ベトナムにおけるバイオマス利用の経済環境影響－

CGE モデルによるシミュレーション－

國光洋二（農業・食品産業技術総合研究機構）
１．はじめに世界的な原油価格高騰と温室効果ガスの排出量の増加の中で，再生可能なエネルギー資源の開発が急務となっている．バイオエタノールやバイオガスのようなバイオエネルギーは，①カーボンニュートラルな性質を有するので，化石燃料と代替することにより温室効果ガス（GHG）の排出量を削減できる可能性があること，②化石燃料の輸入を削減し，国内生産に振り返ることにより国内産業の振興につながること，といったメリットが期待できる．しかしその一方で，①現状では，生産コストが高いので，石油と同等の価格で市場に出すためには，赤字負担が必要になること，②農産物の可食部を原料とするバイオエネルギーでは，食糧との競合が懸念されること，といったディメリットもある．
これらのメリット，ディメリットを定量的に評価することが将来のエネルギー政策を策定する上で必要不可欠と考えられる．
ベトナムは京都議定書上の排出削減の義務を負っておらず，バイオエタノール生産が CDM の対象ではないので，環境政策としてのバイオエタノール生産に積極的に取り組んできてはいない。しかし，ポスト京都議定書の締結に向けた協議の中で，途上国を含む温室効果ガスの削減目標の設定が議論されており，ベトナムにとっても GHG 排出量の抑制は避けて通れない課題となりつつある。さらに，エネルギー面からみると，ベトナムは，石油の輸出国であるが，国内に製油施設が 1 ヶ所しかなく，シンガポール等の隣国に原油を輸出し，精製した石油製品を輸入している。1990 年代以降の経済成長に伴って，国全体のガソリン消費量は 10 年間で 2 倍以上に増加し，2009 年には 5,400 百万 L に達している。急増する石油消費を満たすため，輸入に頼らないエネルギー源の確保が求められている。
その一端として，筆者らも参加している「Sustainable Integration of Local Agriculture and Biomass（以下，SIRABI）のプロジェクトでは，ベトナム政府の支援のもと，国際協力機構 (JICA)，Industries」
日本学術振興会（JST），ホーチミン市工科大学の共同事業として，2010 年に稲わらからのバイオエ
タノール生産の実験プラントが建設されている。実験プラントで得られたデータやベトナムの社会経済状況を踏まえ，稲わらを原料とするバイオエタノール生産の経済面・環境面のメリットを定量的に示すことが，重要であると考えられる。
本研究の目的は，未利用のバイオマス資源が豊富で，原油の輸入も増加傾向にあるベトナムを対象に，バイオエタノール生産がベトナムの経済・環境に及ぼす影響を応用一般均衡（CGE）モデルを用いたシミュレーション分析により明らかにし，将来のベトナムのエネルギー政策策定上のインプリケーションを検討することである．研究の特徴としては，第 1 に，エネルギー投入構造を組み入れた動学 CGE モデルを用いたこと，第２に，等価変分による経済面の効果に加え，GHG 排出変化から見た環境面の効果を分析すること，第３に，農作物の可食部を利用する第１世代のバイオエタノール生産技術に加え，非可食部を利用する第２世代のバイオエタノール生産技術を対象に分析を行うこと，である．

-1-

２．分析の方法
2.1 応用一般均衡モデル
分析に用いる CGE モデルは，Bayer[18]をもとに Kunimitsu [19] で改良した動学 CGE モデルである．
基本的な構造及び数式は，この論文を参照して頂くこととし，ここでは，今回のバイオエタノールの分析のために拡充，変更した部分を中心に説明する．
(i) 生産構造
バイオエタノール生産の効果を分析するため，バイオエタノールと代替性の高い石炭，石油，天然ガス，石油製品，電気，ガス供給部門を細分した生産構造とする．これらエネルギー相互は代替性が高いと考えられるので，エネルギー６部門の生産額を投入要素とするコッブ・ダグラス型

