Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
1) 孫穎、宮寺哲彦、平野勇二郎、藤田壮：持続可能な企業経営に向けたグリーンサプライチェーンマネジメントの役割．土木学会論文集G（環境）,68(6),II_361-II_369,2012.

2) Sun et al. Environmental Governance for Sustainable Development, East Asian Perspectives, Tokyo: United Nations Press, pp312-336, 2013.

3) 広瀬幸雄：環境配慮的行動の規定因について，社会心理学研究，Vol.10, No.1, pp.44-55, 1994.

4) 三阪和弘：環境教育における心理プロセスモデルの検討，環境教育, Vol.13 No.1, pp.3-14, 2003.
# （３）低炭素型の地域計画と地域経済・社会動態への影響に関する研究

名古屋大学

奥岡桂次郎（平成27年度）・吉田友紀子（平成26年度）・

柴原尚希（平成25年度）·渡遙聡·松野正太郎

平成25～27年度累計予算額：8,029千円（平成27年度3,600千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

都市・地域の居住モデルを構築することで、地域環境デザインのモデル化を行った。モデルにおいて世帯数から住宅延床面積を推計する際に世帯あたり床面積の規模を考慮することで、詳細な推計を行った。推計された住宅延床面積に、エネルギー消費原単位とエネルギー種別二酸化炭素換算係数を乗じることで家庭部門二酸化炭素排出量を推計した。このモデルにより人口集約化の二酸化炭素排出量への影響を評価した。また、地域における気候政策・経済分析モデルを構築した。このモデルはさらに細かく分かれ、各県の主要経済指標（県内総生産・県民所得など）の間の相互関係を把握する地域マクロ計量モデルと産業構造を把握する産業連関モデルならびにエネルギー需給構造を把握する地域エネルギーモデルから構成される。低炭素施策の導入ケースを想定し、その場合の経済効果をマクロ計量モデル・産業連関モデルで推計した。この結果、例えば愛知では県内総生産や製造業出荷額の押し上げ効果が大きく、岐阜・三重は県民所得・地方税収入の押し上げ効果が大きいことなどが示された。

## [キーワード]

低炭素社会、都市環境、ライフサイクルCO $ _{2} $ 、地域経済、地域環境

### 1. はじめに

低炭素社会の実現のためには、生活・行動様式を低炭素型に転換する必要がある。Arnulf Grubler（国際応用システム分析研究所(IIASA）/エール大学）によると、CO $ _{2} $ 排出抑制のための階層構造は、産業構造の影響が最も大きく、都市構造、エネルギー需要側の効率、エネルギーシステムの統合、石油代替の順に大きい $ ^{1)} $ 。そのため、産業構造と都市構造を動的に結びつける地域計画を、モデルを用いて検討することとした。

また、地域レベルで地球温暖化対策を進めるにあたって、どのような削減策を選択するのかが重要になる。各地域の経済・社会構造の違いや地域資源の賦存状況、地理的特性などの違いが、地域間で削減策の効果に違いにつながる。これはCO $ _{2} $ 削減効果だけでなく、削減策導入に伴う経済効果の差にもつながることになる。このように地域特性を把握したうえで、個々の地域特性に合わせた最も効率的な削減策の組み合わせを導入することが必要とされる。

## 2 ．研究開発目的

地域性を考慮した低炭素型生活・行動様式シナリオによる経済・産業・雇用に対する影響を明
らかにする。地域の人口構成や産業構造、気候、土地利用などの地域性を考慮した低炭素型生活・行動様式を実現する地域環境デザインのシナリオに基づき、地域経済指標への変化や雇用創出もしくは人口動態の変化を検討する。

地域計画にあたっては、全国に広く用いられている1小学校区を単位とした公共施設等の街区計画手法の一つである近隣住区論を応用する。また、その地域における職住近接型の地域計画を検討するため、産業構造と結びつけた従業地における就業者数を推計するなど、1 k m²街区における地域計画手法の一般化を見据えたモデル構築することとする。検討街区の地域特性を考慮するため、従業地と就業地の就業者の昼夜の出入りについては、昼間人口比率の指標を用いて、日中及び夜間の1 k m²学区内人口を推定し、必要となる業務建物延床面積及び住宅建物延床面積を推定することで活動量を見積もり、建物用途ごと、生活・行動様式ごとのエネルギー消費原単位をそれぞれ設定することで、詳細に地域エネルギー消費量を推定することを最終的な目標とする。

地域特性を踏まえた温暖化対策とその経済影響を分析するためには、経済(Economy)－資源・エネルギー(Energy)－環境(Environment)を同時的に分析する「3Eモデル」が必要となってくる。この研究では分析対象を東海三県（愛知・岐阜・三重）とし、かつ対策導入に伴う地域特性の違いに着目して分析する。分析にあたって、現在の地域をとりまく経済・社会状況を所与とした場合の経済・社会指標を推計する「参照ケース(BAU)」と対策を導入した場合に変化する「対策導入ケース」とを比較し、CO $ _{2} $ 削減策を導入することでいかなる影響がもたらされるのかを地域経済指標の変化から検討する。

## 3 ．研究開発方法

## （１）都市・地域の居住モデルの構築による地域環境デザイン

本研究では、都市・地域の居住モデルを構築することで、地域環境デザインのモデル化を行った。都市・地域の居住モデルでは、汎用性の高い推計モデル構築のために、都市の特徴を損なわない範囲内で、モデルの外生変数の数を極力少なくするよう仮定をした。特に、その特徴を表す仮定としては、人口密度により大きく影響を受けるモデル化を行ったことである。また、それを補足する変数として地域を示すダミー変数を設定した。業務部門については通常の人口分布（夜間人口）とは異なる、昼間人口を基盤にモデル化をする必要があるため、昼間人口比についても外性的に入力する仮定をした。以上から、本モデルでは以下の4つの外生変数による推計を行うと仮定した。4つの外生変数は、人口、面積、地域ダミー、昼間人口比である。その推計フローの概要を図(3)-1に示した。
図3-1 推計フローの概要

仮想都市モデルでは、都市を対象にモデル化を行うが、より広域での推計を可能にするために、都市群を対象とした仮想都市圏モデルについても作成を行った。仮想都市圏モデルは、仮想都市モデルの前段階である都市圏内の人口分布を推計するモデルである。

