次のような事柄を研究(1992)）。

者に投げかけた。

税制の導入、在庫の時価評価、負債には満期

第一は、シャドープライスの指標である q の構成と格付け別イールドを使い時価評価を求め

加工作成に関する問題である。定義より、q はることにより、 q の作成は精度の高い加工へと

資本ストックの価値と費用との比率であり、資進化する（e.g., Lindenberg and Ross (1981)、

本が生む企業価値を分子に、そして資本の再取

Salinger and Summers (1983)、Lewellen and

得費用を分母に用いる。その変数作成について、Badrinath (1997)）。このように技巧を凝らす

企業価値には株式と負債の時価総額を、また再ほど、個別企業単位のより詳細な情報が必要と

28

投資の調整費用なる。多くの米国の実証研究には Compustat

るとき、内部資金が潤沢にある企業は十分な投ファイルが用いられるが、加工に必要なデータ資を行い、他方、内部資金が不足する企業は外項目が詳細になるほど欠損値の頻度は増加する。

部資金に課されるレモンプレミアムによって投よってそれは分析に利用できるサンプル数の低資水準を引き下げる可能性があるからである。

下を招く。この問題を避けるため、逆に簡素でキャッシュフローを内部資金の代理変数とみる

効率のよい q の加工も模索された（e.g., Perfect

ならば、投資関数におけるその有意性は、外部and Wiles (1994)、Lee and Tompkins (1999)）。

資金によるレモンプレミアムの証拠とみなされこのような q の試作と精密化にもかかわらず、る。加えて、情報の非対称性により貸し手にと上述の追加変数が有効であることになおも変わって信用割当が合理的であれば、企業の利用でりはない。ただし、例外は Erickson and Whited

きる外部資金に量的制約が課される可能性が生(2000)である。財務データから作成される q とじる。この場合、キャッシュフローの有意性は観察できない真のシャドープライスとの間には流動性制約を緩和する働きとして理解すること

計測誤差が避けられないと主張する。その際、ができる。いずれの解釈に立とうとも、キャッ投資関数の回帰には、説明変数として妥当だがシュフロー感度は資本市場の不完全性による投誤差を含む q と、その妥当性は不明ながら誤差

資の歪みを示唆するものとして捉えられるを含まない追加変数の双方に対して係数推定の（e.g., Hubbard (1998)、Stein (2003)）。

バイアスが生じる。彼らは説明変数が誤差を含

第三は、投資の q に対する関数形状の問題でむ回帰モデル（errors-in-variabels）を想定し、ある。資本調整に摩擦がなければ資本は瞬時に高次のモーメントを用いることで計測誤差を取最適化される。しかし、そこには摩擦があり、り除いた推定を行った。その結果、キャッシュ

投資の動態は緩慢になると考えられる。最適資フローの追加は有意とならず、また当てはまり本ストックはその限界生産性と資本コストとのが改善することを示した。

一致により決まり、摩擦がなければ q は絶えず

第二は、投資のキャッシュフロー感度と呼ば1 に近いはずである。資本の最適水準を観察しれる問題である。投資と q との線形関係にキャえない下で、q が継続的に 1 から遠く離れるこッシュフローを加えて OLS 推定する場合、とは資本コストと限界生産性とが一致しないこ

Erickson and Whited (2000)による実証結果にとを意味し、それは調整費用の間接的証拠とみ示される通り、キャッシュフローの係数の有意なされる。周知の通り、調整費用に二次関数を性は、q の計測誤差がもたらす見せかけである

用いれば、投資を q に対する線形関数で表わす可能性が高い。しかしながら、Fazzari et al.

ことができる。

(1988)、Gilchrist and Himmelberg (1995)、

Abel and Eberly (1994)は調整費用の中身にKaplan and Zingales (1997)の研究例に代表さ固定費用を含めるモデルにより、投資がゼロとれるように、資本市場に情報の非対称性が存在なる q の範囲が生まれることを示した。投資のする場合、企業の内部資金であるキャッシュフ

現在価値が取得・調整費用のみならず固定費用

ローは重要な役割を果たし、投資のキャッシュをも上回らない限り、投資は行われないと考え

フローに対する感度は合理的な根拠を持つと考る。非負の投資行動に限れば、投資と q との関えられる。

係は、投資がゼロに貼りつく q の範囲を超えれ潤沢なキャッシュフローを持つ企業とそれがば正の反応に変わるため非線形となる。すなわ

乏しい企業とでは、 q に対する投資の反応に差

ち、投資関数は q に対する凸性を持つ。Eberly

異が生じうる。情報の非対称性により外部資金(1997)、Barnett and Sakellaris (1998)、Abelと内部資金との間に資金コストの格差が生まれand Eberly (2002)、Nilsen and Schiantarelli社会経済研究№58 2010.6

