Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
カw/SBST2）のシェアが増加する段階、段階⑤は厳しいCO₂排出削減制約によりLFC供給量の高いガスコンバインドサイクル発電の使用が制約された結果、風力w/SBST2のシェアが急激に増加する段階である。

図(2)-16 再生可能エネルギー比率と VRE・SBLT の発電量の関係

このような再生可能エネルギー導入の5つの導入段階を考慮して、各再生可能エネルギー設備導入段階の風力発電比率、および、太陽光発電比率の範囲を推計した。例として、風力発電比率とSBST容量の関係を図(2)-17に示す。風力発電比率の増加と共にSBSTの必要容量も増加した。風力発電比率とSBST容量の関係式を回帰分析により求め、それらの交点から各再生可能エネルギー導入段階の風力発電比率の範囲を求めた結果、段階①は0%から4.8%、段階②は4.8%から10.5%、段階③は10.5%から14.4%、段階④は14.4%から19.7%、段階⑤は19.7%以上に相当することが分かった。つまり、総発電量に占める風力発電の比率が4.8%を超えた水準から、蓄電池容量の併設が必要となることがわかる。

図(2)-17 風力発電比率とSBST容量の関係

次に、再生可能エネルギーの発電容量と蓄電池の容量の関係式を回帰分析により求めることで、各段階で再生可能エネルギーを1GW導入するにあたり追加的に必要となる蓄電池容量を推計した。例として、風力発電容量とSBST容量の関係を図(2)-18に示す。回帰分析の結果から、1GWの風力
発電容量の追加にあたり、段階②では0.33GW、段階③では0.54GW、段階④では0.92GW、段階⑤では5.1GWのSBSTの併設が必要となることが分かった。

図(2)-18 風力発電容量とSBST容量の関係

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

これまで国を最小単位として扱ってきたモデルを、地域スケールについて詳細化することにより、再生可能エネルギーの賦存や地域の気候条件や産業、人口構成の違いから説明されるエネルギー需要構造など各地域特性や、電力会社間の連系の強化を反映させた温暖化対策の検討、評価を分析することが可能となった。特に、短期的に大幅な発電所新設が見込めない状況下において、東日本大震災以降における電力需給の安定化に向けてどの地域でどのような対策を講じることが効果的かを議論する素地を提供できると考えている。

## （２）環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

わが国を対象とした様々なモデルを用いた試算結果については、環境省中央環境審議会 地球環境部会 2013年以降の対策・施策に関する検討小委員会において報告するとともに、エネルギー・環境会議に対しても結果を報告してきた。技術選択モデルについては、小委員会に設置された技術ワーキンググループやマクロフレームワーキンググループにおいてモデルの分析結果を元に対策の方向性などについて検討が行われた。また、応用一般均衡モデルについては、道路特定財源の廃止による影響を環境省総合環境政策局環境経済課に、国内排出量取引に関する分析結果を環境省地球環境局市場メカニズム室「国内排出量取引制度の課題整理に関する検討会」に、それぞれ提供することを通じて、環境政策の推進に貢献してきた。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

地域に分割したモデルを用いた分析結果は、国だけでなく、自治体における温暖化対策の検討において重要な役割を担いうる。とりわけ、気候や経済活動、再生可能資源の賦存量が多様なわが国において、自治体における温暖化対策を支援するツールが利用可能となることは、地
域特性にあった対策を検討、提案することが可能となり、気候変動緩和策の実現に向けて大きく貢献することにつながる。

東日本大震災と福島第一原子力発電所の事故により、わが国の温室効果ガス削減目標をエネルギー計画とともに再考することとなり、単一の対策に大きく依存する計画の問題点を浮き彫りにした。こうした反省を踏まえて、原子力の将来の想定に関する様々なシナリオの検討を行うとともに、発電部門において電力供給の安定性を犠牲にすることのない温暖化対策を検討するための基礎的情報を多地域最適電源計画モデルによって提示することができる。こうしたシナリオも、将来の温暖化対策を検討する上で重要な示唆を与えるものであり、温暖化緩和策の検討に不可欠なものである。

### 6. 国際共同研究等の状況

サブテーマ（1）に記載のアジアの各機関との共同研究や、若手研究者に対するトレーニングについては、本サブテーマも共同で実施してきた。

## 7 ．研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

<論文（査読あり）>

1) Pattanapongchai, B. Limmeechokchai, Y. Matsuoka, M. Kainuma, J. Fujino, O. Akashi and Y. Motoki: GMSARN International Journal, 5 (3), 189-194 (2011)

“Subsidy for Clean Power Generation and CO $ _{2} $ Mitigation in Thailand: The AIM/Enduse Modeling”

2) S. Ashina, J. Fujino, T. Masui, T. Ehara and G. Hibino: Energy Policy, 41, 584-598 (2012)

“A roadmap towards a Low-Carbon Society in Japan Using Backcasting Methodology: Feasible Pathways for Achieving an 80% Reduction in CO₂ Emissions by 2050”

## <査読付論文に準ずる成果発表>

特に記載すべき事項はない。

## くその他誌上発表（査読なし）>

1) T. Hanaoka, K. Fujiwara, Y. Motoki, G. Hibino and O. Akashi: The 8th Conference on Sustainable Development of Energy, Water and Environment Systems, Dubrvnic, Croatia, 0412-1-0412-15 (2013)

“Cobenefits of reducing non-CO $ _{2} $ emissions by achieving a 50% global GHG emissions reduction target by 2050”

## （2） 口頭発表（学会等）

1) 藤野純一・芦名秀一・増井利彦・日比野剛・松井重和・大城賢：環境経済・政策学会2012年大会，仙台 (2012)

「日本の2020年・2030年エネルギー・温暖化シナリオシミュレーション分析」
2) 増井利彦・日比野剛：環境経済・政策学会2013年大会，神戸 (2013)

「簡易化した技術選択を統合した応用一般均衡モデルによるわが国温室効果ガス削減策の評価」

3) 大城賢・増井利彦：環境経済・政策学会2013年大会，神戸 (2013)

「多地域技術選択モデルを用いたわが国のCO2削減シナリオの分析」

4) 増井利彦・日比野剛：第5回横幹連合コンファレンス，高松 (2013)

「温室効果ガス排出削減目標の実現に向けた取り組みの先にあるもの」

5) 芦名秀一・藤野純一・増井利彦・日比野剛・松井重和：エネルギー・資源学会第32回研究発表会，東京 (2013)

