자료포락분석법을 적용한 한국과 일본의 광역경제권 단위에서 에너지 효율성 분석
구자열1)· 김수덕1)*
An Analysis of Energy Efficiency in Korean and Japanese Economic Regions Using Data Envelopment Analysis
Jayeol Ku and Suduk Kim
*Abstract : This paper analyzes the energy efficiency of 7 economic regions in Korea and 10 in Japan using Data Envelopment Analysis (DEA). For such analysis, a dataset is constructed for the seventeen economic regions during the period from 1996 to 2007. In this VRS (Variable returns to Scale) DEA model, labor, capital and 6 energy factors are selected for inputs. The gross regional domestic product (GRDP) is the only output. An energy saving target and total factor energy efficiency index are provided to indicate the efficiency of regional energy use as is suggested by Hu and Wang (2006). Most of the Japanese economic regions show higher efficiency scores compared with those of Korean for the entire sample period. Some of regions such as Japanese Metropolitan and Kinki Area can be regarded as the benchmark of energy saving target for other regions.
Key words : Data envelopment analysis, Economic regions, Total factor energy efficiency
요 약 : 본 연구에서는 자료포락분석(DEA, Data Envelopment Analysis) 모형을 이용하여 한국과 일본의 광역경 제권별 에너지효율성을 분석하였다. 한국과 일본의 총 17개 광역경제권별로 1996년부터 2007년까지 12년 동안 의 데이터가 구축되었으며 투입요소로 노동과 자본의 생산요소와 6개의 에너지원, 산출요소로 지역별 GDP (Gross Domestic Product)가 규모에 대한 수익가변(VRS)을 고려한 DEA모형에 적용되었다. 자료포락분석 모형 을 통해 총기술적에너지효율(OTEE, Overall Technical Energy Efficiency)과 에너지저감량(EST, Energy Saving Target)이 계산되고, 이로부터 Hu and Wang(2006)에 의해 제안된 총요소에너지효율(TFEE, Total Factor Energy Efficiency) 지수를 도출하여 각 에너지원별 에너지효율성을 평가하였다. 한국의 광역경제권은 일본의 광역경제 권에 비해 현저히 낮은 수준의 에너지 효율성을 나타내고 있으며 일본의 수도권과 긴키권을 비롯한 몇몇 경제권 은 한국의 광역경제권의 에너지효율 향상을 위한 벤치마킹 대상으로 제시되었다.
주요어 : 자료포락분석, 광역경제권, 총요소에너지효율성
2011년 1월 26일 접수, 2011년 2월 20일 심사완료 2011년 2월 20일 게재확정
1) 아주대학교 대학원 에너지시스템학부
*Corresponding Author(김수덕) E-mail; [email protected]
Address; Department of Energy Studies, Graduate School, Ajou University
서 론
지난 2008년 9월 기후변화대응 종합기본계획을 통해
‘저탄소 녹색성장’ 이라는 새로운 비전을 제시함으로써 기후친화산업을 신성장 동력으로 육성하고 기후변화 대 처를 위한 국제사회 노력을 선도하고자 하는 목표를 세 웠다. 정부에 따르면, “‘저탄소 녹색성장’은 성장패턴과
경제구조의 전환을 통해, 환경과 경제 양축의 시너지 효 과를 극대화함으로써 경제성장과 환경오염의 탈동조화 (Decoupling)을 실현하고 환경적으로 지속가능한 경제 성장을 추구한다”고 되어 있고, 이러한 새로운 비전은
“2020년까지 세계 7대, 2050년까지 세계 5대 녹색강국 진입을 목표로 3대 전략, 10대 정책의 세분화된 내용으로 추진되고 있으며, 3대 전략 중 하나인 ‘기후변화 적응 및 에너지 자립’ 전략은 지구온난화를 인간 활동에 의한 환 경위기로 인식하고, 화석연료 중심의 에너지 소비구조로 인한 자원고갈과 온실가스 배출량의 급증에 대처하기 위 한 것이다(녹색성장위원회, 2010)”라고 지적하고 있다.
에너지 부문의 세부전략은 제1차 국가에너지기본계획 (2008～2030)을 통해 살펴볼 수 있다. 이 계획에 따르면, 연구논문
고유가 및 기후변화에 대응하고 지속 가능한 성장이 가능 하도록 에너지 저소비･저탄소형 경제･사회구조로의 전환 을 계획하고 있으며 이를 통해 2020년 1차 에너지 전망 수요의 7.6%(23.6백만TOE), 2030년 전망수요의 12.4%
(42.3백만TOE)를 추가 감축할 것으로 예상하고 있다.
이는 2030년까지 1차 에너지소비 연평균 증가율을 기준 안 1.6%에서 목표안 1.1%로 0.5% 감축한 것으로 1차 에너지 소비는 2020년 288.0백만TOE, 2030년 300.4백 만TOE 수준이다. 에너지원단위1) 측면에서 살펴보면 2006 년 0.347에서 2030년 0.185 수준으로 47% 개선함으로 써 우리나라 에너지효율이 2020년에는 OECD 평균수준, 2030년에는 일본 수준(0.126)에 도달할 수 있음을 전망 하고 있다(국가에너지위원회, 2008).
현재 주요국의 에너지원단위(TOE/천$, 2000년 불변 구매력지수 기준)를 살펴보면 한국은 2006년 현재 에너 지원단위가 0.22로 OECD 평균인 0.18보다 높은 편이 다. 일본은 0.15, 영국은 0.13의 비교적 높은 에너지원단 위 수준을 보이고 있으며, 미국은 에너지소비가 다른 국 가보다 월등하여 에너지원단위가 0.21로 다른 선진국에 비해 높은 편이지만 여전히 한국보다 낮다.
같은 시기에 정부는 지역발전정책의 핵심인 ‘5+2 광역 경제권’ 활성화 전략을 논의, 확정했다. ‘5+2 광역경제권’
전략은 기존 16개 시･도 행정구역을 통합하여 지역의 인 구규모, 인프라 및 산업집적도, 역사･문화적 특수성과 지역정서 등을 고려, 전국을 ‘5+2 광역경제권’으로 묶어 개발하는 전략이다. 5대 광역경제권은 수도권(서울, 인천, 경기), 충청권(대전, 충북, 충남), 호남권(광주, 전북, 전 남), 대경권(대구, 경북), 동남권(부산, 울산, 경남)으로 구성되었고, 2대 특별광역경제권은 강원권, 제주권이다.
