Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表(2)-1 エネルギー消費量及び CO₂ 排出量に及ぼす要因の評価 (左図：エネルギー消費量、右図：CO₂ 排出量)

Variable	全ての国	途上国	中進国	先進国	変数	全ての国	途上国	中進国	先進国
lnP	1.435 ***	0.791 ***	1.935 ***	1.334 ***	lnP	1.649 ***	0.904 *	2.174 ***	1.501 ***
lnGDP	0.422 ***	-0.854 ***	0.450 ***	6.234 ***	lnGDP	0.576 ***	0.703 ***	0.578 ***	5.835 ***
$ (\ln GDP)^{2} $	-	0.073 ***	-	-0.301 ***	$ (\ln GDP)^{2} $	-	-	-	-0.279 ***
lnIND	0.074 ***	0.037 **	0.173 ***	0.091	lnIND	0.169 ***	0.121 *	0.254 ***	0.017
lnSV	0.096 ***	0.038	0.172 ***	0.040	lnSV	0.159 ***	0.020	0.176 ***	0.04
lnURB	-3.469 ***	-0.296 ***	-1.818 **	0.595 **	lnURB	-3.786 ***	-4.217 ***	0.491 ***	10.077 **
$ (\ln URB)^{2} $	0.507 ***	-	0.289 **	-	$ (\ln URB)^{2} $	0.597 ***	0.658 ***	-	-1.137 **
Observations	2,945	589	1,333	1,023	Observations	2,945	589	1,333	1,023
R²	0.991	0.996	0.99	0.993	R²	0.984	0.962	0.988	0.994
Turning point (GDP)	-	347 (US)	-	31,429 (US)	Turning point (GDP)	-	-	-	34,787 (US)
Turning point (URB)	30.60%	-	23.23%	-	Turning point (URB)	23.83%	24.64%	-	84.05%
URB elasticity	0.665	-0.296	0.521	0.595	URB elasticity	1.081	0.350	0.491	0.212

注: P は総人口、A は 1 人当たり GDP、URB は都市化率、IND は第 2 次産業比率、SV は第 3 次産業比率を示す。固定効果（国・年ダミー）は省略。***p < 0.01; **p < 0.05; *p < 0.1.

また同様の分析を部門ごとに実施したところ、こうした関係は特に家庭部門で顕著であるが、他方、交通部門や産業部門では発展している国ほど、都市化の進展に伴う$\mathrm{CO}_{2}$ 排出量の増加は低減されることが示された（表(2)-2、表(2)-3）。

表(2)-2 都市化による交通部門のエネルギー消費量への影響

Estimation results for transport energy use.

Variable	Whole sample	Low income	Middle income	High income
FE (1)	GMM (2)	FE (3)	GMM (4)	FE (5)	GMM (6)	FE (7)	GMM (8)
lnP	1.091**	1.008**	0.613**	0.658**	1.247**	1.190**	1.140**	1.097**
(0.066)	(0.060)	(0.131)	(0.135)	(0.084)	(0.078)	(0.084)	(0.084)
lnA	0.773**	0.837**	0.975**	0.980**	0.810**	0.921**	0.535**	0.600**
(0.045)	(0.043)	(0.140)	(0.134)	(0.069)	(0.060)	(0.060)	(0.047)
lnURB	0.473**	0.600**	0.830**	0.816**	0.455**	0.520**	1.190**	0.948**
(0.110)	(0.107)	(0.168)	(0.187)	(0.164)	(0.123)	(0.373)	(0.292)
lnSV	0.420**	0.356**	0.483**	0.528**	0.219**	0.237**	0.470**	0.399**
(0.061)	(0.055)	(0.152)	(0.138)	(0.071)	(0.066)	(0.085)	(0.082)
Observations	2852	2576	651	588	1240	1120	961	899
R²	0.985	0.956	0.977	0.995
Uncentered R²	0.698	0.592	0.751	0.831
Hansen test	2.460	0.643	1.352	4.007
(p-value)	(0.117)	(0.423)	(0.245)	(0.045)
Endogeneity	0.339	1.696	0.104	0.019
test (p-value)	(0.561)	(0.193)	(0.747)	(0.890)
URB elasticity	0.473	0.600	0.830	0.816	0.455	0.520	1.190	0.948

Notes: ln denotes natural logarithms. P denotes total population. A denotes GDP per capita. URB denotes urbanization and SV denotes percent GDP from services. FE (Fixed Effects): GMM (Generalized Method of Moments). Newey–West corrected standard errors are in parentheses. $ \star\star P < 0.01 $ ; $ \star\star\star P < 0.05 $ .
表(2)-3 都市化による世帯部門のエネルギー消費量への影響（途上国の場合）

Estimation results for residential energy use models (low-income group).

Variable	Newey-West (5)	Driscoll-Kraay (6)	Prais-Winsten (7)	FGLS (8)
lnP	1.661***	1.661***	1.311***	1.229***
(9.00)	(13.88)	(6.99)	(44.37)
lnA	0.118***	0.118***	0.038*	0.031***
(3.81)	(4.13)	(1.66)	(8.30)
(lnA)²	-	-	-	-
lnURB	-0.223***	-0.223***	-0.205***	-0.202***
(-4.36)	(-11.46)	(-6.16)	(-28.40)
(lnURB)²	-	-	-	-
Observations	651	651	651	651
R²	0.997	0.916	0.996	-
Country dummies	Yes	Yes	Yes	Yes
Year dummies	Yes	Yes	Yes	Yes
Turning point (A)	-	-	-	-
Turing point (URB)	-	-	-	-
URB elasticity	-0.223	-0.223	-0.205	-0.202

Notes: ln denotes natural logarithms. P denotes total population. A denotes GDP per capita and URB denotes urbanization. Coefficients of the fixed effects (country and year dummies) and constant are not reported. t-values are shown in parentheses. $ *\*\* $ p < 0.01; $ *\* $ p < 0.05; $ * $ p < 0.1.

