KEO Discussion Paper No.108

多部門一般均衡モデルによる二酸化炭素排出量評価— 第一約束期間の限界削減費用と 2030 年展望 —野村浩二
慶應義塾大学産業研究所
2007 年 7 月 7 日

概要
京都議定書の第一約束期間（2008-12 年）を目前にして、わが国の二酸化炭素排出量の実績は過去の見通
しを大きく上回っており、目標の達成における困難性が強く認識されはじめた。その一方では 2013 年以降の温暖化対策の枠組みを見据え、より長期的な視野を持つことの重要性が高まっている。本稿では多部門一般均衡モデルによって、第一約束期間の目標達成に向けての国内対策による限界削減費用の検討、および中長期的なシナリオとして 2030 年までのエネルギー需給の展望としての試算をおこなう。2012 年における 1990 年比安定化のためには国内対策として 4 万円/ｔ-C ほどの限界削減費用が必要であり、総削減量の半分は発電部門における石炭火力と LNG 火力の相対的コストが逆転し LNG 火力の利用の促進によってもたらされている。

図表目次
表 1：主要外生変数 ...........................................................................................................6
表 2：CO２排出量の GDP 弾性値：BaU ケース................................................................8
図 1：BaU ケースにおけるエネルギー起源 CO2 排出量....................................................7
図 2：BaU ケースにおける人口と就業者数の年平均成長率 ...............................................8
図 3：BaU ケースにおける発電電力構成(電気事業者) .......................................................9
図 4：2010 年の炭素税導入による CO2 排出量：短期および長期的削減効果 ..................10
図 5：わが国の限界削減費用 ........................................................................................... 11
図 6：2010-12 年の炭素税賦課による CO2 排出量 ..........................................................12
図 7：炭素税賦課による生産量変動率の産業別跛行性 .....................................................13
図 8：炭素税賦課による産業および家計における CO2 排出量の変化率...........................14
図 9：炭素税賦課による発電電力構成の変化 ...................................................................15
図 10：原子力発電および新エネルギー進展ケースによる CO2 排出量 ............................16
図 11：原子力発電および新エネルギー進展ケースによる発電電力構成の変化.................172

多部門一般均衡モデルによる二酸化炭素排出量評価— 第一約束期間の限界削減費用と 2030 年展望 —野村浩二
慶應義塾大学産業研究所
2007 年 7 月 7 日
1. はじめに
昨年 10 月、The Economics of Climate Change と題する Stern Review の最終レポートが提出された1。低炭素グローバル経済（low-carbon global economy）への移行を探る上で、Stern
Review の発する基本的なメッセージは、気候変動に対する強固かつ早期の行動をとることによる便益はその費用を上回るというものである。Stern Review での経済評価は、低炭素経済への移行のための 2050 年などといった中長期的な視野と、気候変動によってもたらされる経済的影
響という 200 年あるいはそれ以上という超長期的な視野を併せ持っている。
京都議定書の第一目標期間（2008-12 年）を目前にして、わが国では目標達成のための困難性がいよいよ強く認識されるとともに、一方では 2013 年以降の温暖化対策の枠組みを見据えたより長期的な視野を持つことの重要性が高まっている。2005 年 3 月、総合資源エネルギー調査
会は「2030 年のエネルギー需給展望」（以下、「需給展望」と呼ぶ）を提示した。これまでの「長期エネルギー需給見通し」と同様な 2010 年のシナリオの描写もおこなわれているが、「需給展
望」での分析の重点はむしろ 2030 年までの中長期展望を得ることに置かれている。
本年 6 月に開催されたハイリゲンダムサミットでは、2050 年までに世界の温室効果ガスの排出量を少なくとも半減するとの長期目標で日・欧では一応の一致をみせている。起点時期などの相違（欧州では 1990 年比、わが国では現状比を主張）があるものの、中長期における数値目
標やその有無を議論することは重要な政治的検討課題となっている。
国内対策としての中長期的視野における削減幅の見通し、努力目標の実現可能性、それを検討するための限界削減費用の試
算など、さまざまな検討がいま必要となっている。
目標設定とシナリオ評価、必ずしも後者が前者に先行して議論を制約するものではない状況
は、1997 年 12 月の温暖化防止京都会議以降、わが国でおこなわれてきた試算と類似しているといえるかもしれない。資源エネルギー庁 総合資源エネルギー調査会では、京都議定書による

本稿は慶應義塾大学産業研究所（Keio Economic Observatory）で構築されてきた多部門一般均衡モデルである KEO モ
デルに基づいて 2030 年までのわが国のエネルギー需給構造のシミュレーションをおこう。KEO モデルの開発は、産業研究所内で黒田昌裕氏（内閣府経済社会総合研究所所長／慶應義塾大学名誉教授）とともにおこなってきたものであり、
日本政策投資銀行地球温暖化研究センター（RCGW）での國則守生氏（法政大学教授）および英公子氏（RCGW）との共同研究にもよっている。エネルギー需給全般に関するシナリオについては、数々のご助言を資源エネルギー庁の方々、戒能一成氏（経済産業研究所研究員／IPCC NGGIP Energy Lead Author／大阪大学 RISS 特任教授）、および（財）日本エネルギー経済研究所の森田裕二氏および小宮山涼一氏から頂いている。もちろん本稿に含まれるであろう誤りは著者の責任である。
1

