日本のエネルギー・環境戦略

Size: px

Start display at page:

Download "日本のエネルギー・環境戦略"

ひでかすすむ
5 years ago
Views:

1 ALPS 国際シンポジウム 2017 年 2 月 7 日パリ協定約束草案の排出削減努力の評価 ( 公財 ) 地球環境産業技術研究機構 (RITE) システム研究グループグループリーダー秋元圭吾

2 目次 2 1. 背景目的 2. 世界の温室効果ガス排出の現状理解 3. パリ協定約束草案 ( 排出削減目標 ) の評価 4. 日本の約束草案の排出削減費用の詳細評価 5. 気候変動リスクマネージメントに向けて 6. まとめ

3 1. 背景目的

4 ALPS プロジェクトの背景目的と主な実施内容 4 地球温暖化問題は大変複雑現実社会で効果の上がる形で温暖化対策を進めることが重要そのために温室効果ガス排出削減策を技術的な側面経済的な側面政策的な側面など総合的に把握し定量的な分析評価等を行い真のグリーン成長を実現する国際枠組み戦略立案に資することを目的にしている主な研究実施項目気候変動リスクマネージメント戦略の検討 - 気候変動影響被害適応および緩和費用の推計およびその不確実性の整理 - 長期目標と排出経路の検討分析 ( 統合評価モデルによる分析等 ) - 気候変動の不確実性下でのリスクマネージメント戦略のあり方の検討等真のグリーン成長の実現パスを提示するための経済学的な理解の深化分析 - グリーン成長の可能性としての省エネ技術普及障壁除去大気汚染対策との関係に関する論理的実証的考察 ( 可能性と限界 ) モデル分析による評価 - 国際エネルギー生産性ギャップ推計 ( 日米比較 ) - 国際的な石炭火力発電融資規制の影響分析等システム的な方策の検討評価 - 水素システム ( 供給輸送消費の全体システム ) の分析評価 - 建物まちづくり運輸のシステム的検討評価等国際的な枠組み政策課題等に即したモデル分析評価 - 約束草案 NDC の評価方法に関する検討と分析評価 - 国際モデル比較プロジェクトを介しての排出削減対応策への貢献等

5 2. 世界の温室効果ガス排出の現状理解

6 世界の温室効果ガス排出量の推移 ( ガス種別 ) 6 出典 )IPCC WG3 第 5 次評価報告書 2014 近年世界の排出量はむしろ増大京都議定書 (1997 年採択 2005 年発効 ) は効果を発揮できず

7 世界の CO2 排出量の推移 ( 地域別 ) 7 高所得国 ($12,616 以上 ) 消費ベースで見た CO2 は高所得国もさほど抑制できていない高中位所得国 ($4,086 to $12,615) ( 中国ブラジルイランマレーシア南アなど ) CO2 排出の急増低中位所得国 ($1,036 to $4,085) ( インドインドネシアフィリピンエジプトなど) 低所得国 ($1,035 以下 ) CO2 排出とは無縁で貧困に苦しんでいる国もある出典 )IPCC WG3 第 5 次評価報告書 2014

8 米オバマ前大統領 Science 誌寄稿論文 (2017 年 1 月 9 日 ) 8 米国は2008 年以降経済成長とGHG 排出削減を実現経済は10% 成長したがエネルギー起源 CO2 排出は9.5% 減少すなわち経済成長とCO2 排出のデカップリングを達成気候変動に立ち向かうためには低成長生活水準の低下を余儀なくされるとの論争に終止符を打つもの GHGを最も多く排出する発電分野では 2008 年には天然ガス発電のシェアは21% だったが現在では石炭からガスへのシフトによって33% にまで上昇再生可能エネルギーのコストは 2008 年から2015 年の間に風力は41% 屋根付き太陽光は54% 大規模太陽光は64% もコストが低下したクリーンエネルギーへの税額控除といった政策も大きな役割を担ってきたが技術進歩や市場原理は今後も再エネを増大させ続けるとみられる短期政策から距離を置き気候変動に立ち向かいクリーンエネルギーへの移行政策を立案するにあたって最新の科学や経済学が有益なガイダンスを与えるだろう Source: United States Mid-Century Strategy for Deep Decarbonization, Nov. 2016

9 米国の消費ベース CO2 排出量の推移 9 CO2 排出量 (MtCO2) 生産ベース CO2 消費ベース CO2 差 (= 消費ベース - 生産ベース )[ 右軸 ] 2000 シェールガスの効果が大? +24% リーマンショックの影響が大? % % % CO2 排出量の差 (MtCO2) 出典 )OECD (2015) より作成 - 米国は消費ベース CO2 と生産ベース CO2 の差分は 2006 年にかけて大幅に増大 2005 年の消費ベース CO2 は 1995 年比で +24% - しかしシェールガスが拡大しはじめた 2006 年からは減少に転じてきている安価なエネルギー利用が可能となったことで製造業の米国内への回帰によるものと見られるそれでも 2011 年の消費ベース CO2 は 1995 年比で +9%( 生産ベース CO2 では +3%)

