Working Group III – Mitigation of Climate Change Chapter 5 Drivers, Trends and Mitigation   A report accepted by Working Group III of the IPCC but not approved in detail.   Note:  This document is the copy‐edited version of the final draft Report, dated 17 December 2013, of the  Working  Group  III  contribution  to  the  IPCC  5th  Assessment  Report  "Climate  Change  2014:  Mitigation of Climate Change" that was accepted but not approved in detail by the 12th Session of  Working Group III and the 39th Session of the IPCC on 12 April 2014 in Berlin, Germany. It consists  of the full scientific, technical and socio‐economic assessment undertaken by Working Group III.   The  Report  should  be  read  in  conjunction  with  the  document  entitled  “Climate  Change  2014:  Mitigation of Climate Change. Working Group III Contribution to the IPCC 5th Assessment Report ‐  Changes to the underlying Scientific/Technical Assessment” to ensure consistency with the approved  Summary  for  Policymakers  (WGIII:  12th/Doc.  2a,  Rev.2)  and  presented  to  the  Panel  at  its  39th  Session.  This  document  lists  the  changes  necessary  to  ensure  consistency  between  the  full  Report  and  the  Summary  for  Policymakers,  which  was  approved  line‐by‐line  by  Working  Group  III  and  accepted by the Panel at the aforementioned Sessions.  Before publication, the Report (including text, figures and tables) will undergo final quality check as  well as any error correction as necessary, consistent with the IPCC Protocol for Addressing Possible  Errors. Publication of the Report is foreseen in September/October 2014.   Disclaimer:  The designations employed and the presentation of material on maps do not imply the expression of  any opinion whatsoever on the part of the Intergovernmental Panel on Climate Change concerning  the  legal  status  of  any  country,  territory,  city  or  area  or  of  its  authorities,  or  concerning  the  delimitation of its frontiers or boundaries.  Final Draft    Chapter:  Title:  Authors:    5  Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Drivers, Trends and Mitigation  CLAs:  LAs:  Gabriel Blanco, Reyer Gerlagh, Sangwon Suh  John Barrett, Heleen de Coninck, Cristobal Felix Diaz Morejon, Ritu  Mathur, Nebojsa Nakicenovic, Alfred Ofosu Ahenkorah, Jiahua Pan,  Himanshu Pathak, Jake Rice, Richard Richels, Steven J Smith, David  Stern, Ferenc L. Toth, Peter Zhou  Robert Andres, Giovanni Baiocchi, Michael Hanemann, Michael Jakob,  Peter Kolp, Emilio la Rovere, Thomas Michielsen, Keisuke Nansai,  Mathis Rogner, Steven Rose, Estela Santalla, Tommy Wiedmann,  Thomas Wilson, Diana Ürge‐Vorsatz,  Marcos Gomes, Aviel Verbruggen  Joseph Bergesen, Rahul Madhusudanan    CAs:      REs:  CSAs    1 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Drivers, Trends and Mitigation Contents    Executive Summary ............................................................................................................................ 4  5.1 Introduction and overview ........................................................................................................... 7  5.2 Global trends in stocks and flows of greenhouse gases and short‐lived species ......................... 9  5.2.1 Sectoral and regional trends in GHG emissions .................................................................... 9  5.2.2 Trends in Aerosols and Aerosol/Tropospheric Ozone Precursors ...................................... 12  5.2.3 Emissions uncertainty ......................................................................................................... 13  5.2.3.1 Methods for emissions uncertainty estimation ........................................................... 13  5.2.3.2 Fossil carbon dioxide emissions uncertainty ............................................................... 14  5.2.3.3 Other greenhouse gases and non‐fossil fuel carbon dioxide ...................................... 15  5.2.3.4 Total greenhouse gas uncertainty ............................................................................... 16  5.2.3.5 Sulphur dioxide and aerosols ....................................................................................... 16  5.2.3.6 Uncertainties in emission trends ................................................................................. 16  5.2.3.7 Uncertainties in consumption‐based carbon dioxide emission accounts ................... 17  5.3 Key drivers of global change ....................................................................................................... 18  5.3.1 Drivers of global emissions  ................................................................................................. 18  . 5.3.1.1 Key drivers ................................................................................................................... 20  5.3.2 Population and demographic structure .............................................................................. 23  5.3.2.1 Population trends ........................................................................................................ 23  5.3.2.2 Trends in demographic structure ................................................................................ 24  5.3.3 Economic growth and development ................................................................................... 26  5.3.3.1 Production trends ........................................................................................................ 26  5.3.3.2 Consumption trends .................................................................................................... 29  5.3.3.3 Structural change ......................................................................................................... 31  5.3.4 Energy demand and supply ................................................................................................. 33  5.3.4.1 Energy demand ............................................................................................................ 33  5.3.4.2 Energy efficiency and Intensity .................................................................................... 34  5.3.4.3 Carbon‐intensity, the energy mix, and resource availability ....................................... 37  5.3.5 Other key sectors ................................................................................................................ 38  5.3.5.1 Transport  ..................................................................................................................... 42  . 5.3.5.2 Buildings ....................................................................................................................... 42  5.3.5.3 Industry ........................................................................................................................ 43    2 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  5.3.5.4 Agriculture, Forestry, Other Land Use ......................................................................... 43  5.3.5.5 Waste ........................................................................................................................... 45  5.4 Production and Trade patterns .................................................................................................. 46  5.4.1 Embedded carbon in trade  ................................................................................................. 46  . 5.4.2 Trade and productivity ........................................................................................................ 48  5.5 Consumption and behavioural change ....................................................................................... 49  5.5.1 Impact of behaviour on consumption and emissions ......................................................... 50  5.5.2 Factors driving change in behaviour ................................................................................... 51  5.6 Technological change ................................................................................................................. 52  5.6.1 Contribution of technological change to mitigation ........................................................... 52  5.6.1.1 Technological change: a drive towards higher or lower emissions? ........................... 53  5.6.1.2 Historical patterns of technological change ................................................................ 53  5.6.2 The rebound effect .............................................................................................................. 54  5.6.3 Infrastructure choices and lock in ....................................................................................... 55  5.7 Co‐benefits and adverse side‐effects of mitigation actions ....................................................... 55  5.7.1 Co‐benefits .......................................................................................................................... 57  5.7.2 Adverse side‐effects ............................................................................................................ 58  5.7.3 Complex issues in using co‐benefits and adverse side‐effects to inform policy ................. 59  5.8 The system perspective: linking sectors, technologies and consumption patterns ................... 59  5.9 Gaps in knowledge and data ...................................................................................................... 61  5.10 Frequently Asked Questions ..................................................................................................... 63  References ........................................................................................................................................ 65      3 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Executive Summary  Chapter 5 analyzes the anthropogenic greenhouse gas (GHG) emission trends until the present and  the main drivers that explain those trends. The chapter uses different perspectives to analyze past  GHG‐emissions trends, including aggregate emissions flows and per capita emissions, cumulative  emissions, sectoral emissions, and territory‐based vs. consumption‐based emissions. In all cases,  global and regional trends are analyzed. Where appropriate, the emission trends are contextualized  with long‐term historic developments in GHG emissions extending back to 1750.  GHG‐emissions trends  Anthropogenic GHG emissions have increased from 27 (±3.2) to 49 (±4.5) GtCO2eq/yr (+80%)  between 1970 and 2010; GHG emissions during the last decade of this period were the highest in  human history (high confidence).1 GHG emissions grew on average 2.2% per year between 2000 and  2010, compared to 1.3% per year between 1970 and 2000. [Section 5.2.1]  At 76% of total emissions in 2010, carbon dioxide (CO2) remains the major anthropogenic GHG  (high confidence). The share of fossil fuel‐related CO2 emissions for energy purposes increased  consistently over the last 40 years reaching 34 GtCO2/yr, or 69% of global GHG emissions in 2010.2  Agriculture, deforestation, and other land use changes have been the second‐largest contributors  whose emissions, including other GHGs, have reached 12 GtCO2eq/yr (low confidence), 24% of global  GHG emissions in 2010. Since 1970, CO2 emissions increased by about 90%, and methane (CH4) and  nitrous oxide (N2O) increased by about 47% and 43%, respectively. Fluorinated gases (F‐gases)  emitted in industrial processes continue to represent less than 2% of anthropogenic GHG emissions.  [5.2.1]  Over the last four decades GHG emissions have risen in every region, though trends in the different  regions have been dissimilar. In Asia, GHG emissions grew by 330% reaching 19 GtCO2eq/yr in 2010,  in Middle East and Africa (MAF) by 70%, in Latin America (LAM) by 57%, in the group of member  countries of the Organisation for Economic Co‐operation and Development (OECD‐1990) by 22%,  and in Economies in Transition (EIT) by 4%.3 Although small in absolute terms, GHG emissions from  international transportation are growing rapidly. [5.2.1]  Cumulative fossil CO2 emissions (since 1750) more than tripled from 420 GtCO2 by 1970 to  1300 GtCO2 (±8%) by 2010 (high confidence). Cumulative CO2 emissions associated with agriculture,  deforestation, and other land use change (AFOLU) have increased from about 490 GtCO2 in 1970 to  approximately 680 GtCO2 (±45%) in 2010. Considering cumulative CO2 emissions from 1750 to 2010,  the OECD‐1990 region continues to be the major contributor with 42%; Asia with 22% is increasing  its share. [5.2.1]  In 2010, median per capita emissions for the group of high‐income countries (13 tCO2eq/cap) is  almost 10 times that of low‐income countries (1.4 tCO2eq/cap) (robust evidence, high agreement).  Global average per capita GHG emissions have shown a stable trend over the last 40 years. This  global average, however, masks the divergence that exists at the regional level; in 2010 per capita  GHG emissions in OECD‐1990 and EIT are between 1.9 and 2.7 times higher than per capita GHG                                                                Values with ± provide uncertainty ranges for a 90% confidence interval.   Unless stated otherwise, all emission shares are calculated based on global warming potential with a  100‐year time horizon. See also Section 3.9.6 for more information on emission metrics.  3  The country compositions of OECD‐1990, EIT, LAM, MAF, and ASIA are defined in Annex II of the report  (Section A.II.2). In Chapter 5, both ‘ASIA’ and ‘Asia’ refer to the same group of countries in the geographic  region Asia. The region referred to excludes Japan, Australia and New Zealand; the latter countries are  included in the OECD‐1990 region.  2 1   4 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  emissions in LAM, MAF, and Asia. While per capita GHG emissions in LAM and MAF have been stable  over the last four decades, in Asia they have increased by more than 120%. [5.2.1]  The energy and industry sectors in upper‐middle income countries accounted for 60% of the rise in  global GHG emissions between 2000 and 2010 (high confidence). From 2000–2010, GHG emissions  grew in all sectors: energy supply (+36%, to 17 GtCO2eq/yr), industry (+39%, to 10 GtCO2eq/yr),  transport (+18%, to 7.0 GtCO2eq/yr), buildings (+9%, to 3.2 GtCO2eq/yr), AFOLU (+8%, to  12 GtCO2eq/yr). Waste GHG emissions increased substantially but remained close to 3% of global  GHG emissions. [5.3.4, 5.3.5]  In the OECD‐1990 region, territorial CO2 emissions slightly decreased between 2000 and 2010, but  consumption‐based CO2 emissions increased by 5% (robust evidence, high agreement). In most  developed countries, both consumption‐related emissions and GDP are growing. There is an  emerging gap between territorial, production‐related emissions, and consumption‐related emissions  that include CO2 embedded in trade flows. The gap shows that a considerable share of CO2 emissions  from fossil fuels combustion in developing countries is released in the production of goods exported  to developed countries. By 2010, however, the developing country group has overtaken the  developed country group in terms of annual CO2 emissions from fossil fuel combustion and industrial  processes from both production and consumption perspectives. [5.3.3]  The trend of increasing fossil CO2 emissions is robust (very high confidence). Five different fossil fuel  CO2 emissions datasets—harmonized to cover fossil fuel, cement, bunker fuels, and gas flaring— show ±4% differences over the last three decades. Uncertainties associated with estimates of  historic anthropogenic GHG emissions vary by type of gas and decrease with the level of aggregation.  Global CO2 emissions from fossil fuels have relatively low uncertainty, assessed to be ±8%.  Uncertainty in fossil CO2 emissions at the country level reaches up to 50%. [5.2.1, 5.2.3]  GHG‐emissions drivers  Per capita production and consumption growth is a major driver for worldwide increasing GHG  emissions (robust evidence, high agreement). Global average economic growth, as measured  through GDP per capita, grew by 100%, from 4800 to 9800 Int$2005/cap yr between 1970 and 2010,  outpacing GHG‐intensity improvements. At regional level, however, there are large variations.  Although different in absolute values, OECD‐1990 and LAM showed a stable growth in per capita  income of the same order of magnitude as the GHG‐intensity improvements. This led to almost  constant per capita emissions and an increase in total emissions at the rate of population growth.  The EIT showed a decrease in income around 1990 that together with decreasing emissions per  output and a very low population growth led to a decrease in overall emissions until 2000. The MAF  showed a decrease in GDP per capita, but a high population growth rate led to an increase in overall  emissions. Emerging economies in Asia showed very high economic growth rates at aggregate and  per capita levels leading to the largest growth in per capita emissions despite also having the highest  emissions per output efficiency improvements. [5.3.3]  Reductions in the energy intensity of economic output during the past four decades have not been  sufficient to offset the effect of GDP growth (high confidence). Energy intensity has declined in all  developed and large developing countries due mainly to technology, changes in economic structure,  the mix of energy sources, and changes in the participation of inputs such as capital and labour used.  At the global level, per capita primary energy consumption rose by 30% from 1970–2010; due to  population growth, total energy use has increased by 130% over the same period. Countries and  regions with higher income per capita tend to have higher energy use per capita; per capita energy  use in the developing regions is only about 25% of that in the developed economies on average.  Growth rates in energy use per capita in developing countries, however, are much higher than those  in developed countries. [5.3.4]    5 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  The decreasing carbon intensity of energy supply has been insufficient to offset the increase in  global energy use (high confidence). Increased use of coal since 2000 has reversed the slight  decarbonization trends exacerbating the burden of energy‐related GHG emissions. Estimates  indicate that coal, and unconventional gas and oil resources are large, suggesting that  decarbonization would not be primarily driven by the exhaustion of fossil fuels, but by economics  and technological and socio‐political decisions. [5.3.4, 5.8]  Population growth aggravates worldwide growth of GHG emissions (high confidence). Global  population has increased by 87% from 1970 reaching 6.9 billion in 2010. The population has  increased mainly in Asia, Latin America, and Africa, but the emissions increase for an additional  person varies widely, depending on geographical location, income, lifestyle, and the available energy  resources and technologies. The gap in per capita emissions between the top and bottom countries  exceeds a factor of 50. The effects of demographic changes such as urbanization, ageing, and  household size have indirect effects on emissions and smaller than the direct effects of changes in  population size. [5.3.2]  Technological innovation and diffusion support overall economic growth, and also determine the  energy intensity of economic output and the carbon intensity of energy (medium confidence). At  the aggregate level, between 1970 and 2010, technological change increased income and resources  use, as past technological change has favoured labour‐productivity increase over resource efficiency  [5.6.1]. Innovations that potentially decrease emissions can trigger behavioural responses that  diminish the potential gains from increased efficiency, a phenomenon called the ‘rebound effect’  [5.6.2]. Trade facilitates the diffusion of productivity‐enhancing and emissions‐reducing technologies  [5.4].  Infrastructural choices have long‐lasting effects on emissions and may lock a country in a  development path for decades (medium evidence, medium agreement). As an example,  infrastructure and technology choices made by industrialized countries in the post‐World War II  period, at low‐energy prices, still have an effect on current worldwide GHG emissions. [5.6.3]  Behaviour affects emissions through energy use, technological choices, lifestyles, and  consumption preferences (robust evidence, high agreement). Behaviour is rooted in individuals'  psychological, cultural, and social orientations that lead to different lifestyles and consumption  patterns. Across countries, strategies and policies have been used to change individual choices,  sometimes through changing the context in which decisions are made; a question remains whether  such policies can be scaled up to macro level. [5.5]  Co‐benefits may be particularly important for policymakers because the benefits can be realized  faster than can benefits from reduced climate change, but they depend on assumptions about  future trends (medium evidence, high agreement). Policies addressing fossil fuel use may reduce not  only CO2 emissions but also sulphur dioxide (SO2) emissions and other pollutants that directly affect  human health, but this effect interacts with future air pollution policies. Some mitigation policies  may also produce adverse side‐effects, by promoting energy supply technologies that increase some  forms of air pollution. A comprehensive analysis of co‐benefits and adverse side‐effects is essential  to estimate the actual costs of mitigation policies. [5.7]  Policies can be designed to act upon underlying drivers so as to decrease GHG emissions (limited  evidence, medium agreement). Policies can be designed and implemented to affect underlying  drivers. From 1970–2010, in most regions and countries, policies have proved insufficient in  influencing infrastructure, technological, or behavioural choices at a scale that curbs the upward  GHG‐emissions trends. [5.6, 5.8]      6 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  5.1   Introduction and overview  The concentration of greenhouse gases, including CO2 and methane (CH4), in the atmosphere has  been steadily rising since the beginning of the Industrial Revolution (Etheridge et al., 1996, 2002;  NRC, 2010). Anthropogenic CO2 emissions from the combustion of fossil fuels have been the main  contributors to the rising of GHG‐concentration levels in the atmosphere, followed by CO2 emissions  from land use, land use change, and forestry (LULUCF).  Chapter 5 analyzes the anthropogenic greenhouse gas (GHG)‐emission trends until the present and  the main drivers that explain those trends. This chapter serves as a reference for assessing, in  following chapters, the potential future emissions paths, and mitigation measures.  For a systematic assessment of the main drivers of GHG‐emission trends, this and subsequent  chapters employ a decomposition analysis based on the IPAT and Kaya identities (see Box 5.1).   Chapter 5 first considers the immediate drivers, or factors in the decomposition, of total GHG  emissions. For energy, the factors are population, gross domestic product (GDP) (production) and  gross national expenditure (GNE) (expenditures) per capita, energy intensity of production and  expenditures, and GHG‐emissions intensity of energy. For other sectors, the last two factors are  combined into GHG‐emissions intensity of production or expenditures. Secondly, it considers the  underlying drivers defined as the processes, mechanisms, and characteristics of society that  influence emissions through the factors, such as fossil fuels endowment and availability,  consumption patterns, structural and technological changes, and behavioural choices.   Underlying drivers are subject to policies and measures that can be applied to, and act upon them.  Changes in these underlying drivers, in turn, induce changes in the immediate drivers and,  eventually, in the GHG‐emissions trends.  The effect of immediate drivers on GHG emissions can be quantified through a straight  decomposition analysis; the effect of underlying drivers on immediate drivers, however, is not  straightforward and, for that reason, difficult to quantify in terms of their ultimate effects on GHG  emissions. In addition, sometimes immediate drivers may affect underlying drivers in a reverse  direction. Policies and measures in turn affect these interactions. Figure 5.1 reflects the  interconnections among GHG emissions, immediate drivers, underlying drivers, and policies and  measures as well as the interactions across these three groups through the dotted lines.    7 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5    Figure 5.1. Interconnections among GHG emissions, immediate drivers, underlying drivers, and policies and measures. Immediate drivers comprise the factors in the decomposition of emissions. Underlying drivers refer to the processes, mechanisms, and characteristics that influence emissions through the factors. Policies and measures affect the underlying drivers that, in turn, may change the factors. Immediate and underlying drivers may, in return, influence policies and measures. Past trends in global and regional GHG emissions from the beginning of the Industrial Revolution are  presented in Section 5.2, Global trends in greenhouse gases and short‐lived species; sectoral  breakdowns of emissions trends are introduced later in Section 5.3.4, Energy demand and supply,  and Section 5.3.5,Other key sectors, which includes transport, buildings, industry, forestry,  agriculture, and waste sectors.  The decomposition framework and its main results at both global and regional levels are presented  in Section 5.3.1,Drivers of global emissions. Immediate drivers or factors in the decomposition  identity are discussed in Section 5.3.2,Population and demographic structure, Section 5.3.3,  Economic growth and development, and Section 5.3.4, Energy demand and supply. Past trends of the  immediate drivers are identified and analyzed in these sections.  At a deeper level, the underlying drivers that influence immediate drivers that, in turn, affect GHG  emissions trends, are identified and discussed in Section 5.4, Production and trade patterns,  Section 5.5, Consumption and behavioural change, and Section 5.6, Technological change.  Underlying drivers include individual and societal choices as well as infrastructure and technological  changes.  Section 5.7, Co‐benefits and adverse side‐effects of mitigation actions, identifies the effects of  mitigation policies, measures or actions on other development aspects such as energy security, and  public health.  Section 5.8 ‘The system perspective: linking sectors, technologies and consumption patterns’  synthesizes the main findings of the chapter and highlights the relevant interactions among and  across immediate and underlying drivers that may be key for the design of mitigation policies and  measures.    8 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Finally, Section 5.9, Gaps in knowledge and data, addresses shortcomings in the dataset that prevent  a more thorough analysis or limit the time span of certain variables. The section also discussed the  gaps in the knowledge on the linkages among drivers and their effect on GHG emissions.  5.2   Global trends in stocks and flows of greenhouse gases and short‐lived  species 5.2.1    Sectoral and regional trends in GHG emissions Between 1970 and 2010, global warming potential (GWP)‐weighted territorial GHG emissions  increased from 27 to 49 GtCO2eq, an 80% increase (Figure 5.2). Total GHG emissions increased by  8 GtCO2eq over the 1970s, 6 GtCO2eq over the 1980s, and by 2 GtCO2 over the 1990s, estimated as  linear trends. Emissions growth accelerated in the 2000s for an increase of 10 GtCO2eq. The average  annual GHG‐growth rate over these decadal periods was 2.0%, 1.4%, 0.6%, and 2.2%.4 The main  regional changes underlying these global trends were the reduction in GHG emissions in the  Economies in Transition (EIT) region starting in the 1990s and the rapid increase in GHG emissions in  Asia in the 2000s. Emissions values in Section 5.2 are from the Electronic Data Gathering, Analysis,  and Retrieval (EDGAR) database (JRC/PBL, 2012) unless otherwise noted. As in previous assessments,  the EDGAR inventory is used because it provides the only consistent and comprehensive estimate of  global emissions over the last 40 years. The EDGAR emissions estimates for specific compounds are  compared to other results in the literature below.  Similar trends were seen for fossil CO2 emissions, where a longer record exists. The absolute growth  rate over the last decade was 8 GtCO2/decade, which was higher than at any point in history (Boden  et al., 2012). The relative growth rate for per capita CO2 emissions over the last decade, is still  smaller than the per capita growth rates at previous points in history, such as during the post‐World  War II economic expansion. Absolute rates of CO2 emissions growth, however, are higher than in the  past due to an overall expansion of the global economy due to population growth.  Carbon dioxide (CO2) is the largest component of anthropogenic GHG emissions (Figure 1.3 in  Chapter 1). CO2 is released during the combustion of fossil fuels such as coal, oil, and gas as well as  the production of cement (Houghton, 2007). In 2010, CO2, including net land‐use‐change emissions,  comprised over 75% of 100‐year GWP‐weighted anthropogenic GHG emissions (Figure 1.3). Between  1970‐2010, global anthropogenic fossil CO2 emissions more than doubled, while CH4 and nitrous  oxide (N2O) each increased by about 45%, although there is evidence that CH4 emissions may not  have increased over recent decades (see Section 5.2.3). Fluorinated gases, which represented about  0.4% in 1970, increased to comprise 2% of GHG emissions in 2010. Some anthropogenic influences  on climate, such as chlorofluorocarbons and aviation contrails, are not discussed in this section, but  are assessed in the IPCC Working Group I (WGI) contribution to the Fifth Assessment Report  (Boucher and Randall, 2013; Hartmann et al., 2013). Forcing from aerosols and ozone precursor  compounds are considered in the next section.  Following general scientific practice, 100‐year GWPs from the IPCC Second Assessment Report  (Schimel et al., 1996) are used as the index for converting GHG emission estimates to common units  of CO2‐equivalent emissions in this section (please refer to Annex II.9.1 for the exact values). There is  no unique method of comparing trends for different climate‐forcing agents (see Sections 1.2.5 and  3.9.6). A change to 20‐ or 500‐year GWP values would change the trends by ±6%. Similarly, use of  updated AR4 or AR5 GWPs, which change values by a smaller amount, would not change the overall  conclusions in this section. The largest absolute impact of a change in index values is on the weight                                                               4  Note that there are different methods to calculate the average annual growth rate. Here, for convenience of  the reader, we take the simple linear average of the annual growth rates gt within the period considered.    9 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  given to methane, whose emission trends are particularly uncertain (Section 5.2.3; (Kirschke et al.,  2013)).    Figure 5.2. Left panel: GHG emissions per region (territorial, see Section 5.5.1) over 1970-2010, including fossil, agriculture and land-use/land-use change sectors, aggregated using 100-year GWP values. Right panel: The same data presented as per capita GHG emissions. Data from JRC/PBL (2012) and IEA (2012). Regions are defined in Annex II.2. Global per capita GHG emissions (Figure 5.2, right panel) have shown little trend over the last 40  years. The most noticeable regional trend over the last two decades in terms of per capita GHG  emissions is the increase in Asia. Per capita emissions in regions other than EIT were fairly flat until  the last several years when per capita emissions have decreased slightly in the group of member  countries of the Organisation for Economic Co‐operation and Development in 1990 (OECD‐1990) and  Latin America (LAM).  Fossil CO2 emissions have growth substantially over the past two centuries (Figure 5.3, left panels).  Fossil CO2 emissions over 2002–2011 were estimated at 30 ±8% GtCO2/yr (Andres et al., 2012), (90%  confidence interval). Emissions in the 2000s as compared to the 1990s were higher in all regions,  except for EIT, and the rate of increase was largest in ASIA. The increase in developing countries is  due to an industrialization process that historically has been energy‐intensive; a pattern similar to  what the current OECD countries experienced before 1970. The figure also shows a shift in relative  contribution. The OECD‐1990 countries contributed most to the pre‐1970 emissions, but in 2010 the  developing countries and ASIA in particular, make up the major share of emissions.  Fossil CO2 emissions made up the largest share (80%) of the emissions increase between 2000 and  2010. In 2011, fossil CO2 emissions were 3% higher than in 2010, taking the average of estimates  from Joint Research Centre (JRC)/ Netherlands Environmental Assessment Agency (PBL) (Olivier et al.,  2013), U.S. Energy Information Administration (EIA), and Carbon Dioxide Information Analysis Center  (CDIAC) (Macknick, 2011). Preliminary estimates for 2012 indicate that emissions growth has slowed  to 1.4% (Olivier et al., 2013) or 2% (BP, 2013), as compared to 2012.  Land‐use‐change (LUC) emissions are highly uncertain, with emissions over 2002─2011 estimated to  be 3.3 ±50‐75% GtCO2/yr (Ciais et al., 2013). One estimate of LUC emissions by region is shown in  Figure 5.3, left panel (Houghton et al., 2012), disaggregated into sub‐regions using Houghton    10 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  (Houghton, 2008), and extended to 1750 using regional trends from Pongratz et al.(Pongratz et al.,  2009). LUC emissions were comparable to or greater than fossil emissions for much of the last two  centuries, but are of the order of 10% of fossil emissions by 2010. LUC emissions appear to be  declining over the last decade, with some regions showing net carbon uptake, although estimates do  not agree on the rate or magnitude of these changes (Figure 11.6). Uncertainty estimates in Figure  5.3 follow Le Quéré et al.(Le Quéré et al., 2012) and WGI (Ciais et al., 2013).     Figure 5.3. Upper-left panel: Historic fossil CO2 emissions per region (territorial, (Boden et al., 2012)); Lower-left panel: an illustrative estimate of historical land-use-change emissions (Houghton et al., 2012); Right panels show cumulative emissions over selected time periods by region. Whisker lines give an indication of the range of emission results. Regions are defined in Annex II.2. Cumulative CO2 emissions, which are a rough measure of the impact of past emissions on  atmospheric concentrations, are also shown in Figure 5.3. About half of cumulative fossil CO2  emissions to 2010 were from the OECD90 region, 20% from the EIT region, 15% from the ASIA region,  and the remainder from LAM, MAF, and international shipping (not shown). The cumulative  contribution of LUC emissions was similar to that of fossil fuels until the late 20th century. By 2010,  however, cumulative fossil emissions are nearly twice that of cumulative LUC emissions. Note that  the figures for LUC are illustrative, and are much more uncertain than the estimates of fossil CO2  emissions. Cumulative fossil CO2 emissions to 2011 are estimated to be 1340 ± 110 GtCO2/year,  while cumulative LUC emissions are 660 ± 290 GtCO2/year (WGI Table 6.1). Cumulative uncertainties  are, conservatively, estimated across time periods with 100% correlation across years. Cumulative  per capita emissions are another method of presenting emissions in the context of examining  historical responsibility (see Chapters 3 and 13; (Teng et al., 2011)).  Methane is the second most important greenhouse gas, although its apparent impact in these  figures is sensitive to the index used to convert to CO2 equivalents (see Section 3.9.6). Methane  emissions are due to a wide range of anthropogenic activities including the production and transport  of fossil fuels, livestock, and rice cultivation, and the decay of organic waste in solid waste landfills.  The 2005 estimate of CH4 emissions from JRC/PBL (2012) of 7.3 GtCO2eq is 7% higher than the  6.8 GtCO2eq estimates of US EPA (US EPA, 2012) and Höglund‐Isaksson et al. (Höglund‐Isaksson et al.,  2012), which is well within an estimated 20% uncertainty (Section 5.2.3).  The third most important anthropogenic greenhouse gas is N2O, which is emitted during agricultural  and industrial activities as well as during combustion and human waste disposal. Current estimates  are that about 40% of total N20 emissions are anthropogenic. The 2005 estimate of N2O emissions    11 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  from (JRC/PBL, 2012) of 3.0 GtCO2eq is 12% lower than the 3.4 GtCO2 estimate of (US EPA, 2012),  which is well within an estimated 30 to 90% uncertainty (Section 5.2.3).  In addition to CO2, CH4,and N20, the F‐gases are also greenhouse gases, and include  hydrofluorocarbons, perfluorocarbons, and sulphur hexafluoride. These gases, sometimes referred  to as High Global Warming Potential gases (‘High GWP gases’), are typically emitted in smaller  quantities from a variety of industrial processes. Hydrofluorocarbons are mostly used as substitutes  for ozone‐depleting substances (i.e., chlorofluorocarbons (CFCs), hydrochlorofluorocarbons (HCFCs),  and halons). Emissions uncertainty for these gases varies, although for those gases with known  atmospheric lifetimes, atmospheric measurements can be inverted to obtain an estimate of total  global emissions. Overall, the uncertainty in global F‐gas emissions have been estimated to be 20%  (UNEP, 2012), appendix), although atmospheric inversions constrain emissions to lower uncertainty  levels in some cases (Section 5.2.3).  Greenhouse gases are emitted from many societal activities, with global emissions from the energy  sector consistently increasing the most each decade over the last 40 years (see also Figure 5.18). A  notable change over the last decade is high growth in emissions from the industrial sector, the  second highest growth by sector over this period. Subsequent sections of this chapter describe the  main trends and drivers associated with these activities and prospects for future mitigation options.  5.2.2    Trends in Aerosols and Aerosol/Tropospheric Ozone Precursors  In addition to GHGs, aerosols and tropospheric ozone also contribute to trends in climate forcing.  Because these forcing agents are shorter lived and heterogeneous, their impact on climate is not  discussed in terms of concentrations, but instead in terms of radiative forcing, which is the change in  the radiative energy budget of the Earth (Myhre et al., 2014)(Myhre et al., 2014). A positive forcing,  such as that due to increases in GHGs, tends to warm the system while a negative forcing represents  a cooling effect. Trends for the relevant emissions are shown in the Figure 5.4.   