ダウンロード - 地球環境産業技術研究機構

平成１４年度
地球環境国際研究推進事業
国際産業経済の方向を含めた
地球温暖化影響・対策技術の総合評価
成果報告書
平成１５年３月
財団法人地球環境産業技術研究機構
ま
え
が
き
温暖化問題は、その影響が大きいという点でも、その対策がきわめてむずかしいということからも、
今後の人類にとってきわめて重大な地球環境問題である。１９９２年の気候変動枠組条約の調印以来、
この問題への具体的対応の方向については世界で多くの議論がなされてきたが、そのひとつの核となっ
ているのが、総合評価（Integrated Assessment，以後 IA と略称）の考えである。ここでは、温暖化の影
響を金額で評価し、それと対策コストとをあわせ総合的な温暖化の費用を最小にするような戦略を探索
するという、最適戦略の策定が究極の大きな目標となっている。しかし、この IA を行おうとすると、
データの不確定性が大きな障害となる。この不確定性は、温暖化の科学、温暖化影響などの科学的不確
定性に関するものから、将来の社会経済の動き、対策技術の進歩など長期将来予測の不確定性まで、さ
まざまなものを含んでおり、これらをただ無理に金額で一元化して総合コスト最小の答えを求めても、
その信頼度はきわめて低くなる。このために、現実に IA を実行して最適戦略を求める試みはまだきわ
めて少ない。
だが、必要性という観点からみれば IA の重要性は高まる一方である。２０１０年前後の温室効果ガ
ス排出抑制数値目標をかかげた京都議定書はおそらく平成１５年中には発効するであろうし、またそれ
以後の温暖化対応をどうするかについての議論もすでにいろいろなところではじまっている。このよう
な状況に対応して国としての温暖化対応戦略を打ち出すには、やはり温暖化問題を影響、対策両面から
総合的にとらえる IA の考え方はどうしても必要である。本研究プロジェクトは、このような背景の下
に、世界の産業経済の今後の展開と温暖化およびその対応方策の進展とを総合的にとらえ、どのような
対応戦略がのぞましいかを体系的に描き出す目的で発足したもので、広い意味での IA が目標であると
いえる。
このような作業は、当然のことながら我々自身のみの努力では不十分であり、広く国際的に協力の網
を張ってすすめることがのぞましい。そのために、本プロジェクトでは温暖化問題等で世界的に名高い
国際応用システム分析研究所（IIASA）をパートナーに選び研究を進めることとしている。すでに、対
策技術のデータベースなどの有用な情報の提供を受けているが、今後研究の諸面にわたって一層の有効
な協力が得られることと期待している。
本報告書はこのような国際共同研究の第一年度の成果をとりまとめたものである。研究をすすめるに
あたっては,「諮問委員会」の委員長である東京大学山地教授をはじめ委員の方々、ならびに、外部の多
くの関連研究者の方に多大のご協力をいただいた。あらためて感謝申し上げたい。
平成 1５年３月
財団法人地球環境産業技術研究機構
副理事長
地球環境産業技術研究所長
-i -
茅
陽一
委員会、ワーキンググループ名簿
（順不同）
＜温暖化影響・対策総合評価委員会＞
委員長
山
地
憲
治
東京大学大学院新領域創成科学研究科教授
委
岩
科
季
治
東京電力 (株 )技術開発本部副本部長
内
山
洋
司
筑波大学機能工学系教授
大
政
謙
次
東京大学大学院
員
甲斐沼
美紀子
農学生命科学研究科教授
国立環境研究所社会環境システム研究領域
統合評価モデル研究室室長
関
成
孝
経済産業省大臣官房参事官
時
岡
達
志
気象大学校校長
松
橋
隆
治
東京大学大学院新領域創成科学研究科助教授
三
村
信
男
茨城大学広域水圏環境科学教育研究センター教授
森
清
尭
電力中央研究所経済社会研究所所長
吉
岡
治
慶応義塾大学産業研究所教授
委員会事務局
完
地球環境産業技術研究機構 (R ITE ) システム研究グループ
＜温暖化影響評価ワーキンググループ＞
主
査
森
俊
介
R ITE システム研究グループ主席研究員
東京理科大学理工学部教授
寶
馨
京都大学防災研究所教授
川
島
博
之
東京大学大学院農学生命科学研究科助教授
横
木
裕
宗
茨城大学広域水圏環境科学教育研究センター助教授
清
水
庸
東京大学大学院農学生命科学研究科助手
山
本
博
巳
R ITE システム研究グループ主任研究員
時
松
宏
治
R ITE システム研究グループ研究員
＜温暖化要因分析ワーキンググループ＞
主
査
森
俊
介
R ITE システム研究グループ主席研究員
東京理科大学理工学部教授
桜
井
紀
久
電力中央研究所経済社会研究所上席研究員
堂
脇
清
志
東京理科大学理工学部助手
山
本
博
巳
R ITE システム研究グループ主任研究員
秋
元
圭
吾
R ITE システム研究グループ研究員
小
杉
隆
信
R ITE システム研究グループ研究員
高
瀬
香
絵
R ITE システム研究グループ研究員
-ii -
目
次
概要（和文・英文） ......................................................................... 1
第 1 章プロジェクトの概要 ........................................................... 11
1.1 はじめに − 本プロジェクトの背景 .................................................. 11
1.2 研究プロジェクトの目標 .................................................................... 11
1.3 研究の作業手順 .................................................................................. 15
1.4 期待される成果 .................................................................................. 19
第 2 章地球温暖化要因の分析 ....................................................... 20
2.1 温暖化要因分析の概要 ........................................................................ 20
2.2 RITE のこれまでの収集データ ........................................................... 24
2.2.1 エネルギー変換技術の特性・コストデータ .......................................... 24
2.2.2 エネルギー資源の埋蔵量・コストデータ .............................................. 26
2.3 経済社会指標の統計データの調査 ...................................................... 27
2.3.1 収集した主な統計データ ....................................................................... 27
2.3.2 世界経済の発展の推移と現状 ................................................................ 32
2.3.3 国際分業と貿易 ..................................................................................... 46
2.4 経済社会指標と GDP との相関に関する分析 ...................................... 68
2.4.1
2.4.2
2.4.3
2.4.4
CO 2 排出と部門別エネルギー消費 ......................................................... 68
産業関連指標 ........................................................................................ 84
社会関連指標 ........................................................................................ 92
発展を促進する要因 ............................................................................ 106
2.5 需要の動向に関する分析調査 ........................................................... 114
2.5.1
2.5.2
2.5.3
2.5.4
技術進歩 ............................................................................................. 114
運輸需要 ............................................................................................. 125
水需要 ................................................................................................. 129
民生用電力需要関連 ............................................................................ 132
2.6 各国における地球温暖化への政策的対応動向の調査 ........................ 148
2.6.1
2.6.2
2.6.3
2.6.4
政策情報のデータソース ..................................................................... 148
UNFCCC におけるカントリーコミュニケーションの提出状況 ............ 148
データベース化に当たっての課題 ....................................................... 153
各国の温暖化対策政策の特徴 .............................................................. 154
2.7 まとめ .............................................................................................. 156
-iii -
第 3 章地球温暖化影響の分析 ..................................................... 157
3.1 概要 .................................................................................................. 157
3.2 地球温暖化影響に係わる既存文献の調査 ......................................... 158
3.2.1 IPCC における評価..................................................................................... 158
3.2.2 “The Skeptical environmentalist”（Bjorn Lomborg）による地球温暖化影響評価 .......... 183
3.3
既存モデルでの検討方法........................................................................ 193
3.3.1 アジア太平洋統合モデル（Asian Pacific Integrated Model, AIM） ........................... 193
3.3.2 その他のモデル ......................................................................................... 217
3.4
地球温暖化影響に係わる関連データ整理................................................... 226
3.4.1
3.4.2
3.4.3
3.4.4
3.4.5
温暖化現象関係（気象データ） .................................................................... 228
水資源関係（河川・地下水、雪氷、海面）...................................................... 234
生物資源関係（農林水産収穫量、生物多様性、希少種等） ................................. 241
植生、土地利用 ......................................................................................... 253
健康影響関係 ............................................................................................ 261
3.5 温暖化影響研究の最新の動向と問題点のヒアリング調査 ................ 263
3.6 まとめ .............................................................................................. 268
第 4 章モデル検討 ....................................................................... 270
4.1 評価モデル構築に関する概要 ........................................................... 270
4.2 GTAP(GTAP-E)の構造 ....................................................................... 271
4.2.1 一般均衡モデル GTAP の概要 .............................................................. 271
4.3 予備的試算とその結果 ...................................................................... 288
4.3.1
4.3.2
4.3.3
4.3.4
地域・部門区分 ................................................................................... 288
シミュレーション・ケース ................................................................. 288
結果の概要 .......................................................................................... 289
まとめ ................................................................................................. 292
4.4 簡易気候変動モデル ......................................................................... 294
4.4.1 簡易気候変動モデルの概要 ................................................................. 294
4.4.2 簡易気候変動モデル MAGICC の試算例 .............................................. 295
4.5 水資源に着目した GIS による地球温暖化と食糧需給評価 ................ 297
4.5.1
4.5.2
4.5.3
4.5.4
4.5.5
4.5.6
4.5.7
4.5.8
はじめに ............................................................................................. 297
将来の変動予測 ................................................................................... 301
GIS について ....................................................................................... 312
大気循環モデル ................................................................................... 314
筑後モデル .......................................................................................... 323
GIS データ .......................................................................................... 328
GIS データの分析結果 ......................................................................... 342
結論 .................................................................................................... 366
4.6 データベース化について .................................................................. 368
-iv -
第 5 章総合評価の方式 ................................................................ 371
第 6 章 IIASA との連携 ................................................................ 378
第 7 章次年度以降の課題 ............................................................ 379
付
録 .................................................................................... 381
付録 1
茅の４要素分解式による CO 2 排出量の要因分析 ........... 383
付録 2
IIASA-RITE 国際シンポジウム ........................................... 411
付録 3
IIASA における本事業の関連研究 ..................................... 440
付録 4
クリーン開発メカニズム（ CDM）の動向に関して ....... 448
-v -
概
要
概
要
本プロジェクトは、地球温暖化の影響を考慮した２１世紀半ばまでの世界地域別温
暖化対応戦略を提示することを目的としている。対応戦略の分析評価において、各種
のエネルギー供給側技術や CO 2 の排出削減技術を明示的に取り扱うほか、国際産業経
済の構造変化も考慮することとしている。温暖化影響については、不確定な項目も多
く、温暖化の影響と対策をどのように総合的に評価していくか、その方式の開発も大
きな課題となる。
本プロジェクトは、平成１４年より、経済産業省の補助事業「地球環境国際研究推
進事業」の一プロジェクトとして開始され、平成１８年までの５年間を実施期間とし
て予定している。本年度は、初年度として、総合評価を実現するための、基礎的な調
査・研究を実施した。本年度の調査・研究テーマは以下の通りである。
(1 ) 温暖化要因分析
(2 ) 温暖化影響評価
(3 ) 温暖化の影響と対策の総合評価方式検討
なお、研究の実施にあたっては、温暖化問題等で世界的に名高い国際応用システム
分析研究所（ IIA SA）をパートナーに選び研究を進める。
本報告書の構成は次の通りである。
第１章
プロジェクトの概要
本プロジェクトを行った背景、目的、本年度調査内容を概説した。
第 2章
地球温暖化要因の分析
本章では、世界各地における中長期的な経済発展に伴う産業構造や社会構造などの
変化に影響を与える要因に関する各種経済社会指標のデータを収集し、温暖化要因に
関する分析検討を行った。収集データは、農業、工業およびサービス産業の付加価値
生産高、自動車等の代表的な工業製品生産量といった産業部門に関する経済的指標の
ほか、民生・運輸部門のエネルギー消費量、労働力、さらには情報化、研究開発、教
育に関する社会的指標などの多岐に亘る。そして、収集したデータについて主要国・
地域における経年変化を概観するとともに、GDP の実質値および購買力平価（ P P P）換
算値との相関を図示して、経済発展に伴う構造変化についてのトレンドを観察した。
その結果、民生部門での電力消費と GDP（ P PP ）との間において比較的高い正の相関
が見出すことができたほか、運輸部門でのエネルギー消費についても同様に高い正の
相関があることが確認できた。また、農業関連指標については、負の相関が比較的明
確に示された。工業に関する指標は、全体として見ると明確な発展パスの傾向は見ら
れなかったが、自動車生産などの高度な技術を必要とする産業に着目すると経済発展
との比較的高い相関が見られた。
-3-
第 3章
地球温暖化影響の分析
まず、IP CC 第三次レポート（ Climate C han g e 200 1: Imp acts, Ad ap tatio n & Vu ln erab ilit y）
を中心に、 IP CC における地球温暖化影響の評価について整理を行った。同レポートで
は、水文・水資源、生態系、沿岸域・海洋生態系、人間居住・エネルギー・産業、保
険・その他金融サービス、健康に関して、個別の評価を行った。しかし、いずれの項
目においても、影響の定量的評価やその算出方法については記述されていないものが
殆どである。また、 IPCC に対する意見の例として、 Dr. Lo mb o rg の地球温暖化影響に
関する主張をまとめた。
次に、既存の統合評価モデルの環境影響の取り扱い調査を行った。調査対象は、ア
ジア太平洋統合モデル（ A sian P ac i f ic In te g ra te d Mo de l, A IM）、IMAGE（ Int eg ra te d Mo del
to Asse ss th e Globa l E n viron me nt）モデル、IIASA モデルである。これらのモデルの環境
影響の取り扱いも参考にして、本プロジェクトの来年度以降のモデル開発を行う。
次に、地球温暖化により顕在化すると考えられる種々の影響（気温、降水量、農産
物収穫量、植生、土地利用等）について、各国、地域の関連機関がまとめたデータベ
ースを入手・整理し、次年度以降のモデル構築検討の際に利用可能なようにした。
最後に、本プロジェクトの地球温暖化影響評価ワーキンググループで実施した、温
暖化影響研究の最新の動向と問題点のヒアリング調査、の概要を記述した。
第 4章
モデル検討
一般均衡モデル GTAP (GTAP -E )の構造を分析した。そして、 GTAP を用いたシミュレ
ーション例として、炭素税の影響シミュレーションの結果を紹介した。同じ国内であ
っても政策導入の負担・恩恵は産業によっても異なり、特に先進国においては製造業
とサービス業の動向はシナリオごとに大きく異なる。
このほかに、簡易気候モデル（ MAG ICC や Be rn ）に関する知見の整理、水資源に着
目した G IS による地球温暖化と食糧需給評価例、および、統合モデルに必要なデータ
のデータベース化の概念を説明した。
第 5章
総合評価の方式
地球環境問題の総合評価においては、以下の 3 点を取り扱いうる方式の確立が重要
であるという結論を得た。
1. 健康影響、生態圏への影響、水資源への影響はいずれも人間生活の基本的要因へ
のとなるものであるが、地域的にも時間的にもなお不確実性が大きい。温暖化影響に
関してはなお定性的にしか得られていない知見が多い。
2. 影響の大きさは、自然現象の挙動に関する不確実性が残るためだけではなく、人
間活動や人為的な対策によって損害のレベルそのものが大きく変化しうる。このこと
は、温暖化においては予防策と適応策の評価が重要であることを示す。
3. 温暖化の影響の大きさは、地域的要因によっても大きく左右される。
本プロジェクトでは次年度以降に向けて、次のような総合評価の方式を検討した。
a. 温暖化影響の範囲の広さを考え、文献調査、専門家へのヒアリング等の調査を継
続し、温暖化影響の体系的な把握を行う。
-4-
b. 定性的要因の整理と全体的に整合的なシナリオ策定する。このためには、技術予
測手法の一つである X-I 法をシミュレーションモデルと結び付けた研究例を参考とす
る。
c. 定量性の高い温暖化影響要因は、温暖化やエネルギー消費などと結合して定式化
することで GTAP 、 DNE-21 、 G LUE などと連係して、総合的な対策評価を可能にする。
第 6章
IIA SA との連携
IIASA との連携の概要を説明した。
第 7章
次年度以降の課題
本プロジェクトの概要と、プロジェクトによって得られた主要知見をまとめた。ま
た、今後の研究、調査課題についてもまとめた。
-5-
Summary
This project aims at showing global and regional environmentally compatible strategies considering the
impacts of global warming until the middle of the 21st century. Various kinds of energy supply technologies
and CO2 emission reduction technologies as well as structural changes of international industry and economy
are taken into consideration. It is the challenge to develop the method of the integrated assessment of impacts
and measures about global warming considering the uncertainty of global warming impacts.
This project sponsored by METI is five years project started this year in FY 2002.
In this year in the project, basic research and investigation are conducted.
The themes of research and investigation in this year are as follows.
(1) Analysis of global warming factors.
(2) Analysis of global warming impacts.
(3) Assessment of the methods of integrated analysis to evaluate impacts and measures of global
environment.
In order to conduct the research effectively, we form the partnership with International Institute of
Applied Systems Analysis (IIASA) that is famous for global warming analysis. The outlines of this report are
as follows.
Chapter 1: Outline of this project.
The background, the purposes, and the research contents in this year in the project are outlined.
Chapter 2: Analysis of Global Warming Factors
In this chapter, we collect the data of the various economic social indices followed by industrial structural
changes and economic development in the world in the near-and-long future and analyze the global warming
factors.
Collected data covers the economic indices such as the amount of value added of sectors of agriculture,
industry, and service, and major industrial outputs such as car production as well as the amount of energy
consumption of a household sector and a transportation sector, and social indices of information
technologies, research and development, and education.
Then, we conduct a time series analysis on the collected data, and we show the relations between the
collected data and GDPs in market exchange rate (mer) and in purchase power parity (ppp) and observe the
trend of the industrial structural changes.
Consequently, it is observed that there is positive correlation between the electricity consumption in
household sector and GDPppp and positive correlation between energy consumption in transportation sector
and GDPppp. In addition, it is shown that there is the negative correlation between agricultural indices and
GDPppp. The correlation between industrial indices and GDP is not shown obviously, but it is shown that
there is the correlation between high-technology industries such as car production and economic
development.
-6-
Chapter 3: Analysis of Global Warming Impacts
First, we summarize the impacts of global warming in the third IPCC report (Climate Change2001:
Impacts, Adaptation & Vulnerability). In the IPCC report they analyzed water, ecological systems, coastal
and off-shore ecology, human settlement, energy industry, insurance and other financial services, human
health, and so on. However, they did not mention quantitative results of the global warming impacts on the
most items. In addition, we summarize the opinion about IPCC and the global warming impacts proposed by
Dr. Lomborg.
Next, we investigate how the existing integrated assessment models evaluate global warming impacts.
The models we investigated are Asia-Pacific Integrated model (AIM), IMAGE (Integrated Model to Assess
the Global Environment), and IIASA model. Considering the models and their structures, we plan to develop
the model in the following years in the project.
Next, we obtain the database made by international organizations and each country concerning global
warming impacts such as temperature, precipitation, agriculture, vegetation, and land uses. We make the
contents of the data in order to prepare for the model building in the following years in the project. Finally,
we outline the results of the hearing on the latest results and the remaining problems about the impacts of the
global warming explained at the working group of the global warming impacts in this project.
Chapter 4: Model Examination
In the chapter we examine the structure of the general equilibrium model of GTAP (GTAP-E).
Then we
introduce an example of the simulation results analyzing carbon taxes using GTAP. In the results, the impacts
on economic sectors depending on the carbon taxes are various even in the same country; especially the
impacts on a manufacturing industry and a service sector are very various depending on the tax scenarios. In
addition, we explain the summary of the simplified climate models (such as MAGICC and BERN), examples
of evaluation of water resources, global warming and food supply and demand using a GIS technique, and
the concept of the database to support development of the integrated model.
Chapter 5: Method of integrated assessment.
It is important that the method of the integrated assessment of the global warming problems handles the
following three issues.
(1) Large uncertainty about human health, impacts on human settlement, and impacts on water resources
remains in time and space. The knowledge about the impacts of the global warming is still limited.
(2) The damage from the global warming will be uncertain because the knowledge of the impact
mechanism is limited and the measures of adaptation affect the amount of the damage. This shows that it is
important that we evaluate measures of mitigation and adaptation of the global warming.
(3) The impacts of global warming depend on spatial conditions. This project evaluates the integrated
assessment methods as follows.
(a) To research the impacts of the global warming systematically by studying literatures and hearing
experts in the global warming.
-7-
(b) To summarize the qualitative factors of the global warming and to make consistent scenarios. In order
to do that, we evaluate the new methods such as the combination of an X-I method and simulation models.
(c) To analyze quantitative data of the impact of the global warming by the method of integrated
assessment by developing the new model including GTAP, DNE21 and GLUE.
Chapter 6: Cooperation with IIASA
The outline of cooperation with IIASA is explained.
Chapter 7: Conclusions and Subjects in the Following Years
The outline of this project and the main results acquired by this project are explained. In addition, the
subjects in the following years are summarized.
-8-
本
編
第 1章
1.1
プロジェクトの概要
はじめに − 本プロジェクトの背景
地球温暖化問題への対応は、人類の持続的な発展のために避けては通れない道とな
った。19 97 年の京都会議以降、世界の先進国･途上国のいずれも − 京都議定書を批准す
るか否かは別として−何らかの形で地球環境問題に対応する政策を打ち出している。
このように、地球温暖化問題は自然科学者の学術的研究対象から、具体的な行動計画
の策定と実施の段階に移行したといえよう。
地球温暖化問題は、急速な経済成長に伴う人為的な温暖化ガスの排出によって引き
起こされたものとは言え、その発生メカニズムは地球科学というきわめて時間的にも
空間的にも大規模な自然的な現象の領域に存在する。そのため、温暖化の進行の存在
自体に疑問の余地はなくなったとしても、問題の全貌が自然科学的に解明されるには
なお多くの時間が必要とされる。さらに、温暖化によって自然系や人間社会がどのよ
うに影響されるのかについては、多くの不確実性と未知の問題が残されている。しか
し、地球温暖化の進行が人類の将来の発展の大きな障害となる危険が予想される以上、
世界各国は、長期的かつ全地球的視野で、将来の不確実性を念頭においた対策を打ち
立てねばならない。
1988 年に設立された IP CC（政府間気候変動パネル）は、 1 990 年の第 1 次評価報告
書以降、 19 95 年、 20 0 1 年と過去 3 回、評価報告書を公にし、気候変動の自然科学メカ
ニズム、温暖化影響、対応策を中心とした温暖化問題に対する科学的知見を集約した。
これらの報告書は、温暖化をめぐる多くの科学的知見が着実に増大しつつあることを
示すと同時に、行動に向けての具体的な対応策の策定と評価には、なお多くの研究課
題が残ることも示唆した。
本プロジェクトは、以上のような IP CC 第 3 次評価報告書までの知見を踏まえた上で
具体的な温暖化対策の指針を探索することを目的として、 200 2 年より 5 年間を一区切
りとする経済産業省「地球環境国際研究推進事業」の一環として地球環境産業技術研
究機構において開始されたものである。
1.2
研究プロジェクトの目標
温暖化が広範囲かつ長期にわたって発生する以上、費用と影響を統合的に評価した
上で意思決定を行うことが望ましいことは言うまでもない。そのツールとして、統合
評価モデル（ IAM: In tegrated A ssessmen t Mode l）が 1 990 年から開発されており、上記
IP CC 報告書では、その研究動向と温暖化対策評価結果に多くのページが割かれている。
しかし、同時に、現在までのところ統合評価モデル研究は以下の課題を残しているこ
とも明らかとされた。
- 11 -
①
経済成長、技術開発に関しては、 2 020 年までの分析が詳細になされているのに対
し、温暖化対策統合評価モデルは、むしろ 21 世紀後半の分析に主眼がおかれてい
る。2 050 年頃は、エネルギー資源･技術選択を中心とする将来の多様な開発経路の
分岐点となっているが、ここに焦点を当てた研究はほとんどなされていない。
②
温暖化影響だけでなく、バイオマス利用、再生可能エネルギー開発、分散型電源や
リサイクルなどの対策オプション評価には地域性への考慮が必要であるのに対し、
現時点での統合評価モデルは、世界を 10 地域程度に分割しているに過ぎない。
③
都市化の進行、技術移転、国際分業、 IT 産業の進展など、世界の経済社会の発展
経路には、このような構造的変化をもたらす要因が種々あると考えられるものの、
これらへのアプローチは今後の課題として残されたままである。
このほか、電力供給技術、輸送技術の進展や各産業における省エネルギー技術など、
供給サイドにおいては様々な技術開発のフロンティアが提示されている他方、将来の
エネルギー需要、さらには食糧や水など、基本的な消費財に関する需要動向の研究は、
決して十分とはいえないのが現状である。
いくつかの具体例を示す。
表 1 .2 -1 は、国際貿易の伸び率の変化である。このように国際分業の進展の著しさか
ら、各国の産業構造もこれに合わせて変化するものと考えられる。図 1 .2 -1 は、一部の
国についての 1 980 ∼ 1999 年の 19 年間における産業構造変化（３部門別）である。例
えば、中国におけるサービス産業は 1 98 0 年の 21%から 19 99 年には 33%と大きく拡大
していることがわかる。このように、国際的にも国内的にも産業構造は変化しつつあ
り、今後人口。経済･消費いずれの分野でも世界でのシェアが大きくなると見込まれる
中国、インドがどのような発展経路を取るかによって最終エネルギー消費量も変化す
ると見込まれ、さらには世界の温暖化対策を大きく左右することが予想される。
図 1 .2 -2 は一人当たり民生用電力需要と一人当たり 199 5 年値 G DP で比較したもので
ある。 (a)は 1 995 年実質値を、 (b )は購買力平価の値を用いている。
表 1. 2-1
世界貿易
OECD 域内貿易
OECD ・非 OEC D 間貿易
非 OE CD 域内貿易
国際貿易量の伸び率の変化
1990 ∼ 19 93 年
4.4
2.2
7.5
8.8
出典） OE CD 編、「 202 0 年の世界経済」、 19 9 9
- 12 -
1994 ∼ 19 95 年
9.2
7.8
10.7
15.2
Japan
100%
80%
Services
80%
Services
Share of GDP
Share of GDP
China
100%
60%
40%
Industry
20%
60%
Industry
40%
20%
Agriculture
1996
1998
1998
1992
1996
80%
Share of GDP
60%
Industry
20%
Malaysia
100%
Services
40%
1994
80%
Share of GDP
Year
India
100%
1994
Year
1990
1988
1986
1984
1982
1980
1998
1996
1994
0%
1992
1990
1986
1984
1982
1980
1988
Agriculture
0%
Services
60%
40%
Industry
20%
Agriculture
Agriculture
Year
1992
1990
1988
1986
1984
1982
1980
1998
1996
1994
1992
1990
1988
1986
1984
1982
0%
1980
0%
Year
図 1. 2-1 1 980∼ 199 9 年における GDP に占める各種産業のシェア
（出典： W orld Ba nk, World De velo pme nt I ndica tor s 20 00; 200 1）
(a ) 一人当たり GDP (1 995 年価格 )
(b) 一人当たり GDP -P PP (1995 年 )
10000
1200
1000
kgOE/Cap
800
600
400
China
Japan
USA
Korea
EU
UK
Germany
France
1000
kgOE/Cap
China
Japan
USA
Korea
EU
UK
Germany
France
100
200
10
0
0
20
40
0.1
60
1
10
100
1000$/Cap
1000$/Cap
図 1. 2-2 一人当たり民生用電力需要と一人当たり GDP との関係
- 13 -
この図から、一人当たり所得を用いた場合、各地域の民生用電力需要は地域ごとに
全く別々の動きをしているが、 GDP -P P P を用いた場合、この８地域は長期的にはほぼ
一定のトレンド上で成長していることが示され、途上国地域の将来需要予測に、この
ような長期トレンドを用いることは合理的であると考えられる。
運輸部門石油需要に関しても同様の散布図を作ると、図 1.2 -3 のようになる。一つの
トレンドだけでなく、アフリカおよび米国・マレーシアには別のトレンドが観察され
る。
3.5
米国
アフリカ
3
マレーシア
Japan
Korea
OECD Europe
United States
Germany
France
CHINA
INDIA
MALAYSIA
AFRICA
LATAMER
ASIA
log(Oil demand/cap)
2.5
2
インド
韓国
1.5
1
中国
0.5
0
-0.5
0
0.5
1
log(GDP-ppp/cap)
1.5
2
図 1. 2-3 一人当たり輸送用石油需要と一人当たり GDP (PPP )の関係
これらは一例ではあるが、合理的な温暖化対策を探り、かつ実施に向けた評価を行
うためには、世界の中期的・地域的･構造的変化･需要予測に着目した研究が望まれて
いると言えよう。本プロジェクトでは、このような視点から、具体的に以下のような
作業目標を設けることとした。
(1) 平成 17 年末まで (第１ステージ )
人口、経済成長、エネルギー使用、技術進歩、森林破壊・土地利用変化等の地球温
暖化諸要因について過去の推移と現状を、世界の地域別に調査・整理すると共に、地
球温暖化への対応動向を把握する。また、産業構造と国際的分業について、過去の発
展と現状を世界の地域別に調査・分析の上、地域の産業構造と国際的分業の決定要因
の探索を行う。
- 14 -
これらの調査・分析を踏まえつつ、2 030 年ないし 205 0 年頃までにわたる国際分業を
含めた各種地球温暖化対策を整合的かつ定量的に評価できる「環境・エネルギー・産
業経済統合モデル」を構築する。そして、このモデルを用いて、CO 2 排出抑制下におけ
る各種対策技術の役割やコスト等に関する評価を行う。
なお、評価における世界の地域分割については、現段階においては地理・気候条件、
エネルギー・産業資源条件、政治・経済・社会条件等の地域特性を十分表現できる数
である 20 − 3 0 程度とし、産業の分類については同様に産業構造の地域差やその変遷が
十分表現できる数である 10− 15 程度とする計画である。
また、世界の地域別産業構造や国際分業を含めた地球温暖化対応策の評価・検討に
おいて、定量的モデルアプローチの適用限界とそれを補完する定性的アプローチを明
確にし、モデルアプローチと定性的分析の併用について方向づけを行う。
更に、産業経済のみならず社会の諸側面についての温暖化影響について調査し、そ
の分析を行うと共に、温暖化影響と温暖化対策との総合的な評価の方向性を明確にす
る。
(2) 平成 19 年末まで (第 2 ステージ )
エネルギー、資源、人口、経済成長、産業構造、社会変化等の地球温暖化諸要因と、
経済、社会の諸側面にわたり生じる温暖化影響を総合的に把握する。これを基に、国
際産業経済を含めた各種地球温暖化対策を整合的かつ定量的に評価できる「環境・エ
ネルギー・産業経済統合モデル」を構築すると共に、地球温暖化の影響と対策の効果・
コストを総合的かつ論理的に評価できる方式を開発する。 21 世紀半ば頃までの世界各
地域におけるエネルギー供給システム、C O 2 の排出削減・固定化技術の導入、エネルギ
ー需要の決定要因となる産業構造と国際分業の変化の他、CO 2 排出量取引等の政策的オ
プションを含んだ世界及び日本の望ましい地球温暖化対応戦略を提示する。
これにより、日本を始め世界各国の地球温暖化に関する政策の立案検討に資する。
このように地域性や社会構造変化を視野に入れて分析を行うには、温暖化対策と同
様、国際的な他の研究機関との連携が欠かせない。本プロジェクトでは、この分野に
関する世界的研究拠点のひとつである国際応用システム解析研究所（ IIASA）と密接な
連携を行い情報交換と共同作業を進めることとする。
1.3
研究の作業手順
本研究プロジェクトでは、地球温暖化の進行、影響を考慮した上で、対策となるオ
プション評価をできる限り定量的に行うことを目標とする。 R ITE では、これまでに地
球温暖化対策エネルギー技術オプション評価のための統合モデル DNE -21、LDNE -2 1 の
開発を始め、簡易気候変動モデル MAG IC C や GCM を利用した簡易気候変動予測等の
研究実績がある。本 P hoen ix プロジェクトでは、さらに産業部門別経済活動や温暖化影
響などを広く視野に含める必要がある。そこで、図 1 .3 -1 に示すようモデル開発 W G、
温暖化要因 WG、温暖化影響 WG の３ワーキンググループを設け、データ収集、調査、
- 15 -
分析を行うこととした。モデル開発 WG では、まず産業別経済活動を世界応用一般均
衡モデル GTAP をベースとして、これに DNE-2 1 、LDNE -21 のエネルギー技術フローを
取り込む作業から開始される。温暖化要因 WG、温暖化影響 W G では、データ収集と分
析だけでなく、技術予測手法を援用して将来の社会的な構造変化や制度変化の要因に
関する、記述的な事象群の相互関係を分析した上で、論理的に整合したストーリーの
抽出を行う計画を立てている。これは、将来の構造変化や制度導入の文脈が、単なる
数値的な評価因子のみでは決まらないと考えられるためである。
多地域・多部門経済モデル G TA P の利用。
+ ソース、データが公開。GAMSとの接続が容易。
- 短期的分析のみに対応
- エネルギー技術、資源評価が不十分
(モデル開発 WG)
温暖化影響評価、適応
過程のオプション評価
エネルギー需要、国際分
+ 食糧等生産データ面は
整備されている。
+ 水資源評価も盛んに研
究されている。
- 影響の定量的評価不
十分
(温暖化影響 WG)
業、産業構造変化の中期
的予測
+ 貿易データは整備
- 構造変化理論が不十分
(温暖化要因 WG)
図 1. 3-1 Pho eni x 作業グループの構成
本研究プロジェクト全体の作業フレームを図 1.3 -2 に示す。この各ブロックに対する
具体的な作業計画は以下のようである。
(モデル開発 WG)
作業目的：産業構造、社会構造など評価のための基本モデルの開発。
(1 ) GTAP に添付されている GAMS モデル (基準時点のみ。静的モデル )にエネルギー技
術、フローを付加したモデルに拡張する。
(2 ) (1 )のモデルを動学的に拡大する。この際、資源制約等を導入。
(3 ) 産業連関構造の将来変化導入の検討。 (例：構造変化を GDP 等の関数として内生化
する、シナリオとして外部から与える)
(4 ) モデル地域、部門数の拡大 → 平成 1 6 年度継続
(温暖化要因分析 WG)
作業目的：産業構造、政治的要因を含む社会構造、民生・輸送
用を中心としたエネルギー需要変化の要因分析を、定量的・定性的双方から行い、シ
ナリオを策定する。
- 16 -
(1 ) 統計、トレンド分析から、キーとなる動向を抽出する。特に、需要側の構造的要因
に注目する。
(2 ) 将来の産業構造、政治的要因を含む社会構造変化のキーワードを抽出し、中から柱
となるストーリーを抽出する。特に定性的課題も取り入れる。定性的課題には、外部
専門家へのヒアリングを重点的に行うと共に、キーワード群に対して構造分析や動学
的 X -I 法の適用を援用する。
(3 ) 構造変化のシナリオとモデル化。 → 平成 16 年度継続
(4 ) (平成 1 6 年度以降のスコープ ) 都市化、電力･エネルギー需要の地域性が出せれば、
CGS やリサイクル技術などの導入、さらに土地利用 G IS と組み合わせることで温暖化
ガス排出の空間的に詳細な排出シナリオを提供する。
(温暖化影響分析 WG ) 温暖化影響の深刻さと、その定量化可能性および対応政策の貢
献度のレベルを整理。まず、水資源、食糧需給に着目。次いで、生態系、健康影響な
どあいまいさの多い課題に拡張する。
(1 ) 温暖化影響について現在知られている知見、危険が予想される課題とその裏付けと
なる統計、情報を整理。
(2 ) 温暖化による気候変動 (気温、降水量、海面上昇他 )について、簡易気候変動モデル
による温暖化と地域メッシュへの影響を補間で求め、さらに GIS を用いて他統計との
統合化を行う。影響評価が G IS 上で視覚的に把握できる点を重視する。
(3 ) 食糧需要について、温暖化要因 WG(2 )の課題と整合させつつ評価を行い、供給との
ギャップを計算。食糧市場モデルの必要性を検討する。同様に、他の生物資源 (用材、
紙パルプ、その他農林水産業 )の需要を策定。
(4 ) (平成 16 年度以降のスコープ )温暖化影響と温暖化損害発生後の対策費用、予防的保
全投資のコスト =ベネフィットをまとめ、最適な事前計画を策定する。
このような分析を進めるには、前述のように国際的な他の研究機関との連携が欠か
せない。本プロジェクトでは、前述のようにこの分野に関する世界的研究拠点のひと
つである国際応用システム解析研究所（ IIASA）と密接な連携を行い情報交換と共同作
業を進めることとする。
- 17 -
E：温暖化影響評価
・水資源分布
・海面・河川・氷雪圏
・土地利用
・食糧生産
・植生、森林問題
K：温暖化対策投資
・事後的対応
・予防保全的投資
・費用対効果の統合的分
析
Ｊ：生物系影響
・健康影響評価
・生態系への影響
評価
需給ギャップ
G：エネルギー需要
現状: 産業用需要
は、生産関数アプロ
ーチなどが摘要可
能。その他はシナリ
オ依存。
・民生部門、輸送部
門の需要関数の精
度の高いシナリオ
と予測。
F：食糧・食料需給
Ａ：GTAP(経済モデル)
現状:
・実績のある多地域:多部門経済モ
デル。
・エネルギーフローも拡張中。
・一般均衡モデルとして定式化
→技術オプション評価、構造変化
を伴う動学的モデルには不向き。
D:地域気候変動データ
推計
・ GCM シミュレーシ
ョンデータの補間
・ GIS 利用 :ArcView
等
Ｂ：エネルギーフローモデル
現状: (DNE-21,LDNE-21)
・実績ある多地域エネルギ
ー技術モデル。
・エネルギー需要シナリオ
の設定が必要。
Ｉ：都市構造
・都市化
・社会構造
→モデル化と
シナリオ策定
Ｃ：温暖化予測
現状:
・ MAGICC、BERN
など簡易モデル
が利用可能
L：温暖化ガス地域単位
排出シナリオ
H：地域エネルギー
・CGS、分散型電源
・リサイクル、廃棄物再
資源化
→地域的特性と密着した
技術オプション
平成 16 年度課題
平成 17 年以降課題
図 1. 3-2 Pho nei x プロジェクトの作業フレーム
- 18 -
1.4
期待される成果
本プロジェクトの成果は、将来、次のように活用できることが期待される。
(1 ) 世界各地域のエネルギー需給システム変化とその背景となる産業構造と国際分業
体制、CO 2 の排出削減・固定化技術に関する地球温暖化対策は、各種国際政策、国内政
策を検討する上で必須のものである。経済成長、地域格差、持続可能性などを考慮し
複数の視点から、望ましい地球温暖化対応シナリオが示されるので、政策案を幅広く
検討することができる。
(2 ) エネルギー資源に乏しい我が国のエネルギー国際戦略、国内戦略立案に大きな役割
を果たす。
(3 ) 中短期における C O 2 排出削減を、合理的にかつコスト効率的に各産業分野に配分す
べきかを検討する際に大きな役割を果たす。
(4 ) CO 2 排出制約下における技術開発や他地域への技術移転に関する技術戦略や産業の
育成・海外移転等に関する産業政策の企画立案が、地球温暖化抑制政策と整合性をも
って推進していくことが可能になる。
- 19 -
第 2章
2.1
地球温暖化要因の分析
温暖化要因分析の概要
温暖化の要因が二酸化炭素を中心とする人為的な温暖化ガスの排出であることは言
うまでもない。そして、温暖化ガス排出がエネルギー源確保のための化石燃料消費を
介し、産業や運輸、民生という人間の基本的な活動と密接に結びついていることも周
知である。そのため、温暖化を防止することは省エネルギー技術や燃料代替だけでな
く、その大元となる産業、民生、運輸などの基本的な人間活動の動向を、温暖化のド
ライビングフォースとして把握しておく必要がある。
従来の研究では、要因として、茅の４要素分析の式がしばしば用いられてきた。す
なわち
(CO 2 排出量 )増加率 =
{(CO 2 排出量 )／ (エネルギー消費量 )}変化率
＋ {(エネルギー消費量 )／ (GDP )} 変化率
＋ (GDP /人口 )成長率＋人口増加率
第１項は、同じエネルギーを消費するのにどれだけ炭素を使わない構造に変化した
かという技術の変化を表す。第２項は、同じだけ生産するのにどれだけ省エネルギー
が進んだか、産業構造が変化したかを示す。第３項は一人当たり経済成長率、第４項
は人口増加率である。単純ではあるが傾向を捉える上でわかりやすい。
図 2 .2. 1 -1 は、上式の４つの項のうち構造変化に比較的深く関わっていると考えられ
る第１項と第２項に特に着目して、世界諸地域の 197 1∼ 1 999 年を対象としたパネルデ
ータを図示したものである。図 2.2 .1 -1 から以下のような傾向を読み取ることができ
る。
・北米、西ヨーロッパ、日本などの先進地域では、最近の約 3 0 年間で GDP 当たりの
エネルギー消費量が減少すると同時に、エネルギー消費量当たりの CO 2 排出量も
急激に減少している。すなわち、エネルギー集約型産業のシェアが減少するととも
に、エネルギー源の脱炭素化が促進されていることが分かる。
・中国や旧ソ連・東欧地域では、エネルギー消費量当たり CO 2 排出量にはあまり変
化は見られないが、 G DP 当たりのエネルギー消費量が大幅に減少し、先進地域の
水準に近づいている。これらの地域では産業構造がドラスティックに変化している
一方でエネルギー供給構造には変化が少ないものと考えられる。
・インドネシア等の東南アジア地域では、 G DP 当たりエネルギー消費量は減少して
いるのに対して、エネルギー消費量当たり CO 2 排出量は増加傾向にあり、いずれ
も先進地域の水準に近づいている。経済成長に伴うエネルギー需要増大分を賄うた
め、 CO 2 排出原単位の大きい化石燃料を多く利用しているものと考えられる。
・サハラ以南のアフリカ地域では、エネルギー消費量当たり CO2 排出量は先進地域
の 1 /5 程度のままあまり変化しておらず、GDP 当たりエネルギー消費量については
- 20 -
若干の減少傾向はあるものの、先進地域の 5∼ 1 0 倍程度の高水準にある。産業構造、
エネルギー供給構造ともに、発展段階への移行が順調には進んでいない様子がうか
がえる。
(a ) 地域別
CO2 Emission (MtCO2)
/ Total Primary Energy Supply (Mtoe)
4
3.5
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
0
0.5
1
1.5
2
2.5
Total Primary Energy Supply (Mtoe) / GDP (billion 1995 US$ using market exchange
USA
EU,CHE,TUR,r-EFTA
Oceania
IND,MYS,VNM
Middle East
r-Southern,SubSaharanAfrica
India
Other Asia
Other Africa
Canada
Japan
EEFSU
MEX,COL,VEN,ARG,r-A-PACT
North Africa
China
Asia-NIES
Other Middle & South America
Others
(b ) 主要国別
3.5
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
Korea
UK
USA
EU
Russia
China
India
Indonesia
Malaysia
Brazil
CO2 Emission (MtCO2)
/ Total Primary Energy Supply (Mtoe)
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
0
0.5
1
1.5
2
2.5
Total Primary Energy Supply (Mtoe) / GDP (billion 1995 US$ using market exchange rate)
図 2. 2.1 -1
GDP 当たりエネルギー消費量とエネルギー消費量当たり CO 2 排出量に関す
るパネルデータ
出典： I E A , C O 2 E m i s s i o n s f r o m F u e l C o mb u s t i o n 2 0 0 1
- 21 -
さらに、上に述べた４つの異なる傾向を示す地域のうちから、 EU 、中国、インド・
マレーシア・ベトナム地域、およびサハラ以南のアフリカを代表的な地域としてそれ
ぞれ選び、これら地域における時系列変化を図 2 .2. 1 -2∼ 図 2 . 2.1 -5 に示す。
これらの図から、以下のことが読み取れる。
・ EU では各要素の変化率の絶対値には若干の変化があるものの、変化の正負につい
ては、例えばエネルギー消費量当たりの CO 2 排出量がずっと減少しているという
ように、最近の約 30 年間に亘り一貫している。
・中国では人口一人当たり GDP の伸びが著しい一方で GDP 当たりのエネルギー消費
量は大幅に減少している。
・東南アジアでは EU とは逆にエネルギー消費量当たりの CO 2 排出量が一貫して伸び
ており、 CO 2 排出の減少要因に乏しい。
・サハラ以南のアフリカ地域では CO 2 排出の増加の多くが一貫して人口増加に起因
するものであり、 20 年前頃からエネルギー消費量当たりの CO 2 排出量が正から負
に転じたことなどにより近年の CO 2 排出量の増加が抑えられている。
IP CC -SRES(2000 )では、過去の文献やモデルシミュレーション結果に上記のような要
因分析を適用し、基本的な温暖化ドライビングフォースのトレンドをいくつかのパタ
ーンに分類した上で、 A1 -B 2 までの基本的なシナリオの数値設定を行った。
しかし、第 1 章にも述べたように、 IP CC の第 3 次評価報告書では、エネルギー需給
の地域性や中期的な需給バランスのより詳細な分析が重要課題として指摘されたと考
えられる。ことに、経済や産業構造が、情報技術や産業のグローバル化の中でどのよ
うに進展してきたか、また今後いかにあるべきかを探るためには、上記のマクロ的な
ドライビングフォースのみでは不十分であり、より定性的･記述的にのみ表されうる要
因の影響も重視せねばならない。そこで、本プロジェクトの温暖化要因分析 WG では、
第 1 章に述べたように、以下の作業手順を採用することとした。
4%
average annual change(%/yr)
3%
2%
交絡項
1%
POP
GDP/POP
0%
TPES/GDP
-1%
CO2/TPES
-2%
CO2
-3%
-4%
1975/1971
図 2. 2.1 -2
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
EU における CO 2 排出量とその要因の変化率の時系列
（ C O 2 : C O 2 排出量の変化分， T P E S : エネルギー消費量の変化分， G DP : 地域総生産の変化
分， P OP : 人口の変化分，交絡項 : 複数の要因の同時変化による変化分；以下同様。）
- 22 -
average annual change(%/yr)
15%
10%
交絡項
POP
5%
GDP/POP
TPES/GDP
0%
CO2/TPES
CO2
-5%
-10%
1975/1971
図 2. 2.1 -3
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
中国における CO 2 排出量とその要因の変化率の時系列
14%
average annual change(%/yr)
12%
10%
交絡項
8%
POP
6%
GDP/POP
4%
TPES/GDP
2%
CO2/TPES
0%
CO2
-2%
-4%
-6%
1975/1971
図 2. 2.1 -4
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
インドネシア・マレーシア・ベトナム地域における CO 2 排出量とその要因
の変化率の時系列
10%
average annual change(%/yr)
8%
交絡項
6%
POP
4%
GDP/POP
TPES/GDP
2%
CO2/TPES
0%
CO2
-2%
-4%
1975/1971
図 2. 2.1 -5
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
サハラ以南のアフリカ地域における CO 2 排出量とその要因の変化率の時
系列
- 23 -
作業目的：産業構造、政治的要因を含む社会構造、民生・輸送用を中心としたエネ
ルギー需要変化の要因分析を、定量的・定性的双方から行い、シナリオを策定する。
(1 ) 統計、トレンド分析から、キーとなる動向を抽出する。特に、需要側の構造的要因
に注目する。
(2 ) 将来の産業構造、政治的要因を含む社会構造変化のキーワードを抽出し、中から柱
となるストーリーを抽出する。特に定性的課題も取り入れる。定性的課題には、外
部専門家へのヒアリングを重点的に行うと共に、キーワード群に対して構造分析や
動学的 X -I 法の適用を援用する。
(3 ) 構造変化のシナリオとモデル化を行う。これは、平成 16 年度に継続される。
(4 ) 平成 16 年度以降のスコープとして、都市化、電力･エネルギー需要の地域性が出せ
れば、CGS やリサイクル技術などの導入、さらに土地利用 G IS と組み合わせること
で温暖化ガス排出の空間的に詳細な排出シナリオを提供する。
平成 14 年度においては、まず産業構造、社会構造などに影響を与える基本的な事実
要因として統計データを可能な限り広範に収集し、今後の作業の基礎とすることとし
た。しかしながら、世に存在する統計データはあまりに広範なため、整理して体系的
かつ必要なものを抽出した上で、統合評価に結びつける必要がある。そこで、温暖化
要因分析 WG ではこの分野に詳しい桜井紀久委員の助言を得て、まず必要な統計を選
定し、その上で収集作業を進めることとした。その際、第 1 章に述べた一人当たり所
得と一人当たり電力需要のように、地域をまたいで長期的に推移するような安定的ト
レンドがどれだけ見出せるかについて、簡単な分析を行った。
この作業を通じ、統計データも地域分割、精度、定義なども一様ではなく、今後の
研究作業に結び付けるには何らかのデータベース化が望ましいことが浮かび上がっ
た。
2.2
RITE のこれまでの収集データ
これまでに、発電を中心とするエネルギー変換技術に関する特性・コストデータや、
石炭、石油等のエネルギー資源の埋蔵量・コストデータを収集している。表 2. 2.1 -1 に、
主な収集文献と、それらに記載されているデータについての概略を示す。
2.2.1
エネルギー変換技術の特性・コストデータ
発電技術を中心に文献収集を行ってきている。発電プラントそのものの特性・コス
トデータ（表 2.2 .1 -1 記載の文献 a ∼ d）のみならず、付設する脱硫・脱硝装置や脱炭（ CO 2
回収）装置の性能とコスト（文献 e, f）についても調査している。調査結果は、例えば
表 2 .2. 1 -2 に示すように、R ITE/東京大学で開発している DNE21 モデルにおける発電技
術の価格想定などに利用されている。また、近年では発電技術の習熟効果について内
外で調査が行われつつある。このことについての最近の文献についても収集を行った
（文献 g, h）。
- 24 -
表 2. 2.1 -1
RIT E の主な収集文献と掲載データ
(a) エネルギー変換技術の特性・コストデータ
No .
a
b
c
文献名
S. M e s s e ne r & M . St r u b e g g e r : Us e r ’s Gu id e to C O2 DB: Th e II AS A C O 2
Te c h n o lo g y Da ta B a n k Ve r sio n 1 . 0 , Wo r k i n g P a p e r W P - 9 1 - 3 1 a , I n t er n a t io n a l
I n s t i t ut e f o r Ap p li ed S y s te ms An a l ys i s ( 1 9 9 1 )
OE C D N u c le ar E n er g y Ag e n c y & I n t er n at io n a l E ner g y Ag e n c y: P ro j ec t ed C o st s o f
Gen e ra ti n g E l e c t r ic it y : Up d a t e 1 9 9 8 , Or ga n i z at io n f o r Ec o no mi c Co -o p er a ti o n
a nd D e ve lo p me n t ( 1 9 9 8 )
R. H a mwe y: P o w e r Gen e ra ti o n Tec h n o lo g y Gu id e, I E A p ub li ca t io n B - 1 3 ,
I n t er n at io n a l Ac ad e m y o f t h e E n v ir o n me n t ( 1 9 9 7 )
d
U. S. DO E O ff ic e o f P o we r Te c h no lo g i e s & E l ec tr ic P o we r Re s ea r c h I n s t i t ut e :
R e n e wa b le E n e rg y Te c h n o lo g y C h a ra ct e ri z a t i o n s , To p ic al R e p o r t T R - 1 0 9 4 9 6 ,
E l e c tr ic P o wer Re s e a r c h I n s ti t u te & U. S . De p a r t me n t o f E n e r g y ( 1 9 9 7 )
e
M. Ta ke s h i ta : A i r Po llu t io n C o n t ro l C o st s fo r Co a l- f ired Po w e r Sta ti o n s, I E A Co a l
R e se a r c h ( 1 9 9 5 )
f
J . Da v id & H . H er z o g : T he C o st o f C ar b o n C ap t ur e, P roc eed in g s o f 5 th
I n t e rn a ti o n a l C o n f e re n c e o n G re en h o u s e Ga s Co n t ro l Tec h n o lo g ie s , 9 8 5 - 9 9 0 ( 2 0 0 1 )
g
I E A: E x p e ri e n c e Cu r v e s fo r E n e rgy Te c hno lo gy P o l ic y, I n t er n a t io n a l E n e r g y
Ag e n c y ( 2 0 0 0 )
h
A. M cD o na ld & L . Sc hr a tt e n h o l z e r : L e a r n i n g r a te s fo r e ne r g y t e c h no lo g i e s,
E n e rg y P o l i cy , 2 9 ( 4 ) , 2 5 5 - 2 6 1 ( 2 0 0 1 )
* E X CET P （ I n t er n a t io n a l Co ll a b o r a ti o n o n E x p er i e n c e C ur v e s f o r E n e rg y Te c h n o lo g y
データの整理まではなされていない。
掲載データの概要
世界各地の CO2 削減技術の特性・コストを網
羅的に収集･整理した DB 。現在も更新が進め
られている (1998 年時点のものを入手済 )。
石炭火力､天然ガス火力および原子力発電に
ついて､19 ヶ国からのデータ提供に基づき､建
設費､効率等のスペックをまとめている。
火力 (6 種 )､原子力 (1 種 )､再生可能 (13 種 )の
発電技術につき、特性・コストデータが各種
文献調査に基づいて整理されている。
バイオマス、地熱、太陽光、太陽熱、および
風力発電について、現在および 2 0 3 0 年までの
特性・コストの見通しを表にまとめている。
石炭火力発電での種々の方式による脱硫･脱
硝･脱塵コストを文献調査から整理している。
2000 年と 2012 年時点の火力発電からの CO2
回収の動力と設備費の推計を示している。
エネルギー技術の習熟曲線に関する知見とそ
の政策的利用について概説されている *。
各種発電技術や電化製品について、文献調査
による習熟率の推計値が整理されている。
P o l ic y）の活動に向けた序章的な文献であり、
(b) エネルギー資源の埋蔵量・コストデータ
No .
i
j
文献名
H - H. R o g n e r : An As s e s s me n t o f Wo r ld H yd r o c a r b o n R e so ur c e s , A n n u a l R e v i e w o f
En e rg y a n d th e E n v i ro n men t, 2 2 , 2 1 7 -2 6 2 ( 1 9 9 7 )
W E C S u r v ey of En e rgy Re so u rce s: 19 th ed i tio n, Wo r ld E ne r g y C o u n c il ( 2 0 0 1 )
- 25 -
掲載データの概要
世界 11 地域の各化石燃料のカテゴリー別埋蔵
量に加え､生産コスト曲線推計を示している。
上記文献等に基づき､化石燃料､ウラン等の各
種エネルギー資源の賦存量をまとめている。
表 2. 2.1 -2
発電技術に関する収集データの加工・利用例（ D NE21 モデルでの想定）
発電技術
天然ガス
石油
石炭（脱硫装置付）
CO2 回収装置付石炭ガス化複合発電
バイオマス
メタノール
水素
原子力
電力貯蔵（揚水）
水力・地熱
風力
太陽光
2000 年
500 – 1,060
270 – 410
970 – 2,050
1,240 – 2,170
1,230
1,200
1,100
1,790 – 2,620
1,000 – 1,500
2000 年
10 – 180
70 – 340
235 – 469
建設単価 ( $ / kW )
2030
500 – 780
270 – 350
1,010 – 1,550
1,260 – 1,770
1,000
900
800
1,840 – 2,260
1,000 – 1,300
発電単価（ $ / MW h）
2030 年
10 – 180
52 – 251
83 – 166
2100 年
500
270
1,050
1,300
1,000
600
500
1,900
1,000
2100 年
10 – 180
42 – 206
42 – 83
注）建設単価、発電単価の幅は、モデルの 10 地域分割における差異もしくは地域内におけるコスト分布による。
2.2.2
エネルギー資源の埋蔵量・コストデータ
化石燃料を中心とするエネルギー資源の埋蔵量やコストに関するデータについても
文献調査を行ってきた（文献 i, j）。調査結果は、例えば表 2 . 2.2 -1 のように、 DNE21
モデルでの化石燃料資源量の想定などに利用されている。
表 2. 2.2 -1
化石燃料資源量に関する収集データの加工・利用例（ DN E21 モデルでの想
定）
在来型
確認回収可能埋蔵量
その他推定埋蔵量
石油
150
145
天然ガス
129
265
石炭
褐炭
石炭
5,646
599
単位）Gtoe（石油換算 10 億トン）
- 26 -
非在来型
2,343
19,306
2.3
経済社会指標の統計データの調査
ここでは、産業構造や社会構造などの変化に影響を与えると考えられる主な経済社
会指標に関する統計データを収集・整理し、世界経済の発展の推移と現状、国際分業
と貿易に関して時系列的な視点などから地域比較等を行う。なお、データ整理におい
て利用した世界地域区分（来年度以降構築予定のモデルの地域分割案）を図 2.3 .1 -1 に
示す。
2.3.1
収集した主な統計データ
地球温暖化の要因である温室効果ガスの排出量や、その説明要因として考えられる
経済社会指標等のデータの収集を行った。表 2 .3. 1 -1 ∼ 表 2 .3. 1 -2 に、収集資料（ CD -RO M
を含む）の一覧を示す。また、表 2. 3.1 -3 には、表 2. 3.1 -1 に示した資料に記載されて
いるデータ項目を整理したものを示す。
(1) 温室効果ガス等排出量
温室効果ガス排出量のうち CO 2 については国際エネルギー機関（ Interna tion a l Ene rg y
Agenc y; IEA）の統計に 13 4 カ国のデータが収録されている。これはエネルギー統計を
ベースに CO 2 換算したものであり、 OEC D 諸国では概ね 1960 年以降、他は 1 971 年以
降のデータが収録されている。また、 IE A 統計には GDP や人口などの関連指標も併せ
て収録されている。
他のデータとして米オークリッジ国立研究所の CD IAC（ C ar bo n Dio x ide In fo r ma tion
Anal ysis Cen te r）による CO 2 排出量を UN E nerg y Statistics が収録しており、 UNEP がウ
ェブサイトで公開している Globa l En viro n men t Ou tloo k 3 のデータ集から無料で入手で
きる。 19 92 年以降は 200 カ国超のデータを集めており IEA 統計よりカバー率が高い。
図 2. 3.1 -1
分析における世界地域分割（モデル構築における世界地域分割案）
- 27 -
表 2. 3.1 -1
No
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
収集資料・データ一覧（ CO 2 排出、エネルギー消費、需要関連データ等）
発行・提供
International Energy Agency (IEA)
資料名
CO2 Emissions From Fuel Combustion 2001
Energy Balances of OECD Countries 2002
Energy Balances of non-OECD Countries 2002
Energy Statistics of OECD Countries 2002
Energy Statistics of non-OECD Countries 2002
World Bank
World Development Indicator 2002
United Nations Environment Programme Global Environment Outlook 3
(UNEP)
United Nations (UN)
Industrial Commodity Statistics Yearbook
International Iron and Steel Institute
Steel Statistical Yearbook 2002
International Road Federation (IRF)
World Road Statistics 2002
Euromonitor
World Marketing Data and Statistics 2003
Fearnresearch
World Bulk Trades 2002
Review 2002
International Air Transport Association World Air Transport Statistics
(IATA)
Food and Agriculture Organization of
AQUASTAT 2002
the United Nations (FAO)
Kassel University
WaterGAP2.0（モデル）
17 Food and Agriculture Organization of
the United Nations (FAO)
18 海外電力調査会
19 United Nations (UN)
20 US National Oceanic and Atmospheric
Administration (NOAA)
21 The Intergovernmental Panel on Climate
Change (IPCC)
22 USDOE
23 EU
24 Kainuma 他（国立環境研究所）
25 環境省
媒体
CD-ROM
CD-ROM
CD-ROM
CD-ROM
CD-ROM
CD-ROM
WEB
購入
○
○
○
○
○
○
FREE
CD-ROM
PDF
CD-ROM
CD-ROM
書籍,PDF
書籍,PDF
WEB,書籍
○
FREE
○
保留
○
○
保留
WEB
FREE
-
FAOSTAT 2001
Personal
Contact
CD-ROM
○
海外電気事業統計 2002年版
The 1998 United Nations Energy Statistics
Data Set
Global Daily Climatology Network
書籍
Diskettes
WEB
CD-ROM
保留
保留
FREE
保留
Data Distribution Centre Climate Baseline
Download
機器効率基準策定時の技術評価情報
温室効果ガス削減手段評価
（ボトムアップアプローチ）
AIMモデルのコスト・省エネルギー量データ
中央環境審議会目標達成シナリオ小委員会による
温室効果ガス排出削減量及びコスト
WEB
FREE
PDF
PDF
FREE
FREE
書籍
PDF
FREE
メタン (CH 4 )、一酸化二窒素 (N 2 O)および二酸化硫黄 (SO 2 )については、オランダの TNO
（ Netherland s O rg an isa tion for App lie d S cien tific R esearch）と R IV M（ Nation al Institu te of
P ublic Hea lth an d th e E n viro n men t）による 2 00 カ国超のデータが、やはり UNEP のウェ
ブサイトより入手できる。ただし、5 年間隔である。
H FC 、P FC 、S F 6 については UN FCCC のインベントリで CO 2 換算データ（ 3 気体合計）
が近年のみ 2 0 カ国程度入手できる。他の GHG も UN FCCC インベントリより入手でき
るが 30 カ国超に限られる。
(2) 人口
世界銀行（ Wo r ld Ban k）の統計（ Wor ld De velop men t Ind ic a tor）より 200 カ国超のデ
ータが入手できる。これは国際連合（ United Na tio ns; UN）の統計や各国の統計等をも
とに世界銀行が推定したものを含んでいる。都市人口は国連による 1 90 カ国程度のデ
ータが収録されている。この他、農村人口、高齢・若年人口、性別人口、人口密度も
収録されている。なお、総人口、都市人口、農村人口は UNE P の Globa l E n viron ment
Outloo k 3 でも入手できる。
- 28 -
表 2. 3.1 -2
収集資料・データ一覧（産業、社会関連指標等）
データベース名（機関）
データの構成
FAO Statistical
(FAO)
Database 以下の農業、林業、漁業系のデータを収録。
Agriculture: Agricultural production, Agricultural production indices,
Agriculture & food trade, Trade indices, Commodity balances, Food supply,
Food balances sheets, Producer prices, Land, Means of production, Exports of
cereals by source and destination and Population
Nutrition: Commodity balances, Food supply, Food balance sheets, Food aid
and Population, Pesticide Residues in Food, Veterinary drug residues in food
Fishery: Fishery data and Fish production
Forestry: Forestry data and Forestry trade flow
World
Development 全 575 系列のデータを網羅。
Indicators 2002 （ World People: Population, Labor, Income, Education, Health
Bank）
Environment: Land, Energy, Urbanization, Emissions, Adusted savings
Economy: SNA(local), SNA(US$), SNA(derived), PPP, Trade, GFS, Money,
BoP, Debt
States & Markets: Investment, Finance, Taxes, Prices, Defense, Infrastructure,
Technology
Global Links: Integration, Financial flows, Aid dependency, Migration, Tourism
INDUSTRIAL STATISTICS International Standard Industrial Classification of All Economic Activities(ISIC)
DATABASE 2002 at the の 3-digit level の工業部門コードに基づき、企業数、就業者数、生産、付
3-DIGIT LEVEL OF ISIC 加価値などのデータを網羅している。
(Revision 2)（UNIDO）
Industrial Statistics Database 1950-2000 年までの International Commodity Statistics Database を提供して
Volume
2.
Industrial おり、530 品目以上が網羅されている。
Commodity
Statistics
Database（UN）
Statistical
Yearbook, 全 446 系列の統計データを網羅。
forty-fifth issue,（UN）
Agriculture, forestry and fishing; Balance of payments; Culture and
communication; Development assistance; Education and literacy; Energy;
Environment; Health, childbearing and nutrition; International finance;
International merchandise trade; International tourism; Labour fource;
Manufacturing: National accounts and industrial production; population and
human settlements; Science and technology; intellectual property; Transport;
Wages and prices.
International
Trade
by OECD 諸国を中心とした International Trade by Commodity Statistics に関し
Commodity
Statistics て、Standard International Trade Classification (SITC)の Revision3 の 5-digit
(OECD)
による分類の金額および物量データを網羅。
GTAP 5.0
GTAP モデルとは、アメリカのパデュー大学の Thomas W. Hertel 教授を中
心として、国際貿易が世界各国に与える影響を評価する目的で 1992 年に
設立された国際貿易分析プロジェクト（The Global Trade Analysis Project）
によって開発された応用一般均衡モデルである。
GTAP モデルは、データベース及びモデルが一体となったものであり、デ
ータベースは 66 の国・地域、57 の産業部門からなる国際産業連関表が基
礎となっている。
- 29 -
表 2. 3.1 -3
分類項目
温室効果ガス等排出量
CO2
項目別データの状況
発行・提供
資料名
IEA
CO2 Emissions From Fuel Combustion 2001
UNEP
Global Environment Outlook 3
(出所：米オークリッジ国立研CDIAC)
Global Environment Outlook 3
(出所：オランダTNO,RIVM)
CH4
国数期間（最長）
N2O
SO2
HFC,PFC,SF6
Global Environment Outlook 3
(出所：UNFCCC)
134 1960-1999
(OECD30国),
1971-1999
(他104国)
210 1960-1998
231 1970,75,80,8
5,90,95
232 1970,75,81,8
5,90,95
231 1990,95
23 1990,95,96,9
7,98
人口
人口
都市人口
World Bank
World Development Indicator 2002
World Development Indicator 2002
(出所：UN, World Urbanization Prospects)
207 1960-2000
190 1960-2000
World Bank
World Development Indicator 2002
182 1960-2000
166 1975-2000
IEA
Energy
Energy
Energy
Energy
GDP
GDP (1995US$)
PPP/為替レート比
エネルギー使用
TOE
固有単位
技術進歩（ｴﾈﾙｷﾞｰ多消費産業生産量）
製品別生産量
UN
IISI
鉄鋼生産量
運輸需要
自動車走行距離
IRF
国内陸上貨物
（トン，トンキロ）
国内陸上旅客
（人キロ）
鉄道旅客（人キロ） World Bank
鉄道貨物（トンキロ）
航空貨物（トンキロ）
航空旅客（人）
航空・乗客数
IATA
航空・貨物量
飛行距離
航空旅客（人キロ）
航空貨物（トンキロ）
海上輸送
Fearnresearch
自動車貨物
鉄道旅客，貨物
航空旅客
航空貨物
水需要
取水量、資源量
森林破壊・土地利用変化
森林面積
耕作地面積
灌漑面積
民生用電力需要関連
年負荷率
Euromonitor
Balances of OECD Countries 2002
Balances of non-OECD Countries 2002
Statistics of OECD Countries 2002
Statistics of non-OECD Countries 2002
30
104
30
104
1960-2000
1971-2000
1960-2000
1971-2000
Industrial Commodity Statistics Yearbook
Steel Statistical Yearbook 2002
200 1950-2000
99 1992-2001
World Road Statistics 2002
185 1996-2001
※ﾊﾞｯｸﾅﾝﾊﾞｰ
有り
World Development Indicator 2002
87 1980-2000
91 1981-2000
177 1970-2000
World Development Indicator 2002
(出所：ICAO)
World Air Transport Statistics
200社 11年
(online）
World Bulk Trades 2002
Review 2002
World Marketing Data and Statistics 2003
(出所：各種統計）
205 1977-2001
1978-2001
1980-2001
FAO
独Kassel大
AQUASTAT 2002
WaterGAP2.0
World Bank
World Development Indicator 2002(出所:FAO)
発電設備利用率
海外電力調査会海外電気事業統計 2002年版
（主要国12カ国，その他71カ国）
UN
The 1998 United Nations Energy Statistics Data Set
日最高・最低気温
NOAA
月平均気温
省エネ曲線関係
IPCC
USDOE
EU
Kainuma 他
環境省
191 1998
ﾒｯｼｭ 1995
188 1990,2000
192 1961-1999
159 1961-1999
83 1990-2000
206 1950-1998
(WEBは
1995-1998)
Global Daily Climatology Network
3万
地点
Data Distribution Centre Climate Baseline Download ﾒｯｼｭ
機器効率基準策定時の技術評価情報
温室効果ガス削減手段評価
（ボトムアップアプローチ）
AIMモデルのコスト・省エネルギー量データ
中央環境審議会目標達成シナリオ小委員会による
温室効果ガス排出削減量及びコスト
- 30 -
(3) GDP
GDP も世界銀行の統計より 180 カ国程度入手できる。 1995 年の為替レートで US ド
ル換算した GDP は収録されているが、199 5 年の購買力平価（ P PP ）換算の GDP は直接
収録されていないため、これを必要とする場合は、P P P と為替レートの比を利用して計
算する必要がある。
前述の IEA 統計でも実質 GDP（ 19 95 年 U S$）と GDP (PP P )（ 1995 年 US $ ）が収録さ
れている。
(4) エネルギー使用
部門別エネルギー源別の詳細なエネルギーバランス表が IEA 統計で入手できる。対
象国数、データ期間は CO 2 の統計と同様である。換算値（石油換算トン）と固有単位
の両者が利用できる。
(5) 技術進歩
技術進歩に関する 1 つ指標として、製造業のエネルギー原単位の改善が挙げられる。
そこで国連統計より業種別製品別の生産量データを収集している。また、鉄鋼につい
ては I IS I（ In te rn ationa l Iron & Stee l In stitu te ）の統計がウェブサイトから入手できる（た
だし、 P D F ファイル）。
分子になるエネルギーデータは上述の IE A 統計のみであるので、これと対応させる
ことになるが、それぞれのデータの信頼性に加え、生産方式および製品構成の差があ
るため特に国間比較には注意が必要である。
(6) 運輸需要
運輸部門のエネルギー消費の要因である輸送需要について、国（地域）内、国（地
域）間のデータの収集を試みた。国内の陸上輸送については IR F（ In tern a tiona l Ro ad
Fe de ra tio n）の統計（ World R oad Sta tistics）で道路、鉄道、水運別の人キロ、トンキロ
が入手できる。また、自動車走行距離は車両別にある。ただし、この統計はデータ収
録期間が過去 5 年間と短く、バックナンバーをあたっても 10 年未満と考えられる。
世界銀行統計でも鉄道の人キロ・トンキロ（独自データ）と ICA O（ In te rn a tiona l C ivil
Avia tion O rgan iz a tion ）の協力による航空のトンキロ等のデータを収録している（人キ
ロはなく乗客数）。
航空については他に IATA（ Inte rna tion a l A ir Tran spo tat Asso cia tion ）による統計（ Wo rld
Air Tran spo rt Sta tistics）で人キロ・トンキロ等のデータが入手できる。
海運について世界中のデータを網羅した統計は見あたらないが、Fea rn re se ar ch 社（ノ
ルウェー）の資料が製品別の地域間輸送量を把握するのに参考になる。
(7) 水需要
水需要の時系列データは見あたらない。FAO（ Foo d an d Ag ric ulture O rgan iz a tion o f th e
United Na tion s）による AQUASTAT は、 1998 年の国別用途別（工業、生活、農業）取
水量や水資源量が収録され、ウェブサイトで公開されている。
- 31 -
また、ドイツ Ka sse l 大学の Alca mo 教授らによる水資源・水需要モデル Wa te rGAP で
は 19 95 年値としてメッシュデータを作成している。
(8) 森林破壊・土地利用変化
土地利用については FAO による FAOSTAT が国別データを整理している。森林面積、
耕作地面積、灌漑面積などの代表的な項目については世界銀行の統計にも収録されて
いる。また、 UNEP のウェブサイトでも FA OSTAT のデータが入手可能である。
(9) 民生用電力需要関連
民生用電力需要は経済発展とともに増大すると考えられるが、空調需要は気象条件
に大きく左右されると考えられる。また、季節変動の大小によって電力需要に対する
発電設備の容量（年負荷率）が異なると考えられる。
負荷率については海外電力調査会で主要国のデータが収集できる。また、国連統計
（ Energ y Statistics Data Se t）に電源（火力、水力、原子力、地熱）別設備容量及び発電
量にもとづく設備利用率を収録されている。最近 4 年間のデータはウェブサイトで公
開されており、1 950 年からの長期データはディスケットで販売されている（平成 1 4 年
度は購入を保留した）。
民生用電力需要には機器の省エネルギーも影響するが、省エネ型機器の採用は経済
発展段階に左右されると考えられる。ここでは先進国における省エネルギー供給曲線、
省エネ量とコスト等に関する既存資料を収集した。
2.3.2
世界経済の発展の推移と現状
(1) 実質 GDP と購買力平価（ P PP ）換算値
世界の主要国における一人当たりの実質 GDP （国内総生産）および一人当たり実質
GDP の購買力平価換算値（ P PP ）の経年変化を、それぞれ図 2 . 3.2 -1 および図 2 .3. 2 -2
に示す。ここで実質 GDP は、 1995 年価格の米ドルに換算した値を用いた。
これらの図から、 P PP 基準では、米国が一人当たり GDP でトップに位置するととも
に一貫して成長しており、その他の先進国もほぼ同様の割合で成長を続けていること
が分かる。実質 GDP と GDP (PPP )の値を比較すると、最も顕著な特徴は、世界全体で
の日本の位置づけである。一般的に知られていることではあるが、日本の為替レート
と購買力平価の差の乖離が大きいことが示されている。また、一人当たり GDP (PPP )
を示す図 2. 3.2 -2 をみると、先進国 8 カ国および EU（平均）で第１グループを形成し、
2000 年時点で 22 ,00 0 US＄ pe r cap ita から 2 7,00 0US$pe r ca pita（米国は 33 ,00 0US$程度）
の間に概ね位置している。その下に、ロシア、韓国、ブラジル、マレーシアなどが中
進国グループを形成し、これらのグループの１人当たり GDP (P PP ) は 7,000US $ から
10,0 00US$ 程度である。ロシアは、ソ連崩壊を境に、一人当たり GDP (P PP )が減少傾向
に転じるとともに、中進国の下位に位置するまでに低下した。更に下方のグループは、
中国、インド、インドネシアなどの途上国であり、一人当たり GDP (P PP )が 5,000US $ 以
下となっている。
- 32 -
GDP per capita 1995US$（主要国）
50,000
Austr alia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South Korea
United Kingdom
United States
EU
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
Malaysia
45,000
40,000
35,000
1995US$
30,000
25,000
20,000
15,000
10,000
5,000
2000
1998
1996
1994
1992
1990
1988
1986
1984
1982
1980
0
年
図 2. 3.2 -1
主要国の一人当たり実質 GD P
出典： Wo r l d B a n k : Wo r l d D e v e l o p m e n t I n d i c a t o r s ( 原典： Wo r l d B a n k n a t i o n a l a c c o u n t s
data, and OECD National Accounts data files)
注：統一前のドイツは東西ドイツの合計値。
GDP PPP per capita 1995US$ （主要国）
35,000
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South Korea
United Kingdom
United States
EU
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
Malaysia
30,000
1995US$
25,000
20,000
15,000
10,000
5,000
2000
1998
1996
1994
1992
1990
1988
1986
1984
1982
1980
0
年
図 2. 3.2 -2
主要国の一人当たり GD P の購買力平価（ PPP ）換算値
出典： G D P c o n s t a n t 9 5 U $ と P P P c o n v e r s i o n f a c t o r t o o f f i c i a l e x c h a n ge r a t e r a t i o から
G D P P P P p e r c a p i t a 9 5 U S $ を算出。 G D P c o n s t a n t 9 5 U S $ の出所は W o r l d B a n k ： Wo r l d
D e ve l o p m e n t I n d i c a t o r s （原典： Wo r l d B a n k n a t i o n a l a c c o u n t s d a t a , a n d O E C D N a t i o n a l
Accounts data files)、 PPP conversion factor to official exchange rate ratio の出所は
Wo r l d B a n k：Wo r l d D e v e l o p m e n t I n d i c a t o r（
s 原典：Wo r l d B a n k , I n t e r n a t i o n a l C o m p a r i s o n
P r o gr a m m e d a t a b a s e ）。
注：統一前のドイツは東西ドイツの合計値。
- 33 -
発展の状況は大きく３グループに分けることが可能であり、トップの先進国グルー
プと中進国グループの開きは大きく、この開きは、途上国と中進国との開きよりも大
きい。また、成長速度についても、先進国の発展速度は、途上国および中進国と比べ
ても大きく、経済発展が更なる経済発展をもたらしていることを示している。途上国
は、この経済発展のサイクルを如何にうまく機能させるかが最も大きな課題となって
いる。
一人当たりの GDP を横軸に、また GDP (PPP )を縦軸にとり、 19 8 0 年からのデータを
主要国別にプロットしたものを図 2. 3.2 -3 に示す。原点からの直線の傾きを見ると、日
本やドイツの傾きが小さい一方、ロシアなどの傾きが大きいことが分かる。P P P ベース
と為替レート換算の GDP の乖離が大きい国は日本、ドイツ、フランス、 EU などであ
り、日本は、為替レートでみた GDP の方が P PP ベースでみた値よりも高くなっている
ことが示されている。
GDP per capita 1995US$ /GDP per capita constant 1995US$（主要国）
GDP PPP /GDP, per capita 1995 US$
10.000
Australia
Canada
9.000
France
Germany
8.000
Italy
7.000
Japan
6.000
South korea
5.000
United Kingdom
United States
4.000
EU平均
3.000
Russia
2.000
Brazil
China
1.000
India
0.000
0
10,000
20,000
30,000
40,000
50,000
Indonesia
Malaysia
GDP per capita constant 1995 (US$)
GDP per capita 1995US$ /GDP per capita constant 1995US$（主要国）
50000
Australia
Canada
GDP PPP per capita 1995 US$
France
Germany
40000
Italy
Japan
30000
South korea
United Kingdom
United States
20000
EU平均
Russia
Brazil
10000
China
India
0
0
10,000
20,000
30,000
40,000
GDP per capita constant 1995 (US$)
図 2. 3.2 -3
50,000
Indonesia
Malaysia
主要国の一人当たり GD P と G DP(PP P) のパネル図
出典：図 2.3.2-2 と同じ。
注：統一前のドイツは東西ドイツの合計値。
- 34 -
(2) 産業別付加価値
ここでは、産業構造に着目し、その変化について、第１次、２次、３次産業の付加
価値額の経年変化の側面から概観する。経済発展とともに、農業から工業へ、工業か
らサービス業へと、産業構造が変化していくと考えられているが、この変化の推移を
主要国についてプロットしたのが図 2.3 .2 -4 ∼ 図 2.3 .2 -6 である。これらの図は、農業、
工業、サービス業の付加価値の GDP に対する比率で整理した。図から分かるように、
ほぼ全ての国において、時系列的には農業が減少し、サービス業が増加している。一
方工業は、国の発展段階によって、比率が増加しているところもあれば、減少してい
るところもある。
先進国どうしは全体として類似の傾向を示していることが分かる。すなわち、先進
国では農業の比率が低くてしかも低下傾向にあり、工業については 40 ％台から 20 ％台
へと徐々に減少傾向にある。一方、サービス業の比率は増加しており、 60 ％台後半か
ら 70％台前半に達している。中進国では、韓国、ブラジルなどで農業の比率が急速に
減少している。工業については、韓国では横ばいから若干増加気味であるが、ブラジ
ル・ロシアでは減少傾向にある。サービス業の割合は、ブラジル、ロシア、韓国とも
に増加傾向にある。
途上国を見ると、農業の比率が近年減少傾向にあるが、比率の値は 2 0∼ 40％前後と
比較的高い割合を示している。工業については、国によって異なるが、先進国とは異
なり若干増加傾向にあるように見受けられる。一方、サービス業は、途上国での比率
は増加傾向にあるとはいえ、総じて低い比率を占めるに過ぎない。例えば、中国では、
2000 年のサービス業の比率が 30 ％程度と、先進国平均の半分程度以下に過ぎない。
Agriculture value added % of GDP （主要国）
45
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South Korea
United Kingdom
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
Malaysia
40
35
% of GDP
30
25
20
15
10
5
2000
1998
1996
1994
1992
1990
1988
1986
1984
1982
1980
0
年
図 2. 3.2 -4
主要国の農業付加価値の対 G DP 比
出典： Wo r l d B a n k : W o r l d D e v e l o p m e n t I n d i c a t o r s ( 原典： Wo r l d B a n k n a t i o n a l a c c o u n t s d a t a , a n d O E C D
National Accounts data files).
注：出典に米国のデータは含まれない。統一前のドイツは東西ドイツの合計値。
- 35 -
Industry value added % of GDP （主要国）
60
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South Korea
United Kingdom
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
Malaysia
50
% of GDP
40
30
20
10
2000
1998
1996
1994
1992
1990
1988
1986
1984
1982
1980
0
年
図 2. 3.2 -5
主要国の工業付加価値の対 G DP 比
出典： Wo r l d B a n k : W o r l d D e v e l o p m e n t I n d i c a t o r s ( 原典： Wo r l d B a n k n a t i o n a l a c c o u n t s d a t a , a n d O E C D
National Accounts data files).
注：出典に米国のデータは含まれない。統一前のドイツは東西ドイツの合計値。
Service value added % of GDP （主要国）
80
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South Korea
United Kingdom
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
Malaysia
70
60
% of GDP
50
40
30
20
10
2000
1998
1996
1994
1992
1990
1988
1986
1984
1982
1980
0
年
図 2. 3.2 -6
主要国のサービス業付加価値の対 GD P 比
出典： Wo r l d B a n k : W o r l d D e v e l o p m e n t I n d i c a t o r s ( 原典： Wo r l d B a n k n a t i o n a l a c c o u n t s d a t a , a n d O E C D
National Accounts data files).
注：出典に米国のデータは含まれない。統一前のドイツは東西ドイツの合計値。
- 36 -
(3) 社会的発展の推移
社会的発展の状況を見るために、ここでは人口、貧困、高齢化および豊かさ（指標
として、自動車保有台数を採用）に関する主要国の状況を概観した。
①
人口増加率
人口関連データとしては、主要国の人口増加率、出生率を取り上げて、比較した。
人口増加率については、先進国と途上国では大きく異なる。図 2 .3. 2 -7 に見られるよ
うに、先進国の人口増加率（年率）は総じて 0.5 ％以下と非常に低い。一方、途上国に
おいては、マレーシア、インドなどで 2%前後と比較的高い増加率を示している一方で、
中国では一人っ子政策の影響により増加率が 198 7 年頃をピークに減少に転じている。
出生率（ 1,0 00 人当たり）を図 2. 3.2 -8 に示す。先進国の比率は低い値に位置し、 10
人から 17 人（ 1 ,00 0 人当たり）程度であることが分かる。この先進国グループに、一
人っ子政策を実施している中国が近づきつつある状況が見られる。インド、マレーシ
ア、インドネシアなどの諸国は、出生率が減少傾向にあるとはいえ、先進国と比べて
高いレベルの 20 人から 25 人（ 1, 000 人当たり）程度となっている。
人口関連データとしては、高齢化も重要な課題である。特に、先進国では、医療技
術の進歩などにより平均寿命が延びていることと、出生率の減少により、高齢化の進
展が深刻な社会問題となっている。高齢化については、以降の項において詳述する。
Population growth annual %　（主要国）
3.5
3.0
2.5
annual %
2.0
1.5
1.0
0.5
2000
1998
1996
1994
1992
1990
1988
1986
1984
1982
-0.5
1980
0.0
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South Korea
United Kingdom
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
Malaysia
-1.0
年
図 2. 3.2 -7
主要国の人口増加率（年率）
出典：Wo r l d B a n k : Wo r l d D e v e l o p m e n t I n d i c a t o r（
s 原典：Wo r l d B a n k s t a f f e s t i m a t e s f r o m v a r i o u s s o u r c e s
i n c l u d i n g t h e U n i t e d N a t i o n s S t a t i s t i c s D i vi s i o n ' s P o p u l a t i o n a n d V i t a l S t a t i s t i c s R e p o r t , c o u n t r y
s t a t i s t i c a l o f f i c e s , a n d D e m o g r a p h i c a n d H e a l t h S u r v e ys f r o m n a t i o n a l s o u r c e s a n d M a c r o I n t e r n a t i o n a l . ）
注：統一前のドイツは東西ドイツの合計値。
- 37 -
Birth rate crude per 1000 people （主要国）
40
35
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South Korea
United Kingdom
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
Malaysia
per 1000 people
30
25
20
15
10
5
2000
1998
1996
1994
1992
1990
1988
1986
1984
1982
1980
0
年
図 2. 3.2 -8
主要国の出生率（ 1, 000 人当たり）
出典：World Bank: World Development Indicators （原典：World Bank staff estimates from various sources.）
注：統一前のドイツは東西ドイツの合計が出典により提供されている。
②
貧困
先進国と途上国間での富の偏在が貧困を生み出し、貧困問題の解消が国際的な重要
課題となっている。世界銀行では、１日の消費活動が 1US$（ PPP 基準）未満の場合を
貧困とし、当該国民の全国民に対する比率に関する統計を公表している。先進国は、
貧困層が全く無いわけではないが、統計的データとしては途上国の状況が中心となる。
図 2 .3. 2 -9 に示すように、中進国の韓国で 2 %、次いでロシア、インドネシアが 7%程度、
中国は約 19 ％であるが、インドは約 4 4％と非常に高い割合を占める。
Poverty, % of population below $1 (PPP) per day
consumption
50
45
40
35
%
30
25
20
15
10
5
図 2. 3.2 -9
Indonesia
India
China
Brazil
Russia
South Korea
0
総人口に占める貧困層（１日の消費活動 1US $(P P P)未満）の比率
出典：UN: United Nations Statistics Division,
Common Database（原典： World Bank, World Development Indicators (annual)
and www.worldbank.org）
注：韓国(1993 年)、ロシア及びブラジル（1998 年）、中国及びインドネシア（1999 年）、インド(1997 年)。
- 38 -
③
高齢化
高齢化の課題は、出生率の減少、医療の進歩などによる平均寿命の伸びにともない、
先進国を中心に深刻化しつつある。特に、日本は、近年急速に高齢化が進み、将来の
社会保障制度の維持に大きな課題を抱えている。 2000 年の状況を見ると、図 2.3 .2 -10
に示すように、イタリア、日本、ドイツなどの先進国において高齢化率が高くなって
いる。一方、米国、カナダなどの北米諸国は、先進国の中でも第２グループを形成し
ている。これは未だに移民が多数流入していることも関連しているものと考えられる。
韓国および途上国は、 4 から 7%程度の間と非常に低い割合となっている。中国と韓国
は近年若干増加傾向にあるが、先進国の高齢化の進展度合いと比較すると、まだかな
り低い比率と言える。
Population ages 65 and above　（主要国）
20
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South Korea
United Kingdom
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
Malaysia
18
% of total population
16
14
12
10
8
6
4
2
2000
1998
1996
1994
1992
1990
1988
1986
1984
1982
1980
0
年
図 2. 3.2 -10
主要国における 65 歳以上の人口比率
出典：World Bank: World Development Indicators（原典：World Bank staff estimates from various sources including the United
Nations Statistics Division's Population and Vital Statistics Report, country statistical offices, and Demographic and Health Surveys
from national sources and Macro International.）
注：統一前のドイツは東西ドイツの合計値。
④
自動車保有台数
自動車は高価な贅沢品であり、その保有率は当該国の豊かさの象徴的な意味を有す
る。このため、豊かさの指標の代表として自動車保有率（ 1 ,00 0 人当たりの自動車保有
台数）をここでは取り上げた。自動車には商業用と自家用の両方を含むものとする。
図 2 .3. 2 -11 に示すように、米国が図抜けて高い保有率を示す一方、その他の先進国
は概ね一群を形成していることがわかる。米国は、よく知られているように自動車社
会であり、一家庭で複数の自動車を保有することも珍しくない。日本は、 1980 年代初
頭では、先進国中下位に位置していたが、その後順調に保有率が伸び、現在では先進
- 39 -
国グループの中位に位置する。我が国は、東京、大阪などの大都市圏では鉄道が発達
しており、人口当たりの自動車保有率は必然的に低くなっているものと考えられる。
その他の国のうちでは、 1 990 年代初頭に韓国が一歩抜け出し、自動車保有率が急速に
伸びているが、その他の諸国は総じて未だモータリゼーションの進展が十分進んでい
るとは言えない。ただし、中国に見られるように、上海、北京などの大都市部に限る
と、マイカーブームの到来により、自動車保有率が急速に進展しつつある。
Motor vehicle in use per 1000 population　(主要国)
900
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South Korea
United Kingdom
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
Malaysia
Number of cars per 1000people
800
700
600
500
400
300
200
100
2000
1998
1996
1994
1992
1990
1988
1986
1984
1982
1980
0
年
図 2. 3.2 -11
主要国の 1, 000 人当たり自動車保有台数
出典：UN Statistics Division Transport Statistics Database, UN Statistical Yearbook
注：データは、passengers cars と commercial vehicles
の合計値。ドイツの値は、commercial vehicles のデータが 1993 年以
前存在しないため、1994 年以降のデータ。
(4) 発展を促進する要因
経済発展を促進する要因と考えられるものとして、情報化、技術、労働力、研究開
発などが考えられる。ここでは、これらの各項目につき、関連する統計データの中で
代表的なものを示した。情報に関しては、パソコンやインターネットに代表される IT
化の進展は、情報の流通や消費を拡大するのみならず、いち早く IT 化を推進すること
が、技術や経済競争の勝者の必要条件となってきている。パソコンやインターネット
の普及が進めば進むほど、技術革新が進み、その結果、当該技術を有する国や企業の
利益をもたらすとともに、技術の蓄積も進む。これにより、経済面および技術面での
格差が拡大する恐れがある。ここでは、 IT 化の代表的指標として、パソコンの普及率
を取り上げた。
- 40 -
次に、技術については、高度な技術を有する企業や国は、国際競争上の勝者になる
可能性が高く、それらの技術を知的財産権として保有することにより、経済的利益の
追求も可能となる。そこで、技術に関する指標として、特許申請件数を取り上げた。
労働力については、経済発展移行諸国は、特に優秀で豊富な労働力が経済発展の原
動力として不可欠である。経済的にアクティブな人口は、10 代後半から 6 0 代頃までの
労働力である。そこで、主要な労働力と考えられる 15 歳から 64 歳までの人口に関す
る指標を取り上げた。
研究開発は、その成果として製品化がおこなわれ、商業利益をもたらすのみならず、
研究開発の過程で各研究者個人や研究所に蓄積される無形の財産が次の発展のための
重要な要素となることが多い。そこで、研究開発に関する指標としては、人的資源の
観点から、研究開発に従事する技術者数に関する指標を、また資金面については、研
究開発のための支出を指標として取り上げた。
以降において、個別の指標ごとに解説を行う。
①
情報（パソコン普及率）
パソコンは、米国を発祥とし、19 80 年代から 199 0 年代の技術・経済発展を牽引して
きた原動力である。その後、欧州や日本を含む先進国で急速に普及が進んだ。今やパ
ソコンなしには日常の業務処理が困難になるほどに経済社会の中で重要な位置を占め
るまでになった。図 2.3. 2 -12 から、20 00 年時点の値を見ると、普及率が 6 0％を超える
米国を筆頭に、先進国では軒並み 30 ％以上の普及率を示している。先進国に肉薄しつ
つあるのが、韓国である。韓国は、国を挙げて情報化を勧めており、インターネット
のブロードバンドネットワークの普及においては世界の最先端を行っている。その他
の途上国は、急速に普及しつつあるとは言え、その伸びは先進国と比べて緩い。
Personal computers per number of 100 population　（主要国）
70
Number of PC per 100 population
60
50
40
30
20
10
2000
1998
1996
1994
1992
1990
1988
1986
1984
1982
1980
0
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South Korea
United Kingdom
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
Malaysia
年
図 2. 3.2 -12
主要国のパソコン普及率（ 1 00 人当たり）
出典：UN: United Nations Statistics Division,
Common Database（原典：International Telecommunication Union, World
Telecommunication Development Report and database）
- 41 -
②
技術（特許申請件数）
通常、研究開発で得られた発明は、知的財産権としての法的な保護を受けるために、
特許などの申請が行われる。米国や日本をはじめとする先進国では、知的財産権の保
護を企業などの研究開発への投資インセンティブとして非常に重要と考え、その強化
を進めている。ここでとりあげた特許申請件数は、最終的に登録された特許件数では
ないが、特許登録を目指して申請される新規技術が多く含まれることから、技術の蓄
積状況を把握する指標として有効と考えられる。
申請件数を見ると、図 2 .3. 2 -13 からわかるように、日本が最も件数が多い。申請件
数は必ずしも特許登録件数を意味せず、すなわち特許に相当しない技術も多数含まれ
ている。とはいえ、知的財産権の保護に相当する可能性が高い技術を多数保有するこ
とは意味する。日本の特許申請件数が多い理由として、特許申請費用が安いことが上
げられる。このため、特許申請の時点での事前調査を十分実施していない技術も多数
申請されることになり、当局の処理能力の限界から、特許審査期間の長期化を招いて
いることが問題視されている。このため、特許申請費用の値上げにより、特許審査期
間の短縮が図られることになるという。日本に次いで申請件数が多い米国は、特許保
護政策を非常に重要な国策と位置づけている。その他の先進国も概ね途上国に比べて
申請件数が多くなっている。
次に、 10 0 万人当たりの特許申請件数を見ると、図 2 .3 .2 -14 に示すように、日本、
オーストラリア、イギリスなどの比率が高くなっている。米国は、単位人口当たりで
は先進国中下位に位置している。特徴的なのは韓国であり、 1 980 年代初頭頃に途上国
グループに位置していたが、 1990 年代後半には、先進国グループの中位に位置するま
で比率が高くなっている。これは、この間に急速に経済力・技術力を蓄積してきた結
果である。その他の途上国は総じて低い割合となっている。
Patent application　(主要国)
500,000
450,000
Number of appliation
400,000
350,000
300,000
250,000
200,000
150,000
100,000
50,000
1999
1998
1997
1996
1995
1994
1993
1992
1991
1990
1989
1988
1987
1986
1985
1984
0
年
図 2. 3.2 -13
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South Korea
United Kingdom
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
Malaysia
主要国の特許申請件数
出典：UN: United Nations Statistics Division, Common Database(原典：World Intellectual Property Organization (WIPO) Database)
注：ドイツは統一ドイツ発足後の 1991 年からのデータ。
- 42 -
Patent application per 1 million population　（主要国）
4,000
Number of appliation per 1 million
population
3,500
3,000
2,500
2,000
1,500
1,000
500
1999
1998
1997
1996
1995
1994
1993
1992
1991
1990
1989
1988
1987
1986
1985
1984
0
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South Korea
United Kingdom
United States
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
Malaysia
年
図 2. 3.2 -14
主要国の 10 0 万人当たりの特許申請件数
出典：UN: United Nations Statistics Division, Common Databas（原典：World Intellectual Property Organization Database）を
population total (World Development Indicators: WB)により割って算出。
注：ドイツは統一ドイツ発足後の 1991 年からのデータ。
③
教育（大学相当教育レベルの就学率）
図 2 .3. 2 -15 に、大学教育や専門学校教育レベルの就学率を示す。カナダ、米国、オ
ーストラリアの比率が高い。これら以外の諸国では、先進国は総じて、 40 から 50 ％を
推移しており、途上国に比べて高い。一方、途上国は、 1 0%前後と低い水準である。
④
労働力（ R&D の技術者数、経済的にアクティブな労働力人口）
技術発展のベースとなる労働力として、 R &D に従事する技術者数を比較したものを
図 2 .3. 2 -1 7 に示す。
本データは、欠落情報が多いため、時系列的な比較が困難であるが、先進国に比べ
て途上国の比率が低い傾向がある。
100 万人当たりの技術者数はフランスで 3 ,0 00 人弱であり、図中には示していないが、
デンマークにおいて約 1, 400 人でオランダにおいて約 2,6 00 人、またドイツでは 1,40 0
人弱となり、 EU が高い比率となっている。日本が 80 0 人程度であり、 EU 平均とほぼ
同レベルとなっている。一方、途上国の情報は、欠落データが多いが、全体として 20 0
人以下程度となっている。
- 43 -
School enrollment tertiary % of total　(主要国)
100
90
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South Korea
United Kingdom
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
Malaysia
80
% of total
70
60
50
40
30
20
10
1998
1997
1996
1995
1994
1993
1992
1991
1990
0
年
図 2. 3.2 -15
主要国の大学相当（ ter tiar y）教育レベルの就学率
出典：World Bank: World Development Indicators (原典：United Nations Educational, Scientific, and Cultural Organization)
注：tertiary レベルとは、大学、専門学校などのことを指す。但し、大学教育レベルは、一旦社会に出た人などが再度就
学することもありえ、該当年齢層外の学生も就学者に含まれるために割合が 100％に近い国がある。
経済的にアクティブな労働力については、図 2.3 .2 -16 において 15 歳から 64 歳の人
口構成を比較した。全ての国で 65％前後となっている。ブラジル、インド、インドネ
シア、マレーシアなどの中・後進国では、 1980 年代初頭に 57 ％であったのが、近年急
激に増加し、現在では先進国と同レベルの 65 %前後となっている。特徴的には、韓国
は、 1 98 0 年代から 19 90 年代にかけて急激に増加し、 20 00 年時点では 7 1％を超えるレ
ベルとなった。
- 44 -
Population age 15-64 % of total （主要国）
73
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South Korea
United Kingdom
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
Malaysia
71
% of total population
69
67
65
63
61
59
57
2000
1998
1996
1994
1992
1990
1988
1986
1984
1982
1980
55
年
図 2. 3.2 -16
主要国の 15 歳 ∼ 64 歳人口比率
出典：World Bank: World Development Indicators（原典：World Bank staff estimates from various sources including the United
Nations Statistics Division's Population and Vital Statistics Report, country statistical offices, and Demographic and Health Surveys
from national sources and Macro International.）
注：統一前のドイツは東西ドイツの合計値。
⑤
研究開発（ R& D 投資）
研究開発に関しては、 R&D 投資に着目した。図 2 .3. 3 -1 に、 R &D 投資のための支出
の GN I 1（国民総所得 , Gross Na tion a l Inco me ）に対する比率を主要国について図示した。
日本と米国は 2.5 ％超の水準で推移してきたが、これに 1995 年以降、韓国がこのグル
ープに入ってきた。次いで、フランス、ドイツが 2.0 ％以上の水準で続いている。途上
国は、全般的に１％以下であるが、特に中国、インドネシアは、 0. 1 ％の水準にも達し
ていない。
1
GN I は国民総所得（ G r o s s N a t i o n a l I n c o m e ）であり、国民所得の三面等価の原則により G N I = G N P
（国民総生産）＝ GNE（国民総支出）。
- 45 -
Technicians in R&D per million population　(主要国)
Number of techniｃian per million people
3,500
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South Korea
United Kingdom
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
3,000
2,500
2,000
1,500
1,000
500
1999
1998
1997
1996
1995
1994
1993
1992
1991
1990
0
年
図 2. 3.2 -17
出典：
主要国の R& D に従事する技術者数（ 100 万人当たり）
World Bank, World Development Indicators (原典：United Nations Educational, Scientific, and Cultural Organization,
Statistical Yearbook.)
2.3.3
国際分業と貿易
国際経済の分業と貿易の状況の実態をいくつかの統計データにより明らかにする。
先ず、農業、工業、サービスなどの産業分類毎の状況を把握する。農業については、
農業全体と小麦を対象とし、また工業については素材系としてセメント、鉄、化学、
また機械系として自動車、電機機械、一般機械を対象とした。これらの各項目につい
ては、生産量および貿易の統計データを収集した。
(1) 農業
①
未加工農業産品
2.3. 2 節において、主要国における農業部門の付加価値額の経年変化を見た。ここで
は、農業に関する貿易の状況を統計データに基づき分析する。
輸入を見ると、図 2 .3 .3 -2 から分かるように、商品輸入に占める未加工農業品目の輸
入比率は、日本、韓国、イタリア、インドネシアなどで高くなっている。一方、輸出
について図 2 .3 .3 -3 で見ると、カナダ、オーストラリアなどで一貫して高い比率で推移
しつつ、マレーシアでは急激にその比率が減少している。
- 46 -
R&D expenditure % of GNI　（主要国）
3.5
3.0
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South Korea
United Kingdom
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
Malaysia
% of GNI
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
1998
1997
1996
1995
1994
1993
1992
1991
1990
0.0
年
図 2. 3.3 -1
主要国の R& D 投資支出額の対 GN I 比
出典：World Bank: World Development Indicators（原典： United Nations Educational, Scientific, and Cultural Organization,
Statistical Yearbook.）
Agricultural raw materials imports % of merchandise imports　(主要国）
%
10.0
9.0
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South Korea
United Kingdom
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
Malaysia
8.0
7.0
6.0
5.0
4.0
3.0
2.0
1.0
1999
1997
1995
1993
1991
1989
1987
1985
1983
1981
0.0
年
図 2. 3.3 -2
主要国の全商品輸入に占める未加工農業品目の輸入額の比率
出典：World Bank: World Development Indicators（原典：World Bank staff estimates from the COMTRADE database maintained
by the United Nations Statistics division.）
- 47 -
Agriculture raw materials exports % of merchandise exports　(主要国）
%
25.0
20.0
15.0
10.0
5.0
2000
1998
1996
1994
1992
1990
1988
1986
1984
1982
1980
0.0
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South Korea
United Kingdom
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
Malaysia
年
図 2. 3.3 -3
主要国の全商品輸出に占める未加工農業品目の輸出額の比率
出典：World Bank: World Development Indicators（原典：World Bank staff estimates from the COMTRADE database maintained
by the United Nations Statistics division.）
②
穀物
a.
生産
農業の代表作目として穀物を取り上げた。図 2. 3.3 -4 に示すように、中国と米国が 2
大穀物生産国となっており、次いで EU の合計およびインドが続いている。その他の
国々とは隔たりが大きい。一方、図 2.3 .3 -5 に示す人口当たりの生産量で見ると、カナ
ダ、オーストラリア、アメリカ、フランスの順に多いことが分かる。
Cereal total production　（主要国）
500
450
Million metric ton
400
350
300
250
200
150
100
50
2000
1998
1996
1994
1992
1990
1988
1986
1984
1982
1980
0
年
図 2. 3.3 -4
主要国の穀物総生産量
出典： FAO Stat
- 48 -
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South Korea
United Kingdom
United States
EU合計
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
Malaysia
Cereal production per 1000 population　（主要国）
2,500
Metric ton
2,000
1,500
1,000
500
1998
1996
1994
1992
1990
1988
1986
1984
1982
1980
0
年
図 2. 3.3 -5
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South Korea
United Kingdom
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
Malaysia
主要国の 1, 000 人当たり穀物生産量
出典：FAO Stat の Cereal total production を population total (World Development Indicators: WB)により割って算出。
b.
