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문제 정의
- 그러나 위에서 살펴본 선행연구들은 제조업의 업종별 특성을 고려한 연구가 아니라는 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 제조업종을 보다 세분화하여 업종별 특성을 반영한 전력소비와 생산활동 간의 인과관계를 검증한다.
- 본 연구에서는 제조업의 전력소비와 생산활동 간의 Granger 인과관계를 분석하여 전력소비와 생산활동 간에 장기적으로 양방향의 인과관계가 존재함을 확인하였다. 이와 같은 분석결과는 전력가격 인상 등을 포함한 전력수요관리정책이 전력소비의 감소를 유발할 경우 생산활동 역시 위축될 수 있음을 의미한다.
- 이러한 배경 하에, 본 연구는 산업부문 전력소비의 핵심인 제조업의 업종별 생산활동과 전력소비 간의 인과관계(causality)에 대해 분석하여 제조업 전력소비의 특성을 살펴본다. 이와 같은 분석을 통해 생산활동과 전력소비 간의 일방향(一方向) 또는 양방향(兩方向) 인과관계의 존재 여부에 대한 정보를 도출함으로써, 제조업의 전력소비 특성을 반영한 정책적 시사점을 도출하고자 한다.
- 이러한 배경 하에, 본 연구는 산업부문 전력소비의 핵심인 제조업의 업종별 생산활동과 전력소비 간의 인과관계(causality)에 대해 분석하여 제조업 전력소비의 특성을 살펴본다. 이와 같은 분석을 통해 생산활동과 전력소비 간의 일방향(一方向) 또는 양방향(兩方向) 인과관계의 존재 여부에 대한 정보를 도출함으로써, 제조업의 전력소비 특성을 반영한 정책적 시사점을 도출하고자 한다. 본 연구에서는 먼저 주요 선행연구를 살펴본 후, 본 연구를 위해 활용된 자료와 분석방법론을 설정한다.
- 한편, 모든 변수가 단위근을 갖는 불안정 시계열인 것으로 나타남에 따라 변수들 간 공적분 관계가 있는지 검토하였다. 불안정한 시계열 간에 장기적으로 안정적인 균형관계를 갖도록 하는 선형결합이 존재할 경우 이들 시계열은 공적분 관계에 있다고 한다.
제안 방법
- 4) 개정을 거치면서 산업분류가 변화했을 경우, 에너지경제연구원(2012)의 업종구분을 기준으로 보다 세분화하여 17가지 항목으로 재조정 하였다.
- 본 연구는 먼저 위의 제조업 업종분류를 기초로 실질부가가치와 전력소비량에 대한 단위근 검정을 위해 Augmented Dicky-Fuller(ADF)검정을 사용하였는데, 시차설정 시 너무 짧은 시차를 택하면 모형의 동태적 관계를 충분히 반영하지 못하고, 너무 긴 시차를 택하면 과다추정으로 자료의 손실이라는 문제가 발생하였다. 따라서 Akaike Information Criterion(AIC) 검정을 사용하여 시차를 결정하였다. 그리고 단위근 검정에 있어 상수항은 고려하였으나 시간추세항은 고려하지 않았다.
- 본 연구는 먼저 위의 제조업 업종분류를 기초로 실질부가가치와 전력소비량에 대한 단위근 검정을 위해 Augmented Dicky-Fuller(ADF)검정을 사용하였는데, 시차설정 시 너무 짧은 시차를 택하면 모형의 동태적 관계를 충분히 반영하지 못하고, 너무 긴 시차를 택하면 과다추정으로 자료의 손실이라는 문제가 발생하였다. 따라서 Akaike Information Criterion(AIC) 검정을 사용하여 시차를 결정하였다.
- 이와 같은 분석을 통해 생산활동과 전력소비 간의 일방향(一方向) 또는 양방향(兩方向) 인과관계의 존재 여부에 대한 정보를 도출함으로써, 제조업의 전력소비 특성을 반영한 정책적 시사점을 도출하고자 한다. 본 연구에서는 먼저 주요 선행연구를 살펴본 후, 본 연구를 위해 활용된 자료와 분석방법론을 설정한다. 이를 기초로 계량실증분석을 통해 제조업 전력소비와 생산활동 간의 인과관계를 검증하며, 마지막으로 분석결과를 토대로 산업부문 특히 제조업을 대상으로 한 전력수요관리정책의 추진방향에 대한 정책적 시사점을 도출한다.
