カーボンプライシング・プロジェクト報告書

はじめに1992 年リオ・デ・ジャネイロで開催された地球サミットにおいて、世界各国が合意した持続可能な開発(Sustainable Development)とは、地球の温暖化を⾷い⽌め地球環境を維持しつつ、経済成⻑とりわけ、途上国の経済発展と⽣活⽔準の向上を⽬指すというものです。以来、わが国を含め世界の 197 か国・地域が国際連合気候変動枠組条約（UNFCCC）に署名、⼤気中の温室効果ガスの濃度を安定化させることを⽬的に温室効果ガス排出削減に取り組んできました。
2015 年のパリで開催された締約国会議 COP21 において初めて「世界の平均気温上昇を産業⾰命以前に⽐べて 2℃より⼗分低く保ち、1.5℃に抑える努⼒をする」という世界⽬標で合意しました（パリ合意）。さらに、2021 年の英国グラスゴーで開催された COP26 において、1.5℃に抑えることを⽬標とすることが合意されました。IPCC1.5℃特別報告書では、1.5℃安定化の経路として、2030 年までに⼆酸化炭素排出量を 2010 年⽐ 45%に削減、2050 年前後に実質的な排出ゼロが⽰されています。
これを受けて、わが国も COP26 に先駆けて、2020 年 10 ⽉菅⾸相（当時）が所信表明演説において2050 年までに温室効果ガスの排出を全体としてゼロにするカーボンニュートラルを⽬指すことを宣⾔しました。世界では現在、128 か国がカーボンニュートラルを宣⾔しており、699 のグローバル企業も実質排出ゼロの⽬標を宣⾔しています*。
*Net Zero Tracker(https://zerotracker.net/) 調べ

このようなカーボンニュートラルの時代にはカーボンプライシングがより重要になると考えます。⼆酸
化炭素排出に価格を付けるという考え⽅は、古典的な厚⽣経済学でも提唱されている排出削減⼿法です。
つまり、排出に課税し、排出削減に補助⾦を出すことにより、排出削減が達成されるというものです。
また、排出権取引など外部不経済を市場に内⽣化する試みも削減に有効とされます。しかし、カーボン
ニュートラルは⼆酸化炭素排出の削減の取り組みだけでは達成できません。例えば、企業は削減に取り組みますが、最終的には削減しきれない排出が残ると考えられます。この排出については、いかに課税してもゼロにはできません。実質排出ゼロのためには、誰かに⼤気中から排出と同量の⼆酸化炭素を回収してもらう必要があります。このように、各主体が排出実質ゼロを達成するためには、カーボンを広くやり取りする必要があるのです。これは、グローバル・カーボン市場の形成を予想させます。
グローバル・カーボン市場はどのように形成されていくのか。この市場において、価格発⾒機能はどのように装備されるのか。このような問題意識から、弊社内にカーボンプライシング・プロジェクト（CPP）
が⽴ち上がりました。CPP は、2021 年度⾃主プロジェクトとして社内有志が参加しました。各研究員

1

が、カーボンプライシングの理論、カーボンプライシングの現況あるいはカーボンプライシングに影響する技術など、多様な側⾯から調査研究を試み、その成果を⽇興リサーチレビューとして発表しました。
本ブックレットは、CPP リサーチレビュー15 本をまとめたものです。
CPP リサーチレビューは、経済モデルによるカーボンプライシング、企業や⾦融機関におけるカーボン
プライシング、オフセット市場や企業のインターナルカーボンプライシング、さらにカーボンニュート
ラル技術といったテーマをカバーしています。興味をもたれたテーマから読み進めていただければ幸いです。
なお、CPP は、今年度よりカーボンプライシング研究室（CP ラボ）として正式に発⾜しました。CP ラ
ボでは、カーボンプライシングの調査研究を引き継ぐ他、プライシング・モデルの開発にも取り組み、
グローバル・カーボン市場形成に貢献したいと考えています。
本書に関するご質問は CP ラボ室⻑ 本⼭ 真(motoyama_shin@nrc.nikko.co.jp)までお寄せください。

2022 年 5 ⽉
⽇興リサーチセンター株式会社

取締役社⻑

吉良

-謝 辞⾃主プロジェクト CPP を熱く⽀援してくださった前社⻑ 末永 雅春⽒に感謝申し上げます。

2

俊志

要

約

経済モデル
■DICE モデルによるカーボンプライシング
脱炭素の実現に向け、炭素に価格をつけて温室効果ガス排出を抑制するカーボンプライシングが注⽬されている。炭素にはどれくらいの価格をつけるのが適正だと考えればよいだろうか。安過ぎると排出抑制効果が薄れるが、⾼くなるほど⽀払う側の負担は⼤きくなる。本稿では、2018 年にノーベル経済学賞を受賞した⽶イェール⼤学のウィリア
ム・ノードハウス教授が開発した「DICE モデル」 を使い炭素価格や気候変動について考察する。モデルによる試算
では、炭素価格は 2020 年時点で排出量１トンあたり約 40 ドルとなり、今後の上昇傾向が⽰された。また、割引率な
どパラメータ次第で炭素価格や気候変動に関するシナリオが変わることを確認した。

■脱炭素社会に向けた統合評価モデルの再考〜有⽤性と不確実性、カーボンプライシング〜
2015 年 12 ⽉、国連気候変動枠組条約締約国会議（COP21）にて「パリ合意」が取り決められて以降、主要先進国・地域で温室効果ガスの排出量削減⽬標が掲げられ、取り組みが進められてきた。近年では、経済活動を通じて排出される⼆酸化炭素に価格を付けるカーボンプライシングへの関⼼が⾼まっており、主要な例としては、「炭素税」や「排出量取引」などが挙げられ、こうした気候変動問題への対策の検討や評価には世界中の研究機関などが開発した様々なモデルから得られる結果が活⽤されている。
⽇本の⾦融業界においても、昨今、CAT ボンドや損害保険のような⾃然災害リスクを組み込んだ商品や、脱炭素関連企業の株式に投資する投資信託などが登場しており、投資家や⾦融機関も気候変動による影響を把握しておく必要性が増していることから、本稿では、気候変動リスクやカーボンプライシングの理解における⼀助となることを⽬指し、気候変動予測と経済モデルを結びつける統合評価モデルの代表例として DICE モデル、RICE モデル、PAGE モデ
ル、FUND モデルを紹介する。
こうしたモデルの基本構造を理解しておくことは、統合評価モデルに限らず、今後、⾦融業界においても気候変動に関連した様々なリスクを把握し、経済的に評価する際に有効であろう。また、モデルにおける将来の不確実性という性質は、気候変動予測の今後の課題でもあり、モデルの有⽤性と併せて把握しておくことがアウトプットを⾒るう
えで重要である。

■気温上昇を前提にしたマクロ経済成⻑モデル
気候モデルと経済モデルを組み合わせたモデルは、統合評価モデルと呼ばれ、ノーベル経済学賞を受賞した William
Nordhaus の DICE モデル（Dynamic Integrated model of Climate and the Economy）等の多くのモデルがあり、政策の決定や政策評価に⽤いられている。気候変動が地球全体の事象であるため、通常、統合評価モデルは世界を⼀つ、あるいはいくつかの地域に分割して世界全体を対象とするが、本稿ではこのようなグローバルな分析ではなく、国内経済や特定の地域経済を対象にした分析を⾏うためのモデルを提⽰する。そして、提⽰したモデルを利⽤して、炭素価格と気温上昇について複数のケースを前提として、⼆酸化炭素排出量の経路と経済的な影響として災害等による被害と⼆酸化炭素の削減費⽤、⽣産の経路について数値計算の結果を⽰した。

■⼀次エネルギー発電コストから推計した⼆酸化炭素の排出価格と排出総額
2015 年 12 ⽉、フランスのパリにおいて第 21 回国連気候変動枠組条約締約国会議（COP21）が開催され、2020 年
以降の温室効果ガス排出削減に向けた「パリ協定」が採択された。また、2021 年 11 ⽉にはイギリスのグラスゴーに

3

おいて「グラスゴー気候合意」が採択され、パリ協定からさらに踏み込んだ表現を盛り込んだ。このような中、国内でも上場企業等に対し、温室効果ガス排出量の測定や気温上昇に伴う経済的な損失額の試算などの開⽰検討が報じられている。そこで、本稿では、⼀次エネルギー源のうち温室効果ガスの⼀つである⼆酸化炭素を多く排出する⽯炭や LNGなど化⽯エネルギーによる発電、発電時に⼆酸化炭素を排出しない原⼦⼒エネルギーや再⽣可能エネルギーといった
⾮化⽯エネルギーによる発電に着⽬し、それぞれの発電コストを⽤いて⼆酸化炭素の排出価格や国内で排出される⼆酸化炭素の排出総額を 2020 年時点、2030 年時点の 2 時点で推計した。各化⽯エネルギー電源の⼆酸化炭素排出価
格を加重平均した結果、2020 年における⼆酸化炭素排出価格は、⼆酸化炭素 1 トン当たり 10,293 円、2030 年における⼆酸化炭素排出価格は⼆酸化炭素 1 トン当たり 5,814 円との推計結果となった。

企業、⾦融機関■「わが国企業は脱炭素投資を賄えるのか」
⽇本政府は 2050 年までにカーボンニュートラルを⽬指している。気候モデルと経済モデルを統合した DICE モデル
を⼀部修正した本⼭モデルの推計結果を基にすると、2050 年にカーボンニュートラルが実現するためには、2020 年の炭素価格は 323 ドル/CO2 トンとなった。この炭素価格を基に CO2 排出量を開⽰している企業（387 社）が 2020年度に排出した CO2（年 5.81 億トン）を⾦額ベースに換算すると 19.9 兆円が経済学上の「社会的費⽤」と⾔える。
ただし、これは単純なコストとは⾔えず、昨今の国際的潮流を踏まえると脱炭素に向けた資源投⼊と考えると、成⻑
投資の⼀環と⾔える。この「19.9 兆円」を規模感で⽐較すれば、研究開発費（13.3 兆円）と設備投資額（33.9 兆円）の間に位置するものの、現実にはかなりの部分を代替する成⻑投資として実施されていると考えられることから、過剰な追加負担とは⾔えない。

■気候変動関連リスクと機会に関する⼀考察 〜業種による傾向分析〜
気候関連のリスクと機会を整理し、的確に把握することは、企業が経営戦略やリスク管理を⾏う上で、⾮常に重要である。本稿では、TCFD 提⾔をもとに企業の気候関連のリスクと機会を整理し、CDP のデータを⽤いて気候関連のリ
スクと機会の項⽬ごとに業種別の回答率を集計し、各項⽬の特徴を確認し、業種ごとの傾向について考察した。各項
⽬で回答率の⾼い業種が異なっており、例えば、リスクでは、企業が今後の規制強化を想定していること、機会では、⾦融業が気候変動を新たな市場として開拓していることなど、業種の特徴が反映されていることに⾔及した。

■国内株式のバリュエーションと CO2 排出量の関係
カーボンニュートラル社会への移⾏では、企業には既存の技術や製品の陳腐化、社会の需要の変化に対応するために⽣じるコストの増加などのリスクがある⼀⽅、新たな事業や技術⾰新による収益性の向上などの機会もある。そのため、気候変動に関連する情報が、株式市場における企業の評価にも影響することが考えられる。気候変動関連の開⽰の拡充が進んでいるが、本稿では、企業の CO2 排出量に焦点を絞り、株式のバリュエーション指標である PBR と CO2
排出量の関係について調査し、売上⾼当たりの CO2 排出量の多い業種ほど PBR が低くなる傾向があり、個別企業においても同様の傾向があることを確認した。

■脱炭素社会における企業の存続確率モデル
脱炭素社会の実現のためには、⾦融機関や機関投資家等の市場参加者が、企業の温室効果ガスの排出量や気候変動への取り組みを把握し、脱炭素社会に資する企業評価を⾏い、資本市場における資本配分等の⾦融⾯から地球温暖化対策に寄与することが期待される。しかし、温室効果ガスの排出量等の気候変動関連の情報を証券分析や企業評価に反映する⽅法を確⽴することはこれからの課題である。本稿では、脱炭素社会における企業の計量的な分析⽅法の⼀つ

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の試案として、オプション理論を応⽤した企業の存続確率モデルを定式化し、計算結果を⽰しながら、利⽤⽅法を検討する。具体的な利⽤⽅法としては、①⾦融機関や機関投資家等の投融資先の評価、②資⾦調達コストの分析、③⼆酸
化炭素の排出削減に関するシミュレーション、④⼆酸化炭素排出企業と回収・貯留等を⾏う企業のマッチングに⾔及した。

■⾦融機関の気候変動に関する開⽰状況調査
地球温暖化による気候変動が財務へ与える影響を把握する⼿段の⼀つとしてシナリオ分析の取り組みが始められている。本稿では、投資家向けの気候変動情報の開⽰⽅法を⽰した TCFD 提⾔を踏まえ、銀⾏が気候変動への対策について現状どのような開⽰をしているか、さらにシナリオ分析にどのように取り組んでいるかについて調査した。その結果、TCFD 提⾔に基づく開⽰に向けた取り組みについては、都市銀⾏、⼀部の地⽅銀⾏が先⾏して始めており、その他の地⽅銀⾏、第⼆地⽅銀⾏については検討段階、もしくはこれから取り組みを始めていく状況であった。また、シナリ
オ分析については、分析対象とした銀⾏の 2021 年 3 ⽉期の取り組み状況には⼤きな差があったが、先⾏して実施している銀⾏では、移⾏リスクに関しては IEA の持続可能な開発シナリオ（SDS）、NGFS の Net Zero 2050（1.5℃シナリオ）等を活⽤し、物理的リスクに関しては IPCC の RCP8.5（4℃シナリオ）等を活⽤していた。

■⾦融機関の⾦利リスク計測における NGFS の気候シナリオの活⽤
2021 年 6 ⽉、NGFS が 2 回⽬の気候シナリオを公表した。これは、気候変動が各国・地域の経済と⾦融システムに与える影響を複数のシナリオとして⽰したものである。本稿では、当該シナリオをどのように⾦融機関のリスク管理に導⼊していくかという観点から、6 つのシナリオの概要、経済的影響（⻑期⾦利の変化）の概略を説明した上で、NGFS の気候シナリオに基づく⽇本の⻑期⾦利の将来予測を 10 年スポットレートとみなしたうえで 2022 年末のイールドカーブへと変換し、現在のイールドカーブとの⽐較を⾏った。その結果、年限 10 年では Net Zero 2050 シナ
リオが 0.6%と最も⾼くなっているのに対して、年限 29 年では Divergent Net Zero シナリオが 2.47%、Delayed
Transitions シナリオが 2.44%となり、気候変動政策が産業間で相違、あるいは遅延することで、迅速かつ円滑に推進する場合よりも、年限が⻑期化するほど現在のスポットレートとの差異が⼤きくなるということを⽰していた。

カーボンプライスの動向■ネットゼロを実現するカーボン・オフセット
⾃主カーボン・クレジット市場は企業のオフセットニーズから拡⼤しているが、ほとんどが排出削減をオフセットするクレジットである。ネットゼロまでのトランジションにおいて、排出削減クレジットによって、企業の排出削減を
オフセットすることは可能であるが、ネットゼロ時点に残る削減しきれない温室効果ガス排出は、カーボン除去・ク
レジットによってのみオフセットできると考えられる。現在、削減クレジットは平均 3 ドル程度で取引されているが、企業にコストのかからない削減余地がまだ⼗分あることを⽰していると考えられる。削減が進展すると削減クレジッ
トの価格は上昇し、ネットゼロ達成時には、カーボン除去・クレジットの価格と⼀致すると考えられる。

■⽇本企業のインターナルカーボンプライシングの動向について
インターナルカーボンプライシング（以降、ICP）とは、企業⾃らが気候リスクを経営に反映させるために導⼊する、
主に⼆酸化炭素への価格付けのことを指す。⽇本企業の導⼊状況について確認したところ、上場する⼤型企業が主に導⼊しており、その数も増加傾向にある。また、その価格（以下、ICPｓ）は、200 円/トンから 2,000 万円/トンと幅広く設定されている。ICP を導⼊する意図には、「将来の企業の意思決定に反映させる」こと（Shadow price）と「企業の現在の炭素排出削減の⾏動を促す」こと（Carbon fee）の２つに⼤別される。そこで、各タイプの ICPs の分布を5⽐較したところ、Carbon fee は Shadow price に⽐べ分布する価格の幅が広く、さらに極端に低い価格（900 円/トン以下）や⾼い価格（5 万円/トン以上）を設定する企業が相対的に多く確認された。

■EU ETS を参考にした排出量取引市場の多期間分析
排出量取引制度とは、排出許可証を意味する「排出枠」や排出削減認定証のような「クレジット」を取引することによって、排出削減を促す制度である。制度対象者全体の排出量を制限することが可能であるが、需給によって変動する
炭素価格の安定化が課題になる。本稿では、欧州排出量取引制度（EU ETS）を参考に多期間モデルを提⽰し、排出枠の需給に対して様々な環境の変化が⽣じたときに、炭素価格がどのように変化するかシミュレーションを⾏う。価格変動の⽅向性や規模が分かれば、制度設計者は価格安定化策の必要性を検討することができ、取引参加者は価格変動リスクを低減することが可能となる。

■“Effective Carbon Rates 2021”で⾒るカーボンプライシング制度の状況
OECD が公表する Effective Carbon Rates を基に、44 か国のカーボンプライシングを⽤いた制度の導⼊状況について、Carbon Pricing Score を確認した。OECD の 2021 年報告では、CPS のうち、2060 年ネットゼロを⽬標とした
場合の 2030 年時点の CO2 価格を 60 ユーロ/CO2t と想定し、60 ユーロ/CO2t 以上のカーボンプライシング制度が対象とする CO2 排出量の割合（CPS60）を主要な指標として利⽤している。
44 か国全体での CPS60 は 19％であり、スイスをはじめとした欧州や北欧などが上位で確認された。また、中国、
⽶国、ロシア、インドなどの CO2 排出量の多い国では、スコアが低く、60 ユーロ以上のカーボンプライシング制度の導⼊の割合が低い状況にある。バイオマス燃料をカーボンニュートラルのエネルギーであると仮定した場合でも、これらの国のスコアに⼤きな変化は確認されなかった。
6 つの排出部⾨別の CPS60 を確認すると、部⾨によって⼤きく異なっている。発電部⾨や産業部⾨は CO2 排出量の割合が多く、CPS60 が 5％と低いのに対し、道路輸送部⾨は排出の占める割合は⼤きいが、燃料税などのカーボン
プライシング制度により、60％と⾼いことが確認された。

カーボンニュートラル技術■主要な CO2 の分離・回収技術とコスト的課題
CCS(Carbon dioxide Capture and Storage)とは、排出源から CO2 を分離・回収、輸送し、地下に閉じ込めること
で、CO2 を固定化する技術である。昨今では、カーボンニュートラル⽬標を掲げる国や企業が増加しており、再⽣可能
エネルギーへの転換など排出抑制策が加速している。⼀⽅、世界⼈⼝の増加やグローバル化による経済成⻑により、排出抑制策だけではカーボンニュートラルは達成できない。また、エネルギーや鉄鋼などの⾼排出産業の脱炭素化は難しく、排出された CO2 をオフセットできる CCS に期待が集まっている。
しかし、CCS は CO2 を他の気体から分離して回収する⼯程に多⼤なコストがかかることが課題となっており、コスト低減向けて様々な回収⽅法が検討されている。現在、主流の CO2 分離・回収⽅法はアミン⽔溶液を⽤いた化学吸収法であり、その分離・回収コストは 1 トン当たり 4,000~6,000 円台となっている。

6

⽬

次

経済モデル

DICE モデルによるカーボンプライシング ..................................................................... 8
脱炭素社会に向けた統合評価モデルの再考 〜有⽤性と不確実性、カーボンプライシング〜 .... 14
気温上昇を前提にしたマクロ経済成⻑モデル ............................................................... 25
⼀次エネルギー発電コストから推計した⼆酸化炭素の排出価格と排出総額 .......................... 35
企業、⾦融機関「わが国企業は脱炭素投資を賄えるのか」 .................................................................. 46
気候変動関連リスクと機会に関する⼀考察 〜 業種による傾向分析 〜 .............................. 51
国内株式のバリュエーションと CO2 排出量の関係 ......................................................... 58
脱炭素社会における企業の存続確率モデル .................................................................. 66
⾦融機関の気候変動に関する開⽰状況調査 .................................................................. 76
⾦融機関の⾦利リスク計測における NGFS の気候シナリオの活⽤ .................................... 84
カーボンプライスの動向

ネットゼロを実現するカーボン・オフセット ............................................................... 91
⽇本企業のインターナルカーボンプライシングの動向について ...................................... 102
EU ETS を参考にした排出量取引市場の多期間分析 ..................................................... 109“Effective Carbon Rates 2021”で⾒るカーボンプライシング制度の状況 ......................... 119
カーボンニュートラル技術

主要な CO2 の分離・回収技術とコスト的課題............................................................. 126

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経済モデルDICE モデルによるカーボンプライシング
2021 年 10 ⽉
投資⼯学研究所伊藤 央峻

1. はじめに脱炭素の実現に向け、炭素に価格をつけて温室効果ガス排出を抑制するカーボンプライシングが注⽬されている。世界銀⾏によると、64 の国・地域に炭素税または排出量取引によるカーボンプライシングが導⼊され、世界の排出量の 21.5％がカバーされている1。この分野で先⾏するのは欧州だが、中国でも 2021 年 7 ⽉に⼆酸化炭素（CO₂）の排出量取引が始まったほか、⽇本も 2022 年度の排出量取引市
場の実証開始を⽬指している2。
炭素にはどれくらいの価格をつけるのが適正だと考えればよいだろうか。安過ぎると排出抑制効果が薄れるが、⾼くなるほど⽀払う側の負担は⼤きくなる。
本稿では、2018 年にノーベル経済学賞を受賞した⽶イェール⼤学のウィリアム・ノードハウス教授
が開発した「DICE モデル」3を使い炭素価格や気候変動について考察する。DICE モデルはマクロ経済学や地球物理学に基づく関係式で構成されている。より複雑なシミュレーションに⽤いられる⼿法と⽐べると⼩規模になるものの、炭素価格を計算でき、経済と気候変動との関係の理解にも役⽴つ。
第 2 章で DICE モデルの概要と計算内容について説明し、第 3 章でモデルの出⼒結果及び炭素価格について述べる。第 4 章では割引率を変更した場合の出⼒の変化を考察する。

2. DICE モデルの概要と計算内容
DICE モデルは統合評価モデル（Integrated Assessment model, IAM）と呼ばれるモデルの⼀種で、経済と気候という２つの領域のグローバルな相互作⽤を 1 つにまとめている。ノードハウス教授は 1970
年代にこのテーマに取り組み始め、1990 年代半ばに世界で初めての統合評価モデルとして開発した。
その後も改良が続けられており、最新版は DICE-2016R2 モデル4となっている。

1

World Bank[2021], “State and Trends of Carbon Pricing 2021,”

2

経済産業省[2021], “世界全体でのカーボンニュートラル実現のための経済的⼿法等のあり⽅に関する研究会 中間整理,”

https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/35620
https://www.meti.go.jp/shingikai/energy_environment/carbon_neutral_jitsugen/20210825_report.html
なお、⽇本では東京都と埼⽟県が独⾃の排出量取引制度を既に実施している。
3“Dynamic Integrated model of Climate and the Economy(気候と経済の動学的統合モデル)”の略称

4

ノードハウス教授の HP（https://williamnordhaus.com/dicerice-models）に公開されている。本稿における DICE モデルの計算には当該 HP に公開されている GAMS のソースコード（DICE-2016R2-083017.gms）をもとに⽇興リサーチセンターが作成した Python のプログラムを⽤いる。モデルに⼊⼒する各変数もそのソースコードにある値を使⽤する。

8

図表１ DICE モデルが想定する経済と気候変動の概念図（出所）Nordhaus/Sztorc[2013]より⽇興リサーチセンター作成

DICE モデルで想定する経済と気候変動の関係を図表１5に⽰した。図表 1 の①経済活動の中で家計は⻑期間の効⽤（満⾜度）の合計𝑊を最⼤化させるように消費し、企業は⽣産活動を⾏い、その過程で CO₂が排出される。
経済活動による CO₂排出量𝐸中の炭素量𝑀𝑡 に経済活動以外の排出量を加えた𝐸 𝑡 は、②気候変動において⼤気𝑡 を算出する要素として組み込まれている。⼤気中の炭素量𝑀𝑡 が増加すれば CO₂の温室効果により、地球のエネルギー収⽀を⽰す放射強制⼒𝐹 𝑡 が上昇し、これにより気温𝑇𝑡 が上昇する。
次に③経済への影響と対策コストをみてみると、地球温暖化の経済的被害率𝛺 𝑡 は気温𝑇𝑡 の2次関数で表されている。温暖化が進むと豪⾬や海⾯上昇といった被害が逓増すると想定している。経済的5

図表に挿⼊した数式はモデルから⼀部を抜粋している。各変数の定義及びすべての数式等のモデルの詳細は DICE モデルのユー
ザーマニュアル（Nordhaus/Sztorc, 2013）等を参照されたい。

9

被害率𝛺 𝑡 は⽣産の計算式に組み込まれており、気温が上昇するほど企業の⽣産活動に⼤きな負担を及ぼす。
③では脱炭素のためのコストも計算される。CO₂削減にかかる費⽤率𝛬 𝑡 は⽬標とする排出抑制率
𝜇 𝑡 の関数となっている。⾼い削減⽬標を掲げるほど⽣産額に占める負担も⼤きくなるが、その分 CO₂
排出も抑えられ経済的被害率𝛺 𝑡 が減るトレードオフの関係となっている。
以上のようなモデルで⼈々の満⾜度が最も⼤きくなるような配分を導出し、経済活動と気候変動の相互作⽤をシミュレーションできる。モデル内の変数の値は実際に観測されたデータや将来の予測値をもとに決めている。

3. DICE モデルの出⼒結果と炭素の社会的費⽤
DICE モデルの出⼒結果を図表 2 に⽰した。世界の総⽣産が増え続けていくなか、CO₂排出量6は 2050
年頃にピークを迎え、その後は減少に転じ 2100 年を過ぎたあたりでネットゼロになる。⼀⽅、気温7は2100 年にかけて⼀貫して上昇し、被害額や排出削減費⽤も次第に増えていく。
図表２ DICE モデルの出⼒結果（出所）DICE モデルより⽇興リサーチセンター作成

炭素価格は、追加的な炭素排出 1 単位が経済に与える影響の⼤きさを⽰す炭素の社会的費⽤（Social

6

CO₂排出量は経済活動による排出量𝐸7

気温上昇は 1900 年を基準とした数値。

𝑡 に経済活動以外の排出量を加えた総排出量𝐸 𝑡

10Cost of Carbon, SCC）という概念で算出できる（Nordhaus, 2017）。CO₂排出量𝐸 𝑡 が追加的に１単位増えるごとにどれだけ消費𝐶 𝑡 が減少するかが計算される。式で⽰すと以下のような形になる。

𝑆𝐶𝐶 𝑡

𝜕𝑊
𝜕𝐸 𝑡
𝜕𝑊
𝜕𝐶 𝑡

𝜕𝐶 𝑡
𝜕𝐸 𝑡

DICE モデルで算出した SCC は前出の図表２の右下に⽰している。2020 年時点では CO₂排出量１ト
ンあたり約 40 ドルとなっている。また 2050 年に約 90 ドル、2100 年には約 270 ドルと上昇していく傾向がある。

4. 異なる割引率でのシミュレーション
DICE モデルによる炭素価格の難点として、⼈間の主観等によって価格が⼤きく変わってしまう点が挙げられる。⼀例として、割引率に関する議論がある。
⼀般に、⼈には将来よりも今受け取れる利益のほうをより好む「時間選好」の傾向がある。気候変動対策によって CO₂を減らしたとしてもその恩恵を受けられるのは将来のことであり、したがって将来の価値をどれだけ割り引くかによって炭素価格は変わってくる。
図表３ 割引率による出⼒結果への影響（出所）DICE モデルより⽇興リサーチセンター作成

11

DICE モデルでは、市場⾦利や投資収益率に基づき、割引率を 1.5%に設定している。⼀⽅、英国の経済学者ニコラス・スターン⽒が発表し世界の気候変動への⾒⽅に⼤きな影響を与えた「スターン報告」（Stern, 2007）では、割引率を 0.1%に置き、将来世代の受け取る価値は⾃分達の世代と等しく扱われるべきだと主張した。スターン⽒は、割引率を 1.5%と置くと 50 年後の価値が半分以下に割り引かれてしまうことから、あたかも祖⽗⺟が 50 歳若い孫の消費⾏動を半分に⾒積もるようなものだと批判している。
図表３に割引率を 0.1%、1.5%、3.0%とした場合の各変数の推移を⽰した。スターン報告の仮定である割引率 0.1%を適⽤すると、SCC は 2020 年時点で 1 トンあたり 100 ドルを突破し 2100 年には約 600 ドルとかなり⾼額の負担になるが、その分気温上昇はゆるやかになり被害額が抑えられ 2075 年頃にカーボンニュートラルが達成される。⼀⽅、割引率を⾼めていくと炭素価格は下がり負担が減るが、CO₂排出量は増えていき、気温は⼤きく上昇する。将来世代をどこまで慮るかという価値観は炭素価格だけでなく気候変動の⽬標達成状況を強く左右する。

5. おわりに
本稿では DICE モデルとそれを⽤いた炭素の価格付けなどについて考察した。試算では、炭素価格は2020 年時点で排出量１トンあたり約 40 ドルとなり、今後の上昇傾向が⽰された。また、割引率などパ
ラメータ次第で炭素価格や気候変動に関するシナリオが変わることを確認した。
IMF によると現在の炭素価格は世界の平均で約 3 ドルしかなく8、統合評価モデルによる試算とはギャップがある。⽇本の炭素税にあたる地球温暖化対策税も排出量 1 トンあたり 289 円に留まっている。
脱炭素の⽬標達成に向け、本格的なカーボンプライシングの導⼊に向けた議論が続きそうだ。
地球温暖化は世界全体の問題であり、DICE モデルも単⼀の世界を想定している9が、現実には国際的な協調は⼤きな課題である。CO₂を削減していない国が削減している国と同じく恩恵を受ける「フリーライド（ただ乗り）」問題の解決策について、ノードハウス教授は対策に取り組む国同⼠の貿易同盟を提案している（Nordhaus, 2020）。カーボンプライシングを実施している国で同盟を組み、同盟に参加しない国との貿易には輸⼊関税をかけることでインセンティブを働かせるという発想だ。近い動きとして、
欧州連合（EU）は環境規制の緩い域外からの輸⼊品に関税をかける炭素国境調整措置（CBAM）を導⼊する⽅針を⽰している。こうしたカーボンプライシングをめぐる国際動向に今後も注⽬していきたい。

8

Parry, I., Simon, B., and James, R.[2021], “Proposal for an International Carbon Price Floor among Large Emitters,”

9

DICE モデルをベースとして世界を 12 の地域に分割した RICE（Regional Integrated model of Climate and the Economy）

IMF Staff Climate Notes 2021(001)
モデルもノードハウス教授は開発している。

12

参考⽂献
Nordhaus, W.D., and Sztorc, P.[2013], “DICE 2013R: Introduction and Userʼs Manual,”
http://www.econ.yale.edu/~nordhaus/homepage/homepage/documents/DICE_Manual_100413r1.pdf
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May/June, https://www.foreignaffairs.com/articles/united-states/2020-04-10/climateclub
Stern, N.[2007], “The Economics of Climate Change: The Stern Review,” Cambridge University
Press
（END）

13

脱炭素社会に向けた統合評価モデルの再考〜有⽤性と不確実性、カーボンプライシング〜
2022 年 3 ⽉
資産運⽤研究所⼩原 萌⾹

1. はじめに2015 年 12 ⽉、国連気候変動枠組条約締約国会議（COP21）にて、2020 年以降の地球温暖化対策の国際的な枠組みである「パリ合意」が取り決められて以降、主要先進国・地域で温室効果ガスの排出量削減⽬標が掲げられ、取り組みが進められてきた。⽇本においても、菅内閣総理⼤⾂（当時）が 2020
年 10 ⽉の所信表明演説にて「2050 年までに、温室効果ガスの排出を全体としてゼロにする、すなわち2050 年カーボンニュートラル1、脱炭素社会の実現を⽬指す」ことを宣⾔しており、中期⽬標として2030 年度の排出量を 2013 年度から 46％削減することを掲げている。
脱炭素社会の実現に向け、温室効果ガス排出削減への取り組みを促進するために、近年、経済活動を通じて排出される⼆酸化炭素に価格を付ける、カーボンプライシングへの関⼼が⾼まっており、主要な例としては、化⽯燃料や電気の利⽤に応じて税⾦をかける「炭素税」や、企業ごとに温室効果ガスの排出枠を定め、排出枠が余った企業と、排出枠を超えて排出した企業との間で枠を取引する「排出量取引」などの政策が挙げられる。これらは 2021 年 4 ⽉時点で欧州を中⼼に 64 の国・地域で導⼊されており、こうした気候変動問題への対策の検討・評価の際の将来推計や影響分析には、世界中の研究機関などが開発した様々なモデルが活⽤されている。
このような中、⽇本の⾦融業界においても、昨今、CAT ボンドや損害保険のような⾃然災害リスクを組み込んだ商品や、脱炭素関連企業（温室効果ガスの排出量の削減、吸収及び除去等への貢献が期待される企業等）の株式に投資する投資信託などが登場しており、投資家や⾦融機関も、投資判断に際し、気候変動による影響を把握しておく必要性が増している。
そこで本稿では、気候変動リスクやカーボンプライシングの理解における⼀助となることを⽬指し、気候変動予測と経済モデルを結びつける統合評価モデルの代表例を、特徴や仕組みとともに紹介していく。

1

⼆酸化炭素やメタン、⼀酸化⼆窒素などといった温室効果ガスの「排出量」から、森林などによる「吸収量」を差し引いた量をゼロにすること。

14

2. シンプルなモデルの意義
さて、本題に⼊る前に、“モデル”そのものの意義を考える。気候変動に関連するモデルと聞くと、記憶に新しいのは 2021 年にノーベル物理学賞を受賞した、真鍋淑郎⽒らの「⼤気・海洋結合モデル」であろう。真鍋⽒らは、熱の放射収⽀と、対流による⼤気の輸送、および⽔循環による熱の移動に着⽬した。そして、上空の⼤気まで含む地球全体を格⼦状に分割することで、そのそれぞれについて、⾵の流
れや熱の輸送を、時間間隔を設けながら計算するモデルを開発した。これにより、⼤気中のガス濃度と温度変化の関係を扱いやすく、かつ⼤気と海洋を⼀体化したシミュレーションを可能にした（図表 1）。
その結果、⼆酸化炭素濃度の上昇が地球の気温上昇を引き起こすメカニズムの解明や、さらには現在⽤いられている⻑期の気象予測モデルの開発へと繋がった。
図表 1

真鍋⽒の開発した気候モデルのイメージ（出所）スウェーデン王⽴科学アカデミーHP より⽇興リサーチセンター作成

このように、複雑に影響しあう現象を、本質的な部分を残したうえで、なるべくシンプルにすること
で、パターンを⾒つけたり、理解・説明しやすくしたりする点にモデル化の意義がある。
本稿で紹介していく「統合評価モデル（IAM︓Integrated Assessment Model）」は、気候変動対策を検討または評価する際のエビデンスの必要性から、世界中の研究機関で開発されてきた。これらは経済学と気候変動とを結びつけ、「気候変動に関する政府間パネル（IPCC）」の評価報告書の作成などにも⽤いられており、改良により年々多様化かつ複雑化することで、モデルの中⾝の理解よりアウトプット（出⼒結果）に注⽬が集まりつつある。しかし、気候変動の深刻さが増した今だからこそ、モデルの性質を理解したうえでアウトプットを⾒ることが重要であると考える。そこで、統合評価モデルの本質部
分の理解のため、次章からは気候変動の統合評価モデルの第⼀世代を築いたモデルをいくつか紹介していく。

15

3. 初の統合評価モデル、『DICE モデル』
統合評価モデルの 1 つ⽬として、DICE モデル（Dynamic Integrated Climate-Economy）を紹介する。2018 年にノーベル経済学賞を受賞した William D. Nordhaus ⽒によって 1990 年代前半に開発された、初の気候変動の統合評価モデルである。
3〜6 章で紹介していく 4 つの第⼀世代モデルは、それぞれ複数の連⽴した式から構成されるが、イメージがしやすいよう、まず、いずれにも共通する構造を簡潔に説明する。
モデルを構成する式は、⼤きく①経済モジュール、②⼆酸化炭素循環モジュール、③気候変動モジュール、④損害・コストモジュールの 4 つのモジュールに分類される（図表２）。
前提として、⼈々が経済活動を⾏う（①）と、エネルギーの利⽤に伴って⼆酸化炭素が排出される。
②では、経済活動の結果、排出された⼆酸化炭素をはじめとする温室効果ガスが、⼤気中や海洋上でどの程度の濃度になるかを、⻑年の蓄積量や森林による吸収量などを考慮しながら算出する。
そして③では、温室効果（放射強制⼒2）に応じてどの程度、地球の気温上昇が⽣じるかを算出し、④ではその影響で⽣じうる損害額、および、気候変動対策として⼆酸化炭素排出削減を⾏うときにかかるコストを算出する。ここでの損害およびコストは①において GDP を減少させる。
このような⼀連のサイクルにおいて、将来のある時点までの、効⽤の現在価値の合計を最⼤化することを⽬的関数とし、変数を最適化する。また、この際、排出削減費⽤や損害額のシミュレーションに加え、⼆酸化炭素排出量が 1 単位増加した場合に⽣じる影響を貨幣価値に換算した、炭素の社会的費⽤（以下、SCC︓social cost of carbon）も算出することができる。
図表２ 統合評価モデルのモジュールのイメージ
⽬的
効⽤の最⼤化①経済モジュール
消費と投資、資本と労働、
経済成⻑率(GDP)の関係式

