[논문]동적 패널 모형을 이용한 재생에너지 정책의 OECD 국가 재생에너지 보급 효과 분석

김은성; 허은녕

doi:10.15266/kerea.2016.25.2.229

동적 패널 모형을 이용한 재생에너지 정책의 OECD 국가 재생에너지 보급 효과 분석
Analysis on the Effects of Renewable Policies in OECD Countries Using Dynamic Panel Model 원문보기

자원·환경경제연구 = Environmental and resource economics review, v.25 no.2, 2016년, pp.229 - 253

김은성 (서울대학교 공과대학 기술경영경제정책대학원) , 허은녕 (서울대학교 공과대학 에너지시스템공학부)

초록
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기후변화 대응 및 에너지 안보를 위해 세계 각국에서는 다양한 재생에너지 보급 정책을 수립, 시행하고 있다. 재생에너지 정책이 재생에너지 확산에 미치는 영향을 분석하는 많은 선행연구들에서는 종속변수로 재생에너지 발전량을 사용하고 있는데 자기상관(autocorrelation) 문제의 발생 가능성에도 불구하고 정태적 모형을 쓰고 있다는 점, 기술채택에 선행되어야 하는 기술혁신의 영향을 고려하지 않았다는 점에서 한계점을 지닌다. 본 연구에서는 동적 패널 모형(dynamic panel model)을 이용하고 기술혁신 변수를 추가함으로써 위의 두 한계점을 극복하고자 하였다. 분석 결과 FIT가 RPS보다 재생에너지 보급에 보다 효과적임을 알 수 있고, 재생에너지 기술혁신 또한 재생에너지 확대에 긍정적으로 기여한다는 사실을 밝혀내었다. 또한 이 결과를 바탕으로 기존 선행연구에서 공통적으로 직관과 어긋난 결과를 도출한 데에는 위의 두 한계점이 원인일 수 있다는 가능성을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

To achieve the socially optimum level of renewable generation, governments should design renewable policies to induce renewable technologies competitive with conventional generation technologies. And to do that, it is needed to understand how each policy has been effective in promoting renewables for power sector. In most of the literatures, there are two key limitations that they did not considered autocorrelation problem using the amount of generation from renewables as a dependent variable and technology innovation which needs to be preceded technology adoption. In this study, I try to overcome these two problems by using dynamic panel model and adding an additional variable for technology innovation. According to the result, FIT has been effective rather than RPS in promoting renewables for generation and I found the possibility that the counterintuitive results which commonly appeared in existing studies might be due to the two limitations mentioned above.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