Aerosols contribute a net negative, but uncertain, radiative forcing (IPCC, 2007a; Myhre et al., 2014)  estimated to total ‐0.90 W/m2 (5–95% range: ‐1.9 to ‐0.1 W/m2). Trends in atmospheric aerosol  loading, and the associated radiative forcing, are influenced primarily by trends in primary aerosol,  black carbon (BC) and organic carbon (OC), and precursor emissions (primarily sulphur dioxide (SO2)),  although trends in climate and land‐use also impact these forcing agents.   Sulphur dioxide is the largest anthropogenic source of aerosols, and is emitted by fossil fuel  combustion, metal smelting, and other industrial processes. Global sulphur emissions peaked in the  1970s, and have generally decreased since then. Uncertainty in global SO2 emissions over this period  is estimated to be relatively low (±10%), although regional uncertainty can be higher (Smith et al.,  2011).       12 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Figure 5.4. Left panel: Global trends for air pollutant and methane emissions from anthropogenic and open burning, normalized to 1970 values. Short-timescale variability, in carbon monoxide (CO) and non-methane volatile organic compounds (NMVOC) in particular, is due to grassland and forest burning. Data from JRC/PBL (2012) , except for SO2 (Smith et al., 2011);(Klimont et al., 2013a), and BC/OC (Lamarque et al., 2010). Right panel: contribution of each emission species in terms of top of the atmosphere radiative forcing (adapted from (Myhre et al., 2014), Figure 8.17). The aerosol indirect effect is shown separately as there is uncertainty as to the contribution of each species. Species not included in the left panel are shown in grey (included for reference).   A recent update of carbonaceous aerosol emissions trends (BC and OC) found an increase from 1970  through 2000, with a particularly notable increase in BC emissions from 1970 to 1980 (Lamarque et  al., 2010). A recent assessment indicates that BC and OC emissions may be underestimated (Bond et  al., 2013). These emissions are highly sensitive to combustion conditions, which results in a large  uncertainty (+100%/‐50% (Bond et al., 2007)). Global emissions from 2000 to 2010 have not yet  been estimated, but will depend on the trends in driving forces such as residential coal and biofuel  use, which are poorly quantified, and petroleum consumption for transport, but also changes in  technology characteristics and the implementation of emission reduction technologies.   Because of the large uncertainty in aerosol forcing effects, the trend in aerosol forcing over the last  two decades is not clear (Shindell et al., 2013).  Tropospheric ozone contributes a positive forcing and is formed by chemical reactions in the  atmosphere. Ozone concentrations are impacted by a variety of emissions, including CH4, nitrogen  oxides (NOx), carbon monoxide (CO), and volatile organic hydrocarbons (VOC) (Myhre et al., 2014).  Global emissions of ozone precursor compounds are also thought to have increased over the last  four decades. Global uncertainty has not been quantified for these emissions. An uncertainty of 10– 20% for 1990 NOx emissions has been estimated in various European countries (Schöpp et al., 2005).   5.2.3    Emissions uncertainty 5.2.3.1    Methods for emissions uncertainty estimation  There are multiple methods of estimating emissions uncertainty (Marland et al., 2009), although  almost all methods include an element of expert judgement. The traditional uncertainty estimation  method, which compares emissions estimates to independent measurements, fails because of a  mismatch in spatial and temporal scales. The data required for emission estimates, ranging from  emission factors to fuel consumption data, originate from multiple sources that rarely have well  characterized uncertainties. A potentially useful input to uncertainty estimates is a comparison of  somewhat independent estimates of emissions, ideally over time, although care must be taken to  assure that data cover the same source categories (Macknick, 2011; Andres et al., 2012). Formal    13 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  uncertainty propagation can be useful as well (UNEP, 2012)(UNEP, 2012; Elzen et al., 2013) although  one poorly constrained element of such analysis is the methodology for aggregating uncertainty  between regions. Uncertainties in this section are presented as 5–95% confidence intervals, with  values from the literature converted to this range where necessary assuming a Gaussian uncertainty  distribution.  Total GHG emissions from EDGAR as presented here are up to 5–10% lower over 1970–2004 than  the earlier estimates presented in AR4 (IPCC, 2007a). The lower values here are largely due to lower  estimates of LUC CO2 emissions (by 0–50%) and N2O emissions (by 20–40%) and fossil CO2 emissions  (by 0–5%). These differences in these emissions are expected within the uncertainty ranges  estimated for these emission categories.  5.2.3.2    Fossil carbon dioxide emissions uncertainty Carbon dioxide emissions from fossil fuels and cement production are considered to have relatively  low uncertainty, with global uncertainty recently assessed to be 10% (Andres et al., 2012).  Uncertainties in fossil‐ fuel CO2 emissions arise from uncertainty in fuel combustion or other activity  data and uncertainties in emission factors, as well as assumptions for combustion completeness and  non‐combustion uses. Default uncertainty estimates (two standard deviations) suggested by the  IPCC (2006) for fossil fuel combustion emission factors are lower for fuels that have relatively  uniform properties (‐3%/+5% for motor gasoline, ‐2%/+1% for gas/diesel oil) and higher for fuels  with more diverse properties (‐15%/+18% petroleum coke, ‐10%/+14% for lignite). Some emissions  factors used by country inventories, however, differ from the suggested defaults by amounts that  are outside the stated uncertainty range because of local fuel practices (Olivier et al., 2011). In a  study examining power plant emissions in the United States, measured CO2 emissions were an  average of 5% higher than calculated emissions, with larger deviations for individual plants  (Ackerman and Sundquist, 2008). A comparison of five different fossil fuel CO2 emissions datasets,  harmonized to cover most of the same sources (fossil fuel, cement, bunker fuels, gas flaring) shows  ±4% differences over the last three decades (Macknick, 2011). Uncertainty in underlying energy  production and consumption statistics, which are drawn from similar sources for existing emission  estimates, will contribute further to uncertainty (Gregg et al., 2008; Guan et al., 2012).  Uncertainty in fossil CO2 emissions increases at the country level (Marland et al., 1999; Macknick,  2011; Andres et al., 2012), with differences between estimates of up to 50%. Figure 5.5 compares  five estimates of fossil CO2 emissions for several countries. For some countries the estimates agree  well while for others more substantial differences exist. A high level of agreement between  estimates, however, can arise due to similar assumptions and data sources and does not necessarily  imply an equally low level of uncertainty. Note that differences in treatment of biofuels and  international bunker fuels at the country level can contribute to differences seen in this comparison.    14 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5    Figure 5.5. Upper panels: five estimates of fossil CO2 emissions for the three countries with the largest emissions (and complete time series). Middle panels: the three countries with the largest percentage variation between estimates. Lower panel: global emissions (TgCO2). Emissions data are harmonized data from (Macknick, 2011)(downloaded Sept 2013), IEA (2012) and JRC/PBL (2012) and include fossil fuel combustion, cement production, and gas flaring. Note that the vertical scales differ significantly between plots. 5.2.3.3    Other greenhouse gases and non‐fossil fuel carbon dioxide  Uncertainty is particularly large for sources without a simple relationship to activity factors, such as  emissions from LUC (Houghton et al., 2012); see also Chapter 11 for a comprehensive discussion),  fugitive emissions of CH4 and fluorinated gases (Hayhoe et al., 2002), biogenic emissions of CH4 and  N2O, and gas flaring (Macknick, 2011). Formally estimating uncertainty for LUC emissions is difficult  because a number of relevant processes are not characterized well enough to be included in  estimates (Houghton et al., 2012).   Methane emissions are more uncertain than CO2, with fewer global estimates (EDGAR, 2012; US EPA,  2012; Höglund‐Isaksson et al., 2012). The relationship between emissions and activity levels for CH4  are highly variable, leading to greater uncertainty in emission estimates. Leakage rates, for example,  depend on equipment design, environmental conditions, and maintenance procedures. Emissions  from anaerobic decomposition (ruminants, rice, landfill) also are dependent on environmental  conditions.  Nitrogen oxide emission factors are also heterogeneous, leading to large uncertainty. Bottom‐up  (inventory) estimates of uncertainty of 25% (UNEP, 2012) are smaller than the uncertainty of 60%    15 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  estimated by constraining emissions with atmospheric concentration observation and estimates of  removal rates (Ciais et al., 2013).   Unlike CO2, CH4, and N2O, most fluorinated gases are purely anthropogenic in origin, simplifying  estimates. Bottom up emissions, however, depend on assumed rates of leakage, for example, from  refrigeration units. Emissions can be estimated using concentration data together with inverse  modelling techniques, resulting in global uncertainties of 20–80% for various perfluorocarbons (Ivy  et al., 2012), 8–11% for sulphur hexafluoride (SF6)(Rigby et al., 2010), and ±6‐11% for HCFC‐22  (Saikawa et al., 2012).5  5.2.3.4    Total greenhouse gas uncertainty  Estimated uncertainty ranges for GHGs range from relatively low for fossil fuel CO2 (±8%), to  intermediate values for CH4 and the F‐gases (±20%), to higher values for N2O (±60%) and net LUC CO2  (50─75%). Few estimates of total GHG uncertainty exist, and it should be noted that any such  estimates are contingent on the index used to convert emissions to CO2 equivalent values. The  uncertainty estimates quoted here are also not time‐dependent. In reality, the most recent data is  generally more uncertain due to the preliminary nature of much of the information used to calculate  estimates. Data for historical periods can also be more uncertain due to less extensive data  collection infrastructure and the lack of emission factor measurements for technologies no longer in  use. Uncertainty can also change over time due to changes in regional and sector contributions.  An illustrative uncertainty estimate of around 10% for total GHG emissions can be obtained by  combining the uncertainties for each gas assuming complete independence (which may  underestimate actual uncertainty). An estimate of 7.5% (90 percentile range) was provided by the  United Nations Environment Programme (UNEP) Gap Report (UNEP, 2012), appendix), which is lower  largely due to a lower uncertainty for fossil CO2.  5.2.3.5    Sulphur dioxide and aerosols Uncertainties in SO2 and carbonaceous aerosol (BC and OC) emissions have been estimated by Smith  et al. (Smith et al., 2011) and Bond et al. (Bond et al., 2004, 2007). Sulphur dioxide emissions  uncertainty at the global level is relatively low because uncertainties in fuel sulphur content are not  well correlated between regions. Uncertainty at the regional level ranges up to 35%. Uncertainties in  carbonaceous aerosol emissions, in contrast, are high at both regional and global scales due to  fundamental uncertainty in emission factors. Carbonaceous aerosol emissions are highly state‐ dependent, with emissions factors that can vary by over an order of magnitude depending on  combustion conditions and emission controls. A recent assessment indicated that BC emissions may  be substantially underestimated (Bond et al., 2013), supporting the literature estimates of high  uncertainty for these emissions.  5.2.3.6    Uncertainties in emission trends  For global fossil CO2, the increase over the last decade as well as previous decades was larger than  estimated uncertainties in annual emissions, meaning that the trend of increasing emissions is  robust. Uncertainties can, however, impact the trends of fossil emissions of specific countries if  increases are less rapid and uncertainties are sufficiently high.   Quantification of uncertainties is complicated by uncertainties not only in annual uncertainty  determinations but also by potential year‐to‐year uncertainty correlations (Ballantyne et al., 2010,  2012). For fossil CO2, these correlations are most closely tied to fuel use estimates, an integral part  of the fossil CO2 emission calculation. For other emissions, errors in other drivers or emission factors                                                                HCFC‐22 is regulated under the Montreal Protocol but not included in fluorinated gases totals reported in this  Chapter as it is not included in the Kyoto Protocol.  5   16 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  may have their own temporal trends as well. Without explicit temporal uncertainty considerations,  the true emission trends may deviate slightly from the estimated ones.   In contrast to fossil‐fuel emissions, uncertainties in global LUC emissions are sufficiently high to  make trends over recent decades uncertain in direction and magnitude (see also Chapter 11).   While two global inventories both indicate that anthropogenic methane emissions have increased  over the last three decades, a recent assessment combining atmospheric measurements, inventories,  and modelling concluded that anthropogenic methane emissions are likely to have been flat or have  declined over this period (Kirschke et al., 2013). The EDGAR inventory estimates an 86‐Mt‐CH4 (or  30%) increase over 1980–2010 and the EPA (2012) historical estimate has a 26‐Mt‐CH4 increase from  1990–2005 (with a further 18‐Mt‐CH4 projected increase to 2010). (Kirschke et al., 2013) derives  either a 5‐Mt increase or a net 15‐Mt decrease over this period, which indicates the inventories may  be overestimating the increase in anthropogenic methane emissions. These results suggest that  estimates of methane emission uncertainties of 20% (UNEP, 2012; Kirschke et al., 2013) for  anthropogenic emissions may be too low, since the differences in trend between inventories and the  inversion synthesis are of this magnitude.  Overall, global SO2 emissions have decreased over the last two decades, decreasing again in recent  years following an increase from about 2000–2005 (Klimont et al., 2013a). Global trends in  carbonaceous aerosols over the past decade have not been estimated, however, BC and OC  emissions from fuel combustion in China and India were estimated to have increased over  2000─2010 (Lu et al., 2011).  5.2.3.7    Uncertainties in consumption‐based carbon dioxide emission accounts  Consumption‐based CO2 emission accounts reallocate part of the territorial CO2 emissions associated  with the production of exports to the countries where they are eventually consumed (Peters, 2008;  Minx et al., 2009). Different techniques and assumptions have been applied in modelling  consumption‐based CO2 emissions including aggregation or disaggregation of production sectors  (Lenzen, 2011; Lindner et al., 2012, 2013); consideration of price and deflation effects  (Dietzenbacher and Hoen, 1998; Dietzenbacher and Wagener, 1999); use of balancing techniques for  data discrepancies (Rey et al., 2004; Lenzen et al., 2009, 2010); simplifying multi‐regional input‐ output models (Nansai et al., 2009a); and use of domestic production structure as a proxy for  imports (Suh, 2005). Different models and assumptions result in substantially different estimates of  consumption‐based CO2 emissions, but a direct comparison between these remains a gap in the  literature.  Uncertainties in consumption‐based emission accounts arise from various sources (Lenzen et al.,  2010) including (1) uncertainty in the territory‐based emission estimates (see previous sections);  (2) uncertainties in input‐output and international trade statistics (Lenzen et al., 2010); and  (3) uncertainties in the definitions, level of aggregation, and assumptions underlying the model  (Peters and Solli, 2010; Kanemoto et al., 2012; Andres et al., 2012).   There has been little quantitative analysis of this at the global level, with only a few comparisons  across different versions of the same dataset (Andrew and Peters, 2013) and direct comparisons  between studies (Andres et al., 2012). However, there have been detailed studies at the country  level (Lenzen et al., 2010) and many of the mechanisms of uncertainty are understood.   The few quantitative studies on the uncertainty and model spread in global analyses confirm that  the uncertainty in consumption‐based emissions are larger than territorial emissions, though trends  over time are likely to be robust (Andres et al., 2012). The uncertainty in territorial emission  estimates is a key driver for the uncertainty in consumption‐based emissions, and differences in  definition and system boundaries can lead to important differences (Peters and Solli, 2010). A  detailed assessment of the uncertainty due to different supply chain models is lacking, and this  remains a large gap in the literature. Based on model comparisons, particularly for large countries or    17 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  regions, the uncertainties may be less important than the uncertainties in territorial emission  estimates used as inputs.  5.3   Key drivers of global change  5.3.1    Drivers of global emissions This section analyzes drivers of the global trends in GHG emissions that were discussed in Section 5.2.  In general, drivers are the elements that directly or indirectly contribute to GHG emissions. While  there is no general consensus in the literature, some researchers distinguish proximate versus  underlying or ultimate drivers (see e.g., (Angel et al., 1998; Geist and Lambin, 2002)), where  proximate drivers are generally the activities that are directly or closely related to the generation of  GHGs and underlying or ultimate drivers are the ones that motivate the proximate drivers.   There is neither a unique method to identify the drivers of climate change, nor can the drivers  always be objectively defined: human activities manifest themselves through a complex network of  interactions, and isolating a clear cause‐and‐effect for a certain phenomenon purely through the  lens of scientific observation is often difficult. Therefore, the term, ‘driver’ may not represent an  exact causality but is used to indicate an association to provide insights on what constitutes overall  changes in global GHG emissions.  In the literature, studies recognize various factors as main drivers to GHG emissions including  consumption (Morioka and Yoshida, 1995; Munksgaard et al., 2001; Wier et al., 2001; Hertwich and  Peters, 2009), international trade (Weber and Matthews, 2007; Peters and Hertwich, 2008; Li and  Hewitt, 2008; Yunfeng and Laike, 2010; Peters et al., 2011a; Jakob and Marschinski, 2013),  population growth (Ehrlich and Holdren, 1971; O’Neill et al., 2010), economic growth (Grossman and  Krueger, 1994; Arrow et al, 1996; Stern et al., 1996; Lim et al., 2009; Blodgett and Parker, 2010;  Carson, 2010), structural change to a service economy (Suh, 2006; Nansai et al., 2009b), and energy  consumption (Wier, 1998; Malla, 2009; Bolla and Pendolovska, 2011). Each of these topics will be  discussed in more depth, starting in Section 5.3.2.   Obviously many drivers of GHG emissions are interlinked with each other, and furthermore, many of  these drivers can be further decomposed into various subcomponents. For example, transportation  emissions are an important driver of increasing GHG emissions globally. But there is a wide regional  variation in its significance. Furthermore, the increase in vehicle miles driven per capita or changes in  fuel economy of average vehicle fleet can also be referred to as a driver, while these drivers are  underlying to the higher‐level driver, namely changes to transportation emissions. Therefore, drivers  to GHG emissions can only be understood in the context of scale, level of detail, and the framework  under which the factors contributing to GHG emissions are analyzed.      18 of 94    Final Draft      Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Box 5.1.IPAT and Kaya decomposition methods The IPAT (Ehrlich and Holdren, 1971) and Kaya (Kaya, 1990) identities provide two common  frameworks in the literature for analyzing emission drivers by decomposing overall changes in GHG  emissions into underlying factors. The Kaya identity is a special case of the more general IPAT  identity (Ehrlich and Holdren, 1971). The IPAT identity decomposes an impact (I, e.g., total GHG  emissions) into population (P), affluence (A, e.g., income per capita) and technology (T, e.g., GHG  emission intensity of production or consumption). The Kaya identity deals with a subset of GHG  emissions, namely CO2 emissions from fossil fuel combustion, which is the dominant part of the  anthropogenic GHG emissions and their changes at a global level (Figure 5.6). While global GHG  emissions measured in GWP 100 have increased in all three categories, namely fossil energy CO2,  AFOLU, and other over the last four decades, fossil energy CO2 dominates the absolute growth of  GHG emissions in all regions and the world during the period.     Figure 5.6. Greenhouse gas emissions in GWP 100 at regional level divided into fossil energy CO2, AFOLU and the rest (1970–2010); note that only the bottom-right panel for the World has a different scale for its vertical axis. Data from JRC/PBL (2012) and IEA (2012). Regions are defined in Annex II.2. The direct emission data from JRC/PBL (2012)(see Annex II.9) represents land-based CO2 emissions from forest and peat fires and decay that approximate to CO2 flux from anthopogenic emission sources in the FOLU sub-sector. For a more detailed representation of Agriculture and FOLU (AFOLU) GHG flux, see Section 11.2 and figures 11.2 and 11.6. Two approaches to GHG accounting are distinguished in the literature, namely territorial and  consumption accounts (see Box 5.2 for the definition). The Kaya identity for territorial CO2 emissions  can be written as   (1)  $     19 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  In other words, CO2 emissions are expressed as a product of four underlying factors: (1) population,  (2) per capita GDP (GDP/population), (3) energy intensity of GDP (Energy/GDP), and (4) CO2 intensity  of energy (CO2 emissions/energy) (Raupach et al., 2007; Steckel et al., 2011). Also even simpler  decomposition forms can be found in the literature (Raupach et al., 2007). They are obtained when  any two or three adjoining factors in the four‐factor Kaya identity in equation (1) are merged. For  example, merging energy intensity of GDP and CO2 intensity of energy into CO2 intensity of GDP, a  three‐factor decomposition can be written as:  (2)    Similarly, consumption‐based CO2 emissions can be decomposed such that  (3)    In this case, consumption‐based CO2 emissions are decomposed into (1) population, (2) per capita  consumption (GNE/people; GNE=Gross National Expenditure), and (3) embodied CO2 intensity of  consumption (consumption‐based CO2 emission/GNE). The Kaya identity can also be expressed as a  ratio between two time periods to show relative change in CO2 emissions and its contributing factors  (Raupach et al., 2007).  5.3.1.1    Key drivers Figure 5.6 shows that, globally AFOLU emissions have increased by 12% between 1970 and 2010.  The AFOLU emissions have been more pronounced in non‐OECD‐1990 regions and dominate total  GHG emissions from MAF and LAM regions. Major increases in global GHG emission have been,  however, associated with CO2 emissions from fossil energy (+108% between 1970 and 2010), which  has been growing more rapidly since the last IPCC Assessment Report (IPCC, 2007b).  Figure 5.7 shows this increase in fossil energy CO2 decomposed into changes in population (+87%),  per capita GDP adjusted with Purchasing Power Parity (PPP) (+103%), energy intensity in GDP (‐35%)  and CO2 intensity of energy (‐15%) between 1970 and 2010. Over the last decade, however, the long  trend of decreasing carbon intensity in energy has been broken, and it increased by 1.7%. In short,  the improvements in energy intensity of GDP that the world has achieved over the last four decades  could not keep up with the continuous growth of global population resulting in a closely  synchronous behaviour between GDP per capita and CO2 emission during the period.  At a regional scale, all regions but Asia show 5% to 25% reduction in CO2 intensity of energy  consumption, while Asia increased CO2 intensity of energy consumption by 44% between 1970 and  2010. Energy intensity of GDP declined significantly in the EIT, ASIA, and OECD‐1990 (39%55%) and  moderately in LAM (9%), while in MAF it increased by 41%. Energy intensity of GDP may increase as  an economy enters into an industrialization process, while it generally decreases as the  industrialization process matures and as the share of service sector in the economy grows (Nansai et  al., 2007; Henriques and Kander, 2010). In all regions, population growth has been a persistent trend.  The EIT region showed the lowest population growth rate over the last four decades (16%), whereas  MAF marked 188% increase in population during the same period. ASIA gained the most to its  population from 1.9 billion to 3.7 billion during the period. Purchasing Power Parity (PPP‐) adjusted  GDP also grew in all regions ranging from 43% (MAF), about two‐fold (OECD‐1990, EIT, and LAM) to a  remarkable six‐fold increase (ASIA) over the last four decades. In general, the use of PPP‐adjusted  GDP instead of Market Exchange Rate (MER)‐based GDP gives more weight to developing economies  and their GDP growth (Raupach et al., 2007).  In summary, the improvements in energy intensity in GDP over the last four decades could not keep  up with the stable and persistent upward trends in GDP per capita and population. In particular, a  strong growth in GDP per capita in ASIA combined with its population growth has been the most  significant factors to the increase in GHG emissions during the period.    20 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5    Figure 5.7. Four factor decomposition of territorial fossil energy CO2 emission at regional level (19702010); note that only the bottom-right panel for the World has a different scale for its vertical axis. Data from IEA (2012) and JRC/PBL (2012); based on PPP adjusted GDP. Regions are defined in Annex II.2. Global CO2 emissions from fossil energy are decomposed into three factors using territorial and  consumption accounts. Figure 5.8 highlights the case of ASIA and OECD‐1990, where the gap  between the two approaches is largest, over the 19902010 period. Based on a territorial  accounting, OECD‐1990 increased its CO2 emissions from fossil energy only by 6% from 1990 to 2010.  The increase in CO2 emission from fossil energy embodied in consumption by OECD‐1990, however,  is more significant (22%) during the period. On the other hand, CO2 emission embodied in  consumption by ASIA increased by 175% during the period, while its territorial emissions increased  by 197% during the period. Increasing international trade played an important role in this result,  which will be elaborated in Section 5.4.    21 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Figure 5.8. Three factor decomposition of consumption-based and territory-based fossil energy CO2 emission for Asia (left) and OECD (right) (19902010). Data from IEA (2012) and JRC/PBL (2012). Regions are defined in Annex II.2.   The strong correlation between GDP and CO2 emissions can be identified from the historical  trajectories of CO2 emissions and GDP (Figure 5.9). Although there are notable exceptions (EIT),  regional CO2 emission trajectories are closely aligned with the growth in GDP. On average, 1% of  world GDP increase has been associated with 0.39% increase in fossil energy CO2 emission during the  19702010 period. Over the last two decades, however, 1% of world GDP increase has been  accompanied with 0.49% increase in fossil energy CO2 emission (19902010) due largely to the rapid  growth of the energy‐intensive non‐OECD Asian economy.  Figure 5.9. Historical regional trajectories of territorial fossil energy CO2 emissions vs. GDP (1970– 2010. Data from IEA (2012) and JRC/PBL (2012). Regions are defined in Annex II.2.     22 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Overall, the growth in production and consumption outpaced the reduction in CO2 emissions  intensity of production and that embodied in consumption. Together with the growth in population,  global CO2 emissions from fossil energy maintained a stable upward trend, which characterizes the  overall increase in global GHG emissions over the last two decades.  5.3.2    Population and demographic structure  5.3.2.1    Population trends  In the second half of the 19th century, global population increased at an average annual rate of  0.55%, but it accelerated after 1900. Population size and age composition are driven by fertility and  mortality rates, which in turn depend on a range of factors, including income, education, social  norms, and health provisions that keep changing over time, partly in response to government  policies. Section 4.3.1 discusses these processes in depth. Figure 5.10 presents the main outcomes.  Between 1970 and 2010, global population has increased by 87%, from 3.7 billion to 6.9 billion  (Wang et al., 2012a). The underlying process is the demographic transition in which societies move  from a relatively stable population level at high fertility and mortality rates, through a period of  declined mortality rates and fast population growth, and only at a later stage followed by a decline  in fertility rates with a more stable population size.  Figure 5.10. Trends in regional and global population growth 1850-2010. Global data up to 1950 (grey from (UN, 1999). Regional data from 1950 onwards from UN WPP (2012). Regions are defined in Annex II.2. Each person added to the global population increases GHG emissions, but the additional  contribution varies widely depending on the socio‐economic and geographic conditions of the  additional person. There is a 91‐fold difference in per capita CO2 emissions from fossil fuels between  the highest and lowest emitters across the nine global regions analyzed by Raupach et al. (2007).  Global CO2 emissions from fossil fuel combustion have been growing at about the growth rate of  global population in most of the 1970–2010 period, but emissions growth accelerated toward the  end of the period (Figure 5.7).   Aggregating population and GHG emissions data according to the five IPCC Representative  Concentration Pathways (RC5) regions (see Annex II.2), Figure 5.11 shows that between 1971 and  2010 population growth was fastest in the MAF; GHG emissions have increased most in ASIA while  changes in population and emissions were modest in OECD‐1990 and EIT. The evolution of total  population and per capita GHG emissions in the same period is shown in Figure 5.11. With some    23 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  fluctuations, per capita emissions have declined slightly from rather high levels in the OECD‐1990  countries and the EIT, decreased somewhat from relatively lower levels in LAM and especially in the  MAF, while more than doubled in ASIA. These trends raise concerns about the future: per capita  emissions decline slowly in high‐emission regions (OECD‐1990 and EIT) while fast increasing per  capita emissions are combined with relatively fast population and per capita income growth in ASIA  (JRC/PBL, 2012).    Figure 5.11. Regional trends in population and GHG emissions (left panel) and for each region the four most populous countries in 2010 (right panel). Regions are defined in Annex II.2. Grey diagonals connect points with constant emission intensity. Major GHG-emitting regions or countries are in the upper half. A shift to the right presents population growth. A steep line presents a growth in per capita emissions, while a flat line presents decreasing per capita emissions between 1971 and 2010. Right panel: The small labels refer to 1970, the large labels to 2010. Data from JRC/PBL (2012) and IEA (2012). (Note the log-log plot.) There is a substantial number of empirical econometric studies that assess the role of various  demographic attributes; an early example is (Dietz and Rosa, 1997). Those reviewed by O’Neill et al.  (2012) confirm earlier observations that GHG emissions increase with the population size, although  the elasticity values (percent increase in emissions per 1% increase in population size) vary widely:  from 0.32 (Martínez‐Zarzoso and Maruotti, 2011) to 2.78 (Martínez‐Zarzoso et al., 2007)) (for the  eight new European Union countries of Central Europe). Differences in statistical estimation  techniques and data sets (countries included, time horizon covered, the number and kind of  variables included in the regression model and their possible linkages to excluded variables) explain  this wide range. Most recent studies find more than proportional increase of emissions triggered by  the increase in population. Yet the literature presents contradicting results concerning whether  population growth in rich or poor countries contributes more to increasing GHG emissions:  Poumanyvong and Kaneko (2010) estimate elasticities ranging from 1.12 (high‐income) to 1.23  (middle‐income) to 1.75 (low‐income) countries while Jorgenson and Clark (2010) find a value of  1.65 for developed and 1.27 for developing groups of countries.   5.3.2.2    Trends in demographic structure Urbanization  Income, lifestyles, energy use (amount and mix), and the resulting GHG emissions differ considerably  between rural and urban populations. The global rate of urbanization has increased from 13% (1900)  to 36% (1970) to 52% (2011), but the linkages between urbanization and GHG‐emissions trends are  complex and involve many factors including the level of development, rate of economic growth,  availability of energy resources and technologies, and urban form and infrastructure.    24 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Comparable direct measures of the effect of urbanization on emissions remain difficult due to  challenges of defining consistent system boundaries, including administrative or territorial,  functional or economic, and morphological or land use boundaries. Moreover, because urban areas  are typically much smaller than the infrastructure (e.g., transport, energy) in which they are  embedded, strict territorial emissions accounting such as that used for nations, omits important  emissions sources such as from energy production (Chavez and Ramaswami, 2013). An alternative is  to measure the effect of urbanization indirectly, through statistical analysis of national emission data  and its relation to national urbanization trends. An analysis of the effects of urbanization on energy  use and CO2 emissions over the period 1975–2005 for 99 countries, divided into three groups based  on GDP per capita, and explicitly considering the shares of industry and services and the energy  intensity in the CO2 emissions, concludes that the effects depend on the stage of development. The  impact of urbanization on energy use is negative (elasticity of ‐0.132) in the low‐income group, while  positive (0.507) in the medium‐income group, and strongly positive (0.907) in the high‐income group.  Emissions (for given energy use) are positively affected in all three income groups (between 0.358  and 0.512) (Poumanyvong and Kaneko, 2010). Consistent with this conclusion, a set of multivariate  decomposition studies reviewed by O’Neill et al. (2014) estimate elasticity values between 0.02 and  0.76, indicating almost negligible to significant but still less than proportional increases in GHG  emissions as a result of urbanization. In China, between 1992 and 2007, urbanization and the related  lifestyle changes contributed to increasing energy‐related CO2 emissions (Minx et al., 2011).  Many studies observe that GHG emissions from urban regions vary significantly between cities, but  that measurements are also widely dispersed due to differences in accounting methods, the  coverage of GHGs and their sources, and the definition of urban areas (Dhakal, 2009). A comparison  of GHG emissions in 10 global cities by considering geophysical characteristics (climate, resources,  gateway status (port of entry and distribution centre for larger regions due to its geographic  location), and technical features (urban design, electricity generation, waste processing) finds  various outstanding determinants. For example, the level of household income is important because  it affects the threshold temperature for heating and cooling of the residential area. The use of high  versus low‐carbon sources for electricity production, such as nuclear power, is an important  determinant of urban GHG emissions in several global cities in the examined sample. Other  determinants include connectivity, accessibility of destination and origin, and ability to use  alternative transportation modes including mass transit, bicycling, or walking. GHG emissions  associated with aviation and marine fuels reflect the gateway status of cities that, in turn, is linked to  the overall urban economic activity (Kennedy et al., 2009).  An extended analysis of the urbanization‐emissions linkage in 88 countries between 1975 and 2003  finds a diverse picture. In 44 countries, urbanization is found to be not a statistically significant  contributor to emissions. In the other 44 countries, all other things equal, in the early phase of  urbanization (at low‐urbanization levels) emissions increased, while further urbanization at high‐ urbanization levels was associated with decreasing emissions (Martínez‐Zarzoso and Maruotti, 2011).  This also confirms that in fast‐growing and urbanizing developing countries, urban households tend  to be far ahead of rural households in the use of modern energy forms and use much larger shares  of commercial energy. Urbanization thereby involves radical increases in household electricity  demand and in CO2 emissions as long as electricity supply comes from fossil fuelled, especially coal  based power plants. Transition from coal to low‐carbon electricity could mitigate the fast increasing  CO2 emissions associated with the combination of fast urbanization and the related energy transition  in these countries.   