Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
は至らなかった。一方、各所得階級の選択肢に対応した番号を独立変数として回帰を行ったのがモデルCで、こちらのモデルでは所得に関する係数が統計的に有意となっている。モデルBによる推定は、実質的に係数を推定する所得階層及び係数を零とした所得階層毎に個別に分布の位置に相当するパラメータaを推定していることと同等になるため、現在得られているサンプル数からは統計的な有意性を検出できなかったものの、モデルCによる推定は、所得増加による支払意志額の増加を1つのパラメータで表現していることになり、モデルBよりも統計的に安定的な推定となることから、有意性が検出されたと考えられる。

学歴については、調査時には(1)小学校・初級中学校、(2)高級中学・職業学校、(3)短期大学・大学、(4)大学院の4種に分類して質問したが、(1)及び(4)への該当者は10人未満であったため、分析時は(1)は(2)と、(4)は(3)と合併し、大学卒業相当以上とその他の2種に分類した。モデルDが学歴を取り入れて推定したものでt値が有意であり、高学歴な程支払意志額が高いという結果となっていた。モデルE及びFに喫煙歴及ぶ運動習慣を考慮した推定を示すが、喫煙歴の影響は小さかったが、運動習慣については、運動習慣が無いとした回答者は支払意志額が低い傾向があった。運動習慣の頻度による有意差は検出されなかった。モデルGは、回答者の年齢階層と性別を加えた推定を行ったものである。回答者の年齢については、年齢が高くなると支払意志が弱くなる傾向が見られたが、統計的に有意にはならなかった。回答者の性別については、特に傾向は検出されなかった。

表(2)-5 モデルの当てはめ結果（山西省農村部）

model A	model B	model C	model D	model E	model F
对数尤度	-1,193.0	-1,185.5	-1,193.0	-1,182.5	-1,184.6	-1,187.8
a	-5.51 (-22.8)	-5.17 (-14.6)	-5.48 (-20.6)	-5.17 (-14.5)	-5.45 (-13.6)	-5.70 (-21.6)
b	0.78 (24.9)	0.79 (24.8)	0.78 (24.9)	0.80 (24.8)	0.79 (24.8)	0.79 (24.9)
世帯所得階級1	*	*
世帯所得階級2	-0.33 (-1.1)	0.54 (0.4)
世帯所得階級3	-0.56 (-1.8)	1.20 (0.5)
世帯所得階級4	-0.80 (-2.3)	1.86 (0.5)
世帯所得階級5	0.14 (0.3)	3.72 (0.7)
世帯所得階級6-9	0.60 (1.1)	5.29 (0.8)
世帯收入線形	-0.01 (-0.2)	-0.89 (-0.7)
学歷小学校·初級中学校	*	*
学歷高級中学·職業学校	-0.34 (-1.9)	-0.38 (-2.0)	-0.31 (-1.7)
学歷短期大学、大学	0.25 (1.1)	0.03 (0.1)	0.16 (0.7)
喫煙歷今も吸う	*
喫煙歷最近禁煙した	-0.63 (-1.4)
喫煙歷昔に禁煙した	0.09 (0.1)
喫煙歴喫煙習慣経験無	-0.08 (-0.4)
週5日以上運動	*	*
週3日以上運動	0.37 (0.9)	*
月4回以上運動	0.24 (0.5)	*
仕事で体を使う	-0.21 (-0.8)	*
意識してた運動習慣無	0.31 (1.3)	0.36 (2.5)
年齢20歳代	*
年齢30歳代	-0.08 (-0.3)
年齢40歳代	0.03 (0.1)
年齢50歳代	-0.03 (-0.1)
年齢60歳代	-0.13 (-0.4)
性別男性	*
性別女性	-0.20 (-0.9)
## （４）山西省農村部における回答の概要と支払意志額の推定

山西省農村部で行った調査について、北京での調査と同様にモデルを最尤法により当てはめた結果を表(2)-5に示す。データ全体に2パラメータのモデルを当てはめたときの支払意志額の中央値は、1,152元となり北京より金額は小さくなった。しかしながら、山西省農村部は、世帯所得が北京より大幅に少ないことを考慮すると、北京と山西省農村部での支払意志額の差は所得の差ほどは大きくないと考えられる。モデルBは、世帯年収を説明変数に取り入れたもので、推定された係数からは、所得階層が4になるまでは所得が増加するに従い支払意志が強くなる傾向が見られたが、更に所得が高くなると係数は支払意志が弱くなる方に変化した。ただし、所得階層が中間になるまでの支払意志額が強くなる場所の一部を除きt値は有意とはなってはいない。学歴については、高等学校相当卒業のひとは中学校相当のひとより支払意志が強くなる傾向が見られたが、大学相当卒業になると中学校相当卒業者と有意な差は見られなかった。北京での調査においては、世帯年収、学歴が高い程支払意志が強いという傾向が見られた一方で、山西省農村部の調査においては年収、学歴共に下位から中間層まで上昇すると支払意志が強くなる傾向が見られたのに対し、さらに上昇すると推定された係数は支払意志が逆に弱くなる方向に変化した。但し、上位層はサンプル数が減少することにより推定における誤差が増加することには注意を要する。

運動習慣については運動習慣が明確にないとした回答者は、支払意志が弱いことが統計的に有意であり、喫煙の有無の影響の統計的有意性が検出されなかったことは、北京での調査と同様であった。

## （５）山西省都市部でのCVM

山西省都市部においても、北京、山西省農村部と同様にCVM向けの設問を中心とした調査票により質問を行って回答を得ている。しかしながら、推定された支払意志額の中央値を初めとする分布は、北京、山西省農村部での値より大幅に小さかった。CVM向けの設問では、シナリオと金額を提示して、吸入器購入というシナリオを受け容れるか否かについて提示額を変化させながら3回質問している。2回購入しないと回答した後の3回目の金額は、山西省都市部での調査においては100元～250

図(2)-11 全ての提示額にNoと答えた理由(山西省都市部)