29(2003)の研究例は投資関数の非線形性を支持す



 I 
c  I it  K it 1  bit   bit I it  v it  K it 1
 K it 1 る実証結果を示す。しかし、これらの結果は投資は q に対して凸ではなく、凹関数であること(1)を示唆しており、投資関数の非線形性には固定

添字 i は企業、t は時点を表わす。変数はすべて費用とは異なる要因を考察する必要がある。

期末で評価した値を用いる。よって、 I it は t 期

以上のように、投資の q に対する反応には非末投資量、 Kit 1 は t 期首資本ストック、 bit は投線形性が見られる。一方、資本市場の不完全性

資と同じ時点における単位取得費用である。投などにより、最適な投資の周りで歪みが生じう資の期待収益は期首のシャドープライス qit 1 にる。投資関数は q に対して純粋に非線形である

より評価されると仮定する（time to build の仮のか、それとも最適な投資を歪める要因からそ定）。

の非線形性が観察されるのか、その区別は未だ曖昧なままである。
本稿の目的は、資本市場の不完全性、生産効率、エージェンシー問題に焦点を当て、企業属
性の差異による調整費用の違いを構造的に明らかにすることである。資本市場の不完全性などに起因する投資の歪みを考慮した上で投資関数

このとき、最適な投資量は次のように表わされる。

I it  argmax  qit 1 I it  c  I it  K it 1  bit  (2)

投資の最適化による一階条件から、

qit 1  cI  I it  K it 1  bit (3)を推計しても、なおも非線形性が残るか否かにが得られる。両辺の対数をとり若干整理すれば、

つ い て 検 証 す る 。 Eberly (1997) 、 Abel and投資（投資率）と q との関係を次式のように表

Eberly (2002)による一般化された調整費用関すことができる。

数の特定を用いて投資関数を推定する。企業属
性の差異により、投資の q に対する反応に変化が見られるか否かを吟味するために、本稿ではスイッチング回帰モデルを応用する。これらの手法により、資本調整レジームの変化を許容して非線形投資関数を推定する。

2．推定モデル
以下では Eberly (1997)、Abel and Eberly(2002)の投資関数を用いる。企業は投資の期待
収益から投資に要する費用を除いた純収益を最大化するように各期で投資量 I*を選ぶ。投資の費用には線形費用関数と凸型費用関数とを合わせたものを用いる。線形費用とは、投資量に比
例する、投資財の取得にかかる費用を表わす。
また、凸型費用とは従来の q 理論で想定される逓増費用であり、資本調整によって生じる摩擦を表わす。以上により投資の調整費用を次のよ
うに特定する。

ln

I it  ln  qit 1  bit   
K it 1(4)

こ こ で 、 右 辺 の パ ラ メ ー タ は   1     1 、

  1     1 ln v である。
本稿では、資本市場の不完全性、技術水準の違い、エージェンシー問題による歪みという三つの観点から、投資の q に対する反応を規定す
る調整費用の違いを検討する。スイッチング回
帰モデルを応用することで、レジームの違いによる調整費用の格差を認める。例えば流動性制約の問題が投資に対して深刻でなければ、調整費用に格差は現れないはずである。
スイッチング回帰モデルを用いることには、
Fazzari et al. (1988)、Kaplan and Zingales(1997)、及びその追従研究に見られる事前のサンプル分割の問題を回避できる利点がある。
Fazzari et al. (1988)、Kaplan and Zingales(1997)では分析対象企業を配当性向を基準にサブサンプルに分ける。そのパネルデータ推定に

30

投資の調整費用

おいて、企業は時間を通じて特定のサブサンプ

Pr  h  1  Pr  z   it  0 

ルに固定される（time-invariant prior crite-    z rion）。しかしながら、企業が流動性制約に拘束されるか否かは時間変化する可能性が高く、また、Pr  h  2   Pr  z   it  0 
 1     z 

制約による拘束の有無は毎期変化する企業属性に依存するはずである。そのため、Fazzari et al.
(1988)、Kaplan and Zingales (1997)では流動性制約の効果を誤って推定している可能性が高い（monotonic v.s. non-monotonic cash flow
sensitivity）。スイッチング回帰モデルの場合、となる。     は標準累積分布関数である。
以上より、混合推定される誤差 uit の確率密度は次のように表される。

l  uit   g1  uit |1 |  it   z     z  g 2  uit |2 |  it   z  1     z  

時間変化する企業属性により各レジームに属す
る確率を求め、その確率を用いて投資関数を混合推定する。事前のサンプル分割に依らず、より柔軟な分割方法といえる。そこに着目し、スイッチング回帰モデルを用いて線形投資関数の推定を行った研究例として、Hu and Schiantarelli (1998)、Hovakimian and Titman (2006)、
Almeida and Campello (2007)が挙げられる。
スイッチング回帰モデルによる調整費用の格差の推定は以下の通りである。企業属性を表わ(7)

g h  uit |h |   は uit | h と  it との同時分布による条件付き確率密度関数である。若干の計算を経て整理すれば、密度関数はuit|1
 uit |1    z  1 1 l  uit    
 1   1   1  12 (8)  z   2 uit|2  
1  uit |2  
2

