Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
### 3.6 財やサービスの 3R（リデュース、リュース、リサイクル）によるレアメタル国際依存量の軽減効果指標の開発

本研究では、財やサービスに対して「リデュース」、「リユース」、「リサイクル」を行うことにより、わが国のレアメタルに対する国際な依存がどれくらい軽減するかを示す指標を開発する。図12に本研究で考える財やサービスに対する3R活動と開発する指標との関係を模式的に示す。

まず、「リデュース」は財やサービスに対する需要の回避と考え、それに起因する財やサービスの生産減少によって生じるレアメタルの

図 12 本研究におけるレアメタルに着目した3Rの定義と開発指標との関係

国際依存量の軽減を計測する。開発する指標は、単位需要（百万円：M-JPY）回避あたりの数値として定義する。「リユース」は財やサービスの長寿命化と捉え、寿命延長（長期使用）に伴って減少する生産を考え、それによる依存量の軽減を計測する。開発する指標は、単位寿命延長（一年）あたりの数値とする。「リサイクル」は製品含有中のレアメタルの回収により、回避される金属素材生産を考え、それに伴う依存量の軽減と理解する。指標は単位製品あたりとし、物量単位（kg）または貨幣単位（百万円相当分）で単位製品量を規定する。

これらの「リデュース」、「リュース」、「リサイクル」の国際依存量の軽減指標は、まず基本となる原単位（財やサービスの単位生産額（百万円）あたりに誘引するレアメタル採掘量と誘引する国際フロー量）を算定し、単位生産額から単位を変換することで導出する。なお「リュース」に関する指標のための、寿命延長年を減少する需要額に変換する方法論については、3.7で詳しく述べる。基本となる財やサービスの原単位として、3.3で検討した国際フローの特性を鑑み、資源採掘量、資源採掘に関するリスク、国際フロー量、国際フローに関するリスク、国際フローの技術レベルに着目した5つの値を計算した。本研究で対象とした財・サービスの部門数は日本の国産品と輸入品を合わせて約800部門である。

まず、一つ目の原単位は、商品 $ k^{*} $ の単位生産額（百万円：M-JPY）あたりに国際サプライチェーンを通じて直接的間接的に誘引するレアメタル採掘量（t/M-JPY）である。これは、式(30)の $ \mathbf{f}^{JPD} $ を $ \mathbf{i}^{(k^{*})} $ は部門 $ k^{*} $ の要素のみを 1 とし、後の要素は全て 0 とするベクトルに置換し、式(31)と同様の計
算を行うことで得られる各国の採掘量 $ \mathbf{g}^{(k^{*})} = \left( g_{p}^{(k^{*})} \right) $ を集計することで求められる。この単位生産額あたりの誘発採掘量を世界全体の採掘量で割ることで、世界採掘量に対する単位生産額の減少による寄与を得る。

二つ目の原単位は、商品 $ k^{*} $ の単位生産額（M-JPY）あたりに誘引される採掘国のリスクを加味したレアメタル採掘量（%×%/M-JPY）である。この原単位は式(36)の $ g_{p}^{JPD} $ に $ g_{p}^{(k^{*})} $ を代入することで求められる。この単位生産額あたりのリスクを加味した誘発採掘量を世界全体のリスクを加味した採掘量で割ることで、世界全体に対する単位生産額の減少による寄与が分かる。

三つ目の原単位は、商品 $ k^{*} $ の単位生産額（M-JPY）あたりに誘引されるレアメタルの国際フロ一量（t/M-JPY）である。この原単位は式(23)の $ \mathbf{f}^{JPD} $ に $ \mathbf{i}^{(k^{*})} $ を代入し、式(25)の各要素となる $ t_{ij}^{(k^{*})} $ を集計することで得られる。同様に、誘引する国際フロ一量を世界全体のフロ一量で割ることで単位生産額の減少がもたらす寄与を計することができる。

四つ目の原単位は、商品 $ k^{*} $ の単位生産額（M-JPY）あたりに誘引される輸出国のリスクを加味したレアメタルの国際フロー量である（%×%/M-JPY）である。この原単位は式(34)の $ t_{ij}^{JPD} $ に $ t_{ij}^{\left(k^{*}\right)} $ を代入することで $ \rho_{ij}^{\left(k^{*}\right)} $ を導き、それを全ての国 ij について集計することで得られる。世界全体の国際フローに対して、同様に輸出国のリスクを加味してフロー量をリスク量に変換し、世界全体のリスクを加味したフロー量を計算する。単位生産額あたりのリスク量を世界全体の量で割ることで、単位生産額の寄与を求めることができる。

五つ目の原単位は、商品 $ k^{*} $ の単位生産額（M-JPY）あたりに誘引されるレアメタルの国際フローティー量における Red flow、Yellow flow、Green flow の割合である。これは $ t_{ij}^{(k^{*})} $ を三つのフローに区分し、それぞれを集計して三つ目の指標で求めたフロー量に対する割合を求めて各色の割合を決定する。

### 3.7 耐久財の使用延長に伴う需要減少量の推計手法

#### 3.7.1 耐久財の使用年数推定手法

レアメタル使用製品の使用年数延長によるレアメタル需要変化を計測するための入力データとして、耐久財の使用年数延長による製品の買替需要変化の定量化が必要であり、そのためにはまず実社会における現状の耐久財使用年数（実寿命）を推定、把握する必要がある。
耐久財の使用年数推定についてはいくつかの推定手法が存在する。Oguchi et al. $ ^{19} $ の整理による4つの推定手法とそれぞれの特徴を表2に示す。代表性のあるデータが得られる限りいずれの手法を用いても理論的には同様の推定結果が得られることから、入手可能なデータに合わせて推定手法を選択することが可能である。例えば、自動車については検査登録制度によって製品年齢別の廃車台数や保有台数の完全データが整備されているため、いずれの手法も利用可能である。家電製品や電子機器等の耐久消費財については使用済み製品や保有製品の製造年調査に基づいて方法（1）や（2）を用いた使用年数推定が行われているが、総保有台数に関する統計データが存在する品目については方法（4）による推定事例も多数報告されている $ ^{20} $ 。一方、医療機器等の業務用電気電子機器については使用年数推定が行われた事例はほとんどない。

