未来社会を支える温暖化対策技術シンポジウム in 関西
2024年9月19日

2050年に向けた日本の電力需給展望(公財)地球環境産業技術研究機構（RITE）
システム研究グループ グループリーダー

秋元 圭吾

目次

１．エネルギー・電力需要展望に関する国内外の情勢
２．2050年に向けた日本の電力需給分析例
３．まとめと政策展望

2

１．エネルギー・電力需要展望に関する国内外の情勢

世界・主要国のCO2排出量の推移出典）Global Carbon Project, 2023

日本のGHG排出量

世界全体では、経済とCO2排出量のカップリングは続いている。CO2排出が大きく減少したときは、経済（GDP、所得）も悪化している状態。世界の排出量を簡単に減らせる状況にはない。
◼ EU、米国、日本は、国内排出量としては、継続的に低減が続いている。
◼ 先進国から、途上国へ、とりわけCO2原単位の高い製造業の移転が起こっている。
◼

出典）環境省, 2023

4

日米欧の排出削減動向
5日本✓ NDCsの達成に向けて、主要先進国でも順調に排出削減が進んでいるわけではない。
✓ なお、日本は「オントラック」とは説明がなされているものの・・・

米国EU

出典）中央環境審議会 地球環境部会資料 (2023)

日独米中の集計生産指数－産業のリーケージー
6※ EITE: Energy-Intensive
Trade-Exposed

出典）野村浩二, GX専門家WG資料(2024)

日独のEITE製造業生産と部門別寄与度
7出典）野村浩二, GX専門家WG資料(2024)

Real PLI：実質的なエネルギーの価格の国際格差
8※ Real Price Level Index

出典）野村浩二, GX専門家WG資料(2024)ドイツにおけるエネルギー多消費産業の衰退
9

鉄鋼関連の記事（Slay News 2022年10月23日
https://slaynews.com/news/worlds-largest-steelmanufacturer-warns-crisis-plants-shut-down/）

ドイツBASF社関連の記事（SOTT.net 2022年10月27日
https://www.sott.net/article/473656-Worldslargest-chemical-company-to-leave-Europepermanently-due-to-energy-costs-and-overregulation-plans-to-expand-in-China）

BEVとドイツ自動車産業の苦戦
10

蛇足ながら・・・
2021年のRITEシンポ（東京）にて、BEVだけが費用効果的ではなく、PHEV等も含め、多様な道筋の重要性を指摘提示

フォード、ボルボ、フォルクスワーゲン関連の記事（読売新聞オンライン 2024年8月22日、2024年9月3日、2024年9月4日
https://www.yomiuri.co.jp/economy/20240822OYT1T50088/
https://www.yomiuri.co.jp/economy/20240904OYT1T50184/
https://www.yomiuri.co.jp/economy/20240903OYT1T50034/
https://www.yomiuri.co.jp/economy/20240903OYT1T50190/ ）

査読論文も2022年に公表

CO2削減に伴う電化：日本の見通し（IEA World Energy Outlook 2023）※ 日本を含め各国のNZEシナリオ（2050正味ゼロ）の提示はない

最終電力消費量計

CO2で▲97%

1000

CO2で▲64%800
600
40020002010

2020

2030

Stated Policies Scenario

2040

500
400
300
200
10002010

2050

Final energy consumption of electricity(TWh/yr)

400

300
200
100

Stated Policies Scenario

2030

2040

Announced Pledges Scenario

2050

2030

2040

2050

Announced Pledges Scenario

運輸

1805002020

2020

Stated Policies Scenario

産業02010

600

Announced Pledges Scenario

600

民生（Building）

700
Final energy consumption of electricity(TWh/yr)

1200

Final energy consumption of electricity(TWh/yr)

Final energy consumption of electricity(TWh/yr)

1400

11160140120

1008060402002010

2020

Stated Policies Scenario

2030

2040

Announced Pledges Scenario

2050

GDPと電力消費量の関係：所得による地域分類別
12

所得上位27か国（大部分はOECD）

所得中位30か国（大部分は非OECD）
付加価値（GDP）

電力消費量

Brantley Liddle et al., Empirical Economics (2022)

