#196　兵庫県の生産活動における2000年のマテリアルフローの推計

2023年5月15日 2023年5月15日

宮崎稔也

投稿#195において、2000年の兵庫県物量表の推計を行いました。
今回の投稿では、物量表をもとに兵庫県の生産活動における2000年のマテリアルフローを推計していきます。

資源と製品を区分する表を作成

以下の表にある産業が、「資源」に該当する統合小分類と考えられます。
また、表にない産業のうち、第二次産業に含まれる産業が、「製品」と区分されます。

表196-1　統合小分類における資源と製品の区分

作成した表をcsvファイル形式で保存した後、データフレーム形式で読み込みます。

「第一次、第二次産業」と「第三次産業」の区分

サービス（第三次）産業への産出とは，第一次，二次産業からサービス産業へ投入される製品とする。
（中略）
また，サービス産業への産出は，各項目から内生部門のサービス産業への産出量の値である。

橘隆一, 近藤浩正, 荒川正幹, 後藤尚弘, 船津公人, 藤江幸一, 産業連関表を用いた重量単価の最適化モデルの開発と神奈川県のマテリアルフロー分析への応用, 環境科学会誌, 2012, 25 巻, 2 号, p. 134-150より引用

統合小分類における「第一次、第二次産業」と「第三次産業」を区分する表を作成しました。
作成した表をcsvファイル形式で保存した後、データフレーム形式で読み込みます。

小数点第3位で四捨五入する関数を定義

数値を入力すれば小数点第3位で四捨五入した値を返す関数を定義します。
関数を定義したPythonのコードは、以下のようになります。

コード196-1　小数点第3位で四捨五入する関数を定義

# 小数点第3位で四捨五入する関数を定義

from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP   #  数値を丸めるためにdecimalモジュールをインポート

def rounding3(value):
    return Decimal(value).quantize(Decimal('0.01'), rounding=ROUND_HALF_UP)

移輸入量、移輸出量の推計

移輸入（資源）と移輸出（資源）は，物流表の各項目における移輸入（天然資源）と移輸出（天然資源）の値である。
（中略）
移輸入（製品）と移輸出（製品）は，物量表の各項目における移輸入（製品生産）と移輸出（製品生産）の値である。

橘ら（2012）より引用。

先ほど作成した2000年（平成12年）兵庫県物量表において、資源に該当する産業項目ごとに列9450（移輸入計）の値を積み上げていけば移輸入（天然資源）量が、列9230（移出）及び列9220（輸出計）の値を積み上げていけば移輸出（天然資源）量が算出できます。

製品生産の移輸入量および移輸出量も同様にすれば推計できます。

推計に用いたPythonのコードは、以下のようになります。

コード196-2　移輸入、移輸出の推計

# 移輸入量、移輸出量の推計

# 資源表作成
df_h12_resources = df_h12_reorgo.loc[df_h12_reorgo["term"] == "資源"]
# 製品表作成
df_h12_goods = df_h12_reorgo.loc[df_h12_reorgo["term"] == "製品"]
import_re = 0   # 移輸入（資源）量
export_re = 0   # 移輸出（資源）量
import_go = 0   # 移輸入（製品）量
export_go = 0   # 移輸出（製品）量
import_code = "9450"   # 移輸入の産業コード
export_tuple = ("9220", "9230",)   # 移輸出の産業コードをタプルに格納
for icode in df_h12_per_cap_mt.index:
    if icode in df_h12_resources.index:
        import_re += -(df_h12_per_cap_mt.loc[icode][import_code])
        for ecode in export_tuple:
            export_re += df_h12_per_cap_mt.loc[icode][ecode]
    elif icode in df_h12_goods.index:
        import_go += -(df_h12_per_cap_mt.loc[icode][import_code])
        for ecode in export_tuple:
            export_go += df_h12_per_cap_mt.loc[icode][ecode]

print("移輸入（資源）: " + str(rounding3(import_re)) + "t/人/年")
print("移輸入（製品）: " + str(rounding3(import_go)) + "t/人/年")
print("移輸出（資源）: " + str(rounding3(export_re)) + "t/人/年")
print("移輸出（製品）: " + str(rounding3(export_go)) + "t/人/年")

結果は、以下のようになります。

移輸入（資源）: 8.83t/人/年
移輸入（製品）: 11.01t/人/年
移輸出（資源）: 5.50t/人/年
移輸出（製品）: 9.71t/人/年

一般消費

一般消費とは，それ以上の加工をされずに，最終商品として家庭や政府，企業に売られる製品とする。
（中略）
蓄積，在庫純増，固定資本，一般消費は，それぞれ物量表の各項目における蓄積，在庫純増，固定資本形成，家計消費・民間消費・政府支出への産出量の値である。

