Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
弱みを記述する。

図 3 - 4 自治体版 SWOT のフォーム

中央の四つのセルが戦略策定プロセスである。その際、「選択と集中」あるいは「重点化」の基準となるのが、外部環境分析である。優先順位の高いものとしては、(1)公共サービスに対する市民ニーズが増加しているもの、(2)市としての役割が拡大しているもの・という「ニーズ・役割の増加・拡大」に着目し、このような領域については、重点化領域と位置づける。内部要因分析からみた強みのある経営資源で対応できるものについては、強みを生かした「成長戦略」を選択し、弱みを持つ経営資源で対処せざるをえないものについては、弱みを補強する「改善戦略」を選択する。優先順位の低いものとしては、(1)公共サービスに対する市民のニーズが減少しているもの、(2)市としての役割が低下しているものという「ニーズ・役割の減少・低下」に着目し、このような領域については、重点化領域から外す。内部要因分析からみた強みのある経営資源をもつ領域については、強みは活かしつつ徐々に縮小する「回避戦略」を、弱みのある経営資源をもつ領域では、経営資源を撤退する「撤退戦略」を採用する。この尺度を、具体的には資源配分の基本方針とする $ ^{19} $ 。SWOT 分析から得られるビジョンの設定・ミッションの再定義、戦略課題・政策目標の設定、さらには施策展開へと続く。個々の政策目標の具体化は、現在の公共サービスのパフォーマンス情報（ベンチマーク型指標・業務管理指標）とステイクホルダーとの協働な
どを加味して決定する。その意味でも、現時点の内部マネジメント情報は戦略策定段階で必要不可欠なのである。

#### 3.3.1 公共図書館の事例

このような自治体版 SWOT を理解するために、ミッションがシンプルな例として図書館を例に考察した。図書館を巡る SWOT 分析はたとえばつぎのように整理される。

## （1） 外部環境分析

外部環境分析としては、つぎのようなことがあげられる。

(イ) 大手書店の進出、アマゾンなどのネット書店が台頭

郊外への大型書店の出店やアマゾンなどのネット書店が台頭していることで、ベストセラーを中心とした書籍の入手がより容易になっている。図書の購入の利便性が拡大していることで、図書館の通常の貸し出し業務に対するニーズが減少している。

## (ロ) インターネットの普及

インターネットの普及によって紙媒体である書籍に対するニーズが低下している。

## (ハ) 専門書や地域の資料に関するニーズの増大

高齢者層を中心に個人の専門知識や趣味を活かした活動のための専門書ニーズや地域活動に必要な地域資料の収集ニーズが高まっている。

## (二) 地域の高齢者の地域交流の場

高齢者層の増加に伴い、知的活動の交流拠点に対するニーズが高まっている。

## (ホ) 幼児・児童のための読書会ニーズの拡大

幼児・児童の活字離れが進み、書き言葉としての日本語能力の低下が懸念されている。読書会を通じて、日本語や日本文化に触れる機会を拡大すべきというニーズが高まっている。

## (へ) ベンチャー・ビジネス支援ニーズの拡大

ニューヨークの図書館など米国の公共図書館では一般的となっているが、ベンチャー・ビジネス支援のためのスペース（ブースとネット環境の提供）に対するアントレプレナーのニーズが高まっている。

## （2） 内部要因分析

内部要因分析としては、つぎのようなことがあげられる。

## (イ) ビジネス関連の蔵書が豊富

もともと都心に通勤する社会人が多く、ビジネス関連の蔵書に力を入れていた。

## (口)児童書の蔵書が豊富

子育て世代が多いことから児童書を豊富に取りそろえていた。

## (八) 域内に著名大学が立地

国内では著名な大学が立地しているので、大学図書館との連携が図れる。

## (二) NPO はいまだ未成熟
地域活動を担う NPO が未だ未成熟であるので、地域の交流拠点、読書会の運営を担うなら工夫が必要である。

## （３）ミッションの再定義

図3－5は、公共図書館のSWOTのフォームであり、内部要因分析を強調するために縦軸に表記し、パートナーを内部に明記した。外部環境分析・内部要因分析をあわせると、つぎのようなことが考えられる。

大型図書館の進出やアマゾンのネット・ショップ、レンタルショップなどは、図書館の貸し出しサービスを代替する機能を担っており、ベストセラーを中心とした部分では伝統的な貸し出しサービス自体のニーズは減少している可能性がある。また、インターネットの普及により、デジタル情報が書物の書かれた情報に代替していると考えられる。一方、デジタル化していない専門書の閲覧・貸し出しニーズ自体は増大している可能性もある。しかし、この部分のニーズは公共図書館が担わなくても、地域の大学で専門書の蔵書が豊富（比較優位）にあることから、地域の大学との連携したほうが良いだろう。

図 3 - 5 図書館 SWOT の事例 $ ^{20} $

ニーズ・役割
増加専門書・ビジネス支援情報へのニーズが増加子供が書籍に親しむ環境を作ってほしいというニーズが増加	減少大型書店・中古書店・ネット利用増加
強み	図書館ビジネス関連の資料が豊富児童書の蔵書が豊富	ビジネス関連支援ニーズを豊富なビジネス情報の提供で対応子供の読書会を企画することで対応	ベストセラー・コーナーは維持しつつも、新規の蔵書は最小限にとどめる
パートナー多くの大学の存在	学術専門書へのニーズの増加には、地域大学図書館との連携で対応
弱み	図書館専門書の蔵書が少ない	地域資料へのニーズには、資料収集の重点化を図る情報提供機能を高めるため、ネット環境を充実させる
パートナーNPOの支援がない	交流の場づくりの主体を募る

