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図３ 電炉メーカーの生産フロー

電炉メーカーは鉄スクラップを電炉で溶解して鉄を再生するが、一般に鉄スクラップは成分の構成が多様であり、望ましくない成分が混入することもあって、製品の品質のコントロールが難しいとされている。高炉メーカーと比較すると、製品の範囲は狭く、主力製品は小形棒鋼や一般形鋼であるが、一部にはH形鋼、厚板を作るメーカーもあり、薄板生産の動きもあるといわれている。製銃工程を持たないため、比較的小規模な生産設備である。また、海外から輸入する原料が特になく、輸出もされていないので、立地上の制約が少ない。

この他にも、製銑、製鋼の設備をもたず、半製品やホットコイル、薄板などの素材を購入して圧延や再圧延、表面処理、製管などを行う単圧メーカーがある。単圧メーカーの製品が高炉メーカーからの素材を用いて生産を行っているのか、電炉メーカーからの素材からなのかは統計上においてよく分からないので、鋼材の高炉・電炉シェアを正確に推定することが難しいが、これはトリビアルな問題であると考えられる $ ^{10} $ 。

また、単独圧延企業の中にあって、材料に半製品を用いず、船舶や建造物の解体くずなど良質の鉄スクラップや厚板の半製品などを再圧延して、主として細サイズの小棒を生産する伸鉄メーカーがある。鉄スクラップを再生しているという意味では、リサイクル産業の1つである。伸鉄メーカーの小棒生産シェアはかつて1970年代初め頃には15％以上を占めていたが、次第にウェイトが低下し、1990年には3.3％となったことから、相対的な重要度は、ほとんど無視できると考えられる $ ^{11} $ 。

### 第 5.3 節 分析対象となる鋼材の種類—普通鋼形鋼—

鋼材には普通鋼と特殊鋼があるが、このうち普通鋼については鉄鋼新聞社『鉄鋼年鑑』よりメーカー別・鋼種別生産量が分かるなど入手可能な情報量が多い。そこでまず、分析対象を普通鋼にしばった。

次に普通鋼熱間圧延鋼材には大きく分けて軌条、形鋼、棒鋼、管材、線材、鋼板、鋼帯の7種類があるが、そのうち棒鋼については既に97％を電炉メーカーが占めており、棒鋼についてシミュレーションを行う余地がない。鋼板及び
鋼帯については、まだ7%程度であり、将来的に電炉メーカーのシェアが拡大する可能性があるが、それを近年のデータからシミュレーションするのは難しいと思われる。管材、線材は用途が広く、その意味ではモデルの作成が難しい。軌条は用途が限られているが、生産量が少ない。形鋼は用途が建設関係に限られることからモデルの作成が比較的容易であり（表4）その一方で生産量が大きいので比較的影響も大きいと予想された。以上の検討から、分析対象となる鋼材の種類に普通鋼形鋼を選んだ。

表 3 高炉メーカー・電炉メーカー別、鋼材種別生産量（1995年度）

軌条	形鋼	棒鋼	管材	線材	鋼鈑	鋼帶	合計
生產(高炉×1-力-1)	355	3574	393	1119	2379	7987	37377	54941
生產(電炉×1-力-1)	93	6686	13666	4	1172	564	3401	23828
生產(合計)	448	10260	14059	1123	3551	8551	40778	78769
電炉比率	21%	65%	97%	0%	33%	7%	8%	30%

（出所）鉄鋼新聞社『鉄鋼年鑑』に基づいて筆者作成。

表 4 普通鋼形鋼の産出先上位 10 部門（1995 年）

順位	コード	部門名称	産出額（百万円）
1	2811-01	建設用金属製品	149934
2	4111-02	住宅建築（非木造）	49166
3	4131-02	河川・下水道	38302
4	4132-09	その他の土木建設	26648
5	4131-01	道路関係公共事業	25414
6	4111-01	住宅建築（木造）	17668
7	4112-02	非住宅建築（非木造）	13847
8	3012-01	運搬機械	13701
9	3611-01	鋼船	10008
10	4131-03	電気通信施設建設	8189

(出所)「1995年産業連関表」に基づいて筆者作成。

（注）産出先は中間需要部門のみを対象とした。

### 第 5.4 節 鉄リサイクルのサブモデル

#### 5.4.1 記号法

まず、変数の記号法を以下に示す。Y：国内普通鋼形鋼ユーザーの生産活動水準（数量指数）、X：実質金額（数量指数）、p：価格指数、C：総費用、L：労働投入量；K：資本投入量、T：トレンド変数、dmy：ダミー変数

次に、変数の添字の記号法を以下に示す。Y：国内普通鋼形鋼ユーザー、V：国産高炉製品、R：国産電炉製品、M：輸入財、S：供給、D：国内普通鋼形鋼ユーザーの需要（在庫純増を除く）E：輸出、Z：在庫純増、A：中間財、L：労働
投入、K：資本投入、t：t年である。

#### 5.4.2 需要サイドの方程式

普通鋼形鋼の供給は、高炉メーカー、電炉メーカー、輸入によってまかなわれている。高炉製品、電炉製品、輸入品はそれぞれ品質が異なっているが代替的である。普通鋼形鋼需要者は、3種類の製品の相対的な価格を比較して、使用比率を決定していると考えられる。そこで、ここでは高炉製品、電炉製品、輸入品は不完全代替であると仮定した。

まず3種類の製品の代替関係を記述する需要サイドの方程式を説明する。代替の弾力性が一定であるとし、国内普通鋼形鋼ユーザー（主に建設部門）の生産活動水準を $ Y_{t} $ 、高炉製品国内需要量を $ X_{VD_{t}} $ 、電炉製品国内需要量を $ X_{RD_{t}} $ 、輸入品需要量を $ X_{MD_{t}} $ とし、国内普通鋼形鋼ユーザー生産関数をCES型関数で表現する。

$$ Y_{_{t}}=\delta\cdot\left[\boldsymbol{\alpha}_{_{V}}X_{_{VDt}}^{^{-\rho}}+\boldsymbol{\alpha}_{_{R}}X_{_{RDt}}^{^{-\rho}}+\boldsymbol{\alpha}_{_{M}}X_{_{MDt}}^{^{-\rho}}\right]^{-1/\rho} $$

ただし、δは効率パラメータ、 $ \alpha_{V},\alpha_{R},\alpha_{M} $ は分配パラメータ、ρは代替パラメータである。また、パラメータの制約条件は

$$ \delta>0,\;0\leq\alpha_{_{V}}\leq1,\;0\leq\alpha_{_{R}}\leq1,\quad\alpha_{_{V}}+\alpha_{_{R}}+\alpha_{_{M}}=1,\;\mathsf{\rho}\geq-1 $$