橘ら（2012）より引用

一般消費の値を算出するPythonのコードは、以下のようになります。

コード196-3　一般消費の推計

# 一般消費量の推計

consum = 0   # 一般消費量
consum_tuple = ("9110", "9121", "9122", "9131", "9132",)   # 一般消費に該当する最終需要部門コード
for icode in df_h12_mt.index:
    for cons_code in consum_tuple:
        consum += df_h12_per_cap_mt.loc[icode][cons_code]

print("一般消費:" + str(rounding3(consum)) + "t/人/年")

第三次産業

サービス（第三次）産業への産出とは，第一次，二次産業からサービス産業へ投入される製品とする。
（中略）
また，サービス産業への産出は，各項目から内生部門のサービス産業への産出量の値である。

橘ら（2012）より引用

第三次産業を推計するPythonのコードは、以下のようになります。

コード196-4　第三次産業の推計

# 第三次産業表作成
df_h12_third = df_h12_onedigit.loc[df_h12_onedigit["classification"] == "第三次産業"]
service = 0   # 第三次（サービス）産業量

for icode in df_h12_mt.index:
    for tcode in df_h12_third.index:
        service += df_h12_per_cap_mt.loc[icode][tcode]

print("第三次産業:" + str(rounding3(service)) + "t/人/年")

在庫純増、固定資本

固定資本形成とは，耐用年数が1年以上で単価が10万円以上のいわゆる資本財とする。ただし，例外として，機械に組み込まれて新たな機械を構成するもの（機械組込），建設部門がその建設活動の中間材として購入したもの（建設迂回），土木工事の工事費の内訳として扱われる財（土木迂回），鋼船に組み込まれた機械（造船迂回）や自衛隊が購入した武器なども含まれる。
(中略)
在庫純増とは，対象年次に生産された製品のうち，どの部門にも販売されず，かつ，自家消費もされなかった製品とする。また，購入されたのに使用されなかった製品や原料，半製品および仕掛け品の状態で余ってしまっている製品も含む。

橘ら（2012）より引用

在庫純増および固定資本を推計するPythonのコードは、以下のようになります。

コード196-5　在庫純増及び固定資本の推計

# 在庫純増、固定資本の推計

stock = 0   # 在庫純増
fixcap = 0   # 固定資本
stockcode = "9150"   # 在庫純増のコード
fixcap_tuple = ("9141", "9142",)   # 固定資本に該当する最終需要部門コード
for icode in df_h12_mt.index:
    stock += df_h12_per_cap_mt.loc[icode][stockcode]
    for fcode in fixcap_tuple:
        fixcap += df_h12_per_cap_mt.loc[icode][fcode]

print("在庫純増:" + str(rounding3(stock)) + "t/人/年")
print("固定資本:" + str(rounding3(fixcap)) + "t/人/年")

ここで、#195のときと同様にして、2000年（平成12年）兵庫県の生産活動における総投入、総生産、廃棄物等の量を推計します。

図196-1 神奈川県の生産活動における2000年のマテリアルフロー（単位：t/ 人 / 年）
[橘ら（2012）より一部引用]

上図より、総投入、総生産を推計する式は以下のようになります。

$$
総投入 = 移輸入（資源） + 移輸入（製品） + 第一次、第二次産業 + 県内生産（資源）
$$
$$
総生産 = 移輸出（資源）+ 移輸出（製品） + 一般消費 + 第三次産業 + 在庫 + 固定資本 + 第一次、第二次産業 + 県内生産（資源）
$$
$$
廃棄物等 = 総投入 - 総生産
$$

上記の式に値を代入したところ、廃棄物等の値が負の値となってしまいました。
ここで、廃棄物等を推計する式を、以下のように変形することにしました。

$$
廃棄物等 = 移輸入（資源） + 移輸入（製品） - 移輸出（資源）- 移輸出（製品） - 一般消費 - 第三次産業 - 在庫 - 固定資本
$$

廃棄物等が、内生部門の第一次、第二次産業における投入と産出の差ではなく、第三次産業と最終需要部門の項目によって推計されるのには、違和感を感じています。この違和感に関しては、まだ言語化できていない部分もあるので、今後も検討を要するところです。

投入量、産出量、燃料投入、廃棄物量の推計

橘ら（2012）では、廃棄物量を推計する式を以下のように設定しています。

本研究においては，下に示す式を用いて産業連関表から生産量・廃棄物量を推算した。
産出量＝算出金額 ÷ 重量単価（1）　
廃棄物量＝ Σ（他産業からの当該産業への産出金額 ÷ 重量単価）＋Σ（当該産業からの他産業への産出金額 ÷ 重量単価）－当該産業への燃料投入量（2）

