Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
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Men

Women

Figure 1: Wage Profile

Source: Ministry of Health, Labour and Welfare, Basic Survey on Wage Structure
Figure 2: Extensive-Form Game: Lack of Commitment
Figure 3: Extensive-Form Game: Commitment
Table 1: Marital and Living Status of Japanese Adults

Male	Female
College Education	No	Some	No	Some
Single living w/o parents	3.9	3.3	2.7	6.1
Single living w/ parents	5.6	3.5	3.7	6.6
Married to non-college w/o parents	9.9	4.1	9.9	3.4
Married to some-college w/o parents	3.4	9.4	4.1	9.4
Married to non-college w/ own parents	2.8	0.9	0.6	0.2
Married to some-college w/ own parents	0.7	1.3	0.1	0.2
Married to non-college w/ in-laws	0.6	0.1	2.8	0.7
Married to some-college w/ in-laws	0.2	0.2	0.9	1.3
(Total)	27.2	22.9	25.0	24.8

Source: Confidential anonymized data of the 2002 Employment Status Survey produced by the Statistics Bureau, the Ministry of Internal Affairs and Communications, the Government of Japan and provided by the National Statistics Center in Japan under the Statistics Act (Act No. 53 of May 23, 2007) in Japan.
Table 2: Matrix of Status

Single	Married
Living Independently	SI	MI
Living with Own Parents	SP	MO
Living with parents-in-Law	-	ML
Table 3: Wage Structure

Female	Male
College Education	No	Some	No	Some
Single	Young	.793	.942	1.000	1.129
Old	.849	1.117	1.261	1.670
Married	Young	.793	.942	1.000	1.129
Old	.793	.942	1.261	1.670

Source: Ministry of Health, Labour and Welfare, Basic Survey on Wage Structure
Table 4: Education

Female	Male
College Education	No	Some	No	Some
.502	.498	.544	.456

Source: Same as Table 1
Table 5: Baseline: Data vs Model for Targets

Data	Model
Male	Female	Male	Female
College education	No	Some	No	Some	No	Some	No	Some
SI	3.9	3.3	2.7	6.1	3.8	3.0	4.5	4.7
SP	5.6	3.5	3.7	6.6	4.7	4.9	3.3	3.6
MI w. non-college	9.9	4.1	9.9	3.4	9.9	3.2	9.9	4.5
MI w. college	3.4	9.4	4.1	9.4	4.5	9.6	3.2	9.6
MO w. non-college	2.8	0.9	0.6	0.2	2.6	0.8	0.5	0.2
MO w. college	0.7	1.3	0.1	0.2	1.1	0.9	0.1	0.3
ML w. non-college	0.6	0.1	2.8	0.7	0.5	0.1	2.6	1.1
ML w. college	0.2	0.2	0.9	1.3	0.2	0.3	0.8	0.9
(Total)	27.2	22.9	25.0	24.8	27.2	22.9	25.0	24.8
Table 6: Baseline: Estimated Parameters

in-law	own parents	spouse
mean	-5.608	-2.249	1.414
stdev	3.897	2.556	0.885
assortative	1.425
Table 7: OECD Equivalence Scale

Baseline	Simulation
Male	Female	Male	Female
College education	No	Some	No	Some	No	Some	No	Some
SI	3.8	3.0	4.5	4.7	4.1	3.8	5.4	4.2
SP	4.7	4.9	3.3	3.6	5.2	2.5	2.8	3.0
MI w. non-college	9.9	3.2	9.9	4.5	11.1	3.9	11.1	4.9
MI w. college	4.5	9.6	3.2	9.6	4.9	11.3	3.9	11.3
MO w. non-college	2.6	0.8	0.5	0.2	1.0	0.3	0.4	0.1
MO w. college	1.1	0.9	0.1	0.3	0.4	0.8	0.1	0.2
ML w. non-college	0.5	0.1	2.6	1.1	0.4	0.1	1.0	0.4
ML w. college	0.2	0.3	0.8	0.9	0.1	0.2	0.3	0.8
(Total)	27.2	22.9	25.0	24.8	27.2	22.9	25.0	24.8
Table 8: Commitment

Baseline	Simulation
Male	Female	Male	Female
College education	No	Some	No	Some	No	Some	No	Some
SI	3.8	3.0	4.5	4.7	6.1	5.0	3.9	4.4
SP	4.7	4.9	3.3	3.6	0.1	2.1	2.4	2.8
MI w. non-college	9.9	3.2	9.9	4.5	11.1	3.0	11.1	4.6
MI w. college	4.5	9.6	3.2	9.6	4.6	9.8	3.0	9.8
MO w. non-college	2.6	0.8	0.5	0.2	3.2	0.8	0.4	0.1
MO w. college	1.1	0.9	0.1	0.3	1.1	1.8	0.1	0.3
ML w. non-college	0.5	0.1	2.6	1.1	0.4	0.1	3.2	1.1
ML w. college	0.2	0.3	0.8	0.9	0.1	0.3	0.8	1.8
(Total)	27.2	22.9	25.0	24.8	27.2	22.9	25.0	24.8
Table 9: Gender Wage Gap but No Career Interruption Cost

Baseline	Simulation
Male	Female	Male	Female
College education	No	Some	No	Some	No	Some	No	Some
SI	3.8	3.0	4.5	4.7	3.7	2.9	4.5	4.6
SP	4.7	4.9	3.3	3.6	4.7	4.9	3.3	3.6
MI w. non-college	9.9	3.2	9.9	4.5	10.0	3.2	10.0	4.5
MI w. college	4.5	9.6	3.2	9.6	4.5	9.6	3.2	9.6
MO w. non-college	2.6	0.8	0.5	0.2	2.6	0.8	0.5	0.2
MO w. college	1.1	0.9	0.1	0.3	1.1	0.9	0.1	0.4
ML w. non-college	0.5	0.1	2.6	1.1	0.5	0.1	2.6	1.1
ML w. college	0.2	0.3	0.8	0.9	0.2	0.4	0.8	0.9
(Total)	27.2	22.9	25.0	24.8	27.2	22.9	25.0	24.8
Table 10: Career Interruption Cost but No Other Gender Wage Gap

