국가정책연구포털(NKIS) 내용보기

연구성과

연구보고서

Estimating Social Cost of Carbon by Using the GIVE Model GIVE 모형 기반 탄소 배출의 사회적 비용 산정

Estimating Social Cost of Carbon by Using the GIVE Model원문 다운로드 Estimating Social Cost of Carbon by Using the GIVE Model원문보기

보고서명
Estimating Social Cost of Carbon by Using the GIVE Model
보고서명(영문)
GIVE 모형 기반 탄소 배출의 사회적 비용 산정

책임자 Kim, Hyungyu
소속기관한국환경연구원
내부연구참여자Cho, Hanna
외부연구참여자Prest, Brian,Rennels, Lisa
발행기관 한국환경연구원
ISBN979-11-5980-772-5
출판년도2026
페이지88
보고서유형 기본연구보고서
연구유형 정책
표준분류 환경 > 환경일반
자료유형연구보고서
공공누리유형 4유형 (출처표시+상업적이용금지+변경금지)
주제어탄소의 사회적 비용, 기후변화 영향, 기후·경제 통합평가 모형, 기후변화 적응

조회수

조회수 반영까지 최대 10분 정도 소요될 수 있습니다.

28
다운로드

다운로드 수 반영까지 최대 10분 정도 소요될 수 있습니다.

0

1. 연구 배경 및 목적
기후변화로 인한 피해가 심화되고 있는 가운데 기후변화 관련 정책 이행 여부를 합리적으로 결정하기 위해 기후변화 영향의 정량화는 반드시 필요하다. 하지만 기후변화가 수반하는 불확실성과 영향의 복잡성으로 인해 기후변화 영향을 정량화하는 일은 쉽지 않다. 이러한 기후변화 영향을 정량화하기 위해 경제학자를 포함해 기후변화 관련 연구자들은 다양한 연구를 진행해 왔다.
본 연구에서 추정하고자 하는 ‘탄소의 사회적 비용(SCC: Social Cost of Carbon)’은 기후변화 영향의 정량화를 나타내는 주요한 지표로 활용된다. SCC는 대기 중에 이산화탄소 1톤을 추가로 배출했을 때 우리 사회가 겪게 되는 추가적인 사회경제적 피해를 화폐화한 금액이다. 최근 기후변화 적응 정책의 이행 효과를 평가하고 온실가스 감축 정책 타당성을 검토할 필요성이 높아지면서 탄소의 사회적 비용 추정에 대한 수요도 함께 증가하고 있다. 이에 미국, 캐나다, 독일 등 주요국은 기후·경제 통합평가 모형(IAM: Integrated Assessment Model) 등을 활용해 탄소의 사회적 비용을 산출하고 있다.
따라서 본 연구는 탄소의 사회적 비용을 산정하는 연구 방식 등을 소개하고 기후·경제 통합평가 모형을 활용해 글로벌과 한국의 탄소 배출에 따른 사회적 비용을 산정하고자 한다.

2. 탄소의 사회적 비용
앞서 언급한 것처럼 탄소의 사회적 비용은 대기 중에 이산화탄소 1톤을 추가로 배출했을 때 우리 사회가 겪게 되는 추가적인 사회·경제적 비용을 의미한다. 이러한 탄소의 사회적 비용을 산출하기 위해 경제학자와 기후변화 관련 연구자들은 전문가를 대상으로 설문조사를 실시하거나 기후변화 영향을 통합적으로 평가할 수 있는 모형을 개발해 왔다.
Pindyck(2019)에서는 경제학자와 기후 과학자를 대상으로 탄소의 사회적 비용에 대한 설문조사를 진행했다. 설문조사에서는 대상자들에게 폭염, 한파 등 세부적인 극한 기상현상으로 인한 피해보다 기후변화로 인해 발생할 수 있는 전반적인 피해를 고려하여 응답하도록 요청하였다. 해당 연구에서는 총 6,833명에게 설문조사를 요청하였으며, 그 가운데 1,000명이 설문조사에 응답했다. 설문조사 결과 평균 탄소의 사회적 비용은 톤당 292달러로 나타났으며, 극단적인 비용을 제외하였을 때는 톤당 80~100달러 수준으로 나타났다.
탄소의 사회적 비용을 산정하는 또 다른 방법으로 기후·경제 통합평가 모형이 활용된다. 기후·경제 통합평가 모형은 미래 기후를 모의하는 기후모형과 기후변화 피해를 분석하는 피해 모형을 결합한 모형으로, 인구, 경제 등 사회·경제 자료를 바탕으로 미래 탄소 배출량을 모의하고 이를 바탕으로 전 지구 단위의 기후변화 수준과 피해 비용까지 통합적으로 산정할 수 있는 모형이다. 주요 통합평가 모형으로는 DICE, FUND, PAGE 모형 등이 있다.

