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type: paper
slug: soohyeon-kim-2019-shale-boom-ethylene-propylene
title: Effects of the shale boom on ethylene and propylene prices
authors:
  - '[[soohyeon-kim]]'
  - '[[saerok-jeong]]'
  - '[[eunnyeongheo]]'
year: 2019
venue: '[[energy-sources-part-b]]'
volume: '14'
issue: '3'
pages: 49-66
doi: 10.1080/15567249.2019.1607631
categories:
  - '[[energy-economics]]'
methods:
  - '[[path-analysis]]'
  - '[[structural-equation-modeling]]'
themes:
  - '[[shale-revolution]]'
  - '[[petrochemical-prices]]'
aliases: []
last_updated: '2026-05-17T20:00:00+09:00'
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# Effects of the shale boom on ethylene and propylene prices

*[[soohyeon-kim]], [[saerok-jeong]], [[eunnyeongheo]] (2019)* · [[energy-sources-part-b]] 14(3):49-66 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1080/15567249.2019.1607631)

> 미국 셰일 붐 (2009-2018) 이 에틸렌·프로필렌 가격에 전달되는 path 를 [[path-analysis]] / [[structural-equation-modeling]] (R lavaan, MLE) 로 추정한다. 미국 (가스 기반) vs 일본 (나프타 기반) 의 supply chain 비교. US 에탄 가격 표준화 계수: 에틸렌과 비유의, **프로필렌에는 -0.397 (1% 유의 음)** — 에탄 cracker 가 ethylene 다량, propylene 소량 (3% vs 16-17%) 생산이 propylene 공급 부족 유발. 프로판은 propylene 의 1% 유의 결정요인 (1.048), 나프타는 둘 다에 비유의 (gas-based 로 전환). 일본은 정확히 반대 — 나프타 → 에틸렌 0.575, 나프타 → 프로필렌 0.945.

- **RQ**: 미국 셰일 붐으로 인한 천연가스 가격 변화가 에틸렌·프로필렌 가격에 어떤 supply chain path 로 전달되며, 일본의 나프타 기반 공급 구조와 어떻게 다른가?
- **방법론**: [[path-analysis]], [[structural-equation-modeling]] (R lavaan, [[maximum-likelihood-estimation]]), Wooldridge 표준화 변수 (1 SD 변화)
- **데이터**: 미국 — Henry Hub 가스, WTI 원유, Mont Belvieu 에탄·프로판, US Gulf 에틸렌·프로필렌 forward, 2009.1-2018.3 월별 (n = 97 ~ 111). 일본 — Dubai 원유, Tokyo C&F 나프타, JP 에틸렌·프로필렌, METI inventory indices, 같은 기간.
- **주요 발견**: US ethylene path — 에틸렌 공급 → 에틸렌 가격 -0.130 (1% 유의), 에틸렌 capacity 가 가격 결정. 원유 → 에틸렌 0.730 (1%, 간접). 에탄·나프타 → 에틸렌 비유의. US propylene path — 에탄 → 프로필렌 **-0.397** (가설 검증), 프로판 → 프로필렌 +1.048 (1%), 나프타·에틸렌 supply chain 동조. JP — 나프타 → 에틸렌 0.575, 나프타 → 프로필렌 0.945 (둘 다 1% 유의). 원래 단위 환산: US 원유 +$1/bbl → 에틸렌 +$11/t, 에틸렌 공급 +1 kt/월 → 가격 -$0.37/t. 프로필렌: 에탄 +$1/t → -$0.94/t, 프로판 +$1/t → +$2.30/t.
- **시사점**: 셰일 후 미국 = 가스 기반 (에탄·프로판 supply), 일본 = 원유·정제 나프타 유지. 지역별 petrochemical 가격 결정구조 분기. 단 미국 에틸렌 export 가속화로 글로벌 (아시아) 도 곧 영향권. 미국 propylene gap → PDH (propane dehydrogenation) 의 propane 의존 강화 가속.

