Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
represent a good first step toward a better understanding of the service sector.

The first study, by Fukao et al. (2016), covers the first task of the research program, the measurement of deflators and value-added. It provides a survey and assessment of methods of constructing deflators for five service sectors in the SNA statistics across countries and offers alternative methods for the estimation of deflators and real value-added. The study focuses in particular on the fact that price indexes tend to be incomplete due to conceptual issues and constraints on the information available. The other three studies attempt to measure the quality of services and to either quantify the contribution of service quality to output growth in a particular industry or investigate the determinants of productivity. Specifically, the second and third papers both measure the quality of retail services, but employ quite different methodologies. Using retail sector data at the regional level, the study by Honda et al. measures quality changes in Japan's retail sector by incorporating observable characteristics of retail services, such as retailers' opening hours and the variety of products they offer, into the demand equation to represent the quality of services. The study also quantifies the impact of quality improvements on consumer welfare. Meanwhile, the study by Sato et al. uses product- and retailer-level barcode data of retail transactions. They assume that if households are willing to purchase the same product from firm A at a higher price than from firm B, this indicates that firm A provides higher quality retail services than firm B. Based on this kind of inference, they measure differences in service quality across firms and estimate the rate of substitution. The fourth paper by Inoue et al. measures the quality of academic research using various indicators and tries to entangle the mechanisms which determine the productivity of research activity. The following provides a more detailed outline of each study.

The study by Fukao et al. compares approaches to the measurement of service sector deflators in Japan and other developed countries and examines the extent to which differences in methodologies affect measured output and TFP growth. Information on the methodologies used for the compilation of deflators is scarce and scattered, so that their survey makes a valuable contribution. Furthermore, they consider possible alternative methods of measuring deflators.

The fundamental reason why it is difficult to construct service sector deflators is the lack of appropriate price indexes. Even within the market sector, proper price indexes are difficult to obtain. For example, in the Japanese SNA (JSNA) statistics, the
construction deflator is created based on the cost of labor and intermediate inputs. That is, the JSNA takes an output = input approach for the construction sector and measures output by the amount of input (nominal production cost/input price). This means that measured TFP growth of this sector will by definition be zero. In addition, the JSNA does not take capital inputs and changes in labor quality into account. Therefore, the JSNA underestimates growth of the construction sector and TFP. Meanwhile, in the case of wholesale and retail services, deflators are not based on margin prices per unit, which is how prices of such services should be measured. In the case of non-market services, such as medical services and education, transaction prices do not necessarily reflect how consumers value a particular service, so that we need to directly measure the quality of such services using indicators such as curative ratios and test scores.

For the construction sector, Fukao et al. find that the deflator is substantially overestimated and that real value-added and TFP growth from 1973 to 2012 would be 21 percentage points higher than in the official statistics if labor quality is properly adjusted for in the calculation of the construction sector deflator.

Margin prices in wholesale and retail services are very difficult to measure and the Bank of Japan has just begun collecting information for four items. Focusing on one of the items, plastics, Fukao et al. compare the margin price per unit in the wholesaling of plastics with its counterpart in the producer price index. They find that the margin price increased more than the PPI for plastics, indicating that the measured real value added and TFP are overestimated.

For education and health care, Fukao et al. employed direct measures of the output of these sectors. This approach counts the number of units (such as students in the case of education and patients in the case of health care) who received services and, where possible, adjusts for the quality of services. Their results indicate that the direct approach represents a possible way to measure the output of non-marketable services. They recognize, however, that their quality adjustment is crude and more work is needed to develop an appropriate method for quality adjustment.

Next, Honda et al. examine the welfare gains resulting from the entry of new retailers. In the 1990s, the market share of two retail formats, supermarkets and convenience stores, expanded in Japan in the wake of deregulation. Using region-level data (for 189 regions covering the whole of Japan) for five categories of food retailing
outlets – namely, generalized merchandized stores (GMS), specialized supermarket stores, department stores, traditional stores, and convenience stores – for the years 1997, 2002, and 2007, they estimate a nested logit consumer demand function. They obtain price data for each outlet category, for each region, and for each year from the National Survey of Prices. The other data, such as sales shares, operating hours, floor space, goods in stock for sale and the method of payment, are taken from the Census of Commerce. Using these data and the estimated coefficients, they estimate how the consumer surplus changed during the 1990s and the 2000s.

