社会経済研究 №60 2012.6

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生産性分析による電力自由化と安定供給に関する研究
A study of electricity industry reform and security of supply with a Data Envelopment
Analysis
キーワード：電力自由化、生産性分析、DEA(Data envelopment analysis)、パネルデータ分析
田 中 健 太松 川 勇

馬 奈 木 俊 介

近年、欧米諸国では規制緩和と電力の安定供給との関係性が議論されている。実際に欧米では生産性分析の手法を応用し、安定供給を考慮した電力産業の生産性の推計が行われている。日本においても電力産業の自由化前後における安定供給と経営効率化の双方を定量的に評価した指標を作成することは、電力会社の経営評価、及び今後の制度設計に大きな意義がある。しかし日本を対象とした安定供給と経営効率化の双方を考慮した経営状況の分析はなされていない。そこで本研究では日本の電力産業を対象として経営効率改善と電力の安定供給の双方を考慮し、DEA（Data Envelopment Analysis: データ包絡分析）を応用した生産性の計測を行い、電力産業の生産性が規制緩和後の変化やその他の要因によってどのような影響を受けたのか、分析を行った。分析の結果、規制緩和後、電力会社の安定供給への努力が少なからずな
いがしろにされ、そのことが安定供給を考慮した生産性指標を低下させた可能性が示唆された。
１．はじめに
２．日本の電力産業の安定供給の状況
３．先行研究４．モデルとデータ

１．はじめに

５．結果
６．考察
７．まとめ

一方で近年、日本よりも早く電力自由化を進めてきたイギリスなどの欧米諸国では、電力自電力産業は公益性の高いサービスの提供を行

由化と電力の品質との関係性が議論されている。

っており、新規の参入規制をはじめ多くの規制

電力の品質については、これまで二つの点からがこれまで適用されてきた。しかし規制の存在

議論されている。1 つは供給される電力の電圧、は規制された産業内の企業に非効率な経営状況

つまり、電圧の変化がより少ないかどうか、とを発生させるインセンティブが働くために日本いう点である。第 2 の観点は、需要家へのサにおいてもこれまで 2 度にわたって大幅な電ービスおよび安定的な電力供給からみた商業的力産業の規制緩和が行われた。

品 質 （ commercial quality ） で あ る （ Singh,

とくに 1995 年以降の規制緩和により、電力

2007）。北欧では、後者の商業的品質に関し産業の小売市場においても、大口需要家に対して、規制緩和による経営の効率化とともに安定ては民間企業などの新規参入企業が電力を販売供給を維持する制度設計が進んでいる。

することができるようになり、これまで規制に

電力品質が議論されるようになった背景には、守られてきた 10 電力会社に対する経営効率改自由化による経営効率化や競争の激化により、善の圧力は高まっている。実際に多くの先行研

各企業が安定供給義務への努力を怠る可能性が究（小池, 2000; Nakano and Managi, 2008 な

あ る た め で あ る 。 実 際 、 Giannakis et alど）において、電力会社の経営効率は向上して（2005）では経営効率の向上と安定供給がトいることが示され、自由化が電力産業の効率性

レードオフの関係にあることが指摘されている。

向上を促したことが実証されている。

このため、現在の電力企業が規制緩和後、経営生産性分析による電力自由化と安定供給に関する研究

効率化とともに安定供給を怠らずに経営を行っているか評価する指標は電力会社の経営状況の評価として、また今後の制度設計の議論にも重要となる。
そこで本研究は、経営効率の改善と安定供給を明示的に考慮し、日本の電力産業における生需要家1人あたり停電時間（分）

40

180
160
140
120
100
80
60
40
20
0

産 性 を 計 測 す る 。 そ の 際 、 DEA （ Data
Envelopment Analysis: データ包絡分析）を用いて生産性を計測するとともに、生産性が規制緩和やその他の要因によりどのような影響を受けたのか、についてパネルデータによる実証分析を行う。