各都市をサンプルとして利用する際に、都市圏内の最上層に位置する都市を都市圏における中心として「コア」と定義した。また、それ以外の都市を都市圏における郊外として「周辺」と定義することにした。以下、「コア」、「周辺」はこの定義に基づくものとする。また、仮想都市圏モデルにおいては単純化を行うために、都市圏においてはコアが1つと仮定した。周辺については、新たな外生変数「周辺の数」を定義することでその数を設定した。しかし、大きな都市圏では数多く存在するものすべてをひとつひとつ認識することによりモデルが繁雑になるので、都市圏の規模等に応じて、ある程度まとめた周辺都市群が1から3の数だけ、コアの周りに分布しているものとした。さらに、人口密度の大きい地域と小さい地域を分けるために、人口集中地区

(Densely Inhabit District: DID、以下DID)をコアと周辺内でそれぞれ設定した。以上から、仮想都市モデルにおいては、都市圏をコアDID、コア非DID、周辺DID、周辺非DIDの4つのエリアに分割した。また、コアの昼間人口比を設定することで、都市圏内で昼夜間の人口移動が完結するとの過程から、コア・周辺それぞれの昼間人口を推計した。

以上から、仮想都市圏モデルにおいては、人口、面積、地域ダミー、昼間人口比、及び周辺の数の5つの外生変数を設定することで、その圏域内の人口分布を示した。なお、周辺の数とは都市圏域における周辺都市の個数であり都市圏域の規模を示す指標となり、地域ダミーは地域における違いを表現するコードであり、北海道地方、東北地方、関東地方、北陸地方、中部地方、関西地方、中国地方、四国地方、九州地方、沖縄地方の10とした。

## (a) 域内における人口分布の推計

まず、都市圏全体の人口と面積をコアと周辺に配分する。その手順を図(3)-2に示す。図より、都市圏人口と都市圏人口をコアと周辺に配分する際、コア人口比・コア面積比を設定しており、以下の式でコアと周辺の人口・面積は示される。
$$ \begin{aligned}&Pop^{core}=Pop\times Rp^{core}\\&Pop^{peri}=Pop-Pop^{core}\\&Area^{core}=Area\times Ra^{core}\\&Area^{peri}=Area-Area^{core}\\ \end{aligned} $$

ただし、 $ Pop^{i} $ ：ゾーン i の人口、 $ Area^{i} $ ：ゾーン i の面積、 $ Rp^{i} $ ：ゾーン i の人口比率、 $ Ra^{i} $ ：ゾーン i の面積比率、i： $ \{core, peri\} $ 、である。

図(3)-2 仮想都市圏モデルの配分フロー

コア人口比は、都市圏人口をコアに振り分ける比率であり、反対に述べるとコアにどれだけの周辺人口が引きつけられているかの指標でもある。都市圏規模を示す指標の代替として周辺の数を利用する。図(3)-3に周辺の数により場合分けをした都市圏人口とコア人口の関係を表す散布図を示した。周辺の数に応じてコア人口を都市圏人口で回帰した傾きをコア人口比とする。コア人口比は以下の式に示される。また、それぞれ括弧内はt値である。

$$ Rp^{core}=\left\{\begin{array}{ll}0.2489&(t=40.28)\quad(N\geq20)\\0.4238&(t=14.99)\quad(10\leq N<20)\\0.6613&(t=27.06)\quad(5\leq N<10)\\0.6633&(t=29.94)\quad(N<5)\end{array}\right. $$

ただし、 $ Rp^{core} $ ：コア人口比、N：周辺の数、である。

周辺の数が多いほど、コア人口比は小さくなり、より多くの周辺の人口を都市圏として引きつけていることが分かる。これは、周辺が2章で示した都市間力がコアとの間に作用しているためであり、大都市圏であるほど通勤者を引きつけることから理解できる。
周辺の数≥20

10≤周边の数＜20

5≤周辺の数＜10

図(3)-3 周辺の数で分類した都市圏人口とコア人口

次に、コア面積比を推計した。人口比の時と同様に、面積比を見てみると、都市圏面積が大きくなるほどにコア面積比が小さくなっていることが分かる。また、人口比の時と同様に周辺の数が大きくなるとコア面積比は小さくなるようである。これは、中心地として機能する面積には限りがあるため、都市圏域が大きくなってもコア面積はあまり大きくならないためであると考えられる。

以上のことから、コア面積比を以下の式で推計することとした。この式はロジスティック関数の形をとっている。ロジスティック関数とは成長曲線とも呼び、0から1までの変化を生物の成長の過程に応じて描く関数である。成長の過程とは、初期はわずかに変化し、中期に大きな変化を経て、後期はまたわずかな変化になるS字カーブを示す。この曲線は0から1の値をとるコア面積比を推計するのに適していると考えられる。

$$ R a^{c o r e}=\frac{1}{1+E X P(\alpha\ln(N)+\beta\ln(A r e a)+\gamma)} $$
ただし、 $ Ra^{core} $ ：コア面積比、N：周辺の数、Area：都市圏面積、 $ \alpha,\beta,\gamma $ ：各係数、である。

回帰分析により式(4.3)の係数を推計した結果を表(3)-1に載せる。表からは周辺の数が大きいほどコア面積比が小さくなり、都市圏面積が大きいほどコア面積比が大きくなることがわかる。つまり、都市圏面積が大きいほどコア面積も大きくなるが、周辺がどれだけであるかによって、コア面積は影響を受けるということである。

表(3)-1 コア面積比の推計結果

係数	t值
周辺の数	0.967	8.265
都市圏面積	-0.378	-2.767
定数項	1.645	1.990
重相関決定係数	0.687
サンプル数	121

以上から、都市圏内のコア・周辺への配分を推計した。

次に各ゾーンで同様の配分フローを仮定することで、DIDと非DIDの人口・面積の推計を行った。基本的には都市圏の人口と面積をコアと周辺に分配したのと同様に、人口比率と面積比率を内生的に決定し、それによりDID地区と非DID地区に分配した。その手順を図(3)-4に示す。ここでいう全域とはコアないしは周辺に相当する。よってコアであれば、全域人口はコア人口であり、全域面積はコア面積である。比率は人口の集中度によって異なると考えられるので、人口密度により決定するものとした。

図(3)-4 DIDと非DIDへのフロー

コア比率を用いることで、各ゾーンの人口・面積は以下のように示される。
$$ \begin{aligned}&Pop_{DID}^{i}=Pop^{i}\times Rp_{DID}^{i}\\&Pop_{non-DID}^{i}=Pop^{i}-Pop_{DID}^{i}\\&Area_{DID}^{i}=Area^{i}\times Ra_{DID}^{i}\\&Area_{non-DID}^{i}=Area^{i}-Area_{DID}^{i}\\ \end{aligned} $$

