不耕起稲栽培によるCO2削減と炭素排出量に関する研究
鄭 利成*⋅金正仁*** 中央大学、産業経済学科1)** 中央大学、経済学科2)

Study on CO2 reduction and carbon emissions by non-tillage ricecultivation
Ri-sung JEONG* and Jeong-in KIM*** Dept. of Industrial Economics, Chung-Ang University, Seoul, Korea** Dept. of Economics, Chung-Ang University, Seoul, Korea

Ⅰ. はじめに2015年に行われたCOP21に続いて、韓国は国連気候変動枠組条約（UNFCCC）事務局に国別自主削減貢献（INDC）案を提出した。韓国の最近の温室効果ガス排出量の統計は、2013年に6億9,450万tCO 2 -eq.（温室効果ガス総合情報センター、2015）であり、経済成長を考慮した、
2020年の国の排出見通し（BAU）は、7億8,250万tCO 2 -eq.であり、2030年には8億5,060万
tCO2-eq.である。政府が国連に提出したINDCには、2030年までの国の長期削減目標を設定している。それによると、2005年基準による2030年のBAU対比37％低減することが確定した。より詳細に言えば、国内で25.7％を削減、国外で11.3％を削減、合わせて37％を達成するというものである。したがって、韓国の2030年の排出目標値は、5億3,587万tCO2-eq.となる。これらの自発的な温室効果ガスの削減は、産業部門だけでなく、農業部門にも多大な影響を及ぼしている。したがって、農林業部門でも自主的温室効果ガス削減事業、低炭素農畜産物認証制度などを通じ、温室効果ガスの削減目標を達成するために努力している。農業部門の温室効果ガス削減目標を効率的に達成するためには、削減可能性の高い農業技術を開発しなければならない。特に農業部門では、エネルギー利用に伴う温室効果ガスの排出よりも、非エネルギー部門
である畜産と耕種の温室効果ガスの排出が大きな比重を占めている（ギムゴンヨプら、2014）。したがって、耕種部門は特に水稲で発生するメタンガスを削減することのできる農業技術の開発が重要な課題となっている。このように水管理を通じて、メタンなどの温室効果ガスを削減することができるだけでなく、水の節約と生産性の向上も可能である（ウサンホら、2015）。
1996年IPCC（Intergovernmental Panel on Climate Change、1996）で発刊したガイドラ
インは、農業部門での温室効果ガス排出源（Source category）を大きく畜産部門と耕種部門に分けている。畜産部門は再び腸内発酵（Enteric1) dalmuriya@cau.ac.kr2) jeongin@cau.ac.kr

fermentation）と家畜糞尿処理過程

（Manure

management）に区別しており、耕種部門は稲栽培（Ricecultivation）、 農地（Agricultural soil）と作物残渣の焼却（Field burning of agricultural residue）に 区分している（IPCC、1996）。
農業部門から排出される温室効果ガスは、、大き分けて二酸化炭素（CO2）、メタン（CH4）、亜酸化窒素（N2O）の3種類である。CO2は作物の光合成作用でO2と、呼吸作用によるCO2発生のために、二つの気体は温室効果ガスの排出効果を相殺しており、他の産業分野とは異なり、温室効果ガスの排出量の計算には含まれない。したがって、農業部門の温室効果ガス
排出量は、一般的にメタンや亜酸化窒素によって起こる。特にメタンは、アジア諸国の中で最も重要な食糧資源である稲から排出され、湛水した水田で有機物の嫌気的分解過程で主に発生して（Naserら、2007）、作物残渣を焼却する過程でもいくつか発生する。
農業分野では、世界の温室効果ガスの排出量のうち約10〜20％を占める温室効果ガスの排出源である（Lehugeraら、2011;

Smithら、2007）。農業分野での温室効果ガス排出の主な要因

は、直接排出と間接排出に分けることができる。直接排出は、農作物の栽培中に土地利用を介して排出されるものであり、間接的排出量は、農資材投入物（肥料、農薬など）の生産過程で排出される温室効果ガスと農業機械の使用による燃料の燃焼などである。農業分野での炭素排出量を削減し、土壌炭素の保存を増やす研究が続けられている。そのような研究結果として推奨されている二酸化炭素排出量低減のための代表的な農作業として、不耕起、バイオエネル
ギー作物、緑肥施用、稲作の水管理などがある（Bhatiaら、2005;

