Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
で1kmメッシュ毎に算出した。本研究では用いる単位面積当たりの設備容量を44MW/km²とした $ ^{18)} $ 。ここで、用いた土地利用データの性質上、1kmメッシュ内の導入可能面積の詳細な分布が明らかでない点、また集中型システムを導入には連続した土地が必要となる点から、1kmメッシュ内の導入可能面積で集中型システム導入が可能となる割合(導入可能割合)を10%から100%まで10%毎に設定した。そして、導入可能割合毎に導入可能設備容量も算出した。

太陽光発電量の算出には(13)，(14)式を用いた $ ^{19)} $ 。

$ E_{Pm}=K\times P_{AS}\times H_{Am}/G_{S} $ (13)

$ K=K_{HD}\times K_{PD}\times K_{PM}\times K_{PA}\times K_{PT}\times \eta_{INO} $ (14)

$ E_{Pm} $ : 月間太陽光発電量 [kWh/月]

K : 月別総合設計係数

$ P_{AS} $ : 標準太陽電池アレイ出力 [kW]

$ H_{Am} $ : 月積算傾斜面日射量 [kWh/(m²·月)]

$ G_{S} $ : 標準試験条件における日射強度 [1kW/m²]

$ K_{HD} $ : 日射量年変動補正係数 (0.97)

$ K_{PD} $ : 経時変化補正係数 (結晶系 : 0.95)

$ K_{PM} $ : アレイ負荷整合補正係数 (0.94)

$ K_{PA} $ : アレイ回路補正係数 (0.97)

$ K_{PT} $ : 温度補正係数

$ \eta_{INO} $ : パワーコンディションナ実効効率 (0.90)

月積算傾斜面日射量にはSolar and Wind Energy Resource Assessment（SWERA）のGIS用日射量データ $ ^{20)} $ を用いた。総合設計係数は太陽光のエネルギーを電気エネルギーに変換する割合を示す。日射量年変動補正係数は推定した期間日射量の確からしさを示す。経時変化補正係数は太陽電池モジュールの表面の汚れ、太陽電池への日射強度が変化することによる損失の補正、太陽電池の特性差による補正などを示す。アレイ負荷整合補正係数は負荷との見合いで決定されるアレイ電力の動作点が、どの程度太陽電池アレイの最適動作点からずれているかを示す。温度補正係数は、太陽電池の温度が上昇すると変換効率が低下するという特性による変換効率の変化の補正を示す。またインバータ効率とは、太陽電池が発電した直流を交流に変換するインバータという機器の効率を示している。

温度補正係数は気温によって変化するため、各都市域の月別温度補正係数を(15)，(16)式で算出した $ ^{19)} $ 。モジュールの温度係数は結晶系の値を用いた。月平均気温は世界気象資料 $ ^{21)} $ を用いた。

$$ K_{\mathrm{P T}}=1+\alpha_{\mathrm{P m a x}}(T_{\mathrm{C R}}-25)/100 $$

$$ T_{\mathrm{C R}}=T_{\mathrm{A V}}+\Delta T $$

$ K_{PT} $ : 温度補正係数

$ \alpha_{Pmax} $ : モジュールの温度係数 $$ 1/^{\circ}C $$ (-0.41)

$ T_{CR} $ : 加重平均太陽電池モジュール温度 $ [{}^\circ C] $

$ T_{AV} $ ：月平均氖温 $ [℃] $
$ \Delta T $ : 加重平均太陽電池モジュール温度上昇 $ [^\circ C] $ （架台設置型：18.4℃）

年間のCO₂排出削減量は電力網に接続された既存発電設備の発電を導入する集中型太陽光発電システムが代替することにより生じるものと想定する。したがって、CO₂削減原単位はCDM統合方法論(ACM0002)に基づき算出した。図(1)-9に違寧省におけるメッシュ評価例を示す。なお、本研究ではシステム導入によるCO₂の発生およびシステム稼働に必要な電力は考慮していない。

図(1)-9 メッシュ評価例

## （４）再生可能エネルギー導入における意思決定分析

## 1 ）バイオマス技術導入における意思決定分析

バイオマス種導入の評価基準は多数存在し、互いに共通の尺度がない故、意思決定の際に客観的な配点を設定することが困難である。CDMの実施のためには中国の意思決定評価だけではなく、先進国側の意思決定も分析評価することを求められる。ここでは中国の地域性および、バイオマス発電事業の各種評価に対する意思決定法を明らかにしたバイオマス資源導入のポテンシャル分析を可能とする分析手法を検討した。

農産系バイオマス種と木質系バイオマス種を対象として分析を行った。まずSWOT分析を用い、資源導入条件が持つ評価項目を資源面、経済面、技術面及び、正負要因に整理した。そこで、本研究はこの問題点を踏まえ、SWOT分析 $ ^{22)} $ を用いてバイオマス発電事業がもつ評価基準の整理を行った。SWOT分析とは、S:Strength（強み）W:Weakness（弱み）O:Opportunity（機会）T:Threat（脅威）の頭文字である。SとWは内部要因で、導入に関連した要因の強み・弱みを指す。OとTは外部要因で、これらは政治・経済的な要因に関連する要因を指す。

バイオマス発電事業は、発電部門だけではなく、輸送部門、民生部門そして農林水産部門まで広範囲に関わり、発展的な影響を及ぼす。そのため、本研究は各部門の多様な評価項目を分類するにあたり、A.資源・安定供給、B.経済・制度、C.技術・環境の3項目に整理した。次に、評価項
目がバイオマス発電事業内部から外部環境に影響を与える内部要因であるか、外部環境からバイオマス発電事業に影響を与える外部要因であるか検討し、バイオマス発電を導入する中国の立場から各評価項目をSWOT要素に分類し、計12要素で分析を行った。本研究で作成したSWOT表を表(1)-4に示す。この分類をもとに、AHP法(Analytic Hierarchy Process，階層化意思決定法)を用いて評価基準に重みづけを行い意思決定に客観的な配点を設定した。本研究で用いるAHP階層図を図(1)-10に示す。

表(1)-4 バイオマス導入に対するSWOT表

要因
要素	S(Strengths)	W(Weaknesses)	O(Opportunity)	T(Threat)
内部要因	内部要因	外部要因	外部要因
A.資源・安定供給	①豊富な資源量	②季節変動
(不安定性)	③政府の各種補助
政策	④長期運用の不確
実性
B.経済・制度	⑤電力需要の増加	⑥他電源との競合	⑦地域経済の発展
と雇用創出	⑧制度的障害
C.技術・環境	⑨エネルギー構成
の改善	⑩高価な技術コス
ト	⑪外国との技術協
力(CDM等)	⑫国産化の難しさ

