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Sources of structural change in energy use: A decomposition analysis for Korea

Jinsoo Kim, 허은녕 (2016) · Energy Sources, Part B: Economics, Planning, and Policy 11(4):309-313 · DOI ↗

한국 산업의 중간재 에너지 사용 변화를 4 요인 구조적 분해 분석 (intensity DI + Leontief DL + structure DS + final demand DF) 로 분해. 기존 3 요인 모형이 Leontief 효과 안에 묶어버린 direct input structure 변화 를 분리. 한국 1985-2005 IO 표 (5 시점, 155 부문) 적용. 1990-95: structure 효과 +8,289 kTOE (중간재 input 구조 변화로 에너지 소비 증가). 1995-2000: Leontief 효과가 total output 분해 (-5,161) 와 중간재 분해 (+3,118) 에서 반대 부호 — 중간재 분해의 필요성 입증.

  • RQ: 한국 산업의 중간재 에너지 사용 변화에서 industrial structure 변화의 직접 효과 (DS) 를 어떻게 Leontief 효과와 분리·측정할 수 있는가? 분해 대상이 total output 인지 intermediate 인지에 따라 결과가 달라지는가?
  • 방법론: 구조적 분해 분석 (4 요인 모형, Montgomery decomposition: completeness + time reversal + zero-value robustness 3 조건 충족), 투입산출분석 (Bank of Korea IO 표, 155 부문)
  • 데이터: 한국 IO 표 1985, 1990, 1995, 2000, 2005 (5 시점, 155 부문, 불변가격), 에너지 데이터 KEEI Yearbook (석탄·석유·가스·전력 등 에너지원별), Park-Heo (2007) 방식으로 energy IO 표 구축
  • 주요 발견: 1985-90: DS -3,121 kTOE / DI +3,449 / DL +1,994 / DF +28,023 (intermediate). 1990-95: DS +8,289 kTOE (구조 변화로 에너지 증가), DL -222 (작음). 1995-2000: Leontief 효과 3 요인 -5,161 vs 4 요인 +3,118 (반대 부호) — 중간재 분해가 필수. 2000-05: DS -6,164 (구조 변화로 에너지 감소).
  • 시사점: 산업 에너지 정책 평가 시 (i) 중간재 단계와 total output 을 별도로 분해, (ii) 1990-95 같은 시점엔 산업 구조 변화 자체가 에너지 소비 증가 원인 — 기술 효과 (intensity) 와 구조 효과 (DS) 의 명확한 분리 가 정책 진단의 전제. 선행 연구 (Park 2001 -9.6%, Lim 2005 +1.8%, Lee et al. 2007 -45.5%) 의 structure 효과 추정이 -45% ~ +2% 로 오락가락한 이유가 간접 효과 미식별.

요약

한국은 1985-2005 사이 에너지 소비가 4.06 배 (56,296 → 228,622 kTOE), GDP 가 3.85 배 (224,932 → 865,241 십억 원) 증가. 철강·시멘트·석유화학 같은 에너지 집약 산업 비중이 큰 만큼 산업 구조 변화가 에너지 소비에 미치는 영향이 결정적. 그러나 기존 구조적 분해 분석 가 intensity (DI) / Leontief (DL) / final demand (DF) 3 요인 분해에 그쳐, 산업 input 구조 변화의 직접 효과 (DS) 가 Leontief 효과 안에 묻혀 식별 불가. 선행 한국 연구 (Park 2001, Oh et al. 2003, Lim 2005, Lee et al. 2007) 의 structure 효과 추정이 -45.5% ~ +1.8% 로 일관성 없는 이유가 이 모호성.

방법론적 기여는 분해 대상을 total energy Et=B⋅G⋅YE^t = B \cdot G \cdot Y 대신 중간재 에너지 IEt=B⋅A⋅G⋅YIE^t = B \cdot A \cdot G \cdot Y 로 바꾸는 것. 그러면 IO direct coefficient 행렬 AA 의 변화가 자연스럽게 별도 항 (DS) 으로 떨어진다. Rose-Casler (1996), Dietzenbacher-Los (1998) 의 polar decomposition 위에 Hoekstra-van den Bergh (2003) 의 3 조건 (completeness + time reversal + zero-value robustness) 을 만족하는 Montgomery decomposition (de Boer 2008) 으로 weighting — ad hoc polar decomposition 의 부정확성 회피.

