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あいねちゃわんや
6 years ago
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1 World Bank レポートおける温暖化対策に関する各国ランキング指標について平成 20 年 10 月 1 日 RITE システム研究グループ 1. はじめに CO2 排出要因分析に関するレポートが 2007 年に World Bank(WB) から出されている [1] そこでは各国における温暖化対策の実施状況をランキングしているマスコミ国会などの各方面でこの結果が取り上げられておりこの WB による世界ランキングの結果において日本の評価が低かったことについて触れられているこのような評価は順位だけが一人歩きしかねないため本レポートでは WB レポートについてその詳細を探り合わせてその問題点も指摘する 2.World Bank レポートの概要 WB レポートでは年の間における [ -(ΔCO2/GDP)/(ΔGDP) ] による削減効果の指標 (Offsetting) によって 70 ヵ国をランキングした結果が報告されている ( 表 1 表 2) すなわち GDP 成長に起因する CO2 排出増加が CO2 原単位の改善 ( 省エネルギーの進展 + 燃料転換の進展 ) によって相殺された比率が高いほど高くランキングされる更に換言すると GDP 成長率は低いが CO2 原単位の改善が大きい国が最も高くランキングされる ( 例えば第 1 次産業に回帰すると高くなる特徴さえも有する ) 続いて GDP 成長率は高いけれども CO2 原単位の改善も大きい国が高くランキングされる傾向がある ( 第 3 次産業が進展した国 ) 実際に上位にランキングされたのはロシア東欧諸国でありまたドイツ北欧の一部の国も上位にランキングされている一方で産油国日本は下位にランキングされるとしているこれらの国の指標はマイナスを示されており CO2 排出削減が進展していないことを意味するとしているしかし GDP を用いて省エネルギー進展の度合いを見ることは例えば第 3 次産業が伸び第 2 次産業が縮小し国外に移転した場合でも省エネルギーが進んだと見かけ上の結果を示し得るすなわち温暖化対策に対する絶対的な評価でもなければ温暖化対策の努力度合いが示されているとも言えないためこのような評価には大きな注意を要するまたこのような指標は先に示したように数値あるいは順位だけが一人歩きしかねないのでここでは WB レポートの要因分析に用いられた手法とデータについてその詳細を検証した 1

2 表年の CO2 排出量要因分析 (Mt-CO2)( 出典 :World Bank[1]) 2

表 2.1994-2004 年の要因分析による Offsetting 値 ( 出典 :World Bank[1]) 用語について Ceff : Coefficient effect, CO2/ fossil fuel Seff : Substitution effect, share of fossil

3 表年の要因分析による Offsetting 値 ( 出典 :World Bank[1]) 用語について Ceff : Coefficient effect, CO2/ fossil fuel Seff : Substitution effect, share of fossil fuel/ total energy Ieff : energy Intensity effect, energy/ GDP Geff : change in GDP per capita, GDP/ population Peff : change in Population E : Emissions 3

