Microsoft PowerPoint - 【0527最終版・印刷可】資料１－４.RITE経済モデル分析概要201205(中環審)

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ようじろうあみおか
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1 2013 年以降の対策施策に関する検討小委員会 2012 年 5 月 28 日資料 1-4 RITE エネルギー経済モデルによる 2030 年の経済 CO2 影響分析 ( 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秋元圭吾本間隆嗣佐野史典

2 モデル分析結果の概要

3 RITE DEARS モデルの概要 (Dynamic Energy-economic Analysis model with multi-regions and multi-sectors) 3 トップダウン型経済モジュールとボトムアップ型エネルギーシステムモジュールの統合モデル動的非線形最適化モデル ( 世界全体の消費効用最大化 ) モデル対象期間 : 21 世紀中頃まで ( 最適化時点間隔 10 年 ) 世界地域分割 :18 地域分割非エネルギー産業分類 :18 産業分類エネルギー産業分類 : 一次エネルギー 8 種二次エネルギー 4 種 GTAP (Global Trade Analysis Project) モデルデータベースに基づく産業連関構造を明示した経済モジュール簡略化ながらボトムアップ化したエネルギーシステムモジュールボトムアップ的にエネルギー供給技術 ( 発電技術等 ) CO2 回収貯留技術をモデル化一次エネルギー供給 : 8 種類をモデル化 ( 石炭原油天然ガス水力地熱風力太陽光バイオマス原子力 ) トップダウン的にエネルギー需要サイドをモデル化 ( 家計 : エネルギー価格所得弾性産業運輸 : エネルギー価格弾性これらはすべて経済モジュールとリンク ) 最終エネルギー消費 : 4 種類をモデル化 ( 固体燃料液体燃料気体燃料電力 )

4 RITE DEARS モデルの特長 4 エネルギー供給発電部門については産業連関表の情報では不十分であるため技術別にボトムアップ的なモデル化を行うとともに IEA 統計等と整合性を持つようにデータの調整を行っているこれによってエネルギー経済の整合的な分析評価が可能となっているまたこれによりコスト等検証委員会の電源別発電コストおよび選択肢毎の発電構成を前提条件とした経済分析が可能となっている 21 世紀半ば (2047 年 ) までの期間の動学的最適化を行っている (Forward-looking 型モデル ) 例えば 2030 年頃までの対応を考えた上で 2020 年の最適な対応が導出される産業連関表は国際的な CGE モデル分析で広く利用されている GTAP に基づいており産業の国際移転 ( 産業のリーケージ ) を含めた分析が可能である ( GTAP モデルは静学的モデルであるが DEARS は動学的モデルとしている )

5 2030 年の GDP 消費投資輸出入への影響 5 参照ケース比 (%) ケース 1( 原発 0% 再エネ 35% 火力 65%) ケース 2( 原発 15% 再エネ 35% 火力 50%) ケース 3( 原発 15% 再エネ 31% 火力 54%) ケース 4( 原発 20% 再エネ 31% 火力 49%) ケース 5( 原発 25% 再エネ 22% 火力 53%) ケース 6( 原発 35% 再エネ 22% 火力 43%) GDP 消費支出設備投資輸出輸入 CO2 排出量ケース 1 では投資は若干大きくなるものの消費輸出輸入ともに低下し GDP も参照ケース比で 7.6% 程度の低減が見込まれるケース 2 では更に大きく 8.9% 減

6 各ケースの CO2 排出量 6 エネルギー起源 CO2 排出量 (MtCO2/yr) 発電部門における排出削減発電部門以外における排出削減 1990 年 CO2 排出量 CO2 排出量 ( 参照ケース ) CO2 排出量 ( 電源構成の差異による ) CO2 排出量 * ケース 1( 原発 0% 再エネ 35% 火力 65%) ケース 2( 原発 15% 再エネ 35% 火力 50%) ケース 3( 原発 15% 再エネ 31% 火力 54%) ケース 4( 原発 20% 再エネ 31% 火力 49%) ケース 5( 原発 25% 再エネ 22% 火力 53%) ケース 6( 原発 35% 再エネ 22% 火力 43%) * 炭素価格 0 かつ各ケースで指定の電源構成 ( ただし火力発電の内訳は炭素価格 0 でモデルで内生的に決定このとき石炭比率が高まる傾向にあり排出増要因となっている ) 時の CO2 排出量発電部門以外における排出削減は総合資源エネルギー調査会基本問題委員会の選択肢は選択肢に依らず 70 MtCO2 程度であるが 2013 年以降小委のケースは 130~280 MtCO2 程度

