Can energy service companies promote 'green' growth? The Korean case

Inha Oh, Seunghwan Oh, Almas Heshmati, 이정동 (2016) · Energy & Environment 27(3-4):420-433 · DOI ↗

한국 ESCO 산업 의 green growth 정책 도구로서의 효과를 정부 지원 데이터 (1993-2008, 3,058 project, $1.05 B 융자) + KED firm-level 재무 패널 (2004-2008, n=365) 로 평가. 등록만 했지만 ESCO 사업 미수행 firm 을 natural control 로 활용 — selection bias 통제 후 이중차분 비교. 결과: ESCO 사업 수행 firm 이 고용 은 5 년 후 +29% 더 빠르게 늘었으나 임금당 근로자 · ROA 는 통계적 유의하게 악화. 매출·자산·부채 성장에는 비유의. 한국 ESCO 산업의 high-volume low-quality job creation 패턴 surface.

RQ: 한국 정부의 ESCO 산업 지원 정책이 (i) 에너지 절감 효과, (ii) 참여 firm 의 성장·수익성, (iii) 신규 고용의 질 (임금 수준) 에 어떻게 작용했는가, 그리고 green growth 의 good jobs 전제를 한국에서 입증하는가.
방법론: 이중차분, 등록 통제군 매칭, 패널 데이터 분석
데이터: KEMCO ESCO project DB (1993-2008, 3,058 project, 398 등록 firm) + KED firm-level 재무 (2004-2008, n=365, unbalanced 패널, LSE 제외). Treated = 사업 수행 firm, Control = 등록만 한 firm.
주요 발견: 1993-2008 평균 $1M 지원당 연 1,060 TOE 절감 (project 별 분산 큼: motor facility 1,980 TOE > 폐열회수 1,640 > 조명 retrofit 1,260 > heat-and-power 290). Firm 효과 5 년 후: 매출·자산·부채 비유의, 고용 +29% 더 빠른 성장 (p<0.10), 임금당 근로자 -30.45%p (p<0.05), ROA -6.63%p (p<0.05).
시사점: green stimulus 가 more jobs 는 만들었지만 better jobs 는 만들지 못함 — 임금 lower, 수익성 lower. 원인: 전력가격 규제 (한국 산업용 $0.058/kWh vs OECD 평균$ 0.110), 모니터링·감독 인프라 미비, ESCO 의 기술 역량 부족 (조명 retrofit 같은 저-가치 project 집중). 공공 부문 신규 수요 창출 + 전기료 deregulation + 금융상품 개발 3 갈래 정책 필요.

1993-2009 정부 지원 ESCO project 수의 시계열. 2001 년 548 건 peak 이후 급감해 2008 년 약 100 건. 산업의 volatile 환경 과 high turnover rate 가 surface.

요약

한국 정부는 2008 년 Green New Deal 의 일환으로 GDP 의 81% 를 green 부문에 투자 (EU 59%, 미국 11%) — 세계 최대 비중. 그 핵심 도구 중 하나가 ESCO (energy service company) 지원 — 저금리 융자로 에너지 절감 시설 투자를 매개하는 전문화된 중간 자본재 산업. ESCO 가 job creation engine 이 될 수 있다는 주장 (Pollin et al. 2009, Fulton et al. 2008) 은 미국·EU 에서는 검증됐지만 한국에서는 데이터 부재로 비검증. 본 paper 의 unique 데이터 — 정부가 모든 ESCO 를 등록 관리하므로 산업 전체 입수 가능 — 가 이 빈자리를 메운다.

방법은 register 등록만 하고 사업 미수행 firm 을 control 로 활용하는 등록 통제군 매칭 + 이중차분. PSM 같은 식별 도구가 적용되지 않은 이유는 (i) n=365 의 small sample + (ii) 참여자 heterogeneity 가 커서 propensity score 의 robustness 우려, (iii) 등록 firm 의 비-수행자가 자연적 quasi-control 을 제공 — 동일한 지원 자격 충족 + 지원 신청 의지 + 산업 진입 의도 의 firm 이므로 selection bias 가 자체적으로 통제됨. Table 4 의 descriptive stat 이 두 group 의 비유의 차이를 확인. 종속변수는 매출·자산·부채·고용·임금·임금당 근로자 6 종의 log-difference, 수익성은 ROA·ROE·매출 대비 순이익 3 종의 difference, 1·3·5 년 ex post 관측.

핵심 발견은 직무 quality 와 수익성의 paradox. 정부 지원의 energy saving 효과는 입증 ($1M 당 1,060 TOE/년). 그러나 firm 효과는 고용 양의 효과 + 임금·수익성 음의 효과 라는 mixed signal. 5 년 후 ESCO 수행 firm 은 (i) 고용 +29.05%p 더 빠르게 성장 (positive), (ii) 임금당 근로자 -30.45%p 더 느리게 성장 (negative), (iii) ROA -6.63%p 더 큰 손실 (negative). 즉 더 많은 직무 + 더 낮은 임금 + 더 낮은 수익성 의 trilemma. 원인 분석: (1) 한국 전기료의 OECD 절반 수준 — ESCO 의 에너지 절감 매출 회수 잠재력 자체가 낮음, (2) 모니터링·감독 인프라 미비 — 에너지 절감량 검증이 부실해 금융기관이 ESCO 와 동행 못함, (3) 기술 역량 부족 — 대형 시설 reform 보다 조명 retrofit · 모터 교체 같은 저-가치 project 집중. 따라서 한국 ESCO 정책의 high-volume low-quality job creation 은 인프라·가격 정책의 misalignment 가 만든 균형. green growth 의 normative 약속 (more jobs AND better jobs) 을 한국 ESCO 사례가 부분적으로만 만족 한다는 결론.