4 3. 要因分析に用いられた方法論 WBレポートで引用されている 3 件の文献 (Ang(2004) [2] Ang(2005) [3] Lee and Oh(2006) [4]) は要因分析にはlogarithmic mean Divisia 1 (LMD) が適しているという主旨の内容であるこれらの文献によると従来のアプローチはラスパイレス 2 (Laspeyres) やパーシェ 3 (Paasche) Marshall-Edgeworth 法のようなもので残差項を残すため問題があり完全要因分析の手法を見つけ出すのは容易でないしかし LMDは残差項を残さないとしているそこで以下のように LMD によって各要因の CO2 排出量の増大削減量を求めている ( 単位 :CO2 排出量 (Mt-CO2 等 )) Ceff = C( t) C( t) ln t C(0) ( ( 文献 [1]) E( t) E( t) ln t t E(0) [ E t) E(0) ] t = [ E( t) E(0) ] (Seff Ieff Geff Peff についても同様 ) しかし各要因は茅恒等式 [5][6] に [ [E(t) E(0)] / [ E (t)/ t] ] を掛けて排出量に変更しているだけであるそしてランキングの指標としているのは [ -(Δ CO2/GDP)/(ΔGDP) ] であるため [ [E(t) E(0)] / [ E (t)/ t] ] の項は打ち消されるので結局茅恒等式によって分解された 2 要因の比率に基づいてランキングしていることになる 4. 要因分析に用いられたデータ WB レポートでは CO2 およびエネルギーの統計データに U.S.DOE の統計局である Energy Information Administration (EIA) データを用いている 1 Divisia: ディヴィジア指数 -マクロ経済学で使われる場合物価指数の一つである毎年異なる現在価格を用いて ( 連鎖指数 ) ウェイトを計算する 2 Laspeyres: ラスパイレス指数 -マクロ経済学で使われる場合物価指数の一つである消費者物価指数などで用いられる基準年次の財の数量を固定してウェイトを計算する 3 Paasche: パーシェ指数 -マクロ経済学で使われる場合物価指数の一つである GDPデフレーターなどで用いられる基準年次の価格を固定してウェイトを計算する 4

5 5.EIA データと IEA データを用いた要因分析結果の比較 WB レポートにおける要因分析の結果をより詳細に検証するため WB と同じ方法論を用いつつも IEA 統計データを基にした要因分析結果と比較する表 3に示すように GDP 人口については互いにデータ元がほぼ合致するしたがって両者の比較は主として CO2 およびエネルギーの統計データ元の違いによる比較となる表 3.WB レポートおよび本分析におけるデータ元 WB レポート IEA データに基づく要因分析項目データ項目データ CO2 EIA CO2 IEA ( 化石燃料燃焼による排出排出係数は DOE website で公開していない ) Consumption of primary EIA TPES IEA commercial energy ( 化石燃料電力 ) Consumption of fossil fuels EIA TFC IEA GDP (PPP) World Development GDP (MER) IEA Indicators (WDI) Population UN Population Fund POP IEA (UNFPA) EIA データと IEA データの違いによる要因分析結果の比較を表 4に示すまた同様の比較で WB レポートによると CO2 原単位の改善度合いを示すとされる相殺の比率 (Offsetting) を示す ( 表 4 表 5) とりわけ日本ノルウェーの結果が大きく異なる GDP 人口については互いにデータ元がほぼ同じため大きな違いは見られない ( サウジアラビアの GDP を除く ) 5

6 表 4.EIA(WB) データおよび IEA データに基づく要因分析結果の比較 ( 変化率 %/y) ( 年 ) EIA(WB) IEA EIA(WB) IEA EIA(WB) IEA EIA(WB) IEA EIA(WB) IEA EIA(WB) IEA EIA(WB) IEA Ceff Seff Ieff Geff Peff E Offsetting Norway USA Ireland Switzerland Austria UK Denmark Canada Netherlands Belgium Sweden Finland Australia Japan France Germany Italy Singapore Spain Israel NZ UAE Greece Korea, Rep. of Portugal Bahrain Czech Rep Hungary Oman Slovakia Saudi Arabia Trinidad & T Poland Argentina Croatia Chile Malaysia South Africa Mexico Russia Romania Bulgaria Thailand Brazil Tunisia Turkey Dominican Rep Iran Kazakhstan Belarus Colombia Algeria Ukraine Venezuela China Peru Philippines Morocco Egypt Ecuador Azerbaijan Syria Indonesia India Vietnam Pakistan Angola Bangladesh Uzbekistan Nigeria 注 )EIA(WB) の値は WB レポート Table1,Table5( 文献 [1]) の CO2 排出量値を基に変化率に換算なお EIA(WB) の Offsetting 値はここで換算した値を基に算出しているため WB レポート Table6 と若干異なる 6