 
 1  2
2  2  


1
2




1

す変数により、内生的にレジーム確率を決定すと書き換えられる。    は標準確率密度関数でる。調整費用の格差を生むレジームを h=1,2 とある。N 社の企業について各観測数を Ti とする区分する。各レジームの投資関数を次のようにとき、対数尤度関数は

表わす。
ln

N

I it |hK it 1  h ln  qit 1  bit    h  uit |h

(5)

Ti

L    ln l  uit i 1 t 1となり、最尤法により各パラメータを推定する。

Goldfeld and Quandt (1976)に従い、レジーム
変化は確率的であり、レジームの切替関数を次3．データのように表わす。
h  1 | z   it  0(6)

h  2 | z   it  0

日本政策投資銀行企業財務データバンクを用い、製造業に属する業種コード 1111 から 3119

z は企業属性を表わす変数ベクトル、  はそのまでの企業を分析対象とする。会計年度ベース

係 数 ベ ク ト ル で あ る 。 誤 差 項  uit |1  uit |2   it  は（4 月－翌 3 月）で 1971 年度以前から存在しN  0   に従い、共分散行列を次のように表わす。

2003 年度まで事業継続する企業、合計 623 社

  12 12     22 11 

2 2 1 

ただし、  it の分散は 1 に基準化する。 h は uit | hと  it との相関係数である。各レジームの確率は、をサンプルに用いる。
投資と資本ストックについては、建物、構築
物、機械、工具器具、車両運搬具の有形固定資
産毎に実質額を各期で求めて合計したものを用いる。投資は Hayashi and Inoue (1991)の定義（p.749 の(A4)式）に従い、実質資本ストック

社会経済研究№58 2010.6

は同掲の資本減耗率を用いて恒久棚卸法により求めた。
ただし多くのサンプル企業において決算期の変更があり、それにより 12 ヶ月未満の変則決算が見られる。それを考慮して、資本減耗率をm/12 倍（m は決算月数）で調整して恒久棚卸法に適用した。投資の名目額の算出は、有形固定資産の取得価額と償却累計額、そして減価償却額に基づく。減価償却額については「減価償却資産の耐用年数等に関する省令」第五条 2 項

31

節税効果とは、投資から耐用年数までの減価償却控除による法人課税の節約分を指す。割引率 r、減価償却率 d、耐用年数 L、法人実効税率

 により、節税効果は 1 d itwit   t d it 1    1  rt Lit   rt  d it 

で表わすことができる。減価償却率は資本スト
ックの簿価 bk と当期減価償却額 bd を用いてd  bd   bk  bd  とし、簿価資本の残価を 10％と（昭和四十年大蔵省令から現行改正まで）によ仮定して耐用年数を L  ln10  (ln(bk  bd )  ln bd )り、法人の事業年度が一年に満たない場合、減により求めた。法人実効税率は田近・林・油井

価償却資産の償却率は、当該減価償却資産の耐用年数に対応する償却率に当該事業年度の月数を乗じてこれを 12 で除したものによると規定（1987）に従い、地方事業税  b ・住民税  c と国の法人税  n により、次のように計算する。
t  

される。従って、財務データにおける減価償却
額は既に上述の m/12 倍が適用されており、記載額のまま投資の算出に用いる。
恒久棚卸法の初期資本ストックには、1970年度の資本ストックの簿価を実質化して用いる。
その影響を抑えるため、1980 年度以降の変数に

1   c  n   b  1  rt 
1  rt   b

以上より、投資の単位取得費用には、

bit  bwit pitを用いて投資関数を推定する。ただし、b は定数である。
また、Kaplan and Zingales (1997, p.177)により投資関数の推定を行う。変則決算の影響を従い、 q の代理変数として時価簿価比率を用い避けるため、推定には 12 ヶ月の決算期間を満る。時価簿価比率は、株式時価総額 V、負債簿

たす時点のみを用いる。

価 D、総資産簿価 A、繰延税金純資産 T により、投資、資本ストックのデフレータには日本銀

M / B  (V  D  T ) / A で定義される。繰延税金は行による国内企業物価指数、需要段階別・用途

税効果会計に基づくものであり、会計上の所得別指数を月次で用いる。機械、車両、工具器具と税法上の所得との間に不一致が生じることにには国内需要財・最終財の「資本財」を、建物・より計上される。ただし、日本政策投資銀行企

