消費者による電源ごとの受容度の比較分析
リスク工学グループ演習 10 班
井本隆志 加藤亮二 Geng Yankang Feng Jing
アドバイザー教員 鈴木研悟
1. 研究背景・目的給が困難という点[2]である. 再生可能エネルギ

1.1. 研究背景

ーの例として, 風力発電, 太陽光発電, 水力発

世界の年平均温度は上昇しており, 世界の平電, バイオマス発電などが挙げられる. 日本の均気温は, 図 1 から分かるように 100 年で 0.73

再生可能エネルギーの電源比率は, 約 15%で他度上昇しており 1990 年代半ば以降は高温になの先進国と比較すると低い数値となっている.

る日が多い[1]. またこの地球温暖化問題につい先進国の中でもカナダの再生可能エネルギーのてはパリ協定, また京都議定書で議論された.

電源比率は, 約 63%で日本の約 4 倍程度[2]であこの地球温暖化の原因として考えられるのは,る.

温室効果ガスの増加が挙げられ, 火力発電所な

日本の政府は, 日本の電力の自給率の低さやどから排出される排ガスがその原因の 1 つとし環境問題を解決するために, 「長期エネルギーて考えられる. この対策として日本では, 環境需給見通し」[3]を発表し, 2030 年度までに再生問題解決のため再生可能エネルギーの推進が行可能エネルギーの電源比率を 22-24%に引き上われている.

げることを決定した. 長期エネルギー需給見通
しでは, 再生可能エネルギーの電源比率を引き上げることのほか, 自給率を上げること, 電力コストを下げること, 温室効果ガスを削減することを決定している.
また日本では, 2016 年度から電力自由化をスタートしており消費者は, 電力自由化[4]により好きな電力会社を選択出来る時代となり, 再生可能エネルギーを導入している電力会社を消費者が選択するかという点が課題となる.
1.2 研究目的

図 1 世界の年平均気温の推移

日本の政府が目標としているエネルギーミッ
再生可能エネルギーの利点としては, 温室効

クスと消費者が求める将来のエネルギーミック果ガスを出さないこと, また国内で生産できるスの割合の差を検証することで, 政府と消費者ため自給率を挙げられるという点である. 欠点の考える電源構成の違いがわかり, 今後の政府としては, コストが高いため電気代が高くなるのエネルギー政策の一助となると考える. また可能性, また気候に左右されやすいため安定供政府と消費者の考える電源比率に違いがある場
合には消費者が再生可能エネルギーを導入して1

i を選択する確率 Pni は以下の式で表される．

いる電力会社を選択しない可能性があるため,電源比率の差を明らかにすることは, 重要である. そのため, 電力を購入する消費者が好むエ𝑒𝑥𝑝(𝑉 )𝑝𝑛𝑖 = ∑ 𝑒𝑥𝑝(𝑉𝑛𝑖 )ネルギーミックスと日本の政府が将来目標とし

𝑗(1)𝑛𝑗ているエネルギーミックスの割合との差を検証
ここで，Vni は，消費者ｎが電力会社 i を選択しすることを目的とする.

たときの効用である．
2. 調査手法
𝑉𝑛𝑖 = ∑𝐾
𝑘=1 𝛽𝑘 . 𝑥𝑛𝑖𝑘 + 𝐶

本実習では，ロジットモデルとコンジョイン(2)ト分析を用いて，消費者が電力を購入するときXnik は電力会社 i，消費者 n についての属性 K のに重視する要因を明らかにして，消費者が選択値，βk は属性 K が効用に与える影響の大きさをするエネルギーを求める．

表す係数である．

消費者が電力を購入する状況を想定するため
2-2 コンジョイント分析に，消費者は複数の電力会社から 1 つの電力会社と契約する状況を想定してもらう．ここで，式(2)の係数であるβk と C はコンジョイント

想定する電力会社は 1 種類の発電方法しか持た分析と呼ばれるアンケート手法により推計されないものと仮定する．現実では，電力会社は数る．調査者は回答者が選択可能な電力会社の組種類の電源(火力や水力など)から構成し，電気み合わせを表すカードを数種類用意し，その中を売っているが，今回の調査はあくまで消費者から 2 枚を回答者に提示してどちらをより購入の選好を明らかにする目的のため，単純化し，したいか選んでもらう．図２に例示する通り，