그러나 정치‧경제‧사회적 상황이 모두 동일한 국가를 찾는 것은 불가능하며, 설령 그런 국가들이 존재한다 하더라도 각 상황을 대표할 수 있는 대리변수(proxy)를 설정하고 각 변수에 대한 데이터를 해당 기간에 대해 빠짐없이 획득하는 것 또한 불가능에 가까운 일이다. 본 연구에서는 이러한 현실적 어려움을 극복하기 위하여, 정책 이외의 환경이 동일한 국가들을 선별하는 대신 1) 분석 대상국가를 OECD 국가로 한정하여 정치‧경제‧사회적 수준을 일정 수준으로 통제하고, 2) 동태적 패널 모형을 사용하여 개별 국가의 관측되지 않은 영향을 제거하며, 3) 재생에너지 발전량에 영향을 미칠 수 있는 다른 요인들을 통제함으로써 순수한 정책의 효과를 분리해내고자 하였다.
특히 신기술의 경우 기술의 채택은 해당 기술이 혁신에 의해 개발되기 전에는 일어날 수 없기 때문에(Popp, 2010) 기술혁신은 기술채택에 반드시 선행하여야 하며, 따라서 재생에너지 정책이 실제로 재생에너지 보급에 얼마나 효과적이었는지 분석하는 데 있어 기술혁신을 고려하지 않을 경우 변수 누락에 따른 편의(omitted variable bias)가 발생할 수 있다<그림 1>. 따라서 본 연구에서는 기술혁신을 고려하여 재생에너지 정책의 재생에너지 보급효과를 분석하였다.
따라서 본 연구에서는 대표적 재생에너지 보급 정책인 FIT와 RPS가 재생에너지 기술채택에 어떠한 영향을 미쳤는지 살펴보고자 한다. 재생에너지 기술 채택에 미친 정책의 영향에 대한 연구는 여러 학자들에 의해 다양하게 시도되어 왔는데, 본 연구는 다음과 같은 두 가지 점에서 차별점을 갖는다.
따라서 본질적으로 자기상관(autocorrelation)이 발생할 수밖에 없고, 이를 고려하지 않은 정태적 모형(static model)은 분석의 편의(bias)를 야기할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 독립변수로 종속변수의 과거값을 사용하는 동적 패널 모형(dynamic panel model)을 사용함으로써 이러한 문제를 해결하고자 하였다. 둘째, 본 연구에서는 재생에너지 정책이 기술채택에 미친 영향을 분석함에 있어 ‘기술혁신’이라는 요인을 고려하였다.
앞서 설명한 바와 같이 이 변수는 이전 기의 값에 영향을 받는 자기상관(autocorrelation) 문제를 내재하고 있으며, Marques and Fuinhas(2011)의 풍력발전에 대한 실증분석에서도 발전량의 지속성(persistency)이 존재함을 보인 바 있다. 따라서 본 연구에서는 종속변수의 과거변수(lagged dependent variable)를 설명변수로 포함시키는 동적 패널 모형(dynamic panel model)을 사용하여 자기상관 문제를 해결하고자 하였다. 동적 패널 모형의 사용은 자기상관으로 인한 내생성(endogeneity) 문제의 해결 외에도 여러 이점을 가지고 있는데, 1) 개별 국가의 관측되지 않은 영향(unobservable effects)을 제거할 수 있고, 2) 변수들 간의 공선성(collinearity)을 통제할 수 있다는 점이 대표적이다(Marques and Fuinhas, 2011).
, 2010; Yin and Powers, 2010), 위와 같은 이유로 아예 사용하지 않은 바 있다(Dong, 2012). 본 연구의 목적은 수요 측면의 변수들이 재생에너지 발전량에 얼마나 영향을 미치는지 살펴보는 데 있지 않으므로, 수요 측면의 대표적인 통제변수로 총 전력 사용량만을 사용하였다.
위의 방법을 통해 기존의 선행연구들 사이에서 직관과 배치되는(counterintuitive), 일치하지 않은 결과가 나온 원인이 위에서 지적한 두 문제에 있음을 밝혀내고, 실제로 어떤 정책수단이 보다 효과적으로 재생에너지 발전량을 증가시켰는지 규명하고자 한다. 이때 순수한 정책의 효과를 분석하기 위해서는 정책 시행 이외의 환경이 동일한 국가들을 대상으로 하는 것이 가장 좋은 방법이다.