である。さらに、代替の弾力性σは、

$$ \sigma=\frac{1}{1+\uprho} $$

で与えられる。費用最小化条件より、

$$ P_{V D t}=P_{Y t}\frac{\partial Y_{t}}{\partial X_{V D t}}=P_{Y t}\boldsymbol{\delta}\cdot\left(-\frac{1}{\rho}\right)\cdot\left[\boldsymbol{\alpha}_{V}X_{V D t}^{-\rho}+\boldsymbol{\alpha}_{R}X_{R D t}^{-\rho}+\boldsymbol{\alpha}_{M}X_{M D t}^{-\rho}\right]^{-1/\rho-1}\cdot\left(-\boldsymbol{\rho}\right)\boldsymbol{\alpha}_{V}X_{V D t}^{-\rho-1} $$

$$ P_{R D t}=P_{Y t}\frac{\partial Y_{t}}{\partial X_{R D t}}=P_{Y t}\boldsymbol{\delta}\cdot\left(-\frac{1}{\boldsymbol{\uprho}}\right)\cdot\left[\boldsymbol{\alpha}_{V}X_{V D t}^{-\uprho}+\boldsymbol{\alpha}_{R}X_{R D t}^{-\uprho}+\boldsymbol{\alpha}_{M}X_{M D t}^{-\uprho}\right]^{-1/\uprho-1}\cdot\left(-\boldsymbol{\uprho}\right)\boldsymbol{\alpha}_{R}X_{R D t}^{-\uprho-1} $$

$$ P_{_{MDt}}=P_{_{Yt}}\frac{\partial Y_{_{t}}}{\partial X_{_{MDt}}}=P_{_{Yt}}\boldsymbol{\delta}\cdot\left(-\frac{1}{\mathfrak{p}}\right)\cdot\left[\boldsymbol{\alpha}_{_{V}}X_{_{VDt}}^{^{-\mathfrak{p}}}+\boldsymbol{\alpha}_{_{R}}X_{_{RDt}}^{^{-\mathfrak{p}}}+\boldsymbol{\alpha}_{_{M}}X_{_{MDt}}^{^{-\mathfrak{p}}}\right]^{-1/\mathfrak{p}-1}\cdot\left(-\mathfrak{p}\right)\boldsymbol{\alpha}_{_{M}}X_{_{MDt}}^{^{-\mathfrak{p}-1}} $$

であるから、 $ 0 < \alpha_{V} < 1 $ , $ 0 < \alpha_{R} < 1 $ , $ 0 < \alpha_{M} < 1 $ のとき、要素価格比率は、

$$ \frac{P_{VDt}}{P_{MDt}}=\frac{\alpha_{V}}{\alpha_{M}}\Bigg(\frac{X_{VDt}}{X_{MDt}}\Bigg)^{-\rho-1}=\frac{\alpha_{V}}{\alpha_{M}}\Bigg(\frac{X_{MDt}}{X_{VDt}}\Bigg)^{\rho+1} $$
$$ \frac{P_{RDt}}{P_{MDt}}=\frac{\alpha_{R}}{\alpha_{M}}\Bigg(\frac{X_{RDt}}{X_{MDt}}\Bigg)^{-\rho-1}=\frac{\alpha_{R}}{\alpha_{M}}\Bigg(\frac{X_{RDt}}{X_{VDt}}\Bigg)^{\rho+1} $$

となる。ただし、 $ P_{VDt} $ は高炉製品国内需要価格、 $ P_{RDt} $ は電炉製品国内需要価格、 $ P_{MDt} $ は輸入財価格、 $ P_{Yt} $ は国内普通鋼形鋼ユーザー生産物価格（建設部門デフレーター）である。

#### 5.4.3 供給サイドの方程式

次に供給サイドの方程式について説明する。高炉製品生産部門の総費用定義式を

$$ C_{_{Vt}}=P_{_{VAt}}a_{_{V}}X_{_{VSt}}+P_{_{VLt}}L_{_{Vt}}\big(X_{_{VSt}}\big)+\overline{P}_{_{VK}}\overline{K}_{_{V}} $$

とする。このとき資本財価格及び資本投入量は一定とする。次に高炉製品生産部門の生産関数を三次関数で表現し、

$$ L_{V S t}=\beta_{_{V0}}X_{_{V S t}}^{^{3}}\ ,\ \beta_{_{V0}}>0 $$

とすれば、限界費用は

$$ \frac{\partial C_{Vt}}{\partial X_{_{Vt}}}=P_{VAt}a_{V}+P_{VLt}\left(3\beta_{_{V0}}X_{_{VSt}}^{^{2}}\right) $$

となる。高炉製品生産部門の生産関数を三次関数で表現したのは、限界費用関数が二次関数になるので、限界費用が負値にならないからである。もしも、生産関数を二次関数で表現したならば、限界費用関数が一次関数になるので、限界費用が負値になるケースが出てくる。ここで $ \beta_{V1} \equiv 3\beta_{V0} $ と置けば、

$$ \frac{\partial C_{Vt}}{\partial X_{_{Vt}}}=P_{VAt}a_{V}+P_{VLt}\left(\beta_{V1}X_{_{VSt}}^{2}\right) $$

となる。さらに、費用極小化の1階の条件により、生産物価格が限界費用に一致しているとすれば、

$$ P_{V S t}=P_{V A t}a_{V}+P_{V L t}\left(\beta_{V1}X_{V S t}^{2}\right) $$

となる。これを高炉製品の供給関数とする。電炉製品の供給関数も同様に、

$$ P_{_{RSt}}=P_{_{RAt}}a_{_{V}}+P_{_{RLt}}\left(\beta_{_{R1}}X_{_{RSt}}^{^{2}}\right) $$

とする。
#### 5.4.4 連立方程式モデル

以上の方程式に名目及び実質ベースの需給均衡式を追加すれば、9本の式から構成される連立方程式モデルとなる。ただし、モデルの(1)、(4)、(5)式にはダミー変数、トレンド変数の項を追加した。