※出典：電気事業の現状 2009（電気事業連合会）
注）日本：2007 年度、アメリカ・ニューヨーク州
及びカリフォルニア州：2006 年、ドイツ及び
イギリス：2006 年、フランス：2004 年実績
図 1 各国および都市の需要家一人当たり事故停電時間（分）２．日本の電力産業の安定供給の状況

2072
2000

日本の電力産業は、世界的に見ても高水準の安定供給を実現している。先進各国の需要家 1
人当たり停電時間（年間あたり）の国際比較

1500
需要家一人当たり
需要家1人当たり
停電時間
停電時間
1000
（ 分）
（分）

（図 1）をみると、世界的にみても日本の停電
時間は少なく、電力が安定的に供給されている

434

500

362

294

238

207

ことがわかる。

109

152

121

140

121

138

0

図 2 は本分析での分析対象期間内の日本における需要家 1 人当たり停電時間の推移である。高い値を示している年度があるが、実際に1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

図 2 日本における需要家１人当たり停電時間の年度推移（9 社合計）

は台風や地震などの大きな災害が発生した年に高くなる傾向を示している。

する可能性がある。

例えば 1991 年度は最も停電が多い年となっているが、これは台風の被害が著しく発生した

３．先行研究年である。このような例外を除くと、日本の電力産業は安定供給が十分に実現されており、自これまで日本において、電力産業における規由化後も変化は大きくないことが推察される。

制緩和の効果の分析は多くなされてきた。例え

しかし、林（2004）に指摘されるように、ば、小池（2000）は電力 9 社について、ヤー

電力自由化後に各企業が安定供給への努力を怠

ドスティック査定方式導入の効果を DEA により、日本の供給信頼度を低下させる危険性は排って検証している。またトランスログ費用関数除できない。日本の電力自由化は段階的に進めを用いて規制緩和と費用の関係を調べた研究にられ、各企業の経営環境への対応もそれに伴いIda et al. （2007） がある。これらの研究で変化している。そのため電力会社が安定供給を

は、電力 9 社について、規制緩和がなかった

維持しつつ、効率化を実現しない場合、段階的場合の費用水準と、現実の費用水準を比較し、に不十分な対応の影響が経営状況や安定供給に規制緩和が電力会社の費用水準に与えた影響を影響し、供給信頼度の低下も今後徐々に顕在化調べている。その結果、規制改革がなかった場

社会経済研究 №60 2012.6

合の費用水準と比べ、規制緩和の第 1 期及び41を考慮した生産性を推計する。

第 2 期それぞれにおいて費用逓減が実現し、経営効率化が進められていることが示されてい４．モデルとデータる。
送配電部門に焦点を当てた生産性の分析も展

4.1 DEA による生産性分析

開されている。Jamasb and Pollitt（2007）はイギリスにおける電力自由化と送配電部門の経生産性とは、一般にアウトプットとインプッ

営効率の関係性について包括的に分析している。

トの比率で表され、より少ないインプットでよ

日本については、Hattori et al.（2005）が送り多くのアウトプットを生産しているほど、生配 電 部 門 の 生 産 性 の 変 化 を 、 DEA に よ る

産性が高いと考えられる。生産性指標には様々

Malmquist 生産性指数の推計と確率論的フロな種類があるが、電力産業における多くの先行

ンティア分析によって明らかにしている。

研究においては、Malmquist 生産性指標が用

一方で安定供給と電力自由化の関係性についいられてきた。この Malmquist 生産性指標のては、最近になって研究が進められてきたテー

測定にはアウトプット距離関数またはインプッ

マ で あ る 。 Jamasb and Pollitt （ 2005 ） は

ト距離関数という関数が用いられる。ここでいDEA を用い、安定供給の指標（需要家一人当う距離とは、観察されるデータと生産可能性フたり停電時間）を新たに変数に加え、ロンティアの距離を意味する。

Malmquist 生産性指数を推計した。分析の結アウトプット距離関数は、所与のインプット

果、経営効率だけを考慮した指数と安定供給をのもとでアウトプットをどれだけ増やす余地が考慮した指数では相関性が低く、経営効率化と残っているか、という観点から生産可能性フロ

