This paper introduces a new method to estimate and decompose sources of carbon dioxide emissions using an input-output model with decomposition method free of residual usually associated with this kind of analysis. This method is different from others, using what we call 'mean rate-of-change index (MRCI)' for weights of the decomposed terms. Ang et al.(1998) asserted that logarithmic mean divisia index(LMDI) is superior to Laspeyres index(LI) or simple average divisia index(SADI) since it reduces residual to zero. We claim that our method is an improvement over the other methods because it enables residual free decomposition even when data contain negative values, the case which LMDI cannot handle. We demonstrate by way of showing some examples that our method is superior to LI, SADI(Proops, 1993 and Chung, 1998) or LMDI(Ang et al., 1998).
In this paper, the characteristic of intrinsic mode function(IMF) and its orthogonalization of ensemble empirical mode decomposition(EEMD), which is often used in the analysis of the non-linear or non-stationary signal, has been studied. In the decomposition process, the orthogonal IMF of EEMD was obtained by applying the Gram-Schmidt(G-S) orthogonalization method, and was compared with the IMF of orthogonal EMD(OEMD). Two signals for comparison analysis are adopted as the analytical test function and El Centro seismic wave. These target signals were compared by calculating the index of orthogonality(IO) and the spectral energy of the IMF. As a result of the analysis, an IMF with a high IO was obtained by GSO method, and the orthogonal EEMD using white noise was decomposed into orthogonal IMF with energy closer to the original signal than conventional OEMD.
한국은 OECD 국가 가운데 교토협약에 따른 온실가스 감축의무를 갖지 않는 몇 안 되는 국가이다. 한국은 자발적으로 2015년부터 강력한 온실가스 감축을 단행하기로 하였다. 정부의 현정책들은 온실가스 감축에 따른 경제성장의 저하를 감안하지 않고 있어, 이 정책의 지속성이 제약된다. 이 점에서 산업의 부문별 특성을 감안한 감축전략이 더욱 친환경적 전략이 될 수 있다. 이 연구는 혼합단위를 사용한 에너지 산업연관분석에서부터 온실가스 배출에 유의미한 산업을 선정해 분해분석을 함으로써 유용성을 검증하였다. 유의미한 산업은 '유기화학기초제품군'과 '시멘트 및 콘크리트 산업'을 대상으로 삼았다. 변이는 에너지 소비, 생산, 공정개선 그리고 신시설의 도입 효과로 구분해 실증되었다. 이 연구에서 디비지아 분해분석 결과치들이 부분적으론 불안정적 시계열 패턴을 보였으나, 전체분석 과정으로 보면 일련의 분석과정은 대상산업의 에너지 사용과 온실가스 배출의 행태를 이해하기에 충분한 정보를 제공하였다.
The purpose of this study is to construct a quantitative evaluation method that can analyze the policy effectiveness with the construction of a implicit composite index incorporating spatial econometrics models. In order to propose a methodological framework for the program evaluation, this study conducts an empirical analysis with the application of the Comprehensive Rural Village Development Project (CRVDP) which explicitly claims to achieve comprehensive goal of community development. The present study pays particular attention to quantifying the composite evaluation index and drawing net effect through the application of a series of spatial econometrics models. The spatial unit of the analysis is drawn at Eup-Myeon level in rural areas in Korea, and the time horizon is in between 2005 and 2010. We utilize the Korean Agricultural Census data in 2005 and 2010. Three steps of methodological processes are needed to satisfy the objective of the present study. First, we apply factor analysis to construct the composite index that represents comprehensive settlement environment in rural area. The index should be matched with the main objective of the CRVDP. Second, we apply the derived index to a series of spatial econometrics model as dependent variable. Lastly, utilizing the estimated coefficients of the econometrics models, we apply decomposition technique to estimate CRVDP's net effect from both cross-sectional and longitudinal perspectives. We find that the results of the decomposition analysis by the execution of the CRVDP are positively associated with the explicit object of the project.
We derive a sharp decomposition formula for the state polytope of the Hilbert point and the Hilbert-Mumford index of reducible varieties by using the decomposition of characters and basic convex geometry. This proof captures the essence of the decomposition of the state polytopes in general, and considerably simplifies an earlier proof by the authors which uses a careful analysis of initial ideals of reducible varieties.
본 연구에서는 탄소세를 시행하고 있는 OECD 7개 국가를 대상으로 1995년부터 2013년 기간 동안 $CO_2$ 배출량 감소에 영향을 미치는 주요 요인에 대해 분해 분석을 실시하였다. 최근까지 진행된 $CO_2$ 배출량 변화에 대한 분해 분석 연구들은 기술에 기반을 둔 물리적인 요소에만 초점을 맞추고 있으나 본 연구는 경제적 감축수단인 탄소세의 효과를 반영하여 배출량 변화요인을 분석하였다. 로그 평균 디비지아 지수(Log Mean Divisia Index, LMDI)를 이용하여 분석한 결과, OECD 7개 국가의 총 $CO_2$ 배출량 감소에 가장 큰 기여요인은 에너지 집약도 효과와 탄소세 정책 효과로 나타났다. 다음으로, OECD 7개 국가별 분해분석 결과 에너지 집약도 효과가 배출량 감소에 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났으나, 탄소세 정책효과와 탄소세 세수효과는 국가별 정책 상황과 여건에 따라 상이하게 나타나는 결과를 보였다.