図(1)-10 バイオマス技術導入意思決定分析AHP階層図

バイオマス発電事業の評価基準は資源性、経済性、技術性だけではなく、地域性も評価条件に強く関係する。そのため、中国を対象とした発電事業の意思決定評価及び資源導入評価を行う場合、地域ごとの分析評価が必要である。そこで本研究は、地域ごとの分析評価に対応した分析システムにするため、特定地域における分析評価を行った。各省の地理的特性、人口、経済発展度、資源状況、電力グリッド、バイオマス発電所箇所数、そしてSWOT分析の12要素の評価項目の条件が異なる省を選択した結果、分析対象省を、黒竜江省（東北区域電力網）、山東省（華東区域電力網）、陕西省（西北区域電力網）、四川省（華中区域電力網）とした。中国の主要農産バイオマス種は主に穀物残渣である。穀物残渣のうち主要な作物残渣穀物は稲、麦、トウモロコシの作物残渣である。そのため本研究では、稲、麦、トウモロコシの作物残渣を対象に、資源利用可能量を穀物生産量 $ ^{13)} $ とCRI（Crop-to-Residues Index）値 $ ^{23,24)} $ に基づいて推計した。木質バイオマス資源量は、木材及び竹林伐採商品生産量と非商品材生産量 $ ^{25)} $ を基に推計した。

またバイオマス事業のホスト国側と投資国側の意思決定を調査するために、本研究では、日本と中国の有識者を対象にヒアリング調査を行い、意思決定の評価を明らかにした。その内容は、
資源導入条件の評価基準である、A. 資源・安定供給、B. 経済・政策、C. 技術・環境資源専門とする有識者に対して、ヒアリング調査を行うものである。本研究のヒアリング対象者は中国側として①ホスト国である中国のエネルギー環境政策担当者、②環境学の専門家、③中国環境経済の専門家、④中国一般人、の4種の立場の方々に、日本側として、①エネルギー環境政策担当者、②CDMプロジェクト実施者、③中国環境問題の専門家に行った。有識者は各々の立場からヒアリングシートに基づく意思決定を行い、その結果を用いて分析評価を行った。

## 2 ）太陽光発電導入における意思決定分析

中国で太陽光発電システム導入を進めているにも関わらず、CDM案件として太陽光発電システムの導入が進んでいないのが現状である。この要因を明らかにするためにCDM案件として太陽光発電システムの導入を決定する専門家がどのような要因を重視して導入決定に至るのかを明らかにする必要がある。そうすることで中国における太陽光発電産業の強みや機会を理解し弱みや脅威を認識し改善することが可能である。前項のバイオマス発電技術と同様に、SWOT-AHP法を用いて専門家が太陽光発電システム導入の際にどのような要因・条件を重視・問題視し、太陽光発電システム導入の際の強みや弱み、脅威・機会としているのか調査・評価を行った。また、条件の異なる複数の対象地域を比較することで太陽光発電システム導入に適切な対象地域の検討を進めた。

太陽光発電システムの導入には利点のみならず問題点も存在する。これらの項目を、SWOT分析を用いて4つに分類する。分類を行う際、回答者の立場が変化すれば内部要因と外部要因は変化してしまう。そのため、本調査では政策決定者の立場からみた太陽光発電システムを取り巻く環境をSWOT分析の考えをもとに整理・分類を行った。その結果を表(1)-5に示す。

表(1)-5 輸送方法別の輸送費用

強み:Strength	a	日射量が多いと発電量が増える
b	導入に経済的なメリットがある
弱み:Weakness	c	初期コストの負担が大きい
d	石炭火力などよりも発電コストが高い
機会:Opportunity	e	電力需要が増大している地域での導入が期待できる
f	環境政策があると導入が進み易い
脅威:Threat	g	設置できる土地制約がある
h	電力系統が未整備の場所での導入は難しい

本研究ではヒアリングの対象をCDM案件での太陽光発電システム導入決定に関わる6種の立場の専門家に設定し、ヒアリング調査を進めた。クレジット購入者である日本とホスト国である中国の専門家からなる。選択する際には、両国の政策担当者、専門家、CDM導入実施者を選択した。それぞれの専門家は、①エネルギー環境政策担当者（政策担当者）、②環境問題の専門家（専門家）、③CDM評価者（CDM導入実施者）、④中国のエネルギー環境政策担当者（政策担当者）、⑤環境経済の専門家（専門家）、⑥再生可能エネルギー研究者（CDM導入実施者）、という立場にある。

導入対象地域として中国の6電力グリットである東北電網、華北電網、華東電網、華東電網、華中電網、西北電網の中からそれぞれ特徴の異なる山西省・四川省・遼寧省・江蘇省・広東省・新疆ウイグル自治区の5省1自治区を選択した。山西省は、全体的な値が低いのが特徴の省であり特に大きく突出して大きな値の項目がない。四川省はすべての値が低いが、その中でも特に系統の
密度が非常に低い。遼寧省は、比較的日射量が高いのが特徴である。また、電力価格、年間所得も比較的高いが、電力消費量と系統密度はそれほど高くない。江蘇省は、日射量を除くその他4つの値が非常に高い。広東省は、江蘇省と非常に特徴が似ているが、日射量だけでなく系統の密度の値がそれほど高くない特徴を持つ。新疆ウイグル自治区は、系統密度は非常に低く、その他の電力消費量や年間所得も低い値となっているが、日射量が非常に高い特徴を持つ地域である。

これらの省の特徴をまとめたものを図(1)-11に示す。系統密度は、当該省内の送電系統の長さを省の面積で除して算出したものであり、それぞれの値は5省1地域の値の最大の値が1.0になるように設定した。ヒアリングにおいてはこのレーダーチャートを提示し、各省の特徴を示しながらヒアリングを進めた。

図(1)-11 対象各省の特徴

## 4 ．結果及び考察

## （１）先進火力発電の導入評価

## 1 ）中国における石炭フロー分析結果

輸送コスト最小化によって最適化された石炭輸送のフローを表(1)-6に示す。省級別での移出・移入量の結果について、華北、東北、華東、華中、華南、西南、西北の7地域に分け、各地域間のフローをまとめている。これより石炭生産量は華北地方が他の地域に比べて最も多く、石炭消費量としては華東地方が最も多いことがわかる。そして、自地域を除く地域間移出入では、華北地域から華東地方への移出入量が最も大きい。このことから、中国での石炭の流れとして、石炭産地である内陸部の華北地方から、石炭消費地である沿岸部の華東地方への石炭輸送が活発であることが伺える。また、石炭産出量が乏しく消費量が比較的大きい華南地区は、広東省における消費量が大きいが自地域では石炭がほとんど採掘されない。そのため、沿岸輸送や鉄道輸送を用いて、東北地方を除く全ての地域から石炭を移入してきている。特に華北地方からは距離的には離れているが、輸送コストの安い沿岸輸送を用いて、海上ルートから石炭を運んでいるため、輸送量が大きくなっている。
表(1)-6 輸送コスト最小化による最適化後の地域間石炭フロー（万トン）

