エネルギー部門の R&D を考慮した日本経済の ヴィンテージ資本モデル － 2050 年の国内 CO 2 排出量を 1990 年比 50% に削減するシナリオの分析－

1. エネルギー部門のR&Dを考慮した日本経済のヴィンテージ資本モデル－2050年の国内CO2排出量を1990年比50%に削減するシナリオの分析－エネルギー部門のR&Dを考慮した日本経済のヴィンテージ資本モデル－2050年の国内CO2排出量を1990年比50%に削減するシナリオの分析－ 畠瀬 和志 神戸大学 経済学研究科 研究員

2. 研究の背景と方針 研究の背景 • エネルギー部門における生産要素の代替には強い制約があると考えられ，それはCO2削減経路に影響する（Grubb, 1997） • エネルギー資本の耐用年数は長く，一度エネルギー設備（e.g. 発電プラント）が建設されると簡単には新規のエネルギー設備（e.g. CO2排出が少ない発電プラント）に変更出来ない • 製油所や港湾などのエネルギーインフラと個々のエネルギー設備には複雑な相互依存関係があり，化石エネルギーを前提としたエネルギーインフラの下で新エネルギー用の設備を建設するのは容易ではない 研究の方針 • Putty-Clay仮説（ヴィンテージ資本仮説のひとつ）を用い，上記の要素を考慮したエネルギー経済モデルを開発する • 日本国内のCO2排出量を1990年比50%に削減するシナリオのシミュレーションを行い，エネルギー部門における代替の制約がCO2削減経路にどのような影響を及ぼすか分析する 環境経済・政策学会 2009年大会

3. Putty-Clay仮説（ヴィンテージ資本仮説のひとつ）Putty-Clay仮説（ヴィンテージ資本仮説のひとつ） • （参考） Dixit and Stiglitz (1977) で用いられたヴィンテージ資本仮説 • Putty-Clay仮説（Johansen, 1959 を起源とする） • ※ 生産関数を新ヴィンテージの関数とすることにより，「既存の生産要素は部門間を動かず， 新規の生産要素投入によってのみ部門間の調整が行われる」と仮定 • Putty-Clay仮説を適用したエネルギー経済モデルには，代表的なものとしてMERGEモデル（Manne et al., 1995）とDEMETERモデル（Gerlagh et al., 2004）があるが，「エネルギー部門における代替の制約」の問題を明示的に扱ったシミュレーションは存在しない 環境経済・政策学会 2009年大会

4. モデル方程式：世界経済 • 目的関数 • 新ヴィンテージの計算 （Putty-Clay仮説） 環境経済・政策学会 2009年大会

5. モデル方程式：世界経済 （続き） • 生産関数 （全て新ヴィンテージの関数とする） • マクロ経済恒等式 環境経済・政策学会 2009年大会

6. モデル方程式：R&Dによるエネルギー効率改善 (Popp, 2004より) • 知識ストック Htは，1期前の知識ストックと新規R&D活動の水準より，以下のように計算 • イノベーション可能性フロンティアは，以下の生産関数により計算 • エネルギーR&D投資によるクラウディングアウト効果の考慮 ※エネルギーR&D のリターンは，R&D 投資の4 倍に設定するが，これはR&D 投資1 ドル分がエネルギー以外への投資を4ドル分クラウドアウトすることにつながる ※パラメータcrowdout（≦1）によってクラウディングアウトの度合いを調節（現実のクラウディングアウト効果は理論上のそれよりも小さいとする） 環境経済・政策学会 2009年大会

7. モデル方程式：エネルギー技術のLearning by Doing (Gerlagh et al., 2004より) • エネルギーjの新ヴィンテージは1期前の投資と当該時点のO&Mコストに比例すると仮定 • aj,t，bj,tがLearning by Doingによって最終的に落ち着く値をaj,∞, bj,∞と定義し，エネルギーコスト低減による生産性上昇を以下のように表現 hj,t ：エネルギーコストを表わす変数（例えばhj,t=2は，時点tにおけるコストがLearning by Doingによって最終的に落ち着くコストの2倍であることを意味する） • hj,t はLearning by Doingによるコスト変化を表わす関数 gj(.)の時点tからt+1 までの平均値として，以下のように計算 環境経済・政策学会 2009年大会

8. モデル方程式：国際貿易 • 国内供給Dt と輸入Mt は，CES関数によってArmington財At に統合されると仮定 • 総生産Yt は，CET関数（限界変形率一定の関数）によって輸出Xt と国内供給Dt に分配されると仮定 • 以下の関係式を用いて国際貿易モデルを閉じる 環境経済・政策学会 2009年大会

9. シミュレーションのシナリオ • 2050年以降のCO2 排出量を1990年比50%に維持しつつ，効用の総和が最大になるCO2 削減経路を計算（CO2は化石エネルギーのみから排出されると仮定） • シナリオ設定は，エネルギー部門における代替の制約を決定づける要素である • －資本の耐用年数（資本減耗率 δ により調整） • －化石エネルギー・新エネルギー間の代替弾力性δE • がCO2 削減経路にどう影響するかを調べることを目的とする • 各シナリオにおけるパラメータ設定 SCL: Short Capital Lifetime LCL: Long Capital Lifetime SE: Small Elasticity LE: Large Elasticity 環境経済・政策学会 2009年大会

