---
type: paper
slug: cheoljoo-lim-2020-oil-refining-oecd-efficiency
title: >-
  An Analysis of the Efficiency of the Oil Refining Industry in the OECD
  Countries
authors:
  - '[[chansu-lim]]'
  - '[[jongsulee]]'
year: 2020
venue: '[[energy-policy]]'
volume: '142'
pages: '111491'
doi: 10.1016/j.enpol.2020.111491
categories:
  - '[[energy-economics]]'
methods:
  - '[[markowitz-portfolio-optimization]]'
  - '[[panel-gls]]'
  - '[[fixed-effects-model]]'
  - '[[random-effects-model]]'
  - '[[dynamic-panel-model]]'
  - '[[lsdv-model]]'
  - '[[arellano-bond]]'
themes:
  - '[[oil-refining-industry]]'
  - '[[efficient-frontier]]'
  - '[[oecd-comparison]]'
  - '[[resource-curse]]'
  - '[[renewable-energy-coexistence]]'
aliases: []
last_updated: '2026-05-17T21:30:00+09:00'
---
# An Analysis of the Efficiency of the Oil Refining Industry in the OECD Countries

*[[chansu-lim]], [[jongsulee]] (2020)* · [[energy-policy]] 142:111491 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1016/j.enpol.2020.111491)

> OECD 30 개국의 정유 산업 효율성 (Naphtha/가솔린/등유/디젤/중유 5 종 portfolio) 을 [[markowitz-portfolio-optimization]] (1952) 의 efficient frontier 로 산출 (Euclidean distance 기반 portfolio efficiency index ∈ [0,1]), 30 국 × 12 년 (2005-2016) panel 360 obs 로 4 panel model ([[panel-gls]], [[fixed-effects-model]] vs [[random-effects-model]] + Hausman test, [[lsdv-model]], [[dynamic-panel-model]] Arellano-Bond GMM) 적용. **DP model 결과 (1% 유의)**: 시차종속 −**0.344** (전기 효율이 다음기 음, 효율 악화), 원유 생산 1% ↑ → 효율 **−0.155%** (resource curse / Dutch disease), 에너지 사용 1% ↑ → **−1.870%**, **재생 에너지 1% ↑ → +0.777%**, R&D 1% ↑ → **+0.318%**. **반직관적 결과**: 재생 에너지와 정유 산업이 *상충 관계가 아닌 보완 관계* — 재생 확산이 정유 효율 개선. Hausman test rejects RE → FE model 채택 (Chi² = 36.54***, p<0.01). LSDV 결과: 독일·스페인·프랑스·영국·이탈리아·일본·멕시코·터키가 호주 (기준) 대비 효율 유의 음. [[jongsulee]] 의 *3 기 (2017-2025) 수요예측·정책 평가 통합* 라인의 productivity 분석.

