研究論文

ピークタイム・リベートによる家庭用需要家のデマンドレスポンスの効果―北陸地域での実証データに基づく分析―
Residential Demand Response by Peak-Time Rebate-Evidence from Pilot Program in Hokuriku Areaキーワード：家庭用需要家，デマンドレスポンス，ピークタイム・リベート，実証試験
服部

徹

高橋

雅仁

坂東

茂

加部

哲史

2013年度から2カ年にわたって実施された北陸地域での家庭用需要家を対象としたデマンドレスポン
ス（DR）の実証試験では，これまで我が国で実証が進められてきたクリティカル・ピーク・プライシング（CPP）に加え，需要家の節電量に対して割引（払い戻し）を行うピークタイム・リベート（PTR）による需要抑制効果を国内では初めて検証した。その結果，PTRは，節電による経済的メリットが等しくなるように設計されたCPPと，ほぼ同程度の需要抑制効果を持つことが分かった。また，調査終了後のモニターへの意識調査からは，PTRの方がCPPよりも受容性が高いことも確認した。ただし，割引単価が高くなるほど需要抑制効果が大きくなるといった効果は見られなかった。なお，1年目と2年目の夏季の需要抑制効果を比較すると2年目の需要抑制効果は小さいことが分かった。
1.
2.

5.

はじめに
PTR に関する海外の実証試験のレビュー
2.1 PTR の概要
2.2 PTR の設計事例
2.3 PTR の需要抑制効果
3. 北陸地域の家庭用 DR 実証試験の概要
4. 需要抑制効果の推定手法とデータ分析結果
5.1 PTR と CPP の比較
5.2 単価の違いによる影響
5.3 需要抑制効果に関するその他の結果
5.4 モニターごとの需要抑制
6. おわりに

金メニューは，2016年度から始まる小売電力市

1. はじめに場の全面自由化によって，競争の中で提供され我が国では，東日本大震災以降，電力の需給ることも期待されている。

ひっ迫の緩和のため，需要家に経済的インセン

しかし，CPPについては，需要抑制効果が認

ティブを与えて，ピーク需要の抑制を促すデマ

められるとしても，時折極端に高くなる料金にンドレスポンス（DR）に対する注目が高まっ直面するリスクを嫌い，特に小売全面自由化後た。特に，スマートコミュニティの実証事業でに，需要家が料金メニューを自由に選ぶ状況には，需給ひっ迫の予想される日のピーク時間帯

おいては，選択されない可能性が高い。実際に，（緊急ピーク時）に電気料金の単価を通常の2小売全面自由化を実施し，スマートメーターを倍から5倍の水準に引き上げるという緊急ピー

設置している諸外国でも，小売事業者が競争のク時課金（Critical Peak Pricing, CPP）と呼ばれ中でCPPのような料金メニューを提供している料金メニューによる家庭用需要家のDRの効る事例はほとんどない。

果の検証も行われ，一定の需要抑制効果が認めそうした中，DRを促しつつ，需要家にとっられたとされている。このようなDRを促す料ても魅力のあるプログラムとして注目されて－9－

電力経済研究No.62（2015.11）

いるのが，ピークタイム・リベート（PTR）で効果についての分析結果をとりまとめたもの

ある1。PTRでは，需給ひっ迫が予想される日のである。

ピーク時間帯に，節電を行った需要家に対し，

以下，2節で，これまでのPTRに関する海外

節電量に応じた割引（リベート）を適用するこの先行的な実証試験を振り返った後，3節では，とで，節電に対する経済的インセンティブを与北陸地域で実施された家庭用DRの実証試験のえるプログラムである。PTRでは，需要家は高概要を述べる。次に，4節で分析手法について

い料金を支払うリスクには直面せずに，節電を述べた後，5節でPTRやCPPの需要抑制効果の分行う経済的インセンティブが与えられるので，

析結果を示す。6節で，分析結果をまとめ，今CPPよりも受容性が高いと思われる2。もし，後のDR実証に関する展望について述べる。

PTRによる需要抑制効果がCPPによるそれとほ
ぼ同じであれば，全体として得られる需要抑制
効果は大きくなると考えられる。しかしながら，PTRでは，需要家が料金単価の上昇というリス

2. PTRに関する海外の実証試験のレビュー
2.1 PTRの概要

クに直面しないがゆえに，節電に最大限取り組
まず，需要抑制効果も小さくなるのではないかとの懸念もある。そこで，これから小売全面自由化を控え，需要家に選択されることを前提に，DRの効果を得るための手段として，PTRが有用かどうかについては，その効果を検証する必要がある。

ピークタイム・リベート（PTR）とは，緊急ピーク時に需要を通常の水準よりも節電した
場合，その節電量に応じて払戻を行うが，使用した電力量については，通常の料金を支払うというものである。節電量を決める際の参照基準となる通常の消費量を「ベースライン」と呼ぶ。
PTRを適用される需要家は，緊急ピーク発動日

2013年から2014年の2カ年にわたって北陸地域で実施された家庭用需要家向けのDRの実証試験は，国内では初めてPTRを対象に含めた，
本格的な実証試験である。また，これまで国内での実証試験が主に太平洋側で行われてきたのに対し，気候帯の異なる日本海側で行われた実証試験として，DRの需要抑制効果に地域差があるかどうかを見る上でも重要な実証となっている。本稿は，この北陸地域の実証試験で得られたデータを分析し，主にPTRの需要抑制のピーク需要を抑制すれば，その分，普段支払
う電気料金を節約できるだけでなく，払戻を受けることができるので，節電のインセンティブが与えられると考えられる。一方で，仮に需要を抑制できなくても，普段支払う電気料金を払うだけなので，CPPの場合のように，使用電力量に対して非常に高い料金を支払うことにな
るリスクはない，という意味でリスクフリーである。したがって需要家は，もしPTRが提供されれば，CPPよりも積極的に選択すると考えられる。もっとも，PTRを提供する電力会社の側

1

服部・戸田(2011)および服部(2013)を参照。

は，払戻の原資を確保しなければならない他，

2

DR を促す料金メニューやプログラムの中で，PTR を選ぶ需

払戻単価やベースラインの設定など，プログラ要家が多いことを示す米国の調査結果として，例えば，
Treadway (2013)がある。また，米国メリーランド州ではムの設計が難しい部分もある3。また，PTRでBaltimore Gas & Electric 社などがスマートメーターを設置した
需要家に PTR を適用しており，2014 年の夏の時点で全需要家の約 7 割に相当する 86 万軒の需要家が加入している。
Baltimore

3

Gas & Electric (2015)を参照。

基づいて，PTR に対する批判的見解を述べている。

Borenstein (2014)は，ベースラインの設定に伴う経済的問題に－ 10 －

表1 PTRを適用している北米の主な家庭用DR実証試験における単価の設定
実証試験

単価設定ケース（地域，実施年，参加世帯）

比較対象

PTRの

CPPの

世帯の

払戻単価

料金単価

35.00

N/A

30.00

30.00

料金単価

Anaheim Critical-Peak Pricing Experiment [Anaheim]

240kW/月まで

6.72（米・カリフォルニア，2005年，123世帯）

240kW/月を超える分

11.02

Ontario Smart Price Pilot [Ontario]

600kWh/月まで

5.80（カナダ・オンタリオ，2007年，498世帯）

600kWh/月を超える分

6.70

BGE Smart Energy Pricing Pilot [BGE]

PTR低単価ケース(L)（米・メリーランド，2008年，1,375世帯）

PTR高単価ケース(H)PowerCents DC [PCDC]

夏季

12.30

66.00

77.10

（米・ワシントンD.C.，2008-09年，1,245世帯）

冬季

11.70

36.00

72.20

CL&P Plan-it Wise [CL&P]