- 업종세분화 결과를 토대로 본 연구에서는 업종별 특성을 고려한 인과관계 분석을 위해 제조업을 전력다소비업종과 전력비다소비업종 그리고 고부가가치업종과 저부가가치업종 등 4가지로 구분하였다. 전력다소비업종은 2011년을 기준으로 전력사용량이 많은 5개 업종을 선별하였으며, 에너지밸런스상의 조립금속업종을 고부가가치 업종으로 구분하였다(<표 2>).
- 본 연구에서는 먼저 주요 선행연구를 살펴본 후, 본 연구를 위해 활용된 자료와 분석방법론을 설정한다. 이를 기초로 계량실증분석을 통해 제조업 전력소비와 생산활동 간의 인과관계를 검증하며, 마지막으로 분석결과를 토대로 산업부문 특히 제조업을 대상으로 한 전력수요관리정책의 추진방향에 대한 정책적 시사점을 도출한다.
- 이어서 고부가가치업종과 저부가가치업종의 인과성 검정을 수행하였다. 두 업종 모두 생산활동에서 전력소비로의 단기 인과성 검정은 귀무가설을 기각하지 못하였으나, 장기 인과성 검정에서는 유의수준 하에서 귀무가설을 기각하였다.
- 한편, 에너지밸런스는 제조업을 10개의 업종으로 구분하고 있는데, 본 연구에서는 업종별 특성을 보다 자세히 파악하기 위하여 10개의 제조업종별 전력사용량을 토대로 광공업통계자료의 전력비 원시자료를 활용하여 제조업을 17개 업종으로 세분화하였다 ().3)
대상 데이터
- 제조업의 전력소비와 생산활동 간 인과관계 분석을 위해, 본 연구는 에너지경제연구원(2012)의 에너지밸런스에 기초한 1985년~2011년 동안의 업종별 전력소비량과 산업연구원의 각 업종별 실질부가가치에 대한 내부자료를 활용하였다. 한편, 에너지밸런스는 제조업을 10개의 업종으로 구분하고 있는데, 본 연구에서는 업종별 특성을 보다 자세히 파악하기 위하여 10개의 제조업종별 전력사용량을 토대로 광공업통계자료의 전력비 원시자료를 활용하여 제조업을 17개 업종으로 세분화하였다 (<표 1>).
데이터처리
- 그리고 장기적인 인과관계를 검정하기 위해서는 오차수정항(εt-1)의 추정계수에 대해 t-검정을 수행하여 검정한다.
- 단기 인과성 검정을 위해 (식 1)에서 ΔXt - j의 추정계수(β12)와 (식 2)에서 ΔYt - j의 추정계수(β22)가 모두 0이라는 귀무가설에 대해 각각 Wald 검정을 수행하였고, 오차수정항의 추정계수(γ1, γ2)에 대해 t-검정을 수행하여 장기적인 인과관계를 검정하였다.
- 단기적인 인과관계 검정을 위해 각 ΔXt - j와 Δ Yt - j변수들의 추정계수가 모두 0이라는 귀무가설에 대해 F-검정을 한다.
- 일반적으로 ΔXt - j, ΔYt - j, 오차수정항(εt-1)의 추정계수가 유의한지 여부를 검정하기 위해 F-검정 또는 t-검정을 이용하여 단기적, 장기적 인과성을 검정한다.
이론/모형
- 양 변수가 불안정 시계열이지만 공적분되어 있을 경우, 일반적인 Granger 인과관계 검정방법이 유효하지 않기 때문에 오차수정모형에 근거한 인과성검정이 필요하다(Engle and Granger, 1987). 따라서 본 연구에서는 Granger 인과관계 검정을 위해 일반적인 Granger 인과관계 검정이 아닌 오차수정모형을 적용하였다.
- 본 연구는 Johansen & Juselius(1990)가 제시한 공적분 검정방법을 이용 하여 공적분의 존재 유무를 확인하였다.
- 그리고 박기현ㆍ김진경(2013)은 1992년~2012년의 자료를 이용하여, 산업, 수송, 가정ㆍ상업부문의 에너지소비와 실질 GDP와의 인과관계를 분석하였다. 산업, 가정ㆍ상업부문은 오차수정모형을 이용하여 인과관계를 추정하였으며, 공적분관계가 나타나지 않은 수송부문은 일반적인 Granger 인과관계 검정방법을 사용하였다. 분석결과, 산업부문은 에너지소비에서 경제성장으로의 장기 인과관계와 양방향(兩方向) 단기 인과관계, 가정부문은 양방향 장ㆍ단기 인과관계, 수송 부문은 경제성장에서 에너지소비로의 일방향(一方向) 인과관계를 도출하였다.