需要サイドの方程式

$$ Y_{_{t}}=\big(\boldsymbol{\delta}_{_{0}}+\boldsymbol{\delta}_{_{1}}d m y_{_{1t}}+\boldsymbol{\delta}_{_{2}}d m y_{_{2t}}\big)\big[\boldsymbol{\alpha}_{_{V}}X_{_{VDt}}^{^{-\rho}}+\boldsymbol{\alpha}_{_{R}}X_{_{RDt}}^{^{-\rho}}+\boldsymbol{\alpha}_{_{M}}X_{_{MDt}}^{^{-\rho}}\big]^{-1/p} $$

(1)国内普通鋼形鋼ユーザー生産関数

$$ \frac{P_{VDt}}{P_{MDt}}=\frac{\alpha_{_{V}}}{\alpha_{_{M}}}\Bigg(\frac{X_{_{MDt}}}{X_{VDt}}\Bigg)^{1+\rho} $$

(2)要素価格比率均衡式

$$ \frac{P_{_{RDt}}}{P_{_{MDt}}}=\frac{\alpha_{_{R}}}{\alpha_{_{M}}}\Bigg(\frac{X_{_{MDt}}}{X_{_{RDt}}}\Bigg)^{1+\rho} $$

(3)要素価格比率均衡式

供給サイドの方程式

高炉製品生產部門

$$ p_{_{V S t}}=p_{_{V A t}}a_{_{V}}+p_{_{V L t}}\left(\beta_{_{V1}}X_{_{V S t}}^{^{2}}+\beta_{_{V2}}d m y_{_{3t}}\right) $$

(4)高炉製品供給関数

電炉製品生產部門

$$ p_{_{R S t}}=p_{_{R A t}}a_{_{V}}+p_{_{R L t}}\left(\beta_{_{R1}}X_{_{R S t}}^{2}+\beta_{_{R2}}d m y_{_{4t}}+\beta_{_{R3}}T_{_{t}}\right) $$

(5)電炉製品供給関数

需給均衡式

$$ p_{V S t}X_{V S t}=p_{V D t}X_{V D t}+p_{V E t}X_{V E t}+p_{V Z t}X_{V Z t} $$

(6)高炉製品名目需給均衡式

$$ p_{_{R S t}}X_{_{R S t}}=p_{_{R D t}}X_{_{R D t}}+p_{_{R E t}}X_{_{R E t}}+p_{_{R Z t}}X_{_{R Z t}} $$

(7)電炉製品名目需給均衡式

$$ X_{V S t}=X_{V D t}+X_{V E t}+X_{V Z t} $$

(8)高炉製品実質需給均衡式

$$ X_{_{RSt}}=X_{_{RDt}}+X_{_{REt}}+X_{_{RZt}} $$

(9)電炉製品実質需給均衡式

### 第 5.5 節 データベースの構築

高炉製品、電炉製品別の生産量については、鉄鋼新聞社『鉄鋼年鑑』より、より、「普通鋼熱間圧延鋼材品種別・会社別生産高（条鋼）」を用いた。同デー
タは、メーカー別の生産量を鋼材種別に示した詳細なものであり、それをデータ入力して一部（その他電炉メーカー）集計した。この生産量に平均単価をかけて名目生産額を推定した。推定においては「鉄鋼統計」のデータと整合性がとれるように補正を行った。さらに、各製品の価格指数を別途作成し、名目生産額を価格指数で割って実質生産額（数量指数）を求めた。

価格データについては、銘柄を指定して調査された価格が望ましいが、輸入価格と輸出価格については、貿易統計による平均単価を用いた。平均単価を用いた場合、価格の変化に品質の変化が含まれてしまう点に問題が残る。ちなみに、銘柄を指定して価格を調査した場合、名目金額をその価格で割った実質金額（数量指数）には物量の変化だけでなく、品質の変化も含まれる。

国内生産品の価格については、鉄鋼新聞社調べによる価格（H型鋼、7*11*350*175、問屋仲間相場、3月末東京安値）が得られた。この価格が、相対的に生産量が多い、電炉製品の国内需要価格であると仮定した。次に連立方程式モデルの(1)式と(3)式を連立させて非線形三段階最小二乘法でパラメータを推定し、推定したパラメータを(2)式に代入して、高炉製品の国内需要価格であると推計した。

図４ 価格指数の推移

中間投入価格指数については、各年次の産業連関表延長表の国内需要デフレータと、1995年産業連関表の銑鉄、粗鋼（転炉）、粗鋼（電気炉）、熱間圧延鋼材部門の投入構成から作成したウェイトを用いて、ラスパイレス式（基準時点1995年）で価格指数を作成した。なお、「鉄鋼統計」を参考にして、名目需給バランスと実質需給バランスが整合的になるように補正を行った。

賃金指数については、鉄鋼新聞社『鉄鋼年鑑』より、「業態別基準内給与の推移」に基づいて、高炉メーカー、電炉メーカー別に作成した。
### 第 5.6 節 パラメータ推定結果

非線形三段階最小二乘法を用いて9本の式からなる（ただし、4本は定義式）連立方程式のパラメータを1986年度から1997年度まで12時点のデータを用いて推定した。パラメータ推定結果は表5の通りである。推定結果によれば、国内ユーザー部門生産関数における代替の弾力性は約3.07であり、弾力性が高い。これは形鋼において、高炉製品と電炉製品の競争が激しいという前述の記事の内容と合っている。また、各方程式の決定係数についてみてみると、概ね当てはまりは良好である（表6）。

表 5 パラメータ推定値（非線形三段階最小二乘法）

式	パラメータ	推定値	標準誤差	t-值
αv	0.374	0.007	53.845
αR	0.501	0.009	54.154
(1)	ρ	-0.674	0.006	-117.715
(2)	δ0	0.616	0.011	56.955
(3)	δ1	-0.090	0.010	-8.923
δ2	0.089	0.014	6.463
(4)	βv1	2.931E-05	1.457E-06	20.122
βv2	-1.243E-05	1.688E-06	-7.363
(5)	βR1	7.915E-06	6.073E-07	13.035
βR2	7.952E-06	1.466E-06	5.425
βR3	-9.783E-07	1.965E-07	-4.978

表 6 决定係数

式 frm	名称	决定系数 $ R^{2} $
(1)	国内ユーザー部門生産関数	0.996
(2)	要素価格比率均衡式	0.744
(3)	要素価格比率均衡式	0.893
(4)	高炉製品供給関数	0.816
(5)	電炉製品供給関数	0.782
図 5 高炉製品の供給曲線