3. 기후·경제 통합평가 모형의 구조
기후·경제 통합평가 모형은 모형 이름에서 알 수 있듯이 기후 및 경제 모형을 결합하여 온실가스 배출에 따른 경제적 피해와 탄소의 사회적 비용을 산정하는 모형이다. 그동안 DICE, FUND, PAGE와 같은 모형들이 개발되어 기후변화 피해 및 탄소의 사회적 비용을 산정하기 위해 사용되어 왔다. 하지만 이들은 대부분 1990년대에 개발되었으며, 지속적인 수정 및 보완에도 불구하고 최신 기후 과학 연구 결과나 정책적 변화를 완벽하게 반영하지 못한다는 한계가 있었다. 이에 NASEM(2017)은 미국의 탄소의 사회적 비용을 담당하는 IWG(Interagency Working Group)의 요청으로 기존에 주로 활용되던 기후·경제 통합평가 모형을 조사·분석하였으며, 향후 고도화된 탄소의 사회적 비용 산정을 위해 모형 개선을 위한 다양한 제안을 하였다. 더불어 Diaz and Moore(2017)도 기존에 활용되던 세 가지 통합평가 모형의 피해함수 등을 분석하여 향후 피해함수를 고도화하기 위한 방안을 제시했다.
이러한 연구 결과를 바탕으로 미국 RFF(Resources for the Future)와 UC 버클리 연구진은 최신 과학적 발전 결과 등을 반영하고 모형 입력값을 바탕으로 기후변화의 불확실성을 고려한 새로운 기후·경제 통합평가 모형인 GIVE(Greenhouse Gas Impact Value Estimator) 모형을 개발하였다.

4. GIVE 모형을 활용한 탄소의 사회적 비용 분석 결과
미국 RFF와 UC 버클리 연구진이 개발한 GIVE 모형은 총 네 가지 모듈로 구성되어 있다. 모형의 시작 지점이 되는 사회경제 모듈은 인구와 GDP 전망을 바탕으로 향후 이산화탄소를 포함한 온실가스 배출량을 분석하며, 기후 모듈은 사회경제 모듈에서 산정된 온실가스 배출량 자료를 바탕으로 기온 상승 수준을 모의한다. 피해 모듈에서는 기후변화 수준과 인구, 경제 등 사회경제 자료를 결합하여 부문별 피해 규모를 산정하고, 최종적으로 할인율 모듈을 통해 미래에 발생할 피해액을 현재 가치로 환산한다. 이러한 과정에서 GIVE 모형은 입력값과 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 기후변화 불확실성을 결괏값에 반영한다.
GIVE 모형의 피해 모듈은 건강, 에너지, 농업, 해수면 상승 네 가지 부문으로 구성되어 있다. 건강 부문은 온도 변화와 사망률의 상관관계를 분석하며, 에너지 부문은 냉·난방 지출 변화, 농업 부문은 작물 수확량 및 경제적 후생 변화를 추정한다. 해수면 상승 부문은 침수 피해와 적응 비용을 산정하는 형태로 구축되어 있다.
GIVE 모형은 탄소의 사회적 비용을 산정하기 위해 두 가지 시나리오에 대한 피해 비용을 산정하고 이를 비교한다. 우선 인구 및 사회경제 수준에 따른 탄소 배출량이 현재 수준을 유지한다는 시나리오를 설정하고, 이와 함께 추가적인 탄소 배출을 고려하는 추가 탄소 배출 시나리오를 설정한다. 추가 탄소 배출 시나리오에서는 2020년 0.1Mt의 이산화탄소가 기존 배출량에 추가로 배출되는 충격을 가정하고 시나리오의 피해비용을 산정한다. 그다음 이산화탄소 배출 충격 시나리오의 피해비용과 현재 수준을 유지하는 시나리오의 피해비용의 차이값을 활용해 탄소의 사회적 비용을 산정한다.
GIVE 모형을 통해 산정한 글로벌 단위 탄소의 사회적 비용은 톤당 185달러(2% 할인율 적용)로 나타났다. 이는 과거 미국 정부가 추정한 톤당 76달러보다 약 2.5배 높은 수치이다. 글로벌 단위 탄소의 사회적 비용을 부문별로 구분해 산정한 결과, 건강과 농업 부문이 탄소의 사회적 비용 대부분을 차지하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 GIVE 모형을 적용해 한국의 탄소 사회적 비용을 추정하였다. 한국의 비용을 추정하기 위해 본 연구에서는 RFF GIVE 모형 연구팀과 함께 모형을 수정·보완하여 농업 부문에 대한 한국의 피해를 독립적으로 추정할 수 있도록 구축하였다. 추정 결과 탄소의 사회적 비용은 톤당 0.81달러(2% 할인율 적용)로 나타났다. 한국의 경우 부문별로 구분했을 때 탄소의 사회적 비용 중 약 90%인 0.71달러가 건강 부문에서 발생하는 것으로 나타났으며, 그 외 농업이나 에너지, 해수면 상승이 탄소의 사회적 비용에 미치는 영향은 건강 부문에 비해 미미한 수준으로 나타났다.

