Consumptin-based emissions (Mt-CO2)

産業連関表の実質化法が構造分解結果に与える影響

2000

1500
松嶋そら1)・加河茂美2)・南斉規介3)・薜進軍4) 1) 九州大学経済学府, 2) 九州大学経済学研究院, 3) 国立環境研究所資源循環領域, 4) 名古屋大学経済学研究科

1. はじめにConsumptin-based emissions (Mt-CO2)

3. 結果・考察①

2000
1500

1000
500

0-500-1000
カーボンフットプリント推計結果の比較
2000
500

(Mt-CO2)emissions
Consumptin-based(Mt-CO2)
emissions
Consumptin-based

産業連関表の利用背景

2000
1500
1500
1000
1000
500
500
00-500-500
-1000
-1000
-1500
-1500

100002005
IOT_DD2005
IOT_GRAS

IO-1500
Household consumption expenditure

Go

Fixed capital formation (public)Fix• 産業連関表を用いるCO2排出量の推計は盛ん
2005
2005
2011 in inventories
20112015 IOT-1000
ChangesEx
IOT_DD
IOT_GRAS
IOT_DD
IOT_GRAS• 複数年の産業連関表を用いて比較する場合、一つの年の物価に他の-1500
Imports
Co
年の物価をそろえることが必要
Household consumption expenditure
Government consumption expenditure
Fixed capital formation (public)
Fixed capital formation (private)• 物価をそろえた産業連関表は実質産業連関表と呼ばれる
Changes in inventories
Exports• 実質化の方法にはダブルデフレーション法とGRAS法とある
2005
2005
2011
2011Imports
2015 IOT Consumption-based CO2 emissions• 実質IOを用いる分析としては、構造分解分析が幅広く用いられていIOT_DD
IOT_GRAS
IOT_DD
IOT_GRAS2005
2005
2011
2011
2015 IOT
IOT_DD IOT_GRAS
IOT_DD IOT_GRAS
るHousehold consumption expenditure
Government consumption expenditure• 一物一価による実質化、すなわちダブルデフレーションによる実質図1.国内最終需要と輸出がもたらすCO
2排出量
Household consumption
expenditure
Government consumption
expenditure
Fixed
capitalformation(public)
Fixed
capitalformation(private)化を行ったデータを用いる分析結果は、推計バイアスを含んでおり、
Fixed capital formation (public)
Fixed capital formation (private)
Changes in inventories
Exports
誤った解釈をもたらす危険性がある• 2005年はDD法のCO
排出量の方が約31Mt-CO
小さく、2011年はDD法
Changes in inventories
Exports
22
Imports
Consumption-based CO2 emissions
Imports
Consumption-based CO2 emissions
はGRAS法より約52Mt-CO2小さい。産業連関表の実質化の方法は、国のカーボンフットプリントに3-6%程度の影響を与える。
GRAS法による実質IO
ダブルデフレーション法による実質IO

産業A

産業B

産業A

最終需要 国内生産

産業B

最終需要 国内生産

産業A

3. 結果・考察②

産業B

産業B

2005-2015
構造分解分析結果の比較

付加価値

価格(p)
生産量 (q)
当該年（t年）
基準年（s年）

国内生産

国内生産

研究目標・目的• ∆𝑄𝐋 の変化の差が大きい

100504.8

25.9

0ΔQe-50

ΔQL

ΔQf-27.3-41.2-51.6-100-91.8-150-200-250• 本研究は、近年発達しているノンサーベイ法であるGRAS法を実質IOに適用して、一物多価の原則に基づいて産業連関表の価格調整を行う• 日本のカーボンフットプリントの再推計と構造分解分析を行い、その変化要因を明らかにする• 地球温暖化対策に不可欠な基本情報の提供を行い、構造分解分析における適切なデータの選択と利用、分析結果の解釈に関する注意点を提供する

2. 手法・データ

IOTs by double deflation method
IOTs by GRAS method
図2.2005-2015年のカーボンフットプリントの構造分解分析

3. 結果・考察③
部門別中間投入効果分析の結果

データ

201510• 本研究は2015年の名目産業連関表を基準とし、総務省が公開している2005年と2011年の産業連関表を2015年の価格で評価する。

• 実質産業連関表の作成方法の違いが生産構造の変化に影響を与えカーボンフットプリントの変化にも伝播するといえる∆𝑄𝐞 ：産業別直接CO２排出係数の変化によるカーボンフットプリントの変化量∆𝑄𝐋 ：レオンチェフ逆行列の変化によるカーボンフットプリントの変化量∆𝑄𝐟 ：最終需要の変化によるカーボンフットプリントの変化量

MtCO2

ダブルデフレーション調整項価格(p)
生産量 (q)
当該年（t年）
基準年（s年）

150

Mt-CO2

付加価値

Change in CO2 emissions (Mt-CO2)

産業A

-500

50-20-1001020302520151050-5-10-15-5手法⓪. 産業連関表の実質化• 価格評価には、ダブルデフレーション法と一般化RAS法という二つの方法があるDD法による実質IOは、総務省の公表データを利用する。
GRAS法には、既存研究で開発された推計アルゴリズムを用いて価格調整をおこなう①. カーボンフットプリント推計• 上記で作成した実質IO表を用いて、カーボンフットプリントの推計を行う。推計式は
𝑄 = 𝐞(𝐈 − 𝐀)−1 𝐟 = 𝐞𝐋𝐟②. 構造分解分析• 時間０から時間ｔまでのカーボンフットプリントの変化ΔQは次のように示される∆𝑄 = 𝑄 𝑡 − 𝑄 0 = 𝐞 𝑡 𝐋 𝑡 𝐟 𝑡 − 𝐞 0 𝐋 0 𝐟 0③. 中間投入効果分析• レオンチェフ逆行列の変化は以下の計算で部門ごとに分解出来る
𝑛 1∆𝐋 = σ𝑗=1 (𝐋 0 ∆𝐀𝑗 𝐋 𝑡 + 𝐋 𝑡 ∆𝐀𝑗 𝐋 0 )2-10-15-20Mt-CO2

図3. 2005年-2015年の部門別技術変化効果（横軸：DD法, 縦軸：GRAS法）

図4.実質化方法の違いが技術効果に影響を与える上位部門
2005-2015• 二つの実質産業連関表の推計方法の違いによって、産業部門の中間投入効果がCO2排出に与える影響は、その大きさと符号の両面において大きな差を生むことが明らかである。
• 変化の内訳をみると電力・輸送など、産業の生産活動に深く関わる部門等で差が大きい

4. 結論• 実質産業連関表の推計方法の違いが分析の結果に大きな正と負の影響を与えることが明らかになった。
• 日本政府は、現状公表しているダブルインフレーション法による接続産業連関表に加えて、ノンサーベイ法により各産業間の取引価格を最適化し実質化しているGRAS法による実質産業連関表を作成のうえ、公表することがのぞましい。