安定供給がトレードオフの関係にある可能性をンティアとの距離を測定する。これに対して、示した。また、Arocea（2008）はスペインのインプット距離関数は、所与のアウトプットを

電力産業における経済効率と安定供給の関係をどれだけ少ないインプットで生産できるか、と分析するため、電力サービスの質を考慮した効いう観点から生産可能性フロンティアとの距離

率 性 の 推 計 を DEA で 行 っ た 。 Aroceaを測定する。Malmquist 生産性指標を用いる（ 2008 ） は 、 安 定 供 給 を 示 す 変 数 と し て 、ためには、アウトプット距離関数とインプット「設備等価停電時間」を用いている。

距離関数のどちらを使うかを選択する必要があ

本研究ではこうした先行研究に倣い、安定供る。

給の指標として需要家 1 人当たり停電時間を

Luenberger 生産性指標は、距離関数を求め用いた日本の電力産業の生産性分析を行う。とる際に、インプット距離関数とアウトプット距

くに本研究では電力の安定供給に大きな影響を離関数を選択する必要がなく、一般性の高い指うける配電部門に特化した生産性分析を行う。

数である。Luenberger （ 1992）によって提生産性を測る場合、各電力会社の経営全体を考案された短縮関数（shortage function）によ慮したうえで判断すべきである。しかしこれまって、インプットかアウトプットのどちらかをで、東日本大震災を除き、発電所や送電網が原所与とする必要が無く、インプットの節約とア因による大規模な停電は極めて少ない。そのた

ウトプットの増大の両方を考慮できる。短縮関

め本研究では停電という電力の質を直接の関係

数は、指向性距離関数（directional distance性が高い配電部門に特化をした生産性分析を行

function） としても知られる。

う。その際、生産性の指標として一般性が高い

本分析では配電部門を対象とし生産性を推計「Luenberger 生産性指数」を用い、安定供給する。その際、電力の安定供給の指数（1 人当42

生産性分析による電力自由化と安定供給に関する研究

たり停電時間）をアウトプットとしてモデルにとなる。ｔ期の技術を基準に変化率を求めるこ加える。これまでの先行研究では生産性の推計とによって（4）式が得られ、また、ｔ+1 期のの際に配電網に流す電力量（アウトプット）を

技術を基準に変化率を求めることによって(5)

各電力会社がコントロールできないためアウト式がそれぞれ得られる。

プットの増加可能性ではなく、インプットの節
約の可能性を考慮した効率性の測定がなされてき た 。 安 定 供 給 の 指 標 に つ い て も 、 Pollitt

LT  t   dT  t   xt , yt , qt  .
 dT  t   xt 1 , yt 1 , qt 1 

（2005）のようにインプットとしてモデルに(4)組み込むことで効率性を推計している。これに対して、本研究では Luenberger 生産性指標を用いているため、安定供給の指数をアウトプッLT  t 1  dT  t 1  xt , yt , qt  dT  t 1  xt 1 , yt 1 , qt 1 

トとして扱うことができ、安定供給の向上可能(5)性とインプット節約の可能性を同時に考慮する
推計の際には、基準年の選択による偏りを避けことができる。
Luenberger 生産性指数のモデルは、次の通る た め 、 (4) 式 と (5) 式 の 算 術 平 均 で あ るりである。 t 期の生産技術は、実現可能なイ

Luenberger 生 産 性 指 標 が 使 わ れ る 。

ンプットとアウトプットの組み合わせとして以Luenberger 生産性指標は次の(6)式で定義さ下で表される。

れる。

T  t    xt , yt , qt  : xt can

produce yt , qt 

ここで、インプットは x  R

M

、アウトプ

ットは y  R のベクトルである。 qt は 安定
N

供給の指標を表す。指向性距離関数 d は次式で与えられる。



1
L  LT  t 1
2 T t  d x , y   d x , y ,q t 1 t 1 t 1
T t 
 T t  t t1
d x , y , q   
2    T  t 1 t t t dx , y ,q   T  t 1 t 1 t 1 t 1 
L

 





(6)

