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      KCI등재

      확률변경모형을 이용한 지역별 에너지 효율 측정 = 제조업의 구조가 에너지 효율성에 미치는 영향을 중심으로

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      https://www.riss.kr/link?id=A103542209

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      국문 초록 (Abstract)

      한국은 천연자원의 부재로 에너지 자립도는 낮으나 에너지를 다소비하는 국가이며 총 에너지 소비의 50%이상을 제조업 부문에 사용하고 있는 제조업 중심국가다. 따라서 에너지 효율을 측정...

      한국은 천연자원의 부재로 에너지 자립도는 낮으나 에너지를 다소비하는 국가이며 총 에너지 소비의 50%이상을 제조업 부문에 사용하고 있는 제조업 중심국가다. 따라서 에너지 효율을 측정하고 제조업 유형이 에너지 효율에 미치는 영향을 분석하는 것은 중요하다. 본 연구에서는 확률변경모형을 이용하여 2000년부터 2014년까지 전국 15개의 광역시, 도에 대한 지역별 에너지 효율성을 측정하였고 지역별 에너지 효율을 비교하여 이러한 차이를 야기하는 요인을 발견하였다. 분석결과 해당 기간 동안 전 지역의 평균 에너지 효율은 0.81이었으며 시간이 경과됨에 따라 에너지 효율이 향상되는 경향을 나타냈다. 지역별 차이로는 서울, 광주가 0.97로 가장 높았으며 전남이 0.47로 가장 낮은 효율을 보였다. 특히 지역별 제조업 구조는 에너지 효율성에 유의한 영향을 미쳤는데 석탄 및 석유, 화학제품 제조업과 비금속광물 및 금속제품 제조업 비중이 높은 지역일수록, 전기 전자 및 정밀기기 제조업, 기계 운송장비 및 기타 제품 제조업 비중이 낮은 지역일수록 효율성이 낮은 것으로 나타났다. 마지막으로, 분석결과를 바탕으로 지역별 에너지 효율성 격차 해소 및 효율성 향상 방안을 제안한다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Due to the absence of natural resources, S. Korea has low energy independence. Also S. Korea is manufacturing-oriented country that uses more 50% of total energy consumption in the manufacturing sector. Therefore it is important to measure energy effi...

      Due to the absence of natural resources, S. Korea has low energy independence. Also S. Korea is manufacturing-oriented country that uses more 50% of total energy consumption in the manufacturing sector. Therefore it is important to measure energy efficiency and analyze the impact of manufacturing structure on energy efficiency. In this paper, the energy efficiency of 15 metropolitan cities and provinces is measured by using stochastic frontier model from 2000 to 2014. As a result, the average energy efficiency of whole regions is 0.81, and the energy efficiency is improved with time. Seoul and Gwangju show the highest efficiency of 0.97 and Jeonnam has the lowest efficiency of 0.47. By comparing energy efficiency among regions, we find factors that cause the regional differences. In particular, the regional manufacturing structure has a significant impact on energy efficiency. The result show that the higher the proportion of large energy consumption manufacturing, the lower energy efficiency. Finally, we suggest recommendation to reduce the regional differences and improve energy efficiency

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      목차 (Table of Contents)

      • 요약
      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. 문헌연구
      • Ⅲ. 연구방법 및 자료 설명
      • Ⅳ. 분석 결과
      • 요약
      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. 문헌연구
      • Ⅲ. 연구방법 및 자료 설명
      • Ⅳ. 분석 결과
      • Ⅴ. 결론 및 토의
      • 참고문헌
      • ABSTRACT
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      참고문헌 (Reference)

      1 공지영, "확률변경 비용함수를 이용한 환경오염지수 계측과 영향요인 분석" 한국환경정책학회 24 (24): 207-231, 2016

      2 박정욱, "한국과 일본의 산업부문 에너지 소비에 대한 LMDI 요인분해 분석" 재단법인 에너지경제연구원 12 (12): 67-103, 2013

      3 이진식, "제조업부문 에너지효율 추이 분석" 경기개발연구원 12 (12): 249-267, 2010

      4 김광욱, "제조업 에너지 생산성 분해분석" 한국환경경제학회 24 (24): 411-433, 2015

      5 김진수, "우리나라 에너지소비 분해분석 연구에 대한 고찰" 재단법인 에너지경제연구원 14 (14): 265-291, 2015

      6 서승환, "서울시 경제의 국민경제적 위상에 관한 연구" 서울연구원 5 (5): 69-90, 2004

      7 임재규, "국내 산업부문의 전력ㆍ에너지 소비효율 비교ㆍ분석: LMDI 요인분해 방법론 활용" 재단법인 에너지경제연구원 13 (13): 121-143, 2014