先進国では強い正の関係性は見られなくなってきている。GDP弾性はマイナス◼ 他方、中位所得国は、GDPと電力消費量に強い正の相関関係あり◼

長期価格弾性値推計（全エネルギー）のメタ分析例
1395%タイル推計の分布（1990～2016年に報告された959推計）
最頻値：-0.25程度
中央値：-0.429
平均：-0.524

X. Labanderian et al. (2017)◼

価格弾性値の推計は、既往文献で大きな幅がある。

EUの電力消費量の価格弾性値の推計例
14

Zsuzsanna Csereklyei (2020)

IT需要による電力需要変化の兆し

15

出典）政府資料(2024)

エネルギー・電力需要量展望の主要な論点
16① エネルギー・電力多消費産業の経済活動量の低下◼ 途上国への移転の形で、先進国で過去観測されてきた。
◼ 国際的なCO2限界削減費用（炭素価格）差（もしくは、エネルギーの相対価格差）が大きい場合、より一層海外への移転が誘発される恐れ有。結果、国内のエネルギー・電力需要量低下② IT需要による電力需要増◼ 計算インスタンスの大幅な増加はあったものの、従来は省電力の効果が大きく、これまでの電力需要量の伸びへの寄与は軽微◼ 生成AI等、計算インスタンスは今後より一層増大する可能性がある一方、省電力効果は飽和的になっていく可能性も有◼ 他方、海外との相対的な電力価格が高い場合、海外での需要増となる一方、国内需要増は抑制的となる可能性も③ CO2排出削減の強化に伴う電化の促進◼ 電化の傾向は続いてきていたが、これまでは、CO2排出削減の強化に伴う電化ではなく、その上昇も緩やかであった。
◼ 2050年CNなど、排出削減の加速が求められる中での電力需要量の展望は？
◼ 他方、公式的な排出削減目標と現実的な排出削減とはギャップが大きく、そのギャップも踏まえた上での、電化の促進度合いも理解しておく必要有

IT需要増と発電設備・送電網整備のミスマッチ：北海道の現状
17

北海道でのデータセンター増設の記事（日本経済新聞 2024年9月5日
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOFC1361Q0T10C24A8000000/ ）電源による建設、事業期間の違い
18出典）GX実行会議資料 (2024)

エネルギー需要と供給の時間軸の違いを理解した上で、アフォーダブルな価格、安定的なエネルギー・電力供給を行って、好循環を生み出すことが重要◼ 電源種によって、特徴が異なっており、電源の特徴を踏まえた政策措置が必要◼

２. 2050年に向けた日本の電力需給分析例※ GX実行会議 GX専門家WG（2024年8月9日）に提示した分析

温暖化対策評価モデルDNE21+の概要(Dynamic New Earth 21+)20

 各種エネルギー・CO2削減技術のシステム的なコスト評価が可能なモデル
 線形計画モデル（エネルギーシステム総コスト最小化。決定変数：約1千万個、制約条件：約1千万本）
 モデル評価対象期間： 2000～2100年（代表時点：2005, 10, 15, 20, 25, 30, 40, 50, 70, 2100年）

 世界地域分割： 54 地域分割（米国、中国等は１国内を更に分割。計77地域分割）
 地域間輸送： 石炭、原油・各種石油製品・e-fuels、天然ガス・e-メタン、電力、エタノール、水素、アンモニア、CO2（ただしCO2は国外への移動は不可を標準ケースとしている）
 エネルギー供給（発電部門等）、CO2回収・利用・貯留技術（CCUS）を、ボトムアップ的に（個別技術を積み上げて）モデル化
 エネルギー需要部門のうち、鉄鋼、セメント、紙パ、化学、アルミ、運輸、民生の一部について、ボトムアップ的にモデル化。その他産業や民生においてCGSの明示的考慮
 国際海運、国際航空についても、ボトムアップ的にモデル化

