초록 ▼

2. 연구결과 및 정책제언
본 연구는 국내외 관련 연구현황과 모형구축현황 및 구체적 방법론을 조사, 비교, 검토함으로써, 향후 국내에 적용 가능한 시스템의 구축방안에 대한 정책제언을 시도한다. 요인분해분석과 계량경제학적 분석 방법론 외에도 (1) CGE(Computable General Equilibrium) (2) MARKAL(MARKet ALlocation) (3) 통합평가 모형 (4) NEMS(National Energy Modeling)와 같은 분석 방법론들을 조사 및 비교한다.
앞서 조사한 방법론 중 요인분해분석

2. 연구결과 및 정책제언
본 연구는 국내외 관련 연구현황과 모형구축현황 및 구체적 방법론을 조사, 비교, 검토함으로써, 향후 국내에 적용 가능한 시스템의 구축방안에 대한 정책제언을 시도한다. 요인분해분석과 계량경제학적 분석 방법론 외에도 (1) CGE(Computable General Equilibrium) (2) MARKAL(MARKet ALlocation) (3) 통합평가 모형 (4) NEMS(National Energy Modeling)와 같은 분석 방법론들을 조사 및 비교한다.
앞서 조사한 방법론 중 요인분해분석과 계량경제학 방법론을 이용하여 산업·수송 부문 정책 효과분석에 적용한다. 먼저 산업부문의 원단위 효과를 통해 에너지효율 정책의 효과를 분석하였다. 이를 위해 제조업 원단위 변화(2000년~2011년)를 구조 변화, 업종 원단위 변화, 생산성 변화, 연료믹스 변화, 에너지효율 변화 등 5개 요인으로 분해하였다. 분석 결과에 따르면 원료용 에너지를 포함한 경우 에너지효율은 3.1% 개선되어 원단위 개선 요인으로 작용, 생산성 저하 및 연료대체에 따른 악화요인에도 불구 에너지효율 향상으로 업종별 원단위가 개선된 것으로 나타났다. 원료용을 제외한 경우 에너지효율 효과는 연평균 3.1% 개선되었으며 에너지효율 향상에 따른 효과는 전체 원단위 개선에서 29.5%를 차지, 구조변화 효과 22.3%에 비하여 큰 비중을 차지하는 것으로 나타났다.
두 번째 분석은 계량경제학 모형을 이용한 수송연료소비의 리바운드 효과 분석이다. 고연비 차량 사용 시 주행거리가 오히려 늘어날 경우 연료소비 절감효과를 상쇄시킬 가능성이 존재하는 까닭에 보다 정확한 정책(연비규제 등) 효과 분석을 위해서는 리바운드 효과의 추정이 필요하다. 2003년에서 2011년까지의 패널 자료에 계량경제학 모형을 적용하여 추정한 단기 리바운드 효과는 주행비용이 1% 감소했을 때 주행거리가 약 36%정도 증가하는 것으로 나타났다. 또한 소비자들이 적절하게 생각하는 연비 수준을 추정한 바, 이는 평균연비제도 시행 초반에는 하락하다가 2009년을 기점으로 빠르게 규제 연비기준으로 수렴하는 것으로 나타났다. 이에 차량 연비에 대한 소비자의 인식이 평균연비제도 기준에 아직 미치지 못하는 것으로 나타났다.
앞서 에너지 효율정책효과 분석에 적용가능한 방법론들을 살펴보았고 방법론을 실제 적용 분석한 결과를 제시하였다. 그러나 보다 체계적인 에너지효율 추이 및 정책성과 분석을 위해서는 방대한 양의 자료 확보가 필수적이다. 이에 에너지소비 통계 뿐 아니라 소비에 영향을 미치는 활동(activity) 및 구조(structure)에 대한 세부 통계조사와 시계열 자료 확보가 요구된다. 에너지효율 분석을 위한 통계가 부재하거나 조사주기로 인하여 발생하는 중간년도 결손통계는 관련 기초통계를 활용하여 시계열 데이터를 작성하는 것이 필요하다. 또한 다수의 에너지 관련 기관에서 주기적 또는 수시로 분산되어 작성중인 기초 및 조사통계 자료를 체계적으로 수집해 데이터베이스화하는 것이 시급하다고 하겠다. 또한 모형개발에 있어서도 지속적인 관심을 가져야 되는 분야라는 점에 대해 인식하고 관련 예산의 지속성을 확보할 수 있어야 하겠다.