1 つの電力会社は 1 つの電源しか持たないもの

各カードにはそれぞれの属性値が記されていとする．なお，現実の電力会社は複雑な電源構る．異なる属性値が記載されたカードの様々な成が価格などに影響しているが，消費者が受け組み合わせについて回答を得ることで，回答者取る価格などの情報は，シンプルな情報(例えがどの属性値の値を重視して，電力会社を選択ば，10 円/kWh など)である．そのため，1 つのしているか明らかにすることが出来る．

電力会社はいつの電源しか持たないと仮定しても問題ないものとする．すべての電力会社は，本実習で採用した属性およびコンジョイント価格，CO2 排出量などの K 個の変数によって説分析のカードに記した属性値の範囲は表 1 に示明できる．これらの変数を属性と呼び，消費者す通りである．各属性については，班員で協議がある電力会社を選択した場合，電力会社の属し，電力消費者が電力会社を選択するときに影性の値によって，得られる満足度は異なり，こ響すると考えた属性である．「電気料金」，の満足度を定量化したものを効用とする．消費「CO2 排出量」の水準については，国内の様々者は効用がもっとも大きくなるよう電力会社をな発電方法の値を調査し，それらの最大値，中選択するものとする．

央値，最小値に近い値を用いた．自給率については，発電資源を「輸入」しているときに 0，「国産」の場合は 1 である．過酷事故リスクに

2-1 ロジットモデル

ついて，発電，または，発電資源によって，過ロジットモデルにおいて消費者 n が電力会社

酷事故リスクがない場合を 0，ある場合を 1 と2する．なお，各属性を設定するに当たり，「価コンジョイント分析のアンケート調査は格」，「CO2 排出量」，「過酷事故リスク」についGoogle フォームを用いて行った．表 3 と図 3て，値が高くなると選択確率が低くなり，「自にアンケートの概要と回答者の内訳を示す．ま給率」について，値が高くなると，選択確率がた，アンケート調査では，回答者に以下の状況低くなるのではないかと想定している．

を想定して回答してもらう．以下は実際に行ったアンケート調査から引用している．

表 1 属性と属性値の範囲【本調査の想定状況】

属性(単位)

属性値の範囲価格(円/kWh)

10,20,30

本調査では，皆様は以下の状況を想定してくだ

CO2 排出量

0,500,1000

さい．
①今月、つくば市に引っ越してきました．

(g-CO2/kWh)
自給率

0,1

過酷事故リスク0,1②新生活を始めるに当たり，電気会社と契約する必要があります．
③そこに，2 つの電力会社が訪れ，それぞれ属性値を提示しています．

アンケートにおいて，各属性と属性値が効率よく比較できるよう，直交表[5]を用いて，表 2④あなたは，どちらか 1 社と契約する必要があのように各カードを作成した．なおアンケート

ります．提示された条件以外に条件の違いはは，作成した 9 枚のカードをすべて比較できるありません．
その他
15%

よう 36 通りの組み合わせを用意し，アンケー
ト回答者には 36 通りの組み合わせについて，コンピュータサイエンス
3%それぞれ比較してもらい，回答を得る．

体育専門学群3%
応用理工学類
3%

表 2 電力会社

属性値( 単位)
CO2(/kWh)

円 価
格(g-CO2/kWh)

No

排出量

リスク工学
53%

看護学類
4%
システム情報工
学
4%

自給率

過リ 酷
ス 事
ク 故

情報科学類
6%
社会工学類
9%

図2

回答者の専攻内訳

表 3 アンケートの概要

電力会社 A

10000

電力会社 B

10500

11

電力会社 C

10100000

電力会社 D

2001

電力会社 E

20500

電力会社 F

20

電力会社 G

調査方法

goole フォーム

調査期間

9/6-9/28

1

調査対象

筑波大学生

10

回答数

68

1000

01

30

001

有効回答数

68

電力会社 H

30

500

00

電力会社 I30

1000

1033分析

消費者を対象として，各エネルギー電源の受容度明していることを示す、ダミアンケートでランダム影響される要因を明らかになる．

やっているの 50％ぐらいの結果より精度が高い，

3.1 アンケートの結果整理モデル式に意味があると認める．

仮説：アンケートで考えられる 4 つの要因は消

表 6 は，モデルの推計結果を示すのは：価格，CO2費者の購買意欲に影響に与える．

排出量，過酷事故リスクが上がった場合，効用が減Step 1: モデルに入力できる形式にするため、ア少し，自給率が上がれば，効用が上昇する. （表６）

ンケート結果を Excel の offset 関数によ方程式中の変数について, 仮説は：方程式中の各独り，整理する．

立変数は方程式の従属変数に有意ではなく、各変数

Step 2:ロジスティクスモデルの構造の係数は０である. 有意確率が 0.1 というのは、10 回に 1 回有意ではなくということである.