They then decompose the change in the consumer surplus into the contribution of changes in prices, quality, and the number of outlets. Their estimates show that from 2002 to 2007, the consumer surplus increased annually by a little less than 2%, of which three quarters are explained by price decreases, while one quarter is accounted for by quality improvements. The contribution of changes in the number of outlets is small. These results indicate that quality improvements made a substantial contribution to consumer welfare, so that the present price index for the retail sector in Japan's GDP statistics, which does not account for quality change, overestimates price increases and possibly underestimates the growth of real output in the retail sector.

Since the paper uses observable characteristics to represent the quality of services, the result of the analysis helps to identify how retailers can improve the quality of the services they provide. In contrast, proxy variables do not measure quality itself and careful scrutiny regarding the choice of proxy variables is needed. Another promising avenue for future research is to investigate whether quality improvements raise productivity. For example, one characteristic for which convenience stores are highly valued is their long opening hours, but long opening hours inevitably incur both private and social costs. Incorporating marginal costs and mark-ups into the model would be useful but requires detailed data on inputs.

The study by Sato et al. pursues a different approach to measure the quality of retail services by incorporating quality in a system of simultaneous equations for demand and supply. From data on prices and quantities they estimate elasticities of substitution and recover quality, marginal costs, and mark-ups. This approach was originally developed by Hottmann et al. (2014) for analyses focusing on the manufacturing sector in the United States and adapted by Hottmann (2016) for analyses focusing on the U.S. retail sector. For the estimation, they use point of sale
data consisting of barcode-level purchase records at individual retailers. Using the estimation results, they calculate how much service quality contributed to retail sector growth and try to correct the price index for retail services by adjusting for quality improvements.

They assume a representative consumer whose decision-making process with regard to consumption can be decomposed into three tiers. In the lowest tier of the decision-making process, the consumer allocates expenditure across products (each product is identified by barcode) in a given product group (products are grouped into 302 product groups) and retailer. In the middle tier, the consumer allocates expenditure across product groups at a given retailer. Finally, in the highest tier, the consumer allocates expenditure across retailers. The authors consider a utility function that allows the elasticity of substitution of the lowest tier (substitution across products) to differ from that of the middle tier (substitution across product groups) and the elasticity of substitution of the middle tier (substitution across product groups) to differ from that of the highest tier (substitution across retailers).

In their framework, products with an identical barcode are not perfect substitutes if they are sold at different retailers. Moreover, retailers are assumed to set the price of each product under Bertrand competition. It is also assumed that each retailer faces a fixed market entry cost for each product group. From the model, the authors can quantify the contribution of the four different sources of retailer heterogeneity, that is, differences in service quality, differences in product scope (consumers prefer retailers offering a wider scope of products), differences in marginal cost, and differences in the markup rate, to the dispersion in sales (and sales growth) across retailers.

They conducted a structural estimation of the above model using a massive dataset of purchase histories of about 50,000 respondents. Their database covers the period from the second quarter of 2010 to the fourth quarter of 2014 and contains information about the average price and quantity of each product (barcode) sold at each retailer. In the dataset, there are 1,288 retailers and on average, 532,260 different products were sold per quarter.

Using the estimation results, they decompose the cross-sectional variation in retailer sales into the four components. Their variance decomposition analysis indicates that 55% of the overall size distribution can be attributed to firm quality and 26% can be attributed to scope. The markup plays almost no role in determining firm size. Moreover, the marginal cost term accounts for 19% of the overall size distribution.
The overall results show that costs play a relatively smaller role than quality in the determination of firm size.

Finally, Inoue et al. provide another exercise in the measurement of quality, focusing on academic research in this case, and make a first attempt to understand the mechanisms determining the quality and productivity of academic research.