5. 결론 및 향후 연구 방향
본 연구에서는 GIVE 모형을 활용해 탄소 배출이 발생시키는 사회적 비용을 산정하였다. 본 연구를 통해 도출된 탄소의 사회적 비용은 향후 기후 관련 정책 이행 여부를 판단하기 위한 타당성 평가에 활용될 수 있으며, 현재 시장에서의 탄소 가격이 사회적 비용을 적절한 수준으로 반영하고 있는지 확인하는 기준으로도 활용될 수 있다. 또한 기업들이 기후 리스크를 공시하고 평가하기 위한 자료로도 활용 가능하다.
GIVE 모형은 가장 최근에 개발된 기후·경제 통합평가모형으로 기존 통합평가모형과 비교했을 때 다양한 장점을 가지고 있지만 동시에 한계도 존재한다. 현재 GIVE 모형은 4개 부문에 대해서만 피해를 분석할 수 있으며, 생물다양성, 관광, 노동생산성 등 다양한 비시장 부문에 대한 피해함수는 아직 구축되지 않은 상태이다. 더불어 기후 적응정책에 대한 영향도 피해함수에 내재적으로 반영되어 있을 뿐, 모형 전체에 체계적으로 반영하지는 못하고 있다. 또한 선형의 피해함수를 사용함에 따라 기후변화로 인한 영향이 가중되는 비선형적 특성을 분석 결과에 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 마지막으로, 글로벌 모형의 특성상 한국의 특수한 사회경제적·지리적 여건을 반영하지 못한다는 한계가 있다. 만약 GIVE 모형에 산업 등 한국 경제에 미치는 영향이 큰 부문을 반영한다면, 탄소의 사회적 비용은 현재보다 더욱 높아질 수도 있다.
따라서 향후에는 피해 모듈 내 부문을 더욱 확장하고, 한국의 현실을 정밀하게 반영할 수 있는 국가 단위 통합평가모형 고도화가 이루어져야 한다. 이를 위해 RFF와 같은 글로벌 연구팀과의 지속적인 협력을 통해 피해함수의 신뢰도를 높이고, 기후변화 대응을 위한 과학적 기반을 강화해 나갈 필요가 있다.