図(2)-12 主設問回答直後の選択(山西省都市部)
元と金額的には少額に設定している。これは、提示額が高すぎるために3回とも支払わないという回答が過大になることを避けることを考慮しての設定でもある。しかしながら、北京、山西省農村部における調査では、3回とも吸入器の購入を行わないとした回答の比率は、提示した金額により、また調査票種別によってはサンプル数が少ないことによるデータの揺らぎがあるものの、4%から37%程度の範囲であったのに対し、山西省都市部の調査においては、48%～70%となっており、1回も吸入器購入をすると答えなかった回答者の比率が急増している。調査においては、3回の質問全てに購入をしないとした回答者に、購入意志がなり理由を尋ね、また全ての回答者を対象にCVMの設問に対する考えを、3回の二肢選択に対する回答を行った後に尋ねている。図(2)-11は、3回の回答共に購入をしないとした理由を、選択肢を提示して回答を依頼したものである。グラフ中での比率は、質問該当者の中で占める率で、複数回答のため合計は100%とはならない。一番多く選ばれた選択肢は、「薬で生存率が変化するということは信用できないから」というもので、3回とも購入しないと回答したひとの7割弱のひとが選択していた。次に多く選ばれた選択肢は、「体が丈夫なため病気にかかる心配はないから」というもので、4割程度の選択率であった。なお、この2つの選択肢を同時に選んでいた回答者も2割程度いて、CVMのシナリオにたいして納得しない回答者が、山西省都市部の調査では多かった可能性がある。なお、提示額が異なる調査票に回答分布を比較すると、高い提示額に対しては購入比率が減少する傾向は見られた。図(2)-12は、回答者全員に対して、CVMの設問に対する感想を、設問に回答した直後に選択肢を提示して選んだ結果である。回答は、該当するもの全てを選ぶ形式となっている。設問内容を完全に理解しているという回答の比率は高いとは言えないが、生存率、吸入器の内容を理解できなかったという回答も多くはない。また、健康のためのある程度の経済的負担は許容するという回答が相当数あった。

## （６）CVMにより推定された支払意志額の値と経済価値との関連について

本サブテーマでは、支払意志額を仮想評価法(CVM)の調査結果に基づき推定を行った。CVMは、シナリオを提示してこれに対しての支払意志の有無を尋ねて得られるデータを統計的な分析を行うことにより、支払意志額を推定し、その金額により経済的な価値を推定することになる。

LCAで頻繁に使用されるDALY (Disability Adjusted Life Year; 障害調整生命年)は、YLL (Years of Life Lost due to premature Mortality)とYLD (Years Lived with Disability)の和で定義される。今回の社会調査による研究では、YLDの推定のためのデータを限られたインタビュー時間に得ることは困難であるため、YLLの経済価値の推定を行うこととした。YLDは、障害の重さを死亡が早くなる時間に実質的に換算することにより評価するものであるため、YLLの経済価値が決まると、YLDの経済価値も標準的な換算係数を用いることにより同時にも決まることになる。

調査時には、直接的には10年後の生存率の上昇に対する支払意志額を、大気汚染による死亡率上昇の回避を吸入器によって試みることを質問している。提示している死亡率は、何もしない時よりも毎年0.5パーミル減少するとして、性別、年齢別に計算をしている。死亡率が10年間減少することにより余命が延長され、YLLは減少する。これの支払意志額が回答より推定されている。減少するYLLは減少の値は、年齢別の死亡(生存)率から積分計算を行うことにより可能である。
今回の質問文を忠実に解釈すると、図(2)-13に示す様に10年間死亡率が減少し、その後に死亡率が通常の値に戻り継続することになる。10年目以降は、その年毎の死亡率は戻るものの、10年間死亡率が減少したことにより、当初からの生存率は下のグラフに示した様に上昇する。このため、死亡率が減少したことの効果は長期に渡り継続することになる。年齢層にもよるが、YLLの値に影響する積分の値に大きく影響するのは10年後以降の値である場合が多い

YLLの値の計算にあたっては、

1. 現在価値への換算 (利子の計算)

2. 年齢別の重み付けの計算

3. 積分する範囲

にバリエーションがあり得る。

現在価値への換算では、DALYの考え方を提言しているWorld BankとWHOが用いているDALYでは、生存の価値を年率3%で割り引いている。一方LIME

図2-13 死亡率減少とDALY値の変化

では時間割引率を導入していない。時間割引率を導入することの正当性は議論の余地があるものの、若年層における経済価値が、高齢層に比べ異常に高くなることを結果的に抑制する効果がある。

年齢別の重み付けは、元々のDALYでは年齢別の重み付けが行われており、若年、高齢者の重みが低くなる形の関数、 $ Y \times \exp(-0.04 \cdot Y) $ が用いられている。ここでYが年齢であり、25歳で重

図2-14 DALY計算での年齢別の重み

表(2)-6 DALY値の換算例

提示シナリオのDALY値	元/DALY
10年積分	10年積分
時間割引	年齢	男性	女性	男性	女性
なし	20歳	0.025	0.025	52,711	52,489
50歳	0.024	0.024	54,360	53,468
20-69歳	0.024	0.024	54,459	53,603
年3%	20歳	0.021	0.021	63,044	62,785
50歳	0.020	0.020	64,948	63,916
20-69歳	0.020	0.020	65,063	64,072

みは最大となる。図(2)-14 にこの関数の形を示す。

今回の調査では、10年間の死亡率減少に対する支払意志額を質問している。このため、回答者は10年目以降のことより、10年間のことに着目して回答しているとも推定される。積分期間を10年間とし、シナリオに対するYLLの変化を計算し、これに対して北京での調査により推定されたシナリオに対する支払意志額に基づきDALY当たりの金額に換算した結果の例を表(2)-6に示す。ここでYLLの積分期間は10年間としている。年齢、性別によりシナリオにより変化する
YLLの値は変化するが、1DALY当たりの金額は時間割引を考慮すると6万5千元程度となった。なお、表中で20歳から69歳としたものは、originalなDALYで用いられる年齢別の重みを20歳から69歳までにつけた加重平均の値である。

## （7） 利便性と環境、経済的負担へのトレードオフについて

今回実施した調査での主要な設問は、大気汚染による健康被害回避と金銭的負担とのトレードオフを同定するものであった。今回の調査では、豊かさと環境のトレードオフについての設問を

