ごみ有料化後にリバウンドは起こるのか？

ごみ有料化後にリバウンドは起こるのか？
碓井 健寛∗
2010 年 4 月
概要
家庭ごみ有料化は，導入後に減量効果が失われるというリバウンドが問題だと指摘されているが，実
際には明らかでない．本稿は家庭ごみ有料化の減量効果，および資源ごみの代替促進効果の長期での持続
性を明らかにするために，計量経済学のパネルデータ分析を用いて検証した．その際にデータ選択の恣意
性を可能な限り排除し，推定結果の頑健性を保証するために複数のモデルによって確認した．その結果，
ごみ排出量のリバウンドはわずかながら存在するものの，長期の減量効果はほとんど失われないことが明
らかになった．また，資源ごみの長期の分別促進効果は，有料化導入後の経過年数が経つにしたがって逆
に強まることがわかった．
Keywords: ごみ有料化の長期効果，リバウンド，資源ごみ，分別促進，パネルデータ分析
1 はじめに
近年，各市町村で家庭ごみ1 の有料化の導入が進んでいる．家庭ごみの有料化は，ごみ処理経費の財源調
達の手段であるとともに，ごみ減量，分別促進を目的とした自治体の政策である．ところが有料化導入後に
減量効果が薄れるという「減量効果のリバウンド」が指摘されている．
また，有料化導入後のリバウンドの存在が当然であるかのように述べている文献もある．たとえば「有料
化で減ってもまた増える」(服部・杉本, 2005, p.84) という記述や，
「効果は一時的」(日本経済新聞，2005 年
5 月 4 日) とされていたり，
「有料化はゴミを削減する効果が期待されているが，その効果は地域によって異
なる．一時的に削減できても，しばらくすると元に戻るリバウンド現象も多い」(栗山, 2008, p104)，しかし
いずれも実証研究に基づく証拠は示されていない．
その一方で，有料化のリバウンドについて実証的に分析した研究は無いわけではない．たとえば，天野ほ
か (1999) は，有料化を導入したいくつかの自治体の排出原単位を比較しながらリバウンドの有無について
検証した先駆的な研究である．彼らは，いくつかの自治体で有料化導入前の排出原単位を上回っているた
め，リバウンド効果が見られると指摘している．
しかし一般的な結論を得るためには以下の点を克服する必要がある．まず少数のサンプルであるため，こ
れを全国的に一般化することはできない．また天野ほか (1999) は，排出削減効果を，有料化を導入しなかっ
∗ 創価大学経済学部，
東京都八王子市丹木町 1-236
1 本稿では家庭系一般廃棄物のことを「ごみ」と呼んでいる．また事業系を含む一般廃棄物全体のことも「ごみ」と呼んでいるが，
特に混乱を生じない限り区別しせず使用する．
1
た場合の予測値と，有料化導入による実際の排出量との差と定義しているため，有料化前後での社会経済
的な状況変化による排出量の増減を含む可能性がある．たとえば有料化導入後に 3 年経過したときの 1 人
当たりのごみ排出量の原因には，純粋な有料化による減量インセンティブとともに，所得の増加や，世帯人
員数の変化，さらに使い捨て製品の増加などによるごみ量の増減が含まれてしまう．したがって有料化の長
期減量効果を見るためには，社会経済的な変数を制御することが不可欠である．
このような長期の政策効果の検証にはパネルデータ分析が有効である．パネルデータ分析はクロスセク
ション方向と時系列方向のデータの性質を併せ持つため，次のような利点がある： 1) 経済主体間の異質
性をコントロールできる，2) サンプル数が増えて自由度が増す，3) 経済主体固有の性質からくる異質性を
除去した後の効果を見るうえでも有益である (松浦・コリン, 2005, 第 7 章)．
そこで本稿はパネルデータ分析によって家庭ごみ有料化の減量・代替促進効果が長期で続くのかどうか，
より具体的には有料化のリバウンドが存在するのかどうかを検証することを目的とした．
ここで，分析をはじめる前に，検証する対象を明らかにしておこう．一般に使用されている有料化のリバ
ウンドという言葉は，使用者によって定義も曖昧であるように見受けられる．そこで，本稿で明らかにする
有料化におけるごみ減量の「リバウンド」を図 1 のように定義する，まず有料化導入直後に減量効果が見
られるが，有料化がなかった場合の予想排出量と，有料化をした場合の実際の排出量の差が，時間の経過と
ともに縮まることを「リバウンド効果」と定義した．その逆に，時間の経過とともに予想排出量と排出量の
差が拡大すれば「逆リバウンド効果」となる．この図におけるリバウンドは，有料化の減量効果以外の全て
の要因 (社会経済変数など) を一定とした上で，長期の有料化による減量効果の推移を検討していることに
注意しよう．パネルデータ分析によっていずれに該当するのかを明らかにした上で，なぜそうなるのかを後
で検討する．
本稿の貢献は以下のように要約できる：1) 従来の研究はデータ選択に偏りが生じていたのに対し，本稿
はデータ選択の恣意性を可能な限り排除した 2) 推定結果の頑健性を保証するために複数のモデルを確か
めた 3) 従来の研究には無かった有料化の資源ごみ分別促進の長期価格弾力性を推定できた．
本稿の構成は以下の通りである．次節で有料化の短期・長期の効果を検証した先行研究についてまとめ
た．第 3 節では分析手法およびデータについて解説した．第 4 節では分析結果について述べた．最後に第 5
節で結論を述べた．
2 先行研究
有料化に関する文献レビューとして，Miranda (1996)，Porter (2002)，山川・植田 (2001)，笹尾 (2006)，
Jenkins et al. (2003)，および Ferrara (2008) などがある．文献レビューを要約すると表 1 のようになる．
本節では文献レビューでは取り上げられていない長期の有料化研究について，データの性質別に整理す
る．本稿では「短期」の定義を「1 年間」とし，それ以上の年数については「長期」と呼ぶことにする．個
票データを用いた研究とは，世帯ごとに家庭ごみ排出や資源ごみなどを実測し，世帯の所得などの属性に
ついてアンケートをとる研究である．自治体集計データとは，自治体および自治体の委託業者によって各家
庭および事業所から収集されたごみ量を集計したデータである2 ．
2 自治体集計データには事業系一般廃棄物を含む．欧米のデータではオフィスから排出されたごみを含めて MSW(municipal solid
waste) と称している．
2
個票データ
Linderhof et al. (2001) は，オランダのある自治体の個票データを用いて，動学的パネルデータ
分析を行った．その結果，短期よりも長期の価格弾力性が大きくなった．その原因として長期になるほど有
料化を通して環境意識が向上したため，と説明している．
集計データ
Yamakawa and Ueta (2002) は日本の従量制有料化導入済み自治体のみのクロスセクションデー
タを用いた．可燃ごみに対する減量効果を推定するために，ダミー変数により導入年度別に分解した結果，
少なくとも 10 年以上はごみ減量効果が継続することがわかった．Dijkgraaf and Gradus (2009) はオランダの
さまざまな自治体集計年次パネルデータを用いて有料化の長期効果を推定した．全ごみ量，コンポストで
きないごみ，資源ごみの推定式についてそれぞれ有料化導入経過年のダミー変数の交差項を導入した結果，
少なくとも 7 年以上は減量効果が継続することがわかった．表 2 にはパネルデータを使った Linderhof et al.
