Survey of macroeconomic evaluation of global warming impacts 中嶌 一憲
1 ＊・林山 泰久
2・森杉 壽芳
2Kazunori NAKAJIMA1＊, Yasuhisa HAYASHIYAMA2 and Hisayoshi MORISUGI2
1東北大学大学院生命科学研究科・2東北大学大学院経済学研究科
1Graduate School of Life Sciences, Tohoku University
2Graduate School of Economics and Management, Tohoku University
摘 要
気候変動による影響は、社会経済や生態系の様々な領域に及ぶものと考えられ、こ れまで温暖化研究の分野において用いられてきた統合評価モデルにおいても数多くの 気候変動による影響が取り扱われている。本研究は、温暖化研究における数多くの経 済評価の中から、温暖化被害に焦点を絞り、これまでの温暖化被害の経済的評価に関 する研究蓄積を整理することによって、その知見と論点を明らかにすることを目的と する。
キーワード： 温暖化被害，経済評価，統合評価モデル Key words： global warming damage, economic evaluation,
integrated assessment model
1．はじめに
気候変動による影響は、社会経済や生態系の様々 な領域に及ぶものと考えられ、これまで温暖化研 究の分野において用いられてきた統合評価モデル
（Integrated Assessment Model、以下IAM）におい ても数多くの気候変動による影響が取り扱われてい る。その中でも温暖化被害に関する研究は1990年 代前半頃から盛んに行われてきた。2006年11月に 発表されたStern1）によるStern Reviewでは、気候 変動問題に早期に断固とした対応策をとることによ るメリットは、対応しなかった場合の経済的費用を はるかに上回るとし、対策を講じなかった場合の リスクと費用の総額は、現在および将来における世
界の年間GDPの5％強に達し、より広範囲のリス
クや影響を考慮に入れれば、損失額は少なくとも
GDPの20％に達する可能性があるとしている。こ
れに対し、温室効果ガスの排出量を早期に削減する 対策を講じた場合の費用（CO2換算500～550 ppm に安定化するために排出量を削減するための費用）
は、2050年までに世界の年間GDPの1％程度で済 む可能性があるとし、「緊急かつ急激な温室効果ガ ス削減」を提唱し、温暖化研究に大きな影響を与え た。一方、IPCC2）による第4次評価報告書では、温 暖化影響に関する最新の知見として、「多くの自然 環境が地域的な気候の変化、特に気温の上昇により、
今まさに影響を受けている」と自然科学的視点から
結論付けている。
そこで本研究では、温暖化研究における数多くの 経済評価の中から、温暖化被害に焦点を絞り、これ までの温暖化被害の経済的評価に関する研究蓄積を 整理することによって、その知見と論点を明らかに することを目的とする。以下、本研究では2章にお いて、分析アプローチによるIAMの分類、および IAMで用いられている温暖化被害関数に関して、
問題点とともに整理する。3章では温暖化被害の分 類、被害評価の分析アプローチおよび既存研究の結 果を整理し、そこから得られる知見および論点を示 す。最後に、4章において、本研究のまとめおよび 今後の課題を示す。
2．温暖化影響評価における統合評価モデル
2.1 統合評価モデルの分類
1990年代以降、数多くのIAMが開発され、温 暖化研究分野において用いられてきた。一般的な IAMは主に経済モデル、大気成分モデル、気候・
海水面モデル、生態系モデルの4つのサブモデルか ら成り立ち、経済モデルとそれ以外の物理モデルを 連結させ、地球温暖化による影響を経済活動に内生 的にフィードバックさせることにより、地球温暖化 の影響のみならず、その対応施策の効果についても 同時に評価するモデルである。
IAMはそのアプローチも多様であることから、
受付；2009年1月8日，受理：2009年4月27日
＊ 〒980-8576 仙台市青葉区川内27-1，e-mail：[email protected]
IPCC3）はアプローチにより、大きく2つに分類し ている。1つは政策最適化モデル（Policy Optimization Models）であり、これはある目標を達成するために、
目的関数（例えば、社会厚生関数）を最適化するモデ ルである。政策最適化モデルは、規範的なモデル であり、主に政策の効率性や合理性といった経済 学的視点から分析を行う特徴を持つ。また、政策 最適化モデルでは、最適化アルゴリズムを扱いや すくするために、これらは比較的小さいモデルと なり、また簡易的な構造からモデルの透明性が確保 される。わが国ではRITE4）によるDNE21（Dynamic New Earth 21）、Mori5）によるMARIA（Multiregional Approach for Resource and Industr y Allocation model）、Hijioka et al. 6）によるAIM/Impact[policy]
