This paper draws some implications from Logarithmic Mean Weight Divisia Method (LMWDM) on the sources of $CO_2$ emission changes in the manufacturing sectors of Korea, UK, and USA. The sources of change in industrial $CO_2$ emission of a country, as manifested by production scale factor, structural factor, and technical factor, summarizes the forces behind the change in $CO_2$ emissions in each country's manufacturing sector. There are three observations. First one is that Korea's emission is increasing while USA and UK are experiencing reduction or stabilization of $CO_2$ emission in the manufacturing sector. Second implication is that the technical factor affecting $CO_2$ emission in Korea does not help much, or even hinder, the reduction of $CO_2$ emissions, comparing to USA and UK. Third one, which is the combined result of the first and the second one, is that Korea's increasing trend in aggregate $CO_2$ emission throughout the periods in consideration is mainly due to the failure in technical progress, or the deterioration in the structure of within subcategories, or both. The policy implications is clear. The obvious prescription is to launch a nation-wide policy drive which can revert these adverse trends.
We estimate $CO_2$ emissions in Korea industry, 1990 and 2000 using a commodity- by-industry IO model ($CO_2$ hybrid IO mode]). Estimated $CO_2$ emissions in industries include both $CO_2$ emissions from direct and indirect consumption. The results show that total $CO_2$ emissions has increased by 51.6 million TC (Tonne of Carbon) from 64.4 million TC in 1990 to 115.5 million TC in 2000. By applying the structural decomposition analysis technique, we decompose change of $CO_2$ emissions in Korea industry between the period 1990~2000. In the decomposition, we figure out two contributing factors, changes in $CO_2$ coefficient and changes in final demand. The latter is further decomposed as growth effects and structural effects. We also estimated each factor's contribution to the changes in $CO_2$ emissions in industries between 1990~2000. The analysis can be used as a useful resource for policy makers in improving the effectiveness of $CO_2$ emissions mitigation policy.
This study investigates a decomposition analysis of the determinants of the reduced $CO_2$ emissions in seven OECD countries that implemented carbon taxes from 1995 to 2013. Recent studies on decomposition analysis of changes in $CO_2$ emissions focused on technology-based physical factors; however, this study analyzes the effects of a carbon tax as an economic factor. According to the results obtained by using the Log Mean Divisia Index, the energy intensity effect and the carbon tax effect contributed the most towards the reduction of total $CO_2$ emissions in the seven OECD countries. The results for each country show that the emissions decreased due to the energy intensity effect, while the effects of carbon tax and carbon tax revenues differed by policy and environment of the countries.
In this paper, we decomposed Greenhouse-Gas emissions of Korea's manufacturing industry using LMDI (Log Mean Divisia Index) method. Changes in $CO_2$ emissions from 1991 to 2007 studied in 5 different factors, industrial production (production effect), industry production mix (structure effect), sectoral energy intensity (intensity effect), sectoral energy mix (energy-mix effect), and $CO_2$ emission factors (emission-factor effect). By results, the structure effect and intensity effect has a role of reducing GHG emissions and The role of structure effect was bigger than intensity effect. The energy mix effect increased GHG emissions and emission-factor effect decreased GHG emissions. By time series analysis, IMF regime affected the GHG emission pattern. the structure effect and intensity effect in that regime was getting worse. After 2000, in the high oil price period, the structure effect and intensity effect is getting better.
This paper presents an alternative decomposition technique to identify the relative importance of factors associated with changes in $CO_2$ emissions by using directional distance function to model the joint production of desirable and undesirable outputs. The key feature of the proposed approach is the introduction of fossil and non-fossil fuel energy input efficiencies, productivity change and emission intensity change. For the 27 OECD countries as a whole, the empirical results indicate that economic growth is the most important contributor to $CO_2$ emissions increase, while efficiency change is the most important component to $CO_2$ emissions reduction between 1980 and 2007. For more extensive insights, this paper divided 3 groups according to the emission growth rate and find out that high emission countries show relatively low production efficiencies and technical changes contributing $CO_2$ emissions increase. The results also provide that more strict environmental regulations are needed to improve the pollution intensity in these countries.
In the context of $CO_2$ mitigation, how early reduction action taken by individual companies previous to the actual regulated period is implemented at the free allocation process, remains one of the major issues. This article considered efficiency factor as a criterion for the early action. Then the emissions allowance allocated was compared and analyzed with and without the consideration of early action. In the cases of manufacturing sectors of Korea for the period 2001~2009, it is shown that emissions in the all industries fell by their efficiency factors. The amounts of emissions allowance allocated to the all industries except petro-chemistry are increased when EA is counted in the allocation process.
Korean government is enforcing 'Greenhouse gas target management' in order to achieve Greenhouse gas reduction target. To attain Greenhouse gas reduction target, companies in Korea must establish their GHG inventory system and analysis their GHG emissions characteristics for deduction of mitigation measures. LMDI(Log Mean Divisia Index) decomposition analysis is widely used to understand characteristics of GHG emission and energy consumption. In this paper, the characteristics of GHG emission from the line of railroad in Korea is respectively analyzed in terms of conversion effect, intensity effect, production effect and distance effect. Data of railroad GHG emission from 2000 to 2007 are used. As a result, total effect of railroad's GHG emission is $96,813tCO_2eq$. Production effect ($39,865tCO_2eq$) and distance effect ($327,923tCO_2eq$) affect increase of railroad GHG emissions while Conversion effect ($-158,161tCO_2eq$) and intensity effect ($-112,814tCO_2eq$) influence decrease of the emissions.
We examine historical contributions of inter fuel substitution, changes in carbon efficiency and energy intensity, growth of economy and population to Korea's $CO_2$ emissions from 1970 to 1998 using the log mean weight Divisia index method. The study reveals that economic growth is the most significant factor to $CO_2$ emissions growth among the five factors. Changes in the fuel substitution and carbon coefficient are found negative contributors to $CO_2$ emissions growth. Energy intensity, which played dominant role in halting $CO_2$ emissions growth in the 1980s, began to play reversed role in the 1990s. When evaluated with the log mean Divisia index technique, deterioration of energy intensity in the 1990s is found worse and expected to contribute $CO_2$ emissions growth further.
This paper aims at identifying the factors that have influenced changes in the level of industrial $CO_2$ emissions. By means of complete decomposition method the observed changes are analyzed into five different factors: output level, energy intensity, energy mix and structural change and utility use. The application study refers to the manufacturing sectors in Korea. Moreover, this paper discusses the relationship between Korea's manufacturing $CO_2$ emission and economic growth (as measured by GDP), investigating whether economic growth is decoupling from $CO_2$ emission.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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