에너지경제연구 제4권제1호 (2005.6) - keei.re.kr · 주요 단어 : 한계저감비용, 초월대수 생산함수, 배출권 거래제 Ⅰ. 서 론 전통적으로 전력산업은

차 례에 지경제연구 제 4 권 제 1 호

학술 논문

화력발전소의 황산화물 배출 저감비용 추정

박 광 수ㆍ노 동 석 ·································································································································· 1

표본조사자료를 이용한 가구의 에너지소비행태 분석

이 성 근ㆍ최 도 영 ································································································································ 21

확률과정 모형을 활용한 석유가격 추정 및 시사점

윤 원 철 ···················································································································································· 39

Gumbel Mixed Distribution and Mixed Logit Model in

Dichotomous Choice Contingent Valuation Study

Soo-Il Kim ··············································································································································· 63

정책 연구

에너지협력 형태별 상대적 효율성 비교 연구 - 전력수요지 발전과

자원개발지 발전을 대상으로

김 윤 경 ···················································································································································· 85

정책 자료

에너지 위기와 북한 당국의 대책

류 지 철ㆍ김 경 술 ······························································································································ 107

ABSTRACTS ·················································································································································· 139

편집 원회

원 장 류지철

원 오진규, 김기 , 송 의, 이근 ,

강승진 (한국산업기술 학교), 박호정 ( 남 학교)

화력발 소의 황산화물 배출 감비용 추정

- 1 -

에너지경제연구 제 4 권 제 1 호에너지경제연구원(Korea Energy Economics Institute: KEEI)2005. 6. pp. 1-19


1)

박 수*․노 동 석**

<목 차>

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 추정모형 자료

Ⅲ. 분석 결과

Ⅳ. 결 론

주요 단어 : 한계 감비용, 월 수 생산함수, 배출권 거래제

Ⅰ. 서 론

통 으로 력산업은 발 , 송 , 배 매가 수직 통합된 독 , 공기업

형태를 유지해 왔으며 정부는 독 사업에 한 가격규제방식으로서 기 투자보

수율을 설정하여 기가격을 규제해왔다. 그러나 투자보수율 규제체계하에서는

력회사의 발생비용 모두가 가격에 가될 수 있으므로 자발 인( 는 극 인)

비용 감 유인이 발생하지 않는다.

정부는 독 인 력산업에 경쟁을 도입하여 력공 의 효율성을 제고하고 장

기 으로 값싸고 안정 인 력공 을 지속 으로 보장하며 력사용에 있어서 소

비자의 선택권 확 를 통한 편익 증진을 목 으로 력산업 구조개편을 추진하 다.

재 발 부문은 한국 력공사로부터 분리․분할되어 경쟁이 도입되었고, 향후

* 에 지경제연구원 연구 원 ([email protected])

** 에 지경제연구원 연구 원 ([email protected])

박 수․노 동 석

- 2 -

배 ․ 매부문이 분할되어 양방향입찰시장이 시작되면 투자보수율 규제하에서와

같이 모든 발생비용이 가격에 반 되는 가격결정 시스템은 더 이상 성립하지 않

게 된다. 력의 시장가격, 특히 발 시장가격은 력시장( 력거래소)에서 수요

와 공 에 의해 결정되고, 결정된 가격 하에서 발 사들은 따라 이윤을 내거나

는 손실을 보게 된다. 따라서 발 사업자는 비용 감을 한 다양한 노력을 하

게 될 것이다.

최근 환경에 한 일반국민의 심이 높아지고 한 정부의 환경규제도 더욱

강화되는 추세를 보이고 있다. 과거 투자보수율 규제방식에서는 환경규제강화에

따른 발생비용을 소비자에게 가하는 것이 용이하 지만 향후 경쟁 력시장에

서는 더 이상 비용의 가격 가는 원활치 않게 된다. 따라서 환경규제에 해 비

용 효과 으로 응하지 못하는 발 사업자는 경쟁 력시장에서 한 수익

을 내지 못할 가능성도 있다. 발 사업자는 배출되는 오염물질에 해서 다양한

배출 감 방안을 검토하여 그 가장 비용 효과 인 방안을 채택함으로써 력시

장에서의 경쟁력을 유지할 수 있게 될 것이다.

본 연구에서는 화력발 소의 표 인 오염물질인 황산화물 배출 감비용을

추정하고자 한다. 오염원에 한 오염물질 배출 감비용의 연구사례가 매우 제

한 인 국내에서 화력발 소의 배출 감 비용을 평가하고 있는 본 연구는 이 분

야 연구의 활성화에 기여할 수 있을 것으로 단된다.

Pittman(1981)은 월 수 생산함수를 이용하여 생산과정에서 오염물질이 발생

하고, 배출된 오염물질의 양은 정부가 설정한 배출규제한도를 과하지 못한다는

제약을 추가하는 이윤극 화 모형을 설정하 다. 이 모형을 이용하여 Pittman은

Wisconsin과 Michigan에 치한 30개의 종이공장을 상으로 수질오염 규제의

한계비용을 추정하 다. 종이공장은 펄 생산방식에 따라 5가지의 공정이 있을

수 있는데 서로 다른 공정을 사용하는 공장들간에 오염규제의 한계비용에 상당한

차이가 있음을 보임으로써 공정간 차이를 무시한 획일 오염규제방식이 공장들

사이에 상당한 비효율을 래하 음을 입증하 다. 본 연구에서는 Pittman의 분

석방식을 이용하여 오염물질이 생산과정에서 발생하는 하나의 부산물로서 생산함

수에 직 포함되는 모형을 구축하여 오염물질의 한계 감비용을 추정한다.


- 3 -

Gollop and Roberts(1983)은 비용함수를 직 추정하여 한계 감비용을 구한다.

이 방법은 Pittman의 방법과 동일하게 정부에 의해 외생 으로 정해진 규제수

이 있고 이 수 을 오염자가 실제로 수하고 있다는 가정 하에서 용된다. 이

명헌(1999)은 Gollop and Roberts의 모형을 이용하여 미국석탄 발 소를 상으

로 SO2 배출권에 한 내부거래의 비용 감 정도를 측정하고 외부거래와의 효과

차이를 규명하 다. 이명헌의 분석결과 Miller, Newton 등의 발 소들은 발 기

별 한계 감비용의 차이가 단히 크게 나타나 발 기들 사이의 SO2의 내부거래

가 허용될 경우 이를 통해서 비용효과를 거둘 수 있는 것으로 나타났다.

윤원철 외(1998)와 Kwon and Yoon(1999)의 연구에서는 산출물 거리함수와 수

입함수간의 성을 이용하여 국내 화력발 소의 기오염물질 황산화물(SOx),

질소산화물(NOx), 분진(TSP), 이산화탄소(CO2)에 한 한계 감비용을 추정하

다. 윤원철 외의 연구에서는 1990～1995년간 SOx, NOx, TSP, CO2의 4가지 오염

물질의 한계비용을 동시에 추정하는 경우에 한계 감비용은 각각 310.6천원,

146.7천원, 15,482.3천원, 3.8천원으로 추정하 다. 동연구결과에서 SOx 한가지만을

추정할 때의 한계비용은 128.5천원으로 추정되었다.

Gollop and Roberts의 모형은 오염자가 환경규제를 수한다는 가정이 필요하

고, 자본을 비롯한 투입요소 가격 등의 자료가 필요하나 국내에서 실 으로 일

성 있는 자료를 구하기가 어렵다는 문제를 지닌다. 윤원철 외의 모형은 규제와

계없이 추정이 가능하다는 장 이 있으나 추정해야 할 계수가 많고 여러 가지

제약의 부과로 자료가 풍부하지 않은 경우 자유도의 확보라는 에서 문제가 있

다. Pittman 모형 역시 오염자가 오염물질 배출한도를 수한다는 가정 하에 추

정해야 하는 단 이 있으나 다른 모형과 비교하여 추정에 필요한 자료의 획득이

용이하다는 장 이 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 국내 석유 유연탄발

소의 황산화물 배출 한계 감비용을 Pittman의 모형을 이용하여 추정한다. 본 연

구는 다음과 같이 구성된다. 서론에 이어 2장에서는 Pittman 모형과 실증분석에

사용될 자료를 설명한다. 3장에서는 각 경우에 한 추정결과를 제시하며 4장은

연구결과를 요약하고 결론을 맺는다.


- 4 -

Ⅱ. 추정모형 자료

2.1 추정모형

본 연구에서 Pittman의 월 수 생산함수(translog production function)를 이

용하여 오염물질 배출의 한계 감비용을 구한 것은 다음 두 가지 이유 때문이다.

첫째, Pittman의 연구는 최 로 생산과정의 부산물로서 오염물질이 배출된다는

것을 고려하여 생산모형을 구성하고, 이를 사용하여 오염물질 배출에 따른 한계

감비용을 추정했다. 이후 Pittman의 모형을 이용하여 오염물질 배출 감비용

을 추정한 연구 사례들이 있어 왔으나 국내에서는 Pittman의 모형을 이용하여

용한 사례가 없다.

둘째, 이 모형은 비교 쉽게 추정될 수 있으며 국내 자료의 수집이 가능했다.

자료의 부족은 연구자의 자의 인 제를 불가피하게 하고 추정결과의 신뢰성을

하시키는 문제를 래한다.

생산함수로 리 쓰이는 Cobb-Douglas 함수와 CES(constant elasticity of

substitution) 생산함수는 데이터에 부여한 제약으로 용이 부 합한 경우가 있

다. 체와 환의 일정 탄력성에 한 부담은 한 개 이상의 산출과 두 개 이상

의 투입요소가 포함된 모델에서는 특히 제한 이다. 따라서 제약에 탄력 으로

응할 수 있는 모델이 선호된다. 월 수 생산함수1)는 일반 인 생산함수의 하

나로 어떤 생산함수에 1계 근사값을 고려할 수 있고, 투입요소간의 체 계에

해 제약을 부과할 수 있다. 생산의 부산물로서 오염물질을 포함하는 월 수

생산함수는 다음과 같이 표 된다.

lnQ= α 0+ α z lnZ+∑iα i ln X i

+1/2 β zz ( lnZ) 2+1/2∑iβ ii ( ln X i)

2

+∑iγ zi ( lnZ)( lnX i ) +1/2∑

i∑i≠j

jγ ij ( lnX i )( lnX j ) (1)

1) Pittman은 비용함수가 아닌 생산함수를 사용하는 이유로서 규제가 없는 산업에서 비용

함수의 독립변수간 연립성 문제(simultaneous bias) 가능성을 지 하 다.


- 5 -

여기에서 Q는 산출물로서 본 연구에서는 발 량을 의미하며, Z는 오염물질로

서 황산화물 배출량을 나타낸다. 그리고 X i ( i=L,K,E)는 투입요소로서 각

각 노동, 자본, 에 지를 나타낸다.

lnQ는 다른 산출과 투입요소의 2차함수( α z , α i, β zz , β ii)와 다른 산출

과 투입요소가 로그형태로 결합한 항( γ zi, γ ij)으로 표 되며 균형조건은 모든

γ ij= γ ji, i≠j 이다.

모형에서 원치 않는 부산물(황산화물) Z는 정상투입요소로 취 하는데

(∂Q∂Z

> 0), 이것은 이윤극 화 계산과정에서 활용된다.

이제 일반 인 생산함수 Q = f (Z,XL,XK,XE ) 형태 하에서 동일한 투

입요소 Xi를 사용하여 Q와 Z의 두 개의 산출물을 생산하는 기업의 이윤극

화 문제를 생각해 보자. 여기서 투입물 Xi ( i=L,K,E)의 가격은 P i

( i=L,K,E)라고 한다. 산출물 Z의 명시 가격은 존재하지 않지만 이윤극

화 문제의 해를 도출하는 과정에서 구할 수 있다. 원치 않는 산출물 Z의 경우

규제기 이 정한 배출한도( Z *) 이상을 소비할 수 없으므로 개별 생산자는 자신

에게 부과된 배출한도 내에서 이윤극 화를 추구할 것이다. 따라서 이윤극 화

문제는 다음과 같이 표 된다. 즉,

Max. P Q⋅Q-∑ P i X i

s.t Q= f(Z, X L, X K, X E )

Z *≥Z

상기 이윤극 화 문제를 풀기 한 라그랑지 함수는 다음과 같이 표 된다.

Ψ= P Q (Q)⋅Q-∑ P i X i

+ λ 1 f(Z, X 1 ,..., X 5 )-Q + λ 2 Z*-Z (2)


- 6 -

여기에서 λ 1은 생산함수 제약의 잠재가격(shadow price)이고, λ 2는 오염물질

제약의 잠재가격이 된다.

(2)식의 1계 조건을 구하기 하여 산출물과 오염물질 그리고 각 투입요소에

해 각각 편미분하면 다음과 같은 계를 구하게 된다.

∂Ψ∂Q

= P Q+Q∂P Q

∂Q- λ 1=0

∂Ψ∂Z

= λ 1 f z- λ 2=0

∂Ψ∂X i

= P i+ λ 1 f i=0 (각 i에 해서)

이제 이윤극 화를 한 세 개의 1계 조건을 정리하면 다음과 같은 계를 구

할 수 있다.

f z⋅ P Q (1-1η)= λ 2 (3a)

f i⋅ P Q (1-1η)= P i (3b)

여기에서 η는 산출물 Q의 수요탄력성의 값이다( η= | d lnQd lnP |). 식 (3a)

와 (3b)는 투입물의 한계수익산출이 투입물의 가격과 일치하는 것을 나타낸다. 식

(3a)와 (3b)를 f z와 f i에 해 다시 정리하면 다음과 같다.

f z=λ 2

P Q (1-1η) (4a)

f i=P i

P Q (1-1η) (4b)


- 7 -

식 (4a)의 양변에 Z/Q를 곱하고, 식(4b)의 양변에는 X i/Q 를 곱하면 다음의

계를 얻을 수 있다.

f zZ

Q=

λ 2Z

P Q (1-1η)Q (5a)

f i X i

Q=

P i X i

P Q (1-1η)Q (5b)

통상 f z=∂Q/∂Z , f i=∂Q/∂Xi 이므로 (5a)와 (5b)의 좌변은 다음과 같게

된다.

∂Q∂Z

⋅ZQ

= ∂ lnQ∂ lnZ

∂Q∂Xi

⋅XiQ

= ∂ lnQ∂ lnXi

이를 (5a)와 (5b)에 용하면 다음과 같은 계를 얻게 된다.

∂ lnQ∂ lnZ

=λ 2Z

P Q (1-1η)Q (6a)

∂ lnQ∂ lnX i

=P i X i

P Q (1-1η)Q (6b)

(1)식을 Z와 X i에 해 미분하면 다음과 같이 된다.