移入移出	華北	東北	華東	華中	華南	西南	西北
華北	28881	3547	20635	3500	3744	0	1059
東北	314	9509	0	0	0	0	0
華東	0	0	16431	30	1815	0	0
華中	0	0	5274	7726	1084	0	0
華南	0	0	0	0	225	0	0
西南	0	0	0	172	2267	11209	0
西北	2003	0	2788	3617	1034	0	9612

## 2 ）石炭输送最適化によるCO $ _{2} $ 排出量・排出原単位

輸送コスト最小化による輸送最適化において、各消費地における石炭輸送からのCO₂排出量を図(1)-12に示す。沿岸地域である上海、江蘇省、浙江省、福建省および広東省の排出量が大きくなっている。特に浙江省と広東省は沿岸輸送からの排出量が総排出量を大きく押し上げる結果となった。また輸送手段別では道路輸送からの排出量が大きく、すべての地域で一定の割合を占めている。図(1)-13に輸送CO₂最小化における石炭輸送最適化での消費地域別石炭輸送からのCO₂排出量産出結果を示す。CO₂最小化ではコスト最小化で選択されていた沿岸輸送が選択されない。これは沿岸輸送のCO₂排出原単位が鉄道輸送よりも高く、輸送ルートにおいて鉄道輸送が沿岸輸送を代替できることに起因する。コスト最小化とCO₂最小化の輸送CO₂排出量を比較すると、南部沿岸地域で沿岸輸送分が他の輸送手段に振り分けられたことでCO₂排出量が減少している。しかし江蘇省、山東省などの上海市より北に位置する沿岸地域では、これまで南部沿岸地域が北部の石炭を沿岸輸送で輸送していたことにより直接的には南部沿岸地域との石炭の競争的関係になかったが、沿岸輸送が選択されなくなったことで周辺地域の石炭を奪い合う関係になったため、南部沿岸地域と同水準までCO₂排出量が高くなる結果が得られた。

図(1)-12 消費地域別石炭輸送からのCO_{2}排出量
図(1)-13 輸送CO_{2}最小最適化による消費地域別石炭輸送からのCO_{2}排出量

## 3 ）ケース分析例：先進火力発電技術（USC）による既存火力代替

既存火力発電所を先進火力発電技術であるUSC（効率45%）で代替し、効率向上によって発電向けの石炭需要が減少した場合の石炭輸送について検討した。石炭火力発電所の年間発電量を変えずに、すべての石炭火力がUSCに置き換わった場合、発電向けの石炭需要が136,474万tから114,014万tに16.5%減少させるポテンシャルがある。特に既存火力発電所の効率が他地域に比べて低い地域では大幅な需要減少が見込まれる。発電向けに消費できる石炭産出量を不変として、消費量が減少した場合、石炭輸送フローが導入前とどう変わるか輸送コスト最小化による輸送最適化で比較を行った。

図(1)-14は結果の一例として広東省で消費される発電向けの石炭がどの行政区からどの輸送方法を経て運ばれてくるかを示している。輸送は複数の輸送方法の組み合わせで行われるため、グラフにはその輸送方法で運ばれた距離の割合が示される。比較のため国家鉄道による2010年地域間石炭輸送量の実績 $ ^{9)} $ を併記した。「輸送費用最小化」においては多くの石炭が北部の内モンゴルや山西省から沿岸輸送を使って輸送される。道路輸送は費用が高いため、最寄りの鉄道、港までの輸送手段として使われる。「国家鉄道輸送実績」では広東省の域内輸送量が大きいが、この量は省内で産出されたものではなく、沿岸輸送によって北部地方から輸送されたもの、もしくは輸入炭が鉄道に積み替えられて輸送されたものと考えられる。「先進火力導入後」については、導入によって中国全体の発電向け石炭需要量が減少した場合の輸送費用最小化による最適化の結果である。導入前の「輸送費用最小化」と比較すると沿岸輸送によって北部から輸送される石炭量が減り、貴州省や湖南省などの近隣地域からの鉄道輸送が増える。先進火力導入により中国全体で発電向けに使われる石炭減少し、特に南部での石炭供給に余裕ができる事に起因する。
図(1)-14 輸送費用最小化による石炭フロー分析例（広東省への輸送量）

先進火力導入前後における石炭輸送からのCO₂排出量を図(1)-15に示す。先進火力導入で石炭需要が16.5%減少することにより、石炭の輸送量が減少し、かつ石炭がより近い産地から輸送できるため輸送距離も減少する。その結果CO₂排出量が導入前後で41.7%減少した。特に沿岸輸送と道路輸送の削減割合が大きく、それぞれおよそ2分の1になった。鉄道輸送のCO₂排出量が変化しなかったのは、より近隣からの輸送が増え、鉄道輸送量が増加したためと考えられる。

図1-15 輸送 $ CO_{2} $ 総排出量（中国全体）

先進火力導入による $ CO_{2} $ 削減は発電効率の高さに起因する石炭消費量減少による削減のみならず、石炭輸送からの削減効果が加わる。発電所運用における $ CO_{2} $ 削減量が大きな割合を占める一方で、石炭輸送からの $ CO_{2} $ 削減量は運用における削減量に対して17.4％となり、無視できない削減量となる。輸送最適化評価をエネルギーチェーン多層評価に組み合わせることで先進火力導入による石炭輸
送からのCO_{2}削減量をより正確に評価できる。

## （２）都市域を対象とした先進火力発電技術導入と外部性評価

都市域を対象とした先進火力発電技術の導入評価結果として、山西省太原市・運城市におけるSOx曝露量のシミュレーション結果を主に記す。脱硫なしケースにおける太原市および運城市での年間累積SO₂濃度分布推算結果を図(1)-16に示す。太原市では年平均濃度の最大値は78.9μg/m³であり、世界保健機構（WHO）の定める年間SO₂濃度基準²⁶)の50μg/m³と比較すると、基準を上回る濃度の地域が存在する可能が示された。全セルでの平均値は2.25μg/m³となった。運城市における脱硫なしケースでの年平均濃度最大値は49.0μg/m³となり、太原市に比べて低い値となった。これは、太原市と比較して運城市の平均風速が高く、風向の偏りが少ないことに起因する。WHO基準である50μg/m³を超えるセルは無く、全セルでの平均SO₂濃度は0.87μg/m³である。