Lehugeraら、2011;

Mosierら、2005; イヨンハンら、2009年）。
本研究では、不耕起稲作を利用して、農業分野での削減可能な温室効果ガスの削減量を定量的に分析する。不耕起稲作は、特別なインフラの構築が必要ない単純な方法であり、農家でも容易に適用することができる温室効果ガス低減技術であり、温室効果ガスの削減効果も他の技術と比較して優れている。不耕起稲作を利用して、農業部門で発生する温室効果ガスを削減する
ことで、どの程度の相殺排出権（Korean Credit Units、KCU）供給量が確保できるのかを確認することができ、相殺排出権制度設計における農業部門をどのように活用するかを決定するために重要な資料になるであろう。
本研究の構成は以下の通りである。まず、関連先行研究を考察し、炭素相殺と時系列モデルについて説明する。その後の分析を介して不耕起稲作に起因する炭素削減可能量を推定し、これにより、相殺排出権制度設計における農業部門をどのように活用できるかについて論じたい。

Ⅱ. 先行研究と理論的背景
2．1 先行研究の考察

2014年の農業分野での温室効果ガス排出量は、約21.3百万tCO2-eq.であり、国家全体の排出量

の約3.1％を占めており、1990年対比1.5％減少、前年度対比2.7％減少している。1990年と比べて2014年の排出量増減の主な原因は、農業分野で最も大きな割合を占める水田栽培部門の排出量の継続的な減少と、肉消費の増加に伴う畜産活動に関連の排出量の増加である。2014年稲作部門をはじめとする農作物の栽培による耕種部門の排出量は、1990年と比べて20.7％減の12.5
万tCO2-eq.であった（温室効果ガス総合情報センター、2016）。
農業分野から排出される温室効果ガスは、CH4とN2Oある。2014年の農業分野のCH4排出量は12.3百万tCO2-eq.であり、農業分野全体排出量の57.9％を占めており、N2Oの排出量は9.0万
tCO2-eq.であり、農業分野全体排出量の42.1％を占めている。農業分野の排出量のCH4排出量
は、1990年以降から継続的に減少している傾向にあり、N2Oの排出量はやや増加する傾向にある。 CH4排出量が減少している主な原因は、稲作の水田面積が減少したためであり、N2Oの排出量が増加した理由は、家畜飼養頭数の増加に伴う家畜糞尿の処理と農地投入量が増加したためである（温室効果ガス総合情報センター、2016） 。
土壌は、陸上生態系において非常に重要な炭素貯蔵庫である。土壌内の炭素蓄積とは、全地球的炭素循環において、大気中の二酸化炭素が光合成を介して陸上の生態系に流入した後、土壌内に長期間安定的に留まることができる形に変換されることをいう。農業部門において、土壌
炭素蓄積技術では不耕起栽培が代表的である（農林水産食品部、2013）。
稲作の分野の中で、温室効果ガスの削減量が最大の技術は、不耕起とロータリーで3.827tCO2-eq./haを減らすことができると分析した。次に、灌漑であり、2.940CO2-eq./h
a、暗渠排水2.912tCO2-eq./ha、稲わら除去2.885tCO2-eq./haの順だった。環境にやさしい
農業分野では、有機質肥料が0.003tCO2-eq./ha、青麦栽培が0.680tCO2-eq./haであり、他のバイオディーゼル用の菜の栽培が5.0tCO2-eq./ha削減することができると分析した（農村経済研究院、2010）。
不耕起は円滑な栄養素の供給、労働時間の削減、土壌内の有機物含有量の増加は、温室効果ガスの削減などの肯定的な効果があるが、一方、数量が減少することを報告している（農林水産
食品部、2013）。イヨンハンら（2009）は、不耕起レンゲソウ被覆稲作の経済的効果を分析し、不耕起の純利益が耕起に比べて1年目に10a当たり190ウォン（33.0％減）、2年目に10a当たり3千ウォン（0.5％減少）減少したと分析した。3年目以降については、専門家の助言を経て平均的に10a当たり3千ウォン（0.5％減）減少していると分析した。
Ryuらは、慣行耕起を行っている農家を対象に全過程のリストの分析を行った結果、炭素成績
は、米1kg生産を基準に2.21kgCO2-eq./kgが発生したと報告した。温室効果ガスの中で、CO2
排出量が最も多かったが、地球温暖化指数を乗じて二酸化炭素等価（CO2-eq.）に換算すると、稲の生産過程の炭素成績でメタン発生寄与度が最も大きかった。全体のCO2排出量のうちボクビ生産工程で37％が発生しており、恵みの雨の生産に10％、稲栽培の過程の中で、40％のかつら生した。稲作中のCO2発生源は、農業機械の化石燃料の使用による不完全燃焼である。
CH4はほとんど稲作中に発生されており、水田メタン発生要因は、嫌気性条件である。N2Oは
ほとんど稲の栽培過程で排出されており、N2Oの発生要因は、複合肥料、尿素肥料、堆肥など