構築物には国内需要財・生産財（参考系列）に

業財務データバンクでは繰延税金資産、及び同記載される「建設用材料」をそれぞれ用いる。

負債は 2000 年 3 月期以降の追加項目であり、投資の線形費用に含まれる投資財の単位取得

過去の値が得られないことから、本稿では時価費用には、資本ストックと生産物との相対価格

簿価比率を M / B  (V  D ) / A により求めた。

に節税効果を加味したものを用いる。資本スト

レジームの切替関数には、流動性制約、生産ックの価格は上述の国内企業物価指数を企業毎

効率、エージェンシー問題の三つを考える。まの各実質資本ストックで加重平均して求める。

ず、流動性制約については、Lamont, Polk and

生産物価格には、国内企業物価指数、類別指数

Saá-Requejo (2001)による KZ インデックスを

を業種別に用いる。ここで、資本ストックの価援用し、属性変数を次のように設定する。

格を業種別生産物価格で割り、 pit と定義する。

pit をベースに節税効果を調整したものを、以下では資本相対価格として用いる。

z FC   0  1CFit 1  K it 1
 2 NLAit 1  K it 1   3 LTDit 1  K it 1
 4 DPit 1  K it 1

(9)

32

投資の調整費用

CF はキャッシュフローであり、営業利益と有均とにより推計したものを用いる。

形固定資産当期償却額の合計である。NLA は正最後に、経営陣の裁量行動によるレジーム変味流動性を意味し、流動資産から流動負債と在化には、投資の歪みをもたらす代理変数として

庫資産を引いたものである。LTD は長期負債で次の二つを切替関数に含める。

zMD   0  1 SGit 1   2 OWNI it 1あり、社債、長期借入金（関係会社借入金を含(11)む）に、1 年以内に償還・返済する社債、長期

SG は実質売上成長率、OWNI は株式保有分布

借入金を加えたものである。 DP は配当支出でにおける個人株主比率である。投資関数の推定ある。以上の変数は既述の生産物価格（国内企に用いる変数の記述統計量は表 1 の通りである。

業物価指数）により実質化し、期首の値を期首4．実証結果の資本ストックで割ったものを用いる。
他方、資本ストックの技術効率によるレジー

表 2 は、切替関数の三種類の特定による投資ム変化には次の設定を用いる。
zTE   0  1ageit 1   2 ln TFPit 1(10)

 3 ln K it 1   j関数の推定結果を示す。切替関数の特定に関わらず、同一水準の q に対し、いずれも h=1 は投

age は資本ストック年齢、TFP は全要素生産性、資率が高いレジーム、h=2 は反対に投資率が低

対数資本ストック lnK を属性変数に用いる。

いレジームである。

は二桁業種ダミーである。資本ストック年齢はまず、表 2 の（1）に示した流動性制約と投

age  (ln bk  ln ak )  (ln bk  ln(bk  bd )) に よ り 求資のレジーム変化との関係では、キャッシュフ

める。ak は資本ストックの取得価額である。全

ローが少なく、正味流動資産に乏しい企業は投要素生産性には、資本ストック、労働、実質中資の低いレジームに帰属する傾向にある。負債

間投入とそのコストシェアの年度毎での業種平比率の増加には流動性制約を強める効果があり、

表 1. 記述統計量
平均

メディアン

標準偏差

第 1 四分位

第 3 四分位

観測数

I it  K it 1

.117

.088

.130

.052

.143

14201

qit 1

1.47

1.33

.643

1.11

1.67

14201

wit pit

.619

.638

.082

.584

.669

14201

CFit 1 / Kit 1

.229

.193

.197

.133

.284

14201

NLAit 1 / Kit 1

.177

.037

1.01

-.295

.510

14201

LTDit 1 / Kit 1

.531

.420

.621

.167

.740

14201

DPit 1 / Kit 1

.026

.021

.026

.010

.036

14201

ageit 1 / K it 1

7.17

6.76

2.45

5.47

8.45

14131

ln TFPit 1

6.69

6.32

2.35

4.82

8.81

14131

ln Kit 1

16.6

16.5

1.55

15.5

17.6

14131

SGit 1

.028

.030

.126

-.032

.093

13984

OWNI it 1

.310

.289

.146

.200

.394

13984

社会経済研究№58 2010.6

その原因として負債比率の増加によるデフォル

33

要因にも依存する。

トリスクの増加が考えられる。反対に、配当を宮川・白石（2001）は SNA データを用いて抑え内部留保を積み増すことにより流動性制約

設備投資が経済成長や TFP 成長に与える効果が緩和する効果が読みとれる。

を検証した。彼らによる一連の回帰分析からは、

花崎・Thuy（2002）は法人企業統計による

機械資本ストックの成長率と経済成長率との間

暦年規模別データを用いて投資関数の推計を行には正の関係があり、その有意性が強く認めらった。投資率を資本の収益性、金利、そしてキれる。一方、機械ストック成長率による TFPャッシュフローや負債などの比率を説明変数に成長率の回帰結果ではその係数にあまり有意性用いて回帰した結果、資本金規模に関わらず負が見られず、両者の関係は必ずしも密接ではな

債比率は概ね投資に対して負の効果をもたらすい。本稿の結果を用いて宮川・白石（2001）をことを示した。こうした傾向は集計データに限補足すれば、投資率は TFP の成長率よりもむし