（Asian-Pacific Integrated Model）、鷲田7）による
GRAS（Global RAmsey-model Simulator）がこの範疇 に挙げられる。一方、もう1つは政策評価モデル
（Policy Evaluation Models）であり、これは様々な具 体的な政策を評価するモデルである。政策評価モデ ルは、記述的なモデルであり、主に自然科学的視点 から分析を行う特徴を持つ。また政策評価モデルは、
物理的・生態学的・経済学的な側面を詳細に記述す る反面、複雑かつ大規模なモデル構造となる。わが 国では国立環境研究所と京都大学により開発された AIM8）が有名である。図 1は、代表的なIAMの分類 を示している。
このようにIAMは政策最適化モデルと政策評価 モデルに大きく分類することができる。しかしなが ら、本研究は温暖化影響の経済的評価という観点か ら、多くの政策評価モデルが温暖化影響を物理的指 標によって記述しているのに対して、温暖化被害関 数をモデル内に明示的に組み込み、温暖化影響を貨 幣換算している政策最適化モデルに焦点を当てる こととする。なお、図 2は政策最適化モデルにお ける各モデルの系譜を示している。しかしながら、
RITE4）も述べているように、モデル構造に関する記 述の程度に差があり、各モデルを正確に把握するこ とは困難であるため、概要として認識されたい。
2.2 統合評価モデルにおける被害関数
多くの政策最適化モデルでは、温暖化による被害 は気温変化に依存するものとして高度に集約化して おり、気温水準の差もしくは気温変化の割合を変数 とした関数形で表される。多くの政策最適化モデル では、式（1）のような産業革命前の気温水準（T0）とt 期での気温水準（Tt）との差を変数とした多項式の被 害関数fによって、t期の温暖化被害 が表される。
図 1 統合評価モデルの分類．
IPCC3）を参考に加筆．
政策評価モデル 政策最適化モデル
［決定論的推計モデル］
［確率論的推計モデル］
［費用便益型モデル］
［目標型モデル］
［不確実性志向型モデル］
SLICE AIM IIASA IMAGE2.0
MIT-EPPA ProCAM
TARGETS
PAGE ICAM-2
CETA Connecticut
CSERGE DICE FUND
DIAM MARIA
MERGE MiniCAM GRAS
AS/ExM CRAPS ICAM-2 PEF G-CUBED
DNE21
RICE
図 2 政策最適化モデルにおける系譜．
Nordhaus
DIAM
RICE
MARIA Fankhauser
ETA MACRO
Global2100
Global2200
MERGE CETA
SLICE
DICE
MARIA8 CO2排出量−大気中
CO2濃度の簡易モデル
地域分割 Learningプロセスを含んだ
確率論的構造
地域の温暖化影響 パラメータ推計値
地域再分割 各種モジュール追加
エネ・非エネを含んだ CES生産関数 需給均衡式 損害費用推定値
エネフロー部門追加地域分割 根岸ウェイトで加重
貿易拡充
簡易気候モデル・
損害評価モデル追加
MiniCAM 損害評価 AS/ExM CRAPS
被害関数(3次)
NE21
DNE21 AIM/Impact
経済モデルを 世界1地域に統合 GRAS
地域分割ナッシュ均衡に よる交渉解
Lt＝f（Tt−T0） （1）
一方、気温変化の割合を考慮した温暖化被害Rt
は、t期とt－1期との気温の変化率ΔTを変数と して、式（2）のように表される。
Rt= g（ΔT） （2）
気温変化の割合を考慮した被害関数は、気候変動 への適応速度や被害からの回復を表現することがで きる。またFankhauser9）は、社会は気候変動を正確 に予測することができず、適応には時間がかかるた め、その不適応期間の被害を気温変化の割合を変数 とした被害関数で評価することを主張しており、こ のことは式（3）を用いて表すことができるとしてい る。ここでDtは社会の気候変動に対する不適応期 間を考慮した被害、θtは社会の適応速度を表すパ ラメータである。
Dt = Lt+ Rt+θRt−1 （3）
Peck and Teisberg10）は、気候変動による被害を評 価するとき、被害関数に平均気温変化の割合と水準 のどちらを用いるかということより、被害関数の次 数の選択が重要であると主張している。ここでは、
もし被害関数が線形であれば、大きな排出削減は正 当化されないが、反対に、被害関数が3次関数で表 されるならば、かなり大きな排出削減が正当化され ると結論付けている。これに対して、Tol11）は、気 候変動による被害の大きさは、平均気温変化の水準 による被害と、平均気温変化の割合による被害に分 割することができ、時間を通じた気候変動による被 害のプロファイルは、水準と割合のどちらを用いる
かによって大きく異なると指摘している。また、い かなる形状の被害関数を選択するかはad hocなこ とと述べている。表 1は主な政策最適化モデルの 被害関数の特徴をまとめたものである。モデルごと に被害関数の形状および次数は様々であるものの、