The literature is divided about the contribution of urbanization to GHG emissions. Most top‐down  studies find increasing emissions as urbanization advances, while some studies identify an inverted  U‐shaped relationship between the two. Bottom‐up studies often identify economic structure, trade  typology, and urban form as central determinants that are more important than the fraction of    25 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  people in urban areas (see Chapter 12). These findings are important to consider when extrapolating  past emission trends, based on past urbanization, to the future, together with other related aspects.  Age structure and household size  Studies of the effect of age structure (especially ageing) on GHG emissions fall into two main  categories with seemingly contradicting results: overall macroeconomic studies, and household‐level  consumption and energy use patterns of different age groups. A national‐scale energy‐economic  growth model calculates for the United States that ageing tends to reduce long‐term CO2 emissions  significantly relative to a baseline path with equal population levels (Dalton et al., 2008). Lower  labour force participation and labour productivity would slow economic growth in an ageing society,  leading to lower energy consumption and GHG emissions (O’Neill et al., 2010). In contrast, studies  taking a closer look at the lifestyles and energy consumption of different age groups find that older  generations tend to use more energy and emit above average GHGs per person. A study of the  impacts of population, incomes, and technology on CO2 emissions in the period 1975–2000 in over  200 countries and territories finds that the share of the population in the 15–64 age group has a  different impact on emissions between different income groups: the impact is negative for high‐ income countries and positive for lower‐income levels (Fan et al., 2006). This is consistent with the  finding that (in the United States) energy intensity associated with the lifestyles of the 20–34 and the  above 65 retirement‐age cohorts tends to be higher than that of the 35–64 age group, largely  explained by the fact that this middle‐age cohort tends to live in larger households characterized by  lower‐energy intensity on a per person basis and that residential energy consumption and electricity  consumption of the 65+ age group tends to be higher (Liddle and Lung, 2010). Similar results emerge  for 14 ‘foundational’ European Union countries between 1960 and 2000: an increasing share of the  65+ age group in the total population leads to increasing energy consumption although the  aggregated data disguise micro‐level processes: ageing may well influence the structure of  production, consumption, transport, social services, and their location (York, 2007). Several studies  assessed above indicate that part of the increasing emissions with age is due to the differences in  household size. A five‐country multivariate analysis of household energy requirement confirms this  (Lenzen et al., 2006). Immigration is not explicitly considered in these studies, probably because it  does not make much difference.  It remains an open question by how much the household‐level effects of increasing CO2 emissions as  a result of ageing population will counterbalance the declining emissions as a result of slower  economic growth caused by lower labour force participation and productivity. The balance is varied  and depends on many circumstances. The most important is changes in labour participation:  increasing retirement age in response to higher life expectancy will keep former retirement‐age  cohorts (60+) economically active, which means that the implications of ageing for incomes,  lifestyles, energy use, and emissions are ‘postponed’ and the ratio of active/retired population  changes less. Other important aspects include the macroeconomic structure, key export and import  commodity groups, the direction and magnitude of financial transfers on the macro side, and on the  health status, financial profile, and lifestyle choices and possibilities of the elderly at the household  level. This makes it difficult to draw firm conclusions about the ageing‐emissions linkages.  Despite the widely varying magnitudes and patterns of household energy use due to differences in  geographical and technological characteristics, lifestyles, and population density, most studies tend  to indicate that past trends of increasing age, smaller household size, and increasing urbanization  were positive drivers for increasing energy use, and associated GHG emissions.  5.3.3    Economic growth and development  5.3.3.1    Production trends  This section reviews the role of income per capita as a driver of emissions while reserving judgement  on the appropriateness of GDP per capita as an indicator of development or welfare (see    26 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  (Kubiszewski et al., 2013)). Global trends in per capita GDP and GHG emissions vary dramatically by  region as shown in Figure 5.12. Economic growth was strongest in ASIA averaging 5.0% per annum  over the 1970–2010 period. Economic growth averaged 1.9% p.a. in the OECD‐1990, but was below  the global average of 1.8% in the remaining regions. The MAF and the reforming economies saw  setbacks in growth related to the changing price of oil and the collapse of the centrally planned  economies, respectively. However, all regions showed a decline in emissions intensity over time.  Emissions per capita grew in ASIA and were fairly constant in LAM, OECD‐1990, and EIT, as well as  globally, and declined in MAF. The levels of the GDP and emissions per capita also vary tremendously  globally as shown in Figure 5.12.    Figure 5.12. Regional trends in per capita production and GHG emissions (left panel), and for each region the four most populous countries in 2010 (right panel). Regions are defined in Annex II.2. Grey diagonals connect points with constant emission intensity (emissions/GDP). A shift to the right presents income growth. A flat or downwards line presents a decrease in energy intensity, 1971 and 2010. Right panel: The small labels refer to 1970, the large labels to 2010. The figure shows a clear shift to the right for some countries: increasing income at similar per capita emission levels. The figures also show the high income growth for Asia associated with substantial emissions increase. Data from JRC/PBL (2012) and IEA (2012). Per capita emissions are positively correlated with per capita income. But per capita emissions have  declined in all regions but ASIA over time, so that there has been convergence in the level of per  capita emissions over time. Despite this convergence, there is still a wide variation in per capita  emissions levels among countries at a common level of income per capita due to structural and  institutional differences (Pellegrini and Gerlagh, 2006; Matisoff, 2008; Stern, 2012).  The nature of the relationship between growth and the environment and identification of the causes  of economic growth are both uncertain and controversial (Stern, 2011). The sources of growth are  important because the degree to which economic growth is driven by technological change versus  accumulation of capital and increased use of resources will strongly affect its impact on emissions. In  particular, growth in developing countries might be expected to be more emissions‐intensive than  growth through innovation in technologically leading developed economies (Jakob et al., 2012).  However, despite this, energy use per capita is strongly linearly correlated with income per capita  across countries (Krausmann et al., 2008; see also Figure 5.12). The short‐run effects of growth are  slightly different; it seems that energy intensity rises or declines more slowly in the early stages of  business cycles, such as in the recovery from the global financial crisis in 2009–2010, and then  declines more rapidly in the later stages of business cycles (Jotzo et al., 2012).  Mainstream economic theory (Aghion and Howitt, 2009), and empirical evidence (e.g.,(Caselli,  2005)) point to technological change and increases in human capital per worker as the key    27 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  underlying drivers of per capita economic output growth in the long run. Technological change  encompasses both quality improvements in products and efficiency improvements in production.  Human capital is increased through improving workers’ skills through education and training. While  mainstream growth and development economics does not allocate much role for increasing energy  and resource use as drivers of economic growth (Toman and Jemelkova, 2003), many researchers in  energy and ecological economics do (Stern, 2011).  Productivity is lower in developing countries than developed countries (Caselli, 2005; Parente and  Prescott, 2000)(Parente and Prescott, 2000). Developing countries can potentially grow faster than  developed countries by adopting technologies developed elsewhere and ‘catch up’ to the  productivity leaders (Parente and Prescott, 2000). Income per capita has risen in most countries of  the world in the last several decades but there is much variation over time and regions, especially  among low‐ and middle‐income countries (Durlauf et al., 2005). The highest growth rates are found  for countries that are today at middle‐income levels such as China and India (and before them  Singapore, South Korea, etc.), which are in the process of converging to high‐income levels. But  many developing countries have not participated in convergence to the developed world and some  have experienced negative growth in income per capita. Therefore, there is both convergence  among some countries and divergence among others and a bi‐modal distribution of income globally  (Durlauf et al., 2005). A large literature attempts to identify why some countries succeed in achieving  economic growth and development and others not (Durlauf et al., 2005; Caselli, 2005; Eberhardt and  Teal, 2011). But there seems to be little consensus as yet (Eberhardt and Teal, 2011). A very large  number of variables could have an effect on growth performance and disentangling their effects is  statistically challenging because many of these variables are at least partially endogenous (Eberhardt  and Teal, 2011). This incomplete understanding of the drivers of economic growth makes the  development of future scenarios on income levels a difficult task.   Ecological economists such as Ayres and Warr (2009) often ascribe to energy the central role in  economic growth (Stern, 2011). Some economic historians, such as Wrigley (2010), Allen (2009), and  to some degree Pomeranz (2000), argue that limited availability of energy resources can constrain  economic growth and that the relaxation of the constraints imposed by dependence of pre‐industrial  economies on biomass energy and muscle power sources alone, with the adoption of fossil energy  was critical for the emergence of the Industrial Revolution in the 18th and 19th centuries. Stern and  Kander (2012) develop a simple growth model including an energy input and econometrically  estimate it using 150 years of Swedish data. They find that since the beginning of the 19th century  constraints imposed on economic growth by energy availability have declined as energy became  more abundant, technological change improved energy efficiency, and the quality of fuels improved.  A large literature has attempted using time series analysis to test whether energy use causes  economic growth or vice versa, but results are significantly varied and no firm conclusions can be  drawn yet (Stern, 2011).   The effect of economic growth on emissions is another area of uncertainty and controversy. The  environmental Kuznets curve hypothesis proposes that environmental impacts tend to first increase  and then eventually decrease in the course of economic development (Grossman and Krueger, 1994).  This theory has been very popular among economists but the econometric evidence has not been  found to be very robust (Wagner, 2008; Gallagher, 2009; Vollebergh et al., 2009; Stern, 2010) and in  any case, even early studies found that carbon emissions continue to rise with increasing income  (e.g.,Shafik (Shafik, 1994)). More recent research (Brock and Taylor, 2010) has attempted to  disentangle the effects of economic growth and technological change. Rapid catch‐up growth in  middle‐income countries tends to overwhelm the effects of emissions‐reducing technological change  resulting in strongly rising emissions. But in developed countries economic growth is slower and  hence the effects of technological change are more apparent and emissions grow slower or decline.  This narrative is illustrated by Figure 5.13. Almost all countries had declining emissions intensity over  time but in more rapidly growing economies, this was insufficient to overcome the effect of the    28 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  expansion of the economy. As a result, though there is much variation in the rate of decline of  emissions intensity across countries, there is, in general, a strong positive correlation between the  growth of the two variables. The rapidly growing countries tend to be middle‐ and lower‐income  countries and hence there is a tendency for per capita emissions to grow in poorer countries and  decline in wealthier ones (Brock and Taylor, 2010).    Figure 5.13. Growth rates of per capita income and emissions. The figure shows the correlation between the average annual growth rate of per capita income and per capita emissions from 1970– 2010, for all countries with more than 1 million people by 2010. Points along the grey lines have either constant emissions intensity or emissions intensity declining at 2%, 4% or 6% per annum. The size of the circles is proportional to countries’ emissions. The figure shows that fast growing economies also tend to have increasing emissions, while slower growing economies tend to have declining per capita emissions. This is despite quite rapidly declining emissions intensity in some fast growing economies (upper right corner). Regions are defined in Annex II.2. Data from JRC/PBL (2012) and IEA (2012). In conclusion, while economic growth increases the scale of the economy in the Kaya decomposition  and, therefore, should increase emissions, the technological change that is the main underlying  driver of growth tends to reduce emissions. This has resulted in a tendency for slower growing or  declining emissions per capita in wealthier, slower growing, economies, and global convergence in  emissions per capita.  5.3.3.2    Consumption trends  Production and consumption are closely connected, but when we study their effect on GHG  emissions, we find subtle but important differences. Box 5.2 presents two methods: one for  allocating GHG emissions to production (territories), and the other to consumption. Between 1990  and 2010, emissions from Annex B countries decreased by 8% when taking a territorial perspective  (production) to carbon accounting, while over the same period, emissions related to consumption in  Annex B increased by 5% (Wiedmann et al., 2010; Peters et al., 2011, 2012; Caldeira and Davis, 2011;  Andrew et al, 2013). In a similar vein, as Figure 5.14 shows, while territorial emissions from non‐ OECD Asian countries together surpassed those of the OECD‐1990 countries in 2009, for  consumption‐based emissions, the OECD countries as a group contributed more than all non‐OECD  Asian countries together for every year between 1990 and 2010. The difference between the two  methods also shows up in the trends for the per capita emissions. The OECD‐1990 territorial per  capita emissions declined over 1990–2010, while consumption‐based emissions increased. By 2010,  per capita territorial emissions for OCED countries are three times those for non‐OECD Asian    29 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  countries, but per capita consumption‐related emissions differ by a factor of five. The overall picture  shows a substantial gap between territorial and consumption‐based emissions, due to emissions  embedded in trade. For the OECD‐1990 countries, the gap amounts to 2.6 GtCO2 in 2010. The data  shows that the reduction in territorial emissions that has been achieved in the OECD‐1990 countries  has been more than negated by an increase in emissions in other countries, but related with  consumption in OECD‐1990 countries. Furthermore, while countries with a Kyoto Protocol  commitment did reduce emissions over the accounting period by 7%, their share of imported over  domestic emissions increased by 14% (Peters et al., 2011a; Aichele and Felbermayr, 2012).    Figure 5.14. Territory-based versus consumption-based emissions in five world regions, from 1990 to 2010. The left panel presents total emissions, while the right panel presents per capita emissions. The blue areas indicate that a region is a net importer of embodied CO2 emissions. The yellow area indicates a region is a net exporter of embodied CO2. Data from Lenzen et al. (2010). Regions are defined in Annex II.2. Numerous studies have used a structural decomposition analysis to quantify the factors for changes  in GHG emissions over time in both developed and developing countries (De Haan, 2001; Peters et  al., 2007; Baiocchi and Minx, 2010; Wood, 2009; Weber, 2009). The analysis has been used to  separate factors such as the intensity per output, shifts in production structure, as well as changes in  the composition and the level of consumption. In all of these studies, increasing levels of  consumption is the main contributor to increasing emissions. Specifically, all the studies show that  reductions in emissions resulting from improvements in emissions intensity and changes in the  structure of production and consumption have been offset by significant increases in emissions,  resulting from the volume of consumption, resulting in an overall increase in emissions (De Haan,  2001; Peters et al., 2007; Baiocchi and Minx, 2010). For example, De Haan (2001) demonstrates for  the Netherlands that final demand increased by 31% over 11 years (1987–1998), Peters et al. (2007)  demonstrate an increase of consumption by 129% over 10 years for China, and Baiocchi and Minx  (2010) show for the United Kingdom that final demand increased by 49% between 1992 and 2004. In  all these cases, the increase in final demand was greater than the emission reduction caused by    30 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  structural change and efficiency improvements, leading to an overall increase in consumption‐ related emissions.    Box 5.2. Definitions of territorial and consumption-based emissions The United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) requires countries to  submit, following the IPCC guidelines, annual National GHG Emissions Inventories to assess the  progress made by individual countries on GHG emissions and removals taking place within national  (including administered) territories and offshore areas over which the country has jurisdiction” (IPCC,  1997; House of Commons, 2012). These inventories are called ‘territorial‐based emission  inventories’.  Consumption‐based emissions allocate emissions to the consumers in each country, usually based on  final consumption as in the System of National Accounting but also as trade‐adjusted emissions  (Peters and Hertwich, 2008; DEFRA, 2012). Conceptually, consumption‐based inventories can be  thought of as consumption equals production minus emissions from the production of exports (see  reviews by (Wiedmann et al., 2007; Wiedmann, 2009; Barrett et al., 2013). The methodology  employed is predominately ‘Multi‐Regional Input‐Output Analysis’ (MRIO).   Note on Uncertainty–There is increased uncertainty in consumption‐based emission estimates. MRIO  datasets combine data from different data sets, often large and incoherent. As a result, uncertainties  arise in relation to calibration, balancing, and harmonisation; use of different time periods; different  currencies; different country classifications; levels of disaggregation, inflation, and raw data errors  (Lenzen et al., 2004, 2010; Peters, 2007; Weber and Matthews, 2008; Peters et al., 2012).  Production‐based emissions data are a key input to the MRIO models that can vary for some  countries significantly between databases (Peters et al., 2012). A process of harmonization can  greatly reduce the necessary manipulations, and hence, uncertainties reflected in inconsistent  reporting practices in different countries and regions (Peters and Solli, 2010; House of Commons,  2012; Barrett et al., 2013). For a detailed description in the variation of MRIO models, please read  Peters et al.(2012). Peters et al (2012) concludes that estimates from different studies are robust  and that the variation between estimates relates to different input data and approaches to assign  emissions to trade and not uncertainty.  Calculating emissions based on a consumption‐based approach sketches a more negative view on  the decoupling of economic growth from greenhouse gas emissions. According to York (2007),  territorial emissions showed a relative decoupling; emissions grew by 0.73% for every 1% increase in  GDP per capita from 1960–2008. However, the elasticity of consumption‐based emissions with  respect to economic growth will have to be revised upwards for OECD‐1990 countries, given that  their consumption emissions grew at a faster rate than territorial ones (Peters et al., 2011a). In this  sense, there is less decoupling in industrialized nations.  5.3.3.3    Structural change  Changes in the structure of the economy—shares of each economic or industry sector in the output  of the economy—might also affect emissions. Over the course of economic development, as income  grows, the share of agriculture in the value of production and employment tends to decline and the  share of services increases (Syrquin and Chenery, 1989). The share of manufacturing tends to follow  an inverted U‐shaped path (Hettige et al., 2000). The income levels at which these transitions occur  differ across countries. For example, China’s share of services in GDP and employment is small and  its agriculture share large, given its income level (World Bank, 2011), while India has a relatively  large service sector (Deb Pal et al., 2012). Between 1970 and 2010 the global share of agriculture in  GDP has declined from 9% to 3% while the share of services increased from 53% to 71%. Industry  declined from 38% to 26% of GDP (World Bank, 2011). Schäfer (Schäfer, 2005) shows that there are  similar changes in the sectoral composition of energy use. The share of total energy use used in    31 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  services increases in the course of economic development while that of industry follows an inverted  U‐shaped curve. The share of residential energy use declines with rising per capita income.  The shift from the industrial sector to services reduces energy use and emissions less than  commonly thought. Partly, this is due to strong gains in productivity in manufacturing. The  productivity gain can be observed through the price of manufactured goods, which has historically  fallen relative to the price of services. Because of the price decline, it appears that the share of  manufacturing industry in the economy is falling when, in real output terms, it is constant or  increasing (Kander, 2005). Part of the productivity gain in manufacturing is due to improvements in  energy efficiency, which reduce energy intensity in the sector (Kander, 2005). Also, not all service  sectors are low in energy intensity. Transport is clearly energy‐intensive and retail and other service  sectors depend on energy‐intensive infrastructure.   In Austria and the United Kingdom, the transition of the industrial society into a service economy or  post‐industrial society did not lead to dematerialization (Krausmann et al., 2008), but instead it was  systematically linked to an increase in per capita energy and material consumption as all parts of the  economy shifted from traditional to modern methods of production. Further evidence (Henriques  and Kander, 2010) for 10 developed countries (United States, Japan, and eight European countries),  and three emerging economies (India, Brazil, and Mexico), indicates a minor role for structural  change in reducing energy intensity, while the decline in energy intensity within industries is found  to be the main driver of aggregate energy intensity. Yet the decomposition is sensitive to the level of  disaggregation. A classic result in the growth‐accounting literature (Jorgenson and Griliches, 1967) is  that a finer disaggregation of inputs and outputs leads to lower estimates for technological change  and a larger role for substitution between inputs and structural change. This is confirmed by Wing  (2008), who found that structural change between industries explained most of the decline in energy  intensity in the United States (1958–2000), especially before 1980 (Stern, 2010). An alternative  perspective is provided by the literature on consumption‐based emissions (see Section 5.3.3.2).  Baiocchi and Minx (Baiocchi and Minx, 2010) show that the shift to a service economy in the United  Kingdom was partly achieved by off‐shoring emissions‐intensive industrial activities and thus  reducing industrial activity, and that the service sector uses imported emissions‐intensive goods.  Both of these offset the reduction in emissions from shifting toward the service sector in the United  Kingdom. Likewise, Suh (Suh, 2006) and Nansai et al. (2009b)show that if the entire supply chain is  considered, the emissions intensity of services is much higher than if only the final production of  services is considered.  The reform of centrally planned economies has been an important factor driving changes in GHG  emissions. Emissions and energy intensity were high in China, the former Soviet Union, and many  Eastern European countries prior to reform, and declined as their economies were reformed. China  serves as a case in point. Its energy intensity was very high compared to similar but market‐oriented  countries before 1980, but China’s energy intensity decreased sharply between 1980 and 2000, as it  opened its economy through market‐based reforms (Ma and Stern, 2008). Energy and emissions  intensity rose and then fell again from 2000 to the present as at first easy options for energy  efficiency improvements were exhausted and later new policies to improve energy and carbon  intensity were put in place. On the other hand, China’s carbon intensity of energy supply has  increased steadily since at least 1970 (Stern and Jotzo, 2010). Sectoral shifts played only a small role  in these large movements of the past three decades (Ma and Stern, 2008; Steckel et al.,  2011),though they were important in the rise in emissions intensity from 2000 to 2005 (Minx et al.,  2011).  In conclusion, the role of an increase in share of the service sector in output in reducing emissions is  probably quite small, but finer‐grained structural change could be important and economy‐wide  reforms contribute much to the adoption of more energy‐ and emissions‐efficient production  processes.    32 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  5.3.4    Energy demand and supply  5.3.4.1    Energy demand Globally, per capita primary energy use, as estimated by the International Energy Agency (IEA)  method (see Annex II.9), rose by 31% from 1971–2010; however the five world regions exhibited  two different pathways during this period, as seen in Figure 5.15 (left). In the OECD and EIT, energy  use per capita rose by 13–14%, while the other regions increased their per capita energy use at a  much higher rate: LAM by 60%, MAF by 90%, and ASIA by 200%. Nevertheless, the 2010 per capita  energy use in these three regions still remains at less than half of the OECD and EIT countries 40  years ago.  The two pathways in per capita energy use are also reflected when looking at energy intensity over  time (Figure 5.15 (right)). The measurement of energy intensity, i.e., ratio of energy use per unit of  GDP and its limitations, are discussed in the following section. The differences in pathways between  the OECD and EIT versus ASIA, LAM, and MAF illustrate the energy intensity gap between the  industrialized and developing countries. In Figure 5.16, we show a similar chart for individual  countries. Combining the left and right panels, we see that improvements in energy intensity have  slowed the growth in energy use substantially, but have been insufficient to offset the growth in the  scale of the economy (Stern, 2012).    Figure 5.15. Historical trend (1971–2010) by region in per capita primary energy (left panel), and primary energy intensity of GDP (right panel), against GDP per capita on the horizontal axis. Note that both axes are logarithmic. Source: (IEA, 2012; UN WPP, 2012; World Bank, 2012). Regions are defined in Annex II.2. The effects of the oil price shocks in 1973 and 1979 and perhaps 2008 (Hamilton, 2009) are  particularly visible as dips in the OECD trend. These price shocks do not appear, however, to have  reversed the upward trend in per capita primary energy use in the regions. In the long run, per  capita energy consumption has increased with income and over time since the onset of the  Industrial Revolution in Northern Europe (Gales et al., 2007) and the United States (Grubler, 2008;  Tol et al., 2009)and since the Second World War in southern Europe (Gales et al., 2007).   Changes in total energy use can be decomposed to reflect the effects of growth in population and  income per capita and changes in energy intensity, all of which are discussed in detail in other  sections of this chapter as well as in Chapter 7.   The relationship between economic growth and energy use is complicated and variable over time.  The provision of energy services is one of the necessary conditions for economic growth, yet in turn,    33 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  economic growth increases the demand for energy services (Grübler et al., 2012). As income  increases, so does energy use. This phenomenon, coupled with population growth, has resulted in  global total primary energy use increasing by 130% between 1971 and 2010, and almost 50 times  since 1800 (Nakicenovic et al., 1998; Grubler, 2008).   5.3.4.2    Energy efficiency and Intensity Energy efficiency can be defined as the ratio of the desired (usable) energy output for a specific task  or service to the energy input for the given energy conversion process (Nakicenovic et al., 1996). For  example, for an automobile engine, this is the mechanical energy at the crankshaft or the wheels  divided by the energy input of gasoline. This definition of energy efficiency is called the first‐law  efficiency. Other approaches often define energy efficiency in relative terms, such as the ratio of  minimum energy required by the current best practice technology to actual energy use, everything  else being constant (Stern, 2012).   In 2005, the global first‐law efficiency of converting primary energy sources (such as coal or natural  gas) to final energy forms (such as electricity or heat) was about 67% (i.e., 330 EJ over 496 EJ). The  efficiency of further converting final energy forms into useful energy is lower, with an estimated  global average of 51% (i.e., 169 EJ over 330 EJ). Thus, approximately one‐third of global primary  energy use is dissipated to the environment in the form of waste heat or what is colloquially termed  energy ‘losses’ (Grübler et al., 2012).  The theoretical potential for efficiency improvements is thus very large (Grübler et al., 2012).  However, efficiency improvements can lead to additional demand, a side‐effect called the rebound  effect, discussed later in Section 5.6.2, which needs to be taken into account (Pao and Tsai, 2010).   Economic studies, including those based on the Kaya identity (Nakicenovic and Swart, 2000), often  use energy intensity—the ratio of energy use per dollar of GDP—as an indicator of how effectively  energy is used to produce goods and services, also known as its inverse: the energy productivity.  However, energy intensity depends on many factors other than technical efficiencies, as discussed in  the remainder of this section, and is not an appropriate proxy of actual energy (conversion)  efficiency (Ang, 2006; Filippini and Hunt, 2011; Stern, 2012; Grübler et al., 2012).  Energy intensity metrics yield valuable insights into potentials for efficiency improvements related to  various activities (Fisher and Nakicenovic, 2008; Grübler et al., 2012). Energy intensity measured at  the economy‐wide level is an attractive indicator because of its simplicity and ease of comparability  across systems and time (e.g., national economies, regions, cities, etc.). However, the indicator is  affected by a number of issues, including in relation to the way definitions are made and  measurements are performed (Ang, 2006)(Ang, 2006; Filippini and Hunt, 2011). Many factors  besides technical efficiency drive energy intensity differences.   Energy intensities are strongly affected by energy and economic accounting conventions, which are  not always disclosed prominently in the reporting reference. For energy, the largest influences on  the metrics are whether primary or final energy are used in the calculations, and whether or not  non‐commercial energy6 is included Grübler et al.(Grübler et al., 2012)see Figure 5.16).  Figure 5.16 illustrates these differences in the evolution of historical primary energy intensity for  four major world economies: China, India, Japan, and the United States. It shows the different ways  energy intensity of GDP can be measured.   To see how the inclusion of non‐commercial energy affects energy intensity, we take the United  States as an example, as its PPP and MER GDP are the same by definition. The thin green curve  shows United States commercial energy intensity. According to (Grübler et al., 2012), commercial                                                                Non‐commercial energy is energy that is not commercially traded such as the traditional biomass or  agricultural residues, which are of particular importance in developing countries.  6   34 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  energy intensities increase during the early phases of industrialization, as traditional, less‐efficient  energy forms are replaced by commercial energy. Once this substitution is completed, commercial  energy intensity peaks and starts to decline. This phenomenon is sometimes called the ‘hill of energy  intensity’(Grübler et al., 2012). These peaks are observed to be lower for countries reaching this  transition stage now, promising lower energy intensity in developing countries that still have to  reach the peak (Gales et al., 2007; Lescaroux, 2011; Reddy and Goldemberg, 1990; Nakicenovic et al.,  1998). More important than this ‘hill’ in commercial energy intensities is, however, a pervasive trend  toward overall lower total energy (including also non‐commercial energy) intensities over time and  across all countries (Grübler et al., 2012). It is interesting to note that despite the relatively wide  upper and lower bounds of starting energy intensity between the investigated countries, they all  exhibit very similar rates of energy improvements independent of whether they are on a more or  less energy‐intensive development trajectory.    Figure 5.16. Energy intensity improvements and per capita GDP—USA (1800–2008), Japan (1885– 2008), India (1950–2008), and China (1970–2008). Source: (Grübler et al., 2012). Note: Energy intensities (in MJ per USD) are always shown for total primary energy (bold lines), and commercial primary energy only (thin lines), and per unit of GDP expressed at market exchange rates (MER in USD2005), and for China, India, and Japan also at purchasing power parities (PPP in Int$2005). For the United States, MER and PPP are identical. For GDP, the most important accounting factor are the exchange rates used for converting income  measured in local national currencies to internationally comparable currency units based on either  MER or PPP exchange rates (both illustrated in Figure 5.16) (Grübler et al., 2012). In the cases of  India and China, MER energy intensities are very high, similar to the energy intensities of the  industrialized countries more than 100 years ago. This gives the appearance of very high energy  intensity of GDP in developing countries. However, China and India’s PPP‐measured GDPs are much    35 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  higher, meaning that with the same dollar amount, a Chinese or Indian consumer can purchase more  goods and services in developing countries than in industrialized countries. The PPP‐measured  energy intensities are thus much lower for developing countries, indicating substantially higher  energy effectiveness in these countries than would be calculated using MER (Grübler et al., 2012). A  further limitation of GDP accounting, especially for developing countries, is the exclusion of ‘grey  economies’ in official statistics, which would increase GDP.  Countries with long‐term statistical records show improvements in total energy intensities by a  factor of five or more since 1800, corresponding to an global annual average decline of total energy  intensities of about 0.75–1% (Gilli et al., 1990; Fouquet, 2008). Improvement rates can be much  faster over periods of a few decades, as illustrated in the case of China, which exhibited a steep  decline (2–3%/year for PPP‐ and MER‐based energy intensities, respectively) between 1979 and  2000 before the trend flattened (Stern and Jotzo, 2010). Faster economic growth leads to a faster  turnover of the capital stock of an economy, thus offering more opportunities to switch to more  energy‐efficient technologies. The reverse also applies for the economies in transition (Eastern  Europe and the former Soviet Union in the 1990s) or recession; that is, with declining GDP, energy  intensities increase.  Energy intensity has declined globally in all developed and major developing countries including  India and China (Steckel et al., 2011). When traditional (non‐commercial) biomass fuels are included  in the measure of energy input, energy intensity has declined over time in most investigated  countries (Gales et al., 2007). However, historical improvements in energy intensities have not been  sufficient to fully offset GDP growth, resulting in increased energy consumption over time (Bruckner  et al., 2010). The literature indicates some albeit inconsistent convergence in energy intensities  among developed economies, but not for both developed and developing countries (Le Pen and Sévi,  2010; Mulder and de Groot, 2012).  