らず、企業データによる本稿の結果にも観察さろその水準と強く関係するといえる。本稿の結れる。このことは、仮に投資を決める主たるも果からは、企業間の技術効率水準の違いによりのがその純収益性やそれを端的に表わす q であ

調整費用の大きさに差異が生じ、投資率の大きるとしても、実施される投資の水準は副次的にさに影響を及ぼすことを確認できる。

企業が抱えるデフォルトリスクに左右されることを意味する。

他方、投資のレジームが経営陣の裁量によって変化する可能性については、次のように要約

また、表 2 の（2）に示す推定結果の通り、できる。株式所有分布における個人株主の比重

資本ストックの技術効率の優位性により投資のの高さは、相対的に金融機関や系列親会社等とレジームは変化する。ただし、レジーム変化はいうステークホルダーの縮小を意味する。経営

投資関数のシフトのみをもたらし、投資関数の関与や現経営陣に対する規律付けと深く関わる

傾きに変化は見られない。資本ストックの高齢

ステークホルダーが不在となれば、情報の非対化により、同一の q に対する投資の水準は低く

称性の問題はより深刻化し、不採算な投資が助なる（下方シフト）。同一の q に対して、TFP

長されやすくなるはずである。

が高い企業では投資の水準は高く、また資本ス

しかし、表 2 の（3）に示した推定結果からトックの大きさと投資の水準との間にもレジー

は、個人株主の比重が高いほど企業は投資の低ム変化による正の関係が見出される（上方シフいレジームに帰属する傾向が読み取れる。よっト）。

て、規律付けを行うステークホルダーの不在は、このような投資のレジーム変化から、企業の投資における裁量行動を助長するというよりも生産性の高さや規模の大きさは調整費用の低い

むしろそれを抑制する方向に働く。すなわち、レジームに帰属する確率に寄与することが読み

情報非対称性の程度の拡大によりエージェンシ

取れる。ただし、同じ水準の q に対して、高齢ーコストが増加し、投資機会の正味現在価値を化した資本ストックを抱える企業では相対して引き下げる可能性が考えられる。

低水準の投資を行う傾向が見られることから、

宮島・蟻川・齊藤（2001）は上場企業データ

調整費用は資本ストックの老朽化により割高とを用いた回帰分析により、過剰流動性期なることが示唆される。一方、業種ダミーにつ（1967-75 年）とバブル期（1984-92 年）とにいては石油精製は低投資、また鉄鋼、非鉄金属、おける投資のキャッシュフロー感度を検証した。

輸送用機器では高投資のレジームへ帰属する固その分析において、宮島らは株式保有構造の違定効果が確認される。つまり、投資のレジームいに着目し、金融機関、事業法人、外国人大株

選択は技術効率の格差のみならず、業種固有の主、個人大株主による安定株主の存在は過剰流

34

投資の調整費用

表 2. 投資関数のスイッチング回帰モデル推定(1) zFC(2) zTE(3) zMD

切替関数

0

.079

(.041)*-.371(.134)***-1.03(.053)***

1

-6.93

(.258)***.193(.006)***-4.86(.195)***

2

-.126

(.014)***-.035(.007)***

1.39(.110)***

3

.344

(.025)***-.018(.007)***

4

5.84

(.934)***
業種ダミー：

石油精製.659(.193)***

ゴム製品

-.087

(.077)

窯業土石製品.063(.043)

鉄鋼-.183(.061)***

非鉄金属

-.162

(.057)***

金属製品

.053

(.051)

一般機械

-.060

(.037)

電気機械器具

-.020(.048)

輸送用機械器具-.224(.052)***

精密機械器具

.082(.057)

1.495(.014)***.471(.033)***.487(.016)***

1

2.24

(.011)***

1.46(.046)***

2.18(.014)***b.495(.008)***.469(.020)***.495(.014)***

1

.723

(.006)***

1.51(.022)***.694(.007)***

1

.892

(.011)***.987(.003)***.856(.015)***

 2

-.142

(.053)***-.019(.044)-.232(.049)***

 2

1.29

(.066)***

1.32(.043)***

1.24(.072)***

2

1.38

(.023)***.885(.009)***

1.33(.022)***

2

.363

(.033)***.951(.006)***.358(.041)***

Obs.

14201

14134

13984

L.L.