多くの統合評価モデルの被害関数は、その形状が2 次関数であり、変数には産業革命前や1990年水準 からの気温変化の水準を用いていることが分かる。
気候変動による被害の社会経済へのフィードバッ クは、多くのモデルで被害の一定割合に応じてGDP が減少するか、あるいは被害費用としてGDPから 引かれるかという極めて単純な構造で表される。し かしながら、Tol and Fankhauser12）は、いくつかのモ デルで被害に市場的被害と非市場的被害が含まれて いるが、非市場的被害は生産に直接影響を与えると いうより、むしろ効用に影響を与えるため、直接的 に効用関数に組込むべきであると指摘している。
3．温暖化影響の経済的評価
3.1 温暖化被害の分類
温暖化被害の経済的評価に関する研究は、1990 年代前半に二酸化炭素倍増シナリオ（以下、CO2倍 増シナリオ）を用いた均衡分析が主流だったが、
1990年代中頃からIPCCによるIS92シナリオ等（現 在はSRESシナリオ）の代替シナリオを用いた動学 分析が中心になっている。なお、均衡分析および動 学分析については後述する。1990年代前半の研究 においては、①被害の一部の項目あるいは特定項目 の物量単位での推定しか行っておらず、包括的な既 存研究がほとんどないこと、②被害推定の単位には 物量単位と貨幣単位があり統一されておらず、物量 単位は厚生分析や被害の経済評価には不向きである
モデル 変数 関数形 備考
AS/ExM 気温変化の水準＋α 3次 気温変化の水準を変数とする3次関数に，短期の急激な気候変動による被
害増大の大きさを示す項を加える．
CETA 気温変化の水準＋α 3次 気温変化の水準と効率単位で表される労働力の大きさに依存する．
CRAPS 気温変化の水準＋α 3次 気温変化の水準と各地域のGDPに依存する．
DIAM 大気中GHG濃度 1次 産業革命前からある時点までの大気中GHG濃度の蓄積量に依存する．
DICE 気温変化の水準 2次 多くの被害関数の基礎となる．
FUND 気温変化の水準
＋変化率 2次多項式 市場的被害と非市場的被害に分割している．市場的被害は投資を通じた経 済成長への影響と消費を通じた厚生への影響として表され，非市場的被害 は厚生への直接的影響として表される．
GRAS 気温変化の水準 2次 DICEの被害関数を援用する．
MARIA 気温変化の水準 2次 DICEの被害関数を援用する．
MERGE 気温変化の水準 2次
市場的被害と非市場的被害に分割している．市場的被害はDICEのものを 援用しているが，非市場的損害はWTPに基づくアプローチを採用してお り，ある地域の1人あたりGDPが40,000ドルのとき，2.5℃の気温上昇を 避けるためにGDPの2％のWTPをもつと仮定している．
RICE 気温変化の水準 2次 DICEの被害関数を援用する．
SLICE 気温変化の水準 2次 1人あたり被害として定義され，被害が効用関数に直接影響を及ぼす．
表 1 政策最適化モデルにおける被害関数のまとめ．
こと、③世界全体もしくは特定地域の被害推定しか 行われておらず、途上国の被害推定は近似として 扱われていること、といった欠点が多く見られた。
1990年代中頃からは個々の被害項目を別々にモデ ル化するようになり、政策的観点から炭素1トンあ たりの金額のような貨幣単位で結果が出力されるよ うになった。また、途上国の被害推定は少ないもの の、被害推定の対象地域も細分化され始め、地域毎 に異なった気温や海面上昇を明示的にモデルに組み 込んで推定するようになったのもこの頃からであ る。
図 3に、Fankhauser13）によって分類された気候変 動の被害項目を示す。ここでは、気候変動が資本の 損失、第1次産業の被害、その他の産業の被害のよ うに市場を通じた直接的な被害（Market Damage）か ら、生物多様性、人間の健康、自然災害のリスクと いった非市場的な被害（Non-market Damage）まで影 響を及ぼすため、広範囲に渡る影響を気候変動の被 害項目として扱っている。なお、市場的被害と非市 場的被害については、IPCC3）においてもまとめられ ている。
IAMにおいて、これらの被害を測る代表的なア プローチは、貨幣換算された値か物理単位を用いる ことである。政策最適化モデルでは、貨幣換算され た値が用いられるが、これは経済学的視点からの分 析を行う政策最適化モデルの特徴に基づいている。
一方、AIMのような自然科学的視点から分析を行 う政策評価型モデルでは、地球をグリッド・スケー ルに分割することで、各グリッドに対する影響を物 理単位を用いて表している。Tol and Fankhauser12）
は、貨幣換算値を用いるモデルは、一般的に物理的 影響をモデル化せず、反対に、物理単位を用いるモ デルは一般的に気候変動の影響を貨幣換算値のよう な共通の測定基準に変換するインターフェイスを持 たないと指摘している。
3.2 温暖化被害評価の分析アプローチ
温暖化に伴う被害の分析手法は大きく分けて、均
衡分析（Equilibrium Analysis）と動学分析（Dynamic
Analysis）の2つに分類される。均衡分析とは大気
中のCO2濃度が産業革命前の水準から倍増した 場合の影響を分析するものであり、CO2倍増シナ リオとも呼ばれる。代表的な既存研究として、