の肥料施用だったと分析した。（Ryuら、2013）

2．2 炭素相殺

農業は、気候変動の影響を大きく受ける産業分野であり、家畜が発生するメタンガス、農地堆
肥や稲作で発生する亜酸化窒素などの温室効果ガス（Greenhouse Gases、GHG）を排出している。農業GHGは、世界的に排出削減が求められる中で、より効果的な方策として、経済面やその他の面での利点を生かすことができる。GHG排出量削減に貢献する施策として課税、排出量取引、炭素相殺制度などがある。この内、炭素相殺制度は農家が削減したGHGを、政府が炭素相殺権（offset credit）に認め、GHGの排出削減に義務付けられた企業は、GHG排出量相殺を活用する制度である。現在、農業分野での炭素相殺権を認められている二つの国の事例を紹介する。
1) カナダの事例
カナダのアルバータ州、カナダ全体発生量の3分の1に相当する2.3億tCO2（2010年）のGHGを排出しており、当分の間、排出量が増加すると見込んでいる。アルバータ州では、2003年から
大規模な事業者に対してGHG排出量の報告を義務付けており、2007年からは、大規模な事業者のGHG排出量を基準（2003年から2005年の平均）で12％削減を義務付けている。
2007年から炭素相殺制度が導入され、農家などのGHG排出量削減と吸収分を大規模事業者のGHG排出量相殺に利用できるようになった。アルバータ州の炭素相殺制度では、農地管理の対策が大きな割合を占めている。2010年末までの実績を見ると、対策件数では56％、クレジットの創出量としては、37％が農地管理の対策によるものである。

表 1. アルバータ州の炭素相殺制度の対処実績(2010年末の累計）
炭素相殺事業の中、区分
炭素相殺事業の合計
農地管理対処
対処件数
78件
4件 (合計 56%)
クレジット1,368万tCO2
508万tCO2 (合計 37%)
創出量자료 : Agriculture and Rural Development Alberta

2) オーストラリアの事例
オーストラリアでは、2011年12月に農林業分野の取り組みを対象とした炭素相殺制度である
CFI（Carbon Farming Initiative）という制度を実施した。CFI制度では、GHG削減の取り組
みに基づいて認証されたクレジットの種類と用途が異なる。具体的には、京都議定書の目標達成に貢献することのできるGHG削減の取り組みは、京都ACCU（Australian

CarbonCreditUnit）と呼ばれるクレジットが発行される。京都ACCUの用途としては、①京都議定書に基づくオーストラリアの割り当て単位と交換して国際市場で取引、②炭素価格制度のもとでのGHG
排出量に対して課税されている大規模な排出者に販売し、GHG排出量を相殺する目的で利用、③社会的貢献などの目的で利用する企業に販売するなどである。
GHG排出量削減に伴う付随的な利点としては、GHG排出量削減に伴う外部効果、生物多様性の保全や地域コミュニティに及ぼすプラスの影響などで、CFI制度は次のような付随的な利点を明示している。
⦁CFI制度のクレジット登録簿は、各クレジットの創出に伴う付随的利点を記載することができ、この情報は、クレジットの購入者も閲覧可能である。 GHG排出量削減が負の外部効
果をもたらすと判断される場合には、クレジットを発行しないように設定されている。
（農林水産、2012）

