エネルギー・資源 Vol. 28 No. 5（2007）335

研 究 論 文技術習熟を考慮したエネルギー経済モデルの開発とクリーンコール技術の導入可能性評価
Development of an Energy Economic Model Including Technological Learning andFeasibility Study of Clean Coal Technologies

佐藤健

実* ・ 中Takemi Sato

田俊

彦**

Toshihiko Nakata（原稿受付日2006年３月31日，受理日2007年２月２日）
RRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRR

RRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRR

RRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRR
Abstract
Estimating technological progress of emerging technologies such as renewable energy or clean coal technologies
is essential for designing sustainable energy systems and drawing energy policies. Learning curve is aquantitative estimation method for describing the cost decline rate of technologies caused by technologicalprogress and learning.
In this study, a bottom-up energy-economic model including an endogenous technological learning model has
been developed. This model can deal with technological learning in component technologies of each energy
conversion technology and the ripple effect of technological learning. In the first part, we discuss the basic
concepts and the structure of the model and then show the results of the preliminary analyses. In the last part,the model is applied to a feasibility study of clean coal technologies such as IGCC (Integrated Coal Gasification
Combined Cycle) and IGFC (Integrated Coal Gasification Fuel Cell System). As the results of analysis, it was
found that technological progress by learning had a large impact on the feasibility of clean coal technologies in theelectricity market and the learning model could be useful for the evaluation of other upcoming energy technologies.
RRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRR
技術習熟の個別評価にくわえて，エネルギーシステム全

１．はじめに体を対象とした評価も重要である．たとえば，想定するエエネルギー政策の策定，長期的なエネルギーシステム設

ネルギー変換技術のコスト低下によって他のエネルギー技計や評価にあたっては，技術進歩によるエネルギー技術の術が淘汰されるなどの相互作用が生じてくる．エネルギーコスト低下や性能向上の評価が重要である．
習熟曲線（Learning

システム全体の評価には，システムを統合して技術性能とcurveまたはExperience curve）は，技術習熟による技術経済性の両面を評価できるエネルギー経済モデルが有用で進歩を定量的にモデル化する手法の一つである．発電技術ある．しかし，これまでのエネルギー経済モデルにおける等エネルギー変換技術のコストや設備容量の時系列データ

技術進歩の取扱いは，時間の変化に応じて外生的にコストを用いて，世界全体あるいは地域を対象として，各エネル低下率を与えるなど，技術進歩が引き起こされるメカニズギー技術の習熟率を導出する多くの実証研究が行われてきムのモデル化がまだ十分には確立されていない．そこで，

た1〜5）．燃料電池自動車の価格について，技術習熟を要素に習熟曲線をエネルギー経済モデルに導入できれば，技術進分けて予測した研究6）や，太陽光発電，風力発電，燃料電歩を内生的に取り扱いつつ，各エネルギー利用技術間の相池など新エネルギー利用技術を対象として，技術習熟が二互作用を含めたエネルギーシステム全体の評価が可能にな

酸化炭素排出量削減に及ぼす影響を評価した最近の研究7）

り，エネルギー政策の意思決定のための的確な判断材料をがある．さらに，累積設備容量だけでなく，投入された研提供できると考えられる．

究開発費を説明変数とし，技術進歩を推し進める複数の要本研究では，技術習熟モデルを導入したエネルギー経済因に着目した研究8）も行われている．これらの研究は，おモデルを作成して，クリーンコール技術の導入可能性評価もに研究開発資金や補助金等資源の最適配分方法やエネルを行うとともに，技術習熟がエネルギーシステム構成に与ギー政策の意思決定に資することを目的としている．

える影響を考察する．

*東北大学大学院工学研究科技術社会システム専攻博士課程
** 〃〃
〃
〃
教授
E-mail：nakata@cc.mech.tohoku.ac.jp〒980-8579 宮城県仙台市青葉区荒巻字青葉6-6-11-815

第22回エネルギーシステム・経済・環境コンファレンスの内容をもとに作成したもの

−53−

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２．技術習熟を考慮したエネルギー経済モデル
本研究では，ボトムアップ型エネルギー経済モデルであMETAるMETA-Net 9）をもとに技術習熟モデルを導入した．
Netは，エネルギー資源の供給と需要の均衡を条件として，設備容量，供給価格，供給量を解析し，システムの運用特性を評価する解析ツールである．システムを構成する全発電機等の年間建設費と運転コストの和である年間総費用を最小化し，その設備容量の組合せを解析解として出力する．
エネルギーの供給価格Pcは以下のように決定する．
＝SCC ……………（1）（Lf ･Af）･ （Pc−Cc）･DCF＋Rf ］
［