이미 영국, 프랑스, 독일 등 선진국에서는 ‘도시지역 (City-Region)’, 유럽의 ‘슈퍼지역(Super-Region)’, 오마 에 겐이치(大前硏一)의 ‘지역국가(Region-State)’, 리카도 페트렐라(Ricardo Petrella)의 ‘CR-30(City-Region 30)’
등의 광역경제권 구축을 위한 이론적 배경을 토대로 지 역의 글로벌 경쟁력을 높이고 자립적 발전을 도모하기 위해 기존의 경제권역을 보다 큰 공간단위로 넓히거나 기존의 행정구역을 광역단위로 개편을 진행 중이다(손 창남 등, 2008). 이와 같이 경제활동의 공간이 국경을 초 월하여 전 세계적으로 통합･확대됨에 따라 국가보다는 경제활동이 실질적으로 집적되어 있는 도시와 지역이 상 대적으로 더 중요시되는 경향을 보이고 있다.
1) 단위 부가가치 생산에 필요한 에너지 투입량을 나타내는 것 으로 에너지 이용의 효율성을 나타내는 지표로, 보통 국가 단위의 에너지효율성을 나타낼 때는 GDP당 에너지소비량 으로 표시한다.
일본도 위와 같은 이론적 배경을 바탕으로 새로운 국 토계획을 수립하였다. 2005년 7월, 종전의 국토총합개발 법(國土總合開發法)이 국토형성계획법(國土形成計劃法)으 로 개정되었으며 이에 따른 광역지방계획(廣域地方計劃) 은 기존의 47개 도도부현(都道府縣)을 수도(首都)권, 긴키 (近畿)권, 쥬부(中部)권, 토호쿠(東北)권, 호쿠리쿠(北陸) 권, 쥬코쿠(中國)권, 시코쿠(四國)권, 규슈(九州)권 등 8대 광역경제권으로 재구축하는 내용을 담고 있다 (손창남, 2008). 광역경제권을 실시하고 있는 다른 선진국과 마찬 가지로, 일본 역시 인구 고령화, 글로벌화 진전 등에 따른 경제사회 환경, 국민 가치관 등의 변화에 종전과 같은 전 국적인 계획만으로는 충분한 대응이 미흡하였기 때문에 이와 같은 광역경제권 정책을 진행시키고 있으며, 앞으로 각 지역의 특성을 바탕으로 광역경제권 단위의 경제발전 과 효율성 제고, 고용 증진 등의 정책이 시행될 것이다.
통상 에너지효율지표로 널리 사용되는 에너지원단위는 투입량(에너지소비)과 산출량(총부가가치)의 비율로 계 산된다. 하지만 에너지는 총부가가치를 발생시키는 유일 한 투입물이 아니기 때문에 에너지원단위는 잘못된 결과 를 유도할 수 있다. Patterson(1989)은 노동과 자본이 에 너지소비에 대해 각각 보완재와 대체재 관계에 있음을 뉴 질랜드(1960～1985)의 데이터 분석을 통해 밝히고, Patterson (1996)에서는 에너지는 총부가가치를 발생시키는 유일 한 투입물이 아니기 때문에 생산요소인 노동과 자본을 에너지와 함께 투입물로 고려함으로써 보다 현실적인 지 표를 얻을 수 있다고 주장한다. 이를 바탕으로 Hu and Wang(2006)은 에너지요소에 생산요소(자본과 노동)를 포 함하는 총요소에너지효율성(TFEE) 지표를 통해 중국의 지 역별 에너지효율성을 알아보고 이를 에너지 요소만 포함시 킨 부분요소에너지효율성(Partial Factor Energy Efficiency) 지표와 비교분석을 함으로써 총요소에너지효율성(TFEE) 지표가 좀더 합리적임을 보이고 있다.
한편, 한국의 ‘5+2 광역경제권’과 일본의 ‘국토형성계 획법 ‒ 광역지방계획’은 기존의 행정구역 단위를 벗어나 지역경제 개발정책이 시행될 새로운 지역단위를 제시하 고 있다. 향후 경제･사회 활동이 광역경제권 단위에서 이 루어지고 산업구조 역시 광역경제권 단위에서 활성화됨 을 예상한다면, 광역경제권 단위로 현재의 에너지효율성 을 판단해보고 에너지소비 감축가능성을 가늠해보는 것 은 의미를 가질 것으로 기대한다. 또한 에너지원단위로 평가된 에너지효율성 측면에서 판단하건데, 상대적으로 효율성이 높을 것으로 기대되는 일본과 함께 비교 분석함 으로써 현실적으로 달성 가능한 목표 저감량을 판단해 볼 수 있다. 두 나라의 광역경제권 정책은 같은 이론적 배경 을 바탕으로 하고 있으며 특히 한국의 광역경제권 정책은
일본의 광역경제권 정책을 벤치마킹하는 사례(손창남 외, 2008)가 있고, 연구 주제의 차이는 있겠지만 에너지･환경 분야에서 자료포락분석(DEA)을 이용한 국가 간 비교분 석은 다수의 연구에서 진행된 바 있다(Zhou et al., 2007).
본 연구에서는 에너지효율 개선정책이 기후변화대응과 관련하여 ‘저탄소 녹색성장’ 이라는 비전을 뒷받침하는 중 요한 전략임을 감안, 한국과 일본의 광역경제권별 에너지 효율성을 자료포락분석(DEA) 모형을 이용하여 평가를 시도 하였다. 또한 선행연구(Hu and Honma, 2007)를 바탕으로 총요소에너지효율성(TFEE)를 도출하여 각 에너지원별 효 율성을 평가하고 에너지 저감량을 추산하고자 하였다.