Chambers et al. （1996）に従い、生産性

dT  t   xt , yt , qt ; g  の変化は、技術変化と効率性変化に分解するこmax  ;( xt   g i , yt , qt   g o )  T  t g   gi , go(1)

ただし、 g i  RMとが可能である。技術変化は生産可能性フロン
ティアのシフトを表し、効率性変化はフロンテ
ィアの内側にいる電力会社がフロンティアにどれほど接近したか（あるいは離反したか）を表、g o  RN

す指標である。技術変化と効率性変化の両者の(2)影響により、生産性が変化すると考えられる。

本研究では、指向性ベクトル（directionali（６）式は以下のように分解が可能である。

ovector）について g ＝ xt 、 g ＝ qt となるケ
TFPC  dT (t )  xt , yt , qt   dT (t 1)  xt 1 , yt 1 , qt 1 ースを考える。このとき、

1 dT (t 1)  xt 1 , yt 1 , qt 1   dT (t )  xt 1 , yt 1 , qt 1  
2   dT (t 1)  xt , yt , qt   dT (t )  xt , yt , qt dT  t   xt , yt  
max  ;((1   ) xt , yt ,(1   )qt )  T  t 

(3)

(7)

社会経済研究 №60 2012.6

43(7)式の右辺第 1 項は、効率性変化（EC)でくことで求めた。

N はサンプルとなった電力

あり、第 2 項は技術変化（TC）である。この会社の数、 i は電力会社、 t は期を表す。ここ

ように、生産性の変化（TFPC）はフロンティ

ではｔ期の生産活動をｔ期の生産可能性フロン

アのシフトによる効果（TC）と、非効率の縮ティアで評価する場合の求め方を示すが、他の小または拡大である効率性変化による効果

指向性距離関数も同様の方法で求めた。

（EC）の合計として測定でき、これらの 2 つdT  t  ( xt , yt , qt )  max ,の効果は次式で表される。

EC  dT (t )  xt , yt , qt   dT (t 1)  xt 1 , yt 1 , qt 1 

TC 



s.t. Yt   yi ,t

(8)





1  dT (t 1)  xt 1 , yt 1 , qt 1   dT (t )  xt 1 , yt 1 , qt 1  
2   dT (t 1)  xt , yt , qt   dT (t )  xt , yt , qt 









Qt   (1   ) qi ,t(9)

X t   (1   ) x i ,t
 0

(10)

なお、生産性の測定においては、生産関数を本研究では各電力会社のアウトプット（ y ）特定することなく表現できる手法である DEAとして電力の発受電量（ kWh ）と安定供給のの手法を用いる。本研究では、生産可能性フロ指標である需要家 1 人当たり停電時間(分)を電

ンティアの形状として、規模に対して収穫一定

力の品質指標として用いる（ q ）。インプット（CRS: Constant Returns to Scale）を仮定し、としては配電路こう長（km）と各社の配電部

DEA を用いて生産可能性フロンティアをノン

門従業員数を用いた。需要家 1 人あたり停電

パラメトリックに推定する。生産可能フロンテ

時間は減少が望ましいアウトプット（安定供給ィア形状の仮定には CRS 以外に規模に対しての向上）であるため、停電時間の逆数を推計の収穫可変（VRS: Variable Return to Scale）

際に用いた。

がある。しかし VRS を用い、生産可能フロン

通常の Luenberger 生産性指標の推計の際にティアを推計するためには生産パフォーマンス

はアウトプットの増加とインプットの減少を想が多様な多くの意思決定主体（電力企業）のデ定するが、本研究では電力の安定供給からみたータが必要となる。しかし日本の電力産業は沖

品質の向上とインプットの節約の可能性を考慮

縄電力を含めたとしても 10 社であり、VRS のしたモデルを適用する。アウトプット（発受電もとで生産可能フロンティアを推計した場合、量）の増加可能性を考慮しない理由として、日生産可能フロンティアが頑強に推計されず、生本の配電部門は垂直統合されており、独自に顧産効率性の値に異常が発生する場合がある。