図１SCC
Rf
Pc＝―−―＋Cc ………………………（1）
Lf ･Af ･DCF DCF
Pc

現在価格

（current period price）

DCF

割引率

（discounted cash f low factor）（ future net revenues）

Rf

将来収益

Cc

限界費用（燃料費＋運転費）（costs per unit output）

SCC

比建設費（建設単価）

各発電技術にて共通する要素技術

capital cost，SCC）をそれぞれ対応させて，累積設備容量が比建設費を決定するという関係を前提としてきた．しかし，エネルギー変換技術を構成する各要素技術に着目すると，異なるエネルギー変換技術にも共通の要素技術が存在（specific capital costs）することがある．さらに，要素技術の種類によっては，長Lf

負荷率（the load factor）

Af稼働率（the availability factor of the facilities）

い実績を有する伝統技術があれば，いっぽうで改良や技術本研究で採用したエネルギー経済モデルは，厳密には最革新の余地が残されている技術が存在する．このため，エ適化モデルではなく，それぞれの発電技術毎に設備容量のネルギー変換技術を構成する要素技術の習熟率は，一様で増設と発電を行うシミュレーションモデルである．具体的ない場合の方が多い．には，各発電技術の比建設費（建設単価），運転維持費，燃特定のエネルギー変換技術の開発や製造の段階を考える料費をもとにして，将来期待収益の現在価値を算定して発と，共通する要素技術をもつ他の類似のエネルギー技術に電単価を算出する．その単価に基づいて，該当期間の発電対して知識や経験が技術移転すると考えられる．エネルギ量が各発電技術に割り振られる．将来期待収益は，現在のー変換技術から他のエネルギー変換技術へと，共通する要市場取引価格に基づいて発電量が決定されると仮定して算素技術を通じて技術習熟の波及が生じることになる．

出する．将来に大きな収益が見込める場合には，エネルギ

ここで，ガスコンバインド（複合発電）を例に挙げる．

ー供給価格が抑制できて，導入が促進されることになる．

この発電システムの要素技術は，ガスタービン，排熱回収

解析期間が先へ進んで技術習熟による比建設費の低下がボイラ（HRSG），補機に分類できる．従来型ガス複合発電

生じると，新しい比建設費データを用いて，その期間でのサイクルと最新型ガス複合発電サイクルを比較すると，最発電単価を計算し直す．それを最終期間まで繰り返すこと

新型ガスタービンでは，燃焼器壁面の蒸気冷却など従来型によって，各解析期間の発電構成を算出している．にはない最新技術が導入されているが，それ以外の基盤要習熟曲線は，一般に以下のように定式化される．

素技術は従来型とほぼ共通であるといえる（図１）．そこで，技術習熟を考慮したエネルギー経済モデルでは，エネルギ

Cost t＝Cost 0×CumulativeProduction b ………………（2）

ー技術を構成する要素技術の比建設費（建設単価）が，複数のエネルギー技術に共通する要素技術の総累積設備容量

LR＝1−2 b ……………………………………………（3）によって決定されると想定した．これによって，要素技術

ここで，Costは期間 t における技術や生産物のコスト，間の習熟の波及をモデル化している．期間tにおける，あるCumulativeProductionは累積的な生産量（エネルギー技術のすパラメータである．LRは習熟率（Learning rate）であり，要素技術cの比建設費の技術習熟は下式で表される．
ΣCumCap t, c b
AllTech………（4）
CmpSCC t, c＝CmpSCC 0, c×
ΣCumCap 0, c

累積生産量が２倍に増加するに伴う価格の低下割合を示す．

ここで，CumCapは累積設備容量，右辺の∑は同じ要素技

これまで，技術習熟に関する実証研究の多くに用いられ術を持つすべてのエネルギー技術の累積設備容量の和，た習熟曲線の多くは，（2）式のCumulativeProductionにエネ

