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

６０号編集委員会
鳥居 昭夫（中央大学（ゲストエディター））門多 治・服部 徹・丸山 真弘・三雲 謙

＜社会経済研究Ｎｏ．６０＞

２０１２．6目

次

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

鳥居昭夫 ·· 1

＜特集論文＞『エネルギー政策と電気事業制度』特集
排出削減目標設定の影響評価と応用一般均衡モデルの役割············

長屋真季子 ·· 3
前田

国内製造業 10 業種の CO2 排出量を考慮した生産性分析 ···············

章

藤井秀道 ··· 15
馬奈木俊介
金子慎治

電力価格のヘドニック法による分析································

桑原鉄也 ··· 25
木下

信

依田高典
生産性分析による電力自由化と安定供給に関する研究················

田中健太 ··· 39
松川

勇

馬奈木俊介

社会経済研究 №60 2012.6

1

巻

頭

言

依ってたつべきエネルギー政策のシナリオが崩れていくのを目の当たりにし、これまで隠れていた電気事業制度の問題が露呈している現在、これらエネルギー政策と電気事業制度を特集として選ぶことの責務を感じる。もとより、エネルギーさらには十分な品質の電力を安定的に供給することは国民経済を円滑に回転させる原動力の供給に他ならない。これら政策も、今後２０年先、５０年先を見据えたものでなければならない。それだけ長期にわたる意思決定を過つことも許されない。これほど重い課題もそれほどは多くはないだろう。こうした政策作成に寄与を期待される研究の位置づけもそう簡単ではない。
私が大学院生だった頃、教授から「（自ら行う）実証研究の成果を用いて政策提言はしな
いのが経済学者のルールだ」と指導を受けたことがある。１９７０年代のことであるが、政策科学として経済学を受け取っていた未熟な研究者の卵には衝撃であった。研究の不偏性を保つための知恵として受け取った。実証経済学は進めれば進めるほどその難しさと危
うさに気づかざるをえない。政策的な主張を裏付けるために研究を企画したくなる誘惑は小さくない。
研究に社会的貢献が求められる現在、こうした規律はどう維持すべきなのだろうか。社
会で新しい制度の構築を議論しているときにこそ実証科学の成果が求められていることは疑いえない。政策および制度の形成には確固たる理論的・実証的な基盤が必要であることは自明である。社会が模索しているときこそ、これまで多くの知見を築いてきた先達に敬意を払いつつ、その成果を紹介すべきなのは研究者としての義務でもある。
しかし、一方で、研究者として経済学の諸原理は多くの制約条件の下でこそ成立することを我々は知っている。また、ベストセラーとなったアイエンガーの『選択の科学』で紹介されているように、専門家の知見はその隣接する分野では驚くほど有効性を失うということも戒めとしなければならない。規律を自らに課しつつ、より確固たる原理とより正確な事実を伝える責任を果たすことは容易ではない。それでもこれらの責務を果たすために、研究者はひたすら事実の認識と理論の精緻化を図るしかないのかもしれない。
ここに紹介するのはそうした研究者の努力の成果である。
長屋・前田論文は二酸化炭素排出を明示的に含む応用一般均衡モデルの動きを分析し、排出削減に起因する GDP の低下や必要な環境税率の算定は、実はこれまであまり重要視されて来ず恣意的に与えられてきた生産構造パラメータの設定に本質的に依存しているという重要な命題を報告している。製造業における二酸化炭素排出の実態に迫ったのが、続く
藤井・馬奈木・金子論文である。製造業各業種に対して二酸化炭素排出を考慮した生産性が分析され、経済効率性の変化と排出削減の実現を時系列的に評価されている。多くの業種で生産性を犠牲とすることなく、排出削減を達成している実態を描写している。
電力供給における長期的な課題は品質の維持と安定供給であろう。桑原・木下・依田論
文は供給される電力の品質の相違を調整した価格変化を分析し、自由化以後の電力価格の低下と、新規参入の役割を明らかにしている。田中・松川・馬奈木論文は、安定供給をア
ウトプットとして明示的に含む電力会社の効率性分析を行い、安定供給が自由化後明白な影響を受け、それが総合的な生産性の低下につながる懸念があることを報告している。
最後になるが、すべての投稿論文を掲載することはできなかったが、投稿いただいた方々、また多忙な中査読の労をとっていただいた方々、編集委員会事務局に感謝の意を表したい。
2012 年 6 月
ゲストエディタ－中央大学
鳥居昭夫

社会経済研究 №60 2012.6

3排出削減目標設定の影響評価と応用一般均衡モデルの役割
Estimation of Impacts of Emission Reduction Target-Setting and the Role of CGE
Modeling
キーワード：気候変動政策、温室効果ガス排出削減、応用一般均衡分析、代替の弾力性
長 屋 真 季 子

前 田 章

温室効果ガス排出削減の中期目標が具体的な数値として掲げられる昨今、そうした数値の経済的な影響について多くのモデル分析がなされている。そこで使われるエネルギー経済モデルは、科学的根拠という点で政策形成にとって重要な役割を果たすといえる。一方で、そのようなモデルには、恣意的なパラメータ設定が数多く含まれており、それらが計算結果を大きく左右する。本研究はCGEモデルのパラメータについて考察するものである。その主たる結論は、排出削減に伴うGDPの低下、および、そうした排出削減を誘導するのに十分な環境税率（あるいは排出権取引価格）の算定は、資本と労働から成る合成財と化石燃料の間の代替の弾力性の設定値に根本的に依存する、というものである。こうした考察を通して、CGEモデルの振る舞いを透明化し、それに基づいて論点を明確にすることは政策形成上極めて重要なことであると考えられる。
１．はじめに
２．一般均衡モデル
３．均衡解

４．排出削減影響の算定
５．おわりに１．はじめにれていた。しかし、数値目標ばかりが持てはやされ、経済や産業への影響等に対する議論がな

2011 年 3 月 11 日の東日本大震災、福島第 1

おざりにされていた印象がある。

原発事故を受け、日本政府は「エネルギー基本

気候変動問題は、国際的な政治・経済問題の計画」の見直しを行っている。エネルギーを取重要なテーマの一つとなっており、もはや日本り巻く問題は、国が将来ビジョンを見定め、政一国の問題ではない。日本のエネルギー政策の策を主導する。そして、それに伴い、民間事業方向性が定まった後、もう一度議論されること

者が技術開発などのインフラ投資を行う。まさになるこの問題について、今こそ冷静に考えるに、エネルギー政策の意思決定問題は官民一体必要がある。

の問題といえるであろう。

温室効果ガス排出削減数値の経済的な影響に政府による「エネルギー基本計画」の見直し

ついては昨今、多くのモデル分析がなされていでは、長期的な施策として、発電量に占める原る 1 。ある特定の年度における排出量をある特子力発電依存の低下や、天然ガスなどの化石燃定のパーセント分削減するような政策を想定し、料による火力発電の増加、再生可能エネルギー

そうした場合に、国内経済にはどのような影響の普及などが検討されている。その結果、このが出るか算定するのである。その影響とは、概エネルギー政策の転換は、温室効果ガス削減対

して GDP の低下などマクロ的な悪影響である策にも影響を及ぼすことになるであろう。

が、その他にも、産業構造の変化などが分析対我が国では、上記の原発事故が起きる以前、政府によって温室効果ガス排出削減の中期目標
数値が「1990 年比 25％削減」と高々と掲げら1

永田・森(2010)はエネルギー経済モデルによる排出削減
政策分析の脈絡でモデル比較を行うとともに、限界削減費用算定の際の問題点などについて考察している。また、具体的な CGE モデルによる中期目標の分析については、武4

排出削減目標設定の影響評価と応用一般均衡モデルの役割象とされる。その分析結果（想定される GDPの影響評価を決めるのかを考察する。簡略化しの低下など）は、排出削減目標の設定や具体的たモデルを用いて、モデル計算を目に見える形

な政策意思決定にとって極めて重要な意味を持で取り扱う3。これにより、排出削減に伴う

つことになる。

GDP の低下、および、そうした排出削減を誘このようなモデル分析には、通常、エネルギ

導するのに十分な環境税率（あるいは排出権取ー経済モデルが用いられる。その基本構造は、引価格）の算定は、カリブレーション上恣意性

多くの場合、超長期であれば、ラムゼー型の経の強いモデルパラメータに依存せざるを得ない

済成長モデルであり、比較的短期で、かつ、産ことを示し、問題提起としたい。

業構成に焦点を当てるなら、一般均衡モデルが用いられる。前者は、動学的一般均衡モデルと２．一般均衡モデル

して定式化することも可能であるので、結局、経済体系に焦点を当てる限り、動学的あるいは

二酸化炭素の排出は化石燃料の消費によって静学的一般均衡モデルが用いられると言ってよ

のみもたらされると仮定する。日本の場合、そい。そうしたモデル作成と計算の手法は応用一の化石燃料はそのほとんどを海外からの輸入に

般均衡（CGE）分析として一つの確立された頼っている。そこで、簡略化のため、化石燃料分野となっている2。

の輸入以外は貿易の無い閉鎖経済を想定する。

CGE あるいはそれに類するモデル計算は、最も簡単な経済体系として、一部門モデルを

科学的根拠という点で政策形成にとって重要な考える 4 。国内での生産は、資本と労働と化石役割を果たすと言える。一方で、そのようなモ

燃料の投入によってなされる。生産物は、そのデルには、恣意的なパラメータ設定が数多く含

一部が消費され、残りは貯蓄を通して投資に回まれており、それらが計算結果を大きく左右す

されることになる。次のように定義する。

る。モデルの専門家であれば、どのパラメータにどのような恣意性があるか、一つひとつ厳密

Q：最終消費財生産量、Y：国内総生産、に理解できる。ところが、政策担当者や政治家

K：資本、L：労働、E：化石燃料消費量、や一般市民はそのような専門性を有してはいな

PK：資本財価格、PL：賃金、い。彼らにとって、モデルはブラックボックスである。
政策形成が最終的に国民の合意を得てなされることを考えれば、そうしたブラックボックスのような側面は極力減らされるべきである。具体的にどのパラメータが計算結果に効いてくるのかなど説明の付く形で、モデルの中身は極力透明化されることが望ましい。
本稿は、以上のような問題意識に基づいて、
CGE モデルの振る舞いの本質を考察することを目的とするものである。具体的には、CGE
モデルのパラメータのどの部分が排出削減政策

田他(2010)などが知られている。
2 武田(2011)は気候変動政策の脈絡で CGE 分析の解説か
ら利用上の注意点や論点について整理している。

3 本稿のモデルの取り扱いは、前田(2007)、Maeda(2008)
を基礎にして、それらを焼きなおしたものとなっている．
4 このような単純な設定で一般的な CGE モデルの振る舞いを完全に再現できるはずもない。それでも、ここでの単純化は、一般的な CGE モデルの骨格を大きく外してはいない。本稿の趣旨は極力単純化されたモデルを考えることによって、透明性の高い議論を展開することである。たとえば、注釈 1 で挙げた武田他(2010)では、41 部門 41 財
（その内、エネルギー財は 7 つ、再生可能エネルギーによる発電も考慮）が想定され、生産要素として資本、労働、土地、また中間財として多数の財、さらにそれら各財の輸出入も想定されている。生産関数としては、部門・財によって、線形、レオンチェフ型、コブ・ダグラス型、CES
型が使い分けられている。また、Cap&Trade 型の排出規制も考慮されている。全体は 2000 年から 2020 年までの逐次動学モデルとなっている。こうしたモデルでも、部門や財の数については、理論上は集約を重ねた合成財を考えることによって減らしていくことが可能であろう。生産関数は、後述するように、理論的には CES 型でまとめることができる。また、逐次動学モデルは、フォワードルッキ
ングの最適化がなされていないという点で、静学モデルを繰り返したモデルとして捉えることができる。さらに、
Cap&Trade のような排出規制は、規制の一つの方法であって、同じ目標を達成する政策手段は他にもいくつか考えられる。そうした政策手段の選択自体が経済理論の大きな論点となっている（たとえば前田(2009)を参照）。

社会経済研究 №60 2012.6

5

PE：化石燃料価格、I：投資、s：平均貯蓄性向、

ランス・ログ型生産関数はパラメータの数が多

δ：資本減耗率

く特定化が難しいため CGE 分析ではほとんど用いられない。代わりに、CGE 分析で一般的生産関数を F とすれば、Q は次のように書ける。

な方法は、仮定 1 のように「分離性」を仮定
し、二変数を持つ生産関数を入れ子にすること

Q  F K , L, E である。二変数の生産関数としては、レオンチ

上述の仮定により、化石燃料はすべて海外かェフ型、コブ・ダグラス型、さらに、それらのらの輸入であり、それゆえ、 Q から化石燃料

一般形である CES 型のいずれかを仮定すれば輸入費用分を差し引いたものが国内に残る生産よいことになる。これらの関数形であれば、そ高、すなわち国内総生産となる。

の解析的な性質が十分に知られており、それゆY  Q  PE E

え CGE 分析で頻繁に使われることになる。

さらに、三面等価を考えれば、Y  PK K  PL Lである。また、平均貯蓄性向の定義から、また、理論上は、CES 型生産関数において、二つの投入財の間の代替弾力性（Elasticity of
Substitution）が∞の場合、0 の場合、1 の場

PK I  sY

合が、それぞれ線形、レオンチェフ型、コブ・となっている。

ダグラス型に対応することが知られている 6 。

ここで生産関数 F について分離性の仮定をしたがって、CES 型を中心に議論を進めるこ置く。

ととして、次のように仮定する。

仮定 1（分離性の仮定）

仮定 2（CES 型生産関数）

化石燃料投入 E は、資本 K および労働 L か

仮定 1 における G および H の関数形として、

ら分離されている。すなわち、生産関数 F は

CES 型生産関数を仮定する。すなわち、次の次のように記述される。

ように仮定する。

F K , L , E   G R , E  ； R  H K , L G R, E   a1 R   a 2 E 

これは、資本と労働から生産関数 H を通し

H K , L   b1 K   b2 L

て「合成財」R が生産され、その合成財と化石





1



1



燃料 E から生産関数 G を通して、最終消費財が生産されると考える、ということである 5 。

最後に、次のように仮定する。

このように分離することには以下のような理由がある。

仮定 3（資本の形成）

一般に、完全競争を表わす生産関数は一次同平均貯蓄性向が一定で、かつ、資本はその減

次 で な け れ ば な ら な い （ た と え ば 、 Varian:

耗分が毎年投資で補われることにより一定水準

1992 参照）。上記のような三変数の場合に一を保っている。

次同次性を満たす関数の一つはいわゆるトラン
この仮定の中の後者の条件は、資本の減耗分

ス・ログ型生産関数である。しかしながら、ト5

合成財として、ここでは資本と労働の組合せを考えたが、資本と化石燃料、あるいは労働と化石燃料という組合せを考えることも可能である。実際どのような合成財を考える
かはモデル作成者の頭を悩ませるところであろう。本稿では、化石燃料に着目するため、これだけ切り離した形を用いることとしたい。

6

もちろん、CES が他の関数形を包含しているのはあくまでも理論上であって、実際の CGE モデルでは、それぞれ別個に扱われ、どのモデルにするかはモデル作成者の選択による。本稿ではあくまでも理論的な取り扱いに焦点を当てることを主眼とするので、CES のみを取り扱うもの
である。

6

排出削減目標設定の影響評価と応用一般均衡モデルの役割が投資と等しくなっていること、すなわち(1)～(7)は方程式 7 本の中に、9 つの未知であると言い換えられる 7。従ってこの数：Q、 R、 K、L、E、 PR 、 PK 、 PL 、 PE を仮定は、上述の平均貯蓄性向の定義式と併せて持った連立方程式体系となっている。体系全体

考えて、次の条件として書き直される。

が 1 次同次となっている（Q、R、K、L、E をI Ks PK K  PL L   PK K

すべて N 倍しても成立する）ので、一意の解を得るためには Q、 R、 K、 L、 E のうちのど

整理して、
1  PK KˆL   1  PL 

れか一つを外生とする必要がある。仮に L を1

ただし、 ˆ   s

外生とすると 8 つの未知数となる。さらに、
化石燃料価格 PE を外生とすると、7 つの未知である。

数となり、(1)～(7)は一意の均衡解を与えることになる。

以上の設定と仮定 1～3 のもとで、この経済体系は、次の連立方程式体系として、記述され

３．均衡解

る。
Q  PR R  PE E

(1)R  a1   PR   
E  a 2   PE 


a1 PR

1



 a 2 PE

均衡解( Q* 、 R* 、 K * 、 E * 、 PR* 、 PK * 、 PL* )は



1

P 
P 
R   K  K   L  LP
 PR 
 R  PK 

1


b1 
 PR 

ただし、  

次のようになる。

(3)

PK * PR*  b1 ˆ 

 b2   PR 

(8) ˆ  
PR  b2  ˆ   1 
1

PL

(5)

1

1

(4)

*



  PL K
1  PK L ˆ  1  PL 

(2)

