Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
### 3. モデル

### 3.1 モデルの概要

本稿では、12 地域・22 部門の逐次動学 CGE モデルを利用する。逐次動学とは、静学的なモデルを繰り返し解いていくことで、経済の動態を解析するモデルである。forward-looking な予想に基づく動学的最適化行動は考慮されないので、一時点内のモデルの構造と動学部分を分離することができる。以下ではまず一時点内でのモデルの構造について説明する。

一時点内でのモデルの構造については、Rutherford and Paltsev (2000)、Paltsev (2001)、Fischer and Fox (2007)、Böhringer et al. (2010)、Takeda et al. (2012) 等とほぼ同じような想定をしている。各地域の経済主体は、家計、企業（生産部門）、政府の3つがそれぞれ存在しており、全ての市場は完全競争であり、全ての経済主体はプライス・テーカーとして行動する。生産は規模に関して収穫一定の技術に従いおこなわれ、各部門は利潤最大化を目的に、生産や投入（中間投入、生産要素）を決定する。

各地域には、1つの代表的な家計が存在し、その家計の効用は消費、余暇、貯蓄に依存する。家計は効用を最大化するように、労働やその他生産要素を生産部門に提供することで得た所得を、消費と貯蓄に割り振る。政府は、様々な税を徴収するとともに、そこから政府支出を行う。各地域は貿易を通じてリンクしており、ある地域におけるショックは貿易を通じて他の地域に伝播することになる。貿易については、Armington仮定を置いている。

### 3.2 生産サイドの行動

投入物間の代替の可能性の差異を反映するために、生産関数は全ての部門について多段階の入れ子型CES生産関数を仮定する。ただし、化石燃料部門（CRU, COL, GAS部門）と非化石燃料部門（その他の全ての部門）に対して異なった関数形を仮定する。生産要素は労働、資本、土地、天然資源の4つに分割している $ ^{7} $ 。土地は農業部門のみで用いられる特殊要素として取り扱う $ ^{8} $ 。また、天然資源についても各部門の特殊要素として取り扱う。労働については部門間で自由に移動できると仮定しており、全ての部門の賃金が均等化するように、労働の部門間の配分が決まることになる。一方、資本については、資本ストックを「既存資本（extant capital）」と「新規資本（new capital）」に分けて取扱い、このうち、新規部門だけが部門間で移動可能とする。これについては、動学モデルの説明をする第0節で詳しく扱う。また、全ての生産要素については、国際間での移動はないものと仮定している。

化石燃料部門は図3-1の2段階の入れ子型CES生産関数を仮定する。まず、天然資源以
外の全ての投入物がレオンチェフ型生産関数で統合され、非天然資源投入物となり、それが天然資源と代替の弾力性ＥＥＳのCES生産関数で投入される形となっている。ＥＥＳは天然資源と非天然資源投入物の間の代替の弾力性であり、これは化石燃料の供給の弾力性の値からカリブレートしている。

一方、非化石燃料については、図3-2の生産関数を仮定する。まず、各エネルギー中間

図 3-1 化石燃料部門の生産関数

労働、資本、中間投入物

図3-2 非化石燃料部門の生産関数
財が多段階の CES 関数で統合され、合成エネルギー財となる。一方、資本、労働、土地、天然資源といった生産要素は代替の弾力性 E_VA の CES 関数によって統合され、合成生産要素となる。合成エネルギー財と合成生産要素は代替の弾力性 0.3 の CES 生産関数で統合される。最後に、それが他の非エネルギー中間財とレオンチェフ型で統合される。エネルギー中間財間の代替の弾力性、エネルギーと生産要素の代替の弾力性には、Paltsev (2001)、Fischer and Fox (2007) の値を利用している。また、生産要素間の代替の弾力性には GTAP のデータを用いている。

また、生産関数においては、エネルギー中間財であっても OIL 部門に投入される CRU、CRP 部門に投入される OIL、GAS については、フィードストック（原料）として利用される部分が多いので、非エネルギー中間財と同様の取り扱いとし、トップレベルのレオンチェフ型の段階で投入している。OIL 部門に投入される CRU については 100% をフィードストックとし、CRP 部門に投入されている OIL、GAS については、Lee (2008) のデータに従いフィードストック部分を分離している。以上のような生産関数の下、各部門は利潤最大化（費用最小化）を目指し、最適な生産量と投入量を決定する。

