KOREA ENERGY ECONOMICS INSTITUTE

에너지가격 변동의 산업별 경제활동비대칭성 연구

기본연구 보고서

14-10

www.keei.re.kr

이 승 문

KOREA ENERGY ECONOMICS INSTITUTE

경기도 의왕시 내손순환로 132 TEL I 031. 420. 2113 ZIP I 437. 713

2014

기본

14-10

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동의

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14-10표지.indd 1 15. 1. 28. 오후 3:12

www.keei.re.kr기본

연구 보고서

14-10

KOREA ENERGY ECONOMICS INSTITUTE

●

이 승 문

에너지가격 변동의산업별 경제활동비대칭성 연구

참여연구진

연구책임자 : 부연구위원 이승문

연구참여자 : 위촉연구원 임덕오

외부참여자 : 숭실대학교 유병학

요약 i

<요 약>

1. 연구필요성 및 목적

1차 석유파동이 일어나면서 세계 경제는 물가상승, 경기후퇴라는

사상 초유의 사태를 경험하게 되었다. 1차 석유파동 이후 유가 변화는

공급 측면에서의 경제충격으로 작용하여 물가와 경기후퇴에 영향을

주어왔으며, 많은 문헌들이 유가가 경기후퇴에 큰 영향을 미쳤다는 사

실을 실증적으로 증명하였다. 비선형적 방법론이 발달하면서 유가의

순증가를 이용하면 유가가 실질 GDP 감소를 예측할 수 있다는 주장

이 제기되었다. 유가의 순증가 이용은 유가 하락이 경제에 영향을 미

치지 않는다는 주장을 전제한다. 유가의 상승은 거시경제에 영향을 미

치지만 유가 하락은 거시경제에 미미한 영향을 미친다는 주장이 제기

되면서 많은 학자들이 유가의 경제변수에 대한 비대칭성 연구에 관심

을 가지게 되었다. 만약에 유가충격의 변동방향에 대해서 경제활동 변

화가 비대칭적으로 이루어진다면 유가변동에 따른 경제안정화 정책은

유가변동의 규모와 변동방향에 따라 차별적으로 적용해야 한다는 필

요성이 제기된다. 하지만 유가충격에 대한 경제변수들의 비대칭적 반

응이 일어난다 하더라도 정책적 함의를 갖기 위해서는 그러한 비대칭

적 반응이 얼마나 지속적인가에 대한 물음에 대답을 하여야 한다. 비

대칭적 반응이 일시적으로 생기고 사라진다면 비대칭성을 고려한 정

책은 시간이 지날수록 적합하지 않는 정책이 될 수 있다.

ii

국내 문헌들도 유가 충격의 비대칭성 연구를 진행하였다. 하지만 기

존의 국내 연구보고서들과 논문들은 몇 가지 단점을 가지고 있다.

첫 번째, 기존의 문헌들은 에너지 소비에 대한 분석 없이 단순하게

에너지가격과 경제변수들 간의 관계를 계량적 모형에만 국한하여 분

석하였다는 것이다. 두 번째, 비대칭성이 얼마나 지속적으로 일어나는

가에 대한 분석을 하지 않았다는 것이다.

본보고서는 에너지가격 변동에 대한 반응을 거시경제에 대한 분석

에서 산업별 분석으로 확장하여 산업별 충격반응의 비대칭적 특징을

분석한다. 또한 본보고서는 기존의 선형모형 분석을 탈피하여, 비선형

모형과 비선형 충격반응 함수를 도출하여 에너지가격 충격에 대한 경

제변수들의 비대칭적 반응이 얼마나 지속적인가를 분석한다.

2. 내용 요약

본 보고서에서는 국내 에너지 소비 패턴을 분석하여 유가와 전기가

격이 포함된 에너지가격과 거시, 산업 경제활동변수들 간의 비대칭성

을 분석하였으며, 충격반응함수 기반 대칭성 귀무가설 검정을 통해서

에너지가격 충격에 대한 경제변수들의 비대칭성 지속성을 살펴보았

다. 본 보고서에서는 에너지가격 충격에 대한 경제변수들의 대칭성 귀

무가설을 검정하기 위하여 기울기 기반 대칭성 검정법과 충격함수 기

반 대칭성 검정법을 사용하였다.

기울기 기반 대칭성 검정 결과 전력판매단가 충격에 대해서 거시경

제변수들은 비대칭성을 보이지 않는 것으로 나타났다. 원유도입가 변

동에 대해서는 GDP, 기계투자, 설비투자, 소비자 물가가 비대칭성을

갖는 것으로 나타났지만, 충격반응함수 기반 검정법에서는 GDP만이

요약 iii

비대칭성을 갖는 것으로 나타났다. 하지만 유가 변화에 대한 GDP의

비대칭적 반응은 가격 충격이 있을 당시에만 발생할 뿐 시간이 지나

면 나타나지 않았다. 에너지가격 변동에 대한 거시변수들의 충격반응

은 전력판매단가에 의한 충격반응이 원유도입가에 의한 충격반응 보

다 크게 나타났다.

전력판매단가 변동에 대한 제조업별 GDP의 대칭성 가설검정 테스

트 결과, 기울기 기반 검정법에서는 석유화학, 일반기계, 전기 및 전자

기기, 운송장비 산업에서 비대칭성 반응을 보이는 것으로 나타났으며,

충격반응함수 기반 검정법에서는 전기 및 전자기기, 가구 산업에서 비

대칭성 반응을 보이는 것으로 나타났다. 하지만 비대칭성의 지속성은

충격이 있은 후 1분기가 지나면 나타나지 않았다.

원유도입가 변동에 대한 제조업별 GDP의 대칭성 가설검정 테스트

결과, 기울기 기반 검정법에서는 음식료, 비금속, 금속, 일반기계, 전

기 및 전자기기 산업에서 비대칭성이 나타났으며, 충격반응함수 기반

검정법에서는 전체 제조업, 음식료, 비금속에서 비대칭 반응이 나타났

다. 하지만 비대칭성은 충격이 발생한 당시에만 나타나고 그 이후에는

비대칭적 반응은 나타나지 않았다.

거시경제변수의 충격반응과 마찬가지로 제조업별 GDP의 충격반응

도 전력판매단가 변동에 대한 충격반응이 원유도입가 변동에 대한 충

격반응보다 대체적으로 컸다.

전력판매단가 변동에 대한 제조업별 생산지수의 대칭성 가설검정

테스트 결과, 기울기 기반 검정법에서는 기타 제품 산업을 제외한 모

든 제조업에서 비대칭성이 존재하지 않는 것으로 나타났다. 하지만 충

격반응함수 기반 검정법에서는 제조업 전체, 음료품, 담배, 의복 및 악

iv

세서리, 목재 및 나무제품, 펄프 및 종이, 화학물질 및 화학제품, 의료

용 물질 및 의약품, 비금속 광물, 전자부품, 전기장비, 기타 기계제품,

자동차 및 트레일러 산업에서 비대칭적 반응이 나타났다. 특히 음료품

과 의약품 산업은 충격이 있은 후 3년이 지나도록 비대칭적 반응이

나타나는 큰 지속성을 갖는 특징을 가졌다. 하지만 나머지 산업들은

충격이 있은 후 1년 이내에 비대칭적 반응은 나타나지 않았다.

3. 연구결과 및 정책제언

전력판매단가 충격과 원유도입가 충격이 발생할 때 거시경제 변수

들과 제조업별 변수들 중 몇몇 변수들은 비대칭성을 갖는 것으로 나

타났다. 하지만 비대칭성이 지속적으로 유지되지는 않는 것으로 나타

났다. 본 보고서에서 볼 수 있듯이 비록 원유도입가 상승은 GDP와 전

체 제조업 GDP에 비대칭 영향을 미치지만 그 영향은 미미한 것으로

나타난다.

에너지가격 변동에 대한 경제 변수들의 충격반응은 전력판매단가에

대한 충격반응이 원유도입가에 대한 충격반응보다 큰 것으로 나타났

다. 그리고 GDP의 충격반응보다 제조업 GDP의 충격반응이 더 큰 것

으로 나타났다. 이는 유가 변동에 대한 GDP의 충격반응과 더불어 전

기가격 변동에 대한 제조업 GDP의 충격반응에도 정책적 관심을 갖는

것이 중요할 수 있다는 것을 시사한다.

에너지가격 변동이 경제의 생산에 미치는 결과는 에너지 소비 형태

와 유사한 형태를 보이고 있다. 그러므로 에너지가격 변동에 대한 경

제를 안정화 시키는 정책은 제조업에서 에너지 소비를 줄일 수 있는

방향으로 전개되어야 할 것으로 보이며, 제조업에서 전력소비를 줄이

요약 v

는 것이 경제를 안정화 시키는 대안이 될 것으로 판단된다.

전기가격 변동에 대한 제조업 GDP의 충격반응을 줄이는 경제 안정

화 정책은 전기가격을 통제하는 것보다는 전력수요관리 정책을 통해

전기가격에 대한 전력수요의 반응을 줄이는 것이 중요하다고 할 것이

다. 전력수요관리 정책을 통하여 기계사용에서 에너지 효율을 개선시

키면 경제활동을 위축시키지 않고 전력소비를 줄일 수 있을 것이다.

그러므로 제조업 전력수요관리 정책은 산업적, 미시적 측면에서 활용

할 수 있는 경제 안정화 정책의 대안이 될 수 있을 것으로 판단된다.

전력판매단가 5% 상승과 10% 상승에 대한 경제 변수들의 변동 폭

의 상대적 크기는 각 변수에 따라 다르게 나타나고 있다. 그러므로 본

보고서의 분석만으로 전기가격을 한꺼번에 10% 올리는 것과 5%씩

두 번 오리는 것 중 어느 것이 더 나은 정책인지는 판단하는데 한계점

을 갖는다. 하지만 전력판매단가가 10% 상승 시 상대적으로 충격반응

이 더 큰 제조업을 중심으로 더 강력한 전력수요관리 정책을 실시한

다면 전기가격 상승에 대한 경제 충격을 완화시키데 일조할 수 있을

것으로 판단된다.

Abstract i

ABSTRACT

1. Research Purpose

With the break out of the first oil crisis, global economy was

faced with unprecedented inflation and economic recession. Even

after the first oil crisis, the fluctuation in oil price continued to act

as a supply-side economical impact affecting prices and economic

recessions, while numerous documents have positively proven that oil

price has greatly influenced recessions.

If changes in economic activity occur in an asymmetric way

regarding the course of oil price fluctuation, the need for an

economic stabilization policy dealing with the fluctuation to be

applied according to the magnitude and course of the fluctuation

arises. However, even if the economic variables for an oil shock

show asymmetric reactions, the undertone of the policy must

consider the question of how long such asymmetric reactions will

last. If the asymmetric reaction is only temporary, a policy that is

based upon it will not be appropriate as time passes by.

Domestic references have also carried out researches on the

asymmetry of oil shocks. But these existing domestic research

reports and theses have several flaws to it.

ii

First, the existing references only focused upon analyzing the

relationship between energy prices and economic variables based on

a quantitative model without taking energy consumption into

consideration. Second, the time frame of how long the asymmetric

relationship will last was not analyzed as well.

This research expands the analysis of reactions to energy price

fluctuation from a macroeconomic view to a sector-specific analysis

in order to assess each sector’s shock response asymmetric

characteristics. Also, this research steps away from the existing linear

model and analyzes the consistency of the asymmetric responses of

economic variables on energy price shocks by calculating a

non-linear model and a non-linear impulse response function.

2. Summary

This research analyzed the asymmetric relations between energy

prices including oil and electricity prices and the macroeconomic and

industrial economic activity variables by studying the domestic

energy consumption patterns and also looked into the durability of

asymmetric relationship for economic variables on energy price

shocks through a symmetric null hypothesis based on the impulse

response function. This research utilized a gradient-based symmetric

test and an impulse function-based symmetric test in order to test the

symmetric null hypothesis of economic variables related to energy

price shocks.

Abstract iii

Gradient based symmetric test results did not show an asymmetric

relationship between possible shocks in electricity price per unit and

macroeconomic variables. Crude oil introduction price fluctuations

did show asymmetric relations with GDP, machinery investments,

facility investments and consumer prices, but the impulse response

function-based test results showed that only GDP with an asymmetric

relationship. However, the asymmetric response of GDP based on oil

price fluctuation only occurred during the time period of price shock

and disappeared over time. The shock response of macroscopic

variables based on energy price fluctuation was larger for electricity

price per unit than for crude oil introduction price.

Based on the symmetric hypothesis test for sector-specific GDP in

relations to electricity sale price per unit fluctuation, the

gradient-based hypothesis test showed asymmetrical responses to

petrochemistry, general machinery, electrical/electronic equipment and

transportation equipment industries while the impulse response

function-based hypothesis test results showed asymmetrical responses

to electric/electronic equipment and furniture industries. But the

asymmetrical relationship did not last for more than a quarter of an

year after the shock occurred.

As for symmetric hypothesis test results for manufacturing

sector-specific GDP in relations to crude oil introduction price

fluctuation, the gradient-based hypothesis test showed asymmetrical

responses to food/beverage, nonmetal, metal, general machinery,

iv

electronic/electrical equipment industries while the impulse response

function-based hypothesis test results showed asymmetrical responses

to general manufacturing, food/beverage and nonmetal industries. The

asymmetrical relationship only lasted for the duration of the shock

itself and did not appear afterwards.

Manufacturing sector-specific GDP shock responses were similar to

macroeconomic responses such that reponses to price per unit

fluctuation were generally larger than those of crude oil introduction

price fluctuation.

The symmetric hypothesis test results for manufacturing

sector-specific production index based on electricity sales price per

unit fluctuation showed that the gradient-based hypothesis test did

not have any asymmetrical relationship in all manufacturing

industries except for the minor product industry. But the impulse

response function-based hypothesis test results were quite different

with asymmetrical relationship occurring for the entire manufacturing,

beverage, tobacco, clothes/accessories, lumber/wood products,

pulp/paper, chemical substances/products, medical substances/drugs,

nonmetal ores, electronic parts, electric equipment, other machinery

products and lastly automotive/trailer industries. Beverages and

medical industries showed particularly long lasting characteristics

with the asymmetrical response lasting for more than three years

after the shock. Other industries that were mentioned did not show

asymmetrical response within a year.

Abstract v

3. Research Results and Policy Suggestions

When shocks occur in electricity sale prices and crude oil

introduction prices, a few macroeconomic variables and

sector-specific variables showed asymmetrical relationship. But the

relationship did not maintain continuously. As seen from this

research, even though the increase of crude oil introduction price

asymmetrically affected GDP and overall industrial GDP, but its

effects are minimal.

Shock responses of economic variables on energy price fluctuation

came out to be larger for the electricity sales price per unit than

crude oil introduction cost. And the shock responses of

manufacturing industry GDP came out to be larger than just the

response of GDP. This means the political importance upon the

shock responses of GDP based on oil price fluctuation along with

manufacturing industry GDP response based on electricity price

fluctuation should be taken into consideration.

The effects of energy price fluctuation upon economic production

bear a resemblance to the patterns of energy consumption. Therefore

an economic stabilization policy in preparations to energy price

fluctuation should be lead in the direction of reducing energy

consumption in the manufacturing industries, as reducing electricity

consumption in the manufacturing industries is thought to be a

solution to stabilize the economy.

The economic stabilization policy to reduce shock responses of

vi

manufacturing GDP related to electricity price fluctuations should be

controlled with power demand management policies instead of

regulating the electricity price itself in order to reduce the responses

of power demand related to the price. Improving energy efficiency of

machinery usage through power demand management policies will

not shrink economic activities while reducing power consumption.

Therefore power demand management policy targeting the

manufacturing industries can be utilized as an alternative measure to

energy stabilization policies from an industrial and microeconomic

perspective.

The relative size of possible fluctuation range for the economic

variables on a 5% increase and a 10% increase of electricity sales

price per unit varies among variables. Thus, there are limitations to

the analysis of this research to decide upon which of the two

policies, increasing the electricity price by 10% at once or increasing

it over two terms by 5%, is better. However, with a 10% increase in

electricity sales price, by focusing upon the heavily-influenced

manufacturing industries with a strong power demand management

policies, it could play a part in relieving the shock of economy with

increases in electricity price.