ただし、 $ Pop_{j}^{i} $ ：ゾーン i の j 地区の人口、 $ Area_{j}^{i} $ ：ゾーン i の j 地区の面積比率、 $ Rp_{j}^{i} $ ：ゾーン i の j 地区の人口比率、 $ Ra_{j}^{i} $ ：ゾーン i の j 地区の面積比率、i： $ \{core, peri\} $ 、j： $ \{DID, non-DID\} $ 、である。

コアのDID人口は、都市圏において人口が最も集中している地区に居住する人口であるので、そのエリアに居住する人の比率は市域の人口密度だけでなく、コア人口にも影響を受けていると考えられる。よって、人口密度と人口規模に応じて、実際の配分に適合するように場合分けをすることとした(表(3)-2)。ただし、このようなカテゴリを考える際には、様々な要因が考えられるが、今回の分析では、少ないデータ入力の特性から、人口と人口密度という限られた要素のみ取り上げて場合分けを行った。

表(3)-2 人口密度と人口規模によるカテゴリ分け

人口密度人口	1500人/km²以上	500人/km²以上	500人/km²以下
100万人以上	A
10万人以上	B
10万人以下	C

カテゴリ別にDID人口を全域人口で回帰した傾きがDID人口比率を示すものとし、以下の式で示す。なお、括弧内はt値である。

$$ Rp_{DID}^{core}=\left\{\begin{array}{ll}0.9899&(t=117.0)\\ 0.6826&(t=40.24)\\ 0.3278&(t=15.68)\end{array}\right. $$

ただし、 $ Rp^{core}_{DID} $ ：コアDID人口比率、A, B, C：カテゴリ、である。

DID面積は市域における人口の集中している地区の面積であるので、市域の人口密度が増加するほどに大きくなると考えられる。都市圏面積をコアと周辺に分配したときと同様に、DID面積比率をロジスティック関数の形で、人口密度を説明変数として、以下の式により回帰した。人口密度を対数変換しているのはばらつきを標準化するためである。また、回帰結果は表(3)-3に示すとおりである。

$$ R a_{_{D I D}}^{c o r e}=\frac{1}{1+E X P(\alpha\ln(D n s^{c o r e})+\beta)} $$

ただし、 $ Ra^{core}_{DID} $ ：コアDID面積比率、 $ Dns^{core} $ ：コア全域の人口密度、 $ \alpha,\beta $ ：各係数、である。
表(3)-3 コアにおけるDID面積比の推計結果

係数	t值
コア全域の人口密度	10.495	41.973
定数項	-1.258	-30.407
重相関決定係数	0.9077
サンプル数	96

また、周辺のDID人口比率、DID面積比率に関しては、統計的に有意となる結果とはならなかった。そのため、周辺については線形回帰モデルによって、DID人口とDID面積を直接推計した。式を以下に示す。また、回帰結果は表(3)-4に示す。

$$ \begin{aligned}&Pop_{DID}^{peri}=EXP(\alpha\ln(Dns^{peri})+\beta\ln(Pop^{peri})+\gamma)\\&Area_{DID}^{peri}=EXP(\alpha\ln(Dns^{peri})+\beta\ln(Pop^{peri})+\gamma)\\ \end{aligned} $$

ただし、 $ Pop^{peri}_{DID} $ ：周辺DID人口、 $ Area^{peri}_{DID} $ ：周辺DID面積、 $ Dns^{peri} $ ：周辺全域の人口密度、 $ \alpha,\beta,\gamma $ ：各係数、である。

DID人口、DID面積ともに、人口密度、人口が増加するほど大きくなる。これはより多くの人口が密集しているほどにDID人口もDID面積も大きくなることを示す。

以上から、コア、周辺ともに、全域の人口と面積からDID地区と非DID地区に人口を配分することが可能となった。

以上の方法で、初期インプットである都市圏の人口と面積、また周辺の数から、コアDID地区、コア非DID地区、周辺DID地区、周辺非DID地区の4つの地区に、人口、面積を配分する過程を示した。

表(3)-4 コアにおけるDID面積比の推計結果

周辺におけるDID人口	周辺におけるDID面積
係数	t値	係数	t値
周辺全域の人口密度	0.340	2.458	0.242	1.795
周辺全域の人口	1.013	13.024	0.962	12.721
定数項	-4.212	-5.035	-10.345	-16.679
重相関決定係数	0.879	重相関決定係数	0.866
サンプル数	71	サンプル数	71

## (b) 二酸化炭素排出量の推計方法

人間活動の基盤である生活の主となるのは家庭部門である。家庭部門では人間活動の単位として世帯数や住宅の面積があり、それらに活動量あたりの原単位を乗じることで環境負荷を推計することが可能である。単位あたり環境負荷は、居住の様々な形態によって異なり、それに応じた原単位が整理される必要がある。居住の形態とは、戸建てや集合といった建物の建て方や、建築物の構造などである。エネルギー消費については、世帯あたりの消費量や延床面積あたりの消費
量を用いることが一般的であるが、本研究では世帯の規模も含めた世帯あたりの消費量を用いた。これにより、地区の人口密度が変化した際の世帯あたりの延床面積を考慮したエネルギー消費量推計を可能とした。以上のことから、対象地区における人口・面積をもとに、世帯構成人数により世帯数を決定し、建て方・構造別の延床面積を推計した。また、規模別の世帯数に世帯あたりエネルギー消費原単位を乗じることでエネルギー消費量を推計した。

家庭部門で主要となるのは世帯数であり、以下の式で推計した。

$$ Hh_{i,j}=Pop_{i,j}\big/PpH_{i,j} $$

ただし、 $ Hh_{i,j} $ ：ゾーン i の j 地区の世帯数、 $ Pop_{i,j} $ ：ゾーン i の j 地区の人口、 $ PpH_{i,j} $ ：ゾーン i の j 地区の世帯構成人数、i： $ \{core,peri\} $ 、j： $ \{DID,non-DID\} $ 、である。世帯構成人数については各ゾーン各地区において回帰分析により推計を行った。

次に、家庭部門の活動量として主となる住宅延床面積を以下の式により推計した。

$$ \begin{aligned}&TFHh_{i,j}=\sum_{type}\sum_{k}(Hh_{i,j}^{type,k}\times FApH^{type,k})\\&Hh_{i,j}^{type,k}=Hh_{i,j}\times RhT_{i,j}^{type}\times RhF_{i,j}^{type,k}\\ \end{aligned} $$