このような場合、公共図書館のミッションを伝統的な図書館の機能から広げ、図書を活___

$ ^{20} $ SWOT 分析のフォームは、記入しやすいという理由で外部環境分析を横軸に内部要因分析を縦軸に表記している。
用した読書会などによる子供の活字離れの予防や世代間の交流の場としての機能、書籍や資料といった媒体ではなく媒体を介して伝達される情報に着目してたとえばベンチャー支援機能などを視野に入れることも可能であろう。ただし、新たなミッションを担うには、公共図書館の上位にある。市のビジョンと包括戦略や各政策分野における戦略の中でそれが明示される必要がある。教育・福祉・産業政策の一翼を担う機能とみることもできるからである。

このようなプロセスは、社会的ニーズに対して図書館が自らの経営資源をもとにどのような機能や役割を果たしうるか・という問に対する一つの解である。例えば、新たなミッションとして想定されている「幼児・児童への読書会を通じた活字離れの防止」「高齢者の交流の場づくり」「ベンチャー起業支援」なども他の施設との関係をみる必要がある。ボトムアップ的なプロセスとして、各公共施設が新たなミッションを提案することも、市政全体のなかでの役割分担を再編し、公共サービスを再構築する一つの契機となる。

#### 3.3.2 水道事業の事例

つぎに水道事業についての仮想 SWOT 分析を考えてみよう。日本の水道事業を巡る環境変化を整理するとつぎのようになる $ ^{21} $ 。

## （1） 外部環境分析

水道事業を巡る外部環境変化はつぎのように整理される。

## (イ) 国際的な水道事業における PPP（Public Private Partnership）の動き

水道事業においては、130 カ国で4億人が民营水道を利用しており、先進国では英国・フランスでの水道事業民营化率が約80%程度と高く、スペインが約50%とこれらに次いでいおり、欧州全体では約20%が民营水道を利用している。南米では、チリ・アルゼンチンで約50%、ブラジルでは約20%が民营水道を利用している。

## (口) 民营水道事業者は上位三社が民营水道の8割を占めるなど寡占状態

Veolia（仏）、Ondeo（仏）、Thames（英）の大手三社が民营水道の8割を占めており、寡占状態である。これらの大手三社は、国内市場の実績をもとに海外進出を果たしており、特に途上国の水道事業ではきわめて高い競争力を有している。

## (八) 水道法改正

平成 13 年度法改正により、技術分野のみならず所要の認可手続きを経れば、経営委託方式も可能となった。

## (二) 地方自治法改正

平成 14 年度改正により、民間事業者が公共施設の指定管理者となることが可能となった。条例により、経営・設備投資ともに指定管理者に行わせることができる。

## (ホ) 水道需要の減少
人口の減少、とくに地方においては社会的移動に伴う減少、さらには節水型設備の普及により水道需要の漸減（年率2%程度）が見込まれる。

## (へ) 水質規制の強化

クリプトン原虫など水質規制の強化が進んでおり、そのための所要の設備投資等が必要となる。

## (ト) 広域化の要請

水道事業の効率化のために、広域化の要請が高まっている。

## (チ) 防災に対する意識の高まり

災害時の備蓄用の水に対する需要が高まっている。

## (リ) 水の安全性に対する意識の高まり

公営水道については、安全な水に対する意識が高まっている。

## （2） 内部環境分析

水道事業の事業自体の内部要因分析としては下記のようなことが考えられる。

## (イ) 更新期を迎える設備投資

水道事業自体が浄水場や水道管の更新時期を迎えており、そのための資金需要とコストの回収が料金水準の引き上げ要因となりうる。

## (ロ) 団塊の世代に多い技術者の大量退職

水道事業を支えてきた技術者の大量退職が予想され、高い技術水準を維持することが困難であることが予想される。

## (八) 営業上の制約

上下水道ともに営業による売上増は見込めない。需要の漸減が水道事業の経営の前提条件である。

## （３）水道事業の継続性のための条件

公的関与が必要である水道事業は、本来独立採算が前提となっていることから「事業」としての継続性を図る必要がある。そのための要件は、つぎのように整理される。そのうえで、公営企業として継続するかあるいは民営水道の途を模索するかの検討が必要となろう。

## (イ) 施設における供給能力の維持

浄水場、管路等施設が更新時期を迎え、施設の供給能力を保持する必要がある。

## (口) 組織としての供給力の維持

目前に迫る技術者の大量退職により、技術力を維持するための対策が求められている。

## (八) 適正な水準の料金設定

独立採算の原則を前提としつつ、水需要漸減・大規模な設備の維持更新による水道料金

の上昇は極力抑制が必要である。
これらの要件を勘案しつつ、水道事業の効率的な経営を実現するには、二つの方法が考えられる。第一は、民営水道を模索することである。水道事業であっても民営化によって効率的な経営を実現していることは英国などの事例からも明らかであるので、PPPの流れの中で多様な民営化の途を検討し、最適な手段を選択する。第二は、公営を前提としながら広域化を目指すことである。需要の漸減と一定規模や水準の設備を維持し、限られた技術者を有効に活用するためには、公営を前提としても規模の拡大によるメリットを追求する必要がある。

20 年ほど前に、英国サッチャー政権下でイングランド・ウェールズの水道事業の民営化が進められたが、それ以前に事業の集約化・広域化が進められていた。現実には、事業の広域化と民営化が同時に検討されることが必要であろう。図 3 - 6 は、水道事業の SWOT 分析事例である。