7 2030 年の GDP への影響ー電源構成の影響と CO2 制約込の影響ー 7 GDP 参照ケース比 (%) ケース 1 ケース 2 ケース 3 ケース 4 ケース 5 ケース兆円 -2.0 兆円 -4.8 兆円 -4.6 兆円 -6.3 兆円 -5.6 兆円 -7.9 兆円兆円兆円兆円 CO2 排出制約無 ( 電源構成の差異の影響のみ ) CO2 排出制約有兆円兆円 CO2 制約の影響の方が大きいが電源構成の違いによってもケース 1 とケース 6 の間で 1.1 ポイント程度 ( 年間 6.7 兆円 ) の差異が推計される

8 産業部門別影響 8 0% 2030 年産業別の粗生産額の変化 ( 参照ケース比 %) -5% -10% -15% -20% -25% -30% -35% エネ多消費産業平均鉄鋼化学窯業土石紙パケース1 ケース2 ケース3 ケース4 ケース5 ケース6 5% 産業別の粗生産額の変化 ( 参照ケース比 %) 0% -5% -10% -15% -20% 全産業平均製造業平均輸送産業サービス産業ケース1 ケース2 ケース3 ケース4 ケース5 ケース6

9 日本の粗生産額の世界全体に占めるシェア 7.5% 7.0% 6.5% 6.0% 5.5% 5.0% 4.5% 4.0% 3.5% 3.0% 産業リーケージに関する分析 9 日本の各部門の世界における生産額シェア参照ケースケース 1 ケース 2 ケース 3 ケース 4 ケース 5 ケース 6 鉄鋼エネルギー多消費産業計化学特にケース 1 2 では日本のエネルギー多消費産業の世界におけるシェアは大幅に低下すると推計される

10 発電コストの変化 10 発電コスト ( 兆円 / 年参照ケース比 ) 年平均発電単価 ( 円 /kwh 参照ケース比 ) 系統安定化費用脱原発追加費用バイオマス廃棄物地熱水力風力太陽光原子力石油 LNG 石炭合計 -6.0 ケース 1 ケース 2 ケース 3 ケース 4 ケース 5 ケース平均発電単価平均発電単価 ( 参照ケース比 ) 電力価格 ( 参照ケース比 ) +3.5 円 /kwh +2.8 円 /kwh +2.2 円 /kwh +2.1 円 /kwh +1.0 円 /kwh +0.7 円 /kwh +33% +24% +20% +18% +7% +2% +133% +149% +86% +89% +38% +14% 炭素税を含まない額炭素税を含む額

11 CO2 限界削減費用と GDP 損失の関係ー米国の分析 (2030 年 ) との比較ー ( 限界削減費用ドル /tco2e) 0.0% MIT(EPPA)3 EIA(NEMS)1 MIT(EPPA)1 CDA(GI)1 MIT(EPPA)4 CATF(NEMS) MIT(EPPA)2 EIA(NEMS)2-1.0% DEARS ( ケース6) EPA(ADAGE)1 CRA(MRN-NEEM) -2.0% 大阪大国環研 ACCF(NEMS)2 CDA(GI)2 EPA(ADAGE)1 DEARS ( ケース5) -3.0% -4.0% ACCF(NEMS)1 EPA(IGEM)1 RITE -5.0% -6.0% EPA(IGEM)2 DEARS ( ケース 3) DEARS ( ケース 4) -7.0% DEARS ( ケース 1) -8.0% (GDPロス) 出所 : 米国分析のサーベイは野村浩二 (2009) DEARS( ケース 2) GDP: -8.9%, MAC: 1100$/tCO2 RITE DEARS の分析結果は他モデルの結果に比べ GDP ロスが大きめではあるが米国における経済モデル分析結果と比較すると限界削減費用と GDP 損失との関係で必ずしも大きいことはない ( むしろ GDP 損失は安価なほう ) 電力の価格弾性の違い ( 次頁に掲載 ) が CO2 限界削減費用の違いに比較的大きく影響していると見られる (RITE DEARS では炭素税は一括還流を想定 )

