Productivity growth, capacity utilization, and technological progress in the natural gas industry

이정동, kyung-joon-oh, Tai-Yoo Kim (1999) · Utilities Policy 8:109–119 · DOI ↗

6 개국 (미국·캐나다·프랑스·이탈리아·일본·한국) 천연가스 산업의 TFP 성장을 short-run 변수 비용함수 (translog) 로 추정하고 scale economies, capacity utilization, technological change 세 요소로 분해한다. 한국의 TFP 성장률은 연 15% 로 압도적이지만 그 동력은 scale economies (+25.6%/year) 였고, 동시에 capacity utilization 악화 (-16.0%/year) 가 비용 증가 요인으로 작용. 성숙 산업 (미국 1.2%/y, 일본 5.1%/y, 프랑스 3.6%/y) 은 technological-change 가 dominant driver, 기술경영경제정책전공 의 에너지·산업 productivity 분해 연구의 첫 국제 비교 응용.

RQ: 천연가스 산업의 TFP 성장은 scale economies, capacity utilization, technological change 중 어디서 오며 국가별 mature/premature 단계에 따라 어떻게 다른가?
방법론: translog-cost-function (short-run, quasi-fixed capital, NCRTS), feasible-generalized-least-squares, TFP 분해 (Morrison 1992 framework), short-run-equilibrium-model
데이터: 미국·캐나다·프랑스·이탈리아·일본·한국 6 country panel, unbalanced 104 obs, 1991 reference year, PPP-adjusted USD
주요 발견: TFPG/year — 한국 15.0%, 일본 5.1%, 프랑스 3.6%, 미국 1.2%, 캐나다 0.8%, 이탈리아 −2.5%. 한국은 scale +25.6 / CU −16.0 / tech +3.0; 성숙국은 tech change 가 dominant (US −4.5%, Italy −5.0%, France −4.8%, Japan −4.3% per annum)
시사점: 천연가스 같은 자본집약 산업의 productivity 정책은 (i) premature 단계엔 scale 확장이 dominant, (ii) 성숙 단계 진입 후엔 capacity utilization 와 tech change 가 결정. 한국 가스 산업의 1990 년대 capacity over-investment (전국 송배관망 확장) 가 cost 증가 요인이었음을 정량 확인

Fig. 1. 6 국 천연가스 사업자 그룹의 평균 비용 곡선 (output 대비). 한국·일본·이탈리아 제외하면 모두 우하향 — 산업 전반에 increasing returns to scale 가 존재함을 보여준다.

요약

1980 년대 후반 천연가스 산업의 deregulation·privatization 흐름 속에서 productivity 측정·분해는 정책 우선 과제가 됐다. 기존 연구 (Aivazian et al. 1987, Granderson-Linvill 1996) 는 scale economies 와 technological change 만 다뤘고 capacity utilization 을 별도 source 로 분리하지 않았다. 자본집약 산업에서 CU 의 sub-optimality 는 다른 productivity 약화 요인과 정책 처방이 다르므로 분리해야 한다. 본 paper 는 Morrison (1992) 의 short-run framework + Fuss-Waverman (1992) 의 international comparison 접근을 결합해 6 개국 천연가스 산업의 TFPG 를 세 요소로 분해한다.

방법론 핵심은 quasi-fixed capital $K$ , labor $L$ , administration $A$ 의 NCRTS translog-cost-function 을 country-specific dummy 와 함께 추정하는 것. unbalanced panel 104 obs 에 cost equation + share equation (admin share 제거) 시스템을 iterative FGLS 로 풀고, Durbin-Watson 결과에 따라 AR(1) 추가. 추정된 비용 elasticities ( $\varepsilon_{CY}, \varepsilon_{CK}, \varepsilon_{Ct}$ ) 로부터 TFPG 의 세 component (scale, CU, tech change) 를 분리. 결과 (Table 4) 가 보여주는 패턴은 분명하다 — 한국 (premature, TFPG 15%/y) 은 scale 확장 (+25.6) 과 CU 악화 (-16.0) 가 동시에 큰 반면, 성숙국 (미·일·불·이) 은 tech change 가 dominant (−4.3~−5.0%/y cost reduction).