(2001) と Dijkgraaf and Gradus (2009) の特徴についてまとめた．
これまでの研究の結果をまとめると，従量制有料化による減量および分別促進効果は短期でも長期でも存
在するようである．また個票データ，集計データに関わらず，少なくとも有料化の減量効果は長期にわたっ
て持続することを保証している．しかし Linderhof et al. (2001) のデータはもともと環境意識の高い有料化
自治体での個票データによる分析であるため，有料化の価格弾力性が過大推計されている可能性は否めな
い3 ．また Dijkgraaf and Gradus (2009) は有料化導入ダミーと，導入年数ダミーが交差項となっているため，
減量効果の持続性の効果と，価格の大きさの効果を分離できていないという欠点がある．そこで本稿では
以上の点をふまえて分析をすすめる．次節ではパネルデータ分析について解説する．
3 分析手法およびデータ
本節ではリバウンドの有無を検証するためのパネルデータ分析について簡潔に説明する．次に使用する
データについて説明する．
パネルデータ分析によって長期の有料化の効果を推定できる．式で示すと，
yit = α + β Xit + ai + εit
(1)
ここで，yit は被説明変数で，i は個体の番号，t は年度である．Xit は説明変数である．また α と β はパラ
メータである．ai は時間軸方向には一定の観察できない個別効果である．Cov(Xit , ai ) ̸= 0 であるとする．個
別効果はたとえば自治体ごとに存在するが，もともと持つ環境意識などが含まれていると考えられる．ここ
で (1) 式に OLS を適用すると， ai は除外変数となり，誤差項と説明変数 Xit が相関を持つことになる．その
ため β は不偏推定量でも一致推定量でもなくなる．このようなバイアスを除去するためには，ai をコント
ロールして推定することが望まれる．ここでパネルデータ分析の Fixed effect model (FE: 固定効果推定) だ
と，以下のような操作でバイアスを除去できる．まず (1) 式の時間軸方向に平均をとると，
ȳi = α + β X̄i + ai + ūi ,
T
T
T
となる．ただし ȳi = (1/T ) ∑t=1
yit , X̄i = (1/T ) ∑t=1
Xit , ūi = (1/T ) ∑t=1
uit である．
3 彼らは，データを採取した自治体の性質として「最も環境への感心の強い政党が第一党となっている」と述べている．
3
(2)
ここで (1) 式と (2) 式との差をとると，
yit − ȳi = β (Xit − X̄i ) + uit − ūi
y∗it = β Xit∗ + u∗it
(3)
というように ai が消去される．(3) 式に対して OLS を適用すると，β は不偏かつ，一致推定量となる．
次に推定式について説明する．本稿は非資源ごみの減量効果と資源ごみの分別効果が長期でも持続する
のかどうかを検証する．本稿では可燃ごみ＋不燃ごみ，あるいは混合ごみを「非資源ごみ」と定義する．有
料化を導入している自治体であれば，非資源ごみは有料化指定袋によって排出されるごみに該当する．また
無料で収集される資源物を「資源ごみ」と定義する．使用するデータの詳細な定義は後述する．
ln ws,it = α + β1 ln pit + β2 ln pit × yit + β3 ln pit × y2it + γ Zit + ai + λt + uit
= α + (β1 + β2 yit + β3 y2it ) ln pit + γ Zit + ai + λt + uit ,
(4)
これは両辺対数モデルで，被説明変数 ln ws は s タイプの 1 人 1 日あたりごみ排出量の対数である．ws は
それぞれ，1 人 1 日あたり非資源ごみ収集量の対数 (= wnon−recyclable ) と，1 人 1 日あたり資源ごみ量の対数
(= wrecyclable ) である．右辺の ln p は，非資源ごみに対する従量制有料化の指定袋価格の対数である．y は有
料化導入後の経過年数を示し，後述するように短期と長期の減量効果を推定するためにある．Z は社会経済
変数である．添え字の i はサンプルの番号で，t は年度を示す．a は時間軸方向には一定の，観察できない
個別効果である．λ は横断面方向に一定の時間効果である．β は被説明変数が非資源ごみの場合は価格弾
力性となり，資源ごみの場合は交差価格弾力性となる． γ は社会経済変数のパラメータである．誤差項の u
は平均 0，分散 σ 2 の正規分布であると仮定している．
ここで示した価格の変数は，クロスセクション分析の先行研究では内生変数とみなして推定を行ってい
る．しかしパネルデータ分析を適用することで，観察できない個別効果による内生性の問題は解決できる．
前述した式の ln ws を ln p で偏微分すると，s タイプのごみ収集需要の価格弾力性となる．
∂ ln ws
= ε = β1 + β2 y + β3 y2 .
