Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
インターネット調査とコンジョイント分析により求めた各都市のウェイティングファクターを将来時点に適用するには、「所得調整済みの原単位移転」を用いた。具体的には、基準とする所得（あるいは一人あたりGDP）の比率のべき乗αを、各都市のウェイティングファクターに乗じた $ \left(WF_{x,JPN,yr0}\times\left(y_{rg,yr}/y_{JPN,yr0}\right)^{\alpha},\alpha=0.3,0.5,0.9,1,x=h $ （健康），s（資源），b（生物），n（植物）、 $ y_{rg,yr}=GDP_{rg,yr}/POP_{rg,yr} $ ）。この方法は保護対象によらず一律に適用した。この方法により、次式を用いて算定し、サブテーマ4に利用した。式中の係数は表(3)-7の通り。

$$ \begin{aligned}\because\quad&CO2_{total,rg,yr}=\left(CO2_{h,rg,yr}\cdot WF_{h,city,yr0}+CO2_{s,rg,yr}\cdot WF_{s,city,yr0}+CO2_{b,rg,yr}\cdot WF_{b,city,yr0}\right)\cdot\left(y_{rg,yr}\left/y_{JPN,yr0}\right.\right)^{\alpha}\\\because\quad&SOx_{total,city,yr}=\left(SOx_{h,rg,yr}\cdot WF_{h,city,yr0}+SOx_{s,rg,yr}\cdot WF_{s,city,yr0}+SOx_{n,rg,yr}\cdot WF_{n,city,yr0}\right)\cdot\left(y_{rg,yr}\left/y_{JPN,yr0}\right.\right)^{\alpha}\\\because\quad&NOxp_{total,city,yr}=\left(NOxp_{h,rg,yr}\cdot WF_{h,city,yr0}+NOxp_{s,rg,yr}\cdot WF_{s,city,yr0}+NOxp_{n,rg,yr}\cdot WF_{n,city,yr0}\right)\cdot\left(y_{rg,yr}\left/y_{JPN,yr0}\right.\right)^{\alpha}\\\because\quad&NOxl_{total,city,yr}=\left(NOxl_{h,rg,yr}\cdot WF_{h,city,yr0}+NOxl_{s,rg,yr}\cdot WF_{s,city,yr0}+NOxl_{n,rg,yr}\cdot WF_{n,city,yr0}\right)\cdot\left(y_{rg,yr}\left/y_{JPN,yr0}\right.\right)^{\alpha}\\\because\quad&PM2.5p_{total,city,yr}=PM2.5p_{h,rg,yr}\cdot\left(y_{rg,yr}\left/y_{JPN,yr0}\right.\right)^{\alpha}\\\cdot\quad&PM2.5l_{total,city,yr}=PM2.5l_{h,rg,yr}\cdot\left(y_{rg,yr}\left/y_{JPN,yr0}\right.\right)^{\alpha}\\\cdot\quad&PM10p_{total,city,yr}=PM10p_{h,rg,yr}\cdot\left(y_{rg,yr}\left/y_{JPN,yr0}\right.\right)^{\alpha}\\\cdot\quad&PM10l_{total,city,yr}=PM10l_{h,rg,yr}\cdot\left(y_{rg,yr}\left/y_{JPN,yr0}\right.\right)^{\alpha}\end{aligned} $$

ただし人口、一次生産力、ホットスポットをそれぞれPOP、NPP、BDとして

$$ \begin{aligned}\cdot\quad&Inv_{h,rg,yr}=Inv_{h,rg,yr0}\times\left(POP_{rg,yr}\left/POP_{rg,yr0}\right.\right)\\\cdot\quad&Inv_{s,rg,yr}=Inv_{s,rg,yr0}\times\left(GDP_{rg,yr}\left/GDP_{rg,yr0}\right.\right)\\\cdot\quad&Inv_{b,rg,yr}=Inv_{b,rg,yr0}\times\left(BD_{rg,yr}\left/BD_{rg,yr0}\right.\right)\\\cdot\quad&Inv_{n,rg,yr}=Inv_{n,rg,yr0}\times\left(NPP_{rg,yr}\left/NPP_{rg,yr0}\right.\right)\end{aligned} $$

$ I_{N}V = CO_{2}, SO_{x}, NO_{x}, NO_{1}, PM_{2.5p}, PM_{2.51}, PM_{10p}, PM_{101} $ （p,1はそれぞれ点源と線源、PM2.5とPM10は微小粒子状物質であり、PM2.5は空気力学径が2.5μm、PM10は10μmの粒子である）

表(3)-7 インベントリー別の被害係数、影響領域、ウェイティングファクター

保護対象	人間健康	資源	生物	植物
ウェイティングファクター(WF)	WFh,city,yr0	WFs,city,yr0	WFh,city,yr0	WFn,city,yr0
インベントリー(Inv)別の被害係数	C02	CO2h,world,yr0	CO2s,world,yr0	CO2h,world,yr0
SOx	SOxh,JPN,yr0	SOxs,JPN,yr0	SOxn,JPN,yr0
NOxp	NOxh,JPN,yr0	NOxps,JPN,yr0	NOxpn,JPN,yr0
NOxl	NOxlh,JPN,yr0	NOxls,JPN,yr0	NOxln,JPN,yr0
PM2.5p	PM2.5h,JPN,yr0
PM2.51	PM2.5lh,JPN,yr0
PM10p	PM10ph,JPN,yr0
PM101	PM10lh,JPN,yr0

影響領域の凡例：地球温暖化、酸性雨（越境污染）、都市域大気汚染

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

便益移転は政策支援に資する有効なツールであるにも関わらず、それ自体を研究対象としている資源環境関連の研究者は、国内には極めて少ない。コンジョイント分析を用い、海外における
複数同時の社会調査の実施も例がなく、そもそもこうした社会調査を実施すること自体に意義がある。海外における社会調査の設計は、様々な制約条件下において技術的に極めて難易度が高いものとなるが、調査に際してのノウハウ等の蓄積は、今後の類似調査の実施に役立つことが期待される。本研究で実施した社会調査が成功裡に完了した点は特筆に値する。