ただし、TFH $ _{i,j} $ ：ゾーン i の j 地区の住宅延床面積 $ [m^{2}] $ 、 $ Hh^{type,k}_{i,j} $ ：ゾーン i の j 地区の建て方 type 世帯あたり面積範囲 k の世帯数、 $ FApH^{type,k} $ ：建て方 type 世帯あたり面積範囲 k の平均面積、 $ RhT^{type,k}_{i,j} $ ：ゾーン i の j 地区の建て方 type の世帯割合、 $ RhF^{type,k}_{i,j} $ ：ゾーン i の j 地区建て方 type における世帯あたり面積範囲 k の世帯割合、i： $ \{core,peri\} $ 、j： $ \{DID,non-DID\} $ 、type： $ \{Detached,Collective\} $ 、k： $ \{0-30,30-50,50-70,70-100,100-150,150-\} $ 、である。なお、type の Detached、Collective はそれぞれ戸建て、集合住宅を示し、面積 k の単位については $ [m^{2}] $ である。

建て方別世帯割合は世帯の住み方を示す割合であり、人口分布が集約した地域では戸建ての割合が小さく、分散した地域では戸建ての割合が大きいことから、人口密度を説明変数に以下の式で推計した。

$$ RhT_{i,j}^{Detached}=f\Big(Dns_{i,j}\Big) $$

ただし、 $ RhT^{detached}_{i,j} $ ：ゾーン i の j 地区の戸建て世帯割合、 $ Dns_{i,j} $ ：ゾーン i の j 地区の人口密度、i： $ \{core,peri\} $ 、j： $ \{DID,non-DID\} $ 、である。

世帯あたり面積別世帯割合は、世帯あたりの面積に応じた世帯数の割合で、確率密度関数により以下の式で推計した。

$$ \begin{aligned}&RhF_{i,j}^{type,k}=f\big(k_{2}\big)-f\big(k_{1}\big)\\&f\big(x\big)=\frac{1}{1+EXP(a\ln(x)+b)}\\&a=\alpha_{1}Dns_{i,j}+\beta_{1}\\&b=\alpha_{2}Dns_{i,j}+\beta_{2}\\ \end{aligned} $$
ただし、 $ RhF^{type,k}_{i,j} $ ：ゾーン i の j 地区の戸建て世帯割合、 $ Dns_{i,j} $ ：ゾーン i の j 地区の人口密度、i： $ \{core,peri\} $ 、j： $ \{DID,non-DID\} $ 、type： $ \{Detached,Collective\} $ 、k： $ [k_{1}:k_{2}] $ 、 $ \alpha,\beta $ ：各係数、である。

以上の方法で、世帯数から住宅延床面積を推計する際に世帯あたり床面積の規模を考慮することで、詳細な推計を行った。推計された住宅延床面積に、エネルギー消費原単位とエネルギー種別二酸化炭素換算係数を乗じることで家庭部門二酸化炭素排出量を推計する。エネルギー消費原単位は日本エネルギー経済研究所エネルギー計量分析センター(2000)より地域別機器別住宅規模別に整理した消費量の値を利用した。二酸化炭素換算係数については図(3)-5に示したフローで計算した。

図3−5 二酸化炭素排出量推計フロー

業務施設は、通常、日中の経済活動が行われている時間において利用される施設であるので、昼間人口1人当たりに必要となる面積を推計することで、その値を昼間人口に乗じて推計した。

また、用途別の業務施設とは事務所、卸小売店舗、飲食店、ホテル・旅館、学校・研究機関、病院、その他の7種類である。

用途別の1人当たり延床面積を推計するにあたり、業務施設の面積のサンプルデータは国土交通省による法人建物調査(2008)で、都道府県と政令指定都市に限られている。そこで、少しでも多くのデータとして活用するために、政令指定都市がある都道府県についてはそれを除き、残りの部分をサンプルとした。これにより、サンプル数は61となる。また都道府県と政令指定都市を同じデータサンプルとしてとらえると、規模を扱うのは整合性に欠けるので、面積で除することによって標準化を行った。つまり、「昼間人口密度」1単位に必要な「面積当たりの業務施設の延床面積」を推計した。用途別に推計を行い、回帰式の傾きが、昼間人口密度1単位に必要な面積当たりの業務施設の延床面積である。その単位は $ \left[\left(\mathrm{人}/\mathrm{km}^{2}\right)/\left(\mathrm{m}^{2}/\mathrm{km}^{2}\right)\right] $ であり、分母分子でkm²を除けば $ \left[\mathrm{人}/\mathrm{m}^{2}\right] $ であり、昼間人口1人当たりの業務施設の延床面積である。このように、用途別1人あたり業務施設の延床面積を用途別に推計した。

次に、推計された業務建物延床面積に、エネルギー消費原単位とエネルギー種別二酸化炭素換
算係数を乗じることで家庭部門二酸化炭素排出量を、構造別資源投入原単位を乗じることで資源蓄積量を推計した。エネルギー消費原単位は日本ビルエネルギー総合管理技術協会(2008)の地域別機器別消費量の値を利用した。二酸化炭素換算係数については家庭部門で示した図(3)-5のフローと同様に計算した。

## （２）地域社会動態モデルによる人口動態の推計手法

人口密度が多い都市部における低炭素都市の実現、人口密度が少ない郊外部における縮小社会への対応には、いずれも人が集まって住む仕組みの提案が求められている。人口が同じ場合、核家族化が進行すると、単身世帯が多くなり、1人当たりのエネルギー消費は増加するため、結果として地域エネルギー需要も増加することが考えられる。本プロジェクトで構築する地域環境デザイン方策は、図(3)-6に概念図を示す。このうち、「地域社会動態モデル」と「地域マクロ経済モデル」の関係は、図(3)-7のとおりである。

都市機能モデル $ ^{2)} $ は、近隣住区論を応用し、夜間人口（定住者）の生活を維持するための1小学校区を単位とした公共施設等におけるエネルギー消費と、従業地における就業者数に伴い、物販・サービス職業従事者が増加する傾向を用いて業務建物を含めた地域エネルギー消費を検討した。今回、昼間人口と夜間人口を用いて、経済活動と交通指標を含め、地域エネルギー需要を推定する「地域社会動態モデル」（図(3)-7）を構築した。