「2050年日本低炭素社会シナリオ及び実現ロードマップの再検討」

## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない。

(4) シンポジウム、セミナーの開催（主催のもの）

特に記載すべき事項はない。

## （５）マスコミ等への公表・報道等

特に記載すべき事項はない。

## (6) その他

特に記載すべき事項はない。

### 8 \. 引用文献

1) 電力中央研究所：電力中央研究所報告Y10015 (2011)

「地域性を考慮した日本のエネルギー需給分析モデル(J-REM)の開発」

2) 南齊規介，森口祐一：独立行政法人国立環境研究所 地球環境研究センター (2010) 「産業連関表による環境負荷原単位データブック (3EID)：2005年表（β＋版）」 http://www.cger.nies.go.jp/publications/report/d031/index-j.html
2A-1103-55

# （３）社会の構成要素を記述するモデルの開発と将来シナリオへの適用

京都大学大学院工学研究科

松岡謙・倉田学児・河瀬玲奈

<研究協力者>

（独）国立環境研究所 社会環境システム研究センター

金森 有子

平成23～25年度累計予算額：25,997千円

（うち、平成25年度予算額：7,999千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

気候変動緩和策を効果的に実現するためには、エネルギー効率改善の高い技術を導入するだけではなく、社会経済活動そのものを見直すことも必要となる。とりわけ、二酸化炭素排出量のシェアで30％を占める素材生産や、排出量の伸びが著しい民生部門を対象とした分析が必要不可欠となる。こうした背景のもと、鉄鋼生産及び家庭部門を対象に、温室効果ガス排出量の削減の可能性を検討するために、財のストックの観点に着目した鉄鋼生産モデルや将来の人口や世帯構造を定量化する人口・世帯モデル、家庭部門における活動を分析する家計生産モデルの開発を行い、気候変動緩和策に向けての社会経済活動のあり方について検討した。鉄鋼生産モデルの解析から、温暖化対策を行わない場合には2050年の世界の鉄鋼需要量は27億トンになるのに対して、サービス需要の管理、財ストックの効率改善、高性能素材の導入などの対策を行うことで、16億トンに減少することが明らかとなった。また、家庭部門におけるエネルギーサービス需要量の分析から、中国における1人あたりのエネルギーサービス需要量が、2050年に日本に追い付くと想定した場合、技術効率の効果を考慮しても中国のエネルギー需要量そのものは2005年と比較して61％増となり、家庭から排出される一般廃棄物についても、2050年には2005年比3倍になることが示された。こうした結果は、技術的な対策の重要性だけではなく、サービス需要量の見直しや対策が必要となることを示唆したものである。

## [キーワード]

低炭素社会、エネルギーサービス需要、家計生産、マテリアルストック、鉄鋼

### 1. はじめに

2050年の温室効果ガス排出量を1990年比半減するような低炭素社会の実現に向けては、より効率的なエネルギー消費技術や再生可能エネルギーの導入が必要不可欠であるが、それだけで低炭素社会が実現されるわけではない。わが国においては、産業部門における温室効果ガス排出量が減少する傾向にあるのに対して、民生部門における温室効果ガス排出量は増加しており、生活の質を落とすことなくエネルギーサービス需要量そのものを見直すことも視野に入れなければならない。一方、産業部門においても製品の長寿命化や素材の高機能化等により、更なる削減の可能
性が残されていると考えられる。このように、社会の様々な側面を対象に、温室効果ガス排出量の削減の可能性を検討することは、低炭素社会を構築する上で重要になるといえる。とりわけ、今後の経済成長で温室効果ガス排出量の伸びが予測されている発展途上国に対しては、先進国が歩んできた途を追いかけるのではなく、独自の低炭素への途（リープフロッグ）を目指せるように、将来像を明確に提示することが求められている。

## 2 ．研究開発目的

図(3)-1に、本研究課題全体が対象とするモデルと、本サブテーマで開発、改良したモデルの関係を示す。

図(3)-1 2A-1103で対象とするモデルとサブテーマ（3）で対象とするモデル（一点鎖線部分）

本サブテーマでは、将来の社会像をより具体的かつ明確に示すことができるようなモデルの開発、改良とそれらを用いた分析を行うことを目的とする。具体的には、将来シナリオを検討する差異の基礎である人口や世帯を推計する人口・世帯モデル、家計における消費や廃棄行動を定量化する家計生産モデル、財のストックに着目し、ストックの新設や更新の視点から必要となる財を計算し、将来の鉄鋼需要量を計算する物質ストック・フローモデルを対象に、モデルの開発、改良とそれらを用いた将来像の検討を行う。

## 3 ．研究開発方法

## （１）人口・世帯モデル

人口・世帯の将来推計を支援するために、人口・世帯モデルを開発した。推計の概要を図(3)-2に示す。以下、人口推計部分と世帯推計部分に分けて、モデルの説明をする。
## 1 ）人口推計

人口推計は世界197地域を対象に、コーホート要因法に基づき、2100年までの都市・農村別、男女別、年齢階級別（5歳階級、0-4歳、5-9歳、…、90-94歳、95歳以上）人口を推計する。コーホート要因法とは、各コーホートについて、出生と死亡、純移動といった人口変動要因についてそれぞれ将来値を仮定し、それに基づいて将来人口を推計する方法である。基準年（計算開始年）を2010とし、5年おきに計算する。推計方法は以下a)～c)のとおりである。

a）基準年(t年)に男女別・年齢階級別人口を準備

b) 出生率、出生性比、国際移動率、生残率のシナリオを設定

c) a) と b) から t+5 年の男女別・年齢階級別人口が推計される (a) に戻る

また、都市部と農村部では生活様式や社会・経済状況が大きく異なることも多いため、都市・農村別人口の推計も行った。都市部・農村部の定義は国によって異なるが、国連の都市農村別人口推計の中でも、国間の定義の一致は行わず、各国の定義の下での変化を推計するものとなっているため、本研究でも同じ手法を用いた。都市・農村別人口は、UN(1974) $ ^{1)} $ の手法を用い、過去の都市化のスピードを考慮した手法としている。