貿易
図 2 .3. 3 -6 から 1 ,00 0 人当たりの穀物輸入量を見ると、韓国、日本、マレーシアで高
い水準となっている。主な輸出国は、図 2.3. 3 -7 に示すように、オーストラリア、カナ
ダ、フランス、米国である。前述した人口当たりの穀物生産量の多い国が主要な輸出
国となっていることが分かる。
Cereals import per 1000 population（主要国）
300
Metric ton per 1000 population
250
200
150
100
50
1998
1996
1994
1992
1990
1988
1986
1984
1982
1980
0
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South Korea
United Kingdom
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
Malaysia
年
図 2. 3.3 -6
主要国の 1, 000 人当たり穀物輸入量
出典：FAO Stat の Cereals imports を population total (World Development Indicators: WB)により割って算出。
- 49 -
Cereals export per 1000 population　(主要国）
1,600
Metric ton per 1000 population
1,400
1,200
1,000
800
600
400
200
1998
1996
1994
1992
1990
1988
1986
1984
1982
1980
0
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South Korea
United Kingdom
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
Malaysia
年
図 2. 3.3 -7
主要国の 1, 000 人当たり穀物輸出量
出典：FAO Stat の Cereals exports を population total (World Development Indicators: WB)により割って算出。
(2) 工業
①
素材（セメント）
工業生産については、素材系として、セメント、鉄、化学を対象とした。
セメントの生産量を図 2 .3. 3 -8 に示す。中国の生産量が 1 980 年代中盤に日本を抜い
て以降、図抜けて多くなっている。 1 980 年の世界全体のセメント生産量は日本が約
10％、中国が約 9 ％であったが、 1998 年には中国が 16 ％となり、日本は 6％に過ぎな
い。
図 2 .3. 3 -9 に示した一人当たりの生産量を見ると、人口が少ない韓国が 19 80 年代後
半以降で、生産量が多くなっているが、その他、日本をはじめとする先進国は、一人
当たり 40 0 t から 80 0 t の範囲で推移している。世界最大の生産量を誇る中国は、人口
規模も大きいことにより、一人当たりに換算するとそれほど高い生産量を示していな
い。
②
素材（鉄）
a.
生産
銑鉄・鋼鉄の生産量を図 2.3 .3 -12 に示す。 19 80 年代初頭から日本が最大の生産国で
あったが、19 80 年代中盤から急激に生産量が伸びた中国に 19 9 0 年代初頭に首位の座を
譲っている。その他の諸国は、米国やロシア、ドイツなどの生産量が多いが、 198 0 年
代から 19 90 年代にかけてほぼ安定的に推移している。
一人当たりの生産量で見ると、図 2.3 .3 -1 3 に示すように、EU が非常に高い割合とな
っているが、人口規模の小さいルクセンブルクの生産量が大きいため、平均数値を押
- 50 -
しあげている。日本はほぼ安定的に推移しており、一方世界最大の生産国である中国
は、人口規模も大きいため、一人当たり換算値ではそれほど大きな値を示していない。
Cement production metric ton （主要国）
300,000,000
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South Korea
United Kingdom
United States
EU total
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
Malaysia
250,000,000
Metric ton
200,000,000
150,000,000
100,000,000
50,000,000
1998
1996
1994
1992
1990
1988
1986
1984
1982
1980
0
年
図 2. 3.3 -8
主要国のセメント生産量 (トン )
出典：United Nations Statistics Division, Industrial Commodities Production Yearbook and Database
注：1990 までは東西ドイツの合計値。
1991 年のドイツ及び 1993 年の UK は EU total に含まず。
中国の値は、491 百万 t(1996)、
511 百万 t（1997）、536 百万 t（1998）。
Manufacturing production (cement) per capita metoric ｔon　(主要国）
1,400
Metoric ｔon per capita
1,200
1,000
800
600
400
200
年
図 2. 3.3 -9
1998
1996
1994
1992
1990
1988
1986
1984
1982
1980
0
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South Korea
United Kingdom
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
Malaysia
主要国の一人当たりセメント生産量 (トン )
出典： United Nations Statistics Division, Industrial Commodities Production Yearbook and Database の Manufacturing
production(cement)を population total (World Development Indicators: WB)により割って算出
注：1990 年までは東西ドイツの合計値。
- 51 -
Manufacturing production: cement 1980年
9%
China
Japan
India
United States
South Korea
Germany
Thailand
Turkey
Brazil
Italy
Mexico
Spain
Russia
Others
10%
2%
7%
53%
2%
2%
1%
1%
3%
2%
0%3%
図 2. 3.3 -10
5%
セメント生産量の 1 980 年のシェア
出典：United Nations Statistics Division, Industrial Commodities Production Yearbook and Database
注：ドイツについては、東西ドイツの合計値。
Manufacturing production: cement　1998年
16%
China
Japan
India
6%
47%
3%
5%
United States
South Korea
Germany
Thailand
Turkey
Brazil
6%
図 2. 3.3 -11
2%
3%
1%
2%
2%
3%
2% 2%
Italy
Mexico
Spain
Russia
Others
セメント生産量の 1 998 年のシェア
出典：United Nations Statistics Division, Industrial Commodities Production Yearbook and Database
b.
貿易
鉄鋼の貿易額の変化を 1980 年と 199 8 年で比較したものを図 2 .3.3 -14 および図
2.3. 3 -15 に示す。輸入量では、米国、フランス、イタリア、中国の輸入量の順に大きく
なっている。全ての国において、鉄鋼の輸入額が 1 980 年に比べて 19 98 年は増加して
いる。一方、輸出額を見ると、日本、ドイツにおいて大きく、フランスがそれに続く。
- 52 -
Manufacturing production(pig iron, steel-making) metric t
140,000,000
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South Korea
United Kingdom
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
120,000,000
100,000,000
metric t
80,000,000
60,000,000
40,000,000
20,000,000
1998
1996
1994
1992
1990
1988
1986
1984
1982
1980
0
年
図 2. 3.3 -12
主要国の銑鉄・鋼鉄生産量（トン）
出典：United Nations Statistics Division, Industrial Commodities Production Yearbook and Database
Manufacturing production(pig iron, steel making)
per capita metric t
1.4
Australia
Canada
Metric t per capita
France
1.2
Germany
1.0
Italy
Japan
0.8
South Korea
0.6
United Kingdom
United States
0.4
EU平均
Russia
0.2
Brazil
1998
1996
1994
1992
1990
1988
1986
1984
1982
1980
0.0
China
India
年
図 2. 3.3 -13
主要国の一人当たり銑鉄・鋼鉄生産量（トン）
出典：United Nations Statistics Division, Industrial Commodities Production Yearbook and Database
主要製品の貿易については、米国が発動した緊急輸入制限（セーフガード）に対し
て世界貿易機関（ＷＴＯ）協定違反だとして、日本や欧州連合（ＥＵ）など８カ国・
地域が訴えていた通商紛争があるなど、現在、国際的に大きな問題となっている。
- 53 -
Manufacture of basic iron and steel (import) current millionUS$
25,000
Million US$
20,000
15,000
1980
1998
10,000
5,000
図 2. 3.3 -14
Malaysia
India
Indonesia
Brazil
China
EU平均
United States
South Korea
United Kingdom
Italy
Japan
France
Germany
Canada
Australia
0
主要国の銑鉄・鋼鉄輸入額
出典：GTAP data base
Manufacture of basic iron and steel (export) current million
US$
25,000
Million US$
20,000
15,000
1980
1998
10,000
5,000
図 2. 3.3 -15
Malaysia
India
Indonesia
China
Brazil
EU平均
United States
South Korea
United Kingdom
Italy
Japan
Germany
France
Canada
Australia
0
主要国の銑鉄・鋼鉄輸出額
出典：GTAP data base
③
素材（化学）
a.
生産
化学工業の一人当たり生産量について、 1 980 年と 1 999 年の値を比較したものを図
2.3. 3 -16 ∼ 図 2.3 .3 -1 8 に示す。なお、 UNIDO の統計データの都合上、 fa c to r va lue 2 、
2
生産活動に関連する間接税を除き、生産活動に関連する補助金を含む。
- 54 -
pro duc ers’ p rice s 3 と定義が不明（ va lu atio n n o t de fine d）の３種類のグラフで表示して
おり、正確な比較は困難であるが、米国および日本の生産量が多くなっている。
Industrial chemicals output (valuation not defined) per capita current
US$
800
US$ per capita
600
1980
1999
400
200
0
France
図 2. 3.3 -16
Italy
Japan
United
States
EU平均
China
主要国の一人当たり化学工業製品生産額 (va luat ion n ot defi ned )
出典：UNIDO, Industrial Statistics Database 3-digit level of ISIC Code (Rev.2) を population total (World Development Indicators:
WB)により割って算出。
Industrial chemicals output (factor values) per capita current
US$
500
US$ per capita
400
300
1980
1997
200
100
図 2. 3.3 -17
Malaysia
India
EU平均
United
States
United
Kingdom
Italy
Australia
0
主要国の一人当たり化学工業製品生産額 (fa ctor valu es)
出典：UNIDO, Industrial Statistics Database 3-digit level of ISIC Code (Rev.2) を population total (World Development Indicators:
WB)により割って算出。
3
生産活動に関連する全ての間接税を含み、全ての補助金を除く。
- 55 -
Industrial chemicals output (producer's prices) per capita
current US$
700
US$ per capita
600
500
400
1980
1999
300
200
100
0
Canada
図 2. 3.3 -18
South
Korea
EU平均
Russia
主要国の一人当たり化学工業製品生産額 (pr oduc er’s pr ice s)
出典：UNIDO, Industrial Statistics Database 3-digit level of ISIC Code (Rev.2) を population total (World Development Indicators:
WB)により割って算出。
b.
貿易
主要国の化学工業製品の輸入状況を図 2 . 3.3 -19 に示す。米国、ドイツ、フランス、
イギリス、中国などで輸入が多い。過去 20 年で、全ての国において輸入額が急激に伸
びている。また、図 2.3. 3 -20 から輸出額を見ると、アメリカ、ドイツ、フランス、イ
タリア、日本の順となっており、輸入額と同様に過去 20 年で急激に伸びている。
Manufacture of basic chemicals (import) current million US$
80,000
70,000
MillionUS$
60,000
50,000
1980
1998
40,000
30,000
20,000
10,000
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South Korea
United Kingdom
United States
EU平均
Brazil
China
India
Indonesia
Malaysia
0
図 2. 3.3 -19
主要国の化学工業製品輸入額
出典：GTAP data base より
- 56 -
Manufacture of basic chemicals (export) current millionUS$
80,000
70,000
Million US$
60,000
50,000
40,000
1980
1998
30,000
20,000
10,000
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South Korea
United Kingdom
United States
EU平均
Brazil
China
India
Indonesia
Malaysia
0
図 2. 3.3 -20
主要国の化学工業製品輸出額
出典：GTAP data base より
④
機械（自動車）
a.
生産
自動車は、部品点数が多く、高度な技術を必要とする典型的な先進工業国型の工業
生産物である。現在の主要な自動車生産国は、日本、米国、ドイツ、フランスなどの
先進工業国である。生産台数で見ると、図 2 .3. 3 -2 1 から分かるように、 198 0 年代初頭
より、一時期を除き、日本が世界最大の自動車生産国であり、年間 800 万台から 1000
万台程度で推移している。米国が 60 0 万台から 80 0 万台程度、ドイツが 4 00 万台前後、
フランスが 300 万台程度である。その他の諸国は、先進国を含め、総じて 2 00 万台以
下である。近年の特徴として、韓国の生産台数が近年急速に増加しており、 1 995 年に
は 2 00 万台規模の水準に達した。その他ロシアは、旧ソ連の崩壊により、生産台数が
減少しており、現在では 100 万台を下回る水準となっている。
図 2 .3. 3 -2 3 および図 2.3. 3 -24 から自動車生産の世界に占めるシェアを見ると、 1 980
年に日本と米国が約 2 0％程度と双璧を成しており、ドイツ、フランスが約 1 0％とそれ
に続いていた。 1 994 年の状況は、上位 4 カ国の順位の変動は無いが、日本、ドイツ、
フランスで割合が増加している。
人口当たりの生産台数は、図 2. 3.3 -2 2 から分かるように 1 980 年代初頭より日本が年
間 65 台から 80 台程度と高い水準で推移し、次いでドイツとフランスが年間 5 0 台から
60 台程度で、それに続く。米国は、人口規模が大きいため、一人当たり換算ではそれ
ほど高い水準ではない。生産台数の特徴と同様、韓国は近年一人当たりの水準が急激
に上昇している点が注目される。
- 57 -
Manufacturing production automobiles　（主要国）
12,000,000
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South Korea
United Kingdom
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
Number of automobiles
10,000,000
8,000,000
6,000,000
4,000,000
2,000,000
1998
1996
1994
1992
1990
1988
1986
1984
1982
1980
0
年
図 2. 3.3 -21
主要国の自動車生産台数
出典：United Nations Statistics Division, Industrial Commodities Production Yearbook and Database
注：1990 年までは東西ドイツの合計値。
Manufacturing production automobils per 1000population
（主要国）
90
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South Korea
United Kingdom
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
Number per 1000 population
80
70
60
50
40
30
20
10
1998
1996
1994
1992
1990
1988
1986
1984
1982
1980
0
年
図 2. 3.3 -22
主要国の 1, 000 人当たり自動車生産台数
出典： United Nations Statistics Division, Industrial Commodities Production Yearbook and Database の Manufacturing
production(automobiles)を population total (World Development Indicators: WB)により割って算出
注：1990 年までは東西ドイツの合計値。
- 58 -
Automobiles production1980年
21%
28%
1%
4%
19%
3%
0%
3%
10%
Japan
United States
Germany
France
Spain
South Korea
United Kingdom
Italy
Mexico
Others
11%
図 2. 3.3 -23
自動車生産台数の 1 980 年のシェア
出典：United Nations Statistics Division, Industrial Commodities Production Yearbook and Database
注：ドイツについては、東西ドイツの合計値。
Automobiles production　1994年
9%
3%
24%
4%
5%
5%
7%
20%
10%
Japan
United States
Germany
France
Spain
South Korea
United Kingdom
Italy
Mexico
Others
13%
図 2. 3.3 -24
出典：
自動車生産台数の 1 994 年のシェア
United Nations Statistics Division, Industrial Commodities Production Yearbook and Database
- 59 -
b.
貿易
自動車等（トラック、トレーラー含む）の貿易額を 198 0 年と 1998 年で比較したも
のを図 2 .3. 3 -25 および図 2.3 .3 -2 6 に示す。輸入額が圧倒的に多いのが米国であり、ド
イツ、イギリス、カナダなどが続いている。輸出額を見ると、ドイツ、日本に続いて、
米国、カナダの順となっている。
Manufacture of motor vehicles, trailers and semi-trailers
(import) current million US$
140,000
120,000
Million US$
100,000
80,000
1980
1998
60,000
40,000
20,000
図 2. 3.3 -25
Malaysia
India
Indonesia
Brazil
China
EU平均
United States
United Kingdom
Japan
South Korea
Italy
France
Germany
Canada
Australia
0
主要国の自動車等（トラック、トレーラー含む）の輸入額
出典：GTAP data base より
Manufacture of motor vehicle, trailers and semi-trailers
(export) current million US$
140,000
120,000
Million US$
100,000
80,000
1980
1998
60,000
40,000
20,000
図 2. 3.3 -26
Malaysia
India
Indonesia
China
Brazil
EU平均
United States
United Kingdom
Japan
South Korea
Italy
Germany
France
Canada
Australia
0
主要国の自動車等（トラック、トレーラー含む）の輸出額
出典：GTAP data base
- 60 -
⑤
電気機械
a.
生産
電機機械の一人当たり生産額について、 1 980 年と 1 999 年の値を比較したものを図
2.3. 3 -27∼ 図 2.3 .3 -29 に示す。 UN IDO の統計データの都合上、 f ac to r va lu e 、 produ ce rs’
pric es および定義不明の３種類のグラフで表示しており、正確な比較は困難である。一
人当たりで見ると、日本が圧倒的に大きい状況にあるが、ドイツなどの先進国に加え
て、マレーシアや韓国の生産額が大きくなっている特徴がある。これらの中進国では、
日本などの先進国の電気機器メーカーが多数進出しており、この結果として、数値が
大きくなっていると考えられる。
Machinery electric output (valuation not defined) per capita current
US$
3,500
US$ per capita
3,000
2,500
2,000
1980
1999
1,500
1,000
500
China
EU平均
United
States
United
Kingdom
Japan
Germany
France
図 2. 3.3 -27
Italy
0
主要国の一人当たり電気機械生産額 (valuation not defined)
出典：UNIDO, Industrial Statistics Database 3-digit level of ISIC Code (Rev.2) を population total (World Development Indicators:
WB)により割って算出。
Machinery electric output (factor value) per capita current US$
1,800
1,600
US$ per capita
1,400
1,200
1,000
1980
1997
800
600
400
200
図 2. 3.3 -28
Malaysia
India
EU平均
United
States
United
Kingdom
Italy
Australia
0
主要国の一人当たり電気機械生産額 (fa cto r va lue)
出典：UNIDO, Industrial Statistics Database 3-digit level of ISIC Code (Rev.2) を population total (World Development Indicators:
WB)により割って算出。
- 61 -
Machinery electric output (producer's prices) per capita current
US$
1,600
US$ per capita
1,400
1,200
1,000
1980
1997
800
600
400
200
図 2. 3.3 -29
Indonesia
Russia
EU平均
South
Korea
Germany
Canada
0
主要国の一人当たり電気機械生産額 (pr odu cer ’s pri ces )
出典：UNIDO, Industrial Statistics Database 3-digit level of ISIC Code (Rev.2) を population total (World Development Indicators:
WB)により割って算出。
b.
貿易
電気機器の輸入額の状況を見ると、図 2 . 3.3 -30 から、米国が圧倒的に高額で、イギ
リスやドイツがそれに続いていることが分かる。中国の輸出額が比較的多いことが特
徴的である。一方、輸出額を見ると、図 2.3. 3 -31 から分かるように、米国、日本が双
璧をなすが、ドイツやイギリスに加えて、中国やマレーシアで輸出額が多くなってい
る。ここ数年来、製造業の中国シフトが加速度的に進みつつあり、特に、電気機器部
門では著しい。このため中国産の電気製品が増えるとともに、国際分業により、日本
などの先進国との国際分業が進んでいるためと考えられる。
⑥
一般機械
a.
生産
一般機械の一人当たり生産量について、 1 980 年と 1 999 年の値を比較したものを図
2.3. 3 -32∼ 図 2.3 .3 -34 に示す。 UN IDO の統計データの都合上、 f ac to r va lu e 、 produ ce rs’
pric es と定義不明の３種類のグラフで表示しており、正確な比較は困難である。一人当
たりで見ると、日本が圧倒的に大きい状況にあるが、ドイツや米国などの先進国も比
較的生産量が多くなっている。韓国は、カナダよりも高い一人当たり生産量をほこっ
ており、工業化が進んでいることが分かる。
- 62 -
Manufacture of electric machinery (import) current million
US$
140,000
120,000
Million US$
100,000
80,000
1980
1998
60,000
40,000
20,000
図 2. 3.3 -30
Brazil
China
India
Indonesia
Malaysia
Japan
South Korea
United Kingdom
United States
EU平均
Australia
Canada
France
Germany
Italy
0
主要国の電気機械の輸入額
出典：GTAP data base より
Manufacture of electric machinery (export) current million
US$
140,000
120,000
Million US$
100,000
80,000
1980
1998
60,000
40,000
20,000
図 2. 3.3 -31
Indonesia
Malaysia
China
India
EU平均
Brazil
South Korea
United Kingdom
United States
Italy
Japan
France
Germany
Australia
Canada
0
主要国の電気機械の輸出額
出典：GTAP data base より
- 63 -
Machinery except electrical output (valuation not defined) per
capita current US$
3,000
US$ per capita
2,500
2,000
1980
1999
1,500
1,000
500
図 2. 3.3 -32
China
EU平均
United
States
United
Kingdom
Japan
Italy
Germany
France
0
主要国の一人当たり一般機械生産額 (va lua tion not def ined )
出典：UNIDO, Industrial Statistics Database 3-digit level of ISIC Code (Rev.2) を population total (World Development Indicators:
WB)により割って算出。
2,000
1,800
1,600
1,400
1,200
1,000
800
600
400
200
0
図 2. 3.3 -33
Malaysia
India
EU平均
United
States
United
Kingdom
Italy
1980
1997
Australia
US$ per capita
Machinery except electrical output (factor values) per capita
current US$
主要国の一人当たり一般機械生産額 (fa cto r va lue)
出典：UNIDO, Industrial Statistics Database 3-digit level of ISIC Code (Rev.2) を population total (World Development Indicators:
WB)により割って算出。
- 64 -
Machinery except electrical output (producer's prices) per capita
current US$
1,000
900
US$ per capita
800
700
600
1980
1999
500
400
300
200
100
0
Canada
図 2. 3.3 -34
South
Korea
EU平均
Russia
Indonesia
主要国の一人当たり一般機械生産額 (pr odu cer ’s pri ces )
出典：UNIDO, Industrial Statistics Database 3-digit level of ISIC Code (Rev.2) を population total (World Development Indicators:
WB)により割って算出。
b.
貿易
図 2 .3. 3 -3 5 に、主要国の一般機械設備の輸入額（ 198 0 年と 1 9 98 年）を示す。輸入
額は米国が圧倒的に多く、次いでドイツ、日本、フランス、カナダが多いことが分か
る。その他、中国の輸入額が 19 98 年時点でカナダに匹敵するほど多くなり、198 0 年と
比較すると、その急激な伸びが見られる。これは、中国への製造業などの工場移転に
伴い、機械輸入全般が増えているためと考えられる。
輸出額について見ると、図 2 .3. 3 -36 に示すように、米国、ドイツ、日本の３カ国が
多くなっている。その他、イギリス、フランス、イタリアが、前３カ国に比べると金
額的には随分少ないとはいえ、それらの国々に続いている。1 980 年と 199 8 年の状況を
比較すると、上位３カ国は変わらず、途上国の中国やマレーシアでの増加が顕著であ
る。
(3) サービス業
サービス産業の状況については前節で見てきたため、ここ商業サービス貿易に焦点
を当てた。図 2. 3.3 -3 7 および図 2. 3.3 -38 から、輸出入額双方とも、 19 80 年と 20 0 0 年
を比べると、サービス貿易の額が急激に増加しているように見受けられる 4。
商業サービスの輸入額は、米、ドイツ、日本、イギリスの順番に多くなっている。
1980 年と 200 0 年を比べると、首位がドイツから米国に移るとともに、中国が著しく成
長していることに特徴がある。一方、輸出額を見ると、米国が圧倒的に多く、イギリ
ス、フランス、ドイツ、日本の順になっている。
4
データは名目値。
- 65 -
Manufacture of machinery and equipment (import) current million US$
250,000
Million US$
200,000
150,000
1980
1998
100,000
50,000
図 2. 3.3 -35
Malaysia
Indonesia
India
China
Brazil
EU平均
United States
United Kingdom
South Korea
Japan
Italy
Germany
France
Canada
Australia
0
主要国の一般機械設備の輸入額
出典：GTAP data base より
Manufacture of machinery and equipment (export) current million US$
250,000
Million US$
200,000
150,000
1980
1998
100,000
50,000
図 2. 3.3 -36
主要国の一般機械設備の輸入額
出典：GTAP data base より
- 66 -
Malaysia
Indonesia
India
China
Brazil
EU平均
United States
United Kingdom
South Korea
Japan
Italy
Germany
France
Canada
Australia
0
Commercial service import current US$
250
1980
2000
Current billion US$
200
150
100
50
Indonesia
Malaysia
Malaysia
India
China
Brazil
Russia
EU平均
United States
United Kingdom
South Korea
Indonesia
図 2. 3.3 -37
Japan
Italy
Germany
France
Canada
Australia
0
主要国の商業サービスの輸入額
出典：World Bank, World Development Indicators (annual)
Commercial service export current US$
300
1980
2000
Current billion US$
250
200
150
100
50
図 2. 3.3 -38
India
China
Brazil
Russia
EU平均
United States
United Kingdom
South Korea
Japan
Italy
Germany
France
Canada
Australia
0
主要国の商業サービスの輸出額
出典：World Bank, World Development Indicators (annual)
- 67 -
2.4
経済社会指標と GDP との相関に関する分析
本節では、CO 2 排出量・エネルギー消費量の変化や、それに深く関連すると考えられ
る主な経済社会指標の変化について、パネルデータに基づいて GDP との相関に関する
基本的な分析を試みる。
2.4.1
CO 2 排出と部門別エネルギー消費
IEA 統計をもとに、C O 2 排出量、１次エネルギー供給、三部門別（産業・運輸・民生）
エネルギー消費、電力消費、民生用電力消費、輸送用石油消費の 8 項目について GDP
との関係の経年変化を地域別および主要国についてグラフ化したものを図 2 .4. 1 -1 ∼
図 2 .4. 1 -3 2 に示す。
発展途上国の CO 2 排出量は、かつて同程度の経済規模であった先進国の水準に向か
う傾向が見られる。中国では経済規模に比べて CO 2 排出量が多かったが、徐々に全体
的な傾向に近づきつつある。また、為替レート換算の GDP よりも、P P P 換算の GDP の
方が経済規模との相関がはっきりしている。１次エネルギー供給でも類似の傾向が見
られる。
運輸部門のエネルギー消費や輸送用石油消費は、経済規模と強い相関関係が見られ
る。ただし、先進国でもアメリカ、カナダとヨーロッパ、日本では絶対水準に差があ
り、発展途上国の方向性を検討するには人口密度等の国土条件や道路・公共交通政策
等を考慮する必要がある。
CO2 Emission Total per Capita
(tCO2)
100
[地域別]
10
1
0.1
0.1
1
10
100
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using exchange rates)
USA
Japan
IND,M YS,VNM
North Africa
India
Other M iddle & South America
図 2. 4.1 -1
Canada
Oceania
M EX,COL,VEN,ARG,r-A-PACT
r-Southern,SubSaharanAfrica
Asia-NIES
Other Africa
EU,CHE,TUR,r-EFTA
EEFSU
M iddle East
China
Other Asia
Others
地域別の一人当たり GD P と C O 2 排出量（ 1 971- 199 9 年）
出典） IEA, CO2 Emissions From Fuel Combustion 2001
- 68 -
民生部門エネルギー消費は GDP との相関が比較的弱いが、電力消費に限れば比較的
強い相関が見られる。より詳しく分析を行うには、気象条件、機器の熱源と普及率、
電力化等等の検討が必要と考えられる。なお、民生部門は一般に他の部門に比べ実態
把握が困難であるため、他の部門の残分として推計されることがあり、誤差の集積を
受けやすい。
[主要国]
CO2 Emission Total per Capita (tCO2)
100
10
1
0.1
0.1
1
10
100
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using exchange rates)
図 2. 4.1 -2
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
Korea
UK
USA
EU
Russia
China
India
Indonesia
Malaysia
Brazil
主要国の一人当たり GD P と C O 2 排出量（ 1 971- 199 9 年）
出典） IEA, CO2 Emissions From Fuel Combustion 2001
CO2 Emission Total per Capita
(tCO2)
100
[地域別]
10
1
0.1
0.1
1
10
100
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using PPPs)
USA
Japan
IND,M YS,VNM
North Africa
India
Other M iddle & South America
図 2. 4.1 -3
Canada
Oceania
M EX,COL,VEN,ARG,r-A-PACT
r-Southern,SubSaharanAfrica
Asia-NIES
Other Africa
EU,CHE,TUR,r-EFTA
EEFSU
M iddle East
China
Other Asia
Others
地域別の一人当たり GDP (PP P )と C O 2 排出量（ 1971 - 1999 年）
出典） IEA, CO2 Emissions From Fuel Combustion 2001
- 69 -
[主要国]
100
Australia
CO2 Emission Total per Capita (tCO2)
Canada
France
Germany
10
Italy
Japan
Korea
UK
1
USA
EU
Russia
China
0.1
0.1
1
10
100
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using PPPs)
図 2. 4.1 -4
India
Indonesia
M alaysia
Brazil
主要国の一人当たり GDP (PP P )と C O 2 排出量（ 1971 - 1999 年）
出典） IEA, CO2 Emissions From Fuel Combustion 2001
Total Primary Energy Supply
per Capita (GJ)
1000
[地域別]
100
10
1
0.1
1
10
100
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using exchange rates)
USA
Japan
IND,M YS,VNM
North Africa
India
Other M iddle & South America
図 2. 4.1 -5
Canada
Oceania
M EX,COL,VEN,ARG,r-A-PACT
r-Southern,SubSaharanAfrica
Asia-NIES
Other Africa
EU,CHE,TUR,r-EFTA
EEFSU
M iddle East
China
Other Asia
Others
地域別の一人当たり GD P と１次エネルギー供給（ 197 1-1 999 年）
出典） IEA, Energy Balances of OECD countries 2002
IEA Energy Balances of non OECD countries 2002
- 70 -
[主要国]
Total Primary Energy Supply
per Capita (GJ)
1000
100
10
1
0.1
1
10
100
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using exchange rates)
図 2. 4.1 -6
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
Korea
UK
USA
EU
Russia
China
India
Indonesia
Malaysia
Brazil
主要国の一人当たり GD P と１次エネルギー供給（ 197 1-1 999 年）
出典） IEA, Energy Balances of OECD countries 2002
IEA Energy Balances of non OECD countries 2002
Total Primary Energy Supply
per Capita (GJ)
1000
[地域別]
100
10
1
0.1
1
10
100
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using PPPs)
USA
Japan
IND,M YS,VNM
North Africa
India
Other M iddle & South America
図 2. 4.1 -7
Canada
Oceania
M EX,COL,VEN,ARG,r-A-PACT
r-Southern,SubSaharanAfrica
Asia-NIES
Other Africa
EU,CHE,TUR,r-EFTA
EEFSU
M iddle East
China
Other Asia
Others
地域別の一人当たり GDP (PP P )と１次エネルギー供給（ 1 971 -199 9 年）
出典） IEA, Energy Balances of OECD countries 2002
IEA Energy Balances of non OECD countries 2002
- 71 -
[主要国]
1000
Australia
Total Primary Energy Supply
per Capita (GJ)
Canada
France
Germany
100
Italy
Japan
Korea
UK
10
USA
EU
Russia
China
1
0.1
1
10
100
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using PPPs)
図 2. 4.1 -8
India
Indonesia
M alaysia
Brazil
主要国の一人当たり GDP (PP P )と１次エネルギー供給（ 1 971 -199 9 年）
出典） IEA, Energy Balances of OECD countries 2002
Total Final Energy Consumption for
Industry per Capita (toe)
IEA Energy Balances of non OECD countries 2002
10
[地域別]
1
0.1
0.01
0.1
1
10
100
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using exchange rates)
USA
Japan
IND,M YS,VNM
North Africa
India
Other M iddle & South America
図 2. 4.1 -9
Canada
Oceania
M EX,COL,VEN,ARG,r-A-PACT
r-Southern,SubSaharanAfrica
Asia-NIES
Other Africa
EU,CHE,TUR,r-EFTA
EEFSU
M iddle East
China
Other Asia
Others
地域別の一人当たり GD P と産業部門エネルギー消費（ 19 71-1 999 年）
出典） IEA, Energy Balances of OECD countries 2002
IEA Energy Balances of non OECD countries 2002
- 72 -
[主要国]
10
Total Final Energy Consumption for
Industry per Capita (toe)
Australia
Canada
France
Germany
1
Italy
Japan
Korea
UK
0.1
USA
EU
Russia
China
0.01
0.1
1
10
100
Indonesia
M alaysia
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using exchange rates)
図 2. 4.1 -10
India
Brazil
主要国の一人当たり GD P と産業部門エネルギー消費（ 19 71-1 999 年）
出典） IEA, Energy Balances of OECD countries 2002
Total Final Energy Consumption for
Industry per Capita (toe)
IEA Energy Balances of non OECD countries 2002
10
[地域別]
1
0.1
0.01
0.1
1
10
100
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using PPPs)
USA
Japan
IND,M YS,VNM
North Africa
India
Other M iddle & South America
図 2. 4.1 -11
Canada
Oceania
M EX,COL,VEN,ARG,r-A-PACT
r-Southern,SubSaharanAfrica
Asia-NIES
Other Africa
EU,CHE,TUR,r-EFTA
EEFSU
M iddle East
China
Other Asia
Others
地域別の一人当たり GD P(PP P )と産業部門エネルギー消費（ 1 971- 199 9 年）
出典） IEA, Energy Balances of OECD countries 2002
IEA Energy Balances of non OECD countries 2002
- 73 -
[主要国]
10
Total Final Energy Consumption for
Industry per Capita (toe)
Australia
Canada
France
Germany
1
Italy
Japan
Korea
UK
0.1
USA
EU
Russia
China
0.01
0.1
1
10
100
Indonesia
M alaysia
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using PPPs)
図 2. 4.1 -12
India
Brazil
主要国の一人当たり GD P(PP P )と産業部門エネルギー消費（ 1 971- 199 9 年）
出典） IEA, Energy Balances of OECD countries 2002
IEA Energy Balances of non OECD countries 2002
Final Energy Consumption for
Transport
per Capita (toe)
10
[地域別]
1
0.1
0.01
0.1
1
10
100
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using exchange rates)
USA
Japan
IND,M YS,VNM
North Africa
India
Other M iddle & South America
図 2. 4.1 -13
Canada
Oceania
M EX,COL,VEN,ARG,r-A-PACT
r-Southern,SubSaharanAfrica
Asia-NIES
Other Africa
EU,CHE,TUR,r-EFTA
EEFSU
M iddle East
China
Other Asia
Others
地域別の一人当たり GD P と運輸部門エネルギー消費（ 19 71-1 999 年）
出典） IEA, Energy Balances of OECD countries 2002
IEA Energy Balances of non OECD countries 2002
- 74 -
[主要国]
10
Final Energy Consumption for Transport
per Capita (toe)
Australia
Canada
France
Germany
1
Italy
Japan
Korea
UK
0.1
USA
EU
Russia
China
0.01
0.1
1
10
100
Indonesia
M alaysia
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using exchange rates)
図 2. 4.1 -14
India
Brazil
主要国の一人当たり GD P と運輸部門エネルギー消費（ 19 71-1 999 年）
出典） IEA, Energy Balances of OECD countries 2002
IEA Energy Balances of non OECD countries 2002
Final Energy Consumption for
Transport
per Capita (toe)
10
[地域別]
1
0.1
0.01
0.1
1
10
100
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using PPPs)
USA
Japan
IND,M YS,VNM
North Africa
India
Other M iddle & South America
図 2. 4.1 -15
Canada
Oceania
M EX,COL,VEN,ARG,r-A-PACT
r-Southern,SubSaharanAfrica
Asia-NIES
Other Africa
EU,CHE,TUR,r-EFTA
EEFSU
M iddle East
China
Other Asia
Others
地域別の一人当たり GD P(PP P )と運輸部門エネルギー消費（ 1 971- 199 9 年）
出典） IEA, Energy Balances of OECD countries 2002
IEA Energy Balances of non OECD countries 2002
- 75 -
[主要国]
10
Final Energy Consumption for Transport
per Capita (toe)
Australia
Canada
France
Germany
1
Italy
Japan
Korea
UK
0.1
USA
EU
Russia
China
0.01
0.1
1
10
100
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using PPPs)
図 2. 4.1 -16
India
Indonesia
M alaysia
Brazil
主要国の一人当たり GD P(PP P )と運輸部門エネルギー消費（ 1 971- 199 9 年）
出典） IEA, Energy Balances of OECD countries 2002
IEA Energy Balances of non OECD countries 2002
Final Energy Consumption for
Commercial & Residential
per Capita (toe)
10
[地域別]
1
0.1
0.01
0.1
1
10
100
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using exchange rates)
USA
Japan
IND,M YS,VNM
North Africa
India
Other M iddle & South America
図 2. 4.1 -17
Canada
Oceania
M EX,COL,VEN,ARG,r-A-PACT
r-Southern,SubSaharanAfrica
Asia-NIES
Other Africa
EU,CHE,TUR,r-EFTA
EEFSU
M iddle East
China
Other Asia
Others
地域別の一人当たり GD P と民生部門エネルギー消費（ 19 71-1 999 年）
出典） IEA, Energy Balances of OECD countries 2002
IEA Energy Balances of non OECD countries 2002
- 76 -
[主要国]
10
Australia
Final Energy Consumption for
Commercial & Residential
per Capita (toe)
Canada
France
Germany
1
Italy
Japan
Korea
UK
0.1
USA
EU
Russia
China
0.01
0.1
1
10
100
Indonesia
M alaysia
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using exchange rates)
図 2. 4.1 -18
India
Brazil
主要国の一人当たり GD P と民生部門エネルギー消費（ 19 71-1 999 年）
出典） IEA, Energy Balances of OECD countries 2002
IEA Energy Balances of non OECD countries 2002
Final Energy Consumption for
Commercial & Residential
per Capita (toe)
10
[地域別]
1
0.1
0.01
0.1
1
10
100
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using PPPs)
USA
Japan
IND,M YS,VNM
North Africa
India
Other M iddle & South America
図 2. 4.1 -19
Canada
Oceania
M EX,COL,VEN,ARG,r-A-PACT
r-Southern,SubSaharanAfrica
Asia-NIES
Other Africa
EU,CHE,TUR,r-EFTA
EEFSU
M iddle East
China
Other Asia
Others
地域別の一人当たり GD P(PP P )と民生部門エネルギー消費（ 1 971- 199 9 年）
出典） IEA, Energy Balances of OECD countries 2002
IEA Energy Balances of non OECD countries 2002
- 77 -
[主要国]
10
Australia
Final Energy Consumption for
Commercial & Residential
per Capita (toe)
Canada
France
Germany
1
Italy
Japan
Korea
UK
0.1
USA
EU
Russia
China
0.01
0.1
1
10
100
Indonesia
M alaysia
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using PPPs)
図 2. 4.1 -20
India
Brazil
主要国の一人当たり GD P(PP P )と民生部門エネルギー消費（ 1 971- 199 9 年）
出典） IEA, Energy Balances of OECD countries 2002
IEA Energy Balances of non OECD countries 2002
Total Electricity Consumption per
Capita (toe)
10
[地域別]
1
0.1
0.01
0.001
0.1
1
10
100
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using exchange rates)
USA
Japan
IND,M YS,VNM
North Africa
India
Other M iddle & South America
図 2. 4.1 -21
Canada
Oceania
M EX,COL,VEN,ARG,r-A-PACT
r-Southern,SubSaharanAfrica
Asia-NIES
Other Africa
EU,CHE,TUR,r-EFTA
EEFSU
M iddle East
China
Other Asia
Others
地域別の一人当たり GD P と電力消費量（ 197 1-19 99 年）
出典） IEA, Energy Balances of OECD countries 2002
IEA Energy Balances of non OECD countries 2002
- 78 -
[主要国]
10
Total Electricity Consumption per Capita (toe)
Australia
Canada
France
1
Germany
Italy
Japan
0.1
Korea
UK
USA
0.01
EU
Russia
China
0.001
0.1
1
10
100
Indonesia
M alaysia
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using exchange rates)
図 2. 4.1 -22
India
Brazil
主要国の一人当たり GD P と電力消費量（ 197 1-19 99 年）
出典） IEA, Energy Balances of OECD countries 2002
IEA Energy Balances of non OECD countries 2002
Total Electricity Consumption per
Capita (toe)
10
[地域別]
1
0.1
0.01
0.001
0.1
1
10
100
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using PPPs)
USA
Japan
IND,M YS,VNM
North Africa
India
Other M iddle & South America
図 2. 4.1 -23
Canada
Oceania
M EX,COL,VEN,ARG,r-A-PACT
r-Southern,SubSaharanAfrica
Asia-NIES
Other Africa
EU,CHE,TUR,r-EFTA
EEFSU
M iddle East
China
Other Asia
Others
地域別の一人当たり GDP (PP P )と電力消費量（ 1971 -199 9 年）
出典） IEA, Energy Balances of OECD countries 2002
IEA Energy Balances of non OECD countries 2002
- 79 -
[主要国]
10
Total Electricity Consumption per Capita (toe)
Australia
Canada
France
1
Germany
Italy
Japan
0.1
Korea
UK
USA
0.01
EU
Russia
China
0.001
0.1
1
10
100
Indonesia
M alaysia
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using PPPs)
図 2. 4.1 -24
India
Brazil
主要国の一人当たり GDP (PP P )と電力消費量（ 1971 -199 9 年）
出典） IEA, Energy Balances of OECD countries 2002
IEA Energy Balances of non OECD countries 2002
Electricity Consumption for
Commercial & Residential
per Capita (toe)
1
[地域別]
0.1
0.01
0.001
0.1
1
10
100
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using exchange rates)
USA
Japan
IND,M YS,VNM
North Africa
India
Other M iddle & South America
図 2. 4.1 -25
Canada
Oceania
M EX,COL,VEN,ARG,r-A-PACT
r-Southern,SubSaharanAfrica
Asia-NIES
Other Africa
EU,CHE,TUR,r-EFTA
EEFSU
M iddle East
China
Other Asia
Others
地域別の一人当たり GD P と民生用電力消費量（ 1 971-1 999 年）
出典） IEA, Energy Balances of OECD countries 2002
IEA Energy Balances of non OECD countries 2002
- 80 -
[主要国]
1
Australia
Electricity Consumption for
Commercial & Residential
per Capita (toe)
Canada
France
0.1
Germany
Italy
Japan
0.01
Korea
UK
USA
0.001
EU
Russia
China
0.0001
0.1
1
10
100
Indonesia
M alaysia
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using exchange rates)
図 2. 4.1 -26
India
Brazil
主要国の一人当たり GD P と民生用電力消費量（ 1 971-1 999 年）
出典） IEA, Energy Balances of OECD countries 2002
IEA Energy Balances of non OECD countries 2002
Electricity Consumption for
Commercial & Residential
per Capita (toe)
1
[地域別]
0.1
0.01
0.001
0.1
1
10
100
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using PPPs)
USA
Japan
IND,M YS,VNM
North Africa
India
Other M iddle & South America
図 2. 4.1 -27
Canada
Oceania
M EX,COL,VEN,ARG,r-A-PACT
r-Southern,SubSaharanAfrica
Asia-NIES
Other Africa
EU,CHE,TUR,r-EFTA
EEFSU
M iddle East
China
Other Asia
Others
地域別の一人当たり GDP (PP P )と民生用電力消費量（ 197 1-1 999 年）
出典） IEA, Energy Balances of OECD countries 2002
IEA Energy Balances of non OECD countries 2002
- 81 -
[主要国]
1
Australia
Electricity Consumption for
Commercial & Residential
per Capita (toe)
Canada
France
0.1
Germany
Italy
Japan
0.01
Korea
UK
USA
0.001
EU
Russia
China
0.0001
0.1
1
10
100
Indonesia
M alaysia
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using PPPs)
図 2. 4.1 -28
India
Brazil
主要国の一人当たり GDP (PP P )と民生用電力消費量（ 197 1-1 999 年）
出典） IEA, Energy Balances of OECD countries 2002
IEA Energy Balances of non OECD countries 2002
Petrolium Products Consumption
for Transport
per Capita(toe)
10
[地域別]
1
0.1
0.01
0.001
0.1
1
10
100
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using exchange rates)
USA
Japan
IND,M YS,VNM
North Africa
India
Other M iddle & South America
図 2. 4.1 -29
Canada
Oceania
M EX,COL,VEN,ARG,r-A-PACT
r-Southern,SubSaharanAfrica
Asia-NIES
Other Africa
EU,CHE,TUR,r-EFTA
EEFSU
M iddle East
China
Other Asia
Others
地域別の一人当たり GD P と輸送用石油消費量（ 1 971-1 999 年）
出典） IEA, Energy Balances of OECD countries 2002
IEA Energy Balances of non OECD countries 2002
- 82 -
[主要国]
Petrolium Products Consumption for Transport
per Capita(toe)
10
Australia
Canada
France
1
Germany
Italy
Japan
0.1
Korea
UK
USA
EU
0.01
Russia
China
0.001
0.1
1
10
100
Indonesia
M alaysia
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using exchange rates)
図 2. 4.1 -30
India
Brazil
主要国の一人当たり GD P と輸送用石油消費量（ 1 971-1 999 年）
出典） IEA, Energy Balances of OECD countries 2002
Petrolium Products Consumption
for Transport
per Capita(toe)
IEA Energy Balances of non OECD countries 2002
10
[地域別]
1
0.1
0.01
0.001
0.1
1
10
100
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using PPPs)
USA
Japan
IND,M YS,VNM
North Africa
India
Other M iddle & South America
図 2. 4.1 -31
Canada
Oceania
M EX,COL,VEN,ARG,r-A-PACT
r-Southern,SubSaharanAfrica
Asia-NIES
Other Africa
EU,CHE,TUR,r-EFTA
EEFSU
M iddle East
China
Other Asia
Others
地域別の一人当たり GDP (PP P )と輸送用石油消費量（ 197 1-1 999 年）
出典） IEA, Energy Balances of OECD countries 2002
IEA Energy Balances of non OECD countries 2002
- 83 -
[主要国]
10
Petrolium Products Consumption for Transport
per Capita(toe)
Australia
Canada
France
1
Germany
Italy
Japan
0.1
Korea
UK
USA
0.01
EU
Russia
China
0.001
0.1
1
10
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using PPPs)
図 2. 4.1 -32
100
India
Indonesia
M alaysia
Brazil
主要国の一人当たり GDP (PP P )と輸送用石油消費量（ 197 1-1 999 年）
出典） IEA, Energy Balances of OECD countries 2002
IEA Energy Balances of non OECD countries 2002
2.4.2
産業関連指標
(1) 農業
農業全体の付加価値（対 GDP 比）と一人当たり GDP および G DP (P PP )との相関をグ
ラフ化したものを図 2.4. 2 -1 および図 2.4 .2 -2 に示す。GDP と GDP (PPP )ともに、概ね、
経済水準が増加するほど、農業全体の付加価値が減少する、右下がりの発展状況を示
していることが分かる。但し、ロシアは、旧ソ連崩壊後、実質的な購買力平価ベース
の所得水準が減少しているとともに、産業構造が変わっていることから、その他の国々
とは異なる動向を示している。
- 84 -
Agriculture value added (% of GDP) /GDP per capita constant 1995US$（主要国）
100
% of GDP
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South korea
United Kingdom
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
Malaysia
10
1
100
1,000
10,000
100,000
GDP per capita constant 1995US$
図 2. 4.2 -1
主要国の一人当たり GD P と農業付加価値の対 GD P 比
出典：World Bank: World Development Indicators(原典：World Bank national accounts data, and OECD National Accounts data
files).
注：出典に米国のデータは含まれない。統一前のドイツは東西ドイツの合計値。
(2) 工業
①
工業全体
工業全体の付加価値の対 GDP 比について図 2 .4. 2 -3 および図 2 .4.2 -4 に示した。工業
製品の付加価値額は、一人当たりの GDP と GDP (PPP )との違いに依存することなく、
ほぼ図中水平にシフトするような動向を示している。同図は対数表示のため、細かく
見れば変動があると考えられるが、農業ほどのドラステックな変動傾向は見られない。
インドと中国を比較すると、中国の方が全般的に工業の比率が高く、農業比率が低く
なっている。
- 85 -
Agriclture value added (% of GDP)/GDP PPP per capita constant 1995US$(主要国）
100
% of GDP
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South korea
United Kingdom
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
Malaysia
10
1
100
1,000
10,000
GDP PPP per capita constant 1995US$
図 2. 4.2 -2
100,000
主要国の一人当たり GDP (PP P )と農業付加価値の対 GDP 比
出典：World Bank: World Development Indicators(原典：World Bank national accounts data, and OECD National Accounts data
files).
注：出典に米国のデータは含まれない。統一前のドイツは東西ドイツの合計値。
②
セメント
一人当たりのセメント生産量と GDP の発展の状況を比較すると、図 2 .4. 2 -5 に示す
ように、先進国は、国情に応じて、ある一定の範囲に集中しているが、途上国、例え
ば、インドネシア、マレーシア、韓国などを見ると一定の発展パスが見られる。中国
については、生産量自体が巨大であるため、インドネシアに比べて一人当たりの生産
量が多いが、概ね右上がりの発展パスが観測される。
GDP (PP P )との相関について見ると、図 2 . 4.2 -6 より、発展パスが２種類あることが
観測される。中国、マレーシア、韓国の流れと、インド、インドネシア、ブラジル、
ロシアの流れである。この傾向は、 GDP よりは GDP (P PP )で見た場合に、より顕著に
見られる。
- 86 -
Industry value added (% of GDP) /GDP per capita constant 1995US$（主要国）
80.0
Australia
Canada
France
70.0
Germany
% of GDP
60.0
Italy
Japan
50.0
South korea
United Kingdom
40.0
United States
30.0
EU平均
Russia
20.0
Brazil
China
10.0
India
0.0
100
1,000
10,000
100,000
Malaysia
GDP per capita constant 1995 (US$)
図 2. 4.2 -3
Indonesia
主要国の一人当たり GD P と工業付加価値の対 GD P 比
出典：World Bank: World Development Indicators(原典：World Bank national accounts data, and OECD National Accounts data
files).
注：出典に米国のデータは含まれない。統一前のドイツは東西ドイツの合計値。
Industry value added (% of GDP)/GDP PPP per capita constant 1995US$(主要国）
80.0
Australia
Canada
France
70.0
Germany
Italy
% of GDP
60.0
Japan
50.0
South korea
United Kingdom
40.0
United States
EU平均
30.0
Russia
20.0
Brazil
China
10.0
India
0.0
Indonesia
100
図 2. 4.2 -4
1,000
10,000
GDP (PPP) per capita constant 1995 (US$)
100,000
Malaysia
主要国の一人当たり GDP (PP P )と工業付加価値の対 GDP 比
出典：World Bank: World Development Indicators(原典：World Bank national accounts data, and OECD National Accounts data
files).
注：出典に米国のデータは含まれない。統一前のドイツは東西ドイツの合計値。
- 87 -
Manufacturing production(cement) per capita /GDP per capita constant 1995US$（主要国）
Australia
10,000
Canada
France
Metric t per capita
Germany
1,000
Italy
Japan
South korea
United Kingdom
100
United States
EU平均
Russia
10
Brazil
China
India
1
100
1,000
10,000
100,000
Malaysia
GDP per capita constant 1995 (US$)
図 2. 4.2 -5
Indonesia
主要国の一人当たり GD P とセメント生産量（トン）
出典： United Nations Statistics Division, Industrial Commodities Production Yearbook and Database の Manufacturing
production(cement)を population total (World Development Indicators: WB)により割って算出
注：1990 年までは東西ドイツの合計値。
Manufacturing production(cement) per capita/GDP PPP per capita constant 1995US$(主要国）
Australia
10,000
Canada
France
Metric t per capita
Germany
Italy
1,000
Japan
South korea
United Kingdom
100
United States
EU平均
Russia
10
Brazil
China
India
1
100
図 2. 4.2 -6
Indonesia
1,000
10,000
GDP (PPP) per capita constant 1995 (US$)
100,000
Malaysia
主要国の一人当たり GDP (PP P )とセメント生産量（トン）
出典：図 2 . 4 . 2 - 5 と同じ。
注：1990 年までは東西ドイツの合計値。
- 88 -
③
自動車生産
自動車は、前述したように先進工業国型産業であるため、図 2 .4. 2 -7 および図 2 .4. 2 -8
から、発展パスに概ねの傾向が見られる。すなわち、経済水準が増加するほど、右肩
上がりで一人当たりの自動車生産台数が増加している。実質 GDP よりは GDP (PP P)と
の相関を見た場合の方が、よりはっきりと傾向がみられる。なお、韓国が所得水準の
割には自動車産業が発達しているため、グループの左側に位置し、日本はトップグル
ープの最先端に位置している。
Number of automobiles per 1000 population
Manufacturing producation automobiles per 1000 population/GDP per capita constant
1995US$（主要国）
100
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South korea
United Kingdom
10
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
1
1,000
10,000
100,000
Indonesia
GDP per capita constant 1995 (US$)
図 2. 4.2 -7
主要国の一人当たり GD P と 1 ,000 人当たり自動車生産台数
出典： United Nations Statistics Division, Industrial Commodities Production Yearbook and Database の Manufacturing
production(automobiles)を population total (World Development Indicators: WB)により割って算出
注：1990 年までは東西ドイツの合計値。
- 89 -
Nember of automobiles per 1000 population
Manufacturing production automobiles per 1000 population/GDP PPP per capita
constant 1995US$（主要国）
100
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South korea
10
United Kingdom
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
1
1,000
図 2. 4.2 -8
India
10,000
GDP (PPP) per capita constant 1995 (US$)
100,000
Indonesia
主要国の一人当たり GDP (PP P )と 1 ,00 0 人当たり自動車生産台数
出典： United Nations Statistics Division, Industrial Commodities Production Yearbook and Database の Manufacturing
production(automobiles)を population total (World Development Indicators: WB)により割って算出
注：1990 年までは東西ドイツの合計値。
(3) サービス業
サービス業の対 GDP 比については、図 2 . 4.2 -9 および図 2.4 .2 -10 より、若干の右肩
上がりの傾向が見られる。すなわち、経済水準の向上に伴い、サービスの比重が増す
ことを示している。先頭集団である、日本、カナダ、オーストラリア、米国、フラン
ス、ドイツなどは、ほぼ一塊を形成している。一方、途上国は、国によって幅が見ら
れる。例えば、インドと中国を比較すると、中国の方が明らかにサービス産業の比率
が高い。
- 90 -
Service value added (% of GDP) / GDP per capita constant 1995US$（主要国）
Australia
Canada
100
France
% of GDP
90
Germany
80
Italy
70
Japan
South korea
60
United Kingdom
50
United States
40
EU平均
30
Russia
Brazil
20
China
10
India
0
100
1,000
10,000
100,000
Malaysia
GDP per capita constant 1995 (US$)
図 2. 4.2 -9
Indonesia
主要国の一人当たり GD P とサービス業付加価値の対 GDP 比
出典：World Bank: World Development Indicators(原典：World Bank national accounts data, and OECD National Accounts data
files).
注：出典に米国のデータは含まれない。統一前のドイツは東西ドイツの合計値。
Service value added (% of GDP)/GDP PPP per capita constant 1995US$(主要国）
Australia
100
Canada
90
France
Germany
80
Italy
70
Japan
% of GDP
60
South korea
United Kingdom
50
United States
40
EU平均
30
Russia
Brazil
20
China
10
India
Indonesia
0
100
図 2. 4.2 -10
1,000
10,000
GDP (PPP) per capita constant 1995 (US$)
100,000
Malaysia
主要国の一人当たり GDP (PP P )とサービス業付加価値の対 GD P 比
出典：World Bank: World Development Indicators(原典：World Bank national accounts data, and OECD National Accounts data
files).
注：出典に米国のデータは含まれない。統一前のドイツは東西ドイツの合計値。
- 91 -
2.4.3
社会関連指標
(1) 人口
①
出生率
主要国の出生率と経済発展との相関を図 2.4. 3 -1 および図 2.4 .3 -2 に示す。経済発展
が進むほど、出生率が低下する傾向が見られる。先進国は概ね一群を成す程度に固ま
って位置している。中進国および途上国は、おおよその傾向としては右下がりである
が、その分布は幅広く、国情によって傾向が異なる。例えばロシアは、旧ソ連崩壊と
関連して他諸国と全く別の動きをしており、例外的である。中国、インド、インドネ
シアを比較すると、中国、インド、インドネシアの順に出生率が低い傾向を示してい
る。中国は前述したように、一人っ子政策を導入しているため、出生率が相対的に低
い傾向をしている。一人当たりの GDP と GDP (PP P )とも同様な傾向を示している。
次に、図 2. 4.3 -3 および図 2.4 .3 -4 から、世界の地域別の状況を概観する。主要国の
場合より、多少幅を持ちつつ、若干の右下がり傾向が示されている。先進国集団は、
主要国のグラフで見られたのと同様に、類似の発展パスが見られる。中進国、一人当
たりの GDP (PPP )が 1 000US$ から１万 US $ 以下程度の国々では、途上国または先進国と
比べてばらつきが大きく、必ずしも一様な発展パスを示してはいないようである。
Birth rate crude per 1000 people /GDP per capita constant 1995US$（主要国）
Australia
100
Canada
per 1000 people
France
Germany
Italy
Japan
South korea
10
United Kingdom
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
1
100
1,000
10,000
GDP per capita constant 1995 (US$)
図 2. 4.3 -1
100,000
Indonesia
Malaysia
主要国の一人当たり GD P と出生率（ 1,00 0 人当たり）
出典：World Bank: World Development Indicators （原典：World Bank staff estimates from various sources.）
注：統一前のドイツは東西ドイツの合計が出典により提供されている。
- 92 -
Birth rate crude per 1000 people/GDP PPP per capita constant 1995US$(主要国）
100
Australia
Canada
per 1000 people
France
Germany
Italy
Japan
South korea
United Kingdom
10
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
1
Indonesia
100
図 2. 4.3 -2
1,000
10,000
GDP (PPP) per capita constant 1995 (US$)
100,000
Malaysia
主要国の一人当たり GDP (PP P )と出生率（ 1 ,00 0 人当たり）
出典：World Bank: World Development Indicators （原典：World Bank staff estimates from various sources.）
注：統一前のドイツは東西ドイツの合計値。
Birth rate, crude (per 1000 people)/ GDP per capita constant 1995US$（地域別）
Birth rate, crude (per 1000 people)
100
10
1
100.00
1,000.00
10,000.00
100,000.00
GDP per capita constant 1995 (US$)
USA
EU, switzerland, rest of EFTA, Turkey
Oceania
Indonesia, Malaysia, Viet Nam
Middle East
Rest of Southern Africa, rest of Sub-Saharan Africa
India
Other Asia
Other Africa
図 2. 4.3 -3
Canada
Japan
EEFSU
Mexico, Colombia, Venezuela, rest of Andean Pact, Argentina
North Africa
China
Asia-NIES
Other Middle & South America
Others
地域別の一人当たり GD P と出生率（ 1,00 0 人当たり）
出典：World Bank: World Development Indicators （原典：World Bank staff estimates from various sources.）
注：統一前のドイツは東西ドイツの合計値。各地域のデータは、Birth rate 又は GDP per capita のデータが存在する国のみ
の平均を採用。なお地域分類は第４章参照。
- 93 -
Birth rate, crude (per 1000 people)/ GDP PPP per capita constant 1995US$（地域別）
Birth rate, crude (per 1000 people)
100
10
1
100
1,000
10,000
GDP per capita constant 1995 (PPPs) (US$)
USA
EU, switzerland, rest of EFTA, Turkey
Oceania
Indonesia, Malaysia, Viet Nam
Middle East
Rest of Southern Africa, rest of Sub-Saharan Africa
India
Other Asia
Other Africa
図 2. 4.3 -4
100,000
Canada
Japan
EEFSU
Mexico, Colombia, Venezuela, rest of Andean Pact, Argentina
North Africa
China
Asia-NIES
Other Middle & South America
Others
地域別の一人当たり GDP (PP P )と出生率（ 1 ,00 0 人当たり）
出典：World Bank: World Development Indicators （原典：World Bank staff estimates from various sources.）
注：統一前のドイツは東西ドイツの合計値。各地域のデータは、Birth rate 又は GDP per capita のデータが存在する国のみ
の平均を採用。なお地域分類は第４章参照。
②
高齢化
次に、高齢化に関して経済発展との関連を図化したものを図 2.4 .3 -5 および図
2.4. 3 -6 に示す。これらの図から、緩やかなカーブを描きつつ、右上がりの傾向がある
ことが見て取れる。一人当たり GDP (PPP) の方がこの傾向をより直接的に示している
が、中進国および途上国の傾向は、出生率の場合と同様に、幅が見られる。高齢化率
が比較的低いのが、マレーシア、韓国、インドネシアなどの諸国であり、逆に比較的
高いのが中国である。途上国は、人口の急増により若年層の人口構成割合が高いピラ
ミッド型構造を有する場合が多く、マレーシア、インドネシアなどはこの傾向のため、
高齢化率が低いものと考えられる。逆に、中国は、発展途上であるとはいえ、既に人
口規模が大きく、また国策として一人っ子政策を導入していることもあり、徐々に高
齢化率が増加しているものと考えられる。
- 94 -
100
Population ages 65 and above(% of total） /GDP per capita constant 1995US$
（主要国）
%
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South korea
United Kingdom
10
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
1
100
1,000
10,000
100,000
Malaysia
GDP per capita constant 1995 (US$)
図 2. 4.3 -5
Indonesia
主要国の一人当たり GD P と 6 5 歳以上の人口比
出典：World Bank: World Development Indicators（原典：World Bank staff estimates from various sources including the United
Nations Statistics Division's Population and Vital Statistics Report, country statistical offices, and Demographic and Health Surveys
from national sources and Macro International.）
注：統一前のドイツは東西ドイツの合計値。
Population ages 65 and above（% of total）/GDP PPP per capita constant 1995
US$(主要国)
%
100
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
South korea
10
United Kingdom
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
1
100
1,000
10,000
GDP (PPP) per capita constant 1995 (US$)
図 2. 4.3 -6
100,000 Indonesia
Malaysia
主要国の一人当たり GDP (PP P )と 6 5 歳以上の人口比
出典：World Bank: World Development Indicators（原典：World Bank staff estimates from various sources including the United
Nations Statistics Division's Population and Vital Statistics Report, country statistical offices, and Demographic and Health Surveys
from national sources and Macro International.）
注：統一前のドイツは東西ドイツの合計値。
- 95 -
③
労働力
a.
総労働力
労働力と経済発展との関係を以降で概観する。労働力としては、経済的にアクティ
ブな労働力、農業労働力、工業労働力、サービス労働力を指標として取り上げ、経済
発展状況と比較した。
経済的にアクティブな労働力として、15 歳から 6 4 歳までの人口比と経済発展状況の
比較を行ったものを図 2 .4. 3 -7 および図 2 .4.3 -8 に示す。途上国の状況を見ると、所得
の向上に伴い、経済的にアクティブな労働力の人口比率が増加してくる傾向が見られ、
ある割合でほぼ安定傾向に移る状況が見られる。先進国はある水準で安定しつつある
とはいえ、国情に応じて状況が異なる。
Population ages 15-64 (% of total)/GDP per capita 1995US$（主要国）
80
Australia
Canada
France
Germany
% of total population
Italy
Japan
70
South korea
United Kingdom
United States
EU平均
60
Russia
Brazil
China
India
50
100
1,000
10,000
GDP per capita constant 1995 (US$)
図 2. 4.3 -7
100,000
Indonesia
Malaysia
主要国の一人当たり GD P と 1 5∼ 6 4 歳人口比
出典：World Bank: World Development Indicators（原典：World Bank staff estimates from various sources including the United
Nations Statistics Division's Population and Vital Statistics Report, country statistical offices, and Demographic and Health Surveys
from national sources and Macro International.）
注：統一前のドイツは東西ドイツの合計値。
- 96 -
Population ages 15-64(% of total )/GDP PPP per capita constant 1995US$（主
要国）
75
Australia
Canada
France
% of total population
Germany
Italy
Japan
South korea
United Kingdom
65
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
55
100
1,000
10,000
GDP (PPP) per capita constant 1995 (US$)
図 2. 4.3 -8
100,000
Indonesia
Malaysia
主要国の一人当たり GDP (PP P )と 1 5∼ 6 4 歳人口比
出典：World Bank: World Development Indicators（原典：World Bank staff estimates from various sources including the United
Nations Statistics Division's Population and Vital Statistics Report, country statistical offices, and Demographic and Health Surveys
from national sources and Macro International.）
注：統一前のドイツは東西ドイツの合計値。
b.
農業労働力
農業、工業、サービス業の全就業者に対する構成比と経済発展の関係を概観する。
まず農業労働力について、図 2 .4. 3 -9 および図 2.4 .3 -10 に示す。経済発展とともに、農
業就業者人口の割合が急速に減少していることが読み取れる。その減少の傾向は、非
常に急激であり、一人当たりの GDP よりも GDP (PPP )の方がより明確に傾向を示して
いる。これは、発展とともに、急激に農業労働力から他産業への就業者のシフトが起
こっていることを示している。
- 97 -
Employment in agriculture (% of total employment) /GDP per capita constant 1995US$(主要国）
% of total employment
100
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
Korea
United Kingdom
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
Malaysia
10
1
100
1,000
10,000
100,000
GDP per capita constant 1995 (US$)
図 2. 4.3 -9
主要国の一人当たり GD P と農業労働力比率（全就業者に対する割合）
出典：World Bank: World Development Indicators （原典：International Labour Organization, Key Indicators of the Labour Market
database.）
Employment in agriculture (% of total employment) /GDP PPP per capita 1995US$(主要国）
% of total employment
100
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
Korea
United Kingdom
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
Malaysia
10
1
100
1,000
10,000
100,000
GDP per capita (PPPs) (US$)
図 2. 4.3 -10
主要国の一人当たり GDP(PPP)と農業労働力比率（全就業者に対する割合）
出典：World Bank: World Development Indicators （原典：International Labour Organization, Key Indicators of the Labour Market
database.）
- 98 -
c.
工業労働力
図 2 .4. 3 -11 および図 2.4. 3 -12 から、農業労働力ほどの顕著な傾向は見られないが、
経済発展とともに工業労働者比率の上昇が見られる。すなわち、経済発展途上段階の
諸国では明らかに工業労働者の比率が低いが、ある一定段階に達した後には、その比
率は国情を反映し、ある幅の範囲に分布することが分かる。
Employment in industry (% of total employment) /GDP per capita constant 1995US$(主要国）
% of total employment
100
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
Korea
United Kingdom
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
Malaysia
10
1
100
1000
10000
100000
GDP per capita constant 1995 (US$)
図 2. 4.3 -11
主要国の一人当たり GD P と工業労働力比率（全就業者に対する割合）
出典：World Bank: World Development Indicators （原典：International Labour Organization, Key Indicators of the Labour Market
database.）
- 99 -
Employment in industry (% of total employment) /GDP PPP per capita 1995US$(主要国）
% of total employment
100
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
Korea
United Kingdom
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
Malaysia
10
1
100
1,000
10,000
100,000
GDP per capita (PPPs) (US$)
図 2. 4.3 -12
主要国の一人当たり GDP(PPP)と工業労働力比率（全就業者に対する割合）
出典：World Bank: World Development Indicators （原典：International Labour Organization, Key Indicators of the Labour Market
database.）
d.
サービス業労働力
サービス業労働力の全就業者に対する割合を図 2 .4. 3 -13 および図 2. 4.3 -1 4 に示し
た。農業ほどドラスティックではないが、工業よりは明確な右肩上がりの傾向が見ら
れる。特徴的なのは中国であり、サービス業の比率が非常に低く、例外的な分布をし
ている。その他の諸国は、概ね発展パスに沿って収束する方向が、特に一人当たりの
GDP (PP P )との相関において見られる。
- 100 -
Employment in service (% of total employment) /GDP per capita constant 1995US$
% of total employment
100
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
Korea
United Kingdom
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
Malaysia
10
1
100
1,000
10,000
100,000
GDP per capita constant 1995 (US$)
図 2. 4.3 -13
主要国の一人当たり GDP とサービス業労働力比率（全就業者に対する割合）
出典：World Bank: World Development Indicators （原典：International Labour Organization, Key Indicators of the Labour Market
database.）
Employment in service (% of total employment) /GDP PPP per capita 1995US$(主要国）
% of total employment
100
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
Korea
United Kingdom
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
Malaysia
10
1
100
1,000
10,000
100,000
GDP per capita (PPPs) (US$)
図 2. 4.3 -14
主要国の一人当たり GDP (PP P )とサービス業労働力比率（全就業者に対す
る割合）
出典：World Bank: World Development Indicators （原典：International Labour Organization, Key Indicators of the Labour Market
database.）
- 101 -
(2) 貧困
貧困に関するデータの中心は、必然的に中進国や途上国が対象となる。図 2. 4.3 -1 5
および図 2. 4.3 -16 に示す主要国のデータを見ると、経済発展に応じて当然ながら所得
水準が向上するため、総人口に占める貧困層（一日当たりの消費が P PP ベースで１
US$未満）の比率が減少する傾向が見られる。図 2 .4. 3 -17 および図 2.4 .3 -1 8 に示す地
域別のデータを見ると、主要国ほど顕著ではないが、概ね右下がりの同様な傾向が見
られる。ただし、地域によってかなり状況が異なるため、例外的な分布を示す地域が
多々あるとともに、データの整備状況があまりよくないため、時系列的な発展パスを
把握することが困難になっているという問題がある。
100
Poverty % of populaiton below $1(ppp) per day consumption /GDP per capita
constant 1995US$（主要国）
%
South korea
Russia
Brazil
10
China
India
Indonesia
1
100
1,000
10,000
100,000
GDP per capita constant 1995 (US$)
図 2. 4.3 -15
出典：UN: United Nations Statistics Division,
主要国の一人当たり GD P と貧困人口比率
Common Database（原典：World Bank, World Development Indicators (annual) and
www.worldbank.org）
注：韓国(1993 年)、ロシア及びブラジル（1998 年）、中国及びインドネシア（1999 年）、インド(1997 年)。
- 102 -
Poverty % of population below $1 PPP per day consumption/GDP (PPP) per capita
constant 1995US$(主要国）
%
100
South korea
Russia
10
Brazil
China
1
India
0.1
100
Indonesia
10,000
GDP (PPP) per capita constant 1995 (US$)
図 2. 4.3 -16
主要国の一人当たり GDP (PP P )と貧困人口比率
出典：UN: United Nations Statistics Division,
Common Database（原典： World Bank, World Development Indicators (annual)
and www.worldbank.org）
注：韓国(1993 年)、ロシア及びブラジル（1998 年）、中国及びインドネシア（1999 年）、インド(1997 年)。
Poverty % 0f population below $1 (PPP) per day consumption / GDP per capita constant 1995US$（地域別）
Poverty % 0f population
100
10
1
10
100
GDP per capita constant 1995 (US$)
EU, switzerland, rest of EFTA, Turkey
Indonesia, Malaysia, Viet Nam
Middle East
Rest of Southern Africa, rest of Sub-Saharan Africa
India
Other Asia
Other Africa
図 2. 4.3 -17
出典：UN: United Nations Statistics Division,
1,000
10,000
EEFSU
Mexico, Colombia, Venezuela, rest of Andean Pact, Argentina
North Africa
China
Asia-NIES
Other Middle & South America
Others
地域別の一人当たり GD P と貧困人口比率
Common Database（原典： World Bank, World Development Indicators (annual)
and www.worldbank.org）
注：韓国(1993 年)、ロシア及びブラジル（1998 年）、中国及びインドネシア（1999 年）、インド(1997 年)。
- 103 -
Poverty % of total population below $1 (PPP) per day consumption / GDP ppp per capita constant 1995US$（地域別）
Poverty % of total population
100
10
1
100
1,000
GDP per capita constant 1995 (PPPs) (US$)
10,000
EU, switzerland, rest of EFTA, Turkey
EEFSU
Indonesia, Malaysia, Viet Nam
Mexico, Colombia, Venezuela, rest of Andean Pact, Argentina
Middle East
North Africa
Rest of Southern Africa, rest of Sub-Saharan Africa
China
India
Asia-NIES
Other Asia
Other Middle & South America
Other Africa
Others
図 2. 4.3 -18
地域別の一人当たり GDP (PP P )と貧困人口比率
資料：World Bank, World Development Indicators (annual)
(3) 自動車保有台数
自動車保有台数と経済発展パスとの関連性を検討した。図
2.4 .3 -1 9 および図
2.4. 3 -20 に示すように、一人当たりの実質 GDP に比べて GDP (PPP )についての方が、
より顕著な発展パスの傾向が見られる。先進国は、米国のみが集団の最先頭の位置に
分布している一方、その他の先進国はかなり発展方向の収束がみられる。途上国は、
若干の幅が見られるとはいえ、概ね同様な分布の低位から右上方への発展傾向を示す。
韓国は、中進国の状況を最も端的に示しており、途上国から先進国への発展パスを繋
ぐ傾向を示している。ロシアについては、別な傾向を示している。
- 104 -
Motor vehicles in use per 1000 population/GDP per capita US$（主要国）
1000
Australia
Canada
France
Number　per 1000 population
Germany
Italy
100
Japan
South korea
United Kingdom
United States
EU平均
10
Russia
Brazil
China
India
1
100
1,000
10,000
100,000
GDP per capita constant 1995 (US$)
図 2. 4.3 -19
Indonesia
Malaysia
主要国の一人当たり GD P と 1 ,000 人当たり自動車保有台数
出典：UN Statistics Division Transport Statistics Database, UN Statistical Yearbook
注：データは、passengers cars と commercial vehicles
の合計値。ドイツの値は、commercial vehicles のデータが 1993 年以
前存在しないため、1994 年以降のデータ。
Motor vehicles in use per 1000 population / GDP PPP per capita constant 1995
US$ （主要国）
Australia
Canada
France
1000
Number per 1000 population
Germany
Italy
Japan
South korea
100
United Kingdom
United States
EU平均
10
Russia
Brazil
China
India
1
100
図 2. 4.3 -20
10,000
GDP (PPP) per capita constant 1995 (US$)
Indonesia
Malaysia
主要国の一人当たり GDP (PP P )と 1 ,00 0 人当たり自動車保有台数
出典：UN Statistics Division Transport Statistics Database, UN Statistical Yearbook
注：データは、passengers cars と commercial vehicles
の合計値。ドイツの値は、commercial vehicles のデータが 1993 年以
前存在しないため、1994 年以降のデータ。
- 105 -
2.4.4
発展を促進する要因
ここでは、発展を促進すると考えられ要因に関連する要因として、情報化、技術、
研究開発、教育の４つを取り上げて検討を行った。
(1) 情報化
情報化に関連する指標として、パソコン普及率のデータを採用した。パソコンは 199 0
年代以降急速に普及が進んだこともあり、その普及率の向上率は非常に急激である。
このため、図 2. 4.4 -1 および図 2. 4.4 -2 に示す主要国のデータを見ると、一部の中進国
や途上国では、先進国と同様に急激な普及率の向上が見られる。一人当たり GDP (PP P )
との相関を見ても、明確な発展パスの傾向は見られない。
一方、図 2. 4.4 -3 および図 2.4 .4 -4 に示す地域別の図からは、ある一定の傾向が見ら
れる。すなわち、途上国も先進国も急激にパソコン普及率が上昇する傾向にあるが、
2000 年時点での普及率を見ると、その到達点は経済発展が進むほど高い普及率になっ
ていることがわかる。この傾向は、一人当たりの GDP (PPP )についての方がより顕著で
ある。
PC per 100 population /GDP per capita constant 1995US$（主要国）
100
Australia
Canada
France
Number of PC per 100 population
Germany
Italy
Japan
South korea
10
United Kingdom
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
1
100
1,000
10,000
GDP per capita constant 1995 (US$)
図 2. 4.4 -1
100,000
Indonesia
Malaysia
主要国の一人当たり GD P とパソコン普及率（ 10 0 人当たり台数）
出典：UN: United Nations Statistics Division,
Common Database（原典：International Telecommunication Union, World
Telecommunication Development Report and database）
- 106 -
PC per 100 population/GDP PPP per capita constant 1995US$（主要国）
100
Australia
Canada
France
Number of PCper 100 population
Germany
Italy
Japan
South korea
United Kingdom
10
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
1
Malaysia
100
図 2. 4.4 -2
10,000
GDP (PPP) per capita constant 1995 (US$)
主要国の一人当たり GDP (PP P )とパソコン普及率（ 100 人当たり台数）
出典：UN: United Nations Statistics Division,
Common Database（原典：International Telecommunication Union, World
Telecommunication Development Report and database）
PC per 100 population / GDP per capita constant 1995US$（地域別）
100
PC per 100 population
10
1
0.1
100
1,000
10,000
100,000
0.01
GDP per capita constant 1995 (US$)
USA
EU, switzerland, rest of EFTA, Turkey
Oceania
Indonesia, Malaysia, Viet Nam
Middle East
Rest of Southern Africa, rest of Sub-Saharan Africa
India
Other Asia
Other Africa
図 2. 4.4 -3
Canada
Japan
EEFSU
Mexico, Colombia, Venezuela, rest of Andean Pact, Argentina
North Africa
China
Asia-NIES
Other Middle & South America
Others
地域別の一人当たり GD P とパソコン普及率（ 10 0 人当たり台数）
出典：UN: United Nations Statistics Division,
Common Database（原典：International Telecommunication Union, World
Telecommunication Development Report and database）
- 107 -
PC per 100 population / GDP ppp per capita constant 1995US$（地域別）
100
PC per 100 population
10
1
0.1
0.01
100
1,000
10,000
GDP per capita constant 1995 (PPPs) (US$)
USA
EU, switzerland, rest of EFTA, Turkey
Oceania
Indonesia, Malaysia, Viet Nam
Middle East
Rest of Southern Africa, rest of Sub-Saharan Africa
India
Other Asia
Other Africa
図 2. 4.4 -4
100,000
Canada
Japan
EEFSU
Mexico, Colombia, Venezuela, rest of Andean Pact, Argentina
North Africa
China
Asia-NIES
Other Middle & South America
Others
地域別の一人当たり GDP (PP P )とパソコン普及率（ 100 人当たり台数）
出典：UN: United Nations Statistics Division,
Common Database（原典：International Telecommunication Union, World
Telecommunication Development Report and database）
(2) 技術
技術に関連する指標として、R ＆ D に従事する技術者の数を採用した。必ずしも十分
データが整備されていないこともあり、明確な傾向を見ることは困難であるが、図
2.4. 4 -5 および図 2.4 .4 -6 に示す主要国の図を見ると、一人当たり GDP (PPP )との相関図
では、経済発展に応じて、技術者が増加している傾向が見て取れる。
研究開発に関する指標として R &D 投資のための支出額の対 GNI 比を取り上げ、この
経済発展状況との相関を見たものを図 2 . 4.4 -7 ∼ 図 2.4 .4 -10 に示す。先進国は R&D 支
出の対 GN I 比率が高いが、当然 GN I 自体も大きいため、途上国との間の R&D 支出額
の差は、図から直感的に得られる以上に大きいことが予想される。
これを地域別に見た場合、中進国でバラツキが大きいが、 R&D 支出割合が高い先進
国と、低い途上国とでは、若干まとまった発展パスの傾向が見られる。
- 108 -
Techinicians in R&D per million population /GDP per capita constant 1995US$
（主要国）
10,000
Germany
Italy
Number per million peple
1,000
Japan
South korea
100
EU平均
Russia
10
China
India
1
100
1,000
10,000
100,000
GDP per capita constant 1995 (US$)
図 2. 4.4 -5
Malaysia
主要国の一人当たり GD P と 1 00 万人当たり R& D 技術者数
出典：World Bank, World Development Indicators (annual)(原典：United Nations Educational, Scientific, and Cultural Organization,
Statistical Yearbook.)
Techinicians per million people/GDP PPP per capita constant 1995US$(主要
国）
Germany
10,000
Italy
Japan
Number per million people
1,000
South korea
100
EU平均
Russia
10
China
India
1
100
図 2. 4.4 -6
1,000
10,000
GDP (PPP) per capita constant 1995 (US$)
100,000
Malaysia
主要国の一人当たり GDP (PP P )と 1 00 万人当たり R & D 技術者数
出典：World Bank, World Development Indicators (annual)(原典：United Nations Educational, Scientific, and Cultural Organization,
Statistical Yearbook.)
- 109 -
R&D expenditure % of GNI/GDP per capita US$（主要国）
Australia
10.00
Canada
France
Germany
Italy
1.00
Japan
% of GNI
South korea
United Kingdom
United States
EU平均
0.10
Russia
Brazil
China
India
0.01
100
1,000
10,000
100,000
GDP per capita constant 1995 (US$)
図 2. 4.4 -7
Indonesia
Malaysia
主要国の一人当たり GD P と R &D 投資支出額の対 GN I 比
出典：World Bank: World Development Indicators（原典： United Nations Educational, Scientific, and Cultural Organization,
Statistical Yearbook.）
R&D expenditure % of GNI/GDP PPP per capita constant 1995US$（主要国）
Australia
10.00
Canada
France
Germany
Italy
Japan
% of GNI
1.00
South korea
United Kingdom
United States
EU平均
0.10
Russia
Brazil
China
India
0.01
100
図 2. 4.4 -8
10,000
GDP (PPP) per capita constant 1995 (US$)
Indonesia
Malaysia
主要国の一人当たり GDP (PP P )と R &D 投資支出額の対 GN I 比
出典：World Bank: World Development Indicators（原典： United Nations Educational, Scientific, and Cultural Organization,
Statistical Yearbook.）
- 110 -
R&D expenditure (% of GNI)/ GDP per capita constant 1995US$（地域別）
10
% of GNI
1
0.1
0.01
100
1,000
10,000
100,000
GDP per capita constant 1995 (US$)
USA
EU, switzerland, rest of EFTA, Turkey
Oceania
Indonesia, Malaysia, Viet Nam
Middle East
Rest of Southern Africa, rest of Sub-Saharan Africa
India
Other Asia
Other Africa
図 2. 4.4 -9
Canada
Japan
EEFSU
Mexico, Colombia, Venezuela, rest of Andean Pact, Argentina
North Africa
China
Asia-NIES
Other Middle & South America
Others
地域別の一人当たり GD P と R &D 投資支出額の対 GN I 比
出典：World Bank: World Development Indicators（原典： United Nations Educational, Scientific, and Cultural Organization,
Statistical Yearbook.）
R&D expenditure (% of GNI)/ GDP PPP per capita constant 1995US$(
地域別)
10
% of GNI
1
0.1
100
1,000
10,000
100,000
0.01
GDP per capita constant 1995 (PPPs) (US$)
USA
Canada
EU, switzerland, rest of EFTA, Turkey
Japan
Oceania
EEFSU
Indonesia, Malaysia, Viet Nam
Mexico, Colombia, Venezuela, rest of Andean Pact, Argentina
Middle East
Rest of Southern Africa, rest of Sub-Saharan Africa
North Africa
China
India
Asia-NIES
Other Asia
Other Middle & South America
Other Africa
Others
図 2. 4.4 -10
地域別の一人当たり GDP (PP P )と R &D 投資支出額の対 GN I 比
出典：World Bank: World Development Indicators（原典： United Nations Educational, Scientific, and Cultural Organization,
Statistical Yearbook.）
- 111 -
(3) 教育
発展パスの分析に必要な項目として、次代の発展を担う人材、すなわち大学などの
専門的な教育を受けた人材に関する指標を採用する。ここでは、大学相当教育の就学
率を取り上げて、その GDP との相関を図 2.4 .4 -11 ∼ 図 2.4 .4 -1 4 に示す。
主要国および地域別データの中で最も顕著な傾向を示しているのは、地域別の一人
当たり GDP (PPP )のデータで発展状況を概観したものである。この図では、概ねの傾向
として、経済発展が進むほど、就学率が高くなる傾向が見られる。また、インドは、
経済発展レベルに比べて就学率が高い傾向にあるとともに、総じてアフリカ諸国の就
学率が低い傾向が見受けられる。
School enrollment tertiary % of gross/GDP per capita US$(
主要国)
100
Australia
Canada
France
Germany
Italy
% of gross
Japan
South korea
United Kingdom
10
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
1
100
1,000
10,000
100,000
Malaysia
GDP per capita constant 1995 (US$)
図 2. 4.4 -11
主要国の一人当たり GD P と大学相当（ te rti ary ）教育の就学率
出典：World Bank: World Development Indicators (原典：United Nations Educational, Scientific, and Cultural Organization)
注：tertiary レベルとは、大学、専門学校などのことを指す。但し、大学教育レベルは、一旦社会に出た人などが再度就
学することもありえ、該当年齢層外の学生も就学者に含まれるために割合が 100％に近い国がある。
- 112 -
School enrollment tertiary % of gross/GDP PPP per capita constant 1995
US$(主要国)
100
Australia
Canada
France
Germany
% of gross
Italy
Japan
South korea
United Kingdom
10
United States
EU平均
Russia
Brazil
China
India
Indonesia
1
100
図 2. 4.4 -12
10,000
GDP (PPP) per capita constant 1995 (US$)
Malaysia
主要国の一人当たり GDP (PP P )と大学相当（ te rtia ry）教育の就学率
出典：World Bank: World Development Indicators (原典：United Nations Educational, Scientific, and Cultural Organization)
School enrollment tertiary % gross / GDP per capita constant 1995US$(
地域別)
% gross enrollment
100
10
1
100
1,000
10,000
100,000
GDP per capita constant 1995 (US$)
USA
Canada
EU, switzerland, rest of EFTA, Turkey
Japan
Oceania
EEFSU
Indonesia, Malaysia, Viet Nam
Mexico, Colombia, Venezuela, rest of Andean Pact, Argentina
Middle East
North Africa
Rest of Southern Africa, rest of Sub-Saharan Africa
China
India
Asia-NIES
Other Asia
Other Middle & South America
Other Africa
Others
図 2. 4.4 -13
地域別の一人当たり GD P と大学相当（ te rti ary ）教育の就学率
出典：World Bank: World Development Indicators (原典：United Nations Educational, Scientific, and Cultural Organization)
- 113 -
School enrollment tertiary % gross / GDP PPP per capita constant 1995US$（地域別）
% gross enrollment
100
10
1
100
1,000
10,000
GDP per capita constant 1995 (PPPs) (US$)
USA
EU, switzerland, rest of EFTA, Turkey
Oceania
Indonesia, Malaysia, Viet Nam
Middle East
Rest of Southern Africa, rest of Sub-Saharan Africa
India
Other Asia
Other Africa
図 2. 4.4 -14
100,000
Canada
Japan
EEFSU
Mexico, Colombia, Venezuela, rest of Andean Pact, Argentina
North Africa
China
Asia-NIES
Other Middle & South America
Others
地域別の一人当たり GDP (PP P )と大学相当（ te rtia ry）教育の就学率
出典：World Bank: World Development Indicators (原典：United Nations Educational, Scientific, and Cultural Organization)
2.5
需要の動向に関する分析調査
本節では、将来の地球温暖化動向の鍵を握る重要な要因であると考えられるエネル
ギー等の需要動向に着目し、技術進歩、運輸・民生部門における需要について、やや
詳しく分析調査を行った結果について述べる。
2.5.1
技術進歩
技術進歩の指標としてエネルギー原単位の変化（改善）を採用した。マクロ的な方
法としては既に示したような GDP 当たりのエネルギー消費量を使用する場合がある。
また、鉱工業生産と産業用エネルギー消費量を指数化することもある。
ここではもう少しミクロに、製造業の業種ごとの生産量とエネルギー消費からエネ
ルギー原単位を算定することを試みた。具体的には、鉄鋼と紙・パルプを取り上げた。
(1) 鉄鋼
鉄鋼業のエネルギー原単位は一般に粗鋼生産量に対するエネルギー投入量として示
される。
- 114 -
180
Australia
Index of Industrial Production (1995=100)
160
Canada
140
France
120
Germany
100
Italy
80
Japan
60
Korea
40
United
Kingdom
United
States
20
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
0
図 2. 5.1 -1
主要国の鉱工業生産指数（ 1 995 年 =100 ）の推移
出典） I E A, E n e r g y B al a nc e s o f OE C D C o u n tr ie s 2 0 0 2
Canada
200
France
Germany
150
Italy
Japan
100
Korea
United
Kingdom
United
States
50
0
図 2. 5.1 -2
Australia
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
Index of Industry Cons./Industrial Production (1995=100)
250
主要国の鉱工業生産あたりの産業用エネルギー消費指数（ 199 5 年 =1 00）
出典） I E A, E n e r g y B al a nc e s o f OE C D C o u n tr ie s 2 0 0 2
分母となる粗鋼生産量は、図 2. 5.1 -3 に示すように、 IIS I の年報によると 20 01 年に
世界全体で約 8 億 5 千万トンである。中国が近年生産量を伸ばしており、約 1 億 5 千
万トンで第１位である。以下、日本が約 1 億トン、アメリカが約 9 千万トンとなって
いる。
- 115 -
Brazil
Malaysia
Indonesia
India
900000
Crude Steel Production (thousand ton)
800000
700000
China
Russia
United States
United Kingdom
600000
500000
400000
Korea
Japan
Italy
Germany
300000
200000
100000
0
1992
1993
1994
1995
1996
図 2. 5.1 -3
1997
1998
1999
2000
2001
France
Canada
Australia
World
主要国の粗鋼生産量
出典） IISI, Steel Statistial Yearbook 2002
表 2. 5.1 -1
国連データの粗鋼生産量の I ISI データに対する誤差率
国
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
Au s t r a l ia
-2 3 %
-3 %
-7 %
-5 %
-6 %
-8 %
-7 %
-6 %
C a na d a
1%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
Fr a nc e
1%
1%
1%
0%
0%
0%
0%
0%
Ge r ma n y
1%
0%
0%
0%
0%
-7 6 %
-7 7 %
0%
I ta l y
0%
1%
0%
1%
2%
0%
0%
0%
Japan
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
Ko r e a
0%
0%
0%
2%
2%
2%
1%
1%
U n it e d K i n gd o m
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
U n it e d S ta t e s
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
R u s s ia
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
China
4%
0%
0%
0%
-1 %
0%
1%
0%
India
3%
-2 6 %
-3 1 %
-3 9 %
-4 3 %
-4 5 %
2%
2%
I n d o n e si a
8%
-4 9 %
0%
-1 5 %
0%
0%
0%
0%
M a la ys i a
0%
0%
0%
0%
0%
0%
1%
-3 %
Brazil
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
注） IISI, Steel Statistial Yearbook 2002
の ’ To t a l P r o d u c t i o n o f C r u d e S t e e l ’ を真の値とした場合の、
U N , I n d u s t r i a l C o m m o d i t y S t a t i s t i c s Y e a r b o o k における ’ C r u d e s t e e l fo r c a s t i n g s ’ ( 3 7 1 0 1 6 ) と ’ C r u d e
s t e e l , i n go t s ’ ( 3 7 1 0 1 9 ) の合計値の誤差率。
- 116 -
IIS I の年報では最近 1 0 年のデータのみ掲載されており、長期データをそろえるには
バックナンバーを収集しなければならない。一方、他の長期データとしては国連統計
がある。主要国のデータについて IIS I との比較をすると、異常と思われるデータが散
見される。
エネルギー消費量は IEA 統計で ’Iron and Stee l’用として得られる。エネルギー消費量
に不連続性が認められる場合もあり、生産量との整合性、内訳（エネルギー種別消費
量）のチェック等が必要である。図 2.5 .1 -4 では中国、ロシア、カナダ、アメリカの一
部のデータを削除している。
エネルギー消費量を粗鋼生産量で除した値を“粗鋼エネルギー原単位”とする。粗
鋼生産量は 1 992 年以降は I IS I の年報を、19 91 年以前は国連統計を参照する。図 2. 5.1 -5
のように、長期的には低下傾向があるように見られる。韓国の原単位が低いのは電炉
が多く、エネルギー消費量に占める電気の割合が高いことが影響していると考えられ
る。
80000
Australia
Canada
France
60000
Germany
Italy
50000
Japan
40000
Korea
United Kingdom
30000
United States
20000
Russia
China
10000
0
India
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
Energy Consumption for Iron and Steeｌ(ktoe)
70000
図 2. 5.1 -4
主要国の鉄鋼業用エネルギー消費量
出典） IEA, Energy Balances of OECD Countries 2002
IEA, Energy Balances of non OECD Countries 2002
注）電力は 2 次換算（ 860kcal/kWh）
- 117 -
Indonesia
Brazil
Australia
Canada
1.2
France
Germany
1
Italy
0.8
Japan
Korea
0.6
United Kingdom
United States
0.4
Russia
0.2
China
India
0
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
Energy consumption for Iron and Steel (toe)
/ Crude Steel Production (ton)
1.4
図 2. 5.1 -5
Indonesia
Brazil
主要国の粗鋼エネルギー原単位
注）エネルギー消費量は IEA 統計より ’Iron and Steel’用の合計、生産量は 1991 年まで国連統計、
1992 年以降は IISI の年報より作成。
1971 年から 20 00 年の連続値が得られる 8 カ国の生産量加重平均値を図 2. 5.1 -6 に示
す。平均エネルギー原単位が 0 .35 to e /トン程度から 0.2 5 toe /トン程度まで低下している
ことが分かる。しかしながら、この方法で算出した原単位の水準は、日本を例にとる
と、日本鉄鋼連盟資料に基づき算出した値の半分以下と小さい。これは、生産量につ
いては資料間で概ね同水準であることから、エネルギー消費量が資料間で異なること
による。IEA 統計のエネルギー消費量が日本鉄鋼連盟資料より小さい一因は前者が自家
発電等の転換部分によるロスを含まないことであるが、総合エネルギー統計の最終エ
ネルギー消費と比較しても、電力以外に大差があり、合計値は IEA 統計の方が 4 4 %も
小さい（暦年と年度の違いはある）。このような状況から、ここに示したような単純な
手法による原単位の絶対水準には信頼性の面で疑問が残る。
また、経年の変化傾向については、ここで示したものにもある程度意味があると考
えられるが、
・
高機能化（付加価値の高い製品）による増エネ
・
環境対策による増エネ
が存在することに留意する必要がある。生産条件等を基準年に固定して評価すること
が望ましいが、いわゆる統計資料だけでは限界がある。各国の大手鉄鋼メーカーの年
次報告書（環境報告書）等の資料を収集するなどの方法が考えられる。
- 118 -
0.4
0.35
0.3
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
Energy consumption for Iron and Steel (toe)
/ Crude Steel Production (ton)
0.45
図 2. 5.1 -6
粗鋼エネルギー原単位（平均）
注）図 2 . 5 . 1 - 5 で 1 9 7 1 - 2 0 0 0 年が有効の 8 カ国の生産量加重平均値。対象国は Au s tr al ia , Fr a n c e,
70%
Australia
Canada
60%
France
Germany
50%
Italy
40%
Japan
Korea
30%
United Kingdom
United States
20%
Russia
10%
China
図 2. 5.1 -7
2000
1995
1990
1985
1980
India
0%
1975
Share of Electricity in Energy Consumption for Iron and Stee ｌ
I ta l y, J a p a n, Ko r e a , U ni te d K i n g d o m, I n d i a , B r a zi l。
Indonesia
Brazil
主要国の鉄鋼業用エネルギー消費量における電力比率
出典） IEA, Energy Balances of OECD Countries 2002
IEA, Energy Balances of non OECD Countries 2002
注）電力は 2 次換算（ 8 6 0 k c a l / k Wh ）
- 119 -
Australia
90%
Canada
80%
France
Germany
70%
Italy
60%
Japan
50%
Korea
United Kingdom
40%
United States
30%
Russia
20%
China
India
10%
図 2. 5.1 -8
Malaysia
2001
2000
1999
1998
1997
1996
1995
1994
1993
Indonesia
0%
1992
Production of Crude Steel in Electric Furnaces (% or total
100%
Brazil
主要国の粗鋼生産量の電炉シェア
出典） IISI, Steel Statistial Yearbook 2002
表 2. 5.1 -2
各種資料による粗鋼エネルギー原単位の比較（日本）
本調査
年度
日本鉄鋼連盟
総合エネルギー統計
原単位
エネルギー
粗鋼生産
最終エネル
(暦年 )
消費量
量
原単位
ギー消費
原単位
( to e/ to n )
(P J )
(百万 ton)
( to e/ to n )
(P J )
( to e/ to n )
1990
0 .2 1 6
2 ,4 7 9
112
0 .5 2 9
1763
0 .3 7 6
1995
0 .2 1 4
2 ,3 8 3
100
0 .5 6 9
1693
0 .4 0 4
2000
0 .2 2 6
2 ,3 2 7
107
0 .5 1 9
1809
0 .4 0 4
2 ,2 6 7
102
0 .5 3 1
2001
出典 )（社）日本鉄鋼連盟「鉄鋼業の地球温暖化対策への取組み」 2002 年 12 月
資源エネルギー庁編「平成 13 年度版
総合エネルギー統計」 2002 年 7 月
注）原単位は引用者算出。総合エネルギー統計の原単位は日本鉄鋼連盟資料の粗鋼生産量
を分母としている。
表 2. 5.1 -3
鉄鋼用最終エネルギー消費量の比較（ k toe ）
石炭・
石油製
天然ガス
石炭製品
品
（都市ガス）
電力
合計
I E A統計 ( 2 0 0 0 年 )
12,557
2,232
2,203
7,068
24,060
総合エネルギー統計 (2000年度 )
31,689
2,913
1,528
7,068
43,199
40%
77%
144%
100%
56%
比率
出典） I E A, E n e r g y B al a nc e s o f OE C D C o u n tr ie s 2 0 0 2
資源エネルギー庁編「平成 13 年度版
総合エネルギー統計」 2002 年 7 月
- 120 -
(2) 紙・パルプ
鉄鋼業の検討で様々な課題があることを示しているが、試みに紙・パルプについて
も同様の算出方法によるエネルギー原単位を検討した。
紙・パルプの生産量は国連統計のみ収集した。対象とした製品は表 2 .5. 1 -4 の通りで
ある。エネルギー消費量は紙・パルプ業用だけでなく、印刷業も含まれることに留意
する必要がある。鉄鋼同様、連続性のないデータは一部削除した。
紙・パルプのエネルギー原単位を算出する際、分母となる生産量を紙・パルプの合
計とする方法と紙の生産量のみとする方法の２通りが考えられる。エネルギー消費と
の対応を考えると紙・パルプ合計が良いと考えられるが、日本製紙連合会資料では紙
生産量を使用しているため、それに合わせた。その結果、エネルギー原単位は 9 カ国
平均で 19 82 年の 0.6 4 toe /トンから 2 000 年には 0.4 1 toe /トンに低下している。
日本のデータについて、日本製紙連合会資料と総合エネルギー統計と比較すると、
総合エネルギー統計の最終エネルギー消費ベースの原単位とは概ね一致している。製
紙連合会資料は購入電力も含め、一次投入エネルギーで算定しているため、転換ロス
の分、値が大きくなっている。
表 2. 5.1 -4
紙・パルプ生産量算定対象製品
種別
製品番号
製品内容
パルプ
341101
Wo o d p u lp , m ec h a n ic a l
341104
P u l p o f f ib r e s o th e r th a n wo o d
341107
Wo o d p u lp , d i s so lv in g g ra d e s
341110
Wo o d p u lp , su lp h a t e a n d so d a
341112
Wo o d p u lp , o th e r th a n m ec h a n ic a l ( ※ )
341113
Wo o d p u lp , su lp h i t e
341116
Wo o d p u lp , s e m i- c h e m i c a l
341119
N ew s p r in t
341122
O th e r p ri n t in g a n d w r i t i n g p a p e r
341124
Ho u s eh o ld a n d sa n i ta r y p a p e r
341125
W r a p p in g a n d p a c ka g in g p a p e r a n d p a p e rb o a rd
341127
P a p e rb o a rd a n d o th e r p a p e r , e xc lu d in g ta r p a p e r (※ )
341128
C ig a r e tt e p a p e r
341131
O th e r m a c h in e- m a d e p a p e r a n d p a p e r b o a r d , s i mp ly f in i sh ed
紙
出典） UN, Industrial Commodity Statistics Yearbook
注）※は主要国でデータなし
- 121 -
100
Australia
90
Canada
Production of Paper (million ton)
80
France
Germany
70
Italy
60
Japan
50
Korea
United Kingdom
40
United States
30
Russia
20
China
10
India
Indonesia
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
0
図 2. 5.1 -9
Brazil
主要国の紙生産量
出典） UN, Industrial Commodity Statistics Yearbook
70
Australia
Canada
60
Production of Pulp (million ton)
France
Germany
50
Italy
Japan
40
Korea
30
United Kingdom
United States
20
Russia
China
10
India
Indonesia
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
0
図 2. 5.1 -10
主要国のパルプ生産量
出典） UN, Industrial Commodity Statistics Yearbook
- 122 -
Brazil
Energy consumption for Paper, Pulp and Printing (ktoe)
45000
Australia
40000
Canada
35000
France
Germany
30000
Italy
Japan
25000
Korea
20000
United Kingdom
United States
15000
Russia
10000
China
India
5000
Indonesia
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
0
図 2. 5.1 -11
Brazil
主要国の紙・パルプ・印刷業用エネルギー消費量
出典） IEA, Energy Balances of OECD Countries 2002
I E A, E n e r g y B al a nc e s o f no n OE C D C o u n tr ie s 2 0 0 2
注）電力は 2 次換算（ 8 6 0 k c a l / k W h ）。紙・パルプ業 ( I S I C D i v i s i o n 2 1 ) だけでなく、印刷業 ( I S I C D i vi s i o n
1.6
Australia
Canada
1.4
France
1.2
Germany
Italy
1
Japan
0.8
Korea
0.6
United Kingdom
United States
0.4
Russia
China
0.2
India
0
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
Energy consumption for Paper, Pulp and Printing (toe)
/ Production of Paper (ton)
22)も含まれる。
図 2. 5.1 -12
Indonesia
Brazil
主要国の製紙エネルギー原単位
注）エネルギー消費量は I E A 統計より ’ P a p e r , P u l p a n d P r i n t i n g’ 用の合計。生産量は国連統計より表
2.5.1-4
の紙製品の合計。
- 123 -
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
図 2. 5.1 -13
2000
1999
1998
1997
1996
1995
1994
1993
1992
1991
1990
1989
1988
1987
1986
1985
1984
1983
0
1982
Energy consumption for Paper, Pulp and Printing (toe)
/ Production of Paper (ton)
0.7
製紙エネルギー原単位（平均）
注）図 2 . 5 . 1 - 1 2 で 1 9 8 2 - 2 0 0 0 年が有効の 9 カ国の生産量加重平均値。対象国は Au s t r a l i a , C a n a d a ,
Germany, Italy, Japan, Korea, United Kingdom, China, Brazil。
表 2. 5.1 -5
各種資料による製紙エネルギー原単位の比較（日本）
本調査
原単位
日本製紙連合会
1次投入エネルギー
紙生産量
総合エネルギー統計
原単位
(暦年 )
年度
( t o e/ to n )
1990
0.333
2000
0.320
最終エネル
原単位
ギー消費
(PJ)
( 百万 to n)
605.0
28.086
( to e/ to n )
(PJ)
0.514
31.742
2001
595.3
30.352
( to e/ to n )
414
0.352
443
0.333
0.468
出典）日本製紙連合会「第 5 回「環境に関する自主行動計画（温暖化）」フォローアップ調査結果」
2002 年 11 月，資源エネルギー庁編「平成 13 年度版
総合エネルギー統計」 2002 年 7 月
注）原単位は引用者算出。総合エネルギー統計の原単位は日本製紙連合会資料の紙生産量を分母と
している。
表 2. 5.1 -6
紙・パルプ業最終エネルギー消費の比較（ k to e ）
石炭・
石油製
石炭製品
品
都市ガス
黒液
電力
合計
I E A統計 ( 2 0 0 0 年 )
1,326
2,678
662
2,407
3,092
10,166
総合エネルギー統計 (2000年度 )
1,337
3,009
716
2,388
3,081
10,579
99%
89%
92%
101%
100%
96%
比率
出典） IEA, Energy Balances of OECD Countries 2002
資源エネルギー庁編「平成 13 年度版
総合エネルギー統計」 2002 年 7 月
- 124 -
2.5.2
運輸需要
航空需要のうち ICAO によるトンキロと旅客数の長期データが得られている（世界銀
行統計による。原典には人キロもある）。航空貨物輸送量（トンキロ）および航空旅客
数は、 GDP (PP P )や航空輸送用石油消費量との相関がある程度見られる。
[主要国]
1000
Air transport, freight per Capita (ton-km)
Australia
Canada
100
France
Germany
Italy
10
Japan
Korea
1
UK
USA
EU
0.1
Russia
China
0.01
0.1
1
10
100
Indonesia
M alaysia
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using PPPs)
図 2. 5.2 -1
India
Brazil
主要国の一人当たり GDP (PP P )と航空貨物トンキロ（ 197 1-1 999 年）
出典） GDP； IEA, CO2 Emissions from Fule Combustion 2001
航空貨物トンキロ； Wo r l d B a n k, W o r l d D e v e l o p m e n t I n d i c a t o r 2 0 0 2 （原典は I C A O ）
[主要国]
Air transport, passengers carried per Capita
10
Australia
Canada
1
France
Germany
Italy
0.1
Japan
Korea
0.01
UK
USA
EU
0.001
Russia
China
0.0001
0.1
1
10
100
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using PPPs)
図 2. 5.2 -2
India
Indonesia
M alaysia
Brazil
主要国の一人当たり GDP (PP P )と航空旅客数（ 1971 -199 9 年）
出典） GDP； IEA, CO2 Emissions from Fule Combustion 2001
航空旅客数； Wo r l d B a n k , Wo r l d D e ve l o p m e n t I n d i c a t o r 2 0 0 2 （原典は I C A O ）
- 125 -
[主要国]
Australia
1
Petrolium Pruducts Consumption
for Air Transport per Capita (toe)
Canada
France
0.1
Germany
Italy
Japan
0.01
Korea
UK
USA
EU
0.001
Russia
China
0.0001
0.01
0.1
1
10
100
1000
Indonesia
M alaysia
Air transport, freight per Capita (ton-km)
図 2. 5.2 -3
India
Brazil
主要国の一人当たり航空貨物トンキロと航空輸送用石油消費量
（ 1971 -19 99 年）
出典）航空貨物トンキロ； Wo r l d B a n k , Wo r l d D e v e l o p m e n t I n d i c a t o r 2 0 0 2 （原典は I C A O ）
航空輸送用石油消費量； IEA, Energy Balances of OECD Countries 2002
IEA, Energy Balances of non OECD Countries 2002
[主要国]
Australia
1
Petrolium Pruducts Consumption
for Air Transport per Capita (toe)
Canada
France
0.1
Germany
Italy
Japan
0.01
Korea
UK
USA
EU
0.001
Russia
China
0.0001
0.0001
0.001
0.01
0.1
1
10
Air transport, passengers carried per Capita
図 2. 5.2 -4
India
Indonesia
M alaysia
Brazil
主要国の一人当たり航空旅客数と航空輸送用石油消費量（ 19 71- 199 9 年）
出典）航空旅客数； Wo r l d B a n k, W o r l d D e v e l o p m e n t I n d i c a t o r 2 0 0 2 （原典は I C A O ）
航空輸送用石油消費量； IEA, Energy Balances of OECD Countries 2002
IEA, Energy Balances of non OECD Countries 2002
- 126 -
陸上輸送需要の長期データは少ない。とくに大部分を占める自動車輸送のトンキロ、
人キロデータを網羅した資料は IR F（原典は未入手）以外にないと思われるが、世界銀
行統計に収録されている自動車台数、乗用車台数も 1 989 年以前のデータがほとんどな
い。以下に自動車台数と乗用車台数の GDP (PPP )、輸送用石油消費量（航空、海運等も
含む全体）の関係を示す。輸送用石油消費量とは比較的高い相関関係が見られる。
[主要国]
1
Australia
Canada
Vehicles per Capita
France
Germany
0.1
Italy
Japan
Korea
UK
0.01
USA
EU
Russia
China
0.001
1
10
100
Indonesia
M alaysia
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using PPPs)
図 2. 5.2 -5
India
Brazil
主要国の一人当たり GDP (PP P )と自動車台数（ 1990 -199 9 年）
出典） GDP； IEA, CO2 Emissions from Fule Combustion 2001
自動車台数；Wo r l d B a n k , Wo r l d D e v e l o p m e n t I n d i c a t o r 2 0 0 2（原典は I R F , W o r l d R o a d S t a t i s t i c s ）
[主要国]
1
Australia
Passenger Cars per Capita
Canada
France
Germany
0.1
Italy
Japan
Korea
UK
0.01
USA
EU
Russia
China
0.001
1
10
GDP per Capita (thousand 1995 US$ using PPPs)
図 2. 5.2 -6
100
India
Indonesia
M alaysia
Brazil
主要国の一人当たり GDP (PP P )と乗用車台数（ 1980 ,1990 -19 99 年）
出典） GDP； IEA, CO2 Emissions from Fule Combustion 2001
乗用車台数； Wo r l d B a n k , Wo r l d D e v e l o p m e n t I n d i c a t o r 2 0 0 2 （原典は I R F , Wo r l d R o a d S t a t i s t i c s ）
- 127 -
[主要国]
Australia
Petrolium Products Consumption for Transport
per Capita(toe)
10
Canada
France
1
Germany
Italy
Japan
0.1
Korea
UK
USA
EU
0.01
Russia
China
0.001
0.001
0.01
0.1
1
Indonesia
M alaysia
Vehicles per Capita
図 2. 5.2 -7
India
Brazil
主要国の人口当たり自動車台数と輸送用石油消費量（ 19 90-1 999 年）
出典）自動車台数； Wo r ld B a n k , Wo r ld D e v e lo p me n t I nd i c a to r 2 0 0 2
（原典は I R F, Wo r ld Ro a d Sta t is t ic s ）
輸送用石油消費量； IEA, Energy Balances of OECD Countries 2002
IEA, Energy Balances of non OECD Countries 2002
[主要国]
Australia
Petrolium Products Consumption for Transport
per Capita(toe)
10
Canada
France
1
Germany
Italy
Japan
0.1
Korea
UK
USA
EU
0.01
Russia
China
0.001
0.001
0.01
0.1
1
Passenger Cars per Capita
図 2. 5.2 -8
India
Indonesia
M alaysia
Brazil
主要国の人口当たり乗用車台数と輸送用石油消費量（ 19 80,1 990 -199 9 年）
出典）乗用車台数； Wo r ld B a n k , Wo r ld D e ve l o p me n t I nd ic a to r 2 0 0 2
（原典は I R F, Wo r ld Ro a d Sta t is t ic s ）
輸送用石油消費量； IEA, Energy Balances of OECD Countries 2002
IEA, Energy Balances of non OECD Countries 2002
- 128 -
海上輸送量に関する Fe a rn re sea rc h 社の資料の例を図 2 .5 .2 -9 に示す。これによると
2001 年の原油の総輸送量は約 16 億トン、約 8 兆トンマイルである。そのうち日本向き
が約 2 億トン（ 1 3%）、約 1.3 兆トンマイル（ 1 6%）である。
図 2. 5.2 -9
原油輸送量（ 20 01 年）
出典） F e a r n r e s e a r c h , Wo r ld B u l k Tr a d e 2 0 0 2
注）数値は me t r ic to n n es , 括弧内の数値は b i l li o n to n n e - mi le s
2.5.3
水需要
水資源は農工業生産に経済発展に不可欠な要素であり、温暖化による気候変動に強
く影響を受けることが危惧されている。
FAO の発表している AQUASTAT は世界の水資源量・水需要（ Water U se）をまとめて
いる。ドイツ Ka sse l 大による Wa te r GAP モデルより 1 995 年のメッシュデータが得られ
ている。
AQUASTAT のデータをみると用途構成は地域により大差があり、これが実態をどの
程度正確に反映しているか、精査する必要がある。また、日本の工場ではかなり再利
用がされており、取水量と実際の利用量は必ずしも一致しない。データの利用の際に
は AQUASTAT における水需要（ Wa ter Use ）の定義や用途区分、 Wa te rGAP における取
水量（ Wa te r Withdra wal）の定義や推定手法など留意する必要がある。
- 129 -
また、 FAO においても時系列データの整備は今後の課題とされており、モデル開発
にあたっては、大学・研究機関による研究事例の更なる収集、専門家ヒアリングが必
要と考えられる。
Agricultural
Domestic
Industrial
1600
1400
1,299
1400
1200
1000
782
800
602
600
455
255
200
1000
600
387
400
200
287
329
131
327
111
図 2. 5.3 -1
ヨ
一人当たり水資源・水使用（ 199 8 年）
出典） FAO,AQUASTAT 2002
図 2. 5.3 -2
水資源分布（ 19 95 年）
出典） Wa t e r G A P 2 . 0
- 130 -
本
日
界
世
米
南
パ
北
中
米
オ
セ
ア
ニ
ア
ア
ジ
ロ
ッ
ア
ー
フ
リカ
本
日
界
世
米
南
ア
ニ
ア
中
米
オ
セ
北
パ
ヨ
ー
ロ
ッ
ジ
ア
0
ア
フ
リカ
693
800
0
ア
1,138
1200
ア
400
699
602
572
Water Resources (mm/year)
Water Use per capita (m^3/year)
1600
図 2. 5.3 -3
取水量分布（ 19 95 年）
出典） Wa t e r G A P 2 . 0
図 2. 5.3 -4
水消費量分布（ 199 5 年）
出典） Wa t e r G A P 2 . 0
注）Wa t er G AP における水消費量は取水量のうち作物栽培で蒸散した量。差分は表流水（河
川）や地下水に戻る量（リターンフロー）。
- 131 -
図 2. 5.3 -5
水資源取水／水資源比（ 199 5 年）
出典） Wa t e r G A P 2 . 0
2.5.4
民生用電力需要関連
(1) 気象データとデグリデー
電力需要関連の指標として、冷房用電力需要に影響する気温等の気象データを収集
している。現状では月レベルのメッシュデータを IP CC より入手している。
図 2. 5.4 -1
196 1 年 - 1990 年平均気温（ ℃ ）
出典） IPCC
- 132 -
デグリデー（度日）には暖房度日（ He atin g Degree Da y）と冷房度日（ Coo lin g Deg ree
Da y）の 2 種類があり、暖房需要、冷房需要と高い相関を持つように定義された指標で
ある。暖房度日は日平均気温が暖房開始温度を下回った場合に、基準温度との差分を
積算したものである。冷房度日は反対に冷房開始温度を上回った場合に、基準温度と
の差分を積算して算出される。
H D D = Σ i ( T H B -T i )
C D D = Σ i ( T i -T C B )
s. t. T i <T H
s. t. T i >T C
Ti：日平均気温
Ti：日平均気温
TH：暖房開始温度
TH：冷房開始温度
THB：暖房基準温度
TCB：冷房基準温度
冷暖房の開始温度と基準温度は必ずしも国際的に統一指針がある訳ではない。地域
による暑さ・寒さの感覚の違い、建物用途による冷暖房水準の違いなどにより、空調
需要は大きく異なるため、指標とするデグリデーの定義もまちまちになる。
米 NOAA では、冷房・暖房の開始温度・基準温度のいずれも華氏 65 度（約 18 .3 ℃ ）
を適用している。気象庁によるデグリデーでは、暖房開始温度 1 0 ℃ 、暖房基準温度 14 ℃ 、
冷房開始温度・基準温度 24℃ を使用している。
表 2. 5.4 -1
デグリデー計算における開始温度・基準温度
暖房
気象庁*
1
NO A A * 2
出典）*
1
冷房
開始温度
基準温度
10℃
14℃
開始温度
基準温度
24℃
華氏 65 度（約 18.3℃ ）
国立天文台「理科年表」丸善株式会社
* 2 N O AA, Na ti o na l Wea t he r Se r v ic e, C l i ma t e P r edi c ti o n C e nter
h t tp : / / www. c p c . nc ep . n o a a . g o v /p r o d uc t s /p r e d ic ti o n s / e xp e r i me n t al /d d t e st / we e k a s s. h t ml
ここで IP CC のメッシュデータを国別に集約したデータを元に、上記２種類の基準温
度・開始温度で算出を試みた。一般に日平均気温または日最高気温と日最低気温の平
均値をもとに算出されるが、ここでは月平均気温と基準温度の差に月の日数を乗じて
算出した。
デグリデーの計算結果を表 2.5 .4 -2 に示す。気象庁基準ではアメリカ、 EU 、日本な
どの先進国で冷房デグリデーが 0 となっている。比較的冷房水準の高い NOAA 基準で
も、冷房デグリデーは低い。 NOAA が公表しているアメリカの国平均（人口加重）値
は、冷房デグリデーが 1, 186 、暖房デグリデーが 4 ,62 2 である。
従って、このデータでは実態より気象条件を緩和してしまう。これは、メッシュデ
ータが荒い（緯度・経度 0.5 度区分）こと、国データへの集約が単純平均になること、
- 133 -
月別値をもとにしていることなどによると考えられる。例えば、日本の平均気温は実
態よりも低く、北海道と東北の中間的な水準である。
表 2. 5.4 -2
Region
1 USA
デグリデーの計算結果
冷房デグリデー
NOAA基気象庁基 NOAA
(61-90)
準
準
3,658
2,517
0
8,520
6,787
94
0
3,740
2,344
225
0
3,139
1,992
5 Oceania
1,448
371
423
45
7 IND,MYS,VNM
2,445
432
0
0
2 Canada
3 EU,CHE,TUR,r-EFTA
4 Japan
140
0
0
暖房デグリデー
NOAA基気象庁基 NOAA
(61-90)
準
準
1,186
4,622
(2) 省エネルギー曲線
①
データの性格
省エネルギー供給曲線の基本的な考え方は、図 2 .5. 4 -4 に示すように、横軸に省エネ
ルギー量、縦軸に省エネルギーコストをとり、省エネルギー技術をコストの小さいも
のからステップ関数として描いたものである。１ステップは１技術を示し、コストの
小さい技術から導入することにより、適切なコストレベルまでの省エネルギー量、適
用すべき技術をわかりやすく表現することに意味がある。
この省エネルギー供給曲線を導出するためには、以下のステップが必要である。
・省エネルギー供給曲線の対象範囲（対象分野、時間軸）
・考慮に入れる技術の範囲とリストアップ
・個別技術のコスト
・個別技術の適用対象範囲（時間軸、市場のセグメンテーションなど）
・個別技術の温室効果ガス削減効果
・対象とする技術群の上記要因の相互依存性、排他性の把握
個別技術の導入可能性、省エネルギー効果等が独立していない場合には、省エネル
ギー供給曲線は、どの技術から導入されるかによってその形状が異なってくる。また、
この技術の導入順序を、コスト効果の大きい技術から導入されるという前提も一般的
には妥当性をもっていない。
- 134 -
CDD
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
7,000
8,000
USA
Canada
EU+
Japan
Oceania
EEFSU
Indonesia+
Mexico+
Middle East
North Africa
R-S+SS-Africa
China
India
Asia-NIES
O-Asia
O-M+S-America
O-Africa
Others
HDD
0
1,000
2,000
3,000
4,000
5,000
6,000
USA
Canada
EU+
Japan
Oceania
EEFSU
Indonesia+
Mexico+
Middle East
North Africa
R-S+SS-Africa
China
India
Asia-NIES
O-Asia
O-M+S-America
O-Africa
Others
図 2. 5.4 -2
デグリデーの計算結果（気象庁基準）
注）上段：冷房デグリデー、下段：暖房デグリデー
- 135 -
CDD
0
500
1,000
1,500
2,000
2,500
3,000
USA
Canada
EU+
Japan
Oceania
EEFSU
Indonesia+
Mexico+
Middle East
North Africa
R-S+SS-Africa
China
India
Asia-NIES
O-Asia
O-M+S-America
O-Africa
Others
HDD
0
1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,000 7,000 8,000 9,000
USA
Canada
EU+
Japan
Oceania
EEFSU
Indonesia+
Mexico+
Middle East
North Africa
R-S+SS-Africa
China
India
Asia-NIES
O-Asia
O-M+S-America
O-Africa
Others
図 2. 5.4 -3
デグリデーの計算結果（ NOA A 基準）
注）上段：冷房デグリデー、下段：暖房デグリデー
- 136 -
表 2. 5.4 -3
Australia
Canada
France
Germany
Italy
Japan
Korea
UK
USA
Russia
China
India
Indonesia
Malaysia
Brazil
主要国の月別平均気温（ 196 1 年 - 199 0 年， ℃ ）
1月
2月
3月
27.8 27.2 25.4
-22.6 -20.8 -15.8
3.3
4.3
6.5
-0.4
0.6
3.8
4.0
4.9
7.0
-1.2 -0.8
2.6
-3.3 -1.3
3.8
3.0
3.0
4.7
-3.9 -1.8
2.5
-25.3 -23.2 -15.1
-7.7 -5.2
1.0
16.3 18.5 22.8
25.0 25.1 25.3
24.4 24.5 24.9
25.5 25.6 25.5
4月
21.9
-7.0
9.1
7.6
10.0
8.6
10.3
6.8
7.9
-5.2
7.8
26.8
25.6
25.3
25.0
5月
17.9
1.7
12.8
12.2
14.1
13.4
15.4
9.8
13.5
4.1
13.1
28.9
25.5
25.4
24.2
6月
14.9
8.6
16.1
15.5
17.8
17.2
19.7
12.7
18.3
11.6
17.0
28.4
25.1
25.2
23.3
7月
14.0
12.3
18.6
17.2
20.6
21.2
23.2
14.4
21.0
15.2
19.3
26.4
24.8
25.0
23.3
8月
15.8
10.8
18.3
16.9
20.5
22.5
23.8
14.3
20.1
12.6
18.4
25.8
24.9
24.9
24.2
9月
19.0
5.1
15.9
13.8
17.6
18.6
18.8
12.2
15.9
6.3
14.0
25.5
25.2
24.9
25.1
10月
22.5
-2.1
11.8
9.4
13.3
12.6
12.7
9.4
9.6
-4.1
7.6
23.9
25.5
24.8
25.7
11月 12月
25.2 27.1
-11.9 -19.4
6.8
4.0
4.2
0.9
8.6
5.1
7.0
1.7
5.8
-0.5
5.5
3.9
2.7
-2.4
-15.9 -22.6
0.0
-5.8
20.2 16.9
25.5 25.3
24.6 24.5
25.7 25.6
年平均
21.5
-5.0
10.7
8.5
12.0
10.3
10.8
8.3
8.7
-5.0
6.7
23.4
25.2
24.9
24.9
注） IP CC のメッシュデータを単純平均
図 2.5 .4-4
省エネルギー供給曲線の概念図
注）各ステップは省エネ技術を示す
以上のような情報を全て公表している省エネルギー供給曲線データはほとんど存在
しない。また、コスト、省エネルギー効果等は、地域特性により異なるため、汎用的
なデータベースとするためには、コストの構造、温室効果ガス削減効果の詳細なメカ
ニズムが必要になる。
収集した下記の諸データにおいて、こうした条件をほぼ満たしているのは USDOE の
諸データのみであるが、本データは対象技術が限定されている。
②
収集データの概要
a.
