本号の特集「東日本大震災以降の電力需要の減少をどうみるか」に関連する研究報告書などをご紹介します。弊所 Web サイト

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「電力経済研究」■電力中央研究所

研究報告書（報告書番号：発行年月）

地域別・産業別にみた国内製造業の生産動向の特徴―企業向けアンケート調査に基づく分析―（近刊）
高齢化と世帯人員の変化が電灯需要に及ぼす影響―地域別・世帯形態別・住宅の建て方別世帯数の予測―（Y14009：
2015.04）「電力経済研究」は電気事業、電力産業に関わる社会経済・制度問題を対象分野とし、課事業所における2011〜14年夏の節電の実態―東日本大震災以降の定点調査―（Y14013：2015.04）

題指向型、問題解決型に関連した研究成果等を掲載し、学術の振興に寄与することを目的と家庭における2011〜14年夏の節電の実態―東日本大震災以降の定点調査―（Y14014：2015.04）

した雑誌です。一時休刊ののち、2015年３月にリニューアル復刊し、本号は復刊第３号になります。当面の間は、広く一般に投稿論文を募ることは致しません。

「都道府県別エネルギー消費統計」を活用した地域別産業用・業務用電力需要の分析（Y14015：2015.04）
2016年度までの日本経済と電力需要の短期予測―原油価格変動と原子力稼働のシミュレーション分析―（Y14016：2015.04）
2030年までのマクロ経済・産業構造展望―エネルギー需給展望に向けた日本経済の成長力の見方―（Y14017：2015.04）
電灯需要の構造分析とシミュレーション―47都道府県データによる実証分析―（Y13006：2014.04）

原稿の種類と内容
電力経済研究の原稿には次のようなカテゴリーがあります（下記のカテゴリーは当面のものであり、今後、編集委員会での議論を経て追加・変更になる場合があります）。
⑴

総説

地域別電灯・電力需要の価格弾力性の分析（Y12015：2013.05）
都道府県別人口予測モデルの開発―2050年までのシミュレーション―（Y12024：2013.04）
電中研 短期マクロ計量経済モデル2012―財政乗数の変化と震災後の節電量の推定―（Y12032：2013.04）
2030年までの産業構造・エネルギー需給展望（Y12033：2013.04）
電中研短期マクロ計量経済モデル2006―モデル構造と動学的特性―（Y06001：2006.08）
地域別電力需要モデルの開発とシミュレーション―少子・高齢化時代の電灯需要分析―（Y99006：1999.09）

特集を全体的に俯瞰して、その目的や意義、内容などについて総合的に展望・解説した■社会経済研究所ディスカッションペーパー，SERC Discussion Paper

もの。
⑵

SERC15004 長期エネルギー需給見通しで想定された省エネ対策コストの推計（2015.09.29）
SERC15001 2030年までのエネルギー需給展望の見直し―2010年度改訂版総合エネルギー統計に準拠した試算結果の

研究論文
主題、内容、手法等の新規性を有し、当該分野の発展に貢献すると思われる研究成果を報告したもの。また、特定の主題に関する一連の事象を、実態調査を通して、あるいは特概要―（2015.04.06）（2014.11.20）
SERC14006 業務・家庭部門の省エネの見通しについて―2030年までの将来展望のためのシナリオ分析―
SERC14005 産業用・業務用電力需要の動向把握「都道府県別エネルギー消費統計」を用いた予備的考察（2014.10.15）

定の主題に関する一連の研究及びその周辺領域の発展を、著者の見解にしたがって総括的■電気新聞「ゼミナール」

かつ系統的に報告したもの。
⑶

円高・原油安の日本経済・販売電力量への影響は？（2016.02.01）

研究ノート

産業用電力需要に影響を及ぼす今後の国内生産の見通しは？（2015.11.16）

総合的な報告までには至らないが、その研究途上で得られた有用な分析手法に関して記録にとどめておく価値があると認められたもの。特に、テクニカルな分析手法を特徴とするもの。また、特集の目的に沿って、他の媒体で報告した内容について、本誌向けに要約したもの。
⑷

日本経済・販売電力量の先行きと懸念材料は？（2015.08.10）「長期エネルギー需給見通し」が前提とする省エネは達成可能か？（2015.07.06）
高齢世帯と単独世帯の増加は電灯需要をどう変えるか？（2015.06.22）
東日本大震災以降の定点調査（下）：事業所の節電は継続しているのか？（2015.05.25）
東日本大震災以降の定点調査（上）：家庭の節電は継続しているのか？（2015.05.11）
人口減少下での経済成長を支えるには何が必要か？（2014.12.08）

研究トピックス紹介
経済、経営、エネルギー・電力、環境等に関連する国内外の新たな研究動向を紹介する

今後の我が国の人口・世帯数はどのように推移するか？（2013.12.09）
電灯需要は、どのような要因により変動するのか？（2013.10.21）

もの。

一般財団法人

電力中央研究所原稿の採用、雑誌の編集等については、「電力経済研究」編集委員会がその責任を負います。本誌に掲載されたすべての論文を含む本誌の著作権は、電力中央研究所に帰属します。複製や他の出版物等に転載を希望する場合は、「電力経済研究」編集委員
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社会経済研究所
電力経済研究」編集委員会
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電力経済研究 No.63 2016年３月
発行：一般財団法人 電力中央研究所

社会経済研究所〒100‑8126 東京都千代田区大手町1‑6‑1
電 話 ： 03（3201）6601(代)電力経済研究

No.63(2016.3)

目次

特集「東日本大震災以降の電力需要の減少をどうみるか」のねらい
星野

第１部

優子

林田

元就

東日本大震災前後の電力需要の変化要因をどうみるか

研究論文
東日本大震災後の電灯需要変化の要因分析

加部

哲史

… 1

研究論文
東日本大震災前後における産業用電力需要の構造変化 ―時系列分析によるアプローチ―
間瀬

貴之

林田

元就

…12

和美

星野

優子

…26

中野

一慶

…35

浜潟

純大

…50

研究トピックス紹介
産業・業務部門での東日本大震災以降の電力需要の変化要因
人見

第2部

将来の電力需要をどうみるか

研究論文
家庭部門の電力需要における人口・世帯構造の影響 ―先行研究の整理と課題―

研究ノート
産業・業務用電力需要に対する産業構造変化の影響

田口

裕史

研究ノート
地域別エネルギー需要の実態把握 ―「都道府県別エネルギー消費統計」による把握―

本特集の成果と今後の課題 －電力需要の経済分析－

大塚

章弘

…66

林田

元就

…82

特集
「東日本大震災以降の電力需要の減少をどうみるか」のねらい
将来の電力需要の見通しは，販売，設備計画や燃料調達計画などに直結することから電気事業の経営の根幹に関わるだけでなく，エネルギー安全保障（エネルギー自給率），経済性（エネルギー・電力コスト），環境（CO2 排出量）の 3E の観点においても，日本の将来のエネルギー政策や環境政策の行方を左右する重要な前提条件である。
これまで電力需要の予測は，経済指標と電力需要との強い相関を根拠としてきたが，東
日本大震災以降，経済が回復基調にあるにもかかわらず電力需要は数年にわたって伸び悩
んでおり，「震災による一時的な影響（ショック）」というだけでは説明が難しくなっている。こうした状況に対して，「震災を契機に日本の電力需要構造は大きく変化し，省エネ社会に向けた新たな段階に入った」という見方がある。例えば，2015 年 7 月に出された政府の 2030 年までの長期エネルギー需給見通しにおいて，年率 1.7％の経済成長の下で電力需要の伸びが年率 0.1％にとどまっているのも，こうした見方に沿ったものである。しかし，こうした野心的な省エネの達成を前提とした結果，仮にそれが達成できなかった場合には，供給設備の不足，燃料コスト増による電気料金の上昇，CO2 排出量の増加を招き，本来，3Eの目標達成のために必要であったはずの施策の検討にも支障をきたしなかねない。こうした点からも，「従来は強い相関がみられた経済指標と電力需要の関係は，再び元に戻りうるのか」について検証を重ねていく必要がある。
実際に何が起こっているのかを真に理解するためには，家庭や企業の行動を踏まえたミクロデータによるボトムアップの視点も欠かせないが，本特集では主に集計量を対象にしたマクロ―データによるトップダウンからの分析アプローチをとっている。中長期的なト
レンドを踏まえ，震災後の変化要因を把握するには，トップダウンの視点が有効であると考えるためである。当所では以前より産業や地域といった多面的な視点から分析に力を入れてきた。本特集でとりあげているマクロ分析はその成果である。これらの分析を，ミクロデータによる分析で補完することにより，より精密な分析と理解に接近することが可能となるが，それは今後の課題としたい。
まず第１部では，経済理論，実証分析の 2 つのアプローチから，産業部門，家庭部門のそれぞれにおける震災前後の電力需要の変化要因をどうみるか，という問題に取り組んでいる。続く第 2 部では，地域も含めた将来の電力需要に大きな影響を与える要因として，
人口高齢化や単身世帯の増加，製造業企業の国内生産動向，各地域の産業やエネルギー需
要構造の変化に着目した分析に取り組んでいる。
これまでのところ，震災以降の電力需要の変化要因について，確定的な結論を得るには至っていないが，少なくとも経済成長を見込むのであれば，電力需要が将来にわたって減少を続けるとは考えにくいというのが，今回得られた分析結果からの示唆である。今後も引き続き注意深い観察を重ねる必要があるが，本特集がそのための議論の一助となれば幸いである。
2016 年 3 月
編集責任者
社会経済研究所

星野優子

林田元就

第１部
東日本大震災前後の電力需要の変化要因をどうみるか

研究論文
研究論文

東日本大震災後の電灯需要変化の要因分析
Analysis of Factors Affecting Residential Electricity Demand
after the Great East Japan Earthquake
キーワード：東日本大震災, 電灯需要, 構造変化, 要因分解
加部哲史

東日本大震災以降, 電灯需要は未だ減少傾向にある。本稿では震災後の減少要因を明らかにするため電灯需要の変化要因について分析を行い，各要因が電灯需要に与えた影響について考察を行った。さらに各要因の影響について震災前後で比較を行った。その結果，震災前は世帯数の増加と共に電灯需要も増加傾向にあったが，震災以降，世帯数の影響は相対的に弱まり，減少要因として価格要因, 習慣要因, 気温要因が大きく寄与していたことが分かった。

1.
2.
3.

4.1 回帰分析と推定結果
4.2 電灯需要の要因分解
5. 震災後の電灯需要の変化要因をどのようにみるか
5.1 分析結果の考察
5.2 今後の課題

はじめに
先行研究
電灯需要の動向

3.1 世帯数の推移と電灯需要
3.2 電気料金上昇と電灯需要
3.3 季節別にみた電灯需要の推移
4. 電灯需要の構造分析として，燃料費の高い火力発電所の稼働率を

1. はじめに上げて対応したことから，北陸・中国・沖縄

東日本大震災以降，2011 年から 2014 年にかけて電灯需要は減少傾向にある。震災直後を除く電力 7 社が料金改定による値上げを行う事態となり電気料金が上昇した。

はピーク時における供給力低下により，大口

このように，震災以降，節電意識の変化や需要家に対して電力使用制限令が発動される

電気料金の上昇など様々な要因が電灯需要のなど，大幅な需要抑制が求められ，家庭に対変化に影響を及ぼしたと推測される。そこでしても節電が呼びかけられた。また 2011 年夏

本稿では，震災後の減少要因を明らかにするには東京・東北電力管内で 15%，関西電力管ため電灯需要の変化要因について分析を行い，内でも 10%の節電目標が設定された。

各要因が電灯需要に与えた影響について考察

その後も定期検査で停止した原子力発電所を行う。

の再稼働の遅れから, 2012 年夏は関西電力管

また，電灯需要の分析に関しては先行研究

内での 10%目標を始め，各地で節電要請が行において，震災後のデータを用いた定量的なわれた (九州 10%，北海道 7%，四国 5%)。そ

分析が十分には行われていない。そのため本して 2013 年と 2014 年の夏に関しては，数値分析では，2000 年度から 2014 年度までの年

目標のない節電要請に留まった。

度データを使用して，震災前後で各要因が電その一方で，停止した原子力発電所の代替灯需要に与えた影響について比較を行い，需－－ 11 －－

電力経済研究電力経済研究 No.63（2016.3）
No.63（2016.3）

めに固定効果を加え，前期の需要(前期ラグ)

要構造の変化について分析を行った。
以下では，はじめに先行研究をレビューしによる内生性の問題を回避するためにた後，3 章では予備的分析として，震災以降

Arellano and Bond (1991)で提案された一般化の電灯需要及び関連指標の動向を把握する。

積率法(GMM)を用いてモデルの推定を行っ

次に，4 章では電灯需要の減少要因を明らかている。

にするため要因分解を試みる。最後に 5 章で次に，日本の電力需要を対象とした先行研は，分析結果の考察と今後の課題について述究を挙げる。例えば谷下(2009)では，家計調べる。

査から得られる 47 県庁所在地における 21 年
分(1986 年-2006 年)のデータを用いて，家庭部

2. 先行研究

門の電力需要を分析している。分析には，電本章では，集計データを用いた計量経済モ

力会社 9 社管内の地域間差異を考慮するため

デルによる電力需要の分析手法について先行に固定効果モデルを使用している。モデルで研究をレビューする。

は価格(電力，灯油，ガソリン)，平均世帯人

Kamerschen and Porter(2004)では，1973 年から 1998 年までの年次データを用いて，米国に数，消費支出，冷房度日，人口密度の影響を考慮している。

おける家庭用，産業用電力及び総電力需要に当所の大塚他(2013)では，地域別(電力会社

ついて分析を行っている。彼らは価格の内生

9 社管内)の価格弾力性を推定するために，性を考慮するために同時方程式モデルを使用

1980 年度から 2008 年度までの年度データをし，価格(電力，ガス)，GDP，気候などの影用いて，地域ごとに電灯・電力需要関数を推響を考慮して推定を行っている。

定している。電灯需要関数には，価格，域内

Bernstein and Griffin(2005)では，部分調整モ

所得，冷房度日，暖房度日を，電力需要関数

デルに地域間差異及び時間効果を考慮し，には，価格，域内生産額，冷房度日，暖房度日，1977 年から 2004 年までの年次データを用い電力自由化ダミーを変数として加えている。

て，米国の家庭用・業務用電力需要及び家庭

さらに当所の大塚・中野(2014)では，1990

用ガス需要の分析を行っている。モデルには年度から 2009 年度の 19 期間における 47 都道

価格，所得，人口，気温などの影響が考慮さ

府県のデータを用いて，電灯需要関数を推定れている。

している。彼らは，地域間差異を考慮するた

Dergiades and Tsoulfidis(2008)では，
米国の家

め部分調整モデルに固定効果を加えている。

庭用電力需要の分析を行うために，1965 年かモデルには価格(電力)，域内消費，高齢化率，ら 2006 年までの年次データを用いて，変数間冷房度日，暖房度日などの変数を加えて分析の共和分関係を示し自己回帰分布ラグモデルを行っている。

を推定している。モデルには価格(電力, 灯油)，需要構造の分析には，主に自己回帰分布ラ

所得，気候，住宅ストックを変数として加えグモデルと部分調整モデルの 2 種類が広く使ている。

われている。しかし，自己回帰分布ラグモデ

Romero-Jordán et al.(2014)では，1998 年から2009 年までの年次データを用いて，スペイン

ルの推定には，長期時系列データが必要となる。

の家庭用電力需要の分析を行っている。彼ら

本分析では，
データの制約上 2000 年度からは部分調整モデルに地域間差異を考慮するた2014 年度までの 15 年間分のデータを用いる－－ 22 －－

ため，データ数が十分とは言えない。そこでては 2.3%の増加となっている。震災後は，全本分析では Romero-Jordán et al.(2014) 及び大ての地域でマイナスに転じ，10 社計で-1.9%

塚・中野(2014)に倣い，部分調整モデルを採となった。また，地域別にみると最も減少し用する。

た地域は関西で-2.8%，次いで北海道で-2.4%

Romero-Jordán et al.(2014)では，内生性の問となった。

題を回避するために，GMM を使用しているが，本分析では地域数(電力会社 10 社)が少な
いために，GMM を用いても推定結果にバイアスが生じる恐れがある(Windmeijer 2005)。
そのため内生性によるバイアスを緩和するた
めに本分析では，Pooled 2SLS (Wooldridge 2001,
Semykina and Wooldridge 2008) を用いる。

3. 電灯需要の動向
本分析に先立って，電力各社の電灯需要1の推移を確認する。図 1 は，電灯需要の推移を地域別に示したものである。図 1 より電灯需要の推移を確認すると，2010 年度は猛暑により大幅な上昇がみられるが，震災後は全国で減少傾向にあることが分かる。
次に年平均伸び率を確認すると，表 1 より，10 社計で 2000 年度から 2005 年度にかけて伸

出所：電気事業連合会

図1 電灯需要の推移 (2000年度=100)

び率は 2.0%，2006 年度から 2010 年度にかけ

表1 電灯需要の実績値（年度, 単位:億kWh）
北海道

東北

東京

中部

北陸

関西

中国

四国

九州

沖縄

10社計

電灯需要（億kWh)
2000
108.5
2010
121.2
2011
120.8
2014
112.4

224.3
263.2
247.9
242.7

859.9
1,034.2
958.0
906.8

317.1
372.6
358.7
338.6

66.6
86.6
85.2
83.2

444.1
523.2
499.9
458.6

162.1
198.5
191.7
182.0

86.1
101.3
97.9
92.4

251.5
311.5
299.9
285.2

25.8
29.9
29.4
29.2

2,546
3,042
2,889
2,731

年平均伸び率（%）
00/05
1.2%
06/10
1.0%
11/14
-2.4%

1.7%
2.0%
-0.7%

2.1%
2.6%
-1.8%

2.2%
1.8%
-1.9%

2.4%
3.6%
-0.8%

1.9%
2.0%
-2.8%

2.3%
2.3%
-1.7%

1.8%
2.1%
-1.9%

2.3%
2.5%
-1.7%

2.3%
0.9%
-0.2%

2.0%
2.3%
-1.9%

出所：電気事業連合会

1

本稿では，電気事業連合会 Web サイト
URL:http://www.fepc.or.jp/library/data/tokei
で公表されている電力各社の電灯合計を用いる。

－3－

電力経済研究 No.63（2016.3）

次節以降では，震災後の減少要因を明らか

値と年平均伸び率を纏めたものである。表2にするための予備的分析として，電灯需要とより，2014年度の世帯当たり電灯需要が最も関連指標の動向を把握し，震災後の変化につ高い地域は，北陸で7,318kWhであった。また，

いて概観する。

震災後の年平均伸び率をみてみると，全ての地域でマイナスとなっていることが分かる。

3.1 世帯数の推移と電灯需要
図2は，2000年を100としたときの世帯数の推移を2000年から2014年まで地域別に示したものである。図2より全地域で世帯数は増加傾
向にあることが分かる。全世帯数は，2014年
では全国で2000年の1.15倍に伸びている。一方で地域別にみてみると，沖縄は1.3倍，東京は1.2倍まで世帯数が伸びている。ただし国立社会保障・人口問題研究所(2013)によると,2019年をピークに世帯数は減少に転じると予出所：「住民基本台帳に基づく人口、人口動態及び世帯数調査」(総務省)

図2 世帯数の推移（地域別）

測されている。将来的には，世帯数の減少が電灯需要の減少に繋がると推測される。
次に，2000年から2014年までの世帯数と電灯需要（10社計）の関係を確認する。図3は，横軸に世帯数(万世帯)，縦軸に電灯需要(億kWh)を示した散布図である。図3より，震災以前は，世帯数の増加と共に電灯需要も増加傾向にあったことが分かる。しかし震災後は，世帯数は未だ増加傾向にあるが，電灯需要は出所：「住民基本台帳に基づく人口、人口動態及び世帯数調査」(総務省)，電気事業連合会

減少していることが分かる。
表2は，地域別に世帯当たり電灯需要の実績

図3 世帯数と電灯需要（全国）

表2 世帯当たり電灯需要の実績値（年度, 単位: kWh/世帯）
北海道

東北

東京

中部

北陸

関西

中国

四国

九州

沖縄

10社計

世帯当たり電灯需要（kWh/世帯)
2000
4,501
5,491
5,331
2010
4,568
5,987
5,535
2011
4,522
5,610
5,081
2014
4,141
5,401
4,698

5,438
5,630
5,377
4,947

6,613
7,837
7,652
7,318

5,615
5,906
5,598
5,027

5,590
6,297
6,048
5,657

5,428
5,921
5,696
5,311

4,928
5,542
5,293
4,927

5,605
5,342
5,166
4,894

5,369
5,701
5,372
4,970

年平均伸び率（%）
00/05
0.1%
06/10
0.3%
11/14
-2.9%

0.9%
0.6%
-2.7%

1.5%
2.8%
-1.5%

0.7%
0.9%
-3.5%

1.4%
1.5%
-2.2%

1.0%
1.5%
-2.3%

1.3%
1.6%
-2.4%

0.2%
-0.7%
-1.8%

0.8%
1.2%
-2.6%

0.9%
1.4%
-1.3%

0.5%
1.2%
-2.6%

出所：
「住民基本台帳に基づく人口、人口動態及び世帯数調査」(総務省)，電気事業連合会－4－

3.2 電気料金上昇と電灯需要
震災以降，原子力発電所の停止に伴い，燃料費増加による電気料金の値上げが行われた。
本節では，電気料金の推移を確認するために価格の指標として，消費者物価指数 CPI (電気代)をCPI (総合)で実質化したものを用いる。
また，「家計調査（総世帯）」から消費支出に占める電気購入費用の割合を計算し，家計への影響を調べた。図4よりCPI (電気代/総合）

出所：「住民基本台帳に基づく人口、人口動態及び世帯数調査」(総務省)，家計調査(総務省)，消費者物価指数(総務省)，電気事業連合会

図4 価格と世帯当たり電灯需要（全国）は，震災以降，2010年度と比較して，2014年
度には24%増加している。一方で，世帯当たり電灯需要は2010年度と比較して, 2014年度には-13%となっている。このことから震災以降，電気料金の大幅な上昇が電灯需要に影響を及ぼしたようにみえる。
次に消費支出に占める電気購入費用の割合をみてみると，震災前にも，若干の増加はみられるが，デフレが続くなかでも，燃料価格の高騰により，電気料金が下がらなかったためと推測される。震災以降をみてみると， 図

出所：電気事業連合会

4より2014年度には3.9%まで上昇している。こ図5 夏季電灯需要と冬季電灯需要の推移のことから，家庭での節電によって消費量を（全国）抑制するには限界があり，消費量の減退分以上に価格が上昇しているため消費支出に占める電気購入費用の割合が増加傾向にあると考4. 電灯需要の構造分析
これまで予備的分析として，震災後の世帯えられる。

数と電灯需要の関係について概観した後, 電

3.3 季節別にみた電灯需要の推移

気料金の上昇と世帯当たり電灯需要の推移を

本節では，夏季電灯需要（7-9月計）と冬季確認した。また，夏季電灯需要及び冬季電灯

電灯需要（12-2月計）の推移を確認する。図5

需要の震災後の変化について確認を行った。

では，2010年度を100とした場合の夏季, 冬季,

本章では，より詳細に電灯需要の構造を理

端境期の電灯需要 (10社計)の推移を示して解するために，大塚・中野(2014)を参考に電いる。2010年度は猛暑により一時的に夏季電灯需要の要因分解を行い，震災後の減少要因

灯需要が大幅に上昇し，その後は2013年度まを明らかにする。

で横ばいで推移していたが，2014年度に大きく減少している。その一方で冬季電灯需要の減

4.1 回帰分析と推定結果

少率は他の季節と比べて小さいことが分かる。

－－ 55 －－

地域 i の時点 t における電灯需要を yit ，世電力経済研究電力経済研究 No.63（2016.3）
No.63（2016.3）

帯数を sit として，世帯当たり電灯需要を以下ータを一つにプールし，内生性によるバイアのようなモデルで表す。

スを緩和するために Pooled 2SLS を用いて，回帰モデル(1)の推定を試みた。そのため，地log( yit / sit ) = α 0 + α1 log( pit )域間の差異を十分に反映できていない点に留+ α 2 log( xit )意する必要がある。

+ α 3 log( yi ,t −1 / si ,t −1 )+ α 4 log(hhsit )表 3 にパラメータの推定結果を示す。本稿(1)

では谷下(2009)と同様に，モデルに前期ラグ+ α5 COOLitを含むケース (モデル 1)と含まないケース+ α 6 HEATit(モデル 2) の推定結果を比較し，要因分解に+ ε it用いるモデルを選択する。
2

表 3 から調整済み決定係数( Adj-R )を比較
ここで価格 pit は「電気事業連合会: 電力統すると，前期ラグを含むモデル 1 の方がデー

計情報」より得た電灯料(円)を電灯合計(Wh)

タへの当てはまりが良いことが分かる。さらで除した電灯総合単価 (円/Wh)を消費者物価にモデル 2 では，暖房度日のパラメータが統指数 CPI (総合)で実質化したものを使用する。

計的に有意ではない。そのため本稿では，モ

所得 xit は，「家計調査 (総世帯のうち勤労者

デル 1 を採用する。モデル 1 の推定結果より世帯)」の可処分所得を CPI (総合)で実質化し短期価格弾力性は-0.25，長期では-0.89 となったものである。さらに平均世帯人員 hhsit ，た。また，短期所得弾力性は 0.13，長期では冷房度日 COOLit ，暖房度日 HEATit をモデ

0.46 となった。次に平均世帯人員に対するパルに加える。平均世帯人員は，「住民基本台帳

ラメータをみてみると，符号は正で統計的にに基づく人口、人口動態及び世帯数調査」か有意であることから整合的な結果と言える。

ら域内の人口を世帯数で割ったものを使用し
表 3 推定結果ている。また，冷房度日及び暖房度日を計算するために気象庁 HP より，本社所在地の日

モデル１

モデル２

1.11
(0.71)-0.25 ***
(0.06)
0.13 ***(0.05)
0.72 ***(0.12)
0.22 ***(0.06)
1.5.E-04 ***(2.3E-05)
3.6.E-05 ***(7.9E-06)

4.87 ***(1.00)-0.58 ***
(0.08)
0.38 ***(0.07)
0.59 ***(0.07)
2.3.E-04 ***(5.3E-05)
1.7.E-05(2.1E-05)

0.964
0.962

0.706
0.695

平均気温を使用した。冷房度日は，24 度を超える日の平均気温と 22 度との差を合計した
もの，暖房度日は 14 度を下回る平均気温と14 度との差を合計したものである。そして回帰モデル(1)における α k は各変数のパラメータを表し,誤差項 ε it は独立で同一な正規分布
N(0, σ 2) に従うと仮定する。

一般的にパネルデータ分析では，地域間の異質性 (固定効果やランダム効果)を考慮し��������
��������
��������
��������
��������
��������
��てパラメータの推定を行うが，説明変数に前期ラグを含むモデルでは，推定結果にバイア
ス（内生性の問題）が生じることが知られている(Baltagi 2008)。本分析では全ての地域デR�Adj- R�

注 1)***、**、* は有意水準 1%、5%、10% で統計的に有意であることを示す。
注 2) カッコ内は標準誤差を表す。

－－ 66 －－

さらに気温要因の変数として加えた冷房度日

では震災後の需要減少に大きく寄与していると暖房度日についてのパラメータをみると，ことが分かる。地域別にみてみると，最も影共に符号は正で統計的に有意である。

響があった地域は東京である。一方で，北陸では価格要因の寄与は他の地域よりも小さい

4.2 電灯需要の要因分解

ことが分かる。また，所得要因の寄与度は全次に，各要因が電灯需要の変化に及ぼす影

国的に小さい傾向にある。

響をみるために要因分解を行う。手法につい習慣要因では, 前期の世帯当たり電灯需要ては大塚・中野(2014)に準拠しているので，(前期ラグ)の変化が今期の電灯需要の変化に参照されたい。表 3 に示した回帰分析の推定及ぼす影響を表している。需要分析では，多結果を用いて，各要因の寄与度を計算するたくの先行研究で消費者の習慣的消費行動を考めに，上記の回帰モデル(1)を以下のように変慮するために，前期の需要が及ぼす影響を習換する。

慣効果としてモデルに加えて分析を行ってきた。例えば Romero-Jordán et al. (2014) では，

Δ log( y it ) = α1Δ log( pit )前期の需要による影響を習慣効果としてモデ+ α 2 Δ log( xit )ル化し，家庭用電力需要の分析を行っている。

+ α 3Δ log( y i ,t −1 / si ,t −1 )本分析でも先行研究と同様に，前期の需要が+ α 4 Δ log( hhsit )+ α 5 Δ COOLit

与える影響をモデルに加えて分析を行った。

(2)

習慣要因の結果をみてみると，表 4 より全+ α 6 Δ HEA Tit

国(10 社計)では震災後の需要減少に大きく寄+ Δ log( sit )与していることが分かる。一方で地域別にみ+ Δ ε itてみると，震災前は地方で寄与度がプラスとなる地域が多くみられたが，震災以降，北陸

ここで式(2)の Δ は，一次の階差を表す。左を除く全ての地域で寄与度がマイナスとなっ辺は，対数の差分近似により，電灯需要の変ている。このことから，習慣要因が震災後の化率の近似値とみなすことができる。また右

需要減少に寄与する傾向がみられる。

辺の第一項を価格要因，第二項を所得要因，

世帯人員要因と世帯数要因をみてみると，第三項を習慣要因，第四項を世帯人員要因，

世帯人員の寄与度は小さいものの，需要の減第五項を気温要因（冷房度日），第六項を気温少に寄与している。これは世帯人員の減少に要因（暖房度日），第七項を世帯数要因，第八よる影響と考えられる。また震災前は世帯数

