* 이 논문은 지원을 받아 연구되었음(0000년도). ** 소속 부서 직위 (주저자). @keei.re.kr

확률프론티어 모형 및 맘퀴스트 지수를 활용한 산업별 에너지생산성 분석^*

이름^**

정부는 2019년 12월 ‘제 3차 배출권거래제 기본계획’을 확정·발표하였다. 배출권거래제를 통해 실효적으로 온실가스를 감축하려면 시장 참여자들이 현재 에너지를 효율적으로 사용하고 있는지를 평가해 보고 이를 바탕으로 에너지 생산성 제고 전략을 수립하여야 한다. 본 연구는 확률 프론티어 모형과 맘퀴스트 지수 모형을 기반으로 총 요소 에너지생산성을 추정하여 국내 배출권거래제 참여기업들의 에너지 생산성을 평가한다. 또한 에너지 생산성을 26개 세부 산업별로 비교·분석하여 에너지 효율 향상을 위한 시사점을 도출한다. 분석 결과 배출권거래제 참여 기업들의 에너지 생산성은 관측 기간 평균값이 1보다 낮아 전년도 대비 꾸준히 감소해왔으나 에너지 생산성 감소율은 지속적으로 개선되었다는 결론을 도출하였다. 또한 기술변화는 생산성 향상에 가장 중요한 영향을 미치는 요인으로 작용하고 있음을 밝혀내었다. 산업별 비교 분석 결과 전체 산업의 에너지 생산성 제고를 위해서는 과감한 설비투자의 확대, 에너지효율향상을 위한 혁신적인 기술 및 장비 개발을 목표로 한 연구개발투자가 필요하다는 시사점을 도출하였다.

주요 단어 : 에너지생산성, 확률프론티어모형, 맘퀴스트 생산성 지수, 배출권거래제

경제학문헌목록 주제분류：Q21, Q42

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Ⅰ. 서      론

정부는 2019년 12월 ‘제 3차 배출권거래제 기본계획’을 확정·발표하였다. 동 계획에서는 배출권 거래제 1·2차 계획기간의 문제점 및 한계를 개선하고 보다 활발한 시장 참여 유도 및 효율적인 온실가스 감축을 위해 4대 추진 전략을 수립하였다. 먼저 배출허용총량 설정 강화 및 온실가스 감축사업 지원 확대를 통해 실효적 감축을 추진하고 할당단위를 시설에서 사업장으로 변경하는 등의 할당 방식을 개선하였다. 또한 금융기관 및 제 3자의 시장참여 허용을 통해 시장기능을 확대하며 국제 탄소시장과의 연계 협력을 통해 현행 배출권거래제를 고도화하여 2030년 국가 온실가스 감축목표의 달성에 기여하고자 한다. 

Ⅱ. 본      론

1. 확률프론티어 분석

본 연구에서는 확률프론티어분석을 적용하여 배출권거래제 2차 계획기간 참여 기업들의 에너지 생산성을 추정하였다. 확률프론티어분석은 Shapard(1953)의 논문을 기반으로 현재의 주어진 기술 수준에서 매출액 및 탄소배출량의 벡터를 얻기 위해 투입되어야 하는 최소한의 생산 요소의 결합을 거리함수(distance function) 요소 중 프론티어(frontier)라고 정의한다. 투입의 비효율성은 실제 투입물 벡터가 프론티어로부터 얼마나 멀리 떨어져 있느냐를 비율로 나타내어 측정한다. 즉, 실제 투입물들이 프론티어에 정확히 위치할 경우 생산이 가장 효율적으로 이루어 진 상태로 평가하고, 실제 투입물이 프론티어로부터 멀어질수록 생산의 비효율성이 증가하여 생

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산성이 낮은 것으로 평가한다. Shapard(1953)의 투입거리함수(input distance function)는 아래의 식 (1)과 같이 표현할 수 있다.