성능/효과
- 하지만 전력다소비업종과 고부가가치업종의 전력소비와 전력비다소비업종 및 고부가가치업종 실질부가가치의 1차 차분변수는 귀무가설을 기각하지 못하였다. 1차 차분한 시계열 자료가 불안정적인 변수인 것으로 판정된 이들 시계열을 2차 차분하여 단위근 검정을 수행한 결과 1% 유의수준에서 귀무가설을 기각하였다. 따라서 이들 변수는 2차 적분변수로 나타났다(<표 3>).
- 아래의 <표 4>는 전력소비와 실질부가가치에 대한 공적분 검정결과를 보여주고 있다. Trace 통계값을 기준으로, 전력다소비업종과 전력비다소비업종에서 전력소비와 생산활동 간에는 공적분관계가 없다는 귀무가설이 유의수준 5%에서 기각되었고, 공적분관계가 많아야 1개라는 귀무가설은 기각되지 않았다. 그리고 고부가가치 업종과 저부가가치업종에서는 양 변수 간 공적분관계가 없다는 귀무가설이 각각 1%와 5% 유의수준에서 기각되었으며, 공적분관계가 많아야 1개라는 귀무가설은 기각 되지 않았다.
- Trace 통계값을 기준으로, 전력다소비업종과 전력비다소비업종에서 전력소비와 생산활동 간에는 공적분관계가 없다는 귀무가설이 유의수준 5%에서 기각되었고, 공적분관계가 많아야 1개라는 귀무가설은 기각되지 않았다. 그리고 고부가가치 업종과 저부가가치업종에서는 양 변수 간 공적분관계가 없다는 귀무가설이 각각 1%와 5% 유의수준에서 기각되었으며, 공적분관계가 많아야 1개라는 귀무가설은 기각 되지 않았다. 마지막으로 제조업의 경우, 공적분관계가 없다는 귀무가설이 1% 유의 수준에서 기각되었으며, 공적분관계가 많아야 1개라는 귀무가설은 기각되지 않았다.
- 그리고 전력비다소비업종의 경우 생산활동에서 전력소비로의 단기 인과성 검정은 귀무가설을 기각하지 못하였지만, 장기 인과성 검정에서는 유의수준 1%에서 귀 무가설을 기각하였다. 전력소비에서 생산활동으로 인과성 검정 역시 단기 인과성 검정은 귀무가설을 기각하지 못하였지만, 장기 인과성 검정에서는 유의수준 1%에서 귀무가설을 기각하였다.
- 두 업종 모두 생산활동에서 전력소비로의 단기 인과성 검정은 귀무가설을 기각하지 못하였으나, 장기 인과성 검정에서는 유의수준 하에서 귀무가설을 기각하였다. 그리고 전력소비에서 생산활동으로 단ㆍ장기 인과성 검정에서는 유의수준의 차이는 있지만두 업종 모두 귀무가설을 기각하여, 단ㆍ장기 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다. 따라서 고부가가치업종과 저부가가치업종에서는 단기적으로 전력소비에서 생산활동으로의 일방향 인과관계가 존재하였고, 장기적으로 양방향의 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다.
- 이어서 고부가가치업종과 저부가가치업종의 인과성 검정을 수행하였다. 두 업종 모두 생산활동에서 전력소비로의 단기 인과성 검정은 귀무가설을 기각하지 못하였으나, 장기 인과성 검정에서는 유의수준 하에서 귀무가설을 기각하였다. 그리고 전력소비에서 생산활동으로 단ㆍ장기 인과성 검정에서는 유의수준의 차이는 있지만두 업종 모두 귀무가설을 기각하여, 단ㆍ장기 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다.
- 그리고 전력소비에서 생산활동으로 단ㆍ장기 인과성 검정에서는 유의수준의 차이는 있지만두 업종 모두 귀무가설을 기각하여, 단ㆍ장기 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다. 따라서 고부가가치업종과 저부가가치업종에서는 단기적으로 전력소비에서 생산활동으로의 일방향 인과관계가 존재하였고, 장기적으로 양방향의 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다.
- 반면 전력소비에서 생산활동으로의 단기 인과성 검정은 귀무가설을 기각하지 못하였지만, 장기 인과성 검정은 5% 유의 수준에서 귀무가설을 기각하였다. 따라서 전력다소비업종에서는 전력소비에서 생산 활동으로 일방향 장기 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다.