Baseline	Simulation
Male	Female	Male	Female
College education	No	Some	No	Some	No	Some	No	Some
SI	3.8	3.0	4.5	4.7	3.9	3.0	4.8	5.1
SP	4.7	4.9	3.3	3.6	4.6	5.4	3.3	3.3
MI w. non-college	9.9	3.2	9.9	4.5	10.0	2.9	10.0	4.5
MI w. college	4.5	9.6	3.2	9.6	4.5	8.4	2.9	8.4
MO w. non-college	2.6	0.8	0.5	0.2	2.6	0.8	0.4	0.2
MO w. college	1.1	0.9	0.1	0.3	1.1	2.0	0.1	0.3
ML w. non-college	0.5	0.1	2.6	1.1	0.4	0.1	2.6	1.1
ML w. college	0.2	0.3	0.8	0.9	0.2	0.3	0.8	2.0
(Total)	27.2	22.9	25.0	24.8	27.2	22.9	25.0	24.8
# 平成29年度予算案

の概要について

平成28年12月

職業能力開発局
## 平成29年度予算案総括表

[職業能力開発局]

区 分	平成28年度予算額	平成29年度概算要求額	平成29年度予算索	对前年度比較增▲減額	前年比
一般會計	千円	千円	千円	千円	%
10,807,886	11,573,284	10,940,266	132,380	101.2
(うち義務的經費)	(7,215,872)	(7,188,252)	(7,176,895)	▲38,977	99.5
(うち裁量的經費)	(3,592,014)	(4,385,032)	(3,763,371)	171,357	104.8
(うち推進枠)	(0)	(249,802)	(0)	0	-
労働保険特別会計	163,860,982	171,258,956	177,642,099	13,781,117	108.4
(労 奨 勘 定 )	1,357,921	3,490,333	3,622,505	2,264,584	266.8
(雇 用 勘 定 )	162,503,061	167,768,623	174,019,594	11,516,533	107.1
合計	174,668,868	182,832,240	188,582,365	13,913,497	108.0
## 職業能力開発局における平成29年度予算案の主な施策

『ニッポン一億総活躍プラン』等を踏まえ、①人材確保対策の推進や労働生産性の向上等による労働環境の整備、②女性、若者、高齢者、障害者等の多様な働き手の参画、③人材育成を通じた国際協力の推進を図るため、概算要求を実施（平成29年度予算案 1,886億円）

## 第1人材確保対策の推進や労働生産性の向上等による労働環境の整備

先進企業の好事例を活用したオーダーメイド型訓練の開発や助成金の見直し等による企業内訓練の推進

1 労働生産性向上に

資する人材育成の強化

☐ 教育訓練プログラムの開発による労働者の自発的な能力開発

○ 子育て女性のためのリカレント教育の拡充や資格取得などを可能にする長期の離職者訓練の拡充・新設

2 人材の最適配置のための職業能力評価制度の構築

☐ 産業界の人材ニーズに適合した技能検定職種・作業の新設・統廃合、3級の設定等

○ 社内検定制度構築に取り組む企業に対する一貫した支援等による社内検定の拡充・普及促進

3 若者が技能検定を受検しやすい環境の整備

☐ ものづくり分野などの人材育成を支援するため、若者の技能検定の受検料減免措置等により若者が技能検定を受検しやすい環境整備

## 第2 女性、若者、高齢者、障害者等の多様な働き手の参画

1 女性の活躍促進に向けた職業能力開発の推進

○ 公的職業訓練において、子育て女性のためのリカレント教育の拡充や託児サービス支援の提供の推進

☐ 出産・育児等から職場復帰する女性のキャリアアップや生産性向上に資する教育訓練プログラムの開発

2 若者の活躍促進

☐ 地域若者サポートステーションにおいて、高校等の関係機関との連携を強化し、アウトリーチ（訪問）型等による切れ目のない就労支援の推進

3 精神障害者など多様な障害特性に応じた就労支援の推進

☐ 精神障害者等の職業訓練を支援するため、相談等のサポートを受けながら職業訓練を受講できるよう、職業訓練校に精神保健福祉士を配置

4 非正規雇用労働者の

職業能力開発機会の充実

☐ 非正規雇用労働者の能力開発のため、助成金の活用による人材育成に取り組む企業への支援等の実施

## 第3 人材育成を通じた国際協力の推進

技能実習制度の適正

かつ円滑な推進

☐ 外国人技能実習制度の見直し等、制度の適正かつ円滑な推進
## 平成29年度職業能力開発局重点施策と予算案の概要について

## 平成29年度予算案 1,886（1,747）億円

## 第 1 人材確保対策の推進や労働生産性の向上等による労働環境の整備 714（607）億円

## 1 労働生産性向上に資する人材育成の強化【一部新規】

646（548）億円

先進企業の好事例を活用したオーダーメイド型訓練の開発やキャリア形成促進助成金の見直し等による企業内訓練の推進、専門実践教育訓練の講座の拡充や教育訓練プログラムの開発による労働者の自発的な能力開発支援、子育て女性のためのリカレント教育の拡充や資格取得などを可能にする長期の離職者訓練の拡充・新設など、IT分野をはじめ、労働生産性向上に資する人材育成に向けた取組を一層推進する。

また、労働者の職業生活の節目において定期的にキャリアコンサルティングを受ける機会を設定する仕組み「セルフ・キャリアドック」を引き続き推進するほか、キャリアコンサルタントの専門性の向上、ジョブ・カードの活用促進等に取り組む。

## 2 人材の最適配置のための職業能力評価制度の構築

4.3（3.4）億円

技能検定制度が産業界の人材ニーズに適合したものとなるよう、職種・作業の新設・統廃合や等級・試験基準等の見直しを推進するとともに、学生・生徒等の若年層を主な対象とした技能検定3級について、積極的な設定を進める。