- **RQ**: OECD 정유 산업 효율성 격차의 결정요인은? 원유 생산·에너지 사용·재생 에너지·R&D 가 효율에 어떻게 작용? 재생 에너지와 정유 산업이 *상충 관계 (zero-sum)* 인가 *보완 관계 (co-existence)* 인가?
- **방법론**: 2-stage. (Stage 1) [[markowitz-portfolio-optimization]] (Markowitz 1952) 으로 정유 product 5 종 (Naphtha/Gasoline/Kerosene/Diesel/Fuel Oil) 의 efficient frontier 산출 → 국가별 productivity 를 Euclidean distance 로 portfolio efficiency index (∈ [0,1]) 정의. (Stage 2) Panel data 분석 — [[panel-gls]] (heteroscedasticity 보정), [[fixed-effects-model]] vs [[random-effects-model]] + Hausman test (Hausman 1978), [[lsdv-model]] (국가별 dummy), [[dynamic-panel-model]] (Arellano-Bond 1991 GMM, 시차종속 + instrumental variable). White test (heteroscedasticity), Wooldridge test (no first-order autocorrelation), Hansen test (over-identification, Sargan 대신).
- **데이터**: OECD 30 개국 (Estonia/Iceland/Luxembourg/Slovenia 제외, 원유 미생산) × 2005-2016 (12 년) annual = 360 obs. Dubai Crude + 5 정유 product 주간 가격 (Petronet, Korea National Oil Corp), IEA Oil Information (생산), World Bank (energy use, renewable consumption, R&D expenditure). World Bank CPI inflation 보정. 13 후보 explanatory 중 VIF > 10 (carbon emission, oil cons transport/transformation/industry, electricity, high-tech export, GDP) 제외 → 최종 4: crude oil 생산, energy use, renewable consumption, R&D expenditure. refinery_eff 평균 **0.628** (max 0.992 Japan 2010, min 0.242 US 2006).
- **주요 발견**: (i) **DP model (Arellano-Bond GMM, 모두 5% 유의)**: ln_refinery_eff(t−1) **−0.344**, ln_crude_prod **−0.155%** (Resource curse — 더 많이 생산할수록 효율 감소, Corden 1982/1984 Dutch disease), ln_energy_use **−1.870%** (가장 큰 음 — 에너지 다소비 국가에서 정유 효율 낮음), **ln_renew_cons +0.777%** (반직관 — 재생 에너지가 정유 효율 *촉진*), **ln_rnd_exp +0.318%** (R&D 가 효율 개선). (ii) **Hausman test χ²(2) = 36.54***, p<0.01** → FE model 채택. (iii) **FE model**: crude_prod −0.027, energy_use **−1.334*** (1%), renew_cons +0.093, rnd_exp **+0.251**** (5%). (iv) **LSDV (호주 기준)**: 효율 음 유의 — 독일 −0.722*** (1%), 스페인 −0.735** (5%), 프랑스 −0.577** (5%), 영국 −0.613* (10%), 이탈리아 −0.745*** (1%), 일본 −0.867* (10%), 멕시코 −0.959* (10%), 터키 −1.161** (5%). 유럽 정유 capacity 2010-2016 11% 감소, 4 정유 closed in 2016, 2040 까지 25-30% 폐쇄 전망. (v) 한국 portfolio efficiency 평균 약 0.71 (2010 0.74 → 2014 0.49 → 2016 0.74), Japan 0.92 peak (2010).
- **시사점**: (a) **재생 에너지 + 정유 산업의 *공존 (co-existence) 가능*** — 통념과 달리 *zero-sum 이 아닌 positive externality* (Blazejczak 등 2014 독일 1% 재생 확대 → GDP +3.1%, Chien-Hu 2007 의 45 국 DEA 일치). (b) Resource curse 정량 — OECD 산유국 (멕시코, 노르웨이) 에서 정유 효율 감소. (c) 에너지 다소비 국가는 *heavy oil 의 발전·난방 사용* 우선 → light oil 변환 인센티브 약화 → 정유 효율 저하. (d) 유럽 정유 산업의 *aged facility + 환경 규제 + Asia/중동 신규 capacity 의 경쟁* 으로 인한 점진적 폐쇄. (e) R&D 가 효율 개선 — 정유 기업의 R&D 투자 확대 정당화.

![Markowitz portfolio optimization 의 efficient frontier — 정유 product 5 종 (Naphtha/Gasoline/Kerosene/Diesel/Fuel Oil) 의 expected return × variance 좌표에서 efficient frontier 거리로 portfolio efficiency index 정의.](/papers/202007_LimC_An_analysis_of_the_efficiency_of_the_oil_refining_industry_in_the_OECD_countries/fig1.jpeg)

## 요약

[[jongsulee]] 의 *3 기 (2017-2025) 수요예측·정책 평가 통합* 라인의 *에너지 산업 효율성* sub-thread. [[chansu-lim]] (SNU TEMEP + GS Caltex Corporation) 의 실무-연구 협업으로 진행. Markowitz portfolio optimization (1952) 의 *금융 시장 적용을 정유 산업으로 확장* 이 핵심 방법론 기여 — Awerbuch (2000, 2003) 의 *renewable energy as risk-free asset* portfolio 모델이 직접 predecessor 지만 정유 산업 application 은 본 paper 가 최초. 정유 산업이 (i) capital-intensive + co-product 특성 (단기 product 비율 조정 불가), (ii) 환경 규제 + shale gas oversupply + 가격 변동성 의 uncertainty 증가, (iii) US 정유 산업이 직간접 노동소득 $714 B (2015 GDP 의 6.7%) 의 거시 중요성을 모두 갖는 정책 분석 가치 큰 산업.