∂ lnQ∂ lnZ

= α z+ β zz lnZ+∑iγ zi lnX i (7a)

∂ lnQ∂ lnXi

= α i+β iilnXi+γ zilnZ+∑i≠j

jγ ijlnXi (7b)


- 8 -

(6a)와 (6b), (7a)와 (7b)에 의해 다음 두 식을 구할 수 있다. λ 2는 미지의 라

미터이므로 식 (8a)의 오른쪽으로 이동하게 된다.

Z

P Q (1-1η)Q

=α z

λ 2+

β zz

λ 2lnZ+∑

i

γ ziλ 2

ln X i

(8a)

P i X i

P Q (1-1η)Q

= α i+ β ii lnX i+ γ zi lnZ+ ∑i≠j

jγ ij lnX j

(8b)

식 (8a)와 식(8b)는 식(1)과 더불어 추정된다. 세 함수에서 교란항은 정규분포한

다고 가정하고 최우도추정치(maximum likelihood estimators)를 얻기 해 반복-

젤 방법(iterative Zellner estimation procedure)으로 추정한다.

2.2 자료

본 연구에서는 황산화물 감비용을 추정하기 하여 유 유연탄을 연료로

사용하는 발 소를 상으로 삼았다. 분석 상 유발 소는 부산, 서울, 여수,

남, 울산, 인천, 평택 등 7개, 유연탄발 소는 보령, 삼천포, 호남, 태안, 하동,

당진 등 6개 발 소이다. 자료 용기간은 ’90년～’02년이다. ’90년 이 은 발 소

별 황산화물 배출 실 자료가 없어 용이 불가능하 다.

모형에서는 2개의 산출물과 4개의 투입물을 설정하고 있다. 산출물은 력과

황산화물이고 투입물은 자본, 노동, 연료, 기타이다.

각 발 소에는 2개 내지 6개의 발 기가 있다. 그러나 모든 변수에 한 발

기별 자료가 별도로 생산되지 않으므로 발 소별 자료의 사용이 불가피하 다.

발 소에서 생산한 기는 총발 량(gross)과 송 단(net)발 량으로 구분된다. 총

발 량은 발 기에서 생산된 모든 력량을 말하며, 송 단발 량은 총 력량에

서 발 소내에서 소비한 력량을 차감한 발 량을 의미한다. 발 소간 생산성을

비교하는 목 에는 송 단발 량을 용하는 것이 합리 이며 본 연구에서도 이

를 각 발 소의 산출물로 간주했다.


- 9 -

기가격은 평균 매단가를 사용하 다. 개별 발 원이 생산한 력을 매하

여 얻게 되는 수익은 최종 매가격 의 일부이며 이 경우 업원가 내지 업

외원가는 매년 일정하다는 가정을 제하고 있다.

종합발 원가계산서2)의 발 소별 발 원가는 송 단을 기 으로 kWh당 35

원～73원으로 비교 큰 차이를 보이고 있다. 발 소별 발 원가를 용할 경우

동일 상품에 해 차별 가격을 용하는 문제 이 발생한다.3) 기가격은 생산자

물가지수(2000=100)를 이용하여 불변가격화하 다.

추정모형에는 력수요의 가격탄력성을 필요로 한다. 본 연구에서는 가격탄력

성을 별도로 추정하지 않았으며 기존연구 결과를 활용하 다.4) 본 연구에서 용

한 가격탄력성은 0.2이다.

화력발 소의 황산화물 배출량은 한국 력공사의 내부자료를 활용하 다. 본

연구에서 측치 수가 충분치 않은 이유는 황산화물 배출량 자료가 ’90년 이후로

제한되었기 때문이다. 발 소별 황산화물 배출량은 차 감소하는 추이를 보이고

있으며, 특히 황산화물에 한 환경규제가 엄격해진 ’99년 이후에는 격하게 감

소하는 추이를 보이고 있다.

연료소비량은 한국 력통계의 발 소별 연료소비량 자료를 이용하 다. 유발

소에서는 발 연료로서 유, 경유, LNG가 연료로 쓰이기도 하고, 석탄발 소

인 호남발 소에서는 유를 혼합한 연료를 사용한다. 한 발 소별로 사용되는

연료는 매 계약분 마다 열량 등의 연료특성이 다르게 된다. 유연탄의 경우 수출

국가와 산지에 따라서 30여 가지로 구분되고 있다. 이와 같은 이유에서 연료소비

량은 열량으로 환산하여 사용하 으며 단 는 106kcal이다.

연료가격도 국제 에 지가격에 따라서 변동하게 되고 도입선별로 각각 다르

므로 종합원가계산서에 제시되고 있는 각 연도별 총연료비를 연료소비량으로 나

2) 종합원가계산서는 2001년 발 자회사 분할이후 발간되지 않는다. 2000년 이후에는 발

자회사별로 원가분석을 시행하고 있다.

3) 그럼에도 불구하고 발 원가를 용하여 추정한 결과 구해진 라미터값이 만족스럽지

못하 다.

4) 김 덕, 나인강, 김성 , 김태헌, ｢ 단기 에 지수요 망 모형 개발｣, 에 지경제연구

원 민간출연연구보고서 ’99.12


- 10 -

값을 연료가격으로 용하 다. 연료가격 역시 생산자물가지수에 의해 불변가

격화하 다.

투입물 가운데 노동은 각 발 소의 연말기 정규직 인원수를 투입 노동력으로

간주하 다. 이 자료는 한국 력공사의 력통계월보의 사업소별 인원 황을 참

고하 다. 노동가격은 한국 력공사의 종합원가계산서의 발 소별 인건비를 발

소별 인원수로 나 값을 사용하 다. 즉 연말기 각 발 소 정규직원의 1인당

평균 인건비를 사용하 다.

자본스톡은 발 소별 자산평가액 자료가 없어 발 소별 설비용량을 자본의

리변수로 채택하 다. 용량단 는 MW이다. 자본비용은 종합원가계산서의 각 발

소별 감가상각비, 지 이자, 수선유지비를 합한 값을 용하 다. 수선유지비는

발 소의 유지, 보수를 해 소요된 비용이다.

Ⅲ. 추정결과

앞에서 설명한 자료를 이용하여 식(1)과 (8a), (8b)를 추정한 결과는 <표 1>에서

<표 5>까지 정리되어 있다.5) <표 1>은 본 연구에서 분석 상으로 삼은 발 소

체에 해 추정한 결과를 정리한 것이다. 체발 소를 상으로 추정하 을

때의 오염물질 한계 감비용을 나타내는 λ 2의 값은 6.22이며 1% 수 에서 유의

한 것으로 나타나고 있다. 그러나 추정결과에서 알 수 있듯이 일부 계수(에 지와

노동)가 상과는 달리 부의 값을 나타내는 등의 문제를 보이고 있다.

5) 본 연구에서는 Pittman의 연구와 같이 계수에 한 제약 없이 추정하 으나 생산함수

가 1차동차라고 가정하면 모형추정시 다음과 같은 제약이 추가된다.

∑iα i=1 , ∑j

γ ij=0 , γ ij= γ ji, i≠j , i=L,K,E

본 연구에서도 1차동차 생산함수를 가정하여 추정을 시도하 으나 추정결과 α i 일

부 계수가 음의 값을 보이는 등 결과가 만족스럽지 못하여 결과에서 제외하 다.


- 11 -

<표 1> 기본모형( 상발 소 체)

추정치 표 오차 t-통계량 P-value

α o 17.7851 2.130108 8.34939 0.000000

α z 1.147775 0.124343 9.23074 0.000000

α e -2.91314 0.284502 -10.2395 0.000000

α l -0.14684 0.036047 -4.0737 4.63E-05

α k 1.242867 0.214638 5.79053 1E-08

β zz 0.152909 0.012742 12.00018 0.000000

β ee 0.325009 0.025001 12.99982 0.000000

β ll 0.002377 0.00328 0.7248 0.468573

β kk 0.136965 0.031725 4.31724 1.58E-05

γ ze -0.13189 0.012793 -10.3095 0.000000

γ zl -0.02025 0.001833 -11.0524 0.000000

γ zk -0.00666 0.009347 -0.71214 0.476376

γ el 0.018379 0.003154 5.82826 1E-08

γ ek -0.12396 0.0248 -4.99835 5.8E-07

γ lk 0.007611 0.00359 2.11974 0.034028

λ 26.221266 0.592777 10.49512 0.000000

체발 소를 상으로 추정한다는 것은 유발 소와 유연탄발 소가 동일하

다는 가정을 근거로 한다. 즉 두 발 소 사이의 계수 값에 차이가 없을 것이라는

가정이 제되어 있다. 구체 으로 발 을 한 노동, 자본, 에 지 투입계수가

모두 같고 한 오염물질 배출을 이기 한 한계 감비용 한 같다는 것을 의

미한다.

그러나 실제로 유발 소와 유연탄발 소 사이에는 많은 차이가 존재하므로

본 연구에서는 두 발 소 그룹을 분리하여 추정을 시도하 다. 먼 유발 소

를 상으로 한 추정결과를 보기로 하자. 결과는 <표 2>에 정리되어 있다.


- 12 -

<표 2> 기본모형( 유발 소)


α o -14.7275 1.376966 -10.6956 0.000000

α z 0.216124 0.04846 4.45987 8.2E-06

α e 0.892435 0.191793 4.65312 3.27E-06

α l 0.555029 0.041785 13.28306 0.000000

α k 1.509571 0.144388 10.455 0.000000

β zz 0.018941 0.004048 4.67885 2.88E-06

β ee 0.105933 0.016737 6.32927 0.000000

β ll -0.00113 0.010664 -0.10574 0.915789

β kk 0.132125 0.018846 7.0107 0.000000

γ ze -0.02512 0.005792 -4.33814 1.44E-05

γ zl -0.00028 0.001428 -0.19879 0.842424

γ zk 0.005204 0.002742 1.898 0.057696

γ el -0.04877 0.003958 -12.3211 0.000000

γ ek -0.16395 0.014925 -10.9848 0.000000

γ lk 0.038911 0.009041 4.30373 1.68E-05

λ 20.504148 0.107257 4.70039 2.6E-06

유발 소를 상으로 추정한 결과를 보면 모든 투입요소들의 1차항에 한

계수값들이 상 로 정의 값을 보이고 있으며 통계 으로도 1% 수 하에서 유

의한 것으로 나타나고 있다. 한계 감비용을 나타내는 λ 2의 추정치는 0.504이고

통계 으로도 유의한 것으로 나타나고 있다. 계수값은 황산화물 배출량 1톤을

이는데 드는 비용이 50만4천원임을 의미한다.

이제 유연탄발 소를 상으로 추정한 결과에 해 보기로 하자. <표 3>은 유

연탄발 소를 상으로 추정한 결과이다.


- 13 -

<표 3> 기본모형(유연탄발 소)


α o 1.823838 2.176717 0.83788 0.402095

α z 0.198411 0.175422 1.13105 0.258034

α e -0.05023 0.17256 -0.29111 0.770968

α l 0.066185 0.018993 3.48472 0.000493

α k 0.456965 0.245559 1.86092 0.062755

β zz 0.148166 0.013405 11.05281 0.000000

β ee 0.06118 0.016683 3.66717 0.000245

β ll -0.00416 0.002369 -1.75473 0.079306

β kk 0.273815 0.033448 8.1864 0.000000

γ ze -0.02611 0.007857 -3.3226 0.000892

γ zl -0.00356 0.000953 -3.73261 0.00019

γ zk -0.10756 0.016044 -6.7039 0.000000

γ el 0.003109 0.001864 1.66819 0.095278

γ ek -0.06889 0.020481 -3.36356 0.000769

γ lk -0.00571 0.002531 -2.25571 0.024089

λ 212.00776 1.715957 6.9977 0.000000

유연탄발 소를 상으로 추정한 결과에서 투입요소의 하나인 에 지의 계수는

부의 값을 보이나 유의하지 않은 것으로 나타나고 있다. λ 2의 추정치는 유발

소의 경우보다 큰 12.01로 나타나고 있으며 1%수 에서 유의하다.

본 연구에서 상으로 삼은 발 소들은 90년 이후에도 신규로 설비를 확장해

왔고 신규설비는 기술 으로 기존설비보다 효율 이라고 볼 수 있다. 따라서 이

러한 을 고려하기 하여 기본모형에 추세변수를 추가한 모형에 해서도 추정

을 시도하 다.6) 기본모형에 추세변수를 추가하여 추정한 결과는 <표 4>와 <표

5>에 나타나 있다.

6) 생산함수에 추세변수를 추가하는 경우에도 이윤극 화를 한 1계 조건은 변화가 없다.

따라서 추세변수를 포함한 모형을 추정하는 경우 식(1)에만 추세변수를 추가하면 된다.


- 14 -

<표 4> 추세변수 추가모형( 유발 소)


α o -14.2334 1.405883 -10.1242 0

α t0.000967 0.001894 0.51064 0.609604

α z 0.228898 0.079864 2.8661 0.004156

α e 0.817955 0.208384 3.92522 8.67E-05

α l 0.556013 0.042083 13.21219 0.000000

α k 1.51536 0.146224 10.3633 0.000000

β zz 0.019973 0.006906 2.89194 0.003829

β ee 0.111785 0.019622 5.69687 1E-08

β ll -0.00216 0.010809 -0.19951 0.841862

β kk 0.132264 0.018993 6.96378 0.000000

γ ze -0.02657 0.009398 -2.82776 0.004688

γ zl -0.00025 0.001448 -0.17026 0.864806

γ zk 0.00549 0.003119 1.76034 0.07835

γ el -0.04866 0.003998 -12.1735 0.000000

γ ek -0.16478 0.015235 -10.8158 0.000000

γ lk 0.039326 0.009169 4.28906 1.79E-05

λ 20.53124 0.181931 2.92001 0.0035

주 : α t는 시간추세변수의 계수를 나타냄

<표 4>는 유발 소만을 상으로 추정한 결과이다. 기본모형과 비교하여 모

든 투입물의 계수값이 1% 수 에서 유의하며 정의값을 보여 다소 개선되는 모습

을 보이고 있다. 표에서 나타나 있듯이 λ 2의 값은 0.531로 기본모형의 추정결과

보다 다소 높아졌으나 큰 변화는 없고 1% 수 에서 유의한 것으로 나타났다. 즉

유발 소의 황산화물 한계 감비용은 약 50만원 수 인 것으로 단된다.