図(3)-2 人口・世帯モデルの概要

## 2 ）世带推計

世帯推計は世界103地域を対象に、世帯主率法に基づき推計する。世帯主率法とは人口に対し世帯主率を乗じて世帯主人口を求め、世帯主数＝世帯数として世帯数を求める方法である。非常に簡易な方法であり古くから用いられている手法の1つであるが、この簡易な世帯主率ですら、世界的に経年的にデータが整備されていないため、本手法の適用も容易ではない。推計対象地域全体は人口推計と同じだが、人口推計と比較して、世帯推計に必要なデータが集まりにくいため、一部の国を集約して地域として取り扱った。本モデルを用いて、2050年までの世帯種類別世帯数が推計される。推計方法は以下の通りである。
a) 2050年までの男女別・年齢階級別人口を準備。これらのデータは①-1の人口推計の結果を用いることにする。

b) 男女別・年齢階級別世帯主率のシナリオを設定。

c) a) と b) から各年の男女別・年齢階級別世帯主数を推計し、これを地域別に集約して世帯数とする。

## （２）家計生産モデル

家計生産モデルは、Becker(2008) $ ^{2)} $ の家計生産の考えをもとに構築するモデルである。すなわち、家計は所得制約と時間制約のもとで効用を最大化するような家計生産（財とそれを消費する時間を費やし便益を得ること）を行っていると考える。モデルでは、過去のデータに基づき家計の生産関数に関するパラメータを同定し、そのような考えのもとで今後も家計生産活動を行った場合の所得と時間の分配を計算することができる。家計生産モデルを用いて将来の家計の消費構造を推計するとともに、社会の変化等と環境負荷の変化の関係を明示することが可能となる。家計生産モデルの概念図を図(3)-3に示す。

図(3)-3 家計生産モデルの概念図

## 1 ）家庭のエネルギーサービス需給に着目した解析

家計生産モデルに関連して大きく3つの解析を行った。1つは家庭のエネルギーサービス需要に着目し、その需要と供給の関係に焦点を当てた解析である。図(3)-3のNeedsモデルを掘り下げた内容になる。具体的には、(1)エネルギーサービスの定義を行い、(2)2050年までの日本と中国の家庭部門についてエネルギーサービス需要シナリオ別のエネルギー消費量を推計し、分析を行った。
推計にあたり、エネルギーサービスは6種類（暖房・冷房・給湯・厨房・照明・その他）設定し、サービス種別にエネルギーサービス需要を同定する変数を設定し、それらの将来シナリオを設定することでエネルギーサービス需要の将来シナリオを作成した。本推計では、エネルギーサービス需要の違いに焦点を当てるため、技術の進展に関するシナリオは1つとした。技術シナリオは、日本では電化の進展が進むシナリオ、中国では電化の進展と各機器のエネルギー消費効率の改善が進むシナリオとした。表(3)-1にエネルギーサービス需要シナリオ、表(3)-2に技術シナリオをそれぞれ示す。

表(3)-1 エネルギーサービス需要シナリオ

国	シナリオ	説明
日本	FIX	2010年の1人あたりエネルギーサービス需要レベルが続くものとした。
BaU	1人当たり床面積、在宅時間(睡眠時間を除く)、内食率、入浴方法(バスタブ利用かシャワーのみか)、機器の普及率に関して過去の傾向が2050年まで持続するものとした。
中国	FIX	2005年の1人あたりエネルギーサービス需要レベルが続くものとした。
MAX	中国の1人あたりエネルギーサービス需要レベルが、2050年に日本のBAUシナリオにおける1人あたりエネルギーサービス需要レベルに追い付くものとした。
CHN	暖房、冷房、厨房、照明、その他サービスについては、中国の1人あたりエネルギーサービス需要レベルが、2050年に日本のBAUシナリオにおける1人あたりエネルギーサービス需要レベルに追い付くものとした。入浴方法は文化に依存するため変化はないものと仮定し、1人あたり給湯需要は2005年のレベルから変化しないものとした。

表(3)-2 技術シナリオ

国	2050年までの機器効率の変化に関するシナリオ	電化に関するシナリオ
(電気製品の機器分担率の増加)
日本	エアコンとその他サービスに関する機器効率: 28.5%改善
厨房と給湯に関する電気機器の効率: 9% 改善	暖房: 15% → 74%
給湯: 13% → 53%
厨房: 24% → 44%
中国	全ての機器効率が日本の機器効率と同じレベルになる。
暖房と給湯に関するガス機器、石炭機器、灯油機器: 28.5%改善
厨房に関するガス機器、石炭機器、灯油機器: 6%改善
暖房と冷房に関するエアコン: 47%改善
その他サービスに関する機器: 28.5%改善	暖房: 3% → 30%
給湯: 4% → 20%
厨房: 4% → 24%

## 2 ）家庭ごみ発生量推計ツールの開発

2点目の解析として、家計生産モデルを用いてアジア地域における廃棄物発生量予測に関する推計も行った。そのうち消費支出額から環境負荷発生量を推計するための変数の設定の精度を上げた。このことにより、1）発展途上国でも入手可能なデータを用いて推計可能であり、2）比較的シンプルな推計構造にすることで各国に適用でき、さらに3）家庭ごみ組成別の家庭ごみ発生量を推計可能なツールを開発することができる。これを人口規模と1人あたりGDPの観点から主要なアジアの8か国（日本、中国、韓国、インド、インドネシア、マレーシア、ベトナム、タイ）に適用し、アジア各国の家庭ごみ発生量の実態の把握を試みた。具体的には、図(3)-4に示す推計フローに従って、アジア各国の家庭ごみ発生量を推計した。推計対象とする家庭ごみを1）購入消費財の使用後に発生するごみ、2）購入財に伴う容器包装、3)耐久財からの家庭ごみ発生量の3つに分類し推計する。まず家計消費支出と財の価格から財の購入量を推計する。購入された財のうち消費財については、購入された年に家庭ごみとして発生されるものと考える。容器包装についても、財の購
入量に応じて発生し財の購入年に廃棄されるものとした。耐久財は購入後家庭内で1年以上使用された後、家庭ごみとして発生するものとした。

図(3)-4 消費支出額から家庭ごみ発生量推計までの流れ

## 3 ）アジアにおける財・サービスの購入変化を考慮した家庭ごみ発生量の推計

家計生産モデルを用いた3点目の解析として、アジア地域における財・サービス購入に与える影響を推計し、それに基づき家庭からの廃棄物発生量の将来予測を行った。推計のフローを図(3)-5に示す。はじめに2005年から2011年の所得階級別家計活動別家計消費支出から需要関数のパラメータを同定する。次に所得階級別家計消費支出の2020年までの将来推計を行う。この結果と先ほど同定した需要関数のパラメータを用いて、2020年までの家計活動別家計消費支出を推計する。最後に、推計された家計活動別家計消費支出から家庭ごみ発生量を推計する。
図(3)-5 家計生産モデル・廃棄物発生モジュールの推計フロー