低単価ケース(L)（米・コネチカット，2009年，1,251世帯）

高単価ケース(H)

15.00

12.20

116.00175.00130.00

77.70

77.80

173.60173.60

注：単位はセント/kWh（Ontario Smart Price Pilotのみカナダ・セント）
出所：Anaheim Critical Peak Pricing ExperimentについてはWolak (2006)，Ontario Smart Price PilotについてはOntario Energy
Board (2007)，BGE Smart Energy Pricing PilotについてはFaruqui and Sergeci (2009a)，PowerCents DCについてはeMeter Strategic
Consulting for the Smart Meter Pilot Program (2010)，CL&P Plan-it WiseについてはFaruqui and Sergeci (2009b)をそれぞれ参照。

CPPと同様の需要抑制効果が得られるのかに

CPPの料金単価 ≦ PTRの払戻単価

ついては検証が必要とされ，海外，特に北米で＋通常の料金単価(1)は，PTRによるDRの実証試験が行われてきた。
等号が成り立つように設定すれば，消費電力
2.2 PTRの設計事例

を一単位節電する時の需要家の利得の変化は家庭用需要家を対象にPTRを適用した北米

CPPとPTRで同じとなる。さらに，PTRの払戻の主なDR実証試験において，PTRの払戻単価

単価とCPPの料金単価を同じ（またはほぼ同がどのように設定されたのかを表1にまとめてじ）に設定しているケースもある6。

いる。緊急ピーク時のPTRの払戻単価は，多く

また，PTRのリベートの支払い額を決める節の場合，1 kWhの節電に対して，同じ実証試験

電量の測定に必要なベースラインについては，で適用されているCPPと少なくとも同程度の緊急ピーク時に経済的インセンティブがなけ

経済的インセンティブを与えるように設定されば生じていたであろう需要量を反映するよ

れている4。例えば，BG&E社のSmart Energy

うに設定するのが基本となる7。ただし，これPricing PilotのPTR低単価ケースでは，払戻単価と通常支払う料金単価の合計がCPPの緊急ピ

6

その理由については，各実証試験の報告書等には明記されていないが，緊急ピーク時において，普段であれば使っていた電ーク時の料金単価とほぼ同じ水準に設定され気を使わない（節電する）ということは，いわば発電をして需ている。すなわち，以下の式が成り立つように給ひっ迫を緩和しているのと同じであり，そうであれば，同じ設定されている5。

時に発電した事業者が受け取る対価（価格）を節電した需要家も受け取れるようにすべき，という理由が考えられる。
7

なお，ベースラインの値については，実証試験に参加するモ

ニターには事前に知らせていないケースが多いが，これは，需4緊急ピーク時以外の単価は PTR の方が CPP よりも少し高め

要家によって意図的にベースラインを操作されるのを防ぐたに設定されていることが多い。

めである。普段の電力消費量を増やし，ベースラインを高くす

5

表 1 の単価では，厳密には(1)式に一致していないが，例えばることで，リベートの適用を受けられる削減量を大きくするこPowerCents DC の夏季においては，Wolak (2011)が，こうした考とができてしまうという問題をいかに回避するかは，PTR のベえ方で設定されたと述べている。

ースライン設定に伴う問題の一つである。

－ 11 －

電力経済研究No.62（2015.11）

までの北米におけるDR実証の事例を見ると，PowerCents DC（PCDC）では冬季でもピーク需その設定にはいくつかの方法があり，必ずしも要抑制効果が認められるが，それは夏季におけ定まった方法があるとはいえない。

る効果よりもそれぞれ小さくなっている。また，

例えば，Ontario Energy Board (2007)によれば，（w/T）と表示したDRの支援技術9を利用する

San Diego Gas & Electric社のPTRプログラムでケースでは，PTRもCPPも需要抑制効果は大きは，直前の平日の5日間の平均としていた。まくなる。

た，カナダのオンタリオ州の実証（Ontario SPP）
では，直前の平日の5日間の平均の25%増しとAnaheim_PTR

していた8。このように緊急ピーク発動日の直Ontario_PTR 夏
Ontario_CPP 夏

前のデータを用いる方法がある一方で，

BGE_PTR
BGE_CPPBGE_PTR (H)Anaheim Critical Peak Pricing Experimentでは，夏季の前半の平日における最大3日平均としてい

BGE_PTR w/T
BGE_CPP w/T
BGE_PTR (H) w/T

た他，PowerCentsDCでは，当月の平日の最大3
日平均とするなど，一定期間の最大消費電力をCL&P_PTR (L)CL&P_CPP (L)ベースラインにする方法もある。

CL&P_PTR (H)
CL&P_CPP (H)

PTR
CPP

CL&P_PTR (L) w/T
CL&P_CPP (L) w/T

2.3 PTRの需要抑制効果

CL&P_PTR (H) w/T
CL&P_CPP (H) w/T

では，PTRによって，CPPと同じような需要抑制効果が見られたのかどうかを北米の実証

PCDC_PTR 夏PCDC_CPP 夏

事例に基づき検証してみよう。図1は，北米のPCDC_PTR 冬PCDC_CPP 冬

実証でPTRによるピーク需要抑制の効果を同

0.0%

10.0%

20.0%

30.0%

40.0%

じ実証事業の中でほぼ同じ条件で適用された

注：w/Tは，DR支援技術を利用したケースを表わす。

CPPによるピーク需要抑制効果と並べて比較

図1 北米の家庭用DR実証におけるしたものである。Anaheim Critical Peak Pricing

PTRとCPPの需要抑制効果

Experimentのケースのみ，PTR単独の実証のた
PTRの需要抑制効果について，CPPとの比較

め，CPPとの比較はない。
図1からは，PTRでも一定のピーク需要抑制

で図1から読み取れることは，ほぼ同じ条件で効果が見込めるということがわかる。ただし，あれば，CPPよりもその効果は小さいというこ

図1には示していないが，Ontarioの実証におけとである。OntarioやCL&Pの実証では，PTRのる冬季の結果では，CPPもPTRも統計的に有意払戻単価とCPPの料金単価が同じで PTRの方な抑制効果は見られなかったとしている。

がCPPよりも節電に対する経済的インセンテ
ィブは大きいはずだが，ピーク需要の抑制効果

825%増しとするのは，計算の簡便性から，基本的には直前のはCPPの方が大きい。また，BG＆Eのケースで平日の5 日間の平均値をベースラインとするアプローチを採用
したが，そのままでは，緊急ピーク発動日に予想される需要を過小評価してしまう可能性があったためである。そこで，別の9実証で CPP の発動日におけるコントロールグループの需要が器の温度などを CPP 発動日に合わせて自動的に変更するよう23%増加しているというデータに基づき，一律に直前の平日の事前に設定することができる技術である。服部・戸田(2011)を5 日間の平均値を 25%大きくしたのである。

参照。

DR の支援技術とは，スマートサーモスタットなど，空調機－ 12 －

は，PTRの払戻単価がCPPの料金単価とほぼ同

なお，CPPが適用されるモニターには，CPP

じケースでは，CPPよりも抑制効果は小さく，を「仮想の電気料金メニュー」として説明し，払戻単価をCPPの料金単価の約1.35倍に設定しPTRが適用されるモニターにはPTRを「仮想たPTR (H)のケースで，CPPと同程度の抑制効の割引型料金メニュー」として説明している。

果が得られている。

また，モニターへの説明資料には，ピーク時

このように，少なくとも北米の家庭用DR実間帯における電力使用量を抑えることで，電証試験では，PTRとCPPが，節電に対して同じ気料金が安くなることについての説明があような経済的インセンティブを与えるようにる。以下，各グループに適用される条件につ設計されていても，PTRの需要抑制効果はCPP