Nordhaus14）、Fankhauser13）、Cline15）、Tol11）が挙げ られる。これらの研究は前述したFankhauser13）の 被害項目の多くを推定している。しかしながら、こ れらの研究はCO2倍増時におけるアメリカの被害 費用のみを推定したものであることや、研究ごとの 推定値に大きなばらつきが見られる。Tol11）は、こ れらの研究が、CO2倍増時以外の気候変動の被害費 用は評価していないことを指摘し、様々な気候変動 に対する被害費用の感度を分析する必要があると主 張している。また、均衡分析は超長期の予測を避け るため、今日の経済構造を持つ社会にCO2倍増と いう状況を課すことによって被害を推定しており、
これによって経済発展や人口成長の結果として変化 する気候変動への脆弱性のダイナミクスを考慮する ことができないことや、不確実性や低確率・高影響 事象を反映していないという問題点が挙げられる。
さらに、均衡分析において用いられる気候シナリオ や基本となる影響の研究が古く、また仮定も科学的 根拠がなくその場凌ぎで議論すらされないものが多 いことも指摘されている。
一方、動学分析とはCO2を1トン追加的に排出 することによる限界被害費用を基準シナリオと代替 シナリオを比較することによって推定することであ る。これは排出物がもたらす環境被害を貨幣換算し て評価することから、被害費用アプローチ（Damage Cost Approach）と呼ばれ、CO2が1単位追加的に 排出されることによる環境被害額を用いて評価す るため限界被害費用アプローチ（Marginal Damage Cost Approach）とも呼ばれる。代表的な既存研究 に、Cline15）、Peck and Teisberg10）、Nordhaus14）、 Nordhaus and Boyer16）、Fankhauser13）、Tol17）がある。
また、これらの結果はTol18）によりまとめられてい る。しかしながら、動学分析においては、経済発展 のように時間を通じて変化していく要因とともに脆 弱性がどのように変化するかといった問題をほとん ど扱っていないということや、推定値が割引率に敏 感であるため、いかなる割引率を用いるかという問 題が挙げられる。なお、Tol18）は28の既存研究から 103のCO2の限界費用推定値をまとめている。また、
CO2の貨幣評価原単位を算出する際の経済理論的ア プローチに関しては、林山・前川19）を参照されたい。
3.3 既存研究の成果と知見
表 2はCO2倍増時における地域被害推定の既存 研究間比較を表している。表 2から、被害は地域ご とに大きな差があり、途上国は先進国と比べて気候 変動に対して脆弱であることが分かる。他方、全世 界で集約した被害を見ると、CO2倍増時を仮定した
温暖化による損害
資産の損害 生物多様性の損害 第1次産業
の損害 その他産業
の損害 人間の健康 災害リスク 資本
乾燥地
湿地帯 農業 エネルギー アメニティ 暴風雨／洪水 その他の種 林業 水 生命／疾病率 干ばつ
漁業 建設
輸送 観光産業
大気汚染 移民
台風
図 3 温暖化被害の分類13）．
場合、世界GDPの1.5％～2.0％の被害が推定され る。また、公平性を考慮した重み付けによって異な る地域間の影響を集約化した場合、途上国の影響に より重みを置くので、限界被害費用は他の重み付け を用いた推定値よりかなり高くなることが分かる。
なお、ここでの公平性を考慮した重み付けとは、所 得格差を考慮した重み付けを意味しており、貧しい 人の1ドルは裕福な人の1ドルより価値があること を考慮し、世界の1人あたり所得（yw）と地域の1人 あたり所得（yr）との比を用いて、式（4）で表される。
ここで、Dwは世界の被害額、Drは各地域の被害額、
αはパラメータを表す。
r
yw Dw =
∑
Dr yr
α
（4）表 3は既存研究における地域間および被害項目 ごとの温暖化被害推定値を表している。気候変動に 対する脆弱性は地域ごとに大きく異なるため、相対 的に低い気温変化（2℃～3℃上昇まで）では地域的 に正と負の影響が生じるのに対して、相対的に高い 気温変化（2℃～3℃以上の上昇）ではほとんど全て の地域で負の影響が生じることが分かる。ここで被 害の影響が異なる理由として、①経済活動がどの程 度気候に依存しているか、つまり気候変動から損失 を被る要因を多く持つ経済はより悪化し、一方、気 候変動から便益を受ける要因を多く持つ経済はより
地域 Fankhauser13）
（1996） Tol11)
（1996） Pearce et al.20）
（1996） Mendelsohn et al.21）
（1998） Nordhaus/
Boyer16）（2000） Tol22） a
（2002）
2.5℃ 2.5℃ 2.5℃ 1.5℃ 2.5℃ 2.5℃ 1.0℃
OECD米 －1.5
OECD欧州 －1.3 －1.3 3.7（2.2）
OECD太平洋 －2.8 1.0（1.1）
その他OECD －1.4
北アメリカ －1.5 3.4（1.2）
USA －1.3 －1.0 to－1.5 0.3 －0.5
EU －1.4 －1.4 －2.8
日本 －0.1 －0.5