Changes in energy intensity over time can be decomposed into the effects of structural change (the  shift to more or less energy‐intensive industries), changes in the mix of energy sources, technological  change, and the quantities of other inputs such as capital and labour used (Stern, 2012; Wang, 2011).  Globally, structural changes play a smaller role in determining trends in energy use and CO2  emissions, though they can be important in individual countries (Cian et al., 2013). More generally  for countries and regions, energy intensity is also affected by the substitution of capital and other  inputs for energy (Stern, 2012). The causes for energy intensity trends are difficult to isolate. For  example, in the United States, most researchers find that technological change has been the  dominant factor in reducing energy intensity (Metcalf, 2008). Similar results have been found for  Sweden (Kander, 2005) and China (Ma and Stern, 2008; Steckel et al., 2011)(Steckel et al., 2011).  However, Wing (2008) finds that structural change explained most of the decline in energy intensity  in the United States (1958–2000), especially before 1980, and Kaufmann(2004) attributes the  greatest part of the decline to substitution towards higher‐quality energy sources, in particular  electricity that produces more output per Joule. Similarly, Liao et al. (2007), conclude that structural  change, instead of technological change, is the most dominant factor in reducing energy intensity in  China.  Some differences in energy intensity among countries are easily explained. Countries with cold  winters and formerly centrally planned economies tend to be more energy‐intensive economies,  though the latter have improved energy intensities significantly in recent decades through reform of  energy markets (Stern, 2012). The role of economic structure, resource endowments, and policies  explain much of the differences in energy intensities (Ramachandra et al., 2006; Matisoff, 2008; Wei  et al., 2009; Stern, 2012; Davidsdottir and Fisher, 2011). There is no clear one‐to‐one link between  overall energy intensity and energy efficiency in production (Filippini and Hunt, 2011), though there  is evidence for the role of energy prices. Higher energy prices are associated with lower levels of  energy consumption and are significantly determined by policy. Countries that have high electricity  prices tend to have lower demand for electricity, and vice‐versa (Platchkov and Pollitt, 2011), with a    36 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  price elasticity of demand for total energy use between ‐0.2 and ‐0.45 for the OECD countries  between 1978 and 2006 (Filippini and Hunt, 2011).  5.3.4.3    Carbon‐intensity, the energy mix, and resource availability Carbon intensity is calculated as the ratio of emissions of CO2 per unit of primary or final energy,  whereas decarbonization refers to the rate at which the carbon intensity of energy decreases.  Throughout the 20th century, the choice of fossil‐fuels for energy has progressed towards less  carbon intensive fuels and to conversion of energy to more usable forms (e.g., electricity) (Grübler et  al., 2012). Hydrogen‐rich fuels release, during combustion, more energy for every carbon atom that  is oxidized to CO2 (Grübler et al., 1999). The result is a shift from fuels such as coal with a high‐ carbon content to energy carriers with a lower‐carbon content such as natural gas7, as well as the  introduction of near‐zero carbon energy sources, such as renewables, including sustainably managed  biomass (biogenic carbon is reabsorbed through new growth), and nuclear, and consequently  further decarbonization of energy systems (Grübler and Nakićenović, 1996; Grubler, 2008).  Decarbonization can also affect the emissions of other GHGs and radiatively active substances such  as aerosols. Figure 5.17(a) shows the historical dynamics of primary energy. It indicates that the  changes in primary energy are very slow, because it took more than half a century to replace coal as  the dominant source of energy. Figure 5.17. Left Panel: Structural change in world primary energy (in percent) illustrating the substitution of traditional biomass (mostly non-commercial) by coal and later by oil and gas. The emergence of hydro, nuclear and new renewables is also shown. Source: Nakicenovic et al. (1998) and Grubler (2008). Right panel: Decarbonization of primary energy (PE) use worldwide since 1850 (kg of CO2 emitted per GJ). The black line shows carbon intensities of all primary energy sources, orange line of commercial energy sources without biomass CO2 emissions, assuming they have all been taken up by the biosphere under a sustainable harvesting regime (biomass re-growth absorbing the CO2 released from biomass burning) and the green line shows global decarbonization without biomass and its CO2 emissions. Note: For comparison, the specific emission factors (OECD/IPCC default emission factors, lower-heating value (LHV) basis) for biomass (wood fuel), coal, crude oil, and natural gas are also shown (coloured squares). Source: updated from Grübler et al. (2012).    Figure 5.17 (right panel) illustrates the historical trend of global decarbonization of primary energy  since 1850 in terms of the average carbon emissions per unit of primary energy (considering all  primary energy sources, commercial energy sources with and without biomass). Historically,  traditional biomass emissions related to LUCs, i.e., from deforestation to land for food and energy  crops, have far exceeded carbon releases from energy‐related biomass burning, which indicates that  in the past, biomass, like fossil fuels, has also contributed significantly to increases in atmospheric  concentrations of CO2 (Grübler et al., 2012).                                                                For further detailed information on carbon emissions for various combustible fuels, see IPCC (IPCC, 1997) and  IPCC (IPCC, 2006).  7   37 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  The global rate of decarbonization has been on average about 0.3% annually, about six times too low  to offset the increase in global energy use of approximately 2% annually (Grübler et al., 2012). A  significant slowing of decarbonization trends since the energy crises of the 1970s is noteworthy,  particularly the rising carbon intensities as a result of increased use of coal starting in 2000 (IEA,  2009; Stern and Jotzo, 2010; Steckel et al., 2011). Recent increases in natural gas, in particular shale  gas use, will tend to partially offset the carbonization trends.  Some future scenarios foresee continuing decarbonization over the next several decades as natural  gas and non‐fossil energy sources increase their share in total primary energy use. Other scenarios  anticipate a reversal of decarbonization in the long term as more easily accessible sources of  conventional oil and gas are replaced by more carbon‐intensive alternatives such as coal and  unconventional oil and gas (Fisher et al., 2007). Nonetheless, almost all scenarios anticipate an  increase in future demand for energy services. The increase in energy demand means higher primary  energy requirements and, depending on the rates of future energy‐efficiency improvements, higher  emissions. Therefore, energy‐efficiency improvements alone will not be sufficient to significantly  reduce GHG emissions, and it is thus essential to accelerate the worldwide rate of decarbonization.  Current evidence indicates that further decarbonization will not be primarily driven by the  exhaustion of fossil fuels, but rather by economics, technological and scientific advances, socio‐ political decisions, and other salient driving forces. Furthermore, new information and  communication technologies (ICTs) can help reduce the energy needs and associated emissions to  improve the efficiency measures as a result of better management of energy generation and end‐ use, e.g., emergence of smart grids and better control of end‐use devices.   Fossil fuel reserves and resources make up the hydrocarbon endowments, which as a whole are not  known with a high degree of certainty. Reserves are the part of global fossil occurrences that are  known with high certainty and can be extracted using current technologies at prevailing prices. Thus,  the quantification and classification of reserves relies on the dynamic balance between geological  assurance, technological possibilities, and economic feasibility. There is little controversy that oil and  gas occurrences are abundant, whereas the reserves are more limited, with some 50 years of  production for oil and about 70 years for natural gas at the current rates of extraction (Rogner et al.,  2012). Reserve additions have shifted to inherently more challenging and potentially costlier  locations, with technological progress outbalancing potentially diminishing returns (Nakicenovic et  al., 1998; Rogner et al., 2012).  In general, estimates of the resources of unconventional gas, oil, and coal are huge (GEA, 2012;  Rogner et al., 2012) ranging for oil resources to be up to 20,000 EJ or almost 120 times larger than  the current global production; natural gas up to 120,000 EJ or 1300 times current production,  whereas coal resources might be as large as 400,000 EJ or 3500 times larger than the current  production. However, the global resources are unevenly distributed and are often concentrated in  some regions and not others (U.S. Energy Information Administration, 2010). These upper estimates  of global hydrocarbon endowments indicate that their ultimate depletion cannot be the assurance  for limiting the global CO2 emissions. For example, the carbon embedded in oil and gas reserves  exceeds the carbon of the atmosphere. The emissions budget for stabilizing climate change at  2Cabove pre‐industrial levels is about the same as the current content of the atmosphere, meaning  that under this constraint only a small fraction of reserves can be exploited (Meinshausen et al.,  2009). Chapter 7 of this report discusses in detail the current and future availability of global energy  resources (see also Table 7.2).  5.3.5    Other key sectors This section briefly describes the GHG emission trends for the main economic sectors (energy,  transport, buildings, industry, AFOLU, and waste) and the correlation between emissions and income,  showing marked differences between sectors and countries. The following sections provide short  discussions of trends and drivers per sector, while the following chapters (7‐11) provide the detailed    38 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  analyses. Note that in Chapter 5, we consider direct emissions for the buildings sector, whereas  Chapter 9 provides the more elaborate view including indirect emissions.  As is clear from Figure 5.18, high‐income countries contribute mostly to emissions associated with  transport (Chapter 8) and buildings (Chapter 9). Low and lower middle‐income countries contribute  the largest share of emissions associated with AFOLU (Chapter 11). Over 2000–2010, emissions by  upper middle‐income countries for energy (+3.5 GtCO2e/yr) and industry (+2.4 GtCO2e/yr) more than  doubled, and by 2010, emissions from industries in upper middle‐income countries have passed  those from high‐income countries. For transport, emissions start to increase at higher‐income levels.  The large increase in energy and industry emissions in upper middle‐income countries is consistent  with the observed income growth and correlation between emissions and income for these sectors  (Figure 5.19). There is a robust positive relation between income and emissions, particularly for  annual income levels between 1000 and 10,000 Int$2005/cap, while for transport, the correlation  between income and emissions continues up to higher‐income levels. We find no positive  correlation between income and emissions for AFOLU.  In 2010, the typical high‐income country (median of the high‐income group, population‐weighted)  had per capita emissions of 13 tCO2e/cap yr, while per capita emissions in the typical low‐income  country reached to about one‐tenth of that value, at 1.4 tCO2e/cap yr. But, there is a large variety  between countries that have similar income levels. The per capita emissions in high‐income  countries range from 8.2 to 21 tCO2eq/cap yr, for the (population weighted) 10 and 90 percentile,  respectively. Many low‐income countries (median income of 1,200 Int$2005/cap) have low per capita  emissions (median of 1.4 tCO2e/yr), but for the low‐income country group, average per capita  emissions (4.3 tCO2e/yr) are pulled up by a few countries with very high emissions associated with  land‐use.      39 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5    Figure 5.18. Regional and sector distribution of emission trends. Regions are defined in Annex II.2. The figure shows annual GHG emissions for the six key sectors discussed in sections 5.3.4 and 5.3.5. The left-lower panel presents global sector emissions to assess the relative contribution. Decadal growth rates are projected on the charts for emissions exceeding 0.2 GtCO2eq/yr. The direct emission data from JRC/PBL (2012) and IEA (2012) (see Annex II.9) represents land-based CO2 emissions from forest and peat fires and decay that approximate to CO2 flux from anthopogenic emission sources in the Forestry and Other Land Use (FOLU) sub-sector. For a more detailed representation of Agriculture and FOLU (AFOLU) GHG flux see Section 11.2 and figures 11.2 and 11.6.   40 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5    Figure 5.19. The relation between income and emissions for the six key sectors discussed in sections 5.3.4 and 5.3.5. The left-lower panel presents the relation for emissions aggregated over all sectors. Each circle is one country, for the year 2010. The area of a circle is proportional to the aggregate emissions for that country and sector, using the same scale consistently over all panels. The bubble size is bounded from below for visual ease. Note the logarithmic scales on both x and y axes. For most sectors apart from AFOLU, there is a clear positive relation between income and   41 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  emissions. Data from JRC/PBL (2012) and IEA (2012). The direct emission data from JRC/PBL (2012) (see Annex II.9) represents land-based CO2 emissions from forest and peat fires and decay that approximate to CO2 flux from anthopogenic emission sources in the Forestry and Other Land Use (FOLU) sub-sector. For a more detailed representation of Agriculture and FOLU (AFOLU) GHG flux see Section 11.2 and figures 11.2 and 11.6. Regions are defined in Annex II.2. 5.3.5.1    Transport The global transport GHG emissions8 grew from 2.8 GtCO2eq in 1970 to 7 GtCO2eq in 2010 (JRC/PBL,  2012). The OECD countries contributed the largest share of the emissions (i.e., 60% in 1970, 56% in  1990, and 46% in 2010) but the highest growth rate in transport emissions was in the upper middle‐ income and international bunkers. The overall picture shows that transport emissions have steadily  increased but show a marked decrease around 2008/2009.   Increasing demand for passenger and freight transport, urban development and sprawl, lack of rail  and bus transit and cycle infrastructure in many regions, transport behaviour constrained by lack of  modal choice in some regions, high fuel‐consuming stock fleet of vehicles, relatively low oil prices,  and the limited availability of low‐carbon fuels have been the principle drivers of transport sector  CO2 emission growth over the past few decades (Jolley, 2004; Davies et al., 2007; IPCC, 2007;  Timilsina and Shrestha, 2009; Ubaidillah, 2011; Wang et al., 2011 Chapter 8).  The marked growth rate of international transport emissions after 2002 coincides with growth in  Chinese exporting industries suggesting an influence of trade policies and world trade agreements  on the transport emissions (Olivier et al., 2011).   The high oil prices of 2008 and the global recession in 2009 both resulted in a decrease in fossil fuel  consumption for the OECD regions, with CO2 emissions declining by 2.0% in 2008, and an estimated  6.3% in 2009. The greenhouse gas emissions in non‐OECD emissions were not affected and even  caused a 2.2% increase in total global transport emissions and an estimated 0.3% in 2009 (US EIA,  2011).  There is a strong correlation of per capita transport emissions and the per capita incomes and  alignment of the two variables is sharper in the high‐income countries (Fig 5.3.15) as the demand for  personal transportation increases as standards of living rise and increased economic activity as a  result of high per capita income (US EIA, 2011).   5.3.5.2    Buildings The building sector emissions grew from 2.5 GtCO2eq in 1970 to 3.2 GtCO2eq in 2010 with emissions  growth rates in OECD countries being largely negative. Positive‐emission growth rates were  registered in the upper and lower middle‐income countries, although the largest contribution to the  buildings emissions were still from OECD countries (Figure 5.18).  There is correlation of per capita buildings emissions with per capita income attributed to high  energy consumption. Considering life‐cycle assessment starting with manufacturing of building  materials to demolition, over 80% of GHG emissions take place during building operation phase  (UNEP, 2009) largely from consumption of electricity for heating, ventilation, and air conditioning  (HVAC), water heating, lighting, and entertainment (US DOE, 2008). On average, most residential  energy in developed countries is consumed for space heating, particularly in cold climates. The  demand for energy in buildings for space heating was 58% in 1990 and 53% in 2005, while water  heating was 17% to 16%, cooking and lighting about 5%, and appliances 16─21% (IEA, 2008; UNEP,  2009). In the low‐income countries, per capita emissions also tend to be high as a large proportion of  operational energy is derived from polluting fuels, mainly wood and other biomass, such as dung  and crop residues and that there is still a high number of people (2.4 billion) using biomass for  cooking and heating (International Energy Agency, 2002, 2006).                                                               8 Consisting of direct CO2, CH4, N2O, and F‐gases (Freight Vision, 2009).    42 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  5.3.5.3    Industry  The direct industry emissions (excluding waste water and AFOLU contributions9) grew from 6.1 in  1970 to 10.2 GtCO2eq/yr in 2010 and the contribution of OECD countries to the emissions  dominated at the start of the period with over 61% of the emissions declining to 26% in 2010. The  middle‐income countries have become the major emitters, particularly from after 2000 (Fig 5.3.14)  when the annual growth rate in emissions increased by 165% in the middle (upper and lower)‐ income countries. There is positive correlation of industry per capita emissions and per capita  income to about 10,000 Int$2005/cap. Beyond that income level, the correlation gradient flattens due  to improvements in energy efficiency in the industrialized OECD countries (European Environment  Agency, 2009).  Energy use in industry, which is the major source of the sector emissions has grown in both absolute  and relative terms in all OECD regions and in relative terms in EIT countries driven by changes in  income, demand of goods and services hence the level of industrial output, fuel switching, and  structural changes (International Energy Agency, 2003). There has also been a complex restructuring  and relocation of production and consumption of goods and supply of services that have shaped the  location of industrial emissions, hence the shift of major emissions to some non‐OECD Asian  economies (De Backer and Yamano, 2012)(De Backer and Yamano, 2012; Backer and Yamano, 2007).  The production of energy‐intensive industrial goods that include cement, steel, aluminium has  grown dramatically. From 1970─2012, global annual production of cement increased 500%;  aluminium 400%; steel 150%, ammonia 250%, and paper 200% (USGS, 2013); with energy‐intensive  industries being located in developing nations (IPCC, 2007a). Rapid growth in export industries has  also driven emissions growth, and since 2001, China dominates in production of goods for own  consumption and export ((Weber et al., 2008); see Chapter 10).  Non energy industry emissions such as perfluorocarbon (PFC) emissions have declined in many OECD  countries, while SF6 emissions vary and HFC emissions have increased very rapidly, driven more by  use in refrigeration equipment rather than in manufacturing industries (International Energy Agency,  2003).  5.3.5.4    Agriculture, Forestry, Other Land Use  Emission of GHGs in the AFOLU sector increased by 20% from 9.9 GtCO2eq in 1970 to 12 GtCO2eq in  2010(Figure 5.18) contributing about 20‐25% of the global emission in 2010 (JRC/PBL, 2012). Both  the agriculture sub‐sector and the FOLU sub‐sector showed an increase in emissions during the  period 1970─2010, but there is substantial uncertainty and variation between databases (see  Section 5.2.3); Chapter 11 provides an overview of other estimates. In the agriculture sub‐sector,  CH4from enteric fermentation and rice cultivation, and nitrous oxide (N2O) mainly from soil and  application of synthetic and manure fertilizer manure management had the largest contribution  (≥80%) to total emission in 2010. Between 1970 and 2010, emission of CH4increased by 20%,  whereas emission of N2O increased by 45─75%. Though total global emissions increased but per  capita emissions went down from 2.5 tonne in 1970 to 1.6 tonne in 2010 because of growth in  population. Per capita emissions decreased in LAM, MAF, and EIT countries, whereas in ASIA and  OECD‐1990countries, it remained almost unchanged. There was no clear relation between emissions  in the AFOLU sector and per capita income (Figure 5.19).  During 2000 and 2010, emission in the AFOLU sector marginally increased from 11 GtCO2eq to  11.9 GtCO2eq (Figure 5.18), but per capita emission marginally decreased from 1.8 tCO2eq/cap yr to  1.7 tCO2eq/cap yr (JRC/PBL, 2012).  Drivers of emissions included increased livestock numbers linked to increased demand for animal  products, area under agriculture, deforestation, use of fertilizer, area under irrigation, per capita                                                               9  These emissions have been presented in other sections    43 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  food availability, consumption of animal products, and increased human and animal populations.  Global agricultural land increased by 7%, from 4560 Mha to 4900 Mha between 1970 and 2010  (FAOSTAT, 2013). Global population increased by about 90% from 3.6 to 6.9 billion during the  period. As a result, per capita crop land availability declined by about 50%, from 0.4 ha to 0.2 ha. On  the other hand, crop productivity increased considerably during the period. For example, cereal  production has doubled from 1.2 Gt to 2.5 Gt and average yield of cereals increased from  1600 kg ha‐1 to 3000 kg ha‐1. To enable this increase, use of nitrogenous fertilizer increased by 230%  from 32 Mt in 1970 to 106 Mt in 2010 (FAOSTAT, 2013), which was a major driver for increased N2O  emission (Spark et al., 2012). During the past 40 years, there has been increase in irrigated cropped  area (Foley et al., 2005). Population of cattle, sheep, and goats increased 1.4‐fold and that of pigs  and poultry by 1.6 and 3.7‐fold, respectively (FAOSTAT, 2014). This has increased GHGs emission  directly and also through manure production (Davidson, 2009). Global daily per capita food  availability and consumption of animal products increased, particularly in Asia (FAOSTAT, 2013).   The emission in the AFOLU sector increased during the last four decades with marginal increase in  the last decade (2000─2010). The continued growth in world population causing greater demand for  food with reduced per capita land availability will have significant impact on emission. The details of  emission, more on forestry and land use, and opportunities for mitigation in the AFOLU sector are  discussed in Chapter 11.      44 of 94    Final Draft      Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Box 5.3. Trends and drivers of GHG emissions in Least Developing Countries  Almost 90% of 1970–2010 GHG emissions in the Least Developed Countries (LDC) countries are  generated by agriculture, forestry, and other land use activities (AFOLU) (Fig 5.16), and emissions  have increased by 0.6% per year in these countries during the last four decades. For the LDC, the  primary activities within AFOLU include subsistence farming and herding, and use of wood as fuel for  cooking and heating (Golub et al., 2008; Dauvergne and Neville, 2010; Erb et al., 2012).  The effects of population growth on energy use and emissions are, in relative terms, greater in the  LDCs and developing countries than in the developed countries (Poumanyvong and Kaneko, 2010).  The dominance of AFOLU over buildings, industry, and transport as sources of emissions for LDC  (Figure 5.20) suggests population growth as a major contributor to the growth in LDC emissions. Yet  the low historic emissions growth of 0.6% annually is substantially below population growth of 2.5%  annually. Changes in land use with regard to biofuels (Ewing and Msangi, 2009) and agricultural  practices (Mann et al., 2009; Bryan et al., 2013) may also have affected the increase in emissions.  Changes in future trends of GHG emissions in LDCs will depend on the pace of urbanization and  industrialization in the LDCs. Although currently most LDCs continue to have a large share of rural  population, the rate of urbanization is progressing rapidly. This pattern is expected to lead to  increasing access to and use of energy and emissions (Parikh and Shukla, 1995; Holtedahl and Joutz,  2004; Alam et al., 2008; Liu, 2009) particularly since early stages of urbanization and industrialization  are associated with higher emissions than later stages (Martínez‐Zarzoso and Maruotti, 2011).    Figure 5.20. Historic fossil-fuel GHG emissions per sector in LDC. The figure shows that for all sectors apart from AFOLU, emissions have increased sharply in relative terms. Yet AFOLU presents the largest share of emissions. Data from JRC/PBL (2012) and IEA (2012). The direct emission data from JRC/PBL (2012) (see Annex II.9) represents land-based CO2 emissions from forest and peat fires and decay that approximate to CO2 flux from anthopogenic emission sources in the Forestry and Other Land Use (FOLU) sub-sector. For a more detailed representation of Agriculture and FOLU (AFOLU) GHG flux see Section 11.2 and figures 11.2 and 11.6. 5.3.5.5    Waste Total global waste emissions for all gases (CH4, N2O, CO2) almost doubled from 1970─2010  (Figure 5.18) (JRC/PBL, 2012), while in the period 2000–2010 year, the increment was 13%  (1278 MtCO2eq vs. 1446 MtCO2eq) (JRC/PBL, 2012). Waste GHG emissions represented in 2010 the  3.0% of total GHG emissions from all sources (1446 MtCO2eq), compared to 2.6% in 1970  (734 MtCO2eq) (JRC/PBL, 2012). Main sources of waste GHG emissions were solid waste disposal on  land (46% of total waste GHG emissions in 1970 year and 43% in 2010 year) and wastewater    45 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  handling (51% of total waste GHG emissions in 1970 year and 54% in 2010 year), and in minor  importance according to their GHG emission quantities waste incineration (mainly CO2), and other  sources (JRC/PBL, 2012).   From 1998 year and forward waste GHG emissions in ASIA are larger than in OECD countries (mainly  in GHG wastewater emissions); while in 1970 year OECD’s emissions represented 50% of emissions  (364 MtCO2eq) and ASIA 27% (199 MtCO2eq), in 2010 year ASIA represented 41% of waste GHG  emissions (596 Mt ) and OECD 27% (391 MtCO2eq) (Figure 5.18) (JRC/PBL, 2012). The main GHG  from waste is CH4—mainly emitted from municipal solid wastes disposal on land and wastewaters— representing 91% in 1970 year, followed by N2O(7%); and 90% in 2010 year followed by N2O (8%)  (Monni et al., 2006; JRC/PBL, 2012).  The waste generation is closely interrelated with population, urbanization, and affluence. Waste‐ generation rates can be correlated with different indicators of affluence, as GDP/cap, energy  consumption/cap, and private final consumption/cap (Monni et al., 2006; Bogner et al., 2008). In the  same way Sjöström and Östblom (Sjöström and Östblom, 2009) remark in their article that waste  quantities have grown steadily along with GDPs over the last decades, moreover they report that the  total quantity of municipal waste per capita increased by 29% in North America, 35%in OECD, and  54% in the EU15 from 1980 to 2005 (Sjöström and Östblom, 2009).  The estimation of the past, current, and future emissions, as well as the mitigation potential in the  waste sector has many uncertainties, the most important relating to the poor quality of activity data  needed for estimation of emissions (Monni et al., 2006; Bogner et al., 2008).  5.4   Production and Trade patterns  5.4.1    Embedded carbon in trade  Between 1971 and 2010, world trade has grown by 6% a year on average, meaning it doubled nearly  every 12 years (World Trade Organisation, 2011), outpacing the growth of world GDP, which was  3.1% per year on average. The ratio of world exports of goods and commercial services to GDP in  real terms has increased substantially; steadily since 1985, and by nearly one‐third between 2000  and 2008, before dropping in 2009 as world trade fell as a result of the Global Financial Crisis (World  Trade Organisation, 2011). While information on the size of physical trade is more limited, Dittrich  and Bringezu (2010) estimate that between 1970 and 2005, the physical tonnage of international  trade grew from 5.4 to 10 Gt. Statistics on CO2 emissions associated with international shipping  support these findings (Heitmann and Khalilian, 2011); international shipping has grown at a rate of  3.1% per annum for the past three decades (Eyring et al., 2010), and there is evidence of a recent  acceleration in seaborne trade suggesting that trade, measured in ton‐miles has increased by 5.2%  per annum (on average) between 2002 and 2007. This is further supported by van Renssen (2012),  who observes a doubling of shipping and aviation emissions between 1990 and 2010.  Trade has increased the developing countries' participation in the global economy. According to the  World Trade Organization, “From 1990 to 2008, the volume of exports from developing countries  grew consistently faster than exports from developed countries, as did the share of developing  countries' exports in the value of total world exports”. Between 2000 and 2008, the volume of  developing countries’ exports almost doubled, while world exports increased by 50%. Non‐OECD  Asia is by far the most important exporting region in the developing country group, with a 10% share  of world exports in 1990 (USD 335 million), which increased to 21% (USD2603 million) in 2009  (World Trade Organisation, 2011).    46 of 94    Final Draft      Box 5.4. Definition of carbon leakage Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Carbon leakage refers to phenomena whereby the reduction in emissions (relative to a benchmark)  are offset by an increase outside the jurisdiction (Peters and Hertwich, 2008; Barrett et al., 2013).  Leakage can occur at a number of levels, be it a project, state, province, nation, or world region. This  can occur through:   Changes in the relative prices whereby national climate regulation reduces demand for  fossil fuels, thereby causing a fall in world prices resulting in an increase in demand outside  the jurisdiction  Relocation of industry where a firm relocates their operation to another nation due to less  favourable financial benefits in the original jurisdiction brought about by the reduction  measures  Nested regulation where, for example, the European Union imposes an aggregate cap on  emissions meaning that the efforts of individual countries exceed the cap freeing up  allowances in other country under the scheme  Weak consumption leakage describes the increase of emissions in one country as a  consequence of actions or policies that are unrelated to climate policy (such as a changed  quantity or composition of imports) in another country.     The consumption accounts presented in Section 5.3.3.2 showed that between 1990 and 2000, global  CO2 emissions increased by about 10%, and by a further 29% between 2000 and 2008 (Le Quere et  al., 2009; Peters et al., 2011a). Over the full period, all of the growth in CO2 emissions occurred in  non‐Annex B countries while CO2 emissions in Annex B countries stabilized. Partly, this was due to  the collapse of the former Soviet Union in the early 1990s, which reduced emissions in these  countries between 1990 and 2000. But the pattern also relates to the rapid increase in international  trade between Annex B and non‐Annex B countries. Twenty percent of the growth in CO2 emissions  in non‐Annex B countries can, through trade, be attributed to the increased demand for products by  Annex B countries (Peters et al., 2011a).   In 1990, the global CO2 emissions associated with exported products was 4.3 GtCO2 (Peters et al.,  2011a) This figure includes the CO2 emissions through the whole supply chain associated with the  production of the final product, using the “Environmentally Extended Multi‐Region Input‐Output  Analysis" (Davis and Caldeira, 2010; Minx et al., 2009)(Minx et al., 2009). In 2008, this figure had  increased to 7.8 GtCO2, (average annual increase of 4.3%) (Peters et al., 2011a). Between 1990 and  2000, the growth in the embedded CO2 emissions of products being traded grew by 10%. Between  2000 and 2008, CO2 emissions embedded in trade grew by a further 26%, demonstrating a more  recent and rapid increase (Peters et al., 2011a). In 2005, China accounted for 25% of the total global  CO2 emissions embedded in exports, with China’s exported emissions at 1.7 Gt (Weber et al., 2008)  compared to the global total of 6.8 Gt (Peters et al., 2011b). In terms of total CO2 emissions due to  the production of goods and services that were finally consumed in another country, a number of  papers suggest that this represents between 20% and 26% of total global emissions in 2004 (Davis  and Caldeira, 2010; Peters et al., 2011b).  Trade explains the divergence between territorial and consumption‐based emissions in OECD  countries to the extent that it has resulted in an increase of emissions in the exporting countries. The  associated increase in emissions in exporting countries (mostly non Annex B) is often defined in the  literature as “weak leakage” (Davis and Caldeira, 2010)(Davis and Caldeira, 2010; Rothman, 1998,  2000; Peters and Hertwich, 2008; Weber and Peters, 2009; Strømman et al., 2009; Peters, 2010;  Yunfeng and Laike, 2010). Lenzen et al. (Lenzen et al., 2010) confirm these findings along with  numerous national‐level studies  (Wiedmann et al., 2010; Hong et al., 2007; Liu et al., 2011;    47 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Ackerman et al., 2007; Weber and Matthews, 2007; Mäenpää and Siikavirta, 2007; Muñoz and  Steininger, 2010; Minx et al., 2011).   Trade has allowed countries with a higher than global average emission intensity to import lower  emission intensity goods and vice versa. For example, exports from China have a carbon intensity  four times higher than exports from the United States (Davis and Caldeira, 2010). Net exports of  carbon could occur due to (i) a current account surplus, (ii) a relatively high energy intensity of  production, (iii) a relatively high carbon intensity of energy production, and (iv) specialization in the  export of carbon‐intensive products (Jakob et al., 2012). Jakob and Marchinski (2013) argue that  further analysis is required to better understand the gap in consumption and territorial emissions,  and to assess the validity of possible but different causes.  Calculating emissions embodied in trade tells us the amount of emissions generated to produce  goods and services that are consumed elsewhere, but it doesn’t allow us to establish a causal  interpretation. In particular, it doesn’t allow identifying which fraction of observed changes in  regional emissions can be attributed to regulatory changes undertaken elsewhere, such as adoption  of climate measures in one region (often called ‘strong carbon leakage’ in the literature). Due to the  sparse data available, only a few empirical studies exist. (Aichele and Felbermayr, 2012, 2013)  provide evidence for a strong carbon leakage effect resulting from the Kyoto protocol. Most  estimates of how GHG emissions could react to regional regulatory changes have so far relied on  numerical modelling. These studies find a wide variety of rates of leakage (i.e., the fraction of  unilateral emission reductions that are offset by increases in other regions), with one study  demonstrating that under some specific assumptions, leakages rates could even exceed 100%  (Babiker, 2005). However, it has also been pointed out that energy represents a small fraction of the  total cost for most industries and therefore leakage should not be expected to render unilateral  climate policies grossly ineffective (Hourcade et al., 2008; Jakob, 2011). This is confirmed by recent  model comparison of 12 computable general equilibrium models. Boehringer et al. (Boehringer et al.,  2012) finds leakage rates between 5% and 19%, with a mean value of 12%. However, taking into  account (non‐energy related) industrial process emissions, which are not included in the latter  model comparison, may result in higher leakage rates, as some of the most energy – as well as  trade‐intensive sectors are also important sources of industrial process emissions (Bednar‐Friedl et  al., 2012) find that accounting for industrial process emissions raises the leakage rate by one‐third.  5.4.2    Trade and productivity  Trade does not only affect emissions through its effect on consumption patterns, the relocation of  production, and emissions for international transport, it also affects emissions through its effect on  innovation and the exchange of technologies between trading partners. Section 5.6 assesses the  literature on innovation while this section assesses the theoretical and empirical literature on  channels through which trade (broadly defined as trade in goods and foreign direct investment)  affects productivity (Havrylyshyn, 1990).   At the aggregate level, trade can improve productivity through increased allocative efficiency.  Furthermore, trade increases the international flow of intermediate goods (Hummels et al., 2001;  Koopman et al., 2008), allowing for the production of higher‐quality final products with the same  amount of emissions and other inputs (Rutherford and Tarr, 2002). Though, trade may impede  productivity growth in developing countries if it causes them to specialize in low‐tech labour and  energy intensive sectors with little scope for productivity improvements. Trade can also increase  income inequality in developing countries. For example, because the least skill‐intensive industries in  developed countries often become the most skill‐intensive sectors in developing countries (Zhu and  Trefler, 2005; Meschi and Vivarelli, 2009), developing countries can experience a negative impact on  productivity growth (Persson and Tabellini, 1994).  