12 国立環境研究所應大学電力の価格弾性 12 0 慶価格弾性が相対的に低め技術研究機構地球環境産業学電力価格弾性値価格弾性が相対的に高め研究センター日本経済大阪大注 ) 省電力現状比 10%( 参照ケース比約 13%) の電力価格感度より

13 DEARS モデルの CO2 限界削減費用ー技術積み上げモデル DNE21+ との比較ー 13 DNE21+ モデルによる限界削減費用推計 ( 原発事故以前の推計 : 原発通常拡大を想定 ) GHG marginal abatement cost [$ 2010 /tco2eq.] Y2020 Y2030 Japan 注 ) 論文では 2000 年価格で表示しているがここでは 2010 年価格に換算して表示した円 /tco2 程度 400 DEARSによる今回の分析では例えばケース6で11, 円 /tco2 程度であり従来の技術積み上げ評価モデル DNE21+ の分析結果よりもかなり安価な推計 ( 本査読論文で想定されていた原発比率はケース6よりも大きい 200 ことを加えると DEARSの限界削減費用は DNE21+ よりも安価なお技術積み上げモデルは生産活動量を外生条件とするため 100 特に高い限界削減費用領域で生産活動量を落とす対策を想定しないために高めの費用算定を示す傾向がある ) GHG emission reductions relative to baseline [%] 出所 :Akimoto et al., Sustainability Science (2012) 2030 年 DNE21+ ベースライン排出量 :1990 年比 +7% (2020 年ベースライン排出量 :1990 年比 +8% ) ケース 6 相当 (GHG 換算で 1990 年比 24%) 今回分析のベースライン排出量 ( 事務局想定 : 発電部門に 3400 円 /tco2 の炭素価格を想定 )

14 火力発電の内訳年以降小委の分析は火力発電の内訳は内生的に決定される炭素価格の下でモデルで内生的に決定するように課題設定された 70 総発電電力量に対する比率 (%) LNG 発電量石油発電量石炭発電量 DEAR モデルの計算では限界削減費用 ( 炭素価格 ) は 11,000 円 /tco2( ケース 6)~ 94,000 円 /tco2( ケース 2) でありこの炭素価格の場合天然ガス発電がコスト効率的となるただしモデルはエネルギーセキュリティなどを考慮していないこと次頁以降で述べるように炭素価格の国際的な相場観と各ケースの炭素価格には大きなギャップがあることを理解した上で本結果を解釈すべき ( 現実的な炭素価格下では石炭の優位性有 )

15 国際的な炭素価格水準に沿ったコスト効率的な対策およびエネルギー経済 CO2 のトレードオフに関して

16 2030 年における日本の CO2 排出量原発電力量シェア GDP 変化の関係 16 GDP 変化 ( ベースライン比 ) 0.00% -2.00% -4.00% -6.00% -8.00% % % % % CO2 排出量 (1990 年 =100) 原発 :43% ( 原発 :0%) 770$/tCO2 原発 :26% 原発 :10% 原発 :15% 原発 :20% 炭素価格 40$/tCO2(WEO 新政策 ) 炭素価格約 80$/tCO2(450ppm) 90 年比 10% 90 年比 20% 90 年比 30% ( 原発 :0%) 80$/tCO2 原発 :0% ( 原発 :0%) 40$/tCO2 原発から主に石炭火力への代替 : GDP への影響比較的小 CO2 大図中の炭素価格はいずれも 2010 年価格注 ) 本分析のマクロフレームは RITE 独自のもので今回の基本問題委 2013 年以降小委の想定と合致していない GDP は年 :1.7%/ 年年 :0.8%/ 年と今回のマクロフレーム想定よりも少し高い今回の想定に従えば全体的に CO2 排出量は小さい方向に GDP 損失も小さい方向となるその他発電コスト想定も今回の委員会想定と若干乖離がある ( 今回の委員会での分析以前の RITE 独自の研究成果を基に作成した図であるため ) ただし全体の傾向の把握はこのグラフで可能である国際的な炭素価格を想定し電源間のコスト効率的な選択を許容した場合原発比率が小さくなると原発と大きなコスト差がない石炭発電が選択結果 CO2 排出量は大幅増原発比率経済影響 CO2 排出の間にトレードオフが存在