東欧・旧ソ連 0.3 0.3 2.0（3.8）
東欧 －0.7
旧ソ連 －0.7 －0.7
ロシア 11.1 0.7
中東 －4.1 －4.1 －2.0 1.1（2.2）
ラテンアメリカ －4.3 －4.3 －0.1（0.6）
ブラジル －1.4
東南アジア －8.6 －8.6 －1.7（1.1）
インド －2.0b －4.9
中国 －4.7 －4.7 to－5.2 1.8 －0.2 2.1（5.0）c
アフリカ －8.7 －8.7 －3.9 －4.1（2.2）
DCs 0.12 0.03
LDCs 0.05 －0.17
世界
生産を考慮した重み付け
（Output Weighted） －1.4 －1.9 －1.5 to－2.0 人口を考慮した重み付け
（Population Weighted） 0.1 －1.5 2.3（1.0）
世界平均価格
（At World Average Price） －1.9
公平性を考慮した重み付け
（Equity Weighted） －2.7（0.8）
IPCC3）、Tol18）より作成
※ 数値は％GDPであり，（＋）は便益，（－）は費用を表す a 括弧内は標準偏差を表す
b OPECの高所得国
c 中国，ラオス，北朝鮮，ベトナム
表 2 二酸化炭素倍増時における地域的被害の推定値．
No.研究事例シナリオ地域
市場的損害市場的損害/非市場的損害非市場的損害 総計（％GDP）第1次産業その他産業財産喪失自然災害生物多様性人間の健康等 農業漁業林業エネルギー水資源乾燥地（陸地）損失沿岸防備自然災害他の脆弱的市場海面上昇極端な気候事象湿地帯損失種の損失アメニティ生命/疾病大気汚染移住Non-market Time Use 1Nordhaus（1991）23）2×CO2（3.0℃）USA－1.0smallsmall－1.0－3.2－7.5－48.6（－1.0） 2Fankhauser（1995）13）2×CO2（2.5℃）USA－7.41.8－13.7－2.1－0.2－0.2－8.4－6.4－6.8－16.6－6.4 －0.2－64.1（－1.3） 3Cline（1992）15）2×CO2（2.5℃）USA－1.5－1.0－0.7－3.6－3.5－6.8＞－5.0＞－3.0－0.4－53.5（－1.1） 4Tol（1996）11）2×CO2（2.5℃）
OECD-A－10.0－2.0－1.5－0.3－5.0－5.0－12.0－37.7－1.0－74.5（－1.5） OECD-E4.2－0.5－1.70.0－4.0－5.0－12.0－36.6－1.1 －56.7（－1.3） OECD-P6.3－4.0－1.8－0.8－4.5 －5.0－12.0－36.9－0.6－59.3（－2.8） CEE&fSU32.5－1.3－0.5 0.0－1.3 －2.5 1.0 －18.8－0.58.6（0.3） ME－0.70.00.00.00.00.0－0.1－0.60.0 －1.4（－4.1） LA－11.8－0.5－1.0－0.1－1.5－2.0－0.4－11.4－2.4－31.1（－4.3） S&SEA－21.0－1.0－2.0－0.1－1.5－1.0－1.2－21.6－4.4－53.8（－8.6） CPA3.00.0－0.5－0.1－0.5－1.0－1.0－15.4－2.6－18.1（－5.2） AFR－17.5－0.5－0.5－0.3－0.5－0.5－0.5－9.0－1.3－30.6（－8.7） 5Hope&Maul（1996）24）2×CO2（2.5℃）USA3852510012550250 6Tol（1999）17）
OECD米－5.30.92.50.0－1.0 OECD欧州－6.00.3 0.3 0.0－1.1 OECD太平洋－6.11.55.50.0－0.5 東欧・旧ソ連－23.20.10.20.03.7 中東3.10.10.00.03.5 ラテンアメリカ7.3 0.20.00.067.0 東南アジア15.80.20.60.081.4 中国－22.20.00.10.058.4 アフリカ5.40.10.00.022.5 7Nordhaus&Boyer（2000）16）
OECD欧州－0.49－0.600.00－0.02－0.250.43 USA－0.45－0.110.00－0.02－0.10－0.28 日本0.46－0.560.00－0.02－0.250.31 東欧－0.46－0.010.00－0.02－0.100.36 ロシア0.69－0.090.37－0.02－0.050.75 インド－1.08－0.09－0.40－0.69－0.10－0.30 中国0.37－0.07－0.13－0.09－0.050.26 アフリカ－0.05－0.02－0.09－3.00－0.10－0.25 他の高所得国0.95－0.160.31－0.02－0.100.35 OPECの高所得国0.00－0.06－0.91－0.23－0.05－0.24 中所得国－1.13－0.04－0.41－0.32－0.100.04 低中所得国－0.04－0.09－0.29－0.32－0.100.04 低所得国－0.04－0.09－0.46－0.66－0.10－0.20 世界全体（生産で重み付け）－0.13－0.32－0.05－0.10－0.170.29 世界全体（人口で重み付け）－0.17－0.12－0.23－0.56－0.10－0.03 8Mendelsohn（2003）25）