CmpSCCは要素技術の比建設費である．解析では，まず（4）ルギー変換技術の累積設備容量を，Costに比建設費（Specific式を用いてすべての要素技術についてCmpSCCを算出する．

場合は累積設備容量など）を表す．bは習熟曲線の勾配を示−54−AllTechエネルギー・資源 Vol. 28 No. 5（2007）

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次に，各エネルギー技術の比建設費を求める．技術を構成

ガスタービン，ガス化炉，排熱回収ボイラがIGCCとIGFCするすべての要素技術にコストの重みづけ係数を乗じた和に共通の要素技術であるとした．また，ガスタービンと排であり，次式で表される．

熱回収ボイラは，IGCC，IGFCだけでなく，ガスコンバイΣCmpSCC ×CostWeight …………………（5）ンドサイクル発電にも共通する要素技術であるとした．実なお，技術習熟を考慮したエネルギー経済モデルを実行

TITが異なり熱効率が変化するだけでなく，翼材料技術やするにあたって必要な情報は，要素技術の習熟率，モデル冷却技術も異なってくる．本研究では，クリーンコール技実行開始年における要素技術のコストの重みづけ係数，初術全体から見た共通要素技術の代表例としてガスタービン期建設費および初期設備容量である．これらは実証研究等を取り上げたが，詳細仕様に着目すると，タービン入口温にもとづき，外生的に入力条件を与えることになる．

度に差があることに留意する必要がある．前提条件として

SCC t＝t, ct, c

際には，ガスタービンは，用途に応じてタービン入口温度c

1300℃級（GasCC），1500℃級（IGCC），1000℃級（IGFC）

３．クリーンコール技術の導入可能性評価の各ガスタービンを代表事例として想定したが，本研究で3.1 エネルギー経済モデルの設計はクリーンコール技術全体から大局的に捉えてこれらを同技術習熟を考慮したエネルギー経済モデルを用いて，電じ要素技術として取り扱った．

力部門におけるクリーンコール技術の導入可能性評価を行

日本のエネルギーシステム全体のエネルギー経済モデルう．クリーンコール技術は，欧米ではすでに商用化が始まを図２に示す．IGCCおよびIGFCは，電力部門の発電技術っていて，わが国ではおもに石炭ガス化複合サイクル発電に加えられている．表１に技術習熟を考慮した発電技術の（Integrated coal gasification combined cycle，IGCC）と石炭要素技術，技術習熟に関するおもな入力条件を示す．IGCC

ガス化燃料電池複合サイクル発電（Integrated coal gasificationの比建設費の設定は，日本の微粉炭火力発電の比建設費11）

fuel cell system，IGFC）の研究開発が行われている10）．に，米国にて現在商用化されているIGCCと微粉炭火力の比

IGCCは，石炭をガス化炉内でガス化し，発生した燃料ガ

建設費 12） の比を乗じたものとした．IGFCの比建設費は，スをガスタービンで燃焼し発電する．その後，排熱回収ボ

IGCCの比建設費にIGCCとIGFCの比建設費13）の比を乗じ

イラで高温の排ガスの熱を回収し，蒸気タービン発電を行た．IGCCおよびIGFCの発電効率は，NEDOの開発目標14）

う．IGCCの要素技術は，ガスタービン，ガス化炉（Gasifier），が実現するものとして設定した．各発電技術を構成する要排熱回収ボイラ，補機に分類できる．また，IGFCは，IGCC

素技術の習熟率は，文献15）の値を採用した．なお，IGCCとの発電プロセスに燃料電池発電を追加した発電技術である．

IGFCの導入開始年はそれぞれ2020年，2026年とした．

石炭をガス化して水素と一酸化炭素を取り出し，燃料電池

石油火力発電は1979年のIEAの決定により新設や更新が（固体酸化物型など）により発電を行った後，ガスタービン禁止されているため，今後は漸減するものとした．原子力および蒸気タービンによって発電する．本研究では，と水力発電は，わが国では現在のところ大幅に増加するこ

IGFCはIGCCに燃料電池を追加した技術であるとみなし，とは考えにくいため，現状を維持するものとした．再生可表１

各発電技術の要素技術の構成と技術習熟パラメータの想定

Source : aUSDOE/EIA (2004), b永田 (2001), cLongwell (1995), dNEDO (2005).