### 3.3 家計の行動

各地域には１つの代表的家計を想定する。これらの代表的家計の効用は、消費、余暇、貯蓄に依存するものとし、図3-3の多段階CES関数を仮定する。まず、エネルギー財、非エネルギー財がコブ・ダグラス型生産関数によって合成され、さらに、合成エネルギー財、合成非エネルギー財が代替の弾力性０.５のCES関数によって統合される。次に合成された消費が余暇と代替の弾力性ＥＣＬのCES関数によって合成され、最後に貯蓄とコブ・ダグラス関数で合成される。

図 3-3 効用関数

効用関数に余暇が入っているため、余暇のデータ、及び余暇と消費の間の代替の弾力性
の値を設定する必要がある。これについては、日本と日本以外の地域で異なった扱いをする。まず、日本の余暇と消費の代替弾力性については畑農・山田（2007）により推定された値0.73を採用する $ ^{10} $ 。また、日本の余暇の時間は畑農・山田（2007）と同様に1日の選択可能時間を12時間と仮定し、厚生労働省（2008）を用いて余暇と労働の時間のシェアを求め、それとGTAP7.1の労働データを用いて余暇のベンチマーク・データを作成している $ ^{11} $ 。さらに、『国民経済計算年報』、『財政金融統計月報』より、労働に対する課税率を導出している $ ^{12} $ 。日本以外の余暇・消費の代替の弾力性値と余暇データはFischer and Fox（2007）が用いたアプローチによって決定している。すなわち、補償労働供給弾力性と非補償労働供給弾力性から余暇・消費の代替の弾力性と余暇データをカリブレートするという方法をとっている。また、日本以外の地域の労働課税率Fischer and Fox（2007）の値をそのまま利用している。

家計の貯蓄は貯蓄財（＝投資財）の購入という形で導入されている。投資財は各財が固定比率で投入されて構成されている。例えば、投資財の購入が10％増加した場合、投資に利用されている財がそれぞれ10％ずつ上昇するということになる。

### 3.4 貿易

モデルでは各地域は貿易を通じて結びついている。貿易の部分については、基本的に既存の多地域CGEモデルと同様の扱いをする $ ^{13} $ 。まず、貿易に関してはArmington仮定を置いている。Armington仮定とは、同じ財でも異なる地域で生産された財については違う財（不完全代替）と見なされるという仮定である（Armington 1969）。財の統合は、1）異なる地域からの輸入財を統合し、2）輸入財と国内財を統合するという2段階で行っている。この統合を表現したのが図3-4である。例えば、日本における鉄鋼という財を例にとると、まず日本以外の全ての地域からの輸入が代替の弾力性E_MのCES関数によって統合され、その合成輸入財がE_DMのCES関数を通じて国内の鉄鋼と合成されるということである。輸入財と国内財との代替の弾力性（E_DM、Armington弾力性）と輸入財間の代替の弾力性（E_M）にはGTAPデータの値を利用している。

輸入財と国内財が合成された財（Armington 財）は、生産部門における中間投入、最終消費、投資、政府支出に利用されることになる。この国内財と輸入財の統合は用途別におこなわれる。つまり、同じ財iであっても、部門jで中間投入物として利用されるもの、最終消費に利用されるもの、投資に利用されるもの、政府支出に利用されるものは、全て別々に統合がおこなわれる。輸入財間の統合は、データの都合上、用途別ではなく一括で
おこなわれる。

図 3-4 Armington 統合

### 3.5 政府

各地域には1つの政府が存在する。政府は税を徴収する一方、その収入により政府支出を行う。税については、労働に対する税を除き、基本的にGTAP7.1データにある生産、中間投入、生産要素、貿易等に対する税のデータをそのまま利用している。政府支出は、ベンチマーク・データにおけるシェアに従い、個々の財が固定比率で投入されることで行われると仮定している。

政府支出の水準については、一時点内では外生的に一定と仮定する。政府支出が外生的に設定されるということは、排出規制の導入によって政府支出の水準が変わらないことを意味する。政府支出の水準がモデル内で内生的に変化することも考えられるが、ここでは政府の活動を中立的にするため、外生的に設定した $ ^{14} $ 。

### 3.6 排出規制

本稿のシミュレーションでは、キャップ・アンド・トレード型の排出権取引の形の排出規制を考える。排出権は最初に政府によりオークションを通じて配分され、排出権市場で取引される。政府のオークション収入は家計に一括（lump-sum）の形式で還元されると仮定する。削減を行う地域、削減率等は第0節で説明する。