XDiの 生産 関 数 に より エ ネ ル ギ ーの 全 体 投入量

σ=0（ENE）の水準が決まると仮定する．そして，エネルギー投入（ENE）と資本（K)の間，資X1・・・

Xi

・・ Xn

X_KELA
σ=0.2

本・エネルギーの合成財（X_KE）と労働（L)の間，資本・エネルギー・労働（X_KEL）とX_KEL

A

土地（A）の間にも代替性を仮定し，図１のよ

σ=0.8

うなネスト型の生産関数を想定する．第 2 層，

X_KE

第 3 層及び第 4 層の生産構造は，CES 型の生Lσ=0.4産関数で定式化する．このようにして決まるENE

付加価値とエネルギーからなる合成財

K

σ=1.0（X_KELA）と中間投入財（X1 ～ Xn）の間の代替性は非弾力的であると考えて，レオン

Coal

Oil

GasPetro

図１

生産構造

ElectG-dist

ティエフ型の生産関数を想定し，国内の生産が決定される構造となっている．

このような生産構造の元で生産された各部門の生産財は，その一部が海外に輸出されるとともに，海外からの輸入財を加えて国内消費仕向用の生産額（X)が決定される．モデルの中では，輸出に関しては Constant Elasticity of Transformation（CET）型の関数，輸入に関しては Armington 型の関数を仮定して定式化した．
(ii) バイオエタノールの導入
ベトナムにおいては、バイオエタノールの商業生産はほとんど行われていないので，SAM データの部門としてバイオエタノール部門が明記されてはいない．しかし，近い将来，エネルギー・環境政策の一環として，ガソリンに一定割合のバイオエタノールを混入して GHG を削減する政策が導入される可能性が高い．そこで，現状の石油精製部門の生産額の 20 ％がバイオエタノールに置き換えられる状況を想定して分析を行う．
石油精製部門の生産の 20 ％をバイオエタノールに置き換えるため，転換率（PenetrationRate)を変数として，通常の CGE モデルの輸入関数及び市場均衡条件を以下のように変更する．
（輸入関数におけるゼロ利潤条件）-2-

Pi  X _ Conventionali  PM i  M i  PDDi XDDi

(1)

 (1  Penetratio nRate ) X i , (i  s32)
X _ Conventionali  
 X i , (i  s32)(2)

（市場均衡条件）

X i   a ij X j  bi XB  C i  I i(3)

XB  Penetratio nRate  X i  s 32

(4)j

ここに，P，PM 及び PDD がそれぞれ国内消費仕向け財の価格，輸入価格及び国内生産財（輸出を含み，輸入を除く）の価格を表す．X，X_Conventional 及び XB は，それぞれ，国内消費仕向け財の生産量，バイオエタノール以外の国内消費仕向財の生産量及びバイオエタノールの生産量を表す．さ
らに，M，C 及び I は，それぞれ輸入量，消費量及び投資需要量であり，a とｂは中間投入財の投入量を X で除して求めた投入係数とバイオエタノール生産の中間投入部門に関する投入係数である．(3)
式の右辺第 1 項が i 部門における中間投入財の総販売量，第 2 項がバイオエタノールの生産に伴う中間投入部門の生産量を表す．
さらに，バイオエタノール生産については，市場におけるガソリンとの競合で不利にならないように，以下のような MARKUP 分が政府を通じてバイオエタノール生産業者に補助（MARKUP が負の場合）されるか，あるいはバイオエタノール生産業者に課税（MARKUP が正の場合）され，その分は直接家計所得に反映されると仮定する．

MARKUP  Ps 32 XB   Pi  bi  XB  ( PL  l  PK c) XB(5)Y  PL  LS  PK  ROR  KS  PA  AS  MARKUP(6)i

ここに，ｌと c はバイオエタノール１単位の生産に必要な労働投入と資本投入量を表し，PL，PK，ROR及び PA は，それぞれ労働価格，資本財価格，資本の収益還元率及び土地のレンタル価格を表す．さ
らに，LS，KS，AS は総労働供給量，総資本供給量及び総土地供給量である．
2.2 シミュレーションの方法
バイオエタノール生産のベトナム経済への影響をシミュレートするため，以下のような三つのケースについて 2008 ～ 2022 年までの 15 年間の予測を行う．想定したケースは，以下の通りである．
BAU ケース（通常成長ケース）
バイオエタノール生産が無い現状状態が今後も継続すると仮定し，人口の年伸び率及び実質経済成長率を１％とする場合で，価格以外の他の外生変数についても十室経済成長率と同率で増加するとして各内生変数の値を求める．
ケース１（第 1 世代のバイオエタノール生産によるガソリン消費の代替）
農産物の可食部を原料とする第 1 世代の技術を用いたバイオエタノール生産により，現状の石油精製品の 2 割（PenetrationRate=0.2）を代替する場合である．生産に要する投入費用は，F.O.Licht
GmbH and Agra CEAS consulting (2007)をもとに表１の通りとした．
ケース２（第 2 世代，先進技術のバイオエタノール生産によるガソリン消費の代替）-3-

