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type: paper
slug: amin-shokri-2014-geothermal-policy-oecd-brics
title: >-
  Effects of government policies on deploying geothermal electricity in 35 OECD
  and BRICS countries
authors:
  - '[[amin-shokri]]'
  - '[[eunnyeongheo]]'
  - '[[jihyo-kim]]'
year: 2014
venue: '[[geosystem-engineering]]'
volume: '17'
issue: '1'
pages: 11-16
doi: 10.1080/12269328.2014.887046
categories:
  - '[[energy-economics]]'
methods:
  - '[[fixed-effects-panel-regression]]'
  - '[[panel-analysis]]'
themes:
  - '[[renewable-energy-policy]]'
  - '[[geothermal-energy]]'
last_updated: '2026-05-17T20:00:00+09:00'
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# Effects of government policies on deploying geothermal electricity in 35 OECD and BRICS countries

*[[amin-shokri]], [[eunnyeongheo]], [[jihyo-kim]] (2014)* · [[geosystem-engineering]] 17(1):11-16 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1080/12269328.2014.887046)

> 35 개 OECD+BRICS 국가 1980-2010 패널 (N=1,035) 로 지열 전력 보급에 대한 7 가지 정부 정책 도구의 효과를 추정. INV (투자 인센티브) 와 OBLG (의무이행) 만이 유의한 양 (+) 효과. RD&D·TAX·FIT·VA·TC 는 모두 음 (-) 효과 (다른 재생원으로의 자원 이동 시사). Technology-push vs Market-pull 이분법은 데이터에서 작동하지 않음 — 정책 도구들이 서로 상쇄.

- **RQ**: (i) 7 가지 정부 정책 도구 (RD&D·INV·TAX·FIT·OBLG·VA·TC) 중 어느 것이 지열 전력 보급에 효과적인가? (ii) Technology-push (TP) vs Market-pull (MP) 정책 중 어느 쪽이 더 효과적인가? (iii) Country-specific 요인은 중요한가?
- **방법론**: [[fixed-effects-panel-regression]] vs Random Effects (Hausman test 로 RE 선호 판정), [[panel-analysis]], 7 가지 정책 도구를 더미 변수화
- **데이터**: 35 개 OECD+BRICS 국가 (호주·캐나다·독일·일본·한국·중국·인도 등), 1980-2010 (31 년 × 35 국 = 1,035 관측치), 종속변수=지열전력/총발전 비중 (GSHARE, 평균 0.742%), EIA·IEA·World Bank·BP 데이터
- **주요 발견**: Model 1 — INV (+0.1615, p<0.01), OBLG (+0.1415, p<0.01) 유의 양 (+); RD&D·TAX·FIT·VA·TC 모두 유의 음 (-). Model 2 — TP·MP 모두 비유의. Country-specific 변수에서 EC (+), OILP (+), ELECP (+), E&P (-) 가 유의. $R^2$=0.1008 (Model 1) vs 0.0512 (Model 2).
- **시사점**: 지열 보급에는 *투자 인센티브 + 공급 의무* 조합이 효과적. TP/MP 이분법은 정책 설계에 부적절 — 도구별 개별 효과가 더 큰 설명력. 유가·전력가격이 높을수록 지열 비중이 늘어남 (substitute 효과).

## 요약

지열 전력은 indigenous·base-load 가능한 청정에너지로 1980-2010 연 4.7% 성장 (총발전 3.7% 보다 빠름). 그러나 풍력·바이오 등 다른 재생원이 더 빨리 성장해 비-수력 재생전력에서 지열 비중은 지속 하락. 본 paper 는 기존 문헌이 *개별 국가·개별 정책* 에 집중한 한계를 극복하고 35 개국 패널로 지열 보급 결정요인을 실증.

방법론은 IEA (2004) 분류의 7 가지 정책 도구를 더미로 추가한 [[panel-analysis]] 추정. Equation (1) 의 종속변수는 지열전력/총발전 비중. Model 1 은 7 도구 개별 효과, Model 2 는 TP/MP 이분법. Hausman test 가 RE 모형 선호 (Model 1 stat=8.03, Model 2 stat=0.98) — 국가별 unobserved heterogeneity 가 정책 효과 식별에 영향 없음. Country-specific 통제변수는 GDP·EC·IMPORT·INTENSITY·E&P·OILP·ELECP·AREA.