太原市における脱硫ありケースでは、年平均濃度の最大値は21.8μg/m³へ低下し脱硫なしのケースと比較し72%の削減となった。この値はWHO基準値を大きく下回り、中国の年平均SO₂濃度制限値の一級基準である20μg/m³に近い値となる。全セルでの平均値は0.50μg/m³であった。運城市における脱硫ありケースでの年平均SO₂濃度は、最大値15.1μg/m³であり全セルでの平均値は0.21μg/m³であった。脱硫なしケースと比較すると69.2%削減となり、脱硫を行うことにより中国第一級基準20μg/m³を下回る結果が得られている。

図(1)-16 太原市（左）および運城市（右）における SO_{2} 濃度分布評価結果（脱硫なしケース）

次に、$\mathrm{SO}_{2}$ 濃度分布評価結果を用い人口分布を考慮に入れた、曝露量評価シミュレーション結果について述べる。図(1)-17(a)に脱硫を行わないケースでの曝露量評価の結果を示す。最大値は295.2人$\cdot\mathrm{mg}/\mathrm{m}^{3}$ であり、全セルでの平均曝露量は2794人$\cdot\mu\mathrm{g}/\mathrm{m}^{3}$ となった。太原市においては、1000MWを超える大規模発電所である発電所1以上に、発電所1と比較して設備容量は小さいが人口密集地の近くに位置している発電所2から排出される$\mathrm{SO}_{2}$ が、近傍のセルに対して大きな影響を与えている。風向に関しても発電所2では人口密集地に向かう頻度が高く、風児も発電所2が発電所1以上に影響を与えている要因の一部であると考えられる。図(1)-17(b)に脱硫を行ったケースでの曝露量評価結果を示す。最大値は172.2人$\cdot\mathrm{mg}/\mathrm{m}^{3}$ であり、脱硫なしのケースと比較して、約4割の減少が行えている結果となった。脱硫なしケースでは発電所2が大きな影響を与えている結果となったが、
脱硫ありケースでは発電所2には簡易脱硫を適応しているため、脱硫における効果が$\mathrm{SO}_{2}$濃度分布の評価結果と比べて、低くなったと考えられる。全セルでの平均曝露量は820.3人・$\mu\mathrm{g}/\mathrm{m}^{3}$であった。

運城市における曝露量評価結果は最大248.4・$\mathrm{mg}/\mathrm{m}^{3}$であり、全セルでの平均曝露量は469.3人・$\mu\mathrm{g}/\mathrm{m}^{3}$となった。運城市は太原市とは異なり、大規模な人口密集地が存在せず、小規模な密集地が点在している形である。1000MWを超える大規模発電所である発電所1の周辺には小規模な人口密集地が存在し、その密集地における曝露量が大きいという結果となった。しかし、太原市と比較すると、発電所の設備容量は大きいが、人口密集地の規模が極めて小さく発電所からの距離も遠いため太原市の場合より影響が小さくなったと考えられる。発電所2は、大きな溜池の縁に建設されているため、発電所南側の曝露量が殆ど無く、影響が小さくなる結果となった。風向の影響に関しては、$\mathrm{SO}_{2}$濃度分布の場合と同じく、太原市と比較して運城市では平均風速が高く、風向の偏りが少ないために濃度が高い地点が少なく、影響が小さくなっていると考えられる。脱硫ありケースでは$\mathrm{SO}_{2}$曝露量の最大値は77.2人・$\mathrm{mg}/\mathrm{m}^{3}$であり、脱硫によって約7割の削減効果が得られている。運城市の場合では、大規模発電所である発電所1が大きな影響を与えていたため、脱硫ありケースで高度脱硫を行うことで大きく曝露量を削減できたと考えられる。全セルでの平均曝露量は88.9人・$\mu\mathrm{g}/\mathrm{m}^{3}$であった。

(a)脱硫なしケース

(b)脱硫ありケース

図(1)-17 太原市における曝露量評価結果

脱硫ありケースでの太原市の2ヶ所の発電所について、発電所を中心として半径5km近傍と半径10km近傍での総SO₂曝露量について比較を行った。図(1)-18に前述の曝露量分布と選択近傍セルを示す。発電所が存在するセルを中心として、円形に選択を行った。半径5km近傍での選択セル数は97セル、半径10km近傍での選択セル数は357セルとした。発電所1の半径5km近傍での総曝露量は63.5人・mg/m³となり、発電所2の半径5km近傍では2336.4人・mg/m³であった。半径5km近傍では、設備容量が大きな発電所1より、設備容量が比較的小さな発電所2周辺の総曝露量が約37倍大きいことが分かった。これは、発電所2に対しては簡易脱硫を用いると仮定していること、発電所2の方が人口密集地に近いことが要因と考えられる。評価範囲を半径10km近傍に拡大した場合においても、発電所1近傍では772.0人・mg/m³、発電所2近傍では3718.2人・mg/m³となり、発電所2周辺の方が約4.8倍大きな値となった。半径10kmにエリアを拡大した場合においても依然として発電所2か
らの影響が大きいことが示された。こちらの場合でも、設備容量では発電所1のほうが大きいが、設備容量の小さな発電所2では、簡易脱硫の使用と、人口密集地に近いことが要因となって、発電所2が与える影響が大きくなったと考えられる。

(a) 5km近傍セル

(b) 10km近傍セル

図(1)-18 太原市における発電所近傍のセル

脱硫装置の効果を定量的に評価するために、脱硫ありケースにおける曝露量評価結果を用いて被害低減額「億元」の算出を行った。脱硫ありケースにおいて、発電所1と発電所2のそれぞれ半径5km近傍と半径10km近傍のセルに対して被害低減想定額を求めた。結果を図(1)-19に示す。太原市における脱硫装置導入による削減額は、半径5km近傍においては発電所1で3.2億元、発電所2で6.9億元の削減額が得られた。半径5km近傍では、発電所2に簡易脱硫装置を導入したケースの方が被害低減額で3.7億元高い値となった。範囲を、半径10km近傍に拡大した場合では、発電所1に高度脱硫を導入した効果の方が発電所2に導入した場合の約1.7倍となり、発電所1における脱硫効果が発電所2の被害低減額を上回る結果となった。運城市では発電所2の削減額が半径5km近傍で0.8億元、半径10km近傍では1.3億元となり、発電所1の削減額と比較して削減効果が低い結果となった。発電所2は、人口密集地から比較的距離があり、南側には溜池が存在するなどの立地条件から被害額

図(1)-19 太原市・運城市における被害低減額
自体が他の発電所と比べて少ない。また、簡易脱硫を用いているなどの条件から、削減効果も低くなったと考えられる。

脱硫装置導入コストの評価結果は、半径5km近傍、半径10km近傍のどちらの場合においても、脱硫装置の設置及び運転コストを大きく上回る被害削減想定額を示した。半径5km近傍では、発電所1に高度脱硫装置を導入するコストが1.1億元であるのに対し、脱硫における被害削減想定額は3.2億元であり、導入コストを差し引いても2.2億元の効果があるという結果になった。発電所2に関しても、導入コストが0.3億元、被害削減想定額が6.9億元と、6.6億元の効果がある。