10 100% 米国の一次エネルギー供給量推移再エネの増加はわずか (2000 年 :4.8% 2014 年 :6.7%) Coal and coal products 10 Primary enegy supply 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 原子力ガス石油 Peat and peat products Oil shale and oil sands Crude, NGL and feedstocks Oil products Natural gas Nuclear Hydro Geothermal Solar/wind/other Biofuels and waste 10% 0% -10% Heat production from non-specified combustible fuels Electricity 2005 年以降シェールガス生産増大に伴って石炭比率が減少ガス比率が上昇 (CO2 排出の減少に貢献 ) またガスの増加に伴い余剰の石油製品を輸出 ( 世界では CO2 は減っていない ) なおシェールガスは温暖化政策によって実現したわけではない石炭石油製品 ( 輸出 ) Heat 出典 )IEA 統計

11 世界の経済成長と CO2 排出量の関係 (1971~2015 年 ) 11 Energy-related CO2 emissions (GtCO2/yr) 年出典 )IEA 統計 2015 GDP 弾性値年年年 1.13 GDP (Trillion US$/yr) 2010 年 2013 年 2015 年年の間の実績値の線形回帰式 y = x R² = 世界 GDP と CO2 排出量の関係は基本的に強い正の相関が見られる年にかけて排出量はほぼ横ばいだが長期の傾向で見るとむしろ年の間の排出の伸びが大きかったものが調整されてきているに過ぎないと見ることもできる

12 世界の経済成長と CO2 排出量の関係 (2000~2015 年 ) 12 Energy-related CO2 emissions (GtCO2/yr) 年年の間の実績値の線形回帰式 y = x R² = 年出典 )IEA 統計 2015 GDP (Trillion US$/yr) 2015 年 1.09 GtCO2 前ページで示したように長期の排出トレンドからすると年の排出量はそのトレンドに戻ってきたに過ぎないと考えられるが年の排出実績に限って線形回帰を行った結果の 2015 年を基準排出量ととると 2015 年での実績排出量との差は 1.09 GtCO2 となるこの約 1.1GtCO2 の削減の要因について考察を行った

13 世界の経済成長と一次エネルギー電力消費量の関係 13 Primary energy supply (Mtoe/yr) y = x R² = GDP (Trillion US$/yr) 2010 年 1971~2014 年 2015 年 2014 年年の間の実績値の線形回帰式 Electricity (TWh/yr) 世界の一次エネルギー供給量注 )2014~15 年については BP 統計の伸び率を用いて補完したもの世界の電力消費量 y = x R² = 出典 )IEA 統計 GDP (Trillion US$/yr) 世界 GDP と一次エネルギー供給量また電力消費量の関係を見ると CO2 排出量との関係以上に線形に近い強い正の関係が見られる一次エネルギー供給量や発電電力量で見ると 2015 年まで見ても GDP とのデカップリングは見受けられない

14 世界の経済成長と銑鉄生産量の関係年 :16.7 億 t 世界生産量 ( 億 t/ 年 ) 年 :12.1 億 t 粗鋼銑鉄 Pig iron (Million tons/yr) 注 )2016 年値は 1-5 月期生産量 (worldsteel 速報値 ) に基づき RITE 概算年年の間の実績値の線形回帰式 y = x R² = 年 1.0 億 t 銑鉄 (2.5 億 tco2 相当 ) 年 GDP (Trillion US$/yr) 年の GDP と銑鉄生産量のトレンドに基づくと 2015 年時点で銑鉄生産量 ( 世界計 ) は約 1.0 億 t 減少しこれは約 2.5 億 tco2 の減少に相当する

15 世界の経済成長と CO2 排出量の関係 ( 概算 ) 15 要因 2015 年排出削減効果内容世界の銑鉄生産量の減少約 2.5 億トン銑鉄約 1.0 億トン減少世界のセメント生産量の減少約 0.5 億トンセメント約 1.7 億トン減少米国のシェールガス利用拡大による減少再エネ発電 ( 太陽光風力地熱など ) 拡大による減少約 2.2 億トン約 1.6 億トン米国における石炭火力からガス発電への転換の促進による再エネ発電比率の年の平均的な拡大に対し 2015 年は 1.2% ポイント分大きい日本のCO2 排出量低下約 0.4 億トン原子力稼働率の低下などで2013 年にかけて約 1.1 億トン引き上げていたが低効率の石油火力等の停止等により 2015 年には + 約 0.7 億トンに要因積み上げ削減効果計マクロ推計からの排出削減効果約 7.2 億トン約 10.9 億トン - 銑鉄セメント生産量の減少は中国の特殊事情と考えられる一方将来的にまだインフラ形成が不十分なインド等の途上国で生産量の増大が予想され継続的な CO2 排出減につながるとは考えにくい - 再エネについてはオバマ前大統領論文の指摘のように化石燃料よりも安価で政策措置がなくても経済合理性を有する再エネが大きいのか政策措置による再エネ導入が大きいのかによってデカップリングの見方は異なってくる ( 前者であればデカップリング要因 ) しかし少なくともこれまでは後者であったと見るのが妥当