Stern (2007)および以下参照。

http://www.hm-treasury.gov.uk/independent_reviews/stern_review_economics_climate_change/sternreview_index.cfm

3わが国の CO2 排出量の削減目標を受けて、「長期エネルギー需給見通し」として 1998 年 6 月、2001 年 7 月および上記の 2005 年 3 月（「需給展望」）と改訂をおこなってきた。過去の見通し
での試算結果を思い起こせば、2001 年 7 月の需給見通し（基準ケース）では 2010 年のエネル
ギー起源 CO2 排出量として 3.07 億 t-C を見込んでいた。そして 2005 年の見通し（「需給展望」のレファレンスケース）では 3.22 億 t-C（11.81 億 t-CO2）として自然体としての試算値が上方に改訂されてきている2。
2005-06 年においては、わが国のエネルギー起源 CO2 排出量の実績値は 3.2 から 3.3 億 t-Cほどと見込まれている。さまざまな外生変数における想定の違い、たとえば原子力発電所敷設や設備利用率を高く見積もっていたことによる CO2 排出量の下方推計バイアス、あるいは逆に$60/bbl を越えるような原油価格高騰のおよそ半分程度しか見込んでいなかったことによる排出量の上方推計バイアスなどがあるものの、全体としては COP3 以降の過去の見通しにおいて
CO2 排出量を現状レベルに比して過小に推計してきたことはあきらかとなっている。そして現状の見通しにおいても、京都議定書の基準年である 1990 年における排出量を 2010 年では 12%ほど上回っており、国内対策によって目標を達成することの困難性もいよいよ強く認識されてきている。
本稿は、原油価格高騰あるいは原子力発電所設備利用率の低迷など現在の経済環境の変化を織り込んだ試算として、多部門一般均衡モデルによる第一約束期間の目標達成に向けての限界削
減費用の検討、および中長期的なシナリオとして 2030 年までのエネルギー需給の展望をおこなう。
本稿での多部門一般均衡モデルは生産者としての経済主体と、世帯主年齢階層別に区分された世帯類型に基づく消費者としての経済主体が、財・サービス市場、資本・労働の生産要素市場
において経済合理性をもって行動する結果として、すべての部門で均衡価格と均衡取引量とが市
場需給均衡の条件から達成される姿を描写する3。このモデルは経済モデルとしての特性を持ちながら、エネルギー消費や二酸化炭素排出量の算定を可能にするような部門分類およびその集計
概念への配慮がなされており、また工学的情報への接合も視野に入れて構築されている4。
2

需給見通しにおける基準ケースあるいは 2005 年の「需給展望」におけるリファレンスケースは、ともに基本的には自然体としての見通しではあるものの、導入が確実であるような政策効果などをすでに織り込んでいる。また外生変数の設定もシナリオ想定当時の実績値を反映して異なったものであることは留意されたい。なお、2001 年 7 月の需給見通し（総合資源エネルギー調査会(2001)）では、発電部門に関しては電力中央研究所の電源構成モデル、運輸旅客／貨物、
民生家庭／業務部門に関しては資源エネルギー庁の省エネルギー要素積上モデル、そして経済体系全般の均衡に関しては慶應義塾大学産業研究所の多部門一般均衡モデル（KEO モデル）を体系的に結んで、相互のモデル特性を補完的に用いることのできるモデル群を構築した。また一般均衡モデルとは異なるアプローチを持つ、日本エネルギー経済研究所
による詳細なボトムアップ型の積上型モデルによって、シナリオの総合的な検証も合わせておこなわれていた。なお当時の KEO モデルでのシミュレーション値は 2010 年で 3.32 億 t-C として見込まれていた（黒田・野村(2001)）。
3

モデルの細部については（その後の改訂はあるものの）黒田・野村（1998, 2001）を参照されたい。モデルにおけるパラメタ、初期値、外生変数などは慶應義塾大学産業研究所における KEO データベースとの対応が基礎となっている。
KEO データベースについては、黒田・新保・野村・小林（1997）および野村（2004）などを参照。
4

工学情報への接合は、サブモデルの構築と技術シナリオへの外生的接合という二つの方法による。モデルではすべての産業部門の生産活動が描写されるが、そのうち特に発電部門、運輸部門などにおいては、その工学的技術情報とリンクするために、内部にサブモデルが構築されている。発電部門では、電源種別電力設備容量を与件とし、モデル体系内で算定される各種経済主体の電力需要を集計して描かれる日負荷曲線に対応して、短期的な費用最小化のもとで各電源