차례 i

제목 차례

제1장 서 론 ··················································································· 1

제2장 에너지 가격 변화의 경제적 효과 ·········································· 7

1. 에너지 가격 충격의 경제적 효과 ··············································· 7

2. 국내 선행 연구 ·········································································· 13

제3장 산업별 에너지 소비 구조 ···················································· 17

1. 제조업 에너지 소비 구조 ·························································· 17

2. 제조업별 에너지 소비구조 분석 ··············································· 22

가. 음식, 담배 산업 ···································································· 22

나. 섬유, 의복 산업 ···································································· 23

다. 나무, 목재 산업 ···································································· 23

라. 펄프, 인쇄 산업 ···································································· 25

마. 석유화학 산업 ······································································ 25

바. 비금속 산업 ·········································································· 26

사. 1차 금속 ··············································································· 27

아. 비철금속 산업 ······································································ 28

자. 조립금속 산업 ······································································ 29

ii

제4장 모형 설정 및 실증 분석 ····················································· 31

1. 비대칭, 비선형 VAR 모형 설정 ················································ 31

2. 실증분석 ···················································································· 35

가. 거시경제 변수의 대칭성 반응 검정 ··································· 35

나. 산업별 경제활동 변수의 대칭성 반응 검정 ························ 43

다. 정책적 시사점 ······································································ 55

제5장 결론 ··················································································· 59

참고문헌 ······················································································· 63

부록 ····························································································· 69

차례 iii

표 차례

<표 2-1> 주요 사건에 따른 석유 공급 감소 ··········································· 7

<표 3-1> 제조업별 에너지 사용 비중 변화 ··········································· 19

<표 3-2> 산업부문 에너지원별 비중 변화 ············································· 20

<표 3-3> 최종에너지 소비 동향 ····························································· 21

<표 4-1> 기울기 기반 대칭성 가설검정에 대한 p값 ····························· 36

<표 4-2> 유가충격의 충격함수 기반 대칭성 가설검정에 대한 p값 ······ 38

<표 4-3> 에너지가격 충격에 대한 경제변수들 충격의 상대적 크기 ···· 40

<표 4-4> 제조업별 GDP의 기울기 기반 대칭성 가설검정에 대한 p값 · 44

<표 4-5> 전력판매단가 충격에 대한 제조업별 GDP의 충격함수 기반

대칭성 가설검정에 대한 p값 ·················································· 45

<표 4-6> 원유도입단가 충격에 대한 제조업별 GDP의 충격함수 기반

대칭성 가설검정에 대한 p값 ·················································· 46

<표 4-7> 제조업별 생산지수의 기울기 기반 대칭성 가설검정에 대한

p값 ··························································································· 48

<표 4-8.1> 전력판매단가 충격에 대한 제조업별 생산지수의 충격함수

기반 대칭성 가설검정에 대한 p값 ······································· 49

<표 4-8.2> 전력판매단가 충격에 대한 제조업별 생산지수의 충격함수

기반 대칭성 가설검정에 대한 p값 ······································· 49

<표 4-8.3> 전력판매단가 충격에 대한 제조업별 생산지수의 충격함수

기반 대칭성 가설검정에 대한 p값 ······································· 50

<표 4-9> 에너지가격 충격에 대한 제조업GDP/GDP 충격반응 ·············· 50

iv

<표 4-10> 에너지가격 충격에 대한 제조업별 GDP 충격의 상대적 크기 ·· 52

<표 4-11.1> 전력판매단가 5%, 10% 변동에 대한 제조업별 생산 활동

지수의 상대적 충격반응 크기 ············································ 54

<표 4-11.2> 전력판매단가 5%, 10% 변동에 대한 제조업별 생산 활동

지수의 상대적 충격반응 크기 ············································ 54

차례 v

그림 차례

[그림 3-1] 제조업 에너지 소비 동향 ····················································· 18

[그림 3-2] 음식·담배 산업 에너지 소비 동향 ········································ 22

[그림 3-3] 섬유·의복 산업 에너지 소비 동향 ········································ 23

[그림 3-4] 나무·목재 산업 에너지 소비 동향 ········································ 24

[그림 3-5] 펄프·인쇄 산업 에너지 소비 동향 ········································ 24

[그림 3-6] 석유화학 산업 에너지 소비 동향 ········································· 26

[그림 3-7] 비금속 산업 에너지 소비 동향 ············································· 27

[그림 3-8] 1차 금속 산업 에너지 소비 동향 ········································· 28

[그림 3-9] 비철금속 산업 에너지 소비 동향 ········································· 29

[그림 3-10] 조립금속 산업 에너지 소비 동향 ······································· 30

[그림 A-1] 전력판매 단가 5% 상승에 대한 충격반응 ··························· 70

[그림 A-2] 전력판매 단가 10% 상승에 대한 충격반응 ························· 71

[그림 A-3] 유가 1-표준편차 상승에 대한 충격반응 ······························ 72

[그림 A-4] 유가 2-표준편차 상승에 대한 충격반응 ······························ 73

[그림 A-5.1] 전력판매단가 5% 상승에 대한 제조업별 GDP 충격반응 ···· 74

[그림 A-5.2] 전력판매단가 5% 상승에 대한 제조업별 GDP 충격반응 ···· 75

[그림 A-6.1] 전력판매단가 10% 상승에 대한 제조업별 GDP 충격반응 ·· 76

[그림 A-6.2] 전력판매단가 10% 상승에 대한 제조업별 GDP 충격반응 ·· 77

[그림 A-7.1] 원유도입가 1표준편차(약 10%) 상승에 대한 제조업별

GDP 충격반응 ···································································· 78

[그림 A-7.2] 원유도입가 1표준편차(약 10%) 상승에 대한 제조업별

GDP 충격반응 ···································································· 79

vi

[그림 A-8.1] 원유도입가 2표준편차(약 20%) 상승에 대한 제조업별

GDP 충격반응 ···································································· 80

[그림 A-8.2] 원유도입가 2표준편차(약 20%) 상승에 대한 제조업별

GDP 충격반응 ···································································· 81

[그림 A-9.1] 전력판매단가 5% 상승에 대한 제조업별 생산지수 충격반응 ······ 82

[그림 A-9.2] 전력판매단가 5% 상승에 대한 제조업별 생산지수 충격반응 ······ 83

[그림 A-9.3] 전력판매단가 5% 상승에 대한 제조업별 생산지수 충격반응 ······ 84

[그림 A-9.4] 전력판매단가 5% 상승에 대한 제조업별 생산지수 충격반응 ······ 85

[그림 A-9.5] 전력판매단가 5% 상승에 대한 제조업별 생산지수 충격반응 ······ 86

[그림 A-10.1] 전력판매단가 10% 상승에 대한 제조업별 생산지수 충격반응 ··· 87

[그림 A-10.2] 전력판매단가 10% 상승에 대한 제조업별 생산지수 충격반응 ··· 88

[그림 A-10.3] 전력판매단가 10% 상승에 대한 제조업별 생산지수 충격반응 ··· 89

[그림 A-10.4] 전력판매단가 10% 상승에 대한 제조업별 생산지수 충격반응 ··· 90

[그림 A-10.5] 전력판매단가 10% 상승에 대한 제조업별 생산지수 충격반응 ··· 91

제1장 서 론 1

제1장 서 론

1차 석유파동이 일어나면서 세계 경제는 물가상승, 경기후퇴라는

사상 초유의 사태를 경험하게 되었다. 1차 석유파동 이후 유가 변화는

공급 측면에서의 경제충격으로 작용하여 물가와 경기후퇴에 영향을

주어왔으며, 많은 문헌들이 유가가 경기후퇴에 큰 영향을 미쳤다는 사

실을 실증적으로 증명하였다. 유가가 경제에 미치는 영향을 분석하는

문헌들은 초기에 거시계량학적 방법론을 이용하여 유가와 거시변수들

간의 선형적 특징들을 분석하는 데 초점을 맞추었다.

유가가 경제에 미친다는 실증적 분석들은 2000년대 들어오면서 많

은 비판을 받기 시작하였다. 유가가 거시경제에 미치는 영향들이 미미

하다는 연구결과들이 도출되기 시작하였다.1) 하지만 비선형적 방법론

이 발달하면서 유가의 순증가를 이용하면 유가가 실질 GDP 감소를

예측할 수 있다는 주장이 제기되었다.2) 유가의 순증가 이용은 유가

하락이 경제에 영향을 미치지 않는다는 주장을 전제한다. 유가 상승이

거시경제에 영향을 미치지만 유가 하락은 거시경제에 미치는 영향은

미미하다는 주장이 제기되면서 많은 학자들이 유가의 경제변수에 대

한 비대칭성 연구에 관심을 가지게 되었다.

많은 문헌들이 유가충격에 대한 경제의 실질변수들이 비대칭적 반

1) Blanchard and Gali(2007)는 최근의 유가하락이 네 가지 이유로 인해서 경제에 미치는 영향이 미미해졌다고 주장한다. 첫째, 행운적 요소, 둘째, 생산에서 차지하는 석유의 비중 축소, 셋째, 유연해진 노동시장, 넷째, 통화정책의 개선이다.

2) Hamilton(1996, 2003, 2009) 참조.

2

응을 갖는다는 사실을 실증적으로 분석하였다.3) 즉, 기대하지 않은 유

가상승 충격은 경기의 큰 하락을 유발할 수 있지만, 기대하지 않은 유

가하락 충격은 경기의 큰 상승을 유발하지 않는다는 것이다. 만약에

유가충격이 경제활동 변화에 비대칭적으로 영향을 준다면, 유가변동

에 따른 경제안정화 정책은 유가변동의 규모와 변동방향에 따라 차별

적으로 적용해야 한다는 필요성이 제기된다.

하지만 유가충격에 대한 경제변수들의 비대칭적 반응이 일어난다

하더라도 정책적 함의를 갖기 위해서는 그러한 비대칭적 반응이 얼마

나 지속적인가에 대한 물음에 대답을 하여야 한다. 비대칭적 반응이

일시적으로 생기고 사라진다면 비대칭성을 고려한 정책은 시간이 지

날수록 적합하지 않는 정책이 될 수 있다.4) Kilian and Vigfusson

(2011a)은 충격함수 기반 대칭성 귀무가설을 통해서 비대칭성이 얼마

나 지속될 수 있는지를 검정하였다.

국내 문헌들도 유가 충격의 비대칭성 연구를 진행하였다.5) 하지만

기존의 국내 연구보고서들과 논문들은 몇 가지 단점을 가지고 있다.

첫 번째, 기존의 문헌들은 에너지 소비에 대한 분석 없이 단순하게

에너지가격과 경제변수들 간의 관계를 계량적 모형에만 국한하여 분

석하였다는 것이다. 현재 우리나라의 에너지 소비는 산업부문이 견인

하는 모습을 보이고 있다. 또한 에너지다소비 산업 중심으로 에너지

소비량이 증가하고 있다. 최종에너지 소비 중 산업부문에서 사용된 에

3) 본 보고서 2장 참조.4) 화폐정책을 수행할 시, 우리는 동태적 비일관성(time inconsistency)를 고려하여야

한다는 사실을 알고 있다. 어떠한 정책을 시행할 때, 그 당시의 최적 정책은 시간이 지난 후에 최적 정책이 아닐 수 있다. 그러므로 정책을 수행할 때에는 시간에 따른 파급 경로를 파악해야 한다.

5) 본 보고서 2장 참조.

제1장 서 론 3

너지 소비가 차치하는 비중은 2000년 56.0%에서 2013년 62.2%로 잠

정 집계되었다.6) 2000년부터 2013년 사이 최종에너지 소비의 연평균

증가율은 2.7%이었는데, 산업부문 에너지 소비의 연평균 증가율은

3.5%를 기록하였다.7) 우리나라 산업부문에서 사용되는 에너지 소비의

특징은 석유와 석탄은 원료용으로 대부분 사용되고 있으며, 전력과 도

시가스가 동력용과 보일러용으로 사용되는 석유를 빠른 속도록 대체

해가고 있다는 것이다. 특정 산업에서 에너지소비 집중이 이루어진다

는 것도 산업부문 에너지 소비의 한 특징이다. 석유는 석유화학 산업

에서 원료용 납사로 대부분 사용된다. 석탄은 철강 산업과 시멘트 산

업에서 원료용 유연탄으로 대부분 사용된다. 또한 전력은 석유화학,

조립금속, 1차 금속 산업에서 주로 사용되고 있다.

최근 유가충격이 경제에 미치는 영향에 대한 논쟁이 일어나고 있다.

1990년 이후로 유가충격이 경제에 큰 영향을 미치지 않은 이유를 분

석한 많은 논문들이 나오고 있는 실정이다. 우리나라에서 석유가 실물

경제에서 사용되는 부문은 수송용 연료와 원료용 납사가 대부분을 차

지한다. 고유가로 인하여 발전용과 동력용 연료로 사용되는 석유는 전

력과 도시가스로 대체되어 가는 중이다. 그러므로 유가충격은 석유화

학 산업과 수송부문에 직접적인 영향을 미치고 나머지 부문에는 간접

적 영향을 주게 된다. 그러므로 유가충격은 거시경제에 미치는 영향이

제한적일 수 있다.

산업부문의 에너지믹스는 1980년에는 석탄(32.9%), 석유(54.5%),

전력(12.5%)로 석탄과 석탄에 집중되어 있었지만, 2013년에는 석탄

(23.5%), 석유(48.9%), 도시가스(8.8%), 전력(18.3)로 다양화되었다.8)

6) 에너지경제연구원(2014. 3), p.52.7) 에너지경제연구원(2014. 5), p.29.

4

그러므로 유가충격이 경제에 미치는 영향은 산업에 미치는 영향보다

줄어들 수 있으며, 예전에는 큰 영향을 미치지 못했던 전력 가격의 경

제에 미치는 영향은 증가할 수 있다. 전력은 각 산업의 동력용으로 석

유를 많이 대체해 오고 있다. 그리고 값싼 전력 가격 정책으로 자원배

분에 왜곡이 발생하고 있다는 견해들이 제기되면서 전력가격의 인상

이 경제에 미치는 영향에 관한 많은 연구들이 이루어져 왔다.

이러한 에너지 사용의 산업 구조적 측면 때문에 에너지가격에 따른

경제변수들 간의 관계는 거시적 측면보다 산업적 측면에서 더 큰 관

계를 가질 수 있을 것이다. 또한, 석유가 사용되는 용도는 대부분 수

송용과 석유화학 산업의 원료용으로 사용되고 있다. 산업부문에서 연

료용으로 사용되는 석유는 가스와 전기로 빠르게 대체되어 왔다. 산업

부문의 동력원으로 전력이 중요한 위치를 차지하고 있으므로 유가의

변동보다는 전기가격의 변동이 산업부문 경제활동에 더 큰 영향을 미

칠 것으로 기대할 수 있다.

기존의 많은 보고서와 논문들은 비대칭성 연구를 거시적 측면과 유

가에만 초점을 맞추고 있다. 본 보고서에서는 기존의 논문과 보고서가

갖는 이러한 문제점을 해결하고자 에너지 가격에 대한 경제변수들의

비대칭성을 거시적 측면과 산업적 측면을 비교 분석하였다. 그리고 에

너지 가격을 유가와 전기가격으로 확대하였다.9)

기존의 국내 문헌들이 갖는 두 번째 문제점은 비대칭성이 얼마나

지속적으로 일어나는가에 대한 분석을 하지 않았다는 것이다. 에너지

8) 본 보고서 <표 3-2> 참조.9) 우리나라 가스가격은 유가연동제로 인해 유가에 많은 영향을 받는다. 그리고 석

탄은 발전용과 철강 산업의 연료용으로 많이 사용되고 있기 때문에 가격 변화충격이 경제에 미치는 영향이 제한적일 수 있다. 그렇기 때문에 본 보고서에서는 에너지가격을 유가와 전기가격으로 제한하였다.

제1장 서 론 5

가격에 대한 경제변수들의 비대칭성을 주장하는 이면에는 에너지가격

하락에 대한 적극적 경제 확대 정책이 필요할 수도 있음을 시사한다.

하지만 에너지가격 하락에 대한 적극적 경제 확대 정책이 적절성을

획득하기 위해서는 에너지가격 충격에 대한 경제변수들의 비대칭성이

얼마나 지속적인가를 분석하여야 한다. 만약 에너지가격 충격에 대한

경제변수들의 비대칭성이 지속적이지 않다면 에너지가격 하락에 대응

한 적극적 경제 확대 정책의 시행은 경제안정화에 도움을 주지 못할

수 있을 것이다. 본 보고서에서는 에너지가격 충격에 대한 경제변수

비대칭성의 지속성을 분석하기 위해서 충격반응함수 기반의 대칭성

가설검정을 시행하였다.

본 보고서는 에너지가격 변동에 대한 반응을 거시경제에 대한 분석

에서 산업별 분석으로 확장하여 산업별 충격반응의 비대칭적 특징을

분석한다. 또한 기존의 선형모형 분석을 탈피하여, 비선형모형과 비선

형 충격반응 함수를 도출하여 에너지가격 충격에 대한 경제변수들의

비대칭적 반응이 얼마나 지속적인가를 분석한다.

제2장 에너지 가격 변화의 경제적 효과 7

제2장 에너지 가격 변화의 경제적 효과

1. 에너지 가격 충격의 경제적 효과

유가충격이 거시경제에 미치는 영향을 분석하는 논문들은 찾기 쉽

다. 대표적으로 Hamilton과 Kilian은 유가충격이 거시경제에 미치는

영향을 분석하는 다수의 논문을 발표하였다.

기간 사건세계 석유 공급

감소미국 실질 GDP

감소

Nov. 1956 Suez Crisis 10.1% -2.5%Nov. 1973 Arab-Israel War 7.8% -3.2%Nov. 1978 Iranian Revolution 8.9% -0.6%Oct. 1980 Iran-Iraq War 7.2% -0.5%Aug. 1990 Persian Gulf War 8.8% -0.1%

<표 2-1> 주요 사건에 따른 석유 공급 감소

출처: Hamilton(2003, p.390) 재인용: Hamilton(2005, p.11)

Hamilton(1983)은 미국 경제와 연결되지 않은 중동의 지리적 위험

으로부터 유발된 유가 상승이 1972년 이전 미국 경기후퇴를 일으키는

요인이 될 수 있다고 주장하였다. Hamilton(1996)은 유가 상승과 경기

후퇴(recession) 간에 역사적으로 상관관계가 있다고 하였으며,

Hamilton(2005)은 세계 이차대전 이후 10번의 경기후퇴(recession) 중

9번은 유가의 급상승이 선행되어 왔다고 하였다. 중동의 지리적 위험

8

으로 발생한 석유 공급 감소는 유가의 급상승을 유도하고 이는 경기

후퇴를 일으킬 수도 있다.

앞의 표에서 볼 수 있듯이 공급혼란에 의한 유가의 상승은 경기후

퇴의 원인이 될 수 있다는 점에서 다른 상품의 가격 상승과 달리 특별

한 의미를 가질 수 있다. 하지만 미국의 GDP에서 석유소비는 아주 작

은 부분을 차지한다.10) 이러한 석유가격 상승이 어떻게 경기후퇴를

유발할 수 있는가? Sill(2007, p.23~24)은 유가상승이 생산비 상승, 불

확실성 증가, 자원 재배분을 통하여 공급과 수요에 모두 영향을 미친

다고 하였다. 첫 번째, 유가 상승은 수송비, 난방비, 원료비를 증가시

켜 소비자와 기업에게 세금의 증가처럼 행동할 수 있다. 이는 가처분

소득을 줄여 소비를 위축시킬 수 있다. 두 번째, 석유와 자본은 보완

적 관계를 가지고 있으며, 유가 상승은 기계사용을 줄여 생산에 영향

을 미친다. 이는 에너지집약적 산업과 비집약적 산업 간 노동과 자본

의 재분배 효과를 유발한다.11) 세 번째, 유가 상승으로 인한 불확실성

의 증가는 기업의 투자와 소비자의 소비를 지연시킬 수 있다. 또한 유

가 상승의 지속성 여부는 소비자와 투자자의 결정에 큰 영향을 미칠

수 있다.

Sill(2007)는 공급 혼란에 의한 유가의 급상승이 실질 생산에 부정

적 영향을 미칠 수 있다고 하였다. 하지만 1999년 이후로 세계적 유가

의 상승은 중국과 인도를 비롯한 개발도상국들의 강한 수요에 의해서

발생하였으며, 이러한 강한 성장에 바탕을 둔 수요에 의한 가격 상승

10) 미국 GDP에서 석유 소비가 차지하는 비중은 1970년대 초반 4.5%에서 2004년 약 2%대로 하락하였다(Sill; 2007, p.23).

11) Davis and Haltiwanger(2001)은 유가 상승이 자본집약적, 에너지집약적 산업에서의 노동을 더 많이 줄인다는 것을 보여주었다.

제2장 에너지 가격 변화의 경제적 효과 9

은 경기후퇴를 유도하지 않는다고 하였다.