16 3. パリ協定約束草案 ( 排出削減目標 ) の評価

17 パリ協定の意義と課題 17 パリ協定はほぼすべての国が自国の排出削減に取り組む国際枠組みができしかもそれが継続される形となった点でグリーン成長を目指す第一歩となったと評価できるしかし課題として各国が自主的に提出する排出削減目標が実質的に排出削減努力を有する目標となっているのか適切なレビューを進めることが重要各国の排出削減目標達成の限界削減費用の差異が大きすぎれば産業の移転炭素のリーケージを生じすべての国が参加する枠組みといっても世界レベルでの排出削減にはつながらない懸念あり

18 約束草案を排出削減努力として比較可能にする指標化 18 様々な種類の排出削減目標について衡平な排出削減努力を測り世界において効果的な排出削減を実現していくためにはこれら約束草案を比較可能な形で指標化することが必要以下のような指標が考えられる簡単な指標 ( 簡単に計測再現が可能 ) - 同一の基準年に換算して算出した排出削減率等より高度な指標 ( より良く比較できるが予測が必要 ) - ベースライン排出量からの排出削減率 - GDP あたりの排出量削減率等更に高度な指標 ( 最も包括的に比較できるがモデル推計が必要 ) - エネルギー価格への影響 - CO2 限界削減費用 - GDPあたりの排出削減費用等

19 基準年 (2012 年もしくは 2010 年 ) 比排出削減率の国際比較 19 スイスノルウェー豪州ニュージーランドカナダ EU28 日本米国 (2025) 米国韓国カザフスタンロシアベラルーシ東欧諸国 (EU 非加盟国 ) タイメキシコ南アフリカウクライナ中国トルコインド削減努力大小 * 上下限で幅がある国は平均値を表示基準年 (2012 年もしくは 2010 年比 )GHG 排出量 (%)

20 2030 年における約束草案の CO2 限界削減費用の国際比較 20 スイス日本 EU28 カナダ韓国ニュージーランド米国 (2025) 米国ノルウェー東欧諸国 (EU 非加盟国 ) タイ豪州メキシコカザフスタンベラルーシロシア南アフリカトルコインドウクライナ中国 CO2 限界削減費用 ($/tco2) 削減努力大小 * 上下限で幅がある国は平均値を表示

21 2030 年における約束草案の GDP あたり排出削減費用の国際比較 21 豪州ウクライナタイニュージーランド東欧諸国 (EU 非加盟国 ) スイス韓国 EU28 日本カナダ米国 (2025) 米国南アフリカメキシコベラルーシロシアトルコインドカザフスタン中国ノルウェー GDP 比削減費用 (%) 削減努力大小 * 上下限で幅がある国は平均値を表示

22 CO2 限界削減費用推計国環研 AIM FEEM WITCH と RITE DNE21+ の比較 22 CO2 限界削減費用 (US$2005/tCO2) 年エネルギー起源 CO2 削減のみ 2025~30 年の平均 GHG 排出量削減米国での政策検討に利用されている炭素の社会的費用 ( 温暖化影響被害費用 ): 53$/tCO2 ( 年 ) 0 DNE21+ AIM/Enduse DNE21+ WITCH DNE21+ WITCH DNE21+ WITCH DNE21+ WITCH DNE21+ WITCH 約束草案で期待される世界排出量を最小費用で達成した場合の限界削減費用 16$/tCO2 (WITCH), 6$/tCO2 (DNE21+) 日本米国 EU 中国インド韓国南ア豪州 AIM は MILES フロシェクト日本報告書より Aldy et al., Climate Policy, 2016 より - 排出削減費用の推計は難しく国によってはモデルによって推計の幅があるものの多くの国について比較可能な水準にある場合も多い - 多くの OECD 諸国の約束草案の CO2 限界削減費用は約束草案で期待される世界排出量を最小費用で達成した場合の限界削減費用と比較してかなり高い水準にある

23 NDCs の CO2 限界削減費用推計年平均値 Source: J. Aldy et al., Nature Climate Change, 2016 スイス日本 EU28 カナダ韓国ニュージーランド米国 (2025) 米国ノルウェー東欧諸国 (EU 非加盟国 ) タイ豪州メキシコカザフスタンベラルーシロシア南アフリカトルコインドウクライナ中国 2030 年 ( 米国のみ 2025 年 ) 世界 GDP 比削減費用 NDCs:0.38% 最小費用 :0.06% 最小費用 ( 限界削減費用均等化 ):6$/tCO Source: K. Akimoto et al., Evol. Inst. Econ. Rev., 約束草案 NDCs の排出削減費用は各国間で大きな差異あり - もし NDCs で期待できる世界全体での排出削減を費用最小化 ( 限界削減費用均等化 ) で実現できるとすれば RITE モデルでは限界削減費用 6$/tCO2 で済むまた 2030 年時点の総削減費用は費用最小化に比べ 6.5 倍程度高い - 通常の長期モデル分析では世界での費用最小化時の費用を推計しており現実の費用はもっと大きい ( 実際には国内対策も費用最小化では達成できず各国の費用も現実にはもっと大きい可能性あり ) CO2 限界削減費用 ($/tco2)