- 전력소비에서 생산활동으로 인과성 검정 역시 단기 인과성 검정은 귀무가설을 기각하지 못하였지만, 장기 인과성 검정에서는 유의수준 1%에서 귀무가설을 기각하였다. 따라서 전력비다소비업종에서는 전력소비와 생산활동간 양방향의 장기 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다.
- 반대로 전력소비에서 생산활동으로의 단기 인과성 검정에서는 10% 유의수준에서, 장기 인과성 검정에서는 1% 유의수준에서 귀무가설을 기각함으로써 단ㆍ장기 인과관계가 도출되었다. 따라서 제조업은 장기적으로 전력소비와 생산활동 간 양방향의 인과관계가 존재하고, 단기적으로는 전력소비에서 생산활동으로 일방향의 인과관계만 존재하는 것으로 나타났다.
- 마지막으로 전체 제조업의 경우, 10% 유의수준에서 생산활동에서 전력소비로의 장기 인과관계가 존재하였다. 반대로 전력소비에서 생산활동으로의 단기 인과성 검정에서는 10% 유의수준에서, 장기 인과성 검정에서는 1% 유의수준에서 귀무가설을 기각함으로써 단ㆍ장기 인과관계가 도출되었다.
- 그리고 고부가가치 업종과 저부가가치업종에서는 양 변수 간 공적분관계가 없다는 귀무가설이 각각 1%와 5% 유의수준에서 기각되었으며, 공적분관계가 많아야 1개라는 귀무가설은 기각 되지 않았다. 마지막으로 제조업의 경우, 공적분관계가 없다는 귀무가설이 1% 유의 수준에서 기각되었으며, 공적분관계가 많아야 1개라는 귀무가설은 기각되지 않았다.
- 마지막으로 전체 제조업의 경우, 10% 유의수준에서 생산활동에서 전력소비로의 장기 인과관계가 존재하였다. 반대로 전력소비에서 생산활동으로의 단기 인과성 검정에서는 10% 유의수준에서, 장기 인과성 검정에서는 1% 유의수준에서 귀무가설을 기각함으로써 단ㆍ장기 인과관계가 도출되었다. 따라서 제조업은 장기적으로 전력소비와 생산활동 간 양방향의 인과관계가 존재하고, 단기적으로는 전력소비에서 생산활동으로 일방향의 인과관계만 존재하는 것으로 나타났다.
- 전력다소비업종의 경우 장ㆍ단기 인과성 검정 모두 생산활동이 전력소비를 인과하지 않는다는 귀무가설을 기각하지 못하였다. 반면 전력소비에서 생산활동으로의 단기 인과성 검정은 귀무가설을 기각하지 못하였지만, 장기 인과성 검정은 5% 유의 수준에서 귀무가설을 기각하였다. 따라서 전력다소비업종에서는 전력소비에서 생산 활동으로 일방향 장기 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다.
- 산업, 가정ㆍ상업부문은 오차수정모형을 이용하여 인과관계를 추정하였으며, 공적분관계가 나타나지 않은 수송부문은 일반적인 Granger 인과관계 검정방법을 사용하였다. 분석결과, 산업부문은 에너지소비에서 경제성장으로의 장기 인과관계와 양방향(兩方向) 단기 인과관계, 가정부문은 양방향 장ㆍ단기 인과관계, 수송 부문은 경제성장에서 에너지소비로의 일방향(一方向) 인과관계를 도출하였다.
- 업종별 특성을 구분하여 인과관계를 분석한 결과, 전력비다소비업종, 고부가가치 업종 그리고 저부가가치업종에서는 전력소비와 생산활동 간에 양방향의 장기 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다. 한편, 전력다소비업종의 경우 전력소비에서 생산활동으로의 단방향 인과관계가 발견되었는데, 이는 석유화학, 철강, 기계, 반도체, 자동차 등이 포함된 전력다소비업종은 대규모 장치산업으로서 생산활동 수준에 관계없이 상당한 규모의 사업장을 유지해야하기 때문인 것으로 분석되었다.
- 이상에서 살펴본 바와 같이, 모든 업종구분에서 전력소비와 실질부가가치 사이에는 공적분관계가 존재하지 않는다는 귀무가설이 Maximum eigenvalue와 Trace 통계치를 이용할 때 유의수준 이내에서 기각되고 있고, 공적분관계가 많아야 1개라는 귀무가설은 기각되지 않았다. 따라서 모든 업종 구분과 제조업에서 전력소비량과 생산활동 양 변수 간에는 1개의 공적분관계가 있으며, 이는 전력소비량과 생산활동 간에는 장기적인 관계가 존재함을 의미한다.