いて説明する。

に比べて弱い傾向がある。ただし，日本国内で(1) 緊急ピーク時課金（CPP）

も，同じような傾向が認められるのかどうかは，実証試験で確認する必要があるだろう。

CPPでは，調査期間中に，節電をお願いする日（DR発動日）のピーク時間帯（夏季は13～16時，冬季は17～20時）に，通常の数倍

3. 北陸地域の家庭用DR実証試験の概要

から10倍程度に料金単価を変化させる。「発動日」は土日祝日・お盆・年末年始を除く日

北陸地域における家庭用DR型料金メニュ
ーの実証試験は，CPPとPTRおよび消費の「見に発動され，モニターには前日に電子メール
またはFAXで連絡される。

える化」による需要抑制効果を明らかにするために実施されたものである。調査期間は，
2013年の夏季（7月から9月中旬），2013年の冬季（2013年12月から2014年2月），2014年の夏季（7月から9月末）である。
集したモニターをCPP，PTR，見える化，比較用，の4つのグループにランダムに振り分
け10，対照実験で料金メニュー等の効果を分析する。それぞれのグループに割り振られた2013年時点でのモニターの数は表2に示すとおりである。

見える化
比較用
合計

支払われる。差額精算金とは，モニターの電気の使用実績に基づいて，基準とする電気料を適用した場合の支払額の差額である。ピー
ク時間帯とその他の時間帯の使用量によって差額精算金はプラスにもマイナスにもなる。モニターには一律に協力金が支払われるが，これに差額精算金を加えた額が最終的にモニターに支払われる。具体的には，2013年
夏季に7,000円，2013年冬季と2014年夏季は合表2 グループ別モニター数（2013年夏季）
季時別
合計
グループ
従量電灯
電灯
PTR

って生じる差額精算金を加味した協力金が金メニューを適用した場合の支払額と，CPP

北陸の3つの県（富山，石川，福井）で募

CPP

調査終了後，モニターにはCPPの適用によ

107
109
52
75
343

110
110
51
107
378

217
219
103
182
721

わせて7,000円を協力金として支払っている。
ただし，差額精算金を加えた後の支払い額は，5,000円が最低保証額となっており，差額精算金が合計でマイナス2,000円以下であっても，5,000円が支払われる。
(2) ピークタイム・リベート
PTRは，調査期間中に，節電をお願いする

注：2013年冬季，2014年夏季のモニター数は若干減少している。

日の節電量に応じて，料金単価を割り引くメ
10

ただし，夏季使用電力量が偏らないように振り分けを行った。

ニューである。節電量とは，発動日に，通常－ 13 －

電力経済研究No.62（2015.11）

であれば使用していたと考えられる使用量

れ，使用量を記録するが，モニター自身はそを基準（ベースライン）として算定する。今

れを見ることができないようにしている。た

回の調査では，ベースラインを発動日の前日

だし，調査への協力金として5,000円が支払わまでの平日の3日間の使用量の平均値とし，れる。

その中に発動日が含まれる場合には，それを調査期間中の非発動日に，モニターに適用除外した3日間とする。その計算のイメージされる電気料金の単価（基準とする電気料金は図2に示すとおりである。

メニューの単価）は表3に示すとおりである。

ベースラ インの計算に用いる 実績値

ピ ーク
時間帯の
消費量

表3 電気料金単価（円/kWh，税抜き）
ベースラ イン（基準）発動日を 除く平日の前3日間の平均値
こ の節電量に対し て割引単価を 適用・・・

4日前 3日前 2日前 1日前 発動日（発動日）（従量電灯契約のモニター）
1ヶ月の使用量
CPP
PTR
見える化・
比較用
～120kWh14.80 17.00
16.96
120～300kWh18.80 21.00
20.66
300kWh～20.80 23.00
22.30（季時別電灯契約のモニター）
CPP
PTR
見える化・
比較用
10～17時30.30 33.00
32.30
8～10時，
18.30 21.00
20.48
17～22時
22～8時
8.00
8.00
7.47
時間帯

日付

図2 ピークタイム・リベートにおける節電量の算定のイメージ

なお，発動日にベースラインを上回っても，モニターには特段，高い料金単価が適用され

注：見える化・比較用の電気料金単価は約款単価。他に，燃料費調整額・再エネサーチャージ・太陽光付加金が加算される。

るわけではない。PTRのモニターには，基本
協力金の7,000円に加え，割引額の合計が加算

緊急ピーク時にCPPのモニターに適用されされて支払われる。したがって，最終的な協る料金単価およびPTRのモニターに適用され力金の支払い額は7,000円を下回ることはな

る割引単価は，発動日によって，表4に示すい。

第1段階から第4段階までのいずれかとなる。

(3) 消費の見える化
消費の「見える化」のモニターには，調査表4 発動日に適用されるCPPの料金単価

期間中の節電をお願いする日の連絡はする

およびPTRの割引単価（円/kWh，税抜き）が，料金単価を変えたり，割引を適用したり

PTR
CPP

せず，省エネナビによる消費量の情報のみを

従量電灯

季時別電灯

提供する。見える化のモニターには協力金と第1段階50円/kWh

30円/kWh

17円/kWh

して5,000円が支払われる。

第2段階

100円/kWh

80円/kWh

67円/kWh(4) 比較用

第3段階

150円/kWh

130円/kWh

117円/kWh

第4段階

200円/kWh

180円/kWh

167円/kWh

比較用のモニターは，通常通り電気を使用してもらい，使用電力量の計測のみ行った。
比較用のモニターにも省エネナビが設置さ－ 14 －

各段階におけるCPPの料金単価とPTRの割

説明変数に加えている他，夏季はお盆の日を表

引単価は，平均的なモニター（従量電灯の場

すダミー変数を説明変数に加えている。なお，合，月の使用量を300kWhとする）が1kWhの週末や祝日のデータは除いており，平日のデー

使用量を控えるときに実質的に獲得できる

タのみを利用して回帰モデルを推定している11。

額がCPPとPTRでほぼ同じになるように設定

また，従量電灯契約のモニターと季時別電灯契している。すなわち，2節で説明したように，

約のモニターのサンプルを分け，別々にモデル

CPPとPTRでは節電を行う経済的インセンテを推定する。推定する回帰モデルは，夏季の場

ィブは同じという前提になっている。例えば，合，以下のとおりである。

第1段階の場合，CPPのモニターは1kWhの使用を控えれば，50円を支払わずに済むので，

ln Peakit    1  VISi   2  PTRi  3  CPPi

50円を獲得することになる。一方，従量電灯

  0 DRt   1DRt  VISiのPTRのモニターは1kWhの使用を控えるこ  2 DRt  PTRi   3 DRt  CPPiとで，21円を支払わずに済むことになるのに  0Obont  1Tempit   2Tempit2(2)

  it

加え，割引額として30円を受け取るので，合計で51円（約50円）を獲得することになる。
季時別電灯のPTRのモニターは1kWhの節電

ただし，CPPiはモニターiがCPPグループであで，33円を支払わずに済み，さらに割引額とる場合に1をとるダミー変数，PTRiはモニターして17円を受け取るので，実質的に50円を獲がPTRグループである場合に1をとるダミー変得する計算になる。

数，VISiはモニターが見える化グループである

なお，CPPの料金単価は，北陸地域の平均

場合に1をとるダミー変数である。また，DRt

的な需要家の電気の使い方を当てはめた場

はDR発動日のみ1をとるダミー変数で，Obont

合に，料金収入（需要家の支払額）が同じにはお盆の日に1をとるダミー変数である。Tempit

なるよう，「収入中立的」に設定されている。

はモニターiの居住する地域の日最高気温で，富山市，金沢市，福井市，高岡市，魚津市，七尾市で記録されたデータを用いる。ただし，小4. 需要抑制効果の推定手法とデータ