본 론
연구방법
자료포락분석(DEA) 모형
비모수적(Non-parametric) 효율성 측정방법인 자료포 락분석(DEA)은 선형계획법에 근거하여 평가대상의 경험 적인 투입요소와 산출요소 간의 자료를 이용하여 경험적 효율 프론티어(Efficiency Frontier)를 도출한 후 평가대 상들이 효율적 프론티어로부터 얼마나 떨어져 있는지의 여부로써 비효율성을 측정하는 기법이다. Farrell(1957) 은 효율성이란 생산조직이 사용한 투입량에 대한 산출량 의 비율로 정의되는데 생산조직의 효율성은 그 생산조직 이 효율적 집합에서 떨어져 있는 거리로 측정이 가능하 다고 주장했다. 이를 구체적으로 설명하기 위해 Charnes et al.(1978)에 의해 자료포락분석(DEA)이 처음으로 제 안되었다. 이들에 의한 자료포락분석(DEA)은 비교가 가 능한 의사결정단위(DMU, Decision Making Unit)들의 상대적인 기술적 효율성(TE, Technical Efficiency) 평가 를 위해 다수 투입요소와 산출요소의 비율모형으로 연장 하여 비선형계획법으로 나타냈었다. 이 모형은 생산요소 투입량 증가율과 동일한 비율로 산출량이 변하는 규모에 대한 수익불변(CRS, Constant Returns to Scale)을 가정한 다(CRS DEA 모형). 이러한 가정은 모든 의사결정단위 (DMU)가 최적의 규모에서 투입-산출활동을 할 때 가능 하지만 현실에서는 불완전경쟁이나 예산제약 등의 한계 가 있다. 한편 Banker et al.(1984)는 CRS DEA 모형의 확 장된 형태로 규모에 대한 수익가변(VRS, Variable Returns to Scale)을 설명하는 VRS DEA 모형을 제안했다. VRS DEA 모형을 사용하면 규모의 효율성(SE, Scale Efficiency) 이 제거된 기술적 효율성(TE)을 측정할 수 있다2).
2) CRS와 VRS DEA 모형의 명칭은 Coelli(1997)를 참조하였 다. 논문에 따라 모형의 제안자 이니셜을 따서 각각 CCR, BCC로 나타내기도 한다.
자료포락분석(DEA)의 장점은 투입요소와 산출요소가 다양하여 하나의 효율성 지수로 표현하기 힘든 경우 유 용하며, 인원수, 시간, 금액 등 투입 및 산출요소의 측정 단위가 각각 다른 경우에도 적용가능 하다. 또한 투입요 소와 산출요소에 대한 가중치를 직접 추정하여 평가대상 인 의사결정단위(DMU)의 효율성을 추정하기 때문에 사 전에 투입요소와 산출요소에 대한 규정이 불필요하며, 모집단의 평균치를 이용하는 회귀분석과는 달리 효율적 인 의사결정단위(DMU)의 개별적인 관찰에 초점을 둠으 로써 개선 가능성에 대한 유용한 정보를 제공한다.
본 연구에서는 투입요소인 에너지소비 감축에 초점을 맞추고 있으므로 투입지향(Input Oriented) 방법을 선택하 고 규모에 대한 수익가변(VRS)을 가정하여 총기술적효율 성(OTEE)을 계산한다. VRS DEA는 CRS DEA의 확장형 태로 규모에 대한 수익가변(VRS)을 설명가능 하도록 Banker et al.(1984)에 의해 제안되었다. CRS DEA는 모든 DMU 가 최적 규모라는 가정이 따르지만, VRS DEA는 규모의 효율성(SE)이 결여된 효율성을 구하는 것이 가능하다. 우 선, 수식을 이용하여 규모에 대한 수익불변(CRS)의 자료 포락분석(DEA) 모형을 살펴보면 다음과 같다.
≥
≥ (1)
≥
( : 스칼라(scalar), : N×1)
와 는 투입물 와 산출물 의 집합이며 수식을 통 해 계산된 값은 비교대상 의 총기술적효율성(OTEE) 를 나타낸다( ≤ ). 을 만족하는 비교대상 는 프론 티어(Frontier)를 형성하며 비교대상들에 대해서 가장 ‘효 율적‘이라고 설명될 수 있고, 비효율적이라고 평가되는 비교대상들은 1보다 작은 효율성 지수( )를 제공한 다. 규모에 대한 수익가변(VRS)을 설명하기 위해서 위 식에 다음의 볼록성 제약(convexity constraint)를 추가 함으로써 VRS DEA 모형을 구현할 수 있다.
′ (2)
( : N×1 vector of ones)
이 제약은 비효율적인 의사결정단위(DMU)가 항상 그 보 다 크기가 비슷한 의사결정단위(DMU)에 비교되도록 한다.
한편 CRS와 VRS의 기술적 효율성(TE)의 차이는 그 의사 결정단위(DMU)가 규모의 비효율성(scale inefficiency)를 가지고 있음을 의미한다. 따라서 규모의 효율성(SE)은 다음과 같이 표현될 수 있다.
Input2/Output
Input1/Output S
S' A
A' C
D B B'
Fig. 1. Efficiency Measurement and Input Slacks (Coelli, 2004).
(3)
여유변수와 잉여변수(Slack & Radial Adjustment) 자료포락분석(DEA)에 의한 평가결과는 상대적으로 비 효율적인 비교대상들에 대해서 효율성 개선을 위한 참조집 합(Reference Set)을 제공한다. 효율적( )인 비교대상 의 경우에는 참조집합이 자기 자신이다. 비효율적( ) 인 비교대상의 경우에는 인 비교대상이 참조집합이 된다. Fig. 1은 두 개의 투입물과 한 개의 산출물을 가진
,,, 4개의 비교대상의 효율성 측정의 예를 보여주 고 있다. 본 연구는 규모에 대한 수익가변(VRS)를 가정 하지만, 예를 단순하게 보여주기 위해 그래프에서는 규 모에 대한 수익불변(CRS)을 가정하였다.
Fig. 1에서 프론티어 ′는 최적의 투입-산출과정의 경계를 보여준다. 프론티어를 형성하고 있는 와 는 현 재의 산출요소 수준에서 최상의 투입요소 조합을 보여주 고 있다. 그 반면에 와 는 ,와 비교하였을 때 현재 와 같은 수준의 산출요소를 유지하면서 투입요소를 줄일 수 있는 가능성을 보여 준다(→′, →′). 따라서 비 효율적인 비교대상 와 는 프론티어 까지의 거리를 통 해 효율적인 투입-산출과정에 도달하기 위해 투입요소를 얼마나 줄여야 하는지 측정할 수 있다. 현재의 지점에서 프 론티어 까지의 거리(잉여변수, RA), →′는 로 계산된다. 또한 프론티어가 축과 평행한 곳에서는 투입물 을 최적점 까지 다시 옮길 수 있다(여유변수, SA; ′ → ).
