Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
まず、第4節以降の分析では、forward-lookingモデルである必要があまりないことから、逐次動学タイプのモデルを採用することとした。また、2020年までの中期的な削減を対象とするので、モデルのタイムスパンはデータの基準年である2004年から2020年までとしている。また、モデルを解く際には1期間5年（最初のみ1期間6年）とし、2004年、2010年、2015年、2020年について解いている。

##### 3.7.2. 貯蓄・投資の決定方法

そもそも投資、貯蓄という行動は異時点間で資源を割り振る行動であり、本来両者をとらえるには時間軸（将来の経済）を考慮する必要が生ずる。Forward-lookingモデルでは、多数の期間を考慮し、さらに家計、企業の異時点間での最適化行動を仮定するので、投資、貯蓄の水準は経済主体の異時点間の最適化行動からごく自然に導かれることになる。一方、逐次動学モデルは多数の期間を考慮せず、一時点のみを描写するモデルを考慮しているので、時間軸を前提とする投資、貯蓄という行動を考慮するには特殊な前提が必要となる。様々なアプローチがありうるが、ここでは、貯蓄率一定という仮定により、貯蓄を決定し、投資水準は貯蓄に応じて決定する方法を採用する。これは、EPPAモデル、ENV-Linkagesモデルなどと同じアプローチである。この貯蓄率一定というアプローチにおいては、モデルの中で通常家計の効用関数に貯蓄財をコブ・ダグラス型の形で導入することで表される。投資は以上の設定を通じて決まる貯蓄に等しくなるように決定する。つまり、貯蓄に対し投資は受動的に決まることになる。Forward-lookingモデルではないので、排出規制の導入を見込んで予め投資を行うという行動はこのモデルの視野に入っていない。

##### 3.7.3. 資本ストックの扱い

資本ストックについては、EPPA モデル等に従い、既存資本（extant capital）と新規資本（new capital）の2つに分割して取り扱う。既存資本とはすでに一度利用された資本ストックであり、新規資本とは前期の投資によって新たに蓄積された資本ストックである。静学モデルでは、各部門のレンタルプライスが均等化するように部門間で資本ストックが配分されると仮定することが多い。時間軸を考慮しない、あるいは長期を表すとみなされている静学モデルでは、そのような仮定が適切かもしれないが、動学モデルでは各部門の利用する資本ストックが一期毎に急激に変化する可能性が出てくる。このようなことが生じないようにする方法に Putty-clay アプローチがある。Putty-clay アプローチとは、既存資本ストックは部門間で移動が不可能であると仮定し、新規資本ストックだけが部門間で移動可能とするものである。この仮定の下では、各部門間の資本ストック水準の調整は、現実の調整と同じように緩やかなスピードとなる。これは EPPA モデルなどと同じアプローチである。

以下、この Putty-clay アプローチの下での資本の推移、部門間の配分について説明しよ
う $ ^{18} $ 。 $ K_{tj}^{V} $ をt期の部門jにおける既存資本ストック、 $ K_{tj}^{N} $ をt期の部門jにおける新規資本ストックとすると、t期における部門jの利用する資本ストックは $ K_{tj}^{V} + K_{tj}^{N} $ となる。 $ K_{tj}^{V} $ は次式に従って推移していく。

$$ K_{t j}^{V}=(1-\delta)(K_{t-1,j}^{V}+K_{t-1,j}^{N}) $$

ただし、δは資本減耗率である $ ^{19} $ 。つまり、前の期に部門jで利用されていた資本から減耗分を除いたものが次期の既存資本となる。t期における新規資本全体 $ K_{t}^{N}(=\sum_{j}K_{tj}^{N}) $ は、t期の投資を $ I_{t} $ とすると、次式の関係で決まってくる。

$$ K_{t}^{N}=I_{t-1} $$

つまり、1期前の投資が新規資本ストックとなる。 $ K_{t}^{N} $ の部門間での配分は、t期における新規資本のレンタルプライスを $ r_{t}^{N} $ 、t期における部門jの支払うレンタルプライスを $ r_{tj} $ としたとき、次式の関係で決まるものとする。

$$ r_{t}^{N}\geq r_{tj}\qquad\big(r_{t}^{N}-r_{tj}\big)K_{tj}^{N}=0\qquad K_{tj}^{N}\geq0 $$

これは、部門jのレンタルプライスが新規資本のレンタルプライスよりも低い $ (r_{t}^{N}>r_{tj}) $ なら、部門jには新規資本は配分されず $ (K_{tj}^{N}=0) $ 、部門jには新規資本が配分されるのなら、部門jのレンタルプライスは新規資本のレンタルプライスに等しくなっていなければならない $ (r_{t}^{KN}=r_{tj}) $ という条件である。この設定の下では、レンタルプライスが低い部門には新規資本は配分されないことになる。

##### 3.7.4. 技術進歩

地球温暖化対策の分析では、技術進歩、特にエネルギーについての技術進歩が重要な意味を持つ。技術進歩としては、R&Dを通じた技術進歩、learning by doingを通じた技術進歩のようにモデル内で内生的に技術進歩が生ずるモデルがあるが、モデルのタイムスパンが2020年までとそれほど長期でないことから、ここでは外生的な技術進歩のみを考慮する。具体的には、①資本・労働投入の効率性の改善、②AEEIである。前者は生産関数における資本・労働投入の効率性の改善、後者は生産関数におけるエネルギー投入の効率の改善を意味している。具体的には、まず、各部門の生産は、資本、労働、エネルギーその他の各種投入物を利用して行われるので、地域rの部門iの生産関数は次のように表現できる。

$$ Y_{i r}=f_{i r}(a_{i r}^{K L}K_{i r},a_{i r}^{K L}L_{i r},a_{i r}^{E}E_{i r},M_{i r}) $$

ただし、 $ Y_{ir} $ は生産量、 $ K_{ir} $ は資本投入量、 $ L_{ir} $ は労働投入量、 $ E_{ir} $ はエネルギー投入量、 $ M_{ir} $ はその他の生産要素の投入量である。資本・労働の効率性の上昇、AEEI はそれぞれパラメータ $ a_{ir}^{KL} $ 、 $ a_{ir}^{E} $ の上昇を指している。この2つの技術進歩により、生産1単位当たりのエネルギー投入量（エネルギー集約度）が時間とともに改善していくことになる。

本来、技術進歩率（ $ a_{ir}^{KL} $ 、 $ a_{ir}^{E} $ の上昇率）は部門によって異なっているが、しかし、他地域のモデルにおいて部門別の技術進歩率についての適切なデータを入手することが難しいの
で、シミュレーションでは、各部門の技術進歩率が一様と仮定している。