松市は金沢市の気温データ，越前市は福井市の需要抑制効果は，パネルデータ重回帰分析とデータを用いる。Temp2はTempの二乗で，日最いう計量経済学的手法を用いて推定する。すな

高気温がピーク需要に与える効果が一定では

わち，モニターの日々のピーク時間帯の消費量

なく，徐々に変化する可能性（気温とともに需（Peakit）をグループ別のダミー変数（比較用

要が増加するものの，増加率は徐々に小さくなを除く），発動日のダミー変数，およびグルーる，あるいは減少に転じる，といった可能性）

プ別のダミー変数と発動日のダミー変数の交も考慮するために含める。 や  ， および 差項を説明変数とするモデルで，料金変動によは，推定するパラメータで， は誤差項である。

る需要抑制効果は，CPPやPTRといったグルー
プを表すダミー変数と発動日のダミー変数の交差項の係数に基づいて推定することができる。他に，気温の変化による需要の変化を考慮

11

なお，
2013 年夏季の実証試験は7 月1 日から9 月13 日まで，

2014 年夏季は 7 月 1 日から 9 月 30 日まで実施しているが，2年間の比較を行うため，2014 年の夏季については 9 月 13 日までのデータを用いている。

するため，日最高気温（冬季は日最低気温）を－ 15 －

電力経済研究No.62（2015.11）

表5 基礎統計量
変数
ピーク時消費量（Wh）
オフピーク時消費量（Wh）
日消費量（Wh）
ピーク時消費比率
見える化ダミー
PTRダミー
CPPダミー
DR発動日ダミー
お盆休みダミー
日最高気温（℃）
日最低気温（℃）

2013年夏季
2014年夏季
2013年度冬季
従量電灯
季時別
従量電灯
季時別
従量電灯
季時別電灯
平均値 標準偏差 平均値 標準偏差 平均値
標準偏差 平均値
標準偏差 平均値 標準偏差 平均値 標準偏差
1,537
1,124
3,002
1,683
3,679
2,267
1,717
1,285
1,762
1,330
1,478
1,094
12,075
6,222
13,7597,282
10,988
5,799
12,773
6,446
15,031
7,983
18,224
10,761
13,793
7,255
15,521
8,308
12,466
6,693
14,3097,320
18,033
9,349
21,903
12,5030.11990.04610.10990.04630.11520.04180.10420.04040.1686
0.05260.17310.05940.14350.35060.1321
0.33870.15590.36280.13340.34000.15860.36530.13440.34110.3236
0.46790.29040.45390.30700.46130.28870.45320.3172
0.46540.29120.45430.3071
0.46130.2966
0.45680.29150.45450.29960.45810.29730.45710.29640.45670.29580.45640.29350.45540.22180.41550.2216
0.41530.26410.44090.26430.44100.07320.26040.0746
0.26280.04770.21320.04770.213131.32312.911631.33812.904729.5325
3.414629.56143.40670.91632.9564
0.9511
2.9431
16,165

観測数

17,633

19,81622,00017,488

19,623

DR発動日ダミーと各グループの交差項のパラ

バランスパネルデータとなる。モデルの推定方メータ（  1 ～  3 ）が，DRによる需要抑制効果

法としては，個々のモニターに特有の効果を誤を表すパラメータで，被説明変数のピーク需要

差項の分散において考慮する，ランダム効果モ

は対数変換しているので，需要の変化率としてデルと呼ばれる推定方法を用いている。標準誤解釈する。

差には，不均一分散調整済みの標準誤差を用い

なお，冬季に行われた実証のデータについてる。
各変数のデータの基礎統計量は表5に示すとは，お盆を表すダミー変数を除き，日最高気温の代わりに日最低気温（LTemp）を用いたモデおりである。

ルで推定する。
また，今回の実証ではPTRの割引単価やCPPの料金単価を変化させており，単価の違いによ5. 分析結果

る需要抑制効果についても確認する。そのため，

以下では，実証試験で得られたモニターの時料金単価や割引単価の段階ごとのダミー変数

間帯別の需要データを用いて，PTRやCPPによDRQk(k=1,…,4)を用いて，回帰モデルを以下のる需要抑制効果について報告する。また，適宜，ように拡張する。

モニターに対するアンケート調査の結果による補足も行う。
まず，2013年夏季，2013年冬季，2014年の夏

ln Peakit    1  VISi   2  PTRi  3  CPPi

季のそれぞれの調査期間を対象として，(2)の回  0Obont  1Tempit   2Tempit2
4 k DRQtk 

k 1
4





帰式を推定した結果を表6に示す。自由度調整

 1k DRQtk  VISi

済み決定係数は小さいが，PTRとCPPの平均的k 1

 DRQ  PTR
2k

k
t

(3)

な需要抑制効果を表す交差項はいずれも統計i的に有意である。ただし，見える化については，

 DRQ  CPP

2013年冬季以外は，統計的に有意な需要抑制効

k 1
4



4

3k

k
t

i

k 1

果が得られていない。この点については，今回  itの実証の「見える化」が，省エネナビによるもので，国内外の実証との比較では，「見える化」

データが正しく取得できずに欠損となったが実際にどのように行われているのかに留意

サンプルを除いているため，データセットは非する必要がある。また，今回の実証では，（PTR－ 16 －

表6 家庭用デマンドレスポンスによる平均的な需要抑制効果の推定結果
説明変数
VIS
PTR
CPP
DR
DR*VISDR*PTR

2013年夏季
従量電灯
季時別
0.1718 *0.0161

2014年夏季
従量電灯
季時別
0.1554 **-0.0434

2013年度冬季
従量電灯
季時別電灯-0.09170.0313(1.749)(0.154)(2.327)(-0.633)(-0.963)(0.326)-0.0023

0.06230.01480.0286-0.0889-0.0829(-0.029)(0.753)(0.269)(0.527)(-1.111)(-1.087)-0.0261-0.0276-0.0244-0.0525-0.0944-0.0866(-0.323)(-0.333)(-0.440)(-0.971)(-1.173)-0.0018

0.0267(-0.111)(1.912)*-0.0307***(-2.766)-0.00500.0292(-0.520)(2.191)-0.0330

0.0053-0.0218-0.0135-0.0543(-1.267)(0.216)(-1.238)(-0.805)(-2.627)-0.1188***(-5.619)-0.1194***-0.0830(-6.142)***(-5.726)***(-6.191)***-0.1026***(-5.232)(-6.617)(-5.053)(-7.710)Obon

0.1201 ***0.1123 ***0.0881 ***0.0910 ***(8.248)(8.161)(8.759)(9.592)

Temp-0.1317 ***-0.1662 ***-0.1985 ***-0.2009 ***(-5.964)(-7.883)(-13.493)(-14.327)

0.0030 ***0.0035 ***0.0041 ***0.0041 ***(8.322)(10.235)(17.147)(18.134)

LTemp
LTemp

2

（定数項）

自由度調整済み決定係数-0.0766-0.0692

0.0380 ***(3.380)***-0.0468 **(-2.384)***(-4.404)-0.11182-0.0741-0.0829***

DR*CPP

Temp-0.1283***(-1.139)**-0.0835 ***(-5.331)***-0.0901 ***(-3.926)(-5.767)-0.0177 ***-0.0219 ***(-12.535)(-16.355)-0.0005 *-0.0003(-1.725)(-1.009)8.3720 ***8.9448 ***9.3477 ***9.4441 ***7.9300 ***8.0902 ***(24.353)(27.271)(40.847)(43.342)(129.556)(147.887)