客を得るなどができず、アウトプットとなる指一方で CRS では、実際に対象とする産業等

標は外生的にきまると考えられる点が挙げられの特徴として規模に対して収穫可変であった場る。先行研究（Hattori et al.,2005; Giannakis

合の生産効率性の推計では規模の効率性を含ん

et al., 2005 など）においても、インプットのだ生産効率性の推計結果となってしまい、推計

節約の可能性のみを考慮したモデルを用いてき結果にバイアスが発生する可能性がある。しかた。このため、本研究においても発受電量の増し精度がおとるものの、意思決定主体がある程加可能性を考慮しないモデルを適用した。

度限られていても、非効率性を推計することが可能となる。
各指向性距離関数は以下の線形計画問題を解

44

生産性分析による電力自由化と安定供給に関する研究

4.2 パネルデータによる要因分析（ Df2 ）としてそれぞれダミー変数をモデルに加えた。自由化の影響を各自由化期間のダミー本研究では前述の生産性分析により推計されで考慮することは議論の余地がある。とくに規た数値を被説明変数とする計量分析を行うこと

制緩和への対応には規制緩和導入前後のタイムにより、電力の安定供給と経営の効率化がどう

ラグが各社に存在する。

いった要因により影響を受けるのか詳細に分析

これまでのエネルギー産業の規制緩和と生産する。計量分析ではパネルデータを用いる。パ

性の関係性分析では、規制緩和前後での生産性

ネルデータを用いた推定法には、固定効果モデの変化が統計的に有意な関係性があるのか示し、

ルとランダム効果モデルがある。本分析では、生産性の規制緩和の影響を判断している(例えハウスマン検定をもとに、モデルの妥当性を検ば Price and Weyman-Jones, 1996)。生産性証する。

の推移の単純な有意差だけでは因果関係をとら

固定効果モデルとランダム効果モデルでは、えるには不十分である。

ともに各企業の固有の効果を取り除くことによ

一方で日本の電力産業を分析対象としたって、他の説明変数のパラメータに関するより

Nakano and Managi (2008)などにおいても、正確な推計が行える。ただし、ランダム効果モ

他の影響をコントロールしたうえで、規制緩和

デルでは取り除く固有の効果を確率変数としての影響を規制緩和の各期間ダミーでとらえ、議仮定しているため、固定効果モデルよりも一般論を行っている。そのため、こうした先行研究性の高い推計結果が得られる。ランダム効果モを踏まえた場合、規制緩和の各期間ダミーを用

デルは以下の(11)式である。

いて、規制緩和と生産性の関係性を分析することは妥当であると考え、本分析では各規制緩和

TFPCit  1 Loadit   2 Lossit  3Cusi
 D f 1  D f 2  c  i  v(11)の期間ダミーを用い、規制緩和と生産性の関係性を分析する。
その他の変数としては、c は定数項である。

被説明変数は生産性分析より得られた指標

また μ を加えることにより各企業固有の効果（TFPC、EC、及び TC）を用いる。説明変数（ランダム効果推定では確率変数）を取り除く

としては配電部門の生産性に影響を与えると考ことができる。ν はその他の誤差項を示す。

え ら れ る 負 荷 率 （ Load ） 、 送 配 電 損 失 率（ Loss）、需要家密度（ Cus）を用いる。負荷

4.3 データ率はある期間中における負荷の最大需要電力とその期間中の平均需要電力の比である。負荷率

本研究では、1991～2002 年における一般電を増加させることにより、需給ギャップの幅が気事業者 9 社(沖縄電力を除く)について、発受小さくなり、電力を安定的に供給できると考え