-16385.5-16221.7-16199.4

投資関数(h=1)

投資関数(h=2)

注：括弧内は標準誤差を示す。***は 1％、*は 10％水準での有意性を表わす。 2   2   1 、 2   2  1である。

動性期に投資のキャッシュフロー感度を強めるされる。本稿の結果はこうした傾向を補足し、働きをしたことを明らかにした。一方バブル期

安定株主ないしステークホルダーの不在は同一では、もっぱら金融機関による保有比率が高いの q の水準に対する投資の反応を低下させるこほどキャッシュフロー感度が強まる傾向が確認とを示す。

社会経済研究№58 2010.6

35

一方で、売上成長率と投資のレジーム選択とVantage は財務データに欠損値が多いことと入の間には正の関係が見られる。同じ水準の q に

力値の信頼性の問題とが挙げられる。また、対し売上成長によって投資レジームが異なるこBarnett and Sakellaris (1998)は Compustatとは、企業価値最大化に基づく最適な投資の判を用いて投資関数を推定し、 q に対する投資関断において経営陣に裁量が働くことを意味する。

数の凹性を見出している。

もちろん、いずれのレジームにおいても q は投日本の上場企業の財務データによる本稿の推資に対して有意であり、企業価値最大化と最適定からは、  は高投資レジームで 0.4 から 0.5な投資との関係は明確に存在する。しかしなが程度、低投資レジームで 0.3 から 0.4 程度であら、売上成長率には少なくともその関係に変化る。本稿の結果を Compustat データベースにをもたらすことが認められる。

よる米国の推定結果と比較するならば、日本のレジーム毎の投資関数の係数については、技財務データによる投資関数の凹性は米国の推計

術効率によるレジーム変化では  2 は有意ではと概ね近い結果にあるといえる。（4）式におなく、二つのレジームで投資関数の傾きに違い

いて  が 1 ならば、投資関数は線形である。各はないと判断できる。このことから、技術効率

ス イ ッ チ ン グ 回 帰 モ デ ル に つ い て 1  1 か つの格差によって、調整費用のパラメータである 2  0 の制約に基づき尤度比検定を行った結 に違いは生じないといえる。しかし、流動性

果、すべての切替関数の定式化において 1%の制約と経営裁量に関するレジーム格差では  2

有意水準で   1 は棄却される（統計量は zFC 、は有意であり、高投資レジームでは q に対する

zTE 、 zMD の順に 562.6、111.6、455.7）。

反応がより強くなる。すなわち、流動性制約やこのような非線形の特徴は既に宮島・蟻川・

経営裁量の差異によって、調整費用の  は変化

齊藤（2001）、Hori, Saito and Ando (2006)のする。また、三つの切替関数において  2 はい

実証分析からも見出される。いずれの研究も qずれも有意であり、属性の違いによる投資関数のメディアンによりサンプルを分割して投資関のシフトが確認できる。

数を推定しており、サブサンプルで推定される

表 3 は、調整費用のパラメータの推計値であq の係数は低い q のグループで相対的に大きく、る。企業属性の差異を考慮した推定の上で  は高い q のグループで小さくなっている。つまり、

2 を大きく上回っており、二次関数による調整

q の増加によって投資に対する q の係数は低下費用の特定を支持しない結果といえる。

する。本稿の結果は以上の先行研究と整合し、Eberly (1997)は Global Vantage をデータベースに用い、日米を含む 11 カ国の上場企業の投資率には q に対する凹関数の特徴が見出される。

財務データにより非線形投資関数の推定を行っ

企業属性の差異による調整費用の格差はそのた。推定モデルは（4）式と同様であり、日本、

マグニチュードである v に際立って見られる。

米国ともに  は 1 を超える値（すなわち、  2 ）本稿の分析結果において、調整費用が最も大きが推定される。他方、Abel and Eberly (2002)

くなるのはエージェンシー問題によるレジーム

は Compustat をデータベースに用い、米国の変化を推定したケースのうちの低投資レジーム

上場企業の財務データによる同じモデルの推定（表 3 の最後列）である。このことは、たとえから  は 0.3 程度（   2 ）であることを示して

q の水準が同じでも、個人株主の比重が高く、いる。採用するデータベースによって米国企業

売上成長が低落する企業において投資が大幅にの非線形投資関数の推定結果が大きく異なる理抑制されることを示唆する。

由には、Eberly (1997)、Abel and Eberly (2002)

表 3 の最下段は投資レジームの事後確率であの解説に従えば、Compustat に比べて Global

る。投資の低いレジームに帰属する確率は、投36

投資の調整費用資率の観察情報を加えた事後確率により、する確率を高める。老朽化した資本を抱える企業は相対的に投資をしにくく、その傾向は事業Pr  h  2 | I it  K it 1 

 g 2  uit |2 |  it   z  1     z    l  uit 

規模の大きさと反比例して強くなる。例えば、と表わすことができる。これより、流動性制約

事業規模は縮小し、対照的に国外の新興国に最を低投資レジームの事後確率が高投資レジーム

新の設備投入をもたらす。空洞化の要因として、の事後確率を上回るケースと特定すれば、流動

しばしば労働費用の格差が挙げられる。しかし性制約にあるサンプルの割合は 22％と推計さながら上述の観点からは、労働費用の他に規模れる。エージェンシーコストによる投資レジー