USDO E 機器効率基準策定時の技術評価情報
米国エネルギー省が家電機器等の効率基準を策定する際に、経済性評価を行うこと
が義務づけられている。この場合、個別機器の省エネルギー量とコストが経済性評価
レポートとして公表される。この一連のレポート群データがある。代表的なレポート
- 137 -
としては、 ”TECHN IC AL SUP P ORT DOCUMENT: ENERGY E FFIC IENCY STANDARDS
FOR CONSUMER P RODUCTS: RES IDENTIA L CENTRA L A IR CONDIT IONERS AND
HEAT P UMP S Inc lu d ing: R egu lator y Imp ac t Anal ysis,
Ma y 200 2 U.S. De pa rtme n t o f
Ene rg y, Assis ta nt S ec r etar y, En e rg y E ff ic ien c y & Ren ewab le En e rg y O ff ice o f Bu i ld ing
Rese arch and Standa rd s”
などがある。
対象機器は以下の通りである。
家庭用機器
業務用機器
Clo the s D rye rs
Distribu tion Tran sfo rmers
Clo the s Wa she rs
Ele ctric Mo to rs
Cook ing P ro duc ts
Fu rn ac es & Bo ilers
Gene ral Se rvic e Fluo re sce n t
Unita ry A ir Co nd itione rs an d Hea t P u mp s
Inca nde sc en t Re flec to r
Water Heaters
P lu mb ing P rodu cts
P ool Hea te rs
Re frig era to rs an d Free ze rs
Air-c ond ition ers
Wa te r H ea te rs
b.
EU の温室効果ガス削減手段評価のボトムアップアプローチ
EU が 201 0 年までの温室効果ガス削減目標をコスト効果的に行うための政策パッケ
ージを検討するためのスタディとして行われたもので、 EU1 5 ヶ国の国別、部門別の
2010 年にいたる温室効果ガス排出削減量／コストデータの整理をおこなっている。
技術の適用範囲は考慮しているが、コストの詳細は不明であり、技術の相互依存関
係の処理方法についても明確な記述はない。レポート名称は、 ”Ec ono mic E va lu a tio n o f
Secto ral E missio n Reduc tion Ob jectives fo r C limate Chan ge ; B otto m-up Analysis o f
E mission Redu c tion P oten tials an d Co sts fo r Green hou se Ga ses in th e EU ; Upd a ted Su mma ry
rep ort on resu lts o f the bo tto m-u p ana lysis, Marc h 2 001 ”である。
c.
AIM モデルのコスト・省エネルギー量データ
AIM モデルで公表されているコスト・省エネ量パラメータは個別技術の単位コスト
および単位省エネルギー量である。A IM モデルは線形計画モデルとして解かれるため、
省エネルギー供給曲線は、モデルの解として得られる。ただし、直接省エネルギー供
給曲線が計算されるという形式ではなく、炭素税等が与えられた場合に、種々の制約
条件の下でコストが最小になる解として技術の選択がなされている。出所は ”C limat e
P olicy A sse ssmen t; Asia -P acific In teg rated Mode lin g, M. Kainu ma, Y. Ma tsuo ka, T. Morita
ed., Sp ring e r, 20 03” である。
- 138 -
d.
環境省温室効果ガス削減量とコストデータ
環境省中央環境審議会目標達成シナリオ小委員会がまとめた、各分野における温室
効果ガス排出削減量、削減コストをまとめた資料である。出所は
http ://www.en v. go. jp /c ounc il/06 ea rth /r062 -01 /ind ex. html である。
なお、上記の省エネルギー供給曲線は民生部門もしくは全部門を対象としているが、
産業部門の事例としては米国 LBN L の一連の産業部門の省エネルギー供給曲線の調査
レポートが存在している。
③
省エネルギー供給曲線の事例
a.
個別機器の省エネルギー供給曲線
USDOE 等の一連のデータ（米国が機器のエネルギー効率基準を作成する場合に経済
性評価を行うことが義務づけされている。このためのバックデータである。）から、エ
アーコンディショナー（パッケージタイプ３冷凍トン）の事例を表 2 .5. 4 -4 ∼ 表 2 .5. 4 -6
に示す。
出典は以下のような資料である。
1) TECHNICA L SUP PORT DOCUMENT:
ENERGY EFFIC IENCY STANDARDS
FOR
CONSUMER P RODUCTS: RES IDENT IA L CENTRAL A IR CONDIT IONERS AND HEAT
P UMP S Inc lud ing : Re gula to ry Imp ac t An al ysis, Ma y 200 2. U. S. D epa rtmen t o f Ene rg y
Ass is t an t S ec re ta r y, E n erg y E ff ic i enc y & Ren ewa b le E ne rg y O ff i ce of Bu i ld i ng R ese a rch
and Stan da rd s
2) Fu rn ac es an d B oilers Sta nda rd s Ru le mak in g Draft Rep ort fo r Re view En g ine erin g
Anal ysi s P re pa red f or Bu ilding Tech no log y P rogra m O ff ic e o f En erg y E ff ic i enc y a nd
Rene wab le En e rg y U .S. Depa rtmen t o f Ene rg y Sep te mbe r 19, 20 02.
3) TECHNICA L SUP PORT DOCUMENT:
ENERGY EFFIC IENCY STANDARDS
FOR
CONSUMER P RODUCTS: RE S IDENT IA L WATER HEATERS In clu d ing : Regu lator y
Imp ac t Ana l ysi s Dec e mbe r 200 0. U.S. Dep a r t men t o f En e rg y As s is t ant S ec re ta r y, Ene rg y
Effic ien c y & Rene wab le Ene rg y B u ilding R ese arc h a nd Sta nda rd s O ffic e
4) TECHNICA L SUP PORT DOCUMENT:
CONSUMER
P RODUCTS:
ENERGY EFFIC IENCY STANDARDS
FLUORESCENT
LAMP
BA LLAS T
P ROP OSED
FOR
RULE
Inc lu d ing : En viron men ta l Assessmen t Regu la to ry Imp ac t An al ysis Janua ry 2000 . U .S.
Departme nt of E ne rg y Assistan t Se creta ry, En erg y E ffic ien c y & Ren e wab le Ene rg y O ffice
of B uilding R esea rch a nd Stand ards
5) TECHNICA L SUP PORT DOCUMENT:
CONSUMER
P RODUCTS:
ENERGY EFFIC IENCY STANDARDS
RE FR IGE RATORS,
FOR
RE FR IG ERATOR -FREE ZERS,
FREE ZERS ; in clud ing dra ft e n viron men ta l assessmen t po lic y impac t ana lysis, Jul y 19 95.
Departme nt of E ne rg y Assistan t Se creta ry, En erg y E ffic ien c y & Ren e wab le Ene rg y O ffice
of C ode an d Stand ards
- 139 -
表 2. 5.4 -4
パッケージタイプエアコンの製造コストと S EER
Efficiency Standard (SEER)
10
Relative Cost
C o s t C o mp o n e n t
Outside
Coil Materials
Unit
Coil Labor
Electrical Materials
1
O r i gi n a l
1.09
O r i gi n a l
12
1.16
O r i gi n a l
13
1.43
O r i gi n a l
14
1.74
O r i gi n a l
15
1.87
O r i gi n a l
$36.18
$39.20
$59.31
$69.63
$94.85
$88.64
$4.15
$4.20
$4.76
$4.92
$5.40
$5.34
$28.44
$31.79
$31.99
$35.22
$35.17
$70.90
Electrical Labor
$1.05
$1.21
$1.07
$1.07
$1.07
$1.48
Miscellaneous Materials
$4.53
$4.49
$5.66
$5.98
$6.30
$6.46
Miscellaneous Labor
$1.64
$1.64
$1.73
$1.76
$1.78
$1.79
Fan Materials
$3.26
$3.76
$4.47
$5.11
$4.86
$5.16
Fan Labor
$0.25
$0.25
$0.25
$0.25
$0.25
$0.25
Cabinet Materials
$52.90
$52.90
$56.41
$79.03
$79.03
$79.03
Cabinet Labor
$12.53
$12.53
$13.05
$16.55
$16.55
$16.55
P l u mb i n g M a t e r i a l s
$11.30
$11.61
$11.32
$13.55
$14.46
$18.79
$3.59
$3.99
$3.72
$3.99
$4.21
$4.96
$122.21
$151.77
$152.87
$167.25
$167.78
$221.33
$0.65
$0.65
$0.65
$0.65
$0.65
$0.65
$24.61
$30.28
$30.32
$41.25
$47.37
$32.90
$1.98
$2.18
$2.22
$2.58
$2.79
$2.25
$52.73
$53.07
$53.07
$53.07
$176.91
$169.03
$1.83
$1.83
$1.83
$1.83
$2.52
$2.52
P l u mb i n g L a b o r
Compressor Materials
Compressor Labor
Indoor
Coil Materials
Unit
Coil Labor
Electrical Materials
Electrical Labor
Other
11
Miscellaneous Materials
$0.00
$0.00
$0.00
$0.00
$0.00
$0.00
Miscellaneous Labor
$0.00
$0.00
$0.00
$0.00
$0.00
$0.00
Fan Materials
$5.13
$5.13
$5.13
$5.17
$5.31
$5.15
Fan Labor
$0.67
$0.61
$0.61
$0.73
$0.77
$0.74
Cabinet Materials
$0.00
$0.00
$0.00
$0.00
$0.00
$0.00
Cabinet Labor
$0.00
$0.00
$0.00
$0.00
$0.00
$0.00
P l u mb i n g M a t e r i a l s
$6.68
$6.68
$8.38
$10.37
$10.37
$10.37
P l u mb i n g L a b o r
$1.53
$1.53
$1.53
$1.53
$1.53
$1.53
Refrigerant Matl
$3.42
$3.42
$5.10
$4.38
$4.38
$4.38
Refrigerant Labor
$0.36
$0.36
$0.36
$0.36
$0.36
$0.36
Indirect Labor
$18.01
$18.01
$18.32
$19.82
$19.82
$19.82
Indirect Material
$19.42
$19.42
$19.75
$19.52
$19.52
$19.52
Equipment Depreciation
$9.70
$9.70
$9.70
$11.84
$11.84
$11.84
Building Depreciation
$6.13
$6.13
$7.02
$13.33
$13.33
$13.33
$14.80
$14.80
$14.76
$14.66
$14.66
$14.66
$3.39
$3.39
$3.58
$5.39
$5.39
$5.39
Taxes
$4.96
$4.96
$5.64
$7.28
$7.28
$7.28
Insurance
$4.41
$4.41
$5.01
$6.47
$6.47
$6.47
$48.71
$48.71
$55.83
$105.96
$105.96
$105.96
To t a l
$511.12
$554.59
$595.42
$730.49
$888.93
$954.80
Direct Material
Maintenance
Utilities
Freight-Out
$351.37
$394.10
$424.04
$490.01
$646.79
$712.13
Direct Labor (incl. benefits)
$30.22
$30.98
$31.77
$36.21
$37.87
$38.41
Overhead (incl. benefits)
$80.82
$80.80
$83.78
$98.31
$98.31
$98.31
F u l l C o s t ( n o f r e i gh t - o u t )
$462.41
$505.88
$539.60
$624.53
$782.97
$848.85
- 140 -
表 2. 5.4 -5
パッケージタイプエアコンの投資回収年数のまとめ
Efficiency
P a yb a c k P e r i o d i n Y e a r s
Level
S h o wn b y P e r c e n t i l e s o f t h e D i s t r i b u t i o n o f R e s u l t s
(SEER)
0%
10%
20% 30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100% Mean
11
1
5
8
10
13
16
20
25
34
52
596
24
12
1
5
7
9
11
14
17
22
30
45
927
22
13
2
7
10
14
18
22
26
33
46
69
>1000 33
18
2
9
14
21
32
49
84
237
1000
1000
>1000 378
表 2. 5.4 -6
パッケージタイプエアコンの DO E 試験方法に基づく投資回収年数・入力
データのまとめ
Effc’y
Installed
Annual Annual Annual Annual
Level
Consumer
Energy Repair Maint.
Cost
Use
SEER
b.
1998$
Cost
kWh/yr 1998$
Cost
1998$
Operating 2006
Expense
1998$
Rebutt.
Assumed Weighted-Avg
Effc’y
Distr.
of Units Sold below Effc’y
P a yb a c k
Installed
Annual
Period
Consumer
Operating
Cost
Expense
1998$
1998$
-
years
10
$2,607 3,600
$34
$36
$365 82.30 %
-
-
11
$2,795 3,273
$34
$36
$339
9.70 %
$2,607
$365
7.3
12
$2,903 3,000
$34
$36
$318
6.80 %
$2,627
$362
6.2
13
$3,229 2,769
$35
$36
$300
1.20 %
$2,646
$359
9.8
18
$3,822 2,000
$67
$36
$270
0.00 %
$2,653
$358
13.3
EU の部門別省エネ供給曲線
EU の省エネルギー供給曲線は、地域別、部門別に推計されている。基本的には現状
をベ − スにし、 2 010 年までに適用可能な対象分野、対象技術を想定して省エネルギー
供給曲線を描いているが、省エネルギー技術間の相互依存性の取り扱いについては明
確な記述が無く、また、各種のコストパラメータの詳細は不明である。
なお、下記の民生部門の省エネルギー供給曲線は割引率 4% で計算されているが、
P RIMES では、部門別に異なる割引率を使用している。
出所） Eco no mic E valu atio n o f Se ctoral E mission R edu ction Ob je ctives fo r Climate C han ge
Econo mic E va lu ation o f Ca rb on D iox ide E mission R edu ction in the House ho ld and Se rvic e s
Sec to rs in the EU Bo tto m-u p Ana lysis Fina l Rep or t J an ua r y 2 001 . Suz ann e J oosen a nd
Ko rne lis B lok Eco fys
その他に以下のようなレポートがある。
- 141 -
Econo mic E valua t ion of Se c to ra l E mi ss io n Red uc t ion Ob je c t i ve s fo r C l i mate Chan g e
Botto m-u p Ana lysis o f E mission Re duc tio n P oten tials a nd Co sts fo r Green hou se Ga se s in th e
EU Upda te d S u mma ry repo rt on resu lts o f the bo tto m-up a na lysis Ma rc h 200 1. Ch ris
Hendrik s, Da vid de Jag e r, Ko rne lis B lok Je ro e n de B ee r, Joch en Ha rn isch, Su zann e Joo sen ,
Dian P h ylipse n Man on Ke rsse me eck ers, C la ire B ye rs a nd Ma rtin P a te l ECO FYS Ene rg y an d
En viro n men t
Econo mic E valua tion o f E missio n R edu c tions o f H FCs, P FCs and S F 6 in Eu rop e SP EC IA L
REP ORT Contribu tio n to th e stud y “ E cono mic E va lu ation o f S ec to r al E mis s ion Red uc tion
Obje ctive s fo r C lima te Cha nge ” on beh a lf of th e Co mmission of the Europe an Unio n
Dir ec to ra te Ge ne ra l En viron me nt J o chen Ha rn isch a nd Ch ris Hen dr ik s. ECO FY S E ne rg y and
En viro n men t
Econo mic E valua t ion of Se c to ra l E mi ss io n Red uc t ion Ob je c t i ve s fo r C l i mate Chan g e
Econo mic E va lua tion of E mission Re duc tio n s o f Me than e in the Waste Sec to r in th e E U
Botto m-u p Ana lysis UP DATED Fin a l R epo rt (Upda ted ve rsion ) Ma rc h 20 01. Jud ith Ba te s an d
Ann Ha worth AEA Tec hno log y En viro n men t
このほかに産業部門、運輸部門、エネルギー供給部門の各部門のレポートがある。
EU15の家庭部門の省エネルギー供給曲線
500
400
euro/tCO2 eq.
300
200
100
0
-100
0
50
100
150
200
-200
-300
Mt CO2 eq.
図 2. 5.4 -5
EU1 5 ヶ国の家庭部門の省エネルギー供給曲線
- 142 -
表 2. 5.4 -7
EU1 5 ヶ国の家庭部門の C O 2 排出削減の平均コストおよびポテンシャル
Pollu- Measure name
Emmi－sion
Invest Yearly
tant
reduc-tion
-ment cost
lifetime
specific
abatement cost
euro/t euro
Mt CO2 eq.
year
euro
/tCO2 eq.
CO2
/tCO2 eq.
eq.
CO2
Energy efficient TV and video equipment
1
0
-310
15
-194
0.5
0
-317
15
-187
1
178
-323
8
-181
2
178
-326
8
-178
Miscellaneous options (cheap tranche)
11
0
-235
15
-165
Miscellaneous options (moderate costs
11
138
-235
15
-156
3
6,686
-368
15
-57
Retrofit houses: wall insulation
28
2,269
-129
50
-42
Retrofit houses: roof insulation
26
1,600
-169
20
-29
Subtotal: Cost range < 0 euro / t CO2 eq.
83
New energy efficient residential houses:
12
1,815
-200
20
-11
1 11,227
-275
15
7
Very energy efficient refrigerators and
freezers
Efficient lighting: Best Practice (partly
implemented)
Efficient lighting: Best Practice (fully
implemented)
tranche)
Efficient refrigerators and freezers: Best
Practice
Best Practice
Subtotal: Cost range 0 < 20 euro /t CO2 eq.
Efficient washing machines, clothes dryers,
12
dishwashers: Best Practice
Retrofit houses: (highly) insulated windows
49
2,344
-177
20
10
Advanced heating systems: condensing
15
2,038
-140
15
50
0.2
406
-28
25
58
3
3,056
-200
20
71
8
4,879
-52
15
272
Advanced heating systems: heat pumps
16
3,884
73
15
432
Subtotal: cost range > 50 euro/tCO2 eq.
28
32.5
0
15
3
boilers
Subtotal: Cost range 20 < 50 euro / t CO2
66
eq.
Geothermal heat production
New very energy efficient residential
houses: Zero Energy
Solar thermal
HFC
Domestic refrigeration: hydrocarbons
1
Subtotall cost range: 0<20 euro/tCO2 eq.
1
Total Potential emission reduction
190
- 143 -
EU15の業務部門の省エネルギー供給曲線
500
400
euro/tCO2 eq.
300
200
100
0
-100
0
50
100
150
200
-200
-300
Mt CO2 eq.
図 2. 5.4 -6
c.
EU1 5 ヶ国の業務部門の省エネルギー供給曲線
AIM モデルの事例
AIM モデルにおける民生部門の温暖化対策技術の特性・コストをまとめたものを表
2.5. 4 -9 に示す。
d.
環境省の報告事例
シナリオ達成小委員会によるデータのうち、民生部門について表 2.5 .4 -10 に例示す
る（電力の温室効果ガス排出原単位は火力平均値の場合）。
- 144 -
表 2. 5.4 -8
EU1 5 ヶ国のサービス部門の C O 2 排出削減の平均コストおよびポテンシャ
ル
Pollu- Measure name
Emmi-
Invest- Yearly
Life-
specific
tant
sion
ment
time
abate-
cost
reduc-
ment cost
tion
year
Mt CO2
euro
euro
eq.
/tCO2
/tCO2 eq.
euro/tCO2
eq.
eq.
CO2
Efficient office equipment: Best Practice
3
0
-278
5
-178
Building Energy Management Systems (BEMS):
3
0
-278
10
-178
Efficient space cooling equipment
1
377
-277
15
-172
Efficient lighting: Best Practice level 1
2
651
-278
8
-159
Very efficient lighting: Best Practice level 2
1
1,200
-277
8
-144
42
0
-153
10
-129
Retrofit services buildings: wall insulation
14
2,269
-157
50
-26
Retrofit services buildings: roof insulation
13
1,600
-162
20
-8
Subtotal: Cost range < 0 euro / t CO2 eq.
80
Retrofit services buildings: (highly) insulated
31
2,344
-168
20
35
9
4,059
-159
20
146
3
6,495
-159
20
312
1
52.1
32.7
15
37
S tationary air conditioning chiller: HC and NH3
1
221.9
21.7
15
42
Commercial refrigeration: leakage reduction
2
82.5
41.5
15
49
Subtotal: Cost range 20 < 50 euro / t CO2 eq.
3
electricity
Building Energy Management Systems (BEMS):
space heating and cooling
windows
New energy efficient services buildings:
Energy efficiency level 1
New very energy efficient services buildings:
Energy efficiency level 2
Subtotal: Cost range 20 < 50 euro / t CO2 eq.
HFC
Stationary air conditioning DX (distributed
43
technology): leak reduction
T otal potential emiss ion reduction
126
- 145 -
表 2. 5.4 -9
AIM モデルにおける日本の民生部門での温暖化対策技術の特性
Energy Device
Residential Sector
Conventional air conditioner
(cool)
High efficiency air conditioner,
T op Runner Standard (cool)
High efficiency air conditioner,
2000's highest (cool)
Conventional air conditioner
(cool&warm)
High efficiency air conditioner,
T op Runner Standard
High efficiency air conditioner,
2000's highest (cool&warm)
Oil stove
Oil fan heater
Forced draft balanced oil fan
heater
Gas fan heater
Forced draft balanced gas heater
Gas fan heater
Forced draft balanced gas heater
Oil water heater
Gas water heater
Electric water heater
Solar thermal water heater
Solar system with heat exchange
media
Latent heat recovery type
Water heater with CO2
refrigerant
Fuel cell for household
Device
Unit
Fixed
Cost
(10 3 JPY)
Life
(Years)
NOx
Material
(kg/yr.
Use
/d.u.)
1 unit
171
10
Cooling
13.26
a
Electricity
4.74
0
0.00
1 unit
180
10
Cooling
13.26
a
Electricity
4.74
0
0.00
1 unit
216
10
Cooling
13.26
a
Electricity
2.41
0
0.00
1 unit
190
10
38.75
13.26
38.75
13.26
38.75
13.26
23.60
34.33
a
Electricity
17.18
0
0.00
Electricity
17.18
0
0.00
Electricity
8.92
0
0.00
Kerosene
Kerosene
Electricity
Kerosene
25.49
37.05
1.58
40.58
0
0
0
0
0.07
0.63
T own Gas
T own Gas
LPG
LPG
Kerosene
T own Gas
Electricity
Solar Heat
Solar Heat
21.46
51.49
21.46
51.49
38.90
33.71
28.09
12.50
19.50
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0.15
0.75
0.18
0.85
0.97
0.63
0.00
0.00
0.00
T own Gas
Electricity
26.61
8.43
0
0
0.50
0.16
T own Gas
66.83
0
0.00
Kerosene
LPG
Electricity
Solar Heat
Solar Heat
38.90
33.71
28.09
12.50
19.50
0
0
0
0
0
0.97
0.72
0.00
0.00
0.00
LPG
Electricity
26.61
8.43
0
0
0.57
0.18
LPG
66.83
0
0.00
Electricity
Electricity
Electricity
Electricity
0.50
0.17
0.19
0.17
0
0
0
0
0.00
0.00
0.00
0.00
Electricity
Electricity
Electricity
Electricity
0.16
0.14
7.24
7.24
0
0
0
0
0.00
0.00
0.00
0.00
Electricity
3.51
0
0.00
Electricity
Kotatsu
1.00 b
Electricity
Fan
1.00 b
Electric blanket
1.00 b
Electricity
Electric fan heater
1.00 b
Electricity
Washing machine
1.00 b
Electricity
Vacuum cleaner
1.00 b
Electricity
Microwave oven
1.00 b
Electricity
Clothing drier
1.00 b
Electricity
Electric carpet
1.00 b
Electricity
device unit/year/d.u., d.u.=device unit
1.63
0.15
0.48
0.83
0.47
1.14
1.03
4.44
2.63
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
1 unit
1 unit
3
20
8
8
Warming
Cooling
Warming
Cooling
Warming
Cooling
Warming
Warming
1 unit
118
8
Warming
34.97
a
1
1
1
1
1
1
1
1
1
unit
unit
unit
unit
unit
unit
unit
unit
unit
50
133
50
133
244
156
240
190
550
8
8
8
8
15
15
15
10
33
Warming
Warming
Warming
Warming
21.46
42.91
21.46
42.91
25.28
25.28
25.28
12.50
19.50
a
1 unit
1 unit
190
400
15
15
25.28
25.28
a
1 unit
500
20
26.73
23.39
25.28
25.28
25.28
12.50
19.50
a
25.28
25.28
a
a
1 unit
1 unit
200
240
10
10
Hot water (t.g. area)
Hot water (t.g. area)
Hot water (t.g. area)
Hot water (t.g. area)
Hot water (t.g. area)
Hot water (t.g. area)
Hot water (t.g. area)
Hot water (t.g. area)
Electricity
Oil water heater
Gas water heater
Electric water heater
Solar thermal water heater
Solar system with heat exchange
media
Latent heat recovery type
Water heater with CO2
refrigerant
Fuel cell for household
Specific Energy Input
(10 8 cal/yr./d.u.)
Specific Service
unit
unit
unit
unit
unit
244
156
240
190
550
15
15
15
10
33
Hot water (LPG area)
1 unit
1 unit
190
400
15
15
Hot water (LPG area)
1 unit
500
20
1
1
1
1
1
Hot water (LPG area)
Hot water (LPG area)
Hot water (LPG area)
Hot water (LPG area)
Hot water (LPG area)
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
a
0.2
2.1
14
18
1
6
7
7
Light (Incandescent)
Light (Fluorescent)
Light (Fluorescent)
18
23
170
180
7
7
6
6
Light (Fluorescent)
Light (Fluorescent)
Refrigerator
Refrigerator
0.19
0.19
1.00
1.00
a
183
6
Refrigerator
1.00
b
10
6
10
6
10
6
10
6
10
6
10
6
10
6
10
6
10
6
"b"=number of
Light (Incandescent)
0.62
a
26.73
23.39
0.50
0.50
0.19
0.19
Hot water (LPG area)
Electricity
Incandescent
1 unit
Fluorescent of incandescent type 1 unit
Conventional fluorescent
1 unit
1 unit
Fluorescent with enery saving
stabilizer
Inverter type fluorescent
1 unit
Hf Inverter type fluorescent
1 unit
Conventional refrigerator
1 unit
High efficiency refrigerator, T op 1 unit
Runner Standard
1 unit
High efficiency refrigerator,
2000's highest
Kotatsu
1 unit
Fan
1 unit
Electric blanket
1 unit
Electric fan heater
1 unit
Washing machine
1 unit
Vacuum cleaner
1 unit
Microwave oven
1 unit
Clothing drier
1 unit
Electric carpet
1 unit
Note: Unit with "a"=10 8 cal/year/d.u., Unit with
a
a
a
a
a
a
a
b
b
注）上表（日本）では各個別機器の技術レベル毎のコスト、エネルギー消費量が推計されている。各欄の最
上段が baseline の技術である。
- 146 -
表 2. 5.4 -10
民生部門の温暖化対策技術の追加的な削減費用および削減量
対策技術
追加的削減費用
追加的削減量
[ 円 / t- C ]
[ 千トン C O 2 ]
内炎式ガステーブル
-200,000
780
潜熱回収型温水ボイラー
-200,000
250
給湯器にエコノマイザーを導入
-190,000
160
待機電力の節電
-140,000
7,900
非常口高輝度誘導灯
-140,000
590
自動販売機の省エネルギー
-140,000
2,500
サマータイムの導入
-140,000
1,100
エレベータの省エネルギー
-100,000
370
超高効率変圧器の導入
-78,000
320
上水処理施設へのインバータ制御の導入
-40,000
280
潜熱回収型給湯器
-35,000
2,100
ガスコージェネレーション ( 業務部門 )
-31,000
460
-940
28
地域熱供給施設 ( 都市熱源ネットワーク整備 )
13,000
2,400
家庭用燃料電池コージェネレーション
17,000
1,300
食器洗い機
19,000
1,800
ビルのエネルギー管理システム
30,000
1,200
太陽熱温水器 (家庭部門 )
31,000
2,400
下水処理施設へのインバータ制御の導入
- 147 -
2.6
2.6.1
各国における地球温暖化への政策的対応動向の調査
政策情報のデータソース
温室効果ガス排出削減対策は多岐にわたり、一括して入手できる政策情報は少ない。
また、温室効果ガス排出削減対策の主要部分は省エネルギー対策となっており、省エ
ネルギー対策の詳細な報告は、IEA 諸国に関しては、IEA のホームページに、The E ne rg y
Effic ien c y U pda te b y C oun tr y (up da ted regu larly) として定期的にまとめられている。
h ttp ://www. iea .o rg /pu bs/n e wsle tt/en ee ff/table. htm
ここでは、温室効果ガス削減対策が、広範囲にまとめられているデータとして、
UN FCCC へのカントリーコミュニケーションの報告をもとに、政策情報のデータベー
ス化を図っている。これは対策が包括的に取り上げられていること、IEA 加盟国以外の
国についても政策がまとめられていることなどの利点が多いためである。本データの
出所は
h ttp ://un f ccc . in t/reso ur ce /na tco m/nc ta ble .h tml# a1
である。
2.6.2
UNFCCC におけるカントリーコミュニケーションの提出状況
カントリーコミュニケーションは ANNEXⅠ 諸国と ANNEXⅠ 以外の諸国に区分され
る。ベラルーシを除く全ての ANNEXⅠ 諸国はカントリーコミュニケーションを提出し
ているが、ロシア連邦はロシア語、スペインはスペイン語での提出のみである。ANNEX
Ⅰ以外の諸国でカントリーコミュニケーションを提出している国は百ヶ国近くある
が、中国、インドなど提出していない国も多く、また英語以外の言語での提出も多い。
カントリーコミュニケーションの提出状況は表 2.6 .2 -1 ∼ 表 2. 6.2 -6 に示すとおりで
ある。
- 148 -
表 2. 6.2 -1
ANN EX Ⅰ 諸国のカントリーコミュニケーションの提出状況 (1 )
COUNTRY:
First
Second
Th i r d
最新の
national
national
national
national
communicat communicat communicat communicat
ion
ion
ion
AUSTRALIA
○
○
○
2002/8/16
AUSTRIA
○
○
○
2001/11/29
BELGIUM
○
○
○
2002/4/29
BULGARIA
○
○
○
2002/7/31
CANADA
○
○
○
2002/2/19
CROATIA
○
CZECH REPUBLIC
○
○
DENMARK
○
○
ESTONIA
○
EUROPEAN COMMUNITY
ionの日付
BELARUS
2002/2/7
○
2001/12/28
○
○
2001/11/30
○
○
○
2001/12/21
FINLAND
○
○
○
2001/11/20
FRANCE
○
○
○
2001/11/30
GERMANY
○
○
○
GREECE
○
○
HUNGARY
○
○
ICELAND
○
○
IRELAND
○
○
ITALY
○
○
J AP A N
○
LATVIA
○
2002/7/2
○
○
2002/5/31
○
○
○
2001/11/30
LIECHTENSTEIN
○
○
○
2002/4/10
LITHUANIA
○
○
LUXEMBOURG
○
MONACO
○
○
○
2001/11/2
NETHERLANDS
○
○
○
2001/11/23
NEW ZEALAND
○
○
○
2001/11/30
NORWAY
○
○
○
2002/5/8
POLAND
○
○
○
2001/11/30
PORTUGAL
○
○
- 149 -
2003/1/21
表 2. 6.2 -2
ANN EX Ⅰ 諸国のカントリーコミュニケーションの提出状況 (2 )
COUNTRY:
First
Second
Th i r d
最新の
national
national
national
national
communicat communicat communicat communication
ion
ion
ROMANIA
○
○
RUSSIAN FEDERATION
○
○
ion
の日付
○ロシア語
2002/11/20
のみ
S LO V A K R E P U B L I C
○
S LO V E N I A
○
SPAIN
○
○
2001/10/24
○
2002/8/28
○
○スペイン
2002/4/1
語のみ
S WE D E N
○
○
○
2001/11/30
S WI T Z E R L A N D
○
○
○
2001/11/7
UKRAINE
○
○
○
○
2001/10/30
○
○
○
2002/5/28
UNITED KINGDOM OF GREAT
BRITAIN
AND NORTHERN IRELAND
UNITED STATES OF AMERICA
表 2. 6.2 -3
ANN EX Ⅰ 以外の諸国のカントリーコミュニケーションの提出状況 (1)
COUNTRY:
Initial national
Second
最新の national
communication
national
communicationの
communicat 日付
ion
ALBANIA
○
2002/9/13
ALGERIA
○フランス語のみ
2001/4/30
ANTIGUA AND BARBUDA
○
2001/9/10
ARGENTINA
○ スペイン語 HCのみ
1997/7/25
ARMENIA
○
1998/11/4
AZERBAIJAN
○
2000/5/23
BAHAMAS
○
2001/11/5
BANGLADESH
○ HCのみ
2002/11/12
BARBADOS
○
2001/10/30
BELIZE
○ HCのみ
2002/9/16
BENIN
○ HCのみ
2002/10/22
BHUTAN
○
2000/11/13
BOLIVIA
○
2000/11/16
BOTSWANA
○
2001/10/22
BURKINA FASO
○ HCのみ
- 150 -
2002/5/16
表 2. 6.2 -4
ANN EX Ⅰ 以外の諸国のカントリーコミュニケーションの提出状況 (2)
COUNTRY:
Initial national
Second
最新の national
communication
national
communicationの
communicat 日付
ion
BURUNDI
○フランス語のみ
2001/11/23
C AM B O D I A
○
C AP E V E R D E
○フランス語のみ
2000/11/13
CHAD
○
2001/10/29
C H I LE
○
2000/2/8
COLOMBIA
○スペイン語のみ
2001/11/18
CONGO
○フランス語のみ
2001/10/30
COOK ISLANDS
○
1999/10/30
COSTA RICA
○スペイン語のみ
2000/11/18
C O T E D 'I V O I R E
○フランス語のみ
2001/2/2
CUBA
○スペイン語のみ
2001/9/28
DEMOCRATIC REPUBLIC OF THE CONGO
○ HCのみ
DJIBOUTI
○
2002/6/6
DOMINICA
○
2001/12/4
ECUADOR
○スペイン語のみ
EGYPT
○
1999/7/19
EL SALVADOR
○スペイン語のみ
2000/4/10
ERITREA
○
2002/9/16
E TH I O P I A
○
2001/10/16
GEORGIA
○
1999/8/10
GHANA
○
2001/5/2
GRENADA
○
2000/11/21
GUATEMALA
○スペイン語のみ
GUINEA
○ HCのみ
2002/10/28
GUYANA
○ HCのみ
2002/5/16
HAITI
○フランス語のみ
2002/1/3
HONDURAS
○スペイン語のみ
2000/11/15
INDONESIA
○
1999/10/27
ISRAEL
○
2000/11/18
JAMAICA
○
2000/11/21
JORDAN
○
1999/3/6
KAZAKHSTAN
○
1998/11/5
KENYA
○ HCのみ
○
- 151 -
2002/10/8
2000/11/21
2000/11/15
2002/2/1
2002/10/22
表 2. 6.2 -5
ANN EX Ⅰ 以外の諸国のカントリーコミュニケーションの提出状況 (3)
COUNTRY:
Initial national
Second
最新の national
communication
national
communicationの
communicat 日付
ion
L A O P E O P LE ' S D E M O C R A T I C R E P U B L I C
○
2000/11/2
LEBANON
○
1999/11/2
LESOTHO
○
2000/4/17
MALAYSIA
○
2000/8/22
MALDIVES
○
2001/11/5
MALI
○フランス語のみ
2000/11/13
M AR S H A L L I S L A N D S
○
2000/11/24
MAURITANIA
○フランス語のみ
2002/7/30
MAURITIUS
○
1999/5/28
MEXICO
○ スペイン語 HCのみ
MICRONESIA
○
1997/12/4
MONGOLIA
○
2001/11/1
MOROCCO
○フランス語のみ
2001/11/1
NAMIBIA
○
2002/10/7
NAURU
○
1999/10/30
NICARAGUA
○スペイン語のみ
2001/7/25
NIGER
○フランス語のみ
2000/11/13
NIUE
○
2001/10/2
PANAMA
○フランス語のみ
2001/7/20
P AP U A N E W G U I N E A
○
2002/2/27
PARAGUAY
○ スペイン語 HCのみ
2002/4/10
PERU
○スペイン語のみ
2001/8/21
P H I LI P P I N E S
○
2000/5/19
REPUBLIC OF KOREA
○
1998/2/12
REPUBLIC OF MOLDOVA
○
2000/11/13
S AI N T K I T T S A N D N E V I S
○
2001/11/30
S AI N T L U C I A
○
2001/11/30
S AI N T V I N C E N T A N D G R E N A D I N E S
○
2000/11/21
S AM O A
○
1999/10/30
SENEGAL
○フランス語のみ
SEYCHELLES
○
2000/11/15
S I N G AP O R E
○
2000/8/21
SRI LANKA
○
2000/11/6
- 152 -
○
2001/7/23
1997/12/1
表 2. 6.2 -6
ANN EX Ⅰ 以外の諸国のカントリーコミュニケーションの提出状況 (4)
COUNTRY:
Initial national
Second
最新の national
communication
national
communicationの
communicat 日付
ion
SWAZILAND
○
2002/5/21
TAJIKISTAN
○
2002/10/4
THAILAND
○
2000/11/13
TOGO
○フランス語のみ
2001/12/20
TRINIDAD AND TOBAGO
○ HCのみ
2001/11/30
TUNISIA
○フランス語のみ
2001/10/27
TURKMENISTAN
○
2000/11/11
TUVALU
○
1999/10/30
UGANDA
○
2002/10/26
URUGUAY
○スペイン語のみ
1997/10/15
UZBEKISTAN
○
1999/10/22
VANUATU
○
1999/10/30
YEMEN
○ HCのみ
2001/10/29
ZIMBABWE
○
2.6.3
1998/5/25
データベース化に当たっての課題
上記のカントリーコミュニケーションは、様式が統一されておらず、対象分野の区
分、政策手段の分類も様々である（政策手段の分類がない国もある）。このため、国に
よって国際協力が個別の政策として細かに取り上げられている国（カナダ）がある一
方で、国際協力については殆ど述べられていない国もある。また、カントリーコミュ
ニケーションは排出削減策についてまとめているものであるが、国によっては適応策
に区分した方が良いような政策も政策手段として取り上げられている場合もある。
カントリーコミュニケーションにおいて政策手段の分類が明記されている場合であ
っても、規制、ボランタリーアグリーメントなどの区分には様々なバリエーションが
ある。カントリーレポートに手段分類が明記されている場合は、データベースに記入
しているが、この政策区分の不明瞭さがあるために、独自に分類したものをデータベ
ースにまとめている。
この政策区分の基本的な考え方は以下の通りである。
・規制；法的な裏付けがあり、直接エネルギー効率、 H FC 排出等に制約を加えるも
の、 RP S を含む
・ボランタリーアグリーメント；何らかの削減目標設定があるものを対象とし、漠
然としたものは情報に区分した。ネゴシエイテッドアグリーメントを含む。
- 153 -
・税；汚染物質の排出に関わる課税措置
・補助金；通常の補助金の他に、税控除、税の軽減措置を含む
・その他料金政策；税ではないが料金を通して規制するもの、排出権取引を含む
ただし、上記の区分は厳密なものではない。本データベースでは個別政策の詳細分
析は行っていないので、今後こうした分類基準についてのリファイン、政策の詳細分
析が今後の課題になる。
2.6.4
各国の温暖化対策政策の特徴
カントリーコミュニケーションを提出している国から、代表的な国について、上記
の方針に基づいて政策情報のデータベース化を行っているが、こうした整理の利用例
として、政策手段からみた国別の特徴を、政策手段分類別記載項目数の比率からみた
ものを図 2. 6.4 -1 および図 2.6 .4 -2 に示す。
図 2 .6. 4 -1 を見ても明らかなように、米国、カナダ、豪州においては、規制のウエイ
トが小さく、情報提供、補助金のウエイトが大きい。これに対して欧州の場合は、規
制のウエイトが高いことと、税金がある程度大きなウエイトを占めていることが特徴
になっている。
また、分類として示すのは困難だが、運輸部門の対策が重視されている国が多く、
特に追加的対策として運輸部門が重視されていることが特徴的である。
Non -Ann ex Ⅰ 諸国のカントリーコミュニケーションは Ann ex Ⅰ 諸国のように形式の
整った形では必ずしもまとめられてはいないが、政策情報本文からその政策手段を分
類してグラフ化すると図 2.6 .4 -2 のようになる（比較のために E U の政策もあわせて掲
載している）。
Annex Ⅰ 諸国に比較して、 Non -A nne x Ⅰ 諸国の場合は、比較的その他の政策およびそ
の他の料金政策のウエイトが高くなっている。ここでは３ヶ国しか取り纏めていない
ので、こうした傾向を一般化するのは危険であるが、この３ヶ国を見る限りにおいて
は、こうした特徴の原因となっているのは、これらの国が発展途上国でありインフラ
整備などの対策のウエイトが大きいこと（その他）と、これまでエネルギー低価格政
策を採用していた国であることからエネルギー価格を国際市場の実勢に戻すことが一
つの政策手段になっていること（その他料金）が挙げられる。
- 154 -
100%
その他
90%
情報提供・調査
80%
研究開発
その他料金政策
70%
60%
50%
税金
40%
補助
30%
20%
ﾎﾞﾗﾝﾀﾘｱｸﾞﾘｰﾒﾝﾄ
10%
規制
オーストラリア
カナダ
米国
デンマーク
フィンランド
スウェーデン
ノルウェー
オランダ
図 2. 6.4 -1
フランス
ドイツ
英国
0%
主要国のカントリーコミュニケーションでの政策手段分類別記載数の比率
注）一つの温暖化防止政策が複数の政策手段の複合である場合には、ダブルカウントして
図に表示している。
100%
90%
その他
80%
情報提供・調査
70%
研究開発
60%
その他料金政策
50%
税金
40%
補助
30%
ﾎﾞﾗﾝﾀﾘｱｸﾞﾘｰﾒﾝﾄ
20%
規制
10%
ＥＵ
モルディブ
インドネシア
図 2. 6.4 -2
韓国
0%
Non -Ann exⅠ 諸国のカントリーコミュニケーションでの政策手段分類別
記載数の比率
注）一つの温暖化防止政策が複数の政策手段の複合である場合には、ダブルカウントして
図に表示している。 EU の値は比較のために掲載した。
- 155 -
2.7
まとめ
本章では、世界各地における中長期的な経済発展に伴う産業構造や社会構造などの
変化に影響を与える要因に関する分析検討を行うために、国際機関等が提供している
主な経済社会指標について先進国のみならずできるだけ多くの途上国の時系列統計デ
ータを収集・整理した。また、こうした数値データのほか、各国における地球温暖化
への政策的対応動向といった、定性的で、しかも構造変化に大きく影響する要因につ
いても着目して調査を実施した。
収集対象とした経済社会指標は、農業、工業およびサービス産業の付加価値生産高、
自動車等の代表的な工業製品生産量といった産業部門に関する経済的指標のほか、民
生・運輸部門のエネルギー消費量、労働力、さらには情報化、研究開発、教育に関す
る社会的指標などの多岐に亘るものであり、構造変化を比較的よく説明できそうな指
標の候補として選定したものである。
収集したデータについて主要国・地域における経年変化を概観するとともに、 GD P
の実質値および購買力平価（ P P P ）換算値との相関を図示することによって、経済発展
に伴う構造変化について地域をまたいで中長期的に推移するようなトレンドを観察し
た。
その結果、第１章の 1.2 節や文献 2 )などにおいて既に示されている通り民生部門で
の電力消費と GDP（ PPP ）との間において比較的高い正の相関が見出すことができたほ
か、運輸部門でのエネルギー消費についても同様に高い正の相関があることが確認で
きた。また、農業関連指標については、負の相関が比較的明確に示された。すなわち、
これらの指標の経済発展に伴う変化は、多地域に亘り全体的に見られる「発展パス」
であると解釈することができよう。
工業に関する指標は、全体として見ると明確な発展パスの傾向は見られなかったが、
自動車生産などの高度な技術を必要とする産業に着目すると経済発展との比較的高い
相関が見られた。また、産業部門のエネルギー消費などでは、他の多くの地域におけ
る全体の傾向とは異なる発展パスが中国などの一部の地域で見られるものの、近年で
は全体の傾向に近づきつつあることが観察された。これらの経済的指標のほか、情報
化の指標として取り上げたパソコン普及率や、教育の指標である就学率についても、
経済発展との相関が存在することが分かった。
以上の結果は、民生部門での電力消費のほかにも経済発展パスを説明する有力な要
因が複数存在することを示唆するものである。本節で行った分析を端緒として、産業
連関構造の将来変化を数理モデルとして具体的に取扱うための更なる検討を行うこと
が、今後の課題として残されている。
参考文献
1)
N. Nakicenovic & R. Swart (editors): Special Report on Emissions Scenarios, A Special Report of Working
Group III of the IPCC, Cambridge University Press (2000)
2)
L. Schipper & M. Grubb: On the rebound? Feedback between energy intensities and energy uses in IEA
countries, Energy Policy, 28(6-7), 367-388 (2000)
- 156 -
第 3章
3.1
地球温暖化影響の分析
概要
温暖化の影響分析は、合理的な温暖化対策を探索するという本プロジェクトのもう
一方の基本的な作業である。
IP CC では、第１次評価報告書以来、温暖化による海面上昇や生態系への影響、健康
面への影響の警告を行ってきた。合理的な温暖化対策策定のための温暖化影響の金銭
評価については、第 2 次評価報告書で示された Fank hau se r らの Exte rn -E プロジェクト
が最も著名である。ここでは、統計的生命価値（ VOS L）を 0 . 1 から 1. 5 million ドルと
し、地域によって値を変えている。もし、 VOS L を全世界均一に 1 million ドルとする
と全世界における死亡被害は 140 b illio n ドルとなり、被害の約 4 割を占める事になる。
Tol の場合は 0. 25 millio n ドル＋一人当たり平均所得 × 175 という式を使って、地域別に
異なった確率的生命価値（ Va lu e Of Sta tistic al Life , VOS L）を使用している。途上国に
おける VOS L の値によって温暖化のダメージコスト総額が大きく左右される。
しかしながら、これらはきわめて限定的な評価であり、雪氷への影響や生態系、水
資源の影響など不確実性の大きい対象や、回復不可能な生物種の喪失など金銭的評価
がそもそも困難な対象も無視して良いということにはならない。また、これら自然系
が温暖化によって受ける影響が、堤防構築や下水面の整備など人間生活にとっての頑
健策により変化を受ける作用も無視できない。
温暖化影響は、このように世界の各分野の研究が挑んでいるにもかかわらず、評価
の困難な問題である。また、対象となる分野は、地学、生物学、土木工学、医学など
きわめて幅が広い。
そこで、温暖化影響評価に関しては、統合評価作業に向け、以下のような手順をと
ることとした。
作業手順：温暖化影響の深刻さと、その定量化可能性および対応政策の貢献度のレ
ベルを整理する。まず、水資源、食糧需給に着目する。次いで、生態系、健康影響な
どあいまいさの多い課題に拡張する。
(1 ) (平成 1 4 年度から 1 5 年度 )温暖化影響について現在知られている知見、課題とその
裏付けとなる統計、情報を整理する。
(2 ) (平成 15 年度 ) 温暖化による気候変動 (気温、降水量、海面上昇他 )について、簡易
気候変動モデルによる温暖化と地域メッシュへの影響を補間で求め、さらに G IS を
用いて他統計との統合化を行う。影響評価が G IS 上で視覚的に把握できる点を重視
する。
(3 ) (平成 1 5 年度 ) 食糧需要について、温暖化要因分析の成果と整合させつつ評価を行
い、供給とのギャップを計算する。同様に、他の生物資源 (用材、紙パルプ、その
他農林水産業 )の需要を策定する。
- 157 -
(4 ) (平成 1 6 年度以降のスコープ )温暖化影響と温暖化損害発生後の対策費用、予防的
保全投資のコスト =ベネフィットをまとめ、最適な事前計画を策定する。
本セクションでは、まず、地球温暖化影響に係わる既存研究成果の中心である IP CC
の成果をまとめる。次に、地球温暖化影響を含めた統合モデルの代表例を調査する。
次に、地球温暖化影響に係わる関連データを整理する。これらのデータは来年度以降
の地球温暖化影響モデルの開発に利用される。次に、各分野の専門家への温暖化影響
研究の最新の動向と問題点のヒアリング調査の概要を示す。最後に、本セクションの
まとめを述べる。
参考文献
1)
ExternE, 1998: Externality of Energy: Globa1 Warming Damages
2)
Fankhauser, S., 1994: The social costs of greenhouse gas emissions: An expected value approach, Energy
Journal 15 ('2), 157-184
3)
Tol Rechard S. J. , 1995: The Damage Cost of Climate Change Toward More Comprehensive Calculations,
Environmental and Resource Economjcs 5, 1995
3.2
地球温暖化影響に係わる既存文献の調査
地球温暖化影響に係わる既存文献の代表例として、IP CC における評価を取り上げる。
また、 IP CC の評価に対する議論の例として Dr. Lo mb o rg の議論を紹介する。
3.2.1
IPCC における評価
(1) IPCC の公式資料
IPCC では Assessment Reports and Special Reports、Technical Papers、Methodology Reports と Supporting
Material を公表している。多くのものは書店で購入することが可能であり（一部は既に絶版）、また一部
は CD-ROM や web からのダウンロードにより電子ファイルとして入手することも可能である。
表 3.2.1-1 は IPCC が公表した資料のリスト一覧であり、網掛けとなっているものはその中でも気候
変動が生態系等に与える影響（Impact）を主要なトピックとしているものである。以降では、これら文
献の集大成として取りまとめられている第三次レポート（Climate Change 2001: Impacts, Adaptation &
Vulnerability）を中心に、IPCC における地球温暖化影響の評価について整理を行っている。
表 3.2.1-1 IPCC の公式資料リスト一覧（１／２）
分類／資料名
発行年
Assessment & Special Reports
Climate Change 2001: Synthesis Report
2001
Climate Change 2001: The Scientific Basis
2001
Climate Change 2001: Impacts, Adaptation & Vulnerability
2001
Climate Change 2001: Mitigation
2001
Methodological and Technological Issues in Technology Transfer. 2000
2000
- 158 -
Emissions Scenarios. 2000
2000
Land Use, Land-Use Change, and Forestry. 2000
2000
Aviation and the Global Atmosphere.1999
1999
The Regional Impacts of Climate Change: An Assessment of Vulnerability.1997
1997
Climate Change 1995: The Science of Climate Change
1995
Climate Change 1995: Impacts,
Scientific-Technical Analyses
Adaptations
and
Mitigation
of
Climate
Change:
1995
Climate Change 1995: Economic and Social Dimensions of Climate Change
1995
Radiative Forcing of Climate Change and An Evaluation of the IPCC IS92 Emissions Scenarios
1994
IPCC Technical Guidelines for Assessing Climate Change Impacts and Adaptations with a
Summary for Policy Makers and a Technical Summary
1994
IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories
1994
Summaries for Policymakers and Other Summaries – IPCC Special Report 1994
1994
Climate Change 1992 – The Supplementary Report to The IPCC Scientific Assessment
1992
Climate Change 1992 – The Supplementary Report to The IPCC Impacts Assessment
1992
Scientific Assessment of Climate change – Report of Working Group I
1990
Impacts Assessment of Climate Change – Report of Working Group II
1990
The IPCC Response Strategies – Report of Working Group III
1990
- 159 -
表 3.2.1-1 IPCC の公表資料リスト一覧（２／２）
分類／資料名
発行年
Technical Papers
Climate Change and Biodiversity
2002
Implications of Proposed CO2 Emissions Limitations – IPCC Technical Paper IV.
1997
Stabilization of Atmospheric Greenhouse Gases: Physical, Biological and Socio-Economic
Implications - IPCC Technical Paper III.
1997
An Introduction to Simple Climate Models used in the IPCC Second Assessment Report - IPCC
Technical Paper II.
1997
Technologies, Policies and Measures for Mitigating Climate Change - IPCC Technical Paper I.
1996
Methodology Reports
Good Practice Guidance and Uncertainty Management in National Greenhouse Gas Inventories
Revised 1996 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories
1996
IPCC Greenhouse Gas Inventory Software for the Workbook
1997
IPCC Technical Guidelines for Assessing Climate Change Impacts and Adaptations with a
Summary for Policy Makers and a Technical Summary
1994
IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories
1994
Preliminary Guidelines for Assessing Impacts of Climate Change
1992
Supporting material
IPCC Workshop on Changes in Extreme Weather and Climate Events
2002
Guidance Papers on the Cross Cutting Issues of the Third Assessment Report of the IPCC
Sectoral Economic Costs and Benefits of GHG Mitigation
2000
Non-CO2 Greenhouse Gases: Scientific Understanding, Control and Implementation
1999
Economic Impact of Mitigation Measures
1999
Options for the Limitation of Emissions of HFCs and PFCs
1999
Climate Change and Its Linkages with Development, Equity, and Sustainability
1999
Development and Climate Change in Africa Opportunities for integrated assessment
1998
Summary of the Workshop on Adaptation to Climate Variability and Change
1998
Report of the IPCC Workshop on Rapid non-linear Climate Change
1998
Proceedings of the IPCC Asia-Pacific Workshop on Integrated Assessment Models
1997
Equity and Social Considerations related to Climate Change
1994
Preparing to Meet the Coastal Challenges of the 21st Century
1993
IPCC Report of the Country Study Workshop
1992
Global Climate Change and the Rising Challenge of the Sea
1992
Proceedings of a Workshop on Assessing Technologies and Management Systems for
Agriculture and Forestry in Relation to Global Climate Change
1992
Preliminary Guidelines for Assessing Impacts of Climate Change
1992
Carbon Balance of World Forested Ecosystems: Toward a Global Assessment
Assessment of the Vulnerability of Coastal Areas to Sea Level Rise - A Common Methodology
Compilation of References to the Spectroscopic Database for Greenhouse Gases
1991
Report of the Energy and Industry Subgroup of the IPCC Response Strategies Working Group
1990
Climate Change Impacts Studies Database
1990
Emissions Scenarios
1990
Observed Climate Variations and Change
1990
Strategies for Adaptation to Sea Level Rise
1990
Adaptive Options and Policy Implications of Sea Level Rise and other Coastal Impacts of Global
Climate Change
1989
- 160 -
(2) IPCC 地球温暖化第三次レポートにおける評価
①
IPCC 地球温暖化第三次レポートにおける環境影響評価項目
IPCC 地球温暖化第三次レポートにおいては、気候変動による影響について下表に示す項目について
個別の評価を行っている。しかし、いずれの項目においても、影響の定量的評価やその算出方法につい
ては記述されていないものが殆どである。同レポートは、如何に気候変動が起こるかに関する不確実性
のために、気候変動の予期される影響を定量的に評価するよりも、脆弱性を評価するアプローチをとっ
ているためである。
表 3.2.1-2 IPCC 地球温暖化第三次レポートにおける環境影響評価項目
分類
小項目
水文、水資源（Hydrology and water resources）
水循環（Hydrological cycle）
・降水量（Precipitation）
・蒸発（Evaportation）
・土壌湿度（Soil moisture）
・地下水（Groundwater recharge and resources）
・河川流量（River flows）
・湖沼（Lakes）
・洪水頻度（Changes in flood frequency）
・干ばつ頻度（Changes in hydrological drought frequency）
・水質（Water quality）
・河道形状、安定性（River channel form and stability）
水利用（Water withdrawals）
・世界水需要（World water use）
水資源、災害
・公営上水道（Public water supply）
（Water resources and hazards）
・灌漑（Irrigation）
・水力発電（Power generation）
・河川航行（River navigation）
・洪水リスク（Flood risk）
・水質管理（Pollution control and water quality management）
・流量要求（Low flows and instream needs）
生態系（Ecosystems and their goods and services）
農業（Agriculture）
・生産高（Yield）
・雑草、害虫、病害（Weeds, pests, and diseases）
・家畜（Livestock）
・生産作物（Plant crops）
・生息範囲、生息数（Animal ranges and abundances）
野生動植物
（Wildlife in ecosystems）
・生物季節（Phenology）
・形態、生理、行動（Morphology, physiology, and behavior）
・群生組織、生物相互作用、行動（Community composition, biotic interactions, and
behavior）
乾燥地（Rangelands）
・植物生産性（Plant productivity）
・炭素固定（Carbon stores）
・ C3、C4 植物（C3 and C4 plants）
・樹木、牧草、雑草（Woody species, grass, and weed mix）
・生物季節（Phenology）
・生物地理移動、土地劣化（Biogeographical shifts and land degration）
・生物多様性（Biodiversity）
森林（Forests and woodlands）
・森林、生物種分布（Forest and species distribution）
・純一次生産、純生態系生産（NPP and NEP）
・病害虫被害（Insect herbivory, pest, and diseases）
湖沼、河川（Lakes and streams）・氷量（Ice cover）
・直接水利用（Direct use of water）
・漁業、生物多様性（Fisheries and biodiversity）
・生物地球化学的循環、汚染（Biogeochemical cycle and pollution）
・レクリエーション（Recreation）
- 161 -
分類
湿地（Inland wetland s）
小項目
・生息環境、生物多様性（Habitat and biodiverisity）
・二酸化炭素吸収量（Catbon sink）
・食糧、繊維生産（Food and fiber）
極寒、高山生態系
・極地進行（Poleward movement）
（Arctic and alpine ecosystems）
・土地利用（Land use change）
沿岸域、海洋生態系（Coastal zones and marine ecosystems）
海洋生態系（Marine ecosystems）・生息環境（Habitat）
・海洋 CO2 吸収（Marine carbon dioxide uptake）
・魚類資源（Marine fish）
・養殖（Aquaculture）
・海洋牧場（Ocean ranching）
・海洋ほ乳類、海鳥（Marine mammals and seabirds）
・疾病、毒性（Diseases and toxicity）
沿岸地域（Coastal systems）
・海岸、沿岸洲、岸壁（Beaches, barriers, and cliff coasts）
・三角州（Delta coasts）
・沿岸湿地（Coastal wetlands）
・珊瑚（Tropical reef coasts）
・高緯度沿岸（High-latitude coasts）
人間居住、エネルギー、産業（Human settlements, energy, and industry）
人間居住（Human settlement）
・資源依存地域居住（Resource-dependent settlements）
・河岸、沿岸、急勾配地居住（Riverrine, coastal, and steeplands settlement）
・都市部居住（Urban settlement）
エネルギー、運輸、その他産業・エネルギー需給（Energy supply and demand）
（ Energy, transporation, and other ・運輸（Transportation）
climate sensitive industries）
・建設業（Construction）
・製造業（Manufacturing）
・金融サービス、保険（Fincancial services and insurance）
インフラ（Infrastructure）
・水需給（Water suply and demand）
・建物、運輸、その他インフラ（Buildings, transportation, and other infrastructure）
保険、その他金融サービス（Insurance and other financial services）
民間、公的保険
・財産／災害、人命／健康（Property/casualty and Life/health）
（Private and public insurances）
・リスク分担（Risk sharing between the private and public sectors）
・保険業者の耐久力（Insurer’s vulnerablity and capacity）
健康（Human health）
熱ストレス（Thermal stress）
・熱波（Heat waves）
・暖冬による死亡率減少（Decreased mortality as a result of milder winters）
自然災害（ Extreme events and ・洪水（Floods）
weather disasters）
・暴風雨（Storms and tropical cyclones）
・干ばつ（Droughts）
大気汚染（Air pollution）
・ガス、炭塵（Gases, fine particles）
・エアロアレルゲン（Aeroallergen）
感染症（Infectious diseases）
・マラリア（Malaria）
・デング熱（Dengue）
・その他蚊媒介性ウイルス（Other mosquito-borne viruses）
・リーシュマニア症（Leishmaniasis）
・住血吸虫症（Schistosmiasis）
・シャーガス病（Chagas' disease）
・ペスト（Plague）
・ダニ媒介ウイルス（Tick-borne viruses）
・ネズミ媒介ウイルス（Rodent-borne viruses）
・水媒介感染症（Water-related diseases）
・その他感染症（Other infectious diseases）
沿岸域事項（Coastal water issues）
食糧生産、栄養摂取
（Food yield and nutrition）
人口移動、経済混乱（Demographic
and economic disruption）
- 162 -
②
人間居住に関連する気候変動影響の確信度、規模
図 3.2.1-1、表 3.2.1-3 に示す人間居住に対する気候変動影響について、その影響度や確信度に関する
評価は次の通り行われている。
確信度については、第三次レポートでは定量的な評価として、確信度をある程度の妥当性に対する執
筆者の確信の程度であるとしている。つまり、観測事実やモデル計算の結果、結論を導くために用いら
れた理論などを専門家が総合に判断することによって定まるものとし、以下の 5 レベルを設定している。
なお、
図 3.2.1-1 では理論的解釈
（Theory）、
観測結果の一貫性（Obserevations）、
モデル結果の精度（Model
Results）、専門家のコンセンサス（Consensus）ごとに確信度を評価している。総合的な確信度は、前述
の 4 項目の評価結果を用い、以下の式にて算出されるポリゴン面積によって決定している。
ポリゴン面積＝0.5×（Theory×Observations＋Observations×Model Results
＋Model Results×Consensus＋Consensus×Theory）
（1.1-1）
（確信度の指標）
Very Low（1）
：影響は予測することが非常に困難（確信度＜5%）
（ポリゴン面積 0∼8）
Low（2）
：影響の変動が平均値と非常に大きく乖離する（5%≦確信度＜33%）
（ポリゴン面積 8∼18）
Medium（3）
：影響の変動が平均値と乖離する（33%≦確信度＜67%）
（ポリゴン面積 18∼32）
High（4）
：影響の規模の変動が比較的小さい（67%≦確信度＜95%）
（ポリゴン面積 32∼50）
Very High（5）
：影響の規模の変動が小さい（確信度＝95%）
（ポリゴン面積 50）
また、影響の規模については、以下の 3 通りのレベルを設定している。影響は一般に 2×CO2 シナリ
オ又は現在の気象現象の影響を扱っている研究に基づいているが、21 世紀の中∼後期については IPCC
の遷移シナリオに沿ったものとなっている。
（影響の規模の指標）
Low：影響がかろうじて認識できるか、或いは容易に克服できる。
Moderate：影響は破壊的ではないが明らかにめだっており、適応にはかなりのコスト又は困難を必要
とする可能性がある。
High：影響は明らかに破壊的であり、克服できないか、適応に莫大なコストがかかる。
前述の各影響のうち詳細記述があるものについて、第三次レポート内での記述内容を全般、確信度、
損害／対策コストの項目毎に整理した結果を以降に示す。また、参考までに引用されている文献リスト
も紹介する。
- 163 -
図 3.2.1-1 人間居住に関連する気候変動影響の確信度
- 164 -
表 3.2.1-3 人間居住に対する気候変動影響の規模
居住の種類、重要性の評価、および参照
影響の種類
資源依存性
沿岸−河岸−急勾配の土地
都市１＋M
（資源に対する影響）
（建築物やインフラに対する影響）
都市、
都市、
地方、
地方、
都市、
都市、
地方、
地方、
高容量
低容量
高容量
低容量
高容量
低容量
高容量
低容量
洪水、土砂崩れ
L-M
M-H
L-M
M-H
L-M
M-H
M-H
熱帯低気圧
L-M
M-H
L-M
M-H
L-M
M-H
水質
L-M
M
L-M
M-H
L-M
海面上昇
L-M
M-H
L-M
M-H
熱波／寒波
L-M
M-H
L-M
L
L-M
火災
L-M
ひょう、暴風
都市１＜M
（住民に対する影響）（住民に対する影響）
高容量
低容量
高容量
低容量
M-H
M
M-H
M
M-H
M
M-H
L-M
M
L
L-M
M-H
L-M
M-H
L-M
M-H
L-M
M-H
M
M-H
M
M-H
L
L-M
L
L-M
M-H
L-M
L-M
L-M
L
L-M
M-H
L-M
M-H
M
M-H
L
L-M
L-M
M-H
L
M
L-M
M
L-M
L-M
M-H
L-M
L-M
L-M
L-M
L-M
L-M
L-M
M
L-M
L-M
L-M
M-H
L-M
L-M
L-M
M
L-M
L-M
L-M
L-M
農業／漁業生産性
L-M
L-M
L-M
M-H
L
L
L
L
L
L-M
L-M
M
大気汚染
L-M
L-M
L
L
−
−
−
−
L-M
M-H
L-M
M-H
永久凍土の融解
L
L
L-M
L-M
L
L
L
L
−
−
L-M
L-M
ヒートアイランド
L
L
−
−
L
L
−
−
M
L-M
L-M
L-M
水供給
注 a：表中のマス目の中の値は、その文献の直接証拠または他のマス目に示されている影響からの推定に基づいて執筆者が設定した。活字の書体は評価の出所を示す。ボール
ド型は直接の証拠または研究を、イタリック型は類似の影響からの直接の推定を、通常の活字体は居住の種類からの論理的結論であるが研究または類似の影響による推
定から直接確証することはできないものを示す。
b：「都市１＋M」、「都市１＜M」は、それぞれ人口が 100 万人以上か、以下かを表している。
- 165 -
a.
Flooding, Landslides（洪水、土砂崩れ）
（全般）
洪水のリスクは気候変動影響の可能性としてしばしば挙げられているものだが、1990 年代前半の研
究以後は、洪水発生変化の可能性について明示的に検討した例は少ない。これは、現状の気候変動モデ
ルが時間的、地域的な集中降雨のシミュレーションを高い精度で行うことができないことが主たる原因
である。ただし、いくつかの研究では月間平均降水量の変化が“洪水の原因となる降水量”の変化と深い
関係があると想定した上で、洪水頻度の変化について検討を試みている。加えて、降水量の変化による
追加的な影響についても考察を行っている研究も存在する。
降水量の変化が洪水規模に与える影響については、特に大規模水系では、瞬間的な最大降水量の変化
よりも数日に渡る降水量の変化の方が大きな影響を及ぼすという結果が得られている。また、全体的に
降水量が増加した場合について、河川の年間流量自体は変化しなくとも洪水の規模は増大するという計
算結果も存在する。
季節による洪水発生の変化については、気温と降水量の変化による影響の分析を行った事例がある。
それによると、気温上昇や降水量増加は秋期の豪雨による洪水が多発する地域においては洪水規模が増
大するが、春期の雪解け水起因の洪水が多い地域においては、洪水規模が逆に減少するとされている。
また、洪水のピークが春期から秋期に移行するケースも見受けられている。
（確信度）
気候変動の洪水、土砂崩れへ対する影響に対する確信度は観測結果としては非常に高く、また理論や
専門家間のコンセンサスとしても高い確信度を有する。モデル結果の確信度は他の項目と比して低く中
程度であるものの、総合評価としては確信度は「High」と評価されている。
（損害／対策コスト）
中国では洪水による被害がここ数年大きく、1996 年の国家統計によると洪水の影響を受けた人数は 2
億人にのぼっている。3,000 人以上が死亡、363,800 人が負傷し、370 万戸の家屋が破壊、1800 万戸が被
害を受けた。1996 年における直接的な経済損失は 120 億ドルを超え、この数値は 1998 年には 200 億ド
ルを超えるにまで至っている。
洪水による被害は治水等により軽減することは可能だが、中央ヨーロッパにおいて 1997 年に発生し
た洪水は、先進国においても被害が甚大になる恐れがあることを証明した。ポーランドでは 6,000km2
が水没し、160,000 人が避難を余儀なくされた。被害総額は 30 億ドル（1996 年の GDP の 2.7%）にのぼ
っている。チェコスロバキアでは、50,000 人の人が被害を受け、被害総額は 18 億ドル（GDP の 3.7%）
と推計されている。
表 3.2.1-4 引用されている文献リスト（Flooding, Landslides）
著者
Nash and Gleick, 1993
Jeton et al, 1996
タイトル
The Colorado River Basin and Climatic Change: The Sensitivity of Streamflow and
Water Supply to Variations in Temperature and Precipitation. EPA230-R-93-009,
U.S. Environmental Protection Agency, Washington DC, USA, 121pp.
Potential impacts of climate change on streamflow, eastern and western slopes of the
Sierra Nevada, California and Nevada. U.S. Geological Survey, Water Resources
Investigations Report, 95-2460, 44pp.
- 166 -
著者
Reynard et al, 1998
Schreider et al, 1996
Panagoulia and Dimou, 1997
Mirza et al, 1998
IFRC, 1997
National Climate Center of
China, 1998
IFRC, 1998
Kriz et al, 1998
WHO, 1992
Menne et al, 1999
b.
タイトル
The potential impacts of climate change on the flood characteristics of a large
catchment in the UK. Proceedings of the Second International Conference on Climate
and Water, Espo, Finland, August 1998. Helsinki University of Technology, Helsinki,
Finland, pp.320-332
Estimation of the possible climate change impacts on water availability, extreme flow
events and soil moisture in the Goulburn and Ovens Basins, Victoria. Climate Change,
34, 51-546
Sensitivity of flood events to global climate change. Journal of Hydrology, 191,
208-222
Climate change and water resources in South Asia. Asia Pacific Journal of
Environment and Development, 7, 17-29
World Diaster Report 1997. International Federation of Red Cross and Red Cresent
Societies, Oxford University Press, Oxford, United Kingdom and New York, NY,
USA, 173pp.
Heavy Flood and Abnormal Climate in China in 1998. Climate Publishing House,
Beijing, People’s Republic of China pp.2-4
World Diaster Report 1998. International Federation of Red Cross and Red Cresent
Societies, Oxford University Press, Oxford, United Kingdom and New York, NY,
USA, 198pp.
Monitorovani epidemiologicke situace v zaplavenych oblastech v Ceske Republice v
roce 1997. Konference DDD ’98: Kongresove Centrum Lazenska Kolonada
Podebrady, 11-13 Kvetna 1998, pp.19-34
Psychological Consequenses of Disasters. WHO/MNH/PSF 91.3.Rev 1, World Health
Organization, Geneva, Switzerland
Floods and Public Health Consequences, Prevention and Control Measures.
UNECE/MP.WAT/SEM.2/1999/22, discussion paper presented at the United Nations
Economic Commission for Europe (UNECE) Seminar on Flood Prevention, Berlin,
7-8 October 1999. WHO European Center for Environment and Health, Rome, Italy
Tropical Cyclones（熱帯性低気圧）
（全般）
熱帯性低気圧の頻度や規模が気候変動の影響で増大する可能性については、説得力のある証拠は存在
しないものの、地域によっては“Likely”（66∼90%の確率で起こる）と評価されている。仮に頻度や強度
自体が変化しなかったとしても、海面上昇による被害の拡大は、特に標高の低い地域においては甚大で
あると予想される。第一∼三次評価レポートや地域影響評価レポートでは、ヨーロッパ北西部の北海沿
岸、セイシェル共和国、ミクロネシアの一部、アメリカ合衆国及びメキシコのメキシコ湾岸、ナイルデ
ルタ、ギニア湾やベンガル湾が特に影響の大きい地域として記述されている。
これらの地域において熱帯性低気圧等に起因する水害が発生すると、被害総額は膨大な金額にのぼ
り、また保険会社へ重大な損害を与える恐れもある。
（確信度）
熱帯性低気圧への影響について、理論的解釈や観測結果は確信度が非常に高く、また研究者間のコン
センサスも十分得られている（高い確信度）
。モデル結果としては、必ずしも高い精度のものがなく確
信度は非常に低いが、全体としては中程度の確信度となっている。
（損害／対策コスト）
アメリカ合衆国の熱帯性低気圧に関する保険コスト、損害コストは 1950∼89 年では年間平均 16 億ド
ル（1995US$）から 1989∼95 年平均で 62 億ドル（1995US$）に増加している。世界全体での（熱帯性
低気圧に対する）直接的な保険コストは 100∼150 億ドルとも言われ、一回の熱帯性低気圧による被害
が 500 億ドルにのぼる可能性もある、という説もあながち否定できない。
- 167 -
表 3.2.1-5 引用されている文献リスト（Tropical Cyclones）
著者
Choudhury, 1998
Pielke, 1997
Landesa et al, 1996
Pielke and Landesa, 1998
c.
タイトル
Report on the Bangladesh Flood 1998: Chronology, Damages, Response.
Management Information and Monitoring (MIM) Division, Disaster Management
Bureau, Government of Bangladesh, Dhaka, Bangladesh
Trends in hurricane impacts in the United States. Report of Workshop on the Social
Economic Impacts of Weather, 2-4 April, 1997, Boulder, CO. Environmental and
Societal Impacts Group, National Center for Atmospheric Research, 159pp.
Downward trends in the frequency of intense Atlantic huricanes during the past five
decades. Geophysical Research Letters, 23, 1697-1700.
Normalized hurricane damages in the United States: 1925-95. Weather and
Forcasting, 13, 621-631
Water Quality（水質）
（全般）
河川や帯水層、湖沼の水には大気からの放出、地質状況、気候に応じて様々な物質が溶解しており、
これらの物質が水の化学的性質を定義づける。水の生物学的性質は水中に生息する動植物によって決ま
り、また水温、堆積物、色などが主要な物理的性質である。
河川水の化学的性質は河川に投入される化学物質の量、水温及び流量によって決定づけられる。化学
物質の投入量は地質学的性質、土地利用形態等に加え、人間活動（農業、産業、水利用等）の影響を強
く受ける。気候変動による影響としては、土壌中の化学変化プロセスの変化や化学的風化作用、更には
水が河川にどのようにして流れ込むかによっても決まる（例えば、乾燥期の後に豪雨等で急激に水が流
れ込んだ場合には、硝酸の量が増加すると言われている）。
水温は大気温度に加え、風や日照の影響も受けるため、水温の上昇は大気温度の上昇に比して若干低
く抑えらる。特に地下水の影響を強く受ける水系においてはそれが顕著である。水中の生物的プロセス、
化学的反応は水温の影響を強く受け、水中の化学物質の量は水温により増減する。
流水の水質は、流量によっても影響を受ける。流量の変化が水中の化学物質量の変化（総量に加え、
特定の化学物質の増減）につながる可能性が示唆されており、また、洪水によるごみ処理場や下水処理
場への浸水により水質が悪化する恐れもある。
湖沼における水温の変化は、温度層の変化を考慮する必要があるため、河川等の流水に比してより複
雑である。気候変動に伴う温度層の変化についてはいくつかの研究事例が存在し、無酸素層の変化や変
温層の降下の影響が懸念されている。
水質の変化が汚染された湖沼に与える影響は非常に大きいと分析されている。気温上昇は生物の酸素
消費活動を促進し、水中の酸素濃度を低下させることにより汚染を更に悪化させる危険性を秘めてい
る。また、水温上昇は酸素の溶解可能量の減少にもつながるため、更に酸素濃度の低下が促進される可
能性も高い。
気候変動による水質への直接的影響について上記の例を挙げたが、やはり最も影響が大きいのは人間
活動（直接的、非直接的）である。水質管理努力は言うに及ばず、土地利用形態や農業生産の影響も非
常に大きく、これらと比べると気候変動による直接的な影響は小さいとも考えられている。
（確信度）
“Water Quality”への影響に対する確信度は観測結果や理論的解釈としては高いものの、専門家間のコ
ンセンサスは非常に低い。また、モデル結果としても中程度の確信度しか得られておらず、全体として
も中程度の確信度に留まる。
- 168 -
（損害／対策コスト）
記述無し
表 3.2.1-6 引用されている文献リスト（Water Quality）
著者
White and Blum, 1995
Avia et al, 1996
Murdoch et al, 2000
Orlob et al, 1996
Pilgrim et al, 1998
Carmichael et al, 1996
Frisk et al, 1997
Kallio et al, 1997
Cruise et al, 1999
Hanratty and Stefan, 1998
Alexander et al, 1996
Meyer et al, 1999
Hostetler and Small, 1999
Fang and Stephan, 1997
Schindler et al, 1996
Varis and Somylody, 1996
Hassan et al, 1998a
Hassan et al, 1998b
Fushimi, 1999
d.
タイトル
Effects of climate on chemical weathering in watersheds. Geochimica et
Cosmochimica Acta, 59, 1729-1747
Climate change implications for streamflow and streamwater chemistry in a
Mediterranean catchment. Journal of Hydrology, 177, 99-116
Potential effects of climate change on surface water quality in North America. Journal
of the American Water Resources Association, 36, 347-366
Impact of climate change on water quality. Water Resources Management in the Face
of Climatic/Hydrologic Uncertaintities, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, The
Netherlands, pp70-105
Stream temperature correlations with air temperatures in Minnesota: implications for
climate warming. Journal of the American Water Resources Association,
34,1109-1121
Impacts of climate change and season variability on economic treatment costs: a case
study of the Nitra River Basin, Slovakia. International Journal of Water Resources
Development, 12, 209-227
Modelling the effects of climatic change on lake eutrophication. Boreal Environment
Research, 2, 53-67
Impacts of climatic change on agricultural nutrient losses in Finland. Boreal
Environment Research, 2, 33-52
Assessment of impacts of climate change on water quality in the southeastern United
States. Journal of the American Water Resources Association, 35, 1539-1550
Simulating climate change effects in a Minnesota agricultural watershed. Journal of
Environmental Quality, 27, 1524-1532
Streamflow-induced variations in nitrate flux in tributaries to the Atlantic coastal zone.
Biogeochemistry, 33(3), 149-177
Impacts of climate change on aquatic ecosystems functioning and health. Journal of
the American Water Resources Association, 35, 1373-1386
Response of North American freshwater lakes to simulated future climates. Journal of
the American Water Resources Association, 35, 1625-1637
Simulated climate change effects on dissolved oxygen characteristics in ice-covered
lakes. Ecological Modelling, 103(2-3), 209-229
The effects of climatic warming on the properties of boreal lakes and streams at the
Experimental Lakes Area, nothwestern Ontario. Limnology and Oceanography, 41,
1004-1017
Potential impacts of climate change on lake and reservoir water quality. Water
Resources Management in the Face of Climatic/Hydrologic Uncertaintities, Kluwer
Academic Publishers, Dordrecht, The Netherlands, pp46-69
A modelling approach to simulate the impact of climate change on lake water quality:
phytoplankton growth rate assessment. Water Science and Technology, 37(2), 177-185
Lake strafication and temperature profiles simulated using downscaled GCM output.
Water Science and Technology, 38(11), 1551-1561
Water resources and environmental problems of Lake Biwa, Japan. Limnology:
Textbook for the Ninth IHP Training Course in 1999: International Hydrological
Programme. Institute for Hydrospheric-Atmospheric Sciences, Nagoya University and
UNESCO, Nagoya, Japan, Chapter 9
Sea Level, Coastal Infrastructure（海面上昇、インフラ）
（全般）
沿岸地域に住む人口の割合は非常に大きい上、これらの地域の人口増加率は平均値に加えて大きい。
また、東京、上海、ニューヨークに代表されるように主要な大都市も沿岸地域に位置することが多く、
沿岸大都市の地盤沈下が海面上昇と関連して最も大きな課題とも言われている。
- 169 -
沿岸地域に住む人々は経済的、社会的、文化的便益を海（外）に依存しており、そのためにインフラ
が果たす役割は大きい。また、高波、津波等の災害から身を守るためにも沿岸インフラは不可欠である。
沿岸インフラには交通施設、エネルギー供給施設、災害防止施設、リゾート施設等が含まれる。気候変
動に伴う海面上昇がこれら沿岸インフラに与える影響は大きく、これは先進国だけでなく多くの発展途
上国や諸島都市においても同様である。特に、ごみ処理施設、水供給（含む水質管理）施設、道路に対
する影響が多くの地域において懸念される。
（確信度）
“Sea Level, Coastal Infrastructure”の確信度は全般的に高く、特に理論的解釈は最高の確信度と評価され
ている。その他の項目も高い確信度を有し、総合評価としても確信度は“High”となっている。
（損害／対策コスト）
海面上昇が起きた場合には、防波堤等多くの防災施設が効力を失うと予想され、これによる土壌への
海水浸水、土壌液化は沿岸インフラの耐震性を大きく低下させる恐れもある。イギリスでは 4,300km の
沿岸域の安全性を維持するために、年間 5 億ドルが必要との試算結果もある。
港湾設備への影響も、懸念される影響の一つであり、水没を防ぐために埠頭等の高さを上昇させる必
要が出てくると考えられる。日本においては、1,000 の港湾施設の機能や安全性を確保するために、1m
の海面上昇に対して 1,100 億ドルの投資が必要との試算結果や、39 都道府県における対策費用が 1,940
億ドルであるとの試算結果も存在する。
表 3.2.1-7 引用されている文献リスト（Sea Level, Coastal Infrastructure）
著者
Cohen et al, 1997
Gommes et al, 1997
Nicholls and Mimura, 1998
Nunn and Mimura, 1997
Solomon and Forbes, 1999
Mimura et al, 1998
Shaw et al, 1998a
Turner et al, 1998
Mimura and Harasawa, 2000
e.
タイトル
Estimates of coastal populations. Science, 2778, 1211-1212
Potential Impacts of Sea-Level Rise on Populations and Agriculture. Food and
Agriculture Organization of the Unite Nations, SD Dimentions/Special.
Regional issues raised by sea-level rises and their policy implications. Climate
Research, 11(1), 5-18
Vulnerability of South Pacific island nations to sea level rise. Journal of Coastal
Research (Special Issue), 24-133-151
Coastal hazards and associated management issues on South Pacific islands. Ocean &
Coastal Management, 42,523-554
Impacts on infrastructure and socio-economic system. Global Warming: The Potential
Impact on Japan, Springer-Verlag, Tokyo, Japan, pp165-201
Sensitivity of the Coasts of Canada to Sea-Level Rise. Bulletin 505, Geological Survey
of Canada, Ottawa, ON, Canada, 79pp
Coastal management for sustainable development: analysing environmental and
socio-economic changes on the UK coast. Geographic Journal, 164(3), 269-281
Data Book of Sea Level Rise 2000. Center for Global Environmental Research,
National Institute of Environmental Studies, Tsukuba, Japan, pp.165-201
Sea Level, Resources（海面上昇、資源）
（全般）
海面上昇は海岸の浸食促進、沈降パターンの変異、河口付近の流量増、湿地や干潟の浸水等の影響を
及ぼす。地下水の塩水化も沿岸地域や島嶼においては重大な問題である（これらの地域においては現状
でも涵養量と消費量のバランスがとれていないところが多い）。
- 170 -
また、海面上昇は純水の帯水層の縮小につながり、水供給に関わる水質の劣化や農業生産への影響が
生じる恐れもある。更に、沿岸地域における地下水のくみ上げは地盤沈下につながるため、海面上昇の
被害を拡大させる可能性も高い。
観光への影響についても、観光地は場所依存性が強いため、適応能力は他の地域に比して一般的に低
く影響は大きいと予想されている。観光収入に強く依存している島嶼国では、特に脆弱性が強い。
（確信度）
“Sea Level, Resources”の確信度については、理論的解釈や研究者間のコンセンサス、モデル結果は中
程度の確信度となっているものの、観測結果としては確信度が非常に低く、総合評価として低い確信度
となっている。
（損害／対策コスト）
エジプトにおいては、50cm の海面上昇により 200 万人の人が影響を受け、土地の価値や観光業への
損害は 350 億ドルにのぼる可能性があると試算されている。また、ポーランドでは 1m の海面上昇に対
して土地損失の可能性（300 億ドル）と洪水のリスク増大（180 億ドル）が示唆され、対策に 60 億ドル
要するとの試算結果が存在する。
表 3.2.1-8 引用されている文献リスト（Sea Level, Resources）
著者
Liu, 1997
Timmerman and White, 1997
Nicholls et al, 1999
El Raey, 1997
Zeidler, 1997
Wong, 1998
Wall, 1998
f.
タイトル
Using coastal models to estimate effects of sea level rise. Ocean and Coastal
Management, 37(1), 85-94.
Megahydropolis: coastal cities in the context of global environmental change. Global
Environmental Change, 7(3), 205-234.
Increasing flood risk and wetland losses due to global sea-level rise:regional and
global analyses. Global Environmental Change, 9, S69-S87.
Vulnerability assessment of the coastal zone of the Nile Delta of Egypt, to the impacts
of sea level rise. Ocean and Coatal Management, 37(1), 29-40
Climate change vulnerabiltily and response strategies for the coastal zone of Poland.
Climatic Change, 36, 151-173.
Content Coverage and Time-Space Pattern of Environmental News: Taiwan Area as
Example, 1986-1995. Department of Geography, National Taiwan Normal University,
Taipei, China, pp.1-31 (in Chinese with English abstract).
Implications of global climate change for tourism and recreation in wetland areas.