電 量 （ kWh ） 、 需 要 家 一 人 当 た り 停 電 時 間られる。送配電損失率は送配電による発電量の（分）、配電部門従業員数（人）、配電路こう

ロスをはかる指標であり、送配電損失率の変化

長（km）に関するデータを用いた。このうちにより、発受電量も変化する可能性が高い。需

発受電量、配電路こう長は電気事業便覧からデ

要家密度が高い場合、より少ない配電網でよりータを利用した。配電部門従業員数は各社の有

多くの需要を賄える可能性が高い。また自由化

価証券報告書から用い、需要家 1 人当たり停電の影響を捉えるため、1995 年から 1999 年ま

時間は電気保安統計から利用した。一方でパネでの卸電力販売の自由化などを第 1 期自由化

ルデータ分析では負荷率、送配電損失率、需要（ Df1 ）として、それ以降を第 2 期の自由化

家密度のデータを用い、ともに電気事業便覧よ社会経済研究 №60 2012.6

45

りデータを入手し、利用した。本推計において、

表 1 生産性分析の結果（期間別全社平均）

上記の期間を対象期間とした理由は電気保安統計による需要家 1 人当たり停電時間の公開が2002 年までしか公開していないためである。

1991-1994年（自由化前）
1995-2000年（第1期自由化）
2001-（第2期自由化）
全年平均

TFPC
0.017
0.030
0.048
0.027

EC
-0.014-0.0040.029-0.005

TC
0.032
0.034
0.018
0.032

停電に関するデータは各社の CSR 報告書等で報告がなされている。しかし電気保安統計との表 2 生産性分析の結果（各社平均）

データ整合性が確認をとれないために、本研究では電気保安統計で公開されている限りのデー
タで推計を行う。

５．結果
5.1 生産性分析の結果

北海道
東北
東京
中部
北陸
関西
中国
四国
九州

TFPC
0.025
-0.005
0.035
0.081
0.007
0.061
-0.026
0.015
0.053

EC
-0.011
0.003
0.024-0.023-.00230.049-0.052-0.022
0.014

TC
0.036
-0.008
0.011
0.103
0.031
0.012
0.027
0.037
0.039

生産性分析の結果は図 3、及び表 1、2 であまた生産性の変化が大きい年についてみてみる。図 3 は全社の各年平均の推移を表しておると、1992 年の TFPC が著しく低下している。

り、表 1 は自由化の期間に対応した期間別の

しかしその後は 1995 年の TFPC が若干低下し

TFPC の全社平均を表している。表 2 は各社ているものの、1997 年まで概ね増加傾向にあ

別の全期間平均の TFPC の値を示している。

る。しかし、1998 年から 1999 年まで生産性

全体の傾向として、生産性は全期間において上昇していることが示された。とくに期間別でが減少し、2000 年からは再度、増加に転じている。

みると、第 2 期自由化後の生産性の向上が最も高いことが推計された。また全期間の特徴と

5.2 パネルデータ分析の結果して、主に TC が TFPC の向上に寄与しており、逆に EC は TFPC を減少させる要因とな

本分析ではパネルデータを用いて固定効果モっている。このことから電力会社の生産性向上

デルとランダム効果モデルを推定した。ハウスは効率的な運用（既存のアウトプットに対する

マン検定の結果、1％水準ではランダム効果推

インプットの効率的な運用や適切な安定供給水

定が全モデルで支持されたため、今回の分析で準）よりも新技術導入による影響などによるフはランダム効果モデルの結果を取り上げる（たロンティアライン自体の上昇が大きいことがわ

だし EC を被説明変数とするモデルのみ 5％水かる。

準においては、固定効果モデルが指示されたが、0.08

他のモデルと一貫した比較を行うために、ここ

0.06

ではランダム効果モデルの推計結果を用いる）。
ランダム効果モデルによる推定結果を表 3

0.04
0.02

TFPC
EC

0

TC
‐0.02

に示す。被説明変数として、TFPC のほかにEC と TC についても同様のモデルで推計を行うことにより、TFPC の上昇に寄与した要因が‐0.04

EC と TC どちらに影響を与え、最終的にどの‐0.06
1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001