Kilian(2008, p.873~874)은 중동의 정치적 위험으로부터 발생한 외

생적 석유공급 충격은 역사적으로 관찰된 유가의 변동을 충분히 설명

하지 못하며, 외생적 충격에 의한 순유가 증가 반응이 유가와 생산 간

의 인과(causal)관계를 설명하지 못한다고 주장한다. 그러므로 에너지

가격의 경제적 효과를 설명하기 위해서는 에너지 가격의 내생성을 이

해하는 것이 중요하다고 주장한다.12) 또한 최근의 유가 증가는 석유

수요의 증가와 공급 생산 능력의 한계에 의해 발생하였다고 주장한다.

Kilian(2009)은 구조적 VAR 모형을 이용하여 실질 유가를 석유 공

급 충격, 재화에 대한 수요 충격, 석유에 대한 예비적(precautionary)

수요 충격으로 구조적 분해를 시도하였다. 이는 유가를 실질적으로 내

생화하지 못한다면 유가 상승의 효과를 정확히 예측할 수 없음을 의

미한다. 이들 충격의 경제적 효과는 매우 다양하다. 재화들의 총

(aggregate)수요 충격은 실질 유가를 지속적이고 상당한 증가를 유발

하고, 공급 충격은 실질 유가에 일시적이고 작은 증가를 유발한다. 예

비적 수요 충격은 즉각적이고 지속적인 큰 증가를 유발하는 것으로

나타났다. 최근의 유가 충격은 총수요와 예비적 수요 충격이 합해져서

일어난다. 그리고 총수요 충격에 의한 유가 변화가 예비적 수요 충격

에 의한 유가 변화보다 크고 다양한 효과를 갖는다. 그러므로 최근의

유가 변화는 공급 충격 또는 예비적 수요에 의한 유가 변화라기보다

는 총수요 증가에 의한 유가 변화이며, 이러한 유가 변화는 경기후퇴

를 일으키지 못하였다.

12) 내생성(endogeneity)이란 에너지 가격은 세계 거시경제에 영향을 미칠 뿐만 아니라 세계 거시경제 상황에 의해서도 영향을 받는 것을 의미한다(Kilian; 2008, p.872.).

10

최근의 유가의 상승은 석유의 공급 혼란 또는 예측하지 못한 석유

에 대한 예비적 수요의 증가보다는 세계 경제 확장에 의한 강한 석유

수요에서 비롯되었으며, 이는 경기후퇴를 일으키지 못한다는 점을 지

적하였다.

유가 상승이 경기 후퇴를 유도하였다는 많은 실증적 분석들이 나왔

지만, 유가 하락이 경기 호황을 유도한다는 것을 실증적으로 분석한

논문은 많지 않다. 오히려 유가 하락이 경기 호황을 유도하지 않는다

는 많은 문헌들이 존재한다. 나아가 유가 상승은 경기 후퇴를 유도할

수 있지만, 유가 하락은 경기 호황을 유도하지 않는다는, 유가 충격에

반응하는 경제변수의 비대칭적 효과에 대한 많은 논의가 전개되어 왔

다.13)

유가 상승과 하락에 대해서 생산비 변화는 생산에 대해서 대칭적

효과를 가질 수 있다. 또한, 소비자에게 유가의 변화는 구매력을 변화

시킨다. 구매력 변화 역시 유가의 상승과 하락에 대칭적으로 반응한

다. 즉, 유가 변화에 대한 생산자와 소비자 반응의 직접적 효과는 대

칭적으로 반응하게 된다. 하지만 유가 변화에 대한 상대 가격의 변화,

투자 결정에 대한 불확실성, 유가 충격에 대한 중앙은행의 반응은 유

가 충격의 비대칭성을 일으키는 간접적 요인으로 작용할 수 있다.14)

13) Hamilton(2005, p.8)은 Loungani(1986)과 Davis(1987a, b)가 유가와 생산과의 비선형성의 증거를 제공하였다고 하였다.

14) Kilian and Vigfusson(2011b, p.2~6)은 실질유가의 기대하지 않은 변화의 세 가지 간접적 효과를 설명하였다. 첫째, 유가 충격은 산업 부문 간 도는 부문 내 노동과 자본의 자원배분을 일으키는 상대적 가격 충격이다. 자원의 재배분 효과는 일시적인 실업과 생산 감소를 유발할 수 있다. 그러므로 재배분 효과는 유가 상승과 하락에 대하여 경제변수들이 비대칭적으로 반응하게 하는 결과를 유도한다. 둘째, 유가 충격은 기업의 투자결정과 소비자의 소비결정을 지연시킨다. 이러한 불확실성의 증가는 유가의 기대되는 변동성과 관련이 있기 때문에, 유가 상승과 하락에 관계없이 경제변수들에 부정적 효과를 제공한다. 셋째, 중앙은행

제2장 에너지 가격 변화의 경제적 효과 11

Hamilton(2003)은 유가충격에 대해서 GDP 충격을 분석하기 위해서

는 비선형 모형을 사용해야 하며, GDP의 변화를 예측하는 데 유가의

증가가 유가의 감소보다 더 중요한 역할을 할 수 있다고 하였다.

Hamilton(2003)은 최근 유가가 과거 일정 기간 동안의 유가보다 크다

면 유가충격에 반응하도록 하는 검열된(censored) VAR 모형을 이용

하였다.15) 검열된 VAR 모형에서 소비자들은 유가의 순 하락에 대해

서 반응하지 않게 된다.

하지만 Kilian and Vigfusson(2011a)은 유가충격의 비대칭성을 분석

하기 위해서 기존에 사용된 모델들이 불일치 추정량을 생산해 낸다고

지적한다. 기존 검열된 VAR 모형의 단점을 보완하기 위해서 단일방

정식 모델에 기초한 기울기 검정법을 제안하였다. 1973년 2분기부터

2007년 4분기 동안 실질유가충격에 대한 실질 GDP의 비대칭성 테스

트 결과는 비대칭성에 대한 뚜렷한 증거가 없다는 것을 보여준다.

Herrera, Lagalo, and Wada(2011)은 기울기 검정법과 충격반응함수

에 근거한 검정법을 이용하여 미국 실질 GDP에 대한 실질유가의 충

격은 비대칭성을 갖지 않는다는 것을 보였다. 하지만 산업별 생산지수

에 대한 실질유가의 충격은 에너지 집약적 산업에서 비대칭성을 가짐

을 보였다.

1980년대 중반 이후 유가 변동성의 증가가 GDP와 인플레이션에

큰 영향을 미치지 못하였다. 유가의 GDP, 인플레이션과의 관계가 성

립하지 않았다. 증가하는 외생적 충격에도 불구하고 미국 거시경제 변

의 유가충격 반응이 경기후퇴를 일으킬 수 있다. 중앙은행이 유가 상승과 하락에 대해 비대칭적으로 반응하기 때문에 경제변수가 비대칭적으로 반응한다는 것이다.

15) Kilian(2008, p.873)은 거시경제변수들에 대해서 외생적 유가 상승요인을 제거하기 위해서 유가에 통계적 변환을 가한다고 주장한다.

12

수들이 안정적 증가를 경험하였는데, 이를 ‘Great Moderation’이라고

명명한다.16) Great Moderation에는 두 가지 중요한 설명이 존재한

다.17)

Nakov and Pescatori(2010)은 Bayesian 접근법을 이용하여 석유 충

격과 생산의 석유 탄력성의 변화에 의해 설명될 수 있는 Great

Moderation의 원천을 설명하고자 하였다. Nakov and Pescatori(2010)

은 Great Moderation을 설명하기 위해 생산의 석유 탄력성, 석유 충

격, 통화정책 규칙, 통화정책 충격, 총요소 생산성 충격, 기타 요소18)

등 여섯 가지 요소들을 제시하였다. 그들에 따르면, 석유 비중과 통화

정책 규칙이 인플레이션 변동성 하락에 가장 중요한 역할을 하였다.

총요소 생산성 충격이 GDP 변동성 하락에 가장 중요한 역할을 하였

다. 실질 유가 변동성에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 석유 충격이었

다. 생산의 석유 탄력성이 작아진 덕분에 인플레이션-생산갭 간 상충

관계는 더 부드러워졌으며, 이는 통화정책의 효과를 증가시키었다.

Nakov and Pescatori(2010)은 미국 거시경제 변수의 변동성 감소에서

석유관련 충격들의 역할이 많이 줄어들었다는 사실을 발견하였다.

Dhawan, Jeske, and Silos(2010)은 1980년대 이후 거시경제 변수들

의 변동성 감소를 이끈 총요소 생산성 변동성의 감소와 에너지 가격

변동성의 관계를 조사하였다. Dhawan, Jeske, and Silos(2010)은 최근

16) Kim and Nelson(1999)를 참조.17) Nakov and Pescatori(2010, p.133)은 두 가지 유명한 논거를 제시한다. 첫째, 총

요소 생산성과 비석유 실질 충격이 경제에 영향을 줄 만큼 크지 않았다는 ‘good luck’ 설명이다(Ahmed et al.; 2004, Stock and Watson; 2002). 둘째, Taylor 원리를 만족하는 통화정책의 효과에 대한 설명이다(Clarida et al.; 2000, Boivin and Giannoni; 2006)

18) 기타 요소는 가격 조정 빈도의 변화, Frisch 노동 공급 탄력성의 변화, 모든 요소들의 상호 작용으로 생기는 잔차를 포함한다(Nakov and Pescatori(2010, p.145).

제2장 에너지 가격 변화의 경제적 효과 13

의 경제위기는 유가의 급상승에 의한 것이 아니라 신용시장의 심각한

동요에 의한 것이라는 사실에 주목하였다. 그들은 Bayesian 접근법과

DSGE 모형을 사용하여 1982년 이후 에너지 가격 충격으로부터 총요

소 생산성 변동성 감소로의 이전효과는 사라졌다고 주장하였다.

2. 국내 선행 연구

우리나라 에너지가격 충격에 대한 경제적 효과를 분석한 논문들은

다음과 같다.

김영덕(2003)은 구조적 VAR 모형을 이용하여 유가충격이 산업 활

동에 미치는 영향을 분석하였다. 산업부문을 분석하기 위해서 산업생

산과 가격 모형, 출하와 재고/출하비율 모형, 수입 및 수출가격 모형

등 세 가지 모형을 구축하였다. 자료는(1980년 1월 ~ 2003년 6월) 거

시경제부문에서 순유가, 산업생산지수, 물가, 통화량, 이자율, 환율을

사용하였으며, 산업부문에서는 산업별 생산과 생산자 가격, 산업재고,

산업 출하, 상대수입가격, 상대수출가격을 사용하였다. 김영덕(2003)

은 유가 상승이 생산비를 상승시켜 생산 감소를 유도하는 공급충격과

수요위축을 가져오는 수요충격을 동시에 발생시킬 수 있다고 하였다.

특히 에너지다소비 산업에서 유가충격이 공급충격을 통해서 확산된다

고 하였다.

차경수(2009)는 DSGE(Dynamic Stochastic General Equilibrium) 모

형 속에서 에너지 소비구조의 변화를 고려하여 유가충격이 우리나라

실물경기변동에 미치는 효과를 분석하였다. 차경수(2009)는 유가 상승

이 민간소비, 에너지 소비, 산출량 등 실질변수의 감소를 상당기간 유

발하지만, 에너지 소비절약 정책은 실질변수의 증가를 유도하는 동시

14

에 에너지 소비절감 효과가 있음을 밝혔다.

김권식(2011)은 국면전환모형을 이용하여 국제유가 상승과 우리나

라 불황기 간의 관계를 분석하였다. 장기간 지속된 유가 안정기 이후

찾아오는, 기대하지 않은 유가 상승은 국내 경기불황을 유도할 수 있

으며, 호황기보다 불황기에 경제에 더 큰 영향을 줄 수 있음을 보였

다. 자료(1980년 1월 ~ 2010년 7월)는 유가와 경기동행지수를 사용하

였다.

김웅·김수현(2012)은 구조적 VAR 모형을 이용하여 유가충격을 공

급요인, 지정학적 요인, 수요요인으로 구분하고 각 요인별 파급효과를

분석하였다. 공급요인과 지정학적 요인에 의한 유가 상승은 경기하락

과 물가상승을 유도하지만, 수요요인에 의한 유가 상승은 경기상승과

물가상승을 유도하였다. 자료는(1980년 1분기 ~ 2011년 3분기) 세계

GDP, 원유공급, 국제 유가, 국내 CPI, 국내 GDP의 분기별 자료를 사

용하였다.

배성종·박상우(2012)는 국제원유시장, 국내거시경제, 국내산업 등 3

개의 블록으로 구성된 구조적 VAR모형을 이용하여 유가 충격을 공급

충격, 수요 충격, 유가 고유 충격 요인으로 나누어 각 요인이 산업별

생산에 미치는 효과를 분석하였다. 공급 감소 충격은 유가 상승이 지

속적이지 않아 국내생산에 영향을 미치지 못하며, 수요 충격은 수요

증가 효과에 의해 국내생산에 양의 영향을 미치고, 유가 고유 충격은

국내생산을 감소시키는 것으로 분석되었다. 유가 충격이 산업부문에

미치는 영향은 생산비용 상승으로 인한 생산 감소의 직접적 영향보다

는 유류비 지출 증가로 인한 소비 감소의 간접적 영향이 큰 것으로 분

석되었다. 자료(1975년 1월 ~ 2011년 12월)는 세계 원유생산량, 글로

제2장 에너지 가격 변화의 경제적 효과 15

벌 경기지표, 글로벌 유동성 지표, 국제유가, 광공업생산지수, 산업별

생산지수, 산업별 생산자물가지수의 월별 자료를 사용하였다.

최봉석·이유수·정용훈(2013)은 최종수요, 대외거래, 물가, 통화·금융,

노동, 재정 6개 부문의 연계성을 포함하는 거시계량경제모형(연립방정

식모형)을 구축하여 전력요금이 거시경제변수에 미치는 영향을 분석

하였다. 최봉석·이유수·정용훈(2013)은 전력요금 상승이 공급경로를

통해서 설비가동률을 감소시켜 단기적으로 설비투자의 감소를 가져올

수 있지만, 장기적으로 실질GDP의 큰 하락을 유도하지 않는다고 주

장한다. 자료의 추정기간은 2000년 1분기에서 2012년 4분기까지이다.

김권식(2005)는 선형과 비선형 모형을 이용하여 가격기준, 수량기준

의 유가충격이 GDP와 인플레이션에 미치는 효과와 비대칭적 반응 귀

무가설을 검정하였다. 자료(1970년 1분기 ~ 2004년 3분기)는 실질

GDP, 소비자 물가지수, 국제유가를 사용하였다. 김권식(2005)는 가격

기준 실질유가 충격에 대해 거시경제변수들이 비대칭적 반응을 보이

지만, 수량기준 실질유가 충격은 대칭적 반응을 갖는다고 주장한다.

차경수(2008)은 환율 증가율, 경제 성장률, 물가상승률의 분기별

(1971년 1분기 ~ 2007년 4분기) 자료로 구성된 VAR 기본모형과 비

대칭 유가변동지수를 추가한 대안 모형을 설정하였다. 유가충격의 비

대칭 효과를 분석하기 위하여 기본모형과 대안 모형의 사후적 오즈

(posterior odds)를 통한 Bayesian 추론을 실시하였다. 유가충격이 경

제 성장률에는 대칭 효과를 갖지만 물가에는 비대칭 효과를 갖는다고

하였다.

김기호·윤성훈(2008)은 국소투영기법(local projection)을 사용하여

유가충격에 대해서 소비자 물가가 비대칭적, 비선형적 반응을 갖는다

16

는 것을 보였다. 자료는 유가, 환율, 수입물가지수, GDP갭, 회사채수

익률, 소비자 물가지수 자료를 사용하여, 외환위기 이전(1987년 1월 ~

1997년 9월)과 2000년 이후(2000년 1월~2007년 12월)로 나누어 유가

반응의 비대칭성을 분석하였다.

김동헌·황영식(2012)은 비선형적 추론에 근거한 포괄적 검정법, 기

울기 검정법(slope-based test), 충격반응함수(impulse response function)

에 근거한 검정법을 이용하여 유가충격과 산업생산 간 비대칭효과를

분석하였다.19)20) 실증분석에 사용된 자료는 오일가격, 전체산업·산업

별 생산지수, 실업률의 월별(1982년 7월 ~ 2011년 4월) 자료이다. 김

동헌·황영식(2012)은 에너지다소비 산업에서 유가충격에 대한 비대칭

효과가 존재한다는 사실을 보였다.

이영임·이진(2012)은 국제유가 변화에 국내유가가 비대칭적으로 반

응하였는지를 HTZ(Hong, Tu, Zhou; 2007) 검정방식을 사용하여 분

석하였다. 휘발유 가격, 경유 가격, 국제 유가 자료(2008년 1월 1주 ~

2011년 12월 4주)를 사용하여 국제유가 변화에 대해서 국내유가가 비

대칭적으로 반응하지 않는다는 결론을 얻었다.

19) 본 보고서에서는 김동헌·황영식(2012)에서 사용된 방법론 중 하나인 기울기 검정법을 사용하였다.

20) Kilian and Vigfusson(2011b, p.14)는 “자료를 이용해서, 기울기 검정법을 이용해서 대칭적 기울기의 귀무가설이 기각되지 않을 때, 충격반응함수에 기반한 검정법은 대칭적 반응함수의 귀무가설을 기각할지도 모른다”라고 주장함.

제3장 산업별 에너지 소비 구조 17

제3장 산업별 에너지 소비 구조21)

1. 제조업 에너지 소비 구조

분석기간(1981~2013년) 전체 제조업의 에너지 소비는 1981년 16.0

백만 toe에서 2013년 113.9백만 toe로, 연평균 소비 증가율 6.3%를 잠

정 기록하였다.22) 에너지원별 연평균 증가율은 석유 6.0%, 석탄

5.2%, 전력 7.6%, 도시가스 26.1%를 기록하였다.23)

1981년 전체 제조업에서 에너지원별 비중은 석유 54.5%, 석탄

32.9%, 전력 12.5%이었으나, 2013년 에너지원별 비중은 석유 48.9%,

석탄 23.5%, 전력 18.5%, 도시가스 8.8%로 바뀌었다. 석유와 석탄의

비중은 감소하였으나 전력과 도시가스의 비중은 크게 증가하였다. 현

재 제조업에서 석유와 석탄은 주로 원료용으로 사용되고 있으며, 이는

다른 에너지원으로 대체가 쉽지 않은 특징을 갖는다. 그러므로 제조업

에서 에너지믹스의 변화는 동력과 보일러를 위한 연료용으로 사용되

던 석유가 전력과 도시가스로 대체되어간 현상을 보여준다. 석탄은 주

로 철강 산업에서 제철용 유연탄이 원료로 사용되고, 석유는 석유화학

21) 본 3장에서 언급되는 에너지 소비관련 수치는 에너지통계연보(1981~2013년)와 국가에너지통계종합정보시스템(KESIS, 2014. 5. 1)의 에너지수급밸런스 자료에서 얻어진 수치임을 밝혀둔다. 2013년 에너지수급밸런스는 잠정 집계된 내부 자료를 이용하였다.