Climatic Change, 40 (2), 371-389
Heat/Cold Waves, Urban（熱波／寒波、都市）
（全般）
気候変動に伴い、熱波の頻度・強度の増加や猛暑、暖冬の可能性が高まることは、“Very Likely”と評
価されている。熱波の増加の影響は湿度の上昇や都市の大気汚染により悪化すると予想され、中∼高緯
度の温帯地域に位置する都市において、特に高年齢層や低所得層に対して死亡や重病のリスクが増加す
ると言われている。
熱波による死亡率の増加は心循環器疾患、脳血管障害、呼吸器系疾患等に起因するものが殆どである。
熱波と死亡率の相関はまだ十分に解明されていないが、熱波の頻度・強度の増加が炎暑による死亡数を
増加させるということは、高い確信度で認識されている。熱波は、また致命的ではない病症（日射病、
熱射病等）とも深い関係があると予想されている。
- 171 -
都市部においては、ヒートアイランド現象や大気汚染の影響と相まって、熱波による被害は郊外に比
して大きな影響を受けると予想される。また、現在冷涼な地域ほど、熱波の影響に対して敏感との試算
結果も存在する。
（確信度）
熱波／寒波（都市）の気候変動に対する影響としては、研究者間のコンセンサスとしては中程度の確
信度であるが、理論的解釈としては非常に高い確信度が得られている。観測結果やモデル結果としても
高い確信度が得られており、総合評価としても高い確信度となっている。
（損害／対策コスト）
記述無し
表 3.2.1-9 引用されている文献リスト（Heat/Cold Waves, Urban）
著者
Gaffen and Ross, 1998
Gawith et al, 1999
Kunst et al, 1993
Ando, 1998a
Ando, 1998b
Whitman et al, 1997
Roony et al, 1998
Sartor et al, 1995
Semenza et al, 1996
Kilbourne, 1997
Faunt et al, 1995
Semenza et al, 1999
Oke, 1987
Quattrochi et al, 2000
Piver et al, 1999
Keatinge et al, 2000
Chestnut et al, 1998
Zeisberger et al, 1994
Kalkstein and Tan, 1995
Jendritzky et al, 2000
Kalkstein and Greene, 1997
タイトル
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A decision support information system for urban landscape management using thermal
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An evaluation of climate/mortality relationships in large U.S. cities and the possible
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- 172 -
g.
Water Supplies（水供給）
（全般）
世界人口の 1/3 に相当する約 17 億人が現在水ストレスのある国（水ストレスの指標として、再生可
能な水供給の 20%以上を使用している場合、水ストレスがあるとしている）に住んでいる。2025 年には、
この数は主として人口増加に起因して 50 億人にまで増加すると予想されている。
気候変動により、一部の地域では河川流量や地下水涵養量が増加する可能性もあるが、中央アジアや
アフリカ南部、地球海沿岸諸国など現在でも水ストレスがある国において、水の供給力が更に減少する
ことが予測されている。気候変動は都市用水や工業用水の需要には大きな影響を与えないと予想される
が、灌漑用水の取水には甚大な影響を及ぼす可能性が高く、また灌漑用水の需要は今後増大していくと
予想されている。
ただし、人口あたりの水供給力の将来予測によると、人口増加の影響に比して気候変動の影響は小さ
く、また不確実性も大きいとされている。
（確信度）
水供給に対する影響については、研究者間のコンセンサスは高い確信度で得られている。観測結果や
理論的解釈については中程度の確信度であり、モデル結果としては低い確信度の精度しか得られていな
いが、総合評価としても中程度の確信度となっている。
（損害／対策コスト）
記述無し
表 3.2.1-10 引用されている文献リスト（Water Supplies）
著者
Arnell, 1999b
Arnell, 2000
Alcamo et al, 1998
Arnell et al, 2001
h.
タイトル
Climate change and global water resources. Global Environmental Change, 9,
S31-S49
Impact of climate change on global water resources: Volume 2, unmitigated
emissions. Report to Department of the Envrionment, Transport and the Regions,
University of Southampton, Southampton, United Kingdom, 53pp.
Global Change and Global Scenario of Water Use and Availability: An Application of
Water GAP 1.0, University of Kassel, Kassel, Germany, 47pp. (plus appendices)
Climate Change and UK Hydrology. The Hydrology of the UK: A Study of Change.
Routeledge, London, United Kingdom, pp.3-29
Fires, Resources（火災、資源）
（全般）
火災の頻度は人為的な気候変動の影響を受け、特に降水量の増加が観測されない地域においては増加
すると予想されている。また、降水量が増加する地域においても、可燃性の樹木の生長促進により、火
災の危険性が増す恐れもある。
ヨーロッパにおいては、GCM を用いたシミュレーションにより、気候変動が火災の頻度を増加させ
るという結論を出している研究も存在する。また、カナダ北部においては実際に 1970 年以降火災の頻
度が顕著に増加しており、米国北部でも過去 20 年間気温上昇と共に火災により喪失した森林面積が 2
倍に増加している。更に、ヨーロッパにおいても同様の傾向が観測されている。ただし、これらが人為
的気候変動の影響かどうかについては定かではない。
- 173 -
火災の頻度の変化（増加）は、森林年齢を相対的に若くする方向に働くため、土壌性質の変化が起き、
正味バイオーム生産が増減する可能性もある。
（確信度）
気候変動の火災（資源）へ対する影響の確信度は理論的解釈としては中程度であるものの、観測結果
としては低い確信度である。更に、モデル結果や研究者間のコンセンサスとしての確信度は非常に低く、
全体としても確信度は非常に低いと評価されている。
（損害／対策コスト）
記述無し
表 3.2.1-11 引用されている文献リスト（Fires, Resources）
著者
Kurz et al, 1995
Kasischke et al, 1999
Shvidenko and Nilsson, 1994
Shvidenko and Nilsson, 1997
Clark et al, 1996
Flannigan et al, 1998
Kurz and Apps, 1999
Bhatti et al, 2000
Stocks et al, 1998
Miranda, 1994
Cramer and Steffen, 1997
i.
タイトル
Global climatic change: disturbance regimes and biospheric feedbacks of temperate
and boreal forests. In: Biospheric Feedbacks in the Global Climate System: Will the
Warming Feed the Warming? [Woodwell, G.F. and F. McKenzie (eds.)]. Oxford
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Satellite imagery gives clear picture of Russian’s boreal forest fires. Transactions of
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What do we really know about the Siberian forests? Ambio, 23(7), 396-404.
Are the Russian forests disappearing? Unasylva, 48, 57-64.
The role of fire during climate change in an eastern deciduous forest at Devils’s
Bathtub, Nes York. Ecology, 77, 2148-2166.
Possible role of disturbance in shaping the northern distribution of pinus resinosa.
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Morgan, H. C. Prentice, and J. R. M. Allen, editors. Past and future rapid
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Springer- Verlag, Berlin.
Agriculture, Fisheries Productivity（農業／漁業生産性）
（全般）
気候変化に対する農作物生産の影響は、栽培変種や土壌条件、CO2 濃度上昇による生長促進の扱い、
及び場所依存性の高いその他の要因により、大きく変動する。
自動的な農業上の適応により、温帯地域においては数℃以下の気温上昇が起きた場合は、地域差はあ
るものの、全体的に農作物生産量が増加すると予測され、それ以上の気温上昇は生産量に負の影響を及
ぼすと予測されている。熱帯地域においては、一部の農作物生産は既に気温が許容上限に近い値である
ことから、僅かな気温上昇であっても生産量は減少すると言われている。熱帯において降水量が大幅に
減少した場合には、更に大きな影響を受ける可能性もある。最低気温の上昇は温帯地域で概ね有益、熱
帯地域で悪影響を及ぼすと予測され、最高気温の上昇は大多数の農作物に悪影響を与えることが予測さ
れている。
- 174 -
CO2 濃度上昇の農作物への直接的な影響については、第二次レポート以後研究が大きく進展してお
り、温暖化や干ばつなど一定のストレス化においては好影響があることが示唆されている。ただし、定
量的な評価としては実験条件下では実証が行われているものの、実際の農地においては知見はまだ不十
分である。
土壌や水質の劣化は世界の農業における主要課題の一つであり、これらは気温や降水量の悪化によっ
て更に加速する恐れがある。ただし、土地利用や土地管理が土壌条件に与える影響は気候変動による間
接的な影響よりも大きいため、適切な適応策により影響を大幅に緩和することは可能と考えられる。
経済モデル評価によると、気候変化の農業生産性及び価格への影響は世界規模では影響は小さいと予
測されているものの、先進地域ではプラスの変化、発展途上国においてはより小さいあるいはマイナス
の変化として現れるものと考えられている。
漁業に対する影響については、気候変動に伴う海面水温や水位の上昇、海氷面積の減少、及び塩分や
波高、海洋循環の変化の影響として予測されている。
エルニーニョ現象による水温上昇の頻度が高くなると、プランクトンや幼稚魚数が減少し、魚類や海
洋ほ乳類等に悪影響を及ぼすと考えられている。また、気候変化により魚類の分布の南限及び北限が極
地に近づき、寒水や冷水に住む魚類の生息域が失われる一方、暖水性魚類の生息域が拡大すると予想さ
れる。
海洋の水産養殖の拡大による適応は予測される海洋魚の漁獲高減少を部分的に補うことができると
考えられているが、水産養殖の生産性は養殖魚のえさとして利用されるニシンやカタクチイワシ等の資
源量が減少する影響により制約を受けると予測される。また、海水温度上昇による溶存酸素濃度の低下
や有機質の大幅な増加は、沿岸域における藻類の大量発生等につながる上、水産養殖に伴う汚染や生息
環境の破壊も養殖の拡大等の上で制約条件になると予測される。
（確信度）
農業／漁業生産性に対する気候変動の影響は観測結果としては高い確信度が得られているものの、モ
デル結果や理論的解釈としては中程度の確信度に留まり、また研究者間のコンセンサスも非常に低い確
信度である。これは、個別項目をみると影響を受けることは比較的高い確信度として考えられているも
のの、その影響幅について大きな変動があることが原因と考えられる。従って、総合評価としても確信
度は“Low”に留まっている。
（損害／対策コスト）
記述無し
表 3.2.1-12 引用されている文献リスト（Agriculture, Fisheries Productivity）
著者
Reilly et al, 1996
Johnson, 1999
タイトル
Agriculture in a changing climate: impacts and adaptation. In: Climate Change 1995:
Impacts, Adaptations, and mitigation of Climate Change: Scientific-Technical
Analyses. Conribution of Working Goup Ⅱto the Second Assessment Report of the
Intergovernmental Panel on climate Change [Watson, R.T., M.C. Zinyowera, and
R.H. Moss (eds.)] Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New
York, NY, USA, pp. 429-467
Food security and world trade prospects. American Journal of Agricultural Economics,
80, 941-947.
- 175 -
著者
Antle et al, 1999a
World Bank, 1993
Alexandratos, 1995
Rosegrant et al, 1995
U.S. Department of
Agriculture, 1999
FAO, 1999a
Schiff and Valdez, 1996
Antle, 1996a
Bos et al, 1994
Lutz et al, 1996
United Nations, 1996
Rosegrant and Ringler, 1997
Pingali, 1994
Tweeten, 1998
Hayami and Otsuka, 1994
Rozelle and Huang, 1999
Ruttan, 1996
Pinstrup-Andersen and
Pandya-Lorch, 1998
Oldeman et al, 1991
Scherr and Yadav, 1997
Sirotenko et al, 1995
Sirotenko and Abashina, 1998
Menzhulin, 1998
Doos and Shaw, 1999
Imhoff et al, 1997
Lehodey et al, 1997
タイトル
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- 176 -
著者
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O’Brien et al, 2000
FAO, 1998
Caddy and Rodhouse, 1998
McGowan et al, 1998
Ebbesmeyer et al, 1991
Wood and McDonald, 1997
Kawasaki et al, 1991
Polovina et al, 1995
Gargett, 1997
Mantua et al, 1997
Francis et al, 1998
Lehtonen, 1996
Kent and Poppe, 1998
Mahnken et al, 1998
Beamish et al, 1997
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Air Pollution（大気汚染）
（全般）
気候変動は都市地域において大気汚染問題とともに、大気質を悪化させる恐れがある。気温や紫外線
放射の上昇は呼吸器系に有害な影響を持つ汚染物質である、地上近くのオゾン形成を促進する。モデル
の計算結果によると、米国において 4℃の気温上昇が 1∼20%のオゾン濃度上昇につながる可能性がある
とされている。また、発ガン（肺ガン）物質であるラドンについては、地面からの放出量が気温に依存
し、気温上昇がラドン濃度の上昇に寄与するという研究報告も存在する。
大気中の汚染物質の散布量や濃度は天候の影響を強く受ける。地域における影響を評価することは困
難であるが、
（気候変動に伴う）夏期における高気圧の発生増は都市部における大気汚染の度合いを強
める可能性があるとされている。
更に、気候変動やそれに伴う土地利用の変化により、大気中のエアロアレルゲン（アレルギー性物質）
が増加するという報告も存在する。また、CO2 濃度の上昇が花粉の発生量を増加させる可能性もある。
気温上昇とエアロアレルゲンの量の関係については正の相関があるという観測結果も存在するが、年変
動が大きく、明確に確認できてはいない。
- 177 -
（確信度）
気候変動が大気汚染に与える影響については、観測結果は高い確信度で得られているが、研究者間の
コンセンサスは非常に低い。理論的解釈やモデル結果については中程度の確信度であり、総合評価とし
ても中程度の確信度となっている。
（損害／対策コスト）
記述無し
表 3.2.1-13 引用されている文献リスト（Air Pollution）
著者
United Nations, 1982
IARC, 1988
Hulme and Jenkins, 1998
Morris et al, 1989
Penner et al, 1989
Morris et al, 1995
Sillman and Samson, 1995
Emberlin, 1994
Emberlin, 1997
Spieksma et al, 1995
Celenza et al, 1996
Ahlhom et al, 1998
Takahashi et al, 1996
Glasheim et al, 1995
Ziska and Caulfield, 2000a
Ziska and Caulfield, 2000b
k.
タイトル
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The trend to earlier birch pollen seasons in the UK: a biotic response to changes in
weather conditions. Grana, 36, 29-33.
Atmospheric birch (Betula) pollen in Europe: trends and fluctuations in annual
quantities and the starting dates of the seasons. Grana, 34, 51-57.
Thunderstorm associated asthma: a detailed analysis of environmental factors. Brtish
Medical Journal, 312, 604-607.
Genetic and environmental factors affecting the allergencity of birch (Betula
pubescens ssp. czerepanovii [Orl.] Hamet-Ahti) pollen. Clinical and Experimental
Allergy, 28, 1384-1388.
Effects of global climate change on Japanese cedar pollen concentration in air –
estimated results obtained from Yamagata City and its surrounding area. Arerugi, 45,
1270-1276.
Analysis of meteorologic variables and seasonal aeroallergen pollen counts in Denver,
Colorado. Annals of Allergy and Asthma Immunology, 75, 149-156.
The potential influence of rising atmospheric carbon dioxide (CO2) on public health:
pollen production of common ragweed as a test case. World Resource Review, 12(3),
449-457.
Rising CO2 and pollen production of common ragweed (Ambrosia artemisiifolia), a
known allergy-inducting species: implications for public health. Australian Journal of
Plant Physiology, 27, 893-898.
Permafrost Melting（永久凍土の融解）
（全般）
永久凍土は北半球の陸地の 20∼25%に横たわっており、永久凍土の融解はサーモカルストを含む土壌
の流出や地形の大幅な変化（崩壊）につながる恐れがある。
永久凍土の温度は北アメリカ西部においては 1940∼80 年にかけて 2∼4℃上昇しており、シベリアで
も 1970∼90 年の 20 年間で 0.6∼0.7℃の上昇が観測されている。カナダ北東部においては永久凍土の温
- 178 -
度は減少しており、これらの傾向は当該地域の平均気温の変化とほぼ同一傾向を示している。ただし、
両者の間の相関については、いまだ解明されていない。これは、永久凍土の温度は気温に加え、積雪量
や植生の影響も受けると考えられているからでもある。
サーモカルストの性状は永久凍土が融解している地域において大きく変動している。これは人為的活
動に起因する部分もあると予測されているが、傾向分析に足るだけの長期的観測データは存在しない。
（確信度）
永久凍土の融解については、高い確信度で気候変動の影響を受けると評価されている。理論的解釈の
確信度は“High”に留まるものの、その他の項目については確信度が“Very High”であり、総合評価として
も高い確信度が得られている。
（損害／対策コスト）
記述無し
表 3.2.1-14 引用されている文献リスト（Permafrost Melting）
著者
Brown et al, 1997a
Lachenbruch and Marshall,
1986
Pavlov, 1994
Wang and Allard, 1995
Osterkamp et al, 1994
Osterkamp and Romanovsky,
1999
l.
タイトル
International Permafrost Association Circum Arctic Map of Permafrost and Ground
Ice Conditions. U.S. Geological Survey, Circum Pacific Map Series, Map CP 45, Scale
1:10,000,000, Washington, DC, USA.
Climate change: geothermal evidence from permafrost in the Alaskan Arctic. Science,
34, 689-696.
Current changes of climate and permafrost in the Arctic and sub-Arctic of Russia.
Permafrost and Periglacial Processes, 5, 101-110.
Recent climatic trend and thermal response of permafrost at Salluit, Northern Quebec,
Permafrost and Periglacial Processes, 6, 221-234.
Thermal regime of permafrost in Alaska and predicted global warming. Journal of
Cold Regions Engineering, 4, 38-42.
Evidence for warming and thawing of discontinuous permafrost in Alaska Permafrost
and Periglacial Processes, 10, 17-37.
Heat Island（ヒートアイランド）
（全般）
都市部における気温上昇は、都市が成長するにつれその幅も増大する。この“ヒートアイランド現象”
は熱波による影響やリスクをより悪化させる傾向にある。研究成果によると、夜中の最低気温の上昇は
順応力の欠如、高湿度、換気性能の悪い住宅と相まって、都市部における熱ストレス起因の死亡の最大
要因とされている。気候変動は昼間の最高気温の上昇よりも夜中の最低気温の上昇に対する効果の方が
大きいと予測されており、ヒートアイランドは都市部における重大な健康問題となる恐れがある。また、
ヒートアイランドは雨期においては降水量の増加、多発につながり、貧困層が居住する道路の浸水や地
滑りを起こす原因となりうる。
更に、より温暖で乾燥した気候は埃等による大気汚染の原因ともなり、日射病や呼吸器疾患、バクテ
リアによる疫病伝染のリスクを増大させる。また、そのような気候条件では最低気温は上昇する傾向に
あり、夜間の放射冷却効果が低減される。これにより昼夜の温度差が縮小され、大気品質の劣化のリス
クが軽減される。しかし、谷に位置する大都市（メキシコシティ、サンチアゴ、北京、デリー等）では、
乾燥により放射冷却効果が増大し、大気品質の劣化が促進される。
- 179 -
（確信度）
気候変動のヒートアイランド現象に対する影響の確信度は、理論的解釈としては非常に高い確信度で
あり、観測結果や研究者間のコンセンサスとしても確信度は高い。しかし、モデル結果としては非常に
低い確信度の結果しか得られておらず、総合評価としては中程度の確信度に留まっている。
（損害／対策コスト）
記述無し
表 3.2.1-15 引用されている文献リスト（Heat Island）
著者
Oke, 1982
Chestnut et al, 1998
Changnon, 1992
タイトル
Analysis of difference in hot-weather-related mortality across 44 U.S. metropolitan
areas. Environmental Science and Policy, 59, 59-78.
Inadvertent weather modification in urban areas: lessons for global climate change.
Bulletin of the American Meteorological Association, 73, 6619-6627.
Jauregui and Romales, 1996
注）Heat/Cold Waves, Resources（熱波／寒波、資源）
、Water Supplies, Urban（水供給、都市）
、Fires, Urban
Fringe（火災、都市周辺）
、Hail, Windstorm（ひょう、暴風）に関しては詳細記述が無かったため、
記述紹介は省略している。
なお、次頁には気候政策による干渉が行われない場合の気候変化の影響として、総括的に示された結
果も併せて示す。
参考資料出典
(1) Climate Change 2001: Impacts, Adaptation & Vulnerability
(2) IPCC [気候変動に関する政府間パネル]編、気象庁・環境省・経済産業省監修「IPCC 地球温暖化第
三次レポート気候変化 2001」
、中央法規出版株式会社（2002）
- 180 -
表 3.2.1-16 気候政策による干渉が行われない場合の気候変化の影響
大気中 CO2 濃度 a
1990 年からの地球平均
気温の変化 b
1990 年からの地球平均
海面水位上昇 b
2025 年
405∼460ppm
2050 年
445∼640ppm
2100 年
540∼970ppm
0.4∼1.1℃
0.8∼2.6℃
1.4∼5.8℃
3∼14cm
5∼32cm
9∼88cm
2025 年
水供給
c
珊瑚
沿岸湿地および海岸線
陸上生態系
3
生態系への影響 c
・珊瑚の白化および珊瑚の 4d ・より広範囲な珊瑚の白化
死滅の頻度増加
および死滅
・海面水位の上昇による一
部沿岸湿地の消失
・海岸線の浸食増大
・中∼高緯度における生育
季節の延長；植物および
動物種の生息範囲の移動
3d
・中∼高緯度における多く
の森林の正味一次生産性
の増加
・火災や害虫による生態系
の攪乱の頻度増加
・氷河の後退、海氷面積の
縮小、一部永久凍土の融
解、河川・湖沼での不凍
期間延長 f
3d
d
3
4d
e,f
極端な低温および高温
収入および価格
・穀物生産量は、多くの中
∼高緯度地域で増加する
・穀物生産量は、大半の熱
帯および亜熱帯地域で減
少する
・一部農作物への霜による
被害低減
・一部農作物への熱のスト
レスによる損害増加
・家畜への熱によるストレ
ス増加
d
3
4d
4
d
∼
∼
3d
4d
・北極の海氷の大幅な縮小
は、海上輸送には利益で
あるが、野生生物には有
害（例：オットセイ、北
極グマ、セイウチ）
・インフラの損失につなが
る地盤沈下
農業への影響 c
3
・中緯度地域における穀物
生産量は、影響が混在
3d
4d
3d
2d
3
2d
4d
・熱帯および亜熱帯地域に
おける穀物生産量はより
明確に減少する
・極端な気温の変化の影響
増大
・より広範囲な珊瑚の白化
および死滅
・種の生物多様性および珊
瑚礁の漁獲量の減少
・沿岸湿地のより広範な消
失
・海岸線のさらなる浸食
・特異な生息地およびその
固有種の消失（例：南ア
フリカの岬地域の植生と
一部の雲霧林）
・火災や害虫による生態系
の攪乱の頻度増加
4d
・氷河、特に熱帯氷河にお
ける顕著な体積喪失
4d
エネルギー
3
d
3d
金融部門
d
3
3d
3
・極端な気温の変化の影響
増大
4d
・気候変化を除外した予測
と比較して食糧価格が上
昇する
3
4d
4d
・開発途上国の貧困農家の
収入減少
3
2d
集計された市場影響 e
2100 年
4d
・水の供給への影響増大
4d
4d
・水質への影響が増大
4d
4d
・水の需要への影響が増大
4d
4d
・「気候変化なしのシナリ
オ」よりも何倍も大きい
洪水の被害
4d
・エネルギー需要への影響
増大
4d
・金融部門への影響増大
3d
3d
・開発途上国での損失増大
・数℃以上の昇温では、先
進国の正味市場部門損失
が生まれる
4d
3d
4d
4d
・水の需要への影響が増大
・洪水の被害のさらなる増
大
4d ・干ばつ現象やその影響の
さらなる増加
ほかの市場部門への影響 c
・建築物における暖房エネ 4d ・エネルギー需要への影響
ルギー需要の減少
増大
・建築物における冷房エネ 4d
ルギー需要の増加
・保険コストの増加と保険
の入手可能性の減少
・多くの開発途上国では正 2d ・開発途上国での損失増大
味の市場部門損失
・先進国では利益が低減し、
損失が増大
・先進国では、市場部門利 2d
益と損失が混合
4d
3d
3d
4d
・2∼3℃以上の温暖化では、 3
大半の中緯度地域で穀物
2d
類生産量が総体的に減少
2d
4d
水需要
極端な気象現象
4d
∼
平均的な農作物生産量
・沿岸湿地のより広範な消
失
・海岸線のさらなる浸食
・一部絶滅危険種の絶滅；
ほかの多くも絶滅の危機
に曝される
・正味一次生産性の増加が
継続するかどうかは不明
・火災や害虫による生態系
の攪乱の頻度増加
4d
・死亡、傷害、感染のより
大きな増加
・貧困層は、飢餓のリスク
増加に脆弱なままである
3
4d
∼
氷環境
・死亡、傷害、感染のより
大きな増加
・貧困層は、飢餓のリスク
増加に脆弱なままである
4d
3d
・感染可能地域のさらなる
拡大
4
∼
栄養
・極端な気象に伴う死亡、
傷害、感染の増加
・貧困層は、飢餓のリスク
増加に脆弱であるが、科
学的理解は非常に不完全
である
3
・熱によるストレスの影響
が増幅
注 a：報告された CO2 濃度の範囲は、6 つの SRES 例証シナリオのための高速炭素循環モデルで計算したものであり、温室効果ガ
スに関する 35 の SRES 予測のための高速炭素循環モデルで計算された最低値と最高値に対応する。
b：地球平均気温の変化および地球平均海面水位上昇で報告されている範囲は、温室効果ガスおよび CO2 排出に関する 35 の
SRES 予測のための単純気候モデルで計算された最低値と最高値に対応する。
c：2025 年、2050 年、2100 年での気候変化の影響に関する概括は、第二作業部会での研究評価から推論されたものであり、
SRES 予測を用いた研究がまだ発表されていないため、これらの研究は、SRES 予測以外のシナリオの影響を調査したもの
である。気候変化の影響評価は、地域により異なり、また気温や降水量の変化の地域パターンや季節パターンの評価、気
候の極端な現象の頻度や強度の変化、そして変化の速度に高い感度を示す。影響評価は、また、将来社会の特性や、将来
の気候変化への対応の範囲や効果性にも高い感度をもつ。この結果、2025 年、2050 年、2100 年での気候変化の影響に関す
る概括は、一般的で定性的なものとならざるをえない。表中の文章は、広範囲なシナリオに有効なものと考えられている。
しかしながら、2100 年で報告されている上限近くまでの地球気温上昇を伴うような気候変化の影響を調査した研究は少な
い。
d：確信度の判定には、次の目安が使われている。
5：非常に高い（95%以上）
3：中程度（33∼67%）
1：非常に低い（5%以下）
4：高い（67∼95%）
2：低い（5∼33%）
e：集計された市場影響とは、農業や商業ベース林業、エネルギー、水、建設などの市場部門を通して集計された推定経済利
益および損失の正味の影響を表す。推定値には、気候の変動制や極端な気象の変化による影響を除くのが通常であり、ま
た異なる変化率の影響は組み入れず、市場で取引されない製品およびサービスの影響は部分的にしか組み入れられない。
これらの排出は、経済損失を過小評価し、経済利益を過大評価する結果となる可能性が高い。集計された影響の評価は、
これらが一部にとっての利益をほかにとっての損失を相殺するものとして扱うことから、また、各個人を通して集約する
比重が主観的とならざるを得ないことから、異論のあるものとなっている。
f：これらの影響は、既に観測されており、継続するものと思われる。
∼
洪水および暴風雨
d
4
d
∼
動物媒介性および水媒
介性疾病
水質
d
∼
熱によるストレスと冬
季の死亡率
人間の健康への影響
・熱に関係する死亡および 4d ・熱によるストレスの影響
疾病の増加
が増幅
・一部温帯地域での冬季の 4d
死亡が減少
・マラリアおよびデング熱
の感染可能な地域が拡大
・積雪が重要な水の供給源
である盆地で、河川流量
の最大時期が、春季から
冬季に移行
・より高い気温で水質が劣
化
・水の流量の変化により、
水質の変化は緩和される
・海面水位上昇により、沿
岸帯水層への塩水の侵入
が増加
・灌漑への水需要は、気候
変化に対応し、より高い
気温は需要を増加させる
傾向がある
・より激しい大雨現象によ
り洪水の被害増大
・干ばつの頻度増加
2050 年
水資源への影響 c
4d ・多くの水資源ストレス国
で水の供給が減少、一部
の水資源ストレス国で水
の供給が増加
・より高い気温で水質が劣
化
・水の流量の変化により、
水質の変化は緩和される
2d
- 181 -
3.2.2
“The Skeptical environmentalist”（Bjorn Lomborg）による地球温暖化影響評価
本書は 1998 年にデンマーク語で『地球の真の姿（Verdens Sande Tilstand）
』として出版されたものの
英訳であるが、出版時期（2001 年）がブッシュ大統領による米国の京都議定書からの離脱宣言と重なっ
たこともあり，欧米における地球環境問題の一大論争にまで発展している（ただし、本書は地球温暖化
に限った内容ではなく、環境問題全般を取り上げている）。
Lomborg 氏は統計学者であり、様々な統計や既存文献等をもとに、環境問題は科学者や環境保護団体
等が主張するほど深刻ではなく、経済成長や技術発展に伴い、経済原理等に基づき自然と環境改善効果
が働くとしている。本書は Worldwatch Institute が毎年発行している「地球白書」
（State of the World）を
意識した体裁になっており、それに対する反論ペーパー的な内容になっている。
地球温暖化問題について、Lomborg 氏の論点は以下の 4 点にまとめられる。
・気候学には非常に不確実な要素が多い。人為的な温室効果ガス排出増により地球温暖化が進行して
いることは認めるものの、現在の科学的知見からすると CO2 が地球の平均気温上昇に及ぼす影響は
IPCC が算出した予測範囲の最小値（1.5℃）に留まると予想される。
・現状の温室効果ガス濃度の増加速度は IPCC の予測（2100 年までに 2∼3 倍）よりも緩やかであり、
また将来の再生可能エネルギーのコストダウンに伴う導入量増等を考慮すると、将来の気温上昇は
IPCC の B1 シナリオ（CO2 排出量が最も少ないシナリオ）以下になる可能性が高い。
・温暖化対策の費用対効果について、気候変動の抑制により 5 兆ドル程度の便益（被害回避）が期待
されるが、そのための CO2 削減費用は＋3∼33 兆ドルと試算され、費用対効果が悪い。
・京都議定書は先進国の温室効果ガス排出削減目標を定めているが、その達成には多額の費用がかか
る。たとえこの目標レベルを達成したとしても、2100 年までの温度上昇は BAU に比して 0.15℃し
か抑制できず、気温上昇を 6 年分先送りしたにすぎない。
個別項目の概要については以下に示す通りである。
(1) 気候変動予測の検証（温暖化はどの程度進むのか）
人為的な温室効果ガス排出増により地球温暖化が進行していることはほぼ確実と言えるが、問題はそ
の度合いである。現在は大気大循環モデル（GCM）を用いたシミュレーション等により気候変動の予測
が行われているが、気候変動は大気、陸域、海洋、氷床及び生態圏が複雑に絡み合って起こる事象であ
り、スーパーコンピュータの限界も災いして正確な予測は非常に困難である。
特に複雑かつ重要な項目はエアロゾルの冷却効果、水蒸発の影響及び雲の影響である。以降に、これ
ら 3 項目について簡単に述べる。
①
エアロゾル
エアロゾルと呼ばれる微小な大気浮遊粒子は、太陽光の散乱や雲場の変化により地球の反射率を増加
させる。従ってエアロゾルの増加は気温の冷却効果があると考えられており、気候変動予測を行う際に
はこの効果を無視することはできない。図 3.2.2-1 は Hadley Center GCM による気候変動予測であり、
- 183 -
CO2 の 1%/y 増を考慮したケース、CO2 1%/y 増に加え SOx（硫酸塩エアロゾル）の冷却効果を考慮した
ケース（SOx 排出量は IS92a シナリオに基づく）、及び CO2 0.5%/y 増＋SOx の冷却効果を考慮したケー
スを示したグラフである。また、1850∼1999 年の気温実績も併せて示している。1990 年の IPPC レポー
トやその後の 90 年代の研究では、エアロゾルの冷却効果を考慮にいれていないため、気温上昇を過大
評価していたこととなる。
エアロゾルの増加は直接的な冷却効果に加え、エアロゾルが雲核となって雲場を変調させる間接効果
1
もあると考えられる。これらの効果については科学的知見が不十分であることから、現在の GCM にお
いても検討対象外になっており、結果としてエアロゾルの冷却効果の過少見積（≒気温上昇の過大見積）
につながっていると考えられる。
Actual temperature：気温観測地
Simulation GG：GCM による気温変化予測
（エアロゾルの冷却効果未考慮、CO2 濃度増 1%/y）
Simulation GG＆Sulfate：GCM による気温変化予測
（エアロゾルの冷却効果考慮、CO2 濃度増 1%/y）
Simulation GG＆Sulfate, 0.5%：GCM による気温変化予測
（エアロゾルの冷却効果考慮、CO2 濃度増 0.5%/y）
図 3.2.2-1 Hadley Center GCM による気候変動予測
出典）IPCC/DDC 2000a The Intergovernmental Panel on Climate Change/ Data Distribution Center: Providing
Climate Change and Related Scenarios for Impacts Assessment. http://ipcc-ddc.cru.uea.ac.uk/index.html
Johns et al. 1997, “The second Hadley Centre coupled ocean-atomsphere GCM: model description, spinup
and validation.” Climate Dyamics 13:103-34
Jones et al. 2000, “Global and hemispheric temperature anomalies – land and marine instrumental records.”
In Trends: A Compendium of Data on Global Change. Carbon Dioxide Information Analysis Center, Oak
Ridge National Laboratory, US Department of Energy
②
水蒸発
CO2 濃度の上昇による直接的な温室効果は 2070 年∼に 1∼1.2℃程度と言われている。しかし、温暖
化に伴う水蒸発の増加により、大気中の水蒸気濃度が上昇すると予想され、このことによる相乗的な温
室効果の増大が起きると考えられている。従って、IPCC では CO2 濃度倍増に伴う気温上昇を 1.5∼4.5℃
と予測している。
しかしながら、水蒸発は地表面の温度よりも、対流圏（大気圏の下層部）の温度の影響を強く受ける。
全ての GCM において、対流圏の温度は地表温度と同等或いはより速い速度で上昇すると計算されてい
るが、NOAA 衛星による実際の観測結果を見ると、対流圏温度は特に一定の傾向を示しておらず、また
1
エアロゾルは親水性であるために過飽和状態では容易に雲粒に成長する。これらのエアロゾルは雲核となって雲の場を
変える。エアロゾルが注入された大気では雲粒数が増加するために、雲粒の縮小が起こる。雲層の光学的厚さは粒径の逆
数で増加するために、結果として雲の反射率が高くなる。更に、雲粒の収縮に伴って降雨量が減少するために気柱当たり
の雲水量が増加すると言われている。前者の効果は放射強制力-0.3∼-1.8 W/m2 とされており、後者は全く分かっていない。
- 184 -
全体的に地表温度よりも低い値を示している。気象観測気球による観測結果も NOAA 衛星とほぼ同様の
傾向を示しており、GCM の結果は対流圏温度上昇を過剰に見積もっていると予想される。
対流圏温度の上昇がない、あるいは少ない場合には、水蒸発の増加も抑制されるため、結果温度上昇
は現在の予測値よりも小幅に留まると予想される。
Troposphere：GCM による対流圏気温予測
Surface：GCM による地表面気温予測
Observed surface：地表面の気温観測結果
Observed troposphere：対流圏の気温観測結果
図 3.2.2-2 NASA/Goddard GCM による気温変化予測及び NOAA 衛星による観測結果
出典）IPCC/DDC 2000a The Intergovernmental Panel on Climate Change/ Data Distribution Center: Providing
Climate Change and Related Scenarios for Impacts Assessment. http://ipcc-ddc.cru.uea.ac.uk/index.html
Jones et al. 2000, “Global and hemispheric temperature anomalies – land and marine instrumental records.”
In Trends: A Compendium of Data on Global Change. Carbon Dioxide Information Analysis Center, Oak
Ridge National Laboratory, US Department of Energy
Christy et al. 2000a, MSU temperature data. http://vortex.atmos.uah.edu/essl/msu/
Christy et al. 2001, MSU temperature data. http://vortex.atmos.uah.edu/essl/msu/
③
雲
雲は気候変動に対してその高度や厚さ等に応じ、温暖化効果と冷却効果の双方があると考えられてい
る。しかし、雲の分布は既開発の GCM の分解能よりも小さいため、現状はパラメータ化して計算せざ
るを得ず、結果として GCM による計算結果は前提条件により大きく変わる可能性を有している。1995
年に Hadley Center で行った計算では CO2 濃度倍増時の温度上昇は 5.2℃とされていたが、その後 2 カ所
においてパラメータ化を改善したところ、温度上昇が 1.9℃にまで低減したという結果も存在する。
また、Bulletin of the American Meteorological Society に記載されていた論文によると、海面温度の上昇
により上空の雲が減少（1℃上昇につれ 22%減少）する。これにより、雲による温室効果が減少すると
予想されるが、この効果を考慮に入れている GCM は存在していない。同論文によると、1.5∼4.5℃の温
度上昇予測は、この効果を考慮に入れると 0.64∼1.6℃にまで減少するとしている。
- 185 -
(2) IPCC シナリオの妥当性
将来予測は非常に困難なものであり、過去の予測結果を見ても非常によく当たっているものから全く
的はずれなものまで、様々である。しかし、一般的に人々は技術進歩を過小評価する傾向にあり、実際
には杞憂に終わることも少なくない。また、当然のことながら予測は前提条件の設定により大きく変化
するものである。
IPCC が 1992 年に策定した 6 シナリオ（IS92a∼f）のうち、IS92a は BAU シナリオとして現在でも温
暖化問題を検討する際のベースとなっているが、ここでは人口の増加率や熱帯雨林の減少率を最新の予
測値よりも過大に評価している。また、CO2 の濃度上昇率についても、IS92a では 1990∼2100 年の間で
0.64%/y としているが、過去の上昇率は 1980 年代で 0.47%/y、90 年代で 0.43%/y となっている。
また、IPCC の 40 の最新シナリオをみると、A2 シナリオではエネルギー利用効率が小幅な改善に留
まる（約 0.7%/y）とし、B1 シナリオでは約 2.0%/y と大幅な効率向上が図られるとしている。しかしな
がら、本来エネルギー利用効率の向上は化石燃料の価格に応じて進められる（価格が高い程技術開発の
インセンティブが働く）はずであるが、両シナリオを比較すると A2 シナリオの方が燃料価格が高いと
いう想定になっている。加えて、再生可能エネルギーの導入は化石燃料との価格差によって決定される
ものであるはずだが、この価格差は燃料そのものの価格に加え効率向上も考慮する必要がある。このこ
とについても、IPCC のシナリオでは検討が不十分である。
再生可能エネルギーの価格低減速度についても、A1F1 シナリオで想定されている 2100 年の太陽光発
電の価格は数十年のうちに達成できると考えられる。風力発電については、現状において既にほぼ化石
燃料と競合しうる価格が達成されており、21 世紀中旬までには再生可能エネルギーは十分経済性が見合
うものになると予想される。
IPCC では全てのシナリオを対等に扱っているが、技術的、経済的条件を鑑みると、21 世紀終盤には
（経済原理等に基づき）全ての化石燃料が再生可能エネルギーで代替され、結果温暖化も低いレベルに
抑制できると考えられる。従って、我々がすべきことは、急速に化石燃料のフェーズアウトを進めるの
ではなく、適切な助成等により再生可能エネルギーの導入を段階的に進めていくことである。
(3) 気候変動の影響
気候変動の影響について、以下に述べる。なお、ここでは IPCC のシナリオが正しいという前提のも
とでの議論とする。
①
農業
気候変動が農業生産に与える影響として、IPCC では気温上昇の影響のみを考慮した場合（気温上昇
による降雨の変化等は考慮）、CO2 濃度上昇による生長促進の効果も考慮した場合、更に軽微／適度な適
応策をとった場合について、世界全体及び先進国、発展途上国における影響を評価している（表 3.2.2-1）。
なお、一点留意する必要があることは、表中でマイナスの値となっている場合でも、現状から生産量が
減少するということではなく、生産量増加が抑制されるということである。
農業への影響は発展途上国においてマイナス面が多いが、これは発展途上国の多くが熱帯／亜熱帯地
域に位置することに加え、技術的、経済的側面から適応が困難なことに起因する。しかしながら、今後
の経済発展により発展途上国が現在の先進国と同程度、またはそれ以上に発展することも十分考えら
れ、その場合は温暖化のマイナス影響は軽減されると考えられる。
- 186 -
また、下表の影響評価は、高温でも成長できる作物の開発等、品種改良については全く考慮されてい
ないため、実際の影響はより軽微になると考えられる。
表 3.2.2-1 気候変動の農業への影響（温暖化が起きない場合と比較した作物生産量の変化）
シナリオ
世界全体
先進国
発展途上国
気温上昇
-11∼-20%
-4∼-24%
-14∼-16%
＋CO2 濃度上昇による成長促進
-1∼-8%
＋11∼-4%
-9∼-11%
＋軽微な適応策
0∼-5%
+11∼＋2%
-9∼-13%
＋適度な適応策
＋1∼-2%
＋14∼＋4%
-6∼-7%
出典）IPCC 1996b, Climate Change 1995 – Scientific-Technical Analyses of Impacts, Adaptations and Mitigations of
Climate Change. Report of IPCC Working Group II. Cambridge: Cambridge University Press.
②
海面上昇
IPCC では、40cm の海面上昇により、洪水の危機にさらされる人口は 2080 年までに 7,500 万∼2 億人
増加すると予測している。しかし、この数値を詳しく分析すると、いくつかのことが読み取れる。
まず、海面上昇が起きなかった場合でも人口増加により洪水の危機にさらされる人口は増加し、現状
1,000 万人が 2080 年には 3,600 万人となる。しかし、これは現状の防御策のみを考慮した場合であり、
将来においては世界全体として（特に途上国を中心に）より経済発展が進むため、追加的な防御策を打
つことが可能となり、その場合の洪水危機下の人口は 1,300 万人にまで抑制できる。
また、40cm の海面上昇＋現状の防御策を考慮した場合、洪水のリスクがある人口は 2.37 億人となる
とされているが、経済発展が進んだ将来の世界において、追加的な防御策が全く打たれないことは考え
にくい。ポーランドの分析によると、1m の海面上昇が起きた場合の被害総額は 280∼460 億ドルにのぼ
ると予測されているが、それに対する完全な防御策を施した場合の費用はたかだか 61 億ドル程度であ
る。
人類はこれまでも海面上昇に対する適応を行ってきており、今後もそれは継続可能と考えられる。海
面上昇は緩やかに起きる現象でもあることから、対策費用に見合う経済的価値のある陸域については、
十分な対策がとられ、水没するようなことは起きないと言える。
③
健康
温暖化が進むことにより、IPCC では熱波の増加やマラリアの感染ポテンシャルの増加による健康影
響を懸念している。しかしながら、熱波による死亡に比べて寒波による死亡数は約 2 倍であり、また経
済発展が進んだ将来においては、より多くの人々が適切な空調設備を有すると考えられる。
また、マラリアの感染ポテンシャルについて、温暖化より媒介動物の生息域は確かに増加すると考え
られるが、第二次世界大戦直後は北欧やアメリカ等においてもマラリアが存在していたことからも分か
るように、媒介動物の生息域だけでマラリアの感染ポテンシャルを論じることは非合理的である。IPCC
の予測による媒介動物の生息拡大域は主に中∼高収入国々であり、それらの国においては適切なインフ
ラや保健・衛生体制により、マラリアの危険性は非常に低いと言える。
- 187 -
④
自然災害
気候変動による自然災害への影響については、エルニーニョやラニーニャの発生頻度の増加や、台風
や洪水等の増加が挙げられている。前者については、温暖化により発生頻度が増加しているという意見
もあるが、一方で気温が現状よりも 1∼2℃高かった完新世紀中旬（5,000∼8,000 年前）にはエルニーニ
ョの活動が非常に小規模だったという調査結果もあり、温暖化がエルニーニョを抑制するということも
可能性としては存在する。また、エルニーニョが発生した年のアメリカの台風被害は例年に比べて小さ
く、エルニーニョ増加による影響についても不確実なことが多い。
台風や洪水の被害については、IPCC における検討においても温暖化により台風等が増加しているこ
とは確認できていない。図 3.2.2-3 は米国における台風の被害総額を年代別に示したものである。左の
グラフは実際の総額である。ただし、被害総額は人口やインフラの増加により変化するものであるので、
右のグラフに、過去の台風が現状の人口・インフラ等に与えたであろう被害総額を示したものである。
実際の被害総額で比較すると被害は年々増加しているように見受けられるが、調整後の数値でみると
1990 年代の被害総額は 1940 年代や 60 年代とほぼ同程度であり、1992 年の Andrew を除くと過去最低の
数値を示している。
図 3.2.2-3 米国の台風による被害の年代比較（左：実総額、右：調整後総額）
出典）Pielke and Landsea 1998, “Normalized hurricane damages in the United States: 1925-1995.” Weather and
Forecasting 13(3):621-31.
⑤
現状と将来の天候
20 世紀において、地球の平均気温は 0.6℃上昇したが、全体的に気温が上昇したのではなく、主とし
て最低気温の上昇が傾向として現れている。また、季節別にみると、夏期よりも冬期の気温の方が上昇
している。寒冷期の気温が上昇するということは、寒ストレスの減少や農作物の生産性向上、緑化進展
につながる可能性があり、人類にとって有益であるとも言える。
- 188 -
また、気温上昇は降水量の増加につながると予想されている。降水量の増加は有益な面もあるが、洪
水の増加につながるという懸念も増加する。ただし、適切な防御策を講じることにより被害を抑制する
ことは可能である（対策費用は必要となるが）
。また、温暖化は水蒸発を促進し、干ばつの危険性を増
加させる恐れがある。実際、1970 年以降特に欧米では降水量が増加したにもかかわらず、干ばつの頻度
も減少するどころか増加している。
まとめると、温暖化はレトリックが主張するような重大な気候災害につながらない可能性は高い。た
だし、一部の傾向として気候変動は望ましくない方向に進んでおり、温暖化が促進することによりこの
傾向が悪化すると考えられる。
図 3.2.2-4 最高気温／最低気温の変化（北・南半球、季節別）
出典）Easterling et al. 1997, Maximum and minimum temperature trends for the globe.” Science. 277:364-7
(4) 費用対効果
Yale 大学の Nordhaus が作成した RICE（Regional Integrated Climate-Economy）モデルを用い、温暖化
による便益と損失、及び対策費用を考慮して総コストが最小になるように最適解を求めると、1995 年比
で 4%削減という結果が得られる。この時の CO2 削減量、気温上昇はに示した通りであり、京都議定書
の目標を達成した場合よりも、温暖化の抑制が図られている。
総コストを比較すると、最適ケースは BAU よりも約 2,500 億ドルのコスト削減が達成されるが、気
温上昇を 2.5℃に抑制するためには BAU より更に約 3 兆ドルのコストが必要となり、1.5℃に抑制するた
めには 33 兆ドルもの追加コストが必要となる。
ほぼ同程度の温暖化抑制が図られる京都議定書目標達成時と比較すると、仮に排出量取引が全く認め
られなかった場合、目標達成には BAU に比して約 9,000 億ドルのコストが必要となる。排出量取引が全
て認められた場合、BAU よりは約 600 億ドルのコスト削減となるが、最適ケースと比較するとコスト削
減量は 1/4 程度である。また、2100 年以降の気温上昇幅を議定書目標達成時と同様に抑制するよう、対
策コストが安価となる 21 世紀後半に対策を繰り延べした場合のコスト削減幅は約 950 億ドルとなる。
- 189 -
地球温暖化は無対策時には約 5 兆ドルの損失を世界全体に与えると考えられるが、環境保護主義者が
主張しているような厳しい対策にはそれ以上の莫大なコストを要する可能性もあり、損失と対策費用を
天秤にかけて適切な対策を講じることが重要である。
Limit to 1990 emissions：CO2 排出量を 1990 年時の排出量に安定化させたケース
Limit to 2.5 deg C：温度上昇を 2.5℃に抑制したケース
Opitmal：コスト最小化ケース
BAU：BAU ケース
Kyoto：京都議定書目標達成ケース
、温度上昇（右）
図 3.2.2-5 モデル試算による BAU からの CO2 削減量（左）
出典）Nordhaus and Boyer 2000, Roll the DICE Again: Economic Models of Global Warming. Cambridge, MA: MIT
press.
- 190 -
BAU：BAU ケース
Opitmal：コスト最小化ケース
Global stablization：CO2 排出量安定化（1990 年）ケース
2.5 degree increase：温度上昇を 2.5℃に抑制したケース
1.5 degree increase：温度上昇を 1.5℃に抑制したケース
図 3.2.2-6 総コスト（損失＋対策費用−便益）比較
出典）Nordhaus and Boyer 2000, Roll the DICE Again: Economic Models of Global Warming. Cambridge, MA: MIT
press.
BEA 2001b, Price Indexes for Gross Domestic Produc and Gross Domestic Purchases. Bureau of Economic
Analysis
BEA 2001c, Selected NIPA Tables showing advance estimates for the fourth quarter of 2000. Bureau of
Economic Analysis
- 191 -
Opitmal：コスト最小化ケース
Kyoto temp：2100 年以降の気温上昇幅を議定書目標達成時と
同様に抑制するが、対策を繰り延べしたケース
Global：議定書目標達成ケース
（全世界での排出量取引容認）
AI trade：議定書目標達成ケース
（Annex I 国間の排出量取引容認）
OECD：議定書目標達成ケース
（OECD 加盟国間の排出量取引容認）
No trade：議定書目標達成ケース
（排出量取引不可）
図 3.2.2-7 総便益（各ケースの総コスト−BAU 総コスト）
出典）Nordhaus and Boyer 2000, Roll the DICE Again: Economic Models of Global Warming. Cambridge, MA: MIT
press.
BEA 2001b, Price Indexes for Gross Domestic Produc and Gross Domestic Purchases. Bureau of Economic
Analysis
BEA 2001c, Selected NIPA Tables showing advance estimates for the fourth quarter of 2000. Bureau of
Economic Analysis
参考資料出典
(1) Bjorn Lomborg, the skeptical environmentalist, Cambridge University Press, 2001
(2) 日経サイエンス「論争地球環境」pp.93-105、2002 年 7 月
- 192 -
3.3
3.3.1
既存モデルでの検討方法
アジア太平洋統合モデル（Asian Pacific Integrated Model, AIM）
(1) AIM モデルの全体像
AIM は京都大学松岡譲教授ならびにアジア太平洋地域の各種研究機関と国立環境研究所との共同研
究により開発された大規模コンピューターシミュレーションモデルであり、特にアジア太平洋地域を重
点的に、温室効果ガス削減・気候変化影響の緩和を目的とした気候安定化の政策オプションを評価する。
AIM は、温室効果ガス排出モデル（AIM/Emission）、気候変化モデル（AIM/Climate）
、気候変化影響
モデル（AIM/Impact）の 3 つのモデルからなる。AIM/emission モデルは、将来の温室効果ガス排出を推
計し、その削減のための政策オプションを評価する。AIM/climate モデルは大気中の温室効果ガス濃度
を予測し、全球平均の気温上昇を推計する。そして、AIM/impact モデルはアジア太平洋地域の自然環境・
社会経済に対して気候変化が与える影響を推計する。
図 3.3.1-1 AIM モデルの全体構造
AIM プロジェクトは 1990 年 7 月にスタートし、国際的なコラボレーションは 1994 年から実施されて
いる。その一環として、アジア太平洋環境イノベーション戦略プロジェクト（Asia Pacific Environmental
Innovation Strategy Project, APEIS） 2 の中の環境・経済統合モデルによる政策評価サブプロジェクト
（Integrated Environmental Assessment Sub-Project, IEA）において、AIM/Trend、AIM/Top-down、AIM/Material、
AIM/Energy/Technology/Country、AIM/End-use、AIM/Ecosystem/Water/Impact の各モデルの開発、統合を
行っており、環境と経済の相互作用及びアジア太平洋地域でのイノベーションの評価への活用を目指し
ている。これらのモデルのうち AIM/Ecosystem/Water/Impact は図 3.3.1-1 で示した AIM/Impact の発展モ
ジュールであり、それ以外は AIM/Emission モデルの詳細モジュールと見なすことができる。なお、
AIM/Energy/Technology/Country は AIM/End-use を発展させたものであり、両者の中身に大きな差異はな
い。
2
APEIS：アジア太平洋環境会議（エコ・アジア）の傘下で、アジア太平洋地域の持続可能な発展に向けた意思決定を支
援するために、環境と開発に関する科学的情報基盤を整備し、これに基づく革新的な政策オプションを提供することを
目的に 2001 年度から開始されている。
- 193 -
また、AIM モデルの共通データベースとして、既存の地域の統計や新しく得られたモニタリングデー
タをモデルによるシミュレーション結果やその入力データ、更には評価した戦略オプションのリストと
共に体系的に保存し、提供するように設計したものを構築している。データは MS-Access のファイル形
式にて管理されている。
図 3.3.1-2 APEIS で開発されている AIM モデルの各モジュール
Innovational Work System
Outputs
Outputs
Outputs
AIM-Trend
AIM-Top-down
Policy
making
AIM-Energy
Monitoring &
Processing
Data
from IEM
Common
Database
Statistics
AIM-Material
AIM-Ecosystem
Outputs
Outputs
図 3.3.1-3 共通データベースの概念図
以降に、APEIS で開発されている AIM モデルの各モジュールの概略説明を記す。なお、AIM/Trend
及び AIM/Ecosystem/Water/Impact の両モデルについては、PHONEIX プロジェクトでの主要研究テーマで
ある温暖化の要因分析、影響評価と特に関連が深いため詳細な説明を行っており、その他のモデルにつ
いては概略説明に留めている。また、AIM/End-use モデルは前述の通り AIM/Energy/Technology/Country
と大きな差異がないため、説明は省略する。
- 194 -
(2) AIM/Ecosysytem/Water/Impact モデルについて
AIM/Ecosystem モデルは植生、表流水・河川流量、農業生産性等エコシステムの変化の過程と共に環
境変化の社会的影響（健康、経済的影響等）や土地利用変化をシミュレートする一連の計算モデルであ
る。これらのモデルは相互に連結し、生態系全体の変化を統合的に評価することもできる。
AIM/Ecosystem モデルの全体像及び AIM/Emission、AIM/Climate モデルとの相関を図 3.3.1-4 に示す。
なお、AIM/Ecosystem モデルは現在開発段階のものであり、以降においては同モデルのベースとなって
いる AIM/Impact モデルについて詳細を記す。
HEALTH
Health impacts of
Environmental
Change
POP
AIM/Climate
Population, Fertility and Mobility
CLIMATE
ENERGY
Energy technology
and resources
ENV
Environmental Pressure and
counter measure
AIM/Emission
CYCLE
Chemistry of
GHGs
OCEAN
CGE
Energy and carbon
Budget of Ocean
Supply and demand equilibrium
of goods, energy, water, land and labor
FOOD
Production and
Demand
Radiation, Energy
balance, Temperature
And Sea level rise
LAND
WATER
Land use allocation and
GHG emissions
Supply infrastructures
demand
HYDRO
VEG
Surface water balance
Routing module
Vegetation dynamics
AIM/Ecosystem
図 3.3.1-4 AIM/Ecosysytem と AIM/Emission、AIM/Climate モデルの相関
①
AIM/Impact モデルの全体像
AIM/Impact モデルは①水資源モジュール、②農作物生産モジュール、③自然生態システムモジュー
ル、④健康影響モジュールの 4 項目より構成され、各々のモジュールでの評価指標は表 3.3.1-1 の通り
とされている。
AIM/Impact モデルは図 3.3.1-5 に示すように AIM/Climate モデルのアウトプットを受け、それを基に
各モジュールの計算を行う。なお、水資源モジュールの結果を他のモジュールに反映することは可能だ
が、それ以外については各モジュールの結果を互いにフィードバックするような形式は現在のところと
られていない。
- 195 -
Climate data
Global average
temperature increase
GCM outputs
Climate module
Socio-economic
scenario
Future climate change
Water balance module
Water resource module
Water demand module
Water scarcity evaluation
Water Impact
Crop productivity module
Global trade module
Agricultural Impact
Natural ecosystem module
Health impact module
図 3.3.1-5 AIM/Impact モデルの全体像
表 3.3.1-1
AIM/Impact モデルの構成モジュール
評価対象
①水資源モジュール
評価の概要
地表面流出量
・水収支サブモジュール：降水量と蒸発散量（気温、湿
土壌水分量
度、風速、日照等の関数）、土壌水分のバランス（植
蒸発散量
生、土壌粒度の関数）をシミュレート。
河川流量
・水輸送サブモジュール：各グリッドからの流出水の輸
潜在作物生産性
・平均気温、日中平均気温、降水量、蒸発散量、光合成
送をシミュレート。
②農作物生産
モジュール
稲
有効放射量、土壌特性を入力データとし、各グリッ
冬コムギ
ドでの栽培適性を評価。
トウモロコシ
・作物ごとの成長特性を考慮し、上記のグリッドごとの
※一定の農業努力投入下での
栽培適性より潜在作物生産性を評価。
単位面積あたり収量
③自然生態システム
モジュール
・生物温度（１年分の日平均気温について 0℃を超える
潜在的な植生分布
（Holdridge 分類）
ものの総和）、降水量、蒸発散量／降水量比の３指
標による分類をベース。
④健康影響
モジュール
ハマダラカ（マラリア媒介動
・ハマダラカの繁殖適性を気温、降水量から評価。
物）の生息可能域の変化
・マラリアの潜在的な流行可能性として、ハマダラカの
生息可能域の変化という指標で評価。
- 196 -
②
演算フレームワーク
AIM/Impact モデルの演算フレームワークを図 3.3.1-6 に示す。UNIX のフリーウェア*である GRASS
（Geographic Resources Analysis Support System）を使用し、GRASS-GIS ライブラリや GRASS の標準コマ
ンドを用いてシミュレーションを行っている。GRASS は GIS ソフトとして出力を表示することも可能
である。GRASS のメリットとしては、無償であることに加えて 1 つのデータベースに複数の分解能を
持つことができることや、ユーザインターフェースがシンプルであること等が挙げられる。
*
現在、GRASS は MS-Windows 用にも拡張されている（Windows NT, 2000 Professional, XP に限る）。
Original data
Climate data
GCM results
Soil property
Land-use
Population
etc.
Data import interface
GRASS commands
GRASS on UNIX
GRASS database
Variable spatial resolution
Meshed raster data
GIS data
Climate
scenario
Input
data
Output
data
Output
data
Climate scenario
creator
GRASS model
commands
GRASS Analysis
commands
UNIX shell program
Developed with
F77 or C language
Visualization
Average, etc.
Analysis on PC
図 3.3.1-6 演算フレームワーク
③
各モジュールについて
水資源モジュール
水資源モジュールでは、水需要の想定を行う水需要モジュール（Water demand module）と水の
供給力を試算する表面流出モジュール（Surface runoff module）から構成される（図 3.3.1-6）。
水需要モジュールでは、まず各国毎に現状（1990 年）の家庭部門、産業部門、農業部門におけ
る水需要（世界銀行データベース）をもとに、人口増や経済成長、水利用の効率向上等を考慮し、
2050 年の需要を推定している。次に、各国の人口分布、土地利用状況を鑑み、5°×5°のグリッ
ドに分解し、それを各河川流域に対応するように足しあわせることにより、河川流域毎に水需要を
算定している（図 3.3.1-8）
。
各部門における将来の水需要の想定は、次の通り行われている。家庭部門については、Stockholm
Environment Institute（Raskin, 1997）の研究成果による、将来の人口あたり水利用の変化等を用いて
需要を推定している。産業部門においては、水需要は GDP 成長率に応じて増大すると想定し、ま
た水利用の効率向上についても見込んでいる。なお、GDP に占める産業部門のシェアは将来に渡
って一定としているため、産業部門の発達が見込まれる発展途上国においては、需要の過小評価に
つながる恐れがある。
農業部門においては、2.1-1 式により将来の需要を推計している。右辺の最後の項（Yi,1990／Yi,2050）
は水利用効率の向上を表す指標であり、また農業生産性の向上については表 3.3.1-3 の前提をおい
ている。
- 197 -
グリッドへの分解の際には、家庭部門及び産業部門については、Center for International Earth
Science Information Network（CIESIN）が提供している Gridded Population of the World（GPW）を用
いて按分している。また、農業部門については Ramankutty 等による Agricultural land area data を用
いて按分している。
水需要モジュールの結果に基づく水需要分布を図 3.3.1-9 に示す。
Water demand module
Estimate of current
water withdrawal
Future water demand
Population distribution
Economic scenario
Future balance
between water supply
and demand
Basin map
Surface runoff module
Grid climate data
Surface
runoff
Land surface data
Future water supply
図 3.3.1-7 水資源モジュールの構造
Withdrawal
in 1990
Industry
Crop yield change
Technology improvement
Population change
GDP growth
Withdrawal
in 2050
Agriculture
Household
Industry
Global cropland density
Global population density
Agriculture
Household
Country level
Household
Industry
Global gridded
5×5 resolution
Agriculture
TOTAL WITHDRAWAL
Withdrawal inside Basin A
Withdrawal inside Basin B
‥
Boundary of river basins
図 3.3.1-8 水需要モジュールの構造
- 198 -
Basin level
Also for
Country B
Country C
and other
countries
Country A
表 3.3.1-2 水利用効率の向上係数（2050 年、1990 年基準）
Region
Household
Industry
N. America
0.798
0.613
W. Europe
1
0.886
OECD Pacific
1.01
0.487
Former Soviet
1.233
0.696
E. Europe
1.385
0.709
Africa
1.5
0.921
Latin America
1.64
0.701
Middle East
1.951
0.938
Central Planning Asia
1.667
0.699
S and S.E. Asia
2.278
0.763
ADEMi,2050＝ADEMi,1990×POPi,2050／POPi,1990×Yi,1990／Yi,2050
（3.3-1）
ADEMi,y：i 国における y 年の農業用水需要
POPi,y：i 国における y 年の人口
Yi,y：i 国における y 年の平均農業生産性
表 3.3.1-3 農業生産性の向上率
Region
先進国
発展途上国
中国
∼2000 年
1%
1.4%
1.015%
∼2005 年
1%
1.4%
1.007%
∼2010 年
1%
1.4%
1.004%
2010 年∼
0.5%
0.7%
0.5%
1990
0.3
2050
図 3.3.1-9 水需要分布
- 199 -
3
30 300
(mm/year)
表面流出モジュールでは、Vorosmarty 等によるバケットタイプモデルが用いられ、各グリッド
（0.5°×0.5°）における表面流出量が 2.1-2∼2.1-5 式の通り計算される。表面流出量は、降水（雪）
量や融雪量から蒸発散量を減じた流量のうち土壌の容水量を超える分として算出され、また蒸発散
量は Penman 法により算出される蒸発散ポテンシャル（PETm）や保水能力の関数として表されてい
る。
表面流出量 ROm＝max（SMm-1＋Pm＋RSm−PSm−ETm,0）
（3.3-2）
土壌湿度 SMm＝SMm-1＋Pm＋RSm−PSm−ETm−ROm
（3.3-3）
積雪量 SPm＝SPm-1−RSm＋PSm
（3.3-4）
蒸発散量 ETm＝PETm （SMm-1＋Pm＋RSm−PSm≧PETm のとき）
ETm＝Pm＋RSm−PSm＋（PETm−Pm−RSm＋PSm）×（2×SMm-1/FC−1）
（SMm-1＋Pm＋RSm−PSm＜PETm 且つ SMm-1≧FC/2 のとき）
ETm＝0 （SMm-1＋Pm＋RSm−PSm＜PETm 且つ SMm-1＜FC/2 のとき）
（3.3-5）
、ETm：蒸発散量（mm）
ROm：m 月における月間表面流出量（mm）
PETm：Penman 法により算出される蒸発散ポテンシャル（mm）
SMm：土壌湿度（mm）、Pm：月間降水量（mm）、SPm：積雪量（mm）
、PSm：降雪量（mm）
、FC：保水能力（mm）
RSm：融雪量（mm）
PETm の推計に際しては、月間平均気温や気温の日較差、雲量、風速、昼夜の風速比率、アルベ
ド、緯度をインプットデータとして与えている。
表面流出モジュールにおいても、河川流域ごとにグリッドデータを統合することにより、水需
要モデルで算出される各河川流域の需要とのバランスを評価することが可能となる。
CCCma
NIES
-100 -10
0
10
100
MPI
図 3.3.1-10 各 GCM の出力に基づく表面流出量の変化（2050s−1980s）
- 200 -
(mm/year)
農作物生産モジュール
気候変動の農作物生産への影響を評価する際には、直接的な影響と間接的な影響の両者を考慮
する必要がある。農作物生産モジュールでは図 3.3.1-11 に示す通り、土地や水資源に対する影響
（primary effect）とそれに伴う経済活動の変化（secondary effect）に分けて影響評価を行っている。
前者については、GIS をベースとした生産ポテンシャル推計モデルを構築している。GIS-生産性
ポテンシャルモデルの構造は図 3.3.1-12 に示すように、気候モジュール、生長モジュール、土壌制
約モジュールの 3 つに分解される。各モジュールにおける計算スキームを以降に示す。
気候モジュールは GHGs 排出シナリオに基づき気温上昇を計算する Global temperature change
module、GCM の出力結果をより細かいグリッドに補間する GCM output organizer、及び生産モジュ
ールに必要なインプットデータ（平均気温、平均昼間気温、降水量、PET（蒸発散ポテンシャル）、
PAR（Photosynthetically Active Radiation, 光合成有効放射量）を揃えるモジュールから構成される。
なお、補間に際し、気温変化についてはスプライン補間法、降水量変化については 1/r2 重み付け補
間を行っている。また、気温と降水量については、2.1-6、2.1-7 式を用いて各グリッドにおける月
間平均気温、月間降水量を算定している。
T(t)＝T(1990)＋（T(2×CO2)−T(1×CO2)）×（Tmean(t)−Tmean(1990)）/ΔT
（3.3-6）
P(t)＝P(1990)＋P(1990)×（P(2×CO2)/P(1×CO2)−1）
×（Tmean(t)−Tmean(1990)）/ΔT
（3.3-7）
T(t)：t 年の気温（℃）
、P(t)：t 年の降水量（mm/月）
T(2×CO2)、T(1×CO2)：GCM による 2×CO2、1×CO2 シナリオ時の気温（℃）
P(2×CO2)、P(1×CO2)：GCM による 2×CO2、1×CO2 シナリオ時の降水量（mm/月）
Tmean(t)：t 年の年間平均気温（℃）、ΔT＝2×CO2 シナリオ時の世界平均気温変化（℃）
PET の算定については Penman 法を応用した FAO24 法と Thornwaite 法の 2 つを準備し、データ
の入手可能度に応じて適切なものを選択できることとしている（前者の方が精度は高いが、より詳
細なデータを要する）。また PAR については、比較的観測データが整備されている雲量データから
類推している。
気候モジュールで算出されたデータをもとに、穀物生産モジュールでは土壌制約を考慮しない
生産ポテンシャルを推計する。計算フローは図 3.3.1-14 に示す通りであり、作物の生長特性を定め
るパラメータは表 3.3.1-4 の通りである。
本モジュールは FAO による農生態地域プロジェクト（Agro-Ecological Zone, AEZ）にて開発され
た算定手法に基づいて作成されている。同算定手法では、気温、降水量、PET、PAR より穀物の生
長を生物学的にモデル化し、潜在生産量を算定している。
本モジュールはまず与えられた気候データより、作物の生長に適した期間“growing period”（生
長期間）を算定する。生長期間とは、十分な水と適度な気温が得られる日数と定義し、生長期間が
通常の生長に必要な日数（Normal growing period, NGP）よりも長い場合作物は十分に生長し、LAI
（Leaf area index, 単位面積あたりの土地を葉が覆う面積）が最大まで得られるとしている。生長期
間が NGP よりも短い場合、LAImax は達成されず、また生長期間が NGP よりも非常に短い場合、作
物は生長しないと想定している。なお、生長期間は、以下の条件を満たす日数として定義される。
・水要求：降水量が PET または土壌保水量の 1/2 以上である。
・気温要求：気温が表 3.3.1-4 に示す最高、最低許容温度の範囲内にある。
- 201 -
次に、算定された期間中の平均気温、昼間平均気温、平均 PAR と各作物の生長特性パラメータ
に従って作物の生長をシミュレートし、生長期間内に光合成により生成されるバイオマスの重量を
計算する。生産されたバイオマスのうち、食用に資する部分の割合（収穫係数）を掛けた結果が土
壌制約を考慮しない場合の潜在生産性となる。作物ごとの生長特性パラメータを調整することによ
り、品種による生長特性の違いをモデルに反映することが可能となる。穀物生産モジュールにおけ
る計算式は、後述のボックスに示す。
（生産モジュールにおける計算式）
総バイオマス生産量（乾基準）Bn [kg/ha]は、光合成により生産されるグロスバイオマス生産量
Bg [kg/ha]と呼吸により失われるバイオマス量 R [kg/ha]の差によって算出される。
Bn＝Bg−R
（3.3-8）
総バイオマス生産率 bn[kg/(ha・day)]は 2.1-8 式の時間微分として、次のように表される。ここで、
bg[kg/(ha・day)]はグロスバイオマス生産率、r[kg/(ha・day)]は呼吸損失率である。
bn＝dBn／dt＝bg−r
（3.3-9）
土壌制約を考慮しない生産ポテンシャル By[kg/ha]は、総バイオマス生産量のうち、食用に資す
る分として次式の通り算出される。この割合 Hi は収穫係数（Harvest index）と呼ばれ、各作物固有
の指数である。
By＝Bn×Hi
（3.3-10）
光合成によるグロスバイオマス生産率 bg は昼間の平均気温、PAR、LAI 等から決定される。PAR
は植物が光合成のために活用できる放射量であり、FAO の AEZ（Agro-Ecological Zone）で用いら
れている数値を活用している。また、呼吸損失率 r は生長や維持に必要な呼吸に伴う損失であり、
前者はグロスバイオマス生産率 bg の関数、後者は総バイオマス生産量 Bn の関数として、McCree
により次式のように定義されている。ここで、T[℃]は 24 時間-平均気温である。
r＝0.28×bg＋c(T)×Bn
（3.3-11）
2
c(T)＝0.0108×（0.044＋0.0019T＋0.001T ）
（3.3-12）
作物生長の計算を簡略化するため、①生長に関係する機構パラメータは、生長期間の平均値を
用いる、②作物の累積生長量はシグモイド曲線を描く、③生長期間中の総バイオマス生産率の平均
は最大生産率の 1/2 である、という仮定をおくと総バイオマス生産量は次式の通り表される。なお、
bnm[kg/(ha・day)]は総バイオマス生産率の最大値、GP[days]は生長期間、GPmin[days]及び NGP[days]
は表 3.3.1-4 に示した最低生長期間及び通常の生長に必要な生長期間である。
0
Bn＝ 0.5×bnm×GP
0.5×bnm×NGP
GP≦GPmin
GPmin＜GP≦NGP
NGP＜GP
- 202 -
（3.3-13）
累積生長量がシグモイド曲線を描くと想定すると、
bnm は生長期間の中間時点において達成され、
またその時の総バイオマス生産量 Bn は最終的な累積生長量の 1/2 である。これらのことより、bnm
は次式に示すように bgm と Bn の関数として表される。
bnm＝bgm−rm
＝bgm−（0.28bgm＋c(T)×Bnm）
＝0.72bgm−c(T)×0.5×bnm×GP
（GP＜GP≦NGP のとき）
bnm＝0.72bgm/（1＋0.25 c(T)・GP）
（3.3-14）
2.1-8、2.1-9 式より、Bn は次のように計算される。
0
GP≦GPmin
Bn＝ 0.36bgm×GP/（1＋0.25 c(T)・GP）
GPmin＜GP≦NGP
（3.3-15）
0.36bgm×NGP/（1＋0.25 c(T)・NGP） NGP＜GP
また、収穫高指数 Hi は通常の収穫高指数（Normal harvest index, NHi）と生長期間、YP（yield
formation period）[days]を用い、以下のように表される。
Hi＝NHi×（GP−GPmin）/YP
GPmin＜GP＜NGP
NGP≦GP
＝NHi
（3.3-16）
以上より、By は 2.1-10 式で算出される。
0
0.36b gm × GP
By＝
1 + 0.25 c(T) × GP
GP≦GPmin
× NH i ×(GP − GPmin ) / YP
0.36bgm×NGP×NHi
GPmin＜GP≦NGP
（3.3-17）
NGP≦GP
土壌制約については、FAO/UNESCO 世界土壌図に対応する土壌単位（106 種）
、フェーズ（12
種）
、傾斜（3 段階）
、土質（3 段階）の 4 種類の指標を用い、作物種及び投入労力に応じた収量割
引値を設定している。投入労力については、機械化及び多施肥を考慮した“High input”とそれらの
投入が少ない“Low input”の 2 段階を考慮している。
各土壌制約に関し、潜在生産性からの減少分を表す係数を FAO の検討を元に設定している。土
壌単位に対しては、作物生産への適正を「適している（S1）」、「ほぼ適している（S2）」、「不適だ
が土壌改良により適する可能性あり（N1）
」、「不適（N2）
」の 4 種類に区分し、それぞれについて
係数 fsu を 1.0、0.5、0、0 と設定している。同様に、フェーズや傾斜、土質についてもに示す通り
係数を設定している。
GIS 上の計算の際には、FAO/UNESCO 世界土壌図を 5 分グリッドに区分し、次式の通り土壌制
約を考慮した潜在生産性 Bys[kg/ha]を算定している。なお、urat(unt)は各グリッドにおける土壌単位
の割合である。
Bys＝By×fsp×fst×fslp×Σ（fsu(unt)×urat(unt)）
- 203 -
（3.3-18）
間接的な影響については、GTAP モデルをベースに世界農業経済モデルを構築し、国際・国内市
場の需給量や貿易ヘの影響を算定している。本モデルでは穀物生産モデルのアウトプットとして得
られる作物の潜在生産性の変化を Hicks-neutral 技術パラメータの変化として捉え、生産量 Q を 2
つの変数 X1、X2 の関数として表している。技術の外生的変動は技術変化のパラメータ A0、A1、A2
を用いて表現され、Q は次式の通り算出される。
Q＝A0×f(X1×A1, X2×A2)
（3.3-19）
Climate Change
Primary Impact Module
Runoff
Irrigation
Growth Season
Soil Constraints
Possible/Potential
Production System
Technological Inputs
Labor and Capital Inputs
Agricultural Supply
Actual Production
Domestic Trade
Consumer Demands
World Trade
Consumer Preferences
Life Style
Second Impact Module
図 3.3.1-11 農作物生産モジュールの構造
Climate data
GCM outputs
Socio-economic
scenario
Climate module
Future climate change
Crop growth module
Parameters of
crop characteristics
Potential productivity
without soil constraints
Soil constraints module
Soil data
Potential productivity
図 3.3.1-12
GIS-生産性ポテンシャルモデルの構造
- 204 -
[Climate module]
Socio-economic scenario
Climate sensitivity
Global temperature change model
Global temperature increase
GCM outputs of
temperature and
precipitation
GCM output organizer
Spatial distribution of
climate parameters
Climate parameters
(cloudiness, wind
velocity, etc.)
Calculating augmented data
for crop growth module
Temperature, PET,
Precipitation, PAR
[Crop growth module]
図 3.3.1-13 気候モジュールの構造
[Climate module]
[Crop growth module]
PAR
PET
Temperature
Precipitation
Estimation of growing period
Biomass production rate
Threshold temperature
Normal GP
Photosynthesis path
Normal LAI
Net biomass production
Normal harvest index
Potential Productivity
without Soil Constraints
図 3.3.1-14 穀物生産モジュールの構造
表 3.3.1-4 各農作物の性質パラメータ
Winter
Wheat
I
C3
150
120
30
5
0.4
5
25
Rice
Crop group
Photosynthesis path
Normal GP (NGP), days
Minimum GP (NGP), days
Yield formation period (YP), days
Maximum LAI (LAImax)
Normal harvest index (NHI)
Minimum allowable temperature (Tmin), ℃
Maximum allowable temperature (Tmax), ℃
II
C3
130
100
30
5
0.3
13
36
- 205 -
Spring
Wheat
I
C3
100*
100
5
0.4
5
25
Maize
(tropical)
III
C4
120
90
30
4
0.35
12
40
Maize
(temperate)
IV
C4
110*
110
4
0.35
12
40
表 3.3.1-5 土壌フェーズによる制約係数（fsp）
Rice
Stony
Lithic
Petric
Petrocalcic
Petrogypsic
Petroferric
Pharaetic
Fragipan
Duripan
Saline
Sodic
Cerrado
Low
0%
0%
50%
25%
0%
25%
100%
100%
100%
0%
0%
100%
Wheat
High
0%
0%
0%
25%
0%
0%
100%
100%
100%
0%
0%
100%
Low
50%
25%
75%
50%
25%
25%
100%
100%
75%
25%
0%
100%
Maize
High
0%
25%
75%
25%
0%
0%
100%
75%
75%
25%
0%
100%
Low
50%
25%
75%
25%
0%
25%
100%
100%
75%
0%
0%
100%
High
0%
25%
75%
25%
0%
0%
100%
75%
75%
0%
0%
100%
表 3.3.1-6 土質による制約係数（fst）
土壌単位
fst
Coarse
Coarse
Medium
Fine
Qc, Ql, Qf, Tv, Po, Pl
Other units
Every unit
Every unit
100%
50%
100%
100%
表 3.3.1-7 傾斜による制約係数（fslp）
Input
fslp
a（0∼8%）
a（0∼8%）
b（8∼30%）
b（8∼30%）
c（30%∼）
c（30%∼）
Low
High
Low
High
Low
High
100%
100%
50%
33%
7.5%
5%
-500
図 3.3.1-15
0
+500
CCSR/NIES GCM を用いた米の生産量変化（2050−1990）
- 206 -
(kg/ha)
自然生態システムモジュール
自然生態システムモジュールのおいては、気候変化への森林植生の適応を加味した上で地球温
暖化による森林植生の影響予測を行うとともに、森林の持つ多様なサービス機能を考慮して森林の
経済的価値の損失額を推定している。
分析の手順としては、第一に GCM による CO2 濃度倍増時の気候データから、AIM モデルによ
り各シナリオの 2100 年の気候帯分布を予測する。次に、この結果を入力として影響予測モデルに
より世界の森林植生への影響を予測し、GIS による表示及び影響を受ける地域の面積の推計を行
う。更に、この結果と全生態系の経済価値モデル（NCEAS モデル）から、森林植生の経済的価値
の損失額を試算する。
気候変動による地域の森林植生への影響は①森林が生育可能な気候条件と②木本植物の移動速
度の 2 因子により、表 3.3.1-8 のように分類している。気候変化による森林植生への影響は、その
地域の 1990 年及び 2100 年の気候帯が森林の成立可能か否かにより、大きく 4 つの変化パターンに
分類され、更に 2100 年において森林が成立可能な気候帯である場合には、気候帯と木本植物の移
動速度の違いにより、外来種の侵入がある場合と無い場合の 2 分類が考えらる。
計算に際しては、世界の陸地を 0.5°×0.5°のグリッドに分割し、各グリッドの気候帯をその地
域の生物気温（1 年分の日平均気温について 0℃を超えるものの総和を取り、365 で除した値）
、年
間降水量、潜在蒸発散量をもとに、Holdridge の気候区分に当てはめている。Holdridge は生物気温
により 7 区分に分類し、更に降水量の区分により全体を 39 区分に分類しており、本モジュールに
おいては簡略化のため Cramer and Leemans の分類法に従い区分を表 3.3.1-9 の通り再分類してい
る。なお、実際の植生は、さらに多くの要因で決定されるので、Holdridge モデルは気候条件によ
って決定されるその地域の潜在的な植生分布を表していると解釈できる。
木本植物の移動速度については、移動ルートや樹木種によらず、同速度（0∼2km/年）で移動す
ると仮定している。
森林の経済損失を計算する NCEAS モデルでは、世界の生態系を 16 のバイオーム*、17 種のサー
ビス機能に分類し、それぞれの組合せについて単位面積や年間あたりの経済価値を見積もったモデ
ルである。同モデルは生態系サービスの経済的価値に関する既存研究成果を、その評価手法に制限
を設けずに収集・統合させたものであり、主として環境の改善に関する支払意志額（Willingness to
pay）に基づいて生態系の価値が導出されている。このモデルによる世界の全眞林の経済的価値は
年間約 4.7 兆ドル（1994US$）とも推計されている。
*バイオーム：高山、熱帯多雨林、砂漠、ツンドラなど一定の環境・地域に見られる特徴的な生物群集の一単位。
- 207 -
表 3.3.1-8 気候帯の変化による地域の森林植生への影響
地域の気候変化のパターン
地域の森林植生への影響
1900 年の気候帯
2100 年の気候帯
a）気候帯に変化が無く、現存の森林植生が保持される。
森林の成立可能
森林の成立可能
（気候帯に変化無し）
森林の成立可能
b）他地域からその地域に現存しない樹木種（外来種）が気候帯
（気候帯に変化有り）
とともに移動してきて森林を形成する。
c）気候帯のみが変化し、他地域からの外来種の侵入が起きない
場合、その地域に現存する森林植生の種組成が変化する。
徐々に種組成が変化するか、極端な場合は熱ストレス、乾燥、
火災により森林が枯死し、一時的に灌木に覆われる。
森林の成立不可能 d）森林が成立不可能な気候帯へ変化するため、森林が消失する。
森林の成立不可能
森林の成立可能
e）他地域からその地域に現存しない樹木種（外来種）が気候帯
とともに移動してきて森林を形成する。
f）気候帯のみが変化し、他地域からの外来種の侵入が起きない
場合、その地域に現存する植生により森林が形成される。
森林の成立不可能 g）モデルでは取り扱わない
表 3.3.1-9 自然生体システムモジュールにおける気候区分
気候区分
TRF
Tropical rainforest
StF
Subtropical forest
DTF
Dry tropical forest
Svn
Savanna
HtD
Hot desert
ClD
Cool desert
Stp
Steppe
WTF
Warm temperate forest
CTF
Cool temperate forest
Chp
Chaparral
Clf
Cool forest
Bof
Boreal forest
Tun
Tundra
Pld
Polar desert
注）網掛けは森林が成立可能な気候帯
- 208 -
IS92c scenario with low climate sensitivity
IS92a scenario with medium climate sensitivity
IS92e scenario with high climate sensitivity
Replacement of forest with
the risk of diminishment
Diminishment of forest
図 3.3.1-16
2100 年における影響予測結果（CCC モデルを前提とした例）
健康影響モジュール
健康影響モジュールにおいては、マラリアの潜在的な流行可能性をハマダラカ（マラリア媒介
動物）の生息可能域の変化という指標で示している。主な関係式は、原虫の胞子形成と気温の相関、
及び媒介動物の気候変動への反応を示す生態-気候指標の 2 つであり、これらは GCM より得られ
る気温、降水量の変化及びそれに伴う土壌湿度サブモジュールのアウトプットから求められる。
詳細な計算式については、以降のボックス内に示す。
- 209 -
胞子形成と気温の相関は次式で表される。ここで、n は胞子形成に必要な日数、T は気温、M 及
び T0 は原虫ごとに特有の数値で、Plasmodium falciparum の場合は M＝111℃・d、T0＝16.0℃である。
n＝
M
T −T 0
（3.3-20）
生態-気候指標 EI は Suthers 等により提案された指標であり、人口あたりのハマダラカ生息数を
表すものとして、成長係数 GI と各種ストレス（寒冷ストレス CS、乾燥ストレス DS、熱ストレス
HS、湿度ストレス WS）より次のように算出される。
EI＝GI・max（1−CS, 0）
・max（1−DS, 0）
・max（1−HS, 0）
・max（1−WS, 0）
（3.3-21）
GI は気温指標 TI と湿度指標 MI より、2.1-20 式で表される。TIt は標準化された積算温度 IQ,t と
成長抑制関数 IH,t から算出される値であり、IH は成長抑制が始まる温度 Tv2 と成長が停止する温度
Tv3 の間を線形で外挿された関数である。また、MI は土壌湿度指標 SM から算出される数値である。
SM1、SM2、SM3 はハマダラカの湿度特性を示すパラメータである。
GI＝ TI t ・Mit・dt/time length of a year
∫
（3.3-22）
TIt＝IQ,t・IH,t
（3.3-23）
∫
（3.3-24）
IQ＝ max （T−Tv0, 0）
・dt/（Tv1−Tv0）
・time length of a year
1
IH＝（Tv3−Tdaily max）/（Tv3−Tv2）
Tdaily max≦Tv2
Tv2＜Tdaily max≦Tv3
0
Tv3≦Tdaily max
0
SM≦SM0
（SM−SM0）/（SM1−SM0）
SM0＜SM≦SM1
IH＝ 1
SM1＜SM≦SM2
1−（SM−SM2）/（SM3−SM2）
SM2＜SM≦SM3
0
SM3≦SM
（3.3-25）
（3.3-26）
同様の評価をデング熱でも行っており、またメッシュではなく地域別評価ではあるが、水供給
量や一人あたり GDP 等を指標に、地球温暖化による水系感染症（下痢）への影響評価を行った結
果も存在する。
- 210 -
Regional pattern
of climate change
(outputs of GCMs)
Relationship between
sporogony and temperature
Basic reproduction
model of malaria
Temperature
Cold stress
Growth index
Heat stress
Eco-climatic
index
Dry stress
Soil moisture
submodule
Humidity stress
Soil moisture
Malaria Risk
Change
図 3.3.1-17 健康影響モジュールにおけるマラリアのリスク評価構造
図 3.3.1-18 マラリアの感染可能範囲の拡大結果
- 211 -
④
AIM/Impact（Country）モデル
AIM/Impact モデルはアジア太平洋地域全体を対象として評価を行うモデルであるが、国レベルでの
影響評価を行うには解像度が不十分であるという欠点がある。また、演算には Unix ベースの Grass を用
いており、計算にあたってはその使用法を習得する必要がある。
これらの課題への対応として、現在 AIM/Impact（Country）モデルの開発が行われている。これは、
Windows ベースで動作するモデルであり、簡単な結果出力の場合は GIS ソフトも必要としない。インプ
ットデータについては、アジア太平洋地域モデルで使用しているものに加え、各国の研究者が収集した
地域独自のデータを用いることも可能であり、また演算式等についても研究者が必要に応じてリバイズ
することができるようになっている。
2003 年 4 月頃を目途にプロトモデルが完成予定であり、同年末には一般に公開する予定となってい
る。
(3) AIM/Trend モデルについて
AIM/Trend モデルは 2032 年を目標年として経済、エネルギー、環境の状態を予測する簡易構造の計
量経済モデルである。MS-Excel の VBA を用いたモデルであり、アジア太平洋地域の 42 ヶ国について、
駆動力（Driving force）に対する最終エネルギー消費のトレンドを相関分析し、それらの関係を将来に
外挿することで中期予測を行うことが可能となっている。ここで、駆動力としては人口、GDP（総計及
び主要産業別シェア等）
、人口あたり車両保有台数、主要産業別付加価値となっている。
結果としては、一次エネルギー総供給量やこれに基づく CO2 排出量、SOX、NOX 排出量が推計される。
また、水需給についても予測する構造を有しており、農業セクターや健康影響、生物多様性等の項目に
ついても、同様の手法での推計を行う予定としている。
また、モデルでの地域区分はアジア太平洋地域の 42 ヶ国となっており、日本、韓国、中国、インド
等の主要 25 ヶ国については詳細モデルにて、それ以外の 17 ヶ国は簡易モデルで推計される構造となっ
ている。
エネルギー需要の推計を例に、AIM/Trend モデルによる将来推計の手順を以降に示す。
① 駆動力として、人口、GDP、人口あたり車両保有台数を設定。これらの過去データ整備と将来値
を想定する。
② 部門別最終エネルギー需要の過去実績値と上記の駆動力の過去実績値に対する相関分析より、弾
性値を算定する。
③ ①で設定した将来想定値と②で算定した部門別弾性値を用い、最終エネルギー需要を推計する。
ここで、別途仮定した AEEI（エネルギー効率改善係数）を考慮する。
④ 各部門最終需要量における電力・熱シェアの想定（過去実績のトレンド分析より推計）と電力・
熱部門で各々想定したエネルギー転換機器（発電、ヒートポンプ、コージェネ）の効率設定によ
り、一次エネルギー投入量を計算。
⑤ さらに、一次エネルギー投入量における燃料別シェアを別途想定（過去実績のトレンド分析より
推計）し、燃料別一次エネルギー投入量を算定。また、算定した燃料別一次エネルギー投入量に
各々の CO2 排出原単位等を乗ずることで各年時の排出量が求まる。
- 212 -
AEEI
Driving Force
Population
GDP
*IVASHR
*AVASHR
*PFCSHR
CARCAP
Elasticity
IND: IVA
TPR: CAR
TPO: GDP
AGR: AVA
OTH: PFC
Final Energy Demand
IND, TPR, TPO, AGR, OTH
Electricity Share
Heat Share
IND, TPR, TPO, AGR, OTH
Non-fossil
Final Energy Demand:
Final Energy Demand:
fuel supply
Electricity and Heat
excluding Electricity and Heat
IND, TPR, TPO, AGR, OTH
IND, TPR, TPO, AGR, OTH
Generation
Fossil fuel
Fossil fuel
Distribution loss
efficiency
power plant share share
Primary Energy Supply
Input for Electricity plant,
COL, OIL, GAS, CRW
Heat plant, and CHP
NUC, HYD, GEO, NEW
Scenario
Regression
Calculation (Fix)
図 3.3.1-19
AIM/Trend モデルによるエネルギー需要の将来推計の手順（詳細モデル）
略語）IND：製造業部門、TPR：自動車輸送部門、TPO：その他輸送部門、AGR：農業部門、OTH：その他
IVA：製造業付加価値、AVA：農業付加価値、PFC：非公共最終消費、CARCAP：人口あたり車両台数
COL：石炭、OIL：石油、GAS：ガス、CRW：再生可能資源・廃棄物資源、NUC：原子力、HYD：水力
GEO：地熱、NEW：風力、太陽光等、HET：熱、ELE：電力
詳細モデル、簡易モデルにて、各々の後述のモデル式が用いられている。詳細モデルは IAE のエネル
ギー統計データが整備されている国、簡易モデルはデータが整備されていない国を対象としている。
詳細モデル
バングラディッシュ、インド、イラン、スリランカ、ネパール、パキスタン、インドネシア、ミャンマー、
マレーシア、フィリピン、シンガポール、タイ、ベトナム、中国、日本、韓国、北朝鮮、台湾、カザフスタン、
キルギス、タジキスタン、トルクメニスタン、ウズベキスタン、オーストラリア、ニュージーランド
TFEi(t)＝Ai(t)×TFEi(t0)×｛DRVi(t)/DRVi(t0)｝ELSi
（t−t0）
Ai(t)＝（1−AEEIi(t)/100）
（3.3-27）
（3.3-28）
TFEi(t)：t 期、i 部門の最終エネルギー総需要
DRVi(t)：t 期、i 部門の駆動力（の想定値）
ELSi：i 部門の弾性値
AEEI i(t)：t 期、i 部門のエネルギー効率改善係数
簡易モデル
アフガニスタン、ブータン、モルディブ、ブルネイ、カンボジア、ラオス、モンゴル、フィジー、キリバス、
ナウル、パラウ、パプアニューギニア、フランス領ポリネシア、ソロモン諸島、トンガ、バヌアツ、サモア
PEe(t)＝Ae(t)×PEe(t0)×｛GDP（t）／GDP（t0）
｝
（t−t0）
（3.3-29）
Ae(t)＝（1−AEEI e(t)／100）
（3.3-30）
PEe(t)：e 燃料種、t 期の一次エネルギー総供給量
（3.3-31）
GDP(t)：t 期の GDP
（3.3-32）
AEEI e(t)：e 燃料種、t 期のエネルギー効率改善係数
（3.3-33）
- 213 -
AIM/Trend モデルにおいて主として用いられているデータは、以下の通り。
・人口（過去のデータ）：世界銀行 World development indicators 2000
（将来予測）：国際連合 World population prospects: The 1998 version
・ GDP（過去のデータ）：世界銀行 World development indicators 2000
（将来予測）：IMF World economic outlook May 2001、EIA/DOE International energy
outlook 2001、IPCC Special report on emission scenarios
・エネルギー需要（詳細モデル）
：IEA Energy statistics 2001
（簡易モデル）
：国際連合 Energy statistics yearbook 1997
・排出係数：IPCC Revised IPCC guidelines for national greenhouse gas inventories: reference manual
volume 3
(4) その他のモデル
①
AIM/Top-down モデル及び AIM/Energy/Technology/Country モデル
AIM モデルにおけるエネルギー技術の選択等は、世界全体を対象としたトップダウン型のモデル
（AIM/Top-down モデル）と国レベルで技術や土地利用等を積み上げて計算するボトムアップ型のモデル
（AIM/Energy/Technology/Country）の両方から計算される。
AIM/Top-down モデルは 21 地域 11 部門の計量一般均衡モデルであり、これによりイノベーションの
うち環境のための新市場の創設、新投資、技術移転、国際貿易市場の改良等の戦略が環境及び経済に与
える影響、効果について定量的に推計することが可能となる。GTAP4 のデータベースをベースとしてお
り、現在はバージョンアップに取り組んでいるところである。
AIM/Energy/Technology/Country モデルは地域単位のボトムアップ方式のモデルであり、エネルギー関
連技術の選択プロセスを再現している。本モデルは将来の社会経済のトレンドを踏まえ、400 種にも及
ぶ技術の費用や効果を基に技術の最適な組合せを求めることができる。両者の構造の概念図を図
3.3.1-20 に示す。
②
AIM/Material モデルについて
AIM/Material モデルは経済のフローと物質バランスを統合した国単位の CGE モデルであり、廃棄物
リサイクルと経済との関係、環境産業のマクロ経済効果、環境投資と経済発展との関係などの分析を可
能とする。本モデルは物質収支と環境経済統合モデルの 2 つのモデルで構成される。前者は経済データ、
エネルギー、様々な物質の物量のデータを入力としてマネーフローを考慮した物質フローデータを出力
し、後者は産業間の投入産出構造や産業と家計の間の需給構造と汚染処理や環境負荷の構造を統合した
モデルである。
本モデルは経済モデルではあるが、物質バランスの評価を重視していることから、工学的な要素を有
する（例えば、投入要素間の代替は設備により固定されている点）。また、本モデルでは、U 表（投入
表）と V 表（産出表）を有しており、詳細な財の取り扱いが可能となっている。
- 214 -
Top-down view
Energy system as a part of economic system
・GDP = f( labor、capital、energy、others )
・Population・price・investment
・Economic growth → Dynamic point of views
AEEI
・Structural change
・Technological change
Price effect
・Substitution
・Others
Income effect
Investment
Economic Activity
Energy service
Energy service
demand
demand
Energy supply
End-use
energy
service
CO2
emission
Energy intensity, Energy mix
Economic
Activity B
Economic
Activity A
Energy end-use
technology a
Energy end-use
technology b
Energy end-use
technology c
•Investment
•Operating cost
•Efficiency
•Lifetime
•Investment
•Operating cost
•Efficiency
•Lifetime
•Investment
•Operating cost
•Efficiency
•Lifetime
図 3.3.1-20
Economic
Activity C
Bottom-up view
AIM における Top-down と Bottom-up の統合概念図
produced commodity
pollution
management
pollution
recycle
CO2
production
sector
energy
intermediate
import
export
market
CO2
environmental
industry/investment
env. capital
labor
energy
intermediate
capital
labor
abroad
CO2
household
図 3.3.1-21
energy
final demand
AIM/Material モデルの概念図
- 215 -
government
参考資料出典
(1) M. Kainuma, Y. Matsuoka, and T. Morita (editors): CLIMATE POLICY ASSESSMENT Asia-Pacific Integrated
Modeling, Springler (2003)
(2) Apeis Capacity Building Workshop on Integrated Environment Assessment in the Asia-Pacific Region 資料
(3) K. Takahashi, Y. Matsuoka, T. Okamura, and H. Harasawa: DEVELOPMENT OF CLIMATE CHANGE
SCENARIOS FOR IMPACT ASSESSMENT USING RESULTS OF GENERAL CIRCULATION MODEL
SIMULATION, Journal of Global Environment Engineering, Vol.7, pp.31-45 (2001)
(4) K. Takahashi, Y. Matsuoka, Y. Shimada, and H. Harasawa: ASSESSMENT OF WATER RESOURCE
PROBLEMS UNDER CLIMATE CHANGE –CONSIDERING INTER-ANNUAL VARIABLITY OF
CLIMATE DERIVED FROM GCM CALCULATIONS-, Journal of Global Environment Engineering, Vol.7,
pp.17-30 (2001)
(5) K. Takahashi, H. Harasawa and Y. Matsuoka: CLIMATE CHANGE IMPACT ON GLOBAL CROP
PRODUCTION, Journal of Global Environment Engineering, Vol.3, pp.145-161 (1997)
(6) 高橋、松岡、原沢「二酸化炭素比翼化効果を考慮した気候変動による穀物影響評価」環境システム
研究 Vol.25 (1997)
(7) K. Takahashi, H. Harasawa and Y. Matsuoka: IMPACTS OF CLIMATE CHANGE ON FOOD
PRODUCTION –AN ECONOMIC ASSESSMENT-, Journal of Global Environment Engineering, Vol.5,
pp.1-9 (1999)
(8) 棟居、高橋「地球温暖化が世界の自然植生に及ぼす影響及びその経済的評価」環境科学会誌 13(3)、
pp.329-337 (2000)
(9) AIM Project Team: An Estimation of Climatic Change Effects on Malaria, IP-94-02 (1994)
(10) 肱岡、高橋、松岡、原沢「地球温暖化による水系感染症への影響」水環境学会誌、Vol.25、No.11、
pp.647-652 (2002)
- 216 -
3.3.2
その他のモデル
(1) IMAGE（Integrated Model to Assess the Global Environment）モデル
IMAGE モデルの構造を図 4 に示す。気候変動による影響は、図 3.3.2-1 に示したように自然システム、
農業影響、土地浸食、海面上昇について分析されている。
以降に、モデルの詳細説明がされている土地衰退モデル（Land Degradation Model, LDM）
、海面上昇
モデル（Sea Level Rise Model, SLRM）の解説を行う。
図 3.3.2-1 IMAGE モデルの構造
- 217 -
①
土地衰退モデル（Land Degradation Model, LDM）
LDM は水の浸食による土地の衰退をシミュレートするモデルであり、主なインプット、アウトプッ
ト及び前提とした条件は以下の通りである。また、LDM の計算フローを図 3.3.2-2 に示す。
表 3.3.2-1 LDM のインプット、アウトプット及び前提条件
インプット
降水量
降水日（定数）
土地の腐食性指標（粒度、かさ密度、深度により決定、定数）
土地の傾斜指標（定数）
土地被覆
前提条件
土地被覆に応じた利用形態
アウトプット
水浸食の影響度、脆弱性
Terrain erodibility
（地勢減衰性）
Constant
(present state)
Rainfall erosivity
（降雨浸食性）
IMAGE output
(climate change)
Water-erosion susceptibility
（水浸食の影響度）
Land use pressure
（土地利用形態）
IMAGE output
(land-cover change)
Water-erosion sensitivity
（水浸食への脆弱性）
図 3.3.2-2 LDM の計算フロー
水浸食への脆弱性（E）は 0.5°×0.5°のメッシュにおいて、地勢減衰指標、降雨浸食指標、土地被
覆／利用指標の関数として算出される。各指標の概要については、表 3.3.2-2 に示す通りである。
E＝f（T, R, V）
（3.3-34）
T：地勢減衰指標（土地の斜度と土質により算出）
R：降雨浸食指標
V：土地被覆／利用指標
- 218 -
表 3.3.2-2 各指標の概要
指標
地勢減衰指標（T）
土壌粒度指標（It）
概要
地勢減衰指標は土壌減衰指標（SE）と傾斜指標（Ia）の平均値として表され、土壌と傾斜
の総合的な影響を表現する。なお、土壌減衰指標（SE）は土壌粒度指数（It）、かさ密度
指数（Ib）、深度指数（Id）から算出される。
T＝（SE＋Ia）/2
水浸食に対する脆弱性は土壌粒度の影響を強く受ける。沈泥質土壌（2∼50μm）の脆弱性
が最も高く、粘土質土壌（＜2μｍ）の脆弱性が最も低い。土壌粒度指標（It）は WISE デ
ータベースより得られた 0.5 分データを基に、以下の式により計算される。
It＝−0.005×Cls＋0.005×Sis＋0.5
Cls：土壌内の粘土質成分の割合（%）
Sis：土壌内の沈泥質成分の割合（%）
かさ密度指標（Ib）
水浸食に対する脆弱性は、土壌構造も決定要因の一つであるが、土壌構造を 0.5 分刻みで
求めることは困難であるため、かさ密度指標により代替する。かさ密度は空隙率、ひいて
は土壌構造を比較的高い精度で表現することができると考えられる。本モデルにおいては、
かさ密度が 1.55g/cm3 以上の場合に脆弱性が最大であり、1.15g/cm3 以下の場合に最小とし、
中間値は線形外挿することとする。
bds ＜1.15 → Ib＝0
1.15＜bds ＜1.55 → Ib＝2.5×bds−2.875
bds ＞1.55 → Ib＝1
bds：かさ密度（g/cm3）
土壌深度指標（Id）
土壌深度が浅い場合、保水能力が小さくなり、降雨後に容易に水飽和する恐れがある。そ
のような場合、表面流水が発生し、極端なケースでは大規模な土壌流出が起きる可能性も
ある。WISE データベースに基づく土壌タイプによる土壌深度と、それに応ずる深度指標
は以下の通り。
土壌減衰指標（SE）
土壌減衰指標（SE）は土壌粒度指標（It）、かさ密度指標（Ib）、土壌深度指標（Id）のう
ち、上位 2 つの値の平均値として表される。
- 219 -
指標
傾斜指標（Ia）
降雨浸食指標（R）
水浸食の影響度指標（Ep）
土地被覆／利用指標（V）
概要
傾斜指標（Ia）はデジタル標高モデルから導出される地勢斜度である。傾斜は Grid FNOC
標高データセットの標高（10 分刻み）の最大値と最小値の差として計算され、差が 300m
以上のときは Ia＝1、0m のときは Ia＝0 とし、中間値は線形外挿している。
降雨の浸食性は主に降雨の強度の影響を受ける。土壌流出は激しい降雨の際にのみ起こる
事象であるため、R は日降水量（mm/d, 月間降水量を月間降水日で除した値）が最大の月
により決定される指標としている。日降水量が∼2mm/d のときは R＝0、20mm/d∼のとき
は R＝1 とし、その間は線形外挿する。モデル上は、降水量は気候モデルのシナリオによ
り変化するが、降水日は過去のデータより一定としている。
気候条件や地勢に立脚した水浸食の影響については、降雨浸食指標（R）と地勢減衰指標
（T）の平均値として計算される。
土地の水浸食に対する脆弱性は、土地利用形態や被覆による防備の影響も受ける。森林等
は水浸食に対する高い耐性をもつ一方、農地は一般的に高い脆弱性を示す。農地以外の LUI
は下表の通りであり、農地を含むセルについては農作物の生産状況等から V を以降の式に
より算出している。
c
Vr＝
∑ f i,r ×LUI
i
i =1
Vr：地域 r における土地被覆／土地利用指標
r：地域番号
fi,r：地域 r における作物 i の生産割合
c：生産作物の数（種類）
LUIi：作物 i に関する土地被覆／土地利用指標
水浸食への脆弱性指標（Ea）水浸食への脆弱性指標（Ea）は土地の水浸食影響度（Ep）と土地利用指標（V）の積として
算出される。Ea と水浸食リスクの関係は以下の通り。
Ea＝V×Ep
Ea
＜0.15
0.15∼0.30
0.30∼0.40
＞0.45
リスク
少／無し
中程度
高い
非常に高い
- 220 -
②
海面上昇モデル（Sea Level Rise Model, SLRM）
SLRM は気候変動に伴う海面上昇をシミュレートするモデルであり、主なインプットは海水層及び地
表平均気温の変化（1880 年∼）
、アウトプットは海面上昇幅である。海面上昇は主に温度上昇による海
水の膨張及び極地の氷河、グリーンランド及び南極大陸の氷床の融解により起こると想定している。
a.
