平成28年度国際エネルギー使用合理化等対策事業1 平成28年度...

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平成28年度

国際エネルギー使用合理化等対策事業（インド・エネルギー需給シナリオに関する調査）

報告書

――経済産業省資源エネルギー庁委託調査――

平成 29 年2 月

一般財団法人日本エネルギー経済研究所計量分析ユニット

2

はじめに

経済のグローバル化によって、世界の成長センターであるアジアの動向は欧米を含む先進

国や資源国を含む新興国の経済に大きな影響を及ぼしている。中でもインドは、2030年ま

でに人口で中国を抜くと見られており、その大きなポテンシャルを開花させつつある。

しかし、インドは高い経済成長が故に、エネルギー需要も急速に増加し、エネルギー面で

は安全保障を危うくする大きな問題に直面している。エネルギー資源の確保やエネルギー

価格の安定化に加え、エネルギーアクセスの確保や経済活動の妨げとなる停電の解消に向

けた電源確保、大気汚染等の環境対策など、持続可能な成長に向けて解決すべき課題は多

い。加えて、2015年のパリ会議（COP21）に向けて提出した自主約束草案（INDC）の達成

を含む気候変動問題への対応を視野に、省エネルギーの徹底や再生可能エネルギー等のク

リーンなエネルギー利用の導入促進も必要である。

我が国では、東日本大震災時に発生した原子力事故後のエネルギーミックスの議論や検討

プロセスを通じて、多くの教訓を得つつエネルギー基本計画や長期エネルギー需給見通し

の改訂を行った。世界的にエネルギーや経済を取り巻く不確実性が深まる中、日本の経験

を通じて得られた知見は、インドを含む新興国のエネルギー政策・立案においても大いに

有益であると考えられる。

本研究では、2032年、2047年までのインドのエネルギー需給シナリオを分析し、政策課題

の抽出や対応の検討をすることで、今後のインドのエネルギー政策立案に資することを目

的として実施する。

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目次

分析にあたって ......................................................................................................................... 7

NITI AAYOGとの連携 ................................................................................................................ 7

本報告書の構成.......................................................................................................................... 9

第1章経済-エネルギーモデルの構造とレファレンス・ケース ............................................... 10

1.1 経済-エネルギーモデルの構造 .......................................................................................... 10

1.2 マクロ経済モデルの構造................................................................................................... 12

1.3 エネルギー需給モデルの構造 ........................................................................................... 13

1.4 マクロ経済の将来像（レファレンス・ケース） .............................................................. 17

1.4.1 マクロ経済モデルの主要前提 .................................................................................... 17

1.4.2 マクロ経済の見通し ................................................................................................... 19

1.5 エネルギー需給の将来像（レファレンス・ケース） ....................................................... 21

1.5.1 エネルギー需給モデルの主要前提 ............................................................................. 21

1.5.2 エネルギー需要見通し ............................................................................................... 24

第2章シナリオの設定 ............................................................................................................ 30

2.1 シナリオの設定 ................................................................................................................. 30

2.2 省エネルギーの設定 .......................................................................................................... 31

2.2.1 インドの省エネルギー政策の概要 ............................................................................. 31

2.2.2 部門別省エネ政策の概要とエネルギー効率改善の想定 ............................................ 33

2.2.2.1 家庭部門 ............................................................................................................... 33

(a) 家電製品の省エネ基準とラベリング制度（S&L）の概要 ............................................ 33

(b) 効率改善の想定 ............................................................................................................. 35

2.2.2.2 業務部門 ............................................................................................................... 36

(a) 省エネビルコード（ECBC）制度の概要 ...................................................................... 36

4

(b) 効率改善の想定 ............................................................................................................. 37

2.2.2.3 産業部門 ............................................................................................................... 39

(a) PAT制度の概要 ............................................................................................................... 39

(b) 効率改善の想定 ............................................................................................................. 41

2.2.2.4 運輸部門 ............................................................................................................... 42

(a) 自動車燃費基準の概要 ................................................................................................... 42

(b) 効率改善の想定 ............................................................................................................. 44

2.2.3 最終消費部門での省エネルギー量 ............................................................................. 45

2.3 電源構成の想定 ................................................................................................................. 47

2.3.1 インドの発電設備に関する政府目標・規制 .............................................................. 47

2.3.2 電源構成に関するケース設定 .................................................................................... 48

2.3.2.1 CCT（Clean Coal Technology）ケース ............................................................................ 49

2.3.2.2 CCT & High Renewablesケース ....................................................................................... 50

2.3.2.3 CCT & Super Renewablesケース ...................................................................................... 51

2.3.3 発電構成 ..................................................................................................................... 52

2.4 各シナリオのエネルギー需給の結果 ................................................................................ 53

2.4.1 エネルギー需給構造（2032年）の結果 ..................................................................... 53

2.4.2 エネルギー需給構造（2047年）の結果 ..................................................................... 57

第3章政策効果の測定 ............................................................................................................ 61

3.1 省エネルギーの政策効果................................................................................................... 61

3.1.1 省エネルギー促進のための政策案 ............................................................................. 61

3.1.2 各政策の省エネルギー効果 ........................................................................................ 61

3.1.3 各政策に伴う追加投資額と費用対効果 ...................................................................... 62

3.2 電源構成低炭素化の政策効果 ........................................................................................... 64

3.2.1 電源構成低炭素化のための政策案 ............................................................................. 64

5

3.2.2 各政策の省エネルギー効果 ........................................................................................ 65

3.2.3 各政策に伴う追加投資額と費用対効果 ...................................................................... 65

3.3 政策の評価 ........................................................................................................................ 68

第4章シナリオの評価 ............................................................................................................ 70

4.1 経済への影響 ..................................................................................................................... 70

4.2 エネルギー安全保障への影響 ........................................................................................... 75

4.3 環境への影響 ..................................................................................................................... 76

4.4 総合的な評価 ..................................................................................................................... 78

第5章エネルギー政策へのインプリケーション ...................................................................... 80

省エネ余地が大きく費用対効果も大きい産業部門 ................................................................. 80

求められるMRV (MONITORING, REPORTING & VERIFICATION) 能力の増強 .......................... 80

省エネルギー対策で競争力向上へ........................................................................................... 81

第6章出張報告 ...................................................................................................................... 82

6.1 第1回インド出張 ............................................................................................................... 82

6.1.1 NITI訪問 .................................................................................................................... 82

6.1.2 GAIL訪問 ................................................................................................................... 85

6.1.3 TERI訪問 .................................................................................................................... 86

6.1.4 IDSA訪問 .................................................................................................................... 86

6.1.5 PPAC訪問 ................................................................................................................... 87

6.2 第2回インド出張 ............................................................................................................... 88

6.2.1 NITI及びエネルギー専門家とのワークショップ ....................................................... 88

6.2.2 TERI訪問 .................................................................................................................... 89

6.3 第3回インド出張 ............................................................................................................... 90

6.3.1 IRADe訪問 ................................................................................................................. 90

6

6.3.2 CEEW訪問 ................................................................................................................. 91

6.3.3 TERI訪問 .................................................................................................................... 91

6.4 第4回インド出張 ............................................................................................................... 92

6.4.1 NITI訪問 .................................................................................................................... 92

6.4.2 研究成果報告シンポジウムの開催 ............................................................................. 93

7

分析にあたって

インド経済は世界で6番目の規模であり、約13億人という世界第2位の人口規模を持つ。若

い人口動態を背景に、2030年までに中国を抜いて世界筆頭の人口大国になり、その豊富な

労働力と購買力によって高い経済成長を維持していくと見込まれる。一方で、エネルギー

需要も急速に増加し、エネルギー安定供給の確保や大気汚染等の環境対策など、持続可能

な成長に向けて解決すべき課題も多い。加えて、気候変動問題への対応を視野に、省エネ

ルギーの徹底や再生可能エネルギーなどの導入促進も必要となろう。

本事業では、インドのエネルギー政策に焦点を当てて、いくつかのシナリオを展開し、各

シナリオがインドのエネルギー需給構造及びマクロ経済にどのような影響を及ぼすかを調

査するものである。数量的なシナリオ分析を通して、政策課題の抽出や対応の検討を行い、

今後のインドのエネルギー政策立案に資することを目的として実施している。

NITI Aayogとの連携

本事業を遂行するにあたっては、インドのエネルギー事情や政策動向などの知見を得るた

めに、国立インド変革委員会（The National Institution for Transforming India ; NITI Aayog1）

と連携して行った。NITI Aayogとは、デリー及び東京にて計5回、研究内容についての協議

を実施した。シナリオ分析に際しては、NITI Aayogが開発したエネルギー需給分析ツールで

あるIESS（India Energy Security Scenarios）を参照し、またモデル分析の前提となる経済社会

構造の将来見通しの提供や分析結果についてアドバイスを受けるなど、多大な協力を得た。

NITI Aayogは、2015年1月に「五カ年計画」を策定していた国家計画委員会を廃止し、代わ

りに設立された機関である。モディ政権下で発足した経済政策の司令塔機関で、経済改革

のためのシンクタンクと位置付けられている。運営評議会は州政府首相等で構成されてお

り、国家計画委員会時代のトップダウン型の政策運営とは異なり、州政府を巻き込んだボ

トムアップ型の政策を目指していると言われている。NITI Aayogは、モディ首相が議長を務

1 Aayog とはヒンディー語で組織という意味

8

める首相直轄の組織であり、政府に各種分析報告を提出し、政策提言を行っている。

NITI Aayogは、表2の通り経済、社会、産業等多岐に渡るトピックを対象とする専門家集団

であり、本事業においては、Infrastructure-Energy, Climate Change, International Cooperation,

General Administration & Accounts を管轄する部門と連携して行った。

表1 NITI Aayog（国立インド変革委員会）の概要

議長首相

運営評議会州首相、連邦直轄領の副総督

副議長 Dr. Arvind Panagariya

常勤メンバー Shri Bibek Debroy, Shri V.K. Saraswat and Shri Ramesh Chand り

職権上のメンバー Shri Rajnath Singh, Shri Arun Jaitley, Shri Suresh Prabhu, Shri Radha Mohan Singh

最高経営責任者 Shri Amitabh Kant

NITI委員会の役割

・協調的連邦主義の育成、州の積極的な参加

・村レベルの集合体に係る計画を上位レベルで策定

・イノベーティブな改良、シンクタンクとの連携、分野・部門にまたがる問題の解決、芸術

資源センターの現状に対するフィードバック

（出典）NITI Aayog、外務省 http://www.mlit.go.jp/kokudokeikaku/international/spw/general/india/より作成

表2 NITI Aayog（国立インド変革委員会）の組織

Subjects Scope Ministries/ Departments

1 Administration Establishment; F.R., Parliament and RTI

D/o Expenditure; M/o Finance, M/o Parliamentary Affairs, Official languages, RTI

2

HRD, Governing Council of Secretariat & Coordination

Governing Council Sectt. NITI Aayog, E- Office monitoring, Education & Sports, Tourism, I&B

M/o HRD, M/o Culture, M/o Youth Affairs & Sports, Tourism, I&B

3 Agriculture & Allied Sectors

Agriculture Productivity, Remunerative Prices- MSP, Agr. Market Reforms: Pradhan Mantri Fasal Bima Yojana

Agriculture and Farmers Welfare; Animal Husbandry & Dairing and Fisheries, Food Processing Industry

4 Data Management & Analysis

Poverty Alleviation and Big Data Management M/o Statistics & Programme Implementation.

5 Governance and Research

Good Governance; Efficient Delivery of Public Services Research Studies

D/o P&T, Pensions & Public Grievances, M/o Consumer Affairs, Food & Public Distribution, Chemicals & Fertilizers

6 Industry Industrial Sector M/o Heavy Industries, Public Enterprises, DIPP, MSME, Steel, Textiles including Handlooms & Handicrafts, Corporate Affairs.

7 Infrastructure- Energy,

Power, MNRE, Coal, Petroleum & Gas, General Administration &

M/o Power, D/o Atomic Energy, M/o Coal, M/o NRE, M/o Petroleum & Natural Gas, M/o External

http://niti.gov.in/team-niti/vice-chairperson

http://www.mlit.go.jp/kokudokeikaku/international/spw/general/india/

9

International Cooperation, General Administration & Accounts

Accounts Affairs, Overseas Affairs

8 Infrastructure - Connectivity

Connectivity (Airports, Rail, Roads and Ports) Port-led Development

M/o Railways, Road Transport & Highways, Shipping, Civil Aviation.

9 Natural Resources & Environment

Land, Mining/Minerals, Water Resources, PMKSY, Environment & Forests, Holistic Development of Islands North East Region & Sikkim

D/o Land Resources, M/o Environment, Forests & Climate Change, M/o Water Resources, River Development & Ganga Rejuvenation; M/o Mines, Earth Sciences, D/o Atomic Energy, D/o North East Region

10 Project Appraisal, PPP and PIB Across Sectors All Ministries/Departments, except Defence,

Atomic Energy, Space

11 Rural Development MNREGA, Rural Development, Drinking Water & Sanitation, Rural Housing, Urban Housing

M/o Rural Development, Panchayati Raj, Drinking Water & Sanitation, M/o Housing & Urban Poverty Alleviation

12 States Coordination Division & D.P Division

Cooperative Federalism, Decentralization, District Village level plans & BRGF

M/o Home Affairs, M/o Law & Justice and Panchayati Raj

13 Science & Technology

Digital India, Atal Innovation Mission including SETU

D/o Electronics, Information Technology, Telecommunications Information & Broadcasting, D/o Posts, D/o Biotechnology. M/o Science & Technology

14 Social Sector -I Skill Development, Labour & Employment) Urban Development

M/o Skill Development & Entrepreneurship, M/o Labour, D/o Urban Development

15 Social Sector-II Health & Nutrition, Women & Child Development

M/o Health & Family Welfare, M/o AYUSH, Pharmaceuticals, D/o Health Research, Women & Child Development

16 Social Justice & Empowerment SC & BC, Minorities, Tribals

M/o Tribal Affairs, D/o Social Justice & Empowerment, D/o Social Justice, Empowerment of Persons with Disabilities, Minority Affairs.

（出所）NITI Aayog http://niti.gov.in/

本報告書の構成

本報告書の構成は次のとおりである。第1章では、本シナリオ分析を行うために構築したモ

デル概要と影響評価を測定する際の基準となるレファレンス・ケースの結果について説明

する。第2章では、シナリオ展開する際に想定した省エネルギー政策及び電源低炭素化政策

の概要と各シナリオにおけるエネルギー需給構造の結果を示す。第3章は、第2章で想定し

た各政策について、その政策効果やコストなどを測定している。そして、第4章では各シナ

リオを3E（経済、エネルギー安全保障、環境）の観点から詳細に評価する。第5章は、本シ

ナリオ分析から得られた知見をもとに、インドのエネルギー政策への示唆を述べる。最後

の第6章は、本事業の遂行に際して行ったインドへの出張内容をまとめたものである。

http://niti.gov.in/

10

第1章経済-エネルギーモデルの構造とレファレンス・ケース

本検討ではインドのエネルギー政策に焦点を当てて、いくつかのシナリオを展開し、各シ

ナリオがインドのエネルギー需給構造及びマクロ経済にどのような影響を及ぼすかを調査

するものである。その影響を数量的に評価するために、インドに関する「経済-エネルギー

モデル」を構築する。

1.1 経済-エネルギーモデルの構造

エネルギー需要量の変化はマクロ経済の動向に大きく依存する。したがって、将来のエネ

ルギー需給構造を見通すためには、マクロ経済モデルによる推計結果を適切にエネルギー

需給分析モデルに反映し、試算を行うこと必要がある。一方で、エネルギー需給構造の変

化は、エネルギー貿易やエネルギーコストを通じて、マクロ経済に影響を及ぼす。すなわ

ち、マクロ経済とエネルギー需給は相互依存関係にある。図 1.1-2に示す通り、マクロ経済

モデルとエネルギー需給モデルとを一体的に統合した計量経済型のモデルを用いることに

より、将来のマクロ経済・エネルギー需給構造に関する整合性のある試算を行うことが可

能となる。

図 1.1-1エネルギー需給モデルのイメージ

ケインズ経済学に基づく計量経済型モ

デル

経済構造を評価するための主要変数

は、民間消費、民間投資、輸出入、一

般物価など

エネルギー需要に影響を与える主要変

数は、生産量、自動車保有台数、サー

ビス業付加価値、エネルギー価格など

IEAのエネルギーバランス表（需要部

門×エネルギー源）に基づく計量経済

型モデル

電源構成及び省エネルギーに関する政

策シナリオを想定

分析対象となる主要変数は、エネル

ギー貿易、エネルギー自給率、エネル

ギー投資額、CO2排出量など

マクロ経済モデルエネルギー需給モデル

経済活動

エネルギー価格

電源構成

エネルギー貿易

11

図 1.1-2 エネルギー需給モデルの全体構成 [E

nerg

y Sup

ply-

Dem

and

Mod

el]

[Policy Assumptions]

[Mac

roec

onom

ic M

odel

]

Real GDP Module-Consumption-Investment-Exports-Imports

Price Module-GDP deflators-CPI, WPI-Fuel Prices-Electricity Prices

World GDP/Prices

Population

Government Sector-Tax-Expenditure-Subsidy-FiscalBalance

Oil and Gas Sector-Exports-Imports

Nominal GDP Module

Labour Market-Labour Force-Employment-Unempoyment

Trade Sector-Exports-Imports

Total Primary Energy Demand-Production-Exports and Imports-Primary Demand

-Coal-Oil-Natural Gas-Nuclear-Renewables

Transformation Sector-Power Generation-Oil Refinery-Others

Final Energy DemandBy Sector-Industry-Transport-Buildings

By Energy-Oil, Coal, Natural Gas-Electricity-Renewables

Economic Activity-Production

Steel, Ethylene,Cement, Paper

-Car Stock-VA by Activity

International Prices

PowerGeneration-Coal-fired-Oil-fired¥-Gas-fired-Nuclear-Hydro-PV, Wind, etc.

Average Generation Cost

Efficiency policy measures-Industry equipment-Car fuel efficiency-House appliances, etc.

Investment Cost

Energy-related Pollutants-CO2-NOx-Radioactive waste

GDP potential-Labour-Capital

GDP gap

[to GDP module]

12

計量経済型モデルとは、過去の経済活動やエネルギー需要を、他の社会経済活動（例えば、

経済成長率、原油価格、世帯数、自動車普及台数等）のマクロ変数で説明する関数を推計

し、当該関数に将来の説明変数を外挿することによって将来推計を行うモデルである。各

関数に使われるパラメータ（感度係数）は、過去のデータをもとに統計的に推計される（最

小二乗法）。よく対比される一般均衡モデルは、「各経済主体が、価格情報に基づいて合理

的に行動する」ことを前提に構築されているが、現実の世界では、人々は必ずしも合理的

に行動しているわけではない。一方、計量経済型モデルは、「各経済主体が、過去の経験に

基づいて将来も行動する」ことを前提としている。人々が行動原理を大幅に変えないこと

を前提とすれば、過去からの趨勢として、将来の経済構造、エネルギー需給構造を高い精

度で推計することができる。

本検討で用いたモデルでは、電力コストの変化が需要に与える影響を適切に評価するため

に、各種前提やマクロ経済の想定と整合的なものとなる二次エネルギー価格を推計し、マ

クロ経済モデル及びエネルギー需給モデルへのインプットとしている。また、将来のエネ

ルギー需給の推計を行うに際しては、エネルギー政策が重要となる。政策による各種エネ

ルギー技術（省エネルギー、再生可能エネルギーなど）の導入を評価するために積上型の

技術評価モデルを作成し、エネルギー需給モデルと接合している。

1.2 マクロ経済モデルの構造

マクロ経済モデルは、消費部門、貿易部門、政府部門、生産部門、労働部門、一般物価な

ど整合的にバランスの取れたマクロ経済構造を推計するとともに、エネルギー需要に直接、

間接的に影響を与える経済活動指標（生産量、自動車保有台数など）を算出する。計量経

済型モデルとして構築されており、各種変数が相互依存関係にあり、需給ギャップが拡が

る場合には、価格などが調整役となって、（部分的）需給均衡に向かうような構造となって

いる。

①需要モジュール：ケインジアンモデルを想定し、各需要項目（民需：消費支出、設備投

13

資。公需：政府支出、公共投資。外需：輸出、輸入）をそれぞれ推計し、総計としてGDP

を得る。

②労働モジュール：人口動態要因から推計される労働供給と経済活動要因から推計される

労働需要を推計する。需給ギャップは賃金・価格の上昇・下落を通じて調整される。

③物価モジュール：原油価格などの国外要因と需給ギャップなどの国内要因により、一般

物価及びエネルギー価格を推計する。電源構成と連動する電力価格の変化は、エネルギー

需要だけでなく、一般物価にも影響を与える。

④財政モジュール：政府支出額と収入額より財政バランスを見る。租税額は所得（GDP）

により変動する。一方で政府支出はGDPの需要項目の一部を構成する。

⑤貿易モジュール：石油、石炭、天然ガスの輸出入とその他の財・サービスの輸出入を分

割して推計する。これにより、エネルギー需給構造の変化が貿易収支を通して、国内経済

活動に与える影響を評価できる。

⑥エネルギー関連活動指標モジュール：エネルギー需要に大きな影響を与える活動指標を

推計する。素材系生産量（粗鋼、エチレン、セメント、紙パルプなど）、自動車保有台数、

業種別GDP（農林水産業、サービス業を含む）などが含まれる。

1.3 エネルギー需給モデルの構造

マクロ経済モデルから得られる経済活動指標、価格指標などから各最終部門におけるエネ

ルギー需要を推計する。次に、発電部門等のエネルギー転換を経て、一次エネルギー需要

量を推計する。また、エネルギー源別の消費量をもとに、エネルギー起源CO2排出量を計算

する。政策による各種エネルギー技術（省エネルギー、再生可能エネルギーなど）の導入

は、別途積上型の技術評価モデルを作成し、エネルギー需給モデルと接合している。モデ

ル構造は、国際エネルギー機関（IEA; International Energy Agency）のエネルギーバランス表

14

に基づいている。すなわち、エネルギー需要部門（31部門）×エネルギー源別（17種類）

の説明関数が用意されており（表 1.3-1参照）、全ての需給バランスの見通しを描くことが

出来る。

表 1.3-1 エネルギーバランス表

部門別エネルギー源別

一次エネルギー 1 国内生産 1 石炭

2 輸入 2 石油

3 輸出 3 原油

4 在庫変動 4 石油製品

5 一次エネルギー国内需要 5 天然ガス

転換部門 6 発電 6 原子力

7 石油精製 7 水力

8 その他転換部門 8 地熱

9 自家消費・ロス 9 風力

10 統計誤差 10 太陽光

最終消費部門 11 最終消費合計 11 バイオマス

12 産業部門 12 バイオ液体燃料

13 鉄鋼 13 固形バイオマス

14 化学 14 その他再生可能エネルギー

15 窯業土石 15 電力

16 紙パルプ 16 熱

17 その他 17 合計

18 交通部門

19 道路

20 鉄道

21 航空

22 船舶

23 分類不明

24 民生他部門

25 農業

26 家庭

27 業務

28 分類不明

29 非エネルギー

30 石油化学原料

31 その他非エネ

最終エネルギー消費量を算出する関数の基本構造は下記の通りである。経済活動指標は、

マクロ経済モデルで推計される生産量、自動車保有台数、サービス業GDPなどである。エネ

15

ルギー消費原単位は、過去の趨勢をもとに、エネルギー価格を考慮した関数形となってい

る。各種省エネルギー対策は、回帰型の計量経済型モデルでは扱いにくいため、要素積上

型モデルにより、省エネルギー効果を推計している。

エネルギー消費＝経済活動指標 × 消費原単位－各種省エネ対策

省エネルギーについては、政策シナリオをもとに、産業、業務、家庭、運輸の部門ごとに

可能な対策を積み上げ、各対策について達成可能な省エネ効果量を評価する。本分析では、

民生部門における機器・設備と、運輸部門における自動車の省エネルギー効果について積

み上げモデルを用いて推計を行っている（図 1.3-1参照）。

一国全体でみた場合、ある機器のエネルギー消費効率は、すべての保有機器の平均で表現

される（保有効率またはストック効率）。しかし、新たな政策や技術進歩による効率改善は、

原則として新規に導入される機器のみが影響を受ける。したがって、新たな政策・技術進

歩がストック効率に及ぼす影響は、最初はわずかであるが、時間とともに大きくなってい

く。こうしたストック効率の変化を表現したものが要素積上モデルである。

要素積上モデルでは、各年に販売された機器の台数とエネルギー消費効率（各年式効率ま

たはフロー効率）をインプットし、購入された機器の経年残存率（まだ故障や買い替えな

どで廃棄されずに残っている機器の割合。平均使用年数の時点では50%に相当する）を想定

することで、残存保有台数の加重平均として各年のストック効率が推計される。シナリオ

ごとに政策の変更や技術進歩を想定し、フロー効率の設定を変えることで、ストック効率

が変化する。そして、シナリオ間の差をもって省エネルギー効果とみなすことができる。

16

図 1.3-1 機器・設備及び自動車における省エネルギー量の評価

機器の

販売台数

機器の

残存率

各年式効率

（フロー効率）

各年式別の

保有台数

保有効率

（ストック効率）

家庭部門で対象としている機器は冷蔵庫、エアコン、蛍光灯、カラーテレビ、洗濯機、貯

湯式給湯器、暖房、調理器具、業務部門では、空調設備（冷暖房・換気）、照明器具である。

運輸部門では乗用車とトラックを対象としている。これらについて、ラベリング制度、省

エネビルコード及び自動車燃費基準に基づき、エネルギー効率についていくつかのシナリ

オを想定した。

最終消費部門で必要とされるエネルギーは、転換部門が賄うことになる。例えば、電力に

ついては、発電部門が需要を満たすように発電・供給することになる。転換部門の大部分

を占める発電部門については、下図の通り19種類の電源を想定している。省エネルギー評

価と同様に要素積上モデルを用いて、新設プラントの設定（導入シェア及び発電効率）か

ら推計されるストックベースでの電源構成及びエネルギー投入量を計算する。本モデルで

は、発電構成によって平均発電コスト（建設コスト、操業コスト及び燃料コスト）が変わ

り、電力価格を通して最終電力需要へ影響を与えるようになっている。新設プラントの導

入シェアついては、第2章に述べるとおりいくつかのシナリオを想定した。

17

表 1.3-2 電源構成モデルで考慮している電源の種類

石炭亜臨界圧超臨界圧超々臨界圧 IGCC 自家発

天然ガス汽力／GT CC ACC MACC 自家発

石油事業者自家発

原子力事業者

水力事業者中小水力

他再エネ風力太陽光太陽熱バイオマス（注）IGCC: 石炭ガス化複合発電（Integrated coal Gasification Combined Cycle）、GT:ガスタービン発電（Gas

Turbine）、CC:コンバインド・サイクル発電（Combined Cycle）、ACC：改良型（1300℃級）CC（Advanced

Combined Cycle）、MACC：1500℃級CC（More Advanced Combined Cycle）

発電部門、石油精製部門などの転換部門におけるエネルギー消費量と転換部門を通さない

最終エネルギー消費量（石炭、バイオマスなど）を合計したものが一次エネルギー国内需

要となる。一次エネルギー国内需要の構成からエネルギー起源CO2排出量が推計される。ま

た、国内生産量を想定することで、石炭、石油、天然ガスの輸出入（国内生産と国内需要

の差）が計算され、エネルギー貿易額やエネルギー自給率などの指標を算出することがで

きる。

1.4 マクロ経済の将来像（レファレンス・ケース）

1.4.1 マクロ経済モデルの主要前提

マクロ経済モデルにインプットする主要な経済社会指標については、国立インド変革委員

会（National Institution for Transforming India ; NITI Aayog）が想定した将来値を使用

している。

人口動態は、経済成長の将来に大きく作用する重要な前提である。インドの人口は2014年

現在で12億4,500万人であるが、2032年には15億3,300万人と中国を抜いて世界第一位の人

口大国になる見込みである。そして、伸び率はやや鈍化するものの2047年には17億400万

人に達する。家族人数（世帯当たり人員）が現在の4.8人から2047年には3.8人まで減少す

るため、世帯数は人口を上回る速さで増加する。また、さらなる経済発展により、都市部

への移住または農村部の都市化が進み、都市部に居住する人口（都市人口）の割合は現在

の32%から2047年には51%まで上昇する。

18

図 1.4-1 人口、都市人口比率及び世帯数の見通し

10%

20%

30%

40%

50%

60%

0

400

800

1200

1600

2000

2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045

Urban population ratePo

pula

tion,

Hou

seho

lds

(mill

ion)

PopulationHousehold numberUrban population rate

（出所）世界銀行、NITI Aayog

国際貿易や輸出入価格を通じて経済活動に影響を与える世界経済の動向については、日本

エネルギー経済研究所「アジア／世界エネルギーアウトルック2016」を参考にした。イン

ドの輸出環境における最も主要な前提となる世界経済は2047年まで年率2.8%で成長し、輸

入物価水準については2047年まで年率1.7%で上昇すると想定した。為替レートは、輸入物

価、輸出物価のそれぞれの上昇率で調整されるように設定している。

国際エネルギー価格については、エネルギー需要に大きく影響を与えるため、以下の通り

詳細に想定した。中長期的な原油価格の見通しは、実質2015年価格で、2032年に$104/bbl、

2047年には$128/bblと想定した。世界の石油需要は世界経済の堅調な成長に伴って増加を続

ける一方で、供給側では相対的に生産コストの高い中小規模、極地、大水深油田等へのシ

フトによる限界費用の上昇が見込まれる。インドの液化天然ガス（LNG）輸入価格は、2032

年の$12/MMBtuから2047年にかけて$14/MMBtuに上昇すると想定する。米国のLNG輸出開

始で、アジア向けLNG価格のプレミアム問題の低減に貢献することが期待される。石炭価

格は、足元までは需給の緩和を反映してかなり低廉であったが、アジア地域での発電用を

19

中心とした需要増加を見込み、長期的にその価格は上昇してゆくと想定した。

図 1.4-2 国際エネルギー価格の見通し

49

78

104

128

7 10 12 14

51

68

92

121

0

20

40

60

80

100

120

140

2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045

Oil ($/bbl)

Natual gas ($/MMBTU)

Coal ($/tonne)

（注）実績値は名目価格、将来見通しは2015年実質価格

（出所）日本エネルギー経済研究所「アジア/世界エネルギーアウトルック2016」等を基に作成

1.4.2 マクロ経済の見通し

前節の諸前提をもとに、マクロ経済モデルにより得られた経済見通しは以下の通りである。

なお、経済見通しに際しては、NITI Aayogが示した経済構造（政策的に目標としている経済

成長率、製造業シェアなど）を参照した。

インドの経済成長率は、2020年代半ばに向けて加速し、2032年までの平均成長率は9.2%、

それ以降はやや減速し7.8%を見込んでいる。「Make in India」政策のもと、輸出主導型製造

業が経済成長を大きく牽引する。製造業部門のGDPに占める割合は2014年の16%から2032

年には26%、2047年には34%まで上昇する。また、輸出が大きく伸びることから貿易収支は

20

2020年代前半には黒字に転換し、2030年代にはGDPの2%近くを占めるようになる。生産拡

大のための民間設備投資も経済成長を牽引する役割を担い、GDPに占める割合は現在の28%

から2032年には33%、2047年には37%まで上昇する。

表 1.4-1 GDPと各需要の成長率

実績

2000-2014 2014-2022 2022-2027 2027-2032 2032-2037 2037-2042 2042-2047

GDP 7.1% 8.4% 10.1% 9.7% 8.5% 7.6% 7.4%

民間消費 6.7% 7.8% 9.8% 9.8% 8.5% 7.6% 7.7%

民間投資 11.7% 9.7% 11.2% 10.4% 9.4% 8.3% 8.0%

政府支出 5.6% 6.4% 6.9% 6.8% 6.2% 5.6% 6.0%

公共投資 4.2% 9.0% 10.5% 11.8% 9.9% 7.3% 6.6%

輸出 12.2% 7.1% 9.1% 8.4% 7.1% 6.1% 5.3%

輸入 11.7% 6.8% 8.2% 8.0% 7.4% 6.5% 6.3%

推計

図 1.4-3 産業別GDP構成の見通し

0%

20%

40%

60%

80%

100%

2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045

Servicies

Other industry

Manufacture

Agriculture

インド経済は急速に工業化が進み、エネルギー多消費産業の代表である鉄鋼業、セメント

業などで生産量が大きく伸びる。粗鋼生産は2047年までに約9倍、セメント生産は約6倍、

紙生産は約8倍、そしてエチレン生産は約7倍の増加となる。家計所得や貨物需要の増加に

伴い、自動車の保有台数は現在の3,800万台から2022年には7,800万台と倍増し、2032年には

1億7,900万台、2047年には3億6,400万台と急速に増加する。しかし、1000人当たりの保有台

数は2047年時点でも206台と、現在のOECD平均の580台に比べて半分以下の水準にとどまる。

21

表 1.4-2 生産量の見通し

百万トン

2000 2014 2022 2032 2047粗鋼 27 87 164 409 831セメント 95 275 473 927 1,573紙 4 10 21 49 84エチレン 2 4 7 15 28肥料 11 13 17 25 48

推計実績

図 1.4-4 自動車保有台数の見通し

0

50

100

150

200

250

0

100

200

300

400

500

2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045pe

r cap

ita

(uni

t/10

00 p

erso

ns)

Car S

tock

s (m

illio

m u

nit) Car stock

Car per capita

1.5 エネルギー需給の将来像（レファレンス・ケース）

1.5.1 エネルギー需給モデルの主要前提

「レファレンスケース」は、現行のエネルギー政策の継続を前提に、エネルギー技術の改

善及び普及が過去の趨勢を維持していくと仮定したケースである。なお、各部門のエネル

ギー政策やエネルギー効率の想定方法の詳細については第2章で説明する。

省エネルギーについては、「省エネルギー法2001（Energy Conservation Act, 2001）」に基づく

エネルギー政策を参考にして、2047年までの家庭部門、業務部門、道路部門、産業部門の

22

エネルギー消費原単位を想定した2。家庭部門については、現行のStandards & Labeling of

equipment and appliances（S&L）を踏襲し、将来も少しずつ効率基準が強化されると想定し

た。エネルギー消費原単位は2014年を基準とすると2022年には約1割改善、2032年には3割、

2047年には5割以上の改善となる。業務部門は、省エネビルコード（ECBC; Energy

Conservation Building Codes for Commercial Buildings）の義務化対象が将来について拡大して

いくと想定した。ECBCを適用すると30%程度のエネルギーを節約できると想定し、エネル

ギー消費原単位は2014年比で2032年に約3割減少、2047年には6割近く減少する。道路部門

は、現行の企業別平均燃費基準（2021年21km/L）が今後も徐々に強化される一方で、自動

車燃費技術の趨勢的改善を見込んだ。新車平均燃費を2032年で25 km/L、2047年で30 km/L

と想定し、エネルギー消費原単位は2032年には2014年水準の7割、2047年には5割まで低下

する。産業部門については、PAT制度を参考にして主要産業の原単位改善率を想定した。ま

た、付加価値率の高い業種の伸長を見込み、産業部門GDP当たりのエネルギー消費原単位

は、2014年を基準とすると2022年には3割減少、2032年には5割減少、2047年には7割減少す

ると見込んだ。

図 1.5-1 部門別エネルギー消費原単位（2014年＝100）

0

20

40

60

80

100

120

2014 2018 2022 2026 2030 2034 2038 2042 2046

IndustryRoadResidentialCommercial

2014=100

2 家庭部門のエネルギー消費原単位はエネルギー消費量（伝統的バイオマス利用を除く）を可処分所得で

除したもの、業務部門はエネルギー消費量をサービス部門のGDPで除したもの、道路部門はエネルギー消

費量を自動車保有台数で除したもの、産業部門はエネルギー消費量を産業部門のGDPで除したものである。

23

電源構成については、NITI Aayog のIESS（India Energy Security Scenarios 2047）を参考に想

定した。原子力、再生可能エネルギー電源の導入量をまず設定し、全体の電力需要を満た

すための残りの電源は火力発電で賄う。インドの発電能力は、2022年には650GW、2032年

には約1000GW、そして2047年には2000GWを超える見通しである。その多くが石炭火力発

電であるが、能力構成比は2014年の63%から2032年には55%まで低下する。一方で風力及び

太陽光・熱発電の能力構成比は現在の8%から2047年には23%と3倍増となる。

図 1.5-2 発電能力の想定

0

500

1000

1500

2000

2000 2014 2022 2032 2047

Others

CSP

PV

Wind

Hydro

Nuclear

Oil

Natural gas

Coal

GW

0%

20%

40%

60%

80%

100%

2000 2014 2022 2032 2047

Others

CSP

PV

Wind

Hydro

Nuclear

Oil

Natural gas

Coal

化石燃料の国内生産はNITI Aayog のIESSを参考に想定を行った。原油の生産量は緩やかに、

また天然ガスの生産量は年率4%と比較的速いスピードで増加していくものと想定した。一

方、石炭生産は、国内の需要増加に備えて大きく増加するが、新規炭田開発が既存炭田に

おける生産低下に追い付かず2030年代後半には減少に転じると想定した。

24

図 1.5-3 化石燃料国内生産の想定

0

100

200

300

400

500

600

2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045

Dom

estic

Pro

duct

ion

(Mto

e)

crude oil

natural gas

coal

1.5.2 エネルギー需要見通し

マクロ経済モデルから算出された経済・産業構造、及び上述の省エネルギー・電源構成に

関する想定のもと、エネルギー需給モデルにより得られたエネルギー需要見通しは以下の

通りである。

レファレンスケースでは、産業部門においてエネルギー消費量が拡大を続け、2032年には

現在の3倍、2047年には8倍にまで増加する。これは経済の工業化が急速に進み、工業製品

の国内生産量が大幅に増加するためである。2047年の産業部門のエネルギー消費は最終部

門全体の過半を占めるようになる（2014年でのシェアは34%）。自動車用燃料が中心となる

運輸部門は、家計所得や貨物需要の増加に伴い自動車保有台数が大幅に増加、2032年のエ

ネルギー消費量は現在の3倍、2047年には5倍にまで増加する。家庭や商業・オフィスなど

のビルディング部門は、他の部門に比べて伸びは小さいが、生活水準の向上や無電化地域

の減少に伴い、エネルギー消費量は2047年までに3倍に増加する。同部門のエネルギー消費

量の約3分の2が調理などに利用される伝統的バイオマス（薪・畜糞など）であり、これを

LPGガスコンロなど効率の高い調理器に置き換わっていくことで、見掛け上エネルギー消費

25

量は抑制される3。

エネルギー源別にみると、電力需要が最も大きく伸び、2032年までは4倍、2047年には9倍

まで増加する。特に、産業部門による電力需要が大幅に増加する。石油需要も産業部門で

大きく伸びるが、自動車用及び家庭向け燃料としても需要が拡大する。石炭はもっぱら鉄

鋼業、セメント工業で大きく拡大、天然ガスは他の燃料に比べると規模は小さいが、やは

り産業用を中心に増加する。エネルギー源別にみても、産業部門での需要が大きく影響し

ている。

図 1.5-4 最終エネルギー消費

0

1,000

2,000

3,000

2000 2014 2032 2047

RenewablesElectricityCoalNatural gasOil

Mtoe

0

1,000

2,000

3,000

2000 2014 2032 2047

OthersTransportBuildingsIndustry

Mtoe

3 一方で、商業取引されるエネルギー消費量は増加する。

26

表 1.5-1 最終エネルギー消費

2014/ 2022/ 2032/ 2047/ 2047/2000 2014 2032 2047 2000 2014 2022 2032 2014

Oil 94 156 508 928 3.7% 7.1% 6.5% 4.1% 5.5%Natural gas 10 29 88 236 8.1% 5.5% 7.2% 6.8% 6.6%Coal 35 114 381 701 8.9% 6.3% 7.5% 4.1% 5.7%Electricity 32 81 296 702 6.8% 6.9% 7.9% 5.9% 6.7%Renewables 144 176 198 195 1.4% 1.1% 0.3% -0.1% 0.3%

Industry 83 191 660 1,439 6.1% 6.3% 7.8% 5.3% 6.3%Buildings 158 221 394 625 2.4% 3.2% 3.3% 3.1% 3.2%Transport 32 78 249 367 6.6% 7.7% 5.8% 2.6% 4.8%Others 42 66 167 331 3.2% 4.4% 6.0% 4.7% 5.0%

Total 315 556 1,470 2,762 4.1% 5.1% 5.9% 4.3% 5.0%

ProjectionActual(Mtoe)

（注）「Others」には、農業部門及び石油化学原料など非エネルギー部門を含む。

大きく伸びる電力需要の多くは、石炭火力発電で賄うことになる。原子力や再生可能エネ

ルギーの非化石電源や天然ガス火力も大きく伸びるが、豊富で安価な石炭への依存度は7割

前後で維持される。一方で、非化石電源のシェアは2014年の18%から2022年の23%まで伸び

るが、それ以降は電力需要の伸びに追い付かず2047年には15%までシェアを低下させる。

図 1.5-5 発電量と電源構成

0%

12%

24%

36%

0

5

10

15

2000 2010 2020 2030 2040

Ow

n us

e &

Tra

nsm

issio

n lo

sses

Gen

erat

ion

and

Dem

and

DemandGenerationTransmission Losses etc.