CO2が排出される

GDPを
減少させる

④損害・コストモジュール②⼆酸化炭素循環モジュール

災害、疫病等による⽣じる
損害

⼤気中・海⾯上・深海のCO2量と温室効果の関係式

温室効果ガス削減にかかる
コスト

地球温暖化の程度に応じて影響が⽣じる

③気候変動
モジュール

温室効果
(放射強制⼒)による気温上昇地球温暖化のメカニズム（⼤気と海の温度）（出所）⽇興リサーチセンター作成
2

対流圏と成層圏の境界（圏界⾯）における、地球に出⼊りするエネルギーの正味の放射平衡の変化のこと。正の放射強制⼒は⼤
気を暖め（温暖化を引き起こし）、負の放射強制⼒は⼤気を冷やす（寒冷化を引き起こす）傾向がある。

16

図表３は、参考までに図表２上に DICE モデルの式を配置した概要図である。このように、DICE モ
デルの場合、⼀連の複雑な事象をたった⼗数個の式で表したところが当時、⾮常に画期的であった。
DICE モデルでは、世界全体を１つの地域とみなし、効⽤ W を最⼤化するような⾏動（消費 C(𝑡)と投資 I(𝑡)のバランス）と政策（⼆酸化炭素排出削減率μ(𝑡)）を推定する。
（なお、考え⽅として、現時点の消費は現在の効⽤を⾼め、投資は経済成⻑をもたらすことで将来の消費を増やす。また、⼆酸化炭素排出削減は将来の損害を減らす⼀⽅で、現時点でコストを要する。）
簡単に式を⾒てみると、⼆酸化炭素循環モジュールでは、⼤気（atmosphere, AT）
・海洋上部と⽣物圏（upper ocean, UP）
・深海（lower ocean, LO）間での⼆酸化炭素の循環、蓄積、吸収を考慮し、⼆酸化炭素量をそれぞれ分けて計算している。次の、温室効果（放射強制⼒）𝐹(𝑡)を算出する部分では、
⼆酸化炭素以外の温室効果ガスの放射強制⼒は、𝐹𝐸𝑋 (𝑡)という形で外⽣的に数値データを与えている。
そして、気候変動モジュールでは、温室効果𝐹(𝑡)に応じた⼤気及び浅い海と、深海の温度を算出しており、損害・コストモジュールで算出された𝛀(𝒕)と𝚲(𝒕)が、経済モジュール中の GDP 𝑄(𝑡)を減少させる関数になっていることがわかる。なお、将来の効⽤を現在価値に換算する際の割引率 ρ は外⽣的に設定している。
昨今、多くの統合評価モデルが開発されており、式の形状や⽤いられている統計データ、考慮している損害の範囲などはそれぞれ異なるが、基本構造は DICE モデルと同様のものが多い。
図表 3
⽬的
効⽤の最⼤化

DICE モデルの概要①経済モジュール

CO2が排出される
GDPを
減少させる

④損害・コストモジュール②⼆酸化炭素循環モジュール

災害、疫病等による⽣じる
損害

⼤気中や海⾯上のCO2濃度と温室効果の関係式

温室効果ガス削減にかかる
コスト

地球温暖化の程度に応じて影響が⽣じる

③気候変動
モジュール

温室効果
(放射強制⼒)による気温上昇地球温暖化のメカニズム（⼤気と海の温度）（出所）Nordhaus/Sztorc [2013]より⽇興リサーチセンター作成

なお、DICE モデルおよび次章の RICE モデルでは SCC を、⼆酸化炭素排出量 E(𝑡)が 1 単位増加したときに伴う消費 C(𝑡)の減少量との関係から算出している。

17

(式︓𝑆𝐶𝐶 𝑡)

4. DICE モデルの応⽤版、『RICE モデル』
次に、RICE モデル（Regional Integrated model of Climate and the Economy）を紹介する。これは、先述と同じく Nordhaus ⽒によって開発されたモデルで、DICE モデルを応⽤したモデルのため、基本的な構造は同様である。
だが、世界全体を 1 つの地域とみなして考えていた DICE モデルに対し、このモデルは、「Regional
Integrated model of Climate and the Economy」という名称から分かるように、世界を複数の地域に区分し（直近の RICE-2010 モデル時点では 12 の地域3）、推定している点に新規性がある。
効⽤関数に、各地域の⼈⼝や⽣産（GDP）、⼀⼈当たりの消費量のデータなどをもとに算出した地域固有のウェイト（パラメータ）を与えることで、地域ごとに算出した効⽤の合計値 W が最⼤となるように最適化するモデルへと改良した（式 1 参照）。
式１ RICE モデルの⽬的関数

Max 𝑊∅𝑈 𝑐 𝑡 , 𝑃 𝑡
1 𝜌∅𝑃 𝑡 𝑐 𝑡
1 𝛼 1

1
𝜌

∅ ∶ 地域 𝑖 固有のウェイト
𝑈 ∶ 地域 𝑖 の効⽤関数𝑐 𝑡 ∶ 時間 𝑡 における 1 ⼈当たり消費量
𝑃 𝑡 ∶ 時間 𝑡 における⼈⼝ρ ∶ 割引率α ∶ 消費の限界効⽤の弾⼒性

その結果、地域間の様々な協⼒の度合いを考慮することが可能となり、気候変動への政策を⼀切採⽤しなかった場合の「市場アプローチ」、全地域が政策を採⽤し、世界の効⽤の合計を最⼤化しようと協⼒
しあう場合の「協⼒的アプローチ」、各地域が⾃国の効⽤のみを考慮する場合の「⾮協⼒的（国家主義的）
3

⽶国、EU 諸国、⽇本、ロシア、ユーラシア（東ヨーロッパといくつかの旧ソ連構成国）、中国、インド、中東、サハラ以南アフ
リカ、ラテンアメリカ、その他の⾼収⼊諸国、その他発展途上国の 12 の地域に区分している。

18

アプローチ」の結果を⽐較することで、気候変動対策のためには、⾃国利益のみならず、各国・地域間での協⼒も考える重要性を提起するものとなった（図表４）。なお、⾮協⼒的アプローチの考え⽅にはゲーム理論で有名な、ナッシュ均衡4の考え⽅が取り⼊れられている。
図表４ RICE モデルのアプローチ

市場アプローチ

気候変動に対する政策(温室効果ガス排出規制)を⾏わないと仮定するアプローチ。

協⼒的アプローチ

各国が温室効果ガスの排出量を、協⼒的かつ効率的な⽅法で削減するアプローチ。（国際的に⾼度な協⼒関係が必要であり、あまり現実的ではない。）

⾮協⼒的アプローチ

他国の政策が、⾃国の採る政策に対して不変であると仮定し、各国が⾃国の経済厚⽣のみを考慮して温室効果ガス排出規制を設定するアプローチ。

（出所）Nordhaus/Yang [1996]より⽇興リサーチセンター作成

5. 不確実性を考慮した、『PAGE モデル』
続いて、PAGE モデル（Policy Analysis for the Greenhouse Effect）を紹介する。これは、EU の政策決定に使⽤する⽬的で、Chris Hope ⽒らによって 1990 年代前半に開発されたモデルである。近年
では PAGE モデルから派⽣した「PAGE-ICE」や「Mimi-PAGE」が⽤いられている。
PAGE モデルは、あらゆる統合評価モデルに共通の課題である「将来の不確実性」への対処として、
確率モデルになっている。主要な⼊⼒変数は単⼀の値ではなく、様々な値の可能性からなる確率分布で定義されており、各変数には、最⼩値、最⼤値、平均値、最頻値が定められている。なお、PAGE モデ
ルにおいては、SCC を⼆酸化炭素の排出量が 1 単位増加したときの、将来のある時点までの損害額の変化量を、地域ごとの消費量を加味して加重したものの割引現在価値の合計から算出しており、確率分布
中から様々な値を選択して⼊⼒し、モデルを数百回以上実⾏することで不確実性を考慮している。
その他にも、DICE/RICE モデルとの相違点として、気候変動による損害を「経済的損害（有形）」と「⾮経済的損害（無形）」の２種類に分け、単位気温上昇当たりの GDP の年間損失率から貨幣価値に換算し、評価している。経済的損害は、農業や林業など、市場における損害を指し、GDP に占める農業の割合が⾼い発展途上国ほど⼤きい。経済的損害は、モデル中の経済モジュールにおける投資と消費に影響を及ぼし、さらに、投資は経済成⻑に、消費は⼈々の厚⽣（効⽤）に影響を及ぼす。
⼀⽅、⾮経済的損害は、⽣態系における種の損失や、疾病の罹患率など、環境や社会における損害を

4

数学者の John F. Nash が提唱した⾮協⼒ゲームの基本概念。ゲームの全参加者それぞれが、⼀定のルールのもと、⾃⼰利益が最⼤となる戦略を選択し合った場合に⽣じる均衡状態のこと。

19

指し、⼈々の厚⽣に影響を及ぼす。不確実性が⾼い要素であり、1 ⼈当たり収⼊の⼤きい先進国ほど、⾮経済的損害を減少させる意欲（余⼒）があるため、発展途上国ほど損害額がより⼤きくなると考える。
なお、地球温暖化に関連した研究の進展とともにモデルも改良されており、放射強制⼒の算出部分では、⼆酸化炭素（CO2）やメタン（CH4）、⼀酸化⼆窒素（N2O）といった温室効果ガスの種類ごとにモデルに組み込んでいる。また、温室効果をもたらすとされる正の放射強制⼒だけでなく、硫酸塩エアロ
ゾル（エーロゾル）とその前駆物質5などのもつ負の放射強制⼒（冷却効果）も考慮されている（図表 5参照）。
図表５ 気候変動をもたらす主な駆動要因別の放射強制⼒の推定値（出所）「IPCC 第 5 次評価報告書第 1 作業部会報告書 政策決定者向け要約 気象庁訳」より図 SPM.5 を転載

6. 気候変動による影響を詳細に表現した、『FUND モデル』
最後に、FUND モデル（Climate Framework for Uncertainty, Negotiation and Distribution）を紹介する。これは、Richard S. J. Tol ⽒によって 1990 年代後半に開発されたモデルであり、RICE モデルと同様、世界を複数の地域に区分して評価する。初期モデルから何度も改良が重ねられており、直近では 2019 年に FUND4.0 モデルに関する論⽂が Tol ⽒により公開されている。
5

化学反応などで、ある物質が⽣成される前の段階にある物質のこと。 前駆体、先駆物質とも⾔う。

20

FUND モデルの最⼤の特徴は、インプット（外部から与えるデータ）もアウトプット（モデル内部での計算により出⼒されるデータ）も多様な点である。特に、気候変動モジュールは他のモデルと⽐べて⾮常に詳細で、気候変動により経済的影響が及ぶ事象として、
■農業

■林業

■海⾯上昇（湿地や乾燥地の喪失）■熱帯・亜熱帯の暴⾵⾬■寒冷・熱ストレスに関連する⼼⾎管・呼吸器系の障害■マラリア、デング熱、住⾎吸⾍症■⽔資源 ■管理されていない⽣態系■エネルギー消費などを組み込んでおり、それぞれ単位気温上昇当たりの損害の規模が貨幣換算化されている。⼀⽅で、経済モジュールや⼆酸化炭素循環モジュールは、⽐較的単純な作りとなっている。
さらに、FUND モデルでは、損害の種類を PAGE モデルのように有形・無形に分けるだけでなく、要因が気温の変化量（トータル︓℃）によるものと、気温の変化の速度（ペース︓℃/年）によるものとに分け、関数の形状を変えており、その結果、様々なシナリオでのシミュレーションの⽐較や、⼆酸化炭
素以外の温室効果ガスの社会的費⽤の算出も可能となった。
なお、FUND モデルにおいても SCC を、⼆酸化炭素排出量 δ が 1 単位増加したときの、将来のある時点までの損害額の変化量の割引現在価値の合計から算出している。

(式︓𝑆𝐶𝐶

∑

∑ ∑

∏

)

7. モデルの抱える課題
ここまで、経済学と気候変動を結びつけるモデルとして、4 つの統合評価モデルを紹介した。これら
第⼀世代のモデルは、公開された⽂献などをもとに様々な形のモデルへと応⽤されていった。現在最前
線で⽤いられている「IMAGE」や「GCAM」、「AIM/CGE」などといったモデルは、より複雑で精巧な構造になっており、気候変動問題と経済の複雑な関係性を把握し、気候変動をシミュレーションするため、世界中で活⽤されている。
このように有⽤な統合評価モデルであるが、しかし、それと同時に、⽤いるうえでは排除できない不確実性の問題についても理解しておかねばならない。例えば、出⼒結果を最も⼤きく左右するパラメー
タが、「割引率」である。将来世代における気候変動の被害を、シミュレーションする側の⼈間がどの程度評価するか（どのくらいの影響の⼤きさと考えるか）次第で、設定される割引率は変わり、割引率が⼩さいほど SCC は⾼くなる傾向にある。その他にも、「気候変動への適応性」（⼈間が気候の変化に合わせて社会のシステムを調整することで損害を軽減させる可能性）や「気候感度」（放射強制⼒に応じてどの程度地球の気温変化がもたらされるか）など、予測的に外部から与えているパラメータも不確実性の
⼤きな要因である。
実際、算出された SCC は研究ごとに⼤きなばらつきがあり、統合評価モデルを⽤いて SCC を算出している様々な⽂献を集め、メタ分析を⾏った⽂献によると（P. Wang et al., 2019）、集計した SCC の21

幅は－50$/tC〜8,752$/tC（－13.36$/tCO2〜2386.91$/tCO2）に及んでいたという。未知の気候変動の将来予測を⾏う統合評価モデルにおいて、不確実性は切り離せない課題であり、シミュレーションする⼈間の主観や予測が加わりやすい要素でもある。そのため、我々はモデルから出⼒された結果のみを⾒るのでなく、シミュレーションに際してどのようなパラメータを外部から与えているのか、ある程度理解したうえで結果を⾒ていくことが重要である。

8. おわりに
本稿では、気候変動リスクやカーボンプライシングの理解の⼀助のため、統合評価モデルの代表例として、DICE モデル、RICE モデル、PAGE モデル、FUND モデルを紹介した。これらは共通して、⼤きく 4 つのモジュール（経済モジュール、⼆酸化炭素循環モジュール、気候変動モジュール、損害・コス
トモジュール）から構成され、将来のある時点までの、効⽤の現在価値の合計を最⼤化することを⽬的関数にしている。
世界全体を⼀つの地域とみなしていた初期の DICE モデルをもとに、度重なる改良により、各国・地域間の様々な協⼒の度合いごとの将来シナリオを⽐較するモデルや、⼆酸化炭素以外の温室効果ガスの影響も組み込んだモデル、気候変動の及ぶ事象をより詳細に加味したモデルなどへと発展を遂げており、
これらは、気候変動と経済を結びつけ、影響を貨幣価値化して将来予測をするうえで有⽤である。
それと同時に、モデルにおける将来の不確実性という性質は、今後の課題でもあり、我々はアウトプ
ットを⾒るのみならず、どのような仮定やシナリオに基づいているのかを意識・把握することが賢明であろう。
引き続き各国・地域の気候変動問題への対策の動向や、統合評価モデルに関する研究の進展を追いな
がら、将来的には⽇本の気候変動リスクも組み込んだモデルや、そのアウトプット部分にも着⽬し、実務に活⽤していきたい。

参考⽂献
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22

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（END）

24

気温上昇を前提にしたマクロ経済成⻑モデル
2021 年 10 ⽉
投資⼯学研究所 主任研究員

本⼭ 真

1. はじめに
世界的に地球温暖化の影響と考えられる異常気象や⾃然災害が発⽣し、その規模は拡⼤し、頻度も増加している。気候変動に関する政府間パネル（IPCC）は「⼈間の影響が⼤気、海洋及び陸域を温暖化させてきたことには疑う余地がない」とし、世界の気温上昇が産業⾰命前と⽐べて 2021〜40 年には 1.5℃に達することを予測した「第６次評価報告書」の⼀部を 8 ⽉に公表した。2018 年に IPCC が公表した「1.5℃特別報告書」における想定より地球温暖化は 10 年程度早く進⾏しており、その影響の深刻さが増している。
地球温暖化対策として、気温上昇の原因とされる⼆酸化炭素をはじめとする温室効果ガスの排出削減が喫緊の課題となり、さらに⼆酸化炭素を回収・貯蔵する技術等の開発、実⽤化が求められている。世界各国は、温室効果ガスの⼤幅な排出削減を政治⽬標とし、⽇本は「2050 年までに、温室効果ガスの排出を全体としてゼロにする、すなわち 2050 年カーボンニュートラル、脱炭素社会の実現を⽬指す」とし、2030 年度には 2013 年度⽐で 46％削減することを⽬標としている。また、企業や⾦融機関は排出削減に取り組み、気候変動リスクをコストとしてだけでなく、ビジネス機会とする経営への転換が課題になっている。そのためには、気候変動による経済への影響を定量的に把握することが重要だろう。
気候モデルと経済モデルを組み合わせたモデルは、統合評価モデルと呼ばれ、ノーベル経済学賞を受賞した William Nordhaus の DICE モデル（Dynamic Integrated model of Climate and the Economy）
等の多くのモデルがあり、政策の決定や政策評価に⽤いられている。気候変動が地球全体の事象である
ため、通常、統合評価モデルは世界を⼀つ、あるいはいくつかの地域に分割して世界全体を対象とするが、本稿ではこのようなグローバルな分析ではなく、国内経済や特定の地域経済を対象にした分析を⾏
うためのモデルを提⽰する。国や地⽅公共団体、企業、⾦融機関等の多くの主体が温室効果ガスの排出削減への取り組みが求められる中、気候変動による経済への影響を考慮した意思決定のためにはシンプ
ルなモデルが役⽴つと考える。そこで、次章において具体的なモデルを提⽰し、3 章でそのモデルを⽤
いて数値計算を⾏った結果を⽰し、考察を加える。

2. 気温上昇を前提にしたマクロ経済成⻑モデル
世界全体の気候変動と経済活動を分析対象にした統合評価モデルは、世界全体をいくつかの地域に分割することや経済における複数の産業部⾨を考慮することによってモデルの⼤規模化が進んでいる。ま25

た、気候変動に関連する地球物理学的な現象は各専⾨分野の⾼度化により新たな知⾒が解明されている。
⼀⽅、初期の統合評価モデルである DICE モデルは、世界を⼀つとし、経済主体も家計と企業のみのシンプルなモデルである。世界全体の気候変動と経済活動を組み込み、⼆酸化炭素の排出・蓄積や気温上昇、そして気温上昇による経済への影響が⼀つのモデルとして定式化されている1。気候変動による経済への影響を理解するためには優れたモデルであると考える。しかし、気温上昇等に関する⾒通しは新しい研究成果によって変化していくが、DICE モデルでその成果を考慮することは難しい。そこで、以下では DICE モデルをもとにして気温上昇を所与としたマクロ経済成⻑モデルを提⽰する2。
DICE モデルが想定する経済活動を簡潔に⽰すと図表１の（1）から（5）であり、気候変動を⽰す（a）
から（c）が⼆酸化炭素の排出が⼤気の気温変化に与える影響として、モデル内で（内⽣変数として）気温上昇を導出し、経済への影響である（3）で利⽤される。
図表 1

DICE モデルにおける気候変動と経済活動の概要（1）

企業は、技術⼒等、蓄積された資本、労働⼒を使って⽣産する（2）

企業の⽣産活動によって⼆酸化炭素が排出される（a）

⼤気中に排出された⼆酸化炭素は、⼤気、海洋、深海で循環して蓄積、あるいは吸収
される

（b）

⼤気中に蓄積された⼆酸化炭素量の増減等によって地球に出⼊りするエネルギーの収⽀が変化し、気温に影響を与える（c）

気温は、海洋の温度の影響を受ける（3）

経済活動による⽣産は、気温上昇による災害等の経済的な被害と⼆酸化炭素の削減費⽤によって減少する（4）

⽣産は、消費と投資として⽀出される（5）

家計は、将来にわたった消費による効⽤の現在価値の合計値が最⼤になるように消費と貯蓄を⾏う（出所）⽇興リサーチセンター作成

しかし、気温上昇については、IPCC 等による最新の気候変動の研究成果等、科学的な知⾒が絶えず更新されていく。また、DICE モデルが前提としているグローバルな分析ではなく、本稿が⽬的とする国
内経済や特定の地域経済の場合は、⼆酸化炭素の排出によって世界全体の気温上昇に与える影響は⼤きくない。そこで DICE モデルにおいて気候変動を⽰す（a）から（c）の代わりに、気温上昇については
1

本章以降では、⼆酸化炭素は温室効果ガスと同じ意味で⽤いる。

2

DICE モデルは、バージョンアップを続けているが、本稿では DICE モデルのユーザーマニュアル(Nordhaus,Sztorc(2013)）と以下のソースコードをもとに定式化する。計算には HP(https://williamnordhaus.com/dicerice-models)に公開されている
GAMS のソースコード(DICE-2016R2-083017.gms)を参考に当社が作成したプログラムを⽤いた。モデルに⼊⼒する各変数もそのソースコードにある値を使⽤した。

26

気候変動に関する研究成果や想定したシナリオ等のモデルの外で決まる値（外⽣変数）を⽤いることを提案する。具体的な計算式は以下の（1）から（5）に⽰す3。
（1）企業は、技術⼒等（全要素⽣産性）𝐴 𝑡 、蓄積された資本（資本ストック）𝐾 𝑡 、労働⼒𝐿 𝑡 を使って𝑄

𝑡 の⽣産をする4𝑡

𝑄
𝐴 𝑡

𝐴 𝑡 𝐾 𝑡 𝐿 𝑡
𝐴 𝑡

𝐾 𝑡

𝑔 𝑡

𝑔 𝑡 1
1 𝛿

𝑔 𝑡
𝐿 𝑡

1 1

𝐿 𝑡

1 1

𝑔 𝑡

𝑔 𝑡

𝑔 𝑡 1
1 𝛿

𝐼 𝑡

1

𝛿 𝐾 𝑡

コブ・ダグラス型の⽣産関数（資本分配率𝛾、労働分配率1

1

1

1

1

2

1

3

1

4

1

5

1

6

𝛾は⼀定の値）を利⽤し、全要素⽣産性

𝐴 𝑡 、労働⼒𝐿 𝑡 は、現時点での値からそれぞれ変化率𝑔 𝑡 、𝑔 𝑡 で増加していくことを仮定する。資本ストック𝐾 𝑡 は、同じ期の投資𝐼 𝑡 に、前期までの資本ストック𝐾 𝑡

1 が減耗（減耗率𝛿 ）することを考慮した値を加える。
（2）企業の⽣産活動によって⼆酸化炭素𝐸𝐸

𝑡 が排出される

𝑡

𝜎 𝑡 1

𝜎 𝑡

𝜎 𝑡
𝑔 𝑡

⽣産𝑄

𝜇 𝑡 𝑄
1 1

𝑡

𝑔 𝑡

𝑔 𝑡 1
1 𝛿

𝑡 が⼤きくなるほど、⽣産活動による⼆酸化炭素排出量𝐸

2

1

2

2

2

3

𝑡 は増加するが、⽣産 1 単位

当たりの⼆酸化炭素排出量𝜎 𝑡 が低下すれば、⽣産が同じであっても⼆酸化炭素排出量は減少する5。
𝜎 𝑡 は現時点での値から変化率𝑔 𝑡 で変化していくことを仮定する。また、排出削減率𝜇 𝑡 はモデルで推定されるパラメータであり、𝜇 𝑡 が⼤きくなるほど、⼆酸化炭素排出量𝐸

𝑡 は減少する。

（3）経済活動による⽣産𝑄 𝑡 は、気温上昇による災害等の経済的な被害と⼆酸化炭素の削減費⽤によ3

DICE モデルと同じ計算式は式の番号をカッコあり、異なる計算式はカッコなしで表す。

4

𝑄

5

エネルギー転換等によって⼆酸化炭素排出量が減ることをモデルで考慮することができる。

𝑡 は災害等の経済的な被害と⼆酸化炭素の排出費⽤を考慮する前の⽣産（GDP）である。

27

って減少する
Λ 𝑡 𝑄
1 Ω 𝑡

𝑡

𝜓 𝑇

𝑡

𝑡

Λ 𝑡

𝜃 𝑡 𝜇 𝑡

1

𝑄 𝑡
Ω 𝑡

𝑃

𝜃 𝑡

Ω 𝑡 は、⽣産𝑄

𝜓 𝑇
𝑡
𝜃

𝜎 𝑡

𝑡 に対する災害等による経済的な被害の⽐率を表し、気温上昇𝑇

3

1

3

2

3

3

3

4

𝑡 の 2 乗のオーダーで増加すると仮定する。DICE モデルでは⼆酸化炭素の排出が⼤気の気温変化に影響を与えることがモデルに組み込まれているが、ここでは気温上昇𝑇

𝑡 は、モデルから計算される値ではなく、気候変動に関する研究成果やシナリオにもとづく所与の値とする。
Λ 𝑡 は、⽣産𝑄

𝑡 に対する⼆酸化炭素の削減費⽤の⽐率であり、モデルのパラメータである排出削減率𝜇 𝑡 の𝜃 乗のオーダーで増加すると仮定する。𝑃𝑡 は William Nordhaus が導⼊したバックス

トップ・テクノロジーの価格である6。例えば、バックストップ・テクノロジーの価格が⼆酸化炭素 1t
当たり 500 ドルである場合、500 ドルの費⽤で⼆酸化炭素 1t の排出がない技術に代替できることを意味し、この価格が低下すると同じ排出削減率であってもΛ 𝑡 が⼩さくなり、より低い削減費⽤で⼆酸化炭素の排出削減が達成できる。𝜎 𝑡 は前出（ 22 式）の⽣産 1 単位当たりの⼆酸化炭素排出量である。

そして、⽣産𝑄 𝑡 は、⼆酸化炭素の削減費⽤と災害による経済的な被害を控除した⾦額になる。
（4）⽣産𝑄 𝑡 は、消費𝐶 𝑡 と投資𝐼 𝑡 として⽀出される。ここで、⼆酸化炭素の排出に対する経済的な負担𝐺 𝑡 を導⼊する
𝑄 𝑡

𝐶 𝑡

𝐼 𝑡

𝐺 𝑡

4

1

𝐼 𝑡

𝑠 𝑡 𝑄 𝑡

𝐺 𝑡

4

2

𝑡

4

3

4

4

𝐺 𝑡
𝑃 𝑡

𝑃 𝑡 ∙𝐸𝑃 𝑡

1 1𝜌

上記の下線部が本稿のモデルの特徴であり、⼆酸化炭素の排出に対する経済的な負担𝐺 𝑡 としてモデルに組み込む。𝐺 𝑡 は、⼆酸化炭素排出 1 単位当たりの価格𝑃 𝑡 （以下、炭素価格）と⽣産活動による⼆酸化炭素排出量𝐸𝑡 の積であり、𝐺 𝑡 が正の時期には家計の消費𝐶 𝑡 が減少し、家計にとっては経済的な負担になる。炭素価格𝑃 𝑡 は、初期時点の炭素価格𝑃 0 が⾦利𝜌で上昇すると考える7。
また、貯蓄率𝑠 𝑡 は家計の⾏動としてモデルで推定されるパラメータであり、資本ストックとして蓄

6

⼆酸化炭素を排出しない代替技術の普及等をモデルで考慮することができる。

7

ホテリングの定理（Hotelling(1931)、前⽥(2009)）を援⽤する｡

28

積される当期の投資𝐼 𝑡 を決める役割を果たす。
（5）家計は、将来にわたった消費による効⽤の現在価値の合計値が最⼤になるように消費と貯蓄を⾏う𝑊

𝑈 𝑐 𝑡 ,𝐿 𝑡 𝑅 𝑡

𝑈 𝑐 𝑡 ,𝐿 𝑡
𝑐 𝑡

𝐶 𝑡
𝐿 𝑡
𝑅 𝑡

𝐿 𝑡
𝑄 𝑡

𝑐 𝑡
1 𝛼
𝐼 𝑡
𝐺 𝑡
𝐿 𝑡

1
1

𝜌

5

1

5

2

5

3

5

4

家計の最適化⾏動として⽬的関数𝑊を最⼤化する。家計の効⽤𝑈 𝑐 𝑡 , 𝐿 𝑡 として相対的リスク回避度
⼀定(CRRA 型)の効⽤関数を仮定する。𝑊の最⼤化により未知のパラメータであった排出削減率𝜇 𝑡 と家計の貯蓄率𝑠 𝑡 が推定され、（1）から（5）の連⽴⽅程式における未知数（内⽣変数）を求めることができる。

3. 数値計算の結果と考察
前章のモデルを⽤いて初期時点の炭素価格𝑃 0 を 30 ドル、100 ドル、150 ドルの 3 通りとしたときに、将来の⼆酸化炭素排出量の経路がどのように変化し、どの程度の経済的な影響があるかを数値例で確認する。気温上昇については単純な想定とし、初期時点を 1℃として、5 年ごとに 0.1℃ずつ上昇
し、上限を 3℃として計算する。
5

1 式の最⼤化は 5 年刻みの 100 期分（500 年間）のデータを⽤いて⾏うが、以下の図表では 100

年後までの結果を⽰す。図表 2 は計算の前提とした炭素価格であり、時間の経過とともに4がって上昇する。図表 3 は計算の前提とした気温上昇である。

29

4式にした

図表 2

計算の前提とする炭素価格

700

炭素価格（ドル/tCO2）

600
500
400
300
200
100
0

⻄暦
炭素価格30ドル

炭素価格100ドル

炭素価格150ドル（出所）⽇興リサーチセンター作成

図表 3

計算の前提とする気温上昇

3.5
3.0

気温上昇（℃）

2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0

⻄暦
（出所）⽇興リサーチセンター作成

図表 2 の炭素価格と図表 3 の気温上昇を前提として前章のモデルで得られる⼆酸化炭素排出量𝐸𝑡の経路が図表 4 である。
炭素価格𝑃 0 を 150 ドルとした場合が⼆酸化炭素の排出削減は最も早く進み、2080 年でほぼ排出量がゼロとなり、その後は排出量がマイナスとなる。今回の計算では、将来、⼆酸化炭素の回収・貯蔵等により排出量がマイナスになることも想定し、排出削減率𝜇 𝑡 の上限を 120％としたため、上限に達した 2095 年以降は⼆酸化炭素排出量（吸収量）𝐸30𝑡 が横ばいになっている。

炭素価格𝑃 0 を 30 ドルとした場合は、⼆酸化炭素排出量𝐸𝑡 は 2070 年をピークに減少に転じるが、100 年後の 2115 年においても現在より排出量が多い。
ここでは、炭素価格𝑃 0 を前提として、⼆酸化炭素排出量の経路を計算したが、⼆酸化炭素の排出削減⽬標がある場合は、その⽬標を達成する炭素価格𝑃 0 を⾒つけることにも利⽤することができる。
図表 4 ⼆酸化炭素排出量の経路

⼆酸化炭素排出量（GtCO2/年）

60
50
40
30
20
10
0
‐10
‐20

⻄暦
炭素価格30ドル

炭素価格100ドル

炭素価格150ドル（出所）DICE モデルのデータより⽇興リサーチセンター作成

災害による経済的な被害と⼆酸化炭素の削減費⽤の経路が図表 5、6 である。災害による経済的な被害は、DICE モデルのように⼆酸化炭素の排出削減が気温上昇の緩和に結びつかないため、炭素価格の3 通りのケースでの差異は⼤きくない（図表 5、グラフは 3 通りでほぼ重なっている）。本稿のモデルでは、災害による経済的な被害と⼆酸化炭素の削減費⽤のトレードオフの関係がなくなるが、⼆酸化炭素を排出する主体が⼤きくない場合は、⼆酸化炭素の排出が世界全体の気温上昇に与える影響は少なく、このような結果が得られることは現実的なものだろう。そのため、⼆酸化炭素の排出削減のためには、排出に対して経済的な負担を課すことがより重要になるが、本モデルでは41式で⼆酸化炭素の排出に対する経済的な負担𝐺 𝑡 として考慮される。
⼆酸化炭素の削減費⽤は、炭素価格𝑃 0 を 150 ドルとした場合、最も⼤きくなり、排出削減率𝜇 𝑡の上限に達した 2095 年がピークになる（図表 6）。そのときの削減費⽤は⽣産𝑄 𝑡 の 2.5％程度である。

31

図表 5

災害等による被害の経路

災害等による被害（兆ドル）

25

20

15

10

5

0

⻄暦
炭素価格30ドル

炭素価格100ドル

炭素価格150ドル（出所）DICE モデルのデータより⽇興リサーチセンター作成

図表 6

⼆酸化炭素の削減費⽤の経路

⼆酸化炭素の削減費⽤（兆ドル）

20
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0

⻄暦
炭素価格30ドル

炭素価格100ドル

炭素価格150ドル（出所）DICE モデルのデータより⽇興リサーチセンター作成

最後に、炭素価格の 3 通りの⽣産𝑄 𝑡 を⽐較したものが図表 7 である。炭素価格𝑃 0 を 30 ドルとした場合の⽣産𝑄 𝑡 を基準にして、炭素価格𝑃 0 を 100 ドル、150 ドルとした場合の⽣産𝑄 𝑡 がどれだけ減少するかを⽰したものが図表７の棒グラフである（軸は右側）。100 年後の 2115 年にわずかではあるが、炭素価格𝑃 0 を 100 ドルとした場合より 150 ドルとした場合の⽅が、⽣産が⼤きくなることが確認できる（2115 年の⻩⾊の棒グラフより緑⾊の棒グラフの⽅が、マイナスが⼩さい）。

32

⽣産（兆ドル）

図表 7

⽣産の経路と 3 つのケースの⽐較

1,200

30

1,000

20

800

10

600

0

400

‐10

200

‐20

0

‐30

⻄暦
100ドル−30ドル（右軸）150ドル−30ドル（右軸）

炭素価格30ドル

炭素価格100ドル

炭素価格150ドル（出所）DICE モデルのデータより⽇興リサーチセンター作成

4. おわりに
DICE モデルを参考にして、⼆酸化炭素の排出によって世界全体の気温上昇に与える影響が⼤きくな
い国内経済や特定の地域経済を対象にした分析を⾏うためのモデルを提⽰した。そして、炭素価格と気温上昇について複数のケースを前提として、⼆酸化炭素排出量の経路と経済的な影響として災害等による被害と⼆酸化炭素の削減費⽤、⽣産の経路について数値計算の結果を⽰した。また、⼆酸化炭素の排出削減⽬標がある場合、このモデルを使えば、その⽬標を達成する炭素価格𝑃 0 を⾒つけることができる。
本稿では、モデルに⽤いる変数等は DICE モデルのものをそのまま利⽤したが、今後は、経済変数等を国内のものにして、気温上昇が国内経済に与える影響を分析することを課題としたい。

参考⽂献
Hotelling, Harold(1931), “ The Economics of Exhaustible Resources ” , Journal of Political
economy, Vol.39, pp137-175.
Nordhaus, W.D., and Sztorc, P. (2013), “DICE 2013R: Introduction and Userʼs Manual,”
http://www.econ.yale.edu/~nordhaus/homepage/homepage/documents/DICE_Manual_100413r1.pdf
ウィリアム・ノードハウス（2015）,「気候カジノ」,⽇経 BP
前⽥章(2009),「排出権制度の経済理論」,岩波書店
伊藤央峻(2021),「DICE モデルによるカーボンプライシング」,⽇興リサーチレビュー

33

https://www.nikko-research.co.jp/library/10425/
後藤誠也, 川﨑正勝(2021),「EU ETS を参考にした排出量取引市場の多期間分析」,⽇興リサーチレビ
ューhttps://www.nikko-research.co.jp/library/10487/
（END）

34

⼀次エネルギー発電コストから推計した
⼆酸化炭素の排出価格と排出総額
2022 年 1 ⽉
資産運⽤研究所 主任研究員

藤原 崇幸

1. はじめに2015 年 12 ⽉、フランスのパリにおいて第 21 回国連気候変動枠組条約締約国会議（COP21）が開催され、2020 年以降の温室効果ガス排出削減に向けた「パリ協定」が採択された。
パリ協定では、


世界の平均気温の上昇を産業⾰命前に⽐べ＋2℃より⼗分低く保ち、＋1.5℃に抑える努⼒を追求

することなどを⽬標として掲げた。
近年の先進国の温室効果ガス排出量は省エネ技術の進展などから緩やかながらも減少傾向にあり、1990 年時点との⽐較では 2019 年時点の温室効果ガス排出量は約 20％減少している。しかし、中国やインドなど発展途上国の経済発展に伴い、世界全体では依然として温室効果ガス排出量は増加傾向にある。現在も世界の平均気温の上昇が⼀因ではないかと懸念される甚⼤な⾃然災害が世界各国で発⽣しており、2021 年 4 ⽉には、アメリカ政府により気候変動に関する⾸脳会議（気候変動リーダーズサミット）が開かれ、先進国を中⼼に⾮常に野⼼的な温室効果ガス排出量削減⽅針が表明された。そして、2021
年 11 ⽉にはイギリスのグラスゴーにおいて COP26 が開催され、「グラスゴー気候合意」が採択された。
グラスゴー気候合意では、


世界の平均気温の上昇を産業⾰命前に⽐べ＋2℃を⼗分下回る⽔準に抑え、＋1.5℃に抑えるための努⼒を継続するとし、パリ協定からさらに踏み込んだ表現を盛り込んだ。
このような中、企業に対し気候変動等に関する開⽰の充実に向けた動きが国内外で⾏われている。例
えば、国内でも上場企業等に対し、温室効果ガス排出量の測定や気温上昇に伴う経済的な損失額の試算などの開⽰検討が報じられている。そして、そのためには企業等が排出する温室効果ガスの経済的費⽤を把握する必要がある。
そこで、本稿では、⼀次エネルギー源のうち温室効果ガスの⼀つである⼆酸化炭素を多く排出する⽯炭や LNG など化⽯エネルギーによる発電、発電時に⼆酸化炭素を排出しない原⼦⼒エネルギーや再⽣