4本稿で試算されるシナリオは、·2030 年展望：BaU（Business as Usual）シナリオ·

第一約束期間の 1990 年比安定化に向けての炭素税導入シミュレーション·

2030 年展望における感応度：原子力発電・新エネルギー促進シナリオの三つである。以下では、上記三つのシミュレーション結果については、それぞれ第 2 節、第 3
節および第 4 節で報告する。第 5 節を結びとする。
2. 2030 年展望：BaU ケース
2.1. 前提条件
本節は、わが国の経済成長と整合するエネルギー需給構造として、2030 年までの展望を得ることが目的である。またそれは各種シミュレーションにおいて、比較の基準となる BaU（Business as Usual）ケースを与えている5。モデルは 1985 年を開始年次としており、統計上の捕捉が可能である 2005 年ほどまでには外生変数に実績値を与え、それ以降については BaU
シナリオにおいて想定をおこなう。
基準とした主要な外生変数は表 1 に与えられている。人口の想定は国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来人口推計」（2006 年 12 月推計）の中位推計による。外生変数の設定として、総合資源エネルギー調査会（2005）による「需給展望」との大きな相違は、エネルギー輸
入価格にある。2005 年 3 月に出版された同報告書では、原油価格はレファレンスケースで 2010
年$21/bbl および 2030 年$29/bbl であり、感応度を検討した原油価格低迷ケースでは 2010 年以降 2030 年まで$15/bbl、原油価格高止まりケースでも$35/bbl が予想されるに過ぎない状況であった。現在となって実績値をみれば、2000 年には$28.4/bbl であった輸入価格は、2004 年時には$34.2/bbl と「需給展望」での高止まりケースに接近し、2005 年には$47.6/bbl、2006 年には$59.4/bbl と想定していた価格をはるかに上回っている。本モデルでは、近年の価格高騰を反映して大幅に高い原油価格を設定し、1 バーレル$53 ほどの高値が外挿全期間において継続するものとした。
電源種別電力設備容量は、一国経済の電力需要と発電からの CO2 排出量の乖離を見通すた
めの要となる。本モデルでは電気事業者の電力設備敷設は外生であり、基本的には「需給展望」
における 2030 年想定値を固定し、実績値および資源エネルギー庁「電力供給計画」（2007 年 3月）との対応によって時系列的なシナリオを与えている6。ただし、石炭火力発電については、「需給展望」のレファレンスケースでは 2030 年において 3010 万 kW であり、「電力供給計画」
における 2016 年想定値 4030 万 kW を大きく下回っている。本稿での BaU では、2030 年において「需給展望」よりも 10％ほど大きな値として設定した7。

別設備利用率が決定される。
デルによって導出されている。
5

BaU シナリオは、「需給展望」におけるリファレンスケースに相応する。

6 「需給展望」では電源構成別設備容量は、エネルギー経済研究所による最適電源構成モデルによって導出されている。
7

逆に原子力発電については「電力供給計画」（2007 年）の 2016 年度 6149 万 kW は「需給展望」の 2030 年 5798 万5

原子力発電の設備利用率は、「需給展望」（リファレンスケース）では 2000 年 82%、2010年以降は 2030 年まで 85%を想定している。ここでの BaU では、近年における設備利用率の低迷を反映して8、2010 年では過去数年間の平均値として 71.1%を想定し、その後徐々に回復していく中で 2020 年には 80%、2030 年には 85%を達成できるとした。

表 1：主要外生変数

人口
世帯数
単身世帯
為替レート

百万人
万
%
円/$

1990
123.6
4084
21.7
144.8

1995
125.6
4375
23.7
94.1

2000
126.9
4678
27.6
110.0

2005
127.8
4906
29.5
112.4

2010
127.2
4975
30.1
119.4

2020
122.7
4940
32.3
117.4

2030
115.2
4698
33.3
117.4

輸入価格
原油
LNG
石炭

$/b
$/t
$/t

22.8
202.4
50.8

18.3
179.0
49.7

28.4
243.5
34.7

47.6
305.4
72.5

53.5
320.0
74.0

53.5
310.2
70.4

53.5
300.3
66.8

電力設備容量
原子力
稼働率
石炭火力
LNG火力
石油火力
一般水力・地熱
揚水

万kW
%
万kW
万kW
万kW
万kW
万kW

3206
71.7
1570
3440
5769
1968
1701

4255
77.7
2334
4113
5754
2027
2228

4492
81.7
3012
5782
5366
2060
2672

4958
71.9
3767
5874
4662
2091
2513

5014
71.1
3853
6105
4599
2121
2607

5406
80.0
3774
7025
4356
2142
2696

5798
85.0
3318
8261
4160
2142
2696

2.2. BaU ケース試算結果
図 1 は BaU ケースにおける、2030 年までのエネルギー起源 CO2 排出量を示している。ここでは比較のため、1985-2005 年までの実績値および「需給展望」におけるリファレンスケー
スの試算値（ピークとなる 2018 年値および 2030 年値）を与えている。
BaU シナリオのひとつの特徴は、2006 年以降数年の間に 1500 万 t-C ほどの二酸化炭素排出量の低下を示していることである。これは近年の原油輸入価格高騰によって、価格代替効果および新たな資本財が生産体系に組み込まれることによるエネルギー効率の上昇がモデル内で内生的に導かれるためである。1 バーレルあたり$30 ほどの原油価格の追加的な上昇が外生的に与えられているとすれば、原油にはすでに 3 万円程度の炭素税が賦課されているとみなすこともできる9。価格高騰を受けてエネルギー節約的な資本への代替が進行し、モデルではエネルギー
効率の上昇は資本が稼動するまでのタイムラグを持って実現されている。はたして現実に、今回の原油価格高騰が若干のラグをもってエネルギー効率の向上と CO2 排出量の削減に寄与するものであるかどうかは、統計による捕捉がおこなわれるまでもう少し時間が必要である。しかし、kW をも上回るものであり、BaU としては「需給展望」にしたがった。なお「電力供給計画」における LNG 火力および石油火力発電はそれぞれ 6452 万 kW および 4425 万 kW であり、表 1 の想定とほぼ整合している。
8