∂ ln p
(5)
この価格弾力性は有料化導入経過年数に依存すると想定している．たとえば y = 1 の場合は有料化導入年と
いうことになるので，短期 (導入年度) の価格弾力性となる．したがって y > 1 ならば長期，つまり導入経過
年数時点での価格弾力性となる．導入から 3 年の場合は y = 4 となるので，4 を代入した式の計算結果が導
入 3 年目の価格弾力性となる．
次に社会経済変数の Z について述べる．変数には多くの先行研究で使用されている説明変数を導入した．
ln Popd は人口密度の対数である．人口密度はごみ貯留のスペースに関して代理変数となる．したがって人
口密度が高いと非資源ごみは相対的に増大し，資源ごみは減少すると予想できる．ln Income は 1 人当たり
所得の対数である．しかし日本では自治体の所得をはかる直接的な指標が存在しないため，1 人当たり課税
対象所得を所得の代理変数として用いる．所得はさらに非資源ごみや資源ごみの排出に対して直接的な影
響のある消費の代理変数であり，また時間の機会費用の代理変数となる4 ． ln Family は世帯人員数の対数で
ある．世帯人員数が増えると，たとえば新聞を一家で共有する共同消費を通じて 1 人当たりのごみの総量
4 消費者物価指数によって所得と有料化価格を
1995 年の物価水準に調整した．
4
は減少すると考えられる．Age は自治体の平均年齢を表している．Dfeo はその他のタイプの有料化を導入の
有無を示すダミー変数であり，Dfem はごみの排出に関して多量の場合に有料としている自治体 (一定枚数の
指定袋やタグは無償配布) のダミー変数である．また，自治体での資源ごみ分別収集の有無に関するダミー
変数 Drec を導入した．ただし (rec = Paper, Metal, Glass, PET, Plastic, Other) である．DPaper =紙類分別
収集のダミー変数である．DMetal = 缶や金属分別収集のダミー変数である．DGlass = ガラス類分別収集のダ
ミー変数である．DPET =ペットボトル分別収集のダミー変数である．DPlastic =プラスチックの分別収集のダ
ミー変数である．DOther = その他の資源ごみ分別収集のダミー変数である．
時間効果をコントロールするために年度ダミー Yeart を導入した．Yeart は，t 年度のデータであれば 1，
それ以外の年度なら 0 をとるダミー変数である．たとえば使い捨てごみの増大傾向やライフスタイルの変
化などが年度ダミーによって説明できると考えられる．データ期間は 1995 年度から 2002 年度までである
ため，1995 年度ダミー変数を外し，ベンチマークとした．
被説明変数の排出量のデータには環境省 (1995-2002) の一般廃棄物処理事業実態調査を使用した．非資源
ごみ収集量，資源ごみ収集量はそれぞれ次のように定義した．非資源ごみ収集量＝混合ごみ収集量＋可燃
ごみ収集量＋不燃ごみ収集量．資源ごみ量＝各種資源ごみ収集量の合計＋集団回収量．これらには事業系
ごみと，事業所から排出される資源ごみも含まれることに注意されたい．対象自治体は全市で，従量制有料
化，非有料化自治体をすべて含む．データ期間は 1995 年から 2002 年の 8 年間である．この期間は市町村
合併がほぼ無いため脱落サンプルによるバイアスを考慮する必要はない．そのうちから不備のあるデータ
を除くと，665 市のデータが残った．
説明変数の価格データおよび導入年度のデータは山谷 (2006) のデータを用いた．彼は 2005 年に有料化の
有無，有料化の形態，その価格，およびその導入年度について，全市に対して電話・アンケートを行った．
その結果，回収率は 100 ％で 712 の市および東京 23 区のデータが収集されている．従量制有料化の価格は
40∼50 リットル指定袋を基準としている．価格の大きさは，導入から現在に至るまでほとんど変化してい
ないと考えて良い．図 2 は従量制有料化の指定袋価格のヒストグラムである．メディアン，モード，平均は
それぞれ，37 円，37 円，42 円であった (価格 >5 円の自治体のみ)5 ．
図 3 は従量制有料化の導入年度の分布である．大半が 1990 年代に有料化を開始しているが，なかには
1970 年代から開始している市も多く見られる．
その他の社会経済変数には朝日新聞社・民力 (2008) における市町村データを用いた．対数を取れる変数
については対数変換した．データ作成の詳細および使用した変数の記述統計は表 3 にまとめた．次節で推
定結果を解説する．
5 Usui(2008) と同様に非有料化自治体の価格を 5 円としている．有料化していなかったとしても袋を購入し排出していると考えら
れるからである．
5
4 分析結果
4.1 非資源ごみの減量効果の分析
パネルデータ分析における Fixed effect model (以下，FE と略す) で6 ，長期の減量効果を推定した．推定
には STATA10 を用いた．
推定結果を表 4 に示した．(1) から (5) までの 5 つのモデルを推定することにより，除外された変数が価
格の短期・長期の効果に対してどのような影響を及ぼすかをチェックした．分析結果の概略を述べると，モ
デル (5) が AIC の観点で最も望ましいモデルであり，導入年数が長期になるほど，わずかながらリバウンド
が観察された．有料化価格に関する変数のパラメータは，モデル (1) は通常の OLS，モデル (2)∼(5) は FE
であるが，大きく異なっている．観察できない個別効果が長期の価格弾力性に大きく影響を及ぼしていると
言える．まずモデル (1) から順に有料化価格に関する係数の変化を中心に見ていこう．
モデル (1)：価格と年数の交差項，価格と年数の 2 乗の交差項
1 人 1 日あたり非資源ごみ収集量を，従量
制有料化価格の対数，価格の対数とその導入経過年数の交差項，および，価格の対数と経過年数の 2 乗の
交差項に対して回帰した．これは FE ではなく，OLS である．逆リバウンドを示すケースになる．
モデル (2)：モデル (1) の変数＋ Fixed effect
モデル (1) に対して自治体固有のダミー変数 (固定効果) を加