 500程度の技術を具体的にモデル化、設備寿命も考慮
 それ以外はトップダウン的モデル化（長期価格弾性値を用いて省エネ効果を推定）••

地域別、部門別に技術の詳細な評価が可能。また、それらが整合的に評価可能
非CO2 GHGについては、別途、米EPAの技術・コストポテンシャル推計を基にしてRITEで開発したモデルを利用

これまで様々なエネルギー・気候変動政策の政府検討において活用されてきた。またIPCCシナリオ分析にも貢献統合費用の想定：東大-IEEJ電源構成モデルの分析結果を活用
21

 DNE21+モデルは世界モデルであるため、国内の電力系統や再エネの国内での地域偏在性を考慮した分析は難しい。そこで系統対策費用については、別途、 東京大学藤井・小宮山研究室および日本エネルギー経済研究所による最適電源構成モデルによる、変動性再生可能エネルギーが大量に導入された場合の電力システム費用の上昇分（統合費用）を推計結果を活用
 全国のAMeDASデータ等をもとに変動性再生可能エネルギーの出力の時間変動をモデル化し、線形計画法によって電力部門の最適な設備構成（発電設備及び蓄電システム）及び年間の運用を推計
 今回は日本全体を5地域（北海道、東北、東京、九州、その他）に区分し、1時間刻みのモデル化により計算を実施。
発電コストや資源制約などの前提条件はDNE21+の想定に合せて設定

モデル計算で考慮されているもの ・・・ 出力抑制、電力貯蔵システム（揚水発電、リチウムイオン電池、水素貯蔵）、発電設備の利用率低下、地域間連系線、貯蔵や送電に伴う電力ロスモデル計算で考慮されていないもの ・・・ 地内送電線、配電網、回転慣性の低下の影響、EVによる系統電力貯蔵、再生可能エネルギー出力の予測誤差、曇天・無風の稀頻度リスクなど
東大-IEEJ電源構成モデルの分析結果から近似した系統統合費用＝DNE21+で想定した系統統合費用の想定（各導入シェア実現時の限界費用）
700➢

太陽光Output(p.u.)

1

風力600

0.90.80.7

500

0.60.40.3
20:00
16:0012:00
8:00
4:00
0:00

0.2

0.1

太陽光発電の出力例

31-Dec

1-Dec

1-Nov

1-Oct

1-Aug

1-Sep

1-Jul

1-Jun

1-Apr

1-May

1-Mar

1-Jan

1-Feb0

系統統合費用 [US$/MWh]0.5400300

➢
200

100

005

10152025303540

総発電電力量に対するシェア [%]45505560

VRE比率が高まると、限界統合費用は比較的急速に上昇傾向有。これは、既にVREが大量に導入されている状況で更に導入を進める場合、曇天・無風状態が数日以上継続するリスクに対応するため、利用頻度の低い蓄電システムや送電線を保持することが必要となることによる。
例えば、再エネ比率50%程度（太陽光約400TWh、風力約100TWh）のケースにおいては、蓄電池導入量は最適化計算の結果、870GWh、再エネ100%程度（VRE56%）のケースでは3980GWh程度となる。（足下導入量約10GWh程度）

データセンター需要増シナリオのモデル想定と論拠
Masanet et al., や Koot et al., Basescenario的シナリオ

低位ケース
2016年

世界

日本

世界

日本

286 TWh/yr

21 TWh/yr

286 TWh/yr

21 TWh/yr(25,000 TWh/yr)(1,050 TWh/yr)

データセンター分

1.15%

2%（想定）(+0.8 %/yr)

321 TWh/yr
2050年

Koot et al., Combined scenario（median）的シナリオ

高位ケース(全電力消費量)

2030年2%（想定）(+4.9 %/yr)

24 TWh/yr

年上昇率一定(+0.8 %/yr)

377 TWh/yr

22566 TWh/yr

42 TWh/yr

年上昇率一定(+4.9 %/yr)