図 3 生産性分析の結果（9 社平均）

要因が TFPC を向上させたか、について明ら
かにすることが可能となる。

46

生産性分析による電力自由化と安定供給に関する研究

表 3 ランダム効果モデルによる推定結果

急激に低下していることが示された。まず、TFPC

1992 年度の生産性が減少している原因につい

Load
Loss
Cus
D f1
D f2
c
2

R
Hausman検定（カイ二乗検定値）
臨界値(1%水準)
自由度

*

EC
*

TC
0.001
(0.24)
0.005(0.44)
0.0005301(0.85)-0.083(-2.09)-0.079(-1.48)-0.43(-1.41)
0.071

0.008
(1.82)-0.017(-0.86)0.001(0.84)-0.001(-0.04)-0.015(-0.33)-0.41(-1.57)0.0348

9.39

12.81

0.09

13.28
4

13.28
4

13.28
4

0.008
(2.09)-0.012(-0.52)0.001(-1.15)*****-0.082(-4.07)**-0.063(-2.37)-0.02(-0.13)0.1716※*は 10％水準で統計的に有意、**は 5％、***は1％水準で有意であることを示す。
また( )内の数値は t 値を表している。

ては、台風による事故停電が頻発したことが原因として考えられる。一方で 1995 年度では阪神淡路大震災の影響により被災した地域の電力
会社の効率性が低下したため、生産性増加が鈍化した可能性が高い。阪しかし 1998 年度から
1999 年度にみられる生産性成長の鈍化については、そうした要因は見受けられず、とくにインプットの節約が進まなかったことが要因として考えられる。とくにこの期間では TC の寄与が急激に低下している。こうしたことから、この時期の成長鈍化の理由としてあげられるのは、
配電自動化技術の普及が終わり、技術進歩が停滞した点である。
配電自動化は、1990 年代の前半を中心に進結 果 と し て は TFPC に お い て 、 負 荷 率 がめられた配電部門における大きな技術変化であ10％水準で正に有意になり、自由化第 1 期ダる。配電自動化技術は事故停電からの復旧の速ミーが 5％水準で負に有意となった。このこと度を早めるだけではなく、配電系操作のためのから自由化は、安定供給を考慮した総合的な生労力を少なくすることができるために、停電時産性を減少させる要因になっていることが示唆

間の縮小及び投入インプットの削減（従業員される。

数）も可能となる技術である。こうした技術導また EC では負荷率が 10％水準で正に有意入の影響と導入後の技術停滞が起きた影響が、となり、TC においては自由化第一期（1％水

生産性の変化として現れたことが考えられる。

準）、第二期ダミー（5％水準）がそれぞれ負に有意となった。こうした結果から、負荷率の6.2 電力自由化の影響と生産性上昇は EC の上昇に寄与し、その結果、TFPCが向上する一方で、自由化の影響は TC を減少

本分析ではランダム効果モデルの推定により、させ、TFPC に負の影響を与えるとことが推計

電力自由化期間と TC に負の因果関係性が示さにより見られる。

れた。しかし前述の通り、自由化期間のダミー
変数と各指標の因果関係だけでは自由化が本当

６．考察に TC を減少させせたかを判断することは十分ではない。そこで以下では自由化が本当に TC

6.1 生産性の変化を減少させる要因となったか考察を行う。
この自由化期間と TC との因果関係が示され本分析で推計された生産性の傾向には、大別た理由は主に 3 点考えられる。第 1 に、電力して 3 つ特徴がある。第 1 に、全体の傾向はの安定供給が自由化により脅かされている可能

生産性が向上している。第 2 に、1992 年度で性である。電力自由化により、経営効率改善のは生産性が減少しており、また 1995 年度、及圧力が配電部門の費用節約を促進した結果、停び 1998 年度、1999 年度では生産性の成長が電が起こりやすくなった可能性である。第 2

社会経済研究 №60 2012.6に、前述のように自由化期間において配電自動47

表 6 投入産出要素の各期間での平均変化率化のような技術変化が少なく、新たな技術の導入・普及が停滞し、その影響を捉えた可能性が考えられる。第 3 に、台風や大雪などの自然災害による停電の増加可能性である。

