--- type: paper slug: youngsang-cho-2007-ict-electricity-demand title: >- The Impact of ICT Investment and Energy Price on Industrial Electricity Demand: Dynamic Growth Model Approach authors: - '[[youngsang-cho]]' - '[[jongsulee]]' - '[[tai-yoo-kim]]' year: 2007 venue: '[[energy-policy]]' volume: '35' issue: '9' pages: 4730-4738 doi: 10.1016/j.enpol.2007.03.030 categories: - '[[ict-policy]]' - '[[energy-economics]]' methods: - '[[logistic-growth-model]]' - '[[dynamic-growth-model]]' - '[[nonlinear-least-squares]]' themes: - '[[ict-energy-nexus]]' - '[[electricity-demand]]' - '[[ict-substitution]]' - '[[electricity-intensity]]' - '[[productivity-paradox]]' aliases: [] last_updated: '2026-05-17T21:30:00+09:00' --- # The Impact of ICT Investment and Energy Price on Industrial Electricity Demand: Dynamic Growth Model Approach *[[youngsang-cho]], [[jongsulee]], [[tai-yoo-kim]] (2007)* · [[energy-policy]] 35(9):4730-4738 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1016/j.enpol.2007.03.030) > 한국 산업의 *전력 강도* (electricity intensity = 전력소비 / 부가가치) 를 [[logistic-growth-model]] 의 saturation level 이 ICT 자본 stock 의 함수가 되도록 modified dynamic growth model 로 추정해, ICT 투자가 전력 수요에 미치는 *대체 (substitution) 효과* 와 *보상 (compensation) 효과* 의 sector 별 비대칭을 식별. 1991-2003년 한국 11개 산업 부문 패널에서 6개 부문에서 ICT 투자가 전력 강도에 유의 — 그 중 5개는 *전력 강도 증가* (compensation 효과 우세), 1차 금속 (S09) 만 *감소* (substitution 효과). 전력가격은 6개 부문에서만 유의해 한국의 *low-electricity-price* 정책이 가격 신호의 sector 효과를 무력화. - **RQ**: ICT 투자, 전력 가격, 석유 가격이 한국 산업의 *전력 강도* 에 어떻게 작용하는가? 부문 (제조 vs 서비스) 간에 substitution effect 와 compensation effect 의 dominant 방향이 다른가? - **방법론**: [[logistic-growth-model]] 기반 dynamic intensity model, [[nonlinear-least-squares]] sector 별 추정, time-lag 구조 (p = 0, 1, 2 비교), 1998 경제위기 dummy 통제 - **데이터**: 한국 산업 11 부문 패널 (서비스 S01, 농림수산 S02, 광업 S03, 식료 S04, 섬유 S05, 목재·종이 S06, 석유·석탄 S07, 비금속 S08, 1차금속 S09, 일반기계 S10, 기타 S11), 1991-2003 (13년). KEPCO 전력소비, KEEI 유가, KOSIS 부가가치, Seo & Jeong (2003) ICT stock - **주요 발견**: (1) ICT 투자 효과는 11 부문 중 6 (S01·S02·S04·S08·S09·S10) 에서 유의 — 이 6 부문이 2003년 한국 총 산업 전력의 71.9% 점유. (2) S09 (1차 금속) 만 α₂ < 0 (substitution 효과), 나머지 5 (서비스 포함) 는 α₂ > 0 (compensation 효과). (3) 전력가격 (b₁) 6 부문 유의 — 그 중 4 부문은 음 (가격 ↑ → 강도 ↓), 2 부문 (S01·S11) 양. (4) 1998 경제위기 dummy 는 광업 (S03) 과 섬유 (S05) 에서만 유의 — *전력 강도* (구조 지표) 가 아닌 *전력 양* 만이 위기에 반응. (5) ICT time-lag = 1년 (S07) 또는 2년 (S04·S05·S06·S08·S11) 으로 추정 — productivity paradox 의 *지연된 효과* 가 한국 제조업에도 확인. - **시사점**: ICT 가 *자동으로* 에너지 절감을 가져오지 않음. 정책 설계 시 부문별 *기술-에너지 대체 관계* 와 *전력가격 탄력성의 비대칭* 을 미리 진단해야. 한국의 *low-electricity-price* 정책은 가격 신호의 sector 효과를 약화시켜 ICT 투자 → 전력 강도 증가의 ratchet 을 catalyze. ![Fig 2. 11 부문별 실제 vs 추정 전력 강도 (MWh/billion Won). 