えたのがモデル (2) である．F test によってモデル (2) のほうが望ましいと言える．従量制有料化価格と経
過年数の 2 乗の積の係数は，負から正に変わっている．その結果，長期の減量効果はモデル (1) と反対で，
(ii) のリバウンドが生じているケースに該当する．有料化価格の経過年数，およびその 2 乗の変数と，観察
できない変数との間の相関に起因するバイアスを取り除くことで，係数の符号が変化したことがわかる．
モデル (3)：モデル (2) の変数＋他の有料化ダミー変数＋人口密度＋ 1 人当たり所得＋世帯人員数＋平均年
齢
モデル (2) の変数に，他の有料化ダミー変数，人口密度，1 人当たり所得，世帯人員数，平均年齢の変
数を加えたのがモデル (3) である．社会経済変数の符号は予想通りで，所得が増えると非資源ごみは増え，
世帯人員数が増えると非資源ごみは減る．また人口密度が増えると非資源ごみは増えることがわかった．ま
た従量制有料化の変数の符号・大きさはモデル (2) とほぼ同様である．
モデル (4)：モデル (3) の変数＋各種資源ごみ分別収集ダミー変数
モデル (4) はモデル (3) の変数に，資源
ごみ分別収集の有無に関するダミー変数が加わっている．資源ごみ分別収集による代替効果で，非資源ごみ
は減少すると予想されるが，本モデルではプラスチックの資源ごみ分別，およびその他資源の分別の係数
がマイナスで有意になっている．また有料化の変数の符号・大きさはモデル (3) とほとんど変化がない．所
得，世帯人員数，人口密度などの社会経済変数もモデル (3) と変わらない．
6 モデル選択には，F
test，LM test，Hausman test の検定統計量により，それぞれ OLS，FE，RE (Random effect model) の選択を
行った．その結果，FE が望ましいモデルに選ばれた．モデル選択の手順は例えば Hsiao (2002) が詳しい．推定したモデルは White
(1980) による分散不均一性の修正を行った．分散不均一性とは誤差項の分散が一定ではないということを意味する．この状態で推定
すると標準誤差にバイアスが発生し，統計的検定を誤る可能性がある．よってこのバイアスを修正するために White の方法で分散共
分散行列を推定し，標準誤差を計算した．
6
モデル (5)：モデル (4) の変数＋年度ダミー
最後に，モデル (4) に年度ダミーを入れたのがモデル (5) であ
る．年度ダミーは全て有意で，年が経つに従って係数が大きくなっている．使い捨ての傾向が強まっている
ためか，全国の平均的な傾向として非資源ごみの収集量が増大していることがわかる．有料化の 3 つの係
数はモデル (4) とほぼ同じで，わずかながらリバウンドしているようである．しかしモデル (4) で高度に有
意だった世帯人員数の係数が有意ではなくなった．
(5) 式にそれぞれのモデルの β の推定値を与えて理論値を描いたのが図 4 である．縦軸は価格弾力性，横
軸は有料化導入からの経過年数を示している．モデル (1) の曲線は逆 U 字型だが，モデル (2) から (5) は U
字型で，それぞれの形状もほぼ同じである．図より FE と OLS で結果が大きく異なっていることがわかる．
したがって他の変数が加わったとしても頑健性の高い推定結果であると言える．
長期の有料化の減量効果がなぜ U 字型のカーブになるのだろうか．これは以下の 2 つの複合的な効果で
はないかと考えられる．
(a) 排出者の資源ごみ分別技術やリデュース (ごみにならないような買い物) の技術が向上し，非資源ごみが
長期で減量するという効果
(b) 排出者が袋を節約するために過剰に袋に詰め込むため，非資源ごみが長期で増大するという効果
(b) を少しくわしく説明してみよう．まず従量制有料化は袋の容積で料金が決まっているため，袋に入る限
り料金は同じである．したがって袋にたくさん詰め込む方が，袋購入費用を節約できるということである．
これは Fullerton and Kinnaman (1996) でも従量制有料化の問題点として指摘されている．ほかにも不法投棄
によって料金負担を回避するという適応も考えられるが，有料化導入前後で不法投棄が劇的に増大するこ
とはほとんど無い (山川ほか，2002)．また指定袋価格に対する慣れによって負担感が軽減し，ごみ増大に
繋がる可能性も考えられるが，たとえば他の公共料金の電気やガスで，価格の慣れによって長期において需
要が増大するという研究結果は見られない．よって，減量・分別技術の向上による減量効果と過剰圧縮によ
る増大効果の強弱によって長期価格弾力性が決まるという可能性が強い．
ところが先行研究の Linderhof et al. (2001) や Dijkgraaf and Gradus (2009) の，重さで測った有料化につい
て減量効果が高まるという推定結果とは異なっている．彼らは，長期の有料化によって住民の環境意識を向
上させると推論しているが，注意すべきなのは，従量制有料化と重量制有料化の制度の違いである．先述し
たように，袋の容積で料金が定められている場合と，その都度重さを量って課金する場合では，住民の減量
化への適応方法が異なってくる可能性が高い．結果の違いは，重さで測る有料化の場合には過剰圧縮が存在
せず，長期で見て減量技術が向上するプラスの効果のみが残る．そのように考えると重量制と従量制の長期
の結果の相違の理由が明確になる7 ．
しかし，長期の価格弾力性の変化は非常に小さい．導入後 30 年間でせいぜい 5 ％程度の変化である．リ
バウンドは確かに存在するが，その差は従来考えられてきた 2∼3 年で減量効果が失われるというほどのも
のではないことは明らかである．
7 ただし本稿の過剰圧縮と減量・分別技術の向上のミックスであるという仮説をサポートするためには，さらにオランダのデータに
おける重量制有料化のパネルデータに，本稿と同じ変数と分析手法を適用することが求められる．この点は今後の課題である．
7
4.2 資源ごみの分別促進効果の分析
非資源ごみの分析と同様に，1 人当たり資源ごみ量を被説明変数とした分析についても説明しよう．推定
結果を表 5 に示す．非資源ごみと同様に資源ごみについても (1) から (5) までの 5 つのモデルを推定するこ
