Transcript δ - 畠瀬 和志

日本の中期的CO2排出削減におけるヘッジング戦略
－Act then Learnアプローチを用いたシミュレーション－
畠瀬 和志
神戸大学 経済学研究科 研究員
研究の背景と方針
研究の背景

政府が2015年・2020年といった中期的なCO2削減目標を設定するにあたっ
ては、CO2による気候変動の程度が不確実であることが大きな問題となる

CO2によって将来、大きな気候変動が起こるなら、長期的に大きな削減が必要
である。逆に、気候変動の程度が小さいならば削減量は大きくなくても構わない。

しかし、現時点では長期的にどの程度の削減が必要か判断しにくい。このように
長期の削減目標が不確実な状況下で中期的な削減目標を設定するのは難しい。
研究の方針

Act then Learnアプローチ（Manne & Richels, 1992）を用い、長期のCO2
削減目標が不確実な状況下で確率的な最適化シミュレーションを行って日
本における2020年のCO2削減目標を検討する

シミュレーションには、ラムゼー型動学モデルを用いる。GAMSライブラリで
公開されているETA-MACROモデルに (1) Act the Learnアプローチの導
入 (2) 生産関数の変更 (3) 技術進歩の内生化の変更を施して使用する。
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1
Act then Learnの概念図（Manne & Richels, 1992 を参考に作成）
エネルギー部門の
意志決定（仮決定）
2050年におけるCO2
削減量の想定
エネルギー部門の
意志決定（最終的）
削減量小
削減量中
削減量大
2000～2019年
2020～（不確実性解消）

最終的なCO2削減目標に3種類のシナリオ（削減量小・中・大）を想定し、2020年に
初めて3種類のシナリオのどれを選択すべきかが判明する、と仮定

2020年以前は将来の削減目標が不確実なため、それぞれのシナリオが1/3の確率
で実現すると仮定し、確率的な最適化問題を解く

2020年以前における、確率的に最適なCO2削減経路を「ヘッジング戦略」と呼ぶ
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2
ヘッジング戦略のシミュレーション例
0.45
0.4
CO2排出量（GtC）
0.35
ヘッジング戦略
0.3
0.25
削減量小
0.2
削減量中
0.15
削減量大
0.1
0.05

2000年～2019年までの経路が「ヘッジング戦略」を示す

2020年以降が分岐しているが、実際には3種類のシナリオのどれかが選択される。
ヘッジング戦略の採用により、どのシナリオが実現しても対応出来るようにする。
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3
シミュレーションモデル：（1）Act then Learnの導入
1. 2050年におけるCO2削減量として3つのシナリオs = 1, 2, 3 を設定
2. 時間t をt1=0, 1, …, Tinfo とt2=Tinfo+1, …, T の2つの期間に分割。Tinfo
は不確実性が解消され、シナリオ1, 2, 3のどれを選択するかが明らかにな
る時点。
3. 以上を前提として、効用最大化問題を設定：
3
maximize
xs ,t1 , xs ,t2
  Prob U  x
s
s 1
t1

s ,t1 , xs ,t2 
Probs : 各々のシナリ オが実現する 確率
xs,t1 , xs,t2 : 意思決定に関わる 変数
t2




1
1
U 
log
C


s ,t1


 log Cs ,t2
t1  0  1  tpref 
t2 Tinfo 1  1  tpref 
Tinfo
T
Ct : 消費
tpref : 純粋時間選好率
4. 上の効用最大化問題において、t1=0, 1, …, Tinfo の期間の xs ,t1の値はシ
ナリオ1, 2, 3の間で共通とする
x1,t1  x2,t1  x3,t1
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4
シミュレーションモデル：（2）ETA-MACROモデルの生産関数の変更
総生産
ETA-MACROからの変更部分
σQ（可変）
付加価値
エネルギー
σ =1
σE（可変）
資本