経済産業省原子力安全・保安院による原子力発電所の設備利用率の集計結果によれば、2000 年度の 81.7%より 2003

年度には 59.7%まで低下し、その後 2005 年度 71.9%、2006 年度では 69.9%となっている。
9$30/bbl の追加的価格上昇によっては、産油国へのおよそ 6 兆円の所得移転がおこなわれたとみなされる。

6

いわば自然の手による実験が、資本代替を促進しエネルギー効率を高めることになるのか、それは炭素税導入シミュレーションを評価する上でも重要なポイントとなる。
2009 年ほどより、エネルギー輸入価格の高値安定化（表 1）を想定しているものの、更なる価格高騰はないと想定していることから、CO2 排出量は再び経済成長に伴い緩やかに上昇をみせている。
「需給展望」では 2010 年代後半において CO2 総排出量におけるピークを迎えている。本モデルでの BaU シナリオでも、2010 年代後半にはほぼ類似した CO2 排出量となっているものの、その後も 2030 年までそのまま緩やかに上昇する姿となっている。BaU シナリオにおけるこの 2020 年代の逓増の推移は「需給展望」とは異なるトレンドである。

330
320

325.9

(Mt-C)

311

310
300
290
280
BaU推計値

270

実績値

260

「需給展望」

250
240
1985

1990

1995

2000

2005

2010

2015

2020

2025

2030

図 1：BaU ケースにおけるエネルギー起源 CO2 排出量

表 2 は BaU シナリオとして、内生的に試算された実質 GDP、就業者数（自営業種・家族
従業者を含む）、一人あたり労働生産性、および CO２排出量の各期間における年平均成長率を示している。モデルにおいて就業者数は、年齢階層別人口を制約にした労働供給行動の描写と、産業別の年齢階層別労働需要行動の需給均衡を通じて内生的に決定される。図 2 に示されるよ
うに、2005 年以降では、わが国の総人口の減少スピードに対し、就業者数はそれを上回るスピードで減少している。それはおもに高齢化の影響であり、高齢者の相対的に低い就業率を反映したものである。就業人口の減少が見出されるけれども、モデルでは年率 2.0-2.1%の一人あたり労働生産性の上昇によって、一人あたり実質 GDP 成長率では 1.7-1.9%ほどを達成している。それは総人口の減少率を上回るものであるから、一国経済も穏やかながら成長している。実質 GDP
成長率では、2005-10 年における 1.8％から、2025-30 年には 1.0%になるまで逓減している。

7

表 2：CO２排出量の GDP 弾性値：BaU ケース

実質GDP
一人当たりGDP
就業人口
労働生産性
CO2排出量GDP弾性値
電力需要
GDP弾性値

人口

2000-05 2005-10 2010-15 2015-20 2020-25 2025-30
1.2%
1.8%
1.4%
1.3%
1.2%
1.0%
1.1%
1.9%
1.7%
1.7%
1.8%
1.7%
-0.1%
-0.2%
-0.5%
-0.8%
-0.9%
-1.1%
1.3%
2.0%
2.0%
2.1%
2.1%
2.1%
0.1%
-0.4%
0.4%
0.3%
0.1%
0.1%
0.12
-0.21
0.25
0.20
0.05
0.06
0.9%
1.3%
1.1%
0.8%
0.7%
0.4%
0.76
0.70
0.80
0.60
0.58
0.35

就業者数

0.2%
0.0%
-0.2%
-0.4%
-0.6%
-0.8%
-1.0%
-1.2%
2000-05

2005-10

2010-152015-20

2020-252025-30

図 2：BaU ケースにおける人口と就業者数の年平均成長率

先述のとおり、「需給展望」の推移とは異なって BaU ケースにおける CO2 排出量は 2020
年代においても増加している。しかしその増加率は経済成長率との対応でみれば相対的に小さなものである。表 2 での CO2 排出量の GDP 弾性値でみれば 2020-30 年においてわずかに 0.05-0.06にすぎない。これは一国経済の 10%成長は、同期間において 3-6％ほどの電力需要増を伴うけれ
ども、CO2 排出量では 0.5-0.6%の微増に留まることを意味している。逆に言えば、それほどのエネルギー効率の向上あるいは低炭素経済への移行は、BaU ケースを描写する想定においてす
でに織り込まれている。
電力需要（自家発電を除く）の推移をみると、「需給展望」のリファレンスケースと本モデ
ルの BaU ケースとの推計値は全外挿期間において同様であり、2030 年において電力需要（電気事業者）は 1.2 兆 kWh としてほぼ合致している。その意味では 2020 年代の CO2 排出量における、「需給展望」と本モデルでの BaU との大きなトレンドの違いは、2.1 節に示したように石炭火力発電の設備容量の想定に依存しているといえよう。「需給展望」では 2030 年において石8炭火力発電容量は 2000 年レベルにまで縮小することが見込まれている。
図 3 は BaU ケースにおける発電電力構成（電気事業者）を示している。「需給展望」のリ
ファレンスケースとの比較では、2030 年において、「需給展望」が原子力 38%、石炭 16%、
LNG30%、石油 5%であるのに対し、本モデルにおける BaU ではそれぞれ 36%、17%、28％、9%であり、わずかに原子力のシェアが低く、石炭と石油火力が上回る電源構成となっている。