## 2 ）都市形態の違いによる CO₂ 排出構造への影響評価

都市化を示す指標によって、国全体の$\mathrm{CO}_{2}$ 排出量を説明する要因構造による分類を探索した結果、ベイズ情報量規準（BIC）が最小となる7つの潜在クラス（グループ）が導出された。これは都市化の状態に応じて$\mathrm{CO}_{2}$ の排出構造が異なるグループが7つ導出されたことを意味する。この結果は、$\mathrm{CO}_{2}$ 排出構造は都市化に依存するという仮説を支持するものである。都市化の初期段階では、GDP増加が$\mathrm{CO}_{2}$ 排出構造に強く影響する要因構造が卓越するのに対し、都市化の最終段階（都市人口比率が80%以上の場合でイギリスなどが典型）ではエネルギー強度（Total Primary Energy Consumption/GDP）が$\mathrm{CO}_{2}$ 排出構造に影響を与える要因構造が卓越する。表(2)-4 に推計結果を示す。

クラス 2 及びクラス 7 は、都市化の進んでいない場合に帰属確率が高くなるクラスであり、他のクラスに比べて GDP 増加の影響を受けやすい $ CO_{2} $ 排出構造を持つ。クラス 1、クラス 3、クラス 6 は、都市人口の割合が高い場合に帰属確率が高くなるクラスである。クラス 6 は二次産業の増加が $ CO_{2} $ 排出量を抑制する効果があるという特性がある。クラス 4 は都市人口年間増加率が高い（急速に都市化が進行する）場合に帰属確率が高くなるクラスであり、他のクラスに比べて人口増加の影響を受けやすい一方、エネルギー強度の影響を受けにくい特性がある。クラス 5 は都市人口の割合が高く、且つ都市人口年間増加率が高い場合に帰属確率が高くなるクラスであり、他のクラスに比べて第 2 次産業、第 3 次産業が GDP に占める割合の増加に強く影響を受ける一方、GDP 増加の影響を受けにくい $ CO_{2} $ 排出構造を持つ。
表(2)-4 パネル潜在クラスモデルの推計結果（クラス=7）

クラス1	クラス2	クラス3	クラス4	クラス5	クラス6	クラス7
回帰部分
Fixed effects
Constant	-4.231 ***	-6.006 ***	-4.357 ***	-0.061	-12.366 ***	-3.596 ***	-9.267 ***
P	0.922 ***	0.969 ***	0.980 ***	1.076 ***	0.939 ***	0.891 ***	1.009 ***
GDP	0.867 ***	0.957 ***	0.785 ***	0.954	0.253 ***	0.839 ***	0.951 ***
EI	0.799 ***	0.853 ***	0.918 ***	0.737 ***	-0.072	0.764 ***	0.573 ***
IND	0.132 ***	0.030	0.323 ***	-0.630	2.116 ***	0.226 ***	0.235 ***
SV	-0.194	-0.087 **	0.306 *	-1.534	1.915 ***	-0.306 ***	-0.003
Random effects
country level	0.196	0.196	0.196	0.196	0.196	0.196	0.196
Residual variance	0.003	0.004	0.013	1.223	0.029	0.004	0.045

Constant	-10.511 ***	-2.311 *	-101.264 ***	-4.852 ***	-14.540 ***	-13.707 ***	-
P_URB (% of total)	0.221 ***	0.052 *	1.373 ***	0.042	0.230 ***	0.260 ***	-
PG_URB (% of total)	0.109	0.172	0.046	0.262 *	0.423 **	0.105	-
帰属確率	23.8%	23.2%	13.4%	1.9%	1.6%	11.7%	24.5%
帰属確率×サンプル数	950.5	925.3	535.0	74.8	65.1	466.7	977.7
帰属サンプル数	1129	1035	538	48	55	346	844

注: Pは総人口(mln)、GDPは1人当たりGDP(constant 2000 US$)、EIはエネルギー強度（Total Primary Energy Consumption(ton)/GDP (constant 2000 US$）、INDは第2次産業比率、SVは第3次産業比率、P_URBは都市人口比率（% of total）、PG_URBは都市人口年間増加率(annual%)を示す。***p<0.01;**p<0.05;*p<0.1.