이 두 잉여변수와 여유변수의 합은 프론티어의 투입물에 비하여 실제 투입물의 초과분이 된다. DEA모형에서는 각 투입물의 단위(Unit)가 다르기 때문에 각각의 에너지원별 여유변수와 잉여변수의 합을 통해 에너지원별 에너지저감 량을(Energy Saving Target)으로 정의할 수 있다.
(4)
(i : DMU, t : 시간)
여기에서 와 는 각각 여유변수와 잉여변수를 의 미한다.
총요소에너지효율성(TFEE)
통상적으로 에너지 효율성은 산출물을 투입물로 나누 어 측정한다. 따라서 에너지원별 에너지저감량(EST)과 실제 에너지투입량(AEI, Actual Energy Input)의 비를 통해 새로운 지수를 이끌어 낼 수 있으며 이는 수식 (5) 에서 설명하고 있다. 여기서, 에너지저감량(EST) Ratio를 ESTR로 표기하였다.
(5)
(6)
(i : DMU, t : 시간)
수식 (5)와 (6)을 통해 볼 수 있듯이, 총요소에너지효 율성(TFEE)은 0에서 1사이의 값을 가지며, 프론티어 상 의 (효율적인) 비교대상의 경우 에너지저감량(EST)이 0 이므로 총요소에너지효율성(TFEE)값은 1의 값을 갖는 다. 즉 효율적인 비교대상의 경우 1의 값을 갖고 비효율 적인 비교대상의 경우 1보다 작은 값을 갖는다.
본 연구에서 자료포락분석(DEA)모형은 DEAP 2.1 프 로그램을 이용하여 적용하였다(Coelli, 1996).
데이터 정의
본 연구의 자료포락분석(DEA) 모형에서 비교대상은 한국의 7개 광역경제권(수도권, 충청권, 호남권, 대경권, 동남권, 강원권, 제주권)과 일본의 국토형성계획법에 의 한 10개 광역경제권(수도권, 긴키권, 주부권, 토호쿠권, 호쿠리쿠권, 주고쿠권, 시코쿠권, 규슈권, 홋카이도권, 오 키나와권)이다. 각 경제권은 8개의 투입요소와 1개의 산 출요소를 가진 하나의 시스템으로 간주한다. 8개의 투입 물은 2개의 생산요소(취업자, 자본)와 6개의 에너지요소 (전력, 가솔린, 등유, 경유, 중유, LPG)로 정의되며, 1개 의 산출물은 지역내총생산(GRDP)이다. 한국과 일본 각 국가별로 통일된 데이터 수집의 어려움과 지역별 데이터 부재, 그리고 각 데이터의 특이점 등으로 인해 에너지요 소는 도시가스와 석탄 등이 제외된 6개로 한정되었다.
한국의 취업자수와 지역내총생산(GRDP)는 국가통계포 털(www.kosis.kr)을 이용하였다. 전력은 전력통계정보시 스템(EPSIS), 석유제품은 국내석유정보시스템(PEDSIS) 를 통해 정리하였다. 일본 데이터의 경우, 취업자수와 지
Table 1. Summary Statistics on Variables from 1996 to 2007
Variables Unit Mean Std Dev. Min. Max.
Output
GRDP million $ 321,173 438,889 4,183 1,969,076
Factors of procution as Input
Labor 1000person 5,015 5,162 253 21,543
Capital million $ 59,479 69,365 1,098 359,101
Energy factors as Input
Electric Power MWh 78,223,702 80,046,354 1,194,306 354,581,809
Gasoline kl 4,055,685 4,703,287 85,177 21,087,279
Kerosene kl 2,211,577 2,052,938 44,906 9,461,089
Gas Oil kl 2,714,387 2,195,098 40,947 9,399,526
Heavy Oil kl 3,716,100 2,863,490 252,002 12,151,786
LPG ton 1,416,948 1,421,550 48,792 6,514,255
Table 2. Correlation Coefficient for Inputs and Output from 1996 to 2007
Labor Capital Elec. P. Gaso. Kero. Heav. Gas O. LPG GRDP
GRDP 0.939 0.985 0.977 0.989 0.854 0.840 0.821 0.922 1.000
역내총생산(GRDP)은 일본 내각부(內閣府)의 현민경제계 산(県民経済計算) 데이터를 통해 얻었다. 전력과 석유제 품은 자원･에너지통계연보(資源･エネルギー統計年報)를 통해 정리하였으며 LPG는 일본LP가스협회(日本LPガス 協會; www.j-lpgas.gr.jp) 홈페이지에서 정리하였다. 일 본의 전력과 석유제품 통계의 경우 소비량이 아닌 판매 량 데이터이며 해당 지역이 아닌 다른 지역에서 소비될 수 있는 양이 포함된 통계치 임을 밝힌다. 또한 자본은 연도별(1996～2007)･지역별 자본스톡추계의 어려움과 데 이터의 부재로 총자본형성(Gross Capital Formation) 데 이터를 이용하였음을 밝힌다.
Table 1은 모형에 적용된 17개 광역권, 12년 간의 데 이터를 통계치로 보여주고 있다. 1996년부터 2007년까 지의 시계열자료가 이용되었지만 자료포락분석(DEA)모 형을 통해 계산된 효율성지표는 연도(年度) 독립적으로 계산되었으므로 연도 간의 직접적인 연관성을 가지고 있 지 않다. Table 2는 투입물과 산출물 간의 높은 양의 상 관관계를 보여주고 있으며, 자료포락분석(DEA)에 적합 한 것으로 판단된다.
연구결과 및 고찰
Table 3은 한국과 일본의 광역경제권의 총기술적에너지 효율성(OTEE) 지수를 보여준다. 지면 제약 상 1996년부터 2007년 기간 중 네 개 연도(1996, 2000, 2005, 2007년)만
정리하였으며, 각 연도마다 CRS DEA 모형과 VRS DEA 모형의 기술적효율성(TE), 규모효율성(SE)을 계산하였다.