また、社内検定制度の構築に取り組む企業の開拓から検定構築のサポートまでの一貫した支援等により、社内検定の拡充・普及促進に取り組む。

## 3 若者が技能検定を受検しやすい環境の整備【一部新規】

9. 7（1.5）億円

ものづくり分野など地域における人材の育成を支援するため、若者の技能検定の受検料減免措置等により、若者が技能検定を受検しやすい環境の整備に取り組む。

## 4 地域の創意工夫を活かした人材育成の推進

64（55）億円

① 地域のニーズを捉えた能力開発の推進

54（54）億円

人手不足分野を抱える地域において、地域の創意工夫を活かした公的職業訓練の枠組みでは対応できない人材育成の取組を通じて当該分野における安定的な人材の確保を目指す地域創生人材育成事業を引き続き実施する。
② 若者が技能検定を受検しやすい環境の整備【一部新規】【再掲】

9. 7（1.5）億円

## 第 2 女性、若者、高齢者、障害者等の多様な働き手の参画

1,377（1,305）億円

## 1 女性の活躍促進に向けた職業能力開発の推進【一部新規】【一部再掲】

50（8.4）億円

公的職業訓練において、子育て女性のためのリカレント教育の拡充や短時間訓練コースの設定、託児サービス支援の提供を推進する。また、出産・育児等から職場復帰する女性等のキャリアアップや労働生産性向上に資する教育訓練プログラムを開発する事業等を新たに実施する。

さらに、保育分野等について、求職者の特性・ニーズに合わせた多様な訓練コースを設定し、女性の人材確保支援の充実を図る。

## 2 若者の活躍促進

53（41）億円

## （１）若年無業者等に対する就労支援の推進

38（38）億円

地域若者サポートステーションにおいて、高校等の関係機関との連携を強化し、アウトリーチ（訪問）型等による切れ目のない就労支援を実施する等、高校中退者等をはじめとする若年無業者等に対する就労支援の一層の推進を図る。

## （２）技能の振興

14（2.2）億円

① 技能五輪国際大会の日本国内への誘致【一部新規】4.8（0.7）億円

技能五輪国際大会の日本国内への誘致に向けて必要な調査等を実施し、誘致に向けた具体的な方策を検討するとともに、出場選手の競技力向上に向けた取組を進める。

② 若者が技能検定を受検しやすい環境の整備【一部新規】【再掲】

9. 7（1.5）億円

## 3 中高年齢者の職業能力開発の推進

21（12）百万円

新たな場での活躍を期する中高年に対して、今までの経験・能力に足りない知識や技能を付与するとともに、意識の見直しを行うため、経験交流会など再就職に向けた準備支援を含めた新たな職業訓練コース等の支援策の開発・検証等を実施する。
## 4 精神障害者など多様な障害特性に応じた就労支援の推進【一部新規】

82（64）億円

精神障害者等の職業訓練を支援するため、相談等のサポートを受けながら職業訓練を受講できるよう、職業訓練校に精神保健福祉士を配置する。

また、障害者職業能力開発校において、「職業訓練上特別な支援を要する障害者」に重点を置いた職業訓練を実施するとともに、東京障害者職業能力開発校の建て替えを始めとする老朽化等により緊急性の高い施設整備を実施する。

## 5 非正規雇用労働者の職業能力開発機会の充実【一部新規】【再掲】

196（155）億円

非正規雇用労働者の職業能力開発のため、キャリアアップ助成金の活用による人材育成に取り組む企業への支援により、能力開発機会の充実を図る。

また、非正規雇用の若者等キャリア形成上の課題を抱える者のキャリアアップや労生産性向上に資する教育訓練プログラムを開発する事業の新たな実施、資格取得などを可能にする長期の離職者訓練を拡充・新設する。

## 6 公的職業訓練等によるセーフティネットの確保【一部新規】【一部再掲】

1，199（1，186）億円

安定した就職の実現につなげるため、公共職業訓練及び求職者支援制度等における職業訓練において、地域のニーズに対応した効果的な訓練科目の設定等を推進する。

## 第3 人材育成を通じた国際協力の推進

39（23）億円

## 1 技能実習制度の適正かつ円滑な推進

38（22）億円

外国人技能実習制度の見直し等、制度の適正かつ円滑な推進を図る。

## 2 職業能力開発分野における国際協力の推進

1. 6（1.7）億円

ASEAN 等に対して、二国間及び国際的な枠組みにより技能評価システム及び職業訓練実施方法のノウハウの移転を促進し、同地域内の技能水準の底上げ、ひいては日本の技能検定制度のアジア標準化等を図る。
## 主要事項の担当課室名

項目	担当課室名(内線)
第1 人材確保対策の推進や労働生産性の向上等による労働環境の整備
1 生産性向上に資する人材育成の強化	能力開発課【職業側線、リカレント教育関係】(5924)
キャリア形成支援課
【教育側線給付、キャリアコンサルタント、ジョブ・カード関係】(5969)
企業内人材育成支援室【助成金関係】(5935)
2 人材の最適配置のための職業能力評価制度の構築	能力評価課(5943)
3 若者が技能検定を受検しやすい環境の整備	能力評価課(5943)
4 地域の創意工夫を活かした人材育成の推進
① 地域のニーズを捉えた能力開発の推進	能力開発課(5924)
② 若者が技能検定を受検しやすい環境の整備	能力評価課(5943)
第2 女性、若者、高齢者、障害者等の多様な働き手の参画
1 女性の活躍推進に向けた職業能力開発の推進	能力開発課【職業側線関係】(5924)
キャリア形成支援課【教育側線プログラム関係】(5969)
2 若者の活躍促進
(1) 若年無業者等に対する就労支援の推進	キャリア形成支援課(5969)
(2) 技能の振興	能力評価課(5943)
3 中高年齢者の職業能力開発の推進	能力開発課(5924)
4 精神障害者など多様な障害特性に応じた就労支援の推進	能力開発課(5924)
5 非正規雇用労働者の職業能力開発機会の充実	キャリア形成支援課【教育側線プログラム関係】(5969)
企業内人材育成支援室【助成金関係】(5935)
6 公的職業訓練等によるセーフティネットの確保	能力開発課(5924)
第3 人材育成を通じた国際協力の推進
1 技能実習制度の適正かつ円滑な推進	海外協力課(5952)
2 職業能力開発分野における国際協力の推進	海外協力室(5957)
E-0807 社会資本整備における環境政策導入によるCO $ _{2} $ 削減効果の評価と実証に関する研究