#### 3.8. BAU（Business as usual）均衡の導出

まず、シミュレーションでは、政策の変更のない（二酸化炭素排出規制が導入されない）状況における動学均衡を求め、政策の変更により均衡がどのように変化するかを分析する。以下では、政策変更前の動学均衡を BAU（Business as usual）均衡と呼ぶ。BAU 均衡の状況によって政策の効果は変わってくるため、BAU 均衡の設定は分析上重要なポイントとなる。ここでは、第 4 節以降のシミュレーションにおける BAU 均衡の設定について説明する。

第3.7節で説明したように、時間とともに変化する要素としては、資本ストック、技術水準、生産要素の賦存量、政府支出の水準等があるが、このうち資本ストックの推移はモデル内で決まってくるので、BAU均衡をどう設定するかは結局、①技術進歩率、②生産要素賦存量のパス、③政府支出のパスをどう決めるかに依存する。以下、これらの要素の設定について説明する。

##### 3.8.1. 技術進歩率の決定方法

モデルでは、①資本・労働投入の生産性向上、②AEEIの二つの技術進歩を考慮する。技術進歩率は外部のデータを基に決定することもできる。しかし、外部のデータに基づいて技術進歩率を設定してモデルを解いた場合、モデルから導出されるCO2排出量、GDP等の数値が現実的とは言えない値を示すことがある。また、多地域のモデルのため、全ての地域については技術進歩率の予測値を用意するのが難しいという問題もある。以上の事情から、本章では、モデルから導出されるGDP変化率とCO2排出量変化率が外生的に与えられるターゲットの値に近い値をとるように技術進歩率を決定するという、一種のカリブレーション的な方法を採用している。

ターゲットの値には、IEO のデータによる GDP 変化率と CO2 排出量変化率を利用している。具体的には次のような手順をとっている。まず、モデルの期間を 2004 年から 2010 年までと 2011 年から 2020 年までに分割する。モデルから導出される 2004 年から 2010 年までの GDP 変化率と CO2 排出量変化率が、IEO データにおける 2004～2010 年の変化率に近い値をとるように、2004 年から 2010 年までの資本・労働投入の生産性向上と AEEI の率を設定する。2011 年から 2020 年までの資本・労働投入の生産性向上と AEEI の率についても同様の方法で設定する。IEO 以外にも GDP、CO2 排出量の予測値を提供しているものはあり、IEO の予測値が必ずしも適切であるとは言えないが、本稿が利用している GTAP7inGAMS に IEO データが組み込まれていることから、これを利用とすることにした。

なお、技術進歩についての注意点として、技術の水準は排出規制がある状況とない状況で変わらないという点がある。つまり、排出規制がある状況での技術の水準は BAU 均衡における水準と変わらないということである。技術水準は排出規制の有無によっても影響を
受ける可能性が高いので、技術水準が不変という仮定は問題があるが、R&Dや習熟効果等のように政策の導入により変化する内生的な技術進歩は扱いが比較的難しく、さらにモデルのタイムスパンが2020年までであり技術進歩の影響はそれほど大きくはないと考えられることから、今回のモデルでは外生的な技術進歩のみを考慮することにした。

##### 3.8.2. 生產要素賦存量と政府支出

資本以外の生産要素、すなわち労働、土地、天然資源の賦存量のパスについては以下のように扱う。まず、労働については、労働と余暇に利用できる総時間（利用可能時間）の変化率を国連の人口予測値によって決定する。モデル上は利用可能時間という変数であり、厳密には人口と一致しないが、多地域のモデルにおいて利用可能時間の推移についての予測値を入手するのは難しいため、ここでは代理変数として人口の推移（の予測値）を用いることにした。

土地、および非化石燃料部門で利用される天然資源については、全ての地域において年率1%で増加すると仮定した。残りの化石燃料部門における天然資源については、モデル上、特殊要素として扱っていることから、その賦存量が化石燃料の生産量を大きく左右することになり、重要な意味を持ってくる。ここでは、IEOデータにおけるCO2排出シェアを参考にして、化石燃料部門の天然資源の変化率を設定することにした。すなわち、IEOデータには、2020年時点における石油、石炭、ガスからのCO2の排出シェア（全世界）の予測値があるが、この予測値にモデルから導出されるCO2排出シェアが等しくなるように化石燃料部門の天然資源の変化率を設定している。変化率は全ての地域において同じと仮定している。こうして求めた変化率は、CRU部門については年率-4%、GAS部門は年率3%、COL部門は5%である。IEOの予測値では、石油からのCO2排出シェアが低下し、石炭、ガスからの排出シェアが上昇するため、CRU部門は低下、COL、GAS部門は上昇するということになる。

政府支出については、IEO データにおける GDP 予測成長率の半分の率で成長すると仮定している。つまり、IEO データにおける 2004 年から 2020 年の GDP の成長率が年平均 10% なら、年率 5% で成長していくと仮定している。前節で説明した通り、モデルの BAU 均衡における成長率は IEO の予測成長率と近い値をとるようにしているので、IEO の成長率の半分ということは、結局モデルにおける BAU 均衡の GDP 成長率の値の半分ということになる。この政府支出のパスは BAU 均衡と排出規制のある均衡で変わらないと仮定している。

### 4. 排出規制と国境調整措置

#### 4.1. 排出規制

まず、排出規制（削減）についてのシナリオについて説明をおこなう。シミュレーションでは表２の６つのAnnex B国（地域）が排出規制を導入するものとする。これらの地域
以外にも削減目標を設定している地域はあるが、その排出量は少ない。また、中国やインドなどの急成長を遂げ排出量が急増している国々については、2020年までに大規模な排出削減策が導入される可能性は低いと考えられる。以上の理由から、排出量の規模が大きく、かつ中期的な削減にある程度積極的な姿勢を見せている6地域に限定することにした。

表 2 の「削減率（基準年比）」は 2010 年 1 月に各国が UNFCCC へ提出した目標削減率である $ ^{20} $ 。厳密には、各国の目標削減率はある程度の幅を持った形で設定されており、しかも条件付きの場合が多いが、ここでは削減率のうち上限値に近い値を選択している。「削減率（2020 年比）」は、IEO の CO2 排出量予測値を基に、基準年比の削減率を 2020 年比の削減率に変換したものである $ ^{21} $ 。シミュレーションではこれを 2020 年における BAU 均衡からの削減率と設定している。

表 2：シミュレーションにおける各地域の削減目標

地域	基準年	削減率（基準年比、%）	削減率（2020年比、%）
JPN	日本	1990	25	27.9
EUR	欧州	1990	30	29.6
USA	米国	2005	17	17.9
CAN	カナダ	2005	17	16.7
ANZ	豪州・NZ	2000	25	46.2
RUS	ロシア	1990	25	5.0