## 요약

셰일 붐이 전력·난방·운송 부문 분석에는 충분히 반영됐지만 (Aguilera-Radetzki 2013, Oglend-Lindback-Osmundsen 2015, Nyangon-Byrne-Taminiau 2017), 석유화학 부문에 대한 경제학적 분석은 (i) 데이터 접근성 제약 (EIA 가 에틸렌 가격 미공개, Wilczewski 2017), (ii) 복잡한 공급망으로 지체. 기존은 Masih-Alghatani-De Mello (2010) 의 나프타-에틸렌 지역 cointegration 또는 Oglend-Lindback-Osmundsen (2015) 의 propane-butane LPG 분석으로 한 단계만 보거나 일부 단계만 단순화. 본 paper 는 [[soohyeon-kim]] · [[eunnyeongheo]] 라인이 에너지·자원 시장의 가격 전달 구조를 [[structural-equation-modeling]] 로 분석하는 작업의 첫 paper.

방법론은 [[path-analysis]] (SEM 의 한 형태, mediating variable 포함). 미국 supply chain — 원유·가스 → 나프타·에탄·프로판 (price + stocks) → 에틸렌·프로필렌. 일본 supply chain — Dubai 원유 → 나프타 (price + stocks) → 에틸렌·프로필렌. 모든 path 의 표준화 계수 (1 SD 증가 → 종속변수 SD 변화) 를 R lavaan 의 MLE 로 동시 추정. 초기 model 에서 5% 이상 비유의 path 제거 후 final model 재추정. 분석 기간 2009.1-2018.3 (셰일 boom 전성기), 월별 데이터. 에틸렌 supply 는 EIA 의 ethylene plant capacity 계획 list (Dow Chemical 2017.9 +1500 kt, Chevron Phillips 2018.3 +1500 kt 등) 를 연/12 누적해 proxy 구성.

결과 (US ethylene): 에틸렌 supply → 에틸렌 가격 -0.130 (1% 유의, 양의 supply expansion 이 가격 감소) 가 가장 강력한 path. 원유 → 에틸렌 0.730 (1% 유의, 간접 효과 — 원유가 나프타 시장 전체에 영향). 에탄·나프타 → 에틸렌 비유의 (시간 lag — 에탄 가격 하락이 cracker 투자 → 생산 증가까지 수년 걸림, contemporaneous correlation 약함). 천연가스 → 에탄 가격 +0.351, 에탄 stocks → 에탄 가격 -0.528 (theory of storage 일치). **US propylene**: 에탄 가격 → 프로필렌 가격 **-0.397** (1% 유의) — 핵심 발견. 에탄 cracker 가 propylene 0.03 unit/unit feedstock 생산 (vs 나프타·프로판의 0.16) 으로 propylene 공급 *감소* → 가격 *상승*. 프로판 → 프로필렌 +1.048 (1% 유의) — PDH (propane dehydrogenation) 시설 증가로 propane 의 propylene 결정력 강화. 나프타 → 프로필렌 비유의. **JP**: 나프타 → 에틸렌 0.575, 나프타 → 프로필렌 0.945 (둘 다 1% 유의, 일본 supply chain 96% 가 naphtha-based). 에틸렌 stocks → 에틸렌 가격 -0.204 (5% 유의), 나프타 stocks → 에틸렌 stocks +0.296 — 일본은 시장 가격 메커니즘에 더 정상적으로 반응. 이는 [[eunnyeongheo]] 의 3 기 [[shale-revolution]] 라인의 첫 paper 로 [[soohyeon-kim]] 의 박사 연구 출발점에 위치, 이후 [[soohyeon-kim-2020-crude-oil-inventories-svar]] 와 [[soohyeon-kim-2021-aluminum-inventories-tvp-var]] 로 inventories·speculation 영역으로 확장.