温度上昇による海水の膨張
海水の温度が上昇するにつれ、海水の密度が減少し体積が膨張することにより、海面上昇が起きる。
気候変動モデル（Upwelling-Diffusion Climate Model, UDCM）により計算される海水層の温度変化により、
体積膨張の係数が決定され、各層ごとに膨張率が算出される。初期値としては、最上層の海水温度は
17.2℃、最下層は 1℃と想定している。
b.
氷河の融解
小規模な氷河の融解も海面上昇に影響を及ぼすと考えられる。小規模氷河の体積と気温の相関は、以
下の 3 つのパラメータを用いて表される。
・ 1880 年の地球全体の氷河体積（初期値）
・氷河の融解が起きる最小温度上昇
・氷河の融解速度（レスポンス時間）
各地の氷河ごとに融解が起きる最小温度上昇や融解速度の値を設定しており、前者は 0.7∼3.0℃、後
者は 70∼130 年としている。また、氷河体積の初期値は 30cm（海面相当）である。
c.
グリーンランド及び南極大陸の氷床の融解
グリーンランドと南極大陸については、融解速度が非常に遅く、気温変化も緩やかと考えられるため、
氷床面積は一定と想定している。氷床のマスバランスは 2 つの項目から算出される。
・氷床の初期条件に基づく氷増減（一定）
・気温変化の線形関数としての氷増減
グリーンランドの氷床は 1880 年時点で平衡状態にあると想定されるため、前者の項目は 0cm/y であ
る。南極大陸については、0.01cm/y の速度で氷が増加するとしている。後者の項目については、気温 1℃
上昇に対してグリーンランドの氷床が 0.03cm 減少、南極大陸の氷床が 0.02cm 減少するとしており、こ
れらの数値はより複雑な 2 次元、3 次元モデルの計算結果より設定している。
d.
不確実性
本モデルにおける不確実性は小さくなく、以下の表に示す幅で計算結果が変動する。
表 3.3.2-3 SLRM の不確実性
温度上昇による海水の膨張
0.11∼0.43m
氷河の融解
0.04∼0.17m
グリーンランドの氷床の融解
-0.01∼0.07m
南極大陸の氷床の融解
-0.12∼-0.02m
- 221 -
(2) IIASA-ECS プロジェクト
IIASA による代替エネルギー戦略プロジェクト（ECS, Environmentally Compatible Energy Strategies）プ
ロジェクトのモデル構造を図 3.3.2-3 に示す。気候変動の影響については、エネルギー供給戦略・環境
影響モデル（MESSAGE）
、簡略気候変動モデル（MAGICC, 気温上昇、海面上昇等を計算）、大気汚染
モデル（RAINS）等のモジュールにおいて評価を行っている。
図 3.3.2-3 IIASA-ECS モデルの構造
気候変動による農業への影響については、気候変動の直接的な影響を FAO/IIASA の Agro-ecological
Zone（AEZ）Model（AIM/Ecology で紹介したものと同様）にて算出し、一般均衡モデルである Basic Linked
System（BLS）を用いて国内／国際経済部門への影響を評価している。評価スキームを図 3.3.2-4 に示す。
AEZ のフレームワークは以下の通り。
1. 154 種の農作物について、農業技術、施肥等の土地利用タイプや各作物固有の生育条件等を
設定。
2. 土地・資源データベースに包含される気候、土壌、地勢データを整備（5’×5’グリッド）
。土
壌データは FAO の Digital Soil Map of the World（DSMW）
、地勢データは USGS の GTOPO30
を活用。
3. 森林、保護区域、居住地等の土地被覆／利用状況を考慮。
4. 作物の生育条件と土地、気候条件等のマッチング等により、農作物の生産性ポテンシャルを
推計。気候条件は East Anglia 大学（英国）の Climate Research Unit が提供するデータベース
を使用（30’×30’、1901∼1990 年の年次平均値及び 1961∼1990 年の 30 年平均値）
。
5. 作物の土地適合性や作付体系に加え、政治、社会経済、人口等を考慮し農業生産性を評価。
- 222 -
AEZ
Climate
Model
Climate impact
response relations
Production
Demand
SRES
SRES
scenario
scenario
BLS
Trade
Global Food System
World market
図 3.3.2-4 IIASA モデルにおける農業影響評価スキーム
Land-utilization
type descriptions:
Farm inputs
Technology
Management
Socioeconomic context
*
Crop catalog:
Crop adaptability
Ecological requirements
Biomass parameters, etc
Climatedatabase
database
Climate
1901-1996
1901-1996
Climate-change
scenarios
Soils
Soils
Terrain
Terrain slopes
slopes
Forest/protected
Forest/protected areas
areas
Land-use/cover
Land-use/cover
Population
Population
Land-resources
Land-resources
database
database
Climate analysis
Matching of crop requirements
with land resources
*
Biomass and yield estimation
Crop sustainability and productivity
Land productivity of cropping systems
Multiple-criteria analysis
Policies, socio-economics, demography
Agricultural production options for development planning
図 3.3.2-5 AEZ の計算フロー
- 223 -
BLS モデルは IIASA の Food and Agriculture Program において設計されたものであり、各国の農業生産
を国内経済や国際貿易との関係を踏まえて評価する一般均衡モデルである。モデルのフレームワークを
図 3.3.2-6 に示す。
BLS モデルでは 18 ヶ国、16 地域の計 34 の国／地域モデルからなり（表 3.3.2-4）、各モデルでは人口、
土地、農業生産性、需要や貿易等世界の食糧システムに関連する重要項目がカバーされている。また、
各国／地域モデル間のリンクは貿易、市場価格及び財務フローを通じて行われる。
気候変動による影響の評価については、IPCC 排出シナリオ（Special Report on Emission Scenarios,
SRES）に基づく気候変動が起きる場合とそうで無い場合（経済条件等は統一）について、モデルを計算
し出力結果を比較することにより行っている。
Country
CountryAA
Exchange Equilibrium
Production
Prices, consumption, stocks,
net exports to satisfy:
Nonagricultural
production
・Budget constraint
・Market clearance
・Trade balance
・Trade quota
Agricultural
production
Production inputs
・Land ・Fertilizer
・Labor ・Others
・Capital
Government Policies
Target price, tariffs, taxes, quota, etc.
Net trade EA
International commodity prices PW
World
WorldMarkets
Markets
EB
International prices to satisfy:
International prices to satisfy:
・Commodity balances
・Commodity balances
・Financial transfer balance
・Financial transfer balance
PW
Country
BB
Country
Country
BB
Country
Country
CountryBB
図 3.3.2-6 BLS モデルの構造
- 224 -
表 3.3.2-4 BLS モデルの地域分類
地域分類
国
単独
アルゼンチン、オーストラリア、オーストリア、ブラジル、カナダ、中国、エジプト、インド、
インドネシア、日本、ケニア、メキシコ、ニュージーランド、ナイジェリア、パキスタン、タイ、
トルコ、アメリカ、EU-9、東欧、旧ソ連
アフリカ石油
輸出国
アルジェリア、アンゴラ、コンゴ、ガボン
アフリカ、中収入、
食糧輸出国
ガーナ、コートジボワール、セネガル、カメルーン、モーリシャス、ジンバブエ
アフリカ、中収入、
食糧輸入国
モロッコ、チュニジア、リベリア、モーリタニア、ザンビア
アフリカ、低収入、
食糧輸出国
ベニン、ガンビア、トーゴ、エチオピア、マライ、モザンビーク、ウガンダ、スーダン
アフリカ、低収入、
食糧輸入国
ギニア、マリ、ニジェール、シエラレオネ、ブルキナファソ、中央アフリカ共和国、チャド、ザ
イール、ブルンジ、マダガスカル、ルワンダ、ソマリア、タンザニア
ラテンアメリカ、
高収入、食糧輸出国
コスタリカ、パナマ、キューバ、ドミニカ共和国、エクアドル、スリナム、ウルグアイ
ラテンアメリカ、
高収入、食糧輸入国
ジャマイカ、トリニダードトバゴ、チリ、ペルー、ベネズエラ
ラテンアメリカ、
中収入
エルサルバドール、グアテマラ、ホンジュラス、ニカラグア、コロンビア、ギアナ、パラグアイ、
ハイチ、ボリビア
東南アジア、中∼高
収入、食糧輸出国
マレーシア、フィリピン
東南アジア、中∼高
収入、食糧輸入国
大韓民国、朝鮮民主主義人民共和国、ラオス、ベトナム、カンボジア
アジア、低収入
バングラディッシュ、ミャンマー、ネパール、スリランカ
中近東、石油輸出国
リビア、イラン、イラク、サウジアラビア、キプロス、レバノン、シリア
中近東、低∼中収入
ヨルダン、イエメン、アフガニスタン
その他
その他
表 3.3.2-5 BLS モデルの世界市場における農作物等の分類
No.
項目
単位
Ⅰ
麦
10 億トン
Ⅱ
米（製米）
10 億トン（製米換算）
Ⅲ
荒粉
10 億トン
Ⅳ
牛肉、羊肉
10 億トン（屠殺重量）
Ⅴ
乳製品
10 億トン（全乳換算）
Ⅵ
その他の肉、魚
10 億トン（タンパク質換算）
Ⅶ
タンパク飼料
10 億トン（タンパク質換算）
Ⅷ
その他食料
百万 US$（1970 年）
Ⅸ
食料以外農産物
百万 US$（1970 年）
Ⅹ
農作物以外
百万 US$（1970 年）
- 225 -
参考文献（第 3.3 .2 節に関するもの）
1)
IMAGE ホームページ: http://arch.rivm.nl/image/index.html
2)
R. Hootsmas, A. Bouwman, R. Leemans, and G.J.J. Kreileman, Modelling land degradation in IMAGE 2,
RIVM report 481508009 (2001)
3)
IIASA ホームページ: http://www.iiasa.ac.at/Research/LUC/
4)
G. Fischer, M. Shah, and H. Velthuizen: Climate Change and Agricultural Vulnerability, IIASA (2002)
5)
G. Fischer, H. Velthuizen, M. Shah, and Freddy Nachtergaele: Global Agro-ecological Assessment for
Agriculture in the 21st Century Methodology and Results, IIASA (2001)
6)
G. Fischer, H. Velthuizen, and Freddy Nachtergaele: Global Agro-Ecological Zones Assessment:
Methodology and Results, IIASA (2000)
3.4
地球温暖化影響に係わる関連データ整理
地球温暖化により顕在化すると考えられる種々の影響（気温、降水量、農産物収穫量、植生、土地利
用等）について、各国、地域の関連機関が取りまとめているたデータベースは次表の通り。
個別データベースの詳細については、次項以降を参照されたい
- 226 -
表地球温暖化影響に関するデータベース（総括）
カテゴリー
機関名
IPCC
気温
The IPCC Data Distribution Centre
降水量等
気温
NASA Goddard Institute for Space Studies（GISS）
降水量
Global Precipitation Climatology Centre（GPCC）
河川
GRDC（Global Runoff Data Center）
データベース名称
データ形式
メッシュ
データ
観測地点別
データ
GPCC products（gridded datasets）
GPCP Combined Dataset Version 2
Long-Term Mean Monthly Discharges
from selected GRDC Stations
Freshwater Surface Water Fluxes into the
World Oceans, Marginal and Inland Seas
河川別
データ
AQUASTAT
WHYCOS
FRIEND Project
国別データ
不明
FAO
USDA
IUCN
FAOSTAT
USDA-NASS Agricultural Statistics 2002
RED data book
国別データ
国別データ
地形
NOAA/ The National Geophysical Data Center
The National Geophysical Data Center
ETOPO 2
土地利用
湿地
AVHRR Project
USGS / NASA
U.S. Geological Survey's EROS Data Center（EDC） Global Land Cover Characterization
Land Processes Distributed Active Archive Center
UNEP GRID Tsukuba
GNV8 - Natural Wetlands
植生
UNEP GRID GENEVA
農林水産
生物多様性
UNEP GRID Tsukuba
健康
河川別
データ
国別データ
メッシュ
データ
The NOAA Global Vegetation Index
（NOAA/GVI）
GRID-Tsukuba ：Vegetation Index Map of
Asia）
WHO Statistical Information System （WHOSIS） Healthy Life Expectancy（HALE）
Disability-Adjusted Life Years（DALYs）
- 227 -
各観測地点のデータをダウンロードするには、その都度
web 上で観測地点周辺をクリックし、観測地点を選択する
必要があるため、ハンドリング面では IPCC データに劣る。
メッシュ
データ
FAO
WMO（世界気象機関）
CEH（Centre for Ecology and Hydrology）
水資源・
水需要
備考
月別流量等は公開。公開されていないデータについては、
文書（メール、fax 含む）にて依頼。第三者への無断供与、
許可無しでの営利目的利用は不可。
依頼した形式、項目についてデータが提供される。データ
ベース全体の入手は不可。
最新年次のみ web にて公開。
入手方法不明。各地域の HYCOS がデータを整備？
アジア太平洋地域、及び英国のみ入手。他の地域について
は入手方法不明（主担当研究者の連絡先は把握）。
Central Asian, North America, South America は未整備。
Pdf のため、ハンドリングのためには入力作業が必要。
希少種の登録数、登録種等の情報は整備（個体数までのデ
ータなし）。
5 分データの ETOPO5 は無料にて入手可能。
メッシュ
データ
メッシュ
データ
メッシュ
データ
メッシュ
データ
国別／地域
別データ
一時点のデータのみ存在。
GNV179 のみ web 上でダウンロード可能（Web 上では全て
フリーアクセスと書いてあるが、リンク先不明）。
一時点のデータのみ存在。
データ請求フォームに必要事項を記入し、CD-ROM 等の提
供を受けることが可能。
DALYs については、地域別データはあるが国別データは
web 上には存在しない。US $18.00 で関連資料は購入可能だ
が、国別データが記載されているかは不明。
3.4.1
温暖化現象関係（気象データ）
(1) 気温、降水量等の気象関連基礎データ
a) 機関名
IPCC（Intergovernmental Panel on Climate Change ）
The IPCC Data Distribution Centre
b) URL/資料名
資料名
Home：http://www.ipcc.ch/
Data：http://ipcc-ddc.cru.uea.ac.uk/
c) 国/地域区分
地域区分
メッシュデータ（約 26 万メッシュ）
（緯度）360 区分
（経度）720 区分
d) データ年次
データ年次
1901 年∼1990 年
各月の 30 年平均、10 年平均
データ
e) データ項目
データ項目
データ項目は以下の 11 項目。
下表で○をつけたものについて、ファイルが web 上にて提供。
・
・
10 年平均値
30 年平均値
1901∼30
1931∼60
1961∼90
1901∼10
‥
1981∼90
平均気温
○
○
○
○
○
○
日較差
○
○
○
○
○
○
最高気温
○
○
○
○
○
○
最低気温
○
○
○
○
○
○
降水量
○
○
○
○
○
○
降雨日
○
○
○
○
○
○
蒸気圧
○
○
○
○
○
○
曇日
○
○
○
○
○
○
日照
−
−
○
○
○
○
霜日
○
○
○
○
○
○
風速
−
−
○
○
○
○
f) データ形式
データ形式
ZIP ファイルで供給（解凍後は dat ファイル）
dat ファイルは ASCII format にて、360 行×720 列のメッシュデータ×12 ヶ月分のデータが記
・
・
載。
経度 y1° 経度 y2° ・・・経度 yn°
緯度 x1°（1月）
緯度 x2°（1月）
・
・
・
緯度 xn°（12月）
※ メッシュデータに加え、国別データも存在（メッシュデータを元に、289 国地域のデータを作成）。
→ http://www.cru.uea.ac.uk/~timm/climate/cty_new/TYN_CY_1_0_cty-table.html
g) 入手方法
上記サイト（http://ipcc-ddc.cru.uea.ac.uk/cru_data/datadownload/download_index.html）から無料でダウンロー
ド可能（ファイルサイズ：各 1.1.MB）
h) 備考
- 228 -
【出力例】
図 3.4.1-1 IPCC データベースによる平均気温（1961∼1990 年）
図 3.4.1-2 IPCC データベースによる平均降水量（1961∼1990 年）
- 229 -
(2) 気温
a) 機関名
NASA Goddard Institute for Space Studies （GISS）
b) URL/資料名
http://www.giss.nasa.gov/data/update/gistemp
c) 国/地域区分
世界中の観測地点
d) データ
データ年次
共通 1880 年∼現在
（地点により異なる）
e) データ項目
データ項目
気温（Surface Temperature）
f) データ形式
データ形式
1880 年∼現在の月ごとの気温（テキスト形式）及び年次推移グラフ（Post Script 形式）
データは以下の 3 形式にて提供
1. raw GHCN data + USHCN corrections
Global Historical Climatology Network の raw data（各国の気象研究機関を通じて入手）
2. after combining sources at same location
同一地点の複数ソースのデータを GISS が取りまとめたしたデータ
3. after homogeneity adjustment
都市部のデータの年次トレンドを、周辺農村部のデータの年次トレンドと可能な限り一致するよう加工
したデータ（加工が不可能な都市部データは削除）
g) 入手方法
http://www.giss.nasa.gov/data/update/gistemp/station_data/
上記サイトにおいて｢観測地名｣と｢欲しいデータ(３通り)｣を入力
a) 観測地 : 自由入力 (例：国名)
b) データ : 1.raw GHCN data + USHCN corrections
2.after combining sources at same location
3.after homogeneity adjustment
→入力した観測地に近い観測地が複数提示されるので、そこから地点を絞る
(例：｢Japan｣と入力した場合、｢東京｣などの詳細な観測地候補が提示される)
h) 備考
・ Home 下部分の Table Data – Global and Zonal Mean Anomalies
世界全体、北半球・南半球の観測地、緯度(範囲、例えば北緯○度∼○度までの地域)の月、年、季節ごと
の気温データ検索が可能
・各観測地点を中心に半径 1,200km の円を描いたときの地表面積のカバー率は下図の通り。
図各観測地点を中心に半径 1,200km の円を描いたときの地表面積のカバー率
・観測地点の一覧表がなく、地点数も web 上では把握ができない。各観測地点のデータをダウンロード
するためには、その都度地図上で観測地点周辺をクリックし、観測地点を選択する必要があるため、
ハンドリング面では IPCC データに劣る。
- 230 -
【出力例】
図 3.4.1-3 地球の平均気温の推移
図 3.4.1-4 平均気温の変化（2002 年の年平均値、基準：1951∼80 年の平均値）
- 231 -
(3) 降水量
a) 機関名
Global Precipitation Climatology Centre (GPCC)
b) URL/資料名
http://www.wmo.ch/web/goldis/gpcchome.html
① GPCC products (gridded datasets)
② GPCP Combined Dataset Version 2
c) 国/地域区分
メッシュデータ
d) データ年次
データ年次
①（1°×1°、2.5°×2.5°）
②（2.5°×2.5°）
Interim Product：1986∼1994 年
Monitoring Product：1995∼2002 年
e) データ項目
データ項目
① 地表面の 1986∼2002 年の月間降水量、1961/90 年の各月の平均値（偏差基準）
降水量測定地点数
測定誤差の補正ファクター
② 海面：赤外線観測衛星、電磁波観測衛星による降水量データ
地表面：衛星観測データ、GPCC メッシュデータの双方
f) データ形式
データ形式
①
GPCC products (gridded datasets)
・月間降水量データ：年次-月で 1 ファイル。形式は以下の通り（2.5°×2.5°の場合）。
降水量メッシュ内の
計測値点数
-178.75°W / +88.75°N
-176.25°W / +88.75°N
・
・
・
+178.75°E / -88.75°S
・偏差基準：1 ファイル。形式は以下の通り（2.5°×2.5°の場合）。
平均降水量
1月 2月・・・ 12月
-178.75°W / +88.75°N
-176.25°W / +88.75°N
・
・
・
+178.75°E / -88.75°S
g) 入手方法
① GPCC products (gridded datasets)
http://www.dwd.de/research/gpcc/download/gpccwho_ftp.html にて登録
→http://www.dwd.de/research/gpcc/download/gpccwho.cgi にて、1986∼2002 年の各月の降水量偏差、及
び 1961/90 年の各月の平均値（偏差軒順）がダウンロード可能（原則的には、他者への配布不可）
② GPCP Combined Dataset Version 2
①と同様の登録後、http://www.dwd.de/research/gpcc/download/gpccwho_ftp.cgi より ftp サーバにアクセス
し、ダウンロード
h) 備考
IPCC の数値との整合（いずれの値を用いるか等）が必要
- 232 -
【出力例】
図 3.4.1-5 GPCC による月間降水量（mm/month、2002 年 12 月）
- 233 -
3.4.2
水資源関係（河川・地下水、雪氷、海面）
(1) 主要河川データ
a) 機関名
GRDC（Global Runoff Data Center）
b) URL/資料名
http://www.bafg.de/grdc.htm
c) 国/地域区分
河川・計測地点データ
d) データ年次
データ年次
計測地点により異なる
e) データ項目
データ項目
・ Long-Term Mean Monthly Discharges from selected GRDC Stations
・ Freshwater Surface Water Fluxes into the World Oceans, Marginal and Inland Seas
月ごとの観測期間流量平均値、最小値・最大値、年間総流量等
※ 本表に示すものは、WEB にて無料 download できるもの。別途、詳細情報有り。
図
GRDC の観測地点
f) データ形式
データ形式
.xtr 形式（詳細不明）。データのフォーマットは以下の通り。
河川・計測値店名
年次
最低流量月最低流量（m3/s）最大流量月最大流量（m3/s）平均流量（m3/s）総流量（m3/s）
1951
1952
‥
1990
月
最低流量年最低流量（m3/s）最大流量年最大流量（m3/s）平均流量（m3/s）
1
2
‥
12
g) 入手方法
・文書（メール、fax 含む）にて依頼。第三者への無断供与、許可無しでの営利目的利用は不可。
・依頼した形式にてデータを入手。データベース全体の入手は不可能。
・先方の作業コスト（データ整備費用）のみを支払う。GRDC へのデータ提供者、GRDC の主要クライ
アント（WMO, UNESCO, UNEP, WHO）は無料。
→ http://www.bafg.de/html/internat/grdc/policy/policy.htm
・上記項目については、http://www.bafg.de/html/internat/grdc/projects/projects.html よりダウンロード可能。
h) 備考
- 234 -
【出力例】
図 3.4.2-1 コロラド川の月別流量持続曲線
図 3.4.2-2 地域別流量
- 235 -
(2) 水資源・水需要関連データ
a) 機関名
AQUASTAT（FAO）
b) URL/資料名
http://www.fao.org/ag/agl/aglw/aquastat/dbase/index.stm
c) 国/地域区分
各国データ（191 ヶ国）
d) データ年次
データ年次
e) データ項目
データ項目
WATER RESOURCES
Average precipitation 61-90 (mm/year)／Average precipitation 61-90 (km3/year)
Total internal renewable water resources (km3/year)
Groundwater: produced internally (km3/year)
Surface water: produced internally (km3/year)
Overlap: Surface and groundwater (km3/year)
Water resources: total renewable (natural) (km3/year)
Water resources: total renewable (actual) (km3/year)
Water resources: total renewable (actual) (km3/capita per year)
Dependency ratio (%)
Desalinated water (million m3)
Reused treated wastewater (million m3)
WATER USE
Agricultural water use in 1998 (km3/year)
Agricultural water use (%)
Domestic water use (km3/year)
Domestic water use (%)
Industrial water use (km3/year)
Industrial water use (%)
Total water use (km3/year)
LAND UNDER IRRIGATION
Irrigation potential (ha)
Year of irrigation data
Full/partial control irrigation (ha)
Spate irrigation (ha)
Equipped wetland (ha)
Total irrigation (ha)
Other cultivated wetland (ha)
Deep water/ flood recession cropping area (ha)
Water managed area (ha)
IRRIGATION TECHNIQUES
Surface irrigation (f/p) (ha)
Sprinkler irrigation (f/p) (ha)
Micro-irrigation (f/p) (ha)
ENVIRONMENT - DRAINAGE
Area salinized by irrigation (ha)
Total drained area (ha)
SOURCE OF IRRIGATION WATER
Full/partial control irrigation area irrigated with surface water (%)
Full/partial control irrigation area irrigated with groundwater (%)
Full/partial control irrigation area irrigated with non-conventional sources (%)
IRRIGATED CROPS & INTENSIFICATION
Part of equipped area (f/p) actually irrigated (%)
Irrigated crops (ha)
Part of grain production irrigated (%)
f) データ形式
データ形式
国×項目の Excel／CSV 形式（146 KB／49 KB）
g) 入手方法
- 236 -
Web で入手可能なものは最新
年次（1999 年）のみ
web 上（http://www.fao.org/ag/agl/aglw/aquastat/dbase/index.stm）から無料でダウンロード可能
※過去データは web 上ではダウンロード不可能
h) 備考
【出力例】
700
Industrial
water use in 1998 (km3/yr)
600
Domestic
Agricultural
500
400
300
200
100
0
y
lia ada ance
any Ital Japan orea
s t r a C an
K
F r G er m
Au
uth
So
UK
US
il
a
a
a
ssi Braz Chin Indi nesia laysia
Ru
o
n
Ma
I d
図 3.4.2-3 主要国の用途別水使用量（1998 年）
60,000
Irrigation area (1,000ha)
50,000
40,000
30,000
20,000
10,000
0
Ca
a
ce
an y
nad Fran
rm
Ge
It a
ly
an orea
J ap
K
uth
So
UK
US
ss
Ru
ia
z
Bra
il
ia
ia
ia
Ind ones alays
d
n
M
I
図 3.4.2-4 主要国の灌漑面積（オーストラリア、中国はデータ無し）
- 237 -
(3) 水関連データ
a) 機関名
WMO（世界気象機関）⇒WHYCOS
WORLD HYDROLOGICAL CYCLE OBSERVING SYSTEM
b) URL/資料名
http://www.wmo.ch/index-en.html
http://www.wmo.ch/web/homs/hwrpframes.html
c) 国/地域区分
主要水系における 1,000 観測地点
d) データ年次
データ年次
e) データ項目
データ項目
各計測ポイントにて、以下の４項目は最低限計測される。
・ water level/flow;
・ precipitation;
・ temperature; and
・ humidity.
“the physical and chemical characteristics of the water”についても多くの河川で計測されている。
f) データ形式
データ形式
詳細不明
（WEB からは時系列データをグラフ化したものを供給）
g) 入手方法
次図に示す各地域の database より Download 可能。
ただし、DL にはアクセス権必要（現状では未取得のため、詳細は不明）
h) 備考
- 238 -
(4) 河川関連データ
a) 機関名
CEH（Centre for Ecology and Hydrology）
b) URL/資料名
http://www.ceh.ac.uk/
FRIEND Projects http://www.nwl.ac.uk/ih/www/research/bfriend.html
c) 国/地域区分
Northern European、Asian Pacific
Nile、Alpine & Mediterranean
Hindu Kush Himalayan
Caribbean/AMIGO、Southern Africa
West & Central African
※Central Asian, North America, South
America は未整備
d) データ年次
データ年次
計測地点／河川によって異な
る
e) データ項目
データ項目
[Northern European]
・ヨーロッパ 30 ヶ国、5000 計測地点における日別流量データが存在。
・アイスランド、ポーランド、ロシアの 60 地点においては、月別流量データが存在。
・計測地点情報（地点名、河川名、位置情報等）、流域情報（流域面積、平均降水量、平均/最大高度、
主流延長等）も記述。
・ 60%の計測地点について 20 年分以上、約 40%の地点については 30 年分以上のデータが存在。
・ FRIEND に関わる研究者が FRIEND の研究用に利用する場合以外の配布は不可。
※イギリスの河川については、以降に示すような形式でデータが提供されている（1996∼2000 年）
［Asian Pacific］
・下表の国、河川について、流量、降水量のデータが存在。
・年次は河川、データ項目によって異なる。
Country
AUSTRALIA
CAMBODIA
CHINA
INDONESIA
JAPAN
No.
1
2
3
4
5
6
1
2
1
2
3
4
5
6
7
8
9
1
2
3
4
5
6
7
8
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Name of Rivers
Burdekin River
Pioneer River
Todd River
East Finnis River
Torrens River
Scott Creek
Prek Thnot
Stung Chinit
Bei-jiang
Jin-Jiang
Jiyun-he
Gan-jiang
Taizi-he
Ou-jiang
Bailong-jiang
You-jiang
Huang-he
Citarum
Bengawan Solo
Kali Brantas
Sungai Asahan
Citanduy
Kali-Progo
Cimanuk
Kali Serayu
Yoshino-gawa
Ara-kawa
Mogami-gawa
Chikugo-gawa
Fuji-kawa
Ishikari-gawa
Shimanto-gawa
Shonai-gawa
Watarase-gawa
- 239 -
Data
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
No
No
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
No
No
No
Yes
Yes
Yes
No
Yes
Yes
No
No
No
No
No
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
KOREA
LAO
MALAYSIA
NEW ZEALAND
PAPUA NEW GUINEA
PHILIPPINES
THAILAND
VIETNAM
1
2
3
4
5
6
7
8
9
1
2
3
4
5
6
1
2
1
2
3
4
1
2
1
2
3
1
2
3
4
5
1
2
3
4
Pyungchang-gang
Geumho-gang
Miho-chun
Soyang-gang
Nam-gang
Gap-chun
Nam Han-gang
Hwang-gang
Geum-gang
Nam Khane
Nam Ngum
Sedone
Nam Theun/Cading
Nam Sebangfay
Nam Sebanghieng
Rajang Batang
Sungai Johor
Buller River
Motu River
Hutt River
Taieri River
Ramu Wara
Purari Wara
Ilog Magat
Ilog Pampanga
Ilog Itaas ng Agno
Mae Nam Ping
Mae Nam Mae Klong
Mae Nam Nan
Mae Nam Yom
Mae Nam Wang
Song Ky Cung
Song Thu Bon
Song Ba
Song Srepok
No
No
No
Yes
Yes
Yes
No
No
No
No
No
No
No
No
No
Yes
Yes
No
No
No
No
No
No
No
No
Yes
Yes
Yes
Yes
No
No
No
No
No
No
[Nile]
Prof. M.S.M.（Farid of the Water Resources Research Institute (WRRI) at El Khairiya, Egypt.）が主担当。
データの詳細については不明。
[Alpine & Mediterranean]
J.F. Boyer が主担当。データの詳細については不明。
[Hindu Kush Himalayan]
Prof.S.R.Chalise （ICIMOD, Kathmandu, Nepal）が主担当。データの詳細については不明。
[Caribbean/AMIGO]
Dr Eduardo O. Planos Gutierrez （the Instituto de Meteorologia in Havana, Cuba）が主担当。データの詳細に
ついては不明。
[Southern Africa]
Dr Simon Mkhandi （the University of Dar-es-Salaam, Tanzania）が主担当。データの詳細については不明。
[West & Central African]
Dr Abou Amani （AGRHYMET, Niamey, Niger）が主担当。データの詳細については不明。
f) データ形式
データ形式
［Asian Pacific］
EXCEL 形式（一部、TEXT 形式）。ただし、国によって表のフォーマットが異なる。
g) 入手方法
［Asian Pacific］
web 上にて download 可能（http://titan2.cee.yamanashi.ac.jp/FRIEND/Archive.htm）
h) 備考
全世界のデータ入手は困難（Central Asian, North America, South America は未整備）
- 240 -
3.4.3
生物資源関係（農林水産収穫量、生物多様性、希少種等）
(1) 農林水産業収穫量／需要量・作付面積、森林面積等データ
a) 機関名
FAO（国連機関）
b) URL/資料名
http://www.fao.org/
http://apps.fao.org/page/collections
c) 国/地域区分
255 カ国、106 共同体・地域
d) データ年次
データ年次
(共通) 1961∼1999 年
e) データ項目
データ項目
Agricultural production (Item, Element), Year: 1961~2002
・ Crops primary (188,4)
Element: Seed (Mt), Area Harvested (ha), Yield (Hg/ha), Production (Mt)
※Hg:Hectogramme
・ Crops processed (60,1)
Element: Production (Mt)
・ Live animals (18,1)
Element: Stocks (Head/Number)
・ Livestock primary (51,3)
Element: Slaughtered (head), Carcass Weight (Hg/An), Production (Mt)
・ Livestock processed (7,2)
Element: Slaughtered (head), Production (Mt)
Agricultural Production Indices (Item, Element), Year: 1961~2001
・ Agricultural Production Indices (6,2)
Element: Net PIN base 1989-91, Net Per Capita PIN base 1989-91
Land (Item, Elements), Year: 1961~2000
・ Land use (1,10)
Element: Total Area, Land Area, Agricultural Area, Arable and Permanent Crops, Arable Land,
Permanent Crops, Permanent Pasture, Forests and Woodland, Non arable and permanent crops, All
Other Land (1000ha)
・ Irrigation (1,1)
Element: Agricultural Area (1000ha)
Fishery data (Item, Element), Year: 1961~1999
・ Primary products (10,11)
Element: Feed (Mt), Breed/Bait (Mt), Waste (Mt), Processing (Mt), Food (Mt), Other Utilization (Mt),
Production (Mt), Imports-Qty (Mt), Imports-Val (1000US$), Exports-Qty (Mt), Exports-Val (1000US$)
・ Processed products (72,12)
Element: Feed (Mt), Baiting (Mt), Waste (Mt), Processing (Mt), Food (Mt), Other Utilization (Mt), Input
(Mt), Output (Mt), Imports-Qty (Mt), Imports-Val (1000US$), Exports-Qty (Mt), Exports-Val
(1000US$)
Fish production (Item, Fishing area), Year: 1950~2000
・ Fishes, crustaceans, molluscs and misc.aquatic animals (52,29)
・ Aquatic mammals (4,21)
・ Crocodiles and alligators (1,7)
・ Pearls, corals and sponges (3,19)
・ Aquatic plants (4,23)
Forestry data (Item, Element), Year: 1961~2001
・ Roundwood, Sawnwood, Wood-Based Panels (43,5)
Element: Production (Mt), Imports-Qty (Mt), Imports-Val (1000US$), Exports-Qty (Mt), Exports-Val
(1000US$)
・ Pulp, Paper&Paperboard (30,5)
Element: Production (Mt), Imports-Qty (Mt), Imports-Val (1000US$), Exports-Qty (Mt), Exports-Val
(1000US$)
注）- Item : 穀物種、魚種、木種など
- Element : 収穫高、生産量など
例）(Item,Element)=(50,4)の場合、Item 数が 50 通り、Element 数が 4 通りあるという意味
f) データ形式
データ形式
・ CSV File
- 241 -
g) 入手方法
・ http://apps.fao.org/page/collections から検索したいデータ項目（上記参照）を選択。
次に Country、Item、Element、Year を選択し CSV ファイルをダウンロード。それぞれについて複数項目
を選択することができるが、一度に要求できるデータ数には制限がある。
・ CD-ROM を購入することも可能（US$600.00）。
[email protected] 宛にメールで申込。
ハンドリング面を鑑みると、CD-ROM の購入が望ましい。
h) 備考
統合、分裂等により各年次における対象国が異なるので、整合を図る必要がある。次表は、各国について
統計値の把握が開始／終了された年次を示す。特に標記がないものは、全年次について数値が存在。
表 3.4.3-1 対象国と統計の開始／終了年次
Code
2
3
4
5
6
7
258
8
9
1
22
10
11
52
12
13
16
14
15
57
255
23
53
17
18
19
80
20
31
24
239
21
26
27
233
29
351
115
32
33
Name
Afghanistan
Albania
Algeria
Amer Samoa
Andorra
Angola
Anguilla
Antigua Barb
Argentina
Armenia
Aruba
Australia
Austria
Azerbaijan
Bahamas
Bahrain
Bangladesh
Barbados
Bel-lux
Belarus
Belgium
Belize
Benin
Bermuda
Bhutan
Bolivia
Bosnia Herzg
Botswana
Bouvet Is
Br Ind Oc Tr
Br Virgin Is
Brazil
Brunei Darsm
Bulgaria
Burkina Faso
Burundi
CHINA
Cambodia
Cameroon
Canada
Start Year End Year
1992
1992
1992
1992
-
- 242 -
Code
121
122
123
124
125
126
256
154
129
130
131
132
133
134
127
135
136
137
270
138
145
139
146
140
141
142
143
144
28
163
147
148
149
151
150
156
153
157
158
159
Name
Lebanon
Lesotho
Liberia
Libya
Liechtensten
Lithuania
Luxembourg
Macedonia
Madagascar
Malawi
Malaysia
Maldives
Mali
Malta
Marshall Is
Martinique
Mauritania
Mauritius
Mayotte
Mexico
Micronesia
Midway Is
Moldova Rep
Monaco
Mongolia
Montserrat
Morocco
Mozambique
Myanmar
N Marianas
Namibia
Nauru
Nepal
Nethantilles
Netherlands
New Zealand
Newcaledonia
Nicaragua
Niger
Nigeria
Start Year End Year
1992
1992
1992
-
Code
34
35
36
37
39
259
40
42
43
44
45
250
46
47
48
107
98
49
50
167
51
54
72
55
56
58
59
60
61
178
63
238
62
64
65
66
67
69
70
71
68
74
75
76
73
79
81
82
84
85
86
87
88
89
90
Name
Canton Is
Cape Verde
Cayman Is
Cent Afr Rep
Chad
Channel Is
Chile
Christmas Is
Cocos Is
Colombia
Comoros
Congo, Dem R
Congo, Rep
Cook Is
Costa Rica
Cote dIvoire
Croatia
Cuba
Cyprus
Czech Rep
Czechoslovak
Denmark
Djibouti
Dominica
Dominican Rp
Ecuador
Egypt
El Salvador
Eq Guinea
Eritrea
Estonia
Ethiopia
Ethiopia Pdr
Faeroe Is
Falkland Is
Fiji Islands
Finland
Fr Guiana
Fr Polynesia
Fr South Ter
France
Gabon
Gambia
Gaza Strip
Georgia
Germany
Ghana
Gibraltar
Greece
Greenland
Grenada
Guadeloupe
Guam
Guatemala
Guinea
Start Year End Year
1992
1993
1992
1993
1992
1993
1992
1992
-
- 243 -
Code
160
161
162
221
164
165
180
166
168
169
170
171
172
173
174
177
179
182
183
185
184
244
192
193
194
195
196
197
200
199
198
25
201
202
271
203
38
187
188
189
190
191
206
207
260
209
210
211
212
208
215
216
176
217
218
Name
Niue
Norfolk Is
Norway
Oman
Pacific Is
Pakistan
Palau
Panama
Papua N Guin
Paraguay
Peru
Philippines
Pitcairn Is
Poland
Portugal
Puerto Rico
Qatar
Reunion
Romania
Russian Fed
Rwanda
Samoa
San Marino
Sao Tome Prn
Saudi Arabia
Senegal
Seychelles
Sierra Leone
Singapore
Slovakia
Slovenia
Solomon Is
Somalia
South Africa
Southgeorgia
Spain
Sri Lanka
St Helena
St Kitts Nev
St Lucia
St Pier Mq
St Vincent
Sudan
Suriname
Svalbard Is
Swaziland
Sweden
Switzerland
Syria
Tajikistan
Tanzania
Thailand
Timor Leste
Togo
Tokelau
Start Year End Year
1992
1993
1992
1992
-
Code
175
91
93
92
94
95
97
99
100
101
102
103
104
264
105
106
109
110
111
112
108
114
83
116
117
118
113
120
119
Name
Guineabissau
Guyana
Haiti
Heard Is
Holy See
Honduras
Hungary
Iceland
India
Indonesia
Iran
Iraq
Ireland
Isle Of Man
Israel
Italy
Jamaica
Japan
Johnston Is
Jordan
Kazakhstan
Kenya
Kiribati
Korea D P Rp
Korea Rep
Kuwait
Kyrgyzstan
Laos
Latvia
Start Year End Year
1992
1992
1992
-
Code
219
220
222
223
213
224
227
229
240
231
228
226
230
252
225
234
232
235
155
236
237
242
243
205
249
248
186
251
181
Name
Tonga
Trinidad Tob
Tunisia
Turkey
Turkmenistan
Turks Caicos
Tuvalu
UK
US Virgin Is
USA
USSR
Uganda
Ukraine
Unspecified
Untd Arab Em
Uruguay
Us Minor Is
Uzbekistan
Vanuatu
Venezuela
Viet Nam
Wake Is
Wallis Fut I
Westn Sahara
Yemen
Yugoslav SFR
Yugoslavia
Zambia
Zimbabwe
Start Year End Year
1992
1991
1992
1992
1991
1992
-
【出力例】
120,000
生産量（1,000t）
100,000
栽培面積（1,000ha）
80,000
60,000
40,000
20,000
0
a
str
Au
lia
Ca
a
e
y
nad Franc rman
Ge
ly
Ita
an
rea
Jap
Ko
th
u
So
UK
US
Ru
a
ssi
l
azi
Br
ina
Ch
図 3.4.3-1 主要国の小麦生産量、栽培面積（2000 年）
- 244 -
Ind
ia
(2) 農林水産業収穫量／需要量・作付面積
a) 機関名
USDA
b) URL/資料名
Home：http://www.usda.gov/
USDA-NASS Agricultural Statistics 2002
http://www.usda.gov/nass/pubs/agstats.htm
c) 国/地域区分
米国内：州ごと
世界：主要国ごと
d) データ年次
データ年次
1994 年∼2002 年
（各年版には各国数値として
3 年分データを所蔵）
e) データ項目
データ項目
［農産物］
Grain and feed
Cotton, tobacco, sugar crops, and honey
Oilseeds, fats, and oils
Vegetables and melons
Fruits, tree nuts, and horticultural specialties
Hay, seeds, and minor field crops
Cattle, hogs, and sheep
Dairy and poultry statistics 等
［項目］
Area, yeild, production
International Trade ( Import, Export) 等
f) データ形式
データ形式
農作物種ごとの pdf ファイル
g) 入手方法
・ WEB（http://www.usda.gov/nass/pubs/agstats.htm）より無料で download 可能
・ 1994∼2002 年のデータをまとめて収録した CD-ROM も販売（$28.00）。
h) 備考
・定期的なレポートによる将来予測も発表。（→http://jan.mannlib.cornell.edu/reports/waobr/wasde-bb/）
・1960 年以降については、FAO のデータベースにほぼ網羅されている。ただし、データは各国の自主的提
出によるものなので、必ずしも正確とは言えない。その点では、USDA のデータの方が信頼性は高い。
いずれも web 上からダウンロード可能。
【出力例】
120,000
生産量（ 1,000t）
100,000
栽培面積（ 1,000ha）
80,000
60,000
40,000
20,000
0
a
alia anad
str
C
Au
nce
any
rm
Fra
Ge
ly
Ita
an
rea
Jap
Ko
th
u
So
UK
US
Ru
a
ssi
l
azi
Br
Ch
ina
Ind
図 3.4.3-2 主要国の小麦生産量、栽培面積（1999/2000 年）
- 245 -
ia
(3) 生物多様性関連
a) 機関名
RED data book
b) URL/資料名
http://www.iucn.jp
c) 国/地域区分
238 ヶ国・地域
d) データ年次
データ年次
データによって異なる
e) データ項目
データ項目
Table 1 Numbers of threatened species by major groups of organisms (1996, 2000, 2002)
Table 2 Changes in numbers of species in the threatened categories (CR, EN, VU) from 1996 to 2002
Table 3a Summary of number of animal species in each Red List Category in each taxonomic class
Table 3b Summary of number of plant species in each Red List Category in each taxonomic class
Table 4a Number of species in each Red List Category in each major animal taxonomic group (Class, Order)
Table 4b Number of species in each Red List Category in each major plant taxonomic group (Class, Family)
Table 5 Number of threatened species in each major group of organisms in each country (Critically Endangered,
Endangered and Vulnerable categories only)
・ Table 6a Number of extinct, threatened and other species of animals in each Red List Category in each country
・ Table 6b Number of extinct, threatened and other species of plants in each Red List Category in each country
・
・
・
・
・
・
・
f) データ形式
データ形式
Web 上に Html 形式にて記載
例として、Table1、2、6a を次頁以降に示す。
g) 入手方法
Web 上からコピー可能（http://www.redlist.org/info/tables.html）
h) 備考
・希少種の登録数、登録種等の情報は整備。（個体数までのデータなし）
- 246 -
【出力例】
表 3.4.3-2 生物種ごとの絶滅危険種数
Number of
Vertebrates
species in
group
Number of
Number of
Number of
% of total in
threatened
threatened
threatened
group
species in
species in
species in
threatened in
1996
2000
2002
2002
% of total
assessed
threatened
in
2002*
Mammals
4,763
1,096
1,130
1,137
24%
24%
Birds
9,946
1,107
1,183
1,192
12%
12%
Reptiles
7,970
253
296
293
4%
25%
Amphibians
4,950
124
146
157
3%
21%
25,000
734
752
742
3%
30%
52,629
3,314
3,507
3,521
7%
18%
Fishes
Subtotal
Number of
Invertebrates
species in
group
Insects
Number of
Number of
Number of
% of total in
threatened
threatened
threatened
group
species in
species in
species in
threatened in
1996
2000
2002
2002
950,000
537
555
557
% of total
assessed
threatened
in
2002*
0.06%
59%
Molluscs
70,000
920
938
939
1%
27%
Crustaceans
40,000
407
408
409
1%
20%
130,200
27
27
27
0.02%
21%
1,190,200
1,891
1,928
1,932
0.20%
29%
Others
Subtotal
Number of
Plants
species in
group
Mosses
Gymnosperms
Dicotyledons
Monocotyledons
Subtotal
Number of
Number of
Number of
% of total in
threatened
threatened
threatened
group
species in
species in
species in
threatened in
1996
2000
2002
2002
% of total
assessed
threatened
in
2002*
15,000
-----
80
80
0.50%
53%
876
-----
141
142
16%
23%
194,000
-----
5,099
5,202
3%
54%
56,000
-----
291
290
0.50%
26%
265,876
-----
5,611
5,714
2%
49
表 3.4.3-3 生物種ごとの絶滅危険カテゴリー別数値
Group
Mammals
Birds
Reptiles
Amphibians
Fishes
Insects
Molluscs
1996
169
168
41
18
157
44
257
CR
2000
180
182
56
25
156
45
222
2002
181
182
55
30
157
46
222
1996
315
235
59
31
134
116
212
- 247 -
EN
2000
340
321
74
38
144
118
237
2002
339
326
79
37
143
118
236
1996
612
704
153
75
443
377
451
VU
2000
610
680
161
83
452
392
479
2002
617
684
159
90
442
393
481
表 3.4.3-4 国別の絶滅及び絶滅危険種数
AFRICA
North Africa
EX EW Subtotal CR EN VU Subtotal LR/cd LR/nt or NT
Algeria
1 1
2 2 6 25
33
1
14
Egypt
0 1
1 3 8 16
27
4
15
Libyan Arab Jamahiriya
0 1
1 3 4 5
12
0
10
Morocco
0 1
1 5 4 26
35
2
16
Tunisia
0 1
1 2 5 17
24
0
14
Western Sahara
0 1
1 1 1 1
3
0
3
Sub-Saharan Africa
EX EW Subtotal CR EN VU Subtotal LR/cd LR/nt or NT
Angola
0 0
0 2 15 27
44
20
35
Benin
0 0
0 0 1 10
11
10
13
Botswana
0 0
0 0 2 11
13
21
15
Burkina Faso
0 1
1 0 2 8
10
11
13
Burundi
0 0
0 0 3 13
16
4
13
Cameroon
0 0
0 17 26 45
88
12
62
Cape Verde
1 0
1 1 2 3
6
2
1
Central African Republic
0 0
0 0 5 13
18
13
26
Chad
0 1
1 4 5 15
24
12
16
Comoros
0 0
0 6 6 6
18
0
5
Congo
0 0
0 1 7 13
21
3
31
Congo, The Democratic Republic of the
0 0
0 9 53 54
116
21
77
Côte d'Ivoire
0 0
0 2 10 23
35
11
30
Djibouti
0 0
0 1 0 9
10
7
7
Equatorial Guinea
0 0
0 1 10 15
26
2
28
Eritrea
0 0
0 3 4 18
25
8
14
Ethiopia
0 0
0 9 9 38
56
20
50
Gabon
0 0
0 2 6 15
23
4
32
Gambia
0 0
0 1 1 5
7
5
14
Ghana
0 0
0 1 5 18
24
9
49
Guinea
0 0
0 3 8 16
27
8
29
Guinea-Bissau
0 0
0 2 1 3
6
9
15
Kenya
1 0
1 20 35 58
113
29
53
Lesotho
0 0
0 1 0 11
12
7
8
Liberia
0 0
0 4 9 19
32
1
33
Madagascar
6 0
6 22 46 75
143
5
37
Malawi
0 0
0 1 12 14
27
17
26
Mali
0 1
1 2 4 13
19
9
16
Mauritania
0 1
1 3 2 9
14
5
12
Mauritius
41 1
42 8 15 26
49
2
3
Mayotte
5 0
5 1 2 3
6
0
1
Mozambique
0 0
0 3 13 30
46
22
37
Namibia
1 0
1 3 9 22
34
18
27
Niger
0 1
1 1 3 11
15
11
12
Nigeria
0 1
1 0 17 24
41
12
48
Réunion
16 0
16 4 8 15
27
0
2
Rwanda
0 0
0 1 4 15
20
10
26
Saint Helena
29 0
29 4 3 17
24
2
4
Sao Tomé and Principe
0 0
0 4 2 9
15
0
6
Senegal
0 1
1 2 8 13
23
13
26
Seychelles
4 0
4 8 3 14
25
7
3
Sierra Leone
0 0
0 3 9 17
29
5
35
Somalia
0 0
0 6 6 23
35
13
24
South Africa
9 0
9 27 48 164
239
40
92
Sudan
0 1
1 6 8 18
32
18
38
Swaziland
0 0
0 1 0 8
9
19
8
- 248 -
DD Total
13
63
12
59
7
30
15
69
9
48
0
7
DD Total
26 125
8
42
4
53
3
38
7
40
22 184
1
11
8
65
6
59
1
24
14
69
36 250
24 100
2
26
10
66
2
49
13 139
17
76
7
33
18 100
14
78
3
33
22 218
0
27
16
82
30 221
4
74
5
50
8
40
9 105
0
12
13 118
12
92
4
43
21 123
4
49
7
63
6
65
29
50
14
77
8
47
15
84
13
85
37 417
11 100
0
36
Tanzania, United Republic of
Togo
Uganda
Zambia
Zimbabwe
ANTARCTIC
Antarctica
Bouvet Island
French Southern Territories
Heard Island and McDonald Islands
South Georgia and the South Sandwich
Islands
ASIA
East Asia
China
Hong Kong
Japan
Korea, Democratic People's Republic of
Korea, Republic of
Macau
Mongolia
Taiwan, Province of China
North Asia
Belarus
Moldova, Republic of
Russian Federation
Ukraine
South & Southeast Asia
Bangladesh
Bhutan
British Indian Ocean Territory
Brunei Darussalam
Cambodia
East Timor
India
Indonesia
Lao People's Democratic Republic
Malaysia
Maldives
Myanmar
Nepal
Philippines
Singapore
Sri Lanka
Thailand
Viet Nam
West & Central Asia
Afghanistan
Armenia
Azerbaijan
Bahrain
Cyprus
Georgia
Iran (Islamic Republic of)
Iraq
0
0
0
0
0
1
0
0
0
0
1 12 68 64
0 1 1 9
0 12 20 38
0 1 5 22
0 1 4 18
144
11
70
28
23
32
10
18
19
20
52
19
47
28
23
61
10
10
9
4
290
50
145
84
70
EX EW Subtotal CR EN VU Subtotal LR/cd LR/nt or NT
0 0
0 0 0 2
2
0
0
0 0
0 0 0 1
1
1
0
1 0
1 1 2 10
13
1
5
0 0
0 0 0 4
4
0
2
0 0
0 0 1 6
7
0
4
DD Total
0
2
1
3
4
24
1
7
0
11
EX
3
0
14
0
0
0
0
0
EX
0
0
2
0
EX
0
0
0
0
0
0
0
3
0
0
0
0
0
2
0
0
1
0
EX
0
0
0
0
0
0
0
0
DD
42
2
91
3
3
0
3
16
DD
9
25
51
38
DD
7
0
1
4
8
0
35
93
13
26
3
13
6
36
5
16
31
19
DD
6
9
16
4
7
22
18
8
EW
0
0
0
0
0
0
0
0
EW
0
0
0
0
EW
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
0
EW
0
0
0
0
0
0
0
0
Subtotal
3
0
14
0
0
0
0
0
Subtotal
0
0
2
0
Subtotal
1
0
0
0
0
0
0
3
0
0
0
0
0
2
0
0
2
0
Subtotal
0
0
0
0
0
0
0
0
CR
26
0
19
0
1
0
3
3
CR
0
0
8
1
CR
5
1
1
0
8
1
18
44
7
17
1
9
3
47
0
8
10
13
CR
2
2
2
0
1
4
4
1
- 249 -
EN
67
6
64
11
12
0
6
17
EN
2
3
34
7
EN
22
9
1
9
21
3
52
102
19
36
1
27
14
44
3
21
34
40
EN
5
4
7
0
4
7
14
3
VU
128
10
67
22
26
1
25
31
VU
13
23
90
43
VU
39
25
0
21
31
2
150
242
43
78
1
61
45
107
16
28
71
58
VU
20
22
28
8
5
29
37
24
Subtotal
221
16
150
33
39
1
34
51
Subtotal
15
26
132
51
Subtotal
66
35
2
30
60
6
220
388
69
131
3
97
62
198
19
57
115
111
Subtotal
27
28
37
8
10
40
55
28
LR/cd
10
0
12
6
6
0
2
3
LR/cd
5
2
16
6
LR/cd
3
0
2
0
0
0
10
11
0
6
5
5
1
7
5
16
4
3
LR/cd
2
3
3
0
1
3
3
1
LR/nt or NT
109
8
35
18
19
0
26
24
LR/nt or NT
25
23
69
41
LR/nt or NT
30
18
1
86
24
6
101
294
48
141
3
102
42
85
33
28
128
48
LR/nt or NT
24
21
25
5
8
26
30
20
Total
385
26
302
60
67
1
65
94
Total
54
76
270
136
Total
107
53
6
120
92
12
366
789
130
304
14
217
111
328
62
117
280
181
Total
59
61
81
17
26
91
106
57
Israel
Jordan
Kazakstan
Kuwait
Kyrgyzstan
Lebanon
Oman
Pakistan
Palestinian Territory, Occupied
Qatar
Saudi Arabia
Syrian Arab Republic
Tajikistan
Turkey
Turkmenistan
United Arab Emirates
Uzbekistan
Yemen
EUROPE
Albania
Andorra
Austria
Belgium
Bosnia and Herzegovina
Bulgaria
Croatia
Czech Republic
Denmark
Estonia
Faroe Islands
Finland
France
Germany
Gibraltar
Greece
Greenland
Hungary
Iceland
Ireland
Italy
Latvia
Liechtenstein
Lithuania
Luxembourg
Macedonia, the former
Republic of
Malta
Monaco
Netherlands
Norway
Poland
Portugal
Romania
San Marino
Slovakia
3
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
1
0
0
0
0
0
1
0
0
0
1
0
0
0
0
0
0
1
0
0
0
0
0
0
1
3 4 9 28
0 1 5 16
0 3 10 32
1 1 1 7
0 0 3 13
0 0 0 14
0 3 6 19
0 4 12 32
0 0 0 2
0 1 0 6
2 2 5 20
1 0 4 14
0 1 4 17
0 12 21 45
0 2 6 25
0 0 3 10
0 3 5 17
2 4 2 15
41
22
45
9
16
14
28
48
2
7
27
18
22
78
33
13
25
21
2
1
3
1
0
1
4
3
0
0
3
2
0
3
1
1
1
1
27
20
31
9
9
20
16
40
0
6
22
22
18
44
19
10
21
19
EX EW Subtotal CR EN VU Subtotal LR/cd LR/nt or NT
0 0
0 3 4 14
21
2
23
0 0
0 0 0 7
7
0
2
2 0
2 9 13 39
61
5
42
0 0
0 1 2 21
24
4
25
0 0
0 1 2 28
31
1
20
0 0
0 2 7 34
43
3
39
1 0
1 1 6 41
48
1
24
0 0
0 1 3 32
36
5
32
0 0
0 0 2 15
17
6
16
0 0
0 0 0 11
11
4
16
1 0
1 0 2 1
3
2
1
0 0
0 0 1 17
18
5
22
2 0
2 8 7 83
98
7
51
1 0
1 1 5 47
53
8
38
0 0
0 0 0 3
3
1
1
1 0
1 6 5 47
58
4
42
1 0
1 0 3 4
7
5
3
0 0
0 1 4 46
51
4
37
1 0
1 0 4 2
6
4
2
1 0
1 0 2 6
8
6
10
1 0
1 8 9 76
93
5
49
0 0
0 0 1 15
16
4
26
0 0
0 0 0 8
8
2
9
0 0
0 0 1 14
15
6
25
0 0
0 1 1 6
8
1
11
Yugoslav 1 0
1 0 1 24
25
0
24
0
0
0
0
0
2
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0 3 0 5
0 0 0 0
0 1 1 21
0 0 4 17
0 0 6 29
2 17 14 85
0 3 8 48
0 0 0 2
0 0 4 37
- 250 -
8
0
23
21
35
116
59
2
41
0
1
5
9
7
9
6
0
5
6
1
23
19
39
29
40
2
40
11
4
16
2
3
7
6
10
0
3
10
8
1
51
11
4
6
5
84
47
95
22
28
42
54
101
2
16
64
51
41
176
64
28
53
48
DD Total
16
62
0
9
34 144
13
66
10
62
39 124
24
98
18
91
12
51
9
40
0
7
13
58
28 186
32 132
1
6
38 143
2
18
25 117
2
15
10
35
27 175
9
55
0
19
12
58
2
22
3
53
9
0
14
9
18
14
36
0
17
23
2
65
58
99
170
141
4
103
Slovenia
Spain
Svalbard and Jan Mayen
Sweden
Switzerland
United Kingdom
Yugoslavia
NORTH & CENTRAL AMERICA
Mesoamerica
Belize
Costa Rica
El Salvador
Guatemala
Honduras
Mexico
Nicaragua
Panama
Caribbean Islands
Anguilla
Antigua and Barbuda
Aruba
Bahamas
Barbados
Bermuda
Cayman Islands
Cuba
Dominica
Dominican Republic
Grenada
Guadeloupe
Haiti
Jamaica
Martinique
Montserrat
Netherlands Antilles
Puerto Rico
Saint Kitts and Nevis
Saint Lucia
Saint Vincent and the Grenadines
Trinidad and Tobago
Turks and Caicos Islands
Virgin Islands, British
Virgin Islands, U.S.
North America
Canada
Saint Pierre and Miquelon
United States
SOUTH AMERICA
Argentina
Bolivia
Brazil
Chile
Colombia
Ecuador
Falkland Islands (Malvinas)
0
2
0
0
0
1
1
0
0
0
0
0
0
0
0
2
0
0
0
1
1
0 4 57
9 21 84
0 3 2
0 2 20
1 0 40
2 5 21
3 5 39
21
78
1
26
40
18
37
13
24
1
19
14
17
32
96
228
10
75
100
71
119
EX EW Subtotal CR EN VU Subtotal LR/cd LR/nt or NT
0 0
0 1 6 10
17
1
23
0 0
0 4 19 22
45
3
36
0 0
0 3 2 4
9
0
16
1 0
1 4 17 10
31
2
35
2 0
2 4 8 12
24
3
32
21 6
27 56 89 114
259
12
104
0 0
0 3 8 10
21
0
32
0 0
0 3 14 33
50
4
44
EX EW Subtotal CR EN VU Subtotal LR/cd LR/nt or NT
0 0
0 1 2 1
4
0
1
0 0
0 3 1 2
6
0
4
0 0
0 3 0 2
5
0
0
2 0
2 4 4 12
20
2
7
1 0
1 2 1 2
5
0
3
0 0
0 26 3 4
33
1
0
2 0
2 1 1 2
4
0
5
7 0
7 11 14 20
45
1
19
1 0
1 2 2 4
8
1
3
7 0
7 6 8 19
33
0
17
0 0
0 3 2 1
6
0
0
7 0
7 2 6 4
12
2
5
11 0
11 5 7 19
31
1
18
4 0
4 6 8 21
35
1
12
8 0
8 3 2 3
8
1
5
0 0
0 3 2 1
6
0
4
0 0
0 2 3 5
10
0
4
1 0
1 6 5 11
22
1
8
0 0
0 2 1 2
5
0
3
1 0
1 3 5 4
12
1
4
0 0
0 3 3 2
8
5
2
0 0
0 3 2 2
7
1
9
0 0
0 3 2 3
8
0
2
0 0
0 4 2 3
9
1
1
1 0
1 4 1 3
8
1
1
EX EW Subtotal CR EN VU Subtotal LR/cd LR/nt or NT
6 1
7 3 10 38
51
11
22
0 0
0 0 0 1
1
0
0
236 3
239 157 164 510
831
24
200
DD
2
10
3
6
8
33
9
8
DD
0
0
0
7
2
1
1
5
0
2
1
0
4
4
0
0
2
4
0
0
8
4
0
0
0
DD
19
0
205
Total
43
94
28
75
69
435
62
106
Total
5
10
5
38
11
35
12
77
13
59
7
26
65
56
22
10
16
36
8
18
23
21
10
11
11
Total
110
1
1499
EX EW Subtotal CR EN VU Subtotal LR/cd LR/nt or NT
1 3
4 5 17 74
96
8
87
0 0
0 4 13 39
56
3
62
5 1
6 49 70 155
274
14
138
0 0
0 3 9 38
50
6
31
3 0
3 20 40 81
141
2
116
3 0
3 9 24 98
131
5
78
1 0
1 0 2 8
10
3
5
DD Total
34 229
16 137
55 487
83 170
20 282
25 242
8
27
- 251 -
61
114
5
22
41
28
47
1
10
3
8
5
7
2
French Guiana
Guyana
Paraguay
Peru
Suriname
Uruguay
Venezuela
OCEANIA
American Samoa
Australia
Christmas Island
Cocos (Keeling) Islands
Cook Islands
Fiji
French Polynesia
Guam
Kiribati
Marshall Islands
Micronesia, Federated States of
Nauru
New Caledonia
New Zealand
Niue
Norfolk Island
Northern Mariana Islands
Palau
Papua New Guinea
Pitcairn
Samoa
Solomon Islands
Tokelau
Tonga
Tuvalu
United States Minor Outlying Islands
Vanuatu
Wallis and Futuna Islands
0
0
0
0
0
0
0
0
0
3
0
0
0
0
0
0
3
0
0
0
0
3 5 9
2 6 12
3 7 28
7 36 92
2 6 11
2 7 14
4 22 45
17
20
38
135
19
23
71
1
2
0
5
0
6
2
19
24
47
99
22
21
66
EX EW Subtotal CR EN VU Subtotal LR/cd LR/nt or NT
1 0
1 2 6 4
12
2
2
35 0
35 49 119 331
499
15
166
2 0
2 5 0 2
7
0
0
0 0
0 0 0 1
1
0
0
15 0
15 1 2 7
10
1
1
1 0
1 5 6 16
27
3
4
67 9
76 25 16 20
61
3
5
3 1
4 4 6 2
12
3
0
0 0
0 0 2 4
6
3
0
0 0
0 1 1 3
5
3
0
2 0
2 9 4 5
18
3
6
0 0
0 0 0 2
2
0
0
5 0
5 6 12 12
30
3
9
21 0
21 9 20 75
104
9
23
0 0
0 0 1 1
2
0
0
9 0
9 1 6 14
21
0
0
1 0
1 4 6 4
14
1
2
1 0
1 4 5 3
12
4
6
1 0
1 12 22 90
124
5
74
0 0
0 0 1 12
13
1
2
0 0
0 2 4 6
12
2
2
4 0
4 9 7 39
55
6
25
0 0
0 1 1 1
3
2
0
1 0
1 1 3 6
10
3
1
0 0
0 0 1 2
3
4
0
1 0
1 0 1 2
3
1
0
1 0
1 1 3 10
14
6
5
0 0
0 0 0 1
1
0
0
- 252 -
10
8
7
31
8
17
19
47
54
95
270
49
67
158
DD Total
1
18
107 822
1
10
0
1
1
28
6
41
6 151
48
67
2
11
6
14
55
84
1
3
7
54
25 182
1
3
2
32
12
30
54
77
58 262
0
16
5
21
8
98
1
6
3
18
1
8
0
5
2
28
0
1
3.4.4
植生、土地利用
(1) 地形（メッシュデータ）
a) 機関名
NOAA/ The National Geophysical Data Center
b) URL/資料名
資料名
The National Geophysical Data Center (http://www.ngdc.noaa.gov/index.html)
ETOPO 2
c) 国/地域区分
地域区分
メッシュデータ（2°×2°）
d) データ年次
データ年次
最新のみ
e) データ項目
データ項目
2°×2°メッシュの海抜データ
詳細は不明
f) データ形式
データ形式
Gridded Data Formats
The data are cell-centered, with an array size of 10800 columns x 5400 rows; coverage is from 180° West to 179° 58'
East and 90° North to 89° 58' South. A data record for the South Pole is not in these files -- assume 2810m as the
elevation.
g) 入手方法
web 上から CD-ROM をオンラインにて購入可能（$100.00、オンライン購入価格$75.00）
5°×5°データである ETOPO5 は RITE が入手済
h) 備考
【出力例】
図 3.4.4-1 南アジアの海抜データ
- 253 -
(2) 土地利用
a) 機関名
USGS / NASA
U.S. Geological Survey's EROS Data Center (EDC)
Land Processes Distributed Active Archive Center
b) URL/資料名
資料名
Global Land Cover Characteristics Data Base Version 2.0
http://edcdaac.usgs.gov/glcc/tabgoode_globe.html
c) 国/地域区分
地域区分
1km メッシュ
d) データ年次
データ年次
1992 年 4 月∼93 年 3 月取得デ
ータ
e) データ項目
データ項目
・
・
・
・
・
・
・
Global Ecosystem
International Geosphere Biosphere Programme
Biosphere Atmosphere Transfer Scheme
Simple Biosphere Model
Simple Biosphere 2 Model
USGS Land Use and Land Cover Classification
Vegetation Lifeforms
・ USGS Land Use and Land Cover Classification Legend
Code Description
1
100 Urban and Built-Up Land
2
211 Dryland Cropland and Pasture
3
212 Irrigated Cropland and Pasture
4
213 Mixed Dryland/Irrigated Cropland and Pasture
5
280 Cropland/Grassland Mosaic
6
290 Cropland/Woodland Mosaic
7
311 Grassland
8
321 Shrubland
9
330 Mixed Shrubland/Grassland
10
332 Savanna
11
411 Deciduous Broadleaf Forest
12
412 Deciduous Needleleaf Forest
13
421 Evergreen Broadleaf Forest
14
422 Evergreen Needleleaf Forest
15
430 Mixed Forest
16
500 Water Bodies
17
620 Herbaceous Wetland
18
610 Wooded Wetland
19
770 Barren or Sparsely Vegetated
20
820 Herbaceous Tundra
21
810 Wooded Tundra
22
850 Mixed Tundra
23
830 Bare Ground Tundra
24
900 Snow or Ice
Value
f) データ形式
データ形式
The global land cover characteristics data are in a flat, headerless raster format. The raster images contain class
number values for each pixel that correspond to the appropriate land cover classification scheme legend. Data are
distributed as compressed and uncompressed single-band images.
g) 入手方法
サイト上（例:アフリカ http://edcdaac.usgs.gov/glcc/aflcdbtab2_0.txt）上にテキスト形式で掲載
h) 備考
- 254 -
【出力例】
図 3.4.4-2 北アメリカの土地利用分布イメージ
- 255 -
(3) 湿地
a) 機関名
UNEP GRID Tsukuba
b) URL/資料名
資料名
GNV8 - Natural Wetlands (Matthews and Fung)
http://www.grid.unep.ch/data/grid/gnv8.php
c) 国/地域区分
地域区分
d) データ年次
データ年次
メッシュデータ
（緯度・経度方向に各 1°）
e) データ項目
データ項目
・
・
・
・
・
湿地タイプ - 主として UNESCO の分類方法から抽出した全部で 12 のカテゴリーによる分類
UNESCO の分類方法（178 分類）による湿地の植生タイプ
Zobler（1986）によって改良された 107 分類による FAO 世界土壌図による湿地の土壌タイプ
浸水割合、あるいは緯度経度 1 度メッシュ中の湿地に覆われている地域の割合（0∼100％）
上記のデータをまとめるために使われたデータソース：3 つのソース（FAO,UNESCO, ONC 航空図）
とそれぞれの組合せの計 7 グループからなる。
f) データ形式
データ形式
・ 180 行×360 列のデータからなり、各メッシュについて湿地タイプ等のデータが存在。詳細は不明。
・出力結果も web 上からダウンロード可能。
g) 入手方法
Download サイト（http://www.grid.unep.ch/data/grid/downloads/biodiversity.php）よりフリーアクセス
h) 備考
【出力例】
図 3.4.4-3 湿地帯の分布
- 256 -
(4) 植生
a) 機関名
UNEP GRID GENEVA
b) URL/資料名
資料名
The NOAA Global Vegetation Index (NOAA/GVI)
http://www.grid.unep.ch/data/grid/vegetation.php
c) 国/地域区分
地域区分
d) データ年次
データ年次
メッシュデータ
（904×2500）
1982 年（4/12）
−1994 年（9/11）
e) データ項目
データ項目
GNV20 - NOAA/GVI WEEKLY VEGETATION INDEX, FIRST GENERATION
GNV21 - NOAA/GVI VEGETATION INDEX, MONTHLY MAXIMUM
GNV22 - NOAA/GVI VEGETATION INDEX, SEASONAL MAXIMUM
GNV23 - NOAA/GVI VEGETATION INDEX, ANNUAL MAXIMUM
GNV26 - NOAA/GVI WEEKLY VEGETATION INDEX, SECOND GENERATION
GNV28 - NOAA/GVI WEEKLY CALIBRATED VEGETATION INDEX
GNV155 - NOAA/AVHRR DECADAL (10-DAY) COMPOSITES OF THE C.I.S.
GNV179 - NOAA/GVI EIGHT-YEAR (1983-90) MEAN MAXIMUM FOR WORLD DES. ATLAS
以下の週についてのデータが欠落している。
1982 (Beginning of First Generation product 12 April, week 15)
1983 Week 26 (27 June - 3 July)
- Week 31 (1-7 August)
- Week 42 (17-23 October)
1984 Week 7 (13-19 February)
- Week 8 (20-26 February)
- Week 13 (26 March - 1 April)
- Week 14 (2-8 April)
- Week 49 (3-9 December)
- Week 51 (17-23 December)
1985 Week 3 (14-20 January)
- Week 5 (28 January - 3 February)
- (End of First Generation product 7 April 1985.
- Beginning of Second Generation Weekly Composite 9 April 1985.)
1992 Week 11 (9-15 March)
1993 Week 26 (28 June - 4 July)
1994 From 12 September on, weeks are not available (weeks 37.)
.
f) データ形式
データ形式
904 行×2500 列のデータで、75°N, 180°W∼55°S, 180°E の範囲をカバー。
詳細は不明。
g) 入手方法
Download サイト（http://www.grid.unep.ch/data/grid/downloads/vegetation.php）より GNV179 のみ入手可能。
Web 上ではその他のものについてもフリーアクセスと書いてあるが、リンク先不明）。
h) 備考
“UNEP GRID GENEVA”のデータコレクション・サイト
（→ http://www.grid.unep.ch/data/grid/index.php）各種のデータを供給
Atmosphere, Biodiversity, Boundaries, Climate, Ecological/Life zone, Human related, Hydrology, Land Cover,
Oceans & Seas, Physical Geography, Soils, Vegetation index
- 257 -
【出力例】
図 3.4.4-4 NOAA の月間植生指標（1993 年 6 月）
- 258 -
a) 機関名
UNEP GRID Tsukuba
b) URL/資料名
資料名
Mathews 植生データ
http://www-cger.nies.go.jp/grid-j/index.html
c) 国/地域区分
地域区分
d) データ年次
データ年次
メッシュデータ
（1°×1°）
e) データ項目
データ項目
Matthews の植生データセットは、100 に及ぶ既存の地図からまとめられた地球植生タイプ図に基づいてい
る。それは、緯度経度１度平方のメッシュでの優占植生タイプ（32 区分のうちの一つ）を示している。
f) データ形式
データ形式
Matthews 植生データは、ピクセルあたり 1 バイト／8 ビットであり、180 行×360 列（要素/ピクセル/サン
プル）からなる。
g) 入手方法
データ・リクエストフォーム（http://www-cger.nies.go.jp/grid-e/form.html）に必要事項を記入し、CD-ROM
等の提供を受ける。
h) 備考
http://www-cger.nies.go.jp/grid-j/griddl-j.html に GRID Tsukuba が有する各種データ一覧が記載されている。
【出力例】
図 3.4.4-5 Mathews の植生データベース
- 259 -
a) 機関名
UNEP GRID Tsukuba
b) URL/資料名
資料名
世界植生地図
http://www-cger.nies.go.jp/grid-j/index.html
c) 国/地域区分
地域区分
メッシュデータ
d) データ年次
データ年次
1985 年−1987 年の収集デー
タ
e) データ項目
データ項目
本世界植生地図は 1985 年から 1987 年までの 3 年間に収集された多時点の NOAA／全球植生指数（GVI）
データから得られたもので、8 つの一般的な植生タイプ（熱帯雨林、常緑樹、落葉樹、草地、半砂漠、砂
漠、山岳砂漠、ツンドラ）を含んでいる。
f) データ形式
データ形式
世界植生地図は GRID を通じて利用可能な現存の NOAA/GVI データファイルのいくつかあるいはすべてと
重ね合わせを行ったり、比較したりすることができる。
世界植生地図データセットは、1,034 行（ライン/レコード）×2,500 列（要素/ピクセル/サンプル）のデー
タからなるラスター形式のデータファイルとして利用できる。
g) 入手方法
データ・リクエストフォーム（http://www-cger.nies.go.jp/grid-e/form.html）に必要事項を記入し、CD-ROM
等の提供を受ける。
h) 備考
【出力例】
図 3.4.4-6 NOAA/GVI データを用いた世界植生図
- 260 -
3.4.5
健康影響関係
(1) 健康調整平均余命
a) 機関名
WHO Statistical Information System （WHOSIS）
b) URL/資料名
資料名
Home：http://www.who.int/
Data：http://www3.who.int/whosis/menu.cfm
c) 国/地域区分
地域区分
191 ヶ国
2000 年、2001 年
d) データ年次
データ年次
e) データ項目
データ項目
・各国の平均余命（健康障害時の年数は補正）について、人口全体及び性別ごとの平均
・上記について、誕生時及び 60 歳時の値を計算
f) データ形式
データ形式
・エクセルデータ
・表のフォーマットを以下に示す。
Expectation of lost
healthy years at
birth
Healthy life expectancy in (HALE) (years)
Total population
Males 2001
Females 2001
Member At birth At birth
Uncertainty
Uncertainty
At age 60
At birth
State
2000
2001
interval
interval
1 Afghanistan
33.8 33.4
31.1 24.9 - 37.6
4.9 3.2 - 6.8
2 Albania
58.6 58.7
55.9 55.0 - 58.4
8.8 8.3 - 9.9
Uncertainty
Uncertainty
At age 60
interval
interval
35.7 27.4 - 44.6
8.7 6.9 - 10.7
61.5 60.5 - 63.2
12.7 12.0 - 14.1
At birth
Males
Females
Percentage of total
life expectancy
lost in 2001
Males
Females
10.0
10.4
8.1
11.7
24.4
15.7
18.4
16.0
5.6
5.5
15.0
15.0
‥
191 Zimbabwe
32.0
31.3
29.8 - 33.3
8.6
7.2 - 10.0
31.0 28.3 - 33.7
10.7
8.8 - 12.6
g) 入手方法
Web 上（http://www.who.int/whr/2002/annex_table4.xls）等から無料でダウンロード可能
（ファイルサイズ：約 200kB）
h) 備考
健康調整平均余命（HALE）は年齢別の死亡率と平均的健康状態とから構成され、健康状態として健康度測
定尺度と評価系を組み合わせたものが使われている。
【出力例】
80
70
HALE （年）
60
50
40
30
20
10
0
a
da ance
al i
any
an a
str
rm
Fr
C
u
A
Ge
ly
Ita
an
r ea
J ap
Ko
th
u
So
UK
US
il
a
ssi Braz
Ru
図 3.4.5-1 主要国の HALE 年数
- 261 -
ina
Ch
ia
ia
ia
Ind ones alays
d
n
M
I
(2) 障害調整生存年数
a) 機関名
WHO Statistical Information System （WHOSIS）
b) URL/資料名
資料名
Home：http://www.who.int/
Data：http://www3.who.int/whosis/menu.cfm
c) 国/地域区分
地域区分
6 地域
Africa, Americas,
Eastern Mediterranean
Europe, South-east Asia
Western Pacific
d) データ年次
データ年次
1999 年∼2001 年
e) データ項目
データ項目
・ DALYs（disability-adjusted life years, 障害調整生存年数）及び各種疾病の負担率
・データは性別ごと、地域別・階層別に集計
f) データ形式
データ形式
・エクセルデータ
・表のフォーマットを以下に示す。
Causeb
SEX
Both sexes
Population (000)
TOTAL DALYs
I. Communicable diseases, maternal and
perinatal conditions and nutritional
deficiencies
Infectious and parasitic diseases
Tuberculosis
‥
3 083 884
(000)
% total
768 131
100
AFRICA
‥
Mortality stratum
High child,
High child,
Females
very high
high adult
adult
3 038 327
301 878
353 598
(000)
% total
(000)
(000)
699 126
100
147 899
209 985
Males
6 122 210
(000)
% total
1 467 257
100
615 737
42.0
304 269
39.6
311 468
44.6
105 097
156 359
359 377
36 040
24.5
2.5
184 997
22 629
24.1
2.9
174 380
13 411
24.9
1.9
71 903
3 987
117 144
4 954
g) 入手方法
Web 上等から無料でダウンロード可能（ファイルサイズ：約 700kB）
http://www3.who.int/whosis/menu.cfm?path=whosis,burden,burden_estimates,burden_estimates_2001,burden_est
imates_2001_subregion&language=english
h) 備考
障害調整生存年数（DALY）とは、傷病、機能障害、リスク要因、社会事象毎に健康に影響する大きさを
定量的に取り入れた指標であり、Marry により提案された指標である。
この算出に当たっては、集団の健康状態を推定する共通の尺度を設定することが前提である。
障害調整生存年数は、損失生存年数(YLL)と障害生存年数(YLD)の合計値で表される。
前者の損失生存年数は、早期死亡による疾病負担を示したものである。後者の障害生存年数は日常生活へ
の障害負担を定量化した係数により重み付けしたものであり、存命中の疾病負担を表している。障害負担
の評価には、専門家集団におけるデルファイ法による障害度の重み付けがなされている。
DALY は、理想的平均寿命からの質的乖離年数を示すものである。この指標により、保健医療福祉施策に
よりもたらされる集団における健康結果を評価する指標になることが期待される。
- 262 -
0.7
0.6
0.5
DALY
0.4
0.3
0.2
0.1
AFRICA
THE AMERICAS
EASTERN
MEDITERRANEAN
EUROPE
SOUTH-EAST
ASIA
Low child,
low adult
Very low child,
very low adult
High child,
high adult
Low child,
low adult
Low child,
high adult
Low child,
low adult
Very low child,
very low adult
High child,
high adult
Low child,
low adult
High child,
high adult
Low child,
low adult
Very low child,
very low adult
High child,
very high adult
High child,
high adult
0
WESTERN
PACIFIC
図 3.4.5-2 地域別、死亡階層別 DALYs
3.5
温暖化影響研究の最新の動向と問題点のヒアリング調査
本プロジェクトで設置した温暖化影響調査ワーキンググループにおいて、温暖化影
響研究の最新の動向と問題点のヒアリング調査を行った。その概要を以下に示す。
(1) 食糧需給（川島委員）
温暖化影響評価 WG 平成 14 年度第 2 回委員会において、東京大学大学院
科学研究科
農学生命
川島博之助教授から、「地球環境問題とアジアの食糧需給」と題する講演
をしていただいた。講演の概要を R ITE 側でまとめたものを以下に示す 1 。
1961 年 ∼ 200 1 年の 4 0 年間にアジアの人口は 2 倍に増加したが、この間、食料生産
は 3 倍と人口の伸びを上回った。また、耕地面積はほとんど増加せず、主として多収
量品種の導入等によって単位面積あたりの収穫高を向上させてきた。日本の単位面積
当たりの穀物生産は 6 トン /ha であるが、他のアジア諸国では 3 トン /ha が多く、今後
とも面積あたりの穀物生産高は向上する可能性が高い。
世界の米生産高 6 億トンのうち、 9 割はアジアで生産されている。また、 ’90 年代に
は米の生産高は飽和の傾向にある。所得が伸びると米の摂取量が減り、代わりに肉類
の摂取が増える。川島助教授の予測モデルでは、このような所得の伸びなどを利用し、
2050 年までの食糧（穀物、肉、魚）需給の将来像を描いている。それによれば、 2 050
年にはアジアの人口は 1. 5 倍になるが、米の生産量は 7∼ 8 トンで飽和し、これからの
1
なお、本講演は 1 年前から取り組んできた文科省ﾌﾟﾛｼﾞｪｸﾄ P R E S T O の成果の一部とのことである。
- 263 -
50 年、アジアでは米を含めて食料は自給できるものと予測される。また、穀物（米、
小麦等）生産量は倍増、面積当りの農業生産額は約一桁増、窒素負荷発生量は 3 倍な
どとなる結果が示されている。
ただし、食糧生産用の水供給や付随する環境影響の懸念がある。灌漑用の水をどう
するかが大きな問題となることが予想される。何故なら、水需要の 8 割は農業で、残
りは都市需要と工業需要がそれぞれ１割づつである、というのが現状だからである。
また食料生産に伴う窒素肥料による窒素負荷も問題である。今後 50 年間で窒素負荷は
2.5 倍となり、過栄養等の環境問題 (水質汚染 )の発生が予想される。低緯度の温かい地
方では脱窒により、水質汚染が減る可能性もあるが、反面、脱窒に伴う N2O の発生に
より、温暖化を引き起こす可能性もある。
2 10
9
1 10
9
Coarse [t]
Wheat [t]
Rice [t]
0
Year
図 3. 4.5 -1
『アジア地域の穀物生産量予測』
出典：東京大学大学院農学生命科学研究科
川島博之
助教授
提供
参考資料
1)
川島博之、講演資料、RITE 温暖化影響評価 WG 平成 14 年度第 2 回委員会 (2003)。
- 264 -
(2) 健康リスク（国立環境研究所
兜首席研究官）
温暖化影響評価 WG 平成 14 年度第 3 回委員会において、国立環境研究所
兜真徳
首
席研究官から、「地球温暖化と健康リスク」と題する講演をしていただいた。講演の概
要を R ITE 側でまとめたものを以下に示す。
10 年間の J P CC 2 における健康リスク評価のまとめを総合推進費で行ってきた。東京
での疫学的な調査によると、気温と熱中症患者の人数と有意な相関があり、日平均気
温と日最高気温がそれぞれ 27 ℃ 、 32 ℃ を超えると熱中症患者数が指数関数的に増加
すること、特に高齢者の熱中症等の疾病の発生は、夏季の気温の上昇に伴って急速に
増加することがわかった。二酸化炭素倍増時には、中国北部、韓国、西日本一帯まで
が流行危険地域に入る可能性があることが予測された。また、南西諸島の広範囲での
ハマダラカ（マラリア媒介蚊）の生息調査結果によると、現在石垣島、宮古島が北限
となっているコガタハマダラカの生息域が、3℃ の平均気温の上昇により沖縄本島北部
にまで及ぶことが示された。
「温暖化影響と戦略適応総合調査イニシアティブ研究」を 200 2 年にスタートさせた。
イニシアティブ研究では、温暖化影響を予測し評価することを目指し、ストレス科学
や疫学などの科学的知見をもとに、途上国の環境汚染などを通じた健康リスク評価を
行っている。環境汚染としては、例えば富栄養化は飲料水、肝臓ガンのリスクファク
ターなどを対象としている。関係する国際動向としては、健康リスクのクロスカッテ
ィングな予測（例えば WHO Millen niu m E co system A ssessmen t）であり、関係組織は WH O、
UNDP 、リスク学会等である。
評価の基本コンセプトは、排出シナリオベースの健康リスクの推定を行うことにあ
る。健康リスクを①現在観察されるリスク（熱波と死亡、熱中症、感染症など自然災
害のリスク）、 ② 予測可能なリスク（マラリア危険地域の拡大）、 ③ 疑われるリスク、
の 3 つに分類した上でシナリオに基づいたリスクの推定を行っている。
健康リスク評価のためのエンドポイントは、生存（日死亡リスク）、疾病（疾病リス
ク）、生活の質（特に貧困）である。日死亡リスクについては、気温に対する日死亡率
対人口の関係を明らかし、 20 90 年では西日本は 32 ∼ 4 0℃ に達するため、リスクが高く
なる可能性がある。疾病リスクには直接的（熱中症、循環器疾患）、間接的（マラリア、
デング熱、 WNV ）とがある。生活の質などによりストレスの感じ方が異なり、疲労・
発汗・脱水から暑熱ストレスになり、さらには熱中症、熱中症による死亡リスクにつ
ながり得る。
リスク評価は、既存データによるリスク解析を行う。予測されるリスクについては、
推定人口、疾病構造変化の予測、媒介動物の生態予測、生態学的適応能力の変化予測、
暑熱ストレスの評価などの項目から行っている。
参考資料
1)
2
兜真徳、講演資料、RITE 温暖化影響評価 WG 平成 14 年度第 3 回委員会 (2003)。
「地球温暖化の日本への影響 2001」
ンググループ（ 2001 年 3 月）
環境省地球温暖化問題検討委員会
- 265 -
温暖化影響評価ワーキ
(3) 海面上昇（横木委員）
温暖化影響評価 WG 平成 14 年度第４回委員会において、茨城大学
学教育研究センター
広域水圏環境科
横木裕宗助教授から、「アジア・太平洋の海岸・沿岸域に対する
海面上昇の影響評価」と題する講演をしていただいた。講演の概要を R ITE 側でまとめ
たものを以下に示す。
横木助教授は、アジア・太平洋を対象に、G IS を用いて、海面上昇の影響を分析した。
同種の研究で、過去の研究の代表例は、G VA である (De lft H yd rau lic s 1 993 )。そこでは、
海面上昇１ m の影響を想定した。GVA の主な結果は、(1 ) 影響人口は海面 1 m 上昇で約
3 倍（ 1 億 1,8 00 万人）、 (2 ) 湿地帯への影響は、海面 1 m 上昇で現存の 1/2 がなくなる．
(3 ) 米作への影響は、アジアの 10 %の生産地が海抜 1 m 以下． (4 ) 海岸防備費用は、約
1 兆ドル、である。
ただし、これまでの研究では，国ごとの評価、気象災害、局地的
な変化、将来の社会変化を無視している．そこで，横木助教授の研究室では，それら
に対応した。
横木助教授の評価方法は、外力シナリオとして，海面上昇１ｍを仮定し、沿岸の潮
汐偏差データや既往の台風データから推算した既往最大の高潮偏差データを用いて，
恒久的水没域（海面上昇＋潮汐）、および、一時的な水没域（海面＋潮汐＋高潮）を、
それぞれ評価した．また，二次的影響として、社会経済影響（道路，鉄道，ライフラ
インへの影響面積）を分析した。この解析では，標高データ GTOP O30 （ EROS Data