図 6 電炉製品の供給曲線
また、高炉製品及び電炉製品の供給曲線、及び観測された価格と生産額のプロットした点（△）を表示した（図5、図6）。なお、供給曲線はダミー変数及びトレンド変数によってシフトしている。高炉製品の供給曲線に比べ、電炉製品の供給曲線のシフトが大きい。1990年代に電炉メーカーの廃業が相次いだことを考えると、生産性の低い電炉メーカーの事業所が退出し、事業所間の平均的な生産性が上昇した効果であるとも思われるが、このシフトの要因を明らかにする為には、電炉メーカーの生産設備（ストック）を推計した上での更なる検討が必要である。

図7、図8には高炉製品及び電炉製品の価格及び生産額についての内挿結果をプロットした。また、図9には、国内ユーザー部門への高炉製品及び電炉製品の実質投入額を示した。内挿結果のプロット図をみるかぎり、推定値は観測値とほぼ近い値になっている。

図 7 高炉製品の価格及び生産額についての内挿結果
電炉製品実質国内生産額 (1995年価格10億円)

図８ 電炉製品の価格及び生産額についての内挿結果

図 9 高炉製品及び電炉製品の実質投入額についての内挿結果
第5.7節 シミュレーション

シミュレーションの実施にあたっては、1995 年度の変数の値に一致するように 5 つのパラメータについて切片項調整を行った。

表 7 切片項調整前後のパラメータの値の変化

式	パラメータ	調整前	調整後
αv	0.374	0.390
αR	0.501	0.477
(1)	ρ	-0.674	-0.674
(2)	δ0	0.616	0.620
(3)	δ1	-0.090	-0.090
δ2	0.089	0.089
(4)	βv1	2.931E-05	2.386E-05
βv2	-1.243E-05	-1.243E-05
(5)	βR1	7.915E-06	7.808E-06
βR2	7.952E-06	7.952E-06
βR3	-9.783E-07	-9.783E-07

(注) 網掛けされた項目について調整を行った。

切片項調整を行った上で、電炉製品価格の30％に補助金を実施する定率補助金のシミュレーションを行った。これは電炉製品の供給関数を、

$$ p_{_{RSt}}=\left\{p_{_{RAt}}a_{_{V}}+p_{_{RLt}}\left(\beta_{_{R1}}X_{_{RSt}}^{^{2}}+\beta_{_{R2}}dmy_{_{4t}}+\beta_{_{R3}}T_{_{t}}\right)\right\}\cdot\left(1-0.3\right) $$

と変形して、モデルを解くことによって実施した。シミュレーション結果は表8に示されている。これをみると30%の補助金を与えているにも関わらず、電炉製品の国内生産価格、国内需要価格はそれぞれ基準ケース（1995年実績値）の24%、27%の下落に留まっている。これは輸出価格及び実質輸出額が外生変数であり、基準ケースと同じ水準で一定にしていることもあるが、電炉製品の価格の下落に伴って、高炉製品の価格も下落したためである。ただし、電炉製品の国内需要価格の下落率（-27%）の方が、高炉製品の国内需要額の下落率（-19%）よりも大きい為、電炉製品の実質国内需要額は増加し（+12%）高炉製品の実質国内需要額が減少した（-18%）。それに伴って、電炉製品の実質国内生産額は増加し（+10%）高炉製品の実質国内生産額が減少した（-16%）。高炉製品と電炉製品の国内需要価格が両方とも下落し、輸入価格は基準ケースと同じ水準で一定にしている為、輸入製品の実質輸入額は58%と大幅に減少している。
表 8 電炉製品価格補助金率 30%のサブモデル・シミュレーション結果

内生変数	単位	基準ケース(1995年実績値)	シミュレーション	変化率
高炉製品国内生産価格	1995年価格:100	100.0	83.4	-17%
電炉製品国内生産価格	同上	100.0	76.0	-24%
高炉製品国内需要価格	同上	100.0	80.7	-19%
電炉製品国内需要価格	同上	100.0	73.0	-27%
高炉製品実質国内需要額	1995年価格10億円	135.0	110.6	-18%
電炉製品実質国内需要額	同上	250.4	279.3	12%
高炉製品実質国内生産額	同上	154.5	130.2	-16%
電炉製品実質国内生産額	同上	287.0	315.9	10%
輸入製品実質輸入額	同上	5.0	2.1	-58%

注）国内需要は在庫純増を除く。

表 8 に示された電炉製品価格補助金率 30% のサブモデル・シミュレーション結果に基づいて、産業連関モデルのシミュレーションを実施した。表 9 には各 $ CO_{2} $ 排出量に与える影響が示されており、参考として基準ケース（1995 年実績値）と、それとの差が示されている。これをみると、銑鉄、粗鋼（転炉）、熱間圧延鋼材（普通鋼、高炉メーカー）、石油・石炭製品（コークス）など高炉製品に関連する部門からの $ CO_{2} $ 排出量が減少している。その一方で、熱間圧延鋼材（普通鋼、電炉メーカー）、粗鋼（電気炉）、電力など電炉製品に関連する部門からの $ CO_{2} $ 排出量が増加している。ネットでみると 305,199（t- $ CO_{2} $ ）の減少となっている。
表 9 電炉製品価格補助金率 30% の産業連関モデル・シミュレーション結果 各部門の CO₂ 排出量に与えた影響 （単位：t-CO₂）

順位	部門名称	シミュレーション	基準ケース(1995年実績値)	差
1	銑鉄	52,476,753	52,786,517	-309,764
2	粗鋼(転炉)	9,110,250	9,174,864	-64,614
3	熱間圧延鋼材(普通鋼、電炉メーカー)	1,873,310	1,826,251	47,059
4	熱間圧延鋼材(普通鋼、高炉メーカー)	4,044,764	4,083,733	-38,969
5	電力	347,645,736	347,618,730	27,006
6	粗鋼(電気炉)	1,654,020	1,631,832	22,188
7	フェロアロイ	2,044,238	2,031,992	12,246
8	石油・石炭製品	85,800,820	85,809,544	-8,724
9	その他の窯業・土石製品	82,888,282	82,883,136	5,146
10	道路貨物輸送	42,645,185	42,643,582	1,603
11	その他の運輸	132,448,443	132,447,318	1,125
12	商業	13,873,850	13,873,656	194
13	その他非鉄金属	3,686,068	3,685,965	103
14	石灰石	74,971	75,051	-80
15	アルミニウム一次地金(合金を含む)	674,488	674,431	58
16	サービス(商業・運輸・飲食店を除く)	54,159,767	54,159,711	56
17	その他の鉱業	681,253	681,206	47
18	洋紙・和紙	15,414,924	15,414,891	33
19	その他の化学製品	44,809,834	44,809,862	-29
20	板紙	4,548,220	4,548,196	24
21位以下合計	183,890,646	183,890,553	93
家計外・家計消費支出	151,685,477	151,685,477	0
計	1,236,131,300	1,236,436,499	-305,199