なお、RUS については、90 年比 25% 削減＋IEO の排出量予測のもとでは、2020 年の排出量が排出目標値よりも小さくなってしまう。つまり、2020 年比の目標削減率がマイナスとなってしまう。目標削減率がマイナスになる場合には、ホットエアーという問題が生じてくるが、ここではホットエアーという問題は排除しておきたいため $ ^{22} $ 、（実際の削減目標よりは高くなるが）RUS は 2020 年比で 5% の削減をおこなうものと仮定している。基準年比の削減率の段階で既に地域による差が大きいが、2020 年比で比較するとさらに大きい差が生じる。例えば、ANZ は 2020 年比 46% 削減という非常に高い削減率を設定することになる一方、RUS はたった 5% の削減である。このように大きな差が生じる理由は、基準年比の削減率に差があるのに加え、基準年から 2020 年までの CO $ _{2} $ 排出量の増加率が地域によってかなり違うためである。
排出規制の方法には、第3.6節で説明した通り、キャップ・アンド・トレード型の排出権取引を仮定する。国際間での排出権取引はおこなわれないと仮定するので、各国において排出権価格には差が生じることになる。

#### 4.2. 国境调整措置

シミュレーションでは、まず国境調整措置がないシナリオを分析する。このシナリオを「NBA」と呼ぶ。国境調整については、Takeda et al. (2012)、武田他（2012a）が指摘するように様々なタイプがありうるが、ここでは次の二つのシナリオを分析する。まずはEITE部門のみに国境調整をおこなうシナリオである $ ^{23} $ 。このシナリオでは、EITE部門の財について、その輸入には財に含まれるCO2の量に応じて関税をかけるのと同時に、輸出には補助金を拠出する（生産時に支払った排出権購入のための支払いを払い戻す）。輸入する財に含まれるCO2とは、本来の意味では、その財の生産時に排出されたCO2のことを指すであろう。しかし、生産時に排出されたCO2を元に関税をかけるには、情報収集の費用が非常に高くつき、さらにどの国から輸入するかによって異なった関税率をかけることになるという問題がある。よって、ここでは輸入する財を仮に国内で生産したとして排出されるCO2を元にCO2含有量を求めている。海外と国内では同じ財を生産するのでも、排出されるCO2の量は異なるので、この方法で計算されるCO2含有量は実際に生産時に排出されたCO2の量とはずれてくる。以上の国境調整のシナリオをBA_Rと呼ぶ。もう一つ、国境調整のシナリオとして、電力を除いた全ての部門の財に国境調整をおこなうというシナリオ（BA_A）を取り上げる。対象となる部門・財が異なるのみで、後はBA_Rと全く同じである。

以下、炭素関税と輸出補助金の計算方法を数式によって説明する。任意の地域rの任意の部門iを考えよう。当該部門におけるCO2直接排出量を $ q_{ir}^{CO2D} $ とする。CO2直接排出量とは、部門iにおいて生産時に化石燃料の利用から直接発生するCO2排出量であり、次のように定義される。

$$ q_{i r}^{C O2D}\equiv\sum_{e}\phi_{e i r}q_{e i r} $$

ここで、$\phi_{eir}$ は部門$i$ における化石エネルギー$e$ の排出係数、$q_{eir}$ は部門$i$ における化石エネルギー$e$ の投入量である。次に、部門$i$ における間接排出量を$q_{ir}^{CO2ID}$ とする。間接排出量とは、部門$i$ において生産時に使用した電力が電力部門で発電される際に発生した CO2 排出量である。間接排出量$q_{ir}^{CO2ID}$ は電力部門における直接排出量を電力の供給シェアに応じて、利用者に配分して導出する。具体的には次の手順に従う。$\theta_{ir}^{ELY}$ を以下のように定義する。

$$ \theta_{ir}^{ELY}\equiv\frac{d_{ir}^{ELY}}{q_{ELY,r}} $$
$ d_{ir}^{ELY} $ は部門 i の電力の需要量、 $ q_{ELY,r} $ は電力の供給量である。つまり、 $ \theta_{ir}^{ELY} $ は部門 i の電力利用シェア（総電力供給に占める部門 i の利用シェア）である。このシェアを利用し、次のように間接排出量を求める。

$$ q_{i r}^{C O2I D}\equiv\theta_{i r}^{E L Y}q_{E L Y,r}^{C O2D} $$

ただし、 $ q_{ELY,r}^{CO2D} $ は電力部門における直接排出量である。以上のように定義された CO2 直接、及び間接排出量を用い、部門 i での CO2 総排出量 $ q_{ir}^{CO2T} $ はそれらの和

$$ q_{ir}^{CO2T}\equiv q_{ir}^{CO2D}+q_{ir}^{CO2ID} $$

と定義される $ ^{24} $ 。

ここで、地域rの部門iの生産量を $ q_{ir} $ とする。このときの地域r部門iにおける炭素排出係数 $ \xi_{ir} $ は、次のように計算される。

$$ \xi_{ir}=\frac{q_{ir}^{CO2T}}{q_{ir}} $$

地域rでの排出権価格を $ p_{r}^{CO2} $ とすると、地域rの財iの輸入1単位当たりに課す炭素関税率 $ \tau_{ir}^{CO2} $ は次のように表現される。

$$ \tau_{i r}^{C O2}\equiv p_{r}^{C O2}\xi_{i r} $$

輸出に関しては$\tau_{ir}^{CO2}$の補助金が拠出される。

表 3：CO₂ 排出量の変化（2020 年時点、MtCO₂）

CO2	NBA	BA_R	BA_A
JPN	-308	-308	-308
EUR	-1,133	-1,133	-1,133
USA	-993	-993	-993
CAN	-78	-78	-78
ANZ	-217	-217	-217
RUS	-110	-110	-110
KOR	9	8	9
CHN	196	202	179
IND	20	17	16
BRA	6	5	5
ASI	39	34	34
ROW	88	80	81
Annex	-2,840	-2,840	-2,840
Non-Annex	357	347	324
世界全体	-2,483	-2,494	-2,516
リーケージ率(%)	12.6	12.2	11.4
### 5. 分析結果

以下では、シミュレーションの結果を説明する。国境調整があることにより、炭素リーケージ、EITE部門への影響、厚生、GDPへの影響がどのように変わってくるかを主に確認する。