中国

インド

夕イ

図(2)-1 アジア主要国における都市化で分類した $ CO_{2} $ 排出構造の組み合わせの時系列変化

図(2)-1には、アジア各国の帰属確率の時系列推移（すなわち、CO₂排出構造の変化の組み合わせ）を示す。これより、マレーシア、フィリピンではクラス1及びクラス6への帰属確率が高まっており、遅れてインドネシアがその傾向に近付いていることが分かる。またこれらの国々は日本の排出構造に近付いていることが分かる。反面、タイ・インド・中国は、クラス2及び7への帰属確率が高くなっており、都市化が進んでいない場合のCO₂排出構造が卓越していることが分かる。しかしタイ・インド・中国では、近年クラス4への帰属確率が高くなっており、割合は小さいものの、急激な都市化がCO₂排出構造に影響を与えている可能性がある。
## （２）発展段階、規模、産業構造の異なるアジア都市における都市への移転住民の所得とエネルギーアクセスに関する研究

図(2)-2 にハノイ市における非移転住民（ハノイ市内に5年以上居住する住民）及び移転住民のエネルギー消費と農村、都市からの移転前後のエネルギー消費量・CO₂排出量の比較結果を示す。農村から移転する場合、世帯当たりのエネルギー消費量・CO₂排出量は、移転前と比較して2倍以上に増加する一方、他都市から移転する場合は、増加幅は限定的であることが示された。この傾向は1人当たりのエネルギー消費量・CO₂排出量を比較する場合も同様であった。移転住民は通常世帯人数が少ないことを考えると、エネルギー消費は非効率であることを示唆している。よって住民移転による都市化が進行する場合、非効率な燃料消費が行われている可能性がある。Tobit分析により、全体としてハノイ市への住民移転はCO₂排出量増加に対して有意に影響していることが分かった。

図(2)-2 移転住民・非移転住民のエネルギー消費量及びCO_{2}排出量の推移

注：各バーは標準偏差の半分を示す

途上国での都市への移転住民の調査により農村から都市の移転が、 $ CO_{2} $ 排出量を増加させることを示すことを、アジア各都市で実施した住民調査から確認できた。また、ベトナム・ハノイを事例とし、収入・世帯人数や住居面積といった、主たるエネルギー消費量に影響する要因をコントロールした後に、住民移転自体がもたらす世帯部門エネルギー消費量・ $ CO_{2} $ 排出量を推計した結果、農村からの移転住民と非移転住民（5年以上ハノイに居住する住民）との間にはエネルギー消費量・ $ CO_{2} $ 排出量において有意差が生じていた。反面、他都市からの移転はエネルギー消費・ $ CO_{2} $ 排出量に有意な影響を与えていなかった。これは都市化による世帯部門のエネルギー消費量・ $ CO_{2} $ 排出量の増加を考える際は、人口移動の動態を考慮することが重要であると示唆している（表(2)-5参照）。
表(2)-5 農村からの移転住民と非移転住民との間での、世帯部門エネルギー消費量と CO₂ 排出量の違い

Panel A: Probit Regression
Model (7)	Model (8)	Model (9)
INC	4.71*10^{-5}	2.34*10^{-5}
(4.02*10^{-5})	(4.10*10^{-5})
HH	-0.42 ***	-0.43 ***	-0.42 ***
(4.00*10^{-2})	(3.95*10^{-2})	(4.08*10^{-2})
FLR	-1.15*10^{-2} ***	-1.24*10^{-2} ***	-1.25*10^{-2} ***
(2.77*10^{-3})	(2.80*10^{-3})	(2.81*10^{-3})
EDU	6.49*10^{-2} *	5.99*10^{-2} *
(3.32*10^{-2})	(3.44*10^{-2})
Dm_DD	0.34 ***	0.34 ***
(0.13)	(0.13)
Dm_HD	0.32 **	0.31 *
(0.16)	(0.16)
Cons.	1.45 ***	1.09 ***	1.06 ***
0.18	(0.22)	(0.22)
McFadden's R^{2}	0.26	0.27	0.27
Prob> $ \chi^{2} $	0.00	0.00	0.00
観測数	666	666	666

世带工ネル ギー消費量 (1人当たり、MJ)	Kernel	-143.80 (30.85)	***	-133.19 (34.32)	***	-134.63 (41.28)
Radius	-103.18 (17.39)	***	-96.87 (18.40)	***	-97.98 (17.58)
CO₂排出量 (1に当たり、kg)	Kernel	-14.86 (3.30)	***	-13.80 (3.60)	***	-13.94 (3.53)
Radius	-10.97 (1.74)	***	-10.36 (1.73)	***	-10.47 (1.89)

注：上段は推計値、下段(括弧内)は標準誤差を示す。

*, **, ***は、それぞれ10%, 5%, 1%水準での有意水準を示す。

KernelはKernel Matching methods, Radiusは"Radius Matching methodsを示す。

## （３）都市化と直接・間接エネルギー消費を考慮した都市の責任排出量に関する研究

図(2)-3にジャカルタにおける直接・間接の排出量の推移を示す。1995年、2000年、2005年の3時点における分析の結果、直接排出量は大きく増加していることが示された。特に石油と電力消費量増加がCO₂排出量増加に大きく寄与していることが明らかになった。また、間接排出量も増加しているものの、直接排出量に比べて増加速度は緩慢である。

また1995年、2000年、2005年の3時点において、 $ CO_{2} $ 排出強度（kg- $ CO_{2} $ /Million Rupiah）の分析を行ったところ、ジャカルタ全体では改善傾向がみられるが、人口増加、産業構造の変化、電力需要が大きく増加しているため、総 $ CO_{2} $ 排出量増加にもつながっていることが明らかになった。

更に、手法の開発としてWRI/WBCSDの提案するSCOPE1～3に沿った結果の提示を行うため、東京都を対象に同様の分析を行った。具体的には、SCOPE1（直接排出）、SCOPE2（間接分のうち電力のみ）、SCOPE3（他の財の間接分も含む）に加え、責任排出量（移輸出分の間接分を控除）の推計方法を確定した。今後、これらの方法をアジア他都市に適用し、比較可能なデータ、知見を整理した。
図(2)-3 ジャカルタでの直接・間接CO $ _{2} $ 排出量の推移