Ⅲ. 分析モデル
稲作を行っていない休耕農地が毎年増加している。2017年から2035年まで毎年ある程度の休耕農地が増加するかどうかを把握するために、1981年から2016年まで休耕農地の増加傾向を分析する。単回帰分析モデルを用いて、2017年から2035年までの休耕農地を推定する。本研究では
休耕農地推定のために用いる単回帰分析モデルは、以下の通りである。

               ⋯  (1)

従属変数   は、時点の休耕農地面積を意味する。独立変数   は、時点の耕作農地面積を意味する。、は回帰係数、 は誤差項である。
そして、休耕農地が毎年増加しているので、その分、お米の生産量も減っていると推測できる。お米の減少量を推定するために、(1)式を改良した単回帰分析モデルを用いることにし、そのモデルは、以下の通りである。

                ⋯  (2)

従属変数   は、時点のお米の減少量を意味する。独立変数   は、時点のお米の生産量を意味する。 、 は回帰係数、  は誤差項である。

Ⅳ. 分析資料

1981年から2016年まで、稲作を放棄した農地面積に対して回帰分析を行って求められたモデルを用いて、2017年から2035年までに稲作を放棄するであろう農地面積を推定する。また、1981年から2016年までのお米の生産量に対して回帰分析で求められたモデルを用いて、2017
年から2035年までに収穫されるであろうお米の生産量を推定する。この回帰分析モデルで求められた、稲作の農地面積とお米の生産量を用いて、CO2排出量を算出する。
そして、不耕起栽培による稲作を行った場合、2017年から2035年までのCO2削減量を推定する。ここで、不耕起栽培を用いる理由は、耕起栽培から不耕起栽培に転換すると、先行研究のデータから用意にCO2排出の削減量が推定できるからである。お米の収穫量からもCO2排出量を推定できるが、この論文でお米の収穫量を用いない理由は、お米の全生産過程で投入される
複合肥料、尿素肥料、堆肥などのデータを正確に集計することは不可能であり、そのために削減されるCO2量を推定することが混乱であるからでもある。
この論文で用いられるデータは、表2のとおりである。

表２．稲作の農地面積とお米の生産量
年度
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998

農地面積
(ha)
1,212,258
1,175,964
1,219,645
1,224,674
1,232,924
1,232,679
1,259,141
1,257,158
1,254,231
1,241,803
1,206,612
1,155,645
1,134,943
1,101,678
1,055,337
1,048,987
1,051,659
1,056,483

お米の生産量
農地面積
年度
(t)
(ha)
5,062,974
1999
1,058,555
5,175,073
2000
1,055,034
5,404,043
2001
1,055,750
5,681,852
2002
1,038,577
5,625,873
2003
1,001,519
5,607,233
2004
983,560
5,493,344
2005
966,838
6,053,482
2006
945,403
5,897,934
2007
942,223
5,605,977
2008
927,995
5,384,386
2009
917,990
5,330,825
2010
886,516
4,749,561
2011
850,798
5,059,765
2012
846,870
4,694,957
2013
831,355
5,322,961
2014
814,334
5,449,560
2015
797,957
5,096,877
2016
777,872※資料 : KOSIS 国家統計ポータル

お米の生産量(t)5,262,698
5,290,773
5,514,797
4,926,748
4,451,137
5,000,149
4,768,369
4,679,990
4,407,741
4,843,478
4,916,080
4,295,412
4,224,021
4,006,185
4,230,011
4,240,739
4,326,913
4,196,693

Ⅴ. 研究結果
時系列推定のために統計庁（www.kosis.kr）のポータルサイトから、1981〜2016年に36年の全国稲作栽培面積と米の生産量の時系列データを抽出して、回帰分析を通して2017〜2035年の稲作の農地面積とお米の生産量を推定した。分析に使用した変数は、単位が非常に大きいため、ログ変換した。ログ変換する前の変数として技術的統計を見ると、<表3>の通りである。

分析対象期間である1981〜2016年の36年間の平均稲作栽培面積は、1,050,582ヘクタールであり、平均お米生産量は5,007,740トンであった。稲作の栽培面積は、最小777,872ヘクタールであり、最大1,259,141ヘクタールに分布している。米の生産量は、少なくとも4,006,185トン
で、最大6,053,482トンの分布を示している。正規分布するかどうかを調べるために求めた歪度と尖度は、すべての３未満であり、正規分布を満足していることが確認された。