In this paper, I analyze the GHG (greenhouse gas) emission factor of the domestic railway transportation sector using the LMDI (Log Mean Divisia Index) methodology. These GHG factors are the emission factor effect, energy intensity effect, transportation intensity effect, and economic activity effect. The analysis period was from 2011 to 2016, and the analysis objects were an intercity railway, wide area railway, and urban railway. The results show that the GHG emission of railway transportation sector decreased during these 6 years. The factors decreasing the GHG emission are the emission factor effect, energy intensity effect, and transportation intensity effect, while the factor increasing the GHG emission is the economic activity effect.
본 논문은 한국은행 경제통계시스템에서 제공한 서비스업생산지수와 서비스업도소매지수를 가지고 상호간의 연관성을 분석하였다. 분석을 위한 통계분석 기간은 2000년 1월부터 2015년 9월까지 15년 9개월간의 월별자료 189개를 사용하였고, 분석도구로는 E-Views 6을 이용하여 VAR 모형을 통한 그랜저 인과관계분석(Granger Causality test)과 충격반응분석(Impulse Response Function) 및 분산분해(Variance Decomposition)를 실시하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 그랜저 인과관계 분석결과(Granger Causality test) 상승률과 변동성에 있어서 서비스업생산지수와 서비스업도소매지수 상호간에 예측력이 있음을 알 수 있었다. 둘째, 충격반응함수(Impulse Response Function)분석결과 서비스업생산지수와 서비스업도도소매지수에 사이에 충격이 존재하여 일정시차까지 영향을 미치다가 사라짐을 알 수 있었다. 이는 다른 산업뿐만 아니라 서비스업산업에 있어서도 생산량은 어느 정도 도소매업체의 판매량을 예측할 수 있다는 것으로 해석할 수 있다. 마지막으로 분산분해(Variance Decomposition) 분석결과 서비스업도소매지수는 일정시차동안 73.65%~65.59%의 서비스업생산지수에 의하여 영향을 받는 것으로 나타났다. 하지만 서비스업생산지수는 일정시차동안 0.97%~1.92%의 서비스업도소매지수에 영향을 받는 것으로 나타나 영향력이 미미함을 알 수 있었다. 본 연구는 다양한 지수를 대상으로한 상호간의 가격발견을 통한 상호연관성을 분석한 기존의 연구방법을 확장하여 서비스업생산지수와 서비스업도소매지수와의 가격발견 기능을 파악하는데 기여하였다고 사료된다. 이와 같은 연구결과는 물가지수를 관리하고 있는 정부에게 물가정책을 수립하는데 의미를 부여하고, 각종 지수를 관리하고 있는 한국은행 및 통계청에게 의미 있는 시사점을 제공할 것으로 판단된다. 본 연구에 대한 한계점으로는 물가지수를 이용한 선행연구가 많지 않아서 좀 더 체계적인 분석이 부족하다는 점과 구조변화 시점을 구분하여 분석하지 못했다는 점이다. 따라서 다양한 물가지수를 활용한 후속연구와 구조변화를 전후를 대상으로 한 추가연구가 필요하다고 사료된다.
This paper aims to analyze inequality of maize self-sufficiency rate among countries in 1970-2011. Utilizing sub-group consistency of Generalized Entropy and Atkinson inequality index, the estimated maize self-sufficiency rate inequality is further decomposed into two steps' separate country groups. First, lower and upper income groups and then lower, lower middle, upper middle and high income groups are used based on the national classification of the world bank. It is inferred that 1980s' policy intervention and 1990s' Uruguay Round negotiations have different effect on the inequality among four different country groups.
본 연구는 온실가스 감축목표 업종체계에 따라 산업 부문을 18개 세부 업종으로 구분하여 2004년부터 2011년까지의 에너지 소비량과 온실가스 배출량 변화에 대해 로그평균디비지아지수(Log Mean Divisia Index) 분해분석을 하였다. 산업 부문 에너지 소비량의 증가는 생산효과와 에너지원단위 효과에 기인한 것으로 나타났으며, 구조 효과는 에너지 소비량 감소에 기여하였다. 온실가스 배출량 변화에 있어서도 구조 효과만이 온실가스 배출 감소에 기여한 것으로 나타났다. 하지만 세부 업종별로는 에너지 소비 및 온실가스 배출량에 미치는 요인별 효과가 서로 달랐다. 특히 본 연구에서는 비금속, 조립금속 등 집계된 업종을 기준으로 분석한 기존 연구들과 달리 이들을 감축목표 업종체계에 따라 세분화하여 분석하였다. 분석 결과 비금속의 세부 업종인 시멘트와 조립금속의 세부 업종인 기계업종은 각각 비금속, 조립금속과 서로 다른 분석 결과를 보였다. 따라서 비금속 및 조립금속에 대한 분해분석 결과를 세부 업종들에게 일률적으로 적용할 경우 정책적 오류에 직면할 가능성이 크므로 세부 업종별로 차별화된 정책 대응이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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