原子力

石炭

LNG

石油

一般水力・地熱

他

100%
90%
35.5%

80%
70%
60%

17.1%

50%
40%

28.3%

30%
20%

8.5%
7.0%
3.4%

10%
0%
1985

1990

1995

2000

2005

2010

2015

2020

2025

2030

図 3：BaU ケースにおける発電電力構成(電気事業者)

3. 第一約束期間における安定化シナリオ：炭素税による限界削減費用
2007 年現在、京都議定書の第一約束期間（first commitment period）である 2008-2012
年はもはや目前となった。BaU シナリオの推移を見る限り、直近の実績値において原子力発電の設備利用率低迷の影響はあるものの、エネルギー起源 CO2 排出量が 3.2 億 t-C を上回る現状
では 1990 年レベル安定化のシナリオを達成することはかなり困難な状況にある。本モデルのBaU ケースにおいても 2012 年で 3.16 億 t-C の排出量を見込んでいる。
ここでは、第一約束期間を通じての安定化ではなく、2012 年時点において 1990 年レベル安定化をターゲットとして炭素税（carbon tax）導入によるシミュレーションをおこなう。炭素
税は原料炭を除くすべてのエネルギー起源の炭素排出に対し課され、2010 年を開始年次として2012 年まで一定税額を賦課するものと想定する。炭素税の 1t-C あたり 1 万円の賦課によってはおよそ 2.7 兆円もの税収が見込まれるが、徴収された炭素税はすべて所得税減税により家計部門へと還流されるものとする。
図 4 は異なる税額（横軸：万円/t-C、2010-12 年で一定税額を想定）に対して、BaU ケー
スからの削減量（縦軸：百万 t-C）の推移として、炭素税導入年次の 2010 年、翌年 2011 年お9よび 2012 年における削減効果を示している。それは炭素の限界削減費用として、短期削減費用と長期削減費用を意味している。
はじめに 2010 年における短期的な削減効果に着目しよう。2010 年は税の導入年次であり、資本への要素代替によって実現されうるエネルギー効率の向上は短期的には達成されず、消費あ
るいは輸出入など需要段階における価格代替による効果が CO2 排出量削減の主要因である。また一方ではエネルギー効率的な資本財への投資需要そのものは当該期間において誘発されるか
ら、それは CO2 排出量を増加させる方向へと導いている。よって炭素税 3 万円/t-C という大きな賦課によっても短期的な削減量は 210 万 t-C ほどに過ぎないという結果である。
しかし図 4 では炭素税導入年次においても 3.5 万円 t-C を超えるような炭素税を賦課する段階において、不連続に 1000 万 t-C 近い削減が実現されている。これは電気事業者の発電の選択において、安価であった石炭火力発電に対し、ここまでの大幅な炭素税賦課によっては相対的には LNG 火力が安価になるように逆転し、石炭火力発電よりも LNG 火力発電を優先的に稼動することによって達成される削減効果である10。

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

0

3.5

4.0

( 万円/t-C)

-5
-10
-15
-20
-25
-30

2010年における削減量
2011年における削減量
2012年における削減量(Mt-C: BaU からの削減量)
図 4：2010 年の炭素税導入による CO2 排出量：短期および長期的削減効果
炭素税の導入によるエネルギー価格の上昇は、長期的にはエネルギー節約的な技術導入を促進し、それは 2010 年において投資され、その翌年以降では生産活動において稼動が開始され生産過程においてエネルギー効率の上昇が実現される。よって図 4 にみるように、2011 年および 2012 年という長期限界削減費用では、短期限界削減費用よりも大幅に安価なものとなっている。長期限界費用においても、電源種別稼動において石炭火力から LNG 火力への転換がおこな

10モデルでは電源種別電力設備容量は一定であり、それぞれの稼働率のみコスト合理性に基づいて内生的に決定される。

なお、不連続な削減効果のおこる臨界値はエネルギー種別価格想定に依存している。

10

われる段階において不連続な効果が期待できる。炭素税 1t-C あたり 1.2 万円、2.４万円、3.6 万円の賦課によって、それぞれ 500 万 t-C、1000 万 t-C および 2500 万 t-C ほどの CO2 排出量の削減が実現される試算値となっている。
2012 年における炭素の限界削減費用として、横軸に BaU からの CO2 排出量削減率、縦軸には US ドル/t-C（為替は 120 円/ドルで換算）をとって描いていたものが図 5 である。Energy
Modeling Forum のシミュレーション結果によれば、わが国が京都議定書を遵守するために必要とされる炭素税は 11 の試算モデルにおいて、もっとも安価となるモデルで$97、もっとも高いモデルでは$1074 であり、中央値および平均値はそれぞれ$357 と$408 と算定されている（2010年における 1990 年価格評価）11。本モデルにおいては 316 億 t-C から 290 億 t-C への 8.2%削減ケース（4 万円/t-C）が 1990 年レベル安定化をもたらす。US ドル換算での$333 は、ほぼその中央値に近いものである。

350($/t-C: Current Prices,
exchange rate =120 Yen/US Dollar)