## （４）低炭素社会へ向けた先行事例研究の収集

## 1 ）太陽光発電を用いたバングラデシュでの農村電化事業の評価

SHS導入世帯のSHS導入前の世帯属性と，非導入世帯の現在の世帯属性を比較することで，SHSを導入するかどうかの意思決定モデルを作成した。二項プロビットモデルを用いた分析の結果、導入の意思決定に当たっては、世帯収入以外に住民の所持している充電バッテリーや灯油使用量，携帯電話所有台数が有意に影響していることが示された。更に順序プロビット分析により、灯油消費量が多いほど，子供数が多い世帯ほど、大きなSHSを購入する意欲が高いことを示した。

また導入によって生じた便益分析と将来需要の評価を行った結果、SHS導入によりそれぞれの家庭で節約できる化石燃料消費量には限界があるものの、非電化世帯の数が膨大であるため、農村部全体へのインパクトは非常に大きいことが示された。

更に調査データを利用して、導入によって生じた便益と分割による資本費用の返済と維持管理費を比較した結果、導入世帯にとっては短期的費用と金銭的便益はバランスしないことが浮き彫りになった。しかしSHSの価格が10％低下した場合、6割以上の住民が太陽光発電を導入する可能性があることから、技術革新等による価格低下が太陽光発電普及を促す可能性が明らかになった。

## 2 ）中国における低炭素社会構築に対する技術開発の取り組み事例

雲南省曲靖市で地方政府（Technology Development Office of Qulin District, Quijing City）及び民間企業（Yunnan Zhongjian Boneng Engineering & Technology Co. Ltd）に対して聞き取り調査を実施した。曲靖市では太陽光発電に適した地理的条件を利用して、太陽熱温水器システム（Solar Water Heating System）は、設置コストの大幅な減少に加え、政府の補助金システの支援もあり、都市部のほぼ世帯に普及させることに成功している。しかし普及により節約できた温室効果ガス排出量の定量的評価は今後の課題であり、将来的にこの政策を広めていくためには実効性評価・効率性評価（費用対効果分析等）が必要である。他方、河北省保定市では地方政府（Baoding Development and Reform Committee）・民間企業（Yingli Green Energy Holding Co. Ltd.）、更に再生エネルギー普及のための工業地域（Baoding National New & Hi-Tech Industrial Development Zone）、大学（Hebei University in Baoding）へのインタビュー調査を実施した。保定市では地方政府が先導して再生エネルギー普及に係る企業誘致（世界有数の太陽パネル製造企業、風力発電設備関連企業など）を図っており、保定市に企業集積が進んでいる。同時に保定市での企業誘致の取り組みは中央政府・
省政府のイニシアシブでなされたという面もあるため、保定市での取り組みが他都市にも広がるものかどうかは、今後も検討する必要がある。

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

1）都市化とエネルギー消費量・CO_{2} 排出量との関係について、国の発展段階や産業構造に配慮した計量経済モデルを用いて分析を行ったことで、各国が都市政策を通じてどのように低炭素社会構築を目指すことが望ましいのか、実証的に検討することができた。

更に $ CO_{2} $ 排出構造は都市化の形態に依存していることが示された。都市化の初期段階では、GDP増加の影響を受けやすい $ CO_{2} $ 排出構造を持つ事が示唆された。更にアジア諸国においてもクラスへの帰属確率に大きな違いが生じていることから、 $ CO_{2} $ 排出削減を目指すには、各国の都市化の形態の多様性に配慮する必要があることを示唆した。

2）都市化とエネルギー消費量・CO_{2}排出量との関係を、住民移転の観点から分析することで、家庭部門でエネルギー消費量・CO_{2}排出量を抑制するための知見を提示できた。更に住民移転によるエネルギー消費・CO_{2}排出量の影響は、住民が元々居住していた地域により大きく異なると示した。

3）ジャカルタにおいて$\mathrm{CO}_{2}$の責任排出量の変化を検討することにより、間接・直接の$\mathrm{CO}_{2}$排出量と都市化・都市発展との関係を分析することができた。本研究により途上国都市が長期的に$\mathrm{CO}_{2}$責任排出量を減少するための知見を提供することができた。

4）都市化の進展と低炭素社会構築のための先進事例として、バングラデシュと中国を挙げ、それぞれ民間・住民レベルの取り組みと地方政府の施策について成果と教訓を得ることができた。

## （２）環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

特に記載すべき事項はない。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

本研究成果を学術論文及び学会にて報告することで、アジアの都市化と温暖化問題との関係性に関して専門的知見として提供することができた。更に都市化とアジアの気候変動問題に関して、途上国都市個別の温暖化対策立案だけではなく、様々な関連政策（都市計画・産業政策・エネルギー安全保障等）を実施するために生かすことができる。これまで本研究成果の一部は、学会発表・ワークショップ・専門家会議を通じて、各国の研究者・途上国政府（インドネシア・中国・バングラデシュ）・援助関係者（GTZ・UN・JICA）・民間企業・NGOと議論を行う中で、成果の広報・普及に努め、各国のエネルギー政策や援助政策や貢献することができた。更に、都市の低炭素型発展は様々な関連政策（都市計画、産業構造の変革等）とも密接に結びついていることを示すことができた。この点も、日本の政府開発援助などによる国際協力政策の策定に多いに役立せることができると思われる。
## 6 ．国際共同研究等の状況