0.06690.04550.06970.05740.01110.0185

カッコ内は t 値*** ** *, , は，それぞれ有意水準 1%， 5%， 10%で有意であることを示す。

やCPPのグループと比べても）サンプル数が少

図3である。需要抑制効果の程度は，調査時期

なく，わずかな抑制効果では統計的に有意になや契約種別の他，料金メニューによっても若干りにくいことにも留意する必要がある。

の違いがみられるが，まず，国内の本格的なDR実証で初めて適用されたPTRの需要抑制効

5.1 PTRとCPPの比較

果について，特にCPPとの比較で見てみよう。

パラメータの推定結果から，PTRとCPPの平均的な需要抑制効果を推定し12，図示したのが

図3から，CPPと比べた場合のPTRの需要抑制効
果は，一概に大きいとも小さいとも言えず，総じて，ほぼ同じ程度の需要抑制効果が得られて

12

例えば，
PTR の需要抑制効果はexp(  2 )–1 として計算する。

これは，基準となる需要を y0 とし，例えば DR 発動日の PTR

し引くと適用モニターの需要を y1 とすると，DR 発動日の PTR 適用モニy1/y0–1= exp(  2 )–1

ターにのみ生じる効果は，lny1– lny0 = ln(y1/y0) =  2 となる。エ
クスポネンシャル関数 exp を用いて，これを整理すると，exp(lnx) = x であるから，y1/y0=exp(  2 )である。両辺から 1 を差となり，
(y1–y0)/y0= exp(  2 )–1となる。すなわち exp(  2 )–1 が需要の変化率となる。

－ 17 －

電力経済研究No.62（2015.11）

2013年夏
従量電灯
PTR

CPP

2014年夏
季時別

PTR

従量電灯
CPP

PTR

2013年冬
季時別

CPP

PTR

従量電灯
CPP

PTR

季時別

CPP

PTR

CPP

0.0%
‐2.0%
‐4.0%
‐6.0%
‐8.0%
‐10.0%‐12.0%‐14.0%‐16.0%‐18.0%

注：エラーバーは95％信頼度区間を表す。

図3 PTRとCPPによる需要抑制の平均的な効果

従量電灯

CPP

2014年夏(確認前）2013年夏(確認後）2013年夏(確認前）

PTR

2014年夏(確認前）2013年夏(確認後）2013年夏(確認前）

CPP

2013年夏(確認後）2013年夏(確認前）2014年夏(確認前）

PTR

季時別電灯

2014年夏(確認前）2013年夏(確認後）2013年夏(確認前）
0%
加入したい

10%

20%

30%

40%

どちらともいえない

50%

60%

加入したくない

70%

80%

90%

100%

無回答

注：
（確認前）は差額精算金を確認する前の回答，（確認後）は差額精算金を確認した後の回答

図4 実証参加モニターのPTRとCPPへの加入意向いる。強いて言えば，季時別電灯のモニターよ結果と見ることができる。

りも従量電灯のモニターの方が，PTRの需要抑

今回の平均的な需要抑制効果の結果から，制効果はやや大きく見える。逆に，季時別電灯

CPPとPTRを比較した場合，それぞれの需要抑のモニターの間では，CPPの需要抑制効果の方

制効果については大きな差がないとすれば，本が比較的大きく，特に2014年の夏にはやや大き格導入することを考えた場合に，PTRの方がな差が見られる。しかし，総じて明確な傾向は

CPPよりも受容性が高く，加入者が多くなると見られないと言えよう。今回の実証では，モニ考えられる分，加入者全体で得られる需要抑制

ターが1kWhを追加的に節電した時に得られる効果はPTRの方が大きいことになる。CPPと比経済的メリットが同じになるように料金を設

べた時の，PTRの受容性の高さについては，今定しており，図3に示す分析結果は，モニター

回の調査に参加したモニターに対するアンケが節電で得られる経済的メリットに反応したート調査でも確認している。具体的には，モニ－ 18 －

ターに，実証で適用された料金メニューが本格いことが分かった。

導入された場合に加入したいと思うかどうか

このように消費データの分析結果とアンケを尋ねたところ，図4に示すとおり，PTRの方

ートの結果は整合的であり，DRのための料金

が，CPPよりも実際に加入したいと考えるモニ

メニューの設計においても重要な示唆を含む

ターの割合が多く，CPPは加入したくないと考といえる。つまり，理論的には，需給ひっ迫のえるモニターの割合が多いことが分かった。ど程度に応じて，料金単価あるいは割引単価を変ちらとも言えない，とするモニターも多かった化させて，単価の高いときにより大きな需要抑ものの，総じてPTRの方が受容性は高いと言え制効果を得る，ということが考えられるが，今る。したがって，上で述べたように，PTRとCPP

回の実証の結果からすると，必ずしも狙い通りを比較した場合には，PTRの方が全体として大の効果がもたらされるとは限らないと言える13。

きな需要抑制効果が見込めることになる。

もし，単価を変化させるために追加的費用がかかるのであれば，発動日に適用する単価は常に5.2 単価の違いによる影響

同じでも，費用対効果の観点からは正当化されCPPの料金単価やPTRの割引単価は発動日にうる。

よって異なるが，経済理論から，単価が大きく

また，ある特定の発動日に1をとるダミー変

なればなるほど，需要抑制効果も大きくなると数を全ての発動日について用意し，単純に発動考えられる。このことを確認するために，回帰

日毎の需要抑制効果も推定したが，その結果，

式(3)を推定し，発動パターンと各グループの交需要抑制効果は，発動日に毎回ほぼ同じような差項の推定値から，単価の水準別の需要抑制効

効果として現れるのではなく，発動日によって果を示したのが図5である（パラメータの推定

大きく変動し，時には需要を抑制するのではな

結果は省略する）。

く，増加させる日もあることが分かった。需要図5から，2013年冬季の従量電灯のCPPにおい

抑制率はその日の気温が影響を及ぼす可能性ては，理論通りの関係，すなわち，単価が高くがあるため，発動日毎の需要抑制効果と気温となるほど，需要抑制効果が大きくなる，というの関係についても，統計的な分析を行っている。

傾向が示されているが，その他では，同じようその結果，例えば，ある時期のあるグループにな関係は見られない。2014年夏季の季時別電灯

ついては，需要抑制効果と日最高気温（冬季はのCPPおよび従量電灯のPTRでは，単価の水準

日最低気温）の間に非線形の関係があり，あるを100円以下と150円以上の2つにまとめて考え

一定の気温までは効果が大きくなるものの，それば，前者よりも後者の需要抑制率が大きいとれを超えると効果が小さくなってしまうといいう意味で理論と整合的と言えるが，その他でう関係が見られるケースがあった。しかし，こは，そのような関係すら明確ではない。