      8 Hu, J. L., "Total-factor energy efficiency of regions in China" 34 (34): 3206-3217, 2006

      9 Shepherd, R. W., "Theory of cost and production functions" Princeton University Press 2015

      10 Farrell, M. J., "The measurement of productive efficiency" 120 (120): 253-290, 1957

      1 공지영, "확률변경 비용함수를 이용한 환경오염지수 계측과 영향요인 분석" 한국환경정책학회 24 (24): 207-231, 2016

      2 박정욱, "한국과 일본의 산업부문 에너지 소비에 대한 LMDI 요인분해 분석" 재단법인 에너지경제연구원 12 (12): 67-103, 2013

      3 이진식, "제조업부문 에너지효율 추이 분석" 경기개발연구원 12 (12): 249-267, 2010

      4 김광욱, "제조업 에너지 생산성 분해분석" 한국환경경제학회 24 (24): 411-433, 2015

      5 김진수, "우리나라 에너지소비 분해분석 연구에 대한 고찰" 재단법인 에너지경제연구원 14 (14): 265-291, 2015

      6 서승환, "서울시 경제의 국민경제적 위상에 관한 연구" 서울연구원 5 (5): 69-90, 2004

      7 임재규, "국내 산업부문의 전력ㆍ에너지 소비효율 비교ㆍ분석: LMDI 요인분해 방법론 활용" 재단법인 에너지경제연구원 13 (13): 121-143, 2014

      8 Hu, J. L., "Total-factor energy efficiency of regions in China" 34 (34): 3206-3217, 2006

      9 Shepherd, R. W., "Theory of cost and production functions" Princeton University Press 2015

      10 Farrell, M. J., "The measurement of productive efficiency" 120 (120): 253-290, 1957

      11 Debreu, G., "The coefficient of resource utilization" 19 (19): 273-292, 1951

      12 Lin, B., "Technology gap and China's regional energy efficiency: a parametric metafrontier approach" 40 : 529-536, 2013

      13 Lovell, C. K., "Models and measurement of welfare and inequality" Springer Berlin Heidelberg 787-807, 1994

      14 Zhou, P., "Measuring economy-wide energy efficiency performance: a parametric frontier approach" 90 (90): 196-200, 2012

      15 Zhou, P., "Linear programming models for measuring economy-wide energy efficiency performance" 36 (36): 2911-2916, 2008

      16 Wu, F., "Industrial energy efficiency with CO2 emissions in China: a nonparametric analysis" 49 : 164-172, 2012

      17 Lin, B., "Exploring energy efficiency in China`s iron and steel industry: A stochastic frontier approach" 72 : 87-96, 2014

      18 Kumbhakar, S. C., "Estimation and decomposition of productivity change when production is not efficient: a paneldata approach" 19 (19): 312-320, 2000

      19 Mukherjee, K., "Energy use efficiency in the Indian manufacturing sector: an interstate analysis" 36 (36): 662-672, 2008

      20 Hernandez-Sancho, F., "Energy efficiency in Spanish wastewater treatment plants: A non-radial DEA approach" 409 (409): 2693-2699, 2011

      21 Aranda-Uson, A., "Energy consumption analysis of Spanish food and drink, textile, chemical and non-metallic mineral products sectors" 42 (42): 477-485, 2012

      22 Choi, Y., "Efficiency and abatement costs of energy-related CO 2 emissions in China: a slacks-based efficiency measure" 98 : 198-208, 2012

      23 Shi, G. M., "Chinese regional industrial energy efficiency evaluation based on a DEA model of fixing non-energy inputs" 38 (38): 6172-6179, 2010

      24 Lin, B., "A stochastic frontier analysis of energy efficiency of China's chemical industry" 87 : 235-244, 2015

      25 Battese, G. E., "A model for technical inefficiency effects in a stochastic frontier production function for panel data" 20 (20): 25-332, 1995

      26 Coelli, T., "A comparison of parametric and non-parametric distance functions: With application to European railways" 117 (117): 326-339, 1999

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      2013-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2010-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2009-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.59 0.59 0.7
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.59 0.64 1.469 0.07
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