図(3)-6 本研究プロジェクトで構築する地域環境デザイン方策
図(3)-7 地域社会動態モデルと地域マクロ経済モデルの関係

## （３）地域における気候政策・経済分析モデルの構築

分析データは、愛知・岐阜・三重の東海三県の1990～2010年の主要経済・社会データとエネルギー消費データ（資源エネルギー庁(2012）「都道府県別エネルギー消費統計」）、および1995年・2000年・2005年の各県産業連関表(中分類表)を用いる。このモデルはさらに細かく分かれ、各県の主要経済指標（県内総生産・県民所得など）の間の相互関係を把握する地域マクロ計量モデルと産業構造を把握する産業連関モデルならびにエネルギー需給構造を把握する地域エネルギーモデルから構成される。

BAU (Business as Usual) ケースの推計

分析手法: 地域マクロ経済・エネルギー需給予測シミュレーション、CO2排出量の予測

削減策導入ケースによる効果の推計

マクロ経済指標(GRP、県民所得、地方税収)、産業生産額、雇用者数、エネルギー需給

図(3)-8 地域気候政策・経済分析モデルの構造と分析手法

モデルの構築ならびに分析の手順は図(3)-8に表すとおりである。まず、地域マクロ経済構造をマクロ計量モデルと産業連関モデルから分析した。次に予測された地域マクロ経済構造を通じて
エネルギー需給構造をエネルギーモデルから分析した。その上で現状のトレンドがそのまま続いた場合としてBAUケース（現状維持ケース）を推計した。それに対し削減策の導入ケースを策定し、削減策が導入された場合のマクロ経済指標や産業構造、雇用者数の効果等をマクロ計量モデル・産業連関モデルで推計した。

「マクロ計量モデル」は、経済における経済活動の相互作用とそれによって生み出される価値・諸指標の規模を示すものである。地域マクロ計量モデルの構造は需要決定型モデルとなっている。モデルでは、支出項目で域内の需要が決定されると産業活動ならびに所得分配、財政収支項目などが決定される。また、域内物価水準と賃金が決定されることで、域内の名目支出、ならびに雇用者数が決まる。これら域内の内生変数のほかに、日本全体のGDPや政府消費および公的固定資本形成、金利や人口水準などを外生変数として扱う。推計に当たっては重回帰式と定義式から成る。

マクロ計量モデルで推計された実質支出項目（民間・政府消費、民間設備投資、公的資本形成など）の成長率を使い、三県別に「予測産業連関表」を推計する。産業連関表の予測には、実績表に基づき投入係数の変化方向を予測し、同時に輸入係数・コンバータの推計を行う。そのうえで、マクロ計量モデルでシミュレーションされた実質支出項目の成長率を代入することで産業連関表での予測年の最終需要項目が推計される。また、最終需要項目に対して産業への中間投入を決定する逆行列計算については域内需要比例型として計算を行った。予測に用いる地域産業連関表は愛知・岐阜・三重ともに1995年・2000年・2005年の3つの実質表である。今回の推計にはいずれの県も統合中分類表を使ったが、部門数については県・年ごとにばらつきがあり、これらの異なる産業分類を12産業部門に集約した。

「エネルギーモデル」は、域内におけるエネルギー別の一次エネルギー供給・エネルギー転換・最終エネルギー需要量を決定する要因を明らかにするモデルである。ある地域における、ある時点での上記の実績を示したのがエネルギーバランス表である。将来におけるエネルギー源別需要量を推計するためにはいくつかの方法があるが、本論文では、製造業については産業別エネルギー原単位に予測産業連関表で推計された生産額を乗じる原単位方式で、製造業を除く各部門についてはエネルギー需要関数を用いて推計した。製造業以外の部門の2030年エネルギー需要のBAU値を計算するために、エネルギー需要関数を推計した。推計においては、上記6部門の過去（農林水産・建設鉱業・民生業務は1996年～2009年、民生家庭・乗用車・貨物自動車は1990年～2009年）のエネルギー需要量を用いてエネルギー需要関数を推計し、その上で部門別エネルギー源別に需要関数を推計した。

## （４）各地域のエネルギー需給面からみた地域特性を明らかにした類型化

人口規模・密度（大都市・中小都市・地方都市）、産業構造（サービス業中心・製造業中心・一次産業中心）、エネルギー需給構造（電力消費依存度、原発・火力発電の立地等）、地理的・自然条件（温暖・寒冷地域、日照時間等）等の項目に分け、既存統計データを解析することで類型化し、代表的な地域を選定した。そのうえで、類型化された代表的地域における、最終消費支出・所得分配・産業別生産状況・財政状況等の地域のマクロ経済構造を把握するための「地域マクロ経済モデル」と、開発した人口規模・密度・移出入や高齢者人口比率・産業別就業人口比率などの社会動態の把握をするための「地域社会動態モデル」の妥当性を検証した。
## 4 ．結果及び考察

## （１）都市・地域の居住モデルの構築による地域環境デザイン

本研究では、都市・地域モデルを構築し、地域ごとの住宅需要分布・業務ビル分布を推計した。図(3)-9に業務施設の延床面積推計結果の国土交通省(2010)との比較を示す。結果として、ほぼ全ての都道府県で100％付近を推移している。また、図(3)-10に推計結果を散布図として精度検証結果を示した。

図(3)-9 業務施設延床面積推計結果の比較(2010)

図3-10 延床面積推計精度檢証結果

次に、集積による影響評価の結果を図(3)-11に示した。表(3)-5に示す集約のパターンに応じてシナリオ分析を行った。中核都市はシュリンクさせることで都市圏全体の一人あたり二酸化炭素排出量が減少し、衛星都市については都市圏全体の一人あたり二酸化炭素排出量は増加することから、都市圏全体においてDID地区に集約するより、コアと周辺の中核都市において重点的に集中した方が良いことが示された。
図(3)-11 集積による影響分析結果

表(3)-5 集約パターンシナリオ(DIDの集積率)

都市類型	A	B	C	D	E
コア	中核都市	10%	20%	0%	0%	20%
周辺	中核都市	10%	0%	20%	0%	10%
衛星都市	10%	0%	0%	20%	-10%
その他	10%	0%	0%	0%	0%

次に、名古屋都市圏を対象とした、DID人口及びDID面積を変動させた場合の影響評価を行った結果を図(3)-12に示す。横軸はDIDへの人口集約割合を示し、大きいほど集約、小さいほど分散を示し、凡例はDID面積の縮小割合を示す。結果より、DID面積を20%縮小し、DIDの人口集約割合を10%低下させたときに二酸化炭素排出量が最小であった。また、図(3)-13に将来人口に応じた名古屋都市圏の推計結果を示した。人口減少に伴い、将来の二酸化炭素排出量は減少するが、現状維持シナリオでは一人あたり排出量が増加する結果となった。集約シナリオにより、一人あたり排出量を現状程度の水準に維持でき、人口分布による資源効率の改善が見込めることが示された。以上の結果を組み合わせることにより、より集約した土地利用を必要とする一方、DID人口規模としては、将来の人口減少に応じた微減に従うと良いことが示された。
図(3)-12 名古屋都市圏における分析結果