They propose novel measures of the quality of academic research such as the number of studies published in top journals and the number of studies cited in clinical guidelines, in addition to conventional measures of quality such as the number of published papers and the number of citations. Using these quality measures, they investigate the mechanisms determining academic productivity. The determinants they analyze consist of two categories. The first category, externalities, includes agglomeration and network effects. Agglomeration effects refer to conventional economies of scale, while network effects refer to the beneficial effects of collaborating with coauthors. The second category of determinants includes the structure of networks and the attributes of coauthors. They examine – first descriptively and then quantitatively – how these determinants are linked to outcomes. Their unit of analysis is individual studies or individual researchers rather than research institutions as is in previous analyses.

They find that agglomeration effects are limited to places very close by: agglomeration effects are positive at the faculty level, but diminish very rapidly moving to the university, city, and nationwide level. Looked at from the opposite perspective, given that agglomeration effects at the city or national level are small, it is nevertheless possible to create scale economies within a faculty, like an island in the ocean. Turning to network effects, the overall results are similar to those for agglomeration, except that long-distance networks, especially overseas network, are very effective in promoting quality research. As for the effects of network attributes, quantitative measures such as the number of coauthors' published papers and citations are positively associated with the quantity of research output but not the quality. On the other hand, qualitative measures such as the number of studies in top journals are positively associated with both the quality and the quantity of research output. Fostering collaboration to improve the quality of research requires high quality coauthors.

The measures of research quality produced by the authors, exploiting information
on citations in clinical guidelines, represent a promising first step and it would be desirable if they could develop them further. In addition, it is possible to imagine alternative approaches. For example, academic papers often lead to patents which have a market value. Another example is that academic research generates medical technologies that improve individuals' health. The value of the human capital of such individuals could be used to attach a value to research outcomes.

I hope that this special issue provides a reasonably comprehensive review of current approaches to the measurement of the prices and quality of services and of the examples we have picked to show how they can be improved. There is vast scope for further work, however. Substantial effort will be required to achieve our long-term research goals and both I myself and my collaborators will do our best to meet the challenge.
課題名 2RF-1302 温室効果ガスおよび短寿命気候因子(SLCP)緩和策が引き起こす環境影響の能動的評価

課題代表者名 中島映至（東京大学 中島研究室 教授）

研究实施期间 平成25年度

累計予算額 10,461千円

予算額は、間接経費を含む。

本研究のキーワード 環境質定量化・予測、環境変動、地球温暖化ガス排出削減、国際貢献ワード

研究体制

(1)領域における排出変動の推計に関する研究((独)国立環境研究所)

(2)将来の発展と排出シナリオの定量化に関する研究(独)国立環境研究所

(3) 全球影響評価に関する研究 (東京大学)

## 研究概要

### 1. はじめに(研究背景等)

短寿命気候因子(Short Lived Climate Pollutants; SLCP、エアロゾル、オゾン、メタンなど)は、長寿命温室効果ガス(Long Lived Green House Gas: LLGHG、CO₂など)に比べて削減することは容易であると考えられている。また、大気汚染の改善の観点からもエアロゾル、オゾンおよびその前駆物質の削減は必須である。一方で、SLCPの削減過程で起こる気候影響は領域規模の気候変化を伴うために複雑であり、CMIP5（第5次気候モデル比較実験）などの最新の気候予測研究においても十分に検討されていないのが現状である。さらに、SLCPの削減方法には様々な技術的・政策的方法が想定され、LLGHGの削減との組み合わせも多数考えられる。そのため、排出インベントリ・統合モデル・気候モデルを最大限に活かして多様な緩和策の中から最適な経路を選ぶ必要がある（科学的・技術的意義）。戦略推進費研究（S6,7,8,10）において、インベントリ、モデル群は完成しており、これらを組み合わせる時機は熟している。このような経路決定は、大気汚染削減と温暖化抑制の両面から社会にとって大きな利益をもたらす（社会的・経済的意義）。SLCPについてはIPCC評価報告書のみならず、半球規模の大気汚染物質の輸送に関するタスクフォース（TFHTAP）においてもエアロゾル、オゾンの輸送とその顕著な影響が報告されている。また、大気褐色雲（ABC）プロジェクトにおいても、アジア域の黒色炭素削減とその影響評価が重要課題となっており、さらにClimate and Clean Air Coalition（CCAC）においてもSLCPの積極的な削減策が検討されている。従って、国際的にも詳細で正確な科学的な知見を早急に準備する必要がある（国際的取り組み）。