17 2030 年における各ケースの発電構成 17 発電電力量 ( 億 kwh/yr) % 19% 26% 29% WEO2011 新政策シナリオ (2030 年 40$/tCO2) 標準ケース (A) 節電進展ケース (B) 節電再エネ進展ケース (C) 20% 18% 15% 10% 11% 23% 21% 18% 16% 23% 23% 18% 11% 30% 32% 33% 35% 37% 43% 30% 31% 33% 34% 37% 29% 32% 35% 発電電力量太陽光風力原子力水力地熱バイオマスガス (LNG) 石油 % 29% 41% 31% 32% 33% 34% 37% 31% 32% 33% 34% 36% 30% 32% A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A10 B3 B4 B5 B6 B7 C3 C5 C7 注 ) 技術モデル DNE21+ による分析結果原発比率は外生的に与え他の電源については想定炭素価格の下でコスト最小化条件で解いたものここで試算している原発シナリオは今回の委員会向けシナリオとは直接的には関係していないシナリオ 8, 9 はグラフには表示していない (2030 年断面では他のシナリオの比率と同じため ) 出所 ) 以下のアドレスに前頁の分析を含めより詳細な報告書を掲載している国際的な炭素価格の相場感に近い 40$/tCO2 程度の炭素価格の場合原発比率が下がると石炭およびガスで代替することがコスト効率的再エネの導入は限定的前頁で見られるように CO2 は大幅増 35% 発電電力量 ( 億 kwh/ 年 ) 石炭原子力外生シナリオ設備寿命 40 年設備寿命 50 年現行エネルギー基本計画 ( シナリオ 1) 実績シナリオ 2 シナリオ 3 シナリオ 4 シナリオ 5 シナリオ 6 シナリオ 7 シナリオ 8 シナリオ 9 シナリオ 10

18 海外の限界削減費用から見た今回のケース 18 海外の炭素価格 ( 限界削減費用 ) の相場観 2013 年以降小委ケース 1~6 コペンハーゲン合意 (2020 年 DNE21+ 推計 ) 注 ) 米国など実現がほぼ不可能とみなされている目標も多い限界削減費用 (US$ 2010 /tco 2 ) カナダ 151 EU 99 米国 90 豪州 75 韓国 49 中国 0~18 ロシア 0 インド 0 IEA WEO 2011 新政策シナリオ (2030 年 ) 40 US$ 2010 /tco 2 EU 年に向けたロードマップにおける 2030 年 36~61 /tco 2 限界削減費用に極めて大きなギャップ経済モデル DEARS による推計 130~1,100 US$ 2010 /tco 2 程度基本問題委員会選択肢 B~E 経済モデルDEARSによる推計 270~390 US$ 2010 /tco 2 程度技術モデルDNE21+ による推計 660~770 US$ 2010 /tco 2 程度注 )DNE21+ の分析は今回の参照ケースの GDP や CO2 排出量などと合致させるように調整を行ったものではない