SPSS を用いて，二項ロジットモデルから，アンケート結果を分析し，消費者の効用を明らかにする．

有意確率が 0.05 というのは, 20 回に 1 回起こり

3.2 結果うるということになる. つまり, 有意確率が小さ

まずはモデル の要約： Cox&Snell の 寄与率といほど, 仮説成立の確率が小さくなり, 方程式中Nagelkerke R2 乗の寄与率から, この回帰モデルのの各独立変数は従属変数に有意と認める. 一般

寄与率は 0.268~0.358 と考えられる. Nagelkerke

的に, 有意確率 0.05 以下ならいい従属変数と思わ

R2 乗は Cox＆Snell R2 乗の調整値である.一般的に,れる[8]. ここのサンプル数量が不足, 故に 0.091 でNagelkerke R2 は 0.2 以上なら, モデリング結果はも有意と認める.

[7]

許容範囲内だと思う .
本分析の要約は表４に示し，条件を満たしている

表 4 モデルの要約

ため，モデルが有効であるといえる．続いて，分類テーブルを表 5 に示す. アンケート結果整理した

Cox-Snell R2 乗

Nagelkerke R2 乗

0.268

0.358

後,「この電力会社は選択する」の場合は, データ表に１で示す,逆に選択しないの場合はデータ表に０で示す. 観測はアンケートの真実値である. 予測は,

表 5 分類テーブル計算したモデルの関数値０，１である。 データ数

予測は選択肢（72 項）＊人数（68 人）＝4896 件. 0 と0

正解
1１各 2448 件。
その中, 予測と観測が一致のは: 1334の割合件（両方が０）と 2150 件（両方が１）の数量であ観測る. 予測が観測と一致しないのは: 1114 件（予測が１, 観測が０の数量）と 298 件（観測が１, 予測が全体のパー１）の数量である. 正解率の計算は下式で示す:

セント1334
 0.5451334  11142150
 0.878298  2150
1334  2150
 0.7121334  1114  298  2150
これは，予測したモデルが実測値の約 7 割を説4013341114

54.5%

1298

2150

87.8%

71.2%

結果を表 8 に示す．また， 2013 と 2030 年の消表 6 方程式中の変数
係費者は現時点の消費者と同じ選好を有すると仮有意確率定し、計算し，モデルで消費者の効用と選択確率を数
価格-00.000計算する．その結果を表 9 に示す．また，表 8 と表二酸化炭素-00.000

9 の中で各電源選択確率値/総和選択確率値の割合

自給率0.10.091を占める，消費者の効用が最大となる電源構成を図

過酷事故リスク-10.000

4 に示す．

定数項

4.20.000

図 4 を見ると，2030 年太陽光を電源としての価格が下がるので，割合の増加がある．また、再生エ4 考察

ネルギー価格の下がるに影響された 化石燃料の割

4.1 消費者受容性影響要因

合が低くなる。これは，消費者は低価格、二酸化炭各変数の尺度が差異があるので、消費者は各変数

素排出量少ない、過酷事故リスク低いのエネルギーについて感度を直観的に示すため、各変数は以下のが好きである，電力選択を変更することを示してい式で数値幅を統一する．表 7 はその結果である．

る．すなわち，一つエネルギー少々の価格変動でも，標準化係数＝購買意欲に大きな影響されるだけではなく, マー(変数の最大値-変数の最小値)×非標準化係数

ケット各エネルギーの割合を影響するということである．

表 7 標準化係数
価格

二酸化炭自給率

今回分析した結果と政府が 2030 年の目指す電源過酷事故リスク構成（図５）と比較すると，政府の再生エネルギー素-2.720-1.0000.138

構成割合は本モデル予測する割合より少ない, こ-1.423

れは、一方、そこで作る図４は、他の外的要因を考えず、消費者選択確率でエネルギー割合を決めてエ

表より，消費者の電力選択に影響を与えた要因は，ネルギー構造表を作るの原因である。例えば、再生価格(|-2.720|)＞過酷事故リスク(|-1.423|)＞二酸

エネルギーの多い供給の実現実に難しいかもしれ化炭素排出量(|-1.000|)＞自給率(|0.138|)である．

ない。または,今回構造したモデルは、ただ消費者のここの自給率はダミ変数で示し、１の場合は国産,0好みを確率の形で考える純粋な希望予測である。の場合は輸入。過酷事故リスクもダミ変数で示し、