제안 방법

둘째, 본 연구에서는 재생에너지 정책이 기술채택에 미친 영향을 분석함에 있어 ‘기술혁신’이라는 요인을 고려하였다.
따라서 기술채택의 설명변수로 쓰인 기술혁신이 엄격하게 외생적(strictly exogenous)이라고 할 수 없으며, 오히려 재생에너지 발전량 중 설명변수들로 설명되어지지 않은 현재의 잔차항(error term)이 미래의 기술혁신에 영향을 줄 것이라고 판단하는 편이 보다 합리적이다. 따라서 본 연구에서는 동적 패널모형 추정 과정에서 기술혁신을 선결 변수(predetermined variable)로 간주하고 분석을 시행하였다.
본 연구에서 사용된 종속변수는 자기상관 속성을 가지며 그것이 지속적일 가능성이 높기 때문에 Arellano-Bover/Blundell-Bond system estimator로 추정해야 일치추정량에 보다 가까운 값을 구할 수 있을 것으로 추측된다. 따라서 본 연구에서는 두 방식을 각각 적용한 뒤 그 결과값을 비교해 본다. 추정에 사용된 식은 아래와 같다:
따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 ‘누적 특허 등록수’라는 투박한 척도(rough measure)를 고안하였다.
그러나 발전에 지속성(persistency)이 있다고 가정할 때 설치용량과 발전량 사이에는 무시할 수 있는 수준의 차이(ignorable gap)가 존재한다고 볼 수 있으며, 본 논문에서 사용한 동적 패널 모형을 이용하는 경우 발전량을 종속변수로 사용하여도 에너지 사용량 증가에 따른 재생에너지 발전량 증가를 통제할 수 있게 된다. 따라서 본 연구에서는 재생에너지 발전량을 종속변수로 사용하였다.
GMM추정의 경우 초기 가중치행렬(initial weight matrix)을 사용하여 추정계수를 구하는 1단계 추정과, 1단계에서의 결과를 대입하여 다시 목적함수를 최소화하는 2단계 추정이 있다(민인식․ 최필선, 2012). 본 연구에서 쓰인 데이터의 경우 2단계 추정 시 적률 조건(moment condition)의 공분산 행렬이 특이행렬(singular matrix)이라는 문제점이 있으므로, 1단계 추정 방식을 사용하였다. 각 변수들의 조합에 따라 총 6개의 모델을 설정하였다.
본 연구에서는 1990년부터 2011년까지 25개 OECD 국가에 대하여 동적 패널 모형을 적용, 분석을 시행하였다. 분석 국가를 OECD국가로 한정한 이유는 첫째, 재생에너지 관련 자료의 경우 주로 선진국들이 기존의 자료(historical data)를 구축하고 있고 특히 개발도상국의 경우 온전한 시계열의 데이터를 얻기 어렵기 때문이며 둘째, 국가들 간의 발전 상황이나 경제력 등의 이질성(heterogeneity)을 대략적으로라도 통제하기 위함이다¹⁾.
선결변수는 차분 GMM estimator 또는 시스템 GMM estimator를 추정 시 차분방정식의 GMM-type 도구변수로 사용된다. 본 연구에서는 3.1에서 설명한 바와 같이 누적 특허 등록수(CPR)는 선결변수로, 이를 제외한 나머지 변수들은 엄격하게 외생적인 통제변수로 취급하여 분석을 시행하였다. v_i는 패널 수준 효과(panel level effect)를, u_t는 연도별 고정효과(year fixed effect)를 의미하며 ϵ_i,t는 오차항이다.
따라서 재생에너지 산업 진입을 위해 고정적이며 매몰비용의 특성이 있는 투자를 하는 데에 에너지수입의존도가 의미있는 영향을 미치지 않았을 것이라 예상된다. 본 연구에서는 기존 선행연구에서의 결과와 비교를 위해 두 변수를 조합하여 모델을 구성하였다. 단, 재생에너지의 사용과 CO₂배출간의 내생성을 제거하기 위해 CO₂집약도는 과거값을 사용하였다.
본 연구에서는 재생에너지 정책이 재생에너지 확산에 미치는 영향에 대하여 기술채택의 변수로 사용되는 재생에너지 발전량은 자기상관 문제를 가진다는 점과, 재생에너지 정책이 기술혁신을 통하여 기술채택에 영향을 미치는 간접효과가 존재한다는 점을 고려하여 실증분석을 수행하였다. 이를 통해 재생에너지 정책이 기술혁신을 유도한다는 선행연구가 다수 존재했음에도 불구하고(Johnstone et al.
본 연구에서는 종속변수인 재생에너지 기술채택에 대해 대리변수로 수력을 제외한 재생에너지 발전량을 사용하였다. 앞서 설명한 바와 같이 이 변수는 이전 기의 값에 영향을 받는 자기상관(autocorrelation) 문제를 내재하고 있으며, Marques and Fuinhas(2011)의 풍력발전에 대한 실증분석에서도 발전량의 지속성(persistency)이 존재함을 보인 바 있다.
위의 식에서 y_i,t는 종속변수로, 본 연구에서는 i국가에서 t년도에 발생한 수력을 제외한 재생에너지 발전량(GENRE)을 사용하였다.P_i,t는 재생에너지 정책 변수로, FIT와 RPS 시행에 대한 더미변수를 사용하였으며, 재생에너지 발전에 대한 정책 이외의 영향을 통제하기 위하여 X_i,t와 Ψ_i,t라는 통제변수를 사용하였다.
이 변수의 경우 종속변수인 ‘해당 기의 재생에너지 발전량’과 내생성(endogeneity) 문제를 가지고 있으므로, 2차 이상의 시차를 가지는 과거값들을 도구변수로 이용하는 동적 패널 모형을 이용하여 이를 해결하도록 하였다.
Anderson and Hsiao (1981)는 종속변수의 과거값 또는 차분값의 과거값을 도구변수로 사용하여 일치추정량을 획득하는 아이디어를 제시하였는데, 이를 바탕으로 Arellano and Bond (1991)는 종속변수의 수준(level) 값들을 차분방정식(differenced equation)의 도구변수로 사용하는 Arellano-Bond estimator를 제안하였다. 이후 Arellano and Bover (1995)가 활용가능한 외생변수가 존재하는 경우 수준값을 도구변수로 활용함으로써 효율성을 높일 수 있음을 보였고, Blundell and Bond (1998)가 이를 발전시켜 종속변수 차분값의 과거값(lagged value)을 수준방정식(level equation)의 추가적인 도구변수로 사용하는 Arellano-Bover/Blundell-Bond system estimator를 제시하였다. Blundell and Bond (1998)는 자기회귀 과정이 지나치게 지속적이거나 개별 고정효과(panel fixed effect)의 분산의 상대적 크기가 지나치게 클 경우 Arellano-Bond estimator의 도구변수들이 약해지는데(weak instruments) 이를 시스템GMM으로 개선할 수 있다는 점을 보였다.