## （３）再生可能エネルギー導入評価

## 1 ）地域バイオマス発電の輸送費用最小化による導入評価

地域バイオマス発電の輸送費用最小化による導入評価結果の一例として、対象地域の推計された資源量、および総発電量を表(1)-7に、農産バイオマス資源量の分布・設備立地地点を図(1)-20に示す。麦やトウモロコシの残渣が多く賦存する河南省、山東省では、バイオマスによる発電量の省内電力消費量に対する割合がそれぞれ23.0%、15.2%になり、バイオマス資源による発電ポテンシャルが非常に高かった。設備設置地点数が最も多かった長江下流域に着目すると、地域内の北部にバイオマスが多く賦存しており、大規模な発電事業を行うために十分な資源量が配分されていることが明らかとなった。

表1-7 対象地域の資源量・総発電量

資源量
[million t/yr]	総発電量
[million kWh/yr]	電力消費量に占める
総発電量の割合[%]
遼寧省	16.2	16934.0	12.0
山西省	10.3	10734.0	8.2
山東省	39.7	71538.5	15.2
長江下流域	35.9	37562.9	7.3
河南省	46.0	48133.5	23.0
湖南省	4.3	4500.0	4.0
広東省	4.5	4718.8	1.4

続いて、資源分布の地域性と設備設置地点数の関係について検討するため、資源量のばらつきを示す標準偏差と、費用最小な場合の設備立地地点数を比較した。まず、資源量によって加重平均されたメッシュの地理座標を、資源分布の地理的中心として定め、各メッシュにおける地理的中心からの距離を求めた。そして、地理的中心からの距離に、正規化された資源量を乗じた値の標準偏差を算出し、メッシュ毎に算出された値の標準偏差を、資源分布のばらつきを表す値とした。標準偏差と設備設置地点数をプロットした、資源分布の地域性と設備設置地点数の関係を図(1)-21に示す。資源量のばらつきと設備設置地点数には負の相関が見られる。資源分布のばらつきが大きい場合、最適値以上に設備地点を増加させる事は、重み付きの総輸送距離は減少するものの、減少分はばらつきが少ない場合に比べて少なくなる。そのため、資源分布のばらつきが少ない場合は、より小規模、分散した処理形態が望ましく、反対に資源分布のばらつきが多い場合は、より大規模、かつ集中した処理形態が望ましいと考えられる。
図(1)-20 対象地域と資源量の分布・設備立地地点

図(1)-21 資源分布の地域性と設備設置地点数の関係

各省における費用最小な場合の生産地点数、損益を表(1)-8に示す。長江下流域は3省を含んだ地域であるため、売電価格を3省の平均価格とした。設備設置地点数は、河南省、山東省のようにバイオマス資源が多く賦存する地域に多くなった。損益は、設備設置地点数やバイオマス資源量に関係なく、地域における売電価格に最も依存した。対象地域の中では、長江下流域、および広東省において売電価格が高く、利益が得られることが明らかになった。本研究では農産バイオマスの潜在的利用可能量の全てを対象としており、損失が発生した省では、資源をより多く利用するに従い、損失を生むバイオマス事業が発生したと考えられる。

利益が最も多かった長江下流域における設備数毎の収支結果を図(1)-22に示す。各地点に配分されたバイオマス資源量は最大発電効率30%を保つために十分な量であり、設備数に関わらず売電
収入は222億元で一定していた。設備設置地点が11地点の場合に損益が447百万元で最も高い利益になった。原料の購入費用が、費用全体の56.2％と大部分を占めており、事業の収益性を高めるためには、原料の購入・加工に掛かる費用を低減する必要がある。

表(1)-8 経済性分析結果

設備設置
地点	売電価格 $ ^{11)} $
[元/MWh]	損益
[百万元/yr]
遼寧省	8	522.31	-1330
山西省	5	421.52	-1271
山東省	10	492.60	-1833
長江下流域	11	589.97	447
河南省	7	431.51	-4063
湖南省	8	510.55	-389
広東省	4	689.68	200

図(1)-22 長江下流域における発電事業の収支結果

## 2 ）都市域における集中型太陽光発電システムの導入評価

評価対象地域の設定基準を日射量および電力需要が高いと考えられる中国沿岸域とした。設定基準である日射量を明らかにするためにGISを用いて日射量データから中国全土の日射量分布図を作成した。沿岸域で比較的多い日射量となったのは東北部、少ない日射量となったのは南方部である。そこで、沿岸域に位置する省の中で日射量の多い遼寧省を本研究の評価対象にした。また、日射量が遼寧省よりも少ない広東省も評価対象とした。

省内において地級市間に日射量の差があり、遼寧省の中で最高の日射量を示したのは鉄嶺市で、1,922 kWh/ $ m^{2}\cdot年 $ となった。大連市が最低の1,691 kWh/ $ m^{2}\cdot年 $ となった。広東省の日射量は清遠市が最低の1,538 kWh/ $ m^{2}\cdot年 $ であり、深圳市が最高の1,673 kWh/ $ m^{2}\cdot年 $ である。遼寧省全土
における日射量の平均値は1854 kWh/(m²·年)、広東省全土における日射量の平均値は1627 kWh/(m²·年)となり、約1割の日射量の差があることが示された。

遼寧省および広東省における導入制約条件①（人口密集地から4km以上8km以内）を満たす都市域の位置と分布を図(1)-23(a)および(b)に示す。(a)は遼寧省、(b)は広東省の分布を示す。遼寧省において、その都市域の多くは人口密集地の多い省中央部に存在しており、藩陽市が最大の2,764km²となった。二番目に鉄嶺市において導入制約条件①を満たす都市域の面積が大きくなった。これは、人口密集地が分散していることに起因していると考えられる。一方、人口密集地が少なく、かつ分散していない阜新市では最小の523km²となった。広東省においては人口密集地が省中央部、東部に集中していることが図(1)-23(b)より示された。湛江市においては人口密集地が多くあり、分散しているため導入制約条件①を満たす都市域が最も多い3,238km²となった。しかし、東莞市および深圳市においては5,000人/km²以上の人口密集地がデータ上なかったため導入制約条件①を満たす都市域は算出されなかった。省全体でみると、人口密集地が多く、かつ省全土の面積が大きい広東省において導入制約条件①を満たす都市域の面積が26,029km²となり、遼寧省の17,321km²に比べ約1.5倍の大きさとなることが示された。