とにより，交差価格弾力性の推定結果の安定性を確認した．モデル (5) が AIC から最も望ましいモデルであ
り，導入年数が長期になるほど，わずかながら分別促進効果が強まることがわかった．有料化価格に関する
変数のパラメータは，モデル (1) とそれ以外のモデルとの間で大きく異なっている．しかしモデル (2) 以降
はほとんど変わらない．
モデル (1)：価格，価格と年数の交差項，価格と年数の 2 乗の交差項
被説明変数は 1 人 1 日あたり資源ごみ
量の対数である．説明変数は従量制有料化価格の対数，価格の対数とその導入経過年数の交差項，および，
価格の対数と経過年数の 2 乗の交差項である．モデル (1) は通常の OLS である．有料化価格の係数はすべ
て負を示しており，とくに価格の係数は，想定する符号と逆であるが，いずれの係数も有意ではなかった．
モデル (2)：モデル (1) の変数＋ Fixed effect
モデル (1) に対して自治体固有のダミー変数を加えたものが
モデル (2) である．有料化の 3 つの係数が負から正に変わっており，長期になるほど資源分別の促進が強
まっている．非資源ごみの推定と同様に，FE を導入することでモデルの当てはまりが改善した．
モデル (3)：モデル (2) の変数＋他の有料化ダミー変数＋人口密度＋ 1 人当たり所得＋世帯人員数＋平均年齢
モデル (2) と比べて有料化価格の係数が小さくなっているが，長期の係数はほとんど同じであった．また予
想通り所得が増えると資源ごみは増え，世帯人員数が増えると資源ごみは減った．その他の有料化ダミー変
数，多量のみ有料化ダミー変数の係数はいずれも正で有意であった．人口密度の係数は有意ではなかった．
モデル (4)：モデル (3) の変数＋各種資源ごみ分別収集ダミー変数
依然として有料化の変数の符号・大き
さはモデル (3) とほとんど変わらない．資源ごみ量の収集量は，分別収集が新たにはじまると，資源ごみ総
量として増大すると予想されるが，推定の結果，紙，缶，ビン，プラスチック，その他収集ダミーの係数が
正で有意になっている．ペットボトルの収集が資源ごみ増量に対して有意でないのは，この後のモデルでも
同じである．他の社会経済変数の係数の符号もモデル (3) と変わらない．
モデル (5)：モデル (4) の変数＋年度ダミー
モデル (4) に年度ダミーを入れたのがモデル (5) であるが，係
数はいずれも有意ではない．非資源ごみ収集量のモデル (5) では，年度ダミーから非資源ごみ収集量の増加
傾向が観察されたにも関わらず，本モデルでは年度ダミーから資源ごみ量の増加傾向は観察できなかった．
ここで所得と世帯人員数の係数が有意ではなくなった．有料化の 3 つの係数はモデル (4) とほぼ同じである．
以上の 5 つのモデルで，有料化の長期効果を描いたのが図 5 である．非資源ごみ収集量と同様に縦軸は価
格弾力性，横軸は有料化導入からの経過年数を示している．モデル (1) の有料化係数はいずれも有意ではな
かったので，図から除外している．モデル (2) は単調増加型で，切片の値や曲線の形状が他と大きく異なっ
ている．社会経済変数を追加したモデルの (3)，(4)，および (5) は曲線がよりなだらかになった．個別効果
以外の地域的な特性が導入されることでより穏やかな長期の分別促進効果の曲線に変化している．モデル
8
(3)，(4)，および (5) でも，長期になるほど弾力性が大きくなり，分別促進効果が高まっているが，その理
由として，ごみ排出者の分別技術の向上が原因と考えられる．
資源ごみ収集量の長期の分別促進効果は，非資源ごみ収集量と同様に，短期と長期の差はほとんど無い．
導入後 30 年間で ±2 ％ 程度しか変動していない．有料化導入後の経過年数が経つにしたがって，分別促進
効果は徐々に失われていくが，12 年ほど経過してから高まっていくことが分かった．この結果はモデルが変
わっても安定性が高い．結論として，有料化の分別促進効果は長期になるほど強まることが明らかになった．
5 おわりに
本稿は非資源ごみ収集量，資源ごみの排出量について，有料化導入から経過年数を明示的に導入すること
で，長期の減量・分別促進効果を明らかにできた．その結果，ごみ排出量のリバウンドはわずかながら存在
するものの，長期の減量効果はほとんど失われないことが明らかになった．資源ごみの長期の分別促進効果
は，非資源ごみ収集量と同様に，短期と長期の差はほとんど無い．有料化導入後の経過年数が経つにした
がって，分別促進効果は徐々に失われていくが，12 年ほど経過してから逆に強まっていくことが分かった．
それでは自治体で観察されるリバウンド現象とは何だったのだろうか．本稿の推定結果を考慮すると，全
国的なごみ質の変化や社会経済状況の変化によるごみ量の増大を，有料化後のリバウンド現象と推測した
のかもしれない．いずれにしろリバウンドをおそれて導入を避けることも，リバウンドの対策をとること
も無用である．
有料化の減量効果と分別促進効果の研究の今後の課題をまとめてみよう．まず，従量制有料化と，重さで
測る有料化では住民に対する減量へのインセンティブが異なる可能性が高いことが本稿で示された．長期
において両者の違いを明らかにすることは今後の課題である．また資源ごみ種別に有料化の長期効果が異
なるかどうかを検討することも重要である．例えばペットボトルとプラスチックごみに対して有料化の長期
分別促進効果の違いが明らかになれば興味深い．
謝辞
本研究は旭硝子財団 平成 21 年度 人文・社会科学系の助成金による研究成果の一部である．記して感謝
の意を表したい．
参考文献
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9
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10
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11
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[40] 山谷修作 (2007), 『ごみ有料化』, 丸善.