결과는 (i) INV·OBLG 만 양 (+) 유의, (ii) 다른 5 도구 음 (-) — *지열 보급은 줄이고 풍력·바이오 보급을 늘리는* 효과로 해석, (iii) TP·MP 이분법은 도구 효과가 상쇄돼 비유의, (iv) Country-specific 요인 (EC, OILP, ELECP, E&P) 이 유의. 정책 함의는 단일 도구 만능 처방 대신 country context 맞춤 + 투자 인센티브·의무 조합. [[eunnyeongheo]] 의 2 기 (2009-2017) 재생에너지 정책 분석 라인의 글로벌 확장 + 이란 석유부 출신 [[amin-shokri]] 와의 협업으로 *개발도상국 정책 비교* 라인 단초.

## 핵심 결과

| 정책 도구 | Model 1 RE 계수 | 유의수준 | 분류 |
|---|---|---|---|
| RD&D | -0.1656 | 10% | TP |
| INV | +0.1615 | 1% | MP |
| TAX | -0.1356 | 1% | MP |
| FIT | -0.1309 | 1% | MP |
| OBLG | +0.1415 | 1% | MP |
| VA | -0.0976 | 5% | MP |
| TC | -0.1140 | 5% | MP |

Model 2 (TP/MP 분류): TP -0.1239 (비유의), MP +0.0470 (비유의). $R^2$ 0.1008 → 0.0512 로 감소 — 이분법이 설명력 손실. Country-specific: OILP +0.0027*** (유가 1$ 증가 → 지열 비중 0.0027%p 증가), EC +1.63×10⁻⁴*** (EC 1 Ktoe 증가 → 0.000163%p 증가).

## 방법론 노트

Panel RE 모형이 정책 더미·통제변수와 국가별 시간불변 효과를 함께 추정. Hausman test 가 $E[\nu_i]=0$ 가정 통과 — RE 가 FE 보다 효율적.

$$
R_{it} = \alpha + \beta P_{it} + \gamma C_{it} + \nu_i + \varepsilon_{it}, \quad i = 1, \ldots, 35; \; t = 1, \ldots, 31
$$

여기서 $R_{it}$=$i$ 국 $t$ 년의 지열/총발전 비중, $P_{it}$=정책 도구 더미 벡터 (7 개 또는 TP/MP 2 개), $C_{it}$=country-specific 통제 벡터 (GDP·EC·IMPORT·INTENSITY·E&P·OILP·ELECP·AREA), $\nu_i$=country-specific residual. Identification 은 *시간 변동* 의 정책 시행 시점 차이 + 국가별 횡단면 변동을 함께 활용.

## 연구 계보

Christiansen (2002) 와 Peters et al. (2012) 의 TP/MP 이분법 라인의 지열 적용·검증 (이분법 실패 보여줌). Delmas & Montes-Sancho (2011), Johnstone et al. (2010), Marques et al. (2010), Shrimali & Kniefel (2011) 등 재생에너지 정책 효과 글로벌 패널 라인의 후속. [[eunnyeongheo]] 의 2 기 정책 분석 라인 + [[jihyo-kim]] 공동작업 — [[jihyo-kim]]·[[eunnyeongheo]] 의 선행 작업 Kim, Park, Kim, Heo (2012, 2013) 의 RPS·FIT 분석 라인을 글로벌 패널로 확장. [[amin-shokri]] 는 이란 석유부 출신으로 [[eunnyeongheo]] 의 3 기 (2018-2024) "개발도상국 에너지 전환" 협업 라인의 초기 사례.

## See also

- [[eunnyeongheo]]
- [[amin-shokri]]
- [[jihyo-kim]]
- [[geosystem-engineering]]
- [[fixed-effects-panel-regression]]
- [[panel-analysis]]
- [[renewable-energy-policy]]
- [[geothermal-energy]]