## （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＞

地球環境政策をアジア広域において推進する際には、その基礎となる環境影響に関する情報（例えば費用や便益）が必要となる。特に重点的に把握する必要がある地点においては、統計学的にも精緻な手法で綿密な調査が望まれるが、「木を見て森を見ず」にならないことも政策遂行上、重要なことである。便益移転はそのためのカギとなるツールであり、本研究を通じて平易かつ妥当な方法の開発につなげることで、温暖化だけでなく大気汚染面での我が国によるアジアにおける環境貢献が期待されている「二国間オフセットクレジットメカニズム」など、地球環境政策の支援に貢献することが期待される。

## 6 ．国際共同研究等の状況

特に記載すべき事項はない

### 7. 研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

特に記載すべき事項はない

<査読付論文に準ずる成果発表>（「持続可能な社会・政策研究分野」の課題のみ記載可。）特に記載すべき事項はない

## 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) K. MURAKAMI, M. NISHIO, E. ENDO, K. YOSHIDA and N. ITSUBO: The 2nd Congress of East Asian Association of Environmental and Resource Economics (EAAERE 2012), Bandung, Indonesia (2012)

"Estimating marginal willingness to pay (MWTP) for environmental improvement by co-benefit of global warming mitigation in Asian countries using conjoint analysis and benefit transfer"
2) M. NISHIO, E. ENDO, K. TOKIMATSU, K. MURAKAMI, M. AICHA, K. YOSHIDA and N. ITSUBO: Eco Balance 2012, Yokohama, Japan (2012)

"Estimating marginal willingness to pay (MWTP) for environmental improvement by co-benefit of global warming mitigation in Asian countries using conjoint analysis and benefit transfer"

3) K. TOKIMATSU, E. ENDO, M. NISHIO, K. MURAKAMI, M. AICHA, K. YOSHIDA and N. ITSUBO: The 3rd Congress of East Asian Association of Environmental and Resource Economics (EAAERE 2013), Huangshan, China (2013)

" Estimating marginal willingness to pay (MWTP) for environmental improvement by co-benefit of global warming mitigation in Asian countries using conjoint analysis and benefit transfer "

## （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）

特に記載すべき事項はない

## （５）マスコミ等への公表・報道等

特に記載すべき事項はない

## (6) その他

特に記載すべき事項はない

### 8 \. 引用文献

1) 環境省、微小粒子状物質(PM2.5)に関する情報、http://www.env.go.jp/air/osen/pm/info.html

2) IPCC 2007, Sathaye J, Najam A. Editors "Sustainable Development and Mitigation", in Climate Change 2007: Mitigation. Contribution of Working Group III to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [B. Metz, O.R. Davidson, P.R. Bosch, R. Dave, L.A. Meyer (eds)], Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.

3）東アジア酸性雨モニタリングネットワーク（EANET）、http://www.eanet.asia/jpn/

4）例えば、環境儀No.22、http://www.nies.go.jp/kanko/kankyogi/22/22.pdf、2006

5）外岡他、Hc-089 中国における気候変動対策シナリオ分析と国際比較による政策立案研究、http://www.env.go.jp/policy/kenkyu/suishin/backnumber/suishinhi/jpn/projects_underway/pdf/Hc089.pdf

6）鈴木他、東アジアの大気汚染対策促進に向けた国際枠組とコベネフィットアプローチに関する研究、http://www.acap.asia/~s7/S-7_jpn/research/S_7_3.html

7）例えば、環境省、コベネフィットCDMモデル事業、http://www.env.go.jp/water/info/cdm/
8）伊坪徳宏、稲葉敦（監修）：LIME2—意思決定を支援する環境影響評価手法，産業環境管理協会、2010

9）例えば、村上佳世他、LIMEの世界化－統合化手法の開発－第8回日本LCA学会要旨集、2013

10）例えば、吉田謙太郎、便益移転による環境評価の収束妥当性に関する実証分析－メタ分析と便益関数移転の適用－，農業経済研究，72,3,122-129（2000）

11）大床太郎 他:大気汚染対策の便益移転と環境会計，環境科学会誌，20,1,7-20（2007）

12) Ready R. and Navrud S. (Eds.): "Environmental Value Transfer: Issues and Methods", Springer (2007)

13) Smith, et al.: "Structural benefit transfer: An example using VSL estimates", Ecol. Econ. 60, 361–371 (2006)

14) Brouwer R. and Spaninks, F. A.: "The Validity of Environmental Benefit Transfer: Further Empirical Testing", Env. Res. Econ. 14, 95-117 (1999)

15) Smith, V.K., Pattanayak, S.K., "Is meta-analysis the Noah's Ark for non market valuation?" Environmental and Resource Economics 22 (1-2), 271-296 (2002)

16)吉田・栗山、「全国における生物多様性保全政策の経済評価－選択実験による評価－」、環境経済・政策学会2011年大会（長崎大学）

http://kkuri.kais.kyoto-u.ac.jp/~kkuri/seeps2011/abst/2010_PNfL2pPp.pdf

17) 青柳・山崎・吉澤、「持続可能なライフスタイルを若者はどうとらえているかーUNEP Global Survey on Lifestylesの結果からー」、環境経済・政策学会2009年大会（千葉大学）

http://www.seeps.org/meeting/2009/abst_0816_2009.pdf

18) Ready R., et al.: "Benefit Transfer in Europe: How Reliable Are Transfers between Countries", Env. Res. Econ. 29, 67-82 (2004)

19) Ready R. and Navrud S.: "International benefit transfer: Methods and validity tests", Ecol. Econ. 60, 429-434 (2006)

20) 電通総研，日本リサーチセンター（編集）：世界主要国価値観データブック，同友館（2008）

21) Itsubo et al. 2012. “Statistical analysis for the development of national average weighting factors- visualization of the variability between each individual’s environmental thoughts”， International Journal of Life Cycle Assessment 7(4) 488-498