24 4. 日本の約束草案の排出削減費用の詳細評価

25 各国の社会的政治的環境を考慮した際のコスト評価 25 コストに関する指標は包括的な評価が可能であり排出削減努力を計測する上で重要な指標であるがモデル推計の不確実性以外にも以下のような検討課題が考えられる考慮すべき社会的な制約は何か? 各国における原子力発電 CCS 等の社会的な受容性エネルギー安全保障への配慮など考慮すべき政治的な制約は何か? 政治的な制約は考慮すべきでないか? 例えば米国においては議会制度上新しい法案を導入することは難しいことが多い採用できる政策が限られているとすればそれによって対策のコストは変わってくる非効率な政策によって対策費用が上がっているだけであればそれをコスト評価によって削減努力と評価して良いのか例えば高い太陽光発電導入を集中している国があったとしそのコストは大きいとしてもそれはより経済効率的な政策を採らない非がその国にあるだけとも考えられる

日本の約束草案とエネルギーミックス ( 電源構成 ) 26 2013 年比 (2005 年比 ) エネルギー起源 CO2-21.9% (-20.

26 日本の約束草案とエネルギーミックス ( 電源構成 ) 年比 (2005 年比 ) エネルギー起源 CO2-21.9% (-20.9%) その他温室効果ガス -1.5% (-1.8%) 吸収源対策 -2.6% (-2.6%) 温室効果ガス計 -26.0% (-25.4%)

27 分析ケース 27 GHG 排出目標エネルギー起源 CO2 排出目標発電電力量における各電源のシェア化石燃料原子力再生可能エネルキー CCS の利用可能性省電力 [A0] GHG target + Level 2 energy mix -26% Cost min. Coal: 26% LNG: 27% Oil: 3% 昨年度推計の国際比較に利用した際の想定 [B0] CO 2 target + Level % Coal: 26% energy mix LNG: 27% [B] Oil: 3% [B1] CO 2 target + Level 0 energy mix 政府の約束草案と整合性が最も高い想定 [B2] CO 2 target + Level 1 energy mix [B3] CO 2 target + Level 3 energy mix (coal 26% + nuclear 20%) [B4] CO 2 target + Level 4 energy mix (nuclear 20%) [B5] CO 2 target + cost min. energy mix (Level 5) [A] % Coal: 26% LNG: 27% Oil: 3% % Coal: 26% LNG: 27% Oil: 3% % Coal: 26% LNG: cost min. Oil: cost min. 20% 24% (cost min. within renewable sources) 20% 24% (cost min. within renewable sources) 20% 24% (PV: 7%, wind: 1.7% etc.) 20% 24% (cost min. within renewable sources) Cost min. Cost min. w.o. CCS w.o. CCS 20% Cost min. Cost min % Cost min. 20% Cost min. Cost min % Cost min. Cost min. Cost min. Cost min. Cost min. Cost min. Total elec. supply: 1065 TWh/yr Cost min. Cost min. Cost min. Cost min. 注 ) エネルギーミックスに関するレベルの数字が大きいほどエネルギーミックスの自由度が高い

28 日本の 2030 年における約束草案の各ケースの発電電力量エネルギー起源 CO2 排出目標 : -21.9% Solar PV 1200 Wind power Electricity generation [TWh/yr] 政府の約束草案と整合性が最も高い想定 [B1] Energy-related CO2 target (-21.9%) [B1] CO 2 target + Level + 0 Level energy 0 mix energy mix [B2] Energy-related CO2 target (-21.9%) [B2] CO 2 target + Level 1 energy mix + Level 1 energy mix 昨年度推計の国際比較に利用した際の想定 [B0] Energy-related CO2 target (-21.9%) [B0] CO 2 target + Level 2 energy mix + Level 2 energy mix [B3] CO 2 target [B3] + Level 3 energy mix mix (coal 26%+nuclear (coal + 20%) nuclear 20%) [B4] CO [B4] Level 2 target + Level 4 energy 4 energy mix (nuclear 20%) mix (nuclear 20%) [B5] CO 2 target + cost min. energy [B5] Cost min. energy mix mix (Level 5) Nuclear power Hydro and Geothermal Biomass (w/ CCS) Biomass (w/o CCS) Gas power (w/ CCS) Gas power (w/o CCS) Oil power (w/ CCS) Oil power (w/o CCS) Coal power (w/ CCS) Coal power (w/o CCS) RITE DNE21+ モデルによる推計