- 15 -

<표 5> 추세변수 추가모형(유연탄발 소)


α o -2.68488 1.024005 -2.62194 0.008743

α t0.073693 0.007656 9.62547 0.000000

α z 0.150565 0.05046 2.98384 0.002847

α e 0.34532 0.154436 2.23601 0.025351

α l -0.03005 0.017768 -1.69142 0.090757

α k 1.27983 0.206724 6.19101 0.000000

β zz 0.024029 0.00754 3.1869 0.001438

β ee 0.052617 0.016398 3.20873 0.001333

β ll 0.005391 0.00207 2.60452 0.0092

β kk 0.200669 0.034482 5.81961 1E-08

γ ze -0.00716 0.003187 -2.24806 0.024572

γ zl 6.65E-05 0.000676 0.09836 0.921643

γ zk -0.02987 0.010236 -2.91809 0.003522

γ el 0.004497 0.001877 2.39667 0.016545

γ ek -0.13024 0.02094 -6.21947 0.000000

γ lk -0.00863 0.002596 -3.32242 0.000892

λ 21.424912 0.458888 3.10514 0.001902

주 : α t는 시간추세변수의 계수를 나타냄

<표 5>는 시간추세변수를 추가한 모형을 유연탄발 소만을 상으로 추정한

결과를 나타낸다. 추세변수는 유의한 것으로 나타나고 있으며 반 으로 기본모

형보다 개선된 결과를 보여주고 있다. λ 2의 추정값은 1% 수 에서 유의하며 기

본모형보다 크게 낮은 1.424로 황산화물 한계 감비용은 142만원 정도로 나타나

고 있다.7)

본 연구에서는 이 외에도 기본모형과 추세변수 추가모형에 연도별 더미변수

7) 기존 연구에서 추정한 황산화물 한계 감비용은 최소 32달러에서 최 1,671 달러까지

로 나타나고 있으나, 추정기간이 달라 본 연구의 결과와 직 비교하기는 어렵다.


- 16 -

는 발 소 더미변수를 추가하여 추정을 시도하 으나 추정결과가 만족스럽지 않

았다.8)

유발 소와 유연탄발 소의 한계 감비용 추정치를 비교해 보면 유연탄발

소의 한계 감비용이 유발 소에 비해 3배 가까이 큰 것으로 나타나는데 이는

다음과 같이 해석할 수 있다. 첫째, 유연탄발 소의 경우 부분 배연탈황설비를

설치하여 이미 황산화물 배출량을 크게 인 상태이다. 그런데 오염물질 배출량

을 일수록 오염물질 감한계비용은 크게 되므로 유연탄발 소의 한계 감비용

이 크게 나타날 가능성이 있다는 것이다. 둘째, 본 연구에서 추정한 한계 감비용

은 기업 이윤극 화 과정에서 결정된 균형값이므로 한계이익과 일치한다. 그런데

유연탄발 소의 수익성이 유발 소보다 크게 높은 것이 실이다. 를 들어

2000년 유연탄발 소의 kWh당 수익성이 27.6원인데 비하여 유발 소의 수익성

은 kWh당 4.2원으로 크게 낮다는 을 감안하면 유연탄발 소의 한계 감비용이

유발 소보다 크게 나타나는 것은 타당하다고 할 수 있다.

Ⅵ. 결 론

통 으로 력산업은 자연독 이 인정되었으며 이러한 이유로 정부는 력산

업을 독 공기업의 형태로 유지해 왔다. 력산업이 독 시장으로 운 됨에 따른

비효율을 개선하기 한 방법으로 정부는 총 원가를 기 으로 투자보수율을 규

제하는 방법을 용해 왔다. 그러나 투자보수율 규제의 경우 발생되는 모든 비용

이 가격에 가되므로 비용측면에서 력사업자의 효율 인 운 을 기 하기 어

려웠다. 환경비용과 연계하여 고려할 때 이러한 규제방식은 환경규제 기 을

8) 패 자료를 이용하는 경우 Fixed-effects 모형이나 Random-effects 모형을 설정하여 추

정해야 계수 값이 편의(bias)를 가지지 않을 것이다. 본 연구의 경우 각 발 소 자료의

측시기가 다른 경우가 많아 패 자료에 합한 정치한 계량모형을 용하는데 한계

가 있다. 를 들어 인천화력발 소의 경우 측시기가 ’93～’95년 사이이며 하동화력

발 소는 ’97～2002년으로 일치되는 측시기가 없다. 한 본연구에서 계수를 추정하

기 해서는 비선형(non-linear) 추정방법을 이용해야 하는데 패 자료를 이용한 비선형

추정방법에 해서는 추가 인 연구가 필요하다.


- 17 -

수하기 한 최선의 비용효과 안을 모색할 필요성이 크지 않다는 것을 의미

한다.

그러나 력산업 구조개편으로 발 부문이 분리․분할되어 경쟁이 도입됨에 따

라 발 부문의 경우 발생한 모든 비용을 가격에 가하는 것이 더 이상 가능하지

않게 되었다. 사업 환경의 변화로 래되는 비용을 가격에 가시킬 수 없다는

것은 과거와 같이 안정 인 수익(투자보수율)을 확보하는 것이 가능하지 않을 수

도 있다는 것을 뜻한다. 환경정책의 변화 역시 발 사업자의 수익에 향을 주는

주요 요인이 된다. 환경부는 황산화물에 한 총량규제와 오염원간의 배출권 거

래제의 시범 인 시행을 비 에 있다. 이러한 환경규제의 변화는 발 원별 경

쟁력의 변화는 물론 발 소의 입지가 경쟁력을 결정하는 요한 요인이 될 것이

다. 이러한 여건 변화를 고려할 때 산업별 는 개별 오염원별 오염물질 배출

감 비용을 추정하는 것은 해당 기업의 경쟁력과 효율성 측면에서 요한 의미가

있다.

본 연구는 Pittman의 모형에 국내 화력발 소의 자료를 용하여 화력발 소의

황산화물 감비용을 추정하 다. 체 화력발 소를 유발 소와 유연탄발 소

사이의 공 특성의 차이를 고려하여 두 그룹으로 분리하여 추정하 다. 추세변수

를 포함시켜 추정한 결과를 보면 황산화물 한계 감비용은 유발 소가 황산화

물 배출톤당 53만원, 유연탄발 소는 142만원으로 나타나고 있다. 두 발 소 사이

의 한계 감비용의 차이가 크게 나타나고 있는데 유발 소와 유연탄발 소 사

이의 수익성의 차이, 유연탄발 소의 배연탈황설비 설치 등을 고려할 때 유연탄

발 소의 한계 감비용이 크게 나타난 것은 타당한 것으로 보인다. 그리고 이러

한 비용의 차이는 발 소간의 배출권 거래제 도입의 가능성을 시사해 주는 결과

로 볼 수 있다.

기오염물질에 한 배출권 거래제도나 과세제도와 같은 보다 시장지향 고

인센티 에 기 를 둔 오염규제수단이 도입될 경우 오염규제의 사회 비용을 더

욱 일 수 있을 것이다. 이러한 시장지향 인 규제수단을 도입함에 따라 얻을

수 있는 비용감소분에 해서는 추가 연구가 필요하며, 배출권 거래제 등 규제방

식의 변화에 비하기 해서는 산업별, 개별 오염원별 한계 감비용에 한 활


- 18 -

발한 연구가 필요하다.

본 연구는 실험 이기는 하지만 기존 연구결과와 비교되어 이 분야의 연구를

활성화시키는데 의의가 있다. 다만 향후 이러한 연구가 활발해지고 모형을 통한

추정치가 신뢰를 받기 해서는 먼 일 성 있는 통계자료의 구축이 선행되어야

할 것으로 보인다.

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- 21 -


표본조사자료를 이용한 가구의

에 지소비행태 분석

9)

이 성 근*․최 도 **

<목 차>

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 자료의 구성 모형 설정

Ⅲ. 추정 시사

Ⅳ. 결 론

주요단어 : 가구에 지소비, 가구에 지소비행태, 횡단면분석

Ⅰ. 서 론

가구(household)의 에 지소비와 이에 향을 미치는 다양한 요인들을 식별하고, 그

정량 계를 악하는 것은 몇 가지 측면에서 요한 의미를 갖는다. 첫 번째는 고유

가의 지속, 교토의정서 발효 등 외부 인 환경변화로 인하여 에 지의 효율 이용이

더욱 요한 정책목표로 부각되고 있는 바, 우리나라 에 지소비의 상당 부분이 이루어

지고 있는 가정부문에 한 에 지수요 분석이 필요하다는 이다.1) 두 번째로 가정부

문을 상으로 한 다양한 에 지정책이 수립․시행되고 있지만, 가구의 에 지소비 행

태에 한 이해 이를 평가할 수 있는 연구 자료의 부재로 인하여 정책시행의 효과

* 에 지경제연구원, 연구 원 ([email protected]).

** 에 지경제연구원, 책임연구원 ([email protected]).

1) 최종에 지소비에서 가정부문이 차지하는 비 은 2002년 기 약 15.1%로 추정된다.

이성근․최도

- 22 -

에 한 정확한 측정이 이루어지지 못하고 있다. 따라서 가구의 에 지소비 패턴과 이

에 향을 주는 다양한 요인들에 한 미시 인 분석은 상당한 요성을 갖는다.2)

그동안 국내에서 이루어진 에 지수요 련 연구는 시계열자료를 이용한 분석

이 주종을 이루고 있는데 이는 국가에서 제공되는 조사통계자료의 한계 때문일

것이다. 시계열분석은 시간의 변화에 따른 경제 상을 분석하는 데는 유용한 방

법이나, 에 지수요와 이에 향을 주는 다양한 요인들 간의 인과 계를 악하는

데는 한계가 있다. 따라서 본 논문은 횡단면 자료를 이용하여, 자료의 한계로 인해

국내에서 거의 시도되지 않았던 가구의 에 지소비행태를 추정하는 것을 목 으

로 한다.3) 이를 해 먼 가구의 에 지소비에 향을 주는 다양한 요인들을 선

택하여 가구의 에 지수요 함수를 추정한다. 다음 단계로 경제변수를 포함한 가

구의 여러 가지 특성변수들이 에 지소비에 미치는 향 특성이 다른 가구집

단 간의 에 지소비행태의 차이를 분석하고자 한다.

이용된 자료는 2003년에 국 15개 시도로부터 표본추출된 1,000가구에 해

실시한 에 지소비조사 자료이다(이성근, 2003). 이 자료는 가구의 에 지소비행태

분석에 필요한 인구통계학 변수, 주거특성 변수 라이 스타일 변수들을 충

분하게 포함하고 있지는 않지만, 이용 가능한 모든 조사 자료에 한 통계 검

정을 통하여 분석 모형에 활용하고자 하 다.

본 논문의 구성은 다음과 같다. 제2장에서는 자료에 한 설명과 함께 이를 이

용하여 모형을 설정한다. 모형 설정을 하여 다양한 함수 형태, 변수의 락가

능성 다 공선성(multicollinearity) 문제 등을 고려한다. 제3장에서는 모형을

추정, 검정하고 주요 분석결과를 도출한다. 모형 추정시 이분산(heteroskedasticity)

의 존재 여부를 확인하기 하여 White(1980) 검정 등 다양한 검정을 시도하고, 이분

산이 존재할 경우 FGLS(Feasible Generalized Least Squares) 방법을 용하고자 한

2) 계량기법을 이용한 미시 인 수요분석 에 지 약잠재량을 평가하기 한 부분

의 상향식 모형들을 이용한 분석은 에 지소비행태에 한 상당한 수 의 세분화, 문

화된 자료를 요구하고 있다. 따라서 에 지정책연구 분야에서 에 지소비와 련된 조

사통계의 요성은 아무리 강조해도 지나치지 않다.

3) 가정부문 에 지소비행태에 한 기존 연구로는 나인강(1999)의 연구가 있다. 이 연구

는 가정부문의 체 에 지소비가 아닌 력소비에 을 두었다.

표본조사자료를 이용한 가구의 에 지소비행태 분석

- 23 -

다. 마지막으로 제4장에서는 논문의 내용을 요약하고 정책 시사 을 도출한다. 이

와 함께 논문의 한계 향후 연구방향을 제시하고자 한다.

Ⅱ. 자료의 구성 모형 설정

2.1 자료의 구성 특징

본 연구에서 사용한 자료는 2003년에 가정부문에 해 실시된 에 지소비조사

자료이다4). 2003년도 가정부문 에 지소비조사에서는 제주도를 제외한 우리나라 15

개시도 체가구를 모집단으로 하여 1,000가구를 표본조사 하 다. 주요 조사내용

은 2002년 12월～ 2003년 11월까지 1년간의 에 지소비량과 주택 가구의 특성,

자가용차량 이용 황 등이다. 2003년도 조사의 특징은 그동안 조사시 과 조사 상

기간의 차이로 인하여 자료의 신뢰성에 한 문제가 계속 제기되었던 바, 조사시

과 조사 상기간을 일치시킴으로서 자료의 신뢰성을 크게 향상 시킨 이다.5)

<표 1> 지역규모별 주택형태별 표본의 크기(단 : 가구)

단독주택 아 트 연립/다세 합 계

서 울 시 100 65 35 200

역 시 109 111 30 250

기타시도 250 243 57 550

국 459 419 122 1,000

자료 : 이성근(2003)

2.2 모형 설정

미시 인 자료를 이용한 가구의 에 지수요 모델링은 가구의 다양한 특성들이

4) 이성근, 2003. “가정부문 에 지소비조사 DB구축”

5) 부분의 조사는 조사시 이 년도인 경우 조사 상기간은 년도가 되나 동 연구에

서는 매분기말 4회에 걸쳐 분기별 사용량을 실시간으로 조사하 다.

이성근․최도

- 24 -

에 지수요에 미치는 향에 한 분석을 가능하게 해주며, 한 특성이 다른 이

질 인 그룹간의 에 지소비 행 가 어떤 차이를 나타내는지를 분석할 수 있다는

장 을 갖는다.

가구의 에 지소비는 경제 변수(소득 에 지가격), 인구통계학 변수(성

별, 연령, 가구원 수), 주거 특성변수(건평, 건축년도, 주택형태 등) 구성원의

라이 스타일 변수(직업, 에 지이용기기 보유 이용행태) 등 매우 다양한 변수

들에 의해서 결정된다(Pachauri, 2004). 가구가 주어진 산제약 하에서 효용을 극

화하는 에 지 소비를 한다고 가정할 때, 자료의 이용가능성을 고려한 우리나

라 가구의 에 지수요함수는 식 (1)과 같은 형태로 표 할 수 있다6).

Ei = f(Yi,P i,,Ni,Hi,Li)(1)

여기서 Ei는 i번째 가구의 연간 에 지소비를 나타내며, Yi는 가구의 연간

소득을 의미한다. Pi는 i번째 가구가 지불해야 할 열량 당 에 지가격, Ni은 가

구의 구성원 수, Hi는 가구가 거주하는 주택의 특성(건평, 건축년도, 주택형태 등)

그리고 Li은 가구의 지리 치를 각각 나타낸다. 즉, 한 가구의 에 지소비는

소득, 에 지가격, 구성원 수, 주택 특성, 거주 지역 등의 함수라고 가정할 수 있

다. 이러한 가구의 에 지수요 함수에 기 하여 본 논문에서 추정하고자 하는 회

귀모형을 식 (2)와 같이 설정하 다.7)

6) 가정부문에 한 에 지 련 정책의 유효성을 극 화하기 해서는 가구의 에 지소비

행태에 한 정교한 분석이 요구되나, 실 으로 이러한 분석을 뒷받침할 범 한 데

이터 조사에는 많은 비용이 수반된다.