PWh

0%

20%

40%

60%

80%

100%

2000 2014 2022 2032 2047

Renewables

Hydro

Nuclear

Oil

Natural gas

Coal

27

表 1.5-2 電源構成と電力需要

2014/ 2022/ 2032/ 2047/ 2047/2000 2014 2022 2032 2047 2000 2014 2022 2032 2014

[Generation]Coal 390 967 1,518 3,237 7,488 6.7% 5.8% 7.9% 5.7% 6.4%Natural gas 56 63 116 374 1,359 0.8% 8.0% 12.4% 9.0% 9.8%Oil 29 23 31 57 75 -1.8% 3.8% 6.4% 1.8% 3.7%Nuclear 17 36 81 129 181 5.6% 10.6% 4.8% 2.3% 5.0%Hydro 74 132 228 285 322 4.2% 7.1% 2.3% 0.8% 2.7%Renewables 3 68 200 480 1,039 25.0% 14.6% 9.1% 5.3% 8.6%

Total 570 1,287 2,173 4,562 10,464 6.0% 6.8% 7.7% 5.7% 6.6%[Demand]

Industry 158 389 710 1,667 4,180 6.6% 7.8% 8.9% 6.3% 7.5%Others 85 173 233 452 1,046 5.2% 3.8% 6.9% 5.8% 5.6%Residential 79 226 397 777 1,852 7.8% 7.3% 6.9% 6.0% 6.6%Commercial 46 142 252 505 1,009 8.4% 7.4% 7.2% 4.7% 6.1%Transport 8 17 24 41 79 5.2% 4.8% 5.4% 4.4% 4.8%

Total 376 947 1,616 3,443 8,166 6.8% 6.9% 7.9% 5.9% 6.7%

Loss ratio 34% 26% 26% 25% 22%

(TWh) Actual Projection

一次エネルギー需要は、2022年まで年率5.1%で伸びた後、2032年までは6.2%と加速、そし

て2047までは年率4.4%とやや減速する。2047年まで通しての平均伸び率は5.1%で、GDP成

長率8.6%を大きく下回る。すなわち、GDP原単位は年率3.2%で改善、2014年に比べて2032

年には概ね半減、2047年には3分の1の水準まで低下する。

エネルギー源別には、発電部門で多く消費される石炭が6倍に増加、一次エネルギー構成に

占める割合は2014年の46%から2032年に53%、2047年には57%まで上昇する。石油と天然ガ

スを加えた化石燃料のシェアは2047年に90%まで占めるようになる。これら化石燃料を燃焼

して発生するCO2は2047年まで年率5.8%で排出量が増加し、一次エネルギー需要の伸び率を

上回る見通しである。すなわち、エネルギーの炭素集約度は現在より24%上昇することにな

る。また、NOxの排出量は、大気汚染規制の強化により伸びは低く抑えられるが、それでも

2047年には現在の5割程度増加する。

28

表 1.5-3 一次エネルギー需要とCO2排出量の見通し

2014/ 2022/ 2032/ 2047/ 2047/2000 2014 2032 2047 2000 2014 2022 2032 2014

Coal 146 378 1,202 2,433 7.0% 5.6% 7.5% 4.8% 5.8%Oil 112 185 558 995 3.6% 6.5% 6.2% 3.9% 5.2%Natural gas 23 43 156 464 4.6% 5.7% 8.8% 7.5% 7.5%Nuclear 4 9 34 47 5.6% 10.6% 4.8% 2.3% 5.0%Renewabls 156 209 298 349 2.1% 2.4% 1.6% 1.1% 1.6%

Hydro 6 11 25 28 4.2% 7.1% 2.3% 0.8% 2.7%PV&Wind 0 4 37 85 25.2% 16.7% 10.0% 5.7% 9.6%Biomass 149 194 236 236 1.9% 1.6% 0.7% 0.0% 0.6%

Total Demand 441 825 2,248 4,289 4.6% 5.1% 6.2% 4.4% 5.1%

GDP intensity(2014=100) 141 100 56 34 -2.4% -3.0% -3.4% -3.2% -3.2%

CO2 (MtCO2) 899 2,053 6,546 13,232 6.1% 5.9% 7.3% 4.8% 5.8%NOx (MtNOx) - 6.3 8.4 9.7 - 0.6% 2.4% 1.0% 1.3%

(Mtoe) Actual Projection

図 1.5-6 一次エネルギー需要の見通し

0

1

2

3

4

5

2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045

Coal Oil Natural gasHydro Biomass Imported Elec.

Gtoe

化石燃料消費の増加は環境問題だけでなく、エネルギー安全保障問題にも影響する。国内

生産の拡大を大きく上回るスピードで国内需要が増加するため、輸入量の増加でこれを満

29

たす必要がある。そのためインドのエネルギーの自給率は現在の66%から2032年には40%、

2047年には24%まで下落する。輸入する石油の多くは、資源も多く輸送距離も近い中東地域

に頼ることになりそうである。石油輸入の中東依存度は現在59%（2015年）であるが、2032

年には80%、2047年には90%程度まで上昇するとみられる。また、化石燃料の純輸入金額も

大きく増加し、2014年の推計8兆ルピーから、2032年には60兆ルピーを超え、2047年には300

兆ルピーに達する。しかし、GDPはこれを上回るスピードで成長するため、輸入金額のGDP

比は低下していく。

図 1.5-7 エネルギー自給率（左）と化石燃料輸入金額（右）

66%

40%

24%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

2014 2032 2047

6.3%

5.2%

4.3%

0%

1%

2%

3%

4%

5%

6%

7%

0

50

100

150

200

250

300

350

2014 2032 2047

CoalNatural gasOilvs.GDP

tril. IR

30

第2章シナリオの設定

前章のレファレンスケースの結果は、エネルギー自給率が大きく低下し、セキュリティ面

で好ましい需給構造とは言えない。また、エネルギー起源CO2排出やNOx排出などの環境指

標も大きく悪化する。こうしたレファレンスケースに対して、いくつかのシナリオを設定

して、3E（経済；Economy、エネルギーセキュリティ；Energy security、環境；Environment）

の観点から評価する。本章では、設定したシナリオの内容について述べる。

2.1 シナリオの設定

エネルギー安全保障や環境問題の改善には、省エネルギーの促進や電源のクリーン化等に

より化石燃料消費の抑制が必要となる。インドの場合には、化石燃料消費の減少は輸入の

減少となり、貿易収支の改善を通して経済に正の影響を当たる可能性がある。一方で、高

コストな技術、例えば高効率発電や再生可能エネルギー電源の導入は発電コストの上昇に

つながり、電力価格上昇等を通じで経済に負の影響を与える可能性がある。

本分析では、レファレンスケースより省エネルギーがさらに進展するケースを2ケース、レ

ファレンスケースより電源構成が低炭素化するケースを3ケース用意した。これらを掛け合

わせた6つのシナリオについて、3Eの評価を分析することにする。

表 2.1-1 6種類のシナリオ想定

Energy Efficiency Scenario

Reference High Efficiency Super Efficiency

Pow

er G

ener

atio

n Sc

enar

io

Reference Reference

CCT (Clean Coal Technology) I IV

CCT & High Renewables II V

CCT & Super Renewables III VI

31

2.2 省エネルギーの設定

インドのエネルギー経済構造は他国に比べて省エネの観点から遅れており、今後のエネル

ギー需要増加に伴う安全保障や深刻な大気汚染といった問題に直面している。インド政府

は、2000年代以降ラべリング制度、省エネビルコード、自動車燃費基準、製造業等へのPAT

制度など広範囲にわたる政策を開始し、省エネルギーへの取り組みを加速させている。省

エネルギー政策は今後も強化されると考えられ、エネルギー技術の改善も見込まれる。本

分析では、これらの政策や過去のトレンドを参考にし、省エネルギーの改善見通しについ

て想定を行った。

2.2.1 インドの省エネルギー政策の概要

インド政府は第9次5カ年計画によって取り上げられたエネルギー政策に基づいて、2001年

に「省エネルギー法2001」を制定した。省エネルギー法では、エネルギー多消費産業とし

て表 2.2-1に掲載した15業種（うち商業ビルについては、一定以上基準値（500kW以上の設

置設備または600kVA以上の需要契約）を超える事業者）を指定し、省エネルギーを推進し

ている。別途規定する基準を満たす事業者には、エネルギー管理者・管理士の設置、エネ

ルギー消費量に関する報告書の提出、エネルギー診断の実施などが義務付けられることに

なった。また、省エネルギー政策の立案や推進を統括する独立機関として電力省にエネル

ギー効率局（BEE; Bureau of Energy Efficiency）が設置された。

表 2.2-1 省エネルギー法で指定されたエネルギー多消費産業

・アルミニウム・港湾公社・肥料・輸送・鉄鋼・石油化学・石油精製・セメント・発電所・送電・配電会社・紙パルプ・商業ビル・施設・ソーダ・製糖・繊維・化学製品・鉄道輸送

32

また、省エネルギー法の中で、家庭部門におけるエネルギー消費機器のエネルギー基準や

ラベル表示を課したラべリング制度（Standards & Labeling of equipment and appliances）や商

業ビルの省エネビルコード（Energy Conservation Building Codes for Commercial Buildings）が

規定されている。

表 2.2-2 指定エネルギー消費者

Sector Criteria for annual energy consumption

Thermal Power

Station 30,000 metric tonnes of oil equivalent(MTOE) per year and above

Fertilizer 30,000 metric tonne of oil equivalent (MTOE) per year and above

Cement 30,000 metric tonne of oil equivalent (MTOE) per year and above

Iron & Steel 30,000 metric tonne of oil equivalent (MTOE) per year and above

Chlor-Alkali 12,000metric tonne of oil equivalent (MTOE) per year and above

Aluminium 7,500 metric tonne of oil equivalent (MTOE) per year and above

Railways

One traction substation in each Zonal Railway , Production units and

Workshops of Indian Railways having total annual energy consumption of

30,000 MTOE or more under Ministry of Railways

Textile 3,000 metric tonne of oil equivalent (MTOE) per year and above

Pulp & Paper 30,000 metric tonne of oil equivalent (MTOE) per year and above

出所：BEE

政府は、2007年にエネルギー多消費産業15業種のうち9業種について、一定規模以上のエネ

ルギー消費事業者を指定エネルギー消費者（DCs: Designated Consumers）として指定し、省

エネルギープログラムを実施している。さらに2010年には省エネルギー法が修正され、上

記9業種のうち鉄道を除く8業種の指定エネルギー消費者に対して、省エネルギー目標を設

定し、Perform, Achieve and Trade（PAT）制度を2012年から開始した。この制度は指定エネル

ギー消費者に対し省エネ基準を課し、省エネ証書を発行し、省エネ量を取引するメカニズ

33

ムのことである。2016年以降は対象業種を11に拡大して、PAT第2期サイクルを実施してい

る。

運輸部門においても、BEEは2015年に省エネルギー法に基づく自動車燃費基準を公示し、企

業別平均燃費基準を2016年から導入する予定である4。このように、インドでは多様な政策

が実施されるようになり、エネルギー節約、環境に配慮した取り組みを強化している。

2.2.2 部門別省エネ政策の概要とエネルギー効率改善の想定

レファレンスケースに対して、省エネルギーのペースや度合いが異なる2つのシナリオ

（High Efficiencyケース、Super Efficiencyケース）を想定した。エネルギー技術の改善及び

普及ペースが現行の趨勢どおり推移するケースをレファレンスケースと仮定しているのに

対して、規制対象の拡大や規制基準の強化が行われるなど、省エネルギーの取り組みがよ

り積極的に行われ、エネルギー技術がさらに改善していくケースをHigh Efficiencyケースと

した。High Efficiencyケースよりもさらに省エネルギー政策が強化されていくケースをSuper

Efficiencyケースと設定した。

ケース設定に際しては、インドの省エネルギー政策を分析し、どのようにエネルギー効率

が改善していくかについて検討を行っている。具体的には、産業部門についてはPAT制度、

業務部門については商業ビルの省エネビルコード（ECBC）、家庭部門についてはエネルギ

ー消費機器のラべリング制度（S&L）、運輸部門については自動車燃費基準を参考にして、

部門別のエネルギー効率改善の想定を行った。

2.2.2.1 家庭部門

(a) 家電製品の省エネ基準とラベリング制度（S&L）の概要

BEEは、2006年に消費者に対して家電製品の省エネルギーに関する情報の提供を促すため、

省エネ基準とラベリング制度を開始した。省エネ基準（Standards）の策定によって、省エネ

ルギー効率に関する規則や手順が規定された。この最低基準（MEPS; Minimum Energy

4 2016 年から導入すると公示されているが、2016 年 12 月中旬現在、未だ実施されていない。

34

Performance Standards）以下の製品の販売は禁止され、将来的にMEPSは段階的に引き上げら

れていく。また、製造業者は省エネルギー効率の基準値を5段階にランク付けした星ラベル

を製品に添付するよう求められている。開始当初は任意であったが、冷蔵庫、エアコン、

乾式蛍光灯、配電変圧器については2010年より義務化されている。その他の対象製品は冷

凍庫、多目的産業モニター、遠心ポンプ、開放井戸用ポンプセット、水中ポンプ、天井扇

風機、家庭用ガスコンロ、貯湯式湯沸かし器、カラーテレビ、洗濯機である。これらの製

品については星ラベルの添付は任意となっているが、今後義務化されていくと予想される。

例えば、インドにおいてエアコンは今後需要拡大が見込め、S&L制度により省エネルギー効

果が益々高まるものと期待できる。S&L制度の対象はセパレートタイプのエアコン（冷却能

力11kW以下）と一体型の窓用エアコンであり、対象エアコンについてはラベルを添付する

義務がある。エアコンの省エネ基準はEER（Energy Efficiency Ratio）で評価されている。こ

こでいうEERとは冷却能力(Watt)をエネルギー消費量(Watt)で除したものである。

2012-13年、2014-15年、及び2016-17年におけるセパレートタイプエアコンのEERの最低基準

はそれぞれ2.50、2.70、2.70、一体型エアコンでは2.30、2.50、2.50である。一方、省エネ基

準はここ4年間変化していない。2016-17年におけるセパレートタイプエアコンと一体型エア

コンの省エネ性能評価基準及びラベル等級値は以下の表の通りである。

表 2.2-3 エアコンの省エネ性能評価基準及びラベル等級値（一体型タイプ）

Star level valid for unitary type air conditioners

(From 1st January, 2016 to 31st December, 2017)

Energy Efficiency Ratio (Watt/Watt)

Star level Minimum Maximum

1 Star* 2.50 2.69

2 Star** 2.70 2.89

3 Star*** 2.90 3.09

4 Star**** 3.10 3.29

5 Star***** 3.30

出所：BEE

35

表 2.2-4 エアコンの省エネ性能評価基準及びラベル等級値（セパレートタイプ）

Star level valid for split type air conditioners




1 Star* 2.70 2.89

2 Star** 2.90 3.09

3 Star*** 3.10 3.29

4 Star**** 3.30 3.49

5 Star***** 3.50

出所：BEE

(b) 効率改善の想定

家庭部門においてはS&L制度とこれまでの家電機器のエネルギー技術水準を参考にしなが

ら、各シナリオの省エネルギー進展の推移を設定した。具体的には省エネ政策によって影

響を受ける新規購入機器のエネルギー消費効率（フロー）を仮定し、これをもとに要素積

み上げモデルを用いてエネルギー消費効率（ストック）を推計、省エネルギー量を計算し

ている。

上述の通り、S&L制度では家電製品の省エネ性能評価基準が5段階にランク付けされており、

数年おきに厳しくなっている。本分析では家電製品の製造業者はランクを維持するため次

期（5年後）までに省エネ性能評価を向上させるよう努力すると仮定した。レファレンスケ

ースでは、企業は次期までにランクを1つ上げるような省エネ性能を達成する（数年おきに

基準が厳しくなるため、省エネが達成されてもランクが向上するとは限らない）と仮定し、

その省エネ改善率をもとに当モデルの新規購入機器のエネルギー消費効率（フロー）を想

定した。なお、改善率は時間の経過とともに逓減していくとする。

また、High Efficiencyケースでは企業は次期までにランクを2つ上げることに相当する省エネ

改善率で努力していくと想定、Super Efficiencyケースではランクを3つ上げるための省エネ

技術を達成するよう行動すると想定した。なお、冷蔵庫においては、ランクを1つ上げるた

36

めに必要な省エネ改善率が2倍強と高かったため、企業はHigh Efficiencyケースではランクを

1.5倍に高めることに相当する省エネ改善率で、Super Efficiencyケースではランクを2倍に引

き上げることに相当する省エネ改善率で努力すると想定した。

表 2.2-5は、主要家電機器のエネルギー消費効率の想定について2014年を100として表した

ものである。数値が小さいほどエネルギー効率が高まること示している。

表 2.2-5 各機器のエネルギー消費効率の想定（2014年＝100）

2014 2022 2032 2047

Ref. 91 86 82

High.EFI 82 74 60

Super.EFI 74 58 47

Ref. 77 70 68

High.EFI 59 39 28

Super.EFI 47 26 17

Ref. 87 79 75

High.EFI 71 55 44

Super.EFI 58 38 28

Ref. 81 69 63

High.EFI 64 44 31

Super.EFI 52 30 19

Air conditioner

Refrigerator

TV

Lighting

100

100

100

100

2.2.2.2 業務部門

(a) 省エネビルコード（ECBC）制度の概要

インドの商業ビル建設は経済成長と人口増加に伴い、今後大幅に拡大すると予想される。

BEEによると、2030年時点で予測されるビル需要のうち約3分の2が現時点でまだ着工されて

いない。そのため、商業部門のエネルギー消費の増加を抑えるためには、これから建設さ

れるビルに対して省エネルギー規制を課すことが有効である。

37

2007年にBEEは米国国際開発庁（USAID; United States Agency for International Development）

の協力のもと、商業建築物に対する建築基準を規定する省エネビルコード（ECBC; Energy

Conservation Building Codes for Commercial Buildings）を策定した。これは業務部門のエネル

ギー消費効率の向上を目的とし、停電の解消にも繋がると考えられている。対象となる建

築物は100kW以上の消費電力もしくは120kVA以上の契約電力を有する新設の商業ビルであ

り、図 2.2-1に示した分野で建築基準が規定されている。さらに、5つの気候分類ごとに異

なる基準内容が制定されている。

中央政府により建築基準が制定されているが、適用の義務化を行うかどうかは州の裁量と

なっている。現段階で義務化しているのはインド29州のうち10州だけであるが、インド全

体の既存ビルディングの50％以上を占めている地域である。さらに10州が義務化を準備中

であり、インド全体で90％を占めるようになる。ECBCを適用した場合、従来型の建築物に

比べて30-40%の省エネ効果が期待できる。


商業部門においてはECBCと対象機器・設備のこれまでの技術レベルを参考に、ビルディン

グの省エネルギー効率の推移をレファレンスケース及び2つのシナリオについて仮定した。

当モデルで分析するECBCの適用対象機器・設備は、空調設備（冷暖房・換気）、照明器具

及び外皮構成である。具体的には、ECBCによって影響を受ける新規導入機器・設備のエネ

ルギー消費効率（フロー）を設定し、これを基に要素積み上げモデルを用いてエネルギー

消費効率（ストック）を推計、省エネルギー量を計算している。

38

図 2.2-1 ECBCの建築基準対象分野

出所：BEE

本分析では、政府の積極的な取り組みによって義務化率は拡大していくと想定、ECBC適用

ビルの増大を通じてエネルギー消費効率が改善していくと仮定した。レファレンスケース

では、2050年にECBC適用率は新築ビルの50%に到達すると想定したのに対して、High

Efficiencyケースでは、ECBC適用率が2027年に75%、2032年には100%と仮定した。Super

Efficiencyケースでは、ECBC適用率の拡大がさらに5年早く、2022年に75%、2027年には100%

39

になると仮定した5。なお、ECBCの適用によって現状に比べて30%の省エネが達成できると

仮定した。

以上の想定の下で、空調設備（冷暖房・換気）のエネルギー効率水準の推移を示したのが

表 2.2-6である6。空調設備については、2047年にはレファレンスケースで現状より14%減と

なるのに対して、High Efficiencyケースで36%減、Super Efficiencyケースで45%減となる。ま

た、照明器具については、レファレンスケースの3割減に対して、High Efficiencyケースでは

4割減、Super Efficiencyケースでは6割減となる。

表 2.2-6 各機器のエネルギー消費効率の想定（2014年＝100）

2014 2032 2047

Ref. 92 86

High.EFI 70 64

Super.EFI 66 55

Ref. 79 71

High.EFI 66 57

Super.EFI 54 37

Energy Efficiency

HVAC 100

Lighting 100

（注）HVAC: Heating, Ventilation and Air conditioning（空調設備）

2.2.2.3 産業部門

(a) PAT制度の概要

BEEは産業部門におけるエネルギー効率の向上を目的に、省エネルギー法の1つの柱として

PAT（Perform, Achieve and Trade）制度を2012年から実施している。この制度によって、指定

エネルギー消費者は事業所ごとのエネルギー消費原単位の削減目標が課され、指定消費者

間での省エネ証書取引が行われている。PATの第1期サイクル（2012年4月～2015年3月）に

5 ヒアリング調査によると、インド政府は第 13 次 5 カ年計画において、2022 年までに新築ビルの 90%に

ECBC が適用されることを目標に盛り込む見通しである。しかし、目標達成は難しい模様である。 6 照明器具のエネルギー効率水準は NITI Aayog の IESS を参考に想定を行った。

40

おいては、火力発電、鉄鋼、セメント、アルミニウム、塩素アルカリ、肥料、紙パルプの8

業種の478指定消費者が対象となり、対象事業者のエネルギー消費量は、一国のエネルギー

消費量の約35%に相当する。また、第2期サイクル（2016年4月～2019年3月）においては、

第1期サイクルの対象業種に石油精製、送配電、鉄道が追加され、最終エネルギー消費量の

約半分を占めるようになった。2007年から2009年における指定消費者別のSEC（生産量当た

りエネルギー消費量）と生産量をベースラインとして、PAT制度第1期サイクルによるエネ

ルギー消費削減量（3年間）は、BEEは478事業者で6,686ktoeを見込んでいた。第1期サイク

ルが終わってもまだ最終的な集計は済んでいないが、現在427事業者で8,670ktoeの削減を達

成している。第2サイクルでは8,869ktoeの削減が見込まれている。

図 2.2-2 PAT制度の概要

出所：BEE

エネルギー消費原単位削減目標を超過達成した指定消費者には、省エネ証書（ESCerts）が

発行される。一方、目標未達の指定消費者は省エネ証書を他の事業者から購入するか、罰

41

金額が課せられることになる。罰金額は不遵守量（原単位目標の未達成分にベースライン

生産量を乗じたもの）にエネルギーコストを乗じたものである。BEEは指定エネルギー監査

人とともに指定消費者の遵守状況を監査している。


PAT制度において規定されるエネルギー消費原単位削減目標に基づいて、業種ごとのエネル

ギー消費原単位の改善率について想定を行った。レファレンスケースでは、エネルギー技

術の改善が現行の趨勢を継続する一方で、PAT対象事業者のエネルギー消費割合が2047年ま

で維持すると仮定した。High EfficiencyケースではPAT対象範囲が30％程度まで、Super

Efficiencyケースでは40％程度までさらに拡大（エネルギー指定事業者のエネルギー消費量

基準の引き下げや対象業種の拡大など）するとともに、原単位削減目標の強化を想定した。

表 2.2-7 各ケースにおけるのPAT制度の想定


PAT 対象範囲

技術改善

（年率） PAT

対象範囲目標強化

（Ref.比） PAT

対象範囲目標強化

（Ref.比）エネルギー多消費産業

50％程度 1％程度 60％程度 0.1％程度 80％程度 0.3％程度

その他産業 10％程度 2.5％程度 20％程度 0.3％程度 30％程度 0.6％程度

合計 20％程度 2.5％程度 30％程度 0.3％程度 40％程度 0.6％程度

図 2.2-3は、2047年までの各業種のエネルギー消費原単位の推移を示している。産業部門全

体のエネルギー消費原単位（対産業部門GDP）は、レファレンスケースでは2032年には52

（2014年＝100）まで低下するのに対して、High Efficiencyケースでは50、Super Efficiencyケ

ースでは48まで改善する。2047年ではレファレンスケースの30に対して、High Efficiency、

Super Efficiencyケースではそれぞれ、28、25まで低下する。

42

図 2.2-3 産業部門のエネルギー原単位の想定（2014年＝100）

0

20

40

60

80

100

120

2014

2016

2018

2020

2022

2024

2026

2028

2030

2032

2034

2036

2038

2040

2042

2044

2046

2048

2050

REF

EFI

Sup

Iron & Steel

0

20

40

60

80

100

120

2014

2016

2018

2020

2022

2024

2026

2028

2030

2032

2034

2036

2038

2040

2042

2044

2046

2048

2050

REF

EFI

Sup

Chemical

0

20

40

60

80

100

120

2014

2016

2018

2020

2022

2024

2026

2028

2030

2032

2034

2036

2038

2040

2042

2044

2046

2048

2050

REF

EFI

Sup

Cement

0

20

40

60

80

100

120

2014

2016

2018

2020

2022

2024

2026

2028

2030

2032

2034

2036

2038

2040

2042

2044

2046

2048

2050

REF

EFI

Sup

paper

0

20

40

60

80

100

120

2014

2016

2018

2020

2022

2024

2026

2028

2030

2032

2034

2036

2038

2040

2042

2044

2046

2048

2050

REF

EFI

Sup

Others

2.2.2.4 運輸部門

(a) 自動車燃費基準の概要

インドの運輸部門は経済成長とともに大幅に拡大している。旅客・貨物需要の増大や、自

家用乗用車の登録拡大により、運輸部門のエネルギー消費量は年々増加傾向にある。また、

インドでは低所得者層への支援策として1976年以降、直接補助金制度（Administered Pricing

43

Mechanism; APM）が実施され、軽油、ガソリンなどの石油製品価格が低く統制されてきた7。

価格統制の下、軽油価格が比較的安かったため、環境負荷の高いディーゼル車が多く利用

されるようになり、インドでは都市部を中心に大気汚染問題が深刻化している。大気汚染

対策のため政府は1990年代からBharat Stage（排出基準）を開始、さらにNational Electric

Mobility Mission Planでは2020年までに電気自動車・ハイブリッド車の普及台数目標を6～7

百万台に設定するなど、電動自動車の推進も行っている。

BEEは2015年に省エネルギー法に基づく自動車燃費基準を公示し、企業別平均燃費基準が

2016年から導入される予定である8。規制対象は、車両総重量3,500kg以下、乗車定員9人以

下のガソリン、ディーゼル、LPG/CNGを燃料とする乗用車である。2016年から適用される

燃費基準は18.2km/リットルであり、2021年には燃費基準は21km/リットルに強化される。イ

ンドにおいては、乗用車の保有率はアジアなど他の途上国に比べて低いこともあり、今後

所得水準の向上に伴い保有率が拡大していくと予想され、自動車燃費基準は大気汚染やエ

ネルギー需要の面で非常に重要な役割を担っている。また、ヒアリング調査によって、ト

ラック（Heavy duty Truck）の燃費基準の設定も現在検討されていることが分かった。

表 2.2-8 乗用車の燃費基準

企業別平均燃費(CAFC) 二酸化炭素換算

2016年から適用 18.2km/リットル 129gm/km

2021年から適用 21km/リットル 113gm/km

7 インド政府は、継続的な石油製品の市場価格との乖離から、政府による財政補填が困難となり、2002 年

に石油製品の価格統制を廃止した。 8 2016 年から導入すると公示されているが、2016 年 12 月中旬現在、未だ実施されていない。

44


運輸部門においては、燃費基準とこれまでの改善トレンドを参考にしながら、各シナリオ

の燃費改善見通しを想定した。また、インド政府は電気自動車の推進も行っており、車種

構成がより電動化していくケースも想定した。当モデルでは燃費基準と車種構成の変化に

よって影響を受ける新規購入車の平均エネルギー消費効率（フロー）を仮定し、これをも

とに要素積み上げモデルを用いて平均エネルギー消費効率（ストック）を推計、省エネル

ギー量を計算している。

レファレンスケースでは、現行の燃費基準が今後も徐々に強化されるとともに、自動車燃

費技術の趨勢的改善を見込んだ。High Efficiencyケースでは、乗用車に加えて貨物車にも燃

費基準が適用され、燃費技術が改善していくと仮定した。Super Efficiencyケースではさらに

ハイブリッド自動車（プラグインを含む）、電気自動車等の電動自動車の販売比率が高まっ

ていくと想定した。乗用車の電動自動車の販売シェアが、2022年には10%、2032年には30%、

2047年には60%になると想定している。また、トラックにおいても乗用車に準じて電動比率

が高まると考え、2022年には10%、2032年には25%、2047年には50%と想定している。

要素積み上げモデルを用いて計算したストック平均燃費は以下の通りである。2014年時点

の乗用車燃費のストック平均は15.7 km/Lと推計され、レファレンスケースでは2047年には

27.7 km/Lまで改善する（High Efficiencyケースも同じ設定）。Super Efficiencyケースでは、車

種構成の電動化により平均燃費は32.4 km/Lまで改善していく。トラックのストック平均燃

費は、2047年にはレファレンスケースで8.6 km/Lとなるのに対して、High Efficiencyケース

で10.7 km/L、Super Efficiencyケースで11.5 km/Lまで改善する。

45

表 2.2-9 自動車のストック平均燃費の想定

2014 2022 2032 2047

Ref. 18.6 22.6 27.5

High.EFI 18.6 22.6 27.5

Super.EFI 18.8 24.0 32.2

Ref. 4.0 4.4 4.9

High.EFI 4.2 5.2 6.2

Super.EFI 4.2 5.3 6.6

Fuel Economy(km/L)

PLDV 15.7

Truck 3.4

（注） PLDV: Passengers Light Duty Vehicle

2.2.3 最終消費部門での省エネルギー量

上述の想定方法に従って、部門ごとのエネルギー消費原単位を推計した結果を図 2.2-4に示

す9。エネルギー消費原単位は大幅に低減し、2032年には3～5割程度、2047年には5～7割程

度、2014年に比べて改善する。家庭部門におけるエネルギー消費量は、レファレンスケー

スに比べて、High Efficiencyケースでは4%、Super Efficiencyケースでは7%それぞれ低下する

（2032年）。2047年でみるとそれぞれ8％、12％の省エネ率となる。産業及び道路部門のHigh

Efficiency ケースにおける省エネ率は8～13%、Super Efficiencyケースでは17～18％である

（2047年）。業務部門のエネルギー消費量は、レファレンスケースに比べて2047年にそれぞ

れ16％、23％低下し、想定した4部門のなかでは最も省エネポテンシャルが大きい。

9 家庭部門のエネルギー消費原単位はエネルギー消費量（伝統的バイオマス利用を除く）を可処分所得で

除したもの、業務部門はエネルギー消費量をサービス部門の GDP で除したもの、道路部門はエネルギー消

費量を自動車保有台数で除したもの、産業部門はエネルギー消費量を産業部門の GDP で除したものである。

46

図 2.2-4 各部門のエネルギー消費原単位

0

20

40

60

80

100

120

140

2000 2010 2020 2030 2040 2050

Reference

High_EFI

Super_EFI

2014Y=100

0

20

40

60

80

100

120

140

160

2000 2010 2020 2030 2040 2050

Reference

High_EFI

Super_EFI

2014Y=100

0

20

40

60

80

100

120

140

160

2000 2010 2020 2030 2040 2050

Reference

High_EFI Super_EFI

2014Y=100

0

20

40

60

80

100

120

140

160

2000 2010 2020 2030 2040 2050

Reference

High_EFI Super_EFI

2014Y=100

Residential Commercial

Industry Road

47

図 2.2-5 各シナリオにおけるエネルギー消費量と省エネ率（2032年、2047年）

4% 7% 8% 12%

0

200

400

600

Ref.

High

.EFI

Supe

r.EFI

Ref.

High

.EFI

Supe

r.EFI

2032 2047

MtoeResidential

5% 7% 16% 23%

020406080

100

Ref.

High

.EFI

Supe

r.EFI

Ref.

High

.EFI

Supe

r.EFI

2032 2047

MtoeCommercial

4% 7% 8% 17%

0

500

1,000

1,500

Ref.

High

.EFI

Supe

r.EFI

Ref.

High

.EFI

Supe

r.EFI

2032 2047

MtoeIndustry

9% 11% 13% 18%

0

100

200

300

400Re

f.

High

.EFI

Supe

r.EFI

Ref.