やビンテージの要因によって、マクロ的な投資

ムの変化についてはサンプルの 13％が投資の率の低下には強い趨勢が生じうる。

低いレジーム側にある。

国内製造業の空洞化の進行により、国内工場の投資決定における流動性制約の効果について、

他方、資本ストックの技術効率については、投資の高いレジームに帰属するサンプルの割合
は 6％である。表 2 の推計結果の通り、企業レ

更に図 1 により限界調整費用 をレジーム間で比較する。図の ||は投資の高いレジーム、は投資の低いレジームでの限界調整費用

ベルで見た全要素生産性の向上のみならず、資である。（3）式及び表 1 より、投資の高いレ

本ストックに関する規模の経済性やビンテージ

ジームでは、q のメディアン（及び bit のメディの若返りは、企業が投資の高いレジームへ帰属

アン）に対して最適な投資率の値は約 11％と表 3. 調整費用パラメータとレジーム事後確率

zFC

zTE

zMD

h=1

h=2

h=1

h=2

h=1

h=2



3.1

4.0

3.1

3.2

3.1

4.9

v

36.6

10484.2

7.1

145.6

28.9

140143.2

事後確率

.78

.22

.06

.94

.87

.13

図 1. 限界調整費用（流動性制約 zFC ）社会経済研究№58 2010.6

37

図 2. 限界調整費用（技術効率 zTE ）図 3. 限界調整費用（経営裁量 zMD ）なる。それに対し、流動性制約の可能性によりィアンで計算した最適投資の格差は 17％存在

投資の低いレジームでは、 q のメディアンに対する。最後に、図 3 はエージェンシー問題に由する最適投資の値は約 3％となる。その差は 8％来する調整費用の隔たりであり、 q のメディアであり、 q のメディアンで代表される企業で考ンより求められる投資率の格差は 8％である。

えれば、流動性制約の解消は 8％の投資率の増加につながるといえる。

5．おわりに

図 2 は技術効率の格差による限界調整費用の比較である。相対的に資本ストックが新しく、

本稿では、資本市場の不完全性、資本ストッ

生産性の高い企業と、反対に資本が老朽化し、クの技術効率、エージェンシー問題などの投資生産性の低い企業との間には、同様に q のメデを歪める要因と投資関数の q に対する非線形性

38

投資の調整費用との関連性に焦点を当て、若干の実証分析を行謝辞った。スイッチング回帰モデルによる非線形な投資関数の推定からは、資本市場の不完全性、

査読者、並びに編集委員会からは有益なご意

エージェンシー問題の要因によって q に対する

見やご指摘を頂き、心より感謝申し上げたい。

投資の反応が変わることが示された。一方、資もちろん、本稿の誤りは筆者のみに帰する。

本ストックの技術効率については、 q に対する投資の反応を変化させるものではなく、投資関数をシフトさせる要因に留まることが示された。
企業属性の差異により投資関数のレジームは変化する。投資関数と調整費用との間にはパラメータに関する対応関係があり、投資関数の変化は調整費用の変化として捉えることができる。
推計結果からは資本市場の不完全性や生産性などの格差により、最適な投資に顕著な違いが見出された。
また、企業属性を考慮した上でも、調整費用の二次関数による特定を支持する結果は得られず、したがって、より高次の特定が望ましいことが示唆される。投資の調整スピードは、我々が考えるよりも遥かに遅いのである。
本稿では、資本市場の不完全性、技術水準の違い、そしてエージェンシー問題の観点から、それぞれ切替関数を定式化し、二つのレジームを持つスイッチング回帰モデルを独立に推定した。その一方で、切替関数を多段階選択として捉え、必要に応じて三つ以上のレジームを持つスイッチング回帰モデルで推定する可能性もありえよう。その場合、切替関数間での誤差項の相関を考慮し、各レジームの回帰モデルの誤差項を含めた共分散についてより複雑な定義が必要となる。また、切替関数についての選択プロ
セスやそこで用いられる変数についても更に吟味すべきであろう。本稿は萌芽的アプローチであり、そのような推定モデルの導入は今後の検討課題としたい。
原稿受付日