のような関係は全ての時期の全てのグループ

この点に関連して，モニターへのアンケート
で，CPPの料金単価やPTRの割引単価と節電へについて有意な結果として得られたわけでは
13

なお，モニターに対するアンケート調査では，PTR や CPPの取り組みに対する意識との関係を尋ねたとのモニターは，節電をお願いした日に節電に取り組んだ理由

ころ（2014年の夏季の調査終了後），図6に示すとして，社会貢献を挙げる人が多かった。したがって，発動

ように，多くのモニターが，単価の水準によって節電への取り組みを変えているわけではな

日に節電に取り組む需要家のすべてが，経済的動機で取り組
むわけではなく，全体としては，経済的メリットの大小はあまり関係がない可能性もある。

－ 19 －

電力経済研究No.62（2015.11）

従量電灯・CPP
2013年夏
50円

100円

150円

200円

2014年夏
50円

200円

2014年夏50円

180/167円

2014年夏30/17円180/167円

2014年夏30/17円

200円

2013年冬
50円

100円

150円

150円

200円

2013年冬
50円

100円

150円

200円

130/117円

180/167円

2013年冬30/17円80/67円

130/117円

180/167円

180/167円

2013年冬30/17円80/67円

130/117円

180/167円

100円

150円

200円

2%
0%
‐2%
‐4%
‐6%
‐8%
‐10%
‐12%
‐14%
‐16%
‐18%

季時別電灯・CPP
2013年夏
50円

100円

150円

100円

2%
0%
‐2%
‐4%
‐6%
‐8%
‐10%
‐12%
‐14%
‐16%
‐18%

従量電灯・PTR
2013年夏30/17円80/67円

130/117円

80/67円

2%
0%
‐2%
‐4%
‐6%
‐8%
‐10%
‐12%
‐14%
‐16%
‐18%

季時別電灯・PTR
2013年夏30/17円80/67円

130/117円

80/67円

130/117円

2%
4%
0%
‐2%
‐4%
‐6%
‐8%
‐10%
‐12%
‐14%
‐16%
‐18%

図5 料金単価・割引単価による需要抑制効果
なく，需要抑制効果が気温によって異なる可能

5.3 需要抑制効果に関するその他の結果性があるという結果については留意が必要である。

今回の実証では，PTRとCPPによる平均的な需要抑制効果について，他にもいくつか興味深
い結果が得られている。

－ 20 －

100%

2%

5%

4%

7%

90%

無回答

80%
70%
60%

73%

82%

72%

82%

単価が高くなっても、節電の取り組みは変わらなかった

50%
40%
30%
20%
10%

23%

21%

16%

14%

季時別・PTR

従量電灯・CPP

単価が高いほど、より積極的に節電に取り組んだ

0%
季時別・CPP

従量電灯・PTR

図6 単価の違いが節電の取り組みに与える影響
5.3.1 国内外の実証結果との比較とPTRの両者を適用して行われた実証の結果

まず，北陸地域の実証における平均的な需要（図1）と比較しても，北陸地域の実証で得ら

抑制効果は，全体的には4%から最大でも12%れた需要抑制効果は小さい方に属するといえ程度であり，これまでに国内で先行的に行われる。海外の実証試験も，様々な条件が異なるたてきた実証の結果と比べると，決して大きい方

め，一概に比較はできないが，海外の実証でのではないということが指摘できる14。特に，こCPPの料金単価やPTRの割引単価が極端に高くれまでの国内での実証で適用されているCPP

設定されているわけではなく，北陸地域の需要の需要抑制効果について，同じ2013年の結果同抑制効果が小さかったのは少なくとも単価が士で比較すると，北陸地域の実証におけるCPP

安く設定されたからだと言えない。

の需要抑制効果は，横浜・豊田での実証の結果（10～15%）とは同程度であるが，けいはん5.3.2 夏季と冬季の違い

な・北九州における20％前後の抑制率と比較す

今回の調査では2年にわたり夏季の調査を行ると小さい。北陸地域の実証試験におけるCPP

うとともに，2013年の冬季にも同様の調査を実の料金単価が，他の実証試験よりも安く設定さ施している。冬季には，ピーク時間帯を17時～れていたわけではなく，こうした違いが生じる

20時に設定して，PTRやCPPによる節電のお願理由としては，節電量などに関する実証試験期

いをしている。先の図3において，夏季と冬季間中の情報提供の方法の違いや，地域特性の違の需要抑制効果を比較すると，2013年の夏季よいによる影響が考えられる。ただし，例えば，

りは明らかに小さく，2014年の夏季よりはやや夏季の需要抑制効果を左右すると考えられる

大きいという傾向がうかがえる。

冷房需要は，地域や年度によって異なるため，

しかし，ピーク時間帯の平均的な消費量は，

常に北陸地域の需要抑制効果が小さくなると

表5の基礎統計量からも分かるように，基本的までは言えない点に留意が必要である。

には夏季よりも冬季の方が大きい。そこで，比また，海外（主に北米）で家庭用需要家にCPP

較用モニターを基準とした時の需要抑制率だ
けでなく，その率を表5のピーク需要の平均値

14

国内の DR 実証試験の結果等については，資源エネルギー庁

省エネルギー・新エネルギー部(2014)を参照。

に適用して得られる需要抑制量を比較すると，冬季においては従量電灯，季時別電灯ともに，
2013年夏季と比べて抑制率は小さいものの，抑－ 21 －

電力経済研究No.62（2015.11）

制量は大きくなっている。2014年夏季と比較す

電の費用対効果が小さいと感じられた可能性

ると，抑制率，抑制量ともに大きくなっている。

が考えられる。1年目において，このような実したがって，冬季においては，夏季に比べてモ証が初めてで，節電による経済的メリットがど

ニターの需要抑制量が大きいといえる。他方，の程度か分からずに過剰に反応していたとい

少なくとも2013年の夏に比べれば，需要抑制率

うことも考えられる。

は小さい。モニターからも，夕方の時間帯は家族の団らんの時間帯と重なり，節電を行うこと

5.4 モニターごとの需要抑制が難しかったという意見が多く，冬季における

これまでは，平均的な需要抑制効果とその変

デマンドレスポンスの活用には一定の配慮が動要因について分析してきたが，以下では，各必要かもしれない。

グループの平均的な効果ではなく，モニターごとの需要抑制効果について見ておく。これは，5.3.3 実証1年目と2年目の比較

PTRのモニターの節電量を計算する際に用い夏季に関しては，2013年と2014年の2年にわた方法で計算する。すなわち，発動日の前の平たって調査を行っており，2年間で需要抑制効

日3日間の需要量の平均値をベースライン（基果に変化が生じているかどうかを確認するこ準）とし，発動日の消費量とベースラインとのとができる。図3において，同じ調査期間にお差をとり，それをベースラインの値で除する。

ける同じ契約の同じ料金メニューで2013年とこのようにして，全ての発動日における消費量

2014年の需要抑制効果を単純に比較すると，2の変化率の平均値をそのモニターの需要抑制

年目の2014年の需要抑制効果が，一様に小さく効果とする。例えば，2014年の夏季の従量電灯なっていることが分かる。2014年の方が日最高のモニターについて，グループごとにモニター

気温の平均は1～2度低くなっているが（表5参ごとの需要抑制効果を大きい順に並べたのが照），図に示した需要抑制効果の推定にあたっ

図7である。横軸はモニターの数である。すなては，それぞれ気温の違いを考慮しており，気わち，発動日に普段よりも多く節電した人ほど温の差によって2年目の効果が小さくなったと左側に位置していることになる。グラフの色のいうわけではない。発動日は2年目の方が2日分

濃い方が需要を抑制した（非発動日より発動日少ないが，それだけで大きな差を生みだしていの需要の方が小さい）モニターである。また，

るとは考えにくい。変動する料金の単価などの図の中の縦線は，比較用グループにおける需要条件も同じである。したがって，2年目に需要抑制率の中央値に最も近い抑制率のモニター抑制効果が小さくなったことについては，CPPの位置を指している。

やPTRを適用されたモニター自身の経済的イ

図から，PTRやCPPのグループで，発動日にンセンティブへの反応が弱まったことなどが消費量を減らした割合の多いモニターが，比較考えられる。

用のグループと比べて多いことがわかる。しか2014年に入って，節電対策の実施率が低下し，し，一方で，PTRやCPPのグループでも，全て需要抑制効果の低下にもつながったと考えらのモニターが消費量を減らしているわけではれるが，そもそもなぜ2年目に節電を実施する

なく，かえって増加させているモニターも少な

割合が低下したのかは定かではない。推測でき

くないことがわかる。このような傾向は，季時ることとしては，1年目の実証を経験して，節別電灯のモニターについても見られるし，2013－ 22 －

6. おわりに
本稿では，北陸地域で実施された家庭用デマ

60%
40%
20%

ンドレスポンスの実証データを用いて，我が国

0%
‐20%

で本格的に検証するのは初めてとなるPTRに

‐40%
‐60%
1
5
9
13
17
21
25
29
33
37
41
45
49
53
57
61
65
69
73
77
81
85
89
93
97
101
105
109
113