28 TWh/yr

1497 TWh/yr

110 TWh/yr高位ケースでの追加電力需要：+83 TWh/yr※ 中位ケースは年上昇率を高位ケースの半分と想定【参考】 JST (2022) LCS-FY2021-PP-01 における推計
Optimisticケース
世界

Modestケース
日本

世界

日本

2030年

190 TWh/yr

6 TWh/yr

670 TWh/yr

24 TWh/yr

2050年

3000 TWh/yr

110 TWh/yr

16000 TWh/yr

500 TWh/yrデータセンター・ネットワークの電力消費の増大の見通し

23

データセンター電力需要
日本

世界

効率改
善がな
い場合

高位

Koot et al.
All comb. (median)Baseline (median)

中位
低位

情報通信ネットワーク（ルーター・無線基地局）電力需要
世界

日本

高位
中位
低位

出典）JST(2022; 2023)

IT関連の需要想定：高位シナリオ24



とりわけネットワーク需要内のバウンダリーは、文献毎で異なっていて不明瞭なところがある 。
本分析では、以下のように区分し、各需要を想定した。



通信キャリア基地局の電力需要の伸びが、その他の通信ネットワーク関連需要の伸びよりも大きいと見通されているため、それを反映した。
ベースライン以外のシナリオでは炭素価格によって価格弾性に従い低減
その他IT関連需要（PC、スマホ、タブレット、TV等の利用時）【その他の電力需要（人口、GDP等が説明変数）の内数】

日本総研推計のバウンダリーによる半導体製造需要21 TWh/yr

高位シナリオ、ベースライン
2040年：44 TWh/yr
2050年：63 TWh/yr

高位シナリオ、ベースライン
2040年：68 TWh/yr
2050年：110 TWh/yr

JSTのバウンダリーによるデータセンター需要
23 TWh/yr
JSTのバウンダリーによるネットワーク需要
24 TWh/yr
JSTのバウンダリーによる高位シナリオ、ベースライン
2040年：67 TWh/yr
2050年：109 TWh/yr

通信基地局需要12 TWh/yr
6 TWh/yr

基準年（2020年）

日本総研推計のバウンダリー
による通信基地局需要※ 各文献の時点の違いを2020年時点で補正している。

高位シナリオ、ベースライン
2040年：31 TWh/yr
2050年：51 TWh/yr

2040/2050年

エネルギー需要・経済影響分析の手法
25

日本：成長実現ケース
GDP想定＝実質1.7%/年相当

世界他国：中位的な社会経済
シナリオ想定SSP2想定

整合的なエネルギー需要・基礎素材生産量等

世界ｴﾈﾙｷﾞｰ・温暖化対策評価モデルDNE21+で費用最小化のｴﾈﾙｷﾞｰｼｽﾃﾑとｺｽﾄ推計
世界での相対的なエネルギー価格差：小＋低価格弾性成長実現シナリオ

低成長シナリオ

世界各国のCO2限界削減費用

世界エネルギー経済モデルDEARS
で各産業の生産量低下を推計（過去の長期における弾性値を踏まえた均衡解を導出）

世界での相対的なエネルギー価格差：大＋高価格弾性

欧州等で近年観測されている高いエネルギー価格弾性値を採用。
RAS法により、部門間の均衡解を導出。
GDPの低下、各産業の生産量低下を推計

日本の低炭素・脱炭素技術の海外市場獲得効果を加算

DNE21+で再計算

DNE21+で再計算

成長実現シナリオの経済展望

成長実現シナリオのエネルギー需要量

低成長シナリオのエネルギー需要量

低成長シナリオの経済展望

想定シナリオ

シナリオ

成長実現
シナリオ

低成長
シナリオ

潜在的経済成長

GHG排出削減制約

所得効果、人口・なりゆき産業構造変化
等

GHG排出削減によって誘発される炭素価格

世界全体で内閣府「成1.5℃目標、長実現ケー
日本NDC+ス」
2050年CN

エネルギー
供給技術の技術進展・技術普及水準

高位（相対的エネルギー価格の差異：小）低位（相対的エネルギー価格の差異：大）26

データセンター等 IT需要

自動車

価格弾性による効果（内生）

【EV】
中位
ｺｽﾄ低減
加速

高位需要

高位
小
ｺｽﾄ低減 （2050年：(中弾性加速
普及上限(DEARS))
制約無）

低位需要

大
(高弾性＋RAS法)