### 第 5.8 節 今後の展望

鉄のリサイクルというテーマを考えるとき、産業政策的な視点がどうしても欠かせない。日本における鉄ストック蓄積量が膨大であることを考えるならば、そこから発生する鉄スクラップを国内で有効活用するという方向が考えられる。一方で、日本の高炉メーカーは国際競争力があり、その製品はわが国の主要な輸出品の一つである。結果として、国内で発生する鉄スクラップは、海外に輸出されていることは第5.1節で述べた。今回のモデルでは産業政策的なインプリケーションを導き出すには至っていない。
産業政策的なインプリケーションを導き出すポイントは、韓国、台湾、中国の高炉メーカーが成長しつつある中で、今後も日本の高炉メーカーは国際競争力を維持できるのか、日本における膨大な鉄ストック蓄積量を背景にした国際競争力のある電炉メーカーを育てる必要はないのかという点であろう。こうした点を検討するならば、韓国、台湾、中国、米国の高炉メーカー、電炉メーカーの供給関数を追加する必要があると思われる。また、鉄鋼メーカーのストック・データの整備が必要になるが、これは容易なことではないように思われる。

## 謝辞

筆者（菅幹雄）は、本章で提示したモデルよりも前のバージョンのモデルを用いてシミュレーションを行い、その結果を平成11年度環太平洋産業連閉分析学会大会（大阪経済大学）において報告したが、その際に、コメンテーターである森俊介教授（東京理科大学理工学部経営工学科）から有益なコメントを頂いた。また、本章の内容は内閣府経済社会総合研究所から「経済分析政策研究の視点シリーズ」として『ガラスびん・鉄リサイクルモデル』を刊行した際にこれを収録されたが、それに対して池田清朗氏（社団法人鉄リサイクル工業会常務執行役員）土井鼎氏（社団法人鉄リサイクル工業会専務理事）からも、実際にリサイクルに携わる視点からの有益なコメントを頂いた。ここに記して感謝を申し上げたい。また、BostonのTufts Universityで開催された研究会において William Moomau 教授（Tufts University）、Frank Ackerman 教授（Tufts University）からも有益なコメントを頂いた。ただし、言うまでもなく本章に残る誤りは筆者の責任である。

## 参考文献

Barnet and Crandall(1986), Up From the Ashes, The Brookings Institution, Washington D.C., 1986.

鉄鋼新聞社『鉄鋼年鑑』（平成4年版）。

鉄鋼新聞社『鉄鋼年鑑』（平成5年版）。

鉄鋼新聞社『鉄鋼年鑑』（平成6年版）。

鋼材倶楽部編『鉄鋼の実際知識』（第6版）東洋経済新報社、1991年。
## 第6章 ガラスびんリサイクルのサブモデル $ ^{*} $

### 第6.1節 はじめに

第 6 章では、ガラスびんリサイクルのサブモデルについて取り扱う。ガラスびんは、3 種類の天然資源（珪砂、ソーダ灰、石灰石）と再生資源 1 種類（ガラスカレット）から造られている。再生資源であるカレットは、天然資源と代替的な関係にあり、カレットの投入を増やせば、天然資源の消費を節約できる。また、カレット投入に伴う、ガラスびんの品質劣化は起こらず、その意味で、非常に望ましいリサイクルであるといえる。

ガラスびんの製造工程において、どのぐらいのカレットが投入されるかは、経済的な条件に影響されている。もし、カレットの価格が天然資源の価格よりも相対的に下がってくれば、カレットの投入量は増加する。カレットの投入量が増加すれば、ガラスびんのリサイクル率も上昇することになる $ ^{1} $ 。本章では、こうした状況を単純なモデルを用いて、描き出すことを試みる。そして、そのモデルを利用したシミュレーション分析を行う他、そうした結果が経済全体にどのような効果をもたらすのかについて、産業連閲分析を用いて考察する。

なお、本章の構成は以下の通りである。まず、第6.2節では、ガラスびん部門のモデルを提示し、それに基づいたシミュレーション分析を行う。つづく第6.3節では、シミュレーション結果が、ガラスびん部門以外の他の経済部門へどのような波及効果をもたらすかについて、産業連関分析に基づいて議論を行う。そして、第6.4節において、考察結果を整理するとともに、研究のまとめを行う。

### 第 6.2 節 ガラスびん部門のモデル

図１は、ガラスびん部門における投入物のフローを示したものである。ガラスびんは珪砂、ソーダ灰、石灰石といった天然資源と再生資源であるガラスカレットを投入して造られている。ガラスカレットは、その供給源から、大きく２つに分けることができる。１つは、使用済みのガラスびんを細かく砕いて、再びガラスびんの製造段階に投入されるもの（びん用製品カレット）である。そして、もう１つは、製造段階において不良品として取り除かれたものをカレット化し、もう一度原材料として投入されるもの（工場カレット）である。
図１ ガラスびん部門の投入フロー (注) 筆者作成。

このガラスびん部門のモデルは、次のような6本の方程式体系によって表すことができる $ ^{2} $ 。

$$ Y=F(Q_{V},Q_{R})=A\cdot\left[\alpha\cdot Q_{V}^{-\rho}+(1-\alpha)\cdot Q_{R}^{-\rho}\right]^{-\frac{1}{\rho}} $$

$$ Q_{_{R M}}=\Gamma(Y)=a_{_{R M}}\cdot Y $$

$$ Q_{R}=Q_{RP}+Q_{RM} $$

$$ \frac{\partial F/\partial Q_{V}}{\partial F/\partial Q_{R}}=\frac{\alpha}{1-\alpha}\Bigg(\frac{Q_{R}}{Q_{V}}\Bigg)^{1+\rho}=\frac{P_{V}}{P_{R}} $$

$$ Q_{V}=S_{V}(P_{V})=a_{_{SV}}+b_{_{SV}}\cdot P_{V}+c_{_{SV}}\cdot Z $$
$$ Q_{RP}=S_{R}(P_{R})=a_{SR}+b_{SR}\cdot(P_{R}+SUB)+c_{SR}\cdot Z $$