表 2 耐久財の使用年数推定手法

推定方法	必要なデータ	データ調査方法	特徴
使用済み数	保有数	出荷数
(1) 使用年数別使用済み数から推定する方法	○(使用年数別)	○a(時系列)	リサイクル施設等への搬入製品の調査	• 特定地域での分布を求める場合に有利。• 輸出中古品, 不法投薬品を除く分布が推定されることに注意。• 代表性, 精度確保には多施設・長期間の調査が必要。• 施設の標本データからの拡大推計の方法に注意が必要。
ユーザーへのアンケート調査(または, 統計データ)	• 国全体の分布を求める場合に有利。• アンケートは消費者の記憶に基づくため誤差が大きくなる可能性がある。
(2) 製品年齢別保有数から推定する方法	○(製品年齢別)	○(時系列)	ユーザーへのアンケート調査(または, 統計データ)	• 国全体の分布を求める場合に有利。• 実際に保有されている製品の調査を行うため, 確実なデータが得られ, 推定精度が比較的高い。
(3) 期初および期末の製品年齢別保有数から推定する方法	○(製品年齢別, 最低2時点)	ユーザーへのアンケート調査(または, 統計データ)	• 使用年数分布の経年変化が小さい製品の推定に有用。• 建築物など出荷の時系列データが入手しにくい製品の分布の推定に有用。• 空間的・時間的・品目範囲を任意に設定可能。
(4) 総保有数と出荷台数の台数収支から推定する方法	○(総保有)	○(時系列)	統計データ, またはユーザーへのアンケート調査	• 国全体の分布を求める場合に有利。• 製品年齢別のデータが不要なため推定の負担が小さい。• 未知のパラメータは1〜(実質的に平均使用年数のみ)でなければならない。

#### 3.7.2 使用年数延長による耐久財需要減少量の推計方法

上記で述べた使用年数分布の推定方法のうち、方法（1）～（3）は使用年数別の使用済み台数データや製品年齢別の保有台数データといった詳細なデータが必要であるのに対し、方法（4）は総保有台数と出荷台数から推定が可能で推定の労力が小さい。そこで本研究では、方法（4）を用いた使用年数推定を応用して使用年数延長による需要減少量の推計方法を検討した。
方法（4）では、出荷台数と使用年数分布による総保有台数の計算値（式(61)）と総保有台数の統計値の差が最も小さくなるように各時点（ここでは各年末）における使用年数分布を推定する。

$$ \widehat{N}_{t}=\sum_{y}\{S_{t-y}\times R_{t}(y)\} $$

ここで、 $ \widehat{N}_{t} $ は t 年末の総保有台数の計算値、 $ S_{t-y} $ は t-y 年における出荷台数、 $ R_{t}(y) $ は製品年齢 y の製品の t 年末における残存率（使用年数分布）である。 $ R_{t}(y) $ は耐久財の使用年数分布推定によく用いられるワイブル分布関数を仮定し、(62)式のように残存率分布の平均値（本研究ではこれを平均使用年数と定義する） $ y_{ay,t} $ と分布形状母数 b の関数として推定する。

$$ R_{t}(y)=1-\exp\left[-\left(y/y_{\mathrm{a v、}t}\right)^{b}\times\Gamma(1+1/b)^{b}\right] $$

ここでΓはガンマ関数である。なお、この方法では未知のパラメータが1つ（実質的に平均使用年数のみ未知）である必要があるので、bの値は既知である必要がある。乗用車や電気電子機器といった耐久消費財については推定事例が報告されており、また、年によらず一定とみなせることが報告されている21、22ので、それらの値を使用することが可能である。

次に、耐久財の需要と使用年数の関係から、使用年数延長による耐久財の需要削減効果、すなわち単位量の需要（例えば百万円分）を回避するのに何年の使用年数延長が必要か、あるいは使用年数を単位量（例えば1年間）延長した場合に耐久財需要がいくら削減されるかを推計する方法を導出する。

まずは単純な例として、対象とする地理的範囲（本研究では日本国内）における総保有台数が変化せず、保有製品を使用済みにした場合は必ず買替をする場合を考える。この場合、需要台数（＝出荷台数）は使用済み台数に等しい（(63)式）。また、使用済み台数は過去の出荷台数と使用年数分布の積和により推計できる（(64)式および(65)式）。

$$ S_{t}=W_{t} $$

$$ W_{t}=\sum_{y}\{S_{t-y}\times f_{t}(y)\} $$

$$ f_{t}(\mathrm{y})=R_{t-1}(y-1)-R_{t}(y) $$

ここで $ S_{t} $ はt年の需要台数（＝出荷台数）、 $ W_{t} $ はt年の使用済み台数、 $ f_{t}(y) $ はt年における使用年数y年の製品の使用済み割合（使用年数分布）である。この単純な例では、過去の出荷台数と使用年数分布のデータから需要台数（すなわち使用済み台数）を推計できる。

現実には買増による保有台数の増加や買替を伴わない使用済みによる保有台数の減少により、総保有台数は変化している。この場合、t年の需要台数 $ S_{t} $ は買増需要台数 $ D_{add,t} $ と買替需要台数
$ D_{replace, t} $ の和となる $ (66) $ 式)。

$$ S_{t}=D_{\mathrm{a d d、}t}+D_{\mathrm{r e p l a c e、}t} $$

買替需要台数 $ D_{replace} $ 、tは全ての使用済み台数 $ W_{t} $ から買替を伴わない使用済み台数 $ W_{w/o\_replace} $ 、tの差に等しい((67)式)。また、t年中の総保有台数の変化（t-1年末とt年末の総保有台数の差 $ N_{t}-N_{t-1} $ ）、すなわちt年における正味の買増台数は、買増需要台数と買替を伴わない使用済み台数の差に等しい((68)式)。

$$ D_{\mathrm{r e p l a c e、}t}=W_{t}-W_{\mathrm{w/o\_{r} e p l a c e、}t} $$

$$ N_{t}-N_{t-1}=D_{\mathrm{a d d、}t}-W_{\mathrm{w/o\_{r} e p l a c e、}t} $$

(65)式に(67)式、(68)式、および(64)式を代入して整理すると(69)式となり、t年の需要台数 $ S_{t} $ は総保有台数の変化、過去の出荷台数、および使用年数分布から推計できることがわかる。

$$ S_{t}=\left(N_{t}-N_{t-1}\right)+W_{t}=\left(N_{t}-N_{t-1}\right)+\sum_{y}\left\{S_{t-y}\times f_{t}(y)\right\} $$