いくつか設けた。図(2)-15に北京での調査において自動車の使用制限を強めて大気汚染を改善して、北京オリンピックの時点と同程度にする、自動車を使用する人は毎年一定額を市に納めることにより大気汚染を改善する、現状維持の3つから一番良いものを選択した結果を示す。調査では市への納入額が異なる質問票を複数用いており、横軸に年間納入提示額(単位/元)をとった。納める金額により回答が変化している様子が伺える。北京では、自家用車の使用はナンバーにより交代で曜日によって禁止する規制が行われており、使用制限への抵抗は極端には大きくないと考えられる。提示した金納額が増加するに従い、金納の選択率が減少して、乗用車の使用限定と現状からの変化無しの選択肢を選ぶ率が上昇していることが見られる。

図(2)-16 と図(2)-17 は、自動車の使用制限の変わりに、電力の使用量を削減することと、金銭的負担、現状維持から一番好ましいと考えるものを選択する質問に対する回答分布である。電力使用削減率、金納金額については値が異なる複数の調査票を準備してあり各回答者にはその内ひとつが割り当てられることになる。図(2)-17 は、金納金額が年1,000元として、電力削減率を変化させた時の回答の変化を示したものである。削減率は、30%、50%、80%であり横軸にD30、D50、D80として記した。一番多く

図(2)-15 自動車使用制限と金納の比較

図(2)-16 電力削減と金銭支払(北京/削減率変化)

図(2)-17 電力削減と金銭支払(北京/支払額変化)
選ばれているのは、電力使用量の削減であり、金銭的な負担より省エネルギー活動が好まれるという傾向が図(2)-9で示した回答分布と同様に見られた。しかしながら、削減率が上昇するに従い、電力削減の選択率が減り、他の回答を選ぶ率が増加している様子が伺える。図(2)-17は、削減率を50%に固定して年間支払額を500元、2000元、8,000元と変化さ

図 $ (2) $ -18 環境負荷低減行動と支払行動

せた時の分布の変化を示す。異なる年間支払額に対して横軸にP500、P2000、P8000と記した。支払金額が増加するに従い、金銭的な支払への選択肢が減少し、電力削減或いは変化無を選択する比率が上昇している。

図(2)-18は、自家用車不使用、電力使用量削減よりも積極的な行動と金銭負担を行うかの質問への回答分布である。回答者には、年1週間泊まりがけで植林作業を行う、自家用車・タクシーの使用が禁止される、夜9時以降の灯りの使用が出来なくなる、現金で寄附をする、の4つの選択肢からひとつを選ぶことが環境保護のために必要になった時、どれが一番好ましいか質問している。年間寄附の提示額は、質問票により複数金額準備した。図では、横軸に年間寄附額100元、500元、2,000元、5,000元をとり、各選択肢の選択率を示した。一番多く選ばれていたのは、植林作業に参加するというもので、年1週間泊まりがけという大きな負担であるにもかかわらず、多くの回答者がこれを選択していた。現金で寄附という選択肢を選ぶ率は、提示金額が500元から2,000元以上に増加すると減少していく傾向が見られた。なお、図中で金額が500元に対する選択率は、サンプル数が34件と少ないためばらつきの影響が大きい可能性がある。他の提示額は、それぞれ200件以上の回答者に対して提示している。

## （8） 技術への受容性について

2012年の調査では、技術の受容性についての分析のため、再生可能エネルギーである風力発電、太陽光発電、バイオマスエネルギーに対する認識について質問した。エネルギーシステムに対する考え方を質問する場合、ある程度の知識がないと回答内容の信頼性が危惧されるため、各エネルギーシステムについて、少しでも知っているか否かを質問し、少しでも知っていると答えた回答者に技術毎の認識について質問を行う手順とした。図(2)-19に3つのエネルギーシステム毎に知っているか否かの質問に対する回答分布を示す。風力発電、太陽光発電については、知っ

図(2)-19 再生可能エネルギーへの認識
ているという回答が7割程度で、太陽光発電の方が若干知っているとしている回答者が多かった。一方、バイオマスエネルギーについては、知っているという回答者が15%程度で認知度は低かった。

風力発電、太陽光発電、バイオマスエネルギーシステムの3種のエネルギーシステムに対して、それぞれに対する認識への質問の回答をそれぞれ、図(2)-20、図(2)-21、図(2)-22に示す。なお、図(2)-21、図(2)-22の凡例は、図(2)-20と同じである。質問は、「将来のエネルギー源として大いに期待できる。」、「発電に利用可能な資源量に限りがあり、エネルギー供給の主力になり得ない。」、「クリーンなエネルギーであり、導入を増やすべきである。」、「土地利用、景観、騒音等の環境問題を発生させるため、導入は慎重にするべきである。」、「一般になじみがないのが導入の障害であり、さらに普及させるべきである。」、「システムへの投入エネルギーと産出エネルギーをより正確に調査比較して大量導入の是非を決めるべきである。」、「環境に良くても、コストが高いため導入が進まないだろう。」、「身近に設置されていると環境に対する意識が高まるので望ましい。」、「環境への負荷、安全性について慎重に検討する必要がある。」の9つである。質問の順番は、回答者の覚醒度を上げるために再生可能エネルギーシステムに好意的な設問と否定的な設問を混在させた。回答者は総じて再生可能エネルギーに好意的に考えていた。研究分担者が当テーマに先行して日本国内で実施した同様な調査 $ ^{5)} $ では、太陽光発電に対する期待が風力発電より強い傾向が見られたが、現在までの分析ではエネルギーシステムによる差異は梱出されていない。

再生可能エネルギーシステムへは好意的な回答者が多いため、CDMプロジェクトにおいてこれらを導入するということは、現地においてのコスト負担等の条件が満たされるならば、比較的スムーズに進むことが期待される。

図(2)-20 風力発電への認識

図(2)-21 太陽光発電への認識

図(2)-22 バイオマスエネルギーへの認識
## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

環境価値の妥当な経済的な評価行うために、中国において支払意志額調査を実施した。大気汚染による健康被害回避のための支払意志額のおおよその値が推定され、これに影響を及ぼす要因が判明した。このことは、環境評価に係わる科学的基礎的知見の整備に貢献すると共に、得られたデータの今後の分析により、所得の急速な上昇途上にあり、自家用車保有の増加によりエネルギー消費の急増とこれに伴う環境負荷の増大が起こりうる、中国における環境意識形成についての知見を与えることが期待される。

## （２）環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

平成22年度に、環境省水・大気環境局水・大気環境国際協力推進室が(株)富士通総研に委託して実施しているコベネフィット型温暖化対策・CDMの推進に関する検討会において、調査の中国での実施と分析について報告を行い、資料として活用された。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