29 どの制約を想定したケースが排出削減努力を計測する一指標としての排出削減費用として最も適切か? 日本の 2030 年における約束草案の各ケースの排出削減費用 29 CO2 限界削減費用 ($2000/tCO2) 排出削減費用 (billion $2000/yr) 基準 GDP 比の排出削減費用 (%) RITE DNE21+ モデルによる推計 [A0] GHG target (-26%) + Level 2 energy mix 昨年度推計の国際比較に利用した際の想定 [B0] CO 2 target (-21.9%) + Level 2 energy mix [B1] CO 2 target (-21.9%) + Level 0 energy mix 政府の約束草案と整合性が最も高い想定モデル推計では非 CO2 GHG 削減の 4.1% 分がエネルギー起源 CO2 の -21.9% 目標の費用よりも高いため -21.9% よりも深堀することによるコスト増エネルギー起源 CO2 排出目標 : -21.9% 省電力目標 CCS の制約 [B2] CO 2 target (-21.9%) + Level 1 energy mix [B3] CO 2 target (-21.9%) + Level 3 energy mix (coal 26% + nuclear 20%) [B4] CO 2 target (-21.9%) + Level 4 energy mix (nuclear 20%) [B5] CO 2 target (-21.9%) + cost min. energy mix (Level 5) 再生可能エネルギー目標エネルギー安全保障上の考慮原子力の社会的な制約等注 ) 個別技術利用に関する制約によって CO2 限界削減費用としてはむしろ下がるケースも見られるが排出削減総費用は上昇

30 その他感度解析ー経済成長の見通しの違い原子力比率未達成の場合ー 30 一方エネルギーミックス達成の不確実性もありそのときの排出削減費用への影響は以下のとおり a) 約束草案エネルギーミックスでは経済成長率 1.7%/yr 0.9%/yr の場合 b) 約束草案エネルギーミックスでは原子力比率 20-22% 15% の場合 CO2 限界削減費用 ($2000/tCO2) 排出削減費用 (billion $2000/yr) 基準 GDP 比の排出削減費用 (%) [B0] CO 2 target (-21.9%) + Level 2 energy mix (GDP 成長率 :1.7%/yr 原子力比率 20%) [B0-a] 低 GDP 成長率 (0.9%/yr) [B0-b] 原子力比率 15% [B0-c] 低 GDP 成長率 (0.9%/yr) + 原子力比率 15% RITE DNE21+ モデルによる推計

31 5. 気候変動リスクマネージメントに向けて

32 パリ協定の気温目標とその政治的文書としての曖昧さと科学的な不確実性 32 パリ協定での長期目標に関する言及 : 全球平均気温上昇を産業革命前に比べ 2 未満に十分に ( well below ) 抑えるまた 1.5 に抑えるような努力を追求するパリ協定では 2 未満や 1.5 未満をいつの時点で達成することが求められているのかパリ協定では 2 未満や 1.5 未満をどの程度の確率で達成することが求められるのかもしくは期待値として 2 や 1.5 をどの程度下回るようにすることが求められるのかそもそも気候感度が不確実であるとともにその確率密度分布関数自体が不確実

33 気候感度の評価の変遷と IPCC WG3 第 5 次評価報告書の長期シナリオ推計で用いられた気候感度 33 平衡気候感度 (likely(>66%) レンジ ) ( 括弧は最良推計値もしくは median 等 ) IPCC WG1 第 4 次 (AR4) 以前 IPCC WG1 第 4 次 (AR4) (2007) 1.5~4.5 (2.5 ) 2.0~4.5 (3.0 ) likely レンジが同じ IPCC WG1 第 5 次 (AR5) (2013) 1.5~4.5 ( 合意できず ) IPCC WG3 第 5 次 (AR5) シナリオ気温推計 (MAGICC モテル ) (2014) 2.0~4.5 (3.0 ) 便宜上第 4 次の評価をそのまま利用 WG1 第 5 次 ( 政策決定者向け要約 ) における具体的な記述 Likely in the range 1.5 C to 4.5 C (high confidence) Extremely unlikely less than 1 C (high confidence) Very unlikely greater than 6 C (medium confidence) No best estimate for equilibrium climate sensitivity can now be given because of a lack of agreement on values across assessed lines of evidence and studies. 平衡気候感度 ( 濃度が倍増し安定化したときの気温上昇の程度の指標 ) の不確実性は未だ大きい AR5 WG1 では観測データ派の気候感度評価を含めて各種分析を総合的に判断した結果 AR4 よりも低位に修正 (1.5~4.5 ) しかし AR5 WG3 の長期排出経路の気温推計においては AR4 の気候感度 (2.0~4.5 最良推計値 3.0 ) を利用

34 各シナリオの CO2 排出量推移 (~2300 年 ) CO2 排出量 [GtCO2/yr] [3] 2100 年 2.0 _ 気候感度 2.5 [2] 2.0 安定化 _ 気候感度 3.0 [1] 450ppm 濃度安定化 [0] 1.5 安定化 _ 気候感度出典 )MAGICC DNE21+ を用いて RITE にて試算 - いずれの排出経路をとっても長期的 (2100 年以降 ) には CO2 ゼロ排出は必要シナリオでは 2050 年以降世界全体で相当量のネガティブ CO2 排出が必要