1

1

K  b1   PK   
L  b2   PL (1)～(7)の体系を PE 、L を外生として解くと

(9)

*



1

PR*  a11 1  a2 PE1 1

(10)

1

1

1

(6)

 ˆ 
R*  b2 Lˆ   1 (7) b   1 
K  2   L b1   ˆ  1 

1

1

1

1
1
, 
, ˆ   s
1 
1

このような連立方程式の導出の詳細について
は付録 1 を、それに基づいた CGE モデルの一例については付録 2 を参照されたい。

(11)

1

(12)

*

1

1


1

 a1    1  1 
E R     a2 PE  1
 a2  

*

*

1

1



Q R  a1 1  a21  PE 1  




1

*

*



7

この仮定では、資本ストックの水準自体は所与ではなく内生的に決定されることになる。こうした仮定の代わりに、資本の水準自体を所与とし、たとえば投資 I あるいは貯蓄
性向 s を内生とするような仮定も可能である。本稿では後述するように労働 L を所与とするため、生産要素の K とL の両方を所与としてしまうのはあまりに簡単すぎる設定であると思われる。そのため、K を内生とすることにして
いる。

(13)

以上の均衡解より、次の命題を得る。

(14)

社会経済研究 №60 2012.6

7(15)式は、そのような化石燃料消費量の変化を

命題１
化石燃料価格 PE の変化による、均衡解の化
石燃料消費量 E *や国内総生産（GDP）Y *への引き起こすのに必要な化石燃料価格の変化を算定する式である。

影響は、次の関係式で表現することができる。
*

*

dPE
1
Y
dE

*
*
PE
 Y  PE E E *(15)dY * 1 PE E * dE *
Y *  Y *  PE E * E *(16)

ここで、 σ は、資本と労働から成る合成財

この命題の重要な点は、政府によって二酸化
炭素排出削減目標が決定された場合、GDP 低下の影響やそれと連動する実質的な化石燃料価格の変化は(15)、(16)式によって算定され、その結果はパラメータ σ に依存する、という点である8。

（R）と化石燃料（E）の間の代替の弾力性（Elasticity of Substitution）を表わす。

４．排出削減影響の算定(15)(16)に基づいて概算をしてみよう。我が証明：
PE の変化に対する Y *   Q *  PE E *  PR * R *  の変

国は、化石燃料として、原油、石炭、天然ガス

化は次のように計算される。

れの輸入価格によって大きく左右される。近年

dY * d  PR R 

dPE
dPE
*



*

*

は特に、国際原油価格が大きく変動しているので、なかなか仮定 3 で想定するような「定常状態」に当たる原油輸入総額を算定することは

*

dPR *
dR
R  PR *
dPE
dPE



容易ではない。それでも、GDP 比率にして、3％程度以内であることは間違いない。そこで、

*

E *
R 0
R*

 E

を海外から輸入しており、その総額は、それぞ

他の燃料と併せて、次のように概算する。

*

PE E *= 0.01～0.03
Y*

これより、
PE E * dPE
dY *


Y*
Y * PE

(17)

このとき、

Y*
 0.99～0.97
Y *  PE E *また、(13)を変形することにより、次式を得る。
ln  a1R *   a2 E *    ln  a2 E *    1

ln a2 
ln PE
1 
1 

および

PE E *
 0.01～0.03
Y *  PE E *この両辺を PE で微分し、整理すれば、(15)式である。そこで、例えば、二酸化炭素排出量をを得る。さらに、(15)および(17)より、(16)式

25％削減するならば、(16)より GDP は

を得る。

1
dY 
1
   0.0025 ～   0.0075

Y


(18)

命題１の含意を考えてみよう。(16)式は、化程度低下すると算定される。また、(15)より、

石燃料消費量に変化が起こった場合、その結果

そのような二酸化炭素排出量 25％削減を引きとして、国内総生産（GDP）がどれほど変化するかを示す式である。化石燃料消費量は内生変数（均衡解として定まる変数）であるので、その変化が起こるとすれば、それは化石燃料価
格の外生的な変化が背景に無くてはならない。

8以上での議論は、微分を用いていることからわかるように、均衡点周りでの微小変化を想定している。化石燃料価格の変化として大きな値を想定するなら、以上の分析だけでは十分ではないかもしれない。その点が本稿の弱点であることは否定できない。一方で、本稿のような微分での取り扱いは議論の透明性という点で大きなメリットがあり、それこそが本稿の趣旨であると言えよう。

8

排出削減目標設定の影響評価と応用一般均衡モデルの役割

起こすには、排出権価格や環境税などによってこうしたベンチマークデータによるカリブレー

化石燃料価格を、ションによっても推定され得ない。そもそも σ

dPE 11
  0.2475 ～  0.2425

PE


(19)

程度引き上げる必要があると算定される9。
いずれの場合も、具体的な数値を大きく左右するのは、σ である。前述のように、σ は、資は代替の弾力性であるから、原理的には「変化」のデータが無いと推定できないのである。
このことについて、さらに詳しく考察しよう。
以下のように、単純化されたモデルを考える。
F(x, q; a) = 0

本と労働から成る合成財と化石燃料の間の代替

x: 内生変数の弾力性（Elasticity of Substitution）を表わ

q: 政策変数

す。よく知られているように、生産関数

a: モデルパラメータG  R, E    a1 R   a2 E    が1

すなわち、経済体系は、内生変数 x、政策変数
q、モデルパラメータ a からなる関数 F として・線形の時、σ = 表現される。現在の政策が qcurrent であるとす・コブ・ダグラス型の時、σ = 1る。この時、この経済体系の均衡解は・レオンチェフ型の時、σ = 0

x*(qcurrent; a)と表現される。実際に観察されるである（   1    であることに注意）。し1

実データ：xrealized があるとすれば、これは理論上の均衡解と一致するものである。すなわち、

たがって、σ の逆数は、理論上、ゼロ以上の如

以下のように表される。

何なる値も取り得る。逆にいうと、σ を如何な

x*(qcurrent; a) = xrealized

る値に設定するかによって、その CGE モデル

この関係式より、以下のようにパラメータ aから算定される(18)、 (19)の値はまったく異をカリブレーションによって決定することがでなったものになるのである。

きる。

通常 CGE モデルを用いて数値計算を行う際、acalibrated = a(xrealized, qcurrent).

(20)

始めにベンチマークデータによるカリブレーシ(20)式の関係から分かるように、パラメータをョンを行う。これは、モデル内のパラメータを決定するためには、現実に観察される均衡点デ

一時点の実データにフィットするように調整すータ xrealized と現行の政策 qcurrent の二つの要素ることである。このカリブレーションによって、が必要である。言い換えるならば、パラメータ

CES 型 生 産 関 数 の シ ェ ア パ ラ メ ー タがこのような関数形に帰着されることができな（ G  R, E    a1 R   a2 E    の a1 , a2 ）は推定がい場合、パラメータのカリブレーションはでき可能である。ところが、 σ （あるいは  ）は、では、本稿の場合の σ についてあらためて

1

ないのである。
見てみよう。(2)式より、次の関係が成立する。

9 ここで PE を変化させる政策について、注釈をつけておきたい。本分析ではこの PE を所与として、それを変化させる政策についてもその具体的な方法は分析の対象外としている。そのもとで、GDP の定義が、 Y  Q  PE E となっており、 PE E の部分が丸ごと海外に流出する設定になっている。もし、 PE の人為的な変化が、国際排出権取引に由来するものであるなら、この GDP の定義のもとでのGDP の変化は、上記のままで間違いない。しかし、もしPE の変化が環境税などで、その上乗せされる環境税分が政府税収となり、国内経済に還流されることになれば、それに伴う GDP の変化の取り扱いにはやや注意が必要かもしれない。具体的には、GDP の定義はやや修正を要することになる。本稿では、 PE の変化が国内還流されるような政策を想定しない、という形で、こうした効果の分析には踏み込まないことにする。







ln R* E *  constant   ln PR* PE



(21)

書き直すと、以下のようになる。

d ln R* E**d ln PR PE  
(22)

σ は需要曲線の傾きであることは明らかである。
この σ を推計するために必要なものは、曲線

社会経済研究 №60 2012.6

9ているのが実情である。確かに、燃料価格変化
がマクロ経済に与える影響の度合いを調べるような場合、本モデルにおいては、(17)式を見てみれば、σ の値が計算結果に直接的な影響を及
ぼさないことが見て取れる10。
ところが、(18)、(19)に見るように、二酸化炭素排出削減の影響に関しては、この σ の値が決定的な役割を果たす。翻って、CGE モデ
図１. 逆需要曲線と均衡点

ルによる計算で、モデル作成者によって結果が大きく異なるようなことがあるならば、その原の中の「ひとつの均衡点」ではなく、「需要曲因は、σ の値の違いである可能性が極めて高い線そのもの」である。したがって、 σ は(20)式と言える。

のように表現されることはない。よって、σ は
通常の CGE のベンチマークデータによるカリ

５．おわりにブレーション手順では決定することができない
本稿では、排出削減の実経済への影響の計算のである。この様子は、図１で示される。
この需要曲線の傾き σ を計測する方法としが何によって決まるのかについて考察した。極ては、時系列データやカウンターファクチュア

めて簡略化された一般均衡モデルを用いて、ルデータを用いた計量経済分析が必要となる。

CGE モデルによる数値計算の本質を再現した。

しかし、こうした方法は、CGE モデル分析のもちろん、実際の政策分析に使われるような枠組みでのカリブレーションの方法とは完全にCGE モデルは本稿で示したような単純なもの

異なったものであり、カリブレーションとは別ではないことは明白である。それでも、その本の分析としてなされるものである。

質的な振る舞いは、本稿のモデルから大きく外以上の議論から分かるように、 CGE モデル

れることはないと考えられる。

分析の枠組みで、σ をベンチマークデータのみ得られた洞察は、次のようなものである。

によってカリブレートする方法は存在しないの「排出削減に伴う GDP の低下、および、そうである。モデル作成者が σ を設定するには、した排出削減を誘導するのに十分な環境税率

外部の分析結果を参照し，その値を恣意的に選（あるいは排出権取引価格）の算定は、資本とんでくる以外に方法がない（付録 3 を参照）。

労働から成る合成財と化石燃料の間の代替の弾

言い換えると，モデル作成者の恣意的な σ の力性（σ）の設定値に根本的に依存する。」

値の設定によって、GDP の変化率や二酸化炭

一般に CGE では、代替の弾力性の値はカリ素の価格の計算が左右される、ということであブレーションによっては推定されることがない。

る。

また、実務上、この値はそれほど重要視されず、

ただ、実際の CGE による分析では、σ の設アプリオリに設定される。こうした実態は、排定値を大小に振ってみて、数値計算結果が大き

出削減政策の分析においては由々しき事態と言く影響されるか否かを検証するのが普通である。

う他はない。

そして、多くの場合、σ の設定値の違いは、計

CGE モデルを離れて、モデル分析一般を考算結果にそれほど大きな影響を及ぼさないことが知られている。そうした経験を踏まえた上で、結局 σ の値は、厳密な検証を経ずに決められ

ただし、注釈 8 でも述べたように、(17)式は均衡点周りでの微小変化を表わしている。燃料価格変化の数値が大きい場合はこれほど単純ではないことに注意が必要である。

10

10

排出削減目標設定の影響評価と応用一般均衡モデルの役割

えてみても、上記の洞察（σ の重要性）は、重

原稿受付日

２０１１年１０月３１日

大な意味を持っている。最適化モデルとして定式化されることの多いエネルギー経済モデリン

謝辞

グでは、多くの場合、線形計画モデルが使われる。線形計画モデルでは、必ず端点が解となる。

本稿作成にあたり、二人の匿名査読者と編集

それは、2 つ以上の超平面が交差している点で委員会から多くのアドバイスを頂いた。ここにある。その様子は、曲率が不連続という点で、感謝の意を表する。

基本的にレオンチェフ型の生産関数と同じ形をしている。一方、端点と端点の間は線形関数と参考文献なっている。したがって、線形計画モデルの解の近傍は、財価格などの微小な変化に対しては

σ = 0 に相当する一方で、大きな変化に対しては σ = が相当することになる。そのため、(18)、(19)に相当する計算結果は、排出削減量の想定によって、極端に大きな数字になったり、逆に、極端に小さな値になったりする可能性があるのである。
モデル分析は概して、専門家以外の者にとってはブラックボックスである。分析結果に対して、政策担当者や政治家は、それを信じる以外に手立てがない。こうした中で、モデルの振る舞いの本質を知り、それに基づいて論点を明確にすることは政策形成上極めて重要なことであると考える。
我が国はいま東日本大震災および福島第 1原発事故を境に、エネルギー政策の転換期を迎えている。エネルギー産業における規制の在り

Maeda, A. (2008), “On the Oil Price-GDP
Relationship.” The Japanese Economy 35(1),pp.99-127.
Varian, H. R. (1992), Microeconomic Analysis, W
W Norton & Co Inc. p.506.
武田史郎(2011)、「応用一般均衡モデルによる温暖化対策の経済的影響評価」、『環境情報科学』
40(2)、pp.27-31.
武田史 郎・川 崎泰史 ・落合 勝昭・ 伴金美 (2010)、「 日 本 経 済 研 究 セ ン タ ー CGE モ デ ル に よ る
CO2 削減中期目標の分析.」『環境経済・政策
研究』、3(1)、pp.31-42.
永田豊、森裕子(2010)、「日本の中期 CO2 削減費用とモデル分析の課題」、『社会経済研究』58号、pp.3-13.
細江宣裕・我澤賢之・橋本日出男(2004)、『テキストブック 応用一般均衡モデリング』東京大学
出版会、p.291.
前田章(2007)、「GDPの国際原油価格弾力性についての一考察」、『経済分析』179号、pp.72-95.
前田章(2009)、『排出権制度の経済理論』岩波書店、
p.166.

方についても政策的な論争が盛んになっている。
一方で、気候変動を巡る国際情勢はますますタ付録 1

イトになっている。そうした複雑な国内外の情勢によって、エネルギー関連企業はもちろんのこと、その他のあらゆる産業の企業がなんらか

一般均衡モデルの基礎となる連立方程式の導出について簡単にまとめておきたい。

の対応を迫られ、ひいては日本経済全体が大き

一般に、生産関数が Y  F  X 1 , X 2  、また、な影響を受ける事態に直面している。国民の合Y を基準財にした各投入財 X 1 , X 2 の相対価格

意形成という点でも、政策形成には透明性の担が p1 , p2 と書かれる時、その設定は、自動的保が必要であり、そこで用いられるモデル分析に 3 本の方程式の成立を意味することになる。

においても可視化に大きな注意が払われるべき

それらは、利潤 F  X 1 , X 2   p1 X 1  p2 X 2 の最大である。本稿がそのような要請の一助になるこ化から、とを願いたい。

F  X i  pi , i  1, 2
および、元の生産関数それ自体

社会経済研究 №60 2012.6

11

Y  F  X1 , X 2 とあわせて、合計 3 本の方程式を構成することになる。その中に含まれる未知数は 2 つの Xである。
この 3 本という方程式の数は、生産関数にと 2 つの p、それに Y の合計 5 個である。

一次同次を仮定する場合（これは完全競争を仮

ただ、(A1-1), (A1-2)のような書き方は、解定することと等価である）であっても変わるこ析的な扱いの際には、あまり見通しが良くない。

とがないことに注意されたい。この場合、一見、

もう少し変形して、エレガントな形に直してお生産部門での利潤がゼロという条件、すなわち、く方がよい場合がしばしばである。

F  X 1 , X 2   p1 X 1  p2 X 2(A1-1)の i = 1, 2 を分母と分子にして割り算という条件式が追加されるように思われるが、実際のところはそうではない。この条件は冗長なものとなっている。なぜなら、一次同次であるということは、次の恒等式が成立することとすると、次のようになる。

a1  X 1 
a2  X 2 

 1



p1
p2

変形して、

等価であるからである。

F  X 1 , X 2    F X 1   X 1   F X 2   X 2

投入財が N 個の場合もまったく同じ論理が成り立つ。生産関数 F を使って Y  F  X i i 1N

X 1  a1   p1    
X 2  a2   p2 

ただし、  11 (A1-3)と設定した時点で、自動的に

これは、投入財間の相対的な需要関数を表わし

F  X i  pi , i  1,, Nている。また、CES 関数の一次同次性から、と生産関数自体 1 本、合計 N+1 本の方程式を

F  X 1 , X 2    F X 1   X 1   F X 2   X 2 を 用意味することになる。

いて、(A1-2)の代わりに、Y  p1 X 1  p2 X 2こうした N+1 本の方程式の中には、と書いてもまったく同値であることがわかる。

 X i i 1 ,  pi i 1 , Y
N(A1-4)

N

さらに、(A1-4)を用いると、(A1-1)は以下の合計 2N+1 個の未知数が含まれている。他の経済主体や部門を導入し、需給のバランス等を考え、さらに一部の変数を所与（外生）とする
ことにより、体系の中に含まれる方程式と未知数の数を等しくすると、一般均衡体系が出来上がることになる。
より具体的な例として、生産関数が次のように CES で表わされる場合を見てみよう。