12
13
アメリカ
アメリカ
オランダ
オランダ
アメリカ
アメリカ
アメリカ
アメリカ
アメリカ
日本
日本
日本
日本
日本
アメリカ
アメリカ
日本
日本
日本
日本
個票
集計
個票
個票
個票
集計
個票
個票
集計
集計
集計
集計
集計
集計
集計
集計
集計
集計
集計
集計
Jenkins et al. (2003)
Kinnaman and Fullerton (2000)
Linderhof et al. (2001)
Linderhof et al. (2001)
Nestor and Podolsky (1998)
Podolsky and Spiegel (1998)
Reschovsky and Stone (1994)
Reschovsky and Stone (1994)
Strathman et al. (1995)
Suwa and Usui (2007)
Usui (2008)
Usui (2008)
Usui (2008)
Usui (2008)
Van Houtven and Morris (1999)
Wertz (1976)
Yamakawa and Ueta (2002)
碓井 (2003)
笹尾 (2000)
丸尾ほか (1997)
注 1) n.s. は有意でない (not significant) ことの略である．
アメリカ
アメリカ
オランダ
オランダ
オランダ
オランダ
アメリカ
アメリカ
韓国
アメリカ
アメリカ
Callan and Thomas (1997)
Callan and Thomas (2006)
Dijkgraaf and Gradus (2004)
Dijkgraaf and Gradus (2004)
Dijkgraaf and Gradus (2004)
Dijkgraaf and Gradus (2004)
Fullerton and Kinnaman (1996)
Fullerton and Kinnaman (1996)
Hong (1999)
Hong et al. (1993)
Jenkins (1993)
国名
個票データ or
集計データ
集計
集計
集計
集計
集計
集計
個票
個票
個票
個票
集計
従量制・収集容器による有料化 (ビン)
従量制・収集容器による有料化 (ペットボトル)
従量制・収集容器による有料化 (缶類)
従量制・収集容器による有料化 (紙容器包装)
従量制・指定袋による有料化 (総排出量)
従量制・収集容器による有料化
従量制・収集容器による有料化
従量制・収集容器による有料化
従量制・収集容器による有料化
従量制・収集容器による有料化
従量制・収集容器による有料化（各種資源ごみ）
従量制・指定袋による有料化 (混合ごみ)
重量制有料化（たい肥化可能なごみ）
重量制有料化（未分別）
従量制・収集容器による有料化
従量制・収集容器による有料化 (総排出量)
従量制・収集容器による有料化 (資源ごみ)
従量制・収集容器による有料化 (たい肥化可能な廃棄物)
従量制・収集容器による有料化
従量制・指定袋による有料化 (混合ごみ／資源ごみ)
有料化の
システム
さまざまな有料化の制度 (資源ごみ)
? (混合ごみ／資源ごみ)
重量制有料化（混合ごみ／資源ごみ）
従量制・収集容器による有料化 (混合ごみ／資源ごみ)
頻度制有料化 (混合ごみ／資源ごみ)
従量制・指定袋による有料化 (混合ごみ／資源ごみ)
従量制・指定袋による有料化 (混合ごみ／資源ごみ)
重量制有料化 (混合ごみ／資源ごみ)
従量制・指定袋による有料化 (混合ごみ／資源ごみ)
従量制・収集容器による有料化 (混合ごみ／資源ごみ)
従量制・収集容器による有料化 (混合ごみ)
表 1: 先行研究：推定値のまとめ
-0.15
-0.15
<0
-0.12
<0
<0
<0
-1.39
-0.34
(?)
-0.39
-0.45
<0
自己価格
弾力性
-0.58
-0.40
n.s.
-0.16
-0.07
-0.23
-0.06
-0.15
n.s.
-0.12
n.s.
n.s.
n.s.
>0
> 0 ペットボトル
のみ有意
0.07
0.12
0.15
n.s.
-
交差価格
弾力性
0.07
0.05
0.12
n.s.
0.04
0.09
0.07
0.46
>0
-
1
1
1
1
39 (months)
1
1
1
1
1
1
1(?)
3
3
3
3
2
2
1
?
自治体に
よって異なる
1
1
42 (months)
42 (months)
(?)
1
1(?)
1(?)
?
1
観測年数
表 2: 先行研究：長期効果
著者名と出版年
被説明変数
データタイプ
価格データのタイプ
有料化のタイプ
導入経過
年数の有無
エビデンス
地域
Linderhof et.al (2001)
コンポストごみ／非資源ごみ収集量
(資源ごみ収集が無い）
家計の月次パネルデータ
実際の価格
重量制有料化
無し，被説明変数の 1 期ラグを取り
長期価格弾力性を推定
コンポストごみ：
短期価格弾力性 = -1.10,
長期価格弾力性 = -1.39.