表３．基礎統計量
実際値

Mean
MedianMaximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis
Observations

実際値のログ変換

稲作の農地面積 (ha)
1,050,582
1,055,186
1,259,141
777,872
150,856-0.1791.836

お米の生産量(ton)
5,007,740
5,061,370
6,053,482
4,006,185
542,420-0.1332.012

稲作の農地面
積 (lha)13.85413.86914.046
13.5640.148-0.3611.986

お米の生産量(lton)
15.42115.437
15.61615.2030.110-0.288
2.018

36

36

36

36

図１．ログ変換した稲作の農地面積(lha)とお米の生産量(lton)の推移（1981年～2016年）

５．1 稲作の農地面積とお米の生産量の推移

まず、時系列推定に先立ち、稲作の農地面積（ヘクタール）と米の生産量（トン）のデータをログ変換した後、自己相関分析を実施した。分析の結果、<表4>に示すように、稲作の農地面
積と米の生産量の両方の時差が、1次過去時差で自己相関係数が最も高く、時差が大きくなるに

つれて急激に相関係数が小さくなる特徴を見せている。

表４．自己相関係数
稲作の農地面積の自己相関係数

お米の生産量の自己相関係数

1) 稲作の農地面積の推移

過去と現在の値を利用して、将来の（2017〜2035）の値を推定する方法で最も適正なモデルとした稲作の農地面積は、<表5>に示すように、過去の1年の時差変数であるLHA（-1）が、B=1.038（p<.000）で有意に影響を及ぼしていることを確認することができる。これをグラフで見ると、分析対象期間である1981〜2035年の全体的な傾向は、わずかに減少する傾斜を示している。このような傾向が続き、推定しようとする2017〜2035年の稲作栽培面積も非常に緩やかな傾斜で減少する傾向を見せている。

表５．稲作の農地面積の推定モデル
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
LHA(-1)-0.539767
1.038022

0.292495
0.021098-1.845392
49.19944

0.07400.0000R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.986550
0.986143
0.017351
0.009935
93.26052
2420.584
0.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat13.85008
0.147396-5.214887-5.126010-5.184206
1.398405

1981~2035年の推定値

2017~2035年の推定値

1981~2035年の推定値と実際値
図２．稲作の農地面積の推定結果

2) お米の生産量の推定

1981年から2016年までのデータを活用し、未来（2017〜2035年）の値を推定する方法で最も適正なモデルとして、米の生産量は、<表6>に示すように、過去の1年の時差変数lton（-1）がB=.9996（p<.000）で有意に影響を及ぼしていることを確認することができる。これをグラフで見てみると、分析対象期間である1981〜2035年の全体的な傾向は緩やかに減少しているが、時間が経過するにつれて傾きがより急に減少する傾きを示している。

表６．お米の生産量の推定モデル
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

LTON(-1)

0.999646

0.000710

1408.151

0.0000R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson statProb(F-statistic)

0.663348
0.663348
0.064786
0.142706
46.62767
2.4752650.000000

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.

15.42019
0.111658-2.607295-2.562857-2.591955

1981~2035年の推定値

2017~2035年の推定値

1981~2035年の推定値と実際値
図３．お米の生産量の推定結果

5．２ 推定値を用いたCO2排出量の推定

稲作によるCO2排出量を推定するために、前の節で推定した稲作の農地面積（ヘクタール）と米の生産量（トン）を再指数化して、ログ変換した値を還元した。そして、この値に稲作1ヘク
タール（ha）当たり3.827ｔCO2を乗じて、稲作の農地面積からCO2排出量を算出した。
時系列推定に先立って、まず稲作の農地面積（ha）と米の生産量のデータをログ変換した後、自己相関分析を実施した。分析の結果、稲作の農地面積と米の生産量の両方時差が、1次過去時
差で自己相関係数が最も高く、時差が大きくなるにつれて急激に相関係数が小さくなる特徴を見せている。
このような分析過程を経て、2017〜2035年の推定値を見ると、<表7>の通りである。まず、1981〜2016年までは実際のデータ、2017年以降は推定値である。推定期間である2017〜2035
年の年平均稲作の農地面積は583,660ヘクタールであり、1ヘクタール当たり3.827ｔCO2（農林水産食品部、2013）が排出されるので、稲作の農地面積に3.827を乗じてCO2発生量を算出した。このような過程を経て、推定区間の年平均2,234千トンのCO2が発生すると推定された。
また、お米1トンを生産するのに2.21トンのCO2が発生（Ryu et al。、2013）するので、お米の生産量に2.21の値を乗じてCO2を算出し、推定区間の年平均3,978,118トンのお米が生産され、この二つの過程、即ち稲作の農地面積とお米の生産量を合わせると、11.025百万トンのCO2が発生することが推定される。