35

可能エネルギーといった⾮化⽯エネルギーによる発電に着⽬し、それぞれの発電コストを⽤いて⼆酸化炭素の排出価格や国内で排出される⼆酸化炭素の排出総額を 2020 年時点、2030 年時点の 2 時点で推計した。化⽯エネルギー由来の電⼒も⾮化⽯エネルギー由来の電⼒も、それ⾃体の品質は同等であるものの、発⽣源の電源が異なることで発電コストが異なっている。本稿では、化⽯エネルギーによる発電コストが⾮化⽯エネルギーによる発電コストを下回っている場合、その差額が⼆酸化炭素の排出価格に帰着するとの仮定をおいている。
次章以降では⼆酸化炭素の排出価格推計に⽤いたデータや推計⽅法などについて順を追って説明し、推計された排出価格等の考察を⾏う。

2. ⼆酸化炭素の排出価格の推計に⽤いた基礎データ
第 2 章では⼆酸化炭素の排出価格の推計に⽤いた基礎データについて説明する。なお、⼆酸化炭素の排出価格の推計では、⼀次エネルギー源による発電部⾨として図表 1 の部⾨（以下、電源）を⽤いた。
図表 1

⼆酸化炭素の排出価格の推計に⽤いた発電部⾨

化⽯エネルギー

⽯油⽕⼒

原⼦⼒エネルギー

原⼦⼒

再⽣可能エネルギー

⽯炭⽕⼒

ＬＮＧ⽕⼒

太陽光（事業⽤）

太陽光（住宅）⾵⼒（陸上）

⾵⼒（洋上）⽔⼒（中⽔⼒）バイオマス（混焼）バイオマス（専焼）

地熱（出所）⽇興リサーチセンター作成

図表 2 電源別発電コスト（2020 年の試算結果）
電源別

2020年

発電コスト
資本費

運転維持費

燃料費

社会的費⽤

政策費

⽯油⽕⼒

4.9

3.3

14.8

3.5

0.2

⽯炭⽕⼒

2.0

2.3

4.3

3.9

0.0

ＬＮＧ⽕⼒

1.3

1.2

6.4

1.7

0.1

原⼦⼒

4.2

3.7

1.7

0.6

1.3

太陽光（事業⽤）

8.8

3.2

0.0

0.0

0.9

太陽光（住宅）

14.6

2.5

0.0

0.0

0.6

⾵⼒（陸上）

10.0

4.7

0.0

0.0

5.2

⾵⼒（洋上）

12.5

8.6

0.0

0.0

9.0

⽔⼒（中⽔⼒）

5.7

3.0

0.0

0.0

2.3

バイオマス（混焼）

2.1

2.4

4.4

3.8

0.5

バイオマス（専焼）

3.0

4.2

21.0

0.0

1.7

地熱

5.8

5.1

0.0

0.0

5.8

(円/kWh)（出所）資源エネルギー庁より⽇興リサーチセンター作成

36

図表 3 電源別発電コスト（2030 年の試算結果）
電源別

2030年

発電コスト
資本費

運転維持費

燃料費

社会的費⽤

政策費

⽯油⽕⼒

4.9

3.3

12.9

3.7

0.1

⽯炭⽕⼒

2.0

2.3

4.3

4.9

0.1

ＬＮＧ⽕⼒

1.3

1.2

6.0

2.1

0.1

原⼦⼒

4.2

3.7

1.7

0.6

1.5

太陽光（事業⽤）

7.3

3.2

0.0

0.0

0.7

太陽光（住宅）

11.4

2.5

0.0

0.0

0.3

⾵⼒（陸上）

7.1

4.7

0.0

0.0

2.9

⾵⼒（洋上）

11.9

6.3

0.0

0.0

7.7

⽔⼒（中⽔⼒）

5.7

3.0

0.0

0.0

2.3

バイオマス（混焼）

2.1

2.4

4.4

4.8

0.5

バイオマス（専焼）

3.0

4.2

21.0

0.0

1.7

地熱

5.8

5.1

0.0

0.0

5.8

(円/kWh)（出所）資源エネルギー庁より⽇興リサーチセンター作成

⼀次エネルギー源による発電コスト、プラントの建設費や固定資産税などの「資本費」、⼈件費や修繕費などの「運転維持費」、排出される⼆酸化炭素対策費⽤や原⼦⼒安全対策費⽤などの「社会的費⽤」、
化⽯燃料費や核燃料サイクル費などの「燃料費」、そして「政策費」の主に 5 つに分けられる。本稿では、資源エネルギー庁が公表する「2030 年度におけるエネルギー需給の⾒通し」に基づき、モデルプ
ラント⽅式による 2020 年および 2030 年の電源別発電コスト試算の結果を⽤いた。詳細は図表 2、図表 3 の通りである。

図表 4

電源別発電量構成のシナリオ

電源別
発電量構成

2020年

2030年

⽯油⽕⼒

6.35

2.00

⽯炭⽕⼒

30.97

19.00

ＬＮＧ⽕⼒

39.01

20.00

原⼦⼒

3.87

21.00

太陽光

7.90

16.00

⾵⼒

0.90

5.00

⽔⼒

7.83

11.00

バイオマス

2.88

5.00

地熱

0.30

1.00

(%)

（出所）資源エネルギー庁より⽇興リサーチセンター作成

37

また、電源別の発電構成（図表 4）は資源エネルギー庁が公表する「総合エネルギー統計（1990〜2020
年度速報）」および「2030 年度におけるエネルギー需給の⾒通し（2030 年度の発電電⼒量・電⼒構成）」に基づいている。
さらに、化⽯エネルギーにおいては、それぞれの標準発熱量や炭素排出係数、熱効率などの諸元デー
タ（図表 5）が必要であり、それらについても資源エネルギー庁が公表する「エネルギー源別標準発熱量・炭素排出係数（2018 年度改訂）の解説」、また経済産業省から公表されている「発電コスト検証に関するこれまでの議論について」のモデルプラントの数値に基づいている。
図表 5

化⽯エネルギー別諸元データ

化⽯エネルギー

標準

諸元データ

発熱量

炭素

熱効率

排出係数

(%)

(g-C/MJ)

原油

39.50

19.18

39.00

⽯炭

26.08

24.29

43.50

天然ガス

39.26

13.87

54.50

※標準発熱量単位︓原油(MJ/L)、⽯炭(MJ/kg)、天然ガス(MJ/㎥)（出所）資源エネルギー庁、経済産業省より⽇興リサーチセンター作成

このほか、原油や⽯炭、天然ガスといった化⽯エネルギーの価格（図表 6）は世界銀⾏の「Commodity
Markets Outlook」、ドル円の為替レート（図表 7）は OECD の「Economic Outlook」に基づいている。
なお、2030 年の為替レートは公表されておらず、現時点で公表されている最も将来時点の為替レート
は 2023 年となっている。そのため、本稿では 2023 年の予測為替レートを 2030 年の予測為替レートとして⽤いた。
図表 6

化⽯エネルギー価格

エネルギー価格

2020年

2030年

原油($/bbl)

41.30

67.90

⽯炭($/mt)

60.80

67.50

天然ガス($/mmBtu)

8.30

8.50

(USD)

（出所）世界銀⾏より⽇興リサーチセンター作成

図表 7
為替(円)
ドル円

ドル円為替レート
2020年

2030年

106.76113.56※2030 年の予測為替レートは 2023 年の予測為替レートを利⽤（出所）OECD より⽇興リサーチセンター作成

38

3. ⼆酸化炭素の排出価格の推計条件および推計⽅法
第 3 章では、前章で説明した基礎データを⽤いて⼆酸化炭素の排出価格の推計を⾏うにあたり、定めた推計条件および推計⽅法を記す。
【推計条件】
 化⽯エネルギー電源（⽯油⽕⼒、⽯炭⽕⼒、ＬＮＧ⽕⼒）について、発電コストのうち燃料費を除く費⽤について図表 2，3 の数値を⽤いた。国内の電⼒会社は⻑期契約により燃料を調達しているが、燃料費は市場での取引価格の変動の影響が⼤きいことから、現時点における市場取引価
格および市場の予測価格を⽤いることとし、図表 5〜7 のデータより算出した数値を⽤いた。
 ⾮化⽯エネルギー電源（原⼦⼒、太陽光、⾵⼒、⽔⼒、バイオマス、地熱）について、発電コス
トは図表 2，3 の数値を⽤いた。
 現在の発電能⼒を基に、2020 年時点および 2030 年時点の両時点で事業⽤太陽光発電の割合を80％、住宅太陽光発電の割合を 20％と仮定した。
 現在の発電能⼒や今後の⾒通し1を基に、2020 年時点は陸上⾵⼒発電の割合を 98％、洋上⾵⼒発電の割合を 2％、2030 年時点は陸上⾵⼒発電の割合を 75％、洋上⾵⼒発電の割合を 25％と仮定した。
 ⽔⼒発電には中⽔⼒発電のほか⼩⽔⼒発電もあるが、現在の発電能⼒の⼤部分が中⽔⼒発電のため、中⽔⼒発電の数値を⽤いた。
 現在の発電能⼒を基に、2020 年時点および 2030 年時点の両時点で専焼バイオマス発電の割合
を 70％、混焼バイオマス発電の割合を 30％と仮定した。
 ⼆酸化炭素の排出価格の推計は 2020 年および 2030 年の 2 時点について⾏った。
【推計⽅法】
 化⽯エネルギー電源（⽯油⽕⼒、⽯炭⽕⼒、ＬＮＧ⽕⼒）それぞれの発電コストと⾮化⽯エネル
ギー電源（原⼦⼒、太陽光、⾵⼒、⽔⼒、バイオマス、地熱）の発電コストを⽤いて、化⽯エネ
ルギー電源それぞれの発電コストから⼆酸化炭素の排出価格を推計する。
 発電コストのうち、化⽯エネルギー電源の燃料費については、単位量当たりの発熱量と熱効率か
ら単位量当たりの発電量（単位発電量）を求め、化⽯エネルギーの単位量当たりの価格によって算出したものを⽤いた。（第 4 章︓算出⼿順 A,D,E,F 参照）

1

⽇本⾵⼒発電協会による⾵⼒発電の導⼊予測（2020 年（陸上⾵⼒ 1110 万 kW、洋上⾵⼒ 31 万 kW）、2030 年（陸上⾵⼒ 2600
万 kW、洋上⾵⼒ 1000 万 kW））を基に割合を仮定。

39

 化⽯エネルギー電源の単位量当たりの⼆酸化炭素排出量は、単位量当たりの発熱量と炭素排出係数から算出した。（第 4 章︓算出⼿順 B,C 参照）
 ⾮化⽯エネルギー電源に対する化⽯エネルギー電源の単位量当たりの⼆酸化炭素価格は、( (⾮化⽯エネルギー電源の発電コスト ÷ 化⽯エネルギーの燃料費 - 化⽯エネルギーの発電コスト÷
化⽯エネルギーの燃料費) × 化⽯エネルギーの単位量当たりの価格) ÷ 単位量当たりの⼆酸化
炭素排出量として算出したものに各⾮化⽯エネルギー電源の電源構成を加味した加重平均として推計する。
（第 4 章︓算出⼿順 G,H 参照）
 ⾮化⽯エネルギー電源に対する最終的な⼆酸化炭素の排出価格は化⽯エネルギー電源の電源構成を加味した加重平均として推計する。ただし、⾮化⽯エネルギー電源に対する化⽯エネルギー
電源の単位量当たりの⼆酸化炭素価格の加重平均がマイナスとなっている場合は、安定した電⼒供給としての役割などコスト⾯以外の理由で該当する化⽯エネルギー電源を⽤いて発電せざるを得ない状況と推測し、最終的な⼆酸化炭素の排出価格の推計から除外した。（第 4 章︓算出⼿
順 I 参照）

4. ⼆酸化炭素の排出価格および排出総額
第 4 章では、はじめに LNG ⽕⼒発電を例に、2020 年の⼆酸化炭素排出価格の算出⼿順を例⽰する。
その後、⼆酸化炭素排出価格（図表 8）および国内で排出されるエネルギー起源の⼆酸化炭素排出量に対する⼆酸化炭素排出総額（図表 10）について、2020 年および 2030 年の推計結果を⽰す。
【算出⼿順】A) LNG ⽕⼒発電の 1 ㎥当たりの発電量2を求める。
単位発電量 𝑘𝑊ℎ 𝑚

39.26

10
54.5%
3.6 10

𝐶𝑂

13.87

5.94

B) LNG の⼆酸化炭素排出係数3を求める。
⼆酸化炭素排出係数

𝑘𝑔

𝑀𝐽

1.0

39.26

0.05

44
12
10

0.05

10

2.00

C) LNG の 1 ㎥当たりの⼆酸化炭素排出量を求める。
⼆酸化炭素排出量

𝑡

𝐶𝑂

𝑚

2

1[Wh]=3600[J]として算出。

3炭素の原⼦量を 12、⼆酸化炭素の分⼦量を 44 として算出。

4010D) 1mmBtu 当たりの LNG 価格を 1 ㎥当たりの LNG 価格4に換算する。
円

LNG 価格

E)

8.30

𝑚

46
1360

29.97

LNG ⽕⼒発電の 1kWh 当たりの燃料単価を求める。
円

燃料単価

F)

106.76

29.97
5.94

𝑘𝑊ℎ

5.04

LNG ⽕⼒発電の 1kWh 当たりの発電コストを求める。
発電コスト

円

1.30

𝑘𝑊ℎ

1.20

5.04

1.70

0.10

9.34

G) ⾮化⽯エネルギー電源に対する LNG ⽕⼒発電の 1 トン当たりの⼆酸化炭素排出価格を求める。
円

⾮化⽯エネルギー発電コスト

LNG ⽕⼒発電コスト

𝑘𝑊ℎ

LNG ⼆酸化炭素排出価格
LNG 発電単価

円
𝑘𝑊ℎ

円
𝑡

𝑘𝑊ℎ

LNG ⼆酸化炭素排出量

𝐶𝑂

LNG 価格

円

𝑡

𝐶𝑂

𝑚

円
𝑚

という関係式を仮定する。つまり、化⽯エネルギーの燃料費で調整した⾮化⽯エネルギーと化⽯
エネルギーの発電コスト差に⼆酸化炭素排出価格が内包していると仮定して⼆酸化炭素排出価格を求める。
（例︓対原⼦⼒発電）
⼆酸化炭素排出価格円
𝑡𝐶𝑂11.50 9.34
5.04 5.04
2.00 10

29.97

6422

H) LNG ⽕⼒発電の⾮化⽯エネルギー電源に対する 1 トン当たりの⼆酸化炭素排出価格を求める。
⼆酸化炭素排出価格円
𝑡

𝐶𝑂

各⾮化⽯エネルギー電源に対する⼆酸化炭素排出価格の加重平均
4

天然ガス 1360 ㎥＝46mmBtu として算出。

41

14284

同様の算出⼿順で、2020 年の⽯油⽕⼒発電、⽯炭⽕⼒発電の⾮化⽯エネルギー電源に対する 1 トン
当たりの⼆酸化炭素排出価格を算出した。⽯油⽕⼒発電は-6,531 円となり推計から除外し、⽯炭⽕⼒発
電は 5,266 円との算出結果となった。

I)

⾮化⽯エネルギー電源に対する各化⽯エネルギー電源の 1 トン当たりの⼆酸化炭素排出価格の加重平均より最終的な 1 トン当たりの⼆酸化炭素排出価格を求める。（化⽯エネルギー電源の⼆酸化炭素排出価格がマイナスとなるものは加重平均から除外する）
最終的な⼆酸化炭素排出価格

円

14284
𝑡

𝐶𝑂

39.01% 5266 30.97%
39.01% 30.97%10293

これより、各化⽯エネルギー電源の⼆酸化炭素排出価格を加重平均した結果、2020 年における⼆酸
化炭素排出価格は、⼆酸化炭素 1 トン当たり 10,293 円と推計される。
また、上記と同様の算出⼿順で、2030 年における⼆酸化炭素排出価格を推計した結果、⼆酸化炭素
1 トン当たり 5,814 円となった。
図表 8
⼆酸化炭素

⼆酸化炭素排出価格
2020年

2030年

10,2935,814

排出価格（円/t-CO2）（出所）⽇興リサーチセンター作成

続いて、資源エネルギー庁が公表する「総合エネルギー統計」より、国内で排出されるエネルギー起源の⼆酸化炭素排出量（図表 9）を⽤いて、国内で排出される⼆酸化炭素の排出総額を算出する。

図表 9

国内で排出される⼆酸化炭素排出量

⼆酸化炭素
排出量

2020年

2030年

企業・事業所他

538

378

家庭

167

112

運輸

185

121

エネルギー転換

78

55

総計

967

667

(Mt-CO2)（出所）資源エネルギー庁より⽇興リサーチセンター作成

42

国内で排出される⼆酸化炭素の排出量を 1990 年以降でみると、2013 年の年間 12 億 3,539 万トン
がピークで、2020 年はピークから 22％減少の年間 9 億 6,744 万トンと推計される。また、2030 年
は、昨年の気候変動リーダーズサミットで菅⾸相（当時）が表明した⽬標値である 2013 年⽐で 46％減の年間 6 億 6,711 万トンとしている。
この⼆酸化炭素排出量を⽤いて算出した 2020 年における国内の⼆酸化炭素排出総額は、⾦額に換算
して 9 兆 9,575 億円（図表 10）と推計される。そのうち、5 兆 5,332 億円が企業・事業所等を経由する⼆酸化炭素排出額などとなっている。また、2030 年の⼆酸化炭素排出量が⽬標通りであれば、国内の⼆酸化炭素排出総額 3 兆 8,787 億円と推計され、⼆酸化炭素排出量の減少予想に加え、⼆酸化炭素価
格の低下予測から 2020 年⽐で 61％減と⼤幅な減額が⾒込まれる。
図表 10 ⼆酸化炭素排出総額
部⾨別
推計時点

総額

CO2 排出総額（億円）

企業・事業所他

家庭

運輸

エネルギー転換2020年

99,57555,332

17,23319,027

7,982

2030年

38,78722,004

6,518

7,040

3,225

（出所）⽇興リサーチセンター作成

5. おわりに
本稿では、化⽯エネルギーや⾮化⽯エネルギーといった⼀次エネルギーの発電コストの差異を⽤いて、⼆酸化炭素排出価格や国内で排出されるエネルギー起源の⼆酸化炭素排出総額の推計を⾏った。
化⽯エネルギーの発電コストの上昇が⾒込まれる⼀⽅、太陽光や⾵⼒など再⽣可能エネルギーによる発電コストは低下が⾒込まれることなどから、化⽯エネルギーと⾮化⽯エネルギーの発電コスト差が縮⼩することで、⼆酸化炭素の排出価格は減少する推計結果となった。
2021 年は、世界全体で温室効果ガスの削減に向けた取組みへの加速の必要性を共通認識として共有した 1 年であった。その中で、メタネーション5などカーボンニュートラルを実現するための新しい技術の開発が期待されている。
また国内では、経済産業省や環境省で企業の温室効果ガス排出量の報告内容や公表の⼿法の⾒直しが検討されるなど、さまざまな分野で温室効果ガス削減に向けた取組みが加速している。このような中、今回の分析結果がカーボンニュートラルに向けた取組みへの⼀助になることを期待する。

5

メタネーションとは、⼆酸化炭素と⽔素を原料として、LNG ⽕⼒発電の主原料であるメタンを合成する技術。原料の⽔素は再⽣可能エネルギーを⽤いて、⽔を⽔素と酸素に分離して獲得。合成したメタンと酸素を燃焼させ、⼆酸化炭素と⽔を⽣成する。
実質的に、サイクル内で再⽣可能エネルギーを除くすべての原料を獲得することが可能となる技術で、カーボンニュートラルの実現に向けた取組みの中で⼤いに期待されている。

43

参考⽂献
OECD[2021], 「Economic Outlook」
https://www.oecd.org/economic-outlook/
資源エネルギー庁[2021], 「2030 年度におけるエネルギー需給の⾒通し」https://www.enecho.meti.go.jp/committee/council/basic_policy_subcommittee/opinion/data/03.pdf
資源エネルギー庁[2021], 「総合エネルギー統計」
https://www.enecho.meti.go.jp/statistics/total_energy/results.html#headline7
資源エネルギー庁[2020], 「エネルギー源別標準発熱量・炭素排出係数（2018 年度改訂）の解説」
https://www.enecho.meti.go.jp/statistics/total_energy/pdf/stte_028.pdf
経済産業省[2021], 「発電コスト検証に関するこれまでの議論について」
https://www.enecho.meti.go.jp/committee/council/basic_policy_subcommittee/mitoshi/cost_wg/2021/data/07_05.pdf
世界銀⾏[2021], 「Commodity Markets Outlook」
https://www.worldbank.org/en/research/commodity-markets
（END）

44

45

企業、⾦融機関「わが国企業は脱炭素投資を賄えるのか」
2022 年 4 ⽉
社会システム研究所 主任研究員

司 淳

1. はじめに
地球規模の課題である気候変動問題の解決に向けて、2015 年にパリ合意が採択され、世界共通の⻑期⽬標として、「世界的な平均気温上昇を産業⾰命以前に⽐べて 2℃より⼗分低い、できれば 1.5℃までに抑える努⼒を追求すること（2℃⽬標）」、「今世紀後半に温室効果ガスの⼈為的な発⽣源による排出量と吸収量による除去量との間の均衡を達成すること」等が合意された。その後、「第 26 回国連気候変動枠組条約締約国会議（COP26）」（2021 年）において、「1.5℃⽬標」が明確化された。
2020 年 10 ⽉ 26 ⽇、菅⾸相（当時）は所信表明演説で、⽇本政府として初めて 2050 年までに温室効果ガスの排出を全体としてゼロにするカーボンニュートラルを⽬指すことを宣⾔した1。経済成⻑を犠牲にすることなく温室効果ガスの排出量を削減するためには、温室効果ガスの排出量を抑えるための技術や温室効果ガスを排出しないエネルギーの開発を推進しなければならない。同時に温室効果ガスを吸収する技術や産業の育成も不可⽋である。本稿では、気候モデルと経済モデルを統合したモデルとして最も知られた DICE モデルを⼀部修正したモデル（「気温上昇を前提にしたマクロ経済成⻑モデル（本⼭真、2021 年）（以下「本⼭モデル」）」）2による推計結果を基に、本邦企業における脱炭素関連投資の実現可能性について探った。

2．脱炭素社会へ取り組む中⼼的主体は企業
2015 年のパリ合意は、「第 21 回国連気候変動枠組条約締約国会議（COP21）」において合意されたもので、気候変動枠組条約に加盟する全 196 ヵ国・地域が参加した史上初の枠組みである。なにより意義が⼤きいことは、1997 年の「京都議定書（COP3）」に⽐べて、地球上の温室効果ガス総排出量の約4 割を占める⽶国、中国という「2 ⼤排出国」が批准したことである。トランプ前⽶⼤統領が脱退を表明したものの、バイデン現⼤統領が復帰を宣⾔したことでも知られる3。
このパリ合意は、「今世紀半ばのカーボンニュートラル」という今⽇にいたる世界の気候変動をめぐる議論を決定づけた明らかな転換点となった。国家としてのコミットであるため、温室効果ガス削減の責
任は第⼀義的には国家にあるが、削減する主体は国というよりも、むしろ企業こそが中⼼的主体と⾔え1「カーボンニュートラルとは」https://ondankataisaku.env.go.jp/carbon_neutral/about/2「気温上昇を前提にしたマクロ経済成⻑モデル」（本⼭真、2021 年、⽇興リサーチセンター）https://www.nikko-

3「グリーン・ジャイアント」（森川

research.co.jp/library/10496/
潤、2021 年、⽂春新書）

46

よう。それは、TCFD（Task Force on Climate-related Financial Disclosures︓「気候関連財務情報開⽰タスクフォース」）が 2017 年 6 ⽉に公表した最終報告書で、企業等に対し、気候変動関連リスク、及び機会に関する４項⽬「Governance（ガバナンス）、Strategy（戦略）、Risk Management（リスク管理）、Metrics and Targets（指標と⽬標）」について開⽰することを推奨したことに表れている4。実際、企業が気候変動リスクに対して、どの程度さらされているのか、その情報開⽰が投資家から要求されており、また、投資家も気候変動イニシアティブ「Climate Action 100+」などの協働エンゲージメ
ントによって、企業が「パリ合意」⽬標を達成することを促している5。このように投資家などのステー
クホルダーから企業が気候変動リスクへの対応が迫られていることが基本的な背景にある。

３．カーボンプライシングと DICE モデル
DICE モデルを開発し 2018 年にノーベル経済学賞を受賞した Nordhaus(2015)では、カーボンプラ
イシング（炭素の価格付け）について、地球温暖化を⽌めるために重要な役割を持つことが⽰されている。それは、⼆酸化炭素排出による「社会的費⽤」を負担させるためである6。
世界全体の気候変動と経済活動を分析対象とした統合評価モデル＝DICE モデルは、世界経済成⻑モ
デルとなっており、考え⽅としては次のように整理される。
⽣産活動によって排出される⼆酸化炭素が気温に影響を与え、上昇した気温によって経済的な被害を受けることになる。⽣産活動はその被害額と⼆酸化炭素の削減コストによって減少することになり、⽣産に対する消費は、それによる効⽤を最⼤化するように求められるという考え⽅である。
本⼭モデルでは、気候変動に関する影響をモデルの外で決まる値（外⽣変数）を⽤いることとし、炭素価格が⼆酸化炭素排出量の⽬標に応じて決まり、気温上昇はモデル外の値を代⼊することによって、災害等による経済的な被害が決まるなど、シミュレーションを容易にしたものとなっている。
この本⼭モデルでは、2015 年の炭素価格（/ CO2 トン）を初期値として設定し、気温が⼀定程度上昇
していくという仮定の下に炭素価格や⼆酸化炭素排出量がどのように変化していくかを算出した。そこ
で、⼆酸化炭素排出量がネットゼロになる時期が、政府が⽬標とする 2050 年に実現するケースは 2015
年の初期値を 300 ドル/CO2 トンと想定したものという結果になった。

4

気候関連財務情報開⽰タスクフォース（TCFD) (fsb-tcfd.org)

5「Climate Action 100+の概要」（⾼橋⿓⽣、2020 年、⽇興リサーチセンター）

6

Nordhaus W. (2015) “The Climate Casino: Risk, Uncertainty, and Economics for a Warming World”, Yale University

https://assets.bbhub.io/company/sites/60/2021/10/FINAL-2017-TCFD-Report.pdf
https://www.nikko-research.co.jp/library/9094/
Press.（邦訳︓ウィリアム・ノードハウス（2015）「気候カジノ︓経済学から⾒た地球温暖化問題の最適化」、⽇経ＢＰ社）47

４. 今の本邦企業は脱炭素投資を賄えるのか
この本⼭モデルを参照すると、2020 年時点の炭素価格は 323 ドル/ CO2 トンとなっており、2020 年度の為替レート（東京市場年度平均︓106.40 円/ドル）で⽇本円に換算すると約 3.4 万円/ CO2 トンとなる。本章では、この炭素価格を前提に、本邦企業が脱炭素社会に向けて温室効果ガス排出という「社会的費⽤」を賄うことが可能か、あるいは「社会的費⽤」ではなく脱炭素投資と位置づけた場合について考察した。
2000 年に英国で設⽴された NPO である CDP（Carbon Disclosure Project）は、企業の環境情報開⽰を促進してきた。2021 年度は、13,000 社を超える企業が CDP に情報を開⽰しているが、このうち⽇本企業は 427 社にとどまる。
また温室効果ガスの排出量を算定する場合、CDP は「GHG プロトコルイニシアティブ」が策定した「GHG プロトコル」を採⽤している。GHG プロトコルでは温室効果ガスの排出量を算定する範囲として、Scope1〜3 を定義している。Scope1 は事業者⾃らによる温室効果ガスの直接排出（燃料の燃焼、
⼯業プロセス）、Scope2 は、他社から供給された電気、熱・蒸気の使⽤に伴う間接排出、Scope3 は、
Scope1、Scope2 以外の間接排出（事業者の活動に関連する他社の排出）と定義されている。その上で、GHG プロトコルでは「事業者は、最低、Scope1 と Scope2 からの GHG 排出に関して、算定及び報告しなければならない」とされている7。Scope3 まで含めると、原料調達から製造、物流、販売、廃棄に⾄る、企業の事業活動の影響範囲全体の「サプライチェーン排出量」という意味になり、事業者の関連する他社の排出も含むことになるため、当モデルでも Scope1 と Scope2 の総和を集計したものを⽤いた。以下では、CDP に回答した 427 社のうち、Scope1 と Scope2 を回答した⾦融機関を除く⼀般事業
会社 387 社のデータを利⽤した。
財務情報については、「⽇経財務データ」、「⽇経 NEEDS-Cges（Corporate governance evaluation
system︓コーポレート・ガバナンス評価システム）」より上場する⼀般事業会社の取得可能なデータを集計し、⽐較検討した。
図表１は、2020 年度決算期において、CO2 排出量（Scope1+Scope2）を開⽰した東証上場企業（除く⾦融機関、以下同）387 社の CO2 排出量と財務指標を集計したものである。387 社は⾦融機関を除く
上場企業全体 3,684 社の１割程度に過ぎない企業群であるが、時価総額や⾃⼰資本では全体の３分の２を占める。
この 387 社が 1 年間に排出した CO2 は合計で 5.81 億トンとなっている。企業だけでなく公的部⾨
や家計部⾨を含めた⽇本全体の CO2 排出量が年間 11.5 億トン（2020 年度確報値）であることから、
このわずか 387 社が、わが国 CO2 排出量全体の過半を捕捉していることは留意しておく必要があろう。

7「温室効果ガス（GHG）プロトコル」https://www.env.go.jp/council/06earth/y061-11/ref04.pdf

48図表１ ⾦融機関を除く上場企業の財務指標と CO2 排出量（2020年度、単位︓兆円）

社数

CO2排出量（億トン）

CO2排出額

時価総額

⾃⼰資本

現⾦＋
有価証券

設備投資

研究開発費

CO2排出量開⽰企業

387

5.81

19.9

460

296

165

33.9

13.3

上場企業（除く⾦融機関）

3,684

・・・

・・・

686

437

219

45.0

15.5

（注）CO2 排出量 1 トン＝323 ドル、1 ドル＝106.40 円（2020 年度平均）で換算した。設備投資は実施額。CO2 は Scope1と Scope2 の総和、時価総額の社数は 460 兆円が 386 社、686 兆円が 3658 社（出所）「⽇経財務データ」「CDP（カーボン・ディスクロージャー・プロジェクト）」「⽇経 NEEDS-Cges（Corporate
governance evaluation system︓コーポレート・ガバナンス評価システム）」より⽇興リサーチセンター作成

ここで、本⼭モデルで得た炭素価格（2020 年 3.4 万円/CO2 トン）を代⼊すれば、年間 5.81 億トンという CO2 排出量を 19.9 兆円という⾦額（CO2 排出額）で表すことができる。年間 19.9 兆円は経済学上の「社会的費⽤」に位置づけられる。仮に、「気候変動対策費」という名⽬で、利益を減らす費⽤として全てを計上するとしても、追加的費⽤としては、現⾦・有価証券（165 兆円）の約 12％に過ぎない。
しかし、現実問題として 19.9 兆円は単純なコストとは⾔えない。昨今の国際的潮流のように脱炭素をビジネス機会と捉えると、この「19.9 兆円」はコストとして⽀払う費⽤ではなく、成⻑投資の⼀環と考えることができる。現在、わが国は「2050 年カーボンニュートラル」を掲げ、補助⾦や規制強化などの政策対応により、企業部⾨の脱炭素関連投資を促進する成⻑戦略の検討が開始されている8。⽇本政策
投資銀⾏の「全国設備投資計画調査（2021 年６⽉）」によれば、脱炭素関連の投資は、すでに３割程度の企業が拡⼤する⽅針を掲げている。投資の中⾝をみると、「再⽣可能エネルギー関連」や「省エネ関連」と回答する企業の割合が多くなっているという。
そこで「19.9 兆円」を脱炭素投資と考えて規模感で⽐較すると、研究開発費（13.3 兆円）より約 6.6
兆円多いが設備投資額（33.9 兆円）より約 14 兆円少ない。ただし、すでに多くの企業が「再⽣可能エ
ネルギー関連」や「省エネ関連」を設備投資として実施したり、脱炭素に向けた研究開発についても実施したりしていることから、19.9 兆円を単純に上乗せする投資額と位置付けることは適切とは⾔えない。現実には、かなりの部分を代替する成⻑投資として実施されていると考えられることから、さほど過剰な追加負担とは⾔えないだろう。
なお、最近の円安傾向を踏まえて 125 円/ドル（4 ⽉中旬）で換算すると、炭素価格 4 万円/ CO2 トン、年間 CO2 排出額 23.5 兆円と算出されるが、結論に影響はない。

8「⽇本経済 2021－2022－成⻑と分配の好循環実現に向けて－」（内閣府）によると、事例として、「2050 年までのカーボンニュートラルを明記し、再⽣可能エネルギーの導⼊や企業の温室効果ガス排出量のオープンデータ化に向けた法整備等を⽬的に、地球温暖化対策推進法が 2021 年 5 ⽉に⼀部改正された」と紹介されている。

49

5．おわりに
わが国企業を取り巻く現状は、流動性確保などの新型コロナ感染症への危機対応ステージを乗り越え、⺠間部⾨がリスクをとって事業の再構築を進めるとともに、デジタル・脱炭素などの成⻑産業への資源投⼊を進めていくステージに移りつつある。そこでは、企業のさらなる成⻑を起点に、家計への適切な分配を通じて、成⻑と分配の好循環の実現が期待されている。
近年、わが国企業は雇⽤者への賃⾦としての分配や、国内での付加価値創出の源泉となる投資活動への⽀出が伸び悩んでいることが指摘されている。今後の投資スタンスの回復に向けて、中⻑期的な成⻑
⼒の観点から注⽬される分野は IT 投資と脱炭素関連投資とされ、とりわけ温室効果ガス排出量の削減に向けた検討は、世界的な潮流となっている。今後、脱炭素に向けた動きが世界的に加速し、企業側の取り組みの優劣が、競争⼒に直結する可能性が⾼まっている。

参考⽂献
Nordhaus., W. 2015. The Climate Casino: Risk, Uncertainty, and Economics for a Warming
World. Yale University Press.（邦訳︓ウィリアム・ノードハウス（2015）「気候カジノ︓経済学から⾒た地球温暖化問題の最適化」、⽇経ＢＰ社）
TCFD, 2017, Recommendations of the Task Force on Climate-related Financial Disclosures: Final
Report,https://assets.bbhub.io/company/sites/60/2021/10/FINAL-2017-TCFD-Report.pdf
環境省「温室効果ガス（GHG）プロトコル」
https://www.env.go.jp/council/06earth/y061-11/ref04.pdf
⾼橋⿓⽣, 2020, 「Climate Action 100+の概要」, ⽇興リサーチレビュー,https://www.nikko-research.co.jp/library/9094/
脱炭素ポータル, 2021,「カーボンニュートラルとは」,環境省ホームページ（2022 年 3 ⽉取得,
https://ondankataisaku.env.go.jp/carbon_neutral/about/)
内閣府, 2021, 「⽇本経済 2021－2022－成⻑と分配の好循環実現に向けて－」＜第 2 章 成⻑と分配の好循環実現に向けた企業部⾨の課題＞
https://www5.cao.go.jp/keizai3/2021/0207nk/pdf/n21_2.pdf
本⼭真, 2021,「気温上昇を前提にしたマクロ経済成⻑モデル」, ⽇興リサーチレビュー,https://www.nikko-research.co.jp/library/10496/
森川潤, 2021,『グリーン・ジャイアント』⽂春新書
（END）

50

気候変動関連リスクと機会に関する⼀考察〜 業種による傾向分析 〜2022 年４⽉
投資⼯学研究所 川﨑

正勝

後藤

誠也

1. はじめに2022 年４⽉、東京証券取引所は上場企業の企業価値の向上への取り組みを促し、国内外の投資家から⽀持を得るため、市場再編を⾏った。最上位市場に該当するプライム市場では、グローバルな投資家から評価されるため、流動性やガバナンス、経営成績・財政状態など様々な基準が要求される。特に地
球温暖化の進⾏に対する危機感が⾼まる中、気候変動に関する情報開⽰に注⽬が集まっている。2017 年に TCFD 1 が企業や機関に対して気候関連の情報開⽰の推奨や開⽰基準の明確化などの提⾔（TCFD［2017］）を⾏って以来、⽇本企業は積極的に提⾔への賛同を表明し、開⽰に努めてきた。しかし、⽇本取引所グループが 2021 年 11 ⽉に発表した「TCFD 提⾔に沿った情報開⽰の実態調査」（⽇本取引所グループ［2021］）によると、2021 年 3 ⽉時点で TCFD 提⾔に賛同を表明し、TCFD 公式ウェブサイ
トに TCFD Supporters2として社名が掲載されている東証上場企業は 259 社にとどまる。プライム市場
上場企業が 1,839 社3であることを考えると、今後、気候関連の情報開⽰への取り組みは重要な課題となるだろう。
カーボンニュートラルを⽬指し、脱炭素社会への移⾏が必要とされるなか、気候変動への対応は多くの企業に重⼤なリスクとともに多⼤な機会をもたらす。気候関連のリスクと機会を整理し、的確に把握することは、企業が経営戦略やリスク管理を⾏う上で、⾮常に重要である。TCFD 提⾔では、企業に影響を与える潜在的な気候関連のリスクと機会を 11 項⽬に分類している。企業が直⾯する気候関連のリ
スクと機会は業種・企業ごとに異なり、企業の戦略や投資配分、また投資家の企業に対する投資判断にも多⼤な影響を与えるだろう。
本稿では、CDP4のデータを⽤いて気候変動に関するリスクや機会について考察する。CDP は企業に対して気候変動などに関するアンケートを⾏い、回答をもとにスコアの算出などを⾏っている。現状、
気候関連の情報は、統合報告書や TCFD レポートなどで公表されているが、企業ごとに開⽰⽂書やフォ

1

TCFD とは、⾦融安定理事会によって気候関連の情報開⽰及び⾦融機関の対応をどのように⾏うかを検討するために設⽴された

2

https://www.fsb-tcfd.org/supporters/

3

2022 年 4 ⽉ 4 ⽇の市場再編時点

4

CDP は、企業や⾃治体などに対して気候変動をはじめとする環境課題に関する開⽰を求める英国の⾮政府組織（NGO）である。

気候関連財務情報開⽰タスクフォースのことである。

本稿では CDP がグローバルな企業に求める質問書への回答のうち、⽇本企業のデータを⽤いている。質問に回答する⽇本企業は年々増加しており、2021 年時点では 536 社が回答している。