ここで、基準ケース（現状の使用年数分布に基づくケース）の需要台数を $ S_{t} $ とし、単位量の需要 $ \Delta S_{t} $ を減少させることを考える。このとき、単位量の需要 $ \Delta S_{t} $ を減少させた場合、すなわち(70)-(72)式を満たす）平均使用年数 $ y_{av,t} $ を求め、基準ケースの値と比較することで、単位量の需要を減少させるために平均使用年数を何年延長する必要があるかを推定することができる。また、同様にして、平均使用年数を単位量延長したときに需要をどのくらい減少することができるかを求めることもできる。

$$ S_{t}-\Delta S_{t}=(N_{t}-N_{t-1})+\sum_{y}\{S_{t-y}\times f_{t}(y)\} $$

$$ f_{t}(\mathrm{y})=R_{t-1}(y-1)-R_{t}(y) $$

$$ R_{t}(y)=1-\exp\left[-\left(y/y_{\mathrm{a v、t}}\right)^{b}\times\Gamma(1+1/b)^{b}\right] $$

なお、(70)式の右辺について使用年数延長が影響を及ぼすのは第二項のみである。これより、需要台数のうち正味の買増台数の占める割合が大きい耐久財、すなわち総保有台数が大きく成長している耐久財ほど使用年数延長による需要減少の効果は小さくなることがわかる。

#### 3.7.3 実データを用いた推計事例

前節で示した方法を用い、いくつかの耐久財を事例として使用年数延長による耐久財の需要減少量を推計した。推計事例とした耐久財は、乗用車（軽乗用車含む）、携帯電話（PHS 除く）、ルームエアコン、磁気共鳴画像診断装置（MRI 装置）とした。

推計に必要な国内出荷台数および総保有台数・稼働台数のデータは、政府統計、関連業界団体統
計や市場レポート23から収集整備し作成した。ルームエアコンの保有台数統計データは世帯あたりの保有台数として報告されているので、国勢調査による世帯数（5年ごとの値を曲線近似した値）を乗じて総保有台数とした。なお、総保有台数・稼働台数についてアンケートや聞き取り調査による調査誤差は推計結果に直接影響するため、保有台数・稼働台数データがこれらの調査に基づいているルームエアコンとMRI装置についてはロジスティック曲線近似または移動平均（前後3年）によって平滑化したデータを用いた。

このデータを用いて前節の方法により基準ケースにおける各年末の平均使用年数 $ y_{av} $ 、 $ t^{および各年の使用済み台数}W_{t} $ を推計した。ここでいう平均使用年数は前述した通りワイブル分布で近似した残存率分布の平均値である。ワイブル分布で近似した使用年数分布の形状パラメータbの値は、文献で推定された代表的な値として乗用車は3.6^{24}、携帯電話とルームエアコンは2.4（電気電子機器の平均的な値）25で固定して平均使用年数 $ y_{av} $ 、 $ t^{を推定した。MRI装置については形状パラメータの推定事例が存在しないが、電気電子機器の平均的な値2.4と仮定して推定を行った。なお、bの値を1.5～4.0の範囲で変化させて感度分析を行ったところ、平均使用年数 $ y_{av} $ 、 $ t^{の推定値はbを2.4としたときの推定値と比較して-4%～+46%、平均して19%の範囲に収まった。} $

次に、前節の方法を用い、百万円の需要（百万円に相当する需要台数）を削減するために必要な平均使用年数の延長分、および平均使用年数を1年間延長したときの耐久財需要の減少分（金額換算）を推計した。本研究では、仮想的に過去において出荷台数を百万円相当台数分減少させた場合および平均使用年数を1年間延長した場合の計算を行い、使用年数延長による耐久財需要減少量を推計した。すなわち、過去の各年において一様に百万円相当台数の需要を減少させた場合および平均使用年数を1年間延長した場合を想定し、その時の平均使用年数の延長分および耐久財需要の減少分を推計した。なお、上記の計算においては、過去の各年における出荷台数が実績値よりも減少するため、その減少も反映した形で推計を行った。

需要台数の金額換算は、国内出荷台数および国内出荷金額データ26を用いて求めた1台あたりの
単価（百万円/台）を用いて行った。各対象品目について算出された単価および百万円に相当する台数（＝単価の逆数）は表3に示すとおりである。

表 3 推計対象とした耐久財の出荷単価および百万円相当台数

品目	単価(百万円/台)	百万円相当台数(台/百万円)	備考
乗用車	1.7	0.599	生産金額/台数、2003～2010年平均
携帯電話	0.041	24.4	2001～2010年平均
ルームエアコン	0.081	12.4	2001～2010年平均
MRI装置	89	0.0113	生産－輸出＋輸入、2009～2011年平均

## 家計消費が依存する国際レアメタルフローの長期予測手法

レアメタルは我々の日常生活とも関わりが深い。パソコンのハードディスクや薄型テレビ、携帯電話等の電子機器には多くのレアメタルが用いられているほか、ハイブリッド自動車用のニッケル水素電池や排ガスを抑制する自動車触媒等にも使われている。最早これらを生活から切り離すことは非常に困難であり、今後ますます普及が進むことが予想されることから、その過程でどういったライフスタイルがレアメタルのフローを誘引するか把握しておくことは重要である。また、一国のライフサイクルの環境負荷における観点からも、先進国において家計消費は最も重大な環境負荷因子であることが知られており、家計消費由来のエネルギー消費量やGHGをはじめとする様々な先行研究が存在する $ ^{27} $ 。しかし、同様の視点で家計消費需要とレアメタルの国際依存関係に着目した事例はない。そこで本研究では、社会問題化している少子高齢化に着目し、2035年までの家計消費需要を推計し、今後の日本の家計消費が誘引するレアメタルの国際フロー量を推計した。

#### 3.8.1 世帯属性別消費支出額の推計

家計消費に起因するレアメタルの国際フロー量は、家計がどのような財やサービスを購入するかによって決定される。世帯属性別の国際フロー量の同定には、世帯別の消費支出の構成を詳細に把握することが不可欠である。日本の産業連関表には最終需要として家計消費支出部門があり、約400種類の財やサービスについて、国産品と輸入品に対する年間の支出額が掲載されている。この年間支出額は、社会会計表 (SAM: Social accounting matrix) の一部を成す産業連関表の勘定体系に整合し
ているという特徴があるものの、この家計消費支出部門は単一部門として定義されており、世帯別の支出額を得ることができない。

一方、日本の世帯別の消費支出額を示す公的統計として、全国消費実態調査（以下、全消調査）がある。全消調査を利用することで、世帯属性の違いによる消費構成の差異を定量的に理解することができるが、家計消費に関する国際フロー量の推計において以下のような問題がある。一つは、国産品の消費か輸入品の消費かは、誘引する国際フロー量に大きな違いを与えるが、全消調査では国産品と輸入品の区別がされておらず合計の消費額のみが計上されていることである。二つ目に、全消調査の消費額に世帯数を乗じて、12倍することで一年あたりの消費額に換算しても、前述したSAMの一部を成す産業連関表の家計消費支出額と大きく乖離することである。これは、全消調査から推計した年間支出額に基づき国際フロー量を計算することは不適切であることを意味し、このような家計消費の調査データとSAMとの不整合の解消は、近年重要な課題されている $ ^{28} $ 。