7 表 5.EIA(WB) データと IEA データにおける相殺比率 (Offsetting) の比較 EIA IEA Offsetting Ukraine Romania Denmark Bulgaria Belarus Azerbaijan Czech Rep Poland Algeria Slovakia Hungary Germany Nigeria Russia Sweden UK Colombia Finland Morocco Kazakhstan USA Switzerland Croatia Peru Ireland Canada France Tunisia Mexico Uzbekistan China NZ Pakistan Greece UAE Belgium Trinidad & T India Korea, Rep. of South Africa Bahrain Netherlands Syria Philippines Ecuador Australia Singapore Austria Egypt Brazil Israel Vietnam Turkey Iran Malaysia Chile Portugal Norway Italy Spain Oman Japan Bangladesh Indonesia Angola Dominican Rep Thailand Venezuela Argentina Saudi Arabia EIA IEA Offsetting Ukraine Denmark Bulgaria Romania Kazakhstan Azerbaijan Sweden Germany Poland Belarus Russia Slovakia Hungary Belgium Czech Rep Singapore UK Uzbekistan Finland Norway Netherlands Ireland Colombia USA France Mexico China Japan Canada Switzerland Korea, Rep. of Tunisia India Philippines Australia Greece Croatia Algeria Bahrain UAE Angola South Africa Syria Peru Italy Turkey Dominican Rep Iran Chile Spain Israel Trinidad & T NZ Portugal Nigeria Pakistan Morocco Malaysia Austria Egypt Bangladesh Venezuela Ecuador Saudi Arabia Brazil Thailand Argentina Vietnam Indonesia Oman 注 ) 表 1 に示した Offsetting 値に基づいて降順に並び換えたものそのため WB レポート Table6 の順位付けと若干異なる左表は EIA データを優先して降順右表は IEA データを優先して降順に並び換えたものである IEA データに基づいてランキングした場合各国の位置づけは流動的となりとりわけ日本は中盤に位置付けられる GDP 変化率の高いロシアや東欧諸国がランキング上位にある傾向がある

8 6.CO2 排出原単位 (CO2/GDP) の経年推移 WB レポートでも触れられていることであるが Offsetting によるランキングは CO2 原単位すなわち CO2/GDP によるランキングと比較した場合全く異なった結果となる参考までに IEA データを用いて各国における CO2/GDP の経年推移を図示する ( 図 1~ 図 3) Offsetting 値で最も評価の高かったウクライナは CO2 原単位の評価では 2 番目に低い結果を示した日本は先進国の中でも常に上位に位置づけられた絶対値で見ることにより WB による Offsetting 値がいかに CO2 原単位の改善を示すランキングの指標として不十分なものであるかが伺える CO2-t/GDP $ 年 Ukraine Uzbekistan Kazakhstan Russia Belarus Azerbaijan Islamic Republic of Iran Bulgaria People's Republic of China Sy ria Trinidad and Tobago South Af rica Romania Vietnam India Czech Republic Bahrain Indonesia Slovak Republic Poland Saudi Arabia Thailand Pakistan Egy pt Malay sia Algeria Oman Ecuador Venezuela United Arab Emirates Morocco Hungary Nigeria Croatia Turkey Philippines Australia Tunisia Dominican Republic Korea Canada Chile Mexico Colombia Bangladesh Angola New Zealand Portugal Greece United States Spain Brazil Israel Argentina Belgium Netherlands Peru Germany Finland Italy Singapore Austria Ireland United Kingdom Denmark France Japan Norway Sweden Switzerland 図 1.70 ヵ国における CO2 排出原単位 (CO2/GDP) の経年推移 ( 年 ) 8