High

.EFI

Supe

r.EFI

2032 2047

MtoeRoad

（注）数値％はレファレンスケースからの削減率

2.3 電源構成の想定

本分析では、インド政府の電力政策やNITI AayogのIESSを参考にしながら、2047年までの電

源構成を想定した。

2.3.1 インドの発電設備に関する政府目標・規制

インドは経済成長に伴う電力不足への対応として、発電能力の拡大・強化が最重要課題の

一つである。また、2013年現在、人口の19%、2.4億人が電力を使えない生活を送っている

（国際エネルギー機関）。そのため、政府は無電化地域の早期解消を目指し、2019年までに

すべての村が電力にアクセスできるよう24x7 Power for Allキャンペーンを掲げている。

48

現在、発電能力の拡大のために、安価な石炭火力発電所の新設計画が目白押しである。一

方で、大気汚染の深刻化に歯止めをかけるため、石炭火力に対する汚染物質の排出規制を

強化しており、煤塵（PM）、二酸化硫黄（SO2）や窒素酸化物（NOx）などの排出基準を策

定している。また、石炭火力発電の高効率化を目指して、2017年以降はすべての新設発電

所は効率の高い超臨界圧ボイラー発電とすることも予定している。

一方、地球温暖化対策として、インド政府は温室効果ガスのGDP原単位を2005年比で33～

35%削減するINDC目標があり、これを支えるものとして2030年までに発電能力に占める非

化石燃料電源の割合を40%に引き上げる目標を掲げている。この一環として再生可能エネル

ギー（大規模水力を除く）による発電能力を2022年までに175GWまで増加する計画がある。

内訳は、PV（太陽光発電）が100GW、風力が60GW、バイオマスが10GW、そして小水力が

5GWとなっている。2016年11月現在での再生可能電源容量は46GWであり、あと6年で3倍以

上に拡大することを目指している。

原子力発電は2016年11月現在、22基6.2GWが稼働中で、5基3.3GWが建設中である。さらに

20基18.6GWが計画され、すでに政府に承認されている。計画通りであれば20年代半ばには

28GWが稼働することになる。これらとは別に、インド原子力発電公社（NPCIL; The Nuclear

Power Corporation of India Ltd）は55基64GW相当の新設も検討している（稼働中、建設中、

計画中も合わせると、92GW相当にのぼる）10。インド政府は、INDC目標達成の一環として、

燃料供給の制約がなければ、2032年までに63GWまで拡大させる努力をするとしている。ま

た、2050年までに総発電量に占める原子力発電の割合を25%に引き上げることも計画してい

る。

2.3.2 電源構成に関するケース設定

本分析では、火力発電の高効率化や非化石電源の導入（原子力及び再生可能エネルギー）

による、電源構成の低炭素化を目指した3つのケースを想定した。

10 World Nuclear Assocation（2017 年 1 月 27 日アクセス） http://www.world-nuclear.org/information-library/country-profiles/countries-g-n/india.aspx

http://www.world-nuclear.org/information-library/country-profiles/countries-g-n/india.aspx

49

2.3.2.1 CCT（Clean Coal Technology）ケース

レファレンスケースでは急拡大する電力需要に対して、主に石炭火力で対応する想定とな

っている。そして石炭火力の中でも、亜臨界圧発電、超臨界圧発電が中心の構成となって

いる。一方、CCTケース（Clean Coal Technology）では、より高効率の超々臨界圧発電やIGCC

発電がより早い時期に導入されていくケースを想定した。その他の電源に関する想定はレ

ファレンスケースと同じである。

レファレンスケースでは2030年代後半以降に導入されると想定した超々臨界圧発電及び

IGCC発電が、CCTケースでは10年早い2020年代後半以降から導入されると想定した。2032

年に新設される石炭火力発電能力のうち、約3割が超々臨界圧発電、約2割がIGCC発電、残

りの5割強が超臨界圧発電となる。2047年の新設分では半数以上が超々臨界圧発電、4割強

がIGCC発電となる。発電量ベースでは、2047年で超臨界圧発電は38%、高効率な超々臨界

圧発電、IGCC発電はそれぞれ35%、24%の構成比となる。既存発電施設が残存しているた

め、2047年時点でも亜臨界圧発電は僅かに残る。石炭火力の平均発電効率は、現在の33%程

度から2032年には38%（レファレンス36%）、2047年には44%（同39%）まで向上する。

図 2.3-1 新設石炭火力発電能力の内訳想定

100%

64%

41%

11% 11%

36%

59%

89%

54%

89%

51%

5%

32% 29%

52%

14% 20%

43%

0%

20%

40%

60%

80%

100%

2000 2014 2022 2032 2047 2022 2032 2047

Reference CCT

IGCC

Ultra SC

Super Critical

Sub Critical

50

図 2.3-2 石炭火力発電量の内訳

100%86%

69%51%

23%

58%

35%

2%

14%31%

49%

62%

42%

56%

38%

11% 5%

35%

4% 4%24%

0%

20%

40%

60%

80%

100%

2000 2014 2022 2032 2047 2022 2032 2047

Reference CCT

IGCC

Ultra SC

Super Critical

Sub Critical

2.3.2.2 CCT & High Renewablesケース

再生可能エネルギー発電及び原子力発電は、レファレンスケースでは電力需要とは無関係

に、NITI AayogのIESS（シナリオ2）を参考に想定している。再生可能エネルギー発電能力

（大規模水力を除く）は、2022年に100GW程度、2032年に240GW、2047年には490GWに達

する。原子力発電設備容量は、2032年には20GW程度、2047年には30GW弱まで増加すると

想定している。ここでのCCT & High Renewablesケースでは、再生可能エネルギー電源及び

原子力発電の導入が大幅に増加した場合を想定する。石炭火力発電は、CCTケースと比べて

他電源の発電能力が増えた分、亜臨界圧発電、超臨界圧発電を減らしている11。

再生可能エネルギー電源（大規模水力を除く）は、2022年はレファレンスケースをやや上

回る程度であるが、それ以降は、NITI AayogのIESS（シナリオ3）を参考に2032年には320GW、

2047年には800GWを超えるものと想定した。その大半が風力発電、太陽光発電である。原

子力は現在建設中のプラントに加えて、計画中のプラントの半数が2020年代半ばまでに稼

11 超々臨界圧発電、IGCC 発電も発電量全体のバランスを見て適宜調整している。

51

働するものと想定した。それ以降は、NITI AayogのIESS（シナリオ3）を参考に2032年には

30GW、2047年には40GW強まで増加すると想定した。

図 2.3-3 原子力発電・再生可能電源（大規模水力除く）の想定

6 6

19

30 26

43

0

10

20

30

40

50

Reference High case

Nuclear

2032-2047

2014-2032

2014

GW

34 34

237 323

488

812

0

200

400

600

800

1000

Reference High case

Renewables

2032-2047

2014-2032

2014

GW

2.3.2.3 CCT & Super Renewablesケース

このCCT & Super Renewablesケースでは、再生可能エネルギー電源及び原子力発電が、High

Renewablesケースを大幅に上回る速さで導入されることを想定している。

再生可能エネルギー発電設備（大規模水力を除く）は足元から導入テンポが急速に早まり、

2022年に180GWと政府目標を達成すると想定した。それ以降は、NITI AayogのIESS（シナ

リオ4）を参考に2032年には730GW、2047年には1,500GWを超えるものと想定している。原

子力は現在建設中、計画中のプラントがすべて2020年代半ばまでに稼働するものと想定し

た。その後は検討中の55基64GWが2050年ごろまでにすべて実現されるものと仮定している。

原子力設備容量は、2032年には47GW、2047年には80GW程度まで拡大する。

52

図 2.3-4 再生可能エネルギー電源発電能力の設定

34 175

96 237

488

179

733

1536

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

2014 2022 2022 2032 2047 2022 2032 2047

Target Reference Super Renewables

Biomass

Small-hydro

CSP

PV

Wind

GW

2.3.3 発電構成

以上の3つのシナリオ想定による発電構成の結果を示す。CCTケースでは、石炭火力全体の

構成比はレファレンスと同じ70%程度であるが、高効率な超々臨界圧発電及びIGCC発電の

シェアは2032年には7%、2047年には41%の構成比となる。再生可能エネルギー発電及び原

子力発電が大幅に増加する2ケースでは、石炭火力のシェアは2047年には62%、43%とそれ

ぞれ低下する。再生可能エネルギー電源は急速に拡大し、発電能力のシェアは2032年まで

に37%（Highケース）、60%（Superケース）を占めるが、気象状況に伴う変動電源故の稼働

率の低さから、発電ベースでのシェアはそれぞれ22%、39%となる。急拡大する原子力発電

ではあるが、発電構成比は2047年でも3～5%程度に過ぎない。

53

図 2.3-5 各シナリオの発電構成

66%

39%28% 26% 17% 18%

9%

32%37% 33%

22%43%

26% 22%13%

7%

24%22%

17%

17%15%

12%

5% 8% 8%8%

8%

13% 13%13%

13%

15% 17% 17% 22%39%

13% 13% 21%38%

0%

20%

40%

60%

80%

100%

Refe

renc

e

CCT

CCT

& H

igh

RE

CCT

& Su

per R

E

Refe

renc

e

CCT

CCT

& H

igh

RE

CCT

& Su

per R

E

2014 2032 2047

Renewables

Nuclear

Oil

Natural gas

IGCC

Ultra SC

Super Critical

Sub Critical

2.4 各シナリオのエネルギー需給の結果

以上の省エネルギーシナリオと電源構成シナリオを掛け合わせた6つのシナリオについて、

エネルギー需給構造の結果を示す。

2.4.1 エネルギー需給構造（2032年）の結果

最終エネルギー消費はレファレンスケースに比べて、High Efficiency ケースでは4%程度、

Super Efficiencyケースでは7%程度低下する。電源構成の変化による違いはほとんどないが、

最終エネルギー消費量の僅かな変化は、化石燃料輸入が減少したことでGDPが増加したこ

とやエネルギー価格の上昇などを通じてエネルギー需要に影響を与えたことによる（第4章

参照）。部門間で省エネ率に大きな差はないが、運輸部門が最も高く、それそれ8%、10%と

なっている。次いで産業部門、ビルディング部門（家庭・商業部門）の順で省エネ率が高

い。その他部門は、主に石油化学原料などで、省エネルギーを考慮していない。電源構成

の違いによる僅かな変化は、GDP増加に伴う化学製品生産の増加などによるものである。

エネルギー源別に見てみると、電力需要の省エネ率はHigh Efficiency ケースで8%、Super

Efficiencyケースでは12%とやや高めとなっている。化石燃料間では大きな違いはなく、それ

54

ぞれ3%程度、6%程度となっている。

表 2.4-1 最終エネルギー消費の比較（部門別）（2032年）

I II III IV V VI(Mtoe)

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&Su

per R

E

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&Su

per R

E

Industry 660 634 634 634 612 612 612Buildings 394 378 379 378 369 369 369Transport 249 230 230 231 224 225 226Others 167 167 168 168 168 168 168Total 1,470 1,409 1,410 1,412 1,372 1,373 1,375(change rates vs. reference)Industry 0% -4% -4% -4% -7% -7% -7%Buildings 0% -4% -4% -4% -6% -6% -6%Transport 0% -8% -8% -7% -10% -10% -9%Others 0% 0% 0% 1% 1% 1% 1%Total 0% -4% -4% -4% -7% -7% -7%

High Efficiency Super EfficiencyRe

fere

nce

表 2.4-2 最終エネルギー消費の比較（エネルギー源別）（2032年）


CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&Su

per R

E

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&Su

per R

E

Oil 508 484 485 489 474 475 478Natural gas 88 86 86 86 84 84 84Coal 381 368 368 367 356 356 356Electricity 296 274 274 272 261 261 259Renewables 198 198 198 197 198 198 197Total 1,470 1,409 1,410 1,412 1,372 1,373 1,375(change rates vs. reference)Oil - -5% -4% -4% -7% -6% -6%Natural gas - -3% -3% -2% -5% -5% -4%Coal - -3% -3% -4% -6% -6% -7%Electricity - -8% -8% -8% -12% -12% -12%Renewables - 0% 0% 0% 0% 0% 0%Total - -4% -4% -4% -7% -7% -7%

Refe

renc

e High Efficiency Super Efficiency

55

表 2.4-3 発電用エネルギー投入の比較（2032年）


CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&Su

per R

E

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&Su

per R

E

Coal 772 670 599 397 630 559 359Oil 19 17 17 16 16 16 14Natural gas 69 62 59 56 58 55 50

Fossil fuels 860 749 676 469 704 631 424Nuclear 34 34 54 84 34 54 84Renewables 95 95 117 183 95 117 183Total 988 878 847 736 833 802 690(change rates vs. reference)

Coal - -13% -22% -49% -18% -28% -53%Oil - -14% -9% -18% -19% -16% -26%Natural gas - -10% -13% -19% -15% -19% -27%

Fossil fuels - -13% -21% -45% -18% -27% -51%Nuclear - 0% 61% 149% 0% 61% 149%Renewables - 0% 23% 92% 0% 23% 92%Total - -11% -14% -26% -16% -19% -30%

Refe

renc


発電用エネルギー消費量はレファレンスケースに比べて、High Efficiency ケースでは11～

26%程度、Super Efficiencyケースでは16～30%程度低下する。Super Efficiencyケースでは電

力需要が抑制されているため、発電用の燃料投入量もより少なくて済む。電源構成の変化

による違いは、主に再生可能エネルギーの投入効率換算によるものである。火力発電は実

績に基づいて燃料投入量を計上するが、水力、風力、太陽光などの自然エネルギーは、発

電のためのエネルギー投入実績が不明なため、便宜的に発電量と同等の投入量を想定して

いる（エネルギー国際機関）。すなわち、発電効率は100％と想定されており、火力発電の

30～50％程度に比べると高い発電効率となり、同じ発電量でも再生可能エネルギー発電の

構成比が高まると見掛け上のエネルギー消費量は減少する。

化石燃料だけの省エネ率は各シナリオで13%から最大51%（Super Efficiency & Super

Renewablesシナリオ）となる。すべてでCCTが進むシナリオとなっているため石炭の削減率

が最も大きい。原子力及び再生可能エネルギーが最も進むSuper Renewables ケースでは、そ

56

のエネルギー消費量はレファレンスと比べて、それぞれ2.5倍増、2倍増となっている。

表 2.4-4 一次エネルギー需要の比較（2032年）


CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&Su

per R

E

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&Su

per R

E

Coal 1,202 1,086 1,015 812 1,033 962 762Oil 558 532 533 535 520 521 523Natural gas 156 147 145 141 142 139 134Nuclear 34 34 54 84 34 54 84Renewables 298 298 320 385 298 320 385Total 2,248 2,096 2,067 1,958 2,026 1,996 1,888(change rates vs. reference)Coal - -10% -16% -32% -14% -20% -37%Oil - -5% -4% -4% -7% -7% -6%Natural gas - -6% -7% -10% -9% -11% -14%Nuclear - 0% 61% 149% 0% 61% 149%Renewables - 0% 7% 29% 0% 7% 29%Total - -7% -8% -13% -10% -11% -16%

Refe

renc


一次エネルギー需要はレファレンスケースに比べて、High Efficiency ケースでは7～13%程

度、Super Efficiencyケースでは10～16%程度低下する。電源構成の変化による違いは、先述

の通り、再生可能エネルギー発電に伴う見掛け上のエネルギー投入量の低下による。CCT

の導入により、すべてのシナリオで石炭消費量の削減率が最も大きい。電源構成変化によ

る影響が小さい石油需要が、削減率が最も小さい。石炭、天然ガスはSuper Renewablesケー

スで最も需要が小さくなっているが、石油はわずかであるが他のケースよりも需要が大き

い。これは、化石燃料輸入が減少したことでGDPが増加し、各種経済活動を通じてエネル

ギー需要に影響を与えたことによる（第4章参照）。原子力は、規模は小さいが増加率が最

も大きく、Super Renewablesケースでは2.5倍に増加する。再生可能エネルギーの増加率が

Super Renewablesケースでも3割程度にすぎないのは、インドではその大半が伝統的バイオマ

ス（薪・畜糞など）であることによる。現在、再生可能エネルギーに占める割合は93％、

57

2032年時点でも8割程度を占める見通しである（レファレンスケース）。

2.4.2 エネルギー需給構造（2047年）の結果

最終エネルギー消費はレファレンスケースに比べて、High Efficiency ケースでは8%程度、

Super Efficiencyケースでは14%程度低下する。電源構成の違いによる僅かな変化は、GDP増

加に伴うエネルギー需要の増加によるものである。部門間で省エネ率に大きな差はないが、

High Efficiency ケースでは運輸部門が最も高く12%程度、Super Efficiencyケースでは産業部

門と運輸部門が高く17%程度となっている。エネルギー源別に見てみると、電力需要の省エ

ネ率はHigh Efficiency ケースで12%、Super Efficiencyケースでは19%と高くなっている。化

石燃料間では大きな違いはなく、それぞれ7%程度、11%程度となっている。

表 2.4-5 最終エネルギー消費の比較（部門別）（2047年）


CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&Su

per R

E

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&Su

per R

E

Industry 1,439 1,324 1,325 1,326 1,200 1,201 1,202Buildings 625 568 568 567 542 542 540Transport 367 323 323 325 304 305 306Others 331 333 333 334 334 334 335Total 2,762 2,548 2,550 2,552 2,380 2,382 2,384(change rates vs. reference)Industry 0% -8% -8% -8% -17% -17% -16%Buildings 0% -9% -9% -9% -13% -13% -14%Transport 0% -12% -12% -11% -17% -17% -16%Others 0% 1% 1% 1% 1% 1% 1%Total 0% -8% -8% -8% -14% -14% -14%

High Efficiency Super Efficiency

Refe

renc

e

58

表 2.4-6 最終エネルギー消費の比較（エネルギー源別）（2047年）


CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&Su

per R

E

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&Su

per R

E

Oil 928 863 866 873 814 817 823Natural gas 236 224 224 225 211 211 212Coal 701 649 649 648 593 593 592Electricity 702 618 617 613 569 568 564Renewables 195 194 194 193 193 193 193Total 2,762 2,548 2,550 2,552 2,380 2,382 2,384(change rates vs. reference)Oil - -7% -7% -6% -12% -12% -11%Natural gas - -5% -5% -5% -11% -11% -10%Coal - -7% -7% -8% -15% -15% -15%Electricity - -12% -12% -13% -19% -19% -20%Renewables - 0% -1% -1% -1% -1% -1%Total - -8% -8% -8% -14% -14% -14%

Refe

renc


表 2.4-7 発電用エネルギー投入の比較（2047年）


CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&Su

per R

E

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&Su

per R

E

Coal 1,643 1,281 1,098 717 1,159 979 606Oil 25 20 22 20 18 20 17Natural gas 228 195 187 176 177 167 149

Fossil fuels 1,896 1,496 1,308 914 1,353 1,166 772Nuclear 47 47 77 142 47 77 142Renewables 150 150 221 364 150 221 364Total 2,093 1,693 1,606 1,420 1,551 1,464 1,278(change rates vs. reference)



Super Efficiency

Refe

renc

e High Efficiency

59

発電用エネルギー投入量のレファレンスケースに対する減少率は19%から最大で39%

（Super Efficiency & Super Renewablesシナリオ）となっている。化石燃料だけをみれば省エ

ネ率は21%から59%となり、すべてでCCTが進むケースとなっているため石炭の削減率が最

も大きい。原子力及び再生可能エネルギーが最も進むSuper Renewables ケースでは、そのエ

ネルギー消費量はレファレンスと比べてそれぞれ3倍増、2.5倍増となっている。

表 2.4-8 一次エネルギー需要の比較（2047年）


CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&Su

per R

E

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&Su

per R

E

Coal 2,433 2,014 1,831 1,449 1,829 1,649 1,276Oil 995 924 929 934 871 876 880Natural gas 464 419 411 401 387 377 360Nuclear 47 47 77 142 47 77 142Renewables 349 348 419 561 348 419 561Total 4,289 3,752 3,668 3,487 3,483 3,399 3,219(change rates vs. reference)Coal - -17% -25% -40% -25% -32% -48%Oil - -7% -7% -6% -12% -12% -12%Natural gas - -10% -11% -14% -17% -19% -22%Nuclear - 0% 63% 201% 0% 63% 201%Renewables - 0% 20% 61% 0% 20% 61%Total - -13% -14% -19% -19% -21% -25%

Super Efficiency

Refe

renc

e High Efficiency

一次エネルギー需要はレファレンスケースに比べて、High Efficiency ケースでは13～19%程

度、Super Efficiencyケースでは19～25%程度低下する。電源構成の変化による違いは、再生

可能エネルギー発電に伴う見掛け上のエネルギー投入量の低下による。CCTの導入により、

すべてのシナリオで石炭消費量の削減率が最も大きい。Super Efficiency & Super Renewables

シナリオではレファレンスケースに比べて概ね半減する。一方、Super Renewables ケースの

石油はわずかであるが他のケースよりも需要が大きい。これは、化石燃料輸入が減少した

ことでGDPが増加し、各種経済活動を通じてエネルギー需要に影響を与えたことによる。

60

原子力は、規模は小さいが増加率が最も大きく、Super Renewablesケースでは3倍に増加する。

再生可能エネルギーの増加率がSuper Renewablesケースでも6割程度にすぎないのは、インド

ではその大半が伝統的バイオマス（薪・畜糞など）であることによる。

61

第3章政策効果の測定

本章では、各シナリオで想定した省エネルギー・電源低炭素化について、その政策効果を

測定する。各政策の遂行による省エネルギー効果・CO2削減効果を測定、また、省エネルギ

ーによる燃料費節減効果も算出する。一方で、省エネルギー・電源低炭素化に必要な費用

（追加投資額）についても試算を行い、燃料費節減額と比較することで、各政策の費用対

効果を検討する。

3.1 省エネルギーの政策効果

3.1.1 省エネルギー促進のための政策案

省エネルギー促進のためには、エネルギー技術の改善や省エネルギー技術の普及が必要で、

そのための政策として家庭部門では省エネ基準とラべリング制度、業務部門では省エネビ

ルコード（ECBC）、産業部門ではPAT制度、運輸部門では自動車燃費基準などが挙げられる。

これらの政策は既に実施されているが、さらなる省エネを達成するために規制対象の拡張

と省エネ効率基準の引き上げを行うなど、政策を強化していくことが有効である。

本分析において、High EfficiencyケースとSuper Efficiencyケースでは、レファレンスケース

と比べて、家庭部門では省エネ基準の引き上げを、業務部門ではECBC義務化率の拡大を、

産業部門ではPAT対象業種のエネルギー技術の改善及び適用対象業種の拡大を、道路部門で

は燃費基準の対象車種拡大と引き上げ、さらに電動比率の拡大を想定した。

3.1.2 各政策の省エネルギー効果

レファレンスケースにおける最終エネルギー消費量は2047年までに約5倍に拡大するが、

GDP原単位でみると現在と比較して2032年には46%低下、2047年には66%低下する。さらな

る省エネ技術の改善と規制対象の拡大を見込んだHigh EfficiencyケースとSuper Efficiencyケ

ースでは、2032年にそれぞれ49%、50%、2047年にはそれぞれ70%、72%の低下となる。エ

ネルギー消費量は、レファレンスケースと比べて、2032年までの累積でそれぞれ2%、4%の

62

節減、2047年までの累積でそれぞれ5%、8%の節減となる。部門別にみると、2047年までの

累積削減量のうち産業部門（PAT政策の強化）が5割程度を占め、次いで道路部門（燃費基

準の強化）と家庭部門（省エネ基準の強化）がそれぞれ2割程度を占める。業務部門（ECBC

義務化拡大）の割合は小さい。

図 3.1-1 各ケースの累積省エネルギー量（左）・部門別（右）［レファレンスケース比］

-2.4

-4.1

-5

-4

-3

-2

-1

0


2015-2032 2033-2047

Gtoe-5

-4

-3

-2

-1

0

High Efficiency Super EfficiencyIndustry ResidentialCommercial Road

Gtoe

3.1.3 各政策に伴う追加投資額と費用対効果

規制的政策によって省エネルギー技術の導入促進を図るにしても、導入する経済主体には

その分のコストがかかる（コストがかからなければ、政策がなくても経済合理性から導入

が進むと考えられる）。ここでは、各省エネ機器・設備にかかる費用（従来技術と省エネ型

技術のコスト差）を積み上げて、追加的に必要な投資額を推計した。

High Efficiencyケースでは、2032年までの累積で13兆ルピー（2014年実質価格）、2047年まで

では62兆ルピーの追加投資が必要となる。2047年までの年平均では1.9兆ルピーとなり、現

在のGDPの2％程度に相当する。累積投資額の内訳は、家庭部門と業務部門がそれぞれ4割

と3割を占め、産業部門が14％程度、道路部門は13%程度である。Super Efficiencyケースで

は、2032年では累積28兆ルピー、2047年まででは累積125兆ルピーに達する。部門別の内訳

は、産業部門が14％程度とHigh Efficiencyケースとあまり変わらないが、他の3部門はそれぞ

れが3割程度となっている。

63

こうした追加コストの一方で、省エネルギー効果により導入主体はその支出額を節減でき

る。High Efficiency、Super Efficiencyケースでは、2032年までの累積で17兆ルピー（2014年

実質価格）、27兆ルピーのエネルギー支出がレファレンスケースに比べてそれぞれ節減でき

る。2047年までの累積ではそれぞれ113兆ルピー、180兆ルピーに達する。

図 3.1-2 各ケースの累積エネルギー支出削減（左）・追加投資額（右）［レファレンスケース比］

-113

-180-200

-150

-100

-50

0


2015-2032 2033-2047

Tril. IR

62

125

0

50

100

150


2015-2032 2033-2047

Tril. IR

上記で示した追加投資コストからエネルギー支出節減額を控除すると、純追加費用（ネッ

ト・コスト）が算出できる。2032年までの純追加費用はHigh Efficiency、Super Efficiencyケ

ースともにゼロ近傍となっており、省エネ投資によるメリットはまだ享受できていない。

2047年まででみれば、両ケースとも省エネルギーによる支出削減の効果が初期投資コスト

を上回り、ネット・コストは負（ネガティブ・コスト）となる。High Efficiencyケースのネ

ット・コストは総額50兆ルピー、年換算で1.5兆ルピー、Super Efficiencyケースでは、総額55

兆ルピーのネット・コスト、年換算1.7兆ルピーとなる。

2047年までのネット・コストを部門別に見てみると、産業部門、家庭部門は両ケースとも

に負となっており、省エネメリットを享受できる。しかし、業務部門では両ケースともに

正の値となっており、初期投資コストがエネルギー支出節減額を上回っている。本分析で

は、必要な追加投資と省エネルギー効果をどちらも同じ期間で単純に積算しているが、省

エネ効果は投資が終了したあとも続いていく。商業ビルは、40、50年と長期にわたって使

64

用されるものであるため、2047年以降を考えれば、ネット・コストは負になる可能性もあ

る。道路部門では、High Efficiencyケース（燃費基準の貨物車への拡大）は負の値となって

いるが、Super Efficiencyケース（電動車の拡大）では正となった。電動車（ハイブリッド車、

電気自動車など）の価格が高く、単純な経済性だけでは導入が難しいこと示している。

図 3.1-3 各ケースの純追加費用（ネット・コスト）（年換算）

-0.2 0.0

-6

-4

-2

0

2

4


Investmentｓ Fuel Cost Savings

Tril. IR/yr2015-2032

-1.5 -1.7

-6

-4

-2

0

2

4

6




図 3.1-4 各ケースの部門別純追加費用（ネット・コスト）（2047年まで、年換算）

-0.9

-1.7

-3

-2

-1

0

1

2

High EFI Super EFI

Investmentｓ

Tril. IR/yr

-0.2 -0.4

-3

-2

-1

0

1

2

High EFI Super EFI

Fuel Cost Savings

0.4 0.4

-3

-2

-1

0

1

2

High EFI Super EFI

-0.8

0.0

-3

-2

-1

0

1

2

High EFI Super EFI

3.2 電源構成低炭素化の政策効果

3.2.1 電源構成低炭素化のための政策案

電源構成の低炭素化のためには、火力発電の高効率化、原子力発電および再生可能エネル

ギー発電の導入促進が必要である。そのための政策としては、規制的措置及び経済的措置

65

が考えられる。

本分析におけるCCT（Clean Coal Technology）ケースは発電効率規制（亜臨界圧発電の新設

禁止など）を想定している。High Renewablesケース及びSuper Renewablesケースは、補助金

やFITなどの経済的措置を想定した。

3.2.2 各政策の省エネルギー効果

発電効率規制を想定したCCTケースでは、レファレンスケース比べて、発電用石炭消費量は

2032年までの累積で2%低下、2047年までの累積では6%低下する。経済的措置などで再生可

能エネルギー・原子力が拡大すると想定したHigh Renewablesケースでは、発電用化石燃料

消費量は2032年までの累積で6%低下、2047年まででは9%低下する（CCTの効果を除く）。

さらなる拡大を想定したSuper Renewablesケースでは、化石燃料消費量は2032年まで22%低

下、2047年まででは31%低下する（同）。エネルギー起源CO2排出量で見ると、2047年まで

の累積で、High Renewablesケースでは10GtCO2、Super Renewablesケース34Gtそれぞれ減少

する。

図 3.2-1 各ケースの累積省エネルギー量（左）・省CO2排出量（右）［レファレンスケース比］

-1.7-1.1

-4.3-5

-4

-3

-2

-1

0

CCT High Renewables

Super Renewables

2015-2032 2033-2047

Gtoe

-6.6-9.6

-33.9-40

-30

-20

-10

0

CCT High Renewables

Super Renewables

2015-2032 2033-2047

GtCO2

3.2.3 各政策に伴う追加投資額と費用対効果

規制的措置あるいは経済的措置のいずれの政策であれ、政策によって低炭素電源の導入促

66

進を図るにはコストがかかる。ここでは、各電源設備の建設コスト12から、追加的に必要な

投資額（レファレンスケースにおける投資総額との差）を推計した。

CCTケースでは、高効率な超々臨界圧発電やIGCC発電の導入は、2032年までに2兆ルピー

（2014年実質価格）、2047年まででは23兆ルピーの追加投資を必要とする。再生可能エネル

ギー・原子力が拡大するHigh Renewablesケースでは、2032年までの累積で8兆ルピー、2047

年まででは29兆ルピーが必要となる（CCTの投資を除く）。再生可能エネルギー電源の政府

目標（2022年に175GW）の達成を想定しているSuper Renewablesケースでは、2022年までの

累積でも7兆ルピーの追加投資が必要になる。2032年では39兆ルピー、2047年まででは107

兆ルピーに達する。

こうした追加的コストの一方で、化石燃料の省エネルギー効果によりその燃料代を節減で

きる。High Renewables、Super Renewablesケースでは、2032年までの累積で2兆ルピー（2014

年実質価格）、9兆ルピーの燃料費がレファレンスケースに比べてそれぞれ節減できる（CCT

の効果を除く）。2047年までの累積ではそれぞれ17兆ルピー、57兆ルピーに達する。一方、

CCTケースでは、逆に燃料費が増加する。これは、超臨界圧以上の高効率発電は灰分が少な

く、発熱量の高い石炭が必要となり、洗炭にかかるコストや比較的価格の高い輸入一般炭

の使用などにより、従来国内炭よりも燃料単価が高くなるからである。2032年までの累積

で2兆ルピーの燃料費が増加し、2047年まででは8兆ルピーの増加となる。

12 操業費を含む。各電源の費用は NITI Aayog の IESS を参照した。

67

図 3.2-2 各ケースの累積燃料費削減額（左）・追加投資額（右）［レファレンスケース比］

8

-17

-57

-100

-50

0

50

CCT High Renewables

Super Renewables

2015-2032 2033-2047

Tril. IR

23 29

107

0

30

60

90

120

CCT High Renewables

Super Renewables

2015-2032 2033-2047

Tril. IR

上記で示した追加投資コストから燃料費節減額を控除すると、純追加費用（ネット・コス

ト）が算出できる。2032年までの純追加費用は各ケースとも正の値となっている。とりわ

け、再生可能エネルギー電源の政府目標を想定しているSuper Renewablesケースでは、総額

30兆ルピー、年換算で1.7兆ルピーのネット・コストとなっている。2047年でみても、純追

加費用は各ケースとも正の値となっている。燃料費用がかさむCCTケースは年換算でも純費

用は増加しているが、燃料費用を大きく節減できるHigh Renewables及びSuper Renewablesケ

ースでは年換算純費用は低下している。

図 3.2-3 各ケースの純追加費用（ネット・コスト）（年換算）

0.2 0.3

1.7

-4

-2

0

2

4

CCT High Renewables

Super Renewables



0.90.4

1.5

-4

-2

0

2

4

CCT High Renewables

Super Renewables



本分析では、必要な追加投資と燃料節減費用をどちらも同じ期間で単純に積算しているが、

68

燃料節減効果は投資が終了したあとも続いていく。2047年以降を考えれば、High Renewables

及びSuper Renewablesケースの場合、ネット・コストは負（ネガティブ・コスト）になる可

能性もある。

3.3 政策の評価

部門ごとに想定した各政策について、累積化石燃料輸入節減額、累積エネルギー起源CO2

削減量、累積エネルギー投資コスト及びCO2削減コスト（CO2削減量13を投資コストで除し

たもの）を評価したのが表 3.3-1である。

化石燃料輸入節減額という点では、PAT制度の強化・拡大、自動車の電動化（ハイブリッド、

プラグインハイブリッド、電気自動車など）及び非化石電源（原子力、再生可能エネルギ

ー）の拡大は大きな効果が期待できる。電動自動車の普及は石油消費量を抑制でき、輸入

金額の節減に大きく貢献する。しかし一方で、CO2削減効果は小さく、むしろ2047年に向け

ては増加する。これは、石炭火力中心の電源構成によるもので、電動化の進展は電源の低

炭素化が進まないと逆にCO2排出量の増加につながることを示唆する。投資コストの対比で

化石燃料輸入節減額をみると、PAT政策の強化及び貨物自動車への燃費基準適用化で効果が

大きいことがわかる。

13 機器・設備の平均的な使用期間における累積 CO2削減量。平均的な使用期間は、産業設備は 20 年、家

電は 10 年、商業ビルは 40 年、自動車は 15 年、そして発電施設は 25 年とした。

69

表 3.3-1 政策評価リスト

2015-2022

2015-2032

2015-2047

2015-2022

2015-2032

2015-2047

2015-2022

2015-2032

2015-2047

2015-2022

2015-2032

2015-2047

産業 PAT制度適用範囲：30% 293 5,346 76,293 110 1,128 7,639 243 1,890 8,223 414 539 577

PAT制度適用範囲：40% 445 9,200 146,236 167 1,940 14,620 397 3,562 17,273 425 562 597

家電 5年毎に省エネラベル2つ分の効率改善 291 3,864 39,803 127 996 4,931 1,016 5,598 21,749 3,053 4,055 5,555

（販売） 5年毎に省エネラベル3つ分の効率改善 538 6,658 62,838 233 1,703 7,732 1,626 8,389 31,141 2,710 3,709 5,365

商業ビル ECBC適用率：2027年75%、2032年100% 56 853 12,672 27 242 1,857 537 3,977 25,080 1,953 2,605 3,000

（新設） ECBC適用率：2022年75%、2027年100% 2,101 11,769 76,633 49 395 2,659 888 5,469 32,651 1,818 2,379 2,760

自動車貨物車の燃費基準設定 410 8,420 73,479 33 404 1,965 241 1,746 6,912 1,460 1,877 3,417

(新車) 電動車販売：2032年30%、2047年60% 477 10,630 104,092 1 12 -34 1,343 10,205 43,676 277,048 884,760 -

発電 U-SC＆IGCC：2032年50％、2047年95％ 210 2,678 39,811 79 785 6,590 279 2,357 22,868 495 690 1,454

非化石電源：2032年350GW、2047年850GW 348 5,572 50,663 191 1,992 9,760 1,171 10,020 51,809 693 1,408 2,804

非化石電源：2032年780GW、2047年1600GW 1,230 22,193 176,606 683 7,828 34,468 7,421 40,861 130,059 1,163 1,483 2,253

部門

CO2削減量（MｔCO2）投資コスト（billion IR） CO2削減コスト（IR/tCO2）

政策

輸入節減額（billion IR）

CO2排出量削減という点では、当然、非化石電源（原子力、再生可能エネルギー）の拡大が

大きく貢献する。その一方で投資コストも大きくなり、ファイナンスの課題が生じる可能

性もある。一方、PAT政策は他の政策よりもCO2削減コストが低く、費用対効果が大きいこ

とがわかる。

産業部門は省エネルギーのポテンシャルが大きく、PAT制度の強化・拡大により化石燃料輸

入金額やCO2排出量を大きく抑制することができる。また、CO2削減コストも相対的に低く、

政策リストのなかでは、優先すべき政策の一つと言える。

70

第4章シナリオの評価

各シナリオで想定した政策は、一次的にはエネルギー需要に影響を与える。こうしたエネ

ルギー需給構成の変化はさまざまな経済活動に影響を及ぼし、再びエネルギー需要の変化

をもたらすことになる。また、必要なエネルギー投資やエネルギーコストの変化もマクロ

経済やエネルギー需要に、直接・間接に影響を与える。本章では、マクロ経済構造とエネ

ルギー需給構造に関する整合性を考慮したモデルにより、シナリオごとの3E（経済、エネ

ルギー安全保障、環境）の評価を行った。

4.1 経済への影響

マクロ経済への影響は、当モデルにおいては、1）エネルギー消費の抑制に伴う輸入金額の

低減、2）電源構成変化に伴う電力価格の上昇14、3）エネルギー追加投資による既存投資及

び生産資本ストックの縮小15によってもたらされることを想定している。本シナリオ分析で

想定した各政策によるGDPへの影響は、1）による正の効果と、2）及び3）による負の効果

の総合的な結果となる。

図 4.1-1に示したとおり、GDPはレファレンスケースに比べてすべてのシナリオで正の効果

をもたらす。2032年時点ではレファレンスケースよりも0.7％～1.8％が拡大し、2047年時点

では1.0％～2.1％拡大する。省エネルギーがより進むSuper Efficiencyケースで、また化石燃

料の消費がより少なくなるCCT & Super Renewablesケースでプラス効果がより大きい。その

背景となるエネルギー輸入金額の節減は、2032年時点で最大14兆ルピー、2047年時点では

89兆ルピーにのぼる。GDPに占める割合は、レファレンスケースの4.3％（2047年）からシ

ナリオによって2.7％～3.6％まで低下する。

14 発電コストの変化分は、すべて電力小売価格に反映されるものと仮定している。 15 各経済主体の予算制約を考慮して、政策の変更によりエネルギーへの投資額が増加した分、既存分野（生

産設備など）への投資額が減ることを仮定している。生産設備能力の低下によって生じた需給ギャップは、

価格上昇を通じて調整するモデル構造となっている。

71

図 4.1-1 各シナリオにおけるGDPの影響（対レファレンスケース変化率）

0.7%1.0%

1.5%

1.0%1.3%

1.8%

0%

1%

2%

3%

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&

Supe

r RE

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&

Supe

r RE


[2032]

1.0%1.2%

1.5% 1.5%1.7%

2.1%

0%

1%

2%

3%

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&

Supe

r RE

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&

Supe

r RE


[2047]

図 4.1-2 各シナリオにおけるエネルギー輸入金額の影響（対GDP比）

5.2%4.7% 4.5%

4.0%4.4% 4.2%

3.7%

0%

2%

4%

6%

Refe

renc

e

CCT

CCT

&Hi

gh R

ECC

T &

Su

per R

E

CCT

CCT

&Hi

gh R

ECC

T &

Su

per R

E


[2032]

4.3%3.6% 3.4%

3.0% 3.2% 3.1%2.7%

0%

2%

4%

6%

Refe

renc

e

CCT

CCT

&Hi

gh R

ECC

T &

Su

per R

E

CCT

CCT

&Hi

gh R

ECC

T &

Su

per R

E


[2047]

一方、低炭素電源設備（超々臨界圧石炭火力、風力発電、太陽光発電など）の導入による

発電コストの上昇は、電力価格及び一般物価に大きく影響を与える。2032年時点での電力

価格はレファレンスケースに比べて、CCTケースで4～6％、CCT & High Renewablesケース

で7～8％、CCT & Super Renewablesケースについては20～22％も上昇する。Super Renewables

ケースは、2022年までに再生可能エネルギー電源（大規模水力を除く）175GWを導入する

という政府目標の達成を前提としているが、技術進展・学習効果によるコスト低下が進ま

ないうちに大量導入をした結果、先のような電力価格の上昇につながっている。十分なコ

72

スト低下が織り込まれている2047年時点では、CCT & High Renewablesケースで16～17％の

上昇率となり、2032年時点よりも影響は小さくなっている。各シナリオとも省エネルギー

が進む想定となっているが、電力価格の上昇により、家計のエネルギー購入金額は増大す

る。一方で、このエネルギー費用増加を上回る所得の増加により、僅かではあるが可処分

所得に占めるエネルギー支出の割合は低下する。

図 4.1-3 各シナリオにおける電力価格の影響（対レファレンスケース）変化率

4%7%

20%

6%8%

22%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&

Supe

r RE

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&

Supe

r RE


[2032]

5%8%

16%

6%

9%

17%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&

Supe

r RE

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&

Supe

r RE


[2047]

図 4.1-4 各シナリオにおける一般消費者物価の影響（対レファレンスケース変化率）

2%3%

7%

4%5%

9%

0%

2%

4%

6%

8%

10%

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&

Supe

r RE

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&

Supe

r RE


[2032]

3%

4%

8%

5%

6%

10%

0%

2%

4%

6%

8%

10%

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&

Supe

r RE

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&

Supe

r RE


[2047]