앞서 설명한 바와 같이 CRS DEA 모형의 기술적효율 성(TE)은 최적의 규모를 가정하고 계산되었으며 반면 VRS DEA 모형의 기술적효율성(TE)은 규모의 경제를 감안하 고 계산된다. 예를 들어 1996년 일본의 토호쿠권은 CRS TE가 0.989이므로 약간의 비효율성이 존재하지만 VRS TE가 1의 값을 가지므로 비효율성은 규모의 경제에서 연유된 것이며 같은 규모의 경제권들에 비해서는 상대적 으로 가장 효율적인 경제권으로 판단한 수 있다.
일본의 광역경제권 대부분은 한국의 광역경제권에 비 해 높은 수준의 에너지 효율성을 보이고 있다. Table 3 에서 1996년부터 2007년까지 전 기간 동안 일본의 수도 권, 긴키권 그리고 오키나와권의 CRS TE가 1로 평가되 고 다른 경제권의 효율성 지수의 참조그룹(프론티어)이 되었다. 오키나와권의 경우 작은 규모에도 불구하고 에너 지소비가 적으면서 고부가가치를 창출하는 3차산업이 발 달한 경우이다. VRS TE의 경우 제주권과 토호쿠권이 추 가적으로 1로 평가되고 있다. 규모의 경제성을 감안하면 제주권과 토호쿠권도 다른 경제권에 비해 상대적으로 효 율적인 산업활동이 이루어지고 있다고 판단할 수 있다.
한국의 대부분의 경제권은 일본의 경제권에 비해 상대 적으로 낮은 기술적효율성(TE)을 보이고 있다. 예를 들어 2007년 수도권(서울)의 경우 일본의 수도권 혹은 긴키권 과 비교할 때 에너지효율성은 0.817로 평가할 수 있으며
Table 3. Overall Technical Energy Efficiency Scores of Economic Regions in Korea and Japan
1996 2000 2005 2007
CRSTE VRSTE SE CRSTE VRSTE SE CRSTE VRSTE SE CRSTE VRSTE SE 수도권(서울) 0.537 0.542 0.990 0.534 0.542 0.984 0.758 0.763 0.993 0.805 0.817 0.985
충청권 0.432 0.480 0.900 0.539 0.587 0.918 0.708 0.732 0.967 0.706 0.723 0.977 호남권 0.457 0.505 0.905 0.632 0.692 0.913 0.658 0.684 0.962 0.684 0.704 0.971 대경권 0.437 0.467 0.936 0.571 0.601 0.950 0.830 0.848 0.979 0.819 0.831 0.985 동남권 0.398 0.439 0.905 0.462 0.511 0.904 0.754 0.782 0.965 0.733 0.752 0.974 강원권 0.321 0.549 0.585 0.435 0.607 0.716 0.509 0.832 0.612 0.538 0.974 0.552 제주권 0.643 1.000 0.643 0.490 1.000 0.490 0.694 1.000 0.694 0.741 1.000 0.741 수도권(도쿄) 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 긴키권 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 주부권 0.879 0.889 0.989 0.902 0.906 0.996 0.946 0.949 0.997 0.970 0.973 0.996 토호쿠권 0.989 1.000 0.989 0.980 1.000 0.980 0.978 1.000 0.978 1.000 1.000 1.000 호쿠리쿠권 0.871 0.957 0.910 0.875 0.966 0.906 0.914 0.983 0.929 0.919 0.981 0.937 주코쿠권 0.848 0.881 0.962 0.852 0.876 0.973 0.890 0.904 0.984 0.893 0.906 0.986 시코쿠권 0.835 0.887 0.941 0.812 0.868 0.935 0.887 0.921 0.963 0.892 0.925 0.964 규슈권 0.804 0.812 0.991 0.835 0.837 0.998 0.867 0.874 0.992 0.898 0.906 0.992 홋카이도권 1.000 1.000 1.000 0.983 1.000 0.983 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 오키나와권 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
Table 4. Industrial Structure of Economic Regions in Korea and Japan (Unit:%) (한국은행, 2009; 손창남, 2008)
1차산업 2차산업 3차산업
수도권(서울) 0.6 43.2 56.2
충청권 3.5 66.1 30.4
호남권 4.8 65.9 29.3
대경권 2.7 67.8 29.5
동남권 1.7 69.5 28.8
강원권 5.6 38.0 56.4
제주권 15.2 20.5 64.3
수도권(도쿄) 0.5 21.5 78.0
긴키권 0.4 26.3 73.3
주부권 0.9 37.7 61.4
토호쿠권 2.6 25.2 72.2
호쿠리쿠권 1.1 30.5 68.4
주코쿠권 1.1 31.5 67.4
시코쿠권 2.4 24.4 73.2
큐슈권 2.4 21.3 76.2
홋카이도권 3.4 16.8 79.7
오키나와권 1.8 11.6 86.6
이는 한국의 수도권이 현재의 산출(지역내총생산)수준을 유지하면서도 투입요소(에너지소비) 수준을 감소시킬 수 있는 여지가 있음을 보여준다. 한국과 일본의 각 수도권 은 각각의 국가에서 높은 효율성지수를 보이고 있는데 이 는 광역경제권별 산업구조와 연관 지어 볼 수 있다. 에너 지사용량이 많은 제조업의 비중이 높은 광역경제권의 경 우 에너지효율성이 다소 낮게 평가되었으며, 양국의 수도 권은 다른 경제권에 비해 3차 산업의 비중이 크기 때문에 에너지소비 효율이 높게 평가되었다. 한국과 일본의 광역 경제권별 산업구조는 Table 4에서 참고할 수 있다.
다만 효율적인 경제권으로 평가되었다 하더라도 효율 성 개선의 여지가 없는 절대적인 효율단위로 간주해서는 안 된다. 보다 높은 효율성을 갖는 경제권이 비교대상이 될 경우 일본의 수도권이나 긴키권 역시 비효율적인 지역 이 될 수 있다. 이는 상대적인 효율성 평가모델인 자료포 락분석(DEA)이 갖고 있는 본질적인 특징에서 연유한다.