(a) 遼寧省

(b) 広東省

図(1)-23 導入制約条件①を満たす都市域の位置と分布

各地級市における導入制約条件①～③の全てを満たす導入可能面積の算出結果は、遼寧省においては錦州市が最大の導入可能面積を示し36.6km²となった。その他、藩陽市、葫芦島市、朝陽市は他の地級市と比較して導入可能面積が多く存在することが示された。これは、草地・未利用地が多く存在するためだと考えられる。一方、盤錦市の導入制約条件①を満たす都市域は傾斜勾配1%以下を満たすが、草地・未利用地は存在しなかったため導入可能面積はなかった。広東省において掲陽市が最大の導入可能面積を示し、18.9km²となった。深圳市、東莞市、仏山市、中山市、江門市、清遠市、珠海市では導入可能面積は算出されなかった。これは、仏山市、中山市、江門市では傾斜勾配1%以下を満たす土地は多いが、草地・未利用地の面積がないためである。清遠市、
珠海市は傾斜勾配1%以下の土地が少なく、さらに草地・未利用地の面積がないためである。省全体でみると遼寧省における導入可能面積は144.7km²となり、広東省の77.9km²に比べ約1.8倍となった。この理由としては、どの地級市においても導入制約条件のうち制約条件③（草地・未利用地への導入制約）が非常に大きな制約条件となっているため、より多くの草地・未利用地の面積を有す遼寧省において導入可能面積が大きくなったと考えられる。

以上の算出手法に基づいた都市域における集中型太陽光発電システムの導入評価結果の一例として、図(1)-24に遼寧省における各地級市の2008年における電力消費量と、20MW以上のシステムの導入想定ケースにおける最大導入可能設備容量(導入可能割合100%)での最大発電量および最大CO $ _{2} $ 排出削減量を示す。20MWシステムの発電量が大きい朝陽市、藩陽市、電力消費量が比較的大きい錦州市においては導入可能設備容量も多いため、太陽光発電の最大発電量が大きく、結果として最大CO $ _{2} $ 排出削減量の値も大きくなった。また電力消費量の多い地級市より少ない地級市の方が、最大発電量が比較的高まる傾向にあることが分かった。また、最大導入可能設備容量は遼寧省で2,581MW、広東省で1,131MW、最大発電量は遼寧省で3,174GWh/年、広東省で1,162GWh/年、最大CO $ _{2} $ 排出削減量は遼寧省で305.8万t-CO $ _{2} $ /年、広東省で91.8万t-CO $ _{2} $ /年となった。

図(1)-24 遼寧省地級市における電力消費量と最大発電量、最大CO $ _{2} $ 排出削減量

遼寧省と広東省での最大CO₂削減量の差の要因分析として、図(1)-25に最大導入可能設備容量の規模の内訳を示す。太陽光発電導入設備可能容量の差の要因が65%、日射量・外気温要因が14.2%、地域CO₂削減原単位の差の要因が20.8%を占めることが明らかになり、導入設備可能容量の差が最も大きく寄与していることが示された。日射量・外気温の差よりCO₂削減原単位の差の方が大きく寄与していることから、日射量が低い地域であっても、CO₂削減原単位が大きければ、太陽光発電システムの導入により大きなCO₂排出削減が見込まれる。
図(1)-25 遼寧省と広東省における最大CO_{2}削減量の差を与える各要因の寄与分

## （４）再生可能エネルギー導入における意思決定分析

## 1 ）バイオマス技術導入における意思決定分析

第一階層の評価項目における分析では、バイオマス事業の実施国である中国側の有識者のうち、エネルギー政策担当者は資源・安定供給を、環境学の専門家は技術・環境を重視する結果であった。環境・経済の専門家及び一般の方は経済性を重視する結果となった。中国側の有識者は各自専門の立場を強く重視する意思決定となった。一方、CDM投資側である日本の有識者による意思決定の分析結果においては、CDMプロジェクト実施者が資源・安定供給及び、技術・環境の両項目を重視するものの、全有識者で資源・安定供給を重視する結果となった。CDM投資側はバイオマス事業を行う際、対象国の経済性及び技術性よりも、資源性を最重要視する傾向があると考えられる。図(1)-26に中国側有識者の第一階層の分析結果を、図(1)-27に日本の有識者による意思決定の分析結果を示す。

図(1)-26 第一階層の分析結果 （中国側）
図(1)-27 第一階層の意思決定の結果（日本側）

これら3つの評価項目の重要度を分析した上で、SWOT表を用いて整理した各項目の要素について重要度の分析を行った。その結果を表(1)-9に示す。中国側の有識者は、立場ごとにそれぞれ異なる要素を重要視した。黒竜江省においてのみ、全有識者が正の要因であるStrengthとOpportunityを重要視する結果であった。一方日本側の有識者は、CDMプロジェクト実施者が黒竜江省の地理的要因を考慮して、Weaknessの季節性を重視した以外では、全省において正の要因であるStrengthとOpportunityを重要視した。

表(1)-9 資源・安定供給

黒竜江省	山東省	陝西省	四川省
中国側	エネルギー環境政策担当者	S	T	T	S
環境学の専門家	O	O	O	O
環境経済の専門家	O	O	T	T
一般の方	S	S	S	S
日本側	エネルギー環境政策担当者	S	SWO	O	O
CDMプロジェクト実施者	W	S	O	O
環境問題の専門家	S	S	S	S

※ S:豊富な資源量 W:季節性 O:補助政策 T:不確実性

経済・制度項目の結果を表(1)-10に示す。この項目では、日中のエネルギー環境政策担当者は異なる要素を重要視した。中国側は山東省及び陝西省ではWeaknessを重要視したのに対し、日本側はOpportunityを重視した。他の有識者の結果からも、中国側はバイオマス事業実施時のマイナス要因である、Weakness及びThreatを重要視する傾向があるのに対し、日本側はOpportunityを重視する傾向がみられた。このことから、中国側はバイオマス事業運営時における経済性を重視しWeakness及びThreatを選択する傾向があり、日本側は事業が将来的に周辺に及ぼす経済性を重視し、Opportunityを選択すると考えられる。次に、技術・環境項目の結果を表(1)-11に示す。この項目の要素には、OpportunityとしてCDMプロジェクトを含む外国との技術協力があるため、CDMを実施する日本側は全員Opportunityを重視する結果となった。一方中国側は、有識者の立場ごとに各地域で重要視する要素が大きく異なる結果となり、Weaknessであるバイオマス技術の高いコストを多く重視する結果であったと考えられる。このことから、中国は自国のプロジェクトまたは、
CDMプロジェクトに関わらず、バイオマス技術の高いコストを重要視し、日本は投資国でありながらも、コストよりCDMプロジェクトを通した技術協力を重視していると考えられる。

表(1)-10 経済・制度

黒竜江省	山東省	陝西省	四川省
中国側	エネルギー環境政策担当者	O	W	W	S
環境学の専門家	T	W	T	O
環境経済の専門家	SWO	SWO	SWO	SWO
一般の方	W	W	W	W
日本側	エネルギー環境政策担当者	O	O	O	SWO
CDMプロジェクト実施者	W	S	O	O
環境問題の専門家	T	W	T	O