No PrecipitationChangeUSA25.51.5－5.3－4.8－0.216.70.08 No PrecipitationChangeUSA14.11.5 －21.3－11.3－0.4－19.9－0.09 Precipitation Increase（2.5℃）USA26.16.9－8.3 0.6－0.225.10.12 Precipitation Increase（5.0℃）USA177.8－26.9－5.4－0.4－7.8－0.04 9Mendelsohn（2003）25）2×CO2（4.6℃）
北アメリカ34.51.2－28.2－11.5－0.1－4.1－0.01 東欧・旧ソ連179.711.6－20180.21.42 東欧29.91.1－4.5－6.3－0.120.10.04 ラテンアメリカ－35.10.3－9.5－4.50－49－0.23 ブラジル－1801.3－29.1－15.9－0.2－224－0.32 インド－10.10－1.4－0.50－11－0.48 アフリカ－66.70.2－3－1.40－71－1.56 世界全体－47.9 5.1－74.3－42.1－0.5－159.6－0.08 10Mendelsohn （2003）25）2×CO2（7.1℃）
北アメリカ9 1.5－44.2－16.4－0.7－50.8－0.1 東欧・旧ソ連183.41.1－0.3－2.9－0.1181.31.42 東欧8 0.8－8.8－9.9 －1.1－11－0.02 ラテンアメリカ－92.7 0.3－17.8－8.6－0.2－118.9－0.55 ブラジル－295.51.8－48.4－21.9－1.7－365.7－0.53 インド－19.10－2.4－0.80－23.4－0.89 アフリカ－99.10.2－6－2.10－107－2.35 世界全体－305.95.7－127.9－62.7－3.8－0.24 ※1，3，4の評価単位は10億US$（1988年価格），※2の評価単位は10億US$（1990年価格），※5，6，8，9，10の評価単位は10億US$，※7の評価単位は％GDP，※8，9，10の（％GDP）は2060年の％GDP
表 3 地域間および被害項目ごとの温暖化被害推定値．
改善されるため、②気候変動への適応能力をどの程 度持つか、つまり適応能力は所得、技術、情報、イ ンフラ、制度、リスク分散能力等に依存するため、
限られた適応能力しか持たない地域は気候変動に対 して脆弱なためである。
Tol et al. 26），27）は温暖化による被害評価の知見とし て、①いつ、どこで、どのくらいまで削減するかと いう問題に答えるために、限界被害費用と排出削減 の限界費用とを比較する必要があること、②不確 実性が解決されるタイミングは重要な問題である ため、不確実性解決に時間がかかれば、予防的行動 の必要性が大きくなり得ることを挙げている。さ らに、Tol and Fankhauser12）は、①気候変動の影響 は、IAMの重要な構成要素の1つであるが、現在 のIAMの弱点の1つでもあること、②脆弱性に関 して、気候事象に対する人間システムの脆弱性が、
気候変動による影響の重要な決定要因である可能性 が高いにもかかわらず、ほとんどのIAMがこのこ とを考慮していないことを指摘している。これは、
多くのモデルが絶対的な被害をGDPに比例させる のみであり、人口規模・密度、選好、社会経済構造 のような時間を通じて変化する要因とともに、気候 変動への人間システムの脆弱性を明示的に考慮して いないためである。
3.4 経済評価における割引率の設定
地球温暖化が超長期に渡る問題であることから、
長期的な被害を見積もる際に、いかなる割引率を設 定するかということは極めて重要な論点であると同 時に、多くの議論を引き起こす。わが国の公共事業 評価における社会的割引率は、4％が用いられてい るが、CO2排出が世代を超えて長期的影響をもたら す場合には、より低い値を用いるべきであるという 指摘が多数なされていることからも分かる。例えば、
Boardman et al. 28）は「将来、すなわち、世代間の環 境、或いは、健康に関する事業については、より低 率の割引率を適用することに正当性があり、特に、
極めて将来に発生する影響について該当する」とし ている。また、IPCC29）においても「分析の基礎と なる割引率は、個別の章で報告されているように、
3％～10％の範囲の中にあるものの、多くの研究で
はこの範囲の中で最も低い値を用いている」と指摘 している。
次に、経済評価で用いられる割引率の考え方を以 下に示す。今、人口が一定であり、世界が定常状態 にある場合（不確実性が存在しない）には、限界効 用の弾力性η（Ct）は式（5）で示される。ここで、δ は純粋時間選好率（Pure Rate of Time Preference：
PRTP）、Ctはt期の消費、U（g）は効用関数を意味 する。
0 η（Ct）≡− ddC2U（t2Ct） dU（Ct） >
dCt
（5）さらに、社会的割引率（なお、消費価値尺度財で の社会的割引率は、消費利子率と呼ばれる）ρtは、