項をその他要因と呼ぶことにする。

要因が需要増加に大きく寄与し，世帯数の増

表 4 は，地域別に電灯需要の前年度比変化

加と共に需要が伸びていたことが分かる。し率（対数差分近似値）及び各要因の対前年度

かし震災後は，減少要因の影響により世帯数比寄与度について平均値を震災前後で比較しの寄与は弱まっている。

たものである。表 4 より震災後の電灯需要の気温要因の寄与度をみてみると，震災後，変化率をみてみると，東京と関西で他の地域

冷房度日の寄与度は，沖縄を除く全ての地域

よりも減少率が高く，一方で北陸と沖縄ではでマイナスに転じている。このことから，冷減少率が低い傾向にあることが分かる。

房需要の落ち込みが需要減少に寄与したと考次に価格要因をみてみると, 全国(10 社計)えられる。一方で，暖房度日の寄与は冷房度－－ 77 －－

電力経済研究電力経済研究 No.63（2016.3）
No.63（2016.3）

表4 地域別電灯需要の前年度比寄与度(平均値)
電灯需要
価格要因 所得要因 習慣要因
変化率

世帯人員
要因

世帯数
要因

気温要因
冷房度日 暖房度日

その他
要因

北海道

震災前
震災後

1.2%
-1.9%

0.2%
-1.1%

0.0%
-0.2%

0.0%
-0.8%

-0.3%
-0.2%

0.9%
0.6%

0.2%
-0.3%

0.0%
-0.2%

0.2%
0.4%

東北

震災前
震災後

1.9%
-2.0%

0.2%
-1.2%

-0.1%
-0.2%

0.3%
-0.5%

-0.3%
-0.3%

0.7%
0.5%

0.3%
-0.6%

0.1%
-0.1%

0.5%
0.3%

東京

震災前
震災後

2.2%
-3.3%

0.2%
-1.7%

0.0%
-0.1%

-0.2%
-0.9%

-0.2%
-0.2%

1.5%
0.8%

0.3%
-0.8%

0.1%
0.0%

0.6%
-0.4%

中部

震災前
震災後

1.8%
-2.4%

0.2%
-1.1%

-0.1%
0.0%

-0.1%
-0.5%

-0.3%
-0.2%

1.3%
0.8%

0.2%
-0.7%

0.0%
-0.1%

0.5%
-0.6%

北陸

震災前
震災後

2.9%
-1.0%

0.4%
-0.2%

-0.1%
-0.4%

0.8%
0.5%

-0.3%
-0.3%

0.9%
0.7%

0.3%
-0.8%

0.1%
-0.1%

0.9%
-0.5%

関西

震災前
震災後

1.8%
-3.3%

0.2%
-1.2%

0.0%
0.0%

-0.1%
-0.8%

-0.2%
-0.2%

1.1%
0.7%

0.1%
-0.7%

0.1%
-0.1%

0.6%
-1.1%

中国

震災前
震災後

2.1%
-2.2%

0.2%
-0.5%

-0.2%
-0.2%

0.5%
-0.1%

-0.2%
-0.2%

0.8%
0.5%

0.2%
-0.8%

0.1%
-0.1%

0.8%
-0.8%

四国

震災前
震災後

1.7%
-2.3%

0.3%
-0.6%

0.0%
-0.2%

0.2%
-0.1%

-0.3%
-0.2%

0.7%
0.4%

0.3%
-0.9%

0.1%
-0.1%

0.5%
-0.6%

九州

震災前
震災後

2.2%
-2.2%

0.3%
-0.9%

-0.1%
0.0%

0.5%
-0.2%

-0.3%
-0.2%

1.0%
0.7%

0.2%
-0.9%

0.1%
-0.2%

0.4%
-0.5%

沖縄

震災前
震災後

1.0%
-0.6%

-0.1%
-0.4%

-0.1%
-0.5%

-0.5%
-0.9%

-0.3%
-0.2%

1.9%
1.6%

-0.1%
0.1%

0.0%
0.0%

0.1%
-0.2%

全国

震災前
震災後

1.8%
-2.2%

0.2%
-1.2%

-0.1%
-0.1%

0.0%
-0.6%

-0.2%
-0.2%

1.2%
0.7%

0.2%
-0.7%

0.1%
-0.1%

0.5%
-0.5%

おける再生可能エネルギー発電設備を用いた

日と比べて小さいことが分かる。
その他要因には，現状では特定化できてい発電電力量の買取実績」から，住宅用太陽光ない要因が含まれる。例えば，震災後のその発電とみなせる 10kW 未満の買取実績と，同他要因には，省エネ機器への買い替えによる

じく 10kW 未満の設備認定量を元に稼働率影響や家庭用太陽光発電による自家発自家消13%で推計した推定導入量を比較しものであ

費などの影響が含まれると推測される。省エる。この両者の差分が，家庭での太陽光発電

ネ機器の買い替えについては，電気料金上昇の自家消費分に相当すると考えられ，概ね 30による経済的動機などから生じる可能性も考億 kWh となる。これは電灯需要全体の 1%強

えられるが，本分析から省エネ機器への買いに相当する。今後，家庭用太陽光発電による替えの影響を特定化することは難しい。

自家発自家消費は，中長期的に電灯需要に影

また，家庭での太陽光発電の自家発自家消響を及ぼすと考えられ，将来の電灯需要の動費に関する影響については，図 6 で示す。図向を展望する上で重要な要素となりうるもの

6 では，経済産業省の「固定価格買取制度にと推測される。

－－ 88 －－

で所得要因は-0.5%と小さい。また習慣要因の寄与度は-2.4%となり需要減少に寄与していることが分かる。さらに世帯人員要因の寄与
度は-0.8%と小さく，一方で世帯数要因の寄与
度は 2.9%で需要増加に寄与している。そして
気温要因をみてみると，冷房度日の寄与度は-2.9%，暖房度日の寄与度は-0.3%となり冷房度日の寄与が大きいことが分かる。また，その他要因の寄与度は-1.9%であった。

出所：固定価格買取制度:情報公表用ウェブサイト

図6 太陽光買取量と推計導入量

5. 震災後の電灯需要の変化要因をどのようにみるか

最後に図7では，2010年度と比べた場合の本稿では，震災後の電灯需要の変化要因の2011年度から2014年度における各要因の寄与

特定化を試みた。その結果，増加要因として度を示している。図7より2011年度以降，徐々は世帯数要因の寄与が大きく，減少要因としに価格要因の影響が強まっているようにみえては，価格要因, 習慣要因, 気温要因の寄与る。また習慣要因は2011年度まで需要増加にが大きいことが分かった。以下では，分析結寄与していたが，2012年度以降は減少要因に転じていることが分かる。
図 7 から 2014 年度の寄与度をみてみると，全国(10 社計)で電灯需要の変化率(対数差分

果に対する考察と今後の課題について述べる。
5.1 分析結果の考察(1) 価格要因近似値)は-10.8%となり，価格要因の寄与度は原子力発電所の停止に伴い，燃料費増加に-4.8%で需要減少に大きく寄与している。一方

よる電気料金の大幅な上昇によって2010年度

図7 電灯需要の2010年度比寄与度(全国，2011年度-2014年度)－9－

電力経済研究 No.63（2016.3）

の水準と比較して，全国では料金水準が2割上増加に寄与している。しかし中長期的に電灯昇した。この間にも電力使用量は大幅に減少

需要を展望するうえで, 日本における人口減

し，電気料金の上昇が需要減少をもたらして少・少子高齢化の影響は, 無視することはでいるようにみえる。

きない。世帯数は, 国立社会保障・人口問題

今回の分析では，需要家の電気料金の変化

研究所(2013)によると, 2019年をピークに減少に対する感応度をみるために，価格弾力性をに転じると予測されているので，世帯人員減推定した。推定された短期価格弾力性は-0.25，による効果と相まって，需要減をもたらす可長期価格弾力性は-0.89であった。しかし価格能性がある。

弾力性の推定は，分析方法やデータによって(4) 気温要因

結果に幅がある点に留意する必要がある。
分析結果より，短期価格弾力性は小さいも価格要因や習慣要因以外に気温の変動も震のの，長期は-1に近く，震災後，電気料金の災後の需要減少に寄与していたことが分かっ

上昇幅が大きいために，需要減少の寄与度は，た。震災以降，2014年度の夏は西日本を中心

震災以前よりも大きくなっていることが分かに気温が低く，冷房需要の落ち込みから需要る。電気料金の大幅な上昇によって，電気代減少に寄与したと考えられる。

を節約したいといった経済的動機による節電が起きている可能性が考えられる。

本稿では震災後の電灯需要の変化要因を明

震災直後の需要減少は，電気料金上昇によらかにするために，要因分解を試みた。

って誘発されたものではなく，電力不足に貢まず，原子力発電所の停止に伴い，電気料

献したいといった節電意識の高まりによるも金が大幅に上昇したことで，価格要因が需要のと考えられるが，震災以降，料金上昇幅も減少に大きく寄与していることが分かった。

大きいだけに，節電の動機が経済的動機へとまた前期ラグで表される習慣要因は，震災後シフトしている可能性がある(西尾 2015)。

の需要減少に寄与する傾向が見られた。ただし習慣要因に関しては，前期ラグを代理変数(2) 習慣要因として分析を行ったが，需要家の習慣行動を

習慣要因の影響は，全国(10社計)でみると十分に捉えきれていない可能性もある。一方

震災後の需要減少への寄与が大きいことが分で，世帯数要因は，震災後一貫して需要増加かった。また，2012年度以降，習慣要因の寄に寄与していたことが分かった。

与は徐々に強まっている。この背景には，震以上のように震災後の需要減少は単一の要災を契機に節電の習慣化が進展したことが影因によるものではなく，いくつもの要因が複響している可能性がある。

合した結果であることが明らかになった。

節電による影響を習慣要因のみから判断することは難しいが，震災を契機にエネルギー

5.2 今後の課題問題などへの関心が高まることで，需要家の既に述べたとおり，地域数と観測期間の制

生活習慣に変化が生じた可能性も考えられる。

約から，本分析では地域間の差異を十分に考慮できていないため，各要因の影響をより正(3) 世帯数要因

確に把握するためには分析手法の改善が必要

世帯数要因の寄与度はプラスとなり，需要となる。また本分析では，習慣要因を前期ラ－ 10 －

(最終アクセス日：2016 年 2 月 16 日)

グによる影響としたが習慣要因をどのように特定化するのか改善が必要である。さらに詳西尾健一郎(2015) 「家庭における 2011～2014 年夏

細な減少要因の特定化には, アンケート調査の節電の実態-東日本大震災以降の定点調査」，などを含むミクロな視点に立った調査も必要

電力中央研究所研究報告 Y14014，になると考えられ，今後の課題としたい。

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電力経済研究 No.63（2016.3）

研究論文

東日本大震災前後における産業用電力需要の構造変化―時系列分析によるアプローチ―
Structural Changes of Industrial Power Demand after Great East Japan Earthquake－An Approach Based on Time Series Analysis－
キーワード：大口電力需要，電力需要関数，時系列分析，構造変化分析
間瀬

貴之

林田

元就

本稿は，2000 年 1～3 月期から 2015 年 1～3 月期までの大口電力需要データに時系列分析の方法を適用し，東日本大震災前後で電力需要関数に構造変化が生じたかどうかを検討したものである。構造変化テストを行った結果，大口電力需要関数の構造変化時点は業種により異なり，大口合計と機械は震災後の 2011 年 7～9 月，素材は 2008 年 1～3 月であった可能性が示唆された。また，個々のパラメータの有意性検定によれば，それぞれの構造変化時点を境に，生産弾力性の値は，素材では 0.94 から 1.10（+0.16pt）へ上昇，機械では 0.60 から 0.40（-0.20pt）へ低下した可能性があることが分かった。
1.
2.

4.1 大口電力需要関数の推定
4.2 構造変化検定の結果
4.2.1 逐次 Chow 検定
4.2.2 構造変化検定
4.2.3 個々のパラメータの検定
4.3 構造変化を考慮した大口電力需要関数
5. 産業用需要の構造変化は起きたのか
5.1 業種により異なる構造変化時点と生産弾力性の変化
5.2 今後の課題

はじめに
分析モデルと計量分析の方法
2.1 大口電力需要関数の定式化
2.2 計量分析の方法
3. 分析対象データとその時系列特性
3.1 分析対象データの説明
3.2 大口電力需要の四半期別の推移
3.3 単位根検定
3.4 共和分検定
4. 大口電力需要関数の推定結果

官民各部門における節電・省エネへの取り組

1. はじめにみが業務部門を中心に大きく進展した可能性

東日本大震災以降，
既存電力会社 10 社計のがある。一方，主に大規模工場向けの動力需

販売電力量と総合的な経済活動状況を示す実要である大口電力需要は，生産活動の派生需

質国内総支出（GDP）との関係に変化が生じ要の性格が強いことから，震災以降も鉱工業ている。とりわけ，家庭用や業務用の民生用生産指数（生産指数）と密接な関係を維持して需要においてその傾向が顕著である。震災後いる（図 1）。

の電力需給逼迫に対応して実施された，2011

本稿では，産業用の大口電力需要に焦点を

年夏の電力使用制限令や 12 年夏の需要家にあて，民生用需要でみられるような，震災前

1

対するエリアごとの節電要請 を端緒として，後の経済活動と電力需要の関係性の変化について，時系列分析の観点から検証する。具体12011 年夏の電力使用制限令の詳細については，木村・西尾 (2012)，2012 年夏の需要家に対する節電要請については内閣府(2012)を参照されたい。

的には，2000 年以降において，電力需要関数の構造に変化が生じていたか，生じていれば，－ 12 －

その時点がいつだったのかについて検討する。
電力需要関数の時系列分析に関する先行研
究は，需要関数の説明変数に係るパラメータ，
すなわち，所得（生産）弾力性や価格弾力性の計測に関する分析が中心である。例えば，
Beenstock, Goldin and Nabot(1999)は，共和分を考慮した動学回帰モデルを用いて，イスラエルの家庭部門と産業部門の電力需要を分析している。Kamerschen and Porter(2004)は，アメリカにおける産業用需要を，説明変数の内生性を考慮するために，同時方程式モデルを利用して分析を行っている。また，Bernstein andMadlener(2015)は，ドイツにおける製造業 8

図 1 販売電力量と経済指標の推移
注）本図は経済産業省「電力調査統計」，電気事業連合会「電力需要実績」，内閣府「GDP統計速報」より当所で作成した。

部門別の電力需要について，共和分を考慮したベクトル自己回帰モデルを用いて分析して本稿では，林田他(2013a)の大口電力需要関いる。それぞれの産業部門における結果をみ数を基礎として，震災前後に需要関数に構造

ると，所得（生産）弾力性は 0.7 から 1.9 と弾変化が生じたのかについて計量分析を行った。

力的であるが，価格弾力性は 0（統計的に有構成は以下の通りである。まず，2 章では分意でない）から-0.61 と相対的に非弾力的とい析モデルと計量分析の方法について述べる。
3

う結果が得られている。

章では，大口電力需要や生産指数など分析に

当所では，販売電力量の短期予測を目的と利用したデータについて説明するとともに，して，電力需要関数の分析を継続的に行ってそれらの時系列特性を分析する。4 章では，2いる 。短期予測に使用してきたモデルは，服電力需要関数の推定結果および構造変化検定

部・門多・小島(1992)，門多(1999)，林田・門の結果をまとめる。最後の 5 章では，本稿の多(2006)，林田・間瀬・杉本(2013a)などに概結論と今後の課題について述べる。

要を示している。そこでは，先行研究と同様に所得（生産）要因，相対価格要因，気温要因の 3 要因を説明変数とする対数線形モデルを採用している。林田他(2013a)で計測した，

2. 分析モデルと計量分析の方法
2.1 大口電力需要関数の定式化

大口電力需要関数の生産弾力性と価格弾力性

産業用の電力需要関数は，生産活動の派生はそれぞれ 0.53，-0.26 であり，生産弾力性の需要として導出される。ある企業が資本（機値は先行研究に比べやや小さな値を示してい械や建物など），労働，複数のエネルギー財をる。

生産要素として，ある産出物を生産しているとする。その場合，生産関数は以下のように
示される。

2

当所では，地域別の分析も継続的に行っている。代表的な文献として，大河原・小野島・松川（1989），山野（1999），

X = F (E1 , E 2 ,...., E m , K , L),(1)

大塚・田口・林田・間瀬（2013）がある。

－ 13 －

電力経済研究電力経済研究 No.63（2016.3）
No.63（2016.3）

ここで，� は生産量，�� � �� � � � �� は � 個のエネルギー財の投入量，� と � は資本投入量と労働投入量である。このとき，�� を電力投入量とすると，電力需要関数は，（1）を
�� について解くことにより，次式のように与えられる。

E j = F (P1 ,...., Pm , PK , PL , X ),力性であり，電力需要関数の研究ではこれらが主な分析対象となる。(4)の通り誤差項の ��は平均 0，分散 � � の互いに独立で同一な正規分布にしたがうと仮定した。

なお，本稿の分析対象である大口電力需要
は，既存電力 10 社の販売電力量であり，需要家自らが発電し自家消費する電力量や，新電(2)力から購入する電力量は含まれていない。つここで，��� � � � �� � �� � �� はエネルギー財をまり，生産に必要な電力を電力会社から購入含む各生産要素の価格である。
（2）で示されするのか，自家発電でまかなうのか，というるように，電力需要関数は各生産要素の価格選択が実施された後の電力需要量と言える。

と生産量の関数として表現できる。先行研究

そのため，本稿では，その選択の指標となでは，分析対象を絞るため，電力を除くエネる価格変数として，電力会社の電気料金（��� ）ルギー財価格およびその他の生産要素価格を一定と考えることにより，電力需要を生産量（�）と電力価格（�� ）の関数として分析することが多く，本稿はそれにしたがった。説
明変数としては，生産量と電力価格に加え，
気温要因と気温要因以外の季節性を考慮し，以下の対数線形型の計量モデル，と自家発電用の燃料価格（��� ）の相対価格（��� � ����� ������ ）を用いた。つまり，この場合， ��� の ��� に対する相対価格上昇は，電力会社からの購入から自家発電への切り替えの誘因となり，電力需要の減少要因となる。
本稿の実証分析では，��� の代理変数として国内企業物価の電力，��� の代理変数として国内企業物価の都市ガスを用いた。生産量

ln(Et ) = b0 +�� の代理変数として，経済産業省が公表すb1 × ln(X t ) +b2 × ln(Pmt ) +る鉱工業生産指数を用いた。

b3 × ln(Ht ) × Q1 +2.2 計量分析の方法

b4 × ln(Ct ) × Q3 +4q Q +ε ,t(3)

ε t ～i.i.d.N (0, σ 2 ),

(4)

s

st

本稿は 2.1 節で導入した大口電力需要関数
を対象に，以下の計量分析，

s=2

1.

分析対象データの定常性の分析，を基本として実証分析を進めた。ここで，��

2.

大口電力需要関数の推定，3.

需要関数における構造変化時点の特定，

�� は暖房度日，�� は冷房度日，��� は気温

4.

構造変化時点の前後におけるパラメー（� � �� �� �� �）はそれぞれ 1～3 月期から 10を段階的に進め，東日本大震災の前後に需要は電力需要，�� は生産要因，�� は電力価格，

タの変化を特定，要因以外の季節性を捉える季節ダミーである。
なお，添字の �（� � �� �� � � �）は時点を，�

～12 月期を示している。

生産要因に係る回帰係数の �� は電力需要の生産弾力性，電力価格に係る �� は価格弾関数の生産弾力性や価格弾力性に変化が生じたのか，また，生じていた場合には，どのような変化が生じたのかを定量的に明らかにする。

－ 14 －

原則として，時系列データを回帰分析する

産動向や電力価格に対する電力需要の反応は，場合には，説明変数と被説明変数は定常でな

様々な外部環境の変化に適応し，需要家が生ければならない。その理由は，非定常なデー産技術を徐々に向上させることにより，緩やタによる回帰分析の結果は，例えその結果がかに変化していくものと考えられる。
しかし，

統計的に有意であったとしても，見せかけの

東日本大震災といった大きな外的ショックが関係の可能性があるためである。また，その生じ，例えば，省エネ投資が急速に進むなど推定結果を用いた予測は，予測期間が長くなした場合には，その反応（弾力性）の大きさ

るほど精度が悪化するということも知られてが同時期に大幅に変化する可能性がある。こいる3。したがって，適切な時系列データの回

こでは，こうした事象が生じた時期を構造変帰分析のためには，単位根検定や共和分検定

化時点として統計的に把握しようとしたものなどにより，分析対象データの時系列特性をである。

十分に把握する必要がある。これが上記項目

構造変化検定には，Chow 検定（Chow,1960）

1 の分析に該当する。本稿では，分析に用いが用いられることが多い。しかし，Thursby

る各データの定常か非定常かの判別に(1992)は，回帰式の誤差項の分散が構造変化

Augmented Dickey-Fuller 検定（拡張 DF 検定）

時点前後で異なる場合，Chow 検定の検出力を用いた。

が低くなることを指摘している。そのため，

上記の拡張 DF 検定の結果，説明変数と被本稿では，Chow 検定よりも高い検出力を与説明変数がともに定常と判断されれば，そのえる Wald 検定を用いる。この検定は，構造まま回帰分析を行うことができる。非定常の変化時点が先験的に分かっている場合に，変場合は，階差をとるなどデータが定常となる

化前の期間で推計した全回帰パラメータと変よう加工した上で回帰を行うことになる。た化後の期間で推定した全回帰パラメータの間だし，両者が非定常であっても，例外として，に有意な差があるか否かを検定するものであ共和分の関係にある場合には，回帰分析が可る。

能である。本稿ではこれを確認するための検それに対して，構造変化がいつ生じたのか

定として Engle-Granger 検定（EG 検定）を用を検定する方法として前方逐次 Chow 検定やいた。その上で，電力需要関数を最小二乗法

後方逐次 Chow 検定がある。これらは，推定により推定し，パラメータを計測する。以上の開始期もしくは終了期を固定して，標本期が上記項目 2 に該当する。

間を１期伸した場合に構造変化があるのか

項目 3 では，項目 2 で推定された大口電力

Chow 検定を逐次行い，検定統計量の臨界値

需要の回帰モデルに構造変化があったのかどを越える期を構造変化とみなす方法である。

うか，あったのであれば，その時点がいつだ

本稿では，この逐次 Chow 検定を行い，構造ったのかを確認する。本稿では，構造変化を

変化時点におおよそのあたりをつけた上で，

以下のような事象として定義する。通常，生Wald 検定を行い，その時点を特定した。
最後の項目 4 では，構造変化時点の前後で3非定常なデータから得られた回帰モデルの推定パラメー

どのパラメータに変化が生じたのかを推測す

タは，標本のサイズを大きくしたとしても，真の値に近づる。具体的には，変化前後のパラメータには

く保証がない（一致性を満たさない）。また，そうした回変化がないという仮説の検定には t 分布を帰モデルから得られた予測値は，予測期間が長くなるほど予測精度が悪化する（予測誤差の分散が発散する）。

使用する。これにより，変化時点で生産弾力－ 15 －

電力経済研究電力経済研究 No.63（2016.3）
No.63（2016.3）

性に変化が生じたのか，価格弾力性に変化が

表 1 大口電力需要（鉱工業）の内訳

生じたのかという点が明らかになる。

当所
素材

なお，蓑谷（2007）は，構造変化点前後で誤差項の分散が異なる場合の個々のパラメータの検定において，ベーレンス・フィッシャ

機械
その他

ー問題の Welch（1937）を応用した方法を提案しているが，本稿では，変化時点前後で誤差項の分散を均一と仮定して検定した。

電力需要実績
繊維，紙・パルプ化学，窯業・土石鉄鋼，非鉄金属
機械
鉱業，食料品
石油・石炭製品，ゴム製品
その他注）電気事業連合会「電力需要実績」にて公表されている大口電力需要の鉱工業における業種分類を，当所が独自に素材産業とその他産業に分類した。

3. 分析対象データとその時系列特性
3.1 分析対象データの説明
大口電力需要は，電気事業連合会が公表する「電力需要実績」に収録されている4。速報
値が翌月 20 日前後に，確報値が翌月末に公表される。業種別では，鉱業，製造業（化学工業，鉄鋼業，機械など 11 業種），鉱工業以外（鉄道業，その他の 2 業種）の区分で公表されており，業種別での動向把握が可能となっ

図 2 大口電力需要と生産指数のウェイトている。なお，鉄道業など鉱工業以外（2015注）生産指数は付加価値額ウェイトである。（ ）内は業種別のウェイトを表している。大口電力需要の2000 年 1～3 月期から 2015 年 1～3 月期までの平均シ
ェアは素材が 46％，機械が 32％と，2010 年と大きく変わらない。

年の合計に占めるシェアは 27.2％）の業種からの需要が多く含まれている点に留意が必要である。
本稿では，電力需要関数を機械産業と素材

生産要因の説明変数である生産指数につい産業に区分して分析を行った。
経済産業省
「電

ても，大口電力需要の機械と素材の区分に応力調査統計」によれば，機械の内訳は，はんじ，付加価値額ウェイトで加重平均して統合

用機械，生産用機械，業務用機械，電子部品・

した。

デバイス・電子回路，電気機械，情報通信機

図 2 は大口電力需要と生産指数における素械，輸送用機械の 7 業種である。しかし，電材と機械のウェイトを示している。大口電力

気事業連合会，経済産業省の統計では，その需要をみると，素材が 45％，機械が 32％と素内訳は公表されていない。
一方，
素材産業は，

材のウェイトが大きいのに対し，生産指数は，

相対的にエネルギー多消費型の産業として，

素材が 26％，
機械が 51％と機械のウェイトが繊維工業，パルプ・紙，化学工業，窯業・土大きい。これは，機械よりも素材の方が生産

石，鉄鋼，非鉄金属の 6 業種の合計とした（表単位当たりの電力消費が高いためである5。

1）
。
5
4

本号の田口・浜潟（2016）は業種別の電力需要原単位の推

電気事業連合会の「電力需要実績」は，小売全面自由化に移を示しており，素材の原単位は機械よりも高いことが確伴い 2016 年 3 月を最後に公表が取りやめられる。

認できる。

－ 16 －

また，電力相対価格には，企業間で取引される財の価格を表す国内企業物価指数の電力と都市ガスを用いる。この指数では同一財の価格を需要家ごとに把握することが出来ない。
そのため，電力相対価格は，素材と機械の区分に関わらず同じ系列を用いる。
3.2 大口電力需要の四半期別の推移
ここでは，大口電力需要およびその説明変数である，生産指数と電力相対価格の四半期
別推移を確認する。
図 3 の A，B は，大口電力需要と生産指数の推移を示したものである。両者は景気動向に応じて概ね連動している。2000 年後半から
2001 年にかけての IT バブルの崩壊により減少した後，2008 年にかけての「いざなみ景気」と呼ばれる戦後最長の景気拡張局面に呼応して，生産も電力需要も堅調に増加した。しかし，米国のサブプライムローン問題やリーマ
ンショックを起点とする世界的な景気悪化の影響から，2007 年から 2008 年にかけて両者は大きく落ち込んだ。2009 年以降は回復傾向で推移したものの，東日本大震災が発生した
2011 年以降はいずれも横ばいで推移しており，いまだにリーマンショック前の水準まで回復していない。
次に，図 3 の C に示した電力相対価格（電力／都市ガス）の推移について確認する6。
2000 年から 2011 年までは一貫して低下傾向

図 3 データの推移（大口電力需要，鉱工業生産指数，電力相対価格）
注）本図は経済産業省「鉱工業（生産・出荷・在庫）指数確報」，電気事業連合会「電力需要実績」，日本
銀行「企業物価指数」より当所で作成した。標本期間は 2000 年 1～3 月期から 2015 年 1～3 月期までの61 四半期である。電力相対価格は国内企業物価の電力をその都市ガスで除したもの。

であるが，2012 年以降は横ばいの動きとなっている。
その内訳をみると，
電力は 2007 年まで低下て上昇傾向にある。2012 年以降の上昇は，燃傾向にあるが，震災後の 2012 年以降は一貫し料価格の上昇と原子力発電の停止に伴う料金
上方改定などによるものである。国内企業物

6

電気料金とガス料金の変動要因は，総括原価方式による料
6電気料金とガス料金の変動要因は，総括原価方式による料金改定や，燃料価格の変動に応じた調整などがある。当所

価の都市ガスは，概ね燃料価格に応じて推移し

金改定や，燃料価格の変動に応じた調整などがある。当所の間瀬・林田（2014）は，2011 年 1 月から 2013 年 9 月まの間瀬・林田（2014）は，2011 年 1 月から 2013 年 9 月までの電気料金前年度比上昇率の変動要因別寄与度を示しでの電気料金前年度比上昇率の変動要因別寄与度を示し
た。

ている。

た。

ルギーを計算するために利用される指標であ

最後に，冷暖房度日は冷暖房に必要なエネ－ 17 －

電力経済研究電力経済研究 No.63（2016.3）
No.63（2016.3）

表 2 単位根検定の結果

り，冷房度日では，空調温度を超える日の平均気温と空調温度との差を累積したもの，暖変数
大口電力需要
素材
機械
生産指数
素材
機械
電力相対価格房度日では空調温度を下回る日の空調温度と平均気温との差を累積したものとして，それぞれ計算される。詳しい定義や推移は林田他(2013b)を参照されたい。
3.3 単位根検定

対数
対数1階階差検定統計量（次数） 検定統計量（次数）-2.254(5)-5.500(5)-3.825(4)-5.222(4)-1.863(5)-4.830(4)-3.597(1)-6.800(1)-3.682(4)-4.742(4)-2.032(5)-5.311(4)-2.414(5)-4.635(4)注）本表は拡張 DF 検定の結果である。拡張 DF 検定
ではドリフト項（定数項）とトレンドを持つモデルを用い，次数は Schwarz のベイズ情報量基準（SBIC）
より選択する。なお，標本期間は 2000 年 1～3 月期
から 2015 年 1～3 月期までである。また，臨界値は，5%水準が-3.484，1%水準が-4.113 である。

大口電力需要と生産指数と電力相対価格の定常性を検討するため，単位根検定は拡張 DF
検定（Dickey and Fuller 1979）を利用する。本稿では以下のモデル，

表 3 共和分検定の結果

ΔX t = μ +αT +ρX t −1 +
p −1

ζ X
j

検定統計量
-1.728

（次数）
(0)

素材

-3.414(0)

機械-1.554(0)

大口電力需要(5)t− j + ε t ,

(5)

j =1

注）本表は EG 検定の結果である。EG 検定ではドリ
フト項（定数項）とトレンドを持つモデルを用いた。
次数は，SBIC より選択する。なお，標本期間は 2000
年 1～3 月期から 2015 年 1～3 月期までである。また，臨界値は，MacKinnon(1991)に従い，5%水準が-4.320
である。

を検定のために用いる。ここでは，ܺ௧ が検定対象の時系列データ，定数項 ߤ がドリフ
ト項，ܶ がタイムトレンド，ߝ‫ ݐ‬が誤差項である。検定仮説は，

H0 : ρ = 0,

(6)

H 1 : ρ < 0,(7)

通常，時系列データの回帰分析は原則として定常なデータどうしで行う必要があるが，例外として，非定常なデータどうしでの回帰であっても，その誤差項が定常であった場合である。‫ܪ‬଴ は帰無仮説，‫ܪ‬ଵ は対立仮説を表には，説明変数と被説明変数の間の関係を共している。帰無仮説が棄却された場合に，変和分の関係にあると言い，回帰分析が可能と数は定常であるとみなされる。臨界値はなる。そこで，次節では共和分検定を行った

MacKinnon（1991）の方法にしたがった。

結果を説明する。

表 2 は拡張 DF 検定の結果である。(5)の右辺第 4 項の次数は Schwarz のベイズ情報量基

3.4 共和分検定

準（SBIC）より選択する。まず，対数では，共和分検定は，Engle and Granger（1987）

すべての変数が帰無仮説を 1％水準で棄却でが提唱した EG 検定を用い，(4)の誤差項につきず，非定常であることがわかる。一方で，いて拡張 DF 検定する。検定仮説は（6）と（7）対数 1 階階差では，全ての変数について，帰であり，帰無仮説が棄却された場合は誤差項

無仮説を 1％水準で棄却でき，定常であるこが定常であり共和分の関係といえる。臨界値とが確認できる。

は MacKinnon（1991）の方法にしたがった。

－ 18 －

表 3 は EG 検定の結果を示している。次数表 4 大口電力需要関数の推定結果

は拡張 DF 検定と同様に，SBIC より選択する。

合計b0

検定統計量からは，すべての誤差項について，-0.096( 0.043 )（6）の帰無仮説が 5%水準で受容され，見せb1

かけの相関であると検定される。
よって，本稿では，大口電力需要と生産指

b2

数と電力相対価格が定常となるよう，季節ダb3

ミー変数を除くすべての変数を対数 1 階階差に変換して回帰分析する。

b4

0.641

q2

q3

表 4 は大口電力需要関数の推定結果を示しq4ている。標本期間は 2000 年 1～3 月期から-0.097-0.115( 0.077 )( 0.052 )

1.094

***

***

0.568

( 0.067 )( 0.028 )-0.100-0.180-0.132( 0.102 )( 0.124 )( 0.125 )

0.015

0.019

0.017

( 0.009 )( 0.017 )( 0.011 )

0.007

0.001

0.014

( 0.017 )( 0.012 )

0.237

0.232

( 0.153 )( 0.104 )

0.208

**

( 0.086 )4.1 大口電力需要関数の推定

機械( 0.034 )( 0.010 )4. 大口電力需要関数の推定結果

素材
**

0.100

0.058

0.136

( 0.061 )( 0.109 )( 0.074 )

0.076

0.099

0.087

( 0.062 )( 0.109 )( 0.075 )2015 年 1～3 月期までの 61 四半期である。電

修正R 2

0.964

0.907

0.977

力相対価格については，その変動が大口電力

D.W.統計量

2.010

2.113

2.205

需要に対してラグを伴い影響することが考えられるため，移動平均をとり推定している。
移動平均の長さは，SBIC から判断し，合計と機械が 4 期移動平均，素材が 2 期移動平均をとる。
まず，パラメータの符号をみると，生産と

