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환경쿠즈네츠 가설을 이용한 중국 성(省)·시(市)별 이산화탄소 배출 분석

Title
환경쿠즈네츠 가설을 이용한 중국 성(省)·시(市)별 이산화탄소 배출 분석
Other Titles
A Study on Environmental Kuznets Curve in Carbon Dioxide Emission in China’s Provinces and Cities
Authors
WANG, YUDI
Issue Date
2018
Department/Major
대학원 경제학과
Publisher
이화여자대학교 대학원
Degree
Master
Advisors
김윤경
Abstract
환경쿠즈네츠곡선은 경제성장과 환경질간의 관계를 설명한다. EKC에 따르면 경제가 성장하면서 환경질이 먼저 악화되고 일정한 소득 수준을 달성하면 환경질이 개선된다. 그러므로 경제성장과 환경질간에는 역 U자형의 관계가 존재한다. 국토가 넓은 국가는 지역별로 다른 경제 발전 단계를 갖기 때문에 일률적인 환경오염 저감 정책을 적용하게 되면 지역 특성을 반영되지 못하므로 정책이 효율적이기 어렵다. 이에 본 연구는 중국 29개 성(省)과 시(市)의 패널 데이터와 시계열 데이터를 이용하여 경제성장과 이산화탄소 배출량간의 관계를 분석한다. 성(省)·시(市)별 EKC 실증분석으로 EKC 전환점을 통과한 도시와 전환점에 접근하고 있는 도시를 구분하면 각 도시의 발전단계에서 참고할 만한 친환경기술, 저감기술, 환경법규, 정책을 얻을 수 있다. 그리고 이산화탄소 배출량이 지속적으로 증가하면서 전환점에 도달하지 못한 도시를 가능한 일찍 전환점을 통과시키도록 하여 효율적으로 이산화탄소 배출량을 저감하도록 할 수 있다. 본 논문은 중국 각 성(省)과 시(市)의 경제성장과 이산화탄소 배출량간의 관계에 주목하였다. 중국 29개 성(省)과 시(市)의 패널 EKC와 성(省)·시(市)별 EKC를 통하여 각 성(省)과 시(市)의 경제성장과 이산화탄소 배출량의 관계를 확인한다. 그리고 중국의 기존 선행연구는 각 성(省)과 시(市)를 동부, 중부, 서부로 구분하여 EKC를 검증하였다. 그러나 중국 각 성(省)과 시(市)의 지리적 위치, 경제발전단계, 에너지 소비량, 소득 수준, 도시화율은 차이를 가지므로 본 논문은 29개 성(省)과 시(市)의 패널 데이터를 이용하여 EKC를 추정하고 29개 성(省)과 시(市)의 시계열 데이터를 이용하여 성(省)과 시(市)의 개별 EKC를 추정하였다. 분석에서는 중국 29개 성(省)과 시(市)의 1995년~2014년 1인당 GRDP와 1인당 이산화탄소 배출량의 데이터를 사용하였다. 도시화율은 도시의 인구 변화를 나타내는 변수로 추정모형에 포함시켰다. 공업오염 저감 투자액은 그 수준이 이산화탄소 배출량의 증감에 영향을 미친다고 예상하기 때문에 추정모형에 포함시켰다. 패널 EKC의 분석 결과에 따르면, 경제성장과 이산화탄소 배출량간에는 역 U자형 EKC가 존재한다. EKC의 전환점은 68,625위안 (11,172미 달러)으로 나타났다. 1인당 GRDP의 3차항을 포함하는 패널 모형의 추정결과에 따르면 N자형의 관계가 존재하지 않았다. 29개 성(省)과 시(市)를 전체적으로 보면 경제가 성장하면서 이산화탄소 배출량이 먼저 증가하며, 1인당 소득 수준이 68,625위안 (11,172미 달러)에 달성하면 배출량이 감소한다. 성(省)·시(市)별 EKC의 분석 결과에 따르면 29개 성(省)과 시(市) 중에 역 U자형의 EKC로 나타난 도시는 베이징, 텐진, 허베이, 랴우닝, 지린, 상하이, 저장, 후베이, 후난, 허난, 하이난, 사천이다. 각 도시의 경제발전 정도는 다르므로 전환점도 다르다. 산시는 N자형의 관계를 갖는 것으로 추정되었고, 2개의 점환점을 통과하며 경제성장하면서 이산화탄소 배출량이 증가하고 있다. 장쑤, 장시, 산둥, 헤이룽장, 광둥, 광시, 안휘이, 삼서, 간쑤, 친하이, 닝샤, 신장의 이산화탄소 배출량은 소득 수준이 증가하면서 지속적으로 증가하고 있어서 선형의 직선으로 나타났고, 아직 전환점에는 도달하지 못하였다. 귀주, 윈난, 네이멍구에 대한 추정결과는 판단하기 어렵다. 도시화율과 공업오염 저감 투자액 변수를 포함하는 모형은 통계적으로 유의하지 않았다. 도시화가 촉진되면서 인구증가와 에너지 소비로 인하여 이산화탄소 배출량이 상승할 수 있으나, 도시화율이 상승하면서 도시 공공시설이 확충되어 에너지가 절약될 수 있다. 또한 생활수준이 높아지면서 사람들이 환경에 관심을 가지게 되기 때문에 이산화탄소 배출량이 감소할 수 있다. 그러므로 도시화율이 경제성장과 이산화탄소 배출량간의 관계를 설명하기에는 한계가 있다. 공업오염은 이산화탄소만 저감하지 않기 때문에 이산화탄소 배출량을 설명하기에는 한계가 있다. 또한 2004년~2014년간에 공업오염 저감투자액이 GDP를 차지하는 비율이 1.58%이다. 저감 투자액 자체가 부족하여 저감행위가 효율이 낮을 수 있다. 그러므로 공업오염 저감에 대한 투자를 증가시키고 저감기술을 개발해야 한다.;The Environmental Kuznets Curve is concerning in the relationship between economic growth and environmental quality. In the initial stage of economic growth, pollution discharge causing the deterioration of environmental quality. When economic has developed to a certain level, the environmental quality will take a turn for the better. This paper attempts to test the EKC hypothesis in 29 provinces and cities in China. To find the EKC of 29 provinces and cities in China, this paper uses both the panel date and the time series data of 29 provinces and cities. The data includes per capita carbon dioxide emissions, per capita GRDP, urbanization rate and investment completed in the treatment of industrial pollution. The data ranged from 1995 to 2014. The results of panal model using data of 29 provinces and cities in China have shown an inverted-U curve between per capita carbon dioxide emissions and per capita GRDP. The turning point of the curve is 68,625 yuan (USD11,172). The environmental quality has gone through the stage of getting worse with the economic growth and improving gradually. The results of time series model using data of 29 provinces and cities in China have shown linear relationship, inverted-U curve and N curve between per capita carbon dioxide emissions and per capita GRDP. Beijing, Tianjin, Hebei, Liaoning, Jilin, Shanghai, Zhejiang, Hubei, Hunan, Henan, Hainan and Sichuan have an inverted-U curve and different turning points. Shanxi is the only one province which has a N curve and two turning points. Guizhou, Yunnan and Neimenggu is unable to confirm the curve shape. The remaining 13 provinces and cities have a linear relationship between per capita carbon dioxide emissions and per capita GRDP. Accoring to the results of panal model and time series model the urbanization rate and investment completed in the treatment of industrial pollution is hard to explain the carbon dioxide emissions.
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