Integrated Economic and Physical Information for Environmental Footprint Modelling

Abstract

Whether inspired by motives of fair attribution of environmental responsibilities or the search for the most effective scheme for market driven emission abatements, reliable analyses of the environmental consequences of consumption is sought after by policymakers, researchers and the environmentally concerned citizen alike. A solid framework for such analyses exists in the form of input-output analysis, though such analyses have not been as widespread as their potential usefulness and pertinence might suggest. Following the ascent of environmental issues as a central item on the agenda even in top-level international policy negotiations, and facilitated by advances in modeling and computational capabilities, recent years have seen an increased focus on the development and application of comprehensive global input-output models for environmental assessments. The work presented here is an attempt to capitalize on the present suite of available global input-output databases to assess environmental pressures embodied in consumed goods and services, commonly referred to as environmental footprints of consumption, and discuss the reliability of the databases through a comparative assessment. By extending the economic input-output models with environmental data, environmental flows, either directly or virtually embodied in products, can be tracked through the economy as it is modeled in the input-output system. In my PhD work, presented herein in the form of four resulting scientific papers, I have contributed to extending and adapting a global model with supplementary data to allow improved analyses of environmental pressures embodied in traded and consumed products, and to assessing a group of global models. For a large-scale assessment of global flows of embodied land and water use, we combined data from the comprehensive FAO database on worldwide production and trade of agricultural and forestry products with a global multiregional inputoutput model. The more detailed representation of these products types, which are the ones that mostly contribute toward land and water use embodied in consumption, allowed increased accuracy in the modeling of these footprint types. Using this improved model to assess carbon, land and water footprints for each of the EU member states, we found EU average footprints per capita of 13.3 tons of CO2 equivalents, 2.53 hectares of world-average bioproductive land, and 179 m3 of consumed surface and ground freshwater for 2004. A further contribution analysis revealed the EU to be a net importer of all these environmental pressures embodied in traded products; however, there was also large such flows internally among EU countries, with some countries having large net exports or imports with fellow EU countries. In a further investigation of the potential for using global multiregional inputoutput models to assess environmental footprints even at the micro level, we extended one such model with data from the Norwegian consumer expenditure survey to allow a detailed assessment of the carbon footprint of Norwegian households from 1999 to 2012. We found a carbon footprint of 22.3 tons of CO2 equivalents for the average Norwegian household in 2012, which was an increase of 26% since 1999. We put particular emphasis on documenting in a transparent manner the approach taken to harmonize these two datasets, so as to facilitate similar analyses for other countries, even by non-specialists, and to encourage further improvements to this method towards a common standard. The emphasis on a didactic approach was based on the rationale that an understanding of the extent and nature of environmental footprints of consumed products is vital in order to design efficient consumer-oriented emissions reductions strategies, and the recognition that detailed consumer expenditure surveys are already available in most countries, following a standard statistical framework. In addition to these model extensions and associated footprint assessments, we have worked on assessing the reliability of the input-output databases themselves. Firstly, from the availability of several global multiregional input-output models arose the question as to whether they all coherently model the global economic structure. To give a first, tentative answer to this, we performed a comparative analysis of some macro indicators based on value added embodied in consumption, by first harmonizing three of the most important multiregional input-output databases currently available to a common framework. The comparison of gross value added embodied in the consumption of countries or of products showed significant differences even at the aggregate level. However, this observed disagreement was coherent to that found in the territorial accounts, suggesting that the most important contributor to model disagreement is in the value added accounts themselves. Furthermore, we addressed the potential importance of the well-known limitation of limited product detail in input-output systems. We evaluated the accuracy of carbon footprint multipliers of individual input-output products by analyzing the sensitivity of such multipliers to the level of product detail in the model. This effect was evaluated by assessing, for four global models individually, how carbon multipliers react to aggregation of the input-output system. Throughout, the analysis showed carbon multipliers to be highly sensitive to reduced model detail, even if models are able to give reasonable overall footprint results. Environmentally extended multiregional input-output analysis is a powerful tool that can provide important contributions to international as well as regional policy debates on a range of environmental challenges. Through recent collaborative research efforts these databases are now so detailed and extensive that comprehensive assessments can be made of international supply chains. Though input-output tables may never be perfect, the input-output community has some way to go still in terms of improving the sectoral detail and data foundation underlying the models.