Center ）、水深データ ETOP O5 (Natio na l Ge o ph ysica l Da ta Ce nter)を使用した。
その結果、アジア・太平強地域の水没・氾濫面積比率（全面積に対する）は、満潮
だけの影響を考える恒久的水没域は、現在の 0.4 8%から 210 0 年の 0.9 5%へ増加する。
一時的水没域（満潮＋高潮の影響を考える）は、現在の 0 .94 %から 1. 32%へ増加する。
また、影響人口比率（全人口に対する）は、恒久的水没域では、現在の 1 .21 %から 21 0 0
年の 5.1 2%へ増加する。また一時的水没域では、現在の 5 .33 %から 11. 68%へ増加する。
地域的には、特に、ベトナム、バングラデシュ、ブルネイ、グアムの影響人口比率（ 21 00
年、満潮＋高潮）が 1 /4 を超える。なお、これらの評価では、既存の堤防などによる浸
水防止効果を考慮しておらず、いわば潜在的影響を評価したものである。
また、文献 (2 )によれば、我が国の塩害（海面上昇による）、堤防などのコストは、1 m
海面上昇の場合、 11. 5 兆円（港湾施設）、 2 0 兆円（海岸全体）と評価された例がある。
- 266 -
水没・
水没・氾濫面積
影響人口
100
5
11.68%**
80
4
0.94%*
60
40
影響人口[億人]
水没・氾濫面積[万km2]
1.32%*
0.95%*
0.48%*
満潮満潮＋高潮
満潮満潮＋高潮
現在
（海面上昇無し
海面上昇無し）
2100年
年
（1m海面上昇
海面上昇）
海面上昇）
5.33%**
2
1
20
0
3
0
5.12%**
1.21%**
満潮満潮＋高潮
満潮満潮＋高潮
現在
（海面上昇無し
海面上昇無し）
2100年
年
（1m海面上昇
海面上昇）
海面上昇）
氾濫面積の割合
*　対象陸域総面積に
水没・氾濫面積の
対象陸域総面積に対する水没
する水没・
する影響人口
する
影響人口の
**　対象領域総人口に
影響人口の割合
対象領域総人口に対
図 3. 4.5 -2
アジア・太平洋の海岸・沿岸域に対する海面上昇の影響評価
出典：茨城大学広域水圏環境科学教育研究センター
横木裕宗
助教授
提供
参考資料
1)
横木裕宗、講演資料、RITE 温暖化影響評価 WG 平成 14 年度第４回委員会 (2003)。
2)
三村信男、原沢英夫編、Data book of sea-level rise 2000, 環境庁国立環境研究所地球環境センタ
ー(2000)。
- 267 -
(4) 水資源（寶委員）
温暖化影響評価 WG 平成 14 年度第 5 回委員会において､京都大学防災研究所寶馨教
授から､ UNESCO 国際水文学計画 (IHP )FRIEND(Flow Regime from International Experimental
Network Data)および地球水循環変動研究 (GE WEX&CEOP )に関する概要の講演をしていた
だいた｡講演の概要を R ITE 側でまとめたものを以下に示す｡
IHP (In te rn a tiona l H yd ro log y P rog ra m)は UN ESCO で 1975 年から取り組まれている。
FR IEND(Flo w Re gime fro m In tern a tiona l E xp er imen ta l Ne two rk Da ta)は 1 980 年代の初めに
北西ヨーロッパから始まり、地中海、南アフリカ、中央アフリカに広がってきた。従
来は欧米主導だったが、アジア太平洋地域では欧米主導の考えでは説明できない問題
があり、 A sian P acific FR IEND が設立された。参加国は 13 カ国で、毎年地域運営協議
会 RSC(R eg ion al Stee ring Co mmittee)を開催している。昨年の RS C に初めて北朝鮮が参
加した。日本では 199 5 年からアジア太平洋地域の UNESCO IHP として河川、降水量デ
ータや河川流域の水文・水資源の状況の概要を収録した河川カタログがこれまでに４
巻出版されている。FR IEND は全ての地域のデータを網羅しているわけではないが、中
国のデータも出つつあり、インドはヒンズークシヒマラヤ FR IEND ができているがこ
れから、北米もこれからとのことであった。
FR IEND の目的は次の 6 項目の通り。① 時空間的に変動する水文学的な変動性や相似
性を理解する。②デーダやモデルの研究成果を各国間で交換する。③河川流況や水文
学の知識を向上する。④環境変化のシナリオを解析するための技術を改善する。⑤水
資源管理と洪水制御の管理手法を開発する。⑥上記に関する開発途上国のレベルを向
上する。
また、 GEWEX（ G lo ba l En e rg y and Wa te r Ex p er imen t：全球エネルギー水循環観測）お
よび CEOP （ Coo rd in a ted En han ced Ea r th Obse r vin g P er iod：統合全球観測戦略）に関し
ては日本のイニシアティブで実施されていることが紹介された。 GEWEX は GAME
（ Gewe x A sian Mon soo n Expe rimen t）と GAPP（ Gewex A me rica n P redic tion P ro gra m）から
なっており、 GAME は日本のイニシアティブで実施されている。また CEOP では日本
でも小池俊雄東大教授が世界のリーダーとなってすでに開始されており、あわせて地
球水循環変動研究が H15 年度から当面 3 年間の予定で開始されるとのことである。
参考資料
1)
寶馨、講演資料、RITE 温暖化影響評価 WG 平成 14 年度第 5 回委員会 (2003)。
3.6
まとめ
本セクションでは、まず、温暖化影響地球環境に関して取りまとめられている第三
次レポート（ Climate Change 200 1 : Imp acts, Adap ta tion & Vu lnerab ilit y）を中心に、 IP C C
における地球温暖化影響の評価について整理を行った。同レポートでは、水文・水資
源（ H yd ro log y and wa te r re sou r ces）、生態系（ Ec os yste ms a nd th eir good s and service s）、
沿岸域・海洋生態系（ Coa sta l z one s and ma rine eco syste ms）、人間居住・エネルギー・
- 268 -
産業（ Hu man se ttle men ts, e ne rg y, and indu str y）、保険・その他金融サービス（ In su ra nce an d
other financia l se rvices）、健康（ Hu man h ea lth ）に関して、個別の評価を行った。しか
し、いずれの項目においても、影響の定量的評価やその算出方法については記述され
ていないものが殆どである。その理由は、同レポートは、如何に気候変動が起こるか
に関する不確実性のために、気候変動の予期される影響を定量的に評価するよりも、
脆弱性を評価するアプローチをとっているためである。また、 IP CC の評価に対する議
論の例として、 D r. Lo mbo rg の議論をまとめた。
また、既存の統合評価モデルの環境影響の取り扱い調査を行った。調査の対象は、
アジア太平洋統合モデル（ A s ian P ac i f ic I nte gra ted Mod el , A IM ）、 IMAGE （ In t eg ra te d
Mode l to Asse ss the G loba l En viro n men t）モデル、 IIASA モデルである。これらのモデル
の環境影響の取り扱いも参考にして、本プロジェクトの来年度以降のモデル開発を行
っていく。
また、地球温暖化により顕在化すると考えられる種々の影響（気温、降水量、農産
物収穫量、植生、土地利用等）について、各国、地域の関連機関が取りまとめている
たデータベースを入手・整理し、次年度以降のモデル構築検討の際に利用可能なよう
にした。
最後に、本プロジェクトの地球温暖化影響評価ワーキンググループで実施した、温
暖化影響研究の最新の動向と問題点のヒアリング調査、の概要を記述した。
- 269 -
第 4章
4.1
モデル検討
評価モデル構築に関する概要
統合評価のためには、全体的な論理の整合性と定量性情報の必要性から、なんらか
なモデルが不可欠である。第 1 章にも述べたよう、従来の統合評価モデルは気候変動
と対応を取るため、主に 21 世紀後半が分析の対象とされ、経済活動部門はマクロ 1 部
門に集約されていることが多かった。他方、エネルギー技術モデルや経済モデルは国
単位あるいはそれ以上に細分化された解像度での分析が可能であるが、時間軸として
は 20 10 -202 0 年前後までが分析のターゲットとなっていた。このため、両者を結ぶには、
人間活動の地域性、中期、多部門性を明示的に扱えるモデルが必要であると考えられ
る。
本プロジェクトでは、そのような要件を満たすモデルの出発点として、GTAP モデル
を採用することとした。全体としては、
作業目的：産業構造、社会構造など評価のための基本モデルの開発。
(1 ) GTAP に添付されている GAMS モデル (基準時点のみ。静的モデル )にエネルギー技
術、フローを付加したモデルに拡張する。
(2 ) (1 )のモデルを動学的に拡大する。この際、資源制約等を導入。
(3 ) 産業連関構造の将来変化導入の検討。(例 :構造変化を GDP 等の関数として内生化す
る、シナリオとして外部から与える)
(4 ) モデル地域、部門数の拡大は、平成 1 6 年度以降の継続課題とする。
というフレームを提案した。
しかし、 GTAP モデルは経済活動について、多地域･多部門間の整合的なデータベー
スを提供するものの、基本的に特定年度の産業相互依存構造を扱うのみであること、
また現時点ではエネルギー技術を明示的に扱う GTAP -EG は開発途上であり、エネルギ
ー技術とのリンクを持たない。また、完全ではない。
そこで、初年度である本年度は、まず既存の GTAP に関して内容を把握するととも
に、応用例として炭素税評価を様々な角度から行うこととした。GTAP モデルを汎用数
理計画モデルである GAMS へ接続する手順はほぼ確認できたので、今後、これをベー
スとして拡大する手順を取ることが可能である。
- 270 -
4.2
4.2.1
GTAP(GTAP-E)の構造
一般均衡モデル GTAP の概要
(1) モデルの概要
GTAP モデルとは、国際貿易が世界各国に与える影響を評価する目的で 199 2 年に設
立された国際貿易分析プロジェクトによって開発された、応用一般均衡モデルである。
データベースは、 66 の国・地域、 57 の産業部門、 5 の生産要素からなる国際産業連関
表と、各国間の貿易マトリックスが基礎となっている（ 1 997 年データが最新）。 GTAP
モデルは比較静学であり、現状の均衡解（基準解）を計算し、租税、貿易などの政策
変更を行った時の基準解からの乖離を見るものである。
モデルのマクロの枠組みとしては、各国・地域ごとに取引主体として「企業」「民間
会計」「政府」の存在が仮定され、消費は「民間消費」「政府消費」「貯蓄」からなる。
この中で、市場均衡、企業行動、家計行動、固定資本形成と投資配分、地域規模の運
輸セクタについて定式化されており、企業の生産関数の生産要素代替、国内財と輸入
財の代替、民間会計の消費支出の価格と所得、資本ストックの変化に対する期待資本
収益率に対して弾力性が想定されている。
国内経済
税
地域会計
税
輸入税
政府消費
民間消費
輸出税
政府
民間会計
税
世界貯蓄
民間国内取引
政府輸入
民間輸入
政府国内取引
その他
の
国、地域
輸出
純投資
要素所得
生産者
生産者輸入
生産者間取引
図 4. 2.1 -1
GTA P モデルのフロー図
注）国際資本移動については、標準モデルでは自由に行われないが、自由に行われる（資本の期待
収益率が地域間で均等化）ように設定することもできる。
(2) GTAP データの概要
GTAP データベースでは、世界全体を 66 地域に分割し、各地域について 57 部門、 5
種の生産要素を扱っている。金額ベース（ i.e.数量 ×価格）で表現されている。
図 4 .2. 1 -2 に、 GTAP データベースの一般的なフローを示した。
- 271 -
地域内経済
国際貿易
生産税
財貿易額
生産
輸送ｻｰﾋﾞｽ
中間投入税
個人需要
（輸入財）
政府需要
（輸入財）
個人消費税
要素投入
売上額
他地域
他地域
他地域
輸入税
個人需要
（国内財）
輸出税
要素税
国際輸送
政府需要
（国内財）
政府消費税
民間家計
政府
図 4. 2.1 -2
GTA P モデルのフロー図
(3) GTAP モデルの概要
GTAP のデータ操作やモデルについては、 GEMPACK 1 0 ) が標準的なプログラム言語と
して利用されている。一方で、GAMS 言語による GTAP モデルも開発されている
7)
。な
お、本プロジェクトでは、 GAMS 言語によるモデル開発を想定していることから、こ
れより先のモデル構造の説明等においては、 GAMS 版について行う。なお、 GEMPACK
版と GAMS 版のモデル構造の違いについては後述する。
①
モデル構造
モデルは、 A rrow-D ebreu 型の一般均衡モデル 3 である。 La rs Ma thie se n [1 985 ] 6 ) によっ
て、2 種類の式（ゼロ利益式と需給均衡式）によって、均衡が定義できることを提唱さ
れた。ゼロ利益式については活動水準が、需給均衡式については財や要素などの価格
が、均衡を定義する。
財市場によって、家計からの一次要素投入が産出に結びつく。均衡では、各財の供
給は、中間需要と最終需要の合計以上にならなくてはいけない。要素の賦存量は外生
である。需要と供給は、生産活動水準と相対価格によって定義される。最終需要は、
市場価格によって決まる。
要素の均衡価格が決まると、消費者所得が計算され、所得と財価格によって、消費
者需要が決まってくる。
3
Ar r o w と D e b r e u [ 1 9 5 4 ] は、相位数学の不動点定理を経済に適用し、一般均衡が存在することを証
明した。完全な市場清算（均衡）状態を求める比較静学分析を目的とした一般均衡モデルのこと
を示す。
- 272 -
以下では、まず生産活動、中間需要、要素需要、政府需要、個人需要、貿易、所得
の定式化を示し、その後に需給均衡式とゼロ利益式を示す。
＜生産＞
・生産活動には、国内市場向けと輸出市場向けの 2 種類がある。
・国内市場向けと輸出市場向けは、 CET (con stan t elasticit y o f tran sforma tion )型関数に
て合成財となる。
・なお、 GEMPACK 版 GTAP においては、国内市場と輸出市場の弾力性パラメータは
無限大としてある（完全代替）。
[
Yir = α irY Dir1+1 / η + β irY X ir1+1 / η
]
1 /(1+1 / η )
Yir :活動水準（ i 財 r 地域）
Dir :国内市場への供給（ i 財 r 地域）
X ir :輸出市場への供給（ i 財 r 地域）
η :代替弾力性
D
X
・国内市場への供給と、輸出市場への供給は、国内財価格（ pir ）と輸出財価格（ pir ）
によって決まる。
Dir = Yir a irD ( p irD , p irX )
X ir = Yir a irX ( p irD , p irX )
p irD :国内財価格
pirX :輸出財価格
＜中間需要と一次生産要素需要＞
・生産には、一次生産要素と中間投入が投入される。
・中間投入需要は、生産活動水準に比例的である。
・中心となるモデル（変更可能）では、中間投入係数は固定となっている。
IDir = ∑ Y jr a ijr
j
IDir 中間投入需要
a ijr :r 地域の中間投入係数マトリクス
- 273 -
・中間投財として、国内財と輸入財が投入される。なお、国内財と輸入財の代替につ
いては、アーミントン [1969 ]仮定によって完全代替とはなっていない (代替弾力性の
想定 )。
[
IDir = α irI DI irρ + β irI MI irρ
]
1/ ρ
DI ir :中間投入需要（国内財）（ i 財、 r 地域）
MI ir :中間投入需要（輸入財）（ i 財、 r 地域）
・要素価格と要素税に応じて、生産者は生産単位当たり要素費用を最小化するように
生産要素を需要する。
・生産関数は、コブダグラス型。
min ∑ p Ffr (1 + t Ffir ) FD fir （生産単位当たり要素費用）
f
ただし、
ϕ ir ∏ FD fir = Yir （要素費用の加重平均 =生産額）
θ fir
f
FD fir :要素投入（税抜き）、 ϕ ir :ウェイト
・生産関数の一次同次性によって、要素需要は、生産活動水準 (Yir)に要素需要関数（要
素価格と要素税の関数）をかけたものとなる。
FD fir = Yir a Ffir ( p rF , t irF )
p rF :生産要素価格、 t irF :生産要素税
＜需要（政府、個人家計）＞
・政府需要は、国内財と輸入財によって供給される。
G r = Γr ∏ GDirθir
G
i
[
GDir = α irG DGirρ + β irG MGirρ
]
1/ ρ
Gr :政府需要（地域計）、 DGirρ :政府需要への国内財供給、
MGirρ :政府需要への輸入財供給
・政府需要の財構成は、国内財価格、輸入財価格、政府需要への税によって影響を受
ける。
GDir = G r airG ( pirD , pirM , t irG )
- 274 -
t irG :政府需要への税
・効用関数は、コブダグラス型。
U r = ∑ θ irC log(CDir )
効用関数（コブダグラス型）
i
U r :r 地域の効用、 CDir :個人消費（ i 財 r 地域）
・アーミントン仮定により、個人消費は、代替が不完全な国内財と輸入財によって供
給される。
[
CDir = α irC DC irρ + β irC MC irρ
]
1/ ρ
DC irρ :個人需要への国内財供給、 MCirρ :個人需要への輸入財供給
・最終需要は、地域家計の支出、国内財と輸入財の合成財価格、個人消費への税によ
って決まる。
CDir =
θ irC M r
pirC (1 + t irC )
M r :支出（ r 地域）（要素所得＋税収 ― 投資需要 ― 政府需要 ― 財政バランス）
pirC :国内財と輸入財の合成財価格、 t irC :個人消費への税
＜貿易＞
・輸入は、中間投入向け、政府需要向け、消費需要向けの 3 種類。
・輸入元に関して弾力性が設定されており (CES 型 )、それによって輸入合成財となる。


M
MI ir + MGir + MCir = ∑ α isr
M isrρ 
 s

1/ ρ
・貿易には、2 種の税マージンと輸送コストがかかる。
・輸送コストは、貿易額に比例する。
MI ir :輸入財の中間投入、 MGir :輸入財の政府需要、 MCir :輸入財の個人消費、 M irs :相
互貿易額（ fob ）
Tirs = τ irs M irs
Tirs :輸送サービス、 τ irs :貿易単位当たり輸送サービス
・輸送サービスは、各地域の国際輸送サービスの投入をコブダグラス型集約させたも
のと定義される。
- 275 -
・輸送サービスは、完全競争下の各地域の輸送サービスによって供給される。アーミ
ントン仮定により、各地域によって提供される輸送サービスは完全代替ではなく、
代替弾力性は 1 と想定されている。
∑T
irs
irs
= ϕ T ∏ TDirθir
T
i ,r
ϕ T :ウェイト、 TDir :国際輸送の売り上げ
X
X
M
・国際貿易フローは、 r 地域からの fob 輸出価格 p ir 、輸出税 t ir 、輸入関税 t ir のもと、
コストを最小化するように選択される。
M
M irs = M is a irs
( p iXr′ , t iXr ′s , p T , t iMr ′s )
M irs :輸入需要（ i 財の r 地域からの輸入（ s 地域へ））
p T :全財の貿易フローの輸送単位当たりコスト
p iXr′ :r 地域からの輸出の fob 価格
t iXr′ :r 地域からの輸出にかかる税
t iMr′ :輸入関税
＜所得と支出＞：予算制約
・代表主体の支出は、要素収入と税収から、投資、公共支出、資本流出を引いたもの
である。
・基準年の資本フローは B r で示され、ショックが与えられた後の均衡においては固定
されているが、ニューメレール価格指標（ USA の消費者価格）によって減価（増価）
される。
M r = ∑ f p Ffr F fr + ∑it irY ( pirD Dir + pirX X ir ) + ∑ fi t Ffir p Ffr FD fir + ∑it irG pirGD GDir + ∑it irC pirCD CDir
M
+ ∑is t irsX pirX M irs + ∑is t isr
( pisX M isr (1 + t isrX ) + p T Tisr ) − ∑i pirD I ir − ∑i pirG (1 + t irG )GDir − p nC Br
Br :純資本流入（基準年）、 p nC :ニューメレール（ USA の消費者価格）
＜需給均衡式＞：財価格、要素価格
国内生産
・国内生産は、中間投入、政府需要、消費者需要の国内財への需要、投資を足したも
のとなる。
Dir = DI ir + DGir + DC ir + I ir = IDir a irD , I + GDir a irD ,G + CDir a irD ,C + I ir
- 276 -
輸入
・輸入は、中間投入、政府需要、消費者需要の輸入財への需要を足したものとなる。
M ir = MI ir + MGir + MC ir = IDir a irM , I + GDir a irM ,G + CDir a irM ,C
輸出
・ r 地域からの輸出は、貿易フローの全輸出相手に関する合計に、輸送サービスへの
需要を加えたものである。
M
X ir = ∑ s M irs + TDir = ∑s M is airs
+ Ta irT
M
a irs
:s 地域の合成財輸入 1 単位当たり、 r 地域の産出への需要
アーミントン集約財供給
・モデルには、アーミントン合成財の需給条件も含まれる。（ ID ir,GD ir,CD ir の定義式
にて既に特定。）
一次生産要素
・一次生産要素（労働、資本、土地、資源）の付与量 (e ndo wmen t)は、一次要素の需要
に一致する。
F fr = ∑ Yir a Ffir
i
＜ゼロ利益式＞：活動水準
生産
・均衡状態では、競争下にある収穫一定の技術で生産を行う生産者は、利益がゼロと
なる。
・生産者にとっての産出額は、国内向けと輸出向けの販売額から、税金分を引いたも
のに等しい。
・生産コストには、要素投入 (税率 t F で課税されている )と中間投入（税率 t I D で課税さ
れている）が含まれる。
ID
( p irD a irD + p irX a irX )(1 − t irY ) = ∑ a Ffir p Ffr (1 + t Ffir ) + ∑ a jir p ID
jr (1 + t jir )
f
j
輸入
・生産だけでなく、貿易にもゼロ利益条件が成り立つ。
・均衡では、国内の cif 価格での輸入額は、輸出税、輸送マージン、輸入税を含んだ
fob 価格に等しい。
M
M
pirM = ∑ airs
[ pisX (1 + t isrX ) + τ irs p T ](1 + t isr
)
s
中間需要、政府需要、個人需要
・アーミントン集約関数によって、国内財と輸入財が、中間投入需要、政府需要、個
人需要の合成財に集約される。
- 277 -
・これらの活動についてゼロ利益条件を付けることで、以下の均衡式が導かれる。
p irI = c( p irD , p irM , α irI , β irI )
p irG = c( p irD , p irM , α irG , β irG )
p irC = c( p irD , p irM , α irC , β irC )
ただし、単位当たりコスト関数は、以下の CES 型による国内財と輸入財の投入の集約
によって定義される。
c( p D , p M , α , β ) ≡ min D , M p D D + p M M
s.t. (αD ρ + β M ρ )1 / ρ = 1
= (α σ p 1D−σ + β σ p 1M−σ )1 /(1−σ )
アーミントン合成財
国内生産
弾力性 :4
レオンチェフ型
国内財
中間投入
ｺﾌﾞﾀﾞｸﾞﾗｽ型
輸入財
(ｱｰﾐﾝﾄﾝ合成財 )
輸入財
弾力性 :e su bm m
レオンチェフ型
資本
労働
個人消費、政府消費
国際輸送
ｺﾌﾞﾀﾞｸﾞﾗｽ型
サービス
地域 1・・・・・・・・・・地域 N
財 1・・・・・・・・財 N
輸送サービス
ｺﾌﾞﾀﾞｸﾞﾗｽ型
各財・各地域
図 4. 2.1 -3
GTA P モデルの入れ子構造
- 278 -
②
GEMPA CK 版と GAM S 版 GTAP の違い（モデル構造）
GTAP のデータ操作やモデルについては、 GEMPACK 1 0 ) が標準的なプログラム言語と
して利用されてる。GEMPACK 言語を用いたモデルでは、非線形問題として解かれてい
る。
また、 Tho ma s R u th er f ord
7)
によって、 GAMS 言語による、 GTAP データベースとモデ
ルが開発されている。GTAP 版モデルは、MCP (Mixed C o mp le me nta rity P ro b le m) 6 ) として
解かれている。
GEMPACK 版 GTAP と、GAMS 版 GTAP の主な違いは、① 最終需要の扱い（ GEMPACK
版では CDE (con s ta nt diffe re nce e la s tic i t y: 予算制約変更時の各財の変化率が一定 )需要
関数、 GAMS 版ではコブダグラス型）、 ② 投資需要と世界資本市場の扱い（ GEMPAC K
版では世界単一の銀行部門が資本利益率の違いに応じて再配分することが可能、G AMS
版では投資需要や国際資本フローは外生的に基準年に固定している）などが挙げられ
る。
GAMS 版 GTAP では、La rs Ma thiesen [19 85 ] 6 ) が提案している方式、つまりゼロ利益式
によって活動水準が決まり、需給均衡式によって財の価格が決まる方法によって均衡
解を計算している。
(4) IEA データとの統合
環境・エネルギーの分析を行う際には、物量データが重要になってくる。しかし、
もともとの GTAP 金額データでは、エネルギーフローを的確にあらわせていないとの
指摘があった
14)
。そこで、パーデュー大学とコロラド大学で平行して、 IEA(国際エネ
ルギー機関、 In t er na t i ona l Ene rg y Age nc y) のエネルギーデータと GTAP データの統合が
行われた。
パーデュー大学で行った方法は、①貿易マトリックスのエネルギー部分の数量
（ GTAP データを価格データで割って得られた推計値）が、 IE A 数量データに合うよう
に RAS 法 4 を用いて修正し、② 各地域の産業連関表の最新年を、オリジナルのデータベ
ースではマクロ経済・貿易に合うよう調整しているが、その調整対象にエネルギーも
加え、各地域の産業連関表がエネルギーデータに合うように修正した。詳細は、Malco lm
and Tru ong [199 9] 1 1 ) にある。よって、この方法では、 GTAP 経済データ、 IEA エネルギ
ー物量データ、エネルギー価格データの 3 種類のデータに、変更が加えられることと
なる。
コロラド大学で行った方法では、標準的な最適化計算によって、GTAP データをエネ
ルギーデータにあわせた
12)
。それによって、 IEA のエネルギー統計とエネルギー価格
のほとんどを保ったまま、GTAP データを最小限度修正した。なお、GTAP と IEA デー
4
RAS 法とは、産業連関分析で投入係数マトリックスを推計する際に多く用いられる方法である。
ある時点のマトリックスと、求めたい時点の行合計・列合計のみが既知の際に、求めたい時点の
マトリックスを推計することができる。0 時点の行合計と 1 時点の行合計が合うように、行ベク
トルに規模を調整するスカラー (1 時点の行合計 /0 時点の行合計 )をかけ、次に列について同様の
作業を行う。このプロセスを、誤差が一定値以下になるまで繰り返すことによって、推計を行う。
- 279 -
タを統合した GTAP -E G モデルは、 45 地域、 23 財（うち、 5 エネルギー財）、 5 生産要
素となっている。
表 4. 2.1 -1
GTA P、 G TAP-E G、 IEA の部門対応
IEA コード
部門名
GTAP-EG
GTAP
GTAP-EG
部門名
INDPROD
国内生産
非使用
GDT, GAS
GAS
天然ガス加工
IMPORTS
輸入
輸入データ
ELY
ELE
電力・熱
EXPORTS
輸出
輸出データ
P_C
OIL
石油製品
OIL
石油
CRU
COL
COL
石炭製造
P_C
石油製品
OIL
OIL
CRU
原油
COL
石炭
COL
I_S
I_S
鉄鋼
GAS
ガス
GAS
CRP
CRP
化学
ELY
電力
ELE
NFM
NFM
非鉄金属
HEAT
熱
非使用
NMM
NMM
非金属鉱業
RENEW
再生エネ
非使用
MVH, OTN
TRN
輸送機器
OWNUSE
自家消費
非使用
ELE, OME, FMP
OME
他機械
NEINTREN
産業
CRP
OMN
OMN
鉱業
AGR
農業
AGR
OMT,VOL,MIL,PCR,
FPR
食料品
CNS
建設
CNS
SGR,OFD,B_T,CMT
OMN
鉱業
OMN
PPP
PPP
紙パ印刷
FPR
食料品
FRP
LUM
LUM
木製品
TWL
繊維皮革
TWL
CNS
CNS
建設
PPP
紙パ・出版
PPP
TEX, WAP, LEA
TWL
繊維・皮革
CRP
石油化学
CRP
OMF, WTR
OMF
他製造
OME
機械
OME
PDR,WHT,GRO,
TRN
輸送機器
TRN
V_F,OSD,C_B,PFB,
NFM
非鉄金属
NFM
WOL,FRS,FSH
AGR
農業製品
I_S
鉄鋼
I_S
T_T
T_T
貿易・輸送
LUM
木製品
LUM
OSP, OSG
SER
サービス
NMM
非金属鉱業
NMM
DWE
DWE
家庭
OMF
他製造業
OMF
CGD
CGD
投資合成財
NEOTHER
他産業
AGR
DWE
家庭
消費
OCR,CTL,OAP,RMK,
SER
サービス
SER
NETRANS
運輸
T_T
ROAD
道路
最終消費
NONROAD
道路以外
T_T
10 億炭素トン
CO2 排出計
IEA との違い
IEA 出版
22.15
IEA 統計
GTAP-E
GTAP-EG(no fix)
GTAP-EG
22.48
21.27
22.64
22.76
1%
-4%
2%
3%
- 280 -
(5) GTAP- EG モデルの概要
GTAP -EG モデルとは、コロラド大学において開発された、エネルギー・環境分析用
の GTAP モデルのことである。前述の GTAP -EG データベースを用いて、生産関数にエ
ネルギーを考慮し、エネルギー間の代替や、二酸化炭素排出量を表現している。
①
財と生産要素のフロー
図 4.2 .1 -4 に、 GTA P -EG モデルにおける、単純化した財と要素の地域内フローを示
した。それぞれの地域に、電力 (E)市場と非電力エネルギー (N )市場が存在する。非電力
エネルギーは、石油、ガス、石炭の 3 種類となっている。原油は国内生産または輸入
され、精製されたのちに、中間需要や最終需要へ投入される。電力の貿易はなく、石
炭、石油、ガス、そして非化石燃料から発電される。最終エネルギー製品は、中間需
要と最終需要の両方に供給される。
国際エネルギー市場
国際財市場
地域
1
地域
2
地域
3
国内経済
エネルギー供給
E, N
エネルギー以外の
生産と貿易
（電気、石炭、
ガス、石油）
R, L
ｴﾈﾙｷﾞｰｺｽﾄ
E, N
K,L
C, I
最終需要
（代表主体）
図 4. 2.1 -4
財と生産要素の地域内フロー (GT AP- EG)
各地域における消費は、予算制約下での代表主体の効用最大化に関連している。代
表主体は、一次生産要素（資本 (K) 、労働 (L) 、エネルギー資源 (R)）を、エネルギー部
門と非エネルギー部門の両方に提供する。代表主体の要素所得は、エネルギー (E, N)と
非エネルギー財 (C)、そして投資 (I)に使われる。地域同士はエネルギーや非エネルギー
の貿易を通じてつながっている。エネルギー貿易とは、主に原油と石炭について行わ
れる。
2 種類のエネルギー財（化石燃料と非化石燃料）が生産される。モデルでは、別々の
地域で生産された財は差別的であると仮定している（アーミントン仮定） 9)。これは、
財の貿易は、国際市場を通じてではなく、2 国間の取引として行われることを意味して
いる。それぞれの 2 国間貿易フローには、輸送サービスが必要となる。各地域のエネ
- 281 -
ルギー財生産に投入される一次要素は、労働、資本、そして化石燃料資源である。労
働は、国内では移動が自由であるが、地域間の移動はできない。資本移動は、自由に
もできるし、地域内で固定とすることもできる。天然資源は、種類別に利用できる部
門が決まっている。
GTAP -EG モデルでは、r 地域のエネルギー経済は、3 つの生産ブロックによって構成
されている。生産ブロック（ y(i, r)）においては、化石燃料の生産が、他の財とは異な
る構造を持つように表現されている。アーミントン集約 (a (i, r))ブロックでは、国内財と
輸入財、または輸入元によって財の質が違うと想定されているが、その質の異なる財
の合成が行われる。アーミントン集約によって合成された財は、個人消費ブロック
（ c(r)）における最終消費、そして生産への中間投入として利用される。最後に、 yt ブ
ロックでは、国際輸送サービスの供給を行う。
消費ブロック (ra(r))においては、代表的家計が、所得を個人消費と政府消費に振り分
ける決定プロセスを表記している。最終消費は課税されているが、消費ブロックに課
税することはできないため、 c(r)（生産ブロック）と ra (r)の両ブロックが必要となる。
また、生産税 (t y)、中間投入税 (ti)、消費税 ( tc )、輸出税 ( tx )、輸入税 (tm)も課される。図
4.2. 1 -5 には、 GTAP -E G モデルの構造を示した。
r 地域
p c ar b
tc
Cr
Ai r
輸送
tm
アーミントン
yt
他地域
集約
個人消費
tx
ty
Yi r：生産
化石燃料
他部門 **
ti
RA r
代表主体
p c ar b
図 4. 2.1 -5
GTA P-E G モデルの構造
生産部門：財 /要素の投入から財を産出する生産活動を行う部門 → 生産水準
c(r):個人消費
y(i, r):財・地域ごとの生産
a(i, r):アーミントン集約（国内財と輸入元別輸入財の合成）
- 282 -
yt:国際輸送サービスの供給
財 /要素市場：財や投入要素の価格
pc(r):最終需要
p y( i, r ) :生産価格
pa(i,r):アーミントン集約財価格
pl(r):賃金
pr(i, r):エネルギー資源価格
rk r(r)$ rsk :地域資本への収益
rkg $gk :世界資本への収益
pt:国際輸送サービス価格
pcab r(r):排出権価格（国際取引なし）
消費者：財を需要し、要素を供給し、税や他の収入を受け取る個人
ra (r):代表家計（均衡では、消費者の所得を示す変数）
①
資本は、国際移動を可能とすることもできるし ( r k r ( r ) ) 、地域内のみ移動可能 ( r k g ) とす
ることもできる。
＜生産＞
化石燃料生産活動（原油・ガス・石炭）は、図 4 .2. 1 -6 に示すような生産構造のもと、
行われる。図 4. 2.1 -6 では、弾力性を円弧の右に示してある (CES 型 ) 。化石燃料生産
(y(xe)：ただし、 x e= 原油、ガス、石炭 )は、資源 (p r(xe ))、資源以外の投入合成財の投入
によって行われる（代替弾力性は、 e su b_ es）。代替弾力性 e sub _es は、化石燃料供給に
占める資源投入の金額シェアによって決まる。
資源以外の投入合成財の構成は、関数がレオンチェフ型であり、構成比は固定とな
る（代替弾力性は、 0 ）。アーミントン合成財と労働投入（国際移動なし）からなる。
生産税 (t y)と中間投入税 (ti)が、 r 地域の代表家計によって徴収される。
化石燃料生産
s :e s u b _ e s
資源投入
id : 0
アーミントン
労働投入
合成財投入
図 4. 2.1 -6
化石燃料の生産構造 (GT AP-E G)
- 283 -
非化石燃料（電力と各化石燃料の精製製品を含む）は、異なる構造によって生産（つ
まり、発電と精製）を行う。図 4. 2.1 -7 に非化石燃料生産部門の入れ子構造と、典型的
な弾力性を示した。
非化石燃料生産 (y(i,r))は、最終エネルギー（石油、石炭、ガス）以外の中間投入 (p a(j,r))
と、エネルギーと一次要素の合成財の投入によって定義される。関数はレオンチェフ
型となっており、投入係数は固定である。エネルギーと一次要素の合成財は、 CES 型
関数によって合成される（弾力性 0. 5 ）。一次要素は、労働と資本からなり、コブダグ
ラス型関数によって集約される（弾力性 1）。エネルギー合成財は、電力と非電力エネ
ルギーの合成財である（弾力性 0. 1 ）。非電力は、石炭と液体燃料（ガス含む）の合成
財である（弾力性 0. 5 ）。液体燃料は、ガスと石油の合成財である（弾力性 2 ）。
なお、炭素税 (p ca rb )と、アーミントン合成財 (pa )にによって、化石燃料投入（石油、
石炭、ガス）が行われる。
この場合も、化石燃料生産の場合同様、生産税 (t y) 、炭素税 (p carb) と中間投入税 (ti)
が r 地域の代表家計に支払われる。
- 284 -
s:0
v ae : 0 . 5
ｴﾈﾙｷﾞｰ以外の投入
va:1
e : 0. 1
nel:0.5
非電力
労働
資本
電力
l qd : 2( 液体燃料 )
o i l: 0 (石油 )
co l: 0( 石炭 )
ｱｰﾐﾝﾄﾝ
合成財投入
炭素税
ｱｰﾐﾝﾄﾝ
炭素税
g a s : 0( ガス )
ｱｰﾐﾝﾄﾝ
(石油 ) 合成財投入
炭素税
(ガス )
(ガス )
(石油 )
(石炭 )
合成財投入
(石炭 )
図 4. 2.1 -7
非化石燃料（電力・化石燃料製品を含む）の生産構造 (G TAP- EG)
＜アーミントン供給＞
国内財と輸入財は不完全代替であるとの仮定より（アーミントン仮定）、生産への中
間投入需要と最終消費需要について、国内財 (p y(i, r))と輸入財の合成財が、アーミント
ン集約によって生成する。国内財と輸入財の代替弾力性 (d )は 4 と想定しており、輸入
- 285 -
元の国同士の代替弾力性 (m)は 8 と想定している。輸入をする場合、輸送サービス (pt)
が必要となる（図 4 . 2.1 -8 では、 S 地域について表記）。
全貿易フローには、輸出税 ( tx )、輸入関税 (tm)が課せられる。なお、 p y( i, s)は、地域 s
の生産物の fob 価格を示すが、 s 地域から r 地域への輸出の際の輸出税は、 s 地域の家
計 (ra(s))に支払われ、輸入関税は r 地域の家計 (ra(r))に支払われる。
輸送マージンは、貿易量に比例する（レオンチェフ型）。各輸入財には、輸入元と輸
出先によって複数の種類の輸送サービスが投入される。
d:4
国内財
m: 8
s . t l: 0
S 地域での生産
地域 1
輸送
地域 S
輸入財
図 4. 2.1 -8
アーミントン供給 (G TAP -EG)
＜国際輸送部門＞
国際輸送サービスは、各地域の国内市場において供給される財をコブダグラス型合
成（代替弾力性 1 ）したものと想定されている（図 4. 2.1 -9 参照）。
s:1
p y ( i, r)
図 4. 2.1 -9
国際輸送サービス (G TAP -EG)
＜最終需要＞
最終需要 (c (r))の構造は、図 4. 2.1 -1 0 に示したとおり。各地域における効用関数は、
非エネルギー消費とエネルギー消費を CE S 型関数（弾力性 0 .5 ）にて合成したものとな
- 286 -
る。非エネルギー合成財は、各種の財をコブダグラス型合成（弾力性 1）したものであ
る。また、最終エネルギー消費は、電力、石油、ガス、石炭をコブダグラス型合成（弾
力性 1）したものである。なお、最終エネルギー消費には、炭素税 (pcarb(r))が課される。
s : 0. 5
c: 1
m: 8
非エネルギー部門
アーミントン合成財
o i l( e ) : 0
gas(e):0
co l(e) : 0
ｱｰﾐﾝﾄﾝ合成財
（石油）
ｱｰﾐﾝﾄﾝ合成財炭素税
ｱｰﾐﾝﾄﾝ合成財炭素税（ガス）
（石油）
（ガス）
（石油）
図 4. 2.1 -10
ｱｰﾐﾝﾄﾝ合成財
（石炭）
炭素税
（石炭）
最終需要構造 (G TAP- EG)
＜要素賦存量と家計需要＞
各地域の代表的家計は、一次要素、資本流入、貿易不可能な炭素排出権を付与され
ており、税収を得る。所得は、投資と個人需要に分配される。代表的家計は、外生的
に投資需要が決まっている（ CGD 財の需要、マイナス値）。個人需要は、効用最大化に
よって決まる。
- 287 -
4.3
予備的試算とその結果
初年度の予備的試算として、GTAP を用いた、炭素税が各国の温暖化ガス排出に及ぼ
す影響のシミュレーションの例を紹介する
4.3.1
地域・部門区分
GTAP データベースは、 6 6 地域、 57 産業部門、 5 生産要素のデータが収録されてい
るが、ここでは分析のために、以下の 9 地域 9 部門に統合を行った（生産要素は統合
なし）。
表 4. 3.1 -1
略号
ANZ
JPN
ASA
USA
SAM
WEU
FSU
MEA
ROW
4.3.2
地域・産業区分
含まれる国・地域
オセアニア
日本
中国、アセアン他
北米
中南米
欧州
旧ソ連
中近東
その他の地域
略号
AGR
COL
OIL
GAS
PCP
ELY
GDT
MFG
SRV
含まれる産業
農林水産業
石炭
石油
天然ガス
石油・石炭製品
電気供給
ガス製造・供給
その他製造業
その他サービス業
シミュレーション・ケース
本シミュレーションでは、一次エネルギーの消費段階での炭素排出量に応じた炭素
税が導入された場合を検討した。炭素税導入地域（ 4 パターン）、減免政策の有無（ 2
パターン）、炭素税率（ 6 パターン）について、全組み合わせとなる 48 ケースを計算し、
検討を行った。
炭素税導入地域については、表の 4 パターンを検討した。
表 4. 3.2 -1
パターン名
JPN
炭素税導入地域による 4 パターン
税導入地域
地域記号
日本のみ
JPN
京都議定書批准国
JP N,WEU
USA
京都議定書＋アメリカ
JP N,WEU,USA
W LD
世界全体
全 9 地域
OECD
化石燃料輸出の際の減免政策の有無によって、全体としての課税状況は、表の 2 パ
ターンとなる。
- 288 -
表 4. 3.2 -2
パターン名
課税政策（2 パターン）
一次エネルギーへの課税
従価税
輸入課税
減免措置
政策 m
○
○
×
政策 x
○
○
○
炭素税率は、 $ 50 /t-C から $ 300 /t-C まで、 $50 /t-C 間隔にて 6 パターンを検討した。
4.3.3
結果の概要
課税地域と、減免措置の有無による 8 ケースについて、税率を上昇させていった場
合の、 ① 世界全体の CO 2 排出量削減率、 ② 世界の GDP （実質）変化額を図 4. 3.3 -1 に
示した。
シナリオ
oecd oecd
jpn　ｍ jpn　ｘｍ
ｘ usa　ｍusa　ｘ wld　ｍ wld　ｘ
100
500
60
CO2削減率：%
400
世界のCO2排出量削減率
300
40
200
20
100
0
0
-20
-100
-40
-200
-60
-100
炭素税率:$/t-C
図 4. 3.3 -1
-300
世界の実質GDP変化額
-80
50
50
100
100
150
150
200
200
変化額:十億米ドル
80
-400
250
250
300
300
-500
世界の C O 2 排出量削減率と実質 GD P 変化額
課税地域が広がるにつれて (jpn → o ecd → usa → wld)、CO 2 削減率は大きくなる。しかし、
減免措置 (m:なし、 x :あり )がある場合、削減率は小さくなる。ただし、世界全体に課税
する場合 (wld)、減免措置 (x )を行っても、削減率はそれほど低下しない。つまり、世界
全体に課税しないケース (jpn ,oe cd, usa) では、減免措置 (x ) による市場価格の低下によっ
て、課税されていない地域においても削減率の低下が起こっていたのが、世界全体に
既に課税している場合 (wld )、課税を外した分のみの削減率の低下にとどまるのである。
また、 GDP 変化については、世界全体に課税をし (wld )、化石燃料輸出の減免措置を
とらない場合 (m)において（右から 2 番目のケース）、最も大きく減少する。ただし、
oecd （日本、その他 OECD(アメリカ除く ) への課税）ケースでも、 u sa （日本、その他
- 289 -
OECD、アメリカへの課税）ケースでも、 C O 2 削減率には大きな変化がでるが、 GDP へ
の影響は大きく変わらない。これは、化石燃料に課税した場合においても、他の財へ
の代替が起きるためである。ただし、 wld -m（世界全体に課税、減免措置なし）ケース
においては、税率によるコスト上昇が、代替による吸収を超えてしまったため、 GDP
の大幅な低下が起こったと考えられる。
下図には、各課税地域シナリオ (jp n,u sa , oecd ,wld)における、製造業の生産量を、全 9
地域について示した。図 4 .3. 3 -2 が、化石燃料輸出への減免措置がない場合、図 4 .3. 3 -3
がある場合である。なお、税率は 300 $ /t-C について比較を行っている。
6
25
4
20
2
変化率:%
変化率:%
15
10
5
0
-2
-4
-6
-8
0
-10
jpn
-5
jpn
usa
oecd
wld
シナリオ
ANZ
USA
FSU
JPN
SAM
MEA
ANZ
USA
FSU
ASA
WEU
ROW
usa oecd wld
シナリオ
JPN
SAM
MEA
ASA
WEU
ROW
図 4.3.3-3 製造業の生産量変化率
(減免あり、税率 300$/t-C)
図 4.3.3-2 製造業の生産量変化率
（減免なし、税率 300$/t-C）
- 290 -
日本の製造業の生産は、日本が単独で税金を導入した場合、減免措置の有無にかか
わらず増加する。これは、化石燃料から他財への代替が起こった結果である。また、
課税地域が広がるにつれ、減免措置の有無に関わらず、製造業は増加から減少に転ず
る。これは、代替効果（製造業の増加）に対し、所得効果（ G DP の低下による需要水
準の低下）が上回る結果である。
また、主要な産油国である中近東は、課税地域が拡大するに従って、主な産業であ
る化石燃料関連産業の割合が低下し他産業が代替してゆくため、製造業は大幅に拡大
する。ただし、輸出減免措置を加えた場合は、加えない場合 20%以上の生産増加であ
ったのが、 4 %程度まで縮小する。
アメリカ合衆国は、減免措置の有無に関わらず、製造業の生産量は全ケースにおい
て減少する。
さらに、サービス業における同様の図を示した。税率 3 00$ /t-C の炭素税を、課税地
域を変えて (jpn ,u sa, oe cd wld )かけた場合の、サービス業の生産量変化率 (%)である。図
4.3. 3 -4 が、化石燃料輸出への減免措置がない場合、図 4. 3.3 -5 がある場合である。
10
1.5
8
1
0.5
6
変化率:%
変化率:%
0
-0.5
-1
4
2
-1.5
-2
0
-2.5
-3
-2
-3.5
jpn
usa
oecd
wld
シナリオ
ANZ
USA
FSU
JPN
SAM
MEA
ASA
WEU
RO W
図 4.3.3-4 サービス業の生産量変化
（減免なし、税率 300$/t-C）
jpn
usa
oecd
wld
シナリオ
ANZ
USA
FSU
JPN
SAM
MEA
ASA
WEU
ROW
図 4.3.3-5 サービス業の生産量変化
(減免あり、税率 300$/t-C)
中東地域は、化石燃料輸出の減免措置がない場合、炭素税が広域にかかるにつれ化
石燃料輸出が減少するため、収入が減少する。それとともに、国内市場向けがメイン
のサービス業は、生産が減少する（所得効果）。一方で、高価になった化石燃料からサ
ービス業への代替（代替効果）も起こるが、所得効果による生産減少影響が上回る。
減免措置がある場合では、世界全体が課税するケース (wld)において、それ以外のケー
スで中東以外から化石燃料を輸入していた地域が中東からの輸入を行うため、中東の
所得は増加する。それ以外のケースでは、中東のサービス業は生産量が減少するもの
の、その減少幅は約 1 %程度にとどまる。
中東以外の地域については、減免措置がない場合、 jp n （日本のみが課税）ケースの
日本以外で、代替効果が所得効果を上回り、サービス業の生産量はわずかながら増加
する。ただし、 jpn ケースの日本や、 wld ケースで減免措置ありの ASA（中国・アセア
ン他）においては、所得効果が大きく出る。日本の場合は、日本のみ各産業の国際競
争力が下がることで所得が減少したことによる所得効果である。また、 ASA （中国・
アセアン他）については、石炭生産が多いことから、課税ケースの減免措置ありにお
いて、炭素含有量に応じた課税であることから、他国の石炭以外の化石燃料へ（石油・
ガス）の代替が進むことで石炭需要が減少したことによる影響と考えられる。
4.3.4
まとめ
国際貿易を考慮した、多部門一般均衡モデルによる分析を行うと、炭素税の影響が
産業によって大きくことなることが分かる。
同じ国内であっても政策導入の負担・恩恵は産業によっても異なり、特に先進国に
おいては製造業とサービス業の動向はシナリオ、減免政策ごとに大きく異なる。よっ
て同じ GDP 規模の国おいてもその産業構造により政策導入の影響は大きく異なる事が
示された。実際、 usa ケースの場合 o ecd ケースと比較すると、削減率の増加に比べて
GDP の損失は大きく変化しない。これは京都議定書への米国、カナダの批准は意義多
きことであるのを示している。
また先進国のみ導入し減免措置を行った場合、税率を上昇させると、その他の地域
での一次エネルギー消費が増加し、このリーケージにより削減効果は減少する。単位
あたりの削減費用についても国・地域ごとに大きく異なり、G DP 損失も一様ではない。
この事は排出権取引、ＣＤＭ（クリーン開発メカニズム）等の導入は、より効率的な
温暖化ガス削減に大きな役割を果たすことを期待できる事が示された。
参考文献（第 4.2 ∼ 4 . 3 節に関するもの）
1)
三浦健太郎：「世界応用一般均衡モデル(GTAP)を用いた地域別温室効果ガス削減政策の評価」、東
京理科大学理工学部卒業論文、(2003)
2)
川崎研一：
「応用一般均衡モデルの基礎と応用：経済構造改革のシミュレーション分析」日本評論
社、(1999)
- 292 -
3)
高瀬香絵・室田泰弘：「京都議定書批准は経済的損失をもたらすか」、
WWF-International/S.E.R.F.(Shonan Environmental Research Forum, Inc.)、(2002)
4)
Thomas F. Rutherford & Sergey V. Paltsev: GTAPinGAMS and GTAP-EG: Global Datasets for Economic
Research and Illustrative Models, Working Paper (2000)
5)
Hertel, T.W. (ed.) Global Trade Analysis: Modeling and Applications, Cambridge University Press,
Cambridge and New York, 1997
6)
Mathiesen, L. “Computation of Economic Equilibrium by a Sequence of Linear Complementarity
Problems”, Mathematical Programming Study 23, North-Holland, 1985, pp. 144-162.
7)
Rutherford, T.F. “Applied General Equilibrium Modeling with MPSGE as a GAMS Subsystem: An
overview of the Modeling Framework and Syntax”, Computational Economics, V.14, Nos. 1-2, 1999.
8)
Rutherford, T.F. and S.V.Paltsev, “GTAP-EG: Incorporating energy statistics into GTAP format”, University
of Colorado Department of Economics, 2000.
9)
Armington, P. (1969). “A Theory of Demand for Products Distinguished by Place of Production.” IMF Staff
Papers, 16, 159-178.
10) Harrison, W.J. and K.R. Pearson, “Computing solutions for large general equilibrium models using
GEMPACK”, Computational Economics, 9:83-127, 1996.
11) Malcolm G. and T.P.Truong, “The Process of Incorporating Energy Data into GTAP”, GTAP Technical
Paper, 1999.
12) Rutherford, T.F. and S.V.Paltsev, “GTAP-EG: Incorporating energy statistics into GTAP format”, University
of Colorado Department of Economics, 2000.
13) Arrow, K.J., and G. Debreu, “Existence of an Equilibrium for Competitive Economy.” Econometrica 22,
265-90, 1954
14) Babiker M.H. and T.F. Rutherford, “Input-output and general equilibrium estimates of embodied carbon: A
data set and static framework for assessment”, Working Paper 97-2, University of Colorado, Boulder. 1997.
- 293 -
4.4
4.4.1
簡易気候変動モデル
簡易気候変動モデルの概要
本研究においては、温暖化要因と温暖化影響の統合評価が重要である。そのために
は、温暖化要因の帰結としての CO 2 や No n -CO 2 GHG 排出量から、 CO 2 や各種 Non -C O 2
GHG の大気中濃度、放射強制力、気温上昇、海面上昇を推定するモデルが必要となる。
本来それらは、大気・海洋大循環モデルのようなスーパーコンピュータを利用して解
法する大規模なコンピュータモデルが必要ではあるが、本研究においては、様々なシ
ミュレーションケースについて分析できるように、より簡略な推定方法として利用さ
れている簡易気候変動モデルを利用することが現実的であると考えられる。
簡易気候変動モデルとして、IP CC でも頻繁に利用されている MAGICC 1 ) , 2 ) や B ern 3 ) , 4 )
といったモデルは、 R ITE においてすぐに利用できる状態にある。特に、 MAG ICC モデ
ルについては、 IP CC における最新知見を反映させており、 IP CC の TAR で示されてい
る濃度や全球平均気温上昇推移について、近い結果を示すことを確認している。
一方、地域的な差異が大きい温暖化影響との統合を考える場合、基本的には世界平
均での気温上昇しか推定できない簡易気候変動モデルでは限界があることも事実であ
る。しかしながら、簡易気候変動モデルと大気・海洋大循環モデルの計算結果を結合
することにより、近似的に地域差異を含んだ気温上昇等を算出する試みもなされてい
る。 R ITE でも過去にこの方法によるアプローチを試みたことがある。来年度以降、こ
の方法を利用して、統合評価に活用していく予定である。図 4.4. 1 -1 に MAG ICC モデ
ルと大気・海洋大循環モデルの計算結果の結合による計算過程の概略を示す。
大気・海洋大循環モデル
計算結果
(グリッドデータ)
地域別
気温上昇
CO 2排出量
大気中
CO 2濃度
海洋吸収
CO 2
放射強制力
地表植生
オゾン
放射強制力
SOx
放射強制力
SOx排出量
メタン排出量
大気中
メタン濃度
メタン
放射強制力
N 2 O排出量
大気中
N 2 O濃度
N2O
放射強制力
ハロカーボン
(20種)排出量
大気中ハロカー
ボン(20種)濃度
ハロカーボン
(20種) 放射強制力
全球平均
気温上昇
海面上昇
H 2O
放射強制力
全放射強制力
図 4. 4.1 -1
簡易気候変動モデルと大気・海洋大循環モデルの計算結果を利用した CO 2
濃度、気温上昇、海面上昇等の計算過程の概要
- 294 -
4.4.2
簡易気候変動モデル MAGICC の試算例
ここでは、 IP CC 第 3 次評価報告書における最新の知見を反映させた簡易気候変動モ
デル MAG ICC の試算例として、 IP CC SRE S（ Sp ec ia l Re po rt on E mission s Sc ena rio s） 5 )
の A1B、A1 FI、A 1T、A1 、B1、B2 の 6 つの排出シナリオ（ Ma rk er シナリオおよび Illu strativ e
シナリオ）を入力値として、CO 2 濃度、全球平均気温上昇を計算した出力値を図 4.4 .2 -1、
図 4 .4. 2 -2 にそれぞれ示す。
Atmospheric CO2 concentration (ppmv)
1000
A1B (RITE-MAGICC)
A1FI (RITE-MAGICC)
800
A1T (RITE-MAGICC)
A2 (RITE-MAGICC)
B1 (RITE-MAGICC)
B2 (RITE-MAGICC)
600
400
200
1900
1950
2000
2050
2100
Year
図 4. 4.2 -1
簡易気候変動モデル MAG ICC による SR ES 排出シナリオの違いによる大気
中 CO 2 濃度の計算結果
5
Global mean temperature change (deg.C)
A1B (RITE-MAGICC)
A1FI (RITE-MAGICC)
4
A1T (RITE-MAGICC)
A2 (RITE-MAGICC)
3
B1 (RITE-MAGICC)
B2 (RITE-MAGICC)
2
1
0
1900
1950
2000
2050
2100
-1
Year
図 4. 4.2 -2
簡易気候変動モデル MAG ICC による SR ES 排出シナリオの違いによる全球
平均気温変化の計算結果（気候感度： 2.5 ℃ ）
- 295 -
参考文献（第 4. 4 節に関するもの）
1)
T.M.L. Wigley, “Balancing the carbon budget. Implications for projections of future carbon dioxide
concentration change”, Tellus 45B, 409-425 (1993).
2)
T.M.L. Wigley and S.C.B. Raper, “Implications for climate and sea level of revised IPCC emissions
scenarios”, Nature 357, 293-300 (1992).
3)
Siegenthaler, U. and F. Joos, “Use of a simple-model for studying oceanic tracer distributions and the global
carbon-cycle”, Tellus Series B-Chemical and Physical Meteorology 44, 186-207 (1992).
4)
Joos, F., M. Bruno, R. Fink, U. Siegenthaler, T.F. Stocker, and C. LeQuere, “An efficient and accurate
representation of complex oceanic and biospheric models of anthropogenic carbon uptake”, Tellus Series B
48, 397-417 (1996).
5)
IPCC WGI, “Climate Change 2001 – The Scientific Basis”, Cambridge University Press, 2001
- 296 -
4.5
水資源に着目した GIS による地球温暖化と食糧需給評価
4.5.1
はじめに
(1) 本節の背景
①
食糧問題
21 世紀を迎えた今人類が抱えている大きな問題の一つは、将来における人類の食糧
需要の増大を満たすことができる食料を生産することが果たして可能かということで
ある。この問題に関する研究者たちの見解は楽観的なものから悲観的なものまで様々
であるが、水資源不足の広がり、化学肥料をより効率的に吸収する品種改良の限界、
耕地に適した肥沃な土地の欠如などが影響しあって、土地を利用した食糧生産量の伸
びが鈍化するなど数々の不安要素があげられる。
供給面においても、不安要素は大きく三つ、農地拡大の限界、単収増加の停滞、環
境からの制約が考えられる。潜在的な耕地の開発は現在においてすでに限界に近づい
ており、また単収増加は近年のデータが示すとおり頭打ちとなってきている。また、
先進国においては、農薬などの大量投下による土壌劣化、農業用水の不足などの問題
が顕在化している。それに加えて、地球温暖化、オゾン層破壊、酸性雨、熱帯林消失、
砂漠化などの地球環境問題が、作物の光合成・呼吸代謝、病害虫・雑草の発生、潜在
耕地面積、地力の変化などを通じて、農業生産に種々の影響を及ぼすことが懸念され
ている。これらの環境問題のうち、特に地球温暖化は、オゾン層破壊、酸性雨、砂漠
化などの問題とも深く関連しており、今後の食糧問題を展望するために極めて重要な
問題である。また、地球温暖化に関連した降雨パターンの変化や土壌水分蒸発散量等
の変化は、特に深刻な問題となり得るものである。
②
気候変動と食糧生産
化石燃料の使用や森林伐採など、人間活動によって大気中の温室効果ガス濃度が上
昇した。それに伴って地球の平均温度は 1 9 世紀後半以降 0 .3 ∼ 0.6 ℃ 上昇した。近年の
温暖化は穀倉地帯のある緯度帯 4 0 度 ∼ 7 0 度の大陸上において最も影響が大きく、今後
も気温上昇することが予想されている。地球温暖化に伴って気候変化が起きた場合、
世界の食糧供給にもたらされる結果として、温暖化温室ガス濃度上昇による気候温暖
化が高い緯度帯においてより大きいという見解は大方の一致がほぼ得られている。高
緯度帯の温暖化はその地域の農業に対する温度制約を軽減させ、生産ポテンシャルを
高める可能性がある。このことは北アメリカ、ヨーロッパ及びアジアの北部域で特に
著しいと考えられる。しかしながら、土壌と地形の悪さはその地域での農業生産の実
際の上昇を抑制するものと思われる。また、高緯度帯での生産ポテンシャルの上昇が
中緯度帯及び低緯度帯での予想される生産ポテンシャルの大幅な損失を補うことはほ
とんどないと考えられる。
- 297 -
③
モンスーン降雨の極方向への移動
温暖な地球ではモンスーン降雨は太陽と大陸間の圧力勾配 (これ自身がモンスーン到
来前において陸地が大洋よりもより急速に暖まるためである )が大きくなるために、ア
フリカとアジア地域ではより北側へ侵入すると思われる。依然として大きな不確実さ
が残っているが、もしモンスーン降雨が北側へ侵入するならばサヘル及び北西インド
のように現在旱魃危険性の高い地域で総降水量が増加すると考えられる。しかしなが
ら、降雨の増加はより短い雨季により強い豪雨という状態となることが予想される。
もし生育期の始まりの時期にモンスーン前の降雨レベルが現在より低下すると、生育
期の長さは短くなり、農業生産ポテンシャルも低下すると考えられる。また、降雨強
度が増大すると、洪水と土壌浸食が激しくなると考えられる。
④
作物の水利用可能度の低下
予想される気候変化の農業への影響の中で最も重要なものは、気温と土壌表面温度
の上昇によって実蒸発散量が増加することにより生じるものと思われる。温度上昇が
その他の地域より小さいと予想されている熱帯においても植物及び土壌からの水の損
失は大幅に増加すると予想される。雨季には空中湿度が上昇し雲量が増すので蒸発散
による水損失の増加は幾分小さくなるが、逆の条件が支配する乾季には水損失は著し
く増大すると考えられる。予想される気候変化への農業の脆弱度は未来の気候変化の
パターンならびに現時点での天候への脆弱度によって大部分が決定する。
世界の多くの地域では、現在においても農業生産は気候によって制限されている。
そのような地域の多くは発展途上国である。それらの地域での主要な気候的制約は降
雨不足であり、このため作物栽培の可能な生育期間の長さが短くなっている。全体と
してみてみると発展途上諸国の土地の 63 ％は気候的に天水農業に適している。しかし、
自然的資源の豊かさは地域間で著しく異なっている。南アフリカで 8 5％、東南アジア
で 84 ％と高いのに対し、中央アメリカでは 64 ％、そしてアフリカでは 53 ％と非常に低
い。農業における気候的制約が最も厳しい地域は南アジアである。南アジア地域の 1 7％
は山岳地で冷涼であり、 6 5％は過度に乾燥し、残りわずか 1 8 ％の土地が潜在的に生産
力が高い。それゆえ、天水農業に関する潜在的基盤は若干の地域において非常に限ら
れている。また、気候変化によりそのポテンシャルがより大きく悪化すると、地域住
民を扶養する生産能力も大幅に低下する可能性がある。世界食糧農業機関（ FAO）によ
ると、地域の気候資源と土壌資源が地域住民の必要とする食糧を供給することができ
ないと考えられる地域は地球上の陸地の約 22 ％に及び、世界人口の 11 ％がその地域に
住んでいる。そのような地域は冷涼熱帯と寒冷熱帯（例えば、アンデス地域、北アフ
リカのマグレブ、西南アジアの山岳地域）、アフリカのサヘルと各地域、インド亜大陸
及び東南アジアの本土と一部の島嶼に主として分布している。それらの地域のいくつ
かは今後予想される気候変化に対して最も危険な地域である。
- 298 -
⑤
水資源について
20 世紀の間に、世界人口は 3 倍に増加したが、人間が使用する水は 6 倍に増加した。
最も明らかな水の使用は飲むこと、料理をすること、風呂にはいること、洗濯をする
こと、家庭菜園に水をまくことなどがあげられる。家庭での水の使用は全体からみる
とその割合は小さく、19 95 年で約 35 0k m 3 であるとされる。世界的に、工業目的の水の
使用は家庭における使用量の約 2 倍であり、その大部分が電気を生産するための冷却
用途である。食物を生産するために多くの水が必要とされ、199 5 年においては 250 0 k m 3
であった。そのような水の使用を維持するためにどの程度の水が生態系の中に残され
る必要があるのかに関して確証をもつことはできないが、使用できる水の量の限界に
多くの場所で近づきつつあるまたは超えている可能性がある。例えば、中国の黄河の
断水があげられる。黄河上流における森林荒廃と大規模な水資源開発の影響により、
下流部では一滴も水が流れない日が何ヶ月も続く現象である。
このような水が世界的に危機的な状況を打開すべく 1997 年にモロッコの Ma rrake ch
で世界水会議が開かれ、以下の 7 つの方針が打ち出されている。
•
灌漑農業の拡大を制限すること
•
水の生産性を増加させること（一滴の水でより多くの穀物を生産する）
•
貯水を増やすこと
•
水資源の管理組織を改善すること
•
国際流域における協力を増加させること
•
生態系の機能を変えること
•
水資源に対する人々の認識を改めさせること
(2) 本節の目的
本節の目的は、食糧生産への地球温暖化の影響評価及び水資源の農業に与える影響
評価を行うことである。この二つの目的を地理データに関する分析ツールである
GIS(地理情報システム )を用いて、マクロ的視点から分析を試みる。
本節の研究では、まず大気循環モデルの一つである ECHAM4 から現在と 2050 年の
気象データを 2 つのシナリオに関して求める。次に、気象データから植生の純一次生
産力を算出できる筑後モデルを利用して将来の潜在生産力の推定を行う。求めたデー
タと FAO が発表している S o il Map , UNH/GRDC の Co mpo site R uno ff Fie ldV1. 0 5 ) を重ね
合わせ (オーバーレイ )、 ArcVie w 上で視覚化を行う。このデータをもとに、従来行われ
てきた気温と降水量の二要素による潜在耕地面積の推定に加え、降水量の若干の不足
が生じた際にも河川から水補給により耕地となりうる面積の推定も行うことができる
ため、既存研究より現実に近い潜在耕地面積の推定や生産量の推定が行える。
通常の潜在耕地と河川による水補給により耕作が可能になる農地の気温と降水量の
基準については第 4. 5 .6 節において詳しく述べる。本節は以下の図のようにまとめられ
る。
- 299 -
気候データ
気候データ大気循環モデル
筑後モデル
筑後モデル
GIS　データ
ECHAM4
作物毎の生育要求温度
穀物の栽培可能地域
メッシュデータ
純一次生産力分布
降水量不足地域の
メッシュデータ
Soil
Basin Data
Soil Map Map Basin
Data
主要作物の
物の栽培適地分析
潜在耕地面積の
積の推定
河川流域の
域の耕作可能地の
地の推定
図 4. 5.1 -1
本節のフロー
ここで、本節の研究の特徴を以下に述べる。
①
最新の気候シナリオによる食糧生産予測
温暖化に伴う気候変動が穀物生産にどのような影響を与えるのかという研究に関し
て、文献
文献
22)
22)
において三つの気候モデルを用いて食糧需給評価が行われている。ただし、
は現在から 1 0 年ほど前に発表された気候シナリオ IS 92a をもとに行われてい
る。これに対し、本節の研究では IP CC が 200 1 年 4 月に発表した最新の気候シナリオ
に基づいたモデルを用いて食糧生産予測を行った。また、 A2 、 B2 という二つの気候シ
ナリオを用いることによる感度分析を行った。第 4 .5 .2 節で示すが、200 1 年に発表され
た気候シナリオは、IS92a と比較すると温度上昇が上方修正されており、より現実に近
い予測が行えると考える。
②
河川による水供給の評価
現在、人口増加や工業発展、灌漑農業などの拡大などに伴い、水資源の不足問題及
びそれに起因する様々な環境問題が顕在化している。経済発展などに起因して増加し
ていく水需要に対応した持続可能な水資源利用に関する研究や取り組みは、地域的に
も地球規模においても数多く行われている。しかし、気候変動の不確実性の大きさや、
水資源に関するデータの不足が原因となり、気温と降水量のみを考慮した食糧生産予
測が多く、水資源を包括的に考慮した例はいまだに少ない。
本節においても、地下水まで考慮することはできなかった。しかし、本節では、降
水量が基準値に満たない場合においても、河川による水供給によって耕作可能となる
- 300 -
土壌も穀物生産が可能であると仮定し、既存研究と比べて水資源をより注視した食糧
生産予測を行った。この水資源に関する GIS データは、 UNH/GRDC Composite Run off
Fie ldsV1 .0 より 30 分の空間解像度を持つ河川・河川流域面積に関するグリッドデータ
を使用した。
4.5.2
将来の変動予測
(1) IPCC について
15)
IP CC は世界気象機関（ WMO）と国連環境計画（ UNEP ）によって 19 88 年に設立され
た機関である。 IP CC の目的は、人間活動がどのように気候を変化させ、逆にその変化
がどのように人間に影響を与えるかをはじめとする、あらゆる面からの気候変化に関
する知見を評価することである。人間活動による温室効果ガスの排出が、気候システ
ムに対して有害又は有益な影響を及ぼす可能性を有していることは、世間に広く認識
されるようになってきた。また、このような地球規模の問題への取り組みに対して、
世界規模の専門家集団による知見の評価を含め、全世界を挙げた組織が必要であるこ
とも認識された。
IP CC 報告書は、気候システム及びその関連要因に関わる解明及び未解明事項につい
て最新の記述であり、国際的な専門家集団の知識に基づいている。また、各分野の専
門家による審査を経て作成され、科学的文献に基づいており、その知見が政策決定者
に役立つように要約されている。評価された情報は政策に関わるものであるが、 IPCC
自体は政策を立案・提唱するものではない。
(2) 第三次評価報告書
第三次評価報告書は、過去 2 回 (第一次評価報告書：19 90 年，第二次評価報告書：199 6
年 )の評価報告書を踏まえ、それ以降に得られた地球温暖化問題全般に関する世界の最
新の科学的知見を集大成している。特に注目すべき点は以下のようにまとめられる。
•
過去 50 年間に観測された温暖化のほとんどが人間活動によるものであるという、
より強力な証拠が新たに得られたこと
•
21 世紀中の地球の平均気温の上昇の予測を 1. 4∼ 5.8 ℃ と第二次評価報告書に比べ
て上方に修正したこと
•
数々の証拠により、近年の地域的な気温の変化が多くの物理・生物システムに対
して影響を及ぼしている高い確信があること
•
21 世紀には、生態系の崩壊、干ばつの激化、食糧生産への影響、洪水・高潮の頻
発、熱帯病の増加など、広範な分野において大きな影響が予測されること
•
技術的対策に大きな進展が見られ、緩和対策には大きなポテンシャルがあること
が明らかになったこと
•
緩和方策を成功裏に実施するには、更に多くの技術上や社会経済等の障害を克服
する必要があり、総合的な対策の推進が効果的であること
- 301 -
(3) 気象に関する将来予測
将来起こりうる気候変化の可能性を示す一連の予測を行うため、強制要因（例えば
温室効果ガスやエーロゾル）に関する将来のシナリオを入力する気候モデルという手
段が用いられている。
IP CC は 19 92 年に IP CC のために作成された六つの IS92 シナリオに代わる「排出シ
ナリオに関する特別報告書（ SRE S）」を 2 000 年に完成させた。これらの新たなシナリ
オは 19 90 年から 210 0 年の期間を考慮したものであり、広範囲の社会経済状態の予測
（例えば、地球全体の人口や GDP など）を含むものになっている。地球規模の変化が
ほかの側面に及ぼす影響についても解釈され、例えば、代表的な SRES の排出シナリオ
のうち最も輩出の大きなシナリオでは北半球の工業国を多く含む大陸において、7 月の
地表付近の平均オゾン濃度が 20 00 年の 4 0pp b から 2 10 0 年には 7 0pp b を超えるまで上
昇するものと推定されている。参考までに正常な大気の基準は 8 0pp b 未満である。局
所的なスモッグが発生した場合には、オゾンのピーク濃度は推定濃度の数倍にまで達
する可能性があると考えられる。 CO 2 の濃度の算定値は 210 0 年にはおよそ 47 8 ∼
1099p p m の範囲となり、これは、 SRES における排出予測と炭素循環に関する不確実性
を考慮した場合の範囲に相当する。この範囲の CO 2 から考えられる放射強制力により、
1990 年から 2 100 年までの間に生じる地球温暖化の範囲はさまざまな気候感度を想定す
ると、 1. 4℃ ∼ 5. 8℃ と推定される。また、温暖化の推定範囲に相当する海面水位の地球
規模の上昇は、気温の変化と氷の融解の感度を組み合わせて考えた場合に、 2 100 年ま
でに 9∼ 8 8c m と推測されている。
以下に七つの簡便シナリオの温度上昇を表したグラフと各シナリオごとの人口成長
率や GDP の変化などを表した表、そして六つのシナリオの概要を示す。
- 302 -
図 4. 5.2 -1 S RES 6 シナリオと IS9 2a シナリオにおける大気温度上昇の結果
表 4. 5.2 -1
Emissions
Scenario
Global
Population
(billions)
1990
5.3
2000 6.1-6.2
2050
SRESA1FI
8.7
SRESA1B
8.7
SRESA1T
8.7
SRESA2
11.3
SRESB1
8.7
SRESB2
9.3
IS92a
10
SRES-min
8.4
SRES-max
11.3
2100
SRESA1FI
7.1
SRESA1B
7.1
SRESA1T
7.1
SRESA2
15.1
SRESB1
7
SRESB2
10.4
IS92a
11.3
SRES-min
7
SRES-max
15.1
SRE S 排出シナリオの六つの側面による分析
Global
GDPa
(10^12 US$ a-1)
21
25-28d
Per Capita
Income
Ratio
16.1
12.3-14.2d
164
181
187
82
136
110
92
59
187
2.8
2.8
2.8
6.6
3.6
4
9.6
2.4
8.2
525
529
550
243
328
235
243
197
550
1.5
1.6
1.6
4.2
1.8
3
4.8
1.4
6.3
CO2
Concentration
(ppm)
354
367e
573
536
502
536
491
478
512
463
623
Global
T
(°C)
0
0.2
1.9
1.6
1.7
1.4
1.2
1.4
1
0.8
2.6
15)
21)
Global SeaLevel Rise
(cm)
0
2
17
17
18
16
15
16
－
5
32
976
4.5
49
711
2.9
39
569
2.5
37
857
3.8
42
538
2
31
615
2.7
36
721
2.4
—
478
1.4
9
1099
5.8
88
a Gross domestic product (1990 US$ trillion yr-1)
- 303 -
六つのシナリオグループ
15)
とは A1B ， A１ FI， A1T ， A2， B1 ， B2 である。どれも同
等の根拠を持っていると考えるべきである。また、どの六つも気候変動枠組み条約や
京都議定書の削減目標が履行されることを明示的に仮定していない。
A1 シナリオの筋書きと A1 シナリオファミリーは高度経済成長が続き、世界人口が
21 世紀半ばにピークに達した後に減少し、新技術や高効率化技術が急速に導入される
未来社会を描いている。主要な基本テーマは、地域間格差の縮小、キャパシティービ
ルディング及び文化・社会交流の進展により、一人当たり所得の地域間格差は大幅に
縮小するというものである。 A1 シナリオファミリーはエネルギーシステムにおける技
術革新の重点の置き方において三つのグループに分類される。すなわち、化石エネル
ギー源重視（ A1 FI），非化石エネルギー源重視（ A１ T）、全エネルギー源のバランス重
視 (A1B )である。ここで、バランス重視とは、いずれのエネルギー源にも過度に依存し
ないことと定義され、すべてのエネルギー供給・利用技術の改善度が同じであると仮
定している。
A2 シナリオの筋書きと A2 シナリオファミリーは、非常に多元的な世界を描いてい
る。基本テーマは独立独行と地域の独自性の保持である。出生率の低下が非常に緩や
かなため、世界の人口は増加を続ける。地域的経済発展が中心で、一人当たりの経済
成長や技術変化は他の筋書きと比較するとばらばらで緩やかである。
B1 シナリオの筋書きとシナリオファミリーは地域間格差が縮小した世界を描いてい
る。 A1 の筋書きと同様に 21 世紀半ばに世界人口がピークに達した後に減少するが、
経済構造はサービス及び情報経済に向かって急速に変化し、物質思考は減少しクリー
ンで省資源の技術が導入されるというものである。経済、社会及び環境の持続可能性
のための世界的な対策に重点が置かれる。この対策には公平性の促進が含まれるが新
たな気候変動対策は実施されない。
B2 シナリオの筋書きとシナリオファミリーは経済、社会及び環境の持続可能性を確
保するための地域的対策に重点が置かれる世界を描いている。世界の人口は A2 よりも
緩やかな速度で増加を続け、経済発展は中間的なレベルにとどまり、 B1 と A1 の筋書
きよりも緩慢だがより広範囲な技術変化が起こるというものである。このシナリオも
環境保護や社会的公正に向かうものであるが、地域的対策が中心となる。
(4) 農業に関する将来予測
気候変化に対する農作物生産の応答は主や栽培変種、土壌条件、CO 2 の直接的影響の
取り扱い、及びその他の場所に依存する要因に伴い幅広く変化する。
①
温帯
予測上、数度の温暖化が起こった場合、地域によってばらつきはあるものの、温帯
における農作物の生産量が全体的に増加する。しかしながら、予測される農作物の生
産量は全体的に減少するようになる。ただし、自動的な農業上の適応により、温帯の
農作物生産における減収は改善され、大半のケースでは生産量が向上する。
- 304 -
②
熱帯・乾地
熱帯ではいくつかの農作物がその温度体制の限界に近い状態で栽培されており、温
暖化がごくわずかでも生産量は全体的に減少するものと思われる。乾地農業が優先す
る熱帯地域においても、同様の減少が認められると予測される。さらに熱帯において
降水量が大幅に減少した場合には農作物生産はさらに大きな悪影響を受ける可能性が
ある。自動的な農業上の適応を想定した場合、熱帯における農作物生産はさらに大き
な悪影響を受ける可能性がある。自動的な農業上の適応を想定した場合、熱帯におけ
る農作物生産は適応がないケースよりも気候変化による悪影響が少なくなる傾向にあ
る。ただし、ベースラインは依然として下回るものと予測される。極端な気象も農作
物生産に影響を与える。
最低気温の上昇により、特に温帯における一部の農作物にとって有益となり、特に
低緯度地域ではほかの農作物にとっては悪影響となることが予測される。最高気温の
上昇により、大多数の農作物生産に悪影響を受けることが予想される。
③
地球規模で見た場合の予測
気候変化が農業分野に及ぼす影響は地球全体の収入で見た場合、ごくわずかな変化
にとどまると予測されているが、先進地域では正の変化、開発地域ではより小さいあ
るいは負の変化として現れると考えられる。気候変化の影響を改善するための適応の
有効性には地域によって差異があり、その地域に安定した効果的な制度まで含めた資
源がどれだけあるかによって大きく変わってくる。これまでに行われた研究の大半は
年平均気温が 2.5 ℃ 以上上昇すると世界の食料需要の増加に対する食料の供給能力の
拡大が鈍化し、食料の価格が上昇することを示している。気温上昇が 2.5 ℃ 未満の場合
には地球規模の影響評価モデルでは気候変化による兆候とその他の変化要因による兆
候とを区別することができない。最近の統合的な研究では、小規模自作農民や都市部
に居住する低所得消費者などの脆弱な人々に対する経済上の影響を算定している。こ
れらの研究によると気候変化は脆弱な人々の収入を減少させ、飢餓の危機にある人々
の絶対数を増加させることを示している。
また、森
14)
で示されるように、地球温暖化は決して世界各地で一様に一定温度だけ
上昇するようなものではなく上昇幅、降水量とも地域差が大きい点がある。さらに、
理論上の光合成効率が高くとも、そこが土壌など営農の条件を満たしているとは限ら
ない。逆に農法を変えることで、ある程度の適応も可能である。IP CC 報告書
21)
にはこ
のような条件を加味した温暖化進行時の農業生産性の変化が図 4. 5.2 -2 のように報告
されている。
- 305 -
図 4. 5.2 -2 穀物生産量の変化の範囲
④
現在の課題
SAR 以降に CO 2 の農作物への直接的な影響に関する研究は大きく進展し、温暖化や
旱魃などある一定のストレス状態においては好影響が大きくなることを示唆してい
る。このような好影響に関して、いくつかの農作物に対して実験条件下における実証
は十分に行われているものの、実際の農場の準最適な状況における知見はまだ不十分
である。気候変化に対する農業上の適応についての研究もまた、大きな進展を遂げて
いる。作付けの時期を少しずらしたり、より適した栽培変種を選択したりするなど、
安価で農場レベルの自動的な農業上の適応について農作物モデルを用いたシミュレー
ションが広く行われている。土地利用割り当てを変更したり、灌漑用水施設を構築し
て利用したりするなどより高価で指導・管理された適応策についても数は少ないが着
実に増えつつある農作物・経済結合モデル、統合評価モデル、計量経済学モデルなど
を用いた調査や研究が行われている。
(5) 水資源に関する予測
①
水資源の現状
現在、世界人口の 3 分の 1 に相当する約 17 億人が水ストレスのある国（水ストレス
の一般的な指標として、再生可能な水の供給量の 20 ％以上を使用している。）に住んで
いる。人口増加により 2025 年にはこの数が 50 億人に増加すると予測されるが、これ
は人口増加率に依存する。予測される気候変化により、例えば中央アジア、アフリカ
南部、地中海沿岸諸国といった水ストレスがある多くの国において河川流量や地下水
涵養量がさらに減少することが予測されるが、一部の国では増加する可能性もある (表
4.5. 2 -2，図 4 .5. 2 -3)。
- 306 -
表 4. 5.2 -2
水ストレス下におかれた国に住んでいる人口数
Number of People (millions) in Water-Stressed
Total
Population in
Countries with Increase in Water Scarcity
Year Population Water- Stressed
Countries
(millions)
(millions)
HadCM2 HadCM3 ECHAM4 CGCM1 CSIRO CCSR GFDL NCAR
2025
8055
5022
338–623
545
488
494
746
784
403 428
2050
9505
5915
2209– 3195 1454
662
814
1291 1439
—
—
図 4. 5.2- 3 複数シナリオ下の 199 0 年 ∼ 20 50 年までの一人当たり天然水資源量
気候変化による河川流量や地下水の再補給への影響は地域間や気候シナリオ間で非
常にばらつくが、これは主に予測される降水量の変化によるものである。ほとんどの
気候変化シナリオで一致している予測によると、高緯度地域と東南アジアでは年平均
流量は増加し、中央アジア、地中海沿岸地域南アフリカ、オーストラリアでは減少す
る。一般にさまざまな気候モデルに基づく年平均流量の変化予測は気温の変化に基づ
く影響ほど明確なものではない。流量スケールでは気候変化が与える影響は流域の物
理特性や植生によって変化し、加えて土地被覆変化によっても変化するものと思われ
る。
- 307 -
図 4. 5.2 -4
196 1 年 ∼ 199 0 年までの平均年流量と比較した 20 5 0 年までに予測される
水の年平均流量の変化 [(a) HadCM2 全体平均 ( b)HadCM3 全体平均 ] 2 1 )
②
水資源の抱える課題
水需要は人口増加や経済発展に伴い一般に増加しているが、一部の国では水利用の
効率改善により需要は減少している。気候変化が一般に都市用水や工業用水の需要に
対して大きな影響を及ぼす可能性は少ないが、灌漑に対しては大きな影響を及ぼす可
能性があり、これは蒸発量の増加が降水量の変化によってどの程度相殺または増大さ
れるのかに依存する。図 4 .5. 2 -5 に示されているように気温の上昇やそれに伴う農作物
の上発散の増加により一般に灌漑の需要が増大する方向へ向かうと予測される。
- 308 -
図 4. 5.2 -5
世界水使用量の内訳 (19 00 年 ∼ 199 5 年 )と 202 5 年までの使用量予測
21)
この際の最大の問題点は、管理されていない水システムや価格設定、その他効率的
な水利用や水質保全を妨げる施策、変動する水供給および需要管理の失敗、不適切な
技術の適用、健全な専門的指導の欠如などによって現在ストレスを受けてることや、
不適切で非持続的な管理が行われているシステムにある。管理されていないシステム
では、水質や水供給における水文学的変動性の影響を緩和する施設がほとんどもしく
は全くない。非持続的に管理されたシステムでは、水および土地利用によって気候変
化に対する脆弱性を増大させるようなストレスが増える。水資源管理技術、特に統合
的な水資源管理技術は気候変化の水文学的影響や追加的な不確実性に適応し、脆弱性
を低減させるように用いることが可能である。しかし、効果的な管理を実施する能力
は世界に均等に分布しておらず、多くの開発途上国や経済移行国では低い。
(6) 地域分析
15)
各大陸ごとの将来予測と水資源について記述する。
①
アフリカ
アフリカは気候変化に対して脆弱性が高い。アフリカの関心は特に極端な減少に関
連した、水資源、食糧生産性、人間の健康、砂漠化、沿岸地域である。土地利用と気
候変化の相互作用により砂漠化が進行するものと思われる。
水資源はアフリカの主な脆弱な分野の一つであり、家庭や農業、工業の水供給に影
響を及ぼしている。河川流域を共有する地域協力協定のおかげで悪影響や紛争の可能
性は最低限に抑えられている。アフリカは降水が流量に変わる割合が最も小さい大陸
で平均 1 5％である。赤道地帯と東南アフリカの沿岸地域は湿潤であるがアフリカのほ
かの地域は乾燥半湿潤地域から乾燥地帯である。地球温暖化の典型的な影響は、半湿
- 309 -
潤地帯の土壌水分や流量の減少である。主な河川流域では過去 1 0 年で 17 ％流量が減少
した。
②
アジア
気候変化はアジア地域全体にわたって、資源への重大なストレスを与える。アジア
は世界人口の 60 ％を抱え、自然資源はすでに圧迫を受け、アジアのほとんどの部門の
気候変化に対する回復力は乏しい。多くの国は社会経済的に、水、森林、草原、牧草
地、漁場などの自然資源に依存している。気候要素の変化の大きさはアジアの地域や
国により大きく変わるであろう。
食糧供給の不安定さはアジアにとって最大の問題である。農作物生産と養殖漁業は、
高温や水ストレス、海面水位の上昇、洪水の増加、及び強い熱帯低気圧によっる強風
によって脅威にさらされる。一般に中緯度及び高緯度地帯では農作物生産量は増える
が、低緯度地帯では減少すると予測される。夏季が長く続くと北方アジアの農業生態
系の境界線が北方に移動し、農業生産量が全般的に増加する。
水資源に関して、淡水の利用可能性は予測される気候変化に対して特に脆弱である
と考えられる (高い確信度 )。冬季と夏季の表面流出量の増加は北方アジアで顕著と思わ
れる (中程度の確信度 ) 。水利用が利用可能な水資源全体の 20 ％以上を占める国は、乾
季になると深刻な水不足に直面すると考えられる。気候変化予測シナリオによると、
乾燥及び半乾燥アジアでは表面流量は大きく減少すると予測される。夏季に気温が 2 ℃
上がり、同時に降水量が 5 ∼ 10 ％減少するとカザフスタンでは表面流出量が大幅に減少
し、農業や家畜に深刻な影響を及ぼす。水不足は多くの南アジア及び東南アジア諸国
で深刻なものとなり、灌漑用の貯水施設が乏しい国では特に深刻である。
③
オセアニア
オーストラリア・ニュージーランド地域は熱帯から中緯度にまたがり、砂漠、多雨
林、珊瑚礁、山岳地帯といった様々な気候と生態系を持つ。機構は周辺の海洋に強い
影響を受ける。オーストラリアは今後 50 年から 10 0 年の間、国土の多くの部分で予測
される乾燥傾向に特に脆弱である。ニュージーランドは山が多く、より温暖な海洋性
気候の小国であり，かなりの脆弱性は残っているものの、オーストラリアより気候変
化に対する回復力は強いと考えられる。
農業への影響に関して、オーストラリア南西部と内陸部では脳号活動は地域的な降
雨の現象に対して特に脆弱である。CO 2 増加によって促進される植物の成長と水の利用
効率ははじめは気候変化のもたらす悪影響を打ち消すという利益をもたらすかもしれ
ない。しかしながら、 2∼ 4℃ 以上の温暖化とこれに関連した降雨の変化は悪影響にな
ると予測されている。
水資源はすでに一部地域で圧力を受けており、そのため特に塩化 (オーストラリア )
と農業、発電、都市、環境維持の水需要の競合の点で非常に脆弱である。多くの地域
における蒸発の増加と予測される降雨の現象はオーストラリア及びニュージーランド
の一部地域の水供給、農業そして主な生物の生存や繁殖に悪影響を及ぼすと予測され
る。
- 310 -
④
ヨーロッパ
現在のヨーロッパの気象状況は、自然、社会、及び経済システムに影響を与えてお
り、これらのシステムが持っている気候変動への感受性と脆弱性を明らかにしている。
気候変化はこのような影響を悪化させるだろう。気候変化に対する脆弱性は地域によ
って大きく異なり、ヨーロッパ南部とヨーロッパ北極圏はヨーロッパのほかの地域に
比べてより脆弱である。より限界的な地域に位置し、豊かでない地域は適応力が乏し
く、公平性に重大な問題を引き起こす。
農業への影響に関して、大気中 CO 2 濃度の増加に伴って農業生産は大半の農業で増
加するであろう。この生産増加はヨーロッパの南部における水不足のリスクや気温上
昇による多くの穀物生長期間の短縮によって妨げられる。ヨーロッパ北部では全般的
に好影響を受けるが、ヨーロッパ南部における一部の農業生産システムは脅威にさら
される可能性がある。
水資源に関して、ヨーロッパにおける水資源とその管理は現在、圧力を受けており、
この圧力は気候変化により悪化する傾向にある (高い確信度 )。洪水災害は雪解けのピー
クが減少している場所を除いてヨーロッパの大部分の地域で増加する傾向にあり、水
不足のリスクは特にヨーロッパ南部で増加すると予測される。気候変化により、ヨー
ロッパ南部と北部間の水資源の格差が拡大すると考えられる。ヨーロッパの氷河の半
分は 21 世紀末までに消失する可能性がある。
⑤
南米
気候変動性は他の現象と結びついて、重要な社会経済的・環境上の影響をすでに及
ぼしており、地球温暖化とそれに関連した気象及び気候の変化によって悪化する可能
性がある。
降雨の変動は洪水流量や河川流量に大きな影響を持つがこれは同時に氷河の融解や
雪解けによっても影響を受けている。
農業への影響に関して、 GCM と農作物モデルに基づいたアルゼンチン、ブラジル、
地理、メキシコ、ウルグアイにおける研究によると、 CO ２肥沃化としての直接効果と
農場レベルで適度な適応作が考慮された場合でさえも多くの農作物生産量の減少が予
測される。予測される気温上昇と農作物栽培周期の短縮により、地域の農作物生産は
減少するであろう。
水資源に関して、ラテン・アメリカの氷河が過去数十年間減少していることは十分
立証されており、高山地帯の温暖化は雪氷面の大規模な消滅を引き起こす可能性があ
る。この地域は河川流量に寄与しているので、この傾向は感慨、水力発電の水利用可
能性も低減させる。
⑥
北米
北アメリカは気候変化による好影響と悪影響の両方を経験すると思われる。地域の
気候が変化し続ける際に、どのように戦略を実行に移せるか検証した事例はほとんど
- 311 -
なく、気温・降水量・感染症媒介生物・水利用可能性のパターンの変更には暴風雨時
の防御対策・供給インフラ対策などの適応対策が必要になる。
水資源に関して、降水量の変化が不確実であるため、北アメリカ全土にわたる流量
の年間合計値について見解が分かれている。気温上昇が湖水蒸発に与える影響に関す
るモデルによれば、ほとんどのシナリオの下で、五大湖−セントローレンス川系の水
位と流出量が減少するという一貫した予測がなされている。また、季節的な雪解け水
が年間の水文レジームの重要な要素となっている地域では気温の上昇は流量の季節的
な偏りをもたらす結果となる傾向にあり、冬季の全流量はより大きくなり、夏季の流
量は減少する。
農業への影響に関して、小規模から中規模の気候変化では食糧生産と繊維作物生産
が危機に陥ることはない。
地域的生産に及ぼす影響は強く、一部地域では他地域に比べて利点を大きく失うこ
とがある。全体的に見ると結果的に影響は小さい。適度な温暖化であれば農業による
消費者と生産者の利益は増加するが、気温上昇率が増加すれば利益は減少し、更なる
温暖化によりおそらく正味では損失となると考えられる。アメリカの大平原やカナダ
の大草原の旱魃は増加する傾向にあり、またカナダの生産地帯は限界はあるものの北
部に広がる可能性がある。
4.5.3
GIS について
(1) GIS とは
GIS は地図と属性をばらばらに扱うのではなく、一元的に管理する。多様な情報源か
ら大量の空間データを取り込み、地図情報を主体としたデータベースを作成し、それ
を効率的に蓄積・検索・変換・解析して、地図出力や意思決定支援ができるよう設計
されている。
(2) GIS の歴史
①
1960 年代
1960 年代は G IS 研究に大きな影響を与えた二つの出来事があった。一つは CG IS(カ
ナダ地理情報システム )の開発であり、もう一つがハーバード大学コンピュータグラフ
ィクス空間分析研究所の設立 (1 964 年 ) である。地理学出身のトムリンソンが中心とな
って開発された CG IS は多々医療の地図・地理情報を数値化することにより、広大な国
土の自然資源の地図を自動的に作製・管理する画期的なシステムであった。現在のベ
クター型 G IS の主要な機能をほぼ含んだ GIS であり、世界的に高い評価を得た。しか
し、当時のハードウェアの能力では快適な操作環境を実現することは難しく、このシ
ステムが軌道に乗るのは 197 0 年代半ばまで待たなければならなかった。一方、ハーバ
ード大学コンピュータグラフィクス空間分析研究所では、その設立メンバーであるフ
ィッシャーが、計量地理学の研究で有名な前任地のノースウェスタン大学で開発した
SYMAP を発展させ、これを広く公開した。 SYMAP は濃淡表現を重ねうちで実現し、
コロプレスマップや等高線などの地図出力をラインプリンターで行うプログラムであ
- 312 -
った。コンピュータやマッピングの草分け的な存在となった SYMAP は、開発後 3 0 年
を経過した今日でもなお世界各国で利用されている。
②
1970 年代
GIS 研究のメッカとなったハーバード大学コンピュータグラフィクス空間分析研究
所は SY MAP の改良、 XY プラッターやグラフィックスディスプレイによる高品質な地
図表示の研究・開発を精力的に行った。そして、G IS のデータモデルの研究を進化させ、
汎用 G IS ソフト ODYSSEY を完成させた。
③
1980 年代
1980 年代に入ると、 ESRI，インターグラフなど多数の G IS ベンダーが安価な汎用
GIS ソフトを発売するようになる。 ESR I 社は前述の ODYSSE Y を発展させ、汎用 GIS
ソフト ARC /IN FO の開発にこぎつけた。独自のトポロジー構造を有する ARC/IN FO は
機能面で優れ G IS 業界標準のソフトウェアに成長した。一方インターグラフ社はハー
ドとソフトが一体となった G IS を販売した。これらは当時普及しつつあった高速で高
解像度のグラフィックスやウィンドウシステムを供えたワークステーション上で稼動
した。
④
1990 年代
コンピュータのダウンサイジングが飛躍的に進み、本格的な GIS ソフトを一般ユー
ザーがパソコンで気軽に動かせるようになった。その結果、低価格で使いやすい GUI
を備えたデスクトップ G IS が人気を集めた。また、 19 90 年代には G IS の新しい概念と
して、オブジェクト指向が登場した。この概念はイギリスのスモールワールド社が開
発した S ma llworld や ESR I 社の Aven ue に取り入れられ、実用化されている。
(3) Arc/V iew
①
Arc/V iew ３ . ２について
本節では E SR I 社の Arc /View3.2 を用いた。Arc /Vie w3 .2 は多彩かつ本格的な G IS 機能
を兼ね備えたデスクトップ G IS であり、 GUI による操作性に優れ、地図データと様々
なデータベースの自在な連動を実現している。以下にいくつかの G IS の基本技術を紹
介する
a.
バッファ検索
地理的に重なり合う複数の空間データを位置情報に基づいて結合すると、属性情報
も結合出来る空間解析や地図上に表現されている地形から等距離圏を発生させ、空間
的な条件検索を行う。
b.
オーバーレイ
GIS ソフト上でデジタル地図は複数のレイヤーから構成されている。オーバーレイと
は地図の重ね合わせのことである。例えば、標高の地図 A と土地被覆 B をオーバーレ
イさせて新しく標高・土地被覆の地図 C を作成することなどが挙げられる。
- 313 -
c.
ボロノイ分割
地理学における中心理論の中に施設を利用とする人は家から最も近い施設を利用す
るという最近隣施設利用仮説という考え方がある。このように当該の点が最も近い点
となる範囲の分割をボロノイ分割あるいはティーセン分割と呼んでいる。G IS ソフトの
いくつかはこのボロノイ分割を自動的に行うことができ、商圏分析などに用いられて
いる。
②
データ仕様
地理情報システムとして有効にデータを扱い解析処理するためには地理データに関
連した属性情報が必要である。 Arc /Vie w で扱うことの出来る属性データの種類は、テ
キスト、dBASE、IN FO の三種類である。また、空間データの種類は、A rc /IN FO カバレ
ッジ、 CAD データ、 MIF データおよび国土地理院発行の数値地図などである．また、
イメージデータやラスタデータも扱うことが出来る。
X,Y 座標値データからポイントやライン、ポリゴンなどの図形データを作成する機
能を標準でサポートされ、また MICROSO FT®EXCE L などで編集したファイルも db f 形
式に変換した後結合できる。
ポリゴン編集やライン編集等により分割統合された図形データと連動して、属性デ
ータも分割・統合される。 Arc/Vie w で表現される地図データは常に属性と連動し、地
図データを作成すれば同時に属性データも作成したことになり編集も容易である。
③
空間解析機能
本節では空間解析機能を多用した。この空間解析機能は、地理的に重なり合う複数
の空間データを位置情報に基づいて結合することにより、それぞれの属性情報をも結
合することができる。また，「空間解析処理ウィザード」により、共通の属性情報に基
づいて図形を結合させる「ディゾルブ」や、あるテーマを別のテーマでくり抜く「ク
リップ」など、六種類がある。
4.5.4
大気循環モデル
(1) 大気循環モデルとは
大気循環モデルは、大気、海洋、陸面、生態系、氷雪圏に関する数学的な表現を様々
な複雑さで組み込んだモデルであり、過去、現在、将来の気候及び気候変動を理解す
ることが可能となる。大気循環モデルは、大気及び海洋の力学と物理を記述する物理
法則、経験的関係、それらの数式表現に基づいている。これらの方程式は、地球全体
を覆う 3 次元格子を用いて、計算機により数値的に解かれる。気候については大気循
環モデルの典型的な分解能は、水平方向に約 2 50k m、鉛直方向に約 1k m であり、地表
付近で鉛直方向の分解能を細かくとり、上部対流圏と成層圏では分解能を粗くとる。
多くの物理過程は、雲に関するもののように、より小さな空間スケールで起きるので、
それらを正しく表現し明示的にモデル化することができないが、それらの平均的な効
- 314 -
果は、大きな空間スケールの変数との物理的な関係を利用した単純な方法で含められ
る。
総合的な大気・海洋結合モデルは極めて複雑で、実行するためには大きな計算資源
を要する。すべての可能なシナリオ及びモデルの中でのパラメータの仮定や近似の効
果をより徹底的に明らかにするためには、全地球平均でみると大気循環モデルと同様
の結果が得られるずっと簡単なモデルも広く使用されている。しかし、これは簡略化
によって、分解能が粗くなり、力学あるいは物理過程が簡略化されることもある。こ
の一例として、湧昇拡散・エネルギー平衡モデルがある。
簡単に表現された海洋と結合した大気循環モデルを用いた初期の気候実験は、大気
中の（相当の）CO 2 濃度の倍増に対する平衡気候応答を定量化することを目的としてい
た。このような応答は、変化した CO 2 濃度に対して最終的に調節された気候状態を記
述している。全球の昇温の結果は、典型的には 1 .5∼ 4.6 ℃ の範囲であり、気候変化の時
間的推移と地域パターンは、強制力の時間変化に大きく依存する。従って、強制力に
対する気候の応答が正しく再現されるよう、起こりそうな人為的強制力の変化のシナ
リオと大気・海洋結合気候モデルを使用して将来の見通しを得ることが重要である。
(2) ECHAM 4 モデル
ECHAM4 モデルは前節で記した大気循環モデルのうちのひとつであり、ドイツの
Deutsch es Klima rec hez enthru m（ D KR Z）において開発されたモデルである。ECHAM4 は
同研究所が開発した ECMW F モデルから発展したモデルであり、その名前の最初の部
分 EC 及び主な開発場所であったハンブルグの HAM を合わせて名づけられた。ECHAM
４は主として気候シミュレーションのモデルを調整するためのパラメータ化におい
て、 ECMW F といくらかの違いを持つ。大気 /海洋の大循環を詳細にシミュレートした
モデル構造を持ち、メッシュ分解能は緯度 6 4×経度 12 8 である。本節では IP CC D ata
Distribu tion C en te r から月平均気温と日平均降水量を現在値 ( 20 00 年 )と 205 0 年値を使用
した。
本節において ECHAM4 を選択した理由はできる限り分解能が細かいモデルを用いる
必要性があったからである。下の表 4. 5. 4 -1 にあるように数あるモデルの中でも
ECHAM4 が総合的に見て分解能が一番細かい。また、この EC HAM4 モデルは IP CC の
排出シナリオ「 A2 シナリオ」「 B2 シナリオ」に従っている。
- 315 -
表 4. 5.4 -1
ECHAM4
IPC C DD C で配布提供している GC M 計算結果
HadCM2
CSIRO
ドイツ気候研
究センターハドレイセンター
研究機関(
（英）
CSIRO（豪）
研究機関(国）（独）
CCCma
GFDL
NCAR
2.5°x3.75°L19 3.2°x5.6°L9 3.7°x3.7°L10
4.5°x7.5°L9
OGCM 空間 2.8°x2.8°
分解能、
、層数 L11
分解能
2.5°x3.75°L20 3.2°x5.6°L21 1.8°x1.8°L29
4.5°x3.75°L12 1°x1°L20
354 ppmv
323 ppmv
330 ppmv
1% yr-1
1% yr-1
Cont : 240
Cont : 240
GHG : 240
GHG : 240
計算期間 (年) GHG+A : 240 GHG+A : 240
2xCO2時の全
球気温上昇
(℃)
1.3
1.7
0.9% yr-1
Cont : 219
GHG : 219
GHG+A : 219
CO2濃度増加
率
2 x CO2平衡
時の感度 (℃)
2.6
2.5
CCSR
カナダ気候モデル
分析センター（カナ地球流体力学研国立大気研究セ東大気候システム
ダ）
究所（米）
ンター（米）
研究センター（日）
AGCM 空間分 2.8°x2.8°
解能、
、層数 L19
解能
コントロール
CO2濃度
21)
295 ppmv
1% yr-1
Cont : 200
GHG : 200
GHG+A : 200
4.5°x7.5°L9
300 ppmv
330 ppmv
1% yr-1
Cont : 1000
GHG : 100
GHG+A : 300
1% yr-11
Cont : 136
GHG : 136
GHG+A : 136
5.6°x5.6°L20
2.8°x2.8°L17
N.A.
1% yr-1
Cont : 210
GHG : 210
GHG+A : 210
2
2.7
2.3
2.3 (est.)
N. A.
4.3
3.5
3.7
4.6
N. A.
(3) 2000 年の気象と 205 0 年の気象予測
ECHAM4 モデルから得た気象データを ArcVie w 上で視覚化したものを以下に示す。
また、二つのシナリオの比較についても示す。
①
A2 シナリオの結果
-6 0 - -5 4
-5 3 - -4 8
-4 7 - -4 2
-4 1 - -3 6
-3 5 - -2 9
-2 8 - -2 3
-2 2 - -1 7
-1 6 - -1 1
-1 0 - -5
-4 - 2
3 - 8
9 - 14
15 - 2 0
21 - 2 6
27 - 3 3
No D at a
図 4. 5.4 -1
200 0 年気温（ A2 シナリオ）
- 316 -
-5 7 - -5 1
-5 0 - -4 5
-4 4 - -3 9
-3 8 - -3 3
-3 2 - -2 7
-2 6 - -2 1
-2 0 - -1 5
-1 4 - -8
-7 - - 2
-1 - 4
5 - 10
11 - 1 6
17 - 2 2
23 - 2 8
29 - 3 5
No D at a
図 4. 5.4 -2
205 0 年気温（ A2 シナリオ）
- 317 -
0 - 484
485 - 969
970 - 1453
1454 - 1938
1939 - 2422
2423 - 2907
2908 - 3391
3392 - 3876
3877 - 4361
No Data
図 4. 5.4 -3
200 0 年降水量（ A2 シナリオ）
5 - 493
49 4 - 98 1
98 2 - 14 69
14 70 - 1 95 7
19 58 - 2 44 6
24 47 - 2 93 4
29 35 - 3 42 2
34 23 - 3 91 0
39 11 - 4 39 9
No D at a
図 4. 5.4 -4
②
205 0 年降水量（ A2 シナリオ）
B2 シナリオの結果
- 318 -
-60 - -54
-53 - -48
-47 - -42
-41 - -36
-35 - -29
-28 - -23
-22 - -17
-16 - -11
-10 - -5
-4 - 2
3 - 8
9 - 14
15 - 2 0
21 - 2 6
27 - 3 3
No Dat a
図 4. 5.4 -5
200 0 年気温（ B2 シナリオ）
図 4. 5.4 -6
205 0 年気温（ B ２シナリオ）
-59 - -55
-54 - -50
-49 - -45
-44 - -41
-40 - -36
-35 - -31
-30 - -27
-26 - -22
-21 - -17
-16 - -12
-11 - -8
-7 - -3
-2 - 2
3 - 6
7 - 11
12 - 16
17 - 20
21 - 25
26 - 30
31 - 35
No Data
- 319 -
2050b2降水量
0 - 443
444 - 887
888 - 1331
1332 - 1774
1775 - 2218
2219 - 2662
2663 - 3105
3106 - 3549
3550 - 3993
No Data
図 4. 5.4 -7
200 0 年降水量（ B2 シナリオ）
0 - 443
444 - 887
888 - 1331
1332 - 1774
1775 - 2218
2219 - 2662
2663 - 3105
3106 - 3549
3550 - 3993
No Data
図 4. 5.4 -8
③
205 0 年降水量（ B2 シナリオ）
気温の変化
- 320 -
-3 - -2
-1 - 0
1 - 2
3 - 4
5 - 6
図 4. 5.4 -9
気温変化（ A2 シナリオ）
図 4. 5.4 -10
気温変化（ B2 シナリオ）
-1
0
1
2
3
4
5
6
- 321 -
④
降水量の変化
-603 - -431
-430 - -258
-257 - -85
-84 - 88
89 - 260
261 - 433
434 - 606
607 - 779
780 - 952
No Data
図 4. 5.4 -11
降水量変化（ A2 シナリオ）
-1004 - -803
-802 - -602
-601 - -401
-400 - -200
-199 - 1
2 - 202
203 - 403
404 - 604
605 - 805
No Data
図 4. 5.4 -12
降水量変化（ B2 シナリオ）
- 322 -
4.5.5
筑後モデル
(1) 純一次生産力について
17)
植物は太陽エネルギーを有機物に変換して固定する。人間をはじめとする全生物は
植物のもつ太陽エネルギー固定能力（生産力）に依存して生活している。
単位時間内単位土地面積上の植物によって作られる有機物の量、または固定された
全エネルギーの量を総一次生産力（ Gross P rimar y P ro duc tivity）と呼ぶ。総一次生産力
から植物の呼吸によって消費される量を差し引いたものが純一次生産力（ Net P rimar y
P roduc tivity）であり、人間や動物が収穫したり利用したりする部分である。それゆえ、
陸上植物群及び水中植物群による太陽エネルギーの吸収･固定の結果である純一次生
産力は農業･林業をはじめとする多くの研究分野で注目されてきた。さらに、最近では、
増大する化石燃料の使用と森林破壊の進行を背景として、植生の純一次生産力は大気
中の二酸化炭素バランスに関係する重要な要素と考えられるようになってきた。地
圏・気圏と生物圏との相互作用を解明し、生物圏の保全を図るという立場からも植生
の生産力は注目を集めている。
このような背景から、植物群落上における二酸化炭素と水蒸気の輸送交換の物理的
関係に基づき、 IBP (国際生物学事業計画 )で得られた自然植生の純一次生産力データを
解析し、新しい気候学的推定法「筑後モデル」を導いた（ U ch ijima Se ino ,19 85)。この
モデルは各大陸上の種々な気候帯で得られた自然植生の純一次生産力と気候データに
基づいており、湿潤気候から乾燥気候にいたる広い適応性を持っている。
本節では各大気循環モデルの出力結果から得た将来の気候データを筑後モデルに入
力することによって、将来の純一次生産力の世界分布を得る。
次に、筑後モデルの理論的基礎、ならびに導くに当たって用いた資料及び手法につ
いて、簡単に説明する。
(2) 筑後モデルについて
①
筑後モデルの概要
入射する太陽放射エネルギーをほとんど完全に吸収し、植生上の水蒸気フラックス
がほぼ蒸散によって放出された水蒸気のみからなると考えられる良く茂った植生の純
一次生産力（ Net P rimary P rodu ctivit y、乾物量 t/（ ha･ yr）、以下 N PP t/（ h a･ yr）と略す）
は次式で表される。
NPP = A0 Rn /{d (1 + β )}
(4. 5 -1)
Rn ：年間純放射量（ Kca l/c m 2 ）
d ：年平均飽差（ mmH g）
β ：年平均ボーエン比
A0 ：拡散条件・二酸化炭素濃度に関する係数
- 323 -
この式から第一近似として、 NP P は植生上の純放射量（ Rn ）に比例するが、比例係
数は気候の乾燥化（ d と β の増大）にともなって急減する、と結論できる。
(4. 5 -1)式を直接 NP P 評価に利用することは困難が多い。特に、係数を決定できる資
料が整っているところは極めて少ない。このため、大陸上の各気候帯で得られた自然
植生の NP P に関するデータ及び気候データを (4 .5 -1)式に基づいて解析し、 NP P 評価の
ための半経験法「筑後モデル」の作成を試みた。半経験的評価法を作出するに当たっ
て、まず (4 .5 -1 )式を次のように近似した。
NPP = α ∗ Rn
(4. 5 -2)
ここで、αは主として気候乾燥度で変化する比例係数である。次に、気候乾燥度とし
て放射乾燥度（ RDI ）を用いて、 α が次式で近似できることを導く。
α = 0.29[exp(− 0.216RDI 2 )]
(4. 5 -3)
(4. 5 -2)式と (4 .5 -3 )式から次式が求められる
[
]
NPP = 0.29 exp(− 0.216 RDI 2 ) Rn
(4. 5 -4)
(4. 5 -4)式が自然植生の純一次生産力評価のための「筑後モデル」である。
②
気候要素の推定
本来筑後モデルによって NP P を計算するにはメッシュごとの詳細な気候データが必
要であるが、本節で予測した気候データは気温と降水量だけである。そこで、以下に
示す各種近似式によって Rn と RDI を推定した。
a.
Rn の推定
本節では、文献
17)
で用いられている次式を使用した。
Rn = 10.18 + 3.13Ta
( Ta ≥ 0 の時 )
(4. 5 -5)
Rn = 10.18 + 0.80Ta
( Ta ≤ 0 の時 )
(4. 5 -6)
ただし、 Ta は年平均気温である。
b.