ように変形される。

ai

1
1 

pi

1
1 



Xi
, i  1, 2
Yとして、さらに、ai pi1 

pi X i, i  1, 2
Yと変形し、i について両辺の和を取ると、

a1 p11  a2 p21  1(A1-5)F  X 1 , X 2    a1 X 1  a2 X 2   となる。これは、（相対）価格についても上述の最適性の条件から、

わち「双対性」を意味するものである。こうし1X ai  i Y 

CES の関数関係が成り立っていること、すな 1

 pi , i  1, 2

(A1-1)

であり、これが需要関数となっている。生産Y   a1 X 1  a2 X 2   
1(A1-2)て、(A1-1), (A1-2)の代わりに、それと同値関係にある(A1-3), (A1-4), (A1-5)を持って、経済主体や部門を記述することができることになる。
ところで、一般均衡体系で需要者を明示して、その効用関数を体系に入れ込むことも多い。そ12

排出削減目標設定の影響評価と応用一般均衡モデルの役割



うした場合、効用は U  X i i 1 と書かれ、予算

Xi: 第 i 財の消費量制約のもとで最大化されることになる。限界効

pix : 第 i 財の需要者価格

用と予算制約の式から、 N+1 本の方程式が成phf : 第 h 生産要素の価格

り立つことになる。このことからわかるように、

 i : 効用関数の支出割合係数（コブ・ダグラス

生産者を考えようが需要者を考えようが、モデ型を仮定）

ルに表現される数式上の形式は大きく変わることして、需要関数は次のようになる。

N

とがない。
なお、本論文では、生産される消費財は一種

FFh: 第 h 生産要素の賦存量

i

Xi 

pix

 p FF ifhh(A2-1)

h類のみ、と設定されている。そのため、効用は

また、本来予算制約式が一本あるが、以下に一変数のみの関数となり、事実上効用最大化と出てくる財の需給均衡式と合わせると冗長性が生産の最大化は同一のものとなっている。本論

出てくるので、ここでは明示しなくてよいこと

文で効用が明示されていないのはそのためであ

が知れる。

る。

【企業行動】

以上のような一般均衡の構造は、前田(2007)

2 つの財に対応して企業が 2 社あるとする。

で、詳しく論じられている。そこでは、原油輸

それぞれは資本と労働の投入により生産活動を出入のある静学的一般均衡体系について、均衡行う。

体系が構成されるために必要な外生変数の設定、

j : 企業動学モデルと静学モデルの関係（特に投資の取

Zj: 第 j 企業の生産量り扱い）などが詳細に論じられている。

Fh,j: 第 j 企業における第 h 生産要素の投入量
p zj : 第 j 財の供給者価格

付録 2

 h, j : 生産関数の投入割合係数（コブ・ダグラ
ス型を仮定）

付録 1 に続いて、具体的な CGE モデルについてまとめておきたい。CGE 分析の入門書としてよく知られているものに、細江他(2004)が挙げられる。以下では、その第 2 章で解説に使われている「簡単な応用一般均衡モデル」を紹介する。
このモデルは、1 つの家計と 2 つの財（細江他では「たとえばパンと牛乳」とされている）、

bj: 生産関数の規模係数として、需要関数は次のようになる。

Fh, j  h, jphf

p zj Z j h, j

生産関数は、次のようになっている。

Z j  bjFh , jh, jj【市場均衡式】
各財の需給バランスより、本と労働」とされている）からなる静学モデル

X i  Z i i

【家計行動】(A2-4)

価格の一致よりpix  piz i(A2-5)

このモデルでは、家計が 2 つの財の消費か生産要素の需給よりら効用を得るという形になっているため、その F  FF h

効用関数が（本論文と違って）明示されている。

i : 財 1, 2
h: 生産要素（資本と労働）(A2-3)

hおよび 2 つの生産要素（同じく「たとえば資である。

(A2-2)h, jh(A2-6)j

以上の(A2-1)～(A2-6)は 14 個の未知数を含む 14 本の方程式体系となっている。細江他

社会経済研究 №60 2012.6(2004)は、このモデルを出発点として、さまざ
まな拡張を解説している。

付録 3
最も簡単な代替の弾力性の推定方法は、次のようなものである。
(2)式から、ln  E R   constant   ln  PE PR として、時系列データから回帰分析する。但し、そうした回帰分析が可能であるためには、当然ながら、分析対象期間において、モデル構造が不変（産業構造やそれを反映した産業連関表が不変）であることを前提とする。そのように仮定できる期間は、せいぜい 10 年程度というべきである（産業連関表は 5 年毎に改定されるのが普通である）。よって、上のような回帰分
析に供するデータは、多くても 10 年分程度のサンプルしか集まらない。
より高度な計量経済分析手法は数多くあるが、分析が高度になればなるほど、CGE とは整合性のない研究になっていく。

ながや まきこ京都大学大学院経済学研究科
日本学術振興会特別研究員
まえだ あきら
東京大学教養学部附属教養教育高度化機構
特任教授

13

社会経済研究 №60 2012.6

15

国内製造業10業種のCO2排出量を考慮した生産性分析
Productivity Analysis Considering CO2 Emissions in Japanese 10 Industrial Sectors
キーワード：生産性、二酸化炭素、指向性距離関数、国内製造業
藤 井 秀 道馬 奈 木 俊 介

金 子 慎 治本研究では国内製造業10業種を対象に、CO2排出量を考慮した生産性分析を業種別に行い、その分析結果を比較することで、経済効率性を圧迫することなくCO2排出量の削減を達成している業種を明らかにすることを目的とする。
分析結果より、国内製造業では多くの企業で、経済効率性を犠牲にすることなくCO2排出量の削減を達成していることが明らかとなった。加えて、ゴム製品、化学製品、電気機器製品、自動車製造業の4業種で2006
年から2008年にかけて、CO2排出量を考慮した生産性が大幅に改善している。加工組立型では、効率的な企業と非効率的な企業の両方で生産効率性の改善を達成しており、業界全体で効率性改善を達成している傾向が見られた。一方で、化学製品製造業や繊維製品製造業では、フロンティアライン上の効率的な企業と非効率的な企業との間の効率性格差が拡大しているため、ボトムアップを促すような試みが重要であると言える。
１．背景と目的
２．分析手法
３．データ

４．分析結果５．結論

１．背景と目的

した世界的な景気低迷により、産業部門で生産規模の縮小がなされた点が挙げられる。

2012 年は、京都議定書で定められた第一約

加えて、わが国では 2011 年 3 月に起きた東束期間の最終年であり、締結国では京都議定書

日本大震災に伴う福島原発事故によって、複数で定められた温室効果ガス排出量の削減目標のの原子力発電所の稼働停止が政府から要請され達成が求められる。さらに 2013 年以降での温た結果、電力不足問題が発生していることから、

室効果ガス削減を目指す枠組みの議論が注目さ

産業界の省エネ努力は喫緊の課題の一つとしてれており、引き続き温室効果ガス排出量の削減指摘できる。

努力が必要とされる。

また、温室効果ガスの削減を達成する一方で、ここで、我が国から排出される温室効果ガス

経済発展及び国際市場での競争力をいかに維持の約 95%を占める CO2 排出量の変化を考察す

してくかという点も重要であり、持続可能な発ると、2008 年度の CO2 排出量はエネルギー転展を達成するためには工業セクターの技術進歩

換部門から 6%, 産業部門から 34%、運輸部門が必要不可欠であると言えよう。

から 19%、サービス業から 19%、家庭からこうした議論はこれまでの先行研究でも盛ん

14%が排出されており、産業部門からの排出量に行われてきた。近年での CO2 排出量を考慮が大きい。一方で、1990 年度から 2007 年度

した経済的な技術進歩に関する文献では、世界にかけて、産業部門からの排出される CO2 排

各 国 の 全 セ ク タ ー を 対 象 と し た Kumar

出量に大きな変化は見られなかったが、2007（2006）, Lozano and Gutiérrez（2008）、年度から 2008 年度にかけては 9.3%の削減を

また米国電力セクターを対象とした Färe et.al.

達成している。この背景には、産業部門での省（2007）、 Sueyoshi（2010）、 加えて中国

エネ努力に加えて、リーマンショックに端を発鉄鋼業セクターを対象とした Wei（2007）、

16

国内製造業 10 業種の CO2 排出量を考慮した生産性分析

藤井（2008）などが挙げられる。一方で、電goods(y)、bads(b)を用いて生産可能集合 P (x)力及び鉄鋼業以外の部門についてはこれまでほを次のように定義する。

とんど分析対象となっていない。その理由として、工業セクターから排出される CO2 排出量
は主に発電セクターと鉄鋼業から排出されており、その他の業種においては削減効果のインパ
クトが小さい点、さらに企業別・業種別にデー
タサンプルを収集することが難しい点などが挙げられる。しかしながら、製造業においては業
種によって原材料投入として使用する化石燃料
やエネルギー利用プロセス及び製造工程が異な

P (x) = {(y, b) | x can produce (y, b)}(1)

生産可能集合 P (x)内に存在するサンプルの非効率性 D (x, y, b| gx , gy , gb)は、サンプルと効率的な生産を達成しているサンプル群で生成されるフロンティアラインとの距離 β と、非負の方向ベクトル(gx , gy , gb)を用いることによって、次のように定義する。
D(x, y, b| gx , gy , gb)=Sup{β | (y+βgy , b – βgb) ∊P(x – βgx)}

っ て お り 、 CO2 排 出 量 削 減 の 取 り 組 み 方 は(2)

様々である。こうした背景を踏まえ、業種によ

上記のように D (x, y, b| gx , gy , gb)を定義すって CO2 排出量削減に必要となる費用負担やることで、式(3)が成立する。

労力が異なる中で、各業種の企業が経済効率性(y, b)∊P(x) if and only if D (x, y, b| gx , gy , gb)を圧迫せずに CO2 排出量の削減を達成してい≧0

るかどうかを明らかにすることは、今後日本の(3)製造業が国際競争力を高める上で効果的な政また式(2)は Chung et. al.（1997）によって策・制度を設計するために重要であると考える。

次のように定式化される。ここでは k 番目のこうした背景を踏まえ本研究では、国内製造業 10 業種を対象に、CO2 排出量を考慮した生サンプルについての計算式を示す。
D x , y , b |g , g



,g

(4)

産性(環境生産性)分析を業種別に行い、その分析結果を比較することで、経済効率性を圧迫す
ることなく CO2 排出量の削減を達成している

∑

s.t.

g

∑

g

1,

(5)

,
1,

,

(6)

1,

,

(7)

1,

,

(8)

業種を明らかにすることを目的とする。加えて、業種間において生産性の構造が時系列でどのように変化しているかにも着目し、各業種にとって望ましい政策のあり方を提言する。

２．分析方法2-1 効率性評価手法
本研究では従来の生産性分析に用いる労働、資本などの投入要素(以下、input)と売上などの望ましい産出(以下、goods)に加えて、CO2
排出量などの望ましくない産出(以下、bads)を用いた生産非効率性の評価が可能である
Directional Distance Function (DDF)を適用
す る こ と で 効 率 性 評 価 を 行 う 。 Input (x) 、∑g
0

は L×N の input データ行列 X の l 行 k 列
番目の要素であり、は M ×N の goods デー

タ行列 Y の m 行 k 列番目の要素である。または R ×N の bads データ行列 B の r 行 k 列番目の要素である。制約式(5)、(6)、(7)の左辺は効率的なサンプルで構成されるフロンティアラ
インを表しており、λi は非効率なサンプルが参照するフロンティア曲線上の点を一意的に決定するパラメータである。制約式(5)、(6)、(7)の右辺は評価対象となるサンプルを用いている。

β は各サンプルとフロンティアラインとの距離を表しており、制約条件を満たす中での最大の社会経済研究 №60 2012.6

17

距離が生産非効率性 D (x, y, b| gx , gy , gb)とな

yる。以下、bads を考慮した計算式(7)から推計される生産性を環境生産性と呼ぶ。また、

Ct+1

Qt+1

bads を考慮せず、式(7)を除いた計算式から推ｔ+1年のフロンティア
ライン

Bt+1
t+1年の
方向
ベクトル

計される生産性を市場生産性と呼ぶ。
Pt+12-2 生産性変化の推計

Bt

Ct

t年の
フロンティア
ライン

Kt+1

At+1

Pt
t年の
方向
ベクトル

DDF の分析結果を用いて生産性変化を計算

Qt

Kt

At

する手法として Chambers（2002）によって
発 展 し て き た Luenberger productivity
indicator (LPI)を利用する。LPI は以下の計算式で定義され、生産性変化の要因を技術変化(Technological change: TECHCH)と効率性変化(Efficiency change: EFFCH)に分解することが可能である。
TECHCHLPITECHCH

D

D

,

(9)

EFFCH
,

,
D

,

D

,

,

D

,

,

D

ここで LPI の説明を、図 1 を用いて行う。
図 1 では縦軸に goods を、横軸に bads をとり、
t 年と t+1 年の二期間を考え、4 つの生産主体
A, B, C, K が生産を行い、A, B, C が効率的と評価されているケースである。この場合、フロ
ンティアラインは A, B, C により形成され、Kはフロンティアラインを参照することで、生産非効率性の計測が可能となる。以下、K に焦点を当て LPI の説明を行う。点 P, Q は、K から伸ばした方向ベクトルとフロンティアライン
,,は t 年のデータを t 年のフロンティアラインで評価した場合の非効率性であり、図 1 中の線
分|K t P t |の距離で表され、この距離が大きいほど K は非効率と評価される。また、D,,

ここで、前述した TECHCH を図 1 中の記号を用いて表すと TECHCH= (|KtPt+1|－|KtPt|－|Kt+1Qt|+|Kt+1Qt+1|)/2 = (|PtPt+1|+|QtQt+1|)/2|KtPt|-|Kt+1Qt+1|で表され、EFFCH>0 であれば、K がフロンティアラインにキャッチア,(11)との交点である。式(10), (11)中のD

図 1 中の線分|KtPt+1|で表される。

フトの算術平均となる。EFFCH は図 1 中の,,

図 1 Luenberger Productivity Indicator の説明となり、Kt と Kt+1 から観測したフロンティアシ

,

(10)
EFFCH

b

O

は t+1 年のフロンティアラインで

t 年の生産を評価した場合の非効率性であり、ッ プ し て い る こ と を 意 味 す る 。 LPI はTECHCH と EFFCH の和であり、フロンティ
アシフトを考慮した生産効率性変化を意味する。
本研究では、Chung et.al.（1997）を参考に、
方向ベクトル(gx, gy, gb) = (0, y,－b)を採用した。この方向ベクトルは次の 2 つの特性を持つ。一つ目には、方向ベクトルに各生産主体のデータを用いることから、使用するデータの単位をどのように決定した場合でも分析結果が変わらないため、結果に頑健性を持つ点。二つ目には、非効率性の解釈が容易になることから、分析結果の考察が行いやすい点である。この方
向ベクトルを用いた場合には、式(2)が D(x, y,b| gx , gy , gb)=Sup{β| ((1+β)y , (1-β)b) ∊P(x)}と表わされ、この場合の β は、フロンティア
ラインに対して input を変化させることなく、
何%の goods を増加させ、同時に bads を削減することが可能であるかを表す。この β を用

18

国内製造業 10 業種の CO2 排出量を考慮した生産性分析

いて生産性指標 LPI を推計することから、LPI

タを生産性の推計に適用した。

の数値は、基準年度に対して投入財を変化させ

これら企業データを日本標準産業分類で定めず、何%の市場産出財の増加と環境産出財の削られた方法に基づき、業種分類を行った。分析

減を同時に達成しているかを意味する。

対象期間は、CO2 排出量データが利用可能な

環境生産性の変化を考察する上で、その変化

2006年度から2008年度であり、分析対象業種

が市場生産性の変化によってもたらされたもの

は基礎素材型産業であるゴム製品製造業(15社)、

なのか、bads の排出量変化によるものなのか

パルプ・紙製品製造業(14社)、化学製品製造業を明確にする必要がある。従って本研究では、(131社)、非鉄金属製造業(58社)、鉄鋼業(41社)、

bads の排出量変化が環境生産性に与える寄与

窯業(32社)の6業種と、生活関連型及び加工組度の推計を行う。環境生産性の変化は、goods

立型産業である繊維製品製造業(26社)、一般機と input で計測される市場生産性の評価結果に

械製造業(85社)、電気機器製品製造業(108社)、

加えて bads の変化分が考慮される。

自動車製造業(62社)の4業種であり、合計10業

環境生産性と市場生産性の差を取ることで、
環境生産性の変化に bads の変化がどれほど寄種である。分析に使用する企業サンプルは東証一部上場企業であり、大規模企業である。