(3) シミュレーション試行のための地方圏でのデータ収集・実態調査（四国）

香川大学工学部安全システム建設工学科 堺 孝司

<研究協力者>

香川大学大学院 工学研究科 安全システム建設工学専攻 竹田 真梨子

平成20～22年度累計予算額：6,053千円（うち、平成22年度予算額1,599千円）

予算額は、間接経費を含む。

[要旨] 本研究では、四国をフィールドとし、廃コンクリートを中心とした廃棄物量の実態調査と、それに伴い発生するCO₂の排出原単位を算出し、環境負荷シミュレーションを行なった。また、香川県を対象とした廃コンクリート排出量とそれに伴い発生するCO₂排出量の将来予測を行なった。その結果、中間処理場及び最終処分場各事業所のCO₂排出原単位を平均すると、中間処理場は香川県7.95kg-CO₂/t、徳島県8.41kg-CO₂/t、愛媛県8.57kg-CO₂/t、高知県9.09kg-CO₂/tとなり、最終処分場は香川県8.38kg-CO₂/t、愛媛県18.48kg-CO₂/t、高知県33.21kg-CO₂/tとなった。なお、徳島県の最終処分場データは取得できなかった。現状を反映させた環境負荷シミュレーションでは、中間処理場と最終処分場のCO₂排出原単位の差が小さい香川県では、廃コンクリート排出量に比例してCO₂排出量が増加する結果となり、中間処理場と最終処分場のCO₂排出原単位の差が大きい徳島県、愛媛県、高知県では、最終処分量が多い年度においてCO₂排出量が増大する傾向にあった。香川県の廃コンクリート排出量を2035年まで予測したところ、年々減少し、2035年は2005年と比べ19.5%減少する結果となった。また、香川県を対象とした将来予測による環境負荷シミュレーションでは、再生骨材製造CO₂排出原単位を現行の1/6程度に抑えることができれば、廃コンクリート余剰量を最終処分するのと同程度のCO₂排出量で再生骨材として利用することができる。そのためには、再生骨材製造技術の著しい向上が必要である。また、想定するシナリオにより、CO₂排出量は2035年は2005年と比べて約19.7%～22.8%減少する結果となった。

[キーワード] 廃コンクリート、中間処理場、最終処分場、再生路盤材、再生骨材、CO $ _{2} $

## １．はじめに

近年、わが国では、地球温暖化対策に関する中期目標として、2020年までに1990年比で温室効果ガス排出量を25%削減することを目標として掲げている $ ^{1)} $ 。2008年度におけるわが国の温室効果ガス排出量は前年度比で6.4%減少しているが、1990年比では1.9%増加しており $ ^{2)} $ 、目標を達成するには、今後更なる排出抑制対策が必要である。建設分野、特にその主材をなすコンクリートに関わるCO $ _{2} $ 排出の管理は今後重要になってくると考えられる。これまで蓄積されてきた膨大なコンクリート構造物の解体に伴う廃コンクリートの処理に伴うCO $ _{2} $ 排出の将来予測と、資源としての廃コンクリートの利用方法に関する検討を行う必要がある。その特徴は、大都市圏と地方圏で大きく異なることが考えられる。県としての面積が最も小さく、人口密度が全国で11番目に高い香川県と、
人口密度が全国で5番目に低い高知県を含む地方圏、四国の廃コンクリートの状況を把握することは、国内の全体把握に有用な情報を与えることになると考えられる。

### 2. 研究目的

本研究では、四国における社会資本整備における環境政策の導入を検討することで、CO₂削減効果および廃コンクリート削減効果を明らかにするために、必要なデータ収集を行い、いくつかのシナリオを設定して、廃コンクリート排出量に伴い発生するCO₂の将来予測と環境政策導入効果を検討することを目的とする。

### 3. 研究方法

本研究では、四国をフィールドとして廃コンクリートを中心とした廃棄物量の実態調査と、それに伴い発生するCO₂の排出原単位を算出し、環境負荷シミュレーションツール（ecoMA³）を用いたCO₂排出シミュレーションを行なった。また、香川県を対象とした廃コンクリート排出量とそれに伴い発生するCO₂排出量の将来予測を行った。

### 4. 結果・考察

## （１）廃コンクリートの実態調査

## 1 ）アンケート調査

四国に事業所を持ち、産業廃棄物の中間処理または最終処分を行なっている事業所のうち、廃コンクリート類（がれき類、ガラスくず、陶磁器くず及びコンクリートくず）の受入認可を持つ事業所に、2009年度の事業内容を対象としたアンケート調査を行なった。アンケート項目は表11の通りである。規模情報、受入量、生産量、出荷量、副産物量、エネルギー使用量に加え、廃コンクリートの処理のみによるエネルギー使用量を把握するため、重機・破砕機の全操業時間のうち廃コンクリート処理に占める割合と、兼業している事業所については業務別エネルギー使用量の項目を設けた。また、中間処理場については、表12に示す、事業所周辺で発生している中間処理業を行なう上での問題点について該当するものがあるか調査を行なった。アンケート回収件数は表13の通りである。回収率は香川県50%、徳島県22%、愛媛県23%、高知県31%であり、全体では30%であった。本研究では、アンケート回収事業所のうち、廃コンクリート類の受け入れがあった、中間処理場70事業所、最終処分場17事業所を対象とした。