潜在的需
要（外生）

高位

中位

中位

鉄鋼

鉄鋼・化学・自動車等の生産量の展水素DRI 望：炭素価
普及速格による生度
産量低下

中位※ 比較参照として、特段のGHG排出削減を想定せず、エネルギーシステムコスト最小化の「ベースライン」（CO2限界削減費用ゼロ）も推計◼ 「成長実現シナリオ」は、エネルギー供給・需要側技術ともに、技術革新が広範に進展。技術普及障壁も小さい。結果、国際的な相対的エネルギー価格も比較的低廉。 DXの進展も広範に起こる。
海外への産業移転は少なく、結果、価格弾性値は長期の傾向に沿ったものに。
◼ 「低成長シナリオ」は、現状延長線上の技術進展。技術普及障壁も比較的大。DX進展も中庸。
結果、脱炭素・低炭素エネルギー資源にハンディキャップが大きい日本は、国際的な相対的エネルギー価格は高い状況◼ 引き続き、エネルギー関連技術の技術進展・普及障壁の想定の様々な差異による分析は検討課題

エネルギー価格弾性の扱い方
27◼ DNE21+では、原則的には、エネルギー価格上昇による需要低減効果は内生的に計算される。
◼ しかしながら、エネルギー多消費産業の生産量（粗鋼生産量、エチレン生産量等）については、国別に外生的に想定を行っており、相対的なエネルギー価格変化に伴う、国際的な産業の移転については考慮できない。相対的な価格差が小さい場合は、この扱いで大きな問題はないが、国間で相対的なエネルギー価格差が大きく生じる場合では、別途考慮が必要である。
◼ 先述のように、「成長実現シナリオ」では国際産業連関表GTAP9（基準年2011年）をベースとした一般均衡モデルDEARSモデルを利用して、生産量の低下を推計◼ 「低成長シナリオ」では、最近の先進国でエネルギー多消費産業で見られる産業の海外移転を踏まえた、価格弾性値を反映した分析を実施。所得弾性値1.0、価格弾性▲1.0と想定した上で、産業部門間の均衡はKEO-RAS法を用いて推計◼ エネルギー多消費産業の生産量を上記の「成長実現シナリオ」と「低成長シナリオ」別に推計。DNE21+での想定生産量を修正して、再計算し、エネルギー需要を推計（p.30参照）

世界エネルギー経済モデルDEARS(Dynamic Energy-economic Analysis model with multi-Regions and multi-Sectors)28



トップダウン型経済モジュールとボトムアップ型エネルギーシステムモジュールの統合モデル



動的非線形最適化モデル（世界全体の消費効用最大化）

モデル対象期間： 21世紀中頃まで（最適化時点間隔 10年）

世界地域分割：18地域分割

非エネルギー産業分類：16分類（貿易は輸入財・国内財の代替性を考慮[アーミントン構造]）



エネルギー分類： IEA統計に基づき、一次エネルギー8種、二次エネルギー４種。（IEA統計の鉄鋼部門のエネルギー消費のバウンダリーの修正。）

GTAP (Global Trade Analysis Project) モデル・データベースに基づく、貿易マトリックスを含む国際産業連関構造を明示した経済モジュール

簡略化ながら、ボトムアップ化したエネルギーシステムモジュール✓ ボトムアップ的にエネルギー供給技術（発電技術等）、CO2回収・貯留技術をモデル化✓ 一次エネルギー供給： 8種類をモデル化（石炭、原油、天然ガス、水力・地熱、風力、太陽光、バイオマス、原子力）✓ トップダウン的にエネルギー需要サイドをモデル化（家計：エネルギー価格・所得弾性、産業・運

輸：エネルギー価格弾性、これらはすべて経済モジュールとリンク）✓ 最終エネルギー消費： 4種類をモデル化（固体燃料、液体燃料、気体燃料、電力）

政府のエネルギー・環境会議選択肢の経済分析等にも活用された。
• T. Homma & K. Akimoto(2013),” Analysis of Japan's energy and environment strategy after the Fukushima nuclear plant accident “, Energy
Policy 62, 1216–1225• 本間他(2020)、現状の気候・エネルギー政策を考慮した，パリ協定国別貢献における国際競争力に関する分析、 エネルギー・資源、41-5