### 2. 研究開発目的

本課題の目的は、排出インベントリ・統合モデル・気候モデルを組み合わせた能動的な評価手法を開発し、それを用いた最適経路の提示と、温暖化抑制策策定のための科学的知見を提供する課題について、その実現可能性を検証する。適切なメトリックによる定量的なコスト評価も図り、施策選択のトレードオフの分析を行う。

### 3. 研究開発の方法

本課題研究は課題調査型研究（フィージビリティ・スタディ）であり、平成26年度以降の研究課題の設定に寄与することを大きな目的とする。そのため、基礎調査及び国際動向を整理するとともに、データやシミュレーションの基礎分析を行い、その上で、関連分野の研究者の国際的・学際的な研究体制及び体系的な研究計画を検討した。研究としては、「排出インベントリ・統合モデル・気候モデルを組み合わせた能動的な評価手法を開発し、それを用いて多様な緩和策の中から最適な経路の提示を行うこと」を想定しているため、必要な要素技術（領域化学輸送モデル、排出インベントリ・統合モデル・気候モデル、観測データ）について、適用可能性や実現可能性について検証した。
以下の3つのサブテーマを設定した。

サブテーマ(1):領域における排出変動の推計に関する研究

サブテーマ(2):将来の発展と排出シナリオの定量化に関する研究

サブテーマ(3): 全球影響評価に関する研究

## (1) 領域における排出変動推計に関する研究

次年度からの戦略的研究においては、サブテーマ(1)は以下の研究スキームを策定している。

1）削減対策効果を示すイベントを対象にして、観測データをもとに大気質の変化を検出する。

2）化学輸送モデル(Chemical Transport Model; CTM)により大気質変化と排出量変化の関係を定量的に把握する。

3）イベント時の排出量変化を評価する排出インベントリシステムを構築する。

4）対流圈衛星データ、地上観測データなどを用い、イベント時の排出変化量を逆推計する。

5）領域 CTM と排出インベントリを用いて、イベント時の環境変化量を再現し、削減対策の効果を定量的に説明するとともに、排出インベントリの対策応答性を検証しアジア太平洋統合評価モデル(AIM)の改良に活かす。

6）4）、5)の結果を使って、対策感度を定量的に把握する。

## (2) 将来の発展と排出シナリオの定量化に関する研究

LLGHGとSLCPの対策を検討するために必要となる将来シナリオの要件について、以下の各項目を調査し、本課題において適切なモデルの枠組みについて検討する。

1）将来の社会経済活動の状況を適切に描写できるとともに、発展パターンによる差異を検討できる。

2）SLCPの影響をより適切に表現するために、排出源を可能な限り詳細化する。

3）LLGHG及びSLCPの将来排出シナリオを気候モデルに提供できる。

4）将来の環境影響のフィードバックを検討することができるようなインターフェースをもつ。

また、これまでの環境研究総合推進費で行われてきた課題についてサーベイし、研究課題全体でどのような枠組みが適切かについて検討する。さらに、LLGHG及びSLCPの将来シナリオを評価する上で参考となるイベントについて調査を行う。

## (3) 全球影響評価に関する研究

サブテーマ(1)および(2)により策定される短寿命気候因子(SLCP)および長寿命温室効果気体(LLGHG)の排出量データを用いて、気候モデルおよび大気質モデルによるシミュレーションを行い、気候・水循環・健康・農業に対するSLCP/LLGHGの影響を評価する。以下のようなフィージビリティ研究を行う。