- 따라서 모든 수준변수에는 단위근이 존재하는 것으로 나타났다. 이어서 모든 수준변수를 1차 차분한 후 단위근 검정을 수행하였는데, 전력비다소비업종, 저부가가치업종, 제조업 전력소비에 대한 1차 차분변수와 제조업 부가가치의 1차 차분변수는 5% 유의수준에서, 전력다소비업종, 저부가가치업종 부가가치의 1차 차분변수는 1% 유의수준에서 귀무가설을 기각하였다. 따라서 이들 변수는 1차 적분변수로 나타났다.
- 그리고 전력비다소비업종의 경우 생산활동에서 전력소비로의 단기 인과성 검정은 귀무가설을 기각하지 못하였지만, 장기 인과성 검정에서는 유의수준 1%에서 귀 무가설을 기각하였다. 전력소비에서 생산활동으로 인과성 검정 역시 단기 인과성 검정은 귀무가설을 기각하지 못하였지만, 장기 인과성 검정에서는 유의수준 1%에서 귀무가설을 기각하였다. 따라서 전력비다소비업종에서는 전력소비와 생산활동간 양방향의 장기 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다.
후속연구
- 이러한 결과는 업종구분에 따라 상이한 인과관계가 나타날 수 있다는 것을 의미하며, 각각의 업종별로 독립된 인과성 검정을 수행할 경우 업종별에 상이한 인과관계가 도출될 수 있음을 시사한다. 따라서 전력다소비업종으로 분류되어 있는 석유화학, 철강, 기계, 반도체, 자동차 등의 업종들이 우리나라의 핵심 업종들을 포함하는 바, 후속연구에서는 개별산업의 에너지소비 특성을 반영한 인과성 검정이 수행 되기를 기대한다.
- 5%를 차지하는 제조업에서 전력소비가 지속적으로 증가하고 있는데, 이러한 증가세가 생산활동 과정에서 불가피하게 발생할 경우 전력소비 절감을 위한 정부의 전력수요관리정책 강화가 오히려 산업부문의 생산활동과 나아가 우리나라의 거시경제에도 악영향을 발생시킬 가능성이 크다. 따라서 향후 산업부문의 전력화현상을 완화하기 위해서는 관련 정책의 체계적인 개발과 추진이 필요하다.1)
- 예를 들어 Stern(1993)은 미국의 GNP와 태양흑점활동(magnetic activity)간 인과관계가 도출된 Chowdhury(1987)의 연구결과를 제시하며 이변량모형의 한계를 지적하고, 다변량(multivariate) 분석을 통해 가성적 회귀의 문제를 회피함으로써 분석의 타당성을 높일 수 있다고 주장하였다. 따라서 후속연구에서는 분석기간 동안 급등한 석유류 가격에 비해 전력가격이 낮은 수준을 유지해온 점을 고려하여 에너지가격을 분석대상에 추가하거나, 에너지사용기기의 효율을 설명할 수 있는 변수 등을 활용한 다변량 분석이 수행되어야 할 것으로 판단된다.
- 한편 1997~1998년의 외환위기와 2008년의 글로벌 금융위기로 인하여 국내 주요 거시지표에 급격한 변동과 구조적인 변화가 발생하였으며, 본 연구의 분석대상 변수인 전력소비와 부가가치 역시 해당 시점에 급격한 추세변화가 발생하였다. 따라서 후속연구에서는 이런 점을 감안하여 분석구간을 나누어 구간별 변화를 분석하거나, 시계열의 비선형성을 고려한 분석방법론을 적용할 필요가 있다. 또한 본 연구는 이변량 분석이라는 한계가 존재한다.
- 따라서 후속연구에서는 이런 점을 감안하여 분석구간을 나누어 구간별 변화를 분석하거나, 시계열의 비선형성을 고려한 분석방법론을 적용할 필요가 있다. 또한 본 연구는 이변량 분석이라는 한계가 존재한다. 예를 들어 Stern(1993)은 미국의 GNP와 태양흑점활동(magnetic activity)간 인과관계가 도출된 Chowdhury(1987)의 연구결과를 제시하며 이변량모형의 한계를 지적하고, 다변량(multivariate) 분석을 통해 가성적 회귀의 문제를 회피함으로써 분석의 타당성을 높일 수 있다고 주장하였다.
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