1. Background
Climate change affects every aspect of our society. However, quantifying the impacts of climate change is difficult due to inherent complexities and uncertainties. Nevertheless, estimating the impacts of climate change is important because doing so can support decision-making and inform determinations of value in policy evaluation and implementation.
The quantified economic impacts of climate change can be presented as the Social Cost of Carbon (SCC), which is the monetized value of the economic damage that society experiences from the emission of one additional ton of greenhouse gases in a given year. The need to estimate the SCC has grown in order to assess the implementation of climate change policies and greenhouse gas (GHG) reduction measures.
To estimate the SCC, economists and climate change scientists have developed integrated assessment models (IAMs) that quantify the economic damages associated with GHG emissions. These models synthesize our current understanding of climate dynamics with well-understood principles of economics. The governments of many countries, including the United States, Canada, and Germany, have previously employed IAMs to estimate the SCC (NASEM, 2017). South Korea should also estimate its own SCC domestically in order to inform feasibility evaluations of its climate change policies and contribute to policy discussions at both home and abroad.
The main objective of this study is to lay the foundation for the application of the RFF-Berkeley Greenhouse Gas Impact Value Estimator (GIVE), a newly-developed IAM, in estimating Korean SCC. In pursuit of this objective, the authors collaborated with Resources for the Future (RFF), a Washington D.C.-based think tank.

2. The Social Cost of Carbon (SCC)
The SCC is an estimate, in dollars, of the economic damage resulting from the emission of one additional ton of carbon dioxide (CO₂) into the atmosphere (Rennert and Kingdon, 2019). The SCC can be applied to many areas of climate change-related policies and studies. One of the main ways to employ the SCC in policymaking is through cost and benefit analysis (CBA). When measuring the impacts of two different climate change policies in a CBA, the SCC can play a crucial role in measuring the value of increases or reductions in CO₂ emissions.
The SCC can also be used to estimate the effectiveness of climate change-related policy tools. Governments have experimented with many different kinds of policy instruments as part of efforts to mitigate emissions, such as carbon taxes and cap-and-trade schemes. The SCC can be used to empirically illustrate the value of these and other carbon policies, for one. It also has potential applications in the private sector as well, as companies are increasingly required to disclose climate-related risks and hazards.
There are two approaches to estimating SCC. The first is to survey climate change scientists and policy experts and quantify their responses. Another approach is to build an IAM, in which the total economic and non-economic damages from climate change are estimated using functions and modules.
Surveys are often used in environmental economics to monetize the value of non-market goods. Pindyck (2019) surveyed 6,833 experts across five relevant fields―agriculture, economics and business, environmental sciences, geology, and atmospheric sciences―on the probabilities of alternative economic outcomes and the emission reductions required to avoid GDP losses. Based on 1,000 responses, the study estimated the SCC at $292 per ton of CO₂(tCO₂). However, the results showed a significant variation; after accounting for outliers, the SCC range narrowed to between $80 and $100 per tCO₂.
The other method for estimating SCC is the use of an IAM. IAMs simulate the degree of global climate change based on GHG emissions and estimate impacts on the global economy. To fulfill this role, several IAMs have been developed. The IAMs that are widely used to measure the SCC are the Dynamic Integrated Climate-Economy (DICE) model, the Climate Framework for Uncertainty, Negotiation and Distribution (FUND), and the Policy Analysis of the Greenhouse Effect (PAGE) model.
The DICE model is one of the very first IAMs, developed in the early 1990s by William Nordhaus at Yale University. The FUND model is another IAM frequently used to estimate the SCC. It simulates climate change impacts across 16 regions and 12 sectors, including agriculture, forestry, water resources, and energy (Anthoff and Tol, 2014), and was developed by R.S.J. Tol. The PAGE model is another popular IAM. It was developed in the 1990s by Chris Hope at the University of Cambridge. The PAGE model has been widely used in global climate change studies, including the Stern Review (2007) and the U.S. government’s SCC estimation project (NASEM, 2017).