본 paper 의 framework 은 이정동 의 frontier-based productivity 시리즈 (Technological Progress versus Efficiency Gain in Manufacturing Sectors) 와 자연스럽게 sibling 관계 — 1998 paper 가 nonparametric Malmquist 로 한국 제조업 cross-section 을 본 반면, 본 paper 는 parametric translog 로 international panel 을 본다. 한계는 명시적 — short-run framework 이라 capital 의 long-run 조정 동학을 포착하지 못하고, 한국의 1991 시점 후 deregulation 동학은 sample 범위 밖.

핵심 결과

TFPG 분해 (Table 4, 연 %)

Country	TFPG	Scale economies	Capacity utilization	Tech change	Residual
Korea	15.0	+25.6	−16.0	+3.0	+2.4
Japan	5.1	+3.3	−2.3	+4.3	−0.2
France	3.6	+0.8	−1.6	+4.8	−0.4
US	1.2	+1.2	−0.4	+4.5	−4.1
Canada	0.8	+2.5	−2.7	+1.2	−0.2
Italy	−2.5	+0.6	−6.6	+5.0	−1.5

Cost elasticities (Table 3)

Elasticity	US	Canada	France	Italy	Japan	Korea
Cost–output $\varepsilon_{CY}$	0.78	0.43	0.79	0.84	0.50	0.21
Cost–capital $\varepsilon_{CK}$	0.58	0.55	0.59	0.78	0.54	0.58
Cost–tech change $\varepsilon_{Ct}$	−0.045	−0.012	−0.048	−0.050	−0.043	−0.027

모든 국가에서 $\varepsilon_{CY} < 1$ → increasing returns to scale 존재. 한국이 가장 낮음 = scale 활용 여지 가장 큼. 모든 국가에서 $\varepsilon_{Ct} < 0$ → tech progress.

방법론 노트

Short-run framework 는 capital 을 quasi-fixed 로 두고 variable cost $G(Y, p, K, t)$ 만 최적화한다고 가정. Morrison (1992) 의 TFPG 분해는 비용 항등식의 로그 미분에서 출발:

\frac{\dot{C}}{C} = \varepsilon_{CY}\frac{\dot{Y}}{Y} + \sum_r S_r \frac{\dot{p}_r}{p_r} + \varepsilon_{CK}\frac{\dot{K}}{K} + \varepsilon_{Ct}

여기서 $\varepsilon_{CY}, \varepsilon_{CK}, \varepsilon_{Ct}$ 는 cost-output·cost-capital·cost-tech-change elasticity, $S_r$ 는 variable input cost share. 이를 정리하면 TFPG 가 세 component 로 분해된다:

\text{TFPG} = \underbrace{(1 - \varepsilon_{CY})\frac{\dot{Y}}{Y}}_{\text{scale economies}} \;\underbrace{-\;\varepsilon_{CK}\frac{\dot{K}}{K}}_{\text{capacity utilization}} \;\underbrace{-\;\varepsilon_{Ct}}_{\text{tech change}}

추정 모형은 NCRTS translog $\ln G_j$ 에 country dummy $D_j$ 를 곱한 constant + first-order input price term, plus 표준 second-order term. 식별은 (i) 6 개국 unbalanced panel 에서 country-specific 비용 구조 heterogeneity 를 dummy 로 잡고, (ii) cost equation + variable input share equation 의 system 을 iterative FGLS 로 추정해 heteroskedasticity (Goldfeld-Quandt 기각) 와 autocorrelation (Durbin-Watson 신호 → AR(1)) 보정, (iii) 추정된 elasticities 를 mean data point 에서 평가해 분해 수치를 산출하는 데서 온다.

연구 계보

본 paper 는 Morrison (1986, 1992) 의 short-run framework 과 Fuss-Waverman (1992) 의 automobile industry international comparison 접근을 결합해 천연가스 산업에 응용. Aivazian et al. (1987 Energy Journal) 의 US 송배관 분석, Granderson-Linvill (1996 Resource and Energy Economics) 의 regulation impact 연구를 잇는다. Berndt-Hesse (1986) 의 translog 명세, Hall-Jorgenson (1967), Christensen-Jorgenson (1969) 의 user cost of capital 도 직접 사용.

이정동 의 productivity 시리즈에서 Technological Progress versus Efficiency Gain in Manufacturing Sectors 의 nonparametric Malmquist 자매편 — 1998 은 한국 제조업 cross-section, 본 paper 는 6 개국 panel × parametric translog. 같은 1999 년에 같은 데이터셋 핵심부를 공유하는 자매편 Profit, productivity, and price differential: an international performance comparison of the natural gas transportation industry (profit·productivity·price differential) 가 동시 출간됐다.

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