発展途上国での環境意識、環境の経済価値についての妥当な値を推定することにより、CDM等の発展途上国が評価範囲に含まれる環境及び健康の経済評価を通しての、二国間オフセット・クレジット制度を含む柔軟性措置の副次的効果を通しての普及促進が期待される。また、中国国内の環境意識についての基礎的データのひとつとして、今後の環境行政における二国間協力推進に資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）>

1）野村 昇：日本エネルギー学会誌，90，1，51-58（2011）

「上海市における健康リスク経済評価の調査」

<査読付論文に準ずる成果発表>

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) 野村 昇：第27回エネルギーシステム・経済・環境コンファレンス（2011）
「上海市における環境意識への影響要因の分析」

2) 野村 昇：第28回エネルギーシステム・経済・環境コンファレンス(2012)「CDM評価のための大気環境価値の調査」

3) 野村 昇：第7回日本LCA学会研究発表会(2012)

「CDM対象国でのインパクト評価のための大気環境の経済価値換算」

4) 野村 昇：第29回エネルギーシステム・経済・環境コンファレンス(2013)

「山西省農村部における環境価値意識の調査」

5) 野村 昇：第8回日本LCA学会研究発表会(2013)

「CDM ホスト国における大気環境の経済価値調査」

## （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）伊坪 徳宏，稲葉 敦；ライフサイクル環境影響評価手法—LIME-LCA，環境会計，環境効率のための評価手法・データベース，（2005），産業環境管理協会

2) J. K. Hammitt and Y. Zhou; The Economic Value of Air-Pollution-Related Health Risks in China: A Contingent Valuation Study, Environmental & Resource Economics, 33 (2006), 399–423

3) Q. Hou, X. Q. An, Y. Wang, J. P. Guo: An evaluation of resident exposure to respirable particulate matter and health economic loss in Beijing during Beijing 2008 Olympic Games, Science of the Total Environment 408 (2010) 4026–4032

4）林希一郎：中国の石炭工業都市の大気環境問題と対策 -中国山西省陽泉市-, 三菱総合研究所所報 No. 35（1999）4-21

5）野村 昇: 自然エネルギー電力への支払意志額についてのCVM調査, エネルギー・資源 23 (2002) 282–287

6）野村 昇: タイ王国におけるバイオマス燃料についての認識についての調査，日本エネルギー学会誌 91(2012) 1007-1015
(3) 新オフセット・メカニズムにおける緩和技術のコベネフィットを考慮した技術的経済的評価

## （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 西尾匡弘、遠藤栄一 <研究協力者>

長崎大学 環境学部 吉田謙太郎

东京都市大学 環境情報学部 伊坪徳宏、村上佳世

日本福祉大学 健康科学部 坂上雅治

産業技術総合研究所 エネルギー技術研究部門 梁建国、辻本久予、時松宏治

平成22～24年度累計予算額：27,301千円

（うち、平成24年度予算額：8,121千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

コベネフィットを考慮した温暖化緩和策の検討が必要とされながら、アジア広域において環境影響の経済評価を可能とするような環境影響評価手法は見当たらない。そこで、1つの方策として、日本におけるライフサイクル影響評価手法（LIME）をアジア広域に適用可能に修正するというアプローチを本研究では採用した。具体的には、本サブテーマでは、LIMEの統合化に用いる限界支払い意思額をアジア広域において推定するための社会調査を複数地点で実施するとともに、アジア広域に展開可能な便益移転関数の作成を試みることを目標とした。これにより、中国を特に重点的に深耕するサブテーマ1および2との連携を意識しつつ、サブテーマ4（アジアGOALモデル）の対象地域（日本、中国、東南アジア、インド）と対象期間（～2030年）に対応可能とすることを目指しつつ、統計学的な精緻さを志向するサブテーマ2との補完関係をはかった。

平成22～24年度において社会調査方法を中心に検討し、予備的な社会調査を実施することで、社会調査方法をほぼ確定することができた。中国、インド、東南アジアの11都市において、男女同比率、20代～40代の各地点110程度のサンプル数としたインターネット調査を実施した。一部の都市ではp値が10％を超える、統計的な有意性にやや劣る属性も見られたが、多くの都市の属性では統計的有意性が概ね良好であったことがわかった。

取得した社会調査データを用い、限界支払い意思額を被説明変数とし、回答者や調査都市の属性や調査方法などを説明変数とする関数形構築を、ステップワイズ法による重回帰分析により試行し、関数形から得られる推計値と実測値との比較を行った。その結果、石炭使用量や自然保護区割合等が有効な説明変数であることが判った。推計値と実測値の差分の絶対値を実測値で除した誤差率を都市別4属性別に求めたが、そのうち9割は50%を下回った。得られた限界支払い意思額のサブテーマ4への適用方法を検討し、他のサブテーマにおけるコベネフィットの推定を可能とした。

## [キーワード]

ライフサイクルアセスメント、インターネット調査、コンジョイント分析、限界支払い意思額、便益移転
### 1. はじめに

アジア地域は、開発途上地域および急激な経済成長を遂げる地域を抱えるとともに、国際社会において貿易面での存在が毎年に重要になってきている。今後予想される急速な経済発展に鑑みると、世界の温室効果ガス(GHG）排出量のうち、全体の半分近くを占めるアジアからの排出量の割合は、さらに拡大すると見込まれる。2050年までに世界全体の排出量を半減させるような低炭素社会を構築するためには、アジアにおける排出削減が大きな鍵を握る。様々な貿易製品・技術・サプライチェーンなどに加え、温暖化対策の技術移転の必要性が叫ばれてきたことから、低炭素社会構築推進の流れはアジア内の各地域にも拡大している。

一方、アジア地域では温暖化対策よりは、大気・水質・土壌汚染などローカルな環境問題が深刻になっている国が多く、それらの解決が喫緊の課題となっている。また、こうしたローカルな環境問題の中には、決してローカルに留まるものではなく、PM2.5に代表される大気汚染物質の越境のように、我が国の人間健康や農作物等に大きな影響を及ぼし始めている $ ^{1} $ 。