**

***

**

*

注）標本期間は 2000 年 1～3 月期～2015 年 1～3 月期までである。パラメータの説明変数は，�� が定数項，
�� が生産，�� が電力相対価格，�� が暖房度日，�� が冷房
度日，q � が第� 四半期季節ダミーである。また，電力相
対価格は，合計と機械が 4 期移動平均，素材が 2 期
移動平均をとり推定した結果である。移動平均の長さは SBIC から判断している。（ ）内は標準誤差，***は 1%有意，**は 5%有意，*は 10%有意，修正R� は
自由度修正済決定係数，D.W.統計量は Durbin-Watson
統計量を表している。

冷暖房度日が正，電力相対価格が負と，すべてで符号条件を満たしている。また，各パラ
メータについて，5％水準で評価すると，生産は有意であるが，電力相対価格と冷暖房度日は有意でない。また，誤差項の系列相関を検定するための Durbin-Watson 統計量をみると，すべての関数で，帰無仮説の「系列相関がな

格や冷暖房度日が統計的に有意でない点には留意する必要がある。
4.2 構造変化検定の結果
4.2.1 逐次 Chow 検定

い」を 5%水準で受容できる。

ここでは，構造変化時点にあたりをつける

次に，パラメータの大きさを見ると，生産では，それぞれ合計が 0.64，素材が 1.09，機ため，前方逐次 Chow 検定と後方逐次 Chow
検定を行う。

械が 0.57 である。業種別には，生産の変動に

これら検定では，推定期間を第 1 期間と第よる電力需要への影響度は，機械よりも素材

2 期間に分け，その 2 期間の大口電力需要関の方が大きいことが分かる。

数をそれぞれ推定して，定数項を含む説明変

なお，推定結果としては，パラメータの符数に係る7 個のパラメータに構造変化がある

号条件は満たされているものの，電力相対価か検定する。前方逐次 Chow 検定では，第 1－ 19 －

電力経済研究電力経済研究 No.63（2016.3）
No.63（2016.3）

期を 2000 年 1～3 月期から � 期まで，第 2期を 2000 年 1～3 月期から � � 1 期までとし，
� 期を 1 期ずつずらしながら逐次検定する。
一方，後方逐次 Chow 検定は，第 1 期を � 期
から 2015 年 1～3 月期まで，第 2 期を �� − 1

期から 2015 年 1～3 月期までとし，� 期を 1

期ずつずらしながら逐次検定する。標本数はいずれの検定も第 1 期間が � 期間，第 2 期
間が � � 1 期間である。

そこで，2 期間の大口電力需要関数を行列形式で表すと，
e i = X i b i + ε i , ε i ～N (0, σ i2 I ),(8)

 b0 i     Es 
εs 
 


 
b 4i 
e i =   , b i =, ε i =   ,
q 


 
 2i 
E f 
ε f   q 
 4i 
1 xs

Xi =   
1 x݃


ps


hs


cs


Q2,s


Q3,s


p݃ h݃ c݃ Q2,݃ Q3,݃表 5 逐次 Chow 検定の結果

合計
前方
後方
1 08年Q1(7.970)(7.823)
2 08年Q4(7.794)(7.823)
3 11年Q3(26.340)(7.353)
-

素材
機械
前方
後方
前方
後方
08年Q1
08年Q4
(8.347)(10.981)(7.823)(7.677)
09年Q1
11年Q3(10.509)(16.671)(7.636)(7.353)09年Q2(8.759)(8.531)-注）本表は，逐次 Chow 検定において構造変化が検出された時点のみを示している。この時点は，次節の構造変化検定で用いる時点に合わせ，前方逐次Chow 検定が q+1 期，後方逐次 Chow 検定が r 期を掲載している。Q � は第���四半期を表している。前方逐次
Chow 検定では第 1 期間を 2000 年 1～3 月期から �期まで，第 2 期間を 2000 年 1～3 月期から � � 1 期までとし，後方逐次 Chow 検定では第 1 期間を r 期
から 2015 年 1～3 月期まで，第 2 期間を r − 1 期から 2015 年 1～3 月期までとして検定している。上段（ ）内は検定統計量，下段（ ）内は臨界値である。臨界値は，蓑谷(2007)を参考に，1%水準にしている。

H1 : b A ≠ b B ,Q4, s  ,
Q4,݃ 

メータが等しい」であり，検定統計量は，F=となる。ここで，添え字の � は A が第 1 期
間，
B が第 2 期間，
� は第 � 期間の開始時点，
� は第 � 期間の終了時点を表している。また， e i は大口電力需要ベクトル， X i は説

明変数の行列，b i はパラメータベクトル，ε iは誤差項ベクトル，�は単位行列である。なお，

X i に含まれる説明変数は， x が生産要因，

p が電力相対価格要因， h が暖房要因， cが冷房要因， Qs が第 s 四半期季節ダミーを表している。

(10)である。すなわち，帰無仮説は「全てのパラ

i = A, B ,sB − s A,
s A /( n − k )(11)であり，F 分布にしたがう。ここで，�は前方逐次 Chow 検定と後方逐次 Chow 検定の検定
統計量，�� は第 1 期間の残差平方和，�� は

第 2 期間の残差平方和を表している。�は定数項を含む説明変数の数であり，ここでは k=7 である。また，臨界値は F 分布表から計算される。
表 5 は，前方逐次 Chow 検定と後方逐次Chow 検定の結果である。蓑谷(2007，pp. 264)
は，これらの検定において説明変数が正の相関を示し，誤差項が AR(1)にしたがう場合に検定仮説は，いずれの検定も，
H0 : b A = bB ,・表 5は，帰無仮説が棄却されやすいことから，1%(9)

有意水準で評価することを推奨している。本稿でもそれにしたがい，表 5 では（9）の帰無仮－ 20 －

表 6 構造変化検定の結果

説を 1%水準で棄却できる時点のみを示している。

逐次Chow変化
検定の結果
合計
08年Q1
08年Q4
11年Q3
素材
08年Q1
09年Q1
09年Q2
機械
08年Q4
11年Q3

合計と機械ではリーマンショック後や震災後に，素材ではリーマンショック後に構造変化が確認できる。その他，合計や素材では2007 年 10～12 月期に構造変化がみられる。
次節では，表 5 で示した時点を用いて，構造変化検定する。
4.2.2 構造変化検定
構造変化検定では，逐次 Chow 検定の結果に基づき， 2000 年 1～3 月期から 2015 年 1～3 月期までを 2 期間に分け，これらの期間で構造変化があるか Wald 検定を行う。
検定仮説は，（9）と（10）である。検定統

検定統計量
17.32025.12083.29320.01813.097
10.59918.75745.988注）本表は，Wald 検定の結果である。Q � は第���四半期を表している。臨界値は 5%水準が 15.507 である。

計量は，
W = bD′[sA2 (X′AXA )−1 + sB2 (X′BXB )−1]−1bD , (12)4.2.3 個々のパラメータの検定
前節で明らかにした検定統計量が最も高い

bD = bA −bB ,構造変化時点について，ここでは，どの回帰s A2 = s A (n − k ) ,パラメータに変化が生じたのかを分析する。

s B2 = s B (m − k ) ,について個々に t 検定する。すわなち，この具体的には，構造変化時点前後のパラメータである。ここで，�は Wald 検定統計量，� は検定では b A と b B の u 行に構造変化があるか検討するため，検定仮説は，第 1 期間の標本数，� は第 2 期間の標本数を示している。なお，Wald 検定統計量は� � 分布にしたがうことが知られている。

表 6 は Wald 検定の結果である。帰無仮説

H0 : bAu = bBu ,(13)

H1 : bAu ≠ bBu ,(14)を 5%水準で棄却でき，構造変化が認められる

u = 1,,7,

時点は，合計が 2008 年 1～3 月期と同年 10～12 月期と 2011 年 7～9 月期，素材が 2008 年 1である。ここでは， b Au は第 1 期間のパラメ～3 月期，機械が同年 10～12 月期と 2011 年 7ータベクトルの � 行，bBu は第 2 期間のパラ～9 月期である。そのうち，検定統計量が最も高い構造変化時点は，合計と機械が 2011
年 7～9 月期，素材が 2008 年 1～3 月期である

メータベクトルの � 行である。検定統計量
は，ことが分かった。

－ 21 －WTu =b Au − bBu

s v (a jj + b jj )1 / 2

,

(15)

電力経済研究電力経済研究 No.63（2016.3）
No.63（2016.3）

sv2 =

4.3 構造変化を考慮した大口電力需要関数

s A + sBn + m − 2k

本稿では，構造変化検定の結果を踏まえ，

u = 1,,7,

パラメータがどの程度変化したか計測するたである。ここで，��� は検定統計量，a jj は

�X�� X� ��� の � j, j � 要素，b �� は�X�� X� ��� のめ，ダミー変数を用いて，以下の大口電力需要関数を推定する。

� j, j � 要素である。��� は t 分布にしたがう。

Δ ln(Et ) = b0 +この結果は，
表 7 に示している。
合計では，(b1 + δ1 Dl ) × Δ ln(X t ) +生産弾力性が帰無仮説を 5%水準で棄却でき

b2 × Δ ln(Pmt ) +る。このことは，生産弾力性が 2011 年 7～9

b3 × Δ ln(H t ) × Q1 +月期以降に変化したことを示している。
次に，

b4 × Δ ln(Ct ) × Q3 +素材では，生産について帰無仮説を 5%水準

4

q Q +ε ,sで棄却できるため，2008 年 1～3 月期以降に生産弾力性が変化している。そして，機械でε t ～i.i.d.N (0, σ 2 ),は，合計と同様，生産について帰無仮説を 5%水準で棄却でき，2011 年 7～9 月期以降の構造変化が確認できる。

st

t

(16)

s =2

(17)

ここでは，�� は構造変化時点以降を 1，それ以前を 0 とする離散変数を表している。よっ以上，構造変化検定の結果として，合計と機械では，震災後に，大口電力需要と生産の関係に変化が起きていることが確認できた。
また，素材では，震災後の構造変化はみられずに，2008 年 1～3 月期に構造変化が起きていることが分かった。

て，生産弾力性は，構造変化前が �� ，それ以降が �� � �� となる。

表 8 は，構造変化を考慮した大口電力需要関数の推定結果である。符号条件はすべてで満たしている。各パラメータについて，生産
では，素材の構造変化後のパラメータを除く
すべてにおいて有意である。また，電力相対

b0
b1
b2
b3
b4
q2
q3
q4

表 7 個々のパラメータ検定結果

価格では，構造変化を考慮しない場合（表 4）

検定統計量
合計
素材
機械
11年7～9月期 08年1～3月期 11年7～9月期
0.740
1.041
-0.0393.309-2.5452.474-0.6020.719-1.204-0.713-1.190-0.005-0.1660.930-0.017-0.688-1.0810.060-0.418-1.3410.083-0.728-0.276-0.043はすべて有意でなかったが，構造変化を考慮

注）本表は，2000 年 1～3 月期から 2015 年 1～3 月期までを 2 期間に分け，個々のパラメータを t 検定
した結果である。パラメータの説明変数は，�� が定数項，�� が生産，�� が電力相対価格，�� が暖房度日，��
が冷房度日，q � が第 � 四半期季節ダミーである。臨界値は 5%水準が 2.012 である。

した場合は合計と機械が有意になる。
同様に，暖房度日も合計と機械で有意になった。
図 4 は生産弾力性をグラフ化したものである。合計では， 2011 年 7～9 月期以前が 0.68
であり，それ以降は 0.35 低下して，0.33 になる。素材では，2008 年 1～3 月期以前が 0.94
であり，それ以降は 0.16 上昇して，1.10 になる。そして，機械では，2011 年 7～9 月期以
前が 0.60 であり，それ以降は 0.20 低下して，0.40 になる。

－ 22 －

構造変化を考慮しない通期の大口電力需要

表 8 構造変化を考慮した大口電力需要関数

比べ，大きく計測されている。よって，合計と機械については，構造変化を考慮せずに大口電力需要を予測すると，生産の変化に応じた大口電力需要の変化を過大評価する可能性がある。素材について，生産弾力性は，構造変化の考慮しない場合が 1.09，考慮する場合
が 1.10 とほとんど変わらない。
以上のように，本節では，構造変化を考慮した大口電力需要関数を推定することで，生産弾力性がどの程度変化したか確認した。結果としては，震災以降は，合計と機械の生産
弾力性が 2011 年 7～9 月期以降に低下していることが分かった。なお，素材については，
2008 年 1～3 月期以降に生産弾力性が上昇している。この要因を分析するには，業種の細分化などが考えられるが，今後の課題とした

注）標本期間は 2000 年 1～3 月期から 2015 年 1～3月期までである。パラメータの説明変数は，�� が定数項，�� が生産，�� が電力相対価格，�� が暖房度日，�� が冷房度日，q � が第���四半期季節ダミーである。また，δ�����は，2008 年 1～3 月期以降の生産弾力性の変化
幅，δ����� は，2011 年 7～9 月期以降の生産弾力性の変化幅である。電力相対価格では，合計と機械が 4 期移動平均，素材が 2 期移動平均をとり推定している。
（ ）内は標準誤差，*** は 1%有意，**は 5%有意，*は 10%有意，修正R� は自由度修正済決定係数，D.W.
統計量は Durbin-Watson 統計量を示している。

い。

5. 産業用需要の構造変化は起きたのか
5.1 業種により異なる構造変化時点と生産弾
力性の変化
本稿では，東日本大震災後に経済活動と産業用電力需要の関係に変化が生じたのかを明らかにするため，
大口電力需要に焦点をあて，生産指数や電力相対価格を主要な説明変数とする回帰分析を行った。大口電力需要の合計に加え，その内訳となる素材，機械についても分析した。また，回帰分析は，2000 年 1～3
月期から 2015 年 1～3 月期の 61 四半期を標本期間として，単位根検定や共和分検定の結果を踏まえ，対数 1 階階差（前期差）に変換し

図 4 生産弾力性の構造変化たデータを用い，
回帰パラメータを推定した。

注）本図は，通期と構造変化時点前後の生産弾力性を示している。（ ）内は構造変化時点を示している。
通期は構造変化を考慮しない大口電力需要関数の推定結果である（表 4）。

推定された大口電力需要関数を構造変化検定（Wald 検定）すると，構造変化時点は，合計と機械が震災以降に節電要請があった

関数では，生産弾力性は，合計が 0.64，機械

2011 年 7～9 月期，素材が 2008 年 1～3 月期

が 0.57 と，構造変化時点以降のパラメータににあることが分かった。

－ 23 －

電力経済研究電力経済研究 No.63（2016.3）
No.63（2016.3）

この変化が需要関数のどのパラメータに生に，生産との関係に変化が生じている可能性

じていたかについて，パラメータの有意性検があるため，今後はこの需要についても分析定（t 検定）により確認した結果，いずれのを進める。

関数も生産弾力性にシフトが生じていたこと

第 3 は，業務用電力需要の分析である。図を示す結果が得られた。その値は，合計では1 で示したように，民生用電力需要では経済

0.68 から 0.33（-0.35）へ低下，機械では 0.60

指標との乖離が震災以降にみられ，その内訳

から 0.40（-0.20）へ低下したのに対し，素材である業務用電力需要でも同様の傾向がみらでは 0.94 から 1.10（+0.16）へ上昇したことれる。当所の木村（2012）は，業務部門では，が分かった。

2011 年夏の節電対策の大部分が照明・空調対

また，大口電力需要関数を用いて予測をす策であることを示した。また，震災後に限らる場合には，生産弾力性などを正確に把握すず，リーマンショック以降は，費用削減の一ることが重要である。本稿の構造変化分析の環として，節電に取り組んでいる可能性もあ

結果を踏まえると，構造変化後の生産弾力性る。その点を踏まえ，今後は業務用電力需要

は，合計が 0.33，素材が 1.10，機械が 0.40 でについても構造変化分析を深めていく。

ある。しかし，構造変化を考慮しない場合（表4）では，生産弾力性は，合計が 0.64，素材が参考文献

1.09，機械が 0.57 になるため，構造変化を考大河原透・小野島智子・松川勇(1989)「全国 9 地域計
量経済モデルの開発その 6 電力需要ブロック」，

慮せずに大口電力需要を予測すると，生産の電力中央研究所報告 Y88019.

変動に応じた需要を誤って評価する可能性が

大塚章弘・田口裕史・林田元就・間瀬貴之(2013)「地ある。

域別電灯・電力需要の価格弾力性の分析」，電力

5.2 今後の課題

中央研究所報告 Y12015.
門多治(1999)「電中研短期マクロ経済モデル 1998 の今後の課題は以下の 3 つがあげられる。
第 1 は，業種の細分化である。自家発電比率の高い業種では，2000 年後半の原油価格の開発」，電力中央研究所報告 Y98014.
田口裕史・浜潟純大(2016)「産業・業務用電力需要に対する産業構造変化の影響」，電力経済研究，第高騰時や震災後の節電要請などが価格弾力性を変化させた可能性がある。本稿では業種別

63 号.
木村宰・西尾健一郎・山口順之・野田冬彦(2012)「事に機械と素材を分析し，いずれも構造変化が業所アンケート調査に基づく 2011 年夏の節電実

生産弾力性でしか認められなかったが，今後

態–東日本地域を中心とした分析–」，電力中央研は，業種を細分化するなどして分析する必要がある。

究所報告 Y12002.
内閣府（編）(2012)『平成 24 年版経済財政白書– 日

第 2 は，大口電力需要に含まれない工場向

本経済の復興から発展的創造へ–』，日経印刷株

け需要の分析である。本稿で分析した大口電式会社.

力需要は契約電力が 500kW 以上であり，主に服部恒明・門多治・小島清美(1992)「電中研マクロ経

大規模工場向けの動力需要である。工場向け

済モデル 1991」，電力中央研究所報告 Y92005.

の需要としては，大口電力需要の他に，契約

林田元就・間瀬貴之・杉本良平(2013a)「電中研短期

電力が 50kW から 500kW 以上の需要もある。

マクロ計量経済モデル 2012–財政乗数の変化とこの需要も，大口電力需要と同様，震災以降

震災後の節電量の推定–」，電力中央研究所報告－ 24 －

MacKinnon, James G. (1991) “Critical Values for Cointe-

Y12032.

gration Tests,” Long Run Economic Relationship:

林田元就・間瀬貴之・浜潟純大(2013b)「日本経済と電力需要の短期予測–世界経済停滞・長期金利上

Reading in Cointegration, Oxford University Press.

昇・消費税率据置のシミュレーション分析–」，

Thursby, Jerry G. (1992) “A comparison of several exact
and approximate tests for structural shift under heter-

電力中央研究所報告 Y13001.

oscedasticity,” Journal of Econometrics, Vol.53,

林田元就・門多治(2006)「電中研短期マクロ計量経済

pp.363-386

モデル 2006–モデル構造と動学的特性–」，電力中

Welch, B. L. (1937) “The significance of the difference

央研究所報告 Y06001.

between two means when the population variances

間瀬貴之・林田元就(2014)「短期マクロ経済＝産業連

are unequal,” Biometrica, Vol.29, pp.350-361.

関システムの構築―燃料価格上昇が日本経済・産業に与える影響の感度分析」，電力中央研究所
報告 Y13027.

間瀬 貴之（ませ たかゆき）蓑谷千凰彦(2007)『計量経済学大全』，東洋経済新報社，第 1 版.

電力中央研究所 社会経済研究所
林田 元就（はやしだ もとなり）

山野紀彦(1999)「地域別電力需要モデルの開発とシミ

電力中央研究所 社会経済研究所

ュレーション–少子・高齢化時代の電灯需要分析–」，電力中央研究所報告 Y99006.
Beenstock, Michael, Ephraim Goldin, and Dan Nabot(1999) “The demand for electricity in Israel,” Energy
Economics, Vol. 21, No. 2, pp. 168 - 183.
Bernstein, Ronald and Reinhard Madlener (2015) “Shortand long-run electricity demand elasticities at thesubsectoral level: A cointegration analysis for German manufacturing industries,” Energy Economics,
Vol. 48, pp. 178 - 187.
Chow, Gregory C. (1960) “Tests of Equality between Setsof Coefficients in Two Linear Regressions,” Econometrica, Vol. 46, pp. 167 - 174.
Dickey, David A. and Wayne A. Fuller (1979) “Distribution of the estimators for autoregressive time series
with unit roots,” Journal of the American Statistical
Association, Vol. 74, pp. 427 - 433.
Engle, Robert F. and Civil W. J. Granger (1987)“Co-Integration and Error Correction: Representation,
Estimation, and Testing,”Econometrica, Vol. 55, No.2,
pp. 251 - 276.
Kamerschen, David R. and David V. Porter (2004) “Thedemand for residential, industrial and total electricity,
1973-1998,” Energy Economics, Vol. 26, No. 1, pp.
87–100.

－ 25 －

電力経済研究電力経済研究 No.63（2016.3）
No.63（2016.3）

研究トピックス紹介
研究トピックス紹介

産業・業務部門での東日本大震災以降の電力需要の変化要因
人見

和美

星野

優子

Nordhaus (1979) がある。人見 (2015a,b) では，

1. はじめに電力需要を企業の有する資本設備の稼働に必本特集号の間瀬・林田 (2016)でも触れた

要な投入として捉えている。稼働中の資本設

ように，東日本大震災以降，産業の生産が回備ストック量に対する電力投入量を「電力・復したにも関わらず産業用電力需要の低迷が資本係数」と定義し，以下のモデルを提示し継続しており，その要因の解明は今後の電気ている。

事業の事業戦略にとって重要な鍵となる。
� � ����� ���� )��

間瀬・林田 (2016) では，この大口電力需
要と，生産規模や電力と自家発用燃料の相対

ここで，� は実質付加価値, � は労働投入価格の間の関係に何らかの変化が生じているのではないか，という仮説を検証しあわせてその時期の特定を行った。その結果，2000 年以降で変化が生じた時期は，大口産業用全体
および機械産業では東日本大震災であったのに対し，素材産業ではリーマンショックであ(1)である。稼働率 �は短期的に変更可能であるが，生産資本設備 �� は，短期的には変更できない。電力需要�は，資本投入に伴って派生的に生じると考え，� � ���� と表す。ここで�が，電力・資本係数であり，資本設備の電力消費ったこと，いずれにおいても，変化したのは効率を意味する。この値が小さいほど，効率

電力需要と生産規模の間の関係であったことは高くなる。
労働要素価格を�� ，資本要素価格を�� ，電を明らかにしている。ただし，間瀬・林田(2016) では主に変化の時期やその強度に着目しており，変化の要因については触れてい力価格を�� とすると，当該生産者の総コスト�

は以下のように表すことができる。

ない。
� � �� � � ��� � �� �)���

そこで本稿では，産業・業務部門における震災以降の電力需要の変化がどのような要因(2)によるものであるのか，理論モデルを基にし(1)，(2)式をもとに生産者の費用最小化よた分析を含め，当所でのこれまでの研究を中り資本に関する要素需要関数を導くことができる。付加価値当たり資本投入係数� � ���⁄�

心に整理したい。

は以下のように表わすことができる。

2. 電力需要原単位の低下要因
2.1 理論モデル

� � ��� ⁄�� � �� ))���� ��� ⁄�� )����

(3)

産業部門のエネルギー需要については，生
産活動に伴う派生需要として定式化した－ 26 －

ただし簡単のため�� � �� � �� �とおく。上記の関係から，付加価値当たり電力投入係数

2.3 電力需要原単位変化の要因分解

は，以下のように表すことができる。

人見 (2015b)では，(4)式で示した産業ご�⁄� = �� = (�� ⁄(1 − �� ))���� (�� ⁄�� )���� �(4)
2.2 モデル・パラメータの推定

需要原単位と呼ぶ）を全微分して整理することで，電力需要原単位変化の要因分解を，以下の 5 つの要因に分解している。

以上のモデルの各パラメータ�� ，�� ，�� ，�� ，�，�のうち，労働要素価格�� については，産業連関表の雇用者報酬を，電力価格�� については，企業物価指数を参照可能だが，その他のパラメータについてはデータから推定する必要がある。人見(2015a,b)では，以下の方法
を用いて推定を行っている。
�� については，資資本パラメータの推定値�

本の限界生産性が資本の実質要素価格に等しくなるという限界生産性命題を用いて，以下(1) 産業別付加価値シェアの変化(2) 労働要素価格の変化を通じた資本投入の変化(3) 資本要素価格の変化(4) 電力価格の変化(5) 電力・資本係数の変化
集計レベルでの原単位変化を∑ �⁄∑ � =∑ � � (�⁄�) と表すと，集計レベルでの原単位変化率は(6)式のように表せる。

から求められる1。

�� = ((�� � �� �)��� )⁄(��)
�

との付加価値当たり電力投入（以下では電力(5)

ここで，右辺の分子は「資本要素所得＋電力投入金額」から，分母は「名目生産額」から計算可能であるが，データの性質上，各年の変動が大きくなり安定的なパラメータを得ることが難しい。ここではブートストラップ
�� の母集団平均を推定した。�
�� を法を用いて，�

求めたのち，パラメータ間の関係から残るパ

∑�
�
∑�
∑�
� �
∑�

��

�
� �
��
�
=�
��
∑�
�
� �
∑�
� �(1 − �� ) �

���
���
���
− ��
− ��
�
��
��
��

� ��1 − (1 − �� )�� ������������������������������ (6)�

ラメータ�� ，�，�を，順次求める。パラメー

タの推定には，内閣府の「91 部門産業連関表」，

記号である。
したがって(6)式の第１項は要因「粗資本ストック統計」，「国民経済計算」お(1)に，第 2 項の 1 番目は要因(2)に，続く第 2

よび日銀の「企業物価指数」の年次データを

項 2 番目は要因(3)に，第 2 項 3 番目は要因(4)用いた。

に，第 3 項は要因(5)に相当する。

ここで� は産業別付加価値シェアを表す

電力需要原単位の対前年変化率の要因分
解の結果を図 1 に示す。折れ線グラフで示す
ように，2011 年から 2012 年にかけて電力需1(5)式の‫݌‬は，電力を含む。

要原単位は大きく低下している。その要因を－ 27 －

電力経済研究 No.63（2016.3）

みると「電力・資本係数」の低下が主因であ

資本係数は大きく低下しており，そうしたシったことを確認できる。原単位は，2013 年にョックが企業の生産活動において節電や省エは低下幅が縮小に転じているものの，電力・ネを誘発していると考えることができる。逆

資本係数は依然としてマイナスに寄与しておに，ショックが過ぎると，節電や省エネへのり，震災以後，一貫して電力需要原単位の最インセンティブが緩む傾向があるのも観察さ

大の低下要因になっている。つまり，資本設れることである。こうした外的なショックに備稼働当たりの電力消費効率の向上が震災以対する短期的反応として要因分解の結果を捉後の原単位低下の最大要因である。

えると，以上のような解釈が可能になる。

もちろん電力・資本係数の低下は震災以後

人見 (2015b) では業種別にも分析を行っにのみ観察されているわけではなく，単年でている。図 2 では，電力需要原単位の低下に見れば，日本経済がリーマンショックを経験与えた電力・資本係数の寄与度を，2011～2013

した 2009 年のマイナス寄与の方が震災以降年の各年について比較している。その結果，の寄与よりも大きい。また反対に，電力・資震災直後の 2011 年の原単位低下に対する電本係数がプラスの寄与，すなわち電力需要原

力・資本係数の寄与は卸・小売部門が大きく，単位の増加要因になる場合も観察される。た翌年の 2012 年ではサービス業の寄与が大きだし，分析期間中でプラス寄与となるのはかったことが明らかになった。すなわち，震2007 年と 2010 年の 2 時点のみであり，また災後の産業・業務部門における電力需要原単

その寄与度も相対的には小さいと言うことが位の低下は，これら業務部門における資本設できる。

備当たりの電力消費効率の向上（電力・資本

原単位変化を，生産活動に現れた短期的な係数の低下）が大きく寄与していたことが確ショックに対する企業の反応として捉えると， 認できる。以下では，電力・資本係数の低下
リーマンショックや震災など，企業の利潤獲要因について考えてみたい。

得機会が縮小したと考えられる時期に電力・

出所：人見(2015b)

図1 電力需要原単位の対前年変化の要因分解－ 28 －

需要原単位低下の背後には，より長期的な企

3. 電力・資本係数の低下要因

業の省エネ行動が働いていると考えることも

図 1 の電力需要原単位の対前年変化率の要できる。短期のショックに対する反応として

因分解における，電力・資本係数の寄与をみではなく，長期的な原単位の動向を経済学的ると，対象とした分析期間（2006 年～2013 年）に議論するためには，資本設備を固定的に考全体ではマイナス寄与の方がプラス寄与よりえず資本蓄積とエネルギー・電力需要の関係も大きいことを確認できる。分析期間においを分析する必要がある2。
電力・資本係数の趨勢的な低下には，上にては電力・資本係数が趨勢的に低下しており，

それが原単位を低下させている可能性がある。 述べたような企業の継続的な省エネ努力が寄
ここで対象とした期間だけの分析ではその解与していると考えられるが，同係数を低下さ釈の是非を議論することはできないが，電力せるもう一つの要因として以下では電力コス

出所：人見(2015b)

図2 業種別電力需要原単位の対前年変化における電力・資本係数の寄与度（2011, 2012, 2013年）

2

人見(2015a)では，長期の動学的分析も試みられているが，紙幅が限られているため，ここでは静学分析のみの紹介に留める。

－ 29 －

電力経済研究 No.63（2016.3）

出所：Rosenfeld (2009) Figure.6 を元に改変

図3 家庭の照明用電力の省エネ費用曲線の例
トの影響について考えてみたい。
家庭部門と産業・業務部門では，電力需要の4. 省エネ・節電効果は定着するか捉え方が異なることから単純な比較はできない

過去 2 度の石油危機時には，石油などのエが，以下では家庭部門の例を取り上げる。図 3

ネルギー財の需要は，価格高騰を受けて大きは，Rosenfeld (2009) によるカリフォルニアの家く減少した。ところが，その後の価格急落期

庭部門での照明用電力の省エネ費用曲線の例をにおいても，需要が元の水準に戻るまでには示したものである。横軸に省エネ量，縦軸に省長い時間を要した。このように，エネルギー

エネ対策コストをとって，コストの低い順に左価格の需要に与える影響が，価格の上昇時にから省エネ対策を並べている。仮に図 3 にあるより大きくなることは，1990 年前後に多くのように，家庭用電気料金が kWh あたり 8 セント

実証研究で明らかにされている。震災以降のを超える場合には，3way 電球から蛍光灯へ置き

電力需要の減少要因の一つとして電力コスト

換えることも経済的な省エネ対策になる3。

上昇による影響が考えられるのであれば，仮この例を産業部門に置き換えて見ると，電力に国際資源価格の下落が続いた場合でも，そ

コストの上昇によって省エネ設備への投資の収の影響が持続する（節電が定着する）のか否

益性が高まり，より多くの省エネ対策が経済性かは重要な論点になる。

を持つことになる。その結果，省エネ対策が進

石油危機以降の研究から，この点について

み生産設備あたりの電力消費量すなわち電力・

整理したい4。Wirl (1988), Grubb (1995) は，エ

資本係数が低下する。

ネルギー価格の上昇に伴う需要への影響として，以下をあげている。

3

この図で示された省エネ量は，ポテンシャルであって，実際には様々な省エネギャップが存在するために，このすべてが実現するわけではないことに注意が必要である（若林・木村 (2008) ）。

4

以下の整理は，星野 (2015) による。

－ 30 －

(1) 石油危機を契機に省燃料自動車や省電力を得ている。

家電といった技術変化が起こった。こうした以上の(1)～(5)でみた要因によるエネルギー技術でもたらされる省エネ効果は，価格低下

価格上昇時の需要減少を，広義の価格要因に時にも持続する。

よる省エネ効果と捉えた分析に 星野 (2015)(2) エネルギー価格上昇時には，設備更新時がある。そこでは，日本の業務部門のエネル期に達する前でも高効率の設備への更新が経

ギー需要を対象に，震災前後のエネルギーコ

済的な場合がある。一方，価格の低下時に効スト上昇による需要減少のうち，定着すると率の悪い設備に置き換えることは考えにくい。 考えられる省エネの寄与分を推計している。
(3) 将来のエネルギー価格に対する消費者のその結果，価格低下によって減殺される（省認識は，価格上昇に対して，より敏感で防衛

エネのリバウンド分）可能性のある省エネ分

的になることから，価格低下時であっても将は，2000 年代後半が 22％，震災以降の期間が来の期待価格は低下しにくい。

32％であった。これを逆に見ると，震災以降の価格要因に起因する省エネのうち 68％がこれらに加え Grubb は，以下のような制度定着するという結果になる。ただし，これらは省エネ（原単位）の水準の定着であって，や行動面への影響を指摘している。

原単位低下傾向の定着（継続）は意味しない(4) 価格上昇を契機に省エネ規制が導入・強ことに注意が必要である。

化されやすい。規制は価格低下時においても引き続き効力を有するため，価格低下時の需要増加を抑制する方向に働く。
(5) 価格上昇時に獲得した省エネ習慣は，価5. 東日本大震災以降に産業・業務部門での電力需要を減少させたものは何か
本稿では，産業・業務部門における震災以降の格低下時においても一定程度保持される。

電力需要の変化がどのような要因によるものでこれらの要因のうち，(1)，(2)は省エネ関連あるのかについて，人見 (2015a) の理論モデルの設備投資の増加によって，原単位低下に寄から得られた分析結果を中心に整理した。その結与する。従って，これら要因による需要の減

果，震災以降の産業・業務部門の電力需要の減少

少効果は電力価格の低下によっても失われずには資本設備あたりの電力消費量（電力・資本係

定着するものと考えられる。また，(4)につい数）の低下が大きな影響を与えたこと，特に卸小ては，一旦導入された省エネ規制は撤廃や緩

売サービス業など業務部門でその傾向が強かっ和されるとは考えにくいことから，これによたことを明らかにした。また，長期的にはエネル

る需要減少の効果も定着するものと考えられギーコストの上昇が資本設備の更新に影響を与る。(5)については，アンケート調査による実えることで，今後仮にコストが安定化しても，そ態の把握が試みられている。東日本大震災後

こで得られた省エネ効果は一定程度定着する可の事業所や家庭における節電行動に関する，能性があることを示した。

木村・大藤 (2015)，西尾 (2015) の分析では，先に見た間瀬・林田(2016)の結果は，(4)式の �

行動変化による節電の効果は，震災以降，年に相当する資本設備あたりの電力投入量（電力・を追うごとに少しずつ小さくなっているもの

資本係数）が短期的に減少したことで，(4)式のの，一定の節電の定着は見られるという結果左辺である付加価値当たり電力投入量 �⁄� が－ 31 －

電力経済研究 No.63（2016.3）

出所：IEA, Energy Prices and taxesより作成

図4 先進国の経済成長率と電力需要2011-2013年

低下したことを，電力需要と生産規模の関係とし期的には電力需要が減少を続けることは考えらて捉え，パラメータを推定したものとして解釈でれないことが示唆されている。従って，図4の第きる。図１で見るように，電力・資本係数はリー4象限にある状況が，長期的に持続可能であるか

マンショックおよび震災後の時期に大きく低下

否かは，慎重に検討すべきであろう。

していることから，間瀬・林田(2016)の分析結果

以上から，現在観察されている電力需要の減少については，今後も，より観察対象を拡げた，と整合していることが確認できる。

長期間にわたる分析が必要であるといえる。
ところで本特集号では，「東日本大震災以降」の期間に着目して分析・考察しているが，実は参考文献

同じ時期の世界の先進国を見ると，日本同様に

木村宰・大藤健太 (2015)「事業所における 2011～

多くの国で電力需要の減少が観察されている。

14 年夏の節電の実態－東日本大震災以降の定図4は，横軸に経済成長率を縦軸に電力需要の点調査－」，電力中央研究所報告 Y14013.