表７．CO2 推定値
推定値
年度

稲作の農地
面積(ha)

お米の生産
量(t)

2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
2026
2027
2028
2029
2030
2031
2032
2033
2034
2035
2017~2035
年の平均

759,408
740,705
721,777
702,642
683,315
663,816
644,163
624,379
604,485584,504
564,462
544,385
524,300
504,234
484,217464,279
444,451424,764
405,251

4,174,076
4,151,589
4,129,231
4,107,002
4,084,900
4,062,924
4,041,075
4,019,350
3,997,750
3,976,274
3,954,921
3,933,690
3,912,580
3,891,591
3,870,722
3,849,973
3,829,341
3,808,828
3,788,432

583,660

3,978,118

CO2 発生の推定値(百万ｔ)
農地面積か お米の生産
総 CO2
らの発生量: 時の発生量:
発生量:
(A)
(B)
(A)+(B)
2.906
9.225
12.131
2.835
9.175
12.0102.762
9.126
11.8882.689
9.076
11.7652.615
9.028
11.643
2.540
8.979
11.5192.465
8.931
11.3962.389
8.883
11.272
2.313
8.835
11.1482.237
8.788
11.0242.160
8.740
10.901
2.083
8.693
10.7772.006
8.647
10.6531.930
8.600
10.5301.853
8.554
10.4071.777
8.508
10.2851.701
8.463
10.1641.626
8.418
10.043
1.551
8.372
9.923
2.234

8.792

11.025５．３ 稲作の不耕起栽培によるCO2削減と炭素相殺制度への応用もし全国の稲作農地面積から10％の農地が不耕起栽培に転換したとすれば、その年のCO2排出量から10％を引いた分が、によるCO2削減分となる。このように、不耕起耕作の割合を増加させてみると、次の<表9>のように、各年度別の不耕起耕作の割合に応じたCO2減少分を推定することができる。
例えば、稲作の農地面積の内、10％の農地が耕起栽培から不耕起栽培に転換したとすれば、平均34万トンのCO2削減が推定される。20％の農地が耕起栽培から不耕起栽培に転換したとすれ
ば、平均68万1千トンのCO2削減が推定される。全国の稲作の農地面積の100％が、耕起から不耕起栽培に転換したとすれば、平均3百40万3千トンのCO2削減が推定される。

表９．不耕起栽培によるCO2削減量の推定
年度
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
2026
2027
2028
2029
2030
2031
2032
2033
2034
2035
平均

不耕起栽培の比率別CO2削減量(百万ｔ)
100%
90%
20%
10%
2.906
2.616
0.581
0.291
2.835
2.551
0.567
0.283
2.762
2.486
0.552
0.276
2.689
2.420
0.538
0.269
2.615
2.354
0.523
0.262
2.540
2.286
0.508
0.254
2.465
2.219
0.493
0.247
2.389
2.151
0.478
0.239
2.313
2.082
0.463
0.231
2.237
2.013
0.447
0.224
2.160
1.944
0.432
0.216
2.083
1.875
0.417
0.208
2.006
1.806
0.401
0.201
1.930
1.737
0.386
0.193
1.853
1.668
0.371
0.185
1.777
1.599
0.355
0.178
1.701
1.531
0.340
0.170
1.626
1.463
0.325
0.163
1.551
1.396
0.310
0.155
3.403
3.063
0.681
0.340