22) PricewaterhouseCoopers UK Economic Outlook November 2009, “Global city GDP rankings 2008-2025”， November 2009,

http://www.ukmediacentre.pwc.com/imagelibrary/downloadMedia.ashx?MediaDetailsID=156223) UBC, “Prices and earnings 2012”, September 2012,

http://www.static-ubs.com/global/en/wealth_management/wealth_management_research/prices_earnings/_jcr_content/par/columncontrol/col1/linklist/link_0.1393999310.file/bGluay9wYXRoPS9jb25OZW50L2RhbS91YnMvZ2xvYmFsL3dlYWx0aF9tYW5hZ2VtZW5OL3dlYWx0aF9tYW5hZ2VtZW50X3J1c2VhcmNoL1BfTF8yMDEyX2VuLnBkZg==/P_L_2012_en.pdf
(4) アジア地域におけるコベネフィットを考慮した緩和技術の導入分析

（独）產業技術総合研究所

エネルギー技術研究部門 エネルギー社会システムグループ 村田晃伸

平成22年度～24年度累計予算額：23,558千円

(うち平成24年度予算額: 6,475千円)

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

本サブテーマの目標は、マクロなエネルギーシステムモデルを用いて、2030年頃の中国、インドなどアジア地域の数地点において展開される可能性のある新オフセット・メカニズムによる緩和技術の導入を分析することにより、オフセット・メカニズムにコベネフィットを組み合わせる手法の効果を定量的に明らかにすることである。評価ツールとして、サブテーマ(1)と連携して中国の主要6電力グリッドとインドの主要2電力グリッドを対象とする最適電源計画モデルを構築した。最適化の目的関数に、サブテーマ(2)，(3)の成果である大気汚染物質（硫黄酸化物、窒素酸化物、ばいじん）排出削減のコベネフィットを含めることにより、コベネフィットを考慮したCDMの地域別、技術別ポテンシャルの定量的評価が可能になった。火力発電に対する大気汚染物質排出規制や再生可能エネルギー発電に対する固定価格買取制度の導入など、中国およびインドにおける環境エネルギー政策の新しい動向を織り込んだベースラインの分析を行った。ベースライン分析の結果を踏まえ、先進的火力発電技術、再生可能エネルギー発電および原子力発電によるCDMを中国およびインドで実施する事を想定して、排出クレジットだけを考慮する現行CDMと、コベネフィットを考慮するCDMの導入分析を行った。その結果、ほとんどのケースにおいて、ホスト国がCDMのコベネフィットを考慮に入れることにより、CDMの導入規模が拡大する可能性があることを示した。また、コベネフィットの効果は、再生可能エネルギー発電などのようにkWhあたりのCO₂排出削減効果が大きい発電技術のCDMよりも、先進的石炭火力発電のCDMの場合に相対的に強く現れることが分かった。

[キーワード]

コベネフィット、CDM、エネルギーシステムモデル、発電技術

## １．はじめに

本研究は，現行のCDMを想定して先行研究で開発した「アジア地域における緩和技術の統一的な評価手法」を，新しいクレジット・メカニズムに対応させた経済的価値付け手法であるコベネフィット分析に発展していくもので，重点的に公募する行政ニーズとして挙げられている『気候変動対策のための2013年以降の国際枠組みに基づく国内・国際対策の推進に関する研究』に取り組むことを目的としている。サブテーマ(4)は、サブテーマ(1)〜(3)の研究から得られる技術別・地域別の評価結果を総合し、対象とするアジアの主要地域における導入シナリオをマクロなエネル
ギーモデルを用いて分析することにより、オフセット・メカニズムにコベネフィットを組み合わせる手法の効果を定量的に明らかにする役割を担っている。

### 2. 研究開発目的

本プロジェクトで評価対象とする先進的発電技術の導入による、大気汚染物質（ $ SO_{x} $ 、 $ NO_{x} $ 、ばいじん）の排出削減がもたらすコベネフィットをCDMにおいて考慮することにより、クレジットの供給量がどのように変化するかを定量的に評価する手法を開発する。超々臨界(USC)石炭火力発電、石炭ガス化複合サイクル(IGCC)発電、天然ガス複合サイクル発電、二酸化炭素回収型(CCS)火力発電等の先進的火力発電技術と、風力発電、太陽光発電、バイオマス発電などの再生可能エネルギー発電を事例とする導入分析を行う。とくに、先進的石炭火力発電を利用するオフセット・メカニズムは、電源構成において石炭火力発電が大きな割合を占めるインド、中国がホスト国になると想定されるため、中国とインドをCDM事業の想定ホスト国として技術別、地域別にケーススタディを実施する。

### 3. 研究開発方法

## （１）多電力グリッド最適電源計画モデル¹²）

## 1 ）モデルの概要

コベネフィットを考慮したクレジット・メカニズムによる導入分析のツールとして最適電源計画モデルを開発する。最適電源計画モデルを用いることにより、ホスト国のエネルギー環境政策を考慮したベースラインと、先進技術導入による環境負荷低減効果を定量的に評価することが可能になる。とくにCDMでは、プロジェクトが実施される電力グリッド単位でベースラインを設定することを考慮して、中国とインドの主要な電力グリッドを構成単位とする多電力グリッド最適電源計画モデルを開発した。

中国のモデルは華北、東北、華東、華中、西北、南方の6グリッドで構成され（図(4)-1）、2006年から2046年までを分析期間とする。インドのモデルは、北部（デリー、グジャラート、など29州）、南部（カルナタカ、タミルナドゥなど6州）の2グリッドで構成され（図(4)-2）、2006年から2031年までを分析期間とする。