## （３）物質ストック・フローモデルの開発

低炭素社会構築のためには、エネルギー集約素材の生産に係る $ CO_{2} $ 排出量の削減は必須である。しかしながら、エネルギー集約素材の代表的素材である鉄鋼は、社会インフラや、生産資本、輸送機器など人々が生活、また、経済活動を行うためには不可欠な幅広い財に使用されている。先進国では物的成熟度は高く、素材需要の駆動力は、その維持の段階になってきているが、途上国では、社会インフラや生産資本の整備が、今後の駆動力となる。このことから、鉄鋼需要の削減を検討するためには、鉄鋼ストックが行うサービス需要を満たしつつ、鉄鋼生産に関わる $ CO_{2} $ 排出量を削減することが求められる。

そこで、本研究は、鉄鋼需要の削減可能性を検討することを目的とし、鉄鋼ストックが行うサービスのサービス需要から鉄鋼需要までを整合性をもって推計する物質ストック・フローモデルを構築した。将来推計については、温暖化対策を導入しない「対策なしケース」、様々な対策を導入した「対策ケース」を設定し、これを日本、また、世界全体に適用し、2050年までの鉄鋼需要、鉄鋼ストック量を推計することで対策導入による鉄鋼需要の削減の定量的効果を示した。

## 1 ）基準年の財別鉄鋼ストック量の推計

将来の鉄鋼需要の推計には基準年の財別ストック量の情報が不可欠であるが、これは統計など
からは得られない。そこで、まず、基準年（2005年）の財別鉄鋼ストック量を地域別に推計した。なお、財の分類は、鉄鋼を主な構成要素とする製品を網羅的に扱い、その財の用途、財一単位の生産に投入される鉄鋼の量を考慮し、23種に集約した。ここで、鉄鋼ストック量は、社会にて使用されている財に含まれる量（in-use stock）が対象であり、使用された後、廃棄物として回収されないまま社会に蓄積されている量は含めない。推計は、鉄鋼の使用が本格的に始まった1900年から2005年まで行った。推計方法としては、まず、財を5種（大分類：建築物、機械類、輸送機器、土木構造物、その他）に集約し、地域別財別鉄鋼ストック量を1900～2005年の期間にて推計する。次に、2005年について財のストック量を用いて、23種（小分類）に分割した。

大分類での地域別鉄鋼ストックの推計は、(1)式を用いて行う。なお、1900年の初期値を0トンとした。変数の添え字は、rが地域、iが財、tが年を示す。

$$ MS_{r,t}^{i}=MS_{r,t-1}^{i}-MD_{r,t-1}^{i}+MI_{r,t}^{i}\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots(1) $$

ここで、 $ MS_{r,t}^{i} $ ：ストック量、 $ MI_{r,t}^{i} $ ：ストックへの追加量、 $ MD_{r,t}^{i} $ ：減耗量である。

ストックの減耗による廃棄物発生量は、(3)式で定義されるワイブル分布を用い、(2)式にて算出した。

$$ MD_{r,t}^{i}=\sum_{tt\leq t-1900}MI_{r,t-tt}^{i}\cdot f^{i}(tt)\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots(2) $$

$$ f^{i}(tt)=\frac{\beta^{i}}{\eta^{i}}\Bigg(\frac{tt}{\eta^{i}}\Bigg)^{\beta^{i}-1}\exp\left\{-\Bigg(\frac{tt}{\eta^{i}}\Bigg)^{\beta^{i}}\right\}\cdots\cdots\cdots\cdots $$

ここで、tt：財の蓄積期間、 $ \beta $ ：形状パラメータ、 $ \eta $ ：尺度パラメータである。

財別のストックへの追加量MI（以下、投資量）は、1900-1970年、1971-2005年の別に設定した。1971～2005年の財別投資量は、貨幣単位や物量単位の各種統計と整合性がとれるよう調整計算を行い推計した物質勘定表の値を用いた。1970年以前は、日本は既往の文献から値を設定し、その他の地域は、鉄鋼の見掛け消費量に、財別投入シェアを乗じて推計した。財別投入シェアは、輸送機器は1900年のシェアを0％とし1971年の投資量の財別投入シェアの値と線形補完を行った。その他は、1971年のシェアで一定とした。これら2つの財のシェアを除いた残りのシェアを機械類、建築物、土木構造物に分割した。その分割については、先進諸国は、それぞれの財の生産が始まった時期、及び、日本の財別投入シェアを参考に設定した。なお、途上国における建築物への鉄鋼の投入は、1950年以降で見掛け消費量が発生する年に開始するものとした。

こうして推計した2005年の財別鉄鋼ストック量について大分類から小分類に分割した。方法は、財のストック量に日本の物質原単位を地域別調整係数を乗じて、大分類ごとに小分類での財別鉄鋼ストック量が大分類での鉄鋼ストック量と等しくなるよう調整計算を行った。

## 2 ）物質ストック・フローモデルの開発

物質ストック・フローモデルでは、鉄鋼を対象に、世界を35地域に区分し、①物質（鉄鋼・セメント）が含まれている財ストックが提供するサービスについてサービス需要を推計し、②そのサービスを提供するために必要な財ストック需要量を推計する。③財ストック需要量を満たすための財需要量を計算し、④財生産のために投入される物質需要量を推計する。ここで、サービス
は家計、生産、輸送など11種類のサービス、財は住居、生産資本、輸送機器、インフラなど23種類を対象とした。

図(3)-6 物質ストック・フローモデルの推計のフロー

サービス需要量は、サービススケール指標にサービスレベル指標を乗じて算出される（(4)-(5)式）。財ストック需要量は、財ストックのサービス算出係数と稼働率から推計される（(6)式）。財ストック量の動態式から財需要量（(7)式）が推計され、最後に財需要量に物資原単位を乗じることで物質需要量が算出される（(8)式）。なお、地域のサフィックス、ストックの動態式以外の年のサフィックスは省略し、モデルの方程式群を示す。また、サービスとそれを供給する財ストックの組み合わせは、表(3)-3に示した。

$$ \begin{aligned}&U^{up}=US^{up}\cdot UL^{up}\cdots\cdots\cdots\cdots(4)\\&US^{up}=asd^{up}\cdot SI^{up}\cdots\cdots\cdots(5)\\&U^{up,s}=aus^{up,s}\cdot S^{s}\cdots\cdots\cdots\cdots(6)\\&S_{t}^{s}=\left(1-\mathcal{S}^{s}\right)\cdot S_{t-l}^{s}+I_{t-1}^{s}\cdots\cdots(7)\\&M^{s}=d^{s}\cdot I_{t-1}^{s}\quad\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots(8)\\ \end{aligned} $$

