福島県沖合での大規模浮体式洋上風力発電所建設についての費用便益分析

東京大学公共政策大学院
公 共 政 策 の 経 済 評 価 2013 年 度
最終報告書

山本
菊地
松本
呂
藤城

1

東京大学公共政策大学院経済政策コース
東京大学大学院工学系研究科社会基盤学専攻
3
東京大学公共政策大学院経済政策コース
4
東京大学公共政策大学院経済政策コース
5
東京大学公共政策大学院経済政策コース
2

龍志1
由佳2
一起3
律4
奈緒5

修士 2 年
博士 2 年
修士 1 年
修士 1 年
修士 1 年

要旨① 	
 政 策 概 要
福島県沖合に、大規模な浮体式洋上風力発電所（発電容量 2GW=7MW 280 基）を建設する。また発電所建設は、港湾整備などに 2 年、風車建設に 20 年、全基更新に 20
年の計 42 年間をプロジェクト期間とする。

② 	
 主 要 な 費 用 ・ 便 益 項 目
風力発電所建設による便益は、風力発電が火力発電を代替することによる燃料消費量の減少と、それによる CO2 排出量の削減としている。
また風力発電所建設による費用としては、風車一基建設するごとにかかる①洋上風力で用いる風車の建設・設置費用と、初期費用としてかかる②洋上風力発電所の関連施設（港湾設置やケーブル、変電所）の費用、そして運転する毎にかかる③洋上風力発電の維持管理費用を計上している。

③ 	
 費 用 便 益 分 析 の 結 果 及 び 政 策 提 言
現状のコスト水準では以下のような分析結果となる。つまり現状のコスト水準のまま建設を始めると、本研究で想定している風力発電所建設計画は約 1.3 兆円の負の純便益を生じることとなる。そして純便益を非負とするためには、風車一基あたりのコスト
を 81.2 億円、1kW あたりのコストを 116 万円以下まで低下させる必要がある。
ベンチマークケース
実証実験における価格水準での純便益-13,584

1kW あたり価格 2.00 百万円

億円

1 基あたり価格 140 億円①費用
風車関連施設建設費 風力発電建設費 維持管理費用
基準年度
単純合計
基準年における
現在価値

2013 年度
1,895

億円 64,806 億円

5,932

億円

1,895

億円 32,345 億円

2,330

億円

※社会的割引率は 4%を使用
②便益
燃料節約
基準年
単純合計
基準年における
現在価値

CO2 削減2013 年度
58,095

億円

5,349

億円

20,885

億円

2,101

億円

※社会的割引率は 4%を使用

2

③結果
費用計

36,570億円

便益計

22,986億円

純便益-13,584

億円

B/C 0.6290④ 	
 今 後 の 課 題本研究では、自然災害などのリスクを勘考していない。またセカンダリーマーケット
である風車市場において生じる便益についても推計を行なっていない。そのためこれらを踏まえた上で費用便益分析を行うことで、より現実に則した結果が得られると考
えられる。

3

目次
要 旨 ......................................................................................................... 2目 次 ......................................................................................................... 4
図 表 一 覧 ................................................................................................... 5
第 1 章 は じ め に ..................................................................................... 7
1.1. 研究背景.................................................................................................................... 7
1.2. 研究目的.................................................................................................................... 9
1.3. 福島復興浮体式洋上ウィンドファーム実証研究事業について ................................. 9
1.3.1. 実証研究の目的 .................................................................................................. 9
1.3.2. 実証研究の概要 ................................................................................................ 12
1.3.3. 浮体式洋上ウィンドファームの構造 ............................................................... 12
1.3.4. 設置風車について ............................................................................................ 13
第 2 章 分 析 の フ レ ー ム ワ ー ク ................................................................. 17
2.1. ベンチマークケースの設定 ..................................................................................... 172.2. プロジェクト設計 ................................................................................................... 17
2.3. 費用項目・便益項目の検討 ..................................................................................... 19
2.3.1. セカンダリーマーケット ................................................................................. 19
2.3.2. 便益項目 ........................................................................................................... 20
2.3.3. 費用項目 ........................................................................................................... 21
2.4. 電力市場のモデル化................................................................................................ 22
2.4.1. 供給曲線の導出 ................................................................................................ 23
2.4.2. 需要曲線の導出 ................................................................................................ 25
2.5. パラメータの設定 ................................................................................................... 25
2.5.1. CO2 排出の社会的費用 ..................................................................................... 26
2.5.2. 原油価格 ........................................................................................................... 27
2.5.3. 風力の発電量 ................................................................................................... 28
2.5.4. 技術革新による建設コストの逓減 ................................................................... 32
第 3 章 費 用 便 益 分 析 ............................................................................. 34
3.1. 浮体式洋上風力発電所建設の評価（ベンチマークケース） .................................. 34
3.2. 感度分析.................................................................................................................. 38
3.2.1. 便益項目の感度分析 ......................................................................................... 39
3.2.2. 費用項目の感度分析 ......................................................................................... 40
第 4 章 お わ り に ................................................................................... 41
4.1. 結論 ......................................................................................................................... 41
4.2. 政策提言.................................................................................................................. 41
4.3. 今後の研究課題 ....................................................................................................... 41
謝 辞 ....................................................................................................... 42
参 考 文 献 ................................................................................................. 43

4

図表一覧
Fig. 1 福島県による再生可能エネルギーの導入目標[1] .......................................................... 8
Fig. 2 日本近海における洋上風力賦存量評価 ......................................................................... 9
Fig. 3 実証研究の全容[7] ............................................................................................................. 10
Fig. 4 実証実験実施区域の位置（福島県）[2] ........................................................................ 10
Fig. 5 実証実験実施区域の位置[2] ............................................................................................ 11
Fig. 6 実証研究の計画概要[6] ..................................................................................................... 12
Fig. 7 浮体式洋上ウィンドファームの送変電システム概要[5] ............................................. 13
Fig. 11 (仮称) 三井造船 風力発電所 ........................................................................................ 13
Fig. 12 (仮称) 三菱重工業風力発電所 概要[2] ......................................................................... 14
Fig. 13 (仮称) ジャパンマリンユナイテッド風力発電所 概要[2] ......................................... 15
Fig. 14 想定プロジェクトのタイムライン ............................................................................. 18
Fig. 15 分析の概略検討フロー .................................................................................................. 19
Fig. 16 1990 年度から 2011 年度までの単年度および累積導入量[8] .................................... 20
Fig. 17 電力市場における需要曲線と供給曲線 ..................................................................... 23
Fig. 18 Capacity factor of Offshore Wind Farms in UK[12] .......................................................... 30
Fig. 19 Availability of Offshore Wind Farms in UK[12] ................................................................ 30
Fig. 20 風速分布（風速の確率密度関数） ............................................................................. 31
Fig. 21 風力発電のパワーカーブの概要 ................................................................................. 31
Fig. 22 本研究で想定する風車のパワーカーブ ..................................................................... 32
Fig. 23 本研究で想定する風車の出力分布 ............................................................................. 32
Fig. 24 IEA による風力発電の製造コスト逓減予想 ............................................................... 33
Fig. 25 原油価格の為替シナリオ別変動 ................................................................................. 39
Fig. 26 天然ガス価格の為替シナリオ別変動 .......................................................................... 40
Fig. 27 一般炭価格の為替シナリオ別変動 .............................................................................. 40

Table. 1 風力発電機の概要諸元[2]............................................................................................. 16
Table. 2 累積導入量と累積台数[8]............................................................................................. 20
Table. 3 2GW（7MW×280 基）風力発電所の建設費用 ......................................................... 22
Table. 4 燃料別各諸元................................................................................................................ 24
Table. 5 東北電力・東京電力の設備利用率............................................................................ 24
Table. 6 東北電力・東京電力の発電所別諸元一覧................................................................ 25
Table. 7 欧州の交通関連事業評価における CO2 の価値の算出状況[10] ............................... 26
Table. 8 CO2 の貨幣価値原単位の設定方法とその結果[10] ..................................................... 27
Table. 9 本研究で用いる CO2 の貨幣価値原単位 ................................................................... 27
Table. 10 原油価格の名目上昇率.............................................................................................. 27
Table. 11 技術革新速度の設定.................................................................................................. 33
Table. 12 ベンチマークケースにおける純便益と費用・便益項目...................................... 35
Table. 13 純便益がゼロとなる価格水準におけるベンチマークケース.............................. 36
Table. 14 発電設備装置設置コストが 1kW あたり 50 万円のときのベンチマークケース............................................................................................................................................... 37
Table. 15 感度分析対象変数まとめ.......................................................................................... 38
Table. 16 感度分析結果.............................................................................................................. 38
Table. 17 最悪のケース分析の結果.......................................................................................... 39
5