伸び率をとったものであるが，第4象限の「経済西尾健一郎 (2015)，「家庭における 2011～14 年夏の節電の実態－東日本大震災以降の定点調査が成長し電力需要が減少する」に該当した国は，日本を含め，英国，フランス，ドイツ，スウェ
ーデン，ノルウェーなど12か国にのぼる。これは電力需要の減少が，単に東日本大震災後の日本に特徴的にみられる現象ではないことを示唆している。
紙幅の関係で紹介できなかったが，人見－」，電力中央研究所報告 Y14014.
人見和美 (2015a)「電力需要分析に関する技術ノート」, mimeo.
人見和美 (2015b)「電力消費原単位はなぜ低下したのか」, mimeo.
星野優子 (2015)「エネルギー需要の価格変化に対(2015a) による長期の動学モデルからは，人々の将来の経済成長期待がプラスである限り，長－ 32 －

する反応の非対称性について」，第 34 回エネ
ルギー・資源学会講演論文集.

間瀬貴之・林田元就 (2016)「東日本大震災前後における産業用電力需要の構造変化―時系列分析
によるアプローチ―」，電力経済研究第 63 号.
若林雅代・木村宰 (2008)「省エネルギー政策理論のレビュー―省エネルギーの「ギャップ」と「バリア」」, 電力中央研究所報告 Y08046.
Grubb, Michael (1995) ”Asymmetrical Price Elasticities
of Energy Demand, in Barker，T,. Ekins, P, Johnstone, N, (Eds), Global Warming and Energy Demand”, Routledge, London.
Nordhaus, Willian D. (1979) “The Efficiency Use ofEnergy Resources”, Yale University Press.
Rosenfeld, H. and Deborah Poskanzer (2009) “A Graphis worth a thousand gigawatt-hours – How California Came to Lead the United States in Energy Efficiency –“, Innovations, fall.
Wirl, Franz (1988) “The asymmetrical energy demand
pattern: some theoretical explanations”, OPEC Review, Winter.
人見和美（ひとみかずみ）

電力中央研究所
星野

優子（ほしの社会経済研究所ゆうこ）

電力中央研究所

社会経済研究所－ 33 －

電力経済研究 No.63（2016.3）

第２部
将来の電力需要をどうみるか

研究論文
研究論文

家庭部門の電力需要における人口・世帯構造の影響―先行研究の整理と課題―
Effects of Population and Household Structures on Residential Electricity Demand– A Literature Review and Future Research Agenda –キーワード：人口・世帯構造，少子高齢化，単身世帯化，住まい方，ライフスタイル
中野

一慶

本稿では，人口・世帯構造が家庭部門の電力需要に及ぼす影響を整理し，今後の課題を展望する。
高齢者の在宅時間が長いために，高齢化は需要増加要因とされることが多い反面，平均世帯人員の減少を伴うことも指摘されてきている。平均世帯人員の減少は，世帯数の増加，世帯当たり需要の減
少をもたらすが，家計消費における規模の経済を失わせることで，家庭部門の一人当たりの電力需要を増加させると言われている。一方，平均世帯人員の減少が集合住宅の比率を高める等，住宅特性の変化を通じた電力需要への影響も見逃せない。こうした影響まで考慮すると，高齢化が単純に電力需要の増加につながるわけではない。2010～2030年の電力需要のシミュレーションからは，世帯数の伸びが2.5%に鈍化する中，平均世帯人員の減少や集合住宅へのシフトは世帯当たり需要を3.0%程度減少させ，その効果を無視すると，本来よりも需要を過大に評価することになると示唆された。
1.
2.

はじめに
人口・世帯構造の変化が電力需要に及ぼす影響に関する論点整理

2.1 人口・世帯数の推移
2.2 高齢者の増加が及ぼす影響
2.3 世帯人員の減少が及ぼす影響
2.4 世帯構造の変化が住宅特性の変化を通じて及ぼす影響
2.5 我が国の高齢化や世帯人員の変化が電力需要に及ぼす影響：当所の研究成果
3. 将来の電力需要分析の課題

3.1 用途別需要に及ぼす影響
3.2 世帯構造・住宅特性の変化を通じた技術選択への影響
3.3 都市形態の変化が及ぼす影響
3.4 ライフスタイルの変化
4. 将来の家庭部門の電力需要をどうみるか
4.1 知見の整理
4.2 今後の課題
付録 A 2010～2014 年の動向を反映した人口・世帯数の将来予測付録 B 電力需要原単位の分析手法的な変化には目を向けられることが多いも

1. はじめにのの，居住する世帯の構造変化の影響は過小

家庭部門での将来のエネルギー・電力需要評価されている(Estiri 2014)。

を見通す上では，人口や世帯数の動向や，住我が国の場合，急速に進行する高齢化がエ宅の技術的な特性に加え，居住する世帯の特ネルギー・電力需要に及ぼす影響を考慮する

性や行動の変化を把握することが重要であことが重要である。高齢化は，年齢構造の変る。しかし，実際には人口や世帯数という総化だけでなく，単独世帯が増加するなど，平量ベースでの情報が利用されることは多い

均世帯人員の減少を伴うことで，エネルギ

ものの，居住する世帯の構造が変化していく

ー・電力需要に影響する(Schipper et al. 1989;

ことが考慮されることは少ない(O’Neill and

Keilman 2003; O’Neill and Chen 2002)。高齢化

Chen 2002)。あるいは，住宅の特性等の技術は一般に，電力需要の増加要因とされること－ 35 －

電力経済研究 No.63（2016.3）

も多いが，今後の我が国では，単独世帯としもある。
2010～2014 年の年齢別出生率・死亡率や，て暮らしていく高齢者が増える姿を考慮し地域間人口移動の動向を反映した当所の人

た分析が必要である。
また，家庭の電力需要には住宅の特性が重口予測結果を表 1 に示す（詳細は付録 A 参照）。

要な影響を及ぼすが，住まい方自体が人口・全国では 2030 年に 1 億 1768 万人にまで減少

世帯構造の影響を受けて変化していくといし，東京でも 2020 年を境に人口減少局面にう側面もある。住宅の変化が電力需要に及ぼ転じる。移動性向の高い若年層の減少を背景

す影響を分析する上でも，その背景にある人に，地域の人口における社会増減の寄与は次第に

口・世帯構造の変化を見逃すことはできない。

低下し，自然減が支配的となる（中野他 2013）。

以下では，世帯主年齢と家族類型によって一方で，世帯数は，人口が減少する地域で特徴づけられる世帯の属性を，「世帯形態」

も増加を続けている。年次のデータとしてと定義する。また，年齢別人口の分布や世帯参照されることの多い総務省住民基本台帳

形態の分布のことを総称し，人口・世帯構造の世帯数によれば，全国で 2010 年の 5336と呼ぶ。

万世帯から，2015 年に 5536 万世帯（ただ本稿では，人口・世帯構造が家庭部門の電し日本人のみ）と増加している。2010～2015

力需要に及ぼす影響に関する先行研究をレ

年における都道府県別世帯数の増加率は，ビューし，将来の電力需要を分析する上で残0.3％～7.8％である（図 1）。
将来については，世帯数も全国で 2020 年

された課題について整理する。
2 章では，先行研究のレビューを行い，人頃にピークを迎える一方，2010 年代にピーク

口・世帯構造の変化が家庭部門のエネルギを迎える地域もある。世帯数や価格，所得のー・電力需要に及ぼす影響を整理する。また，変化等を加味して 47 都道府県別の電灯需要

我が国の将来の電力需要原単位に及ぼす影を予測した，当所のシミュレーションでは，響を定量化した当所の成果を紹介する。なお，

2020 年頃を境に電灯需要が減少に転じる地

本稿では世帯あたりの電力需要を，「原単位」

域が多いことを示している（大塚・中野 2014）。

と呼ぶこととする。3 章では，当所のこれま

人口減少下で世帯数が増加するというこでの成果を踏まえ，将来の電力需要を分析すとは，平均世帯人員の減少を意味する。これる上で残された課題について述べる。4 章でを詳しく見るため，近年の世帯形態別世帯数

は，本稿で得られた知見を整理する。

の動向を図 2 に示す。単独世帯は 65 歳未満
でも 83.7 万世帯増加，65 歳以上では 173.5

2. 人口・世帯構造の変化が電力需要に及ぼす影響に関する論点整理

万世帯の増加である。標準世帯に該当する両親と子供は，65 歳以上で増加しているが，年齢合計では 22 万世帯の減少である。以上の2.1 人口・世帯数の推移

ように，人口や世帯数の内訳をみた場合，高家庭部門における将来のエネルギー・電力
需要を見通す上で，最も基礎的な情報の一つ

齢者の増加と，平均世帯人員の減少という二つの特徴で整理される。

は，人口と世帯数である。我が国では，2008
年に人口がピークを迎えたと見られており，
1990 年より以前から減少を始めていた地域－ 36 －

表 1 2014 年までの人口動向を反映した人口予測結果（万人）

北海道
東北
北関東
首都圏
中部
北陸
関西
中国
四国
九州
沖縄
全国

本稿予測
2010年
551
1,171
785
3,562
1,726
307
2,090
756
398
1,320
139
12,806

2020年
521
1,080
752
3,615
1,691
292
2,036
720
370
1,270
143
12,493

中野他(2013)
2030年
477
979
707
3,495
1,605
271
1,902
666
334
1,178
140
11,753

2030年
478
969
702
3,514
1,604
269
1,908
666
335
1,183
141
11,768

社人研(2013)
2030年
472
977
699
3,439
1,589
270
1,904
664
333
1,175
141
11,662注）中野他(2013)で当所が構築したモデルに，2010～2014年の年齢別出生率・死亡率，地域間人口移動の実績を反映した結果。
(%)

10.0
8.0
6.0

住民基本台帳社人研(2014)

4.0
2.0
0.0
-2.0
全国
沖縄県
鹿児島県
宮崎 県
大分県
熊本県
長崎県
佐賀県
福岡県
高知県
愛媛県
香川県
徳島県
山口県
広島県
岡山県
島根県
鳥取県
和歌山県
奈良県
兵庫県
大阪府
京都府
滋賀県
三重県
愛知県
静岡県
岐阜県
長野県
山梨県
福井県
石川県
富山県
新潟県
神奈川県
東京都
千葉県
埼玉県
群馬県
栃木県
茨城県
福島県
山形県
秋田県
宮城県
岩手県
青森県
北海道

-4.0

出所：総務省「住民基本台帳に基づく人口、人口動態及び世帯数調査」，国立社会保障・人口問題研究所(2014)

図1

2010～2015 年における世帯数の増加率

2.2 高齢者の増加が及ぼす影響
高齢者の在宅時間が長いことから，高齢化は需要増加要因とされることが多い。エネル
ギー需要の将来を展望する面でも，高齢化の影響を考慮すべきと主張されることもある(Yamasaki and Tominaga 1997)。
O’Neill and Chen (2002)による米国を対象とした試算では，2000～2050 年の間に世帯主が 65 歳以上の比率が 15％から 22％に高まる
ケースで，一人当たりエネルギー需要は 3％
出所：総務省住宅・土地統計調査。ただし，年齢不詳を当増加するとしている。Brounen et al.(2012) は，所が独自に分配した。

オランダの調査から，家庭の電気使用量は所

図 2 2008～2013 年における世帯形態別
世帯数の変動得や世帯構造に強く影響されることを示し，将来の高齢化や所得の増加の影響が，エネル－ 37 －

電力経済研究 No.63（2016.3）ギー効率の改善を相殺してしまう可能性があると指摘している。当所でも，同様の問題
意識から，電灯需要の決定要因に 65 歳以上

2.3 世帯人員の減少が及ぼす影響
2.3.1 世帯人員減少の影響経路

比率等の変数を加えた分析等により，高齢化

高齢化は世帯人員の縮小を伴うことも指が需要増要因とした分析がある（山野 1999）。

摘 さ れ て い る (O’Neill and Chen 2002) 。

一方で，日本や英国の調査からは，高齢者

Keilman (2003)は，高齢化が平均世帯人員を世帯の方がエネルギー需要が小さいとする減少させる原因について，長寿命化の中で，報告もある(榊原 2000; Jones and Lomas 2015)。

子供が独立後の期間が長くなった点と，男性

Jones and Lomas (2015)はその理由として，高の平均寿命が短いために，高齢化によって配齢世帯の可処分所得が低いことや，世帯人員

偶者と死別する女性の単独世帯が増加するが少ないこと等を挙げている。高齢化とエネ点を挙げている。我が国ではさらに，未婚・

ルギー・電力需要の関係については年齢のみ

離婚の増加も単独世帯の増加に寄与していならず，様々な要因を考慮した慎重な分析がると考えられる。

必要となる。

家計の消費においては，世帯人員が増加す

年齢とエネルギー需要の関係については，

ることで，一人当たりのコストが減少すると

特に暖房需要に関して指摘されることが多いう規模の経済が働くとされており，照明やい(Santin et al. 2009; Liao and Chang 2002)。田電気機器の利用が規模の経済がある例とし

中他(2008)では，家計調査をベースとした分て挙げられている(Lazear and Michael 1980,

析から，高齢者単身世帯の暖房需要が若中年

Nelson 1988)。この他にも，共有空間におけ

単身世帯の 1.5 倍ほど大きいことを示している冷暖房等が挙げられる。

る。一方，他の用途を見ると，給湯需要につ

規模の小さな世帯が増加すれば，規模の経

いては年齢との間に負の相関が見られると済が失われることで，世帯構成員当たりで見指摘されることもある(Liao and Chang 2002)。

れば，エネルギー需要の増加要因となる

近年我が国でも，NHK の国民生活時間調(Ironmonger et al. 1995)。今，人口が同じ条件

査等から，睡眠や家事等，個人の時刻別の活のもとで，平均世帯人員が減少する状況を考動パターンを生成し，それぞれの活用におけえてみる。はじめ，平均世帯人員 n1 で，世帯るエネルギー消費量を推計する（マイクロシ

構成員一人当たりのエネルギー・電力需要がミュレーション）ことで，世帯属性等がエネ

x1 である世帯が，N1 世帯存在するとする。こルギー消費量に及ぼす影響を分析する研究の時，人口は n1・N1 であり，エネルギー・電が蓄積されてきている(例えば，西尾・浅野

力需要の総量は n1・N1・x1 である。次に，人

2006，坂本 2009)。しかし，これらだけでは，口が等しい条件のもとで，平均世帯人員が n1

長期的な人口・世帯構造の変化が将来の電力の a 倍（0 < a < 1）になるとする。このとき，需要に及ぼす影響といった，マクロ的な分析

世帯数は N1/a となる。この時の世帯構成員一には十分でない。

人当たりのエネルギー・電力需要を x2とすると，平均世帯人員が変化した後のエネルギ
ー・電力需要の総量は(an1)・(Ν1/a)・x2である。
このとき，規模の経済が全く存在しない場合
は，x1と x2は等しく，世帯数が増加している－ 38 －

にも関わらずエネルギー・電力需要の総量は力需要との関係に関する先行研究をレビュ等しい。規模の経済が存在する場合，x1< x2

ーした Jones et al.(2015)によれば，世帯人員とより，平均世帯人員の減少後の方がエネルギ

世帯当たりの電力需要との間には，正の相関

ー・電力需要の総量が大きい。この状況を，世があるとする先行研究が多い。しかし，例え

帯数の増加がエネルギー・電力需要の増加にば南アフリカの低所得世帯では，家族の中で寄与したと見ることもできるが，本質的には，電気機器を同時に共同利用する傾向にある

規模の経済が失われ，世帯構成員一人当たりため，世帯人員は有意に影響を及ぼさないこの需要が大きくなったことが原因である。

とも報告されている(Louw et al. 2008)。これ

O’Neill and Chen (2002)は米国の調査から，は，ライフスタイルによって規模の経済の大平均世帯人員の減少とともに世帯構成員一小が変わり，世帯人員の影響も変化すること

人当たりエネルギー需要は増加することをを示唆している。

示している。また，人口・世帯数の想定値か

我が国の事例では，一般的に世帯人員と世ら，2000～2050 年までの間に，平均世帯人員

帯当たり電力需要の間に正の相関を認めるが 2.63 人から 2.51 人に低下するケースでは，ことが多い（例えば，田中他 2008）。図 3 は家庭部門の一人当たりエネルギー需要を 3％2014 年の家計調査から得られる，世帯主年齢増加させると試算している。Keilman (2003)

別・世帯人員別月当たり電気代を示している。

は，世界的に規模の小さな世帯の比率が高ま

平均世帯人員は，40 歳代の 3.71 人をピークる傾向にあることに触れ，家計消費におけるに，50 歳代以降は年齢とともに減少する。も規模の経済が失われることで，人口増加の速

ちろん，ここには世帯人員の他にも所得等の度より早い速度で資源消費が膨張すること影響も含まれていると考えられるが，高齢者を指摘している。Inronmonger et al. (1995)は豪世帯の世帯当たり需要が小さくなる要因と州の事例から，平均世帯人員の減少によってして，世帯人員が少ないことが挙げられる。

規模の経済が失われる効果が，他の経路から

また，図 3 からは，同じ年齢層で一人当たり達成されるエネルギー効率の改善を相殺し需要を比べると，単独世帯より二人以上世帯てしまうと指摘している。
2.3.2 世帯当たり需要に及ぼす影響
将来の電力需要を見通す場合，世帯数×世
帯当たり需要という形や，契約口数×一口当たり需要という形で想定する場合が多い（例
えば，電力広域的運営推進機関 2016）。そのため，一口当たり需要に近い世帯当たりの電力需要に及ぼす影響について，分析することが有用である。2.1 ですでに述べたように，世帯数も減少に転じる時期が近付いている地域もあり，今後ますます，世帯当たりの需

注）括弧内は平均世帯人員
出所：総務省 家計調査 2014年

要が増加するかどうかが重要となる。
社会経済要因や住宅特性等の諸要因と，電－ 39 －

図 3 世帯主年齢別・世帯人員別
月平均電気代

電力経済研究 No.63（2016.3）

の方が小さいことがわかる。世帯規模が大き

ー需要に及ぼす影響を分析した結果，世帯属

くなるにつれ，規模の経済が働き，一人当た性が住宅選択や設備利用に影響することのりの需要が小さくなる。

効果が大きいとした。世帯属性が，種々の物

また，世帯形態の違いによる世帯当たり需要への影響は，ガス需要より電力需要の方が理的な要因に体化されてエネルギー・電力需要に及ぼす影響が大きいと言える。

大きいとの報告もある。これは，暖房需要にこうした知見に基づけば，図 3 で見る，世おいて規模の経済が働くため，暖房用エネル

帯形態別の電力需要の違いには，年齢や世帯ギー源としてガスが多く用いられる場合，世人員による直接的な効果だけでなく，住宅特帯人員の増加ほどは，ガス需要が増加しない

性の違い等の影響が含まれていると推測できためである（Brounen et al. 2012）。

る。図 4 で見ると，世帯主が 65 歳以上の夫婦

2.4 世帯構造の変化が住宅特性の変化を通じて及ぼす影響

のみ世帯では 81％が戸建てに住むのに対し，同単独世帯では 60％にとどまる。単独世帯の方が夫婦のみ世帯より戸建てに住む比率が低家庭部門の電力需要にとって，世帯構造がいのは，死別後の住み替えや，未婚者の住宅

重要な影響を及ぼすとされるのは，世帯員の取得が少ないこと等が背景にあると考えられ行動の違いや規模の経済の影響だけではなる。なお，本稿では戸建てや集合住宅といっい。近年の研究では，居住する世帯の特性が，た住宅種別を，「住宅の建て方」と定義する。

住宅の特性等に影響を及ぼすことで，エネル

当所の先行研究(中野 2015)でも，図 4 のよ

ギー・電力需要に影響することの重要性が指うな世帯形態と住宅の建て方の間に安定的摘されている。家庭部門の電力需要を分析す

な関係があることを利用して，住宅建て方別る際には，住宅の構造的な特性が及ぼす影響

世帯数を予測した。その結果，平均世帯人員が着目されることが多いが，その背後に人の減少によって，戸建てが増加しにくい一方

口・世帯構造の影響があることに留意する必で，集合住宅が増加しやすい環境になること

要がある。

を示した。

指摘している。Kelly(2011)は，英国のデータを用いて，様々な社会経済要因と家庭のエネ

子供のい 夫婦のみ その他
る核家族
家族類型・世帯主年齢

ルギー需要の関係を調べた結果，世帯人員の規模が最も影響が大きいことを示した。その65歳以上

帯主年齢等に影響をうけて決まっていると

65歳未満

17

65歳以上

動するものの，これらの要因自体が所得や世

93
60

65歳未満

住宅の広さ等の物理的な要因で直接的に変

81

51

65歳以上

家庭の暖房需要は，暖房形式，住宅の築年数，

59

81

65歳未満

Energy Consumption Survey (RECS)）を用いて，

81

65歳以上

庭部門のエネルギー消費調査（Residential

(%)
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0

65歳未満

Steemers and Yun (2009)は，米国における家単独要因として，世帯人員が床面積等に影響する

出所：総務省 H22 国勢調査より作成。

効果を挙げている。Estiri(2014)は，RECS の

図 4 世帯形態別世帯数に占める戸建てに住む世帯の比率ミクロデータを用いて，世帯属性がエネルギ－ 40 －

2.5 我が国の高齢化や世帯人員の変化が電力需要に及ぼす影響：当所の研究成果
2.5.1 高齢化と世帯人員の変化が電力需要に及ぼす影響以上のように，アンケート等の様々な調査から，世帯属性とエネルギー・電力需要との関係が明らかにされてきている。一方，我が国の将来の長期的な電力需要分析に参考となるようなマクロ的な分析は十分に行われていない。当所では，この観点から，高齢化や世帯人員の変化が将来の電力需要に及ぼす影響を試算した。
電気事業連合会のデータによると，2000～
2010 年における電灯需要は年率 1.70％増加している。総務省国勢調査によれば，この間，

注）左は，世帯人員・年齢構成の変化が，世帯当たり電力需要に及ぼす影響を示す。右は同期間の世帯数×世帯
当たり需要から求まる電力需要の変化を示す。2010～
2030年の累積影響を示したもの。

図 5 高齢化・世帯人員変化が 2010～2030 年の家庭部門の電力需要に及ぼす影響
め，世帯当たり需要は年率 0.68％で増加した。 （住宅の建て方の変化を考慮しない場合）

一般世帯数は年率 1.03％で増加しているた

ここには，気象要因，価格・所得要因，世帯構造等の影響があり，他にも，住宅の変化や地統計調査から得られる，2008～2013 年にお省エネ等の影響が含まれている。当所の研究

ける単独世帯数の平均的な増加率を，2010～(中野 2015)では，この 0.68％の原単位変化の2013 年の実績として反映させた。この結果，

うち，単独世帯のシェアが拡大するなどの世

2010～2030 年の間に，単独世帯のシェアが帯構造変化が 0.25％の減少に寄与したこと

5.6％ポイント拡大すると試算される（世帯数を示した。

の予測値の詳細は付録 A 参照）。
2010～2030 年の人口・世帯構造の変化が，2.5.2 将来の電力需要に及ぼす影響

家庭部門の電力需要原単位に及ぼす影響は，次に，2010～2030 年の人口・世帯構造の変年率で 0.08％減，2030 年断面で評価した累積化が，家庭部門の電力需要に及ぼす影響をシの影響は 1.7％減となった。このうち，単独

フトシェア分析等から示す。計算手法の概略

世帯のシェア増加による影響が 1.2％減であについては付録 B に譲る。
図 5 は，
2010～2030

る。

年の世帯数増加率，世帯形態の変化が 2030

この間，人口は 8.5％減少しているが，平

年時点での原単位に及ぼす影響，各世帯形態

均世帯人員が 10.9％減少することで，世帯数の寄与度，原単位×世帯数から算出する電力

は 2.5％増加する。規模の経済が失われるこ

需要の変化，を図示したものである。人口のとや高齢世帯が増加する影響で，原単位の減予測値については，表 1 で示した結果を用い

少幅は 1.7％減にとどまる一方，平均世帯人る。世帯数については，世帯主率法を用いた員の減少が世帯数を増加させる効果は大き

中野(2015)のモデルをベースとし，住宅・土い。その結果，人口が減少する中で，原単位－ 41 －

電力経済研究 No.63（2016.3）

×世帯数から算出する電力需要は 0.8％の増加となる。ここで，平均世帯人員の減少が世帯数増加につながることを考慮しているにも関わらず，原単位が減少する効果を無視して予測すれば，将来の電力需要を本来よりも過大に評価することになる。
この分析には，家計調査から得られる世帯
人員別・世帯主年齢別の電気代を用いている
ため，年齢等による行動の違いや，規模の経済の影響を含んだ結果である。さらに，平均世帯人員や世帯主年齢の違いによって，住宅の建て方が異なる影響等も含まれている。

注）本稿の人口・世帯数想定値を入力値とし，中野(2015)の手法に従って推定。

図6

2010～2030年における世帯形態別・住宅建て方別世帯数の変化率

2.5.3 住宅の建て方の変化を考慮した場合
近年では，単独世帯の高齢者が，安全性等の面から集合住宅等に住み替えるケースも多いと指摘されている。また，未婚化で，住宅資産を取得する動機が低下している可能性もある。ここでは，図 4 で示される世帯形
態と住宅の建て方の関係が，トレンドに従って将来も変化すると仮定し，将来の住宅建て
方別世帯数を予測した結果を用いた試算結
果を紹介する（試算手法の概略は付録 B 参照）。図 6 は，2010～2030 年における世帯形
態別，住宅建て方別世帯数の変化率を示して

注）図 5 で示した世帯人員・年齢構成の変化が及ぼす影響いる。65 歳以上の単独世帯で戸建てに住む世に加え，集合住宅へのシフトを考慮した場合の結果。世帯

帯は 2010～2030 年に 36％増加する一方，集2010～2030 年の累積影響を示したもの。

合住宅に住む同世帯は 60％増加する。二人以

図 7 高齢化・世帯人員変化が 2010～2030
年の家庭部門の電力需要に及ぼす影響（住宅の建て方の変化を考慮した場合）

上世帯でも，三世代世帯の減少等を背景として，戸建てより集合住宅の増加率が高い。

数×世帯当たり需要から求まる電力需要の変化を示す。

集合住宅へのシフトは，エネルギー需要，
特に暖房用需要の減少につながり，かつ，給せる方向に寄与する。世帯人員・年齢構成の

湯や厨房需要についてはガス機器を使用す

変化を考慮した図 5 の結果と合わせると，る世帯が増えるといった経路を通じて，電力

2030 年時点の原単位を累積で 3.0％減少させ需要の総量にも影響を及ぼす可能性が高い。

ると試算された。世帯数×世帯当たり電力需

戸建てに住む比率の変化が世帯当たりの原

要の形で予測した将来の電力需要は，0.6％減

単位に及ぼす影響を試算すると，図 7 に示すとなった。

ように，世帯当たりの原単位を 1.3％減少さ－ 42 －

ただし，結果が住宅建て方別の原単位の設

定に大きく依存しており，住宅建て方を含む，

ら明らかにした研究では，高齢世帯ほど設備

属性別のエネルギー需要データが分析に不更新が進まないことも指摘されている可欠となる。公的な統計として，家庭用エネ(Fernandez 2000)。このように，世帯属性が技

ルギー需要のデータの整備を進める必要が術選択に及ぼす影響も小さくないと考えら

ある。

れている。
また，戸建てと集合住宅で電化率も異なる。

3. 将来の電力需要分析の課題

当所の調査(西尾・大藤 2012)によれば，集合住宅の主流はガス給湯器となっている。さら3.1 用途別需要に及ぼす影響に，戸建てでは，注文住宅での電化率が高い

2 章で触れたように，エネルギー用途間でことが示されている。調理用コンロについて

人口・世帯構造の影響は異なる。2.5 節で取は，戸建て注文住宅で IH の採用率が高い一り上げたのは，電力需要の総量のみであるが，方，戸建て建売や集合住宅ではガスコンロが同様の分析は用途別に拡張することが可能