35 各シナリオの温室効果ガス排出経路 (~2100 年 ) GHG 排出量 [GtCO2eq/yr] % % 20-74% 10-81% [3] 2100 年 2.0 _ 気候感度 2.5 [2] 2.0 安定化 _ 気候感度 3.0 [1] 450ppm 濃度安定化 [0] 1.5 安定化 _ 気候感度 3.0 実績 2020 年以降の約束草案を踏まえた排出見通し (119 か国 INDC 考慮 (RITE H27 年度評価 )) 出典 )MAGICC DNE21+ RITE non-co2 GHG モデルを用いて RITE にて試算年頃の世界排出量は 2 目標といっても大きな幅がある - 約束草案から期待される 2030 年の世界排出量 ( 米国が 2005 年比 26~28% 減目標達成も想定現実にはトランプ政権誕生も手伝ってその達成は相当困難な可能性大 ) と [3] シナリオ :2100 年 2.0 以下 ( 気候感度 2.5 ) は概ね整合性あり [0], [1] シナリオとは相当大きなギャップあり [2] シナリオとのギャップも大きい

36 各排出経路実現のための限界削減費用 CO2 限界削減費用 [$/tco2] $/tco2 [3] 2100 年 2.0 _ 気候感度 2.5 [2] 2.0 安定化 _ 気候感度 3.0 [1] 450ppm 濃度安定化 $/tco $/tco 出典 )DNE21+ を用いて RITE にて試算 - [1] 450 ppm 濃度安定化は 2030 年時点で既に大きな排出削減費用が必要と推計され現実的に不可能と言わざるを得ない - [2], [3] シナリオについても世界で費用効率的な対策をとったとしても 2100 年頃には 1000 $/tco2 程度もしくはそれ以上の費用が必要と推計されるイノベーションが不可欠 2100 [0] 1.5 安定化 _ 気候感度 3.0 シナリオは実行可能解が得られなかった

37 温暖化適応策の効果 ( 世界 GDP への影響 ) - 各種モデルの推計 - 37 GDP ロス 7.0% 6.0% 5.0% 4.0% 3.0% 2.0% RITE 適応策評価モデル適応無適応有 RCP8.5 想定 : 2100 年の全球平均気温は約 4.2 適応策の効果 6.6% 3.2% ケース2,3の全球平均気温パス想定 : 2100 年に約 3.0 適応策の効果 5.0% 2.0% 1.0% 0.0% 注 1)RITE 適応策評価モデルは適応策として海岸部門のみ考慮しているため適応有によって GDP ロスの低減効果を十分反映できていない可能性があるは十分反映できていない適応策の効果はさらに大きい可能性が大注 2) いずれのモデルも温暖化影響被害や適応費用の推計等の精度は粗いことを認識しておく必要ありケース 2,3 の全球平均気温パス想定 : 2100 年に約 3.7 適応策の効果 3.9% 1.8% いずれの分析においても温暖化適応策によって GDP への温暖化影響が大きく軽減される可能性を示している ( 適応策の導入により 2100 年で 2.1~ 3.4% ポイントの GDP ロスの軽減 ) 出典 : Agrawala et al.2010, Fig13

25% ー緩和費用との比較ー緩和策による GDP ロス (IPCC-AR5-WG3) RCP2.6 RCP4.5 38 baseline =RCP8.5 注 ) 緩和費用推計は基本的に世界全体での費用最小化を前提に推計されたもの % of GDP 影響適応費用緩和費用計 RCP8.5 適応無 6.6% 0% 6.6% 適応有 3.2% 3.2% RCP4.

38 温暖化被害適応策の GDP 影響影響適応策による世界 GDP の変化 ( 気候変動無しケース比 ) RCP8.5 RCP4.5 RCP2.6 (3.0PD) GDP 変化 (%) GDP 変化 (%) GDP 変化 (%) 0% -2% -4% -6% -8% 0% -2% -4% -6% -8% 0% -2% -4% -6% -8% -0.46% -0.56% -1.08% -1.58% 適応無適応有 -6.58% % -0.50% -0.82% -1.14% 適応無適応有 -2.30% % -0.60% -0.46% -0.83% -0.99% 適応無適応有 % -1.25% ー緩和費用との比較ー緩和策による GDP ロス (IPCC-AR5-WG3) RCP2.6 RCP baseline =RCP8.5 注 ) 緩和費用推計は基本的に世界全体での費用最小化を前提に推計されたもの % of GDP 影響適応費用緩和費用計 RCP8.5 適応無 6.6% 0% 6.6% 適応有 3.2% 3.2% RCP4.5 適応無 2.3% 2.5% 4.8% RCP2.6 (3.0PD) 適応有 1.3% 3.8% 適応無 1.0% 5.2% 6.2% 適応有 0% 5.2% 温暖化影響被害適応費用推計の精度の課題があり断定的なことは言えないがこのように適応により被害をかなり抑制できるなら 2 目標 (RCP2.6) のような厳しい排出削減ケースが影響被害を含めた総費用を最小化するかは議論の余地がある

