気候科学者や経済学者の間では、人為的な気候変動が経済に甚大な損害をもたらす可能性があり、壊滅的な影響のリスクを減らすには炭素排出量を抑制する対策が不可欠だという見解が広く共有されています。もちろん、こうした影響の規模には科学的不確実性があり、最も適切な対応策をめぐって活発な議論が続いています。不確実性がある以上、最善の対応策を特定できるだけの知見が得られるまで、あらゆる対応を先送りすべきだという意見もあります。しかし、経済諮問委員会（Council of Economic Advisers）による最近のメタ分析は、目標達成に向けた政策の開始が遅れると、気候目標の達成コストが高くなる、あるいは達成自体が不可能になることを示しています。先送りすれば、短期的に大気中の温室効果ガスがさらに蓄積するため、所定の長期気候目標を達成するには、政策実施時により厳しい対策が必要になります。この追加的な厳格化によって、今日から最小費用の経路をたどる場合と比べて、緩和コストが増加します。
16件の研究のメタ分析に基づく対策先送りのコスト
統合型気候緩和モデルに基づき、政策シミュレーション106組を比較した16件の研究を検討しました。1 各組を構成するシミュレーションでは、同様の政策を実施して同じ気候目標（通常は濃度目標ですが、温度目標の場合もあります）を達成しますが、政策の実施時期が異なります。一部では、各国が政策を採用する時期にも違いがあります。各組のシナリオで気候目標は同じであるため、気候変動による環境・経済被害は各シナリオでおおむね同程度です。したがって、実施を先送りする追加コストは、各ペア比較における2つのシナリオの緩和コストの差に相当します。各研究では、気候目標、先送りの時期に関するシナリオ、モデル上の仮定が幅広く扱われています。詳細は後述します。対象とするのは2007年以降に公表された研究です。
いずれの場合も、モデルは気候目標の達成を制約として、費用対効果の高い緩和政策と緩和コストの経路を算出します。各経路では、緩和技術の進歩などによって当初は政策を比較的緩やかで低コストにできる要因と、緩和が遅れすぎた場合に急速な実施が必要となることで生じるコストとを考慮します。モデルは通常、炭素価格によって政策を表すため、算出される炭素価格の経路は比較的低い水準から始まり、政策期間を通じて上昇します。そのため、今日開始する政策では炭素価格が通常、着実に上昇する一方、先送りする政策では通常、開始日まで炭素価格はゼロで、その時点でより高い初期水準に跳ね上がり、最適な即時実施政策より急速に上昇します。先送り後の炭素価格が高くなることで、通常、今日から炭素価格を課す政策より総コストが高くなります。2
これらの研究における先送りコストは、先送り期間、気候目標、モデル上の仮定、将来の基準排出量、将来の緩和技術、先送りシナリオ、政策を実施する参加者、地理的な位置など、さまざまな要因に左右されます。より野心的な目標ほど達成コストが高く、対策が先送りされると、達成コストは特に高くなるか、実現不可能になると予測されています。同様に、政策実施における国際協調は緩和コストを削減します。先送りコストは、どの国が政策に参加するかだけでなく、先送り期間にも左右されます。
各先送りコスト推計値とシミュレーションに関する情報を記述したデータセットを作成しました。このデータには、文献調査で見つかった、対策先送りによる平均コストまたは総コストの数値推計値をすべて含めています。各推計値は、先送りシナリオと、それに対応する先送りなしのシナリオとのペア比較です。研究間で結果を比較できるよう、先送りコストの推計値（元の研究ではドルの現在価値、消費に対する割合、GDPに対する割合などで示されています）を、先送りによるコストの変化率に換算しました。3 研究や実験設計の違いを捉えるため、先送り期間（年数）、目標とする二酸化炭素換算濃度（CO2e）、比較的先進国のみが直ちに対策を講じるか（部分的先送り）、コスト算出に用いた割引率、シミュレーションに用いたモデルを示す変数を使用しました。4 すべての比較で、政策とその結果はおおむね今世紀末までを対象としています。外れ値の影響を抑えるため、主たる回帰分析ではコスト増加率が400%未満の結果のみを用い（外れ値の扱いに関する別の方法は、後述の感度分析で論じます）、先送りなしと先送りありの両方の政策が実行可能なペア比較のみを含めています（すなわち、モデルが両方のケースを解けた比較です）。5 データセットには計106件の観測値（ペア比較）があり、主たる分析には58件を含めています。データセット内のすべての観測値を等しい重みで扱っています。