図 3 - 6 水道事業の SWOT 分析例

ニーズ・役割
増加水の安全性に対する意識の高まり防災に対する意識の高まり効率的な経営に対する要請	減少水需要自体の減少
強み	技術系職員に高い専門性水源を含めた一体的な事業運営	安全性を維持するために技術系職員の再雇用を図る。水の安全性に対する理解を得るため、水源や浄水場の市民見学を促す防災に対する意識の高まりに対応して、備蓄用の水供給を確保する	水道事業の広域化により、効率的な事業経営を維持する。
パートナー:技術力のある水道関係事業者が多い	パートナーとの連携を強め、効率的な経営を維持する
弱み	浄排水施設の大規模補修が必要である経年管の更新期を迎える	安全性の高い水供給を確保するため、施設の大規模補修、経年管の更新を計画的に進める。	水道事業の広域化により、施設の共用・統合を進める。
パートナー

## （４）ミッションの再定義

図3－6に示された水道事業のSWOT分析事例は、水道事業を広域化により公営で維
持できると判断したケースである。その際、設備の更新や退職が予想される技術者については、計画的な整備・広域化や再雇用によって対処することとした。水の安全性に対するニーズの高まりに対しては、水源の涵養の重要性・浄水場の施設見学などを通じた理解を求めるとともに防災対策の一環での備蓄用の水を常時確保する。

ミッションとしては、「安全で安定的な水の供給」だけではなく「水資源の理解や維持のための協力」を求めることや「防災対策の一翼を担うこと」などが明確に意識される。

#### 3.3.3 市役所の内部部局の仮設事例

市役所本庁業務においても SWOT 分析は適用できる。適用の手順は、マネジメント情報を整理するという意味では、市全体の包括戦略に着手するのではなく、各部局レベルの部門戦略の策定に着手するほうが現実的であろう。その意味では、ミドル・アップ・ダウン方式で戦略策定を進める。ただし、政策領域をもとにニーズや役割を考えることから、

(1)「部局戦略案策定」→「包括戦略策定」→「部局戦略策定」

(2)「部局戦略案策定」→「包括戦略策定」→「政策レベルでの戦略策定」

の二つのプロセスがありうる。後者のほうが望ましいが、組織と政策領域が必ずしも一致しないため、前者のほうが望ましい場合もある。

ここでは、仮想 SWOT 分析を、高齢者福祉を対象に考えてみよう。

（1）外部環境分析

外部環境分析は、例えばつぎのように整理される。

(イ) 高齢者コミュニティの活性化

コミュニティの高齢化が進み、退職後の長い地域生活を過ごす高齢者コミュニティの再生が求められている。

(☐) 健康意識の増大

単なる長寿ではなく、高齢者にも健康づくりへの意識が高まっている。

(ハ) 地域コミュニティのバリアフリー化への要求

公共施設や道路のバリアフリー化が求められている。

(二) 在宅介護のニーズ増加

要介護者にも在宅介護のニーズが高まっている。

(ホ) 高齢者のみの世帯の安全性確保

詐欺や空き巣・強盗など高齢者のみの世帯の防犯対策が急務となっている。

(へ) 独居高齢者の安心確保

一人暮らしの高齢者の安心を確保するために、地域や行政のサポートが求められている。

(ト) 長寿祝い金意義が希薄に

高齢化の進行に伴い、長寿がふつうの現象となったことから、長寿祝い金の意義が薄れている。
(チ) 福祉財政への効率化要請

増大する高齢者福祉財政の効率化が求められている。

(リ) 施設への入居者が減少

養護老人ホームへの入居者が減少している。

（2）内部要因分析

内部要因分析は、たとえば次のように整理される。

(イ) 介護予防体制の充実

介護予防に積極的な医療機関や介護保険事業者が多数ある。

(口) 介護保険事業者が多い

(ハ) 老人福祉センターやデイサービスセンターが充実

(二) 高齢者福祉財政の逼迫

(ホ) 地域コミュニティが弱い

（３）ミッションの再定義

このような外部環境分析・内部要因分析をあわせると、例えば図３－７のようになる。

図3 - 7 高齢者福祉の SWOT 例

ニーズ・役割
増加心身共健康維持へのニーズ拡大バリアフリーへのニーズ拡大在宅介護ニーズ拡大高齢者世帯の安全確保高齢単身世帯の不安解消高齢者福祉への効率化要請	減少長寿の意味が変化施設介護ニーズの減少
強み	行政高齢者交流の場づくりに実績	交流の場づくりを通じて高齢者の健康維持に活用	長寿祝い金制度の廃止
パートナー介護予防体制の充実介護保健事業者が多い	医療・福祉機関と連携し、健康維持のための取り組み強化在宅介護に保健事業者と連携
弱み	行政高齢者福祉財政の逼迫	公共施設の補修にあわせたバリアフリー化を推進	施設介護への補助を削減
パートナー地域コミュニティが弱い	地域コミュニティを強化することにより、高齢者世帯の安全確保を図る
高齢化の進行に伴って長寿が日常的な現象となったことから、高齢者をコミュニティの主役と位置づけた高齢者施策を展開する。「心身共に健康維持を図ることによって介護予防」に比重を置く。

健康な高齢者には、コミュニティづくりの中核的な役割を担っていただく。交流の場づくりを通じて、医療・福祉機関と連携しながら健康維持のための取り組みを強化する。

介護の必要な高齢者には、回復を促しコミュニティで活動がしやすいように、在宅介護事業者と連携、公共施設のバリアフリー化を高齢者施設から計画的に整備する。

高齢者のみの世帯の安全確保には、地域コミュニティを強化することで対処し、必要に応じて行政での体制を整える。

以上のような概括的な施策の方向性が導かれる。これを予算制約のなかで事業の進め方を含めて検討する。

## 3 ．4 SWOT 分析から BSC^{22}へ

SWOT 分析は、外部環境（とくに、ニーズや役割）の変化に、自らの組織をどのように適用させて成長していくのかという道筋を考える手法である。限られた経営資源の下での最適な資源配分と事業の実施を目指すが、戦略的意思決定は前者についてのツールである。意思決定プロセスはつぎのとおりである。