## 1 ）インド

• Indian Institute of Management 教授 Dr. Priyadarshi R. Shukla; Adani Institute of Infrastructure Management 助教Dr. Diptiranjan Mahapatra：住民移転、都市化とエネルギー消費量に関する住民調査の共同実施

## 2 ）インドネシア

• The University of Indonesia 教授 Dr. Mahi Benedictus Raksaka : 気候変動政策一般および地方分権化と低炭素型発展に関する財務データ収集や知見のインプット

## 3 ）タイ

・アジア工科大学名誉教授 Ram Manohar Shrestha; Arc Bangladesh Mr. Partha Pratim Ghosh: バングラデシュでの再生エネルギー普及にかかわる論文の共著

## 4 ）バングラデシュ

• Grameen Shakti取締役（代理） Mr.Abseer Kamal; Rural Electrification Board議長 Mr. Bhuiyan Shafiqul Islam; University of Shaka 教授 Dr.Saiful Huque; Mr.Abseer Kamal; Infrastructure Development Company Ltd. CEO, Mr.Islam Sharif; GTZ Bangladesh, Senior Advisor, Dr. Mohammad Khaleq-uz-zaman：バングラデシュでの再生エネルギー普及と低炭素社会構築に向けた研究に対するインプット

### 7. 研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

1) P. POUMANYVONG and S. KANEKO: Ecological Economics, 70, 434-444 (2010)

"Does urbanization lead to less energy use and lower CO2 emissions? A cross-country analysis"

2) S. KOMATSU, S. KANEKO and P. P. GHOSH: Energy Policy, 39, 4022-4031 (2010)

“Are micro-benefits negligible? The implications of the rapid expansion of Solar Home Systems (SHS) in rural Bangladesh for sustainable development”

3) S. KOMATSU, S. KANEKO, R. M. SHRESTHA and P. P. GHOSH: Energy for Sustainable Development, 15, 284-292 (2011)

“Nonincome factors behind the purchase decisions of solar home systems in rural Bangladesh”

## <査読付論文に準ずる成果発表>（対象：社会・政策研究の分野）

1）金子慎治・小松悟、『東アジアへの視点』2010年6月号、27-41(2010)

「バングラデシュの農村電化と持続可能な発展」

## くその他誌上発表（査読なし）>

特に記載すべき事項はない
## （2） 口頭発表（学会等）

1）小松悟、森永茜、金子慎治、P. P. GHOSH：環境経済・政策学会2010年大会（2010）

「太陽光発電を利用した分散型農村電化事業による受益者満足度の評価—バングラデシュ農村部での事例—」

2) S. KANEKO, S KOMATSU, and H. D. HIEU: 7th Scientific Conference of the University of Science, Vietnam National University, Vietnam 2010

“Effects of Urban-Rural Migration on Greenhouse Gases Emissions in Hanoi”

3) S. KOMATSU, S KANEKO, P. P. GHOSH: 4th Asian Energy Conference, Hong Kong Baptist University, China

“Are Micro-benefits Negligible? The Implications of the Rapid Expansion of Solar Home Systems (SHS) in Rural Bangladesh for Sustainable Development”

## 4 ）小松悟、金子慎治：国際開発学会第21回全国大会(2010)

「バングラデシュ農村部での住居用太陽光発電パッケージの需要の評価」

## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない

## （４）シンポジウム、セミナー等の開催（主催のもの）

International Workshop on Development within Low Carbon World: Education for Promoting Green Innovations in Asia （2010年2月24日，Hiroshima University，参加者数约100名）

The $ 2^{nd} $ expert meeting on Rural Electrification and Solar Energy（2011年9月28日，Bangladesh Institute of Administration and Management Foundation；参加者数25名）

## （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

特になし
# Basic Analytic Research of Potential for Low-Carbon Development in Asia

Principal Investigator: Jusen ASUKA

Institution: Institute for Global Environmental Strategies (IGES)

2108-11 Kamiyamaguchi, Hayama, Kanagawa 240-0115, Japan

Tel: +81-46-855-3700 / Fax: +81-46-855-3709

E-mail: asuka@cneas.tohoku.ac.jp

Cooperated by: Hiroshima University

## Abstract

Keywords: Low-carbon, Asia, Development pattern, Climate change mitigation target, Urbanization

This research examined the potentials, opportunities, and challenges in major GHG emitting sectors and the basis for accelerating technology transfers in Asia, especially in Indonesia, China, and India. The research suggested policy interventions such as the introduction of a market mechanism with a more stringent measurable, reportable, and verifiable (MRV) system. We also carried out studies on developmental patterns toward leapfrogging to a low-carbon society, examined low-carbon developmental scenarios formulated by the governments of China and India. Thorough analysis of the emission reduction target in China showed the fundamental difficulty of evaluating an intensity target that varies drastically with changes in GDP growth. With regard to leapfrogging type technologies, it is likely that nuclear power development in Asia will not significantly change even after the Fukushima nuclear accident. Carbon capture and storage (CCS) will play a critical role in Asia as a leapfrogging technology, although institutions for its dissemination have not yet been established. We also identified traditions and values that form the basis of sustainable local lifestyles, and found that maintaining this social foundation could contribute to the establishment of a low-carbon society.