与しているかを抽出することが可能である

本研究では、業種別に生産性の推計を行い、（Kaneko and Managi, 2004）。この寄与度

各推計結果より業種別の平均値を計算し、分析の推移を時系列で考察することにより、各業種の企結果の考察を行う。

業の bads の変化が環境生産性にどのように寄与しているのかを明らかにする。

４．分析結果３．データ

4-1 生産性変化の考察

分 析 に 使 用 す る デ ー タ は 、 goodsに 売 上 、

生産性分析の結果を図2から図5に、また生

badsとしてCO2 排出量、inputに資本ストック、

産 性推移 の構 造を表 すEFFCHと TECHCHの労働コスト、原材料費を用いた。財務データは

指 標 の 推 移を 表 1に 示 す 。 こ れ らの 図 表 で は

日経メディアマーケティング社のNEEDSデー

2006年度を基準年(2006年度の生産性 = 0)とタベースから作成した。財務データは2000年しており、2007年度、2008年度は生産性変化

度価格に基準化して使用する。デフレータには、の累積値の推移を示している。図2より鉄鋼業

内閣府から公表されている平成20年度国民経を除く基礎素材型産業の5業種で2006年度から

済計算確報内の総資本形成を用いて資本ストッ

2008年度にかけて環境生産性が上昇しており、クを基準化、経済活動別総生産を用いて売上を

特にゴム製品製造業と化学製品製造業で大幅に基準化した。さらに総務省統計局が公表してい改善していることが明らかとなった。加えて、る消費者物価指数を用いて労働コストを基準化、

図3よりゴム製品製造業とパルプ・紙製品製造

卸売物価指数を用いて原材料費の基準化を行っ業でCO2排出量変化のLPIに対する寄与度が上た。

昇していることから、これら二つの業種では売CO2排出量は経済産業省が公表している温室上に対するCO2排出量の削減が環境生産性を大効果ガス排出・算定・報告制度より得た。これ

きく押し上げる形で寄与したと言える。一方で、ら財務データと排出量データをマッチングさせ、

非鉄金属、窯業、紙・パルプ製品製造業では、企業別のデータセットを作成した。本研究では分析対象期間において大幅な環境生産性の変化

企業単独ベースの財務データとCO2排出量デーは観測されなかった。

社会経済研究 №60 2012.6

19

鉄鋼業は2007年度から2008年度にかけて、た要因として、売上に対するCO2排出量の増加

大幅に環境生産性を悪化させているが、この悪と2008年度のリーマンショックによる資本生化の要因として売上に対するCO2排出量の相対産性の低下が挙げられる。

的な増加が影響していることが明らかとなった。

次に生活関連型及び加工組立型産業の分析結

こうした結果が得られた背景には鉄鋼業の業種

果を考察する。図 4 より、加工組立型産業で特性が挙げられる。鉄鋼業では規模の生産性がは、電気機器製品製造業と自動車製造業が大幅反映されやすい業種であり、大規模で粗鋼を生に環境生産性を改善させており、2006 年度か産することで限界費用や製品当たりのエネルギ

ら 2008 年度にかけて環境生産性が 10%以上増

ー消費量を下げることが可能である。従って、加している。これは、業種内企業が 2006 年か

鉄鋼業企業にとって、2008年度の急激な生産ら 2008 年にかけて技術進歩を達成したことで、調整に伴う生産規模の縮小は、鉄鋼業企業の財

2008 年度では、2006 年度と同程度の input を務及びエネルギー効率性を悪化させたと考える。

投入することで、売上が 2006 年度の 110%にまた、財務パフォーマンスについては、鉄鋼

上昇し、かつ CO2 排出量を 2006 年度の 90%

業では中・長期での需要予測をもとに設備の増にまで削減していることを意味する。

強を行うため、2008年度の急激な需要低下がさらに図 5 より、CO2 排出量削減分が生産起こった場合には、設備稼働率が低下し資本生性の改善に大きく寄与していることが分かる。

産性が悪化する。この資本生産性の悪化も環境

こうした結果が得られた背景として、加工組立

生産性を低下させた要因の一つであると考えら型産業においては、リーマンショック後の生産れる。実際にデータセットより、鉄鋼業企業の規模の縮小に伴い、老朽化した設備での生産を資本当たりの売上とCO2 当たりの売り上げは抑制し、新しくエネルギー効率的な設備での生2007年度から2008年度にかけて低下が確認で産を優先した点が挙げられる。この稼働設備のきる。以上より、鉄鋼業の環境生産性が悪化し選択によって、売上当たりの CO 2 排出量の削

0.20

0.20

0.15

0.16

0.10

0.12

0.05
0.08

0.00

0.04

‐0.05
‐0.10

0.00
2006年度
ゴム製品

2007年度
パルプ・紙

化学製品

2008年度
非鉄金属

鉄鋼業

2006年度
窯業

繊維製品

2007年度
一般機械

2008年度電気機器

自動車

図4 生活関連・加工組立型産業のLPIの推移

図 2 基礎素材型産業の LPI の推移
0.10

0.12

0.08

0.10

0.06
0.08

0.04
0.02

0.06

0.00

0.04

‐0.02
0.02

‐0.04
‐0.06

0.00

2006年度
ゴム製品

2007年度
パルプ・紙

化学製品

2008年度
非鉄金属

鉄鋼業

2006年度窯業

図3 基礎素材型産業の CO2排出量変化が LPI に与え
た影響

繊維製品

2007年度
一般機械

2008年度電気機器

自動車

図 5 生活関連・加工組立型産業の CO2 排出量変化がLPI に与えた影響

20

国内製造業 10 業種の CO2 排出量を考慮した生産性分析

減を達成している。一方で、繊維製品製造業やOI)型に分類した。OI 型は2006年度から2008

一般機械機器製造業では、CO2排出量の変化に

年度にかけてフロンティアライン上の企業の生よる生産性への寄与度は小さい。

産効率は向上したが、同時に非効率的企業の底

また、電気機器製品製造業が2006年度から上げが進んだことにより、業種内格差が大きく

環境生産性を改善しているのに対し、自動車製

変化していない構造であり、TECHCH > 0か造業は2007年度から2008年度にかけて環境生

つ EFFCH≧0で推移している場合である。

産性の改善を達成している。2008年度に売上

この構造では、サンプル全体が生産性向上のが落ち込んだにも関わらず自動車製造業で環境方向にシフトを達成している。二つ目は FS 型

生産性が上昇した要因として、労働及び原材料であり、TECHCH > 0かつ EFFCH < 0となる

投入の効率化が挙げられる。資本設備に関して場合である。FS 型では、フロンティアライン

は急速な需要変化に対応することが難しく、設上の企業の生産効率は向上したが、非効率的企

備稼働率の低下を避けることは難しい。しかし業による底上げが進まず、業種内格差が拡大し労働及び原材料投入に関して、自動車製造業各

た ケ ー ス を 指 す 。 三 つ 目 は CU 型 で あ り 、社は即座に対策を講じている。その中でも、期EFFCH>0かつ TECHCH≦0で推移している

間従業員や派遣社員などの削減に踏み切り、生場合である。CU 型は、非効率的企業が生産効

産調整に伴う労働生産性の低下を食い止めてい率性を改善させ、フロンティア上の効率的な企る。

業との効率性格差を縮小した構造である。

次に、各業種における環境生産性の推移の構

EFFCH と TECHCH の推移から、FS 型で造について考察する。表1には、各業種の環境生産性が推移している業種はゴム製品、化EFFCH と TECHCH の指標の推移を記載して学製品、繊維製品、一般機械製品製造業の四業いる。これら二つの指標の値によって、環境生種であり、CU 型は鉄鋼業で観測された。また、産性の推移を、フロンティアシフト(Frontier

OI 型は、非鉄金属製品、窯業、電気機器、自shift: FS)型、キャッチアップ(Catch up: CU)

動車製造業の四業種であり、加工組立型産業で型 、 全 体 的 効 率 改 善 (Overall Improvement:

は、OI 型で環境生産性が推移しやすい傾向が

表1 業種別の EFFCH と TECHCH の推移
EFFCH

TECHCH

2007
年度

2008
年度

2006
年度

2007
年度

2008
年度

type

業種

2006
年度

ゴム製品

0.00

0.00

-0.01

0.00

0.10

0.15

FS

パルプ・紙

0.00

0.00

0.00

0.00

0.03

0.01

変化なし

化学製品

0.00

-0.01

-0.03

0.00

0.06

0.18

FS

非鉄金属

0.00

0.03

0.04

0.00

-0.04

0.02

OI

鉄鋼業

0.00

-0.02

0.03

0.00

0.05

-0.12

CU

繊維製品

0.00

0.01

-0.03

0.00

0.02

0.07

FS

窯業

0.00

-0.01

0.01

0.00

0.03

0.02

OI

一般機械

0.00

-0.04

-0.01

0.00

0.07

0.04

FS

電気機器

0.00

0.04

0.07

0.00

0.06

0.11

OI

自動車

0.00

0.00

0.00

0.00

0.02

0.11

OI

社会経済研究 №60 2012.6

観察された。一方で、パルプ・紙製品業では、他の業種と比較して、環境生産性の推移に大き21

表 2 2006 年から 2008 年でのデータと生産性の変化か
ら特定した CO2 排出削減取り組み
環境生産性(+)
市場生産性(+)
・生産規模拡大・経済性改善
[113社]

環境生産性(+)
市場生産性(-)
・生産規模拡大・投入財増加[0社]

環境生産性(-)
市場生産性(+)
・生産規模拡大
・CO2の増加[1社]

環境生産性(-)
市場生産性(-)
・生産規模拡大・経済性悪化[7社]

売上(+)
CO2(-)

・経済性を犠牲にせずCO2削減[222社]

・経済性を犠牲にしてCO2削減(投入財の増加)
[2社]

・特定不可
[0社]

・投入財の増加
[11社]

売上(-)
CO2(+)

・投入財の削減
[29社]

・特定不可
[0社]

売上(-)
CO2(-)

・経済性を犠牲にせずCO2削減(投入財の削減)[104社]

・経済性を犠牲にしてCO2削減(生産規模縮小)[2社]な変化が見られなかった。
ここで、FS 型で推移している業種に対して売上(+)
CO2(+)

は、非効率的な企業のキャッチアップを促すための政策や制度が重要であると言える。たとえば省エネ行動のセミナーや勉強会などを政府や業界団体が主体となり、積極的に情報をスピルオーバーすることで、円高や景気低迷によって追加的に設備投資を行うことが難しい現在の状況下においても、費用負担を少なくし生産性改・エネルギー集約 ・エネルギー集約的な製品へシフト 的な製品へシフト
[0社]
[15社]
・生産規模縮小・投入財削減[2社]

・生産規模の縮小
・経済性悪化[64社]

善に寄与することが期待できよう。
一方で、CU 型で推移している業種に対しては、技術進歩を促すような政策が重要である。

製造へのシフトによって起こると仮定する。こフロンティアラインを形成する先進的な企業がの場合、売上、CO2 排出量の増減に加えて、技術進歩を達成しなければ、国際市場における市場生産性と環境生産性の変化によって、表 2

我が国の競争力の低下を招く。従って、CU 型のように企業の取り組みを特定することが可能

で推移している業種に対しては、新たな技術のと考える。

開発を促すような政策が効果的であると考える。

ここで上から二段目の左端と左から二番目の場合について説明する。両方とも企業の売上が4-2 CO2 排出量の削減と経済性の関係増加し、CO2 排出量が減少しており、さらに
環境生産性が改善した場合を想定する。この時

次に、企業の CO2 排出量削減取り組みにつに、左端の場合には市場生産性が改善している

いて整理を行う。本研究では企業が CO2 排出ことから、資本・労働・原材料生産性の上昇が量の削減を達成する場合を表 2 のマトリック

伺える。従って、経済効率に負担をかけること

スを用いて分類する。本研究では、製造業企業

なく、企業が CO2 排出量の削減を達成していにおいて CO2 排出量は次の三つの方法で削減ると推測できる。一方で左から二番目の場合で可能であると仮定する。

は市場生産性が悪化しているにも関わらず、環

一つ目は、製造過程の効率化や製品の軽量化

境生産性は上昇しているため、CO2 排出量のなどの製造技術進歩に伴う生産効率性改善であ大幅な削減が達成されていると考えられる。こり、この場合は経済性を犠牲にすることなくの場合は、CO2 排出量の削減は、追加的な設

CO2 排出量を削減することが可能である。二備投資や人員の配置によって達成されたと推測

つ目には、大規模な設備投資を行い、エネルギ

可能であり、経済性を犠牲にした CO2 排出量

ー利用効率性を改善する場合であり、CO2 排の削減を達成していると解釈出来る。

出量は削減できるが資本生産性が悪化するケー

各分類名の下にある角括弧内の数値は、本研

スである。三つ目の方法としては、生産規模を究対象 572 社を対象に生産性分析の結果を用縮小させ、エネルギー消費量を減らすことでいて分類した企業数である。ここで、企業数のCO2 排出量を削減するケースが考えられる。

分布を考察すると、企業数を下線太文字で表記

一方で、CO2 排出量の増加は、企業の生産した 4 分類に企業が集中しており、これら四規模の拡大、もしくはエネルギー集約的な製品分類で全体の 88%を占めている。従って、本22

国内製造業 10 業種の CO2 排出量を考慮した生産性分析

研究では業種別の考察を行う際に、これら四つ紙製品製造業や鉄鋼業などの素材型産業で多くの分類に着目することとした。

観測された。

次に表 2 で設定した企業の削減取り組み方
法を、業種別に適用を試みた。その推計結果を

５．結論

表 3 に示す。表 3 では表 2 の左端上から二段目と四段目を「経済性を犠牲にせずに CO2 削本研究では、国内製造業企業を対象に、CO2減」というケースに統一し、分類を行った。

排出量を考慮した生産性の推移及び、その構造

数値は企業数を表し、括弧内の数値は業種内を明らかにした。本研究の結論を下記に記す。

サンプルに占める割合を意味する。表3からパ

1. 国内製造業では多くの企業で、経済効率性

ルプ・紙製造業と鉄鋼業を除く8業種内の多くを犠牲にすることなくCO2 排出量の削減をの企業で、経済性を犠牲にすることなくCO2排達成していることが明らかとなった。

出量の削減を達成していることが分かる。特に

2. ゴム製品、化学製品、電気機器製品、自動ゴム、化学、自動車製造業では他業種にくらべ車製造業の4業種で2006年度から2008年度て高い割合であることが明らかとなった。一方にかけて、CO2 排出量を考慮した生産性がでCO2排出量は削減しているが、その理由が生大幅に改善している。

産規模の縮小であり、さらに資本生産性や労働3. 鉄鋼業では2007年度から2008年度にかけて生産性を反映する市場生産性が悪化している企

環境生産性が悪化している。その要因の一

業がパルプ・紙製造業、鉄鋼業などで多く観測つとして売上当たりのCO2 排出量の増加がされた。この背景として、前述したリーマンシ

寄与していることが明らかとなった。

ョックに伴う需要低下の影響が挙げられる。

4. 自動車製造業では2008年度のリーマンショ

これらの結果から、国内製造業において、多ックによる需要低迷にも関わらず、2007年

くの企業で生産工程や製品設計の改善によって度から2008年度にかけて環境生産性を改善

市場生産性を低下させずに、CO 2 排出量の削させている。その要因には、(1)需要に応じ減を達成していることが明らかとなった。しかしながら、リーマンショックに伴う需要低下によって生産規模を縮小させた結果、CO 2 排出量の削減は達成しているが、同時に資本生産性
や労働生産性が低下している企業が、パルプ・
表 3 2006 年から 2008 年における業種別の CO2 排出量削減取り組みの企業数分布
・経済性を犠牲 ・生産規模拡大 ・生産規模縮小にせずCO2削減 ・経済効率性改善 ・経済効率性悪化 その他
ゴム
12 (80%)3 (20%)
0 (0%)
0 (0%)
パルプ・紙
4 (29%)
2 (14%)
5 (36%)
3 (21)
化学
95 (73%)33 (25%)0 (0%)
3 (2%)
機械
34 (40%)15 (18%)18 (21%) 18 (21%)
自動車
52 (84%)8 (13%)
0 (0%)
2 (3%)
繊維
13 (50%)3 (12%)
6 (23%)
4 (15%)
鉄鋼
3 (7%)
2 (5%)
22 (54%) 14 (34%)
電気機器
59 (55%)38 (35%)3 (3%)
8 (7%)
非鉄金属製品35 (60%)6 (10%)
5 (9%) 12 (21%)
窯業
19 (59%)3 (9%)
5 (16%)
5 (16%)た労働コストの縮減や(2)CO2排出量の削減を達成が挙げられる。
5. 加工組立型である電気機器と自動車製造業
では、効率的な企業と非効率的な企業の両方で生産効率性の改善を達成しており、業界全体で効率性改善を達成している。一方で、化学製品製造業や繊維製品製造業では、
フロンティアライン上の効率的な企業と非効率的な企業との間の効率性格差が拡大しているため、ボトムアップを促すような試みが重要であると言えよう。
原稿受付日

２０１１年１２月１２日

謝辞
本研究は、文部科学省の科学研究費補助金基盤

社会経済研究 №60 2012.6

研究B、特別研究員奨励費及び環境省の環境経済政策研究の援助のもとに行われた。ここに記

23santeikohyo/index.html (2011 年 7 月 30 日アクセス).