19 おわりに 19 現時点では 450 ppm CO2-eq 目標の実現は相当困難との認識は強い現実的には例えば IEA WEO 2011 の新政策シナリオケースの 40 $/tco2(2030 年時点 ) 程度の炭素価格は国際的な炭素価格の上限としての認識に近いような価格 ( コスト等検証委員会もこの炭素価格を採用 ) 今回の経済分析を行ったケース 1~6 の CO2 限界削減費用 ( 炭素価格 ) は 11,000~94,000 円 /tco2(130~1,100 $/tco2) と推計され国際的炭素価格水準とに大きなギャップが存在 (RITE よりも安価な推計の国環研大阪大伴教授分析でもケース 5 6 を除けば 11,000 円 /tco2 を超える大きなギャップ ) RITE の限界削減費用推計は今回参加の他のモデル分析よりも高いものの ( 慶応大野村准教授が基本問題委員会に提供した分析は RITE とほぼ同等 ) 別途 RITE で技術積み上げ評価モデル (DNE21+) による推計からみるとむしろ今回の RITE 経済モデル (DEARS) 分析は安価な推計と見られるほどであり決して保守的な推計とはなっていない ( 他のモデルの推計は楽観的にすぎる感がある ) 厳しすぎる排出削減目標を取ると国際的な炭素価格水準と日本の限界削減費用が大きく乖離することとなるこれを国内対策で実現しようとすると産業リーケージ炭素リーケージを誘発するまた海外で削減しようとすると国内対策よりは安価にはできるものの大きな国富の流出が生じるいかにバランスのとれた削減レベルを目指すかが極めて重要

20 参考資料

21 DEARS モデルの詳細 21 目的関数 ( 消費効用最大化 ) C i,r,t d t L r i,r,t log t r i L r, t max. C :t 期 r 地域 i 部門の消費額 ( 内生 ) :t 期 r 地域の人口 ( 外生 ) L i,r, t r,t d t i,r,t :t 期の割引係数 ( 外生 ) ( 割引率 =5%/ 年 ) : t 期 r 地域 i 部門の消費効用ウェイト *( 外生 ) * 将来の消費構造を反映するように想定 K 資本蓄積関数 r,t (1 dep r,t )K r,t 1 i I r,i,t I r,i,t :t 期 r 地域 i 部門の投資額 ( 内生 ) K r,t :t 期 r 地域の資本ストック ( 内生 ) dep r,t :t 期 r 地域の資本減耗率 ( 外生 )=5%/ 年非エネルギー部門の生産のモデル化消費効用最大化のもとで産業連関構造の中で生産関数を仮定し財の生産効率のよい地域で生産輸出がされる構造となっているただし農業食料品の生産及び消費に関しては工業製品やサービス部門のような生産消費とは異なる性質であることを考慮するために食料に関する需要生産シナリオを制約式として利用し変動が小さくなるようにモデル化している

22 DEARS における産業連関のモデル化エネルギー部門と非エネルギー部門の統合 22 Intermediate demand 1 2 N Final Consumption International Trade Capital Stock (previous time) Intermediate input 1 Limit CO 2 Nonenergy sector 2 N (=18) Investment Capital Stock Coal Crude Oil Natural Gas Others (Nuclear, Hydro etc.) Bottom-up energy system model Solid Fuel Liquid Fuel Gaseous Fuel Electricity Capital, Labor Energy consumption International Trade (Primary Energy Sector) Industrial structure in base year Income elasticity of energy demand

23 DEARS の経済モジュールの構造 23 Output (non-energy1) Leontief (σ=0) Output (non-energy2) Leontief (σ=0) non-energy Intermediate Capital- Labor -Energy Leontief (σ=0) Capital- Labor -Energy Leontief (σ=0) non-energy Intermediate Energy non-eng 1 Capital- Labor non-eng 1 Capital-Labor non- eng 2 Energy non-eng 2 ELE Non-ELE Leontief (σ=0) Leontief (σ=0) Leontief (σ=0) Leontief (σ=0) Non-ELE ELE SLD OIL GDT SLD OIL GDT Macro Capital Labor Electricity Cobb-Douglas (σ=1) Non-Electricity Cobb-Douglas (σ=1) i, j: sector t : time r : region Energy non-eng 1 Energy non-eng 2 * 図は簡略化のため産業部門数が 2 の場合を示している ( 実際には 18 産業部門分割でモデル化 )

