--- type: paper slug: jonghun-park-2025-re100-sectoral-disparity title: >- Balancing the scales of renewable energy 100%: Addressing disparities in sectoral electricity consumption authors: - '[[jonghun-park]]' - '[[junseokhwang]]' - '[[dohyoung-kim]]' year: 2025 venue: '[[renewable-energy]]' volume: '252' pages: '123372' doi: 10.1016/j.renene.2025.123372 categories: - '[[energy-policy-research]]' methods: - '[[generalized-least-squares]]' - '[[two-stage-least-squares]]' - '[[case-study]]' - '[[scenario-modeling]]' themes: - '[[re100]]' - '[[renewable-energy-divide]]' - '[[corporate-sustainability]]' - '[[energy-policy]]' last_updated: '2026-05-20T01:59:42+09:00' --- # Balancing the scales of renewable energy 100%: Addressing disparities in sectoral electricity consumption *[[jonghun-park]], [[junseokhwang]], [[dohyoung-kim]] (2025)* · [[renewable-energy]] 252:123372 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1016/j.renene.2025.123372) > RE100 이니셔티브의 단일 100% 목표가 산업·국가별 구조적 격차 (Renewable Energy Divide, RED) 를 가린다는 진단에서 출발해, 전력 소비량을 정규화·반영한 *Adjusted Renewable Energy* (ARE) 지표를 제안한다. 2022 년 RE100 참여 402 개 기업 중 382 개 disclosure 데이터를 [[generalized-least-squares]] 와 [[two-stage-least-squares]] (firm size 도구변수) 로 회귀하고, 4 분면 (Strugglers / Advancers / Leaders / Laggards) 으로 분류된 대표 기업 (Samsung Electronics, TSMC, Goldman Sachs, Meta, Alphabet, Cigna, SK Holdings) 의 [[case-study]] 와 [[scenario-modeling]] 으로 ARE 의 평가 재배열 효과를 보인다. - **RQ**: 전력 소비량이 RE100 달성도를 어떻게 제약하는가? 어떤 구조적 요인이 산업·지역간 RE100 격차를 설명하는가? ARE 가 RE100 평가의 형평성을 어떻게 개선할 수 있는가? - **방법론**: [[generalized-least-squares]], [[two-stage-least-squares]], [[case-study]], [[scenario-modeling]] - **데이터**: RE100 참여 402 개 기업 중 2022 년 데이터 disclosure 한 382 개 (95% response rate), CDP Climate Change (2023) + Compustat (2024) + IRENA (2023) + Ember (2024) + World Bank (2023) 결합, 261~310 사례 회귀 - **주요 발견**: GLS adjusted R² = 0.427. National renewable share 1%p ↑ → RE2022 +1.3%p; Min LCOE 1 cent/kWh ↓ → +3.4%p; log 전력 소비 1 단위 ↑ → -8.0%p. RE-Constrained 지역 평균 RE2022 = 0.269 vs RE-Advanced = 0.765. 2SLS 에서도 전력 소비 계수 -0.183*** 유지 (Hansen J p = 0.709 으로 도구변수 외생성 통과) - **시사점**: 단일 RE100 평가는 에너지 집약 제조업·아시아 기업을 구조적으로 불리하게 한다. ARE 는 vertical equity 원칙을 평가에 반영해 SME 참여, 공급망 RE 계약의 상한 (cap) 설정, 그리고 4 분류별 맞춤형 정책 (Strugglers 공동 PPA 입찰, Laggards stepwise 진입) 을 가능케 함 ![RE100 / RED / ARE 의 개념 통합 프레임 (Fig. 5). RE100 은 단일 목표를 제시하지만 RED 는 firm-level 의 구조적 제약을 진단하고, ARE 는 전력 소비량 가중 평가로 형평성을 회복한다. 본 논문의 회귀 + 사례연구 + 시나리오 분석을 하나의 분석 사슬로 묶는 핵심 도해.](/papers/202510_ParkJ_Balancing_the_scales_of_renewable_energy_100_Addressing_disparities_in_sectoral_electricity_consumption/fig5.jpeg) ## 요약 본 연구는 2014 년 The Climate Group 과 CDP 가 출범한 [[re100]] 이니셔티브의 구조적 형평성 문제를 다룬다. RE100 참여 기업은 2024 년 400 개를 돌파했으나 회원 기업의 총 재생에너지 수요는 전세계 전력 소비의 1% 미만이며 (Egli et al. 2023), 2020 년 유럽 기업 평균 81% vs 아시아 태평양 기업 평균 16% 라는 극단적 지역 격차가 존재한다. 저자들은 이 비대칭을 *Renewable Energy Divide* (RED) 라는 새 개념으로 정식화하고, 시장 개방성·PPA 접근성·규제 안정성·grid infrastructure·참여 격차의 5 차원으로 분해한다. 분석은 3 단계 사슬로 구성된다. 첫째, [[generalized-least-squares]] 회귀에서 RE2022 (=2022 년 RE 조달 비율, 0~1) 를 종속변수로 두고 national RE share, min LCOE, log 전력 소비를 핵심 explanatory 로 한 모형이 adjusted R² = 0.427 을 달성한다. 핵심 계수: RE share +1.346***, Min LCOE -3.433***, Electricity -0.080***. 