「成長実現シナリオ」の海外市場獲得の経済効果の手順について
29◼ 「成長実現シナリオ」は、世界に先行して低炭素・脱炭素技術の開発、実証、商用化が進展し、各種技術のコスト低減等が加速する世界観である。
◼ 他方、DEARSモデルは国際産業連関表をベースにモデルが構成されているが、分割された部門内において、日本の環境に優れた技術の比率が高いことが考慮できず、世界への低炭素・脱炭素技術の展開に伴う経済効果は含まれない。そこで、この効果を考慮するため「海外での排出削減対策の設備投資額増に伴う日本製品の輸出増分」を別途推計【推計手順】(1) DNE21+モデルから「成長実現シナリオ」で推計された、世界における低炭素・脱炭素技術の設備費を整理(2) 日本の各種機器の輸出シェアを実績値を基に想定し、(1)を用いて、日本の設備・機器の海外での投資増を推計（なお、海外での工事費相当額として26%を想定し、日本の投資増分から除外）(3) (2)を、輸送機械産業[運輸関連技術の寄与]、電気機械産業[家電機器技術の寄与]、汎用機械産業[発電他、その他の技術の寄与]の3分類に整理(4) (3)を基に、産業連関表の波及効果分析（当該設備投資増加による2次効果まで考慮、2015年表[大分類]を利用）を用いて、GDPへの波及効果(誘発GDP)を推計

CO2限界削減費用
成長実現シナリオ

30

低成長シナリオ

2040

2050

2040

2050

日本

392544

538

1032

米国

280256340352

英国

304367

382

477

EU

287418

340

536

その他

280256340344

単位：USD/tCO2
注）一部の国抜粋表示✓ 「成長実現シナリオ」では、技術開発・普及が進展すると想定。2050年CNに向けて、相応のCO2限界削減費用が推計されるが、それでも、他国との相対的な費用差は、技術開発・普及を保守的に想定した「低成長シナリオ」と比較すると小さい。

生産量・GDPの低下

31

2040
-6.9%

2050
-9.6%

低成長シナリオ（価格弾性：▲1.0、所得弾性：1.0 ＋ RAS法）
2040
2050
-41%
-47%

（0.86）（0.85）（0.54）（0.50）

化学-6.6%-10.2%-35%-41%

窯業土石(セメント含)

-2.4%

-2.1%

-30%

-35%

非鉄金属

-1.9%

-1.9%

-35%

-41%

紙パ

-4.7%

-5.9%

-33%

-38%

輸送機械

-5.4%

-6.5%

-42%

-49%

GDP (CO2削減技術の海外市場獲得効果含まず)

-4.6%

-5.3%

-13%

-14%

ベースラインからの低減率
鉄鋼（生産量 [億トン/年]）

GDP, GNI (海外市場獲得効果含む)

成長実現シナリオ（DEARS）

内閣府「成長実現ケース」の一人当たりGDP成長率を若干上回る水準（海外市場獲得効果：+5%程度）

経済成長率：2023年からの年成長率※ 人口低減見通しが含まれる+1.1%/年+0.7%/年

上記とほぼ同様（海外市場獲得効果は期待できず）+0.5%/年+0.3%/年

注）気候変動による負の影響の緩和による便益は含んでいない。成長実現シナリオでは上記に追加的にGX⇒DXの正の経済効果もあり得る。

日本の相対的なエネルギー価格が高くなる「低成長シナリオ」では、経済成長率は低位。相対的なエネルギー価格差が小さい「成長実現シナリオ」では、排出削減対策の影響は相対的に小さく、CO2削減対策技術の国際的な優位性が加わることで、CNを実現しつつ内閣府の成長実現ケースの経済成長率（2040年まで1.0%/年）を若干上回る成長を達成

最終エネルギー消費量：電力・非電力・非エネルギー別

32

350

300

最終エネルギー消費 [Mtoe/yr]