22) 본 보고서를 위한 여러 회의를 통하여, 회의 참가자들은 산업을 제조업으로 국한시켜서 분석을 시도하는 것이 좋다는 의견을 주었다. 본 저자는 산업부문에서 제조업이 차지하는 에너지 소비 비중이 절대적이기 때문에 제조업만 분석하는 것이 더 좋은 결과를 도출할 수 있다는 의견을 받아들였다.

23) 도시가스 소비증가율은 1985년~2013년을 기준으로 하였다.

18

산업에서 납사가 원료로 사용되고 있다.

우리나라의 주력산업은 석유화학, 철강, 조립금속 산업인데 이들은

모두 에너지다소비 산업이다. 석유화학, 철강(1차 금속), 조립금속 산

업의 에너지 소비가 제조업 에너지 소비에서 차지하는 비중은 1981년

63.8%에서 2013년 87.2%로 크게 증가하였다. 그러므로 석유화학, 철

강, 조립금속에서 에너지 소비 증가는 곧바로 제조업의 에너지 소비

증가로 이어질 수 있다. 2013년 기준 석유화학, 1차 금속, 조립금속에

서 사용되는 전력은 제조업에서 사용되는 전력소비의 80%를 차지하

였다.24)

[그림 3-1] 제조업 에너지 소비 동향

자료: 에너지통계연보(1983~2013년)와 KESIS의 에너지수급밸런스

주: 1990년~1995년 석탄 통계 자료의 부재로 총 에너지 수요가 감소한 것처럼 보임.

24) 2013년 부문별 에너지 소비에서 수송과 가정·상업·공공 부문의 에너지 소비는 전년대비 보합세를 보였지만, 산업부문의 에너지 소비는 전년대비 2.0% 증가하였다. 즉, 산업부문이 2013년 최종에너지 소비 증가(1.2%)를 견인하였으며, 산업부문의 에너지 소비 증가에서 전력이 큰 역할을 차지하였다(에너지경제연구원, KEEI 에너지수요전망, 2014. 3, p.46~47).

제3장 산업별 에너지 소비 구조 19

　 음식, 담배

섬유, 의복

목재, 나무

펄프, 인쇄

석유화학

비금속1차금속

비철금속

조립금속

1981 4.9 10.1 0.5 3.2 28.2 15.4 32.0 0.0 3.61982 4.5 9.5 0.4 3.1 27.7 16.3 32.6 0.0 3.81983 4.6 9.2 0.3 3.2 28.8 16.7 31.0 0.0 4.41984 4.9 9.2 0.3 3.4 28.2 14.9 32.3 0.0 4.71985 5.0 9.0 0.3 3.6 28.1 14.7 31.8 0.0 5.01986 4.9 9.0 0.3 3.6 29.1 14.6 29.9 0.0 5.41987 4.7 9.1 0.3 3.7 27.5 14.2 30.7 0.5 6.11988 4.5 9.1 0.3 3.7 27.3 13.7 30.9 0.5 6.31989 4.6 8.9 0.4 3.9 26.9 13.4 31.7 0.5 6.31990 6.3 11.2 0.6 5.4 45.3 7.9 8.4 0.9 8.81991 5.4 9.3 0.5 4.9 49.6 7.5 7.7 0.7 8.51992 4.7 7.3 0.4 4.6 56.2 6.8 7.2 0.4 7.51993 4.4 6.8 0.4 4.6 57.1 6.6 7.4 0.4 7.81994 4.4 6.4 0.5 4.7 57.4 6.5 7.6 0.5 7.91995 4.5 6.6 0.4 4.6 56.2 6.1 7.9 0.6 4.41996 3.1 4.5 0.3 3.5 40.6 11.0 24.3 0.7 6.51997 2.6 4.1 0.3 3.1 46.6 9.7 21.7 0.2 6.41998 2.3 4.5 0.2 2.8 49.5 7.5 21.7 0.2 6.21999 2.2 4.7 0.2 3.0 47.9 7.5 22.0 0.2 7.02000 2.2 4.7 0.2 2.7 47.9 7.6 22.1 0.2 6.92001 2.1 4.6 0.3 2.6 48.6 7.8 21.8 0.2 6.82002 2.1 4.4 0.3 2.6 49.2 7.7 21.6 0.2 7.02003 2.1 3.9 0.2 2.5 49.7 7.9 21.6 0.2 7.02004 2.0 3.6 0.3 2.5 50.5 7.1 21.6 0.2 7.22005 2.0 3.2 0.2 2.3 51.5 6.5 21.5 0.2 7.52006 1.9 2.7 0.2 2.1 52.4 6.6 21.0 0.2 7.72007 1.8 2.4 0.2 1.9 53.8 6.1 21.5 0.3 7.82008 1.7 2.2 0.2 1.8 52.8 6.0 22.6 0.3 8.32009 1.7 2.1 0.3 1.7 55.3 5.4 20.7 0.3 8.22010 1.7 2.1 0.2 1.5 52.0 5.1 24.3 0.3 8.62011 1.5 1.9 0.2 1.4 51.9 5.0 25.5 0.3 8.82012 1.6 1.7 0.2 1.2 52.2 4.5 24.9 0.3 9.02013 1.5 1.4 0.2 1.2 53.1 4.3 24.9 0.3 9.2

<표 3-1> 제조업별 에너지 사용 비중 변화 (단위: %)

자료: 에너지통계연보(1983~2013년)와 KESIS의 에너지수급밸런스

20

　 석탄 석유 도시가스 전력

1981 32.9% 54.5% 0.0% 12.5%1982 36.8% 50.0% 0.0% 13.2%1983 37.0% 49.2% 0.0% 13.8%1984 36.0% 49.7% 0.0% 14.2%1985 35.8% 49.3% 0.1% 14.8%1986 34.6% 49.9% 0.2% 15.4%1987 35.8% 48.3% 0.3% 15.6%1988 36.4% 47.6% 0.4% 15.6%1989 36.5% 47.6% 0.6% 15.3%1990 0.0% 77.5% 0.0% 22.5%1991 0.0% 78.4% 1.2% 20.4%1992 0.0% 81.0% 1.2% 17.9%1993 0.0% 80.6% 1.3% 18.0%1994 0.0% 80.2% 1.5% 18.2%1995 0.0% 78.4% 2.1% 19.5%1996 28.9% 54.8% 2.0% 14.3%1997 25.8% 58.4% 2.1% 13.6%1998 24.6% 59.7% 2.6% 13.0%1999 23.8% 58.8% 3.5% 13.9%2000 24.0% 57.0% 4.4% 14.6%2001 24.1% 56.2% 4.8% 14.9%2002 23.9% 55.9% 5.1% 15.2%2003 24.1% 55.2% 5.2% 15.5%2004 23.2% 55.4% 5.4% 16.0%2005 22.4% 55.5% 5.6% 16.5%2006 21.7% 55.7% 5.7% 16.9%2007 21.6% 56.0% 5.7% 16.7%2008 22.8% 53.8% 6.4% 17.0%2009 20.3% 55.8% 6.4% 17.5%2010 23.0% 51.4% 7.2% 17.9%2011 24.3% 49.5% 7.6% 17.9%2012 23.6% 49.2% 8.5% 18.1%2013 23.5% 48.9% 8.8% 18.3%

<표 3-2> 산업부문 에너지원별 비중 변화 (단위: %)

자료: 에너지통계연보(1983~2013년)와 KESIS의 에너지수급밸런스

제3장 산업별 에너지 소비 구조 21

2013년 기준 석유화학 산업에서 사용되는 석유는 전체 제조업에서

사용되는 석유 소비의 94.3%을 차지하며, 1차 금속에서 사용되는 석

탄은 제조업에서 사용되는 석탄 소비의 83.7%를, 조립금속에서 사용

되는 전력은 제조업에서 사용되는 전력 소비의 39.8%를 차지한다. 현

재 제조업에서의 에너지 소비는 특정 에너지원이 특정 산업에서 독점

적으로 사용되는 특징을 갖고 있다. 이는 석유와 석탄이 특정 산업에

서 제품의 원료로 사용되기 때문인 것으로 분석된다.

1981년 에너지다소비 산업은 섬유·의복(10.1%), 석유화학(28.2%),

비금속(15.4%), 1차 금속(32.0%) 산업이었다. 하지만 2013년 섬유·의

복(1.4%), 비금속(4.3%) 산업은 에너지 사용량이 크게 증가하지 않았

다. 이들 산업의 연평균 에너지 소비 증가율은 0.0%와 2.2%로 매우

낮은 수치를 기록하고 있다.

구분 2000 2009 2010 2011 2012 2013p연평균증가율

(%)’00~’13 ’08~’13

산업 83.9 106.1 116.9 126.9 128.3 130.93.5 4.2

(백만 TOE) (5.1) (-0.3) (10.2) (8.5) (1.1) (2.0)

수송 30.9 35.9 36.9 36.9 37.1 37.11.4 0.7

(백만 TOE) (8.1) (0.4) (2.8) (-0.2) (0.7) (0.0)

가정·상업·공공 35.0 40.0 41.7 42.1 42.7 42.51.5 1.1

(백만 TOE) (1.2) (-0.8) (4.3) (0.9) (1.3) (-0.4)

합계 149.9 182.1 195.6 205.9 208.1 210.62.7 2.9

(백만 TOE) (4.7) (-0.3) (7.4) (5.2) (1.1) (1.2)

<표 3-3> 최종에너지 소비 동향

출처: 에너지경제연구원, KEEI 중기 에너지수요전망, 2014. 5, p.29. 주: p는 잠정치, ( )는 전년 대비 증가율(%)

22

<표 3-3>에서 볼 수 있듯이, 산업부문이 우리나라 최종에너지 소비

증가를 주도하였음을 알 수 있다. 이는 우리나라 주력 산업이 에너지

다소비 산업이며, 원료용 소비가 많이 사용되고 있기 때문이다.25)

2. 제조업별 에너지 소비구조 분석

가. 음식, 담배 산업

분석기간(1981~2013년) 음식·담배 산업의 연평균 에너지 소비 증가

율은 2.5%로 2013년 에너지 소비는 1.7백만 toe를 잠정 기록하였다.

2013년 음식·담배 산업이 제조업 에너지 소비에서 차지하는 비중은

약 1.5%이다.

[그림 3-2] 음식·담배 산업 에너지 소비 동향

자료: 에너지통계연보(1983~2013년)와 KESIS의 에너지수급밸런스

25) 산업부문은 농림어업, 광업, 제조업, 건설업을 포함하는데, 에너지 소비에서 제조업이 80~90%의 비중을 차지한다.

제3장 산업별 에너지 소비 구조 23

나. 섬유, 의복 산업

분석기간(1981~2013년) 섬유·의복 산업의 연평균 에너지 소비 증가

율은 0.0%로 2013년 에너지 소비는 1.6백만 toe를 잠정 기록하였다.

섬유·의복 산업의 에너지 소비는 2001년 3.4백만 toe까지 증가하였지

만, 그 이후 꾸준히 감소하는 추세를 보이고 있다. 1999년 이후 석유

소비는 연 18.8%로 급감하였다. 2013년 섬유·의복 산업이 제조업 에

너지 소비에서 차지하는 비중은 약 1.4%로 아주 낮다.

[그림 3-3] 섬유·의복 산업 에너지 소비 동향

자료: 에너지통계연보(1983~2013년)와 KESIS의 에너지수급밸런스

다. 나무, 목재 산업

분석기간(1981~2013년) 나무·목재 산업의 연평균 에너지 소비 증가

율은 3.1%로 2013년 에너지 소비는 0.2백만 toe를 잠정 기록하였다.

2013년 나무, 목재 산업의 에너지 소비가 제조업 에너지 소비에서 차

지하는 비중은 약 0.2%에 지나지 않는다.

24

[그림 3-4] 나무·목재 산업 에너지 소비 동향

자료: 에너지통계연보(1983~2013년)와 KESIS의 에너지수급밸런스

[그림 3-5] 펄프·인쇄 산업 에너지 소비 동향

자료: 에너지통계연보(1983~2013년)와 KESIS의 에너지수급밸런스

제3장 산업별 에너지 소비 구조 25

라. 펄프, 인쇄 산업

분석기간(1981~2013년) 펄프·인쇄 산업의 연평균 에너지 소비 증가

율은 3.1%로 2013년 에너지 소비는 1.4백만 toe를 잠정 기록하였다.

2013년 펄프·인쇄 산업의 에너지 소비가 제조업 에너지 소비에서 차

지하는 비중은 약 1.2%로 매우 낮다.

마. 석유화학 산업

분석기간(1981~2013년) 석유화학 산업의 에너지 소비는 1981년 4.5

백만 toe에서 2013년 60.5백만 toe로 연평균 소비 증가율 8.5%를 잠

정 기록하였다. 에너지원별 연평균 증가율은 석유 8.6%, 석탄 –2.7%,

전력 7.9%, 도시가스 37.2%를 기록하였다.26) 2013년 제조업 에너지

소비에서 석유화학 산업이 차지하는 비중은 약 53.1%이다. 석유화학

산업의 에너지믹스를 살펴보면 석유, 석탄, 도시가스, 전력 비중이

1981년 83.7%, 7.7%, 0%, 8.6%에서 2013년 86.9%, 0.2%, 5.4%,

7.4%로 석유의 비중이 상승하였다. 저유가 시대에 발전, 동력, 보일러

에 사용되었던 석유는 고유가가 지속되면서 수송부문과 석유화학 산

업의 원료로 사용되는 납사를 제외하면 전력과 도시가스로 빠르게 대

체되어 가는 추세에 있다. 1990년대 석유화학 산업 투자 확대로 인한

설비가 크게 증설되면서 납사 소비가 크게 증가하였으며, 2000년 이

후 중국의 석유화학제품 수요가 증가하면서 납사 소비는 큰 증가세를

유지할 수 있었다.27) 이러한 납사 소비의 증가는 총에너지 소비의 증

가를 견인하는 결과를 초래하였다.28)

26) 도시가스 소비증가율은 1989년~2013년을 기준으로 하였다.27) 에너지경제연구원, KEEI 중기 에너지수요전망, 2014. 5, p.3528) 2000년~2012년 납사의 연평균 증가율은 4.4%를 기록하였다. 특히 2011년과

26

[그림 3-6] 석유화학 산업 에너지 소비 동향

자료: 에너지통계연보(1983~2013년)와 KESIS의 에너지수급밸런스

석유화학 산업에서 사용되는 석유 소비가 전체 제조업에서 사용되

는 석유 소비에서 차지 비중은 1981년 43.35%에서 2013년 94.3%로

크게 증가하였다. 이는 제조업에서 원료용 납사를 제외한 석유 소비는

타에너지원으로 급속히 대체된 결과이다.

바. 비금속 산업

분석기간(1981~2013년) 비금속 산업의 연평균 에너지 소비 증가율

은 2.2%로 2013년 에너지 소비는 5.0백만 toe를 잠정 기록하였다.

2013년 제조업 에너지 소비에서 비금속 산업이 차지하는 비중은 약

4.3%이다. 비금속 산업에서 가장 큰 비중을 차지하는 에너지원은 석

탄으로, 2013년 약 57.8%를 차지하였다.

2012년에는 연평균 7.0%, 8.3%의 높은 증가율을 기록하였다(에너지경제연구원, KEEI 중기 에너지수요전망, 2014. 5, p.32~34).

제3장 산업별 에너지 소비 구조 27

[그림 3-7] 비금속 산업 에너지 소비 동향

자료: 에너지통계연보(1983~2013년)와 KESIS의 에너지수급밸런스

사. 1차 금속

분석기간(1981~2013년) 철강산업을 포함하는 1차 금속 산업의 연평

균 에너지 소비 증가율은 5.5%이며 에너지 소비는 1981년 5.1백만

toe에서 2013년 28.4백만 toe를 잠정 기록하였다. 2013년 제조업 에너

지 소비에서 1차 금속 산업이 비중은 약 24.9%이다.

1차 금속 산업에서 가장 큰 비중을 차지하는 에너지원은 석탄으로,

2013년 약 79.1%를 차지하였다.29) 전체 제조업에서 사용하는 석탄

사용량 중 1차 금속에서 사용되는 사용량은 1981년 74.5%에서 2013

년 약 83.7%로 증가하였다.

29) 1차 금속 산업에서 석탄은 선철의 원료로 사용되는 제철용 유연탄이 많이 사용된다. 2000년부터 2013년 사이 제철용 유연탄은 자동차, 조선 등 후방산업의 성장과 철강제품 수출 증가로 연평균 증가율은 3.9%를 기록하였다(에너지경제연구원, KEEI 중기 에너지수요전망, 2014. 5, p.52~53).

28

[그림 3-8] 1차 금속 산업 에너지 소비 동향

자료: 에너지통계연보(1983~2013년)와 KESIS의 에너지수급밸런스

주: 1990~1995년 석탄 통계 자료 부재

아. 비철금속 산업

분석기간(1989~2013년) 비금속 산업의 연평균 에너지 소비 증가율

은 4.0%로 2013년 에너지 소비는 0.3백만 toe를 잠정 기록하였다.

2013년 비금속 산업의 에너지 소비가 제조업 에너지 소비에서 차지하

는 비중은 약 0.3%로 매우 낮다.

제3장 산업별 에너지 소비 구조 29

[그림 3-9] 비철금속 산업 에너지 소비 동향

자료: 에너지통계연보(1983~2013년)와 KESIS의 에너지수급밸런스

자. 조립금속 산업

분석기간(1981~2013년) 조립금속 산업의 연평균 에너지 소비 증가

율은 9.5%로 제조업 중 가장 높은 에너지 소비 증가율을 기록하였다.

에너지 소비는 1981년 0.6백만 toe에서 2013년 10.5백만 toe를 잠정

기록하였다. 2013년 제조업 에너지 소비에서 조립금속 산업이 차지하

는 비중은 약 9.2%이다.

조립금속 산업의 에너지믹스는 1981년 석유 60.3%, 전력이 39.5%

를 기록하였지만, 2013년 석유 4.8%, 도시가스 17.25, 전력 78.0%를

기록하였다. 또한 2013년 조립금속 산업에서 사용되는 전력량은 전체

제조업에서 사용되는 전력량의 39.3%를 차지하며, 1981년 11.4%보다

크게 증가하였다. 조립금속 산업이 전체 제조업에서 전력 사용량이 가

장 큰 것으로 나타났다.