そこで本研究では、数理計画法に基づき産業連関表の家計消費支出額を全消調査の世帯属性別支出額を用いて分割することで、6つの世帯属性別に約400の財やサービスに対する年間消費支出額の推計を次のように行った。なお、本研究では少子高齢化による消費者基準排出量への影響に焦点を当てるため、世帯属性 $ (att=1\ldots6) $ を世帯主年齢階級別 $ (1=20\mathrm{s-:~29、}2=30\mathrm{s:30\sim39、}3=40\mathrm{s:40\sim49、}4=50\mathrm{s:50\sim59、}5=60\mathrm{s:60\sim69、}6=70\mathrm{s+:70\sim}) $ に定義した。まず、対象とする2005年産業連関表に最も近い2004年全消調査における支出項目と2005年産業連関表の商品部門を対応付けた。その際、産業連関表の「石油化学製品」部門については細分化を行なった。次に、定義した部門対応に基づいて全消調査の支出項目別消費額を産業連関表の商品部門消費額に変換した。この時、全消調査の支出項目が産業連関表の複数部門に対応する場合は、対応する複数部門の産業連関表における家計消費支出額の大きさによって全消調査の支出額を分配した。ただし、全消調査の支出項目に該当しない産業連関表の部門（廃棄物処理、卸売、小売など）には全消調査の支出額の分配を行っていない。

得られた産業連関表の商品部門i別の全消調査による支出額 $ P_{i}^{att} $ （百万円/m）を式(73)によって正規化し、世帯別に単位支出額あたりの部門iに対する支出割合 $ p_{i}^{att} $ を求めた。N=409は細分化した産業連関表の部門数である。また、例えば20代世帯よりも60代世帯の方が、相対的に医療費が大きいことなど商品iに関する世帯属性間のシェアを示す $ s_{i}^{att} $ を式(74)より求めた。M=6は世帯属性数である。
$$ r_{i}^{att}=\frac{R_{i}^{att}}{\sum\limits_{i=1}^{N}R_{i}^{att}} $$

$$ s_{i}^{att}=\frac{R_{i}^{att}}{\sum\limits_{att=1}^{M}R_{i}^{att}} $$

本研究では、これら $ r_{i}^{att} $ と $ s_{i}^{att} $ が示す世帯の消費特性を最も反映し、産業連関表の家計消費における部門別支出額 $ f_{i} $ （百万円/y）に整合する世帯属性別の部門別消費割合 $ \tilde{r}_{i}^{att} $ を、式(75)で定義された目的関数を式(76)-(79)の制約条件下で最小化する二次計画問題を解くことで決定した。

$$ \underset{\tilde{r}_{i}^{att},\tilde{s}_{i}^{att}}{\mathrm{Min.}}\sum_{att=1}^{M}\sum_{i=1}^{N}\left(\frac{\tilde{r}_{i}^{att}-r_{i}^{att}}{r_{i}^{att}}\right)^{2}+\sum_{att=1}^{M}\sum_{i=1}^{N}\left(\frac{\tilde{s}_{i}^{att}-s_{i}^{att}}{s_{i}^{att}}\right)^{2} $$

s.t.

$$ f_{i}=\sum_{att=1}^{M}\tilde{r}_{i}^{att}f^{att} $$

$$ \sum_{i=1}^{N}\tilde{r}_{i}^{att}=1 $$

$$ \tilde{r}_{i}^{a t t}\geq0 $$

$$ \tilde{s}_{i}^{a t t}=\tilde{r}_{i}^{a t t}f^{a t t}/f_{i} $$

全消調査の支出項目に該当しない部門を除く産業連関表の家計消費総支出額 $ f^{*} $ （百万円/y）を求め、それを世帯別年間総支出額のシェアで按分して世帯別年間総支出額 $ f^{att} $ を求めた。このシェアは全消調査における各世帯の支出額合計に、2013年の国立社会保障・人口問題研究所（以下、人口研）による2005年における各世帯の総数を乗じて求めた一ヶ月当たりの世帯別総支出額の大きさに基づいて算出した。 $ f^{att} $ に $ \tilde{r}_{i}^{att} $ を乗じると各世帯の部門 i に対する年間消費額を示すことから、各世帯を合計すると部門 i に対する総支出額 $ f_{i} $ となるため、 $ \tilde{r}_{i}^{att} $ は式(76)の制約を満たす。 $ \tilde{r}_{i}^{att} $ は比率であることから各世帯の合計は1であり、また非負であるため、式(77)と式(78)を満たす。

得られた最適解 $ \hat{\tilde{r}}_{i}^{att} $ と $ f^{att} $ を乗じて、各世帯の部門iに対する年間消費額 $ f_{i}^{att} = \hat{\tilde{r}}_{i}^{att} f^{att} $ （百万円/y）を決定した。ただし、全消調査の支出項目に該当しない産業連関表の部門（廃棄物処理、卸売、小売など）については、産業連関表による総支出額 $ f_{i} $ を $ f^{att} $ の大きさで按分して $ f_{i}^{att} $ を求めた。したがって、本研究で求めた6つの世帯属性別の消費額の合計は、産業連関表の家計消費の総支出額 f （百万
円/y）と合致する。

#### 3.8.2 世帯別家計消費支出額における購入者価格ベースから生産者価格ベースへの変換

3.6 で導出した国際フロー量を示す原単位（3 つ目）を用いて目的とする家計消費が誘引する国際フロー量を得るためには、3.8.1 で得られた購入者価格ベースの世帯別家計消費支出額を、原単位に対応する生産者価格ベースに変換する必要がある。購入者価格ベースは生産者価格ベースに卸売や輸送に係るマージンが上乗せされており、ここではその変換方法について詳述する。