図(4)-1 中国モデルのグリッド構成

図(4)-2 インドモデルのグリッド構成
表(4)-1 最適電源計画モデルを構成する主な式

制約式名	制約式の意味
電力需要充足式	発電量と電力需要がバランスすることを示す。
ピーク時設備稼働関係式	電力需要のピーク時間帯に発電可能な発電設備の割合を表す。
ピーク時予備力関係式	電力需要のピーク時間帯に発電可能な発電設備が十分確保できることを保証する。
運転出力の相互関係式	電力需要が高い時間帯ほど、多くの発電設備が稼働することを表す。
発電設備量の関係式	ある年に存在する発電設備量は、前年の保有設備量、新設設備量、改修による増減量、および廃止量で決まることを示す。
発電設備改修の関係式	既存発電所に環境対策のための改修を施すことを示す。
揚水用動力バランス式	揚水発電の揚水動力量と発電量の関係を表す。
年設備利用率関係式	発電設備の設備量と年間発電可能量（上限）の関係を表す。
再生可能エネルギーの出力変動に対する調整式	風力発電、太陽光発電の出力変動に対して、充分な調整力を確保できることを保証する。
発電量定義式	発電設備の発電量を定義する。
燃料消費量定義式	発電設備の燃料消費量を定義する。
環境負荷排出量定義式	電力網の環境負荷(CO₂、SOₓ、NOₓ)排出量を定義する。
排出クレジット定義式	CDMにより獲得されるクレジット量を定義する。
環境負荷低減量定義式	CDMによりベースラインから削減される排出量を定義する。
CDMの追加性判定式	CDMプロジェクトの内部投資収益率（Internal Rate of Return、IRR）に関する制約。CDMプロジェクトが実施される電力網、実施時期、および対象技術別に課す。
目的関数	本文中の(1)式～(3)式で定義する。

最適電源計画モデルは表(4)-1に挙げた制約式、および目的関数(1)〜(3)により構成される。ベースラインの場合には(1)式で定義する目的関数 $ OBJ_{BL} $ を用い、コベネフィットを考慮しないCDMの導入評価の場合には(2)式で定義する目的関数 $ OBJ_{CDM} $ を用いる。 $ OBJ_{BL} $ は売電から得られる発電事業者の利益（現在価値換算値）を表す。 $ OBJ_{CDM} $ は $ OBJ_{BL} $ に排出クレジットの売却から得られる利益を加算したものである。 $ CO_{2} $ クレジットはプロジェクトのクレジット期間だけで得られるものとし、その量はCDMのルールに準拠して定義する。さらに、コベネフィットを考慮する場合には(3)式で表される目的関数 $ OBJ_{CB} $ を使用する。 $ OBJ_{CB} $ は、 $ SO_{x} $ 、 $ NO_{x} $ 、ばいじんの排出量がベースラインより減少した分のコベネフィットを $ OBJ_{CDM} $ に追加したものである。CDMプロジェクトのコベネフィットは発電プラントの耐用期間全体にわたり得られるものとする。

$ OBJ_{BL}=\sum_{t}(1+d)^{(t-2006)}\sum_{g}(I_{g,t}-K_{g,t}-OM_{g,t}-F_{g,t}) $ ……(1)

ここで、 $ g=1\sim6 $ 、電力網を表す

t = 2006年から5年おき、時間断面を表す

d= 割引率

$ I_{g,t}= $ 売電収入（電力グリッドによる買取価格と買取電力量の積和）

$ K_{g,t}= $ 資本費

$ OM_{g,t}= $ 運転保守費

$ F_{g,t}= $ 燃料費
$$ \begin{aligned}&OBJ_{CDM}=OBJ_{BL}+\sum_{t}\left(1+d\right)^{-\left(t-2006\right)}\sum_{g}C_{g,t}\quad\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots(2)\\ &\\ & ここで、C_{g,t}= クレジット収入 \left( クレジット価格とクレジット売却量の積和 \right)\\ \end{aligned} $$

\[\begin{aligned}&OBJ_{CB}=OBJ_{CDM}+\sum_{t}\left(1+d\right)^{-(t-2006)}\sum_{g}B_{g,t}\quad

制約式のうち、「CDMの追加性判定式」は、CDMプロジェクトの経済的な追加性を判定するために課す制約である。CDMプロジェクトの内部投資収益率（Internal Rate of Return、IRR）は、発電した電力を電力グリッドに卸して得る収入だけでは予め設定したしきい値を下回り、売電に加えてCER発行による収入も得ることで初めて設定したしきい値を上回る、ということを表す。発電電力の買取価格が高すぎると、CER発行収入が無くても内部収益率がしきい値を上回りCDMプロジェクトとしては成立しない。CER価格が低すぎると、CER発行収入を加えても内部収益率がしきい値を下回りCDMプロジェクトとして成立しない。内部投資収益率のしきい値は、中国については8%、インドについては13%とした。これらの値は、UNFCCCに提出されたCDMプロジェクトのプロジェクト設計書(PDD)で採用されている値に基づいて設定した。

また、「再生可能エネルギーの出力変動に対する調整式」は、風力発電、太陽光発電の出力変動に対して、充分な調整力を系統側で確保できることを保証するために課す制約である。引用文献3)によれば、系統運用上もっとも厳しいのは、36時間の間に発生する出力変動に対して充分な調整力を確保することである。36時間の間に発生する出力変動は最大で、風力発電、太陽光発電の合計発電容量の約90％に達する。系統側では電力需要の変動に加えて、風力発電、太陽光発電の出力変動を吸収出来るだけの発電容量を確保する必要が有る。調整力として利用可能な電源は電力系統により異なり、一般的な火力発電、水力発電、揚水発電の他、系統によっては原子力発電も利用することがある。今回モデル化の対象とした中国、インドの系統については、火力発電、水力発電、揚水発電だけを調整力として考慮した。ただし、中国の火力発電容量の2割弱を占める熱電併給発電は、特に冬季においては熱供給側の運用に制約されて電力負荷に対する追従性能が悪くなる。このことを考慮して、中国の系統については熱電併給火力発電を調整力から除外した。