ここで、up: サービスの種類、s: 財の種類、 $ U^{up} $ : サービス量、 $ US^{up} $ : サービススケール指標、 $ UL^{up} $ : サービスレベル指標、 $ SI^{up} $ : サービススケール指標を規定するマクロ社会経済指標、 $ S^{s} $ : 財sのストック量、 $ I^{s} $ : 財sの需要量、 $ M^{s} $ : 財sによる物質需要量、 $ asd^{up} $ : サービススケール指標に関する係数、 $ aus^{up,s} $ : サービス産出係数（財ストックs1単位あたりのサービスupの産出量）、 $ \delta^{s} $ : 減耗率、 $ d^{s} $ : 物質原単位（財一単位あたりの生産に投入される物質量）である。

サービススケール指標に関する係数asd、サービス算出係数aus、サービスレベルUL、物質原単位dは2005年について世界35地域で整備した。なお、統計から関連する変数の報告値が得られない地域については、経済的・地理的に近い地域の値を引用した。
表(3)-3 サービスおよび財の種類と、その組み合わせ

サービスの種類（up）	財の種類（s）
住居	住居（構造別）
その他家計	その他工業製品
産業生産	生産資本（機械，各種設備），業務建築物
発電	発電設備（汽力，水力）
距離別旅客輸送	乗用車，バス，バイク，自転車，旅客車両，飛行機
道路，鉄道，空港
距離別貨物輸送	トラック，貨物車両，船舶，港湾 （交通インフラ再掲割愛）
農業用水	灌漑設備
工業用水	工業用水設備
生活用水	水供給設備（水道，その他水供給設備）
汚水処理	汚水処理設備（水洗，その他汚水処理設備）
その他土木	その他土木構造物

将来推計においては、係数の値を2005年の値で固定した対策なしケース、様々な対策を導入した対策ケースを設定した。なお、対策としては、表(3)-4に示したサービス需要の管理、財ストックの効率改善、高性能素材の導入を想定した。

表(3)-4 対策ケースの内訳

対策	2050年までの変化・改善
サービス需要の管理	建築：構造別シェアの変化
輸送：モーダルシフト
財ストックの効率改善	住居：空家率の削減
業務建築物：空室率の削減
発電設備：設備利用率の向上
生産資本（機械類）：稼働率の向上
輸送機器：積載率の向上
土木構造物：利用率の向上
高性能素材の導入	高張力鋼シェアの増加
（機械類，輸送機器，建築物，土木構造物）

## 4 ．結果及び考察

## （１）人口・世帯モデルを用いた将来推計

図(3)-7に、人口・世帯モデルを用いて推計した日本を対象とした2050年における都市・農村別男女別年齢階級別人口を示す。どの国でも高齢化が進み、年齢分布別人口のピークがピラミッドの上の方に移動しているのが分かる。また都市への人口流入が進み、インドでも人口の半分以上が都市に住むようになると推計された。

図(3)-8はアジア主要国を対象とした世帯数の推計結果を示す。日本は人口減少期に突入し、かつ、世帯人員数の減少率も低下しているため、世帯数は近い将来減少に転じることが示された。一方、多くのアジア地域では、今後も急激な人口増加が予想され、かつ、世帯人員数の減少が同時期に進むことが予想されるため、世帯数が急激に増加することが推計された。特に世帯数の増加率が激しい国として、パキスタン、ベトナム、フィリピン等が挙げられる。

図(3)-9は日本における世帯主率の推計結果をそれぞれ示す。これまでも高齢者が家族と一緒ではなく単身で住むように変化する傾向が見られたが、その傾向はますます強まることが想定され、75歳以上の男女共に、2050年の世帯主率は2005年の世帯主率と比べて高くなった。また、それ以
外の年齢でも、単身化や核家族化の傾向は相変わらず続くことが想定されるため、全年齢区分において、2050年の方が2005年よりも世帯主率は高くなった。

図(3)-7 日本の都市・農村別男女別年齢階級別人口(2050年) （黒：都市部 灰色：農村部）

図(3)-8 アジア主要国の世帯数の推移

(男性)

(女性)

図(3)-9 日本における世帯主率の変化
## （２）家計生産モデルを用いた分析

## 1 ）家庭のエネルギーサービス需給に着目した解析

日本及び中国におけるエネルギーサービス需要レベル別のエネルギー消費量の推計結果をそれぞれ図(3)-10と図(3)-11に示す。

日本の結果を見ると、BaUケースでは29％の削減が可能であることがわかった。日本では2010年と比較して2050年には人口が25％減少するため、その影響も大きい。2050年に向けて日本の家庭部門におけるCO $ _{2} $ 排出量の大幅削減を達成するには、厨房と給湯においてガスから電力へのエネルギー転換がどこまで進むかが非常に大きなポイントとなる。

FIXケース

BaUケース

図(3)-10 日本のエネルギー消費量

中国では2050年までに人口がピークを迎えるため、2050年の人口は2005年比で約3.5%減少している。また中国では2005年において平均的な機器のエネルギー効率が悪いため、エネルギー効率の改善と、電化によるエネルギー消費量の減少が大きな意味を持つことがわかる。CHNケースでは2005年と比較して61%のエネルギー消費量の増加、MAXケースにおいて98%のエネルギー消費量の増加がそれぞれ見込まれることがわかった。いずれのケースもエネルギー消費量の大幅な増加を示しているが、この2つのケースの違いは、入浴方法の設定だけであり、日本のように給湯を大量に使う入浴をしないだけでも、将来のエネルギー消費量に無視できない大きな違いが表れることが明らかとなった。今回の推計では、需要シナリオの違いが緩和策の検討において非常に大きな意味を持つことを示すことが目的の1つであり、それが明確に示された結果となった。
FIXケース

MAXケース

CHNケース

図(3)-11 中国のエネルギー消費量

## 2 ）家庭ごみ発生量推計ツールの開発

日本の家庭ごみ発生量推計結果を報告値と比較し、ツールの推計精度について確認する。表(3)-5に日本の2000年、2005年、2010年の家庭ごみ発生量の推計結果と報告値を示した。報告値を比較すると、比較的定常的にごみが発生する厨芥や紙類については、同じような数値となっているが、非定常的に発生するごみについては、報告値間により差があることがわかる。また容器包装からの家庭ごみ発生量については、回収率との密接に関係するものであり、やはり報告値間での差が見られる。本研究の推計結果と比較すると全体的には報告値のばらつき内に収まる結果になっており、一定レベル以上の精度をもったツールであるといえる。
表(3)-5 日本の家庭ごみ発生量推計結果