6

第 1 章	
 はじめに

本章は筆者らの関心事や研究の方針、既存プロジェクトについて説明するものであり、本稿における研究の 概略および導入の役割を果たすものである。

1.1. 研究背景
近年、世界各国で再生可能エネルギーが注目されている。日本でも、東日本大震災での原子力発電所での事故をきっかけにして、原子力発電のあり方が見直されており、再生可能エ
ネルギーの発展にさらに注力していく気運が高まってきている。このような流れのなか福島
県は、震災復興の一環として福島県再生可能エネルギー推進ビジョン[1]の中で再生可能エネ
ルギーの推進を明記し、県内における再生可能エネルギーの導入促進を目指している。福島
県の導入目標（Fig. 1）によると、2040 年頃を目途に、県内のエネルギー需要量の 100%以上に相当する量のエネルギーを再生可能エネルギーで生み出す予定となっている。また、その中でも風力発電は 2030 年までに現在の 71.6 倍にするとしており、その半分を洋上風力発電
によって担うとしている。
また、それに先駆けて福島県の楢葉・広野沖での浮体式洋上風力発電の実証実験[2]が行われている。これは資源エネルギー庁を事業主体とした浮体式洋上超大型風力発電機設置実証事業（平成 27 年度までに総額約 400 億円）として行われているものであり、2013 年 11 月 11日に 2MW 級の浮体式風車の運転が開始された6。この実証実験では平成 27 年度までの実証実験を計画しており（平成 28 年度には実用化の計画）、既に運転を開始している 2MW 級の他に、世界で最大級となる 7MW 級の浮体式風車を 2 基建設する計画となっている。
福島県沖合が実証実験の場として選定された理由は、①	  風況の良さ、②	  この地域を中心として風力発電関連産業を集積し、雇用を創出することで、東日本大震災からの復興へ貢献するためとされている。福島県の計画では②の点が主に述べられていたが、技術的な観点からは①の風況の良さと既存のインフラの存在が大きい。風力発電においては風が安定して強く吹いていることが事業の収益性を上げていくためにも重要であるが、実証実験対象海域では非常に風況がよく、高い事業性が見込まれている。風況調査は通常数年かけて綿密に調査する必要があるが、当該海域では福島県楢葉町の東沖合約 40km の天然ガス田プラットフォームでの実測データに基づく既往知見[3]が存在していたために、すでに風況の良さは実証済みである。
また既存のインフラとは東京方面への強い連系が既に存在している7ことであるが、これによって大規模な風力発電によって生産された電力を送電するために改めて送電網を構築する必要がないということも選定理由の一つである。
洋上風力には着床式と浮体式の２種類があり、着床式は基礎が地面に固定されたもののことを指し水深の浅い地域に適している。着床式は既にヨーロッパで開発・導入が進んでいる8。一方で浮体式とは洋上に浮かんだ浮体式構造物を利用する洋上風力発電のことを指し、
6

http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20131112-00000005-fminpo-l07
既に福島県には東京電力の福島第一原子力発電所、第二原子力発電所から東京方面への送電網が構築されている。
8
そもそも、洋上風力発電が普及しているのはほぼ欧州に限られている。
77

着床式では水深が深くなるにつれて採算が悪化するために、水深 50~200m の海域では浮体式の洋上風力発電機が設置されることになる[4]。日本近海での風力ポテンシャルを離岸距離別に集計したものが Fig. 2 であるが、日本沿岸の風力ポテンシャルの 8 割以上が水深 50m 以上という深いところに位置していることが分かる。つまり、日本近海ではその水深の深さから着床式では採算が悪化してしまい事業化不可能であっても、浮体式の洋上風力発電であればそうとも限らないということである。
しかし洋上風力発電として世界で導入されているものはノルウェーのスタヴァンゲル洋上
10km に設置された Hywind（2.3MW、スタトイルハイドロ社）の風車一基だけである。浮体式は世界で未だ実証段階にあり、実際に正式に導入が開始されたところがない。このことか
らも実証実験においては日本が先だって浮体式の洋上風力を導入することで世界をリードす
る産業にするという意図が見受けられるが、そのためには浮体式洋上風力発電の大きな問題である高額な建設コスト9の問題を解決しなければならない。そして、今後洋上風力を導入していくために不可欠なコスト低減には更なる技術開発が必要である。

表－3.1
種 類

2009年度実績
設備容量
原油換算(発電電力量） 2)

導入目標 1)

2020年度目標
設備容量
原油換算(発電電力量） 2)

倍率

2030年度目標
設備容量
原油換算(発電電力量） 2)

25.7

478,349kl

3.0

50,000kl

倍率

再生可能エネルギー
太陽光発電

9,298kl

太陽熱利用

11,262kl

38,874kW(41百万kWh)

239,175kl

1,000,000kW(1,051百万kWh)

33,786kl
69,880kW2,000,000kW
風力発電
27,856kl
996,561kl(122百万kWh)(4,380百万kWh)
0kW
1,000,000kW
うち洋上風力発電
0kl
597,936kl(0百万kWh)(2,628百万kWh)
3,973,490kW
3,980,690kW
水力発電
1,598,280kl
1,608,326kl(7,025百万kWh)(7,069百万kWh)

14,400kW
21,600kW30,136kl(88百万kWh)(132百万kWh)
65,000kW
67,000kW
地熱発電
77,732kl
80,522kl(342百万kWh)(354百万kWh)
0kW2,000kW
うち地熱バイナリー発電
0kl
2,790kl(0百万kWh)(12百万kWh)
66,360kW
360,000kW
バイオマス発電75,390kl
408,989kl(331百万kWh)(1,798百万kWh)
バイオマス熱利用
123,760kl
150,084kl
バイオマス燃料製造
597kl
2,985kl
温度差熱利用175kl
1,750kl
雪氷熱利用
29kl
290kl
4,213,604kW
7,407,690kW
計
1,924,379kl
3,522,467kl
うち小水力発電20,091kl(7,861百万kWh)

一次エネルギーに占める割合
一次エネルギー供給 3)
二酸化炭素削減量 4)(14,651百万kWh)

21.2%
9,087,228kl

40.2%
8,747,117kl

5,041,872t-CO2

9,228,863t-CO2

35.8

1,993,122kl―

1,195,873kl

1.0

1,634,360kl

1.5

55,807kl

1.0

281,030kl―

41,856kl

5.4

568,040kl

1.2
5.0
10.0
10.0

200,000kl
29,850kl
3,500kl
580kl

1.8

5,238,830kl

1.0

63.7%
8,219,734kl

2,000,000kW(2,102百万kWh)

51.4
4.4

4,000,000kW(8,760百万kWh)

2,000,000kW(5,256百万kWh)

4,000,000kW(7,183百万kWh)

40,000kW(245百万kWh)
230,000kW(1,235百万kWh)

30,000kW(184百万kWh)
500,000kW(2,497百万kWh)

71.6
―
1.0
2.8
3.6
―
7.5
1.6
50.0
20.0
20.0

10,730,000kW(21,777百万kWh)

2.7
0.9

13,725,736t-CO2[1]

Fig. 1 福島県による再生可能エネルギーの導入目標
1) 本表は、一次エネルギー供給換算で表しています。また、端数処理の関係で合計値が合わない場合があります。
2) 設備利用率は種類毎に、太陽光:12%、風力:20%（洋上風力:30％）、バイオマス:57%、水力:20%（小水力:70%）、
地熱:60％（地熱バイナリー:70%）としています。
3) 都道府県別エネルギー消費統計（資源エネルギー庁）及び日本の将来推計人口（国立社会保障・人口問題研究所）を基に試算しています。
4) 二酸化炭素削減量は、原油換算（kl）に排出係数（2.62t-CO2 /kl）を乗じて算出しています。
【参考】

福島県における再生可能エネルギーの可採量

9

種 類
可採量
ノルウェーの Hywind では一基建設するのに約4 億クローネ[13]（当時の為替レート（1ク
太陽光発電
125 万 kl(592 万 kW)
ローネ=約 12 円）で約 48 億円）の建設費用がかかっていた。
太陽熱利用

8

23 万 kl

風力発電

611 万 kl(1,225 万 kW)

水力発電

23 万 kl(26 万 kW)

地熱発電

42 万 kl(30 万 kW)

Fig. 2 日本近海における洋上風力賦存量評価10

1.2. 研究目的
福島県はその復興ビジョンのなかで洋上風力発電を今後 20 年間で 2GW 導入することを計画しているが、水深が 50m 以上の深い海域であるため浮体式洋上風力発電が導入される計画であると考えられる。そして大規模な浮体式洋上風力発電所は世界でも他に例がなく、その適切なコスト水準などが不明瞭である。そのため本研究では費用便益分析の観点から浮体式
洋上風力発電所の適切な建設コストを検証することで、浮体式洋上風力発電所の建設が社会的に便益をもたらし得る条件を検討する。
また 2GW の発電を 7MW 280 基の稼働によっておこなうと仮定した上で、本研究で最終的に算出する値は純便益（便益―費用）が非負となる風車１基当たりのコストとする。“一基あたり”のコストを算出対象とした理由は、浮体式洋上風力発電所建設の実証実験は数少なく、大規模な導入はまだされていない段階であるので適切なコスト水準の過去のデータがないか
らである。また純便益が非負となるコスト水準を示すことは、事業としては赤字となってしまったとしても社会的に便益が発生しているのならば実施すべきであると判断できるコストの上限を示すことであり、今後浮体式洋上風力発電を建設するために満たすべきコスト水準を示すことになる。

1.3. 福島復興浮体式洋上ウィンドファーム実証研究事業について
本節では，本分析において仮定したウィンドファームのモデルとなっている福島復興浮体式洋上ウィンドファーム実証研究事業について説明するとともに，浮体式洋上ウィンドファ
ームの構造について示す。

1.3.1. 実証研究の目的
東日本大震災および原発事故の被害を受けた福島県の復興のために、政府は福島県沖合の海域（Fig. 4、Fig. 5）に世界初の浮体式洋上ウィンドファームを建設する実証研究を決定した。現在、丸紅、東京大学、三菱商事、三菱重工業、ジャパン マリンユナイテッド、三井造船、新日本住金、日立製作所、古河電気工業、清水建設およびみずほ情報総研の 11 社からなるコンソーシアムは、経済産業省から委託を受け、福島県ならびに周辺海域の漁業関係者と共に、実証研究を進めている[5], [6]。本実証研究事業を行うことで、浮体式洋上風力発電のビ
10