24 DEARS のエネルギー転換プロセスの想定 24 From Other Regions Natural Gas Crude Oil Coal To Other Regions Natural Gas Crude Oil Coal Natural Gas CH4 N.Gas power Gaseous Fuel Crude Oil Oil Liquid Fuel Coal Oil power Nuclear Nuclear power Coal power Solid Fuel Hydro&Geoth. Wind Hydro&geoth. power Wind power CO2 Electricity Electricity Solar Photovoltaics Biomass Biomass power Deep Saline Aquifer CO2 Storage

25 参照ケースの調整 25 事務局想定にモデルの参照ケースを合わす調整を行った DEARS モデルでは GDP 輸出入額発電電力量 CO2 排出量などはすべて内生的に決定されるそのためそれら内生的に決定される値が外生的な想定値と合致するようにモデルの別の前提条件の値 ( 例えば全要素生産性向上率自律的エネルギー効率向上率など ) を調整完全に調整することは不可能であり以下の程度の差異は残っていることに注意されたい GDP 努力継続ケースとのギャップ 1.2% 家計消費支出 +3.5% 輸出 22% 輸入 25% 発電電力量 +1.1% エネルギー起源 CO2 排出量 +0.4%

26 DEARS モデルで想定した発電単価 26 コスト等検証委員会推定の 2010 年 2030 年新設の場合の発電単価 ( 設備費運転維持費人件費等燃料費 ( 一次エネルギー供給コスト発電効率 )) をモデル前提条件として利用発電単価 ( 円 /kwh) 年時点の既設を含む平均の発電単価 * RITE 分析 ( 選択肢 B~F) では小水力を含む数値コスト等検証委員会のグラフ数値は含まないもの * 選択肢 B 参考選択肢 C 選択肢 D 選択肢 E コスト等検証委員会 ( 割引率 3% 新設) 幅があるものは中央値を表示注 1) グラフ中原子力には事故リスク費用 0.5 円 /kwh を含む政策経費は含まず ( 電源立地交付金は経済モデル上は移転でありマクロ経済的な影響は変わらないため各電源の政府による技術開発費を合理的に想定することは不可能なため技術開発費も含めていない ) グラフ中には炭素価格は含めていない ( 別途考慮 ) 注 2) 別途選択肢 B については事務局指示値の脱原発の追加費用をモデルでは考慮しているがグラフには含めていないまた各選択肢で系統安定化のための追加費用を考慮しているが各電源に割り振ることができないためグラフには含めていない

27 発電コストの変化 ( 総合エネ調基本問題委の分析 ) 27 発電コスト ( 兆円 / 年参照ケース比 ) 年平均発電単価 ( 円 /kwh 参照ケース比 ) 系統安定化費用脱原発追加費用バイオマス廃棄物地熱水力風力太陽光原子力石油 LNG 石炭合計 -4.0 選択肢 B 参考選択肢 C 選択肢 D 選択肢 E -4.0 平均発電単価平均発電単価 ( 参照ケース比 ) 電力価格 ( 参照ケース比 ) +5.0 円 /kwh +2.8 円 /kwh +2.7 円 /kwh +1.8 円 /kwh +1.7 円 /kwh +35.6% +20.4% +19.1% +14.0% +10.8% +99.9% +72.0% +64.2% +58.4% +39.2% 炭素税を含まない額炭素税を含む額

28 2030 年の GDP 消費投資輸出入への影響 ( 総合エネ調基本問題委の分析 ) 28 5 参照ケース比 (%) GDP 消費支出設備投資輸出輸入 CO2 排出量 -25 選択肢 B( 原発 0% 再エネ 37% 火力 63%) 参考 ( 原発 15% 再エネ 31% 火力 54%) 選択肢 C( 原発 20% 再エネ 31% 火力 49%) 選択肢 D( 原発 25% 再エネ 27% 火力 48%) 選択肢 E( 原発 35% 再エネ 27% 火力 38%) 選択肢 B では投資は若干大きくなるものの消費輸出輸入ともに低下し GDP も参照ケース比で 5% 程度の低減が見込まれる