表８1 の場合はリスクあり、0 の場合はリスク無しと設
β

火力

LNG

太陽光

水力

原子力

風力

バイオマス

-0.136

12.3

13.7

24.2

1110.1

21.6

29.7-0.001
自給率0.138
過酷事故リスク -1.423
定数
4.219

864
00476
00010010001010010

火力

LNG

太陽光

水力

原子力

風力バイオマス1.68
0.13

1.880.16

1.070.07

2.860.42

1.420.10

1.420.10

0.320.03

定される。価格, 過酷事故リスクと二酸化炭素排出2013
価格量は全部マイナス影響である. 要するに, これらのCO2変数の値が高くなる, 消費者に選択される可能性が低くなる.

効用
選択確率

式(2)より，消費者が各電源を選択したときの効2013 年電源構成予測v

表９ 2030 年電源構成予測

用が明らかになる．これに現実の電源の値(火力発LNG

太陽光

水力

原子力

風力

バイオマス

-0.136

12.9

13.4

12.7

1110.113.9

29.7-0.001
自給率0.138
過酷事故リスク -1.423
定数4.219864
00476
00010010001010010LNG

太陽光

水力

原子力

風力

バイオマス

1.92
0.11

2.63
0.23

2.86
0.29

1.420.07

2.470.19

0.320.022030
価格

電や水力発電等)を代入することで，現実の電力にβ

火力

CO2

対する消費者の効用を把握することが出来る．次に求めた各効用から，式(1)を用いて，実際値を始め火力て使い、各電力の選択確率を求めることが出来る．

効用
選択確率5v

1.60
0.08

た政府の再生可能エネルギー構成割合は本モデル
100%
90%
80%

バイオマス, 3.3
風力, 9.9
太陽光, 6.970%60%

予測する割合より少ないことがわかった. そのことか

バイオマス, 2.3
風力, 19.5

ら消費者は再生可能エネルギーについての受容度は政府の予想より高いことが分かる．今後の課題と太陽光, 23.0
水力, 41.6

しては, アンケート対象者を増やすこと, が挙げら50%

水力, 28.9

40%30%20%10%れる.

原子力, 9.9

LNG, 15.6

原子力, 6.9

LNG, 11.3
火力, 12.80%火力, 8.2

2013

参考文献

2030

1.

図 4[9] モデルで予測図

国土交通省・気象庁「世界の気象庁」
https://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/temp/an_wld.html

2.

経済産業省・資源エネルギー庁「再生可能エネルギー」
https://www.enecho.meti.go.jp/category/saving_and_new/saiene/renewable/outline/index.html

3.

経済産業省・資源エネルギー庁「長期エネルギー需給見通し」
https://www.enecho.meti.go.jp/committee/council/basic_poli
cy_subcommittee/mitoshi/pdf/report_01.pdf(最終閲覧日2019/10/11)
4.

経済産業省・資源エネルギー庁「電力自由化」
https://www.enecho.meti.go.jp/category/electricity_and_gas/electric/electricity_liberalization/what/5.

鈴木研悟，田部豊，大田純，近久武美：北海道の家庭部門における暖房・給油機期の選択行動のモデル解析，日本機械学会「No.14-11」第 19 回動力・エネルギー技術シンポジウム講演論
文集，2014.06.28

図 5 2030 年政府のエネルギー構成目標[９]6.

Monodukuri「直交表で水準数が余る時，足りない時の対処法」
https://www.monodukuri.com/gihou/article/75(最終閲覧日

5.まとめ2019/10/11)

本演習では，ロジットモデルとコンジョイン
7.

ト分析を用いて, 消費者が電力を購入するとき

内田治：SPSS によるロジスティク回帰分析

第 2 版，株式会社

オーム社, 2016に重視する要因を明らかにし，求めたモデルか
8.

ら消費者が望むエネルギーミックスを明らかに

君山由良：コンジョイント分析，データ分析研究所，統計解析書シリーズ A-58 2010

した．その結果，消費者が電力会社を選択すると
9.

きは, 価格, 過酷事故リスク, 二酸化炭素排出量,経済産業省・資源エネルギー庁「2030 年エネルギーミッ
クス実現へ 向けた対応について～全体整理～」

自給率の順番で優先していることがわかった.

https://www.enecho.meti.go.jp/committee/council/bas

過去に東日本大震災などを経験していることか

ic_policy_subcommittee/025/pdf/025_008.pdf

ら, 過酷事故リスクについて敏感であると考えられる. 自給率が最も低かった原因としては,消費者に直接関わらないからと考えられる．ま6