図(3)-13 名古屋都市圈の将来分析結果

## （２）地域社会動態モデルによる人口動態の推計手法

モデルの構築にあたっては、図(3)-14～図(3)-16の夜間人口における産業大分類別就業者数の関係を検討した。平成22年度国勢調査より、図(3)-14の夜間人口〔人〕とE:製造業及びF:電気・ガス・熱供給・水道業就業者〔人〕には、相関が見られる。また、図(3)-15も同様に、夜間人口が増加すればするほど、G:情報通信業、H:運輸業、郵便業、I:卸売業・小売業、J:金融業・保険業、K:不動産業・物品賃貸業、L:学術研究、専門・技術サービス業における就業者数が増加する。さらに図(3)-16では、M:宿泊業・飲食サービス業、N:生活関連サービス業、娯楽業、O:教育、学習支援業、P:医療、福祉、Q:複合サービス事業、R:サービス業（他に分類されないもの）、S:公務の就業者数も夜間人口との相関がある。よって、各相関式より、夜間人口を変数として、日本の標準的な地域における第2次産業及び第3次産業に従事する産業別就業者数を推定できる。定住者人口（夜間人口）と第2・3次産業別従業者数には、相関関係があるといえる。

図(3)-14 夜間人口と産業別職業従事者数1 (市町村別)

図(3)-15 夜間人口と産業別職業従事者数2 (市町村別)
図(3)-16 夜間人口と産業別職業従事者数3 (市町村別)

地域社会動態モデル（図(3)-7）内における、モデル構成要素の検討を行った。

今回の検討では、表(3)-6のとおり、さいたま市、名古屋市は、従業員1人あたり法人所有面積が小さく、空間の有効利用が図られていることを確認した。

まず、名古屋市の産業分類別に各従業員数と、従業員1人あたり法人所有面積（図(3)-17）を示す。従業員1人あたり法人所有面積150 $ m^{2} $ /人以下に、全業種が含まれた。サービス業、複合サービス業の必要面積が大きいこと、教育・学習支援業、運輸業、製造業は、ほぼ同程度の従業員1人あたり法人所有面積が必要になる。常住地の生活に密着するサービス業、複合サービス業、教育・学習支援業、医療・福祉、飲食店、宿泊業、卸売、小売業、運輸業の従業者と従業員1人あたり法人所有面積のバランスは、名古屋市よりさいたま市（図(3)-18）の方が全体的に小さく、空間の有効利用がなされているといえる。常住地の生活維持が可能、かつ、空間利用率の高い地域の特性を把握した。

表(3)-6 主要都市における授業者数あたり所有面積 $ \left[\mathrm{m}^{2}/\mathrm{h}\right] $

従業員1人あたり法人所有面積
[m²/人]	Average
without
Tokyo
23ku	札幌市	仙台市	さいた
ま市	千葉市	横浜市	川崎市	新潟市	浜松市	名古屋市	京都市	大阪市	堺市	神戸市	広島市	北九州市	福岡市	東京都23区
A:建設業	75	93	184	51	40	45	17	108	76	25	29	31	55	176	108	98	58	26
B:製造業	230	713	257	43	371	78	257	199	154	73	71	89	378	143	239	534	84	68
C:情報通信業	20	27	29	7	10	9	5	35	34	22	21	12	15	17	28	36	14	20
D:運輸業,郵便業	99	65	116	42	139	65	122	167	104	71	41	59	106	257	57	101	69	38
E:卸売業,小売業	52	247	63	21	21	24	17	96	44	24	40	27	18	31	21	109	26	13
F:金融業,保険業	35	59	33	15	25	10	12	31	47	30	31	29	18	140	18	31	24	23
G:不動産業,物品貸貸業	587	346	494	142	568	197	128	284	3346	261	301	242	416	824	540	941	365	139
H:宿泊業,飲食サービス業	8	15	22	3	5	2	2	13	8	5	10	3	7	6	3	9	11	4
I:医療,福祉	17	18	20	8	17	12	8	24	43	13	13	7	12	31	10	32	11	8
J:教育,学習支援業	139	265	236	78	137	86	52	193	147	82	182	45	56	122	176	175	200	67
K:サービス業	281	480	215	74	249	144	67	462	828	127	658	89	110	197	181	391	222	89
全業種平均	140	212	152	44	144	61	62	147	439	67	127	58	108	177	126	223	99	45
図3-17 名古屋市・従業員所有面積 $ [m^{2}/人] $

図(3)-18さいたま市・従業員所有面積 $$ m^{2}/人 $$

主要都市における都市部の検討として標準的な値を示した名古屋市中区1 k m²街区の検討を基準モデルとして、対策ごとの地域エネルギー消費量の推定を、図(3)-19のとおり行った。

大都市の検討では、Case1では建て方の比率を戸建住宅10%、集合住宅90%と高密にした場合を想定したところ、さほどエネルギー消費量に差がみられない。また、オフィスのエネルギー消費が多く、オフィスの省エネ対策を施すと地域全体のエネルギー消費量削減に結びつくことがわかった。最終的に、オフィス、住宅のエネルギー消費削減率60%、商業施設、ホテル、飲食店のエネルギー消費量削減率30%を削減することで、地域エネルギー消費量をベースラインに比較して約半分に削減可能であることがわかった。

図(3)-19 名古屋市中区における対策ごとの地域エネルギー消費量の推定
図(3)-20は、第3次産業従事者数の割合の多い市町村別が多い順に、第1次及び第2次産業従事者数の割合も示したものである。第3次産業従事者数割合が多いほど昼間人口比率も多い地域がある。

昼間人口比率は、東京都千代田区1739％が最も多く、大阪府大阪市中央区592％、東京都中央区494％、東京都港区432％、名古屋市中区379％、愛知県西尾市353％と続く。常住地から従業地への移動が必要であるため、公共交通が発達していない地域では自家用車の利用が多くなる傾向があることを確認した。昼間人口比率の多い地域では、空き店舗をシェアハウス等により世帯数を増やし、商店街活性化など高密度な暮らし（都市型）が低炭素社会実装に結びつく。

