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논문KCI 등재

확률변경모형을 이용한 지역별 에너지 효율 측정-제조업의 구조가 에너지 효율성에 미치는 영향을 중심으로-

Regional energy efficiency estimation with a stochastic frontier model - The Impact of manufacture structure on energy efficiency-

김명석|임승모
재단법인 에너지경제연구원 (Korea Energy Economics Institute)|2017.09|에너지경제연구 (Korea Energy Economic Review)|제16권 제2호|pp. 89-118|DOI 10.22794/keer.2017.16.2.004

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확률변경분석Stochastic frontier analysis지역별 에너지 효율제조업 구조Regional energy efficiencymanufacturing structure.
주제분류경제학

초록

한국은 천연자원의 부재로 에너지 자립도는 낮으나 에너지를 다소비하는 국가이며 총 에너지 소비의 50%이상을 제조업 부문에 사용하고 있는 제조업 중심국가다. 따라서 에너지 효율을 측정하고 제조업 유형이 에너지 효율에 미치는영향을 분석하는 것은 중요하다. 본 연구에서는 확률변경모형을 이용하여 2000년부터 2014년까지 전국 15개의 광역시, 도에 대한 지역별 에너지 효율성을측정하였고 지역별 에너지 효율을 비교하여 이러한 차이를 야기하는 요인을 발견하였다. 분석결과 해당 기간 동안 전 지역의 평균 에너지 효율은 0.81이었으며시간이 경과됨에 따라 에너지 효율이 향상되는 경향을 나타냈다. 지역별 차이로는 서울, 광주가 0.97로 가장 높았으며 전남이 0.47로 가장 낮은 효율을 보였다. 특히 지역별 제조업 구조는 에너지 효율성에 유의한 영향을 미쳤는데 석탄및 석유, 화학제품 제조업과 비금속광물 및 금속제품 제조업 비중이 높은 지역일수록, 전기 전자 및 정밀기기 제조업, 기계 운송장비 및 기타 제품 제조업 비중이 낮은 지역일수록 효율성이 낮은 것으로 나타났다. 마지막으로, 분석결과를바탕으로 지역별 에너지 효율성 격차 해소 및 효율성 향상 방안을 제안한다.

Abstract

Due to the absence of natural resources, S. Korea has low energyindependence. Also S. Korea is manufacturing-oriented country thatuses more 50% of total energy consumption in the manufacturingsector. Therefore it is important to measure energy efficiency andanalyze the impact of manufacturing structure on energy efficiency. Inthis paper, the energy efficiency of 15 metropolitan cities andprovinces is measured by using stochastic frontier model from 2000 to2014. As a result, the average energy efficiency of whole regions is0.81, and the energy efficiency is improved with time. Seoul andGwangju show the highest efficiency of 0.97 and Jeonnam has thelowest efficiency of 0.47. By comparing energy efficiency amongregions, we find factors that cause the regional differences. Inparticular, the regional manufacturing structure has a significant impacton energy efficiency. The result show that the higher the proportion oflarge energy consumption manufacturing, the lower energy efficiency. Finally, we suggest recommendation to reduce the regional differencesand improve energy efficiency

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