−55−

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図２

日本のエネルギー経済モデル

能エネルギーによる発電は，RPS法に基づいた供給義務量加重平均した値に設定した．

が導入されると仮定し，供給義務量が定められていない2010

A3）要素技術の技術習熟ケース年以降も2010年の供給義務量が継続するものとした．また，要素技術における技術習熟の波及を考慮した，技術習熟石油，原子力，水力，再生可能エネルギーによる発電につモデルを適用したケースである．共通する要素技術間ではいては技術習熟を考慮していない．化石燃料の燃料価格は，技術習熟の波及を考慮する．発電技術や要素技術に関する2002年における価格と年間価格上昇率を，原油は$4.0/mmBtu

入力パラメータを表１に示す．

および0.45％/yr，石炭は$1.74/mmBtuおよび0.21％/yr，また，上記３ケースに加え，環境税が導入されるＢケー

LNGは$4.12/mmBtuおよび0.37％/yrとした16，17）．エネルギ

スと原油・天然ガスの価格が高騰するＣケースについても

ー需要の価格弾性値は，それぞれ産業部門（−0.34），商業解析した．

部門（−0.23），家庭部門（−0.38），運輸部門（旅客−0.23，18）に設定した．
貨物−0.17）４．解析結果
4.1 技術習熟が発電構成に与える影響

3.2 ケース設定
技術習熟の影響を把握するため，以下の３つのケースを

A1，A2，A3各ケースの2002年から2040年まで電力部門設定した．2002年から2040年まで２年刻みで解析を行った．

における発電量構成の解析結果をそれぞれ図３−１，
図３−２，A1）技術習熟を考慮しないケース

図３−３に示す．いずれのケースでもIGCCが導入されるが，IGFCが導入されるのはA3ケースだけである．技術習熟を技術習熟を考慮せず，比建設費が変化しないケース．

考慮したA2，A3ケースでは，A1に比べてIGCCの発電量

A2）従来の技術習熟ケース
従来の研究で用いられた技術習熟モデルを適用したケーが増加し，微粉炭火力発電や天然ガス発電を代替する．2040

スである．要素技術を考慮せずに，各発電技術が単一の技

年時点での総発電量に占めるクリーンコール技術の発電量術であるとみなし，発電技術毎に独立して技術習熟が発生の割合は，A1ケースでは約17％であるのに対し，A2，A3すると想定する．要素技術の技術習熟の波及は考慮しない．

ケースではそれぞれ約35％とほぼ倍増する．これは，図４

なお，各発電技術の習熟率は，下記A3ケースにおける各要に示すように，A2，A3ケースでは技術習熟によって比建素技術の習熟率を，発電技術に占める要素技術のコストで設費が低下したためである．A2ケースでは，技術習熟の波−56−

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及が生じないために，IGCCの技術習熟が進展し，コストが低下する．その結果，IGCCが優位になり，さらに設備容量が増加してコストが低下し，大きな発電量を占めるようになる．
A3ケースでは，IGCCとIGFCを合わせたクリーンコール
技術全体の発電量はA2ケースとあまり変わらない．しかし，A2ケースではほとんど導入されないIGFCが，IGCCの一部を代替し，2040年には総発電量の約８％を占めるようにな
図３−１

る．これは，IGCCやガスコンバインド発電の設備容量が増

技術習熟を考慮しないケース（A1）

加するにつれて技術習熟がIGFCへと波及し，導入開始年以前からIGFCの比建設費が低下したためである．
4.2 環境税および原油や天然ガス価格の高騰が発電構成へ及ぼす影響
発電構成は，各発電技術の性能だけではなく，燃料価格の変動にも影響を受ける．ここでは，以下の２ケースを設定し，環境税および原油・天然ガス価格がクリーンコール技術導入に与える影響を評価した．
図３−２