一方、第3次産業従事者数割合が多く、かつ、昼間人口比率100%程度を示す沖縄県座間味村、鹿児島県十村ではサービス業を中心とした職住一体的な暮らし（農村型）が行われているといえる。また、第3次産業従事者数割合が多く、かつ、昼間人口比率100%未満を示す兵庫県芦屋市、千葉県浦安市、東京都国立市等（郊外型）は、テレワークによる勤務が可能な地域と考えられる。よって、低炭素型生活・行動様式の類型は、地域別に表(3)-7に分類される。昼間人口比率100%前後が職住近接による低炭素型社会実装が容易であると考えられる。

今回、移動手段の必要となる都市部、郊外部の生活・行動様式の類型を行い、第3次産業従事者増と居住機能の高効率化を検討した。暮らし方には好みがあり、人生設計と共に価値観の合う生活・行動様式を選択することが望まれる。

さらに詳細な地域類型をGIS上に示すため、GIS上に街区レベルの情報基盤を整備した。

表(3)-7 移動手段の必要性による生活・行動様式の類型

平成22年度国勢調査	全国平均	都市部	郊外部	農村部(職住近接型)
昼夜間人口比率	100%	120%以上	80%以下	120%未満～80%以上
一般世帯の平均人数	2.4人	2.2	2.6	2.7
第3次産業従事者割合	67%	77%	70%	75%
1小学校あたり人口総数	5942人	7402	4862	7290

図(3)-20 市町村別（総数1909）第3次産業従事者数降順と昼間人口比率（平成22年度国勢調査）
## （３）地域における気候政策・経済分析モデルの構築

2030年までのBAU推計結果について、県内総支出は年平均変化率で愛知0.3%、岐阜0.0%、三重1.0%増となった。その他の経済変数では、県民所得は年平均変化率で愛知-0.3%、岐阜-0.7%、三重0.3%、雇用者数が0.4%増の一方、生産ならびに雇用については1%未満の漸増傾向と予測している（表(3)-8参照）。

表(3)-8 愛知・岐阜・三重2005年実績と2030年BAU予測との比較（要約）

愛知	岐阜	三重
2005	2030	2005	2030	2005	2030
県内総支出(十億円)	38,716	42,139	7,856	7,774	8,315	10,733
県民所得(十億円)	25,172	23,291	5,994	5,056	5,820	6,344
雇用者数(千人)	3,426	2,061	928	839	824	791
県地方税収入(十億円)	1,089	847	223	152	228	277
製造業生産高(十億円)	4,440	4,377	572	501	1,063	1,498

次に県別産業連関表では予測にあたっては、マクロ計量モデルで推計された支出項目の成長率を、産業連関表の最終需要項目に代入する必要がある。産業連関表の2030年予測では産業全体での成長率は2005年～2030年の25年間で愛知・三重が0.1%成長、岐阜は-0.5%である（表(3)-9参照）。産業別でみると愛知・三重の産業が成長する一方、岐阜の産業が減退するというパターンは鉄鋼・他製造・商業金融・公共サービス・対個人サービスという産業でみられる。一方、農林水産・建設鉱業はいずれの県もマイナス成長である。岐阜県の中で成長が見込まれる産業は水道廃棄物および対事業所サービスであり、いずれも年平均変化率では1.0%～1.2%成長である。

表(3)-9 愛知・岐阜・三重2030年BAU予測産業連関表の部門別生産額

（单位：10億円、実質2005年価格）

愛知	岐阜	三重
農林	282	-1.30%	119	-1.20%	182	-0.80%
建設	21	-0.10%	696	-1.40%	542	-0.70%
化学	1,325	-0.40%	389	-0.60%	1,427	0.00%
鉄鋼	4,939	1.50%	406	-0.70%	804	0.10%
機械	22,169	-0.40%	2,227	-0.60%	5,248	0.10%
他製	11,968	0.10%	1,522	-0.70%	3,132	0.00%
水道	533	0.00%	161	1.20%	163	0.30%
商業	15,880	0.20%	2,249	-0.60%	2,266	0.10%
公共	7,413	0.10%	1,865	-0.30%	1,789	0.60%
対事	4,595	0.60%	665	1.00%	350	-0.80%
対個	3,138	0.10%	619	-0.60%	767	0.50%
他業	8,765	0.70%	1,369	0.00%	1,434	0.00%
計	81,029	0.10%	12,287	-0.50%	18,104	0.10%

注: 実数右のパーセント表示は、2030年の2005年比年平均変化率
エネルギーモデルで使われる外生変数は、マクロ計量モデル・産業連関モデルで推計された内生変数の予測値を使うのに加え、IEA（2010）の原油価格予測を基にエネルギー価格の予測を行った。三県の2030年の予測需要量を2005年実績値と比較した結果を表(3)-10に、2030年予測エネルギー需要に基づきCO₂のBAU排出量を推計した結果を表(3)-11に示した。

表(3)-10 愛知・岐阜・三重2030年エネルギー需要量の対2005年比

エネルギー	愛知	岐阜	三重	産業	愛知	岐阜	三重
石炭	0.993	0.909	1.579	農林水	0.915	0.689	0.953
石炭製品	0.953	0.963	1.516	建設鉱	0.972	0.869	1.157
軽質油	0.975	0.833	0.954	化学	0.960	0.923	1.080
重質油	0.917	0.925	1.043	鉄鋼	1.031	0.892	1.335
LPG	1.011	0.988	1.044	機械	0.915	1.468	1.321
天然ガス	1.281	1.213	1.163	他製造	0.847	0.944	0.988
都市ガス	1.030	0.987	1.108	貨物	0.972	0.748	0.935
再生可能	1.021	1.016	1.033	乗用車	0.865	0.658	0.822
電力	0.940	0.949	1.075	業務	1.008	0.942	1.095
熱	0.934	0.958	1.072	家庭	0.986	1.017	1.066
計	0.964	0.924	1.055	計	0.964	0.924	1.055

注：数值は2030年需要量／2005年需要量

表(3)-11 愛知・岐阜・三重実績CO_{2}排出量とBAU予測排出量

爱知	岐阜	三重
1990年排出量（万CO₂トン）	7,112	1,298	2,489
2005年排出量（万CO₂トン）	8,038	1,341	2,733
2030年BAU排出量（万CO₂トン）	7,564	1,314	2,697
2030年BAU90年比（%）	6.35	1.23	8.36
2030年BAU05年比（%）	-5.9	-2.01	-1.31