して謝意を表す。
ふじい
参考文献
まなぎ
Chung, Y. H., Färe, R. and Grosskopf, S. (1997),“Productivity and Undesirable Output: A
Directional Distance Function Approach”,
Journal of Environmental Management, 51,
pp.229-240.
Chambers, R. (2002), “Exact Nonradial Input,
Output, and Productivity Measurement”,
Economic Theory, 20(4), pp.751-765.
Färe, R., Grosskopf, S. and Pasurka, C.A. (2007),“Environmental Production Functions andEnvironmental
Directional
Distance
Functions”, Energy, 32(7), pp.1055-1066.
Kaneko, S. and Managi, S. (2004), “Environmental
Productivity in China”, Economic Bulletin,
17(2), pp.1-10.
Kumar, S. (2006), “Environmentally Sensitive
Productivity Growth: A Global Analysis Using
Malmquist–Luenberger
Index”,
Ecological
Economics, 56(2), pp.280-293.
Lozano, S. and Gutiérrez, E. (2008), “ NonParametric Frontier approach to Modeling theRelationships among Population, GDP, Energy
consumption and CO2 Emissions”, Ecological
Economics, 66(4), pp.687-699.
Sueyoshi, T., Goto, M. and Ueno, T. (2010),“Performance Analysis of US Coal-Fired Power
Plants by Measuring Three DEA Efficiencies”,
Energy Policy, 38(4), pp.1675-1688.
Wei, Y.M., Liao, H. and Fan, Y. (2007), “AnEmpirical Analysis of Energy Efficiency inChina's Iron and Steel Sector”, Energy, 32(12),pp.2262-2270.
藤井秀道、金子慎治 (2008)、「中国鉄鋼業の二酸化炭素排出削減戦略‐限界削減費用を考慮した
地域別最適戦略‐」、土木学会環境システム研
究論文集、第 36 巻、pp.59-67.
日本経済新聞社、NEEDS データベース、2007.
環境省、温室効果ガス排出量・吸収量データベース
http://www-gio.nies.go.jp/aboutghg/nir/nirj.html(2011年7月30日アクセス).
経済産業省、温室効果ガス排出・算定・報告制度
http://www.env.go.jp/earth/ghg-

かねこ

ひでみち
東北大学大学院環境科学研究科
しゅんすけ
東北大学大学院環境科学研究科
しんじ
広島大学大学院国際協力研究科

社会経済研究 №60 2012.6

25

電力価格のヘドニック法による分析
Analysis of electricity price by hedonic model
キーワード：電気料金、電力自由化、品質
桑 原 鉄 也木 下 信

依 田 高 典日本の電力産業においては、1995年の卸売市場の自由化に引き続き、2000年には特別高圧(20kV以上)
供給の需要家への小売市場が自由化された。その後の電力料金単価の推移を見ると、小売自由化実施前の1999年度から2007年度の間に、電灯・電力の平均小売単価で9％程度の下落が見られている。日本における電力自由化は、価格の低減という当初の目標に対して一定の成果を挙げたと考えられるが、本稿では、ヘドニック法の考え方を用いて、その価格下落がどのような要因によってもたらされたかを分析した。分析の結果、新規参入者のシェア上昇が小売自由化当初に料金低下に一定の影響を与えていること、その後は電力供給の限界費用にある程度の下落が見られるという示唆を得た。
１．はじめに
２．先行研究およびヘドニック法について
３．データ

４．推計方法と結果
５．結論

１．はじめに

業用で 0.54～0.95 と、懸案であった内外価格差がかなり縮小していることが分かる。 1

日本の電力産業では、1995 年に独立系発電

図 1 は、その中でも、2000 年の小売自由化

事業者(Independent Power Producer=IPP)の当初から自由化範囲であった特別高圧電力の自参入を認めることで卸売(発電)市場が自由化さ

由化後の単価の推移を示したものである。自由れ、 2000 年には特定規模電気事業者(Power

化当初の平成 12 年度第一四半期(4～6 月)と平Prdoducer and Supplier=PPS)の参入による小成 21 年度第三四半期(10～12 月)を比較すると、売市場の開放が行われた。小売市場は、当初特特別高圧電力全体で 11.6％、競争が激しい業

別高圧(20kV 以上)供給の需要家、市場の約 3

務用の特別高圧電力では 31.6％もの単価下落

割が自由化されたが、2004～05 年にかけて高が見られる。

圧(6kV)供給の需要家まで拡大して、約 6 割の本研究の目的は、電力価格のパネルデータを需要が自由化対象となっている。(桑原(2008))

用いて、こうした価格下落の要因を分析するこ

日本における電力自由化は、電気料金の内外とである。また、自由化以降の電力会社が自ら価格差を是正することが最大の目的であった。

の電気を選んでもらうために、どのような「電2006 年度の平均単価を見ると、電灯･電力の合気の品質」向上に取り組んでいるかについても

計で 15.84 円/kWh である。これは、卸売市場検証を行う。具体的には、価格に及ぼす品質の自由化前の 1994 年度の 19.38 円/kWh に比べ影響を推定するヘドニック法を用いて、電気のて 18.0％、小売市場自由化前の 1999 年度の品質や競争状況が小売価格にどのような影響を与17.78 円/kWh と比べると 8.9％安くなってい

えたかを統計的に分析し、それらの影響を除いたる。1999 年には、日本の kWh 単価を 1 とす

品質調整後価格(Quality Adjusted Price=QAP)をると、米国、英国、フランスで、家庭用は推計する。

0.39～0.71、産業用で 0.27～0.45 であったものが、2006 年には、家庭用で 0.61～1.09、産電気事業分科会第 3 回市場監視小委員会配付資料(2007
年 7 月 2 日)

1

26

電力価格のヘドニック法による分析

図 1 特別高圧電力価格の推移

電気という財自体の品質を表す停電時間や周た。自由化後の電力会社の効率化を強化する取波数の安定度といった供給信頼度は、送配電網

組みの効果が明らかになるのに数年を要したとの管理によって確保されるが、送配電網は自然考えられる。(2)PPS との競争は、自由化直後

独占性が強く、一般的に一つの事業者によってに電力価格の低下に繋がった。電力会社がマー管理・運営される。そのため、供給者の違いにクアップを抑制し、競争的な値付けを行ったとよる電気の品質の差は小さく、電力自由化後は考えられる。

純粋な価格のみによる競争が行われるものと考えられていた。しかし、蟻生、後藤(2006)、蟻

２．先行研究およびヘドニック法について

生、後藤(2007)は、電力自由化後の調査によって、消費者が供給者選択を行う際に、価格だけ

2.1 先行研究及び本稿の特徴

でなく、電気の品質や電力会社のブランド等の｢非価格的な特性｣が大きく影響していることを

本節では、まず電力自由化後の電力産業につ明らかにした。このことから、電気の小売価格

いての先行研究と本稿の比較について述べ、そに非価格的な特性が影響を及ぼしうることが分のあとで本稿で用いるヘドニック法について概かり、電力価格にもヘドニック法による分析が説する。日本で電力産業の規制緩和が始まって、有効であることが示唆される。

卸売市場の自由化からは 15 年、小売市場の自

本論文の構成は以下の通りである。第 2 節

由化からは 10 年以上が経過した。その間にどでは、先行研究と比較した本研究の意義を述べのような変化が起こったのか、特に電力の価格

た上で、分析に用いるヘドニックモデルについや費用について計量的に分析した論文がいくつて解説する。第 3 節では、実際に分析で用いか公表されている。伊藤,依田,木下(2004)では、るモデルとパネルデータの内容について記述す

自由化後、電力会社の技術的効率性がどのようる。第 4 節では推計方法と推計結果についてに変化したかを、トランスログ費用関数を用い分析し、第 5 節は結論である。本論文の主要て分析し、規制緩和がなかった場合と比較して、な結論をまとめると次の通りである。(1)品質規制緩和後の費用水準が低下したことを示した。

調整後価格は、期間後半に下落する傾向があっ

服部(2006)では、伊藤他(2004)と同様に、トラ社会経済研究 №60 2012.6

27

ンスログ費用関数の推定から、潜在的競争圧力

その財の価格決定に影響する特性で回帰した、が費用削減に寄与していることを示した。また、

以下のような式を推計する。ある特性ベクトル

同時に、電気料金と平均費用の関係を分析し、Ai  (a1 , a2 ,, an ) を持つ財 i に対するヘドニッ

特に自家発からの競争圧力が、費用削減以外にク価格は、下記のような式によって表されるこ

電力価格の引き下げをもたらしたことを示唆しとになる。

ている。Nakano and Managi(2008)は、デー
タ包絡分析(DEA)法を用いて、Luenberger 生

h( Ai )      k ak  (1)k産指数を求め、規制緩和が電力会社の火力発電

この場合、(1)式各説明変数の係数  は、各部門の成長性にプラスの貢献をしていることを｢特性｣1 単位の変化に対する価格の変化、つま示した。一方、電力会社の費用と電気の品質にりその特性 1 単位の価値を示すことになる。

関して分析した論文は余り多くないが、ヘドニック法では、消費者は特性の束としてのAssaf,Barros and Managi(2011)では、ベイジ

財を需要すると考える。

アンフロンティアモデルを用いて、発電事業者

一方、供給側から見ると、これらの特性は、の火力発電所における費用効率性を計測し、その特性を向上させるために追加の費用がかか

CO2 排出規制が総費用の減少をもたらすことるものである。この場合、(1)式の各係数  k は、を示した。

この企業がその財の特性 ak を 1 単位向上させる

本稿の特徴は、これらの先行研究とは異なり、費用関数の分析は行わず、電力価格が自由化以のに必要となる限界費用を表すことになる。
(Feensta(1995)、Triprett(2004))

降どのように変化しているかについてヘドニッ

ヘドニックモデルは、基本的に市場が競争下ク法を用いて分析することである。電気の品質にあることを前提としている。そのため、もしや競争の度合いの違いが価格に及ぼす影響を推市場が競争的でなく寡占的である場合、係数に計し、それらの影響を除いた QAP を推定する

理論的な制約が課されないヘドニック関数の推ことによって、電力会社が自由化以降、電力価

定には、より注意が必要となる。市場が不完全格引き下げのために費用削減を行ったかどうか

競争下にある場合、価格は限界費用と一致せず、を検証することができる。

限界費用に何らかのマークアップが上乗せされたものとなるからである。

2.2 ヘドニック法と市場支配力

Pakes(2003)に基づき、市場ではベルトラン競争が行われ、各消費者の特性に対する選好の物価の推移を算定する際には、同一の物品

分布 A は判明しているものとし、その分布 A(群)の価格を経年的に調査することになる。しに基づいて導かれる財 i の需要関数をかし、特に技術進歩の早い分野においては、随qi  D( pi , Ai ; A) と表すものとする。財 i の価格

時、性能・品質・仕様の異なる新製品が発売さがその特性 Ai に依存すると考えると、ヘドニ

れ、旧製品が市場から退場するケースが多く、ック法によって求められた価格は、特性 Ai の

しばしばそれが困難になる。そこで、様々な品

下での財 i の価格の期待値を示すものとなる。

質が価格に及ぼす影響を推定し、その影響を除いた後の新製品と旧製品の実質的な価格水準を比較する方法として開発されたのがヘドニック法である。

 D()h( Ai )  E ( Pi Ai )  E ( MCi () Ai )  E Ai  D() p

(2)

ヘドニック法によって価格水準を計算する際には、様々な仕様を持った財の実現した価格を、

このヘドニック価格は、効用を一定に保つ生計28

電力価格のヘドニック法による分析

費の補償額を示すものである。(Pakes[2003])

上ある重回帰モデルの場合は、それぞれの特性

寡占市場におけるマークアップは、｢特性｣向

が価格に与える影響を、線形と考えることも対上にかかるコストのみでなく、市場構造や代替数形であると考えることもできるため、説明変性のある財の価格等複雑な要因に依存する。ヘ数に対数形を取るものと取らないものを混ぜた

ドニック関数は誘導型で推計されるため、マーmix 型の関数を用いる場合もある。

クアップ部分が大きい場合、推定結果の各係数

また、これらの関数型には交差項が含まれては特性の価値及び品質向上に応じた限界費用のいないため、価格が各特性に対して分離可能な増加を正確に表さなくなり、各係数には経済学関数であることを前提としている。

的な意味がなくなってしまう。寡占市場においヘドニック法は関数型の選択に余り反応しなてヘドニック関数の推定を行う際、結果としていともいわれており、関数型の選択は、論理的の QAP のみを推計する場合は a priori な仮定な基礎を持つものではなく、きわめて実証的なを置かない誘導型で問題ないが、特性が価格にものであるといえる。(Triplett(2004))

及ぼす影響自体が関心事である場合はマークア

本稿では、過去のヘドニック法の論文においップが推計に及ぼす影響はより大きくなる。

て一般的に多く用いられている double-log 型

この不完全競争下でのマークアップの問題にの関数を採用する。ただし、百分率で示される

対して、Feensta(1995)は、独占マークアップ

説明変数およびダミー変数については線形結合変数を導入することによる影響の排除を提案しを用いるものとする。2
電力会社 i の t 期における価格 pit を下記の式ている。(2)式の第二項の大きさ、つまり市場支配力を表す代理変数を用いることで、価格とで推計する。

限界費用の差をコントロールすることにより、lnpit      k lnaitk   l aitl   m Dm   it

特性に対する消費者の価値と企業の費用をとも

k

l

(3)

に反映した(インプリシットな)価値を推計することができるようになる。Austine(2004)では、

a k ;下記 2 種類以外の説明変数

この考え方に基づいて、ケーブルテレビサービ
スにおいて、視聴できるチャンネルの種類がサ

al ;百分率で表される説明変数
Dm ;m 四半期までの推定をする際に、m 四ービス価格に与える影響を推計している。同論

半期のみ 1 の値を取る時間ダミー変数

文では、市場支配力の有無を示す代理変数として、企業所有の形態及び地上波のチャンネル数

このモデルによって、m 期の QAP がサンプルを導入して推計している。

期間のうち m-1 期までの QAP よりどれだけ変化したかを推計する。

2.3 推計モデル
３．データ
Triplett[2004]によると、ヘドニック法の推定において主に用いられる関数型は、被説明変

本節では、推定に用いるデータについて説明

数である価格と説明変数である特性がともに全する。ヘドニック関数の推定においては、特性て自然対数を取る double-log(log-log)型関数、を示す説明変数の選び方が重要となる。
被説明変数は、特性によって変化する価格で被説明変数のみが自然対数を取り、説明変数は線形結合となる semi-log(もしくは log-lin)型、
被説明変数、説明変数ともデータの数値がそのまま用いられる線形関数である。特性が複数以

double-log 関数では、係数は弾力性を表すことになるが、百分率で示される説明変数を線形結合にすることによって、その係数は、説明変数が 1 ポイント変化した時の価格の変化率を近似的に表すことになる。

2

社会経済研究 №60 2012.6

29ある。自由化後の電力市場においては、競争に入し、マークアップをコントロールすることとよって需要家が供給者及びその供給する財を、する。

その特性に応じて選ぶと考えられるため、各供給者が供給する財の特性に応じて価格が変動す

よって、説明変数には以下のような変数が含まれることになる。

る。小売分野においては、2000 年から特別高
圧需要家、2004 年から契約電力 500kW 以上

1. 限界費用の変動を直接的に表す説明変数の高圧需要家、2005 年からすべての高圧需要

2. 限界費用に影響を与える質的な特性を表す

家の市場が自由化されているが、データの一貫性を保つため、特別高圧需要家の市場のみを分析対象とすることとする。

説明変数
3. マークアップの代理変数となる競争強度を表す説明変数

電力価格は、自由化以降経済産業省資源エネ
ルギー庁が四半期毎に行っている電力需要調査
アンケートにおいて、沖縄電力を除く 9 電力

1.としては、発電種別に関する説明変数を導入する。

会社エリア毎に、平均電力単価(支払い金額÷

日本では、火力発電の燃料となる化石燃料の使用電力量)を調査したもので、2000 年度第一

ほとんどを輸入に頼っているため、電力会社だ

四半期から 2006 年度第二四半期までの 26 四

けでなく新規参入者等も含む電気事業者の限界

半期分、234 サンプルを用いる。この調査はア

費用は、例外なく化石燃料の価格に影響される。

ンケートによるものであるが、全国の特別高圧

これらのことから、発電種別の構成や燃料価格

需要家 6000 軒以上の全数を調査対象としておを、限界費用の変動要因として説明変数に加えり、回答率も毎回 90％を超えているため、かなる。

り母集団に近いデータ数が確保されている。3

電気は、ほとんどが水力発電、火力発電、原

説明変数は、電力の限界費用に影響を与える

子力発電によって賄われている。水力発電は、ことを通じて、被説明変数である価格を変化さ

国内の水力資源を利用するため、ほとんど可変せる特性である。

費用はかからない。水力発電については、流れ

また、日本の電力市場は、2000 年まで地域

込み式の水力がベースとして使われる一方で、独占であったし、自由化以降も電力会社によるダム式水力及び揚水発電は、ピーク時の供給力

各事業者の供給エリアをまたいだ販売は 1 件として稼働し、可変費用の高い火力発電の稼働に止まっているため、現状では市場が地域毎にを抑えることができる。一方、原子力発電では、分割されていると言えるだろう。電力会社の各