3. Overview of Integrated Assessment Models (IAMs)
As this study focuses on estimating the SCC using IAMs, this section describes some of the most commonly used IAMs introduced in the previous chapter in greater detail. The National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine (NASEM) divides IAMs into two different types: detailed-structure IAMs and reduced-form IAMs. Detailed-structure IAMs have regional and sectoral economic structures that were originally developed to study the effects of technology and policy on GHG emissions. In contrast, reduced-form IAMs are highly aggregated models. They were developed to study optimal global GHG emissions trajectories and carbon prices (NASEM, 2017). They are also designed to analyze the costs and benefits of climate policies while optimizing welfare. Since the main objective of this study is to estimate the SCC, this study treats the reduced-form IAMs as general IAMs.
IAMs are normally constructed with four different modules: socioeconomic, climate, damage, and discounting modules. The socioeconomic module handles socioeconomic variables such as population and GDP, and estimates CO₂ emissions. Then, the projected CO₂ emissions flow into the climate module in which a simplified climate model simulates future climatic conditions such as temperature, precipitation, and sea-level rise. These changes depend on the level of CO₂ concentrations in the atmosphere.
The changed climate conditions from the climate module are reflected in the damage module, along with socioeconomic variables. The structure of the damage module varies across IAMs. Some of them feature only one or two damage sectors, while others include more than 10 sectors. The damage module estimates the magnitude of climate change impacts using calibrated parameters, functions, and climate and socioeconomic scenarios. Finally, the results of the damage module are fed into the discounting module. In the discounting module, the estimated climate change impacts are monetized and discounted to their present value. Finally, the SCC is estimated.
The three IAMs most commonly used to compute the SCC are the DICE, FUND, and PAGE models, which were introduced in the previous section. The Interagency Working Group (IWG) in the U.S. used these three IAMs to estimate the SCC for the country. These IAMs utilize economic and climate impact modules and are widely used to generate estimates of global damages resulting from CO₂ emissions.
However, the three IAMs also have limitations. One of the key limitations is that they were all developed in the 1990s. Although the models have been continuously updated with new empirical evidence and results, it is still difficult for them to fully reflect newly developed climate science and policies. Also, they do not fully account for the uncertainties associated with climate change impacts in their estimations. NASEM (2017) and Diaz and Moore (2017) analyzed all three IAMs and provided recommendations and criteria to improve them.
Based on these recommendations, RFF (in collaboration with a research team at the University of California, Berkeley) developed a new IAM: the RFF-Berkeley Greenhouse Gas Impact Value Estimator, or GIVE model. The GIVE model incorporates recent scientific advances. It also explicitly accounts for uncertainties in key model inputs, including socioeconomic and emissions projections, the climate system, damage functions, and discount rates. This study estimates the SCC for South Korea using the GIVE model.

4. Introduction to the GIVE Model
When constructing the GIVE model, RFF and UC Berkeley researchers leveraged the findings of previous studies on IAMs. For the socioeconomic module, the GIVE model uses the results of the RFF-SP module. The RFF-SP module provides probabilistic future trajectories for population and GDP. The climate module in the GIVE model employs the Finite Amplitude Impulse Response (FaIR) model.
FaIR is an emissions-based simple climate model that captures key climate dynamics in a computationally efficient way. FaIR was selected as the main climate model for GIVE because it can replicate both the equilibrium and impulse-response behaviors observed in more advanced Earth system models (Rennert et al., 2021).
The damage module of the GIVE model is constructed with four different sectors, namely health, energy, agriculture, and sea-level rise. The health sector was developed using temperature-related mortality functions. These functions are based on the findings of Cromar et al. (2022), who developed health damage functions through a meta-analysis of peer-reviewed studies on the impacts of temperature on all-cause mortality risk.
The damage function for the energy sector in the GIVE model is based on the findings of Clarke et al. (2018). This study estimates the impact of climate change on regional building energy expenditures through 2100 using the Global Change Analysis Model (GCAM). The damage function for the agriculture sector is based on the results of Moore et al. (2017), which estimates the effects of temperature, rainfall, and CO₂ on crop yields. The study employed a two-step methodology. The first step involves a meta-analysis. The second step is based on a computable general equilibrium (CGE) model. Using the CGE model, the study estimated the economic welfare changes caused by yield shocks while accounting for trade patterns and supply-and-demand adjustments in agricultural markets across 16 regions. The sea-level rise damage calculations are based on a study introducing the Coastal Impacts and Adaptation Model (CIAM). CIAM is an optimization model that evaluates the costs of various adaptation strategies against flood-related damages.
The GIVE model incorporates key findings from the most recent literature on climate change discounting in its discounting module. It employs a Ramsey-like discounting structure, which connects discount rates to economic growth.