30

[그림 3-10] 조립금속 산업 에너지 소비 동향

자료: 에너지통계연보(1983~2013년)와 KESIS의 에너지수급밸런스

제4장 모형 설정 및 실증 분석 31

제4장 모형 설정 및 실증 분석

1. 비대칭, 비선형 VAR 모형 설정

Kilian and Vigfusson(2011a)은 기존의 VAR 모형은 에너지 가격

증가에 대한 불일치(inconsistent) 추정치를 생성해내서 에너지 가격

증가에 대한 거시경제 변수들의 충격을 과장한다는 것을 입증하면서,

양과 음의 에너지 가격 충격에 대한 경제 변수들의 대칭적 반응 귀무

가설을 직접 테스트 하는 방법을 제안하였다.30) 기존의 비대칭성을

분석한 많은 문헌들은 유가 충격의 비대칭성 가설을 직접적으로 테스

트하지 않는다는 문제점을 가지고 있다.31)

본 보고서에서는 Kilian and Vigfusson(2011a)의 방법론 중 자료생

성과정이 선형이고 대칭적이라는 귀무가설을 테스트하는 slope-based

접근법을 사용하여 에너지 가격 충격에 대한 거시경제 및 산업별 경

제 변수들의 비대칭 반응을 테스트하고 비대칭 충격반응 함수를 구하

고자 한다.

에너지가격이 거시경제에 미치는 영향을 분석하기 위한 기존모형은

다음과 같은 검열된(censored) 에너지 가격을 포함하는 VAR 모델을

사용한다.32)

30) Kilian and Vigfusson(2011a, p.427)은 유가 감소가 실질 GDP에 아무런 영향을 미치지 못한다고 할지라도 검열된 VAR 모델은 불일치 추정치를 생성하고 추정된 효과는 과대 추정된다고 하였다.

31) Kilian and Vigfusson(2011b, p.1)32) Kilian and Vigfusson(2011a, p.439)

32

1)

여기서 는 에너지가격의 증가율이고 는 거시변수의 증가율이다.

의 정의는 다음과 같다.

i f

i f ≦

기존모형은 에너지가격의 증가만이 거시변수에 영향을 주고 에너지

가격의 감소는 영향을 주지 못함을 가정하고 있다. 기존모형으로 에너

지가격 변동의 거시변수에 대한 비대칭적 영향을 추정할 경우 그 영

향이 과대하게 추정되는 경향이 있다. 자료생성과정(data generation

process)이 대칭적 또는 비대칭이냐에 의존하지 않고, 검열된 가격을

포함한 모델은 에너지 가격에 대한 경제 변수들의 영향이 대칭적임에

도 불구하고 비대칭적인 것으로 분석할 수 있다. 이러한 불일치성의

문제를 해결하는 방법은 가격 증가와 감소를 모형에 포함시키는 것이

다. 이를 위해 Kilian and Vigfusson(2011a)은 자료생성과정이 대칭적

이든 혹은 비대칭적이든 상관없이 일치추정량을 생성하는 모형을 제

안하였다.33)

33) Kilian and Vigfusson(2011a), p.440.

제4장 모형 설정 및 실증 분석 33

2)

본 모형은 에너지가격의 증가와 감소 모두 거시변수에 영향을 줄

수 있도록 설계되었다. 그뿐 아니라 그 영향이 증가와 감소에 따라 다

를 수 있는 가능성도 추정될 수 있고 그 차이는 ( ⋯)로

표현된다. 즉, ( ⋯)는 비대칭 반응을 구현하는 기능을 한

다. 본 모형에서 OLS 잔차들은 상관관계가 있지 않으므로 표준 회귀

방법으로 추정될 수 있는 장점을 갖는다.

거시변수의 에너지가격에 대한 비대칭적 반응은 다음과 같은 가설

을 검정함으로써 통계적으로 추론할 수 있다.

⋯ 3)

위 가설은 Wald 통계량으로 검정할 수 있는데 그 통계량은 점근적

으로 분포를 가지게 된다.

본 모형은 비선형모형이기 때문에 선형모형의 충격반응을 구하는

방법으로 충격반응을 구할 수 없다. 본 연구에서는 Kilian and

Vigfusson(2011a)의 방법을 따라 다음과 같이 충격반응함수를 구하였

다.34)

첫째, p개의 와 의 현재와 과거 값으로 이루어진 행렬을 구하고

34) Kilian and Vigfusson(2011a), p.434.

34

이를 라고 부른다. 모든 에 있어서 모형의 모수 값을 최소자승

추정 값으로 고정한다.

둘째, 각 에 따라 와 ( ⋯)를 두 세트 생성한

다. 처음 세트를 생성할 때, 는 로 고정하고 ( ⋯)는

의 실증분포에서 임의 추출한다. ( ⋯)는 의 실

증분포에서 임의 추출한다. 둘째 세트를 생성할 때는 와

( ⋯)를 모두 각각의 실증분포에서 임의 추출한다.

셋째, 각 에 따라 두 세트의 ( ⋯)의 차이를 구한

다.

넷째, 위의 2단계와 3단계를 500번 반복한 후 그 차이의 평균을 구

한다.

이렇게 구해진 평균은 바로 각 에 따른, 에 만큼의 충격에 대

한 ( ⋯)의 조건부 충격반응이고 다음과 같이 표현할

수 있다.

4)

그리고 비조건부 충격반응은 조건부 충격반응의 모든 에 대한

평균으로 정의한다.35)

35) Kilian and Vigfusson(2011a, p.434~435). 기존문헌에서 사용된 충격반응은

이다. 이 충격반응은 모든 에 대해서 을 포함하는 가

설적 에 기반한 조건들이다. 0의 기댓값에서 미래 충격은 정확하게 평가되지 않을 수 있으며, 충격반응의 비선형성을 무시할 수 있고, 양의 유가충격을 과대 추정할 수 있으므로, 비선형 충격반응 함수를 다시 도출하여야 한다. Kilian and Vigfusson(2011a, p.434~435.)은 동태적 회귀모델이 정확하게 모형표기 되어 일

제4장 모형 설정 및 실증 분석 35

5)

비선형 충격반응 함수를 도출한 이후, 충격반응 함수를 기반으로 비

대칭 반응을 테스트할 수 있다. 충격반응 함수에서 대칭성이란 다음과

같다.36)

, …. 6)

의 값은 위 충격반응 함수로 계산된다. 양의 충격()과 음의

충격()에 대한 충격반응 함수 값의 합이 0이면, 우리는 에너지가격

에 대한 대칭적 반응이 없다는 귀무가설을 받아들일 수 있다. 기울기

기반 테스트와 동일하게 Wald 통계량을 가지고 충격반응 함수 기반

대칭성 귀무가설을 테스트할 수 있으며, 이 통계량은 점근적으로

분포를 가진다.

2. 실증분석

가. 거시경제 변수의 대칭성 반응 검정

에너지 가격에 대한 거시경제 변수들의 반응을 분석하기 위하여, 에

너지 가격으로 실질 원유도입가와 실질 산업용 전력판매단가를 이용

치추정치를 생성한다 할지라도 충격반응 함수의 사용은 유가상승 충격

을 과대추정하고, 10-표준편차를 초과하는 가격상승 충격에 대해서만

충격반응이 정확히 계산된 값을 근사한다고 하였다.

36) Kilian and Vigfusson(2011a, p.437).

36

하였다.37) 자료의 시계열은 원유도입가는 2000년 1월부터 2013년 12

월까지이며, 산업용 전력판매단가는 2003년 1월부터 2013년 12월까

지이다.38) 거시변수로는 계절조정을 거친 분기별 GDP, 제조업 GDP,

운송투자, 기계투자, 설비투자, 소비 자료와 월별 소비자물가 자료를

사용하였다. 에너지가격의 순증가, , 변수는 에너지가격 변수의

전기 대비 순증가율을 나타낸다.

　 전력판매단가 원유도입단가

GDP 0.9736 0.0788***

운송투자 0.5474 0.7766

기계투자 0.1094 0.0073*

설비투자 0.4099 0.0827***

소비 0.4006 0.5566

소비자물가 0.0000* 0.0125**

<표 4-1> 기울기 기반 대칭성 가설검정에 대한 p값

주) *: 1% 유의수준, **: 5% 유의수준, ***:10% 유의수준 아래에서 귀무가설 기각

37) 전력의 판매단가는 엄밀히 말해 시장가격은 아니다. 전기가격은 기본요금, 전력량요금, 연료비조정요금의 합계이다(전기공급약관, p.51). 전기가격의 실시간 요금을 계산하여 시계열로 만드는 것은 어려운 작업이다. 그렇기 때문에 많은 보고서에서는 판매단가(판매량/판매액)를 전기가격으로 삼고 분석을 시도하고 있다.

38) 많은 연구들이 1997년 경제위기 전후의 비교를 분석하였다. 2000년 이후 유가충격은 공급충격이라기 보다는 수요충격 성격이 강하였다. 차경수(2008, p.32)의 [그림 1]은 2000년 이후 우리나라의 경기순환국면과 유가변동 순환국면이 일치하지 않는 사실을 보여준다. 본 보고서에서는 많은 변수들의 비대칭성을 비교 분석하기 때문에 에너지가격에 대한 행태가 경제위기 이후 변하였다고 추정한 많은 보고서들의 결과를 토대로 2000년 이후의 자료만을 다루었다.

제4장 모형 설정 및 실증 분석 37

<표 4-1>은 모형 2)를 이용하여 귀무가설 3)을 테스트한 결과의 p

값을 보여준다. 기울기 기반 대칭성 테스트 결과 전기가격의 변동은

많은 거시변수들에 비대칭성을 갖지 않는 것으로 나왔다. 전기가격이

변화하였을 시, 각 거시변수들의 대칭성 귀무가설에 대한 p값은 상당

히 높지만 소비자물가는 상당한 비대칭성을 갖는다.39) 유가의 경우,

운송투자, 소비는 비대칭성을 갖지 않는다는 귀무가설을 받아들일 수

있다. 하지만 GDP와 설비투자의 경우 10%의 유의수준에서는 비대칭

성을 갖는다고 생각할 수 있지만, 5%의 유의수준에서는 비대칭성을

갖는다고 말하기 어렵다. 소비자물가는 5% 유의수준에서 유가변화에

비대칭 반응을 보인다는 귀무가설을 받아들일 수 있다. 유가 변화는

기계투자에 대해서는 비대칭성을 보이고 있다.

<표 4-2>는 유가의 충격이 있을 시, 충격함수 기반 대칭성 가설검

정, 식 6)에 대한 p값을 보여준다. h는 유가 충격이 일어난 후의 시간

(분기)을 보여준다. 충격함수 기반 대칭성 가설검정에서 GDP만이 비

대칭성 반응을 보이고 있다.40) 충격함수 기반 대칭성 가설검정에서

소비, 소비자물가, 투자는 비대칭성을 보이지 않는다. 유가 충격이 발

생하면 GDP는 비대칭 충격을 갖는다. 하지만 시간이 지나면서 비대

칭 반응은 사라진다. 즉 h=0일 때 p값이 0.02라서 우리는 대칭성 귀무

가설을 기각할 수 없지만, h가 1 이후에는 p값은 1의 값을 갖는다. 즉,

대칭성 귀무가설을 우리는 강하게 받아들일 수 있다. 유가의 거시경제

39) 본 보고서에서는 보고를 하지 않았지만, 전력가격에 대해 소비자물가의 비대칭성이 상당히 지속적으로 나타났다.

40) Kilian and Vigfusson(2011b, p.14)은 전통적 OLS 기울기 기반 테스트가 대칭적 기울기의 귀무가설을 기각하는 경향을 보여, 잘못된 귀무가설에 초점을 맞출 수 있는 단점을 가진다고 주장한다. 그들은 충격함수기반 대칭성 테스트가 경제학자들이 관심을 갖는 귀무가설을 직접적으로 테스트한다는 점에서 전통적 방법보다 우수하다고 주장한다.

38

변수에 대한 비대칭적 충격은 길지 않은 것으로 나타난다.

h GDP 운송투자 기계투자 투자 소비 물가

0 0.02** 1.00 0.69 0.16 1.00 1.00

1 1.00 1.00 0.99 1.00 1.00 1.00

2 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

3 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

4 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

5 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

6 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

7 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

8 1.00 1.00 0.97 1.00 1.00 1.00

9 1.00 0.27 1.00 1.00 1.00 1.00

10 1.00 0.88 1.00 1.00 1.00 1.00

11 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

12 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

<표 4-2> 유가충격의 충격함수 기반 대칭성 가설검정에 대한 p값

주) *: 1% 유의수준, **: 5% 유의수준, ***:10% 유의수준 아래에서 귀무가설 기각

에너지가격 충격에 대한 경제변수들의 비대칭성을 주장하는 보고서

들의 이면에는 에너지가격 하락으로 인한 경제에 대한 긍정적 충격이

크지 않기 때문에 에너지가격이 하락할 때 좀 더 적극적인 경제 확대

정책이 시행될 수 있음을 주장할 지도 모른다. 하지만 우리가 어떠한

정책을 고려할 때에는 각 경제변수가 경제 충격에 대해서 얼마나 지

속적으로 반응하고 있는가를 분석하여야 한다. 에너지가격의 변화는

일부 거시변수들에 대하여 비대칭적 반응을 유도한다. 하지만 그러한

비대칭적 반응은 지속적이지 않으며, 충격이 발생한 그 시간에만 발생

하고 시간이 지나면 사라지는 경향을 보이고 있다.

제4장 모형 설정 및 실증 분석 39

현대 거시경제에서 경제 안정화 정책은 주요 거시변수들의 변동성

을 완화하는 것을 주요 정책 목표로 삼고 있다. 그러므로 에너지가격

하락에 대한 비대칭적 반응이 존재한다면 적극적 경제 확대 정책을

사용하지 않는 것이 좋은 정책일 수 있다. 그러나 만약 에너지가격 하

락이 있을 시, 비대칭성의 있다는 가정아래에서 적극적 경제 확대 정

책을 시행하고자 한다면 우리는 비대칭성이 지속적이지 않다는 사실

을 이해해야 한다. 만약 이러한 비대칭적 성질을 이해하지 못하고 에

너지가격이 하락할 때 경제에 긍정적 효과를 내기위하여 좀 더 적극

적 경제 확대정책을 시행한다면 우리는 원치 않는 결과를 얻을 가능

성이 높다. 그러므로 우리는 유가 변동에 대하여 거시경제변수들이 비

대칭적 반응을 보여 그에 따른 적극적 경제 확대 정책을 수립할 때에

는 시간에 따른 비대칭적 경로를 파악해야 한다. 즉, 유가 변동에 대

한 비대칭성을 고려하여 정책을 수립하고자 할 때 우리는 동태적 비

일관성을 고려하여야 한다.

<표 4-3>은 전기가격과 유가가 변화였을 시 충격의 상대적 크기를

보여준다. 첫 번째 열(전력판매단가/원유도입가, 충격 5%)은 전력판매

단가와 원유도입가가 각각 5%의 변동이 있을 시 각 변수 충격반응의

상대적 크기 변화를 보여준다. 두 번째 열(전력판매단가/원유도입가,

충격 10%)은 전력판매단가와 원유도입가가 각각 10%의 변동이 있을

시 각 변수 충격반응의 상대적 크기 변화를 보여준다. 세 번째 열(전

력판매단가 10%/5%)는 전력판매단가 5% 변화 대비 전력판매단가

10% 변화 충격반응의 상대적 크기를 나타낸다. 네 번째 열(원유도입

가 10%/5%)은 원유도입가 5% 변화 대비 원유도입가 10% 변화 충격

반응의 상대적 크기를 나타낸다.

40

　　

전력판매단가/원유도입가

(5%)

전력판매단가/원유도입가

(10%)

전력판매단가10%/5%

원유도입가10%/5%

GDP양 -1.70 -4.14 2.04 0.84

음 -24.57 -2.26 1.91 20.70

제조업 GDP

양 -4.29 -8.24 5.22 1.21

음 -7.18 -1.63 3.98 4.51

운송투자　

양 -0.48 -0.07 0.52 3.80

음 -0.22 -0.02 -0.14 1.32

기계투자

양 1.07 1.36 1.14 0.90

음 -2.22 1.56 5.82 -8.30

설비투자

양 0.99 -0.97 0.96 0.98

음 -1.26 1.18 10.47 -11.18

소비양 0.94 1.66 2.33 1.32

음 1.62 0.41 1.03 4.07

CPI　 양 0.94 0.69 1.76 2.38

음 1.37 3.16 2.33 1.01

<표 4-3> 에너지가격 충격에 대한 경제변수들 충격의 상대적 크기

주) (-)는 충격 방향이 다름을 의미함.

<표 4-3>의 첫 번째, 두 번째 열의 값들은 전반적으로 전력판매단

가 변화의 충격이 원유도입가 변화 충격보다 크다는 것을 보여준다.

전력판매단가와 원유도입가격이 5% 증가하였을 시, 전력판매단가에

의한 GDP 충격의 크기가 원유도입가에 의한 충격의 크기보다 1.7배

크게 반응한다. 그리고 전력판매단가와 원유도입가격이 10% 상승할

때에는 전력판매단가에 의한 GDP 충격 크기가 원유도입가에 의한 충

제4장 모형 설정 및 실증 분석 41

격 크기보다 4.14배 크게 나타난다. 이는 전기가격이 유가보다 GDP

에 더 큰 영향을 준다는 사실을 의미한다. 그리고 전기가격과 유가의

충격이 커질수록 그 충격의 상대적 크기가 커진다는 사실을 알려준다.

전력판매단가와 원유도입가격이 5% 하락하였을 때, 상대적 크기가

24.57배 차이가 나는 이유는 원유도입가격에 대한 반응이 아주 미미

하기 때문이다.

전력판매단가가 5%, 10% 상승하였을 때, GDP는 각각 0.3%, 0.7%

하락하였다. 원유도입가가 5%, 10% 상승하였을 때, GDP는 각각

0.2%, 0.2% 상승하는 것으로 나타났다.41) 원유도입가에 대한 GDP

반응의 방향성은 기존의 문헌과 아주 다른 결과를 보여주고 있다. 즉,

본 보고서의 유가에 대한 결과는 이전의 유가가 경제에 미치는 영향

과 많이 다른 양상을 보여주고 있다.42)43) 2000년 이전 유가의 상승은

석유의 공급측면에 의해 일어나는 경우가 많았다. 석유 공급측면 교란

은 세계 경제에 악영향을 미치는 변수로 작용하여 왔다. 하지만 2000

년 이후로는 유가의 상승은 석유의 수요측면에 의해 일어나고 있다.

강한 석유 수요가 유가 상승의 원동력으로 작용하여 왔다. 강한 석유

수요는 세계 경제의 활발한 활동을 기반으로 하고 있다. 총수요의 증

가가 유가를 상승시키는 원인으로 작용하기 때문에 유가 상승이 곧바

로 GDP 하락으로 연결되는 것 같지는 않아 보인다. 유가 하락에서도

41) 위 결과는 2000년대에 들어서 유가가 거시경제에 큰 영향을 주지 않는다는 일반적인 결과들과 일맥상통하는 결과를 보여준다.