電力価格の上昇や生産資本ストックの縮小を通じた一般消費者物価への影響は、2032年時

73

点で2～9％、2047年時点で3～10％の上昇となっている。相対的に電力価格の影響を大きく

受けた結果となった。

省エネルギー政策に伴う追加的な必要投資額（従来技術と省エネ型技術のコスト差）は、

High Efficiencyケースでは2047年までの累積で62兆ルピー（2014年実質価格）、Super

Efficiencyケースで125兆ルピーにのぼる。電源の低炭素化に伴う追加的な投資額は、CCTケ

ースでは2047年までの累積で23兆ルピー、CCT & High Renewablesで52兆ルピー、 CCT &

Super Renewablesで130兆ルピーとなる。エネルギー追加投資額を年平均でみると、2032年ま

では0.9兆～3.8兆ルピー、2047年までになると、2.6兆～7.7兆ルピーまで拡大する。

図 4.1-5 各シナリオにおけるエネルギー追加投資額（年換算）（対レファレンスケース）

0.7 0.7 0.7 1.5 1.5 1.5 0.1 0.6 2.3 0.1 0.6

2.3

0

2

4

6

8

10

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&

Supe

r RE

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&

Supe

r RE


Power FacilitiesEnergy Efficiency

Tril. IR/yr [2032]

1.9 1.9 1.9 3.8 3.8 3.8 0.7 1.6

3.9 0.7 1.6 3.9

0

2

4

6

8

10

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&

Supe

r RE

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&

Supe

r RE



Tril. IR/yr [2047]

前章では、省エネルギーと低炭素電源への投資についての費用対効果を、コストの直接負

担者（エネルギー消費部門）の視点から分析した。しかし、コストの直接負担者は政策よ

って異なるが、いずれにしても最終負担者は国民になる16。ここでは、一国全体の視点でみ

た場合の省エネ・低炭素電源への投資について、エネルギー輸入の節減額と比較して分析

した。

16 追加コストが、財・サービス価格や電力価格に転嫁される場合でも、あるいは補助金を通じて税金によ

って賄われる場合でも、最終的には国民が負担することになる。

74

2032年までの追加投資額からエネルギー輸入の累積節減額を控除した純追加費用（ネッ

ト・コスト）は、▲1兆ルピー（High Efficiency + CCT）から22兆ルピー（Super Efficiency + CCT

& Super Renewable）となった。ネット・コストが負となったのはHigh Efficiency + CCTシナ

リオだけで、他のシナリオは正となっており、省エネ・低炭素電源への投資による化石燃

料削減のメリットを享受できていない。

図 4.1-6 各シナリオの純追加費用（ネット・コスト）（2032年まで、年換算）

-0.1 0.0 0.9

0.3 0.4 1.2

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

CCT CCT &High RE

CCT & Super RE

CCT CCT &High RE

CCT & Super RE


Import bill savings

Invetments

Net cost

Tril. IR/yr

図 4.1-7 各シナリオの純追加費用（ネット・コスト）（2047年まで、年換算）

-0.6 -0.5 -0.2 -0.4 -0.3 -0.1

-10

-5

0

5

10

CCT CCT &High RE

CCT & Super RE

CCT CCT &High RE

CCT & Super RE


Import bill savings

Invetments

Net cost

Tril. IR/yr

75

2047年まで見た場合には、ゼロ近傍に位置しているものの、すべてのケースで負のネット・

コスト（ネガティブ・コスト）になっており、追加投資額以上の輸入金額削減が可能と見

込まれる。前章でも触れた通り、2047年以降もエネルギー輸入金額の削減は享受できるた

め、ネガティブ・コストはさらに大きくなっていくことが期待される。

4.2 エネルギー安全保障への影響

エネルギー安全保障は、まずエネルギー自給率にて評価を行った。現在66%のエネルギー自

給率は、レファレンスケースでは2022年に58%、2032年に40%、そして2047年には24%まで

低下する見通しである。各種の省エネルギー・低炭素電源化政策の強化によって、化石燃

料の輸入量を抑制でき、2032年の自給率は43～55%まで改善する。2047年時点の自給率では

最大41%まで改善する。省エネルギー政策強化による自給率改善よりも電源政策強化による

効果のほうが大きい。とりわけ、原子力・再生可能エネルギーのゼロ・エミッション電源

の大量導入による効果が大きい。

図 4.2-1 各シナリオにおけるエネルギー自給率

40% 43% 45%

53%

44% 47%

55%

0%

20%

40%

60%

Refe

renc

e

CCT

CCT

&Hi

gh R

ECC

T &

Su

per R

E

CCT

CCT

&Hi

gh R

ECC

T &

Su

per R

E


[2032]

24%27%

31%

38%

29%33%

41%

0%

20%

40%

60%

Refe

renc

e

CCT

CCT

&Hi

gh R

ECC

T &

Su

per R

E

CCT

CCT

&Hi

gh R

ECC

T &

Su

per R

E


[2047]

燃料種別でみると、石油の自給率は現在の23%から2032年に9%、2047年に6%まで低下する

が、シナリオ間での差はほとんど見られない。最大でも0.8%ポイント程度の改善にとどま

る。これは、各シナリオにおいて相対的に電力における省エネルギーが大きく、電源構成

76

の低炭素化においても石油火力発電への影響はほとんどないためである。また、石油輸入

の中東依存度低減への効果も小さい。現在の中東依存度は59%程度であるが、2032年には

82%、2047年には88%まで上昇する見通しである。しかし、省エネ・電源低炭素化シナリオ

において、最大でも1.5%ポイント程度の低下にとどまる。

石炭の自給率は、現在の67%から2032年に38%、2047年に19%まで低下する見通しである。

主に電力需要増加に伴う石炭火力発電の拡大により、石炭輸入が増加していく。電力の省

エネルギーと電源の低炭素化を進めることで、石炭需要を大きく抑制することができ、2032

年の石炭自給率は最大で60%と、現在に近い水準まで改善できる。2047年時点の自給率は23

～36％と、最大で2倍近く改善できる。

天然ガス（LNG）の輸入量は、現在の17bcm（billion cubic metre）から、2032年には111bcm

を超え、2047年には400bcmに達する見込みである。自給率も、現在の64%から2032年に36%、

2047年に22%まで低下する。省エネ・電源低炭素化の進展により、LNG輸入量は、最大で2

～3割程度抑制することができる。自給率も2032年に38～42%、2047年に25～29%まで改善

する。

4.3 環境への影響

地球環境問題に影響を及ぼすエネルギー起源CO2排出量は、2032年には6.5GtCO2、2047年に

は13.2GtCO2と、現在からそれぞれ約3倍、6倍へと増加する。背景には、電力需要増加に伴

う石炭火力発電の拡大がある。省エネ・電源低炭素化の推進により、エネルギー起源CO2

排出量はレファレンスケースに比べて、2032年時点で9～29%、2047年では15～39%の減少

となる。どのシナリオでも現在よりも増加していく道筋に変わりはない。しかし、GDP当

たりの排出量原単位でみると、2005年比で2032年に36%減、2047年で58%減と大きく改善す

る（レファレンスケース）。各シナリオでは2032年に2005年比42～56%減、2047年に同65～

75％減とさらに改善する可能性がある。

エネルギー消費量の増大は大気汚染など地域環境にも影響を及ぼす。化石燃料燃焼時のNOx

77

排出量は、2032年には8.4MtNOx、2047年には9.7MtNOxと、現在からそれぞれ約3割、5割の

増加となる見込まれる。省エネ・電源低炭素化の推進により、NOx排出量はレファレンスケ

ースに比べて、2032年時点で7～18%、2047年では12～27%の減少となる。

図 4.3-1 各シナリオにおけるエネルギー起源CO2排出量

6.5 6.0 5.74.9

5.7 5.44.6

0

5

10

15

Refe

renc

e

CCT

CCT

&Hi

gh R

ECC

T &

Su

per R

E

CCT

CCT

&Hi

gh R

ECC

T &

Su

per R

E


GtCO2 [2032]

13.2

11.2 10.59.0

10.3 9.68.0

0

5

10

15

Refe

renc

e

CCT

CCT

&Hi

gh R

ECC

T &

Su

per R

E

CCT

CCT

&Hi

gh R

ECC

T &

Su

per R

E


GtCO2 [2047]

図 4.3-2 各シナリオにおける高レベル放射性廃棄物

27 2734

4427

3444

0

50

100

150

Refe

renc

e

CCT

CCT

&Hi

gh R

ECC

T &

Su

per R

E

CCT

CCT

&Hi

gh R

ECC

T &

Su

per R

E


kcm [2032]

54 54

79

121

54

79

121

0

50

100

150

Refe

renc

e

CCT

CCT

&Hi

gh R

ECC

T &

Su

per R

E

CCT

CCT

&Hi

gh R

ECC

T &

Su

per R

E


kcm [2047]

一方、原子力発電の増加により高レベル放射性廃棄物の発生量も増加する。インドでは使

用済み核燃料の再処理に伴い、現在約10,000m3の高レベル放射性廃棄物を保有している17。

17 VT Padmanabhan and Joseph Makolil1, “India's Underground Radioactive Waste Disposal site at Gogi in Karnataka?”, February 2015

78

将来は、さらなる原子力発電の拡大により、2032年には27,000m3、2047年には54,000m3の高

レベル放射性廃棄物を保有する見込みである。その量は電源低炭素化ケースではさらに増

加し、2032年には最大44,000m3、2047年には最大121,000m3に達する可能性がある。高レベ

ル放射性廃棄物の隔離処分技術が確立していない現状では留意すべき指標の一つである。

4.4 総合的な評価

表 4.4-1及び表 4.4-2は、3E（経済、エネルギー安全保障、環境）を評価する主要指標を各

シナリオ間でまとめたものである。すべての指標で最も優れているシナリオは存在しない。

代表的な3E指標（GDP、自給率、CO2排出量）を見ると、シナリオVI「Super Efficiency +

CCT&Super Renewables」が最も優れている。しかし、省エネ・電源低炭素化投資の費用対

効果、電力価格や高レベル放射性廃棄物などを重要視すれば、このシナリオは選ばれない

かもしれない。各シナリオには一長一短がある。どのシナリオを選択するかはインドの経

済・社会事情を十分に汲み取る必要があるが、極端な短所を排除するという視点でみれば、

シナリオV「Super Efficiency + CCT&High Renewables」は選ばれやすいシナリオと言えるの

ではないか。

表 4.4-1 各シナリオの3E評価（2032年）

GDP

Elec

tric

ity P

rice

Fuel

Impo

rt B

ills

Cum

ulat

ive

Ener

gyIn

vest

men

ts

Inve

stm

ents

vs.

Impo

rt S

avin

gs

Ener

gy S

elf-

suffi

cien

cy

LNG

Impo

rts

Mid

dle

East

Depe

nden

cy in

Oil

impo

rts

Ener

gy-r

elat

ed C

O2

emiss

ions

NOx

emiss

ions

Rad

ioac

tive

Was

te(H

LW)

Reference 516 100 68 - - 40% 111 81.8% 6.5 8.4 26.7

CCT I 520 104 63 16 -1 43% 101 80.9% 6.0 7.8 26.7

CCT & High Renewables II 521 107 61 23 1 45% 98 81.0% 5.7 7.6 34.1

CCT & Super Renewables III 524 120 56 54 16 53% 95 81.1% 4.9 7.1 43.7

CCT IV 522 106 60 30 5 44% 95 80.5% 5.7 7.6 26.7

CCT & High Renewables V 523 108 58 38 7 47% 92 80.6% 5.4 7.4 34.1

CCT & Super Renewables VI 526 122 53 68 22 55% 87 80.7% 4.6 6.9 43.7

unit

Tril.

IR(2

011p

rice)

Refe

renc

e=1

00

Tril.

IR

Tril.

IR(v

s. Re

f.)

Tril.

IR(v

s. Re

f.)

% bcm %

GtCO

2

MtN

Ox

kcm

Economy Energy Security Environment

High

Effic

ienc

ySu

per

Effic

ienc

y

（注）HLW: High Level Waste

79

表 4.4-2 各シナリオの3E評価（2047年）

GDP

Elec

tric

ity P

rice

Fuel

Impo

rt B

ills

Cum

ulat

ive

Ener

gyIn

vest

men

ts

Inve

stm

ents

vs.

Impo

rt S

avin

gs

Ener

gy S

elf-

suffi

cien

cy

LNG

Impo

rts

Mid

dle

East

Depe

nden

cy in

Oil

impo

rts

Ener

gy-r

elat

ed C

O2

emiss

ions

NOx

emiss

ions

Rad

ioac

tive

Was

te(H

LW)

Reference 1604 100 306 - - 24% 400 88.1% 13.2 9.7 53.9

CCT I 1620 105 269 85 -20 27% 350 87.3% 11.2 8.6 53.9

CCT & High Renewables II 1623 108 259 114 -18 31% 342 87.3% 10.5 8.3 78.9

CCT & Super Renewables III 1628 116 239 192 -7 38% 330 87.4% 9.0 7.7 120.5

CCT IV 1628 106 247 148 -12 29% 315 86.5% 10.3 7.9 53.9

CCT & High Renewables V 1632 109 237 177 -11 33% 304 86.6% 9.6 7.7 78.9

CCT & Super Renewables VI 1637 117 217 255 -2 41% 285 86.6% 8.0 7.1 120.5

unit

Tril.

IR(2

011p

rice)

Refe

renc

e=1

00

Tril.

IR

Tril.

IR(v

s. Re

f.)

Tril.

IR(v

s. Re

f.)

% bcm %

GtCO

2

MtN

Ox

kcm

High

Effic

ienc

ySu

per

Effic

ienc

y


（注）HLW: High Level Waste

80

第5章エネルギー政策へのインプリケーション

以上のように、省エネルギー及び電源低炭素化政策についてケースを想定して、各シナリ

オについてエネルギー需給構造、3E（経済、エネルギー安全保障、環境）について評価を

行った。シナリオ分析によれば、過度な政策強化は必ずしも最良とは限らない。3Eのバラ

ンスをみた適度な政策強度が必要である。

省エネ余地が大きく費用対効果も大きい産業部門

省エネルギーの促進は、インドにとって化石燃料購入額の節減、エネルギー自給率の改善、

そしてCO2排出量の抑制、すなわち3E（経済、エネルギー安全保障、環境）の全要素の改善

に大きく寄与する。部門ごとに想定した各政策では、化石燃料輸入金額及びCO2排出量を大

きく抑制でき、かつ費用対効果が優れているのは産業部門におけるPAT政策の強化・拡大で

あることが分かった（「3.3 政策の評価」参照）。政策リストのなかでは、優先すべき政策の

一つと言える。一方で、インドは「Make in India」政策のもと、製造業の伸びが著しく、ま

た同部門でのエネルギー消費量も急増する見込みである。そのため産業部門の省エネルギ

ー対策が急務と言えよう。

求められるMRV (Monitoring, Reporting & Verification) 能力の増強

PAT制度を強化・拡大するためには、指定エネルギー消費事業者（DCs）の拡大（エネルギ

ー消費量基準の引き下げや対象業種の拡大など）が必要となってくる。PAT第1サイクル

（2012-14年度）では、8業種478の指定事業者が対象であったが、第2サイクル（2016-18年

度）では、11業種621の指定事業者が対象となる。本シナリオ分析では、2047年までにレフ

ァレンスケースで約6千事業者、High Efficiencyケースで約9千事業者、Super Efficiencyケー

スでは約1万2千事業者まで増加することが仮想されている18。

現在、指定エネルギー消費事業者には、エネルギー管理士の設置が義務付けられているが、

18 日本では、現在約 1 万 5 千の工場等がエネルギー管理指定工場等に指定されている（2015 年 7 月末）。

そのうち、約 1 万件が産業部門の工場等となっている。

81

現状でも適任者が不足している状況と言われている。今後、指定事業者数の増大とともに、

エネルギー管理士への需要も拡大する。自社（事業所）のエネルギー消費量をきちんと監

視できていることが、省エネルギーへのインセンティブに繋がる。省エネルギー政策の一

環として、エネルギー管理士適任者の教育も検討に値する。一方で、行政側も各事業者か

ら提出されるエネルギー報告書を適切に処理・監査できる能力が重要である。現在、PAT制

度下における指定事業者からの報告内容を検証する州指定機関（State Designated Agenecy;

SDA）は33機関あるが、その数はさらに必要になる。PAT制度の強化・拡大は、規制する側、

規制される側双方のエネルギー管理、報告処理、検証能力などの増強が課題となるだろう。

省エネルギー対策で競争力向上へ

産業部門における省エネルギーは、本分析でも示したように、投資額に対してエネルギー

支出額の節減効果が大きく、製造コスト低下によって競争力の改善につながる可能性が高

い。PAT制度を軸にした適切な省エネルギー政策は、インド政府が進める製造業優先政策

「Make in India」の効果をさらに強化することができるだろう。

日本での省エネルギー政策の取り組みは、エネルギー消費量も多く、規制・監督・指導が

行いやすい大規模製造業から始まり、家電機器、自動車そして住宅・建築物へと徐々に拡

大していった。省エネルギー政策の成否は規制側の監査能力に懸かっている。インドでも、

産業部門のPAT制度を柱として、MRV機能を強化していくことが最優先課題の一つと考えら

れる。そして、そのノウハウを、家電機器や自動車などの効率基準における検証能力の強

化へと拡げていくのが、省エネルギー政策としては効率的と言えるだろう。

82

第6章出張報告

本研究調査事業の遂行に当たり、全4回のインドへの渡航を行い、インド政府エネルギー関

係機関（NITI Aayog）との協議や、現地エネルギー専門家への本研究内容に関する意見交換、

成果発表等を行った。

6.1 第1回インド出張

本分析内容について、インド政府エネルギー関係機関（NITI Aayog）との協議を行う目的で

訪印した。また、本分析内容についてエネルギー専門家からのヒアリングを行う目的で、

GAIL (India) Limited、TERI - The Energy and Resources Institute、Institute for Defence Studies and

Analyses (IDSA)、及びPetroleum Planing & Analysis Cell (PPAC)を訪問した。

6.1.1 NITI訪問

日時：2016年9月20日 9:00~16:00

場所： NITI Aayog - National Institution for Transforming India

出席者：Dr. Arvind Panagariya (Vice Chairman)、Mr. Amitabh Kant (CEO)、Mr. Anil K. Jain

(Adviser)、Mr. Hrendra Kumar (Joint Adviser)、Mr. Manoj Kumar Upadhyay (Senior Research

Officer)、Dr. Avik Sarkar (Officer on Special Duty)、Ms. Ruchi Gupta (Young Professional)、Mr.

Ripunjaya Bansal (Young Professional)、Ms. Pooja Vijay Ramamurthi (Policy Associate of Energy

Policy Institute at the University of Chicago) 、他数名のNITI Officers、豊田正和（理事長）、山

下ゆかり（理事計量分析ユニット担任）、末広茂（計量分析ユニットグループマネージ

ャー）

Opening Remark：

インドは商業エネルギーの40%を輸入するなど、日本とインドには共通点がある。今日は3

つのトピックを選んだ。まず再エネ（グリッド連携でより多く導入）で、ファイナンス、

規制などの課題がある。地域別に政策を実行するため、どう規制するのかが課題である。

83

次に石炭。インドは世界第４位の石炭生産国だ。クリーンコール技術の導入は、大気汚染

対策にも重要である。そして、LNG。日本では脱石油政策でガスシフトが起きて、石油依

存度は7割から5割以下になった。インドも日本の経験から学びたい。日本とインドのシナ

リオを発表することが次のステップ。最後にステークホルダーや公衆にも研究成果をシェ

アしたい。

Session１：Energy Demand and Supply Situation: Challenges Ahead

トリレンマ（Access and Affordability、Sustainability、Security & Independence）と経済成長の

両立がインドのエネルギーの課題である。エネルギー需要は、エネルギー効率、投資、イ

ンフラが3つの重要な要素である。エネルギー需要はレファレンスシナリオの18GWh（2040

年）まで増えるが、省エネにより14GWhに削減でき、輸入依存度も2030年の50％（レファ

レンス）から37％に減少可能。

3E（Economy, Energy Security and Environment）は両国に共通の課題である。経済活動とエ

ネルギー構造が相互依存となるモデルを使うことで、エネルギー政策の違いによって3E指

標を評価できる。日本では、電源構成における原子力と再エネが、最も重要なエネルギー

政策の課題である。そこで、4種類の電源ミックスを用意して、3Eを評価した。同様の分析

をインドでもできると考える。電源構成や省エネの程度を変えて、6つ程度のAlternativeシ

ナリオを設定して、3Eを評価したらどうか。

Session 2：Impact on Grid due to High Penetration of Renewables

インドでは、2022年までに再エネ175GWの計画があり、現在45GWが認可済みである。風力

発電のポテンシャルは西と南に多い。しかし、西に砂漠、南に高低差のある地域では送電

線が整備されていない。現存のインフラは在来型火力発電向けに整備されており、再エネ

導入にはグリッドの周波数等の調整が必要となる。水力やガスは地域的に集中していて、

ミスマッチがある。需給調整をどこでするかが課題である。また、負荷調整に必要な正確

な情報が不足している。再エネ取引市場創設の必要性も検討しなければならない。

84

日本はインドとは違った事情があるかもしれない。日本の電力需要は飽和に近づいており、

一方で再エネの導入が進むと、供給余剰の発生リスクが高まる。また、グリッドが海峡で

ボトルネックとなり、また東西で周波数が異なるため、国レベルでの需給調整が難しい。

FIT制度の導入後、再エネは急増しているが、さまざまな課題が顕在化している。こうした

課題を解決するために、FIT法の改正、グリッドの強化などを進めているところである。

Session 3：Assessment of Gas/LNG Demand

ガスの国内生産は2011年にかけて増加したが、その後減速している。ガス価格は米HHや英

NBP、カナダのアルバータ州、ロシアガスなどの価格を参考に認可している。ガス導入量の

多いシナリオでは、ガス利用率の増加を想定している。都市部では、PNGによりLPGや灯油

を代替する。三輪車やバイクなどのCNG化やガス火力の導入促進などで、ガス消費は大き

く増える。また、CCS付きガス火力も導入されるとみている。

LNG市場は、2020年までは供給過剰が続く見込みだが、その後はわからない。LNG価格は、

極めて資本集約的なため高額な負担が開発側にあるが、石油価格だけに依存せず、かつ開

発者の負担にもならない価格フォーミュラの合意が必要となる。また、仕向け地条項の廃

止も最優先課題の一つである。スポット取引の増加はアジアハブ形成の必要条件となるが、

低石油価格で生じる課題の一つに上流投資の不足がある。

Session 4：Implication of Clean Technology

石炭は時代遅れではなく、低廉、豊富な資源として発電用として使われ続ける。しかし、

地球温暖化、酸性雨、大気汚染などクリアしなければならない課題は多い。G20 Initiativeの

アクションプランに則って、HELE(High Efficiency Low Emission)を進めていく。とりわけ、

石炭火力の高効率化が不可欠である。

高効率発電技術（SCやIGCC等）を導入する計画がある。国内炭を使えればより良い選択肢。

しかし、IGCCに利用するには洗炭などコストがさらにかかる。SC技術で超大規模石炭火力

（4000MW）の建設が進んでいる。Super Criticalは88GWの追加となり、2017年は100-150GW

85

のSCが導入される。

Way Forward Session

今年は、3トピック（再エネ、LNG、CCT）を選んだが、まだ、NITIはインドの状況を整理

しきれていない。IEEJは、マクロなモデル分析の議論を深める。前提条件を共有して分析す

るのが望ましい。結果についても、部門別のLNG需要や、都市ガスの整備等、結果を示す

表のスタイルについて合意して、共通フォーマットを作れると良い。今後のスケジュール

について、1月下旬にインドでセミナー行うが、NITI側は最終結果になっていないと思う。

年度末にかけて、インドか日本でハイレベルのWSを実施できるとよい。

6.1.2 GAIL訪問

日時：2016年9月19日 10:30~11:30

場所：GAIL (India) Limited

出席者：Mr B.C.Tripathi (Chairman & Managing Director)、Mr Sunit Verma (Dy. General Manager)、

豊田正和（理事長）、山下ゆかり（理事計量分析ユニット担任）、末広茂（計量分析ユニ

ットグループマネージャー）

国土の東半分はエネルギーアクセスが不足している。ガスは発電用でも経済性がないため、

石炭火力が中心となっている。ガス火力は競合できない。太陽光、風力は2022年に175GW

まで入れるという高い目標がある。一方で、ガスには何の目標もない。太陽光は支援を受

けていて、石炭と再エネに挟まれ、ガスにはチャンスがない。インドでも政府がマンデー

トのある火力発電シェアを示すべき。都市部では自動車の排ガスの問題もあり、石炭だけ

が大気汚染源ではない。交通用でのCNG導入も重要だ。コルカタ、チェンナイ、バンガロ

ールはまだガスが来ていない。導入までに3-4年は必要。ハブを形成することで、透明性の

あるLNG価格指標ができることが必要。仕向け地条項の廃止を日本は努力している。米国

は柔軟で、豪州は理解しているが、カタールはまだだ。市場の現実を反映して再交渉すべ

き。欧州ではロシアとのガス契約を再交渉しており、アジア市場もそうすべきである。欧

86

州では契約が反トラスト法の面から不適合とされている。日本についても、契約の法的適

合性が問われているため再交渉が始まると期待する。

6.1.3 TERI訪問

日時：2016年9月19日 12:00~13:00

場所：TERI - The Energy and Resources Institute

出席者： Mr Ashok Chawla (Chairman)、Dr Ajay Mathur (Director General)、Mr Girish Sethi

(Senior Director, Industrial Energy Efficiency)、Dr Ritu Mathur (Director, Green Growth and

Resource Efficiency Division)、ほか5名、豊田正和（理事長）、山下ゆかり（理事計量分析

ユニット担任）、末広茂（計量分析ユニットグループマネージャー）

インドのエネルギー自給率は40％であるが、今後需要の増加とともに、自給率は悪化して

いき、日本と同様に大きな課題になるだろうと考える。気候変動はTERIの分析の通奏低音

だ。これを除き、最も重要なのは、建築・産業・交通部門での省エネだ。インドでは、中

国から省エネ技術を導入する企業が多いが、品質の信頼性が低く、問題となっている。中

国製は安いが、品質やデザインで劣り、サポートも悪い。2番目は再エネのコスト削減。3

番目は電力マネージメント。電力需要は夏に最大だが、冬は3割程度少ない。最大電力向け

の発電所が必要だが、冬は需要が少なくギャップが大きい。再エネではトータルコストに

注目している（需給バランスコストを含む）。需要と供給双方のVolatilityを考慮しないとい

けない。電力の需給バランスはデリケートな課題で、グリッド連結にはバックアップコス

トを含めて高額のコストがかかる。日本では、原子力の問題で、再エネと原子力と火力の

MIXについて議論をした際に、計量分析モデルは有効であった。インド政府は政策ツールを

必要としている。

6.1.4 IDSA訪問

日時：2016年9月19日 17:30~18:30

場所：IDSA - Institute for Defence Studies and Analyses

87

出席者：Mr Jayant Prasad (Director General)、Ms Shebonti Ray Dadwal (Senior Fellow)、Dr

Jagannath P. Panda (Research Fellow and Centre Coordinator)、ほか2名、豊田正和（理事長）、山

下ゆかり（理事計量分析ユニット担任）、末広茂（計量分析ユニットグループマネージ

ャー）

日本、韓国及び中国の専門家とインフォーマルだが、エネルギーガバナンスについて議論

をしたことがある。彼らは今後のエネルギー増加の半分はこの4カ国からであると言ってい

て、エネルギー消費大国として中期的なプランニングは重要だと考える。今年のテーマは

Energy Securityとしている。重要なのは、エネルギー自給率を上げることである。一方、価

格動向にも気をつけなければならない。日本ではアジアハブを設立してアジアLNG価格指

標を創設することを歓迎している。そのためには、仕向け地条項を廃止する必要がある。

仕向け地条項廃止に向けて、この条項がある限りは市場が創設できない。LNG価格が高過

ぎるとインドでは石炭や再エネ中心となり、LNG需要が育たない可能性がある。エネルギ

ー問題を数量化して分析結果を示すことが重要であり、ある政策がどの程度の経済に影響

があるのかといったことを、数字で具体的に示すことにインパクトがある。

6.1.5 PPAC訪問

日時：2016年9月21日 11:00~12:30

場所：Petroleum Planing & Analysis Cell

出席者：Mr Rohit Dawar (Additional Director, Demand & Economic Studies)、山下ゆかり（理事

計量分析ユニット担任）、末広茂（計量分析ユニットグループマネージャー）

インドは、各家庭にクリーンな燃料を供給することに注力している。3年かけて5000万戸の

村落に無料でLPGシリンダーを配布するプログラムを開始した。今後3億戸のLPG世帯が増

えるため、都市部では都市ガスにシフトして農村部にLPGを優先的に回す。国産ガスは国内

で消費すべきという方針である（都市ガス→肥料→発電用の優先順位）。都市ガスの供給エ

88

リアは20都市程度で、3年間で500都市まで拡大したい。同時にCNGステーションも敷設し、

大型軽油自動車やバイクを代替していく。デリーでは、すでに商用車やバスはCNG車でな

いといけない。メトロも整備されて大気汚染は改善されたが、近年は自動車が増えすぎた

ことでまた悪化してきた。インドはベネズエラ原油を多く購入している。ブレントよりも

ずっと安価なため、タンカー運賃がかかってもこちらを選ぶ。各製油所は重質のベネズエ

ラ原油にチューニングしてあるため、世界中のどこからでも輸入して製品にできる。政府

はスポットでは買えないが、民間は安値の原油を調達している。約6割が中東、3割がアフ

リカ、次に南米。ガスはカタールから長期契約で購入している。


本分析内容について、インド政府エネルギー関係機関（NITI Aayog）、及びエネルギー専門

家（4名）とワークショップを行う目的で訪印した。また、本分析内容についてエネルギー

専門家からのヒアリングを行う目的で、TERI - The Energy and Resources Instituteを訪問した。

6.2.1 NITI及びエネルギー専門家とのワークショップ

日時：2016年11月22日 9:30~13:30

場所：NITI Aayog - National Institution for Transforming India

出席者：Mr. Hrendra Kumar (Joint Adviser)、Mr. Surinder Singh (Joint Adviser)、Mr. Manoj Kumar

Upadhyay (Senior Research Officer)、Mr. Dinesh Dhawan (Senior Research officer)、Dr. Ranjan

Kumar Pradhan(Senior Research officer)、Ms Poonam Kapoor (Economic Officer)、Ms. Ruchi Gupta

(Young Professional)、Mr. Ripunjaya Bansal (Young Professional)、Dr. Hiranmaoy Ray (Associate

professor of University of Petroleum and Energy Studies)、Dr. Praveen Ghodke (University of

Petroleum and Energy Studies)、Ms. Pooja Vijay Ramamurthi (Policy Associate of Energy Policy

Institute at the University of Chicago)、Mr. Vaibhav Chaudhary (Energy Policy Institute at the

University of Chicago)、山下ゆかり（理事計量分析ユニット担任）、末広茂（計量分析ユニ

ットグループマネージャー）

89

NITI Aayog 及び外部のエネルギー専門家らと本研究内容に関する議論を行った。まず末広

から研究仮結果報告を行い、以下のようなコメント・意見を受けた。

インドのLNG価格が高過ぎるのでは。現在の輸入価格は6$/MMBTUである。インドの

LNG価格はアジア国際価格よりも低い。しかし、将来の2032年や2047年については、

アジア国際価格を使ってもいいと考える(NITI)。

最終エネルギー需要の増加が大きいが、IESSではここまで大きくならないと思う(NITI)。

我々のモデルでも、高い成長率、製造業シフトで高いエネルギー消費結果となってし

まった。製造業でのエネルギー多消費産業が増え過ぎる。成長率は8.5％でも製造業の

シェアは変更せずに、通常のシェアを維持したら、IESSと同じ結果となった(University

of Chicago)。

製造業のエネルギー消費について。製造業の内訳をみると、政府の方針を反映してい

ると思うが、多消費産業だけが拡大するとは限らない(University of Petroleum and Energy

Studies)。

鉄鋼もセメントもそれほど伸びないはず。中国の例がある。住宅の建設や消費財は伸

びるが、セメントは伸びないと思う(NITI)。

化石燃料の国内生産はIESSのシナリオ2を利用することで良いと思う(NITI)。

6.2.2 TERI訪問

日時：2016年11月22日 15:00~17:00


出席者：Mr. N Vasudevan (Senior Fellow)、Mr. Sachin Kumar (Fellow)、山下ゆかり（理事計

量分析ユニット担任）、末広茂（計量分析ユニットグループマネージャー）

TERIの省エネルギー動向の専門家（産業部門）と本研究内容に関する議論を行った。まず

末広から研究仮結果報告を行い、以下のようなコメント・意見を受けた。

PATはその対象業種、対象企業は今後も拡大していくだろう。

90

製造業が伸びすぎではないか。製造業Value Added のシェアが高いので、エネルギー消

費量の伸びが大きい。NITIの想定であれば仕方がないが。

エネルギー消費量を抑えるために、その他製造業の省エネが進むと仮定することもで

きる。その他製造業の中で、エネルギー寡消費産業の構成が増えてくることは十分に

考えられる。


本分析内容についてエネルギー専門家からのヒアリングを行う目的で、IRADe - Integrated

Research and Action for Development、CEEW - Council on Energy, Environment and Water 及び

TERI - The Energy and Resources Instituteを訪問した。

6.3.1 IRADe訪問

日時：2016年12月19日 10:00~12:00

場所：IRADe - Integrated Research and Action for Development

出席者：Dr Jyoti Parikh (Exective Director)、Dr. Probal Ghosh (Head of Modeling Group)、他4名

の研究者、末広茂（計量分析ユニットグループマネージャー）、有本久子（計量分析ユニ

ット主任研究員）

IRADeのエネルギー経済モデルの専門家と本研究内容に関する議論を行った。まず末広から

研究仮結果報告を行い、以下のようなコメント・意見を受けた。

NITIをベースにしている想定は、非常にambitiousではないか。特に、renewable capacity

を40％にする政府の目標が一番challengingだと思う。2047年における産業部門のValue

addedが高すぎだと思う。サービス部門がもっと成長するだろう。

電源構成低炭素化にはガスにも焦点を当てたほういいのでは（本分析ではCoal &

Renewableに焦点を当て、電源のガス化は検討していない）

石炭については、沿岸側では輸入石炭のほうが安く比較的環境に優しい輸入石炭を使

用している。その他地域については、国産のほうが安いため環境負荷の高い国産を用

91

いて大気汚染が激しい。

6.3.2 CEEW訪問

日時：2016年12月19日 14:00~15:15

場所：CEEW - Council on Energy, Environment and Water

出席者：Dr. Vaibhav Chaturvedi (research fellow)、他15名の研究者、末広茂（計量分析ユニッ

トグループマネージャー）、有本久子（計量分析ユニット主任研究員）

CEEWの環境経済モデルの専門家と本研究内容に関する議論を行った。まず末広から研究仮

結果報告を行い、以下のようなコメント・意見を受けた。

環境政策を強化したら、GDP成長はそれほど高くならないのではないか。High renewable

ケースでもなぜGDPがそんなに高くなるのか。環境投資の増大によって、生産拡大投

資が減少し経済成長率は鈍化するはずである。

原子力廃棄物量はワンススルーを前提として計算しているのか。インドでは核燃料サ

イクルが確立している。

6.3.3 TERI訪問

日時：2016年12月19日 16:00~17:00


出席者：Ms. Akshima Tejas Ghate (Fellow & Associate Director)、Mr. Anant Joshi (Research

Associate)、末広茂（計量分析ユニットグループマネージャー）、有本久子（計量分析ユニ

ット主任研究員）

TERIの省エネルギー動向の専門家（民生部門・運輸部門）と本研究内容に関する議論を行

った。末広から研究仮結果報告を行い、その後インドのS&L制度、燃費基準、及びECBCに

ついてヒアリングを行った。コメント及び回答は以下の通りである。

燃費基準は公示されているものの、まだ実施されていない。インドにおいては

92

Implementationが非常に難しい。燃費基準が2021年にはより強化されるが、その後は不

明である。その後の強化よりも、対象機種の拡大のほうが期待できる。

ハイブリッド車及び電気自動車の導入について5-7百万台が2020年の目標であるが、非

常に達成は難しい。電気スタンドなどのインフラ整備は実施されていない。また、多

くの市でLPG車を推進しているが、ガスステーションやガスラインネットワークが整備

されてない。

インドではheavy duty vehicleが50％占める。PCRA (Petroleum Conservation Research

Association) がトラックの基準を検討している。

S&L制度は、現段階で8つの機器が義務化されている。voluntaryベースのものは今後義

務化されるだろう。

LED普及政策を行っており、Lighitingの省エネtransitionが既に起こっている。energy

efficiencyは2014年を100として2032年には50くらいに改善しているだろう。

ECBCについては現段階で10州が義務化されており、その他10州が準備中である。現在

義務化されている10州だけで、インド全体の50％以上のbuilding stockを占めている。準

備中の10州が義務化されたら、全体で90％を占めるようになる。

次の5カ年計画でECBC 90％適用率達成を計画している。


本分析内容について、インド政府エネルギー関係機関（NITI Aayog）と協議を行う目的で訪

印した。また、本分析を含むNITIと行ってきた共同研究について成果報告シンポジウムを

開催した。

6.4.1 NITI訪問

日時：2017年2月6日 15:30~17:30


出席者：Mr. Anil K. Jain (Additional Secretary)、Mr Hrendra Kumar (Joint Adviser)、Mr. Manoj

Kumar Upadhyay (Senior Research Officer)、Ms. Ruchi Gupta (Young Professional)、Mr. Ripunjaya