これらのデータの分析から、基礎となる文献の個別研究の知見とも一致する、主な結論が2つ得られます。第一に、研究全体を見ると、先送り期間が長いほどコストが増加します。図1は、先送り期間に応じた先送りコストを示しています。モデルや実験の違いによって、同じ先送り期間でもコストには大きなばらつきがあるものの、先送り期間が長くなるにつれてコストが増加する全体的な傾向が見られます。
図1。 先送り期間別の緩和追加コスト
出典：経済諮問委員会（Council of Economic Advisers）による試算。
注：各データ点は、ペアとなるシミュレーションごとの、先送りによる緩和コストの増加率と先送り期間を示す。散布図は、先送りに関するペアシミュレーション計58件を示す。実線は、原点を通るように制約した回帰直線である。
たとえば、先送り期間が10年のペアシミュレーション14件では、先送りコストの平均は39%です。図1の回帰直線は、年間の先送りコストが一定の割合で増加する（また、定義上、先送りがなければコストは発生しない）と仮定し、58件すべてのペア実験から年間の平均先送りコストを推計したもので、その推計値は10年当たり37%です。この分析では、先送り期間が長いほど目標が緩やかであるといった交絡要因の可能性を考慮していません。こうした交絡要因は、以下の付属資料に示す重回帰分析で調整しています。
第二の結論は、気候目標が野心的であるほど、先送りコストが大きくなるということです。図2を見ると、最も低い（最も厳しい）濃度目標でコスト推計値が高くなる傾向があります。実際、図1を詳しく見ると、これに関連する傾向も分かります。CO2e目標が500 ppm以下のデータ点では、先送り期間と追加コストの関係が、他の2つの範囲のデータ点より急です。つまり、最も厳しい目標と最長の先送り期間を組み合わせたシナリオでは、先送りコストが特に高くなります。
図2。 CO2濃度目標別の緩和追加コスト
注：各データ点は、ペアとなるシミュレーションごとの、先送りによる緩和コストの増加率と対応するCO2濃度目標を示す。散布図は、先送りに関するペアシミュレーション計58件を示す。実線は、これらのデータに当てはめた回帰直線である。
結論
本分析では、政策の開始時期を遅らせながら、同じ気候目標の達成を試みる場合のコストを検討しました。その結果、所定の目標の達成コストは約40%上昇することが示されました。ただし、これは気候変動対策の時期と規模を評価する際に考慮すべき要素の1つにすぎません。CO2は大気中に蓄積するため、対策を先送りすればCO2濃度が上昇します。したがって、政策の先送りによって最終的なCO2濃度が高くなると、その先送りは、気温上昇とCO2濃度上昇による持続的な経済被害をもたらします。William Nordhaus（2013）が報告したDICEモデルに基づくと、産業革命前の水準からの気温上昇が2°ではなく3° Celsiusとなる先送りによって、経済被害は世界の産出額の約0.9%増加する可能性があります。6 この割合を具体的に見ると、2014年の米国の推定国内総生産（GDP）の0.9%は約1,500億ドルです。3° Celsiusを超える追加的な1度の気温上昇による限界コストは、さらに大きくなります。さらに、これらのコストは一度限りではなく、先送りによる気候変動の増加がもたらす恒久的な損害のため、毎年発生します。
さらに、これらすべての推計には大きな不確実性が伴います。そこには、気候変動が自己増幅的な循環に転じる「ティッピングポイント」などによって、被害が計算で想定した水準を大幅に上回る可能性も含まれます。気候政策は、気候変動がもたらし得る最も深刻で不可逆的な影響に備えて加入する「気候保険」と考えることができます。氷床の急速な融解とそれに伴う世界の海面上昇や、科学的不確実性の範囲の上限に近い気温上昇といった事象は、合理的に「気候災害」と見なされるほど深刻な経済的影響をもたらす可能性があります。気候災害の可能性に対処するには、気候変動の最も深刻な影響が将来生じる可能性を減らすため、今、慎重な措置を講じる必要があります。対策を先送りする期間が長いほど、大気中のCO2濃度が高まり、リスクも大きくなります。企業や個人がさまざまな保険に加入して深刻な金融リスクに備えるのと同じように、政策担当者も、最も深刻な気候事象を引き起こす可能性を減らす対策を今から講じることができます。そして、従来の保険と異なり、気候保険としての役割を果たす気候政策は、よりきれいな空気やエネルギー安全保障に加え、生物多様性など金銭価値に換算しにくい便益にもつながる投資です。