대상 데이터

본 연구에서 쓰인 데이터의 경우 2단계 추정 시 적률 조건(moment condition)의 공분산 행렬이 특이행렬(singular matrix)이라는 문제점이 있으므로, 1단계 추정 방식을 사용하였다. 각 변수들의 조합에 따라 총 6개의 모델을 설정하였다. 차분 GMM과 시스템 GMM 추정방식으로 각 6개의 모델에 대해 분석한 결과, 종속변수로 사용된 재생에너지 발전량의 과거값은 추정방식에 관계없이 매우 높은 정도로 통계적으로 유의미한 영향을 현재값에 미치는 것으로 나타나 본 연구에서 세웠던 첫 번째 가설인 재생에너지 발전량의 자기상관문제가 존재함을 밝혀내었고, 따라서 동적 패널 모형을 적용한 본 연구는 기존의 선행연구들에 비해 재생에너지 정책의 발전량에 대한 효과를 보다 정확하게 분석하였다고 할 수 있다.
설명변수에는 FIT, RPS, FR을 사용하였다. 이들은 모두 더미변수로서, FIT에는 FIT제도를 시행한 국가에 대하여 시행한 해에는 1, 시행하지 않은 해에는 0을 부여하였다.

데이터처리

4절에는 3절에서 설명한 변수와 모델을 통하여 수행한 실증분석의 결과를 나타내었다. 분석에는 STATA 통계 패키지를 사용하였다. 차분 GMM 추정량과 시스템 GMM 추정량을 모두 수행하였는데, 예상했던 바와 같이 시스템 GMM 추정 결과가 보다 높은 유의성을 나타냈다.

이론/모형

패널데이터의 자기상관과 이분산성을 모두 테스트하였고, 1차 자기상관(firs-order autocorrelation)과 이분산성(heterogeneity)의 존재가 통계적으로 유의함을 확인하였다. 따라서 도구변수로 쓰이는 변수들은 2기 이상의 과거값들을 Arellanobond test 결과에 따라 사용하였고, 이분산성을 고려하여 robust 옵션을 사용하였다. GMM추정의 경우 초기 가중치행렬(initial weight matrix)을 사용하여 추정계수를 구하는 1단계 추정과, 1단계에서의 결과를 대입하여 다시 목적함수를 최소화하는 2단계 추정이 있다(민인식․ 최필선, 2012).