1. 市全体の包括戦略の策定と主要政策目標の設定

2. 政策領域における部門戦略の策定に着手

3. ニーズ・役割の増減による優先順位付け

4. パートナーとの協働を活用することによる行政の資源配分の優先順位付け

5. 施策展開と行政の業績目標設定

6. 事業の実施・事後評価

7. フィードバック・ループ：施策展開・事業の進め方の見直し

8. フィードフォーワード・ループ：政策目標・施策目標の修正

戦略マネジメントの展開は、通常協働のプロセスを包含してはいるものの、施策展開が中心にとなっており、必ずしも組織マネジメント全体の構成要素を意思決定プロセスに組み込んではいない。このため、政策目標・施策目標の実現力という観点でみると、やや弱みがある。その点で、バランスト・スコアカード（Balanced Scorecard）がしばしば有用とされるのである。簡単に SWOT 分析から BSC への展開を図示すると図 3-8 のようになる。SWOT 分析で導出されたビジョンの設定・ミッションの再定義から、個々の戦略課題、
政策目標の設定、重要成功要因(Critical Success Factor)重要業績指標(Key Performance Indicator)へとブレイクダウンする。

図3-8 SWOT分析からBSCへの展開

### 4. 結論

本ディスカッションペーパーでは、自治体版 SWOT を中心に、米国および日本の現状を踏まえ、自治体戦略マネジメントモデルの考え方と展開方法を提示した。そもそも、企業と自治体では、そのミッション・役割やマネジメントの対象が大きく異なっているために、企業で活用されているマネジメント手法は、かなりの修正が必要である $ ^{23} $ 。

SWOT 分析においては、市場分析のとらえ方が企業の場合とは大きく異なる。これは、都市・地域マネジメントの視点が自治体のマネジメントにおいては非常に重要になるからである。ニーズ・役割といった需要側の分析と情報の把握に工夫を要するし、ニーズや役割の分布を単純な CS で把握することはできない。ニーズ・役割の特定化は、公共のミッションやパートナー分析とあわせながら設定する必要があるし、個々の領域でのニーズ・役割の増減に基づいたマネジメント・サイクルを考える必要がある。また、同時に地域コミュニティや NPO などの「パートナー」の視点を明示的に取り入れ、市民の視点から公共サービスの提供についてシェアード・アウトカムが求められる。

SWOT・BSC 体系のなかでは、必要とされる外部・内部マネジメント情報が決定される。
いわゆる行政評価情報も、戦略マネジメント・プロセスで活用されるし、必要な情報群であることも多い。戦略展開を進めるプロセスで BSC を活用することも有効な選択肢の一つである。顧客情報をもとにした成果目標、内部のマネジメント情報などを、SWOT 分析で活用するとともに、BSC への展開で活用できるものも少なくない。

自治体への戦略マネジメントの適用に当たっては、本論で示した自治体版 SWOT の考え方と適用方法にあわせたマネジメント情報の設計と作成が必要である。マネジメント情報で把握されたコンテクストに自治体版のマネジメント手法を正しいプロセスで適用することがなによりも重要なのである。

## (参考文献)

■ Aristigueta, Maria Pilar. 1999. Managing for Results in State Government, CT: Quorum Books.

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■ 大住莊四郎『NPM による経営革新 : Will と Skill の統合モデル』2005 年、学陽書房

■ 大住莊四郎/INPM コンソーシアム編著『実践：自治体戦略マネジメント～SWOT/CRMによる地域価値の創造』2005年、第一法規出版

■ 龍慶昭・佐々木亮『戦略策定の理論と技法』2002年、多賀出版.

■ 清水孝(2004)『戦略マネジメント・システム；企業・非営利組織のバランスト・スコアカード』(株)東洋経済新報社
■ 第 2 回三重県議会公営企業事業の民営化検討委員会資料(日本政策投資銀行作成) 2004 年 3 月

吉川武男(2001)『バランス・スコアカード入門;導入から運用まで』生産性出版

吉川武男(2003)『バランス・スコアカード構築；基礎から運用までのパーフェクトガイド』生産性出版

■ http://www.pref.aomori.jp/koutyou/marketing/
ESRI Discussion Paper Series No.266

# CO2 削減における日本と中国の役割： 世界モデルによる分析

伴金美

June 2011

内閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan

論文は、すべて研究者個人の責任で執筆されており、内閣府経済社会総合研究所の見解を示すものではありません。
ＥＳＲＩ ディスカッション・ペーパー・シリーズは、内閣府経済社会総合研究所の研究者および外部研究者によって行われた研究成果をとりまとめたものです。学界、研究機関等の関係する方々から幅広くコメントを頂き、今後の研究に役立てることを意図して発表しております。

論文は、すべて研究者個人の責任で執筆されており、内閣府経済社会総合研究所の見解を示すものではありません。

The views expressed in “ESRI Discussion Papers” are those of the authors and not those of the Economic and Social Research Institute, the Cabinet Office, or the Government of Japan.
# CO2 削減における日本と中国の役割：世界モデルによる分析

伴 金美

内閣府経済社会総合研究所客員主任研究官

大阪大学大学院経済学研究科教授

目次

1. はじめに

2. 世界モデルのデータと構造

3. BAU(Business as Usual)シナリオ

4. コペンハーゲン合意の効果と経済的影響

5. 日本と中国の政策オプション

6. 終わりに
# CO_{2} 削減における日本と中国の役割：世界モデルによる分析

# 伴 金美 内閣府経済社会総合研究所客員主任研究官 大阪大学大学院経済学研究科教授

## 要旨

2009年12月に開催されたCOP15におけるコペンハーゲン合意に基づいて、各国は2020年までの削減目標を国連気候変動枠組条約事務局に報告する義務を負った。それに対して日本政府は1990年比25％削減という目標を示した。しかし、意欲的な目標に対しては懐疑論が強い。特に、日本の産業の国際競争力への悪影響が懸念されている。