7) 모형 설정(model specification)에 앞서 많은 모형 추정 작업이 선행되었다. 를 들면, 모형

의 함수 형태, 여러 설명변수의 추가․배제, 질 설명변수의 범주(categories) 구분 변경

등 다양한 형태의 모형 설정 추정을 통하여 설명력이 높고 추정계수의 해석이 용이한

모형을 선택하 다. 특히 모형 설정시 냉방용 에 지수요의 주요 결정요인인 CDD를 통계

유의성이 낮은 계로 제외하 다. CDD의 유의성이 낮은 이유는 가구의 연간 에 지수

요에서 냉방수요가 차지하는 비 이 작기 때문인 것으로 단된다. 한 모형에서 설명변수

간의 다 공선성(multicollinearity)이 문제가 되면 t값을 과소평가하게 되는 가설검정의 오류

를 범할 수 있기 때문에 Variance Inflation Factor(VIF) 분석, 변수간의 상 (correlation) 분

석, Wald 검정 LM 검정 등을 수행하여 모형 설정 상의 다 공선성 문제를 검토하 다.

검정결과 본 모형의 추정에 있어서 다 공선성은 큰 문제가 되지 않는 것으로 결론지었다.


- 25 -

ln (E) = α 0+β 1ln(income)+β2ln(price)+β 3famsize+β4hdd

+β5ln(income)⋅smlcity+β6ln(price)⋅smlcity

+β7smlcity+β8indhouse+β9after85+ ∑4

i=1γ ispace i+μ (2)

모형에서 경제 변수는 소득(income) 에 지가격(price)이다. 에 지가격

변수로는 가구의 열량 당 연간 에 지지출액(원/Mcal)을 사용하 다.8) 인구통계

학 변수로는 가구원 수(famsize)를 사용하 고, 지역별 기후조건을 고려하기

하여 기온변수로 난방도일(hdd)을 사용하 다. 한 가구의 주거 특성변수로 주

택형태(indhouse), 건축년도(after85) 건평(space)을 설정하 으며 지리 인 특

성을 고려하기 하여 도시규모(smlcity) 변수를 추가하 다. 여기서 주거 지리

특성변수들은 모두 더미변수로 처리하 다. 이러한 더미변수들의 추정 값은

“0”의 값을 갖는 기본그룹(base group)과 “1”의 값을 갖는 타 그룹과의 에 지소

비의 차이에 한 정보를 담고 있다.

본 모형의 가장 큰 특징은 소득 가격변수와 도시규모 더미변수간의 교호항

(interaction terms)을 추가하 다는 것이다. 이러한 두 교호항의 추정계수는 도

시(서울 역시)와 기타소도시에 거주하는 가구 간의 에 지소비의 소득탄력성

과 가격탄력성의 차이에 한 정보를 담고 있다. 교호항을 설명변수로 고려한 이

유는 도시와 소도시에 거주하는 가구간의 소득 가격탄력성이 유의한 차이를

보이는 가를 규명하는 것이 본 논문의 주요 연구목 의 하나이기 때문이다.

8) i번째 가구가 소비하는 모든 에 지원별 열량 당 소비자가격을 가 평균한 가격변수

를 사용하여야 하나, 자료의 한계로 인하여 리변수를 사용하 다.

이성근․최도

- 26 -

<표 2> 변수 설명

변수명 내 용 비 고

ln(E) 가구당 에 지소비 (단 : Mcal) 양 변수

ln(income) 가구당 연간소득 (단 : 만원) 〃

ln(price) 열량당 연간 에 지지출액 (단 : 원/Mcal) 〃

famsize 가구원 수 (단 : 명) 〃

hdd 지역별 난방도일 (단 : 100) 〃

smlcity*ln(income) 교호항 (interaction term) 양 +질

smlcity*ln(price) 교호항 (interaction term) 〃

smlcity 기타도시 = 1, 서울 역시 = 0 도시규모 더미

indhouse 단독주택 = 1, 공동주택(아 트, 연립) = 0 주택형태 더미

after85 1985년 이후 건축 = 1, 1985년 이 건축 = 0 건축년도 더미

space1 10～19평 = 1, otherwise = 0

건평규모 더미space2 20～29평 = 1, otherwise = 0

space3 30～39평 = 1, otherwise = 0

space4 40평 이상 = 1, otherwise = 0

횡단면 자료(cross-sectional data)를 이용하여 회귀분석을 하는 경우 자료의 특

성상 오차항에는 부분 이분산(heteroskedasticity)이 발생하게 된다. 선형회귀모

형에 한 OLS 추정시 이분산이 존재한다고 하더라도 OLS 추정량(estimators)에

는 편의(bias)나 불일치성(inconsistency)이 발생하지 않는다. 그러나 오차항의 이

분산은 회귀계수의 분산 추정량 OLS 표 오차에 편의를 발생시키게 되며, 이

표 오차에 근거한 신뢰구간 설정 t통계량은 유효성을 상실하게 되는 문제

이 발생한다.9)

만약 OLS가 이분산으로 인해 더 이상 근 으로 효율 인 추정량이 아니라면

OLS 보다 더 효율 인 추정량을 용하는 것이 타당하다. 그러나 이러한 추정방

9) 즉, 이분산이 존재할 경우 보통의 OLS t통계량은 t분포를 갖지 못하며, 이 문제는 표

본(large sample sizes)을 사용한다 하더라도 해결되지 않는다. 유사하게 F통계량도 더

이상 F분포를 보이지 않으며, LM(Lagrange Multiplier) 통계량도 χ2 분포를 따르지 않

게 되어 Gauss-Markov 가정하의 가설검정은 유효하지 않게 된다.


- 27 -

법을 찾기 해서는 이분산의 구조에 한 정확한 추정이 선행되어야 한다는 어

려움이 있다. 다행히도 최근에는 이분산에 한 구조가 알려지지 않은 경우에도

OLS 하의 가설검정이 유효하도록 표 오차를 포함한 여러 검정통계량(t, F, LM)

을 조정하는 방법이 개발되었다.10)

이와 같이 이분산의 향을 받지 않는(heteroskedasticity-robust) t통계량 F

통계량을 계산함으로써 이분산으로부터 발생되는 문제를 해결할 수 있음에도 불

구하고 오차항의 이분산 존재여부를 검정하고, 이분산이 있을 경우 분산의 산포

(dispersion) 정도를 추정하여 FGLS(Feasible Generalized Least Squares)를 용하

는 이유는 FGLS가 OLS 보다 더 효율 인 추정량이 되기 때문이다. 따라서 본 연

구에서도 우선 오차항에 한 이분산의 존재 여부를 검정하고, 이분산이 존재할

경우 FGLS를 이용하여 모형을 추정 하고자 한다.11) 한 비교를 하여 OLS 추

정결과와 함께 heteroskedasticity-robust t통계량과 F통계량도 제시하고자 한다.

Ⅲ. 추정 시사

추정에 사용된 총 표본수는 966개이며 각 변수의 특징은 다음과 같다12). 2003

년도 조사가구의 가구당 연간에 지소비량은 15,277M로 나타났으며13), 연평균

소득액은 4,852만원에 이르고 있다. 가구당 연간 에 지소비량은 2001년도에 조사

된 자료14)에 비해 약 9%가 증가하 다. 열량당 에 지비용은 73.57원/M로 이

를 연간에 지소비량에 곱하면 약 1,123,929원이 에 지비용으로 지출되었음을 알

10) 계량경제학에서 이러한 방법은 White(1980)의 업 으로 평가된다. robust standard

errors 검정통계량은 부분의 계량경제 package로부터 쉽게 얻을 수 있다.

11) 본 논문의 여러 추정 다양한 검정을 해 EViews(v. 4.1) GRETL(Gnu Regression,

Econometric, and Time-series Library) 패키지 이용

12) 당 표본수(1,000가구)와 추정에 사용된 표본수가 다른 것은 이성근(2003)의 자료집계

과정에서 조사내용이 부실한 가구는 제외되었기 때문이다.

13) 이성근(2003)의 가구당 연평균에 지소비량 20,153M과의 차이는 본 연구에서 력

의 열량을 860/kWh로 용하 기 때문이다.

14) 산업자원부․에 지경제연구원, 2003. “2002년도 에 지총조사보고서”

이성근․최도

- 28 -

수 있다. 2001년도 조사자료에 의하면 우리나라 1가구당 평균 에 지비용이

835,600원 이었으므로 동 기간동안 에 지소비량의 증가(9%) 보다 에 지비용이

더 큰 폭으로 증가(34.5%)하 다. 이 게 에 지비용 증가분이 더 높게 나타난 것

은 동 기간동안의 에 지가격 상승분이 반 되었을 뿐만 아니라, 가 기기 보유

수 증가 형화에 따라 열량은 낮고 가격이 높은 력의 사용이 늘었기 때

문인 것으로 추정된다.

정량 변수를 제외한 나머지 질 변수들은 더미변수이다. 체가구 서울시

역시를 제외한 기타도시의 비 은 57%, 아 트 연립/다세 등 공동주

택을 제외한 단독주택의 비 은 약 46%로 나타나 공동주택의 비 이 단독주택

보다 높았다. 건축년도는 단열이 의무화된 1985년 이후에 건축된 주택이 80%로

거의 부분을 차지하고 있다. 건평규모는 응답자의 편의를 하여 구간으로 조

사되었으므로 각 구간별로 더미 처리하 다.

<표 3> 추정 변수의 기 통계량

변 수 명 평 균 표 편차 표본수

E: 연간에 지소비량(M) 15,276.56 5,345.14 966

income: 연간소득(만원) 4,852.17 1,622.13 966

price: 열량당 에 지비용(원/M) 73.57 13.26 966

famsize: 가구원수(인) 3.89 1.06 966

hdd: 난방도일(100hdd) 24.11 2.70 966

smlcity: 도시규모더미(기타도시=1) 0.57 0.49 966

indhouse: 주택형태더미(단독=1) 0.46 0.50 966

after85: 건축년도더미(85이후=1) 0.80 0.40 966

space1: 건평규모더미(10~19평=1) 0.22 0.41 966

space2: 건평규모더미(20~29평=1) 0.48 0.50 966

space3: 건평규모더미(30~39평=1) 0.23 0.42 966

space4: 건평규모더미(40평이상=1) 0.05 0.21 966


- 29 -

먼 식 (2)의 회귀모형에 한 이분산 검정을 하여 Breusch-Pagan 검정

(Breusch and Pagan, 1979), Glesjer 검정 (Glesjer, 1969), Harvey-Godfrey 검정

(Harvey, 1976, and Godfrey, 1978) White 검정 (White, 1980) 등 4개의 검정

법을 용하 다.15) <표 4>에 제시되어 있는 이분산 검정 결과 모든 검정방법에

서 이분산의 존재에 한 매우 강한 증거가 나타났다.

<표 4> 이분산 검정 결과

가설검정

이분산 검정법LM통계량 p-값 가설검정

Harvey-Godfrey 38.738 0.00022 (χ2k=13) Ho 기각 (이분산 존재)

Glesjer 75.634 7.25e-11 (χ2k=13) 〃

Breusch-Pagan 101.993 2.33e-13 (χ2k=19) 〃

White 232.421 4.36e-16 (χ2k=83) 〃

주 : 1. 이분산 검정을 한 귀무가설(Ho)은 “동분산(homoskedasticity) 존재“임.

2. LM 통계량의 p값은 (χ2k)분포를 이용하여 계산됨.

[그림 1] 소득계층별 추정오차의 이분산

- 1 . 5

- 1 . 0

- 0 . 5

0 . 0

0 . 5

1 . 0

7 . 2 7 . 6 8 . 0 8 . 4 8 . 8 9 . 2

ln ( i n c o m e )

uhat

15) 이들 검정법에 한 자세한 용방법은 각 논문을 참조하거나 Ramanathan(2002)의

pp. 347～354 참조

이성근․최도

- 30 -

[그림 2] 가구원 수 변화에 따른 추정오차의 이분산

- 1 . 5

- 1 . 0

- 0 . 5

0 . 0

0 . 5

1 . 0

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

f a m . s i z e

uhat

이분산의 존재는 [그림 1]과 [그림 2]에서도 간단히 확인할 수 있다. 두 개의 그

림은 각각 주요 설명변수인 소득 가구원수의 규모별로 표본가구들의 오차항의

분포를 보여주고 있는데, 오차항의 분산은 소득수 가구원수 그룹별로 크기

가 다르다는 것을 확인할 수 있다.

이분산 검정을 통하여 이분산의 존재를 확인하 으므로 다음 단계로 FGLS 추

정을 시도하 다. FGLS 추정은 이분산 검정의 경우와 같이 Breusch-Pagan,

Glesjer, Harvey-Godfrey, White의 방법론에 기 하여 이루어졌다.16) 본 논문에는

추정결과가 우수한 Glesjer Harvey-Godfrey 방식의 FGLS 추정결과를 OLS 추

정결과와 함께 <표 5>에 제시하 다. 추정결과를 보면 FGLS 추정의 합도가

OLS의 경우보다 높았으며, FGLS의 경우 모든 추정계수들이 통계 으로 유의한

것으로 나타났다. 한 FGLS 방식 Glesjer 추정이 Harvey-Godfrey 추정보다

모형의 합도 측면에서 다소 우월한 결과를 보여주고 있지만 추정계수의 크기나

개별 계수에 한 t검정 결과에는 별다른 차이 이 나타나지 않았다.

16) 4가지의 FGLS 추정방법은 Ramanathan(2002)의 pp. 358～365 참조


- 31 -

<표 5> 모형 추정종속변수 : ln(E)

추정법

설명변수계수 OLS

FGLS

Harvey-Godfrey Glesjer

Intercept α0

7.979***

(13.795) [13.182]

7.690***

(15.772)

7.434***

(15.313)

ln(income) β1

0.396***

(7.628) [8.474]

0.385***

(8.575)

0.375***

(8.549)

ln(price) β2

-0.577***

(-5.818) [-5.331]

-0.484***

(-6.129)

-0.407***

(-5.267)

famsize β3

0.068***

(7.391) [6.325]

0.062***

(7.120)

0.062***

(7.191)

hdd β4

0.012***

(3.259) [2.945]

0.010***

(2.925)

0.009***

(2.684)

smlcity*ln(income) β5

-0.088

(-1.618) [-1.637]

-0.101**

(-1.994)

-0.092*

(-1.846)

smlcity*ln(price) β6

-0.371***

(-3.221) [-2.696]

-0.233**

(-2.420)

-0.235***

(-2.697)

smlcity β7

2.312***

(3.707) [3.151]

1.837***

(3.366)

1.772***

(3.387)

indhouse β8

0.158***

(7.830) [7.431]

0.143***

(7.734)

0.143***

(7.835)

after85 β9

-0.079***

(-3.314) [-3.353]

-0.053**

(-2.293)

-0.043**

(-2.011)

space1 γ 1

0.142*

(2.179) [1.914]

0.167***

(2.606)

0.186***

(2.760)

space2 γ 2

0.150*

(2.231) [1.962]

0.192***

(2.937)

0.216***

(3.136)

space3 γ 3

0.225***

(3.087) [2.778]

0.268***

(3.818)

0.293***

(3.995)

space4 γ 4

0.344***

(3.978) [3.472]

0.430***

(5.302)

0.459***

(5.413)

R2

F 통계량

0.411

51.04 [42.72]

0.442

57.91

0.456

61.47

주 : 1. ( )안은 t통계량. OLS의 [ ]안은 heteroskedasticity-robust t통계량 F통계량 임.