51

ーマットが異なっており、定型的な情報の収集が難しい。CDP は時価総額上位企業を中⼼にアンケートを実施しており、統⼀したフォーマットで収集された、利便性が⾼いデータを提供している。
本稿の構成は、以下の通りである。２章で TCFD 提⾔をもとに企業の気候関連のリスクと機会について整理し、3 章で CDP のデータを⽤いて気候関連のリスクと機会に関して業種ごとの傾向を確認する。

2. 気候変動関連のリスクと機会について
2021 年６⽉に「コーポレートガバナンス・コード」（東京証券取引所［2021］）が改訂され、東京証券取引所のプライム市場上場企業は「TCFD ⼜はそれと同等の枠組みに基づく開⽰の質と量の充実」が求められることとなった。2017 年に TCFD は気候変動がもたらすリスク及び機会について、明確で⽐較可能、かつ⼀貫した情報を開⽰できる枠組みを提⾔した。TCFD 提⾔では、重要な要素として気候関連のリスクと機会に関する分類を定義している。計 11 項⽬のリスクと機会について具体的な切り⼝と潜在的な財務への影響例を図表 1、2 に⽰す。
提⾔では、企業の気候変動に対する潜在的なリスクを「移⾏リスク」と「物理的リスク」に分類している。
「移⾏リスク」は図表 1 の上から 4 つの項⽬からなり、脱炭素社会への移⾏に伴って⽣じる、幅広い分野におけるリスクである。これらは、政策の変化や技術⾰新などが該当し、操業コストの増⼤や製品/サービスの需要減など企業の財務に⼤きな影響を与えることが予想される。「物理的リスク」は図
表 1 の下の 2 つの気候変動に起因する異常気象（急性リスク）とより⻑期的な気象の変化や影響（慢性リスク）に分類され、保有する資産に対する直接的な損害やサプライチェーンの⼨断から⽣じる間接的な被害などによって、組織の財務に影響を与える。また、潜在的な機会は、気候変動の緩和や適応に関する取り組みによって、組織にとって好機となるであろう 5 項⽬に分類される（図表２）。

52

図表 1

TCFD 提⾔によるリスクの説明（出所）環境省ホームページ（環境省［2021］）及び TCFD［2017］より加⼯して⽇興リサーチセンター作成

図表 2

TCFD 提⾔による機会の説明（出所）環境省ホームページ（環境省［2021］）及び TCFD［2017］より加⼯して⽇興リサーチセンター作成

TCFD 提⾔は、上記の気候関連のリスク及び機会が組織にもたらす財務的影響に関する情報開⽰の向上を⽬的としている。組織に対する気候関連の財務的影響は、組織が晒される具体的な気候関連リスクと機会をどのように管理・獲得するかについての戦略的計画・リスク管理によって左右される。そのため、企業がどのような種類の気候関連のリスクと機会を抱え、財務的な影響を受けているかを把握する53

ことは、投資家や⾦融機関にとっても⾮常に重要だと⾔えよう。

3. 気候関連のリスクと機会に関する分析
3.1. 分析データについて
本稿の分析では、2021 年の CDP の気候変動に関する質問書の回答を⽤いた。2021 年９⽉時点で東証⼀部に上場しており、質問書の基本情報に登録されている 394 社を分析対象とした。質問書のうち、「リスク・機会」において、事業に⼤きな財務的または戦略的影響を与える可能性のあるリスク・機会の詳細の提供を求めた質問を⽤い、TCFD に対応し⼀部細分化されたリスク８項⽬・機会 5 項⽬それぞれについて回答がある企業を東証 17 業種5ごとに集計した。なお、リスクに関しては TCFD の「政策及び法規制のリスク」の項⽬が「現在の規制リスク」、「新たな規制リスク」、「法的リスク」の３つに細分化されている。

3.2. リスクに関する考察
集計結果を図表 3 に⽰す。各項⽬の値は、各項⽬の回答企業数を CDP 回答企業数で割ったものであり、業種別の回答率を意味する。また、回答率が 50％を超えているものを⾚で⾊付けしている。
図表 3
業種名

CDP回答

現在の規制

新たな規制

企業数

リスク

リスク

リスクの回答率
法的リスク

技術の

市場の

評判の

リスク

リスク

リスク

急性リスク

慢性リスク

⾷品

25

36%

56%

8%

4%

20%

16%

68%

44%

エネルギー資源

5

20%

60%

0%

0%

80%

0%

60%

20%

建設・資材

34

32%

82%

6%

26%

32%

21%

62%

59%

素材・化学

53

23%

72%

6%

6%

34%

21%

53%

43%

医薬品

13

23%

54%

0%

23%

8%

23%

77%

31%

⾃動⾞・輸送機

31

42%

48%

10%

23%

48%

16%

68%

29%
27%

鉄鋼・⾮鉄

11

36%

55%

0%

36%

36%

45%

64%

機械

26

38%

38%

8%

35%

31%

38%

65%

19%

電機・精密

67

31%

60%

1%

15%

30%

22%

78%

25%

情報通信・サービスその他

41

22%

54%

5%

12%

37%

22%

68%

27%

電気・ガス

9

33%

78%

0%

56%

56%

33%

67%

33%
33%

運輸・物流

21

43%

38%

10%

24%

52%

48%

86%

商社・卸売

8

0%

63%

0%

0%

25%

0%

38%

25%

⼩売

17

18%

47%

6%

6%

12%

18%

71%

59%

銀⾏

11

36%

55%

18%

27%

36%

36%

82%

9%

⾦融（除く銀⾏）

15

33%

47%

13%

7%

20%

47%

73%

27%

不動産

7

29%

71%

0%

14%

29%

14%

57%

29%

（出所）2021 年 CDP 気候変動に関する質問書の回答データより⽇興リサーチセンター作成

CDP において、TCFD の「政策及び法規制のリスク」に対応する「現在の規制リスク」、「新たな規制リスク」、「法的リスク」を確認する。３つのリスク項⽬を⽐較すると、「法的リスク」の回答率は全体的
5

証券コード協議会が定める⽇本株の分類として広く利⽤されている 33 業種分類をもとに、投資利便性を考慮して 17 業種に再編した業種分類。（https://www.jpx.co.jp/markets/indices/line-up/files/fac_13_sector.pdf）

54

に低く、
「現在の規制リスク」と「新たな規制リスク」では、ほとんどの業種で「新たな規制リスク」の回答率が⾼い。
「新たな規制リスク」の回答率が⾼いことは、今後の規制強化を企業が想定していることを⽰していると考えられ、近年、各国が⼆酸化炭素の排出削減のための対策を打ち出していることを考えると⾃然な結果だろう。CDP のアンケートへの回答の詳細を確認すると、炭素税を含むカーボンプラ
イシングの導⼊・強化を想定している企業が幅広い業種で存在し、カーボンプライシングへの注⽬の⾼さが窺える。
「技術のリスク」をみると、「電気・ガス」が他業種と⽐較して多くなっており、低・脱炭素技術への対応が急務となっていることが窺える。回答では、再⽣可能エネルギーやデジタル技術を活⽤したエネ
ルギーシステムの⾼度化に対する多額の投資の必要性が記載されており、近年のカーボンニュートラル
へ向けた取り組みが表れている。
「市場のリスク」では、「エネルギー資源」の回答率が突出しており、「電気・ガス」、「運輸・物流」
も回答率が⾼い。いずれの業種でも、化⽯燃料を忌避する社会情勢による需要減、コスト増をリスクとしており、業界の強い危機意識が表れていると考えられる。
TCFD において「物理的リスク」は「急性リスク」と「慢性リスク」に分類されているが、回答の特徴は明確に分かれた。
「急性リスク」では、「商社・卸売」を除く業種の回答率が 50％を超えており、ほとんどの業種で「急性リスク」が意識されていることを⽰している。⼀⽅、「慢性リスク」の回答率で50％を超えているのは「建設・資材」、「⼩売」のみであり、多くの企業は「慢性リスク」を⼗分に認識していないことが分かる。これは、⾃然災害などの被害を受け、そのリスクに直⾯している「急性リスク」と、⻑期的な気温上昇や⾃然環境の変化による被害を認識しづらい「慢性リスク」との現時点での被害に対する認識の差異によるものと考えられる。しかしながら、「急性リスク」も「慢性リスク」もほとんどの企業で避けられないリスクであり、「慢性リスク」を認識し、経営戦略やリスク管理に組み込むことが必要であろう。両項⽬の回答を確認すると、「急性リスク」における商社・卸売の回答率の低さは、
CDP 回答企業数が８社と少ないこともあるが、「商社・卸売」では多様な商品、地域で活動していることからリスクが分散されていると解釈できる。また、「慢性リスク」では、「建設・資材」、「⼩売」の回
答率が⾼いが、どちらも、気温上昇により屋外での活動が過酷になることをリスクとしており、業種の特徴が表れている。

3.3. 機会に関する考察
集計結果を図表 4 に⽰す。各項⽬の値は、図表 3 と同様に業種別の回答率を意味している。
「資源の効率」で回答率が 50％を超えているのは「運輸・物流」のみである。回答では、省エネ⾞両の導⼊や鉄道や船舶などのエネルギー効率の⾼い輸送⼿段に切り替えることにより CO2 排出量やコストの削減を⽬指すとしており、エネルギーの消費に関する取り組みが記載されている。

55

図表 4
業種名

CDP回答
企業数

機会の回答率

資源の効率

エネルギー源

製品及び
サービス

市場

回復⼒

⾷品

25

32%

20%

80%

36%

8%

エネルギー資源

5

0%

40%

80%

20%

0%

建設・資材

34

18%

24%

91%

24%

6%

素材・化学

53

28%

17%

87%

21%

8%

医薬品

13

46%

38%

62%

31%

31%

⾃動⾞・輸送機

31

29%

29%

87%

6%

19%

鉄鋼・⾮鉄

11

18%

36%

91%

9%

0%

機械

26

35%

12%

88%

27%

4%

電機・精密

67

28%

28%

84%

19%

3%

情報通信・サービスその他

41

24%

22%

66%

27%

12%

電気・ガス

9

11%

89%

78%

33%

22%

運輸・物流

21

52%

57%

71%

29%

19%

商社・卸売

8

13%

38%

75%

25%

13%

⼩売

17

41%

41%

82%

24%

24%

銀⾏

11

27%

27%

82%

55%

9%

⾦融（除く銀⾏）

15

13%

27%

47%

73%

33%

不動産

7

43%

29%

86%

43%

14%

（出所）2021 年 CDP 気候変動に関する質問書の回答データより⽇興リサーチセンター作成「エネルギー源」では「電気・ガス」が 90％近くあり、「運輸・物流」も⾼い。両業種は、事業が化
⽯燃料に⼤きく依存している業種である。回答では、どちらの業種も再⽣可能エネルギーの拡⼤が記載されているが、「電気・ガス」では、脱炭素社会における CO2 排出量削減において、競合他社との競争に打ち勝つため、「運輸・物流」では、再⽣可能エネルギーの普及などに伴うコスト削減のためと回答の内容は異なり、業種の特徴が表れている。
「製品及びサービス」は「⾦融（除く銀⾏）」以外の業種の回答率が 50％を超えている。反対に「市場」は全体的に⾼くないが、「⾦融（除く銀⾏）」と「銀⾏」が⾼くなっており、⾦融業の回答率が⾼い。
両業種の回答を確認すると、グリーンボンドの発⾏や ESG ファンドの設定などが記載されており、気候変動に関連する新たな⾦融商品を開拓していることが窺える。

4. おわりに
本稿では、TCFD 提⾔をもとに企業の気候関連のリスクと機会を整理し、CDP のデータを⽤いて気候関連のリスクと機会の項⽬ごとに業種別の回答率を集計し、各項⽬の特徴を確認し、業種ごとの傾向について考察した。各項⽬で回答率の⾼い業種が異なっており、例えば、リスクでは、企業が今後の規制強化を想定していること、機会では、⾦融業が気候変動を新たな市場として開拓していることなど、業種の特徴が反映されていることに⾔及した。
今後の課題として、気候関連のリスクと機会の回答に関して更に詳細に分析することが挙げられる。
本稿では、CDP の特定のリスクと機会の有無に関する質問に対する回答をもとに集計を⾏ったが、CDPでは他にも事象の発⽣する可能性や影響の⼤きさなどの質問に対する回答のような定量的なデータや、
リスクと機会に関する説明を求める質問への回答のような定性的なデータもある。これらを分析するこ56

とで、企業が捉えているリスクと機会について更に有⽤な情報を得ることができる可能性がある。また、今年度からプライム市場上場企業は TCFD 提⾔に準拠した気候関連情報の開⽰が求められており、開⽰する企業が⼤幅に増えることが予想される。CDP でも質問書の送付対象がプライム市場上場企業全社に拡⼤される予定がある（CDP［2022］）。気候変動に関する情報が増えることで、より信頼性が⾼く有益な分析ができると考える。今後も気候変動に関する情報を活⽤して、有益な分析情報の発信に努めたい。

参考⽂献
CDP［2021］,「2021 年 CDP 気候変動質問書 ⼊⾨編」
https://cdn.cdp.net/cdpproduction/comfy/cms/files/files/000/004/597/original/2021_CC%E5%9F%BA%E7%A
4%8E%E7%B7%A8Webinar%E8%B3%87%E6%96%99.pdf
CDP［2022］,「対象企業拡⼤リリース」
https://cdn.cdp.net/cdpproduction/comfy/cms/files/files/000/005/540/original/CDP2022%E5%AF%BE%E8%B
1%A1%E4%BC%81%E6%A5%AD%E6%8B%A1%E5%A4%A7%E3%83%AA%E3%83%
AA%E3%83%BC%E3%82%B9_web_final.pdf
TCFD［2017］,「気候関連財務情報開⽰タスクフォースによる提⾔（最終版）」
https://assets.bbhub.io/company/sites/60/2020/10/TCFD_Final_Report_Japanese.pdf
東京証券取引所［2021］,「コーポレートガバナンス・コード」
https://www.jpx.co.jp/news/1020/nlsgeu000005ln9r-att/nlsgeu000005lne9.pdf
⽇本取引所グループ［2021］,「TCFD 提⾔に沿った情報開⽰の実態調査」
https://www.jpx.co.jp/corporate/news/news-releases/0090/nlsgeu00000610sratt/TCFDsurveyJP.pdf
環境省［2021］,「TCFD を活⽤した経営戦略⽴案のススメ〜気候関連リスク・機会を織り込むシナリオ
分析実践ガイド ver3.0〜」
http://www.env.go.jp/policy/policy/tcfd/TCFDguide_ver3_0_J_2.pdf
（END）

57

国内株式のバリュエーションと CO2 排出量の関係
2022 年 5 ⽉
投資⼯学研究所

成⽥ 和弥

1. はじめに2021 年 10 ⽉末から 11 ⽉にかけて英国で第 26 回気候変動枠組条約締約国会議（COP26）が開催さ
れ、温室効果ガス排出量削減⽅針が表明され、「グラスゴー気候合意」が採択されるなど、世界的に温室効果ガスを抑制する機運が⾼まっている。
⽇本においても、温室効果ガスの排出を 2030 年度に 46％削減（2013 年度⽐）、そして、2050 年に全体としてゼロにする、いわゆるカーボンニュートラルを⽬指すことを政府が宣⾔し、官⺠をあげて排出削減のために様々な取り組みを進めている。企業の気候変動に関する開⽰も広がっており、東京証券取引所における「プライム市場」の上場企業は、TCFD（気候関連財務情報開⽰タスクフォース）の提⾔
またはそれと同等の国際的枠組みに基づく気候変動関連の情報開⽰が求められることになった。
カーボンニュートラル社会への移⾏では、企業には既存の技術や製品の陳腐化、社会の需要の変化に対応するために⽣じるコストの増加などのリスクがある⼀⽅、新たな事業や技術⾰新による収益性の向上などの機会もある。そのため、気候変動に関連する情報が、株式市場における企業の評価にも影響することが考えられる。
気候変動関連の情報開⽰では、
インターナルカーボンプライシング（杉浦（2022））や気候変動に関するリスクと機会（川崎・後藤（2022））などの拡充が進んでいるが、本稿では、企業の CO2 排出量に焦点を絞り、株式のバリュエーション指標の⼀つである PBR と CO2 排出量の関係について調査する。

2. 業種別の PBR と CO2 排出量の関係
企業の事業活動に伴う CO2 排出量の多寡や排出削減の難易度は産業分野によって異なる。そこで、業種別の CO2 排出量を俯瞰した後、業種別の PBR と CO2 排出量の関係を確認する。
CO2 排出量は、2021 年の CDP のデータを⽤いる1。前述の TCFD 提⾔等による情報開⽰が求められる「プライム市場」に上場している企業のうち、2021 年の CDP の質問に対して SCOPE1 と SCOPE2

1

CDP は、企業や⾃治体などに対して気候変動をはじめとする環境課題に関する開⽰を求める英国の⾮政府組織（NGO）である。
本稿では CDP がグローバルな企業に求める質問書への回答のうち、⽇本企業のデータを⽤いる。質問に回答する⽇本企業は年々増加しており、2021 年時点では 536 社が回答している。
CDP の質問に回答する企業は、環境対策などに積極的な⽇本を代表する企業が多く、サンプルとしてはバイアスがあることに留意されたい。

58

の CO2 排出量を報告している企業は 366 社であり、これらの企業を集計の対象とする2,3。企業の CO2
排出量は、SCOPE1 と SCOPE2 の合計値を⽤いる4。
東証 17 業種別の CO2 排出量の平均値を図表 1 に⽰す5。
「電⼒・ガス」の排出が他の業種と⽐較して
特に多い。
図表 1

業種別 CO2 排出量の平均値（1 社当たり）（SCOPE1＋2、千 tCO2）（出所）CDP より⽇興リサーチセンター作成

同じ業態であれば企業の規模が⼤きいほど CO2 排出量が多い傾向があるため、CO2 排出量（tCO2）を売上⾼（百万円）で割った「炭素強度」を確認する（図表 2）。炭素強度は売上⾼ 100 万円に対してどれだけ CO2 を排出しているかを⽰す。各企業の CO2 排出量の計測期間に合わせた決算期の売上⾼を⽤いて、「業種ごとの CO2 排出量の合計値」÷「業種ごとの売上⾼の合計値」によって業種別の炭素強度を計算した。
図表 1 の CO2 排出量と同様に「電⼒・ガス」が特に多く、次に「鉄鋼・⾮鉄」、「素材・化学」、「運
輸・物流」、「エネルギー資源」、「建設・資材」の順に多い。

2

東京証券取引所が新しい市場区分に再編した 2022 年 4 ⽉ 4 ⽇時点で「プライム市場」に上場している企業が対象である。

3

CO2 排出量のうち、SCOPE１は事業者⾃らの直接排出（燃料の燃焼など）であり、SCOPE２は他社から供給された電気・熱・

4

原材料の供給業者や製品の使⽤者などのサプライチェーンによる排出である SCOPE3 は、報告企業による集計⽅法の差異があ5

東証 17 業種分類は、証券コード協議会が定める企業の業種分類の 1 つであり、国内株式の業種分類として広く⽤いられてい蒸気の使⽤に伴う排出である。CO2 排出量は 1 年間の排出量である。
る。本稿では企業間の⽐較が必要であるため、SCOPE3 は⽤いない。
る。本稿ではすべてこの業種分類を⽤いる。

59

図表 2

業種別炭素強度（SCOPE1＋2、tCO2 / 売上⾼(百万円)）（出所）CDP、東洋経済新報社より⽇興リサーチセンター作成

株式バリュエーション指標の PBR を図表 3 に⽰す。東京証券取引所が新しい市場区分に再編した
2022 年 4 ⽉ 4 ⽇における対象企業の時価総額とその時点で公表されている各企業の直近の決算期の純資産をそれぞれ業種別に合計し、「業種ごとの時価総額の合計値」÷「業種ごとの純資産の合計値」によって業種別の PBR を計算した。
業種別 PBR は、「⼩売」、「電機・精密」、「医薬品」が⾼く、「銀⾏」に続いて「電⼒・ガス」、「エネル
ギー資源」といった CO2 排出量や炭素強度が多い業種の PBR が低い。

図表 3

業種別 PBR（出所）CDP、東洋経済新報社、東京証券取引所より⽇興リサーチセンター作成

60

最後に業種別の PBR と炭素強度の関係を図表 4 に⽰す。図表 4 の横軸は図表 2 の業種別炭素強度の対数値、縦軸は図表 3 の業種別 PBR の対数値である6。炭素強度が少なく、PBR は低い「銀⾏」、「⾦融(除く銀⾏)」を除くと、炭素強度と PBR は右肩下がりの傾向にあり、業種別では炭素強度が多いほど
PBR が低いことが⾒て取れる。
図表 4

業種別 PBR と炭素強度（出所）CDP、東洋経済新報社、東京証券取引所より⽇興リサーチセンター作成

3. 個別企業の PBR と CO2 排出量の分析
3.1. 分析に⽤いたデータと分析⽅法
PBR と CO2 排出量の関係について、個別企業でも炭素強度が多いほど PBR が低い傾向があるかを確認する。図表 4 で他の業種と傾向が異なる「銀⾏」、「⾦融(除く銀⾏)」以外の企業（341 社）を対象にして、各企業の PBR の対数値を⽬的変数、炭素強度の対数値を説明変数とした単回帰分析を⾏う。
図表 5 は分析に⽤いた PBR と炭素強度の平均値、標準偏差、最⼩値、最⼤値である7。

6

対数は⾃然対数である。

7

PBR と炭素強度は⾃然対数をとる前の値である。平均値は個別企業ごとに計算した PBR と炭素強度の単純平均であり、前章の業種別の値とは異なり、順位も同じではない。

61

図表 5

PBR と炭素強度の記述統計
PBR

業種名

企業数

平均値

標準
偏差

炭素強度
最⼩値

最⼤値

平均値

標準
偏差

最⼩値

最⼤値

⾷品

24

1.68

0.98

0.61

4.69

0.55

0.36

0.07

1.79

エネルギー資源

5

0.59

0.06

0.50

0.65

3.94

3.50

0.83

9.95

建設・資材

32

0.96

0.49

0.25

2.55

2.89

8.17

0.01

37.17

素材・化学

50

1.57

1.28

0.22

5.18

2.88

4.32

0.03

21.81

医薬品

11

2.32

1.50

0.85

5.81

0.24

0.21

0.08

0.73

⾃動⾞・輸送機

29

0.78

0.31

0.31

1.49

0.59

0.46

0.12

1.73

鉄鋼・⾮鉄

11

0.73

0.38

0.19

1.44

3.15

3.09

0.20

8.97

機械

24

1.42

1.12

0.33

4.43

0.42

0.32

0.08

1.10

電機・精密

64

2.13

1.69

0.28

7.83

0.50

0.50

0.01

2.51

情報通信・サービスその他

35

2.35

2.31

0.38

11.45

0.29

0.29

0.01

1.05

電⼒・ガス

8

0.56

0.21

0.20

0.85

11.99

18.59

0.10

56.40

運輸・物流

20

1.51

0.68

0.98

3.41

3.44

4.46

0.02

14.75

商社・卸売

7

0.85

0.19

0.63

1.09

0.46

0.41

0.07

1.18

⼩売

15

1.75

1.41

0.21

5.34

0.34

0.34

0.06

1.48

銀⾏

10

0.46

0.11

0.23

0.58

0.06

0.03

0.02

0.10

⾦融（除く銀⾏）

15

0.96

0.88

0.33

4.02

0.06

0.14

0.00

0.55

不動産

6

1.10

0.33

0.78

1.66

0.64

0.47

0.24

1.41

全体

366

1.51

1.38

0.19

11.45

1.52

4.51

0.00

56.40

（出所）CDP、東洋経済新報社、東京証券取引所より⽇興リサーチセンター作成

3.2. 分析結果
各企業の PBR の対数値を⽬的変数、炭素強度の対数値を説明変数とした単回帰分析の結果を図表 6に⽰す。炭素強度の係数はマイナスであり、t 値の絶対値も⼤きく、個別企業においても炭素強度が多い
ほど、PBR が低い傾向（負の相関関係）があると⾔える。
図表 5 からわかるように炭素強度の平均値は業種によって差異が⼤きい。そこで、業種による影響を考慮するために説明変数を中⼼化（各企業の値からその企業が属する業種の平均値を引く）した単回帰分析の結果が図表 7 である8。
さらに、炭素強度のばらつき（標準偏差）も業種によって差異が⼤きいことも考慮して説明変数を標準化（各企業の値からその企業が属する業種の平均値を引き、その企業が属する業種の標準偏差で割る）
8

業種ごとの企業数が少ない業種が多いため、同じ業種内での炭素強度と PBR の関係を調べるための⼯夫として、本稿では説明変数である炭素強度の対数値について中⼼化と標準化をして業種ごとの分布を考慮した上で単回帰分析を⾏い、係数の符号と t値の絶対値を確認した。

62

した単回帰分析の結果が図表 8 である。
図表 7、8 ともに炭素強度の係数はマイナスであり、t 値の絶対値も⼤きく、業種による炭素強度の分布の差異を考慮しても炭素強度が多いほど、PBR が低い傾向が確認できる。
図表 6 単回帰分析の結果（決定係数︓0.13）
係数

標準誤差

t値

P値

切⽚

0.04

0.04

1.08

0.28

炭素強度（対数値）

-0.18

0.02

-7.09

0.01 未満（出所）CDP、東洋経済新報社、東京証券取引所より⽇興リサーチセンター作成

図表 7 説明変数を中⼼化した単回帰分析の結果（決定係数︓0.07）
係数

標準誤差

t値

P値

切⽚

0.18

0.04

4.79

0.01 未満

炭素強度（対数値）

-0.15

0.03

-4.94

0.01 未満（出所）CDP、東洋経済新報社、東京証券取引所より⽇興リサーチセンター作成

図表 8

説明変数を標準化した単回帰分析の結果（決定係数︓0.07）
係数

標準誤差

t値

P値

切⽚

0.18

0.04

4.79

0.01 未満

炭素強度（対数値）

-0.19

0.04

-4.88

0.01 未満（出所）CDP、東洋経済新報社、東京証券取引所より⽇興リサーチセンター作成

4. 考察
本稿で分析の対象としたデータでは、「銀⾏」、「⾦融(除く銀⾏)」を除くと、2 章の業種別に集計した
結果と 3 章の単回帰分析の結果の両⽅で炭素強度と PBR の間には負の相関関係があることを確認した。
そして、業種ごとの炭素強度の分布の違いを考慮して説明変数について中⼼化や標準化をした単回帰分
析でも係数がマイナスであり、t 値の絶対値が⼤きいことから業種内でも炭素強度と PBR の間には負の相関関係があることが窺える。ただし、現時点では決定係数は 0.07 と⾼くない。今後、企業・投資家のカーボンニュートラルに向けた取り組みがますます進むなかで相関関係が⾼まっていくのかどうか
注視したい。
本稿で得られた結果は直近のデータを⽤いた結果であるが、炭素強度や PBR は通常、短期的な変化は
⼩さい。例えば、過去 10 年（2012 年 3 ⽉末、2017 年 3 ⽉末、2022 年 4 ⽉ 4 ⽇）で PBR の順位が⼤きく変化した業種は少ない（図表 9）9。直近で炭素強度が多い企業は資本集約型産業であり、以前か92022 年 4 ⽉ 4 ⽇の企業を基準にしているため、2012 年 3 ⽉末、2017 年 3 ⽉末には集計の対象外になる企業がある。

63

ら PBR が低い傾向にある。また、直近で PBR が⾼い企業は知識集約型産業であり、以前から PBR が⾼い傾向が⾒られる。PBR は企業の⻑期的な利益や成⻑性、事業の継続性を反映して決まることを考えると本稿で得られた結果は気候変動への対応だけでなく、⻑期的な産業構造や業態の変化の不確実性の⼀
部を CO2 排出量が表していると解釈する⽅が妥当かもしれない。
図表 9
業種名

業種別 PBR と順位

2012 年 3 ⽉末2017 年 3 ⽉末

2022 年 4 ⽉ 4 ⽇

値

値

値

順位

順位

順位

⼩売

1.42

5

1.86

4

2.19

1

電機・精密

1.44

3

1.96

3

2.15

2

医薬品

1.49

1

2.20

1

2.09

3

情報通信・サービスその他

1.03

11

1.68

7

1.80

4

機械

1.44

4

1.69

6

1.68

5

素材・化学

1.19

8

1.73

5

1.60

6

⾷品

1.28

7

2.19

2

1.54

7

運輸・物流

1.16

9

1.46

8

1.38

8

⾃動⾞・輸送機

1.29

6

1.16

11

1.07

9

不動産

1.47

2

1.39

10

1.07

10

商社・卸売

0.95

12

0.86

14

1.00

11

建設・資材

1.09

10

1.45

9

0.99

12

鉄鋼・⾮鉄

0.91

13

0.99

12

0.80

13

⾦融（除く銀⾏）

0.90

14

0.94

13

0.79

14

エネルギー資源

0.86

15

0.66

16

0.60

15

電⼒・ガス

0.78

16

0.72

15

0.50

16

銀⾏

0.67

17

0.62

17

0.47

17

（注）2022 年 4 ⽉ 4 ⽇時点の業種別 PBR で降順（出所）CDP、東洋経済新報社、東京証券取引所より⽇興リサーチセンター作成

5. おわりに
本稿では株式のバリュエーション指標の⼀つである PBR と CO2 排出量の関係について確認した。その結果、業種別では「銀⾏」、「⾦融(除く銀⾏)」を除いて、炭素強度が多いほど PBR が低い傾向があり、個別企業においても炭素強度が多いほど PBR が低い傾向があることを確認した。
CO2 排出量が多い企業は、資本集約型産業であり、⻑期的な産業構造や業態の変化の不確実性が⼤きい。CO2 排出量はそのようなリスクの⼀⾯を表しているのかもしれない。カーボンニュートラル社会への移⾏における株式市場の機能として、投資家の投資判断に気候変動に関するリスクと機会が考慮され、企業の評価に反映し、資本配分等の⾦融⾯から寄与することが期待される。気候変動関連の情報を開⽰

64

する企業が増え、「インターナルカーボンプライシング」や「気候変動に関するリスクと機会」など開⽰内容の拡充が進むが、CO2 排出量以外を⽤いた分析は今後の課題としたい。

参考⽂献
杉浦康之(2022),「⽇本企業のインターナルカーボンプライシングの動向について」,⽇興リサーチレビ
ューhttps://www.nikko-research.co.jp/library/11227/
川﨑正勝・後藤誠也(2022),「気候変動関連リスクと機会に関する⼀考察 〜業種による傾向分析〜」,⽇興リサーチレビューhttps://www.nikko-research.co.jp/library/11290/
（END）

65

脱炭素社会における企業の存続確率モデル
2021 年 12 ⽉
投資⼯学研究所 主任研究員

本⼭ 真

1. はじめに
地球温暖化の進⾏に対する危機感が⾼まる中、企業は温室効果ガスの削減に向けた取り組みを進めている。気候変動に関する企業の開⽰も広がっており、2022 年 4 ⽉の東京証券取引所における市場構造の⾒直し後の市場区分が「プライム市場」の上場企業は、TCFD（気候関連財務情報開⽰タスクフォース）
またはそれと同等の国際的枠組みに基づく気候変動関連の情報開⽰が求められることになった（⽇本取引所グループ（2021））。
⾦融機関や機関投資家等の市場参加者が、開⽰された情報によって企業の温室効果ガスの排出量や気候変動への取り組みを把握し、脱炭素社会に資する企業評価を⾏い、資本市場における資本配分等の⾦融⾯から地球温暖化対策に寄与することが期待される。しかし、温室効果ガスの排出量等の気候変動関連の情報を証券分析や企業評価に反映する⽅法を確⽴することはこれからの課題である。
本稿では、脱炭素社会における企業の計量的な分析⽅法の⼀つの試案として、オプション理論を応⽤した企業の存続確率モデルを提⽰する。2 章でリスクフリーレートを⽤いたモデル、3 章で期待リターンを⽤いたモデルを定式化した後、4 章で計算例を⽰し、具体的な利⽤⽅法を検討する。

2. リスクフリーレートを⽤いた企業の存続確率モデル
オプション理論を応⽤して企業の倒産確率を導出するモデルは、1990 年代後半から現在に⾄るまで
⾦融機関のリスク管理等の実務で広く⽤いられている。バランスシートをもとに、資産を原資産、負債を権利⾏使価格、純資産をコールオプションとみなし、 𝑇年後に資産が負債を上回れば企業が存続し、資産が負債を下回ったら倒産と考える（図表 1）。 𝑇年後の資産の分布により負債を下回る確率として倒産確率が計算される。

66

図表 1

𝑇年後の企業の存続と倒産のイメージ
存続

負債
資産
負債

資産

倒産
資産

現在

負債

T年後

（出所）⽇興リサーチセンター作成

リスクフリーレートを⽤いた企業の倒産確率モデルは以下のように定式化される（森平（2009）、Bouchet and Le Guenedal（2020））
。
𝐸

𝐴𝑁 𝑑

𝐷𝑒

𝜎

𝐴𝑁 𝑑
𝐸

log

𝐴
𝐷

𝑁 𝑑

2

𝜎

ここで、
𝑑

𝑑

𝑟

𝜎
𝑇
2

𝜎 √𝑇
log

𝐴
𝐷

𝑟

𝜎
𝑇
2

𝜎 √𝑇
𝑃

1

𝑁 𝑑

満期までの期間を𝑇とし、𝐸は現時点の株式の時価総額、負債𝐷は現時点で確定しているバランスシー
ト上の負債であり、𝜎 は株式のボラティリティ、𝑟はリスクフリーレートである1。資産𝐴、資産のボラテ

1

株式の時価総額やボラティリティを利⽤するため、上場企業が計算対象になる。

67

1ィリティ𝜎 が未知数であり、(1)式と(2)式の⾮線形連⽴⽅程式の解を⽤いて、倒産確率𝑃 を計算する。
ここで、𝑁 ∙ は標準正規分布の確率分布関数である。
本稿では、脱炭素社会における企業活動の継続性に主眼を置き、倒産確率ではなく、企業の存続確率
𝑃 として次式で計算する。
𝑃

1

𝑃

𝑁 𝑑

そして、気候変動リスクを考慮するために温室効果ガスを排出する企業は、資産𝐴が資産 1

𝛿 𝐴に減

少するとみなして、企業の存続距離𝑑 と存続確率𝑃 を次式で計算する2。

𝑑

log

1

𝛿 𝐴
𝑟
𝐷
𝜎 √𝑇

𝑃

𝑁 𝑑

𝜎
𝑇
2

資産価額の推移による気候変動を考慮した企業の存続確率のイメージ図が図表 2 である3。時点𝑇で資産価額が負債𝐷を上回れば企業は存続すると考える。𝛿が⼤きいほど、 1

𝛿 𝐴は⼩さくなり（図表 2 の点線のように下⽅にシフトし）、企業の存続確率は⼩さくなる。
図表 2

気候変動リスクを考慮した企業の存続確率（出所）⽇興リサーチセンター作成
2

本稿では、𝑑 、𝑑 を企業の存続距離と呼ぶ。存続距離が⻑い（⼤きい）ほど、存続確率は⾼くなる。

3満期までの期間中に資産価額が閾値（負債）を下回ることがあるが、本稿のモデルは時点𝑇に閾値を上回るかどうかだけで企業の存続を判断するモデルである。

68ここで、𝛿は気候変動リスクのシナリオとして炭素価格とは関係のない先験的な値とすることも考えられるが、Bouchet and Le Guenedal（2020）では、炭素価格𝐶、⼆酸化炭素排出量𝑀、EBITDA（Earnings
Before Interest, Taxes, Depreciation, and Amortization） 𝐸𝐵𝐼𝑇𝐷𝐴を⽤いて以下としている4。

𝛿𝐶∙𝑀
𝐸𝐵𝐼𝑇𝐷𝐴

これを以下のように書き直すと、⼆酸化炭素を排出する費⽤を考慮する前の EBITDA と考慮した後のEBITDA の⽐率で資産𝐴を調整させていると解釈できる。

1

𝐸𝐵𝐼𝑇𝐷𝐴 𝐶 ∙ 𝑀
𝐸𝐵𝐼𝑇𝐷𝐴

𝛿

本稿では𝛿について、Bouchet and Le Guenedal（2020）と異なる考え⽅で、カーボンプライシング
を導⼊する。具体的には、現時点で⼆酸化炭素を排出する権利を⾦額𝛿 ∙ 𝐴で購⼊し、満期までの期間で⼆酸化炭素を排出して権利を使い切るとみなして、𝛿を次式として気候変動リスクを考慮した企業の存続確率を計算する5。

𝛿

𝐶∙𝑀∙𝑇
𝐴

3

3. 期待リターンを⽤いた企業の存続確率モデル
さらに、本章ではリスクフリーレートの代わりに資産の期待リターン𝜇 を⽤いるモデルを考える。森平（2009）では、株式の期待リターン𝜇 を既知とし、資産𝐴、資産のボラティリティ𝜎 、資産の期待リ
ターン𝜇 の 3 変数を未知数として、以下の(4)式から（6）式の 3 つの⾮線形連⽴⽅程式を解くモデルが⽰されている。本稿では同様の定式化で企業の存続確率𝑃 を計算する。
𝐸

𝐴𝑁 𝑑

𝜎

𝐷𝑒
𝐴𝑁 𝑑
𝐸

4

𝑁 𝑑

5

𝜎

4

炭素価格は、1 トンの⼆酸化炭素の排出に対する価格。⼆酸化炭素排出量は、1 年当たりの排出量であり、メタン等の⼆酸化炭

5

ここでは、企業の⼆酸化炭素排出量に上限（キャップ）を設定するのではなく、⼆酸化炭素の全排出量に経済的な負担が必要に素以外の温暖化効果ガスを⼆酸化炭素換算した値を含むものとする。
なると考えている。
本稿では、炭素価格や 1 年当たりの⼆酸化炭素排出量を⼀定として計算する。(3)式を変形した𝛿 ∙ 𝐴