非可食部である稲わらを原料とする第 2 世代の技術を用いたバイオエタノール生産により，現状の石油精製品の 2 割（PenetrationRate=0.2）を代替する場合である．バイオエタノールの生産コストは，朝野・美濃輪[1]をもとに推定した國光・上田[8]の値（先進技術ケース）を用いた．表１に示すように，生産投入の合計が１を上回っており，何らかの政府助成を前提とする
ケース３（第 2 世代，革新技術のバイオエタノール生産によるガソリン消費の代替）
ケース２と同様に第 2 世代の技術を用いてバイオエタノール生産を行って，現状の石油精製品の2 割を代替する場合である．生産技術の革新により生産コストがケース２よりも 15 ％向上し，全体として投入係数の合計が１になって現状のガソリン価格と同程度の市場競争力を発現すると仮定する．
なお，自動車の燃料として販売される燃料は，石油精製部門の生産の２／３（輸送部門と家計消費部門への販売割合）を占める．この中には，軽油や重油も含まれるので，ガソリンの占める割合を６割と見込めば，石油精製部門の生産額の 4 割がガソリンと推計される．したがって，石油精製部門の生産額の 2 割をバイオエタノールに置き換える政策は，おおよそ現状の 5 割のガソリンをバイオエタノールで置き換えることになる．この率は，ブラジルの現状に比べてもかなり高い割合であり，現実的と言えない．しかし，CGE モデルを用いたシミュレーション結果を目に見える形で求めるため，やむを得ずこのような高率の設定とした．率が低くなっても，これ以降に示す結果の全体的な傾向は変わらないことを付け加えておきたい．
表１

バイオエタノール生産の各技術における投入係数Sectors
第1世代
第2世代

1
0.1
0.02

30.15
04
0.15
06
0.2
032
0.01
0.01

33
0.04
0.15

43
0.01
0.1

45
0.01
0.01

46
0.01
0.01

47
0.01
0.01

48
0.01
0.31

53
0.01
0.01

54
0.01
0.01

56
0.01
0.01

Capi
0.17
0.4

Labo
0.1
0.1

Tota
1
1.15

2.3 データ
モデルのパラメータをカリブレートするためのデータは，GTAP（Global Trade Analysis Project,Purdue University）が公表している世界の SAM（Social Accounting Matrix）のバージョン８（以下，GTAP8 データベスと称す）におけるベトナムのデータを用いる．このデータは，2007 年時点の 57 部門の社会勘定が記載されている．特に，農林水産部門とエネルギー部門が詳細に記載されている点に特徴があり，バイオエネルギーの分析には，うってつけのデータである．ベトナム政府が公表している産業連関表（2009 年の 107 部門のデータ，ベトナム統計局）から，SAM を推定して用いることも可能であるが，GTAP 8 データベース以上に農林水産部門やエネルギー部門を細分化することはできない．
また，独自推定による信頼性の低下も懸念されることから，世界各国の分析で用いられている GTAP８を用いた．
３．分析結果3.1 バイオエタノールの導入によるエネルギー構造の変化
図２は，石油精製部門の生産の 2 割がバイオエタノールにより置き換えられた状況の下で各エネルギー部門の産出額の変化を表したものである．図の値は，各ケースの値から BAU ケース（バイオエタノール生産なしで通常成長）の値を差し引いて求めた，現状成長ケースからの乖離を表す．ケース
１～３の場合でほとんど数字が変わらないので，ここではケース１の場合のみを載せている．

-4-

この図から，まず第 1 に，2018 年時点で約 20 億ドルの石油精製品（主にガソリン）がバイオエタノールに置き換わっており，その後，経済成長により増加する石油消費にしたがって，代替量も増加
し，2022 年時点では，約 40 億ドルの水準に達している．ガソリンの生産が減少すると，一つにはそれと代替する形で他のエネルギー投入が増加するが，同時に，経済全体の需要の減少を受けてエネルギー投入が減少する．増加と減少の差引で見ると，どのエネルギーにおいても生産水準が減少している．特に，電力の減少が石油精製品に次いで大きい．つまり，バイオエタノール生産によるガソリンの代替は，他のエネルギーについても負の影響が及ぶ結果となっている．