家庭ごみ	推計結果	報告値
2000年	2005年	2010年	京都市 $ ^{*1} $	岡山市 $ ^{*2} $	福岡市 $ ^{*3} $
合計	32521	32508	33127	36471 $ ^{*4} $
厨芥類	10766	10239	9590	13525	8368	13603
紙類	製品	9577	10360	11765	6322	4465	7176
容器包装	534	539	539	2687	1574	3014
繊維類	1672	1636	1535	924	1036	2087
プラスチック類	製品	585	571	588	553	515	2052 $ ^{*5} $
容器包装	2316	2359	2412	3793	2888	3903
木片類	277	287	303	243	543	2138 $ ^{*5} $
陶磁器類	268	249	238	188	192	399
ガラス類	製品	268	249	238	158	20	314
容器包装	1835	1997	1718	802	260	564
皮革・ゴム類	149	132	141	304	26	—
金属類	製品	298	282	281	334	750	1014
容器包装	877	754	690	492	140	206
粗大ごみ	3100	2855	3090

単位: 千トン

$ ^{*} $ 1: 京都市の調査結果に合計値を乗じて計算.

*2: 岡山市の調査結果のうち, 焼却ごみと埋立ごみの発生割204として計算.

*3福岡市の調査結果に合計値を乗じて計算.

$ ^{*} $ 4環境省大臣官房廃棄物・リサイクル対策部廃棄物対策課の平成17年度の生活系廃棄物の値.

*5プラスチック製品の値は皮革・ゴム類と合計した値. また, 木片類には伐採くずを含む.

いくつか大きく推計結果が報告値と異なる部分について考察を加える。紙類の製品については、新聞紙の購入量も含めているため、推計結果が非常に大きくなっている。今回は発展途上国での家庭ごみ発生量を見るため、あえてリサイクル率は考慮していない。プラスチック類の容器包装は、ビニール袋や緩衝剤等は推計対象外であることが、過小推計に見える原因の1つであろう。また、金属類、ガラス類の容器包装についても、リサイクルを考慮していないことが過大推計に見える理由の1つである。金属類の製品については、推計結果で粗大ごみに分類した物の一部が金属類に入る場合もあり（例えば小さな機器など）、推計結果に影響したものと考えられる。

以上により、本ツールは精度を検証出来なかった部分を残すが、全体的には最初に示したツール開発の3つの条件（データの入手可能性、シンプルな推計構造、組成別の家庭ごみ発生量が推計可能）を満たしたものであると言えるだろう。構造がシンプルなため、パラメータの設定が結果に大きな意味を持つが、適切なパラメータを設定できれば、アジア各国の組成別家庭ごみ発生量の推計が可能である。

アジア各国の推計結果について考察する。はじめにアジアの発展途上国の都市固形廃棄物発生量の報告値一覧を表(3)-6に示す。これは各国の都市固形廃棄物発生量の統計値や推計結果、調査結果が混在したものである。また都市固形廃棄物の定義は国によって異なり、都市といっても首都があるような大都市の結果のみ示した国もあれば比較的小都市の結果まで含むものもある。これらの報告値からわかることは、1)都市固形廃棄物の発生量にはかなり国内の都市レベルでも幅があるが、2)少なくとも新興国の大都市では、先進国の都市レベルの都市固形廃棄物があることである。これらの情報を用いて推計結果の精度を比較するのは困難である。そこで、各国の代表
的な都市固形廃棄物発生量データを設定し、都市固形廃棄物に占める家庭ごみの割合の違いと都市と農村の廃棄物発生量の違いを仮定した報告値を作成し、推計結果との比較を試みた（表(3)-6）。報告値1として各国の都市固形廃棄物の発生量を設定し、都市固形廃棄物発生量のうち家庭ごみの割合が95%、70%、50%の場合の値を報告値2から報告値4として示した。さらに都市部と農村部では農村部の方が1人あたり都市固形廃棄物、あるいは家庭ごみ発生量が少ないことが予想されるため、農村部からの平均的な1人あたり廃棄物発生量が都市部からの発生量と比較して50%、33%、25%、17%だった場合を報告値5から報告値8とした。報告値1は、各国の報告値と1人あたりGDPを考慮して設定した。中国、マレーシア、タイは900g/人・日、インドネシア、ベトナムは大都市のデータしかわからなかったため、大都市のデータから少し低めに600g/人・日とし、インドは報告値が全体に低いため400g/人・日と設定した。結果を見ると、全体的に過小推計の可能性が高いことがわかる。過小推計になる明らかな原因は2つ挙げられる。1）手法上の理由により容器包装や家庭への搬入物の一部は推計対象に含まれない、2）推計に用いた価格の設定は都市部の情報しか得られなかったため、農村部が都市部より価格が安い場合過小推計になる。特に、今回のケースでは2）が過小推計の原因になっている可能性が高い。

次に、表(3)-7にアジア8か国の家庭ごみ発生量の推計結果をまとめた。先進国である日本や韓国では2000年から2010年にかけほぼ横ばいであるが、発展途上国ではインドを除きここ10年ほどでも家庭ごみ発生量が増加していることがわかる。発展途上国ではここ10年間の人口増加も著しいため、表(3)-7に示したように国全体の家庭ごみ発生量を見ると、中国やマレーシアではここ10年でも家庭ごみ発生量が2倍になっており、他の発展途上国でも著しい増加をしていることがわかる。

図(3)-12に1人あたりGDP（購買力平価換算値）と家庭ごみ発生量の関係を示した。今回の推計結果は購買力平価に換算した1人あたりGDPが増えるほど家庭ごみ発生量が増加しており、この点からも本推計結果が妥当な結果であると判断できる。

表(3)-6 アジアの発展途上国の推計値と報告値の比較

中国	インド	インドネシア	マレーシア	ベトナム	タイ
MSW	家庭ごみ	MSW	家庭ごみ	MSW	家庭ごみ	MSW	家庭ごみ	MSW	家庭ごみ	MSW	家庭ごみ
推計値	152	70	92	335	69	260
報告値1	900	400	600	900	600	900
報告値2	855	380	570	855	570	855
報告値3	630	280	420	630	420	630
報告値4	450	200	300	450	300	450
報告値5	662	331	-	628	260	130	-	247	433	216	-	411
報告値6	580	290	-	551	212	106	-	202	376	188	-	357
報告値7	542	271	-	515	190	95	-	181	349	175	-	332
報告値8	503	251	-	478	167	83	-	158	322	161	-	306
都市化率37)	47%	30%	44%	72%	30%	34%
GDP*1	6819	3039	3885	13706	2875	7673