𝐶 ∙ 𝑀 ∙ 𝑇が定数であるた

め、時点𝑇における気候変動リスクを考慮した企業の資産の分布は、資産𝐴の分布から𝐶 ∙ 𝑀 ∙ 𝑇を減じたものになるが、この分布も近似的に対数正規分布に従うとみなして、企業の存続確率を計算する。

69

𝐴𝑁 𝑑
𝐸

log 𝑟

log 𝜇

log 𝜇

log 𝑟

ここで、

𝑑

𝑑

log

𝐴
𝐷

𝜇

𝜎
𝑇
2

𝜎 √𝑇
log

𝐴
𝐷

𝜇

𝜎
𝑇
2

𝜎 √𝑇
𝑃

𝑁 𝑑

本稿の計算では、株式の期待リターン𝜇 は PER の逆数（益回り）とし、当期利益𝑁𝐼により、𝑁𝐼𝐸𝜇とする。そして、気候変動リスクを考慮した株式の期待リターン𝜇 は、
𝑁𝐼

𝜇

𝐶∙𝑀
𝐸

とし、資産𝐴、資産のボラティリティ𝜎 、資産の期待リターン𝜇 の 3 変数を推計し、気候変動リスクを考慮した企業の存続距離𝑑 と存続確率𝑃 は次式で計算する6。

𝑑

log

𝜇

𝜎
𝑇
2

𝜎 √𝑇
𝑃

6

𝐴
𝐷

𝑁 𝑑

𝜇 は気候変動リスクを考慮した株式の益回りであり、逆数は気候変動リスクを考慮した PER になる。株主から⾒た企業の収益性の指標として広く⽤いられている ROE についても同様の計算ができる。PER や ROE は企業の存続確率と⽐較して単純な指標ではあるが、これらの計算にもカーボンプライシングを導⼊することによって、気候変動リスクを考慮した値を計算すること
ができる。

70

6

4. 計算例と考察
本章では、2 章と 3 章で定式化した企業の存続確率モデルの計算例を⽰し、具体的な利⽤⽅法を検討する。まずは、2 章のリスクフリーレートを⽤いた企業の存続確率モデルについて、図表 3 の値を⽤いて計算する7。
図表３ 企業の存続確率モデルに代⼊する値
変数名値

株式時価総額（億円）

10,000

負債価値（億円）

15,000

株式のボラティリティ(%)

30

年限（年）

5

リスクフリーレート（％）

0.01

⼆酸化炭素排出量（万トン/年）

200（出所）⽇興リサーチセンター作成

気候変動リスクを考慮しなかったときの 5 年後の企業の存続確率は、図表 4 の 95.60％となる。2 章の⽅法で気候変動リスクを考慮するため、炭素価格を 3,000 円、10,000 円、20,000 円の 3 通りを仮定すると、5 年後の企業の存続確率として、図表 5 の 95.17％（炭素価格を 3,000 円とした場合）、
94.03%（炭素価格を 10,000 円とした場合）、91.96％（炭素価格を 20,000 円とした場合）が得られる。
図表 4

気候変動リスクを考慮しなかったときの存続距離と存続確率

炭素価格（円）

存続確率𝑃 （％）

存続距離𝑑
-

1.71

95.60

（出所）⽇興リサーチセンター作成

図表 5

気候変動リスクを考慮したときの存続距離と存続確率

炭素価格（円）

存続距離𝑑

存続確率𝑃 （％）

3,000

1.66

95.17

10,000

1.56

94.03

20,000

1.40

91.96

（出所）⽇興リサーチセンター作成
7

負債価値としてバランスシート上のどの値を⽤いるか、株式のボラティリティをどのように推計するか等が問題となるが、本稿では議論しない。⼆酸化炭素排出量は、分析の⽬的や開⽰の状況によって Scope1（直接排出量）、Scope2（エネルギー起源間
接排出量）、Scope3（その他間接排出量）の値を利⽤することを想定している。

71カーボンプライシングを導⼊すると⼆酸化炭素を排出する企業は、存続確率が低下する。そして、炭素価格が⾼いほど、存続確率は低くなる。本格的な炭素税や排出量取引が導⼊される前でも、⾦融機関や機関投資家等は独⾃のカーボンプライシングを導⼊すれば、炭素価格に応じた投融資先の信⽤リスク）や炭素の評価等が可能になる8。また、炭素価格には国内外の排出量取引の価格（後藤・川﨑（2021）
税を⽤いることもでき、DICE モデル（Nordhaus and Sztorc (2013)、伊藤（2021））やマクロ経済成
⻑モデル（本⼭（2021））等による炭素価格を⽤いることも考えられる9。
また、存続確率を額⾯ 100 円の割引債の現在価値とみなし、年限に応じたリスクフリーレートで割り引けば、資⾦調達コストを表す指標として⾦融機関と企業（発⾏体、融資先）の双⽅が利⽤できるだろう。
さらに、排出削減のシミュレーションに⽤いることもできる。炭素価格を 10,000 円として、図表３の値を⽤いて、⼆酸化炭素排出量は 50 万トン/年（150 万トン/年の削減）、100 万トン/年（100 万ト
ン/年の削減）、200 万トン/年（削減なし）の 3 通りを仮定すると、5 年後の企業の存続確率は、図表 6の 95.25％（⼆酸化炭素排出量を 50 万トン/年とした場合）、94.87%（⼆酸化炭素排出量を 100 万ト
ン/年とした場合）、94.03％（⼆酸化炭素排出量を 200 万トン/年とした場合）になる。カーボンプライ
シングの導⼊を前提にすると、排出削減によって存続確率が⾼まる。⼆酸化炭素の排出削減にはコストがかかるが、企業評価の向上、信⽤リスクの低減、資⾦調達コストの低下等とのトレードオフを定量化することができる10。
図表 6

⼆酸化炭素の排出を削減したときの存続距離と存続確率（炭素価格が 10,000 円の場合）

⼆酸化炭素排出量（万トン/年）

存続距離𝑑

存続確率𝑃 （％）

50

1.67

95.25

100

1.63

94.87

200

1.56

94.03

（出所）⽇興リサーチセンター作成

ここまでは、⼆酸化炭素の排出量はプラスの値であることを前提としたが、マイナスの値でも計算できる11。⼆酸化炭素を回収・貯留等を⾏う企業の評価で活⽤されれば、カーボンニュートラル、そして
8

⾦融機関の本源的なリスクである信⽤リスクを発⽣させる要因（リスクドライバー）として、気候変動リスクを組み込むことができる。企業内で独⾃に炭素価格を導⼊し、部⾨間の取引や投資判断等に⽤いて低炭素投資・対策を推進する仕組みをインター
ナル・カーボンプライシングと呼ぶが、ここでは⾦融機関や機関投資家等が投融資先の評価に⽤いるインターナル・カーボンプ
ライシングと⾔えよう。炭素価格が⾼いほど、投融資先の評価が厳しくなる。

9

気候モデルと経済モデルを組み合わせた統合評価モデルによって得られる炭素価格を⽤いれば、世界的な気温上昇の上限の⽬標（例えば、1.5 度以下等）や⼆酸化炭素の排出削減⽬標（例えば、2050 年カーボンニュートラル等）と整合的な炭素価格を前提とすることもできるだろう。

10

ここでは、⼆酸化炭素の削減コストによる資産への影響は無視している。削減コストが計算できれば、(3)式で考慮することが可能である。

11

⼆酸化炭素の排出量がマイナスとは、⼆酸化炭素の回収・貯留等を⾏い、地球温暖化の原因となる⼆酸化炭素を減少させることを意味する。

72カーボンネガティブへの道も開かれる。2 章の定式化において、現時点で⼆酸化炭素を排出する権利を⾦額𝛿 ∙ 𝐴で購⼊することを考えたが、ここでは𝛿 ∙ 𝐴で売却できる企業を考える。炭素価格を 10,000 円として、図表３の値を⽤いて、企業全体の活動によるネットの⼆酸化炭素回収量を 50 万トン/年、100万トン/年、200 万トン/年の 3 通りを仮定すると、5 年後の企業の存続確率として、図表 7 の 95.93％（⼆酸化炭素回収量を 50 万トン/年とした場合）、96.23%（⼆酸化炭素回収量を 100 万トン/年とした
場合）、96.77％（⼆酸化炭素回収量を 200 万トン/年とした場合）が得られる。図表 4 の気候変動リス
クを考慮しなかったときの存続確率である 95.60％より⼤きくなり、⼆酸化炭素を回収・貯留等を⾏う
企業の評価が⾼まる。さらにこのような分析を⾏うことによって、⼆酸化炭素排出企業と回収・貯留等を⾏う企業をマッチングし、⼆酸化炭素を排出する権利の価格等の条件の交渉材料にすることができる
だろう。
図表 7

⼆酸化炭素の回収・貯留等を⾏う企業の存続距離と存続確率（炭素価格が 10,000 円の場合）

⼆酸化炭素回収量（万トン/年）

存続距離𝑑

存続確率𝑃 （％）

50

1.74

95.93

100

1.78

96.23

200

1.85

96.77

（出所）⽇興リサーチセンター作成

最後に、3 章の期待リターンを⽤いた企業の存続確率モデルについて、図表 3 のリスクフリーレート
を図表 8 の値に変更し、当期利益を⽤いて計算した結果が図表 9、10 である12。リスクフリーレートを⽤いた企業の存続確率モデルよりカーボンプライシングの導⼊の影響は⼩さいが、炭素価格が⾼いほど、存続確率は低くなることが確認できる。
図表 8

期待リターンを⽤いた企業の存続確率モデルに代⼊する値
変数名値

リスクフリーレート（％）

1.0

当期利益（億円）

1,000（出所）⽇興リサーチセンター作成

12

リスクフリーレートの⾃然対数を使うため、マイナス⾦利を含めてリスクフリーレートが⼩さい場合、このモデルでは計算することができない。ここでは計算が可能な 1.0％とした。

73

図表 9

気候変動リスクを考慮しなかったときの存続距離と存続確率（期待リターンを⽤いた企業の存続確率モデル）

炭素価格（円）

存続距離𝑑-

存続確率𝑃 （％）
1.75

96.02

（出所）当社作成

図表 10 気候変動リスクを考慮したときの存続距離と存続確率（期待リターンを⽤いた企業の存続確率モデル）
炭素価格（円）

存続距離𝑑

存続確率𝑃 （％）

3,000

1.75

96.01

10,000

1.75

95.98

20,000

1.74

95.93

（出所）⽇興リサーチセンター作成

5. おわりに
脱炭素社会における企業の分析⽅法としてオプション理論を応⽤した企業の存続確率モデルを定式化し、計算結果を⽰しながら、利⽤⽅法を検討した。具体的な利⽤⽅法としては、①⾦融機関や機関投
資家等の投融資先の評価、②資⾦調達コストの分析、③⼆酸化炭素の排出削減に関するシミュレーショ
ン、④⼆酸化炭素排出企業と回収・貯留等を⾏う企業のマッチングに⾔及した。
脱炭素社会においてカーボンニュートラル、そしてカーボンネガティブを達成するためには、資本市場において資本配分の基礎となる企業評価の転換が⼤きな役割を果たすと考える。企業の排出削減努⼒を評価し、⼆酸化炭素の回収・貯留等を⾏う企業を育成し、資⾦調達がしやすくなる仕組みに寄与するために企業評価の⽅法をさらに議論していく必要があるだろう。

参考⽂献
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https://ssrn.com/abstract=3574486
Merton, Robert C. (1974), “On the Pricing of Corporate Debt: The Risk Structure of Interest
Rates.”, Journal of Finance
Nordhaus, W.D., and Sztorc, P. (2013), “DICE 2013R: Introduction and Userʼs Manual”,
http://www.econ.yale.edu/~nordhaus/homepage/homepage/documents/DICE_Manual_100413r1.pdf
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74

可能性の実証研究」,『JAFEE1998 夏季⼤会予稿集』,⽇本⾦融・証券計量・⼯学会
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ウィリアム・ノードハウス（2015）,「気候カジノ」,⽇経 BP
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⼤嶋秀雄(2021b),「秩序ある 2050 年カーボンニュートラルに不可⽋な経済影響の把握― ⾦融・企業連携によるシナリオ分析が急務―」, ⽇本総研 Research Focus
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⼤嶋秀雄(2021c),「中⼩企業の脱炭素のカギを握る銀⾏セクター 〜多⾯的⽀援を⾏う仕組みづくりが急務〜」, ⽇本総研 Research Focus
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鈴⽊茂央(1996),「信⽤リスクと社債評価－デフォルト率・回収率を考慮した社債評価と⽇本市場の実証分析」,『証券アナリスト・ジャーナル』
常泉和也(2021),「⾦融機関の気候変動に関する開⽰状況調査」,⽇興リサーチレビュー
https://www.nikko-research.co.jp/library/10728/
⽇本取引所グループ(2021),「TCFD 提⾔に沿った情報開⽰の実態調査」
https://www.jpx.co.jp/corporate/news/news-releases/0090/nlsgeu00000610sratt/TCFDsurveyJP.pdf
前⽥章(2009),「排出権制度の経済理論」,岩波書店
本⼭真(2021),「気温上昇を前提にしたマクロ経済成⻑モデル」,⽇興リサーチレビュー
https://www.nikko-research.co.jp/library/10496/
森平爽⼀郎(2009),「信⽤リスクモデリング-測定と管理-」,朝倉書店
（END）

75

⾦融機関の気候変動に関する開⽰状況調査
2021 年 12 ⽉
資産運⽤研究所

常泉 和也

1. はじめに
地球温暖化による気候変動が財務へ与える影響を把握する⼿段の⼀つとしてシナリオ分析の取り組
みが始められている。シナリオ分析に適⽤可能な気候変動シナリオについては、様々な国際機関が複数のシナリオを公表している。直近では 2021 年 6 ⽉に「気候変動リスク等に係る⾦融当局ネットワーク」（Network for Greening the Financial System︓以下、NGFS）が 2 回⽬の「中央銀⾏および監督当
局向け NGFS 気候シナリオ」を公表した。これは、気候変動が各国・地域の経済と⾦融システムに与える影響を複数のシナリオとして⽰したものである。その後、8 ⽉には「気候変動に関する政府間パネル」（Intergovernmental Panel on Climate Change︓以下、IPCC）が第 6 次評価報告書第 1 作業部会報
告書を公表した。これは、気候システムおよび気候変動の⾃然科学的根拠についての評価を、
「代表的濃
度経路」
（Representative Concentration Pathway︓以下、RCP）に基づくシナリオで⽰したものである。さらに、10 ⽉には「国際エネルギー機関」（International Energy Agency︓以下、IEA）が毎年公表している「世界エネルギー展望」（World Energy Outlook）の 2021 年度版を公表した。これは、世界のエネルギー動向とその需給、気候変動・環境、エネルギーアクセス等への影響を詳細に検討し、シナリオベースの分析による将来のエネルギー像を⽰すものである。
⼀⽅、わが国における最近の⾦融機関向け気候変動政策においては、⽇本銀⾏が 2021 年 9 ⽉に気候変動対応を⽀援するための資⾦供給オペレーションの実施を発表し、⺠間における気候変動対応を⽀援することになった。これは、TCFD の提⾔する４項⽬（ガバナンス、戦略、リスク管理、指標と⽬標）
および投融資の⽬標・実績を開⽰している⾦融機関を対象として、貸付利率 0％、貸出促進付利制度上のカテゴリーⅢ（0％付利）適⽤、補完当座預⾦制度上の「マクロ加算 2 倍措置」を適⽤した貸付を⾏うものである。
そこで本稿では、投資家向けの気候変動情報の開⽰⽅法を⽰した TCFD 提⾔を踏まえ、銀⾏1が気候変動への対策について現状どのような開⽰をしているか、さらにシナリオ分析にどのように取り組んでいるかについて調査した。

1

本稿において「都市銀⾏」は三菱 UFJ 銀⾏、みずほ銀⾏、三井住友銀⾏、りそな銀⾏、埼⽟りそな銀⾏の 5 ⾏、「地⽅銀⾏」は⼀般社団法⼈全国地⽅銀⾏協会会員⾏の 62 ⾏（2021 年 3 ⽉末時点）、「第⼆地⽅銀⾏」は⼀般社団法⼈第⼆地⽅銀⾏協会加盟
⾏の 38 ⾏（2021 年 3 ⽉末時点）。

76

2. TCFD 提⾔の概要
TCFD は、Task Force on Climate-related Financial Disclosures（気候関連財務情報開⽰タスクフォース）の略称であり、各国の中央銀⾏総裁および財務⼤⾂からなる⾦融安定理事会が設⽴した投資家等に適切な投資判断を促すための効率的な気候関連情報開⽰を企業等へ促す⺠間主導の作業部会である。TCFD の重要な⽬的は気候変動のリスクおよび機会が企業等にもたらす財務的影響についての開⽰
情報を拡充させることであり、全セクターおよび各国、各地域の企業等に広く適⽤可能な気候関連財務
情報開⽰に関する提⾔を策定し、2017 年 6 ⽉に報告書を公表した。
まず、TCFD 提⾔による気候関連のリスクと機会の全体像を図表 1 に⽰す。ここで、気候関連のリス
クは「移⾏リスク」、「物理的リスク」の２つに⼤別される。
「移⾏リスク」とは、低炭素経済への移⾏に関するリスクであり、気候変動に関する政策・法規制、技術開発、市場動向、評判等の変化によってもたらされるものである。
「物理的リスク」とは、気候変動によって物理的に変化するリスクであり、異常
気象の深刻化や増加（急性）、平均気温の上昇、海⾯上昇（慢性）といったことによってもたらされるも
のである。
図表 1

気候関連のリスクと機会の全体像（出所）TCFD「Recommendations of the Task Force on Climate-related Financial Disclosures」より
⽇興リサーチセンター作成

TCFD が策定した全セクターおよび各国、各地域の企業等に広く適⽤可能な気候関連財務情報開⽰に関する提⾔は、「ガバナンス」、「戦略」、「リスク管理」、「指標と⽬標」という４つの中核的要素を中⼼に77構成されている。これら 4 つの要素は主要な気候関連の財務情報開⽰（＝推奨される開⽰）によって裏付けられており、投資家等が気候関連のリスクと機会についてどのように考え、評価するかを理解する
のに役⽴つように枠組みを構築している。TCFD による提⾔と推奨される開⽰の内容を図表 2 に⽰す。
図表 2

ガバナンス

TCFD による提⾔と推奨される開⽰2

戦略

気候関連のリスクと機会が気候関連のリスクと機会に もたらす組織の事業、戦関する組織のガバナンスを 略、財務計画への実際の影
開示する
響及び潜在的な影響を開示する
推奨される開示
推奨される開示

リスク管理

指標と目標

気候関連リスクについて、組織がどのように特定、評価、および管理しているかについて開示する

気候関連のリスクと機会を評価および管理する際に用いる指標と目標について開示する推奨される開示

推奨される開示

気候関連のリスクと機会に関する取締役会による監督体制を説明する

組織が特定した、短期・中期・長期の気候関連のリスクと機会を説明する組織が気候関連のリスクを特定し評価するプロセスを説明する

組織が、自らの戦略とリスクマネジメントに即して、気候関連のリスクと機会を評価する際に用いる指標を開示する

気候関連のリスクと機会を評
価しマネジメントするうえでの経営陣の役割を説明する

気候関連のリスクと機会が組織の 組織が気候関連リスクをマネ
事業、戦略、財務計画に及ぼす影 ジメントするためのプロセス
響を説明するを説明する

Scope1、Scope2、組織に当てはまる場合はScope3の GHG（温室効果ガス）排出量と関連リスクについて開示する

組織が気候関連リスクを特定、評価、マネジメントするプロセスが、組織の全体的なリスク管理にどのように統合されているか説明する

組織が気候関連リスクと機会をマネジメントするために用いる目標、および目標に対する実績を開示する

2℃以下のシナリオを含む異なる
気候関連のシナリオを考慮して、組織戦略のレジリエンスを説明する（出所）TCFD「Recommendations of the Task Force on Climate-related Financial Disclosures」より
⽇興リサーチセンター作成

3. 気候変動対策への取り組み状況
TCFD 提⾔への賛同を始めとした銀⾏の気候変動対策の取り組み内容は、統合報告書・ディスクロ―ジャー誌や HP で開⽰されている。
気候変動対策の開⽰の⼀つとして SDGs3においては、各⾏が SDGs 宣⾔を制定するとともにマテリア
リティ（重要課題）をテーマごとに設定している。マテリアリティのテーマは各⾏それぞれであるが、SDGs の 13 番⽬の⽬標である「気候変動に具体的な対策を」については、環境保全に関するテーマとして組み⼊れられていることが多い。本稿の分析対象⾏においては、都市銀⾏ 5 ⾏、地⽅銀⾏ 55 ⾏、第⼆地⽅銀⾏ 31 ⾏が SDGs 宣⾔4を公表しており、都市銀⾏ 5 ⾏、地⽅銀⾏ 58 ⾏、第⼆地⽅銀⾏ 31
⾏が 2021 年 3 ⽉期の統合報告書・ディスクロ―ジャー誌もしくは HP（2021 年 10 ⽉末時点）で 132「指標と⽬標」の推奨される開⽰にある Scope3 基準は、サプライチェーン上の活動に伴う GHG（温室効果ガス）排出量に関する指標であり、「Scope1」は事業者⾃らによる温室効果ガスの直接排出、「Scope2」は他社から供給された電気、熱・蒸気の使⽤に伴う間接排出、「Scope3」は Scope1、Scope2 以外の間接排出（事業者の活動に関連する他社の排出）を⽰す。

3

Sustainable Development Goals（持続可能な開発⽬標）の略称であり、2015 年 9 ⽉に国連サミットにて採択された「誰⼀4「サステナビリティ宣⾔」、「サステナビリティ⽅針」等、SDGs 宣⾔と同様の意味合いを持つ名称を含む。本章におけるその他

⼈取り残さない」持続可能で多様性と包摂性のある社会の実現のため、2030 年を年限とする 17 の国際⽬標。
の項⽬についても、それぞれ同様の意味合いを持つ名称を含む。

78

番⽬の⽬標である「気候変動に具体的な対策を」に⾔及している。
TCFD 提⾔においては、4 つの開⽰基礎項⽬である「ガバナンス」、「戦略」、「リスク管理」、「指標と⽬標」について、気候関連リスクと機会の考え⽅に基づく説明が求められている。本稿では「ガバナンス」の指標を「SDGs 宣⾔」、
「環境⽅針」の 2 項⽬、「戦略」の指標を「移⾏リスク」、「物理的リスク」、「炭素関連資産割合」の 3 項⽬、「リスク管理」の指標を「投融資⽅針（投融資ポリシー）」の 1 項⽬、「指標と⽬標」の指標を「温室効果ガス排出量削減⽬標」、「サステナブル・ファイナンス実⾏⽬標」の2 項⽬と位置づけ、TCFD 提⾔の賛同表明の有無にかかわらず、2021 年 3 ⽉期の統合報告書・ディス
クロ―ジャー誌もしくは HP（2021 年 10 ⽉末時点）におけるそれぞれの開⽰状況を調査した。
図表 3 は各⾏の指標ごとの開⽰状況である。TCFD 提⾔への賛同表明は、本稿の分類による都市銀⾏
が 5 ⾏、地⽅銀⾏が 40 ⾏、第⼆地⽅銀⾏が 12 ⾏となっており、2021 年 3 ⽉期の統合報告書・ディス
クロ―ジャー誌の公表以後も賛同表明が相次いでいるが、開⽰基礎項⽬の内容を⾒ると地⽅銀⾏、第⼆地⽅銀⾏の開⽰が少ない。また、「戦略」項⽬では気候関連リスクと機会が与える影響を評価するためにシナリオ分析による「移⾏リスク」、「物理的リスク」に関する定量的な情報開⽰が推奨されているが、銀⾏全体では、まだ⼀部のみしか実施されていない。
図表 3

指標ごとの開⽰状況
基礎項目

TCFD提言賛同表明

ガバナンス
SDGs宣言 環境方針

都市銀行
（5行）

地方銀行
（62行）

第二地方銀行（38行）

リスクと管理戦略
移行リスク

物理的リスク

指標と目標

温室効果 サステナブル・
投融資方針
炭素関連
ガス排出量 ファイナンス
（投融資ポリシー）
資産割合
削減目標
実行目標

5行

5行

5行

定量： 3行 定量： 3行
定性： 2行 定性： 2行

5行

5行

5行

5行

40行

55行

34行

定量： 4行 定量： 6行
定性： 4行 定性： 2行

9行

29行

21行

16行

12行

31行

13行

定量： 1行 定量： 1行
定性： 3行 定性： 3行

2行

4行

4行

3行

（出所）各⾏の開⽰資料より⽇興リサーチセンター作成

次に、各⾏における気候変動対策の取り組みとして、TCFD 提⾔への対応状況について調査した。4 つの開⽰基礎項⽬である「ガバナンス」、「戦略」、「リスク管理」、「指標と⽬標」の分類ごとの取り組み例を図表 4 に⽰す。
都市銀⾏と地⽅銀⾏（第⼆地⽅銀⾏を含む）では性質が異なる内容もあるが、それぞれの項⽬に関する特徴についてまとめると以下のようになる。
「ガバナンス」では、「環境⽅針」や「サステナビリティ
⽅針」を制定したうえで、サステナビリティに関する役職（CSuO:Chief Sustainability Officer）や担当部署を設置し、取締役会や経営トップを委員⻑とするサステナビリティ委員会等への報告を実施する

79

体制を構築している銀⾏が多い。
「戦略」では、気候変動に関するリスクと機会が銀⾏経営に与える影響の認識について説明したうえで、移⾏リスク、物理的リスクに関するシナリオ分析を実施している銀⾏が多い。あわせて、再⽣可能エネルギー関連融資や顧客の脱炭素社会への移⾏を⽀援する⾦融商品、サービスの提供を通じた脱炭素社会への移⾏に伴うビジネスの成⻑機会についての⾔及もしている。「リスク管理」では、気候関連リスクを統合リスク管理へ統合させることや、気候関連リスクを踏まえた投融資⽅針を策定し、その具体的な取り組み内容について説明している銀⾏が多い。
「指標と⽬標」では、
CO2 排出量の推移と今後の削減⽬標、サステナブル・ファイナンスおよび環境系ファイナンスの実⾏額
⽬標、再⽣可能エネルギー投融資残⾼、貸出⾦等に占める炭素関連資産割合を開⽰している銀⾏が多い。
図表 4

TCFD 提⾔への取り組み例

取 り 組 み 例

ガバナンス

戦略

リスク管理

指標と目標

・環境方針、サステナビリティ方針を制定
・中期経営計画において、気候変動への対応を含むSDGsへの取組強化を重要戦略として組み込む・グループCSuO（Chief Sustainability Officer）を設置
・取締役会、経営会議、サステナビリティ委員会、リスク委員会等において、気候変動問題への取り組みについて報告
・気候関連のリスクと機会の識別・評価・管理に関する重要事項は、グループSDGs推進委員会において一元的に管理
・気候変動に起因するリスクが、事業運営、戦略、財務計画に影響を与えることを認識
・気候関連リスクとして、移行リスクと物理的リスクを認識
・移行リスク、物理的リスクに関するシナリオ分析の実施
・気候関連の機会の認識として、脱炭素社会への移行（トランジション）や気候変動対応を支援するビジネス
機会の拡大
・グループベースでの戦略的取組（投融資ポートフォリオにおけるGHG（温室効果ガス）排出量算定、脱炭素化
ビジネス推進など）
・気候変動に伴うリスクを、グループSDGs推進委員会にて毎年定期的に識別・評価し、四半期ごとに管理
・気候変動リスクの特定、統合リスク管理への統合
・取引先の事業活動に及ぼす信用リスクや拠点にかかるオペレーショナル・リスクを中心に総合的な管理を実施
・「社会的責任投融資にかかる取り組み」などにより、金融の役割を通じてカーボンニュートラル社会を実現していくための管理を強化
・地球温暖化等気候変動リスクを含む地球環境に影響を及ぼす特定のセクターに関する融資ポリシーを公表
・CO2排出量の推移と削減⽬標を公表（2030年度末までにCO2排出量を実質ゼロ、2030年度2013年度⽐CO2 50%削減等）
・サステナブルファイナンス及び環境系ファイナンスの実行額目標を公表（2030年度までに2兆円うち環境系
ファンナンスを1兆円等）
・再生可能エネルギー関連投融資残高を公表（太陽光発電、バイオマス発電、風力発電、水力発電等）
・貸出金等に占める炭素関連資産の残高、割合を公表
・石炭火力発電向け貸出金残高と削減目標を公表
・電力使用量の実績値と削減目標を公表（出所）各⾏の開⽰資料より⽇興リサーチセンター作成

TCFD では、「戦略」項⽬において気候関連のリスクと機会が財務へ与える影響を評価するためにシナ
リオ分析による情報開⽰を推奨し、技術的補⾜⽂書で気候関連シナリオの種類、シナリオ分析の適⽤、およびシナリオ分析を実装する場合の主要課題を提供している。分析に適⽤できるシナリオの種類は複数あるが、本稿の分析対象の銀⾏が実際に適⽤しているシナリオについて、移⾏リスクに関するシナリ

80

オを図表 5、物理的リスクに関するシナリオを図表 6 に⽰す。移⾏リスクに関するシナリオは IEA、NGFS のシナリオ、物理的リスクに関するシナリオは IPCC のシナリオが⽤いられている。
図表 5

IEAシナリオ

移⾏リスクに関するシナリオの概要

気温上昇予測クリーン・エネルギー政策と投資の積極的な推進により、持続可能な開発シナリオ

2.0℃以下 パリ協定等の持続可能な開発⽬標を完全に達成するための（SDS）

エネルギーシステムが軌道に乗るシナリオ
持続可能な開発シナリオ（SDS）の分析を拡張させたもの

Net-Zero Emissions（1.5℃シナリオ）

NGFSシナリオ

概 要（2050年）

1.5℃ で、今世紀半ばまでにCO2排出量の実質ゼロ化を⽬標とする
シナリオ

気温上昇予測概（2050年）Net Zero 2050
（1.5℃シナリオ）

1.5℃

Current Policies（3℃シナリオ）

3.0℃

要

厳格な気候政策と⾰新を通じて地球温暖化を1.5℃に制限し、2050年頃に世界のCO2排出量が正味ゼロに達するシナリオ
現在実施されている政策のみが継続されることを前提とするシナリオ（出所）IEA「World Energy Outlook 2021」、NGFS「NGFS Climate Scenarios for central banks and supervisors
June 2021」より⽇興リサーチセンター作成

図表 6

IPCCシナリオ

物理的リスクに関するシナリオの概要

気温上昇予測概 要（2100年）

RCP2.6（2℃シナリオ）

2.0℃以下RCP8.5（4℃シナリオ）

4.0℃

⾮常に多くの気候変動対策が取られ、温室効果ガス濃度は2100年以前にピークをつけ、その後減少するシナリオ
有効な気候変動対策が取られず、2100年の温室効果ガス
濃度が1,000ppmを超えるシナリオ（出所）IPCC「AR5 Synthesis Report」より⽇興リサーチセンター作成

最後に、「戦略」におけるシナリオ分析において、先⾏して実施している銀⾏の開⽰例を⽰す。図表 7は移⾏リスクに関する開⽰内容、図表 8 は物理的リスクに関する開⽰内容である。
移⾏リスクのシナリオは 2020 年度まで IEA の持続可能な開発シナリオが⼤半であったが、2021 年
6 ⽉に NGFS の 2 回⽬の気候シナリオが公表されると、これを採⽤する動きが出てきた。対象セクター、分析期間はどの銀⾏も概ね同様となっているが、分析⼿法は各⾏様々であり、定量分析ではなく定性分析を実施している銀⾏も⼀部あった。
物理的リスクのシナリオは、IPCC の RCP2.6、RCP8.5 の双⽅か、RCP8.5 の単独とのどちらかとなっていた。分析内容は全て⾵⽔災に関する内容であるが、別途慢性リスクとして熱中症・感染症の増加
リスクについて期間 100 年の分析をしている銀⾏もあった。分析⼿法は移⾏リスク同様に各⾏様々であ81

るが、地⽅銀⾏では営業地域における過去の被災データ、ハザードマップを⽤いた被害推定に基づき不動産担保の損壊等に起因する担保価値影響額の推計値を算出している銀⾏が多い。
図表 7

シナリオ分析の分析内容（移⾏リスク）

移 行 リ ス ク
シナリオ

IEA：持続可能な開発シナリオ（2℃シナリオ）
IEA：Net-Zero Emissions（1.5℃シナリオ）
NGFS：Net Zero 2050（1.5℃シナリオ）
NGFS：Current Policies（3℃シナリオ）

対象セクター エネルギー、電力ユーティリティ、石油・ガス、石炭、自動車
分析期間2050年まで

分析手法

個社レベルのボトムアップ手法とセクターレベルのトップダウン手法を組み合わせて評価する
統合的アプローチ
BS / PLを用いたサンプル企業分析により事業継続性を評価し、セクター全体の与信コストを試算
GHG（温室効果ガス）排出量抑制に応じた炭素価格・資源価格や需給環境の変化等のリスクファクター
が業績に与える影響の分析結果をストレステストモデルに反映
気候変動シナリオよる将来予測データおよび炭素税の予測データ等を使用し融資先に対する財政状態や経営成績に関する変化の予想を行い、与信関係費用の変化を分析
移行シナリオに基づき、対象セクターについて将来の業績変化を予想し、格付や信用コストへの影響を推計（出所）各⾏の開⽰資料より⽇興リサーチセンター作成

図表 8

シナリオ分析の分析内容（物理的リスク）

物 理 的 リ ス ク
シナリオ
分析内容
分析期間

IPCC：RCP2.6（2℃シナリオ）
IPCC：RCP8.5（4℃シナリオ）
風水災
急性リスク（台風・豪雨による風水災のリスク）、慢性リスク（熱中症・感染症の増加リスク）
2050年まで
急性リスク50年、慢性リスク100年
水害発生時の被害推定の分析を実施し、水害の発生が与信先に与えるデフォルト確率の変化を用いて与信ポートフォリオへの影響を計測
急性リスク（直接影響）：建物の損傷率 ✖ 担保資産（建物）データ
急性リスク（間接影響）：期待営業停滞日数 ➡
平均以上の事業停滞長期化が見込まれるポートフォリオ ✖ 一定水準の業績悪化ストレス
慢性リスク：熱中症・感染症の増加 ➡ 労働投入量の減少 ➡ GDP成長率低下

分析手法

水災による事業法人における担保価値の毀損、財務状況の悪化に伴う債務者区分の劣化の経路による与信関係費用を算出し、気候変動シナリオごとの洪水発生確率を勘案し与信関係費用を算出
風水災による営業地域の被災データおよび気候変動シナリオに基づく将来的な台風による被災状況に関する試算等により不動産（建物）担保の損壊等による担保価値影響額
営業地域の主要河川流域において、気候変動に起因する大規模水害が発生した場合の顧客の業績悪化および担保価値の毀損の影響
風水災モデルを使用し、与信先の担保物件や事業所等の所在地・構造等に応じた影響度を推計
台風・豪雨によって保有する担保不動産の損傷に起因する価値毀損の推計結果（直接影響）および建物の損傷に起因する顧客の事業停滞日数の推計結果（間接影響）（出所）各⾏の開⽰資料より⽇興リサーチセンター作成

82

4. まとめ
銀⾏の気候変動対策に関する開⽰内容について、TCFD 提⾔に基づく取り組みを中⼼に調査をした。
SDGs 宣⾔については、都市銀⾏において 5 ⾏全てが公表しており、地⽅銀⾏は 62 ⾏中 55 ⾏、第⼆地⽅銀⾏は 38 ⾏中 31 ⾏が公表している。SDGs の 13 番⽬の⽬標である「気候変動に具体的な対策を」についての⾔及は、都市銀⾏が 5 ⾏全て、地⽅銀⾏は 58 ⾏、第⼆地⽅銀⾏は 31 ⾏となっている。次に、TCFD より提⾔された 4 つの開⽰基礎項⽬である「ガバナンス（SDGs 宣⾔を除く）
」、
「戦略」
、
「リ
スク管理」
、
「指標と⽬標」における各開⽰項⽬については、都市銀⾏では⼀部の項⽬を除き 5 ⾏全てが公表している⼀⽅、地⽅銀⾏では項⽬によって 8 ⾏〜34 ⾏の開⽰、第⼆地⽅銀⾏では項⽬によって 2〜13 ⾏の開⽰に留まっている。TCFD 提⾔に基づく開⽰に向けた取り組みについては、都市銀⾏、⼀部の地⽅銀⾏が先⾏して始めており、その他の地⽅銀⾏、第⼆地⽅銀⾏については検討段階、もしくはこれから取り組みを始めていく状況にあるといえる。
異常気象の発⽣等その影響が甚⼤となっている気候変動リスクに備えるためにはシナリオに基づく対策が重要になるが、本稿にて分析対象とした銀⾏の 2021 年 3 ⽉期の統合報告書・ディスクロ―ジャー誌、HP 等における開⽰では取り組み状況に⼤きな差があった。しかし、2021 年 9 ⽉には⽇本銀⾏が気候変動対応を⽀援するための資⾦供給オペレーションを策定しており、貸付対象先に TCFD の 4 項⽬の開⽰を要件としていることからも、今後ますます開⽰が広がっていくと考えられる。TCFD 提⾔における開⽰を始めとした気候変動対策に関する銀⾏の動向については、今後も引き続き注視していきたい。

参考⽂献
TCFD[2017], Recommendations of the Task Force on Climate-related Financial Disclosures
https://assets.bbhub.io/company/sites/60/2021/10/FINAL-2017-TCFD-Report.pdf
NGFS[2021], NGFS Climate Scenarios for central banks and supervisors June 2021
https://www.ngfs.net/sites/default/files/media/2021/08/27/ngfs_climate_scenarios_p
hase2_june2021.pdf
IPCC[2014], AR5 Synthesis Reporthttps://archive.ipcc.ch/pdf/assessmentreport/ar5/syr/SYR_AR5_FINAL_full_wcover.pdf
IEA[2021], World Energy Outlook 2021
https://iea.blob.core.windows.net/assets/888004cf-1a38-4716-9e0c3b0e3fdbf609/WorldEnergyOutlook2021.pdf
⽇本銀⾏[2021], 「気候変動対応を⽀援するための資⾦供給オペレーション基本要領」の制定等について
https://www.boj.or.jp/announcements/release_2021/rel210922a.pdf
（END）