主流となっている。このことから，集合住宅である。例えば，2.3 節における規模の経済へのシフトは，給湯需要や厨房需要における性の議論では，暖房需要は世帯人員に影響を

ガス・電気間の競合が促されることにつなが受けにくいとされていた。しかし，世帯人員

り，電化率にも影響を及ぼすことが示唆され減少が，集合住宅へのシフト等，住宅の建てる。当所が構築したような住宅建て方別の世方の変化につながれば，暖房需要全体の減少

帯数予測手法や，西尾・大藤(2012)のようなにつながる。

調査結果を合わせて分析することで，今後の暖房需要は，住宅の断熱性能や，集合・戸建ての別といった住宅特性による影響が大きいとされる(Santin et al. 2009)。また，暖房設備の種類や性能等によっても大きく影響

電化機器の普及シナリオの検討にも役立てることができる。
3.3 都市形態の変化が及ぼす影響をうける。こうした住宅・設備の変化や，暖2014 年に公表された「国土のグランドデザ

房習慣の変化も加味し，住宅の建て方を含めイン」でも，高齢化社会に向けて，コンパク

た世帯数の予測手法等を活用すれば，将来のトな都市形態の促進が謳われている(国土交

暖房需要を見通すことも可能となる。

通省 2014)。Ewing and Rong (2008)は，米国

3.2 世帯構造・住宅特性の変化を通じた技
術選択への影響の事例から，コンパクトな都市形態は集合住宅の増加につながることで，家庭部門のエネ
ルギー需要の減少につながると主張した。

安全性等のニーズから，高齢者世帯での厨Liu and Sweeny(2012)も，アイルランドの事例

房機器等の電化が進むといった理解がされから，人口密度の高い地域では住宅の規模がることが多い。一方で，当所の先行研究でも，相対的に小さくなり，暖房需要が減るとした。

世帯人員が少ない世帯の方が給湯器や厨房

このように，高齢化社会に向けた都市形態

機器の電化率が低く，省エネ型機器の採用率の変化が，交通ネットワークだけでなく住宅も低いとの報告もある(西尾・大藤 2012)。

構造も変化させることで，地域のエネルギー

人口動態要因が暖房器具や空調のような需要や電力需要を変化させていくことは十

耐久消費財の更新に及ぼす影響を，RECS か

分に考えられる。また，都市部への集積は，－ 43 －

電力経済研究 No.63（2016.3）

エネルギー需要における都市ガスと電力とであり，これまでの高齢者像とは大きく異なの間の競合を促進させる方向に働くため，今るといった指摘もある。こうした世代間のラ

後の電化機器の普及にも影響を及ぼす。今後

イフスタイルの違いが将来の電力需要に及の給湯器市場の分析や，長期エネルギー需給

ぼす影響が，年齢や世帯人員等の要因と比べ見通しにおける省エネシナリオを考える上てどの程度大きいのかについては，定量化さでも，都市形態の変化や，それが住宅特性にれた分析がなく，今後の課題である。

及ぼす影響は見逃せない。

4. 将来の家庭部門の電力需要をどうみるか

3.4 ライフスタイルの変化
高齢化が電力需要の増加要因とする背景には，高齢者の在宅時間が長いことが挙げら

4.1 知見の整理れる。NHK 国民生活時間調査から，高齢者

本稿では，人口・世帯構造が家庭部門の電の在宅時間の推移を示した図 8 を見ても，国力需要に及ぼす影響を整理し，今後の課題を民全体に比べて，高齢者の在宅時間が長いこ展望した。高齢者の在宅時間が長いために，とがわかる。しかし，高齢者の在宅時間は緩

高齢化は需要増加要因とされることが多い

やかな減少傾向にあることもうかがえる。中のに加え，平均世帯人員の減少を伴うことも野(2015)は，パーソントリップ調査や社会生指摘されてきている。平均世帯人員の減少は，

活基本調査等から，高齢者の外出が増加する

世帯数の増加，世帯当たり需要の減少をもたとともに，外出目的として通院が減少し，ス

らすが，家計消費における規模の経済を失わ

ポーツや買い物を楽しむライフスタイルにせることで，一人当たりの電力需要を増加さ変化してきている可能性があることも示唆せる。一方，家庭の電力需要には，住宅の特している。

性が重要な影響を及ぼすが，住宅特性自体が，また，今後高齢者になる世代は，インター

世帯人員等の世帯属性によって影響される。

ネットや電気通信機器に慣れ親しんだ世代

こうした影響まで考慮すると，高齢化が単純に電力需要の増加につながるわけではない。

時:分
21:36
20:24

21:27
20:42
20:13

19:52

19:12

19:35 19:25

18:00

17:22
16:42

16:48
15:36

16:07

14:24

15:42

20:44

12:00
1980

1985

20:31

19:20

19:08 19:55

19:13

19:06

16:18

16:07

15:26

男性70歳以上
男性60歳代
国民全体
女性70歳以上
女性60歳代

13:12

20:19

1990

15:08

18:55

16:23

15:18

2010～2030 年の人口・世帯数をシミュレー
20:19

19:46

ションすると，人口が 8.5％減少する中，平19:01 18:57

均世帯人員が 10.9％減少することで，世帯数

18:33 18:20

は 2.5％増加する。東日本大震災前まで，世帯数とともに増加を続けてきた家庭部門の

16:04

15:16

15:26

電力需要だが，今後は世帯数の伸びも鈍化が15:13予想される。さらに，2010～2030 年における年齢構成や平均世帯人員の変化は，2030 年時
点の世帯あたり原単位を累積で 1.7％減少さ

1995

2000

2005

2010

出所：NHK 国民生活時間調査をもとに，中野(2015)が作成したものを引用。

図 8 高齢者の在宅時間の変化

せ，集合住宅へのシフトが 1.3％減に寄与す
る効果も含めると，原単位の変化も無視できない。長期的には，節電や省エネの効果だけ
でなく，平均世帯人員の減少や集合住宅への－ 44 －

シフトが，世帯当たりの電力需要を減少させる影響も考慮しなければ，電力需要を本来よりも過大に評価してしまうことに留意する必要がある。
4.2 今後の課題
広域的運営推進機関（2016）の想定要領では，契約口数と一口当たり需要から需要想定を行う方法が示されている。平均世帯人員の減少の影響を，一口当たり人口の想定に加味することは比較的容易である一方，一口当たりの需要に影響を及ぼすことにも留意が必要である。電力需要想定やその評価のため，世帯属性と世帯当たり需要の関係について，研究を蓄積していく必要がある。
家庭部門の電力需要と人口・世帯構造の関係を明らかにする上で残された課題として
は，世帯構造・住宅特性の変化を通じた技術
選択への影響や，都市形態の変化が及ぼす影
響，ライフスタイルの変化の影響等を明らかにすることが挙げられる。また，本稿で扱う
人口・世帯構造の他にも，太陽光発電の増加，住宅の断熱性能や省エネ性能の向上，省エ
ネ・節電意識の変化，小売市場の競争環境変化や電気料金の変化等といった，様々な要因
が将来の電力需要に影響する。それぞれについては引き続き，詳細な検討が必要であり，今後の課題とする。
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電力経済研究 No.63（2016.3）

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付録A 2010～2014年の動向を反映した人口・世帯数の将来予測
A.1 出生率・死亡率の動向
厚生労働省 人口動態統計によれば，合計
特殊出生率は，2010 年の 1.39 から徐々に上昇し，2013 年に 1.43 となったが，2014 年には 1.42 と低下した。その動向は母親の年齢別に大きく異なる。付図 1 は，2010～2014
年の出生数の変化を，年齢別女性人口の変動と，年齢別出生率変化の寄与度に分解している。40 歳以上を除き，どの年齢層でも人口が減少しているのに対し，特に 30 歳代の出生率の上昇が，出生数を下支えしていることがわかる。一方で，20 歳代について
は，女性人口，出生率ともに減少している。
国立社会保障・人口問題研究所(2013)（以下，社人研）と異なり，当所の都道府県別
人口予測（中野他 2013）では，年齢別出生率を入力できるために，2010～2014 年の年
齢別出生率の実績を反映させる。年齢別死
亡率についても，同省人口動態統計や簡易
生命表の結果を，2010～2014 年の実績として反映させる。

－ 46 －

A.2 地域間人口移動の動向
総務省 住民基本台帳人口移動報告によれば，2008 年のリーマンショック以降，首都圏への転入超過数は減少傾向にあった。
2012 年以降，景気の回復とともに，首都圏の転入超過数が再び増加に転じている。こ

(千人)
40
30
20
10
0
-10
-20
-30
-40
-50

うした 2014 年までの人口移動の実績を，当所が構築したモデル(中野他 2013)に反映さ母親の年齢せる。地域間の経済格差については，2012
年までの県民経済計算をもとに，2001～
2012 年並みの格差が継続するとした。これらを反映した人口予測結果は，本文中表 1

人口変動影響注）2010 年と 2014 年の出生数の差を，女性人口の変動と出生率の変動の影響に分解した。
出所：母親の年齢別出生数は厚労省人口動態統計，年齢別女性人口は総務省推計人口から入手した。

に示した。

付図 1

2010～2014 年の出生数変化に対する各要因の寄与度

A.3 世帯数の動向
本文中図 1 を見ると，社人研(2014)では，
2010～2015 年の世帯数は 15 県で減少と予

付表1

北海道
東北
北関東
首都圏
中部
北陸
関西
中国
四国
九州
沖縄
全国

世帯数増加率と比べて過小評価となっている。住民基本台帳の世帯数と国勢調査の一
般世帯数では対象が異なるため，単純に比較はできないが，世帯数が想定より増加を続けている可能性は高い。
この背景には，単独世帯が想定より増加を続けている可能性が考えられる。しかし，
住民基本台帳のデータでは，家族類型別のとはできない。そこで本稿では，総務省住住宅・土地統計から得られる単独

世帯の動向を反映した世帯数の試算結果測されており，総務省住民基本台帳が示す

世帯数が公表されないため，実態を知るこ

出生率変動影響2010 年
242
423
291
1,556
656
110
863
300
160
531
52
5,184

2020 年
243
414
296
1,725
691
110
922
302
160
546
58
5,466

2030 年
229
376
282
1,743
669
102
896
285
149
523
60
5,314

注）単位は万世帯。世帯数は一般世帯数であり，施設等
世帯を含まない。
出所：2010 年値は総務省国勢調査より引用。

宅・土地統計調査から得られる，2008～2013年における単独世帯の増加率を年率換算し，首都圏では 2030 年に 1743 万世帯となる。

反映させることとした。ただし，同調査がサンプル調査であること等から，足下の動向を正確に反映させているとは言えない。

付録B

電力需要原単位の分析手法

そのため，入手可能な情報を用いただけの世帯当たり電力需要（以下，原単位）の分

試算値にとどまることに注意する必要があ析には，中野(2015)と同様，シフトシェア分る。世帯数の結果は付表 1 に示す。全国で析を用いる。式(A-1)において，Et は平均的なは 2020 年に 5466 万世帯とピークを打つ。

原単位，Eit は世帯形態 i の原単位，Nt は世帯－ 47 －

電力経済研究 No.63（2016.3）

総数，Nit は世帯形態 i の世帯数である。式世帯形態別・住宅の建て方別世帯数の予測(A-1)は，平均的な原単位の変化が，構成するは，当所開発の手法(中野 2015)に従う。ただ各世帯形態のシェアの変化と，各世帯形態別

し，年齢区分については，以下の簡易な方法の原単位の変化に分解できることを示して

で 5 歳刻みに分割する。まず，図 4 で示されいる。

るような，世帯形態と住宅建て方の関係を，
総務省 H22 国勢調査から得られる家族類型

 N 
E
ΔEt= i  it − 1Δ it Et  Nt  Et+ i

N it Eit ΔEit
N t Et Eit

別・住宅の建て方別世帯数，世帯主年齢別（5歳刻み）
・住宅の建て方別世帯数等のデータ(A-1)

を用いて，独自に 5 歳刻みに分割する（付図
2 の 2010 年値）。これと世帯形態別世帯数予

住まい方が変化する影響を考慮するため測値を乗じて得た，住宅建て方別世帯数の予に，式(A-1)の第二項を，以下のように住宅の測値を用いて，図 6 の 65 歳区分値を 5 歳刻

建て方で分解する。Eith は，建て方 h (h=1: 戸みに分割する。以上により得られる戸建て率

建て，h=2: 集合住宅)の住宅に住む世帯形態

を付図 2 に示す。

i の原単位である。Nith は同世帯数である。

式(A-2)の左辺の値を付図 3 に示す。いずれ N 
E
ΔEit
= h 
− 1Δ
Eit
 Eit   N it いる。これらを各世帯形態の電気代シェアで(A-2)

戸建てに住む世帯形態 i の原単位を E1it とし，世帯形態に関わらず，そのα倍を，集合住宅に住む同形態の原単位とする。加重平均は以下の式で求められ，それに対する建て方
別原単位の比率も求めることができる。
1 2
it it
2
it

0.6 にすると，同 1.8％減，αを 0.8 にした場
合は同 0.8％減となる。戸建てと集合住宅の原単位の差が大きいほど，住まい方の変化が及ぼす影響が大きいという，自然な結果である。本稿では簡易的な結果に留まっており，

(A-3)

(%)
100
80

αは，総務省 2009 年全国消費実態調査で公60表された，住宅建て方別の月平均電気代を用

40
20
0

34歳以下

いて計算する。耐久消費財の所有有無等によるグループのうち，耐久財グループ１の世帯数分布で加重平均した値を用いた。同調査に単独

おける「共同住宅」を本稿における「集合住宅で 6543 円となった。そこで，α=約 0.69 と
設定する。

二人以上

各世帯形態における戸建てに住む比率：2010年

宅」とみなす。この結果，月平均電気代は，二人以上世帯の一戸建てで 9436 円，集合住

70歳以上

E N + ααE N
N +N
1
it
1
it

年値での比較で 1.3％減となる。仮にαの値を60～69歳

Eit =

1
it

加重平均すると（付図 3「加重平均」），2030

50～59歳N E ΔEN it Eit E

ことで，原単位を減少させる方向に寄与して40～49歳hithit

30～39歳

h
it

29歳以下

h
it

の世帯形態でも，戸建てのシェアが低下する

60歳以上

+ h

h
it

35～59歳hit

各世帯形態における戸建てに住む比率：2030年

注）中野(2015)の手法に従って推計した住宅建て方別世帯数
を，5 歳刻みの年齢区分で分割し独自に推計したもの。

付図 2 戸建てに住む世帯数のシェアの変化－ 48 －

住宅建て方別の世帯数予測手法を，より細かい年齢区分に拡張する手法（例えば，中野2016）が必要となる。
(%)

(%)

3.5

15

2.5
1.5

6

4

-0.4

-1.5

17

2

-0.8

-0.9

-1.1

-1.6 -1.6

-1.9

-2.5

17

10

9

0.5
-0.5

19

-0.3
-1.3

-2.4

単独

二人以上

70歳以上

60～69歳50～59歳40～49歳30～39歳

29歳以下

60歳以上

34歳以下

35～59歳

-3.5

25
20
15
10
5
0
-5
-10
-15
-20
-25

加重
平均

住宅建て方の変化による世帯形態別原単位への影響：左軸同上（α=0.8の場合）
同上（α=0.6の場合）
世帯形態別電気代のシェア：2010年：右軸

注）住宅建て方の比率が変化することによる，各世帯形態の原単位の変化と，これを電気代シェアで加重平均した値を示した。電気代のシェアは，国勢調査から得られる世帯
形態別世帯数に家計調査から得られる月平均電気代を乗じて求めた。

付図 3 2010～2030 年の家庭部門の電力需要の変化における住宅の建て方変化の寄与度
中野

一慶（なかのかずよし）

電力中央研究所

社会経済研究所－ 49 －

電力経済研究 No.63（2016.3）

研究ノート研究ノート

産業・業務用電力需要に対する
産業構造変化の影響
Effects of Changes in Industrial Structure on Industrial
and Commercial Electricity Demand
キーワード：産業構造，産業・業務用電力需要，地域経済
田口

裕史

浜潟

純大

本稿では，産業・業務用の電力需要と産業構造の関係性をデータから明らかにすると共に，将来の経済環境に関するシナリオが国内の産業構造と電力需要に及ぼす影響について分析した。1990～2010年における国内の電力需要の変化要因の寄与度について分析した結果，国内の電力需要の伸び（年率1.2%増）のうち，経済規模変化（同0.6%増）と原単位変化（同0.8%増）が増加要因となった一方で，素材製造業の産出額構成比の低下と，機械や業務の産出額構成比の上昇という産業構造の変化（同0.2%減）が，減少要因となっていた。しかし，地域別にみると，どの地域も機械，業務の構成比が高まる一方，構成比が低下した部門の違いにより，産業構造の変化が電力需要を増加させた地域と減少させた地域に分かれた。また，当所の2030年までの産業展望によれば，各地域において素材の産出額構成比の低下と，機械，業務の産出額構成比の上昇が続くため，産業構造変化は素材
産業の集積が小さい沖縄以外の全ての地域で，電力需要の減少要因となることが見込まれる。

1.
2.

はじめに
これまでの産業構造変化と電力需要

2.1 産業構造が電力需要に与える影響
2.2 地域の産業構造と電力需要の特徴
3. 2030 年までの産業構造と電力需要
3.1 2030 年までのマクロ経済・産業構造と電力
需要
3.2 2030 年までの地域経済と産業構造

3.3 2030 年までの地域電力需要
4. 産業・業務用電力需要に対する産業構造の影
響をどうみるか
付録 A 電力需要の将来見通し作成にあたっての
前提条件
付録 B マクロ経済・産業構造展望のシミュレーシ
ョン
付録 C 地域別総電力需要の推計方法

変化が，長期的に世帯当たり需要を引き下げ

1. はじめにる効果を持つことを明らかにした。産業・業

将来の電力需要を見通す際に，人口・世帯

務用需要においても，我が国の潜在成長率が数や経済規模といった需要源の規模要因の低下する中で，産業構造変化や需要主体ごと動向が大きく影響することは言うまでもなの電力需要構造の変化の重要性が高まるこい。しかし，電力需要は規模要因だけではなとが考えられる。

く，人口・世帯構造や産業構造，さらに掘り

地域ごとにみれば，産業構造は大きく異な下げれば需要主体ごとの電力需要構造の変っており，地域の経済成長における特定産業化にも影響を受ける。本号の中野（2016）は，の影響も大きいことから，主要産業の動向や家庭用需要においては，高齢化に伴う世帯人

産業構造変化が電力需要に与える影響も，全員の減少や戸建てから貸家への住居構造の国平均で捉えるより一層大きいものとなる。

－ 50 －

そこで本稿では，1990年代以降の日本経済
全体や地域経済において，産業構造変化が電

業種ごとの影響を計測できるように（1）
式を変形すると，力需要に与えてきた影響を定量的に示すとともに，将来の経済環境に関するシナリオが，���

国内の産業構造と電力需要1に及ぼす影響に�

ついて分析する。

�� ��× × �・・・・・・
（2）
�� �

本稿の構成は以下の通りである。まず第2を得る。ここで添字iは，業種を示す。電力需

章では，これまでの電力需要の変化を，産業

要は，業種ごとの原単位（Ei/Qi）と産出額の構造の変化と産業別の原単位2変化，経済規構成比（Qi/Q），産出額合計（Q）の3つに分模の拡大という3つの観点から分析する。第3解される。

章では，将来の産業構造を見通す上での視点

そこでまず，業種ごとの原単位の推移を確を示し，将来の地域の産業動向と電力需要の認する。本章での電力需要は，資源エネルギ

関係について論じる。最後に本稿のまとめとー庁の「2015年度版総合エネルギー統計

今後の課題を記す。

（2015年4月公表）」における家庭・運輸部門
以外の総電力需要（自家発を含む）とし，業

2. これまでの産業構造変化と電力需要

種は，農林水産業，建設業･鉱業，素材，機械，その他製造，業務の6区分とした。また，

2.1 産業構造が電力需要に与える影響

業種別の原単位の計算に必要となる産出額

まず，電力需要に影響を及ぼす要因として，産業構造に着目することの重要性について

データは，経済産業研究所（2015）を用いて，この6業種に集計4した。

確認する。電力需要の変化要因を明らかにす

図1は，1990～2010年間における6業種の原るため，電力需要を（1）式のように分解す

単位の推移を示している。図1からは，素材る。

の原単位が他の業種に比べ最も高いことがわかる。素材に次いで原単位の水準が高い業
�× �・・・・・・(1)�

務と比べて，2010年時点で6倍程度の差があ

ここで，Eは産業用と業務用の電力需要の変化にも大きな影響を及ぼしうることが（2）��る。素材のような原単位の大きな業種で産出額の構成比に変化が生じる場合，電力需要の合計，Qは産業部門と業務部門の産出額合計式から示唆される。

を表す。電力需要の変化には，産出額の増加

また，業種ごとの原単位の経年的な推移を（減少），つまり経済規模の変化だけでなく，みると，業務では上昇傾向にある一方，機械

原単位の上昇（低下）3も影響する。

では低下傾向にあり，この20年間で両者の原

1

以下，本稿では産業構造に着目するため，産業・業務用
電力需要を分析対象とし，特に断りのない限り，これを2

3を減少させる効果を持つと考えることができる。
4

産出額データの集計にあたり，業務部門に対応する産出

単に「電力需要」と表記する。

額は第 3 次産業の数値を用いている。電力需要データの以下，本稿での原単位とは，産出額あたりの電力需要量区分で用いている「業務」部門との対応を踏まえ，本来，を指すこととする。

業種の区分としては第 3 次産業を用いる箇所においても，節電や省エネ等は，原単位の低下を通じて，電力需要量「業務」と示している。

－ 51 －

電力経済研究 No.63（2016.3）

kWh/千円

37%，2000年で32%，2010年で34%と，2000

kWh/千円

4.0
3.5
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0

1.6
1.4
1.2
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0

6業種計
その他製造

農林水産業
業務

建設業･鉱業
素材（右軸）

年代に入り低下傾向に歯止めがかかっている。
さらに，6業種計で産出額の変化を確認す
ると，この20年間平均で年率0.6%増と，経済規模が拡大していることも合わせて確認できる。

機械

こうした原単位，産業構造，経済規模それ

出所：総合エネルギー統計（資源エネルギー庁）と経済産業研究所（2015）を用いて，筆者作成。

ぞれの変化が，電力需要の変化に対してどのように影響を及ぼしているのかについては，

図1 業種別にみた
電力需要原単位の推移（2）式を書き換えた（3）式を用いて分析できる。

5単位の水準が逆転 している。特に業務は，������ � � � � � × × ����

後述するように産出額の構成比が大きいことから，電力需要の変化に大きな影響を及ぼ

+�

し得る。

�

次に，業種ごとの産出額の構成比の推移を�

産出額の構成比が最も大きいものは，2010年の18.1%となっている。また，この20年間で，いることが確認できる。なお，経済全体に占める製造業の産出額の構成比は1990年に
表1 業種別に見た産出額と構成比の変化

農林水産業
建設業･鉱業
製造業
うち素材
うち機械
うちその他製造業務
計

ここで，Δは各変数の変化分を示す。
（3）
式の右辺にある3つの項はそれぞれ，①各業
種の原単位変化が電力需要を変動させる「原単位変化要因」，②各業種の産出額の構成比
変化が電力需要を変動させる「産業構造変化
要因」，③経済全体の産出額変化が電力需要を変動させる「経済規模変化要因」を示して

産出額
成長率
（年率％）
1990 2010 1990 2010 1990-2010
17
13
2.1
1.4
-1.5
95
57 11.7
6.2-2.5
299 310 36.7 33.8
0.2
72
62
8.8
6.7
-0.8
111 166 13.6 18.1
2.0
116
83 14.3
9.0-1.7
404 538 49.5 58.6
1.4
815 917 100.0 100.0
0.6
産出額
（兆円）

�� ��
× × ��
�� �+交絡項・・・・（3）

時点において業務であり58.6%，次いで機械る一方で，素材の産出額の構成比は低下して����
× �� � × �
��
�

+�

表1より確認する。前述の6業種で比較すると，業務と機械の産出額の構成比は上昇してい

�

構成比
（％）

出所：経済産業研究所（2015）を用いて，筆者作成。

いる。
なお，（3）式第2項で示される「産業構造変化要因」については，産出額構成比の変化
自体は合計するとゼロであるものの，産業構
造変化の変数に掛かるウェイト（Ei/Qi）が異なっているため，基本的にはゼロとならない。
産業構造変化要因は，相対的に原単位の高い産業の産出額構成比が拡大し，原単位の低い

5

エネルギー消費全体で見た場合の原単位の動向も確認したところ，電力需要原単位の推移と同様に，業務では上
昇傾向，機械では減少傾向となっていた。

産業の産出額構成比が縮小すれば，電力需要のプラス要因となり，逆の産業構造変化が起－ 52 －

年率％GWh
12,000

3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
-0.5
-1.0

8,000
4,000
0
-4,000-8,0001991-2000

農林水産業
機械
原単位変化

1991-2000
2001-2010
全期間
原単位変化要因
産業構造変化要因
経済規模変化要因
交絡項
電力需要変化全期間

素材
業務

出所：総合エネルギー統計（資源エネルギー庁）と経済産業研究所（2015）を用いて，筆者作成。

出所：総合エネルギー統計（資源エネルギー庁）と経済産業研究所（2015）を用いて，筆者作成。

図2

2001-2010

建設業･鉱業
その他製造

図3

電力需要変化の要因別寄与度

電力需要変化に影響を与える
原単位変化の業種別寄与

きればマイナス要因となる。「産業構造変化て原単位を押し上げていたが，2000年代に入要因」は，この影響の大きさを測る指標とな

り，業務の原単位の押し上げ幅が縮小したこる。

と，機械のマイナスの寄与が拡大したこと，

図2は，1990～2010年の間，この3要因が電素材の原単位が低下傾向に転じたことなど

力需要の変動に対してどの程度影響を及ぼから，2000年代の電力需要変化に対する原単していたのかを示している。

位変化要因の寄与がほぼゼロとなった。

まず，全期間平均で，電力需要は年率1.2%

業務については期間内で一貫して原単位増であった。この変化に対し最も寄与の大きの上昇に寄与していた。例えば，オフィス業

かったのは原単位変化要因（同0.8%増）であ

務のOA化の進展は，原単位上昇の要因の一り，次いで，経済規模変化要因（同0.6%増）

つである可能性がある。事実，経済産業研究がそれぞれプラスの寄与を示した。一方，産所（2015）をもとに，業務が含まれる非製造業構造変化要因（同0.2%減）はわずかにマイ業のIT化の進展を確認してみると，IT資本ス

ナスであった。

トック6の伸び率が，1990年代に年率6.6%増，それぞれ期間ごとに詳細にみていくと，原2000年代に同3.0%増と増加傾向にあり，全資単位変化要因については，1990年代は大きく

本ストックに占めるIT資本ストックの比率

プラスに寄与（年率1.5%増）していたが，2000

でみても，4.7%（1990年），6.5%（2000年），

年代にはそれが縮小し若干のプラス（同8.5%（2010年）と一貫して上昇していた。

0.02%増）に留まっている。そこで，この原

一方，機械は期間内で原単位の低下に寄与

単位変化要因は，どの業種によってもたらさしていた。特に2000年代はその押し下げ効果

れたものかを確認する。具体的には（3）式が大きくなっている7。機械の内訳をみると，の第1項を業種別に示すことで，「原単位変化要因」として示したものがどの業種によって6もたらされたものであるかを確認する。

コンピュータ関連機器，電気通信機器などが IT 資本ストックに含まれる。定義の詳細は，経済産業研究所（2015）

図3は，図2の原単位変化要因を業種別に分解したものである。1990年代は業務のプラスの寄与が相対的に大きかったため，全体としを参照されたい。
7

原単位自体の低下に加え，ウェイトとして利用する産出額シェアの水準が，1990 年代よりも 2000 年代で高くなっていることも影響している。

－ 53 －

電力経済研究 No.63（2016.3）

ある。

表2 電気機械と輸送機械の産出額と電力需要の伸び率

これをみると，1990年代は，原単位の水準が高い素材の産出額が減少したことがマイ

産出額成長率
電力需要成長率（年率）（年率）
1990-2000 2000-2010 1990-2000 2000-2010
電気
機械
輸送
機械

ナスに寄与した一方，業務の産出額は増加し

4.4%

4.4%

1.1%

-1.9%

たことがプラスに寄与した。全体では，電力

0.3%

1.8%

1.5%

-0.6%

需要をやや押し下げる結果となっていたこ

出所：経済産業研究所（2015）と総合エネルギー統計（資源エネルギー庁）に基づき，筆者作成。

とがわかる。一方，2000年代は，1990年代に引き続き，素材の産出額の減少や，業務の産出額が増加したことに加え，機械の産出額の増加がみられた。結果として，全体では産業

GWh

4,000

構造変化要因は電力需要変化に影響を及ぼ2,000

していない。

0-2,000

図2の経済規模変化要因の寄与は，1990年-4,000

代よりも2000年代において縮小しているも-6,0001991-2000

農林水産業
機械
産業構造変化

2001-2010

建設業･鉱業
その他製造

全期間のの，生産は増加しており，両期間ともに電素材
業務

力需要の押し上げに寄与していた。
最後にまとめると，経済規模変化と原単位

出所：総合エネルギー統計（資源エネルギー庁）と経済産業研究所（2015）を用いて，筆者作成。

変化は電力需要を増加させる要因となった
一方で，素材製造業の産出額構成比の低下と，

図4 電力需要変化に影響を与える
産業構造変化要因の業種別寄与

相対的に原単位の小さな機械や業務の産出
額構成比の上昇という産業構造の変化は，電電気機械と輸送機械のウェイトが大きく，機械全体の動向に大きな影響を与える。表2に示したように，この2業種では，電力需要の力需要を減少させる要因となっていた。
2.2 地域の産業構造と電力需要の特徴

伸びが1990年代はプラスであったものの，地域間の経済取引は国際間の経済取引と2000年代はマイナスに転じている。一方，産比較すると遥かに開放度が高く，各地域は競出額は2000年代に1990年代と同等かそれ以争力の高い産業に特化するため，地域によっ上の伸びを見せている。2000年代は景気回復て産業構造は大きく異なっている。

とともに生産の増加が見られた時期であり，2010年における地域の業種別産出額の構設備更新にあたって省エネ型のものに置き成比をみると（表3），業務（44.2％～77.7％）

換えられた可能性がある。

や機械（0.5％～27.7％）では構成比の最大地

図2に戻り，今度は産業構造変化要因の寄域と最小地域の差が30ポイント近くにのぼ与をみると，1990年代にマイナス（年率0.4%

り，地域によって産業の集積動向が大きく異減），2000年代はほぼゼロ（年率0.02%増）となっている。それ以外でも，素材や農林水産なっている。そこで，どういった産業での構業も変動係数が大きく，産出額構成比には地造変化が電力需要変化に大きな影響を及ぼ

域間でばらつきがみられる。

していたのかを確認するため，図2の産業構

1990～2010年の産出額構成比の変化は，ほ造変化要因を業種別に分解したものが図4でとんどの地域で業務，機械の拡大と農林水産－ 54 －

業種別実質産出額構成比

中部
北陸
関西
中国
四国
九州
沖縄
地域計

出所：電中研経済データベースより筆者作成。

1.5
1.0
0.5
0.0
-0.5

農林水産業
素材
電力需要変化率

図5

建設業・鉱業
その他製造

沖縄

-1.0
九州

68.0
60.0
44.2
74.4
47.2
56.1
62.7
50.1
58.8
62.4
77.7
51.5
0.2
11.0
8.4
7.8
14.7
6.7
8.1
10.2
6.7
10.3
6.3
11.9
9.8

四国

12.1
10.3
13.9
6.6
11.4
9.5
10.5
12.1
11.2
9.3
7.5
14.0
0.2
-2.8
-4.4
-2.6
-4.2
-5.0
-6.8
-5.4
-2.9
-5.7
-3.2
-3.5
-4.3