각 에너지원별 총요소에너지효율성(TFEE) 지수와 에너지 저감량(EST)은 지면 제약으로 부록에 네 개 연도(1996, 2000, 2005, 2007)만 정리하였다. 지역별･연도별로 총기술적에너 지효율성 지수와 비슷한 양상을 보이지만 에너지원별 소비 변화에 따라 각각의 특징을 살펴볼 수 있다. 모든 에너지원 별에서 총기술적에너지효율성과 마찬가지로 일본의 수도권,
Table 5. Price Level of Electric Power (IEA, 2009)
산업용 전력 가정용 전력
(US$/kWh) (US$/kWh)
한국 0.060 0.089
일본 0.116 0.176
영국 0.146 0.231
프랑스 0.060 0.169
독일 0.109 0.263
미국 0.070 0.113
주) 일본, 독일은 2007년, 한국, 영국, 프랑스, 미국은 2008년 연평균가격
긴키권과 토호쿠권, 한국의 제주권은 총요소에너지효율성 (TFEE)이 1로 나타나 비교대상 중 가장 효율적인 광역경제 권임을 확인할 수 있다. 에너지저감량(EST)는 각 에너지원 별 통계치 단위로 표시하였다.
한국의 대부분의 광역경제권의 전력부문 에너지효율 성은 일본의 그것보다 다소 낮게 나타난다. 제주권을 제 외한 한국의 광역경제권 중 효율성이 가장 높은 것으로 평가된 한국의 수도권 지수(0.574, 2007년)는 일본의 모 든 광역경제권에 비해 여전히 가장 낮은 수치이다. 일본 과 비교했을 때 한국의 현재 경제규모 대비 전력사용량 이 많은 것으로 해석된다. 한국의 전력에너지 저감량도 일본에 비해 대부분 높다. Table 5는 각 국의 전력 요금 을 비교한 그래프이다. 한국의 전력 요금은 다른 선진국 들에 비해 월등히 낮은 편이다. 심야전력 및 산업용 경부 하 요금 등 원가 이하의 전력요금 체계 속에서 생산 전 력의 50%를 소비하는 산업부문이 낮은 가격의 전력을 이용하는 등 가격구조체계의 문제점이 제기되고 있다.
가솔린부문의 에너지 효율성은 과거 12년간 일본의 가 솔린 소비 대비 연도별 개선의 추이를 보이고 있다. 일본 의 비효율적 광역경제권과 비슷한 수준에 도달하였지만 효율적인 광역경제권(일본의 수도권, 긴키권, 토호쿠권, 홋카이도권, 오키나와권)의 수준에 도달하기 위해서는 여 전히 20～30%의 에너지 저감이 필요하다. 저감량으로 살 펴보면 2007년 현재 수도권은 에너지효율향상을 위해 다른 광역경제권에 비해 3～4배 더 많은 양의 가솔린을 줄일 수 있는 여지가 있다. 등유부문의 에너지 효율성은 한국의 수도권 및 대경권에서 연도별 큰 변화가 눈에 띤 다. 도시가스망의 확대 및 지역난방의 도입이 큰 역할을 했을 것으로 예상한다. 등유의 저감량은 한국의 경우 제 주도를 제외한 모든 경제권에서 일본에 비해 높은 수준 의 저감량을 보이고 있다. 경질중유･벙커C유 등 으로 구성된 중유부문은 중공업이나 선박에 주로 쓰이므로 소
비량이 많은 호남･대경권에서 에너지효율성이 낮게 나 온다. 비록 산업구조가 다른 일본의 수도권이 참조그룹 으로 간주되고 있지만 중공업과 항만이 집적되어 있는 주부･긴키･주코쿠권에 비해서도 낮은 효율성을 보이고 있고 중유의 저감량도 비슷하거나 높은 수준을 보여주고 있어 에너지 절감을 위한 개선의 여지가 있다. 경유부문 은 다른 에너지원에 비해 일본과 비교하여 현저히 낮은 효율성을 나타내는 것이 특징적이다. 따라서 저감량에 있 어서도 일본과 최대 몇십배에 이르는 큰 차이를 보여주고 있다. LPG 역시 경유와 마찬가지로 일본에 비해 현저히 낮은 총요소에너지효율성(TFEE)과 높은 에너지저감량 (EST)을 보여주고 있다. 도시가스 자료의 특성상 자료포 락분석(DEA) 모형에 적용이 어려워 에너지요소에 포함 하지 않아서 이번 분석에서 도시가스는 제외되었다. 석탄 부문 또한 지역별 자료의 부재로 인해 분석에 포함하지 못하였다. 이러한 데이터의 한계는 합당한 추정방법을 통 한 데이터 구축 등의 추후연구를 필요로 한다.
결 론
정부는 기후변화에 따른 환경과 에너지 위기에 대응하기 위해 ‘저탄소 녹색성장’이라는 새로운 비전을 제시하였다.
본 연구에서는 ‘저탄소 녹색성장’의 에너지 관련 정책 중 에너지효율 개선에 초점을 맞추고 에너지효율이 높다고 평 가되는 일본과의 비교를 통해 우리나라 에너지효율성을 평 가하였다. 비교분석 연구의 타당성을 갖추기 위해 같은 이론 적 배경과 목적을 갖는 한국의 ‘5+2 광역경제권’과 일본의
‘국토형성계획법’ 정책에 따라 기존의 행정구역을 광역경제권 으로 재구성하고, 자료포락분석(DEA) 모형을 이용하였다.
또한 총요소에너지효율성(TFEE) 지수를 통해 각 에너지원 별 효율성을 짚어보고 에너지절감량을 계산하였다.
일본의 광역경제권과 비교하여 한국의 광역경제권은 낮 은 수준의 에너지 효율을 보이고 있으며 각 에너지원별 저 감량 역시 20%에서 많게는 80% 수준으로 나타나 현 경제 규모에 비해 에너지사용량이 많은 것으로 평가되었다. 에 너지 다소비산업에서 한국이 일본에 비해 뒤떨어지지 않 는 최신설비를 갖추고 기술적으로 많은 개선을 보였음에 도 불구하고 추가적인 노력이 부족해 에너지효율성이 낮 게 나온 것으로 판단된다. 산업용 에너지 가격이 일본보다 낮은 것과 같이 제도적인 뒷받침이 부족한 것은 기업들의 에너지효율화 노력이 부족한 이유 중 하나가 될 수 있다. 높은 효율성을 가지는 일본의 광역경제권이 에너지이용 측면에서 한국의 광역경제권의 좋은 벤치마킹 모델이 될 수 있을 것으로 보인다. 특히 긴키권의 경우 일본의 광역 권 중 면적이 6번째에 불과(2.7만km2, 호남권보다 조금 큰
김 수 덕
현재 아주대학교 에너지시스템학부 교수 (本 學會誌 第46券 第3号 參照)
구 자 열
2008년 아주대학교 정보및컴퓨터공학부 학사
현재 아주대학교 에너지시스템학부 석박사통합과정 (E-mail; [email protected])
수준)하고 국가의 중심(수도권)이 아님에도 불구하고 경제 규모는 일본 내 2위를 차지하면서 높은 에너지효율성을 보이고 있어 벤치마킹 경제권으로 좋은 예를 보이고 있다.