部門 i における商業マージン (卸売、小売) や貨物運送 (鉄道、道路、沿海内水面、港湾運送、航空、運送取扱、倉庫) といったマージン k の投入額を $ m_{i,k} $ 、 $ f_{i}^{att} $ に対応する部門 i の世帯別マージン k の投入額を $ m_{i,k}^{att} $ とする。まず、 $ f_{i} $ に含まれるマージン k の比率 $ w_{i,k} $ を $ f_{i} $ で $ m_{i,k} $ を除して算出し、式(10)のように $ f_{i}^{att} $ に乗じて $ m_{i,k}^{att} $ を得る。また、 $ m_{i,k}^{att} $ と $ m_{i,k} $ は式(80)—(81)を満たす。

$$ m_{i,k}^{att}=w_{i,k}f_{i}^{att} $$

$$ m_{i,k}=\sum_{att=1}^{M}m_{i,k}^{att} $$

これらを用いることで、求める生産者価格による各世帯の部門iに対する年間消費額 $ g_{i}^{att} $ を式(82)で表すことができる。L=9はマージンの部門数である。

$$ g_{i}^{att}=f_{i}^{att}-\sum_{k=1}^{L}m_{i,k}^{att}(i\neq k) $$

式(82)は部門 i がマージン k でないときに成立する。産業連関表ではマージンに関する部門 k のマージンは、部門 k 以外に投入されたマージン k の負の総和で与えられている。港湾運送の購入者価格による家計消費支出額は 0 であるため、 $ m_{i,k}^{att} $ が得られず、式(83)では生産者価格も 0 と算出されてしまう。ゆえに部門 i=k のとき、 $ g_{i}^{att} $ は式(83)(84)で表せる。ただしこのとき、 $ m_{k,k}^{att} $ は 0 とする。

$$ g_{i}^{att}=f_{i}^{att}-\sum_{i=1}^{N}m_{i,k}^{att}(i=k) $$

$$ m_{k,k}^{att}=0 $$

このようにして得られた世帯ごとの $ g_{i}^{att} $ の総和は、式(85)のように産業連関表の部門iにおける生産者価格ベースの家計消費支出額 $ f_{i}^{prod.} $ に符号する。
$$ f_{i}^{\mathrm{p r o d.}}=\sum_{a t t=1}^{M}g_{i}^{a t t} $$

続いて、式(86)(87)より、 $ g_{i}^{att} $ に産業連関表から得られる輸入品割合 $ m_{i} $ を乗じて、国産品に対する消費額 $ g_{i}^{JD,att} $ （百万円/y）と輸入品に対する消費額 $ g_{i}^{JI,att} $ （百万円/y）を決定した。

$$ g_{i}^{\mathrm{JD},att}=\left(1-m_{i}\right)g_{i}^{att} $$

$$ g_{i}^{\mathrm{J I,a t t}}=m_{i}g_{i}^{a t t} $$

#### 3.8.3 世帯別の誘引する国際フロー量の算定方法

財やサービスの単位生産に伴いグローバルなサプライチェーンを通じて発生する環境負荷の発生量の同定には、システム境界の明確性の観点から多地域間産業連関分析 (MRIO) が有用である。そのため、近年では MRIO を用いた消費者基準の環境負荷量の同定が進められ $ ^{29} $ 、同時に MRIO のための多地域間産業連関表自体の開発も多機関で行われている。

本研究では、3.6 で説明したように Global link input-output model (GLIO) $ ^{30} $ を用いて導出した、国産品の国際フロー量を示す原単位 $ q_{i}^{MF,JD} $ と輸入品の国際フロー量を示す原単位 $ q_{i}^{MF,JI} $ を用いて、次式のようにレアメタルの国際フロー量を算定した。

$$ M F^{a t t}=\sum_{i=1}^{N}q_{i}^{M F,J D}g_{i}^{J D,a t t}+\sum_{i=1}^{N}q_{i}^{M F,J I}g_{i}^{J I,a t t} $$

#### 3.8.4 世帯人口変化による世帯別家計消費支出額への擬似的コホート効果

人口研による 2035 年までの予測値によると、総世帯数は 2005 年から 2015 年にかけて増加した後に減少していく一方で、総人口は主に少子化によって 2005 年から減少の一途を辿る。そのため一世帯あたりの構成人数 (平均世帯人員数) は減少し、一世帯あたりの消費支出額にも影響することが考えられる。例えば、米やパン等の食料品の多くは、世帯人員数が多くなるほど支出額が大きくなる。
ると予想される。一方で、外食のように単身世帯のほうが二人以上の世帯よりも支出額が多い消費も存在し、支出額は一概に世帯構成人数が減少することで共に小さくなるわけではない。このような傾向は、全消調査と同様に政府統計である家計調査から明らかであり、世帯人員数別に一世帯あたりの平均家計消費支出額（円／m）によって定量的に知ることができる。そこで、次の2つのステップによって、2005年の家計調査におけるデータを利用して、少子化に伴う将来世帯別支出額への影響（擬似的なコホート効果）を決定した。

まず、総世帯における一世帯あたりの平均世帯人員数は、人口研のデータから2005年以降減少していくことが示されているが、世帯属性別の平均世帯人員数の推移は不明である。そのため、過去の世帯属性別の平均世帯人員数と総一般人口の予測値をもとに時系列回帰解析を行なうことで、2005年から5年毎の世帯属性別の平均世帯人員数 $ J\left(y\right)^{\text{att}} $ （2005年 $ (y=1) $ 、2010年 $ (y=2) $ 、2015年 $ (y=3) $ 、2020年 $ (y=4) $ 、2025年 $ (y=5) $ 、2030年 $ (y=6) $ 、2035年 $ (y=7) $ ）を推計した。推計対象年は、人口研から公開されている世帯数の予測値が2035年であることから、2005年から2035年とした。

まずこれまでの平均世帯人員数の推移については、2000年から2010年までの家計調査に記載されている値を参照した。これらの推移傾向は概ね線形的に減少していることから、その線形近似によって世帯属性別の平均世帯人員数 $ J\left(t\right)^{\text{att,app}} $ を推計した。tは推計対象年を示し、2005年 $ (t=1) $ 、2010年 $ (t=2) $ 、2015年 $ (t=3) $ 、2020年 $ (t=4) $ 、2025年 $ (t=5) $ 、2030年 $ (t=6) $ 、2035年 $ (t=7) $ である。将来の総一般人口数が $ N(t) $ のとき、 $ N(t)=\sum_{att=1}^{M}H(t)^{\text{att}}J(t)^{\text{att}} $ を満たしながら $ J(t)^{\text{att,app}} $ による平均世帯人員数の減少傾向を反映する $ \tilde{J}(t)^{\text{att}} $ を、次の式(89)(90)で定義する目的関数を解くことで算定した。ここで、Y=7は推計対象とする年数である。

$$ Min.\sum_{att=1}^{M}\sum_{t=1}^{Y}\left(\frac{\tilde{J}(t)^{att}-J(t)^{att,app}}{J(t)^{att,app}}\right)^{2} $$

s.t.