성능/효과

FR의 경우 상당히 유의한 수준에서 음의 계수를 나타내어, 동일한 목적을 가진 FIT와 RPS를 동시에 시행할 경우 예상했던 수준에 미치지 못하는 효과가 나타날 수 있다는 것을 알 수 있다. CO₂ 집약도와 에너지수입의존도는 예상과 마찬가지로 모두 유의하지 않은 결과가 나타났다. 이 두 변수 외에도 기존 선행연구들에서는 전체 인구 중 여성의 비율, 노동가능인구, 외국인직접투자 등이 통제변수로 포함된 바 있으나, 앞서 언급한 바와 같이 이러한 유인들은 발전사업자의 입장에서 재생에너지 발전량을 증가시키는 데 고려사항이 되지 않으므로, 이러한 변수들을 포함시켜 분석하여도 마찬가지의 결과를 얻을 수 있을 것으로 예상된다.
재생에너지 발전량 대신 발전비율을 사용하는 경우 에너지 사용량 증가에 따른 재생에너지 발전량 증가를 통제할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 발전에 지속성(persistency)이 있다고 가정할 때 설치용량과 발전량 사이에는 무시할 수 있는 수준의 차이(ignorable gap)가 존재한다고 볼 수 있으며, 본 논문에서 사용한 동적 패널 모형을 이용하는 경우 발전량을 종속변수로 사용하여도 에너지 사용량 증가에 따른 재생에너지 발전량 증가를 통제할 수 있게 된다. 따라서 본 연구에서는 재생에너지 발전량을 종속변수로 사용하였다.
이는 본 연구에서 주장한 재생에너지 정책이 기술혁신을 통해 기술채택에 기여하는 간접효과가 존재함에 대한 근거로 볼 수 있다. 또한 CPR이 제외된 model 4의 결과를 보면, 다른 모든 모형들에서와는 다르게 RPS 계수가 FIT 계수보다 커지는 것을 볼 수 있다. 따라서 재생에너지 정책의 보급효과 분석 시 기술혁신을 통한 간접효과를 고려하지 않을 경우 분석에 변수 누락 편의(omitted variable bias)가 발생될 수 있다고 해석할 수 있다.
RPS도 동일한 방식으로 더미변수를 구성하였고, FR은 FIT와 RPS의 곱으로 두 제도를 함께 시행했을 경우의 효과를 보기 위한 변수이다. 만약 분석결과 FR의 계수가 양수일 경우 두 제도의 동시 시행이 동반 상승효과(synergy effect)를 가져온다는 것을 의미하고, 음수일 경우에는 동일한 목적을 가진 제도가 중첩되어 각 제도의 효과의 합보다 감소된 효과가 나타날 수 있다는 것을 의미한다. Zhao et al.
(2013)에서와 마찬가지로 음수이면서 통계적으로 유의한 결과가 나오기도 했다. 물론 본 연구를 포함하여 세 연구에서 사용된 데이터와 모형이 서로 다르기 때문에 이 사실만으로 결론을 내릴 수는 없으나, 기존 선행연구에서 공통적으로 음의 계수를 나타낸 데에는 자기상관 문제를 고려하지 않은 것이 원인일 수 있다는 가능성은 확인할 수 있다.
동적 패널 모형에서 일치추정량(consistent estimator)을 얻는 방법으로 종속변수의 과거값(수준 또는 차분변수)을 도구변수로 사용하는 1차 차분 모형(FD2SLS)을 이용하는 방법이 있는데, 이때 도구변수의 수가 내생적 설명변수의 수보다 많은 과대식별(over-identification) 모형에서는 GMM 추정량이 더 효율적인 것으로 알려져 있다(민인식, 최필선, 2012). 본 연구에서 사용된 모형에서는 도구변수의 수가 내생적 설명변수의 수보다 많기 때문에 GMM 추정방식을 사용하는 것이 더 적합하다고 볼 수 있다.
, 2010; Wangler, 2013) 기술채택에 선행되어야 할 기술혁신을 고려하지 않았다는 기존 연구들의 한계점과, 발전산업의 초기진입비용이 고정되어 있고 매몰비용의 특성을 갖기 때문에 발전량이 자기상관의 속성을 가지나 지금까지는 정책의 효율성 분석 시 고려되지 않았다는 한계점을 극복하였다. 분석 결과 FIT가 RPS보다 재생에너지 보급에 보다 효과적임을 알 수 있고, 재생에너지 기술혁신 또한 재생에너지 확대에 긍정적으로 기여한다는 사실을 밝혀내었다.