29 各選択肢の CO2 排出量 ( 基本問題委 ) 29 エネルギー起源 CO2 排出量 (MtCO2/yr) 選択肢 B( 原発 0% 再エネ 37% 火力 63%) 参考 ( 原発 15% 再エネ 31% 火力 54%) 選択肢 C( 原発 20% 再エネ 31% 火力 49%) 発電部門における排出削減発電部門以外における排出削減 ( 選択肢間でほぼ同じ ) 選択肢 D( 原発 25% 再エネ 27% 火力 48%) 限界削減費用 0 選択肢 E( 原発 35% 再エネ 27% 火力 38%) 1990 年 CO2 排出量 CO2 排出量 ( 参照ケース ) CO2 排出量 ( 電源構成の差異による ) CO2 排出量選択肢間で発電部門以外における排出削減量はほぼ同じただし発電部門の CO2 原単位の違い等によって限界削減費用は選択肢によって差異が生じる

30 CO2 限界削減費用と GDP 損失の関係 ( 基本問題委 ) ー米国の分析 (2030 年 ) との比較ー 30 電力の価格弾性が高めのモデル 0.0% -1.0% -2.0% -3.0% -4.0% ( 限界削減費用ドル /tco2e) MIT(EPPA)3 EIA(NEMS)1 MIT(EPPA)1 CDA(GI)1 MIT(EPPA)4 国環研 CATF(NEMS) MIT(EPPA)2 EIA(NEMS)2 EPA(ADAGE)1 CRA(MRN-NEEM) 日経センター大阪大 CDA(GI)2 EPA(ADAGE)1 ACCF(NEMS)1 EPA(IGEM)1 ACCF(NEMS)2 DEARS ( 選択肢 E) 慶応大 RITE DEARS ( 選択肢 D) DEARS ( 選択肢 C) 電力の価格弾性が低めのモデル -5.0% DEARS ( 選択肢 B) -6.0% (GDPロス) EPA(IGEM)2 出所 : 米国分析のサーベイは野村浩二 (2009) RITE DEARS の分析結果は他モデルの結果に比べ GDP ロスが大きめではあるが米国における経済モデル分析結果と比較すると限界削減費用と GDP 損失との関係で必ずしも大きいことはない ( むしろ GDP 損失は安価なほう ) 電力の価格弾性の違いが CO2 限界削減費用の違いに比較的大きく影響している可能性も ( 国環研は少し例外的 )

31 粗生産額の変化 (BAU 比, 兆円 ) 産業リーケージに関する分析 ( 基本問題委 ) 31 化学部門における例日本の対策費用が高いことによる産業リーケージ炭素制約なし ( 日本以外 ) WEO2011 新政策シナリオ炭素価格 ( 日本以外 ) 標準限界削減費用均等化炭素制約なし ( 日本以外 ) WEO2011 新政策シナリオ炭素価格 ( 日本以外 ) 標準限界削減費用均等化炭素制約なし ( 日本以外 ) WEO2011 新政策シナリオ炭素価格 ( 日本以外 ) 標準選択肢 B ( 日本 ) 選択肢 C ( 日本 ) 選択肢 E ( 日本 ) なお世界各国の炭素価格が強まることによって世界各国での需要減による影響も上記には含まれており産業リーケージ分の低減としてはグラフで示されるよりも大きな効果があると考えられる同じ選択肢でも海外の対策強度 ( エネルギー価格 ) によって日本の経済影響も異なってくる限界削減費用均等化中南米中東アフリカその他アジアインド中国その他先進国日本対策費用の国際的な差異が小さくなるにつれ日本の産業部門 ( 図は化学部門の例 ) への影響は小さめになる傾向有り