At the sector level, trade liberalization increases competition in import‐competing sectors, and  causes the least‐productive firms in these sectors to collapse or exit (Pavcnik, 2002). Therefore,    48 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  through this mechanism, trade liberalization can cause job losses, especially for those working in the  previously protected sectors. At the same time, trade can also increase productivity, energy‐ efficiency, and research and development (R&D) incentives in import‐competing sectors: trade  intensifies import‐competition and increases the remaining firms’ domestic market shares, both of  which are associated with higher R&D efforts – possibly because firms with large market shares use  innovation to deter entry (Blundell et al., 1999).  Aside allocation and competition effects, trade can increase productivity growth through knowledge  spillovers. Multinationals do more R&D than purely domestic firms, thus Foreign Direct Investment  (FDI) can increase the knowledge stock of the recipient country. Moreover, the entry of foreign  multinationals facilitates the diffusion of energy‐saving technologies if domestic firms reverse‐ engineer their products or hire away their employees (Keller and Yeaple, 2009). In addition to these  horizontal spillovers, foreign entrants have an incentive to share their knowledge with domestic  suppliers and customers to improve the quality of domestically sourced inputs and to enable  domestic customers to make better use of their products (Javorcik, 2004).  Turning to empirical analyses, there are many studies that estimate the effect of trade on sector  overall productivity or the international diffusion of specific technologies, but little that quantify the  effect of trade, through productivity, on emissions. Empirical work, mostly focusing on labour and  total factor productivity, suggests that trade openness indeed enhances productivity. Coe and  Helpman (Coe and Helpman, 1995) and Edwards (Edwards, 2001) find that foreign R&D has a larger  positive effect for countries with a higher import volume, and that for small countries, foreign R&D  matters more for domestic productivity than domestic R&D. Keller (2000) finds that imports from  high‐productivity countries lead to more productivity growth than imports from low‐productivity  countries. According to Kim (2000), trade liberalization increased total factor productivity growth by  2 percentage points in Korea between 1985–1988. For United States firms, FDI spillovers accounted  for 14% of productivity growth between 1987–1996 (Keller and Yeaple, 2009).  With regards to specifically environmental applications, Verdolini and Galeotti (2011a) and Bosetti  and Verdolini (2012) constructed and tested a model to show that the factors that impede  international trade in physical goods, such as geographic distance, also hinder the diffusion of  environmentally benign technologies. Reppelin‐Hill (1998) finds that the Electric Arc Furnace, a  technology for cleaner steel production, diffused faster in countries that are more open to trade.  Trade reduces global energy efficiency if it relocates production to countries that have a  comparative advantage in unskilled labour but low‐energy efficiency (Li and Hewitt, 2008). Lastly,  Mulder and De Groot (2007) document a convergence of energy‐productivity across OECD countries  over time. The results may be attributable to knowledge diffusion through trade, but the authors do  not estimate a link between convergence and trade.  5.5   Consumption and behavioural change  Behaviour is an underlying driver affecting the factors in the decomposition of anthropogenic GHG  emissions. Although it is difficult to delineate and attribute the effects of behaviour unambiguously,  there is empirical evidence of variation in behaviour and consumption patterns across regions, social  groups, and over time, and its connection to, e.g., energy and emission intensity of consumption.  This section reviews the evidence of how behaviour affects energy use and emissions through  technological choices, lifestyles, and consumption preferences. It focuses on behaviour of consumers  and producers, delineates the factors influencing behaviour change, and reviews policies and  measures that have historically been effective in changing behaviour for the benefit of climate  change mitigation.    49 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  5.5.1    Impact of behaviour on consumption and emissions  Consumer choices with regard to food, mobility, and housing, and more generally consumption  patterns affect the environmental impact and GHG emissions associated with the services (Faber et  al., 2012). Consumption patterns are shaped not only by economic forces, but also by technological,  political, cultural, psychological, and environmental factors. For example, domestic energy use and  travel choices are intrinsically related to social identity, status, and norms (Layton et al., 1993; Black  et al., 2001; Steg et al., 2001; Exley and Christie, 2002). Senses of security, clean environment, family  ties, and friendships are also viewed as important factors in determining consumption patterns  (Chitnis and Hunt, 2012). The cultural context in which an individual lives and the inherent values of  a society also shape the intrinsic motivation underlying consumer choices (Fuhrer et al., 1995;  Chawla, 1998, 1999). As an example, the high proportion of people following a vegetarian diet Indian  can be attributed to its cultures and religions, resulting in lower‐GHG emissions per caloric intake  (Ghosh, 2006). Similar explanations are given for India’s relatively low levels of waste generation  coupled with higher levels of waste recycling and re‐use (Ghosh, 2006). Cross‐cultural differences  are also revealed at higher‐income levels. In some high‐income countries people appreciate high‐ density neighbourhoods and public transport more as compared to other countries (Roy and Pal,  2009).  Studies indicate that approximately one‐third of food produced for human consumption (about  1.3 billion tons per year) is wasted globally, adding to GHG emissions for food production  (Gustavsson et al., 2011). It is estimated that substantially more food is wasted in the developed  countries than in developing countries. In Europe and North America, per capita food waste by  consumers is estimated at 95115 kg/year, while in sub‐Saharan Africa and South/Southeast Asia is  about 611 kg/year (Gustavsson et al., 2011). There is significant inter‐regional variation with regard  to the stage of the food chain at which wastage occurs. About 40% of food wastage in medium‐ and  high‐income countries is generated at the consumer and retail stages, while in low‐income countries  food waste at the consumer level is much smaller and food waste in the early and middle stages of  the food supply chain reaches about 40%. Food losses and waste in low‐income countries are  attributed to financial, managerial, and technical limitations, while consumer behaviour and lack of  coordination between different actors in the supply chain influence food wastage in the high‐income  countries (Gustavsson et al., 2011).  Empirical evidence indicates that per capita energy consumption varies widely across regions (see  Sections 5.3 and 5.4), resulting in significantly different CO2 emissions in per capita terms and per  unit economic activity, but that GDP per capita does not explain all variation (see Figures 5.16 and  5.19). While part of this variability can be attributed, inter alia, to population density, infrastructure  and resource endowments, social and cultural predispositions, such as lifestyle, also influence the  choice and consumption levels of energy and materials (Marechal, 2009; Tukker et al., 2010;  Sovacool and Brown, 2010). Historic data show a clear increase at the global level of key  consumption activities of households that contribute to emissions, such as personal travel by car,  intake of meat and fossil fuel consumption (Mont and Plepys, 2008). Energy intensity, which  depends on behaviour at the individual and economy‐wide level, is therefore one of the key  determinants of emissions in the decomposition analysis. Behaviour is not only an implicit and  relevant driver of emissions, but also equally important a potential agent for change in emissions.   Apart from individuals and households, companies and organizations also contribute to emissions,  through both direct and indirect use of energy. Businesses, policy makers, as well as non‐ governmental consumer organizations also play a role in inducing behaviour change and therefore  indirectly changing emissions. Studies show that environmental values are important determinants  of willingness to accept climate change policy measures, and that values and norms are required for  climate policy support within public and private organizations (Biel and Lundqvist, 2012).   Technological solutions directed at improving resource productivity may not be sufficient for curbing  the environmental impact of consumption (Hunt and Sendhil, 2010). Complementary to eco‐   50 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  efficiency in production, sustainable development strategies may need to support sufficiency in  consumption, shifting from a culture of consumerism without limits to a society with less  materialistic aspirations (Mont and Plepys, 2008). This implies an addition to the focus on more  environmentally sound products and services; finding happiness with lower levels of material  consumption, especially in higher‐income countries (Hunt and Sendhil, 2010).  5.5.2    Factors driving change in behaviour  The literature differentiates between efficiency behaviours, (1) the purchase of more or less energy‐ efficient equipment (e.g., insulation), and (2) curtailment behaviours that involve repetitive efforts  to reduce energy use, such as lowering thermostat settings (Gardner and Stern, 1996). It is  suggested that the energy saving potential through efficiency behaviour is greater than that through  curtailment behaviour. However, energy‐efficient appliances can lead to an increase in demand for  the service due to the lower cost of these services, discussed in Section 5.6.2.  Behavioural economics studies anomalies in consumer’s energy choices but it is also used to design  approaches aimed at influencing and modifying those behaviours (see Sections 2.4 and 3.10.1).  There is evidence that consumers consistently fail to choose appliances that offer energy savings,  which, according to engineering estimates, more than compensate for their higher capital cost. In  analyses of appliance choices, Hausman (1979) and subsequent studies found implicit consumer  discount rates ranging from 25% to over 100% (Train, 1985; Sanstad et al., 2006). A variety of  explanations have been offered, including consumer uncertainty regarding savings, lack of liquidity  and financing constraints, other hidden costs, and the possibility that the engineering estimates may  overstate energy savings in practice. Recent ideas draw on bounded rationality, the notion that  consumers ‘satisfice’ rather than ‘optimize’ (Simon, 1957), the importance of non‐price product  attributes and consumers’ perceptions thereof (Lancaster, 1965; Van den bergh, 2008), and  asymmetric information and the principal‐agent problem (Akerlof, 1970; Stiglitz, 1988). From  psychology and behavioural economics come notions such as loss aversion (consumers place more  weight on avoiding a loss than on securing a gain of the same magnitude ((Kahneman et al., 1982);  see Greene(2011) for an application to energy efficiency), attention10 and the role of salience11 (Fiske  and Morling, 1996), priming (Richardson‐Klavehn and Bjork, 1988), affect (Slovic et al., 2002),  norms12 (Axelrod, 2006), a present‐bias in inter‐temporal decision making (O’Donoghue and Rabin,  2008; DellaVigna, 2009), and mental accounts (separate decision making for subsets of commodities,  (Thaler, 1999)). The literature is not unanimous, though, regarding the magnitude of the ‘energy  efficiency gap’ (Allcott and Greenstone, 2012).  Ayres et al. (2009) estimate that non‐price, peer‐comparison interventions can induce a  consumption response equivalent to a 17–29% price increase.13 Newell et al. (1999) provides  evidence that the United States room air conditioners energy efficiency gain since 1973 is only about  one quarter induced by higher energy prices, while another quarter is due to raised government  standards and labelling.   Behavioural interventions can be aimed at voluntary behavioural change by targeting an individual’s  perceptions, preferences, and abilities, or at changing the context in which decisions are made. Such  non‐price context interventions have been used across countries with varying degrees of success to  bring about behaviour change in consumption choices and patterns of energy use. These include  antecedent strategies (involving commitment, goal setting, information or modelling) and                                                                For example, Allcott (2011) indicates that 40% of US consumers do not consider a vehicle’s gasoline  consumption when purchasing a car.  11  Chetty et al. (2009) show that consumers’ reaction to taxes depends on the visibility and salience of the tax.  12  Responsiveness to norm‐based messages has been demonstrated in a number of domains (e.g. (Frey and  Meier, 2004; Cialdini et al., 2006; Salganik et al., 2006; Goldstein et al., 2008; Cai et al., 2009).  13  Similarly, with household water use, Ferraro and Price (2011) find that the social‐comparison effect is  equivalent to what would be expected if average prices were to increase by 12% to 15%.  10   51 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  consequence strategies (feedback or rewards) (Abrahamse et al., 2005; Fischer, 2008). As an  example, the Property Assessed Clean Energy (PACE) program tackles the high‐discount rate that  residential energy users ascribe to investments associated with energy‐efficiency retrofits of  buildings through providing local governments financing for retrofits of buildings repayable through  a supplement to property taxes (Ameli and Kammen, 2012). Various United States and United  Kingdom government agencies and the private sector, including some electric and water utilities,  have developed strategies collected under the rubrics Nudge (Thaler and Sunstein, 2009) and  Mindspace (Dolan et al., 2012). These programs involve elements such as increasing the salience of  financial incentives, invoking norms, providing information on social comparisons, and modifying the  choice architecture (the structure of the choice) including the default alternative.14 Laboratory  studies and small‐scale pilots have demonstrated a potential role for behavioural interventions, but  there is uncertainty on the scalability of these interventions and the level of impacts they can  achieve (Hunt and Sendhil, 2010).   The state of awareness and concern about climate change and the willingness to act is an important  underlying driver for voluntary reduction in energy consumption by individuals. Some studies  indicate that the provision of information, or awareness creation by itself, is unlikely to bring about  significant change in consumption behaviour and reduction in emissions (Van Houwelingen and Van  Raaij, 1989; Kollmuss and Agyeman, 2002; Jackson, 2005). Other studies indicate that awareness  creation and provision of information facilitates the deployment of energy‐efficient technologies.  The establishing of benchmarks for the energy consumption of homes and commercial buildings may  contribute to reduce information asymmetries in the marketplace and to lower the discount rates  used by consumers to evaluate future efficiency gains (Cox et al., 2013). Coller and Williams (Coller  and Williams, 1999) suggest that information about energy consumption will result in a 5% decline in  discount rates for energy decisions made by the median population, an estimate that is adopted by  Cox et al. (Cox et al., 2013).  Rewards are seen to have effectively encouraged energy conservation, though with possibly short‐ lived effects (Dwyer and Leeming, 1993; Geller, 2002)(Geller, 2002). Feedback has also proven to be  useful, particularly when given frequently (Becker et al., 1981), while a combination of strategies is  generally found to be more effective than applying any one strategy (Abrahamse et al., 2005).  Ability to change, or opportunities, is also essential, and can be constrained by institutional and  physical structures. Old habits are also seen as a strong barrier to changing energy behaviours (Pligt,  1985; Kollmuss and Agyeman, 2002; Mont and Plepys, 2008; Whitmarsh, 2009).  5.6   Technological change  5.6.1    Contribution of technological change to mitigation  The IPCC Fourth Assessment Report (AR4) acknowledged the importance of technological change as  a driver for climate change mitigation (IPCC, 2007a): p. 149‐153; 218‐219). It also gave an extensive  review of technological change and concluded, among other things, that there is a relationship  between environmental regulation and innovative activity on environmental technologies, but that  policy is not the only determinant for technological change. It also discussed the debate around  technology push and market pull for technological change, the role of different actors and market  failures around technological innovation. Since 2007, more studies have documented improvements  of energy efficiency and the impact of different drivers, including technological change, on the  energy intensity, e.g., (Fan and Xia; Sheinbaum et al., 2011; Wu et al., 2012).                                                                14  UK Cabinet Office (2012).    52 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  5.6.1.1    Technological change: a drive towards higher or lower emissions?  Previous assessment reports have focused on the contribution of technological change in reducing  GHG emissions. The rising emissions in emerging economies and accompanied rapid technological  change, however, point at a question of whether technological change might also lead to rising  emissions  in developed and developing countries. Due to a combination of rebound effects (see  Section 5.6.2) and an observed tendency towards cost‐saving innovations, the rebound effect could  be enhanced so much that energy‐saving technological change could indirectly lead to an increase in  emissions (Fisher‐Vanden and Ho, 2010). Probably more importantly, technological change may  favour non‐mitigation issues over reduction of GHG emissions. For example, compact cars in the  1930s have a similar fuel consumption rate to compact cars in the 1990s, but have far advanced in  terms of speed, comfort, safety, and air pollution (Azar and Dowlatabadi, 1999).   The energy sector is of great importance to technological change and climate change mitigation.  Changes in the energy intensity that are not related to changes in the relative price of energy are  often called changes in the autonomous energy‐efficiency index (Kaufmann, 2004; Stern, 2010). How  do macro‐economic factors affect differences in energy efficiency between countries and changes  over time? Using country‐based case study approach, the general trend at the macro‐level over the  20th century in the United States, the United Kingdom, Japan, and Austria has been to greater  energy efficiency (Warr et al., 2010).   Recent research investigates the factors that affect the adoption of energy‐efficiency policies or  energy‐efficiency technology  (Matisoff, 2008; Fredriksson et al., 2004; Gillingham et al., 2009;  Linares and Labandeira, 2010; Wei et al., 2009; Popp, 2011; Stern, 2010). Differences in endowments,  preferences, or the state of technology create differences in the adoption of energy‐efficiency  technologies across countries and among individuals over time. The rate of adoption may also be  influenced by market failures such as environmental externalities, information access, and liquidity  constraints in capital markets, and behavioural factors. Behavioural factors are discussed in Section  5.5.2. The variation of implementation of energy‐efficiency measures varies greatly, both between  countries and between sectors and industries, especially if developing countries are taken into  account (Sanstad et al., 2006).  5.6.1.2    Historical patterns of technological change There is ample evidence from historical studies, for instance in the United States, Germany, and  Japan, that technological change can affect energy use (Carley, 2011b); (Welsch and Ochsen, 2005);  (Unruh, 2000). In Japan, it has also shown to be a driver for reduction of CO2 emissions (Okushima  and Tamura, 2010). Technological change is also a dominant factor in China’s fast‐declining energy  intensity until 2003 (Ma and Stern, 2008); but between 2003 and 2010, energy intensity declined  only slightly (IEA, 2012).  Technological change in the energy sector is best studied. Several studies find that technological  change in energy was particularly pronounced in periods with a great political sense of urgency  and/or energy price hikes, such as during oil crises (Okushima and Tamura, 2010); (Karanfil and  Yeddir‐Tamsamani, 2010). Wilbanks (2011) analyzes the discovery of innovations and argues that  only with a national sense of threat and the entailing political will it is worthwhile and possible to set  up an “exceptional R&D” effort in the field of climate change mitigation. Aghion et al. (Aghion et al.,  2012) conclude an increase in clean technology patenting in the auto industry as a consequence of  policy‐induced increases in energy prices. In a study on 38 countries, Verdolini and Galeotti (2011b)  find that technological opportunity and policy, proxied by energy prices, affect the flow of  knowledge and technological spillovers.   There is more evidence supporting the conclusion that policy matters as a part of systemic  developments. Dechezleprêtre (2008) find that the Kyoto Protocol has a positive impact on  patenting and cross‐border technology transfer, although they did not evaluate the impact of those  on emissions. In a study on photovoltaic (PV) technology in China, a policy‐driven effort to catch up    53 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  in critical technological areas related to manufacturing proved successful, although it also mattered  that capabilities could be built through the returning of a Chinese diaspora (de la Tour et al.,  2011).(Calel and Dechezleprêtre, 2012) show that the European Union Emissions Trading System led  to an increase in climate technology‐related patents in the European Union.  5.6.2    The rebound effect  Section 3.9.5 distinguishes between ‘direct’ and ‘indirect’ rebound effect. Direct rebounds appear  when, for example, an energy‐efficient car has lower‐operating costs encouraging the owner to drive  further (Sorrell, 2007). In addition, this could apply to a company where new, more energy efficient  technology reduces costs and leads to an increase in production. Indirect rebounds (Lovins, 1988;  Sorrell, 2007) appear when increased real income is made available by saving energy costs that are  then used to invest or purchase other goods and services that emit GHG emissions (Berkhout et al.,  2000; Thomas and Azevedo, 2013). For example, savings in fuel due to a more‐efficient car provides  more disposal income that could be spent on an additional holiday. These could include substitution  or income effect or changes in consumption patterns (Thomas and Azevedo, 2013). Economy‐wide  changes include market price effects, economic growth effects, and adjustments in capital stocks  that result in further increases in long‐run demand response for energy (Howarth, 1997).  Rebound effects are context‐specific, making it difficult to generalize on their relative size and  importance. Being context‐specific means that there is evidence of both negative rebound effects  where further energy saving are induced beyond the initial savings and ‘backfire’ where the rebound  effects exceed the initial saving (Gillingham et al., 2013; Chakravarty et al., 2013; Saunders, 2013).  There is much debate on the size of the rebound effect with considerably more evidence on direct  rebounds than on indirect rebounds. There are numerous studies relying predominately on  econometric techniques to evaluate rebounds. A comprehensive review of 500 studies suggests that  direct rebounds are likely to be over 10% and could be considerably higher (i.e., 10% less savings  than the projected saving from engineering principles). Other reviews have shown larger ranges with  Thomas and Azevedo (Thomas and Azevedo, 2013) suggesting between 0 and 60%. For household‐ efficiency measures, the majority of studies  show rebounds in developed countries in the region of  2045% (the sum of direct and indirect rebound effects), meaning that efficiency measures achieve  6580% of their original purposes (Greening et al., 2000; Bentzen, 2004; Sorrell, 2007; Sorrell et al.,  2009; Haas and Biermayr, 2000; Berkhout et al., 2000; Schipper and Grubb, 2000; Freire González,  2010). For private transport, there are some studies that support higher rebounds, with Frondel et  al.(Frondel et al., 2012) findings rebounds of between 57 and 62%.  There is evidence to support the claim that rebound effects can be higher in developing countries  (Wang et al., 2012b; Fouquet, 2012; Chakravarty et al., 2013). Roy (2000) argues that rebound  effects in the residential sector in India and other developing countries can be expected to be larger  than in developed economies because high‐quality energy use is still small in households in India and  demand is very elastic (van den Bergh, 2010; Stern, 2010; Thomas and Azevedo, 2013). However,  there is considerable uncertainty of the precise scale of rebound effects in developing countries with  more research required (Thomas and Azevedo, 2013; Chakravarty et al., 2013). In terms of  developed countries, Fouquet (Fouquet, 2012) provides evidence on diminishing rebound effects in  developed countries due to less inelastic demand for energy.  While generalization is difficult, circumstances where rebounds are high is when energy costs form a  large proportion of total costs (Sorrell, 2007). Rebounds effects are often diminished where energy‐ efficiency improvements are coupled with an increase in energy prices. For industry, targeted  carbon‐intensity improvements can reduce costs and therefore prices and subsequently increase  output (Barker et al., 2007). Therefore, the relative scale of the saving is a good indicator of the  potential size of the rebound effect. In conclusion, rebound effects cannot be ignored, but at the  same time do not make energy‐efficiency measures completely redundant. By considering the size of  the rebound effect, a more‐realistic calculation of energy‐efficiency measures can be achieved    54 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  providing a clearer understanding of their contribution to climate policy. Particular attention is  required where efficiency saving are made with no change in the unit cost of energy.  5.6.3    Infrastructure choices and lock in Infrastructure in a broad sense covers physical, technological, and institutional categories but is  often narrowed down to long‐lasting and capital‐intensive physical assets to which public access is  allowed, such as transport infrastructure (Ballesteros et al., 2010; Cloete and Venter, 2012). The  assessment in this part focuses on the narrower physical part. Among physical infrastructure are  buildings, roads and bridges, ports, airports, railways, power, telecom, water supply and waste  water treatment, irrigation systems, and the like. Energy consumption and CO2 emissions vary  greatly between different types of infrastructure. Infrastructure choices reflect the practice at the  time of investment but they have long‐lasting consequences. The infrastructure and technology  choices made by industrialized countries in the post‐World War II period, at low energy prices, still  have an effect on current worldwide GHG emissions. Davis et al. (2010) estimate the commitment to  future emissions and warming by existing CO2–emitting devices, totalling to 500 (280700) GtCO2  between 2010 and 2060, and an associated warming of 1.3°C (1.1°C to 1.4°C).   Transport is a case in point. Air, rail, and road transport systems all rely on a supporting  infrastructure, and compete for distances in the range of 1500km. Of these options, railways  typically have the lowest emissions, but they require substantial infrastructure investments. Similarly,  for urban transport, public transport requires substantial infrastructure investments to provide  mobility with relatively low‐emission intensities. At the same time, existing roads are designed for  use for decades and consequently automobiles remain a major means for mobility. In United States  cities, 2030% of the land‐area is used for roads, the corresponding share for major cities in Asia is  1012% (Banister and Thurstain‐Goodwin, 2011; Banister, 2011a; b). But the emerging megacities  around the world are associated with population expansion and large‐scale increase in infrastructure  supply. Investment in urban physical investment in these emerging megacities will have a significant  long‐lasting impact on GHG emissions. Investment in waste disposal facilities (incinerators) is an  example of a path dependency and lock‐in of an industry barrier that will prevent material efficiency  strategies for a long period of time. A recent study proves how this lock‐in effect in place such as  Denmark, Sweden, Germany, or the Netherlands is threatening recycling and encouraging the  shipment of waste that otherwise could be treated locally with less environmental cost (Sora and  Ventosa, 2013).  Carley (2011a) provides historical evidence from the United States electricity sector indicating that  crucial drivers—market, firm, government, and consumer—can work together to improve efficiency,  but that they can also lead to ‘‘persistent market and policy failures that can inhibit the diffusion of  carbon‐saving technologies despite their apparent environmental and economic advantages” (Unruh,  2000, 2002).   Avoiding the lock‐in in emission‐intensive physical infrastructure is highly important to reduce  emissions not only in the short run but also far into the future. At the planning stage, when choice of  materials and construction are made, a forward‐looking life‐cycle assessment can help to reduce  undesired lock‐in effects with respect to the construction and operation of large physical  infrastructure.  5.7   Co‐benefits and adverse side‐effects of mitigation actions  The implementation of mitigation policies and measures can have positive or negative effects on  broader economic, social, and/or environmental objectivesand vice versa. As both co‐benefits and    55 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  adverse side‐effects occur, the net effect is sometimes difficult to establish (Holland, 2010).15 The  extent to which co‐benefits and adverse side‐effects will materialize in practice as well as their net  effect on social welfare differ greatly across regions, and is strongly dependent on local  circumstances, implementation practices, as well as the scale and pace of the deployment of the  different mitigation measures (see Section 6.6). Section 4.8 relates co‐benefits to sustainable  development, Section 5.2 covers the historic emission trends of many substances related to air  quality co‐benefits and adverse side‐effects, Section 6.6 covers the forward‐looking perspective, and  the sectoral dimensions are discussed in Sections 7.9, 8.7, 9.7, 10.8, and 11.7. While Section 12.8  focuses on co‐effects in cities, Chapter 15 considers the policy implications. This section looks at co‐ benefits and adverse effects from a macro‐perspective to understand their role in decision making  for climate change mitigation and sustainable development. We focus on cross‐sectoral air pollution  literature and the role of pollutant emission trends and briefly discuss the difficulty for assessing the  role of co‐benefits and adverse effects as an underlying driver when it plays a role for GHG‐ mitigation decisions. Figure 5.21 offers a picture of the connection between climate change and  other social and environmental objectives through policies affecting the emissions of various  substances. The following chapters will assess many of these interactions between air pollutants  associated with the combustion of fossil fuels and their direct and indirect impacts.    Figure 5.21. Impacts of and links between selected substances emitted to the atmosphere. Adopted from (UNEP, 2012). The quantitative key findings of the AR4 were three‐fold: First, the reduction of fossil fuel  combustion will lead to the reduction of a number of air pollutants that interact with a number of  policy objectives (see Figure 7.8). Second, the policy costs of achieving air pollution objectives  through direct control measures decrease as a result of mitigation policies. Third, monetized health  benefits counterbalance a substantial fraction of mitigation costs, even exceeding them in certain  cases, particularly in developing countries (Barker et al., 2008). The next section will assess new                                                                Co‐benefits and adverse side‐effects describe co‐effects without yet evaluating the net effect on overall  social welfare. Please refer to Sections 3.6.3 and 4.8.2 as well as to the glossary in Annex I  15   56 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  literature that relates to the third finding while the post‐AR4 literature on the first two findings is  presented in the sector chapters and summarized in Section 6.6.  5.7.1    Co‐benefits  A substantial share of estimated co‐benefits is related to improving health through limiting air  pollution while reducing GHG emissions. Estimates in the literature for the monetized air quality co‐ benefits from climate change mitigation range from 2 to 420 USD2010/tCO2, and co‐benefits in  developing countries around twice those in industrialized countries (see Nemet et al., 2010a) for a  review and (West et al., 2013) for the high estimate. The gap between developing and industrialized  countries results from lower levels of air pollution control and higher pollution levels in the former  countries, and thus the greater potential for improving health, particularly in the transport and  household energy demand sectors (Markandya et al., 2009; Nemet et al., 2010b; West et al., 2013;  Shukla and Dhar, 2011). In industrialized countries, substantial reductions in air pollutant emissions  have already occurred in the absence of climate policy and further tightening of air regulations is  underway (Rao et al., 2013). If climate policy provides only small incremental reductions, then the  co‐benefit is small (see Section 3.6.3), while large emission reductions are expected to yield  substantial air quality co‐benefits and associated cost savings (see Section 6.6.2).  Much of the literature assessed in AR4 did not explicitly analyze policies targeted at reducing air  pollutionthereby neglecting the associated opportunity costs of mitigation polices (Bollen et al.,  2009; Edenhofer et al., 2013). But for countries and regions that do not have or do not enforce  current air quality regulations, it is important to consider expected future air pollution policies.  Rapidly industrializing developing countries may follow the pattern of developed countries and  adopt regulations to improve local air quality (and provide immediate local health and  environmental benefits) before focusing on climate policy (Nemet et al., 2010b; Klimont et al.,  2013a) . If this is indeed the case, the co‐benefits of climate policy will be much smaller. Figure 5.22  shows the declining trend in SO2‐emission intensity per CO2 emissions (see Section 5.2 for trends in  global SO2 emissions). It shows that assumptions about the extrapolation of the historic trends into  the future will be a major determinant of future co‐benefits estimates (Burtraw and Evans, 2003;  Bell et al., 2008), see Section 6.6.2.7 for an example from the scenario literature).  Due to a lack of a counterfactual historic baseline for other policies, it is not possible to determine a  clean ex‐post measure for the co‐benefits of climate policies such as the Kyoto Protocol. But it is  clear that drivers for fossil fuel combustion affect both CO2 emissions and SO2 emissions (see van  Vuuren et al. (van Vuuren et al., 2006)).        57 of 94    Final Draft      Chapter 5  IPCC WGIII AR5    Figure 5.22. Trends for SO2 per CO2 emissions per region over 20002010. For CO2: territorial, excluding AFOLU and Waste: (Data Source: (JRC/PBL, 2012)). For SO2, data source: (Klimont et al., 2013b). Regions are defined in Annex II.2.   Box 5.5. The Chinese experience with co-benefits from a cross-sectoral perspective (see sections 7.9, 8.7, 9.7, 10.9, and 11.8 for sectoral effects) Pan et al. (Pan et al., 2011) estimate the amount of green jobs in three sectors (energy,  transportation, and forestry) and the result suggests a number at least 4.5 million in 2020 in China.  The wind power industry in China, including power generation and turbine manufacturing, has  created 40,000 direct jobs annually between 2006 and 2010 (Pan et al., 2011). Beijing’s ambitious  metro‐system plan, which includes 660 km by 2015 and another 340 km during 2016–2020,could  bring more than 437,000 jobs each year (Pan et al., 2011). China’s forestation activities could create  as many as 1.1 million direct and indirect jobs annually during 2011–2020 to achieve its 2020 goals  (Pan et al., 2011).  In 2007, China called for a more environmentally friendly and resource‐saving models of production  and consumption (Pan, 2012). Twelve out of 17 mandatory targets in the 12th five‐year (2011–2015)  plan are related to the protection of natural resources and the environment; the rest are related to  the improvement of social welfare (Pan, 2012). The actions taken under the five‐year plan include  progressive pricing for electricity consumption; implementation of energy consumption quota,  disaggregated emission targets; emissions‐trading schemes; initiatives for eco‐cities and low‐carbon  cities; and upgraded building codes with improved enforcement (Pan, 2012).  