300
250
200
150
100
50
0
0%

2%

4%

6%

8%

図 5：わが国の限界削減費用
図 6 は 2010−2012 年の 3 年間において、1t-C あたり 1 万円、2 万円、3 万円および 4 万円の炭素税（原料炭を除く）を賦課したケースにおける CO2 排出量の時系列的な推移を示している。炭素税 1 万円/t-C の賦課によっては 2012 年において 3.1 億 t-C と BaU よりは 400 万 t-C
ほどの削減効果しか期待できず、炭素税 3 万円/t-C でも LNG 火力発電への転換が進まずに 3.0
億 t-C にとどまっている。図 4 にみたように 3.2 万円/t-C ほどで転換がおこなわれるが、4 万円/t-C という大きな炭素税賦課によってはじめて、1990 年比安定化を実現するというシミュレー

11

IPCC（2001, Chapter.8）の Table 8.4 を参照。なお、米国および OECD-Europe 諸国において、同様に必要とされる炭素税は中央値および平均値で、それぞれ$188 と$202、$218 と$320 と試算されている。

11

ション結果となっている12。

330
325

(Mt-C)

320
316.3
312.4

315
310
305
300

307.6
BaU

303.2

1.0万円/t-C

295

2.0万円/t-C

290

3.0万円/t-C

285

4.0万円/t-C

290.2

280
1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012

図 6：2010-12 年の炭素税賦課による CO2 排出量

炭素税賦課による税収増は大きい。図 6 におけるシミュレーションでは、1t-C あたり 1 万円、2 万円、3 万円および 4 万円の炭素税賦課によって、2012 年においてはそれぞれ 2.7 兆円、5.3 兆円、7.8 兆円および 9.9 兆円の税収増が見込まれている。先述のとおり、それはすべて所
得税の還付として家計部門へ還流することで実質 GDP への影響はきわめて軽微なものにとどまっている。2012 年の BaU における実質 GDP に対して、それぞれの炭素税賦課ケースでは-0.01%、+0.02%、+0.03%および-0.02%と 1 万円と 4 万円ケースにおいてわずかに低下がみられる程度である。
一方、炭素税導入による産業別影響には跛行性がある。図 7 は 2012 年における 1990 年比安定化を実現するための 4 万円/t-C の炭素税賦課による、産業別実質生産額の BaU との乖離を示している。生産量の拡大する産業は 4.建設業や 21.一般機械製造業など、エネルギーから資本への代替による投資需要喚起を受けた資本財生産部門である。わが国の 2.石炭鉱業はわずかなものであるからそれを無視すれば、生産量の減少は、14.石炭製品、13.石油精製製品、30.ガスなどエネルギー転換部門において 5-7%ほどであり、10.紙・パルプ製品製造業、12.化学製品製造業などのエネルギー多消費産業において 3-4%ほどの影響である。

12

戒能（2006）によるボトムアップアプローチによれば、わが国の鉄鋼業が環境自主行動計画による省エネルギー対策

投資における CO2 排出量削減の費用は 3.4 万円/t-C であった（1998 年価格）と算定されている。

12

-10%

-8%

-6%

-4%

-2%

0%

2%

4%

-1%
-3%
3%
-2%
0%
-1%
-1%
0%
-4%
-2%
-3%
-5%
-7%
-2%
-1%
-2%
-1%
-2%
0%
1%
-1%
-1%
-1%
0%
-2%
-2%
-1%
-2%
-6%
-4%
-1%
-2%

2012年

-1%
-1%
-1%

1.農林水産業
2.石炭鉱業
3.その他鉱業
4.建設業
5.食料品
6.繊維
7.衣服・身回品
8.製材・木製品
9.家具・備品
10.紙・パルプ
11.出版・ 印刷
12.化学
13.石油精製製品
14.石炭製品
15.ゴム製品
16.皮革製品
17.窯業・土石18.鉄鋼
19.非鉄金属
20.金属製品
21.一般機械
22.電気機械
23.自動車24.その他輸送機械
25.精密機械
26.その他製造業
27.運輸
28.通信
29.電力
30.ガス
31.水道
32.卸売・小売
33.金融・保険
34.不動産業
35.その他サービス
36.公務

図 7：炭素税賦課による生産量変動率の産業別跛行性

図 6 に示された 4 万円/t-C の炭素税賦課によって実現される総量 2600 万 t-C もの排出量削減は、
図 8 に示されるような各産業部門あるいは家計部門における CO2 削減量の集計値である。
総削減量のおよそ半分となる 1250 万 t-C は 29.電力部門において削減され、次に 35.その他サー
ビス業での 470 万 t-C、21.窯業土石製品製造業での 210 万 t-C、10.紙・パルプ製品製造業および 12.化学製品製造業でのそれぞれ 100 万 t-C の削減と続いている。

13

-14

-12

-10

-8

-6

-4

-2

0

2

-0.2
0.0
-0.1
-0.7
-0.3
-0.1
-0.1
0.0
0.0
-1.0
0.0
-1.0
-0.2
0.0
0.0
0.0
-2.1
-0.6
-0.2
-0.1
0.0
-0.3
-0.1
0.0
0.0
-0.1
-0.5
-0.1
-12.5
0.0
0.0
-0.2
0.0
0.0
-4.7