여기서 Y는 매출액 및 탄소배출량으로 구성된 산출물 벡터이며, X는 노동, 자본 및 에너지소비량으로 구성된 투입물 벡터이다. 또한 I(Y)는 산출물 벡터의 생산을 가능하게 만드는 투입물 필요 집합(input requirement set)이다. 투입거리함수는 산출물벡터에 대한 증가함수(increasing function)이며 투입물벡터에 대해 선형 동차성(linear homogeneity) 및 오목성(concavity)의 성질을 만족하며 비감소함수(nondecreasing function)이다(Lovell et al(1994)). 동 투입거리함수에 트랜스로그함수 형태를 적용하면 식 (1)은 아래의 식 (2)로 표현된다.

2. 자료

<표 1>은 26개 세부 산업별 자료의 분포 및 주요 변수들의 총량을 요약하고 있다. 산업 별 기업들의 분포를 살펴보면 석유화학 산업에 전체 기업의 16%가 종사하고 있으며 뒤이어 폐기물 및 철강 산업 등에 많은 기업들이 분포되어 있다. 관측기간 동안 에너지를 가장 많이 사용한 업종은 발전/에너지산업으로 전체 누적 에너지소비량 중 약 43%의 에너지를 동 산업에서 소비하고 있는 것으로 분석되었다. 뒤이어 정유(15%), 디스플레이(9%) 및 철강(5.8%) 산업 등이 상대적으로 타 산업에 비해 에너지를 연료 연소 과정에서 많이 사용하고 있다. 관측 기간 동안 가장 높은 누적 매출액을 기록한 산업은 반도체산업으로 누적 매출액의 15%를 차지하였다. 동 산업 다음으로 누적 매출액이 높은 산업은 석유화학(12%), 자동차(11%) 및 발전/에너지 산업(11%)이다.

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<표 1> 산업별 자료

에너지 생산성 도출을 위해 연구의 주요 변수들인 에너지소비량과 매출액의 연도별 추세를 <그림 1>을 통해 살펴보았다. 그 결과 배출권거래제 2차 계획 기간에 참여한 기업들의 에너지소비량은 2014년도에 소폭 감소한 후 다시 증가하는 추세를 유지하다가 2019년도에 소폭 감소하였다. 반면 매출액의 경우 2016년까지 감소하는 추세를 유지, 2017년 소폭 증가 후 2019년 크게 증가하였다.

<그림 1> 연도별 에너지소비량과 매출액 추이

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Ⅲ. 결      론

확률프론티어 모형은 시간의 흐름에 따른 비효율성(υi)의 변동성 가정에 따라 비효율성이 시간의 변화에 따라 변동하지 않는 모형(time- invariant technical efficiency model)과 비효율성이 변동하는 모형(time- variant technical efficiency model)으로 구분된다. 본 연구에서는 시간의 흐름에 따라 비효율성이 변동한다고 가정 후 동 가정을 따르는 확률프론티어 모형 중 2005년도에 Green이 제시한 고정효과(true fixed effect, TFE) 모형과 확률효과(true random effect, TRE) 모형 그리고 1992년도에 Battese과 Coelli가 제안한 BC92 모형 등 총 세 가지 모형을 바탕으로 최우추정법에 기반하여 모형을 추정하였다. 

접수일(2021년 0월 0일), 수정일(2021년 0월 0일), 게재확정일(2021년 0월 0일)

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◎ 참 고 문 헌 ◎

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* Acknowledgements:  ** 영문직위, 영문부서, 영문소속. @keei.re.kr

영문이름 fullname^**

In December 2019, the government announced the “master plan for the third emission trading scheme”. To achieve economic growth and reduced energy consumption simultaneously, it is necessary to prepare an evaluation index to see whether our society is effectively using energy. This study evaluates the energy productivity of firms participating in the KETS by estimating total factor energy productivity based on the stochastic frontier model and the Malmquist productivity index model. In addition, carbon productivity is indexed by 26 industries, and productivity levels by industry are compared and analyzed to present efficient energy productivity improvement schemes for each industry. From the empirical results, it is confirmed that the energy productivity in Korea is lower than 1 on average during the observation period, resulting in a conclusion that productivity has been steadily decreasing compared to the previous year. It is also revealed that technological change is a main driver to increase the total factor energy productivity. From the estimation results, it is concluded that developing innovative technologies/ equipment and increasing facility investment is necessary to increase energy productivity.

Key Words : Energy productivity, Stochastic Frontier model, Malmquist productivity index, Emission trading scheme

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