Research Project on Renewable Energy Economics, Kyoto University

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京都大学経済学研究科

再生可能エネルギー経済学講座

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No.48 RE100 企業の加盟特徴の実証分析
Empirical Analysis of Joining Characteristics of RE100 Companies

2023年6月23日
栗田 郁真
京都大学大学院経済学研究科
再生可能エネルギー経済学講座 研究員

要旨
本研究は、再生可能エネルギー100%化を自らに課して自発的に再生可能エネルギーを調達するイニシアテ ィブである RE100 に着目して、RE100 に加盟する企業の特徴を定量的に把握することを目的としている。アメリカの S&P500 企業、日本の日経平均株価企業、イギリスの FTSE350 企業を対象として、2020 年までにRE100 に加盟した企業とそうでない企業に分類した上で、業種・売上高・従業員数・電力消費量・エネルギ ー集約度を説明変数として、二項ロジット分析を行なった。分析の結果、企業の RE100 への加盟傾向は国によって異なり、アメリカとイギリスの企業は比較的よく似た特徴を持ち、日本の企業は独自の特徴を持つことが明らかとなった。再生可能エネルギー100%化に取り組む企業の特徴を理解することで、再生可能エネルギー導入に政策的なインセンティブを必要とする企業の特徴に対する理解が深まる。特に、本研究結果は、政府に財政上の制約があるなかで、企業の再生可能エネルギー導入を促進するための財政的支援を実施する際に役立つ可能性がある。
キーワード: 再生可能エネルギー、RE100、二項ロジット分析、ボランタリー・アプローチ

Ikuma KURITA
Researcher,
Research Project on Renewable Energy Economics,
Graduate School of Economics,
Kyoto University

Abstract:
This study aimed to quantify the characteristics of companies that are members of the RE100, an initiative to voluntarily procure renewable energy by accepting the goal of achieving 100% renewable energy. We conducted a binomial logit analysis of the S&P 500 companies in the US, Nikkei 225 companies in Japan, and FTSE 350 companies in the UK, categorizing companies into those that joined RE100 by 2020 and those that did not; further, we used industry, sales, number of employees, electricity consumption, and energy intensity as explanatory variables. The analysis revealed that the propensity of companies to join the RE100 differs by country, and that the US and UK companies have relatively similar characteristics, while Japanese companies have unique characteristics. Understanding the characteristics of companies that commit to 100% renewable energy will increase our understanding of the characteristics of companies that need policy incentives to adopt renewable energy. In particular, the study results could help governments to implement financial supports to encourage companies to adopt renewable energy during financial constraints.
Keywords: Renewable Energy; RE100; Binomial Logit Analysis; Voluntary Approach