5. SCC estimation results using the GIVE model
The results of the GIVE model show that the mean global SCC is $185 per tCO₂ under a 2% near-term discount rate, which is approximately 2.5 times greater than the $76 per tCO₂ previously estimated by the IWG (2021). The results show that global SCC is mostly driven by damages in the health and agriculture sectors. The mean damage costs in the health and agriculture sectors is $90 per tCO₂ and $84 per tCO₂, respectively.
This study also applies the GIVE model to estimate SCC for South Korea, and represents the first attempt to do so. The study utilizes the GIVE model’s feature of dividing the world into 184 countries and estimates country-level sectoral damages, except for the agricultural sector. In the agricultural sector, the GIVE model places South Korea in the same group as Japan, labeled the JPK group. To estimate the damages in South Korea’s agricultural sector independently, the study separates the two countries based on their respective shares of agricultural GDP. Based on this approach, the study estimates Korea’s SCC at $0.81 per tCO₂ under a 2% near-term discount rate. Mirroring global averages, damages in South Korea’s health sector contributes significantly to the country’s overall SCC. Damages in the health sector account for $0.71 per tCO₂, representing almost 90% of South Korea’s total SCC. The contributions of other sectors―energy, agriculture, and sea-level rise―to the total SCC are negligible by comparison.

6. Conclusion
This study investigates several major IAMs used to estimate and quantify the impacts of climate change and the SCC. The study examined the structure of these IAMs and compared their features. Based on the results of this investigation, it identifies some of the limitations of existing IAMs and proposes directions for their improvement. The present study then utilizes a new IAM known as GIVE to estimate a global SCC and also the SCC for South Korea specifically.
The global SCC estimate reached using GIVE produces a figure nearly twice as large as proposed in IWG (2021). For Korea, the GIVE estimate came to $0.81 per tCO₂ under a 2% near-term discount rate.
The findings of this study carry several implications for climate change policy. First, the estimate for South Korea’s SCC could help inform climate policy design and evaluation. The estimated SCC can also serve as a guideline for carbon pricing.
The findings of the study should be interpreted cautiously, however. First, the current version of the model includes damages from only four sectors—health, energy, agriculture, and sea-level rise—but does not incorporate other important market and non-market impacts such as biodiversity loss, tourism, labor productivity, water resources, and ecosystem services. Second, the model does not fully capture the role of adaptation, even though adaptation measures are key climate policy tools. Third, many damage functions in the model rely on a limited number of underlying studies. Finally, the GIVE model is designed to produce global SCC estimates, and therefore does not reflect some of South Korea’s unique socioeconomic and geographic characteristics.
This study provides several directions for future research. Expanding the damage module to incorporate additional sectors would improve the comprehensiveness of SCC estimates, provided that new sectoral studies satisfy the methodological criteria proposed by NASEM (2017) and Diaz and Moore (2017). Future research could also develop methods to incorporate the effects of adaptation into the model to better reflect real-world policy responses to climate change. In addition, developing an integrated assessment model would allow for a more accurate representation of a country’s socioeconomic structure and climate vulnerabilities. Finally, strengthening the empirical foundation of damage functions through additional studies and updated meta-analyses would enhance the robustness and credibility of SCC estimates. Continued collaboration with the Resources for the Future (RFF) research team would support further improvements and applications of the GIVE model.

콘텐츠 큐레이션 : 동일주제 가장 많이 이용된 자료 추천

현재 페이지에서 제공되는 연구보고서에 대하여 평가해 주세요

별점5점만점에 5점 별점5점만점에 4점 별점5점만점에 3점 별점5점만점에 2점 별점5점만점에 1점

의견(0)

연구성과에 따른 의견과 무관한 글, 선정적인 글 및 비방글 등의 게시물은 관리자에 의해 언제든 삭제 조치 될 수 있으며, 주민등록번호 형식 및 연속된 숫자 13자리는 입력할 수 없습니다.

입력 가능 Byte : 4000 Byte 현재 입력 Byte : 0 Byte

자동등록방지 숫자를 순서대로 입력하세요.

NKIS 국가정책연구포털

연구성과

국책연구동향

NKIS 통계

게시판

NKIS소개

연구성과

국책연구동향

NKIS 통계

게시판

NKIS소개

연구성과

연구보고서

Estimating Social Cost of Carbon by Using the GIVE Model

GIVE 모형 기반 탄소 배출의 사회적 비용 산정

국문초록

영문초록

목차

콘텐츠 큐레이션 : 동일주제 가장 많이 이용된 자료 추천

연구보고서

정책연구자료

세미나

현재 페이지에서 제공되는 연구보고서에 대하여 평가해 주세요

의견(0)