NEDO の試算より
9






ジネスモデルを確立し、大規模浮体式洋上風力ウィンドファームの事業展開を実現することを目的としている。さらに、世界初となる浮体式洋上ウィンドファームのノウハウを蓄積し、
海外プロジェクトに展開することによって、浮体式洋上風力を日本の主要な輸出産業の一つ
に育成することを狙っている。

ᑐ㇟஦ᴗᐇ᪋༊ᇦ











Fig. 3 実証研究の全容[7]ᅗ    ᑐ㇟஦ᴗᐇ᪋༊ᇦࡢ఩⨨㸦ᗈᇦ㸧











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





Fig. 4 実証実験実施区域の位置（福島県）[2]ᅗ    ᑐ㇟஦ᴗᐇ᪋༊ᇦࡢ఩⨨㸦⚟ᓥ┴㸧

2. 2- 210

（5）ซࠉࠉࠉ౛
ᑐ㇟஦ᴗᐇ᪋༊ᇦ
㢼ຊⓎ㟁ᶵ 0:ᶵ㢼ຊⓎ㟁ᶵ 0:ᶵᾏᗏࢣ࣮ࣈࣝ
ࣛ࢖ࢨ࣮ࢣ࣮ࣈࣝ ኚ㟁ᡤ㸫ᾏᗏࢣ࣮ࣈࣝ
ࣛ࢖ࢨ࣮ࢣ࣮ࣈࣝ 0:ᶵࣛ࢖ࢨ࣮ࢣ࣮ࣈࣝ 0:ᶵኚ㟁タഛ


1

NP

ᅗ  ࠉᑐ㇟஦ᴗᐇ᪋༊ᇦࡢ఩⨨Fig. 5 実証実験実施区域の位置[2]2. 2- 311

（6）

1.3.2. 実証研究の概要
実証研究事業は、第 1 期実証研究事業として、2MW のダウンウィンド型浮体式洋上風力発電設備 1 基と、世界初となる 25MVA 浮体 式洋上サブステーション及び、海底ケーブルを設置する。2014 年からの第 2 期実証研究では、今後の事業化を見据えて、世界最大級の 7000
kW 風車搭載の浮体式洋上風力発電設備 2 基を建設すると共に、建設単価は第１期の半分に低減させ、大型風車搭載の浮体式洋上風力発電設備による大規模ウィンドファームの事業性を検証する。

Fig. 6 実証研究の計画概要[6]1.3.3. 浮体式洋上ウィンドファームの構造
まず実証試験における浮体式洋上ウィンドファームの構造について述べる。まず浮体式洋上風力発電機は，風車・浮体・係留索からなる（Fig. 7）。ここで，係留索は張力によって浮体の位置を保持する役割を持つ。浮体式洋上風力発電機で発電された電気は，アレイケーブ
ルを通じて洋上変電所に送電される。送られた電気は，洋上変電所で昇圧され，海底送電ケーブルを通して陸上変電所に送電される。よって，浮体式洋上風力発電システムは，主に，風車・浮体・係留索・アレイケーブル・海底送電ケーブル・洋上変電所・陸上変電所から構成される。	
 次に浮体式洋上風力発電システムの施工について述べる。陸上のドックにて，浮体に風車を設置し，建設地点に近い港まで曳航する。港で係留索を船に積み込み，建設地点において
風車・浮体と係留索を繋げ，設置を完了する。次に，アレイケーブルおよび送電ケーブルを設置し，風力発電機を系統に連系する。	
 
	
 

12

Fig. 7 浮体式洋上ウィンドファームの送変電システム概要[5]	
 1.3.4. 設置風車について実証実験において設置・設置予定の風車の概要を Fig. 8・Fig. 9・Fig. 10 および Table. 1 に示す。

Fig. 8 (仮称) 三井造船 風力発電所

13

Fig. 9 (仮称) 三菱重工業風力発電所 概要[2]14Fig. 10 (仮称) ジャパンマリンユナイテッド風力発電所 概要[2]15Table. 1 風力発電機の概要諸元[2]16第 2 章	 分析のフレームワーク

本章では、費用便益分析を行うために必要な分析モデルの設計について述べる。

2.1. ベンチマークケースの設定
本研究では、大規模な浮体式洋上風力発電を導入しなかった場合を Without ケースとし、2017 年度から浮体式洋上風力発電所の建設を行った場合を With ケースとすることで、その費用と便益を比較する。また世界的にも前例のない大規模浮体式風力発電の建設にあたって、どの程度のコスト水準が妥当であるのかを費用便益分析の観点から示すことが本研究の目的である。そのためには現状の費用水準のまま建設した場合（With-A）における純便益を示した上で、その純便益が負になるのであれば純便益が非負となる（With-B）ために求められるコスト水準を示していく必要がある。よって With-A のケースをベンチマークケースとして設定する。

2.2. プロジェクト設計
プロジェクトは，2017 年度から 280 基からなる 7MW 浮体式洋上ウィンドファームを建設する計画とする。
建設地点は福島実証試験が行われている福島沖合約 20km の地点（Fig. 5）を仮定する。建設地点の平均風速は 7.4m/s，水深は約 120m である。
まず建設開始までに港湾整備等にかかる準備期間を 2 年間と仮定する。次に，年間 14 基ず
つ浮体式洋上風車を建設していく。風車 1 基あたりの建設期間は 1 年間と仮定し，建設を終えた風車から順次連系し，発電を開始する。風車の耐用年数は一般的に 20 年間であるため，建設後 20 年経った風車は更新が行われる。プロジェクトのタイムラインを Fig. 11 に示す。
また分析の概略検討フローを Fig. 12 に示す。本研究における費用便益分析では、評価主体を国とし，以下の数字を用いる。
社会的割引率：4%
基準年次：評価時点（2013 年度）
検討年数：42 年
費用としては，建設費用および維持管理費用を計上した。また，便益としては，燃料の削減効果および CO2 の削減効果を計上した。そして需要曲線および供給曲線は東京電力・東北
電力管内を対象とする。

17

風車
番号

1 15 29 43 57 71 85 99 113 127 141 155 169 183 197 211 225 239 253 267
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
14 28 42 56 70 84 98 112 126 140 154 168 182 196 210 224 238 252 266 280

年
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42

建設準備期間
建設期間
発電期間
更新期間

Fig. 11 想定プロジェクトのタイムライン

18

費⽤用及び便便益算出の前提
社会的割引率
基準年次
検討年数

：4％
：評価時点
：42年

便便益の算定費⽤用の算定需要・供給曲線の算定

建設費

需要量
限界費用

社
会
的
割
引
率

管理維持費

便益の算定
燃料費削減便益
ＣＯ２削減便益
総費⽤用

総便便益

現在価値の算出
便益の現在価値

費用の現在価値

費用便益分析の実施

Fig. 12 分析の概略検討フロー

2.3. 費用項目・便益項目の検討
本小節では、風力発電所整備に係る費用とそれがもたらす便益について考察する。まず風力発電所建設がセカンダリーマーケット（＝風力発電機市場）に与える影響について分析をし、その次にプライマリーマーケット（＝電力市場）における費用・便益項目について検討する。

2.3.1. セカンダリーマーケット
まず本プロジェクトがセカンダリーマーケットに与える影響について考える。本研究におけるセカンダリーマーケットとは、風力発電所建設による風力発電市場であるとする。
風力発電の導入実績を Fig. 13 と Table. 2 に示す。本プロジェクトにおいて導入予定の風力発電は 20 年間で計 280 基、2GW（更新分を含めると計 560 基、4GW）である。2011 年度までの累積容量（Table. 2）と比較すると本プロジェクトで導入予定の風力発電はその約 79.3%にあたる容量になっているが、基数で比較をすると約 15.2%である。また単年度で比較すると、2011 年度比で容量では約 170%、基数では約 60.6%にあたる。本プロジェクトで導入予定の風力発電は一基あたりの発電容量が 7MW と既存の風力発電よりも大型のものになっており、容量で比較すると相対的にかなり大きな比重を占めることになる。しかし導入される風車の構造は基本的には大容量であっても変わらないため、風力発電産業に与える影響は導入基数で比較するのが妥当である。その場合、本プロジェクトが実施された場合には需要量がこれまでの 1.6 倍以上となることが予想される。よって本プロジェクトの実行は風力発電
市場の需要曲線を右シフトされることになる。しかし供給量はすぐには増強できないため、短期的には価格の上昇が起こるが、長期的には供給曲線も右にシフトすることで長期的な均
衡に至る。
19

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8000kW ࡛࠶ࡿࠋ2011
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本来であればセカンダリーマーケットにおいて生じる純便益も推計をし、プライマリーマ
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࠸࠼ࡿࠋ
ーケットにおける純便益と合計して考えるべきである。しかし本研究では時間的な都合から2011
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セカンダリーマーケットを考慮するべきことに留意しつつ、セカンダリーマーケットにおけࢀࡿ஦࡜ࠊ2011ᖺኟ㡭࡟Ỵᐃࡍࡿ࢚ࢿࣝࢠ࣮ᇶᮏィ⏬ࡀࠊពḧⓗ࡞୰㛗ᮇᑟධ┠ᶆࡀタᐃࡉࢀࡿ஦
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ࢀࡿ஦࡜ࠊ2011
る純便益の推計は行わない。
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1