250

非エネルギー利用

200

非電力
150

電力

10050

2015

2040

低成長

成長実現

ベースライン

低成長

成長実現

ベースライン02050✓ 電力需要は増大、非電力需要は低下。「成長実現シナリオ」では電力需要は大きく増大✓ とりわけ、「低成長シナリオ」では、経済成長が低く、電力需要、最終エネルギー消費量ともに相当抑制される。低経済成長によって、エネルギー需要が抑制され、CO2排出削減を実現

最終エネルギー消費量：部門別電力需要
1400

33

その他運輸部門
道路交通部門1200

最終電力需要 [TWh/yr]

家庭部門：その他
家庭部門：冷房エアコン（気候変動による増分）
家庭部門：冷房エアコン（気候固定時）家庭部門：ヒートポンプ給湯器

1000

800

業務部門：その他
600

業務部門：データセンター・ネット
ワーク
産業部門：その他

400
産業部門：半導体製造

産業部門：CO2回収

200

産業部門：電炉

2015

2016

2017

2018

2019

2020

2040

2050

低成長

成長実現

ベースライン

低成長

成長実現

ベースライン0※使用端✓ 「低成長シナリオ」では、2040年まで電力需要はほぼ横ばい。2050年では、CN達成のため電化が必要で若干の需要増。ただし、エネルギー多消費産業は国外流出✓ 「成長実現シナリオ」では、高経済成長とともに、IT需要増、海外との相対的な電力価格差も小さく、電力需要は大きく増大

電化に伴う電力需要増分34【定義】 電化に伴う電力需要増分＝基準年（2019年）比での電化率の上昇分×最終エネルギー消費量

電化に伴う電力需要増分 [TWh/yr]

700

600

運輸
500400

民生
300

200

産業
100

2040

低成長

成長実現

低成長

成長実現

02050

※送電端

✓ 大幅なCO2排出削減に向けて、すべての部門における電化の進展は重要であり、これに伴う電力需要の増大も大きい。
✓ ただし、1.5℃目標の実現可能性は高くない。国際的な相対的エネルギー価格を調和させようとした
場合の現実的な電化の水準の認識も他方で必要

３．まとめと政策展望

GX実行会議（8月27日）資料での整理
36

まとめ37

 電化促進効果も相まって、最終エネルギー需要量は低下が見込まれるが、IT関連の需要増と電化によって、電力需要量は大きく増大する可能性がある。「成長実現シナリオ」では、2040年1080、2050年1270 TWh/年程度の見通し
 他方、海外との相対的なエネルギー価格が高い場合（「低成長シナリオ」）は、エネルギー多消費産業の国際的な競争力低下により、海外移転が進み、電力およびエネルギー需要量は低位に推移する可能性もある。このとき、経済成長も低位となる可能性が高い。
 なお、民間企業の投資は、リスク回避的になりやすいので、「低成長シナリオ」が実現しない予見性を高めることは政府の重要な役割。それが「経済と環境の好循環」を実現する上で必須条件
 ここで提示したシナリオは、世界で1.5℃未満の目標達成、また、米国を含め、主要先進国は2030年NDC、2050年CN実現を前提とした分析としている。しかし、その目標達成は相当難しいとの見方もある。仮に日本以外の国が、本分析で想定した目標を達成せず、日本のみが想定した排出削減目標を達成する場合には、日本と他国とのCO2限界削減費用の差異はここでの分析結果以上に大きくなり、産業の海外移転は一層進むこととなるため、ここで提示した「低成長シナリオ」を更に下回る結果となり得る。
 逆に言えば、「成長実現シナリオ」は、海外との相対的なエネルギー価格が大きくないことが前提であるため、このシナリオの経済成長実現においては、海外の状況に応じて、日本の排出削減目標も柔軟性を有した対応が必要
 当面は、低排出な化石燃料としての天然ガスの活用は、比較的柔軟性がありバランスが良いことから、不確実性が大きいながら、潜在的に高まってきている電力需要に対する安定供給にとっても重要と考えられる。