10. 共通パラメータ 環境経済・政策学会 2009年大会

11. 生産関数とR&Dモデルのカリブレーション • 生産関数におけるφQ ，αKLの値は，モデル方程式を微分・整理した以下の式を用いてカリブレート（Gerlagh et al., 2004 の方法に準じる） • R&DによるEnergy Savings（=R&Dのリターン）の正味現在価値が，R&D投資の正味現在価値の4倍になるようαHを調整（Popp, 2004 の方法に準じる） • Learning by DoingはOFFにする（ R&Dモデル単独で調整するため） • Energy Savingsは，R&Dなしの場合の[エネルギーコスト]×[エネルギー投入量] とR&Dありの場合のそれとの差として計算 • 知識ストック減耗率 δH，スケールパラメータφRH，R&D投資の分配率γR，知識ストックの分配率γH には，Popp (2004) で用いられた値をそのまま適用 環境経済・政策学会 2009年大会

12. 輸出入方程式のカリブレーション • ptDを国内価格， ptW を世界価格，tmtを輸入税率として，輸入方程式の制約下でptD Dt + ptW (1+tm)Mtを最小化する問題を解くと，αtDを求める式が得られる • 輸出方程式の制約下でptW Xt + ptD Dtを最小化する問題を解くと，αtXを求める式が得られる • φtDM，φtXDの値は上で求められたαtD，αtX を用い，輸出入方程式より求める • Armington財At，国内供給Dt，輸入Mt，輸出Xtについては，推定値QtREF( Q = A, D, M, X)を以下のように見積もる • grA = grD = 0とするが，輸出入についてはgrM = 0.1%/年， grX = -0.1%/年に設定し，日本の貿易収支の黒字幅が時間とともに減少するように設定 環境経済・政策学会 2009年大会

13. CO2排出量の時間変化 • 資本の耐用年数が長いほど（資本減耗率が小さいほど），またエネルギー間の代替弾力性が小さいほど，より速やかなCO2排出削減が望ましくなる • LCL + SEシナリオでは当初からコンスタントにCO2 排出を減らす経路になるが，SCL + LEシナリオでは一旦CO2 排出を増やしてその後に急激な削減を行う経路になる • 上記以外のシナリオでは，上記2種類のシナリオの中間的な経路になる 環境経済・政策学会 2009年大会

14. 新エネルギーのシェアの時間変化 • エネルギー間の代替弾力性については，小さいほどより速やかに新エネルギーに転換することが望ましくなる • 資本の耐用年数については，長い方が2030年以降は新エネルギーのシェアが大きくなるが，21世紀初頭においては新エネルギー普及経路にさほど影響を及ぼさない 環境経済・政策学会 2009年大会

15. 総エネルギー投入の時間変化 • 資本の耐用年数が長いほど，総エネルギー投入が小さくなる • エネルギー間の代替弾力性は，総エネルギー投入には影響しない • 資本の耐用年数が長くなれば，CO2排出量は減少するが，新エネルギー普及経路はさほど変わらない（前スライド）。これは，資本の耐用年数が長くなれば，エネルギー投入を減らしてCO2排出削減を行うことを意味する（特に，2030年以前において）。 環境経済・政策学会 2009年大会

16. R&DとLearning by Doingの影響：CO2排出量の時間変化 • R&Dなし・あり，Learning by Doingなし・ありを組み合わせた4種類のシナリオ（No R&D + No LbD，No R&D + LbD，R&D + No LbD，R&D + LbD）を設定して計算 • 資本減耗率とエネルギー間の代替弾力性は，δ = 7%，σE = 3.0に固定 • CO2排出経路は，Learning by Doingのあり・なしに大きく影響され，R&Dのあり・なしには殆ど影響されない 環境経済・政策学会 2009年大会

17. R&DとLearning by Doingの影響：新エネルギーのシェアの時間変化 • 新エネルギー普及経路は，Learning by Doingのあり・なしに大きく影響され，R&Dのあり・なしには殆ど影響されない • Learning by Doingがあれば，新エネルギーコストの内生的な低減によって新エネルギーのシェアが増える • 新エネルギーが増えてより大きなCO2削減が可能になり， CO2排出が減る（前スライド） 環境経済・政策学会 2009年大会

18. R&DとLearning by Doingの影響：総エネルギー投入の時間変化 • R&Dありでは，なしの場合に比べ総エネルギー投入が小さくなる。これは，R&D投資がエネルギー効率改善を引き起こすようにモデル化されているためである。 • Learning by Doingありでは，なしの場合に比べ総エネルギー投入が大きくなる。これは，Learning by Doingがエネルギーの生産性を向上させると仮定しているためである。 環境経済・政策学会 2009年大会

19. 結 論 • 本研究では，モデルの 「資本の耐用年数」と「エネルギー間の代替弾力性」を変化させ，エネルギー部門における代替の制約がCO2削減経路に及ぼす影響を分析した。 • 結果として，資本の耐用年数が長いほど，またエネルギー間の代替弾力性が小さいほど，より速やかなCO2排出削減が望ましくなることが分かった。 • しかし，資本の耐用年数の長短とエネルギー間の代替弾力性の大小は，望ましいCO2排出削減の方法に異なった影響を及ぼす。 • 資本の耐用年数の増加によるCO2排出の低減は，新エネルギーへの転換よりも，エネルギー投入そのものを減らして達成することが望ましい • エネルギー間の代替弾力性の減少によるCO2排出の低減は，エネルギー投入を減らさずに新エネルギーへの転換によって達成することが望ましい • エネルギーR&Dは総エネルギー投入を小さくするが，Learning by Doingは逆に総エネルギー投入を大きくする。 環境経済・政策学会 2009年大会