Ｂ）環境税ケース（Carbon tax case）

従来の技術習熟ケース（A2）

環境省が導入を検討中の環境税を想定し，2006年から税率は$20/tC 19）にて実施されるとした．なお，税収の一部が温暖化対策に充当される還元は考慮せずに，課税による化
石燃料の価格上昇の影響のみを評価した．他の前提条件はA3ケースと同じである．
Ｃ）原油・天然ガス価格高騰ケース（High oil/LNG pricecase）
近年の原油や天然ガス価格の高騰が，今後も続くと想定したケースである．
原油価格は，年間価格上昇率を1.02％/yr 16）
図３−３とした．天然ガス価格は，原油価格に連動して推移すると要素技術の技術習熟ケース（A3）想定し，価格上昇率を1.19％/yrとした．他の前提条件はA3ケースと同じである．
図５に，A3，Ｂ，Ｃ各ケースの2030年における発電構成の解析結果を示す．Ｂケースでは，A3ケースと比べてクリーンコール技術以外の発電量の構成にほとんど差はない．
IGFCの発電量は，約60％増加する．これはIGFCの高い発電効率が，燃料価格の上昇に対して有利に作用したためと考えられる．一方で，IGCCの発電量は約30％減少し，クリーンコール技術全体の発電量も減少する．微粉炭火力発電の発電量にほとんど変化はなく，微粉炭火力発電からクリーンコール技術への転換は進んでいない．これは，石炭価
図４格の上昇によって追加の設備容量が減少し，IGCCの技術習建設単価の変化（A2，A3ケース）熟によるコストの低下が緩やかになるためである．
Ｃケースでは，ガス価格の上昇によって天然ガス発電のいる．

割合が低下しつつ，IGFC，IGCC，微粉炭火力発電の各石環境税や原油・天然ガス価格の高騰などの燃料価格の変炭利用発電が大きく増加する．設備容量の増加に伴ってク動は，技術習熟の進展する速度にも影響を与える．このたリーンコール技術のコストが低下するために，電力価格はめ，技術習熟を考慮しない場合に比べて発電構成の変化が上昇せず，電力需要はA3ケースとほぼ同じ水準に保たれて大きくなることがわかる．
−57−

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ラが0.037 TC/mmBtu（0.12 TC/MWh），ガスコンバインドが0.031 TC/mmBtu（0.11 TC/MWh）であるのに対し，IGCCは0.054 TC/mmBtu（0.18 TC/MWh），IGFCは0.047TC/mmBtu（0.16 TC/MWh）と割高である．このため，クリーンコール技術が微粉炭火力だけでなく，ガスボイラやガスコンバインドも代替するA3ケースでは，電力部門全体のCO2 排出量が増加する．
4.4 システムコスト
図７に，システムに要する総コストと税収を示す．コス

図５

環境税および原油・天然ガス価格高騰が発電構成に及ぼす影響

トは，設備費，運転・維持費，燃料費に分けて示す．環境税導入のＢケースでは，価格上昇に伴う需要減少の結果として総費用が低下している．課税に伴う諸費用は含めていないが，参考のために税収額を示した．総コストが割高なのは，燃料価格高騰のＣケースである．

５．考察
5.1 クリーンコール技術の導入可能性
IGCCは，微粉炭火力発電と比較した場合の比建設費が現在の米国並のコストを達成することができれば，電力市場において十分な競争力を持ち，日本の電力部門の基幹電源
図６

電力部門におけるCO2 排出量の変化としての重要な役割が期待される．IGFCについても，A3ケースの解析結果から導入可能性が明らかになった．ただし，これはIGFCの導入に先立ってIGCCの導入が進み，技術習熟が進展した場合に限られる．IGFCの導入可能性は，IGCCの開発と導入が順調に進むかが鍵であるといえる．また，今後も原油と天然ガスが高価格を維持しつつ石炭価格が現状を維持する場合には，クリーンコール技術の導入可能性はさらに高まることになる．
一方，CO2 排出量抑制の観点からは，クリーンコール技術の大規模な導入は必ずしも好ましいとはいえない．クリ

図７ーンコール技術はその高い発電効率のために，CO2 排出量システムのコスト内訳削減のための有力技術として注目されている．しかし，（割引率５％，現在価値換算）

4.3節で示したように，電力部門全体としては逆に，CO2 排4.3 CO2 排出量出量が増加する可能性がある．環境税が導入されればクリ電力部門におけるCO2 排出量の変化を評価するため，以ーンコール技術の導入が抑制されるが，一方で技術習熟の下のＤケースを設定し，A3ケースとの比較を行った．

進展によるコスト低下を遅らせ，効率の低い従来型石炭発Ｄ）クリーンコール技術非導入ケース（Non-CCT case）電の代替を停滞させる可能性がある．CO2 排出量削減には，IGCCおよびIGFCが導入されないと仮定したケースであさらに高効率をめざした技術開発を推進するとともに，クる．技術習熟は，ガスコンバインド発電，ガスボイラ発電，リーンコール技術の導入は効率の低い従来型石炭火力発電