$$ N(t)=\sum_{a t t=1}^{M}H\big(t\big)^{a t t}\tilde{J}(t)^{a t t} $$

こうして得られた各世帯構成人数の推移は、外部データの総一般人口数と合致する。

次に、2005年の家計調査から参照した、平均世帯人員u人の世帯における支出項目 $ l(l=1\ldots44) $ の支出額（円/m）を $ h_{l}^{(u)} $ とする（uは正の整数）。世帯属性attにおける平均世帯人員数 $ J(t)^{att} $ が $ u\leq J(t)^{att}\leq u+1 $ であるとき、 $ h_{l}^{(J(t)^{att})} $ を $ h_{l}^{(u)} $ と $ h_{l}^{(u+1)} $ を用いて次の式(91)で表すことにする。この式の左辺は、平均世帯人員数がuから $ u+1 $ の間で推移するときに、 $ h_{l}^{(u)} $ を基準に支出額が線形的に変
化すると仮定し、その線形式に $ J(t)^{att} $ を代入して得た支出額である。

$$ h_{l}^{(J(t)^{a t t})}=(h_{l}^{(u+1)}-h_{l}^{(u)})\left\{J(t)^{a t t}-u\right\}+h_{l}^{(\mathrm{u})} $$

世帯属性 att における平均世帯人員数 $ J(t)^{\mathrm{att}} $ が $ J(t+1)^{\mathrm{att}} $ に推移するとき、両者が u から $ u+1 $ の間にある場合、支出項目 l における支出額が変化する割合は式(92)で書ける。この値によって、一世帯あたりの平均世帯人員数の変動に伴う一世帯あたりの世帯別支出額への擬似的なコホート効果を表現する。

$$ \theta(t+1)_{l}^{att}=\frac{h_{l}^{(J(t+1)^{att})}}{h_{l}^{(J(t)^{att})}}=\frac{(h_{l}^{(u+1)}-h_{l}^{(u)})\left\{J(t+1)^{att}-u\right\}+h_{l}^{(u)}}{(h_{l}^{(u+1)}-h_{l}^{(u)})\left\{J(t)^{att}-u\right\}+h_{l}^{(u)}} $$

2005 年から 2035 年までに、世帯人員数が最大となるのは 40s における 3.52 人、最小となるのは 20s の 1.43 人であるので、ここでは $ u=1\ldots3 $ と設定した。この期間中、平均世帯人員数は 20s と 70s 以上は $ 1 \leq J(t)^{att} \leq 2 $ 、30s と 50s、60s は $ 2 \leq J(t)^{att} \leq 3 $ で推移する。すなわち、式(92)で att=1、6 のとき u=1、att=2、4、5 のとき u=2 をとる。40s (att=3) の平均世帯人員数については、2005 年から 2020 年まで $ 3 \leq J(t)^{att} \leq 4 $ (u=3)、2025 年から 2035 年まで $ 2 \leq J(t)^{att} \leq 3 $ (u=2) となるため、2020 年から 2025 年にかけてのコホート効果 $ \theta(t+1)_{l}^{att} $ のみ式(93)より決定した。このとき、att=3、t=4 である。

$$ \theta(t+1)_{l}^{att}=\frac{h_{l}^{(J(t+1)^{att})}}{h_{l}^{(J(t)^{att})}}=\frac{h_{l}^{(3)}+h_{l}^{(2)}\{3-J(t+1)^{att}\}}{h_{l}^{(4)}+h_{l}^{(3)}\{4-J(t)^{att}\}} $$

家計調査の支出項目は全消調査の支出項目を部分的に統合した形で表されており、 $ \theta(t)_{l}^{att} $ を3.8.1で行なった対応付けを用いて産業連関表の部門iに適用することで、平均世帯人員数の変動に伴う部門iにおける世帯別支出額へのコホート効果 $ \theta(t)_{i}^{att} $ を得た。

#### 3.8.5 2035 年までの将来世帯別国際フロー量の推計方法

最新の産業連関表が2005年基準であるため、まず2005年を対象に3.8.3の方法により $ g_{i}^{JD,att} $ 、 $ g_{i}^{JI,att} $ および $ MF^{att} $ を算定した。以後、推計対象年yを明示するため、これらの値をそれぞれ、 $ g(y)_{i}^{JD,att} $ 、 $ g(y)_{i}^{JI,att} $ および $ MF(y)^{att} $ と記述する。本研究では、日本の人口減少と少子高齢化に伴う世帯構成の変化に着目し、今後の $ MF(y)^{att} $ の推計を行った。
2005 年以降の国産品 i および輸入品 i に対する世帯別消費額 $ g(t)_{i}^{\mathrm{JD,att}} $ 、 $ g(t)_{i}^{\mathrm{Jl,att}} $ を、式(94)(95)のように世帯属性毎の世帯数 $ H(t)^{\mathrm{att}} $ と、平均世帯人員数の変動に伴う部門 i における世帯別支出額へのコホート効果 $ \theta(t)_{i}^{\mathrm{att}} $ を用いて推計し、求めた消費額を式(94)(95)に代入することで 2035 年までの排出量を決定した。

$$ g\big(t\big)_{i}^{\mathrm{JD},att}=g\big(t-1\big)_{i}^{\mathrm{JD},att}\times\frac{H\big(t\big)^{att}}{H\big(t-1\big)^{att}}\times\theta(t)_{i}^{att} $$

$$ g\big(t\big)_{i}^{\mathrm{J I,a t t}}=g\big(t-1\big)_{i}^{\mathrm{J I,a t t}}\times\frac{H\big(t\big)^{a t t}}{H\big(t-1\big)^{a t t}}\times\theta(t)_{i}^{a t t} $$

$ H(t)^{att} $ は人口研による予測値を用いる。

本研究では世帯構成の変化の影響を捉えることに焦点を当てること、グローバルサプライチェーンの変化を含めた将来の技術変化の推定が容易でないことから、 $ q_{i}^{MF,JD} $ と $ q_{i}^{MF,JI} $ を推計対象年によらず一定として、2005年における推計値を適用した。このことも含め、以下に本研究における家計消費が誘引する国際フロ一量の推計に際して仮定した要素を列挙する。