非資源ごみ収集量：
短期価格弾力性 = -0.26,
長期価格弾力性 = -0.34
オランダのオーストザーン
(Oostzaan) 自治体内
14
Dijkgraaf and Gradus (2009)
総排出量, 未分別, コンポストごみ,
資源ごみ
自治体の年次パネルデータ
ダミー変数
重量制/指定袋/頻度/従量制有料化
導入経過年数のダミー変数 (導入
経過年数が 1 年ダミー，2 年ダミー，
・
・
・，8 年ダミー)
総排出量：短期より長期の方が減
量効果が大きい (7 年は減量効果
が継続)
オランダの自治体
表 3: 記述統計
変数名
wnon−recyclable
wrecyclable
p
y
Dfeo
Dfem
DPaper
DMetal
DGlass
DPET
DPlastic
DOther
Popd
Income
Family
Age
平均
831
736
127
114
14.5
42.0
1.6
10.6
0.004
0.02
0.65
0.60
0.83
0.81
0.82
0.75
0.49
0.53
0.17
0.21
0.42
0.32
1,704
137
2.9
標準偏差
202
177
67
61
18.9
19.4
5.6
10.3
0.063
0.13
0.48
0.49
0.38
0.40
0.38
0.44
0.50
0.50
0.38
0.40
0.49
0.47
2,314
30
0.3
最小値
56
270
0
0
6
10
0
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
19
0
1.7
最大値
2,062
1,430
857
345
114
114
34
34
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
13,782
279
4.1
39.5
2.5
31.7
50.3
出所) a) 環境省 (1995-2002)
b) 山谷 (2006)
定義
1 人 1 日あたり可燃/不燃ごみ収集量 a)
1 人 1 日あたり資源ごみ収集量 a)
従量制有料化指定袋価格 (円/40 リットル程度の袋) b)
従量制有料化の導入経過年数 (導入初年度=1) b)
その他の有料化ダミー a)
多量のみ有料化ダミー a)
紙類分別収集のダミー変数 a)
缶や金属分別収集のダミー変数 a)
ガラス類分別収集のダミー変数 a)
ペットボトル分別収集のダミー変数 a)
プラスチックの分別収集のダミー変数 a)
その他の資源ごみ分別収集のダミー変数 a)
人口密度 (自治体人口/自治体面積) c)
課税対象所得 (万円) c)
世帯人員数
/自治体世帯数) c)
( (自治体人口
{
})
年齢階級i の自治体人口
c)
平均年齢 ∑ 年齢階級値i ×
自治体人口
i
c) 朝日新聞社 (2006)．
15
8
8
8
8
8
8
8
8
8
8
8
8
8
8
8
8
8
8
8
8
8
8
8
8
8
サンプル数
年間×全市
年間×有料化導入市
年間×全市
年間×有料化導入市
年間×全市
年間×有料化導入市
年間×全市
年間×有料化導入市
年間×全市
年間×全市
年間×全市
年間×有料化導入市
年間×全市
年間×有料化導入市
年間×全市
年間×有料化導入市
年間×全市
年間×有料化導入市
年間×全市
年間×有料化導入市
年間×全市
年間×有料化導入市
年間×全市
年間×全市
年間×全市
8 年間×全市
16
219.9
0.046
coeff.
-0.069
0.000059
-0.000003
s.e.
0.009
0.000025
0.000001
(1) OLS
***
**
***
0.051
F(664, 4646) =
χ 2 (3) =
χ 2 (1) =
-10,587.5
46.5
70.7
13,300.1
(2) FE
coeff.
s.e.
-0.063
0.009
0.000049
0.000027
0.000003
0.000001
***
***
***
***
*
***
0.076
F(664, 4629) =
χ 2 (7) =
χ 2 (1) =
-10,699.5
0.135
0.146
-0.778
-0.005
38.4
47.9
12,382.9
0.068
0.051
0.248
0.009
(3) FE
coeff.
s.e.
-0.065
0.009
0.000025
0.000027
0.000003
0.000001
0.033
0.071
-0.007
0.034
***
***
***
**
***
***
**
***
0.092
F(664, 4623) =
χ 2 (13) =
χ 2 (1) =
-10,779.9
37.9
586.3
12,122.1
(4) FE
coeff.
s.e.
-0.064
0.009
0.000022
0.000027
0.000003
0.000001
0.033
0.063
-0.011
0.034
-0.007
0.008
-0.012
0.011
-0.013
0.012
0.007
0.006
-0.029
0.006
-0.008
0.005
0.134
0.070
0.135
0.051
-0.817
0.261
-0.001
0.009
***
***
***
***
*
*
***
***
***
***
注 4) モデル (1) は OLS, モデル (2) から (5) は Fixed effect model である．
注 3) Year95 (benchmark) とは，他の年度の係数が 95 年を基準とした係数となっていることを示している．
注 2) AIC とは Akaike の情報量基準で，モデルにおける変数選択の基準である．ここではモデル (5) が AIC を最小とするモデルであり 5 つの中で最も望ましいモデルであると言える．
注 1) 有意水準:*, p < 0.1; **, p < 0.05; ***, p < 0.01
Dependent Variable
ln wnon−rec
ln p
y× ln p
y2 × ln p
Dfeo
Dfem
DPaper
DMetal
DGlass
DPET
DPlastic
DOther
ln Popd
ln Income
ln Family
Age
Year95 (benchmark)
Year96
Year97
Year98
Year99
Year00
Year01
Year02
Adjusted R2
F test
Hausman test
LM test
AIC
表 4: 推定結果：非資源ごみ収集量
(5) FE
coeff.
s.e.