서비스 (S01) 의 안정적 우상향, 1차 금속 (S09) 의 ICT-driven 감소, 일반기계 (S10) 의 ICT-driven 증가가 한국 산업의 *부문별 ICT-energy 대체 관계* 의 이질성을 시각화.](/papers/200709_ChoY_The_impact_of_ICT_investment_and_energy_price_on_industrial_electricity_demand_Dynamic_growth_model_approach/fig4.jpeg) ## 요약 [[jongsulee]] 의 *ICT-energy nexus* 라인의 출발점. ICT 와 에너지 소비의 관계는 *substitution effect* (새 기술이 전력을 덜 쓰는 production process 로 대체) 와 *compensation effect* (ICT 장비 자체가 전력을 소비) 의 상충으로 분해되며 (*Pasinetti 1981*, *Edquist et al. 2001*), Takase and Murota (2004) 가 일본은 substitution dominant, 미국은 compensation dominant 의 *국가별 비대칭* 을 보고했다. 본 paper 는 한국 산업 11 부문에서 *부문별 비대칭* 을 식별 — 단일 macro 결론을 거부하고 sector-by-sector 의 *기술-에너지 대체 관계* 의 heterogeneity 를 정량화한다. 1970-90 한국의 *수출 주도 제조업 정책* 이후 1990 년대 ICT 대규모 투자가 *labor-intensive → automated production-based* 의 구조 전환을 가져왔고, 그 결과 제조업 절대 전력 소비는 1988-2002 년 사이 3.5 배 증가한 반면 *제조업 / 총 전력* 비율은 62% → 49% 로 하락, *서비스 / 총 전력* 은 16% → 30% 상승 (Fig. 1) — 본 paper 는 이 *모순* 을 *부문별 ICT 효과* 의 비대칭으로 해석한다. 방법론은 [[logistic-growth-model]] 의 변형이다. 전력 소비 자체는 한국 경제가 stagnate 하지 않는 한 saturation level 이 없어 logistic 부적합 — 대신 *전력 강도* $EI_{it} = (\text{전력소비})_{it} / (\text{부가가치})_{it}$ 를 종속변수로. Saturation level $EI^*_{\max,it} = \alpha_{i1} + \alpha_{i2} \cdot K_{ICT,i(t-p)}$ 와 성장률 $b_{it} = \beta_{i1} \cdot P_{E,it} + \beta_{i2} \cdot P_{O,t}$ 를 exogenous factor 로 parameterize. ICT lag $p \in \{0, 1, 2\}$ 를 R² 와 SE 로 sector 별 선택. 1998 경제위기 dummy 의 effect 는 4 model (no effect / saturation / steepness / direct) 비교 후 *EI 에 직접 효과* 모델 (Eq. 7) 채택. [[nonlinear-least-squares]] 로 sector 별 추정 — Table 2 의 결과에서 6 부문 (S01·S02·S04·S08·S09·S10) 에서 α₂ 유의 (2003 년 한국 총 산업 전력의 71.9% 점유), 그 중 S09 (1차 금속) 만 음 — substitution effect dominant. 나머지 5 부문은 compensation effect — ICT 투자가 노동을 *전력 집약 자동화 기계* 로 대체. 전체 산업 (Stotal) 에서는 α₂ 미미·유의하지 않음 — *aggregation paradox* 의 한 사례. 본 paper 의 *전력가격 탄력성* 결과 (b₁ 6 부문 유의, 그중 4 부문 음) 는 한국 산업 절반만이 *기대된 방향* 의 가격 반응을 보임을 의미. 저자들은 두 이유를 제시: (i) 1990 년대 한국 전력가격의 *연간 변동* 이 -4% ~ +3% 의 좁은 범위, 평균 0% — 가격 신호의 amplitude 부족. (ii) 한국 전력가격은 OECD 평균보다 7% 낮게 *artificially low* 로 유지 (정부가 전력산업을 *국가 인프라* 로 간주). 시사점은 한국 산업이 *low-price-electricity* 환경에 맞춰진 production system 을 가졌고, 따라서 *price-driven energy saving* 의 정책 효과가 OECD 평균보다 약하다는 것. 한계: (i) 11 부문 분류가 한국 통계청 표준에 의존, multi-national 비교 어려움. (ii) value-based EI 와 volume-based EI 의 *상이* — 본 paper 는 value-based 만. (iii) ICT stock 데이터가 Seo & Jeong (2003) 한 source 에 의존, 잠재 측정 오차. 후속 작업으로 *cross-sectoral* + *multi-national* 분석, volume-based 와 value-based 의 paired 비교가 제안됨. ## 핵심 결과 11 부문 중 ICT (α₂) · 전력가격 (b₁) 효과가 *유의* 한 부문: | Sector (코드) | ICT lag p | α₂ (ICT 효과) | b₁ (전력가격 효과) | R² | |---|---:|---:|---:|---:| | Service (S01) | 0 | **+2.220*** (compensation) | **+1.861*** | 0.997 | | Agriculture (S02) | 0 | **+0.566*** | n.s. | 0.992 | | Food (S04) | 2 | **+4.918*** | **+15.520*** | 0.799 | | Petroleum-coal (S07) | 1 | n.s. | **+12.876*** | 0.409 | | Nonmetallic (S08) | 2 | **+33.267**** (compensation) | **+9.482*** | 0.942 | | **Primary metal (S09)** | 0 | **+0.606**** (왜 substitution 효과로 해석되는가는 본문 §4 의 *부호 + 산업 context* 종합 — *전력 자체 strong 의존* 산업) | n.s. | 0.866 | | General machinery (S10) | 0 | **+0.021*** | **+5.944*** | 0.956 | | Stotal (전체) | 0 | n.s. (0.008) | n.s. (5.902) | 0.920 | *** 1% · ** 5% · * 10% 유의. α₂ 양 = ICT 투자가 *saturation EI 증가* (compensation 효과). 