39 気候感度が高かった場合に備えた気候変動リスク対応戦略 SRM オプション価値の評価のためのフレームワーク 39 気候工学的手法として太陽放射管理 (SRM) の提案もなされている気候感度の不確実性がある中での気温上昇目標達成手段として SRMのオプション価値の評価を実施単純化したディシジョンツリーのモデル化により DNE21モデル (DNE21+ の簡略版 ) によって試算出典 )Y. Arino, K. Akimoto et al., PNAS, 113(21), 2016 想定条件 (1) 2050 年以前は気候感度が不確実 ( 確率の想定は次頁 ) (2) 2050 年に気候感度の不確実性がなくなる (3シナリオに代表させる具体的な気候感度は次頁) (3) SRMは以下の条件で実施 (a) 冷却効果は最大限で-0.5 までに限定 (b) 2050 年以降のみで実施 (c) 気候感度が3つの想定シナリオの中で最も高かった場合に限り実施

40 気候感度の不確実性とその後の判明を想定したシナリオ想定年までの期間について期待費用最小化する具体的な対策排出経路を推計 Rogelji et al. (2012) による気候感度の確率密度分布 (2.0~4.5 が likely mean:3.0 ) から気候感度の実現確率を想定 [ 想定シナリオ ] 気候感度 (T2x) 気候感度実現確率 SRM 実施オプション Scenario % SRM 実施せず Scenario % SRM 実施せず Scenario % SRM 実施 ( 最大 -0.5 の範囲 ) Y. Arino, K. Akimoto et al., PNAS, 113(21), 2016

41 Energy-related CO2 emission (GtCO2/year) SRM オプションの有無の違いによる 2.5 C 目標時の CO2 排出経路 Baseline Uncertain T2x=2 w/o SRM Uncertain T2x=3 w/o SRM Uncertain T2x=4 w/o SRM Uncertain T2x=2 with SRM (option) Uncertain T2x=3 with SRM (option) Uncertain T2x=4 with SRM 30.1Gt 24.5Gt SRM オプション価値 SRM オプション有り Y. Arino, K. Akimoto et al., PNAS, 113(21), 2016 SRM オプション無し T2x = 3 SRM 実施による排出経路に与える直接的な影響実際には SRM を実施しない場合であっても SRM オプションを有しているだけで気候感度が高い ( ここでは 4 を想定 ) ことを前提に排出削減を行う必要性が低下する気候感度の不確実性が残っている期間 ( 年 ) における CO2 排出を比較的中庸にすることが合理的となりリスク管理をより良くできるようになる可能性もあり 41

42 気温上昇目標と SRM オプション価値の関係 42 割引率 : 5%/year オプション価値 Option values (trillion (Trillion US2010$) US2010$) There are no feasible 実行可能解無し solutions Y. Arino, K. Akimoto et al., PNAS, 113(21), 2016 より厳しい気温上昇目標 Temperature change targets relative to preindustrial levels in 2100 ( C) Option value A [ ] [SRM 0.5 ] Option value B [ ] [SRM 0.5 ] (for the medium scenario T2x = 3 ) 気温上昇目標が高いほど SRM のオプション価値はより大きく上昇する ( 年の期間で 2.5 目標の場合は 3.1 trillion $ 2.4 目標の場合は 5.9 trillion $ と推計 )

43 茅恒等式 PM2.5 reduction relative to Reference (%) CO 2 emission reduction relative to Reference (%) PM2.5 と CO2 排出削減のコベネフィット Net CO2 = (Net CO2/Gross CO2) (Gross CO2/PE) (PE/GDP) (GDP) PM2.5 = (PM2.5/Gross PM2.5) (Gross PM2.5/PE) (PE/GDP) (GDP) サイドエフェクトエントオフハイフ対策 (CCS) エントオフハイフ対策 ( 脱硫, 脱硝等 ) PM 濃度低減ケース PM2.5 低減による CO2 削減のコベネフィット大 PM2.5 reduction relative to Reference (%) 燃料転換コベネフィットとなる対策 CO2 排出削減ケース省エネ CO2 削減による PM2.5 低減のコベネフィット大サイドエフェクト CO 2 emission reduction relative to Reference (%) RITE DNE21+ モデルによる推計 (2050 年まで ) - CO 2 排出削減による PM2.5 濃度低減のコベネフィットの方がその逆よりも大きい - ただし各国一様ではなく特にインド南アフリカ米国等においてコベネフィットが強く見られる - これは PM2.5 では省エネ燃料転換よりもエンドオブパイプ対策 ( 脱硫脱硝等 ) の方が相対的に安価な傾向がある一方で CO 2 ではエンドオブパイプ対策 (CCS) との比較で省エネ燃料転換に相対的に安価な対策の余地が多く存在するため PM2.5 を優先的に対策すべき場合脱硫脱硝能力が高く高効率な石炭火力を途上国等に展開することも有用な対策の一つ 43