YN s ,t  at


YN : 総生産
 KN
KN : 資本
労働
化石エネルギー
1 
  LN 

s ,t
s ,t
LN : 労働
 E 1

EN s ,t   FN s ,t   E   NN s ,t 

FN : 化石エネルギー
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 Q 1
Q

 bt  EN s ,t 
新エネルギー
Q
 Q 1  Q 1
Q




EN : エネルギー ( Nは新ヴィ ンテージを表す)
E
 E 1  1
E
E



NN : 新エネルギー ( Nは新ヴィ ン テージを 表す)
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シミュレーションモデル：（3）技術進歩の内生化

化石エネルギーFのコストは通常の習熟曲線（single-factor learning curve）
に従って減少すると仮定
csF,t : 化石エネルギーのコ スト
F 
c c
F
s ,t

Ffix
c
Fvar
0
 Ws ,t
 F
 W0
c Ffix : 化石エネルギーコ ス ト の固定成分
WsF,t : 化石エネルギーの累積経験量
新エネルギーNのコストはTwo-factor learning curve（Kypreos, 2006）に従っ
て減少すると仮定

N
Nfix
Nvar W
cs ,t  c  c0 
W
N
s ,t
N
0





  H tN 
  N 
  H0 
csN,t : 新エネルギーのコ スト
HtN : 新エネルギーR&Dの知識ス ト ッ ク
R&Dの知識ストックはKypreos（2006）にならって外生的に与える。
HtN1  Ht 1  H   IHt


IH t 1  IH t 1  g IH 
IHt : R&D投資量（ 外生的）
化石エネルギー・新エネルギーの累積経験量は、エネルギー投入量より推計
WsF,t 1  WsF,t  Fs,t 1  Fs,t 1   , WsN,t 1  WsN,t  Ns,t 1  Ns,t 1  
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パラメータ設定：（1）ヘッジング戦略のシナリオ

2050年のCO2 削減シナリオ（削減量小・削減量中・削減量大の3シナリオ）について、
下の表に示す5種類のヘッジング戦略（ケース）を設定

5種類のヘッジング戦略は、以下の2つの観点から設定
－「削減量大シナリオ」を1990年比80%削減に固定し、削減量中・削減量小を変化させ
たケース（H**-**-80）
－ 「削減量中シナリオ」を1990年比50%削減に固定し、削減量大・削減量小を変化さ
せたケース（H**-50-**）
各ヘッジング戦略における1990比CO2削減率
ケース
20%削減
30%削減
40%削減
50%削減
60%削減
70%削減
80%削減
H60-70-80
―
―
―
―
削減量小
削減量中
削減量大
H40-60-80
―
―
削減量小
―
削減量中
―
削減量大
H20-50-80
削減量小
―
―
削減量中
―
―
削減量大
H30-50-70
―
削減量小
―
削減量中
―
削減量大
―
H40-50-60
―
―
削減量小
削減量中
削減量大
―
―
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パラメータ設定：（2）主要パラメータに対する感度分析