本論文の前半では、コペンハーゲン合意に基づいて各国が示した2020年までの削減目標を履行したとき、各国の経済に対してどのような影響を与えるかについて、国際多地域動学CGEモデルを用いて分析した。明らかになったのは次の点である。

(1). 中国を含めた主要排出国が目標を達成すれば、世界全体の CO₂ 排出量は 3.6% 減少し、懸念されている炭素リーケージは 9.9% にとどまる。しかし、中国が目標を持たない場合、CO₂ 排出量は 3.4% 減にとどまり、炭素リーケージは 14.5% となる。その意味で、コペンハーゲン合意における中国の役割は大きい。

(2). コペンハーゲン合意が GDP に与える影響は、BAU と比較し、日本マイナス 1.4%、米・EU マイナス 0.3% に対して、中国はプラス 0.3% となる。

(3). 日本の鉄鋼業は、BAU と比較し、鉄鋼業生産は 11% 減で強い影響を受けるが、機械機器・輸送機器生産への影響は軽微であり、輸出も増加する。さらに、排出量収入を資本所得減税に充当すれば、GDP ロスをマイナス 0.6% に軽減することができる。

本論文の後半では、日本の国内での削減を15％にとどめ、残りの10％を日本と中国の二国間クレジットで削減し、両国が排出量収入の一部を資本所得減税に充当すれば、日本のGDPロスはさらに小さくなり、また中国のGDPはさらに増加する。その意味において、日中間の環境分野での協力関係の強化は、両国にとって望ましい結果をもたらすと言える。
# Collaboration between Japan and China for Reducing CO $ _{2} $ emissions: An Analysis based on World-Wide Dynamic CGE Model

Kanemi Ban

Visiting Research fellow, ESRI and Professor of Economics, Osaka University

## Abstract

The 15 $ ^{th} $ Conference of the Parties (COP15) took note of the Copenhagen Accord in December 2009, in which each country was requested to provide her target of reduction in greenhouse gas emissions for 2020 to the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC). Japanese Government was committed to a target of 25% reduction below 1990 by 2020. Some people are skeptical about the target. They are concerned about competitiveness of Japanese industries.

In the first part of this paper, we evaluate the impact of targets for 2020 on both the world economy by using the world-wide dynamic CGE model. According to the simulation, we find the following results.

(1). If major countries including China keep their commitment, world CO2 emissions will decrease by 3.6% in 2020. Rate of carbon leakage is estimated to be 9.9%. On the other hand, if China does not keep her commitment, world CO2 emissions decreased by 3.4% and rate of carbon leakage is estimated to be 14.5%. It implies that China will take an important role in the Copenhagen Accord.

(2). The impacts of Copenhagen Accord on GDP are -1.4% in Japan, -0.3% in US and EU, while it is 0.3% in China.

(3). In the case of Japan, output of steel and iron industry decrease by 11%, while that of machinery and transportation is small, and exports increase. Moreover, if the government cut capital income tax by using the revenue of emission trade, GDP loss will become moderate by -0.6%.

In the second part of this paper, we evaluate the impact of bilateral credit scheme between Japan and China. In the simulation, Japan is supposed to reduce CO2 emissions by 15% by 2020 domestically and to buy remaining permit of emissions from China by using bilateral credit scheme. According to the simulation, GDP loss in Japan is estimated to be -0.3%, while GDP gain in China is estimated to be 0.3%. It implies that GDP loss in Japan will reduce from -0.6% to -0.3%, even though Japan keep her commitment of 25% reduction.
## 1 はじめに

日本の二酸化炭素削減目標の達成が経済に与える影響を評価する場合、我が国の国際競争力に与える影響や製造業などの海外への流出懸念が問題視される。したがって、日本一国モデルで二酸化炭素削減の経済への影響を試算することには限界があることも事実である。本論文では、世界を8国・地域に分割した多部門動学的最適化CGEモデルを構築し、日本の環境政策が経済に与える影響を国際的な視点から分析する。

図1は、IEAのCO2 Emissions from Fuel Combustion 統計2010年版における2008年における二酸化炭素排出量を国別に見たものである。総排出量は293億8千万トンである。最大の排出国は中国であり、世界の22%占め、米国の19%を上回っている。次いでEU27ヶ国の13%、旧ソ連5%、インド5%と続き、日本は4%であり6番目の排出国となっている。注目すべきは、途上国に分類される中国とインドの排出量の合計で世界の27%を占めており、京都議定書に参加していない米国を含めれば46%にも達している。2010年12月にメキシコ・カンクンで開催された国連の気候変動枠組条約機構締結国会議（第16回）において、2013年以降の枠組みを議論する中で、京都議定書の延長問題が取り上げられたが、削減義務を負う国がEUと日本に実質的に限られ、世界全体の排出量の中で17%にとどまることから、単純延長が世界全体の削減に繋がるかどうか疑問視されたのも当然であろう。

図 1 燃料の燃焼起源二酸化炭素排出量 (2008)

一方、図2はIEAの同統計による一人当たりの燃料の燃焼起源二酸化炭素排出量を表したものである。それによれば、最大の排出量は米国で18.4トン、次いで日本で9トンである。日本が環境先進国を自慢しても、一人当たり排出量で見れば、日本は中国の2倍、インドの7倍も排出していることになる。そのような日本が、中国やインドに排出削減を要
図2 一人当たり燃料の燃焼起源二酸化炭素発生量（トン、2008年）

