概要
背景
わが国において電力システム改革が進む中、送配電の託送料金については、現時点では従来の総括原価方式で設定されることになっている。しかし、電力自由化の先行する欧州では、多くの国で、事業者に効率化インセンティブを与える収入キャップなどの規制方式が採用されている（表1）。また、収入キャップの設定に際し、需要家の負担に配慮した上で最適な水準に決まるよう、フロンティア手法などを用いた効率性分析（図1）が行われている。例えばドイツでは、業界全体の生産性上昇率（Xファクター）に加え、個別事業者の効率性分析に基づいて、各社個別に収入キャップを設定している。今後、わが国でもこの様なインセンティブ規制の導入が議論される可能性があることに備え、これらの国で用いられる効率性手法の適用可能性について検討しておくことが望まれる。
目的
本報告ではドイツの事例に着目し、同国で用いられている効率性分析手法である包絡分析法（Data Envelopment Analysis: DEA）を中心に、わが国への適用可能性や、わが国の配電部門のデータを利用した場合の計測結果の特徴について考察する。
主な成果
1. ドイツの収入キャップ規制と個社別の効率性計測
ドイツには配電事業者が800社以上存在するが、このうちインセンティブ規制の個社別効率性計測の対象は、規模の比較的大きな200社程度である。規制当局は各事業者から700項目近いデータを収集し、各社毎に効率値や収入キャップの計算を行っている。
またドイツでは、効率性分析手法としてDEAとSFA（Stochastic Frontier Analysis）を併用することが政令で定められている。収入キャップの設定には、両手法で計算された4パターンの効率値のうち最も高い値を利用するため、効率値は全般的に高くなりがちであり、効率値の全社平均値は約95％となっている（図2）。その結果、各社のキャップの水準は、需要家の負担に配慮した最適な水準には決まっていない可能性が指摘される。
2. DEAモデルのわが国への適用可能性
一般に効率性分析においては、分析対象のサンプル数は多い方が良いとされる。わが国の場合、分析対象は電力会社10社であり、必ずしも多くない。そこで本報告では、DEAを用いた場合、サンプル数の少ないことや変数の選択がどの様に効率値に影響を与えるか検証した。その結果、DEAにおいては、サンプル数よりも、投入変数の数と産出変数の数の積の値が大きいことの方が、非効率の判別率の低下（効率的と判定されるサンプルの増加）に強く影響を与えることを確認した（図3）。すなわち、変数を適切に選択すれば、事業者数が少なくてもDEAを適用することは可能であるといえる。
3. わが国のデータの特徴
表2には、本報告の試験的計測用に収集した配電部門の3ヶ年分のデータ注）について、相関係数を示している。データを概観すると、ドイツで問題になっているようなはずれ値は生じておらず、むしろ事業者間格差は小さい。DEAははずれ値の影響を大きく受けるため、この点では、わが国のデータはDEAによる分析には適している。また、投入変数と産出変数の相関が高いため、DEAの基本モデルであり、規模の収穫一定を仮定するCCRモデルの適用も可能と考えられる。このモデルは、ドイツが採用する小規模の事業者のみ規模の収穫逓増を仮定するNDRSモデルよりも判別力の高いモデルである。
4. 個別事業者の効率性分析の適用意義
データの事業者間格差が小さいということは、そもそもフロンティア手法を用いて効率性分析を行っても、相対指標であるがために事業者の効率値に大きな差が付きにくく、全般的に効率値が高くなる傾向にあると言える。実際に、図4に示すとおり、本報告の試験的な計測結果では、効率値の低いところでは80%程度であるが、半分近くのサンプルが98%以上であり、全社平均でも約94%と高い値になっている。効率値が高い（非効率が小さい）ということは、費用削減目標値が小さい状態でキャップ水準が決まっていることを意味する。この様に事業者間格差が小さい場合には、事業者毎の効率値よりも、業界全体のXファクターなどの方が、キャップ水準を決めるにあたっては大きな影響を与えうる。また、ドイツと比較して事業者数が少ないため、DEAなどの手法を用いずとも、個別に効率性を評価することが可能である点も指摘できる。