ウラン燃料を加工して発電するため、可変費用

地域毎でのシェアは非常に高く、その意味で地は水力発電よりは大きくなるものの、化石燃料

域の電力市場は独占的であると考えられる。つと比較すると小さい。原子力発電は、主にベーまり、日本の電力市場においては、部分自由化

ス電源として稼働しているため、その比率が主以降も電力会社が市場支配力を有している可能にミドル・ピークの需要を賄う火力発電の利用性があるため、マークアップを考慮する必要が率に影響する。つまり、原子力発電、水力発電ある。そこで、Austine(2004)で導入されたよ

は、それぞれ電力各社の限界費用を下押しする

うなマークアップを示す代理変数を推計式に導ものと考えられる。そこで、説明変数として「水力発電比率」および「原子力発電比率」を

3

なお、2006 年度第三四半期以降は、自由化を開始したばかりの高圧需要家を対象としたアンケート(標本調査)が開始されており、個別需要家の情報を保護するため、電力会社エリア毎の単価開示は行われなくなった。よって、データの連続性の観点から、それ以前のデータのみを分析対
象とする。

導入する。
次に、化石燃料の価格変動を直接的に表す変数として「平均燃料価格」を導入する。平均燃30

電力価格のヘドニック法による分析

料価格は、燃料費調整制度における調整額を決

時間は大きな変動がないものと見なして「電気定する基となる値であり、各社の燃料別火力発事故統計」の作業停電時間平均値を事故停電時

電による発電電力量に応じて決まる。

間に加えて算出する。また、これらは年度単

これらの変数を導入することで、電力会社の位 の数値のみの公表であるため、各四半期の限界費用に与える燃料価格変動の影響を抽出す数値としてはその 1/4 を用いることとする。停ることができると考えられる。各社の水力発電

電時間の増加は品質の低下を表すため、この変比率、原子力発電比率は、資源エネルギー庁の数にかかる係数符号は負であることが予想され

電力調査統計に掲載されている。「平均燃料価

る。

格(円)」は、各社 HP で四半期毎の数値が公表

1997 年の COP3 で京都議定書が採択されたされている。 4 「水力発電比率」「原子力発電こと等を契機に、近年電気の品質としての環境比率」に対する係数符号は、負であると考えら価値への注目度が高まっている。京都議定書にれる。

基づく排出権取引やクリーン開発メカニズム

2.の特性については、供給信頼度や企業イメージ、環境への貢献度を表す変数を用いる。
供給信頼度を考慮するに当たって重視されるのは「停電しないこと」である。

(CDM)の取引だけでなく、国内でも RPS 法や太陽光発電の固定価格買い取り制度等により、環境価値は顕在化し、電力会社は費用をかけてその向上を目指している。

蟻生,後藤[2006]の調査でも、特に事業所の「環境価値」を表す変数として、「CO2 排

需要家は供給信頼度を価格の安さよりも重視す

出源単位」および「風力・太陽光発電導入(購る傾向がある。また、米国では停電により年間入)比率」を導入する。

1500 億ドルもの被害が出ているとされ、停電

2008 年から京都議定書の第一約束期間に入の な い 電 力 供 給 へ の 要 求 は 強 い 。 (US.

り、電力の低炭素化が求められている。そのた

Department of Energy[2009])日本の電力会社

め、電力会社は、CO2 排出量の低い電気を作は、供給信頼度の向上に特に力を入れ、世界でるために追加的費用をかけていると考えられる。

もトップクラスの停電の少なさを実現してきた。

「CO2 排出源単位(g-CO2/kWh)」については、

また、停電が起こった場合に、制限中止割引と2004 年度までは各社 CSR リポートの記載等いう価格割引を行っており、停電が起きればそから、2005 年度以降は環境省のホームページ

れに応じて収受する料金が低下する。5

で公表されている「電気事業者別排出係数」を「停電時間」は、各電力会社の「作業停電時
間＋事故停電時間(分)」によって算出する。

用いる。これも年度単位の公表数値であるため、同年度の各四半期全てに適用する。62000 年度～2002 年度に関しては原子力安全保「風力・太陽光発電導入(購入)比率」につい安院が「電気事故統計」の中で調査数値を公表て、まず風力発電の導入量は資源エネルギー庁

し て い る 。 2003 年 以 降 に つ い て は、 各 社 のの「電力調査統計」の数値を用い、太陽光発電

CSR レポートに記載がある。ただし、その公の導入量は原則として各電力会社の HP 等に記

表数値が事故停電のみである場合は、作業停電

載されている数値を用いる。 7 太陽光発電につ

4「燃料費調整制度」自体は、非自由化範囲の電気料金に対する制度であり、自由化範囲の需要家に対して適用されている訳ではないが、ほぼ同様の価格調整を自由契約の条項に含んでいることが多いようである。
5 制限中止割引は、1 日 1 時間以上の供給停止が発生した
場合、基本料金の一定割合を次月の電気料金から控除する仕組み。東日本大震災後の計画停電において、東京電力は基本料金 4％/日の制限中止割引を実施した。このことによる東京電力減収は数十億円に達したものと見込まれている。

6 データのソースが異なるのは、環境省が電気事業者別の排出係数をまとめて発表するようになったのが 2005 年度以降であるため。ただし、環境省が集計したデータも各電気事業者からの申請に基づく数値であり、各社の CSR レ
ポートでも 2005 年度以降は各社が環境省に報告したデー
タに基づいた記載がなされているため、データの連続性は担保されていると考えられる。
7 ただし、太陽光発電の導入量は、容量(kW)で示されている場合と、発電量(kWh)で示されている場合があるため、容量のみのデータしかない場合、富士経済研究所「電力・社会経済研究 №60 2012.6

31

いては年度データであるため、その 1/4 を四半

自家発との競争を行ってきたため、地域ごとの期の風力発電データに加えたものを用いる。こ

需要電力量シェアに基づく HHI を代理変数との太陽光発電および風力発電の導入量合計を、して用いるのも適切ではないと考えられる。

販売電力量で除することで比率を算出する。

そこで、電力会社エリア毎の「PPS 電力供

CO2 排出源単位の係数符号は負、風力・太陽給比率(対エリア毎の特別高圧電気需要全体の光発電導入(購入)量の係数符号は正となること比率)」及び「自家発自家消費比率(対エリア内が予想される。

の総需要電力量の比率)」をマークアップに影企業イメージおよび企業の提供する製品のイ響する競争強度を表す変数として導入する。

メージを高める手法として、広告宣伝を中心と「PPS 電力供給比率」は、経済産業局の HP

した PR 活動が重要であることは実証されてい等に記載されている PPS の電力供給量を特定る(Berndt(1990))。PR 活動によってブランド

規模電気需要で割ることで算出するが、存在しが形成され、企業および製品のイメージが上がないデータは審議会資料等で示される数値を採り、消費者が高い価格を支払うようになるため用し、それ以外の欠損値は推計によって求めるである。企業イメージの代理変数として、PRこととした。8を行うための普及開発費を導入する。｢普及開PPS や自家発のシェアが高ければ競争強度

発費(百万円)｣については、有価証券報告書にが強くなり、マークアップが小さくなると考え

年度毎のデータがあるため、各四半期はそのられる。つまり、二つの変数にかかる係数の符1/4 であるとする。この変数に対する係数符号号は負であると考えられる。
これらの変数に加えて、時間ダミー変数を導は、正であると予想される。
最後に、3.として、電力市場における市場支入する。ヘドニック法によって QAP の時系列

配力(競争強度)の代理変数となる説明変数を加的な変化を推計する場合、他の説明変数の影響える。

を除いた時間ダミー変数の係数が、その期の前節において述べたように、少なくとも分析

QAP が基準となる期の QAP に対してどれだ

対象の初期である 2000 年度はほぼ地域独占状

け変化したかを表すことになる。例えば、2 期態であるため、電力価格には何らかのマークアをプールした推計において、第 2 期にダミーップが存在し得たと言える。そのため、(2)式を付けて推計すると、そのダミー変数の係数は、の第二項に当たるマークアップの大きさを表す

第 1 期の QAP に対して第 2 期の QAP がどれ

代理変数として、競争強度を示す変数を導入すだけ変化したかを表す。

る。競争強度を表す変数としては、ハーフィン

ヘドニック関数の推定において大きな課題とダール･ハーシュハイザー指数(HHI)が用いらなるのは、多重共線性の問題である。 9 ヘドニれることが多いが、日本の電力市場において需ック法においては、説明変数が製品の「特性」

要電力量のシェア(各社需要電力量/日本全国のであることから、本質的に変数間に相関が出や

需 要 電 力 量 ) か ら を 計 算 す る と 、 1300 前 後

すい傾向があると言える。高価格かつ高品質な(2006 年)とそれほど寡占度は高くない。また、電力会社は自由化以前においても完全に地域独
占で電力を供給していた訳ではなく、特に今回分析対象となるような大規模需要家については、

エネルギーシステム新市場 2007 下巻」にあるように、双方のデータがある場合の kWh/kw 比率(421kWh/kW)を用いて計算している。

データのソースがない欠損値は、234 サンプル中 28 サ
ンプルであった。2000 年度から 2006 年度第二四半期ま
での PPS による電力供給比率(特別高圧)は、電気事業分
科会 市場監視小委員会資料等によると、およそ二次関数的に逓増している。各社の欠損値の推定には、存在するデータを時間の二次関数として推定する。ただし、特に値の小さいエリアにおいては当てはまりが悪くなるため、一次関数と二次関数双方で推計しフィット(R2)が高い方を採用した。
9 ヘドニック関数の推定における多重共線性の問題については、Triplett(2004)に詳しい。
8

32

電力価格のヘドニック法による分析

製品は、全てにおいて好ましい｢特性｣を持つこ推移を推計しているが、同時に全期間(5 年間)とが多いためである。

を通じて係数が安定的かどうかについても検証

ヘドニック法を用いて、物価指数つまりしている。

QAP の 水 準 を 計 測 す る よ う な ケ ー ス で は 、電気という財の特性に鑑みると、需要側によ「価格に影響を与えうると考えられる特性」をる特性に対する嗜好の変化や技術革新等によるできるだけモデルに入れて、モデル全体のフィ供給構造の大きな変化が急速に起こることは考ットを高めることが求められる。しかし、そのえにくく、ある程度の期間各特性の価値(各説

結果多重共線性が生じやすくなる傾向があるた

明変数の係数)が変化しないとすることには一め、説明変数の推計に当たっては、多重共線性

定の妥当性があると考えられる。そこで、推定を検証し、それを避けるようなモデルにするこを行うに当たって、何四半期をプールして計算とが重要となる。

すべきかを、構造変化が起こりうる期間とする

本推定においては、分散拡大要因(Variance

よう、F 検定で検証することとした。最初に 1

Inflation Factor=VIF)を用いて多重共線性の年(4 四半期)毎のプールデータである 4 四半期

検証を行った。(Chatterjee and Price(1977))と続く 4 四半期での構造変化の有無に関する F

各説明変数の全期間における VIF を計測した検定を行った。

ところ、多重共線性の存在が疑われる 10 を超

まず、2000 年度第一四半期～2000 年度第四える値を示す説明変数は存在せず、今回のデー

四半期の 4 四半期と続く 2001 年度第一四半期

タセットにおいては、多重共線性の影響は小さ～2001 年度第四四半期までの 4 四半期をそれ

いと考えられる。

ぞれ推定して F 検定を行い、以降、四半期を一 つ ず つ ずら し て 、 2004 年 度 第 三四 半 期 ～４．推定方法と結果

2005 年度第二四半期と 2005 年度第三四半期～2006 年度第二四半期の推定結果までを F 検

4.1 推定方法

定で検定した。この場合、検定は 19 組の推定について行われることになるが、構造変化がな

個々の「特性」が価格に与える影響は、需要いという帰無仮説は、そのうち 17 組において側の嗜好の変化や費用構造の変化を通じ、時間5％の有意水準で棄却できず、4 四半期では続の経過に従って変動すると考えられる。長期間

く 4 四半期との合計 8 四半期間で構造的な変に亘るパネルデータを用いて、ヘドニック法で化は十分見られないことが分かった。次に、1

QAP の推移を推計する際には、各特性が価格

年半(6 四半期)毎のプールデータで、同様に検に与える影響が変動しない程度の期間のデータ定を行ったところ、15 組の検定を行ったうちをプールし、その最終期間にダミー変数を導入

10 組で、続く 6 四半期との間で構造変化がな

して、QAP の変動を見るのが適切である。変いという帰無仮説を棄却できた。これらの結果

数データをプールする期間中は、式の係数つまより 6 四半期と続く 6 四半期の間では構造変り特性の価値は同じであるという仮定を置くこ化がある程度起こるものと考えられる。

とになる。(Pakes(2003))そのため、プールする期間は、それ以上の期間ではヘドニック関数

よって、6 四半期(1 年半分)のデータをプールすることとした。

に構造変化が起きうるが、その期間では構造変また、各電力会社の価格は、各社の地勢、人化が起きない程度の長さが妥当ということにな

口、電源比率など各社および供給エリアの特徴

る。Pakes(2003)では、2 期分のデータをプーに左右される。各社の特徴による価格への影響

ルし後半期のデータにダミーを付加して価格のを取り除くためのモデルの選定を行うために、

社会経済研究 №60 2012.6

33

ハウスマン検定を行ったが、その結果ハウスマ

る。特に期間後半には、QAP が前 5 四半期とン統計量が負値を取った。Schreiber[2008]は、比べ下落している四半期が多くなっていること

サンプルサイズが十分に大きい場合でも、ハウが分かる。

スマン統計量が負となり得ること、また、その伊藤他[2004]の推計では、1995 年の卸売自時にハウスマン統計量を 0 とみなし、帰無仮

由化以降最大で▲7.5％、2000 年の小売自由化説を棄却できないとするのが誤った判断である以降最大で▲11.8％の費用水準の低下が見られことを示した。その対応として、朴[2009]では、たとしている。推計期間は異なっているが、本有意でない係数を落とした式を推定して、ハウ稿の推計と同様、小売自由化後、電力会社におスマン検定を行っている。本稿でも、全サンプ

いて費用水準が低下していることが示唆されてルで(3)式の推定を行った際に有意な値を取らいる。

なかった「自家発自家消費比率」「水力発電比

時間ダミー変数の係数は、循環的な動きを見率」｢普及開発費｣を除いた式を固定効果モデルせている。2001,2003,2005 年度の夏季であると変量効果モデルで推計し、ハウスマン検定を第二四半期は有意な正の値を取っており、第二行ったところ、ハウスマン統計量は 211.49 と四半期で有意に負の値を取っている年はない。

なり、自由度 6 の下で、固定効果モデルが選一方、その他の四半期では有意に正の値を取っ択される。この結果、(3)式に各社の個別効果ている期はなく、有意に負の値となっている期

Di を付加した固定効果モデル(4)式を推定するも見られる。これは夏季の昼間時間帯に料金単こととした。

価が高くなる料金メニューの特徴を表しており、lnpit      k lnaitk   l aitl   i Di   m Dm   it

これが他の期と比べた場合に夏季の単価を引きk上げる要因になっていると考えられる。一方で、

l(4)

夏季には総じて使用量が大きくなり負荷率も上がるので、料金に占める基本料金の割合が下が4.2 推計結果

り、平均単価の上昇はその分緩和されることになる。両者の効果のうち前者が大きいため、第推定の結果は、表 1 の通りである。

二四半期の単価が高くなっていると考えられる。

そのうち、ヘドニック推定における最大の関マークアップの代理変数である「PPS 電力

心事である QAP の推移を示す時間ダミーの係供給比率」の係数は、2000 年 4 月の小売自由数については、図 2 に示されているように、化により PPS の参入がもたらした競争の効果

負値ものと有意でないもの及び正値で有意であを示している。この係数が 10％水準で有意にるものが混在しており、必ずしも一方的に下落負であるのは、期間最初の 2001 年度第二四半し続けているとは言えないが、期間を通じて下期と 2003 年度第二四半期および 2004 年度第落傾向にあることが分かる。

三四半期から 2005 年度第一四半期、2006 年

6 四半期をプールして推定を行っているため、度第一四半期である。一方で、2001 年度第一最後の四半期に係るダミー変数は、最初の 5四半期から 2002 年度第二四半期、2005 年度