The research also estimated the impacts of urbanization on national energy consumption and $ CO_{2} $ emissions at the national and sectoral levels, and showed that energy consumption and $ CO_{2} $ emissions are highly dependent on the development stages of the respective countries. In the process of urbanization, energy consumption has decreased in the developing countries due to efficiency improvement from traditional biomass to modern energy sources, whereas it has increased in the developed countries. In contrast, $ CO_{2} $ emissions of developing countries have increased while those of developed
countries have declined due to urbanization. This is consistent with the result of a regional input-output analysis of Tokyo, where per capita direct $ CO_{2} $ emissions are far below the national average, while per capita responsible $ CO_{2} $ emissions with consideration of indirect $ CO_{2} $ emissions are not greatly different. In terms of the effects of internal migration which is the major driving force of urbanization, a case study of Hanoi indicated that the population increase through rural-to-urban migration had less influence on energy use and $ CO_{2} $ emissions than urban-to-urban migration and the natural increase of population within the city. The results of this research also imply that cities whose population growth is dominated by rural-to-urban migration will generate less $ CO_{2} $ emissions than cities whose population growth is led by other factors.
# 平成29年3月新規高等学校卒業者の就職状況（平成29年3月末現在）に関する調査について

## く調査の概要＞

○ 本調査は、高校生の就職問題に適切に対処するための参考資料を得るために、今春の高等学校卒業者で就職を希望する者の就職状況を10月末現在、12月末現在、3月末現在の状況を調査しており、今回は、3月末現在で取りまとめたものである。

○ 本調査は昭和51年度から実施しており、調査方法は、国立については該当国立大学法人、公立については各都道府県教育委員会、私立については各都道府県知事部局を通じて行った悉皆調査である。

☐ 厚生労働省も高校生の就職状況について類似の調査を行っているが、これは学校又は公共職業安定所の紹介を希望する者のみを調査対象としている。一方、本調査は、学校等の紹介を希望しない自営業者や公務員などを含め、就職を希望する者全員を対象としていることから、母集団が大きくなっている。

## <調査内容>

1. 調査対象 国立、公立、私立の高等学校（全日制・定時制）

2．調査項目　学科別（国立、公立、私立の別）の就職状況

都道府県別（県内・県外別）の就職状況

## く結果の概要＞

### 1. 就職希望者數・就職者數等

卒業者 1,075,316人（前年同期 1,064,828人）

就職希望者 192,008人（前年同期 191,935人）

うち就職者 188,212人（前年同期 187,552人）

うち未就職者 3,796人（前年同期 4,383人）

### 2. 就職率（就職者の就職希望者に対する割合）

98．0%（前年同期比0．3ポイント増）

## ☐男女別就職率

男子 98.5%（前年同期比 0.2 ポイント増）

女子 97.4%（前年同期比 0.6 ポイント増）

## ○学科別就職率（就職率が高い順）

「工業」99.4%、「福祉」99.1%、「商業」99.0%、「情報」99.0%、「看護」98.8%、「農業」98.7%、「家庭」98.7%、「水産」98.5%、「総合学科」97.7%、「普通」96.4%

※「その他」の学科は除く。

※「看護」に関する学科は看護師5年一貫課程が主となるため、5年課程5年次の就職率を示している。

## ☐都道府県別就職率

就職率が高い県：富山県 100%、石川県 99.8%、福井県 99.7%、福島県 99.7%、新潟県 99.6%

就職率が低い県：沖縄県 89.5%、大阪府 95.1%、兵庫県 95.7%

東京都 95.8%、千葉県 95.9%

## ○東日本大震災における被害が甚大な3県

岩手県 99.4%（前年同期比0.1ポイント減）

宫城県 99.0%（前年同期比同）

福島県 99.7%（前年同期比0.1ポイント増）
## 平成28年度高等学校卒業者の就職状況 （平成29年3月末現在）に関する調査について

平成29年3月31日現在 ⽂部科学省調査

調査対象は、国立、公立、私立の高等学校（全日制・定時制）である。

なお、就職率とは、就職希望者に対する現時点での就職者の割合である。

また、（）内は前年度同期調査からの増減値（▲は減少）である。

[全体]

区 分	就職希望率	就職率	<参考>
前年度卒業生の就職率(H28.3.31現在)
高等学校	17.9%（▲0.1）	98.0%（0.3）	97.7%
国公立	21.3%（▲0.2）	98.1%（0.3）	97.8%
私立	10.3%（0.0）	97.7%（0.2）	97.5%

[男子]

区 分	就職希望率	就職率	<参考>
前年度卒業生の就職率(H28.3.31現在)
高等学校	21.5%（▲0.2）	98.5%（0.2）	98.3%
国公立	25.9%（▲0.3）	98.5%（0.2）	98.3%
私立	11.9%（0.0）	98.3%（▲0.1）	98.4%

[女子]

区 分	就職希望率	就職率	<參 考>
前年度卒業生の就職率(H28.3.31現在)
高等学校	14.2%（▲0.2）	97.4%（0.6）	96.8%
国公立	16.7%（▲0.2）	97.5%（0.5）	97.0%
私立	8.6%（0.0）	96.9%（0.7）	96.2%

[高等学校 地域別就職狀況]

地域	就職率	地域	就職率
北海道·東北地区	98.8%（0.2）	近畿地区	96.0%（0.7）
関東地区	97.1%（0.0）	中国·四国地区	99.0%（0.0）
中部地区	98.9%（0.2）	九州地区	98.0%（0.8）