2. ***는 1%, **는 5%, *는 10% 유의수 에서 통계 으로 유의함을 의미. OLS 추정결과의

유의성 정은 heteroskedasticity-robust t통계량 기

이성근․최도

- 32 -

본 논문에서는 Glesjer 추정결과를 심으로 경제변수를 포함한 가구의 다양한

특성변수들이 에 지소비에 미치는 향 특성이 다른 그룹간의 소비행태 차이

를 분석하고자 하 다. <표 5>에서 β1는 도시(서울․ 역시) 거주 가구의 소득

탄력성이며, ( β1 + β5)는 소도시 거주 가구의 소득탄력성을 의미한다. 즉, β5

는 소도시 거주 가구와 도시 거주 가구간의 소득탄력성의 차이를 나타낸다.

추정결과에 의하면 도시 거주가구의 소득탄력성은 0.375, 소도시 거주 가구

의 소득탄력성은 0.283(0.375 - 0.092 = 0.283)으로 나타났다.17) 만약 소득이 10%

증가할 경우 도시 거주가구의 에 지소비는 3.8% 증가하는 반면, 소도시 거

주가구의 소비는 2.8%로 더 게 증가한다는 것을 의미한다. 즉, 다른 조건이 동

일한 경우(다른 변수들 고정) 거주하는 도시규모에 따라서 가구의 에 지소비의

소득탄력성은 0.092 만큼 차이가 발생하는 것이다. 이는 소득이 동일한 비율로 증

가할 경우, 도시 거주가구는 소도시 거주가구에 비해 에 지소비가 더 높아

지는 소비구조를 갖고 있음을 의미한다.

유사한 방법으로 도시규모에 따른 가구 에 지소비의 가격탄력성을 비교하면,

도시 거주 가구의 가격탄력성( β2)은 -0.407인 반면, 소도시 거주 가구의 가격

탄력성( β2 + β6)은 -0.642(-0.407 - 0.235 = -0.642)로 더 높게 나타났다.18) 즉, 가

격이 10% 상승할 경우 도시 거주 가구의 에 지소비는 약 4.1% 감소하는 반

면, 소도시 거주 가구의 에 지소비는 6.4%로 감소 폭이 더 크다는 것을 의미

한다. 다른 조건이 같을 때 소도시가 도시에 비해 에 지가격에 더 민감한

반응을 보이는 것은 도시 거주가구는 열량당 에 지비용이 낮은 도시가스를 주

난방연료로 사용하는 반면, 소도시 거주가구는 열량당 에 지비용이 더 높은

석유 로 가스를 주 난방연료로 사용하기 때문에 나타나는 상으로 추정해

볼 수 있다. 컨 소도시 가구의 소득당 연료비가 도시 가구 보다 높다는

것은 주지의 사실이기 때문이다.

가구 구성원(famsize)의 계수( β3)는 0.062로 추정되었는데, 이는 가구구성원이

17) 체 표본가구의 평균 소득탄력성은 0.319이다(교호항을 제외한 FGLS 추정결과).

18) 체 표본가구의 평균 가격탄력성은 -0.570이다(교호항을 제외한 FGLS 추정결과).


- 33 -

1명 증가할 때 가구의 에 지소비는 6.4%[=100*(exp(0.062)-1)] 증가한다는 것을

의미한다.19) 만약 가구구성원 자료를 건평과 같이 범주형 자료로 구성하여 더미

변수를 사용한다면, 가구 구성원이 1명 씩 늘어날 때의 가구당 에 지소비의 한

계 변화를 알 수 있다. 모형설정 과정에서의 추정결과, 구성원 증가에 한 한

계 에 지소비는 체감하는 것으로 나타난다. 한 기온변수인 난방도일(HDD)

이 100만큼 증가할 경우 가구당 에 지소비는 평균 으로 0.9% 증가하는 것으로

나타났다.

더미변수 smlcity의 추정계수( β7)는 다른 조건이 동일할 때, 거주하는 도시규모

에 따른 가구당 에 지소비의 편의 차이를 의미한다. 즉, β7은 거주하는 도시

규모가 다르다는 때문에 가구의 에 지소비가 달라질 수 있느냐에 한 정보

를 제공한다. 추정결과에 의하면 소도시에 거주하는 가구의 에 지소비는 도

시 거주가구보다 다른 조건이 동일할 경우 488.3%[= (100*(exp(1.772)-1)]나 높다는

것인데 이는 정확한 추정치가 아닐 수 있다. 왜냐하면 smlcity변수와 련되어 있

는 두 개의 교호항이 모형에 포함되었기 때문이다. 실제로 교호항을 제외한 모형

에 한 FGLS 추정 결과, smlcity 추정계수의 값은 매우 작게 나타났다.20) 한

체 표본을 거주하는 도시기 에 따라 2개로 분리하여 모형을 각각 추정한 결과

두 집단간 가구당 에 지소비의 편의 차이는 크지 않은 것으로 나타났다.21) 이

는 단순히 거주하는 도시규모가 다르다는 때문에 가구의 에 지소비에 차이가

발생하지는 않는다는 것을 의미한다.

그 외에 가구의 주거 특성이 에 지소비에 미치는 효과를 살펴보면, 단독주택

에 거주하는 가구는 공동주택에 거주하는 가구보다 다른 조건이 동일할 경우

15.4%나 에 지소비를 더 많이 소비하는 것으로 나타났다. 이것은 매우 의미 있

19) 종속변수가 ln(y)이고(y>0), β1을 설명변수 x의 추정계수라고 할 때, x의 한단 변화

에 한 y의 정확한 percentage 변화는 100․ln(y) = 100․[exp( β 1) - 1]로 계산된다.

20) Glesjer FGLS 추정의 계수값은 0.007, t값은 0.401로 나타났다. 추정결과의 해석에 따

르면 소도시 거주가구는 도시 거주가구보다 평균 0.7% 에 지소비를 더 많이 한

다는 것이나, 그 차이가 미미하고 통계 인 유의성은 존재하지 않는다.

21) Glesjer FGLS 추정결과, 도시 거주 가구집단과 기타 소도시 거주 가구집단의 편

값은 각각 7.969, 8.793으로 나타나 그 차이는 크지 않았다.

이성근․최도

- 34 -

는 결과로, 공동주택(아 트, 연립/다세 등)이 단독주택보다 훨씬 에 지효율

인 주택형태라는 것을 반증하는 것이다. 한 단열이 의무화된 1985년 이후에 건

축한 주택은 그 이 에 건축한 주택보다 평균 4.2% 에 지를 덜 사용하는 것으로

나타났다.

건평의 차이에 따른 가구당 에 지소비 변화를 살펴보면, 건평이 10～19평인 가

구는 10평 미만인 가구보다 에 지를 20.4% 더 소비하는 것으로 나타났으며, 20～

29평 가구는 10평 미만 가구보다 24.1%, 30～39평 가구는 34.0%, 40평 이상인 가

구는 58.2% 에 지를 더 사용하는 것으로 나타났다. 건평 범주별 에 지소비의 변

화를 보면 20～29평 가구는 10～19평 가구보다 3.7%, 30～39평 가구는 20～29평

가구보다 9.9%, 40평 이상인 가구는 30～39평 가구보다 24.2%나 에 지를 더 사용

하는 것으로 추정되었다22). 즉, 건평의 증가에 따라 에 지 소비는 체증하는 상

을 보이고 있는 것이다. 이는 형 평수의 평당 에 지원단 가 높기 때문에 나타

나는 상으로 형 평수에 거주하는 가구는 소형 평수에 거주하는 가구에 비해

에 지이용기기가 더 크고, 보 률도 높기 때문인 것으로 추정해 볼 수 있다.

<표 6> F 검정 결과

가설검정 내용 귀무가설 (계수 제약) F 통계량

건평 차이에 따른 가구

에 지소비의 차이H0 : γ 1= γ2= γ3= γ4= 0

10.398

(p값 = 3.03e-08)

Ⅳ. 결 론

본 논문은 횡단면자료를 이용하여 우리나라 가구의 에 지소비행태를 분석하는

22) 본 모형의 t검정은 단일 계수의 유의성만을 평가하기 때문에, 건평과 련된 다수의

계수에 한 통계 유의성을 동시에 평가하기 해서는 F검정을 수행하여야 한다. F

검정을 한 귀무가설은 “건평 차이에 따른 가구 에 지소비의 차이는 존재하지 않는

다”이다. <표 6>의 검정 결과 귀무가설을 기각하여 건평의 차이는 에 지소비의 차이

에 유의한 향을 주는 것으로 나타났다.


- 35 -

것을 목 으로 하 다. 이를 해 가구의 에 지소비에 향을 주는 요인들을 식

별하여 가구의 에 지수요 함수를 추정하 다. 그리고 경제변수를 포함한 가구의

다양한 특성변수들이 에 지소비에 미치는 향과 특성이 다른 가구집단 간의 에

지소비행태의 차이도 분석하고자 하 다.

가구의 에 지소비함수 추정을 한 모형은 변수의 함수 형태, 변수의 락

(missing variables) 여부 다 공선성 등을 감안하여 연구의 목 에 맞게 설정

하 다. OLS를 이용한 모형 추정에 앞서 보다 효율 인 추정방법을 모색하기

하여 먼 오차항의 이분산 존재에 한 검정을 시도하 다. 검정 결과 추정오차

에 이분산이 존재한다는 강한 증거가 발견되어, OLS 추정보다 효율 인 FGLS를

이용하여 모형을 추정하 다. 추정결과 모든 계수의 부호 크기는 타당한 수

으로 도출된 것으로 단되며, 통계 으로도 유의한 결과를 얻을 수 있었다. 추정

결과로부터 도출된 주요 시사 은 다음과 같다.

첫째, 가구의 에 지소비에 한 소득 탄력성은 도시 거주가구의 경우 0.375,

소도시 거주 가구는 0.283으로( 체 표본가구의 평균 소득탄력성은 0.319), 도

시 거주 가구의 소득탄력성이 높게 나타났다. 이는 도시 거주가구가 소도시

거주가구에 비해 소득증가에 더 민감한 에 지소비구조를 가지고 있음을 의미한

다. 컨 도시 거주가구는 소도시 거주가구에 비해 소득증가에 따른 문화

취사용 기기의 보 률과 이용률이 높아지고, 기기 자체도 형화되는 추세로

단 소득증가에 따른 에 지소비량이 더 높기 때문인 것으로 추정된다.

둘째, 에 지소비에 한 가격 탄력성은 도시 거주가구의 경우 -0.407인 반면,

소도시 거주 가구의 가격탄력성은 -0.642로 소도시의 가격 탄력성이 더 높게

나타났다( 체 표본가구의 평균 가격탄력성은 -0.57). 다른 조건이 같을 때 소도

시에 거주하는 가구가 에 지가격 상승에 더 민감한 반응을 보인다는 것은 소

도시 거주가구가 도시 거주가구보다 단 소득당 더 높은 에 지가격(비용)에 직

면하고 있다는 것을 의미한다. 실제로 도시 거주가구는 열량당 가격이 렴한

도시가스를 주 난방연료로 사용하고 있는 반면, 소도시에서는 열량당 가격이

도시가스에 비해 상 으로 높은 로 이나 석유류를 주 난방연료로 사용하고

있기 때문이다.

이성근․최도

- 36 -

마지막으로 가구 구성원이 1인 증가할 때 가구의 에 지소비는 6.4%씩 증가하

고 있으며, 난방도일(HDD)이 100 HDD만큼 증가할 경우 가구당 에 지소비는 평

균 으로 0.9% 증가하는 것으로 추정되었다. 다른 조건이 동일할 경우 도시규모

의 차이로 인한 가구의 에 지소비 차이는 거의 존재하지 않으나, 거주하는 건평

의 차이는 에 지소비에 상당한 향을 주고, 특히 건평증가에 따라 에 지소비

는 체증하는 것으로 나타났다.

주요 정책 시사 으로는 소득수 이 낮은 소도시 거주 가구가 소득수 이 높

은 도시 거주 가구보다 에 지를 더 게 소비하고 있음에도 불구하고, 동일한

양의 에 지소비를 하여 더 높은 에 지비용을 지불하고 있다는 사실이다. 이

는 에 지에 부과되는 조세 차이 때문에 발생하는 것으로 향후 에 지가격 정책

에서 보다 심도 있게 다루어져야할 문제임을 강조하고자 한다.

본 모형의 한계로는 가구의 인구통계 특성(구성원의 나이 노인 수), 주거

특성(주택의 향, 난방시설 등) 라이 스타일(부부의 맞벌이 여부, 가 기기 보

유 이용행태 등)에 한 풍부한 조사 자료가 존재하지 않아 보다 정치한 모형

설계 시사 도출에 어려움이 있었다는 사실이다. 한 국내에서는 이러한 미

시통계 자료의 부족으로 아직도 가구부문의 용도별 에 지소비량을 추정하지 못

하고 있는 실정이다. 향후 국내 유일의 에 지소비통계인 에 지총조사의 개선

등을 통하여 보다 다양한 조사 자료가 제공된다면, 가구의 에 지소비행태에

한 보다 정 한 분석이 가능해질 것이며, 더 나아가서는 가정부문에 한 에 지

정책 수립 정책의 유효성을 높이는 데에도 기여할 수 있을 것으로 단된다.

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확률과정 모형을 활용한 석유가격 추정 시사

- 39 -


확률과정 모형을 활용한 석유가격 추정

시사23)

윤 원 철*

<목 차>

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 확률과정 모형

2.1 확률미분방정식

2.2 추정 차

Ⅲ. 확률과정 모형의 추정

3.1 표본자료

3.2 추정결과

3.3 Wald 검정

Ⅳ. 결 론

주요 단어 : 석유가격, 확률과정 모형, Wald 검정

Ⅰ. 서 론

특정 자산의 동태 가격 움직임을 추정하기 해 확률과정 모형(stochastic

process model)을 활용한 연구들이 최근 많이 수행되고 있다. 여기서, 확률과정

모형은 원래 액체 에 떠다니는 작은 입자들의 무작 (random) 분자운동을

수학 으로 모형화하기 해 도입한 것이다. 최근에는 환율, 이자율 등을 포함한

융시계열(financial time-series)의 연속시간 모형화(continuous-time modelling)

에 폭넓게 이용하고 있다. 특히, 각종 생상품(derivatives)의 가치를 결정함에 있

* 한양 학교 경제 융학부 부교수 ([email protected])

윤 원 철

- 40 -

어, 기 자산(underlying asset)의 가격행태를 모형화하는데 유용하다고 알려져 있다.