## 핵심 결과

| 시장 | Path | 표준화 계수 | 유의 |
|---|---|---|---|
| US 에틸렌 | 에틸렌 공급 → 에틸렌 가격 | -0.130 | 5% |
| US 에틸렌 | 원유 → 에틸렌 가격 | +0.730 | 1% |
| US 에틸렌 | 에탄 가격 → 에틸렌 가격 | n.s. | — |
| US 프로필렌 | **에탄 → 프로필렌** | **-0.397** | 1% |
| US 프로필렌 | 프로판 → 프로필렌 | +1.048 | 1% |
| US 프로필렌 | 나프타 → 프로필렌 | n.s. | — |
| JP 에틸렌 | 나프타 → 에틸렌 | +0.575 | 1% |
| JP 프로필렌 | 나프타 → 프로필렌 | +0.945 | 1% |

US 원래 단위: 원유 +$1/bbl → 에틸렌 +$11/t, 에틸렌 공급 +1 kt/월 → 가격 -$0.37/t. 프로필렌: 에탄 +$1/t → -$0.94/t, 프로판 +$1/t → +$2.30/t. n = 97 ~ 111 월별, 2009.1-2018.3.

## 방법론 노트

[[path-analysis]] 는 [[structural-equation-modeling]] 의 특수형. 관측 변수 간 directed dependency 를 simultaneous regression 으로 추정:

$$
\begin{bmatrix} m_1 \\ m_2 \\ y \end{bmatrix} = \Gamma \begin{bmatrix} x_1 \\ x_2 \end{bmatrix} + B \begin{bmatrix} m_1 \\ m_2 \\ y \end{bmatrix} + \boldsymbol{\varepsilon}
$$

$x_1, x_2$ = exogenous (원유·가스 가격), $m_1, m_2$ = mediating (feedstock 가격·재고), $y$ = endogenous final (에틸렌·프로필렌 가격). 추정은 R lavaan 의 [[maximum-likelihood-estimation]] (MLE). 표준화 변수 = $z_i = (x_i - \bar{x})/\sigma_x$ 로 계수가 1 SD 단위 변화로 해석 가능 (Wooldridge 2015). Fit indices: CFI · TLI · RMSEA · SRMR 보고. 초기 model → 5% 이상 비유의 path 제거 → final model 재추정.

## 연구 계보

[[eunnyeongheo]] 의 3 기 (2018-2024) 에너지·자원 시장 미시구조 분석 라인의 첫 paper. [[soohyeon-kim]] 의 박사 연구 라인의 출발점 — 이후 [[soohyeon-kim-2020-crude-oil-inventories-svar]] (SVAR 로 원유 inventory dual role), [[soohyeon-kim-2021-aluminum-inventories-tvp-var]] (TVP-VAR 로 알루미늄 speculation) 으로 확장. 직접 선행: Aguilera-Radetzki (2013) 셰일발 oil·gas 탐사 상승, Oglend-Lindback-Osmundsen (2015) 의 LPG-oil 관계 변화 (특히 propane-butane), Nyangon-Byrne-Taminiau (2017) 의 가스-PV 가격 수렴, Masih-Alghatani-De Mello (2010) 의 나프타-에틸렌 cointegration. 가스-원유 관계 라인 — Brigida (2014, regime switching), Hartley-Medlock III (2014, exchange rate 매개), Roberts (2019, 셰일 후 cointegration 소멸), Roberts-Gilbert (2018, drill-bit parity). 방법론 — Rosseel (2012) 의 lavaan, Asparouhov-Hamaker-Muthen (2018) 의 dynamic SEM. macroeconomic 연결 — Arora-Lieskovsky (2014, 셰일과 미국 경제). [[eunnyeongheo]] 그룹 내부 자매: Umekwe-Baek (2017) 의 미국 셰일 oil 생산 비대칭 (역시 [[jungho-baek]] 공저자 라인) 과 자매.

## See also

- [[eunnyeongheo]] · [[soohyeon-kim]] · [[saerok-jeong]]
- [[path-analysis]] · [[structural-equation-modeling]] · [[maximum-likelihood-estimation]]
- [[shale-revolution]] · [[petrochemical-prices]] · [[supply-chain-analysis]]
- [[soohyeon-kim-2020-crude-oil-inventories-svar]] · [[soohyeon-kim-2021-aluminum-inventories-tvp-var]]