四半期を基準とした 6 四半期目の価格水準を第二四半期は有意に正の値となっている。

示す。例えば最初の推計で、時間ダミー変数は、小売自由化から少し経った時期と小売自由化

2000 年度第一四半期～2001 年度第一四半期ま範囲が拡大されて半年程度の時期に PPS のシ

での 5 四半期を基準として、2001 年度第二四ェア拡大に応じて料金が下がっている。自由化

半期の価格水準がどれだけ変化しているかを示から少し経って実質的な競争が激化したこと、しており、推計結果から変化率は＋6.5％とな電力会社が PPS の参入に対抗するまでに多少᥎ᐃᮇ㛫᭱⤊ᮇ

PPS ẚ⋡t್๓ 5 ᮇẚኚ໬⋡
t್

⮬ᐙⓎẚ⋡
t್

t್

ཎᏊຊẚ⋡

t್

Ỉຊẚ⋡

t್

ᗈ࿌ᐉఏ㈝

෌࢚ࢿẚ⋡
t್

t್
CO2 ᤼ฟ※༢఩
t್

೵㟁᫬㛫

⇞ᩱ౯᱁
t ್̭

᥎ᐃᮇ㛫᭱⤊ᮇ

PPS ẚ⋡t್๓ 5 ᮇẚኚ໬⋡
t್

⮬ᐙⓎẚ⋡
t್

ཎᏊຊẚ⋡
t್

t್

Ỉຊẚ⋡

ᗈ࿌ᐉఏ㈝
t್

t್

෌࢚ࢿẚ⋡

t್
CO2 ᤼ฟ※༢఩
t್

೵㟁᫬㛫

⇞ᩱ౯᱁
t ್̭

2006/1q
2006/2q.
0.24154*** 0.86558*
3.06
1.5
0.03069** -0.01268
1.87
-0.43
0.01665
0.008800.15
0.06-1.0842-2.6855-0.35-0.93-0.01690
0.06370-0.22
0.72
0.20109-0.19198
0.91-1.16-0.06163-0.15035
-0.58
-1.42
-0.36966-2.2920***
-0.66
-1.95
-0.02926-1.2931-0.02-0.76-0.04320** 0.01045
-1.69
0.61
***
5 㸣Ỉ‽࡛᭷ពࠊ
**ࡣ㸣Ỉ‽࡛᭷ពࠊ
***㸣Ỉ‽࡛᭷ពࠋ***ࡣࡣ
5 㸣Ỉ‽࡛᭷ពࠊ
**ࡣ
1010
㸣Ỉ‽࡛᭷ពࠊ
***ࡣࡣ1515
㸣Ỉ‽࡛᭷ពࠋ

2004/1q.
2004/2q.
2004/3q.
2004/4q.
2005/1q
2005/2q.
2005/3q.
2005/4q.
0.71392*** 0.80764*** 0.59144*** 0.090160-0.48677-0.043122-0.19441** 0.093873
3.02
3.65
3.54
0.92
-0.64
-0.45
-1.8
0.73
-0.00256
0.012070.00482
0.00501-0.00351
0.07404** 0.04331
0.05122
-0.21
1.23
0.61
0.6
-0.35
1.84
1.03
1.45
-0.17653∗-0.14033-0.04800
0.03356-0.08270.13446
0.019780.09723
-1.53
-0.76
-0.25
0.17
-0.78
0.83
0.12
0.64
-4.1977-4.7577-2.28491.6271-1.0168-2.7960-1.20710.95029
-1.06
-1.23
-0.59
0.41
-0.23
-0.72
-0.31
0.31
0.03384-0.03108-0.05295
0.040650.07951
0.33906
0.31319*0.09597
0.62
-0.42
-0.69
0.49
1
1.66
1.52
0.52
-0.13078-0.02394
0.21215-0.26320-0.31238*-0.30495-0.28449
0.08723
-0.73
-0.16
1.14
-1.22
-1.56
-1.27
-0.95
0.37
-0.14553*-0.07596-0.14924*-0.12068-0.20306** -0.13374-0.11936-0.04079
-1.6
-0.89
-1.57
-1.31
-1.83
-1.02
-0.89
-0.35
-1.5509*** -1.1752-1.8368*** -1.8364*** -0.43991-1.1007*-0.76436-0.87518
-2.43
-1.36
-2.2
-2.13
-0.9
-1.64
-1.03
-1.45
-0.67598
0.274161.4019-0.52021-0.70478-0.95928
0.24965
1.3359
-0.53
0.17
0.76
-0.29
-0.47
-0.58
0.14
0.98
0.015400.02560-0.08895*** -0.04396*** -0.04832*** 0.05101*** 0.01333
0.02361
0.46
1.29
-3.12
-2.03
-2.11
2.56
0.57
0.91

2001/2q.
2001/3q.
2001/4q.
2002/1q.
2002/2q.
2002/3q.
2002/4q.
2003/1q.
2003/2q.
2003/3q.
2003/4q.
0.22719*** 0.19651*
0.12865
0.00745-0.17070*-0.27772*** 0.20482*
0.38953*** 0.40527*** 0.60090*** 0.59275***
2.61
1.54
1.41
0.07
-1.48
-2.45
1.58
4.12
2.81
3.37
2.9
-0.01912
0.00804
0.01187-0.01508-0.00985-0.00675-0.00054
0.02148-0.04506-0.01299-0.02792
-0.62
0.27
0.6
-1.23
-0.76
-0.48
-0.03
-1.1
-1.08
-0.32
-0.97
-0.54763*-0.28965
0.12315-0.12092-0.35896*** -0.30986*** -0.16796-0.20270-0.11897-0.03818-0.16759
-1.47
-0.83
0.59
-1.04
-3.55
-2.69
-1.1
-1.35
-0.51
-0.15
-0.99
-31.927*** -4.3166
3.3862
1.3829-4.1828
0.23994
3.1395-0.54549-4.1085-7.1051-0.10562
-2.39
-0.43
0.52
0.19
-0.79
0.04
0.42
-0.07
-0.66
-0.93
-0.02
-0.11797
0.136130.35133*** 0.30713*** 0.66767*** 0.58497*** 0.53828** -0.03140-0.03603-0.04277
0.05683
-0.6
0.76
2.83
2.47
3.83
3.1
1.86
-0.38
-0.35
-0.42
0.75
0.12086-0.08112-0.18119-0.16038-0.37856*** -0.47172*** 0.23119
0.22377-0.03564-0.03408
0.02734
0.55
-0.36
-1.35
-1.36
-3.32
-3.05
1.31
1.15
-0.19
-0.14
0.17
-0.46518*** -0.47051*** -0.15315** -0.15948** -0.14282** -0.25657*** -0.15550*-0.13654-0.12241-0.11306-0.13764
-3.02
-2.86
-1.73
-1.78
-1.82
-2.98
-1.48
-1.22
-1.02
-0.81
-1.35
-3.0938*** -3.6989*** -2.4217*** -1.8038*** -2.6634*** -2.1549*** -2.5088*** -2.0565*** -2.1669*** -2.2006*** -1.5728***
-3.26
-3.82
-3.85
-2.79
-4.5
-3.25
-3.71
-2.63
-2.58
-2.31
-2.36
-23.297**
2.812411.315*** 7.0000*** 5.5686*
2.7573-5.9302-2.9328-5.4089*** -2.7883-1.7497
-1.99
0.38
2.69
2.03
1.6
0.68
-1.1
-0.95
-2.1
-1.2
-1.04
0.06458*** 0.00888-0.01660-0.02821** 0.01237-0.10707*** -0.03159*-0.04380*** 0.04911*** -0.01404
0.00206
2.59
0.38
-1.25
-1.83
0.98
-6.8
-1.68
-2.07
2.61
-0.65
0.14

表 1 推定結果

34
電力価格のヘドニック法による分析

社会経済研究 №60 2012.635

図 2 QAP の推移の時間を要したことが考えられる。10ことが考えられる。遊休土地を利用したり、残一方、自由化(範囲拡大)当初、PPS の参入は渣油や副次生成ガス等を燃料としたりしている

電力会社の電気料金引き下げに影響を与えるが、一部の PPS を除き、競争力を持った PPS が多

暫くすると逆に PPS シェアの増加が却って料く出現する可能性が低くなれば、価格を引き下金が上昇している。PPS シェアの上昇によるげなくても、大幅なシェア喪失には至らないこ

競争圧力が、電気料金の値下げに与える影響はとになる。また、2003 年に東京電力管内で全余り長続きしていないことが分かる。

原子力発電所が停止し、電力の安定供給が議論

このことから、電力会社の料金戦略は、自由となったことも関連しているかも知れない。自化(範囲拡大)の当初は、「価格を抑えて、新規

由化以降専らコスト削減に力を入れ、料金引き

参入者に対抗する」方向であったものが、ある下げを達成した電力会社が、こうしたことを受程度時間が経つと料金が下がったこともあって、けて安定供給にコストを掛ける方向に少しずつ「無理に新規参入者に対抗するよりは多少シェ変わっていった可能性がある。 11

アを許しても価格水準を守る」という方向に転同じくマークアップの代理変数として導入し換したものと推察することができる。特に、た「自家発自家消費比率」の係数については、

2005 年半ば以降は、ほとんどの四半期で PPS

2004 年度まではほぼ全て有意に負の値を取り、シェアの係数は、有意に正か有意ではなく、そ後半になるにしたがってその絶対値が小さくなの傾向が伺える。

っている。2005 年度以降はほとんどの期間でこうした方向転換が生じた原因としては、有意な結果となっていない。2004 年度頃まで

2004 年頃からの原油価格の高騰によって、化石燃料主体である PPS が価格競争力を失った

10 2003 年は特に東電管内で急激なシェア上昇が見られる
が、一旦小さくなった料金への影響が、これによって再び強くなったのかも知れない。

11 その後、2007 年 4 月の中越沖地震によって柏崎刈羽原
子力発電所が停止し、再び安定供給が大きな課題として浮上した。その中で、電力業界に「コスト削減・値下げから安定供給へ」という空気が強まっている、という報道がなされている。[日本経済新聞･2007 年 10 月 20 日朝刊]2011
年 3 月 11 日の後には、供給力不足が全国で問題となったため、今後この点は更に重視されると考えられる。

36

電力価格のヘドニック法による分析

はマークアップの削減に自家発のシェア拡大がたと言える。

貢献しているが、2005 年頃からはマークアッ

環境特性を表す二つの変数の係数は、ほとんプの削減効果がなくなってきているということ

どの期間で有意でなく、環境特性が価格に明確になる。服部(2006)は、2004 年までの推計で、な影響を及ぼしたとは言えない。2003 年度の自家発からの競争圧力に対して、電力会社が料

RPS 法施行やその後の環境意識の高まりによ金引き下げで対応してきた可能性があることをり電気の｢環境価値｣が注目を集めるようになっ示しており、Nakano and Managi(2008)でも、ているが、まだ電力会社が、環境特性向上のた

2003 年までの推計で、自家発電の比率が電力

めだけに料金に影響するほどのコストをかけて会社の火力発電の生産性を高めていることが検はいないことが分かる。ただ、CO2 排出原単証されている。これらの結果は、本稿の推計で、位の係数は、2002 年度第二、第三四半期に有期間前半には自家発比率がマークアップ削減効

意に負となっている。これは、CO2 排出量の果を示していることと整合的である。しかし、減少が料金の引き下げを促すという推定前の予その後自家発の競争圧力によるマークアップ削

想に反する結果であるが、Assaf,Barros and

減効果は喪失したと推察される。

Managi(2011)の結論とは整合があるとも考え

特別高圧供給の電力価格は、自由化当初からられる。

一貫して下落しているが、当初は PPS や自家限界費用に直接的に影響すると考えられた発からの競争圧力が価格に影響を与える傾向が「燃料価格」の係数については、かなりの期間見られた一方で、自由化してから数年経った頃

で有意に正であった。水力発電比率に関しては、

からは、PPS のシェアの動向に関係なく各電2002 年第二四半期と第三四半期に有意に負で力会社が効率化を進めてきたものと考えることあった他はほとんどの期間で有意ではなかった。

ができるだろう。

大規模な水力開発は余り行われなくなっておら

次に、導入した各｢特性｣に関する変数が、価ず、水力発電の比率は比較的小さいため、料金格に及ぼす影響について概観する。供給信頼度との相関は小さくなっているものと考えられる。

を表す変数である「停電時間」の係数は、ほと原子力発電比率に関しては、期間を通じて有意んどの期で有意ではなく、後半に一部有意に正に負である期が多かった。限界費用の低い原子の値を取っている時期がある。予想とは異なっ力発電が、料金引き下げに一定の影響を及ぼした結果が出たが、日本の電力会社は安定供給をていることが分かる。

基本的な命題として、いずれの会社もコストをかけていること、また日本では、停電時間が事

５．結論

故ではなく自然災害に起因することも多く事業者がかけたコストと必ずしも相関しないことな電力産業においては、自由化後も送配電は全どから、「停電時間短縮にかけたコストで事業て電力会社が担っており、届けられる電気自体

者間の電気料金に差が出る」という現象は生じの「品質」は変わらないため、純粋に価格のみていないようである。企業イメージおよび製品で競争を行われると考えられていたが、サービの PR を行うための費用である「普及開発費」

スも含めた電力の品質や企業のブランドといっの係数は、主に期間前半の 2001、2 年度は有たものが供給企業選択ひいては電力価格に影響

意に正の期が多く、その後の期ではほぼ有意でを及ぼしうることが分かってきた。

ない。自由化初期には、品質やブランド価値向

本稿では、電力価格を電気の特性を表す変数

上にコストをかけた分が電気料金に反映されてによって回帰し、また寡占市場において価格にいたが、その後は料金への影響はなくなってき

上乗せされうるマークアップを調整して、ヘド社会経済研究 №60 2012.6

37

ニック法で推計を行った。その結果、季節的なは、時間とともに大きく変化し続ける。特に、変動の影響を除くと、電力価格の QAP が徐々

先般の東日本大震災が電力供給に与えたインパに下がっている可能性が示唆された。

クトは大きく、需要家の電力の品質や価格に関

この結果から、自由化後の電力市場では競争する意識は大きく変わっていくと考えられる。

がある程度有効に機能し、電力価格は実質的にこうした分析を継続することで、電力の品質と下がってきたと言える。欧米諸国・諸州では電価格の関係を検証していくことは、電力市場の力自由化後価格の上昇が見られたことに鑑みる

制度設計に役立つだけでなく、電力の供給者にと、日本の電力自由化はその最重要課題であっとって「どのような料金メニューを設計すればた内外価格差の是正、高コスト体質の改善に対よいか」といった戦略策定にも一定の示唆を与して、一定の成果を収めたと言えるだろう。

えるものとなるだろう。

また、自由化前に存在したと考えられるマー
クアップは、PPS や自家発との競争圧力により、自由化後ほぼ数年かけて、かなり縮小したと考えられる。

最後に、今回の分析に関して、今後解決すべき課題を三点を挙げておきたい。
一点目は、ヘドニックモデル固有の特性と実際の電力市場が持つ特徴との整合性である。ヘ

小売自由化された電力市場においては、需要

ドニックモデルは、規模に対する収穫一定を前

家は、サービス等の充実も含めた品質のより高提として構築されている。電力市場には規模のい電力やそれを提供してくれそうな企業に、よ経済性が存在すると考えるのが一般的であるたり高いコストを払う可能性は十分にある。そうめ、検討対象となる財や期間において、この前であれば、供給者は、電力の品質及び企業・商提と整合するかの分析が必要であろう。また、品イメージの差別化を図ることで、より高いシ電力市場は規制されていた時代から平均費用にェアを確保することができることになる。

基づく料金水準の設定を行ってきたため、限界

本稿の研究では、電気の特性に関して、自由費用をベースにした料金設定を行っていない。

化初期においては PR が価格に影響しているこ

電力の場合の限界費用を考える際にはどれくらとが推定されたが、停電時間や環境特性の影響

いの期間を考慮するのか、その設定によって燃を明確に観察することはできなかった。ただし、料費のみを考慮するのか固定費を考慮するのか蟻生、後藤(2006)、蟻生、後藤(2007)が示すよ

が課題となる。さらに、代理変数でマークアッ

うに、停電時間の短さは、需要家から見ると電プの効果を十分調整できていなければ特性の価

気の品質として非常に重要な要素であり、海外値は正確に計測されないことになる。こうしたとの比較及び自由化の今後の進展によっては、ことから、電力市場へのヘドニック法の適用及日本でもこの品質と料金の相関が明確化するか