不耕起栽培により削減されたCO2を炭素相殺制度に結び付けるためには、アメリカのシカゴ気候変動取引所（CCX）で行われている制度をベンチマーキングすることも良いであろう。CCXには、炭素相殺プログラム対象として列挙されている主なプロジェクトは、畜産部門メタン、
農地土壌、エネルギー効率、森林、ゴミ埋立メタン、再生可能エネルギーなどであるが、その中で最も多くの量を占めていることが農耕地土壌による二酸化炭素吸収であり、相殺プロジェ
クトの約28.5％を占めている。
CCXの土壌管理相殺は、米国とカナダの指定された州と地域で保全耕起と適応活動に土壌炭素
固定プロジェクトを適用する場合には、排出権の販売権利を認められているプログラムをいう。農耕地土壌による温室効果ガスの吸収は、継続的な保全耕耘（Continuous Conservation
Tillage）と草地への転換（Grassland Conversion）がある。
- 保全耕起は、地表上の作物や他の作物残渣を管理するためにあり、表層妨害作業を最小限に抑えることを意味し、表層浸食、風蝕（winderosion）、土壌の二酸化炭素の排出などの減少と土壌有機物と土壌水分の増加を目的とする。
-

現在、シカゴ気候取引所が認めた保全耕起方式は、不耕起（no-till）とターゲット耕耘（strip-till）などがあり、空気式のプランター（air-seeder）と液肥ダスター（manure
injector）などの土壌のゴールやホームだけ妨害する農法などが含まれる。

-

草地への転換は、以前に作物の生産のために使用された土地を牧草地に転換することを意味し、生長過程で光合成作用を通じた空気中の炭素を付着させ、有機物が土壌に還元されて安定した有機炭素に分解されることを目的とする。
- 保全耕起と草地への転換は、USDA Land Resource Regions（LRR）で指定された地域
のみ認められ、土壌の種類や気候条件に応じて、地域の分類をして1ha当たりの吸収量を0.08〜0.24ｔCO2/haに固定することにより、取引を標準化した。

5．4 不耕起栽培による損益の分析

不耕起栽培の時、お米の生産量は、31％が減少3)する、という研究結果がある。しかし、水田を行くことなく生産した米の価格は、40％程度高く売れるとしている。お米の生産減少分が3
1％よりお米の価格の方がより大きいので、不耕起栽培を営む農民は、損をすることはない。
例えば、2017年から不耕起栽培を開始するとした場合、1次年度の米生産分減少分は、31％減
少し、当初予測値の69％だけを生産する。しかし、価格上昇分の40％がより大きいので、結果的に9％程度の収益が増加すると見ることができる。
実際に、不耕起栽培を行っている農民の話によると、不耕起栽培をはじめて7年経つと、耕起栽
培の生産量に回帰すると言われている。日本でも類似した研究論文がある4)。この論文では、6年目にお米の生産量が耕起栽培の生産量と変わらないと報告している。
表10．不耕起栽培による損益の比較
年度

不耕起
時点

2017년
2018년
2019년
2020년
2021년
2022년
2023년
≀
2034년
2035년

1차년도
2차년도
3차년도
4차년도
5차년도
6차년도
7차년도
≀
18차년도
19차년도

不耕起栽培によるお米の生産量(A)
0.69000.69000.69000.69000.69000.69001.0000≀1.00001.0000

お米の価額上昇分

損益(B)
1.40001.40001.40001.40001.40001.40001.4000≀1.40001.4000(C)
1.09001.09001.09001.09001.09001.09001.4000≀1.40001.40003) http://db.gba.go.kr/main/＂不耕起栽培時、雑草防除のためのジャンボタニシの適正投入時期＂によると、お米の生産量は31％減少
するが、お米は40％程度高価で売れるとしている。
4) 及川ら、(2012)＂有機水稲栽培とその不耕起栽培に関する調査研究＂、鯉淵研報 28 58～76（2012）