BAU予測に対し、 $ CO_{2} $ 削減策の導入ケースを想定し、その場合の経済効果をマクロ計量モデル・産業連関モデルで推計した。導入ケースの内訳は表(3)-12に示した通りである。これらの削減策に必要な支出額の2011年～2030年合計は、愛知4,323億円、岐阜2,346.2億円、三重1,955.3億円、削減量は愛知1,002.4万トン、岐阜496.6万トン、三重329.8万トンである。削減策導入のための支出額を $ CO_{2} $ 削減量で除した支出単価で比較すると愛知43,137円、岐阜47,245円、三重59,287円となる。
表(3)-12 東海三県削減策別導入量と CO_{2} 削減量

（单位 支出额：百万円，削減量：万 $ CO_{2} $ トン，2011～2030年累計）

削減策	愛知	岐阜	三重
支出額	削減量	支出額	削減量	支出額	削減量
電気自動車	5263	19.0	526	2.0	1053	3.0
PV	27368	26.0	8211	8.0	8211	6.0
風力	3158	13.0	1053	4.0	10526	34.0
燃費(カリソ)	29974	38.0	29974	15.0	29974	24.0
燃費(軽油)	2240	25.0	2240	5.0	2240	3.0
グリン家電	8960	15.0	8960	6.0	8960	4.0
グリンOA	1680	14.0	1680	4.0	1680	4.0
中小水力	9316	40.0	24842	265.0	62105	82.0
地熱	6211	8.0	24842	77.0	62105	31.0
ガス地域CHP	98684	323.0	13158	43.0	19737	65.0
工場等ガス転換	974	48.4	105	4.0	385	19.0
共有自転車	5920	8.0	296	0.0	1480	2.0
バイオスメタ	157895	141.0	15789	14.0	39474	35.0
木質バイオ	610	4.0	4880	28.0	49	0.0
リオーム	38737	108.0	7747	21.6	3874	10.8
発電燃料転換	16500	165.0	0	0.0	330	2.0
RPF	3126	7.0	0	0.0	2084	5.0
都市域緑化	15789	0.0	15789	0.0	15789	0.0
合計	432405	1002.4	234620	496.6	195530	329.8

これらの対策支出額をマクロ計量モデル・産業連関モデルに外挿することでその経済効果を推計した。表(3)-13がマクロ計量モデルで推計された効果、表(3)-14が産業連関モデル（2030年予測連関表）で推計された効果である。

表(3)-13 マクロ経済モデルによるCO_{2}削減対策導入の経済効果（要約）

対策導入(A)	BAU(B)	(A)-(B)
2020	2030	2020	2030	2020	2030
県内総支出(単位十億円)	愛知	41,673	42,409	41,402	42,139	271	270
岐阜	7,642	7,789	7,630	7,774	12	15
三重	9,926	10,736	9,911	10,733	15	3
県民所得(単位十億円)	愛知	24,880	23,418	24,746	23,291	134	127
岐阜	5,555	5,195	5,417	5,056	138	138
三重	6,529	6,468	6,379	6,344	150	124
県雇用者数(単位千人)	愛知	3,028	2,065	3,020	2,061	7.9	3.8
岐阜	885	840	884	839	0.6	0.7
三重	813	791	813	791	0	0
地方税歳入(単位十億円)	愛知	1,043	864	1,027	847	16	17
岐阜	187	162	177	152	10	10
三重	285	284	275	277	10	7
製造業出荷高(単位十億円)	愛知	4,628	4,436	4,569	4,377	59.2	59.2
岐阜	521	506	517	501	3.8	4.8
三重	1,370	1,505	1,368	1,498	1.4	6.2
表(3)-14 2030年予測産業連閉表によるCO $ _{2} $ 削減対策導入の生産波及効果・雇用創出効果（要約，単位生産増：十億円，雇用増：人）

愛知	岐阜	三重
生産増	雇用増	生産増	雇用増	生産増	雇用増
農林水産	18	255	11	186	8	46
建設鉱業	2	191	51	185	22	88
化学等	1	58	0	10	1	14
鉄鋼非鉄等	22	219	4	60	1	29
機械	124	955	40	492	28	246
他製造・中小	19	161	6	132	6	90
水道廃棄物	35	79	4	96	10	32
商業金融等	412	443	22	127	11	152
公共サービス	9	511	6	201	2	119
対事業所サービス	41	857	8	371	6	175
対個人サービス	13	401	3	93	1	90
他業務	23	278	8	71	4	30
合計	349	4,408	162	2,024	99	1,109

表(3)-13について、BAUと比較すると県内総生産で0.2%～0.7%押し上げ効果が見られた。その他、県民所得で0.5%～2%、雇用者数で0.1～0.3%、製造業出荷額が0.1～1.4%の押し上げ効果が見られる。これらの結果から、愛知では県内総生産や製造業出荷額の押し上げ効果が大きく、岐阜・三重は県民所得・地方税収入の押し上げ効果が大きいことが示された。

一方2030年予測産業連関表で推計した経済効果について、BAU表と比較すると、各県の産業計では愛知0.9%、岐阜1.3%、三重0.5%押し上げ効果が見られた。産業別にみると各県とも農林水産業・建設鉱業でBAU表と比較して約4%～9%増加した。また各県の生産波及効果の産業別シェアについて、3県とも機械産業の生産増効果が2～3割を占める一方、愛知では商業が6割弱を占めるのに対し、岐阜・三重では建設鉱業のシェアが大きかった。雇用創出効果の産業別シェアでは、機械・公共サービス・事業所サービスが3県とも大きい一方、愛知・三重では商業・個人サービスなどサービス産業のシェアが次いで大きいのに対し、岐阜では農林水産・建設鉱業のシェアが大きいことが示された。

## （４）各地域のエネルギー需給面からみた地域特性を明らかにした類型化

前述した「地域マクロ経済モデル」に加え、総人口や人口密度、高齢者人口比率などの人口統計を用いて東海三県のエネルギー需要予測を行った。製造業以外の部門（農林水産・建設鉱業・民生業務・民生家庭・乗用車・貨物自動車）の2030年エネルギー需要のBAU値を計算するために、エネルギー需要関数を推計する。推計においては、上記6部門の過去(農林水産・建設鉱業・民生業務は1996-2006年、民生家庭・乗用車・貨物自動車は1990-2007年)のエネルギー需要量を用いてエネルギー需要関数を推計し、その上で部門別エネルギー源別に需要関数を推計した。エネルギー源別は各部門のエネルギー総需要量と各部門における電力需要シェア、またその他の燃料需要シェアと