93

Bansal (Young Professional)、ほか７名。山下ゆかり（理事計量分析ユニット担任）、末広茂

（計量分析ユニットグループマネージャー）

翌日に行う共同研究についての成果報告シンポジウムについて、事前に資料の内容のすり

合わせを行った。まず、エネ研からを研究結果報告行い、その後NITI側から研究結果報告

があった。コメントは以下の通りである。

GDP成長率8.6％、製造業シェア34％と共通の想定で推計しているが、エネ研の需要見

通しはかなり高い。2047年のNITI見通しが2,000Mtoeに対して、IEEJは2,800Mtoeとかな

り高い。NITIのレベル2シナリオは現状政策による悲観的なシナリオだが、それでも

1,900Mtoe（GDP成長は7.4％）。レベル3シナリオは野心的、レベル4は非常に野心的で、

消費量はさらに下がる（NITI）。

成長率と製造業シェアを考えると、相当省エネをしてもこのくらいのエネルギー需要

になってしまう（IEEJ）。

IEEJ試算では一人当たりCO2排出量が1.7トン（2012年）から8トン（2047年）に増えて

いる。コペンハーゲン会議では、インドは将来でもOECDの一人当たりCO2排出量（IEEJ

注：10トン程度）は超えないと宣言した。インドとしては5トンを超えると心配をし始

める（NITI）。

聴衆は役所の人々を含めてモデルに必ずしも詳しくないので、発表資料を簡素化し、

なるべくシンプルに発表するべき。シンポジウムでは、IEEJとNITIがそれぞれ2つのシ

ナリオに特化して発表することとしたらどうか（NITI）。

6.4.2 研究成果報告シンポジウムの開催

日時：2017年2月7日 9:30~16:00


参加者：NITI Aayog、IEEJ、Embassy of Japan、JETRO、Ministry of Coal、Ministry of External

Affairs、Central Electricity Authority、Petroleum Planning & Analysis Cell、Central Electricity

94

Regulatory Commission、Coal India Ltd.、Policy Associate of Energy Policy Institute at the

University of Chicago、Integrated Research and Action for Development、TERI、UPES Dehradun、

Shakti Energy Foundation、Power System Operation Corporation Limited、Council on Energy,

Environment and Water、Indo-German Forum、Confederation of Indian Industry、Australian High

Commission、India - GIZ、Power Grid Corporation of India Ltd から60名程度が参加。

・シンポジウムのプログラム（当初予定のもの）

9:30 - 9:40 Welcome Address and Overview by Sh. Anil Kumar Jain, Additional Secretary, NITI

9:40 - 9:50 Opening remarks by Sh. Amitabh Kant, CEO, NITI

9:50 - 10:00 Remarks and Overview by Mr. Kenko Sone, Minister, Embassy of Japan in India

10:00 - 11:40 Scenario Study for India and Japan Energy Supply and Demand

10:00 - 10:20 Indian Scenario- Presentation by Mr. Shigeru Suehiro, IEEJ

10:20 - 10:40 Japan Scenario- Presentation by Mr. Shigeru Suehiro, IEEJ

10:40 - 11:00 Indian Scenario- Presentation by Sh. Harendra Kumar, Joint Adviser, NITI

11:00 - 11:20 Japan Scenario-Presentation by Sh. Harendra Kumar, Joint Adviser, NITI

11:20 - 11:40 Discussion & Open Session

11:40 - 12:00 Tea Break

12.00 - 1:30 Impact on Grid due to high penetration of Renewables in India & Japan

12:30 - 12:50 Presentation by Ms. Ruchi Gupta, YP, NITI

12:50 - 1:10 Presentation by Mr. Shigeru Suehiro, IEEJ


1:30 - 2:00 Lunch

2:00 - 3:00 Assessment of Gas/LNG demand in India & Japan

2:00 - 2:20 Presentation by Sh. Ripunjay Bansal, YP, NITI

2:20 - 2:40 Presentation by Ms. Yukari Yamashita, IEEJ


3:00 - 4.00 Clean Coal Technology in India & Japan

3:00 - 3:20 Presentation by Sh. Manoj K. Upadhyay, S.R.O, NITI

95



4:00 - 4:10 Concluding Remarks by Ms. Yukari Yamashita, IEEJ

4:10 - 4:15 Concluding Remarks by Sh. Anil Kumar Jain, Additional Secretary, NITI

共同研究についての成果報告シンポジウムでは、IEEJ、NITIがそれぞれの分析を交互に発表

する形で進行。トピックは、日本、インドのシナリオ分析、再生可能エネルギーの系統連

系への影響、CCT（クリーンコール技術）の分析、そして天然ガス・LNGの分析であった。

本事業に係るインドのシナリオ分析における議論・コメントは以下の通り。

（Q1）IEEJ試算の電源における再生可能エネルギーシェアが、2032年まで増加してその後

減少するのはなぜか。

（A1）再エネ前提はNITIのIESSを参照した。レファレンスケースでは、電力需要が再エネ

普及のスピードよりも早く増加するためシェアが下がる。そのギャップは、石炭火

力で埋めることになる（IEEJ）。

（Q2）都市化や地方電力の中央への連携を考えているか？

（A2）地方と中央の違いは民生用途で反映されていると考えるが、特に分解した分析はし

ていない。産業部門も区別していない（NITI）。

（Q3）再生可能エネルギーの増大について、計量分析でどう反映しているのか？

（A3）原子力と再エネ導入量は政策によって大きく変わりうる。本分析では外生的に設定

している（IEEJ）。

（Q4）NITIとIEEJの結果で大きく異なるところあるが、両者で比較はしたのか。

（A4）時間をかけて、試算結果の検討をした（NITI）。

（Q5）IEEJ試算では、再生可能エネルギーが多いシナリオでは、GDP成長率も高くなって

いる。最近のインド国内の研究では、再エネは経済コストが高いという分析が出て

いるが、再エネが国内生産されると、より高いGDPになるというロジックについて

聞きたい。省エネについても、GDPの増大効果があるのか。

96

（A5）再エネ普及の経済影響の経路は、電力価格の上昇と化石燃料輸入の減少という2種類

がある。燃料輸入の減少によりGDPを増加させる一方で、価格上昇はGDPの下押し

効果がある。IEEJのモデルでは、前者の増大効果の方が上回っているため、ネットで

はGDPは増加することになった。また、省エネも経済へのプラス効果がある（IEEJ）。

・本事業に係るインドのシナリオ分析における資料

発表資料（IEEJ側）

（様式２）

頁図表番号32 表2.2-2

34 表2.2-3

35 表2.2-4

38 図2.2-140 図2.2-2

二次利用未承諾リスト

平成28年度　国際エネルギー使用合理化等対策事業（インド・エネルギー需給シナリオに関する調査）報告書

平成28年度　国際エネルギー使用合理化等対策事業（インド・エネルギー需給シナリオに関する調査）

一般財団法人日本エネルギー経済研究所

タイトル指定エネルギー消費者

エアコンの省エネ性能評価基準及びラベル等級値（一体型タイプ）

エアコンの省エネ性能評価基準及びラベル等級値（セパレートタイプ）

ECBCの建築基準対象分野PAT制度の概要

1

2016

Project for International energy usage

efficiency measurement （Reserach on Indian energy supply and demand scenario）

Report

――Research sponsored by Agency for Natural Resources and Energy, Ministry of Economy, Trade, and Industry――

2017, February

THE INSTITUTE OF ENERGY ECONOMICS Energy Data and Modelling Center (EDMC)

2

Preface

Due to economic globalization, trends in Asia, the centre of global growth, exert great

influences on European, North American and other developed countries, and

resource-rich and other emerging countries. Among Asian countries, India is expected to

replace China as the most populous country in the world by 2030 and is demonstrating

its great potential.

As India’s high economic growth leads to a rapid increase in energy demand, however,

India faces great challenges endangering energy security. India is required to secure

energy resources, to stabilize energy prices, to ensure energy access, to develop

electricity sources for eliminating blackouts affecting economic activities and to take air

pollution prevention and other environmental measures. It thus faces many challenges

to be resolved for sustainable growth. Furthermore, India must promote energy

conservation thoroughly and expand renewable and other clean energy to address

climate change challenges including the achievement of its intended nationally

determined contributions (INDC) submitted for the 21st Conference of Parties to the

United Nations Framework Convention on Climate Change in Paris in 2015.

Japan has revised its Basic Energy Plan and Long-term Energy Supply and Demand

Outlook while learning numerous lessons through the energy mix discussion and

consideration process after the nuclear power plant accident triggered by the Great East

Japan Earthquake. At a time when uncertainties about energy and economy are globally

deepening, knowledge gained through Japan’s experiences may be very useful for

energy policy planning in India and other emerging countries. This joint study analyzes

India’s energy supply and demand scenario through 2032 and 2047, extracts policy

challenges and considers solutions for the purpose of contributing to future Indian

energy policy planning.

3

Table of Contents

PREFACE ......................................................................................................................... 2

BEFORE ANALYSIS ........................................................................................................ 6

CHAPTER 1 ECONOMIC AND ENERGY MODEL STRUCTURE AND REFERENCE

SCENARIO ...................................................................................................................... 10

1.1 ECONOMIC AND ENERGY MODEL STRUCTURE .............................................................................. 10

1.2 MACROECONOMIC MODEL STRUCTURE ..................................................................................... 12

1.3 ENERGY SUPPLY AND DEMAND MODEL STRUCTURE ....................................................................... 14

1.4 FUTURE MACROECONOMIC PICTURE (REFERENCE SCENARIO) ............................................ 18

1.4.1 Major assumptions for macroeconomic model ........................................................... 18

1.4.2 Macroeconomic outlook .......................................................................................... 21

1.5 FUTURE ENERGY SUPPLY AND DEMAND PICTURE (REFERENCE SCENARIO) ............................................ 23

1.5.1 Major assumptions for energy supply and demand model .......................................... 23

1.5.2 Energy demand outlook ........................................................................................... 26

CHAPTER 2 SCENARIOS .............................................................................................. 33

2.1 SCENARIOS ....................................................................................................................... 33

2.2 ENERGY CONSERVATION ........................................................................................................ 34

2.2.1 Overview of Indian energy conservation policies ......................................................... 34

2.2.2 Overview of sector-by-sector energy conservation policies and energy efficiency

improvement assumptions ................................................................................................ 36

2.2.2.1 Residential sector .............................................................................................. 37

(a) Overview of standards & labelling (S&L) programme for apparatus ................................ 37

(b) Efficiency improvement assumptions ............................................................................ 39

2.2.2.2 Commercial sector ............................................................................................. 41

4

(a) Overview of Energy Conservation Building Codes for Commercial Buildings (ECBC)

programme ..................................................................................................................... 41


2.2.2.3 Industry sector .................................................................................................. 44

(a) Overview of PAT initiative ............................................................................................ 44


2.2.2.4 Transport sector ................................................................................................ 48

(a) Overview of vehicle fuel economy standards ................................................................. 48


2.2.3 Energy savings in final consumption sectors ............................................................... 51

2.3 POWER GENARATION MIX ASSUMPTIONS ................................................................................... 53

2.3.1 Indian government targets and regulations regarding power generation capacity ........ 53

2.3.2 Power generation mix scenarios ................................................................................ 55

2.3.3 Power generation mix .............................................................................................. 59

2.4 ENERGY SUPPLY AND DEMAND RESULTS BY SCENARIO .................................................................... 60

2.4.1 Energy supply and demand structure results (2032) .................................................... 60

2.4.2 Energy supply and demand structure results (2047) .................................................... 65

CHAPTER 3 MEASURING POLICY EFFECTS ............................................................ 70

3.1 ENERGY CONSERVATION POLICY EFFECTS ................................................................................... 70

3.1.1 Draft policies for promoting energy conservation ...................................................... 70

3.1.2 Each policy’s energy conservation effect ................................................................... 71

3.1.3 Additional investments and cost-effectiveness for each policy ..................................... 71

3.2 EFFECTS OF LOW-CARBON ELECTRICITY MIX POLICY ....................................................................... 75

3.2.1 Low-carbon electricity mix policy draft ...................................................................... 75

3.2.2 Each policy’s energy conservation effects .................................................................. 75

5

3.2.3 Additional investments and cost-effectiveness for each policy ..................................... 76

3.3 POLICY ASSESSMENT ........................................................................................................... 78

CHAPTER 4 SCENARIO ASSESSMENT ....................................................................... 80

4.1 INFLUENCES ON ECONOMY............................................................................................... 80

4.2 INFLUENCES ON ENERGY SECURITY...................................................................................... 86

4.3 INFLUENCES ON ENVIRONMENT ......................................................................................... 87

4.4 COMPREHENSIVE ASSESSMENT .......................................................................................... 89

CHAPTER 5 ENERGY POLICY IMPLICATION ........................................................... 92

CHAPTER 6 BUSINESS TRIP REPORT ....................................................................... 95

6.1 1ST TRIP TO INDIA ......................................................................................................... 95

6.1.1 Visit to NITI ....................................................................................................... 95

6.1.2 Visit to GAIL ...................................................................................................... 99

6.1.3 Visit to TERI .................................................................................................... 100

6.1.4 Visit to IDSA .................................................................................................... 101

6.1.5 Visit to PPAC ................................................................................................... 102

6.2 SECOND TRIP TO INDIA ................................................................................................. 103

6.2.1 Visit to NITI ..................................................................................................... 103

6.2.2 Visit to TERI .................................................................................................... 104

6.3 THIRD VISIT TO INDIA ................................................................................................... 105

6.3.1 Visit to IRADe .................................................................................................. 105

6.3.2 Visit to CEEW .................................................................................................. 106

6.3.3 Visit to TERI .................................................................................................... 107

6.4 FOURTH TRIP TO INDIA: SYMPOSIUM FOR PRESENTING RESEARCH ACCOMPLISHMENT ...................... 108

6

Before analysis

Indian has the sixth largest economy, and the second largest population of 13 hundred

million in the world. Under young demographic movement, India would become the

largest population country by 2030, overtaking China. India is expected to keep high

economic growth with abundant labour and purchasing power. On the other hand,

energy demand would rapidly increase, which creates numerous challenges for

sustainable growth, such as stable energy supply security and environmental measure of

air pollution, etc. There is a need for thorough energy conservation and promoted

introduction of renewable energy, taking into consideration measures against climate

change problem.

This study conducts several scenario analyses with a focus on Indian energy policies,

and analyzes how each scenario affect Indian energy supply and demand structure and

macro economy. We extract policy challenges and examine the measures through

quantitative scenario analysis, aiming at the contribution for future Indian energy policy

planning.

Cooperation with NITI Aayog

We have collaborated with The National Institution for Transforming India (NITI

Aayog) in order to obtain knowledge of Indian energy matters and policy trends. We

had 5 meetings discussing this study with NITI Aayog in Dehli and Tokyo. Our scenario

analysis refer to IESS (Indian Energy Security Scenarios) which is the energy supply

and demand analysis tool developed by NITI Aayog. We had enormous cooperation

from NITI Aayog as they provide us with future perspective of socioeconomic structure

and advice about our results.

7

NITI Aayog which was established in January 2015, replaced the Planning Commission

which formulated Five Year Plans. NITI Aayog is regarded as a control tower agency

for designing economic policy established under the Modi administration, and as a think

tank aiming for economic reform.

The Management Council is composed of the Chief Minister of the State Government,

and is considered to aim for formulating a bottom-up policy involving state

governments, which is different from a top-down policy management in the era of

Planning Commission. NITI Aayog is an organization under the direct control of the

Prime Minister, chaired by Prime Minister Modi, and submit various analysis reports

and show policy implications to the governments.

NITI Aayog is a group of experts who cover a broad range of topics including economic,

society, and industries as described in Table2. We collaborate with departments

governing Infrastructure-Energy, Climate Change, International Cooperation, General

Administration & Accounts during carrying out this project.

Table1 the overview of NITI Aayog (The National Institution for Transforming India)

Chairperson Prime Minister

Governing Council Chief Ministers of state governments, Lieutenant Governors of the Union Territories

Vice Chairperson Dr. Arvind Panagariya

Full-Time Members

Shri Bibek Debroy, Shri V.K. Saraswat and Shri Ramesh Chand

Ex-officio Members Shri Rajnath Singh, Shri Arun Jaitley, Shri Suresh Prabhu, Shri Radha Mohan Singh

Chief Executive Officer

Shri Amitabh Kant

The role of NITI

committee

・developing cooperative federalism, state’s affirmative participation ・formulating plan on village-level aggregate at the upper level. ・innovative improvement, cooperation with think tank, solving problems across fields/divisions, feedback against the present state of art resource center

Resource: NITI Aayog and Ministry of Foreign Affairs

http://niti.gov.in/team-niti/vice-chairperson

8

Table2 the structure of NITI Aayog(The National Institution for Transforming India)

Subjects Scope Ministries/ Departments

1 Administration Establishment; F.R., Parliament and RTI

D/o Expenditure; M/o Finance, M/o Parliamentary Affairs, Official languages, RTI

2

HRD, Governing Council of Secretariat & Coordination

Governing Council Sectt. NITI Aayog, E- Office monitoring, Education & Sports, Tourism, I&B

M/o HRD, M/o Culture, M/o Youth Affairs & Sports, Tourism, I&B

3 Agriculture & Allied Sectors

Agriculture Productivity, Remunerative Prices- MSP, Agr. Market Reforms: Pradhan Mantri Fasal Bima Yojana

Agriculture and Farmers Welfare; Animal Husbandry & Dairing and Fisheries, Food Processing Industry

4 Data Management & Analysis

Poverty Alleviation and Big Data Management M/o Statistics & Programme Implementation.

5 Governance and Research

Good Governance; Efficient Delivery of Public Services Research Studies

D/o P&T, Pensions & Public Grievances, M/o Consumer Affairs, Food & Public Distribution, Chemicals & Fertilizers

6 Industry Industrial Sector M/o Heavy Industries, Public Enterprises, DIPP, MSME, Steel, Textiles including Handlooms & Handicrafts, Corporate Affairs.

7

Infrastructure- Energy, International Cooperation, General Administration & Accounts

Power, MNRE, Coal, Petroleum & Gas, General Administration & Accounts

M/o Power, D/o Atomic Energy, M/o Coal, M/o NRE, M/o Petroleum & Natural Gas, M/o External Affairs, Overseas Affairs

8 Infrastructure - Connectivity

Connectivity (Airports, Rail, Roads and Ports) Port-led Development

M/o Railways, Road Transport & Highways, Shipping, Civil Aviation.

9 Natural Resources & Environment

Land, Mining/Minerals, Water Resources, PMKSY, Environment & Forests, Holistic Development of Islands North East Region & Sikkim

D/o Land Resources, M/o Environment, Forests & Climate Change, M/o Water Resources, River Development & Ganga Rejuvenation; M/o Mines, Earth Sciences, D/o Atomic Energy, D/o North East Region

10 Project Appraisal, PPP and PIB Across Sectors All Ministries/Departments, except Defence,

Atomic Energy, Space

11 Rural Development MNREGA, Rural Development, Drinking Water & Sanitation, Rural Housing, Urban Housing

M/o Rural Development, Panchayati Raj, Drinking Water & Sanitation, M/o Housing & Urban Poverty Alleviation

12 States Coordination Division & D.P Division

Cooperative Federalism, Decentralization, District Village level plans & BRGF

M/o Home Affairs, M/o Law & Justice and Panchayati Raj

13 Science & Technology

Digital India, Atal Innovation Mission including SETU

D/o Electronics, Information Technology, Telecommunications Information & Broadcasting, D/o Posts, D/o Biotechnology. M/o Science & Technology

14 Social Sector -I Skill Development, Labour & Employment) Urban Development

M/o Skill Development & Entrepreneurship, M/o Labour, D/o Urban Development

15 Social Sector-II Health & Nutrition, Women & Child Development

M/o Health & Family Welfare, M/o AYUSH, Pharmaceuticals, D/o Health Research, Women & Child Development

16 Social Justice & Empowerment SC & BC, Minorities, Tribals

M/o Tribal Affairs, D/o Social Justice & Empowerment, D/o Social Justice, Empowerment of Persons with Disabilities, Minority Affairs.

Source: NITI Aayog http://niti.gov.in/

http://niti.gov.in/

9

Structure of this report

The structure of this report is as follows:

Chapter1 explains the overview of models developed for this scenario analysis and the

result of Reference case which is the basis for measuring the impact assessment.

Chapter2 show the summary of energy conservation policy and low-carbon electricity

mix policies assumed in each scenario, and each scenario’s results of energy demand

and supply structure. Chapter3 estimate the effect and costs of each policy assumed in

Chapter2. Chapter4 shows the detailed assessment of each scenario from the perspective

of the 3E’s (economy, energy security and environment). Chapter5 describes Indian

energy policy implication by learning the knowledge derived by this scenario analysis.

Finally, Chapter6 summarizes business trips to India, associated with this project.

10

CHAPTER 1 ECONOMIC AND ENERGY MODEL STRUCTURE

AND REFERENCE SCENARIO

This study develops some scenarios focusing on India’s energy policy and looks into

how each scenario would influence India’s energy supply and demand structure and

macro economy. In order to quantitatively assess the influences, we build an economic

and energy model for India.

1.1 Economic and energy model structure

Energy demand changes heavily depend on macroeconomic trends. In order to forecast

the future energy supply and demand structure, therefore, we must appropriately reflect

estimates through a macroeconomic model in an energy supply and demand analysis

model and make projections. On the other hand, energy supply and demand structure

changes influence the macro economy through energy trade and costs. In other words,

the macro economy, and energy supply and demand mutually depend on each other. As

shown in Figure 1.1-2, we can use an econometric model integrating a macroeconomic

model and an energy supply and demand model to coherently project future

macroeconomic, and energy supply and demand structures.

Figure 1.1-1 Energy supply and demand model image

Econometric Model based on Keynesian model

Major explanatory variables for economic structure: private consumption, private investment, imports & exports, general prices, etc.

Major explanatory variables for energy demand: production, vehicle ownership , services value added, energy prices, etc.

Econometric model based on Energy balance table of the IEA(demand sectors * energy sources)

Assuming policy scenarios regarding electricity mix and energy conservation

Analysis subject/Major variables : energy trade, energy self-sufficiency, energy investment, CO2 emissions etc.

Macro Economic ModelEnergy Supply

and Demand Model

Economic activity

Energy Prices

Electricity mix

Energy trade

11

Figure 1.1-2 Energy supply and demand model structure [E

nerg

y Sup

ply-

Dem

and

Mod

el]

[Policy Assumptions]

[Mac

roec

onom

ic M

odel

]

Real GDP Module-Consumption-Investment-Exports-Imports

Price Module-GDP deflators-CPI, WPI-Fuel Prices-Electricity Prices

World GDP/Prices

Population

Government Sector-Tax-Expenditure-Subsidy-FiscalBalance

Oil and Gas Sector-Exports-Imports

Nominal GDP Module

Labour Market-Labour Force-Employment-Unempoyment

Trade Sector-Exports-Imports

Total Primary Energy Demand-Production-Exports and Imports-Primary Demand

-Coal-Oil-Natural Gas-Nuclear-Renewables

Transformation Sector-Power Generation-Oil Refinery-Others

Final Energy DemandBy Sector-Industry-Transport-Buildings

By Energy-Oil, Coal, Natural Gas-Electricity-Renewables

Economic Activity-Production

Steel, Ethylene,Cement, Paper

-Car Stock-VA by Activity

International Prices

PowerGeneration-Coal-fired-Oil-fired¥-Gas-fired-Nuclear-Hydro-PV, Wind, etc.

Average Generation Cost

Efficiency policy measures-Industry equipment-Car fuel efficiency-House appliances, etc.

Investment Cost

Energy-related Pollutants-CO2-NOx-Radioactive waste

12

An econometric model projects functions explaining past economic activities and

energy demand with macro variables of other social and economic activities (e.g.,

economic growth, crude oil prices, the number of households, vehicle ownership, etc.)

and extrapolates future explanatory variables into these functions for making future

projections. Parameters (sensitivity coefficients) used for functions are statistically

estimated based on past data (least-square method). While a general equilibrium model

compared frequently with the econometric model is based on an assumption that “each

economic unit behaves rationally based on price information,” people in the actual

world do not necessarily behave rationally. In contrast, the econometric model is based

on an assumption that “each economic unit will behave in the future based on past

experiences.” Unless people substantially change their behavioural principles, past

trends can be used to project future economic and energy supply and demand structures

with great accuracy.

In order to appropriately assess influences of electricity cost changes on demand, the

model adopted for this study projects secondary energy prices consistent with various

premises and macroeconomic assumptions for input into the macroeconomic and energy

supply and demand models. Energy policies are important for projecting future energy

supply and demand. Therefore, we created a summative technology assessment model

for connection with the energy supply and demand model to assess the policy-based

spread of various energy technologies (including energy conservation and renewable

energy technologies).

1.2 Macroeconomic model structure

The macroeconomic model projects a commensurately balanced economic structure

including consumption, trade, government, production, labour and general prices and

calculates economic activity indicators (including production and vehicle ownership)

13

that directly and indirectly influence energy demand. It is built as an econometric model

that includes interdependent variables and allows prices and other variables to serve as

coordinators amid a widening supply-demand gap to achieve (partial) supply-demand

equilibrium.

i. Demand module: Assuming the Keynesian model, the module projects demand

components (private demand including consumption spending and non-residential

investment, public demand including government spending and pubic investment,

and external demand including imports and exports) and combines them into GDP.

ii. Labour module: The module projects labour demand based on labour supply and

economic activity factors estimated from demographic factors.

iii. Price module: The module uses foreign factors such as crude oil prices and

domestic factors like supply-demand gaps to project general and energy prices.

Changes in electricity prices linked to the power generation mix influence not only

energy demand but also general prices.

iv. Fiscal module: The module analyses a fiscal balance based on government spending

and revenues. Tax fluctuates depending on income (or GDP). Meanwhile,

government spending is a demand component.

v. Trade module: The module projects oil, coal and natural gas imports and exports

separated from imports and exports of other goods and services to assess influences

of energy supply and demand changes on domestic economic activities through the

trade balance.

vi. Energy-related activity indicator module: The module projects economic activity

indicators that greatly influence energy demand, including materials production

(including crude steel, ethylene, cement and paper-pulp), vehicle ownership, and

sector-by-sector GDP (including agriculture, forestry and fisheries, and services).

14

1.3 Energy supply and demand model structure

The energy supply and demand model uses economic activity, price and other indicators

from the macroeconomic model to project energy demand in each final consumption

sector. Next, we estimate primary energy demand through energy transformation such as

power sector. It also uses consumption by energy source to calculate energy-related

CO2 emissions. As for the policy-supported expansion of various energy technologies

(including energy conservation and renewable energy technologies), a summative

technology assessment model is created for connection with the energy supply and

demand model. The model structure is based on the energy balance table of the

International Energy Agency (IEA). This means that explanatory functions are available

for 31 energy demand sectors multiplied by 17 energy sources (see Table 1.3-1) to

depict all supply-demand balances.

15

Table 1.3-1 Energy balance table

By Sector By Energy SourcePrimary Energy 1 Production 1 Coal

2 Imports 2 Oil3 Exports 3 Crude Oil4 Stock Change 4 Petroleum Products5 Domestic Primary Energy Demand 5 Natural Gas6 Electricity plants 6 Nuclear7 Oil Refining 7 Hydro8 Other Transformation 8 Geothermal9 Own Use & Losses 9 Wind

10 Statistical Differences 10 Solar PV11 Total Final Cosumption 11 Biomass12 Industory 12 Liquid Biofuel13 Iron and Steel 13 Solid Biomass14 Chemicals 14 Other Renewable Energy15 Ceramic and Cement 15 Electricity16 Paper & Pulp 16 Heat17 Other 17 Total18 Transport19 Road20 Rail21 Aviation22 Navigation23 Non-specified24 Other25 Agriculture26 Residential27 Commercial28 Non-specified29 Non-energy use30 Petrochemical Raw Material31 Other

Transformation

Final EnergyConsumption

The basic structure of the function to calculate final energy consumption is below.

Economic activity indicators include production, vehicle ownership and services GDP

projected with the macroeconomic model. The GDP energy intensity takes a function

form into which energy prices are taken, based on the past trend. As various energy

conservation measures are difficult to treat with the regression analysis (econometric

model), a factor summation model is used to project energy conservation effects.

16

Energy conservation = Economic activity indicator x Energy intensity - Energy conservation

measures

Under a policy scenario, available energy conservation measures for each of the industry,

commercial, residential and transport sectors are summated to project the energy

conservation effects of each measure. This study uses a summation model to project

energy savings for equipment and facilities in the buildings sector and for vehicles in

the transport sector (see Figure 1.3-1).

On a nationwide basis, the energy consumption efficiency of an apparatus is given as

the average for all holdings of the apparatus (holdings efficiency or stock efficiency). In

principle, however, efficiency improvements through new policies or technological

development influence only new apparatuses. Therefore, the influence of new policies

or technological development on the stock efficiency will be limited in the initial phase

but grow as time goes by. Indicating such stock efficiency changes is the factor

summation model.

For an apparatus, the number of units sold in each year and its energy consumption

efficiency (each model year’s efficiency or flow efficiency) are put into the factor

summation model with the survival rate (the rate of units surviving without being

abandoned for troubles or replacements, amounting to 50% at the average service age)

assumed to project each year’s stock efficiency as the weighted average for existing

holdings. The flow efficiency may be changed to meet policy changes and technological

development in each scenario to change the stock efficiency. Then, stock efficiency gaps

between scenarios may be considered as energy conservation effects.

17

Figure 1.3-1 Assessing energy savings for apparatuses and vehicles

The number of units sold

The survial rate of appratuses

Each model year's efficiency

(flow efficiency)

The number of existing holdings' (each model year)

Holdings efficiency(stock efficiency)

Apparatuses subject to projection are refrigerators, air conditioners, fluorescent lamps,

colour televisions, washing machines and storage water heaters in the residential sector,

air conditioning systems (for cooling, heating and ventilation) and lighting equipment in

the commercial sector, and passenger cars and trucks in the transport sector. For these

apparatuses, some energy efficiency scenarios were assumed based on labelling systems,

energy conservation building codes and vehicle fuel efficiency standards.

The transformation sector provides energy required in the final consumption sector. For

example, the electricity generation sector generates and supplies electricity to meet

demand. As shown in the table below, a total of 19 power generation are assumed for

the electricity generation sector that accounts for most of the transformation sector. As

is the case with energy conservation assessment, the factor summation model is used to

calculate a stock-base power generation mix and energy input based on new plant

assumptions (introduction share and generation efficiency). In this model, the average

electricity generation cost (covering construction, operation and fuels) is designed to

change depending on the power generation mix to influence final electricity demand

through electricity prices. As for a share for new plants, some scenarios are assumed as

described in Chapter 2.

18

Table 1.3-2 Electricity sources covered by electricity mix model

CoalSubcritical

Supercritical

Ultra supercritical

IGCC Autoproducer

Natual Gas Steam／GT CC ACC MACC Autoproducer

OilMain activityproducer

Autoproducer

NuclearMain activityproducer

HydroMain activityproducer

Small hydro

Other renewableenergy

Wind Solar PV Solar heat Biomass

(Notes) IGCC: Integrated coal Gasification Combined Cycle GT: Gas Turbine CC: Combined Cycle ACC: (1300℃-class) Advanced Combined Cycle MACC: (1500℃-classed) More Advanced Combined Cycle

Energy consumption in the transformation sector including electricity generators and oil

refining is combined with transformation sector-bypassing final energy consumption

(including coal and biomass) into domestic primary energy demand. Based on the

domestic primary energy demand mix, energy-related CO2 emissions are projected.

Domestic production assumptions are used to calculate coal, oil and natural gas imports

and exports (representing gaps between domestic production and demand), as well as

energy indicators such as energy trade and the energy self-sufficiency rate.

1.4 Future macroeconomic picture (Reference Scenario)

1.4.1 Major assumptions for macroeconomic model

Major economic and social indicators put into the macroeconomic model have been

assumed by NITI (National Institution for Transforming India) Aayog.

Demographics have great influences on future economic growth. India would boost its

population from 1,245 million in 2014 to 1,533 million in 2032, replacing China as the

19

most populous country in the world. While population growth decelerates later, Indian

population is expected to reach 1704 million in 2047. As the average household size

decreases from 4.8 in 2014 to 3.8 in 2047, the number of households would increase

faster than population. As further economic growth leads population to move to urban

areas and promotes the urbanization of rural areas, the urban population rate is expected

rise from 32% in 2014 to 51 % in 2047.

Figure 1.4-1 Outlook for population, urban population rate and household number

10%

20%

30%

40%

50%

60%

0

400

800

1200

1600

2000

2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045

Urban population ratePo

pula

tion,

Hou

seho

lds

(mill

ion)

PopulationHousehold numberUrban population rate

(Sources) World Bank, NITI Aayog

As for world economic trends that influence domestic economic activities through

international trade, and import and export prices, we referred to “Asia/World Energy

Outlook 2016” by the Institute of Energy Economics, Japan. The world economy, which

greatly influences the Indian export environment, would grow at an annual rate of 2.8%

through 2047. Import prices increase at an annual rate of 1.7% through 2047. The

exchange rate is designed to be adjusted with import and export price growth.

20

International energy prices, which greatly influence energy demand, are assumed in

detail as follows. The crude oil price in 2015 dollars is assumed at $104/bbl in 2032 and

$128/bbl in 2047. While global oil demand would continue to increase in line with

robust world economic growth, marginal oil production costs on the supply side is

expected to increase with production shifting to smaller, polar and deepwater oilfields

featuring higher production costs. India’s LNG import price is assumed to rise from

$12/MMBtu in 2013 to $14/MMBtu in 2047. The start of U.S. LNG exports is expected

to contribute to lowering the so-called Asian premium on LNG prices. Coal prices,

though having been very cheap reflecting a loose supply-demand balance, are assumed

to increase over a long term, with demand for coal mainly for power generation

expected to expand in Asia.

Figure 1.4-2 International energy price outlook

49

78

104

128

7 10 12 14

51

68

92

121

0

20

40

60

80

100

120

140

2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045

Oil ($/bbl)

Natual gas ($/MMBTU)

Coal ($/tonne)

(Note) Actual prices are nominal and future prices in 2015 dollars.

(Source) IEEJ “Asia/World Energy Outlook 2016,” etc.

21

1.4.2 Macroeconomic outlook

Following is an economic outlook developed through the macroeconomic model based

on assumptions in the previous section. In developing the outlook, we referred to an

economic structure (including economic growth and manufacturing share targets) given

by NITI Aayog.

India’s economic growth would accelerate through the 2020s. The average annual

growth rate through 2032 would be 9.2% before decelerating slightly to 7.8% later.

Under the “Make in India” policy, export-oriented manufacturers would greatly drive

economic growth. The manufacturing sector’s share of GDP increases from 17% in

2014 to 26% in 2032 and 34% in 2047. Sharp export growth leads the trade balance to

turn black in the first half of the 2020s. A trade surplus would account for nearly 2% of

GDP in the 2030s. Private investment for expanding production also drives economic

growth, with its share of GDP rising from 28% at present to 33% in 2032 and 37% in

2047.

Table 1.4-1 Growth of GDP and its components

Actual

2000-2014 2014-2022 2022-2027 2027-2032 2032-2037 2037-2042 2042-2047

GDP 7.1% 8.4% 10.1% 9.7% 8.5% 7.6% 7.4%

Private Consumption 6.7% 7.8% 9.8% 9.8% 8.5% 7.6% 7.7%

Private Investment 11.7% 9.7% 11.2% 10.4% 9.4% 8.3% 8.0%

GovernmentConsumption

5.6% 6.4% 6.9% 6.8% 6.2% 5.6% 6.0%

Public Investment 4.2% 9.0% 10.5% 11.8% 9.9% 7.3% 6.6%

Exports 12.2% 7.1% 9.1% 8.4% 7.1% 6.1% 5.3%

Imports 11.7% 6.8% 8.2% 8.0% 7.4% 6.5% 6.3%

Projection

22

Figure 1.4-3 Projected GDP by industry

0%

20%

40%

60%

80%

100%

2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045

Servicies

Other industry

Manufacture

Agriculture

As the Indian economy is industrialized rapidly, steel and cement manufacturers

representing energy-intensive industries are expected to greatly boost production.

Production would expand about nine-fold by 2047 for crude steel, about six-fold for

cement, about eight-fold for paper and about seven-fold for ethylene. As household

income and cargo demand expand, vehicle ownership would double from 38 million

units at present to 78 million units in 2022 and expand rapidly to 179 million units in

2032 and 364 million units in 2047. However, vehicle ownership per 1,000 people in

2047 would still be limited to 206 units, less than a half of the present OECD average at

580 units.

Table 1.4-2 Production outlook

million tons2000 2014 2022 2032 2047

Iron & Steel 27 87 164 409 831Cement 95 275 473 927 1,573Paper 4 10 21 49 84Ethylene 2 4 7 15 28Fertilizer 11 13 17 25 48

Actual Projection

23

Figure 1.4-4 Vehicle ownership outlook

0

50

100

150

200

250

0

100

200

300

400

500

2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045

per c

apita

(u

nit/

1000

per

sons

)

Car S

tock

s (m

illio

m u

nit) Car stock

Car per capita

1.5 Future energy supply and demand picture (Reference Scenario)

1.5.1 Major assumptions for energy supply and demand model

In the Reference Scenario, energy technology improvements and diffusion are assumed

to maintain the past trends with present energy policies being continued.

Sector-by-sector energy policies and how to assume energy efficiency are detailed in

Chapter 2.

While referring to energy policies based on the Energy Conservation Act, we assumed

the energy intensity through 2047 for residential, commercial, road and industry sectors1.

As for the residential sector, we followed the Standards & Labelling of equipment and

appliances (S&L) and assumed that efficiency standards will be gradually enhanced.

The energy intensity is expected to improve by about 10% from 2014 in 2022, by 30%

in 2032 and by more than 50% in 2047. In the commercial sector, buildings subject to

the Energy Conservation Building Codes for Commercial Buildings (ECBC) are

1 The energy intensity in the residential sector is energy consumption (excluding traditional biomass) divided by

disposable income. The intensity in the commercial sector is energy consumption divided by the services sector’s GDP. The intensity in the road sector is energy consumption divided by vehicle ownership. The intensity in the industry sector is energy consumption divided by the sector’s GDP.

24

assumed to increase in the future. As the ECBC application is assumed to save energy

consumption by about 30%, the energy intensity would decrease by about 30% from

2014 in 2032 and by nearly 60% in 2047. In the road sector, the present average

corporate fuel efficiency standard (21 km/L for 2021) is assumed to be gradually

enhanced with vehicle fuel efficiency technology continuing the present improvement

trend. The average new vehicle mileage is assumed at 25 km/L for 2032 and 30 km/L

for 2047. The energy intensity would decline to 70% of the 2014 level in 2032 and 50%

in 2047. As for the industry sector, we assumed energy intensity improvements for

major industries based on the PAT (Perform, Achieve and Trade) system. Expecting

growth of industries with higher value added rates, we assumed the GDP energy

intensity to decline by 30% from 2014 in 2022, by 50% in 2032 and by 70% in 2047.