42) 본 보고서에서는 보여주지 않았지만, 1980년부터 2013년 4분기까지의 자료를 가지고 본 모형을 시뮬레이션 하였을 시 유가 상승에 대한 GDP의 반응은 음의 충격을 보여주고 있다. 그렇기 때문에 2000년 이후에 대한 유가 상승에 대한 충격의 반응은 좀 더 심도 있는 논의가 필요할 것으로 보인다.

43) 1분기가 지난 후, 유가 상승 충격은 (-)의 값을 보여주고 있다. 즉 유가 상승이 일어났을 때에는 각 거시변수에 양의 충격으로 나타나지만 1분기가 지나면 음의 충격으로 전환되는 결과들이 도출되었다.

42

비슷한 경향이 나타나고 있다. 5% 유가 하락에 GDP는 0.01% 하락하

고, 10% 유가 하락에는 약 0.3%의 GDP 하락이 일어났으며, 1분기

이후에는 GDP에 미치는 영향이 양의 영향으로 바뀌었다. 유가의 하

락은 세계 석유 수요의 하락으로 발생하며, 이는 우리나라 GDP에 음

의 영향을 미치는 것으로 보인다.44)

전력판매단가와 원유도입가가 동일한 비율로 상승하였을 때, 제조

업 GDP의 충격도 전력판매단가에 의한 충격의 크기가 원유도입가에

의한 충격의 크기보다 큰 것으로 나타나고 있다. 또한, 에너지가격 상

승 충격의 크기가 클수록 원유도입가에 의한 충격 크기 대비 전력판

매단가에 의한 충격 크기가 더 커진다는 사실을 알 수 있다.

본 보고서에서는 양의 에너지가격 충격에 대해서 운송투자와 소비

자 물가의 경우는 원유도입가에 대한 충격이 컸으며, 설비투자의 경우

원유도입가와 전력판매가 충격이 비슷한 충격의 크기를 가졌고 나머

지 변수들에 대하여 전력판매단가에 의한 충격이 원유도입가에 의한

충격보다 크다는 결과를 도출하였다. 원유도입가의 변화보다는 전력

판매단가에 의한 충격이 더 크다는 결론은 경제 안정화 정책을 고려

할 시 유가에 대한 변동보다는 전기가격의 변동에 더 큰 정책적 관심

을 기울일 필요가 있다는 것을 시사한다.

본 보고서에서 사용한 모형은 비선형 모형이다. 그러므로 충격의 크

기에 대해 반응의 크기는 비선형적인 반응을 보일 수 있다. 세 번째

열의 값은 전력판매가격 5% 변동 대비 전력판매가격 10% 변동 시 각

44) 배성종·박상우(2012)와 김웅·김수현(2012)은 유가변동을 요인별로 분해하여 파급효과를 분석하였다. 두 논문에서 수요충격에 의한 유가상승은 GDP에 양의 충격을 가졌다. 그들은 2000년 이후 유가변동은 수요충격에 의한 영향이 가장 컸다는 것을 보였다.

제4장 모형 설정 및 실증 분석 43

경제변수의 충격반응의 상대적 크기를 나타낸다. 전력판매가격 10%

상승이 더 큰 변동 폭을 보인 경우(값이 2 이상)의 변수는 GDP, 제조

업GDP, 기계투자, 소비, 소비자 물가이다. 특히 제조업GDP의 경우는

전력판매단가가 5% 상승보다 10% 상승 시 상대적 충격 반응 크기가

많이 큰 것으로 나타난다. 유가의 경우, 원유도입가 5% 상승 대비 원

유도입가 10% 상승에 대한 충격 반응의 상대적 크기는 GDP, 제조업

GDP, 기계투자, 설비투자, 소비에서 2보다 작았다. 즉, 원유도입가가

더 크게 상승하더라도 충격반응이 가격 상승에 비례해서 올라가지 않

음을 의미한다. 이는 유가가 거시경제에 미치는 영향이 현저히 작아지

고 있음을 보여주는 다른 실증적 결과로 볼 수 있을 것이다.

나. 산업별 경제활동 변수의 대칭성 반응 검정

에너지 가격 변동에 대한 산업별 경제활동 변수의 대칭성 귀무가설

을 검정하기 위해서, 분석 대상 산업은 제조업을 중심으로 하였으며,

경제활동 변수는 계절 조정된 제조업별 분기 GDP, 월별 생산지수를

사용하였고, 에너지 가격은 계절 조정된 실질 전력판매단가, 실질 원

유도입가를 사용하였다. 시계열 자료는 원유도입가의 경우 2000년 1

월(1분기)부터 2013년 12월(4분기) 자료를 이용하였고, 전력판매단가

의 경우 2003년 1월(1분기)부터 2013년 12월(4분기) 자료를 이용하였

다. 에너지가격의 순증가, , 변수는 에너지가격 변수의 전기 대비

순증가율을 나타낸다.

<표 4-4>는 전기가격과 유가 변화에 대한 제조업별 GDP의 기울기

기반 대칭성 귀무가설의 p값을 보여주고 있다. 전기가격 변화의 경우,

10% 유의수준 아래에서 전기 및 전자기기 산업과 운송장비 산업이,

44

5% 유의수준 아래에서 일반기계 산업이, 1% 유의수준 아래에서 석유

화학 산업이 대칭적 반응을 보인다는 귀무가설을 기각할 수 있다. 또

한 전력다소비 산업이 비대칭 반응을 보인다는 사실을 알 수 있다. 유

가 변화의 경우, 5% 유의수준 아래에서 금속 산업, 1% 유의수준 아래

에서 음식료, 비금속, 일반기계, 전기 및 전자기기 산업이 대칭적 반응

을 보인다는 귀무가설을 기각할 수 있다. 석유다소비 산업인 석유화학

산업은 비대칭 반응을 보이지 않는 흥미로운 결과가 도출되었다.

　 전력판매단가 원유도입가

전체 제조업 0.9168 0.1071

음식료 0.9399 0.0066*

섬유 0.637 0.1549

목재 0.2468 0.9731

석유화학 0.0022* 0.2411

비금속 0.6175 0.0000*

금속 0.8913 0.019**

일반기계 0.0147** 0.0015*

전기 및 전자기기 0.0802*** 0.0059*

정밀기기 0.43 0.5045

운송장비 0.0655*** 0.192

가구 0.6432 0.3978

<표 4-4> 제조업별 GDP의 기울기 기반 대칭성 가설검정에 대한 p값

주) *: 1% 유의수준, **: 5% 유의수준, ***:10% 유의수준 아래에서 귀무가설 기각

제4장 모형 설정 및 실증 분석 45

h제조업

음식료

섬유 목재석유화학

비금속

금속일반기계

전기 및 전자기기

정밀기기

운송장비

가구

0　 1.00 1.00 0.88 0.49 1.00 1.00 1.00 1.00 0.00 0.38 0.72 0.00

1 1.00 1.00 1.00 0.04 1.00 1.00 1.00 1.00 0.00 1.00 1.00 0.01

2 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 0.93 1.00 1.00 1.00

3 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

4 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

5 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

6 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

7 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

8 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

9 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

10 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

11 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

12 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 0.99 1.00 1.00

<표 4-5> 전력판매단가 충격에 대한 제조업별 GDP의

충격함수 기반 대칭성 가설검정에 대한 p값

<표 4-5>는 전력판매단가 충격에 대한 제조업별 GDP의 충격함수

기반 대칭성 가설검정에 대한 p값을 보여준다. 충격기반 대칭성 가설

검정에서 전기 및 전자 산업과 가구 산업만이 대칭성 귀무가설을 1%

유의수준아래에서 기각할 수 있었다. 하지만 이러한 비대칭성도 전력

가격 상승 충격이 있은 후 1분기까지만 유효하고 그 이후에는 비대칭

성이 사라졌다. 이처럼 비대칭성의 동태적 파급 충격은 길지 않기 때

문에 비대칭성을 고려한 적극적 경제 확대 정책을 시행할 경우 정책

의 동태적 비일관성의 문제를 고려하여야 한다.

46

h제조업

음식료

섬유 목재석유화학

비금속

금속일반기계

전기 및 전자기기

정밀기기

운송장비

가구

0 0.00 0.00 1.00 1.00 1.00 0.00 0.98 0.00 1.00 0.99 0.97 1.00

1 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

2 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

3 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 0.99 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

4 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 0.98

5 1.00 1.00 0.99 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

6 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

7 1.00 1.00 1.00 1.00 0.90 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

8 1.00 1.00 1.00 1.00 0.99 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 0.99

9 1.00 1.00 1.00 0.99 0.53 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

10 1.00 1.00 1.00 1.00 0.92 1.00 1.00 0.99 1.00 1.00 1.00 1.00

11 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 0.99 1.00

12 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 0.85 1.00

<표 4-6> 원유도입단가 충격에 대한 제조업별 GDP의

충격함수 기반 대칭성 가설검정에 대한 p값

<표 4-6>는 원유도입단가 충격에 대한 제조업별 GDP의 충격함수

기반 대칭성 가설검정에 대한 p값을 보여준다. 전체 제조업, 음식료,

비금속, 일반기계 산업이 원유도입단가 변동이 있을 시 충격반응함수

기반 대칭성 귀무가설을 1%의 유의수준 아래에서 기각할 수 있다. 하

지만 비대칭성은 원유도입단가의 변화가 있을 당시에만 발생하고 시

간이 지난 후에는 사라지는 경향을 보이고 있다. 비대칭성이 중요한

이슈가 되기 위해서는 비대칭 효과가 지속적으로 나타나야 하는데, 원

유도입가 변동에 대한 제조업별 GDP는 지속적인 비대칭성을 보이지

제4장 모형 설정 및 실증 분석 47

않고 있다. 그러므로 가격 변화 시 제조업별 GDP 반응에서 비대칭성

이 발생하였다 하더라도 그러한 비대칭성이 정책적 측면에서 큰 의미

를 갖기는 어려울 것으로 보인다.

<표 4-7>은 전력판매단가 변화에 따른 제조업별 생산지수의 기울기

기반 대칭성 가설검정에 대한 p값을 보여준다. 기울기 기반 대칭성 가

설검정 아래서, 5% 유의수준 아래서 음료품 산업이 비대칭 현상을 보

이는 것을 나타났으며, 기타 제조업을 제외한 모든 제조업 분야에서

비대칭적 현상을 보이지 않는 것을 나타났다.45)

<표 4-8>은 전력판매단가 충격에 대한 제조업별 생산지수의 충격함

수 기반 대칭성 가설검정에 대한 p값을 보여주고 있다. 제조업의 경우

전력판매단가 충격이 있을 시에는 비대칭성이 존재하지만 1개월이 지

난 후에는 비대칭 반응이 사라진다는 사실을 알 수 있다. 식료품의 경

우는 전력판매단가 충격이 발생하고 1개월과 2개월째 비대칭성 반응

이 나타나지만 이후에는 사라지는 것으로 나타났다. 흥미로운 사실은

음료품 산업의 경우 비대칭성이 사라지지 않는다는 것이다. 담배 산업

은 비대칭 반응이 약 2개월 간 지속되었다. 의복, 액세서리 산업은 비

대칭성이 약 8개월 간 지속되었다. 목재와 나무산업은 비대칭 반응이

1개월 간, 펄프, 종이 산업은 약 4개월 간, 화학물질 및 화학제품 산업

은 약 1개월 간, 의료용 물질 및 의약품 산업은 약 1년 넘게, 비금속

광물 산업은 약 3개월 간, 전자부품, 컴퓨터 산업은 충격이 발생할 당

시, 의료 정밀기기 산업은 충격이 발생하고 1~2개월이 지난 후에, 전

기 장비 산업은 약 4개월 간, 기타기계 산업은 약 3개월 간, 자동차

45) 김동헌·황영식(2012)에서는 유가충격에 대해서 에너지다소비 업종에서 비대칭 현상이 나타났으며, 외환위기 이후에는 자동차 산업을 비롯한 소비자들이 에너지를 많이 사용하는 산업에서 비대칭 반응이 나타났다고 하였다.

48

및 트레일러 산업은 약 2개월 간 산업생산지수의 비대칭 반응이 일어

났다.

<표 4-8>에서 볼 수 있듯이, 전력판매단가 변화에 대한 지속적인

비대칭적 반응은 다른 변수들보다 제조업별 생산지수의 충격반응에서

많이 일어난다. 만약 정책적 측면에서 전력판매단가에 대한 비대칭적

반응을 고려한다면, 비대칭성의 지속성이 긴 산업들의 생산 활동이 위

축되지 않는 방향으로 정책을 시행해야 할 것이다.

　 p-value 　 p-value

제조업 0.2601 고무, 플라스틱 0.2912

식료품 0.6866 비금속 광물 0.5441

음료품 0.0484 1차금속 0.2743

담배 0.3583 금속가공 0.1569

섬유 0.5416전자부품, 컴퓨터, 영상 음향 및 통신장비

0.7107

의복, 악세서리 0.351 의료, 정밀, 광학기계 및 시계

0.2017

가죽, 가방, 신발 0.2067 전기장비 0.1597

목재, 나무제품 0.1488 기타기계 및 장비 0.1415

펄프, 종이 0.3873 자동차 및 트레일러

0.7776

인쇄, 기록매체 복제

0.6225 기타운송장비 0.6418

코크스, 연탄 및 석유정제

0.4548 가구 0.5537

화학물질 및 화학제품

0.7119 기타제품 0.0011

의료용 물질 및 의약품

0.4977 　 　

<표 4-7> 제조업별 생산지수의 기울기 기반 대칭성 가설검정에 대한 p값

제4장 모형 설정 및 실증 분석 49

h 제조업 식료품 음료품 담배 섬유의복,

악세서리

가죽, 가방, 신발

목재, 나무제품

0 0.00 0.17 0.00 0.00 1.00 0.00 0.36 0.001 0.67 0.00 0.00 0.00 0.30 0.00 1.00 0.002 1.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 1.00 1.003 0.96 1.00 0.00 0.59 1.00 0.00 1.00 1.004 1.00 1.00 0.00 1.00 1.00 0.00 1.00 1.005 1.00 1.00 0.00 1.00 1.00 0.00 1.00 1.006 1.00 0.96 0.00 1.00 0.88 0.00 1.00 1.007 1.00 1.00 0.00 1.00 1.00 0.00 1.00 1.008 1.00 1.00 0.00 1.00 1.00 0.10 1.00 1.009 1.00 1.00 0.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.0010 0.85 1.00 0.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.0011 1.00 1.00 0.00 1.00 1.00 0.23 1.00 1.0012 0.99 1.00 0.02 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

<표 4-8.1> 전력판매단가 충격에 대한 제조업별 생산지수의 충격함수 기반 대칭성 가설검정에 대한 p값

h 펄프, 종이

인쇄, 기록매체 복제

코크스, 연탄 및 석유정제

화학물질 및 화학제품

의료용 물질 및 의약품

고무, 플라스틱

비금속 광물

1차금속

0 0.03 0.96 1.00 0.01 0.00 1.00 0.00 0.971 0.00 0.06 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.002 0.00 1.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 1.003 0.00 1.00 0.00 1.00 0.00 1.00 0.00 1.004 1.00 1.00 0.00 1.00 0.00 1.00 0.96 1.005 1.00 1.00 0.00 1.00 0.00 1.00 1.00 1.006 1.00 1.00 0.96 1.00 0.00 1.00 1.00 1.007 1.00 1.00 0.93 0.98 0.00 1.00 1.00 1.008 1.00 1.00 0.95 1.00 0.00 1.00 1.00 1.009 1.00 1.00 1.00 1.00 0.00 1.00 1.00 1.00

10 1.00 1.00 1.00 0.21 0.00 1.00 0.29 1.0011 1.00 1.00 0.99 1.00 0.07 1.00 1.00 1.0012 1.00 1.00 0.95 1.00 0.00 0.98 0.97 1.00

<표 4-8.2> 전력판매단가 충격에 대한 제조업별 생산지수의 충격함수 기반 대칭성 가설검정에 대한 p값

50

h 금속가공

전자부품, 컴퓨터, 영상 음향

및 통신장비

의료, 정밀, 광학기계 및 시계

전기장비

기타기계 및 장비

자동차 및

트레일러

기타운송장비

가구기타제품

0 1.00 0.00 0.12 0.00 0.00 0.00 1.00 1.00 1.00

1 1.00 0.30 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 1.00 1.00

2 1.00 1.00 0.00 0.00 0.03 0.00 1.00 1.00 1.00

3 1.00 1.00 0.21 0.00 1.00 0.98 1.00 1.00 1.00

4 1.00 1.00 1.00 0.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

5 1.00 1.00 1.00 0.48 0.99 1.00 1.00 1.00 1.00

6 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 0.81 0.98 1.00

7 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

8 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

9 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

10 1.00 0.96 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

11 0.99 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

12 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 0.36 1.00

<표 4-8.3> 전력판매단가 충격에 대한 제조업별 생산지수의 충격함수 기반 대칭성 가설검정에 대한 p값

전력판매단가 원유도입단가

5% 10% 5% 10%

양 3.03 3.79 2.69 3.90

음 1.09 -0.36 14.42 3.14

<표 4-9> 에너지가격 충격에 대한 제조업GDP/GDP 충격반응

제4장 모형 설정 및 실증 분석 51

<표 4-9>는 에너지가격 충격에 대한 GDP 충격반응 대비 제조업

GDP 충격반응의 상대적 크기를 나타낸다. 전력판매단가가 5% 상승

하였을 시에는 제조업 GDP의 충격반응의 크기는 GDP 충격반응의

크기보다 3.03배 정도 크고, 전력판매단가가 10% 상승할 시에는 3.79

배 정도 큰 것으로 나타났다. 원유도입가가 5% 상승하였을 시에는 제

조업 GDP의 충격반응의 크기가 GDP 충격반응의 크기보다 2.69배 크

고, 원유도입단가가 10% 상승하였을 시에는 3.90배 정도 큰 것으로

나타났다. 위 표에서 알 수 있는 사실은 에너지가격 충격이 GDP 충격

보다 제조업 GDP 충격에 미치는 충격이 크다는 점이다. 지금까지 에

너지가격이 변화가 있을 시, 경제 안정화 정책은 거시경제의 변동에

초점을 맞추었다. 하지만 위 실증분석에서 나타났듯이 에너지가격은

거시경제보다 제조업에 미치는 영향이 크다. 그러므로 에너지가격 변

동에 대한 정책의 초점은 거시에서 제조업으로 이동하는 것이 경제안

정화 정책에 더 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다. 또한 전력가

격 변화에 대한 경제 변수의 충격반응이 유가 변화에 대한 경제 변수

의 충격반응보다 크다는 것을 전절에서 살펴보았다. 이는 경제 안정화

정책에서 제조업의 전기가격의 변동이 에너지가격 변동에서 가장 중

심적 정책 변수로 작용할 수 있음을 시사한다고 할 수 있다. 그러므로

제조업에 대한 전력수요관리 정책이 경제안정화 정책의 수단으로 작

용할 수 있을 것이다. 전력수요관리 정책은 전기가격 변화로 인한 제

조업에 대한 충격을 줄일 수 있으며, 이는 경제전반의 충격을 줄이는

역할을 할 수 있을 것이다.