5.7.2    Adverse side‐effects  There are also adverse side‐effects associated with mitigation. A comprehensive discussion is given  in the following chapters (612), while this section presents some examples in the context of air  pollution. While many low‐carbon energy supply technologies perform better than pulverized coal  technologies for most air pollutants, some solar energy technologies, for example, have comparable  or even higher life‐cycle emissions of SO2 (see Figure 7.8 in Section 7.9.2). Desulphurization of  existing coal power plants, however, requires additional consumption of coal in the thermal power  sector implying higher CO2 emissions for a given electricity output (Pan, 2013). While CO2 capture    58 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  processes reduce SO2 emissions at the same time, some carbon dioxide capture and storage (CCS)  technologies would imply an increase in NOx and/or ammonia (NH3) emissions (Koornneef et al.,  2012).  For the displacement of fossil‐based transport fuels with biofuels, many studies indicate lower  carbon monoxide and hydrocarbon emissions, but NOx emissions are often higher. Next‐generation  biofuels are expected to improve performance, such as the low particulate matter emissions from  lignocellulosic ethanol (see Hill et al. (Hill et al., 2009); Sathaye et al. (Sathaye et al., 2011)) and  Sections 8.7 and 11. A.6). In the buildings sector, the most important health risks derive from  insufficient ventilation practices in air‐tight buildings (Section 9.7).  5.7.3    Complex issues in using co‐benefits and adverse side‐effects to inform policy  Mitigation options that improve productivity of energy, water, or land use yield, in general, positive  benefits. The impact of other mitigation actions depend on a wider socio‐economic context within  which the action is implemented (Sathaye et al., 2007). A complete incorporation of co‐benefits and  adverse side‐effects into climate policy is complicated, but it is part of a shift of the development  paradigm towards sustainability (Pan, 2012).  Co‐benefits are pervasive and inseparable (Grubb et al., 2013). It is not possible to ‘separate’ each  benefit with different decisions: both technically and politically, most decisions involve multiple  dimensions. In addition, most suggested policy changes involve large changes in the policy  environment as opposed to the concept of marginal changes (see also Section 3.6.3). Finally, many  effects are measured in very different metrics or are not quantified at all. As an example, whereas  local air quality co‐benefits are measured in health terms, energy security is typically measured with  indicators of the sufficiency of domestic resources (e.g., dependence on fossil fuel imports) and  resilience of energy supply (see Sections 6.6 and 7.9 for details). All these characteristics make a  comprehensive analysis of co‐benefits and adverse side‐effects of a particular policy or measure  challenging. This is why a synthesis of results from different research communities is crucial for  robust decision making (see Section 6.6).  Despite the difficulties, side‐effects from climate policy are important for policy design (see  Section 15.2.4).Costs of mitigation policies are over‐ or under‐estimated when co‐benefits and  adverse side‐effects are not included (see Sections 3.6.3 and 6.3.6). Co‐benefits estimates are  particularly important for policymakers because most of the climate benefits are realized decades  into the future while most co‐benefits, such as improvement in air quality, are realized  immediately(Barker et al., 2008; Nemet et al., 2010b; Shindell et al., 2012, p.  ; Jack and Kinney,  2010; Henriksen et al., 2011).  5.8   The system perspective: linking sectors, technologies and consumption  patterns  Between 1970 and 2010 global greenhouse gas emissions have increased by approximately 80%. The  use of fossil fuels for energy purposes has been the major contributor to GHG emissions. Emissions  growth can be decomposed in population growth and per capita emissions growth. Population  growth is a major immediate driver for global GHG‐emissions trends. Global population grew from  3.7 to 6.9 billion. The largest growth rates are found in MAF.  GHG emissions can be attributed to regions according to the territorial location of emissions, or  alternatively emissions can be attributed to the consumption of goods and services, and located to  regions where consumption takes place. There is an emerging gap between territorial and  consumption‐based emissions, signalling a trend where a considerable share of CO2 emissions from  fossil fuel combustion in developing countries is released in the production of goods and services  exported to developed countries. At a regional level, OECD‐1990 is the largest net importer of CO2  embedded in trade, while ASIA is the largest net exporter. This emerging gap opens questions about    59 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  the apparent decoupling between economic growth and GHG emissions in several Annex I countries;  when consumption‐related emissions are taking into account both GDP and GHG emissions have  grown. Yet, a robust result is that, between 2000 and 2010, the developing country group has  overtaken the developed country group in terms of annual CO2 emissions from fossil fuel  combustion and industrial processes, from both territorial and consumption perspectives.  When considering per capita emissions, rather than aggregate GHG emissions, other trends become  visible. Global average per capita GHG emissions have shown a rather stable trend over the last  40 years. This global average, however, masks differences between regions and sectors. A strong  correlation appears between per capita income and per capita GHG emissions both from a cross‐ country comparison on income and emission levels, and when considering income and emissions  growth. The relation is most clearly for the sectors’ energy, industry, and transport (Section 5.3.5),  and holds despite the reduction in the average emission intensity of production, from 1.5 to  0.73 kgCO2eq/Int$2005 over the same 40‐year period.  ASIA had low per capita emission levels in 1970, but these increased steadily, by more than 150%.  The EIT region showed a rapid increase in per capita emissions between 1970 and 1990, and a sharp  drop immediately after 1990. In 2010, per capita emissions are comparable in ASIA, LAM, and MAF  [5.2, 6.4, and 5.4 tCO2eq/yr, respectively] but per capita GHG emissions in OECD‐1990 and EIT are  still higher by a factor of 2 to 3 [14.1 and 11.9 tCO2eq/yr, respectively]. Also, between 1970 and 2010,  per capita land‐use related emissions decreased, but fossil fuel‐related emissions increased. Regions  vary greatly with respect to the income trends. The OECD‐1990 and LAM countries showed a stable  growth in per capita income, which was in the same order of magnitude as the GHG‐intensity  improvements, so that per capita emissions remained almost constant and total emissions increased  by the rate of population growth. The EIT showed a decrease in income around 1990, which together  with decreasing emissions per output and a very low population growth led to a robust decrease in  overall emissions. The MAF sector also shows a decrease in GDP per capita but a high population  growth led to a robust increase in overall emissions. Emerging economies in Asia showed very high  economic growth rates; rapidly expanding industries resulted in sharply increasing emissions. In  2010, ASIA emitted more than half of worldwide industry‐related emissions. ASIA showed both the  highest economy‐wide efficiency improvements measured as output per emissions, and the largest  growth in per capita emissions.  The underlying drivers for economic growth are diverse and vary among regions and countries.  Technological change and human capital are key underlying drivers, but some authors also  underscore the availability of energy resources to play a central role in economic growth. Economic  growth is strongly correlated to growth in energy use, and the direction of causality is not clearly  established. At the global level, per capita primary energy consumption rose by 29% from 1970 to  2010, but due to population growth total energy use has increased much more140% over the same  period.  Energy‐related GHG emissions can be further decomposed in two additional immediate drivers:  energy intensity and carbon intensity. Energy intensity has declined globally in all developed and  major developing countries including India and China. This decline can be explained through  technological changes, the effects of structural changes, and the substitution of other inputs such as  capital and labour used. These historical improvements in energy intensities, however, have not  been enough to compensate the effect of GDP growth, thus, increasing energy consumption over  time as a result.    In addition, energy resources have historically become less carbon‐intensive, though increased use  of coal, relative to other resources, since 2000 has changed the trends exacerbating the burden of  energy‐related GHG emissions. Estimates of the resources of coal and conventional plus  unconventional gas and oil are very large; indicating that resource scarcity has not been and will not  be an underlying driver for decarbonization.    60 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  The immediate drivers that directly affect GHG emissions, namely population, GDP per capita,  energy intensity and carbon intensity, are affected, in turn, by underlying drivers as described in  Figure 5.1. These underlying drivers include resource availability, development status and goals,  level of industrialization and infrastructure, international trade, urbanization, technological changes,  and behavioural choices. Among these, infrastructure, technological changes and behavioural  choices appear to be critical but, even though their influences on other drivers is well established,  the magnitude of this impact remains difficult to quantify.   Co‐benefits have large potential to contribute to emission reductions, but its historic contribution is  not established. Infrastructural choices have long‐lasting effects directing the development path to  higher or lower energy and carbon intensities. Infrastructure also guides the choices in technological  innovation. Technological change affects both income and emission intensity of income; it can lead  to both increasing and decreasing GHG emissions. Historically, innovation increased income but also  resource use, as past technological change has favoured labour productivity increase over resource  efficiency. There is clear empirical evidence that prices and regulation affect the direction of  innovations. Innovations that increase energy efficiency of appliances often also lead to increased  use of these appliances, diminishing the potential gains from increased efficiency, a process called  ‘rebound effect’.   Behaviour and life‐styles are important underlying drivers affecting the emission intensity of  expenditures through consumption choices and patterns for transportation modes, housing, and  food. Behaviour and lifestyles are very diverse, rooted in individuals' psychological traits, cultural,  and social context, and values that influence priorities and actions concerning climate change  mitigation. Environmental values are found to be important for the support of climate change  policies and measures. Chapter 4 discusses formal and civil institutions and governance in the  context of incentivizing behavioural change. There are many empirical studies based on experiments  showing behavioural interventions to be effective as an instrument in emission reductions, but not  much is known about the feasibility of scaling up experiments to the macro economy level.  As described across the different sections of the chapter, factors and drivers are interconnected and  influence each other and, many times, the effects of an individual driver on past GHG emissions are  difficult to quantify. Yet historic trends reveal some clear correlations. Historically, population  growth and per capita income growth have been associated with increasing energy use and  emissions. Technological change is capable to substantially reduce emissions, but historically, labour  productivity has increased more compared to resource productivity leading to increased emissions.  Regulations and prices are established as directing technological change towards lower emission  intensities. Behavioural change is also established as a potentially powerful underlying driver, but  not tested at the macro level. Policies and measures can be designed and implemented to affect  drivers but at the same time these drivers influence the type of policies and measures finally  adopted. Historic policies and measures have proved insufficient to curb the upward GHG emissions  trends in most countries. Future policies need to provide more support for emission reductions  compared to policies over the period 19702010, if the aim is to change the future GHG emissions  trends.  5.9   Gaps in knowledge and data   There is a need for a more timely and transparent update of emission estimates. The collection  and processing of statistics of territorial emissions for almost all countries since 1970, as used in  Section 5.2, is far from straightforward. There are multiple data sources, which rarely have well‐ characterized uncertainties. Uncertainty is particularly large for sources without a simple  relationship to activity factors, such as emissions from LUC, fugitive emissions, and gas flaring.  Formally estimating uncertainty for LUC emissions is difficult because a number of relevant  processes are not well‐enough characterized to be included in estimates. Additionally, the    61 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  dependence of the attribution of emissions to sectors and regions on the relative weight given to  various GHGs is often not specified.   The calculation of consumption‐based emissions (in addition to territorial emissions) is  dependent on strong assumptions. The calculations require an additional layer of processing on  top of the territorial emissions, increasing uncertainties without a clear characterization of the  uncertainties. The outcomes presented in sections 5.3.1 and 5.3.3.2 are only available for years  since 1990.    Empirical studies that connect GHG emissions to specific policies and measures or underlying  drivers often cannot be interpreted in terms of causality, have attribution problems, and  provide competing assessments. Statistical association is not the same as a chain of causality,  and there are competing explanations for correlations. Studies can attribute changes in emissions  to changes of activities when all other things are kept equal, but historically, all other things  rarely are equal. Section 5.3 identifies population, income, the economic structure, the choice of  energy sources related to energy resource availability and energy price policies as proximate and  underlying drivers for greenhouse gas emissions. But for most demography variables other than  the population level, the literature provides competing assessments; different studies find  different significant associations, and at different levels. Underlying drivers work in concert and  cannot be assessed independently. From a cause‐effect perspective, there is, for instance, no  conclusive answer whether ageing, urbanization, and increasing population density as such lead  to increasing or decreasing emissions; this depends on other underlying drivers as well. The  results from the literature are often limited to a specific context and method. Our understanding  could benefit from a rigorous methodological comparison of different findings (Sections 5.3.2;  5.6; 5.7).   It is debated whether greenhouse gas emissions have an ‘autonomous’ tendency to stabilize at  higher income levels (Section 5.3.3.1). It is agreed that economic growth increases emissions at  low‐ and middle‐income levels. With respect to energy, there are competing views whether  energy availability is a driver for economic growth, or inversely that economic growth jointly with  energy prices drives energy use, or that the causality depends on the stage of development  (Sections 5.3.3.1 and 5.3.4).   The net effect of trade, behaviour, and technological change as a determinant of a global  increase or decrease of emissions is not established (Sections 5.4.2; 5.6.1; 5.7). There is evidence  that the social, cultural, and behavioural context is an important underlying driver, and there are  case studies that identify emission reductions for specific policies and technologies. For  technology, empirical studies that ask whether innovations have been emission‐saving or  emission‐increasing are limited in scope (Section 5.6.1). There is a rich theory literature on the  potential of innovations to make production energy—or emission efficient—but evidence on the  macro‐effects and the rebound effect is still context‐dependent (Section 5.6.2). How much  carbon is exactly locked in existing physical infrastructure is uncertain and gaps of knowledge  exist in how long physical infrastructure like housing, plants, and transport infrastructure typically  remains in place in which geographical context (Section 5.6.3). Finally, most if not all of the  literature on co‐benefits and risk tradeoffs focuses on future potential gains. There is a total  absence of empirical assessment about the role that co‐benefits and adverse sideeffects have  played, historically, in policy formation and GHG emissions (Section 5.7).    62 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  5.10   Frequently Asked Questions  FAQ 5.1. Based on trends in the recent past, are GHG emissions expected to continue to  increase in the future, and if so, at what rate and why?  Past trends suggest that GHG emissions are likely to continue to increase. The exact rate of increase  cannot be known but between 1970 and 2010, emissions increased 79%, from 27 Gt of GHG to over  50 Gt (Figure 5.2). Business‐as‐usual would result in that rate continuing. The UN DESA World  Population Division expects human population to increase at approximately the rate of recent  decades (Section 5.3.2.1) of this report. The global economy is expected to continue to grow  (sections 5.3.3 and 5.4.1), as well as energy consumption per person (sections 5.3.4.1 and 5.5.1). The  latter two factors already vary greatly among countries (Figure 5.16), and national policies can affect  future trajectories of GHG emissions directly as well as indirectly through policies affecting economic  growth and (energy) consumption (Section 5.5). The existing variation and sensitivity to future policy  choices make it impossible to predict the rate of increase in GHG emissions accurately, but past  societal choices indicate that with projected economic and population growth, emissions will  continue to grow (Section 5.8).  FAQ 5.2. Why is it so hard to attribute causation to the factors and underlying drivers  influencing GHG emissions?  Factors influencing GHG emissions interact with each other directly and indirectly, and each factor  has several aspects. Most things people produce, consume, or do for recreation result in GHG  emissions (sections 5.3 and 5.5). For example, the food chain involves land use, infrastructure,  transportation, and energy production systems (Section 5.3). At each stage, emissions can be  influenced by available agricultural and fishing technologies (Section 5.6), by intermediaries along  the supply chain (Section 5.4), by consumers and by technology choices (Section 5.5). Technology  and choice are not independent: available technologies affect prices, prices affect consumer  preferences, and consumer preferences can influence the development and distribution of  technologies (Sections 5.5). Policies, culture, traditions, and economic factors intervene at every  stage. The interaction of these factors makes it difficult to isolate their individual contributions to  carbon emissions growth or mitigation (Section 5.8). This interaction is both a cause for optimism,  because it means there are many pathways to lower emissions, and a challenge because there will  be many potential points of failure in even well‐designed plans for mitigation.  FAQ 5.3. What options, policies, and measures change the trajectory of GHG emissions?  The basic options are to have individuals consume less, consume things that require less energy, use  energy sources that have lower‐carbon content, or have fewer people. Although inhabitants of the  most developed countries have the option to consume less, most of the human population is located  in less‐developed countries and economies in transition where population growth is also higher  (Section 5.3.2.). In these countries, achieving a ‘middle‐class lifestyle’ will involve consuming more  rather than less (Section 5.3.3.2). Accepting that population will continue to grow, choices will  involve changes in technology and human behaviour, so that the production and use of products and  services is associated with lower rates of GHG emissions (technology Section 5.6), and consumers  choose products, services, and activities with lower‐unit GHG emissions (behaviour Section 5.5).  FAQ 5.4. What considerations constrain the range of choices available to society and their  willingness or ability to make choices that would contribute to lower GHG emissions?  Choices are constrained by what is available, what is affordable, and what is preferred (Section 5.3.3).  For a given product or service, less carbon‐intensive means of provision need to be available, priced  accessibly, and appeal to consumers (Section 5.3.4.2). Availability is constrained by infrastructure  and technology, with a need for options that are energy‐efficient and less‐dependent on fossil fuels  (Section 5.3.5). The choice of what to consume given the availability of accessible and affordable    63 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  options is constrained by preferences due to culture, awareness, and understanding of the  consequences in terms of emissions reduction (sections 5.5.1, 5.5.2). All of these constraints can be  eased by the development of alternative energy generation technologies and distribution systems  (Section 5.6), and societies that are well‐informed about the consequences of their choices and  motivated to choose products, services, and activities that will reduce GHG emissions (sections 5.5.3,  5.7).      64 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  References  Abrahamse W., L. Steg, C. Vlek, and T. Rothengatter (2005). A review of intervention studies aimed  at household energy conservation, Journal of Environmental Psychology 25 273–291 pp. .  Ackerman F., M. Ishikawa, and M. Suga (2007). The carbon content of Japan‐US trade, Energy Policy  35 4455–4462 pp. .  Ackerman K.V., and E.T. Sundquist (2008). Comparison of two US power‐plant carbon dioxide  emissions data sets, Environmental Science & Technology 42 5688–5693 pp. (DOI:  10.1021/Es800221q), (ISSN: 0013‐936X).  Aghion P., A. Dechezleprêtre, D. Hemous, R. Martin, and J. Van Reenen (2012). Carbon Taxes, Path  Dependency and Directed Technical Change: Evidence from the Auto Industry. London, UK. 76 pp.  Aghion P., and P. Howitt (2009). The Economics of Growth. MIT Press, Cambridge  Mass., (ISBN:  9780262012638). .  Aichele R., and G. Felbermayr (2012). Kyoto and the carbon footprint of nations, J. Environmental  Economics and Management 63 336–354 pp. .  Aichele R., and G. Felbermayr (2013). Estimating the effects of Kyoto on bilateral trade flows using  matching econometrics, The World Economy (DOI: 0.1111/twec.12053).  Akerlof G.A. (1970). The market for ‘lemons’: Quality uncertainty and the market mechanism, The  Quarterly Journal of Economics 84 488–500 pp. (DOI: 10.2307/1879431), (ISSN: 00335533).  Alam S.S., A. Khatibi, M.I.S. Ahmad, and H.B. Ismail (2008). Factors affecting e‐commerce adoption  in the electronic manufacturing companies in Malaysia, International Journal of Commerce and  Management 17 125–139 pp. (DOI: 10.1108/10569210710776503), (ISSN: 1056‐9219).  Allcott H. (2011). Social norms and energy conservation, Journal of Public Economics 95 1082–1095  pp. (DOI: 10.1016/j.jpubeco.2011.03.003), (ISSN: 0047‐2727).  Allcott H., and M. Greenstone (2012). Is There an Energy Efficiency Gap? National Bureau of  Economic Research. . Available at: http://www.nber.org/papers/w17766.  Allen R. (2009). The British Industrial Revolution in Global Perspective. Cambridge Univ. Press,  Cambridge [u.a.], (ISBN: 9780521687850). .  Ameli N., and D.M. Kammen (2012). Clean energy deployment: addressing financing cost,  Environmental Research Letters 7 034008 pp. (DOI: 10.1088/1748‐9326/7/3/034008), (ISSN: 1748‐ 9326).  Andres R.J., T.A. Boden, F.‐M. Bréon, P. Ciais, S. Davis, D. Erickson, J.S. Gregg, A. Jacobson, G.  Marland, J. Miller, T. Oda, J.G.J. Olivier, M.R. Raupach, P. Rayner, and K. Treanton (2012). A  synthesis of carbon dioxide emissions from fossil‐fuel combustion, Biogeosciences 9 1845–1871 pp.  (DOI: 10.5194/bg‐9‐1845‐2012), (ISSN: 1726‐4189).  Andrew R.M., and G.P. Peters (2013). A multi‐region input–output table based on the global trade  analysis project database (gtap‐Mrio), Economic Systems Research 25 99–121 pp. (DOI:  10.1080/09535314.2012.761953), (ISSN: 0953‐5314).    65 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Ang B.W. (2006). Monitoring changes in economy‐wide energy efficiency: From energy‐GDP ratio to  composite efficiency index, Energy Policy 34 574–582 pp. (DOI: 16/j.enpol.2005.11.011), (ISSN: 0301‐ 4215).  Angel D.P., S. Attoh, D. Kromm, J. Dehart, R. Slocum, and S. White (1998). The drivers of  greenhouse gas emissions: what do we learn from local case studies?, Local environment 3 263–277  pp. .  Arrow et al K. (1996). Economic growth, carrying capacity, and the environment, Ecological  Applications 6 13–15 pp. . Available at: http://www.jstor.org/stable/2269539.  Axelrod R. (2006). Robert Axelrod. 1986. An evolutionary approach to norms. American Political  Science Review 80 (December): 1095‐1111, The American Political Science Review 100 682–683 pp.  (DOI: 10.2307/27644412), (ISSN: 0003‐0554).  Ayres I., S. Raseman, and A. Shih (2009). Evidence from Two Large Field Experiments That Peer  Comparison Feedback Can Reduce Residential Energy Usage. National Bureau of Economic Research,  Cambridge, MA. . Available at: http://www.nber.org/papers/w15386.  Ayres R., and B. Warr (2009). The Economic Growth Engine: How Energy and Work Drive Material  Prosperity. Edward Elgar, Cheltenham, UK, (ISBN: 9781848441828). .  Azar C., and H. Dowlatabadi (1999). A review of technical change in assessment of climate policy,  Annual Review of Energy and the Environment 24 513–544 pp. (DOI:  10.1146/annurev.energy.24.1.513), (ISSN: 1056‐3466, 1056‐3466).  Babiker M.H. (2005). Climate change policy, market structure, and carbon leakage, Journal of  International Economics 65 421–445 pp. . Available at:  http://ideas.repec.org/a/eee/inecon/v65y2005i2p421‐445.html.  De Backer K., and N. Yamano (2012). International Comparative Evidence on Global Value Chains.  Organisation for Economic Co‐Operation and Development, Paris. . Available at: http://www.oecd‐ ilibrary.org/content/workingpaper/5k9bb2vcwv5j‐en.  Backer K.D., and N. Yamano (2007). The Measurement of Globalisation Using International Input‐ Output Tables. OECD Publishing. . Available at: http://ideas.repec.org/p/oec/stiaaa/2007‐8‐en.html.  Baiocchi G., and J.C. Minx (2010). Understanding changes in the UK’s CO2 emissions: A global  perspective, Environ. Sci. Technol. 44 1177–1184 pp. (DOI: 10.1021/es902662h), (ISSN: 0013‐936X).  Ballantyne A.P., C.B. Alden, J.B. Miller, P.P. Tans, and J.W.C. White (2012). Increase in observed net  carbon dioxide uptake by land and oceans during the past 50 years, Nature 488 70–72 pp. (DOI:  10.1038/nature11299), (ISSN: 0028‐0836).  Ballantyne A.P., D.R. Greenwood, J.S.S. Damsté, A.Z. Csank, J.J. Eberle, and N. Rybczynski (2010).  Significantly warmer Arctic surface temperatures during the Pliocene indicated by multiple  independent proxies, Geology 38 603–606 pp. (DOI: 10.1130/G30815.1), (ISSN: 0091‐7613, 1943‐ 2682).  Ballesteros A., S. Nakhooda, J. Werksman, and K. Hurlburt (2010). Power, responsibility, and  accountability: Rethinking the legitimacy of institutions for climate finance, Climate law 1 261–312  pp. (DOI: 10.3233/CL‐2010‐013).    66 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Banister D. (2011a). The trilogy of distance, speed and time, Journal of Transport Geography 19 950– 959 pp. (DOI: 10.1016/j.jtrangeo.2010.12.004), (ISSN: 0966‐6923).  Banister D. (2011b). Cities, mobility and climate change, Journal of Transport Geography 19 1538– 1546 pp. (DOI: 10.1016/j.jtrangeo.2011.03.009), (ISSN: 0966‐6923).  Banister D., and M. Thurstain‐Goodwin (2011). Quantification of the non‐transport benefits  resulting from rail investment, Journal of Transport Geography 19 212–223 pp. (DOI:  10.1016/j.jtrangeo.2010.05.001), (ISSN: 0966‐6923).  Barker T., A. Alharthi, M. Amann, L. Cifuentes, J. Drexhage, R. Duan, O. Edenhofer, B. Flannery, M.  Grubb, M. Hoogwijk, F.I. Ibitoye, C.J. Jepma, W.A. Pizer, and K. Yamaji (2008). Mitigation from a  cross‐sectoral perspective. In: Climate Change 2007: Mitigation; Contribution of Working Group III to  the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. B. Metz, O.R.  Davidson, P.R. Bosch, R. Dave, L.A. Meyer, (eds.), Cambridge University Press, Cambridge, United  Kingdom.  Barker T., P. Ekins, and T. Foxon (2007). The macro‐economic rebound effect and the UK economy,  Energy Policy 35 4935–4946 pp. (DOI: 10.1016/j.enpol.2007.04.009), (ISSN: 0301‐4215).  Barrett J., K. Roelich, T. Wiedmann, J. Minx, and A. Owen (2013). Learning from the past, evaluating  futures? Sustainable consumption and production evidence and applications in the UK, Environment  and Planning.  Becker L.J., C. Seligman, R.H. Fazio, and J.M. Darley (1981). Relating attitudes to residential energy  use, Environment and Behavior 13 590–609 pp. (DOI: 10.1177/0013916581135004), (ISSN: 0013‐ 9165, 1552‐390X).  Bednar‐Friedl B., T. Schinko, and K.W. Steininger (2012). The relevance of process emissions for  carbon leakage: A comparison of unilateral climate policy options with and without border carbon  adjustment, Energy Economics 34, Supplement 2 S168–S180 pp. (DOI: 10.1016/j.eneco.2012.08.038),  (ISSN: 0140‐9883).  Bell M.L., D.L. Davis, L.A. Cifuentes, A.J. Krupnick, R.D. Morgenstern, and G.D. Thurston (2008).  Ancillary human health benefits of improved air quality resulting from climate change mitigation,  Environmental Health 7 41 pp. (DOI: 10.1186/1476‐069X‐7‐41), (ISSN: 1476‐069X).  Bentzen J. (2004). Estimating the rebound effect in US manufacturing energy consumption, Energy  Economics 26 123–134 pp. (DOI: 10.1016/S0140‐9883(03)00047‐1), (ISSN: 0140‐9883).  Van den Bergh J.C.J.M. (2010). Energy conservation more effective with rebound policy,  Environmental and Resource Economics 48 43–58 pp. (DOI: 10.1007/s10640‐010‐9396‐z), (ISSN:  0924‐6460).  Berkhout P.H.G., J.C. Muskens, and J. W. Velthuijsen (2000). Defining the rebound effect, Energy  Policy 28 425–432 pp. (DOI: 10.1016/S0301‐4215(00)00022‐7), (ISSN: 0301‐4215).  Biel A., and L.J.J. Lundqvist (2012). From Kyoto to the Town Hall: Making International and National  Climate Policy Work at the Local Level. Routledge (Oxford, UK), 152 pp., (ISBN: 9781136565182). .  Black C., A. Collins, and M. Snell (2001). Encouraging walking: The case of journey‐to‐school trips in  compact urban areas, Urban Studies 38 1121–1141 pp. (DOI: 10.1080/00420980124102), (ISSN:  0042‐0980, 1360‐063X).    67 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Blodgett J., and L. Parker (2010). Greenhouse Gas Emission Drivers: Population, Economic  Development and Growth, and Energy Use. Congressional Report Service, Washington, D.C.  Available at: http://www.cnie.org/NLE/CRSreports/10Apr/RL33970.pdf.  Blundell R., R. Griffith, and J. van Reenen (1999). Market share, market value and innovation in a  panel of British manufacturing firms, Review of Economic Studies 66 529–554 pp. .  Boden T.A., G. Marland, and R.J. Andres (2012). Global, Regional, and National Fossil‐Fuel CO2  Emissions. Carbon Dioxide Information Analysis Center, Oak Ridge National Laboratory, U.S.  Department of Energy, Oak Ridge, Tenn., U.S.A.  Boehringer C., T. Rutherford, and E. Balistreri (2012). The role of border carbon adjustment in  unilateral climate policy, insights from an EMF model comparison, Energy Economics.  Bogner J., R. Pipatti, S. Hashimoto, C. Diaz, K. Mareckova, L. Diaz, P. Kjeldsen, S. Monni, A. Faaij, Q.  Gao, T. Zhang, M.A. Ahmed, R.T.M. Sutamihardja, and R. Gregory (2008). Mitigation of global  greenhouse gas emissions from waste: conclusions and strategies from the Intergovernmental Panel  on Climate Change (IPCC) Fourth Assessment Report. Working Group III (Mitigation), Waste  Management & Research 26 11–32 pp. (DOI: 10.1177/0734242X07088433), (ISSN: 0734‐242X, 1096‐ 3669).  Bolla V., and V. Pendolovska (2011). Driving Forces Behind EU‐27 Greenhouse Gas Emissions over  the Decade 1999‐2008. Eurostat. . Available at:  http://epp.eurostat.ec.europa.eu/cache/ITY_OFFPUB/KS‐SF‐11‐010/EN/KS‐SF‐11‐010‐EN.PDF.  Bollen J., B. Guay, S. Jamet, and J. Corfee‐Morlot (2009). Co‐Benefits of Climate Change Mitigation  Policies: Literature Review and New Results. OECD Publishing, Paris, France. . Available at:  http://ideas.repec.org/p/oec/ecoaaa/693‐en.html.  Bond T.C., E. Bhardwaj, R. Dong, R. Jogani, S.K. Jung, C. Roden, D.G. Streets, and N.M. Trautmann  (2007). Historical emissions of black and organic carbon aerosol from energy‐related combustion,  1850‐2000, Global Biogeochemical Cycles 21 (DOI: 10.1029/2006gb002840), (ISSN: 0886‐6236).  Bond T.C., S.J. Doherty, D.W. Fahey, P.M. Forster, T. Berntsen, B.J. DeAngelo, M.G. Flanner, S.  Ghan, B. Karcher, D. Koch, S. Kinne, Y. Kondou, P.K. Quinn, M.C. Sarofim, M.G. Schultz, C.  Venkataraman, H. Zhang, S. Zhang, N. Bellouin, S.K. Guttikunda, P.K. Hopke, M.Z. Jacobson, J.W.  Kaiser, Z. Klimont, U. Lohmann, J.P. Schwarz, D. Shindell, T. Storelvmo, S.G. Warren, and C.S.  Zender (2013). Bounding the role of black carbon in the climate system: A scientific assessment., J.  Geophys. Res. 118 5380–5552 pp. .  Bond T.C., D.G. Streets, K.F. Yarber, S.M. Nelson, J.‐H. Woo, and Z. Klimont (2004). A technology‐ based global inventory of black and organic carbon emissions from combustion, Journal of  Geophysical Research 109 D14203 pp. .  Bosetti V., and E. Verdolini (2012). Heterogeneous Firms Trading In Ideas: An Application to Energy  Technologies. . Available at:  http://graduateinstitute.ch/files/live/sites/iheid/files/sites/cies/shared/publications/InnovationWor kshop/VB_EV_Heterogenous_Geneva.pdf.  Boucher O., and D. Randall (2013). Chapter 7: Clouds and Aerosols. Working Group I Contribution to  the IPCC Fifth Assessment Report Climate Change 2013: The Physical Science Basis [Stocker, T.F., D.  Qin, G.‐K. Plattner, M. Tignor, S.K. Allen, J. Boschung, A. Nauels, Y. Xia, V. Bex and P.M. Midgley  (eds.)].    68 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  BP (2013). BP Statistical Review of World Energy. British Petroleum, UK. . Available at:  http://www.bp.com/content/dam/bp/pdf/statistical‐ review/statistical_review_of_world_energy_2013.pdf.  Brock W., and M. Taylor (2010). The Green Solow model, Journal of Economic Growth 15 127–153  pp. (DOI: 10.1007/s10887‐010‐9051‐0), (ISSN: 1381‐4338).  Bruckner T., O. Edenhofer, H.S. Matthews, M. Haller, M. Lüken, N. Bauer, and N. Nakicenovic  (2010). Robust options for decarbonization. In: Global Sustainability: A Nobel Cause. H.‐J.  Schellnhuber, M. Molina, N. Stern, V. Huber, S. Kadner, (eds.), Cambridge University Press, pp.189– 204.  Bryan J.E., P.L. Shearman, G.P. Asner, D.E. Knapp, G. Aoro, and B. Lokes (2013). Extreme  differences in forest degradation in Borneo: comparing practices in Sarawak, Sabah, and Brunei, PloS  one 8 e69679 pp. (DOI: 10.1371/journal.pone.0069679), (ISSN: 1932‐6203).  Burtraw D., and D. Evans (2003). The Evolution of NOx Control Policy for Coal‐Fired Power Plants in  the United States. Resources for the Future, Washington, D.C. Available at:  http://ideas.repec.org/p/rff/dpaper/dp‐03‐23.html.  Cai H., Y. Chen, and H. Fang (2009). Observational Learning: Evidence from a Randomized Natural  Field Experiment, American Economic Review 99 864–82 pp. . Available at:  http://ideas.repec.org/a/aea/aecrev/v99y2009i3p864‐82.html.  Caldeira K., and S.J. Davis (2011). Accounting for carbon dioxide emissions: A matter of time,  Proceedings of the National Academy of Sciences 108 8533 –8534 pp. (DOI:  10.1073/pnas.1106517108).  Calel R., and A. Dechezleprêtre (2012). Environmental Policy and Directed Technological Change:  Evidence from the European Carbon Market. Centre for Climate Change Economics and Policy /  Grantham Research Institute on Climate Change and the Environment, London, UK. 35 pp. Available  at: http://www.lse.ac.uk/GranthamInstitute/publications/WorkingPapers/Papers/70‐ 79/WP75_environmental‐policy‐european‐carbon‐market.pdf.  Carley S. (2011a). Historical analysis of U.S. electricity markets: Reassessing carbon lock‐in, Energy  Policy 39 720–732 pp. (DOI: 10.1016/j.enpol.2010.10.045), (ISSN: 0301‐4215).  Carley S. (2011b). Historical analysis of U.S. electricity markets: Reassessing carbon lock‐in, Energy  Policy 39 720–732 pp. (DOI: 10.1016/j.enpol.2010.10.045), (ISSN: 0301‐4215).  Carson R.T. (2010). The environmental Kuznets curve: Seeking empirical regularity and theoretical  structure, Review of Environmental Economics and Policy 4 3 –23 pp. (DOI: 10.1093/reep/rep021).  Caselli F. (2005). Chapter 9 Accounting for cross‐country income differences. In: Handbook of  Economic Growth. P. Aghion, S. Durlauf, (eds.), Elsevier, pp.679–741(ISBN: 978‐0‐444‐52041‐8).  Chakravarty D., S. Dasgupta, and J. Roy (2013). Rebound effect: how much to worry?, Current  Opinion in Environmental Sustainability 5 216–228 pp. (DOI: 10.1016/j.cosust.2013.03.001), (ISSN:  1877‐3435).  Chavez A., and A. Ramaswami (2013). Articulating a trans‐boundary infrastructure supply chain  greenhouse gas emission footprint for cities: Mathematical relationships and policy relevance,  Energy Policy 54 376–384 pp. (DOI: 10.1016/j.enpol.2012.10.037), (ISSN: 0301‐4215).    69 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Chawla L. (1998). Significant life experiences revisited: A review of research on sources of  environmental sensitivity, The Journal of Environmental Education 29 11–21 pp. (DOI:  10.1080/00958969809599114), (ISSN: 0095‐8964).  Chawla L. (1999). Life paths into effective environmental action, The Journal of Environmental  Education 31 15–26 pp. (DOI: 10.1080/00958969909598628), (ISSN: 0095‐8964).  Chetty R., A. Looney, and K. Kroft (2009). Salience and Taxation: Theory and Evidence. Board of  Governors of the Federal Reserve System (U.S.) (Washington, D.C.). . Available at:  http://ideas.repec.org/p/fip/fedgfe/2009‐11.html.  Chitnis M., and L.C. Hunt (2012). What drives the change in UK household energy expenditure and  associated CO2 emissions? Implication and forecast to 2020, Applied Energy 94 202–214 pp. .  