そのため、経済発展を行いつつ、大気汚染と地球温暖化の両方の問題の同時解決を図る、いわゆる、コベネフィットの考え方が重要視されるようになった。例えば気候変動に関する政府間パネル（IPCC）の第4次評価報告書第3作業部会第12章（IPCC-AR4-WG3-Ch12） $ ^{2)} $ においては、従来の経済開発政策や廃棄物資源管理に、温暖化緩和策の視点を織り込むことで、温暖化緩和も期待されるコベネフィットにつながると指摘している。

しかしながら、アジア広域において環境影響の経済評価を可能とするような環境影響評価手法は見当たらないのが現状である。まず、アジアにおける大気汚染の計測 $ ^{3)} $ と、それによる健康影響 $ ^{4)} $ を定量化する研究は行われている。こうした研究は、その健康被害は求められるが、CO2排出削減の対策がもたらす副次的便益の評価方法を提示するものではない。

コベネフィットを研究対象とする我が国における先行研究は、中国のエネルギー需給の詳細分析 $ ^{5} $ か、大気汚染越境を対象としたもの $ ^{6} $ であり、前者はアジア広域（中国、東南アジア、インド）ではなく、後者は温室効果ガスよりも東アジアの大気汚染物質に重点が置かれている。

コベネフィットの評価事業 $ ^{7)} $ もあるが、実施事業主体により評価手法はまちまちである。アジアにおける環境政策の展開のためには、サイト毎ではなくアジア広域におけるコベネフィットを把握することが必要である。そのためは、評価地点に寄らない統一的なコベネフィットの評価手法の開発が必要とされる。

そこで、1つの方策として、日本におけるライフサイクルアセスメント（LCA: Life Cycle Assessment）をアジア広域に適用可能に修正するというアプローチを筆者らは進めている。LCAでは、資源消費や環境負荷物質等の排出が、被害を受ける対象（人間健康、農林水産物および鉱産物資源、生物多様性、植物の一次生産力）に与える被害を定量化している。定量化は、排出量単位あたりで行われており、貨幣単位あるいは非貨幣単位の両方で提示される。貨幣単位のものは経済評価係数、非貨幣単位のものは被害係数と呼ばれる。被害係数に、限界支払意思額（MWTP: Marginal Willingness To Pay）乗じることで経済評価係数になる。

日本におけるLCAで多用される日本版被害算定型影響評価手法（LIME: Life-cycle Impact assessment Method based on Endpoint modeling） $ ^{8)} $ における被害係数および経済評価係数は、日本の現状被害を対象に開発された。CDMプロジェクトは、発展途上国において長期間を対象とするため、日本の被害係数・経済評価係数をそのままアジア地域に適用することは必ずしも適切では
ない。そのため、日本の現状を対象として開発されたLIMEの被害係数・経済評価係数を、アジアの将来時点に適用可能とするために、修正を行う必要がある。

## 2 ．研究開発目的

そこで、本サブテーマ3では、中国を特に重点的に深耕するサブテーマ1および2との連携を意識しつつ、サブテーマ4（アジアGOALモデル）の対象地域（日本、中国、東南アジア、インド）と対象期間（～2030年）に対応可能とすることを目指す。それにより、統計学的な精緻さを志向するサブテーマ2との補完関係をはかる。同時に、東京都市大学において別途予算において実施している、世界を対象とした類似調査 $ ^{9} $ との連携も図る。また開発にあたっては、政策担当者が指向する行政ニーズに簡易に応えられるような評価手法の開発・検討を意識する。

本サブテーマ3では、コベネフィットを推計するために、ライフサイクル影響評価モデル (LIME) をアジア広域に適用する。適用のためには日本向けに開発されたLIMEの被害係数および経済評価係数をアジア広域に適用可能とする必要がある。本サブテーマでは、LIMEの統合化に用いる限界支払い意思額をアジア広域において推定するための社会調査を複数地点で実施するとともに、アジア広域に展開可能な便益移転関数の作成を試みることを目標とする。

便益移転とは、過去の環境評価研究をできる限り活用し、推定にかかる手間を削減することを目的とした手法である。たとえば、類似の地域で類似の政策が実施された場合、類似の便益が予想される。このとき、過去の研究として類似の地域の類似の政策が評価されているならば、その結果を利用することにより、改めて評価する手間を省くことができる $ ^{10-12} $ 。

便益移転には4つのタイプがある $ ^{13} $ 。1つ目は、原単位移転(Unit value transfer)である。この手法は、同等の政策にまつわる便益測度(支払意志額（WTP）等)は一定と想定され、ある一つの研究による推定、いくつかの研究による推定の平均、あるいは代表的研究を特定しその結果を用いる方法である。

2つ目は関数移転である。過去に推定された行動選択の分析により得られた便益関数によって移転される。便益関数はしばしば左辺にWTP、右辺に地域特性や社会経済特性などWTPの違いを説明する変数がおかれる。従って、原単位移転とはことなり、地域によってWTPが異なることを前提としている。移転手法として妥当性がもっとも高いという証拠も挙がってきている $ ^{14} $ 。

3つ目はメタモデル移転である $ ^{15} $ 。過去の研究に関するメタ分析によりWTPを規定する要因を特定した上で、それら要因を何らかの形で考慮して新規地域に当てはめるものであるが、メタ分析は必ずしも経済学的な裏付けはない。

4つ目は構造モデル移転である。これはSmith $ ^{13)} $ により開発された手法であり、個人の選択行動から個人の選好構造を特定し、WTPを規定する所得や相対価格といった要因を同時に分析することで便益測度のトレードオフを明らかにする。

アジア広域にわたってほぼ同時期に社会調査を実施し、支払い意思額を推計する学術研究は類例がない。殆どは国内の特定サイトを対象としたものである。一国内の全国規模 $ ^{16)} $ でも珍しく、複数国を同時に調査対象とする研究 $ ^{17)} $ となると極少である。また、国境をまたがった複数国で同時に社会調査を実施し、便益移転を試みた研究事例も極めて少ない $ ^{18-19)} $ 。
## （1） 調査経緯

平成22年度は社会調査方法を中心に検討し、予備的な社会調査を実施することで、社会調査方法をほぼ確定することができた。平成23年度は調査票の検討を中心に実施し、実際に複数都市における社会調査に複数の調査票を使用し、限界支払い意思額のデータ取得を試行した。平成24年度は、過去2年度の試行を踏まえて調査票を1種類に絞り、最終目標とする便益移転関数の構築のために、調査対象国数の拡大と、調査既実施国における調査都市数の補強を図るため、調査地点を6都市（マニラ、デリー、重慶、北京、太原、クアラルンプール）とした。