Figure 1.5-1 Energy intensity by sector (100 for 2014)

0

20

40

60

80

100

120

2014 2018 2022 2026 2030 2034 2038 2042 2046

IndustryRoadResidentialCommercial

2014=100

The power generation mix is assumed by reference to NITI Aayog’s IESS (India Energy

Security Scenarios 2047). After nuclear and renewable energy power generation

capacity is assumed, thermal power generation covers the rest of the power generation

to satisfy total electricity demand. Indian electricity generation capacity is projected to

reach 650 GW in 2022, about 1,000 GW in 2032 and more than 2,000 GW in 2047.

25

Coal power generation would account for a majority of the total capacity, though with

its power generation mix share falling 63% in 2014 to 55% in 2032. On the other hand,

the share for solar PV and concentrated solar power triples from 8% at present to 23%

in 2047.

Figure 1.5-2 Power generation capacity assumption

0

500

1000

1500

2000

2000 2014 2022 2032 2047

Others

CSP

PV

Wind

Hydro

Nuclear

Oil

Natural gas

Coal

GW

0%

20%

40%

60%

80%

100%

2000 2014 2022 2032 2047

Others

CSP

PV

Wind

Hydro

Nuclear

Oil

Natural gas

Coal

Domestic fossil fuel production is assumed by reference to the NITI Aayog IESS. Crude

oil production is assumed to increase moderately, with natural gas production expanding

at a relatively high annual rate of 4%. Coal production is assumed to dramatically

increase to meet domestic demand growth. As new coal mine development fails to catch

up with a production fall at operating mines, however, coal production is assumed to

turn down in the second half of the 2030s.

26

Figure 1.5-3 Domestic fossil fuel production assumption

0

100

200

300

400

500

600

2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045

Dom

estic

Pro

duct

ion

(Mto

e)

crude oil

natural gas

coal

1.5.2 Energy demand outlook

Following is an energy demand outlook electricity generators developed by the energy

supply and demand model based on economic and industrial structures calculated from

the macroeconomic model and the abovementioned energy conservation and power

generation mix assumption:

In the Reference Scenario, energy consumption in the industry sector is expected to

continue to expand, tripling from the present level in 2032 and octupling in 2047. This

is because the economy’s rapid industrialization leads domestic production of industrial

products to substantially increase. Energy consumption in the industry sector in 2047

accounts for a majority of final energy consumption (compared with 34% in 2014). In

the transport sector where vehicle fuels is central, energy consumption triples from the

present level in 2032 and quintuple in 2047 as vehicle ownership substantially increases

in line with growth in household income and cargo demand. In the buildings sector

including households, commerce and offices, energy consumption, though growing

more slowly than in other sectors, would triple by 2047 in line with rising living

27

standards and declining unelectrified areas. In this sector, traditional biomass (including

firewood and livestock manure) for cooking now accounts for about two-thirds of

energy consumption. As LPG gas ranges and other highly efficient cookers replace

traditional biomass cookers, nominal energy consumption will be held down2.

Among energy sources, electricity is expected to score the largest demand growth,

quadrupling by 2032 and nonupling by 2047. Particularly, electricity demand in the

industry sector substantially increases. Oil demand in the industry sector sharply grows.

Demand also expands for oil for vehicle and household fuels. Coal demand substantially

rises in steel and cement industries. Natural gas demand, though less than other fuel

demand, also expands mainly in the industry sector. Demand in the industry sector has

great influences on each energy source in consumption.

Figure 1.5-4 Final energy consumption

0

1,000

2,000

3,000

2014 2032 2047

RenewablesElectricityCoalNatural gasOil

Mtoe

0

1,000

2,000

3,000

2014 2032 2047

OthersTransportBuildingsIndustry

Mtoe

2 Meanwhile, energy consumption subject to commercial transactions will increase.

28

Table 1.5-1 Final energy consumption

2014/ 2022/ 2032/ 2047/ 2047/2014 2032 2047 2000 2014 2022 2032 2014

Oil 156 508 928 3.7% 7.1% 6.5% 4.1% 5.5%Natural gas 29 88 236 8.1% 5.5% 7.2% 6.8% 6.6%Coal 114 381 701 8.9% 6.3% 7.5% 4.1% 5.7%Electricity 81 296 702 6.8% 6.9% 7.9% 5.9% 6.7%Renewables 176 198 195 1.4% 1.1% 0.3% -0.1% 0.3%

Industry 191 660 1,439 6.1% 6.3% 7.8% 5.3% 6.3%Buildings 221 394 625 2.4% 3.2% 3.3% 3.1% 3.2%Transport 78 249 367 6.6% 7.7% 5.8% 2.6% 4.8%Others 66 167 331 3.2% 4.4% 6.0% 4.7% 5.0%

Total 556 1,470 2,762 4.1% 5.1% 5.9% 4.3% 5.0%

ProjectionActual(Mtoe)

(Note) “Others” include agriculture, petrochemical and other non-energy sectors.

Coal power generation is expected to cover most of sharply growing electricity demand.

While non-fossil power generation, including nuclear and renewable generation, and

natural gas generation also grows substantially, the rate of dependence on abundant and

cheap coal for generation remains around 70%. Non-fossil electricity sources’ share of

total power generation wouldincrease from 18% in 2014 to 23% in 2022 before failing

to catch up with electricity demand growth and falling to 15% in 2047.

29

Figure 1.5-5 Electricity generation and mix

0%

12%

24%

36%

0

5

10

15

2000 2010 2020 2030 2040

Ow

n us

e &

Tra

nsm

issio

n lo

sses

Gen

erat

ion

and

Dem

and

DemandGenerationTransmission Losses etc.

PWh

0%

20%

40%

60%

80%

100%

2000 2014 2022 2032 2047

Renewables

Hydro

Nuclear

Oil

Natural gas

Coal

Table 1.5-2 Electricity mix and demand

2014/ 2022/ 2032/ 2047/ 2047/2000 2014 2022 2032 2047 2000 2014 2022 2032 2014

[Generation]Coal 390 967 1,518 3,237 7,488 6.7% 5.8% 7.9% 5.7% 6.4%Natural gas 56 63 116 374 1,359 0.8% 8.0% 12.4% 9.0% 9.8%Oil 29 23 31 57 75 -1.8% 3.8% 6.4% 1.8% 3.7%Nuclear 17 36 81 129 181 5.6% 10.6% 4.8% 2.3% 5.0%Hydro 74 132 228 285 322 4.2% 7.1% 2.3% 0.8% 2.7%Renewables 3 68 200 480 1,039 25.0% 14.6% 9.1% 5.3% 8.6%

Total 570 1,287 2,173 4,562 10,464 6.0% 6.8% 7.7% 5.7% 6.6%[Demand]

Industry 158 389 710 1,667 4,180 6.6% 7.8% 8.9% 6.3% 7.5%Others 85 173 233 452 1,046 5.2% 3.8% 6.9% 5.8% 5.6%Residential 79 226 397 777 1,852 7.8% 7.3% 6.9% 6.0% 6.6%Commercial 46 142 252 505 1,009 8.4% 7.4% 7.2% 4.7% 6.1%Transport 8 17 24 41 79 5.2% 4.8% 5.4% 4.4% 4.8%

Total 376 947 1,616 3,443 8,166 6.8% 6.9% 7.9% 5.9% 6.7%

Loss ratio 34% 26% 26% 25% 22%

(TWh) Actual Projection

Annual primary energy demand growth stands at 5.1% through 2022 before accelerating

to 6.2% through 2032 and decelerating to 4.4% through 2047. The average annual

growth through 2047 would be 5.1%, slipping far below the GDP growth rate of 8.6%.

This means the GDP energy intensity would improve at an annual rate of 3.2%, falling

30

to 50% of the 2014 level in 2032 and to one-third in 2047.

Coal demand primarily for the power generation sector would sextuple, with coal’s

share of the primary energy mix rising from 46% in 2014 to 53% in 2032 and to 57% in

2047. The share for fossil fuels including oil and natural gas as well as coal would reach

90% in 2047. CO2 emissions from fossil power generation through 2047 post an

average annual increase of 5.8%, exceeding primary energy demand growth. This

means that energy’s carbon intensity will rise by 23% from the present level. NOx

emissions, though being restricted under enhanced air pollution regulations, would

increase by about 50% from the present level in 2047.

Table 1.5-3 Primary energy demand and CO2 emission outlook

2014/ 2022/ 2032/ 2047/ 2047/2014 2032 2047 2000 2014 2022 2032 2014

Coal 378 1,202 2,433 7.0% 5.6% 7.5% 4.8% 5.8%Oil 185 558 995 3.6% 6.5% 6.2% 3.9% 5.2%Natural gas 43 156 464 4.6% 5.7% 8.8% 7.5% 7.5%Nuclear 9 34 47 5.6% 10.6% 4.8% 2.3% 5.0%Renewabls 209 298 349 2.1% 2.4% 1.6% 1.1% 1.6%

Hydro 11 25 28 4.2% 7.1% 2.3% 0.8% 2.7%PV&Wind 4 37 85 25.2% 16.7% 10.0% 5.7% 9.6%Biomass 194 236 236 1.9% 1.6% 0.7% 0.0% 0.6%

Total Demand 825 2,248 4,289 4.6% 5.1% 6.2% 4.4% 5.1%

GDP intensity(2014=100) 100 56 34 -2.4% -3.0% -3.4% -3.2% -3.2%

CO2 (MtCO2) 2,053 6,546 13,232 6.1% 5.9% 7.3% 4.8% 5.8%NOx (MtNOx) 6.3 8.4 9.7 - 0.6% 2.4% 1.0% 1.3%

(Mtoe) Actual Projection

31

Figure 1.5-6 Primary energy demand growth

0

1

2

3

4

5

2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045

Coal Oil Natural gasHydro Biomass Imported Elec.

Gtoe

Fossil fuel consumption growth influences not only environmental problems but also

energy security problems. As domestic energy demand increases faster than domestic

production, India will have to expand imports to satisfy the demand. Therefore, India’s

energy self-sufficiency rate would fall from 66% in 2014 to 40% in 2032 and to 24% in

2047. India would have to depend on the resource-rich, geographically close Middle

East for most oil imports. The rate of dependence on the Middle East for oil imports is

expected to rise from 59% at present (2015) to 80% in 2032 and to 90% in 2047. Fossil

fuel net imports would increase dramatically in value from an estimated 8 trillion rupees

in 2014 to 60 trillion rupees in 2032 and 300 trillion rupees in 2047. However, fossil

fuel imports’ ratio to GDP will decrease as GDP grows faster.

32

Figure 1.5-7 Energy self-sufficiency rate (left) and fossil fuel imports in value (right)

66%

40%

24%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

2014 2032 2047

6.3%

5.2%

4.3%

0%

1%

2%

3%

4%

5%

6%

7%

0

50

100

150

200

250

300

350

2014 2032 2047

CoalNatural gasOilvs.GDP

tril. IR

33

Chapter 2 Scenarios

In the Reference Scenario in the previous chapter, the energy self-sufficiency rate will

substantially decline, indicating an energy supply and demand structure that is

undesirable from the viewpoint of security. Environmental indicators including

energy-related CO2 and NOx emissions will considerably deteriorate. Against the

Reference Scenario, we develop some other scenarios for assessment from the

viewpoint of the 3 Es -- economy, energy security and environment. This chapter

describes these scenarios.

2.1 Scenarios

To improve energy security and environmental problems, fossil fuel consumption must

be restricted through the promotion of energy conservation and cleaner power

generation sources. For India, a fossil fuel consumption decline will lead to an import

fall, exerting a positive impact on the economy through a trade balance improvement.

Meanwhile, the introduction of high-cost technologies such as highly efficient

electricity generation and renewable energy electricity sources will bring about higher

generation costs that will exert a negative impact on the economy through electricity

price hikes.

This study prepared two scenarios that envisage more energy conservation than the

Reference Scenario and three scenarios that feature lower-carbon power generation

sources than the Reference Scenario. We combine them into six scenarios for the

assessment from the 3 Es viewpoint.

34

Table 2.1-1 Six scenarios

Energy Efficiency Scenario


Pow

er G

ener

atio

n Sc

enar

io

Reference Reference

CCT (Clean Coal Technology) I IV

CCT & High Renewables II V

CCT & Super Renewables III VI

2.2 Energy conservation

India’s energy economy structure lags behind other countries’ structures in promoting

energy conservation, facing energy security and serious air pollution problems

accompanying energy demand growth. Since the 2000s, the Indian government has

launched a wide range of policies including labelling systems, energy conservation

building codes, vehicle fuel economy standards and the PAT (Perform, Achieve and

Trade) initiative for manufacturers to accelerate energy conservation efforts. India can

be expected to enhance energy conservation further and improve energy technologies.

This study assumes energy conservation improvements by reference to these policies

and past trends.

2.2.1 Overview of Indian energy conservation policies

The Indian government established the 2001 Energy Conservation Act in 2001 based on

energy policies adopted in the Ninth Five-year Plan. The act designates 15 industries

(including commercial buildings covering business operators surpassing certain

standards -- 500 kW or large equipment, or 600 kVA or higher electricity contracts) in

Table 2.2-1 as energy intensive industries to promote energy conservation. Business

operators meeting separate standards have been required to appoint energy controllers,

submit energy consumption reports and conduct energy diagnosis. As an independent

35

agency to control energy conservation policy planning and promotion, the Bureau of

Energy Efficiency (BEE) has been set up in the Ministry of Power.

Table 2.2-1 Energy intensive industries designated by Energy Conservation Act

The Energy Conservation Act also provides for a standards and labelling programme to

impose energy standards and labelling requirements for energy consuming apparatus in

the residential sector, as well as for energy conservation building codes for commercial

buildings.

For nine of the 15 energy intensive industries, the government in 2007 designated

business operators consuming energy beyond a certain level as designated consumers,

or DCs, for an energy conservation program. In 2010, the Energy Conservation Act was

revised to set energy conservation targets and launch the Perform, Achieve and Trade

(PAT) system in 2013 for DCs in eight of the abovementioned nine industries, excluding

the railway industry. The system is a mechanism to impose energy conservation

standards on DCs, issue energy saving certificates and trade energy savings. PAT second

cycle has been implemented since 2016, and expand targeted industries to 11.

・ Aluminium ・ Fertilizer ・ Iron & Steel ・ Cement ・ Paper & Pulp ・ Chlor Akali ・ Sugar ・ Textiles ・ Chemicals ・ Railways ・ Port Trust ・ Transport Sector ・ Petrochemicals and Petroleum Refineries ・ Power stations / electricity transmission companies / distribution companies ・ Commercial buildings / establishments

36

Table 2.2-2 Designated energy consumers

Sector Criteria for annual energy consumption

Thermal Power

Station 30,000 metric tonnes of oil equivalent(MTOE) per year and above

Fertilizer 30,000 metric tonne of oil equivalent (MTOE) per year and above

Cement 30,000 metric tonne of oil equivalent (MTOE) per year and above

Iron & Steel 30,000 metric tonne of oil equivalent (MTOE) per year and above

Chlor-Alkali 12,000metric tonne of oil equivalent (MTOE) per year and above

Aluminium 7,500 metric tonne of oil equivalent (MTOE) per year and above

Railways

One traction substation in each Zonal Railway, Production units and

Workshops of Indian Railways having total annual energy consumption of

30,000 MTOE or more under Ministry of Railways

Textile 3,000 metric tonne of oil equivalent (MTOE) per year and above

Pulp & Paper 30,000 metric tonne of oil equivalent (MTOE) per year and above

Source: BEE

As for the transport sector, the BEE announced a fuel economy standard based on the

Energy Conservation Act in 2015 before introducing company-by-company average

fuel economy standards in 20163. In this way, India has implemented various policies to

enhance energy conservation and environmental protection efforts.

2.2.2 Overview of sector-by-sector energy conservation policies and energy efficiency

improvement assumptions

Against the Reference Scenario, we developed two scenarios for different paces and

degrees of energy conservation (High Efficiency and Super Efficiency Scenarios).

While energy technology improvement and diffusion will follow the present trends in

3 The introduction, though having been planned in 2016, was not implemented as of mid-December 2016.

37

the Reference Scenario, energy conservation initiatives will be taken more proactively

through the expansion of regulation targets and the enhancement of regulatory standards

with energy technologies being improved further in the High Efficiency Scenario.

Energy conservation policies will be further enhanced in the Super Efficiency Scenario.

In developing these scenarios, we analysed India’s energy conservation policies and

considered how energy efficiency will be improved. More specifically, we assumed

energy efficiency improvements for each sector by referring to the PAT system in the

industry sector, to the Energy Conservation Building Codes (ECBC) programme in the

commercial sector, to the standards & labelling (S&L) programme for energy

consuming equipment and appliances in the residential sector and to vehicle fuel

economy standards in the transport sector.

2.2.2.1 Residential sector

(a) Overview of standards & labelling (S&L) programme for apparatus

The BEE launched the S&L programme in 2006 to promote the provision of

information to consumers about energy conservation for electrical home appliances. It

developed the energy conservation standards to define energy efficiency rules and

procedures. Sales of products below the minimum energy performance standards

(MEPS) have been banned. MEPS will be gradually raised in the future. Manufacturers

are required to attach star labels indicating energy conservation efficiency standards

ranked in five levels to products. The labelling was initially voluntary and has been

required since 2010 for refrigerators, air-conditioners, dry fluorescents and distribution

transformers. Subject to voluntary labelling are freezers, general-purpose industrial

motors, centrifugal pumps, open well pump sets, submersible pumps, ceiling fans, home

gas stoves, storage water heaters, colour televisions and washing machines. These

products may be subjected to mandatory labelling in the future.

38

As air conditioner demand is expected to expand in India, for example, the S&L

programme is expected to further improve energy conservation. Subject to the S&L

programme are split type air conditioners (with cooling capacity at 11 kW or less) and

unitary type ones for windows. Labelling is required for these air conditioners. Air

conditioners’ energy conservation standards are assessed with the energy efficiency ratio

(EER) that is cooling capacity (watts) divided by energy consumption (watts).

The minimum EER standard for split type air conditioners is 2.50 in 2012-13, 2.70 in

2014-15 and 2.70 in 2016-17. For unitary type ones, the minimum EER is 2.30, 2.50

and 2.50, respectively. Meanwhile, the energy conservation standards have remained

unchanged over the past four years. The following table shows EER standards and star

levels for labelling for split and unitary type air conditioners in 2016-17.

Table 2.2-3 EERs and star levels for air conditioners (unitary type)

Star level valid for unitary type air conditioners




1 Star* 2.50 2.69

2 Star** 2.70 2.89

3 Star*** 2.90 3.09

4 Star**** 3.10 3.29

5 Star***** 3.30

Source: BEE

39

Table 2.2-4 EERs and star levels for air conditioners (separate type)

Star level valid for split type air conditioners




1 Star* 2.70 2.89

2 Star** 2.90 3.09

3 Star*** 3.10 3.29

4 Star**** 3.30 3.49

5 Star***** 3.50

Source: BEE

(b) Efficiency improvement assumptions

In the residential sector, we assumed energy conservation progress for each scenario

while referring to the S&L programme and past energy technology levels for electrical

home apparatus. Specifically, we assumed energy consumption efficiency (flow) for

newly purchased appliances influenced by energy conservation policies and built on the

assumed data to use a factor summation model for projecting energy consumption

efficiency (stock) and calculating energy savings.

As mentioned above, the S&L programme ranks energy conservation assessment

standards for electrical home appliances in five levels and has toughened the standards

every several years. In this study, electrical home appliance manufacturers are assumed

to improve energy conservation assessment to maintain their levels by the next standard

revision (coming in five years). In the Reference Scenario, companies are assumed to

achieve energy conservation performance to raise their levels by one by the next

standard revision (as standards are toughened every several years, energy conservation

achievements may not necessarily lead to higher levels). Based on that energy

conservation improvement rate, we assumed the energy consumption efficiency (flow)

40

of newly purchased appliances. The improvement rate is assumed to decelerate as time

goes by.

Companies are assumed to improve energy conservation to raise their levels by two by

the next standard revision in the High Efficiency Scenario and by three in the Super

Efficiency Scenario. As for refrigerators for which an energy conservation improvement

rate for raising levels by one is as high as more than two times, companies are assumed

to try to raise their levels 1.5-fold in the High Efficiency Scenario and two-fold in the

Super Efficiency Scenario. As for lighting, companies are assumed to raise their levels

1.5-fold in the Reference Scenario, 2.5-fold in the High Efficiency Scenario and

3.5-fold in the Super Efficiency Scenario, with consideration given to proactive policies

including the Bechat Lamp Yojana (BLY) programme and the 2015 National LED

Programme for LED-based Home and Street Lighting.

Table 2.2-5 shows energy consumption efficiency assumptions for major electrical

home appratuses with the 2014 efficiency level set at 100. Lower figures indicate higher

energy efficiency.

41

Table 2.2-5 Assumed energy consumption efficiency for each appliance (100 for 2014)

2014 2022 2032 2047

Ref. 91 86 82

High.EFI 82 74 60

Super.EFI 74 58 47

Ref. 77 70 68

High.EFI 59 39 28

Super.EFI 47 26 17

Ref. 87 79 75

High.EFI 71 55 44

Super.EFI 58 38 28

Ref. 81 69 63

High.EFI 64 44 31

Super.EFI 52 30 19

Air conditioner

Refrigerator

TV

Lighting

100

100

100

100

2.2.2.2 Commercial sector

(a) Overview of Energy Conservation Building Codes for Commercial Buildings (ECBC)

programme

India is expected to substantially expand commercial buildings in line with economic

and population growth. According to the BEE, construction has yet to start for about

two-thirds of building demand predicted for 2030. In order to hold down energy

consumption growth in the commercial sector, therefore, it will be effective to impose

energy conservation regulations on buildings to be constructed in the future.

In 2007, the BEE developed the Energy Conservation Building Codes for Commercial

Buildings (ECBC) in cooperation with the United States Agency for International

Development (USAID). The ECBC programme is designed to improve energy

consumption efficiency in the commercial sector and avoid blackouts and higher energy

prices than in other countries. Buildings subject to the ECBC programme are new

42

commercial buildings that consume 100 kW or more or have contract electricity at 120

kVA or more. Building standards are defined for areas given in Figure 2.2-1.

Furthermore, standards are set for each of five climate categories.

While the central government establishes building standards, state governments are left

to decide whether to require these standards to be applied. At present, only 10 of India’s

29 states have established the requirement. However, the 10 states cover more than 50%

of all existing buildings in India. Furthermore, 10 more states are preparing for the

requirement to expand the coverage to 90%. New buildings meeting the ECBC are

expected to consume 30-40% less energy than traditional buildings.


In the commercial sector, we assumed building energy conservation efficiency trends

for the Reference and two other scenarios by reference to the ECBC and the past

technological levels of ECBC-covered appratuses. ECBC-covered equipment and

appliances subject to analysis with this model are air conditioning equipment (for

cooling, heating and ventilating), lighting equipment and building envelope. Specifically,

we assumed energy consumption efficiency (flow) for newly introduced appratuses

influenced by the ECBC and built on the assumed data to use a factor summation model

for projecting energy consumption efficiency (stock) and calculating energy savings.

43

Figure 2.2-1 Building standard areas subject to ECBC

Source:BEE

In this analysis, the ECBC coverage is assumed to expand through proactive

government initiatives to improve energy consumption efficiency. The ECBC coverage

for new buildings is assumed to increase to 50% in 2050 in the Reference Scenario and

to 75% in 2027 and to 100% in 2032 in the High Efficiency Scenario. In the Super

Efficiency Scenario, the ECBC coverage is assumed to expand five years faster than in

44

the High Efficiency Scenario, reaching 75% in 2022 and 100% in 20274. The ECBC

application is assumed to cut energy consumption by 30% from the present level.

Table 2.2-6 indicates energy efficiency trends for air conditioning appratus (for cooling,

heating and ventilating) and lighting appratus under the abovementioned assumptions.

As for air conditioning appratus, energy consumption in 2047 will decline by 14% from

the present level in the Reference Scenario, by 36% in the High Efficiency Scenario and

by 45% in the Super Efficiency Scenario. Lighting equipment’s energy consumption

will decrease by about 30% in the Reference Scenario, by about 40% in the High

Efficiency Scenario and by about 60% in the Super Efficiency Scenario.

Table 2.2-6 Energy consumption efficiency assumptions for each equipment (100 for

2014)

Energy Efficiency 2014 2032 2047

HVAC

Reference

100

92 86

High Efficiency 70 64

Super Efficiency 6 55

Lighting

Reference

100

79 71

High Efficiency 66 57

Super Efficiency 54 37

(Note) HVAC: Heating, Ventilation and Air conditioning

2.2.2.3 Industry sector

(a) Overview of PAT initiative

The BEE has implemented the Perform, Achieve and Trade (PAT) initiative as a pillar of

the Energy Conservation Act since 2012 to improve energy efficiency in the industry 4 An interview survey indicates that the Indian government’s 13th five-year program may include a target of applying the ECBC to 90% of new buildings by 2022. However, the target may be difficult to achieve.

45

sector. The initiative imposes energy intensity reduction targets by business

establishment on DCs and allows DCs to trade energy saving certificates with each

other. In the first PAT cycle (April 2012 through March 2015), 478 DCs in eight

industries -- thermal power generation, steel, cement, aluminium, chlor-alkali, fertilizer

and paper-pulp -- were subjected to the initiative. Their energy consumption accounts

for about 35% of India’s total energy consumption. In the second cycle (April 2016

through March 2019), oil refining, electricity transmission and distribution, and railway

industries were added to expand the share to about 50%. Energy consumption

reductions (over three years) in the first PAT cycle are estimated by the government at

6.69 million toe, based on specific energy consumption (SEC) and production by DC

between 2007 and 2009. Although the final aggregation has not been completed yet

even after the first PAT cycle finished, currently 427 firms accomplished a reduction of

8.7 million toe. Energy comsumption reductions in the second PAT cycle are estimated

at 8.70 million toe.

Energy saving certificates (ESCerts) are issued to DCs that have achieved energy

intensity reductions beyond their energy intensity reduction targets. DCs failing to

achieve their targets purchase ESCerts from other DCs or pay a penalty. The penalty

amount is the shortfall (target-reduction gap multiplied by baseline production)

multiplied by energy costs. The BEE audits DCs’ compliance with targets along with

designated energy auditors.

46

Figure 2.2-2 Overview of PAT initiative

Source:BEE


Based on energy intensity reduction targets provided by the PAT initiative, we assumed

industry-by-industry energy intensity improvement rates. In the Reference Scenario,

energy technology improvements are assumed to follow the present trends, while the

energy consumption ratio of regulated firms continues until 2047. Through tightening

energy consumption standards of DCs and the expansion of regulation targets, PAT

coverage is assumed to expand 30 percent in High Efficiency Scenario, and further

extend to 40 percent in Super Efficiency Case in addition to assuming to the

enhancement of the reduction target of GDP energy intensity.

47

Table 2.2-7 Assumption of PAT initiative in each scenario


PAT Coverage

Technology Advance（annual）

PAT Coverage

Target enhanceme

nt( % changes

from Ref.）

PAT Coverage

Target enhanceme

nt( % changes

from Ref.） High energy consuming industries

About 50% About 1％ About 60％ About 0.1％

About 80％ About 0.3％

Other industries




Total About 20％ About 2.5％



Figure 2.2-3 indicates energy intensity trends for each industry through 2047. The

energy intensity for the whole of the industry sector (energy consumption divided by

industry sector GDP) in the Reference Scenario will decline to 52 (against 100 for

2014) in 2032, compared with 50 in the High Efficiency Scenario and 48 in the Super

Efficiency Scenario. In 2047, the intensity will fall to 30 in the Reference Scenario,

against 28 in the High Efficiency Scenario and 25 in the Super Efficiency Scenario.

Figure 2.2-3 Industry sector energy intensity assumptions (100 for 2014)

0

20

40

60

80

100

120

2014

2016

2018

2020

2022

2024

2026

2028

2030

2032

2034

2036

2038

2040

2042

2044

2046

2048

2050

REF

EFI

Sup

Iron & Steel

0

20

40

60

80

100

120

2014

2016

2018

2020

2022

2024

2026

2028

2030

2032

2034

2036

2038

2040

2042

2044

2046

2048

2050

REF

EFI

Sup

Chemical

48

0

20

40

60

80

100

120

2014

2016

2018

2020

2022

2024

2026

2028

2030

2032

2034

2036

2038

2040

2042

2044

2046

2048

2050

REF

EFI

Sup

Cement

0

20

40

60

80

100

120

2014

2016

2018

2020

2022

2024

2026

2028

2030

2032

2034

2036

2038

2040

2042

2044

2046

2048

2050

REF

EFI

Sup

paper

0

20

40

60

80

100

120

2014

2016

2018

2020

2022

2024

2026

2028

2030

2032

2034

2036

2038

2040

2042

2044

2046

2048

2050

REF

EFI

Sup

Others

2.2.2.4 Transport sector

(a) Overview of vehicle fuel economy standards

India’s transport sector is substantially expanding in tandem with economic growth.

Due to the expansion of passenger and cargo demand and registered private cars, the

transport sector’s energy consumption has been growing year by year. To support

low-income people, India had implemented a direct subsidy system called the

Administered Pricing Mechanism (APM) since 1976, controlling diesel oil, gasoline

and other petroleum product prices at low levels5. As diesel oil prices have been

relatively low under the price control, massive diesel vehicles have been used, causing

serious air pollution mainly in urban areas. To counter air pollution, the government

launched an emission standard called Bharat Stage since the 1990s. It has also adopted

5 The Indian government repealed the price control for petroleum products in 2002 as controlled prices’ continuous deviation from market prices for petroleum products made it difficult for the government to cover the gap.

49

the National Electric Mobility Mission Plan to promote hybrid and other electric

vehicles, setting the target number of 6-7 million units for hybrid and other electric

vehicles for 2020.

The BEE promulgated a vehicle fuel efficiency standard based on the Energy

Conservation Act in 2015, planning to introduce a company-by-company average fuel

efficiency standard in 20166. Subject to the standard are gasoline, diesel and LPG/CNG

cars weighing 3,500 kg or less and having nine or fewer seats. The fuel economy

standard is set at 18.2 km/L for the initial phase from 2016 and will be raised to 21

km/L in 2021. Given that India’s car ownership is lower than in other developing

countries including Asian nations, the ownership is expected to expand in line with

income growth. Therefore, the fuel efficiency standard is playing a very great role in

mitigating air pollution and conserving energy. An interview survey found that the

government is considering setting a fuel efficiency standard for heavy duty trucks as

well.

Table 2.2-8 Car fuel economy standard

Company-by-companyaverage fuel efficiencystandard

CO2 equivalent

From 2016 18.2km/L 129gm/km

From 2021 21km/L 113gm/km

6 While the government announced that the standard would be introduced in 2016, the introduction was not implemented as of mid-December 2016.

50


In the transport sector, we assumed fuel economy improvements for each scenario while

referring to fuel economy standards and the past improvement trend. Given that the

Indian government promotes electric vehicles, we assumed a case in which electric

vehicles will account for a higher share of the vehicle mix. We assumed the average

energy consumption efficiency (flow) for newly purchased vehicles influenced by the

fuel economy standards and vehicle mix changes and built on the assumed data to use a

factor summation model for projecting the average energy consumption efficiency

(stock) and calculating energy savings.

In the Reference Scenario, the present fuel economy standards are assumed to be

gradually toughened, with vehicle fuel efficiency technologies following the past

improvement trend. In the High Efficiency Scenario, the fuel economy standards are

assumed to be applied to cargo vehicles as well as cars, with fuel efficiency

technologies being improved. In the Super Efficiency Scenario, hybrid and other

electric vehicles (including plug-in hybrid cars) will account for a higher share of the

car sales mix. The share is assumed to increase to 10% in 2022, to 30% in 2032, and to

60% in 2047. Such vehicles’ share of the truck sales mix is assumed to rise as is the case

with cars, reaching 10% in 2022, 25% in 2032, and 50% in 2047.

The stock average fuel economy calculated with the factor summation model is as

follows: The stock average fuel economy for cars, estimated at 15.7 km/L for 2014, will

increase to 27.7 km/L in 2047 in the Reference Scenario (and in the High Efficiency

Scenario). In the Super Efficiency Scenario, the stock average fuel economy for cars

will rise further to 32.4 km/L with hybrid and other electric vehicles accounting for a

larger share of the car sales mix. The stock average fuel economy for trucks will rise to

51

8.6 km/L in 2047 in the Reference Scenario, against 10.7 km/L in the High Efficiency

Scenario and 11.5 km/L in the Super Efficiency Scenario.

Table 2.2-9 Vehicle stock average fuel economy assumptions

2014 2022 2032 2047

Ref. 18.6 22.6 27.5

High.EFI 18.6 22.6 27.5

Super.EFI 18.8 24.0 32.2

Ref. 4.0 4.4 4.9

High.EFI 4.2 5.2 6.2

Super.EFI 4.2 5.3 6.6

Fuel Economy(km/L)

PLDV 15.7

Truck 3.4

(Note) PLDV: Passengers Light Duty Vehicle

2.2.3 Energy savings in final consumption sectors

Figure 2.2-4 indicates sector-by-sector energy intensities projected according to the

abovementioned assumptions7. Energy intensities will decline substantially, by 30-50%

from 2014 in 2032 and by 50-70% in 2047. Energy consumption in the residential

sector in 2032 will be 4% lower in the High Efficiency Scenario and 7% lower in the

Super Efficiency Scenario than in the Reference Scenario. In 2047, the energy

conservation rate will be 8% in the High Efficiency Scenario and 12% in the Super

Efficiency Scenario. The energy conservation rate for the industry and road sectors in

2047 will be 8-13% in the High Efficiency Scenario and 17-18% in the Super Efficiency

Scenario. Energy consumption in the commercial sector will be 16% less in the High

Efficiency Scenario and 23% less in the Super Efficiency Scenario than in the Reference 7 The energy intensity in the residential sector is energy consumption (excluding traditional biomass) divided by disposable income. The intensity in the commercial sector is energy consumption divided by the services sector’s GDP. The intensity in the road sector is energy consumption divided by vehicle ownership. The intensity in the industry sector is energy consumption divided by the sector’s GDP.

52

Scenario, indicating that the sector has the highest energy conservation potential among

the four sectors.

Figure 2.2-4 Sector-by-sector energy intensities

0

20

40

60

80

100

120

140

2000 2010 2020 2030 2040 2050

Reference

High_EFI

Super_EFI

2014Y=100

0

20

40

60

80

100

120

140

160

2000 2010 2020 2030 2040 2050

Reference

High_EFI

Super_EFI

2014Y=100

0

20

40

60

80

100

120

140

160

2000 2010 2020 2030 2040 2050

Reference

High_EFI Super_EFI

2014Y=100

0

20

40

60

80

100

120

140

160

2000 2010 2020 2030 2040 2050

Reference

High_EFI Super_EFI

2014Y=100

Residential Commercial

Industry Road

53

Figure 2.2-5 Energy consumption and energy conservation rates in each scenario (2032,

2047)

4% 7% 8% 12%

0

200

400

600

Ref.

High

.EFI

Supe

r.EFI

Ref.

High

.EFI

Supe

r.EFI

2032 2047

MtoeResidential

5% 7% 16% 23%

020406080

100

Ref.

High

.EFI

Supe

r.EFI

Ref.

High

.EFI

Supe

r.EFI

2032 2047

MtoeCommercial

4% 7% 8% 17%

0

500

1,000

1,500

Ref.

High

.EFI

Supe

r.EFI

Ref.

High

.EFI

Supe

r.EFI

2032 2047

MtoeIndustry

9% 11% 13% 18%

0

100

200

300

400

Ref.

High

.EFI

Supe

r.EFI

Ref.

High

.EFI

Supe

r.EFI

2032 2047

MtoeRoad

(Note) Percenages represent declines from the Reference Scenario.

2.3 Power genaration mix assumptions

In this study, we assumed the power generation mix through 2047 while referring to the

Indian government’s electricity policy and the NITI Aayog IESS.

2.3.1 Indian government targets and regulations regarding power generation capacity

One of the most important challenges for India is to expand and enhance power

generation capacity in response to electricity shortages accompanying economic growth.

As of 2013, 240 million or 19% of India’s total population had no access to electricity

54

(according to the IEA). In a bid to eliminate unelectrified regions as early as possible,

the government has advocated the 24x7 Power for All by 2022 with a campaign for

allowing all villages to have access to electricity by 2019.

At present, there are many projects to build new cheap coal power plants to expand

power generation capacity. On the other hand, regulations on pollutant emissions from

coal power plants have been enhanced to stop the deterioration of air pollution, with

standards prepared for particulate matter (PM), sulphur dioxide (SO2), nitrogen oxide

(NOx) and other emissions. In a bid to improve coal power generation efficiency, India

also plans to adopt highly efficient super critical pressure boiler power generation for

new coal power plants from 2017.

Meanwhile, the Indian government has an INDC target of reducing the ratio of

greenhouse gas emissions to GDP by 33-35% from 2005 till 2030 to mitigate global

warming. To achieve the target, it has come up with a target of raising non-fossil

electricity sources’ share of total power generation capacity to 40% by 2030. Under the

target, it has a plan to expand renewable energy power generation capacity (excluding

large-scale hydro) to 175 GW by 2022. The renewable power generation capacity target

includes 100 GW for solar PV, 60 GW for wind, 10 GW for biomass and 5 GW for

small-scale hydro. As of November 2016, renewable power generation capacity stood at

46 GW, indicating that India plans to triple the capacity in six years.

As of November 2016, 22 nuclear reactors with total capacity of 6.2 GW were in

operation and five reactors with 5.3 GW under construction. In addition, 20 reactors

with 18.6 GW have been planned and authorized. If the plan is implemented, nuclear

plants with total capacity of 28 GW will be in operation in the mid-2020s. Separately,

the Nuclear Power Corporation of India Ltd. (NPCIL) is considering building 55 new

55

reactors with 64 GW (to boost total capacity to 92 GW for reactors in operation, under

construction and under planning). To help achieve the INDC target, the Indian

government has vowed to try to expand nuclear power generation capacity to 63 GW by

2032 unless there are constraints on nuclear fuel supply. It is also planning to raise

nuclear energy’s share of total power generation to 25% by 2050.

2.3.2 Power generation mix scenarios

In this study, we assumed three scenarios to achieve a low-carbon power generation mix

by improving thermal power generation efficiency and spreading non-fossil power

generation (nuclear and renewable generation).

2.3.2.1 CCT (Clean Coal Technology) Scenario

In the Reference Scenario, mainly coal power generation is assumed to respond to

rapidly expanding electricity demand. New coal power plants will mainly adopt sub

critical and super critical pressure power generation. In the CCT scenario, more efficient

ultra super critical and IGCC (Integrated Gasification Combined Cycle) coal power

plants are assumed to be introduced faster. Assumptions for other power generation

sources are the same as in the Reference Scenario.