83

⾦融機関の⾦利リスク計測における
NGFS の気候シナリオの活⽤
2022 年 2 ⽉
資産運⽤研究所

常泉 和也

1. はじめに2021 年 6 ⽉、「気候変動リスク等に係る⾦融当局ネットワーク」（Network for Greening the
Financial System︓以下、NGFS）が「中央銀⾏および監督当局向け NGFS 気候シナリオ」を公表した。
これは、気候変動が各国・地域の経済と⾦融システムに与える影響を複数のシナリオとして⽰したものである。NGFS は 2020 年 6 ⽉に 1 回⽬の気候シナリオを公表しており、今回は各国の脱炭素に向けた政策、最新のマクロ経済データ等を含めた 2 回⽬のシナリオ公表となる。
本稿では、NGFS による⽇本を対象とした気候シナリオに基づき、公表された 6 つのシナリオの概要、経済的影響（⻑期⾦利の変化）の概略を説明した上で、NGFS が気候シナリオに基づき推計した⽇本の将来の⻑期⾦利の推移から直近の国内⾦利のイールドカーブを推計することで、⾦融機関の⾦利リスク管理として気候シナリオを活⽤するための⼀つの材料を提⽰する。

2. NGFS 気候シナリオの概要
今回発表された NGFS の気候シナリオには、気温、気候政策、⼆酸化炭素排出量等がどのように変化するかによって、物理的リスク、移⾏リスクが異なる 6 つのシナリオが設定されている。ここでいう物
理的リスクとは、気候変動によって物理的に変化するリスクであり、異常気象の深刻化や増加、平均気温の上昇、海⾯上昇等によってもたらされるものである。⼀⽅、移⾏リスクとは、低炭素経済への移⾏に関するリスクであり、気候変動に関する政策・法規制、技術開発、市場動向、評判等の変化等によってもたらされるものである。
シナリオごとの定義、分類、特徴について図表 1、2、3 に纏めた。図表 3 では、物理的リスクに影響を与える要素を「気温上昇の⽔準」、移⾏リスクに影響を与える要素を「気候変動政策の動向」、
「技術⾰
新の速さ」
、「⼆酸化炭素除去の技術利⽤」、「気候変動政策に対する取組への地域差」とし、各項⽬に対するシナリオごとの特徴を⽰している。

84

図表 1

気候シナリオの定義

気候シナリオの定義
厳格な気候政策と⾰新を通じて地球温暖化を1.5℃に制限し、2050年頃に世界
Net Zero 2050のCO 2排出量が正味ゼロに達するシナリオ。⽶国、EU、⽇本などの⼀部の地域
では、すべての温室効果ガス（GHG）排出量で正味ゼロに達する。
気候政策の厳格さが徐々に⾼まり、67％の確率で地球温暖化が2℃未満に制限

Below 2℃されるシナリオ。

Divergent Net Zero

2050年頃にCO 2排出量が正味ゼロに到達するが、産業間で相違する政策が導⼊されることによりコストが上昇し、⽯油使⽤の段階的廃⽌が早まるシナリオ。
CO 2の年間排出量が2030年まで減少しないことを前提とするシナリオ。CO 2

Delayed Transition

除去は制限され、温暖化を2℃未満に制限するには強⼒な政策が必要となる。

Nationally determined

まだ実施されていない場合も含め、すべての公表された政策（＝国が決定する

Contributions（NDCs） 貢献）が含まれるシナリオ。
現在実施されている政策のみが継続されることを前提とするシナリオ。物理的

Current Policies

なリスクが⾼くなる。

（出所）NGFS「NGFS Climate Scenarios for central banks and supervisors June 2021」より
⽇興リサーチセンター作成

図表 2
⾼

気候シナリオの分類
Too little, too late

Disorderly

移⾏リスク

Divergent
Net Zero(1.5℃)Net Zero
2050(1.5℃)

Delayedtransition

Below
2℃

NDCs
Current
policies

低Hot house world

Orderly
低物理的リスク⾼（出所）NGFS「NGFS Climate Scenarios for central banks and supervisors June 2021」より
⽇興リサーチセンター作成

85

図表 3

気候シナリオの特徴
移⾏リスク

物理的リスク
カテゴリー

シナリオ

気温上昇

気候変動政策

技術⾰新

⼆酸化炭素除去

早い

中程度

中程度

緩やか

中程度

低い

早い

低い

中程度

低い

⾼い

早い

の地域差

Net Zero 2050

1.5℃

Below 2℃

1.7℃

Divergent Net Zero

1.5℃

Delayed Transition

1.8℃

遅い

NDCs

〜2.5℃

国が決定する貢献

遅い

低い

低い

Current Policies

3℃+

既存の政策

遅い

低い

低い

︓リスク中、

︓リスク低）

Orderly

Disorderly

Hot HouseWorld

気候変動政策

円滑
早い
円滑
早い
産業間で相違2030年まで遅い
それ以降早い（注）⾊分けは、マクロ財務リスクの観点からリスクの⾼低を表している（

︓リスク⾼、（出所）NGFS「NGFS Climate Scenarios for central banks and supervisors June 2021」より⽇興リサーチセンター作成

3. NGFS 気候シナリオによる⻑期⾦利への影響
NGFS は気候変動が経済に与える影響について、気候シナリオごとの NiGEM NGFS v1.21 モデル1によるマクロ経済変数のシミュレーション結果を国、地域ごとに提⽰している。
NGFS は⻑期⾦利について、炭素価格2によって引き起こされるインフレ圧⼒と、移⾏に拍⾞をかける
投資需要の増加によって上昇すると説明3している。図表 4 は 2021〜2050 年の 30 年間の⽇本におけるシナリオごとの⻑期⾦利の推移である。すべてのシナリオにおいて年数が経過するにつれ⻑期⾦利が上昇しているが、Net Zero 2050 シナリオ、Below2℃シナリオ、NDCs シナリオ、Current Policies シ
ナリオの４つのシナリオでは 2050 年時点での⻑期⾦利が 4%以下の⽔準に抑えられている⼀⽅、物理的リスクが低く移⾏リスクが⾼い Divergent Net Zero シナリオ、Delayed transition シナリオの 2 つのシナリオは 2030 年前後から⽐較的上昇幅が⼤きくなっている。Divergent Net Zero シナリオは早期に気候変動施策が導⼊されるも産業間で導⼊される政策に相違があり⼆酸化炭素除去も低⽔準となることから移⾏リスクが増加し、2021 年に 0.18%であった⻑期⾦利が 2035 年には 3.52%まで上昇している。Delayed transition シナリオは気候変動政策の遅延から急速な対応を余儀なくされ気候変動
1「National institute Global Econometric Model」の略称であり、イギリスの National Institute of Economic and Social Research が開発したグローバルマクロ経済モデル。NiGEM モデルの詳細については、「NiGEM の紹介と概要」（https://nimodel.niesr.ac.uk/public/articlesintro.pdf）、「技術的⽂書」（https://nimodel.niesr.ac.uk/public/NiGEM technical docu
ment 2021.pdf）を参照されたい。

2

NGFS は炭素価格を気候変動政策の尺度としており、炭素価格が⾼いほどより厳格な気候変動政策を意味している。

3

NGFS の気候シナリオによる経済的影響の詳細については、「中央銀⾏および監督当局向け NGFS 気候シナリオ」（https://www.ngfs.net/sites/default/files/medias/documents/ngfs_climate_scenarios_phase2_june2021.pdf）、「技術的⽂書」（ht
tps://www.ngfs.net/sites/default/files/ngfs_climate_scenarios_technical_documentation__phase2_june2021.pdf）
を参照されたい。

86

政策に対する地域間格差も⼤きくなることから移⾏リスクが増加し、技術⾰新の転換点となる 2030 年に 1.77%であった⻑期⾦利が 2035 年には 3.53%まで上昇しており、2050 年には 5.43%と 6 つのシ
ナリオで最⼤となっている。
気候シナリオによる予測では、物理的リスク、移⾏リスクの⾼低にかかわらず⻑期⾦利は上昇するが、物理的リスクである 2100 年までの気温上昇に対する移⾏リスクの違いにより上昇ペースが異なることを⽰している。つまり、気候変動政策を実⾏するにあたり産業間や地域によって政策に相違があること、早期に実施すべき開始時期が遅延したりすることで不確実性が⾼まり、⻑期⾦利の⽔準に関して影響が出てくるものと考えられる。
図表 4

気候シナリオごとの⻑期⾦利の推移（出所）NGFS「NGFS Climate Scenarios for central banks and supervisors June 2021」より
⽇興リサーチセンター作成

4. 現時点におけるイールドカーブ⽐較
NGFS の気候シナリオに基づく⻑期⾦利の将来予測を現時点におけるリスク管理に活⽤するために、
NGFS の⻑期⾦利のシミュレーション結果（図表 4）から、2022 年末のイールドカーブを推計する。なお、推計にあたって NGFS の⻑期⾦利のシミュレーション結果を 10 年スポットレートとみなす。
この⻑期⾦利のシミュレーション結果を前提とするならば、（4.1）式で⽰すように、ある時点の 10
年スポットレートで 10 年保有し、10 年後の 1 年物フォワードレートでさらに 1 年運⽤した場合と、ある時点の 1 年物フォワードレートで 1 年運⽤し、1 年後にその時点の 10 年スポットレートでさらに10 年運⽤した場合の結果は均衡する。

87

10

𝑅

𝑓

＝ 𝑓

10

𝑅

𝑅 : 時点 𝑡 における 10 年スポットレート（𝑡4.1
0,1,2, ⋯ ,28）

𝑓 : 時点 𝑡 における 1 年物フォワードレート（𝑡0,1,2, ⋯ ,28）

この関係性により、2022 年から 2050 年までの 29 年間の 10 年スポットレートから（4.1）式において左辺と右辺の差の⼆乗和が最⼩となるように、各時点における 1 年物フォワードレート 𝑓 を推計する。なお、現時点である 2022 年の 1 年物フォワードレートは 2022 年 1 ⽉末時点の実際の 1 年スポットレートとし、2050 年以降の 10 年スポットレートは 2050 年の数値と等しいとする。
このように推計した 2022 年〜2050 年の各時点の 1 年物フォワードレートから、2022 年末時点での各年限のスポットレートを算出する（4.2）
。

𝑟

𝑓 𝑡

𝑟 : 時点 0 における 𝑡 年スポットレート（𝑡4.2

1,2,3, ⋯ ,29）

𝑓 : 時点 𝑖 における 1 年物フォワードレート
上記にて算出した各シナリオに基づく 2022 年末時点のイールドカーブと、現在（2022 年 1 ⽉ 31 ⽇時点）のイールドカーブを図表 5 に⽰す。全体の特徴では、Current Policy シナリオの年限 10 年前後
を除き、各シナリオが現在のスポットレートを上回った。個別の特徴としては、年限 10 年でのスポットレートを⽐較すると Net Zero 2050 シナリオが 0.60%と最も⾼くなっているのに対して、年限 29
年でのスポットレートを⽐較すると Divergent Net Zero シナリオが 2.47%、Delayed transition シナ
リオが 2.44%となる⼀⽅、Net Zero 2050 シナリオは 1.87%となった。気候変動政策において産業間での相違がある、あるいは遅延することで、気候変動政策を迅速かつ円滑に推進する場合よりも、年限が⻑期化するほど現在のスポットレートとの差異が⼤きくなるということを⽰している。

88

図表 5

気候シナリオに基づく 2022 年末時点のイールドカーブ（出所）NGFS「NGFS Climate Scenarios for central banks and supervisors June 2021」、
Refinitiv より⽇興リサーチセンター作成

5. まとめ
気候変動のシナリオをどのように⾦融機関のリスク管理に導⼊していくかという観点から、NGFS の気候シナリオに基づく⽇本の⻑期⾦利の将来予測を近い将来のイールドカーブへと変換し、現在のイールドカーブとの⽐較を⾏った。本稿のような分析⼿法を⽤いることで、気候シナリオが⾦融機関の⾦利リスク管理の⼀つの材料となるのではないだろうか。
常泉[2021]では国内銀⾏の気候変動に関する開⽰状況を調査したが、現状ではシナリオ分析を実施している銀⾏は少数であった。⼀⽅、NGFS が 2021 年 10 ⽉に発表した「各国当局および中銀による気候シナリオ分析の実施に係るプログレスレポート」では、NGFS メンバーである 30 の各国当局および中銀のうち、気候シナリオによるシナリオ分析を実施済と回答した先は 4 件、19 件が実施中、6 件が計画中と回答していることからも、今後各国でますます気候シナリオを⽤いたシナリオ分析が実施されていくと考えられる。シナリオ分析をはじめとした気候変動に対する国内銀⾏のリスク管理の動きを注視しつつ、気候シナリオが銀⾏の預貸の時価（ΔEVE）や収益（ΔNII）に与える影響の分析については、
今後の課題としたい。

参考⽂献
NGFS[2021a],

NGFS Climate Scenarios for central banks and supervisors June 2021

https://www.ngfs.net/sites/default/files/media/2021/08/27/ngfs_climate_scenarios_p
hase2_june2021.pdf
NGFS[2021b],

NGFS Climate Scenarios Database Technical Documentation V2.2

https://www.ngfs.net/sites/default/files/ngfs_climate_scenarios_technical_documentat

89ion__phase2_june2021.pdf
NGFS[2021c],

Scenarios in Action A progress report on global supervisory and central bankclimate scenario exercises October 2021
https://www.ngfs.net/sites/default/files/medias/documents/scenarios-in-action-aprogress-report-on-global-supervisory-and-central-bank-climate-scenario-exercises.pdf
⼤嶋秀雄[2021a],「NGFS の気候シナリオが⽰す「2050 年脱炭素」の世界〜⺠間企業で⾏うリス

ク分析に向けて求められること〜」, ⽇本総研 Research Focus
https://www.jri.co.jp/page.jsp?id=39241
⼤嶋秀雄[2021b],「秩序ある 2050 年カーボンニュートラルに不可⽋な経済影響の把握―⾦融・企業連携によるシナリオ分析が急務ー」, ⽇本総研 Research Focus
https://www.jri.co.jp/page.jsp?id=39426
⼤嶋秀雄[2021c],「中⼩企業の脱炭素のカギを握る銀⾏セクター〜多⾯的⽀援を⾏う仕組みづくりが急務〜」, ⽇本総研 Research Focus
https://www.jri.co.jp/page.jsp?id=101813
佐志⽥晶夫[2021],「NGFS の「気候シナリオ分析に係るプログレスレポート」の紹介」

https://www.jsri.or.jp/publish/topics/pdf/2111_03.pdf
アセットマネジメント One[2018],
常泉和也[2021],「資産運⽤のパフォーマンス測定」, ⾦融財政事情研究会「⾦融機関の気候変動に関する開⽰状況調査」,

⽇興リサーチレビュー

https://www.nikko-research.co.jp/library/10728/
（END）

90

カーボンプライスの動向

ネットゼロを実現するカーボン・オフセット
2022 年 5 ⽉
社会システム研究所 主任研究員

寺⼭恵

1. はじめに2021 年英国グラスゴーで開かれた COP26（気候変動枠組条約締約国会議）において、地球の平均気温の上昇を、産業⾰命以前より 1.5℃に抑えることを⽬標とすることが合意された。IPCC 特別報告書によると、1.5℃⽬標達成のためには、2030 年までに温室効果ガス排出を 2010 年⽐ 45%削減、2050 年頃には実質的にゼロ排出を達成することが必要とされる（環境省、2018）。
この 1.5℃シナリオをふまえ、 国や地域だけでなく、地⽅⾃治体や都市、グローバル企業からもネッ
トゼロ宣⾔が相次いでいる。Black, R., et al. (2021) によると Forbes Global 2000 企業のうち、21%以上がネットゼロを宣⾔しているという。この企業の「ネット（実質）」ゼロ排出を達成する⼿段としてカーボン・オフセットが注⽬されている。物理的に削減しきれない温室効果ガスはオフセットする必要があるからだ。

2. カーボン・オフセットとは
カーボン・オフセットとは、⾃らの温室効果ガス排出を、どこか別の場所で⾏われた温室効果ガス排出削減で埋め合わせることをいう。
オフセットの考え⽅は、京都議定書における京都メカニズムと呼ばれた柔軟化措置に由来する。京都
議定書では、法的拘束⼒のある温室効果ガス排出削減の⽬標が、先進国各国に割り当てられていた。各国が削減⽬標の達成にあたって、物理的な温室効果ガス排出削減以外にも、排出削減として加算できる
ものが京都メカニズムとして定められた。
代表的な京都メカニズムのひとつである Clean Development Mechanism（CDM）は、途上国での温室効果ガス削減プロジェクトを先進国が⾏った場合、その温室効果ガス削減量を当該先進国の温室効
果ガス削減として認めるというものだ。温室効果ガス排出削減の⽬標は先進国にのみ割当てられて、途
上国にはなかった。例えば、⽇本の削減⽬標は 1990 年⽐マイナス 6%であったが、⽇本では 80 年代に省エネがすすんでおり、1990 年⽐では国内には削減できる余地がすでに少なかったとされる。途上国での温室効果ガス削減プロジェクトは、⽇本でさらなる削減を⽬指すより効率的であるし、⽬標のない途上国における温室効果ガス削減をすすめるインセンティブにもなる。また、途上国のプロジェクト
は、環境保護や経済開発⾯の効果も期待できる。
実際、京都議定書の約束期間である 2008 年から 2012 年の間の平均的な⽇本の物理的温室効果ガス

91

排出量は基準年⽐ 1.4%増加したが、CDM など京都メカニズムによるカーボン・クレジットで 5.9%、
さらに森林等吸収量で 3.9%をオフセットしたことにより、基準年⽐マイナス 8.4%と計算でき、⽇本は⽬標を達成した1。

3. ⾃主カーボン・クレジット市場
京都議定書の第⼀約束期間が 2012 年に終了すると、それ以降、法的な削減⽬標が設定されることはなかった。そのため、先進国は削減⽬標達成のため、CDM 認証のカーボン・クレジットを集めてオフセットする必要はなくなった。2020 年から有効となっているパリ合意においては、途上国も含め、すべての国が⾃主的な削減⽬標（Nationally Determined Contribution, NDC）を掲げるが、NDC 達成に法的な義務はない。NDC は⾃主⽬標であるから、国家間で温室効果ガス排出のやり取りを前提にした⽬標
設定はしないと考えられる。したがって、国際的な制度としてのオフセットを⽬的としたカーボン・ク
レジットは現在では取引されていない。
しかし、オフセットの考え⽅は残り、カーボン・クレジットがオフセットを求める⺠間の個⼈や企業などの間で⾃主的に取引されている。各国地域や地⽅⾃治体で運営されているキャップ・アンド・トレーディングの排出権取引プログラムは、それぞれ独⾃に定義した排出権（クレジット）を参加者に割当てる。当該クレジットはプログラム内でのみ有効で、原則、クレジットのやり取りは参加者間に限定される。⼀⽅、⾃主カーボン・クレジット市場では、そのような取り決めは⼀切ない。誰でもカーボン・
クレジットの発⾏ができ、購⼊者を⾒つければそのクレジットの販売することができる。
オフセット・プロジェクト
⾃主カーボン・クレジット市場のカーボン・クレジットは、オフセット・プロジェクトが発⾏する。
オフセット・プロジェクトは、温室効果ガス排出を削減するあるいは回避するもので、CDM では 250以上のオフセット・プロジェクトのタイプが想定されていた。⾃主カーボン・クレジット市場においても、様々なタイプのオフセット・プロジェクトが存在するが、再⽣可能エネルギーと森林、⼟地利⽤のプロジェクトが最も多い。Forest Trendsʼ Ecosystem Marketplace(2021)によると、2021 年に発⾏されたカーボン・クレジットでは、この 2 つのタイプで 9 割近くを占める（図表１参照）。森林、⼟地
利⽤とは、光合成による植物の CO2 吸収作⽤に由来する CO2 排出削減であり、具体的には森林破壊の回避活動、新規植林、森林再⽣などのプロジェクトのことを指す。

1

林野庁ウェブサイト(https://www.rinya.maff.go.jp/j/sin_riyou/ondanka/con_3.html)

92

図表１ 2021 年発⾏カーボン・クレジットの内訳
ごみ処理エネルギー効率性、（メタン回収）

輸送

農業、畜産

3%

1%

0%

エネルギー転換3%
産業ガス（代替フロン）、
製造⼯程
3%

森林、⼟地利⽤
45%

再⽣可能エネルギー
42%（出所）Forest Trendsʼ Ecosystem Marketplace (2021)より⽇興リサーチセンター作成

カーボン・クレジット認証
⾃主カーボン・クレジット市場において、第三者機関による認証の取得は必須ではないが、多様なオ
フセット・プロジェクトを購⼊側で評価することは難しいため、市場に流通するクレジットのほとんど
は認証付きである。クレジットを発⾏したいオフセット・プロジェクトは、計画段階で認証機関に応募
し認証を取得する。
図表 2
認証基準

主な認証機関プロジェクト数

主なクレジットのタイプ

発⾏残⾼（百万トン CO2e)

Verified Carbon Standard (VCS)

1,628

45% 再⽣可能エネルギー
42% 森林 、⼟地利⽤410Gold Standard

1,249

42% 再⽣可能エネルギー
26% 燃料変換
13% エネルギー効率性

97

Climate Action Reserve274

42% ゴミ処理
27% 代替フロン
25% 森林、⼟地利⽤

69

American Carbon Registry (ACR)

122

43% CCS/CCU
20% 森林、⼟地利⽤
15% 製造⼯程

50(出所) World Bank. (2020)より⽇興リサーチセンター作成

93

それぞれ認証機関は、独⾃の認証基準を持ち、クレジットのブランドを冠しているが、⺠間シンクタ
ンクの World Resources Institute は、オフセット・プロジェクトとして認証されるためには、以下の５つの基準を満たす必要があるとしている(World Resources Institute, 2010)。



Real（真正）︓プロジェクトが実施され、クレジットにトン CO2e 単位で⽰された温室効果ガスの削減量が実現していること。

Permanent（永続性）︓吸収した温室効果ガスが再び放出されないこと。

Additional（付加性）
︓新規の温室効果ガスの削減であること。オフセット・プロジェクトがなくても削減されるものはプロジェクトとして成⽴しない。

Verifiable（認証）︓独⽴した認証機関が定期的にモニタリングし認証していること。

Enforceable（実施）︓クレジットは（認証機関などに）登録し、厳正に管理され、１クレジット
で１トン CO2e の温室効果ガス排出をオフセットすること。2 重オフセットを防ぐ。

カーボン・クレジット購⼊
認証機関に登録されたオフセット・プロジェクトが、実際に稼働すると毎年 1 年分のオフセット量（単位︓トン CO2e）を証したクレジットが発⾏される。オフセット・プロジェクトと直接、排出削減購⼊契約（Emission Reduction Purchase Agreement, ERPAs）を交わし、クレジットを受け取ることもできる。また、認証機関ではオンラインサイトで認証クレジットのリテール販売を⾏うところもあるが、実際にはクレジットの⼤半は、クレジット・プロバイダー2を通じて企業が購⼊している。プロバイダー
は、オフセット・プロジェクトの開発や認証取得の⽀援なども⾏い、テイラーメイドのオフセット・ク
レジットのパッケージを企業に提案する。

4. ⾃主カーボン・クレジット市場の拡⼤
Forest Trendsʼ Ecosystem Marketplace (2021)によると、⾃主カーボン・クレジット市場は、2016
年ごろまでは 4,000 万トン CO2e 台で推移していたが、2017 年頃から拡⼤し始め、2020 年には 1.98
億トン CO2e のオフセット⽤のクレジットが発⾏された。2021 年は 8 ⽉時点で既に２.39 億トン CO2eが発⾏されており、累積クレジット発⾏量は 10.9 億トン CO2e に達するとみられる。また、2019 年、2020 年それぞれ 1 億トン CO2e が企業のオフセットに利⽤され、累積では発⾏クレジットの約半分がオフセットに利⽤されている。

2

Climate Care (www.climatecare.org), South Pole (www.southpole.com), CO2balance (www.co2balance.com)など。
この 3 社は営利企業。

94

図表３ オフセット⽤クレジット発⾏とクレジット使⽤累積(百万トンCO2e)(百万トンCO2e)

1200

600
クレジット発⾏
クレジット使⽤

500

1000

累積発⾏量
累積オフセット量

400

800

300

600

200

400

100

200

0

0
2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

2021

(出所) Forest Trendsʼ Ecosystem Marketplace (2021)より⽇興リサーチセンター作成

ネットゼロに必要なオフセット量（市場規模）
IPCC3第６次評価報告書によると、2019 年の世界の温室効果ガス総排出量は 590 億トン CO2e 前後と推定されている。これを起点として 1.5℃⽬標と整合的な排出削減経路では、2030 年には排出量を半減させるが、2050 年にはどうしても削減しきれない残余排出量が残ると考えられている。この残余排出量をオフセットすることにより、ネットゼロが実現する。McKinsey & Company (2021)は、2050
年の残余排出量を 100 億トン CO２e 程度と予想しており、同量のオフセットがクレジットによって提供されるとして、⾃主カーボン・クレジット市場は 100 億トン CO2e 規模へ拡⼤する可能性があると
している。

3

Intergovernmental Panel on Climate Change (気候変動に関する政府間パネル)

95

図表 4

2050 年ネットゼロ達成に向けた温室効果ガス排出削減経路のイメージ図（⼗億トンCO2e）70590億トン

60
50

45% 削減40

325億トン

温室効果ガス排出

30

実質ゼロ

20
10
0
‐10

温室効果ガス除去‐20（出所）⽇興リサーチセンター作成

ネットゼロ⽬標を掲げる企業においても、同様の 1.5℃⽬標と整合的な排出削減⽬標を⽴てている。
オフセット・クレジットを積極的に購⼊することで知られるマイクロソフト社は、2030 年までに排出
ネットゼロの達成を⽬標として掲げている。現在の同社の温室効果ガス排出量は年 1,200 万トン CO2eであるが、2030 年にはこれを 500 万トン CO2e 程度まで削減するとしている。同時にオフセットを増⼤させ、2030 年には 500 万トン CO2e 以上のオフセットを実現し、カーボンネガティブへ突⼊するとしている。同社は、2022 年度は 150 万トン CO2e のクレジット購⼊について 21 のオフセット・プロ
ジェクトと契約した（Microsoft, 2022）。
オクスフォード・オフセット原則
⾃主カーボン・クレジット市場において取引されているクレジットのほとんどが、再⽣可能エネルギ
ーや森林、⼟地利⽤といったプロジェクトが発⾏したものである。これらは排出削減を実現するプロジェクトである。オクスフォード⼤学は、排出削減のオフセットではネットゼロは達成できないと指摘している。最終的に削減しきれない残余排出量は、カーボンを⼤気中から除去するプロジェクトに由来するクレジットでオフセットする必要があるからだ。オクスフォード⼤学は、ネットゼロが達成できるよう⾃主カーボン・クレジット市場の参加者に向けてオクスフォード・オフセット原則を提案している（Smith School of Enterprise and the Environment, University of Oxford, 2020)。
オクスフォード・オフセット原則では、企業はまずは⾃らの温室効果ガス排出の削減に取組むべきであり、先に削減のオフセットありきではないとする。排出削減のオフセットは、⼤幅な削減が求められ96

るトランジションにおいて⼀時的に利⽤されるだろうが、最終的に削減しきれない残余排出量の部分は、カーボン除去・クレジットによってオフセットされる。したがって、⼆酸化炭素を⼤気中から除去する
カーボン除去クレジットへのシフトを提案している。
前出のマイクロソフト社が購⼊した 150 万トンのクレジットのうち 149 万トンは森林、⼟地利⽤のプロジェクトであり、削減・クレジットである。しかし、2030 年のカーボンネガティブ時には、500 万トン以上のオフセットが予定されているが、全量カーボン除去・クレジットを利⽤する計画である。

5. カーボン除去・クレジットとはカーボン除去 (Carbon Dioxide Removal, CDR)とは、⼤気中から⼆酸化炭素を回収し、⼟壌や海洋、製造物に半永久的に閉じ込めることを指し、マイナスの CO２排出(Negative CO2 Emission)とも呼ばれる。
Puro.earth は、カーボン除去のオフセット・プロジェクト専⾨の認証機関であり、カーボン除去・ク
レジット(CO2 Removal Certificate, CORCs)を発⾏している。CORCｓ対象となるオフセット・プロジ
ェクトは、⼆酸化炭素を⼤気中から回収し、50 年以上閉じ込めるなどの条件を満たしたもので、1) バ
イオ炭、2)炭酸含有コンクリート、3)⽊造建造物、4)地質的炭素貯留の 4 種類である。
図表５

CORCｓ対象カーボン除去・プロジェクト

バイオ炭(Biochar)

⽣物資源を材料とした、⽣物の活性化および環境の改善に効果のある炭化物。⼟壌改良⽤の⽊炭などは、植物が吸収した CO2 を⻑期間に亘って⼟中に固定する。

炭酸含有コンクリート

製鉄の鉱滓などから製造されるコンクリートで、製造過程で排出する以(Carbonated Building Elements)

上の CO2 を含有する。

⽊造建造物

欧州では⽊造建築の耐久年数は 50 年と定められている。⽊造建築は(Wooden Building Elements)

森林が吸収した CO2 を⻑期間に亘って固定する。

地質的炭素貯留(Geologically Stored Carbon)

DAC や BECCS に地中貯留を組み合わせたもの。
*Direct Air Capture (空気から CO2 分離回収)*BECCS（出所）Horta, E. (2020)より⽇興リサーチセンター作成

しかし、多くのカーボン除去のプロジェクトは、スタートアップあるいは研究開発の段階であるものが多く、CORCｓのような認証を取得したクレジットを発⾏できていない。そのため、⾃主カーボン・
クレジット市場においてカーボン除去・クレジットはほとんど流通していない。

97

6. オフセット・クレジットの価格
Forest Trendsʼ Ecosystem Marketplace (2021)によると、2021 年度の流通クレジットは、約 2.4
億トン CO2e であり、平均単価は 3.13 ドル/トン CO2e、市場規模は 7.48 億ドルとみられる。2020 年の平均単価は、2.51 ドルと新型コロナウィルスの感染拡⼤による経済的な落ち込みの影響を受けて、2019 年の 3.07 ドルより低下したが、2021 年は 3.13 ドルと 2019 年のレベルに戻している。⾃主カーボン・クレジット市場におけるクレジットの価格は、３年間を⾒る限り上昇傾向はない。
2021 年のクレジットの種類別にみると、⼤半を占める森林、⼟地利⽤が 4.73 ドルと最も⾼い価格で取引されている。⼀⽅、再⽣可能エネルギーやエネルギー効率性、エネルギー転換などは１ドル台であり、ほとんど最低価格の様相である。
図表６ クレジット流通量、単価、出来⾼（３年間）
取引量(百万トン）

単価
（⽶ドル）

出来⾼
（百万⽶ドル）2019年全体

104

3.07

320

2020年全体

188

2.51

473

2021年全体

239

3.13

748

（2021年内訳）
森林、⼟地利⽤

115

4.73

544

再⽣可能エネルギー

80

1.11

88

産業ガス（代替フロン）、製造⼯程

1

2.93

4

エネルギー効率性、エネルギー転換

16

1.50

24

ごみ処理（メタン回収）

3

3.93

11

輸送

2

1.00

2

農業、畜産

3

1.35

5

その他

19

3.75

71

(出所) Forest Trendsʼ Ecosystem Marketplace (2021)より⽇興リサーチセンター作成

カーボン除去・クレジットの価格
現状、カーボン除去・クレジットは市場にはなく、多くのカーボン除去・プロジェクトはスタートア
ップあるいは研究開発の段階である。Stripe 社4は、2020 年より Stripe Climate プログラムを⽴ち上げ、カーボン除去・プロジェクトに投資している。2020 年は 100 万ドルのカーボン除去・クレジットを購⼊する契約を４つのカーボン除去・プロジェクトと交わし、2021 年は 6 プロジェクトと合計 275万ドルの契約を結んだ。

4

⽶国の⾦融サービスと SaaS 企業。ネットショップの決済処理ソフトウェアなどを提供している。

98

図表７ Stripe Climate 投資のカーボン除去・プロジェクト（2021 年）
プロジェクト名

除去クレジット単価

カーボン除去の内容（ドル/トン CO2e）

Carbon Built

希釈した CO2 で⼤理⽯を形成

260

Heirloom

DAC から鉱化し貯蔵

Running Tide

昆布を養殖し海洋に沈める

Seachange

電気化学的実験海⽔に CO2 を溶かし込む

Mission Zero

DAC+貯留

2,054
250
1,370
319

Mineral Weathring 実験（カーボン除去では
The Future Forest Company

ない）
⽞武岩を破壊して森林に撒き、CO ２吸収を計

200

測（出所）Stripe.(2021)より⽇興リサーチセンター作成

ネットゼロを達成するカーボンプライシング
⾃主カーボン・クレジット市場で取引されている削減・クレジットは、排出削減の限界費⽤とみることができる。ある企業では、温室効果ガス排出の削減余地が⼗分ある場合、まずは費⽤ゼロの削減をす
すめると考えられる。次に、費⽤ゼロの削減策が尽きると、費⽤が発⽣する削減にも取組むが、費⽤の安いものから順次取り組むと考えられる。追加的な削減の費⽤と⾃主カーボン・クレジット市場のクレジット価格を⽐較し、クレジット価格の⽅が安くなった時点で、クレジットを購⼊しオフセットする。
したがって、クレジット価格は、企業の排出削減の限界費⽤と⼀致する。2021 年のクレジット価格は3.13 ドルであったことから、この時点の企業の排出削減の限界費⽤は 3.13 ドルと考えることができる。今後、1.5℃⽬標に整合的な排出削減経路に沿って削減を進めると、排出削減の限界費⽤は⾼次関数的に増加していくだろう。
図表８ ネットゼロ時のカーボン価格（モデル図）
限界費⽤
カーボン削減・クレジットP

カーボン除去・クレジット

Q（出所）⽇興リサーチセンター作成

99

オフセット量⼀⽅、除去・クレジット市場はまだ成⽴しているとは⾔い難いかもしれないが、Stripe Climate プロ
グラム採⽤のカーボン除去・プロジェクトのクレジット単価は 250 ドル〜2,054 ドルである。今後、技術が進展し、量産化されていくにつれ追加的なカーボン除去の費⽤は低下していくと考えられる。最終
的に、排出削減の限界費⽤とカーボン除去の限界費⽤が⼀致するところで、残存排出量(Q)とカーボン除去によるオフセット量(Q)が⼀致し、ネットゼロが達成される。このときのカーボン価格(P)は、3.13
ドルと 2,054 ドルの間にある。どのようなオフセット量（Q）とカーボン価格（P）の組み合わせが実現するかは、削減技術と除去技術の進展度合いによると考えられる。除去技術が相応にすすめば、⽐較的⼤きな残存排出量を残してネットゼロが達成されるが、除去技術がすすまなければ、残存排出量は限りなくゼロに近づき、カーボン価格（P）は上昇するだろう。

7. まとめ⾃主カーボン・クレジット市場は企業のオフセットニーズから拡⼤しているが、ほとんどが排出削減
をオフセットするクレジットである。ネットゼロまでのトランジションにおいて、排出削減クレジット
によって、企業の排出削減をオフセットすることは可能であるが、ネットゼロ時点に残る削減しきれない温室効果ガス排出は、カーボン除去・クレジットによってのみオフセットできると考えられる。現在、削減クレジットは平均 3 ドル程度で取引されているが、企業にコストのかからない削減余地がまだ⼗分あることを⽰していると考えられる。削減が進展すると削減クレジットの価格は上昇し、ネットゼロ達成時には、カーボン除去・クレジットの価格と⼀致すると考えられる。

参考⽂献
Black, R., Cullen, K., Fay, B., Hale, T., Lang, J., Mahmood, S., Smith, S.M. (2021). Taking Stock:
A global assessment of net zero targets, Energy & Climate Intelligence Unit and Oxford
Net Zero.
Forest Trendsʼ Ecosystem Marketplace. (2021) ʻMarket in Motionʼ. State of Voluntary Carbon
Markets 2021. Installment 1. Washington DC: Forest Trends Association
World Bank. (2020, May) State and Trends of Carbon Pricing 2020. World Bank. Washington
DC. Doi: 10.1596/978-1-4648-1586-7.
World Resources Institute. (2010) The Bottom Line on Offsets.
Retrieved from https://www.wri.org/research/bottom-line-offsets
McKinsey & Company. (2021) A blueprint for scaling voluntary carbon markets to meet theclimate challenge. Retrieved fromhttps://www.mckinsey.com/business-functions/sustainability/our-insights/a-blueprintfor-scaling-voluntary-carbon-markets-to-meet-the-climate-challenge.