본 연구에서 광역경제권 이라는 정책의 동일성을 갖춘 일본만이 비교대상이 되었지만 OECD 국가로 비교대상 을 확대한다면 각국의 다양한 산업구조의 특성을 고려한 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대한다. 그리고 석탄과 LNG 지역별 자료의 부재로 인해 모형분석에서 제외된 점은 추후 연구에서 보완되어야 할 부분이다.
기후변화에 대응하기 위한 정부의 노력으로 에너지 다 소비산업의 비중이 높은 우리나라의 현실을 감안하여 부 가가치 창출이 높으면서 에너지 소비가 낮은 첨단기술 산업과 같은 에너지 저소비형 산업을 비중을 높이는 경 제구조 전환의 노력을 기울이고 있다. 따라서 본 연구의 결과가 광역경제권별로 특성에 맞는 에너지효율성 개선 을 위한 정책을 뒷받침하고, 각 지역의 에너지 효율 수준 에 맞는 광역경제권별 선도산업 육성을 통한 산업구조 개편에 이용될 수 있다고 기대한다.
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부록(Appendix)
1996 2000 2005 2007 수도권(서울) 0.542 0.542 0.528 0.574
충청권 0.469 0.463 0.333 0.388 호남권 0.505 0.423 0.332 0.399 대경권 0.395 0.443 0.354 0.436 동남권 0.321 0.291 0.306 0.383 강원권 0.414 0.380 0.396 0.400 제주권 1.000 1.000 1.000 1.000 수도권(도쿄) 1.000 1.000 1.000 1.000 긴키권 1.000 1.000 1.000 1.000 주부권 0.729 0.770 0.786 0.811 토호쿠권 1.000 1.000 1.000 1.000 호쿠리쿠권 0.820 0.766 0.745 0.726 주코쿠권 0.625 0.608 0.600 0.609 시코쿠권 0.726 0.669 0.718 0.710 규슈권 0.802 0.837 0.874 0.850 홋카이도권 1.000 1.000 1.000 1.000 오키나와권 1.000 1.000 1.000 1.000 Table A-1. Total Factor Energy Effi- ciency Score in Electric Power
1996 2000 2005 2007 수도권(서울) 31,480 40,954 60,168 59,912
충청권 11,471 15,157 29,449 32,179 호남권 9,872 16,900 25,800 25,442 대경권 22,507 25,995 39,758 38,001 동남권 17,766 24,798 31,576 30,335 강원권 4,428 5,675 7,472 8,135
제주권 0 0 0 0
수도권(도쿄) 0 0 0 0
긴키권 0 0 0 0
주부권 42,231 39,269 40,674 37,045
토호쿠권 0 0 0 0
호쿠리쿠권 4,817 7,103 8,667 9,808 주코쿠권 28,397 32,265 37,159 38,156 시코쿠권 9,330 12,444 11,590 12,131 규슈권 17,032 15,642 13,184 16,404
홋카이도권 0 0 0 0
오키나와권 0 0 0 0
Table A-2. Energy Saving Target in Electric Power (Unit: GWh)
1996 2000 2005 2007 수도권(서울) 0.419 0.542 0.763 0.784
충청권 0.480 0.587 0.732 0.723 호남권 0.505 0.692 0.684 0.704 대경권 0.467 0.601 0.848 0.831 동남권 0.377 0.488 0.782 0.752 강원권 0.549 0.523 0.827 0.871 제주권 1.000 1.000 1.000 1.000 수도권(도쿄) 1.000 1.000 1.000 1.000 긴키권 1.000 1.000 1.000 1.000 주부권 0.819 0.823 0.845 0.884 토호쿠권 1.000 1.000 1.000 1.000 호쿠리쿠권 0.957 0.962 0.932 0.981 주코쿠권 0.832 0.769 0.798 0.865 시코쿠권 0.748 0.833 0.763 0.780 규슈권 0.685 0.727 0.744 0.768 홋카이도권 1.000 1.000 1.000 1.000 오키나와권 1.000 1.000 1.000 1.000 Table A-3. Total Factor Energy Effi- ciency Score in Gasoline
1996 2000 2005 2007 수도권(서울) 3,011 2,171 1,057 1,025
충청권 546 429 297 328 호남권 517 258 322 294 대경권 877 631 222 256 동남권 844 628 214 259
강원권 194 188 62 47
제주권 0 0 0 0
수도권(도쿄) 0 0 0 0
긴키권 0 0 0 0
주부권 1,495 1,554 1,559 1,136
토호쿠권 0 0 0 0
호쿠리쿠권 68 60 118 31
주코쿠권 591 895 805 525 시코쿠권 463 320 468 410 규슈권 1,830 1,702 1,670 1,450
홋카이도권 0 0 0 0
오키나와권 0 0 0 0
Table A-4. Energy Saving Target in Gasoline (Unit: 1000kl)
1996 2000 2005 2007 수도권(서울) 0.217 0.338 0.763 0.817
충청권 0.150 0.231 0.423 0.370 호남권 0.160 0.321 0.453 0.414 대경권 0.185 0.296 0.640 0.608 동남권 0.128 0.275 0.455 0.398 강원권 0.139 0.461 0.280 0.293 제주권 1.000 1.000 1.000 1.000 수도권(도쿄) 1.000 1.000 1.000 1.000 긴키권 1.000 1.000 1.000 1.000 주부권 0.889 0.906 0.949 0.973 토호쿠권 1.000 1.000 1.000 1.000 호쿠리쿠권 0.672 0.503 0.563 0.554 주코쿠권 0.733 0.802 0.904 0.906 시코쿠권 0.689 0.868 0.921 0.925 규슈권 0.739 0.837 0.874 0.906 홋카이도권 1.000 1.000 1.000 1.000 오키나와권 1.000 1.000 1.000 1.000 Table A-5. Total Factor Energy Efficiency Score in Kerosene
1996 2000 2005 2007 수도권(서울) 3,613 2,397 412 203
충청권 1,217 1,390 631 488 호남권 1,210 864 494 350 대경권 1,497 1,244 367 251 동남권 1,609 1,254 528 409 강원권 430 353 290 188
제주권 0 0 0 0
수도권(도쿄) 0 0 0 0
긴키권 0 0 0 0
주부권 435 307 188 78
토호쿠권 0 0 0 0