특정 자산의 가격을 모형화하는 데 있어 확률과정 모형이 유용한 이유는 다음

의 두 가지를 들 수 있다. 첫째, 확률과정은 단순한 형태의 확률미분방정식

(stochastic differential equation)을 통해 복잡한 형태의 가격 동태성을 모형화할

수 있다. 다시 말해, 확률미분방정식의 일부분인 추세함수(drift function)를 활용

하여 조건부 평균(conditional mean)의 변화를 매 시 마다 가격수 에 따라 신축

으로 설정할 수 있기 때문에 국지 평균회귀(local mean reversion) 성향과 임

의보행(random walk) 성향 등을 포 으로 고려할 수 있다. 이와 함께, 확산함

수(diffusion function)를 통해 가격변동성을 가격수 에 의존시켜 복잡한 형태의

조건부 이분산성(conditional heteroskedasticity)을 단순하게 표 할 수 있다. 둘째,

확률과정 모형은 연속시간 모형이기 때문에 각종 미분기법과 분기법을 사용할

수 있고, 이로써 설정된 모형에 한 제반 이론을 도출하는 것이 용이하다. 이 경

우에 일반 인 미분 혹은 분 이론을 직 활용할 수 없고, Ito(1946)가 개발한

확률미 분(stochastic calculus)을 이용하여 다양한 분석이 가능하다. 를 들어,

이자율을 확률과정으로 모형화할 경우 이자율의 기간구조(term structure)와 채권

가격을 기 자산으로 하는 각종 생상품의 가격을 결정할 수 있다.

그런데, 이러한 확률과정 모형을 활용하여 실증분석에 활용한 경우는 부분

융자산이고, 일반상품에 용한 경우는 소수에 불과하다. 확률과정 모형을 활용

한 표 인 연구로는 Chan, Karolyi, Longstaff and Sanders(1992, 이하 CKLS)를

들 수 있다. CKLS는 단일요인(one-factor), 연속시간 확률과정 모형을 이용하여

미국의 단기 이자율의 동태 특성을 추정하고, 이를 이용하여 옵션가치를 산정

하 다. 주된 결론은 단기 이자율의 동태성을 가장 하게 나타낼 수 있는 모

형은 이자율 변동성이 이자율 수 에 따라 매우 민감하게 반응하도록 설정한 경

우에 해당한다는 것이다. 일반상품의 경우, Nowman and Wang(2001)은 구리, ,

니 , 은, 주석 등의 상품가격을 상으로 CKLS와 동일하게 다양한 확률과정 모

형을 용하 다. 추정결과에 의하면, 이들 속가격의 변동성은 가격수 에 매우

민감하고, 변동성 자체도 기존 모형들에서 추정된 값에 비해 크게 나타났다.

일반상품 가격의 확률과정을 나타내는데 가장 보편 으로 활용되는 모형으로는


- 41 -

기하 라운운동(geometric Brownian motion, GBM) 모형과 평균회귀 모형을 들

수 있다. 최근에는 Deng(1999)의 확률변동성(stochastic volatility) 모형이나

Schwartz and Smith(2000)의 이요인(two-factor) 모형 등과 같은 안 인 모형들

이 소개되고 있다. 이외에도, Lei(2004), Lei and Fox(2004a, 2004b) 등은 가격, 재

고량, 가격변동성 사이의 상호작용과 함께 재고량과 생산자의 운 상의 신축성이

단기 인 가격 동태성에 미치는 향을 고려한 바 있다. 한, 일반상품 가격의

확률과정을 추정하는 데 있어 모수 (parametric) 근방식에 비해 비모수

(non-parametric) 근방식이 우월하다고 지 하 다.

일부 연구에서는 본 연구의 실증분석 상인 원유가격의 동태 특성을 모형화

하기 해 평균회귀 형태의 모형을 도입한 바 있다. 이들 연구로는 Paddock,

Siegel and Smith(1988), Schwartz(1997), Baker, Mayfield and Parsons(1998), Dias

and Rocha(1998), 그리고 Pindyck(1999) 등을 들 수 있다. 이들 연구에서는 보다

정확한 유가모형이 필요하고, 새로운 정보에 따라 발생하는 폭 인 가격변화를

나타내기 해 평균회귀 특성 이외에 (jump) 특성을 고려할 필요가 있다고

지 하 다.1) 이러한 맥락에서 Bernabe, Martina, Alvarez-Ramirez and

Ibarra-Valdez(2004)는 확률 다 모형(stochastic multi-model) 근방식을 활용

하여 유가의 동태성을 추정하 다. 이 연구에서는 극단 인 상황(extreme events)

을 나타내는 단순한 형태로서 두 개의 표 인 확률과정간에 존재하는 국면 환

(regime-switching)을 모형화하 다.

본 연구에서는 CKLS(1992)와 Nowman and Wang(2001)의 근방식을 활용하

여 원유와 석유제품 가격의 동태 특성을 다양한 형태의 확률과정 모형을 활용

하여 추정하고자 한다. 이와 함께, 상이한 확률과정 모형에 따라, 그리고 상 표

본에 따라 가격의 동태 움직임을 나타내는데 차이가 있는지를 검정한다. 기존

연구와의 차이 한 확률과정모형을 활용하여 수입 원유와 국내 석유제품 가격

1) 가격변동성 자체에 을 두는 연구 이외에도, 일부 연구에서는 석유시장의 구조와 행

태에 을 두었다(Cremer and Salehi-Isfahani, 1998; Bernabe et al., 2004). 한, 최

근의 일반상품 가격에 한 실증분석에서는 석유를 포함한 일반상품의 동태성을 보다

히 추정하기 해 기하 라운운동이나 평균회귀 모형에 비해 훨씬 복잡한 모형이

필요하다고 지 하고 있다.

윤 원 철

- 42 -

의 동태성을 직 으로 비교한 데 있다. 실제로, 수입 원유와 국내 석유제품가격

은 가격수 에 한 가격변동성의 탄력성과 평균회귀성향 측면에서 차이를 보 다.

본고의 구성은 다음과 같다. Ⅱ. 항에서는 CKLS 모형과 이의 내포된(nested)

모형들을 확률미분방정식 맥락에서 기술한다. Ⅲ. 항에서는 실증분석에 사용된 자

료와 확률과정 모형들의 추정결과를 제시한다. 이와 함께, 확률과정 모형별로, 그

리고 상 표본별로 추정치들 사이의 차이가 통계 으로 유의한지를 검정한다.

IV. 항에서는 실증분석 결과를 토 로 시사 을 제시한다.

Ⅱ. 확률과정 모형

2.1 확률미분방정식

본 연구에서는 유가의 동태 특성을 추정하기 해 다양한 계량모형을 설정하

고, 이들 모형에 근거한 실증분석 결과의 차이를 제시한다.2) 기본 인 모형은

CKLS(1992)에서 제시된 것처럼 유가의 움직임을 다음과 같이 확률미분방정식에

내포된 형태로 표 한다.

dp = (α+βp)dt + σp γdZ (1)

식 (1)은 조건부 평균과 분산의 변화율을 나타내는 두 가지 함수, 즉 추세함수

와 확산함수에 의해 결정되는 확률미분방정식의 해로서 주어지는 마르코 특성

(Markov property)을 가진 연속 확률과정을 나타낸다. 식 (1)에서 α는 추세, β

는 평균회귀, σ는 변동성(volatility) 혹은 확산(diffusion), γ는 가격변화의 조건부

변동성이 가격수 에 의존하는 정도를, 그리고 dZ는 과정(Wiener process)을

나타낸다. 이 게 가격의 동태성을 확률미분방정식으로 표 하면, 가격변화의 조

2) 본 연구에서 CKLS와 내포된 모형들의 추정결과를 함께 제시한 이유로는 이들 모형간

의 유사성과 차별성을 비교 검토하는 데 있다. 한, CKLS 모형에서 개별 추정치의 통

계 유의성만으로 내포된 모형의 제약이 정한지 여부를 정확히 별할 수 없는 문

제 이 있다.


- 43 -

건부 평균과 분산이 가격수 에 따라 결정되도록 나타낼 수 있다.

식 (1)의 확률미분방정식은 유가에 한 다양한 확률과정을 묘사할 수 있다.

즉, 식 (1)에 한 제약(restrictions)을 부과하면, 아래와 같이 다양한 형태로 유

가의 확률과정을 표 할 수 있다. <표 1>에는 이들 상이한 확률과정에서 모수에

부과된 제약을 요약한 것이다.

1. Vasicek: dp = (α+βp)dt + σdZ

2. CIR-SR: dp = (α+βp)dt + σp 1/2dZ

3. BR-SC: dp = (α+βp)dt + σpdZ

4. CIR-VR: dp = σp 3/2dZ

5. CEV: dp = βpdt + σp γdZ

6. Merton: dp = αdt + σdZ

7. Dothan: dp = σpdZ

8. GBM: dp = βpdt + σpdZ

<표 1> 확률과정 모형별 모수에 한 제약

모형 α β σ γ

Vasicek

CIR-SR

BR-SC

CIR-VR

CEV

Merton

Dothan

GBM

-

-

-

0

0

-

0

0

-

-

-

0

-

0

0

-

-

-

-

-

-

-

-

-

0

1/2

1

3/2

-

0

1

1

상기 모형 1은 Vasicek(1977)에서 할인채(discount bond)의 균형가격을 도출하기

해 사용하 다. 이 확률과정은 기본 으로 온슈타인-울 벡(Ornstein-Uhlenbeck)

혹은 평균회귀 확률과정과 동일하다. 이 모형에서는 가격변화의 조건부 변동성이

불변하다고 가정한다. 모형 2는 Cox, Ingersoll and Ross(1985, 이하 CIR)에서 단일

요인(single-factor) 일반균형(general equilibrium) 형태의 이자율의 기간구조를 추정

윤 원 철

- 44 -

하는데 사용하 다. 이 모형은 제곱근(square root, SR)에 근거하고, 가격변화의 조

건부 변동성이 가격수 에 비례한다고 가정한다. 모형 3은 Brennan and

Schwartz(1980)이 환사채(convertible bond)의 가격을 수치 으로 도출하기 해

사용한 모형이다. 이 모형에서는 가격변화의 조건부 변동성이 가격수 의 제곱에

비례한다고 가정한다. 모형 4는 CIR(1980)에서 가변율(variable-rate, VR) 증권가격

을 결정하는데 활용하 다. 모형 5는 고정분산탄력성(constant elasticity of

variance, CEV) 확률과정을 나타낸 것으로, Cox(1975)와 Cox and Ross(1976)에서

소개한 모형이다. CEV 모형은 BR-SC, GBM, Dothan 모형을 내포한다. 모형 6은

Merton(1973)에서 사용한 것으로, 단지 추세를 포함한 라운운동 확률과정에 불과

하다. 이 모형은 Vasicek 모형에 내포되고, Vasicek 모형과 마찬가지로 가격변화의

조건부 변동성이 불변하다고 가정한다. 모형 7은 Dothan(1978)이 소개한 것으로,

CEV 모형에 내포된다. 앞서 BR-SC 모형과 마찬가지로, 가격변화의 조건부 변동성

이 가격수 의 제곱에 비례한다고 가정한다. 모형 8은 Black and Scholes(1973)에서

사용한 기하 라운운동(GBM) 확률과정에 해당한다. GBM 모형은 BR-SC 모형에 내

포되고, Dothan 모형을 내포한다. BR-SC 모형과 Dothan 모형과 마찬가지로, 가격

변화의 조건부 변동성이 가격수 의 제곱에 비례한다고 가정한다.

2.2 추정 차

본 연구에서는 상기 다양한 형태의 확률과정 모형을 추정하기 해, Hansen(1982)

이 처음으로 소개한 일반 률법(Generalized Method of Moments, GMM)을 사용

한다. GMM에서는 가격변화가 정규분포를 따라야 한다는 가정이 필요 없다. 한,

교란항이 조건부 이분산성(conditional heteroskedasticity)을 나타낼 경우에도 GMM

추정량과 이의 표 오차가 일치성을 가진다고 알려져 있다. 이러한 장 으로 인하여,

CKLS(1992)에서도 GMM을 활용하여 불연속 시간(discrete-time) 구조의 계량모형

으로 확률과정을 추정하 다. 본 연구에서는 식 (1)의 근사 형태로서 다음과 같은

불연속 모형을 설정한다.3)

3) 본 항의 추정 차에 한 설명은 CKLS(1992)와 Nowman and Wang(2001)에 자세히

설명되어 있고, 여기서는 이를 간략하게 정리하여 인용하 다.


- 45 -

p t+1 - p t = α + βp t + ε t+1 (2)

E(ε t+ 1) = 0 , E(ε 2t+1 ) = σ 2p2γt (3)

식 (3)과 같이, 가격변화의 분산은 가격수 에 따라 결정되는데, 이는 식 (1)에

제시한 확률과정의 모형 설정과 일치하는 것이다.

이제, δ를 α, β, σ 2 , γ를 포함하는 모수벡터라고 정의하면,

ε t+1= p t+1-p t-(α+βp t) 경우에 f t(δ)는 다음과 같이 나타낼 수 있다.

f t(δ) =

ꀎ

ꀚ

︳︳︳︳︳︳︳︳︳︳︳

ꀏ

ꀛ

︳︳︳︳︳︳︳︳︳︳︳

ε t+ 1

ε t+ 1p tε2t+1-σ2p 2γt

(ε2t+1-σ2p2γt )p t

(4)

식 (2)와 (3)이 주어지면, E[ f t(δ)]= 0이 된다. GMM 추정 차는 E[ f t(δ)]= 0

을 표본자료에 상응하는 다음과 같은 gT(δ)로 T개의 표본자료를 활용하여 체

하는 과정을 거친다.

gT(δ) = 1T ∑

T

t=1f t(δ) (5)

다음으로, 식 (5)에 한 2차식 형태를 최소화하는 추정치를 다음과 같이 선택

할 수 있다.

JT(δ) = g'T(δ)WT(δ)gT(δ) (6)

여기서, WT(δ)는 양정부호(positive-definite)의 칭 인 가 치 행렬(weighting

matrix)이다. 행렬미분을 통해, δ에 해 J T(δ)을 최소화하면 다음과 같은 직교성

(orthogonality) 조건을 충족하는 동질 구조를 가진 방정식의 해를 구할 수 있다.