즉 전력 소비 1 log-MWh 가 RE 달성을 8.0%p 깎는다. Breusch-Pagan p = 0.011 으로 이분산이 확인되어 OLS HC3 와 비교 후 GLS 채택. 강건성 검사로 RE2021/RE2020 대체, WindSolar share/Wind LCOE/Electricity per Sales 대체, 산업·지역 sub-group, 그리고 firm size 를 도구변수로 한 [[two-stage-least-squares]] (1단계 F = 40.81, Hansen J p = 0.709) 모두 결과 일관. 둘째, 4 분면 [[case-study]]: 고소비·저달성 *Strugglers* (Samsung Electronics RE31, TSMC RE10), 저소비·고달성 *Advancers* (Goldman Sachs RE100, Elevance RE100), 고소비·고달성 *Leaders* (Alphabet RE100 since 2017, Meta RE100 since 2020), 저소비·저달성 *Laggards* (Cigna RE37, SK Holdings RE10). 셋째, [[scenario-modeling]] 으로 both-end 와 low-end 조정 시나리오를 시뮬레이션해 ARE 가 firm ranking 을 재배열함을 보이고, Reference Phase → Voluntary Adoption → Expanded Institutionalization → Selective Low-End Adjustment 의 4 단계 도입 경로 제안. [[junseokhwang]] 의 author page anchor 기준 제 5 기 (글로벌·정책 지향) 의 에너지 정책 확장 라인. ## 핵심 결과 | 회귀 모형 (Table 4) | RE Share | Min LCOE | Electricity (log) | Assets | RE Policy | R² | |---|---:|---:|---:|---:|---:|---:| | GLS baseline (M1, N=261) | +1.346*** | -3.433*** | -0.080*** | +0.059** | -0.003 | 0.427 | | 2SLS second-stage (Appendix A3-4) | +0.693*** | -4.651*** | -0.183*** (instr) | +0.114*** | +0.003 | 0.331 | | High-Intensity sub-group (M8) | +1.141*** | -4.000*** | -0.131** | +0.119** | -0.002 | 0.445 | | RE-Constrained 국가 (M11) | +1.241*** | +0.248*** | -0.05 | +0.022 | -0.007** | 0.162 | > 지역 비교 (Appendix A3-1, N RE-Constrained=136 vs RE-Advanced=184): RE2022 평균 0.269 vs 0.765, Min LCOE 0.090 vs 0.035 USD/kWh, Manufacturing 평균 전력 소비 2.44M vs 1.62M MWh. Strugglers 사례 — Samsung 의 한국 사업장이 전체 전력의 75% 차지, TSMC 의 대만 사업장이 89% 차지하며 RE 조달의 지리적 집중이 구조적 병목. ## 방법론 노트 ARE 는 RE100 점수에 log 전력 소비량을 0~1 로 정규화한 항을 가중 합산해 vertical equity 원칙 (Anthoff & Tol 2010) 을 RE 평가에 도입한다. 핵심 식: $$ ARE_i = a \cdot RE_i + b \cdot \mathrm{Norm}(\log(EC_i)) $$ $$ \mathrm{Norm}(\log(EC_i)) = \frac{\log(EC_i) - \min(\log(EC))}{\max(\log(EC)) - \min(\log(EC))} $$ 여기서 $RE_i$ 는 기업 $i$ 의 RE100 달성 비율, $EC_i$ 는 총 전력 소비량 (MWh), $a, b$ 는 두 항의 상대 가중치. Low-end 조정 변형은 $RE_i \le ARE_i$ 일 때만 ARE 를 적용하고 그 외엔 원 $RE_i$ 유지 (Equation 4). 식별 전략: 전력 소비의 잠재 내생성 (환경 의식이 강한 기업은 전력 소비도 줄임) 을 firm size (log employee count) 를 도구변수로 한 [[two-stage-least-squares]] 로 처리. Electricity Price 와 GDP per Capita 를 보조 도구변수로 추가, Hansen J test p = 0.709 으로 과식별 제약 통과. ## 연구 계보 본 연구는 RE100 / 기업 RE 조달 문헌에서 implementation strategy (Lee et al. 2022 Energy Reports), resource optimization (Hulshof & Mulder 2020 Energy Economics), 그리고 financial impact (Issa & Hanaysha 2023, Jalalov & Bae 2025 Energy Policy) 라인의 *구조적 평가 격차* 공백을 메운다. ARE 의 설계 논리는 환경 경제학의 emissions-intensity 지표 (Wagner 2005, King & Lenox 2002) 와 vertical equity (Anthoff & Tol 2010) 에서, 24/7 CFE 의 비교 framing 은 Hung (2024) Recessary 분석에서 따왔다. 도구변수 전략은 Steinbrunner (2024) 의 firm size proxy 사용을 따른다. Praene et al. (2021), Batouta et al. (2023) 의 제조업 에너지 집약도 연구가 sectoral disparity 의 핵심 선행 evidence. [[junseokhwang]] author page anchor 의 *제 5 기 (글로벌 스마트시티와 AI, 2024~2026)* 의 "사회기술적 전환" 실타래에 새로 더해지는 에너지 정책 응용. 한국의 monopolized electricity market 진단은 황준석 그룹의 한국 ICT/에너지 산업 제도 분석 라인과 직접 연결. ## See also - [[junseokhwang]] - [[renewable-energy]] - [[re100]] - [[renewable-energy-divide]] - [[corporate-sustainability]] - [[energy-policy]] - [[generalized-least-squares]] - [[two-stage-least-squares]] - [[case-study]] - [[scenario-modeling]]