2012年

0.0
-0.6

(Mt-C)
1.農林水産業
2.石炭鉱業
3.その他鉱業
4.建設業
5.食料品
6.繊維
7.衣服・身回品
8.製材・木製品
9.家具・備品
10.紙・パルプ
11.出版・印刷
12.化学
13.石油精製製品
14.石炭製品
15.ゴム製品
16.皮革製品
17.窯業・土石18.鉄鋼
19.非鉄金属
20.金属製品
21.一般機械
22.電気機械
23.自動車24.その他輸送機械
25.精密機械
26.その他製造業
27.運輸
28.通信
29.電力
30.ガス
31.水道
32.卸売・小売
33.金融・保険
34.不動産業
35.その他サービス
36.公務
家計

図 8：炭素税賦課による産業および家計における CO2 排出量の変化率

4 万円/t-C の炭素税賦課によって電力需要量は BaU ケースの 1.07 兆 kWh から 1.05 兆 kWh
へと 2.0％ほど減少している。その需要減少に加え、発電部門における大幅な CO2 削減量の達成は、図 9 にみるように発電電力構成の変化によって実現されている。総需要減少によってはベースロードとしての原子力発電のシェアが 0.7%ポイント拡大しており13、また石炭火力発電

132012 年における原子力発電の設備利用率は BaU と炭素税シミュレーションケースで同様に 73.83%としている。も14

の 7.4%ポイントの減少は LNG 火力発電の同％ポイントの拡大によって補われている。それによって図 4 にも見られるように、およそ 1000 万 t-C もの削減効果をもたらしている。

100%
90%
80%

原子力, 30.7%

原子力, 31.4%

70%
60%

石炭, 22.1%

石炭, 14.7%

50%
40%
30%
20%
10%
0%

LNG, 25.1%

LNG, 32.4%

石油, 11.8%

石油, 11.0%

水力・ 地熱, 7.9%
他, 2.3%

水力・地熱, 8.1%
他, 2.4%

BaU

炭素税（4万円/t-C）

2012年

図 9：炭素税賦課による発電電力構成の変化

4. 2030 年長期エネルギー需給シナリオ「需給展望」では比較の基準を与えるリファレンスケースに対し、省エネルギー・新エネ
ルギーの進展ケース、原子力発電施設増におけるシナリオ、高成長および低成長シナリオなどを検討している。ここでは、第 2 節で描写した BaU シナリオにおけるエネルギー供給構造の変化における感応度の分析として、「需給展望」にしたがい原子力発電および新エネルギーを進展させることができるとしたときの中長期の需給シナリオを試算する。
第一のシナリオは、2030 年における原子力発電所の設備容量を BaU における同年の設備
容量は 5798 万 kW（+6 基程度）から 6795 万 kW（+13 基14）へ、あわせて BaU における 85%の設備利用率を 90%まで高めることが可能であると想定する。第二のシナリオは、それに加えて新エネルギーの進展を見込む。
「需給展望」レファレンスケースでは 2030 年において 1902
万 kl（原油換算）から 3946 万 kl へと増加を想定している15。本モデルでも同様なケースを想定した。
し「需給展望」のリファレンスケースのように 85％にまで設備利用率を高めることができれば、発電電力構成として原子力発電のシェアは 1%ポイントほど拡大し、CO2 排出量は 840 万 t-C ほど追加で削減される。
14「需給展望」は 2010 年度までに+3 基の運開を見込んでおり、+13 基はそれに追加される 2010 年度以降の運開である。
15新エネルギーの進展は、太陽光発電のコストダウンと急速な普及と、RPS 法（Renewable Portfolio Standard：電気事業者による新エネルギー等の利用に関する特別措置法）の効果により太陽光発電では 2024 万 kl など大きく拡大し、一次供給に占める再生エネルギー・新エネルギーのシェアが 10%ほどになると想定したものである。

15

BaU ケースとこの二つのシナリオを比較したものが図 10 である。2030 年において、想定したように原子力発電設備容量および利用率を高めることによっては 1430 万 t-C の削減効果であり、現在の CO2 排出量を 2030 年までほぼ横ばいにできることを示している。
「需給展望」における同じシミュレーションによる試算結果では 1100 万 t-C の削減効果であった。本モデルでの削減効果がそれよりも大きいのは、BaU ケースでは図 3 に示したように、レファレンスケー
スに比して石炭火力発電が大きいことから、ベースロードの原子力発電の拡張はより大きな影響を与えることによる。
それに追加して新エネルギーを促進したケースでは、さらに 690 万 t-C の削減効果が算定される。2030 年には 1994 年ほどの実績値に近い水準まで低下させるという穏やかな逓減をみせている。「需給展望」では 1000 万 t-C ほどの効果が見積もられているが、これはレファレン
スケースからの乖離であること、および太陽光発電などを中心とした大幅な新エネルギーの進展
は、本モデルではそれを実現するための資本財需要増も評価され、それによる CO2 排出量増加を相殺した結果であることによると解される。上記の二つのケースにおいても、2030 年時点における実質 GDP への影響はわずかにプラス（+0.02%）となっている。

330
325

(Mt-C)

325.9

320
315

311.6
311

310
305

304.7

300

BaU推計値

295

原発High
原発・新エネHigh

290「需給展望」

285
1990

1995

2000

2005

2010

2015

2020

2025

2030

図 10：原子力発電および新エネルギー進展ケースによる CO2 排出量

両ケースにおける、2030 年時点における発電電力構成の BaU との比較は図 11 に与えられている16。原子力発電のシェアが 8%ポイントほど拡大し、LNG 火力・石炭火力におけるシェア低下がみられている。第 3 節での 2010-2012 年における炭素税導入シナリオと同様に、ここで16