注 地域区分は次のとおりである。

北海道・東北（北海道、青森、岩手、宮城、秋田、山形、福島）

関東（茨木、栃木、群馬、埼玉、千葉、東京、神奈川）

中部（新潟、富山、石川、福井、山梨、長野、岐阜、静岡、愛知、三重）

近畿（滋賀、京都、大阪、兵庫、奈良、和歌山）

中国·四国（鳥取、島根、岡山、広島、山口、徳島、香川、愛媛、高知）

九州・沖縄（福岡、佐賀、長崎、熊本、大分、宮崎、鹿児島、沖縄）
注1 平成22年度卒業者の平成23年3月末現在の就職状況については、東日本大震災の影響により調査が困難とする岩手県の5校及び福島県の5校は、調査から除外。

注2 平成3年度から平成6年度の4年間については、都道府県等の事務負担軽減を図るため年3回の調査を年2回として実施。
〈男子＋女子〉

平成29年3月高等学校卒業者の就職状況（学科別）

平成29年3月31日現在

学科名	设置者	卒業者数(A)(人)	就職希望者数(B)(人)	就職希望率(B/A)(%)	就職者数(C)(人)	未就職者数(B-C)(人)	就職率(D=C/B)(%)	前年同期就職率(E)(%)	前年同期比增减(D-E)(ポイント)
普通	国立	2,857	9	0.3	7	2	77.8	40.0	37.8
公立	488,314	47,974	9.8	46,139	1,835	96.2	95.4	0.8
私立	296,004	20,021	6.8	19,434	587	97.1	96.9	0.2
計	787,175	68,004	8.6	65,580	2,424	96.4	95.8	0.6
專門学科	農業	国立	0	0	-	0	0	-	-	-
公立	26,546	14,333	54.0	14,143	190	98.7	98.5	0.2
私立	96	25	26.0	25	0	100.0	100.0	0.0
計	26,642	14,358	53.9	14,168	190	98.7	98.5	0.2
工業	国立	185	0	0.0	0	0	-	50.0	-
公立	70,619	49,289	69.8	48,983	306	99.4	99.3	0.1
私立	10,571	5,745	54.3	5,698	47	99.2	99.2	0.0
計	81,375	55,034	67.6	54,681	353	99.4	99.3	0.1
商業	国立	0	0	-	0	0	-	-	-
公立	55,534	24,120	43.4	23,902	218	99.1	98.7	0.4
私立	9,783	3,820	39.0	3,763	57	98.5	97.7	0.8
計	65,317	27,940	42.8	27,665	275	99.0	98.6	0.4
水産	国立	0	0	-	0	0	-	-	-
公立	2,958	1,956	66.1	1,927	29	98.5	98.8	△0.3
私立	0	0	-	0	0	-	-	-
計	2,958	1,956	66.1	1,927	29	98.5	98.8	△0.3
家庭	国立	0	0	-	0	0	-	-	-
公立	7,966	2,712	34.0	2,666	46	98.3	97.4	0.9
私立	5,441	2,553	46.9	2,529	24	99.1	98.2	0.9
計	13,407	5,265	39.3	5,195	70	98.7	97.8	0.9
看護(3年課程3年次)	国立	0	0	-	0	0	-	-	-
公立	165	7	4.2	7	0	100.0	80.0	20.0
私立	685	78	11.4	78	0	100.0	89.4	10.6
計	850	85	10.0	85	0	100.0	88.7	11.3
看護(5年課程3年次)	国立	0	0	-	0	0	-	-	-
公立	982	7	0.7	7	0	100.0	80.0	20.0
私立	2,826	50	1.8	43	7	86.0	97.1	△11.1
計	3,808	57	1.5	50	7	87.7	94.9	△7.2
看護(5年課程5年次)	国立	0	0	-	0	0	-	-	-
公立	965	906	93.9	898	8	99.1	98.8	0.3
私立	2,381	2,332	97.9	2,302	30	98.7	98.9	△0.2
計	3,346	3,238	96.8	3,200	38	98.8	98.9	△0.1
情報	国立	0	0	-	0	0	-	-	-
公立	827	215	26.0	212	3	98.6	95.7	2.9
私立	257	77	30.0	77	0	100.0	97.8	2.2
計	1,084	292	26.9	289	3	99.0	96.3	2.7
福祉	国立	0	0	-	0	0	-	-	-
公立	1,896	886	46.7	881	5	99.4	99.4	0.0
私立	1,219	665	54.6	656	9	98.6	98.5	0.1
計	3,115	1,551	49.8	1,537	14	99.1	99.0	0.1
その他	国立	39	0	0.0	0	0	-	-	-
公立	26,139	1,257	4.8	1,223	34	97.3	96.9	0.4
私立	7,940	597	7.5	560	37	93.8	94.4	△0.6
計	34,118	1,854	5.4	1,783	71	96.2	96.1	0.1
総合学科	国立	280	4	1.4	4	0	100.0	100.0	0.0
公立	51,679	14,412	27.9	14,074	338	97.7	97.8	△0.1
私立	3,508	1,196	34.1	1,174	22	98.2	97.3	0.9
計	55,467	15,612	28.1	15,252	360	97.7	97.8	△0.1
計	国立	3,361(3,321)	13(13)	0.4(0.4)	11(9)	2(4)	84.6(69.2)	69.2	15.4
公立	733,625(728,565)	157,168(157,697)	21.4(21.6)	154,164(154,183)	3,004(3,514)	98.1(97.8)	97.8	0.3
私立	338,330(332,942)	34,827(34,225)	10.3(10.3)	34,037(33,360)	790(865)	97.7(97.5)	97.5	0.2
計	1,075,316(1,064,828)	192,008(191,935)	17.9(18.0)	188,212(187,552)	3,796(4,383)	98.0(97.7)	97.7	0.3