参考文献
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付属資料
表1は、他の回帰変数を一定に保った上で、さまざまな要因が収録された研究の予測にどう影響するかをまとめた重回帰分析の結果を示します。従属変数は先送りコストで、先送りなしの比較可能なシナリオに対する増加率として測定しています。先送り期間は10年単位で測定しています。仕様（1）と（2）はそれぞれ図1と図2に対応します。以降の各仕様には、先送り期間（年数）、部分的先送りシナリオを示す指標変数、目標CO2e濃度が含まれます。示した係数に加え、仕様（4）にはモデル間の系統的な違いを調整するモデル固定効果が含まれ、仕様（1）以外の各仕様には切片が含まれます。
表1の結果は、前述した2つの主な知見を定量化しています。列（3）の係数によると、これらの研究全体では、先送り期間が10年長くなるごとに、緩和コストは先送りなしのシナリオに比べて平均41%増加します。ただし、この回帰ではモデル間の基準コストの差を調整していません。そのため列（4）には、使用モデルの固定効果を含めた変形仕様を示しています。モデル固定効果を含めると、先送りコストは10年当たり56%に上昇します。濃度目標の区分ごとに先送りコストを推計すると（列（5））、濃度目標が野心的であるほど、先送りのコストは高くなります。しかし、最も野心度の低い目標、すなわちCO2e濃度が600 ppmを超える目標でも、先送りによってコストは10年当たり約24%増加すると推計されています。ケース数が比較的少なく（ペア比較58件）、目標区分内で先送りを推計するとさらに減るため、標準誤差は大きく、特に最も野心度の低いシナリオで大きくなります。そのため、先送りコストの全体推計では目標ごとの違いを区別していません。列（4）の回帰は望ましいことにモデル間の差を調整していますが、外れ値を異なる方法で処理したり、他の制御変数を含めたりする別の仕様（未掲載）では、10年当たりの先送り推計値は列（3）の回帰より大きいものも小さいものも得られます。7 したがって、先送りコストの全体的な年次推計値として、回帰（3）の10年当たり41%という推計値を採用します。
この分析には、モデル解が得られるケースのみを考慮しているという留保があります。除外された実行不可能なケースは、モデルの技術的仮定の下で、長期の先送りがあると野心的な目標を達成できないケースである傾向があります。このため、これらのケースを除外すると、表1に示した先送りコストを過小評価している可能性が高いと考えられます。8 さらに、一部の先進国が今すぐ行動し、他国が対策を先送りする場合の部分的先送りの影響推計は、精度が低いことを指摘しておきます。これは、研究で検討された部分的先送りシナリオの多様性を反映している可能性があります。
表1。 所定の気候目標の下で先送りにより生じる緩和コストの増加：回帰分析の結果
注：この表は最小二乗法による回帰係数を示し、各列は異なる回帰分析を表す。いずれも従属変数は、先送りなしのシナリオから先送りありのシナリオへのコスト増加率である。各観測値は同じ気候目標を持つ2つのシナリオの比較であり、観測値は計58件である。回帰変数は各ペア比較の特徴を表す変数の一部であり、シミュレーション上の先送り、濃度目標（区分別）との交互作用、先送りした国が一部に限られるかどうか（部分的先送り）、目標濃度を含む。データの出典となった全研究は付録に記載する。列（1）の仕様には定数項を含めていない。
有意水準：*10% **5% ***1%。
出典：付録に記載した研究結果に基づくCEAの試算。
1 対象研究には、Energy Modeling Forumによる一連の分析を記述した論文が含まれる。Loulou et al.（2009）、Tol（2009）、Gurney et al.（2009）、van Vliet et al.（2009）、Blanford et al.（2009）、Krey and Riahi（2009）、Calvin et al.（2009a, 2009b）、Russ and van Ierland（2009）、Bosetti et al.（2009）であり、Clarke et al.（2009）はプロジェクトの概要を示している。メタ分析には、この分析に関連しない以下の研究も含まれる。Jakob et al.（2012）、Luderer et al.（2012, 2013）、Edmonds et al.（2008）、Richels et al.（2007）、Bosetti et al.（2009）。