Anten det er motivert av ynskje om rettferdig fordeling av ansvar for miljøpåverknader, eller av jakta på det mest effektive systemet for marknadsdrivne utsleppsreduksjonar, er pålitelege analysar av totale miljøkonsekvensar av forbruk noko som er etterspurt både av politikarar, forskarar og den einskilde miljømedvitne forbrukar. Eit solid rammeverk for slike analysar fins allereie i form av miljøutvida økonomiske kryssløpsanalysar, men slike analysar har tidlegare ikkje vore i so utbreidd bruk som det ibuande potensialet i metoden kanskje skulle tilseia. I kjølvatnet av at miljøutfordringar dei seinare åra har klatra til å verta sentrale tema på dagsordenen i politiske forhandlingar sjølv på høgste internasjonale nivå, har ein derimot i dei seinare år sett auka fokus på vidareutvikling og bruk av stadig meir omfattande kryssløpsmodellar, dels takka vera den valdsame utviklinga i lett tilgjengeleg datamaskinkraft som er ein føresetnad for å handtera slike store datamengder. Arbeidet som er presentert i denne avhandlinga er eit forsøk på å nytta dei ulike globale kryssløpsdatabasane som no er tilgjengelege til å analysera miljøpåverknader som er implisitt innbakt (eng. embodied) i forbruk av varer og tenester, ofte kalla miljøfotavtrykk, og å vurdera kor pålitelege databasane er gjennom samanliknande analysar. Ved å utvida dei økonomiske kryssløpsmodellane med fysiske miljødata, kan flyten av slike innbakte miljøpåverknader sporast gjennom det globale økonomiske systemet slik det er representert i kryssløpsmodellane. I doktorgradsarbeidet mitt, presentert her i form av fire vitskaplege artiklar, har eg bidrege i arbeidet med å vurdera, utvida og tilpassa desse globale modellane med supplerande data for å kunna utføra betre analysar av innbakte miljøpåverknader. I ein storskalaanalyse av dei globale handelsstraumane av innbakt forbruk av landareal og ferskvassressursar, i tillegg til dei karbonutslepp som ein oftare analysert miljøindikator, kombinerte me data frå FAO sin omfattande database over global produksjon og handel med ei mengd jord- og skogbruksprodukt med ein global kryssløpsmodell. Ved å representera desse produkttypane, som er dei viktigaste når det gjeld land- og vassforbruk, i meir detalj, kunne desse miljøpåverknadene analyserast med større presisjon. Ved å nytta denne forbetra modellen til å analysera fotavtrykk for EU-regionen, fann me gjennomsnittlege fotavtrykk per EU-borgar på 13,3 tonn CO2-ekvivalentar, 2,53 hektar land, og 179 m3 vassforbruk i 2004. Vidare analysar av korleis desse miljøpåverknadene var innbakt i internasjonal handel synte at EU-regionen var ein nettoimportør av alle miljøpåverknadene frå resten av verda. Det var òg store slike straumar internt i EU mellom dei ulike medlemslanda, slik at nokre EU-land hadde stor nettoeksport eller -import av innbakte miljøpåverknader gjennom handel med resten av EU. I ein vidare analyse av moglegheitene for å nytta globale kryssløpsmodellar for å evaluera miljøfotavtrykk jamvel på mikronivå, utvida me ein slik modell med data frå den norske forbruksundersøkjinga frå Statistisk sentralbyrå. Denne modellen vart so nytta for å rekna ut karbonfotavtrykket til norske husstandar frå 1999 til 2012. For 2012 synte analysen eit gjennomsnittleg karbonfotavtrykk på 22,3 tonn CO2-ekvivalentar per husstand, noko som var ein auke på 26% sidan 1999. I dette arbeidet vart det lagt særleg vekt på å skildra framgangsmåten som vart nytta for å samstemma dei ulike datagruppene, for å bidra til eit felles rammeverk for slike analysar og leggja til rette for liknande studiar for andre land, og for å gjera det mogleg å både gjennomføra og forstå slike analysar òg for dei som ikkje er ekspertar på kryssløpsmodellering. Dette var tufta på argumentet om at ei forståing av omfanget og karakteren av miljøfotavtrykket av hushaldsforbruk er sentralt for å kunna utforma effektive strategiar for utsleppsreduksjon retta mot forbrukarar. Vidare er forbruksundersøkjingar ein ressurs som er tilgjengeleg etter eit internasjonalt standardisert system gjennom statistiske byrå i dei fleste land, som mogleggjer slike analysar med meir eller mindre same metode òg for andre land. I tillegg til desse modellutvidingane og fotavtrykksanalysane som har vorte utført med dei utvida modellane, har me arbeidd med å vurdera kor pålitelege dei globale kryssløpsmodellane er for slike analysar. At det no er tilgjengeleg fleire slike globale modellar førte til spørsmålet om i kva grad dei ulike modellane skildrar ein verdsøkonomi som i det store og heile er den same. For å freista å gje eit første tentativt svar på dette vart det gjennomført ein samanliknande analyse av ein del makroindikatorar basert på verdiskaping innbakt i forbruk, ved å først harmonisera tre av dei mest sentrale globale kryssløpsmodellane i eit felles rammeverk. Samanlikninga av innbakt verdiskaping for ulike land og økonomiske sektorar synte monalege avvik sjølv på aggregert nivå. Dette avviket var likevel i stor grad i samsvar med tilsvarande avvik observert i det underliggjande datamaterialet. Vidare undersøkte me den potensielle effekten av liten grad av produktdetaljar, ein velkjend veikskap ved kryssløpsmodellar. Presisjonen av karbonfotavtrykksmultiplikatorar vart evaluert ved å analysera kor sensitive desse multiplikatorane er for variasjonar i detaljnivået i kryssløpstabellane. Dette vart gjort ved å studera korleis multiplikatorane varierte når modellane vart aggregerte til eit lågare detaljnivå. Det gjennomgåande resultatet var at desse utslaga var til dels svært store, jamvel om modellane kan gje fornuftige analysar av fotavtrykk på makronivå. Miljøutvida multiregional kryssløpsanalyse er eit kraftig metodeverkty som kan gje viktige bidrag til både internasjonale og regionale politiske debattar om ei mengd ulike miljøutfordringar. Som ei følgje av målretta forskarsamarbeid i dei seinare åra er no desse databasane so store og detaljerte at ein kan gjera omfattande analysar av internasjonale leveransekjeder. Like fullt har forskarsamfunnet framleis eit stykke att når det gjeld å forbetra sektordetaljnivå og datagrunnlaget som modellane er bygde på.