その一方で、図3によれば、先進国の排出量は、1971年113億3千万トンが2008年には150億5千万トンに33%の増加であったが、途上国は1971年27億7千万トンが2008年には143億3千万トンに518%増加している。途上国の増加は当面続くことが予想され、IEAの最近の予測によれば、2020年における途上国の排出量は205億7千万トンに達し、同年の先進国の排出量148億7千万トンの1.5倍に達する。

図 3 燃料の燃焼起源二酸化炭素排出量（百万トン）
IPCC によれば、今世紀末の温度上昇を 2 度以下とするには、二酸化炭素濃度を 450ppm で安定化させるためには、世界全体での排出量が 2020 年をピークとし、2050 年までに半減することが必要とされている。その実現に向けて、各国のこれまでの排出量、一人当たり排出量、経済の技術水準や発展段階を総合的に勘案しながら、国際協調を進めることが肝要となる。その場合、これまでの省エネに努めたから、これ以上の削減は無理であるとの主張が世界で受け入れられるは難しい。

本論文の目的は、日本を含めた各国がエネルギー起源 CO₂ 削減を行うとき、その経済的影響を国際的視点から明らかにするとともに、日本と中国が環境問題でどのような役割を果たすことが出来るか明らかにしようとすることである。そのために世界経済モデルを構築し、各国の二酸化炭素排出削減が各国経済にどのような影響を与えるかを国際的視点から分析する。特に、我が国では二酸化炭素排出削減の取り組みが国際競争力に与える影響が懸念され、日本が削減しても中国など海外で炭素素排出量が増加する炭素リーケージの可能性が指摘され、二酸化炭素排出削減に対する強い反対の根拠となっているが、その問題についても国際経済モデルを用いて分析を行う。

## 2 世界モデルのデータと構造

世界経済モデルの構築に利用する基礎データは、GTAP (Global Trade Analysis Project, 2008)のデータ7版である。GTAP7は、世界を113の国・地域に分類し、57の産業部門からなる国際的な多地域・多部門データベースであり、国際的な貿易・投資の自由化や国際的な環境問題を分析するための経済モデルの基礎データベースとして広く使われている。また、GTAP7は、2004年を基準とするデータとなっている。GTAP7に対応する経済モデルとしてはGTAPモデルがあるが、本論文では、日本一国モデルと同様に、GAMSでモデルをコード化¹しており、2004年から2020年までの17年間について、動学的最適化手法に基づく多地域・多部門の動学的CGEモデルを構築している。

### 2.1 データ

本論文では、GTAP データ 7 版を、表 1 に示される 8 つの国・地域、15 産業に集計してモデルを構築している。産業分類のうち、新エネルギー(太陽光、風力)部門は、GTAP データにはないが、新たなアクティビティとして追加したもので、BAU(Business as Usual)シナリオでは存在しないが、二酸化炭素排出削減を強化することで採択されることで、非化石エネルギー源として大きな役割を果たすとともに、新たな雇用を生み出す部門となる。また、GTAP データ 7 版に準拠した燃料の燃焼に伴う二酸化炭素排出の基礎データベースと
して、Lee(2008)のデータ $ ^{2} $ を用いている。

表 1 世界経済モデルの国・地域と産業分類

記号	国・地域	記号	産業分類
jpn	日本	col	石炭
chn	中国	oil	石油
eas	東アジア	gas	ガス
anz	オセアニア(豪州、ニュージーランド)	p_c	石油・石炭製品
nam	北米(アメリカ、カナダ)	ely	電力
eu	EU	nely	新エネルギー(太陽光、風力)
rus	ロシア(バルト3国を除く旧ソ連)	agr	農業
row	その他	i_s	鉄鋼
mtl	非鉄金属
mch	機械(輸送機器を除く)
teq	輸送機器
mfg	その他製造業
cns	建設
trn	運輸
srv	サービス

GTAP7 データを 2 地域 1 部門の国際産業連関表として表せば、表 2 のように表すことができる。各国の産業は、自国あるいは他国から中間投入を購入し、自国の労働・資本・土地・天然資源を投入し生産を行い、自国又は他国の産業の中間投入や最終需要に販売する。GTAP データは、表 2 の産業連関表をベースとしつつ、CGE (Computable General Equilibrium)の基礎データとなる社会会計表(Social Accounting Matrix)となっている。本論文の経済モデルでは、労働・資本・土地・天然資源などの生産要素については国際間の移動はないものとしている。すなわち、生産要素価格は各国で異なることになる。しかし、経常収支は内生的に決まることから、資本の国際間移動は仮定されており、経常収支黒字国は、貯蓄を海外に振り向けることで、海外での資本蓄積に貢献することになる。すなわち、製造業の海外移転も、経済の動学的な推移の中で行われることになる。
表 2 データ構造(2 地域 1 部門)

生產	消費	投資	生產
a 国	b 国	a 国	b 国	a 国	b 国
生產	a 国	Xaa	Xab	Caa	Cab	Iaa	Iab	OUTa
b 国	Xba	Xbb	Cba	Cbb	Iba	Ibb	OUTb
付加価值	労働	La	Lb
資本	Ka	Kb
土地	Ra	Rb
天然資源	Na	Nb
投入計	INPUTa	INPUTb	Ca	Cb	Ia	Ib
CO2排出量	CO2a	CO2b	CO2c,a	CO2c,a	CO2i,a	CO2i,a