## （２）調査方法の検討

調査方法の検討項目は、調査都市の代表性の確保の有無、調査地点（国、都市、数）、調査方法（訪問面接、会場調査、インターネット、郵送法、電話等々）、サンプル数、属性（性別、年齢、年収）への割付、金銭提示方法（税、寄付）と金額設定、被害度合い（現状における被害、将来的な被害予測）、など多岐に渡る。

## 1 ）代表性の担保

社会調査において最初に問われるのが標本抽出の方法と抽出されたサンプルが、調査エリアを代表するか、というものである。代表性をどのように考慮するかは、調査内容、予算、調査時間、調査会社の能力などの制約に依存する。

環境を対象とした支払意思額の調査は、一般に調査内容が極めて難解である。本来的には環境難民とされる人々も対象とするべきところ、ある程度の（途上国においては相当ハイレベルの）リテラシーが要求されるため、回答可能な対象も自ずと限定される。予算は言うまでも無く、調査方法、サンプル数、調査地点、選択する調査会社のクオリティも制約要因になる。World Value Survey $ ^{20} $ のように一ヶ国に何千万円もかけて多数の国において実施するのでなければ、各国の代表性の確保や国家間比較は困難である。

本研究における社会調査は、あくまでLCAのウェイティングにコンジョイント分析を使っており、そのウェイティングに海外の値が必要なために実施するものである。値を得るために、諸要因を捨象するのは致し方なく、次善の策として代表性の担保は断念した。

## 2 ）调查方法

一般的には訪問面接、会場調査、電話調査、郵送法、インターネット調査などが挙げられる。しかしながら、今回の調査のベースとなる2006年度の調査票 $ ^{21)} $ では、そもそも電話調査は回答不能である。本来的に望ましいのは、訪問面接か会場調査である。調査票の難解度に鑑みると、郵送法とインターネット調査においては、調査票を簡略化する必要がある

日米欧以外ではインターネット調査で代表性を確保するのは困難である。インターネット普及率は豪州では6～7割程度、マレーシアは約65%で、代表性の確保を考えるならば、最低でもこの程度の普及率は必要とされる。タイやベトナムは20%程度、中国内陸部とデリーは更に低い。サブサハラや旧ソ連東欧は貧富の格差が大きく、特定の富裕層しかインターネット調査の対象になり得ない。

インターネット調査にもメリットはある。訪問面接や会場調査と比べてはるかに安価である。
例えばマレーシアだと、クアラルンプールのような首都以外でも、調査可能対象となる。郵送法に比べインターネット調査は手間が簡略化される。ネット調査は今まで問題視されていたが、従来の方法と遜色が無い、とも言われ始めている。

## 3 ）金錢提示の方法と額の設定

回答者に支払って良い金額を問う場合、日本は年収だが海外では月収に対する割合を%で訊くことが多い。この場合、答えた本人の月収の額はわからないから、尋ねた国の平均的な月収を各国の白書から調べて、金額を推測するしかなく、コンジョイント分析には適さない。2006年調査は日本だったので税額で尋ねているが、税は国によって制度も政府に対する信頼も大きく異なる。納税に対する意識（政府に対する信頼度）が高いのは日本とスウェーデンだけである。日本の源泉徴収は世界では特異である。納税よりは寄付など、より汎用性が広い金額提示が望まれる。

## 4 ）調査方法の確定

本研究固有の事情として過去の社会調査地点や環境影響評価地点に関する他サブテーマとの関連、予算制約を考慮して、調査都市の代表性を諦めてインターネット調査とし、男女同比率、20代～40代の各地点110程度のサンプル数（プレ調査を3世代×2性別に各2サンプルで合計12サンプルを基本、本調査を100サンプル）として社会調査を実施した。インターネット調査を採用したことで、調査都市の代表性は満足されないが、学歴やリテラシーが一定の層に限られたことで、環境被害に関する説明と設問を理解した回答になっていることが確認された。一方で、回答者は高所得階層に偏る傾向が見られた。

## （３）調査票の作成

調査票は、環境被害のシナリオ説明とコンジョイント設問の説明と設問、個人属性設問からなる。言語は現地語（都市により複数言語）と英語を用意した。図(3)-1に調査票のサンプルを示す。

図(3)-1 使用した調査票の例
## 1 ）環境被害のシナリオ説明

LIMEのフレームワークでは4つの保護対象（人間健康、社会資産、生物多様性、一次生産力）を属性としているため、環境被害のシナリオ説明はこれら4属性について行った（平成22年度は回答への煩雑さを緩和するため社会資産を除外した）。説明内容は以下の4項目とした。

保護対象の説明。特に、私達人間と、保護対象との関係。

その保護対象が、環境問題により、被害を受けていること。

・ 被害の現状（世界レベル、地域レベル）。

無対策のままでは、今後、被害が拡大すること。

環境被害の量は東京都市大における検討結果に依拠し、世界全体およびアジア地域における被害量を記述した。

## 2 ）コンジョイント設問

コンジョイント設問に入る前に、回答者の事前練習のために、次の設問と説明を行った。

4つの保護対象を回答者はどの程度重要と思うか、大変重要～重要ではない、の5段階の選択肢から回答を求めた。

4つの被害の現状を表形式で整理し、政策的手段により被害を軽減可能と説明。

政策の選択肢と、それによる被害軽減を示す図の読み方を説明し、その理解度を確認する設問への回答を求めた。

その上で、コンジョイント分析の設問に移った。設問は8問とした。直行計画から作成した全16問から、回答者によってランダムに8問が表示されるように設定した。選択肢は現状維持を含めた4選択肢とした。プロファイルデザインは、コンジョイント分析用ソフトウェアにより得られた直交表を用いたが、不整合な組合せが生じる場合には、必要最小限の修正を極一部に加えた。

被害量と被害軽減量とが把握し易いように、「被害量〇〇（▲▲％削減）」を記すだけでなく、 $ 10 \times 10 $ のドットでも表示した。ドットは、被害量を色付き、軽減された被害量を色抜き、により表示した。現状維持の場合は「被害量100（被害放置）」、「支払わない（0円）」と表記した。

