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type: paper
slug: hwarang-lee-2022-tech-learning-spillover
title: >-
  The impact of technology learning and spillovers between emission-intensive
  industries on climate policy performance based on an industrial energy system
  model
authors:
  - '[[hwarang-lee]]'
  - '[[hansung-kim]]'
  - '[[dong-gu-choi]]'
  - '[[yunmokoo]]'
year: 2022
venue: '[[energy-strategy-reviews]]'
doi: 10.1016/j.esr.2022.100898
categories:
  - '[[energy-economics]]'
  - '[[environmental-economics]]'
methods:
  - '[[bottom-up-energy-system-model]]'
  - '[[learning-by-doing]]'
  - '[[inter-industry-spillover]]'
themes:
  - '[[technology-learning-curve]]'
  - '[[inter-industry-spillover]]'
  - '[[industrial-decarbonization]]'
aliases: []
last_updated: '2026-05-20T02:07:35+09:00'
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# The impact of technology learning and spillovers between emission-intensive industries on climate policy performance based on an industrial energy system model

*[[hwarang-lee]], [[hansung-kim]], [[dong-gu-choi]], [[yunmokoo]] (2022)* · [[energy-strategy-reviews]] · [DOI ↗](https://doi.org/10.1016/j.esr.2022.100898)

> 산업 간 *기술 학습 + 파급 (spillover)* 이 기후정책 성과에 미치는 영향을 *서비스 지향 (service-oriented) 산업 에너지시스템 모형* + *forward-looking iterative algorithm* 으로 분석. **핵심 발견: 산업 간 *공통 기술* 의 *학습 파급* 이 *덜 경쟁력 있는 지속가능 기술의 보급 가속*** — 한 산업의 학습이 *다른 산업의 채택 비용을 낮춤*. 보조금 / 탄소세의 효과가 spillover 유무에 따라 *크게 달라짐* — 정부가 *spillover 환경 조성* 으로 정책 효율 개선 가능.

- **RQ**: 산업 간 *기술 학습 + 파급 (spillover)* 이 기후정책 (보조금, 탄소세) 성과에 어떻게 영향을 미치는가? *공통 기술* 의 inter-industry 확산은 지속가능 에너지시스템 구축에 얼마나 중요한가?
- **방법론**: *서비스 지향 산업 에너지시스템 모형* + *forward-looking iterative algorithm* (모든 시기의 학습 + spillover 의 cross-effect 동시 처리) + *학습률·보조금·탄소세 시나리오 비교*
- **데이터**: 한국 *배출 집약 산업* (철강, 시멘트, 석유화학 등) 부문 + 공통 기술 학습 파라미터
- **주요 발견**: (1) **Spillover 존재 시 *덜 경쟁력 있는* 지속가능 기술이 *한 산업에서 다른 산업으로 확산*** — 학습이 *cross-industry 누적 capacity* 에 의존. (2) 보조금 효과 — *spillover 있으면 더 적은 보조금으로 같은 감축* 가능. (3) 탄소세 선호도 — spillover 가 산업의 *탄소세 수용성* 에 영향. (4) *소규모 산업이 대규모 산업으로부터 학습 흡수* 가능.
- **시사점**: 정부의 *산업 간 기술 공유 / 협력 환경 조성* 이 정책 효율 핵심. 보조금·탄소세를 *spillover 강도에 따라 차별화* — 대규모 industry 에 학습 보조금, spillover 흡수 가능한 소규모 industry 에 채택 보조금.

![](/papers/202209_LeeH_The_impact_of_technology_learning_and_spillovers_between_emission_intensive_industries_on_climate_policy_performance_based_on_an_industrial_energy_system_model/fig1.jpeg)

*Fig. 1 — 산업 간 공통 기술의 학습 + spillover 매트릭스 구조.*

## 요약

이 paper 는 [[yunmokoo]] · [[hwarang-lee]] · [[dong-gu-choi]] (POSTECH) 의 *2 기 → 3 기 전환* 시기의 *방법론 + 정책* 작업. [[hansung-kim-2020-learning-by-doing-iterative]] (LBD iterative) 의 *inter-industry spillover 확장*. [[hwarang-lee-2022-ccs-steel]] 와 동시기 작업이지만 *시각이 다름* — CCS 는 한 산업의 학습, 본 paper 는 *산업 간 공통 기술의 학습 파급*.

방법론적 핵심은 *서비스 지향 산업 에너지시스템 모형* — 산업 부문이 *서비스 (제품 생산)* 를 위해 *기술 mix* 를 선택, 공통 기술은 *cross-industry* 에서 share 됨. *Forward-looking iterative algorithm* — 모든 시기의 *기술 채택 결정 + 학습 cumulative capacity* 를 *동시 수렴* 시킴. *학습 + spillover* 의 *cross-industry 합산 capacity* 가 *공통 기술 비용 결정*.