ここでは自家発電は除いているものの、新エネルギーは事業者と非事業者を分離することが困難であったために含ん

でいる。

16

も現在価格にして 3.0-3.5 万程度の炭素税の賦課によって LNG 火力発電の利用を促進することで 1000 万 t-C ほどの追加削減が可能となる。

100%
90%
80%

原子力, 35.5%

原子力, 43.8%

原子力, 43.5%

石炭, 14.2%

石炭, 12.4%

LNG, 25.6%

LNG, 22.9%

石油, 8.5%
水力・地熱, 7.0%
他, 3.4%石油, 6.2%
水力・地熱, 7.0%
他, 3.4%石油, 4.2%
水力 ・地熱, 7.0%
他, 5.9%BaU

原発High原発・ 新エネHigh

70%
60%
50%

石炭 , 17.1%

40%
30%
20%
10%
0%

2030年

LNG, 28.3%

図 11：原子力発電および新エネルギー進展ケースによる発電電力構成の変化

5. 結びとして
本稿では京都議定書による第一約束期間におけるエネルギー起源 CO2 排出量の 1990 年比
安定化を国内対策によって達成するための限界削減費用の検討と、総合資源エネルギー調査会「2030 年のエネルギー需給展望」（2005 年 3 月）を受けて 2030 年までのより長期のシナリオを展望してきた。本モデルで導かれている 4 万円/t-C といった炭素税賦課が、現実の生産体系
においてエネルギー効率の上昇や低炭素経済への移行を本当に促進するのか、それには「需給展望」後におこった原油価格高騰が評価のポイントになるであろう。それは 2-3 万円/t-C といった
炭素税導入効果をも持つと解することがきる、自然の手による実験である。本モデルではそれは若干のタイムラグを持って 1000-1500 万 t-C ほどの削減効果を有すると算定され、現在および
ここ数年以内において CO2 排出量の逓減がみられるかどうかの検討が、炭素税シミュレーショ
ンの効果を検証するうえで有効であろう。
またもうひとつの重要な要素は、発電部門において石油火力から LNG 火力への転換を促す
まで炭素含有量に応じて課税をおこない相対的なコストを逆転させることである。
それは炭素税あるいは電源開発促進税のグリーン化などの政策的手段によるが、わが国では 4 万円/t-C の炭
素税賦課による CO2 排出量の総削減量、その半分の効果があることが見出されている。
IPCC（2007）による第 4 次評価報告書でも、2030 年はもはや中短期であり、長期は 2030
年以降を展望している。本稿での 2030 年展望としては、安定化シナリオではなく、BaU

17

（Business as Usual）としての展望のみを得ることを焦点においていたが、より長期のエネル
ギー供給構造の見通しを得るために、長期的な技術シナリオの検討とそのモデル評価が求められよう。多部門一般均衡モデルは、工学的情報をリンクさせてその有効性を高めうるが、将来シナリオの検討にはボトムアップ・トップダウンのアプローチから、構造を異にするさまざまなモデルによって同じシナリオが繰り返し検討されるべきであろう。実現可能性のある、長期的な目標
設定を見通す必要がある。

参考文献
・ Intergovernmental Panel on Climate Change (2001), Climate change 2001: Mitigation. Contributionof Working group III to the Third Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate
Change [B. Metz, O. R. Davidson, R. Swart, J. Pan, eds.],, Cambridge University Press.
・ Intergovernmental Panel on Climate Change (2007), Climate change 2007: Mitigation. Contributionof Working group III to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate
Change [B. Metz, O. R. Davidson, P. R. Bosch, R. Dave, L. A. Meyer, eds.], Cambridge University
Press.
・ Stern, Nicholas (2007) The Economics of Climate Change: The Stern Review, Cambridge University
Press.
・ 戒能一成（2006）「日本の鉄鋼業の省エネルギー対策の費用対効果分析」RIETI Discussion
Paper Series 06-J-059.
・ 黒田昌裕・新保一成・野村浩二・小林信行（1997）『KEO データベース−産出および資本・
労働投入の測定−』, 慶應義塾大学産業研究所.
・ 黒田昌裕・野村浩二 (1998) 「日本経済の多部門一般均衡モデルの構築と環境保全政策シミュレーション（I）環境保全政策と多部門一般均衡モデルの構築」、 KEO Discussion Paper（慶應義塾大学産業研究所未来開拓プロジェクト）, No.15.
・ 黒田昌裕・野村浩二 (2001) 「地球温暖化とエネルギー政策−日本経済の多部門一般均衡モ
デルによる我が国エネルギー需給見通し−」,『三田学会雑誌』, 第 94 巻, 第 1 号.
・ 資源エネルギー庁（2007）「電力供給計画」.
・ 総合資源エネルギー調査会 総合部会／需給部会 (2001)「今後のエネルギー政策について」.
・ 総合資源エネルギー調査会 需給部会 (2005)「2030 年のエネルギー需給展望」.
・ 野村浩二（2004）『資本の測定−日本経済の資本深化と生産性−』慶應義塾大学出版会.

18