10

144

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1995

2000

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1

10

144

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54

259

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9

54

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259

313

681

925

1085

1490

1675

1880

2184

2440

2522

576

741

920

1059

1316

1413

1531

1679

1807

1840

2002

313

464

2003
681

2004
925

2005

1085

2006

1490

Table. 2 累積導入量と累積台数[8]
434

2011

464

2001
434

2010

576

741

920

1059

1316

2007

2008

2009

2010

2011

1675

1880

2184

2440

2522

1413

1531

1679

1807

1840

2/13

2.3.2. 便益項目

2/13
風力発電導入によって生じる便益には、ゼロ・エミッション電源である風力発電が火力発電を代替することで削減可能な燃料から生じる①燃料費の削減と、②CO2 排出量の削減の 2つを計上する。

①燃料費の削減
本研究では 2.4.1 節で考察するように、風力発電によって火力発電の中でも最も限界費用の高い電源から順次代替されていくとしている。そのため風力発電導入による燃料費の削減量
は、風力発電による発電量が削減可能な火力発電量となり、削減可能な火力発電量・電源から削減可能な燃料量を算出し、原油価格によって金銭換算を行う。
そこで燃料費の削減量に影響を与えるパラメータとしては、風力発電量と原油価格である。
②CO2 排出量の削減
火力発電において使用される燃料が削減されることで、CO2 の排出量も削減されることになる。そのため CO2 排出の削減量は、削減可能な燃料量と削減される燃料の種類から削減可20能な CO2 排出量を算出し、CO2 排出の社会的費用より金銭換算を行う。
CO2 排出削減の便益計算に用いるパラメータは CO2 排出の社会的費用である。

2.3.3. 費用項目
風力発電所建設に伴う費用としては、①研究開発費、②建設費用、③運転・メンテナンス
費用が考えられる。しかし①の研究開発費については、現時点ですでに投じられた資金であるために費用便益分析には含めない。また洋上風力発電建設に係る費用については、イギリスの政府系特殊法人である THE CROWN ESTATE がラウンド 3 の開発を控え、洋上風力発電への理解を促進するために 2011 年に発行した“A Guide to an Offshore Wind Farm（洋上風力発
電ガイド）”[9]を参考にして推計した。
同ガイドには、イギリスのラウンド 3 では 500MW（5MW 100 基、ロータ直径 120m 以上）、
沿岸距離 80km の着床式ウィンドファームを想定した見積もり建設費用が掲載されている。
福島県沖浮体式洋上風力発電所建設で設置される予定の洋上風力発電所は 2GW（7MW 280基）、沿岸距離 22km を想定しているため、発電規模と沿岸距離を考慮してイギリスのデータを基に福島県での建設費用を算出する。費用の項目と想定コストは Table. 3 に示す通りである。表では、2GW（7MW 280 基）の洋上風力発電を建設した際の費用を試算している。コストの算出は、基本的に 500MW（5MW 100 基）を 2GW（7MW 280 基）に改めることによって求めた。ただし、ケーブルの費用（*の部分）に関しては離岸距離が大きく影響するため、その違いも考慮して算出している。
費用の区別としては、各費用を①洋上風力で用いる風車の建設・設置費用、②洋上風力発電所の関連施設（港湾設置やケーブル、変電所）の費用、③洋上風力発電の維持管理費用と分類している。また、風車建設・設置費用及び維持管理費用については 280 基の合計値であり、風車を一基に対して 280 で除した値だけかかるとしている。そして風力発電所関連施設費用については、風力発電所建設の初期に必要な費用であるため、第 1 期にその全額が生じるものとしている。
また、為替レートは 2013 年の年次レートである「1 ポンド＝約 153 円」を用いた。
費用項目のうち、風力発電所関連施設費用と維持管理費用についてはイギリスにおける費用実績を基に推計した Table. 3 の値を用いている。そして風車建設・設置費用については、
本プロジェクトで使用する洋上風力発電は浮体式であるため着床式であるイギリスの実績値を流用することは望ましくない。そのため本研究の費用便益分析ではイギリスにおける費用
実績ベースで推計した費用は用いていないため表では斜線を引いている。そして、実証実験における費用が 1kW あたり 200 万円超であったこと11から、風車建設・設置費用は出力 1kW
あたり 200 万円と仮定してベンチマークケースにおける純便益計算を行う。そしてこの出力
1kW あたりの費用を変化させることで、純便益がゼロとなる風車 1 基あたりの価格を推計することができる。
（単位：億円）
名称

風力発電機

役割

ナセル

(1

ロータ

(1

費用

風車の向き等を調整して、風のエネルギーを効率よく電気エネルギーに変換する。

1496.4

風によって回転する羽の部分。

808.1

11

2MW 級一基建設したときに要した費用についてのニュース記事より。
（http://www.bloomberg.com/news/2013-11-28/fukushima-floating-offshore-wind-project-seeks-to-h
alve-cost.html）
21

タワー

(1

ケーブル材料*

その他設備(2

風力発電機基礎(1

風車の軸の部分。

598.6

風力発電機から陸上へ電力を輸送する。
洋上と陸上変電所を繋ぐ送電ケーブル、風力発電機と洋上変電所を繋ぐアレイケーブル等を含む。

131.7

風力発電機を支持し、且つ人員用のアクセスにもなるタービン基礎である。

1795.7洋上変電所(2陸上への送電前に昇圧して、電力損失を低減する。

299.3

陸上変電所

(2

変圧器を介して、系統電圧に昇圧して接続する。

239.4

ケーブルを敷設し、陸上と洋上変電所を繋ぐ。
海底送電
海底にケーブルを敷設し、地中に埋設するための諸費用(2ケーブル敷設*（トレンチ採掘船のレンタル等）も含む。
基礎設置

(2

基礎を輸送し設置する。

インターアレイ
風力発電機と洋上変電所間に電力ケーブルを敷設する。
(2
ケーブル敷設建設と試運転 港湾施設(2

131.7

598.6
359.1

事前組み立て拠点。

74.8

洋上変電所建設 変電所を輸送し、基礎上に設置する。

59.9

(2

必要に応じ、海上にて建設をサポートする
船舶のチャーター。

考慮せず

風力発電機設置 風力発電機部品の輸送と基礎上への設置。

838

海上サポート
(1

試運転
(3

運転
運転と
メンテナンス メンテナンス(3(1

建設終了時の試運転。
メンテナンスの計画等。
定期的な観察、修理等。通常、最初の 5 年は保証期間。

考慮せず
194.5

風車建設・設置費用、(2 風力発電所関連施設費用、(3 維持管理費用
Table. 3 2GW（7MW 280 基）風力発電所の建設費用

2.4. 電力市場のモデル化
費用便益分析では、対象とする財市場の需要曲線・供給曲線を推定することで政策による余剰変化を考察する。そこで本小節では研究対象である電力市場における需要曲線・供給曲線について考察をする。
まず電力市場の捉え方には瞬時的な電力需給をみるのか、年間（あるいはある一定期間）を通じた電力量の需給をみるのかの二通りが考えられる。瞬時的な電力需給の例の一つは、
スマートメーターなどによる電気料金のピークロード・プライシングである。この場合にはその瞬間瞬間における需要量（需要電力）に応じて電気料金が変化する仕組みであるため、PQ 図における横軸は基本的には電力[W, kW]となる。しかし本研究で研究対象としている風力発電は限界費用がゼロのベース電源としての役割が期待されており、年間の風力発電量に応じて火力発電での燃料消費量が減少することが便益となる。そこで後者の年間を通じた電力量の需要曲線・供給曲線について考えていく。また以下の 2.4.1 節、2.4.2 節での考察の結果得られた需要曲線・供給曲線が Fig. 14 である。

22

35	
供給曲線（Withoutケース）	

30	

限界費用 （円/kWh）	

供給曲線（Withケース）	
需要曲線	

25	
20	
15	
10	
5	
0	
0	

50000	

100000	

150000	

200000	

250000	

300000	

350000	

400000	

年間発電量(百万kWh）	

Fig. 14 電力市場における需要曲線と供給曲線

2.4.1. 供給曲線の導出
電力市場は基本的には地域独占となっている。事業用電力については自由化が行われており、新規参入者が存在しているがその総発電量に占める割合は高々数%である。そのため一般電気事業者のみを供給者とみなす。次に一般電気事業者間の電力融通についてであるが、本研究で想定する風力発電所は福島県沖合に立地しているため東日本地域に供給されるものとする。そして東日本地域と中西日本地域では周波数の違いによって連系線の容量が非常に小さく、また東日本地域と北海道地域との融通はほぼゼロである。よって供給者としては、
東日本地域にて電力供給を行っている東京電力と東北電力の二社に限定することは妥当な設定である。
風力による発電量が既存の電力に与える影響であるが、風力発電はその限界費用がゼロであるためベース電源としての利用が適している。そのため風力による発電量に応じて最も高い限界費用で発電している発電所による発電量が削られるとみなす。具体的には、東北・東
京電力管内における電力の需要曲線と供給曲線を求め、洋上風力発電によって代替される電源とその電力供給量を求める。その際、風力発電によって代替される電源は限界費用の最も高い電源・発電所とし、現在の需給均衡点に近いものから順次代替されるものとする。
具体的な供給曲線の導出は以下の手順に従って求めていく。
供給曲線の導出では、東北電力、東京電力管内における各火力発電所の限界費用と年間発電量の組み合わせを求める必要がある。ここで、各火力発電所における限界費用の求め方は(2.1)式のようになるが、水力発電の限界費用についてはゼロと仮定する。
限界費用	
  ＝	
  燃料価格	
  ÷	
  熱量	
  ÷	
  発電効率	  ÷	  （１－所内率）(2.1)
各発電所が使用している燃料の種類と価格、その燃料自体が持つ熱量、各火力発電所の発電効率、各燃料の所内率は Table. 4 のようになった。
（※ただし熱量に関しては、1kwh=3.6MJの関係から単位を kwh に直してから計算している）
23