ヘッジング戦略はパラメータによっても変化するため、主要なパラメータを変化させて
感度分析を行う

パラメータのLower value・Central value・Upper valueは既往研究を参考に設定
感度分析におけるパラメータ設定
記号
説明
σE 化石エネルギーと新エネルギーの間の代替弾力性
δ
資本減耗率（年率）
σQ 付加価値財とエネルギー財の間の代替弾力性
EEI エネルギー効率改善（年率）
tpref 純粋時間選好率（年率）
Lower
value
2.5
Central
value
3.0
Upper
value
4.0
5%
7%
9%
0.2
0.4
0.8
0.2%
0.5%
1.5%
1%
3%
5%
c0N 2000年における新エネルギーのコスト（ tCあたり）
6.6万円
11.0万円 16.5万円
cNfix 新エネルギーのコストの固定成分（ tCあたり）
1.0万円
2.5万円
6.0万円
β
習熟曲線 (Learning by doing)の経験指数
0.1
0.2
0.4
γ
Learning by searchingの経験指数
0.0
0.15
0.4
1%
3%
6%
gIH R&D投資の増加率（年率）
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パラメータ設定：（3）共通パラメータ
記号
説明
パラメータ値
Tinfo
CO2削減シナリオの不確実性が解消する時点
2020年
Probs
各々のシナリオが実現する確率
各々1/3 (33.3%)
K0
2000年における資本
1,458.95 兆円
I0
2000年における投資
124.03 兆円
Y0
2000年における総生産
531.28 兆円
Lt
労働投入（生産性上昇を含む）
1%/年ずつ成長
α
資本の分配率
0.31
F0
2000年における化石エネルギー投入
0.3527 GtC
N0
2000年における新エネルギー投入
0.00979 GtC
c0F
2000年における化石エネルギーのコスト
3.04 万円/tC
cFfix
化石エネルギーのコストの固定成分
2.50 万円/tC
IH0
2000年における新エネルギーへのR&D投資
0.12 兆円
H0N
2000年における新エネルギーR&Dの知識ストック
0.96 兆円
δH
知識ストックの減耗率
3%/年
X0
2000年における輸出
57.49兆円
M0
2000年における輸入（税込）
54.16兆円
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標準パラメータ（Central value）での結果：CO2排出量の時間変化
+30%
+25%
CO2排出量（対1990年比）
+20%
20%
30%
H60-70-80
40%
H40-60-80
50%
H20-50-80
H30-50-70
+15%
60%
H40-50-60
20% 削減
+10%
30% 削減
70%
+5%
40% 削減
50% 削減
60% 削減
+0%
70% 削減
2005
2010
2015
2020
2025
80% 削減
-5%
80%
-10%


「削減量大」が80%削減のときは、H60-70-80（70%が削減量中）・H40-60-80 （60%
が中） ・H20-50-80 （50%が中）の間でヘッジング戦略にさほど差がない
「削減量大」が70%削減に減れば、ヘッジング戦略のCO2排出量は急激に増える
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10
標準パラメータ（Central value）での結果：新エネルギーシェアの時間変化
14%
80%
70%
12%
H60-70-80
新エネルギーシェア
H40-60-80
60%
10%
H20-50-80
H30-50-70
8%
50%
H40-50-60
40%
30%
20%
20% 削減
6%
30% 削減
40% 削減
50% 削減
60% 削減
70% 削減
4%
80% 削減
2%
2005


2010
2015
2020
2025
CO2排出量と同様、ヘッジング戦略は「削減量大」が1990年比80%削減であるか、それ
以下であるかで非連続的に変わる。「削減量中」「削減量小」の値はさほど影響しない。
「削減量大」が80%減のシナリオ（3種類）では、2020年におけるシェアが8～9%となる。
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標準パラメータ（Central value）での結果：CO2削減に伴うGDP減少
0.10%
80%
70%
GDP減少率（BaU比）
0.08%
60%
H60-70-80
H40-60-80
H20-50-80
H30-50-70
0.06%
50%
H40-50-60
20% 削減
40%
0.04%
30% 削減
40% 削減
30%
50% 削減
20%
60% 削減
0.02%
70% 削減
80% 削減
0.00%
2005


2010
2015
2020
2025
GDP減少率は、対Business as Usual比として計算
結果の傾向は新エネルギーシェアと同様。GDP減少率は2020年時点で対BaU比0.1%
以下と小さいが、これは内生的技術進歩によるエネルギーコスト低下のため。
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標準パラメータ（Central value）での結果：炭素価格の時間変化
14
80%
70%
12
H60-70-80
炭素価格（1,000円/tC）
H40-60-80
10
H20-50-80
H30-50-70
8
60%
H40-50-60
20% 削減
30% 削減
6
50%
4
40%
2
30%
20%
40% 削減
50% 削減
60% 削減
70% 削減
80% 削減
0
2010
2015
2020
2025