コベネフィットの効果の分析手法としては、まずコベネフィットを考慮しない現行CDMを想定した先進的発電技術の導入ポテンシャルを、最適電源計画モデルを用いて地域別、技術別に分析する。次ぎに、CDMプロジェクトとして先進的発電技術が導入されることによりもたらされるSO $ _{x} $ 、NO $ _{x} $ 、ばいじんの排出削減量に被害額を乗じた値を、最適電源計画モデルにおけるCDMの便益に追加することにより、コベネフィットを考慮したCDMの導入ポテンシャルを分析する。最後に、両者を比較することにより、コベネフィットの効果を定量的に評価する。
## 2 ）主要設定データ

## a 電力需要

中国の将来の電力需要については、日本エネルギー経済研究所「アジア/世界エネルギーアウトルック2007」等を参考にして、2020年に4.1兆kWh、2030年に5.3兆kWh、2045年には6.7兆kWhに達すると想定した。各電力グリッドの需要は、総電力需要を2006年のシェアで配分して決定した。各電力グリッドの年負荷持続曲線は公開されていないため、2006年に関しては利用可能な情報に基づいて推定し $ ^{2)} $ 、2011年以降は電力需要に比例して2006年の持続曲線を変化させたものを用いた。

インドの将来の電力需要については、日本エネルギー経済研究所「アジア/世界エネルギーアウトルック2009」等を参考にして設定した $ ^{4)} $ 。想定電力需要増加率は、2007～2020年は年率5.8%、2002～2030年は年率5.7%、2030～2035年は年率5.5%である。各電力グリッドの需要は、総電力需要を2006年のシェアで配分して決定した。南部グリッドの年負荷持続曲線はCentral Electricity Authorityにより公開されている。北部グリッドの年負荷持続曲線は公開されていないため、年負荷持続曲線から決まる年負荷率（＝年間平均電力需要と年間最大電力需要の比）が北部グリッドの実績値に合うように、南部グリッドの持続曲線を変形したものを用いた。2011年以降は電力需要に比例して2006年の持続曲線を変化させた。

## b 電力グリッドによる買取価格

電力グリッドによる発電買取価格については、文献調査およびインターネット検索により現状価格を調査した結果に基づいて設定した。中国における買取価格の設定値を表(4)-2に示す。中国の石炭火力については、石炭価格に合わせて買取価格が調整される。今回は、インターネット検索により20地区（省、直轄市）における買取価格を調査し、グリッド毎に求めた平均値を買取価格として設定した。石炭火力以外の発電技術に対する買取価格については全グリッド共通とした。

表(4)-2 中国における発電買取価格の設定値

買取価格(元/kWh)(1元=$0.126)	備考
石炭火力発電	華北グリッド	0.414	石炭価格の高低に合わせて調整される
東北グリッド	0.388
華東グリッド	0.447
華中グリッド	0.427
西北グリッド	0.373
南方グリッド	0.457
天然ガス火力発電	0.556	全グリッドに共通
原子力発電	0.44	CF=年間設備利用率
水力発電	0.297
揚水発電	0.26
風力発電(CF=30%)	0.51
風力発電(CF=20%)	0.54
バイオマス発電	0.75
太陽光発電	1.15
表(4)-3 インドにおける発電買取価格の設定値

買取価格($/kWh)	備考
石炭火力発電	0.062	全グリッドに共通
褐炭火力発電	0.04	輸入天然ガス比率の増加と共に上昇
天然ガス火力発電	0.052
原子力発電	0.062	揚水発電を含むCF=年間設備利用率
水力発電	0.046
風力発電(CF=30%)	0.078
風力発電(CF=20%)	0.12
バイオマス発電	0.12	太陽光発電設備の低価格化と共に引き下げ
太陽光発電	0.20

インドにおける買取価格の設定値は表(4)-3のように設定した。再生可能エネルギー発電以外の電源に対する買取価格については、インド中央電力規制委員会(CERC)の年次報告書 $ ^{5)} $ を参考にした。再生可能エネルギー発電については、2012年に導入された固定価格買取制度 $ ^{6)} $ を参考に買取価格を設定した。なお、太陽光発電については、2031年に向かって発電設備の価格が低下するとともに買取価格も0.09/kWhまで下がると想定した。

## c 燃料価格

国産の発電燃料については、文献調査によって収集した情報に基づいて現状価格を設定し、将来価格には国際価格と同じ上昇率を見込んだ。

中国の電力系統に関する発電燃料の現状価格の設定値を表(4)-4に示す。石炭については、産炭地における積み出し価格、産炭地と消費地の間の輸送手段と輸送距離および輸送量に基いて電力グリッド毎に推定した平均炉前価格を設定した。石炭の輸入は、沿岸部に位置する華北グリッド、華東グリッド、南方グリッド、東北グリッドで行われるとし、将来輸入炭の方が国産炭よりも低価格になった場合には、輸入炭が利用されるものとした。発電用天然ガスについては、主に輸入ガスが利用されると想定した。中国の天然ガス価格は政府による強い統制を受けている。輸入ルートとしては、LNGとパイプラインガスがあるが、今回の分析では価格面で両者を区別せず、電力グリッド毎の違いも考慮しなかった。バイオマス燃料の価格は、中国をホスト国とする農業廃棄物利用バイオマス発電CDMプロジェクトのプロジェクト設計書(PDD)の中で想定されている燃料価格を調査した結果に基づき設定した。中国のエネルギー輸入価格については、国際エネルギー機関(IEA)World Energy Outlook 2011の日本の輸入価格シナリオに拠って設定した。