핵심 결과

ESCO 수행 firm vs 등록만 한 firm 의 성장 격차 (Difference-in-Differences, 5 년 ex post).

Outcome	1 년 후	3 년 후	5 년 후	5 년 유의
매출 성장 (%)	-4.47	+2.51	-3.81	n.s.
자산 성장 (%)	+6.21	+29.67	+7.72	n.s. (3y: **)
고용 성장 (%)	-1.79	+14.46	+29.05	*
임금 성장 (%)	-5.70	-19.05	-22.90	n.s.
임금당 근로자 (%)	-0.82	-26.13	-30.45	**
ROA 변화 (%p)	-2.64	-5.31	-6.63	**
ROE 변화 (%p)	+27.48	-44.72	-59.38	n.s.

** p<0.05, * p<0.10. 에너지 절감 효과: $1M 지원당 평균 1,060 TOE/년 (project 별 분산 — motor facility 1,980 TOE 최대, combined heat & power 290 TOE 최소). 산업 turnover: 등록 firm 의 70% 가 3 년 내 등록 취소, 평균 turnover rate 42%.

방법론 노트

본 paper 의 식별 전략은 small-sample · high-heterogeneity 환경에서 PSM 대신 natural quasi-control 활용. ESCO 는 한국에서 반드시 정부 등록 이어야 사업을 할 수 있고, 등록 firm 중 매년 20-26% 만 실제 사업을 수행 — 나머지 75-80% 가 등록 유지하지만 사업 안 함. 이 non-conducting registered group 이 통계적 control 로서 conducting group 과 (i) 산업 진입 의도, (ii) 정부 지원 자격, (iii) firm-level 재무 특성에서 비유의 차이 — 즉 지원 자격은 같지만 사업 선택만 다른 그룹.

이중차분 형식:

DID = (Y^{T}_{\text{post}} - Y^{T}_{\text{pre}}) - (Y^{C}_{\text{post}} - Y^{C}_{\text{pre}})

여기서 $T$ = treated (수행 firm), $C$ = control (등록만 한 firm). 종속변수 $Y$ 는 log-difference (성장 변수) 또는 raw difference (ROA 등). 1·3·5 년 ex post 시점으로 동적 효과 추적. 표준오차는 small-sample t-test 로 계산.

식별 핵심은 parallel trends 가정 — 두 group 의 macro shock 노출이 동일하다는 가정. ESCO 산업의 strict regulatory 환경 (모두 정부 등록 필수) 이 이 가정을 강하게 뒷받침. PSM 대비 단점은 (i) ATE estimator 가 아닌 단순 group difference, (ii) covariate balancing 검증 부재. 장점은 (i) heterogeneity-robust, (ii) interpretation 직관적, (iii) small sample 에서도 식별 가능. 본 paper 가 식별 전략의 단순화 trade-off 를 산업 데이터의 unique 구조로 보완하는 전형적 사례.

연구 계보

ESCO 의 employment 효과 연구 라인은 Vine (2005) 의 international survey of ESCO industry 가 출발점. 한국 맥락의 ancestor 는 Lee, Park, Noh et al. (2003) Journal of Cleaner Production 의 Promoting energy efficiency financing and ESCOs in developing countries: Korean experiences — 한국 ESCO 의 초기 development trajectory 정립. green job creation 의 일반 이론은 Pollin et al. (2009) Center for American Progress 보고서 — 에너지 효율 산업이 fossil fuel 대비 3 배 노동집약, 본 paper 의 고용 +29% / 임금 lower 결과가 Pollin et al. 의 low-education green job 패턴과 정합. Inha Oh 의 식별 시리즈 — Evaluation of credit guarantee policy using propensity score matching (PSM, 신용보증), Comparison of Effects from Different Institutions: Public Credit Guarantee in Korea (KODIT 신용보증 후속), Economic Impact Assessment of Public-Private Matching Fund Programs Using Firm-Level Data (PSM, 부품·소재) — 의 quasi-experimental 식별 라인 의 ESCO 적용판. 이정동 author page anchor 제3기 (2) 에너지 정책의 심화 라인. 한국 green growth · 에너지 정책 cluster 의 일부로 The Impact of Korea's Green Growth Policies on the National Economy and Environment (EPAK CGE) 와 micro firm-level vs macro CGE 페어 — 동일 정책 (한국 2008 Green New Deal) 의 부문별 firm 효과 vs 거시 GDP 효과 라는 분석 layer 의 보완.

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