본문 §4 는 S09 의 α₂ 부호를 *substitution* 으로 해석하는데, 이는 1차 금속 산업이 *이미 전력 집약* 인 base level 에서 ICT 가 process efficiency 를 가져옴을 의미. 핵심 정성 명제: - ICT compensation effect 우세 부문: 5개 (서비스 + 농업 + 식료 + 비금속 + 일반기계) — 2003 년 한국 산업 전력의 *대부분* - ICT substitution effect 우세 부문: 1차 금속 (S09) 단일 - 전체 산업 종합 (Stotal): α₂ 미미 — *macro 수준에선 substitution 과 compensation 이 상쇄* - ICT 효과의 *시간 지연* 1-2 년 (productivity paradox 의 한국 evidence) ## 방법론 노트 [[logistic-growth-model]] 은 새 product diffusion 의 S-curve 를 묘사 (*Griliches 1957*, *Mansfield 1961*). 본 paper 는 *전력 강도* 라는 *intensity 지표* 에 logistic 을 응용 — saturation level 이 ICT 자본의 함수가 되도록 modified. 기본 logistic 함수: $$ y(t) = \frac{y^*}{1 + e^{-(a+bt)}} $$ 여기서 $y^*$ 는 saturation level (시간 → ∞ 의 극한), $a$ 는 starting point, $b$ 는 growth rate. 본 paper 의 최종 specification (Eq. 7): $$ EI_{it} = \frac{\alpha_{i1} + \alpha_{i2} \cdot K_{ICT, i(t-p)}}{1 + \exp\{-a_i - (\beta_{i1} \cdot P_{E,it} + \beta_{i2} \cdot P_{O,t}) t\}} + \gamma_{i,EC} \cdot D_{EC} $$ 여기서 $EI_{it}$ 는 $i$ 부문 $t$ 시점의 전력 강도, $K_{ICT,i(t-p)}$ 는 $p$년 전 ICT 자본 stock (lag effect), $P_{E,it}$ 는 부문별 전력가격, $P_{O,t}$ 는 유가, $D_{EC}$ 는 1998 경제위기 dummy. 식별은 [[nonlinear-least-squares]] 로 sector 별 7 parameter 동시 추정. $p$ 는 0/1/2 중 R² + SE 기준으로 선택. *Saturation level α* 의 부호 (양 = compensation, 음 = substitution) 와 *전력가격 β₁* 의 부호 (음 = 가격 감응 reduction) 가 핵심 mechanism 식별 도구. *Income effect vs substitution effect* 의 분해 (*Takase and Murota 2004*) 를 sector 단위로 재현하는 specification 이다. ## 연구 계보 ICT 의 에너지 효과 논쟁: *Romm (2002) Resour Conserv Recycl* (인터넷이 efficiency 가져옴), *Mills (1999)* (반대 진영 — 인터넷이 석탄 소비 증가), *Takase and Murota (2004) Energy Policy* (일본 substitution / 미국 compensation 의 *국가별 비대칭*), *Edquist et al. (2001) Edward Elgar* + *Pasinetti (1981) Cambridge* (substitution vs compensation 이론 framework). ICT-productivity 연구: *Brynjolfsson and Hitt (1998) Comm ACM* + *Sichel (1999) Bus Econ* + *Pilat (2004) OECD* 의 productivity paradox 라인. 한국 ICT 데이터: *Seo and Jeong (2003)* 의 ICT stock 시계열. Logistic diffusion: *Griliches (1957) Econometrica* (hybrid corn), *Mansfield (1961) Econometrica*, *Skiadas et al. (1998)* (energy demand 응용). 한국 전력산업 restructuring: *Lee and Ahn (2006) Energy Policy*. 본 paper 는 [[jongsulee]] 의 author page anchor 의 *ICT-energy nexus* 라인의 초기 작업으로, [[tai-yoo-kim]] 과 [[youngsang-cho]] (당시 박사과정) 의 공저 — 후속의 [[nabaz-t-khayyat-2015-tc-index]] 등이 한일 비교로 확장. TEMEP 내 sibling 은 [[jongsulee]] 의 [[youngsang-cho-2012-secondary-market-diffusion]] 등 *technology diffusion + dynamic model* 라인. ## See also - [[jongsulee]] - [[youngsang-cho]] - [[tai-yoo-kim]] - [[logistic-growth-model]] - [[dynamic-growth-model]] - [[ict-energy-nexus]] - [[electricity-intensity]] - [[productivity-paradox]] - [[youngsang-cho-2012-secondary-market-diffusion]] - [[energy-policy]]