インドの電力系統に関する発電燃料の現状価格の設定値は表(4)-5に示す通りである。石炭、褐炭、天然ガスについては、国家電力計画2007で想定されている発熱量当たりの価格に基づいて山元価格を設定した。石炭の炉前価格には、さらに輸送コストが加えられている。輸送コストは、平均輸送距離を1000km $ ^{5)} $ として16.3/トン石炭と想定したが、電力グリッドによる違いは明確にならなかった。発電用天然ガスについては、現在は主に安価な国産天然ガスが利用されているが、将来増加する需要に見合うだけの量を生産が可能であるかは不確実である。そのため、長期的に
は輸入天然ガスの利用が増加すると見込まれている。インドの天然ガス輸入価格は、国際エネルギー機関(IEA)World Energy Outlook 2011のヨーロッパの輸入価格シナリオに拠って設定した。農業廃棄物バイオマス燃料については、再生可能エネルギー発電の固定買取価格を設定するときに使用された価格 $ ^{6)} $ を引用した。

表(4)-4 中国における発電用燃料の現状価格

価格	備考
石炭	華北グリッド	345	単位 元/トン（発熱量5500kcal/トン換算）
東北グリッド	384	この表に示すのは2007年の推定炉前価格である²）。参考値として、華東グリッドにおける実績値510元/トン（発熱量5500kcal/トン換算）を挙げておく。
華東グリッド	517
華中グリッド	382
西北グリッド	297
南方グリッド	582
天然ガス	2.05	単位 元/m³（2006年）
農業廃棄物バイオマス	150	単位 元/トン

表(4)-5 インドにおける発電用燃料の現状価格

価格	備考
石炭	35	単位 $/トン（発熱量3950kcal/トン換算）
輸送コストとして$16.3/トンを含む
褐炭	25.8	単位 $/トン。価格上昇は考慮しない。
天然ガス（国産）	0.095	単位 $/m³（2006年）
農業廃棄物バイオマス	54	単位 $/トン

## d 発電技術の特性

各国のモデルで使用する新規電源の特性（経済性、発電効率、設備利用率）は、大筋では国際エネルギー機関(IEA) World Energy Outlook 2011の新政策シナリオ $ ^{7)} $ に拠って設定した。バイオマス発電の発電効率については、農業廃棄物利用バイオマス発電CDMプロジェクトのプロジェクトデザイン文書(PDD)等を参考に、現在の技術水準を考慮した値を想定した。中国の発電技術（新規）に関する設定データを表(4)-6、インドの発電技術（新規）に関する設定データを表(4)-7に示す。なお、2035年以降の技術データは変化しないと想定した。

2006年における既設火力プラントの発電効率は、中国については「2007中国電力年鑑」から得られる地区別火力発電量と、引用文献 $ ^{[8]} $ 所載の地区別発電用燃料消費量に基づいて、電力グリッド別に設定した。ただし、中国政府が10万kW以下の小規模火力プラントの廃止を推し進めていることを考慮して、10万kW以下の小規模火力プラントについては2015年までに全廃されるものとした。インドの既設火力プラントの発電効率については、Central Electricity Authorityが公開しているデータベース（CDM-CO2Baseline Database）に基づいて、電力グリッド別に設定した。中国における二酸化炭素回収貯留(CCS)については、輸送・貯留コストと貯留可能量を文献 $ ^{[9]} $ に
よって地域別に設定した。インドにおけるCCSについては、地域別の貯留可能量に関する情報が得られなかったため、文献 $ ^{10} $ によって輸送・貯留コストのみを設定した。CDMプロジェクトの対象となる先進的発電技術の発電効率と環境特性は我が国の技術水準を踏まえて設定した。

表(4)-6 中国の発電技術（新規）に関する設定データ $ ^{7)} $

$ 1=7.96 $ 元

(年)	建設費($/kW)	O&M費($/kW)	発電端効率(%)
2010	2020	2035～	2010	2020	2035～	2010	2020	2035～
亜臨界石炭火力	600	600	600	21	21	21	37	37	37
超臨界石炭火力	700	700	700	28	28	28	42	42	42
超々臨界石炭火力	800	800	800	32	32	32	46	48	50
石炭ガス化複合サイクル発電	1100	1100	900	50	50	41	47	49	51
天然ガス複合サイクル発電	550	550	550	18	18	18	57	59	61
超々臨界石炭火力+CCS	1500	1500	1500	60	60	60	33	33	34
石炭ガス化複合サイクル発電+CCS	1800	1800	1600	81	81	72	38	40	44
バイオマス発電	2180	2110	2020	76	74	71	23	23	23
風力発電	1480	1530	1440	22	23	22
太陽光発電	2590	1760	1360	49	33	25

表(4)-7 インドの発電技術（新規）に関する設定データ $ ^{7)} $

(年)	建設費($/kW)	O&M費($/kW)	発電端効率(%)
2010	2020	2035～	2010	2020	2035～	2010	2020	2035～
亜臨界石炭火力	1200	1200	1200	42	42	42	34	34	34
超臨界石炭火力	1500	1500	1500	60	60	60	39	39	39
超々臨界石炭火力	1700	1700	1700	68	68	68	42	44	46
石炭ガス化複合サイクル発電	2000	1900	1800	90	86	81	43	45	47
天然ガス複合サイクル発電	700	700	700	25	25	25	56	58	60
超々臨界石炭火力+CCS	2700	2700	2300	108	108	92	30	30	31
石炭ガス化複合サイクル発電+CCS	2900	2760	2500	131	124	113	34	36	40
バイオマス発電	2150	2060	1950	75	72	68	23	23	23
風力発電	1450	1430	1410	22	22	21
太陽光発電	2600	1870	1420	39	28	21
### b. 大気汚染物質（ $ SO_{x} $ 、 $ NO_{x} $ 、ばいじん）排出削減のコベネフィット

ケーススタディでは、大気汚染物質（ $ SO_{x} $ 、 $ NO_{x} $ 、ばいじん）排出削減量1 kg当たりのコベネフィットとして、サブテーマ(2)(3)の研究成果に基づいて設定した表(4)-8の値を使用した。

表(4)-8 大気汚染物質排出削減量当たりのコベネフィット設定値

$$ 宀ル /kg) $$

2016年	2021年	2026年	2031年	2036年	2041年	2046年
$ SO_{x} $	1.0	1.2	1.4	1.7	1.9	2.2	2.4
$ NO_{x} $	0.88	1.1	1.3	1.5	1.7	2.0	2.2
ばいじん	0.03	0.03	0.03	0.03	0.03	0.03	0.03