1）本研究課題で活用できる最適な気候モデル・大気質モデルを選定し、有益な環境影響評価を行え、かつ計算機資源を考慮したシミュレーションの仕様を検討する。

2）サブテーマ（1）および（2）により策定されるSLCP/LLGHGの多様な緩和策経路を想定し、気候変動・環境影響シミュレーションをテストする。

3) SLCP/LLGHGを統合的に考慮したシミュレーション結果をベースとした健康・農業などの影響評価をするための適切なメトリックを検討する。

### 4. 結果及び考察

## (1) 領域における排出変動の推計に関する研究

## 1 ）大気質データの収集調査とその使用の可能性

本研究の目的は、政府や自治体の政策や規制などによって、どの程度排出量が変化し、その結果として大気質がどの程度変化したかを定量的に関係づけることである。たとえば関東地域での排気ガスの規制による自動車などからの排出量を推定して、その結果に基づいてCTMでオゾンや粒子状物質（Particulate matter；PM）の濃度を計算し、観測データと比較することによって、規制の実効性を評価するシステムを構築しようとしている。したがって、収集するべき大気質のデータとしては以下の条件にあてはまる必要がある。すなわち、a）政策や規制がある領域内で実施されていること、b）政策や規制の対象や期間が明確であること、c）その地域での大気質データがある精度を持って継続的に収集されていること。このような条件を念頭に置いて、文献等を調査し、大気質データの収集と使用可能性について検討した。イベント事例には北京オリンピック、関東域での排出ガス規制、南インドでの調理器具の変更に伴う黒色炭素（すす）排出削減の社会実験などがあった。

日本国内においては、対象とする領域や規制対象が明確であり、また、国内には1970年代から国内各地での大気観測データが収集されている。自動車排ガス規制などは、自動車からの排出係数や、自動車登録台数や交通量調査など活動量データも整備されており、最初に対象とすべき事例と考えられる。このほか揮発性有機
化合物 (Volatile Organic Compounds; VOC) 蒸発発生源対策や週末効果についても、調査データや研究例があり、大気質変化事例の研究対象になりる。たとえば、東京や大阪など平日に活動量の多い都市部では、しばしば活動量の少ない休日や土日にオゾン濃度が高くなる傾向がある。これはオゾン生成を支配しているVOCや窒素酸化物(NOx)の量的バランスが変化するため起きると考えられる。自動車交通量など人為起源の活動量の変化が原因と考えられ、政策や規制ではないが、人間の行動パターンにより大気質が変化する事例として注目に値する。2011年に起きた東日本大震災についても、かなりエネルギー使用量が変化したと考えられるため、対象の候補と考えられる。

中国における経済発展は目覚ましく、エネルギー使用量が著しく増加し、大気汚染が深刻化している。統計データや観測データに対する評価を行う必要はあるが、2008年の北京オリンピック前後における統計データや大気観測データなどが、論文などで公表されているため、規制による排出量変化の事例として解析の候補になりる。インドも近年経済発展が目覚ましいが、非都市域の一般家庭では調理や暖房にバイオマス燃料が使用されており、大気汚染の原因になっている。国連環境計画のアジア褐色雲プロジェクト（United Nations Environment Programme - Asian Brown Cloud project; UNEP－ABC）ではインド南部の地区で、家庭での調理を太陽光集光システムで行おうよう住民に働きかけ、なおかつ、その地区の四方で大気質を測定しデータを収集している（SURYA Project）。中島PIはSURYA Projectからデータ入手が可能であるため、この事例も解析の対象候補となると考えられる。

このような、日本、中国、インドの事例は、領域や対象が明確であり排出量変化や大気質の変化データを入手することが可能であるため、領域における排出変動推計に関する研究に有用であり、排出インベントリシステム構築に役立つと考えられる。