#### 5.1. 炭素リーケージへの影響

表 3 は排出規制による各国の CO₂ 排出量の変化を表している。シナリオ NBA では、Annex B 国で CO₂ 排出量は 2,840 MtCO₂ 減少するのに対し、Non-Annex B 国で 357 MtCO₂ 増加する。世界全体では 2,483 MtCO₂ の減少であり、炭素リーケージ率は 12.6% となる。リーケージ率はそれほど高いわけではないが、無視できる水準ではない。

EITE 部門にのみ国境調整をおこなう BA_R では、Annex B 国の CO2 制約は binding で、CO2 排出量は NBA と変わらないのに対し、Non-Annex B 国での CO2 排出量増加幅は縮小する。これは、Annex B 国の国境調整により、Non-Annex B 国へのリーケージが抑制されるということである。ただし、357 MtCO2 の増加であったものが、347 MtCO2 の増加になるだけで（約 10 MtCO2 の減少）、量的にはほとんど変わらない。リーケージ率は若干下って 12.2% になるが、ほとんど変わらないと言ってもよい。以上の結果は、BA_R というタイプの BA のリーケージ防止効果は非常に小さいということを示唆している。

(電力部門以外の)全ての部門に国境調整措置をおこなう BA_A でも、多くの Non-Annex B 国の CO2 排出量は BA_R のケースとほとんど変わらない。しかし、中国については、BA_R のケースからある程度変わってくる。中国では、BA_R の方が NBA より中国に対するリーケージは大きくなっているが、BA_A では NBA よりも小さくなる。この中国へのリーケージの縮小により、Non-Annex B 国全体としての CO2 増加量も縮小することになる。リーケージ率で見ると、BA_R で 12.2% だったものがさらに低下し、BA_A では 11.4% となる。ただし、BA_R からは 1.2% ポイントの低下にすぎず、BA_A についてもリーケージ抑制効果はそれほど大きいわけではない。以上のように、BA_R、BA_A ともリーケージを抑制する効果があり、国境調整はリーケージ防止効果を持つということになるが、その効果はあまり大きいとは言えない。

#### 5.2. EITE 部門への効果
図 5：EITE 部門の輸出量の変化（2020 年時点、%）

EITE部門の輸出量の変化(2020年時点、%)

図 6：EITE 部門の生産量の変化（2020 年時点、%）

EITE部門の生産量の変化(2020年時点、%)

次に、EITE 部門に対する影響を見る。図 5、図 6 はそれぞれ Annex B 国における EITE
部門の輸出量と生産量の BAU からの変化率（%）を表している。まず、輸出量への影響を見てみよう。シナリオ NBA では、CAN、RUS を除いて輸出は減少している。排出規制により Annex B 国の EITE 部門の競争力が低下し、輸出が抑制されることが確認できる。それに対し、BA_R、BA_A のケースでは、NBA よりも輸出の減少幅が縮小する。これは国境調整措置によって輸出へのマイナス効果を是正することができるということである。特に、日本に関しては、NBA において 10% 強の減少であるのが、国境調整措置の導入によって半分程度の大きさにまで縮小しており、国境調整措置によって EITE 部門の輸出へのマイナスの効果を大幅に抑えることができている。一方、ANZ に関しても輸出の減少幅はそれなりに大きいが、国境調整措置があってもその大きさはあまり変わらない。特に、BA_A は輸出の減り方は NBA とほとんど同じである。ANZ については、日本と異なり、国境調整措置は競争力を回復させる効果をあまり持っていないということになる。EUR、USA についても、国境調整措置によって EITE の輸出へのマイナス効果は抑えられるが、元々マイナス効果の大きさは JPN や ANZ ほど大きいわけではない。

EITE 部門の生産への効果については、動く方向は輸出とだいたい同じであり、輸出と同じようなことが成り立つ。ただし、変化率の大きさは輸出よりは全般的に小さくなっている。

さらに、日本の EITE 部門をもう少し詳細に見てみよう。図 7 と図 8 は日本の EITE 部門の輸出量、生産量の変化率を表している。図からわかるように、EITE 部門といっても、部門によって影響はかなり違う。CRP、NMM 部門についてもマイナスの影響はあるが、特に、I_S 部門（鉄鋼部門）へのマイナスの影響が大きい。また、国境調整による負担緩和の効果も I_S 部門で非常に大きい。日本の EITE 部門、特に鉄鋼部門にとって国境調整措置は非常に大きな意味を持っているということを示唆している。

#### 5.3. 厚生、GDPへの効果

以下では、主に各国の厚生やGDPへの効果を検討する $ ^{25} $ 。地域は全部で12地域あるが、以下ではその内、Annex B国の4カ国、JPN、EUR、USA、ANZとNon-Annex B国のCHNのみをとりあげる。主に着目するのは、厚生やGDPへの効果であるが、参考のためCO $ _{2} $ 削減率（2020年比）、排出権価格（1トン当たりUS）、輸出量、輸入量、交易条件、賃金率、労働供給量（＝雇用量）、労働所得額、家計の総所得額への効果も掲載している。全ての値は2020年時点での値であり、特に単位を明記していないものにすいては全て2020年のBAU値からの変化率（%）を表している。
図 7 : JPN の EITE 部門の輸出量の変化（2020 年時点、%）

JPNのEITE部門の輸出量の変化(2020年時点、%)

図 8：JPN の EITE 部門の生産量の変化（2020 年時点、%）

JPNのEITE部門の生産量の変化(%)
表 4：JPN への影響（2020 年時点）

JPN	NBA	BA_R	BA_A
CO2削減量 (MtCO2)	-308	-308	-308
CO2削減率 (%)	-28	-28	-28
排出枠価格 ($/tCO2)	93.5	100.9	101.3
厚生	-0.27	-0.30	-0.28
GDP	-0.70	-0.72	-0.72
輸出	-2.94	-2.63	-2.98
輸入	-2.32	-2.20	-2.49
交易条件	2.21	1.97	1.93
賃金率	-1.6	-1.7	-1.7
労働供給	-0.58	-0.60	-0.64
労働所得	-2.15	-2.28	-2.35
家計の所得	-0.86	-0.93	-0.93

単位について明記がない数値は BAU からの変化率（%）

表 5 : EUR への影響（2020 年時点）

EUR	NBA	BA_R	BA_A
CO2削減量 (MtCO2)	-1,133	-1,133	-1,133
CO2削減率 (%)	-30	-30	-30
排出枠価格 ($/tCO2)	78.7	79.1	79.4
厚生	-0.33	-0.33	-0.32
GDP	-0.53	-0.52	-0.53
輸出	-1.04	-0.98	-1.08
輸入	-0.80	-0.77	-0.84
交易条件	0.86	0.84	0.90
賃金率	-1.7	-1.7	-1.7
労働供給	-0.36	-0.36	-0.38
労働所得	-2.04	-2.05	-2.12
家計の所得	-0.56	-0.52	-0.59