※ S: 電力需要 W: 他電源競合 O: 経済発展 T: 制度的障害

表(1)-11 技術・環境

黑竜江省	山東省	陝西省	四川省
中国側	エネルギー環境政策担当者	S	W	W	S
環境学の専門家	W	S	S	W
環境経済の専門家	W	W	W	W
一般の方	T	T	T	T
日本側	エネルギー環境政策担当者	O	O	O	SWO
CDMプロジェクト実施者	O	O	O	O
環境問題の専門家	O	O	O	O

※ S:構成改善 W:技術コスト O:技術協力 T:国産化の難度

三項目の分析を通して、中国側の有識者は、自身専門の立場またはバイオマス事業の持つWeaknessとThreatを重視する傾向がある。一方日本側は、立場に関わらずプラスの要因、特にOpportunityを重視する傾向がある。中国側は事業をとりまく、現在ある問題を重視し、日本側は事業の将来性を期待する意思決定を行うことが示唆された。

上記二階層の重要度分析及び重要度決定法を基に、最終的なバイオマス種導入のポテンシャル評価を表(1)-12に示す。日中両国のエネルギー環境政策担当者及び、日本側のCDMプロジェクト実施者は全地域において木質バイオマス種導入の結果となった。また日中両国の環境分野の専門家は、黒竜江省及び山東省で、農産バイオマス種、陕西省及び四川省では木質バイオマス種を導入する結果となった。この結果からバイオマス事業に携わる専門家は資源量よりも安定供給を重視したバイオマス種を選択し、環境分野の専門家は各地域の資源量を反映したバイオマス種を選択すると考えられる。

表(1)-12 バイオマス種導入のポテンシャル

黒竜江省	山東省	陕西省	四川省
中国側	エネルギー環境政策担当者	木質	木質	木質	木質
環境学の専門家	農産/木質	農産/木質	農産/木質	木質
環境経済の専門家	農産	農産	木質	木質
一般の方	農産	農産	農産/木質	木質
日本側	エネルギー環境政策担当者	木質	木質	木質	木質
CDMプロジェクト実施者	木質	木質	木質	木質
環境問題の専門家	農産	農産	木質	木質
以上の結果をまとめると、第一階層、及び第二階層の三項目において、中国側の有識者は、自身専門の立場またはバイオマス事業の持つWeaknessとThreat要素を重視する傾向がある。一方日本側は立場を問わず、プラスの要因、特にOpportunity要素を重視する傾向があった。中国側は事業をとりまく現存する問題を重視し、日本側は事業の将来性を期待する意思決定を行うと考えられる。最終的なバイオマス種導入のポテンシャル評価は、日中両国のエネルギー環境政策担当者及び、日本側のCDMプロジェクト実施者は全地域において木質バイオマス種導入の結果となった。また日中両国の環境分野の専門家は、黒竜江省及び山東省で、農産バイオマス種、陕西省及び四川省では木質バイオマス種を導入する結果となった。この結果からバイオマス事業に携わる専門家は資源量よりも安定供給を重視したバイオマス種を選択し、環境分野の専門家は各地域の資源量を反映したバイオマス種を選択することが明らかとなった。

## 2 ）太陽光発電導入における意思決定分析

分析結果の一例として、山西省における各項目の重要度を表(1)-13に、総合重要度を表(1)-14に示す。山西省ではCDM案件の場合2名の専門家が導入に積極的で4名の専門家が導入に消極的であることが分析から得られた。中でもCDM評価者の総合重要度の値が-0.713、再生可能ネルギー導入の専門家が-0.647、中国のエネルギー環境の専門家が-0.613、と低い値となっていることから導入には消極的であると考えられる。その理由として「石炭火力などよりも発電コストが高い」、「電力系統が未整備の場所での導入は難しい」がそれぞれ最小で-0.560、-0.486となっておりこの要因を問題視していることが明らかとなった。また、3名の専門家が自主導入の場合導入に積極的であると回答した。環境の専門家が0.335、エネルギー環境政策担当者が0.109と高い値となっている。その理由として、「環境政策があると導入が進み易い」という要因と「日射量が多いと発電量が増える」の二つの項目を最も重視するという回答が高い値となっており、それぞれ最大の値が0.330、0.278となっていることから、この二つの要因が山西省において導入の強み・機会となっていることが明らかとなった。以上の結果の理由として、山西省は北部に位置するため石炭生産地に近いことから太陽光発電システムを導入するよりも石炭を使用した火力発電での発電コストが安いことがCDM案件の場合に導入に積極的でないと判断された理由であると考えられる。また、環境政策を整備することで導入が更に進むと考えられる。

表(1)-13 山西省の各項目の重要度

回答者	導入手法	a	b	c	d	e	f	g	h
クレジット購入国	エネルギー環境政策担当者	CDM案件	0.278	0.013	-0.022	-0.035	0.004	0.004	-0.010	-0.001
自主導入	0.278	0.066	-0.007	-0.175	0.026	0.001	-0.069	-0.010
環境の専門家	CDM案件	0.008	0.010	-0.009	-0.013	0.008	0.066	-0.114	-0.023
自主導入	0.071	0.069	-0.003	-0.067	0.071	0.330	-0.114	-0.023
CDM評価者	CDM案件	0.010	0.013	-0.184	-0.026	0.005	0.025	-0.069	-0.486
自主導入	0.001	0.066	-0.026	-0.004	0.001	0.004	-0.010	-0.069
ホスト国	中国のエネルギー環境の専門家	CDM案件	0.001	0.007	-0.378	-0.132	0.009	0.004	-0.006	-0.118
自主導入	0.008	0.022	-0.076	-0.019	0.063	0.011	-0.028	-0.118
環境経済の専門家	CDM案件	0.066	0.013	-0.036	-0.251	0.053	0.373	-0.023	-0.006
自主導入	0.009	0.003	-0.007	-0.050	0.011	0.075	-0.023	-0.001
再生可能エネルギー研究者	CDM案件	0.001	0.010	-0.076	-0.560	0.008	0.005	-0.018	-0.018
自主導入	0.005	0.031	-0.015	-0.080	0.053	0.015	-0.088	-0.018
表(1)-14 山西省の総合重要度