モデルでは、CRU、COL、GAS、OIL の 4 つの財の利用から二酸化炭素が排出されると仮定しており、排出規制の下では、この 4 つの排出源財の利用の際に、その二酸化炭素排出量に等しい排出権を購入しなければならない。従って、地域 r の部門 j で中間投入に利用される排出源財 i の価格を $ p_{ijr}^{A} $ 、部門 j で中間投入に利用される排出源財 i の炭素係数を
$ a_{ijr}^{CO2} $ 、排出権価格を $ p_{r}^{CO2} $ とすると、部門jの生産者が直面する排出源財iの価格は次式で与えられる。

$$ p_{ijr}^{A}+p_{r}^{CO2}a_{ijr}^{CO2} $$

つまり、排出規制の下では排出権購入額分だけ企業が直面する投入価格は上昇する。地域rにおける部門jの排出源財iへの中間投入需要を $ D_{ijr}^{A} $ とすると、それに伴う排出権への需要は $ D_{ijr}^{A}a_{ijr}^{CO2} $ で与えられる。同じことは、最終消費に利用される排出源財についても成立する。

排出権価格は排出権の需要と供給が等しくなるように市場で決定される。本稿では国際間の排出権の取引はないと仮定するので、地域rの排出権の供給（これは総排出量の上限に等しい）を $ S_{r}^{CO2} $ 、排出権の需要を $ D_{r}^{CO2} $ とすると、各地域における排出権の市場均衡条件、すなわち、

$$ S_{r}^{C O2}=D_{r}^{C O2} $$

が満たされるように排出権価格 $ p_{r}^{CO2} $ が決まる。

### 3.7 動学構造

1990 年代までは、応用一般均衡モデルは静学モデルを前提とするものがほとんどであったが、現在では動学モデルの利用が増えている。一般に、経済学で動学モデルという場合、経済主体の動学的最適化行動を仮定したモデル（forward-looking モデル）を指すことが多い。実際、マクロ経済学における動学モデルは、ほとんど全てがこのタイプである。しかし、多部門・多地域を前提とする CGE 分析において forward-looking モデルを利用する場合、①技術進歩率や労働力成長率等に対して強い制約を置く必要がある、②全ての期間を包括した形でモデルを解くことになり、非常に変数が多くなり計算が難しくなる等の問題が生じる。このため CGE 分析では「逐次動学（recursive dynamic）モデル」というタイプの動学モデルが利用されることが多い。逐次動学モデルとは、一時点のみを考慮したモデルを繰り返し解くことで、経済の時間的な推移を導出するようなモデルである。逐次動学モデルの方が、地域数・部門数を増やしやすく、計算も容易であることから、地球温暖化対策の動学分析を行っている多地域 CGE モデルでは逐次動学モデルを利用していることが多い。例えば、MIT の EPPA モデル $ ^{15} $ 、OECD の ENV-Linkages モデル $ ^{16} $ 等は逐次動学モデルである $ ^{17} $ 。

#### 3.7.1 モデルの動学的設定

本稿の動学モデルは武田他（2012b）のモデルとほぼ同じであり、以下のような特徴を有
している。①2004 年から 2020 年までの逐次動学モデル、②貯蓄額は貯蓄率一定により決定、③資本を新規資本と既存資本の 2 つのタイプに分割、④既存資本には Putty-clay アプローチを適用、⑤資本・労働生産性の向上と AEEI (autonomous energy efficiency improvement) というエネルギー効率の改善という形の技術進歩を考慮する。

まず、第0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。

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

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 0 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4-1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4-1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4-1 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CO2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0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 国境調整措置

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 の量に応じて閲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閲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。

### 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 5-1 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。

表 5-1 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

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、357MtCO2 の増加であったものが、347MtCO2 の増加になるだけで（約 10MtCO2 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。
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

次に、EITE 部門に対する影響を見る。図 5-1、図 5-2 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。

図 5-1 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、%)

NBA BA R BA A
図 5-2 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、%)

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 5-3 と図 5-4 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 5-3 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 5-4 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(%)
#### 5.3.1 JPN（日本）

まず、日本に対する効果は表 5-2 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。

表 5-2 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（%）

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（EU 27 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 5-3 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（%）

#### 5.3.3 USA（アメリカ合衆国）

USA は CO2 削減率が約 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。

表 5-4 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（%）
#### 5.3.4 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 5-5 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（%）

#### 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。

表 5-6 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（%）

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0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 感态度分析の説明

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。

感応度分析でとりあげるのは表6-1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0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く
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。

表6-1 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

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