単位について明記がない数値は BAU からの変化率（%）

##### 5.3.1. JPN（日本）

まず、日本に対する効果は表4に掲載している。日本の90年比の削減率は25%であるが、90年以降CO2排出量が増加するため、2020年時点でのCO2削減率は約28%となる。排出権価格はNBAで93.5USドルとなる。これが、国境調整があるケースでは、約101ドルに上昇する。国境調整措置をおこなうケースで排出権価格が上昇するのは、国境調整措置がエネルギー集約産業を補助する効果を持ち、そのため限界削減費用が上昇することによる。
厚生への効果は、国境調整措置の有無によってはほとんど変わらないが、BA_Rでは若干悪化している。GDPに対する効果も、国境調整措置の有る無しにより、ほとんど変わらないが、有る方が若干悪化する。日本に関しては、厚生やGDPへの排出規制の効果は、国境調整措置があってもなくてもほとんど変わらないということになる。

##### 5.3.2. EUR（EU27 カ国）

EUR の 2020 年時点の CO₂ 削減率は約 30% となる。排出権価格は、NBA で 78.7 ドルである。日本より削減率は高いが、排出権価格は低くなっている。国境調整措置が導入された場合には、やはり排出権価格は上昇するが、ほんのわずかな上昇（1 ドル未満）であり、ほとんど変わらないと言ってよい。厚生、GDP への影響も国境調整措置の有無でほとんど変わらない。EUR にとっては、国境調整措置をおこなったとしても、排出規制が排出権価格、厚生、GDP 等に与える効果はほとんど変わらないと言える。

表 6 : USA への影響（2020 年時点）

USA	NBA	BA_R	BA_A
CO2削減量 (MtCO2)	-993	-993	-993
CO2削減率 (%)	-18	-18	-18
排出枠価格 ($/tCO2)	29.1	29.3	29.7
厚生	-0.12	-0.12	-0.11
GDP	-0.29	-0.29	-0.29
輸出	-1.06	-0.89	-0.99
輸入	-0.44	-0.34	-0.33
交易条件	0.40	0.46	0.52
賃金率	-0.9	-0.9	-0.9
労働供給	-0.22	-0.23	-0.24
労働所得	-1.13	-1.13	-1.16
家計の所得	-0.36	-0.36	-0.35

単位について明記がない数値は BAU からの変化率（%）

##### 5.3.3. USA（アメリカ合衆国）

USA は CO₂ 削減率は約 18%となり、排出権価格は約 29~30 ドルの水準である。国境調整措置があるほうが若干高くなるが、やはりほとんど変わらない。厚生、GDP に対する効果についても国境調整措置があってもほとんど変わらない。

##### 5.3.4. ANZ（オーストラリア・ニュージーランド）
ANZ は CO2 削減率が約 46% と非常に高いことから、排出権価格も非常に高い。NBA で約 174 ドルであり、BA_A では 185 ドルに達する。この排出権価格の高さもあり、排出規制による厚生、GDP の減少幅も、JPN、EUR、USA と比較し大きい。

厚生については、NBAで1.31%の減少であるが、BA_Rでは1.28%の減少、BA_Aでは1.25%の減少となり、国境調整措置がある方が厚生へのマイナス効果は小さくなっている。ただし、他の国と同様やはりその差はそれほど大きいわけではない。GDPについても、NBAで1.72%の減少と、全体的に減少幅は大きいが、国境調整措置の有無によってはそれほど変わらない。

表 7 : ANZ への影響（2020 年時点）

ANZ	NBA	BA_R	BA_A
CO2削減量 (MtCO2)	-217	-217	-217
CO2削減率 (%)	-46	-46	-46
排出枠価格 ($/tCO2)	173.8	178.6	185.4
厚生	-1.31	-1.28	-1.25
GDP	-1.72	-1.78	-1.69
輸出	-1.80	-2.02	-2.55
輸入	-1.77	-1.64	-2.15
交易条件	-0.32	1.57	1.25
賃金率	-4.7	-4.8	-5.0
労働供給	-1.03	-1.12	-1.16
労働所得	-5.67	-5.86	-6.11
家計の所得	-2.55	-2.50	-2.63

単位について明記がない数値は BAU からの変化率（%）

表 8: CHN への影響（2020 年時点）

CHN	NBA	BA_R	BA_A
CO2削減量 (MtCO2)	196	202	179
CO2削減率 (%)	3	3	2
排出枠価格 ($/tCO2)	0.0	0.0	0.0
厚生	-0.16	-0.02	-0.23
GDP	0.14	0.18	-0.13
輸出	-0.12	0.06	-0.27
輸入	-0.85	-0.38	-0.61
交易条件	-0.37	-0.43	-0.48
賃金率	-0.1	0.1	-0.4
労働供給	-0.02	0.10	-0.27
労働所得	-0.07	0.21	-0.63
家計の所得	-0.05	0.03	-0.13

単位について明記がない数値は BAU からの変化率（%）
##### 5.3.5. CHN（中国）

CHN は Non-Annex B 国であるのでそれ自身の削減義務はないが、Annex B 国が削減をおこなうことから間接的な影響を受けることになる。CO₂ 排出量は NBA では 196MtCO₂ だけ増加しており、Annex B 国の削減により CHN の CO₂ 排出量は増加する、つまり CHN に炭素リーケージが生じていることがわかる。

この CHN へのリーケージが Annex B 国の国境調整措置によってどう影響を受けるかが重要であるが、BA_R では 202MtCO2 の増加となっている。つまり、リーケージは抑制されず、逆に拡大してしまっている。一方、(電力部門を除いた) 全ての部門に対し国境調整措置をおこなう BA_A では、CO2 は 179MtCO2 の増加であり、NBA のケースよりも増加幅は縮小している。以上の結果が示すのは、国境調整措置は、その導入の方法によっては、ある地域への炭素リーケージを拡大させる場合もあるということである。

CHN の厚生はどのケースでも低下している。これは Annex B の削減が CHN の厚生にはマイナスの影響をもたらすということを意味している。また、その減少率は 0.02% から 0.23% であり、場合によっては Annex B 国よりも大きいマイナスの影響を受けるということがわかる。一方、GDP については、BA_A では減少するが、NBA、BA_R では増加している。GDP という観点では、Annex B の削減によってプラスの影響を受ける場合があるということになる。

以上、Non-Annex B 国である CHN を見たが、Annex B 国の排出規制、及び国境調整措置によりプラスの影響もマイナスの影響も受ける場合があり、国境調整がある方がリーケージが大きくなる場合もあることがわかった。