RDI の推定
植物生産に大きな影響を与える気候乾燥度を定量的に評価するため次の放射乾燥度
を利用した。
RDI = 10000 * Rn / (l ∗ r )
(4. 5 -7)
- 324 -
r ：年積算降水量（ mm）
l ：蒸発の潜熱（ cal / gH 2 O ）
蒸発の潜熱の推定には次式を用いた。
l = 597 − 0.6 ∗ Ta
(4. 5 -8)
ECHAM4 モデルから得た気象データを (4.5 -4 ) (4.5 -7 ) (4. 5 -8 ) 式に代入し、一次生産力
を求めたものを A rcView 上で視覚化する。
-3 - -2
-1 - 0
1 - 2
3 - 4
5 - 6
7 - 8
9 - 10
11 - 12
13 - 14
15 - 16
17 - 18
19 - 20
21 - 22
23 - 24
25 - 26
図 4. 5.5 -1
200 0 年の純一次生産力（ A2 シナリオ）
- 325 -
(3) 純一次生産力の分析
-3 - -1
0 - 1
2 - 3
4 - 5
6 - 7
8 - 9
10 - 11
12 - 13
14 - 15
16 - 17
18 - 19
20 - 21
22 - 23
24 - 25
26 - 27
図 4. 5.5 -2
205 0 年の純一次生産力（ A2 シナリオ）
図 4. 5.5 -3
200 0 年の純一次生産力（ B2 シナリオ）
- 326 -
図 4. 5.5 -4
205 0 年の純一次生産力（ B2 シナリオ）
また、上記のデータを大陸ごとにまとめると以下の表になる。
表 4. 5.5 -1
A2 シナリオに基づいた N PP の変化率
a2シナリオアジアアフリカオセアニアヨーロッパ南米北米全世界
2000年 5790 2337
859
1511 2949 2199 15645
2050年 6316 2546
995
1652 2928 2432 16869
変化率
9%
9%
16%
9%
-1%
11%
8%
表 4. 5.5 -2
B2 シナリオに基づいた N PP の変化率
b2シナリオアジアアフリカオセアニアヨーロッパ南米北米全世界
2000年 5858 2408
1051
1311 2964 2157 15749
2050年 6174 2149
784
1898 3383 2599 16987
変化率
5% -11%
-25%
45%
14%
20%
8%
また、上記の表から得られた変化率を以下に図示する。
- 327 -
50.0%
40.0%
30.0%
20.0%
10.0%
A2シナリオ
0.0%
B2シナリオ
-10.0%
-20.0%
全世界
北米
南米
ヨーロッパ
オセアニア
図 4. 5.5 -5
アフリカ
アジア
-30.0%
２つのシナリオによる大陸別 NP P の増減
以上の図と表から分かるように、 A2 シナリオは全体として増加しているため、生産
量に大きく影響ないように思われるが、 B2 シナリオは大陸ごとの増減が大きく、特に
オセアニアは大幅な生産量の減少が予想される。また、ヨーロッパは温度上昇の影響
からか B2 シナリオにおける NP P の増加が著しく作物の成長に好影響を与えると考え
られる。
4.5.6
GIS データ
(1) 主要穀物の生育可能気象条件
本節では主要三穀物の生育可能気象条件を以下のように定めた。3 ヶ月の積算気温と
いうのは北半球が 6 月 ∼ 8 月、南半球は 12 月 ∼ 2 月の合計気温である。
また、米のみはより細かく分けた。すなわち、米は温帯地域と熱帯地域の二つの地
域に分けて栽培条件を設定し、熱帯地域は他の穀物同様 3 ヶ月の積算気温であるが、
温帯地域は 4 ヶ月（北半球 5 月 ∼ 8 月，南半球 11 月 ∼ 2 月）の積算気温にて生育可能
地を摘出した。本論文で記述する温帯地域とは北緯南緯がそれぞれ 2 2. 5 ℃ 以上の地点
である。積算降水量は年間である。
表 4. 5.6 -1
主要穀物の生育可能気象条件
穀物
3ヶ月積算気温
とうもろこし１５００～３０００
小麦
１３００～２５００
熱帯　2300～3800
温帯　2300～3800
米
積算降水量【通常】
５００～１５００
３００～１５００
６００～
１０００～
- 328 -
河川による水供給可能地
２５０～５００
１５０～３００
３００～６００
５００～１０００
降水量（ｍｍ）　気温（℃）
(2) 各穀物の生育可能地域（気象条件のみ）
次に ECHAM４モデルを用いた主要穀物の栽培可能地域（気象条件のみ）を示す。緑
の部分が通常耕作可能地域で河川による水供給があってはじめて栽培可能な地域にな
る場所は青の部分で示してある。
- 329 -
通常耕作地
河川供給候補地
No Data
図 4. 5.6 -1
200 0 年米栽培地域（ A2 シナリオ）
通常耕作地
河川供給候補地
No Data
図 4. 5.6 -2
205 0 年米栽培地域（ A2 シナリオ）
- 330 -
通常耕作地
河川供給候補地
No Data
図 4. 5.6 -3
200 0 年米栽培地域（ B2 シナリオ）
通常耕作地
河川供給耕作地
No Data
図 4. 5.6 -4
205 0 年米栽培地域（ B2 シナリオ）
- 331 -
通常耕作地
河川供給耕作地
No Data
図 4. 5.6 -5
200 0 年小麦栽培地域（ A 2 シナリオ）
通常耕作地
河川供給耕作地
No Data
図 4. 5.6 -6
205 0 年小麦栽培地域（ A 2 シナリオ）
- 332 -
通常耕作地
河川耕作可能地
No Data
図 4. 5.6 -7
200 0 年小麦栽培地域（ B 2 シナリオ）
通常耕作地
河川供給耕作地
No Data
図 4. 5.6 -8
205 0 年小麦栽培地域（ B 2 シナリオ）
- 333 -
通常耕作地
河川供給耕作地
No Data
図 4. 5.6- 9
200 0 年とうもろこし栽培地域（ A 2 シナリオ）
通常耕作地
河川供給耕作地
No Data
図 4. 5.6- 10
205 0 年とうもろこし栽培地域（ A 2 シナリオ）
- 334 -
通常耕作地
河川供給耕作地
No Data
図 4. 5.6 -11
20 00 年とうもろこし栽培地域（ B 2 シナリオ）
通常耕作地
河川供給耕作地
No Data
図 4. 5.6- 12
205 0 年とうもろこし栽培地域（ B2 シナリオ）
全体的な傾向として、気象条件のみだが河川による水供給が受けられる耕地は米が
最も多くとうもろこし、小麦の順になっている。また、両シナリオとも 2 050 年におい
- 335 -
て高緯度地域が耕作可能になる傾向があり、温暖化の影響を受けていることが分る。
さらに、穀物別に見てみると以下のようにまとまめられる。
•
米に関して、東欧・ロシア・中央アジア付近の耕地が増加していることが両シナ
リオともに見て取れる。また、 A2 シナリオの北米での耕地増加が顕著である。
•
小麦に関して、両シナリオともロシア東部・カナダ北部の耕地が増加しており、
逆にオセアニアでは減少している。
•
とうもろこしに関して、A2 シナリオの中央アジア付近での河川による水供給候補
地が目立つが、この付近は世界的にも水不足の顕著なところであり、現実の状況
を見ると厳しいと考えられる。
(3) 各穀物の生育可能土壌
世界の土壌は、土壌の生成過程、土壌の特性に関与する環境因子により 9 個の土壌
大群に分けられ、更に 28 土壌群に分割されている。本節で使用する土壌データは、S OIL
MAP OF THE WOR LD を使用する
7)
。これは Arc /In fo エキスポート形式のファイルであ
り、 A rc /Info の姉妹ソフトウェアである Arc /View でも使用が可能である。
FA O が編集しているので手に入る土壌データとして最も信頼できる。また、世界を
14 地域に分けていて、地域ごとに 28 土壌群を更に 131 種類の水分状態や粘土状態によ
って更に細かく定義している。このデータには、位置データと属性データがあり位置
データに属性データが対応している。属性データは MICROSO FT ®EXCE L などで加工が
可能である。各土壌にコード番号がついていて、ポリゴン (土壌 )として定義されている。
1 つ 1 つのポリゴンの属性データとしてポリゴンの面積やその土壌の周囲の長さや硬さ
などのさまざまなデータを参照する事ができる。また、今回は細分化された土壌を使
うと大変時間がかかり、また本節ではそこまで土壌について細かく定義することを目
的としていないので、加工して 2 8 土壌群に戻したデータを用いる。本節では、28 土壌
群より稲作が適正である土壌を FAO の発表や土壌学
10)
から次の六つの土壌とし、以下
これらを稲作可能な土壌とする。稲作適正な土壌は、アンドソル、フルヴィソル、グ
ライソル、ルヴィソル、ポドゾルヴィソル、プラノソルである。
また、小麦作付け適正土壌を次の 1１の土壌とし、以下これらを小麦作付け適正土壌
とする。小麦栽培適正土壌は、アンドソル，アレノソル、フルウィソル，グライソル，
ニティソル，ジプシソル，カルシソル，チエノーゼム，ファエオゼム，ルウィソル，
ポドゾルウィソルである。
とうもろこし栽培適正土壌を次の 9 つの土壌とし、以下これらを小麦栽培適正土壌
とする。とうもろこし栽培適正土壌は、ヴァーティソル，フルヴィソル，ニティソル，
アリソル，ジプシソル，カルシソル，チエノーゼム，ルヴィソル，ポドゾルヴィソル
である。
- 336 -
①
アンドソル (A NDS OLS)
アンドソルは、火山性母材から生成した土壌で、火山灰、浮石、凝灰岩から生成さ
れる。一般にやわらかい土肌を有し、アロファン、イモゴライトのような非品質複合
体を含む。世界に占める面積は、 1 .1 億 h a で日本を始め環太平洋地域に集中している。
WSR( 世界土壌資源 ) 図では、ボレアル気候 ( アイスランド ) から湿潤熱帯 ( インドネシア
他 )にわたって分布し、アンデスの山岳気候下、エチオピア、ケニア等の熱帯気候下で
は、 N IT ISO IL と併存する。農業利用度が大きく、サトウキビ、タバコ、稲、茶、麦等
栽培が出来る。
②
フルヴィソル (FL UVIS OLS)
フルヴィソルは、沖積低の土壌で、河成、湖成、海成の若い堆積層に生成し、新し
い堆積で絶えず若返っている。土性も pH も養分含量にも幅がある。海成、汽水成では
黄鉄鉱を含み、乾燥すると酸性硫酸塩土をなる。世界に占める面積は 3.5 5 億 ha である。
アマゾン川、ガンジス川等の平地、ナイル、ガンジス･ブラマプトラ、メコン、楊子江
等のデルタ、オランダ、インドネシア、ベトナム、西アフリカ等の河成層地帯に分布
が広い。生産性が高く、畑作、稲作に広く利用されている。
③
グライソル (G LEY SOLS )
グライソルは、地下水の影響を受ける土壌で、通年あるいはある期間土壌中で水位
が高くなって生成する。有機物が存在していると、飽和された地下水によって鉄の還
元が起こりグライ層が生成する。土壌の裂目や孔隙で還元、酸化が相次いで起こると
褐乃至黄色の斑鉄が生じる。世界に占める面積は 7. 2 億 ha で、うち 3 億 h a は旧ソ連と
アラスカの極地気候下に分布し、永久凍土層を伴う。その他、熱帯、亜熱帯の低地に
フルヴィソル、乾性カンビソルと併存し、稲作に専ら利用、また排水されて園芸、牧
畜、木本作物栽培に利用される。
④
ルヴィソル (L UVI SOLS )
ルヴィソルは、表層土から粘土がある深さの集積層に移動しているのが特徴で、冷
温帯及び乾季と雨期が明らかに分かれている温暖な地中海性気候地帯に生成する。世
界に占める面積は 6.5 億 ha で、旧ソ連西部 ∼ 中部、アメリカ、ヨーロッパ中部に集中
する、より暖かい地域では、地中海低地とオーストラリア南部にカンビソルとしばし
ば併存する。
各種粘土を含み、養分多く、可分解性鉱物を含むので肥沃である。物理性も良好で、
厚い粘土層が発達しない限り排水も良い。農業利用度が高く、穀作、シュガービート、
飼料作物等に良い。
⑤
ポトゾルヴィソル (PO DZOLU VIS OLS)
ポトゾルヴィソルの特徴は、鉄と粘土が失われて明らかに漂白された層位が褐色の
粘土集積層の上に位置し、かつ舌状に食い込んでいることである。ボレアル気候下の
針葉樹、松柏類または混淆林下の平坦ないし波状地に発達する。冷温帯あるいはそれ
- 337 -
より寒冷で 800 mm ないし 10 00 mm の降水量が年間均等に分布している気候下に生成さ
れる。
世界全体に占める面積は、 3.2 億 ha でポーランド、ヨーロッパ、ロシアから東方へ
向かってシベリアまで、また、カナダ中央部ではバフィン湾から西方へ分布し、南側
ではルヴィソル、北側ではポドソルと併存する。
多くは酸性で養分が少なく、土壌構造は壊れやすい。根系発達や水分吸収は厚い粘
土層あるいは永久凍結地帯では凍土層に阻まれる。この土地は自然林が多く、やや暖
かいところでは放牧、穀作、馬鈴薯、ビート等の栽培に利用される。
⑥
プラノソル (P LAN OSOL S)
プラノソルは、表層に粘土含量の少ない 1 ないしそれ以上の層位があり、下に向い
て急に粘土の多い層位が続く土壌で、ルヴィソル及びポドゾルヴィソルのところで述
べたような過程に似た粘土の移動現象により生成されたと考えられるが、粘土層の上
部への粗粒質の堆積、あるいはフェロリシス (乾季と雨季が交代する気候の下で粘土が
破壊され移動する )と呼ばれる特殊な土壌生成過程により生成したのであろう。主に自
然植生の極盛相が草本あるいは疎林下の平坦ないし波状地形の受水地に生成する。世
界全体に占める面積は、1. 3 億 ha で、主にブラジル (リオグランデ･ド･スル )、アルゼン
チン北部、南アフリカ、オーストリア東部、タスマニアに分布する。肥沃度は、中∼
低程度である。主な阻害因子表層土の構造の不安定と下層土の緻密性である。それと
時期により湛水し、乾燥すれば水分不足を来すので土壌管理が難しい。
土地利用は粗放な放牧と木材生産 (オーストラリア )、南アフリカと東南アジアでは稲
作、温帯気候下では小麦とシュガービートの栽培である。肥量と周到な水管理により
満足すべき収量を得ることが出来る。
⑦
アレノソル (A REN OSOL S)
アレノソルの最も主な母材は、熱帯及び亜熱帯の乾燥地域における沙漠及び過去の
沙漠の緑辺部にある風積砂である。また、熱帯等では風化して残積した砂，全世界の
海帯砂地、砂丘が母材となる。アレノソルの分布は 9 億 ha に及び、アフリカに最も分
布が広く、オーストラリア、パキスタン、サウジアラビア、ブラジルにも広く分布す
る。遊牧（乾燥地）、乾燥農法（半乾地）が行われる。かんがい又は、ドリップにより
収量が高められる。よって、本節では、アジア、中東、アフリカでは生産的地からは
ずした。
⑧
ニティソル (N ITO SOLS )
粘土集積の著しい土壌で、特徴は鉱物が激しい風化を受けてシリカと塩基が溶脱、
カオリナイト、鉄、アルミニウム酸化物が残留蓄積する。しかしこの過程はまだ進行
中である。他の粘土集積の著しい土壌と比べて特に異なる点は、ニティソルの土壌断
面で粘土がかなり下層まで移動していることである。粘土は 3 5％以上含まれているが、
生物の活発な作用で土壌の上層部は均質化されている。分布面積は 2 億 ha、主にアフ
- 338 -
リカ東部の標高 1 ,00 0 m 以上の地、インドの西海岸のやや低い海抜の地及びフィリピン、
ジャワ、キューバ、中央アメリカに広く存在する。
粘土含有量が高いので他の土壌より化学性は良好で、物理性は構造が安定し、保水
性、透水性共に良い。ニティソルは熱帯において最も生産性が高い。
⑨
ジプシソル (G YPS ISOL S)
分布面積は、 0 .9 億 ha で、リビアおよびナミビア沙漠、イエメン、ソマリア、イラ
ク北部、シリアに分布する。また、カルシソルと共に旧ソ連南部に、オーストラリア
南部および中部、米国南西部に分布する。化学的には肥沃度は低い、かん排水と多肥
によりアルファルファ、小麦、アプリコット、ナツメヤシ、とうもろこしなどの栽培
に適する。
⑩
カルシソル (C ALC ISOL S)
分布は 8 億 ha で、乾燥気候の地域または地中海性気候の地域に集中して分布する。
保水性も排水性も良好である。肥沃な土壌であるが、カルシウムイオン濃度が高いた
め鉄、亜鉛欠乏になることがある。
⑪
チエルノーゼム ( CHER NOZEM S)
理化学性は極めて良好で、養分、有機物に富み、 pH は中性、保水性も高い。小麦、
大麦、とうもろこし、野菜が主作物である。
⑫
ファエオゼム (PH AEOZ EMS)
分布は、 1.5 5ha で北米のプレーリー、アルゼンチンのパンパ、東アジアの亜熱帯ス
テップに分布する。養分に富み優良農地となる。小麦が広く栽培されている。
⑬
ヴァーティソル ( VERT ISOLS )
化学的には肥沃であるが、塩類、ソーダ含量が多くなることもあり、機会の運行を
妨げることもある。面積は 3 .4 億 ha で、主としてインドのデカン高原、スーダン中部、
南アフリカ、タンザニア、エチオピア、オーストラリア東部、テキサス、南米各地に
分布する。農業的利用性はきわめて高い。
⑭
アリソル (ALI SOL S)
石灰、肥料施用により低肥沃度を改善することが容易である。最小耕耘により表土
の保全が出来る。
次に作付け可能な土壌の分布を示す。色の付いた部分が作付け可能な土壌である。
- 339 -
図 4. 5.6 -13
図 4. 5.6 -14
稲作可能土壌
小麦耕作可能土壌
- 340 -
図 4. 5.6 -15
とうもろこし耕作可能土壌
(4) 主要河川の流域データ
図 4. 5.6 -16
河川データ
本節では UNH/GRDC において配布されている河川データ及び河川流域データを使用
した。このデータの解像度は 30 分 ×30 分で、空間データとテーブルデータで河川を表
- 341 -
している。ARC/IN FO カバレッジと ASC II 形式のファイルの両方でこれらのデータレイ
ヤーを利用することが可能になっている。以下に河川データと河川流域面積データを
示す。本節で使用したのは下線の本流のみの長さが 2 00k m を越える河川の河川流域で
あり、日本では信濃川と利根川がこれに当たる。
図 4. 5.6 -17
4.5.7
主流が 200ｋｍ以上ある川の河川流域図
GIS データの分析結果
(1) 主要作物の栽培適地
現在と 2 050 年の栽培適地を通常適地と河川より水の供給を受けて初めて可能になる
耕地の二種類に分けて視覚化する。
- 342 -
図 4. 5.7 -1
図 4. 5.7 -2
200 0 年の稲栽培適地（ A 2 シナリオ）
200 0 年の稲河川流域面積（ A 2 シナリオ）
- 343 -
図 4. 5.7 -3
図 4. 5.7 -4
200 0 年の稲栽培適地（ A 2 シナリオ）
200 0 年の稲河川流域面積（ A 2 シナリオ）
- 344 -
図 4. 5.7 -5
図 4. 5.7 -6
200 0 年の稲栽培適地（ B 2 シナリオ）
200 0 年の稲河川流域面積（ B 2 シナリオ）
- 345 -
図 4. 5.7 -7
図 4. 5.7 -8
200 0 年の稲栽培適地（ B 2 シナリオ）
200 0 年の稲河川流域面積（ B 2 シナリオ）
- 346 -
以上の G IS データを集計すると次のようにまとめられる。
表 4. 5.7 -1 200 0 年の米生産面積（ A 2 シナリオ）
通常生産面積河川供給面積面積合計
2000A2
アジア
174.493
231.186 405.679
アフリカ
427.457
314.538 741.995
オセアニア
101.434
260.649 362.083
ヨーロッパ
138.626
106.939 245.565
南米
622.506
296.394
918.9
北米
186.169
43.256 229.425
全世界
1650.685
1252.962 2903.647
単位：１０００ｋｍ２
表 4. 5.7 -2
205 0 年の米生産面積（ A 2 シナリオ）
2050A2
通常生産面積河川供給面積面積合計
アジア
221.254
6.242 227.496
アフリカ
631.643
328.087
959.73
オセアニア
148.587
184.083
332.67
ヨーロッパ
371.844
93.711 465.555
南米
747.585
443.16 1190.745
北米
241.278
21.941 263.219
全世界
2362.191
1077.224 3439.415
単位：１０００ｋｍ２
米の耕地面積の増減（A2)
200.0%
150.0%
100.0%
50.0%
通常生産面積
河川供給面積
面積合計
0.0%
-50.0%
全世界
北米
南米
ヨーロッパ
オセアニア
図 4. 5.7 -9
アフリカ
アジア
-100.0%
米の耕地面積の増減（ A2 シナリオ）
まず、 A2 シナリオに関して、全体としては米の耕地面積は増加傾向にあり、ヨーロ
ッパにおいて顕著に増加している。これは IP CC の地域分析においても言及されていた
ように、気温・降水量ともに増加していることに起因する。一方、アジアは河川によ
る水供給耕地面積が極端に減少したため、耕地面積全体の量も減少した。元来アジア
において米は長年主食となっていることを考慮に入れると、水資源の奪い合いの激化
が予想され、何らかの対策が必要となると考えられる。
- 347 -
表 4. 5.7 -3
200 0 年の米生産面積（ B 2 シナリオ）
2000B2
通常生産面積河川供給面積面積合計
アジア
180.853
234.714 415.567
アフリカ
297.456
484.805 782.261
オセアニア
242.432
386.163 628.595
ヨーロッパ
138.341
242.293 380.634
南米
624.649
390.918 1015.567
北米
139.764
51.066
190.83
全世界
1623.495
1789.959 3413.454
単位：１０００ｋｍ２
表 4. 5.7 -4
205 0 年の米生産面積（ B 2 シナリオ）
2000B2
通常生産面積河川供給面積面積合計
アジア
180.853
234.714
415.567
アフリカ
297.456
484.805
782.261
オセアニア
242.432
386.163
628.595
ヨーロッパ
138.341
242.293
380.634
南米
624.649
390.918 1015.567
北米
139.764
51.066
190.83
全世界
1623.495
1789.959 3413.454
単位：１０００ｋｍ２
米の耕地面積の増減（B2)
250.0%
200.0%
150.0%
100.0%
通常生産面積
河川供給面積
面積合計
50.0%
0.0%
-50.0%
全世界
北米
南米
ヨーロッパ
図 4. 5.7 -10
オセアニア
アフリカ
アジア
-100.0%
米の耕地面積の増減（ B2 シナリオ）
次に、 B2 シナリオに関して、全体としての増加傾向は A2 シナリオと大きく変化し
ないが、オセアニアの減少が目立つ。 IP C C の報告にも気候の変化に対する脆弱性が指
摘されている地域だけに注意が必要である。また、 A2 シナリオで減少が目立っていた
アジアでは若干増えている。これは過度の気温上昇が抑えられているためと思われる。
最後に、両シナリオにおいても言えることではあるが、米は最低降水量の水準が高い
ため河川による水供給が果たす役割が大きいと考えられる。今後水資源が希少となっ
た場合、現在でも不足気味の地域が多いアジアでは何らかの対策を取らないと、米は
自給性の高い作物なので食糧危機の起こる可能性が高い。
- 348 -
図 4. 5.7 -11
図 4. 5.7 -12
20 00 年の小麦栽培適地（ A2 シナリオ）
20 00 年の小麦河川流域面積（ A2 シナリオ）
- 349 -
図 4. 5.7 -13
図 4. 5.7 -14
20 50 年の小麦栽培適地（ A2 シナリオ）
20 50 年の小麦河川流域面積（ A2 シナリオ）
- 350 -
図 4. 5.7 -15
図 4. 5.7 -16
20 00 年の小麦栽培適地（ B2 シナリオ）
20 00 年の小麦河川流域面積（ B2 シナリオ）
- 351 -
図 4. 5.7 -17
図 4. 5.7 -18
2 000 年の小麦栽培適地（ B 2 シナリオ）
20 00 年の小麦河川流域面積（ B2 シナリオ）
- 352 -
表 4. 5.7 -5
200 0 年の小麦生産面積（ A2 シナリオ）
２０００A
２０００A2 通常耕地面積河川供給面積面積合計
アジア
281.667
1.147 282.814
アフリカ
815.996
16.426 832.422
オセアニア
116.57
0
116.57
ヨーロッパ
1108.33
0.559 1108.889
南米
502.659
13.822 516.481
北米
228.572
0.378
228.95
全世界
3053.794
32.332 3086.126
単位；１０００ｋｍ２
表 4. 5.7 -6
205 0 年の小麦生産面積（ A2 シナリオ）
2050A2
通常耕地面積河川供給面積面積合計
アジア
293.934
0 293.934
アフリカ
711.848
21.623 733.471
オセアニア
102.416
0 102.416
ヨーロッパ
1395.977
0 1395.977
南米
275.003
1.829 276.832
北米
211.613
7.693 219.306
全世界
2990.791
31.145 3021.936
単位；１０００ｋｍ２
A2シナリオの小麦生産面積の増減
40.0%
30.0%
20.0%
10.0%
0.0%
-10.0%
通常耕地面積
河川供給面積
面積合計
-20.0%
-30.0%
-40.0%
全世界
北米
南米
ヨーロッパ
図 4. 5.7 -19
オセアニア
アフリカ
アジア
-50.0%
A2 シナリオの小麦の生産面積変化率
小麦に関して、変化率のグラフにおいて面積が極端に小さいため増減が激しくなっ
ている箇所はグラフより抜いた。 A2 シナリオにおいては全体として漸減で、特に南米
での減少が著しい。また、ヨーロッパは稲と変わらず小麦においても増加の傾向にあ
る。潜在耕地面積なのですべてを小麦用に使用するとは限らないし、需要予測を加味
- 353 -
していないのでかなり乱暴ではあるが、ヨーロッパの増加分を南米に輸出することで
バランスを保つことが可能になるかもしれない。
表 4. 5.7 -7
200 0 年の小麦生産面積（ B2 シナリオ）
2000B
通常耕地面積河川供給面積面積合計
2000B２
アジア
281.667
33.766 315.433
アフリカ
815.996
0 815.996
オセアニア
97.61
0
97.61
ヨーロッパ
1108.33
0 1108.33
南米
502.659
0 502.659
北米
228.5720
0.3780 228.9500
全世界
3034.834
34.144 3068.978
単位；１０００ｋｍ２
表 4. 5.7 -8
205 0 年の小麦生産面積（ B2 シナリオ）
2000B2
通常耕地面積河川供給面積面積全体
アジア
270.862
18.844 289.706
アフリカ
699.816
0 699.816
オセアニア
65.921
0
65.921
ヨーロッパ
1306.699
0 1306.699
南米
286.076
12.592 298.668
北米
255.598
7.693 263.291
全世界
2884.972
39.129 2924.101
単位；１０００ｋｍ２
B2シナリオの小麦の生産面積の増減
20.0%
10.0%
0.0%
-10.0%
-20.0%
通常耕地面積
河川供給面積
面積全体
-30.0%
-40.0%
全世界
北米
南米
ヨーロッパ
図 4. 5.7 -20
オセアニア
アフリカ
アジア
-50.0%
B2 シナリオの小麦の生産面積変化率
B2 シナリオに関して、全世界での傾向は A2 シナリオと変わらず漸減であるが、 B2
シナリオにおいてはヨーロッパと北米を除いて大幅な減少となっていることが特徴で
- 354 -
ある。このように地域差が顕著に生じると、食料価格に大きな影響を及ぼす可能性が
あり、減少した地域は代替作物の栽培を検討する必要があると思われる。
図 4. 5.7 -21
図 4. 5.7 -22
20 00 年とうもろこし栽培適地（ A 2 シナリオ）
2 000 年とうもろこし河川流域面積（ A 2 シナリオ）
- 355 -
図 4. 5.7 -23
図 4. 5.7 -24
20 50 年とうもろこし栽培適地（ A 2 シナリオ）
20 50 年とうもろこし河川流域面積（ A2 シナリオ）
- 356 -
図 4. 5.7 -25
図 4. 5.7 -26
20 00 年とうもろこし栽培適地（ B 2 シナリオ）
20 00 年とうもろこし河川流域面積（ B2 シナリオ）
- 357 -
図 4. 5.7 -27
図 4. 5.7 -28
20 50 年とうもろこし栽培適地（ B 2 シナリオ）
20 50 年とうもろこし河川流域面積（ B2 シナリオ）
- 358 -
表 4. 5.7 -9
200 0 年のとうもろこし生産面積（ A2 シナリオ）
2000A2
通常耕地面積河川供給面積面積合計
アジア
126.548
326.123 452.671
アフリカ
854.54
291.873 1146.413
オセアニア
235.343
0 235.3430
ヨーロッパ
560.72
3.313 564.033
南米
642.983
75.306 718.289
北米
207.0850
72.8580 279.9430
全世界
2627.2190
769.4730 3396.6920
単位；１０００ｋｍ２
表 4. 5.7 -10
20 50 年のとうもろこし生産面積（ A2 シナリオ）
2050A2
通常耕地面積河川供給面積面積合計
アジア
188.313
191.841 380.154
アフリカ
858.238
310.867 1169.105
オセアニア
128.385
16.495
144.88
ヨーロッパ
1321.869
739.259 2061.128
南米
560.916
93.452 654.368
北米
261.016
134.794
395.81
全世界
3318.737
1486.708 4805.445
単位；１０００ｋｍ２
A2シナリオにおけるとうもろこし生産面積の増減
300%
250%
200%
150%
100%
通常耕地面積
河川供給面積
面積合計
50%
0%
全世界
北米
南米
ヨーロッパ
オセアニア
図 4. 5.7 -29
アフリカ
アジア
-50%
A2 シナリオのとうもろこしの生産面積変化率
とうもろこしに関して、A2 シナリオにおいては全世界で 4 0％増となっており、特に
目立った増加は他の二穀物と同じくヨーロッパである。また、オセアニアにおいて半
減することが予測される。降水量現象の影響を受けることが原因と考えられるが、先
程と同じく要求水分量が少ない穀物への転作を進めるなどの対策を取る必要がある。
- 359 -
表 4. 5.7 -11
20 00 年のとうもろこし生産面積（ B2 シナリオ）
2000B2
通常耕作面積河川供給面積面積合計
アジア
211.278
280.308 491.586
アフリカ
897.637
214.724 1112.361
オセアニア
218.783
95.606 314.389
ヨーロッパ
675.242
143.106 818.348
南米
657.375
137.272 794.647
北米
233.106
95.535 328.641
全世界
2893.421
966.551 3859.972
単位；１０００ｋｍ２
表 4. 5.7 -12
20 50 年のとうもろこし生産面積（ B2 シナリオ）
2050B2
通常耕地面積河川供給面積面積合計
アジア
102.014
191.009 293.023
アフリカ
830.85
293.664 1124.514
オセアニア
152.673
103.045 255.718
ヨーロッパ
1136.865
388.1 1524.965
南米
534.817
65.298 600.115
北米
283.828
61.808 345.636
全世界
3041.047
1102.924 4143.971
単位；１０００ｋｍ２
B2シナリオにおけるとうもろこし生産面積の増減
200%
150%
100%
50%
通常耕地面積
河川供給面積
面積合計
0%
-50%
全世界
北米
南米
ヨーロッパ
オセアニア
図 4. 5.7 -30
アフリカ
アジア
-100%
B2 シナリオのとうもろこしの生産面積変化率
B2 シナリオにおいて、全体の傾向として耕地面積はほぼ変わらないが、ヨーロッパ
にかかる負担がかなり大きい。アフリカを除く全地域のマイナス分をヨーロッパがす
べてカバーしている。ただし、ヨーロッパにおいてもとうもろこしばかりを耕作する
訳にはいかないので、品種改良などを行い別の気候帯でも耕作が可能にするなどの何
らかの対策が必要であろう。
最後に河川の流域耕地がそれぞれの穀物の耕地面積においてどれだけの割合を占め
るかについて考察する。
- 360 -
B2シナリオ（米耕地面積）
A2シナリオ(米耕地面積)
4000
4500
3500
4000
3500
3000
3000
2500
河川供給面積
通常生産面積
2000
1500
2500
河川供給面積
通常生産面積
2000
1500
1000
1000
500
500
0
0
２０００a2
2050a2
2000B2
図 4. 5.7 -31
2050B2
米耕地面積の内訳
B2シナリオ（小麦の耕作面積)
A2シナリオ（小麦の耕作面積)
3100
3100
3080
3050
3060
3000
3040
2950
河川供給面積
3020
河川供給面積
通常生産面積
通常生産面積
2900
3000
2850
2980
2800
2960
2940
2750
２０００a2
2050a2
2000B2
図 4. 5.7 -32
20 50B2
小麦耕地面積の内訳
A2シナリオ（とうもろこし耕地面積)
B2シナリオ（とうもろこし耕地面積)
6000
4500
4000
5000
3500
3000
4000
河川供給面積
3000
通常生産面積
2500
河川供給面積
2000
通常生産面積
1500
2000
1000
1000
500
0
0
２０００a2
２０００a2
2050a2
図 4. 5.7 -33
2050a2
とうもろこし耕地面積の内訳
- 361 -
図を見ると、米の河川耕地面積が一番大きく、とうもろこしが続き、最後が小麦の
河川耕地面積である。これはある程度予想されていた結果である。なぜならば、米の
降水量の最低基準量が一番高く、その次がとうもろこし、最も低いのが小麦となって
いるからである。特に米の河川耕作面積が果たす役割は大きく、約半分もしくはそれ
以上となっている。このことから、将来において水資源が減少した場合 (現在でもそう
なっている地域がある )に、水資源の奪い合いが稲の耕作において激化することを予測
しうる。
(2) 生産量予測
上記で得られた結果を用いて、穀物の生産量の予測を行う。次表に記してある限界
生産量は NP P と耕地面積の変化を含めたものであり、単収の変化や土壌劣化、異常気
象などの要因を一切考慮に入れず出したものである。また、生産量のデータは FA O の
発表している農業生産年報の 200 0 年の統計を用いた。
表 4. 5.7 -13
A２シナリオ
A2 シナリオを元にした生産量予測
2000年
大陸別
現在の生産量
アジア
4992.66
アフリカ
115.25
オセアニア
7.46
ヨーロッパ
20.74
南米
137.72
北米
72.95
全世界
5346.78
小麦
アジア
3531.81
アフリカ
144.95
オセアニア
225.16
ヨーロッパ
1836.22
南米
201.99
北米
910.65
全世界
6850.78
2543.15
とうもろこしアジア
アフリカ
458.72
オセアニア
5.98
ヨーロッパ
634.01
南米
554.42
北米
2793.39
全世界
6989.67
米
2050年
NPPの増減を河川影響ナシ
河川影響アリ
考慮した生産量限界生産量変化率限界生産量変化率
5446.22
6905.72
138.3%
3054.12
61.2%
125.56
185.53
161.0%
162.40
140.9%
8.64
12.66
169.7%
7.94
106.4%
22.68
60.82
293.3%
42.99
207.3%
136.74
164.21
119.2%
177.19
128.7%
80.68
104.56
143.3%
92.56
126.9%
5765.09
8250.06
154.3%
6828.84
127.7%
3852.66
4020.45
113.8%
4004.15
113.4%
157.91
137.76
95.0%
139.14
96.0%
260.81
229.14
101.8%
229.14
101.8%
2007.57
2528.60
137.7%
2527.32
137.6%
200.55
109.72
54.3%
107.49
53.2%
1007.14
932.41
102.4%
964.72
105.9%
7386.76
7234.36
105.6%
7233.12
105.6%
2774.19
4128.20
162.3%
2135.74
84.0%
499.74
501.91
109.4%
467.80
102.0%
6.93
3.78
63.2%
3.68
61.6%
693.17
1634.12
257.7%
2316.84
365.4%
550.47
480.21
86.6%
505.08
91.1%
3089.37
3893.93
139.4%
3949.56
141.4%
7536.51
9520.22
136.2%
9888.58
141.5%
生産量の単位：百万ｔ
全体的にどの穀物も生産量が増加しているといえる。ただし、とうもろこしが生産
量を大幅に増加させるのに対し、小麦の生産量は微増にとどまる。また、地域的に見
た場合、潜在耕地の増加、一次生産力の増加の二つの要素が重なったとしてもヨーロ
ッパの生産量の増加は揺るがない。逆に懸念されるのは、地盤の脆弱なアジアと砂漠
が多く気候変動の影響を受けやすいオセアニアの二つの地域である。今回は海面上昇
の影響を考慮しなかったがバングラディシュや中国など影響をすでに受けている地域
もある。この二つの地域は今後細心の注意が必要であると思われる。
- 362 -
表 4. 5.7 -14
B２シナリオ
2000年
大陸別
現在の生産量
アジア
4992.66
アフリカ
115.25
オセアニア
7.46
ヨーロッパ
20.74
南米
137.72
北米
72.95
全世界
5346.78
小麦
アジア
3531.81
アフリカ
144.95
オセアニア
225.16
ヨーロッパ
1836.22
南米
201.99
北米
910.65
全世界
6850.78
とうもろこしアジア
2543.15
アフリカ
458.72
オセアニア
5.98
ヨーロッパ
634.01
南米
554.42
北米
2793.39
6989.67
全世界
米
B2 シナリオを元にした生産量予測
2050年
NPPの増減を河川影響ナシ
河川影響アリ
考慮した生産量限界生産量
変化率限界生産量
変化率
5446.22
5716.68
114.5%
6194.13
124.1%
125.56
264.90
229.8%
188.63
163.7%
8.64
3.31
44.4%
4.93
66.0%
22.68
68.10
328.4%
44.57
214.9%
136.74
183.16
133.0%
174.01
126.4%
80.68
112.06
153.6%
93.65
128.4%
5765.09
8368.33
156.5%
7208.74
134.8%
3852.66
3704.87
104.9%
3538.44
100.2%
157.91
135.43
93.4%
135.43
93.4%
260.81
176.14
78.2%
176.14
78.2%
2007.57
2366.88
128.9%
2366.88
128.9%
200.55
114.14
56.5%
119.16
59.0%
1007.14
1126.22
123.7%
1158.20
127.2%
7386.76
7021.99
102.5%
7038.05
102.7%
2774.19
1339.49
52.7%
1653.63
65.0%
499.74
462.56
100.8%
505.20
110.1%
6.93
4.83
80.8%
5.63
94.2%
693.17
1167.05
184.1%
1291.71
203.7%
550.47
447.84
80.8%
415.71
75.0%
3089.37
3761.59
134.7%
3249.13
116.3%
7536.51
7921.04
113.3%
8091.01
115.8%
生産量の単位：百万ｔ
A2 シナリオと同様に、世界的に見た場合殿穀物も等しく増加する。ただし、B2 シナ
リオでは米の生産量が増加するのに対し、小麦は漸増である。地域的に見てみるとや
はり、オセアニアや南米が厳しい予想がなされる。アジアも厳しいかもしれない。ア
ジアは河川に恵まれている一方で、人口は急激に増えており、水資源の収奪の激化が
予想される。地域同士、国同士でしっかりとした取り決めが必要となると考えられる。
(3) 需要予測
世界を日本、中国、インド、その他アジア、北中央アメリカ、南アメリカ、オセア
ニア、ヨーロッパ、アフリカの九つの国と地域に分け、主要な穀物となる米、小麦、
トウモロコシ、イモ類、大豆 (大豆油を含む )の需要が、所得の増加によりどのように変
化していくのかを推定する。
肉類の消費増加による飼料用穀物の増加を想定して、肉類についても主要品目であ
る牛肉、羊肉、豚肉、鶏肉の需要を見積もる。また、肉類の需要から飼料用穀物の量
を穀物当量によって換算し、穀物全体の需要とする。穀物当量とは、例えば牛肉の場
合、１トン生産するのに必要な飼料用穀物である 11 トンに相当する。よって、牛肉を
穀物に換算するときは 11 倍する。
需要パターンを分析するにあたり、発展途上地域の需要が、先進国地域の過去の成
長に接続できるかどうかを中心に分析を行う。
また本モデルでは、穀物、肉類の消費量から直接需要量を求めるのではなく、まず
植物性栄養、動物性栄養それぞれの一人当たり摂取カロリー量を求め、その内訳をシ
- 363 -
ェアとして見て、一人当たりの穀物、肉類の摂取カロリー量を求めた。そしてその値
から需要量を求めた。
まず、植物性栄養と動物性栄養を分析したのは、今回取り上げた５種類の穀物と４
種類の肉類だけで穀物、肉類と定義して分析してしまうと、その他の穀物や肉類の割
合が多い地域では正確な分析結果が得られないため、植物性栄養と動物性栄養全体の
摂取量を分析してから、穀物、肉類のシェアで分けることとした。また、摂取パター
ンから需要量を求めたのは、常識的に考えて、先進国では食生活はすでに満たされて
おり、食料用穀物と飼料用穀物のバランスが変化していくことはあっても、絶対量が
今後も直線的に伸びていくことは考えにくいからである。よって、それぞれの摂取カ
ロリー量を算出することによって一定値に収束する対数を導き出した。
経済成長のパラメータとしては、一人当たりの個人所得を用いた。この所得には、
購買力平価による GDP (以下 GDP -P P P )を用いた。これは、通常の GDP よりも地域をグ
ループ化するパターンが見出せたためである。
①
需要分析表
以下に上記の手順で求めた主要３穀物の需要について記す。ただし、以下の資料は
人間が食料として用いるもののみの需要量であって、飼料としての穀物需要量は算出
していない。
主要3穀物需要量予測
6000
5000
10万Mt
4000
3000
2000
稲
小麦
とうもろこし
1000
2050
2045
2040
2035
2030
2025
2020
図 4. 5.7 -34
2015
2010
2005
2000
1995
0
主要 3 穀物需要量予測
次に本論文で使用する 20 00 年と 205 0 年のデータについて抜粋する。
- 364 -
表 4. 5.7 -15
米
小麦
とうもろこし
②
2000年
2050年
2000年
2050年
2000年
2050年
主要３穀物需要分析表
アジア
アフリカオセアニアヨーロッパ南アメリカ北アメリカ世界
2842.3
129.9
4.2
27.9
110.8
48.2
3163.2
3782.3
294.2
7.5
26.5
229.4
80.5
4420.4
2357.9
351.6
18.1
760.6
196.6
329.3
4014.1
3158.1
796.5
32.6
721.4
407.0
550.3
5665.9
491.5
313.8
1.0
43.9
82.2
189.1
1121.6
659.7
710.9
1.9
41.6
170.2
316.1
1900.4
単位；１０万Mｔ
需給分析
表 4 .5. 7 -15 から得られたデータと生産量の伸びを分析し、今後需給バランスがどの
ようになるかを考える。
表 4. 5.7 -16
A2 シナリオを用いた需給分析
A２シナリオ
生産に占める２０５０年
生産に占める２０５０年
2000年
人間の人間の消費量河川影響ナシ人間の人間の消費量河川影響アリ
現在の生産量消費量の割合
限界生産量消費量の割合
限界生産量
大陸別
米
アジア
4992.66 2842.30
57%
6905.72 3782.27
55%
3054.12
アフリカ
115.25
129.85
113%
185.53
294.16
159%
162.40
オセアニア
7.46
4.16
56%
12.66
7.51
59%
7.94
ヨーロッパ
20.74
27.92
135%
60.82
26.48
44%
42.99
南米
137.72
110.81
80%
164.21
229.42
140%
177.19
北米
72.95
48.18
66%
104.56
80.51
77%
92.56
全世界
5346.78 3163.21
59%
8250.06 4420.35
54%
6828.84
小麦
アジア
3531.81 2357.94
67%
4020.45 3158.06
79%
4004.15
アフリカ
144.95
351.59
243%
137.76
796.47
578%
139.14
オセアニア
225.16
18.08
8%
229.14
32.64
14%
229.14
ヨーロッパ
1836.22
760.58
41%
2528.60
721.39
29%
2527.32
南米
201.99
196.59
97%
109.72
407.03
371%
107.49
北米
910.65
329.28
36%
932.41
550.32
59%
964.72
全世界
6850.78 4014.06
59%
7234.36 5665.90
78%
7233.12
2543.15
491.54
19%
4128.20
659.75
16%
2135.74
とうもろこしアジア
アフリカ
458.72
313.81
68%
501.91
710.89
142%
467.80
オセアニア
5.98
1.05
18%
3.78
1.89
50%
3.68
ヨーロッパ
634.01
43.87
7%
1634.12
41.61
3%
2316.84
南米
554.42
82.18
15%
480.21
170.15
35%
505.08
北米
2793.39
189.14
7%
3893.93
316.10
8%
3949.56
全世界
6989.67 1121.58
16%
9520.22 1900.38
20%
9888.58
生産に占める
人間の人間の消費量
消費量の割合
3782.27
124%
294.16
181%
7.51
95%
26.48
62%
229.42
129%
80.51
87%
4420.35
65%
3158.06
79%
796.47
572%
32.64
14%
721.39
29%
407.03
379%
550.32
57%
5665.90
78%
659.75
31%
710.89
152%
1.89
51%
41.61
2%
170.15
34%
316.10
8%
1900.38
19%
表 4 .5. 7 -1 6 を見ると、現時点において 1 0 0％を超えている需要超過の地域がいくつ
か存在する。中でもアフリカは著しく、どの穀物においても需要超過であり、このま
まのペースで人口増加が進むことの危険性を表していると解釈されうる。また、南米
も需要超過の傾向が 2 穀物において見られる。南米の劇的な人口増加は考慮しづらい
が、単収の増加や機械の導入などのプラス要因も考えづらいので、何らかの対策を練
る必要があると思われる。最後に、とうもろこしは人間が食用で消費する量が 20 5 0 年
においても低く押さえられていることから将来においても飼料作物として十分な役割
を果たすことが推測される。
- 365 -
表 4. 5.7 -17
B２シナリオ
2000年
大陸別
現在の生産量
アジア
4992.66
アフリカ
115.25
オセアニア
7.46
ヨーロッパ
20.74
南米
137.72
北米
72.95
全世界
5346.78
小麦
アジア
3531.81
アフリカ
144.95
オセアニア
225.16
ヨーロッパ
1836.22
南米
201.99
北米
910.65
全世界
6850.78
とうもろこしアジア
2543.15
アフリカ
458.72
オセアニア
5.98
ヨーロッパ
634.01
南米
554.42
北米
2793.39
6989.67
全世界
米
B2 シナリオを用いた需給分析
生産に占める２０５０年
生産に占める
生産に占める
人間の人間の消費量河川影響ナシ人間の人間の消費量河川影響アリ人間の人間の消費量
消費量の割合
限界生産量消費量の割合
限界生産量消費量の割合
2842.30
57%
5716.68 3782.27
66%
6194.13 3782.27
61%
129.85
113%
264.90 294.16
111%
188.63 294.16
156%
4.16
56%
3.31
7.51
227%
4.93
7.51
152%
27.92
135%
68.10
26.48
39%
44.57
26.48
59%
110.81
80%
183.16 229.42
125%
174.01 229.42
132%
48.18
66%
112.06
80.51
72%
93.65
80.51
86%
3163.21
59%
8368.33 4420.35
53%
7208.74 4420.35
61%
2357.94
67%
3704.87 3158.06
85%
3538.44 3158.06
89%
351.59
243%
135.43 796.47
588%
135.43 796.47
588%
18.08
8%
176.14
32.64
19%
176.14
32.64
19%
760.58
41%
2366.88 721.39
30%
2366.88 721.39
30%
196.59
97%
114.14 407.03
357%
119.16 407.03
342%
329.28
36%
1126.22 550.32
49%
1158.20 550.32
48%
4014.06
59%
7021.99 5665.90
81%
7038.05 5665.90
81%
491.54
19%
1339.49 659.75
49%
1653.63 659.75
40%
313.81
68%
462.56 710.89
154%
505.20 710.89
141%
1.05
18%
4.83
1.89
39%
5.63
1.89
34%
43.87
7%
1167.05
41.61
4%
1291.71
41.61
3%
82.18
15%
447.84 170.15
38%
415.71 170.15
41%
189.14
7%
3761.59 316.10
8%
3249.13 316.10
10%
1121.58
16%
7921.04 1900.38
24%
8091.01 1900.38
23%
次に B2 シナリオを用いた場合である。 A 2 シナリオと大きく変化がないことが見て
取れる。米、小麦はかなりの割合で人間が消費をし、とうもろこしは飼料性が高い。
また、アフリカの需要超過傾向は変わらず、このシナリオにおいても対策が必要なこ
とは明らかである。
また、全世界で見ると需給バランスは 20 00 年と 2050 年ではさほど変化がなく、両
シナリオにおいて食糧危機は生じないと結論付けができると考えられる。ただし、今
回は研究対象外となっているが、 A2 シナリオでは 20 50 年以降急激な人口増加が見込
まれており、注意が必要である。
4.5.8
結論
本節では地球温暖化の影響、河川の農業に与える影響、将来の食糧需給に着目して
様々な分析を行ってきた。各影響に関して以下のようにまとめられる。
(1) 地球温暖化の影響
ヨーロッパやロシアなどの高緯度帯において地球温暖化の影響は顕著に出ており、
農業に関して正の方向に現れる。一方、アフリカやオセアニアなどの砂漠の拡大地域
では明らかに負の効果となっている。また、今回の研究では ECHAM4 モデルを用いて
２つのシナリオを実行した際、降水量の変化は２つのシナリオに関して大きな差異が
生じた。分解能が最も細かいモデルを選択しての結果であるので、今後さらに様々な
気候モデルを用いて降水量はもちろんであるが気温に関する感度分析も行う必要があ
ると考えられる。
- 366 -
(2) 河川の農業に与える影響
河川の農業に与える影響は稲に関して最も大きかった。これは降水量の基準量が高
いため、河川が補える地域が多かったためである。一方、小麦やとうもろこしは基準
量が低かったため河川の補える余地は稲ほどは高くなかった。稲の栽培には水稲の場
合多量の水を必要とする。現在、水の使用の内訳は工業用と農業用、家庭用の三つに
大きく分かれるが、どの項目も制限量付近まで使用しており、また発展途上国におい
てはこれからの工業発展の見込みを考慮に入れれば一滴の水も無駄に使用することは
できない。現在も中国やカザフスタンにおける水不足は深刻であり、地下水のくみ上
げ過ぎなどにより地盤沈下などの問題が起こっている。
しかしながら、水資源に関してデータがかなり不足しているのが現状である。本節
では地下水まで考えることは不可能であるが、包括的に水資源についてより深い考慮
が必要であると思われる。国際機関等によるデータの収集・公開が切に求められる。
GIS を用いた地球環境問題の分析手法は大きく進歩してきたが、一方データの解像度が
荒く、環境問題に関するデータが不足がちであり、データの加工が難しいなど不備な
点も多い。今後、安価な G IS ソフトが頒布され G IS をめぐる環境の整備が進めばその
機能も更に充実し、応用範囲も広がっていくはずである。
(3) 将来の食糧需給
将来の食糧需給に関して、生産面は気象メッシュデータがかなり荒いデータである
ために、耕地面積の増減も地域ごとに見てみるとかなり荒い結果になってしまった。
しかし、地球規模で見てみると、穀物ごとに特徴のある結果となった。食糧需要に関
しては、人間が消費する面のみしか考慮しておらず、食生活の欧風化による肉食の増
加、これによる飼料作物消費量の増加などが考えられ、飼料作物も大幅な増加が見込
まれる。飼料も含めた需要に関しては今後の研究課題である。
参考文献（第 4. 5 節に関するもの）
1)
M.パリ−：
「気候変化と食糧生産」農林統計協会(1993)
2)
清野他：自然植生の純一次生産力の農業気候学的評価(1985)
3)
藤井：
「炭素循環モデル及び気候変動モデルのサーベイ」エネルギー総合工学研究所報告書(1995)
4) 「地球温暖化の日本への影響
2000」
5)
UNH/GRDC http://www.grdc.sr.unh.edu/
6)
隈田裕明：
「農業開発から見た水資源と食糧開発」
7)
中川光弘：
「2050 年サステイナビリテイ研究委員会 WG-1 研究報告書」
、地球産業文化研究所(1998)
8)
FAO：
「1995 年 FAO 農業生産年報」(社)国際食糧農業協会(1998)
9)
IPCC WGⅡ：”Climate Scenarios and Socioeconomic Projections for IPCC WGⅡAssessment”,(1994)
10) Joy Tivy：
「農業生態学」養賢堂 (1994)
11) 「DGITAL SOIL MAP OF THE WORLD AND DERIVED SOIL PROPERTIES」FAO/UNESC
12)
Global Agro-ecological Zone version1.0 FAO (land and water digital media series)
- 367 -
(1995)
13)
ESRI： “Arc/View” (株)パスコ
14) 森俊介：
「長期視点から見た地球温暖化，エネルギー問題と食糧問題」Journal of the Japan Institute
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15) IPCC 地球温暖化第３次レポート中央法規
16) 西岡、原沢：「地球温暖化と日本」古今書院 (1997)
17) 三宅：
「大気循環モデルを用いた将来の食糧需給への気候変動影響評価」情報合同シンポジウム
98 発表論文
(1998)
18) IPCC 第 3 作業部会報告：
「地球温暖化の経済、政策学」中央法規
(1997)
19) IIASA ホームページ http://www.iiasa.ac.at/
20) FAO：
「2010 年の世界農業」（社）国際食糧農業協会 (1996)
21) IPCC ホームページ
http://www.ipcc.ch/
22) 三宅：
「GIS を用いた将来の食糧需給・バイオマス資源に対する気候変動影響評価」
、東京理科大学
理工学研究科修士論文、(2000)
4.6
データベース化について
本年度、温暖化要因や温暖化影響に関する膨大なデータを収集し、分析を行った。
しかし、それらは、様々な種類のデータであるため、データの構造が異なっていたり、
ファイルフォーマットが異なっていたりしており、統一的に扱われていない。そのた
め、今後更にデータを多元的に解析したり、収集したデータをモデル分析に生かして
いくためには、一元的で効率の良いデータ管理方法が望まれる。
(1) 収集データのデータ形式例
例えば、本年度、収集したデータの一部は、下記のようになっている。
①
CO 2 排出量関連
• IEA, CO2 Emissions from Fuel Combustion (Beyond20/20 フォーマット)
- CO 2 排出量（国、西暦年別、更に燃料種別、最終需要部門別等）
等
②
エネルギー関連
• IEA Energy Statistics of OECD Countries (Beyond20/20 フォーマット)
- 原料炭、その他瀝青炭、亜瀝青炭、亜炭、原油・ NG L 等随伴物、天然ガス、
可燃性再生可能一次エネルギー及び廃棄物の生産量（国、西暦年別）
等
③
農林水産関連
• FAO Statistical Database (HTML 形式フォーマット、ただし Excel 形式等に出力可)
等
- 368 -
④
全般的なデータ
• World Bank – World Development Indicators (独自フォーマット形式、ただし Excel 形式等に出力可)
等
⑤
貿易関連
• OECD - International Trade by Commodity Statistics (Beyond20/20 フォーマット)
等
⑥
気象関連
• IPCC (ASCII 形式フォーマット)
- Cloud cover、Diurnal temperature range、Ground-frost frequency、Precipitation、Radiation、
Wet day frequency、Mean temperature、Maximum temperature、Minimum temperature、Vapour
pressure、Wind（グリッド（720×360（0.5°×0.5°））
、西暦年、月別）
等
⑦
水資源データ
• WaterGAP モデル(Arc/View 形式フォーマット)
- 水資源、水消費量（ポリゴン別（約 10,000 分割））
等
⑧
地形データ、植生データ
• NOAA (バイナリ形式フォーマット（Intel、Motorola Byte Order 共に可）)
- 海底の深さを含む高度データ（グリッド 4320×2160（5’×5’）
、西暦年、月別）
等
(2) 今後のデータ管理のあり方の検討
今後、収集した大量のデータを効率良く利用するために、データ管理システムを構
築する場合には、次のような点に留意する必要がある。
• データを長く利用し続けることができるように、必要に応じて逐次、最新データ
へと、比較的簡単にデータを置き換えできるようにしておくことが望ましい。
• スプレッドシート型データベース（ MS -Ex ce l 等）とするか、リレーショナルデー
タベース（ MS -Ac cess 等）とするかを慎重に検討する必要がある。
-
スプレッドシート型：構築が容易、扱いも容易な反面、多角的な分析に不
向き。データの更新が困難となる場合有り。
-
RDBMS：構築が多少困難、特に設計には注意が必要。分析には SQ L 言語
の知識が多少必要（ただし、 Ac ce ss の場合は、ほとんどの操作は GU I で可
能）、多角的な分析に威力を発揮、データの更新も容易。
- 369 -
• 貿易関連データでは、Ａ国とＢ国間の取引量の形式の場合、他のデータとは構造
が多少異なる。また、成長率に関するデータの場合も、他のデータとは構造が多
少異なる。西暦年が起点と終点の 2 種類必要。
• GIS データの管理方法：オリジナルデータのファイル形式は様々。オリジナルデ
ータと別に、すべてグリッドデータにしておくのも一案（全データがグリッド形
式で表現できるかどうかの問題有り）。また、すべてのデータについて、 G IS デ
ータから国別のデータも作成しておき、非 G IS データと同じ形式にしておくこと
も考えられる。また、データベースで管理する場合には、データベースを G IS デ
ータのメタデータの管理に利用することも考えられる。
- 370 -
第 5章
総合評価の方式
本プロジェクトの目標は、地球温暖化対策を総合的かつ合理的に策定するため、温
暖化の影響と対策オプションの統合評価システムを構築することにある。
環境影響と対策を統合的に評価する枠組みは、水資源や大気汚染などの地域環境問
題では多くの試みがある。出発点となる概念は、｢財の消費に伴う便益だけでなく、こ
れに併せ発生する環境影響を『社会的費用』として生産費用に計上しなければならな
い｣という考え方である。図 5 -1 では、社会で A だけの財が消費される際に発生する環
境汚染が社会に健康影響などの損害をもたらしている場合、これが社会的費用として
供給曲線に上乗せされねばならないとする状況を示している。このように、基本的に
は宇沢の｢自動車の社会的費用｣1が示したよう、環境汚染に対しては適切な社会的費用
が考慮されない限り、市場メカニズムは供給過剰と環境汚染を招く、とするものであ
る。
価
格
供給曲線
社会費用を
取り入れた
均衡価格
社会
費用
市場価格
B
図 5- 1
A
生産費用
のみからな
る均衡価格
需要曲線
数量
需給関係と社会的費用（「自動車の社会費用」：宇沢 ,1974 ）
もし、社会費用を支払わない場合、均衡需要は A である。しかし、環境汚染による
社会的費用は結局は社会全体が負担することになる。「社会的費用」を取り入れること
で、「最も社会効率的な需給」が定まる。
統合評価とは、この関係をさらに拡大し、政策導入や技術導入のための投資費用な
ど、対策オプションの評価も費用−便益分析の枠組みの中に内部化しようとするもの
である。
1
宇沢弘文「自動車の社会的費用」岩波新書、 1974
- 371 -
本プロジェクトの対象である地球温暖化問題では、温暖化の影響を追加的に要求さ
れる費用関数として最適化モデルに導入する試みがなされてきた。この試みは、 1 992
年に発表された No rd hau s の D ICE モデル 2 を嚆矢として、その後 S.P ec k らの CETA モデ
ル 3 や森の MAR IA 4 、黒沢の GRAP E 5 などにも採用された。具体的には、大気温度の上
昇が、経済活動に対し 3 ℃ 上昇時に 1 .5%− 3%程度の費用を発生させるという形式であ
る。
例として、No rd hau s の D ICE モデルの枠組みを図 5 -2 に示す。このように、経済成長
による生産拡大が温暖化ガスの発生を伴い、これが簡易気候変動システムを通じて温
暖化損害費用を発生させる結果、消費も適切な量だけ抑制される、とするシンプルで
はあるが明快な体系が表現されている。このモデルは、通時的な非線形最適化を行う
モデルであるため、炭素排出制約時の排出限界費用が計算可能であるという特徴を有
していた。
最大化
消費
温度上昇
経済的
簡易大気
損害
循環･温
経済活動
度変化モ
温暖化ガス
資本
投資
排出
デル
(陸･海洋 )
ストック
図 5- 2
Nord hau s の DICE モデルの基本構造
このモデルは、当初世界を 1 地域に集約したこと、温暖化対策投資も含むものの、
エネルギーブロックを持たないため具体的な対策技術が評価できない、という課題も
有していた。その後、D ICE は地域分割や SO X 冷却効果の導入など、様々な拡張を受け
今日に至っている。
2
3
4
5
W.D.Nordhaus,"The DICE Model",Cowles Foundation Discussion Paper, Yale Univ., 1992
S.C.Peck et.al, "The Importance of Non-linearlitiesin Global Warming Damage Costs", presented at International Workshop on
Costs, Impacts and Possible Benefits of CO2 Mitigation, 1992 (IIASA, Austria)
S.Mori, "A Long Term Evaluation of Nuclear Power Technology by Extended DICE+e Model Simulations - Multiregional
Approach for Resource and Industry Allocation (MARIA) Model", Progress in Nuclear Energy, Vol.29(supplement), pp.135/142,
1995
A.Kurosawa and S.Mori, “Long-Term Energy R&D Streategy and Global Energy Model”, IEW/JSER ’96, Osaka University, 26,
June, 1996
- 372 -
具体的な政策評価の目的には、各地域ごとの経済活動や資源･エネルギー技術評価が
重要である。地球温暖化統合評価モデルは、 1 990 年代半ば以降、日･米･欧で開発が進
められ、 2000 年に出された IP CC 特別報告書「新排出シナリオ」では 6 統合評価モデ
ルが、さらに 20 01 年の IP CC 第 3 次評価報告書第 3 作業部会 (IP CC-TAR )では８モデル
が参加し、様々な人口･経済の成長条件と温暖化抑制政策の下での資源･エネルギー対
策オプション評価を行うに至った。図 5 - 3 には、 R ITE で開発され、 IP CC -TAR にも参
加指標化を行った DNE -21 モデルの基本的枠組みを示す。基本構成は D ICE モデルにエ
ネルギー技術ブロックが追加された形であるが、世界が 1 0 地域に分けられているほか、
資源、エネルギー利用技術、気候モデルとも大幅に詳細化されたものとなっている。
図 5 -4 には、このモデルのシミュレーションの例を示す。このように温暖化対策の際、
どのような技術がどれだけ貢献可能かが具体的に計算可能である。
Population, Reference GDP,
Reference energy demands etc.
Energy resources, supply costs etc.
Energy
Demands
Macroeconomic
Model
Energy Systems
Model
Enegy System
Costs
CO 2 Emissions
SOx Emissions
GDP Loss
Climate Change
Model
Regional
Temperature
Rise
Other GHGs emissions etc.
図 5- 3
Warming Damage
Model
GDP loss for CO2 doubling
DNE- 21 モデルの構成
- 373 -
Carbon emissions and reductions (GtC/yr)
25
20
15
Energy Saving
Fuel Switching
Biomass
Photovoltaics
Wind Power
Hydro & Geoth.
Nuclear Power
Ocean Seq.
Aquifer Seq.
Gas Well Seq.
EOR
Reforestation
Net CO2 Emission
Net Carbon Emissions
in Reference Case
Energy Saving
Fuel Switching
among Fossil Fuels
Biomass
Photovoltaics
Wind Power
Hydro & Geoth.
Nuclear Power
Ocean Seq.
10
Aquifer Seq.
Gas Well Seq.
Net Carbon Emissions
in 550ppmv Case
5
Reforestation
0
2000
2010
2020
2030
2040
2050
2060
2070
2080
2090
2100
Year
図 5- 4
DNE- 21 モデルの結果例
いずれの方法も、環境汚染を何らかの方法で金銭換算し、対策オプションの費用と
比較可能な形に変換することで、合理的な対策を出そうとする基本的なコンセプトは
同じである。しかしながら、環境問題では多くの場合、汚染被害の不確実性と生態圏
への影響のような定量的評価の難しい要因の存在のため、損害費用関数の定量的な設
定が困難であることが多い。さらに、地球温暖化問題の場合、対策費用の負担者は現
世代であっても環境改善 (汚染 )の費用負担者は次世代であるという時間差が発生する
ため、時間差の割引率をどのように設定するべきかという点も、以前から議論の対象
となっており、いまだに結論が出ていない問題が残されている 6,7。
本プロジェクトでは、R ITE で行われた先行研究を始め、対策技術とその CO 2 削減ポ
テンシャル、費用対効果等に関するデータ収集を行う一方、第 3 章で述べたよう予想
される温暖化影響に関する現段階での各分野の科学的知見を、専門家へのヒアリング
により収集した。この結果、地球環境問題の統合評価においては、以下の 3 点を取り
扱いうる方法論の確立が重要であるという結論を得た。
1. 健康影響、生態圏への影響、水資源への影響はいずれも人間生活の基本的要因への
となるものであるが、地域的にも時間的にもなお不確実性が大きい。温暖化影響に
関してはなお定性的にしか得られていない知見が多い。
2. 影響の大きさは、自然現象の挙動に関する不確実性が残るためだけではなく、人間
活動や人為的な対策によって損害のレベルそのものが大きく変化しうるためもあ
6
7
IPCC, Second Assessment Report, Cambridge University Press, 1996
IPCC, Third Assessment Report, Cambridge University Press, 2001
- 374 -
る。このことは、温暖化においては予防策と適応策の評価が重要であることを示す
ものである。
3. 温暖化の影響の大きさは、地域的要因によっても大きく左右される。
このように、地球温暖化問題では長期的課題であるために、費用と便益の統合化に
よる評価分析では不十分であり、不確実性の工程を含む要因の統合化、定量的データ
と非定量的情報の統合化、という３つの軸からの統合化でなければならない。情報が
不確実性を含むという問題は、いずれの評価軸にも現れることは言うまでもない。
不確実性は、 IP CC 報告書でも繰り返し強調された問題である。 IP CC -TAR では、不
確実性を表 5 -1 のように分類している。
表 5- 1 不確実性の発生 (I PCC -TAR )
Ａ．データにおける問題
１．データの構成要素の欠落あるいは誤差
２．データ「ノイズ」が偏っているか、あるいは不完全な観測と結び付けられる
３．無作為抽出エラーとサンプルでのバイアス
Ｂ．モデルにおける問題
４．プロセスは既知、しかし未知の関数関係あるいはモデル構成での誤差の発生
５．既知の構成、しかし若干の重要なパラメータが未知か、あるいは値にエラー
が存在。
６．既知のデータとモデル構成、しかしパラメータ信頼性あるいはモデル構成の
根拠が長い時間にわたって変化するであろう。
７．不確実性システム、予測可能性（例えば、カオスあるいは推計的な挙動）に
関係する
８．モデル方程式を解く過程で使われた近似によって、不確実性が導入される
Ｃ．不確実性の他の原因
９．あいまいに概念とターミノロジーを定義した場合
１０．不適当な空間の / 時間の単位設定
１１．基礎仮説に対しての信頼性の不適切性 / 欠如
１２．人間の挙動（例えば、未来の消費パターンあるいは技術変化）予測の不確
実性
意思決定という視点から行った不確実性の分類は、表 5 -2 のようにまとめられてい
る。
- 375 -
表 5- 2 不確実下の意思決定の方法論 (IPC C-TAR )
1.
危険性のレベル、確率等が知られている場合、既存の意思決定分析が適用でき
る。
2.
知識に対する不確実性がある場合、意思決定の枠組みでは不十分であり、専門
的な判断が中心となる。
3.
第 3 に、単に我々が「知らない」場合がある。これは「専門家の判断」ではな
く「交渉」の問題となる。
以上を踏まえた上で、統合評価の視点から温暖化対策の不確実性の分類を試みる。
第１は、気候変動そのものの科学的知見に不確実性がある。具体的には、 SRE S で経
済成長や CO 2 排出シナリオが与えられたとしても、将来の気温上昇にはなお GCM によ
って差が生じている。さらに、地域差や降雨量の将来予測には大きな差が残されてい
る。これらは、統合評価の際の評価の幅として捉え、その中で合理的な策を探す必要
がある。
第 2 は、 SRES の多様なシナリオが示すよう、社会構造の将来選択肢に幅がある。将
来の社会の選択の問題は、確率的な不確実性というより、将来の多様性として捉えら
れるべきである。国際的枠組みの変化もこれに含まれる。さらに、政変やテロなどの
突発的な事件の影響も無視できない。これらの場合、個々の要因は強い相互関係があ
るため、ストーリーとしての整合性の確保が重要な課題となる。
第３に、費用と便益の定量性に大きな不確実性がある。費用としては、例えば生態
圏への影響や生物種の多様性を喪失することがどれだけの金銭喪失となるのかという
問題点の他、宇宙太陽光発電や核融合などの将来技術の開発成功の可能性とコスト評
価の問題などが含まれる。
これらの不確実性の背後には、定量性の低く未知の要因の複雑な相互関係があるこ
とは言うまでもない。
以上の問題点を踏まえ、本プロジェクトでは次年度以降に向けて、次のような総合
評価の方式を検討した。
a. 温暖化影響の範囲の広さを考え、文献調査、専門家へのヒアリング等の調査を継続
し、温暖化影響の体系的な把握を行う。
b. 定性的かつ不確実性の高い要因を対象とし、その中で最も蓋然性の高いシナリオを
州出する手法として、技術予測手法がある 8 。どのような技術が次の時代の主流とな
るかの予測は、経営戦略策定上重要なテーマであるにもかかわらず、これらは定性
的かつ不確実であるというように、今回の問題と類似した側面を持つ。そこで、こ
の手法の適用により、定性的要因の整理と全体的に整合的なシナリオ策定を目指
す。なお、この方法は、温暖化影響だけでなく、本プロジェクトのもう一つの重要
8
北川、｢研究開発のシステムズアプローチ｣、コロナ社、 1977
- 376 -
なテーマである社会･産業的要因の構造的変化の予測にも適用される。具体的には、
技術予測手法の一つである X -I 法をシミュレーションモデルと結び付けた研究例 9
が参考となろう。
c. 定量性の高い温暖化影響要因は、温暖化やエネルギー消費などと結合した定式化を
行うことで GTAP や DNE21、あるいはバイオマス評価の G LUE モデルなどの最適化
モデルと結び付け、統合的な対策評価を行えるようにする。
なお、これらの作業を進める上で、旧ソ連･東欧圏やヨーロッパ、アフリカの状況など、
R ITE が保有する情報のみでは不十分となる局面が予想されるため、 IIASA との連携が
重要な役割を果たすと考えられる。
9
森、佐和、茅、 "クロスインパクト法と計量経済モデルの結合型石油価格モデル "、エネルギ − ・
資源、 Vol.5, No.5, P470/476, 1984
- 377 -
第 6章
IIASA との連携
本プロジェクトの目標は、地球温暖化対策を総合的かつ合理的に策定するため、温
暖化の影響と対策オプションの統合評価システムを地球全体を見て構築することにあ
る。しかしながら、範囲が極めて広い分野にわたるため、他の国際的な研究機関との
連携が果たす役割は大きい。
本プロジェクトでは、国際応用システム解析研究所 (IIASA:オーストリア )との協力を
行い、この問題に対処することとした。IIA S A での具体的な研究活動と研究動向は次節
以降に紹介されるが、ここでは、以下の具体的なテーマが本プロジェクトに重要な貢
献を果たすと期待される。
1. IIASA -P OP 研究グループ： IIASA は人口問題予測においては、過去長い研究の歴史
を持っており、定評も確立している。国連の人口予測が各国の報告の積み上げをベ
ースとしているのに対し、ここではより科学的な方法を用いている。特に、移民等
の人為的要因による人口変化の動向は日本では情報が少なく、価値が高い。プロジ
ェクトリーダーは Dr. Wolfg ang Lu tz である。
2. IIASA -LU C 研究グループ： Dr.Gun the r Fische r 率いる土地利用変化研究グループ
(LUC ) は、 IIASA の中でも注目の必要なグループである。すでに、土地利用、食糧
需給などを独自のデータベースに基づいて報告しており、現在中国に関する詳細な
分析を作業中である。温暖化の食糧需給や土地利用変化への影響は、バイオマスエ
ネルギー資源利用可能度評価とも密接に絡むため、このグループとの協力は重要度
が高い。
3. IIASA -ECS 研究グループ：D r. Le o S ch ra tten holze r は IP CC -SRES のリーダーであった
P rof.Ne bo js a Nak icen o vic の後を継いで研究を進めている。ここでは、 CO 2 排出の技
術データベースである CO2DB をはじめ、近年特に注目されている技術の普及と費
用の間の学習効果や水素エネルギー利用のポテンシャル評価は本プロジェクトに
直接有用であり、今後も意見交換が必要である。
4. IIASA -TNT 研究グループ： P ro f.Ne bo jsa Na kic eno vic 、 Dr.Arn ulf Grueb ler が技術と社
会のダイナミックな動態変化をテーマとして研究を行っている。本プロジェクトの
テーマである社会と経済、産業構造の構造変化に関し、共通点が多く、シナリオ策
定を共同で行うことは意義が高い。
- 378 -
第 7章
次年度以降の課題
これまでに見たよう、本プロジェクトは初年度である平成 14 年度において、温暖化
対策統合評価の基本となる温暖化要因、温暖化影響に関する調査を行い、基本的な分
析を行うとともに、具体的な作業に向けた問題点の抽出を行った。また、モデル開発
の中心的なブロックとして、多部門･多地域経済モデルである GTAP を取り上げ、その
基本的な機能と応用の可能性を確認した。今後の統合評価システム開発に向け、本プ
ロジェクトにおいては、以下を作業課題とする。
1. 温暖化要因、影響の調査研究の成果を踏まえ、第 1 章の図に示す各ブロック間のリ
ンクの分析を重層的に行う。具体的には温暖化影響や社会・経済構造変化のような
定性的かつ不確実性の高い要因に対しては、技術予測手法等を援用することで関係
構造を把握するとともに蓋然性の高いストーリーを抽出する。
2. 定量性の高い関係構造に関しては、関係構造の定式化を行う。具体的には、 GTAP
を中心とする経済モデルとエネルギー技術、民生、産業、運輸等の部門･地域別エネ
ルギー需要と構成、食糧需給、土地利用など計量性の高い対象を統計データをもと
に分析し定式化することで、図 7 -1 における経済モデル、エネルギー技術モデル、
温暖化モデル、および各種需要モデル間のリンクを明らかにし、統合モデル開発に
接近する。
3. 計量モデルを定性的シナリオに基づいて実行することで、不確実性を考慮に入れた
対策評価を行う。
4. 解析結果は地域的に細分化された情報と結合する必要が生じるので、 G IS (地理情報
システム )と結合しこの上で整理することで、評価の取り扱いと視覚化を容易化す
る。
5. 収集したデータは多岐に渡るとともに空間的解像度、単位、期間等も異なるので、
統合的に取り扱えるような本格的なデータベース化を検討する。
6. 研究の対象の広さを念頭に置き、海外研究機関との成果・情報交換を密に行う。こ
とに、 IIASA とは相互の情報交換を活性化し、本プロジェクトを補う。
7. これらの結果は、影響の章で述べたよう、予防策と適応策の相互比較評価に向けて
さらなる研究を進める。
上記のような重層的な作業により、複雑なだけでなく定性要因・高い不確実性を含
む要因の相互関係を解きほぐし、統合評価システムの実現に接近する。
- 379 -
E：温暖化影響評価
・水資源分布
・海面・河川・氷雪圏
・土地利用
・食糧生産
・植生、森林問題
K：温暖化対策投資
・事後的対応
・予防保全的投資
・費用対効果の統合的分
析
Ｊ：生物系影響
・健康影響評価
・生態系への影響
評価
需給ギャップ
G：エネルギー需要
現状: 産業用需要
は、生産関数アプロ
ーチなどが摘要可
能。その他はシナリ
オ依存。
・民生部門、輸送部
門の需要関数の精
度の高いシナリオ
と予測。
F：食糧・食料需給
Ａ：GTAP(経済モデル)
現状:
・実績のある多地域:多部門経済モ
デル。
・エネルギーフローも拡張中。
・一般均衡モデルとして定式化
→技術オプション評価、構造変化
を伴う動学的モデルには不向き。
D:地域気候変動データ
推計
・ GCM シミュレーシ
ョンデータの補間
・ GIS 利用 :ArcView
等
Ｂ：エネルギーフローモデル
現状: (DNE-21,LDNE-21)
・実績ある多地域エネルギ
ー技術モデル。
・エネルギー需要シナリオ
の設定が必要。
Ｉ：都市構造
・都市化
・社会構造
→モデル化と
シナリオ策定
Ｃ：温暖化予測
現状:
・ MAGICC、BERN
など簡易モデル
が利用可能
L：温暖化ガス地域単位
排出シナリオ
H：地域エネルギー
・CGS、分散型電源
・リサイクル、廃棄物再
資源化
→地域的特性と密着した
技術オプション
平成 16 年度課題
平成 17 年以降課題
図 7- 1 Ph one ix プロジェクトの作業フレーム
- 380 -
付
録
付録 1
茅の４要素分解式による CO 2 排出量の要因分析
温室効果ガスの大部分を占める CO 2 排出量の変化要因を大まかに捉えるため、次式
で示される茅の 4 要素分析式を用いて分解する。
CO 2 排出量変化率
＝
｛（ CO 2 排出量）／（エネルギー消費量）｝変化率
＋
｛（エネルギー消費量）／（ GDP ）｝変化率
＋
｛（ GDP ）／（人口）｝変化率
＋
（人口）変化率
ここで第１項を「炭素集約度要因」、第２項を「エネルギー原単位要因」、第３項を
「所得要因」、第４項を「人口要因」と呼ぶ。
使用データはすべて IEA 統計による。GDP については為替レート換算の GDP と P P P
（購買力平価）換算の GDP (PP P )の 2 種類を使用する。いずれも 1 995 年平均レートでの
換算値である。P P P は OECD 諸国については OECD により、n on OECD 諸国については
世界銀行による。ただし、世界銀行の Wo rld De ve lop men t In dica to r には、 IEA 統計にあ
る 1995 年固定の GDP(P PP )が収録されていない。検証が必要な場合は、収録されてい
る “ GDP (co ns ta nt 19 9 5 US$ )” を “ P P P conversion fa c to r to o ffic ia l exc han ge ra te ra tio”
の 19 95 年値で除すことで算出できる。
対象国は各データについて 19 71 年 ∼ 199 9 年の連続値が得られる 10 8 カ国とし、5 年
ステップで変化率を算定する（ 19 75 /19 71 、 199 9 /199 5 は 4 年ステップ）。このため旧ソ
連諸国は対象外となる。また、世界を 18 地域に区分し、地域別に傾向をみる。
付表 1-1
CO 2 排出要因分析使用データ
項目
IE A 統計における項目名
CO 2 排出量
CO 2 Re fe re nce Appr oa c h (Mt o f CO 2 )
エネルギー消費量 ( T P ES)
Tota l P r i ma r y E n erg y S up pl y ( Mt o e)
GDP
GDP (b il l io n 1995 US$ usi ng e xc ha nge r at e s)
GDPPPP
GDP (b il l io n 1995 US$ usi ng PPPs)
人口 (P OP)
Populat io n ( millio ns)
出典） I E A, CO 2 E mi ssi ons fr o m Fue l Co mb usti on 200 1
- 383 -
付表 1-2
Re gio n
地域区分
Re gio n
No.
1 USA
2 Ca na da
3 EU 、 S wi t z er la nd 、 r e st of E FT A 、 T ur ke y
4 Japa n
5 Oc ea ni a
6 EE FSU
7 Indo ne si a 、 Ma l a ysi a 、 Vi e t Na m （エネルギー純輸出国）
8 Me xi co 、 Co lo mb ia 、 V e nez ue la 、 re st o f And ea n Pac t 、 Ar ge nt i na （エネルギー純
輸出国）
9 Mi ddl e Ea st （エネルギー純輸出国）
10 Nor t h Afr i ca （エネルギー純輸出国）
11 Re st o f So ut her n Afr i ca 、 re st o f Sub -Sa har a n Afri ca （エネルギー純輸出国）
12 Chi na
13 Indi a
14 Asi a -NI ES
15 Ot her Asi a
16 Ot her Midd l e & So ut h Ame r ic a
17 Ot her Afr ic a
18 Ot her s
まず、各要因間の関係を見る。地域別および主要国（ 15 国 +EU）について、それぞ
れ GDP (為替レート )と GDP (PP P )を使用した場合の 4 図を示す。所得要因とエネルギー
原単位要因の間には、ほとんどの地域で負の相関関係が見られる。所得要因と炭素集
約度要因では、所得の高い地域で負の相関が強く、アジアを中心に所得の低い地域で
正の相関が強い。これらの合成であるエネルギー原単位要因と炭素集約度要因の関係
は、所得の高い地域では正の相関が強く、所得の低い地域では負の相関が強い。（図
2.2. 1 -1∼ 付図 1 -12 ）
- 384 -
Total Primary Energy Supply (Mtoe)
/ GDP (billion 1995 US$ using market exchange rate)
4.5
[地域別]
4
3.5
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
0.1
1
10
100
GDP (thousand 1995 US$ using market exchange rate) per Capita
USA
Japan
IND,MYS,VNM
North Africa
India
Other Middle & South America
付図 1-1
Canada
Oceania
MEX,COL,VEN,ARG,r-A-PACT
r-Southern,SubSaharanAfrica
Asia-NIES
Other Africa
EU,CHE,TUR,r-EFTA
EEFSU
Middle East
China
Other Asia
Others
所得要因とエネルギー原単位要因（ GD P：為替レート） [地域別 ]
注） I E A, CO 2 E mi ssio ns fro m Fue l Co mb ust io n 2001 より 1 971, 75,8 0,8 5,90, 95,9 9 年
Total Primary Energy Supply (Mtoe)
/ GDP (billion 1995 US$ using market exchange rate)
[主要国]
4.5
Australia
Canada
4
France
3.5
Germany
Italy
3
Japan
2.5
Korea
UK
2
USA
1.5
EU
1
Russia
China
0.5
India
0
Indonesia
0.1
1
10
100
GDP (thousand 1995 US$ using market exchange rate) per Capita
付図 1-2
所得要因とエネルギー原単位要因（ GD P：為替レート）
Malaysia
Brazil
[主要国 ]
注） I E A, CO 2 E mi ssio ns fro m Fue l Co mb ust io n 2001 より 1 971, 75,8 0,8 5,90, 95,9 9 年
- 385 -
0.9
[地域別]
Total Primary Energy Supply (Mtoe)
/ GDP (billion 1995 US$ using PPPs)
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
0.1
1
10
100
GDP (thousand 1995 US$ using PPPs) per Capita
USA
Japan
IND,MYS,VNM
North Africa
India
Other Middle & South America
付図 1-3
Canada
Oceania
MEX,COL,VEN,ARG,r-A-PACT
r-Southern,SubSaharanAfrica
Asia-NIES
Other Africa
EU,CHE,TUR,r-EFTA
EEFSU
Middle East
China
Other Asia
Others
所得要因とエネルギー原単位要因（ GD P： P PP ） [ 地域別 ]
注） I E A, CO 2 E mi ssio ns fro m Fue l Co mb ust io n 2001 より 1 971, 75,8 0,8 5,90, 95,9 9 年
Total Primary Energy Supply (Mtoe)
/ GDP (billion 1995 US$ using PPPs)
[主要国]
0.9
Australia
0.8
Canada
France
0.7
Germany
Italy
0.6
Japan
0.5
Korea
UK
0.4
USA
0.3
EU
0.2
Russia
China
0.1
India
0
Indonesia
0.1
1
10
GDP (thousand 1995 US$ using PPPs) per Capita
付図 1-4
100
Malaysia
Brazil
所得要因とエネルギー原単位要因（ GD P： P PP ） [ 主要国 ]
注） I E A, CO 2 E mi ssio ns fro m Fue l Co mb ust io n 2001 より 1 971, 75,8 0,8 5,90, 95,9 9 年
- 386 -
CO2 Emission (MtCO2)
/ Total Primary Energy Supply (Mtoe)
4
[地域別]
3.5
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
0.1
1
10
100
GDP (thousand 1995 US$ using market exchange rate) per Capita
USA
Japan
IND,MYS,VNM
North Africa
India
Other Middle & South America
付図 1-5
Canada
Oceania
MEX,COL,VEN,ARG,r-A-PACT
r-Southern,SubSaharanAfrica
Asia-NIES
Other Africa
EU,CHE,TUR,r-EFTA
EEFSU
Middle East
China
Other Asia
Others
所得要因と炭素集約度要因（ G DP：為替レート） [ 地域別 ]
注） I E A, CO 2 E mi ssio ns fro m Fue l Co mb ust io n 2001 より 1 971, 75,8 0,8 5,90, 95,9 9 年
[主要国]
CO2 Emission (MtCO2)
/ Total Primary Energy Supply (Mtoe)
3.5
Australia
Canada
3
France
Germany
2.5
Italy
Japan
2
Korea
UK
1.5
USA
EU
1
Russia
0.5
China
India
0
Indonesia
0.1
1
10
GDP (thousand 1995 US$ using market exchange rate) per Capita
付図 1-6
100
Malaysia
Brazil
所得要因と炭素集約度要因（ G DP：為替レート） [ 主要国 ]
注） I E A, CO 2 E mi ssio ns fro m Fue l Co mb ust io n 2001 より 1 971, 75,8 0,8 5,90, 95,9 9 年
- 387 -
CO2 Emission (MtCO2)
/ Total Primary Energy Supply (Mtoe)
4
[地域別]
3.5
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
0.1
1
10
100
GDP (thousand 1995 US$ using PPPs) per Capita
USA
Japan
IND,MYS,VNM
North Africa
India
Other Middle & South America
付図 1-7
Canada
Oceania
MEX,COL,VEN,ARG,r-A-PACT
r-Southern,SubSaharanAfrica
Asia-NIES
Other Africa
EU,CHE,TUR,r-EFTA
EEFSU
Middle East
China
Other Asia
Others
所得要因と炭素集約度要因（ G DP： P PP ） [ 地域別 ]
注） I E A, CO 2 E mi ssio ns fro m Fue l Co mb ust io n 2001 より 1 971, 75,8 0,8 5,90, 95,9 9 年
[主要国]
CO2 Emission (MtCO2)
/ Total Primary Energy Supply (Mtoe)
3.5
Australia
Canada
3
France
Germany
2.5
Italy
Japan
2
Korea
UK
1.5
USA
EU
1
Russia
0.5
China
India
0
Indonesia
0.1
1
10
100
GDP (thousand 1995 US$ using PPPs) per Capita
付図 1-8
Malaysia
Brazil
所得要因と炭素集約度要因（ G DP： P PP ） [ 主要国 ]
注） I E A, CO 2 E mi ssio ns fro m Fue l Co mb ust io n 2001 より 1 971, 75,8 0,8 5,90, 95,9 9 年
- 388 -
CO2 Emission (MtCO2)
/ Total Primary Energy Supply (Mtoe)
4
[地域別]
3.5
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
Total Primary Energy Supply (Mtoe) / GDP (billion 1995 US$ using market exchange rate)
USA
Japan
IND,MYS,VNM
North Africa
India
Other Middle & South America
付図 1-9
Canada
Oceania
MEX,COL,VEN,ARG,r-A-PACT
r-Southern,SubSaharanAfrica
Asia-NIES
Other Africa
EU,CHE,TUR,r-EFTA
EEFSU
Middle East
China
Other Asia
Others
エネルギー原単位要因と炭素集約度要因（ GDP ：為替レート） [ 地域別 ]
注） I E A, CO 2 E mi ssio ns fro m Fue l Co mb ust io n 2001 より 1 971, 75,8 0,8 5,90, 95,9 9 年
[主要国]
CO2 Emission (MtCO2)
/ Total Primary Energy Supply (Mtoe)
3.5
Australia
Canada
3
France
Germany
2.5
Italy
Japan
2
Korea
UK
1.5
USA
EU
1
Russia
0.5
China
India
0
Indonesia
0
1
2
3
4
5
Total Primary Energy Supply (Mtoe) / GDP (billion 1995 US$ using market exchange rate)
付図 1-1 0
Malaysia
Brazil
エネルギー原単位要因と炭素集約度要因（ GDP ：為替レート） [ 主要国 ]
注） I E A, CO 2 E mi ssio ns fro m Fue l Co mb ust io n 2001 より 1 971, 75,8 0,8 5,90, 95,9 9 年
- 389 -
CO2 Emission (MtCO2)
/ Total Primary Energy Supply (Mtoe)
4
[地域別]
3.5
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
Total Primary Energy Supply (Mtoe) / GDP (billion 1995 US$ using PPPs)
USA
Japan
IND,MYS,VNM
North Africa
India
Other Middle & South America
付図 1-1 1
Canada
Oceania
MEX,COL,VEN,ARG,r-A-PACT
r-Southern,SubSaharanAfrica
Asia-NIES
Other Africa
EU,CHE,TUR,r-EFTA
EEFSU
Middle East
China
Other Asia
Others
エネルギー原単位要因と炭素集約度要因（ GDP ： PP P） [ 地域別 ]
注） I E A, CO 2 E mi ssio ns fro m Fue l Co mb ust io n 2001 より 1 971, 75,8 0,8 5,90, 95,9 9 年
[主要国]
CO2 Emission (MtCO2)
/ Total Primary Energy Supply (Mtoe)
3.5
Australia
Canada
3
France
Germany
2.5
Italy
Japan
2
Korea
UK
1.5
USA
EU
1
Russia
0.5
China
India
0
Indonesia
0
0.2
0.4
0.6
0.8
Total Primary Energy Supply (Mtoe) / GDP (billion 1995 US$ using PPPs)
付図 1-1 2
1
Malaysia
Brazil
エネルギー原単位要因と炭素集約度要因（ GDP ： PP P） [ 主要国 ]
注） I E A, CO 2 E mi ssio ns fro m Fue l Co mb ust io n 2001 より 1 971, 75,8 0,8 5,90, 95,9 9 年
- 390 -
付図 1 -13 ∼ 付図 1 -3 1 に、世界（ 108 カ国）および地域別の CO 2 排出量と 4 要因の変
化率を示す。図は 4 要因の寄与度が明確になるよう積み上げグラフとしている。また、
GDP についてはここでも 2 種類を用いているが、以下では GDP (PPP )の場合について
記述する。
世界の CO 2 排出量の変化率はいずれの期間においてもプラスであり、1 985 /1 980 の年
率 0. 6%、 19 99 /19 95 の年率 1 .4%が相対的に小さい。地域別には先進国では緩やかな増
加傾向にあるが、発展途上国の増加率は高い。地域 6 の EE FS U（ただしここでは東欧
6 カ国）のみ近年は減少傾向にある。
世界の炭素集約度は全期間でマイナスであり、-0. 6%∼ -0.2 %で推移している。先進国
はマイナス傾向にあるが、アジアの発展途上国はプラス傾向が続いている。
世界のエネルギー原単位も全期間マイナスであり、-0 .8%∼ -1. 8%で推移している。ほ
とんどの地域でマイナス傾向にあるが、中東や北アフリカでは 1 995 /19 90 までプラスで
推移している。
世界の所得は 1 .0%∼ 2. 2%で推移しており、ほとんどの地域でプラス傾向にある。特
にアジアの発展途上国の経済成長が著しい。
世界の人口は 1 .4%∼ 2. 0%とプラス傾向にあるが、増加率は徐々に低下している。ア
ジア、アフリカの増加率が高い。
- 391 -
地域
対象国数
0
108/133
World
※1971年値から1999年値が得られる国数/1999年値の国数
1975/1971
CO2
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
2.2%
2.9%
0.6%
2.1%
2.2%
1.4%
CO2/TPES
-0.4%
-0.2%
-0.6%
-0.4%
-0.2%
-0.3%
TPES/GDP
GDP/POP
-0.9%
1.4%
-0.7%
2.0%
-1.0%
0.6%
-1.0%
1.7%
0.1%
0.8%
-1.1%
1.5%
2.0%
1.8%
1.8%
1.8%
1.5%
1.4%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
POP
交絡項
1975/1971 1980/1975 1985/1980 1990/1985 1995/1990 1999/1995
2.2%
2.9%
0.6%
2.1%
2.2%
1.4%
CO2
CO2/TPES
-0.4%
-0.2%
-0.6%
-0.4%
-0.2%
-0.3%
TPES/GDPppp
-1.2%
-0.8%
-1.5%
-1.2%
-0.8%
-1.8%
GDPppp/POP
POP
交絡項
1.8%
2.0%
2.1%
1.8%
1.0%
1.8%
1.9%
1.8%
1.8%
1.5%
2.2%
1.4%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
為替レート
レート]
[GDP:為替
為替
レート
average annual change(%/yr)
5%
4%
交絡項
3%
POP
2%
GDP/POP
1%
TPES/GDP
CO2/TPES
0%
CO2
-1%
-2%
1975/1971
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
[GDP:PPP]
average annual change(%/yr)
5%
4%
交絡項
3%
POP
2%
GDPppp/POP
1%
TPES/GDPppp
0%
CO2/TPES
CO2
-1%
-2%
-3%
1975/1971
1980/1975
付図 1-1 3
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
CO2 排出量の要因分析（世界）
- 392 -
地域
対象国数
1
1/1
USA
※1971年値から1999年値が得られる国数/1999年値の国数
1975/1971
CO2
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
0.6%
1.5%
-0.6%
1.0%
1.1%
CO2/TPES
-0.4%
-0.2%
-0.3%
-0.6%
-0.5%
0.1%
TPES/GDP
GDP/POP
-1.4%
1.5%
-1.9%
2.6%
-3.3%
2.1%
-1.6%
2.3%
-0.8%
1.4%
-1.8%
3.1%
1.0%
1.1%
0.9%
0.9%
1.0%
0.9%
0.0%
0.0%
-0.1%
0.0%
0.0%
0.0%
POP
交絡項
2.2%
1975/1971 1980/1975 1985/1980 1990/1985 1995/1990 1999/1995
0.6%
1.5%
-0.6%
1.0%
1.1%
2.2%
CO2
CO2/TPES
-0.4%
-0.2%
-0.3%
-0.6%
-0.5%
0.1%
TPES/GDPppp
-1.4%
-1.9%
-3.3%
-1.6%
-0.8%
-1.8%
GDPppp/POP
POP
交絡項
1.5%
1.0%
2.6%
1.1%
2.1%
0.9%
2.3%
0.9%
1.4%
1.0%
3.1%
0.9%
0.0%
0.0%
-0.1%
0.0%
0.0%
0.0%
為替レート
レート]
[GDP:為替
為替
レート
5%
average annual change(%/yr)
4%
3%
交絡項
2%
POP
1%
GDP/POP
0%
TPES/GDP
-1%
CO2/TPES
-2%
CO2
-3%
-4%
-5%
1975/1971
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
[GDP:PPP]
5%
average annual change(%/yr)
4%
3%
交絡項
2%
POP
1%
GDPppp/POP
0%
TPES/GDPppp
-1%
CO2/TPES
-2%
CO2
-3%
-4%
-5%
1975/1971
1980/1975
付図 1-1 4
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
C O 2 排出量の要因分析（地域 N o.1）
- 393 -
地域
対象国数
2
1/1
Canada
※1971年値から1999年値が得られる国数/1999年値の国数
1975/1971
CO2
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
3.9%
1.8%
-1.4%
1.0%
1.4%
CO2/TPES
-0.2%
-1.1%
-1.4%
-0.5%
-0.6%
0.9%
TPES/GDP
GDP/POP
-0.6%
3.3%
-0.8%
2.5%
-2.7%
1.7%
-1.2%
1.4%
0.3%
0.6%
-2.3%
2.5%
1.3%
1.2%
1.1%
1.4%
1.2%
1.0%
0.0%
0.0%
-0.1%
0.0%
0.0%
0.0%
POP
交絡項
2.0%
1975/1971 1980/1975 1985/1980 1990/1985 1995/1990 1999/1995
3.9%
1.8%
-1.4%
1.0%
1.4%
2.0%
CO2
CO2/TPES
-0.2%
-1.1%
-1.4%
-0.5%
-0.6%
0.9%
TPES/GDPppp
-0.6%
-0.8%
-2.7%
-1.2%
0.3%
-2.3%
GDPppp/POP
POP
交絡項
3.3%
1.3%
2.5%
1.2%
1.7%
1.1%
1.4%
1.4%
0.6%
1.2%
2.5%
1.0%
0.0%
0.0%
-0.1%
0.0%
0.0%
0.0%
為替レート
レート]
[GDP:為替
為替
レート
6%
average annual change(%/yr)
5%
4%
3%
交絡項
2%
POP
1%
GDP/POP
0%
TPES/GDP
-1%
CO2/TPES
-2%
CO2
-3%
-4%
-5%
1975/1971
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
[GDP:PPP]
6%
average annual change(%/yr)
5%
4%
3%
交絡項
2%
POP
1%
GDPppp/POP
0%
TPES/GDPppp
-1%
CO2/TPES
-2%
CO2
-3%
-4%
-5%
1975/1971
1980/1975
付図 1-1 5
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
C O 2 排出量の要因分析（地域 N o.2）
- 394 -
地域
対象国数
3
19/19
EU,CHE,TUR,r-EFTA
※1971年値から1999年値が得られる国数/1999年値の国数
1975/1971
CO2
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
0.3%
1.6%
-1.3%
0.5%
-0.2%
0.4%
CO2/TPES
-1.1%
-0.6%
-1.7%
-1.0%
-1.1%
-0.9%
TPES/GDP
GDP/POP
-1.4%
2.1%
-0.8%
2.4%
-1.1%
1.2%
-1.5%
2.5%
-0.6%
0.8%
-1.0%
1.9%
0.7%
0.5%
0.5%
0.6%
0.6%
0.4%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
POP
交絡項
1975/1971 1980/1975 1985/1980 1990/1985 1995/1990 1999/1995
0.3%
1.6%
-1.3%
0.5%
-0.2%
0.4%
CO2
CO2/TPES
-1.1%
-0.6%
-1.7%
-1.0%
-1.1%
-0.9%
TPES/GDPppp
-1.5%
-0.8%
-1.2%
-1.6%
-0.6%
-1.0%
GDPppp/POP
POP
交絡項
2.3%
0.7%
2.5%
0.5%
1.3%
0.5%
2.6%
0.6%
0.9%
0.6%
2.0%
0.4%
0.0%
0.0%
0.0%
-0.1%
0.0%
0.0%
為替レート
レート]
[GDP:為替
為替
レート
average annual change(%/yr)
4%
3%
交絡項
2%
POP
1%
GDP/POP
0%
TPES/GDP
-1%
CO2/TPES
-2%
CO2
-3%
-4%
1975/1971
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
[GDP:PPP]
average annual change(%/yr)
4%
3%
交絡項
2%
POP
1%
GDPppp/POP
0%
TPES/GDPppp
-1%
CO2/TPES
-2%
CO2
-3%
-4%
1975/1971
1980/1975
付図 1-1 6
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
C O 2 排出量の要因分析（地域 N o.3）
- 395 -
地域
対象国数
4
1/1
Japan
※1971年値から1999年値が得られる国数/1999年値の国数
1975/1971
CO2
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
3.3%
1.2%
-0.4%
3.2%
1.6%
0.5%
CO2/TPES
-0.1%
-1.1%
-1.5%
-0.5%
-0.9%
-0.3%
TPES/GDP
GDP/POP
-1.0%
2.9%
-1.9%
3.4%
-2.2%
2.7%
-0.9%
4.2%
1.1%
1.1%
-0.2%
0.8%
POP
交絡項
1.6%
0.9%
0.7%
0.5%
0.3%
0.2%
0.0%
-0.1%
-0.1%
0.0%
0.0%
0.0%
1975/1971 1980/1975 1985/1980 1990/1985 1995/1990 1999/1995
3.3%
1.2%
-0.4%
3.2%
1.6%
0.5%
CO2
CO2/TPES
-0.1%
-1.1%
-1.5%
-0.5%
-0.9%
-0.3%
TPES/GDPppp
-1.0%
-1.9%
-2.2%
-0.9%
1.1%
-0.2%
GDPppp/POP
POP
交絡項
2.9%
1.6%
3.4%
0.9%
2.7%
0.7%
4.2%
0.5%
1.1%
0.3%
0.8%
0.2%
0.0%
-0.1%
-0.1%
0.0%
0.0%
0.0%
為替レート
レート]
[GDP:為替
為替
レート
6%
average annual change(%/yr)
5%
4%
3%
交絡項
2%
POP
1%
GDP/POP
0%
TPES/GDP
-1%
CO2/TPES
-2%
CO2
-3%
-4%
-5%
1975/1971
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
[GDP:PPP]
6%
average annual change(%/yr)
5%
4%
3%
交絡項
2%
POP
1%
GDPppp/POP
0%
TPES/GDPppp
-1%
CO2/TPES
-2%
CO2
-3%
-4%
-5%
1975/1971
1980/1975
付図 1-1 7
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
C O 2 排出量の要因分析（地域 N o.4）
- 396 -
地域
対象国数
5
2/2
Oceania
※1971年値から1999年値が得られる国数/1999年値の国数
1975/1971
CO2
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
4.0%
2.7%
1.1%
3.1%
1.5%
CO2/TPES
-0.2%
0.1%
-0.3%
-0.4%
-0.2%
3.7%
0.3%
TPES/GDP
GDP/POP
0.9%
1.6%
0.1%
1.5%
-1.6%
1.7%
0.8%
1.3%
-1.6%
2.1%
-0.7%
2.8%
POP
交絡項
1.6%
1.0%
1.3%
1.4%
1.2%
1.2%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
1975/1971 1980/1975 1985/1980 1990/1985 1995/1990 1999/1995
4.0%
2.7%
1.1%
3.1%
1.5%
3.7%
CO2
CO2/TPES
-0.2%
0.1%
-0.3%
-0.4%
-0.2%
0.3%
TPES/GDPppp
0.9%
0.1%
-1.6%
0.8%
-1.6%
-0.7%
GDPppp/POP
POP
交絡項
1.6%
1.6%
1.5%
1.0%
1.7%
1.3%
1.3%
1.4%
2.1%
1.2%
2.9%
1.2%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
為替レート
レート]
[GDP:為替
為替
レート
average annual change(%/yr)
5%
4%
交絡項
3%
POP
2%
GDP/POP
1%
TPES/GDP
0%
CO2/TPES
CO2
-1%
-2%
-3%
1975/1971
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
[GDP:PPP]
average annual change(%/yr)
5%
4%
交絡項
3%
POP
2%
GDPppp/POP
1%
TPES/GDPppp
0%
CO2/TPES
CO2
-1%
-2%
-3%
1975/1971
1980/1975
付図 1-1 8
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
C O 2 排出量の要因分析（地域 N o.5）
- 397 -
地域
対象国数
6
6/22
EEFSU
※1971年値から1999年値が得られる国数/1999年値の国数
1975/1971
CO2
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
3.1%
3.2%
0.1%
-3.0%
-3.1%
CO2/TPES
-0.6%
-0.4%
-0.3%
-0.9%
-0.6%
-3.4%
-0.9%
TPES/GDP
GDP/POP
-2.2%
5.2%
1.1%
1.8%
-0.8%
0.8%
-2.2%
-0.2%
-2.3%
-0.1%
-5.4%
3.2%
POP
交絡項
0.8%
0.7%
0.5%
0.2%
-0.1%
-0.1%
-0.1%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
-0.1%
1975/1971 1980/1975 1985/1980 1990/1985 1995/1990 1999/1995
3.1%
3.2%
0.1%
-3.0%
-3.1%
-3.4%
CO2
CO2/TPES
-0.6%
-0.4%
-0.3%
-0.9%
-0.6%
-0.9%
TPES/GDPppp
-2.6%
0.5%
-1.1%
-1.9%
-2.0%
-4.7%
GDPppp/POP
POP
交絡項
5.6%
0.8%
2.4%
0.7%
1.0%
0.5%
-0.5%
0.2%
-0.4%
-0.1%
2.4%
-0.1%
-0.1%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
-0.1%
為替レート
レート]
[GDP:為替
為替
レート
average annual change(%/yr)
8%
6%
交絡項
4%
POP
2%
GDP/POP
0%
TPES/GDP
-2%
CO2/TPES
-4%
CO2
-6%
-8%
1975/1971
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
[GDP:PPP]
average annual change(%/yr)
8%
6%
交絡項
4%
POP
2%
GDPppp/POP
0%
TPES/GDPppp
-2%
CO2/TPES
-4%
CO2
-6%
-8%
1975/1971
1980/1975
付図 1-1 9
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
C O 2 排出量の要因分析（地域 N o.6）
- 398 -
地域
対象国数
7
3/3
IND,MYS,VNM
※1971年値から1999年値が得られる国数/1999年値の国数
1975/1971
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
CO2
7.1%
9.8%
4.7%
7.5%
8.4%
CO2/TPES
3.7%
4.3%
1.3%
2.1%
2.3%
1.7%
TPES/GDP
GDP/POP
-3.5%
4.5%
-2.0%
5.1%
-2.0%
3.5%
-1.5%
4.8%
-2.2%
6.4%
2.1%
-0.3%
2.4%
2.3%
1.9%
2.0%
1.8%
1.7%
0.0%
0.2%
0.0%
0.1%
0.1%
0.1%
POP
交絡項
5.2%
1975/1971 1980/1975 1985/1980 1990/1985 1995/1990 1999/1995
7.1%
9.8%
4.7%
7.5%
8.4%
5.2%
CO2
CO2/TPES
3.7%
4.3%
1.3%
2.1%
2.3%
1.7%
TPES/GDPppp
-2.8%
-1.4%
-2.1%
-1.4%
-2.0%
1.9%
GDPppp/POP
POP
交絡項
3.7%
2.4%
4.5%
2.3%
3.6%
1.9%
4.6%
2.0%
6.2%
1.8%
-0.2%
1.7%
0.0%
0.2%
0.0%
0.1%
0.1%
0.1%
為替レート
レート]
[GDP:為替
為替
レート
14%
average annual change(%/yr)
12%
10%
交絡項
8%
POP
6%
GDP/POP
4%
TPES/GDP
2%
CO2/TPES
0%
CO2
-2%
-4%
-6%
1975/1971
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
[GDP:PPP]
average annual change(%/yr)
12%
10%
交絡項
8%
POP
6%
GDPppp/POP
4%
TPES/GDPppp
2%
CO2/TPES
0%
CO2
-2%
-4%
1975/1971
1980/1975
付図 1-2 0
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
C O 2 排出量の要因分析（地域 N o.7）
- 399 -
地域
対象国数
8
6/6
MEX,COL,VEN,ARG,r-A-PACT
※1971年値から1999年値が得られる国数/1999年値の国数
1975/1971
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
CO2
6.4%
7.7%
1.3%
1.9%
2.2%
CO2/TPES
0.9%
0.4%
-0.5%
-0.2%
-0.4%
2.7%
0.4%
TPES/GDP
GDP/POP
0.8%
1.8%
2.7%
1.8%
1.8%
-2.1%
0.7%
-0.6%
-1.1%
1.8%
-0.9%
1.5%
POP
交絡項
2.8%
2.6%
2.2%
2.0%
2.0%
1.8%
0.1%
0.2%
-0.1%
0.0%
0.0%
0.0%
1975/1971 1980/1975 1985/1980 1990/1985 1995/1990 1999/1995
6.4%
7.7%
1.3%
1.9%
2.2%
2.7%
CO2
CO2/TPES
0.9%
0.4%
-0.5%
-0.2%
-0.4%
0.4%
TPES/GDPppp
0.4%
2.3%
1.4%
0.4%
-0.8%
-0.9%
GDPppp/POP
POP
交絡項
2.2%
2.8%
2.2%
2.6%
-1.7%
2.2%
-0.3%
2.0%
1.4%
2.0%
1.5%
1.8%
0.1%
0.2%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
為替レート
レート]
[GDP:為替
為替
レート
average annual change(%/yr)
10%
8%
交絡項
6%
POP
4%
GDP/POP
2%
TPES/GDP
CO2/TPES
0%
CO2
-2%
-4%
1975/1971
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
[GDP:PPP]
average annual change(%/yr)
10%
8%
交絡項
6%
POP
4%
GDPppp/POP
2%
TPES/GDPppp
CO2/TPES
0%
CO2
-2%
-4%
1975/1971
1980/1975
付図 1-2 1
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
C O 2 排出量の要因分析（地域 N o.8）
- 400 -
地域
対象国数
9
13/13
Middle East
※1971年値から1999年値が得られる国数/1999年値の国数
1975/1971
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
CO2
9.9%
13.5%
6.7%
3.7%
6.7%
2.4%
CO2/TPES
0.3%
0.5%
0.1%
-0.5%
0.1%
-0.3%
TPES/GDP
GDP/POP
2.5%
3.5%
5.9%
2.9%
11.1%
-7.5%
6.8%
-5.6%
5.8%
-1.9%
-0.7%
1.1%
POP
交絡項
3.4%
3.6%
3.8%
3.3%
2.6%
2.3%
0.3%
0.6%
-0.7%
-0.4%
0.0%
0.0%
1975/1971 1980/1975 1985/1980 1990/1985 1995/1990 1999/1995
9.9%
13.5%
6.7%
3.7%
6.7%
2.4%
CO2
CO2/TPES
0.3%
0.5%
0.1%
-0.5%
0.1%
-0.3%
TPES/GDPppp
1.5%
8.8%
6.8%
3.6%
2.8%
-0.2%
GDPppp/POP
POP
交絡項
4.5%
3.4%
0.1%
3.6%
-3.8%
3.8%
-2.7%
3.3%
0.9%
2.6%
0.6%
2.3%
0.3%
0.4%
-0.2%
-0.1%
0.1%
0.0%
為替レート
レート]
[GDP:為替
為替
レート
average annual change(%/yr)
20%
15%
交絡項
10%
POP
GDP/POP
5%
TPES/GDP
CO2/TPES
0%
CO2
-5%
-10%
1975/1971 1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990 1999/1995
[GDP:PPP]
16%
average annual change(%/yr)
14%
12%
交絡項
10%
8%
POP
6%
GDPppp/POP
4%
TPES/GDPppp
2%
CO2/TPES
0%
CO2
-2%
-4%
-6%
1975/1971
1980/1975
付図 1-2 2
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
C O 2 排出量の要因分析（地域 N o.9）
- 401 -
地域
対象国数
10
4/4
North Africa
※1971年値から1999年値が得られる国数/1999年値の国数
1975/1971
CO2
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
10.5%
11.4%
8.8%
3.8%
2.7%
CO2/TPES
0.5%
-0.6%
0.1%
-0.3%
0.2%
0.7%
TPES/GDP
GDP/POP
9.0%
-1.4%
3.3%
5.6%
8.3%
-2.4%
2.6%
-1.0%
1.8%
-1.4%
-1.3%
2.5%
2.3%
2.7%
2.9%
2.5%
2.2%
1.8%
0.1%
0.4%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
POP
交絡項
3.7%
1975/1971 1980/1975 1985/1980 1990/1985 1995/1990 1999/1995
10.5%
11.4%
8.8%
3.8%
2.7%
3.7%
CO2
CO2/TPES
0.5%
-0.6%
0.1%
-0.3%
0.2%
0.7%
TPES/GDPppp
5.2%
3.8%
5.0%
2.1%
0.9%
-1.6%
GDPppp/POP
POP
交絡項
2.1%
2.3%
5.1%
2.7%
0.7%
2.9%
-0.6%
2.5%
-0.5%
2.2%
2.7%
1.8%
0.3%
0.4%
0.2%
0.0%
0.0%
0.0%
為替レート
レート]
[GDP:為替
為替
レート
14%
average annual change(%/yr)
12%
10%
交絡項
8%
POP
6%
GDP/POP
4%
TPES/GDP
2%
CO2/TPES
CO2
0%
-2%
-4%
1975/1971
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
[GDP:PPP]
14%
average annual change(%/yr)
12%
10%
交絡項
8%
POP
6%
GDPppp/POP
4%
TPES/GDPppp
2%
CO2/TPES
CO2
0%
-2%
-4%
1975/1971
1980/1975
付図 1-2 3
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
C O 2 排出量の要因分析（地域 N o.10 ）
- 402 -
地域
対象国数
11
14/15
r-Southern,SubSaharanAfrica
※1971年値から1999年値が得られる国数/1999年値の国数
1975/1971
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
CO2
8.0%
8.3%
2.6%
3.1%
0.1%
1.9%
CO2/TPES
4.6%
4.5%
-0.2%
0.2%
-1.9%
-1.0%
TPES/GDP
GDP/POP
-0.7%
1.1%
0.8%
-0.2%
1.7%
-2.0%
0.2%
-0.4%
0.8%
-1.3%
-0.3%
0.5%
2.9%
3.0%
3.1%
3.1%
2.5%
2.7%
0.2%
0.2%
0.0%
0.0%
-0.1%
0.0%
POP
交絡項
1975/1971 1980/1975 1985/1980 1990/1985 1995/1990 1999/1995
8.0%
8.3%
2.6%
3.1%
0.1%
1.9%
CO2
CO2/TPES
4.6%
4.5%
-0.2%
0.2%
-1.9%
TPES/GDPppp
0.1%
1.3%
2.2%
0.1%
1.5%
0.1%
GDPppp/POP
POP
交絡項
0.2%
2.9%
-0.7%
3.0%
-2.4%
3.1%
-0.3%
3.1%
-1.9%
2.5%
0.1%
2.7%
0.2%
0.2%
-0.1%
0.0%
-0.1%
0.0%
為替レート
レート]
[GDP:為替
為替
レート
10%
average annual change(%/yr)
-1.0%
8%
交絡項
6%
POP
4%
GDP/POP
2%
TPES/GDP
CO2/TPES
0%
CO2
-2%
-4%
1975/1971
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
[GDP:PPP]
average annual change(%/yr)
10%
8%
交絡項
6%
POP
4%
GDPppp/POP
2%
TPES/GDPppp
0%
CO2/TPES
CO2
-2%
-4%
-6%
1975/1971
1980/1975
付図 1-2 4
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
C O 2 排出量の要因分析（地域 N o.11 ）
- 403 -
地域
対象国数
12
1/1
China
※1971年値から1999年値が得られる国数/1999年値の国数
1975/1971
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
CO2
6.9%
5.5%
4.8%
5.2%
4.8%
CO2/TPES
1.4%
1.2%
1.2%
0.8%
0.7%
-0.2%
-0.7%
TPES/GDP
GDP/POP
0.3%
2.8%
-1.1%
4.0%
-6.5%
9.2%
-3.1%
6.0%
-7.0%
10.7%
-7.3%
7.2%
POP
交絡項
2.2%
1.4%
1.4%
1.6%
1.2%
1.0%
0.2%
0.0%
-0.5%
-0.1%
-0.7%
-0.5%
1975/1971 1980/1975 1985/1980 1990/1985 1995/1990 1999/1995
6.9%
5.5%
4.8%
5.2%
4.8%
-0.2%
CO2
CO2/TPES
1.4%
1.2%
1.2%
0.8%
0.7%
-0.7%
TPES/GDPppp
0.3%
-1.1%
-6.5%
-3.1%
-7.0%
-7.3%
GDPppp/POP
POP
交絡項
2.8%
2.2%
4.0%
1.4%
9.2%
1.4%
6.0%
1.6%
10.7%
1.2%
7.2%
1.0%
0.2%
0.0%
-0.5%
-0.1%
-0.7%
-0.5%
為替レート
レート]
[GDP:為替
為替
レート
average annual change(%/yr)
15%
10%
交絡項
POP
5%
GDP/POP
TPES/GDP
0%
CO2/TPES
CO2
-5%
-10%
1975/1971 1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990 1999/1995
[GDP:PPP]
average annual change(%/yr)
15%
10%
交絡項
POP
5%
GDPppp/POP
TPES/GDPppp
0%
CO2/TPES
CO2
-5%
-10%
1975/1971
1980/1975
付図 1-2 5
1985/1980
1990/1985 1995/1990
1999/1995
C O 2 排出量の要因分析（地域 N o.12 ）
- 404 -
地域
対象国数
13
1/1
India
※1971年値から1999年値が得られる国数/1999年値の国数
1975/1971
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
CO2
5.0%
4.0%
7.0%
6.8%
6.9%
CO2/TPES
1.8%
0.9%
2.9%
2.6%
2.7%
2.3%
0.0%
TPES/GDP
GDP/POP
0.1%
0.8%
0.0%
0.8%
-1.4%
3.1%
-2.1%
4.1%
-1.0%
3.3%
-3.7%
4.3%
POP
交絡項
2.3%
2.3%
2.2%
2.1%
1.8%
1.8%
0.1%
0.0%
0.1%
0.1%
0.1%
-0.1%
1975/1971 1980/1975 1985/1980 1990/1985 1995/1990 1999/1995
5.0%
4.0%
7.0%
6.8%
6.9%
2.3%
CO2
CO2/TPES
1.8%
0.9%
2.9%
2.6%
2.7%
0.0%
TPES/GDPppp
0.1%
0.0%
-1.4%
-2.1%
-1.0%
-3.7%
GDPppp/POP
POP
交絡項
0.8%
2.3%
0.8%
2.3%
3.1%
2.2%
4.1%
2.1%
3.3%
1.8%
4.3%
1.8%
0.1%
0.0%
0.1%
0.1%
0.1%
-0.1%
為替レート
レート]
[GDP:為替
為替
レート
average annual change(%/yr)
10%
8%
交絡項
6%
POP
4%
GDP/POP
2%
TPES/GDP
0%
CO2/TPES
CO2
-2%
-4%
-6%
1975/1971
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
[GDP:PPP]
average annual change(%/yr)
10%
8%
交絡項
6%
POP
4%
GDPppp/POP
2%
TPES/GDPppp
0%
CO2/TPES
CO2
-2%
-4%
-6%
1975/1971
1980/1975
付図 1-2 6
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
C O 2 排出量の要因分析（地域 N o.13 ）
- 405 -
地域
対象国数
14
5/5
Asia-NIES
※1971年値から1999年値が得られる国数/1999年値の国数
1975/1971
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
CO2
7.8%
9.3%
2.1%
9.9%
9.1%
3.6%
CO2/TPES
0.4%
0.5%
-1.6%
0.4%
0.8%
-0.7%
TPES/GDP
GDP/POP
0.1%
4.7%
0.9%
5.6%
-2.1%
3.9%
0.5%
7.2%
1.1%
5.5%
0.6%
2.3%
POP
交絡項
2.4%
2.1%
1.9%
1.6%
1.5%
1.3%
0.2%
0.2%
-0.1%
0.2%
0.2%
0.0%
1975/1971 1980/1975 1985/1980 1990/1985 1995/1990 1999/1995
7.8%
9.3%
2.1%
9.9%
9.1%
3.6%
CO2
CO2/TPES
0.4%
0.5%
-1.6%
0.4%
0.8%
TPES/GDPppp
0.5%
1.1%
-1.0%
0.8%
1.5%
-0.7%
0.9%
GDPppp/POP
POP
交絡項
4.4%
2.4%
5.4%
2.1%
2.8%
1.9%
6.8%
1.6%
5.1%
1.5%
2.0%
1.3%
0.2%
0.2%
-0.1%
0.2%
0.2%
0.0%
為替レート
レート]
[GDP:為替
為替
レート
12%
average annual change(%/yr)
10%
8%
交絡項
6%
POP
4%
GDP/POP
2%
TPES/GDP
0%
CO2/TPES
CO2
-2%
-4%
-6%
1975/1971
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
[GDP:PPP]
average annual change(%/yr)
12%
10%
交絡項
8%
POP
6%
GDPppp/POP
4%
TPES/GDPppp
2%
CO2/TPES
0%
CO2
-2%
-4%
1975/1971
1980/1975
付図 1-2 7
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
C O 2 排出量の要因分析（地域 N o.14 ）
- 406 -
地域
対象国数
15
4/4
Other Asia
※1971年値から1999年値が得られる国数/1999年値の国数
1975/1971
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
CO2
5.5%
5.8%
6.9%
8.5%
6.4%
CO2/TPES
1.5%
1.1%
2.5%
3.3%
2.4%
1.1%
TPES/GDP
GDP/POP
1.5%
-0.5%
-0.5%
2.4%
-1.6%
3.4%
0.1%
2.4%
-0.8%
2.6%
-0.6%
1.8%
2.9%
2.7%
2.5%
2.4%
2.1%
2.0%
0.1%
0.1%
0.1%
0.2%
0.1%
0.0%
POP
交絡項
4.3%
1975/1971 1980/1975 1985/1980 1990/1985 1995/1990 1999/1995
5.5%
5.8%
6.9%
8.5%
6.4%
4.3%
CO2
CO2/TPES
1.5%
1.1%
2.5%
3.3%
2.4%
1.1%
TPES/GDPppp
1.6%
-0.4%
-1.6%
0.1%
-0.8%
-0.7%
GDPppp/POP
POP
交絡項
-0.6%
2.9%
2.3%
2.7%
3.3%
2.5%
2.3%
2.4%
2.6%
2.1%
1.9%
2.0%
0.1%
0.1%
0.1%
0.2%
0.1%
0.0%
為替レート
レート]
[GDP:為替
為替
レート
average annual change(%/yr)
10%
8%
交絡項
6%
POP
4%
GDP/POP
2%
TPES/GDP
CO2/TPES
0%
CO2
-2%
-4%
1975/1971
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
[GDP:PPP]
average annual change(%/yr)
10%
8%
交絡項
6%
POP
4%
GDPppp/POP
2%
TPES/GDPppp
CO2/TPES
0%
CO2
-2%
-4%
1975/1971
1980/1975
付図 1-2 8
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
C O 2 排出量の要因分析（地域 N o.15 ）
- 407 -
地域
対象国数
16
16/17
Other Middle & South America
※1971年値から1999年値が得られる国数/1999年値の国数
1975/1971
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
CO2
7.4%
4.6%
-1.4%
2.9%
4.1%
CO2/TPES
2.2%
0.9%
-2.5%
0.7%
1.3%
1.1%
TPES/GDP
GDP/POP
-2.6%
5.5%
-2.2%
3.6%
0.0%
-0.9%
0.2%
0.1%
-0.6%
1.7%
1.9%
0.7%
2.3%
2.3%
2.1%
1.9%
1.6%
1.5%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
0.1%
POP
交絡項
5.3%
1975/1971 1980/1975 1985/1980 1990/1985 1995/1990 1999/1995
7.4%
4.6%
-1.4%
2.9%
4.1%
5.3%
CO2
CO2/TPES
2.2%
0.9%
-2.5%
0.7%
1.3%
1.1%
TPES/GDPppp
-2.4%
-2.0%
0.1%
0.2%
-0.7%
1.8%
GDPppp/POP
POP
交絡項
5.2%
2.3%
3.5%
2.3%
-1.0%
2.1%
0.1%
1.9%
1.8%
1.6%
0.8%
1.5%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
0.1%
為替レート
レート]
[GDP:為替
為替
レート
12%
average annual change(%/yr)
10%
8%
交絡項
6%
POP
4%
GDP/POP
2%
TPES/GDP
0%
CO2/TPES
CO2
-2%
-4%
-6%
1975/1971
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
[GDP:PPP]
12%
average annual change(%/yr)
10%
8%
交絡項
6%
POP
4%
GDPppp/POP
2%
TPES/GDPppp
0%
CO2/TPES
CO2
-2%
-4%
-6%
1975/1971
1980/1975
付図 1-2 9
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
C O 2 排出量の要因分析（地域 N o.16 ）
- 408 -
地域
対象国数
17
6/7
Other Africa
※1971年値から1999年値が得られる国数/1999年値の国数
1975/1971
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
CO2
3.9%
3.9%
5.6%
0.6%
2.7%
1.1%
CO2/TPES
0.6%
0.8%
1.1%
-0.6%
0.3%
-0.4%
TPES/GDP
GDP/POP
-0.9%
1.6%
0.4%
0.1%
3.2%
-1.5%
-1.1%
0.0%
1.5%
-1.5%
-1.1%
0.5%
2.5%
2.6%
2.7%
2.4%
2.4%
2.1%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
POP
交絡項
1975/1971 1980/1975 1985/1980 1990/1985 1995/1990 1999/1995
3.9%
3.9%
5.6%
0.6%
2.7%
1.1%
CO2
CO2/TPES
0.6%
0.8%
1.1%
-0.6%
0.3%
-0.4%
TPES/GDPppp
-0.8%
0.4%
3.2%
-1.2%
1.4%
-1.3%
GDPppp/POP
POP
交絡項
1.5%
2.5%
0.0%
2.6%
-1.5%
2.7%
0.1%
2.4%
-1.4%
2.4%
0.7%
2.1%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
為替レート
レート]
[GDP:為替
為替
レート
8%
average annual change(%/yr)
7%
6%
5%
交絡項
4%
POP
3%
GDP/POP
2%
TPES/GDP
1%
CO2/TPES
0%
CO2
-1%
-2%
-3%
1975/1971
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
[GDP:PPP]
8%
average annual change(%/yr)
7%
6%
5%
交絡項
4%
POP
3%
GDPppp/POP
2%
TPES/GDPppp
1%
CO2/TPES
0%
CO2
-1%
-2%
-3%
1975/1971
1980/1975
付図 1-3 0
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
C O 2 排出量の要因分析（地域 N o.17 ）
- 409 -
地域
対象国数
18
5/11
Others
※1971年値から1999年値が得られる国数/1999年値の国数
1975/1971
CO2
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
0.2%
8.4%
0.8%
-0.7%
-0.8%
CO2/TPES
-1.3%
3.9%
-1.1%
-1.3%
-0.9%
4.4%
2.0%
TPES/GDP
GDP/POP
1.0%
-1.7%
-3.3%
5.7%
-1.9%
1.8%
-4.1%
3.4%
-3.4%
2.6%
-1.4%
2.5%
POP
交絡項
2.3%
2.1%
2.1%
1.6%
1.0%
1.2%
-0.1%
0.0%
-0.1%
-0.2%
-0.1%
0.0%
1975/1971 1980/1975 1985/1980 1990/1985 1995/1990 1999/1995
0.2%
8.4%
0.8%
-0.7%
-0.8%
4.4%
CO2
CO2/TPES
-1.3%
3.9%
-1.1%
-1.3%
-0.9%
2.0%
TPES/GDPppp
-1.0%
-2.2%
-2.6%
1.8%
-4.7%
-2.9%
GDPppp/POP
POP
交絡項
0.3%
2.3%
4.5%
2.1%
2.4%
2.1%
-2.7%
1.6%
4.1%
1.0%
4.1%
1.2%
0.0%
0.1%
-0.1%
-0.1%
-0.2%
-0.1%
為替レート
レート]
[GDP:為替
為替
レート
14%
average annual change(%/yr)
12%
10%
8%
交絡項
6%
POP
4%
GDP/POP
2%
TPES/GDP
0%
CO2/TPES
-2%
CO2
-4%
-6%
-8%
1975/1971
1980/1975
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
[GDP:PPP]
12%
average annual change(%/yr)
10%
8%
交絡項
6%
POP
4%
GDPppp/POP
2%
TPES/GDPppp
0%
CO2/TPES
-2%
CO2
-4%
-6%
-8%
1975/1971
1980/1975
付図 1-3 1
1985/1980
1990/1985
1995/1990
1999/1995
C O 2 排出量の要因分析（地域 N o.18 ）
- 410 -
付録 2
IIASA-RITE 国際シンポジウム
本事業における IIAS A との研究連携強化と、温暖化対策に関わる研究者、行政機関、
企業等の今後の活動に資することを目的として、下記のように「 IIASA -R ITE 国際シン
ポジウム
― 地球環境問題のシステム的分析に関する研究報告 ― （ IIASA -R ITE
In te rna t io na l
S ympo s i u m
“P re se nta ti on s
on
S ys t e m
An a l ysi s
c once rn in g
t he
Globa l
En viro n men ta l P ro b le ms ”）」を開催した。当日は、約 100 名の出席者があり、活発な議
論が行われた。以下に、本シンポジウムの要旨集を掲載した。
記
開催年月日
平成１５年２月２４日（月）
開催
経団連会館 10 F パールルーム（東京都千代田区大手町）
主
場所
催
財団法人
地球環境産業技術研究機構（ＲＩＴＥ）
国際応用システム分析研究所（ＩＩＡＳＡ）
ＩＩＡＳＡ日本委員会
後
援
経済産業省
以上
- 411 -
目
次
Contents
１．
The Cha llen ge s fo r S y ste ms Ana lysis an d th e Ro le of IIASA
「システム分析に対する挑戦と IIASA の役割」
P rof. Lee n Ho rd ijk, Direc to r, IIASA
２．
Carbon Trad ing an d the Kyo to Protoco l
「炭素取引と京都プロトコール」
Dr. Ge r Klaasse n, IIAS A
３．
An Ou tloo k of a P ro je ct P hoen ix
- Pa th s tow ard Har mo ny Of Env iron men t, Natu ra l re sou rc es and
Ind us tr y c o mp le x 「国際産業経済の方向を含めた地球温暖化影響・対策技術の
総合評価 − プロジェクト P ho en ix (P aths towa rd Ha r mo n y
Of En viron me n t, Na tural resource s and Indu stry co mp lex−
の構成と目的」
Shun suk e Mori, P ro je c t Lead e r,
S ys te m An a l ysi s R es ea rch Gro up, R ITE
R ITE システム研究グループプロジェクトリーダー
４．
森
俊介
Fuel Ce lls and the Hy dro gen Econ o my in th e 21 st Cen tu ry
「燃料電池をはじめとする水素利用技術の普及動向等の
シナリオ分析」
Atsu tosh i Ma k ih ir a, Fu kush ima Da iich i Nu c le ar P o we r S tatio n,
Tok yo Elec tric P ower Co mpa n y
(TEP CO)
東京電力株式会社福島第一原子力発電所
技術部環境化学グループ
牧平
淳智
５． CO 2 M it ig at ion Techno lo g ie s
- Cur rent S itua tion an d Future P er spec tiv e 「 CO 2 排出削減技術の現状と将来動向」
Take yo sh i Ka to, Cen te r fo r In t eg ra ted Re sea rc h in
Scienc e and Eng in ee r in g, Nag o ya Un ive r sit y
名古屋大学理工科学総合研究センター加藤
- 412 -
丈佳
The challenges for systems analysis and the role of IIASA
Prof. Leen Hordijk, Director, IIASA
Since IIASA was founded in 1972 many things have changed. Not only in the political environment
in which the Institute has a different role to play today, but also the societal questions have changed
drastically. Furthermore, the world has become smaller in the sense that new means of
communication brought people closer together, they improved conditions for profitable trade, and
also showed a growing divide between rich and poor people. In order for IIASA to stay a relevant
institute it has adapted to these major changes of its environment.