9 以下は図 1を見易くするため CO2/GDP が 0~1.6 の範囲を取る国のうち原単位が概ね減少傾向にある国を示す ( 図 2) また同様に CO2/GDP が 0~1.6 の範囲を取る国のうち原単位が概ね増加傾向にある国を図 3 に示す 1.4 Australia Dominican Republic Korea 1.2 Canada Chile Mexico 1 Bangladesh United States Argentina CO2-t/GDP $ Belgium Netherlands Peru Germany Finland Italy 0.4 Singapore Austria Ireland 0.2 United Kingdom Denmark France Japan Norway Sweden 年 Switzerland 図 2.CO2 排出原単位 (CO2/GDP:0~1.6 で減少 ) の経年推移 ( 年 ) 1.6 Saudi Arabia Thailand Pakistan 1.4 Egy pt Malay sia 1.2 Algeria Oman Ecuador CO2-t/GDP $ Venezuela United Arab Emirates Morocco Nigeria Croatia Turkey Philippines 0.4 Tunisia Colombia Angola 0.2 New Zealand Portugal Greece 0 Spain Brazil 年 Israel 図 3.CO2 排出原単位 (CO2/GDP:0~1.6 で増加 ) の経年推移 ( 年 ) 9

10 表 6. 相殺比率 (Offsetting) および CO2/GDP によるランキングの比較 EIA(WB) IEA 1994 年 2004 年 Offsettingランキング CO2/GDPランキング Ukraine Romania Denmark Bulgaria Belarus Azerbaijan Czech Rep Poland Algeria Slovakia Hungary Germany Nigeria Russia Sweden UK Colombia Finland Morocco Kazakhstan USA Switzerland Croatia Peru Ireland Canada France Tunisia Mexico Uzbekistan China NZ Pakistan Greece UAE Belgium Trinidad & T India Korea, Rep. of South Africa Bahrain Netherlands Syria Philippines Ecuador Australia Singapore Austria Egypt Brazil Israel Vietnam Turkey Iran Malaysia Chile Portugal Norway Italy Spain Oman Japan Bangladesh Indonesia Angola Dominican Rep Thailand Venezuela Argentina Saudi Arabia まとめ表 6に Offsetting および CO2/GDP による各国ランキングをまとめた CO2 原単位の改善の度合いを示すとされる指標 (WB レポート提示 ) は GDP 変化率の程度の大きさによって改善効果をより良い方向へ見えやすくする傾向があり一見経済成長と環境の両立を可能とする国を上位に評価し得るが第 1 次産業や第 2 次産業の伸びが GDP 成長を押し上げている場合であっても GDP 成長の起因は捨象されるため特に技術面 ( エネルギー効率改善省エネ等 ) の効果を示す指標としては適切とは言い難いまた元とする統計データによって結果が全く異なってくることに留意が必要であるこのように指標は誤ったメッセージを発する恐れもあるので指標の意味元となるデータ等の読み方を慎重に検討する必要がある 10

11 参考文献 [1] World Bank; Growth and CO2 emissions: How do different countries fare?, (2007). [2] Ang, B.W.; Decomposition analysis for policymaking in energy: which is the preferred method?, Energy Policy, Vol32, , (2004). [3] Ang, B. W.; The LMDI approach to decomposition analysis: a practical guide, Energy Policy, Vol33, , (2005). [4] Lee, K. and W. Oh; Analysis of CO2 emissions in APEC countries: a time-series and a cross-sectional decomposition using the log mean Divisia method, Energy Policy, Vol34, , (2006). [5] Kaya, Y.; Impact of carbon dioxide emission control on GNP growth: Interpretation of proposed scenarios, Paper presented to the IPCC Energy and Industry Subgroup, Response Strategies Working Group, Paris, (mimeo), (1990). [6] IPCC 2000; Special report on emissions scenarios, Cambridge University Press, (2000). 11

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ares_018 THE ASSOCIATION FOR REAL ESTATE SECURITIZATION May-June. 2003 1 3 5 11 20 35 37 38 44 58 65 72 80 91 95 104 107 112 2 ARES SPECIAL ARES SYMPOSIUM 2005 November-December. 2005 3 ARES SPECIAL 4 5 November-December.