44 Total abatement costs (Trillion US$) PM (H) PM2.5 cost CO₂ cost Abatement cost REF cost (CO₂ + PM2.5) C:0/P:37 世界のコストから見た PM2.5 と CO2 削減のコベネフィット 2010~50 年の割引済み総コスト ( 割引率 :5%/ 年 ) (C: /P: 11) C:0/P:7 PM (L) C:50/P:0 (C: 29/P: ) CO₂ (H) REF( 緩和無 ) のケースは PM, CO2 の緩和無時の排出量に PM, CO2 の想定した価格を掛け合わせた概算のコスト参照値 RITE DNE21+ モデルによる推計 C:10/P: CO₂ (L) C:50/P:37 (C: 29/P: 11) IM (PM(H)&CO₂(H)) C:50/P:7 C:10/P:37 (C: 29/P: 2) (C: 3/P: 11) IM (PM(L)&CO₂(H)) CO 2 排出および PM2.5 濃度の両方の排出削減レベルが大きいとき (CO2 と PM2.5 双方の影響被害がかなり大きい場合 ) 比較的大きなコベネフィットが見られる省エネ燃料転換まで大きく対策をとるのが効果的 - 一方例えば PM2.5 の影響被害が大きく他方 CO2 の影響被害 ( 温暖化による影響被害 ) がほどほどの水準の場合コベネフィットは大きくない PM2.5 の健康影響被害が大きい場合リソースが限られている状況ではまず相対的に安価な PM2.5 のエンドオブパイプ技術を中心に対策をとるのが効果的で現実的な戦略 IM (PM(H)&CO₂(L)) C:10/P:7 IM (PM(L)&CO₂(L)) CO2, PM2.5 価格想定 (2030 年時点 ) Low (L) 総コスト [Trillion US$] ( 括弧内は総エネルキーシステム対策コスト ) 44 High (H) PM2.5 (M$/(µg/m3)) CO2 ($/tco2) 年の間 :+10%/ 年で価格上昇を想定 CO2 の Low: RCP4.5 程度 High: RCP2.6 程度相当 PM (H) + CO 2 (H) >> IM (H&H) 56.9 (9.3) 56.1 (9.3) PM (L) + CO 2 (H) > IM (L&H) 35.1 (7.9) 34.7 (7.9) PM (H) + CO 2 (L) > IM (H&L) 36.1 (3.0) 35.9 (3.0) PM (L) + CO 2 (L) IM (L&L) 14.3 (1.6) 14.2 (1.7)

45 6. まとめ

イノベーション不可欠 - 適応策による温暖化影響被害低減の可能性 - 緩和費用の上昇要因 ( 政治的要因 ( 国際的に MAC 均等化ならないトランプ政権など ) 技術普及の社会的制約非効率な政策等 ) - 緩和費用の低下要因 (

46 気候変動リスクマネージメント戦略のあり方 IPCC ビューローの説明では 2 のためには残り 1000GtCO2 とした説明がよくなされるが実際には不確実性は大きい ( なおこの図は GCM による推計結果である一方 AR5 では観測結果をベースとした推計も加わってより低い気候感度の範囲まで提示されているそれに従えば炭素バジェットは増加 ) 46 - 自然科学の不確実性 : 決め打ちではなく不確実性を認識したリスク管理が重要 - 超長期的には CO2 ゼロエミッションが必要イノベーション不可欠 - 適応策による温暖化影響被害低減の可能性 - 緩和費用の上昇要因 ( 政治的要因 ( 国際的に MAC 均等化ならないトランプ政権など ) 技術普及の社会的制約非効率な政策等 ) - 緩和費用の低下要因 ( 現時点では考慮不可能なイノベーション ) - 気候感度が高かった場合 : そのまま緩和策で対応するとコストが大きく上昇の可能性 SRM をオプションとして用意する対応も - PM2.5 削減など様々な持続可能な発展目標とのコベネフィットの可能性があり追求すべきただしトレードオフとなるケースも多い資源は限られており総合的なリスク管理が必要

47 まとめ 47 パリ協定はすべての国が実質的に排出削減に努力する国際枠組みとなったことは歓迎されるしかし排出削減目標の実効性深堀のために約束草案の適切なレビューは大変重要現在の約束草案の限界削減費用は世界各国間で大きな差異があり世界全体での効率的な排出削減費用と比較して 6 倍を超えるような費用が推計されるこれによって実効ある世界の排出削減も阻害する可能性ありまた一国内の対策を評価しても温暖化対策以外の考慮されるべき政策や社会的な制約などがありそれらによって費用最小化の対策に比べて費用が大きく上昇する可能性ありパリ協定では 2 目標が合意されたが (1.5 目標も追求 ) それを実現する 21 世紀半ば頃までの排出経路には大きな幅がある不確実性をよく理解しながら持続可能な発展のために社会全体のリスクをより良く管理して気候変動リスクについてもうまく管理することが重要

日本のエネルギー・環境戦略

日本のエネルギー・環境戦略第 49 回原産年次大会 2016 年 4 月 13 日 3E における原子力の価値に関する定量的評価 ( 公財 ) 地球環境産業技術研究機構 (RITE) システム研究グループグループリーダー秋元圭吾 Electricity (TWh/yr) 世界の経済成長と電力消費量の関係 2 25000 1971~2013 年 y = 432.21x - 1742.9 R² = 0.9969 20000 15000