Abstract ▼

2. Research Results and Policy Suggestions
Besides a Divisia index analysis and econometric approaches, this study examines several other analytical tools including (1) CGE (Computable General Equilibrium) models (2) the MARKAL (MARKet ALlocation) model (3) Integrated Assessment Models: MESSAGE(

2. Research Results and Policy Suggestions
Besides a Divisia index analysis and econometric approaches, this study examines several other analytical tools including (1) CGE (Computable General Equilibrium) models (2) the MARKAL (MARKet ALlocation) model (3) Integrated Assessment Models: MESSAGE(Model for Energy Supply Systems And their General Environmental impact) and AIM(Asia-Pacific Integrated Model) (4) NEMS(National Energy Modeling System).
Next, as mentioned above, we employ the Divisia index method and the simultaneous equation model to analyze the impact of energy efficiency policies on energy intensity in the industrial sector and the rebound effect of fuel consumption in the transportation sector, respectively. First the changes in the energy intensity in the manufacturing industry over the data period(2000-2011) are divided into 5 factors; structure changes, changes in the energy intensity for each business line, productivity fluctuations, variations in energy mix, and energy efficiency changes. When we include the consumption of non-energy use, energy efficiency itself increased by 3.1% during 2000-2011, which contributes to the improvement in the overall energy intensity of the manufacturing industry. With the consumption of non-energy use excluded we obtained similar results, and energy efficiency contributed 29.5% to the energy intensity improvements, which is greater than the effect of structural change(22.3%). The second analysis is of fuel consumption in the transportation sector. It is possible that the consumers who newly purchase highly fuel efficient vehicles increase their driving mileage due to lower driving costs than before(the “rebound effect”). If such a tendency prevails then it may substantially offset the effect of a policy such as Corporate Average Fuel Efficiency Standards(CAFE). In order to achieve a precise analysis, we need to estimate the magnitude of the rebound effect. By applying a simultaneous equation model to a panel dataset collected over the period 2003-2011, the rebound effect is estimated around 36%for a decrease in driving costs of 1%. Also, consumers’ perceptions of the “appropriate” level of average fuel efficiency of cars decreased until 2009, but rose rapidly afterwards towards the average fuel efficiency standard. The perceived appropriate fuel efficiency level for consumers is still lower than the standard.
In order to perform a comprehensive analysis of policy impact, extensive micro-level data are required. Data on activities and market structure that affect energy consumption are crucial to improve the precision of researches in related areas. Currently there exists no main body that collects the relevant data and provides an integrated database. In line with the growing importance of energy efficiency measures, we need to prepare a long-term plan to develop and administer an integrated database as well as an appropriate evaluation system.

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 참여연구진 ... 4
• 요 약 ... 6
• ABSTRACT ... 10
• 제목 차례 ... 14
• 표 차례 ... 17
• 그림 차례 ... 19
• 제1장 서론 ... 22
• 제2장 에너지효율개선평가를 위한 분석방법의 유형 ... 24
• 1. 개요 ... 24
• 2. 공학적 접근 모형 ... 25
• 3. 승법분해 모형 ... 29
• 4. DEA 지수분석모형 ... 30
• 5. 계량분석모형 ... 33
• 가. 개요 ... 33
• 나. ARDL 모형과 적용사례 ... 34
• 다. Panel 모형과 적용사례 ... 38
• 6. 산업연관분석모형 ... 42
• 7. CGE(Computable General Equilibrium) 모형 ... 49
• 가. CGE 모형의 개요 ... 49
• 나. 간단한 CGE 모형의 구성 ... 52
• 다. CGE 모형 운용의 실제 ... 56
• 8. MARKAL(MARKet ALlocation) 모형 ... 60
• 가. MARKAL 모형의 개요 ... 60
• 나. MARKAL-Standard Model ... 63
• 다. MARKAL 모형의 최근의 발전 ... 65
• 라. MARKAL 모형의 국내 산업부문 적용사례 ... 71
• 9. 통합평가모형(Integrated Assessment Model) ... 73
• 가. 기후변화시나리오와 통합평가모형 ... 73
• 나. 통합평가모형의 현황과 의의 ... 80
• 10. NEMS(National Energy Modeling System) ... 83
• 가. 개요 ... 83
• 나. 각 모듈의 특성 ... 85
• 다. NEMS의 기능 및 영역 ... 91
• 라. NEMS의 시멘트산업 모형화(예시) ... 92
• 제3장 산업·수송 부문 정책 효과 분석방법론의 적용 ... 100
• 1. 요인분해분석 ... 100
• 가. 요인분해 방법론을 통한 정책성과 평가 ... 100
• 나. 제조업 대상 실증분석 ... 106
• 2. 계량경제모형 - 리바운드 효과 분석 ... 112
• 가. 리바운드 효과 정의 및 연구의 필요성 ... 112
• 나. 선행연구 ... 115
• 다. 방법론 ... 119
• 라. 실증분석 자료 ... 125
• 마. 실증분석 결과 ... 131
• 제4장 에너지절약, 효율개선 평가관련 모형 및 DB구축 ... 143
• 1. 개요 ... 143
• 2. 비용효과적 에너지관련 데이터베이스 구축 ... 145
• 가. 에너지관련 데이터관리의 문제점 ... 145
• 나. 에너지관련 DB 구축노력 ... 147
• 다. 에너지, 환경부문의 통합정보청 등의 기구설립의 필요성 ... 149
• 3. 모형개발 노력의 지속성 ... 156
• 제5장 결론 ... 161
• 참 고 문 헌 ... 167
• 끝페이지 ... 180