확률프론티어 모형 및 맘퀴스트 지수를 활용한 산업별 에너지생산성 분석
Estimating energy productivity by industry based on Stochastic Frontier model and Malmquist index
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초록
정부는 2019년 12월 ‘제 3차 배출권거래제 기본계획’을 확정·발표하였다. 배출권거래제를 통해 실효적으로 온실가스를 감축하려면 시장 참여자들이 현재 에너지를 효율적으로 사용하고 있는지를 평가해 보고 이를 바탕으로 에너지 생산성 제고 전략을 수립하여야 한다. 본 연구는 확률 프론티어 모형과 맘퀴스트 지수 모형을 기반으로 총 요소 에너지생산성을 추정하여 국내 배출권거래제 참여기업들의 에너지 생산성을 평가한다. 또한 에너지 생산성을 26개 세부 산업별로 비교·분석하여 에너지 효율 향상을 위한 시사점을 도출한다. 분석 결과 배출권거래제 참여 기업들의 에너지 생산성은 관측 기간 평균값이 1보다 낮아 전년도 대비 꾸준히 감소해왔으나 에너지 생산성 감소율은 지속적으로 개선되었다는 결론을 도출하였다. 또한 기술변화는 생산성 향상에 가장 중요한 영향을 미치는 요인으로 작용하고 있음을 밝혀내었다. 산업별 비교 분석 결과 전체 산업의 에너지 생산성 제고를 위해서는 과감한 설비투자의 확대, 에너지효율향상을 위한 혁신적인 기술 및 장비 개발을 목표로 한 연구개발투자가 필요하다는 시사점을 도출하였다.
Abstract
In December 2019, the government announced the “master plan for the third emission trading scheme”. To achieve economic growth and reduced energy consumption simultaneously, it is necessary to prepare an evaluation index to see whether our society is effectively using energy. This study evaluates the energy productivity of firms participating in the KETS by estimating total factor energy productivity based on the stochastic frontier model and the Malmquist productivity index model. In addition, carbon productivity is indexed by 26 industries, and productivity levels by industry are compared and analyzed to present efficient energy productivity improvement schemes for each industry. From the empirical results, it is confirmed that the energy productivity in Korea is lower than 1 on average during the observation period, resulting in a conclusion that productivity has been steadily decreasing compared to the previous year. It is also revealed that technological change is a main driver to increase the total factor energy productivity. From the estimation results, it is concluded that developing innovative technologies/ equipment and increasing facility investment is necessary to increase energy productivity.
참고문헌 (16)
- 강인규, "DEA 모형을 이용한 온실가스･에너지 목표관리제 지정기업의 효율성 평가", 기업경영연구, 21(1), pp.1~25 (2014), 한국기업경영학회
- 구자열, "자료포락분석법을 적용한 한국과 일본의 광역경제권 단위에서 에너지 효율성 분석", 한국자원공학회지, 48(1), pp.79~88 (2011), 한국자원공학회
- 김광욱, "제조업 에너지 생산성 분해분석", 자원환경경제연구, 24(2), pp.411~433 (2015), 한국환경경제학회
- 목표관리제 시행에 따른 온실가스 감축효율성에 대한 실증연구, "김길환", 에너지경제연구원, ~, pp.기본연구보고서 16-18 (2016)
- 문하나, "DEA를 활용한 국내 기업의 에너지효율성 분석", 경영과학, 32(3), pp.37~54 (2015), 한국경영과학회[DOI]
- 이우평, "유가 충격 이질성을 고려한 에너지 다소비 사업장의 에너지효율성 추정", 생산성연구: 국제융합학술지, 32(3), pp.3~35 (2018), 한국생산성학회
- 임승모, "확률변경모형을 이용한 지역별 에너지 효율 측정-제조업의 구조가 에너지 효율성에 미치는 영향을 중심으로-", 에너지경제연구, 16(2), pp.89~118 (2017), 재단법인 에너지경제연구원[DOI]
- Caves, D., "The economic theory of index numbers and the measurement of input, output, and productivity", Econometrica, 50, pp.393~414 (1982)
- Coelli, T. J., "An introduction to efficiency and productivity analysis" (2005), Kluwer Academic
- Du, K, "International comparison of total-factor energy productivity growth: A parametric Malmquist index approach", Energy, 118, pp.481~488 (2017)
- Lovell, C. A. K, "Resources and Functionings: A New View of Inequality in Australia", Models and Measurement of Welfare and Inequality, pp.787~807 (1994)
- Malmquist, S., "Index numbers and indifference surfaces", Trabajos de Estadistica, 4, pp.209~242 (1953)
- Shephard, R. W, "Cost and production functions" (1953), Princeton University Press
- Xiaoli, Z., "China’s total factor energy efficiency of provincial industrial sectors", Energy, 65, pp.52~61 (2014)