2016年	2021年	2026年	2031年
$ SO_{x} $	2.7	3.3	4.2	5.1
$ NO_{x} $	2.3	2.99	3.7	4.5
ばいじん	0.13	0.14	0.15	0.15

## （２）大気汚染物質排出係数の設定

## 1 ）排出規制

中国では2011年7月に発布された排出規制(GB13223-2011)により、新設火力発電所については2012年1月、既設火力発電所に対しては2014年7月から、表(4)-9の排出基準が適用されることになった。バイオマス発電については従来から石炭脈石（ぼた）ボイラと同じ基準が適用されてきており、ここでも石炭火力と同じ限度値が適用されるものとする。いっぽうインドでは、ばいじんに対してのみ排出基準が設けられており、容量210MW以上の発電プラントの場合は150mg/m³、210MW未満のプラントの場合は300mg/m³が限度値とされている。

表(4)-9 中国の火力発電所の大気汚染物質排出基準値（一般地域）

汚染物質	適用範囲	限度値	適用時期
石炭ボイラ	ばいじん	新設火力、既設火力	30 mg/m³	新設火力は2012年1月1日から適用
SOX	新設火力	100 mg/m³
既設火力	200 mg/m³	既設火力は2014年7月1日から適用
NOX	新設火力、既設火力	100 mg/m³
天然ガスボイラ	NOX	新設火力、既設火力	50 mg/m³

## 2 ）kWh当たりSO $ _{x} $ 排出係数

### a. 中国の発電技術

2006年の統計値 $ ^{8)} $ に基づき、石炭火力発電所の無対策時SO $ _{x} $ 排出係数を6.6g/kWh(1630mg/m $ ^{3} $ )と設定した。新規石炭火力発電所に適用される限度値を満たす排出低減率は94%で適用後のSO $ _{x} $ 排出係数は0.40g/kWh、既設石炭火力発電所に適用される限度値を満たす排出低減率は88%で適用後のSO $ _{x} $ 排
出係数は0.79g/kWhと設定した。石炭火力複合サイクル発電の排出低減率は98％とした。天然ガス複合サイクル火力、CCS火力からのSO $ _{x} $ 排出は無いとした。

## b．インドの発電技術

利用可能な統計値が欠けているため、石炭の硫黄含有量（北部0.57wt%、南部0.58wt%）と石炭灰等に残留する硫黄分の割合(2.5%)から石炭火力発電所の無対策時SO $ _{x} $ 排出係数を設定した。石炭火力複合サイクル発電の脱硫率は98%とした。天然ガス複合サイクル火力、CCS火力からのSO $ _{x} $ 排出は無いとした。

### c. CDMの対象となる先進発電技術

超々臨界石炭火力の排出低減率は97％と設定した。石炭火力複合サイクル発電の排出低減率は98％であるが、ガス化技術の違い（欧米およびそれを導入する中国、インドは酸素吹き、我が国は空気吹き）に基づき、発電所所内率を中国、インドおける20％より小さい12.5％と設定した。天然ガス複合サイクル火力、CCS火力からのSO $ _{x} $ 排出は無いとした。再生可能エネルギーでは、バイオマス発電だけからSO $ _{x} $ が排出される。バイオマス燃焼によるSO $ _{x} $ 排出量は、USEPAのデータ $ ^{12)} $ を参考にして5mg/MJ（バイオマス）と設定した。

## 3 ）kWh当たりNO $ _{x} $ 排出係数

### a. 中国の発電技術

燃焼による無対策時排出係数を、380mg/MJ（石炭）および190mg/MJ（天然ガス）とし $ ^{[11]} $ 、発電効率等を用いて換算した無対策時排出量を、石炭火力発電に関しては913mg/m³、天然ガス複合サイクル火力に関しては223mg/m³と設定した。石炭火力の場合、表(4)-9に掲げる排出限度値を満たす排出低減率は89%、天然ガス複合サイクル火力の場合は78%となる。石炭火力複合サイクル発電に関する排気中NO $ _{x} $ 濃度は10ppm(O $ _{2} $ 6%換算)と設定した。再生可能エネルギーでは、バイオマス発電だけからNO $ _{x} $ が排出される。バイオマス燃焼によるNO $ _{x} $ 排出量は、US.EPAのデータ $ ^{[12]} $ を参考にして86mg/MJ（バイオマス）と設定した。この場合、バイオマス発電の発電端効率を23%と仮定した場合の排ガス中NO $ _{x} $ 濃度は96ppmと推定され、中国の排出規制（表(4)-9の石炭ボイラに準じる）に適合する。CCS火力に関しては、二酸化炭素回収プロセスによりNO $ _{x} $ が2%低減するとした。

## b．インドの発電技術

燃焼による無対策時排出係数を、380mg/MJ（石炭）および190mg/MJ（天然ガス）とし $ ^{11} $ 、発電効率を用いて無対策時排出係数を設定した。石炭火力複合サイクル発電に関する排気中NO $ _{x} $ 濃度は10ppm(O $ _{2} $ 6%換算)と設定した。CCS火力に関しては、二酸化炭素回収プロセスによりNO $ _{x} $ が2%低減するとした。

### c. CDMの対象となる先進発電技術

超々臨界石炭火力の $ NO_{x} $ 排出係数は0.19g/kWh、石炭火力複合サイクル発電の $ NO_{x} $ 排出係数は0.09g/kWhと設定した。天然ガス複合サイクル火力に関しては、燃焼による無対策時排出係数を190mg/MJとし、発電効率と脱硝の排出低減率(90%)を用いて $ NO_{x} $ 排出係数を設定した。CCS火力に関しては、二酸化炭素回収プロセスにより $ NO_{x} $ が2%低減するとした。再生可能エネルギーでは、バイオマス発電だけから $ NO_{x} $ が排出される。バイオマス燃焼による $ NO_{x} $ 排出量は、US.EPAのデータ $ ^{12)} $ を参考にして86mg/MJ（バイオマス）と設定した。
## 4 ）kWh当たりばいじん排出係数