中国

4.3
6.3
10.9
5.3
8.0
9.9
8.6
16.1
11.5
7.3
2.0
9.4
0.5
-0.3
-0.1
-1.1
-1.7
-2.7
-0.9
-2.2
-1.4
0.6
-1.6
0.0
-1.6

%

関西

2.7
13.0
23.7
7.7
27.7
16.0
12.9
16.1
9.9
12.0
0.5
11.6
0.7
1.6
5.6
4.8
-3.0
6.3
6.9
3.1
3.3
4.1
6.1
0.1
2.5

2.0

北陸

1990～2010年産出額構成比変化

変動係数
北海道
東北
北関東
首都圏

6.9
7.3
5.4
5.6
4.9
7.3
4.9
4.5
5.9
5.9
10.6
11.5
0.2
-7.8
-7.5
-8.2
-5.7
-4.8
-6.4
-5.4
-5.0
-7.5
-6.1
-7.8
-5.9

業務

中部

関西
中国
四国
九州
沖縄
地域計

6.1
3.2
2.0
0.4
0.9
1.1
0.5
1.2
2.8
3.0
1.8
2.0
0.7
-1.7
-2.1
-0.7
-0.1
-0.6
-0.9
-0.2
-0.7
-1.8
-1.5
-0.8
-0.6

その他
製造

首都圏

2010年産出額構成比（％）

東北
北関東
首都圏
中部
北陸

素材

北関東

北海道

機械

東北

農林 建設業・
水産業
鉱業

北海道

表3

機械
業務

電力需要変化の産業別寄与度（年率，1990～2010年）ても電力需要が増加している地域と減少し業，建設業・鉱業，その他製造の縮小というている地域が混在している（図5）。特に，原

全国の動きと同様である。しかし，産出額構

単位の大きい素材製造業は大きなマイナス

成比の変化の大きさは，地域によって大きく寄与となった地域（北海道，北陸，四国）が異なっているとともに，機械における首都圏ある一方で，電力需要増に大きく貢献した地や，素材における四国，沖縄等，業種によっ

域（中国，九州）もあり，電力需要に与えたては他の地域と異なる例外的な産業構造変影響が地域別に異なっている。
(3)式により1990～2010年の電力需要の変化も生じている。
1990～2010年の20年間における電力需要
8化要因をみると，産業構造変化要因は，首都変化の産業別寄与度 をみると（図5），全地

圏，中部，関西等でマイナスとなったのに対域で業務が全体の電力需要増に大きく貢献

して，北海道，東北，四国，北関東等ではプしている，農林水産業や建設業・鉱業の電力ラスになっており，地域によって影響が異な需要が減少しているなど，共通の特徴が見らっている（図6）。
2.1節で述べたように，産業構造変化要因は，れる。一方で製造業は，いずれの業種につい産出額構成比の変化と共に相対的な原単位
8

本節の電力需要は，前節同様に家庭・運輸部門以外の総の水準にも影響を受ける。多くの地域では，電力需要（自家発を含む）を指す。データは「2014 年度

素材，農林水産業，建設業・鉱業の産出額構版総合エネルギー統計」の部門別総需要電力量を地域計として，地域別需要を推計したもの（推計方法は付録 Cを参照）。「総合エネルギー統計」は地域データ（2012 年
度版都道府県別エネルギー消費統計）との整合性を取る
ために 2014 年度版を用いているため，2015 年度版を用いた 2.1 節の全国値と本節の地域の合計値は異なっている。

成比が縮小し，業務と機械の産出額構成比が拡大している。一方，原単位については，業
種別の大小関係は地域別に差異があるものの，素材が突出して高く，農林水産業や建設－ 55 －

電力経済研究No.63（2016.3）

産業構造変化要因
原単位変化要因
電力需要変化図6

経済規模変化要因
交絡項

農林水産業
機械
その他製造
総計

電力需要変化の要因別寄与度（年率，1990～2010年）

沖縄

九州

四国

中国

関西

北陸

中部

首都圏

東北

北海道

沖縄

九州

四国

中国

0.5
0.0

関西

-0.5
北陸

1.5
1.0

中部

0.0

首都圏

0.5

3.0
2.5
2.0

北関東

1.0

東北

4.0
3.5

北海道

1.5

北関東

kWh/千円
5.0
4.5

%

2.0

建設業・鉱業
素材
業務

注）原単位は1990年と2010年の平均値である。

図7

業・鉱業が最も低いという，全地域共通の特徴がある（図7）。したがって，素材から業務

業種別地域別原単位

いる。

や機械への産業構造変化は電力需要を減少

経済規模以外の要因が地域の電力需要にどさせる一方で，農林水産業や建設業・鉱業かれだけ影響を与えているかをみるために，ら業務や機械への産業構造変化は電力需要

2010年における地域の原単位の地域差を生んを増加させる効果を持つ。多くの地域では電でいる要因について，詳しく見てみよう（図

力需要に対して異なる効果を持つ2つの変化8）。原単位は地域計では0.74kWh／千円となが同時に起きているため，どちらの効果が大っている中で，最も小さい沖縄（0.58kWh／

きいかによって電力需要への影響が決まる。

千円）から最も大きい中国（1.03kWh／千円）

相対的に素材の縮小の影響が大きい首都圏，までは80％程度の大きな格差がある。

中部，関西では産業構造変化要因がマイナス

そこで，地域と全国平均との原単位格差をになり，農林水産業や建設業・鉱業が縮小し産業ごとの原単位の違い（原単位要因）と産た影響が大きい他の地域では，産業構造変化

出額構成比の違い（産業構造要因）に分解し要因がプラスになった。

た結果を図 8に示す。産業構造要因は，原単

経済規模変化要因は，首都圏と関西では電位が高い素材への特化が進んだ地域（中国，

力需要の減少要因となったものの，その他の四国等）では全国平均よりも原単位を引き上

地域では電力需要の増加要因となった。しかげる要因となり，原単位の低い農林水産業やし，原単位変化要因，産業構造変化要因，経建設業・鉱業への特化が進んだ地域（北海道，済規模変化要因の3要因の中で，経済規模が最

東北，沖縄）では原単位を全国平均よりも引も大きな増加要因であったのは，沖縄と中部

き下げる要因となっている。

の2地域にとどまる。多くの地域では，原単位

産業ごとの原単位の違いを示す原単位要因

変化要因が最大の増加要因である。また，各は，東北，北陸，北海道等では全国平均より

地域とも産出額構成比の大きい業務の原単位も自地域の原単位を高める一方，首都圏，中上昇が，地域における電力需要増に貢献して部，沖縄等では全国平均よりも自地域の原単－ 56 －

kWh／千円

kWh／千円

0.40

原単位要因

産業構造要因

沖縄

九州

四国

中国

関西

北陸

中部

首都圏

北関東

北海道

東北

-0.20

全国との原単位格差�� � � � ���� ∙ w
� �� + � �̃�� ∙ �������� ：r地域i産業の原単位w�� ：r地域i産業の実質産出額構成比
注2）⊿は全国と地域の値の格差を示す。
注3）～線付きの変数は全国と地域の値の平均である。

図8

建設業・鉱業
その他製造

沖縄

九州

四国

中国

素材
業務

図9 産業ごとの原単位の違いによる原単位格差とその産業別寄与度（2010年）

注1）全国との原単位格差は下式による。
�

農林水産業
機械
総計

関西

北海道

-0.10

北陸

0.00

中部

0.10

首都圏

0.20

北関東

0.30

東北

0.25
0.20
0.15
0.10
0.05
0.00
-0.05
-0.10
-0.15

3. 2030年までの産業構造と電力需要

原単位格差の要因分解（2010年）

第2章では，1990～2010年の電力需要の変化
を，産業構造に着目して分析した。以下では，将来の電力需要に対して，産業構造がどのよ

位を大きく引き下げている。原単位の地域差が生じる原因について，本稿の業種区分の粗さに起因するものなのか，地域固有の条件にうに影響を及ぼしうるのかを検討する。
3.1 2030年までのマクロ経済・産業構造と電力需要よるものなのかを判断することは困難である。
しかし，図8の原単位要因をさらに産業別に分

まず，浜潟（2015）に基づく日本経済の成解した図9をみると，首都圏と中部ではほとん

長見通しと，その下での産業構造を示す。見

どの業種で原単位が全国平均を下回っている

通しの主要な前提条件は，世界貿易の伸びとのに対して，沖縄を除くその他の地域では，為替レートの水準である10。これらが重要な

逆にほとんどの業種で原単位が全国平均を上前提条件である理由の一つは，将来の産業構回っていることが分かる。地域の原単位要因

造に大きな影響を及ぼすためである。

が業種によらず同方向の影響を示すことは，我が国の産業構造の将来像を見通す上で地域固有の条件が地域の産業別原単位に影響の主要な視点の一つは，製造業の拡大の程度している可能性があることを示唆するものでであると考えられる。我が国の人口減少が長9期的に不可避とするならば，人口増に依拠しある 。

た内需の大幅な増加に依存することはでき
9

首都圏，中部等の経済規模が大きい地域で原単位が低い
ことから，電力需要に関する規模の経済が生じている可能性もある。

10

その他の前提条件等については，浜潟（2015）を参照されたい。

－ 57 －

電力経済研究 No.63（2016.3）

表4

マクロ経済・産業展望の結果
2000-10実績値

2010-30
将来展望

0.8%

1.0%

実質GDP
(平均成長率)
名目GDP(平均成長率)
実質財・サービス輸出(平均成長率)
製造業産出額(平均成長率)
第三次産業
産出額(平均成長率)
製造業産出額
構成比

表5

1.3%

製造業
うち機械

3.3%

うちその他製造
業務

0.4%

13
13
1.4
1.2
57
63
6.2
5.8
310
348 33.8 32.3
62
62
6.7
5.7
166
209 18.1 19.3
83
78
9.0
7.2
538
656 58.6 60.7
917 1,080 100.0 100.0

0.2
0.5
0.6
0.0
1.2
-0.3
1.0
0.8

2010
農林水産業

うち素材

4.3%

2030

産出額
成長率
（年率％）
2010-2030

産出額
（兆円）

建設業･鉱業-0.6%

業種別の生産見通し

計

0.6%

2030

構成比
（％）
2010

出所：浜潟（2015）に基づき，筆者作成。

0.6%

1.0%

済・産業構造展望の結果は，表4の通りである。
32.5%

既に述べた前提条件は，まず輸出に直接的

31.5%

注）GDPと輸出の将来成長率は，2012－30年間の数値である。また，製造業産出額の構成比は，2010年と2030年の数値である。
出所：浜潟（2015）より抜粋。

に影響を与える。世界貿易の拡大により，2000年代の実質輸出の成長率は2000年代（年率4.3%増）を下回るものの，展望期間内は年率3.3%増で成長する。輸出の伸びは，業種別

ず，全産業に占める産出額の構成比は大きくの産出額にも波及する。製造業では，相対的ないものの，外需を取り込むことのできる製に非製造業よりも輸出に依存している。その造業の浮沈は，我が国の経済成長やエネルギ

ため，輸出の伸びは製造業の生産増をもたら

ー需要に大きく影響を及ぼす。そして，前述

し，製造業の産出額は，年率0.6%増で成長すの2つの前提条件は，その製造業の産出額のる。製造業の成長を通じたGDPの増加は所得11増をもたらし，民間消費の増加を通じて，他増加に影響を与える 。
世界貿易は，世界経済の拡大の程度を示すの産業の産出増加につながることになる。

指標として用いており，日本からの輸出の規

業種ごとの生産動向については，浜潟

模に影響を与える。実質世界輸入額（日本を（2015）をもとに本稿での6業種別に組み替除く）は，直近の10年間2000～10年の間で，えたものを，表5に示している。まず，農林年率4.7%の伸びを見せた。展望期間内では，水産業については，人口減少が直接的に農産先進国・新興国が共に堅調に成長することを物等の需要を減少させるため，これは生産減見込み，実質世界輸入額の伸びを年率4.4%増の一因となる。産出額の構成比は2010年のと見込んだ。

1.4%から2030年の1.2%と若干縮小し，20年間

為替レートについては，直近では2015年のの成長率は年率0.2%増となる。

実績値が平均121円／ドルであった。ここで建設業・鉱業は，公共事業や住宅投資の大は，若干の円高シフトを見込み2030年時点で幅な増加は見込めず，成長は平均以下にとど110円／ドルとした。

まり，産出額の構成比も2010年比0.4%ポイン

以上の前提条件の下で得られた，マクロ経ト低下の5.8%となる。
素材製造業については，2章で検討したこ
れまでの産業構造変化要因のうち，電力需要11

前提条件の違いによって生じる，経済成長率や産業構造の差異等については，付録 B に「高成長ケース」，「低成長ケース」として示している。

に最も大きく影響を与えていた業種のひとつである。国際競争の激化や内需の減少傾向－ 58 －

などにより，大幅な生産増は見込めないと考1.0%の伸びとなり，製造業の成長率を上回る。

えられ，今後20年間の成長率は年率0.0%とほ浜潟（2015）では，2030年までのマクロ経

ぼ横ばいで，製造業平均（同0.6%増）を下回

済全体の成長率を年率1.0%増とみているが，る。素材のうち，化学製品については，東日

この結果は，製造業が競争力を維持し生産を本大震災（以下，震災と記す）後に国内の供拡大させつつ，所得の増加がサービス産業の給体制が一時的に崩れた際に，海外の安価な拡大をも促す姿を示している。

製品に需要がシフトし，その後，国内の供給

内閣府では「中長期の経済財政に関する試

体制が回復しても，国内産品への需要が完全算13」として，10年間の将来にわたる成長見に戻っていないとの指摘もある。こうした見通しを毎年示しており，将来の見通しを比較

通しは，今後の国内生産の増加を見込みづらするうえで参考となる。直近では，2016年1

い状況を示唆するものである12。

月に示されている。この中では，足元の潜在

機械は，世界的なIoT（Internet of Things）の成長率並みに将来にわたって成長を見込む

進展や我が国の高い技術力を背景に，国内かベースラインケースだけでなく，日本再興戦らの輸出も期待できることから，産出額成長

略14の効果を織り込むことで，ベースライン

率は年率1.2%増と試算され，産出額構成比もケースを上回る経済成長が達成されること2010年比1.2%ポイント上昇の19.3%を見込む。

を見込んだ「経済再生ケース」を提示していその他製造は，年率0.3%減となり，産出額る。
「経済再生ケース」での2024年までの10年の構成比が2010年の9.0%から2030年の7.2%間の成長率の見通しは，年率2.0%増である15。

へと，20年間で1.8%ポイント低下する。その

ただし，この「経済再生ケース」は，その前他製造の主要業種は食料品製造業であり，人提として全要素生産性（Total Factor Produc-

口減少に伴い生産減となる可能性が高い。

tivity, TFP）の伸びが2014～24年にかけて年率

業務は，産出額の構成比が2010年の58.6%

0.5%増から同2.2%増に高まることを見込んから2030年の60.7%へと，20年間で2.1%ポイでいる。ベースラインケースにおいても，経ント上昇する。人口減少の影響により，サー済成長率は年率0.9%程度で，TFP上昇率を同

ビス消費の大幅な増加を期待することはでき

0.5%増から同1.0%増程度まで上昇することないため，飲食や娯楽などが含まれる対個人を見込んでいることから，いずれにおいてもサービスは，年率0.6%増と産業計の成長率以経済成長のほとんどをTFPの上昇により達成

下にとどまる。一方で，高齢化の進展を受けする姿である。浜潟（2015）で指摘したようた医療・介護分野の成長や，情報通信サービ

な，資本の蓄積と生産性上昇によって経済成スの利用拡大，ソフトウエア等のIT関連事業

長を達成する姿とは，やや異なる。

の拡大等により，通信・放送や対事業所サー

これまで示したマクロ経済・産業構造展望

ビスなどで成長が見込まれる。業務全体では，ののもとで，2030年までの総電力需要を試算

2030年までの20年間で産業平均を上回る年率
13
14
12

なお，素材の将来見通しについては，エネルギー需要を見通す上で重要なエネルギー多消費業種であることから，

詳細は，内閣府（2016）を参照されたい。
「『日本再興戦略』改訂 2015」として，2015 年 6 月 30
日に閣議決定されている。

15

この数値は，2015 年 7 月に作成された，政府の「長期エ資源エネルギー庁（2015a）でも示されているが，その見ネルギー需給見通し」においても参照されている（資源通しは，概ね浜潟（2015）と同様であった。

エネルギー庁, 2015b）。

－ 59 －

電力経済研究 No.63（2016.3）

すると2012～2030年度平均で年率0.6%の増その他製造が将来の地域経済の成長に寄与

加となる（星野他, 2015a,b）16。同期間の経済することは難しく，経済規模の縮小要因とな

成長率は年率1.0%であったために，両者の比る地域も多い。

率として算出される総電力需要のGDP弾性

非製造業の将来動向は，需要先が個人か産

値は1を下回っている。既に2章でみたように，

業かによって異なっている。個人を需要先と産業構造変化が電力需要を押し下げる要因

する業種については，全国的に人口が減少しであることに加え，展望期間内でも同様の産ていく中で，大きな成長が見込めないことは

業構造変化が進むことが弾性値を押し下げ

各地域で共通であるが，地域の人口減少の大ている要因と考えられる。

きさに依存して将来動向は異なる。対個人サ

また，この時，電力価格（電灯電力総合単ービスは，人口減少が大きい北海道，東北，価）は年率2.0%で上昇し，2030年度には26.70

四国では生産規模が縮小する一方で，人口減

円／kWhとなる。電力価格の上昇の背後には，少が小さい沖縄や首都圏等では，低成長なが付録Aの前提条件で示したように，資源価格

らも拡大が続く。ただし，個人向け需要の中の上昇を見込んでいること，FIT負担の増加

でも，医療・保健・介護については，全地域が見込まれることなどがある。本号の人見・で高齢化を背景に生産規模は拡大し，高齢者

星野（2016）でも指摘しているように，電力の増加が大きい地域（首都圏，沖縄）で特に価格の上昇は，将来の各業種の原単位の低下

成長率が高くなる。

をもたらす可能性がある。

一方，産業向けを需要先とする業種は，労働力の減少に伴う合理化や情報化の進展か

3.2 2030年までの地域経済と産業構造

ら，将来の需要は増加する。対事業所サービ

前節の産業構造展望と整合的な2030年まスは全地域において成長が見込まれるが，一での地域経済の将来展望を，当所の田口・加部の専門的なサービスは大都市に集積する部（2016）において描いている。

ため，特に首都圏や関西での成長が著しい。

堅調な世界経済成長の下で成長が続く機

また，商業・金融保険・不動産についても，

械製造業は，各地域の経済成長を下支えする。

地域経済のインフラ的な役割が強く，各地域

輸出が成長の主要因である機械製造業は，他の経済規模が拡大する中では，全地域においの業種と比較して，全ての地域で高い成長率て堅調な成長が見込まれる。

を示すものの，地域別の産出額構成比が大きく異なるため，経済成長に対する寄与度は地

3.3 2030年までの地域電力需要

域によって大きく異なる。

本節では，3.1節と3.2節の2010～30年の産

これに対して，素材は国際競争激化や内需

業構造・電力需要展望を利用して，将来の産の減少から，国内生産の拡大は見込めず，そ

業動向が地域の電力需要に与える影響を展の他製造は国内向けの消費財需要が中心で望する。

あるため，人口減少に伴って国内生産が縮小

2010～30年の電力需要は，全国の需要が年していく見込みである。したがって，素材，

率0.2％増にとどまる中で，地域別の需要の伸びは-0.5％～0.7％の間に分布する（図10）。
1990～2010年の地域別の電力需要の伸び率16

2010～2030 年度平均では年率 0.2％増である。

が0.5％～1.9％の間で分布していたのに対し－ 60 －

%
1.0

総電力需要は減少する。
将来の電力需要の変化を要因別にみると

0.8（図11），各地域ともに産業構造変化要因は

0.6

相対的に小さいものの，沖縄を除いては電力

0.4

需要の減少要因となる。これは，多くの地域

0.2で共通する，素材やその他製造の産出額構成0.0比の縮小と，業務や機械の産出額構成比の拡-0.2大という産業構造変化が，電力需要を減少さ-0.4せる効果を持つためである（図12）。しかし，海道，東北，北関東，北陸，四国）に分かれ

産業構造変化要因
原単位変化要因
電力需要増加率る結果となっている17。
製造業の電力需要が減少する一方で，業務

図11の電力需要は増加するという傾向はほぼ全

沖縄

地域計

九州

四国

中国

関西

北陸

関西，中国，九州，沖縄）と減少する地域（北中部

は伸び悩み，増加する地域（首都圏，中部，

首都圏（全国平均は1.0％），各地域ともに電力需要

東北

地域計

沖縄

九州

四国

電力需要展望・産業別寄与度（年率，2010～2030年）

北関東

図10

建設業・鉱業
機械
業務

%

1.4
1.2
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
-0.2
-0.4
-0.6
-0.8
-1.0

北海道

農林水産業
素材
その他製造

中国

関西

北陸

首都圏

北関東

東北

北海道

-0.6

経済規模変化要因
交絡項

電力需要展望・要因別寄与度（年率，2010～2030年）

地域で共通であるため，地域の電力需要全体の動向は，どちらの影響が強いかに依存する。

地域計

沖縄

九州

四国

2010~30 年の間の電力需要の減少は，必ずしも需要のピ

中国

17

関西

の成長によってカバーしきれない地域では

北陸に，素材，その他製造のマイナス寄与を業務

中部

需要が増加し，北海道，四国，北関東のよう首都圏門の成長が相対的に大きい地域では，総電力北関東なっている。首都圏や関西，沖縄等の業務部

東北の人口動向や既存の産業集積に依存して異

％ポイント

5.0
4.0
3.0
2.0
1.0
0.0
-1.0
-2.0
-3.0
-4.0
-5.0
北海道

3.2節で見たように地域別の産業動向は，地域

ークを過ぎたことを意味するわけではない。2010 年の各
地域の電力需要が気温影響等から平年より大きかったこ

農林水産業

建設業・鉱業素材とや，2011 年の震災による需要の大きな落ち込みも影響

機械

その他製造

業務

している。東北，北関東，北陸については，2030 年においても，前年比較では電力需要が増加している。

図12－ 61 －

産出額構成比の変化（2010～30年）

電力経済研究 No.63（2016.3）

「その他製造から業務や機械」への構造変化
は，縮小する業種と拡大する業種の原単位に大きな差がないので，電力需要に与える影響

4. 産業・業務用電力需要に対する産業構造の影響をどうみるかは小さい。したがって，沖縄を除く全地域で

本稿では，我が国の産業・業務用の電力需

産業構造変化要因がマイナスになる原因は，

要と産業構造の関係性を，データから明らか

2.2節でみたように素材の産出額構成比の低にすると共に，将来の経済環境に関するシナ

下による影響が大きい。また，1990～2010年

リオが国内の産業構造と電力需要に及ぼすにおいては，原単位の低い農林水産業と建設影響について分析した。
まず，2010年までの20年間についてみると，業・鉱業の産出額構成比の縮小が電力需要の増加要因となっていたが，2010～30年につい日本経済全体では，経済規模変化と原単位変ては，ほとんどの地域で素材の産出額構成比化が電力需要を増加させる要因となった一の縮小が建設業・鉱業の縮小よりも大きい。

方で，素材製造業の産出額構成比の低下と，これも，産業構造変化要因が全地域でマイナ

機械や業務の産出額構成比の上昇という産スとなった原因の一つである。

業構造の変化は，電力需要を減少させる要因

また，原単位変化要因についても，燃料価となっていた。しかし，地域別にみると，い格の持続的な上昇や再エネ導入等を背景とずれの地域も機械や業務の産出額の構成比

した電力価格の上昇により，全地域で電力需が高まる一方，構成比が低下した業種が地域

要の減少要因となる18（図11）。1990~2010年

別に異なっており，結果的に産業構造変化がにおいては，多くの地域で原単位の上昇が電電力需要を増加させる地域と減少させる地力需要増の主要因であったが，2010~30年に域に分かれた。

かけては，もっぱら経済規模の拡大のみが電次に，当所の将来の産業展望によれば，機力需要を増加させる要因となる。しかし，国械や業務の産出額の構成比が高まる一方，素内全体の潜在成長力が低下する中で，各地の材の産出額の構成比は低下するという構造

産出の成長率は0.2％～1.2％にとどまるため，変化は今後も続く。このような産業構造変化

電力需要を大きく伸ばす地域はない。最も経は，素材の集積が小さい沖縄以外の全ての地

済規模が拡大すると見込まれる首都圏にお域で電力需要を減少させる要因となり，電力

いても，2010～2030年までの電力需要の増加

価格が上昇するシナリオの下では原単位の率は0.6％と，1990～2010年の全国平均1.0％

低下も見込まれる。

を大きく下回る。また，産出の成長による経我が国が堅調な成長をとげるシナリオに済規模変化要因が小さい地域では，長期的なおいても，地域の経済規模の拡大が電力需要

電力需要は減少する見通しとなる。

の増加に与える影響は小さく，産業構造変化
や原単位変化が，地域の電力需要を長期的に減少させるリスクとなりうる。
なお，本稿の分析においては，特に地域別のデータについて震災後の公表データが十18

将来の原単位動向は，燃料価格やエネルギーミックスのシナリオに依存する。本稿の結果は付録 A の前提に基づいて算出したものであり，設定条件によって変動しうることに留意する必要がある。

分でないという制約もあった。また，本号の間瀬・林田（2016）によれば，震災前後で大口電力需要の生産弾力性に構造変化が見ら－ 62 －

れたとの指摘もあった。さらにデータを拡充していくとともに，産業構造だけでなく原単位の変化と電力需要の関係についても，分析

付録A 電力需要の将来見通し作成にあたっての前提条件

を続けていく必要がある。

第3章における地域別の電力需要展望にあたり，その前提条件の詳細は星野（2015a,b）

参考文献にあるが，本付録ではその一部を簡単に説明

経済産業研究所 (2015) 「日本産業生産性(JIP)デー
タベース 2015」，
http://www.rieti.go.jp/jp/database/JIP2015/index.
html，平成 27 年 12 月 8 日公表, 最終アクセス
日：2016 年 2 月 17 日.
資源エネルギー庁 (2015a) 「第 3 回 総合エネルギー調査会長期エネルギー需給見通し小委員会
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資源エネルギー庁 (2015b) 「長期エネルギー需給見通し」，平成 27 年 7 月 16 日.
田口裕史・加部哲史 (2016) 「2030 年までの地域
経済・産業構造展望」，電力中央研究所報告, 近刊.
内閣府 (2016) 「中長期の経済財政に関する試算」,
平成 28 年 1 月 21 日経済財政諮問会議提出資料.
中野一慶 (2016) 「家庭部門の電力需要における人
口・世帯構造の影響―先行研究の整理と課題―」, 電力経済研究, 第 63 号.
浜潟純大 (2015) 「2030 年までのマクロ経済・産業構造展望―エネルギー需給展望に向けた日本経済の成長力の見方―」，電力中央研究所報
告 Y14017.
人見和美・星野優子（2016）「産業・業務部門での東日本大震災以降の電力需要の変化要因」,
電力経済研究, 第 63 号.
星野優子・永田豊・浜潟純大 (2015a) 「2030 年までのエネルギー需給展望の見直し―2010 年度
改訂版総合エネルギー統計に準拠した試算結
果の概要―」，電力中央研究所社会経済研究所
ディスカッションペーパーSERC15001.
星野優子・永田豊・浜潟純大 (2015b) 「長期エネ
ルギー需給見通しで想定された省エネ対策コストの推計」，電力中央研究所社会経済研究所
ディスカッションペーパーSERC15004.
間瀬貴之・林田元就（2016）「東日本大震災前後
における産業用電力需要の構造変化―時系列分析によるアプローチ―」, 電力経済研究, 第63 号.
IEA (2014) World Energy Outlook 2014.