発動日のモ ニター別需要抑制率

比較用
80%

モ ニター数の実証では，PTRは，節電による経済的メリッ
トが等しくなるように設計されたCPPと，ほぼPTR

同程度の需要抑制効果を持つことが分かった。

80%
60%

また，調査終了後の参加モニターへの意識調査

40%
20%

からは，PTRの方がCPPよりも受容性が高いこ

0%
‐20%

とが分かった。ただし，参加モニターはPTRの

‐40%
‐60%
1
5
9
13
17
21
25
29
33
37
41
45
49
53
57
61
65
69
73
77
81
85
89
93
97
101

発動日のモニター別需要抑制率

よる需要抑制効果を分析した。その結果，今回

モ ニター数割引単価やCPPの料金単価の違いについてはあまり意識しておらず，単価が高くなるほど，需要抑制効果が大きくなるといった関係は見られなかった。

60%
40%

また，CPPの需要抑制効果は10%前後で，国20%
0%

内の他のDR実証の結果と比較するとやや小さ

‐20%
‐40%

く，1年目と2年目の夏季の需要抑制効果を比較
93
97

89

85

81

77

69
73

65

61

57

53

45
49

41

37

33

29

21
25

17

13

9

5

‐60%
1

発動日のモニター別需要抑制率

CPP
80%

すると2年目の需要抑制効果は小さくなっていモ ニター数ることなどが分かった。

図7 モニターごとの需要抑制率の分布

今後，PTRはもとより，家庭用需要家のDR（2014年夏季）を促す様々な料金メニューやサービスについ年も同様である。また，需要の抑制量で見てもて，実証に基づく知見が蓄積されることが望ま同じような結果となる。このようなモニターにれる。我が国で急速に導入が進んでいる再生可

よる需要抑制効果の違いがどのような要因に

能エネルギーの発電電力量に応じたデマンド

よって決まるのかについて，モニターの属性デレスポンス，すなわち，再生可能エネルギーのータを用いた分析を試みたが，エアコンの使用

発電電力量が多い時には，むしろ需要を増加さ

台数が多いモニターにおいて，需要抑制量（おせるようなデマンドレスポンスの可能性など

よび抑制率）が大きくなることを除くと，決定が注目される。

要因として影響を与える属性は明確には特定できなかった15。こうした需要抑制効果の要因

謝辞

分析，すなわち，どのような需要家でDRの効

本稿の作成にあたっては，北陸電力株式会社

果が大きくなるのかを明らかにすることは，今営業部に多大なご協力をいただきました。ここ

後の課題として残されている。

に記して感謝いたします。なお，本稿に残る誤りについては全て筆者の責任であります。

15

例えば，世帯人数や，高齢者の割合などを考慮したが，安定した推定結果を得られなかった。

－ 23 －

電力経済研究No.62（2015.11）

服部

参考文献
[1] 資源エネルギー庁省エネルギー・新エネルギー部 (2014)「次世代エネルギー・社会システム実証事業～進捗状況と成果等～」.
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pdf/016_01_00.pdf（最終アクセス日：2015 年 10
月 7 日）.
[2] 服部徹 (2013)「北米の家庭用デマンドレスポン
スの実証におけるピークタイム・リベートの評
価」, 第 32 回エネルギー資源学会研究発表会講演論文集，149-152.
[3] 服部徹・戸田直樹 (2011)「米国における家庭用
デマンドレスポンス・プログラムの現状と展望－パイロットプログラムの評価と本格導入における課題」, 電力中央研究所報告 Y10005.
[4] Baltimore Gas & Electric (2015) “BGE Customers
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[5] Borenstein, S. (2014). “Money for Nothing?” Energy at Haas Blog.
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[6] eMeter Strategic Consulting for the Smart Meter
Pilot Program (2010). “PowerCentsDC Program
Final Report.”[7] Faruqui, A. and S. Sergici (2009a). “BGE’s Smart
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[8] Faruqui, A. and S. Sergici (2009b). “Impact Evaluation of CL&P’s Plan-it Wise Energy Program Final Results, Results of CL&P Plan-it Wise Energy
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[9] Ontario Energy Board (2007). “Ontario Energy
Board Smart Price Pilot Final Report.”[10] Treadway, N. (2013). “Consumer Preferences andthe Elusive Magic of Dynamic Pricing,” Survey
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[11] Wolak, F.A.(2006). “Residential Customer Response to Real-Time Pricing: The Anaheim Critical-Peak Pricing Experiment,” Stanford University.
[12] Wolak, F.A.(2011). “Do Residential Customers
Respond to Hourly Prices? Evidence from a
Dynamic Pricing Experiment,” American Economic Review: Papers & Proceedings, 101:3, 83-87.

－ 24 －

徹（はっとり とおる）
電力中央研究所 社会経済研究所

高橋 雅仁（たかはし まさひと）
電力中央研究所 社会経済研究所
坂東茂（ばんどう しげる）
電力中央研究所 社会経済研究所

加部 哲史（かべ さとし）
電力中央研究所 社会経済研究所

社会経済研究所「電力経済研究」No.62「ピークタイム・リベートによる家庭用需要家のデマンドレスポンスの効果―北陸地域での実証データに基づく分析―」の記載内容の訂正について「電力経済研究」No.62 に収録いたしました上記の論文につきまして、分析に用いたデータの説明を誤っていたことと、本来掲載すべき表とは異なる表を誤って掲載していることが分かりました。既にダウンロードされた皆さまにはご迷惑をおかけしますことを深くお詫びいたします。なお、今回の訂正による論文の分析結果の説明や結論には変更ございません。詳細は下記をご覧ください。
2016 年 5 月 12 日

正誤表
① p.16 表 5 基礎統計量
表 5 の 2014 年夏季の基礎統計量は、2014 年夏季の調査期間（2014 年 7 月 1 日～9 月 30 日）に得られたデータに基づくものでした。しかし、2014 年夏季を対象に回帰式(1)の推定を行う際に用いたデータは、2013 年夏季の結果との比較を念頭に、サンプルを 2014 年 7 月 1 日から
9 月 15 日までとしておりましたので（下記②参照）、実際に分析に用いたデータに基づく基礎
統計量に訂正し（2014 年夏季分のみ）、注釈をつけました。また、「2013 年度冬季」を「2013年冬季」に修正しました。
（正）変数
ピーク時消費量（Wh）
オフピーク時消費量（Wh）
日消費量（Wh）
ピーク時消費比率
見える化ダミー
PTRダミー
CPPダミー
DR発動日ダミー
お盆休みダミー
日最高気温（℃）
日最低気温（℃）

16,165

観測数
注）

2013年夏季
2013年冬季2014年夏季 注）
従量電灯
季時別
従量電灯
季時別
従量電灯
季時別電灯
平均値 標準偏差 平均値 標準偏差 平均値
標準偏差 平均値
標準偏差 平均値 標準偏差 平均値 標準偏差
1,717
1,285
1,762
1,330
1,570
1,154
1,602
1,160
3,002
1,683
3,679
2,267
12,075
6,222
13,7597,282
11,523
6,016
13,1006,539
15,031
7,983
18,224
10,761
13,793
7,255
15,521
8,308
13,093
6,954
14,702
7,436
18,033
9,349
21,903
12,5030.11990.04610.10990.04630.13450.05850.12070.05450.1686
0.05260.17310.05940.14350.35060.1321
0.33870.15830.36500.13400.34070.15860.36530.13440.34110.3236
0.46790.29040.45390.31750.46550.28780.45270.3172
0.46540.29120.45430.3071
0.46130.2966
0.45680.30210.45920.30080.4586
0.29730.45710.29640.45670.29580.45640.29350.45540.26380.44070.26310.44030.26410.44090.26430.44100.07320.26040.0746
0.26280.05690.2317
0.05660.231131.32312.911631.33812.904730.2927
3.161230.3139
3.15180.91632.9564
0.9511
2.9431
17,63316,095