金額属性は、「寄付」「信頼出来る国際機関への資金提供」「税金」を試行し、最終的に「一

世帯あたり税金（年額）」とした。金額属性の水準の設定は最難問である。設定は、2006年度に日本において実施した調査票における金額水準に対して、対象都市は何分の一にするか、という考え方をとった。現地における日用消費財や交通費、飲食費等の物価水準、現地の購買行動に関する現地駐在員による報告、調査会社が対象とするインターネットモニターの所得階層、都市の生産力（Gross Regional Product；GRP） $ ^{22)} $ や物価・賃金等の報告書 $ ^{22)} $ 、10サンプル程度の予備調査結果から、総合的に判断した。最終的に採用した提示金額を表(3)-1に示す。

表(3)-1 提示金额（对日本水準）

ジャカルタ	60%
シンガポール	26%
ホーチミン	24%
上海	55%
バンコク	13%
デリー	57%
マニラ	19%
重慶	62%
北京	148%
太原	148%
クアラルンプール	89%

## 3 ）個人属性

性別、年齢層、家族構成、学歴、職業、所得階層（世帯月収）に関して回答を求めた。
## 4 ．結果及び考察

## （1） 回答者属性

平均年齢は32.9～34.8歳、有配偶率67.6～93.2%、有職率59.3～96.0%であった。また大卒以上の割合が8割を下回る都市は3都市のみであり、殆どの都市はそれを超えていた。職業別では、会社勤務（会社役員、管理職、会社員、パート）が2都市を除き約6～8割であり、残りは公務員等（公務員、教職、医者・弁護士等の専門職）と、その他（学生、主婦、退職者、無職）であった。回答者の世帯月収の分布を図(3)-2の各都市の左半分に示す。網掛けは「回答者に提示した世帯月収の範囲」である。この範囲の上限以上、下限以下は、その金額以上、その金額以下、と回答者に提示している。●、■、＋、×、*、—はそれぞれ、平均値、中央値、90パーセンタイル値、50パーセンタイル値、10パーセンタイル値、一人あたり都市内総生産(GRP/cap)である。

図(3)-2 （左半分）回答者に提示した世帯月収の範囲と、その分布、GRP/cap （右半分）回答者に提示した金額属性の範囲と、限界支払い意思額の分布

## （2） 限界支払い意思額

## 1 ）結果

限界支払い意思額の値は、様々な改善を試みながらも統計的に有意な結果が得られなかった都市も一部にはあったが、多くの都市において概ね統計的に有意に得られた。限界支払い意思額の結果を図(3)-2の各都市の右半分に、t値とp値を表(3)-2に示す。
表(3)-2 各調査都市における限界支払い意思額の推計のt値、p値

都市名	t值	p值
金額	健康	資源	生物	植物	金額	健康	資源	生物	植物
ジャカルタ	-5.1	12.5	3.9	4.4	5.7	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00
シンガポール	-8.6	8.9	2.6	2.7	1.9	0.00	0.00	0.01	0.01	0.06
ホーチミン	-2.8	10.3	8.7	13.0	12.0	0.01	0.00	0.00	0.00	0.00
上海	-1.3	0.3	6.6	8.3	7.2	0.21	0.80	0.00	0.00	0.00
バンコク	-4.1	9.6	4.4	1.4	4.2	0.00	0.00	0.00	0.18	0.00
デリー	-1.7	7.3	5.6	4.9	3.6	0.09	0.00	0.00	0.00	0.00
マニラ	-3.0	16.4	5.3	1.2	5.1	0.00	0.00	0.00	0.24	0.00
重慶	-2.1	23.0	0.3	3.4	6.5	0.04	0.00	0.75	0.00	0.00
北京	-2.1	21.2	4.2	3.7	7.1	0.03	0.00	0.00	0.00	0.00
太原	-2.0	20.1	4.0	3.3	9.4	0.04	0.00	0.00	0.00	0.00
クアラルンプール	-4.8	12.8	2.9	3.8	2.6	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00

図(3)-2の各都市の右半分に示す網掛けは「回答者に提示した金額属性の範囲」（同図左列網掛けとは異なりこの範囲で提示）、各都市右列の●◆▲■は4属性毎の限界支払い意思額である。表(3)-2から、一部の都市の属性ではp値が10％を超える、統計的な有意性にやや劣る結果も見られたが、多くの都市の属性では統計的有意性が概ね良好であったことがわかる。

単位が異なるので絶対値の大小関係の比較は出来ず、都市間の相対比較になるが、図(3)-2の限界支払い意思額（各都市右列の●◆▲■）は、中国3都市（重慶、北京、太原）・デリー・ホーチミン以外は、回答者に提示した「世帯月収の金額」「金額属性」の範囲に概ね入っているが、中国3都市・デリー・ホーチミンではその範囲をかなり逸脱する、高い限界支払い意思額を示した。

特に、中国3都市の世帯月収の平均値（左列網掛け内の●）は、同じく回答者の世帯月収の90パーセンタイルに近いことから、提示した世帯月収範囲の上位、あるいは、それ以上の世帯月収のモニターが多く回答したことが推察される。実際、北京では提示金額の範囲の最高額（網掛け部分の上限）を超える世帯所得であると回答した割合が、全サンプルの1/4にもなった。調査会社が把握したインターネットモニターの所得階層を大幅に超える所得層である。調査会社保有の全モニターと回答者の所得階層の乖離は、インターネット調査の課題の1つである。

H24年度に実施した中国3都市における支払い意思額が高い理由としては、回答者の所得階層や、提示した金額属性水準が高いことにあると考えられるが、PM2.5に代表される最近の大気汚染も要因の1つである可能性も考えられる。また、文化的背景も無縁ではないと推察される。2005～2006年に実施されたWorld Value Surveyの一部を整理した書籍 $ ^{20)} $ によると「環境汚染防止のための増税を容認するか？」という質問に賛成する割合は、中国は61.9％と同書掲載の調査対象25ヶ国中上位6位と、比較的高い（1位はメキシコで69.2%、2位はスウェーデンで68.4%、日本は46.0%で15位、ドイツは25.0%と19位）。

