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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
In Chang Hwang (Korea Environment Institute)
저널정보
한국환경정책학회 환경정책 환경정책 제24권 제1호
발행연도
2016.3
수록면
1 - 25 (25page)
DOI
10.15301/jepa.2016.24.1.1

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이 논문은 확률Kaya 모형을 구축하고 전세계 패널 데이터를 이용하여 인구, 경제활동, 에너지효율, 화석연료 의존도 등 개별 요소에 대한 이산화탄소 배출 탄력성을 추정하였다. 패널 데이터는 1960년부터 2010년까지 총 132개국의 데이터로 구성된다. 구축한 확률 Kaya 모형의 응용으로서 이 논문은 지수분해 분석 방법론을 이용하여 개별국가의 경제성장과 온실가스 배출 감축 경로를 살펴보았다. 또한 확률 Kaya 모형을 활용하여 2050년까지 전 세계 온실가스 배출량을 전망하였다. 주요 연구결과로서 이 논문은 실제데이터로 추정한 탄력성을 바탕으로 구축한 확률 모형에 비해 단위 탄력성을 바탕으로 한 Kaya 모형은 규모효과(scale effect)는 과소 평가하는 반면 기술효과(technology effect)는 과대 평가한다는 것이다. 이러한 점은 이 논문에서 살펴보았듯이 온실가스 배출량 변화요인을 분석하는 것과 온실가스 배출량을 전망하는 데 있어 중요한 차이점을 유발할 수 있다.
#Climate Change #Climate Policy #Kaya Identity #Carbon Dioxide Emissions #Decomposition Analysis #기후변화 #기후변화정책 #Kaya 항등식 #이산화탄소 배출 #분해분석

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. The Model and Methods
Ⅲ. Driving Forces of the Changes in CO₂ Emissions: 1990-2010
Ⅳ. CO₂ Emissions Projection
Ⅴ. Discussion
Ⅵ. Conclusions
Reference

참고문헌 (29)

참고문헌 신청
Ang, B. W., 2005, “The LMDI approach to decomposition analysis: A practical guide,” Energy Policy , 33, pp.867-871. google schola Ang, B. W., H. C. Huang, and A. R. Mu, 2009, “Properties and linkages of some index decomposition analysis methods,” Energy Policy , 37, pp.4624-4632. google schola Ang, B. W., A. R. Mu, and P. Zhou, 2010, “Accounting frameworks for tracking energy efficiency trends,” Energy Economic s, 32, pp.1209-1219. google schola Agnolucci, P., P. Ekins, G. Iacopini, K. Anderson, A. Bows, and S. Mander, et al., 2009, “Different scenarios for achieving radical reduction in carbon emissions: A decomposition analysis,” Ecological Economics , 68, pp.1652-1666. google schola Bacon, R. W. and S. Bhattacharya, 2007, Growth and CO2 Emissions: How Do Different Countries Fare?, Environment Department Papers No. 113, World Bank Environment Department. google schola

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