各産業における技術レベル、および国内産業構造と国際サプライチェーンを形成する貿易構造については、どの年においても2005年値を基準とする。したがって昨今のエネルギー価格の変動や2011年の福島第一原子力発電所事故等における、エネルギー需給構造の変化は推計結果に反映されていない。また、2005年から2035年にかけて、世帯主年齢の推移に伴う世帯属性別の平均的な消費パターン（ライフスタイル）の変化は起きないものとする。例えば、2005年における20s世帯と2035年における20s世帯の消費パターンは時代背景の違いから変化する可能性はあるが、具体的な消費構造自体を推定することは困難である。そのため、本研究では、いずれの年のどの世帯においても、2005年のそれぞれの消費パターンを継続すると仮定した。

### 4. 結果と考察

### 4.1 レアメタルの国際マテリアルフロー

本報告書では書面の制約から2005年を対象にしたマテリアルフローの結果について記述する。
#### 4.1.1 ネオジム

##### 4.1.1.1 主要貿易製品

2005 年では 12540t のネオジムが採掘され、18565 t のネオジムが国際貿易を通じて世界中を移動した。ネオジムは製品材料として国に輸入され、その国で製品に組み込まれて別の国へ輸出されているため、採掘量の約 1.5 倍の国際フローが存在することが分かった。153 種類の貿易商品別に推計した国際フローを 4 種類の商品分類（鉱石、材料、製品、スクラップ）に集約すると、15586t が材料中に含まれ、2968t が製品中に、そして、11t がスクラップ中に含有されて移動した。移動量の最も大きい貿易商品の HS コードは、HS-280530（希土類金属）で 6294t であり、HS-850511（永久磁石）が 2693t、HS-284960（希土類金属の化合物）が 2219t と続く。

##### 4.1.1.2 主要輸出国と輸入国

先に紹介したように、ネオジムは製品中に含有されて世界を移動する量が少なくなく、そうした非意図的なネオジムの輸出を含めると、ネオジムの採掘国以外も主要なネオジム輸出国と認識することができる。上位3カ国を上げると、中国（9874t）、日本（1494t）、ドイツ（765t）である。輸出品の構成は、中国の場合は、材料としての輸出が8662tあり全輸出量の88%を占める。また、12%に相当する1214tが製品に含有された輸出であった。一方、日本とドイツの場合は、それぞれ615t（41%）と460t（60%）が材料として、879t（59%）と296t（39%）が製品としての輸出であり、採掘国である中国との輸出商品構成の違いが顕著であった。一方、輸入の場合、上位3カ国は日本（4218t）、米国（2695t）、ドイツ（987t）であった。日本のネオジム輸入はその98%が材料として行われているが、米国とドイツについてはその割合は下がる。米国では85%（2298t）が材料として、15%（396t）が製品として輸入される。ドイツの場合は、88%（868t）が材料、そして12%（119t）が製品含有であった。

##### 4.1.1.3 世界地域間特性と主要な二国間フロー

図 13 は各国間のフローを世界 8 地域（北米、南米、西ヨーロッパ、アフリカ、中東諸国、中央ヨーロッパとロシア、アジアとオセアニア）および 4 種の貿易商品の種類(鉱石、材料、製品、スクラップ)に集約したものである。フローの色は、フローの構成する貿易商品の種類を意味する。一見して、アジア内で材料としてのフローが卓越していることが分かる。アジアから西ヨーロッパや北米へのフローが比較的大きいが、製品として流れており、アジアでネオジムの採掘からそれを含有する加工度の高い製品の国外流通までが行われており、それがグローバルなフローを大きく支
配している。更に、詳細に国レベルでの主要なフローを確認する。

図 13 8 地域間におけるネオジムを含む国際貿易の商品別フロー（2005年値）

図 14 ネオジムを含む国際貿易における上位 50 のフロー（2005 年値）

図 14 は日本を含む 231 ヶ国の国や地域間を移動した量の大きい上位 50 個のフローである。中でも、中国から日本への輸出（4053t）が卓越しており、世界のネオジム利用を支える主要フローと言える。続いて、中国から米国（1731t）、中国から香港（425t）、オーストリアから不明地域（384t）、中国からドイツ（369t）へのフローが上位の 5 つを占めた。

#### 4.1.2 コバルト

##### 4.1.2.1 主要貿易製品

コバルトの2005年における採掘量は1072 kt(kt=10^{3}t)であり、154ktのコバルトが国際貿易によ
り世界各国間を移動した。そのうち38.3 ktは鉱石として、93.1 ktは材料として、2.16 ktは製品として、0.81 ktがスクラップ中に含有されていた。コバルトの移動量が大きい主要製品は、64.5 kt of HS-810510（コバルトのマットその他コバルト製錬の中間生産物並びにコバルトおよびその製品（くずを含む）の64.5kt、HS-260500（コバルト鉱（精鉱を含む。）の21.7 kt、そしてHS-850780（蓄電池（隔離板を含む、長方形（正方形を含む。）であるかないかを問わない。）の20.1 ktであった。

##### 4.1.2.2 主要輸出国と輸入国

コバルトの輸出国の上位3か国は、コンゴ民主主義共和国（22kt）、中国（13kt）、日本（10kt）と推計された。コンゴは鉱石に分類される商品の輸出を通じて主にフローが形成されており、そのシェアはそれぞれ74%を占める。一方、中国と日本は輸出量の59%と76%が製品に分類される貿易商品を通じた輸出であった。

輸入の上位 3 か国は日本（22.9kt）、中国（18.7kt）、米国（14.5kt）であった。日本と米国は主として材料としてコバルトを輸入しており、全輸入量のそれぞれ60.4％と79.4％を占める。しかし、中国は鉱石としての輸入が52.6％を占め、主要な輸入国であってもその構成は大きく異なっていた。

##### 4.1.2.3 世界地域間特性と主要な二国間フロー

図 15 に示すコバルトの世界 8 地域間フローの特性を見ると、採掘国であるアフリカからアジアや西欧へ鉱石として移動し、各地域で材料として加工された後、より広範な地域に対して拡散していく様が分かる。中でも、西欧内で材料として移動する最も大きく、西欧からアジアへのフローがそれに続く。製品のフローでは、アジアからの各地域へのフローが比較的大きいことから、コバルトを使用する製品の国際サプライチェーンの流れが、アフリカから西欧、そしてアジアへとおおよそ形成されていることが分かる。図 16 は、二国間でのコバルトフローのうち移動量の大きい上位 50 を示している。上位 5 つのフローとして、コンゴから中国 (7.7kt)、コンゴからジンバブエ (6.4kt)、コンゴからフィンランド (4.9kt)、フィンランドから日本 (4.3kt) そしてインドネシアから日本 (3.8kt) が同定された。
図 15 8 地域間におけるコバルトを含む国際貿易の商品別フロー（2005年値）