回答者	導入手法	S	W	0	T	総合重要度
クレジット
購入国	エネルギー環境政策担当者	CDM案件	0.291	-0.057	0.007	-0.011	0.230
自主導入	0.344	-0.182	0.027	-0.079	0.109
環境の専門家	CDM案件	0.018	-0.022	0.074	-0.137	-0.067
自主導入	0.141	-0.070	0.402	-0.137	0.335
CDM評価者	CDM案件	0.023	-0.210	0.030	-0.556	-0.713
自主導入	0.068	-0.030	0.004	-0.079	-0.038
ホスト国	中国のエネルギー環境の専門家	CDM案件	0.008	-0.510	0.013	-0.124	-0.613
自主導入	0.030	-0.094	0.074	-0.146	-0.137
環境経済の専門家	CDM案件	0.079	-0.287	0.427	-0.029	0.190
自主導入	0.012	-0.057	0.085	-0.024	0.016
再生可能エネルギー研究者	CDM案件	0.011	-0.636	0.013	-0.035	-0.647
自主導入	0.036	-0.095	0.069	-0.106	-0.096

四川省では、CDM案件の場合、1名の専門家が導入に積極的である一方で、5名の専門家が導入に消極的であることが明示された。総合重要度は、CDM評価者が－0.723、中国のエネルギー環境の専門家が－0.621、再生可能エネルギー導入の専門家が－0.529、と低い値となり、山西省同様に導入には消極的であると見られる。自主導入の場合には、4名の専門家が導入に消極的であると回答した。この4名の専門家が回答した値が0に近い値となった。それぞれの専門家は四川省においてCDM案件での太陽光発電システム導入には積極的ではない。「電力系統が未整備の場所での導入は難しい」という要因と「設置できる土地制約がある」の二つの項目を最も問題視するという回答が多く、それぞれ最小の値が－0.262、－0.486となっていることから、この二つの要因が四川省において導入の障壁となっていることが明らかとなった。

遼寧省ではCDM案件の場合、2名の専門家が導入に積極的であり、4名の専門家が導入に消極的であることが明らかとなった。中でもCDM評価者の総合重要度の値が-0.486、中国のエネルギー環境の専門家が-0.453、と低い値となっていることから導入には非常に消極的であると考えられる。その理由として「石炭火力などよりも発電コストが高い」、「設置できる土地制約がある」がそれぞれ最小で-0.453、-0.486となっておりこの要因を問題視していることが明らかとなった。また、3名の専門家が自主導入の場合導入に積極的であると回答した。環境の専門家が0.440、エネルギー環境政策担当者が0.250と高い値となっている。その理由として、「導入に経済的なメリットがある」という要因と「環境政策があると導入が進み易い」の二つの項目を最も重視するという回答が高い値となっており、それぞれ最大の値が0.463、0.310となっていることから、この二つの要因が遼寧省において導入の強み・機会となっていることが明らかとなった。理由として、遼寧省は北部に位置するため石炭生産地に近いことから太陽光発電システムを導入するよりも石炭を使用した火力発電での発電コストが安いことが考えられる。また、日射量が比較的高い省であるため経済的なメリットがあると判断され、環境政策を整備することで導入が更に進むことが考えられる。

江蘇省ではCDM案件の場合2名の専門家が導入に積極的で、4名の専門家が導入に消極的であることが明らかとなった。導入に消極的な専門家の中でも中国のエネルギー環境の専門家の総合重要度の値が-0.618、再生可能エネルギー導入の専門家が-0.607、と低い値となっていることから導入には消極的であると考えられる。「石炭火力などよりも発電コストが高い」、「初期コストの負担が大きい」という要因がそれぞれ最小で-0.567、-0.494となっておりこの要因を問題視
していることが明らかとなった。また、4名の専門家が自主導入の場合導入に積極的で、2名の専門家が導入に消極的であると回答した。エネルギー環境の専門家が0.268、CDM評価者が0.102となっている。その理由として、「導入に経済的なメリットがある」という要因を最も重視するという回答が高い値となっており、それぞれ最大の値が0.493となっていることから、この要因が江蘇省において導入の強みとなっている。江蘇省は中国の沿岸部に位置し、経済発展が進んでいるため系統の整備が非常に進んでいる地域である。そのため電力消費量が多く自主導入の場合には導入に積極的な専門家が多く、導入に経済的なメリットが多いという要因を強みとしている。また、電力価格も非常に高くなっている。それにより太陽光発電システムを導入することで初期コストの負担が電力価格の上昇に影響することや、石炭火力などよりも発電コストの負担が大きいことがCDM案件として導入する弱みとなっている。この弱みを改善することで太陽光発電システム導入が更に進むと考えられる。

広東省では、CDM案件の場合すべての専門家が導入に積極的でないことが明らかとなった。3名の専門家が自主導入の場合導入に積極的であると回答したものの、回答した値が0に近い値となっている。そのため、それぞれの専門家は広東省において太陽光発電システム導入には積極的ではないと考えられる。その理由として、「初期コストの負担が大きい」という要因で最低の値が0.494、-0.417、「石炭火力などよりも発電コストが高い」という要因で最低の値が-0.422、-0.551となっていることから、広東省は電力価格も高いため導入することで電力価格が更に高くなってしまうことが理由だと考えられる。また、設置できる土地に制約があることや系統の密度がそれほど高くないため発電した電力を送電することでロスが大きくなることが障壁の原因になっていると考えられる。

新疆ウイグル自治区ではCDM案件の場合2名の専門家が導入に積極的で4名の専門家が導入に消極的であることが明らかとなった。中でもCDM評価者の中で導入に消極的な専門家の回答は総合重要度の値が-0.713、中国のエネルギー環境の専門家が-0.397、と低い値となっている。「電力系統が未整備の場所での導入は難しい」、「初期コストの負担が大きい」、がそれぞれ最小で-0.486、-0.349となっておりこの要因を問題視していることが明らかとなった。また、4名の専門家が自主導入の場合導入に積極的であると回答した。環境の専門家が0.738、再生可能エネルギー導入の専門家が0.559、中国のエネルギー環境の専門家が0.205と高い値となっている。その理由として、「日射量が多いと発電量が増える」という要因が高い値となっており、それぞれ最大の値が0.560となっている。このことから、この要因が新疆ウイグル自治区において導入の強みとなっていることが明らかとなった。以上より、新疆ウイグル自治区は日射量が非常に高いことから導入に非常に強みとなり導入に積極的であることが明示される。しかし、新疆ウイグル自治区は省の面積も非常に大きく、山岳地帯が大半を占めるため電力系統の密度はそれほど高くない。このことが導入の障壁となっていると考えられる。

CDM案件を想定したケースでの各省の総合重要度の値を図(1)-28にまとめる。新疆ウイグル自治区に太陽光発電システムを導入したいと考える専門家が他の省と比べると多い。その他の省は導入に消極的であるという回答が非常に多かった。その理由として考えられるのは、新疆ウイグル自治区は日射量が非常に高いことや、これまでCDM案件としての導入が行われてきた経緯がある。そのため、各専門家が導入に積極的であるという回答をしたと考えられる。一方、遼寧省への導入に消極的な専門家が多いことも明らかとなった。遼寧省は日射量が高いものの、系統の密度が