2 一部のモデルは、社会的総コストを最小化する炭素価格の経路を明示的に特定する。こうした最適化モデルでは、先送り制約のあるシナリオのコストは常に同等以上となる。他のモデルは、気候目標を達成する炭素価格を予測しますが、その経路が最小コストとなることは求めません。後者のモデルでは、先送りによってコストが下がると予測されることもあり、検討した比較のうち少数では、先送りコストがマイナスと報告されています。
3 たとえば、あるペア比較で先送りによって緩和コストがGDPの0.20%から0.30%に上昇した場合、コスト増加率は50%となります。コスト増加率を算出するのに必要な情報が研究で十分に示されていない比較は除外しています。また、シミュレーション終了時の炭素排出の市場価格のみを報告した比較も除外しています。この価格は必ずしも緩和コスト総額に比例するとは限らないためです。
4 複数段階で政策を実施する場合の先送り期間は、シミュレーション開始後にいずれかの主体が新たに緩和策に参加する、その開始時点までと数えます。また、先送り期間が30年を超えるシナリオは除外しています。他の気候目標（例：CO2濃度や世界平均気温の上昇幅）が示されている場合は、気候変動に関する政府間パネル第III作業部会AR5（2014）の換算値を用いて、対応するCO2e濃度水準を推計しています。
5 モデルが最善ケースのコストを推計する一方で、対応する先送りシナリオを実行不可能と判定した場合、その比較はコストが400%を超えるものとして記録しています。さらに、Clarke et al.（2009）の比較1件は、基準コストがマイナスで増加率を算出できないため除外しています。
6 Nordhaus（2013）は、これらの推計について「失われた生物種の価値や生態系への損害といった分野の影響を推定する難しさがあるため、大きな不確実性を伴う」と強調しています（pp. 139–140）。
7 表1の結果は、他のさまざまな仕様や回帰手法を用いても概して頑健です。これには、外れ値を扱う別の方法として、従属変数に先送りなしのケースからの増加率ではなく先送りケースからの減少率を用いること、同じく外れ値を扱う別の方法として中央値回帰を用いること、先送りコストのばらつきを説明する追加要因として割引係数を含めることが含まれます。ただし、この係数が統計的に有意となることはありません。これらの回帰では、年次の先送りコストではなく10年当たりの先送りコストに焦点を当てているため、指数的な複利ではなく線形の複利を用いています。別の方法として、従属変数を対数で指定する方法もあり（ただし、これによりマイナスの推計値は除かれます）、複利計算後の結果は概して表1と同様になります。
8 実行不可能な解の観測値を除外する代わりの方法として、その値が一定の水準で打ち切られているとみなすことができる。したがって、表1の回帰分析をトービット回帰で再推定した。この回帰では、400％を超える値（解が得られないケースを含む）を打ち切り値として扱う。予想どおり、トービット回帰で推定した年間の遅延コストは、通常の最小二乗法による推定値を上回る。線形確率モデル（未掲載）によると、遅延期間が長く、目標がより厳しいシナリオほど、遅延コストの増加が400％を超える可能性が高い（解が得られないケースを含む）。打ち切り回帰では、bio-CCS技術を想定することと遅延コストの増加との間に統計的に有意な相関は見られないが、遅延コストの増加が400％を超える確率は有意に低い。
本記事は VoxEUとの協力により掲載されています。掲載は、世界経済フォーラムが見解を支持していることを意味するものではありません。
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著者：Jason Furmanは経済諮問委員会の委員長。Ron Shadbegianは国立環境経済センターの便益評価・方法開発部門のエコノミスト。Jim Stockはハーバード大学経済学部のHarold Hitchings Burbank政治経済学教授。
画像：南半球の冬の時期に予期せぬ崩落が起き、ペリト・モレノ氷河の側面の一つから氷の破片が剥がれ落ちている。REUTERS/Andres Forza。