D'T(δ)WT(δ)gT(δ) = 0 (7)

윤 원 철

- 46 -

여기서, DT(δ)는 δ에 한 gT(δ)의 야코비 행렬(Jacobian matrix)에 해당한다.

비제약(unrestricted) 모형, 즉 CKLS 모형의 경우에는 상기 모수들을 정식별

(just-identified)하는 것이 가능하다. 따라서, J T(δ)는 WT(δ)의 모든 값에 하여

(0)이 된다. 제약된 모형으로서 내포된 모형들의 경우, 과 식별된 δ의 일부 모

수들에 한 GMM 추정치는 WT(δ)의 선택에 따라 차이가 난다. Hansen(1982)에

따르면, 최 의 가 치 행렬은 다음과 같이 나타낼 수 있다.

WT(δ) = Ω-1 (8)

여기서, Ω=E[ f t(δ)f't (δ)]이다. 이 게 가 치 행렬을 선택하면 최소의 근

공분산 행렬(asymptotic covariance matrix)을 가지는 δ의 GMM 추정량을 구할

수 있다. Ω-1(δ)을 이 공분산 행렬의 추정량이라고 정의하면, δ의 GMM 추정

치를 구하기 한 근 공분산 행렬은 다음과 같이 나타낼 수 있다.

1T

[D'0 (δ)Ω

-1(δ)D 0(δ)]- 1

(9)

여기서, D 0(δ)는 추정된 모수에서 결정된 야코비 행렬식이다. 개별 모수의 통

계 유의성은 이 공분산 행렬을 사용하여 검정할 수 있다.

식 (6)에 기술된 2차식의 최소값은 카이제곱( χ 2) 분포를 따른다. 이에 따라, 자

유도(degree of freedom)가 직교성 조건의 개수에서 추정할 모수의 개수를 차감

한 값과 동일할 경우 모형이 합하다고 귀무가설을 설정할 수 있다. 여기서, 카

이제곱 통계치는 설정된 모형의 합도(goodness-of-fit)를 검정할 수 있는 척도이

다. 만약 카이제곱 통계치가 높게 나타날 경우, 해당 모형은 오지정되었다고

(misspecified) 볼 수 있다.

Newey and West(1987)가 제시한 가설검정(hypothesis-testing) 기법을 활용하

여, 본 연구에서는 비제약 모형에 하여 부과된 다양한 제약의 정성을 평가한

다. 이 검정통계치는 다음과 같이 나타낼 수 있다.


- 47 -

ΔJ = T[ J( δ 0) - J( δ)] (10)

식 (10)으로 표 된 검정통계치는 자유도 k의 카이제곱 분포를 따른다. 이 J-통

계치는 효율 인 GMM 통계량에 하여 제약하( J( δ 0))의 목 함수와 비제약하

( J( δ))의 목 함수간의 정규화된 차이인데, 우도비(likelihood ratio) 검정과 일맥

상통하는 것이다.

Ⅲ. 확률과정 모형의 추정

3.1 표본자료

본 연구에서는 실증분석을 한 표본자료로서 4가지 원유가격과 1가지 국내 석

유제품가격을 활용하 다.4) 원유가격으로는 국제 유가의 표치로 리 활용하는

미국 서부텍사스 질유(West Texas Intermediate, WTI), 북해산 트유(Brent),

동산 두바이유(Dubai)의 월간 평균 가격자료를 사용하 다. 이와 함께,

FOB(free on board) 기 국내 도입 원유와 소비자가격 기 국내 등유(Kerosine)

의 월간 평균 가격자료를 활용하 다. 분석 상 기간은 1996년 1월부터 2005년 1

월까지로, 각 표본자료의 개수는 109개이다. 이 표본자료는 한국석유공사의

Petronet를 통해 수집하 다. [그림 1]에는 이들 석유가격의 동일 기간 월간 평균

가격자료를 보여주고 있다. 그림에서 알 수 있듯이, 이들 원유가격간의 상 계

가 매우 높지만, 등유의 경우 약간 상이한 가격움직임을 보여 다.

4) 5개 유가를 선정한 이유는 국제 유가의 표 유종으로서 3개 유종을 비교할 뿐 아니라,

국내 석유시장의 가격움직임에 한 분석을 병행하기 함이다. 물론, 3개 국제 유가들

사이에는 높은 상 계가 존재하나, 가격 등락시 이들간의 계, 특히 유종간 스

드에 이상 상을 보이는 경우가 있기 때문에 확률과정모형에서 이러한 차이 을

악할 수 있는지를 분석하고자 하 다. 등유의 경우 국내 석유가격을 표하는 것은 아

니지만, 국내 제품의 하나로 제시한 것에 불과하다.

윤 원 철

- 48 -

[그림 1] 월간 평균가격(96/01-05/01)

<표 2>에는 5가지 석유가격의 수 과 이를 1차 차분한 자료에 한 기 인

통계량을 요약한 것이다. WTI의 경우, 가격수 의 비조건부 평균과 표 편차는

각각 배럴당 $25.90, $8.40으로 나타났다. 이 표에는 수 변수와 차분변수 각각에

하여 기 6개 시차(lag)의 자기상 계수들(autocorrelation coefficients)을 보여

다. 정도의 차이는 있지만, 모든 수 자료에서 자기상 은 느리게 감소하는 추

세를 나타내는 반면, 차분자료의 경우 일정한 추세를 나타내지 않으면서 그 정도

도 매우 작다는 것을 알 수 있다. 이와 함께, Augmented Dickey-Fuller(ADF) 단

근 검정(unit root test)의 결과 모든 수 자료의 경우 단 근이 존재한다는 귀

무가설을 기각하지 못하 는데, 이로써 본 연구에서 활용한 모든 수 자료는 불

안정하다고 할 수 있다. 하지만, 차분자료의 경우 귀무가설을 기각하 고, 따라서

안정 인 시계열이라고 단할 수 있다. 참고로, 5% 유의수 에서 ADF 검정통계

치의 임계값은 -3.45이다.


- 49 -

<표 2> 가격의 수 차분에 한 기 통계량

변 수 평균 표 편차 ρ1 ρ2 ρ3 ρ4 ρ5 ρ6 ADF

WTI

수 25.8971 8.4000 0.93 0.88 0.81 0.74 0.69 0.62 -1.6920

차 분 0.2566 2.1859 0.02 -0.13 0.03 -0.08 0.19 0.06 -10.0260

Brent

수 24.3361 7.9107 0.93 0.87 0.81 0.73 0.68 0.61 -1.9411

차 분 0.2439 2.2985 -0.07 -0.11 0.10 -0.16 0.17 0.00 -10.8990

Dubai

수 22.3200 6.7243 0.93 0.88 0.83 0.77 0.72 0.65 -2.0955

차 분 0.1955 1.8602 0.02 -0.12 0.00 -0.06 0.11 -0.07 -9.9244

FOB

수 22.6761 6.8186 0.96 0.90 0.84 0.78 0.72 0.66 -1.6174

차 분 0.166 1.4072 0.34 0.02 -0.07 0.01 0.01 -0.05 -7.2012

Kerosine

수 5.3338 1.3527 0.94 0.86 0.76 0.68 0.62 0.57 -2.8450

차 분 0.0432 0.3464 0.32 0.10 -0.24 -0.25 -0.24 -0.14 -7.3288

주 : ρj는 j 시차 자기상 계수, ADF는 Augmented Dickey-Fuller 단 근 검정통계치를 나

타냄.

3.2 추정결과

<표 3>에서 <표 7>은 5가지 석유가격별로 CKLS 모형과 함께 8개의 내포된 확

률과정 모형들의 모수 추정값과 근 t-통계치를 나타낸다.5) 이와 함께, 모형의

합도를 나타내는 척도로서 GMM 최소기 함수값(minimized criterion

function, Qmin)과 과 식별된 제약식의 유무를 정하기 한 척도로서 8개 내

포된 확률과정 모형에 한 J-통계치를 제시하고 있다.

5) 이들 표에서 호안의 수치는 t-값을 나타내고, J-통계치의 경우 호안의 수치는 p-값

을 나타낸다. Qmin과 J-통계치는 모두 카이제곱 분포를 따르는데, 각각 모형의 합도

와 과 식별된 제약의 유무를 검정하는 통계치를 나타낸다.

윤 원 철

- 50 -

<표 3> 확률과정 모형별 추정결과(WTI)

모형 α β γ σ Qmin J-통계치

CKLS 5.8063 -0.1061 1.3151 0.0952 0.0000 -

(0.5379) (-0.2274) (5.4238) (1.2300) - -

Vasicek 14.6045 -0.4842 0 6.0860 5.6367 6.0876

(1.4637) (-1.1196) - (14.6917) - (0.0136)

CIR-SR 14.0171 -0.4619 0.5 1.3014 3.4762 3.7543

(1.4429) (-1.0979) - (15.7553) - (0.0527)

BR-SC 11.2392 -0.3437 1 0.2669 0.9818 1.0604

(1.2172) (-0.8629) - (16.4415) - (0.3031)

CIR-VR 0 0 1.5 -0.0516 2.8535 3.0818

- - - (-17.1412) - (0.3792)

CEV 0 0.1401 1.3595 0.0817 0.2548 0.2752

- (1.5554) (6.6835) (1.4551) - (0.5999)

Merton 3.5032 0 0 6.0525 6.2443 6.7438

(1.6825) - - (14.3860) - (0.0343)

Dothan 0 0 1 0.2681 4.1470 4.4787

- - - (17.0501) - (0.2142)

GBM 0 0.1338 1 0.2658 1.6739 1.8079

- (1.4880) - (15.8179) - (0.4050)

<표 4> 확률과정 모형별 추정결과(Brent)


CKLS 7.6384 -0.1951 1.3935 0.0833 0.0000 -

(0.6834) (-0.3769) (6.5287) (1.4027) - -

Vasicek -2.2894 0.2627 0 6.4838 5.7073 6.1639

(-0.2081) (0.5167) - (12.6767) - (0.0130)

CIR-SR 3.2395 0.0039 0.5 1.4085 4.2454 4.5850

(0.2898) (0.0076) - (14.0585) - (0.0323)

BR-SC 10.3333 -0.3251 1 0.2957 1.8154 1.9606

(0.9468) (-0.6439) - (15.0947) - (0.1614)

CIR-VR 0 0 1.5 -0.0589 2.6417 2.8530

- - - (-16.2727) - (0.4148)

CEV 0 0.1519 1.3891 0.0839 0.4052 0.4376

- (1.5264) (6.0684) (1.3035) - (0.5083)

Merton 3.4019 0 0 6.3809 6.4351 6.9499

(1.5844) - - (12.9788) - (0.0310)

Dothan 0 0 1 0.3000 4.2045 4.5408

- - - (15.8861) - (0.2087)

GBM 0 0.1466 1 0.2969 1.6677 1.8011

- (1.4747) - (14.8360) - (0.4064)


- 51 -

<표 5> 확률과정 모형별 추정결과(Dubai)


CKLS 7.0625 -0.2127 1.0017 0.2753 0.0000 -

(0.9413) (-0.5677) (3.3353) (1.1013) - -

Vasicek 1.4986 0.1216 0 4.9041 4.0350 4.3578

(0.2079) (0.3476) - (10.8259) - (0.0368)

CIR-SR 4.3972 -0.0468 0.5 1.1925 1.6954 1.8311

(0.6012) (-0.1306) - (11.7146) - (0.1760)

BR-SC 7.0577 -0.2123 1 0.2767 0.0000 0.0000

(0.9470) (-0.5746) - (12.0308) - (0.9956)

CIR-VR 0 0 1.5 -0.0577 4.1747 4.5087

- - - (-12.9424) - (0.2115)

CEV 0 0.1297 0.9399 0.3234 0.7888 0.8519

- (1.3914) (2.9352) (1.0330) - (0.3560)

Merton 3.9289 0 0 4.9200 4.2595 4.6003

(2.1823) - - (11.2765) - (0.1002)

Dothan 0 0 1 0.2768 2.6124 2.8214

- - - (13.3362) - (0.4200)

GBM 0 0.1258 1 0.2696 0.8180 0.8835

- (1.3882) - (11.7367) - (0.6429)

<표 6> 확률과정 모형별 추정결과(FOB)

Model α β γ σ Qmin J-통계치

CKLS 4.1051 -0.0937 0.4968 1.0312 0.0000 -

(0.7783) (-0.3832) (1.7078) (1.1480) - -

Vasicek 1.2855 0.0759 0 4.3003 1.7237 1.8616

(0.2609) (0.3531) - (10.3274) - (0.1724)

CIR-SR 4.1232 -0.0948 0.5 1.0214 0.0001 0.0001

(0.8225) (-0.4252) - (10.9506) - (0.9912)

BR-SC 6.0465 -0.2109 1 -0.2137 2.8562 3.0847

(1.1738) (-0.8982) - (-10.2864) - (0.0790)

CIR-VR 0 0 1.5 -0.0395 9.0094 9.7302

- - - (-10.5586) - (0.0210)

CEV 0 0.0886 0.4186 1.2812 0.5492 0.5931

- (1.2336) (1.3831) (1.1020) - (0.4412)

Merton 2.9792 0 0 4.3128 1.9259 2.0800

(2.0758) - - (10.6382) - (0.3535)

Dothan 0 0 1 -0.2119 4.0226 4.3444

- - - (-11.8379) - (0.2266)

GBM 0 0.0574 1 -0.2054 3.6178 3.9073

- (0.8228) - (-9.8999) - (0.1418)

윤 원 철

- 52 -

<표 7> 확률과정 모형별 추정결과(Kerosine)


CKLS 2.7275 -0.4159 0.4138 0.5944 0.0000 -

(1.7666) (-1.4005) (0.6495) (0.9200) - -

Vasicek 2.5937 -0.3598 0 1.1511 0.3940 0.4255

(1.6904) (-1.2612) - (5.9069) - (0.5142)

CIR-SR 2.7191 -0.4209 0.5 0.5132 0.0165 0.0178

(1.7633) (-1.4293) - (6.0652) - (0.8938)

BR-SC 2.4995 -0.4113 1 0.2084 0.6063 0.6548

(1.6495) (-1.3879) - (5.8209) - (0.4184)

CIR-VR 0 0 1.5 -0.0697 4.0289 4.3512

- - - (-5.1848) - (0.2260)

CEV 0 0.0936 0.3570 0.5122 2.7395 2.9587

- (1.2439) (0.3297) (0.5483) - (0.0854)

Merton 0.6795 0 0 0.9877 1.7618 1.9028

(2.1743) - - (5.3674) - (0.3862)

Dothan 0 0 1 0.1732 4.2421 4.5814

- - - (5.1284) - (0.2051)

GBM 0 0.0702 1 0.1665 2.9489 3.1848

- (1.2017) - (4.6795) - (0.2034)

먼 , 모형 합도를 나타내는 카이제곱 추정치(Qmin)를 살펴보자. <표 3>의 WTI

유종의 경우 Merton 모형만이 오지정되었다는 것을 알 수 있다. 즉, 카이제곱 추정

치가 6 이상으로 95% 신뢰수 에서 귀무가설이 기각됨을 알 수 있다. 여타 모형들은

카이제곱 추정치가 6 미만으로 나타났고, 90% 신뢰수 에서도 기각되지 않았다. 8개

내포된 모형 가운데 CEV 모형이 최소의 카이제곱 추정치를 나타냄으로써 여타 모형

들에 비해 모형 합도가 우수할 것이라는 것을 암시하 다. 모형 합도 측면에서

우수한 것부터 나열하면, CEV, BR-SC, GBM, CIR-VR, CIR-SR, Dothan, Vasicek, 그

리고 Merton 모형으로 순서를 매길 수 있다. 주지할 사항은 CKLS 모형의 경우 비제

약 모형으로서 정식별되었기 때문에 Qmin 값이 으로 나타난다는 이다.