-0.063
0.008
0.000006
0.000025
0.000003
0.000001
0.042
0.062
-0.011
0.030
-0.007
0.008
-0.014
0.011
-0.015
0.012
-0.011
0.007
-0.032
0.007
-0.007
0.005
0.002
0.043
0.292
0.106
-0.153
0.208
-0.054
0.013
0.033
0.006
0.049
0.012
0.093
0.017
0.133
0.022
0.167
0.027
0.204
0.032
0.223
0.038
0.113
F(664, 4616) =
38.9
χ 2 (20) =
118.1
12,126.5
χ 2 (1) =
-10,895.2
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
17
11,449.8
0.010
(1) OLS
coeff.
s.e.
-0.002
0.026
-0.000092
0.000078
-0.000001
0.000002
0.068
F(664, 4582) =
χ 2 (3) =
χ 2 (1) =
5,968.0
12.7
296.9
5,402.1
(2) FE
coeff.
s.e.
0.214
0.031
0.000183
0.000100
0.000027
0.000005
***
***
***
***
*
***
0.314
F(664, 4565) =
χ 2 (7) =
χ 2 (1) =
4,365.2
-0.023
0.760
-2.459
0.244
15.3
704.2
4,131.6
0.277
0.248
1.012
0.038
(3) FE
coeff.
s.e.
0.166
0.030
-0.000277
0.000084
0.000018
0.000005
0.368
0.163
0.166
0.050
***
***
***
***
**
***
***
***
***
**
***
0.377
F(664, 4559) =
χ 2 (13) =
χ 2 (1) =
3,871.8
12.5
323.6
4,957.4
(4) FE
coeff.
s.e.
0.152
0.029
-0.000255
0.000089
0.000012
0.000005
0.329
0.137
0.180
0.068
0.127
0.041
0.129
0.061
0.279
0.061
0.034
0.024
0.061
0.024
0.039
0.016
-0.192
0.318
0.558
0.242
-1.421
0.861
0.179
0.034
***
***
***
**
*
***
**
**
***
***
**
**
***
***
**
***
注 4) モデル (1) は OLS, モデル (2) から (5) は Fixed effect model である．
注 3) Year95 (benchmark) とは，他の年度の係数が 95 年を基準とした係数となっていることを示している．
注 2) AIC とは Akaike の情報量基準で，モデルにおける変数選択の基準である．ここではモデル (5) が AIC を最小とするモデルであり 5 つの中で最も望ましいモデルであると言える．
注 1) 有意水準:*, p < 0.1; **, p < 0.05; ***, p < 0.01
Dependent Variable
ln wrec
ln p
y× ln p
y2 × ln p
Dfeo
Dfem
DPaper
DMetal
DGlass
DPET
DPlastic
DOther
ln Popd
ln Income
ln Family
Age
Year95 (benchmark)
Year96
Year97
Year98
Year99
Year00
Year01
Year02
Adjusted R2
F test
Hausman test
LM test
AIC
表 5: 推定結果：資源ごみ収集量
(5) FE
coeff.
s.e.
0.151
0.028
-0.000264
0.000089
0.000011
0.000005
0.336
0.139
0.184
0.069
0.120
0.041
0.132
0.061
0.269
0.061
0.035
0.031
0.069
0.026
0.049
0.019
-0.279
0.368
0.916
0.659
-0.801
1.078
0.156
0.062
0.023
0.030
0.038
0.059
0.019
0.089
0.039
0.113
0.139
0.143
0.151
0.169
0.128
0.202
0.381
F(664, 4552) =
11.4
χ 2 (20) =
116.1
5,248.6
χ 2 (1) =
3,854.4
***
***
***
**
***
***
***
***
**
**
***
***
**
***
1人当たり排出量
有料化がなかった
場合の予想排出量
リバウンド効果
有料化導入
による
減量効果
時間
図 1: リバウンドの定義
45
40
35
30
度数
25
20
15
10
5
0
指定袋価格 (円
円/40-50リットル
リットル袋
リットル袋)
図 2: 従量制有料化価格の分布 (2002 年時点)
出所) 山谷 (2006) のデータを筆者が加工した．
18
20
18
16
導 14
入 12
自 10
治
体 8
数 6
4
2
0
従量制有料化の
の導入年度
従量制有料化
図 3: 従量制有料化の導入年度の分布
出所) 山谷 (2006) のデータを筆者が加工した．
-0.0575
0
5
10
15
20
25
30
-0.06
-0.0625
価
格
弾 -0.065
力
性-0.0675
(1)
-0.07
(5)
(2)
(3)
(4)
-0.0725
導入経過年数
図 4: 有料化の長期減量効果：非資源ごみ収集量
注 1) モデル (1): 価格，価格と年数の交差項，価格と年数の 2 乗の交差項，モデル (2): モデル (1) の変数＋ Fixed effect, モデル (3): モデル (2) の変数＋
他の有料化ダミー変数＋人口密度＋ 1 人当たり所得＋世帯人員数＋平均年齢, モデル (4): モデル (3) の変数＋各種資源ごみ分別収集ダミー変数,
モデル (5): モデル (4) の変数＋年度ダミー
0.245
0.235
0.225
価
格
0.215
弾
力
性 0.205
(2)
0.195
(3)
(4)
0.185
(5)
0.175
0.165
0.155
0.145
0
5
10
15
20
25
30
導入経過年数
図 5: 有料化の長期代替促進効果：資源ごみ収集量
注 1) モデル (1): 価格，価格と年数の交差項，価格と年数の 2 乗の交差項，モデル (2): モデル (1) の変数＋ Fixed effect, モデル (3): モデル (2) の変数＋
他の有料化ダミー変数＋人口密度＋ 1 人当たり所得＋世帯人員数＋平均年齢, モデル (4): モデル (3) の変数＋各種資源ごみ分別収集ダミー変数,
モデル (5): モデル (4) の変数＋年度ダミー
注 2) モデル (1) の係数はいずれも有意でなかったため描いていない．
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