図 16 コバルトを含む国際貿易における上位 50 のフロー（2005 年値）

#### 4.1.3 プラチナ

##### 4.1.3.1 主要貿易製品

プラチナは259tが2005年に採掘され、402tが国際貿易により世界を移動した。移動した商品形態としては、鉱石含有が6.2t、材料含有が384t、製品含有が3.2t、スクラップ含有が8.9t推計された。プラチナを移動させた主要な貿易商品は、HS-711011（白金（加工してないもの、一次製品および粉状のものに限る。））が321t、HS-711019（その他の白金含有半製品）が48t、HS-711290（貴金属又は貴金属を張つた金属のくずおよび主として貴金属の回収に使用する種類の貴金属又は貴金属の化合物を含有するその他のくず）が8.7tであった。
##### 4.1.3.2 主要輸出国と輸入国

主要輸出国は南アフリカ（135t）、イギリス（41t）、ドイツ（39t）であり、主に材料に該当する商品に含有されて輸出された。南アフリカでは、輸出量のうち99.9%が材料であり、イギリスは98.3%、ドイツは96.3%を占めた。主要輸入国は米国（72t）、ドイツ（55t）、日本（54t）であった。材料として輸入される量がほとんどであり、米国では98.7%、ドイツでは96.1%、日本では92.8%を占めた。

##### 4.1.3.3 世界地域間特性と主要な二国間フロー

図 17 から世界 8 地域間の特性を見ると、上述の主要フローが材料に分類されたの商品によって形成されているように、採掘国であるアフリカからアジアや西欧への材料としてフローが形成され、西欧内で材料として移動し、西欧からアジアや北米へフローが流れていることが分かる。

図 17 8 地域間におけるプラチナを含む国際貿易の商品別フロー（2005年値）

図 18 に詳細な 2 国間の主要フローを示すが、南アフリカから日本（35t）が最も大きいフローである。続いて、南アフリカから米国(33t)、南アフリカからスイス(24t)、インドからアラブ首長国連邦(23t)、そしてイギリスから米国(17t)が上位 5 つのフローである。
図 18 プラチナを含む国際貿易における上位 50 のフロー（2005 年値）

### 4.2 日本経済が依存する国際レアメタルフロー

#### 4.2.1 ネオジム

##### 4.2.1.1 最終需要別の誘引する採掘量と国際フロー

日本の最終需要が世界に直接的間接的に及ぼすネオジムの採掘量と国際フロー量を最終需要部門別に図19に示す。日本の最終需要全体（[8]最終需要計）では、4036tの採掘量を誘引し、5835tの国際フロー量を誘引したと推計された。最終需要全体から輸出を除いた[7]国内最終需要では、1344tの採掘量と1670tの国際フローを誘引していることから、輸出による寄与が非常に大きいことが分かる。すなわち、日本の輸出は国内需要と比較し、極めて高い国外の資源採掘と国際フローに依存している。国内最終需要の中では、[4]民間投資による影響が最も大きく、国際フロー量が981t、採掘量が758tであり、次に[1]家計消費がそれぞれ483t、408tと続く。
図 19 日本の最終需要部門が誘引するネオジムの採掘量と国際フロー量（2005年値）

図 20 は図 14 に示したネオジムの世界全体のマテリアルフローから日本の最終需要(国内最終需要＋輸出)が誘発するフローを検出し、そのうち量の大きい上位 50 のフローを示している。つまり、図 19 に示した $ ^{[8]} $ 最終需要による 5835t の国際フローがどこで起こったかを示す。

図 20 日本の最終需要によって誘引されたネオジムの国際フロー

このフローは、日本経済が直接間接的に依存するネオジムの国際マテリアルフローであり、本研究では、このフローのネットワーク構造を日本のネオジムに関する国際サプライチェーンの依存構造と理解する。図 14 の世界全体のフローとは異なり、日本への輸入と日本からの輸出で形成された直接的なネオジムのフローが上位（上位 10 のフローは赤字で表示）に来る。中国からの原料輸入
に加え、中でもフィリピン、タイ、マレーシア等の東アジア諸国とのフローが顕著であり、製品中に含んだ輸出によるフローがその要因である。しかし、中国から米国、ロシアからエストニアなど日本を含まない間接的なフローも顕著に現われており、日本の資源依存構造を考える上で、輸出入の直接的な関係だけでなく、グローバルなサプライチェーンを通じた間接的な依存を含めて考察すること重要性が視覚的にも確認できる。

一方、図 21 は日本の $$ 7 $$ 国内最終需要による 1670t を構成する国際フローを示しており、図 19 のフローから輸出需要で起こったフローを除いたフローである。最もフローの大きい中国から日本へのフローのように日本の輸入に伴うフローが卓越しており、米国から日本、タイから日本、台湾から日本、シンガポールから日本へのフローが上位 10 個のフローに入る。輸出需要によるフローを含まないため、日本の消費自身が依存する国際フローであるため、日本の直接的な輸入が中心的であるが、日本から中国への輸出、中国から米国への輸出、中国からシンガポールへの輸出など、日本を含まない取引も上位のフローとして同定された。

図 21 日本の国内最終需要によって誘引されたネオジムの国際フロー

#### 4.2.2 コバルト

##### 4.2.2.1 最終需要別の誘引する採掘量と国際フロー

日本の最終需要が世界に直接的間接的に及ぼすコバルトの採掘量と国際フロー量を最終需要部門別に図22に示す。日本の最終需要全体（[8]最終需要計）により、22393tの採掘量が誘引され、その倍に近い41859tのコバルトが国間を移動したと推計された。ネオジムと同様に輸出による誘発採掘と国際フローが大きいため、[7]国内最終需要では、最終需要全体と比べ約半分の9819tの採掘量と3分の1程度の大きさの国際フロー（14089t）を誘引した。国内最終需要の中では、[4]民間投資と[1]家計消費による影響がほぼ同じ程度であり、採掘量がそれぞれ3938tと3448t、国際フロー量が
図 22 日本の最終需要部門が誘引するコバルトの採掘量と国際フロー量（2005年値）

図 23 は日本の最終需要（国内最終需要＋輸出）が誘発するコバルトフローを検出し、そのうち量の大きい上位 50 のフローを示している。上位 10 のフローは赤字で表示しているが、フィンランドから日本、インドネシアから日本、中国から日本、コンゴ共和国からフィンランドが上位の 5 つのフローである。

当然ながら多くのフローが日本への輸入であるが、コンゴ共和国からフィンランドなど日本以外

図 23 日本の最終需要によって誘引されたコバルトフロー