18,426

17,488

19,6232014年夏季については、2013年夏季との比較を念頭に、7月1日から9月30日までに得られたデータのうち、9月15日までのデータを用いている。

（誤）変数
ピーク時消費量（Wh）
オフピーク時消費量（Wh）
日消費量（Wh）
ピーク時消費比率
見える化ダミー
PTRダミー
CPPダミー
DR発動日ダミー
お盆休みダミー
日最高気温（℃）
日最低気温（℃）
観測数

2013年夏季
2014年夏季
2013年度冬季
従量電灯
季時別
従量電灯
季時別
従量電灯
季時別電灯
平均値 標準偏差 平均値 標準偏差 平均値
標準偏差 平均値
標準偏差 平均値 標準偏差 平均値 標準偏差
1,717
1,285
1,762
1,330
1,478
1,094
1,537
1,124
3,002
1,683
3,679
2,267
12,075
6,222
13,7597,282
10,988
5,799
12,773
6,446
15,031
7,983
18,224
10,761
13,793
7,255
15,521
8,308
12,466
6,693
14,3097,320
18,033
9,349
21,903
12,5030.11990.04610.10990.04630.11520.04180.10420.04040.1686
0.05260.17310.05940.14350.35060.1321
0.33870.15590.36280.13340.34000.15860.36530.13440.34110.3236
0.46790.29040.45390.30700.46130.28870.45320.3172
0.46540.29120.45430.3071
0.46130.2966
0.45680.29150.45450.29960.45810.29730.45710.29640.45670.29580.45640.29350.45540.22180.41550.2216
0.41530.26410.44090.26430.44100.07320.26040.0746
0.26280.04770.21320.04770.213131.32312.911631.33812.904729.5325
3.414629.56143.40670.91632.9564
0.9511
2.9431
16,165

17,633

19,8161

22,00017,488

19,623

② p.16 右の段、下から 11 行目
上記①の修正に関連して、本文について下記の修正を行いました（下線部）。
（正）まず、2013 年夏季、2013 年冬季、2014 年夏季（9 月 15 日まで）のそれぞれの調査時期を対象として、(2)の回帰式を推定した結果を表 6 に示す。
（誤）まず、2013 年夏季、2013 年冬季、2014 年夏季のそれぞれの調査期間を対象として、(2)の回帰式を推定した結果を表 6 に示す。
③ p.17 表 6 家庭用デマンドレスポンスによる平均的な需要抑制効果の推定結果
表 6 の推定結果のうち、2014 年夏季の結果について別のデータ（2013 年夏季と 2014 年夏
季の 2 カ年分のデータ）で推定した結果を誤記載していたため、訂正しました（2014 年夏季分のみ）。なお、p.18 図 3 は、もともと 2014 年夏季のデータを用いた推定結果に基づいて作成されたものであり、以後の分析結果の記述や結論には変更ございません。また、「2013 年度
冬季」を「2013 年冬季」に修正しました。
（正）
説明変数
VIS

2013年夏季
従量電灯
季時別
0.01610.1718 *2014年夏季
従量電灯
季時別
0.0961-0.09192013年冬季
従量電灯
季時別電灯-0.09170.0313(1.749)(0.154)(1.026)(-1.041)(-0.963)(0.326)-0.0023

0.0623-0.0160-0.0015-0.0889-0.0829(-0.029)(0.753)(-0.204)(-0.021)(-1.111)(-1.087)-0.0261-0.0276-0.0709-0.0663-0.0944-0.0866(-0.323)(-0.333)(-0.896)(-0.954)(-1.173)(-1.139)DR-0.0018

0.0267 *-0.0529 ***-0.0440 ***0.0292 **0.0380 ***(-0.111)(1.912)(-3.292)(-3.253)(2.191)(3.380)DR*VIS-0.0330

0.0053-0.0112-0.0338-0.0543 ***-0.0468 **(-2.627)(-2.384)

PTR
CPP(-1.267)

DR*PTR-0.1188(0.216)***(-5.619)-0.1194(-0.457)***-0.0560(-6.142)***(-2.719)***(-2.500)*****(-5.232)(-6.617)(-2.164)(-4.151)Obon

0.1201 ***0.1123 ***0.0728 ***0.0892 ***(8.248)(8.161)(4.951)(6.500)Temp-0.1317 ***-0.1662 ***-0.2475 ***-0.2368 ***(-5.964)(-7.883)(-12.057)(-12.253)

Temp

0.0030(8.322)0.0035***0.0049(10.235)***(14.699)-0.0760

自由度調整済み決定係数

8.3720 ***8.9448 ***(24.353)(27.271)

0.06690.04552-0.0901 ***(-3.926)(-5.767)-0.0177 ***-0.0219 ***(-12.535)(-16.355)-0.0005 *-0.0003(-1.725)(-1.009)9.9508 ***7.9300 ***8.0902 ***(31.712)(33.301)(129.556)(147.887)

0.06880.07100.01110.018510.1083 ***カッコ内は t 値*** ** *, , は，それぞれ有意水準 1%， 5%， 10%で有意であることを示す。

(-5.331)***(15.183)2（定数項）-0.0692-0.0835 ***0.0048 ***

LTemp
LTemp

-0.0766***(-4.404)-0.1118***-0.0450-0.0463**

DR*CPP2-0.1283(-1.465)
***

（誤）
説明変数
VIS
PTR
CPP
DR
DR*VIS2013年夏季
従量電灯
季時別
0.1718 *0.0161

2014年夏季
従量電灯
季時別
0.1554 **-0.0434

2013年度冬季
従量電灯
季時別電灯-0.09170.0313(1.749)(0.154)(2.327)(-0.633)(-0.963)(0.326)-0.0023

0.06230.01480.0286-0.0889-0.0829(-0.029)(0.753)(0.269)(0.527)(-1.111)(-1.087)-0.0261-0.0276-0.0244-0.0525-0.0944-0.0866(-0.323)(-0.333)(-0.440)(-0.971)(-1.173)(-1.139)-0.0018

0.0267 *-0.0307 ***-0.00500.0292 **0.0380 ***(-0.111)(1.912)(-2.766)(-0.520)(2.191)(3.380)-0.0330

0.0053-0.0218-0.0135-0.0543(-1.267)(0.216)(-1.238)(-0.805)(-2.627)***-0.0835 ***(-5.619)(-6.142)(-5.726)(-6.191)(-4.404)(-5.331)-0.1118 ***-0.1283 ***-0.0741 ***-0.1026 ***-0.0692 ***-0.0901 ***(-5.232)(-6.617)(-5.053)(-7.710)(-3.926)(-5.767)

Obon

0.1201 ***0.1123 ***0.0881 ***0.0910 ***(8.248)(8.161)(8.759)(9.592)-0.0177 ***-0.0219 ***-0.1317(-5.964)Temp

20.0030-0.1662-0.1985(-7.883)***(8.322)0.0035***(-13.493)***

0.0041(10.235)-0.2009 ***(-14.327)***(17.147)0.0041 ***(18.134)

LTemp
LTemp

2

（定数項）

自由度調整済み決定係数

8.3720***8.9448***9.3477-0.0766(-2.384)***

DR*CPP***-0.0829***-0.1188

Temp-0.0830***-0.0468 **DR*PTR***-0.1194

***

***

***

9.4441***(-12.535)(-16.355)-0.0005 *-0.0003(-1.725)(-1.009)7.9300***8.0902 ***(24.353)(27.271)(40.847)(43.342)(129.556)(147.887)

0.06690.04550.06970.05740.01110.0185

カッコ内は t 値*** ** *, , は，それぞれ有意水準 1%， 5%， 10%で有意であることを示す。

以上

3