5000‐500

Coal‐10000

oil

2022

2021

2020

2019

2018

2017

2016

2015

2014

2013

2012

2010

2009

million $Year0

2008

2022

2021

2020

2019

2018

2017

2016

2015

2014

2013

2012

2011

2010

2009

2008

million $2011

Income change and needed MARKUP

Change in energy production by kinds

Yearmillion $1000

ᇞY（Case1‐BAU)
ᇞY（Case2‐BAU)‐5000‐100‐10000‐200‐15000‐300

MARKUP(Case2):R‐Axis‐20000‐400

MARKUP(Case3):R‐Axis‐4000‐25000‐500‐4500‐30000‐600‐1500gas‐2000

Petroleum & Cokes‐2500Electricity‐3000Gas Distribution

‐3500

図２

バイオエタノール導入による従来型

図３

エネルギー投入の変化

ᇞY（Case3‐BAU)
MARKUP(Case1):R‐Axis

バイオエタノール生産におけるマークアップ率と GDP の変化

3.2 経済的影響
図３は，バイオエタノールによるガソリン代替が総所得に及ぼす各ケース毎の影響を示す．図－ 2と同様に，各ケースの値から BAU ケースの値を差し引いて求めた差をプロットしている．合わせて，バイオエタノール生産に伴う黒字・赤字の水準を示す MARKUP の値を載せている．MARKUP は，BAU ケースでは０なので，図の値は変化分であると同時に各ケースの全体額となっている．
バイオエタノールの生産以上にコストを要するケース２では MARKUP が負になっているが，生産とコストがほぼ釣り合うケース１と３では，MARKUP が０に近くなっている．若干マイナスになっているのは，バイオエタノールの生産増加により既存部門との間に中間投入の生産や労働及び資本の競合が生じ，これらの価格の上昇を通じて，バイオエタノール生産コストを引き上げる影響が生じるためである．第 1 世代のバイオエタノール生産の増加は，農業部門の生産増加を通じて農業部門の生産物の価格と労賃の大幅な上昇をもたらすのに対し，第 2 世代のバイオエタノール生産では，資本価格の上昇が大きくなる．ただし，ケース３の資本価格の上昇は，後で説明する所得変化の影響で資本の蓄積量がケース１以上に減少するために，それ程顕著ではないため，ケース 1 の第 1 世代のバイオエタノール生産の方が MARKUP の減少幅が大きくなる．
図４は，家計の効用水準の変化を金銭評価した指標である等価変分（EV)について，前の図と同様にケース１～３の値から BAU ケースの値を差し引いて求めた変化額の推移である．総所得と同様な傾向が見られる．
3.3 環境影響
図５は，バイオエタノール生産の増加による GHG 排出量について，ケース１～３の値から BAUケースの値を差し引いた排出量の変化を表す．初期の段階では，ケース 1 の GHG 排出量の削減がケ-5-

ース２と３より大きいが，途中から逆転し，最終年にはケース２，３がケース１よりも GHG 排出量の削減が大きい．これは，当初，第 2 世代のバイオエタノール生産において，稲わらの収集運搬のコストが占める割合が高いため，GHG の排出係数が高い運輸部門の生産が増加するが，その後，国内生産の減少により GHG 排出量も減少するためである．このように，直接的な影響と間接的な影響が，第 1 世代と第二世代のバイオエタノール生産で異なる傾向が，GHG 排出削減においても見られる．

million $2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022

Change in Equivalent Valuation

Change in CO2 emissions

1000 ton0Year‐100000ᇞCO2（Case1‐BAU)‐20000‐50000ᇞEV（Case3‐BAU)‐70000

バイオエタノール生産による等価変分

図５（EV）の変化

2022

2021

2020

2019

2018

2017

2016

2015

2014

2013

2012

‐80000‐25000

図４

ᇞCO2（Case3‐BAU)‐600002008‐20000ᇞEV（Case2‐BAU)

ᇞCO2（Case2‐BAU)‐400002011‐15000‐300002010‐10000ᇞEV（Case1‐BAU)

2009

‐5000

Year

バイオエタノール生産による GHG
排出量の変化（CO2 換算値）

４．まとめ
本稿では，ベトナムを対象に，バイオエタノール生産の振興がベトナムの経済・環境に及ぼす影響を応用一般均衡（CGE）モデルを用いたシミュレーション分析により定量的に評価した．分析結果と政策的なインプリケーションは，以下の通りである．
まず第 1 に，ガソリンの一定割合をバイオエタノールに転換する政策は，現在輸入に頼っている石油精製品の輸入を減少させるが，貿易面の資本制約のために輸出も減少し，国内生産及び所得総額の減少をもたらす．バイオエタノール生産に赤字生じる場合は，そのような負の影響がより大きくなる．
従って，ガソリンをバイオエタノールに転換する政策は，現状のベトナム経済にとっては，余り望ましいとは言えない．バイオエタノール生産の前に，国内貯蓄の増加による外資制約の緩和が必要である．
第 2 に，経済的にはマイナスであっても，ガソリンからバイオエタノールへの転換は，GHG の排出削減によるプラスの効果が期待できる．この効果は，短期的には可食部を利用する第 1 世代のほうが稲わらを利用する第 2 世代のバイオエタノール生産のよりも高い．しかし，長期的には，第 2 世代のバイオエタノール生産の方が環境効果が高くなる．加えて，第 2 世代のバイオエタノール生産は，世界全体で見ると食料との競合を回避できるメリットもある．従って，第 2 世代のバイオエタノール生産が商業的に成立可能なように，生産効率の向上のための技術開発が重要と考えられる．
このように，動学応用一般均衡分析を適用することにより，価格を固定した分析の枠組みや，部分均衡の枠組みで考えた場合とはことなる総合的な影響が評価できる．その点で，動学 CGE の適用は，政策評価の有効なツールと言える．

-6-