### a. 中国の発電技術

2006年の統計値 $ ^{8)} $ に基づき、表(4)-9に掲げる排出限度値適用前の石炭火力発電のkWhあたりばいじん排出係数は1.37g/kWh(340mg/m $ ^{3} $ )と推定された。適用後のばいじん排出係数は0.12g/kWhとした。石炭火力複合サイクル発電のばいじん排出係数は0.0014g/kWhと設定した。天然ガス複合サイクル火力、CCS火力からのばいじん排出は無いとした。

## b．インドの発電技術

利用可能な統計値が欠けているため、現行の排出限度値と電力グリッド別の発電所規模の分布に基づいて、石炭火力発電のkWh当たりばいじん排出係数を推計した。設定値は、210MW未満の発電所の割合が大きい北部グリッドに関しては0.80g/kWh、比較的大型の発電所が多い南部グリッドに関しては0.70g/kWhである。石炭火力複合サイクル発電のばいじん排出係数は0.0014g/kWhと設定した。天然ガス複合サイクル火力、CCS火力からのばいじん排出は無いとした。

### c. CDMの対象となる先進発電技術

超々臨界石炭火力のばいじん排出係数は0.033g/kWhとする。石炭火力複合サイクル発電のばいじん排出係数は、所内率が小さい分だけ中国、インドより低い0.0013g/kWh(0.3mg/m³)と設定した。天然ガス複合サイクル火力、CCS火力からのばいじん排出は無いとした。再生可能エネルギーでは、バイオマス発電だけからばいじんが排出される。バイオマス燃焼によるばいじん排出量は、US.EPAのデータ $ ^{12)} $ によると270mg/MJ（バイオマス）である。このままでは中国の排出規制（表(4)-9の石炭ボイラに準じる）に適合しないため、適切な脱じん装置が取り付けられるものと想定し、バイオマス燃焼によるばいじん排出量を、排出規制に適合する石炭火力並みの13mg/MJ（バイオマス）と設定した。

## 4 ．結果及び考察

## (1) ベースライン

## 1 ）中国

2020年にGDP当たりのCO₂排出量を2005年比で半減するという目標に沿ったCO₂排出制約を課した。2046年においても全発電量の7割以上を石炭火力発電が占めるが、2012年以降は脱硫脱硝付き超々臨界石炭火力の導入が急速に進む。その結果、火力平均のkWh当たりCO₂排出係数は2046年には2011年比で約3割減少する。同

図(4)-3 中国のベースラインにおける エネルギー種別発電量

時に、既設石炭火力プラントに脱硫脱硝装置を取り付ける改造が進行するため、火力発電のkWh当たりSO $ _{x} $ 排出量およびNO $ _{x} $ 排出量は2016年以降大幅に改善される。地域的にみれば、平均火力発電効率の違いを反映して、2006年には華東グリッドのkWh当たりCO $ _{2} $ 排出量が最も小さく西北グリッドが最も大きいが、2046年に向かってどのグリッドでも超々臨界石炭火力の導入が進み、火力平均のkWh当たりCO $ _{2} $ 排出係数の地域差は縮小してゆく。石炭火力に次ぐ電源は原子力発電である。原子力発電の2020年の導入目標が75GWに引き上げられ、発電量全体に占める割合は2046年には16%に達
する。天然ガス複合サイクル発電は、輸入ガスを利用する限り経済性の点で導入が進まない。ただし、中国におけるシェールガス利用については未だ情報が不十分であるため今回の分析では考

(a) 二酸化炭素

(b) SOx

(c) NOx

(d) ばいじん

図(4)-4 中国のベースラインにおける火力平均kWhあたり環境負荷排出量

慮していない。再生可能エネルギーに対する固定価格買取制度の効果は、バイオマス発電や風力発電の導入等において2026年頃まで見られる。石炭ガス化複合サイクル発電と二酸化炭素回收貯留型発電は脱硫脱硝付き超々臨界石炭火力に比べて経済に不利で、ベースラインでは2046年まで導入がみられない。

## 2 ）インド

インド政府の計画（国家電力計画2012）が想定する、2021年の全電源平均kWh当たりCO₂排出量を2006年比で約2割低減、という目標に沿ったCO₂排出制約を課した。これにより発電量に占めるガス火力と水力の割合が増加する。天然ガスは安価な発電が期待できる技術であるが、一方ではガス供給の不確実性がガス火力の利用拡大を制約している。モデルでは天然ガス発電全体に導入上限制約を課しているが、ベースラインにおいて上限まで導入が進んでいる。原子力が発電量に占める割合は緩やかに増加して2031年には9%に達する。2012年に導入された再生可能エネルギーに対
する固定価格買取制度の効果によって風力発電、太陽光発電等の導入が進み、2031年には発電量全体の4%を占めるようになる。石炭火力は今後も最大の発電量シェアを占めるが、中国の場合とは異なり、将来も発電効率の低い亜臨界石炭火力の割合が大きい。石炭ガス化複合サイクル発電と二酸化炭素回収貯留型発電については、ベースラインでは2031年まで導入されない。ばいじんに対する排出規制のみのインドでは、2016年以降も火力平均のkWh当たり大気汚染物質排出については、発電効率の向上にもなう緩やかな改善しか見られない。地域的には、210MW未満の発電所の割合が大きい

図(4)-5 インドのベースラインにおけるエネルギー種別発電量

北部グリッドと、比較的大型の発電所が多い南部グリッドの違いを反映して、火力発電のkWh当たりCO $ _{2} $ 排出量および大気汚染排出量は北部グリッドより南部グリッドの方が小さい。

(b) 二酸化炭素

(c) NOx

(b) SOx

(d) ばいじん

図(4)-6 インドのベースラインにおける火力平均kWhあたり環境負荷排出量