### 2.2 モデルの基本構造

世界経済モデルの取引主体は、各国の企業、家計及び政府である。一般的な企業の生産構造は図4に示される。すなわち、生産に関わる投入物は、中間投入・エネルギー・資本・労働・土地・天然資源としている。この中で、エネルギー・資本・労働は一つに統合され、それと中間投入及び土地・天然資源の組み合わせ、代替弾力性$\sigma$のCES(Constant Elasticity of Substitution)型生産関数として生産に寄与する。また、エネルギー・資本は一つに統合され、労働を組み合わせ、代替弾力性$\sigma_{KEL}$のCES型関数として生産に寄与する。さらに、エネルギーと資本を組み合わせ、代替弾力性$\sigma_{KE}$のCES型関数として寄与する。エネルギーは、石炭・石油・天然ガスの化石燃料と電力からなるが、両者について代替弾力性$\sigma_{EE}$のCES型関数として寄与する。すなわち、企業の生産は、図4に示されるように、多段CES型生産関数で表される構造を持っている。なお、中間投入とエネルギーについて、国内財と輸入財がアーミントンの仮定に基づき、国内財価格と輸入財価格の相対価格に依存して購入比率が決定される構造となっている。

図 5 は新エネルギー発電の生産構造を表しているが、エネルギーを利用しないことを除けば一般企業の生産構造と同じである。また、図 6 は家計による消費財の支出構造を表しており、ここでも CES 型関数が用いられる。なお、消費財の合計量は、家計の動学的最適化行動に基づいて決まる。
図４ 企業（新エネルギー発電を除く）の生産構造

図 5 新エネルギー発電の生産構造 $ ^{3} $
図6 家計消費

### 2.3 モデルの動学メカニズム

本論文の世界モデルは、Intertemporal Optimization に基づく Forward Looking 型モデルであり、経済主体は将来を予見し、動学的な予算制約式の下で効用の割引現在価値が最大となるように行動すると仮定される。したがって、将来の予見が変われば、それ以前の意志決定の時点に遡って影響する。世界が低炭素社会へ移行するとの見通しがあれば、Forward Looking 型モデルは、低炭素化を促す投資や消費行動を誘発する。Intertemporal Optimization に基づく Forward Looking モデルの基本は、貯蓄・投資の決定を消費者の動学的最適化行動から分析するモデルである。なお、添え字 r は、国・地域を表す。

$$ \begin{aligned}\max_{C_{r,t}}\sum_{t=0}^{\infty}\left(\frac{1}{1+\rho}\right)^{t}u\big(C_{r,t}\big)\\s.t.\qquad Y_{r,t}&=f\big(K_{r,t},L_{r,t}\big)\\I_{r,t}&=Y_{r,t}-C_{r,t}\\K_{r,t+1}&=I_{r,t}+\big(1-\delta\big)K_{r,t}\\L_{r,t}&=\big(1+n_{r}\big)^{t}L_{r,0}\end{aligned} $$

ここで、 $ Y_{r,t} $ ：所得、 $ C_{r,t} $ ：消費、 $ I_{r,t} $ ：投資、 $ K_{r,t} $ ：資本、 $ L_{r,t} $ ：労働、 $ \rho $ ：割引率、 $ \delta $ ：
資本減耗率、 $ n_{r} $ ：労働増加率である。このとき、

$$ P_{_{r,t}}=\left(\frac{1}{1+\rho}\right)^{t}\frac{\partial u\big(C_{_{r,t}}\big)}{\partial C_{_{r,t}}} $$

$$ P K_{r,t}=\big(1-\delta\big)P K_{r,t+1}+P_{r,t}\frac{\partial f\big(K_{r,t},L_{r,t}\big)}{\partial K_{r,t}}=\big(1-\delta\big)P K_{r,t+1}+P_{r,t}R K_{r,t} $$

$$ P_{r,t}=PK_{r,t+1} $$

ここで、 $ P_{r,t} $ ：生産物価格、 $ PK_{r,t} $ ：資本価格、 $ RK_{r,t} $ ：資本の限界収益率である。(3)式で表される漸化式を解けば、

$$ P K_{r,t}=\sum_{j=0}^{\infty}\bigl(1-\delta\bigr)^{j}P_{r,t+j}R K_{r,t+j} $$

となるが、資本価格は投下した資本から将来得られる資本収益の割引現在価値となる。(4)式から、資本財価格が投下した資本から将来得られる資本収益の割引現在価値を下回ると投資は実行されず、両者が一致して初めて投資が実行される。

一国モデルと違い、世界モデルのような多地域モデルでは、(1)式で表される代表的家計が複数存在する。いずれのモデルにおいても、代表的家計は無限に生き、無限期間について効用の割引現在価値を最大とするように行動する仮定されている。しかし、実際の計算期間は有限であり、その場合、有限期間以降について均斉成長が持続することを前提とし、有限で終わる終端期において、資本である資産の保有量について一定の条件を賦与する。世界モデルの場合、Lau, Pahlke and Rutherford (2002)は、無限の最適問題を二つの期間に分けて解くことで、終端期の資本である資産に対して賦与する追加的条件を示している。ここで、二つの期間に分割された問題の一つは

$$ \begin{aligned}\max_{C_{i,t}}&\sum_{t=0}^{T}\left(\frac{1}{1+\rho}\right)^{t}u\big(C_{r,t}\big)\\s.t.&\quad\sum_{t=0}^{T}P_{r,t}C_{r,t}=\sum_{t=0}^{T}w_{r,t}L_{r,t}+A_{r,0}-A_{r,T+1}\end{aligned} $$

である。ここで、 $ w_{r,t}:t $ 期の賃金、 $ A_{r,0} $ ：初期資産、 $ A_{r,T+1}:T $ 期末資産である。それに対し、二つ目の問題は、
$$ \begin{aligned}\max_{C_{i,t}}&\sum_{t=T+1}^{\infty}\left(\frac{1}{1+\rho}\right)^{t}u\big(C_{r,t}\big)\\s.t.&\quad\sum_{t=T+1}^{\infty}P_{r,t}C_{r,t}=\sum_{t=T+1}^{\infty}w_{r,t}L_{r,t}+A_{r,T+1}\end{aligned} $$