式（6）で表現され、（dCt/dt）/Ctは消費の変化の百分 率を意味する。
dt
ρt=δ+η（Ct）・ dCtCt （6）
したがって、純粋時間選好率が3％である場合 に、CRRA（Constant Relative Risk Aversion）型効用 関数においてU（Ct）＝lnCtを仮定すると、η（Ct） となり、さらに、（dCt/dt）/Ct＝1.3％と仮定する と、式（6）より、社会的割引率はρt＝4.3％となる。
（表 4は純粋時間選好率、限界効用弾性値、および 社会的割引率に関するいくつかの組み合わせ例を示 している。）この値は、大部分の先進国が公共投資に 用いる値と近似することになる。ここで注意しなけ ればならないことは、様々な文献で用いられている
「割引（Discount）」とは、費用便益分析に用いる社 会的割引率すなわち記述的アプローチ（Descriptive Approach）としての社会的機会費用率（Rate of Social Opportunity Cost）を意味する場合と、現世代と将 来世代の効用の重み、すなわち、規範的アプローチ
（Normative Approach）としての時間選好率（Rate of Time Preference）を意味している場合に大別される ことである。このことは、開発プログラムの評価に おいて将来世代の効用を時間選好率を用いて割り引 くことと、費用便益分析における将来発生する便益 を社会的機会費用率を用いて割り引くこととを明確 に区別して解釈すべきであることを意味している。
近年の割引率の議論は、Stern1）に対するNord- haus30）、Tol31）の反論が有名である。中でも、Nord- haus30）はStern Reviewの結果は異常に小さい純粋 時間選好率（δ＝0.1％）と対数型効用関数（U（Ct）
＝lnCt）を用いていることに起因していると指摘し た。実際、Stern Reviewでは消費成長率を1.3％と 設定しており、効用関数の形状から限界効用の弾 力性は常に1となり、式（6）より、社会的割引率は ρt＝1.4％となる。この値は、IPCC29）が指摘し、世 界的に共通認識となりつつあるρt＝3％と比較し て極端に小さな設定値であると考えられる。Tol31）
においても、低い割引率を採用している点を批判点 の1つとして挙げている。また、わが国においては
PRTPδ 弾性値
η（C） 消費成長率
C/C 割引率
ρ
0.1 1～3 1.3* 1.4～4.0
1 1～3 2.3～4.9
2 1～3 3.3～5.9
3 1～3 4.3～6.9
*消費の成長率を1.3％と仮定している。
表 4 割引率，PRTP，限界効用弾性値の組合せ．
NIES AIM Team32）がStern Reviewを一定程度評価 しながらも、20％の温暖化による経済的被害は低い 割引率を採用した結果、将来の被害を相対的に重視 することとなり、大きく見積もられたとしている。
したがって、温暖化被害の経済評価においては、
世界的な環境政策に影響を与えたとは言え、Stern
Reviewの結果に左右される必要性は無いと考えら
れる。なお、割引率と時間選好に関する研究に関し ては、Frederick et al. 33）、林山ら34）に詳しい。
4．おわりに
本研究は、IAMの中でも政策最適化モデルで用 いられてきた温暖化被害のマクロ経済的評価に焦点 を絞り、これまでの温暖化被害の経済的評価に関す る研究蓄積を整理することにより、その知見と論点 を明らかにしてきた。
しかしながら、時間的・空間的解像度の粗さ、あ るいは途上国の脆弱性に関する情報不足および地域 に関する情報不足、社会変化の全ての段階において 行動的・技術的・制度的な調整が必要である適応策 の問題、異なる影響項目ごとの水平的関連性の問題 といった課題はいまだ存在する。また、気候変動に 対する社会経済の脆弱性や極端な気象（洪水、熱波・
寒波、台風、カタストロフ等）に焦点が置かれ始め ているものの、現在から将来に渡って変化する脆 弱性のダイナミクスを表現したモデルはいまだ開発 されていない。さらに、経済学の分野においても、
長期的な経済評価のための望ましい割引率はいかな るものかという議論は解決されていない。そのため により包括的かつ精度の高い被害評価を行うために は、気候変動に関する科学的知見の蓄積が急務であ ることは言うまでもない。
謝 辞
本研究は、環境省地球環境研究総合推進費（S-4）
「環境省温暖化の危険な水準及び温室効果ガス安定 化レベル検討のための温暖化影響の総合的評価に関 する研究」（研究代表者：三村信男）の助成を得たこ とを付記し、深甚の謝意を表する次第である。なお、
本研究における誤りの全ては筆者らに帰すことは言 うまでもない。
引 用 文 献
1） Stern, N.（2006）The Economics of Climate Change:
The Stern Review. Cambridge University Press.
2） IPCC（2007a）Climate Change 2007: Climate Change Impacts, Adaptation and Vulnerability, Contribution of Working Group II to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change.