それでは、この各方程式についての説明を順に行っていくことにしよう。まず、(1)式はガラスびんの生産関数を示したものである。ここで、 $ Q_{V} $ は天然資源投入量を、 $ Q_{R} $ は再生資源投入量をそれぞれ示している。また、Aは正の定数、αは0と1の間の定数（ $ 0<\alpha<1 $ ）そしてρは生産要素の代替性に関するパラメータである。天然資源は、珪砂、ソーダ灰、および石灰石の3種類に分かれるが、実際には、それぞれを一定割合に混合したものを投入しているため、このモデルでは、3種類をまとめて1つの天然資源として捉えている。

ガラスびん製造において、カレットの投入を増大することは、天然資源投入の節約につながることから、生産関数(1)式では、両者を代替的な関係として捉え、その形式をCES型に特定化している。

次の(2)式は、2種類のガラスカレットのうち、工場カレットについて示したものである。ここで、 $ Q_{RM} $ は工場カレット投入量であり、 $ a_{RM} $ は正の定数である。本章のモデルでは、(2)式で表されているように、工場カレットの発生量はガラスびん生産量に比例するとしている。そして、(3)式に示されるように、カレット総投入量は、工場カレットと製品カレットの合計となる。ここで、 $ Q_{RP} $ はびん用製品カレットの投入量を意味している。

(4)式は、ガラスびん部門の最適条件である。ここで、 $ P_{V} $ は天然資源の価格を、 $ P_{R} $ は製品カレットの価格を表している $ ^{3} $ 。この(4)式の左辺は技術的限界代替率を、右辺は生産要素価格比を表しており、技術的限界代替率が生産要素価格比に等しいことを意味している。そして、この条件式の下で、任意の価格比に対して、生産要素の投入比率が決定される。

最後の(5)式および(6)式は、それぞれ、天然資源および製品カレットの供給関数である。ここでは、線形の供給関数を想定しており、 $ a_{SV} $ 、 $ c_{SV} $ 、 $ a_{SR} $ 、および $ c_{SR} $ は定数、また $ b_{SV} $ および $ b_{SR} $ は正の定数となっている。Zは使用済みガラスびんの排出量を表しており、これらが生産要素の供給量に影響を与えると想定している $ ^{4} $ 。

カレットの供給関数(6)式には、SUBというシミュレーション用のパラメータが含まれている。この変数は、カレット供給業者に対する重量当たりの補助金
を意味しており、これによって製品カレット供給関数がシフトすることになる。シミュレーション分析では、このような枠組みによって、リサイクル率に影響を与えるような政策の効果をみることができるようになっている。

もし、何らかの政策が行われて、生産要素の供給関数をシフトさせることができれば、それに伴って要素価格も変化する。このとき、新しい要素価格比に対して、(4)式の下で新しい生産要素投入比率が決定される。ガラスびんのリサイクル率はカレット投入量をガラスびん生産量で除したものとして表すことができるので、生産要素投入比率が変化すれば、リサイクル率も変化することになる。本章で行うシミュレーションでは、そうした政策の1つとして、製品カレット供給業者に対する補助金の付与を想定し、生産要素価格やリサイクル率がどのように変化するかについて計算を行っている $ ^{5} $ 。

これら 6 本の方程式体系を用いてシミュレーションを行うにあたって、各方程式に用いられるパラメータの推定を行った。パラメータの推定は、平成 9 年度から平成 11 年度までの利用可能なデータを用いている。平成 9 年度より、ガラスびん業界では、データの整備を行っている。それ以前のものについては、ガラスびんの生産量など、いくつかの変数については数値を得ることができるが、ほとんどの変数について数値を得ることができない。したがって、上述の 3 年間のデータにもとづいてパラメータの推定を行っている。

本シミュレーション分析の具体的なシナリオは、ガラスびん生産量および排出量を一定とした下で、カレット供給業者に補助金が付与されるというものである。この補助金額は、カレット生産量に対し、トン当たりで100円から3,000円まで100円ずつ変化させている。なお、補助金額トン当たり2,000円のケースについて表1に提示している。

このシミュレーション結果については、次のような解釈を与えることができよう。まず、補助金を与えることによって、製品カレットの供給曲線は下方にシフトする。このシフトによって、製品カレットの価格は下がり、生産量は増加する。一方で、同じガラスびん生産量の下で、カレット投入量の増大は、天然資源投入量の減少を意味する。したがって、リサイクル率は上昇する。表1にあるように、補助金額トン当たり2,000円の場合には、リサイクル率が73.74%から83.72%へと10%近く上昇することになる。
表 1 シミュレーション結果（補助金 2,000 円のケース）

変数	変数名	基準ケース	シミュレーション
$ Q_{R} $	カレット投入量(トン)	1,434,639	1,628,913
$ Q_{RP} $	びん用製品カレット投入量(トン)	994,900	1,189,174
$ Q_{V} $	天然資源投入量(トン)	1,224,110	1,044,088
$ P_{R} $	びん用製品カレット価格(円/トン)	12,500	11,377
$ P_{V} $	天然資源価格(円/トン)	13,000	12,744
SUB	カレット業者への補助金(円/トン)	0	2,000
カレット利用率(%)	73.74	83.72

注：筆者による計算結果。

「基準ケース」は平成9年度から平成11年度までの実績値の平均である。

「シミュレーション」は補助金トン当たり2,000円のケースである。

「カレット利用率」はカレット投入量をガラスびん生産量で割ったもので、ガラスびんのリサイクル率を意味している。

### 第 6.3 節 產業連閱分析

では、前節のシミュレーション分析で観察されたような状況変化が、経済全体および環境に対して、どのような波及効果をもたらすのであろうか。このことを産業連関分析によってみていくことにしよう。なお、先のサブモデルのシミュレーション結果については、斉藤 (2002) と同じものになっているが、以下で示す産業連関分析の結果については、数値が若干異なっている。これは、新たにリサイクル分析用産業連関表を作成し直して、部門分割等が変ってきたことと、外生部門の取り扱い方の違いによるものである。

サブモデルのシミュレーション結果を産業連閉分析に反映させるためには、まず、ガラスびん部門の投入係数を変化させなければならない。ここでは、シミュレーション結果のうち、カレット供給業者へトン当たり2,000円の補助金を与えた場合のものを利用することにする。表1に見られるように、このとき、カレットおよび天然資源の価格は、それぞれ約9.0%、約2.0%下落する。一方で、カレット投入量は13.5%増加し、天然資源投入量は14.7%減少する。こうした結果を反映させた新しい投入係数は、表2のようになる。
表 2 ガラスびん部門における投入係数の変化