表 10 アンケート調査項目

データ項目	中間処理場	最終処分場
規模情報	がれきの破碎処理能力	○	-
ストックヤード面積	○	-
現時点の埋め立て残余量	-	○
開設当初の埋立許可量	-	○
受入品目	廃コンクリート	○	○
廃アスファルト合材	○	○
コンクリートくず	○	○
生産品目	再生路盤材	○	-
再生アスファルト合材用骨材	○	-
その他	○	-
出荷品目	再生路盤材	○	-
再生アスファルト合材用骨材	○	-
その他	○	-
副産品目	再生路盤材	-	○
再生アスファルト合材用骨材	-	○
その他	-	○
エネルギー使用量	重油	○	○
軽油	○	○
ガソリン	○	○
ガス	○	○
購入電力	○	○
その他	重機・破碎機の全操業時間のうち、
廃コン処理に占める割合	○	○
業務別エネルギー使用量の割合	○	○

表 11 中間処理業を行う上での問題

No.	内容
1	再生製品の原材料が不足している
2	再生製品の需要がなくストックヤードが製品でいっぱいになり、新たに廃棄物を受入れることが困難である
3	中間処理場で製造している再生製品と競合するものがある
4	県外産の製品が多く流通している
5	問題なし
6	その他

表 12 アンケート回収件数

県	処理場	廃コン受入認可
所持事業所数(件)	回收事業所数(件)
廃コン受入有	廃コン受入無
香川県	中間処理場	55	19	9
最終処分場	15	7	0
徳島県	中間処理場	50	11	2
最終処分場	8	0	0
愛媛県	中間処理場	129	23	6
最終処分場	37	4	5
高知県	中間処理場	76	19	4
最終処分場	9	2	1

## 2 ）中間処理場

## a）事業所別・品目別受入量

図 18に、廃コンクリート類の受け入れがあった事業所の受入総量と品目別内訳、図 19に事業所別受入量を示す。香川県、徳島県では廃コンクリートが受入総量の約70%、廃アスファルト合材が役30%と、廃コンクリートの受入が多くなっている。愛媛県と高知県は廃コンクリートよりも廃アスファルト合材の受入量が上回る結果となった。また、事業所別では、全体の85%の事業所が廃コンクリートと廃アスファルト合材の両方を受け入れている。

## b）事業所別 $ CO_{2} $ 排出原単位の算出

各事業所の中間処理によるエネルギー使用量に、重機・破砕機の全操業時間のうち、廃コンクリート類処理の占める割合を乗じ、廃コンクリート処理によるエネルギー使用量を算出した。廃コンクリート処理によるエネルギー使用量に、 $ CO_{2} $ 排出原単位（表 13） $ ^{4)} $ を乗じて算出した $ CO_{2} $ 排出量を受入量で除すことにより、受入量当たりの $ CO_{2} $ 排出量を算出した。なお、運搬などその他のエネルギー使用量と明確に区別できない事業所については、エネルギー使用量の比率により、中間処理のみによるエネルギー使用量を算出した。図 20にその結果を示す。事業所ID9、14、19、49、51、53、54、55、65はデータが得られなかった。また、事業所ID40、50、70は他の事業所と比べ
突出して大きな値を示している。これは、廃コンクリート処理によるエネルギー使用量とその他のエネルギー使用量が明確に分けられていないことが原因であると考えられる。これらの事業所を除きCO₂排出量を平均すると、香川県は7.95kg-CO₂/t、徳島県は8.41kg-CO₂/t、愛媛県は8.57kg-CO₂/t、高知県は9.09kg-CO₂/tとなり、各県同程度のCO₂排出量となった。

図 18 中間処理場受入総量と内訳

図 19 中間処理場事業所別受入量

図 20 中間処理場CO_{2}排出原単位

表 13 各種エネルギーのCO $ _{2} $ 排出原単位

エネルギー	単位（*）	CO₂排出量（kg-CO₂/*）
重油	リットル	3.01
軽油	リットル	2.82
ガソリン	リットル	2.67
ガス	Nm³	2.86
購入電力	kWh	0.368

## 3 ）最終処分場

a) 事業所別・品目別受入量
図 21に、回答の得られた全事業所の受入総量と品目別内訳、図 21に事業所別受入量を示す。徳島県は回答が得られていない。香川県の廃コンクリート受入量は受入総量の87%を占め、廃アスファルト合材は受入があったものの、受入総量の1%に満たないほどであった。また、2つの事業所が廃コンクリート類の大半を受入れていることが分かる。愛媛県は廃コンクリート受入量は受入総量の61%、廃アスファルト合材の受入量は受入総量の36%と、香川県と比べ廃アスファルト合材受入量が多い。これは、中間処理場の廃アスファルト合材の受入量が多いことに起因していると考えられる。高知県は香川県と同様、廃コンクリート受入量が多くなっている。しかし、2事業所のデータしか得られていないため、今後更なるデータの回収と詳細な分析が必要である。

## b）事業所別 $ CO_{2} $ 排出原単位の算出

各事業所の最終処分によるエネルギー使用量に、重機・破砕機の全操業時間のうち、廃コンクリート類処理の占める割合を乗じ、廃コンクリート処理によるエネルギー使用量を算出した。廃コンクリート処理によるエネルギー使用量に、 $ CO_{2} $ 排出原単位 $ ^{4)} $ を乗じて算出した $ CO_{2} $ 排出量を受入量で除すことにより、受入量当たりの $ CO_{2} $ 排出量を算出した。なお、運搬などその他のエネルギー使用量と明確に区別できない事業所については、エネルギー使用量の比率により、最終処分のみによるエネルギー使用量を算出した。図23にその結果を示す。事業所ID5はデータが得られていない。また、事業所ID1～3は重機による整地作業を外部発注していてそのエネルギー使用量が欠落している。これらを除き $ CO_{2} $ 排出量を平均すると、香川県は8.38kg- $ CO_{2} $ /t、愛媛県は18.48kg- $ CO_{2} $ /t、高知県は33.21kg- $ CO_{2} $ /tとなった。各県大きくばらついており、今後更なるデータの回収と詳細な分析が必要である。