<표 4-10>은 에너지가격 충격에 대한 제조업별 GDP 충격반응의

상대크기를 보여준다. 첫 번째 열(전력판매단가/원유도입가, 충격 5%)

52

제조업충격방향　

전력판매단가/원유도입가 충격비(5%)

전력판매단가/원유도입가 충격비(10%)

전력판매단가10%/5%

원유도입단가10%/5%

음식료양 1.00 1.89 2.05 1.08음 3.09 1.07 1.98 5.69

섬유양 0.01 1.83 244.12 1.06음 -0.14 -1.19 8.40 13.61

목재 양 6.13 8.47 1.81 1.31

<표 4-10> 에너지가격 충격에 대한 제조업별 GDP 충격의 상대적 크기

은 전력판매단가와 원유도입가가 각각 5%씩 변동이 있을 시 제조업

별 GDP 충격반응의 상대적 크기 변화를 보여준다. 두 번째 열(전력판

매단가/원유도입가, 충격 10%)은 전력판매단가와 원유도입가가 각각

10%씩 변동이 있을 시 제조업별 GDP 충격반응의 상대적 크기 변화

를 보여준다. 세 번째 열(전력판매단가 10%/5%)은 전력판매단가 5%

변화 대비 전력판매단가 10% 변화에 대한 제조업별 GDP 충격반응의

상대적 크기를 나타낸다. 네 번째 열(원유도입가 10%/5%)은 원유도입

가 5% 변화대비 원유도입가 10% 변화에 대한 제조업별 GDP 충격반

응의 상대적 크기를 나타낸다.

전력판매단가와 원유도입가가 각각 5% 상승할 시, 섬유, 비금속, 가

구 산업을 제외한 모든 산업들에서 전력판매단가에 대한 제조업별

GDP의 충격반응 크기가 원유도입가에 대한 제조업별 GDP의 충격반

응 크기보다 큰 것으로 나타났다. 석유화학, 일반기계, 전기 및 전자

산업은 상대적 크기가 3을 넘었다. 전력판매단가와 원유도입가가 각

각 10% 상승할 시, 비금속, 금속 산업을 제외한 모든 산업들에서 전

력판매단가에 대한 제조업별 GDP 충격반응의 크기가 원유도입가에

대한 제조업별 GDP 충격반응의 크기보다 큰 것으로 나타났다.

제4장 모형 설정 및 실증 분석 53

제조업충격방향　

전력판매단가/원유도입가 충격비(5%)

전력판매단가/원유도입가 충격비(10%)

전력판매단가10%/5%

원유도입단가10%/5%

음 18.05 9.23 2.15 4.20

석유화학양 -6.07 -3.93 1.67 2.57음 -4.01 -5.79 2.20 1.52

비금속양 0.08 1.63 22.44 1.06음 -0.12 -0.89 41.15 5.72

금속양 -1.28 -0.44 0.50 1.46음 -3.05 -2.82 2.83 3.06

일반기계양 -5.22 -13.47 1.36 0.53음 14.62 -12.53 2.46 -2.87

전기 및 전자기기　

양 -3.50 -4.52 1.20 0.93음 61.64 -9.01 2.62 -17.95

정밀기기양 -2.16 -2.61 1.62 1.34음 -5.56 -3.07 2.33 4.22

운송장비양 -1.65 -1.93 1.11 0.94음 1.20 -2.18 22.69 -12.47

가구양 -0.07 2.30 -43.17 1.29음 -2.56 -2.83 6.57 5.95

주) (-)는 충격 방향이 다름을 의미함.

전력판매단가 5% 상승 대비 전력판매단가 10% 상승 시 제조업별

GDP 충격반응의 상대적 크기는 목재, 석유화학, 비금속, 금속, 일반기

계, 전기 및 전자기기, 정밀기기, 운송장비 산업에서 2보다 작은 것으로

나타났다. 즉 전력판매단가 5% 상승할 때의 제조업별 GDP 변동 폭이

10% 상승할 때의 변동 폭보다 상대적으로 크다는 것을 의미한다.

원유도입가 5% 상승 대비 원유도입단가 10% 상승 시 제조업별

GDP 충격반응의 상대적 크기는 석유화학을 제외한 모든 제조업에서

2보다 작은 것으로 나타났다.

54

　　 전력판매단가 10%/5%

　　 전력판매단가 10%/5%

제조업양 2.23 가죽, 가방,

신발양 1.03

음 0.63 음 2.32

식료품양 1.14

목재, 나무제품양 2.59

음 2.39 음 3.10

음료품　 양 2.25펄프, 종이

양 2.45음 -10.83 음 3.36

담배양 -1.83 인쇄, 기록매체

복제

양 2.71

음 2.34 음 3.96

섬유양 2.42 코크스, 연탄

및 석유정제양 2.27

음 3.33 음 0.27

의복, 악세서리양 2.41 화학물질 및

화학제품양 2.23

음 4.90 음 0.75

<표 4-11.1> 전력판매단가 5%, 10% 변동에 대한 제조업별 생산 활동지수의 상대적 충격반응 크기

　 　 전력판매단가 10%/5% 　 　 전력판매단가

10%/5%의료용 물질 및

의약품양 2.39

전기장비양 2.37

음 3.72 음 4.46

고무, 플라스틱양 1.99 기타기계 및

장비양 8.51

음 2.03 음 2.42

비금속 광물양 2.23 자동차 및

트레일러양 1.88

음 0.37 음 2.10

1차금속양 2.19

기타운송장비양 3.81

음 1.19 음 2.40

금속가공양 0.43

가구양 2.05

음 2.35 음 1.95전자부품,

컴퓨터, 영상 음향 및 통신장비

양 2.23기타제품

양 2.24

음 -0.25 음 0.94

의료, 정밀, 광학기계 및

시계

양 1.98 　음 2.00

<표 4-11.2> 전력판매단가 5%, 10% 변동에 대한 제조업별 생산 활동 지수의 상대적 충격반응 크기

제4장 모형 설정 및 실증 분석 55

<표 4-11>은 전력판매단가 5% 변화 대비 10% 변화의 제조업별 생

산지수의 충격반응의 상대적 크기를 나타낸다. 제조업별 생산지수는

식료품, 담배, 가죽·가방·신발, 고무·플라스틱, 금속가공, 의료·정밀기

기, 자동차 및 트레일러 산업을 제외한 모든 제조업에서 전력판매단가

10% 상승 시의 충격반응이 전력판매단가 5% 상승 시의 충격반응보

다 상대적으로 크게 나타났다.

다. 정책적 시사점

전력판매단가 충격과 원유도입가 충격이 발생할 때 거시경제 변수

들과 제조업별 변수들 중 몇몇 변수들은 비대칭성을 갖는 것으로 나

타났다. 하지만 비대칭성이 지속적으로 유지되지는 않는 것으로 나타

났다. 국내외 많은 문헌들은 에너지가격 충격에 대한 경제변수들의 비

대칭성에 대한 분석을 해 왔다. 비대칭성은 에너지가격 하락이 경제에

긍정적 영향을 갖지 못한다는 것을 함의한다. 그렇기 때문에 비대칭성

을 주장하는 분석의 이면에는 에너지가격이 하락할 시 적극적인 경제

확장 정책이 필요하다는 전제를 내포할 수 있다. 하지만 현대 경제 안

정화 정책의 중요 목표는 주요 경제 변수들의 변동성을 작게 하는 것

이다. 비대칭적 반응이 있다는 사실만으로 적극적인 경제 정책을 시행

하려는 유인을 갖기보다는 비대칭적 반응이 얼마나 지속되는지를 분

석한 후 적극적인 경제 정책을 고려하는 것이 경제 안정화 측면에서

합리적 정책이 될 것으로 판단된다. 에너지가격 충격에 대한 비대칭

반응의 동태적 경로를 고려하지 않으면 정책의 비일관성 문제에 직면

할 수 있을 것으로 판단된다.

전력판매단가가 5%, 10% 상승 시 0.3%, 0.7%의 GDP 하락하는 것

56

으로 나타났으며, GDP는 비대칭적 반응을 보이지 않는 것으로 나타

났다. 만약 전력판매단가에 대해서 비대칭성이 있더라도 GDP에 미치

는 영향은 크지 않으므로 거시 경제적 측면에서 경제 안정화 정책도

전기가격 변동에 민감하게 반응을 하지 않는 것이 좋을 것으로 판단

된다.

에너지가격 변동에 대한 경제 변수들의 충격반응의 경우, 전력판매

단가에 대한 충격반응이 원유도입가에 대한 충격반응보다 큰 것으로

나타났다. 그리고 GDP보다 제조업 GDP의 충격반응이 더 큰 것으로

나타났다. 이는 경제 안정화 측면에서 GDP 변동보다는 제조업 GDP

변동에, 유가 변동보다는 전기가격 변동에 더 많은 정책적 관심이 필

요함을 의미할 수 있다. 즉, 유가 변동에 대한 GDP의 충격반응과 더

불어 전기가격 변동에 대한 제조업 GDP의 충격반응에도 정책적 관심

을 갖는 것이 중요하다고 할 수 있겠다.

에너지가격 변동이 경제의 생산에 미치는 결과는 에너지 소비 형태

와 유사하게 나타났다. 현재 에너지 소비는 산업 부문, 특히 제조업

부문의 소비 증가가 총에너지 소비 증가를 견인하고 있다. 그리고 제

조업 부문에서 연료용 에너지는 석유에서 가스와 전력으로 대체되어

가고 있는 중이며 전력으로 대체가 더 빨리 진행되고 있다. 최근 산업

부문의 전력소비 증가율은 GDP 증가율을 상회하고 있다. 즉, 산업부

문의 전력소비 증가는 총에너지 소비 증가의 주된 요인이기도 하다.

에너지가격 충격에 대한 GDP의 변화는 이러한 에너지 소비 패턴을

그대로 반영하는 것으로 보인다. 그러므로 에너지가격 변동에 대응하

여 경제를 안정화시키는 정책은 제조업에서 에너지 소비를 줄일 수

있는 방향으로 전개되어야 할 것으로 보인다. 제조업에서 에너지 소비

제4장 모형 설정 및 실증 분석 57

는 석유, 석탄, 전력이 중요한 역할을 차지하고 있다. 하지만 석유와

석탄은 석유화학, 철강, 시멘트 산업의 원료용으로 사용되기 때문에

원료의 다변화가 일어나지 않는다면 사용을 줄이기 어려운 에너지원

이다. 그러므로 제조업에서 전력소비를 줄이는 것이 경제 안정화를 위

한 대안이 될 것으로 판단된다.

전기가격 변동에 대한 제조업 GDP의 충격반응을 줄이는 경제 안정

화 정책은 전기가격을 통제하는 것보다는 전력수요관리 정책을 통해

전기가격에 대한 전력수요의 반응을 줄이는 것이 중요하다.46) 임재규

(2013, p.61)는 전체 제조업에서 전력소비와 생산 활동 간 Granger 인

과관계를 검정하였는데, 장·단기적으로 전력소비→생산 활동의

Granger 인과관계가 성립하는 것으로 추정하였다. 이는 전기가격의

변동이 전력소비에 영향을 미쳐 생산에 영향을 미치는 파급경로가 성

립할 수 있음을 의미한다. 전력수요관리 정책을 통하여 기계사용에서

에너지 효율을 개선시키면 경제활동을 위축시키지 않고 전력소비를

줄일 수 있을 것이다.47) 전력소비의 감소는 전기가격 변동에 대한 전

력소비의 변동을 줄일 수 있고 이는 다시 생산의 변동을 줄일 수 있을

것이다. 그러므로 제조업 전력수요관리 정책은 산업적, 미시적 측면에

46) 전기가격을 통제하는 것은 경제 안정화를 유발하는 측면도 있겠지만, 가격통제를 통한 자원배분 왜곡이 더 심할 것으로 보이기 때문에 좋은 경제 안정화 정책은 아니라고 판단된다.

47) 임재규(2013, p.73~74)에 따르면 전력수요관리 정책이란 “소비자의 전력수요를 충족하는 동시에 소비자의 전력 사용 패턴 또는 행태를 합리적인 방향으로 유도하기 위한 제반활동을 의미하며, 이러한 활동을 통해 전력소비 절감에 기여함으로써 국가 전력수급기반을 향상하는 것이 궁긍적인 목적”이라고 하였다. 임재규(2013, p.74)는 전력수요 관리는 “전력소비 피크를 억제하고 심야수요를 증대함으로써 최대부하와 최저부하간의 차이를 감소시켜 부하 평준화를 도모하는” 부하관리(load management)와 “고효율기기 보급 확대, 전기설비 개선, 절전정보 제공 및 절전 홍보 확대 등을 통해 전력이용효율을 향상하여 전력수요를 절감하는” 효율향상(efficiency improvement)으로 나누어진다고 하였다.

58

서 활용할 수 있는 경제 안정화 정책의 대안이 될 수 있을 것으로 판

단된다.48)

전력판매단가 5% 상승과 10% 상승에 대한 경제 변수들의 변동 폭

의 상대적 크기는 각 변수에 따라 다르게 나타나고 있다. 그러므로 본

보고서의 분석만으로 전기가격을 한꺼번에 10% 올리는 것과 5%씩

두 번 올리는 것 중 어느 것이 더 나은 정책인지는 판단하는데 한계점

을 갖는다. 하지만 전력판매단가가 10% 상승 시 충격반응이 상대적으

로 더 큰 제조업을 중심으로 더 강력한 전력수요관리 정책을 실시한

다면 전기가격 상승에 대한 경제 충격을 완화시키데 일조할 수 있을

것으로 판단된다.

48) 유가가 경제에 미치는 영향이 적어진 여러 이유 중 하나는 현대의 경제가 석유에 의존하는 정도가 낮아졌다는 것이다. 현재 석유는 수송부문의 연료 그리고 석유화학 산업의 원료로 대부분 사용되고 있다. 그러므로 경제에 미치는 영향이 한정적으로 나타나고 있는 것으로 파악된다.

제5장 결 론 59

제5장 결 론

에너지가격과 경제활동 간의 관계를 연구하는 국내 연구들은 에너

지 소비에 대한 분석 없이 대부분 유가와 거시경제변수들 간의 관계

에 초점을 맞추어 왔다. 본 보고서에서는 국내 에너지 소비 패턴을 분

석하여 유가와 전기가격이 포함된 에너지가격과 거시, 산업 경제활동

변수들 간의 비대칭성을 분석하였다.

또한 기존의 문헌들은 유가충격에 대한 경제의 실질변수들이 비대

칭적 반응을 갖는다고 주장하고 있다. 즉, 기대하지 않은 유가상승 충

격은 경기의 큰 하락을 유발할 수 있지만, 기대하지 않은 유가하락 충

격은 경기의 큰 상승을 유발하지 않는다는 것이다. 만약에 유가충격의

변동 방향에 대해서 경제활동 변화가 비대칭적으로 나타난다면 유가

변동에 따른 경제안정화 정책은 유가변동의 규모와 변동 방향에 따라

차별적으로 적용되어야 한다는 필요성이 제기된다. 하지만 비대칭적

반응이 정책적으로 함의를 갖기 위해서는 비대칭성이 지속적으로 발

생하여야 한다. 기존의 문헌들은 비대칭성의 지속성 문제를 다루지 못

하였다는 단점을 가지고 있다. 이에 본 보고서에서는 충격반응함수 기

반 대칭성 귀무가설 검정을 통해서 에너지가격 충격에 대한 경제변수

들의 비대칭성 지속성을 살펴보았다.

본 보고서에서는 에너지가격 충격에 대한 경제변수들의 대칭성 귀

무가설을 검정하기 위하여 기울기 기반 대칭성 검정법과 충격함수 기

반 대칭성 검정법을 사용하였다.

60

기울기 기반 대칭성 검정 결과 전력판매단가 충격에 대해서 거시경

제변수들은 비대칭성을 보이지 않는 것으로 나타났다. 반면 원유도입

가 변동에 대해서는 GDP, 기계투자, 설비투자, 소비자 물가가 비대칭

성을 갖는 것으로 나타났지만, 충격반응함수 기반 검정법에서는 GDP

만이 비대칭성을 갖는 것으로 나타났다. 전력판매단가 변동에 대한 제

조업별 GDP의 대칭성 가설검정 테스트 결과, 기울기 기반 검정법에

서는 석유화학, 일반기계, 전기 및 전자기기, 운송장비 산업에서 비대

칭성 반응을 보이는 것으로 나타났으며, 충격반응함수 기반 검정법에

서는 전기 및 전자기기, 가구 산업에서 비대칭성 반응을 보이는 것으

로 나타났다. 원유도입가 변동에 대한 제조업별 GDP의 대칭성 가설

검정 테스트 결과, 기울기 기반 검정법에서는 음식료, 비금속, 금속,

일반기계, 전기 및 전자기기 산업에서 비대칭성이 나타났으며, 충격반

응함수 기반 검정법에서는 전체 제조업, 음식료, 비금속에서 비대칭

반응이 나타났다. 하지만 각 변수들의 비대칭성은 충격이 발생한 후 1

분기가 지나면 사라지는 것으로 나타났다. 즉, 에너지가격 변동에 대

한 경제 변수들의 비대칭성은 존재한다고 하더라도 그 지속성은 아주

짧은 것으로 나타났다.

전력판매단가 변동에 대한 제조업별 생산지수의 대칭성 가설검정

테스트 결과, 기울기 기반 검정법에서는 기타 제품 산업을 제외한 모

든 제조업에서 비대칭성이 존재하지 않는 것으로 나타났다. 하지만 충

격반응함수 기반 검정법에서는 제조업 전체, 음료품, 담배, 의복 및 악

세서리, 목재 및 나무제품, 펄프 및 종이, 화학물질 및 화학제품, 의료

용 물질 및 의약품, 비금속 광물, 전자부품, 전기장비, 기타 기계제품,

자동차 및 트레일러 산업에서 비대칭적 반응이 나타났다. 특히 음료품

제5장 결 론 61

과 의약품 산업은 충격이 있은 후 1년이 지나도록 비대칭적 반응이

지속적으로 나타나는 특징을 보였다. 하지만 나머지 산업들은 충격이

있은 후 3개월 이내에 비대칭적 반응이 사라지는 것으로 나타났다.