The Reference Scenario assumes that ultra super critical and IGCC plants will be

introduced in or after the second half of the 2030s, while the CCT Scenario assumes that

they will be introduced in or after the second half of the 2020s or 10 years faster. Of

new coal power generation capacity to be installed in 2032, ultra super critical plants

will account for about 30%, IGCC plants for about 20% and super critical plants for

more than 50%. Of new capacity to be installed in 2047, ultra super critical plants will

account for more than 50% and IGCC plants for more than 40%. Of total coal power

generation in 2047, super critical plants will account for 38%, ultra super critical plants

56

for 35% and IGCC plants for 24%. As existing plants are still left, some sub critical

plants will be still in operation even in 2047. The average coal power generation

efficiency will rise from around 33% at present to 38% in 2032 (against 36% in the

Reference Scenario) and to 44% in 2047 (against 39%).

Figure 2.3-1 New coal power generation capacity mix assumptions

100%

64%

41%

11% 11%

36%

59%

89%

54%

89%

51%

5%

32% 29%

52%

14% 20%

43%

0%

20%

40%

60%

80%

100%

2000 2014 2022 2032 2047 2022 2032 2047

Reference CCT

IGCC

Ultra SC

Super Critical

Sub Critical

Figure 2.3-2 Coal power generation mix

100%86%

69%51%

23%

58%

35%

2%

14%31%

49%

62%

42%

56%

38%

11% 5%

35%

4% 4%24%

0%

20%

40%

60%

80%

100%

2000 2014 2022 2032 2047 2022 2032 2047

Reference CCT

IGCC

Ultra SC

Super Critical

Sub Critical

57

2.3.2.2 CCT & High Renewables Scenario

In the Reference Scenario, renewable energy and nuclear power generation is assumed

by reference to the NITI Aayog IESS (Scenario 2), irrespective of electricity demand.

Renewable power generation capacity (excluding large-scale hydro) will reach around

100 GW in 2022, 240 GW in 2032 and 490 GW in 2047. Nuclear power generation

capacity will increase to around 20 GW in 2032 to nearly 30 GW in 2047. In the CCT &

High Renewables Scenario, renewable and nuclear power generation capacity is

assumed to increase substantially. Of coal power generation, sub critical and super

critical power generation is reduced by an equivalent of an increase in other power

generation sources from the CCT Scenario8.

Renewable power generation capacity (excluding large-scale hydro) will be slightly

higher than in the Reference Scenario in 2032 and will exceed 320 GW in 2032 and 800

GW in 2047 in line with the NITI Aayog IESS (Scenario 3). Most renewable generation

capacity will be wind and solar PV generation. A half of nuclear plants under planning

are assumed to go on stream by the mid-2020s in addition to those under construction at

present. Later, nuclear generation capacity will increase to 30 GW in 2032 and to more

than 40 GW in 2047 in line with the NITI Aayog IESS (Scenario 3).

8 Ultra super critical and IGCC capacity is adjusted as necessary with the total power generation balance taken into

account.

58

Figure 2.3-3 Nuclear and renewable power generation capacity (excluding large-scale

hydro)

6 6

19

30 26

43

0

10

20

30

40

50

Reference High case

Nuclear

2032-2047

2014-2032

2014

GW

34 34

237 323

488

812

0

200

400

600

800

1000

Reference High case

Renewables

2032-2047

2014-2032

2014

GW

2.3.2.3 CCT & Super Renewables Scenario

The CCT & Super Renewables Scenario assumes that renewable and nuclear power

generation will expand much faster than in the High Renewables Scenario.

Renewable energy power generation capacity (excluding large-scale hydro) is assumed

to immediately accelerate its expansion and achieve the government target of 175 GW

in 2022. Later, the capacity is assumed to top 730 GW in 2032 and 1,500 GW in 2047

according to the NITI Aayog IESS (Scenario 4). Nuclear plants now under construction

and planning are assumed to go on stream by the second half of the 2020s. By around

2050, 55 reactors with total capacity of 64 GW under consideration are assumed to be

built. Nuclear power generation capacity will thus expand to 47 GW in 2032 and to 80

GW in 2047.

59

Figure 2.3-4 Renewable energy power generation capacity assumptions

34 175

96 237

488

179

733

1536

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

2014 2022 2022 2032 2047 2022 2032 2047

Target Reference Super Renewables

Biomass

Small-hydro

CSP

PV

Wind

GW

2.3.3 Power generation mix

Following are power generation mixes for the above three scenarios. In the CCT

Scenario, coal thermal generation will account for around 70% of total generation as is

the case with the Reference Scenario. The share for more efficient ultra super critical

and IGCC generation will be 7% in 2032 and 41% in 2047. In the two scenarios in

which renewable and nuclear power generation will substantially expand, coal’s share of

the power generation capacity mix in 2047 will decline to 62% and 43%. Renewable

power generation capacity will rapidly expand, with its share of total capacity in 2032

rising to 37% (CCT & High Renewables Scenario) and 60% (CCT & Super Renewables

Scenario). Since capacity utilization rates for volatile renewable generation are low,

renewables’ share of actual power generation will be limited to 22% and 39%. Nuclear

generation, though rapidly expanding, will see its power mix share limited to 3-5% in

2047.

60

Figure 2.3-5 Power generation mix for each scenario

66%

39%28% 26% 17% 18%

9%

32%37% 33%

22%43%

26% 22%13%

7%

24%22%

17%

17%15%

12%

5% 8% 8%8%

8%

13% 13%13%

13%

15% 17% 17% 22%39%

13% 13% 21%38%

0%

20%

40%

60%

80%

100%

Refe

renc

e

CCT

CCT

& H

igh

RE

CCT

& Su

per R

E

Refe

renc

e

CCT

CCT

& H

igh

RE

CCT

& Su

per R

E

2014 2032 2047

Renewables

Nuclear

Oil

Natural gas

IGCC

Ultra SC

Super Critical

Sub Critical

2.4 Energy supply and demand results by scenario

Energy supply and demand structure results are given below for six scenarios into

which the above energy conservation and power generation mix scenarios are

combined.

2.4.1 Energy supply and demand structure results (2032)

From the Reference Scenario, final energy consumption declines by around 4% in the

High Efficiency Scenario and by around 7% in the Super Efficiency Scenario. While

power generation mix changes make little difference in final energy consumption, these

small consumption gaps are attributable to a GDP increase accompanying a fossil fuel

import drop and energy price hikes’ influences on energy demand (see Chapter 4).

While sector-by-sector energy conservation rates have no large gaps, the transport sector

posts the highest rate of 8% in the High Efficiency Scenario and 10% in the Super

Efficiency Scenario, followed by rates for the industry and buildings (residential and

61

commercial) sectors. The “others” sector includes petrochemical raw materials, with no

consideration given to energy conservation. Small changes accompanying power mix

differences are attributable primarily to a chemical product production increase resulting

from GDP growth. The energy conservation rate for electricity demand among energy

sources is relatively high at 8% in the High Efficiency Scenario and 12% in the Super

Efficiency Scenario. There is no major difference between fossil fuels, with the energy

conservation rate for each fossil fuel standing at around 3% in the High Efficiency

Scenario and around 6% in the Super Efficiency Scenario.

Table 2.4-1 Comparison of final energy consumption (by sector) (2032)


CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&Su

per R

E

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&Su

per R

E

Industry 660 634 634 634 612 612 612Buildings 394 378 379 378 369 369 369Transport 249 230 230 231 224 225 226Others 167 167 168 168 168 168 168Total 1,470 1,409 1,410 1,412 1,372 1,373 1,375(change rates vs. reference)Industry 0% -4% -4% -4% -7% -7% -7%Buildings 0% -4% -4% -4% -6% -6% -6%Transport 0% -8% -8% -7% -10% -10% -9%Others 0% 0% 0% 1% 1% 1% 1%Total 0% -4% -4% -4% -7% -7% -7%


Refe

renc

e

62

Table 2.4-2 Comparison of final energy consumption (by energy source) (2032)


CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&Su

per R

E

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&Su

per R

E

Oil 508 484 485 489 474 475 478Natural gas 88 86 86 86 84 84 84Coal 381 368 368 367 356 356 356Electricity 296 274 274 272 261 261 259Renewables 198 198 198 197 198 198 197Total 1,470 1,409 1,410 1,412 1,372 1,373 1,375(change rates vs. reference)Oil - -5% -4% -4% -7% -6% -6%Natural gas - -3% -3% -2% -5% -5% -4%Coal - -3% -3% -4% -6% -6% -7%Electricity - -8% -8% -8% -12% -12% -12%Renewables - 0% 0% 0% 0% 0% 0%Total - -4% -4% -4% -7% -7% -7%

Refe

renc


63

Table 2.4-3 Comparison of energy input for power generation (2032)


CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&Su

per R

E

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&Su

per R

E

Coal 772 670 599 397 630 559 359Oil 19 17 17 16 16 16 14Natural gas 69 62 59 56 58 55 50

Fossil fuels 860 749 676 469 704 631 424Nuclear 34 34 54 84 34 54 84Renewables 95 95 117 183 95 117 183Total 988 878 847 736 833 802 690(change rates vs. reference)



Refe

renc


From the Reference Scenario, energy consumption for power generation declines by

11-26% in the High Efficiency Scenario and by 16-30% in the Super Efficiency

Scenario. As electricity demand is held down in the Super Efficiency Scenario, fuel

input for power generation can be limited. Differences resulting from power mix

changes are attributable primarily to renewable energy conversion efficiency While fuel

input for thermal power generation is estimated based on actual input, input for

renewable generation is assumed as equivalent to electricity generation due to unknown

actual input of hydro, wind, solar PV and other natural energy (IEA). As a result, the

power generation efficiency for renewable energy is assumed at 100%, higher than

30-50% for thermal power fuels. Even if electricity generation remains unchanged, an

increase in renewable energy’s share of the power mix may cause a nominal energy

consumption fall.

64

The fossil fuel conservation rate ranges from 13% to the maximum of 51% (in the Super

Efficiency & Super Renewables Scenario). As CCT is supposed to expand in all

scenarios, coal posts the largest conservation rate. In the Super Renewables Scenario in

which nuclear and renewable energy will expand most, consumption increases 2.5-fold

for nuclear and two-fold for renewable energy from the Reference Scenario.

Table 2.4-4 Comparison of primary energy demand (2032)


CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&Su

per R

E

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&Su

per R

E

Coal 1,202 1,086 1,015 812 1,033 962 762Oil 558 532 533 535 520 521 523Natural gas 156 147 145 141 142 139 134Nuclear 34 34 54 84 34 54 84Renewables 298 298 320 385 298 320 385Total 2,248 2,096 2,067 1,958 2,026 1,996 1,888(change rates vs. reference)Coal - -10% -16% -32% -14% -20% -37%Oil - -5% -4% -4% -7% -7% -6%Natural gas - -6% -7% -10% -9% -11% -14%Nuclear - 0% 61% 149% 0% 61% 149%Renewables - 0% 7% 29% 0% 7% 29%Total - -7% -8% -13% -10% -11% -16%

Refe

renc


From the Reference Scenario, primary energy demand declines by 7-13% in the High

Efficiency Scenario and by 10-16% in the Super Efficiency Scenario. Differences

resulting from power mix changes, as noted above, are attributable to a nominal energy

input decline accompanying renewable energy power generation. In all scenarios, coal

posts the largest consumption cut among energy sources thanks to the CCT introduction.

Oil demand, affected little by power mix changes, records the smallest cut. While coal

and natural gas demand is the smallest in the Super Renewables Scenario, oil in the

65

scenario indicates a little more demand than in other scenarios. This is because a

decrease in fossil fuel imports causes GDP growth to influence energy demand through

various economic activities (see Chapter 4). Nuclear demand, though small in scale,

posts the largest growth, expanding 2.5-fold in the Super Renewables Scenario.

Renewable energy demand growth is limited to around 30% even in the Super

Renewables Scenario because traditional biomass (including firewood and livestock

manure) accounts for most renewable energy demand in India. Traditional biomass

accounts for 93% of renewable energy at present and will capture around 80% even in

2032 (Reference Scenario).

2.4.2 Energy supply and demand structure results (2047)

From the Reference Scenario, final energy consumption declines by around 8% in the

High Efficiency Scenario and by around 14% in the Super Efficiency Scenario. Small

consumption gaps between power mixes are attributable to an energy demand increase

accompanying GDP growth. While sector-by-sector energy conservation rates have no

large gaps, the transport sector posts the highest rate of around 12% in the High

Efficiency Scenario. In the Super Efficiency Scenario, the industry sector and the

transportation sector record the high rates of around 17%. The energy conservation rate

for electricity among energy sources is relatively high at 12% in the High Efficiency

Scenario and 19% in the Super Efficiency Scenario. There are no major difference

between fossil fuels, with the energy conservation rate for each fossil fuel standing at

around 7% in the High Efficiency Scenario and around 11% in the Super Efficiency

Scenario.

66

Table 2.4-5 Comparison of final energy consumption (by sector) (2047)


CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&Su

per R

E

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&Su

per R

E

Industry 1,439 1,324 1,325 1,326 1,200 1,201 1,202Buildings 625 568 568 567 542 542 540Transport 367 323 323 325 304 305 306Others 331 333 333 334 334 334 335Total 2,762 2,548 2,550 2,552 2,380 2,382 2,384(change rates vs. reference)Industry 0% -8% -8% -8% -17% -17% -16%Buildings 0% -9% -9% -9% -13% -13% -14%Transport 0% -12% -12% -11% -17% -17% -16%Others 0% 1% 1% 1% 1% 1% 1%Total 0% -8% -8% -8% -14% -14% -14%


Refe

renc

e

Table 2.4-6 Comparison of final energy consumption (by energy source) (2047)


CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&Su

per R

E

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&Su

per R

EOil 928 863 866 873 814 817 823Natural gas 236 224 224 225 211 211 212Coal 701 649 649 648 593 593 592Electricity 702 618 617 613 569 568 564Renewables 195 194 194 193 193 193 193Total 2,762 2,548 2,550 2,552 2,380 2,382 2,384(change rates vs. reference)Oil - -7% -7% -6% -12% -12% -11%Natural gas - -5% -5% -5% -11% -11% -10%Coal - -7% -7% -8% -15% -15% -15%Electricity - -12% -12% -13% -19% -19% -20%Renewables - 0% -1% -1% -1% -1% -1%Total - -8% -8% -8% -14% -14% -14%

Refe

renc


67

Table 2.4-7 Comparison of energy input for power generation (2047)


CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&Su

per R

E

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&Su

per R

E

Coal 1,643 1,281 1,098 717 1,159 979 606Oil 25 20 22 20 18 20 17Natural gas 228 195 187 176 177 167 149

Fossil fuels 1,896 1,496 1,308 914 1,353 1,166 772Nuclear 47 47 77 142 47 77 142Renewables 150 150 221 364 150 221 364Total 2,093 1,693 1,606 1,420 1,551 1,464 1,278(change rates vs. reference)



Super Efficiency

Refe

renc

e High Efficiency

A drop in energy input for power generation from the Reference Scenario ranges from

19% to the maximum of 39% (in the Super Efficiency & Super Renewables Scenario).

The fossil fuel conservation rate ranges from 21% to 59%. As CCT is supposed to

expand in all scenarios, coal posts the largest conservation rate. In the Super

Renewables Scenario in which nuclear and renewable energy will expand most,

consumption increases three-fold for nuclear and 2.5-fold for renewable energy from the

Reference Scenario.

68

Table 2.4-8 Comparison of primary energy demand (2047)


CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&Su

per R

E

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&Su

per R

E

Coal 2,433 2,014 1,831 1,449 1,829 1,649 1,276Oil 995 924 929 934 871 876 880Natural gas 464 419 411 401 387 377 360Nuclear 47 47 77 142 47 77 142Renewables 349 348 419 561 348 419 561Total 4,289 3,752 3,668 3,487 3,483 3,399 3,219(change rates vs. reference)Coal - -17% -25% -40% -25% -32% -48%Oil - -7% -7% -6% -12% -12% -12%Natural gas - -10% -11% -14% -17% -19% -22%Nuclear - 0% 63% 201% 0% 63% 201%Renewables - 0% 20% 61% 0% 20% 61%Total - -13% -14% -19% -19% -21% -25%

Super Efficiency

Refe

renc

e High Efficiency

From the Reference Scenario, primary energy demand declines by 13-19% in the High

Efficiency Scenario and by 19-25% in the Super Efficiency Scenario. Differences

resulting from power mix changes are attributable to a nominal energy input decline

accompanying renewable energy power generation. In all scenarios, coal posts the

largest consumption cut among energy sources thanks to the CCT introduction. In the

Super Efficiency & Super Renewables Scenario, coal consumption roughly halves from

the Reference Scenario. Meanwhile, oil in the Super Renewables Scenario indicates

slightly more demand than in other scenarios. This is because a decrease in fossil fuel

imports causes GDP growth to influence energy demand through various economic

activities. Nuclear demand, though small in scale, posts the largest growth, expanding

three-fold in the Super Renewables Scenario. Renewable energy demand growth is

limited to around 60% even in the Super Renewables Scenario because traditional

69

biomass (including firewood and livestock manure) accounts for most of renewable

energy demand in India.

70

Chapter 3 Measuring policy effects

This chapter measures effects of energy conservation and low-carbon electricity mix

policies assumed in each scenario. Energy conservation and CO2 emission reduction

effects driven by each policy are measured along with fuel consumption savings through

energy conservation. Energy conservation and low-carbon electricity mix costs

(additional investments) are also estimated for comparison with fuel cost savings to

assess each policy’s cost-effectiveness.

3.1 Energy conservation policy effects

3.1.1 Draft policies for promoting energy conservation

The improvement of energy technologies and the diffusion of energy conservation

technologies are required for promoting energy conservation. Policies to this end

include energy conservation standards and labelling systems in the residential sector, the

Energy Conservation Building Codes (ECBC) programme in the commercial sector, the

Perform, Achieve and Trade (PAT) initiative in the industry sector and fuel efficiency

standards in the transport sector. These policies have been implemented but should be

enhanced through the expansion of policy targets, tougher energy conservation

efficiency standards and other measures to achieve more energy conservation.

This study assumes that in the High Efficiency and Super Efficiency Scenarios, energy

conservation standards will be raised from the Reference Scenario for the residential

sector, with the ECBC requirement coverage expanded for the commercial sector, with

energy technologies improved in industries subject to the PAT initiative and the PAT

coverage expanded for the industry sector, and with the fuel efficiency standard

coverage and the share for hybrid and other electric vehicles expanded and the standards

raised for the road sector.

71

3.1.2 Each policy’s energy conservation effect

While final energy consumption will expand about five-fold by 2047 in the Reference

Scenario, the GDP energy intensity will fall by 46% from the present level in 2032 and

by 66% in 2047. In the High Efficiency and Super Efficiency Scenarios in which energy

conservation technologies will be improved further with regulatory coverage expanded,

the intensity will fall by 49% and 50% in 2032 and by 70% and 72% in 2047. Energy

consumption in the two scenarios will be reduced by 2% and 4% from the Reference

Scenario by 2032 and by 5% and 8% by 2047. Among sectors, the industry sector (the

enhanced PAT initiative) will account for some 50% of the cumulative energy

consumption cut, followed by 20% each for the road sector (enhanced fuel efficiency

standards) and the residential sector (enhanced energy conservation standards). The

share for the commercial sector (expanded ECBC coverage) will be limited.

Figure 3.1-1 Cumulative energy consumption cut in each scenario (left) and

sector-by-sector breakdown (right)

-2.4

-4.1

-5

-4

-3

-2

-1

0


2015-2032 2033-2047

Gtoe-5

-4

-3

-2

-1

0

High Efficiency Super EfficiencyIndustry ResidentialCommercial Road

Gtoe

3.1.3 Additional investments and cost-effectiveness for each policy

When regulatory policies are employed for promoting the introduction of energy

conservation technologies, economic agents will have to pay costs for the introduction

(if no cost is required, the introduction may make progress in line with economic

72

rationality even without any policy). Costs for energy conservation equipment (cost

gaps between conventional and energy conserving technologies) are accumulated to

project additionally required investments.

In the High Efficiency Scenario, additional cumulative investments will total 13 trillion

rupees (in 2014 prices) through 2032 and 62 trillion rupees through 2047. The annual

average through 2047 will be 1.9 trillion rupees, equivalent to some 2% of present GDP.

Of the cumulative investments, the residential and commercial sectors will account for

around 40% and 30% respectively, the industry sector for 14% and the road sector for

13%. In the Super Efficiency Scenario, cumulative investments will total 28 trillion

rupees through 2032 and 125 trillion rupees through 2047. Of the total, the industry

sector will account for some 14%, as in the High Efficiency Scenario. The other three

sectors each will capture some 30%.

While paying such additional costs, economic units introducing energy conserving

equipment will save energy spending. Cumulative energy spending in the High

Efficiency and Super Efficiency Scenarios will be 17 trillion rupees (in 2014 prices) and

27 trillion rupees less than in the Reference Scenario through 2032 and 113 trillion

rupees and 180 trillion rupees less through 2047.

73

Figure 3.1-2 Cumulative energy spending savings (left) and additional investments

(right) [compared with Reference Scenario]

-113

-180-200

-150

-100

-50

0


2015-2032 2033-2047

Tril. IR

62

125

0

50

100

150


2015-2032 2033-2047

Tril. IR

Subtracting energy spending savings from the abovementioned additional investments

produces net additional costs. Through 2032, net additional costs will be around zero in

both the High Efficiency and Super Efficiency Scenarios, indicating benefits from

energy conservation investments failing to emerge. Through 2047, however, spending

savings through energy conservation will exceed initial investment costs in both

scenarios, resulting in negative net costs. In the High Efficiency Scenario, net costs will

total 50 trillion rupees, or 1.5 trillion rupees per year. In the Super Efficiency Scenario,

net costs will aggregate 55 trillion rupees, or 1.7 trillion rupees per year.

Net costs for the industry and residential sectors through 2047 will be negative in both

scenarios, meaning that these sectors will benefit from energy conservation. However,

the commercial sector will have positive net costs in both scenarios, meaning that the

sector’s initial investment costs will exceed energy spending savings. This analysis

simply accumulates required additional investments and energy conservation effects for

the same period. However, energy conservation effects will be generated even after

investments end. Given that commercial buildings will be used for 40 to 50 years, net

74

costs may become negative after 2047. Net costs in the road sector will be negative in

the High Efficiency Scenario (expanding the coverage of fuel efficiency standards to

include trucks) but positive in the Super Efficiency Scenario (expanding hybrid and

other electric vehicles). The positive net costs indicate that prices of hybrid and other

electric vehicles will be too high to justify their introduction simply for economic

reasons.

Figure 3.1-3 Net costs in each scenario (annualized)

-0.2 0.0

-6

-4

-2

0

2

4




-1.5 -1.7

-6

-4

-2

0

2

4

6




Figure 3.1-4 Sector-by-sector net costs in each scenario (through 2047, annualized)

-0.9

-1.7

-3

-2

-1

0

1

2

High EFI Super EFI

Investmentｓ

Tril. IR/yr

-0.2 -0.4

-3

-2

-1

0

1

2

High EFI Super EFI

Fuel Cost Savings

0.4 0.4

-3

-2

-1

0

1

2

High EFI Super EFI

-0.8

0.0

-3

-2

-1

0

1

2

High EFI Super EFI

75

3.2 Effects of low-carbon electricity mix policy

3.2.1 Low-carbon electricity mix policy draft

The improvement of fossil power generation efficiency and the promotion of nuclear

and renewable energy power generation will be required for a low-carbon electricity

mix. Policies for these purposes may include regulatory and economic measures.

In the CCT Scenario for this analysis, power generation efficiency requirements

(including a ban on new sub critical power plant construction) are assumed. In the High

Renewables and Super Renewables Scenarios, subsidies, the FIT and other economic

measures are assumed.

3.2.2 Each policy’s energy conservation effects

In the CCT scenario for which power generation efficiency requirements are assumed,

cumulative coal consumption for power generation will fall by 2% from the Reference

Scenario through 2032 and by 6% through 2047. In the High Renewables Scenario for

which economic and other measures are assumed to expand renewable and nuclear

energy, cumulative fossil fuel consumption for power generation will decline by 6%

through 2032 and by 9% through 2047 (excluding the CCT effect). In the Super

Renewables Scenario for which renewable and nuclear energy are assumed to expand

even faster, fossil fuel consumption will decrease by 22% through 2032 and by 31%

through 2047 (excluding the CCT effect). Cumulative energy-related CO2 emissions

through 2047 will decline by 10 Gt in the High Renewables Scenario and by 34 Gt in

the Super Renewables Scenario.

76

Figure 3.2-1 Cumulative energy savings (left) and CO2 emission savings (right) in each

scenario [from Reference Scenario]

-1.7-1.1

-4.3-5

-4

-3

-2

-1

0

CCT High Renewables

Super Renewables

2015-2032 2033-2047

Gtoe

-6.6-9.6

-33.9-40

-30

-20

-10

0

CCT High Renewables

Super Renewables

2015-2032 2033-2047

GtCO2

3.2.3 Additional investments and cost-effectiveness for each policy

Costs are required for promoting the introduction of low-carbon electricity sources

under regulatory or economic policies. Here, additionally required investments (a gap

with investments in the Reference Scenario) are projected, based on power generation

equipment construction costs9.

In the CCT Scenario, additional investments required for introducing highly efficient

ultra super critical and IGCC generation will total 2 trillion rupees (in 2014 prices)

through 2032 and 23 trillion rupees through 2047. In the High Renewables Scenario

where renewable and nuclear energy will expand, cumulative additional investments

will total 8 trillion rupees through 2032 and 29 trillion rupees through 2047 (excluding

CCT investments). In the Super Renewables Scenario where the government’s target of

175 GW for renewable energy power generation in 2022 will be achieved, cumulative

additional investments totalling 7 trillion rupees will be required through 2022.

Additional investments will total 39 trillion rupees through 2032 and 107 trillion rupees

through 2047.

9 Operation costs are included. Costs for each electricity source are based on the NITI Aayog IESS.

77

While such additional costs will be required, fuel costs will be saved under the fossil

fuel conservation effect. In the High Renewables and Super Renewables Scenarios, fuel

costs will be 2 trillion rupees (in 2014 prices) and 9 trillion rupees less than in the

Reference Scenario (excluding CCT effects) through 2032. Through 2047, fuel costs

will be 17 trillion rupees and 57 trillion rupees less. In the CCT Scenario, however, fuel

costs will increase. This is because unit fuel costs for super critical and more efficient

power generation, for which coal with less ash and higher calorific value is required,

will be higher than conventional domestic coal costs due to coal washing costs and the

adoption of higher-priced imported steam coal. Cumulative fuel cost growth will be 2

trillion rupees through 2032 and 8 trillion rupees through 2047.

Figure 3.2-2 Cumulative fuel cost savings (left) and additional investments (right) in

each scenario [from Reference Scenario]

8

-17

-57

-100

-50

0

50

CCT High Renewables

Super Renewables

2015-2032 2033-2047

Tril. IR

23 29

107

0

30

60

90

120

CCT High Renewables

Super Renewables

2015-2032 2033-2047

Tril. IR

Subtracting energy spending savings from the abovementioned additional investments

produces net additional costs. Through 2032, net additional costs will be positive in

each scenario. In the Super Renewables Scenario assuming the government’s target for

renewable energy power generation, particularly, net costs will be 30 trillion rupees, or

1.7 trillion rupees per year. Through 2047, net costs will still be positive in each

scenario. In the CCT Scenario where fuel costs will increase, annualized net costs will

78

also rise. In the High Renewables and Super Renewables Scenarios where fuel costs

will be reduced substantially, annualized net costs will decline.

Figure 3.2-3 Net costs in each scenario (annualized)

0.2 0.3

1.7

-4

-2

0

2

4

CCT High Renewables

Super Renewables



0.90.4

1.5

-4

-2

0

2

4

CCT High Renewables

Super Renewables



This analysis simply accumulates required additional investments and fuel cost savings

for the same period. However, the fuel-saving effect will remain even after investments

end. After 2047, therefore, net costs may become negative in the High Renewables and

Super Renewables Scenarios.

3.3 Policy assessment

We evaluate cumulative fossil fuel import savings, cumulative energy-related CO2

saving, cumulative energy investmens cost, and CO2 abatement cost (which is CO2

saving10 devided by investment cost), shown in Table 3.3-1.

The enhancement and expansion of PAT initiative, vehicle motorization(hybrid, plug-in

hybrid, electric cars), and the expansion of non fossil power generation(nuclear and

renewable energy) could be expected to have an enormous saving effect on cumulative

fossil fuel imports. However, They have a small CO2 saving effect, and rather the

10 Cumulative CO2 saving for average usage durations of apparatuses. We assume average usage durations are 20 years for industrial facilities, 10 years for household apparatuses, 40 years for commercial buildings, 15 years for cars, and 25 years for power generation plants.

79

increase in CO2 could be found toward 2047. This is caused by the power generation

mix led by coal thermal power generation. It implies advanced motorization without

introducing low-carbon power plants brings about a rise in CO2 emmision conversely.

The enhancement of PAT initiative and the extension of fuel economy standard to trucks

have a large effect on fossil fuel import savings compared to investment cost.

Table 3.3-1 Policy evaluation List

2015-2022

2015-2032

2015-2047

2015-2022

2015-2032

2015-2047

2015-2022

2015-2032

2015-2047

2015-2022

2015-2032

2015-2047

PAT scheme coverage : 30% 293 5,346 76,293 110 1,128 7,639 243 1,890 8,223 414 539 577

PAT scheme coverage : 40% 445 9,200 146,236 167 1,940 14,620 397 3,562 17,273 425 562 597

Efficiency improvement by 2 stars in 5 years 291 3,864 39,803 127 996 4,931 1,016 5,598 21,749 3,053 4,055 5,555

Efficiency improvement by 3 stars in 5 years 538 6,658 62,838 233 1,703 7,732 1,626 8,389 31,141 2,710 3,709 5,365

ECBC application : 75% in 2027, 100% in 2032 56 853 12,672 27 242 1,857 537 3,977 25,080 1,953 2,605 3,000

ECBC applicationo : 75% in 2022, 100% in 2027 2,101 11,769 76,633 49 395 2,659 888 5,469 32,651 1,818 2,379 2,760

Fuel standards for freight trucks 410 8,420 73,479 33 404 1,965 241 1,746 6,912 1,460 1,877 3,417

HEV&EV Sales : 30% in 2032, 60% in 2047 477 10,630 104,092 1 12 -34 1,343 10,205 43,676 277,048 884,760 -

U-SC＆IGCC : 50％ in 2032, 95％ in 2047 210 2,678 39,811 79 785 6,590 279 2,357 22,868 495 690 1,454

Non-fossil : 350GW in 2032, 850GW in 2047 348 5,572 50,663 191 1,992 9,760 1,171 10,020 51,809 693 1,408 2,804

Non-fossil : 780GW in 2032, 1600GW in 2047 1,230 22,193 176,606 683 7,828 34,468 7,421 40,861 130,059 1,163 1,483 2,253

CO2 Abatement Cost

(IR/tCO2)

Import Bills Savings (billion IR)

Sector policy measures

CO2 Savings (MｔCO2) Investments (billion IR)

Indu

stry

New

Hous

eAp

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uild

ings

New

Auto

mob

ile

Pow

erGe

nera

tion

The expansion of non fossil power generation(nuclear and renewable energy) have a

large negative effect on CO2 emmision. On the other hand, it has large investment costs,

which might creats a challenge of financing. Moreover, It is found that PAT initiative

has lower CO2 abatement cost compared to other policies, and has large cost

effectiveness.

Industy sector has a high potential for energy conservation, and the enhancement and

expansion of PAT initiative could decrease fossil fuel imports and CO2 emmision largely.

PAT initiative also has relatively lower CO2 abatement cost, and could be regarded as

one of the prioritized policies among a policy list.

80

Chapter 4 Scenario Assessment

Policies assumed in each scenario primarily influence energy demand. Structural energy

supply and demand changes influence various economic activities, bringing about

energy demand changes again. Changes in required energy investments and costs also

exert direct and indirect influences on the macro economy and energy demand. This

chapter assesses the 3E’s (economy, energy security and environment), using a model

that takes into account consistency regarding macroeconomic and energy supply and

demand structures.

4.1 Influences on economy

In the model, influences on the macro economy are assumed to come from 1) a decline

in import value accompanying energy consumption savings, 2) electricity price hikes

accompanying electricity mix changes11, and 3) declines in other investments and

production capital stock through additional energy investments12. Influences of each

policy assumed in this scenario analysis represent the integration of positive effects

from 1) and negative effects from 2) and 3).

As indicated in Figure 4.1-1, GDP will increase from the Reference Scenario in all other

scenarios. GDP will expand by 0.7-1.8% from the Reference Scenario in 2032 and by

1.0-2.1% in 2047. GDP growth from the Reference Scenario will be greater in the Super

Efficiency Scenario with more energy conservation and the CCT & Super Renewables

Scenario with less fossil fuel consumption. An energy import value decline behind the

GDP growth will be up to 14 trillion rupees in 2032 and 89 trillion rupees in 2047.

Energy imports’ ratio to GDP will decline from 4.3% (2047) in the Reference Scenario

11 All power generation cost changes are assumed to be reflected in electricity retail prices. 12 With consideration given to budget constraints for each economic agent, an energy investment increase through a policy change is assumed to be offset by a cut in other investments (including those in production capacity). A supply-demand gap arising from a production capacity drop is adjusted through price hikes in the model.

81

to 2.7-3.6% in other scenarios.

Figure 4.1-1 Influence on GDP in each scenario (percentage change from Reference

Scenario)

0.7%1.0%

1.5%

1.0%1.3%

1.8%

0%

1%

2%

3%

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&

Supe

r RE

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&

Supe

r RE


[2032]

1.0%1.2%

1.5% 1.5%1.7%

2.1%

0%

1%

2%

3%

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&

Supe

r RE

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&

Supe

r RE


[2047]

Figure 4.1-2 Influences on energy import value in each scenario (as a percentage of

GDP)

5.2%4.7% 4.5%

4.0%4.4% 4.2%

3.7%

0%

2%

4%

6%

Refe

renc

e

CCT

CCT

&Hi

gh R

ECC

T &

Su

per R

E

CCT

CCT

&Hi

gh R

ECC

T &

Su

per R

E


[2032]

4.3%3.6% 3.4%

3.0% 3.2% 3.1%2.7%

0%

2%

4%

6%

Refe

renc

e

CCT

CCT

&Hi

gh R

ECC

T &

Su

per R

E

CCT

CCT

&Hi

gh R

ECC

T &

Su

per R

E


[2047]

Power generation cost hikes through the introduction of low-carbon power plants

(including ultra super critical coal, wind and solar PV power plants) will exert great

influences on electricity and general prices. From the Reference Scenario in 2032, the

82

electricity price will increase by 4-6% in the CCT Scenario, by 7-8% in the CCT &

High Renewables Scenario and by 20-22% in the CCT & Super Renewables Scenario.

In the Super Renewables Scenario where the government’s target of expanding

renewable energy power generation capacity (excluding large-scale hydroelectric power

plants) to 175 GW by 2022 will be achieved, the rapid expansion before cost drops

through technological advancement and learning effects will lead to the

abovementioned electricity price hike. In 2047 after sufficient cost cuts, the electricity

price hike in the CCT & Super Renewables Scenario will be 16-17%, smaller than in

2032. While energy conservation will be enhanced in each scenario, household energy

purchases in value will increase due to electricity price hikes. On the other hand, income

will increase faster than energy costs, leading energy costs’ share of disposable income

to slightly decrease.

Figure 4.1-3 Influence on electricity prices in each scenario (percent changes from

Reference Scenario)

4%7%

20%

6%8%

22%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&

Supe

r RE

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&

Supe

r RE


[2032]

5%8%

16%

6%

9%

17%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&

Supe

r RE

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&

Supe

r RE


[2047]

83

Figure 4.1-4 Influence on general consumer prices in each scenario (percent changes

from Reference Scenario)

2%3%

7%

4%5%

9%

0%

2%

4%

6%

8%

10%

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&

Supe

r RE

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&

Supe

r RE


[2032]

3%

4%

8%

5%

6%

10%

0%

2%

4%

6%

8%

10%

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&

Supe

r RE

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&

Supe

r RE


[2047]

Through electricity price hikes and production capital stock falls, general consumer

prices will rise by 2-9% from the Reference Scenario in 2032 and by 3-10% in 2047.

Electricity prices’ influence on general consumer prices will be relatively great.

Cumulative additionally required investments (a gap between conventional and

energy-saving technology costs) accompanying energy conservation policies will total

62 trillion rupees (in 2014 prices) through 2047 in the High Efficiency Scenario and 125

trillion rupees in the Super Efficiency Scenario. Cumulative additional investments

accompanying low-carbon power plants will total 23 trillion rupees through 2047 in the

CCT Scenario, 52 trillion rupees in the CCT & High Renewables Scenario and 130

trillion rupees in the CCT & Super Renewables Scenario. The annual average of

additional energy investments will be 0.9-3.8 trillion rupees through 2032 and 2.6-7.7

trillion rupees through 2047.

84

Figure 4.1-5 Additional energy investments (annualized) (growth from Reference

Scenario)

0.7 0.7 0.7 1.5 1.5 1.5 0.1 0.6 2.3 0.1 0.6

2.3

0

2

4

6

8

10

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&

Supe

r RE

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&

Supe

r RE



Tril. IR/yr [2032]

1.9 1.9 1.9 3.8 3.8 3.8 0.7 1.6

3.9 0.7 1.6 3.9

0

2

4

6

8

10

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&

Supe

r RE

CCT

CCT

&Hi

gh R

E

CCT

&

Supe

r RE



Tril. IR/yr [2047]

The previous chapter analysed the cost-effectiveness of investments in energy

conservation and low-carbon power plants from the viewpoint of direct cost

contributors (energy consumers). While direct cost contributors differ depending on

policies, final contributors are citizens13. This chapter analyses investments in energy

conservation and low-carbon power plants from the viewpoint of the whole country in

comparison with energy import savings.

Net additional costs, or additional costs minus cumulative energy import savings,

through 2032 will range from minus 1 trillion rupees in the High Efficiency plus CCT

Scenario to 22 trillion rupees in the Super Efficiency plus CCT & Super Renewables

Scenario. Net costs will be negative only for the High Efficiency plus CCT Scenario,

while being positive for all others. In the other scenarios, the country will fall short of

benefitting from fossil fuel savings through investments in energy conservation and

low-carbon power plants on a net basis.