石油製品，石炭製品から石油基礎化学製品への投入以外については，製品の材料としては使用されず，燃料として消費されると仮定し，廃棄物の計算から除外した。
（中略）
県内生産量とは，神奈川県産業連関表における物量表の県内総生産量の値である。ただし，石油製品と石炭製品については，それぞれ原油・天然ガスと石炭を原料として製造されていることから，二重計上を防ぐためにここでは計上しなかった。

橘ら（2012）より引用。

上述の式(1), (2)はおそらく、以下の式が正しいと思われます。
$$
産出量＝算出金額 × 重量単価（1）
廃棄物量＝ Σ（他産業からの当該産業への産出金額 × 重量単価）＋ Σ（当該産業からの他産業への産出金額 × 重量単価）－当該産業への燃料投入量（2）
$$

ここで、上述の式(2)に基づいて、投入量、産出量、燃料投入量、廃棄物量を推計します。

項目ごとの投入量、産出量、燃料投入量、廃棄物量をそれぞれ積算したものを推計するPythonのコードは、以下のようになります。

コード196-6　投入量・産出量・燃料投入量・廃棄物量の推計

# すべての産業での廃棄物の積算量を推計
input = 0   # 投入量（積算値）
fuel = 0   # 燃料投入量（積算値）
output = 0   # 産出量（積算値）
waste = 0   # 廃棄物量（積算値）
fuel_tuple = ("2111", "2121",)   # 石油製品、石炭製品のコードをタプルに格納
for xcode in df_h12_per_cap_mt.index:
    for icode in df_h12_per_cap_mt.index:
        input += df_h12_per_cap_mt.loc[icode][xcode]
        if icode in fuel_tuple and xcode != "2031":
            fuel += df_h12_per_cap_mt.loc[icode][xcode]

for xcode in df_h12_per_cap_mt.index:
    for jcode in df_h12_reorgo.index:
        if xcode in fuel_tuple:
            continue
        else:
            output += df_h12_per_cap_mt.loc[xcode][jcode]

waste = input - output - fuel
print("投入量（積算値） : " + str(rounding3(input)) + "t/人/年")
print("生産量（積算値） : " + str(rounding3(output)) + "t/人/年")
print("燃料投入量（積算値） : " + str(rounding3(fuel)) + "t/人/年")
print("廃棄物量（積算値） : " + str(rounding3(waste)) + "t/人/年")

結果は、以下のようになりました。

投入量（積算値） : 32.89t/人/年
生産量（積算値） : 28.32t/人/年
燃料投入量（積算値） : 1.97t/人/年
廃棄物量（積算値） : 2.60t/人/年

廃棄物量（積算値）は正の値を得ることができました。

県内生産（資源）、総投入量、総生産量、廃棄物等の推計

県内生産（資源）とは，県内で採掘された天然資源とする。
（中略）
第一次，第二次産業への産出は，各項目から内生部門の第一次・二次産業への生産量とした。

橘ら（2012）より引用。

ここで、県内生産（資源）は、投入側からのみ推計が可能であるものと仮定します。
すなわち、兵庫県の生産活動におけるマテリアルフローを以下のように整理してみます。

図196-2 兵庫県の生産活動におけるマテリアルフロー

すると、県内生産（資源）、総投入量、総生産量、廃棄物等を算出する式は、以下のようになります。
$$
県内生産（資源） = |(移輸入（資源） + 移輸入（製品） - 移輸出（資源） + 移輸出（製品） - 一般消費 - 第三次産業 - 在庫 - 固定資本)|
$$
$$
総投入量 = 移輸入（資源） + 移輸入（製品） + 投入量（積算値） + 県内生産（資源）
$$
$$
総生産量 = 生産量（積算値） + 移輸出（資源） + 移輸出（製品） + 一般消費 + 第三次産業 + 在庫 + 固定資本
$$
$$
廃棄物等 = 総投入量 - 総生産量
$$

県内生産（資源）、総投入量、総生産量、廃棄物等を算出するPythonのコードは、以下のようになります。

コード196-7　県内生産（資源）、総投入量、総生産量、廃棄物等の算出

# 県内生産（資源）、総投入量、総生産量、廃棄物等の推計

# 県内生産（資源）の算出
dome_re = abs(import_re + import_go - export_re - export_go - consum - service - stock - fixcap)
# 総投入量の算出
total_input = import_re + import_go + input + dome_re
# 総生産量の算出
total_pro = output + export_re + export_go + consum + service + stock + fixcap
# 廃棄物等の算出
total_waste = total_input - total_pro

print("県内生産（資源） : " + str(rounding3(dome_re)) + "t/人/年")
print("総投入量 : " + str(rounding3(total_input)) + "t/人/年")
print("総生産量 : " + str(rounding3(total_pro)) + "t/人/年")
print("廃棄物等: " + str(rounding3(total_waste)) + "t/人/年")

算出結果は、以下のようになります。