Effects of the shale boom on ethylene and propylene prices

Soohyeon Kim, Saerok Jeong, 허은녕 (2019) · Energy Sources, Part B: Economics, Planning, and Policy 14(3):49-66 · DOI ↗

미국 셰일 붐 (2009-2018) 이 에틸렌·프로필렌 가격에 전달되는 path 를 경로 분석 / 구조방정식 모형 (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: 경로 분석, 구조방정식 모형 (R lavaan, 최대우도추정), 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 · 허은녕 라인이 에너지·자원 시장의 가격 전달 구조를 구조방정식 모형 로 분석하는 작업의 첫 paper.

방법론은 경로 분석 (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 허은녕 의 3 기 셰일 혁명 라인의 첫 paper 로 Soohyeon Kim 의 박사 연구 출발점에 위치, 이후 Crude oil inventories: The two faces of Janus? 와 Speculative incentives to hoard aluminum: Relationship between capital gains and inventories 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

경로 분석 는 구조방정식 모형 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 최대우도추정 (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

허은녕 의 3 기 (2018-2024) 에너지·자원 시장 미시구조 분석 라인의 첫 paper. Soohyeon Kim 의 박사 연구 라인의 출발점 — 이후 Crude oil inventories: The two faces of Janus? (SVAR 로 원유 inventory dual role), Speculative incentives to hoard aluminum: Relationship between capital gains and inventories (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). 허은녕 그룹 내부 자매: Umekwe-Baek (2017) 의 미국 셰일 oil 생산 비대칭 (역시 Jungho Baek 공저자 라인) 과 자매.

인접 그래프

1-hop 이웃 13개

인물 4
방법론 3
주제 2
수록처 2
논문 2

휠 = 확대/축소 · 드래그 = 이동 · hover = 라벨 · 클릭 = 페이지 이동

이 문서를 가리키는 페이지

인물 (1)

허은녕