資本ヴィンテージモデルは、計算2期目である2005年のCO2排出量（＝化石エネルギー
投入量）を外生的に求めるため、炭素価格は2010年以降しか計算出来ない

結果の傾向は新エネルギーシェア・GDP減少率と同様。
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結果の要点：標準パラメータでの計算
1. ヘッジング戦略におけるCO2排出経路は、削減量大シナリオが1990年
比80%削減か、それ以下（70%以下）かの間でギャップが生じる


「削減量大」が80%削減であれば、H60-70-80（70%が削減量中）・H40-6080 （60%が中） ・H20-50-80 （50%が中）の間でさほど排出量が変わらない
「削減量大」が70%削減に減れば、排出量は急激に増える
2. ヘッジング戦略におけるCO2排出量は、「削減量大」が80%削減の3つ
のシナリオにおいて、Act then Learnなしケースの70%削減程度である
3. 新エネルギーシェア、GDP減少率、炭素価格の変化パターンはCO2排
出量と同様である（「削減量大」が80%削減か、それ以下かで変わる）
4. 削減量大が80%削減のシナリオにおいて、2020年の新エネルギーシェ
アは8～9%。 同じ時点でCO2排出量が1990年比+10%～+15%である
ことを考えると、CO2削減をもっと進める場合は更なるシェア拡大が必要。
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CO2排出量の変動幅：パラメータ感度分析（2020年、対最大値比）
Lower
Upper
H60-70-80
H40-60-80
H20-50-80
H30-50-70
H40-50-60
σE
2.5
4.0
25%
26%
26%
26%
27%
δ
5%
9%
23%
24%
24%
2%
2%
σQ
0.2
0.8
0%
0%
1%
2%
2%
EEI
0.2%
1.5%
1%
2%
2%
2%
3%
tpref
1%
5%
8%
6%
6%
5%
4%
35%
36%
36%
39%
40%
5%
5%
6%
7%
7%
c0N
6.6万円 16.5万円
cNfix 1.0万円 6.0万円
β
0.1
0.4
11%
11%
11%
12%
12%
γ
0.0
0.4
9%
9%
10%
11%
11%
gIH
1%
6%
0%
0%
1%
1%
1%

変動幅は、[最大値－最小値]／最大値により計算

エネルギー間の代替弾力性σE 、資本減耗率δ、新エネルギー初期コストc0Nの3つの影
響が顕著
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2020年におけるCO2排出量：パラメータ感度分析
+50%
CO2排出量（対1990年比）
+40%
Central
+30%
σe-L
σe-U
+20%
δ-L
δ-U
+10%
cn0-L
cn0-U
+0%
β-L
β-U
-10%
-20%
H60-70-80
H40-60-80
H20-50-80
H30-50-70
H40-50-60

「Central」における、80%削減を含む左3つと含まない右2つの間のギャップが、パラ
メータの大小によってどう変わるかが政策的に重要

資本減耗率δが小さい場合、ギャップが極度に拡大する。ギャップが明瞭に縮小するの
は資本減耗率δが大きい場合のみであり、それ以外ではギャップは同程度か拡大。
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新エネルギーシェアの変動幅：パラメータ感度分析（2020年、対最大値比）
Lower
Upper
H60-70-80
H40-60-80
H20-50-80
H30-50-70
H40-50-60
σE
2.5
4.0
49%
53%
56%
64%
65%
δ
5%
9%
74%
75%
76%
48%
38%
σQ
0.2
0.8
11%
9%
8%
5%
4%
EEI
0.2%
1.5%
18%
18%
18%
16%
16%
tpref
1%
5%
49%
48%
48%
48%
48%
6.6万円 16.5万円
71%
74%
76%
82%
83%
cNfix 1.0万円 6.0万円
42%
43%
44%
48%
49%
c0N
β
0.1
0.4
57%
59%
59%
63%
64%
γ
0.0
0.4
40%
43%
44%
49%
51%
gIH
1%
6%
5%
6%
6%
7%
8%