びモデルの適切性について、実際の政策や戦略も知れない。また、研究対象とした 2006 年度に応用する際には、より慎重な検証が必要とな

第二四半期以降現在に至るまでに、京都議定書ってこよう。

の第一約束期間が開始され、民主党政権による二点目は、それに関連して、変数の選定方法

野心的な CO2 削減目標の提示、太陽光固定価である。電力の自由化は、導入されてからそれ

格買い取り制度の導入や再生エネルギー特別措ほど長い時間を経過していない。そのため、需置法の成立といった事象が起こっている。今後

要家が電力の品質として何を重視しているかは

は、環境特性を踏まえた契約メニューの導入な

まだ余り分析されていない。電力の品質としてど、環境特性の電力価格への影響が強まってい

どのような変数をヘドニックモデルに入れるべくことが予想される。

きかについては、今後の需要家へのアンケート

このように、価格に影響を与える電力の品質や研究の進展でより明らかになってくるだろう。

38

電力価格のヘドニック法による分析

また、価格に影響する品質は、時間を通じて変化すると考えられるため、検証は継続的になされるべきである。
三点目は、データ収集の問題である。例えば、
被説明変数である特別高圧需要の価格について、
電力需要調査では 2006 年度第三四半期から全国データしか公表されなくなった。本調査のように電力会社別の調査を行うことができなくな
り、データ数を確保するのは困難である。また、品質を表すデータの多くが、年次データしか得られなかった。推計は 6 四半期をプールして行ったため、結果にその年の特徴は反映されたと考えられるが、より正確な品質調整を行うた
めには、4 半期データであることが好ましい。
震災後、電力の品質と価格の関係がどのように変化したか、といったことを把握するためには、データ収集が大きな課題となろう。
本研究での電力価格に関するヘドニック法による分析は、価格の動向や電力の品質に関する評価について一定の傾向を示した点で意義があったと考えるが、より実効性の高いものとしていくために、これらを今後の研究の課題としたい。

原稿受付日

２０１１年７月１５日

参考文献
蟻生俊夫、後藤久典(2006)、国内需要家の満足度の電力供給先選択、ロイヤルティに関する研究、電力中央研究所報告 Y05017.
蟻生俊夫、後藤久典(2007)、英独仏需要家による電力自由化の評価と、供給者選択行動の分析、電力中央研究所報告 Y06009.
伊藤英一、依田高典、木下信(2004)、日本の電力自由化が技術的効率性に与えた効果の実証分析、
公益事業研究、第 56 巻第 3 号.
桑原鉄也(2008)、電力ビジネスの新潮流、エネルギ
ーフォーラム.
服部徹(2006)、自由化と電気事業の効率化に関する
実証分析－潜在的競争圧力の効果を中心として－、
平成 17 年度電力系統関連設備形成等調査・電力市場における系統利用者のニーズ調査報告書、経済産業省、pp.179-198.
朴勝俊(2009)、エネルギー消費量に対する価格と税率の効果の違いについて、持続可能な発展の重層的環境ガバナンス Discussion Paper No.J09-06.
Assaf, A., Barros, C.P. and Managi, S. (2011),“Cost Efficiency of Japanese Steam Power
Generation Companies: A Bayesian Comparisonof Random and Fixed Frontier Models”, Applied
Energy, 88(4), pp.1441-1446.
Austine, D. B. (2004), “The Impact of theregulation of the cable television industry: theeffect on quality-adjusted cable television
prices”, Applied Economics, Vol.36 pp.793-802.
Berndt, E. R. (1990), The Practice of
Econometrics : Classic and Contemporary,
Chap.8, Addusib-Wesley Publishing Company.
Chatterjee, S. and Price, B.(1977), Regression
Analusis by Example Economics and Statistics,
John Wiley & Sons, Inc. [「回帰分析の実際」佐和隆光、加納悟訳、 新曜社].
Feensta, R. C. (1995), “Exact hedonic priceindices”, Review of Economics and Statistics,
Vol.72 pp.634-653.
Nakano, M. and Managi, S. (2008), “Regulatory
Reforms and Productivity: An Empirical
Analysis of the Japanese Electricity Industry”,
Energy Policy, vol.36 (1),pp.201-209.
Pakes, A. (2003), “A Reconsideration of Hedonic
Price Indexes with an Application to PC's”, The
American Economic Review 93, pp.1578-1596.
Schureiber, S. (2008), “The Hausman Test Statistic
can be Negative even Asymptotically”, Journalof Economics and Statistics, 2008, vol. 228,
issue4, pp. 394-405.
Triplett, J.(2004), “Handbook on Hedonic Indexes
and Quality Adjustments in Price Indexes:
Special Application to Information Technology
Products”, OECD Science, Technology and Industry
Working Papers, 2004/9, OECD Publishing.
US. Department of Energy (2009), “The Smart
Grid:
An
Introduction”,
http://www.
oe.energy.gov/SmartGridIntroduction.htm.

くわはら

てつや
関西電力株式会社
きのした しん
龍谷大学経済学部講師
いだ たかのり京都大学大学院経済学研究科教授

社会経済研究 №60 2012.6

39

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

馬 奈 木 俊 介

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

１．はじめに

５．結果
６．考察
７．まとめ

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

由化と電力の品質との関係性が議論されている。

っており、新規の参入規制をはじめ多くの規制

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

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

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

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

とくに 1995 年以降の規制緩和により、電力

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

することができるようになり、これまで規制に

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

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

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

レードオフの関係にあることが指摘されている。

向上を促したことが実証されている。

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

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

40

180
160
140
120
100
80
60
40
20
0

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

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

2072
2000

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

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

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

434

500

362

294

238

207

ことがわかる。

109

152

121

140

121

138

0

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

図 2 日本における需要家１人当たり停電時間の年度推移（9 社合計）

は台風や地震などの大きな災害が発生した年に高くなる傾向を示している。

する可能性がある。

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

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

制緩和の効果の分析は多くなされてきた。例え

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

電力自由化後に各企業が安定供給への努力を怠

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

は、電力 9 社について、規制緩和がなかった

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

社会経済研究 №60 2012.6

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

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

4.1 DEA による生産性分析

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

営効率の関係性について包括的に分析している。

トの比率で表され、より少ないインプットでよ

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

産性が高いと考えられる。生産性指標には様々

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

ンティア分析によって明らかにしている。

研究においては、Malmquist 生産性指標が用

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

測定にはアウトプット距離関数またはインプッ

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

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

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

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

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

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

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

距離関数のどちらを使うかを選択する必要があ

本研究ではこうした先行研究に倣い、安定供る。

給の指標として需要家 1 人当たり停電時間を

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

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

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

ウトプットの増大の両方を考慮できる。短縮関

め本研究では停電という電力の質を直接の関係

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

function） としても知られる。

う。その際、生産性の指標として一般性が高い

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

生産性分析による電力自由化と安定供給に関する研究

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

技術を基準に変化率を求めることによって(5)

各電力会社がコントロールできないためアウト式がそれぞれ得られる。

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

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

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

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

Luenberger 生 産 性 指 標 が 使 わ れ る 。

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

れる。

T  t    xt , yt , qt  : xt can

produce yt , qt 

ここで、インプットは x  R

M

、アウトプ

ットは y  R のベクトルである。 qt は 安定
N

供給の指標を表す。指向性距離関数 d は次式で与えられる。



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

 





(6)

Chambers et al. （1996）に従い、生産性

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

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

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

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

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

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

(3)

(7)

社会経済研究 №60 2012.6

43(7)式の右辺第 1 項は、効率性変化（EC)でくことで求めた。

N はサンプルとなった電力

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

ように、生産性の変化（TFPC）はフロンティ

ではｔ期の生産活動をｔ期の生産可能性フロン

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

指向性距離関数も同様の方法で求めた。

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

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

TC 



s.t. Yt   yi ,t

(8)



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







Qt   (1   ) qi ,t(9)

X t   (1   ) x i ,t
 0

(10)

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

ンティアの形状として、規模に対して収穫一定

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

DEA を用いて生産可能性フロンティアをノン

門従業員数を用いた。需要家 1 人あたり停電

パラメトリックに推定する。生産可能フロンテ

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

際に用いた。

がある。しかし VRS を用い、生産可能フロン

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

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

品質の向上とインプットの節約の可能性を考慮

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

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

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

合の生産効率性の推計では規模の効率性を含ん

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

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

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

44

生産性分析による電力自由化と安定供給に関する研究

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

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

ラグが各社に存在する。

いった要因により影響を受けるのか詳細に分析

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

性の関係性分析では、規制緩和前後での生産性

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

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

の推移の単純な有意差だけでは因果関係をとら

固定効果モデルとランダム効果モデルでは、えるには不十分である。

ともに各企業の固有の効果を取り除くことによ

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

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

他の影響をコントロールしたうえで、規制緩和

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

デルは以下の(11)式である。

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

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

被説明変数は生産性分析より得られた指標

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

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

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

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

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

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

ロスをはかる指標であり、送配電損失率の変化

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

発受電量、配電路こう長は電気事業便覧からデ

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

多くの需要を賄える可能性が高い。また自由化

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

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

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

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

45

りデータを入手し、利用した。本推計において、

表 1 生産性分析の結果（期間別全社平均）

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

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

TFPC
0.017
0.030
0.048
0.027

EC
-0.014-0.0040.029-0.005

TC
0.032
0.034
0.018
0.032

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

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

５．結果
5.1 生産性分析の結果

北海道
東北
東京
中部
北陸
関西
中国
四国
九州

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

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

TC
0.036
-0.008
0.011
0.103
0.031
0.012
0.027
0.037
0.039

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

り、表 1 は自由化の期間に対応した期間別の

しかしその後は 1995 年の TFPC が若干低下し

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

別の全期間平均の TFPC の値を示している。

る。しかし、1998 年から 1999 年まで生産性

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

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

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

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

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

マン検定の結果、1％水準ではランダム効果推

インプットの効率的な運用や適切な安定供給水

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

だし EC を被説明変数とするモデルのみ 5％水かる。

準においては、固定効果モデルが指示されたが、0.08

他のモデルと一貫した比較を行うために、ここ

0.06

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

0.04
0.02

TFPC
EC

0

TC
‐0.02

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

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

図 3 生産性分析の結果（9 社平均）

要因が TFPC を向上させたか、について明ら
かにすることが可能となる。

46

生産性分析による電力自由化と安定供給に関する研究

表 3 ランダム効果モデルによる推定結果

急激に低下していることが示された。まず、TFPC

1992 年度の生産性が減少している原因につい

Load
Loss
Cus
D f1
D f2
c
2

R
Hausman検定（カイ二乗検定値）
臨界値(1%水準)
自由度

*

EC
*

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

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

9.39

12.81

0.09

13.28
4

13.28
4

13.28
4

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

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

間の縮小及び投入インプットの削減（従業員される。

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

生産性の変化として現れたことが考えられる。

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

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

電力自由化期間と TC に負の因果関係性が示さにより見られる。

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

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

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

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

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

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

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

自由化第1期間 自由化第2期以降

2.08%

1.92%

0.30%

2.86%

21.30%

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

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

各年の有価証券報告書に報告されている天災影

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

果関係は低いと考えられる。第 2 期の自由化

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

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

は十分に議論の余地がある。表 4、5 は自由化

一方で第 2 期では北海道、中部で TC が減少

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

えるような大きな天災の報告はほぼない。そのものである。

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

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

表 4 自由化第 1 期期間における各社の平均生産性変化

北海道
東北
東京
中部
北陸
関西
中国
四国
九州

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

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

７．まとめ
本研究では、我が国の電力産業における経営

表 5 自由化第 2 期期間における各社の平均生産性変化

北海道
東北
東京
中部
北陸
関西
中国
四国
九州

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

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

48

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

２０１１年１２月１５日

謝辞
本研究は、東電記念財団（2011 年度研究助
成：電気・エネルギー

一般研究

助成課題

名：「電力の安定供給と規制緩和の関係性分析」）の助成を受けた。
参考文献
Arocea, P. (2008), “Cost and Quality Gains fromDiversification and Vertical Integration in theElectricity Industry: A DEA Approach”, Energy
Economics, 30, pp.39-58.
Chambers, R. G., Färe, R. and Grosskopf, S.
(1996), “Productivity Growth in APECCountries”, Pacific Economic Review, Vol.1, pp.
181–190.
Giannakis, D., Jamasb, T. and Pollitt, M. (2005),“Benchmarking and Incentive Regulation of
Quality of Service: an Application to the UK
Electricity Distribution Networks”, Energy
Policy, 33, pp.2256-2271.
Hattori, T., Jamasb, T.and Pollitt, M. (2005),“Electricity Distribution in the UK and Japan:
A Comparative Efficiency Analysis 1985–1998”,
The Energy Journal, Vol.26, pp. 23–47.
Ida, T., Ito, E., and Kinoshita, S. (2007), “Post-

regulatory Reform Productivity Gains inJapan’s
Electricity
Industry”,
AppliedEconomics Letters, Vol.14, pp. 975-979.
Jamasb, T. and Pollitt, M. (2007), “Incentive
Regulation
ofElectricity
Distribution
Networks: Lessons of Experience from Britain”,
Energy Policy, 35, pp.6163-6187.
Luenberger, D. G. (1992), “New Optimality
Principles for Economic Efficiency andEquilibrium”, Journal of Optimization Theory
and Applications, Vol.75, pp. 221-264.
Nakano, M. and Managi, S. (2008), “Regulatory
Reforms and Productivity: An Empirical
Analysis of the Japanese Electricity Industry”,
Energy Policy, Vol.36, pp. 201-209.
Price, W. C. and Weyman-Jones, T (1996),“Malmquist Indices of Productivity Change inUK
Gas
Industry
beforeandafterPrivatization”, Applied Economics 28, pp. 29-39.
Singh, B. (2007), “Assessing Regulation of
Reliability of Electricity supply”, Competition
and Regulation in Network Industries, Vol.2,
No.1, pp.9-31.
経済産業省資源エネルギー庁 電力・ガス事業部、『電気事業便覧』（各年度版）.
経済産業省原子力・安全保安院、『電気保安統計』（各年度版）.
小池宜弘（2000）、「電気事業におけるヤードステ
ィック査定方式の実証分析」、公益事業研究、第51 巻第 3 号、pp.23-32.
林敏之(2004)、「電力システムの安定運用と供給信頼」八田達夫・田中誠編『電力自由化の経済学』、
pp.111-139.
八田達夫（2007）、「安定供給のための電力制度改革」八田達夫・田中誠編『規制改革の経済分析
電力自由化のケース・スタディ』、pp.231-238.
電気事業連合会（2009）、「電気事業の現状」.
「有価証券報告書」（各社）、各年度版.

たなか

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

「社会経済研究」投稿規程（旧「電力経済研究」改め）

１．本誌には、エネルギー・電力およびその周辺分野（経営・経済・環境・社会・リスク研究等）での、社会科学・政策科学研
究の発展に資する論文を中心に掲載いたします。
２．本誌には、当研究所内外の研究者が投稿できます。
３．投稿原稿は次の 2 種類です。
a．研究論文主題、内容、手法等に新規性があり、内容が時宜を得て有用である等の理由によって当該分野の発展に貢献すると思われる研究成果をとりまとめた論文。
b．招待論文
編集委員会からの依頼により寄稿された解説的な論文。
４．投稿論文は未発表かつ他の雑誌に投稿していないことを条件といたします。
５．論文の分量は、A4 刷り上り 16 ページ程度（１ページ 42 字×40 行、図表含む）を上限とします。
６．投稿論文は返却いたしません。投稿を受け付けてから原則として３ヶ月以内に採否を回答いたします。
７．投稿論文の採否は、研究論文については編集委員会が委任する複数の匿名の査読者の審査を受けて、編集委員会が決定いたします。招待論文は編集委員会限りとします。編集委員会の判断により、査読に回さずに不採用とすることがあります。
８．投稿要領投稿に際しては、完成された論文３部とその電子データを下記宛に送付願います。また、送付に際しては、氏名、所属、
役職名、住所、連絡先(電話､ファックス、電子メール等)を明記して下さい。
なお、上記の枚数制限は、図表を含めた本文、表題、英文表題、キーワード、著者名、要旨（600 字以内）
、参考文献の総計で適用されます。また、偶数ページになるよう調整をお願いする場合があります。
投稿希望者には「原稿作成の手引き」を送付いたします。下記メールアドレスまでご連絡ください。
100-8126 東京都千代田区大手町 1-6-1
一般財団法人 電力中央研究所社会経済研究所『社会経済研究』編集委員会
TEL: 03-3201-6601, FAX: 03-6362-4976
E-mail: src-henshu-ml@criepi.denken.or.jp
９．著作権等について原稿の採用、雑誌の編集等については、「社会経済研究」編集委員会がその責任を負います。しかしながら、各論文の内容については、筆者にその責があります。また、本誌に掲載されたすべての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には、「社会経済研究」編集委員会を通して電力中央研究所の承諾を得てください。

社会経済研究 № 60
Journal of Socio Economic Research2012 年 6 月 印刷発行

発行所 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 東京 (03)3201-6601
印刷：株式会社 ユウワビジネス

＜社会経済研究 No.60＞

2012.6目

次

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

鳥居昭夫 ·· 1

＜特集論文＞『エネルギー政策と電気事業制度』特集

排出削減目標設定の影響評価と応用一般均衡モデルの役割············

長屋真季子 ·· 3
前田

国内製造業 10 業種の CO2 排出量を考慮した生産性分析 ···············

章

藤井秀道 ··· 15
馬奈木俊介
金子慎治

電力価格のヘドニック法による分析································

桑原鉄也 ··· 25
木下

信

依田高典

生産性分析による電力自由化と安定供給に関する研究················

田中健太 ··· 39
松川

勇

馬奈木俊介