２０１０年１月１２日

参考文献
Abel, A.B., and J.C. Eberly (1994), “A unified
model of investment under uncertainty,”
American Economic Review, 84, 1369–1384.
Abel, A.B., and J.C. Eberly (2002), “Investment
and q with fixed costs: an empirical analysis,”working paper, University of Pennsylvania.
Almeida, H., and M. Campello (2007), “Financial
constraints, asset tangibility, and corporate
investment,” Review of Financial Studies, 20,1429–1460.
Barnett, S.A., and P. Sakellaris (1998),“Non-linear response of firm investment to Q:
testing a model of convex and non-convex adjustment costs,” Journal of Monetary Economics, 42, 67–92.
Blundell, R., S. Bond, M. Devereux and F.
Schiantarelli (1992), “Investment and Tobin’s
Q: evidence from cornpam panel data,” Journalof Econometrics, 51, 233–257.
Eberly, J.C. (1997), “International evidence on
investment and fundamentals,” European
Economic Review, 41, 1055–1078.
Erickson, T., and T. Whited (2000), “Measurement
error and the relationship between investment
and q,” Journal of Political Economy, 108,
1027–1057.
Fazzari, S.M., R.G. Hubbard and B.C. Petersen(1988), “Financing constraints and corporate
investment,” Brookings Papers on Economic
Activity, 1:1988, 141–195.
Gilchrist, S., and C.P. Himmelberg (1995), “Evidence on the role of cash flow for investment,”
Journal of Monetary Economics, 36, 531–572.
Goldfeld, S.M., and R.E. Quandt (1976), “Techniques for estimating switching regressions,”in S.M. Goldfeld and R.E. Quandt (Eds.), Studies in Non-Linear Estimation, Ballinger:
Cambridge, 3–36.
Hayashi, F., and T. Inoue (1991), “The relation
between firm growth and Q with multiple
capital goods: theory and evidence from panel

社会経済研究№58 2010.6

data on Japanese firms,” Econometrica, 59,
731–753.
Hori, K., M. Saito and K. Ando (2006), “Whatcaused fixed investment to stagnate during the
1990s in Japan?” Japanese Economic Review,
57, 283–306.
Hovakimian, G., and S. Titman (2006), “Corporate
investment with financial constraints: sensitivity of investment to funds from voluntary
asset sales,” Journal of Money, Credit andBanking, 38, 357–74.
Hu, X., and F. Schiantarelli (1998), “Investment
and capital market imperfections: a switching
regression approach using U.S. firm panel
data,” Review of Economics and Statistics, 80,
466–479.
Hubbard, R.G. (1998), “Capital-market imperfections and investment,” Journal of Economic
Literature, 36, 193–225.
Kaplan, S.N., and L. Zingales (1997), “Do investment- cash flow sensitivities provide usefulmeasures of financing constraints?” Quarterly
Journal of Economics, 112, 159–216.
Lamont, O., C. Polk and J. Saá-Requejo (2001),“Financial constraints and stock returns,” Review of Financial Studies, 14, 529–554.
Lee, D.E. and J.G. Tompkins (1999), “A modified
version of the Lewellen and Badrinath measure of Tobin’s Q,” Financial Management, 28,
20–31.
Lewellen, W.G., and G.G. Badrinath (1997), “On
the measurement of Tobin’s q,” Journal of Financial Economics, 44, 77–122.
Lindenberg, E., and S. Ross (1981), “Tobin’s Q
ratio and industrial organization,” Journal ofBusiness, 54 1–32.
Nilsen, Ø.A., and F. Schiantarelli (2003), “Zerosand lumps in investment: empirical evidence
on irreversibilities and nonconvexities,” Review of Economics and Statistics, 85,1021–1037.
Perfect, S., and K. Wiles (1994), “Alternative construction of Tobin’s q: an empirical comparison,” Journal of Empirical Finance, 1,
313–341.
Salinger, M. and L.H. Summers (1983), “Taxreform and corporate investment: a microeconomic simulation study,” in M. Feldstein (Ed.),
Behavioral Simulation Methods in Tax Policy
Analysis, Chicago: Chicago, 247–287.
Schaller, H. (1990), “A re-examination of the Q

39

theory of investment using U.S. firm data,”
Journal of Applied Econometrics, 5, 309–25.
Stein, J. (2003), “Agency, information and corporate investment,” in G.M. Constantinides, M.
Harris and R. Stulz (Eds.), Handbook of the
Economics of Finance, Elsevier: Amsterdam,
109–163.
田近栄治・林文夫・油井雄二（1987）、「投資:法人
税制と資本コスト」、浜田宏一・黒田昌裕・堀内昭義編『日本経済のマクロ分析』、東京大学出版会、211–229。
花崎正晴・Tran Thi Thu Thuy（2002）、「規模別および年代別の設備投資行動」、フィナンシャ
ル・レビュー、62、36–62。
宮川努・白石小百合（2001）、「機械投資と日本の経済成長」、フィナンシャル・レビュー、58、
93–120。
宮島英昭・蟻川靖浩・齊藤直（2001）、「日本型企業統治と「過剰」投資」、フィナンシャル・レビ
ュー、60、139–168。

しま

けいいち
弘前大学人文学部

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社会経済研究 № 58
Journal of Socio Economic Research2010 年 6 月 印刷発行

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No.58＞

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巻頭言 ··························································

内山洋司 ··· 1＜特集論文＞『低炭素社会と電力需給』特集
日本の中期 CO2 削減費用とモデル分析の課題 ························

永田森

豊 ··· 3
裕子

太陽光発電の普及による地域電力負荷および経済性の分析－つくば市におけるケーススタディ－ ······························

田村

聡 ·· 15

内山洋司
岡島敬一＜一般投稿論文＞
投資の調整費用 ··················································

嶋

恵一 ·· 27