13 Whether additional costs are passed on to prices of goods and services and electricity prices or covered by tax through subsidies, they will be finally contributed by citizens.

85

Figure 4.1-6 Net costs in each scenario (through 2032, annualized)

-0.1 0.0 0.9

0.3 0.4 1.2

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

CCT CCT &High RE

CCT & Super RE

CCT CCT &High RE

CCT & Super RE


Import bill savings

Invetments

Net cost

Tril. IR/yr

Figure 4.1-7 Net costs in each scenario (through 2047, annualized)

-0.6 -0.5 -0.2 -0.4 -0.3 -0.1

-10

-5

0

5

10

CCT CCT &High RE

CCT & Super RE

CCT CCT &High RE

CCT & Super RE


Import bill savings

Invetments

Net cost

Tril. IR/yr

Through 2047, however, net costs, though being close to zero, will be negative for all

scenarios, indicating that import savings will more than offset additional investments.

After 2047, as noted in the previous chapter, net costs will be more negative with energy

import savings continuing.

86

4.2 Influences on energy security

As for energy security, the energy self-sufficiency rate is assessed first. The energy

self-sufficiency rate will fall from 66% at present to 58% in 2022, 40% in 2032 and

24% in 2047 in the Reference Scenario. The enhancement of various energy

conservation and low-carbon power plant policies to restrict fossil fuel imports will

improve the energy self-sufficiency rate in 2032 to the 43-55% range. As for 2047, the

rate will be improved to the maximum 41%. The enhancement of low-carbon power

plant policies will be more effective than that of energy conservation policies. The sharp

expansion of zero-emission electricity sources including nuclear and renewable energy

power plants will be particularly effective.

Figure 4.2-1 Energy self-sufficiency rate in each scenario

40% 43% 45%

53%

44% 47%

55%

0%

20%

40%

60%

Refe

renc

e

CCT

CCT

&Hi

gh R

ECC

T &

Su

per R

E

CCT

CCT

&Hi

gh R

ECC

T &

Su

per R

E


[2032]

24%27%

31%

38%

29%33%

41%

0%

20%

40%

60%

Refe

renc

e

CCT

CCT

&Hi

gh R

ECC

T &

Su

per R

E

CCT

CCT

&Hi

gh R

ECC

T &

Su

per R

E


[2047]

The oil self-sufficiency rate will decline from 23% at present to 9% in 2032 and 6% in

2047. Regarding the oil self-sufficiency rate, there will be little difference between

scenarios. Even the maximum improvement will be limited to 0.8 percentage points.

This is because electricity conservation will account for most of the energy savings,

with the expansion of low-carbon power plants exerting little influence on oil power

generation. There will also be little influence on India’s dependence on the Middle East

87

for oil supply. The rate of dependence on the Middle East is expected to rise from 59%

at present to 82% in 2032 and 88% in 2047. Even in energy conservation and

low-carbon power plant scenarios, even the maximum decline in the rate will be limited

to 1.5 percentage points.

The coal self-sufficiency rate will decline from 67% at present to 38% in 2032 and 19%

in 2047. Coal imports will increase due mainly to the expansion of coal power

generation to meet electricity demand growth. Electricity conservation and a switch to

low-carbon power plants will be enhanced to substantially reduce coal demand. The

coal self-sufficiency rate in 2032 will be improved to the maximum 60%, close to the

current level. The rate in 2047 will be improved to a 23-36% range. The higher end of

the range represents a two-fold increase from the Reference Scenario.

Liquefied natural gas imports will increase from 17 bcm (billion cubic metres) at

present to 111 bcm in 2032 and 400 bcm in 2047. The LNG self-sufficiency rate will

fall from 64% at present to 36% in 2032 and 22% in 2047. The expansion of energy

conservation and low-carbon power plants will reduce LNG imports by 20-30%. The

self-sufficiency rate will improve to 38-48% in 2032 and 25-29% in 2047.

4.3 Influences on environment

Energy-related CO2 emissions affecting global environmental problems will double

from the present level to 6.5 GtCO2 in 2032 and triple to 13.2 GtCO2 in 2047. Behind

the sharp increase will be the expansion of coal power generation to meet electricity

demand growth. The promotion of energy conservation and low-carbon power plants

will reduce energy-related CO2 emissions by 9-29% from the Reference Scenario in

2032 and by 15-39% in 2047. In any scenario, energy-related CO2 emissions will

increase. However, CO2 emissions per GDP will decline sharply by 36% from 2005 in

88

2032 and by 58% in 2047 in the Reference Scenario. In other scenarios, the GDP

emission intensity will be reduced by 42-56% from 2005 in 2032 and by 65-75% in

2047.

Energy consumption growth will affect the global environment through air pollution.

NOx emissions through fossil fuel combustion will increase by some 30% from the

present level to 8.4 MtNOx in 2032 and by some 50% to 9.7 MtNOx in 2047. The

promotion of energy conservation and low-carbon power plants will reduce NOx

emissions by 7-18% from the Reference Scenario in 2032 and by 12-27% in 2047.

Figure 4.3-1 Energy-related CO2 emissions in each scenario

6.5 6.0 5.74.9

5.7 5.44.6

0

5

10

15

Refe

renc

e

CCT

CCT

&Hi

gh R

ECC

T &

Su

per R

E

CCT

CCT

&Hi

gh R

ECC

T &

Su

per R

E


GtCO2 [2032]

13.2

11.2 10.59.0

10.3 9.68.0

0

5

10

15

Refe

renc

e

CCT

CCT

&Hi

gh R

ECC

T &

Su

per R

E

CCT

CCT

&Hi

gh R

ECC

T &

Su

per R

E


GtCO2 [2047]

89

Figure 4.3-2 High-level radioactive waste in each scenario

27 2734

4427

3444

0

50

100

150Re

fere

nce

CCT

CCT

&Hi

gh R

ECC

T &

Su

per R

E

CCT

CCT

&Hi

gh R

ECC

T &

Su

per R

E


kcm [2032]

54 54

79

121

54

79

121

0

50

100

150

Refe

renc

e

CCT

CCT

&Hi

gh R

ECC

T &

Su

per R

E

CCT

CCT

&Hi

gh R

ECC

T &

Su

per R

E


kcm [2047]

Meanwhile, the expansion of nuclear power generation will bring about an increase in

high-level radioactive waste. India now holds about 10,000 m3 of high-level radioactive

waste in line with the reprocessing of spent nuclear fuel14. As nuclear power generation

expands, India’s high-level radioactive waste holdings are expected to increase to

27,000 m3 in 2032 and 54,000 m3 in 2047. In a scenario for expanding low-carbon

power plants, the holdings will further increase to up to 44,000 m3 in 2032 and up to

121,000 m3 in 2047. At a time when technology to isolate and dispose of high-level

radioactive waste has yet to be established, such waste holdings represent one of the key

indicators to note.

4.4 Comprehensive assessment

Tables 4.4-1 and 4.4-2 compile major indicators for assessing the 3E’s (economy,

energy security and environment) for each scenario. None of these scenarios has the

most excellent records for all indicators. In terms of representative 3E’s indicators (GDP,

the energy self-sufficiency rate and CO2 emissions), Scenario VI (Super Efficiency plus

14 VT Padmanabhan and Joseph Makkolil, “India's Underground Radioactive Waste Disposal site at Gogi in Karnataka?”, February 2015

90

CCT & Super Renewables) is the most excellent. If priority is given to the

cost-effectiveness of energy conservation and low-carbon power plant investments,

electricity prices and high-level radioactive waste, however, this scenario may not be

selected. All scenarios have both good and bad points. India’s economic and social

conditions will have to be fully taken into account for selecting any of the scenarios. As

far as priority is given to excluding extremely bad points, Scenario V (Super Efficiency

plus CCT & High Renewables) may be easy to select.

Table 4.4-1 3E assessment of each scenario (2032)

GDP

Elec

tric

ity P

rice

Fuel

Impo

rt B

ills

Cum

ulat

ive

Ener

gyIn

vest

men

ts

Inve

stm

ents

vs.

Impo

rt S

avin

gs

Ener

gy S

elf-

suffi

cien

cy

LNG

Impo

rts

Mid

dle

East

Depe

nden

cy in

Oil

impo

rts

Ener

gy-r

elat

ed C

O2

emiss

ions

NOx

emiss

ions

Rad

ioac

tive

Was

te(H

LW)

Reference 516 100 68 - - 40% 111 81.8% 6.5 8.4 26.7

CCT I 520 104 63 16 -1 43% 101 80.9% 6.0 7.8 26.7

CCT & High Renewables II 521 107 61 23 1 45% 98 81.0% 5.7 7.6 34.1

CCT & Super Renewables III 524 120 56 54 16 53% 95 81.1% 4.9 7.1 43.7

CCT IV 522 106 60 30 5 44% 95 80.5% 5.7 7.6 26.7

CCT & High Renewables V 523 108 58 38 7 47% 92 80.6% 5.4 7.4 34.1

CCT & Super Renewables VI 526 122 53 68 22 55% 87 80.7% 4.6 6.9 43.7

unit

Tril.

IR(2

011p

rice)

Refe

renc

e=1

00

Tril.

IR

Tril.

IR(v

s. Re

f.)

Tril.

IR(v

s. Re

f.)

% bcm %

GtCO

2

MtN

Ox

kcm


High

Effic

ienc

ySu

per

Effic

ienc

y

(Note) HLW: High Level Waste

91

Table 4.4-2 3E assessment of each scenario (2047)

GDP

Elec

tric

ity P

rice

Fuel

Impo

rt B

ills

Cum

ulat

ive

Ener

gyIn

vest

men

ts

Inve

stm

ents

vs.

Impo

rt S

avin

gs

Ener

gy S

elf-

suffi

cien

cy

LNG

Impo

rts

Mid

dle

East

Depe

nden

cy in

Oil

impo

rts

Ener

gy-r

elat

ed C

O2

emiss

ions

NOx

emiss

ions

Rad

ioac

tive

Was

te(H

LW)

Reference 1604 100 306 - - 24% 400 88.1% 13.2 9.7 53.9

CCT I 1620 105 269 85 -20 27% 350 87.3% 11.2 8.6 53.9

CCT & High Renewables II 1623 108 259 114 -18 31% 342 87.3% 10.5 8.3 78.9

CCT & Super Renewables III 1628 116 239 192 -7 38% 330 87.4% 9.0 7.7 120.5

CCT IV 1628 106 247 148 -12 29% 315 86.5% 10.3 7.9 53.9

CCT & High Renewables V 1632 109 237 177 -11 33% 304 86.6% 9.6 7.7 78.9

CCT & Super Renewables VI 1637 117 217 255 -2 41% 285 86.6% 8.0 7.1 120.5

unit

Tril.

IR(2

011p

rice)

Refe

renc

e=1

00

Tril.

IR

Tril.

IR(v

s. Re

f.)

Tril.

IR(v

s. Re

f.)

% bcm %

GtCO

2

MtN

Ox

kcm

High

Effic

ienc

ySu

per

Effic

ienc

y


(Note) HLW: High Level Waste

92

Chapter 5 Energy Policy Implication

As described above, this study evaluates energy supply and demand structure and the

3E’s (economy, energy security and environment) in each scenario based on the

assumptions of energy conservation and lower-carbon power generation policies. The

results of scenario analysis show that it is not necessarily desirable to enhance policies

excessively. The policy needs to be strengthened moderately with balance of the 3Es.

Industry Sector: Big potencial for energy saving and high cost-effectiveness.

Enhancing energy conservation contributes to saving purchase of fossil fuel, higher

energy self-sufficiency rate, and CO2 emissions suppression, or improving all factors of

the 3E’s (economy, energy security and environment) enormously. We find out each

policy assumed by sector could restraint fossil fuel import amount and CO2 emissions

significantly, and the policy with higher cost-effectiveness turns to be enhancing and

expanding PAT initiatives in industry sector(refer to 3.3 Policy Assessment.). This could

be one of the prioritized policies among the policy list. On the other hand, India

experiences a significant manufacturing growth under “Make in India” policy, and its

energy consumption is expected to increase rapidly. Thus, energy conservation

measurement in industry sector could be considered as an urgent need.

Need for enhancing MRV(Monitoring, Reporting & Verification) ability.

Enlarging designated consumers (DCs), through tightening energy consumption

standards or expanding regulation targets, is required in order to enhance and expand

PAT initiative. In the first PAT cycle (2012-2014), 478 DCs in 8 industries were

subjected to the initiative, while in the second PAT cycle (2016-2018), 621 DCs in 11

industries are subjected. This study assumes that the number of DCs will increase to

93

6,000 in the Reference scenario, 9,000 in the High Efficiency scenario, and 12,000 in

the Super Efficiency scenario by 2047.

Although designated consumers have been required to appoint energy controllers,

qualified person has been insufficient even these days. Hereafter the demand for energy

controllers would expand as the number of designated consumers will increase.

Monitoring their own energy consumption properly brings about their incentives for

energy conservation. As part of energy conservation policies, education for qualified

energy controllers is worth considering. On the other hand, government needs the ability

to deal with and audit energy consumption reports properly, submitted by firms. State

Designated Agency (SDA), which verifies the content of reports submitted from

designated consumers under PAT initiatives, amounts to 33 at the moment. However, the

more SDA is needed. In order to enhance and expand PAT initiatives, it would be a

challenge for both the regulator and the regulated to strengthen the ability to control

energy consumption, manage energy consumption report, and verify it.

Toward the improvement of competitiveness with energy conservation policies.

Energy conservation attemps in the industry sector has higher saving effects of energy

consumptions compared to the investments costs as this analysis shows. This probable

would lead to the improvement of competitiveness through a decline in production costs.

Appropriate energy conservation policy including PAT initiatives as its axis could

strengthen the effect of ‘Make in India’ policy where Indian government provides

favorable treatment to manufacturing industry.

Energy conservation policy initiatives in Japan started with large scaled manufacturing

which has large energy consumptions, and where regulation, supervision, and direction

are easy to be carried out. The policy expanded to household electric apparatus, vehicle,

94

residence and buildings gradually. The success of energy conservation policy is up to

the audit ability of the regulators. It could be the top priority issue for India to enhance

MRV function with PAT initiatives as the pillar in the industry sector. It would be

effective as an energy conservation policy to enhance the ability to audit efficiency

standards of household electric apparatus and vehicles, etc by using its above

know-how.

95

Chapter 6 Business trip report

In implementing this study project, we visited India four times for talks with an

energy-related Indian government agency (NITI Aayog), exchange of opinions with

local energy experts on details of this study and presentation of study results.

6.1 1st trip to India

We visited India for talks with NITI Aayog, an energy-related Indian government

agency, on the details of this study. We also called at GAIL (India) Limited, The Energy

and Resources Institute (TERI), the Institute for Defence Studies and Analyses (IDSA)

and Petroleum Planning & Analysis Cell (PPAC) to interview energy experts on the

details of this study.

6.1.1 Visit to NITI

Date: 9:00-16:00, September 20, 2016

Venue: NITI Aayog - National Institution for Transforming India

Participants: Dr. Arvind Panagariya (Vice Chairman), Mr. Amitabh Kant (CEO), Mr.

Anil K. Jain (Adviser), Mr. Hrendra Kumar (Joint Adviser), Mr. Manoj Kumar

Upadhyay (Senior Research Officer). Dr. Avik Sarkar (Officer on Special Duty), Ms.

Ruchi Gupta (Young Professional), Mr. Ripunjaya Bansal (Young Professional), Ms.

Pooja Vijay Ramamurthi (Policy Associate of Energy Policy Institute at the University

of Chicago), several other NITI officials, Mr. Masakazu Toyoda (Chairman), Ms. Yukari

Yamashita (Director in charge of the Energy Data and Modelling Centre), Mr. Shigeru

Suehiro (Manager, Econometric and Statistical Analysis Group, Energy Data and

Modelling Centre)

Opening Remark:

96

India imports 40% of its commercial energy and is similar to Japan in a sense. Today,

we have selected three topics. First, there are such problems as finance and regulations

regarding renewable energy (to be expanded through grid connection). How to regulate

renewable energy to implement policies on a region-by-region basis is a challenge. Next

is coal. India is the world’s fourth largest coal producer. The introduction of clean coal

technology is important for countering air pollution. Next is LNG. Japan has switched

from oil to gas, reducing the rate of its dependence on oil from 70% to 50%. India

would like to learn from Japanese experiences. The next step is to present Japanese and

Indian scenarios. Finally, we would like to share study results with stakeholders and the

general public.

Session 1: Energy Demand and Supply Situation: Challenges Ahead

India’s energy challenge is to combine the trilemma (Access and Affordability,

Sustainability, Security & Independence) with economic growth. Three key points of

energy demand are energy efficiency, investment and infrastructure. While energy

demand will increase to 18 GWh in 2040 in the Reference Scenario, energy

conservation will reduce the demand to 14 GWh, with the rate of dependence on energy

imports cut to 37% from 50% in the Reference Scenario.

The 3E’s (Economy, Energy Security and Environment）are a common challenge for

Japan and India. By using a model in which economic activities and the energy structure

are interdependent, we can assess 3E indicators for different energy policies. In Japan,

nuclear and renewable energy shares in the electricity mix are the most important

energy policy challenge. We prepared four electricity mixes to assess the 3E’s. We think

that a similar analysis can be done in India as well. Why don’t you develop six

alternative scenarios with different electricity mixes and energy conservation degrees to

assess the 3E’s?

97

Session 2: Impact on Grid due to High Penetration of Renewables

India plans to expand renewable energy power generation capacity to 175 GW by 2022.

Of the target, 45 GW has been approved. India has high wind power generation

potential in the west and south. However, transmission cables have yet to be developed

in deserts in the west and mountainous areas in the south. Existing infrastructure is

designed for conventional fossil power generation. Grid frequency must be adjusted for

introducing renewable energy power generation. Hydro and gas resources concentrate in

some regions, having mismatches with demand regions. Where supply and demand

should be adjusted is a challenge. Accurate information required for load adjustment is

scarce. The need for creating a renewable energy market should be considered.

The Japanese and Indian situations may be different. As Japan’s electricity demand is

close to saturation, the expansion of renewable energy may risk excess supply. Grid

bottlenecks are seen in straits. As eastern and western frequencies are different,

national-level supply and demand adjustment is difficult. While renewable energy

power generation has rapidly expanded since the introduction of the feed-in tariff

system, various problems have emerged. To solve these problems, Japan is revising the

FIT Act and enhancing grids.

Session 3: Assessment of Gas/LNG Demand

Domestic gas production increased until 2011 before decelerating. Gas prices are

approved by reference to U.S. Henry Hub, British NBP, Canada’s Alberta, Russian and

other gas prices. In scenarios for the faster expansion of gas consumption, the gas use

rate is assumed to increase. In urban areas, LPG and kerosene will be replaced with

piped natural gas (PNG). Gas consumption will substantially increase thanks to the

adoption of compressed natural gas (CNG) for three-wheelers and motorcycles and the

promotion of gas power generation. Gas power plants with carbon capture and storage

98

systems will be introduced.

The LNG market will remain in oversupply until 2020. The later market situation is

unpredictable. Although LNG developers make great contributions to the very

capital-intensive business, an LNG pricing formula that does not depend only on oil

prices or impose heavy burdens on developers should be agreed on. The repeal of the

destination clause is one of the top priorities. Spot trading growth is a condition for

creating an Asian gas hub. Upstream investment shortages are one of the problems

emerging from weak oil prices.

Session 4: Implication of Clean Technology

Coal is not outdated but will continue to be used as a cheap, abundant resource for

power generation. However, there are many problems to clear, including global

warming, acid rain and air pollution. In line with an action plan in the G20 initiative,

high-efficiency, low-emission (HELE) coal technologies will be promoted. Particularly,

improving coal power generation efficiency is indispensable.

There are plans to introduce highly efficient power generation technologies, including

super critical (SC) and integrated gasification combined cycle (IGCC) power plants.

Using domestically produced coal is a better option. However, coal-washing and other

costs are required for using domestic coal for IGCC plants. Super-large-capacity (4,000

MW) coal power plants with SC technologies are being constructed. SC power

generation capacity will be increased by 88 GW. In 2017, SC plants with capacity

totalling 100-150 GW will be introduced.

Way Forward Session

For this year, we selected the three topics (renewable energy, LNG and CCT). The NITI

has yet to put Indian conditions into order. The IEEJ will deepen its macroeconomic

99

model analysis. It is desirable for us to share assumptions for analyses. As for results,

we should agree on styles of tables indicating results such as sector-by-sector LNG

demand and city gas development to create common formats. As for the future schedule,

a seminar will be held in India in late January. The NITI may not be prepared to present

final results. Toward the end of the current fiscal year, a high-level workshop should be

held in India or Japan.

6.1.2 Visit to GAIL

Date: 10:30-11:30, September 19, 2016

Venue: GAIL (India) Limited

Participants: Mr. B.C. Tripathi (Chairman & Managing Director), Mr. Sunit Verma (Dy.

General Manager), Mr. Masakazu Toyoda (Chairman), Ms. Yukari Yamashita (Director

in charge of the Energy Data and Modelling Centre), Mr. Shigeru Suehiro (Manager,

Econometric and Statistical Analysis Group, Energy Data and Modelling Centre)

The eastern half of India lacks energy access. As gas power generation lacks economic

efficiency, coal power generation plays a central role. Gas power generation cannot

compete. There is a target of expanding solar PV and wind power generation capacity to

175 GW by 2022. However, there is no target for gas. Solar PV receives policy support.

Gas is sandwiched between coal and renewable energy and has no chance. In India as

well, the government should come up with a mandatory fossil power generation share.

Urban areas have a vehicle exhaust gas problem. Coal is not the only air pollution

source. CNG introduction for transportation is important. Kolkata, Chennai and

Bangalore have no gas access. They will take three to four years to introduce gas. A gas

trading hub should be created to develop a transparent LNG price indicator. Japan is

trying to repeal the destination clause. The United States is flexible and Australia has

100

shown understanding. However, Qatar has yet to understand. LNG contracts should be

renegotiated to reflect market realities. Europe has renegotiated gas contracts with

Russia. Such renegotiations should be done in the Asian market as well. In Europe, gas

contracts are described as running counter to anti-trust law. As the legality of LNG

contracts is questioned in Japan, we expect that renegotiations will start.

6.1.3 Visit to TERI

Date: 12:00-13:00, September 19, 2016

Venue: TERI - The Energy and Resources Institute

Participants: Mr. Ashok Chawla (Chairman), Dr. Ajay Mathur (Director General), Mr.

Girish Sethi (Senior Director, Industrial Energy Efficiency), Dr. Ritu Mathur (Director,

Green Growth and Resource Efficiency Division), five others, Mr. Masakazu Toyoda

(Chairman), Ms. Yukari Yamashita (Director in charge of the Energy Data and

Modelling Centre), Mr. Shigeru Suehiro (Manager, Econometric and Statistical Analysis

Group, Energy Data and Modelling Centre)

India’s energy self-sufficiency rate is now at 40% and will deteriorate in line with

demand growth. The deterioration will become a major challenge as in Japan. TERI

focuses on climate change. The other most important area is energy conservation in the

buildings, industry and transport sectors. In India, many companies introduce energy

conservation technologies from China. However, Chinese technologies are less reliable,

becoming a problem. Chinese technologies, though cheaper, are inferior in quality,

design and after-sales care. The second most important area is the reduction of

renewable energy costs and the third is electricity management. Electricity demand

peaks in summer and is some 30% less in winter. Although power plants for peak

demand are required, there is a wide energy demand gap between summer and winter.

101

As for renewable energy, we pay attention to total costs (including supply-demand

balance costs). Consideration should be given to the volatility of both supply and

demand. The electricity supply-demand balance is a delicate challenge. Grid connection

costs much including backup costs. In Japan, an econometric model was effective for

discussing the mix of renewable energy, nuclear and fossil fuels in regard to the nuclear

problem. The Indian government needs policy tools.

6.1.4 Visit to IDSA

Date: 17:30-18:30, September 19, 2016

Venue: IDSA - Institute for Defence Studies and Analyses

Participants: Mr. Jayant Prasad (Director General), Ms. Shebonti Ray Dadwal (Senior

Fellow), Dr. Jagannath P. Panda (Research Fellow and Centre Coordinator), two others,

Mr. Masakazu Toyoda (Chairman), Ms. Yukari Yamashita (Director in charge of the

Energy Data and Modelling Centre), Mr. Shigeru Suehiro (Manager, Econometric and

Statistical Analysis Group, Energy Data and Modelling Centre)

We have had informal discussions with Japanese, Korean and Chinese experts on energy

governance. They said the four countries would account for a half of future energy

growth. We think that it is important for major energy-consuming countries to

implement medium-term planning. This year’s theme for us is energy security. It is

important to raise the energy self-sufficiency rate. On the other hand, attention must be

paid to the price trend. Japan welcomes a plan to create an Asian LNG trading hub and

an Asian LNG price indicator. To this end, the destination clause should be repealed. As

far as the clause exists, no market can be created. If LNG prices are too high, Indian

energy demand may concentrate in coal and renewable energy, with LNG demand

failing to grow. It is important to quantify energy problems and show analytical results.

102

Quantifying how a policy would influence the economy will have an impact.

6.1.5 Visit to PPAC

Date: 11:00-12:30, September 21, 2016

Venue: Petroleum Planning & Analysis Cell

Participants: Mr. Rohit Dawar (Additional Director, Demand & Economic Studies), Ms.

Yukari Yamashita (Director in charge of the Energy Data and Modelling Centre), Mr.

Shigeru Suehiro (Manager, Econometric and Statistical Analysis Group, Energy Data

and Modelling Centre)

India focuses on providing each household with clean fuels. We have launched a

three-year programme to distribute LPG cylinders to 50 million rural households free of

charge. As the number of LPG households increases by 300 million in the future, LPG

will be provided primarily to rural areas with urban areas switching to city gas.

Domestically produced gas should be domestically consumed (in the priority order of

city gas, fertilizers and power generation). We would like to increase the number of

cities with access to city gas to 500 in three years from about 20 at present. At the same

time, CNG stations will be installed to replace diesel oil with CNG for large vehicles

and motorcycles. In Delhi, commercial vehicles and buses are required to use CNG.

Metro railways have been developed to improve air pollution. In recent years, however,

automobiles have increased too much, deteriorating air pollution again. India purchases

massive Venezuelan crude oil. As Venezuelan crude oil is far cheaper than Brent, we

select Venezuelan crude despite higher tanker costs. Each refinery has been tuned to

refine heavy crude from Venezuela and can process crude from any country in the world.

While the government cannot buy crude on a spot basis, the private sector procures

cheaper crude. Of crude oil imports, about 60% comes from the Middle East, 30% from

103

Africa and the remainder from South America. India purchases gas from Qatar under

long-term contracts.

6.2 Second trip to India

We visited India for talks with NITI Aayog, an energy-related Indian government

agency, on the details of this study. We also called at The Energy and Resources

Institute (TERI) to interview energy experts on the details of this study.

6.2.1 Visit to NITI

Date: 9:30-13:30, November 22, 2016


Participants: Mr. Hrendra Kumar (Joint Adviser), Mr. Manoj Kumar Upadhyay (Senior

Research Officer), Ms. Ruchi Gupta (Young Professional), Mr. Ripunjaya Bansal

(Young Professional), Dr. Hiranmaoy Ray (Associate professor at the University of

Petroleum and Energy Studies), Ms. Pooja Vijay Ramamurthi (Policy Associate of

Energy Policy Institute at the University of Chicago), several other NITI officers, Ms.

Yukari Yamashita (Director in charge of the Energy Data and Modelling Centre), Mr.


and Modelling Centre)

We discussed the details of this study with NITI Aayog and other energy experts. After

Suehiro made an interim presentation about the study, we received the following

comments:

Indian LNG prices may be too high. The present import price is $6/MMBtu. Indian

LNG prices are lower than Asian international prices. However, we may use Asian

international prices in 2032 or 2047. (NITI)

Final energy demand growth is large. In the IESS, it may not be so large. (NITI)

104

In our model as well, energy consumption is high due to high growth and a shift to

manufacturing. Energy-intensive manufacturing industries are assumed to grow too

much. Under an assumption that economic growth will be 8.5% with manufacturing

industries’ share left unchanged, the results are the same as the IESS results.

(University of Chicago)

A breakdown of manufacturing industries’ energy consumption may reflect

government policies. However, energy-intensive industries alone would not

necessarily expand. (University of Petroleum and Energy Studies)

Steel and cement industries would not grow so much. Here is a Chinese case. While

housing construction and consumer goods industries may grow, the cement industry

may not. (NITI)

It may be appropriate to use Scenario 2 of the IESS for domestic fossil fuel

production. (NITI)

6.2.2 Visit to TERI

Date: 15:00-17:00, November 22, 2016


Participants: Mr. N Vasudevan (Senior Fellow), Mr. Sachin Kumar (Fellow), Ms. Yukari

Yamashita (Director in charge of the Energy Data and Modelling Centre), Mr. Shigeru

Suehiro (Manager, Econometric and Statistical Analysis Group, Energy Data and

Modelling Centre)

We discussed the details of this study with TERI experts on energy conservation in the

industry sector. After Suehiro made an interim presentation about the study, we received

the following comments:

105

The PAT coverage of industries and enterprises will expand in the future.

Manufacturing industries are assumed to grow too much. As the share for

manufacturing value added is high, energy consumption growth is large. If the

assumption is made by NITI, it may be fine.

To hold down energy consumption, other manufacturing industries could be

assumed to make more progress in energy conservation. Among other

manufacturing industries, non-energy-intensive industries may be assumed to

expand their share.

6.3 Third visit to India

We called at the Integrated Research and Action for Development (IRADe), the Council

on Energy, Environment and Water (CEEW) and The Energy and Resources Institute

(TERI) to interview energy experts on the details of this study.

6.3.1 Visit to IRADe

Date: 10:00-12:00, December 19, 2016

Venue: IRADe - Integrated Research and Action for Development

Participants: Dr. Jyoti Parikh (Executive Director), Dr. Probal Ghosh (Head of

Modelling Group), four other researchers, Mr. Shigeru Suehiro (Manager, Econometric

and Statistical Analysis Group, Energy Data and Modelling Centre), Ms. Hisako

Arimoto (Senior Economist, Energy Data and Modelling Centre)

We discussed the details of this study with IRADe experts on energy economics models.

After Suehiro made an interim presentation about the study, we received the following

comments:

NITI-based assumptions may be very ambitious. Particularly, the government’s

target of boosting the renewable capacity share to 40% may be the most challenging.

106

Industry sector value added for 2047 is assumed to be too high. The services sector

may grow more.

Regarding the low-carbon electricity mix, it may be better to focus on gas as well.

(This study focuses on coal and renewables without considering gas power

generation.)

As for coal, coastal areas use imported coal that is cheaper there and more

environmentally friendly. Other areas use domestically produced coal that is

cheaper there and features higher environmental load, bringing about severe air

pollution.

6.3.2 Visit to CEEW

Date: 14:00-15:15, December 19, 2016

Venue: CEEW - Council on Energy, Environment and Water

Participants: Dr. Vaibhav Chaturvedi (Research Fellow), 15 other researchers, Mr.


and Modelling Centre), Ms. Hisako Arimoto (Senior Economist, Energy Data and

Modelling Centre)

We discussed the details of this study with CEEW experts on energy economics models.

After Suehiro made an interim presentation about the study, we received the following

comments:

If environmental policies are enhanced, GDP growth may not be so high. Why will

GDP be so high even in the High Renewables Scenario? Environmental investment

growth should lead production expansion investments to decline to decelerate

economic growth.

Are radioactive waste volume estimates based on the assumption of a once-through

107

fuel cycle? India has established a nuclear fuel cycle.

6.3.3 Visit to TERI

Date: 16:00-17:00, December 19, 2016


Participants: Ms. Akshima Tejas Ghate (Fellow & Associate Director), Mr. Anant Joshi

(Research Associate), Mr. Shigeru Suehiro (Manager, Econometric and Statistical

Analysis Group, Energy Data and Modelling Centre), Ms. Hisako Arimoto (Senior

Economist, Energy Data and Modelling Centre)

We discussed the details of this study with TERI experts on energy conservation in the

buildings and transport sectors. After Suehiro made an interim presentation about the

study, we interviewed the TERI experts about the Indian S&L system, fuel efficiency

standards and the ECBC. Comments and responses are as follows:

Fuel efficiency standards have been announced but not been put into

implementation. In India, the implementation is very difficult. The fuel efficiency

standards will be enhanced further in 2021. However, developments after the year

are unknown. Expanding the coverage of vehicles for the standards rather than

enhancing the standards can be expected.

The target number of hybrid and other electric vehicles at 5-7 million units for 2020

is very difficult to achieve. Infrastructure including charging service stations has yet

to be developed. While LGP vehicles are promoted in many cities, gas stations or

gas line networks have not been developed.

In India, heavy duty vehicles account for 50%. The PCRA (Petroleum Conservation

Research Association) is considering standards for trucks.

The S&L system is mandatory for eight products at present. It will become

108

mandatory for products now left for voluntary standards and labelling.

An LED penetration policy has been implemented, leading to lighting’s transition to

energy conservation. Energy efficiency will be improved to 50 in 2032 from 100 in

2014.

The ECBC has become mandatory for 10 states. Ten more states are preparing for

mandating the system. The 10 states mandating the system now account for more

than 50% of India’s total buildings stock. If the 10 other states mandate the system,

the coverage will expand to 90%.

India plans to achieve ECBC coverage of 90% under the next five-year plan.

6.4 Fourth trip to India: Symposium for presenting research accomplishment

Date: 9:30-16:00, February 7, 2017


Participants: NITI Aayog、IEEJ、Embassy of Japan、JETRO、Ministry of Coal、Ministry

of External Affairs、Central Electricity Authority、Petroleum Planning & Analysis Cell、

Central Electricity Regulatory Commission、Coal India Ltd.、Policy Associate of Energy

Policy Institute at the University of Chicago、Integrated Research and Action for

Development、TERI、UPES Dehradun、Shakti Energy Foundation、Power System

Operation Corporation Limited、Council on Energy, Environment and Water、

Indo-German Forum、Confederation of Indian Industry、Australian High Commission、

India - GIZ、Power Grid Corporation of India Ltd; about 60 participants

Symposium programme

9:30 - 9:40 Welcome Address and Overview by Sh. Anil Kumar Jain, Additional Secretary, NITI

9:40 - 9:50 Opening remarks by Sh. Amitabh Kant, CEO, NITI

9:50 - 10:00 Remarks and Overview by Mr. Kenko Sone, Minister, Embassy of Japan in India

10:00 - 11:40 Scenario Study for India and Japan Energy Supply and Demand

109

10:00 - 10:20 Indian Scenario- Presentation by Mr. Shigeru Suehiro, IEEJ

10:20 - 10:40 Japan Scenario- Presentation by Mr. Shigeru Suehiro, IEEJ

10:40 - 11:00 Indian Scenario- Presentation by Sh. Harendra Kumar, Joint Adviser, NITI

11:00 - 11:20 Japan Scenario-Presentation by Sh. Harendra Kumar, Joint Adviser, NITI


11:40 - 12:00 Tea Break

12.00 - 1:30 Impact on Grid due to high penetration of Renewables in India & Japan

12:30 - 12:50 Presentation by Ms. Ruchi Gupta, YP, NITI

12:50 - 1:10 Presentation by Mr. Shigeru Suehiro, IEEJ


1:30 - 2:00 Lunch

2:00 - 3:00 Assessment of Gas/LNG demand in India & Japan

2:00 - 2:20 Presentation by Sh. Ripunjay Bansal, YP, NITI



3:00 - 4.00 Clean Coal Technology in India & Japan

3:00 - 3:20 Presentation by Sh. Manoj K. Upadhyay, S.R.O, NITI



4:00 - 4:10 Concluding Remarks by Ms. Yukari Yamashita, IEEJ

4:10 - 4:15 Concluding Remarks by Sh. Anil Kumar Jain, Additional Secretary, NITI

We had a symposium to present our joint research accomplishment, and IEEJ and NITI

presented each analysis alternately. The topics are Japanese and Indian scenario analysis,

the impact on renewable electric grid, CCT analysis (clean coal technology), natural gas

and LNG analysis. Discussion and comment on Indian scenario analysis of this project

are as bellows.

(Q1)Why does renewable energy’s share of power generation assumed by IEEJ increase

110

until 2032, and decline after that?

(A1)Our assumption of renewable energy is refered to IESS of NITI. In Reference

scenario, electricity demand increases more rapidly than renewable energy diffusion,

leading to a decline in its share. Coal thermal power generation would cover this gap.

(IEEJ)

(Q2)Do you consider urbanisation and collaboration of rural electric power to the

center?

(A2)We consider the difference of rural and center is reflected by household application,

and the divided analysis is not conducted in particular. Neither is it in industry sector.

(Q3)How do you deal with the increase of renewable energy in econometric analysis?

(A3)Nuclear and renewable energy power generation capacity depends on the policy,

and takes a wide range. We set it as an exogenous variable in this analysis.

(Q4)There is a big difference between the results of NITI and IEEJ. Did you compare

the two?

(A4)We have reveiwd the results through taking considerable time. (NITI)

(Q5)IEEJ estimated GDP growth rate is high in scenatio with lots of renewable energy.

Recent Indian domestic research shows renewable energy has a high economic cost.

Could you explain the logic domestic production of renewable energy leads to higher

GDP? Does energy efficiency increase GDP?

(A5)There are two paths of the economic impact from renewable energy diffusion,

which are rising electricity prices and decreasing fossil fuel imports. While a decline in

fuel imports increase GDP, price hike has a decreasing effect on GDP. In IEEJ model

the former of increasing effect surpass the latter, leading to a rise in GDP in net value.

Energy conservation has also a positive impact on economy. (IEEJ)

111

・Doccuments on this project on energy scenario analysis.

Presentation document by IEEJ

（様式２）

頁図表番号36 Table 2.2-2

38 Table 2.2-3

39 Table 2.2-4

43 Figure 2.2-146 Figure 2.2-2

二次利用未承諾リスト

2016 Project for International EnergyUsage Efficiency Measurement（Reserach on Indian Energy Supplyand Demand Scenario)Report

2016 Project for International EnergyUsage Efficiency Measurement（Reserach on Indian Energy Supplyand Demand Scenario)

THE INSTITUTE OF ENERGYECONOMICS

タイトルDesignated energy consumersEERs and star levels for air conditioners (unitarytype)

EERs and star levels for air conditioners(separate type)Building standard areas subject to ECBCOverview of PAT initiative

平成28年度国際エネルギー使用合理化等対策事業1 平成28年度...

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