全期間平均
発受電量
（kWh）
需要家1人あたり停
電時間（分）
従業員数（人）配電路こう長（km）

自由化第1期間 自由化第2期以降

2.08%

1.92%

0.30%

2.86%

21.30%

0.24%-0.39%-0.09%-0.09%-1.16%-2.79%-1.89%

しかし第 2 の要因が支配的であると考えた
場合、自由化 1 期ダミーが負に有意となった

各年の有価証券報告書に報告されている天災影

関係性は高いが、自由化 2 期ダミーと TC の因響をみると、1995 年では東北（新潟県上越地

果関係は低いと考えられる。第 2 期の自由化

区水害）、関西（黒部川水系における局地的豪は 2000 年から開始しており、配電自動化の普雨被害）、1999 年に中国（台風 18 号災害）及後の技術停滞の影響が現れる期間としては不などが経営概況の記載事項となっていた。その適切であると考えられる。

ため第 1 期では TC が減少した理由として天災第 3 の理由の天災による停電の増加可能性の影響の大きさは否定できない。

は十分に議論の余地がある。表 4、5 は自由化

一方で第 2 期では北海道、中部で TC が減少

第 1 期間中及び第 2 期間中の各社の生産性のしているが、この時期の各社の経営に影響を与各指標（TFPC、EC、TC）の平均値を示した

えるような大きな天災の報告はほぼない。そのものである。

ため自由化第 2 期において TC の減少が示されとくに TC が減少している電力会社は東北、た理由として天災の影響が大きいとはいえない。

北陸、関西、中国、四国、九州である。各社の一方で各投入、産出要素変数の期間別の変化率をみても、停電時間以外の変数が TFPC、

表 4 自由化第 1 期期間における各社の平均生産性変化

北海道
東北
東京
中部
北陸
関西
中国
四国
九州

TFP
EC
TC
0.055
0.000
0.055
0.009
0.014
-0.005
0.019
0.016
0.002
0.001
0.000
0.000
-0.0010.007-0.007-0.0040.000-0.004-0.011
0.012-0.023-0.034-0.016-0.018-0.108-0.097-0.011

TC を減少させる要因にはならないと考える。
表 6 に示すように停電時間以外の変数において、アウトプット（発受電量）は増加傾向、イ
ンプットである従業員数、配電路こう長は減少傾向にあり、経営効率を見ただけでは改善が進んでおり、大きな変化も少ない。

７．まとめ
本研究では、我が国の電力産業における経営

表 5 自由化第 2 期期間における各社の平均生産性変化

北海道
東北
東京
中部
北陸
関西
中国
四国
九州

TFP
EC
TC
-0.0740.000-0.0740.026-0.0010.027
0.016-0.0270.043-0.0010.007-0.008
0.020
0.007
0.013
0.029
0.000
0.029
0.000
-0.0460.046
0.022-0.018
0.040
0.021
0.000
0.021

効率化と電力の安定供給の両方を考慮した生産性分析を行うとともに、生産性指標の変化要因
分析をパネルデータ分析により行った。分析の結果、自由化期間において生産性が有意に減少していることが示された。とくに第 2 期の電力自由化においては TC を減少させた要因として停電の増加可能性は否定できない。
これまで、日本は世界的にみても高い水準の電力の安定供給を実現してきた。しかし各電力会社が経営効率のみに注視し、安定供給への努

48

生産性分析による電力自由化と安定供給に関する研究力が払われなくなった可能性が本分析により示唆された。
東日本大震災以降、電力の安定供給に関する議論が高まっている。今後、安定供給と経営効率の向上を両立させるためには本研究のような電力会社の経営評価を行うとともに、制度設計の議論も重要となるであろう。例えば八田（2007）では需給逼迫時のリアルタイム電力の調整制度（リアルタイム電力取引市場の活発化、インバランス料金制度の導入）などが提案されている。また発送電分離やスマートグリッ
ドを用いた分散型電源による電力の融通なども停電のリスク回避に役立つ可能性があり、今後さらなる議論が必要となると考える。
原稿受付日

２０１１年１２月１５日

謝辞
本研究は、東電記念財団（2011 年度研究助
成：電気・エネルギー

一般研究

助成課題

名：「電力の安定供給と規制緩和の関係性分析」）の助成を受けた。
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たなか

けんた
東北大学大学院 環境科学研究科
まつかわ いさむ
武蔵大学 経済学部
まなぎ しゅんすけ
東北大学大学院 環境科学研究科