投入部門名	基準ケース	シミュレーション
珪砂	0.020637	0.017602
ソーダ工業製品	0.052576	0.044844
石灰石	0.000790	0.000674
ガラスカレット	0.081561	0.097488

注：筆者による計算結果。

「基準ケース」は第4章で示したリサイクル分析用産業連関表のもの（1995年実績値）である。

「シミュレーション」は補助金トン当たり 2,000 円のケースを反映させたものである。

この新しい投入係数の下で、まず、各内生部門の価格指数がどのように変化するのかを均衡価格モデルによって計算してみることにしよう。その結果は、表3に示されている。それによると、上位3位までをガラス関連の産業が占めている。つまり、ガラスびんのリサイクルが促進されることによって、ガラス関連産業に対して、相対的に大きな波及効果がもたらされることがわかる。また、天然資源価格の変化の影響を受けて、それ以外の製造業部門にも大きな効果をもたらしていることが表3より読み取ることができる。

また、全ての産業において、価格指数が小さくなっていることも明らかとなった。ただ、変化の大きさは全体的に小さく、最も大きく変化のあったガラスびん部門でさえも、約0.5%しか変化していない。こうしたことは、家計消費支出についても当てはまっており、価格指数が下がっているものの、その変化の大きさはわずかなものである。
表 3 シミュレーションによる価格指数の変化（基準ケース = 1.000）

部門番号	部門名	価格指数
54	ガラスびん	0.995160518
51	板ガラス・安全ガラス	0.999434717
53	その他のガラス製品（ガラスびんを除く）	0.999437611
55	その他の窯業・土石製品	0.999669919
28	その他の酒類	0.999747507
52	ガラス繊維・同製品	0.999753039
36	その他の繊維工業製品	0.999782225
58	粗鋼（転炉）	0.999782774
48	その他の化学製品	0.999797440
56	銑鉄	0.999832986
99	家計消費支出	0.999982637

注：筆者による計算結果。

補助金 2,000 円のケースについて計算を行ったもの。

1995 年の実績値を 1.000 として指数化している。

このように変化が小さい理由として、リサイクルの規模が小さいことが挙げられよう。ガラスびんから造られたカレットは、一部は路盤材等に用いられるものの、他のガラス製品へ用いられることはない。これは、ガラスと一口にいっても、その組成が異なっていることや、組成が同じであっても、他の産業との共同リサイクルの推進が困難であることなどが理由となっている $ ^{6} $ 。

では、次に均衡産出量モデルによる部門別の国内生産額の変化を見てみることにしよう。この結果は、表4および表5に示されている。表4は生産額の変化量の大きかった上位10部門を示しており、表5は変化率の大きかった上位10部門を示している。それによると、最も大きく影響を受けたのは、変化量でみても、変化率でみても、ガラスカレット部門であることがわかる。それにつづいて、ソーダ工業製品部門や珪砂部門なども変化が大きくなっている。この上位3部門は、ガラスびん製造における生産要素であり、サブモデルのシミュレーション結果の影響を大きく受けていることがわかる。
表 4 部門別国内生産額の変化（単位：百万円）

部門番号	部門名	基準ケース	シミュレーション	変化
11	ガラスカレット	17,458	20,867	3,409
7	ソーダ工業製品	526,656	524,843	-1,813
2	珪砂	18,149	17,728	-421
77	電力	16,737,515	16,737,186	-329
80	廃棄物処理（産業）	1,871,934	1,872,155	221
78	ガス・熱供給・水道	6,631,351	6,631,557	206
89	サービス（商業・運輸・飲食店を除く）	302,599,304	302,599,452	148
48	その他の化学製品	31,623,537	31,623,450	-88
49	石油・石炭製品	10,492,796	10,492,739	-57
84	その他の運輸	32,704,357	32,704,411	54
上記以外の部門計	534,048,596	534,048,548	-49
内生部門計	937,271,653	937,272,935	1,282

注：筆者による計算結果。

「基準ケース」は1995年実績値である。

「シミュレーション」は補助金 2,000 円のケースについて計算を行ったものである。

その一方で、ガラスびん製造の生産要素の1つである石灰石部門については、変化率自体は他の部門に比べて相対的に大きいものの、国内生産額の大きさそのものが小さいため、変化量の上位10部門には表れていないことが興味深い。また、同じ天然資源であっても、珪砂部門、ソーダ工業製品部門、石灰石部門では、変化率が異なっている。これらは、一定比率で混合されているため、ガラスびん製造部門においては、同じ比率で投入量が変化しているが、他の部門への波及を考慮すると、このような違いとなって表れるのである。この点も興味深いものである。
表 5 部門別国内生産額の変化（単位：%）

部門番号	部門名	基準ケース	シミュレーション	変化率
11	ガラスカレット	17,458	20,867	19.527%
2	珪砂	18,149	17,728	-2.321%
7	ソーダ工業製品	526,656	524,843	-0.344%
1	石灰石	145,996	145,966	-0.021%
80	廃棄物処理（産業）	1,871,934	1,872,155	0.012%
78	ガス・熱供給・水道	6,631,351	6,631,557	0.003%
77	電力	16,737,515	16,737,186	-0.002%
83	自家用貨物自動車輸送	3,632,499	3,632,453	-0.001%
21	石炭	84,316	84,315	-0.001%
91	事務用品	2,036,983	2,036,996	0.001%

注：筆者による計算結果。

「基準ケース」は1995年実績値である。

「シミュレーション」は補助金 2,000 円のケースについて計算を行ったものである。

ガラスびん製造の生産要素以外で、大きな影響を受けているのは、電力部門や、廃棄物処理（産業）部門、およびガス・熱供給・水道部門などである。変化率そのものは小さいものの、ガラスびんのリサイクルの促進が、第三次産業に対して、相対的に大きな影響を及ぼしていることがうかがえる。ただ、全体として、シミュレーションの波及効果は大きなものではなく、国内生産額合計はほとんど変化していない。

表 6 家計部門への影響

(単位:百万円)
補助金総額	2,378
名目家計消費支出	266,795,867
補助金額を差し引いたもの	266,793,489
実質家計消費支出	266,798,121
変化率	0.001%

注：筆者による計算結果。

均衡価格モデルの結果に基づいて計算。
このように、均衡価格モデルや均衡産出量モデルを通じて、サブモデルのシミュレーション分析の結果が、ガラスびん製造部門以外の他の経済部門にどのような影響を及ぼすのかについて、考察することができた。では、これらの結果をもとに、家計部門への影響について考えてみることにしよう。先の均衡価格モデルでは、家計消費支出部門における価格指数の変化も計算している。表6は、その結果を用いて、家計消費支出の実質値を求めている。また、シミュレーションにおいて考慮した補助金の財源についても検討を行っている。