시스템 GMM 추정결과를 보면 CPR이라는 기술혁신의 대리변수는 모든 모형에서 통계적으로 유의하며 양의 계수가 나타났다. 이는 본 연구에서 주장한 재생에너지 정책이 기술혁신을 통해 기술채택에 기여하는 간접효과가 존재함에 대한 근거로 볼 수 있다.
따라서 FIT나 RPS시행 여부에서 재생에너지 발전량으로의 단방향 인과관계만 있을 뿐, 재생에너지 발전량에서 FIT 또는 RPS 시행 여부로의 인과관계가 있다고 보기 어렵다. 이러한 이유로 본 연구에서는 FIT와 RPS, FR 변수들을 모두 엄격하게 외생적인(strictly exogenous) 변수로 취급하였다.
분석에는 STATA 통계 패키지를 사용하였다. 차분 GMM 추정량과 시스템 GMM 추정량을 모두 수행하였는데, 예상했던 바와 같이 시스템 GMM 추정 결과가 보다 높은 유의성을 나타냈다. 패널데이터의 자기상관과 이분산성을 모두 테스트하였고, 1차 자기상관(firs-order autocorrelation)과 이분산성(heterogeneity)의 존재가 통계적으로 유의함을 확인하였다.
각 변수들의 조합에 따라 총 6개의 모델을 설정하였다. 차분 GMM과 시스템 GMM 추정방식으로 각 6개의 모델에 대해 분석한 결과, 종속변수로 사용된 재생에너지 발전량의 과거값은 추정방식에 관계없이 매우 높은 정도로 통계적으로 유의미한 영향을 현재값에 미치는 것으로 나타나 본 연구에서 세웠던 첫 번째 가설인 재생에너지 발전량의 자기상관문제가 존재함을 밝혀내었고, 따라서 동적 패널 모형을 적용한 본 연구는 기존의 선행연구들에 비해 재생에너지 정책의 발전량에 대한 효과를 보다 정확하게 분석하였다고 할 수 있다. 또한 종속변수의 과거값의 계수가 0.
재생에너지 기술 채택에 미친 정책의 영향에 대한 연구는 여러 학자들에 의해 다양하게 시도되어 왔는데, 본 연구는 다음과 같은 두 가지 점에서 차별점을 갖는다. 첫째, 계량경제학적 분석을 수행한 기존 선행연구들에서 고려하지 않았던 자기상관(autocorrelation) 문제를 해결하였다. 재생에너지 기술채택에 대한 대리변수로는 주로 발전량(renewable generation)이나 설치용량(installed capacity)이 사용되는데, 두 변수 모두 이전 기(period)의 값에 의존하는 경향이 있다.
수요 측면을 통제 할 수 있는 또 다른 변수로는 전력 가격과 화석연료 가격이 있다. 첫째로 전력 가격의 경우 재생에너지 발전비용이 화석에너지 발전비용보다 높기 때문에 전력 가격이 높을수록 재생에너지 발전사에 유리한 경향이 있다. 그러나 각국의 전력 가격을 결측치(missing data) 없이 긴 시계열로 얻는 것이 쉽지 않다.
총 전력 사용량(ECON)은 전력 시장의 수요를 대변하는 변수로, 전력 수요가 높을수록 재생에너지 발전량도 높아지는 경향을 나타낼 것이라고 예상된다. 수요 측면을 통제 할 수 있는 또 다른 변수로는 전력 가격과 화석연료 가격이 있다.
차분 GMM 추정량과 시스템 GMM 추정량을 모두 수행하였는데, 예상했던 바와 같이 시스템 GMM 추정 결과가 보다 높은 유의성을 나타냈다. 패널데이터의 자기상관과 이분산성을 모두 테스트하였고, 1차 자기상관(firs-order autocorrelation)과 이분산성(heterogeneity)의 존재가 통계적으로 유의함을 확인하였다. 따라서 도구변수로 쓰이는 변수들은 2기 이상의 과거값들을 Arellanobond test 결과에 따라 사용하였고, 이분산성을 고려하여 robust 옵션을 사용하였다.