図 21 最終処分場受入総量と内訳

図 22 最終処分場事業所別受入量
図 23 最終処分場CO_{2}排出原単位

## 4 ） 中間処理場で発生している問題

中間処理業を行う上での問題（表 11参照）を有する事業所の状況を図 24に示す。香川県は廃コンクリート類の受け入れのあった19事業所中15事業所、徳島県は11事業所中10事業所、愛媛県は23事業所中22事業所、高知県は19事業所中15事業所からこれらの問題についての回答があった。香川県と徳島県で最も回答の多かったのは、新規の廃棄物受入が困難であるという問題であり、今後、建設投資の縮小により、こういった傾向が益々増加していくことが考えられる。愛媛県と高知県で最も回答の多かったのは再生製品製造のための原材料が不足しているという問題であり、また、高知県では中間処理業数が多いことが原材料不足の要因のようである。また、どの県においても、廃アスファルト合材工場では廃アスファルト合材が不足している状況にある。これは、廃アスファルト合材は廃コンクリートに混ざって再生路盤材となっているケースが多いためであると思われる。

図 24 中間処理業を行なう上での問題の割合

## （２）廃コンクリート需給バランス

四国各県の路盤材使用量を、表 14にあるデータを用いて推定した。道路実延長の前年度との延長差を図8に示す。道路種別及び幅員別の道路延長差に、道路路盤材厚さ、道路幅員、再生路盤材の比重を乗じ、路盤材使用量を算出した。その結果を図26に示す。図27にがれき類排出量 $ ^{5,6)} $ を示す。同図において、廃コンクリート排出量が分からないため、調査データに基づき廃コンクリートと廃アスファルト合材の比率を5対2と仮定した。この廃コンクリート排出量から路盤材使用量を減じたものを図28に示す。これは、路盤材として利用されない廃コンクリート余剰量、または廃コンクリート不足量となり得ると捉えることができる。香川県は各年度において30万t～70万tの廃コンクリート余剰量が発生していると考えられる。また、愛媛県においても20万t～60万tの余剰量が発生している。徳島県と高知県は年度によって差はあるが、廃コンクリート排出量と路盤材使用量が均衡している傾向にある。
表 14 路盤材使用量算出データ

道路実延長の 前年度との延長差	道路統計年報(7)より、道路種別及び幅員別に延長差を算出
道路路盤の厚さ	市町村道:250mm
高速道路,一般国道,都道府県道:370mmと仮定
道路の幅員	右表の計算
値を用いた	表 15 道路幅員別計算値
道路統計
幅員区分	5.5m
未満	5.5m～
13.0m	13.0m～
19.5m
計算値	5.5m	9.25m	16.25m

再生路盤材の比重 突き固め比重として2.0t/m³を用いた

図 25 道路実延長の前年度との延長差

図 26 道路路盤材使用量

図 27 がれき類排出量

図 28 廃コン排出量と道路路盤材使用量の差

（３）四国の廃コンクリートフローの現状における環境負荷シミュレーション

本研究では$\mathrm{ecoMA^{3}}$を用い、既存の中間処理場及び最終処分場による環境負荷シミュレーションを行なった。本シミュレーションのプログラムフローを図29に示す。廃コンクリート排出量（図27）及び再生路盤材使用量（図26）を年度別にシミュレーションに反映させ、現状における$\mathrm{CO_{2}}$排出量の算出を行なった。廃コンクリート排出量における再生路盤材使用量と最終処分量の割合を図30に示す。なお、廃コンクリートは路盤材として使用されるもの以外は全て最終処分されるものと仮定した。その他の前提条件については、中間処理場の受入キャパシティはアンケート結果より各事業所の廃コンクリート年間受入量を用い、最終処分場の受け入れキャパシティはアン
ケート結果より各事業所の受入残余容量に突き固め比重2.0t/m³を乗じ算出した。なお、データが得られなかった事業所については、データが得られた事業所のデータの中間値を用いた。各事業所の廃コンクリート1t処理あたりのCO₂排出原単位について、中間処理場,最終処分場はそれぞれ1)(2)及び1)(3)より算出した県別の平均値を用い、徳島県の最終処分場はデータが得られていないため香川県、愛媛県、高知県の平均値である18.39kg-CO₂/tを用いた。輸送トンキロ当たりのCO₂排出原単位は国土交通省データより0.174kg-CO₂/t.km⁸とし、事業所や輸送形態の規模によってCO₂排出原単位は変化しないものとした。廃コンクリート排出量は人口密度に比例するものとした⁹)。

各県のシミュレーション結果を図31に示す。香川県は再生路盤材使用量と最終処分量は各年度で大きく差があるが、中間処理場と最終処分場のCO₂排出原単位の差が小さいため、廃コンクリート排出量に比例してCO₂排出量が増加する結果となっている。徳島県は平成15年度と平成16年度について比較すると、平成16年度は平成15年度と比べ廃コンクリート排出量が少ないが、CO₂排出量は大きくなっている。これは、最終処分場のCO₂排出原単位が中間処理場のCO₂排出原単位に比べ約2倍となっているためである。愛媛県及び高知県も徳島県と同様に最終処分場のCO₂排出原単位が大きいため、最終処分量が多い年度ではCO₂排出量が増大する傾向にある。

図 29 シミュレーションのプログラムフロー

図 30 再生路盤材量及び最終処分量の仮定量

図 31 現状の廃コンクリートフローにおけるCO_{2}排出量

（４）香川県を対象とした廃コンクリートの将来予測

1）廃コンクリート排出量の推定
a) 廃コンクリート排出量の算出フロー

廃コンクリート排出量の将来予測は、萩島ら $ ^{10)} $ によって、現存建物床面積より建物残存率を推定し、将来の解体床面積を予測したものに廃コンクリート発生原単位を乗じる方法で行なわれている。本研究では、現存建物床面積及び廃コンクリート排出量を組み合わせた建物残存率の推定により、将来の解体床面積の予測を行なった。廃コンクリート将来予測算出フローを図32に示す。