Available at: http://ideas.repec.org/a/eee/appene/v94y2012icp202‐214.html.  Ciais P., C. Sabine, G. Bala, L. Bopp, V. Brovkin, J. Canadell, A. Chhabra, R. DeFries, J. Galloway, M.  Heimann, C. Jones, C. Le Quéré, R. Myneni, S. Piao, and P. Thornton (2013). Carbon and other  biochemical cycles. In: Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working  Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Stocker,  T.F., D. Qin, G.‐K. Plattner, M. Tignor, S.K. Allen, J. Boschung, A. Nauels, Y. Xia, V. Bex and P.M.  Midgley (eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.  Cialdini R.B., N.J. Goldstein, and V. Griskevicius (2006). Social norms: An underestimated and  underemployed lever for managing climate change. . Available at: http://143.236.32.231/cnr‐ ap/UWEXLAKES/Documents/ecology/shoreland/marketing/social_norms_griskevicius.pdf.  Cian D., Enrica, M. Schymura, E. Verdolini, and S. Voigt (2013). Energy Intensity Developments in 40  Major Economies: Structural Change or Technology Improvement? Social Science Research Network,  Rochester, NY. . Available at: http://papers.ssrn.com/abstract=2264708.  Cloete B., and F. Venter (2012). Carbon Lock‐in: Infrastructure Investment Research Piece. NPC Low  Carbon Economy Work Programme. . Available at:  http://www.dnaeconomics.com/assets/Usematthew/Infrastructure_Lock_In_Paper_June_2012_fina l2.pdf.  Coe D., and E. Helpman (1995). International R&D spillovers, European Economic Review 39 859– 887 pp. .  Coller M., and M.B. Williams (1999). Eliciting individual discount rates, Experimental Economics 2  107–127 pp. (DOI: 10.1007/BF01673482), (ISSN: 1386‐4157, 1573‐6938).  Cox M., M.A. Brown, and X. Sun (2013). Energy benchmarking of commercial buildings: a low‐cost  pathway toward urban sustainability, Environmental Research Letters 8 035018 pp. (DOI:  10.1088/1748‐9326/8/3/035018), (ISSN: 1748‐9326).  Dalton M., B. O’Neill, A. Prskawetz, L. Jiang, and J. Pitkin (2008). Population aging and future  carbon emissions in the United States, Energy Economics 30 642–675 pp. (DOI:  10.1016/j.eneco.2006.07.002), (ISSN: 0140‐9883).  Dauvergne P., and K.J. Neville (2010). Forests, food, and fuel in the tropics: the uneven social and  ecological consequences of the emerging political economy of biofuels, The Journal of Peasant  Studies 37 631–660 pp. (DOI: 10.1080/03066150.2010.512451), (ISSN: 0306‐6150).    70 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Davidsdottir B., and M. Fisher (2011). The odd couple: The relationship between state economic  performance and carbon emissions economic intensity, Energy Policy 39 4551–4562 pp. (DOI:  10.1016/j.enpol.2011.04.030), (ISSN: 0301‐4215).  Davidson E.A. (2009). The contribution of manure and fertilizer nitrogen to atmospheric nitrous  oxide since 1860, Nature Geoscience 2 659–662 pp. (DOI: 10.1038/ngeo608), (ISSN: 1752‐0894).  Davies J., M. Grant, J. Venezia, and J. Aamidor (2007). US Transportation Sector Greenhouse Gas  Emissions: Trends, Uncertainties and Methodological Improvements, TRB 2007 Annual Meeting .  Available at: http://www.uvm.edu/~transctr/pdf/email/Davies%20Article.pdf.  Davis S.J., and K. Caldeira (2010). Consumption‐based accounting of CO2 emissions, Proceedings of  the National Academy of Sciences 107 5687–5692 pp. (DOI: 10.1073/pnas.0906974107), (ISSN: 0027‐ 8424, 1091‐6490).  Davis S.J., K. Caldeira, and H.D. Matthews (2010). Future CO2 emissions and climate change from  existing energy infrastructure, Science 329 1330–1333 pp. (DOI: 10.1126/science.1188566), (ISSN:  0036‐8075, 1095‐9203).  Dechezleprêtre A., M. Glanchant, I. Hascic, N. Johnstone, and Y. Meniere (2008). Invention and  Transfer of Climate Change Mitigation Technologies on a Global Scale: A Study Drawing on Patent  Data. MPT, Cerna and AFD, France. 48 pp. Available at:  http://www.cerna.ensmp.fr/images/stories/file/Poznan/final_report_090112.pdf.  DEFRA (2012). 2012 Guidelines to Defra / DECC’s GHG Conversion Factors for Company Reporting:  Methodology Paper for Emission Factors. Department for Environment Food and Rural Affairs  (DEFRA) UK. . Available at:  https://www.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/69568/pb13792‐ emission‐factor‐methodology‐paper‐120706.pdf.  DellaVigna S. (2009). Psychology and economics: Evidence from the field, Journal of Economic  Literature 47 315–72 pp. . Available at: http://ideas.repec.org/a/aea/jeclit/v47y2009i2p315‐72.html.  Dhakal S. (2009). Urban energy use and carbon emissions from cities in China and policy implications,  Energy Policy 37 4208–4219 pp. (DOI: doi: 10.1016/j.enpol.2009.05.020), (ISSN: 0301‐4215).  Dietz T., and E.A. Rosa (1997). Effects of population and affluence on CO2 emissions, Proceedings of  the National Academy of Sciences 94 175 –179 pp. . Available at:  http://www.pnas.org/content/94/1/175.abstract.  Dietzenbacher E., and A.R. Hoen (1998). Deflation of input‐output tables from the user’s point of  view: A heuristic approach, Review of Income and Wealth 44 111–22 pp. . Available at:  http://ideas.repec.org/a/bla/revinw/v44y1998i1p111‐22.html.  Dietzenbacher E., and H.‐J. Wagener (1999). Prices in the two Germanies, Journal of Comparative  Economics 27 131–149 pp. . Available at: http://ideas.repec.org/a/eee/jcecon/v27y1999i1p131‐ 149.html.  Dittrich M., and S. Bringezu (2010). The physical dimension of international trade: Part 1: Direct  global flows between 1962 and 2005, Ecological Economics 69 1838–1847 pp. .    71 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Dolan P., M. Hallsworth, D. Halpern, D. King, R. Metcalfe, and I. Vlaev (2012). Influencing  behaviour: The mindspace way, Journal of Economic Psychology 33 264–277 pp. (DOI:  10.1016/j.joep.2011.10.009), (ISSN: 0167‐4870).  Durlauf S., P. Johnson, and J. Temple (2005). Chapter 8 Growth econometrics. In: Handbook of  Economic Growth. P. Aghion, S. Durlauf, (eds.), Elsevier, pp.555–677(ISBN: 978‐0‐444‐52041‐8).  Dwyer W.O., and F.C. Leeming (1993). Critical review of behavioral interventions to preserve the  environment research since 1980, Environment and Behavior 25 275–321 pp. .  Eberhardt M., and F. Teal (2011). Econometrics for grumblers: A new look at the literature on cross‐ country growth empirics, Journal of Economic Surveys 25 109–155 pp. (DOI: 10.1111/j.1467‐ 6419.2010.00624.x), (ISSN: 1467‐6419).  Edenhofer O., K. Seyboth, F. Creutzig, and S. Schlömer (2013). On the Sustainability of Renewable  Energy Sources, Annual Review of Environment and Resources 38 169–200 pp. (DOI:  10.1146/annurev‐environ‐051012‐145344).  Edwards S. (2001). Openness, productivity and growth: What do we really know?, The Economic  Journal 108 383–398 pp. .  Ehrlich P.R., and J.P. Holdren (1971). Impact of population growth, Science 171 1212–1217 pp. (DOI:  10.1126/science.171.3977.1212), (ISSN: 0036‐8075, 1095‐9203).  Elzen M.G.J., J.G.J. Olivier, N. Höhne, and G. Janssens‐Maenhout (2013). Countries’ contributions to  climate change: effect of accounting for all greenhouse gases, recent trends, basic needs and  technological progress, Climatic Change 121 397–412 pp. (DOI: 10.1007/s10584‐013‐0865‐6), (ISSN:  0165‐0009 1573‐1480).  Erb K.‐H., H. Haberl, and C. Plutzar (2012). Dependency of global primary bioenergy crop potentials  in 2050 on food systems, yields, biodiversity conservation and political stability, Energy Policy 47  260–269 pp. (DOI: 10.1016/j.enpol.2012.04.066), (ISSN: 0301‐4215).  Etheridge D.M., L.P. Steele, R.J. Francey, and R.L. Langenfelds (2002). Historical CH4 Records Since  About 1000 A.D. From Ice Core Data. Carbon Dioxide Information Analysis Center, Oak Ridge  National Laboratory, U.S. Department of Energy.  Etheridge D.M., L.P. Steele, R.L. Langenfelds, R.J. Francey, J.‐M. Barnola, and V.I. Morgan (1996).  Natural and anthropogenic changes in atmospheric CO2 over the last 1000 years from air in Antarctic  ice and firn, Journal of Geophysical Research: Atmospheres 101 4115–4128 pp. (DOI:  10.1029/95JD03410), (ISSN: 2156‐2202).  European Environment Agency (2009). Greenhouse Gas Emission Trends and Projections in Europe  2009. EEA ─ European Environment Agency Denmark. . Available at:  http://www.eea.europa.eu/publications/eea_report_2009_9.  Ewing M., and S. Msangi (2009). Biofuels production in developing countries: assessing tradeoffs in  welfare and food security, Environmental Science & Policy 12 520–528 pp. (DOI:  10.1016/j.envsci.2008.10.002), (ISSN: 1462‐9011).  Exley S., and I. Christie (2002). Off the buses? In: British Social Attitudes: The 19th Report British  social attitudes: The 19th report. SAGE Publications Ltd, London, UK pp.1–26(ISBN: 9780761974543,  9781849208659).    72 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Eyring V., I.S.A. Isaksen, T. Berntsen, W.J. Collins, J.J. Corbett, O. Endresen, R.G. Grainger, J.  Moldanova, H. Schlager, and D.S. Stevenson (2010). Transport impacts on atmosphere and climate:  Shipping, Atmospheric Environment 44 4735–4771 pp. (DOI: 10.1016/j.atmosenv.2009.04.059),  (ISSN: 1352‐2310).  Faber J., A. Schroten, M. Bles, M. Sevenster, and A. Markowska (2012). Behavioural Climate Change  Mitigation Options and Their Appropriate Inclusion in Quantitative Longer Term Policy Scenarios.  European Environment Agency, Denmark. . Available at:  http://ec.europa.eu/clima/policies/roadmap/docs/main_report_en.pdf.  Fan Y., L.‐C. Liu, G. Wu, and Y.‐M. Wei (2006). Analyzing impact factors of CO2 emissions using the  STIRPAT model, Environmental Impact Assessment Review 26 377–395 pp. (DOI: doi:  10.1016/j.eiar.2005.11.007), (ISSN: 0195‐9255).  Fan Y., and Y. Xia. Exploring energy consumption and demand in China, Energy 40 23–30 pp. .  FAOSTAT (2014). Food and Agriculture Organization of the United Nations. . Available at:  faostat.fao.org.  Ferraro P.J., and M.K. Price (2011). Using Non‐Pecuniary Strategies to Influence Behavior: Evidence  from a Large Scale Field Experiment. National Bureau of Economic Research, Cambridge, MA. .  Available at: http://www.nber.org/papers/w17189.  Filippini M., and L.C. Hunt (2011). Energy demand and energy efficiency in the OECD countries: A  stochastic demand frontier approach, The Energy Journal 32 (DOI: 10.5547/ISSN0195‐6574‐EJ‐Vol32‐ No2‐3), (ISSN: 01956574).  Fisher B.S., and N. Nakicenovic (2008). Issues related to mitigation in the long term context. In:  Climate Change 2007: Mitigation; Contribution of Working Group III to the Fourth Assessment Report  of the Intergovernmental Panel on Climate Change [B. Metz, O.R. Davidson, P.R. Bosch, R. Dave, L.A.  Meyer (eds)]. Cambridge University Press, Cambridge, UK, and New York, USA., .  Fisher‐Vanden K., and M.S. Ho (2010). Technology, development, and the environment, Journal of  Environmental Economics and Management 59 94–108 pp. (DOI: 10.1016/j.jeem.2009.08.002),  (ISSN: 0095‐0696).  Fiske S.T., and B. Morling (1996). Stereotyping as a function of personal control motives and  capacity constraints: The odd couple of power and anxiety. Handbook of Motivation and Cognition.  In: Handbook of motivation and cognition, Vol. 3:  The interpersonal context. R.M. Sorrentino, E.T.  Higgins, (eds.), Guilford Press, New York,  NY,  US pp.322–346(ISBN: 1‐57230‐052‐3 (Hardcover)).  Foley J.A., R. DeFries, G.P. Asner, C. Barford, G. Bonan, S.R. Carpenter, F.S. Chapin, M.T. Coe, G.C.  Daily, H.K. Gibbs, J.H. Helkowski, T. Holloway, E.A. Howard, C.J. Kucharik, C. Monfreda, J.A. Patz,  I.C. Prentice, N. Ramankutty, and P. Snyder (2005). Global consequences of land use, Science 309  570–574 pp. .  Fouquet R. (2008). Heat, Power and Light: Revolutions in Energy Services. Edward Elgar Publishing,  UK, (ISBN: 978 1 84542 660 6). .  Fouquet R. (2012). Trends in income and price elasticities of transport demand (1850–2010), Energy  Policy 50 62–71 pp. (DOI: 10.1016/j.enpol.2012.03.001), (ISSN: 0301‐4215).    73 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Fredriksson P.G., H.R.J. Vollebergh, and E. Dijkgraaf (2004). Corruption and energy efficiency in  OECD countries: Theory and evidence, Journal of Environmental Economics and Management 47  207–231 pp. . Available at: http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=703969.  Freight Vision (2009). Freight Transport Foresight 2050. Transport Related Emission Trends 2000‐ 2050: Deliverable 4.4. 7th Research Framework Program, DG TREN, Helsinki, Finland. Available at:  http://www.freightvision.eu/files/D4.4.pdf.  Freire González J. (2010). Empirical evidence of direct rebound effect in Catalonia, Energy Policy 38  2309–2314 pp. (DOI: 10.1016/j.enpol.2009.12.018), (ISSN: 0301‐4215).  Frey B.S., and S. Meier (2004). Pro‐social behavior in a natural setting, Journal of Economic Behavior  & Organization 54 65–88 pp. . Available at: http://ideas.repec.org/a/eee/jeborg/v54y2004i1p65‐ 88.html.  Frondel M., N. Ritter, and C. Vance (2012). Heterogeneity in the rebound effect: Further evidence  for Germany, Energy Economics 34 461–467 pp. (DOI: 10.1016/j.eneco.2011.10.016), (ISSN: 0140‐ 9883).  Fuhrer U., F.G. Kaiser, J. Seiler, and M. Maggi (1995). From social representations to environmental  concern: the influence of face to face versus mediated communication, Fuhrer U (ed.) Ökologisches  Handeln als sozialer Prozess 61–75. pp. .  Gales B., A. Kander, P. Malanima, and M. Rubio (2007). North versus south: Energy transition and  energy intensity in Europe over 200 years, European Review of Economic History 11 219–253 pp.  (DOI: 10.1017/S1361491607001967).  Gallagher K.P. (2009). Economic globalization and the environment, Annual Review of Environment  and Resources 34 279–304 pp. (DOI: 10.1146/annurev.environ.33.021407.092325).  Gardner G.T., and P.C. Stern (1996). Environmental Problems and Human Behavior. Allyn and Bacon,  Boston, MA, 392 pp., (ISBN: 9780205156054). .  GEA (2012). Global Energy Assessment, Toward a More Sustainable Future. Cambridge University  Press, Cambridge, UK, and New York, USA., 1885 pp., (ISBN: 9780521182935). .  Geist H., and E. Lambin (2002). Proximate causes and underlying driving forces of tropical  deforestation, BioScience 52 143–150 pp. . Available at: http://dx.doi.org/10.1641/0006‐ 3568(2002)052%5B0143:PCAUDF%5D2.0.CO;2.  Geller E.. (2002). Chapter 34: The challenge of increasing proenvironmental behavior, Handbook of  Environmental Psychology.  Ghosh P. (2006). A partnership for a decarbonised energy future, World Affairs the Journal of  International Issues 10.  Gilli P.V., N. Nakicenovic, A. Grubler, and F.L. Bodda (1990). Technischer Fortschritt, Strukturwandel  und Effizienz der Energieanwendung: Trends weltweit und in Österreich. Österreichische  Elektrizitätswirtschafts‐AG Verbundgesellschaft, 331 pp.  Gillingham K., M.J. Kotchen, D.S. Rapson, and G. Wagner (2013). Energy policy: The rebound effect  is overplayed, Nature 493 475–476 pp. (DOI: 10.1038/493475a), (ISSN: 0028‐0836).    74 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Gillingham K., R.G. Newell, and K. Palmer (2009). Energy efficiency economics and policy, Annual  Review of Resource Economics 1 597–620 pp. (DOI: 10.1146/annurev.resource.102308.124234),  (ISSN: 1941‐1340, 1941‐1359).  Goldstein N.J., R.B. Cialdini, and V. Griskevicius (2008). A room with a viewpoint: Using social norms  to motivate environmental conservation in hotels, Journal of Consumer Research 35 472–482 pp. .  Available at: http://ideas.repec.org/a/ucp/jconrs/v35y2008i3p472‐482.html.  Golub A., T. Hertel, and B. Sohngen (2008). Land Use Modeling in Recursively‐Dynamic GTAP  Framework. Center for Global Trade Analysis, Department of Agricultural Economics, Purdue  University. . Available at: https://www.gtap.agecon.purdue.edu/resources/download/3679.pdf.  Greene D.L. (2011). Uncertainty, loss aversion, and markets for energy efficiency, Energy Economics  33 608–616 pp. (DOI: 10.1016/j.eneco.2010.08.009), (ISSN: 0140‐9883).  Greening L.A., D.L. Greene, and C. Difiglio (2000). Energy efficiency and consumption ‐‐ the rebound  effect ‐‐ a survey, Energy Policy 28 389–401 pp. (ISSN: 0301‐4215).  Gregg J.S., R.J. Andres, and G. Marland (2008). China: Emissions pattern of the world leader in CO2  emissions from fossil fuel consumption and cement production, Geophysical Research Letters 35  (DOI: 10.1029/2007gl032887), (ISSN: 0094‐8276).  Grossman G.M., and A.B. Krueger (1994). Economic Growth and the Environment. National Bureau  of Economic Research. . Available at: http://www.nber.org/papers/w4634.  Grubb M., J.C. Hourcade, and K. Neuhoff (2013). Planetary Economics: Energy, Climate Change and  the Three Domains of Sustainable Development. Rutledge, Oxford and New York., (ISBN:  9780415518826  0415518822). .  Grubler A. (2008). Energy Transitions, Encyclopedia of Earth Environmental Information Coalition,  National Council for Science and the Environment, Washington, DC . Available at:  http://www.eoearth.org/article/Energy_transitions.  Grübler A., T.B. Johansson, L. Mundaca, N. Nakicenovic, S. Pachauri, K. Riahi, H.H. Rogner, and L.  Strupeit (2012). Chapter 1 ‐ Energy primer. In: Global Energy Assessment. IIASA and Cambridge  University Press, Cambridge, UK(ISBN: 9781107005198).  Grübler A., and N. Nakićenović (1996). Decarbonizing the global energy system, Technological  Forecasting and Social Change 53 97–110 pp. (DOI: 10.1016/0040‐1625(96)00049‐2), (ISSN: 0040‐ 1625).  Grübler A., N. Nakicenovic, and D.G. Victor (1999). Modeling technological change: implications for  the global environment, Annual Review of Energy and the Environment 24 545–569 pp. . Available at:  http://www.annualreviews.org/doi/abs/10.1146/annurev.energy.24.1.545.  Guan D.B., Z. Liu, Y. Geng, S. Lindner, and K. Hubacek (2012). The gigatonne gap in China’s carbon  dioxide inventories, Nature Climate Change 2 672–675 pp. (DOI: 10.1038/Nclimate1560), (ISSN:  1758‐678X).  Gustavsson J., C. Cederberg, U. Sonesson, R. van Otterdijk, and A. Meybeck (2011). Global Food  Losses and Food Waste‐FAO Report. Food and Agriculture Organization (FAO) of the United Nations. .  Available at: http://www.2degreesnetwork.com/preview/resource/global‐food‐losses‐and‐food‐ waste‐fao‐report/.    75 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  De Haan M. (2001). A structural decomposition analysis of pollution in the Netherlands, Economic  Systems Research 13 181–196 pp. (DOI: 10.1080/09537320120052452), (ISSN: 0953‐5314).  Haas R., and P. Biermayr (2000). Energy Policy . The rebound effect for space heating empirical  evidence from Austria, Energy Policy 28 403–410 pp. . Available at:  http://ideas.repec.org/a/eee/enepol/v28y2000i6‐7p403‐410.html.  Hamilton J.D. (2009). Causes and consequences of the oil shock of 2007‐08, Brookings Papers on  Economic Activity 2009 215–284 pp. . Available at:  http://www.brookings.edu/~/media/Projects/BPEA/Spring%202009/2009a_bpea_hamilton.PDF.  Hartmann J., A.J. West, P. Renforth, P. Köhler, C.L. De La Rocha, D.A. Wolf‐Gladrow, H.H. Dürr, and  J. Scheffran (2013). Enhanced chemical weathering as a geoengineering strategy to reduce  atmospheric carbon dioxide, supply nutrients, and mitigate ocean acidification: Enhanced  weathering, Reviews of Geophysics 51 113–149 pp. (DOI: 10.1002/rog.20004), (ISSN: 87551209).  Hausman J.A. (1979). Individual discount rates and the purchase and utilization of energy‐using  durables, The Bell Journal of Economics 10 33–54 pp. .  Havrylyshyn O. (1990). Trade policy and productivity gains in developing countries: A survey of the  literature, The World Bank Research Observer 5 1–24 pp. (DOI: 10.1093/wbro/5.1.1).  Hayhoe K., H.S. Kheshgi, A.K. Jain, and D.J. Wuebbles (2002). Substitution of natural gas for coal:  Climatic effects of utility sector emissions, Climatic Change 54 107–139 pp. (DOI:  10.1023/A:1015737505552), (ISSN: 0165‐0009).  Heitmann N., and S. Khalilian (2011). Accounting for carbon dioxide emissions from international  shipping: Burden sharing under different UNFCCC allocation options and regime scenarios, Marine  Policy 35 682–691 pp. (DOI: 10.1016/j.marpol.2011.02.009), (ISSN: 0308‐597X).  Henriksen C., K. Hussey, and P. Holm (2011). Exploiting soil‐management strategies for climate  mitigation in the European Union: Maximizing ‘win‐win’ solutions across policy regimes, Ecology  and  Society 16 22 pp. .  Henriques S.T., and A. Kander (2010). The modest environmental relief resulting from the transition  to a service economy, Ecological Economics 70 271–282 pp. (DOI: 10.1016/j.ecolecon.2010.08.010),  (ISSN: 0921‐8009).  Hertwich E.G., and G.P. Peters (2009). Carbon footprint of nations: A global, trade‐linked analysis,  Environ. Sci. Technol. 43 6414–6420 pp. (DOI: 10.1021/es803496a), (ISSN: 0013‐936X).  Hettige H., M. Mani, and D. Wheeler (2000). Industrial pollution in economic development: the  environmental Kuznets curve revisited, Journal of Development Economics 62 445–476 pp. (DOI:  10.1016/S0304‐3878(00)00092‐4), (ISSN: 0304‐3878).  Hill J., S. Polasky, E. Nelson, D. Tilman, H. Huo, L. Ludwig, J. Neumann, H. Zheng, and D. Bonta  (2009). Climate change and health costs of air emissions from biofuels and gasoline, Proceedings of  the National Academy of Sciences, Washington, D.C. pnas.0812835106 pp. (DOI:  10.1073/pnas.0812835106), (ISSN: 0027‐8424, 1091‐6490).  Höglund‐Isaksson L., W. Winiwarter, P. Purohit, P. Rafaj, W. Schöpp, and Z. Klimont (2012). EU low  carbon roadmap 2050: Potentials and costs for mitigation of non‐CO2 greenhouse gas emissions,  Energy Strategy Reviews 1 97–108 pp. (DOI: 10.1016/j.esr.2012.05.004), (ISSN: 2211‐467X).    76 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Holland S.P. (2010). Spillovers from Climate Policy. National Bureau of Economic Research. .  Available at: http://www.nber.org/papers/w16158.  Holtedahl P., and F.L. Joutz (2004). Residential electricity demand in Taiwan, Energy Economics 26  201–224 pp. . Available at: http://ideas.repec.org/a/eee/eneeco/v26y2004i2p201‐224.html.  Hong L., Z. Pei Dong, H. Chunyu, and W. Gang (2007). Evaluating the effects of embodied energy in  international trade on ecological footprint in China, Ecological Economics 62 136–148 pp. .  Houghton R.A. (2007). Balancing the global carbon budget, Annual Review of Earth and Planetary  Sciences 35 313–347 pp. (DOI: 10.1146/annurev.earth.35.031306.140057).  Houghton R.A. (2008). Carbon Flux to the Atmosphere from Land‐Use Changes: 1850‐2005, TRENDS:  A Compendium of Data on Global Change. Carbon Dioxide Information Analysis Center, Oak Ridge  National Laboratory, U.S. Department of Energy, Oak Ridge, Tenn., U.S.A.  Houghton R.A., G.R. van der Werf, R.S. DeFries, M.C. Hansen, J.I. House, C. Le Quéré, J. Pongratz,  and N. Ramankutty (2012). Chapter G2 Carbon emissions from land use and land‐cover change,  Biogeosciences Discussions 9 835–878 pp. (DOI: 10.5194/bgd‐9‐835‐2012), (ISSN: 1810‐6285).  Hourcade J., D. Demailly, K. Neuhoff, and M. Sato (2008). Differentiation and Dynamics of EU ETS  Industrial Competitiveness Impacts: Final Report. Institute for Sustainable Development and  International Relations (IDDRI), Paris, France. . Available at:  http://www.iddri.org/Evenements/Interventions/070622_workshopberlin_Competitiveness_interim _report.pdf.  House of Commons (2012). Consumption‐Based Emissions Reporting. Twelfth Report of Session  2010–12. House of Commons Energy and Climate Change Committee, London, UK. . Available at:  http://www.publications.parliament.uk/pa/cm201012/cmselect/cmenergy/1646/1646vw.pdf.  Van Houwelingen J.H., and W.F. Van Raaij (1989). The effect of goal‐setting and daily electronic  feedback on in‐home energy use, Journal of consumer research 16 98–105 pp. .  Howarth R.B. (1997). Energy efficiency and economic growth, Contemporary Economic Policy XV .  Available at: http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=49080.  Hummels D., J. Ishii, and K.‐M. Yi (2001). The nature and growth of vertical specialization in world  trade, Journal of International Economics 54 75–96 pp. .  Hunt A., and M. Sendhil (2010). Behavior and energy policy, Science 327 1204–1205 pp. . Available  at: www.sciencemag.org.  IEA (2009). World Energy Outlook 2009. OECD, Paris, (ISBN: 978‐92‐64‐06130‐9). .  IEA (2012). CO2 Emissions from Fuel Combustion. Beyond 2020 Online Database. Available at:  http://data.iea.org.  International Energy Agency (2002). World Energy Outlook 2002. Organisation for Economic Co‐ Operation and Development, Paris, (ISBN: 9789264198357). .  International Energy Agency (2003). World Energy Outlook 2003. Organisation for Economic Co‐ Operation and Development, Paris, (ISBN: 9789264019065). .    77 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  International Energy Agency (2006). World Energy Outlook 2006. Organisation for Economic Co‐ Operation and Development, Paris, (ISBN: 9789264109896). .  International Energy Agency (2008). World Energy Outlook 2008. Organisation for Economic Co‐ Operation and Development, Paris, (ISBN: 9789264045606). .  IPCC (1997). IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories. Vol.3. Greenhouse Gas  Inventory Reference Manual. Revised 1996. Intergovernmental Panel on Climate Change, Japan. .  Available at: http://www.ipcc‐nggip.iges.or.jp/public/gl/invs6.html.  IPCC (2006). 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories, Prepared by the National  Greenhouse Gas Inventories Programme [Eggleston H.S., Buendia L., Miwa K., Ngara T. and Tanabe K.  (eds)]. Intergovernmental Panel on Climate Change, Japan. . Available at: http://www.ipcc‐ nggip.iges.or.jp/public/2006gl/index.htm.  IPCC (2007a). Climate Change 2007: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to  the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Core Writing  Team, Pachauri, R.K and Reisinger, A. (eds.)]. IPCC, Geneva, Switzerland, 52 pp. Available at:  www.ipcc.ch.  IPCC (2007b). Climate Change 2007 ‐ Mitigation of Climate Change: Working Group III Contribution  to the Fourth Assessment Report of the IPCC [B. Metz, O.R. Davidson, P.R. Bosch, R. Dave, L.A. Meyer  (eds)]. Cambridge University Press, Cambridge, UK, and New York, USA, 863 pp., (ISBN:  9781139468640). .  Ivy D.J., M. Rigby, M. Baasandorj, J.B. Burkholder, and R.G. Prinn (2012). Global emission estimates  and radiative impact of C4F10, C5F12, C6F14, C7F16 and C8F18, Atmospheric Chemistry and Physics  12 7635–7645 pp. (DOI: 10.5194/Acp‐12‐7635‐2012), (ISSN: 1680‐7316).  Jack D.W., and P.L. Kinney (2010). Health co‐benefits of climate mitigation in urban areas, Current  Opinion in Environmental Sustainability 2 172–177 pp. (DOI: 10.1016/j.cosust.2010.06.007), (ISSN:  1877‐3435).  Jackson T. (2005). Live better by consuming less?: Is there a ‘double dividend’ in sustainable  consumption?, Journal of Industrial Ecology 9 19–36 pp. (DOI: 10.1162/1088198054084734), (ISSN:  1530‐9290).  Jakob M.A. (2011). Reframing International Climate Policy: Essays on Development Issues and  Fragmented Regimes, Ein neuer Analyserahmen für die internationale Klimapolitik: Essays zu  Entwicklungsfragen und fragmentierten Regimen. . Available at: http://opus4.kobv.de/opus4‐ tuberlin/frontdoor/index/index/docId/2949.  Jakob M., M. Haller, and R. Marschinski (2012). Will history repeat itself? Economic convergence  and convergence in energy use patterns, Energy Economics 34 95–104 pp. (DOI:  10.1016/j.eneco.2011.07.008), (ISSN: 0140‐9883).  Jakob M., and R. Marschinski (2013). Interpreting trade‐related CO2 emission transfers, Nature  Climate Change 3 19–23 pp. (DOI: 10.1038/nclimate1630), (ISSN: 1758‐678X).  Javorcik B.S. (2004). Does foreign direct investment increase the productivity of domestic firms? In  search of spillovers through backward linkages, American Economic Review 94 605–627 pp. .    78 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Jolley A. (2004). New Technologies, Industry Developments and Emission Trends in Key Sectors: The  Land Transportation Sector. Victoria University, Melbourne, AU. . Available at:  http://vuir.vu.edu.au/390/.  Jorgenson A.K., and B. Clark (2010). Assessing the temporal stability of the population/environment  relationship in comparative perspective: a cross‐national panel study of carbon dioxide emissions,  1960–2005, Population and Environment 32 27–41 pp. (DOI: 10.1007/s11111‐010‐0117‐x), (ISSN:  0199‐0039, 1573‐7810).  Jorgenson D.W., and Z. Griliches (1967). The explanation of productivity change, The Review of  Economic Studies 34 249–283 pp. (DOI: 10.2307/2296675), (ISSN: 0034‐6527).  Jotzo F., P.J. Burke, P.J. Wood, A. Macintosh, and D.I. Stern (2012). Decomposing the 2010 global  carbon dioxide emissions rebound, Nature Climate Change 2 213–214 pp. (DOI:  10.1038/nclimate1450), (ISSN: 1758‐678X).  JRC/PBL (2012). European Commission, Joint Research Centre (JRC)/PBL Netherlands Environmental  Assessment Agency. Emission Database for Global Atmospheric Research (EDGAR), release version  4.2 FT2010. . Available at: http://edgar.jrc.ec.europa.eu/index.php.  Kahneman D., P. Slovic, and A. Tversky (Eds.) (1982). Judgment under Uncertainty: Heuristics and  Biases. Cambridge University Press, Cambridge, UK, and New York, USA., 544 pp., (ISBN:  0521284147). .  Kander A. (2005). Baumol’s disease and dematerialization of the economy, Ecological Economics 55  119–130 pp. (DOI: 10.1016/j.ecolecon.2004.10.008), (ISSN: 0921‐8009).  Kanemoto K., M. Lenzen, G.P. Peters, D.D. Moran, and A. Geschke (2012). Frameworks for  comparing emissions associated with production, consumption, and international trade,  Environmental Science & Technology 46 172–179 pp. (DOI: 10.1021/es202239t), (ISSN: 0013‐936X).  Karanfil F., and Y. Yeddir‐Tamsamani (2010). Energy Policy . Is technological change biased toward  energy? A multi‐sectoral analysis for the French economy, Energy Policy 38 1842–1850 pp. .  Available at: http://ideas.repec.org/a/eee/enepol/v38y2010i4p1842‐1850.html.  Kaufmann R.K. (2004). The mechanisms for autonomous energy efficiency increases: A cointegration  analysis of the US energy/GDP ratio, The Energy Journal 25 63–86 pp. (ISSN: 01956574).  Kaya Y. (1990). Impact of Carbon Dioxide Emission Control on GNP Growth: Interpretation of  Proposed Scenarios, IPCC Energy and Industry Subgroup, Response Strategies Working Group, Paris,  France. Paris. 1990, .  Keller W. (2000). Do trade patterns and technology flows affect productivity growth?, The World  Bank Economic Review 14 17–47 pp. .  Keller W., and S. Yeaple (2009). Multinational enterprises, international trade, and productivity  growth: Firm level evidence from the United States, Review of Economics and Statistics 91 821–831  pp. .  Kennedy C., J. Steinberger, B. Gasson, Y. Hansen, T. Hillman, M. Havránek, D. Pataki, A. Phdungsilp,  A. Ramaswami, and G.V. Mendez (2009). Greenhouse gas emissions from global cities,  Environmental Science and Technology 43 7297–7302 pp. . Available at:    79 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2‐s2.0‐ 70349617486&partnerID=40&md5=37442767d9f4778060f56bc8e97f98c2.  Kim E. (2000). Trade liberalization and productivity growth in Korean manufacturing industries: price  protection, market power, and scale efficiency, Journal of Development Economics 62 55–83 pp. .  Kirschke S., P. Bousquet, P. Ciais, M. Saunois, J.G. Canadell, E.J. Dlugokencky, P. Bergamaschi, D.  Bergmann, D.R. Blake, L. Bruhwiler, P. Cameron‐Smith, S. Castaldi, F. Chevallier, L. Feng, A. Fraser,  M. Heimann, E.L. Hodson, S. Houweling, B. Josse, P.J. Fraser, P.B. Krummel, J.‐F. Lamarque, R.L.  Langenfelds, C. Le Quéré, V. Naik, S. O’Doherty, P.I. Palmer, I. Pison, D. Plummer, B. Poulter, R.G.  Prinn, M. Rigby, B. Ringeval, M. Santini, M. Schmidt, D.T. Shindell, I.J. Simpson, R. Spahni, L.P.  Steele, S.A. Strode, K. Sudo, S. Szopa, G.R. van der Werf, A. Voulgarakis, M. van Weele, R.F. Weiss,  J.E. Williams, and G. Zeng (2013). Three decades of global methane sources and sinks, Nature  Geoscience 6 813–823 pp. (DOI: 10.1038/ngeo1955), (ISSN: 1752‐0894 1752‐0908).  Klimont Z., S.J. Smith, and J. Cofala (2013a). The last decade of global anthropogenic sulfur dioxide:  2000–2011 emissions, Environmental Research Letters 8 014003 pp. (DOI: 10.1088/1748‐ 9326/8/1/014003), (ISSN: 1748‐9326).  Klimont Z., S.J. Smith, and J. Cofala (2013b). The last decade of global anthropogenic sulfur dioxide:  2000–2011 emissions, Environmental Research Letters 8 014003 pp. (DOI: 10.1088/1748‐ 9326/8/1/014003), (ISSN: 1748‐9326).  Kollmuss A., and J. Agyeman (2002). Mind the Gap: Why do people act environmentally and what  are the barriers to pro‐environmental behavior?, Environmental Education Research 8 239–260 pp.  (DOI: 10.1080/13504620220145401), (ISSN: 1350‐4622).  Koopman R., Z. Wang, and S.‐J. Wei (2008). How Much of Chinese Exports is Really Made In China?  Assessing Domestic Value‐Added When Processing Trade is Pervasive. National Bureau of Economic  Research, Cambridge, MA. . Available at: http://www.nber.org/papers/w14109.  Koornneef J., A. Ramírez, W. Turkenburg, and A. Faaij (2012). The environmental impact and risk  assessment of CO2 capture, transport and storage – An evaluation of the knowledge base, Progress  in Energy and Combustion Science 38 62–86 pp. (DOI: 10.1016/j.pecs.2011.05.002), (ISSN: 0360‐ 1285).  Krausmann F., H. Schandl, and R.P. Sieferle (2008). Socio‐ecological regime transitions in Austria  and the United Kingdom, Ecological Economics 65 187–201 pp. (DOI:  10.1016/j.ecolecon.2007.06.009), (ISSN: 0921‐8009).  Kubiszewski I., R. Costanza, C. Franco, P. Lawn, J. Talberth, T. Jackson, and C. Aylmer (2013).  Beyond GDP: Measuring and achieving global genuine progress, Ecological Economics 93 57–68 pp.  (DOI: 10.1016/j.ecolecon.2013.04.019), (ISSN: 0921‐8009).  Lamarque J.F., T.C. Bond, V. Eyring, C. Granier, A. Heil, Z. Klimont, D.S. Lee, C. Liousse, A. Mieville,  B. Owen, M. Schultz, D. Shindell, S.J. Smith, E. Stehfest, J. van Aardenne, O. Cooper, M. Kainuma, N.  Mahowald, J.R. McConnell, K. Riahi, and D. van Vuuren (2010). Historical (1850‐2000) gridded  anthropogenic and biomass burning emissions of reactive gases and aerosols: methodology and  application, Atmospheric Chemistry and Physics 10 7017–7039 pp. .  Lancaster K. (1965). The theory of qualitative linear systems, Econometrica 33 395–408 pp. (DOI:  10.2307/1909797), (ISSN: 0012‐9682).    80 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Layton D., E. Jenkins, S. Macgill, and A. Davey (1993). Inarticulate Science? Perspectives on the  Public Understanding of Science and Some Implications for Science Education. Studies in Education,  (ISBN: 090548455X  9780905484556). .  Lenzen M. (2011). Aggregation versus disaggregation in input‐output analysis of the environment,  Economic Systems Research 23 73–89 pp. (ISSN: 0953‐5314).  Lenzen M., B. Gallego, and R. Wood (2009). Matrix balancing under conflicting information,  Economic Systems Research 21 23–44 pp. (DOI: 10.1080/09535310802688661), (ISSN: 0953‐5314).  Lenzen M., L.‐L. Pade, and J. Munksgaard (2004). CO2 multipliers in multi‐region input‐output  models, Economic Systems Research 16 391–412 pp. (DOI: 10.1080/0953531042000304272), (ISSN:  0953‐5314).  Lenzen M., M. Wier, C. Cohen, H. Hayami, S. Pachauri, and R. Schaeffer (2006). A comparative  multivariate analysis of household energy requirements in Australia, Brazil, Denmark, India and  Japan, Energy 31 181–207 pp. (DOI: doi: 10.1016/j.energy.2005.01.009), (ISSN: 0360‐5442).  Lenzen M., R. Wood, and T. Wiedmann (2010). Uncertainty analysis for multi‐region input–output  models – a case study of the Uk’s carbon footprint, Economic Systems Research 22 43–63 pp. (DOI:  10.1080/09535311003661226), (ISSN: 0953‐5314).  Lescaroux F. (2011). Dynamics of final sectoral energy demand and aggregate energy intensity,  Energy Policy 39 66–82 pp. (DOI: 10.1016/j.enpol.2010.09.010), (ISSN: 0301‐4215).  Li Y., and C.N. Hewitt (2008). The effect of trade between China and the UK on national and global  carbon dioxide emissions, Energy Policy 36 1907–1914 pp. (DOI: 10.1016/j.enpol.2008.02.005),  (ISSN: 0301‐4215).  Liao H., Y. Fan, and Y.‐M. Wei (2007). What induced China’s energy intensity to fluctuate: 1997– 2006?, Energy Policy 35 4640–4649 pp. (DOI: 10.1016/j.enpol.2007.03.028), (ISSN: 0301‐4215).  Liddle B. (2011). Consumption‐driven environmental impact and age structure change in OECD  countries: A cointegration‐STIRPAT analysis, Demographic Research Volume 24 749–770 pp. .  Available at: www.demographic‐research.org/Volumes/Vol24/30/.  Liddle B., and S. Lung (2010). Age‐structure, urbanization, and climate change in developed  countries: Revisiting STIRPAT for disaggregated population and consumption‐related environmental  impacts, Population and Environment 31 317–343 pp. . Available at:  http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2‐s2.0‐ 77952429903&partnerID=40&md5=44342c066f5991af0d9456a5b996feac.  Lim H.‐J., S.‐H. Yoo, and S.‐J. Kwak (2009). Industrial CO2 emissions from energy use in Korea: A  structural decomposition analysis, Energy Policy 37 686–698 pp. (DOI: 10.1016/j.enpol.2008.10.025),  (ISSN: 0301‐4215).  Linares P., and X. Labandeira (2010). Energy efficiency: Economics and policy, Journal of Economic  Surveys 24 573–592 pp. . Available at:  http://econpapers.repec.org/article/blajecsur/v_3a24_3ay_3a2010_3ai_3a3_3ap_3a573‐592.htm.  Lindner S., J. Legault, and D. Guan (2012). Disaggregating input–output models with incomplete  information, Economic Systems Research 24 329–347 pp. (DOI: 10.1080/09535314.2012.689954),  (ISSN: 0953‐5314).    81 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Lindner S., J. Legault, and D. Guan (2013). Disaggregating the electricity sector of China’s input– output table for improved environmental life‐cycle assessment, Economic Systems Research 25 300– 320 pp. (DOI: 10.1080/09535314.2012.746646), (ISSN: 0953‐5314).  Liu Z. (2009). Thinking of Economic Transformation of Coal Resource‐Based Cities in Shanxi. .  Available at: http://old.sxgov.cn/qj/nr/622963.shtml (in Chinese).  Liu L.‐C., G. Wu, J.‐N. Wang, and Y.‐M. Wei (2011). China’s carbon emissions from urban and rural  households during 1992–2007, Journal of Cleaner Production 19 1754–1762 pp. (DOI: doi:  10.1016/j.jclepro.2011.06.011), (ISSN: 0959‐6526).  Lovins A.B. (1988). Energy saving from the adoption of more efficient appliances: Another view, The  Energy Journal 9 155–162 pp. (ISSN: 0195‐6574).  Lu Z., Q. Zhang, and D.G. Streets (2011). Sulfur dioxide and primary carbonaceous aerosol emissions  in China and India, 1996–2010, Atmospheric Chemistry and Physics 11 9893–9864 pp. (DOI:  doi:10.5194/acp‐11‐9839‐2011).  Ma C., and D.I. Stern (2008). China’s changing energy intensity trend: A decomposition analysis,  Energy Economics 30 1037–1053 pp. (DOI: 10.1016/j.eneco.2007.05.005), (ISSN: 0140‐9883).  Macknick J. (2011). Energy and CO2 emission data uncertainties, Carbon Management 2 189–205 pp.  (DOI: 10.4155/Cmt.11.10), (ISSN: 1758‐3004).  Mäenpää I., and H. Siikavirta (2007). Greenhouse gases embodied in the international trade and  final consumption of Finland: An input–output analysis, Energy Policy 35 128–143 pp. (DOI:  10.1016/j.enpol.2005.10.006), (ISSN: 0301‐4215).  Malla S. (2009). CO2 emissions from electricity generation in seven Asia‐Pacific and North American  countries: A decomposition analysis, Energy Policy 37 1–9 pp. (DOI: 10.1016/j.enpol.2008.08.010),  (ISSN: 0301‐4215).  