The relationship between environment and economic growth has been controversial for a long time. The cores of controversy are endogeneity problem and omitted variable bias. This paper tests EKC (Environmental Kuznets Curves) hypothesis by considering econometric issues and estimates the effects of energy mix on $CO_2$ emissions empirically and tests with time series during 1981~2008. By the results of this analysis, we convince EKC Hypothesis which the relationship between $CO_2$ emissions and economic growth is the inverted U-shaped and the national energy mix contributes significantly to GHG mitigation. We also find that the nuclear energy has the greatest contribution for $CO_2$ mitigation and the renewable energy does not seem to contribute little to the $CO_2$ mitigation because the proportion of renewable energy in Korea is negligible. In terms of final energy consumption, $CO_2$ increases and transportation sector is statistically and significantly associated.
This study estimates an energy efficiency of 16 metropolitans and provinces in Korea, and measures potential energy-saving and carbon emission reduction using a non-radial data envelopment analysis method. Based on energy mix scenarios, this study also evaluates the impact of changes in energy structural adjustment on a regional environmental performance. The empirical results show that, on average, 12.70% of energy consumption and 13.73% of carbon emission can be reduced by improvement in energy efficiency, and low efficiency of oil usage in metropolitan cities is a major source of the inefficiency. Furthermore, it is found that energy mix policy should be considered to achieve an extra energy-saving and carbon reduction.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2017.04a
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pp.155-155
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2017
최근 애플망고 스마트 농가에 에너지 사용량이 증가됨에 따라 에너지 절감을 위한 대책들과 화석연료를 대체하는 다양한 신재생에너지 도입에 대한 요구들이 늘고있다. 본 연구에서는 애플망고 스마트 농가에 여러 에너지원들을 혼합하여 사용할 수 있도록 실증시험 모델을 구축하고 운영함으로써 그 효용성을 검토하고자 하였다. 우선 애플망고 특성을 고려한 비닐온실의 최대 냉난방부하량과 에너지모델을 분석하여 신재생 에너지원들의 혼합 및 기존 공조설비와의 연계를 계산하였다. 애플망고 시험 농지로는 재배에 적합한 제주도 서귀포를 선정하였으며, 기존의 경유 난방기를 사용하는 비교시험 하우스, 기존의 경유와 태양광, 지하 공기 히트펌프 난방기를 혼합하여 사용하는 실증시험 하우스, 경유와 지하공기 히트펌프 난방기를 사용하는 대조시험 하우스를 10~11월 두 달간 운영하여 그 결과들을 평가하였다. 온실 내외부에 온도, 습도, CO2를 측정할 수 있는 6점의 센서부들을 설치하였고, 적산 전력계와 유량계를 설치하여 데이터를 수집하였으며, 모든 시험 데이터는 모바일 원격으로 제어 및 모니터링이 가능하도록 구성하였다. 시험 결과, 각 하우스들에서 수확한 과실의 수량과 품질은 유사하게 평가되었지만, 실증시험 하우스의 난방비가 비교시험 하우스보다 절감되었다. 하지만 실증시험 하우스의 경우 높은 시설유지비로 인해 이를 고려한 사용료는 비교시험 하우스보다 더 비싸게 평가되었다. 본 연구를 통해 생산된 잉여전력을 매전할 때 이로 인한 이용비는 비교시험 하우스보다 더 경제적임을 확인할 수 있었다. 또한 기존의 경유와 지하공기 히트펌프 난방기를 혼합한 대조시험 하우스의 난방비용이 경제성에서 더 유리함을 알 수 있었다. 따라서 본 연구를 통해 애플망고 스마트 농가에 적합한 에너지-믹스 모델을 구축할 수 있었으며, 다양한 신재생에너지들의 효용성들을 검토할 수 있었다.
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 decomposed energy productivity changes across 14 Korean manufacturing industries into 5 components, technological catch-up(EC), technological progress(TC), and changes in labor-energy ratio(LC), capital-energy ratio(KC) and energy mix(EMC). Then we also figured out the possible relationship between energy productivity change and export growth rate across the industries. It is found that (1) technological progress, changes in capital-energy ratio and energy mix contribute to energy productivity growth in Korea during the sample period, (2) technological progress is the primary driving forces for energy productivity growth, (3) increase in export growth rate had a positive impact on energy productivity growth excepting a part of energy-intensive industries.
본 연구는 부문별 수소 및 연료전지의 수요량을 산정하고 원활한 수소공급을 위한 수소제조원의 최적믹스를 바탕으로 수소 도입 이후의 에너지믹스를 제시하는 것을 목표로 하고 있다. BaU 전망은 에너지경제연구원의 전망을 바탕으로 하였으며 기준안, 고유가안, 저유가안의 세가지 시나리오를 설정하여 각 시나리오별 분석을 수행하였다. 기준안에 따르면 수소 및 연료전지는 2015년 시장에 도입되어 2031년 5%의 시장보급률을 확보한 이후 보급률이 급격히 증가하는 것으로 나타났다. 수소 연료전지 시장중 특히 수송부문이 선도적 역할을 할 것으로 기대되며 FCV 보급대수는 2040년 1,132만대로 전체 자동차 시장의 48.4%를 차지할 전망이다. 최종에너지 중 수소의 비중은 2040년 8.7%에 이를 것으로 예측되며 수소의 도입으로 인해 1차에너지 중 신${\cdot}$재생에너지 비중이 BaU 대비 약 5.1%p 증가한 12.1%에 이를 것으로 분석되었다. 총 수소수요량은 777만톤에 이를 전망이다. 고유가안에서는 수소 및 연료전지가 2012년에 시장에 도입되는 것으로 가정하였으며 2040년 FCV 보급대수는 1,633만대에 이를 전망이다. 최종에너지 중 수소 비중은 11.5%에 이를 것으로 예상되며 1차에너지 신${\cdot}$재생에너지 비중은 11.6%로 분석되었다. 수소수요량은 1,015만톤으로 전망된다. 저유가안에서는 수소 및 연료전지가 2018년 도입되는 것으로 가정 하였다. 이 경우 2040년 FCV는 641만대가 보급되어 자동차 등록대수의 27.4%를 차지할 것으로 전망된다. 최종에너지 중 수소 비중과 1차에너지중 신${\cdot}$재생에너지 비중은 각각 5.5%, 9.1%에 이를 것으로 분석되었으며 수소수요량은 496만톤으로 전망된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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