호쿠리쿠권 409 497 448 371 주코쿠권 511 340 156 111
시코쿠권 258 95 57 42
규슈권 649 349 281 166
홋카이도권 0 0 0 0
오키나와권 0 0 0 0
Table A-6. Energy Saving Target in Kerosene (Unit: 1000kl)
1996 2000 2005 2007 수도권(서울) 0.288 0.415 0.555 0.713
충청권 0.165 0.211 0.295 0.403 호남권 0.108 0.171 0.175 0.245 대경권 0.078 0.112 0.121 0.165 동남권 0.121 0.198 0.261 0.430 강원권 0.287 0.607 0.832 0.974 제주권 1.000 1.000 1.000 1.000 수도권(도쿄) 1.000 1.000 1.000 1.000 긴키권 1.000 1.000 1.000 1.000 주부권 0.678 0.708 0.752 0.808 토호쿠권 1.000 1.000 1.000 1.000 호쿠리쿠권 0.889 0.836 0.867 0.921 주코쿠권 0.469 0.473 0.494 0.516 시코쿠권 0.433 0.478 0.561 0.574 규슈권 0.477 0.521 0.569 0.587 홋카이도권 1.000 1.000 1.000 1.000 오키나와권 1.000 1.000 1.000 1.000 Table A-7. Total Factor Energy Effi- ciency Score in Heavy Oil
1996 2000 2005 2007 수도권(서울) 3,017 1,914 1,214 712
충청권 1,690 1,489 877 687 호남권 2,749 1,842 1,530 1,192 대경권 5,723 4,768 3,800 3,336 동남권 1,997 1,315 992 570 강원권 268 92 28 4
제주권 0 0 0 0
수도권(도쿄) 0 0 0 0
긴키권 0 0 0 0
주부권 1,852 1,484 1,102 841
토호쿠권 0 0 0 0
호쿠리쿠권 107 126 89 50 주코쿠권 1,852 1,556 1,305 1,241 시코쿠권 1,066 771 539 499
규슈권 2,471 2,019 1,559 1,458
홋카이도권 0 0 0 0
오키나와권 0 0 0 0
Table A-8. Energy Saving Target in Heavy Oil (Unit: 1000kl)
1996 2000 2001 2005 2007 수도권(서울) 0.198 0.241 0.253 0.220 0.217
충청권 0.324 0.220 0.238 0.219 0.193 호남권 0.233 0.184 0.182 0.173 0.162 대경권 0.208 0.196 0.206 0.214 0.183 동남권 0.322 0.268 0.287 0.260 0.226 강원권 0.348 0.373 0.396 0.273 0.231 제주권 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 수도권(도쿄) 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 긴키권 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 주부권 0.755 0.737 0.736 0.798 0.818 토호쿠권 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 호쿠리쿠권 0.842 0.755 0.795 0.755 0.786 주코쿠권 0.681 0.628 0.702 0.696 0.684 시코쿠권 0.887 0.733 0.808 0.687 0.657 규슈권 0.672 0.596 0.613 0.636 0.668 홋카이도권 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 오키나와권 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 Table A-9. Total Factor Energy Efficiency Score in Gas Oil
1996 2000 2005 2007 수도권(서울) 8,356 5,549 6,663 6,443
충청권 1,879 2,088 2,313 2,569 호남권 3,008 2,531 2,805 2,818 대경권 4,145 3,223 3,216 3,583 동남권 1,902 1,628 1,779 2,000 강원권 1,067 599 728 847
제주권 0 0 0 0
수도권(도쿄) 0 0 0 0
긴키권 0 0 0 0
주부권 1,701 1,578 1,126 999
토호쿠권 0 0 0 0
호쿠리쿠권 233 289 277 225 주코쿠권 1,039 1,147 820 812 시코쿠권 171 363 442 489
규슈권 1,632 1,866 1,504 1,299
홋카이도권 0 0 0 0
오키나와권 0 0 0 0
Table A-10. Energy Saving Target in Gas Oil (Unit: 1000kl)
1996 2000 2005 2007 수도권(서울) 0.407 0.409 0.289 0.261
충청권 0.299 0.245 0.334 0.247 호남권 0.331 0.242 0.322 0.222 대경권 0.214 0.140 0.215 0.158 동남권 0.382 0.266 0.400 0.293 강원권 0.549 0.370 0.535 0.602 제주권 1.000 1.000 1.000 1.000 수도권(도쿄) 1.000 1.000 1.000 1.000 긴키권 1.000 1.000 1.000 1.000 주부권 0.732 0.651 0.787 0.840 토호쿠권 1.000 1.000 1.000 1.000 호쿠리쿠권 0.833 0.734 0.859 0.933 주코쿠권 0.785 0.751 0.788 0.789 시코쿠권 0.887 0.815 0.811 0.783 규슈권 0.714 0.702 0.709 0.687 홋카이도권 1.000 1.000 1.000 1.000 오키나와권 1.000 1.000 1.000 1.000 Table A-11. Total Factor Energy Effi- ciency Score in LPG
1996 2000 2005 2007 수도권(서울) 1,133 1,129 2,100 2,303
충청권 374 657 625 774 호남권 356 644 592 784 대경권 934 1,819 1,597 1,786 동남권 314 655 450 581 강원권 66 204 111 94
제주권 0 0 0 0
수도권(도쿄) 0 0 0 0
긴키권 0 0 0 0
주부권 831 1,117 623 467
토호쿠권 0 0 0 0
호쿠리쿠권 86 154 78 36 주코쿠권 262 304 260 264 시코쿠권 57 107 103 125 규슈권 566 551 518 604
홋카이도권 0 0 0 0
오키나와권 0 0 0 0
Table A-12. Energy Saving Target in LPG (Unit: 1000ton)