次に、各火力発電所の年間発電量を求める。年間発電量は式(2.2)の通りである。
年間発電量[kWh]	
  ＝	  定格出力[kW]	
  ×	
  設備利用率[%]	
  ×8760[hours/year](2.2)
また設備利用率については発電所別のデータが公開されていなかったために、各電力会社
で一律の値を算出し（Table. 5）、適用している。以上より、東北・東京電力管内の各火力発電所の限界費用と年間発電量をまとめたものが Table. 6 である。
さらに、東北・東京電力管内の水力発電所における発電量と他社売電量12を合計したもの（※限界費用はゼロ）を年間発電量に加えて、両電力管内における供給曲線を導出した。
（Fig.
14 赤線）またその供給曲線に風力発電による発電量を加えたもの（風力の発電量の分だけ右シフトする）が Fig. 14 青線である。

13

燃料価格
熱量15
発電効率16,17
所内率18石炭10.413 円/kg
29MJ/kg
6.2%

LNG
重油
原油
78.602 円/kg
71.55 円/l
68.454 円/l
54.6MJ/kg
41.2MJ/kl
39.4MJ/kl
各発電所の号機ごとの熱効率を文献より抽出
2.0%
4.5%

軽油
85.9 円/l14
37.7MJ/kl

Table. 4 燃料別各諸元

19

設備利用率
東北電力
東京電力
汽力（石油・石炭・ガス）
61.0%
62.9%
内燃力（重油）40.0%
31.1%
Table. 5 東北電力・東京電力の設備利用率

東北電力
発電所

東京電力

限界費用

年間発電量

（円/kWh）（百万 kWh）

発電所

限界費用

年間発電量

（円/kWh）（百万 kWh）

原町

3.2

10629.7

千葉

9.7

15865.3能代

3.36377.8五井

12.2

10389.6

東新潟

12.1

27366.2

姉崎

12.3

14819.9

12

経済産業省資源エネルギー庁, “電力調査統計 2-(5)発受電実績” 2012 年度.
財務省, “貿易統計”, 平成 25 年度 8〜10 月平均値.
14
経済産業省資源エネルギー庁, “石油製品価格調査”, 平成 25 年度 8〜10 月平均値.
15
経済産業省資源エネルギー庁, “2005 年度以降適用する標準発熱量の検討結果と改訂値について”, 2007.
16
東北電力, “環境行動レポート 2005”.
17
東京電力, “平成 25 年度 数表で見る東京電力”.
18
国家戦略会議第三回コスト等検証委員会配布資料, “石炭火力、LNG 火力、石油火力、一般水力及びコージェネレーションシステムの全諸元について”, 2011.
19
経済産業省資源エネルギー庁, “電力調査統計 2-(4)発電設備利用率”, 平成 25 年度 1〜10
月平均値.
13

24

新潟

13.6

2088.7袖ヶ浦

12.1

19831.7

仙台

13.6

2370.4富津

1029477.6

秋田

16.4

5734.6横須賀

15.8

9361.2

八戸 3 号

16.8

1102.8川崎

911017.6

新仙台

16.8

1227.7横浜

10.1

13687.8

東新潟

23.9

285.9

南横浜

12.4

6335.1

八戸 5 号

23.9

1456.3東扇島

11.8

11017.6

秋田

23.9

1769.8鹿島

15.3

18113.2

大井

15.5

5784.2広野

1315643.2

品川

9.5

6280

常陸那珂

3

5508.8

Table. 6 東北電力・東京電力の発電所別諸元一覧

2.4.2. 需要曲線の導出
次に電力市場における需要側の分析であるが、本研究で着目する点は大規模風力発電の導入によって供給曲線が右シフトした結果市場の均衡点が変化し、それによって余剰の変化が生じる、という点である。しかし想定している風力発電の導入量は、定格出力を出し続けていたとしても2[GW ] × 24[hours / day] × 365[days / year] = 17,520[GWh] = 17,520 × 10 6 [kWh]であり、2012 年度の東京電力・東北電力の販売電力量の合計 346,865 106 kWh20の約 5%に過ぎない。そのため風力発電導入後であっても需給均衡点はほとんど変化しないと考えられる。
よって需要曲線の PQ 図における形状が縦に垂直である、つまり電力需要の価格弾力性がゼロであると仮定しても余剰分析の結果はさほど影響を受けない。
加えて電力需要量は毎年変化するものであるが、その年々の電力需要量の変化は、本研究のように風力発電導入による余剰分析を考えている場合においては考慮する必要がなくなる
ことも合わせて述べておく必要がある。これは先に述べた点でもあるが、風力発電はベース電源としての役割を担うことになるため、発電できた分だけ調整電源である限界費用の最も高い火力発電を代替することになるからである。そして風力が代替する電力量は風力によって発電された電力量によってのみ決定されるため、需要量が年度ごとに変化しても風力による火力代替量には影響しない。
以上により本研究における需要曲線を、需要の価格弾力性がゼロで、需要量が 2012 年度の電力需要量で一定であるような縦に垂直な曲線として設定する。（Fig. 14 緑線）

2.5. パラメータの設定
便益項目・費用項目の計算にあたってはいくつかのパラメータに基づいて推計を行っていた。そこで本小節ではそのパラメータの推測値について述べる。費用、便益計算に用いているパラメータは、①CO2 排出の社会的費用、②原油価格、③風力発電量の 3 つであった。この 3 項目に加えて、本研究で想定しているプロジェクトでは 40 年間に渡って風車の建設を継202012 年度の電力販売実績[14]より
25

続することとなっているため、技術革新や学習効果による建設費用の逓減を考慮する必要がある。そこで④技術革新の速度についても費用項目計算時にパラメータとして用いる。

2.5.1. CO2 排出の社会的費用
CO2 排出の社会的費用は、CO2 の貨幣価値原単位を用いて評価する。しかし、CO2 の貨幣
価値原単位は各国の費用便益分析で用いられているが、その値は国によって、また評価対象
プロジェクトによって大きく異なる（Table. 7）。日本では国土交通省が鉄道プロジェクトの評価にあたって 2,300 円/t-C という値を用いている。また国土交通省ではこうした CO2 の貨
幣原単位を巡る諸外国における設定状況、既往研究の状況等を踏まえ、公共事業の事業評価に適用する CO2 の貨幣価値原単位として 10,622 円/t-C とすることを提案している。
国土交通省にて検討されている CO2 の貨幣価値原単位の設定方法とその結果は Table. 8 にある通りである。
そこで本研究では CO2 の貨幣価値原単位を Table. 9 のように 3 通りの方法で設定をして評価を行う。
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Table. 7 欧州の交通関連事業評価における CO2 の価値の算出状況[10]


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26


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Table. 8 CO2 の貨幣価値原単位の設定方法とその結果[10]




方法

設定値

方法①
2,300 円/t-C
鉄道整備事業における数値を適用
方法②
5,000 円/t-C
限界被害費用による推定結果を適用
方法③
10,600 円/t-C
国土交通省が提案している値
Table. 9 本研究で用いる CO2 の貨幣価値原単位

2.5.2. 原油価格
原油価格の見通しについて、本分析は国際エネルギー機関や米国エネルギー情報局や日本エネルギー経済研究所などの先行研究を検討した上で、燃料を大量に輸入しているという日
本の特別な実情を考慮して値を算出している日本エネルギー経済研究所の最新的な研究を用いる。使用される数値は、現在の原油価格は 70612.89 円/トンであり、名目年間価格上昇率
は Table. 10 に示される通りに設定する。
原油

天然ガス

一般炭

2012−2020

2.20%-0.30%

2.20%

2020−2030

2.40%

2.00%

2.40%

2030−

2.40%

2.30%

2.30%

Table. 10 原油価格の名目上昇率

21

21

日本エネルギー経済研究所「アジア／世界エネルギーアウトルック 2013」27

2.5.3. 風力の発電量
風力による発電量は年間発電量[kWh] = 定格出力[kW]

設備利用率[%]

8760[hours/year](2.3)
によって求められる。ここで定格出力とは各風車毎に決められている設計出力のことであり、本研究で想定している風車では一律に 7MW である。また設備利用率（Capacity factor）とは年間を通じて定格出力で発電し続けた場合の何%が実際に年間で出力されたのかを示すパラメータである。例えば定格出力が 20MW の風力発電所における年間発電量が 43,416MWh であれば、設備利用率は43, 416 MWh≈ 0.2478 = 25%
365 days × 24hours / day × 20MW

(2.4)

となる。また英国での洋上風力発電所における設備利用率の実績値は Fig. 15 のようになっており、月次での変動が非常に大きいことが分かる。よって風力発電による発電量は設備利用率の値によって大きく変化するため、適切な値を設定する必要がある。しかし日本近海では洋上風力発電の実績がないため、時系列データから設備利用率の期待値を算出することができない。
そこで本研究では、設備利用率は風速の変動による発電量の変化と設備の年間稼働日数の割合によって決定されるとすることで適切な設備利用率を設定した。つまり、風速変動による風力発電電力の期待値（ E[ power of wind turbine] ）と稼働率（Availability）によって設備利用率はCapacity factor[%] =E[ power of wind turbine]× Availability[%]
rated power of wind turbine(2.5)