100Microsoft. (n.d.). Microsoft will be carbon negative by 2030 - The Official Microsoft Blog.
Retrieved fromhttps://blogs.microsoft.com/blog/2020/01/16/microsoft-will-be-carbon-negative-by2030/
Microsoft. (2022). Microsoft Carbon Removal: An Update with Lessons Learned in Our Second
Year. Retrieved fromhttps://query.prod.cms.rt.microsoft.com/cms/api/am/binary/RE4QO0D
Smith School of Enterprise and the Environment, University of Oxford. (2020) The Oxford
Principles for Net Zero Aligned Carbon Offsetting. Retrieved fromhttps://www.smithschool.ox.ac.uk/publications/reports/Oxford-Offsetting-Principles2020.pdf
Horta, E. (2020) How can carbon removal help companies become carbon neutral?.
ForTheDoers Blog. Retrieved from https://www.fortum.com/about-us/blogpodcast/forthedoers-blog/how-can-carbon-removal-help-companies-become-carbonneutral#:~:text=CO2%20Removal%20Certificates%20are%20digital,from%20cradle%
2Dto%2Dgate.
Stripe. (2021) Stripe commits $8M to six new carbon removal companies.ニュースルーム.
Retrieved from https://stripe.com/newsroom/news/spring-21-carbon-removalpurchases
環境省.(2018) 1.5℃特別報告書 政策決定者向け要約（SPM）の概要 . Retrieved fromhttps://www.env.go.jp/press/files/jp/110087.pdf
環境省. (2022) IPCC AR6/WG3 報告書の政策決定者向け要約の概要 . Retrieved fromhttps://www.env.go.jp/press/files/AR6WG3_SPM.pdf
（END）

101

⽇本企業のインターナルカーボンプライシングの動向について
2022 年 4 ⽉
社会システム研究所 主任研究員

杉浦康之

1. インターナルカーボンプライシングについて
インターナルカーボンプライシング（Internal carbon pricing、以降 ICP）とは、企業⾃らが気候リ
スクを経営に反映させるために導⼊する、主に⼆酸化炭素への価格付けのことを指す。近年の気候変動に対する意識の⾼まりや排出関連の規制が将来強化される⾒込みなどから、気候変動に影響を及ぼす⼆酸化炭素を排出し続けることを財務的なリスクとして捉える。そして、このようなリスクを軽減するため、⼆酸化炭素を⾦銭的に評価し、それを設備投資や事業機会など、⻑期的な経営の意思決定に反映する。すなわち ICP とは企業⾃らが低炭素へ移⾏し、それを管理する⼿法の⼀つである。
2014 年初期の調査では、世界で 150 の企業が ICP を導⼊していた（CDP(2014)）。導⼊当初のイン
ターナルカーボンプライス（以下、ICPs）は 0.1~360 USD/トンであり、まだ広範で⼀般化された⽅法が確⽴されていなかった。そのため、WBCSD（持続可能な開発のための世界経済⼈会議）は 2015 年にガイドラインを公表し、ICP を導⼊した世界 14 企業の具体的な事例、カーボンプライスを設定するまでの企業内での⼀連のプロセスを紹介するなど、実践的なガイドラインを提⽰した（WBCSD(2015)）。
こうした取り組みにより、2020 年時点では世界で 853 社が導⼊している（CDP（2020））。
⾮財務情報の開⽰でも ICP の導⼊とその開⽰を提⾔している。TCFD（気候変動財務情報タスクフォース）は 2017 年に公表した開⽰の実務書”Implementing the recommendations of the task force
on climate-related financial disclosures”の中で、指標と⽬標（Metrics and Targets）に関する開⽰の⼀つとして、戦略とリスク管理に沿って評価する際に ICPs の開⽰を提⾔している。これに続き、ISSB（国際サステナビリティ基準審議会）も 2021 年に公表した気候関連開⽰のプロトタイプ”Climaterelated Disclosures Prototype”の中で TCFD と同様に、指標の⼀つとして開⽰を求めている。
⽇本では、環境省が 2020 年 3 ⽉に「インターナルカーボンプライシング活⽤ガイドライン」を公表
し、ICP の導⼊の意図、価格設定のプロセスや ICP の活⽤⽅法、価格の運⽤プロセスなどの紹介だけでなく、海外企業の事例や「インターナルカーボンプライシング活⽤⽀援事業参加企業」に応募した国内企業 13 社の導⼊ケースを紹介している。
以下では、インターナルカーボンプライシング導⼊の意図とその事例について紹介し、さらに⽇本企業における直近 3 年間の ICP 導⼊状況や、ICPs の状況について確認する。

102

2. ICP 導⼊の意図と事例
企業が ICP を導⼊する意図について、WBCSD(2015)によれば、「将来の企業の意思決定に反映させる」ことと「企業の現在の炭素排出削減を促す」ことの 2 つが挙げられている。以下では、この 2 つの意図について説明する。
① 将来の企業の意思決定に反映させる「将来の企業の意思決定に反映させる」とは、資本投資（設備投資）、リスク管理、戦略的な計画（エネルギー効率の⾼い製品開発など含む）など⻑期的な企業経営の意思決定の中で、将来排出される⼆酸化炭素を⾦銭的に加味して事業評価を⾏うことを指す。このとき、ICPs は実質的な費⽤に基づくのではなく、例えば⼆酸化炭素の排出削減によって産業⾰命以降の気温上昇を 2100 年までに 2 度未満に抑えることができると想定した時に⾒積もられる炭素の社会的費⽤（Social cost of carbon）や将来⽣じる可能性のある炭素税など、仮想的な価格を⽤いる。ICPs を反映させることで、設備投資や新しい事業プロジェクトの採⽤において、炭素効率の低い事業から⾼い事業に転換することが狙いである。WBCSD(2015)は、このような意図で利⽤する際の炭素価格を Shadow price と呼んでいる。こ
うした将来の企業の意思決定に反映させた事例として、以下の 2 つを紹介する。
【事例１︓ルノーの vehicle projects1】
フランスの⾃動⾞会社ルノーは、ICPs を 1 トン当たり 450 ユーロ（450 ユーロ/トン）と設定している。この価格は、欧州の企業別平均燃費基準（CAFE）やその他地域における炭素排出関連規制な
どの規制を考慮した価格であり、排出削減に関連した技術開発についての決定の際に⽤いる。
【事例２︓トタル2】
フランスのエネルギー企業であるトタルは、⽯炭からガスへの転換を促進し、CCUS 技術への投資を促すことを⽬的に、ICP を 2008 年から導⼊している。ICPs は当初 25 ユーロ/トンで設定し、2016年からは 30~40USD/トンと設定している。同社では、化⽯燃料の排出について 50％削減することを⽬指している。
② 企業の現在の炭素排出削減の⾏動を促す「企業の現在の炭素排出削減の⾏動を促す」とは、エネルギーを効率化するなど、不必要なエネル
ギーの利⽤を抑制するなど、炭素排出を抑制するように企業内の⾏動を変⾰することを指す。こうした価格は、排出削減に実質的にかかる費⽤（⾒込み額なども含む）や EU-ETS などの排出権取引価格などでの排出権購⼊価格などを基にしている。WBCSD（2015）では、この価格を Carbon Fee と呼1

https://www.renaultgroup.com/en/2020-Universal-Registration-Document/162/

2

I4CEO(2016)参照

103

んでおり、その事例として以下が挙げられる。
【事例３︓マイクロソフト3】
マイクロソフトでは、2013 年より社内炭素費⽤制度を導⼊し、各事業ユニット（データセンター、
オフィス、研究所、製造、⾶⾏機を利⽤した出張）で⽣じる炭素排出を⾦銭的に評価している。開始
当初は 4~5 USD/トンと設定し、2019 年からは 15 USD/トンとしている。各事業ユニットで排出量を基に集められた資⾦（Carbon fee investment fund）をもとに、100 億キロワット以上のグリー
ン電⼒（うち 30 億キロワットは再⽣エネルギー）を購⼊している。また、当資⾦は 60 万トンの⼆酸化炭素をカーボンオフセットプロジェクトにも充当し、総計で 750 万 CO2-e トン程度の削減に貢献している。同社では、2030 年までにカーボンネガティブを⽬指している。
【事例４︓ルノーの industrial installations4】
ルノーは、上述の“vehicle projects“とは別に、⾃動⾞製造時の直接的な排出を削減することを⽬的に ICP を導⼊している。ICPs は、エネルギー市場や EU-ETS などの価格を参照し、25 ユーロ/トン（2020 年時点）と設定している。

3. ⽇本企業の ICP の導⼊の状況と価格
次に、⽇本企業の ICP 導⼊の状況と価格について確認する。ここでは CDP（カーボン・ディスクロー
ジャー・プロジェクト）が提供する 2019 年から 2021 年の 3 年間のデータを⽤いる。CDP はグローバ
ルで、気候変動に関する開⽰を求める⾮営利団体であり、各企業は任意で回答している。CDP に回答する⽇本企業は年々増加しており、2021 年時点では 536 社が回答し、このうち上場企業は 402 社である
（図表 1 参照）。
図表 1

質問年
2019
2020
2021

CDP 回答企業数

回答社数
427
506
536

うち上場企業317364
402（出所）⽇興リサーチセンター

CDP 回答企業のうち、ICPs を導⼊した⽇本企業の社数（複数の ICPs を設定している企業を含むため、延べ数）を確認すると、2019 年が 78 社、2020 年が 96 社、2021 年が 126 社となっており、合3

以下を参照。https://blogs.microsoft.com/on-the-issues/2019/04/15/were-increasing-our-carbon-fee-as-we-doubledown-on-sustainability/,https://unfccc.int/climate-action/momentum-for-change/financing-for-climatefriendly/microsoft-global-carbon-fee , Addicott et al.（2019）など

4

脚注 3 参照。

104

計 300 社が確認された。ただし、通貨単位（円、ドル、ユーロなど）/トン以外の単位（円/Kw など）で回答している企業、また価格については未回答としている企業なども含まれている。そのため、以降の分析ではデータの統⼀性という観点から、未回答企業と通貨単位/トン以外で回答していると確認された企業を除外し、延べ 297 社について⾔及する。
ICP 導⼊ 297 社の特徴は以下のとおりである。ICP 導⼊企業のうち上場しているのは 292 社と、ほとんどが上場企業である。規模については、時価総額55,000 億円以上の企業が 225 社、そのうち 1 兆
円以上の企業が 146 社であった。したがって、現在の ICP 導⼊は⼤規模時価総額の上場企業が中⼼となっている。
図表 4 は 3 年間と全体の ICPs の記述統計量である。ICPs 回答企業の多くは円ベースでの回答である
が、⼀部はドル、ユーロなどで回答している。これら価格については、各企業による回答⽇の前⽉末仲値を⽤いて円に換算している。全 297 社の平均値は 14 万 5,259 円、中央値で 5,000 円、最⼩で 200円、最⼤で 2,000 万円であった。経年変化をみると、平均値は 2019 年の 38,978 円/トンから 2021
年の 276,934 円/トンと⼤幅に上昇している。中央値でも、2019 年では 3,500 円/トンに対し、2021
年では 5,000 円/トンと変化している。25%点（下位 1/4）でも同様の傾向（1,500 円/トンから 2,600円/トン）が確認されたが、75%点（上位 1/4）では 15,000 円/トンから 10,000 円/トンに落ちている。したがって、価格の上位・下位を除けば、ICPs 全体では年々⾼く設定される傾向にあると同時に価格の範囲も狭まりつつある。
なお、Stiglitz and Stern(2017)が 2020 年の炭素価格6を USD40〜80/tCO2（1 ドル 110 円とすれ
ば、4,400〜8,800 円/t-CO2）としていたことと⽐べると、⽇本企業の ICPs はやや広範な価格帯である。
図表 4

炭素価格（円/トン）の記述統計量

年

_N_

平均

標準偏差

最⼩

25%点

中央値

75％点

最⼤

2019

77

38,978

134,739

200

1,500

3,500

15,0001,000,000

2020

95

54,250236,166

200

2,000

4,700

14,0002,000,000

2021

125

276,934

2,046,029

200

2,600

5,000

10,00020,000,000

全体

297

145,259

1,337,599

200

2,000

5,000

12,50020,000,000（出所）⽇興リサーチセンター

こうした ICPs に対して、CDP では価格のタイプを設定している。
価格のタイプとして Shadow price、
Implicit price、Internal fee、Internal trading、Off set の５つを設け、回答企業は、その中から複数選択できる（図表３参照）。

5

ここでは決算期間 1 年間の平均値を基にしている。

6

ここでは単位がトンではなく CO2 トンを利⽤している。

105

図表３

CDP による炭素価格のタイプ

炭素価格のタイプ

定義

オペレーションやサプライチェーン上のリスクと機会を反映し、理論上のコスト

Shadow priceを計上した価格。将来の資本投資の意思決定に影響する
排出量削減または再⽣可能エネルギー⽬標を基に、削減した CO2 換算トン当た

Implicit priceりの削減・調達費⽤額
事業部⾨ごとに炭素排出量に応じて課⾦する際の価格。これらのプログラムで集Internal fee

めた資⾦をクリーン・テクノロジーなどに活⽤する
社内取引メカニズムによって、事業部⾨ごとに割り当てられた炭素クレジットをInternal trading

取引する際の価格

Off set

炭素市場にて⾃主的に排出権を購⼊し、相殺する際の価格（出所）⽇興リサーチセンター

しかし、ICP の導⼊は WBCSD(2015)が⽰すように、2 つの意図が考えられる。すなわち、①「将来の企業の意思決定に反映させる」こと（Shadow price）と②「企業の現在の炭素排出削減の⾏動を促す」
こと（Carbon fee）である。上記 5 つの価格のタイプを分類すれば、CDP が定義する Shadow Price
のみが①に該当し、残りの 4 つ（Implicit price、Internal fee、Internal trading、Off set）は②に該当する。この⼆つのタイプの価格の導⼊状況を確認すると、ICP 導⼊企業のうち 5 割（167 社）は Shadow
price を採⽤している。また、このうち 146 社は Shadow price のみを選択しており、ほとんどの企業
は Carbon fee と併⽤していない。

4. ICP 導⼊の意図とインターナルカーボンプライス
ここでは、上述の⼆つの意図である、Shadow price と Carbon fee の価格がどのように分布しているのかを確認する。⼀部の企業は Shadow price と Carbon fee を同時に選択しているが、ここでは重複したデータを含めて分析を⾏う。
図表５は、Shadow price と Carbon fee の記述統計量である。Shadow price の平均は 12,487 円/
トンに対し、Carbon fee は 280,700 円/トンと⾼い。だが、中央値を⽐較するとそれぞれ、5,000 円/
トン、4,329 円/トンと価格差がほとんどない。さらに、25％点と 75％点を⾒ると、Carbon fee がShadow price に⽐べ価格の幅が広いことがわかる。
図表５ ICP 導⼊の動機と記述統計量
価格のタイプ

_N_

平均

標準偏差

最⼩

25%点

中央値

75％点

最⼤

shadow price167

12,48728,074

289

2,500

5,000

10,500200,000

carbon fee

147

280,700

1,894,713

200

1,500

4,329

20,00020,000,000

全体

297

145,259

1,337,599

200

2,000

5,000

12,50020,000,000（出所）⽇興リサーチセンター

106さらに、⼆つの価格のタイプの分布を確認するため、Shadow price、Carbon fee のヒストグラムと推定された確率分布（カーネル密度推定）を確認した（図表６参照）。なお、価格の幅が⾮常に広いため、
上下 10％点でウィンザライゼーション（上位 10％点を上回る値、下位 10％点を下回る値を各 10％点の値に変換する異常値処理の⽅法）を⾏った。
図表からも、Carbon fee と Shadow price の分布の違いが確認される。ヒストグラムから確認できるように、Carbon fee では、900 円/トン（全体の 10％点）以下や 5 万円/トン（全体の 90％点）を超える価格の設定、3 万円/トン付近（全体の 75％点を超える価格）の価格を設定する企業も相対的に多い。こうした価格は、参照する価格（排出権取引価格や炭素税など）の違いや企業が実質的にかけたコストによる違いが影響していると考えられる。
図表６ 各導⼊の意図に対する価格分布（出所）⽇興リサーチセンター

5. まとめ
本稿では、⽇本企業のインターナルカーボンプライシングの導⼊について確認した。ICP は上場する⼤型企業が主に導⼊して、その数も増加傾向にある。その価格は、200 円/トンから 2,000 万円/トンと幅広く設定されている。
ICPs を Shadow price と Carbon fee の⼆つの意図に分けて、分布を⽐較すると、Carbon fee は分布する価格の幅が広く、さらに 900 円以下や 5 万円以上といった価格を設定する企業が Shadow priceに⽐べ相対的に多い。Carbon fee がこのような分布となるのは、参照する価格（排出権取引価格や炭素税など）の違いや企業が実質的にかけたコストの違いなどが影響していると考えられる。

107

だが、2 つの分布の違いは、その利⽤⽬的による影響も考えられる。Carbon fee は実質的なコストを⽰しているのに対し、Shadow price は企業価値や事業選択などの意思決定に気候変動を反映すること
で、将来の投資⾏動に変化をもたらす意図がある。つまり、Shadow price の価格の決定には、将来の排出削減のシナリオだけでなく、企業やセクターの競争⼒やガバナンスといった固有の問題など様々な影響が考えられる。さらに、そうした価格を基にした意思決定は、企業価値にも影響を与える可能性がある。ICPs の価格決定の背景や ICP の導⼊の効果などを今後さらに分析していくことが必要となるで
あろう。

参考⽂献
Addicott, E., A. Badahdah, L. Elder, and W. Tan (2019). Internal Carbon Pricing: policy
framework and case study.
CDP. (2014). Global corporate use of carbon pricing: Disclosures to investors.
CDP. (2020). Putting a price on carbon: The state of internal carbon pricing by corporates
globally.
Stiglitz, E. J., and N. Stern. (2017). Report of the High-Level Commission on Carbon Prices.
I4CEO. (2016). Internal carbon pricing: A growing corporate practice.
WBCSD. (2015). Emerging Practices in Internal Carbon Pricing.
（END）

108

EU ETS を参考にした排出量取引市場の多期間分析
2021 年 10 ⽉
投資⼯学研究所

後藤 誠也
川﨑

正勝

1. はじめに
世界的にカーボンニュートラルを⽬指す動きが活発化している。国内においても、2020 年 10 ⽉に2050 年カーボンニュートラルの実現を宣⾔して以来、温室効果ガス排出削減のための技術や制度への関⼼が⾼まっている。なかでも、削減に対して経済的インセンティブを与える⼿法は注⽬度が⾼く、例
えば、経済産業省は 2022 年から新たな排出量取引の実証開始を⽬指している1。
排出量取引制度とは、排出許可証を意味する「排出枠」や排出削減認定証のような「クレジット」を取引することによって、排出削減を促す制度である。制度対象者全体の排出量を制限することが可能であるが、需給によって変動する炭素価格の安定化が課題になる。例えば、価格の低下は、排出削減に関する技術開発への投資を阻害する恐れがある。排出量取引で先⾏する欧州では、2005 年の制度開始以来、幾多の改正をおこない価格の安定化に努めてきた。欧州委員会が 2021 年 7 ⽉にまとめた制度改正案（欧州委員会[2021b]）においても、付属資料で需給のショックが価格に及ぼす影響を分析している。
したがって、排出枠やクレジットの需給が変化した時に、炭素価格がどのような影響を受けるのかを理解することは、制度設計者や取引参加者にとって重要である。本稿では、欧州委員会[2021b]と同様に、Quemin and Trotignon[2021]の多期間の総費⽤最⼩化モデルを参考にして、需給のショックの炭
素価格への影響を調査する。価格変動の⽅向性や規模が分かれば、制度設計者は価格安定化策の必要性を検討することができ、取引参加者は価格変動リスクを低減することが可能となる。
本稿の構成は以下のとおりである。2 章では、欧州排出量取引制度で採⽤されているキャップ＆トレードの仕組みと排出枠の需給について説明を⾏う。3 章では、欧州委員会が⽤いたモデルを参考に、問題設定を⾏う。4 章では、モデルを⽤いてシミュレーションを⾏い、需給のショックが価格に与える影響を分析する。最後に、5 章でまとめと今後の課題を述べる。

2. 欧州排出量取引制度の概観2
欧州排出量取引制度（European Union Emissions Trading System、以下 EU ETS）は 2005 年に

1

経済産業省は 2021 年 2 ⽉から「世界全体でのカーボンニュートラル実現のための経済的⼿法等のあり⽅に関する研究会」を

2

本章は、上野・⽔野[2019]、EU ETS ハンドブック（欧州委員会[2015]）、制度改正案（欧州委員会[2021b]）、欧州委員会 HP

実施している。https://www.meti.go.jp/shingikai/energy_environment/carbon_neutral_jitsugen/index.htmlの EU ETS の説明（https://ec.europa.eu/clima/eu-action/eu-emissions-trading-system-eu-ets_en）を参考にした。

109

開始された代表的な排出量取引制度である。2030 年までに欧州連合の温室効果ガスの排出量を 1990
年対⽐で 55％削減するという⽬標達成に向けた政策の中⼼として機能している。EU ETS において市場で取引されているものは、排出許可証を意味する排出枠である。EU ETS における排出枠は EUA（European Union Allowance）と呼ばれ、⼆酸化炭素換算で 1 トンの温室効果ガス（1 tCO2-eq）を排出する権利である。EUA は毎年発⾏量にキャップと呼ばれる上限が決まっており、無償割当またはオークションによって配分される。制度に含まれる事業者は、各年に排出する温室効果ガスに相当する
EUA を、翌年の 4 ⽉ 30 ⽇までに償却しなければならない。排出量に対する過不⾜を調整するために、
EUA を売買取引（トレード）することも可能である。このような仕組みをキャップ＆トレードという。
図表 1 はキャップ＆トレードに基づいた排出量取引のイメージ図である。
図表 1

キャップ＆トレードに基づいた排出量取引（出所）EU ETS ハンドブック（欧州委員会[2015]）より⽇興リサーチセンター作成

図表 2

キャップ＆トレードの利点

利点
量に関する確実性
費⽤対効果
財源の獲得

内容
温室効果ガス排出量の上限（キャップ）を設定し、事業者全体の排出量を直接制限することが可能。
排出量取引を通じた合理的な価格決定や企業間の排出削減量の柔軟化により、⽬標達成のための費⽤最⼩化が期待される。
排出枠のオークションが政府の収⼊源となる。

（出所）EU ETS ハンドブック（欧州委員会[2015]）より⽇興リサーチセンター作成

図表 2 は欧州委員会がキャップ＆トレード型排出量取引制度を採⽤した背景にある利点である。⼀つ⽬の利点として、キャップ＆トレードでは、キャップを設けることで排出量を直接制限できることが挙げられる。カーボンプライシングにおける他の代表的な制度である炭素税では、削減⽬標が達成される110

ことを保証することができない。⼆つ⽬に、理想的な市場では、排出枠を取引することで、合理的な価格の決定と企業間の排出削減量の調整ができ、最⼩の費⽤で⽬標を達成することが期待される。炭素税
では、排出削減⽬標を達成するために適切な税率を決定することは困難であり、すべての加盟国が税率に合意することも難題である。また、排出削減を各企業に義務づける政策では、企業間で最適な排出削減量の分担ができず、費⽤最⼩化は難しい。最後に、加盟国政府は、排出枠をオークションで売り出す
ことで収⼊を得ることができ、排出削減技術へ投資することもできる。

図表 3 はフェーズ 2（2008 年から 2012 年）とフェーズ 3（2013 年から 2020 年）の固定施設3における排出枠の供給量と需要量である。フェーズ 2 では、供給の⼤部分が無償割当だったが、フェーズ
３からはオークションによる割当が増加し、約半分を占めるようになった。国際クレジットは、過去には京都議定書で規定されたクレジットである ERU と CER に対しては EUA への変換が認められており、2012 年にピークを迎えた。その後、段階的に使⽤範囲が制限されて減少し、現在のフェーズ 4 では国際クレジットの変換は認められていない。需要は、温室効果ガスの検証排出量によって償却された量を表している。参加国の変化などから単純⽐較はできないが、排出量に減少傾向があることが確認できる。

図表 3

欧州排出量取引制度の固定施設における排出枠（EUA）の供給量と需要量

45（出所）European Environment Agency 、EU HP より⽇興リサーチセンター作成
3

EU ETS は発電所や産業施設などの固定施設と航空を対象としている。改正案では、海運、道路輸送、建物なども対象となる。

4

European Union Emissions Trading System (EU ETS) Data from EUTL

5

2013〜2020 年の国際クレジット変換量は翌年 4 ⽉ 30 ⽇までの値を EU の HP から取得した。「Updated information on

https://www.eea.europa.eu/data-and-maps/data/european-union-emissions-trading-scheme-16
exchange and international credits’ use in the EU ETS」というタイトルで報道されている。
https://ec.europa.eu/clima/news-your-voice/news/updated-information-exchange-and-international-credits-useeu-ets-2021-05-25_en111

図表 4 は排出枠の先物価格と流通量の推移である。流通量は以下の式で計算される。
𝑡 年の流通量𝑡

1 年の流通量𝑡 年の供給量𝑡 年の需要量式1

つまり、流通量は供給量から需要量を差し引いた値の累積値である。フェーズ 1 からフェーズ 2 への排出枠のバンキング（持越し）は認められなかったので、フェーズ 1 の終了年である 2007 年の値を 0として計算する。流通量は欧州委員会からも公表されており、2020 年の値は約 1,579 百万 EUA である（欧州委員会[2021a]）。過去を振り返ると、2013 年頃にかけて流通量が増加し、先物価格は下落した。これは、リーマンショック後の経済環境の悪化による需要減や積極的な国際クレジットの変換による供給増で、排出枠が余剰となったためと考えられる。この状況を踏まえ、欧州委員会は 2014 年から2016 年にオークションにかけられる排出枠を合計で 900 百万 EUA だけ先延ばしすることを決定し、供給量の調整を図った。その結果、流通量は減少し、価格も安定した。2019 年には、排出枠の流通量の調整を⾏う市場安定化リザーブ（MSR︓Market Stability Reserve）が開始され、先延ばしされた排出枠が留保され、価格の上昇に影響した。直近では価格が 60 ユーロを超え、急激に上昇している。これは、欧州連合の排出削減⽬標の引き上げに対する反応であり、排出枠の価格には需給の⾒通しが関係していることが窺える。

図表 4

排出枠の先物価格と流通量

注︓2021 年は 9 ⽉末時点、その他は 12 ⽉末時点の値。
（出所）流通量は European Environment Agency、先物価格は FactSet より⽇興リサーチセンター作成

3. 排出量取引の多期間最適化モデル
欧州委員会[2021b]は、Quemin and Trotignon[2021]によるモデルを⽤いて、市場安定化リザーブ

112

による調整が⼊る流通量の閾値等を⽐較し、EU ETS 改正案の影響を分析した。本稿では、より簡便に市場安定化リザーブが存在しない標準的な排出量取引市場を想定し、モデルの設定を⾏う。このモデルを⽤いた分析を⾏うことによって、炭素価格の安定化のためには、制度などによる需給の調整が重要であることを⽰す。
現在を時点 0 とし、𝑡年後を時点𝑡とする。排出量取引市場には、温室効果ガスを排出する代表的な事業者を表す主体が 1 つだけ存在するものとする。排出量取引市場がなく、排出削減の努⼒を全くしない
場合に排出される温室効果ガスの量をベンチマークと呼び、時点𝑡の値を𝑢 で表す。また、時点𝑡における排出枠の供給量を𝑠 とする。以降では、ベンチマークと供給量の初期値を𝑢𝑠1とおいて基準化

し、時点 0 に対する相対的な値として議論を⾏う。
図表 5

モデルのイメージ図① 時点tのベンチマークと供給量を観測② 時点t+hまでのベンチマークと供給量を推定

ベンチマーク

供給量

・・・

排出量
バンキング

t-2 t-1t

時点

t-2 t-1t

t+1 t+2

t+h 時点tを1つ進める④ 時点tの排出量とバンキングを実⾏③ 時点t+hまでの排出量とバンキングを計画
計画排出削減量

・・・

t-2 t-1t

時点

t-2 t-1t

t+1 t+2

t+h 時点（出所）⽇興リサーチセンター作成

図表 5 はモデルのイメージ図である。事業者は各時点𝑡0において、ベンチマーク𝑢 と供給量𝑠 を観測する（図表 5 ①）。将来の値は推定を⾏うものとし、時点𝑡におけるベンチマークと供給量の推定値は、減少量をそれぞれ𝑅𝑈
𝑢

、𝑅𝑆
𝑢

として以下のように定める（図表 5 ②）。
𝑅𝑈

,

𝑠̂

𝑠̂

𝑅𝑆

113

,

𝜏

𝑡, 𝑡

1, … , 𝑡ℎ1ここで、𝑡 年には実際の値を知ることができるので、𝑢𝑢 、 𝑠̂

𝑠 である。以降も同様に、推定値を表す変数にはハットをつけ、右上の括弧に推定時点を記述して実績値と区別する。
事業者は、将来の排出削減費⽤を最⼩化するように、多期間における排出量と翌年以降に排出枠を持ち越すバンキングの配分を計画するものとする（図表 5 ③）。時点𝑡年に⾒積もる𝜏年の計画排出量を𝑒̂とすると、ベンチマークに対する計画排出削減量は 𝑢と表せる。単純化のため、排出削減費⽤

𝑒̂は排出削減量の 2 乗に⽐例するものとし、費⽤関数を𝐶 𝑥

𝑐𝑥 /2とする。ここで、𝑐は定数である。欧州委員会[2021b]と同様にℎ=10 年後までを考慮に⼊れ、割引率を𝑟8%とする。以上の設定の下で、次の費⽤最⼩化問題を考える。
𝐶 𝑢
1

⽬的関数︓
制約条件︓

0

𝑒̂

𝑒̂

最⼩化

⟶

𝑟
𝑢 ,

𝑏

𝑏

𝑏

𝑏

𝑠̂

𝑒̂

0,

𝜏

𝑡, 𝑡

1, … , 𝑡

ℎ

𝜏

𝑡, 𝑡

1, … , 𝑡ℎ

制約条件の 2 つ⽬の式の𝑏 はバンキングを表しており、排出枠の翌年以降への持越しは可能であるが、前借りはできないように 0 以上という制約を加えている。バンキングは 式 1 の流通量に対応する。排
出量取引市場が開始以前にはバンキングはゼロなので、𝑏
この最⼩化問題で得られた𝜏

𝑡, … , 𝑡0とする。

ℎ年の排出量とバンキングのうち、計画時点の𝑡年のみを実⾏に移す（図表 5 ④）。したがって、以下のように、最適値から実績値を定める。

𝑒𝑒̂

翌年の排出量とバンキングは、新たに𝑢と𝑠

供給量の減少量を𝑅𝑈

、𝑅𝑆

⋆

,

𝑏

𝑏

⋆

を観測してから決定するものとする。ベンチマークととして以下のように計算し、同様の観測と決定を繰り返す。
𝑢

𝑢

𝑅𝑈

,

𝑠

𝑠

𝑅𝑆

完全競争市場の下では価格は限界削減費⽤に⼀致する。したがって、価格は次式で計算される。
𝑝

𝐶 𝑢

𝑒

𝑐 𝑢

𝑒

定数𝑐により価格⽔準が定められ、ここでは、初期価格が 1 となるように𝑐

114

𝑢

𝑒

とする。

4. シミュレーション分析
3 章で設定したモデルを使⽤して、排出量取引市場の環境が変化したときの炭素価格やバンキングへの影響を分析する。
シミュレーションの設定を図表 6 に⽰す。はじめに、（a）標準的な設定として、約 30 年後である 2050
年にカーボンニュートラルが達成できるように、排出枠の供給量を⼀定の下げ幅で減少させる場合を考える。また、Quemin and Trotignon[2021]を参考に、ベンチマークは約 80 年後である 2100 年にかけて⼀定に減少させる。次に、標準的な設定に対し、（b）供給量の増加、（c）供給減少量の拡⼤、（d）
ベンチマーク減少量の拡⼤という 3 つの環境の変化がそれぞれ突発的に発⽣する場合について考える。
これらのケースは実際に起こりうるものであり、例えば、EU ETS で 2012 年頃に発⽣した積極的な国
際クレジットの変換による供給量の増加は（b）に、直近の EU ETS の⽬標の引き上げは（c）に該当している。
図表 7（a）は標準的な設定の下でのシミュレーション結果である。時間が経過するほど⼤きな排出削減が必要となるため、炭素価格には上昇傾向があるという⾃然な結果が得られている。バンキングは、
はじめは将来に備えて増加するが、⼀定期間後は供給量を上回る排出に使⽤されて減少する。
図表 7（b）（c）（d）は環境の変化が発⽣した場合のシミュレーション結果をまとめたものである。環境の変化は時点 11 に発⽣することを想定しているため、時点 10 までは図表 7（a）の結果と同じである。炭素価格への影響は、排出枠の需給が環境の変化後にどのように変化したかが重要であると考えられる。超過供給が発⽣する（b）（d）では、炭素価格に負の影響を与える。⼀⽅、超過需要が発⽣する（c）では、炭素価格に正の影響を与える。
次に、バンキングへの影響について考察する。バンキングは現在と将来における排出枠の平均化であるため、将来に対する現在の相対的な需給が関係していると考えられる。
（b）（c）では、現在の供給量の増加や将来の供給量の減少によって、バンキングは増加する。⼀⽅、（d）では、将来の需要の減少を通じて、バンキングは減少する。排出枠の需給環境の変化による炭素価格とバンキングへの影響は、常に同⽅向や反対⽅向という単純なものにはなっていない。

115

図表 6

シミュレーションの設定

ケース

パラメータの想定する環境

設定

2050 年カーボンニュートラルの達成に向けて、排出枠の供給量が 30 年

𝑅𝑆

1
30

𝑅𝑆

1
30

𝑅𝑈

1
80

𝑅𝑈

1
80

後にゼロとなるように減少（a）標準的な設定


ベンチマークは 2100 年頃に排出量
ゼロ
環境の変化



変更点

他市場の排出枠やクレジットの使⽤
許可

1
30

𝑅𝑆

（b）供給量の増加


0.2

0

供給量の不透明性による推定との乖
離

野⼼的な排出削減⽬標の設定による

𝑅𝑆

1
30

2

𝑅𝑆

1
30

2

制度改正
（c）供給減少量の拡⼤

炭素価格の引き上げを⽬的とした政

𝑡

府介⼊


（d）ベンチマーク減少

技術⾰新の進展による排出削減費⽤
の減少

量の拡⼤


⻑期的な経済停滞による需要の減少（出所）⽇興リサーチセンター作成

116

11

𝑅𝑈

1
80

2

𝑅𝑈

1
80

2
𝑡

11

図表 7

シミュレーション結果（a）

標準的な設定（b） 供給量の増加（c）

供給減少量の拡⼤（d） ベンチマーク減少量の拡⼤（出所）⽇興リサーチセンター作成

117

5. まとめ
カーボンニュートラルを達成するための制度の⼀つである排出量取引市場における価格変動の分析を⾏った。炭素価格は取引によって決まるため、価格の安定性が問題となる。本稿では、排出量取引で先⾏する欧州を例にキャップ＆トレードや排出枠について説明し、排出量取引市場の多期間モデルを提⽰した。さらに、モデルを⽤いて排出枠の需給に対して様々な環境の変化が⽣じたときに、炭素価格がどのように変化するかを調べるためにシミュレーションを⾏った。その結果、排出枠の需給の変化による炭素価格の変動の⽅向性を確認した。そして、排出枠の翌年度への持越しを意味するバンキングは炭素価格を予測するためのシグナルとはならないことを⽰した。
今後の課題として、様々な環境の変化が発⽣した場合にどのような対策が有効なのかといった分析がある。欧州排出量取引制度には 2019 年に開始された市場安定化リザーブという仕組みがあり、需給の安定化を図っている。また、本稿のシミュレーションに⽤いたモデルには投資という概念がなく、⽀払った排出削減費⽤が将来の費⽤関数に影響を与えない。さらに現実に近いシミュレーションを⾏うために、投資による将来の削減費⽤への影響を考慮することも今後の課題としたい。

参考⽂献
Quemin, S., and R. Trotignon[2021], ”Emissions Trading with Rolling Horizons”, Journal of
Economic Dynamics and Control, 125, 104099
上野訓弘, ⽔野勇史[2019],「欧州連合域内排出量取引制度の解説」, 公益財団法⼈ 地球環境戦略研究
機関（IGES）Working Paper
欧州委員会[2015], EU ETS Handbook
https://ec.europa.eu/clima/system/files/2017-03/ets_handbook_en.pdf
欧州委員会[2021a], COMMUNICATION FROM THE COMMISSION, C(2021) 3266 final
https://ec.europa.eu/clima/system/files/2021-05/c_2021_3266_en.pdf
欧州委員会[2021b], Proposal for a DIRECTIVE OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE
COUNCIL, COM(2021) 551 final, 2021/0211 (COD)
https://ec.europa.eu/info/sites/default/files/revision-eu-ets_with-annex_en_0.pdf
（END）

118

“Effective Carbon Rates 2021”で⾒るカーボンプライシング制度の状況
2022 年 5 ⽉
社会システム研究所

川久保皓史

1. OECD による Effective Carbon Rates の公表
温室効果ガス削減の経済政策として、国や市場が⼆酸化炭素に価格を付けて経済主体の⾃主的な削減を動機づける、いわゆるカーボンプライシング制度の導⼊が挙げられる。
OECD は、2016 年に“Effective Carbon Rates: Pricing CO2 through Taxes and Emissions Trading
Systems”を公表し、各国のカーボンプライシング制度の導⼊状況を報告した。その後 2018 年、2021年にも同様の報告書を公表している（OECD(2018),OECD(2021)）。この Effective Carbon Rates（以降、ECR）の報告書では、OECD 加盟国と G20 国の計 44 カ国（全世界で排出される⼆酸化炭素のおよ
そ 8 割に該当）のカーボンプライシング制度の状況を調査している。制度の対象は、CO2 排出削減に効果をもたらすと考えられている燃料税（ガソリン税）、炭素税、排出権取引価格である。
2021 年に公表された ECR の報告書（OECD(2021)）では、国・産業の側⾯から、カーボンプライシ
ング制度が適⽤される範囲を指標化した Carbon Pricing Score(CPS)を報告している。以下では、CPSの定義と前提とする考え⽅について説明し、OECD（2021）で報告された国別、産業別のスコアの状況を確認する。

２．CPS が前提とする Near Term to Net Zero モデル
CPS は、ネットゼロに整合的な炭素価格を使っているカーボンプライシング制度の導⼊状況を把握する指標である。OECD（2021）では、CO2 価格としていくつかのモデルを参照しているが、そのうちの⼀つに Kaufman et al.(2020)の Near Term to Net Zero モデル(以降、NT2NZ)がある。NT2NZ は、
2020 年を基準年として、⽬標年にネットゼロを達成すると想定したときの近い将来での CO2 価格を推定している。
NT2NZ は、IPCC の第 5 次報告でも採⽤される Global Change Assessment Model（以降、GCAM）
を利⽤している。GCAM は、複数地域のエネルギー需給（⽯炭、ガス、⽯油、再⽣エネルギーなどの利⽤やエネルギー価格）の変化、各地域の経済活動（⼀⼈当たり GDP、⼟地利⽤、農作物の供給）の変化、経済活動に伴って排出される⼆酸化炭素の増減に応じた気候や環境（気温上昇、⼤気の変化、⽔源の枯
渇など）の変化がそれぞれ⻑期的に影響を及ぼすように設計されたモデルである。NZT2NZ では、50 州の⽶国のデータを与えた GCAM を⽤いて将来時点の CO2 価格を推定している。このときの CO2 価格は、
近い将来（2025 年、2030 年）時点の価格である。遠い将来の CO2 価格は、CO2 の貯留や回収に関す

119

る技術など不確実な要素が多く、その状況によって価格が⼤きく変わってしまう。こうした価格は政策⽴案者には利⽤しづらい。そこで、できるだけ近い将来での CO2 価格を推定することで、政策⽴案者の利便性を⾼めている。

３．CPS が設定する CO2 価格
CPS では、NT2NZ によって推定された価格のうち、3 つの価格を採⽤している。①2060 年をネットゼロ⽬標とした場合の 2025 年時点の CO2 価格（中央値）、②2060 年ネットゼロを⽬標とした場合の2030 年時点の CO2 価格、③2060 年ネットゼロを⽬標とし、気候政策（⼤気質の規制など）が不⼗分であった場合の 2030 年時点の CO2 価格である1。その結果、①を 30 ユーロ/CO2t、②を 60 ユーロ/CO2t、③を 120 ユーロ/CO2t としている（図表 1 参照）。
図表 1

NT2NZ を参照した場合の CO2 価格の前提

No.