방법론적 핵심은 2-stage. Stage 1: [[markowitz-portfolio-optimization]] 으로 정유 product 5 종의 *expected return* (Dubai Crude vs 5 product 가격 차) 과 *covariance* 로 efficient frontier 산출. 국가별 production share × covariance → portfolio efficiency index (Euclidean distance from frontier ∈ [0,1]). Stage 2: Panel data 분석 — [[panel-gls]] (heteroscedasticity 보정), [[fixed-effects-model]] vs [[random-effects-model]] + Hausman test (Hausman 1978), [[lsdv-model]] (국가별 dummy), [[dynamic-panel-model]] (Arellano-Bond 1991 GMM, 시차종속 + IV). White test (heteroscedasticity Chi² 34.51***), Wooldridge test (no first-order autocorrelation), Hansen test (over-identification).

핵심 결과 — DP model (Arellano-Bond GMM): 시차종속 **−0.344** (효율 악화 추세), crude_prod **−0.155%** (resource curse / Dutch disease — Corden 1982/1984), energy_use **−1.870%** (가장 큰 음, 에너지 다소비 국가는 heavy oil 발전·난방 우선 → light oil 변환 인센티브 약화), **renew_cons +0.777%** (반직관 — 재생 에너지 확산이 정유 효율 *촉진*; Blazejczak 등 2014 독일 1% 재생 → GDP +3.1%, Chien-Hu 2007 의 45 국 DEA 일치), R&D **+0.318%**. Hausman test χ²(2) = 36.54***, p<0.01 → FE model 채택 (RE 의 시간 불변 가정 부정). LSDV: 유럽 (독일·스페인·프랑스·영국·이탈리아) + 일본 + 멕시코 + 터키가 호주 기준 효율 음 유의 — 유럽 정유 산업의 *aged facility + 환경 규제 + Asia/중동 신규 capacity 경쟁* 으로 2010-2016 capacity 11% 감소 + 4 정유 closed in 2016 + 2040 까지 25-30% 폐쇄 전망 (UFIP 2016, Cambridge Econometrics 2016). 멕시코는 *큰 원유 생산* → resource curse, 터키는 에너지 다소비. 한국 efficiency 약 0.71 평균, Japan 0.92 max (2010).

caveat: (i) Markowitz portfolio 의 *normal distribution* 가정 (정유 가격의 fat tail 미반영), (ii) 단일 reference price (Dubai Crude) — 지역별 spread 무시, (iii) 12 년 panel 의 small T, (iv) demand-side factor (소비 패턴) 미반영, (v) 정유 facility 의 *vintage* 미반영. 정책 함의는 *재생 에너지 + 정유 산업의 공존* — 통념과 달리 zero-sum 이 아닌 positive externality.

## 핵심 결과

| 변수 (DP model, Arellano-Bond) | Coefficient | 해석 |
|---|---|---|
| ln_refinery_eff (t−1) | **−0.344*** | 시차종속, 효율 악화 추세 |
| ln_crude_prod | **−0.155%*** | Resource curse / Dutch disease |
| ln_energy_use | **−1.870%*** | 가장 큰 음, heavy oil 발전 우선 |
| **ln_renew_cons** | **+0.777%*** | **반직관 — 재생 + 정유 *공존*** |
| ln_rnd_exp | **+0.318%*** | R&D 가 효율 개선 |

| Model | crude | energy | renew | R&D |
|---|---|---|---|---|
| BE | −0.006** | −0.085* | −0.015 | +0.003 |
| **FE (Hausman 채택)** | −0.027 | **−1.334*** | +0.093 | **+0.251**** |
| RE | −0.007** | −0.216*** | +0.033 | +0.030* |
| DP (GMM) | **−0.155*** | **−1.870*** | **+0.777*** | **+0.318*** |

| LSDV 음 유의 국가 (호주 기준) | 효과 |
|---|---|
| 독일 | −0.722*** |
| 스페인 | −0.735** |
| 프랑스 | −0.577** |
| 영국 | −0.613* |
| 이탈리아 | −0.745*** |
| 일본 | −0.867* |
| 멕시코 | −0.959* |
| 터키 | −1.161** |

> 30 OECD 국가 × 12 년 (2005-2016) = 360 obs. refinery_eff 평균 0.628 (max 0.992, min 0.242). Hausman χ²(2)=36.54***, p<0.01 → FE 채택.