によって決定されるとしている。ここで稼働率とは事故やトラブルなどにより風車が稼働しなかった時間割合を 1 から引いたものである。
参考として英国における稼働率の変動は Fig. 16 のようになっている。Fig. 15 の設備利用率と異なり平時においては稼働率は安定しているが、一時的に（2006 年 12 月@Scroby Sands、
2007 年 9 月@Barrow）大きく落ち込んでいることが分かる。これは大規模なトラブルが発生したために稼働風車数が大きく減少したためであり、こうした事故がないときには稼働率は90%前後にて安定している（North Hoyle、Kentish Flats）。

風力発電電力の期待値
風力発電による発電電力の期待値の計算の詳細はその分野の先行研究 [11]などを参照されたい。ここでは仮定と結果のみを簡単に述べるに留める。
風速の分布がワイブル分布によってよく表されることを用いて、発電所立地海域での平均
風速 V = 7.40[m / s] と形状係数 k = 2 とすることで Fig. 17 のように風速の分布が得られる。

k⎛V⎞f (V ) = ⎜ ⎟
c⎝ c⎠

k−1

k
⎪⎧ ⎛ V ⎞ ⎪⎫exp ⎨− ⎜ ⎟ ⎬⎩⎪ ⎝ c ⎠ ⎭⎪

(2.6)

ここで、

k = 2, c =V.
Γ(1+ 1 / k)

(2.7)

また風車の風速と出力の関係を表す性能曲線がパワーカーブであり Fig. 18 のような曲線

28となっている。日本電気技術者協会による電気技術解説講座 22によるとカットイン風速、定格風速、カットアウト風速の値は機種によって異なるが、一般的にカットイン風速：3~5 m/s
定格風速：8~16 m/s （定格出力に依存）
カットアウト風速：24~25 m/s
といった値が採用されている。本研究で用いる風車は Table. 1 の 7MW 級風車であるので、
定格風速：15.0 m/s
カットアウト風速：21.0 m/sとなる。またカットイン風速については記載がなかったため、カットイン風速：3.0 m/sとしている。以上の風速に係る 3 諸元と定格出力 7MW の値を用いて Fig. 18 を修正したもの
が Fig. 19 である。Fig. 17 と Fig. 19 の各風速に対する確率密度と出力の積をとることで、本研究で想定している風車の出力分布（Fig. 20）を得る。Fig. 20 より出力の期待値を計算23す
ると(2.8)
E[ power of wind turbine] ≈ 2, 464 [kW ]
となる。

稼働率
稼働率の期待値計算のためには、洋上における風車の事故原因の統計データを用いてポア
ソン分布などを仮定することで計算ができる。しかし現在日本近海で浮体式洋上風力発電を行っている例がないために、具体的にどのような事故がどれだけの頻度で生じうるものなのかが不明である。そのため Fig. 16 にあるような稼働率の大きな落ち込みがどの程度の頻度で生じ、その規模がどれほどのものか推定できなかった。よって本研究では稼働率の大幅な落
ち込みは生じないものとして一律に
Availability = 0.9 = 90[%](2.9)
24, 25として計算を行うものとする。

設備利用率
以上より設備利用率はCapacity factor[%] =2, 464
× 0.9 × 100 = 31.68 ≈ 32[%]
7,000(2.10)

として求められる。

22

http://www.jeea.or.jp/course/contents/03402/
Fig. 20 のような分布の期待値計算については、分布を短冊状に分割することで近似的に求積することで計算を行った。
24
既に行われている実証実験（2MW 級 1 基）での実績値は 2013 年 12 月で 94.9%であるが、運転開始後 1 ヶ月だけの実績であり、今後台風やトラブルによる故障も考えられるためここ
では実績値よりも低い 90%を仮定している。
25
http://www.minpo.jp/news/detail/2014012913585
23

29

WindDSpeedD(m/s)

AvailabilityD(%)

30
100
20
90

ScrobyDSandsD(30DxDV80*2MWD* UKDOffshore)
NorthDHoyleD(30DxDV80*2MWD* UKDOffshore)

KentishDFlatsD(30DxDV90*3MWD* UKDOffshore)
BarrowD(30D× V90*3MWD* UKDOffshore)

10
80
0
70
EgmondDaanDZeeD(36D× V90*3MWD* NLDOffshore)

50

40
100
30
90
20
80
10
70
0
16
60
14
50
12
40
10
30
8
16
6
20
14
4
10
2
12
0
0
10

8

6
16
4
14
2
12
0
10

8
Jul.04Aug.04
Sep.04
Oct.04
Nov.04
Dec.04Jan.05
Feb.05Mar.05
Apr.05May.05
Jun.05Jul.05Aug.05
Sep.05
Oct.05
Nov.05
Dec.05Jan.06
Feb.06Mar.06
Apr.06May.06
Jun.06Jul.06Aug.06
Sep.06
Oct.06
Nov.06
Dec.06Jan.07
Feb.07Mar.07
Apr.07May.07
Jun.07Jul.07Aug.07
Sep.07
Oct.07
Nov.07
Dec.07Jan.08Feb.08Mar.08Apr.08May.08Jun.08Jul.08Aug.08
Sep.08
Oct.08
Nov.08
Dec.08Jan.09Feb.09Mar.09Apr.09
May.09Jun.09
Jul.09Aug.09Sep.09Oct.09
Nov.09Dec.0960

Jul*04
Aug*04
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Dec*08Jan*09Feb*09Mar*09Apr*09
May*09Jun*09Jul*09Aug*09Sep*09
Oct*09Nov*09Dec*09Jul*04
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Aug*07
Sep*07
Sep*07
Oct*07
Oct*07
Nov*07
Nov*07
Dec*07
Dec*07
Jan*08Jan*08Feb*08Feb*08Mar*08Mar*08
Apr*08
Apr*08May*08May*08
Jun*08
Jun*08
Jul*08
Jul*08Aug*08Aug*08
Sep*08
Sep*08
Oct*08
Oct*08
Nov*08
Nov*08
Dec*08
Dec*08Jan*09Jan*09Feb*09Feb*09Mar*09Mar*09Apr*09Apr*09
May*09
May*09Jun*09Jun*09Jul*09Jul*09Aug*09Aug*09Sep*09Sep*09
Oct*09
Oct*09Nov*09Nov*09Dec*09Dec*0940

Jul.04
Jul.04Aug.04Aug.04
Sep.04
Sep.04
Oct.04
Oct.04
Nov.04
Nov.04
Dec.04
Dec.04Jan.05Jan.05
Feb.05
Feb.05Mar.05Mar.05
Apr.05
Apr.05May.05May.05
Jun.05
Jun.05Jul.05Jul.05Aug.05Aug.05
Sep.05
Sep.05
Oct.05
Oct.05
Nov.05
Nov.05
Dec.05
Dec.05Jan.06Jan.06
Feb.06
Feb.06Mar.06Mar.06
Apr.06
Apr.06May.06May.06
Jun.06
Jun.06Jul.06Jul.06Aug.06Aug.06
Sep.06
Sep.06
Oct.06
Oct.06
Nov.06
Nov.06
Dec.06
Dec.06Jan.07Jan.07
Feb.07
Feb.07Mar.07Mar.07
Apr.07
Apr.07May.07May.07
Jun.07
Jun.07Jul.07Jul.07Aug.07Aug.07
Sep.07
Sep.07
Oct.07
Oct.07
Nov.07
Nov.07
Dec.07
Dec.07Jan.08Jan.08Feb.08Feb.08Mar.08Mar.08Apr.08Apr.08May.08May.08Jun.08Jun.08Jul.08Jul.08Aug.08Aug.08
Sep.08
Sep.08
Oct.08
Oct.08
Nov.08
Nov.08
Dec.08
Dec.08Jan.09
Jan.09Feb.09Feb.09Mar.09Mar.09Apr.09Apr.09
May.09
May.09Jun.09Jun.09
Jul.09
Jul.09Aug.09Aug.09Sep.09Sep.09Oct.09Oct.09
Nov.09
Nov.09Dec.09Dec.09

CapacityDFactorD(%)WindDSpeedD(m/s)
CapacityDFactorD(%)

50

Jul*04
Aug*04
Sep*04
Oct*04
Nov*04
Dec*04
Jan*05
Feb*05Mar*05
Apr*05
May*05
Jun*05
Jul*05
Aug*05
Sep*05
Oct*05
Nov*05
Dec*05
Jan*06
Feb*06
Mar*06
Apr*06
May*06
Jun*06
Jul*06
Aug*06
Sep*06
Oct*06
Nov*06
Dec*06
Jan*07
Feb*07Mar*07
Apr*07
May*07
Jun*07
Jul*07
Aug*07
Sep*07
Oct*07
Nov*07
Dec*07
Jan*08Feb*08Mar*08
Apr*08May*08
Jun*08
Jul*08Aug*08
Sep*08
Oct*08
Nov*08
Dec*08Jan*09Feb*09Mar*09Apr*09
May*09Jun*09Jul*09Aug*09Sep*09
Oct*09Nov*09Dec*09AvailabilityD(%)
WindDSpeedD(m/s)