32 Marginal abatement cost ($2010/tCO2) 限界削減費用 ( 炭素価格 ) と CO2 削減目標 I: 450 ppm CO2-eq II: 550 ppm CO2-eq III: 650 ppm CO2-eq IV: WEO Carbon Price (New Policy) I, II, III の限界削減費用は RITE DNE21+ モデル推計値世界で限界削減費用が均等化する場合の最小の限界削減費用を推計したもので現実には実現が難しくより大きな削減費用が必要となる可能性が大きい 1 排出削減目標レベルをもう少し引き下げて対応する ( 適応策などを含めて対応する ) 2 現在想像できていないような革新的技術開発を行いその動向を踏まえながら削減費用の引き下げに応じて削減目標の引き上げを考えて行く 3 国際的に温暖化対策の重要性認識の共有化をはかり国際的な許容レベルを引き上げて行く国際的に現実的にはぎりぎり許容可能と見られているような炭素価格レベル重要なことバランスが重要国際的な炭素価格レベルを認識すること日本だけがかけ離れた炭素価格レベルとなる排出削減目標をとることは日本の経済を大きく損ねる ( 世界の CO2 削減にとっても効果小 ) 一方で温暖化問題において国際社会で日本が果たすべき責務は強く認識すべき

33 2030 年における排出クレジット必要購入額年に CO2 排出量が 1990 年比 20% の場合 IEA WEO 新政策シナリオ炭素価格 :40$/tCO2 購入量 * (MtCO2/yr) 購入額 ( 兆円 / 年 ) RITE 450 ppm CO2eq. シナリオ炭素価格 :80$/tCO2 購入量 * (MtCO2/yr) 購入額 ( 兆円 / 年 ) 原発比率 :43% 原発比率 :26% 原発比率 :20% 原発比率 :15% 原発比率 :10% 原発比率 :0% * 炭素価格が 40$/tCO2, 80$/tCO2 でそれぞれ世界均等化するときの日本の CO2 排出量見通し (p.10 参照 ) と 90 年比 20% の差分注 )450 ppm CO2eq. の達成は現実的には相当困難との見方は多い排出クレジットを海外から購入する場合国内のみでの削減よりも安価な費用で排出削減目標を達成可能ただし排出削減目標と ( 海外の炭素価格との均等化による合理的な対策の下での ) 国内排出量との差が大きい場合クレジット購入額は相当な金額になることも認識する必要有り

34 温暖化対策評価モデル DNE21+ の概要 34 各種エネルギー CO2 削減技術のシステム的なコスト評価が可能なモデル ( ただし DEARS モデルのように経済全体を評価対象とはしていない ) 線形計画モデル ( エネルギーシステム総コスト最小化 ) モデル評価対象期間 : 2000~2050 年世界地域分割 : 54 地域分割地域間輸送 : 石炭石油天然ガス電力エタノール水素エネルギー供給 ( 発電部門等 ) CO2 回収貯留技術をボトムアップ的に ( 個別技術を積み上げて ) モデル化 (300 程度の技術を具体的にモデル化 ) エネルギー需要部門のうち鉄鋼セメント紙パ化学アルミ運輸民生の一部についてボトムアップ的にモデル化それ以外についてはトップダウン的モデル化 ( 長期価格弾性値を用いて省エネ効果を推定 )

室効果ガス排出に影響をもたらします蓋然性が高く客観的かつ整合的な分析に基づいて経済影響 ( コスト負担を含む ) および温室効果ガス排出削減等とエネルギーミックスの相互関係を冷静に把握した上で意思決定を行うことが大切です分析手法と主要な前提条件分析方法 : エネルギーミックスエネル

室効果ガス排出に影響をもたらします蓋然性が高く客観的かつ整合的な分析に基づいて経済影響 ( コスト負担を含む ) および温室効果ガス排出削減等とエネルギーミックスの相互関係を冷静に把握した上で意思決定を行うことが大切です分析手法と主要な前提条件分析方法 : エネルギーミックスエネル同時資料配布先 : 大阪経済記者クラブ学研都市記者クラブ 2015 年 3 月 31 日公益財団法人地球環境産業技術研究機構エネルギーミックスの分析と温室効果ガス排出見通し要旨 : 現在政府においてエネルギーミックスと約束草案 ( 温室効果ガス排出削減目標 ) の議論が行われています今回 RITE では政府によるエネルギーミックス検討のマクロフレーム (GDP 見通し等 ) と整合的な条件をおいた上で