## 2 ）大気質変化と排出量変化の定量的関係についての予備的計算と変化量の再現についての検証

中国では近年大気汚染が深刻となり、その影響が日本にも及んでいる。Regional Emission Inventory in Asia (REAS)などの排出インベントリでは、二酸化硫黄（SO₂）については排出量が減少傾向にあるが、NOx、VOCなどは増加している。最新の排出量推計を用いたCTM（CMAQ）によるPM2.5の化学組成データと、過去の推進費や環境省などが行っている、全国での観測に基づく化学組成分析結果を比較した。それによると春季は九州など西日本で濃度が高く、硫酸塩の割合が高い。これは中国など大陸からの越境大気汚染を反映していると考えられる。一方で、夏は明確な西高東低の傾向はみられず、大陸の越境大気汚染の影響は相対的に小さく、国内の発生源の寄与が相対的に高いことを示唆している。要するに、春季と夏季で、気象パターンが異なることにより、異なる発生領域（中国と日本）の異なる排出量の差をCTMの計算は反映している。このことは、大気質変化と排出量変化についてCTMを用いた予備的計算で、定性的にではあるが、変化量を再現できたと考えられる。しかしながら、CTMの計算結果と観測された各成分の濃度は異なっており、定量的な関係を再現するためには、排出インベントリやCTMについて改良する必要があることを示している。

## 3 ）逆推計モデルを用いた予備的計算と検証

Mijilingらによる衛星観測結果を使用した逆推計モデルによる、北京周辺地域のNO_{x}排出量推計結果を用いて、北京オリンピックにおける排出規制効果の予備的解析を行った。この逆推計結果とアジア地域の排出インベントリREASv2の北京周辺の排出推計量を比較したところ、①2007年は，REASv2，逆推計結果共に月変動が比較的小さい、②2008年は，REASv2と逆推計結果で夏の減少率の差が大きいという比較結果が得られた。逆推計の結果は、北京オリンピックが開催された夏以降、大幅にNO_{x}排出量の減少が見られたが、REASv2ではあまり減少が見られなかった。一方、北京オリンピックが開催されなかった2007年にはREASv2と逆推計結果が比較良く整合する。これらのことは、①GOME2、OMIなど衛星データを用いた逆推計計算で、ある程度、排出量変化を推定できること、②REASv2では北京オリンピック時の排出規制等による効果を考慮してないため、リアルワールドとの乖離が大きいこと、③一方、特別な短期対策が実施されてない場合には、REASv2は逆推計結果と整合すること、を示している。これらのことから、①衛星データに基づく逆推計によって大気質変化事例の解析が可能であること、②その結果を活用することにより排出インベントリの改良や対策効果の具体的な把握が可能であること、③一般的に統計データを用いる排出インベントリは数年の遅れが出るが、逆推計によって、数か月程度の遅れで排出量変化を推定することができること、等が明らかとなった。

## (2) 将来の発展と排出シナリオの定量化に関する研究

モデルの枠組みの検討課題として取り上げた①～④については、以下のような結果となった。

## 1 ）将来の社会経済活動の状況の描写と発展パターンによる差異の検討

将来の社会経済シナリオとして、SSPs(Shared Socio-economic Pathways)の開発が進められており、そこで開発されているシナリオ群を本研究課題でも用いるものとする。なお、SSPsの定量化にあたっては、AIM/CGEも
情報提供をしており、AIM/CGEから社会経済シナリオを推計する。あわせて、SSPsでは表現されていない発展による差異についても、可能な限りAIM/CGEを用いて検討する。

## 2 ）SLCPの影響をより適切に表現するための排出源の詳細化

SLCPの検討にあたっては、排出量とともに排出源の特定が重要となる。このため、LPS（Large Point Source：大規模発生源）の検討が可能なものは限り取り込み、さらに対策技術についても検討が可能となるような枠組みのモデル開発を行う。また、LPS以外についても排出源の解析が可能となるように、従来の国単位のモデルから、地域単位のモデルへの更新が必要となる。なお、産業における立地等については、国全体の意思決定が必要となる場合がある。これらのことを踏まえ、2)の課題に関しては、国及びそれらを細分化した地域を対象とした技術選択モデルを用いて、各国のLLGHG及びSLCP排出シナリオを検討するものとする。なお、従来の技術選択モデルは、LLGHGの排出シナリオの検討が中心であり、SLCP対策の検討においては不十分な点があることから、これらの対策技術も評価できるようなモデルの改善を行うことが必要である。