Ⅵ. 結論
稲作の不耕起栽培による二酸化炭素削減量を推定した。農民は米の収穫量の減少を懸念して、
毎年耕稲栽培を行っている。しかし、本研究によると、不耕起栽培を行っても、6年目からは耕作のための稲栽培方式と同じ収穫を確保することができ、耕起栽培による米の価格より40％高値で売買されるので、農家では耕起栽培をこだわる必要がないこと分かった。
農家の稲栽培不耕起栽培への転換を促進するためには、不耕起栽培時のインセンティブを付与する方法がある。例えば、日本の宮城県田尻（宮城県田尻町）地域では、稲の収穫後の水田に水を保存する冬季湛水、無農薬や無化学肥料栽培による環境創造、冬季淡水と直接栽培による
低コスト栽培に対して、10a当たり1万円の補助金を支払っている。しかし、継続的な環境創造型農業に転換を誘導するためには、1万円の補助金だけでは足りないと認識している。
補助金のほか、考えることができる方案は、1ha当たり3.827tCO2-eq．の二酸化炭素を削減することができるので、不耕起栽培農家に対して、それに対応する炭素排出権を付与するためのアイデアを考えることができる。
また、炭素排出権の購入者が、炭素排出権を創出する農家に対して、不耕起栽培農業を実施することができるよう資金支援をして、農家は、炭素排出権を購入者に売却する案も考えられる。
農家では、不耕起栽培で生産されたお米は、有機米というブレンド・イメージで高価に流通することができ、収穫の減少を相殺することができるので、政府からも政策的に支援することができれば、今のような耕起栽培を不耕起栽培に転換を誘導することができるものと判断する。
そうすることによって、農業分野での地球温暖化の対策に大いに貢献できるであろう。

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年度下期学術大会:282-282
キムチュンシルら.(2009)“農業部門のエネルギー消費のCO2排出量の分析”,

農村経済32(1): 41-61
キムチャンギルら.(2010) “農業部門のエネルギーの主要国の農業分野の炭素排出権取引制度の運用実態 - アメリカ、日本、EU、オーストラリア、ニュージーランドなどを中心に”, 韓国

農村経済研究院農政フォーカス消費のCO2排出量の分析。農村経済 66, 1-34
キムチャンギルら. (2013) “低炭素農業直接支払制度の導入案”, 農林水産食品部

要約
2015年COP21に従って、韓国は国連気候変動枠組条約（UNFCCC）事務局に自発的に削減貢献（INDC）案を提出した。韓国の最近の温室効果ガス排出量の統計は、2013年に6億9,450万tCO 2 -eq.であり、経済成長を考慮した、2020年の国の排出見通し（BAU）は、7億8,250万
tCO2-eq.、2030年には8億5,060万tCO2-eq.である。政府が国連に提出した国別自主削減に貢献（INDC）は2030年までの国の長期削減目標を設定している。それによると、2005年基準による2030年の排出見通し（BAU）を37％低減することを確定した。これらの自発的な温室効果ガスの削減は、産業部門だけでなく、農業部門にも多大な影響を及ぼしている。したがって、農林業部門でも自主的温室効果ガス削減事業、低炭素農畜産物認証制度などを通じ、温室効果ガ
スの削減目標を達成するために努力している。農業部門の温室効果ガス削減目標を効率的に達成するためには、削減可能性の高い農業技術が開発されなければならない。
本研究では、不耕起稲栽培を利用して、農業分野での削減可能な温室効果ガスの削減量を定量的に分析した。まず、時系列推定に先立ち、稲作によるCO2排出量を推定するために、1981
年～2016年までの米穀栽培面積（ha）と米穀生産量（t）を指数化して、log変換した値を還元した。そして、この値に不耕起稲作1ヘクタール（ha）当たり3.827tCO2-eq./haを乗じて、米穀栽培面積データを活用したCO2削減量を算出した。分析の結果、米穀の栽培面積と米穀生産量の両方時差が1次過去時差で自己相関係数が最も高く、時差が大きくなるほど急激に相関係数が小さくなる特徴を見せている。このような分析過程を経て、2017〜2035年の推定値を見ると、次の通りである。まず、1981〜2016年までは、実際のデータであり、2017年以降は予測値である。予測期間の2017〜2035年の年平均米穀栽培面積は583,660ヘクタールであり、米穀栽
培面積100％を不耕起稲作に切り替える場合には、予測期間の年平均2.234百万tCO2-eq.
90％の場合、2.010百万tCO2-eq./ha;
1.340百万tCO2-eq./ha;

80％の場合、1.787百万tCO2-eq./ha;

50％の場合、1.117百万tCO2-eq./ha;/ha;60％の場合、40％の場合、0.893百万

tCO2-eq./ha; 30％の場合、0.670百万tCO2-eq./ha; 20％の場合、0.447百万tCO2-eq./ha; 10％の場合、0.223百万tCO2-eq./ha削減されると推定された。