Mann W., L. Lipper, T. Tennigkeit, N. McCarthy, and G. Branca (2009). Food Security and  Agricultural Mitigation in Developing Countries: Options for Capturing Synergies. Food and  Agriculture Organization (FAO) of the United Nations, Rome, Italy. . Available at:  http://www.fao.org/docrep/012/i1318e/i1318e00.pdf.  Marechal K. (2009). An evolutionary perspective on the economics of energy consumption: the  crucial role of habits, Journal of Economic Issues XLIII 69–88 pp. .  Markandya A., B.G. Armstrong, S. Hales, A. Chiabai, P. Criqui, S. Mima, C. Tonne, and P. Wilkinson  (2009). Public health benefits of strategies to reduce greenhouse‐gas emissions: low‐carbon  electricity generation, The Lancet 374 2006–2015 pp. (DOI: 10.1016/S0140‐6736(09)61715‐3), (ISSN:  01406736).  Marland G., R.J. Andres, T.A. Boden, C.A. Johnston, and A. Brenkert (1999). Global, Regional, and  National CO2 Emission Estimates from Fossil Fuel Burning, Cement Production, and Gas Flaring:  1751–1996. In: Trends Online: A Compendium of Data on Global Change. Oak Ridge National  Laboratory, Oak Ridge, TN. Available at: http://cdiac.esd.ornl.gov/ftp/ndp030.  Marland G., K. Hamal, and M. Jonas (2009). How uncertain are estimates of CO2 emissions?, Journal  of Industrial Ecology 13 4–7 pp. (DOI: 10.1111/J.1530‐9290.2009.00108.X), (ISSN: 1088‐1980).    82 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Martínez‐Zarzoso I., and A. Maruotti (2011). The impact of urbanization on CO2 emissions: Evidence  from developing countries, Ecological Economics 70 1344–1353 pp. (DOI: doi:  10.1016/j.ecolecon.2011.02.009), (ISSN: 0921‐8009).  Matisoff D.C. (2008). The adoption of state climate change policies and renewable portfolio  standards: regional diffusion or internal determinants?, Review of Policy Research 25 527–546 pp.  (DOI: 10.1111/j.1541‐1338.2008.00360.x), (ISSN: 1541‐1338).  Meinshausen M., N. Meinshausen, W. Hare, S.C.B. Raper, K. Frieler, R. Knutti, D.J. Frame, and M.R.  Allen (2009). Greenhouse‐gas emission targets for limiting global warming to 2 °C, Nature 458 1158– 1162 pp. (DOI: 10.1038/nature08017), (ISSN: 0028‐0836).  Meschi E., and M. Vivarelli (2009). Trade and Income Inequality in Developing Countries, World  Development 37 287–302 pp. .  Metcalf G.E. (2008). An empirical analysis of energy intensity and its determinants at the state level,  The Energy Journal 29 1–26 pp. (ISSN: 01956574).  Minx J.C., G. Baiocchi, G.P. Peters, C.L. Weber, D. Guan, and K. Hubacek (2011). A ‘carbonizing  dragon’: China’s fast growing CO2 emissions revisited, Environ. Sci. Technol. 45 9144–9153 pp. (DOI:  10.1021/es201497m), (ISSN: 0013‐936X).  Minx J.C., T. Wiedmann, R. Wood, G.P. Peters, M. Lenzen, A. Owen, K. Scott, J. Barrett, K. Hubacek,  G. Baiocchi, A. Paul, E. Dawkins, J. Briggs, D. Guan, S. Suh, and F. Ackerman (2009). Input‐output  analysis and carbon footprinting: An overview of applications, Economic Systems Research 21 187– 216 pp. (DOI: 10.1080/09535310903541298), (ISSN: 0953‐5314, 1469‐5758).  Monni S., R. Pipatti, A. Lehtilla, I. Savolainen, and S. Syri (2006). Global Climate Change Mitigation  Scenarios for Solid Waste Management. Technical Research Centre of Finland  VTT Publications,  Espoo. . Available at: http://www.vtt.fi/inf/pdf/publications/2006/P603.pdf.  Mont O., and A. Plepys (2008). Sustainable consumption progress: should we be proud or alarmed?,  Journal of Cleaner Production 16 531–537 pp. .  Morioka T., and N. Yoshida (1995). Comparison of carbon dioxide emission patterns due to  consumers’ expenditure in UK and Japan, Journal of Global Environmental Engineering 1 59–78 pp. .  Mulder P., and H. de Groot (2007). Sectoral energy‐ and labour‐productivity convergence. In:  Sustainable Resource Use and Economic Dynamics. Springer, pp.165–190.  Munksgaard J., K.A. Pedersen, and M. Wier (2001). Changing consumption patterns and CO2  reduction, International Journal of Environment and Pollution 15 146–158 pp. .  Muñoz P., and K.W. Steininger (2010). Austria’s CO2 responsibility and the carbon content of its  international trade, Ecological Economics 69 2003–2019 pp. (DOI: 10.1016/j.ecolecon.2010.05.017),  (ISSN: 0921‐8009).  Myhre G., D. Shindell, F.‐M. Brèon, W. Collins, J. Fuglestvedt, J. Huang, D. Koch, J.‐F. Lamarque, D.  Lee, B. Mendoza, T. Nakajima, A. Robock, G. Stephens, T. Takemura, and Zhang (2014).  Anthropogenic and natural radiative forcing. In: Climate Change 2013: The Physical Science Basis.  Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on  Climate Change [Stocker, T.F., D. Qin, G.‐K. Plattner, M. Tignor, S.K. Allen, J. Boschung, A. Nauels, Y.    83 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Xia, V. Bex and P.M. Midgley (eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and  New York, NY, USA.  Nakicenovic N., P.V. Gilli, and R. Kurz (1996). Regional and global exergy and energy efficiencies,  Energy 21 223–237 pp. (DOI: 10.1016/0360‐5442(96)00001‐1), (ISSN: 0360‐5442).  Nakicenovic N., A. Grübler, and A. McDonald (1998). Global Energy Perspectives. Cambridge  University Press, Cambridge, UK, and New York, USA, 267 pp., (ISBN: 9780521645690). .  Nakicenovic N., and R. Swart (2000). Special Report on Emissions Scenarios: A Special Report of  Working Group III of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press,  Cambridge, UK, and New York, USA, 612 pp., (ISBN: 0521804930). .  Nansai K., S. Kagawa, Y. Kondo, S. Suh, R. Inaba, and K. Nakajima (2009a). Improving the  completeness of product carbon footprints using a global link input‐output model: the case of Japan,  Economic Systems Research 21 267–290 pp. (DOI: 10.1080/09535310903541587), (ISSN: 1469‐5758).  Nansai K., S. Kagawa, S. Suh, M. Fujii, R. Inaba, and S. Hashimoto (2009b). Material and energy  dependence of services and its implications for climate change, Environ. Sci. Technol. 43 4241–4246  pp. (DOI: 10.1021/es8025775), (ISSN: 0013‐936X).  Nansai K., S. Kagawa, S. Suh, R. Inaba, and Y. Moriguchi (2007). Simple indicator to identify the  environmental soundness of growth of consumption and technology: ‘eco‐velocity of consumption’,  Environmental science & technology 41 1465–1472 pp. (ISSN: 0013‐936X).  Nemet G.F., T. Holloway, and P. Meier (2010a). Implications of incorporating air‐quality co‐benefits  into climate change policymaking, Environmental Research Letters 5 014007 pp. (ISSN: 1748‐9326).  Nemet G.F., T. Holloway, and P. Meier (2010b). Implications of incorporating air‐quality co‐benefits  into climate change policymaking, Environmental Research Letters 5 014007 pp. (DOI: 10.1088/1748‐ 9326/5/1/014007), (ISSN: 1748‐9326).  Newell R.G., A.B. Jaffe, and R.N. Stavins (1999). The Induced Innovation Hypothesis and Energy‐ Saving Technological Change, The Quarterly Journal of Economics 114 941 –975 pp. (DOI:  10.1162/003355399556188).  NRC (2010). Advancing the Science of Climate Change, Report in Brief. National Research Council,  National Academies Press, Washington, D.C., 528 pp., (ISBN: 0‐309‐14588‐0). .  O’Donoghue T., and M. Rabin (2008). Procrastination on long‐term projects, Journal of Economic  Behavior & Organization 66 161–175 pp. . Available at:  http://ideas.repec.org/a/eee/jeborg/v66y2008i2p161‐175.html.  O’Neill B.C., M. Dalton, R. Fuchs, L. Jiang, S. Pachauri, and K. Zigova (2010). Global demographic  trends and future carbon emissions, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United  States of America 107 17521–17526 pp. . Available at:  http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2‐s2.0‐ 78049252451&partnerID=40&md5=7da8389d593807dde90debe5f3704457.  O’Neill B.C., B. Liddle, L. Jiang, K.R. Smith, S. Pachauri, M. Dalton, and R. Fuchs (2014).  Demographic change and emissions of carbon dioxide, the main greenhouse gas, Lancet.    84 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Okushima S., and M. Tamura (2010). What causes the change in energy demand in the economy?:  The role of technological change, Energy Economics 32, Supplement 1 S41–S46 pp. (DOI:  10.1016/j.eneco.2009.03.011), (ISSN: 0140‐9883).  Olivier J.G.J., G. Janssens‐Maenhout, M. Muntean, and J.A.H.W. Peters (2013). Trends in Global CO2  Emissions: 2013 Report. PBL Netherlands Environmental Assessment Agency, The Hague,  Netherlands, (ISBN: 978‐94‐91506‐51‐2). .  Olivier J.G.J., G. Janssens‐Maenhout, J.A.H.W. Peters, and J. Wilson (2011). Long‐Term Trend in  Global CO2 Emissions. PBL Netherlands Environmental Assessment Agency: The Hague; JRC European  Commission: Belgium.  Deb Pal B., S. Pohit, and J. Roy (2012). Social Accounting Matrix for India, Economic Systems  Research 24 77–99 pp. (DOI: 10.1080/09535314.2011.618824), (ISSN: 0953‐5314).  Pan J. (2012). From industrial toward ecological in China, Science 336 1397–1397 pp. (DOI:  10.1126/science.1224009), (ISSN: 0036‐8075, 1095‐9203).  Pan J. (2013). An urgent need for a low carbon approach to environmental pollution control,  Environmental Protection (in Chinese) No. 12.  Pan J., H. Ma, Y. Zhang, L. Mastny, and Worldwatch Institute (2011). Green Economy and Green  Jobs in China: Current Status and Potentials for 2020. Worldwatch Institute, Washington, DC, (ISBN:  9780983543701 0983543704). .  Pao H.‐T., and C.‐M. Tsai (2010). CO2 emissions, energy consumption and economic growth in BRIC  countries, Energy Policy 38 7850–7860 pp. (DOI: doi: 10.1016/j.enpol.2010.08.045), (ISSN: 0301‐ 4215).  Parente S., and E. Prescott (2000). Barriers to Riches. MIT Press, Cambridge, MA, (ISBN:  9780262161930). .  Parikh J., and V. Shukla (1995). Urbanization, energy use and greenhouse effects in economic  development: Results from a cross‐national study of developing countries, Global Environmental  Change 5 87–103 pp. (DOI: 10.1016/0959‐3780(95)00015‐G), (ISSN: 0959‐3780).  Pavcnik N. (2002). Trade liberalization, exit, and productivity improvements: Evidence from Chilean  plants, Review of Economic Studies 69 245–276 pp. .  Pellegrini L., and R. Gerlagh (2006). Corruption, democracy, and environmental policy an empirical  contribution to the debate, The Journal of Environment & Development 15 332–354 pp. (DOI:  10.1177/1070496506290960), (ISSN: 1070‐4965, 1552‐5465).  Le Pen Y., and B. Sévi (2010). On the non‐convergence of energy intensities: Evidence from a pair‐ wise econometric approach, Ecological Economics 69 641–650 pp. (DOI:  10.1016/j.ecolecon.2009.10.001), (ISSN: 0921‐8009).  Persson T., and G. Tabellini (1994). Is inequality harmful for growth?, American Economic Review 84  600–621 pp. .  Peters G.P. (2007). Efficient algorithms for Life Cycle Assessment, Input‐Output Analysis, and Monte‐ Carlo Analysis, The International Journal of Life Cycle Assessment 12 373–380 pp. (DOI:  10.1065/lca2006.06.254), (ISSN: 0948‐3349, 1614‐7502).    85 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Peters G.P. (2008). From production‐based to consumption‐based national emission inventories,  Ecological Economics 65 13–23 pp. (DOI: 10.1016/j.ecolecon.2007.10.014), (ISSN: 0921‐8009).  Peters G.P. (2010). Managing carbon leakage, Carbon Management 1 35–37 pp. .  Peters G.P., and E.G. Hertwich (2008). CO2 embodied in international trade with implications for  global climate policy, Environ. Sci. Technol. 42 1401–1407 pp. (DOI: 10.1021/es072023k), (ISSN:  0013‐936X).  Peters G.P., G. Marland, C. Le Quéré, T. Boden, J.G. Canadell, and M.R. Raupach (2012). Rapid  growth in CO2 emissions after the 2008‐2009 global financial crisis, Nature Climate Change 2 2–4 pp.  (DOI: 10.1038/nclimate1332).  Peters G.P., J.C. Minx, C.L. Weber, and O. Edenhofer (2011a). Growth in emission transfers via  international trade from 1990 to 2008, Proceedings of the National Academy of Sciences (DOI:  10.1073/pnas.1006388108).  Peters G.P., J.C. Minx, C.L. Weber, and O. Edenhofer (2011b). Growth in emission transfers via  international trade from 1990 to 2008, Proceedings of the National Academy of Sciences 108 8903– 8908 pp. (DOI: 10.1073/pnas.1006388108), (ISSN: 0027‐8424, 1091‐6490).  Peters G., and C. Solli (2010). Global Carbon Footprints: Methods and Import/Export Corrected  Results from the Nordic Countries in Global Carbon Footprint Studies. Nordic Council of Ministers,  Copenhagen, (ISBN: 9789289321594 9289321598). .  Peters G.P., C.L. Weber, D. Guan, and K. Hubacek (2007). China’s Growing CO2 Emissions A Race  between Increasing Consumption and Efficiency Gains, Environ. Sci. Technol. 41 5939–5944 pp. (DOI:  10.1021/es070108f), (ISSN: 0013‐936X).  Platchkov L.M., and M.G. Pollitt (2011). The economics of energy (and electricity) demand,  Cambridge Working Papers in Economics . Available at:  http://econpapers.repec.org/paper/camcamdae/1137.htm.  Pligt J. van der (1985). Energy conservation: Two easy ways out, Journal of Applied Social Psychology  15 3–15 pp. (DOI: 10.1111/j.1559‐1816.1985.tb00890.x), (ISSN: 1559‐1816).  Pomeranz K. (2000). The Great Divergence: China, Europe, and the Making of the Modern World.  Princeton University Press, Princeton,  N.J., (ISBN: 9780691090108). .  Pongratz J., C.H. Reick, T. Raddatz, and M. Claussen (2009). Effects of anthropogenic land cover  change on the carbon cycle of the last millennium, Global Biogeochemical Cycles 23 n/a–n/a pp.  (DOI: 10.1029/2009GB003488), (ISSN: 1944‐9224).  Popp D. (2011). International technology transfer, climate change, and the clean development  mechanism, Review of Environmental Economics and Policy 5 131–152 pp. .  Poumanyvong P., and S. Kaneko (2010). Does urbanization lead to less energy use and lower CO2  emissions? A cross‐country analysis, Ecological Economics 70 434–444 pp. (DOI: doi:  10.1016/j.ecolecon.2010.09.029), (ISSN: 0921‐8009).  Le Quéré C., R.J. Andres, T. Boden, T. Conway, R.A. Houghton, J.I. House, G. Marland, G.P. Peters,  G. van der Werf, A. Ahlström, R.M. Andrew, L. Bopp, J.G. Canadell, P. Ciais, S.C. Doney, C. Enright,  P. Friedlingstein, C. Huntingford, A.K. Jain, C. Jourdain, E. Kato, R.F. Keeling, K. Klein Goldewijk, S.    86 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Levis, P. Levy, M. Lomas, B. Poulter, M.R. Raupach, J. Schwinger, S. Sitch, B.D. Stocker, N. Viovy, S.  Zaehle, and N. Zeng (2012). The global carbon budget 1959–2011, Earth System Science Data  Discussions 5 1107–1157 pp. (DOI: 10.5194/essdd‐5‐1107‐2012), (ISSN: 1866‐3591).  Le Quere C., M.R. Raupach, J.G. Canadell, and G. Marland et al. (2009). Trends in the sources and  sinks of carbon dioxide, Nature Geosci 2 831–836 pp. (DOI: 10.1038/ngeo689), (ISSN: 1752‐0894).  Ramachandra T.V., Y. Loerincik, and B.V. Shruthi (2006). Intra and inter country energy intensity  trends, The Journal of Energy and Development 31 43–84 pp. .  Rao S., S. Pachauri, F. Dentener, P. Kinney, Z. Klimont, K. Riahi, and W. Schoepp (2013). Better air  for better health: Forging synergies in policies for energy access, climate change and air pollution,  Global Environmental Change 23 1122–1130 pp. (DOI: 10.1016/j.gloenvcha.2013.05.003), (ISSN:  0959‐3780).  Raupach M.R., G. Marland, P. Ciais, C. Le Quéré, J.G. Canadell, G. Klepper, and C.B. Field (2007).  Global and regional drivers of accelerating CO2 emissions, Proceedings of the National Academy of  Sciences 104 10288 –10293 pp. (DOI: 10.1073/pnas.0700609104).  Reddy A.K.N., and J. Goldemberg (1990). Energy for the developing world, Scientific American 263  110–18 pp. (ISSN: ISSN‐0036‐8733).  Renssen S. van (2012). Stuck on shipping, Nature Climate Change 2 767–768 pp. (DOI:  10.1038/nclimate1723), (ISSN: 1758‐678X).  Reppelin‐Hill V. (1998). Trade and environment: An empirical analysis of the technology effect in the  steel industry, Journal of Environmental Economics and Management 38 283–301 pp. .  Rey S., G. West, and M. Janikas (2004). Uncertainty in integrated regional models, Economic  Systems Research 16 259–277 pp. . Available at:  http://ideas.repec.org/a/taf/ecsysr/v16y2004i3p259‐277.html.  Richardson‐Klavehn A., and R.. Bjork (1988). Measures of memory, Annual Review of Psychology  475–543 pp. .  Rigby M., J. Muhle, B.R. Miller, R.G. Prinn, P.B. Krummel, L.P. Steele, P.J. Fraser, P.K. Salameh, C.M.  Harth, R.F. Weiss, B.R. Greally, S. O’Doherty, P.G. Simmonds, M.K. Vollmer, S. Reimann, J. Kim, K.R.  Kim, H.J. Wang, J.G.J. Olivier, E.J. Dlugokencky, G.S. Dutton, B.D. Hall, and J.W. Elkins (2010).  History of atmospheric SF6 from 1973 to 2008, Atmospheric Chemistry and Physics 10 10305–10320  pp. (DOI: 10.5194/Acp‐10‐10305‐2010), (ISSN: 1680‐7316).  Rogner H.H., R.F. Aguilera, C.L. Archer, R. Bertani, S.C. Bahattacharya, M.B. Dusseault, L. Gagnon,  H. Haberl, M. Hoogwijk, A. Johnson, M.L. Rogner, H. Wagner, and V. Yakushev (2012). Chapter 7 ‐  Energy resources and potentials. In: Global Energy Assessment ‐ Toward a Sustainable Future. IIASA  and Cambridge University Press, Vienna, Austria, and Cambridge, UK(ISBN: 9781107005198).  Rothman D.S. (1998). Ecological Economics . Environmental Kuznets curves‐‐real progress or passing  the buck?: A case for consumption‐based approaches, Ecological Economics 25 177–194 pp. .  Available at: http://ideas.repec.org/a/eee/ecolec/v25y1998i2p177‐194.html.  Rothman D.S. (2000). Measuring environmental values and environmental impacts: Going from the  local to the global, Climatic Change 44 351–376 pp. (DOI: 10.1023/A:1005645301478), (ISSN: 0165‐ 0009).    87 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Roy J. (2000). Energy Policy . The rebound effect: some empirical evidence from India, Energy Policy  28 433–438 pp. . Available at: http://ideas.repec.org/a/eee/enepol/v28y2000i6‐7p433‐438.html.  Roy J., and S. Pal (2009). Lifestyles and climate change: link awaiting activation, Current Opinion in  Environmental Sustainability 1 192–200 pp. (DOI: 10.1016/j.cosust.2009.10.009), (ISSN: 1877‐3435).  Rutherford T.F., and D.G. Tarr (2002). Trade liberalization, product variety and growth in a small  open economy: a quantitative assessment, Journal of International Economics 56 247–272 pp. (DOI:  10.1016/S0022‐1996(01)00121‐0).  Saikawa E., M. Rigby, R.G. Prinn, S.A. Montzka, B.R. Miller, L.J.M. Kuijpers, P.J.B. Fraser, M.K.  Vollmer, T. Saito, Y. Yokouchi, C.M. Harth, J. Muhle, R.F. Weiss, P.K. Salameh, J. Kim, S. Li, S. Park,  K.R. Kim, D. Young, S. O’Doherty, P.G. Simmonds, A. McCulloch, P.B. Krummel, L.P. Steele, C.  Lunder, O. Hermansen, M. Maione, J. Arduini, B. Yao, L.X. Zhou, H.J. Wang, J.W. Elkins, and B. Hall  (2012). Global and regional emission estimates for HCFC‐22, Atmospheric Chemistry and Physics 12  10033–10050 pp. (DOI: 10.5194/Acp‐12‐10033‐2012), (ISSN: 1680‐7316).  Salganik M.J., P.S. Dodds, and D.J. Watts (2006). Experimental study of inequality and  unpredictability in an artificial cultural market, Science 311 854–856 pp. (DOI:  10.1126/science.1121066), (ISSN: 0036‐8075, 1095‐9203).  Sanstad A., M. Hanemann, and M. Auffhammer (2006). Chapter 6: End‐Use Energy Efficiency in a  ‘Post‐Carbon’ California Economy: Policy Issues and Research Frontiers. In: Managing Greenhouse  Gas Emissions in California. The California Climate Change Center, University of California‐Berkeley,  CA.  Sathaye J., O. Lucon, A. Rahman, J.M. Christensen, F. Denton, J. Fujino, G. Heath, M. Mirza, H.  Rudnick, A. Schlaepfer, and A. Shmakin (2011). Renewable energy in the context of sustainable  development. In: IPCC Special Report on Renewable Energy Sources and Climate Change Mitigation  [O. Edenhofer, R. Pichs‐Madruga, Y. Sokona, K. Seyboth, P. Matschoss, S. Kadner, T. Zwickel, P.  Eickemeier, G. Hansen, S. Schlömer, C. von Stechow (eds)]. Cambridge University Press, Cambridge,  United Kingdom and New York, NY, USA. Available at: http://srren.ipcc‐ wg3.de/report/IPCC_SRREN_Ch09.  Sathaye J., A. Najam, C. Cocklin, T. Heller, F. Lecocq, J. Llanes‐Regueiro, J. Pan, G. Petschel‐Held, S.  Rayner, and J. Robinson (2007). Sustainable development and mitigation, Climate Change 2007:  Mitigation of Climate Change 691–743 pp. . Available at: http://eprints.jcu.edu.au/2967/.  Saunders H.D. (2013). Historical evidence for energy efficiency rebound in 30 US sectors and a  toolkit for rebound analysts, Technological Forecasting and Social Change 80 1317–1330 pp. (DOI:  10.1016/j.techfore.2012.12.007), (ISSN: 0040‐1625).  Schäfer A. (2005). Structural change in energy use, Energy Policy 33 429–437 pp. (DOI:  10.1016/j.enpol.2003.09.002), (ISSN: 0301‐4215).  Schimel D., D. Alves, I. Enting, M. Heimann, R. Joos, D. Raynaud, T. Wigley, M. Prather, R. Derwent,  D. Ehhalt, R. Eraser, E. Sanhueza, X. Zhou, R. Jonas, R. Charlson, H. Rohde, S. Sadasivan, K.R. Shine,  Y. Fouquart, V. Ramaswamy, S. Solomon, and J. Srinivasan (1996). Radiative forcing of climate  change. In: Climate Change 1995: The Science of Climate Change [J.T. Houghton, L.G. Meira Filho, B.A.  Callander, N. Harris, A. Kattenberg and K. Maskell (eds)]. Cambridge University Press, Cambridge  pp.65–131.    88 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Schipper L., and M. Grubb (2000). On the rebound? Feedback between energy intensities and  energy uses in IEA countries, Energy Policy 28 367–388 pp. (DOI: 10.1016/S0301‐4215(00)00018‐5),  (ISSN: 0301‐4215).  Schöpp W., Z. Klimont, R. Suutari, and J. Cofala (2005). Uncertainty analysis of emission estimates in  the RAINS integrated assessment model, Environmental Science and Policy 8 601–613 pp. .  Shafik N. (1994). Economic Development and Environmental Quality: An Econometric Analysis,  Oxford Economic Papers 46 757–73 pp. .  Sheinbaum C., B.J. Ruíz, and L. Ozawa (2011). Energy consumption and related CO2 emissions in five  Latin American countries: Changes from 1990 to 2006 and perspectives, Energy 36 3629–3638 pp.  (DOI: doi: 10.1016/j.energy.2010.07.023), (ISSN: 0360‐5442).  Shindell D., J.C.I. Kuylenstierna, E. Vignati, R. van Dingenen, M. Amann, Z. Klimont, S.C. Anenberg,  N. Muller, G. Janssens‐Maenhout, F. Raes, J. Schwartz, G. Faluvegi, L. Pozzoli, K. Kupiainen, L.  Höglund‐Isaksson, L. Emberson, D. Streets, V. Ramanathan, K. Hicks, N.T.K. Oanh, G. Milly, M.  Williams, V. Demkine, and D. Fowler (2012). Simultaneously Mitigating Near‐Term Climate Change  and Improving Human Health and Food Security, Science 335 183–189 pp. (DOI:  10.1126/science.1210026), (ISSN: 0036‐8075, 1095‐9203).  Shindell D.T., J.F. Lamarque, M. Schulz, M. Flanner, C. Jiao, M. Chin, P.J. Young, Y.H. Lee, L.  Rotstayn, N. Mahowald, G. Milly, G. Faluvegi, Y. Balkanski, W.J. Collins, A.J. Conley, S. Dalsoren, R.  Easter, S. Ghan, L. Horowitz, X. Liu, G. Myhre, T. Nagashima, V. Naik, S.T. Rumbold, R. Skeie, K.  Sudo, S. Szopa, T. Takemura, A. Voulgarakis, J.H. Yoon, and F. Lo (2013). Radiative forcing in the  ACCMIP historical and future climate simulations, Atmospheric Chemistry and Physics 13 2939–2974  pp. (DOI: 10.5194/Acp‐13‐2939‐2013), (ISSN: 1680‐7316).  Shukla P., and S. Dhar (2011). Climate agreements and India: aligning options and opportunities on a  new track, International Environmental Agreements: Politics, Law and Economics 11 229–243 pp. .  Simon H.A. (1957). Models of Man: Social and Rational; Mathematical Essays on Rational Human  Behavior in Society Setting. Wiley, New York, 312 pp.  Sjöström M., and G. Östblom (2009). Future Waste Scenarios for Sweden Based on a CGE‐Model.  National Institute of Economic Research, Stockholm, Sweden. . Available at:  http://ideas.repec.org/p/hhs/nierwp/0109.html.  Slovic P., M. Finucane, E. Peters, and D.G. MacGregor (2002). Rational actors or rational fools:  implications of the affect heuristic for behavioral economics, The Journal of Socio‐Economics 31 329– 342 pp. (DOI: 10.1016/S1053‐5357(02)00174‐9), (ISSN: 1053‐5357).  Smith S.J., J. van Aardenne, Z. Klimont, R. Andres, A.C. Volke, and S. Delgado Arias (2011).  Anthropogenic sulfur dioxide emissions: 1850‐2005, Atmospheric Chemistry and Physics, 11(3):1101‐ 1116; Journal Volume: 10 Medium: X pp. .  Sora M.J., and I.P. Ventosa (2013). Incineration Overcapacity and Waste Shipping in Europe the End  of the Proximity Principle? Global Alliance for Incinerator Alternatives (GAIA), Phillipines, USA, Chile. .  Available at: http://www.no‐ burn.org/downloads/Incineration%20overcapacity%20and%20waste%20shipping%20in%20Europe% 20the%20end%20of%20the%20proximity%20principle%20‐January%202013‐1.pdf.    89 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Sorrell S. (2007). The Rebound Effect: An Assessment of the Evidence for Economy‐Wide Energy  Savings from Improved Energy Efficiency. The UK Energy Research Centre (UKERC), London, UK. .  Available at: http://www.ukerc.ac.uk/support/tiki‐index.php?page=ReboundEffect.  Sorrell S., J. Dimitropoulos, and M. Sommerville (2009). Energy Policy . Empirical estimates of the  direct rebound effect: A review, Energy Policy 37 1356–1371 pp. . Available at:  http://ideas.repec.org/a/eee/enepol/v37y2009i4p1356‐1371.html.  Sovacool B.K., and M.A. Brown (2010). Twelve metropolitan carbon footprints: A preliminary  comparative global assessment, Energy Policy 38 4856–4869 pp. (DOI: 10.1016/j.enpol.2009.10.001),  (ISSN: 0301‐4215).  Steckel J.C., M. Jakob, R. Marschinski, and G. Luderer (2011). From carbonization to  decarbonization?—Past trends and future scenarios for China’s CO2 emissions, Energy Policy 39  3443–3455 pp. (DOI: doi: 10.1016/j.enpol.2011.03.042), (ISSN: 0301‐4215).  Steg L., C. Vlek, and G. Slotegraaf (2001). Instrumental‐reasoned and symbolic‐affective motives for  using a motor car, Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour 4 151–169 pp.  (DOI: 10.1016/S1369‐8478(01)00020‐1), (ISSN: 1369‐8478).  Stern D.I. (2010). The Role of Energy in Economic Growth. Social Science Research Network,  Rochester, NY. . Available at: http://papers.ssrn.com/abstract=1715855.  Stern D.I. (2011). The role of energy in economic growth, Annals of the New York Academy of  Sciences 1219 26–51 pp. (DOI: 10.1111/j.1749‐6632.2010.05921.x), (ISSN: 1749‐6632).  Stern D.I. (2012). Modeling international trends in energy efficiency, Energy Economics 34 2200– 2208 pp. (DOI: 10.1016/j.eneco.2012.03.009), (ISSN: 0140‐9883).  Stern D.I., M.S. Common, and E.B. Barbier (1996). Economic growth and environmental  degradation: The environmental Kuznets curve and sustainable development, World Development  24 1151–1160 pp. (DOI: 10.1016/0305‐750X(96)00032‐0), (ISSN: 0305‐750X).  Stern D.I., and F. Jotzo (2010). How ambitious are China and India’s emissions intensity targets?,  Energy Policy 38 6776–6783 pp. (DOI: 10.1016/j.enpol.2010.06.049), (ISSN: 0301‐4215).  Stern D.I., and A. Kander (2012). The role of energy in the industrial revolution and modern  economic growth, Energy Journal 33 127–154 pp. . Available at:  http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1759705.  Stiglitz J.E. (1988). Principal and Agent. John M. Olin Program for the Study of Economic  Organization and Public Policy, Department of Economics/Woodrow Wilson School of Public and  International Affairs, Princeton University, Princeton, NJ, 30 pp.  Strømman A.H., E.G. Hertwich, and F. Duchin (2009). Shifting trade patterns as a means of reducing  global carbon dioxide emissions, Journal of Industrial Ecology 13 38–57 pp. (DOI: 10.1111/j.1530‐ 9290.2008.00084.x), (ISSN: 1530‐9290).  Sue Wing I. (2008). Explaining the declining energy intensity of the U.S. economy, Resource and  Energy Economics 30 21–49 pp. (DOI: 10.1016/j.reseneeco.2007.03.001), (ISSN: 0928‐7655).    90 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Suh S. (2005). Developing a sectoral environmental database for input‐output analysis: the  comprehensive environmental data archive of the US, Economic Systems Research 17 449–469 pp.  (ISSN: 0953‐5314).  Suh S. (2006). Are services better for climate change?, Environ. Sci. Technol. 40 6555–6560 pp. (DOI:  10.1021/es0609351), (ISSN: 0013‐936X).  Syrquin M., and H. Chenery (1989). Three Decades of Industrialization, The World Bank Economic  Review 3 145 –181 pp. (DOI: 10.1093/wber/3.2.145).  Teng H., G. Branstator, and G.A. Meehl (2011). Predictability of the Atlantic overturning circulation  and associated surface patterns in two CCSM3 climate change ensemble experiments, Journal of  Climate 24 6054–6076 pp. . Available at:  http://journals.ametsoc.org/doi/abs/10.1175/2011JCLI4207.1.  Thaler R.H. (1999). Mental accounting matters, Journal of Behavioral Decision Making 12 183–206  pp. (DOI: 10.1002/(SICI)1099‐0771(199909)12:3<183::AID‐BDM318>3.0.CO;2‐F), (ISSN: 1099‐0771).  Thaler R.H., and C.R. Sunstein (2009). Nudge: Improving Decisions About Health, Wealth, and  Happiness. Penguin Books, New York, 320 pp., (ISBN: 014311526X). .  Thomas B.A., and I.L. Azevedo (2013). Estimating direct and indirect rebound effects for U.S.  households with input–output analysis Part 1: Theoretical framework, Ecological Economics 86 199– 210 pp. (DOI: 10.1016/j.ecolecon.2012.12.003), (ISSN: 0921‐8009).  Timilsina G.R., and A. Shrestha (2009). Transport sector CO2 emissions growth in Asia: Underlying  factors and policy options, Energy Policy 37 4523–4539 pp. (DOI: 10.1016/j.enpol.2009.06.009),  (ISSN: 0301‐4215).  Tol R.S.J., S.W. Pacala, and R.H. Socolow (2009). Understanding long‐term energy use and carbon  dioxide emissions in the USA, Journal of Policy Modeling 31 425–445 pp. (DOI:  10.1016/j.jpolmod.2008.12.002), (ISSN: 0161‐8938).  Toman M.A., and B. Jemelkova (2003). Energy and economic development: An assessment of the  state of knowledge, The Energy Journal 24 93–112 pp. (ISSN: 01956574).  De la Tour A., M. Glachant, and Y. Ménière (2011). Innovation and international technology  transfer: The case of the Chinese photovoltaic industry, Energy Policy 39 761–770 pp. (DOI:  10.1016/j.enpol.2010.10.050), (ISSN: 0301‐4215).  Train K. (1985). Discount rates in consumers’ energy‐related decisions: a review of the literature,  Energy 10 1243–1253 pp. (ISSN: 03605442).  Tukker A., M.J. Cohen, K. Hubacek, and O. Mont (2010). The impacts of household consumption  and options for change, Journal of Industrial Ecology 14 13–30 pp. .  U.S. Energy Information Administration (2010). Annual Energy Review 2009. Washington, D.C.  Available at: http://www.eia.gov/totalenergy/data/annual/archive/038409.pdf.  Ubaidillah N.Z. (2011). The relationship between income and environment in UK’s road transport  sector. Is there an EKC? In: 2011 International Conference on Economics and Finance Research,  IPEDR Vol. 4, IACSIT Press, Singapore. . Available at: http://www.ipedr.com/vol4/20‐F00040.pdf.    91 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  UN (1999). The World at Six Billion. United Nations, Department of Economic and Social Affairs, New  York. . Available at: http://www.un.org/esa/population/publications/sixbillion/sixbillion.htm.  UN WPP (2012). World Population Prospects, the 2012 Revision. United Nations Department of  Economic and Social Affairs New York. . Available at: http://esa.un.org/unpd/wpp/index.htm.  UNEP (2009). UNEP 2008 Annual Report. United Nations Environment Programme New York. .  Available at: http://www.unep.org/PDF/AnnualReport/2008/AnnualReport2008_en_web.pdf.  UNEP (2012). The Emissions Gap Report 2012: A UNEP Synthesis Report. United Nations  Environment Programme. . Available at: http://www.unep.org/pdf/2012gapreport.pdf.  Unruh G.C. (2000). Understanding carbon lock‐in, Energy Policy 28 817–830 pp. (DOI:  10.1016/S0301‐4215(00)00070‐7), (ISSN: 0301‐4215).  Unruh G.C. (2002). Escaping carbon lock‐in, Energy Policy 30 317–325 pp. (DOI: 10.1016/S0301‐ 4215(01)00098‐2), (ISSN: 0301‐4215).  US DOE (2008). Energy Efficiency Trends in Residential and Commercial Buildings. US Department of  Energy, Washington, D.C. Available at:  http://apps1.eere.energy.gov/buildings/publications/pdfs/corporate/bt_stateindustry.pdf.  US EIA (2011). International Energy Outlook. U.S. Energy Information Administration, Washington,  D.C., 300 pp., (ISBN: 9780160894459). .  US EPA (2012). Inventory of U.S. Greenhouse Gas Emissions and Sinks: 1990‐2010. US Environmental  Protection Agency, Washington, D.C. Available at:  http://www.epa.gov/climatechange/Downloads/ghgemissions/US‐GHG‐Inventory‐2012‐Main‐ Text.pdf.  Verdolini E., and M. Galeotti (2011a). At home and abroad: An empirical analysis of innovation and  diffusion in energy technologies, Journal of Economics and Management 61 119–134 pp. .  Verdolini E., and M. Galeotti (2011b). At home and abroad: An empirical analysis of innovation and  diffusion in energy technologies, Journal of Environmental Economics and Management 61 119–134  pp. . Available at: http://ideas.repec.org/a/eee/jeeman/v61y2011i2p119‐134.html.  Van Vuuren D.P., J. Cofala, H.E. Eerens, R. Oostenrijk, C. Heyes, Z. Klimont, M.G.J. den Elzen, and M.  Amann (2006). Exploring the ancillary benefits of the Kyoto Protocol for air pollution in Europe,  Energy Policy 34 444–460 pp. (DOI: 10.1016/j.enpol.2004.06.012), (ISSN: 0301‐4215).  Wagner M. (2008). The carbon Kuznets curve: A cloudy picture emitted by bad econometrics?,  Resource and Energy Economics 30 388–408 pp. (DOI: 10.1016/j.reseneeco.2007.11.001), (ISSN:  0928‐7655).  Wang C. (2011). Sources of energy productivity growth and its distribution dynamics in China,  Resource and Energy Economics 33 279–292 pp. (DOI: 10.1016/j.reseneeco.2010.06.005), (ISSN:  0928‐7655).  Wang H., L. Dwyer‐Lindgren, K.T. Lofgren, J.K. Rajaratnam, J.R. Marcus, A. Levin‐Rector, C.E. Levitz,  A.D. Lopez, and C.J. Murray (2012a). Age‐specific and sex‐specific mortality in 187 countries, 1970– 2010: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2010, The Lancet 380 2071–2094  pp. (DOI: 10.1016/S0140‐6736(12)61719‐X), (ISSN: 0140‐6736).    92 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  Wang W.W., M. Zhang, and M. Zhou (2011). Using LMDI method to analyze transport sector CO2  emissions in China, Energy 36 5909–5915 pp. (DOI: 10.1016/j.energy.2011.08.031), (ISSN: 0360‐ 5442).  Wang H., P. Zhou, and D.Q. Zhou (2012b). An empirical study of direct rebound effect for passenger  transport in urban China, Energy Economics 34 452–460 pp. (DOI: 10.1016/j.eneco.2011.09.010),  (ISSN: 0140‐9883).  Warr B., R. Ayres, N. Eisenmenger, F. Krausmann, and H. Schandl (2010). Energy use and economic  development: A comparative analysis of useful work supply in Austria, Japan, the United Kingdom  and the US during 100 years of economic growth, Ecological Economics 69 1904–1917 pp. (DOI:  10.1016/j.ecolecon.2010.03.021), (ISSN: 0921‐8009).  Weber C.L. (2009). Measuring structural change and energy use: Decomposition of the US economy  from 1997 to 2002, Energy Policy 37 1561–1570 pp. (DOI: 10.1016/j.enpol.2008.12.027), (ISSN:  0301‐4215).  Weber C., and S. Matthews (2007). Embodied environmental emissions in U.S. international trade,  1997‐2004, Environ. Sci. Technol. 41 4875–4881 pp. (DOI: 10.1021/es0629110), (ISSN: 0013‐936X).  Weber C.L., and H.S. Matthews (2008). Quantifying the global and distributional aspects of  American household carbon footprint, Ecological Economics 66 379–391 pp. (DOI:  10.1016/j.ecolecon.2007.09.021), (ISSN: 0921‐8009).  Weber C.L., and G.P. Peters (2009). Climate change policy and international trade: Policy  considerations in the US, Energy Policy 37 432–440 pp. (DOI: 10.1016/j.enpol.2008.09.073), (ISSN:  0301‐4215).  Weber C.L., G.P. Peters, D. Guan, and K. Hubacek (2008). The contribution of Chinese exports to  climate change, Energy Policy 36 3572–3577 pp. (DOI: 10.1016/j.enpol.2008.06.009), (ISSN: 0301‐ 4215).  Wei C., J. Ni, and M. Shen (2009). Empirical analysis of provincial energy efficiency in china, China &  World Economy 17 88–103 pp. (DOI: 10.1111/j.1749‐124X.2009.01168.x), (ISSN: 1749‐124X).  Welsch H., and C. Ochsen (2005). Energy Economics . The determinants of aggregate energy use in  West Germany: factor substitution, technological change, and trade, Energy Economics 27 93–111  pp. . Available at: http://ideas.repec.org/a/eee/eneeco/v27y2005i1p93‐111.html.  West J.J., S.J. Smith, R.A. Silva, V. Naik, Y. Zhang, Z. Adelman, M.M. Fry, S. Anenberg, L.W.  Horowitz, and J.‐F. Lamarque (2013). Co‐benefits of mitigating global greenhouse gas emissions for  future air quality and human health, Nature Climate Change 3 885–889 pp. (DOI:  10.1038/nclimate2009), (ISSN: 1758‐678X).  Whitmarsh L. (2009). Behavioural responses to climate change: Asymmetry of intentions and  impacts, Journal of Environmental Psychology 29 13–23 pp. .  Wiedmann T. (2009). A review of recent multi‐region input–output models used for consumption‐ based emission and resource accounting, Ecological Economics 69 211–222 pp. (DOI:  10.1016/j.ecolecon.2009.08.026), (ISSN: 0921‐8009).  Wiedmann T., M. Lenzen, K. Turner, and J. Barrett (2007). Examining the global environmental  impact of regional consumption activities ‐‐ Part 2: Review of input‐output models for the    93 of 94    Final Draft    Chapter 5  IPCC WGIII AR5  assessment of environmental impacts embodied in trade, Ecological Economics 61 15–26 pp. .  Available at: http://ideas.repec.org/a/eee/ecolec/v61y2007i1p15‐26.html.  Wiedmann T., R. Wood, J. Minx, M. Lenzen, D. Guan, and R. Harris (2010). A carbon footprint time  series of the UK ‐ results from a multi‐region input‐output model, Economic Systems Research 22 19– 42 pp. . Available at: http://dx.doi.org/10.1080/09535311003612591.  Wier M. (1998). Sources of changes in emissions from energy: a structural decomposition analysis,  Economic Systems Research 10 99–112 pp. .  Wier M., M. Lenzen, J. Munksgaard, and S. Smed (2001). Effects of household consumption  patterns on CO2 requirements, Economic Systems Research 13 259–274 pp. .  Wilbanks T.J. (2011). Energy Economics . Inducing transformational energy technological change,  Energy Economics 33 699–708 pp. . Available at:  http://ideas.repec.org/a/eee/eneeco/v33y2011i4p699‐708.html.  Wood R. (2009). Structural decomposition analysis of Australia’s greenhouse gas emissions, Energy  Policy 37 4943–4948 pp. (DOI: 10.1016/j.enpol.2009.06.060), (ISSN: 0301‐4215).  World Bank (2011). World Development Indicators. World Bank, Washington, D.C. Available at:  http://data.worldbank.org/data‐catalog/world‐development‐indicators.  World Bank (2012). World Development Indicators | Data. . Available at:  http://data.worldbank.org/data‐catalog/world‐development‐indicators.  World Trade Organisation (2011). International Trade Statistics, 2011. Geneva, Switzerland. .  Available at: http://www.wto.org/english/res_e/statis_e/its2011_e/its11_toc_e.htm.  Wrigley E. (2010). Energy and the English Industrial Revolution. Cambridge University Press,  Cambridge and New York, (ISBN: 9780521766937). .  Wu F., L.W. Fan, P. Zhou, and D.Q. Zhou (2012). Industrial energy efficiency with CO2 emissions in  China: A non‐parametric analysis, Energy Policy 49 164–172 pp. .  York R. (2007). Demographic trends and energy consumption in European Union Nations, 1960– 2025, Social Science Research 36 855–872 pp. (DOI: 10.1016/j.ssresearch.2006.06.007), (ISSN: 0049‐ 089X).  Yunfeng Y., and Y. Laike (2010). China’s foreign trade and climate change: A case study of CO2  emissions, Energy Policy 38 350–356 pp. (DOI: 10.1016/j.enpol.2009.09.025), (ISSN: 0301‐4215).  Zhu S.C., and D. Trefler (2005). Trade and inequality in developing countries: a general equilibrium  analysis, Journal of International Economics 65 21–48 pp. .      94 of 94