微粉炭火力発電に生じると想定した．の代替に限定するなどの措置が必要であろう．
5.2 本手法の汎用性

図６に，A3ケースとＤケースでの電力部門からのCO 2排出量の変化を示す．2040年では，A3ケースでは，Ｄケ

本研究の結果では，技術習熟や要素技術の考慮の有無にースに比べてCO2 は23.9mmTC増加する．これは，クリーよってクリーンコール技術の導入量に大きな差が現れた．

ンコール技術は従来の微粉炭火力発電に比べ発電効率が高IGFCについては，要素技術の技術習熟の波及を考慮した場

いが，天然ガス発電と比べると発電量あたりのCO2 排出量合のみ競争力を持つことがわかった．急速な技術進歩の余が依然として多いためである．CO2 排出係数は，ガスボイ地が残されている技術や，従来技術を改良またはその技術−58−

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341の一部を共有している新技術の評価には，技術習熟および合，IGCC，IGFCともに将来の導入可能性が明らかになった．

その波及を考慮する必要がある．たとえば近年，運輸部門（2）環境税はクリーンコール技術導入を抑制し，原油・では内燃機関を動力とする従来型の自動車に加えて，ハイLNG価格の高騰は導入を進展させる．燃料価格の変動は技

ブリッド自動車や燃料電池自動車の導入や開発が急速に進

術習熟の進展速度にも影響を与えるため，発電構成の変化んでいる．この分野では，内燃機関や化学電池，モーター，が大きくなる．

車体など，異なる車種間で共通の要素技術が多数存在する．

（3）電力部門全体でみた場合，クリーンコール技術の導入

また，燃料電池スタック等の新技術は急速な技術進歩が予はCO2 排出量を増加させる．
また，本研究の評価手法は，クリーンコール技術だけで測される．このような分野の将来動向の評価にも，本研究にて提案した手法が応用可能であると考えられる．

なく，今後急速な進歩が見込まれる新技術に対しても応用

5.3 検討課題可能である．

技術習熟の効果は，国内の累積生産だけではなく，外国
参 考 文 献での累積生産も影響すると考えられる．いっぽうで，クリーンコール技術が波及する電力市場は，各国によって設備構成，発電コスト，競合の度合いなどが異なり，技術習熟を考慮する背景がさまざまである．本研究では，クリーンコール技術のわが国への導入可能性評価を評価するために，解析モデルの設備容量は国内に設定したので，結果として海外での設備容量の増加を含めていない．IGCCなど欧米での研究開発が活発な技術は，当然わが国への技術波及が促されるので，この影響を考慮することが重要となる．
クリーンコール技術の共通要素であるガスタービンには，開発事例としてタービン入口温度が異なる機器が存在し，それぞれ熱効率と製造技術などに差異があることも技術習熟をモデル化する上で検討課題のひとつである．
本研究では，要素技術を考慮して技術進歩を扱う手法を提案したが，実際に本手法を適用する場合には，要素技術毎の習熟率データの入手が困難である．過去の習熟率のデータが利用可能な場合でも，過去の習熟率が未来においても継続するとは限らず，未来の習熟率の算定には常に不確実性が伴う．また，本手法は過去に存在しなかった新技術の登場や突発的なブレークスルーなど，技術進歩に伴う複雑で多様な特性のすべてを捉え切れているわけではない．
これらの点については今後，詳細で広範囲にわたる実証分
析や技術進歩理論の発展がさらに必要である．

６．まとめ
本研究では，エネルギー技術の要素技術毎に異なる習熟率と技術習熟の波及を考慮したエネルギー経済モデルを開発した．また，このモデルを電力部門のクリーンコール技術に適用し，その導入可能性を評価した．その結果，以下のことが明らかになった．
（1）クリーンコール技術にモデルを適用した結果，技術習熟や要素技術の考慮がクリーンコール技術の導入量に大きな影響を及ぼした．要素技術間の技術波及まで考慮した場−59−１）A. McDonald and L. Schrattenholzer ; Learning rates forenergy technologies, Energy Policy, 29-4 (2001), 255-261.
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