付録

価格弾性値の推計比較
39

DNE21+の標準想定

DEARS
（内生）

Hunt andNinomiya(2005)

Otsuka(2024)

Al-Rabbaiand Hunt(2006)

Nrayanet al.
(2007)

Chang etal. (2019)

Labanderian et al.
(2017)

Liddle etal. (2022)

Csereklyei(2020)

全世界

日本／
EU／OECD日本

日本（都道府県別）OECDG7

先進国20国

世界各国（既往文献428本のｻｰﾍﾞｲ）

高所得国

EU

推計期間

GTAP9
(2011)

1887-2001

19902015

1960-2003

19782003

19782013

1990-2016（文献年）

19782016

1996-2016

全エネル
ギー-0.40～
-0.62

-0.2

-0.4

[民生]
-1.45～-1.563-0.234(別推計の提示も有)

-0.52
（平均値）
-0.25～-0.27[産業]-0.75～-1.01[民生]-0.53～
-0.56

対象国

電力

[マクロ評
価の需要
(主にエネ寡消費産業,民生)]-0.3-0.21～
-0.30

非電力

[マクロ評
価の需要
(主にエネ寡消費産業,民生)]-0.4-0.56～
-0.60

エネルギー
多消費

基本的に
内生

-0.36～-0.70-0.529

エネルギー
寡消費

基本的に外生（上記どおり：-0.4～-0.3-0.27～-0.56-0.299注）いずれも長期弾性値

-0.37
（平均値）

[産業]
-0.25～-0.74[民生]-0.55～-1.0

「低成長シナリオ」推計の手順について
40

【手順1】
長期価格弾性値▲1.0の想定の下、最終エネルギー消費量を推計【手順2】1.で得られた最終エネルギー消費量（ベースラインと低成長シナリオ）と、想定の所得弾性値（付加価値弾性値）、価格弾性値から、付加価値変化を算定
産業連関表の各項目の推計
需要サイド
中間需要
産業1 産業2 ・・・ エネルギー

最終消費

投資

輸出入 国内生産

供給サイド

産業1
中間投入

産業2・・・
エネルギー

付加価値国内生産【手順3】
KEO-RAS法*やDEARSモデル想定関数を活用しつつ、部門別国内生産変化や輸出入変化(他国との貿易価格の相対変化を考慮)などを算定。
KEO-RAS法とは、未知の産業連関表を推計する最適化手法（黒田他, 1997）。産業連関表の中ですでに決定・推計されている数値を利用して、他の未知数を推定するための手法で、産業連関分析では伝統的によく用いられるRAS法（収束計算法）の近似解が得られる。最終的に得られた推計結果は、産業連関表の枠組みに基づき、各産業の需給が均衡している。
➢ 未知の産業連関表の行列A（産業×産業）に対して各行の比率（投入比率）及び各列の比率（配分比率）の残差自乗和を同時に最小化する最適化問題を解き、未知の変数が決定される。

産業：基礎的需要、電化、省エネ（省電力）
2040年
【低成長】

【成長実現】

【低成長】

※送電端

※送電端

【成長実現】

2050年✓ 「成長実現シナリオ」では、アフォーダブルな電力価格の実現により、産業の電化も一層進展✓ 「低成長シナリオ」では、電力価格が高いため、「成長実現シナリオ」以上の大きな省電力が必要

41

運輸：基礎的需要、電化、省エネ（省電力）
2040年

2050年
【低成長】

【成長実現】

【低成長】

※送電端

※送電端

【成長実現】

42✓ 「成長実現シナリオ」の2040年では、EVバッテリー価格の低下に伴い、EVの普及が進み、電化が進展。2050年では、e-fuelsの大幅利用も経済効率的（「成長実現シナリオ」ではアフォーダブルに実現）民生：基礎的需要、電化、省エネ（省電力）
2040年

2050年
【低成長】

【成長実現】

【低成長】

※送電端

※送電端

【成長実現】

43✓ 「低成長シナリオ」では、電力価格が高いため、「成長実現シナリオ」以上の大きな省電力が必要。これは簡単に言えば相当な無理をした省電力でもあり、結果、経済は低成長