する。
まず燃料価格については，IEA（2014）のNew Policies Scenarioのドル建ての名目価格，
ならびに為替レートの将来見通しに基づき円建て価格を想定した。原油価格の2030年時
点での名目価格は1キロリットル当たり12万
5,000円強で年率3.5%（2013～30年）の上昇を見込んでいる。
また，再生可能エネルギーについては，長期エネルギー需給見通し小委員会での議論などを参考に，発電量について，太陽光746
億kWh，風力181億kWh，と想定した。
原子力発電については，将来の稼働状況が不透明であることから，IEA（2014）に準じて想定した。2030年時点での原子力発電量は2,237億kWhと見込んでいる。

付録B マクロ経済・産業構造展望のシ
ミュレーション
浜潟（2015）では，マクロ経済と産業構造の見通しについて，標準ケースだけでなく，高成長や低成長ケースを試算し，上下に幅を持った定量的な将来像を示しており，以下ではその結果を示す。こうしたシミュレーショ
ンは，想定する前提条件が異なることによって，単に，経済成長率だけではなく，想定される産業構造なども異なることから，幅を持ったエネルギー需要の見通しを提示できるなどのメリットがある。
本付録では，第3章で示した海外経済や為－ 63 －

電力経済研究 No.63（2016.3）

替レートの見通しという2つの前提条件が，増，低成長ケースでは，同0.4%増となった。

幅を持って変化したときの我が国の産業構

高成長ケースは，輸出増に伴い製造業が経済成長をけん引するとともに，所得の増加が造への影響について示す。
まず，世界貿易は，実質世界輸入額の伸び

消費増をもたらし，サービス業を中心とするを年率4.4%増と見込んでいたが，高成長ケー

業務の産出額も増加する姿となっている。

スでは，先進国・新興国が共に高成長を達成

一方，低成長ケースでは逆の姿となり，製する，低成長ケースでは，先進国・新興国の造業の国内生産の空洞化が進展し，経済成長

成長が鈍化することをそれぞれ想定し，実質には国内に残る業務が寄与するものの，その世界輸入額の伸びをそれぞれ同5.0%増，同

伸びは小さいという姿となっている。業務に3.4%増と見込んだ。

は医療・保健・衛生分野など，所得以外の要為替レートについては，2030年で110円／

因によって消費や生産の増加が見込まれるドルを見込んでいたが，高成長・低成長ケー業種がある。こうした点も，ケース間での業

スではそれぞれ130円／ドル，90円／ドルと務の成長率の振れ幅が製造業に比べて小さした。

くなっている要因の一つと考えられる。

こうした前提条件の違いは，まず輸出に直接的に影響を与える。展望期間内は年率3.3%増だったが，高成長ケースでは同4.1%増，低付録C 地域別総電力需要の推計方法
r地域i産業の総電力需要（ xˆi ）の推計値はr

成長ケースでは同2.4%増と，ケース間で輸出

r

部門別産出額（ zi ），全国の電力需要原単位の伸びに違いが生じる。
この違いは，業種別の産出額にも波及する。

（ ei ），地域と全国との原単位格差（ θ i ）をr

製造業では，相対的に非製造業よりも輸出に用い，A-1式によって推計している。

依存しているため，輸出の増加は製造業の生xˆir = θir ei zir

産増を，輸出の停滞は製造業の生産の停滞を(A-1)

ここで， θ i は全国の原単位と地域の原単rそれぞれもたらす。
そのため高成長ケースでは，製造業の産出位の補正比率であり，r地域i産業の総電力需額成長率が1.3%増となり，2030年の製造業の要の参考値 xi と産出額 zi を用いてA-2式に産出額の構成比が2010年（32.5%）並みのより計算される。

32.3%に維持されるのに比べ，低成長ケース
では，製造業の成長率は年率0.3%減とマイナ

r

θir =

ス成長に陥り，2030年にかけて製造業の産出

xir zir r xir  r zir

r

(A-2)

額の構成比が低下（2030年に29.0%）する。

ここでの参考値とは，全国の総電力需要量

業務については，所得の増加が民間消費のを分割するための，地域の部門別総電力需要拡大をもたらし，サービス業を中心とした生を表した指標であり，製造業の各業種につい産が増加することとなるため，所得がより増ては，「販売電力＋自家発・自家消費」（電力加する高成長ケースでは年率1.4%増，低成長

調査統計），その他の業種については，都道

ケースでは年率0.6%増に留まる。

府県別エネルギー消費統計の産業別総電力

その結果，マクロ経済全体の2030年までの需要量を利用した。

実質経済成長率は，高成長ケースでは同1.6%－ 64 －

一方，A-1式の全国の電力需要原単位（ ei ）は各産業の地域の総電力需要参考値の合計と全国総電力需要（ yi ）が一致する条件

yi −  xir = yi − ei  θir zir = 0
r

(A-3)

r

より

ei =

yi

(A-4)

θir zirrと求めることができる。以上のような手順で，全国の総電力需要の推計値（星野他，2015a），
地域の総電力需要の参考値，地域の産業別産出額を利用して，地域の総電力需要を推計している。
また，将来の推計期間の地域別電力需要については，A-5式の数理計画問題を解くこと
によりt期の θ ir,t を推計し，A-1式によって推計値を求めている。A-5式における制約条件
は地域計の総電力需要が別途推計した全国値に一致するための条件であり，地域の総需要が全国の推計値に一致するという条件の下で，地域と全国との原単位格差（ θ i ）のr

時点変化ができるだけ小さくなるように推計を行ったものである。

 (θ − θ )s.t  x =  θ ⋅x

min

r

r

田口

r
i ,t

2
r
i ,t −1

r
i ,t

r

r
i ,t

裕史（たぐち

r
i ,t

ひろし）

電力中央研究所
浜潟(A-5)

純大（はまがた

社会経済研究所

すみお）

電力中央研究所

社会経済研究所－ 65 －

電力経済研究 No.63（2016.3）

研究ノート
研究ノート

地域別エネルギー需要の実態把握―「都道府県別エネルギー消費統計」による把握―
Findings of Regional Energy Demand–Understanding by the “Energy Consumption Statistics by Prefecture”–
キーワード：地域別エネルギー需要，都道府県別エネルギー消費統計，実態把握
大塚 章弘
本稿では，「都道府県別エネルギー消費統計」を活用して，日本の地域におけるエネルギー需要の実態把握を行った。その結果，日本全体のエネルギー需要は1990年代から2000年代にかけて増加しており，家庭や業務といった民生部門および運輸部門が牽引していることが分かった。地域別動向では，東京電力管内の都県がエネルギー需要の増加に大きく寄与しているだけでなく，東北といった大都市地域以外の地域内各県のエネルギー需要も着実に伸びていることが分かった。エネルギー需要の変動を，一人あたりエネルギー需要の変動と人口変動に分解して考察した結果，一人あたりエネルギー需要がエネルギ
ー需要全体に与える影響が大きく，特に大都市地域以外の地域エネルギー需要の増加は一人あたりエ
ネルギー需要の増加によってもたらされたことが分かった。

1. 問題意識：エネルギー需要の地域細分化は可能
か
2. 「都道府県別エネルギー消費統計」とは2.1 「都道府県別エネルギー消費統計」の考え方
2.2 「都道府県別エネルギー消費統計」の構造
2.3 統計利用の留意事項
3. 最終エネルギー消費の動向

1. 問題意識：エネルギー需要の地域細分化は可能か3.1 全国の動向
3.2 地域の動向
4. 部門別エネルギー消費の地域別動向
5. 最終エネルギー消費の変動要因
6. 電化率の地域別動向
7. 将来の地域エネルギー・電力需要を把握するう
えで必要なことは何か

関する研究は，大学や他の民間のシンクタンクなど国内の主要な研究機関において十分に調査検討されていないという現状がある。

電力の小売全面自由化に続き，2017年にはそこで本稿では，地域別エネルギー需要の研

ガスの自由化も行われる。こうした中で将来究を進める最初の段階として，近年整備されの電力需要を見通すためには，電力に加えて，た「都道府県別エネルギー消費統計」のデー

ガスも含むエネルギー総需要の実態を把握

タを活用し，日本の地域別エネルギー需要のし，分析することが求められる。特に，今後，実態把握を行う。

エネルギー総需要の動向を電力管内の地域

以下，第二章において，「都道府県別エネ

区分で把握する意義が薄れてくる可能性も

ルギー消費統計」の概要を説明し，統計を利あるため，電力管内地域はもとより，電力管用する際の留意点等を述べる。続く，第三章

内地域をより細分化した都道府県レベルでおよび第四章において，地域別エネルギー需の調査研究も求められる。しかしながら，日要の実態を全国と都道府県別および部門別

本の地域におけるエネルギー需要の動向にに把握する。第五章では，地域別エネルギー

－ 66
66 －
－
－

需要の変動要因として，一人あたりエネルギ

石油等消費動態統計の個票を都道府県別

ー需要に着目した要因分解を行い，エネルギに再集計し，「総合エネルギー統計」と同じー総需要に対する一人あたりエネルギー需算定手法を適用している。

要の影響を明らかにする。第六章では，エネ
ルギー総需要から電力の総需要を予測する

農林･鉱･建設･中小製造業，民生業務他（第方法を説明し，その際，重要な要素となる電三次産業）業種：

化率の地域別動向を把握する。最後に結論と産業連関表･投入表と「総合エネルギー統

今後進めるべき分析課題をとりまとめる。

計」から推計した業種別･エネルギー別消費量を，各都道府県の県民経済計算上の該当業

2. 「都道府県別エネルギー消費統計」とは
本章では，「都道府県別エネルギー消費統

種の中間投入額の対全国構成比などから推計している。
家庭部門・家計乗用車（運輸）部門：

1計」を解説する（戒能（2012a）） 。
「都道府県「家計調査報告」の都道府県県庁所在地集別エネルギー消費統計」とは，「総合エネル

計値を利用し，「総合エネルギー統計」と同

ギー統計」を基礎とした都道府県別のエネル

じ算定手法を適用している。

ギー消費の統計である。

2.2 「都道府県別エネルギー消費統計」の構造

2.1 「都道府県別エネルギー消費統計」の考え
方「都道府県別エネルギー消費統計」で推計対象となっている部門は以下のとおりであ「都道府県別エネルギー消費統計」は，「総る（詳細は表1参照）。

合エネルギー統計」のうち地域分割が可能な部門のみを都道府県別に分割推計し，再集計

非製造業（農林水産業･鉱業･建設業）部門：

したものである（表１）。
「総合エネルギー統「都道府県別エネルギー消費統計」のうち，計」の各部門のうち地域分割が困難な部門に農林水産･鉱･建設業については，農林水産業

ついては，現状では「都道府県別エネルギーと，建設業･鉱業の2部門に集約されている。

消費統計」において地域分割推計を行わず，

農林水産･鉱･建設業については，産業連関推算定から除外されている。それゆえ，後述す計法を用いて地域分割推計が行われている。

るように「都道府県別エネルギー消費統計」の全国合計値は「総合エネルギー統計」の値

製造業部門：と一致しない。

「都道府県別エネルギー消費統計」のうち，「都道府県別エネルギー消費統計」の地域分割手法については，以下の通りである。

製造業については，｢化学･化繊･紙パ｣｢鉄鋼･非鉄･窯業土石｣｢機械｣｢重複補正｣｢他業種･中小製造業｣の5部門に集約されている。製造製造業主要業種：

業のうち，他業種･中小製造業部門以外の4部
門については，「石油等消費動態統計」の個1「都道府県別エネルギー消費統計」の電力に関する解説は大塚（2015）を参照

票を都道府県別に再集計処理して推計されている。一方，他業種･中小製造業部門につ－ 67 －

電力経済研究 No.63（2016.3）

表1 「都道府県別エネルギー消費統計」の推計対象部門
統計の部門分類#5000 最終エネルギー消費 （#6000～#8000 合計）#6000 産 業（#6100，#6500 合計）#6100 非製造業（#6100A～#6100B 合計）#6100A 農林水産業#6100B 建設業・鉱業#6500 製造業（#6500A～#6500E 合計）#6500A 化学・化繊・紙パ#6500B 鉄鋼・非鉄・窯業土石#6500C 機 械#6500D 重複補正
#6500E 他業種・中小製造業#7000 民 生（#7100，#7500 合計）#7100 家 庭
#7500 業務他（#7500A～#7900 合計）#7500A 水道・廃棄物#7500B 商業・金融・不動産#7500C 公共サービス#7500D 対事業所サービス#7500E 対個人サービス#7900 他業務・誤差#8000 運 輸
#8110 旅客・乗用車対応する総合エネルギー統計の部門分類#6100 非製造業
#6100 農林水産業#6120 鉱業， #6150 建設業#6500 製造業
#6520 パルプ紙紙製品，#6550 化学，#6530 化学
繊維#6580 鉄鋼，#6570 窯業土石，#6590 非鉄地金，#6560 ガラス製品#6600 機械
#6700 重複補正
#6800 他業種・中小製造業，#6510 食料品，#6540
石油製品（他製品）#7100 家 庭
#7500 業務他
#7510 水道・廃棄物#7600 商業・金融#7700 公共サービス#7810 対事業所サービス#7850 対個人サービス#7520 電気・ガス事業，#7530 運輸附帯サービス，#7540 通信放送， #7900 他・分類不明・誤差（= #8110）#8110 旅客・乗用車

出所：戒能（2012a,b）をもとに作成
注1）「都道府県別エネルギー消費統計」に含まれない部門は以下の通りである。
（運輸部門：自動車以外の旅客）#8115 バス，#8120 鉄道，#8130 船舶，#8140 航空（運輸部門：貨物） #8500 貨物
注2）上記の対応表は「総合エネルギー統計」（2010年度版）に基づいている。2015年度に改訂された総合エネルギー統計については，本稿執筆時点において統計を解説した資料が公開されておらず，そのため推計部門の対応関係を確かめることができない。

いては概ね産業連関推計法を用いて推計さ所サービス｣｢対個人サービス｣｢公共サービ

れている。「総合エネルギー統計」と比較しス｣｢他業務･誤差｣の6部門に集約されている。

て部門が集約されている理由は，鉄鋼･化学

これらの部門については，全て産業連関推計などの工場･事業所は各都道府県に１つしか法を用いて地域分割推計が行われている。第ない場合が大半であるため，集約しない状態

三次産業に関する産業連関推計法を地域分のまま開示しようとすると統計法上の個別割推計した際には，商業～公共サービスの各

企業の秘密保護制限に抵触してしまい，統計

業種については製造業などと比較して相対値を公開できないためである。

的に大きな推計誤差が存在しており，誤差が10 ～ 20％に達する場合があることに注意が必要であるとされている（戒能（2012a））。

民生業務他部門：「都道府県別エネルギー消費統計」のうち，民生業務他部門（第三次産業）については，

民生家庭部門・家計乗用車部門：｢水道･廃棄物｣｢商業･金融･不動産｣｢対事業－ 68 －「都道府県別エネルギー消費統計」のうち，

表2 部門別最終エネルギー消費の動向
実績値（PJ，2012年）
最終ｴﾈﾙｷﾞｰ消費
産 業
非製造業
製造業計
民 生
家 庭
業務他
運 輸

実績値の伸び シェア（％，（1990=100） 2012年）

12,158
6,136
497
5,639
4,956
2,016
2,940
1,067

105.79
83.95
79.64
84.35
143.19126.00157.96147.59100.00
50.47
4.09
46.38
40.76
16.58
24.18
8.77

シェアの変化寄与度（％，（％ポイント，
1990-2012
1990-2012年）
年）- - -13.13-10.21-1.34-1.11-11.79
-9.10
10.65
13.01
2.66
3.62
7.99
9.39
2.48
2.99

出所：「都道府県別エネルギー消費統計」
注1）表の値は，「都道府県別エネルギー消費統計」の47都道府県合計値である。
注2）2012年値は推計値である。

家庭部門・家計乗用車部門については，各都の算定除外，
3）地熱･バイオマスなど再生可能エネルギ

道府県の一般世帯のエネルギー消費を，「家計調査報告」における都道府県県庁所在地

ーの算定除外。

別・費目別世帯平均支出額推移を用いて推計

さらに，統計上最新年の2012年度は推計値されている。ただし，「家計調査報告」の調である点も注意が必要である（経済産業省資査対象世帯には偏りがあるため，該当する数

源エネルギー庁（2014））。「都道府県別エネ

値を直接算定に使用するのではなく，調査対

ルギー消費統計」に使用する公式統計の一つ

象となった世帯が各都道府県の平均的な世である「県民経済計算」は，2年度遅れで確帯像となるべく一致するように各種補正処

報値が公表されるため，その公表を待つと，理を行い，エネルギー消費量が算定されている。

「総合エネルギー統計」と比較して1年度分の遅れが生じる。そのため，「県民経済計算」

2.3 統計利用の留意事項

における中間投入額の時系列の推移から，回「都道府県別エネルギー消費統計」は，基帰分析による推計を行い，直近年度の推計値

本的には「総合エネルギー統計」の計算方法を算定して当該遅延を補完している。この点をそのまま使用しているが，地域分割推計上は統計を利用する際，留意するべき事項であの誤差の存在等に伴い，例外的に固有の算定る。

方法を用いている。そのため，上述したように「都道府県別エネルギー消費統計」の合計
値は必ずしも「総合エネルギー統計」と一致していない点には注意が必要である。
特に，「都道府県別エネルギー消費統計」

3. 最終エネルギー消費の動向
3.1 全国の動向の利用においては，以下の3点に注意するこ

本章では，日本全体のエネルギー需要の実とが必要であるとされる（戒能（2012a））。

態を捉えるため，「都道府県別エネルギー消

1） 「総合エネルギー統計」上の誤差や地費統計」を活用して部門別の最終エネルギー
消費の動向から把握する。

域分割推計上の誤差の存在，
2）運輸貨物等部門，エネルギー転換部門－ 69 －

表2は，日本の部門別最終エネルギー消費

電力経済研究 No.63（2016.3）

表3 地域別最終エネルギー消費の動向

北海道
東北
東京
中部
北陸
関西
中国
四国
九州
沖縄
全国

水準
シェア
変化率（％,
寄与度（％,（PJ, 2012年） （％, 2012年） 1990-2012年） 1990-2012年）
520
4.28
12.53
0.50
945
7.77
16.88
1.19
4,031
33.15
11.28
3.55
1,553
12.78
-1.06
-0.15
252
2.08
5.36
0.11
1,688
13.88
-1.78
-0.27
1,438
11.83
-0.41
-0.05
398
3.27
7.56
0.24
1,268
10.43
4.98
0.52
66
0.54
29.49
0.13
12,158100.005.79-

出所：「都道府県別エネルギー消費統計」
注）地域区分は次の通り。北海道（北海道），東北（青森，岩手，宮城，秋田，山形，福島，新潟），東京（茨城，栃木，
群馬，埼玉，千葉，東京，神奈川，山梨），中部（長野，岐阜，静岡，愛知，三重），北陸（富山，石川，福井），関西（滋賀，京都，大阪，兵庫，奈良，和歌山），中国（鳥取，島根，岡山，広島，山口），四国（徳島，香川，愛媛，高知），九州（福岡，佐賀，長崎，熊本，大分，宮崎，鹿児島），沖縄（沖縄）.

の動向を示したものである。2012年の実績値

シェアの変化においても，産業部門が－では，最終エネルギー消費は12,158（PJ）で13.13％ポイント程度，シェアを低下させた。

ある。このうち，産業部門の最終エネルギー

製造業のシェアの低下は－11.79％ポイント

消費は6,136（PJ）で全体の50.47％を占める。

と大きい。一方，民生部門を構成する家庭部

製造業は5,639（PJ）と全体の46.38％であり，

門と運輸部門はそれぞれ2.66％ポイント，

日本のエネルギー需要の過半は産業部門，特7.99％ポイントシェアを増加させた。

に製造業によって占められている。一方，民そのため，最終エネルギー消費全体の変化

生部門は4,956（PJ）で全体の40.76％であり，に対する寄与度を計算すると，製造業は－

このうち家庭部門が2,016（PJ），業務部門が9.10％で最終エネルギー消費全体の減少に大2,940（PJ）で，民生部門では業務部門が若干きく影響する一方で，家庭部門と業務部門は大きい。運輸部門は1,067（PJ）であり，全体3.62％および9.39％の寄与度で最終エネルギに占める割合は8.77％と小さい。

ー消費全体を大きく増加させた。

1990年を100として基準化した実績値の伸

このように，産業部門，特に製造業のエネびを見ると，最終エネルギー消費全体はルギー需要は観測期間を通じて減少し，日本

105.79と若干の伸びを示している。部門別で全体のエネルギー需要を大きく減少させる

みると，産業部門に対して民生および運輸部

ように働いてきた。その一方で，家庭，業務門は対照的な動きをしているのが特徴であといった民生部門のエネルギー需要は観測る。産業部門の実績値の伸びは非製造業，製期間を通じて増加し，日本全体のエネルギー

造業の両部門において100を下回った。その需要の増加に寄与した。

一方，民生部門（家庭部門と業務部門），および運輸部門は100を大きく超過しており，

3.2 地域の動向著しい伸びを示している。特に業務部門の伸びが著しい。

こうした全国の動向を踏まえ，電力管内地域および都道府県におけるエネルギー需要－ 70 －

150

北海道

東北

東京

中部

北陸

中国

四国

九州

沖縄

全国

関西

1990年度=100

140
130
120
110
100

2012

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000

1999

1998

1997

1996

1995

1994

1993

1992

1991

1990

2011

年度

90

出所：「都道府県別エネルギー消費統計」

図1 地域別最終エネルギー消費の伸び（1990年度＝100）の実態を把握する。表3は，2012年時点にお回っている。東京以外の大都市地域である関ける地域別最終エネルギー消費の水準と対

西と中部は全国の伸びを下回っていること

全国シェア，変化率および全国の変化に対すが確認できる。全国のエネルギー最終消費のる寄与度を示したものである。この地域区分増加に貢献したのは東京および大都市地域

は電力管内地域に準じた地域区分であり，電以外の地方であることが読み取れる。
図2は都道府県における2012年時点の最終

力中央研究所が経済分析で採用している区

エネルギー消費の対全国シェアとその変化分である。
対全国シェアを見ると，最もシェアの高い率を示したものである。対全国シェアを見る

地域は東京であり33.15％を占める。次いで，と，最もシェアの高い地域は千葉県であり関西（13.88％），中部（12.78％）と大都市地

9.23％ を 占 め て い る 。 次 い で ， 神 奈 川 県域が大きな割合を占める。地方でシェアが大（7.13％），東京都（6.58％），愛知県（5.69％），

きい地域は中国と九州である。しかし，最終

大阪府（5.39％）と続いている。これらの都エネルギー消費の変化率は対全国シェアの道府県はすべて大都市地域に該当する。一方，大きさとは連動しない。例えば，東京は変化

都道府県で見ても，最終エネルギー消費の変率が正であるが，関西や中部の変化率は負で化率は対全国シェアの大きさとは連動しなある。それゆえ，全国の変化に対する寄与度

い。変化率が最も大きい都道府県は鳥取県のをみると，東京が正で最も大きい一方で，関40.97％であり，次いで，佐賀県（35.26％）

西および中部は負である。

となっている。大都市地域に該当する各県の図1では，地域別最終エネルギー消費の伸びを示している。沖縄が突出して伸びており，

変化率はおおむね正であるが，その値はシェ
アの大きさと比較すると大きくない。

北海道や東北，四国といった地方が全国を上－ 71 －

全国の最終エネルギー消費の変化に対す

電力経済研究 No.63（2016.3）

8.00

40.00

6.00

30.00

4.00

20.00

2.00

10.00

0.00

0.00

-2.00

-10.00

対全国シェア（％，2012年）

エネルギー消費の変化率（％）

対全国シェア（％）

50.00

沖縄
鹿児島
宮崎
大分
熊本
長崎
佐賀
福岡
高知
愛媛
香川
徳島
山口
広島
岡山
島根
鳥取
和歌山
奈良
兵庫
大阪
京都
滋賀
三重
愛知
静岡
岐阜
長野
山梨
福井
石川
富山
新潟
神奈川
東京
千葉
埼玉
群馬
栃木
茨城
福島
山形
秋田
宮城
岩手
青森
北海道

10.00

エネルギー消費の変化率（％，1990-2012年）

出所：「都道府県別エネルギー消費統計」

図2 都道府県の最終エネルギー消費の動向

1.20

1.04

1.00

0.82

0.80
0.60 0.50
0.40
0.20

0.68

0.56
0.42

0.21
0.13 0.13 0.15 0.17
0.12 0.09
0.07

0.08

0.09 0.07 0.13
0.16
0.10 0.07
0.08 0.09

0.25
0.18
0.17
0.13
0.07
0.02
0.02 0.04

0.11 0.12
0.05

0.00
-0.06

-0.20

-0.12

-0.16

-0.04

-0.08

0.00
-0.08

-0.40

-0.31

-0.60

沖縄
鹿児島
宮崎
大分
熊本
長崎
佐賀
福岡
高知
愛媛
香川
徳島
山口
広島
岡山
島根
鳥取
和歌山
奈良
兵庫
大阪
京都
滋賀
三重
愛知
静岡
岐阜
長野
山梨
福井
石川
富山
新潟
神奈川
東京
千葉
埼玉
群馬
栃木
茨城
福島
山形
秋田
宮城
岩手
青森
北海道

-0.18

0.24
0.13

-0.30

-0.37

全国のエネルギー消費の変化に対する寄与度（％，1990-2012年）

出所：「都道府県別エネルギー消費統計」

図3 都道府県の最終エネルギー消費の寄与度

る都道府県別寄与度を計算すると，大半の都

このように，日本のエネルギー需要を地域

道府県において正であることが確認できる

別および都道府県別で見ると，日本のエネル（図3）。東京都の寄与度が1.04％と最も大き

ギー需要全体の増加に大きく寄与したのはく，茨城県が0.82％，神奈川県が0.68％と東東京電力管内であることが分かる。同時に，京地域に該当する都県で寄与度が大きい。そ関西や中部地域といった他の大都市地域のの反面，関西や中部地域を構成する各県の寄エネルギー需要の伸びは全国平均を下回っ

与度は小さい。地方では北海道および東北地ており，全国のエネルギー需要の増加にはあ域の全ての県で寄与度が正である。また，四まり影響していない。日本のエネルギー需要

国や九州地域内の各県でも正の寄与度を示の増加は東京電力管内を構成する都県およしている県が多く存在する。

び大都市以外の道府県によってもたらされ－ 72 －

表4 部門別最終エネルギー消費の地域別動向（年度，TJ）
表4 部門別最終エネルギー消費の地域別動向（年度，TJ）
産業
非製造業

産業
製造業

民生
家庭

民生
業務他

運輸

1990
2000
2012
2000/1990 ％2012/2000 ％2012/1990 ％
1990
2000
2012
2000/1990 ％2012/2000 ％2012/1990 ％
1990
2000
2012
2000/1990 ％2012/2000 ％2012/1990 ％
1990
2000
2012
2000/1990 ％2012/2000 ％2012/1990 ％
1990
2000
2012
2000/1990 ％2012/2000 ％2012/1990 ％北海道
60,23348,07347,080-2.23%-0.17%-1.11%
161,631
148,917
154,326-0.82%
0.30%-0.21%
118,202
153,205
134,659
2.63%-1.07%
0.59%
88,245
115,472
129,373
2.73%
0.95%
1.75%
33,852
56,91954,6185.33%-0.34%
2.20%

東北80,40774,99865,996-0.69%-1.06%-0.89%
307,569
324,157
273,0290.53%-1.42%-0.54%
179,681
241,309
222,0902.99%-0.69%
0.97%
161,827
221,938
252,973
3.21%
1.10%
2.05%
78,818110,841
130,695
3.47%
1.38%
2.33%

東京
139,383
113,871
116,461-2.00%
0.19%-0.81%
2,097,745
2,265,815
1,876,446
0.77%-1.56%-0.51%
519,184
679,329
664,8882.72%-0.18%
1.13%
662,571
900,467
1,085,899
3.12%
1.57%
2.27%
203,255
269,263286,878
2.85%
0.53%
1.58%

中部
77,792
69,73861,207-1.09%-1.08%-1.08%
955,741
939,475
697,117-0.17%-2.46%-1.42%
196,107248,423265,685
2.39%
0.56%
1.39%
224,661
307,289364,891
3.18%
1.44%
2.23%
115,624
155,943
164,357
3.04%
0.44%
1.61%

北陸
16,527
16,125
13,167-0.25%-1.67%-1.03%
107,427
97,79577,336-0.93%-1.94%-1.48%
43,88452,52552,3561.81%-0.03%
0.81%
46,52664,041
76,098
3.25%
1.45%
2.26%
25,27030,56733,526
1.92%
0.77%
1.29%

関西
中国
59,57636,91756,01332,242
41,745
26,797-0.61%-1.34%-2.42%-1.53%-1.60%-1.45%
978,501 1,156,569
852,589 1,202,244
722,638 1,051,532-1.37%
0.39%-1.37%-1.11%-1.37%-0.43%
260,10288,473
333,387
114,554
321,771
110,4232.51%
2.62%-0.30%-0.31%
0.97%
1.01%
323,348
114,301
401,121150,297
471,402
168,847
2.18%
2.78%
1.35%
0.97%
1.73%
1.79%
96,98247,429115,141
71,696130,385
80,132
1.73%
4.22%
1.04%
0.93%
1.35%
2.41%

四国
47,47835,64634,505-2.83%-0.27%-1.44%
199,414215,590
186,189
0.78%-1.21%-0.31%
43,356
62,16454,445
3.67%-1.10%
1.04%
52,88274,82884,264
3.53%
0.99%
2.14%
26,65342,14638,3234.69%-0.79%
1.66%

九州
100,809
87,04886,413-1.46%-0.06%-0.70%
708,129
686,636
588,425-0.31%-1.28%-0.84%
139,031
180,498
174,3852.64%-0.29%
1.04%
173,134
239,585284,775
3.30%
1.45%
2.29%
86,907
122,860
134,187
3.52%
0.74%
1.99%

沖縄
4,570
4,215
3,308
-0.80%-2.00%-1.46%
12,606
13,714
12,1170.85%-1.03%-0.18%
11,916
15,227
15,1692.48%-0.03%
1.10%
13,666
21,045
21,455
4.41%
0.16%
2.07%
7,868
11,426
13,506
3.80%
1.40%
2.49%

全国
623,691
537,968
496,680-1.47%-0.66%-1.03%
6,685,331
6,746,932
5,639,155
0.09%-1.48%-0.77%
1,599,936
2,080,619
2,015,871
2.66%-0.26%
1.06%
1,861,160
2,496,082
2,939,977
2.98%
1.37%
2.10%
722,658
986,801
1,066,605
3.16%
0.65%
1.79%

出所：「都道府県別エネルギー消費統計」

減少した。

たことが確認できる。

表5は，製造品出荷額とエネルギー需要の4. 部門別エネルギー消費の地域別動向

年代別地域別変化率を比較したものである。
特に東日本の地域で製造品出荷額は2000年

部門別エネルギー需要の地域別動向を観代に大きく減少した。大半の地域において，察しよう。表4は，部門別最終エネルギー消

出荷額とエネルギー需要の変化率は連動し費の地域別の時系列推移を示したものであている。しかし，中部と中国，四国，九州でる。産業部門の最終エネルギー消費は，非製

は，2000年代において製造品出荷額が増加し造業，製造業の両部門において，全ての地域

たにもかかわらず，エネルギー需要は減少しで減少した。非製造業は，関西や中部といっ
表5 製造品出荷額とエネルギー需要の変化率（年率平均, ％）た大都市地域に加え，北海道，中国，四国，沖縄の減少率が全国を上回っている。
変化率を1990年代と2000年代で比較すると，1990年代の変化率のほうが大きかった。
製造業の最終エネルギー消費も減少が著しい。特に，関西や中部といった大都市地域の減少が著しく，全国の動向を上回っている。
変化率の年代別比較では，1990年代よりも2000年代の変化率が大きく，2000年代に各地

北海道
東北
東京
中部
北陸
関西
中国
四国
九州
沖縄
全国

製造品出荷額
1990年代 2000年代-0.03%
0.31%
0.97%-1.24%-1.44%-1.58%-0.20%
0.55%-0.32%-0.27%-1.53%-0.55%-0.86%
1.08%-0.01%
1.42%
0.80%
0.79%
1.83%
-0.36%-0.73%-0.33%

エネルギー需要1990年代 2000年代-0.82%
0.30%
0.53%-1.42%
0.77%-1.56%-0.17%-2.46%-0.93%-1.94%-1.37%-1.37%
0.39%-1.11%
0.78%-1.21%-0.31%-1.28%
0.85%-1.03%
0.09%-1.48%

出所：「工業統計」，「都道府県別エネルギー消費統計」

域で製造業の最終エネルギー消費は大きく

－
－ 73
73 －
－

電力経済研究 No.63（2016.3）
No.63（2016.3）
電力経済研究

80

北海道
東北
東京
中部
北陸

中国
四国
九州
沖縄
全国

（c）民生部門（家庭）ている。これは，これらの地域で出荷額あた－ 74 －

北海道
東北
東京
中部
北陸

中国
四国
九州
沖縄
全国

年度
80

（d）民生部門（業務他）

関西

220

200

180

160

140

120

100

80

年度

出所：「都道府県別エネルギー消費統計」（e）運輸部門

図4 部門別エネルギー需要の地域別伸び（1990年度＝100）

分析課題となる。

りエネルギー需要が減少したことを意味す

図4（a, b）は産業部門の最終エネルギー消る。原因としては省エネの進展などが考えら費の伸びを示している。非製造業は時系列的れるが，この要因を探っていくことは今後のに減少傾向で推移しており，地域間で顕著な

2012

2011

2010

60

2012

全国

2009

北陸

沖縄

2011

中部

九州

2010

東京

四国

2008

東北

中国

2009

2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000

1999

1998

1997

1996

1995

1994

北海道

2008

2007

2006

2005

2004

2003

90

2002

110

2001

180

2000

130

1999

140

1998

200

1997

150

1996

関西

1995

（a）産業部門（非製造業）
1993

60

1994

70

1992

80

1993

120

1991

130

1992

90

1990年度=100

100

1990

2012

2011

2010

2009

関西

1991

1990

120

1990年度=100

全国

2012

北陸

沖縄

2012

中部

九州

2011

東京

四国

2011

東北

中国

2010

北海道

2010

全国

2008

北陸

沖縄

2009

中部

九州

2009

2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000

1999

1998

1997

1996

1995

1994

1993

1992

1991

1990

1990年度=100

東京

四国

2008

2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000

1999

1998

1997

1996

1995

1994

1993

1992

1991

1990

1990年度=100

東北

中国

2008

2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000

1999

1998

1997

1996

1995

1994

1993

1992

1991

1990

1990年度=100

北海道

関西

120

110

110

100

90

80

年度

70
年度

（b）産業部門（製造業）
関西

160

140

100
120

100

年度

格差はない。一方，製造業は 1990年代は横な地域差は見られない。

ばいに推移しているものの，2000年代に大きく落ち込んでいる。関西と北陸の二地域が全国平均を大きく下回り，観測期間を通じて減

5. 最終エネルギー消費の変動要因
日本の地域別エネルギー需要の動向を把少傾向で推移しているのが特徴的である。
民生部門および運輸部門の最終エネルギ

握した上で，こうした地域別エネルギー需要

ー消費は各地域で増加傾向を示している（表の変動を規定している要因を見ていきたい。

4）。民生部門のうち家庭部門は，1990年代の最終エネルギー消費は次のように展開で増加傾向が顕著である一方，2000年代は中部きる。

以外で落ち込みが見られる。観測期間を通じ最終エネルギー消費 ＝て東京，中部，沖縄の増加率が全国を超過す

一人あたりエネルギー需要 × 人口

る一方で，関西の伸びが弱い。業務部門も同様に，1990年代は2000年代に比べて増加傾向

これにより，最終エネルギー消費の変化は，が顕著であった。地域別の傾向も東京や中部，
北陸，四国，九州が全国の伸びを超過する一

一人あたりエネルギー需要の変化と人口成方で，関西の伸びが弱いのが特徴である。

長に分解が可能である。つまり，

図4（c, d）は，家庭部門および業務部門における最終エネルギー消費の伸びを示してΔ最終エネルギー消費 ＝いる。家庭部門では各地域で1990年代の伸びΔ一人あたりエネルギー需要 ＋ Δ人口が著しい一方で2000年代は伸び悩んでいる。
2011年以降は伸び率が鈍化しており，震災のである。Δは変化率であり，対数の差分近似