핵심 발견:

(i) **Spillover 의 지속가능 기술 보급 효과**: 학습 spillover 가 있는 경우, *덜 경쟁력 있는 (경제성 한계점 미달)* 지속가능 기술도 한 산업에서 *학습 → 비용 감소* → 다른 산업으로 *흡수*. 즉 *한 산업의 채택* 이 *전체 산업의 비용 감소* 를 견인.

(ii) **보조금 효과의 spillover 의존성**: spillover 강한 경우, *동일 감축 목표* 에 *더 적은 보조금* 으로 도달. 정부는 *spillover 환경 (지식 공유, 표준 개발)* 조성으로 정책 비용 절감 가능.

(iii) **탄소세의 산업 선호**: spillover 가 있는 산업은 *탄소세 부담을 다른 산업과 공유* — 탄소세 *선호도가 다름*. 정책 설계 — 탄소세 + 보조금 mix 가 *spillover 강도에 따라 다름*.

(iv) **소규모 산업의 학습 흡수**: 자체 학습 capacity 가 작은 소규모 산업도 대규모 산업으로부터 *spillover 흡수* 로 *지속가능 에너지시스템 구축 가능* — 정책 함의: *모든 산업에 학습 보조금* 보다 *대규모 산업 학습 + 소규모 산업 흡수* 의 *비대칭 정책*.

[[yunmokoo]] 의 *연구 궤적* 안에서 이 paper 는 *2 기 → 3 기 전환* 의 *방법론 정교화* 작업, [[hwarang-lee-2022-ccs-steel]] (한 산업) 의 *cross-industry 확장*. 후속 [[hwarang-lee-2024-sector-coupling]] (2024 섹터 커플링) 의 *cross-sector 확장* 으로 자연 발전.

## 핵심 결과

| 효과 | Spillover 없음 | **Spillover 있음** |
|---|---|---|
| 지속가능 기술 보급 (한 산업 학습 후) | 한 산업만 | **여러 산업** (cross-diffusion) |
| 같은 감축 목표의 보조금 필요량 | 큼 | **작음** |
| 탄소세에 대한 산업 선호 | 직접 부담 | 부담 *공유* — 선호 변화 |
| 소규모 산업의 지속가능 시스템 구축 | 어려움 | **가능** (학습 흡수) |

- *Spillover 의 정책 효율 양 효과* — 같은 결과를 *더 적은 정책 자원* 으로
- 정책 함의: *산업 간 기술 공유 환경* 조성 + *비대칭 보조금* (학습 산업 vs 흡수 산업)

## 방법론 노트

서비스 지향 산업 에너지시스템 모형: 각 산업 $s$ 는 *서비스 (제품) 수요* $D_{s,t}$ 를 *기술 mix* $\{x_{s,k,t}\}$ 로 충족, 공통 기술 $k \in K_{common}$ 의 비용은 *cross-industry 누적 capacity* 의 함수:

$$
c_{k,t} = c_{k,0} \left( \sum_s Q_{s,k,t} / Q_{k,0} \right)^{-b_k}
$$

여기서 $\sum_s Q_{s,k,t}$ 가 *spillover 의 정의* — 학습이 *모든 채택 산업의 합산 capacity* 에 의존. *Forward-looking iterative*:

```
Initialize c_t^(0)
Iterate:
  1. Each industry solves myopic / forward-looking optimization with current c_t
  2. Update cumulative cross-industry capacity Q_{k,t}
  3. Update c_t per learning curve
  4. Repeat until convergence
```

식별 가정: (i) 공통 기술의 정의 (어떤 기술이 cross-industry shared 인지), (ii) 학습률 $b_k$ 외생, (iii) forward-looking 의 *모든 시기 동시 균형*.

## 연구 계보

이 paper 는 (i) Arrow (1962), Argote & Epple (1990) 의 *learning + spillover* 정통, (ii) Klepper & Sleeper (2005) 의 *inter-industry knowledge transfer* 라인, (iii) [[hansung-kim-2020-learning-by-doing-iterative]] (LBD iterative) + [[hwarang-lee-2022-ccs-steel]] (CCS 학습) 직접 선행 — 의 결합. [[yunmokoo]] 의 *연구 궤적* *2 기 → 3 기 전환* 의 방법론 정교화.

## See also

- [[yunmokoo]]
- [[hwarang-lee]]
- [[dong-gu-choi]]
- [[hansung-kim]]
- [[learning-by-doing]]
- [[inter-industry-spillover]]
- [[industrial-decarbonization]]
- [[energy-strategy-reviews]]
- [[hwarang-lee-2022-ccs-steel]]
- [[hansung-kim-2020-learning-by-doing-iterative]]