Cambridge University Press.
3） IPCC（1996）Climate Change 1995: The Science of Climate Change, Contribution of Working Group III to the Second Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press.
4） RITE（2002）統合評価モデルDNE21の概要．
http://www.rite.or.jp/Japanese/labo/sysken/
research/new-earth/download-page/downloadable- data/dne21-manual.pdf
5） Mori, S.（2000）The development of greenhouse gas emissions scenarios using an extension of the MARIA model for the assessment of resource and energy technologies. Technological Foreasting and Social Change, 63, 289-311.
6） Hijioka, Y., T. Masui, K. Takahashi, Y. Matsuoka and H. Harasawa（2006）Development of a support tool for greenhouse gas emissions control policy to help mitigate the impact of global warming. Environmental Economics and Policy Studies, 7（3） 331-345.
7） 鷲田豊明（2008）地球温暖化対策をめぐる地域別の 交渉指向性の推計－統合モデルによるナッシュ均 衡とナッシュ交渉解の比較分析．
http://washida.net/paper/dynamicnash/dnash080527-1.
8） Matsuoka, Y., M. Kainuma and T. Morita（1995）Scenario analysis of global warming using the Asian-Pacific Integrated Model（AIM）. Energy Policy, 23（4/5）, 357-371.
9） Fankhauser, S.（1996）Climate change costs: Recent advancements in the economic assessment. Energy Policy, 24（7）, 665-673.
10） Peck, S.C. and T.J. Teisberg（1994）Optimal carbon emissions trajectories when damages depend on the rate or level of global warming. Climate Change, 28, 289-314.
11） Tol, R.S.J.（1996）The damage cost of climate change toward a dynamic representation. Ecological Econo- mics, 19, 67-90.
12） Tol, R.S.J. and S. Fankhauser（1998）On the repre- sentation of impact in integrated assessment models of climate change. Environmental Modeling and Assessment, 3, 63-74.
13） Fankhauser, S.（1995）Valuing Climate Change: The Economics of the Greenhouse. Economic & Social Research Council, Earthscan.
14） Nordhaus, W.D.（1994）Managing the Global Commons:
The Economics of Climate Change. The MIT Press.
15） Cline, W.R.（1992）The Economics of Global Warming.
Institute for International Economics.
16） Nordhaus, W.D. and J. Boyer（2000）Warming the World: Economic Models of Global Warming. The MIT Press.
17） Tol, R.S.J.（1999）The marginal costs of greenhouse gas emissions. Energy Journal, 20（1）, 61-81.
