기후변화 글로벌 경제모형의 구조 및 기술적 변화에 따른 비교 분석

A Comparative Study of Global Economic Models for Climate Change Policy: A Structural and Technological Analysis

  • 투고 : 2011.06.13
  • 심사 : 2011.08.26
  • 발행 : 2011.09.30

초록

본 연구에서는 기후변화 정책 분석의 주요 연구 수단으로 사용되는 CGE 모형의 연산구조를 변화시키는 방법을 통해 모형의 특성을 이해하고자 하였다. 이를 위해 우선 기존의 연구 사례들을 중심으로 CGE 모형으로 대표되는 하향식 모형의 일반적인 특징을 살펴보았고, 나아가 기준 모형인 EPPA 모형에 다른 모형들에서 사용하고 있는 구조를 적용하였을 경우에 나타나는 분석 결과상의 변화를 살펴보고 그 경제적 의미에 대해 논의해 보고자 하였다. 사례연구 결과 장기에 있어서 상향식 및 복합모형의 저감 잠재량이 하향식보다 크게 나오는 일반적인 경향을 추론할 수 있었다. 이는 IPCC 보고서 등의 잠정적인 결론과는 다른 내용으로서 보다 엄밀한 모형 구조분석의 필요성을 제기하였다. EPPA 모형을 대상으로 한 구조분석 결과 온실가스 배출에 직접적인 영향을 미치는 에너지와 관련한 연산구조가 기준 배출량 및 저감률 계산에 가장 큰 영향을 미친다는 사실을 확인할 수 있었다. 이는 에너지와 자본 간의 대체성 및 에너지 복합재 내부의 대체탄력성을 포함한다. 기술묶음 개념의 적용으로 사례연구 결과를 실증적으로 검증할 수 있었으며, 상대적으로 아밍턴재의 대체탄력성 변화는 총합에 있어서는 큰 영향을 주지는 못하는 것으로 나타났다.

This study aims at understanding the characteristics of global economic models, which are widely used for climate change policy analysis. A literature review study was conducted in order to derive general features of top-down models such as CGE and bottom-up/hybrid models such as GTEM. Furthermore, a structural analysis was carried out by applying parameter and structural components from other models to a particular model to observe the potential differences in outcomes. Literature review shows that bottom-up or hybrid models generally have higher level of reduction potentials than top-down models in the long run. This contradicts the conclusion presented by IPCC, and raises the need for more rigorous investigation through structural analysis. Structural analysis of EPPA model indicates that the structural component of the energy sector in a particular model is the most influential factor in predicting baseline emissions and reduction potentials. This includes the structure among energy, capital, and labor inputs, and the substitution elasticities within the energy bundle. Technology bundle can establish the conclusions from literature review, and change in Armington elasticities do not significantly affect the outcome in aggregate.

키워드