#### 5.4. 結果のまとめ

第 5 節ではシミュレーション結果を検討してきた。以下、シミュレーションによって得られた考察を簡単にまとめよう。まず、炭素リーケージという観点では、BA_R というタイプの国境調整措置はリーケージ防止効果をほとんど持たないという結果となった。この一因は BA_R という国境調整措置では中国への炭素リーケージが逆に増加してしまうということである。BA_A という形の国境調整措置は BA_R と比較するとその効果は大きいが、NBA と比較しリーケージ率は 1.2% ポイント低下するのみであり、やはりリーケージ防止効果は大きいと言えない。以上のように、国境調整措置はリーケージを抑制する効果があるが、その効果はあまり大きいとは言えない。

EITE 部門への効果という観点では次のようなことがわかった。まず、国境調整措置を導入することで EITE 部門へのマイナス効果を抑制できることがわかった。ただし、この効果は国によってかなりの差があることもわかった。例えば、日本の EITE 部門は国境調整
措置によってマイナス効果が大幅に縮小されるが、ANZに関してはそれほど大きくはない。このように、国によって国境調整措置の効果が異なるのは、国によって、産業構造や貿易構造が大きく異なるからだと考えられる。また、日本のEITE部門については、その中でも特に鉄鋼部門（I_S）が強い影響を受けることがわかった。鉄鋼部門は排出規制により輸出、生産とも大幅に縮小するが、国境調整措置があることで縮小の大きさは1/2程度になる。

厚生、GDPへの効果も、同じAnnex B国であっても国によって異なっているし、どのタイプの国境調整措置かによっても変わっており、単純な傾向があるわけではない。ただし、総じて国境調整の導入による厚生、GDPへの効果は小さく、プラス方向であれマイナス方向であれ、大きな影響は見られない。厚生、GDPという側面からは、国境調整措置はほとんど影響をもたらさないと言ってよい。

### 6. 感态度分析

#### 6.1. 感応度分析の説明

ここまで様々な観点からシミュレーション結果を検討してきたが、シミュレーションの前提としているモデル、パラメータの設定に関して、必ずしも明確な根拠がない部分もある。また、シナリオについても、ここまで前提としてきたシナリオ以外のシナリオもありうる。そこで以下では、モデル、パラメータ、シナリオの設定を変更する感応度分析をおこない、これまでのシミュレーション結果がどのように変わるかをチェックする。

表 9：シミュレーションにおける各地域の削減目標

ケース	説明
基準ケース	ここまで分析してきたケース
S_DEMI	国境調整のための排出係数を計算する際に直接排出だけを考慮するケース
S_AE_L & S_AE_S	Armington 弾力性を変更するケース。S_AE_L が 2 倍に、S_AE_S が 1/2 倍に変更。
S_EF_L & S_EF_S	ベンチマークにおける化石燃料の供給の価格弾力性を変更するケース。S_EF_L が 2 倍に、S_EF_S が 1/2 倍に変更。
S_JPN_ONLY	JPN（日本）のみが排出規制を導入するシナリオ

感応度分析でとりあげるのは表 9 のケースである。まず、基準ケースはここまで分析してきたケースを表す。S_DEMI は、国境調整のための排出係数を計算する際に直接排出だけを考慮するケースを表す。国境調整では財の生産過程で排出された CO2 の排出量に応じて関税や輸出補助金をかける。基準ケースでは、その CO2 排出量の計算に直接排出（その
財の生産に利用された化石燃料からの CO₂ 排出）だけでなく、間接排出（その財の生産に利用された電力の発電において排出された CO₂）も考慮している。しかし、直接排出に加え、間接排出の計算もするには、より多くの情報が必要となるとともに、その手間も増加する。そこで、より容易に実行できる、直接排出のみを考慮して財に含まれる CO₂ を計算するケースを分析し、基準ケースとどれだけ結果が変わるかをチェックする。

第2に、Armington弾力性を変更するケースを分析する。本稿のモデルは多地域のCGEモデルであり、この種のCGEモデルでは貿易を表現する際にArmington仮定を利用するのが普通である。本稿のモデルでも、第3節で説明したように、2段階のCES関数を通じて国内財と輸入財の統合をおこなっている。国内財と輸入財の間の代替の弾力性（Armington弾力性）、輸入財間の代替の弾力性についてはGTAP7.1データの値を利用している。GTAPデータの弾力性値を利用するのは、他の多くの多地域CGE分析と同じであるが、GTAPデータのArmington弾力性値は必ずしもしっかりした実証的根拠に基づいているわけではない。また、Armington弾力性の値によって国内財から輸入財へのシフトの大きさが強く左右されることから、Armington弾力性の値によって国境調整措置の効果も大きく変わってくる可能性がある。そこで、Armington弾力性の値を変更したケースを分析する。S_AE_Llは基準ケースのArmington弾力性と輸入財間の代替の弾力性をそれぞれ2倍にしたケース、S_AE_Sは基準ケースの代替の弾力性をそれぞれ1/2倍にしたケースである。

第 3 に、ベンチマークにおける化石燃料の供給の価格弾力性を変更するケースを分析する。本稿のモデルでは、化石燃料部門の生産関数における、資源と非資源投入物の間の代替の弾力性を、ベンチマークにおける化石燃料の供給の価格弾力性の値からカリブレートするというアプローチを採用している（同様のアプローチは、例えば EPPA モデル、Paltsev 2001 のモデル等で利用されている）。この化石燃料の供給の弾力性は、エネルギーチャンネルの炭素リーケージの大きさに強い影響を与える。国境調整措置が是正するのは貿易チャンネルの炭素リーケージであるが、炭素リーケージ全体を評価するにはエネルギーチャンネルのリーケージも重要であることから、化石燃料供給の価格弾力性を変更したケースを分析する。基準ケースでは、原油、石炭、ガスのどの化石燃料についても、ベンチマークにおける供給の価格弾力性は 2 と仮定している。S_EF_L は基準ケースの値を 2 倍するケース、S_EF_S は 1/2 倍するケースである。

最後に、S_JPN_ONLY で日本のみが排出規制、国境調整措置をおこなうケースを分析する。現実には基準ケースのように Annex B 国を中心に多くの国が排出規制をおこなっている、あるいはおこなう計画であるが、日本の排出規制の効果をよりクリアに見るために、日本のみが排出規制をおこなうケースを考える。このシナリオでは、日本以外の Annex B 国、Non-Annex B 国は全く排出規制をおこなわない。