후속연구

Blundell and Bond (1998)는 자기회귀 과정이 지나치게 지속적이거나 개별 고정효과(panel fixed effect)의 분산의 상대적 크기가 지나치게 클 경우 Arellano-Bond estimator의 도구변수들이 약해지는데(weak instruments) 이를 시스템GMM으로 개선할 수 있다는 점을 보였다. 본 연구에서 사용된 종속변수는 자기상관 속성을 가지며 그것이 지속적일 가능성이 높기 때문에 Arellano-Bover/Blundell-Bond system estimator로 추정해야 일치추정량에 보다 가까운 값을 구할 수 있을 것으로 추측된다. 따라서 본 연구에서는 두 방식을 각각 적용한 뒤 그 결과값을 비교해 본다.
정책을 시행했음에도 불구하고 그 강도가 지나치게 낮아서 정책수요자에게 어떠한 자극(signal)도 주지 못하는 경우가 존재할 수 있기 때문에 정책의 효과를 평가할 때 그 정책이 적절한 강도로 시행되었는가를 보는 것도 매우 중요한 일이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 FIT와 RPS 두 정책의 강도를 정규화(normalization)하는데 어려움이 있어 시도하지 않았으나, 추후 적절한 방법을 통해 각 정책의 강도를 고려한 분석을 시도한다면 보다 유용한 정책적 시사점을 줄 수 있을 것으로 생각된다.
물론 각국의 전력시장은 전반적으로 독점시장의 개방과 경쟁확대라는 공통점을 지니고 있으나(에너지경제연구원, 2014), 세부적인 전력시장 운영 메커니즘 등의 차이는 재생에너지 정책의 효과에 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 본 연구에서는 위에서 언급한 두 가지 차별점에 주목하기 위해 국가별 전력시장의 차이까지 고려하지는 못했으나, 후속 연구가 진행될 경우 반드시 고려되어야 할 부분이다. 두 번째는 정책의 시행여부만을 고려했을 뿐 정책의 강도(stringency)를 고려하지 않았다는 점이다.
특히 RPS처럼 특정 재생에너지 기술을 지정하지 않는 정책의 경우에는 보다 비용효율적인, 즉 보다 성숙되어 있는 재생에너지 기술을 사용하는 것이 유리하기 때문에 각 제도에 따라, 그리고 어떤 재생에너지원을 사용하느냐에 따라 관계가 달라질 수 있다. 본 연구의 경우 데이터 상의 한계로 인해 각 재생에너지원에 따른 영향을 나누어 분석하지는 않았으나, 이러한 점들을 고려해볼 때 추후 연구해볼 가치가 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	재생에너지 기술의 문제점은 무엇인가?	이러한 정책적 지원이 필요한 이유는 재생에너지 기술이 화석연료 발전 기술과 경쟁관계에 놓여 있지만 산출물로는 전기라는 동질재를 생산해내기 때문이다. 재생에너지 기술은 화석연료 발전 기술에 비해 효율성이나 신뢰도가 낮으므로 동일한 품질과 용량의 전기를 생산함에 있어 화석연료 발전 기술보다 높은 비용이 소요되며, 이는 기업들의 과소진입의 원인이 된다. 따라서 정책적 지원은 재생에너지 보급에 필수적이나, 정책의 시행 그 자체가 사회적 최적 수준의 재생에너지 발전을 보장하는 것은 아니다.
	전력부문에 적용되는 재생에너지 보급 정책으로는 무엇이 있는가?	기후변화 대응 및 에너지 안보를 위해 세계 각국에서는 다양한 재생에너지 보급 정책을 수립, 시행하고 있다. 전력부문에 적용되는 재생에너지 보급 정책으로는 발전차액지원제도(FIT, Feed-in tariff), 재생에너지공급의무화제도(Renewable Portfolio Standard), 입찰제도(tendering), 요금상계제도(net metering) 등이 있으며, 특히 FIT와 RPS가 전세계적으로 가장 널리 사용되고 있다(REN21, Global Status Report 2013). 이러한 정책적 지원이 필요한 이유는 재생에너지 기술이 화석연료 발전 기술과 경쟁관계에 놓여 있지만 산출물로는 전기라는 동질재를 생산해내기 때문이다.
	재생에너지 보급 정책과 같은 세계 각국의 정책적 지원이 필요한 이유는 무엇인가?	전력부문에 적용되는 재생에너지 보급 정책으로는 발전차액지원제도(FIT, Feed-in tariff), 재생에너지공급의무화제도(Renewable Portfolio Standard), 입찰제도(tendering), 요금상계제도(net metering) 등이 있으며, 특히 FIT와 RPS가 전세계적으로 가장 널리 사용되고 있다(REN21, Global Status Report 2013). 이러한 정책적 지원이 필요한 이유는 재생에너지 기술이 화석연료 발전 기술과 경쟁관계에 놓여 있지만 산출물로는 전기라는 동질재를 생산해내기 때문이다. 재생에너지 기술은 화석연료 발전 기술에 비해 효율성이나 신뢰도가 낮으므로 동일한 품질과 용량의 전기를 생산함에 있어 화석연료 발전 기술보다 높은 비용이 소요되며, 이는 기업들의 과소진입의 원인이 된다.

참고문헌 (51)

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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