図 32 廃コンクリート将来予測算出フロー

b）建物残存率の推定

「固定資産の価格等の概要調書 $ ^{11} $ 」に記載されている、建築年次別の建物床面積及び廃コンクリート排出量より、木造・非木造建物の残存率を推定した。

$$ D_{i}(i)=G_{j}(i)\cdot\lambda(i-j)=\frac{G_{j}(i)}{R(i-j)}\cdot f(i-j) $$

$$ R(i)=1-\frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}\int_{0}^{i}\frac{1}{x}\mathrm{e x p}\Biggl\{-\frac{\left(\ln x-\mu\right)^{2}}{2\sigma^{2}}\Biggr\}d x $$

$$ f(i)=\frac{1}{\sigma\cdot i\sqrt{2\pi}}\exp\left\{-\frac{(\ln i-\mu)^{2}}{2\sigma^{2}}\right\} $$

$ D(i) $ ：j年築建物のi年における解体床面積、 $ f(i) $ ：経年iの建物の減失率の故障時間密度関数、 $ G_{j}(i) $ ：j年築建物のi年における現存床面積、 $ R(i) $ ：経年iの建物の残存率関数、 $ \lambda(i) $ ：経年iの建物の故障率関数

j年築の建物のi年における解体床面積は(1)式で表される。また、廃コンクリート排出量は、解体床面積に廃コンクリート発生量原単位（図16） $ ^{12)} $ を乗じて算出する。なお、現存床面積Gj(i)は木造・非木造の2区分であるため、非木造については、解体床面積の構造別割合が不明であるので、それを現存床面積の構造別割合と同じであると仮定し、2007年～2009年の現存床面積 $ ^{13)} $ の構造別割合の平均値を用い、構造別解体床面積を推定した。また、1962年以前築の建物は築年別の現存床面積がわからないため、それらについては無視した。(2)式のパラメータμ及びσには、あらかじめ乱数を設定し、乱数μ及びσのときの残存率R(i)で算出した廃コンクリート排出量と統計データによる廃コンクリート排出量 $ ^{5)} $ の誤差の二乗が最小となるμ及びσを求めた。その際、統計データによる総廃コンクリート排出量 $ ^{5)} $ は既知であるが、木造及び非木造から発生する廃コンクリート排出量が不明である。そこで、解体床面積の構造別割合に廃コンクリート発生原単位 $ ^{12)} $ を乗じ、それらを廃コンクリート排出量の比と考え、総廃コンクリート排出量からそれぞれの廃コ
ンクリート排出量を算定した。本研究では、平成17～19年度の築年別現存床面積及び廃コンクリート排出量を用い算出したパラメータの平均値を香川県の残存率関数として推定した。その結果を図33に示す。

表 16 廃コンクリート発生量原単位 $$ kg/m^{2} $$

木造	非木造
鉄骨・軽量鉄骨	鉄筋コンクリート	鉄骨鉄筋コンクリート
205	521	1133	1638

図 33 建物残存率関数

## c) 将来の解体床面積の推計

将来の解体床面積は、(1)式より、k年度における築年別現存床面積とk年度以降の着工床面積を用いて(4)式で表される。また、解体床面積と着工床面積には(5)式の関係が成り立つため、k年度以降に存在する将来現存床面積の総和 $ S(i) $ を予測すれば、将来の解体床面積が算出できる。

$$ D(i)=\sum_{j\leq k-1}\left\{\frac{G_{j}(k)}{R(k-j)}\cdot f(i-j)\right\}+\sum_{k\leq j\leq i-1}\left\{e(j)\cdot f(i-j)\right\} $$

ただし， $ i \leq k $ ， $ e(i) $ ：i年における着工床面積

$$ e(i)=S(i+1)-S(i)+D(i) $$

## $ S(i) $ ：i年における現存床面積の総和

将来の現存床面積 $ S(i) $ は、1人当たり床面積と人口の積により算出できる。平成17年度の1人当たり床面積を現存床面積 $ ^{11} $ 及び人口統計 $ ^{13} $ により算出したところ、木造が約42.0m²、非木造が約35.7m²となった。1人当たりの床面積は平成17年度の値で一定になると仮定し、算出した平成17年度の1人当たり現存床面積に将来推計人口 $ ^{14} $ を乗じ、将来現存床面積を推計した。

現存床面積 $ G_{j}(k) $ を、k=2005と設定し、2005年度（平成17年度）の現存率床面積及び将来現存床面積 $ S(i) $ を用い、将来解体床面積を算出した。図34に将来解体床面積に廃棄物発生原単位 $ ^{7)} $ を乗じて算出した廃コンクリート排出量及び統計データ $ ^{8)} $ を示す。また、図35に木造・非木造別廃コンクリート排出量を示す。木造建物より発生する廃コンクリートは年々減少していき、非木造建物より発生する廃コンクリートは2008年まで増加したあと減少していく。木造と非木造を合計すると、2007年まで増加したあと年々減少していき、2035年は2005年と比べ19.5%廃コンクリート排出量が減少する結果となった。
図 34 廃コンクリート排出量予測値と統計値 $ ^{5)} $ の比較

年度 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035

図 35 木造・非木造別廃コンクリート排出量予測値

## 2 ）環境負荷シミュレーション

(3) で行なった環境負荷シミュレーションと同様にecoMA $ ^{3)} $ を用い、将来予測に基づいた環境負荷シミュレーションを行なった。その際に、今後想定される動向を反映させたシナリオを設定し、シミュレーションすることにより、香川県におけるCO $ _{2} $ 排出量削減効果を検証した。環境負荷シミュレーションのためのシナリオを表17に示す。シナリオ1は、再生路盤材の需要減少により最終処分される廃コンクリートが増加した場合についての検討を2035年まで行うものであり、シナリオ2は、路盤材としての需要が減少し、再生路盤材製造から再生骨材製造へと変化していった場合についての検討を2035年まで行うものである。高品質再生骨材を製造可能な加熱すりもみにより再生骨材を製造することとし、加熱すりもみによるCO $ _{2} $ 排出原単位を用いる場合と、その1/2及び1/3のCO $ _{2} $ 排出原単位を用いる場合の3ケースについて検討を行った。