핵심 실증 결과 세 가지. 첫째, 1990-95 의 DS +8,289 kTOE — 산업 input 구조 변화가 에너지 소비 8.3 백만 TOE 증가에 기여, 같은 시기 Leontief 효과는 -222 로 작음 (기술적 IO 구조 변화 자체는 미미). 둘째, 1995-2000 에서 Leontief 효과 추정이 모형에 따라 반대 부호 — 3 요인 -5,161, 4 요인 +3,118. 원인은 1995-2000 사이 석유 중간재가 -8,607 kTOE 급감 (total output 에선 -105) + 석탄 total output 이 -3,876. 셋째, 1995-2005 에서 DS 가 음 (-) 으로 전환 — 산업 input 구조가 에너지 절감 방향. 정책 함의: 산업 에너지 정책 평가는 total output 만 보면 구조 변화 효과를 마스킹 함, 중간재 단계 별도 분석 필수. 허은녕 의 1 기 (1998-2008) 한국 에너지 분해 라인의 방법론 정련 + 2 기 (2009-2017) Jinsoo Kim 그룹과의 productivity·에너지 라인 결합. Park-Heo (2007) 의 가정 부문 IO 분석을 산업 부문 SDA 로 확장.

핵심 결과

기간분해 대상DIDLDSDF
1985-1990Intermediate3,4491,994-3,12128,023
Total output3,534-3,378—30,149
1990-1995Intermediate-11,217-222+8,28944,280
Total output-10,832-355—53,071
1995-2000Intermediate-8,984+3,118-5,53333,146
Total output-10,557-5,161—48,925
2000-2005Intermediate7,160-5,267-6,16441,141
Total output5,807-5,307—28,733

단위 kTOE. 1995-2000 의 Leontief 효과 부호 반전 (-5,161 vs +3,118) 이 중간재 분해 필수성의 결정적 증거.

방법론 노트

총 에너지 변화의 polar 분해 (3 요인):

ΔE=(Bt−Bt−1)GtYt⏟DI+Bt−1(Gt−Gt−1)Yt⏟DL+Bt−1Gt−1(Yt−Yt−1)⏟DF\Delta E = \underbrace{(B^t - B^{t-1}) G^t Y^t}_{DI} + \underbrace{B^{t-1} (G^t - G^{t-1}) Y^t}_{DL} + \underbrace{B^{t-1} G^{t-1} (Y^t - Y^{t-1})}_{DF}

중간재 에너지 IE=B⋅A⋅G⋅YIE = B \cdot A \cdot G \cdot Y 로 바꾸면 AA 의 변화가 별도 항 (DS) 으로 분리:

ΔIE=ΔB⋅At−1⋅Gt−1⋅Yt−1⏟DI+Bt⋅ΔA⋅Gt−1⋅Yt−1⏟DS+Bt⋅At⋅ΔG⋅Yt−1⏟DL+Bt⋅At⋅Gt⋅ΔY⏟DF\Delta IE = \underbrace{\Delta B \cdot A^{t-1} \cdot G^{t-1} \cdot Y^{t-1}}_{DI} + \underbrace{B^t \cdot \Delta A \cdot G^{t-1} \cdot Y^{t-1}}_{DS} + \underbrace{B^t \cdot A^t \cdot \Delta G \cdot Y^{t-1}}_{DL} + \underbrace{B^t \cdot A^t \cdot G^t \cdot \Delta Y}_{DF}

여기서 BB=physical energy coefficient (에너지/output), AA=IO direct coefficient, G=(I−A)−1G = (I-A)^{-1}=Leontief inverse, YY=final demand. Montgomery weighting: DI=∑L(et,e0)ln⁡(bt/b0)DI = \sum L(e^t, e^0) \ln(b^t/b^0) where L(⋅)L(\cdot)=logarithmic mean. Identification: ΔB\Delta B 만 변하는 가상 시점과의 차이가 DI, ΔA\Delta A 만 변하는 가상 시점과의 차이가 DS — Montgomery 의 path-independence 가 결과의 unique decomposition 보장.

연구 계보

직접 선행: Park-Heo (2007) hi-chun-park-2007-direct-indirect-household-energy — 가정 부문 IO 분석 frame 의 산업 부문 SDA 확장. 한국 SDA 라인: Park (2001), Oh et al. (2003), Lim (2005), Lee et al. (2007) 의 structure 효과 추정이 -45.5% ~ +1.8% 로 흩어진 이유를 간접 효과 미식별 로 진단. 국제 방법론 선행: Chen-Rose (1990) Taiwan SDA, Rose-Casler (1996) polar decomposition critical appraisal, Hoekstra-van den Bergh (2002, 2003) physical flows + index 비교, Ang (2004) decomposition method 선택, Dietzenbacher-Los (1998) sense and sensitivity, de Boer (2008) Montgomery method. 허은녕 의 1 기 (1998-2008) “분석 도구의 확립” 시기의 에너지 분해 라인 — heekyung-kim-2005-energy-intensity-decomposition 와 자매 작업. 중간재 에너지 분해 자체는 본 연구의 새 기여.

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