影響が表れているのかもしれない。業務部門を表す。

は各地域で着実に増加しており，明確な地域

図5は各都道府県の最終エネルギー消費の差は見られない。家庭部門とは異なり，2011

変化率をこの分解式に従って要因分解した

年以降の動向を見ると震災の影響と思われ結果を示したものである。ほとんど全ての都る傾向は把握できない。

道府県で一人あたりエネルギー需要の変化

最後に，運輸部門の最終エネルギー消費はが，人口変動を上回っていることが分かる。

各地域で伸びが著しかったが，業務部門ほど

一人あたりエネルギー需要の増加は秋田には大きくなかった（表4）。運輸部門は民生県が最大であり，東京都や大阪府，愛知県と部門と同様に，1990年代の伸び率が2000年代

いった大都市地域は小さく，特に大阪府と愛の伸び率を上回っている。特に，北海道，東知県の値は負である。東京，関西，中部地域

北，沖縄で観測期間を通じた伸び率が2％をの各県は，一人あたりエネルギー需要の増加

超過しており，大都市地域以外の地方におけよりもむしろ人口成長によってエネルギーる伸びが著しい。

消費全体が増加した。その一方で，地方では，

図4（e）は，運輸部門における最終エネル

人口が減少している中，一人あたりエネルギ

ギー消費の伸びを示している。家庭部門と同ー需要が増加することによって最終エネル

様に1990年代の伸びが著しい一方で2000年

ギー消費全体が増加した可能性があること

代は伸び悩んでいる。民生部門と同様に明確が窺われる。

－ 75 －

電力経済研究 No.63（2016.3）

2.00
1.50
1.00
0.50
0.00
-0.50
全国計
沖縄
鹿児島
宮崎
大分
熊本
長崎
佐賀
福岡
高知
愛媛
香川
徳島
山口
広島
岡山
島根
鳥取
和歌山
奈良
兵庫
大阪
京都
滋賀
三重
愛知
静岡
岐阜
長野
山梨
福井
石川
富山
新潟
神奈川
東京
千葉
埼玉
群馬
栃木
茨城
福島
山形
秋田
宮城
岩手
青森
北海道

-1.00

一人あたりエネルギー需要の変化率（%）

人口変動（%）

エネルギー消費量変化（%）

出所：「都道府県別エネルギー消費統計」，住民基本台帳人口

一人あたりエネルギー需要の水準（GJ/人）

300

2.00

250

1.50

200
150

1.00

100

0.50

50
0

0.00

-50

-0.50

-100
全国計
沖縄
鹿児島
宮崎
大分
熊本
長崎
佐賀
福岡
高知
愛媛
香川
徳島
山口
広島
岡山
島根
鳥取
和歌山
奈良
兵庫
大阪
京都
滋賀
三重
愛知
静岡
岐阜
長野
山梨
福井
石川
富山
新潟
神奈川
東京
千葉
埼玉
群馬
栃木
茨城
福島
山形
秋田
宮城
岩手
青森
北海道

-150

水準（2012年，GJ/人）-1.00

一人あたりエネルギー需要の変化率（％）

図5 都道府県の最終エネルギー消費の要因分解（1990年－2012年）

変化率（1990-2012年，％）出所：「都道府県別エネルギー消費統計」，住民基本台帳人口

図6 都道府県の一人あたりエネルギー需要の現状

そこで，各都道府県における一人あたりエ（95.3）など大都市地域で全国平均（96.0）

ネルギー需要の現状を確認する。図6は，各を下回る傾向にある。産業部門と比較して民都道府県における一人あたりエネルギー需

生部門は一人あたりエネルギー需要が小さ要の水準（2012年値）とその変化率を示した

いため，人口や業務部門が集まる地域では，ものである。

一人あたりエネルギー需要が小さい傾向に

一人あたりエネルギー需要の水準は大分あることが推察される。一人あたりエネルギ

県が310.4（GJ／人）と最も高い。次いで岡山

ー需要の伸びは，大都市地域よりも地方で高県（279.2），山口県（247.7），千葉県（182.6），

い。北海道や東北，北陸，中国，四国，九州

三重県（162.8）と続いている。これらの各県

地域の各県で一人あたりエネルギー需要のは製造業が集積しており，特にエネルギー集

伸びが著しいのが特徴である。

約的な製造業業種が集中する石油・化学コン

観測期間における一人あたりエネルギー

ビナートを有している。その一方で，東京都

需要（「エネルギー消費原単位」）の変化と人（63.0）をはじめ，大阪府（75.5）や愛知県

口の変化との関係をプロットした（図7）。全－ 76 －

2.00

エネルギー原単位 年平均変化率（%､1990-2012年）

鳥取
佐賀
1.50
鹿児島
熊本

秋田
青森
島根
長崎

-0.80

-0.60

宮城

岩手

1.00
山形 愛媛
福井 山梨 奈良
福島
高知
茨城
山口
北海道 石川
京都
栃木
0.50
岐阜
徳島
群馬
新潟
長野
香川
宮崎
大分
0.00
-0.40
-0.20 富山 0.00 広島 0.20

東京
埼玉
0.40

大阪 兵庫
福岡
静岡

岡山

和歌山

沖縄

-0.50

0.60神奈川 0.80
滋賀

愛知
千葉

三重

-1.00
人口成長率 （年平均変化率 %，1990－2012年）
出所：「都道府県別エネルギー消費統計」，住民基本台帳人口

図7 一人あたりエネルギー需要の変動と人口変動との関係

体で以下4つの象限に分けて考えることがで

根県などの山陰地域や，愛媛県，徳島県，高きる。

知県といった四国地域など，これらの地域は（ⅰ）人口成長率＞0，原単位変化率＞0

人口が減少しており，製造業やサービス業と（ⅱ）人口成長率＜0，原単位変化率＞0

いった主要な基幹産業を持たない地域であ（ⅲ）人口成長率＜0，原単位変化率＜0ると考えられる。大都市以外の多くの地域が（ⅳ）人口成長率＞0，原単位変化率＜0

この領域に含まれる。

まず，第一象限（ⅰ）をみると，東京都や第三象限（ⅲ）に分類される地域は富山県，埼玉県といった首都圏や，茨城県，栃木県，和歌山県の二県のみで，特筆すべき特徴は見群馬県といった北関東など大都市地域およ

当たらない。第四象限（ⅳ）は，神奈川県，

びその縁辺部のほかに加え沖縄県も含まれ

千葉県，愛知県などの大都市地域に加え，滋る。これらの地域は，比較的業務部門が集中

賀県，三重県，岡山県，静岡県など，いずれしている地域であると思われる。特に，東京都も製造業が集中立地している地域である。千や埼玉県，沖縄県は業務部門が集中している。

葉県や三重県，岡山県などは石油・化学コン

第二象限（ⅱ）をみると，青森県，岩手県，ビナートがあり，素材型産業が多い。その一秋田県といった東北地域，および鳥取県，島方で愛知県や滋賀県などは輸送用機械や精－ 77 －－ 77 －

電力経済研究 No.63（2016.3）
電力経済研究 No.63（2016.3）

12.0
10.0
8.0
6.0
4.0
2.0
0.0
-2.0

電化率の変化（％ポイント）

電化率の水準（％）

14.0

-4.0
全国
沖縄
鹿児島
宮崎
大分
熊本
長崎
佐賀
福岡
高知
愛媛
香川
徳島
山口
広島
岡山
島根
鳥取
和歌山
奈良
兵庫
大阪
京都
滋賀
三重
愛知
静岡
岐阜
長野
山梨
福井
石川
富山
新潟
神奈川
東京
千葉
埼玉
群馬
栃木
茨城
福島
山形
秋田
宮城
岩手
青森
北海道

60
55
50
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
-5
-10
-15
-20
-25

水準（％）

-6.0

電化率の変化（％，1990-2012年）

出所：「都道府県別エネルギー消費統計」

図8 都道府県の電化率の動向

密機械といった加工組立型産業が多いとい

力需要を把握することが可能になる。
そこで最後に，地域別電力需要量を見通す

う特徴がある。

うえで重要な要素となる地域別電化率の動向を把握する。

6. 電化率の地域別動向

図8は，都道府県別の電化率の現状と変化

一人あたりエネルギー需要と同時に電化率を示している。統計が取れる最新年の2012

率が把握できれば，一人あたり電力需要（電年における電化率の水準は，滋賀県が52.5％

力原単位）を把握することが可能となる。

と最も高く，群馬県（49.8％），長野県（48.6％），

一人あたり電力需要（電力原単位）は，

徳島県（48.0％），栃木県（47.6％），福井県（47.2％）と続いている。逆に，電化率が低
い 都 道 府 県 は 千 葉 県 （14.3％）， 大 分 県

一人あたり電力需要 ＝一人あたりエネルギー需要 × 電化率（14.5％），岡山県（15.7％）となっており，
石油・化学コンビナートを抱える素材型産業で計算することができる。なお，電化率は以が集中する地域で低くなっている。
観測期間における電化率の変化をみると，下で計算される。

徳島県が13.55％ポイントで電化のスピード
が最も速く，ついで，北海道や北陸の各県，

電化率 ＝

四国および九州各県で電化のスピードが速

電力消費量 ／ 最終エネルギー消費い。逆に，大都市部では電化の進展が緩やか
これらの関係は，一人あたり電力需要は，である。例えば，東京電力管内では，埼玉県一人あたりエネルギー需要と電化率の両者

や千葉県，東京都，神奈川県，中部電力管内

によって決定されることを示している。つまでは，岐阜県，静岡県，愛知県，関西電力管

り，一人あたりエネルギー需要と電化率を正

内では，大阪府などが該当する。

確に把握することができれば，一人あたり電－ 78 －

観測期間における電化率の伸びをみると，

140

北海道

東北

東京

中部

北陸

中国

四国

九州

沖縄

全国

関西

1990年度=100

130
120
110
100
90

2012

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000

1999

1998

1997

1996

1995

1994

1993

1992

1991

1990

2011

年度

80

出所：「都道府県別エネルギー消費統計」

図9 電化率の地域別伸び（1990年度＝100）

表6 部門別電化率の地域別動向（年度）
産業
非製造業

産業
製造業

民生
家庭

民生
業務他

1990
2000
2012
2000/1990 倍
2012/2000 倍
2012/1990 倍
1990
2000
2012
2000/1990 倍
2012/2000 倍
2012/1990 倍
1990
2000
2012
2000/1990 倍
2012/2000 倍
2012/1990 倍
1990
2000
2012
2000/1990 倍
2012/2000 倍
2012/1990 倍

北海道
9.4%
11.3%
12.1%
1.19
1.07
1.28
24.8%
31.5%
38.2%
1.27
1.21
1.54
22.3%
25.8%
31.7%
1.16
1.23
1.42
38.7%
39.2%
40.3%
1.01
1.03
1.04

東北
12.8%
14.9%
14.9%
1.16
1.00
1.16
40.0%
45.1%
48.7%
1.13
1.08
1.22
31.1%
33.9%
40.9%
1.09
1.21
1.32
38.6%
39.2%
39.9%
1.02
1.02
1.03

東京
22.9%
19.1%
15.5%
0.83
0.81
0.67
20.9%
21.0%
16.3%
1.00
0.78
0.78
42.0%
44.8%
50.3%
1.07
1.12
1.20
38.7%
38.3%
40.4%
0.99
1.05
1.04

中部
16.7%
16.9%
14.6%
1.01
0.86
0.87
34.4%
37.8%
39.4%
1.10
1.04
1.14
45.0%
50.5%
52.2%
1.12
1.03
1.16
38.7%
39.2%
40.8%
1.01
1.04
1.06

北陸
15.5%
15.9%
13.2%
1.03
0.83
0.86
53.5%
57.6%
64.7%
1.08
1.12
1.21
39.4%
47.4%
60.4%
1.20
1.27
1.53
38.5%
39.0%
40.6%
1.01
1.04
1.06

関西
20.6%
19.1%
14.1%
0.93
0.74
0.69
28.9%
35.5%
32.6%
1.23
0.92
1.13
46.3%
48.3%
54.7%
1.04
1.13
1.18
38.8%
39.0%
41.1%
1.01
1.06
1.06

中国
15.0%
16.0%
14.4%
1.07
0.90
0.96
12.9%
14.3%
16.2%
1.10
1.13
1.25
47.5%
51.0%
61.4%
1.08
1.20
1.29
39.2%
39.8%
40.6%
1.01
1.02
1.04

四国
7.4%
10.2%
8.1%
1.38
0.79
1.09
31.5%
32.5%
38.2%
1.03
1.18
1.21
53.6%
51.5%
65.0%
0.96
1.26
1.21
38.7%
39.4%
40.3%
1.02
1.02
1.04

九州
10.0%
12.1%
12.1%
1.21
1.00
1.21
17.7%
21.6%
22.9%
1.22
1.06
1.30
46.7%
50.8%
61.2%
1.09
1.20
1.31
38.8%
39.1%
40.7%
1.01
1.04
1.05

沖縄
15.3%
15.5%
13.6%
1.01
0.88
0.89
55.1%
58.7%
73.3%
1.07
1.25
1.33
56.3%
61.9%
67.9%
1.10
1.10
1.21
38.8%
39.1%
41.2%
1.01
1.05
1.06

全国
15.3%
15.5%
13.6%
1.01
0.88
0.89
24.2%
26.4%
25.6%
1.09
0.97
1.06
41.4%
44.6%
51.3%
1.08
1.15
1.24
38.7%
38.9%
40.6%
1.00
1.04
1.05

出所：「都道府県別エネルギー消費統計」

北海道，九州，中国，四国地方が全国の伸び向をたどったとしても，一人あたりエネルギ

を上回っている（図9）。その反面，東京電力

ー需要と電化率の上昇によって，一人あたり

管内は，電化率の伸びが弱い傾向にある。も電力需要が増加する可能性があることが推しも，この電化のトレンドが今後も持続する察される。

のであれば，北海道や九州は，人口が減少傾－ 79 －

需要部門別に地域別電化率をみると，どの電力経済研究 No.63（2016.3）

京電力管内の都県がエネルギー需要の増加

600
479

（2003年度＝100）

500
391

400

に大きく寄与しているだけでなく，東北とい

463
409

369

350

345

308

366

った大都市地域以外の各県のエネルギー需

327

300

要も着実に伸びていることが分かった。エネ

222
200

ルギー需要の変動を，一人あたりエネルギー

100

需要の変動と人口変動に分解して考察した

0
北海道 東北

東京

中部

北陸

関西

中国

四国

九州

沖縄

結果，一人あたりエネルギー需要がエネルギ

全国

出所：「電気事業便覧」

ー需要全体に与える影響が大きく，特に大都図10 選択約款電力量の地域別の変化度合い（2013年度：2003年度＝100）

市地域以外の地域のエネルギー需要増加は一人あたりエネルギー需要の増加によってもたらされたことが分かった。

需要部門が全体の電化率の伸びに影響を与

本稿の結果は，将来の地域エネルギー需要

えているのか把握できる。表6は需要部門別の動向を把握するうえで，一人あたりエネル

地域別の電化率の推移を表している。北海道

ギー需要の動向が大きなカギを握っていると九州は，産業部門（製造業）と家庭部門のことを示唆している。特に，大都市以外の地

電化率の上昇が著しい傾向にあることが確域で伸びが著しい一人あたりエネルギー需認できる。特に家庭部門における電化率の伸

要の伸びを要因分解し，需要部門の構造要因

びは，オール電化の販売戦略といった電力各によるものか，地域独自の要因によるものか

社の営業戦略の影響が表れているのかもしを明らかにすることが求められる。また，震れない。特に，家庭部門は選択約款の伸びが災を契機として部門ごとに需要構造が変化著しい北陸地域で，電化率の伸びが著しいのしている可能性もある。この点については，が特徴である（図10）。

データの利用可能性に配慮しながら，部門別

部門別でみると，電化率の伸びは家庭部門

エネルギー消費原単位の地域差を分析・検証が大きく，産業・業務部門が小さい。今後，

していくことが地域のエネルギー・電力需要

電力需要の伸びを考察していく上では，家庭を把握する上で必要不可欠となる。合わせて，部門の動向に着目することが必要であると電化率の動向を正確に把握することは今後言えよう。

の電力需要の動向を展望するにあたって重要となろう。

7. 将来の地域エネルギー・電力需要を把握するうえで必要なことは何か
本稿では，「都道府県別エネルギー消費統計」を活用して，日本の地域におけるエネル

謝辞
本研究の成果の一部は科学研究費補助金（若手研究(B) No,15K17067）の助成を受けている。

ギー需要の実態把握を行った。その結果，日本全体のエネルギー需要は1990年代から

参考文献

2000年代にかけて増加しており，家庭や業務

戒能一成（2012a）「都道府県別エネルギー統計の解説／2010 年度版」独立行政法人経済産業研究所.
戒能一成（2012b）「総合エネルギー統計の解説／

といった民生部門および運輸部門が牽引していることが分かった。地域別動向では，東－ 80 －

2010 年度改訂版」独立行政法人経済産業研究所.
経済産業省資源エネルギー庁（2014）「平成 25 年度エネルギー総合戦略調査」.
大塚章弘（2015）「「都道府県別エネルギー消費統計」を活用した地域別産業用・業務用電力需要の分析」電力中央研究所報告 Y14015.
大塚

章弘 （おおつかあきひろ）

電力中央研究所 社会経済研究所－ 81 －

電力経済研究 No.63（2016.3）

本特集の成果と今後の課題－電力需要の経済分析－
本特集号冒頭の「特集のねらい」で述べたように，電力需要分析には，大別してトップダウン型とボトムアップ型の 2 つの接近法がある。ボトムアップ型はミクロな視点から工学モデルやアンケート調査を積み上げ，需要全体，あるいはその一部を把握するものである。他方，トップダウン型は電力需要を家計や企業の経済活動の派生需要として捉え，経済指標などの集計量と電力需要との関係を経済モデルとして構築し，変動要因の分析や将来予測を行うものである。これら 2 つの接近法のいずれも完全ではない。電気事業経営やエネルギー政策策定への利用について，両者の研究結果は，現実と照らし合わせながら，補完的に活用していくことが，より実用的な需要予測へと向上していく唯一の道である。
しかしながら，トップダウン型の電力需要分析に関しては，人口減少と世帯構造の変化，
海外生産の増加に加え，東日本大震災後のエネルギー需給構造の変化を主因として，電力
需要原単位の低下といった現象が生じており，従来の方法では電力需要の将来を見通すことが難しくなっている。こうした問題意識の下，本特集は，東日本大震災後の経済活動と電力需要の関係の変化を主題として，当所におけるトップダウン型に属する近年の研究成
果をとりまとめたものである。電気事業者やエネルギー政策担当者が持つすべての疑問に回答できた訳でなく，また，ボトムアップ型分析との融合の面など不十分な点が多々残されている。しかし，少なくとも今後の電力需要の経済分析に関する研究の指針や議論の土台は得られたのではないかと考えている。以下では，本特集のまとめとして，各論文や研究ノートの分析から分かったことを整理し，今後の課題や残された論点についてまとめた。
（1）本特集の成果と今後の課題
加部論文では，世帯当たり所得や電力相対価格などを説明変数とする伝統的な電灯需要関数を用い，東日本大震災後の電灯需要の減少がどの説明変数の変化によるものかについて地域別に分析した。その結果によれば，「価格要因」の寄与度がすべての地域でプラスからマイナスに転換し，燃料価格の上昇や原子力発電の停止に伴う電気料金の引き上げが需
要減少の大きな要因になったことを明らかにしている。また，震災後は従来の説明変数で説明できない減少が生じていることを指摘し，その要因として，家庭の節電行動の定着や太陽光発電の自家消費の増加を挙げている。今後は，家庭の電気利用の実態をアンケート調査などにより把握するといったボトムアップ型分析の活用を図りつつ，自由化後の電灯需要の新たな変動要因を体系的，かつ，定量的な分析に昇華させていく必要がある。
間瀬・林田論文では，当所の「日本経済と電力需要の短期予測」で利用している大口電力需要関数を用い，震災前後にその回帰係数（生産弾力性や価格弾力性など）に変化が生じたのか，生じたとすればそれはどの時点だったのかについて時系列分析を行っている。
その結果によれば，素材産業ではリーマンショック前に生産弾力性が上昇，機械産業では
震災後に生産弾力性が低下したという結果が得られ，業種により構造変化時点や変化の内容が異なることを明らかにした。将来予測の観点では，構造変化前，あるいは，前後の期－ 82 －

間を含めた弾力性の平均的な値を用いるよりも，構造変化後の回帰係数を用いる方が，予測精度は高まるはずであり，その点で意味のある研究成果と言えよう。ただし，回帰係数が変化した要因は推論にとどまっており，今後の課題として，今後の状況の変化を随時確認していくとともに，理論モデルによる要因の特定化などを行っていく必要がある。
人見・星野による研究トピックスでは，産業用・業務用電力需要における震災以降の需要減少を生産関数に基づく厳密な理論モデルにより分析している。そこでは，資本設備あたりの電力消費量の低下が大きな影響を与えたこと，電力価格上昇による省エネ投資の導入が節電の動きを定着させる可能性，などを指摘しており，間瀬・林田論文の構造変化分析では難しかった，生産弾力性の変化要因の解明の手がかりになる可能性がある。ただし，将来予測にあたってはモデルの動学化が必要であり，その研究の進展が待たれる。
中野論文は，当論文の著者が取り組んできた研究―世帯人数だけでなく，家庭の人員構
成や住宅の建て方など，これまで必ずしも分析対象に取り上げられていなかった新たな指標と電力需要との関係性に関する研究―に焦点をあて，その先行研究の整理など様々な観点から検討を行っている。その結果，現在，わが国で進行している高齢化の電力需要への影響は，その経路（世帯構造の変化を通じた影響や住宅の建て方の変化を通じた影響など）
により異なることを指摘している。また，当所が保有する人口モデルを用いて，2030 年までの人口・世帯数をシミュレーションすると，平均世帯人員の減少と集合住宅のシェア拡
大が電力需要の減少要因となることを明らかにした。電力各社や電力広域的運営推進機関の電力需要想定への活用のためには，今後，世帯属性と世帯当たり需要との関係，世帯や住宅の属性が電気機器の更新や購入という家計の技術選択に及ぼす影響といった研究を蓄積する必要がある。
田口・浜潟による研究ノートでは，震災前の産業・業務用の電力需要と産業構造の関係を分析するとともに，将来の経済シナリオが国内の産業構造と電力需要に及ぼす影響を当所の中期予測システムを用いて分析している。その結果，経済規模と原単位の拡大は電力需要の増加要因であったが，産業構造の変化は減少要因であったことを明らかにした。また，地域により電力需要の伸びが異なる原因として，産業構成の変化が地域により異なっていたためであることを挙げている。このことは，電力需要の将来展望や地域展望を行うにあたり，震災後の産業構成の変化の把握やその変化の方向性を見通すことが肝要であり，
これまで以上に経済・産業構造分析の高度化を進める必要性を示している。
大塚による研究ノートでは，わが国の今後のエネルギー市場の自由化を念頭に，電力以外のエネルギー需要も同時に分析する必要があるという観点から，1990 年～2010 年までの地域別エネルギー最終消費の実態把握を行った。その結果，エネルギー需要の地域動向は，
東京電力管内などの大都市地域におけるプラス寄与によるものだけでなく，東北など大都市地域以外の地域でも需要が着実に伸びていること，また，一人当たりエネルギー需要の変動と人口変動に要因分解すると，一人当たり需要の増加がエネルギー需要の増加に寄与していることなどを明らかにした。今後の課題として，エネルギー市場の自由化が進む中，基礎データの集積が不足しているなど統計上の制約はあるものの，地域分析についても電力とガスの代替といったエネルギー種別間での競争に関する分析を深めていく必要がある。

－ 83 －

電力経済研究No.63（2016.3）

（2）残された論点－電力システム改革の進展と電力需要分析－
伝統的なトップダウン型の分析である加部論文，間瀬・林田論文，中野論文では，所得や価格，あるいは世帯数といった従来の説明変数の変動では把握できない電力需要の変動
が，震災以降に生じている，あるいは将来的に生じる可能性があることを指摘した。その上で，それらの問題は，分析対象の詳細化（地域別や産業別），離脱需要の動向（家庭部門
における太陽光発電の自家消費の動向や新電力の参入状況）の織り込み，需要家の行動変
容を回帰係数の変化として把握，世帯構造や住宅特性と電力需要の関係性の分析などの方法で対処できる可能性を示した。
しかし，家庭向け需要の分析において，今後の高齢化といった社会構造の変化によるライフスタイルの変容が，電気機器の選択や使い方を変化させ，電力需要に影響を及ぼす度合いがますます高まると予想される。その観点では，家計の電気利用の実態把握のために，
社会調査に関する統計やアンケート調査をこれまで以上に活用していく必要があろう。
産業・業務用需要の分析では，回帰係数の変化に現れているような節電行動がいつまで続くのかといった問いに答えるためには，企業の最適化行動を記述した理論モデルに基づく分析が必要であり，人見・星野による研究ノートがその第一歩と言える。
2016 年 4 月には電力の小売全面自由化が実施されるなど，電力システム改革が進展している。小売市場における今後の競争の進展を見極めていく必要があるが，その一方で電力需要の経済分析にとって重要な点は，これまで「総括原価方式」により決定されてきた電気料金が，それ以外の要因，例えば電力需給の状況やその見通し，さらには新規参入者を含む各社の営業戦略の形成に依存して決定される度合いが強まることである。しかし，エネルギー消費および電力需要を分析するために当所が保有している短中期予測システムや地域モデルの電力需要ブロックは，こうした新たな動きに対応したものとなっていない。
今後は，それらの変化を加味したダイナミックな新たなモデルの開発が必要である。ただし，制度変更の影響が電力市場に浸透し，統計データに織り込まれるまでには時間の遅れがあるため，実証分析では即座に適切な分析結果が得られる保証はない。とはいえ，分析モデルの理論設計や新たなモデル推定手法の開発について，自由化が先進している諸外国の事例の検討も含め，先行的に準備を進めていかなければならない。
地域分析に目を転じれば，地域の人口が縮小する中，一部の都市に人口が集中する動きがみられ，エネルギー需要の偏在が一段と顕著になる可能性がある。こうした状況下，送配電事業者にとってアセットマネジメントの戦略策定に関連する情報の必要性は今後ます
ます高まることになる。こうしたニーズに対して当所は，人口・世帯・事業所などのエネ
ルギー需要の空間分布を分析するためのメッシュ統計（これまでの電力管内や都道府県よりも細かな区分での統計）を整備することを計画している。
2016 年 3 月
林田 元就－ 84 －

本号の特集「東日本大震災以降の電力需要の減少をどうみるか」に関連する研究報告書などをご紹介します。弊所 Web サイト

電力中央研究所 社会経済研究所 検索
http://criepi.denken.or.jp/jp/serc/index.html

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「電力経済研究」■電力中央研究所

研究報告書（報告書番号：発行年月）

地域別・産業別にみた国内製造業の生産動向の特徴―企業向けアンケート調査に基づく分析―（近刊）
高齢化と世帯人員の変化が電灯需要に及ぼす影響―地域別・世帯形態別・住宅の建て方別世帯数の予測―（Y14009：
2015.04）「電力経済研究」は電気事業、電力産業に関わる社会経済・制度問題を対象分野とし、課事業所における2011〜14年夏の節電の実態―東日本大震災以降の定点調査―（Y14013：2015.04）

題指向型、問題解決型に関連した研究成果等を掲載し、学術の振興に寄与することを目的と家庭における2011〜14年夏の節電の実態―東日本大震災以降の定点調査―（Y14014：2015.04）

した雑誌です。一時休刊ののち、2015年３月にリニューアル復刊し、本号は復刊第３号になります。当面の間は、広く一般に投稿論文を募ることは致しません。

「都道府県別エネルギー消費統計」を活用した地域別産業用・業務用電力需要の分析（Y14015：2015.04）
2016年度までの日本経済と電力需要の短期予測―原油価格変動と原子力稼働のシミュレーション分析―（Y14016：2015.04）
2030年までのマクロ経済・産業構造展望―エネルギー需給展望に向けた日本経済の成長力の見方―（Y14017：2015.04）
電灯需要の構造分析とシミュレーション―47都道府県データによる実証分析―（Y13006：2014.04）

原稿の種類と内容
電力経済研究の原稿には次のようなカテゴリーがあります（下記のカテゴリーは当面のものであり、今後、編集委員会での議論を経て追加・変更になる場合があります）。
⑴

総説

地域別電灯・電力需要の価格弾力性の分析（Y12015：2013.05）
都道府県別人口予測モデルの開発―2050年までのシミュレーション―（Y12024：2013.04）
電中研 短期マクロ計量経済モデル2012―財政乗数の変化と震災後の節電量の推定―（Y12032：2013.04）
2030年までの産業構造・エネルギー需給展望（Y12033：2013.04）
電中研短期マクロ計量経済モデル2006―モデル構造と動学的特性―（Y06001：2006.08）
地域別電力需要モデルの開発とシミュレーション―少子・高齢化時代の電灯需要分析―（Y99006：1999.09）

特集を全体的に俯瞰して、その目的や意義、内容などについて総合的に展望・解説した■社会経済研究所ディスカッションペーパー，SERC Discussion Paper

もの。
⑵

SERC15004 長期エネルギー需給見通しで想定された省エネ対策コストの推計（2015.09.29）
SERC15001 2030年までのエネルギー需給展望の見直し―2010年度改訂版総合エネルギー統計に準拠した試算結果の

研究論文
主題、内容、手法等の新規性を有し、当該分野の発展に貢献すると思われる研究成果を報告したもの。また、特定の主題に関する一連の事象を、実態調査を通して、あるいは特概要―（2015.04.06）（2014.11.20）
SERC14006 業務・家庭部門の省エネの見通しについて―2030年までの将来展望のためのシナリオ分析―
SERC14005 産業用・業務用電力需要の動向把握「都道府県別エネルギー消費統計」を用いた予備的考察（2014.10.15）

定の主題に関する一連の研究及びその周辺領域の発展を、著者の見解にしたがって総括的■電気新聞「ゼミナール」

かつ系統的に報告したもの。
⑶

円高・原油安の日本経済・販売電力量への影響は？（2016.02.01）

研究ノート

産業用電力需要に影響を及ぼす今後の国内生産の見通しは？（2015.11.16）

総合的な報告までには至らないが、その研究途上で得られた有用な分析手法に関して記録にとどめておく価値があると認められたもの。特に、テクニカルな分析手法を特徴とするもの。また、特集の目的に沿って、他の媒体で報告した内容について、本誌向けに要約したもの。
⑷

日本経済・販売電力量の先行きと懸念材料は？（2015.08.10）「長期エネルギー需給見通し」が前提とする省エネは達成可能か？（2015.07.06）
高齢世帯と単独世帯の増加は電灯需要をどう変えるか？（2015.06.22）
東日本大震災以降の定点調査（下）：事業所の節電は継続しているのか？（2015.05.25）
東日本大震災以降の定点調査（上）：家庭の節電は継続しているのか？（2015.05.11）
人口減少下での経済成長を支えるには何が必要か？（2014.12.08）

研究トピックス紹介
経済、経営、エネルギー・電力、環境等に関連する国内外の新たな研究動向を紹介する

今後の我が国の人口・世帯数はどのように推移するか？（2013.12.09）
電灯需要は、どのような要因により変動するのか？（2013.10.21）

もの。

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電力経済研究 No.63 2016年３月
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