CO2価格
（ユーロ/CO2t）

①

30

②

60

③

120

NT2NZを参照した時の前提
2060年をネットゼロ⽬標とした場合の2025年時点のCO2価
格（中央値）
2060年ネットゼロを⽬標とした場合の2030年時点のCO2価
格
2060年ネットゼロを⽬標とし、気候政策（⼤気質の規制など）が不⼗分であった場合の2030年時点のCO2価格(出所) Kaufman et al.(2020)より⽇興リサーチセンター作成

ECR では、CO2 価格が 60 ユーロ/CO2t としたときに、この価格以上のカーボンプライシング制度が対象としている CO2 排出量の割合を CPS60 と定義している。例えば、A 国で排出される⼆酸化炭素の
うち、何らかのカーボンプライシング制度によって 60 ユーロ以上の規制がかけられている⼆酸化炭素の割合が 50％であるとき、CPS60 は 50%と評価される。
OECD（2021）では、CPS60 の結果を中⼼に報告をしており、「②2060 年ネットゼロを⽬標とした
場合の 2030 年時点の CO2 価格」を前提に取り組み状況を評価している。以下の分析でも、OECD の仮定を踏襲し、CPS60 を採⽤する。

4．最新の CPS の状況
ここでは OECD(2021)で報告された CPS60 の状況を確認する。同報告書では、2018 年時点の CO2
排出量や制度の状況を反映している。図表 2 は OECD 加盟国及び G20 国の計 44 か国の CPS60 の結果である。図表では、参考のため、CO2 価格に関係なくカーボンプライシング制度を導⼊しているときのCPS（ここでは CPS0<とする）についても掲載した。44 か国全体の CPS60 は、19％であり、換⾔す
れば、60 ユーロ以上のカーボンプライシング制度が対象とする CO2 は 44 か国で排出される CO2 総量
1

NT2NZ では⽶ドルベースで推定されているが、OECD のレポートでは参照した価格を基にユーロベースに換算している。

120

の約 2 割程度であることを意味する。CPS60 の⾼い国には、スイス（69％）、ルクセンブルク（69％）、
ノルウェー（68％）、下位にはブラジル（１％）、インドネシア（２％）、ロシア（７％）などが確認された。なお、⽇本の CPS60 は 24％と全体平均を上回る結果であった。
図表２ 44 か国の CPS60 と CPS0＜の状況
国名

CPS60

CPS0<

国名

CPS60

CPS0<

スイス
ルクセンブルク
ノルウェー
スロベニア
アイスランドフランス
アイルランドイタリア
オランダ
韓国
オーストリア
英国
ギリシア
スペイン
デンマーク
リトアニア
ポルトガル
ドイツ
スロバキア
イスラエル
ポーランド
ハンガリー
カナダ

69%
69%
68%
57%
57%
55%
53%
51%
50%
49%
48%
47%
47%
46%
45%
45%
44%
41%
36%
36%
35%
35%
34%

75%
92%
81%
81%
80%
79%
92%
85%
87%
96%
68%
71%
91%
84%
61%
63%
74%
87%
72%
97%
82%
65%
76%

ベルギー
フィンランドニュージーランド
メキシコ
チェコ
ラトビア
スウェーデンエストニア
アルゼンチン
コロンビア
⽇本
トルコ
⽶国
豪州
全体
チリ
インド
南アフリカ
中国
ロシア
インドネシア
ブラジル

34%
34%
33%
30%
30%
29%
29%
29%
28%
25%
24%
24%
22%
20%
19%
17%
13%
13%
9%
7%
2%
1%

75%
51%
81%
55%
79%
47%
41%
72%
74%
37%
79%
39%
37%
22%
40%
49%
60%
14%
19%
14%
19%
8%

(出所) OECD「Effective Carbon Rates 2021」、OECD. Stat より⽇興リサーチセンター作成

スコア上位国であるスイス（69%）では、電⼒部⾨、産業部⾨などの脱炭素化が進んだことで排出⽐率が低い。また、道路部⾨に対する燃料税、家庭・商業部⾨への炭素税などが⾼い⽔準で課されている。
ルクセンブルク（69%）では、海外からの通勤者や観光客が多く、他国に⽐べ、道路輸送部⾨の排出量
が全体の排出量に占める割合が⼤きい。ノルウェー（68%）では、電⼒部⾨や家庭・商業部⾨への炭素税に加え、同国で排出⽐率の⾼い海洋⽯油産業（産業部⾨）に対して炭素税と排出権取引制度が共に適⽤されている。これらの国では、CPS0<のスコアも 75％〜92％と⾼く、カーボンプライシング制度の対象範囲が広いことがうかがえる。これらの国以外にも、欧州、北欧、韓国などのスコアが⾼く、その要因として排出権取引制度が導⼊されていることが挙げられる。
他⽅、スコア下位には、ブラジル、インドネシア、ロシアといった国のほか、中国（9%）、インド（13%）
、
⽶国（22％）なども確認された。中国、⽶国、インド、ロシアは、IEA（2020）によると CO2 排出量の多い上位国でもある。したがって、排出量の多い国では、60 ユーロを超えるカーボンプライシング制度の導⼊が部分的であることを⽰唆している。なお、OECD(2021)によれば、中国は 2021 年に排出権取引制度を導⼊し、2025 年の CPS60 は 19%(2018 年⽐+10%)まで上昇すると推定されている。この121

スコアを考慮すると、44 か国世界全体の CPS60 は 22%と先ほどの結果を 3 ポイント⾼めると予想されている。

5．バイオマスを考慮した 2018 年における CPS の状況
上記の CPS60 では、バイオマス燃料からの CO2 排出を化⽯燃料などと同様の CO2 排出として扱っている。だが、バイオマス燃料は燃料⽣産過程における吸収分とその後の排出が相殺され、カーボンニュ
ートラルであるという仮定も可能である2（OECD(2018)）。以下では、そのような仮定に基づく、バイ
オマス燃料考慮後 CPS60 について確認する。
図表３はバイオマス燃料考慮後 CPS60 及び前述の CPS60 との差である。44 か国のバイオマス考慮
後 CPS60 は 20％であり、前述の CPS60 から１％ポイント増加した。上位国は、スイス（84％）、ノル
ウェー（77％）、ルクセンブルク（71％）などであり、特にスイスは 15％ポイント増加している。また、スウェーデン（+33%）、フィンランド(+29%)、ラトビア(+28%)では 2 桁のスコア上昇がみられた。
これらの国のエネルギー全体に占める再⽣可能エネルギーの⽐率はそれぞれ 60.1%、43.8%、42.1%と⾼く3、発電におけるカーボンニュートラルに⼒を⼊れている。
他⽅、スコア下位の国は、１％から 5％程度の上昇であり、全体のスコアが⼤きく変化していない。
したがって、排出量の多い国では、バイオマス燃料の利⽤も低い状況にある。
図表３ 44 か国のバイオマス燃焼考慮後 CPS60
国名
スイス
ノルウェー
ルクセンブルク
リトアニア
デンマーク
スロベニア
フランス
オーストリアフィンランドスウェーデン
アイスランド
イタリア
ラトビア
ポルトガル
アイルランド
オランダ
英国
韓国
スペイン
ギリシア
ドイツ
ハンガリー
スロバキア

バイオマス燃料考慮後
CPS60
84%
77%
71%
70%
69%
67%
63%
63%
63%
62%
61%
58%
57%
56%
55%
52%
52%
50%
50%
49%
45%
42%
40%

CPS60との差

国名

+15%
+9%
+2%
+25%
+24%
+10%
+8%
+15%
+29%
+33%
+4%
+7%
+28%
+12%
+2%
+2%
+5%
+1%
+4%
+2%
+4%
+7%
+4%

ニュージーランド
ポーランド
カナダ
ベルギー
イスラエル
エストニア
チェコ
メキシコ
コロンビア
アルゼンチン
⽇本
チリ
トルコ
⽶国
豪州
全体
インド
南アフリカ
中国
ロシア
インドネシアブラジル

バイオマス燃料考慮後
CPS60
39%
38%
37%
37%
36%
36%
34%
32%
32%
30%
25%
25%
24%
22%
21%
20%
18%
14%
10%
8%
3%
2%

CPS60との差
+6%
+3%
+3%
+3%
±0%
+7%
+4%
+2%
+7%
+2%
+1%
+8%
±0%
±0%
+1%
+1%
+5%
+1%
+1%
+1%
+1%
+1%

(出所) OECD「Effective Carbon Rates 2021」、OECD. Stat より⽇興リサーチセンター作成

2

ただし、各国のバイオマス燃料内訳や、⽐較可能なデータの収集が困難であり、バイオマス燃料利⽤によるカーボンニュートラ

3

Eurostat https://ec.europa.eu/eurostat/web/products-eurostat-news/-/ddn-20220119-1

ルの取組みが正確に測ることが困難であるという問題がある。

122

6．産業別 CPS の状況
ECR では、農業・漁業、発電、産業、⾮道路輸送、家庭・商業、道路輸送の 6 つの部⾨の CPS を算出している。図表 4 は 6 部⾨の CPS60 と CPS0＜を記載している。6 部⾨のうち、道路輸送部⾨のCPS60 が 80％と最も⾼く、発電部⾨と産業部⾨が 5％と最も低い。
図表４ 6 部⾨の CPS60 の状況

部⾨

CPS60

CPS0<

農業・漁業

38%

51%

発電

5%

34%

産業

5%

25%

⾮道路輸送

25%

57%

家庭・商業

10%

23%

道路輸送

80%

95%

(出所) OECD「Effective Carbon Rates 2021」、OECD. Stat より⽇興リサーチセンター作成

CPS60 の最も⾼い道路輸送部⾨は、部⾨別 CO2 排出量4（図表 5 参照）のなかで、2 番⽬に多い輸送部⾨（26％）に含まれる。同部⾨は、44 か国中 36 か国で CPS60 が 90%以上であり、うち 20 か国は100％となっている（OECD(2021)）。これは、CPS0＜が 95％であることからもわかる通り、多く国でカーボンプライシング制度の⼀つとして燃料税を含んでいるためである。
CPS60 の最も低い部⾨の⼀つである産業部⾨は、部⾨別 CO2 排出量でも 19％を占めている。CPS0<
は 25％とであり、およそ四分の⼀程度はカーボンプライシング制度の対象となっている。その中でもノルウェー（59%）、スロベニア(44%)、韓国（33%）のスコアは⾼く、これらの国では、産業部⾨に対し排出権取引制度を導⼊している。ただし、欧州や韓国の排出権取引制度では、産業部⾨における無償
割当部分の割合が⼤きい。仮に、無償割当対象部分をカーボンプライシング制度の対象とみなさなかった場合、44 か国全体の CPS60 は 3％にまで下がる（OECD(2021)）。したがって、部分的にカーボン
プライシング制度は導⼊されているが、ECR が前提とする価格から⾒ると、その対象はわずかな状況である。
CPS60 の最も低いもう⼀つの部⾨である発電部⾨は、CO2 排出全体の 44％と最も排出の多い部⾨でもある。CPS0＜は 34％であり、およそ三分の⼀がカーボンプライシング制度の対象となっている。このうち、韓国（49％）、アイスランド（47％）
、英国（44％）などでは、発電部⾨に対する排出権取引制
度が導⼊されている。このうち、欧州の排出権取引では、発電部⾨に対して排出権が無償割当されていない。そのため、産業部⾨よりも排出量削減の効果が期待される。実際、英国では、2012 年から 2018

4

リンク先参照。https://www.iea.org/data-and-statistics/charts/global-co2-emissions-by-sector-2018

123年にかけて ECR が 7 ユーロから 36 ユーロ強に上昇した結果、その期間の GHG 排出量は 27%減少している（OECD(2021)）。背景には、排出コストを抑えるために電⼒会社が従来発電からの転換を進めた
ことが挙げられる。
図表５ 2018 年の部⾨別 CO2 排出割合

その他
11%
産業

発電・熱供給

19%

44%

輸送
26%

(出所) IEA「Global CO2 emissions by sector, 2018」より⽇興リサーチセンター作成

7．まとめ
OECD が公表する Effective Carbon Rates を基に、44 か国のカーボンプライシングを⽤いた制度の導⼊状況について、Carbon Pricing Score を確認した。OECD の 2021 年報告では、CPS のうち、2060
年ネットゼロを⽬標とした場合の 2030 年時点の CO2 価格を 60 ユーロ/CO2t と想定し、60 ユーロ/CO2t 以上のカーボンプライシング制度が対象とする CO2 排出量の割合（CPS60）を主要な指標として利⽤している。
44 か国全体での CPS60 は 19％であり、スイスをはじめとした欧州や北欧などが上位で確認された。
また、中国、⽶国、ロシア、インドなどの CO2 排出量の多い国では、スコアが低く、60 ユーロ以上のカーボンプライシング制度の導⼊の割合が低い状況にある。バイオマス燃料をカーボンニュートラルのエネルギーであると仮定した場合でも、これらの国のスコアに⼤きな変化は確認されなかった。
6 つの排出部⾨別の CPS60 を確認すると、部⾨によって⼤きく異なっている。発電部⾨や産業部⾨
は CO2 排出量の割合が多く、CPS60 が 5％と低いのに対し、道路輸送部⾨は排出の占める割合は⼤きいが、燃料税などのカーボンプライシング制度により、80％と⾼いことが確認された。
英国の事例のように、⼆酸化炭素に適切な価格を与えることで CO2 削減を誘引する可能性がある。発電部⾨や産業部⾨を対象としたカーボンプライシング制度の導⼊は⼀部である。1.5 度の気温上昇を抑制するためには、これらの部⾨に対する適切なカーボンプライシング制度の導⼊が必要となるであろう。

124

参考⽂献
IEA. (2020). CO2 EMISSIONS FROM FUEL COMBUSTION 2020 EDITION., https://www.oecdilibrary.org/energy/data/iea-co2-emissions-from-fuel-combustion-statistics_co2-dataen
Kaufman. Noah., Alexander. R. Barron., Wojciech. Krawczyk., Peter. Marsters., and Haewon,
McJeon. (2020). A near term to net zero alternative to the social cost of carbon for setting
carbon prices., Nature Climate Change. Vol.10., November 2020., p1010-1014.
OECD. (2016). Effective Carbon Rates: Pricing Carbon Emissions Through Taxes and Emissions
Trading., OECD Publishing., https://www.oecd-ilibrary.org/taxation/effective-carbonrates_9789264260115-en
OECD. (2018). Effective Carbon Rates 2018: Pricing Carbon Emissions Through Taxes andEmissions Trading., OECD Publishing., https://www.oecd-ilibrary.org/taxation/effectivecarbon-rates-2018_9789264305304-en
OECD. (2021). Effective Carbon Rates 2021: Pricing Carbon Emissions Through Taxes andEmissions Trading., OECD Publishing., https://www.oecd.org/tax/tax-policy/effectivecarbon-rates-2021-0e8e24f5-en
環境省（2007）「IPCC 第 4 次評価報告書統合報告書概要（公式版） 2007 年 12 ⽉ 17 ⽇ version」,
https://www.env.go.jp/earth/ipcc/4th/ar4syr.pdf
環境省（2018）「IPCC『1.5℃特別報告書』の概要」,
https://www.env.go.jp/earth/ipcc/6th/ar6_sr1.5_overview_presentation.pdf
（END）

125

カーボンニュートラル技術

主要な CO2 の分離・回収技術とコスト的課題
2022 年 4 ⽉
社会システム研究所

髙橋 ⿓⽣ CFA

1. はじめに
気候変動問題への対応から、世界的に温室効果ガスの排出削減が急務となっている。主要な温室効果ガスである⼆酸化炭素(以下、CO2)の世界の年間排出量は約 330 億トンに上る。2015 年に開催された
国連気候変動枠組条約第 21 回締約国会議(COP21）で採択されたパリ合意により、途上国を含めた世界
各国で温室効果ガス排出削減の努⼒が⾏われている。
以上を受けて、世界中で⽕⼒発電から再⽣可能エネルギー発電への移⾏が進みつつある。⼀⽅で、⽯炭や天然ガスといった化⽯燃料をベースとした⽕⼒発電からの即脱却も現実的ではなく、排出されたCO2 を回収し、地中に貯留する Carbon dioxide Capture and Storage(以下、CCS)への注⽬が集まっている。本稿では、CCS における主要な CO2 の分離・回収技術を取り上げた上で、同技術の導⼊において現状指摘されているコスト的課題について概説する。

2. CCS 技術の概要
CCS とは、⽕⼒発電所や製鉄所などから排出された CO2 を分離・回収、輸送し、地中に貯留すること
により、CO2 の⼤気中への排出を防ぎ、固定化する技術である。したがって、CCS は CO2 の①分離・回収、②輸送、③貯留、の 3 ⼯程から成り⽴っている(図表 1)。また、昨今では回収した CO2 を地下に貯留するだけではなく、⽔素と化学結合させメタンガスとして再利⽤するなど、カーボ ン利 ⽤
(CCUS:Carbon dioxide Capture,Utilization and Storage)も進んでいる。
図表 1

⽕⼒発電所
製鉄所

CCS の 3 ⼯程

CO2の輸送CO2分離・回収

CO2の貯留(出所)⽇興リサーチセンター作成

3. CCS 浸透の背景
CCS は、排出源から⾼濃度の CO2 を⼤規模に回収、削減できる技術であり、既存の⽕⼒発電システ

126ムなどとの相性が良く、再⽣可能エネルギー発電への移⾏において重要な役割を担うと期待されている。
CCS に初めて焦点が当てられたのは、2005 年の G8 グレンイーグルズ・サミットである。同サミッ
トにおいて、地球温暖化が⻑期的かつ深刻な⼈類共通の課題であることが再認識され、温室効果ガス削減のための「グレンイーグルズ⾏動計画」が策定された。同⾏動計画において、G8 は IEA(国際エネル
ギー機関)に対して、「代替エネルギーシナリオおよびクリーンで、賢明かつ競争⼒のあるエネルギーの将来に関する戦略」について提⾔を求めた。これを受けて、IEA が 2008 年の洞爺湖サミットで提出した最終報告において、エネルギー効率の向上、再⽣可能エネルギー、原⼦⼒発電の利⽤拡⼤以外にも、
CCS の実⽤化が温室効果ガスの削減に寄与するとされた。IEA の同報告を受けて、洞爺湖サミットの G8
共同声明で CCS の実証プロジェクトの⽀持が表明されたことが、CCS 技術の研究拡⼤の⼤きな契機となった。
図表 2 は、世界の CCS プロジェクトの施設数の推移である。2020 年からは急激に開発が進んでいる。なお、⽇本では 6 件の CCS プロジェクトが進⾏しており、うち 3 件は⽕⼒発電所に CCS を設置するプロジェクトとなっている(図表 3)。
図表 2

世界の CCS プロジェクトの施設数

(施設数)

200
初期開発段階先⾏開発段階

建設中

操業中
27

180

5

160
140

66

120
100
80
60

12
6
15

8

17

21

8

18

16

9

20

14

7
11

40
20

45

27

12

38

29

3

24

12

6
6
11

4
5
11

16

18

2015

2016

2017

2018

2019

19

2012

2013

2014

21

97

25

22

0
2011

27

5
4

4
10

38

2020

2021

(出所)IEA の HP より⽇興リサーチセンター作成

図表 3
No.

施設名

運⽤状況
稼働中

地域

⽇本の CCS プロジェクト
産業

COURSE 50

2

EAGLEプロジェクト

完成

福岡

⽕⼒発電

電源開発(J-POWER)

3

三川燃焼後回収プラント

稼働中

福岡

⽕⼒発電

東芝エネルギーシステムズ

4

⻑岡プロジェクト

完成

新潟

天然ガスの⽣成 地球環境産業技術研究機構（RITE）

5

⼤崎クールジェンプロジェクト 建設中

広島

⽕⼒発電

⼤崎クールジェン(電源開発と中国電⼒の合弁会社)

6

苫⼩牧 CCS 実証プロジェクト

北海道

⽔素の製造

⽇本CCS調査

稼働中

千葉、広島 鉄鋼の⽣産(国の委託)事業者

1

⽇本製鉄、JFEスチール、神⼾製鋼所、⽇鉄エンジニアリング(出所) Global CCS Institute データベースより⽇興リサーチセンター作成

127

4. CCS の役割
温室効果ガスの削減努⼒だけでは、カーボンニュートラルは達成できないため、排出のオフセットおよびネガティブエミッションに CCS は必要不可⽋となる。IEA が 2021 年に公表した「Net Zero by2050 Roadmap for the Global Energy Sector」で⽰された 2050 年ネットゼロシナリオにおいては、
⾵⼒発電や太陽光発電などの再⽣可能エネルギーへの移⾏、電化や省エネによる CO2 削減がネットゼロに主として貢献するとされている。また、CCUS もネットゼロシナリオにおいて、その利⽤が前提となっており、2050 年近辺では、年間平均およそ 70 億トン台の CO2 回収が試算されている(図表 4)。
特に、CCS は、⽕⼒発電、鉄鋼やセメントの製造⼯程など、電化や低炭素による代替が容易ではなく、CO2 の削減が困難な Hard-to-Abate 産業のカーボンニュートラルに必要不可⽋となってくる。また、
IEA の同シナリオでは、⽕⼒発電や重化学⼯業から排出された CO2 の回収だけではなく、⼤気中の CO2を直接回収する DAC(Direct Air Capture）やバイオエネルギー発電に CCS を付随させた BECCS(Bioenergy with Carbon Capture and Storage)などのネガティブエミッション技術の利⽤拡⼤も期待されている。さらには、産業プロセスに加え、ブルー⽔素の⽣産において発⽣する CO2 も CCS の利⽤により、回収することが⾒込まれている。
図表 4 IEA の 2050 年ネットゼロシナリオにおける CO2 回収の使途と各回収量の⾒込み(億トン CO2)

80

76

発電
⽯炭
ガス
バイオエネルギー

60

56

産業
産業プロセス
産業燃焼
燃料供給
⽔素の製造

40

バイオ燃料の製造
その他

20

0

その他

17

2020

2030

DAC

2040

2050

(出所)IEA, ”Net Zero by 2050 Roadmap for the Global Energy Sector”より⽇興リサーチセンター作成

5. 主な CO2 分離・回収⽅法
次に、主な CO2 分離・回収⽅法について紹介する。環境省の分類によると、CO2 を分離・回収する⽅法は、①燃焼後回収(Post-Combustion)、②燃焼前回収(Pre-Combustion)、③酸素燃焼(Oxy-fuel)の 3

128

種類に⼤別される。燃焼後回収は、化⽯燃料を燃焼した後に、⽕⼒発電所などから排出される排ガスから CO2 を分離・回収する。主な燃焼後回収技術としては、化学吸収法、物理吸収法、膜分離法、深冷分離法がある。
また、燃焼前回収は化⽯燃料から CO2 と⽔素を分離⽣成し、CO2 を回収した後に⽔素やアンモニアを燃料に⽤いる。主な燃焼前回収技術としては、物理吸収法、物理吸着法がある。
最後に、酸素燃焼法は、化⽯燃料の燃焼に(空気から分離させた)⾼濃度の酸素を使⽤し、排ガスの CO2
濃度を⾼め、効率的に CO2 を回収する⽅法である。上記以外にも、化学ループ燃焼法が検討されている。
同回収⽅法は、化⽯燃料を酸化鉄などの⾦属酸化物中の酸素を使って燃焼させる⽅法であり、空気由来の窒素などが混⼊せず、排ガスが CO2 と⽔蒸気のみとなるため、容易に⾼濃度の CO2 を回収できる。
図表 5
⼿法

原理

化学吸収法

化学反応

CO2 分離・回収⽅法の⽐較

起因⼒

温度差

⻑所

短所

・低分圧ガス向き

・吸収液が⾼価

・炭化⽔素への親和⼒が低い

・腐⾷、浸⾷、泡⽴ちがある・⼤容量向き・適⽤範囲が限定的
・再⽣⽤熱源が必要

物理吸収法

物理吸収

分圧差

・⾼分圧ガス向き

・吸収液が⾼価

・適⽤範囲が広い

・重炭化⽔素への親和⼒が⾼い（濃度差） ・腐⾷、浸⾷、泡⽴ちが少ない
・再⽣熱源を必要としない

膜分離法

透過

分圧差

・簡便

・低純度

・安価

・運転費が⾼い（濃度差） ・⼩容量向き

・⼤容量に不向き
・油脂分含有ガスに弱い

深冷分離法

液化・精留

相変化

・⾼純度精製が可能

・装置が複雑・⼤容量向き・建設費が⾼価
・運転費が⾼い

PSA

吸着

分圧差
（濃度差）

物理吸着法
TSA

吸着

温度差

・⾼純度精製が可能

・再⽣ガスが必要

・装置が⽐較的簡易・⽔分の親和性が強い

・適⽤範囲が広い
・⾼純度精製が可能

・吸着材量が多く、装置が⼤型化

・適⽤範囲が広い

・吸着材費⽤が掛る
・再⽣⽤熱源が必要

酸素燃焼法

空気分離

温度差

化学ループ燃焼法

空気分離

温度差

・⾼純度精製が可能

・空気分離設備が⼤型・空気分離装置に動⼒が必要

・低消費エネルギー

・装置の耐久性に課題(出所)環境省 「平成 25 年度シャトルシップによる CCS を活⽤した⼆国間クレジット制度実現可能性調査委託業務報告書」
より⽇興リサーチセンター作成(1)化学吸収法
化学吸収法は、イオン化学反応を利⽤して、CO2 を分離する⽅法である。イオン結合により、CO2 を吸収するモノエタノールアミン(MEA)液などのアミン⽔溶液に排ガスを通して、液中に CO2 を取り込む。吸収塔内で CO2 は 40〜50℃でアミン⽔溶液とイオン結合反応を起こし、アミン炭酸塩を⽣成する。
129⽣成されたアミン炭酸塩を再⽣塔で 110〜130℃まで加熱すると、CO2 はアミン⽔溶液から気化し、⾼濃度の CO2 を回収することが可能となる。
しかし、化学吸収法では、CO2 を吸収したアミン⽔溶液の加熱において、多⼤なエネルギーを消費するため燃費が悪い点が挙げられる。また、アミン⽔溶液の漏洩による⽣態系や⼈体への影響が懸念されている。したがって、エネルギー効率が良く、CO2 吸収率が⾼いアミン⽔溶液の開発が進められている。
(2)物理吸収法
物理吸収法は、CO2 をイオン結合させて吸収する化学吸収法とは違い、吸収塔で CO2 を吸収するポリエチレングリコール系溶液やメタノールなどの吸収液に排ガスを通して、⾼圧・低温下で物理的にCO2 を吸収する⽅法である。そして、再⽣塔で減圧または加熱し、⾼濃度の CO2 を回収する。化学吸収法がイオン結合を利⽤したのに対して、物理吸収法では圧⼒や温度を利⽤して吸収液に CO2 を取り込む
点で異なるが、基本的に装置設備は同様の構造となる。
(3)膜分離法
膜分離法は、排ガスを細かい膜に通して、CO2 をろ過して取り出す⽅法である。膜分離法は、⾼圧⼒の排ガスからの CO2 分離においては、上記の化学吸収法および物理吸収法のように加減圧や加熱によるエネルギー消費がなく、最もエネルギー効率の良い回収⽅法であるため、期待が⾼まっている。
膜分離は、吸収法とは異なり、エネルギー効率が⾼い点で優れている。しかし、分離に必要な膜⾯積を確保するための物理的な空間を要する点やろ過技術の観点から、⾼濃度の CO2 を得られない点で難が残っている。
(4)深冷分離法
深冷分離法は、気体の沸点の違いを利⽤し、排ガスを圧縮および低温液化し、蒸留することで CO2 を取り出す⽅法である。しかし、他の分離⽅法に対して、設備投資コストが⾼くなることや排ガスの圧縮に必要なエネルギー消費量が⼤きいため、実⽤化には⾄っていない。
(5)物理吸着法
物理吸着法は CO2 を圧⼒差と温度差を活⽤して、他の気体と分離させる⽅法である。具体的には、ゼオライトや活性炭などの固体の吸着材に排ガスを通して、CO2 を吸着させて取り出す。また、物理吸着
法は、⾼圧⼒をかけて、吸着させた CO2 を低圧下で脱着させて回収する圧⼒スイング吸着法(PSA)と低温で吸着した CO2 を⾼温で脱着させて回収する温度スイング吸着法(TSA)の 2 種類に加えて、両者を併⽤する PTSA 法がある。物理吸着法は、CO2 の吸着と脱着の速度をいかに⾼めることができるのかが重要となってくるため、吸脱着の速度の速い吸着材の開発が急務となっている。

130

図表 6 各 CO2 分離・回収⽅法のイメージ図

化学吸収法
その他のガス

物理吸収法
CO2回収

その他のガス

CO2回収

⾼濃度のCO2を含んだ
メタノールなど

⾼濃度のCO2を含んだ
アミン⽔溶液など

CO2

CO2

CO2
CO2

CO2

CO2

⾼圧⼒

CO2

吸収塔

再⽣塔

CO2

CO2

再⽣塔

吸収塔
CO2

CO2

CO2

CO2

CO2

CO2

CO2

CO2
CO2

CO2

CO2
使い終わった⽔溶液
は再利⽤使い終わった⽔溶液
は再利⽤

加熱

加熱

排気ガス

減圧

排気ガス

膜分離法

深冷分離法
排気ガス

CO2

低温液化

CO2
CO2

CO2
CO2

排気ガス
CO2

CO2

蒸留

CO2
CO2

CO2
CO2

CO2

CO2

CO2

CO2
CO2

CO2

CO2

液体のCO2を回収※上記のイメージ図は概略図であり、実際はさらに複雑な設備構造・プロセスとなっている。
(出所)⽇興リサーチセンター作成

131

図表 6 各 CO2 分離・回収⽅法のイメージ図 －つづき－

物理吸着法
その他のガス

酸素燃焼法
CO2回収

酸素製造装置
再循環

⾼濃度

CO2

⾼濃度

O2
空気

CO2

CO2

H2O

⽕⼒発電ボイラー

CO2
CO2

吸

CO2

着

切り替え

脱

N2

着

化学ループ燃焼法

CO2

CO2
CO2

CO2

⾦属
酸化物

空気

CO2

O

空気反応塔

加熱

⾦属
酸化物

減圧

排気ガス

O

O

O2

N2

O

燃料反応塔
燃料

⾼濃度

H2O

CO2

※上記のイメージ図は概略図であり、実際はさらに複雑な設備構造・プロセスとなっている。
(出所)⽇興リサーチセンター作成

6. CCS 技術の導⼊における CO2 回収コスト
CCS は Hard-to-Abate 産業のカーボンニュートラル達成に前提となっているが、導⼊にはコスト⾯での課題が残る。⺠間企業による CCS 設備の導⼊の有無は、EU-ETS や J-クレジットなどのカーボン
クレジットや炭素税との⽐較が鍵となってくる。例えば、カーボンニュートラル達成において、CCS の活⽤よりもカーボンクレジットの購⼊の⽅が安価であれば、当然 CCS 設備の導⼊は普及しないであろう。また、CCS の導⼊コストが炭素税よりも⾼ければ、排出した CO2 の分だけ税⾦を素直に納めた⽅が合理的な選択となる。したがって、CCS の普及は技術⾰新によるコスト低下が⼤前提となっている。
現状、最も実績があり、確⽴された CO2 の回収⽅法であるアミン⽔溶液を⽤いた化学吸収法の CO2
分離・回収コストは、現⾏の技術⽔準では約 4,000〜5,000 円台/ t-CO2 となっている1。しかし、過去の実績値ベースでは、⽶国テキサス州ヒューストンの Petra Nova Carbon Capture プロジェクトにおいて、三菱重⼯エンジニアリング社が納⼊した⽯炭⽕⼒発電の世界最⼤の CO₂回収プラントで約 6,000円/ t-CO2 となっている2。

1

詳細は、Global CCS Institute(2019)「Global Status of CCS 2019」p.65 を参照。

2

同上

132

同プロジェクトは、化学吸収法で CO2 が回収されており、三菱重⼯エンジニアリングが関⻄電⼒と共同開発した KS-1™という独⾃のアミン⽔溶液が使⽤されている。KS-1™は、従来のアミン⽔溶液に⽐べ、⾼い吸収性能を持ち、⽔溶液⾃体の劣化が少なく、吸収塔内の腐⾷が少ない点で優れている。しかし、同プラントの 1 ⽇あたりの CO₂回収量である 4,776 トンに、1 トンあたりの CO₂回収コストである 6,000 円を乗じて算出する 1 ⽇あたりの総 CO₂回収コスト3は約 3,000 万円にも上り、依然としてコ
スト⾯での課題が残っている。なお、不採算を理由に、同 CO₂回収プラントは現在稼働していない。
図表 7

Petra Nova Carbon Capture プロジェクトの概要

場所

ヒューストン(⽶国テキサス州)
Petra Nova Parish Holdings LLC
事業者➡NRG Energy Inc.とJX⽯油開発の合弁会社
運転開始
2016年12⽉
アミン⽔溶液による化学吸収法
CO2回収⽅法
使⽤アミン⽔溶液 KS-1™
➡三菱重⼯エンジニアリングと関⻄電⼒の共同開発
CO2回収率90%
CO2回収量4,776トン/⽇
6,000円台/t-CO2
CO2回収コスト(出所)三菱重⼯業および Global CCS Institute から⽇興リサーチセンター作成

今後の⾒通しについて、経済産業省が策定した「カーボンリサイクル技術ロードマップ」において、我が国⽇本の CO2 分離・回収コストの野⼼的な将来⽬標は、2030 年頃までに、低圧ガス向けでは 2,000円台/ t-CO2、⾼圧ガス向けでは 1,000 円台/ t-CO2 とされた。圧⼒差を活⽤できず加熱や減圧などの追加的なエネルギー消費が必要になる低圧の排ガスでは主に化学吸収法および物理吸着法、⼀⽅で⼤気圧との圧⼒差を活⽤できる⾼圧の排ガスでは主に物理吸収法、膜分離法および物理吸着法のさらなる技術発展が期待される。

7. 最後に再⽣可能エネルギーへの転換や電化による排出抑制策だけではカーボンニュートラルには⼗分ではなく、排出された CO2 を回収・除去する必要がある。とりわけ、CCS は CO2 の削減が困難な Hard-toAbate 産業のカーボンニュートラル達成において、重要な役割を果たすことが期待される。
⼀⽅、社会的に段階的削減が求められている化⽯燃料をベースとした⽕⼒発電などの⾼排出産業は座礁化リスクが⼤きく、それらの延命措置とは⾔え、CO2 の回収に莫⼤な導⼊・運転コストがかかる CCSへの投資は不確実性が⾼い。加えて、CCS の実⽤化には CO2 の分離・回収以外にも、回収した CO2 の輸送⽅法および貯留場所の確保などもコストの観点で課題が残っている。
以上から、CCS の普及には、政策当局による実効性のあるロードマップが⽰された上で、更なるコスト低減に向けた技術⾰新が促進されるようなファイナンスを含む法制度の確⽴が不可⽋となろう。
3

CO₂回収コストの内訳は、固定および変動での運転維持コスト、燃料コスト、設備コストから成る。

133

参考⽂献
Global CCS Institute(2019), Global Status of CCS 2019https://www.globalccsinstitute.com/wpcontent/uploads/2019/12/GCC_GLOBAL_STATUS_REPORT_2019.pdf
IEA(2020), Energy Technology Perspectives 2020 Special Report on Carbon Capture
Utilisation and Storage CCUS in clean energy transitions
https://iea.blob.core.windows.net/assets/181b48b4-323f-454d-96fb0bb1889d96a9/CCUS_in_clean_energy_transitions.pdf
IEA(2021), Net Zero by 2050 Roadmap for the Global Energy Sector
https://iea.blob.core.windows.net/assets/deebef5d-0c34-4539-9d0c10b13d840027/NetZeroby2050-ARoadmapfortheGlobalEnergySector_CORR.pdf
IPCC(2018), Global Warming of 1.5°C
https://www.ipcc.ch/site/assets/uploads/sites/2/2019/06/SR15_Full_Report_High_Res.pdf
National Petroleum Council(2021), Meeting the Dual Challenge: A Roadmap to At-Scale
Deployment of Carbon Capture, Use, and Storage: Volume III – Analysis of CCUS
Technologies, independently published⼀般財団法⼈ エネルギー総合⼯学研究所(2020)「図解でわかるカーボンリサイクル〜CO2 を利⽤する
循環エネルギーシステム〜」、技術評論社
⼀般財団法⼈ エネルギー総合⼯学研究所(2021)「図解でわかるカーボンニュートラル〜脱炭素を実現するクリーンエネルギーシステム〜」、技術評論社
環境省(2014)「平成 25 年度シャトルシップによる CCS を活⽤した⼆国間クレジット制度実現可能性
調査委託業務報告書」
https://www.env.go.jp/earth/ccs/attach/mat03.pdf
経済産業省(2021)「カーボンリサイクル技術ロードマップ」
https://www.meti.go.jp/press/2021/07/20210726007/20210726007.html
地球環境産業技術研究機構(2018)「CCS 技術の新展開」、シーエムシー出版
(END)

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135

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