感応度分析について一つ注意点がある。S_DEMI、S_JPN_ONLY については、BAU 均衡は基準ケースと同じであるが、その他のシナリオについては、パラメータの変更を伴う
ため BAU 均衡自体が基準ケースと異なってくる。BAU 均衡が異なるということは、排出規制を課す前の 2020 年時点での CO₂ 排出量が異なってくるということである。このとき、基準ケースと同じ表 2 の基準年比削減率を前提とすると、2020 年比での削減率は表 2 とは異なってくることになる。2020 年時点での削減率を変更してしまうとシナリオ間の比較がしにくくなってしまうため、感応度分析では表 2 と同じ 2020 年時点での削減率を前提としている。逆に言えば、S_AE_L & S_AE_S、S_EF_L & S_EF_S では基準年比の削減率は基準ケースとは異なってくることになる。

#### 6.2. 感応度分析の結果

それでは、以下で感応度分析の結果を確認しよう。ここでも、主に炭素リーケージ率、EITE部門への影響、厚生、GDPへの影響を中心に見ていく。なお、S_JPN_ONLYでは排出規制をおこなうのはJPN（日本）だけであるので、JPNへの効果のみを見ることにする。

表 10：感応度分析・リーケージ率（2020年時点、%）

基準ケース	DEMI	AE_L	AE_S	EF_L	EF_S	JPN_ONLY
NBA	12.6	12.6	19.8	8.9	12.4	18.0	16.5
BA_R	12.2	12.3	19.0	8.6	12.0	17.5	15.0
BA_A	11.4	11.5	18.6	7.8	10.7	17.5	13.8

##### 6.2.1. リーケージ率

リーケージ率は S_DEMI では基準ケースとほとんど変わらない。リーケージ防止という観点からは、直接排出のみに基づいて国境調整を行うのでもよいということを示唆している。Armington 弾力性を変更するとリーケージ率は大きく変化している。高くするとリーケージも大きくなり、低くするとリーケージも小さくなっている。Armington 弾力性の大きさがリーケージの大きさに強い影響を与えることがわかる。ただし、国境調整の有無の影響については、基準ケースと同様ほとんどなく、国境調整があってもリーケージ率はあまり変わらない。Armington 弾力性の大きさはリーケージ全体の水準を大きく左右するが、国境調整があってもリーケージ率はあまり変わらないという基準ケースの結果はArmington 弾力性を変えても変わらないということになる。

化石燃料供給の価格弾力性の変更については、その値を高くするとリーケージは小さくなり、低くするとリーケージは大きくなる。特に、化石燃料の弾力性を1/2にした場合（2から1に変更した場合）、リーケージ率は全体的に大きく上昇する。やはり、化石燃料の弾力性についての想定がリーケージ率に強い影響を与えうるということがわかる。ただし、
Armington 弾力性と同様に、国境調整がないケースとあるケースに大きい違いは出てこない。最後に、S_JPN_ONLY のケースであるが、国境調整の有無、タイプによるリーケージ率の差は基準ケースよりも若干大きくなる。日本単独の削減の場合には、国境調整の有無やそのタイプが持つ意味が大きくなるということを示唆している。

表 11：感応度分析・EITE 部門への影響（2020 年時点、BAU からの変化率%）

基準
ケース	DEMI	AE_L	AE_S	EF_L	EF_S	JPN_ONLY
JPN	NBA	-4.5	-4.5	-6.2	-3.6	-4.9	-3.2	-4.8
BA_R	-2.7	-3.0	-3.6	-2.3	-3.0	-2.0	-2.7
BA_A	-3.0	-3.2	-4.0	-2.5	-3.3	-2.2	-3.1
NBA	-10.8	-10.8	-14.6	-8.7	-12.0	-7.7	-11.8
BA_R	-5.6	-6.6	-7.5	-4.7	-6.3	-4.0	-5.6
BA_A	-6.3	-6.9	-8.3	-5.3	-7.0	-4.4	-6.6
EUR	NBA	-1.3	-1.3	-1.7	-1.1	-1.5	-1.4	0.2
BA_R	-0.8	-1.0	-0.9	-0.7	-0.8	-0.9	0.1
BA_A	-1.1	-1.3	-1.3	-1.0	-1.2	-1.1	0.1
NBA	-2.0	-2.0	-2.6	-1.7	-2.2	-2.1	0.3
BA_R	-1.1	-1.4	-1.3	-1.0	-1.1	-1.2	0.1
BA_A	-1.5	-1.9	-1.9	-1.4	-1.7	-1.5	0.1
USA	NBA	-0.9	-0.9	-1.0	-0.8	-1.1	-0.8	0.1
BA_R	-0.4	-0.6	-0.2	-0.5	-0.6	-0.3	0.0
BA_A	-0.6	-0.7	-0.4	-0.6	-0.8	-0.4	0.1
NBA	-1.9	-1.9	-2.3	-1.6	-2.3	-1.6	0.4
BA_R	-0.4	-1.0	0.0	-0.6	-0.7	-0.1	0.1
BA_A	-0.8	-1.2	-0.3	-1.0	-1.1	-0.4	0.2
ANZ	NBA	-4.4	-4.4	-4.4	-4.9	-4.7	-3.9	0.5
BA_R	-3.0	-3.8	-2.9	-3.3	-3.3	-2.6	0.3
BA_A	-4.3	-4.8	-4.7	-4.3	-4.6	-3.7	0.4
NBA	-6.7	-6.7	-5.6	-8.6	-7.3	-6.0	0.8
BA_R	-4.4	-6.0	-3.6	-5.4	-5.0	-3.6	0.5
BA_A	-6.1	-7.4	-5.7	-6.9	-6.6	-5.4	0.6
CHN	NBA	0.2	0.2	0.2	0.2	0.2	0.1	0.1
BA_R	-0.1	0.0	-0.2	0.0	0.0	-0.1	0.0
BA_A	0.2	0.2	0.3	0.1	0.3	0.1	0.0
NBA	1.0	1.0	1.3	0.9	1.3	0.9	0.3
BA_R	-1.1	-0.4	-1.7	-0.8	-1.1	-1.1	-0.2
BA_A	0.2	0.7	0.2	0.2	0.5	-0.1	0.0

##### 6.2.2. EITE 部門の生産・輸出

次に、EITE 部門への効果を見よう。S_DEMI では、全体的に Annex B 国における生産、
輸出の減り方が大きくなるが、それほど大きくは変わらない。EITE産業への影響という観点からは、直接排出のみを考慮するか、間接排出も考慮するかはそれほど大きな違いをもたらさないということになる。