## 2 ）回答者属性と限界支払い意思額との関係

有意水準が高いジャカルタとシンガポールを例に、属性毎の限界支払い意思額の分析を試みた。元々100強のサンプル数であるので、属性毎の分析ではこの半分以下になるため、極度に少ないサンプル数での分析による結果と理解されたい。
表(3)-3は、ジャカルタにおける分析結果の有意水準を示したものである。全体（100強のサンプル数）では全属性が1%水準で有意であったが、半々に分けると（男女、年収）一部は有意水準が5%に下がり、年代のように3区分では当然のことながら有意水準が著しく低下する。

表(3)-3 ジャカルタにおける属性別コンジョイント分析の有意性水準

全体	性別	年代	年収
男	女	20歳代	30歳代	40歳代	5k$未満	5k$以上
金額	1%	1%	1%	無	1%	1%	1%	1%
人間健康	1%	1%	1%	1%	1%	1%	1%	1%
資源	1%	5%	1%	1%	5%	無	5%	1%
生物種	1%	1%	1%	5%	10%	1%	5%	1%
植物成長	1%	1%	1%	1%	5%	1%	1%	1%
サンプル数	112	56	56	37	37	38	52	60

表(3)-4は、ジャカルタにおける属性別の（1単位、あるいは、100％削減に対する）限界支払い意思額を示したものである。性別の違いで見ると全般的に女性の方が男性よりも限界支払い意思額が高い。年齢層で見ると被害属性により傾向が異なるものの、若年層の方が相対的に高い限界支払い意思額を示す傾向が見られた。年収層では平均より高い層は、低い層に比べて限界支払い意思額が明白に高い。

表(3)-4 ジャカルタにおける属性別の限界支払い意思額

全体	性别	年代	年收
男	女	20 歲 代	30 歲 代	40 歲 代	5k$未満	5k$以上
人間健康	1,504.0	1,237.5	1,912.6	3,778.0	948.3	1,535.7	1,314.0	1,758.7
資源	475.5	364.5	650.1	2,031.5	306.0	161.8	362.1	640.4
生物種	531.8	481.2	640.0	1,048.7	252.8	790.1	312.8	822.5
植物成長	809.0	720.8	945.1	2,110.6	414.7	941.9	637.7	1,043.2

表(3)-5は、シンガポールにおける分析結果の有意水準を示したものである。元々全数で10％水準で有意であった植物の属性に限らず、金額および人間健康に関する属性以外の多くで有意水準が極めて低下し、1％水準での有意性を保ったのは年収5千シンガポールドル以上の所得層における資源属性のみであった。

表(3)-5 シンガポールにおける属性別コンジョイント分析の有意性水準

全体	性別	年代	年収
男	女	20歳代	30歳代	40歳代	5k$未満	5k$以上
金額	1%	1%	1%	1%	1%	1%	1%	1%
人間健康	1%	1%	1%	1%	1%	1%	1%	1%
資源	1%	5%	無	無	10%	無	無	1%
生物種	1%	1%	無	5%	5%	無	無	5%
植物成長	10%	無	10%	無	無	無	無	5%
サンプル数	112	56	56	38	38	36	56	56

表(3)-6は、シンガポールにおける属性別の（100％削減に対する）限界支払い意思額を示した
ものである。有意水準が低いため結果は参考程度であるが、性別と年収の多寡の違いは属性により結果は異なる。世代については年代が上がれば人間健康は上昇するが、他は逆に低下する。

表(3)-6 シンガポールにおける属性別の限界支払い意思額

全体	性别	年代	年收
男	女	20 歲 代	30 歲 代	40 歲 代	5k$ 未 满	5k$ 以上
人間健康	227.5	207.3	246.9	139.7	194.3	363.2	253.1	219.8
資源	65.1	74.8	56.2	73.3	68.0	56.8	41.6	79.5
生物種	66.2	90.9	41.9	107.4	85.0	6.0	75.9	59.2
植物成長	55.5	32.3	76.3	64.1	50.1	39.4	34.3	67.2

## （3） 便益関数移転

取得した限界支払い意思額を被説明変数、調査都市の属性などを説明変数とする関数形構築を、ステップワイズ法による重回帰分析により試行し、関数形から得られる推計値と実測値との比較を行った。その結果、石炭使用量や自然保護区割合等が有効な説明変数であることが判った。また、推計値と実測値の差分の絶対値を実測値で除した誤差率は、全調査都市4属性のうち9割程度が50%を下回る結果となった。50%を下回るというのは文献 $ ^{18} $ にあるように、国境を越えた便益移転としては政策的にも利用可能であることを意味する。便益移転関数を用いることで調査対象外の都市や地域における4属性の限界支払い意思額を得ることが可能となった。今後、更により適切な関数形を構築することとしたい。

## （４）将来時点への適用と経済評価係数の作成

本節では、得られた限界支払い意思額をサブテーマ(4)に適用することでコベネフィットの推定を可能にするとともに、更に将来時点への適用と、経済評価係数の作成方法について述べる。LIMEにおける経済評価係数は、人間健康という保護対象を例に取ると、1kgのCO2あたりのDALY（DALY；Disability Adjusted Life Year障害調整生存年）であり、DALY／kg・CO2という単位を有する被害を表す係数である。これに対し、円／DALYという単位を有する値をコンジョイント分析により求めて乗じることで、円／kg・CO2という単価を持つ単一指標化を行っている。単一指標化された係数を経済評価係数と呼ぶ。

日本以外の対象地域について、インベントリー発生から単一指標化までの一連の経路を、ゼロから全了解明することにより各地域版の被害係数を短期間で開発することは、LIMEの開発に5年費やしたことを考慮すると極めて困難である。そのため、本研究では第一次近似として、現在の日本のLIMEに対して、保護対象における時間的・地域的差異を反映することで、将来時点の他地域の影響を評価する経済評価係数を求めることとした。

具体的には、LIMEの保護対象である人間健康については人口密度、社会資産については一人あたりGDP、NPPについては潜在NPP、生物多様性については生物多様性が最も危機に瀕する場所を意味する生物多様性ホットスポットの違いを考慮した。ただし、ホットスポットについては、LIMEでは日本における維管束植物と水生植物を対象としているが、データの関係上、維管束植物の絶滅危惧種数を利用した。違いを考慮するこれら4項目を各時点・各地域について求め、日本の基準時点（2000年）に対する各時点・各地域の比とした上で、LIMEの被害係数に乗じた。