資本減耗率δ、新エネルギー初期コストc0N、習熟曲線の経験指数β の3つが大きく影響
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2020年における新エネルギーシェア：パラメータ感度分析
30%
25%
新エネルギーシェア
Central
σe-L
20%
σe-U
δ-L
15%
δ-U
cn0-L
10%
cn0-U
β-L
5%
β-U
0%
H60-70-80
H40-60-80
H20-50-80
H30-50-70
H40-50-60

資本減耗率δが小さい場合、左3つと右2つのギャップが極度に拡大。ギャップが明瞭に
縮小するのが資本減耗率δが大きい場合のみという点ではCO2排出量の図に似ている

ギャップをさほど変化させないパラメータが多い。
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GDP減少率の変動幅：パラメータ感度分析（2020年、対最大値比）
Lower
Upper
H60-70-80
H40-60-80
H20-50-80
H30-50-70
H40-50-60
σE
2.5
4.0
45%
43%
43%
49%
48%
δ
5%
9%
97%
97%
98%
94%
91%
σQ
0.2
0.8
11%
13%
15%
10%
9%
EEI
0.2%
1.5%
25%
26%
28%
37%
38%
tpref
1%
5%
81%
83%
84%
91%
93%
6.6万円 16.5万円
91%
91%
92%
91%
92%
cNfix 1.0万円 6.0万円
36%
37%
38%
45%
49%
c0N
β
0.1
0.4
48%
49%
50%
54%
58%
γ
0.0
0.4
51%
49%
49%
58%
61%
gIH
1%
6%
3%
2%
1%
14%
15%

資本減耗率δ、純粋時間選好率tpref、新エネルギー初期コストc0Nの3つが大きく影響

対最大値で表示した変動幅は最大98%と大きいが、GDP減少率そのものは0.01%～
0.35%程度と小さい
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2020年におけるGDP減少率：パラメータ感度分析
0.35%
0.30%
GDP減少率（BaU比）
Central
0.25%
σe-L
σe-U
0.20%
δ-L
δ-U
0.15%
cn0-L
cn0-U
0.10%
β-L
β-U
0.05%
0.00%
H60-70-80
H40-60-80
H20-50-80
H30-50-70
H40-50-60

資本減耗率δが小さい場合、左3つと右2つのギャップが極度に拡大。新エネルギー初
期コストcn0が大きい場合もギャプが拡大する。それ以外はあまりギャップを変えない。

GDP減少が非常に少ないパラメータ設定ではギャップが縮小する。
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炭素価格の変動幅：パラメータ感度分析（2020年、対最大値比）
Lower
Upper
H60-70-80
H40-60-80
H20-50-80
H30-50-70
H40-50-60
σE
2.5
4.0
27%
31%
34%
32%
33%
δ
5%
9%
92%
93%
94%
88%
86%
σQ
0.2
0.8
14%
14%
15%
14%
13%
EEI
0.2%
1.5%
19%
20%
21%
27%
31%
tpref
1%
5%
28%
27%
25%
42%
48%
6.6万円 16.5万円
82%
84%
85%
85%
85%
cNfix 1.0万円 6.0万円
56%
56%
55%
58%
60%
c0N
β
0.1
0.4
63%
63%
63%
65%
66%
γ
0.0
0.4
50%
52%
52%
55%
57%
gIH
1%
6%
12%
12%
12%
15%
16%

資本減耗率δ、新エネルギー初期コストc0N 、経験指数β の3つが大きく影響

GDP減少率と同様に対最大値の変動幅が非常に大きいが、炭素価格は値そのものの
変動幅も大きい
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21
2020年における炭素価格：パラメータ感度分析
40
炭素価格（1,000円/tC）
35
Central
30
σe-L
25
σe-U
δ-L
20
δ-U
cn0-L
15
cn0-U
10
β-L
β-U
5
0
H60-70-80
H40-60-80
H20-50-80
H30-50-70
H40-50-60