70
16
60
14
50
12
40
10
100
30
8
90
6
20
80
4
10
2
70
0
0
60

Jul.04Aug.04
Sep.04
Oct.04
Nov.04
Dec.04Jan.05
Feb.05Mar.05
Apr.05May.05
Jun.05Jul.05Aug.05
Sep.05
Oct.05
Nov.05
Dec.05Jan.06
Feb.06Mar.06
Apr.06May.06
Jun.06Jul.06Aug.06
Sep.06
Oct.06
Nov.06
Dec.06Jan.07
Feb.07Mar.07
Apr.07May.07
Jun.07Jul.07Aug.07
Sep.07
Oct.07
Nov.07
Dec.07Jan.08Feb.08Mar.08Apr.08May.08Jun.08Jul.08Aug.08
Sep.08
Oct.08
Nov.08
Dec.08Jan.09Feb.09Mar.09Apr.09
May.09Jun.09
Jul.09Aug.09Sep.09Oct.09
Nov.09Dec.09WindDSpeedD(m/s)

100
90

80

Fig. 15 Capacity factor of Offshore Wind Farms in UK[12]ScrobyDSandsD(30DxDV80.2MWD. UKDOffshore)
NorthDHoyleD(30DxDV80.2MWD. UKDOffshore)

KentishDFlatsD(30DxDV90.3MWD. UKDOffshore)

EgmondDaanDZeeD(36D× V90.3MWD. NLDOffshore)
BarrowD(30D× V90.3MWD. UKDOffshore)Fig. 16 Availability of Offshore Wind Farms in UK[12]

6

4

2

0

30

0.12

μ=7.40Prob. density	
 

0.1
0.08
0.06
0.04
0.02
0
0

5

10

15

wind velocity (m/s)	
 Fig. 17 風速分布（風速の確率密度関数）

Fig. 18 風力発電のパワーカーブの概要26

26

http://www.jeea.or.jp/course/contents/03402/
31

20

8000	
7000	

出力 [kW]	

6000	
5000	
4000	
3000	
2000	
1000	
0	
0	

5	

10	

15	

20	

25	

30	

風速 [m/s]	
Fig. 19 本研究で想定する風車のパワーカーブ

0.12

E[P]=2464 kW

Prob. density	
 

0.1
0.08
0.06
0.04
0.02
0
0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

Power of wind turbine (kW)	
 Fig. 20 本研究で想定する風車の出力分布

2.5.4. 技術革新による建設コストの逓減
風力発電機の製造コストは、技術革新や学習効果によって年々低減していくことが予期される。
まず学習効果とは生産量が増していくにつれて効率的な生産方法を製造者が学習していく
ために製造コストが低下していく効果のことである。そして学習効果は既存の累積生産台数に対して、追加的に生産される台数が十分に大きい時に効果を発揮する。まず 2011 年に世界で生産された風車は 4,059 万 kW/年であり、日本では 2010 年に 25.6 万 kW/年となっている。
また国内における累積導入量は 264.9 万 kW、累積基数は 1,916 基（2012 年度[8]）となっている。また本研究にて想定している風車の導入基数は年 14 基、累計 560 基となっているため、
32本プロジェクトによる風力発電所建設により新たに大きく学習効果が発生するとは考えにくい。そこで学習効果による製造コスト逓減は考慮しない。
次 に 技 術 革 新 に よ る 製 造 コ ス ト の 逓 減 で あ る が 、 IEA の ENERGY TECHNOLOGYPERSPECTIVE 2010, Blue Map Scenario において技術革新の速度が推定されている（Fig. 21）。
そこで本研究では Table. 11 のように技術革新の速度を設定する。

Fig. 21 IEA による風力発電の製造コスト逓減予想

ケース
上値
中値
下値

設定値
-1.08%/年-0.81%/年-0.33%/年
Table. 11 技術革新速度の設定

33

第 3 章	 費用便益分析

本章では、第 2 章で設計した分析モデルを用いて費用便益分析を行った結果について述べる。また費用便益分析に用いたモデルは複数のパラメータに依存したものであるため、当該パラメータに対する感度分析も合わせて行った。

3.1. 浮体式洋上風力発電所建設の評価（ベンチマークケース）
以上で考察した電力市場モデル、費用・便益項目の考察結果よりベンチマークケースにおける純便益を推計することができる。その推計結果をまとめたものが Table. 12 である。
実証実験段階における発電設備装置の設置コスト（風力発電建設費）が 1kW あたり 200万円（風車一基あたり 140 億円）の水準では、純便益が約-1.36 兆円、B/C が約 0.63 となることが分かる。
またベンチマークケースにおいて純便益をゼロにするために求められる価格水準を推計した結果が Table. 13 である。
これら 2 つの計算結果より、ベンチマークケースにおいて本プロジェクトの風力発電所建
設計画が正の純便益をもたらすためには風車一基あたり 81.2 億円以下、1kW あたり 116 万円
以下の水準にまで下げる必要があることが分かる。
浮体式風力発電の実験に携わる事業者によると、現状は 1kW あたり 200 万円以上のコストがかかっているが、次回にはその半分の 100 万円を、最終的には 50 万円にまで下げていくことを目指していくとしている 11。Table. 12、Table. 13 に示される結果より社会的に便益をもたらすコスト水準は 1kW あたり 116 万円以下であり、実証実験に携わる事業者の目指す 1kW
あたり 50 万円までコストを下げることができれば本プロジェクトの純便益は約 1 兆円、B/C
が約 1.87 となる（Table. 14）。事業者は社会的便益ではなく、自身の利益を追求すると考えると、先の報道 11 におけるコスト水準目標は費用便益分析の観点からも妥当な目標であると結論づけられる。

34

ベンチマークケース
実証実験における価格水準での純便益-13,584

1kW あたり価格 2.00 百万円

億円

1 基あたり価格 140 億円①費用
風車関連施設建設費 風力発電建設費 維持管理費用
基準年度
単純合計
基準年における
現在価値

2013 年度
1,895

億円 64,806 億円

5,932

億円

1,895

億円 32,345 億円

2,330

億円

※社会的割引率は 4%を使用
②便益
燃料節約
基準年
単純合計
基準年における
現在価値

CO2 削減2013 年度
58,095

億円

5,349

億円

20,885

億円

2,101

億円

※社会的割引率は 4%を使用③結果
費用計

36,570億円

便益計

22,986億円

純便益-13,584

億円

B/C 0.6290

Table. 12 ベンチマークケースにおける純便益と費用・便益項目

35

ベンチマークケース（純便益ゼロ）
純便益が非負となる
一基あたり風車価格

81.20

純便益が非負となる億円

1kW あたり価格

1.16 百万円①費用
風車関連施設建設費 風力発電建設費 維持管理費用
基準年度
単純合計
基準年における
現在価値

2013 年度
1,895

億円

37,590

億円

5,932

億円

1,895

億円

18,761

億円

2,330

億円

※社会的割引率は 4%を使用
②便益
燃料節約
基準年
単純合計
基準年における
現在価値

CO2 削減2013 年度
58,095

億円

5,349

億円

20,885

億円

2,101

億円

※社会的割引率は 4%を使用③結果
費用計

22,986億円

便益計22,986

億円

純便益

0

億円

B/C

1.00

Table. 13 純便益がゼロとなる価格水準におけるベンチマークケース36

ベンチマークケース（1kW あたり 50 万円）①費用
風車関連施設建設費 風力発電建設費 維持管理費用
基準年度
単純合計
基準年における
現在価値

2013 年度
1,895

億円

16,202億円 5,932 億円

1,895

億円

8,086

億円 2,330 億円※社会的割引率は 4%を使用
②便益
燃料節約
基準年
単純合計
基準年における
現在価値

CO2 削減2013 年度
58,095

億円

5,349

億円

20,885

億円

2,101

億円

※社会的割引率は 4%を使用③結果
費用計

12,311億円

便益計

22,986億円

純便益

10,675

億円

B/C

1.87

Table. 14 発電設備装置設置コストが 1kW あたり 50 万円のときのベンチマークケース37

3.2. 感度分析
ベンチマークケースの費用便益分析は 4 つのパラメータに依存しているため、本小節でそれらのパラメータについての感度分析を行う。感度分析を行う変数及び感度分析の幅をまとめたものが Table. 15 であり、それぞれの詳細およびその結果については 3.2.1 及び 3.2.2 節にて述べる。また全てのパラメータが純便益をより悪くする方向へ変化した時の、最悪のケー
ス分析も合わせて行った。また感度分析の結果をまとめたものが Table. 16 と Table. 17 である。Table. 16 より、風速が 10%変動したときの純便益が非負となるために求められるコスト水準に与える影響が比較的大きいと考えられる。つまり風力発電所の立地において風況の観測及びその予測が正確であればあるほど、プロジェクトのもたらす社会的な便益の不確実性を取り除くことが可能であることを示唆している。そしてこれらは事前の調査次第で十分に精度を向上させることが可能であるため、比較的能動的にコントロールすることができるリ
スクである。他の 3 項目については、必ずしも事業者がコントロールできるものではないた
め不確実性は依然として存在している。しかしそうであっても、風車一基あたりのコストを41.9 億円以下、1kW あたりのコストを 60 万円以下にすることが可能であれば、感度分析で考慮した幅の環境の変化の中であれば正の純便益をもたらすことができる。

変動要因

変動ケース

基準値

(i)

(ii)

CO2 の貨幣原単位 5000 円/t-C 2300 円/t-C 10600 円/t-C
為替レート97.63 円/ドル 79.1 円/ドル 104.6 円/ドル