Armington 弾力性を大きくした場合、削減国における EITE 生産、輸出の減り方は大きくなり、弾力性を小さくすると減り方は小さくなっている。例えば、NBA における日本の EITE の輸出は基準ケースでは 10.8% の減少であるが、AE_L では 14.6% の減少、AE_S では 8.7% の減少に変わる。EITE 産業への効果を分析する際には、Armington 弾力性の値が重要な意味を持つことを示唆している。

化石燃料の供給の弾力性を大きくすると削減国における EITE 生産、輸出の減り方は大きくなり、弾力性を小さくすると減り方は小さくなる。これは次のような理由による。削減国において CO₂ を削減すると、その国のエネルギー需要が減少する。エネルギー需要の減少はエネルギーの国際価格を低下させる。この国際価格の低下は、化石燃料の供給を減少させ、EITE 産業にマイナスの効果をもたらす。化石燃料の供給の弾力性が大きいと、この効果が強く働き、EITE 産業の縮小幅が大きくなる。

S_JPN_ONLY では、日本の EITE 部門への効果は基準ケースとあまり変わらない。これは日本の EITE 部門にとっては、日本が規制するかどうかは重要だが、他の国が規制するかどうかはあまり重要ではないことを示唆している。

以上の結果が示すように、Armington 弾力性、化石燃料の供給の弾力性は EITE 部門への効果の大きさに強い影響を与える。EITE 部門への影響を分析する際には、Armington 弾力性、化石燃料の供給の弾力性の値が適切な値かどうかに特に注意するべきである。

##### 6.2.3. 厚生と GDPへの効果

最後に、表 12 で、厚生と GDP への効果がどう変化するかを確認しよう。まず、S_DEMI では基準ケースとほとんど変わっていない。直接排出のみを考慮して国境調整をおこなう場合でも、厚生、GDP という観点からはほとんど同じ効果をもたらすことがわかる。

Armington 弾力性を変更するケースであるが、厚生については、国によって弾力性変更の影響は異なっている。JPN、EUR、USA などでは Armington 弾力性を小さくする方が基準ケースよりも厚生へのマイナス効果は小さくなるが、ANZ では逆に弾力性を小さくすると厚生へのマイナス効果は大きくなる。また、GDP についても国によって影響は異なるし、さらに厚生とはまた違った方向の影響を受けている場合がある。例えば、JPN にとっては Armington 弾力性が大きい方が GDP のマイナス効果が小さくなっている。

以上のように、Armington 弾力性変更の厚生、GDPへの影響は国によって異なっており、単純な傾向があるわけではないが、全般的に Armington 弾力性の変更の効果は大きくはなく、基準ケースとそれほど変わらない。

化石燃料の供給の弾力性に関しては、弾力性を大きくする（小さくする）と、削減国に
おける厚生へのマイナス効果は拡大（縮小）する傾向にある。特に、弾力性を小さくするケースでは JPN、EUR において厚生、GDP へのマイナス効果がかなり小さくなる。地域にもよるが、厚生、GDP への効果を見る際には、化石燃料の供給の弾力性についてどのような想定をしているか注意すべきことを示唆している。

最後に、S_JPN_ONLY であるが、日本への効果は基準ケースとあまりかわらない。日本の厚生、GDP には、日本が規制するかどうかは重要だが、他の国が規制するかどうかはあまり重要ではないということになる。

表 12：感応度分析・厚生と GDPへの影響（2020 年時点、%）

基準ケース	DEMI	AE_L	AE_S	EF_L	EF_S	JPN_ONLY
JPN	Welfare	NBA	-0.27	-0.27	-0.27	-0.25	-0.32	-0.16	-0.27
BA_R	-0.30	-0.29	-0.31	-0.28	-0.36	-0.18	-0.30
BA_A	-0.28	-0.28	-0.30	-0.26	-0.35	-0.17	-0.29
GDP	NBA	-0.70	-0.70	-0.68	-0.70	-0.78	-0.47	-0.70
BA_R	-0.72	-0.72	-0.71	-0.71	-0.80	-0.47	-0.73
BA_A	-0.72	-0.72	-0.72	-0.71	-0.81	-0.48	-0.72
EUR	Welfare	NBA	-0.33	-0.33	-0.33	-0.32	-0.45	-0.20	0.01
BA_R	-0.33	-0.33	-0.34	-0.32	-0.45	-0.21	0.00
BA_A	-0.32	-0.32	-0.32	-0.31	-0.44	-0.19	0.01
GDP	NBA	-0.53	-0.53	-0.53	-0.53	-0.70	-0.34	0.00
BA_R	-0.52	-0.52	-0.52	-0.52	-0.70	-0.33	0.00
BA_A	-0.53	-0.53	-0.53	-0.52	-0.70	-0.33	0.00
USA	Welfare	NBA	-0.12	-0.12	-0.13	-0.11	-0.14	-0.11	0.00
BA_R	-0.12	-0.12	-0.14	-0.11	-0.14	-0.11	0.00
BA_A	-0.11	-0.11	-0.12	-0.10	-0.12	-0.10	0.00
GDP	NBA	-0.29	-0.29	-0.30	-0.29	-0.32	-0.24	0.00
BA_R	-0.29	-0.29	-0.30	-0.29	-0.31	-0.23	0.00
BA_A	-0.29	-0.29	-0.30	-0.29	-0.31	-0.23	0.00
ANZ	Welfare	NBA	-1.31	-1.31	-1.27	-1.40	-1.46	-1.08	-0.08
BA_R	-1.28	-1.31	-1.26	-1.33	-1.43	-1.06	-0.06
BA_A	-1.25	-1.28	-1.21	-1.32	-1.40	-1.02	-0.06
GDP	NBA	-1.72	-1.72	-1.79	-1.66	-1.82	-1.39	0.00
BA_R	-1.78	-1.74	-1.84	-1.74	-1.89	-1.45	-0.01
BA_A	-1.69	-1.67	-1.76	-1.66	-1.77	-1.38	-0.01
CHN	Welfare	NBA	-0.16	-0.16	-0.14	-0.15	-0.24	-0.12	-0.11
BA_R	-0.02	-0.06	0.03	-0.06	-0.10	0.00	-0.06
BA_A	-0.23	-0.24	-0.20	-0.21	-0.34	-0.16	-0.09
GDP	NBA	0.14	0.14	0.22	0.07	0.18	0.07	-0.02
BA_R	0.18	0.17	0.25	0.12	0.22	0.12	-0.01
BA_A	-0.13	-0.12	0.00	-0.19	-0.14	-0.11	-0.05

#### 6.3. 感応度分析のまとめ

以上、感応度分析の結果を見てきた。設定を変更することで、排出規制の効果が大きく変わるケースがあった。特に、Armington弾力性値や化石燃料の供給の弾力性値を変更す