全体としては、GDP減少率のパラメータ感度分析と似たパターンである

資本減耗率δが小さい場合、左3つと右2つのギャップが極度に拡大。新エネルギー初
期コストcn0が大きい場合もギャプが拡大する。それ以外はあまりギャップを変えない。
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結果の要点：パラメータ感度分析
1. 資本減耗率δと新エネルギー初期コストc0Nは特に影響力が大きく、CO2排
出量・新エネシェア・GDP減少・炭素価格の全てに大きな影響を及ぼす。
2. 削減量大シナリオが80%削減か、それ以下（70%以下）かの間で経路に
ギャップが生じるが、これはパラメータが異なっても生じる場合が多い。



ギャップはあまり変わらないか拡大する場合が多いが、若干縮小する場合も
ある
資本減耗率δが小さい場合、4つの変数全てにおいてギャップが極度に拡大
資本減耗率が大きくなれば、ギャップは明瞭に縮小する
3. ここではパラメータを単独で変化させているが、それでも標準パラメータ下
で1990年比+10% であったCO2排出量が-15%程度まで下がる。


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複数パラメータを変化させると-25%以下まで下がるだろう
特に、資本減耗率5%＋エネルギー代替弾力性2.5の組み合わせは現実的
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なぜ資本減耗率δが小さいと“ギャップ”が拡大するか？：CO2排出量の例
0.45
0.4
20% 削減
0.35
CO2排出量（GtC）
30% 削減
0.3
50% 削減
70% 削減
0.25
80% 削減
H20
0.2
H50 (20-50-80)
0.15
H80
H30
0.1
H50 (30-50-70)
H70
0.05
0
2005
2010
2015
2020
2025
2030
2035
2040
2045
2050
2055

H20-50-80はAct then Learnなしの80%削減付近に位置するのに対し、H30-50-70は
50%削減～70%削減の間となる（“ギャップ”が極めて大きい）

ヴィンテージ資本モデルでは資本減耗率が低いとエネルギーの急速な代替が難しく、
H20-50-80では早期からのコンスタントで大きなCO2削減が必要になると考えられる。
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なぜ資本減耗率δが小さいと“ギャップ”が拡大するか？：新エネシェアの例
90%
80%
20% 削減
70%
新エネルギーシェア
30% 削減
60%
50% 削減
70% 削減
50%
80% 削減
H20
40%
H50 (20-50-80)
30%
H80
H30
20%
H50 (30-50-70)
H70
10%
0%
2005
2010
2015
2020
2025
2030
2035
2040
2045
2050
2055

資本減耗率が低いとエネルギーの急速な代替が難しく、H20-50-80においては早期か
らのコンスタントな新エネルギー普及が起こる

2020～2035年の間でH20-50-80 とH30-50-70の「削減量大」の傾きが同程度になる。
H20-50-80ではこれ以上速く新エネルギー普及が出来ないため、80%削減付近に位置。
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結論
1. 本研究では、2050年のCO2削減目標に削減量小・中・大の3シナリオを
想定し、2020年にどのシナリオを選択すべきか判明するという仮定の
下で、～2020年におけるCO2削減のヘッジング戦略を検討した。
2. ～2020年のヘッジング戦略においては、削減量大シナリオが1990年比
80%削減か70%削減以下かの間で、CO2削減経路にギャップが生じる


このギャップは、パラメータを変化させても生じることが多い
資本減耗率に由来する「急速なエネルギー代替の困難性」が、このギャップ
形成に関わっている可能性が考えられる
3. したがって、日本の中期的CO2削減目標を見積もる際には、1990年比
80%削減を確率的な可能性として考慮するか否かが決定的となる
4. 感度分析において、資本減耗率と新エネルギー初期コストは特に影響
力が大きく、 CO2削減目標を見積もる際はこれらの値も重要である
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