平均風速

7.4

m/s

6.7

m/s

8.1

m/s

技術革新速度

-0.81

％

-0.33

％

-1.08

％

Table. 15 感度分析対象変数まとめ

感度分析
変動要因

純便益が非負となる 純便益が非負となる風車一基あたりの価格 1kW あたりの価格
(i)

(ii)

(i)

(ii)

CO2 の貨幣原単位 76.3 億円 91.4 億円 1.09 百万円 1.31 百万円
為替レート64.0 億円 87.7 億円 0.91 百万円 1.25 百万円

平均風速63.9 億円 96.6 億円 0.91 百万円 1.38 百万円

技術革新速度

74.5 億円 85.7 億円 1.06 百万円 1.22 百万円

Table. 16 感度分析結果

最悪のケース分析
純便益が非負となる 純便益が非負となる風車一基あたりの価格 1kW あたりの価格
変動要因すべてがケース(i)のとき

41.9

億円

38

0.60

百万円

Table. 17 最悪のケース分析の結果

3.2.1. 便益項目の感度分析
CO2 の社会的費用
CO2 排出の社会的費用については、2.5.1 節で考察したように CO2 の貨幣原単位を 3 つの方法で設定し、それぞれについて費用便益分析を行う。ベンチマークケースでは 5,000 円/t-Cを用いていたので、感度分析では CO2 の貨幣原単位が 2,300e 円/t-C と 10,600 円/t-C について
行う。

原油価格
原油価格については、その輸入がドル建てで行われているためドル―円の為替レートの変動によって大きく変動する。しかしその変動を正しく予測することは困難であるため、本研究においては為替レートの変動を詳細に分析することはせずに、現状の為替レート（2013 年実績値）と円安・円高の場合の為替レートを考え、それぞれのケースにおいて為替レートを固定して感度分析を行う。ベンチマークケースでは 2013 年実績値の 97.6 円/ドルを用いており、感度分析においては 79.1 円/ドル（円高ケース）と 104.6 円/ドル（円安ケース）につい
て行う。
250

原油価格見通し（円相場シナリオ別）

円/L

200

150

100

50

2013年現状	 円安シナリオ	
 

2052

2050

2048

円高シナリオ	 Fig. 22 原油価格の為替シナリオ別変動

39

2046

2044

2042

2040

2038

2036

2034

2032

2030

2028

2026

2024

2022

2020

2018

2016

2014

2012

0

200
180

天然ガス価格見通し（円相場シナリオ別）
円/kg

160
140
120
100
80
60
40
20
2012
2014
2016
2018
2020
2022
2024
2026
2028
2030
2032
2034
2036
2038
2040
2042
2044
2046
2048
2050
2052

0
2013年現状	 円安シナリオ	 円高シナリオ	 Fig. 23 天然ガス価格の為替シナリオ別変動40

一般炭価格見通し（円相場シナリオ別）

円/kg

35
30
25
20
15
10
5

2013年現状	 円安シナリオ	
 

2052

2050

2048

2046

2044

2042

2040

2038

2036

2034

2032

2030

2028

2026

2024

2022

2020

2018

2016

2014

2012

0

円高シナリオ	 Fig. 24 一般炭価格の為替シナリオ別変動

風力発電量
風力発電量は設備利用率によって変化をし、風力発電所における設備利用率は平均風速の変動によって変化する。そのため平均風速が 10%変動したときの設備利用率を計算すると、平均風速が 10%低下した場合には設備利用率は 29.1%に、平均風速が 10%上昇した場合には設備利用率は 40.6%になる。これら 2 つの場合について感度分析を行う。

3.2.2. 費用項目の感度分析
発電設備装置設置コスト
風車整備に係るコストはその技術革新の速度にも依存をしている。そこで 2.5.4 節で考察したようにベンチマークケースで技術革新によってコストが年 0.81%低減していくとし、感度分析にて年 1.08%、年 0.33%逓減の 2 ケースについて分析を行う。
40

第 4 章	 おわりに

4.1. 結論
以上の分析をまとめると以下のようになる。
福島県沖での大規模浮体式洋上風力発電所の建設は、
・	
  風車一基あたりの建設コストを 63.9 億円から 81.2 億円、1kW あたりの建設コストを91 万円から 116 万円以下に下げることができれば純便益を正にすることが可能となる。
・	  また、特に想定したケースの中で最も条件が厳しくなる場合であっても、一基あたりの建設コストを 41.9 億円、1kW あたりの建設コストを 60 万円以下にすることで純便
益は正になる。
ただし、平均風速の変動が純便益に与える影響は、その変動確率からも他の変動要因と比べて大きいと言えるため、想定した風が得られない場合には上記のコスト水準を満たしていたとしても純便益が負になることがあり得る。またより風況のよい（＝風の強い海域〜より
陸から離れた海域）に立地することができれば、純便益はさらに改善されていく。そしてプ
ロジェクトがもたらす社会的便益の不確実性を能動的に下げるためには、より綿密な風況調査をする必要がある。

4.2. 政策提言
今後再生可能エネルギーの導入を進めていくにあたって、日本において風力発電はかなり有望な電源の一つである。他の電源、例えば太陽光発電では、大規模太陽光発電所を建設するためには広大な土地が必要であり、地面に太陽光パネルを敷くことでその土地を他の用途に用いることが完全に不可能となってしまう。またこうした問題を解決するために民家の屋
根貸しなども考えられているが、大規模な導入には時間・費用がかさむことが考えられる。
一方で、洋上風力発電は日本近海でも十分に安定して良い風況が得られることから、そのコストさえクリアすることができれば再生可能エネルギーとしては事業者視点からみても採
算のとることのできる電源となる。しかし日本近海は陸地から離れるとすぐに海深が深くなるため、従来型の着床式ではコストが高騰してしまうため適さない。本研究で導入を想定した浮体式の洋上風力発電であれは、着床式のような水深に応じたコスト変動が少なくなるため日本においては浮体式洋上風力発電の普及がより適している。
しかし浮体式洋上風力発電は未だ実験段階の技術であり、本格的な普及はしていない技術である。そして現段階ではそのコストが高水準であることが枷となっているが、費用便益分
析の観点からはそのコストを 1kW あたり 91 万円から 116 万円程度に下げることができれば社会的には便益を生じさせる技術であることが示された。そしてこのコスト水準は、実証実験に参加している事業者が目標としているコスト水準 11 と比較しても、決して達成不可能な
数字ではない。
よって再生可能エネルギーの普及の一翼を浮体式洋上風力発電は担うとすれば、風況の綿密な調査に十分な予算と時間を投じることと、風車の製造コストを下げるべく技術革新を推進していくことが必要となってくる。

4.3. 今後の研究課題
本研究ではセカンダリーマーケットである風力発電機市場における余剰分析を行うことができなかった。また自然災害などによる風力発電の大規模な停止といったリスクを分析に組み込むことができていない。よってこれらを考慮した上で分析を行うことができれば、より現実に則した有意義な分析結果になると考えられる。

41

謝辞
本稿を執筆するにあたっては、多くの方々からご指導を頂いた。
本講義の指導教員である岩本康志教授、鎌江伊三夫教授、学外非常勤教員の北野泰樹氏、八田達夫氏の皆様には、テーマ選択から中間・最終発表におけるご指摘など、幾度に渡って非常に有意義なアドバイスやコメントを頂いた。皆様の貴重な助言がなければ、本研究は頓挫していたであろう。ここに感謝の意を表したい。
他にも TA の加茂氏と武繁氏、同講義の受講生たちには積極的に内容の議論に参加して頂き、費用便益分析に関する知識、研究の内容を深める事が出来た。改めて感謝を申し上げる。
なお、本稿で示した見解は全て筆者たち個人の見解であり、所属している組織あるいは今後所属する組織としての見解を示すものではない。また本稿にあり得る誤りは全て筆者たちの責任に帰するものである。

42

参考文献
[1]

福島県, “福島県再生可能エネルギー推進ビジョン（改訂版）,” 2012.

[2]

経済産業省資源エネルギー庁, “浮体式洋上超大型風力発電機設置実証事業 ((仮称)三菱重工業風力発電所及び(仮称)ジャパンマリンユナイテッド風力発電所設置事業) 環
境影響評価方法書,” 2013.

[3]

M. TSUCHIYA, T. ISHIHARA, and Y. FUKUMOTO, “The Wind Observation for Offshore
Wind Farm and A New Normal Turbulence Model,” Wind Eng. JAWE, vol. 36, no. 1, pp. 9–14,
Jan. 2011.

[4]

環境省, “浮体式洋上風力発電実証事業実施候補海域の選定について（お知らせ）,” 2010.
[Online]. Available: http://www.env.go.jp/press/press.php?serial=13288.

[5]

石原孟, “福島沖浮体式洋上ウィンドファーム実証研究の現状と将来展望,” 日本風力エネルギー学会誌, vol. Vol.36, no. No.4, pp. pp.553–556, 2013.

[6]

石原孟, “わが国の洋上風力発電実証研究の全体像,” 日本風力エネルギー学会誌, vol.
Vol.37, no. No.2, pp. pp.134–136, 2013.

[7]福島洋上風力コンソーシアム, 福島復興浮体式洋上ウィンドファーム実証研究事業パンフレット. 2013.

[8]

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[10]国土交通省, “ＣＯ２の貨幣価値原単位について（資料 3）,” 第 2 回公共事業評価手法
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[11]

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[14]

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