である。(7)式の制約式から、T期末の資産 $ A_{r,T+1} $ は、T+1期以降について均弁成長となることから、次のように表すことができる。

$$ \begin{aligned}A_{r,T+1}=&\sum_{r=T+1}^{\infty}P_{r,t}C_{r,t}-\sum_{r=T+1}^{\infty}w_{r,t}L_{r,t}\\=&\sum_{t=T+1}^{\infty}\Big(P_{r,T}C_{r,T}-w_{r,T}L_{r,T}\Big)\Bigg(\frac{1+g_{_{T}}}{1+r_{_{T}}}\Bigg)^{t-T}\\=&\Big(P_{r,T}C_{r,T}-w_{r,T}L_{r,T}\Big)\Bigg(\frac{\Gamma}{1-\Gamma}\Bigg)\end{aligned} $$

ここで、 $ g_{T} $ と $ r_{T} $ は終端期以降の均斉成長率と利子率であり、これより $ \Gamma=\frac{1+g_{T}}{1+r_{T}} $ である。このとき、均斉成長率と利子率が依存しないように、各地域の終端期の資産が世界各国の資産の総計の一定割合とする。

$$ \theta_{r}=\frac{A_{r,T+1}}{\sum_{s}A_{r,T+1}}=\frac{P_{r,T}C_{r,T}-w_{r,T}L_{r,T}}{\sum_{s}\left(P_{s,T}C_{s,T}-w_{s,T}L_{s,T}\right)} $$

このとき、終端期の資産の総計は、終端期における資本価値総計と一致することから

$$ \sum_{s}A_{s,T+1}=\sum_{s}PK_{s,T+1}K_{s,T+1} $$

r 地域における期末資産を

$$ A_{r,T+1}=\theta_{r}\sum_{s}P K_{s,T+1}K_{s,T+1} $$

となるとする。すなわち、(9)式の比率に基づき、終端期の資産が(11)式となるように制約を加えることで、複数の家計が別々に最適問題を解いても一般均衡解が得られるアルゴリズムを用いている。

## 3 BAU (Business as Usual) シナリオ

BAU シナリオの基本諸元は、表3にまとめられている。地域別の数値は、IEA(2008) World Energy Outlook 2008 の参照ケースを参考にしている。モデルは 2004 年から 2020 年まで
の 17 年について解いているが、表 3 は、2005 年から 2020 年までの GDP と CO2 について、年平均の伸び率を表している。CO2/GDP は、GDP 当たりの CO2 排出量である二酸化炭素強度の変化率を示している。

表 3 BAU シナリオ

GDP	CO2	CO2/GDP
日本	1.4	-0.5	-2.0
中国	9.4	5.5	-3.9
東アジア	5.2	3.6	-1.6
オセアニア	2.2	0.0	-2.2
北米	2.6	-0.2	-2.8
EU	2.1	-0.5	-2.6
ロシア	3.6	2.5	-1.1
その他	5.1	3.3	-1.7

表 4 は、BAU シナリオにおける国・地域別の二酸化炭素排出量の推移を表している。また、表 5 は、BAU シナリオにおける二酸化炭素価格の推移を表している。日本一国モデルでは、2020年の排出量を1990比プラス4%が二酸化炭素価格0で実現するシナリオをBAU シナリオとすることが多いが、世界モデルではそのようなBAU シナリオの策定が困難であり、日本も含めて、各国で二酸化炭素価格が正となるシナリオをBAU としている。2020年における日本の二酸化炭素価格がEUよりも低くなっているのは、EUの経済成長率を2.1%と高めに想定していることによる。なお、表6は、各国・地域別のGDPの推移を表している。なお、本論文では、二酸化炭素排出に価格が付くとき、排出量収入が発生するが、家計と政府で収入を等分割するものとしている。

表 4 国・地域別二酸化炭素排出量（百万トン）

日本	中国	東アジア	オセアニア	北米	EU	ロシア	その他
2005	1,194	5,354	1,873	404	6,341	3,892	2,177	6,355
2006	1,202	5,823	1,982	415	6,236	3,979	2,244	6,673
2007	1,236	6,405	2,089	425	6,342	3,926	2,319	6,983
2008	1,225	6,828	2,202	430	6,325	3,903	2,396	7,331
2009	1,215	7,276	2,315	427	6,308	3,879	2,473	7,680
2010	1,204	7,709	2,395	425	6,291	3,856	2,536	7,929
2011	1,193	8,170	2,478	423	6,274	3,833	2,601	8,186
2012	1,183	8,574	2,564	421	6,257	3,810	2,668	8,454
2013	1,172	9,001	2,641	419	6,240	3,787	2,735	8,692
2014	1,162	9,414	2,718	417	6,223	3,764	2,798	8,926
2015	1,151	9,842	2,796	415	6,207	3,742	2,861	9,163
2016	1,141	10,228	2,874	413	6,190	3,719	2,922	9,404
2017	1,131	10,629	2,954	411	6,173	3,697	2,983	9,648
2018	1,121	11,049	3,036	409	6,156	3,675	3,044	9,895
2019	1,111	11,489	3,118	407	6,140	3,653	3,106	10,145
2020	1,101	11,955	3,202	404	6,123	3,631	3,169	10,399

表 5 二酸化炭素価格（2004US$）

日本	オセアニア	北米	EU
2005	5
2006	2	10
2007	1	11	5
2008	6	0	14	10
2009	10	2	17	14
2010	13	3	19	17
2011	16	4	21	19
2012	18	5	23	22
2013	21	6	25	25
2014	24	7	27	28
2015	27	8	29	31
2016	30	8	32	34
2017	33	9	35	37
2018	36	10	38	39
2019	39	11	41	42
2020	42	12	46	44