## 방법론 노트

[[markowitz-portfolio-optimization]] (Markowitz 1952) — 정유 product 5 종의 weight $w_i$ 최적화:

$$
\min Z = \sum_{i,j}^{N} \sigma_{ij} w_i w_j \quad \text{s.t.} \quad \sum_i u_i w_i \geq K, \quad \sum_i w_i = 1, \quad w_i \geq 0
$$

$u_i$ = expected return (Dubai Crude vs product 가격 spread), $\sigma_{ij}$ = covariance. Portfolio Efficiency Index = $\overline{OT} / \overline{OA}$ (origin 부터 efficient frontier 까지 거리 / origin 부터 실제 점까지 거리). [[dynamic-panel-model]] (Arellano-Bond GMM):

$$
\ln \text{refinery\_eff}_{i,t} = c + \beta_1 \ln \text{refinery\_eff}_{i,t-1} + \beta_2 \ln \text{crude\_prod}_{i,t} + \beta_3 \ln \text{energy\_use}_{i,t} + \beta_4 \ln \text{renew\_cons}_{i,t} + \beta_5 \ln \text{rnd\_exp}_{i,t} + \mu_i + \varepsilon_{i,t}
$$

1st-differencing 으로 $\mu_i$ 제거, $y_{i,t-2}, y_{i,t-3}, ...$ 를 instrumental variable 로 endogeneity 해결. Identification: VIF < 10 multicollinearity 회피, Hausman test (FE vs RE), Hansen test (over-identification), White test (heteroscedasticity), Wooldridge test (autocorrelation).

## 연구 계보

[[jongsulee]] 의 *3 기 (2017-2025) 수요예측·정책 평가 통합* 라인의 *에너지 산업 효율성* sub-thread. Direct method predecessor: Markowitz (1952, portfolio optimization), Awerbuch (2000, 2003, energy portfolio with renewable as risk-free), Arellano-Bond (1991, dynamic panel GMM), Hausman (1978, FE vs RE), Wooldridge (2010), Roodman (2009, GMM heterogeneity), Sargan (1958), Hansen (1982). Direct application predecessor: Park & Park (2014, 한국·일본·미국 정유 Malmquist), Kwaku 등 (2017, NOC DEA), Erbetta-Rappuoli (2003, Italian gas DEA), Färe 등 (1997, 17 OECD Malmquist), Chien-Hu (2007, 45 국 DEA renewable), Blazejczak 등 (2014, German renewable GDP impact), Corden (1982/1984, Dutch disease), Sachs-Warner (2001, resource curse), Hausmann-Rigobon (2003). Sibling: [[jongsulee]] 의 다른 productivity / DEA / SFA 작업, [[chulwoo-baek-2009-data-envelopment-analysis-benchmarking]] (DEA benchmarking), [[chulwoo-baek-2014-regulation-economic-environment]] ([[temep]] DEA 전기 산업 sibling).

## See also

- [[jongsulee]]
- [[chansu-lim]]
- [[markowitz-portfolio-optimization]]
- [[panel-gls]]
- [[fixed-effects-model]]
- [[random-effects-model]]
- [[dynamic-panel-model]]
- [[lsdv-model]]
- [[arellano-bond]]
- [[oil-refining-industry]]
- [[efficient-frontier]]
- [[resource-curse]]
- [[oecd-comparison]]
- [[renewable-energy-coexistence]]
- [[chulwoo-baek-2009-data-envelopment-analysis-benchmarking]]
- [[chulwoo-baek-2014-regulation-economic-environment]]
- [[energy-policy]]