ここでは、補助金の財源を家計部門に求めた場合に、実質家計消費支出がどのようになるのかを計算している $ ^{7} $ 。カレット業者にトン当たり2,000円の補助金を付与したときに、均衡における補助金総額は約24億円となる。この値を、名目の家計消費支出額から差し引いて、先の価格指数の変化を考慮すると、実質値では、約0.001％とわずかながらではあるが、家計部門に対してプラスの効果がもたらされることが明らかとなった。

表 7 二酸化炭素排出量の変化（単位：t-CO_{2}）

部門番号	部門名	変化
7	ソーダ工業製品	-8,973
77	電力	-6,823
11	ガラスカレット	1,509
49	石油・石炭製品	-466
83	自家用貨物自動車輸送	-415
84	その他の運輸	220
2	珪砂	-217
55	その他の窯業・土石製品	-178
80	廃棄物処理（産業）	144
48	その他の化学製品	-124
上記以外の部門計	50
内生部門計	-15,274

注：筆者による計算結果。

リサイクル分析用産業連関表に基づく推計値を基準ケースとし、サブモデルの結果を反映して計算した数値との変化分を示している。
では、最後に各内生部門からの二酸化炭素排出量が、シミュレーションによってどのように変化するのかについてみていくことにしよう。この計算は、均衡産出量モデルの結果から求められるもので、表7および表8にその数値が示されている。先と同様、表7は変化量について、表8は変化率について示したものである。

これによると、最も大きく変化した部門は、変化量ではソーダ工業製品部門、変化率ではガラスカレット部門であった。これらは、ともにガラスびん製造の生産要素であり、サブモデルのシミュレーション結果に大きく影響を受けていることがわかる。また、興味深いのは、変化量でみた場合に2番目に電力部門が挙げられていることである。このように、ソーダ工業製品部門や電力部門は、生産額の減少に伴う二酸化炭素排出削減効果が大きいことがうかがえる。そして、そうした部門の削減効果が大きい結果、全体での排出量も減少することが示された。

表 8 二酸化炭素排出量の変化（単位：%）

部門番号	部門名	変化率
11	ガラスカレット	19.527%
2	珪砂	-2.321%
7	ソーダ工業製品	-0.344%
1	石灰石	-0.021%
80	廃棄物処理（産業）	0.012%
77	電力	-0.002%
83	自家用貨物自動車輸送	-0.001%
21	石炭	-0.001%
23	その他の鉱業	-0.001%
22	原油・天然ガス	-0.001%
内生部門計	-0.001%

注：筆者による計算結果。

リサイクル分析用産業連関表に基づく推計値を基準ケースとし、サブモデルの結果を反映して計算した数値との変化分を示している。
### 第6.4節 まとめ

本章では、ガラスびんリサイクルの簡単なモデルを提示し、リサイクル率を促進させるための政策効果について整理してきた。その結果、補助金などを用いて、生産要素の供給条件を変化させることによって、リサイクル率を上昇させることができることが明らかとなった。具体的には、カレット業者にトン当たり2,000円の補助金を付与することで、リサイクル率が約10%上昇することが確かめられた。

また、本章では、そうしたシミュレーション結果が、どのように他の経済部門へ波及するのかについて、産業連閉分析を用いて考察を行った。それによると、リサイクルを促進することによる家計部門へのマイナスの影響はなく、わずかながらではあるがプラスの効果がもたらされることが明らかとなった。また、内生部門の生産額の変化を通じて、二酸化炭素排出量も変化し、経済全体で二酸化炭素の削減が可能であることが示された。

したがって、ガラスびんのリサイクルを促進することは、直接的な効果として、埋め立て処分量の減少などを達成できる他、副次的な効果として、二酸化炭素排出量の削減にも寄与することができる。ガラスびん部門の規模そのものが小さいため、大きな削減効果は得られないが、リサイクルを推進することで、間接的に他の環境問題にもプラスの効果が得られることは、非常に興味深い結果であると言えよう。

## 参考文献

Baumol, William J. and Wallace E. Oates (1988) The Theory of Environmental Policy, second edition, Cambridge University Press, New York.

Fullerton, Don and Thomas C. Kinnaman (1995) “Garbage, Recycling, and Illicit Burning or Dumping,” Journal of Environmental Economics and Management, Vol.29, No.1, pp.78-91.

細田衛士 (1999) 『グッズとバッズの経済学』、東洋経済新報社。

新飯田宏 (1978)『産業連関分析入門』、東洋経済新報社。

斉藤崇 (2001) 「ガラスびんリサイクルに関する経済学的考察 - 経済モデルとシミュレーション分析 -」、環境経済・政策学会 2001 年次大会報告論文、於・京都国際会館。

斉藤崇 (2002) 「ガラスびんリサイクルの経済モデル」『循環型社会システムの計量分析モデル - ガラスびん・鉄のケース - ふ、経済分析 政策研究の視点シリーズ 20、pp.66-121。

植田和弘（1992）『廃棄物とリサイクルの経済学』、有斐閣。
Wertz, Kenneth L. (1976) “Economic Factors Influencing Households’ Production of Refuse,” Journal of Environmental Economics and Management, Vol.2, No.4, pp.263-272.
## 第7章 古紙リサイクルのサブモデル

### 第 7.1 節 古紙リサイクルのマテリアル・フロー

古紙リサイクルのサブモデルを説明する為、紙・板紙生産のマテリアル・フローを説明する（図1）。紙（洋紙・和紙）及び板紙生産における原料は製紙パルプ（バージン原料）と古紙（リサイクル原料）である。古紙は古紙パルプ（古紙を処理して作られたもので、市場で取引されている）や、製紙工場内で中間製品として生産される離解パルプ（古紙の繊維をバラバラにしたもの）脱墨パルプ（インクを取り除いたもの）などの再生パルプに加工された後、洋紙・和紙及び板紙部門に投入される $ ^{1} $ 。紙・板紙は使用された後、廃棄物となって発生するが、その一部は古紙回収業者によって回収されてリサイクルされ、一部は廃棄物処理業者によって焼却され埋め立てられる。製紙パルプの製造工程では副産物としてパルプ黒液が発生するが、これはボイラー・自家発電部門へ送られて燃焼され、蒸気・電力に転換されて製紙パルプ部門に再び投入される。

図１ 紙・板紙生産のマテリアル・フロー