その他の前提条件については、中間処理場の受入キャパシティはアンケート結果より各事業所の廃コンクリート年間受入量を用い、最終処分場の受け入れキャパシティはアンケート結果より各事業所の受入残余容量に突き固め比重2.0t/m³を乗じ算出した。なお、データが得られなかった事業所の受入キャパシティはデータが得られた事業所の中間値とした。各事業所の廃コンクリート1t処理あたりのCO₂排出原単位について、中間処理場、最終処分場はそれぞれ2)及び3)より算出した香川県の平均値を用い、加熱すりもみ再生骨材の製造に伴うCO₂排出原単位は41.5kg-CO₂/t¹⁵)を用いた。輸送トンキロ当たりのCO₂排出原単位は国土交通省データより0.174kg-CO₂/t.km⁸)とし、事業所や輸送形態の規模によってCO₂排出原単位は変化しないものとした。また、廃コンクリート排出量は人口密度に比例するものとした⁹)。

表 17 環境負荷シミュレーションシナリオ

No	シナリオ名	内容
1	路盤材需要減少
将来予測型	廃コン排出量予測値（2005年より2035年まで5年毎）を用い、中間処理場で受入れた廃コンにより再生路盤材を製造し、路盤材の需要減少により発生する廃コン余剰量は全て最終処分するものと仮定し、シミュレーションを行う。なお、廃コン排出量に対する最終処分割合を0%から100%まで10%ごとに変化させ、シミュレーションを行う。
2	再生骨材製造
将来予測型	廃コン排出量予測値（2005年より2035年まで5年毎）を用い、中間処理場で受入れた廃コンにより再生路盤材または再生骨材を製造すると仮定し、シミュレーションを行う。なお、廃コン排出量に対する再生骨材製造割合を0%から100%まで10%ごとに変化させ、シミュレーションを行なう。

各シナリオのシミュレーション結果を図 36-図 41に示す。図 36より、最終処分量が増加するほどCO₂排出量は減少している。再生路盤材製造後にはその製品輸送によるCO₂排出量が発生するが、最終処分後は輸送によるCO₂排出量が発生しないため、その分CO₂排出量が減少する結果となった。
図 37は、中間処理場CO₂排出原単位に比べ、高品質再生骨材製造によるCO₂排出原単位が約5倍となっているため、再生骨材製造量が増加するほどCO₂排出量が増大する結果を示す。図 38は、2035年におけるシナリオ1、2のCO₂排出量を示す。再生骨材製造CO₂排出原単位を現行の1/6程度に抑えることができれば、廃コンクリート余剰量を最終処分するのと同程度のCO₂排出量で再生骨材として利用することができる。有効な資源利用のためには廃コンクリートを再生骨材として利用していくことが必要であり、そのためには、再生骨材製造技術の著しい向上が必要である。また、図 22、23にシナリオ1、2による年度別CO₂排出量を示す。図 22より、最終処分量が増加してもCO₂排出量の減少量に差はないが、図 23より、再生骨材製造割合が多いほどCO₂排出量の減少量も大きくなる傾向となった。図 24にシナリオ2の廃コンクリートに対する再生骨材製造割合が100%の場合の経年変化を示す。各シナリオと廃コンクリート排出量に対する最終処分量及び再生骨材製造量によって差はあるが、廃コンクリート排出量減少に伴いCO₂排出量が減少し、2035年では2005年と比べて約19.7%～22.8%減少する結果となった。

図 36 シナリオ1によるCO₂排出量（2035年）

図 37 シナリオ2によるCO $ _{2} $ 排出量（2035年）

シナリオ2(加熱すりもみの再生骨材製造CO2排出原単位使用) シナリオ2(加熱すりもみの1/2の再生骨材製造CO2排出原単位使用) シナリオ2(加熱すりもみの1/3の再生骨材製造CO2排出原単位使用) シナリオ1

*1：シナリオ1の場合，*2：シナリオ2の場合

図 38 シナリオ1、2のCO_{2}排出量の比較（2035年）
図 39 シナリオ1による年度別CO $ _{2} $ 排出量

図 40 シナリオ2による年度別CO $ _{2} $ 排出量

図 41 シナリオ2によるCO₂排出量の経年変化(廃コンに対する再生骨材製造割合100%の場合)

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

1）四国の廃コンクリートを取扱う中間処理場及び最終処分場にアンケート調査を実施したところ、各事業所のCO₂排出原単位を平均すると、中間処理場は香川県7.95kg-CO₂/t、徳島県8.41kg-CO₂/t、愛媛県8.57kg-CO₂/t、高知県9.09kg-CO₂/tとなり、各県同程度のCO₂排出量となった。最終処分場は香川県8.38kg-CO₂/t、愛媛県18.48kg-CO₂/t、高知県33.21kg-CO₂/tとなり、各県大きな差がみられた。なお、最終処分場のデータ回収数が少なく、徳島県の最終処分場データが得られていないため、今後更なるデータの回収と詳細な分析が必要である。

2）現状を反映させた環境負荷シミュレーションでは、中間処理場と最終処分場のCO₂排出原単位の差が小さい香川県では、廃コンクリート排出量に比例してCO₂排出量が増加する結果となった。一方、中間処理場と最終処分場のCO₂排出原単位の差が大きい徳島県、愛媛県、高知県では、最終処分量が多い年度においてCO₂排出量が増大する傾向にある。

3）香川県の廃コンクリート排出量を2035年まで予測したところ、年々減少し、2035年は2005年と比べ19.5%減少する結果となった。

4）香川県を対象とした将来予測による環境負荷シミュレーションでは再生骨材製造CO₂排出原単位を現行の1/6程度に抑えることができれば、廃コンクリート余剰量を最終処分するのと同程度のCO₂排出量で再生骨材として利用することができる。そのためには、再生骨材製造技術の著しい向上が必要である。また、香川県の廃コンクリート排出量を2035年まで予測したところ、年々減少し、CO₂排出量が2005年と比べて約19.7%～22.8%減少する結果となった。

表 18 政策整理データテーブル

データ名称	出典・調査方法	数値（単位）	調査年	備考
香川県中間処理場CO₂排	香川県中間処理場にアンケート16/55件データ回収	7.95kg-CO₂/t	2010