单位：g/人·日

報告値1 都市固形廃棄物発生量の値

報告値2 都市固形廃棄物発生量のうち95%が家庭ごみであるとした場合

報告値3 都市固形廃棄物発生量のうち70%が家庭ごみであるとした場合

報告値3 都市固形廃棄物発生量のうち50%が家庭ごみであるとした場合

報告値4 農村部の1人あたり都市固形廃棄物（家庭ごみ）発生量が都市部の50%の量であるとした場合

報告値5 農村部の1人あたり都市固形廃棄物（家庭ごみ）発生量が都市部の33%の量であるとした場合

報告値6 農村部の1人あたり都市固形廃棄物（家庭ごみ）発生量が都市部の25%の量であるとした場合

報告値7 農村部の1人あたり都市固形廃棄物（家庭ごみ）発生量が都市部の17%の量であるとした場合

*1: 2010年の1人あたりGDP (PPP換算値, 2005年USドル)
表(3)-7 アジアの家庭ごみ発生量

国	2000	2005	2010
1人あたり	全国	1人あたり	2000年比	全国	2000年比	1人あたり	2000年比	全国	2000年比
日本	709	32521	705	0.99	32507	1.00	717	1.01	33127	1.02
中国	79	36715	92	1.17	44087	1.20	152	1.92	74510	2.03
韓国	594	9964	597	1.01	10250	1.03	664	1.12	11321	1.14
インド	70	27044	70	1.00	29335	1.08	70	0.99	31086	1.15
インドネシア	66	5174	73	1.10	6089	1.18	92	1.39	8066	1.56
マレーシア	207	1771	252	1.22	2404	1.36	335	1.62	3471	1.96
ベトナム	45	1281	57	1.28	1736	1.36	69	1.55	2219	1.73
タイ	212	4889	237	1.12	5765	1.18	260	1.22	6549	1.34

児童：___

全国：___

1人あたり GDP (PPP換算値, 2005年US ドル)

図(3)-12 1人あたり GDPと家庭ごみ発生量の関係

## 3 ）アジアにおける財・サービスの購入変化を考慮した家庭ごみ発生量の推計

まず、家計活動に関する重要なパラメータである選好係数 $ a_{ha} $ と準消費支出 $ p_{ha}b_{ha} $ の推計結果を図(3)-13～図(3)-16に示す。選好係数 $ a_{ha} $ は食などの生活に必需な家計活動においては、所得階級が高いほど小さくなることが予想され、基準消費支出 $ p_{ha}b_{ha} $ は、所得階級が高くなるにつれ、生活に最低限必要であると考えるレベルも高くなることが予想されるため、所得階級が高い程、大きくなることが予想される変数である。

中国のような発展途上国では、高所得階級ほど家計活動別基準消費支出は大きくなった。選好係数について高所得階級を低所得階級と比較すると、食といった生活に必需な活動については低くなり、教養娯楽（娯）のような家計活動については高くなる傾向が見られた。一方、日本の結果を見ると、基準消費支出については最低所得階級(HT1)と最高所得階級(HT10)の家計ではHT10の方が全体的に高いこと、また低所得家庭と高所得家計においては高所得家計の方が教養娯楽への選好係数が高いなどの傾向がみられるものの、中国で観察された所得階級の違いによるきれいな傾向は見られない。日本のような先進国では、所得階級が低いといっても、世界全体のレベルからすれば十分に満足のいく生活ができる水準に達しており、所得が増えればより娯楽や利便性の高い財・サービスの消費が増えるといった考え方によらない消費活動が行われている。このような傾向は韓国にも見られ、先進国を解析する際には、適切な世帯分類の設定や需要関数の見直しが必要であり、今後の検討課題の1つとしたい。
図(3)-13 日本の消費選好係数

図(3)-14 中国の消費選好係数

図(3)-15 日本の基準消費支出
図(3)-16 中国の基準消費支出

これらを用いた将来の消費支出額の推計結果を表(3)-8に示す。全体的に過去のデータを非常によく再現できている。全ての国に共通してみられる傾向は、高所得層では消費支出額の増加が著しいのに対し、低所得層では、高所得層と比較すると増加率が低い、もしくは、基準年よりも消費支出額が減少する傾向もみられた。日本や韓国といった先進国では、全体的に消費支出額が伸び悩んでいるが、途上国の高所得階層ではかなり消費支出額が増加することが分かる。インドネシアでは全所得階層に対し同じような割合で消費支出額が増加するのに対し、中国、インド、インドネシアでは高所得階層の方の伸びが低所得階層よりも大きくなっている。特に中国に関してはその傾向が非常に激しい結果となった。

表(3)-8 消費支出推計結果まとめ

10^{3}US$/世帯	HT1	HT3	HT5	HT8	HT10
推計値	統計値	基準年比	推計値	統計値	基準年比	推計値	統計値	基準年比	推計値	統計値	基準年比	推計値	統計値	基準年比
日本	2005	24.3	25.3	1.0	42.8	43.6	1.0	54.2	55.3	1.0	71.2	71.3	1.0	101.2	97.2
2010	21.8	21.8	0.9	41.9	41.7	1.0	51.1	51.2	0.9	68.6	68.0	1.0	101.3	102.2
2015	19.6	0.8	41.6	1.0	47.9	0.9	66.2	0.9	102.6
2020	17.3	0.7	43.1	1.0	44.2	0.8	64.1	0.9	109.2
中国	2005	1.6	1.4	1.0	2.7	2.5	1.0	3.3	3.1	1.0	4.2	4.2	1.0	5.7	6.3
2010	1.4	1.1	0.8	2.9	2.6	1.1	4.1	3.8	1.2	6.3	6.3	1.5	12.3	14.0
2015	1.3	0.8	3.3	1.2	4.9	1.5	8.7	2.1	21.5
2020	1.2	0.8	3.6	1.4	5.9	1.8	11.5	2.7	34.6
インド	2005	1.1	1.1	1.0	2.2	2.2	1.0	2.9	2.9	1.0	4.4	4.4	1.0	7.8	7.8
2010	1.3	1.2	1.2	2.6	2.6	1.2	3.6	3.6	1.2	5.5	5.4	1.3	10.2	10.0
2015	1.5	1.4	3.2	1.5	4.4	1.5	6.9	1.6	13.2
2020	1.7	1.6	3.8	1.8	5.4	1.8	8.6	2.0	16.9
インド	2005	1.6	1.5	1.0	3.1	3.0	1.0	4.1	4.0	1.0	5.9	5.9	1.0	9.8	10.0
ネシア	2010	1.9	1.8	1.2	3.7	3.7	1.2	5.0	5.0	1.2	7.3	7.4	1.2	12.5	12.9
2015	2.2	1.4	4.7	1.5	6.4	1.6	9.8	1.7	17.7
2020	3.2	2.0	6.4	2.1	8.6	2.1	12.6	2.1	21.5
韓国	2005	12.2	12.0	1.0	18.8	18.6	1.0	23.5	23.3	1.0	32.4	32.3	1.0	52.9	52.9
2010	12.0	11.8	1.0	18.8	18.7	1.0	24.0	23.9	1.0	33.8	33.7	1.0	56.9	56.9
2015	11.6	1.0	19.0	1.0	24.7	1.1	35.8	1.1	62.7
2020	11.3	0.9	19.3	1.0	25.7	1.1	38.2	1.2	70.2
マレー	2005	3.6	3.6	1.0	8.2	8.2	1.0	11.8	11.7	1.0	19.1	19.1	1.0	40.1	40.1
シア	2010	4.2	4.2	1.2	9.8	9.7	1.2	14.2	14.1	1.2	23.7	23.5	1.2	52.8	52.1
2015	5.0	1.4	11.8	1.4	17.4	1.5	29.7	1.5	69.2
2020	6.1	1.7	14.6	1.8	21.7	1.8	37.5	2.0	90.7
最後に将来の家庭ごみ発生量の推計結果を表(3)-9に示す。日本では、人口の減少と消費支出の伸び悩みといった理由により、家庭ごみ発生量の推計結果は横ばいとなった。一方、日本以外のアジア諸国では、いずれの国も家庭ごみ発生量が増加すると推計された。本推計の対象国の中では、日本に次ぎ消費支出額が伸び悩むと推計された韓国でも、2020年における家庭ごみ発生量は2005年比で1.36倍、中国、インドネシア、マレーシアでは3倍近く、インドでも2倍近くになることが推計された。1人あたり家庭ごみ発生量の結果を見ると、中国が非常に高い増加率を示し2020年の発生量は2005年と比較して、2.67倍となった。