こうした詳細化に向けて、地域を対象とした情報の整備を行った。中国エネルギー統計年鑑をもとに、省別の都市部の家庭部門における2005年のエネルギー源別の消費量を調査した。また、韓国の地域別の家庭部門における2010年のエネルギー需給の用途別シェアも調査した。今後は、こうした統計情報をもとに、地域モデルの開発を進める予定である。

## 3 ）LLGHG及びSLCPの将来排出シナリオの気候モデルへの提供

2) の排出源の特定等については、国を対象としたモデルの活用を検討しているが、気候モデルとの連携に関しては、排出シナリオを世界に拡張する必要がある。このため、従来から開発を行ってきた世界規模の技術選択モデルをもとに、排出シナリオの検討を行う。なお、技術選択モデルはこれまでLLGHGの排出シナリオの検討が中心であったことから、SLCP対策においても技術等の組み合わせを検討できるように改良を行う。また、気候モデルへの情報提供にあたっては、気候モデルとの連携がスムーズにいくように、排出シナリオのダウンスケールについても検討を行う。ダウンスケールにあたっては、2) の国モデルの情報も活用して、LPSの特定化なども検討する。このように、世界モデルで対象とする国と、2) で分析される国の入力情報、結果は、整合させる必要がある。このため、これら2つの技術選択モデルの開発にあたっては、データベースやインベントリ情報を共有する。

具体的な政策に展開するためには、生活への影響などさらに詳細な分析も求められる。特に、経済成長著しいアジアでは、都市化やモータリゼーションの進展などの課題も多い。こうした状況を踏まえ、世界の社会経済シナリオと整合した、家庭レベルや地区レベルにおけるSLCPの排出シナリオとその影響を評価することも重要となる。本研究課題は、世界を対象とした分析ではあるが、詳細な視点での分析も可能となるように、家庭、地区レベルを対象とした将来シナリオの分析もあわせて行う。

## 4 ）将来の環境影響をフィードバックさせるインターフェース

他テーマにおいて、気候モデル、環境モデルによる影響が分析、評価されるが、こうした影響が社会経済活動にフィードバックする可能性は十分にあるが、これまでのシナリオでは、そうしたフィードバックはほとんど考慮されていない。そこで、本課題では、様々な環境影響のフィードバックを取り込んだモデルの開発と、そうしたフィードバックも踏まえた将来の排出シナリオについて検討を行う。

上記の結果、統合評価モデルの枠組みを提示することができた。他の課題との連携や将来の発展経路と排出シナリオの定量化、政策への展開から、モデル構造は、世界モデル、国・地域モデル、地区・家庭モデルという3つのレベルを設定した。これらの3つのレベルのモデルは、整合するように情報の共有化を行う。気候モデルならびに排出インベントリとの連携については、世界モデルを介して行う。

将来の社会経済シナリオの検討そのものは、SSPsを基礎にするが、SLCP対策、温暖化対策についても別途検討する必要があり、SLCP対策やLLGHG対策の検討を行うための予備的な調査を行った。これまでにSLCPの排出に影響を及ぼす様々なイベントがあり、本課題においてもこうしたイベントを参考に、将来の削減の可能性について検討を行う。

## (3) 全球影響評価に関する研究

1) 本研究課題で活用できる最適な気候モデル・大気質モデルを選定し、有益な環境影響評価を行え、かつ計算機資源を考慮したシミュレーションの仕様を検討

人為起源温室効果ガスによる温室効果の増加はアジア域でほぼ均質な昇温をもたらすが、人為起源エアロブルによる地表面での放射強制力は非常に不均質な冷却を生み出す。それによって引き起こされる夏季（JJAS）の降水量変化をMIROC大気・海洋混合層結合モデルによってシミュレーションした結果を見ると、エアロブルの増加は非常に不均質な降水量変化をもたらすことがわかる。このようなエアロブルの領域気候への影響は、放射収支の直接的な影響と雲場を変化させる間接効果、さらに広域のエネルギー収支の不均衡で起こる大気大循環の変化を通して起こっており、その結果生じる雲量変化や降水量変化は複雑である。もうひとつの重要な点