Politically, IIASA was founded to become a bridge between East and West and it played that role
very well. Currently the North-South divide is far more important and IIASA is addressing issues
relevant for this new challenge. Today also the societal questions are different. Climate change,
aging, and ICT are high on political agendas, and science is being challenged to contribute to
solving these questions.
The change in the political and societal landscape has also brought new methodological challenges
for IIASA. I will address the need for new concepts and methods for analysis of uncertainties; the
problematic issue of scales; the ever more complicated nature of interaction between various
environmental problems and the various ways of involving stakeholders in our work.
Biosketch
Prof. Leen Hordijk holds an MSc in econometrics from Erasmus University Rotterdam and a PhD
in economics from Vrije University Amsterdam. Since July 2002 he is the director of IIASA. He
also worked at IIASA from 1984-1987 when he led the development of the RAINS model. In the
Netherlands he has worked at the National Institute for Public Health and Environment (RIVM),
where he established the office of integrated assessment. In 1991 he was appointed professor of
environmental systems analysis at Wageningen University at the same time serving as the director
of the Wageningen Institute for Environment and Climate Research. Leen Hordijk’s publications
have been in the field of spatial econometrics early in his career, in environmental economics
thereafter, and in environmental modeling and systems analysis in the last 20 years. He has served
as the chair of the Social Science Council of the Netherlands and the chair of the Dutch national
research program on climate change. He also chaired several review teams for national research
programs in other countries and was the chairman of the Task Force on Integrated Assessment
Modeling, a subsidiary body of the Convention on Long-range Transboundary Air Pollution in
Geneva.
- 413 -
システム分析
システム分析に
分析に対する挑戦
する挑戦と
挑戦と IIASA の役割
Professor Leen Hordijk, Director, IIASA
要旨
IIASA が 1972 年に設立されて以来、多くの事柄が変化してきた。政治的環境の変化に
応じて本研究所の今日果たすべき役割が異なってきただけでなく、社会における課題が大
きく変わってきた。さらに、新しく登場したコミュニケーション手段は、人々の距離を縮
めるという意味で世界を小さくし、貿易収支の状況を改善し、また、富裕層と貧困層との
格差の拡大をもたらした。IIASA は、常に社会的課題に関する適切な研究を行う組織であ
り続けるために、これらの主要な環境の変化に適応してきたのである。
政治的には、IIASA は東側と西側社会との架け橋となるべく設立され、この役割は非常
に良く果たされた。現在では南北格差の方が遙かに重要な問題であり、この問題に新たに
挑戦するために IIASA は適切な提言を行っている。また、今日では社会的な課題も異なっ
ている。気候変動、高齢化および ICT は政治的に重要性の高い議題であり、科学は、これ
らの問題の解決に寄与することが求められている。
さらに、これらの政治的・社会的状況の変化によって、IIASA に新しい方法論的な挑戦
がもたらされた。本講演では、不確実性の分析、規模に関する問題、そして種々の環境問
題の相互作用の複雑な特性を扱うための新たな概念と手法の必要性、および、利害関係者
を我々の研究に関与させる様々な手段について述べる。
略歴
Leen Hordijk 教授は、ロッテルダムの Erasmus 大学で計量経済学修士を、アムステルダ
ムの Vrije 大学から経済学博士の学位を取得した。2002 年 7 月から IIASA の所長を務めて
いる。また、IIASA にて 1984 年から 1987 年の間、RAINS モデルの開発を主導した。オ
ランダでは国立公衆衛生・環境研究所（RIVM）に勤務し、統合評価部門の設立を行った。
1991 年には、Wageningen 大学の環境システム分析担当の教授に任じられ、Wageningen
環境・気候研究所の所長を兼務した。Leen Hordijk 氏の著作は、経歴の初期においては空
間計量経済学、その後には環境経済学、そして最近 20 年間では環境モデリングとシステム
分析の分野にわたるものである。オランダの社会科学会議の議長および、気候変動に関す
るオランダ国家研究プログラムの議長を務めている。その他の国でも国家研究プログラム
のレビュチーム議長を務め、また、ジュネーブにおける長距離越境大気汚染条約の補助機
関である統合評価モデリング部会の部会長を務めた。
（ＲＩＴＥ仮訳）
- 414 -
CARBON TRADING AND THE KYOTO PROTOCOL
Dr. Ger Klaassen
IIASA, Schlossplatz 1, A-2361, Laxenburg, Austria
Abstract
This presentation will examine both short and long-term aspects of carbon trading in the context of
climate policy, in particular the Kyoto Protocol. The presentation addresses three topics. The first
topic focuses on the short-term (up to 2010) development of the carbon market. It will highlight in
particular current market developments and the potential supply of carbon reductions from eastern
Europe and the Former Soviet Union both through joint implementation and emissions trading. The
second part focuses on long-term climate policy (2015 to 2100). A recent survey of industry
representatives indicates that future climate policy will in all likelihood include more stringent
emission reductions than those in the Kyoto Protocol. Bearing this in mind, the presentation
examines the implications of three equity principles that aim at stabilizing greenhouse gas
concentrations. The three principles for allocating carbon reductions are: equal per capita, the
efficiency index and the EU-tested, triptych approach. The presentation shows the implications of
these principles in terms of required carbon emission reductions for 60 countries for the next 50
years and illustrates the economic impacts for nine world regions (including Japan). The final part
of the presentation will analyze the potential contribution of forest sinks, in particular through
plantations, both to the Kyoto targets and long-term reductions. Results of a grid-based model are
shown for three countries (Poland, Ukraine and the Russian Federation) in terms of carbon
sequestered as function of expected carbon prices.
Biosketch
Dr. Klaassen holds a Phd in economics from the Free University Amsterdam. His area of expertise
is environmental and resource economics. He is currently employed as senior research scholar at
IIASA, conducting and coordinating research on the development of economic instruments,
innovation and energy infrastructures. Previously he worked at the Environment Directorate
General of the European Commission, IIASA’s Transboundary Air Pollution Project and the
Institute for Environmental Studies of the Free University in Amsterdam. He was visiting Professor
in environmental economics at Colorado College, Colorado Springs (USA) and the University of
Economics and Business Administration in Vienna. He has published two books, three special
journal issues and around 40 publications in peer-reviewed journals.
- 415 -
炭素取引と
炭素取引と京都プロトコール
京都プロトコール
Dr. Ger Klaassen, IIASA
要旨
本講演では、炭素取引の短期と長期の両方の側面を、気候政策の、とりわけ、京都プロ
トコールのコンテキストの中で論じる。３つのトピックスを取り扱う。最初、2010 年まで
の短期の炭素市場の発展に焦点を当てる。特に、JI（共同実施）と排出量取引の両方によ
る現在の市場の発展および東欧と旧ソ連の炭素排出削減の見込みについて光を当てる。第
２は、2015 年から 2100 年までの長期の気候政策を扱う。最近の産業界代表の調査では、
将来の気候政策は京都プロトコールより厳しい排出削減が間違いなく含まれるであろうと
の見通しである。このことを念頭に、本講演では、ＧＨＧ濃度安定化を狙いとする３つの
衡平性原理の含意を検討する。炭素削減割当ての３つの原理とは１人当たり衡平性、
（エネ
ルギー）効率指標、及び、EU で試験済みの３枚続き書板アプローチ（原文は EU-tested,
triptych approach）である。これら原理の含意について、今後５０年間に必要となる炭素排
出削減の視点から議論をおこない、日本を含む９の世界地域に対する経済的インパクトを
明らかにする。第３に森林シンクの、特にプランテーションによる、京都目標と長期削減
の両方への貢献可能性に関する分析を行う。グリッドベースモデルの結果として、３つの
国（ポーランド、ウクライナ及びロシア連邦）について炭素価格の予測値を関数にした炭
素固定量を示す。
略歴
Dr. Klaassen は Free University Amsterdam の経済 PhＤを有する。専門は、環境および資源経
済。現在、IIASA の Senior Research Scholar で経済制度開発、革新およびエネルギーインフ
ラに関する研究を実施およびコオーディネートしている。職歴として、EC の Environment
Directorate General（環境理事会）、IIASA の Transboundary Air Pollution（越境大気汚染）プ
ロジェクト、Free University Amsterdam の環境学科に勤務。また、コロラド大学（米国、コ
ロラドスプリング）および経済・経営大学（ウイーン）の客員教授を歴任。書籍２冊、ジ
ャーナル特別号３冊を出版、約４０編のピアレビュ論文を発表。
（ＲＩＴＥ仮訳）
- 416 -
An Outlook of a Project Phoenix - Paths toward Harmony Of Environment,
Natural resources and Industry complex Shunsuke Mori, Project Leader, System Analysis Group, RITE
1.
Introduction – A background of the project
The global warming issues are today regarded as a visible barrier against the sustainable
development of human beings. Since the Kyoto-meeting in 1997, both developed and developing
countries have proposed some kind of global warming mitigation programs apart from the approval
of Kyoto Protocol. The global warming issues have thus moved from the scientific investigation
stage to the planning and action one.
While the global warming is caused by the anthropogenic emissions of greenhouse gases, their
mechanism is based on the geo-science which deals with the long range and large spatial views. The
phenomenon of global warming is agreed by the natural scientists but there remain so many
uncertainties and unknown facts especially in the effects of global warming on the economy, society
and human settlements. However, as long as the irreversible and large disasters are foreseen, global
warming mitigation strategies should be established based on the global and long term views.
Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) established in 1988 has published assessment
reports in 1990, 1995 and 2001 summarizing the scientific findings on climate science, effects and
adaptation options. These reports demonstrates the progress of research activities suggesting,
however, the limits of current researches and the needs for the future studies.
This project is developed by the RITE - Research Institute of Innovative Technology for the
Earth – supported by the Ministry of Economy, Trade and Industry as a part of an “International
Research Promotion Funds for the Global Environment” started in 2002 to assess and provide the
global warming policies based on the scientific knowledge since IPCC Third Assessment Report
(IPCC-TAR) with the partnership with International Institute for the Applied Systems Analysis in
Austria.
2. Targets of the Project
The decision making on the global warming mitigation should be based on the integrated views
including short and long, global and local and public and private issues. Integrated assessment
models (IAMs) have been developed since 1990s as a powerful tool for this subject. IPCC-TAR
touched upon this method providing future scenarios on energy, economy and environmental paths.
At the same moment, the following issues have been pointed out as the limits of current studies:
(1) Economic developments and technologies are well discussed in the IPCC reports no further
than 2020 while IAMs mainly discussed the mitigation options in the second half of this
century. The figures around the mid of 21-st century are, however, not discussed well although
around the 2050 is regards as the bifurcation turning point in the context of energy resource and
technology policies.
- 417 -
(2) Regional factors are important to assess the biomass energy utilization, distributed energy
systems and recycling as well as the global warming effects while the current model studies
have dealt with no more than ten world regions.
(3) Such factors which may affect the social structure as civilization, technology transfer,
international industry allocation and progress of IT are not explicitly discussed.
It should be pointed out that the energy demand forecasting are not well studied yet comparing
with the supply technologies, e.g. power generation technologies and energy conservation
possibilities. Food and water demands are also the case.
As an example, I show some figures in the below.
Table 1 shows the growth rates of international trades. The rapid growth of trades will change the
domestic industry structure affecting on the energy consumption and the social structure. Figure 1
exhibits the profiles of industry structure changes for 1980-1999. For instance, in China the service
industry has grown up from 21% in 1980 to 33% in 1999. Figure 2 shows the relationship
between the electric power demand in public and household sector per capita and the per capita
income, where Figure 3(a) employs the GDP market exchange rate (GDP-mex) in 1995 price and
Figure3(b) does the GDP-purchasing power parity (GDP-PPP),
Table1 The annual grow rates of internation trades
1990∼1993
1994∼1995
World
4.4
9.2
OECD intra-regional trade
2.2
7.8
OECD-Non OECD trade
7.5
10.7
NonOECD intra-regional trade
8.8
15.2
Source: OECD, "World Economy in 2020", 1999
- 418 -
Japan
100%
80%
Services
80%
Services
Share of GDP
Share of GDP
China
100%
60%
40%
Industry
20%
60%
Industry
40%
20%
Agriculture
1996
1998
1998
1992
1996
80%
Share of GDP
60%
Industry
20%
Malaysia
100%
Services
40%
1994
80%
Share of GDP
Year
India
100%
1994
Year
1990
1988
1986
1984
1982
1980
1998
1996
1994
0%
1992
1990
1986
1984
1982
1980
1988
Agriculture
0%
Services
60%
40%
Industry
20%
Agriculture
Agriculture
Year
1992
1990
1988
1986
1984
1982
1980
1998
1996
1994
1992
1990
1988
1986
1984
1982
0%
1980
0%
Year
Figure 1 Industry structure change profiles for 1980-1999
Source：World Bank, World Development Indicators 2000; 2001）
10000
1200
1000
kgOE/Cap
600
400
China
Japan
USA
Korea
EU
UK
Germany
France
1000
kgOE/Cap
China
Japan
USA
Korea
EU
UK
Germany
France
800
100
200
10
0
0
20
40
60
0.1
(a) GDP-mex in 1995 prices
1
10
100
1000$/Cap
1000$/Cap
(b) GDP-PPP in 1995prices
Figure 2 The relationship between the electric power demand in public and household sector
per capita and the per capita income
- 419 -
Figure 2 tells that the Figure 3(a) using GDP-mex suggests that each region has its own electric
demand growth pattern while Figure 2(b) suggest the regions follow the common growth path. If we
can find the patterns similar to the Figure2(b) for other demands, they will be applicable to assess
the reference future demands. This observation is applicable to the detailed regions shown in Figure
3 (a). One can observe that the per capita electric power consumption converges into a certain trend
involving Japan, EU, USA, developing countries except for Africa.
Figure 3(b) shows the case of the demands of transportation oil products. We can observe that the
regions can be classified into some categories.
As a whole, we set the following activity targets:
(1) 2002-2004 (The first stage)
Such global warming factors as population, economic growth, energy consumption, technology
progress, deforestation, land use change, etc. are surveyed and summarized to find the trends.
International industry allocation and others will be discussed on both quantitative and narrative
factors. These information is used to construct a new model dealing with the environment, economy
and industry structure changes. The model will generate the assessments of global warming
mitigation options especially focusing on 2030-2050 transient middle term periods including 15-20
regions and 20-30 industry sectors.
The affects of global warming will be studied gathering the available data sets and information.
(2) 2004-2006 (The second stage)
The energy, resource, economic growth, industry structure and social changes will be integrated
with the global warming effects. Based on that, the model will be extended to provide the most
rational strategy for the global warming mitigation.
To proceed the above activities, the cooperation with the foreign researchers and the institutes is
indispensable. In this project, we work with the International Institute for the Applied Systems
Analysis (IIASA) in Austria which is known as one of the top world research centers exchanging
data, information and research outcomes.
- 420 -
GDP(ppp)/Cap vs. Elec./Cap
10000
Canada
kgOilEquiv./Cap
1000
Africa
100
China
Laten America
10
India
Indonesia
1
0.1
1
10
100
1000$/cap
Australia
Canada
France
Germany
Japan
Korea
UK
USA
EU
China
India
Indonesia
Asia
Africa
LatenAmerica
(a) Per capita electric power consumption vs. per capita GDP-PPP
3.5
USA
Africa
3
Japan
Korea
OECD Europe
United States
Germany
France
CHINA
INDIA
MALAYSIA
AFRICA
LATAMER
ASIA
Malaysia
log(Oil demand/cap)
2.5
2
India
Korea
1.5
1
China
0.5
0
-0.5
0
0.5
1
log(GDP-ppp/cap)
1.5
2
(b) Per capita transportation demands and Per capita GDP-PPP
Figure 3 The relationships between energy consumption per capita and income per capita
3. Research Procedure
RITE has already achieved extensive academic results in this field. For instance, global energy
technology mode; DNE-21 and LDNE-21 have contributed to assess the new energy technologies
as well as the carbon sequestration and other global warming mitigation options such as carbon tax.
- 421 -
Simplified carbon circulation model MAGICC and large global carbon circulation model outputs
have been integrated to generate the regional climate changes. In this project, these outcomes are
allocated in the research frame.
We introduced three working groups: the model development WG, the global warming factor
research WG and the global warming impacts WG. The model development WG plans to use GTAP
model to assess the international trade and sectoral activities. Energy flow model block of DNE-21
and LDNE-21 will be integrated in the economic model. Other two working groups gather and
integrate the scientific information and the statistics since the global warming issues involve so
many fields. To reflect the importance of "qualitative" or "narrative" factors, technological
forecasting methods will be employed to generate the background contexts for the quantitative
projection.
Multi region and sector model GTAP
+ easy to connect with GAMS
- static model
- insufficient energy technologies and sources
(Model development WG)
Energy demand, economic
activities,
structural
changes
+sufficient
trade
and
economic data
- structural change problem
(Warming factors WG)
Assessments
warming
of
global
+ food, water, climate change
and other statics are available
uncertainties
of
global
warming damages
(Warming impacts WG)
Figure 4 Three working groups in the project
The concrete research activity frame is shown in Figure 5. The working groups will work
according to the framework.
A: Model development WG aims at the development of the basic assessment tools.
(1) integration of static GTAP model and energy technology models (DNE-21, LDNE-21)
(2) dynamic extension of the model
(3) assessments of structural changes in the model
(4) expansion of regions and sectors
B: Global warming factors WG aims at the development of scenarios in terms of the global
warming factors.
(1) collecting and summarizing the statistics and information
(2) extracting the key trends in the statistics
(3) providing the energy, food and other demand scenarios
- 422 -
(4) assessing the structural changes based on the narrative and qualitative events applying
technological forecasting methods
(5) assessing the regional development scenarios toward the assessments of CGS and other regional
options. (2nd stage)
C: Global warming impacts WG aims at the development of the scenarios on the warming impacts
and mitigation options.
(1) collecting and summarizing the statistics and information
(2) extracting the key trends in the statistics using GIS
(3) assessing the relationships between climate change and the impacts focusing on the water
resources, food production, vegetation, land use changes, health effects etc.
(4) assessments on ex-ante investments and ex-post expenditure toward the integrated assessments
(2nd stage)
Cooperation with other institutes and foreign researchers are indispensable. The research
network with IIASA will be continued further.
4. Expected outcomes
The Phoenix project will provide the following information to the policy makers:
(1) The changes of the energy supply-demand systems as well as the industry structure changes and
the international industry allocation scenarios will provide the basic information to assess the policy
measures.
(2) Since Japan has less energy resources, the developments of energy strategies are important. The
outcome of the project will give the helpful information.
(3) In the short- to middle- term, the most preferable burden sharing scenario on the carbon
emission reduction can be generated,
(4) Industry policies on the R&D on the energy and environmental technologies, technology
transfer, and other industry strategies can be assessed under the global warming mitigation policies.
- 423 -
E：Assessments of global
warming
・ water resource
・ ocean, river and lakes
・ land use
・ food production
・ vagetation etc.
K:Mitigation investment
・ ex-post expenditure
・ ex-ante investment
・ cost-benefit integrated
assessments
Ｊ:Biosphere
・ human health
・ impacts
on
biosphere
F: Food supply and demand
G：Energy demand
・ transportation
and
・ public
household
・ long-term
growth
patterns
・ structural
changes
A: Economic activities GTAP model
・ multi regional and multi-sectoral
CGE model
・ static model
・ energy flow and technologies
should be integrated
B: Energy flow model
・ existing research activities
in RITE
・ DNE-21 and LDNE-21
・ Energy demand scenarios
should be provided based
on the economic and
societal story-lines.
I:
Regional
structure
change
・ civilization
・ social structure
・ modeling methods
H: Assessments of regional
options
・ CGS, distributed energy
systems
・ renewable sources
・ recycling and waste
managements
D: Assessments of
regional climate
change
・ GCM data
・ GIS
C: Assessments of Global
climate change
・ simple climate models
(MAGICC, BERN)
L:GHG emission scenario
・ detailed regional emission
scenario
subjects in 2004
subjects after 2005
Figure 5 Phoenix project research activity flow map
- 424 -
国際産業経済の
国際産業経済の方向を
方向を含めた地球温暖化影響
めた地球温暖化影響・
地球温暖化影響・対策技術の
対策技術の総合評価
− プロジェクト Phoenix (Paths toward Harmony Of Environment, Natural
resources and Industry complex – の構成と
構成と目的
RIT E システム研究グループ
1. はじめに
プロジェクトリーダー
森
俊介
−本プロジェクトの背景
地球温暖化問題への対応は、人類の持続的な発展のために避けては通れない道となった。
1997 年の京都会議以降、世界の先進国･途上国のいずれも − 京都議定書を批准するか否か
は別として−何らかの形で地球環境問題に対応する政策を打ち出している。このように、
地球温暖化問題は自然科学者の学術的研究対象から、具体的な行動計画の策定と実施の段
階に移行したといえよう。
地球温暖化問題は、急速な経済成長に伴う人為的な温暖化ガスの排出によって引き起こ
されたものとは言え、その発生メカニズムは地球科学というきわめて時間的にも空間的に
も大規模な自然的な現象の領域に存在する。そのため、温暖化の進行の存在自体に疑問の
余地はなくなったとしても、問題の全貌が自然科学的に解明されるにはなお多くの時間が
必要とされる。さらに、温暖化によって自然系や人間社会がどのように影響されるのかに
ついては、多くの不確実性と未知の問題が残されている。しかし、地球温暖化の進行が人
類の将来の発展の大きな障害となる危険が予想される以上、世界各国は、長期的かつ全地
球的視野で、将来の不確実性を念頭においた対策を打ち立てねばならない。
1988 年に設立された I PCC （政府間気候変動パネル）は、 199 0 年の第 1 次評価報告書以
降、 199 5 年、 2001 年と過去 3 回、評価報告書を公にし、気候変動の自然科学メカニズム、
温暖化影響、対応策を中心とした温暖化問題に対する科学的知見を集約した。これらの報
告書は、温暖化をめぐる多くの科学的知見が着実に増大しつつあることを示すと同時に、
行動に向けての具体的な対応策の策定と評価には、なお多くの研究課題が残ることも示唆
した。
本プロジェクトは、以上のような IP CC 第 3 次評価報告書までの知見を踏まえた上で具
体的な温暖化対策の指針を探索することを目的として、2002 年より 3 年間を中間報告とし、
全体では 5 年間にわたる経済産業省「地球環境国際研究推進事業」の一環として地球環境
産業技術研究機構において開始されたものである。この事業では、名称が示すよう、海外
研究拠点と共同作業を行う。本プロジェクトは、後述のよう国際応用システム解析研究所
(II ASA: オーストリア ) と提携する。
２．研究プロジェクトの目標
温暖化が広範囲かつ長期にわたって発生する以上、費用と影響を統合的に評価した上で
意思決定を行うことが望ましいことは言うまでもない。そのツールとして、統合評価モデ
ル（ I AM : I nte gra te d A sse ss me nt Mod e l ）が 1 990 年から開発されており、上記 IP CC 報告書
では、その研究動向と温暖化対策評価結果に多くのページが割かれている。しかし、同時
に、現在までのところ統合評価モデル研究は以下の課題を残していることも明らかとされ
た。
- 425 -
(1) 経済成長、技術開発に関しては、 20 20 年までの分析が詳細になされているのに対し、
温暖化対策統合評価モデルは、むしろ 21 世紀後半の分析に主眼がおかれている。 2050
年頃は、エネルギー資源･技術選択を中心とする将来の多様な開発経路の分岐点となっ
ているが、ここに焦点を当てた研究はほとんどなされていない。
(2) 温暖化影響だけでなく、バイオマス利用、再生可能エネルギー開発、分散型電源やリ
サイクルなどの対策オプション評価には地域性への考慮が必要であるのに対し、現時
点での統合評価モデルは、世界を 10 地域程度に分割しているに過ぎない。
(3) 都市化の進行、技術移転、国際分業、 IT 産業の進展など、世界の経済社会の発展経路
には、このような構造的変化をもたらす要因が種々あると考えられるものの、これら
へのアプローチは今後の課題として残されたままである。
このほか、電力供給技術、輸送技術の進展や各産業における省エネルギー技術など、供
給サイドにおいては様々な技術開発のフロンティアが提示されている他方、将来のエネル
ギー需要、さらには食糧や水など、基本的な消費財に関する需要動向の研究は、決して十
分とはいえないのが現状である。
いくつかの具体例を示す。
表 1 は、国際貿易の伸び率の変化である。このように国際分業の進展の著しさから、各
国の産業構造もこれに合わせて変化するものと考えられる。図１は、一部の国についての
1980 ∼ 1 999 年の 1 9 年間における産業構造変化（３部門別）である。例えば、中国におけ
るサービス産業は 19 8 0 年の 21 % から 1999 年には 33 % と大きく拡大していることがわかる。
このように、国際的にも国内的にも産業構造は変化しつつあり、今後人口。経済･消費いず
れの分野でも世界でのシェアが大きくなると見込まれる中国、インドがどのような発展経
路を取るかによって最終エネルギー消費量も変化すると見込まれ、さらには世界の温暖化
対策を大きく左右することが予想される。
図２は一人当たり民生用電力需要と一人当たり 199 5 年値 G DP で比較したものである。
(a) は 1995 年実質値を、 (b) は購買力平価の値を用いている。
表１
国際貿易量の伸び率の変化
1990 ∼ 1 993 年
1994 ∼ 1 995 年
世界貿易
4.4
9.2
OE CD 域内貿易
2.2
7.8
OE CD ・非 OE CD 間貿易
7.5
10.7
非 OECD 域内貿易
8.8
15.2
出典） OE CD 編、「 202 0 年の世界経済」、 199 9
- 426 -
Japan
100%
80%
Services
80%
Services
Share of GDP
Share of GDP
China
100%
60%
40%
Industry
20%
60%
Industry
40%
20%
Agriculture
1996
1998
1998
1992
1996
80%
Share of GDP
60%
Industry
20%
Malaysia
100%
Services
40%
1994
80%
Share of GDP
Year
India
100%
1994
Year
1990
1988
1986
1984
1982
1980
1998
1996
1994
0%
1992
1990
1986
1984
1982
1980
1988
Agriculture
0%
Services
60%
40%
Industry
20%
Agriculture
Agriculture
Year
1992
1990
1988
1986
1984
1982
1980
1998
1996
1994
1992
1990
1988
1986
1984
1982
0%
1980
0%
Year
1 980 ∼ 1999 年における G DP に占める各種産業のシェア
図１
（出典： Wor ld B a nk, W orld De vel op me nt I ndi c ato r s 20 00 ; 200 1 ）
10000
1200
1000
kgOE/Cap
600
400
China
Japan
USA
Korea
EU
UK
Germany
France
1000
kgOE/Cap
China
Japan
USA
Korea
EU
UK
Germany
France
800
100
200
10
0
0
20
40
60
0.1
(a) 一人当たり GDP( 1995 年価格 )
図２
1
10
100
1000$/Cap
1000$/Cap
( b) 一人当たり GDP -PPP (1995 年 )
一人当たり民生用電力需要と一人当たり G DP との関係
- 427 -
この図から、一人当たり所得を用いた場合、各地域の民生用電力需要は地域ごとに全く
別々の動きをしているが、 GDP -PPP を用いた場合、この 8 地域は長期的にはほぼ一定のト
レンド上で成長していることが示され、途上国地域の将来需要予測に、このような長期ト
レンドを用いることは合理的であると考えられる。この傾向は、より地域数を増した図３
(a) でより鮮明になる。アフリカを除き、日、 EU 、米、途上国、先進国、中進国が一つのト
レンドに収束する状況が観測される。
運輸部門石油需要に関しても同様の散布図を作ると、図３ (b) のようになる。アフリカお
よび米国・マレーシアには別のトレンドが観察される。
GDP(ppp)/Cap vs. Elec./Cap
10000
Canada
kgOilEquiv./Cap
1000
Africa
100
China
Laten America
10
India
Indonesia
1
0.1
1
10
100
1000$/cap
Australia
Canada
France
Germany
Japan
Korea
UK
USA
EU
China
India
Indonesia
Asia
Africa
LatenAmerica
(a) 一人当たり電力需要と一人当たり所得 (GDP-PPP) の関係
3.5
USA
Africa
3
Japan
Korea
OECD Europe
United States
Germany
France
CHINA
INDIA
MALAYSIA
AFRICA
LATAMER
ASIA
Malaysia
log(Oil demand/cap)
2.5
2
India
Korea
1.5
1
China
0.5
0
-0.5
0
0.5
1
log(GDP-ppp/cap)
1.5
2
(b) 一人当たり輸送用石油需要と一人当たり GDP(PPP) の関係
図３
一人当たりエネルギー需要と一人当たり所得 ( G DP -PPP) の関係
- 428 -
これらは一例ではあるが、合理的な温暖化対策を探り、かつ実施に向けた評価を行うた
めには、世界の中期的・地域的･構造的変化･需要予測に着目した研究が望まれていると言
えよう。本プロジェクトでは、このような視点から、具体的に以下のような作業目標を設
けることとした。
(1) 平成 17 年末まで ( 第１ステージ )
人口、経済成長、エネルギー使用、技術進歩、森林破壊・土地利用変化等の地球温暖化
諸要因について過去の推移と現状を、世界の地域別に調査・整理すると共に、地球温暖化
への対応動向を把握する。また、産業構造と国際的分業について、過去の発展と現状を世
界の地域別に調査・分析の上、地域の産業構造と国際的分業の決定要因の探索を行う。
これらの調査・分析を踏まえつつ、 203 0 年ないし 205 0 年頃までにわたる国際分業を含
めた各種地球温暖化対策を整合的かつ定量的に評価できる「環境・エネルギー・産業経済
統合モデル」を構築する。そして、このモデルを用いて、 CO 2 排出抑制下における各種対
策技術の役割やコスト等に関する評価を行う。
なお、評価における世界の地域分割については、現段階においては地理・気候条件、エ
ネルギー・産業資源条件、政治・経済・社会条件等の地域特性を十分表現できる数である
20 − 30 程度とし、産業の分類については同様に産業構造の地域差やその変遷が十分表現で
きる数である 10 − 15 程度とする計画である。
また、世界の地域別産業構造や国際分業を含めた地球温暖化対応策の評価・検討におい
て、定量的モデルアプローチの適用限界とそれを補完する定性的アプローチを明確にし、
モデルアプローチと定性的分析の併用について方向づけを行う。
更に、産業経済のみならず社会の諸側面についての温暖化影響について調査し、その分
析を行うと共に、温暖化影響と温暖化対策との総合的な評価の方向性を明確にする。
(2) 平成 19 年末まで ( 第 2 ステージ )
エネルギー、資源、人口、経済成長、産業構造、社会変化等の地球温暖化諸要因と、経
済、社会の諸側面にわたり生じる温暖化影響を総合的に把握する。これを基に、国際産業
経済を含めた各種地球温暖化対策を整合的かつ定量的に評価できる「環境・エネルギー・
産業経済統合モデル」を構築すると共に、地球温暖化の影響と対策の効果・コストを総合
的かつ論理的に評価できる方式を開発する。21 世紀半ば頃までの世界各地域におけるエネ
ルギー供給システム、 CO2 の排出削減・固定化技術の導入、エネルギー需要の決定要因と
なる産業構造と国際分業の変化の他、 CO 2 排出量取引等の政策的オプションを含んだ世界
及び日本の望ましい地球温暖化対応戦略を提示する。
これにより、日本を始め世界各国の地球温暖化に関する政策の立案検討に資する。
このように地域性や社会構造変化を視野に入れて分析を行うには、温暖化対策と同様、
国際的な他の研究機関との連携が欠かせない。本プロジェクトでは、この分野に関する世
界的研究拠点のひとつである国際応用システム解析研究所（ II AS A ）と密接な連携を行い
情報交換と共同作業を進めることとする。
- 429 -
３．研究の作業手順
本研究プロジェクトでは、地球温暖化の進行、影響を考慮した上で、対策となるオプシ
ョン評価をできる限り定量的に行うことを目標とする。RIT E では、これまでに地球温暖化
対策エネルギー技術オプション評価のための統合モデル D NE -2 1 、L DN E -2 1 の開発を始め、
簡易気候変動モデル MAGI CC や GCM を利用した簡易気候変動予測等の研究実績がある。
本 P ho e ni x プロジェクトでは、さらに産業部門別経済活動や温暖化影響などを広く視野に
含める必要がある。そこで、図４に示すようモデル開発 WG、温暖化要因 WG、温暖化影
響 WG の３ワーキンググループを設け、データ収集、調査、分析を行うこととした。モデ
ル開発 W G では、まず産業別経済活動を世界応用一般均衡モデル G TAP をベースとして、
これに DNE-21 、 LDN E -21 のエネルギー技術フローを取り込む作業から開始される。温暖
化要因 W G 、温暖化影響 WG では、データ収集と分析だけでなく、技術予測手法を援用し
て将来の社会的な構造変化や制度変化の要因に関する、記述的な事象群の相互関係を分析
した上で、論理的に整合したストーリーの抽出を行う計画を立てている。これは、将来の
構造変化や制度導入の文脈が、単なる数値的な評価因子のみでは決まらないと考えられる
ためである。
多地域・多部門経済モデルGTAPの利用。
+ ソース、データが公開。GAMSとの接続が容易。
- 短期的分析のみに対応
- エネルギー技術、資源評価が不十分
(モデル開発WG)
エネルギー需要、国際分
業、産業構造変化の中期
的予測
+ 貿易データは整備
- 構造変化理論が不十分
(温暖化要因WG)
温暖化影響評価、適応過
程のオプション評価
+ 食糧等生産データ面は整
備されている。
+ 水資源評価も盛んに研究
されている。
- 影響の定量的評価不十分
(温暖化影響WG)
図４
P ho e ni x 作業グループの構成
本研究プロジェクト全体の作業フレームを図５に示す。この各ブロックに対する具体的な
作業計画は以下のようである。
( モデル開発 WG )
(1)
作業目的：産業構造、社会構造など評価のための基本モデルの開発。
GTAP に添付されている G AM S モデル ( 基準時点のみ。静的モデル ) にエネルギー技
術、フローを付加したモデルに拡張する。
(2)
(1) のモデルを動学的に拡大する。この際、資源制約等を導入。
(3)
産業連関構造の将来変化導入の検討。 ( 例 : 構造変化を G DP 等の関数として内生化
する、シナリオとして外部から与える)
(4)
モデル地域、部門数の拡大 → 平成 16 年度継続
- 430 -
( 温暖化要因分析 WG)
作業目的：産業構造、政治的要因を含む社会構造、民生・輸送用
を中心としたエネルギー需要変化の要因分析を、定量的・定性的双方から行い、シナリオ
を策定する。
(1)
統計、トレンド分析から、キーとなる動向を抽出する。特に、需要側の構造的要因
に注目する。
(2)
将来の産業構造、政治的要因を含む社会構造変化のキーワードを抽出し、中から柱
となるストーリーを抽出する。特に定性的課題も取り入れる。定性的課題には、外部専門
家へのヒアリングを重点的に行うと共に、キーワード群に対して構造分析や動学的 X-I 法
の適用を援用する。
(3)
構造変化のシナリオとモデル化。 → 平成 16 年度継続
(4)
( 平成 1 6 年度以降のスコープ ) 都市化、電力･エネルギー需要の地域性が出せれば、
CGS やリサイクル技術などの導入、さらに土地利用 GI S と組み合わせることで温暖化ガス
排出の空間的に詳細な排出シナリオを提供する。
( 温暖化影響分析 W G) 温暖化影響の深刻さと、その定量化可能性および対応政策の貢献度
のレベルを整理。まず、水資源、食糧需給に着目。次いで、生態系、健康影響などあいま
いさの多い課題に拡張する。
(1)
温暖化影響について現在知られている知見、危険が予想される課題とその裏付けと
なる統計、情報を整理。
(2)
温暖化による気候変動 (気温、降水量、海面上昇他 )について、簡易気候変動モデル
による温暖化と地域メッシュへの影響を補間で求め、さらに GIS を用いて他統計との統合
化を行う。影響評価が GIS 上で視覚的に把握できる点を重視する。
(3)
食糧需要について、温暖化要因 W G(2) の課題と整合させつつ評価を行い、供給と
のギャップを計算。食糧市場モデルが必要か？同様に、他の生物資源 ( 用材、紙パルプ、そ
の他農林水産業 )の需要を策定。
(4)
( 平成 16 年度以降のスコープ ) 温暖化影響と温暖化損害発生後の対策費用、予防的
保全投資のコスト =ベネフィットをまとめ、最適な事前計画を策定する。
このような分析を進めるには、前述のように国際的な他の研究機関との連携が欠かせな
い。本プロジェクトでは、前述のようにこの分野に関する世界的研究拠点のひとつである
国際応用システム解析研究所（ II ASA ）と密接な連携を行い情報交換と共同作業を進める
こととする。
４．おわりに
本プロジェクトの成果は、将来、次のように活用できることが期待される。
(1)
世界各地域のエネルギー需給システム変化とその背景となる産業構造と国際分業
体制、 CO2 の排出削減・固定化技術に関する地球温暖化対策は、各種国際政策、国内政策
を検討する上で必須のものである。経済成長、地域格差、持続可能性などを考慮し複数の
- 431 -
視点から、望ましい地球温暖化対応シナリオが示されるので、政策案を幅広く検討するこ
とができる。
(2)
エネルギー資源に乏しい我が国のエネルギー国際戦略、国内戦略立案に大きな役割
を果たす。
(3)
中短期における CO2 排出削減を、合理的にかつコスト効率的に各産業分野に配分
すべきかを検討する際に大きな役割を果たす。
(4)
CO2 排出制約下における技術開発や他地域への技術移転に関する技術戦略や産業
の育成・海外移転等に関する産業政策の企画立案が、地球温暖化抑制政策と整合性をもっ
て推進していくことが可能になる。
- 432 -
E：温暖化影響評価
・水資源分布
・海面・河川・氷雪圏
・土地利用
・食糧生産
・植生、森林問題
K:温暖化対策投資
・事後的対応
・予防保全的投資
・費用対効果の統合
的分析
Ｊ:生物系影響
・健康影響評価
・生態系への影
響評価
需給ギャップ
G：エネルギー需
要
現状: 産業用需
要は、生産関数ア
プローチなどが
摘要可能。その他
はシナリオ依存。
・民生部門、輸送
部門の需要関数
の精度の高いシ
ナリオと予測。
F:食糧・食料需給
Ａ：GTAP(経済モデル)
現状:
・実績のある多地域:多部門経済
モデル。
・エネルギーフローも拡張中。
・一般均衡モデルとして定式化
→技術オプション評価、構造変
化を伴う動学的モデルには不
向き。
Ｂ：エネルギーフローモ
デル
現状: (DNE-21,LDNE-21)
・実績ある多地域エネ
ルギー技術モデル。
・エネルギー需要シナ
リオの設定が必要。
Ｉ:都市構造
・都市化
・社会構造
→モデル化
とシナリオ
策定
H：地域エネルギー
・CGS、分散型電源
・リサイクル、廃棄物再
資源化
→地域的特性と密着した
技術オプション
図５
D:地域気候変動デ
ータ推計
・ GCM シミュレ
ーションデー
タの補間
・ GIS 利用:
Ｃ：温暖化予測
現状:
・ MAGICC
、
BERN など簡易
モデルが利用可
能
L:温暖化ガス地域単位
排出シナリオ
平成 16 年度課題
平成 17 年以降課題
P ho ne i x プロジェクトの作業フレーム
- 433 -
Atsutoshi Makihira
Tokyo Electric Power Company (TEPCO)
Fuel Cells and the Hydrogen Economy in the 21st Century
1. Introduction
Fuel cells are a very promising power source due to their low emissions and relatively high efficiencies in
comparison to the conventional technologies. Although fuel cell technology is still under development, it
possesses considerable amount of potential for performance and cost improvements in the future. This report
focuses on perspectives of fuel cells and hydrogen energy system in the 21st century by quantifying a
long-term sustainable scenario, B1-H2.
2. Survey of Fuel Cell and Hydrogen Technology
Natural gas reforming is presently the most applied and the least expensive method of hydrogen production. In
the short term, fossil fuel could play a major role in introducing hydrogen widely into the energy market. The
appropriate storage and transportation options highly depend on their supply structure, which is, hydrogen
quantities, storage period and delivery distance. The proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) is
currently attracting more attention than any other types of fuel cells because of its variety of applications for
automobile, house and the replacement of batteries.
3. Scenario Overview
The B1-H2 is based upon the so-called IIASA-SRES B1 scenario with updated information on technology
characteristics for hydrogen technologies. The scenario world follows a sustainable-development path, where
environmental concerns at local, regional and global levels remain high in the agenda; priority is given to the
development and diffusion of clean, highly efficient technologies. This occurs as an effort to reduce the
increasing development divide between industrialized and developing countries.
4. Quantification of the Hydrogen Scenario
- Supply of Hydrogen
Hydrogen production remains mainly fossil-based, with steam reforming of natural gas as the dominant
technology in the 21st century. Still, other options, biomass gasification in particular, also make sizeable
contributions after 2020.
- Fuel Cell in the Electricity Sector
The transformation of the global electricity sector is substantial, not only regarding primary fuels, but also
regarding its very nature. Large-scale centralized power plants give way to small-scale distributed generation
systems that operate nearer the point of use. Fuel cells, in particular, experience a dramatic growth. Electricity
co-generation from hydrogen-based fuel cells become major contributors to the generation mix, accounting for
approximately 40 percent of the global generation market in 2100.
- CO2 Emissions
Due to the rapid introduction of hydrogen technologies, CO2 emissions from energy and industrial sources in
the B1-H2 scenario are considerably lower than in the dynamics-as-usual case. They peak around 10.5GtC in
2040 and decrease later to below 1990 emissions in 2100, when hydrogen
- 434 -
東京電力株式会社
牧平淳智
燃料電池をはじめとする
燃料電池をはじめとする水素利用技術
をはじめとする水素利用技術の
水素利用技術の普及動向等の
普及動向等のシナリオ分析
シナリオ分析
1. はじめに
燃料電池は環境特性に優れ、かつ高効率が期待されることから、地球温暖化問題の解決に向けた重要
な技術の一つとして注目されている。燃料電池の実用化に向けた取り組みは、近年世界的に加速して
きているが、その普及にあたっては技術・経済性の向上や燃料となる水素の供給方法など検討すべき
課題が多く存在する。本調査では、中長期的なエネルギーシステムの視点から燃料電池をはじめとす
る水素利用技術の導入見通しについてシナリオ分析を行った。
2. 燃料電池および水素供給技術の調査
燃料電池およびその燃料となる水素の供給技術（生産、貯蔵、輸送）に着目し、それぞれの技術の特
徴、コストについて調査した。現在の水素生産量の殆んどは化石燃料から製造されているが、天然ガ
スの水蒸気改質法が最も多く、かつ安価なオプションである。また、水素の貯蔵、輸送技術は用途に
より様々な方法が考えられ、そのコストは水素の製造量、貯蔵期間、輸送距離を併せて検討する必要
がある。燃料電池の中で現在最も注目されているものは PEMFC であり、自動車、家庭用、超小型電
源などの分野で技術開発が加速している。
3. 長期水素エネルギーシナリオの設定
IPCC−SRES の B1 シナリオをベースとし、これに 1.で収集したデータを加えて水素エネルギーシナ
リオ(B1-H2)を設定した。このシナリオは環境、グローバル主義重視、低人口成長･高経済成長のもと
で、低資源消費、クリーンエネルギーの開発など持続発展可能性に重きがおかれ、先進国と発展途上
国の格差は縮小する方向に向かう社会像をベースとしている。
4. 水素エネルギー社会の評価
B1-H2 シナリオをもとに、IIASA のエネルギーモデル (MESSAGE) を用いて 21 世紀における水素を
基盤とするエネルギーシステムの評価を行った。
・水素供給構造
2020 年以降、非化石燃料による水素製造が急激に増加し、21 世紀後半には最終消費エネルギー全体
の大きな割合を占める。水素供給源は 2020 年までは天然ガス、それ以降は天然ガス、バイオマスが
メインとなる。
・発電部門における燃料電池のシェア
2020 以降は技術のブレークスルーにより、化石燃料から非化石燃料へ、また集中型電源から分散型
電源へのシフトが進み、21 世紀後半には水素を直接用いる燃料電池が分散型電源として電源構成の
中で最も大きなシェア（約 40%）を占める。
・CO2 排出量
化石燃料経済から水素経済への移行、かつ水素の供給源が化石燃料から非化石燃料へ移行することに
より、世界の CO2 排出量は 2040 年のピーク(10.5GtC)以降減少に転じ、結果として 2100 年には 1990
年の排出量を下回る
以上
- 435 -
CO2 Mitigation Technologies - Current Situation and Future Perspective Takeyoshi Kato
Center for Integrated Research in Science and Engineering, Nagoya University
We need to reduce fossil fuel consumptions and solve environment problems such as a global
warming for a sustainable development of our society to the future. Because of a limited economic
activity, it is important to choose a cost-effective technology for reducing greenhouse gas
emissions, taking into account regional circumstances with regards to applicability and availability of
technologies and resources.
The CO2DB developed by ECS project is a tool for collecting and analyzing detailed data on
greenhouse gas reduction technologies, and assists the users in decision-making processes and
comparative assessments of different energy technologies based on technical, economical and
environmental criteria. By using the data from the CO2DB on capital costs and energy conversion
efficiencies of electricity production technologies such as fuel cells (FC), natural gas combined
cycles (NGCC), NGCC with a CO2 capture, integrated gasification combined cycles (IGCC), IGCC
with a CO2 capture, pulverized coal-fired simple cycle (PC), biomass gasification (BIO) and others,
a cost for reducing CO2 emission by these technologies was calculated. Due to a limited time, this
presentation focuses on a comparison of NGCC and PEFC.
At present, NGCC is the cheapest option for electricity production, when one compares its
relatively low greenhouse gas emissions in relation to other fossil fuel power plants. Due to price
wars for larger NGCC plants, the capital costs of NGCC decreased rapidly in 1990's. The capital
cost of NGCC in US$/kW decreases in line with increasing capacity, and is lower than other power
plants. In many studies, the capital costs of NGCC including CO2 capture are estimated to be 2 to 3
times higher than ones without CO2 capture, though they might still be cheaper than IGCC or PC
without CO2 capture.
FC is a demand-side technology with a much smaller capacity than NGCC. A variety of fuel cells
with different electrolytes, i.e., PAFC, MCFC, SOFC and PEFC, are presently in different stages of
development. The capital costs of all types of FCs are generally high, and vary widely independently
of the capacity. Over the past few years, there have been intense efforts to develop low-cost PEFC
systems. While the primary emphasis has been on automotive applications, an equally important
application may be combined heat and power generation in commercial and residential buildings. In
the medium run, there could be more potential for reducing the capital costs of PEFC than NGCC. A
recent study regarding PEFCs for automotive application, which utilized a learning curve, concluded
that the unit cost can be reduced to 38 US$/kW with the progress ratio of around 80%, assuming an
increase of the cumulative number of fuel cell vehicles to 5,000,000 until 2020. In addition, the
technical challenges are in many respects less severe for stationary applications than for
automotives, although longer lifetime is required for the stationery application. Therefore, a recent
study estimates that the capital costs of stationary PEFC could be around 300 US$/kW (for a unit
size of a few 10 kW), when it would be manufactured at a rate of hundreds of thousands of units per
year.
Because of the high cost of natural gas on the demand side and relatively lower efficiency, both
the cost of electricity (COE) and greenhouse gas emissions of PEFC fueled with natural gas is still
higher than the NGCC without CO2 capture, even if the capital cost of PEFC is reduced to 300
US$/kW by mass production. Therefore, PEFC must be utilized as a co-generation system for
- 436 -
reducing greenhouse gas emissions in comparison to NGCC. In other words, if PEFC producing
only electricity is installed at a large-scale due to the lowered capital cost instead of NGCC in the
future, greenhouse emissions might increase. If biomass-based hydrogen is used in PEFC, we can
assume that emissions are emitted only at the biomass plantation and transportation stages,
resulting in very low emissions, though the COE of PEFC fueled with biomass-based hydrogen
would be quite high, more than 0.1 US$/kWh.
The COE of NGCC without CO2 capture could be smaller than that of NGCC with CO2 capture
unless the carbon tax of 300 US$/t-C is applied. Because of the low COE, the CO2 reduction costs
of NGCC without CO2 capture relative to a conventional coal power plant with 0.039 US$/kWh and
850 g-CO2/kWh is negative. NGCC without CO2 capture might be the most cost-effective option for
reducing greenhouse gases among electricity production technologies fueled with natural gas. The
CO2 reduction costs of NGCC with CO2 capture is still lower than that of PEFC. If a very high carbon
tax is applied, the NGCC with CO2 capture and then the PEFC fueled with biomass-based hydrogen
could also be cost-effective for reducing emissions. However, PEFC fueled with natural gas or
natural gas-based hydrogen might not be a cost-effective option unless it is utilized as a
co-generation system to reduce the emissions from boilers for hot water supply. Consequently,
NGCC without CO2 capture might be the most cost-effective technology among electricity
production technologies fueled with natural gas in the medium run.
- 437 -
CO 2 排出削減技術の現状と将来動向
加藤丈佳
名古屋大学理工科学総合研究センター
将来への我々の社会の維持できる発展のためには、化石燃料消費を減少させ、そ
して地球温暖化のような環境問題を解決する必要がある。これらの問題に対処する
ための経済活動は限られている。このため、地方的な技術の適用性や資源の利用可
用性に関して考慮しつつ、なるべく費用効果が高い温室効果ガス排出削減技術を選
択することは重要である。
ECS プロジェクトによって構築されている CO 2 DB は、温室効果ガス削減技術の
データを収集・解析し、技術面、経済面、環境面の観点から、技術選択や技術の比
較を行うためのツールである。今回、燃料電池 ( FC)、天然ガスコンバインドサイク
ル火力 ( NG CC) 、CO 2 回収装置付 NG CC、石炭ガス化複合火力 (IG CC) 、CO 2 回収装
置付、日粉炭石炭火力、バイオマスガス化他、様々な発電技術について、 CO2DB
の中の設備コストおよび効率のデータを用いることにより、 CO 2 排出削減コストを
計算した。ここでは、 FC と NGCC について、 CO 2 排出削減コストの比較を行う。
他の化石燃料ベースの発電技術と比較して NG CC における CO 2 排出量は小さい
ことを考慮すると、現時点において NG CC は最も安価な CO 2 排出削減技術である
と考えられる。大型ガスタービンの価格競争の結果、 NG CC の価格は 1990 年代に
大幅に低下した。NGCC の単位容量あたりの設備コストは設備容量に比例して小さ
くなる。また、多くの試算において、CO 2 回収装置付きの NG CC の設備コストは通
常の NG CC の 2∼ 3 倍とされている。しかも、この CO 2 回収装置付きの NGCC の設
備コストは、 CO 2 回収装置を持たない通常の IGCC や PC よりも安価である。
一方、 NG CC と同じく主に天然ガスを燃料とするとされる FC はデマンドサイド
の技術であり、設備容量は NG CC よりも非常に小さい。PAFC、MCFC、SOFC、PEFC
など様々な種類の FC があり、将来の大規模な市場導入に向けて開発が進められて
いる。特に、この数年間は、自動車の原動機用として PEFC の開発が進められてい
る。また、 PEFC は住宅やオフィスビルにおけるコージェネレーションシステムと
しての定置用の利用も期待されている。現在のところ、 FC の設備コストは、従来
の大型火力と比較して高い。また、大型火力の場合とは異なり、設備容量による単
位容量あたりの設備コストの変化は小さい。しかし、逆の見方をすれば、将来的な
設備コスト削減の余地は NG CC と比較して非常に大きいと考えられる。経験曲線を
用いた自動車用 PEFC の最近の設備コストに関する最近の試算によれば、 PEFC セ
ルの要素技術ごとに対応する要素技術の過去のプログレスレシオ実績値に基づき、
2020 年までの累積生産量を 500 万台と想定すれば、 PEFC のセルコストは
38US$/kW まで削減可能とのことである。この値は、現在の自動車の原動機のコス
トに匹敵する。一方、定置用の利用の場合、耐久性を除いては、技術的な制約は少
ない。このため、10kW の定置用 PEFC の設備コストは、年間数十万台程度の生産
規模になれば、 300US$/kW 程度にまで削減可能との試算が報告されている。
NGCC および PEFC の設備コストや効率に関するデータを用いて、CO 2 排出削減
コストを算出した。 PEFC の設備コストが将来的に 300US$/ kW 程度にまで削減で
きたとしても、その発電コスト NG CC よりも高く、しかも CO 2 排出量も大きい。
これは、輸送費を含めるとデマンドサイドにおける天然ガスのコストが高く、また、
PEFC の効率は最新の NG CC よりも効率が低いためである。したがって、 PEFC が
NGCC と比較して経済的な CO 2 排出削減オプションとなるためには、PEFC はコー
ジェネレーションシステムとして利用されることが不可欠であると考えられる。も
- 438 -
し、PEFC のさらなる低価格化やエネルギー価格の変動によって、ユーザ側で PEFC
導入についてコスト的にメリットがでてきたとしても、CO 2 排出量が NGCC よりも
大きいのであれば、PEFC の大量導入は全体としての CO 2 排出量を増加させる可能
性があると考えられる。バイオマス起源の水素を用いることによって PEFC の CO 2
排出量を削減することは可能であるが、発電コストは大幅に高くなる。
NGCC の発電コストは PEFC と比較して安価であり、 CO 2 量も少ない。 CO 2 回収
装置付きの NG CC の発電コストが通常の NGCC よりも安価になるためには、
300US$/t on- C 程度の炭素税が導入される必要がある。このように、 NGCC の発電
コストは安価であり、 CO 2 排出量は小さいために、石炭火力（発電コスト
0.039US$/kW h、 CO 2 排出量 850g-CO 2 /kW h）に対する CO 2 排出削減コストは負の
値となる。CO 2 回収装置付きの NGCC の CO 2 排出削減コストも、PEFC と比較して
十分に小さい。将来的に炭素税が導入された場合、CO 2 回収装置付きの NGCC やバ
イオマス起源の水素を用いる PEFC であれば、NG CC と比較して経済的な CO 2 排出
削減技術の選択肢となり得る可能性がある。しかし、天然ガスを用いる改質して用
いる PEFC の場合、コージェネレーションとして熱供給による CO 2 排出削減分と経
済的メリットを計上しなければ、炭素税が導入されたとしても NGCC と比較して経
済的な CO 2 排出削減技術とはなり得ない。
- 439 -
付録 3
IIASA における本事業の関連研究
ENVIRONMENTALLY COMPATIBLE ENERGY STRATEGIES (ECS) PROJECT
The ECS Project's overall goal is to build policy-relevant long-term E3 (economy-energy-environment)
scenarios that meet the projected need for new energy supplies while reducing environmental impacts. To this end,
ECS focused on the potential roles of hydrogen and carbon-free fossil power generation. The work on hydrogen,
performed in collaboration with TEPCO, included a comparison of the two main hydrogen production alternatives
from natural gas and biomass. The work on carbon capture and sequestration technologies was done in
collaboration with Carnegie Mellon University. ECS continued its research on technology assessment,
contributing a set of scenarios describing alternative paths for future global energy system development and
highlighting robust climate policy options for the Committee on Energy Research and Technology (CERT) of the
International Energy Agency (IEA). ECS also analyzed the energy end use of one of its sustainable-development
scenarios from a policy perspective and, collaborating with other leading European groups, continued the
assessment of European policy issues with MESSAGE-MACRO, evaluating the extent to which technologies can
facilitate the required emission reductions in both the short and long terms, and the extent to which policies can
foster the development of new technologies and their subsequent deployment.
ECS continued to address other aspects of climate policies, focusing on carbon trading in 2002. ECS compiled
a database of new joint implementation projects and evaluated the compliance mechanisms in the Kyoto Protocol.
In collaboration with IIASA's FOR Project, ECS contributed to the Institute's Greenhouse Gas Initiative by
examining different equity principles in terms of carbon emission entitlements for world regions and developing a
method to analyze the impact of forest sinks on carbon trading. ECS also continued its research on the
effectiveness of R&D strategies, using the MESSAGE model to analyze the impact of alternative R&D spending
policies on the diffusion of advanced and clean power generation technologies. The effectiveness of
energy-related R&D was also examined with the ERIS model with two-factor learning curves. Using ERIS, ECS
analyzed the interplay between the market experience and R&D mechanisms in stimulating progress and the
deployment of specific technologies. Based on the results of this analysis, ECS, in collaboration with NTUA,
implemented the stochastic model ISPA to analyze optimal R&D allocations under uncertainty among alternative
energy technologies and conducted a series of sensitivity analyses. Also in 2002, with Prof. Alan Manne, ECS
implemented the MERGE model to examine the equity implications of three global burden-sharing rules.
Co-sponsored by the Energy Modeling Forum and the IEA, the annual meeting of the International Energy
Workshop (IEW) was held at Stan ford University. Focal points included energy technology assessment,
methodology, climate change, E3 scenarios and renewables, and the Energy Modeling Forum Study #19. ECS
participated in the EMF 21: Multi-Gas Mitigation and Climate Change. MESSAGE is being used be used to
achieve EMF 21's main task of including multi-gas mitigation (and sinks) in given scenarios. Guided by the
Chinese National Science Foundation, ECS intensified contacts with Tsinghua University and the Energy
Research Institute with the aim of collaborating more closely on energy policies. ECS finalized a major update of
the CO2DB database. Together with TIT and UNU, ECS analyzed the impact of institutional factors on the
- 440 -
effectiveness of industrial technology policy, focusing on the substitution between information technology and
energy technology.
ECS published a special issue of the International Journal of Global Energy Issues on energy infrastructures.
With IIASA’s DYN Project, the application of a dynamic game-theoretical model for gas pipelines between
Russian and China was finalized. Another aspect of this work involved examining the impact of the energy market
liberalization in Europe on the prospects of international gas and electricity transmission lines between ECS work
in 2002 was supported byTEPCO, ESRI, METI, CRIEPI, NEDO, EC, USDOE, BM/BWK (Austrian Federal
Ministry for Education, Science and Culture).
Figure 1 : Fuel economy of current vehicles: electric vehicles (EV), alternative-fuel vehicles (e. g., CNG, E85,
M85; AFV), hybrid electric vehicles (HEV), and vehicles with an internal combustion engine (ICE);
measurements according to Japan 10.15 test mode; data included in CO2DB.
Selected ECS Publications in 2002
Barreto, L, and Kypreos, S., Multi-regional technological learning in the energy-systems MARKAL model,
International Journal of Global Energy Issues, 1 7(3):1 89-21 3.
Griffy-Brown, C., Nagamatsu, A., Watanabe, C., and Zhu, B., Technology spillovers and economic vitality: an
analysis of institutional flexibility in Japan with comparisons to the USA, International Journal of
Technology Management, 23(7/8):746-768.
Kato, T., Literature survey on economics of environmental friendly electricity production, paper presented at
the Sixth International Conference on Greenhouse Gas Control Technologies, Kyoto, Japan.
- 441 -
Klaassen, G., and Kononov, Y.D., eds, New Energy Infrastructures in Eurasia and the Environment,
International Journal of Global Energy Issues, 1 8(1 ):1-1 1 2.
Klaassen, G., Miketa, A., Riahi, K., and Schrattenholzer, L, Targeting technological progress towards
sustainable development, Energy and Environment, 1 3(4/5):553-578.
Klaassen, G., Riahi, K., and Roehrl, R.A., Gas infrastructures and the environment in Eurasia in a
dynamics-as-usual scenario, International Journal of Global Energy Issues, 1 8(1 ):44-60.
McDonald, A., and Schrattenholzer, L, Learning curves and technology assessment, International Journal of
Technology Management, 23(7/8):71 8-745.
Riahi, K., Rubin, E.S., and Schrattenholzer, L, Prospects for carbon capture and sequestration technologies
assuming their technological learning, paper given at the Sixth International Conference on Greenhouse
Gas Control Technologies, Kyoto, Japan.
Transition to New Technologies (TNT) Project
The objective of the TNT Project is to analyze technological change from innovation diffusion and from new
combinations of technologies that could lead to fundamentally new human activities, as well as the economic and
societal impacts that result from their widespread adoption. In 2002, research activities included case studies of
information, mobility, and energy technology diffusion, and development of new approaches to capture the
uncertain and endogenous nature of technological change. Other activities focused on participation in international
scientific assessments, lecturing at Yale University and the Vienna and Graz Universities of Technology, working
with young scientists, dissemination of results through participation in international meetings, public ecturing, and
publication of achieved results. TNT continues to be involved in an IIASA-wide collaboration on a new integrated
assessment framework on climate change, the so-called Greenhouse Gas Initiative.
A major book titled Technological Change and the Environment was published jointly by Resources for the
Future (RFF) and NASA. Authored by Arnulf Grubler, Nebojsa Nakicenovic, and William Nordhaus, from Yale
University, with a group of distinguished contributors, the unique, single-volume book provides an overview of
the most recent theoretical and empirical work on technological change. The contributions empirically test the
hypothesis of induced innovation and theories of institutional innovation. They consider issues such as uncertainty
in technology returns, technology crossover effects, and clustering.
Contributions to international scientific activities included the Millennium Ecosystem Assessment and the
preparatory activities for the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Fourth Assessment Report.
These activities involved presentations to other intergovernmental bodies such as the United Nations Framework
Convention on Climate Change and the United Nations Secretary-General's Lecture Series chaired by Kofi Annan,
as well as various national organizations such as the Austrian Parliament. Other international scientific activities
included the preparation of energy and climate assessments by the International Council for Science (ICSU) and
the Inter-Academy Council (IAC). Activities continued toward an international Initiative on Science and
Technology Sustainability (ISTS), organized by the ICSU and the Third World Academy of Science, which
provided input to the 2002 Johannesburg World Summit on Sustainable Development. International collaboration
- 442 -
continued on the diffusion of new technologies with the World Energy Council, the European Climate Forum, and
EU-sponsored studies.
During 2002 TNT's research effort of 3.2 scientific person-years resulted in one book and five publications in
peer-reviewed journals and 39 lectures at international conferences and workshops. Other outreach activities
included Web publications that resulted in 16,000 hits on TNT Web page during 2002.
Major climate change uncertainties: Cumulative CO2 based on the IPCC Special Report on Emissions
Scenarios (Nakicenovic at al., 2000) and resulting CO2 concentrations and climate sensitivity (in ºC temperature
change) based on the MAGICC model (Wigley and Raper, 1997)
The lowest cumulative emissions result from scenarios that lead toward the sustainability transition,
characterized by the emergence of the post-fossil era, lead to cumulative emissions of some 700 GtC (gigatons of
elemental carbon), an amount corresponding to the total carbon content of the atmosphere at present, compared
with some 300 GtC total anthropogenic emissions since the beginning of industrialization two centuries ago and
with 7 GtC emitted per year at present. The highest scenarios lead to cumulative emissions that approach
three-and-half times this amount. The resulting atmospheric concentrations by 2100 range from about 350 to 900
ppm (parts per million) compared with preindustrial and current concentrations of 280 and 370 ppm, respectively.
The global mean surface temperature portrays an even larger range, from less than 1 ºC to almost 7 ºC by 2100.
Half of this uncertainty is due to the factthat we do not know how sensitive the climate will be to future emissions;
the other half, to the fact that we do not know which emissions path will be followed among the 40 shown in the
figure. What is perhaps even more important is that the choice of the temperature "window" of between 2 ºC and 3
ºC, often quoted as the possible goal for limiting future climate change, does not exclude any of the 40 emissions
scenarios, illustrating the deep uncertainty that surrounds climate change.
Selected TNT Publications in 2002
- 443 -
Grübler, A., Nakicenovic, N., and Nordhaus, W.D. (eds). Technological Change and the Environment.
Resources for the Future Press, Washington, DC, USA, and International Institute of Applied Systems
Analysis, Laxenburg, Austria.
Grübler, A. Trends in Global Emissions: Carbon, Sulfur, and Nitrogen. RR-02-04, IIASA. Reprinted from
Encyclopedia of Global Environmental Change, 3: 35-53.
Nakicenovic, N. Methane as an energy source for the 21st century, International Joumal of Energy Technology
and Policy, 1 (1 -2):91-1 07. Also published in International Joumal of Global Energy Issues, 18(1):6-22. A
version of this paper has also been published in Informativo mineroenergetico, Xl(2), February 2002,
48-50, the Journal of National Association of Mining, Oil and Energy, Peru [in Spanish].
Nakicenovic, N., and Riahi, K. An Assessment of Technological Change Across Selected Energy Scenarios.
RR-02-05, IIASA. Reprinted from a publication by the World Energy Council (WEC) on behalf of the
Study Group on Energy Technologies for the 21st Century.
Modelinq Land-Use and Land-Cover Chanqes (LUC) Project
In collaboration with the Food and Agriculture Organization of the United Nations, LUC published its Global
Agro-ecological Assessment for Agriculture in the 21st Century: Methodology and Results. The report presents
methodology and results, and a comprehensive global assessment of the world's agricultural ecology. The
Agro-Ecological Zones (AEZ) approach is a GIS-based modeling framework that combines and evaluation
methods with socioeconomic and multiple-criteria analysis to evaluate spatial and dynamic aspects of agriculture.
The United Nations commissioned LUC to prepare a special report on the impact of climate change on
agriculture for the Johannesburg World Summit on Sustainable Development. This study, titled "Climate Change
and Agricultural Vulnerability," based on an integrated ecological-economic assessment with global coverage,
evaluated the impact of climate change projections for future world development and emission scenarios
presented by the Third Assessment Report of the IPCC. The report was distributed to all government delegations
in Johannesburg, resulting in worldwide media coverage.
The study concluded that climate adaptation in agriculture must receive high priority in policy negotiations and
that the Millennium Development Goal of halving hunger by 2015 would be unattainable without measures
targeting vulnerable populations.
LUC also extended the agro-ecological methodology and the resource database to include bio-energy crops.
LUC now has the methodology and resource database to carry out integrated assessments of food crops, grassland,
and bio-energy crops in terms of ecological potential and economic viability.
The LUC-coordinated CHINAGRO project on "Policy Decision Support for Sustainable Adaptation of China's
Agriculture to Globalization" organized a training course held in October at the Center for Chinese Agricultural
Policy of the Chinese Academy of Sciences in Beijing. With its research and policy partners in China and Europe,
LUC completed a comprehensive policy scenario framework for China to the year 2030. The LUC research report
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prepared in the context of CHINAGRO (RR-02-03) presents novel estimation procedures and results of the
input-output relationships for agricultural crops in the policy analysis model for China.
LUC initiated the "Modelling Opportunities and Limits for Restructuring Europe towards Sustainability"
project, jointly implemented with 11 European partner institutions, with funding from the European Commission's
5th Framework Programme. The aim is to integrate three major European policy themes-sustainable development,
competitive-ness and social cohesion in a knowledge-based society, and globalization and inter-national trade-by
assessing the European (EU-15 and accession countries) use of resources in terms of material flows, energy
inputs, land use, and greenhouse gas emissions.
LUC members are serving as coordinating lead authors of three policy options chapters of the Millennium
Assessment, namely, those on strategic interventions and decision- making, synthesis and policy implications, and
food.
LUC is participating in a new three-year international project of the GEF Integrated Ecosystem Management
Operational Programme aimed at improving national assess-ment methodologies relating to land-use options and
demonstrating generic tools to quantify the impact of land management and climate scenarios on carbon
sequestration insoils.
Selected LUC Publications in 2002
Fischer, G., van Velthuizen, H., Shah, M., and Nachtergaele, P.O. Global Agro- ecological Assessment for
Agriculture in the 21st Century: Methodology and Results. RR-02-02, IIASA.
Albersen, P., Fischer, G., Keyzer, M., and Sun, L. Estimation of Agricultural Production Relations in the LUC
Model for China. RR-02-03, llASA.
Fischer, G., Shah, M., and van Velthuizen, H. Climate Change and Agricultural Vulnerability. llASA.
Hubacek, K., and Giljum, S. Applying physical input-output analysis to estimate land appropriation (ecological
footprints) of international trade activities. Ecological Economics. 44:1 37-1 51.
Population (POP) Project
In 2002 the work of IIASA' s Population (POP) Project was dominated by efforts to synthesize the international
state of the art in the field of the analysis of population and environment interactions. This was done both through
the production of a methodological volume and through the coordination of the Global Science Panel on
Population and Environment, which issued a science-policy statement for the Johannesburg World Summit on
Sustainable Development.
The volume "Population and Environment: Methods of Analysis" presents the state of the art in terms of useful
and promising scientific analysis methods in this complex field of studies. The contributions originate mostly
from a seminar organized by the Asian MetaCentre for Population and Sustainable Development Analysis
(www.populationasia.org), of which IIASA is a founding member. The concluding chapter by Wolf gang Lutz,
Warren C. Sanderson, and Annababette Wils, "Toward comprehensive P-E studies," also provides a synopsis of
- 445 -
the six in-depth case studies on population-development-environment interactions conducted by POP over the past
12 years in Mauritius, Cape Verde, Yucatan, Namibia, Botswana, and Mozambique. For this series of studies, the
scientific aspiration was to address these interactions in the most comprehensive manner possible, using the tools
of systems analysis together with more traditional sectoral approaches to understand the factors that have been the
most important in shaping the population-environment relationship in these places and that are likely to dominate
development over the coming decades. Drawing from the experience gained from this series, in which an attempt
was made to maintain certain common elements across the studies despite their very different settings, and
looking to hundreds of other studies that have been carried out independently with less emphasis on cross-study
comparability, the chapter then defines some criteria that future studies in the field should try to meet in order to
be scientifically productive investments. The main recommendations are to be explicit about the dynamics of both
the population and the environmental factors studied, to be explicit about the specific mediating mechanism
studied, and to view these chosen mechanisms in the context of all forces that influence these interactions.
The POP Project also played a leading role in the Global Science Panel on Population and Environment, a
group of 30 distinguished scientists from various disciplines that produced a scientific assessment of the role of
population in sustainable development strategies. This Statement on Population in Sustainable Development was
finalized at a workshop at llASA and presented and widely circulated at the 2002 Johannesburg Summit, as well
as at preparatory meetings leading up to the Summit. A summary of the statement was also published in the
journal Nature, and the full text appeared in Population and Development Review.
In December an international seminar was organized jointly with the Vienna Institute of Demography of the
Austrian Academy of Sciences on the topic of "How to Deal with Uncertainty in Population Forecasting." This
meeting brought together the world's leading experts on probabilistic forecasting and will result in a special issue
of the International Statistical Review in 2003. In addition, the POP Project participated in the Millennium
Ecosystem Assessment, a large international scientific effort to assess the current state of, and future outlook for,
the world's ecosystems. POP is contributing to the development of scenarios of future socioeconomic trends that
could drive important ecological changes. In other scenario-related activities, POP contributed new work to assess
and facilitate the use of the demographic assumptions underlying the climate change scenarios produced by the
Intergovernmental Panel on Climate Change. In addition, two workshops were hosted with collaborators at Brown
University on integrating demographic dynamics into energy demand scenarios within integrated assessments of
the climate change issue.
Selected POP Publications in 2002
Curran, S., Kumar, A., Lutz, W., and Williams, M., eds. Interactions between Coastal and Marine Ecosystems
and Human Population Systems. Special issue of Ambio, 31(4).
Lutz, W., and Qiang, R. Determinants of human population growth. Philosophical Transactions of the Royal
Society of London, B 357: 1197-1210.
Lutz, W., and Shah, M. Population should be on the Johannesburg agenda. Nature, 418:17.
Lutz, W., Prskawetz, A., and Sanderson, W.C., eds. Population and Environment. Methods of Analysis.
Supplement to Population and Development Review, Vol. 28, 2002. The Population Council, New York,
NY, USA.
- 446 -
Lutz, W., Sanderson, W.C., and Wils, A., Conclusions: Toward comprehensive P-E studies, in W. Lutz, A.
Prskawetz, and W.C. Sanderson, eds., Population and Environment. Methods of Analysis, supplement to
Population and Development Review, Vol. 28, 2002. The Population Council, New York, NY,
USA:225-250.
Lutz, W., Sherbov, S., Prskawetz, A., Dworak, M., and Feichtinger, G., Population, natural resources, and food
security: Lessons from comparing full and reduced-form models, in W. Lutz, A. Prskawetz, and W.C.
Sanderson, eds., Population and Environment. Methods of Analysis, supplement to Population and
Development Review, Vol. 28, 2002. The Population Council, New York, NY, USA:199-224.
O'Neill, B.C., and Chen B.S., Demographic determinants of household energy use in the United States, in W.
Lutz, A. Prskawetz, and W.C. Sanderson, eds., Population and Environment. Methods of Analysis,
supplement to Population and Development Review, Vol. 28, 2002. The Population Council, New York,
NY, USA:53-88.
O'Neill, B.C., and Oppenheimer, M., Dangerous climate impacts and the Kyoto Protocol, Science,
296:1971-1972.
- 447 -
付録 4
クリーン開発メカニズム（ CDM）の動向に関して
第７回ＣＤＭ理事会（ 1/20-21 於ボン）結果概要
１．主要議題
(1 ) 2 003 年議長、副議長の選出
(2 ) 運営機関の認定（進捗状況の報告と手続きの決定）
(3 ) ベースラインとモニタリング（新規提案の検討及び小規模ＣＤＭのための方法論）
２．結果概要
(1 ) 2 003 年議長、副議長
議長としてデンマークのシュテアー（ Ste hr）が、副議長としてコスタリカのタッテ
ンバック（ Ta tten bac k ）が選出された。
注：議長、副議長は、 Anne x I、非 Anne x I から一名ずつ出すこととなっており、 200 3
年は An nex I が議長をだすこととなっている。
(2 ) 運営機関の認定（進捗状況の報告と手続きの決定）
COP ８時点の応募（日本から５機関、欧州から２機関）に加えて、日本から１機関、
韓国から１機関、欧州その他から２機関の申請があったことが明らかにされた。これ
らについて検討中であり、次回の CDM 理事会（３月）にはそのいくつかについては机
上の審査結果が報告される予定。
パブリックコメントにかけられていた運営機関認定のためのガイドラインを検討し
決定した。 EU からのコメントとして、 ① 技術的なスコープ（運営機関が業務を認めら
れる領域）に加えて地域スコープを設けること、②認定のためのウイットネスの際に
審査したプロジェクトについての報告は認定を受ければ有効とみなすこと、③認定を
受けた運営機関が認定を受ける以前に実施した報告を有効とみなすこと、④認定の申
請があった時点で企業秘密に係わる部分以外の情報を開示しパブリックコメントにか
けることなどが提案されていた。このうち①と③は不採択、②は採択、④は企業名と
申請している技術スコープは公表するがパブリックコメントの対象とはしないことが
決定された。
(3 )
ベースラインとモニタリング（新規提案の検討及び小規模ＣＤＭのための方法論）
新規のベースライン方法論提案がだされた場合のプロジェクトの審査手続きについ
て合意した。具体的には、審査に当たった運営機関は申請案件の書類が整ったところ
で、そのあらたな方法論を CDM 理事会に送り、その審査（具体的には同理事会の方法
論パネルで検討）と承認を得た上で有効化 (validation )の作業に入ることとなった。
小規模 CDM パネル（解散済み）が作成した小規模 CDM のプロジェクトの方法論と
手続きガイドについては、方法論パネルからの提案、及び、２０件に及びパブリック
コメントがだされていた。方法論パネルからの提案は小規模 CDM パネルのもともとの
提案より保守的でプロジェクト提案者により負担をかけるものとなっていたため、旧
小規模 CDM パネルメンバーからは懸念が表明されていた。また、パブリックコメント
- 448 -
の多くは手続きの一層の明確化、簡素化、及び、技術的事項の照会をもとめるものと
なっていた。事務局は、 CDM 理事会では方法論パネルのコメントをベースに議論し同
パネルに他のコメントを検討させる方向を探っていた。
岡松理事長から、透明性を高め一般から広くコメントを求めて作業をしていくとい
うのが UN FCCC における作業の原則であることを強調し、 ① 得たコメントは誠実に検
討すべきこと、②具体的なプロジェクトの知見を有する旧小規模パネルのメンバーの
意見を尊重すべきであること、特に、申請者の負担を減らすという観点でデフォール
トの方法論や具体的な数値をなるべく盛り込むべきであり、プロジェクト申請者にす
べての事例について方法論の提案を強いることは避けるべきであることを主張。この
意見が支持され、方法論パネルに対して旧小規模パネルのメンバーのエキスパティー
ズを活用し、小規模 CDM 方法論と手続きを毎年見直すこととなった。なお、第一版と
しては、方法論パネルの提案をベースとしつつ、リーケージについての記述など過度
に制約的になっている部分を改めたものを CDM 理事会として合意した。デバンドリン
グ（通常のプロジェクトを細分化して小規模 CDM として申請すること）についての規
則についても合意した。
なお、次回会合において、小規模 CDM プロジェクト企画書、及び、一般の CDM プ
ロジェクト企画書を、両者の整合性を図る観点で再検討することとなった。
(4 ) その他
運営機関についての報告が 2 月には間に合わない見通しであること等から、同月に
予定されていた理事会はキャンセルされ、次回会合は 3 月 1 9 -2 0 日となる。また、21 -22
日には、理事会、認定パネル、方法論パネル、及び認定チームメンバーのための合同
ワークショップが開催される。５月及び６月に開催する予定の理事会は、両者を統合
し６月の SBSTA の直前、或いは会期中に開催することとなった。
- 449 -
第８回ＣＤＭ理事会結果概要
１．開催日時等
○
日時：３月１９日∼２０日
○
場所：ドイツ・ボン
○
出席者：計１６名
２．主要議題
（１）理事会メンバーの交替等
（２）運営組織の信任手続（信任審査の進捗状況等）
（３）ベースライン及びモニタリング計画手法関連
① ベースライン手法策定のための検討事項等
② 新規のベースライン手法の審査手続き
（４）ＣＤＭプロジェクト登録手続関連（有効化審査の視点等）
３．結果概要
（１）理事会メンバーの交替等
○
アルスレード委員（サウジ）の辞任に伴い、その後任としてアルアサリー氏（サウジ）が任命
された。
○
また、フィルフォ委員（ブラジル）及びスレード委員（サモア）の辞任表明に伴い、次回理事
会における後任の任命を目指し、後任候補選定作業を進めることとなった。
（２）運営組織の信任手続（信任審査の進捗状況等）
○
運営組織の信任審査については、審査を実施する専門家不足等により捗っていない状況。前回
理事会（第７回、本年１月）までに申請した機関（１１機関、うち日本は６機関）の審査状況
は以下のとおり。
―７機関（うち日本は５機関）
：運営組織審査チームにおいて、机上審査報告書案を審査メン
バー間で調整中。
―４機関（うち日本は１機関）
：運営組織信任パネル（以下、信任パネル）において、審査チ
ームのメンバー構成と作業計画を検討中。
○
上記機関のうちいくつかの機関については、５月末までには机上審査及び実地審査（on-site
assessment）を終了し、次回理事会（６月）には報告できる見込み。
○
また、上記の１１機関に加え、前回理事会以降新たに２機関の申請あり。
○
信任チームの付託事項（Term of Reference）の修正案及び信任手続コスト関連については、次
回理事会に持ち越された。
- 450 -
（３）ベースライン及びモニタリング計画手法関連
① ベースライン・モニタリング計画等検討パネル（以下、ベースライン等検討パネル）の議長交替
ベースライン等検討パネルの議長であったフィルフォ委員の辞任に伴い、同パネルの副議長であ
ったベッカー委員（仏）が任命された。また、同パネルの副議長には、ターテンバック委員が任
命された。
②
ベースライン手法策定のための検討事項等
ａ．ベースライン手法策定のための検討要素
新規のベースライン手法を策定するための検討要素が決定された。また、個別プロジェクトに
よって導き出されたベースラインを同種のプロジェクトにおける汎用的な手法にするための考え
方の作成をベースライン等検討パネルに付託された。
ｂ．パラ４８（ｃ）のアプローチによるベースライン手法策定の考え方
ベースライン設定のためのアプローチの一つであるマラケシュアコード（ＣＤＭ関連部分）パ
ラ４８（ｃ）*に基づきベースラインを設定する場合の考え方について決定された。
ｃ．ベースライン手法のラベリング化（カテゴリー化）
ベースライン手法を類型化するためのラベリング化（カテゴリー化）案が検討されたが、一部
の委員により運営組織の信任スコープとの関係も精査すべきとの意見も出され、信任パネルに本
ラベリング案の検討が付託され、その結果を基に次回理事会において再度議論することとなった。
ｄ．２つ以上のベースライン手法が適用されるプロジェクトの扱い
複数の排出削減活動から構成されるプロジェクト（例：Landfill からのメタン回収＋メタンの
発電利用）の場合、それぞれの活動毎にベースラインを設定・適用する必要ある旨決定された。
③
新規のベースライン手法の審査手続き
前回の理事会において決定された大枠の審査手順を基に、本理事会において申請フォーム等詳細
な審査手続きが決定された。
（４）ＣＤＭプロジェクト登録手続関連（有効化審査の視点等）
○
有効化段階（Validation）における運営組織の審査事項の中で、内容が不明確であったものにつ
いて、以下のとおり決定した。
・参加要件資格
京都議定書発効前は、Validation 時点では、CDM 当事国は気候変動枠組み条約の批准国
であれば可。ただし、ＣＤＭプロジェクト当事国政府が発行する承認書については、京都議
定書を批准している当該国から発行される必要あり。
・ステークホルダーからの意見徴収（ＰＤＤ作成段階パブリックコメント）
ステークホルダーからの意見聴取期間は、適当な（Reasonable）期間を設定することがで
きる。
○
ＣＤＭプロジェクトの登録段階におけるレビュー手続きについては、誰がレビュー審査の費用
を負担するか等の点について意見がわかれたため、次回理事会で再度議論することとなった。
*
過去５年間において実施された類似のプロジェクトであって、その活動の同一分野において上位
２０％に入っているものにおける平均排出量
- 451 -
（５）その他
○
本理事会においていくつかの検討事項をベースライン等検討パネルに付託したこと、運営組織
の審査状況についても５月末まではなんら報告できないこと等から、当初予定していた４月の
次回会合をとりやめ、補助機関会合中の６月７から８日に開催することとなった。
- 452 -
本報告書の内容を公表する際はあらかじめ
財団法人地球産業環境技術研究機構（RITE）
システム研究グループの許可を受けてください。
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