만약 에너지가격 변동에 대한 경제적 충격반응이 미미하지 않고 에

너지가격 변동에 대해서 경제 변수들이 비대칭적 반응을 보인다면, 에

너지가격 하락에 대해서 적극적인 경제 확장 정책을 시행하고자 하는

유인이 작용할 수 있을 것이다. 하지만 이런 경우에서도 비대칭적 반응

이 있다는 사실만으로 적극적인 경제 정책을 시행하려는 유인을 갖기

보다는 비대칭적 반응이 얼마나 지속되는지를 분석한 후 적극적인 경

제 정책을 고려하는 것이 경제 안정화 측면에서 합리적이라 판단된다.

에너지가격 변동에 대한 충격반응 함수 결과는 GDP보다는 제조업

GDP의 충격반응 크기가 더 크며, 전력판매단가 변동에 의한 경제 변

수들의 충격반응 크기가 원유도입가 변동에 의한 경제 변수들의 충격

반응 크기보다 더 크다는 사실을 보여주고 있다.

에너지가격 변동이 경제의 생산에 미치는 결과는 에너지 소비 형태

와 유사한 형태를 보이고 있다. 그러므로 에너지가격 변동에 대한 경

제를 안정화 시키는 정책은 제조업에서 에너지 소비를 줄일 수 있는

방향으로 전개되어야 할 것으로 보인다. 제조업에서 전력소비를 줄이

는 것이 경제를 안정화 시키는 대안이 될 것으로 판단된다. 전력소비

의 감소는 전기가격 변동에 대한 전력소비의 변동을 줄일 수 있고 이

는 다시 생산의 변동을 줄일 수 있을 것이다. 그러므로 제조업의 전력

수요관리 정책은 산업적, 미시적 측면에서 활용할 수 있는 경제 안정

화 정책의 대안이 될 수 있을 것으로 판단된다.

전력판매단가 5% 상승과 10% 상승에 대한 경제 변수들의 변동 폭

62

의 상대적 크기는 각 변수에 따라 다르게 나타나고 있다. 그러므로 본

보고서의 분석만으로 전기가격을 한꺼번에 10% 올리는 것과 5%씩

두 번 올리는 것 중 어느 것이 더 나은 정책인지는 판단하는데 한계점

을 갖는다. 하지만 전력판매단가가 10% 상승 시 상대적으로 충격반응

이 더 큰 제조업을 중심으로 더 강력한 전력수요관리 정책을 실시한

다면 전기가격 상승에 따른 경제 충격을 완화시키데 일조할 수 있을

것으로 판단된다.

본 보고서에서는 Kilian and Vigfusson(2011a)의 방법론을 사용하여

에너지가격 변화에 대한 경제변수들의 비대칭성을 검정하고 충격반응

함수를 구하였다. 하지만 모형은 2변수 VAR 모형을 기반으로 하였다

는 단점을 가지고 있다. 그렇기 때문에 본 모형으로 도출된 충격반응

함수 값을 절대적으로 해석하기에는 한계점이 있을 수 있다. 그래서

본 보고서에서는 이러한 한계점을 보완하는 방법으로 에너지가격 변

동에 대한 각 경제변수 충격반응 값의 상대적 크기를 보고하였다는

것을 밝혀둔다.

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http://www.kesis.net (국가에너지통계 종합정보시스템)

부 록 69

부 록

본 부록에서는 전력판매단가와 원유도입가 상승과 하락에 대한 각

경제변수들의 충격반응 결과를 보여줄 것이다.

전력판매단가의 경우 아주 강한 계절성을 보이고 있다. 이러한 계절

성을 제거하고 모형의 충격반응함수를 도출하였지만, 톱니바퀴 모양

의 충격반응함수가 많이 도출되었다. 시계열 자료의 부족과 전기가격

의 누진적 성격으로 인하여 톱니바퀴 모양의 충격반응함수가 도출될

수도 있을 것이다. 이에 대해서는 좀 더 심도 있는 분석이 필요할 것

으로 보인다.

70

[그림 A-1] 전력판매 단가 5% 상승에 대한 충격반응

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.03

-0.025

-0.02

-0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

0.015

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4 x 10

-3

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.04

-0.03

-0.02

-0.01

0

0.01

0.02

0.03

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -6

-4

-2

0

2

4

6 x 10

-3

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.02

-0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

0.015

0.02

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.06

-0.04

-0.02

0

0.02

0.04

0.06

+ s - s

주) GDP(첫째 줄 좌), 운송투자(첫째 줄 우), 기계투자, 설비투자, 소비, CPI 순

부 록 71

[그림 A-2] 전력판매 단가 10% 상승에 대한 충격반응

0 2 4 6 8 10 12 14 -8

-6

-4

-2

0

2

4

6

8 x 10

-3

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.08

-0.07

-0.06

-0.05

-0.04

-0.03

-0.02

-0.01

0

0.01

0.02

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.1

-0.08

-0.06

-0.04

-0.02

0

0.02

0.04

0.06

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.01

-0.005

0

0.005

0.01

0.015

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.05

-0.04

-0.03

-0.02

-0.01

0

0.01

0.02

0.03

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.15

-0.1

-0.05

0

0.05

0.1

+2 s -2 s

주) GDP, 운송투자, 기계투자, 설비투자, 소비, CPI의 순

72

[그림 A-3] 유가 1-표준편차 상승에 대한 충격반응

0 2 4 6 8 10 12 14 -4

-3

-2

-1

0

1

2 x 10

-3

+ s - s

0 2 4 6 8 10 12 14 -8

-6

-4

-2

0

2

4

6

8

10 x 10

-3

+ s - s

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

+ s - s

0 2 4 6 8 10 12 14 -12

-10

-8

-6

-4

-2

0

2

4

6 x 10

-3

+ s - s

0 2 4 6 8 10 12 14 -4

-3

-2

-1

0

1

2

3 x 10

-3

+ s - s

0 2 4 6 8 10 12 14 -10

-8

-6

-4

-2

0

2

4

6

8 x 10

-4

+ s - s

주) GDP, 운송투자, 기계투자, 설비투자, 소비, CPI의 순

부 록 73

[그림 A-4] 유가 2-표준편차 상승에 대한 충격반응

0 2 4 6 8 10 12 14 -12

-10

-8

-6

-4

-2

0

2

4 x 10

-3

+2 s -2 s

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025

+2 s -2 s

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.045

-0.04

-0.035

-0.03

-0.025

-0.02

-0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

+2 s -2 s

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.035

-0.03

-0.025

-0.02

-0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

+2 s -2 s

0 2 4 6 8 10 12 14 -8

-6

-4

-2

0

2

4

6 x 10

-3

+2 s -2 s

0 2 4 6 8 10 12 14 -2

-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5 x 10

-3

+2 s -2 s

주) GDP, 운송투자, 기계투자, 설비투자, 소비, CPI의 순

74

[그림 A-5.1] 전력판매단가 5% 상승에 대한 제조업별 GDP 충격반응

0 2 4 6 8 10 12 14 -10

-5

0

5 x 10

-3

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -6

-4

-2

0

2

4

6 x 10

-3

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -6

-4

-2

0

2

4

6 x 10

-3

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.03

-0.02

-0.01

0

0.01

0.02

0.03

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.03

-0.02

-0.01

0

0.01

0.02

0.03

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -6

-4

-2

0

2

4

6 x 10

-3

+5%

-5%

주) 전체 제조업, 음식료, 섬유, 목재, 석유화학, 비금속 순.

부 록 75

[그림 A-5.2] 전력판매단가 5% 상승에 대한 제조업별 GDP 충격반응

0 2 4 6 8 10 12 14 -8

-6

-4

-2

0

2

4

6

8

10 x 10

-3

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.04

-0.03

-0.02

-0.01

0

0.01

0.02

0.03

0.04

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.04

-0.03

-0.02

-0.01

0

0.01

0.02

0.03

0.04

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.025

-0.02

-0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -18

-16

-14

-12

-10

-8

-6

-4

-2

0

2 x 10

-3

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -8

-6

-4

-2

0

2

4

6 x 10

-3

+5%

-5%

주) 금속, 일반기계 전기 및 전자, 정밀기기, 운송장비, 가구 순

76

[그림 A-6.1] 전력판매단가 10% 상승에 대한 제조업별 GDP 충격반응

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.03

-0.025

-0.02

-0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

0.015

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -8

-6

-4

-2

0

2

4

6

8

10

12 x 10

-3

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.06

-0.04

-0.02

0

0.02

0.04

0.06

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.06

-0.04

-0.02

0

0.02

0.04

0.06

0.08

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.01

-0.005

0

0.005

0.01

0.015

0.02

+10%

-10%

주) 전체 제조업, 음식료, 섬유, 목재, 석유화학, 비금속 순.

부 록 77

[그림 A-6.2] 전력판매단가 10% 상승에 대한 제조업별 GDP 충격반응

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.005

0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.06

-0.04

-0.02

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.04

-0.02

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.04

-0.03

-0.02

-0.01

0

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.02

-0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025

0.03

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.02

-0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

0.015

0.02

+10%

-10%

주) 금속, 일반기계 전기 및 전자, 정밀기기, 운송장비, 가구 순

78

[그림 A-7.1] 원유도입가 1표준편차(약 10%) 상승에 대한 제조업별 GDP 충격반응

0 2 4 6 8 10 12 14 -10

-8

-6

-4

-2

0

2

4

6

8 x 10

-3

+ s

- s

0 2 4 6 8 10 12 14 -10

-8

-6

-4

-2

0

2

4

6 x 10

-3

+ s

- s

0 2 4 6 8 10 12 14 -5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4 x 10

-3

+ s

- s

0 2 4 6 8 10 12 14 -8

-6

-4

-2

0

2

4

6

8

10 x 10

-3

+ s

- s

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.01

-0.008

-0.006

-0.004

-0.002

0

0.002

0.004

0.006

0.008

0.01

+ s

- s

0 2 4 6 8 10 12 14 -8

-6

-4

-2

0

2

4 x 10

-3

+ s

- s

주) 전체 제조업, 음식료, 섬유, 목재, 석유화학, 비금속 순.

부 록 79

[그림 A-7.2] 원유도입가 1표준편차(약 10%) 상승에 대한 제조업별 GDP 충격반응

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.01

-0.008

-0.006

-0.004

-0.002

0

0.002

0.004

0.006

0.008

0.01

+ s

- s

0 2 4 6 8 10 12 14 -10

-8

-6

-4

-2

0

2

4 x 10

-3

+ s

- s

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

+ s

- s

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.02

-0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

0.015

+ s

- s

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.02

-0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

+ s

- s

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.02

-0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

0.015

0.02

+ s

- s

주) 금속, 일반기계 전기 및 전자, 정밀기기, 운송장비, 가구 순

80

[그림 A-8.1] 원유도입가 2표준편차(약 20%) 상승에 대한 제조업별 GDP 충격반응

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.03

-0.025

-0.02

-0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

+2 s

-2 s

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.03

-0.025

-0.02

-0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

+2 s

-2 s

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

0.015

+2 s

-2 s

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.02

-0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

0.015

0.02

+2 s

-2 s

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

0.015

0.02

+2 s

-2 s

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.03

-0.025

-0.02

-0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

+2 s

-2 s

주) 전체 제조업, 음식료, 섬유, 목재, 석유화학, 비금속 순.

부 록 81

[그림 A-8.2] 원유도입가 2표준편차(약 20%) 상승에 대한 제조업별 GDP 충격반응

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.025

-0.02

-0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

0.015

+2 s

-2 s

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.04

-0.035

-0.03

-0.025

-0.02

-0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

+2 s

-2 s

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.05

-0.04

-0.03

-0.02

-0.01

0

0.01

0.02

+2 s

-2 s

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.05

-0.04

-0.03

-0.02

-0.01

0

0.01

0.02

+2 s

-2 s

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.06

-0.05

-0.04

-0.03

-0.02

-0.01

0

0.01

+2 s

-2 s

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.04

-0.03

-0.02

-0.01

0

0.01

0.02

0.03

0.04

+2 s

-2 s

주) 금속, 일반기계 전기 및 전자, 정밀기기, 운송장비, 가구 순

82

[그림 A-9.1] 전력판매단가 5% 상승에 대한 제조업별 생산지수 충격반응

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.02

-0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -8

-6

-4

-2

0

2

4

6 x 10

-3

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.03

-0.02

-0.01

0

0.01

0.02

0.03

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.02

-0.01

0

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

+5%

-5%

\

주) 전체 제조업, 식료품, 음료품, 담배 순

부 록 83

[그림 A-9.2] 전력판매단가 5% 상승에 대한 제조업별 생산지수 충격반응

0 2 4 6 8 10 12 14 -14

-12

-10

-8

-6

-4

-2

0

2

4 x 10

-3

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.02

-0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025

0.03

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -4

-2

0

2

4

6

8

10 x 10

-3

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -10

-8

-6

-4

-2

0

2

4 x 10

-3

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -8

-7

-6

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2 x 10

-3

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -4

-2

0

2

4

6

8

10 x 10

-3

+5%

-5%

주) 섬유제품, 의복·악세사리 및 모피제품, 가죽·가방 및 신발, 목재 및 나무제품, 펄프·종이 및 종이 제품, 인쇄 및 기록매체 복제 순

84

[그림 A-9.3] 전력판매단가 5% 상승에 대한 제조업별 생산지수 충격반응

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.01

-0.005

0

0.005

0.01

0.015

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.025

-0.02

-0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.02

-0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

0.015

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -20

-15

-10

-5

0

5 x 10

-3

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.02

-0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

0.015

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

+5%

-5%

주) 코크스, 연탄 및 석유정체, 화학물질 및 화학제품, 의료용 물질 및 의약품, 고무 및 프라스틱 제품, 비금속 광물제품, 1차 금속제품 순

부 록 85

[그림 A-9.4] 전력판매단가 5% 상승에 대한 제조업별 생산지수 충격반응

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.03

-0.025

-0.02

-0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -6

-4

-2

0

2

4

6

8 x 10

-3

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.02

-0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

0.015

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.03

-0.02

-0.01

0

0.01

0.02

0.03

0.04

+5%

-5%

주) 금속가공제품, 전자부품·컴퓨터·영상 음향 및 통신장비, 의료·정밀·광학기기 및 시계, 전기장비, 기타기계 및 장비, 자동차 및 트레일러 순

86

[그림 A-9.5] 전력판매단가 5% 상승에 대한 제조업별 생산지수 충격반응

0 2 4 6 8 10 12 14 -12

-10

-8

-6

-4

-2

0

2

4

6

8 x 10

-3

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.03

-0.02

-0.01

0

0.01

0.02

0.03

+5%

-5%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.03

-0.02

-0.01

0

0.01

0.02

0.03

+5%

-5%

주) 기타운송장비, 가구, 기타제품 순

부 록 87

[그림 A-10.1] 전력판매단가 10% 상승에 대한 제조업별 생산지수 충격반응

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.05

-0.04

-0.03

-0.02

-0.01

0

0.01

0.02

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.08

-0.06

-0.04

-0.02

0

0.02

0.04

0.06

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.06

-0.04

-0.02

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

+10%

-10%

주) 전체 제조업, 식료품, 음료품, 담배 순

88

[그림 A-10.2] 전력판매단가 10% 상승에 대한 제조업별 생산지수 충격반응

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.03

-0.025

-0.02

-0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.06

-0.04

-0.02

0

0.02

0.04

0.06

0.08

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.005

0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.02

-0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -20

-15

-10

-5

0

5 x 10

-3

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.01

-0.005

0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025

+10%

-10%

주) 섬유제품, 의복·악세사리 및 모피제품, 가죽·가방 및 신발, 목재 및 나무제품, 펄프·종이 및 종이 제품, 인쇄 및 기록매체 복제 순

부 록 89

[그림 A-10.3] 전력판매단가 10% 상승에 대한 제조업별 생산지수 충격반응

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.03

-0.02

-0.01

0

0.01

0.02

0.03

0.04

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.05

-0.04

-0.03

-0.02

-0.01

0

0.01

0.02

0.03

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.04

-0.03

-0.02

-0.01

0

0.01

0.02

0.03

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.035

-0.03

-0.025

-0.02

-0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.04

-0.03

-0.02

-0.01

0

0.01

0.02

0.03

0.04

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.03

-0.025

-0.02

-0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

0.015

+10%

-10%

주) 코크스, 연탄 및 석유정체, 화학물질 및 화학제품, 의료용 물질 및 의약품, 고무 및 프라스틱 제품, 비금속 광물제품, 1차 금속제품 순

90

[그림 A-10.4] 전력판매단가 10% 상승에 대한 제조업별 생산지수 충격반응

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.03

-0.025

-0.02

-0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

0.015

0.02

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.06

-0.05

-0.04

-0.03

-0.02

-0.01

0

0.01

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.01

-0.005

0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.04

-0.03

-0.02

-0.01

0

0.01

0.02

0.03

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.035

-0.03

-0.025

-0.02

-0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

0.015

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.04

-0.02

0

0.02

0.04

0.06

0.08

+10%

-10%

주) 금속가공제품, 전자부품·컴퓨터·영상 음향 및 통신장비, 의료·정밀·광학기기 및 시계, 전기장비, 기타기계 및 장비, 자동차 및 트레일러 순

부 록 91

[그림 A-10.5] 전력판매단가 10% 상승에 대한 제조업별 생산지수 충격반응

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.03

-0.025

-0.02

-0.015

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

0.015

0.02

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.06

-0.04

-0.02

0

0.02

0.04

0.06

+10%

-10%

0 2 4 6 8 10 12 14 -0.06

-0.04

-0.02

0

0.02

0.04

0.06

+10%

-10%

주) 기타운송장비, 가구, 기타제품 순

이 승 문

現 에너지경제연구원 부연구위원

<주요저서 및 논문>에너지기술 수출산업화 전략 연구: 그린에너지산업 육성전략 연구 –국제

개발협력사업을 통한 개도국 진출전략, 에너지경제연구원 기본연구, 2013

기본연구보고서 2014-10

에너지가격 변동의 산업별 경제활동 비대칭성 연구

2014년 11월 26일 인쇄

2014년 11월 28일 발행

저 자 이 승 문

발행인 손 양 훈

발행처 에너지경제연구원

- 경기도 의왕시 내손순환로 132 전화: (031)420-2113(代) 팩시밀리: (031)422-4958

등 록 1992년 12월 7일 제7호인 쇄 홍애원 (02)2261-1788

ⓒ에너지경제연구원 2014 ISBN 978-89-5504-479-9 93320

* 파본은 교환해 드립니다. 값 7,000원