注 1. （）内は、前年同期の状況である。

2. 看護（5年課程5年次）は、高等学校卒業予定者ではないため集計からは除いている。
〈男子〉

平成29年3月高等学校卒業者の就職状況（学科別）

平成29年3月31日現在

学科名	设置者	卒業者数(A)(人)	就職希望者数(B)(人)	就職希望率(B/A)(%)	就職者数(C)(人)	未就職者数(B-C)(人)	就職率(D=C/B)(%)	前年同期就職率(E)(%)	前年同期比增減(D-E)(ポイント)
普通	国立	1,442	5	0.3	3	2	60.0	50.0	10.0
公立	233,127	25,131	10.8	24,296	835	96.7	96.0	0.7
私立	151,291	11,534	7.6	11,266	268	97.7	97.8	△0.1
計	385,860	36,670	9.5	35,565	1,105	97.0	96.6	0.4
專門学科	農業	国立	0	0	-	0	0	-	-	-
公立	13,434	7,846	58.4	7,768	78	99.0	98.7	0.3
私立	73	22	30.1	22	0	100.0	100.0	0.0
計	13,507	7,868	58.3	7,790	78	99.0	98.7	0.3
工業	国立	153	0	0.0	0	0	-	50.0	-
公立	62,789	45,131	71.9	44,862	269	99.4	99.4	0.0
私立	10,017	5,539	55.3	5,496	43	99.2	99.3	△0.1
計	72,959	50,670	69.4	50,358	312	99.4	99.4	0.0
商業	国立	0	0	-	0	0	-	-	-
公立	19,247	7,587	39.4	7,502	85	98.9	98.5	0.4
私立	4,481	1,621	36.2	1,610	11	99.3	99.2	0.1
計	23,728	9,208	38.8	9,112	96	99.0	98.6	0.4
水産	国立	0	0	-	0	0	-	-	-
公立	2,240	1,478	66.0	1,455	23	98.4	98.8	△0.4
私立	0	0	-	0	0	-	-	-
計	2,240	1,478	66.0	1,455	23	98.4	98.8	△0.4
家庭	国立	0	0	-	0	0	-	-	-
公立	515	316	61.4	314	2	99.4	97.6	1.8
私立	1,209	829	68.6	825	4	99.5	99.0	0.5
計	1,724	1,145	66.4	1,139	6	99.5	98.6	0.9
看護(3年課程3年次)	国立	0	0	-	0	0	-	-	-
公立	19	5	26.3	5	0	100.0	100.0	-
私立	53	3	5.7	3	0	100.0	66.7	33.3
計	72	8	11.1	8	0	100.0	77.8	22.2
看護(5年課程3年次)	国立	0	0	-	0	0	-	-	-
公立	43	1	2.3	1	0	100.0	100.0	0.0
私立	214	5	2.3	5	0	100.0	100.0	0.0
計	257	6	2.3	6	0	100.0	100.0	0.0
看護(5年課程5年次)	国立	0	0	-	0	0	-	-	-
公立	28	29	103.6	28	1	96.6	97.7	△1.1
私立	148	146	98.6	143	3	97.9	97.9	0.0
計	176	175	99.4	171	4	97.7	97.8	△0.1
情報	国立	0	0	-	0	0	-	-	-
公立	511	127	24.9	126	1	99.2	97.0	2.2
私立	141	38	27.0	38	0	100.0	98.1	1.9
計	652	165	25.3	164	1	99.4	97.3	2.1
福祉	国立	0	0	-	0	0	-	-	-
公立	351	156	44.4	156	0	100.0	100.0	0.0
私立	352	198	56.3	196	2	99.0	98.4	0.6
計	703	354	50.4	352	2	99.4	99.2	0.2
その他	国立	10	0	0.0	0	0	-	-	-
公立	12,040	720	6.0	701	19	97.4	97.8	△0.4
私立	3,321	194	5.8	184	10	94.8	93.8	1.0
計	15,371	914	5.9	885	29	96.8	97.0	△0.2
総合学科	国立	135	2	1.5	2	0	100.0	100.0	0.0
公立	21,021	6,729	32.0	6,606	123	98.2	98.3	△0.1
私立	1,894	673	35.5	664	9	98.7	97.9	0.8
計	23,050	7,404	32.1	7,272	132	98.2	98.3	△0.1
計	国立	1,740(1,686)	7(7)	0.4(0.4)	5(5)	2(2)	71.4(71.4)	71.4	0.0
公立	365,337(362,005)	95,227(95,453)	26.1(26.4)	93,792(93,808)	1,435(1,645)	98.5(98.3)	98.3	0.2
私立	173,046(170,665)	20,656(20,229)	11.9(11.9)	20,309(19,899)	347(330)	98.3(98.4)	98.4	△0.1
計	540,123(534,356)	115,890(115,689)	21.5(21.7)	114,106(113,712)	1,784(1,977)	98.5(98.3)	98.3	0.2

注 1. （）内は、前年同期の状況である。

2. 看護（5年課程5年次）は、高等学校卒業予定者ではないため集計からは除いている。