表(3)-9 廃棄物発生量推計結果まとめ

国全体(单位:10³t)	2005	2010	2015	2020
日本	廃棄物発生量	12753	12719	12614	12602
増加率	100%	99%	99%
中国	廃棄物発生量	31921	46635	65641	90683
増加率	146%	206%	284%
インド	廃棄物発生量	23085	28662	35438	43702
増加率	124%	154%	189%
インドネシア	廃棄物発生量	3674	5110	7409	10392
増加率	139%	202%	283%
韓国	廃棄物発生量	3082	3538	3904	4207
増加率	115%	127%	136%
マレーシア	廃棄物発生量	688	991	1407	1984
増加率	144%	205%	288%
1人あたり(単位:kg/人·年)	2005	2010	2015	2020
日本	廃棄物発生量	99.8	99.9	100.2	102.1
増加率	100%	100%	102%
中国	廃棄物発生量	24.6	34.9	48.1	65.5
増加率	142%	196%	267%
インド	廃棄物発生量	20.9	24.0	27.7	32.0
増加率	115%	132%	153%
インドネシア	廃棄物発生量	16.8	22.0	30.3	40.9
増加率	131%	181%	244%
韓国	廃棄物発生量	64.0	72.4	79.2	85.3
増加率	113%	124%	133%
マレーシア	廃棄物発生量	26.3	35.1	46.6	61.8
増加率	133%	177%	235%

## （３）マテリアルストック・フローモデル

図(3)-17は、推計された現状の鉄鋼ストック量を1人あたりに換算して示したものである。先進諸国では多くの地域で、4.9～10.6トン/人の範囲となった。先進諸国の中で一番少ないのは、トルコの1.8トン/人、次にニュージーランドが少なく、これら2地域はその他の先進諸国の範囲から大きくかけ離れている。先進諸国並みに1人あたり鉄鋼ストック量が多い途上国は、台湾とシンガポールの6.2トン/人であり、初期EU所属国やオーストラリア以上の値となっている。これらの地域に共通することは、新興国の中でも経済発展のレベルが比較的高い地域であることが挙げられ、経済発展のレベルが高い国は、物質成熟度も高いといえる。

先進諸国の間でも1人あたり鉄鋼ストック量には大きな幅があり、その要因は、今後の途上国の
1人あたり鉄鋼ストック量の飽和レベルを探るうえで重要である。地域別に財別鉄鋼ストック量を見ると、その最大の要因が建築物であることが分かる。例えば、日本とその他EU所属国とでは2.7倍もの差がある。先進諸国では、住宅供給はほぼ満たされており、鉄鋼を多用する構造での1戸あたり延べ床面積の大きな増加がない限り、今後、住居ストック量に大きな変化はない。また、人口に大きな増加がないことから就業者数の大きな増加も見込まれず、業務用床面積の大きな増加も想定されない。このことから、今後もこの差が継続し、1人あたり鉄鋼ストック量の飽和レベルに影響を与えることが想定される。1戸あたり延べ床面積、就業者1人あたり業務床面積、及び、その構造の動向が途上国の鉄鋼ストック量のレベルを決定するといえる。

次に大きな割合を占めているのは機械類、交通インフラであるが、機械類の値が大きい地域の方がやや多い。交通インフラの整備については、輸送量における機関分担率と共に、国土面積も重要な要素であると考えられる。しかしながら、アメリカ合衆国の交通インフラは、日本の1.6倍に留まり、国土面積の比と比較すると、はるかに小さい。初期EU所属国の他、相対的に自動車の割合が小さなロシアやその他東欧附属書I国では、道路よりも鉄道の鉄鋼ストック量が多かった。

図(3)-17 1人あたり鉄鋼ストック量（トン/人）

図(3)-18に、わが国を対象とした鉄鋼需要量、鉄鋼ストック量、1人あたり鉄鋼ストック量の推計結果を示す。

わが国の鉄鋼ストック量は、いずれのシナリオでも減少し、対策なしケースが11.1億トン、対策ありケースが9.3億トンとなる。これは、日本においては、サービス需要の主な駆動力となる人口が2005年比で0.86倍と減少することが要因である。2005年との比較では対策ありケースでは27%減、2050年における対策なしケースとの比較では15%減となった。これを1人あたり鉄鋼ストック量でみると、対策なしケースでは、2005年比で0.87倍となっているが、人口が0.86倍となるために1人あたりの鉄鋼ストック量は10.3トン/人と増加した。対策ありケースでは2005年比15%減の8.6トン/人となり、本研究で想定した対策や技術を導入することにより、1人あたり鉄鋼ストック量を1.7トン/人削減可能なことが示された。