이와 비하여, <표 4>의 Brent 유종의 경우 Merton 모형만이 오지정되었고,

CEV, GBM, BR-SC, CIR-VR, Dothan, CIR-SR, Vasicek, 그리고 Merton 모형의 순

서로 나타났다. <표 5>의 Dubai 유종의 경우 오지정된 모형은 없고, BR-SC,

CEV, GBM, CIR-SR, Dothan, Vasicek, CIR-VR, 그리고 Merton 모형의 순서로 나


- 53 -

타났다. <표 6>의 FOB 경우 CIR-VR 모형만이 오지정되었고, CIR-SR, CEV,

Vasicek, Merton, BR-SC, GBM, Dothan, 그리고 CIR-VR 모형의 순서로 나타났다.

<표 7>의 Kerosine 경우 오지정된 모형은 없고, CIR-SR, Vasicek, BR-SC, Merton,

CEV, GBM, CIR-VR, 그리고 Dothan 모형으로 순서로 나타났다. 이상에서 알 수

있듯이, 석유가격에 따라 모형의 합도가 상이하게 나타나는 것을 알 수 있다.

다음으로, 제약모형의 과 식별 여부를 정하는 척도로서 카이제곱 추정치(J-

통계치)를 살펴보자. <표 3>의 WTI 유종의 경우, 95% 신뢰수 에서 Vasicek과

Merton 모형이 과 식별된 것으로 나타났다. 여타 모형들은 p-값이 0.05 이상으

로 나타나서 95% 신뢰수 에서 과 식별되지 않은 것으로 정되었다. 여기서도,

CEV 모형이 최소의 추정치를 나타내어 제약의 정성 측면에서 8개 모형 가운데

최 이라는 것을 확인할 수 있다. 제약조건의 식별 정성을 살펴보면, CEV 모형

다음으로 BR-SC, GBM, CIR-VR, CIR-SR, Dothan, Vasicek, 그리고 Merton 모형

순서로 우 를 나타냈다. 이와 비하여, <표 4>의 Brent 유종의 경우 95% 신뢰

수 에서 Vasicek, CIR-SR, 그리고 Merton 모형이 과 식별된 것으로 나타났다.6)

<표 5>의 Dubai 유종의 경우 Vasicek 모형만이, <표 6>의 FOB 경우 CIR-VR 모

형만이, 그리고 <표 7>의 Kerosine 경우 과 식별된 모형이 없는 것으로 나타났다.

이제, 비제약 형태의 CKLS 모형의 모수 추정치를 살펴보면, 석유가격의 동태성

에 한 흥미로운 사실을 발견할 수 있다. 첫째, WTI, Brent, Dubai 등 국제 원유

가격의 경우 γ 추정치가 각각 1.3151, 1.3935, 1.0017 등으로 나타나고, t-값이

5.4238, 6.5287, 3.3353 등으로 90% 신뢰수 에서 통계 으로 유의하게 나타났다.

이 결과는 원유가격의 경우 조건부 변동성이 가격수 에 매우 의존 이라는 것을

의미한다.7) 반면, FOB와 Kerosine의 경우 γ 추정치가 0.4968과 0.4140으로 나타

6) 주지할 사항은 국제 원유가격의 경우 J-통계치에 따른 순 가 γ 값에 따라 구분할 수

있다는 이다. 즉, γ 값이 1 보다 작은 모형은 과 식별되는 반면, 1 이상인 모형은

과 식별되지 않는다는 것을 발견할 수 있었다. 이러한 결과는 미국의 단기 이자율을

표본자료로 활용한 CKLS(1992)와 일치한다. 결국 동태성을 표 하는 모형에서 가장

요한 것은 바로 가격수 과 가격변동성간의 계를 제 로 반 해야 한다는 것이다.

7) 실제로, 이러한 결과는 이자율을 상으로 한 CKLS(1992)와 Episcopos(2000), 속가격을

상으로 한 Nowman and Wang(2001)의 결과와 일치한다. 하지만, 기존 연구들에서는 주로

1보다 작은 값으로 추정되었다는 에서, 이러한 결과가 일반 인 결과라고는 할 수 없다.

윤 원 철

- 54 -

나는데, 90% 신뢰수 에서 유의하지 않은 것으로 나타났다. 다시 말해, 국내 도입

원유의 평균가격과 등유의 소비자 가격은 국제 원유가격에 비해 상 으로 조건

부 변동성이 가격수 에 비탄력 이라는 것을 의미한다. 이러한 결과는 국내 정

유사들이 원유를 수입할 경우 도입량의 반 이상을 장기계약에 의해 가격을 결

정하는 구조에 기인한 것으로 단된다. 이와 함께, 국제시장과 국내시장 사이에

는 일정한 시차가 존재한다는 도 주지할 필요가 있다. 이로써, 국제 유가의 변

동성에 비해 상 으로 낮은 수 의 유가 변동성이 국내 시장에서 나타난다고

볼 수 있다. 등유를 포함한 국내 석유제품의 경우 소비자가격에서 차지하는 유류

련 세 의 비 이 과다하여 가격변동성이 작아지는 일종의 착시 상을 보일 수

있다. 둘째, 평균회귀 성향을 나타내는 β 추정치의 경우 5가지 석유가격 모두에

서 음의 부호를 나타내어 이론과 부합하지만, 90% 신뢰수 에서 통계 으로 유의

하지 않다는 것을 알 수 있다. 이러한 결과는 석유가격의 경우 평균회귀의 정도

가 미약하다는 것을 의미한다. 실제로, 본 연구의 분석 상 기간 2003년도에서

재까지 유가는 지속 인 상승추세를 나타내고, 이 의 평균수 으로 회귀하지

않고 있다. 셋째, 추세항인 α 값은 5가지 석유가격 모두에서 통계 으로 유의하

지 않은 것으로 나타났다. 그리고, (일부 석유가격에서 Merton 모형의 경우를 제

외하고) 8개 내포된 모형의 모두에서 추세항은 유의하지 않다는 것을 알 수 있다.

3.3 Wald 검정

다음에서는 비제약 형태의 CKLS 모형을 기 으로 석유가격별로 통계 으로 유

의하게 차이가 나는지를 체계 으로 검정한 결과를 제시한다. 앞서 각 석유가격

에 해 확률과정 모형별 추정결과는 동일 석유가격을 기 으로 상이한 확률과정

모형의 제약이 정한지 여부와 개별 모수의 추정치가 통계 으로 유의한지를 나

타낸다. 이와 조 으로, 여기서는 동일한 확률과정 모형에 해 석유가격별로

모수의 추정치가 통계 으로 차이가 나는지를 검정하는 것이다.

동일한 모수에 해 표본자료별로 차이가 나는지 여부를 검정하기 해,

Andrew and Fair(1988)가 활용한 다음과 같은 형태의 Wald 검정통계값( W)을 활

용한다.


- 55 -

W = ( δ i- δ j)'( Vi+ Vj)- 1( b i- b j) (11)

여기서, δ i는 α i, β i, σ i, γ i를 포함하는 i 석유가격 모형의 추정치 벡터를,

δ j는 α j, β j, σ j , γ j로 구성된 j 석유가격 모형의 추정치 벡터를 의미한다.

한, Vi와 Vj는 각각 δ i와 δ j의 분산-공분산행렬(variance-covariance matrix)을

나타낸다. Wald 검정에서 상이한 표본들에 한 추정치 사이에 차이가 없다라는

귀무가설을 기각할 수 없을 경우 ( δ i- δ j)의 개별 요소값들은 에 가깝게 되

고, 이로써 검정통계값은 작게 나타난다. 그리고, 만약 귀무가설을 기각할 경우,

반 의 경우가 성립한다.

먼 , <표 8>에서 <표 11>은 CKLS 모형의 개별 모수에 하여 석유가격별로

차이가 나는지 여부를 Wald 검정을 통해 분석한 것이다. 즉, 식 (11)에서 각 모수

벡터는 하나의 모수를 요인으로 포함하게 된다. <표 8>에서 알 수 있듯이, 추세

항 추정치 α의 경우 WTI와 비교하여 Brent, Dubai, FOB, 그리고 Kerosine 사이

의 Wald-값은 각각 0.0139, 0.0091, 0.0201, 그리고 0.0797 등으로 나타나, 90% 신

뢰수 에서 통계 으로 유의한 차이가 나지 않는다는 것을 알 수 있다. 한, 이

들 5가지 석유가격 가운데 2가지를 선택한 어느 경우에도 추세항에서 차이가 난

다고 볼 수 없었다. <표 9>은 회귀성향을 나타내는 추정치 β의 경우를 나타내는

데, 추세항의 경우와 마찬가지로 2가지 가격의 어느 조합에서도 90% 신뢰수 에

서 통계 으로 유의한 차이가 나지 않았다. <표 10>은 가격수 에 한 변동성의

탄력성을 보여주는 추정치 γ의 경우를 나타낸다. 여기서는 WTI와 FOB, 그리고

Brent와 FOB 사이에 95% 신뢰수 에서 통계 으로 유의한 차이가 난다는 것을

알 수 있다. 그리고, 비록 90% 이하의 신뢰수 에서 유의하지만, WTI와

Kerosine, 그리고 Brent와 Kerosine 사이에 차이가 발생하 다. 이러한 결과는 앞

서 제시한 로, 국제 원유가격과 비교하여 국내 도입가격 혹은 제품가격 사이에

는 가격수 에 한 변동성의 민감도 측면에서 명확한 차이가 난다는 것을 의미

한다. <표 11>은 가격변동성을 나타내는 추정치 σ의 경우를 나타내는데, 앞서

추세항과 회귀성향의 경우와 마찬가지로 2가지 가격의 어느 조합에서도 90% 신

윤 원 철

- 56 -

뢰수 에서 통계 으로 유의한 차이가 나지 않았다.

다음으로, <표 12>는 CKLS 모형을 활용하여 추정된 석유가격별 모수 체가

차이가 나는지 여부를 동시에 별하기 해 식 (11)의 Wald 검정을 통해 분석한

것이다. 이 표에서 알 수 있듯이, WTI, Brent, Dubai 등 국제 유가 사이에는 90%

신뢰수 에서 통계 으로 유의한 차이가 없다는 것을 알 수 있다. 한, Dubai와

FOB 사이에도 통계 으로 유의한 차이가 없다는 것을 알 수 있다. 하지만, WTI

와 FOB, 그리고 Brent와 FOB 사이에는 90% 신뢰수 에서 통계 으로 유의한 차

이가 발생하 다.8) 게다가, WTI와 Kerosine, Brent와 Kerosine, 그리고 Dubai와

Kerosine 사이에는 95% 수 에서 통계 으로 유의한 차이가 발생한다는 것을 알

수 있다. 이러한 결과는 국제 유가와 국내 도입 평균가격 혹은 국내 석유제품가

격은 동태성 혹은 가격의 확률과정 측면에서 차이가 난다는 것을 알 수 있다.

<표 8> 변수별 α의 Wald-값 p-값

변수 WTI Brent Dubai FOB Kerosine

Wald-값

WTI 0.0000 0.0139 0.0091 0.0201 0.0797

Brent 0.0139 0.0000 0.0018 0.0817 0.1894

Dubai 0.0091 0.0018 0.0000 0.1040 0.3203

FOB 0.0201 0.0817 0.1040 0.0000 0.0628

Kerosine 0.0797 0.1894 0.3203 0.0628 0.0000

p-값

WTI 1.0000 0.9061 0.9239 0.8874 0.7777

Brent 0.9061 1.0000 0.9659 0.7750 0.6634

Dubai 0.9239 0.9659 1.0000 0.7471 0.5715

FOB 0.8874 0.7750 0.7471 1.0000 0.8021

Kerosine 0.7777 0.6634 0.5715 0.8021 1.0000

8) 하지만, Dubai와 FOB 사이에는 통계 으로 유의한 차이가 나타나지 않았다. 이러한 결

과는 국내 도입 원유의 60% 이상이 동으로부터 수입되고 있다는 사실과 무 하지

않다.


- 57 -

<표 9> 변수별 β의 Wald-값 p-값


Wald-값

WTI 0.0000 0.0163 0.0317 0.0006 0.3137

Brent 0.0163 0.0000 0.0008 0.0314 0.1369

Dubai 0.0317 0.0008 0.0000 0.0708 0.1806

FOB 0.0006 0.0314 0.0708 0.0000 0.7018

Kerosine 0.3137 0.1369 0.1806 0.7018 0.0000

p-값

WTI 1.0000 0.8984 0.8586 0.9812 0.5754

Brent 0.8984 1.0000 0.9780 0.8593 0.7114

Dubai 0.8586 0.9780 1.0000 0.7902 0.6709

FOB 0.9812 0.8593 0.7902 1.0000 0.4022

Kerosine 0.5754 0.7114 0.6709 0.4022 1.0000

<표 10> 변수별 γ의 Wald-값 p-값


Wald-값

WTI 0.0000 0.0588 0.6596 4.6692 1.7472

Brent 0.0588 0.0000 1.1309 6.1760 2.1247

Dubai 0.6596 1.1309 0.0000 1.4579 0.6960

FOB 4.6692 6.1760 1.4579 0.0000 0.0140

Kerosine 1.7472 2.1247 0.6960 0.0140 0.0000

p-값

WTI 1.0000 0.8084 0.4167 0.0307 0.1862

Brent 0.8084 1.0000 0.2876 0.0129 0.1449

Dubai 0.4167 0.2876 1.0000 0.2273 0.4041

FOB 0.0307 0.0129 0.2273 1.0000 0.9059

Kerosine 0.1862 0.1449 0.4041 0.9059 1.0000

윤 원 철

- 58 -

<표 11> 변수별 σ의 Wald-값 p-값


Wald-값

WTI 0.0000 0.0148 0.4738 1.0779 0.5884

Brent 0.0148 0.0000 0.5584 1.1087 0.6203

Dubai 0.4738 0.5584 0.0000 0.6572 0.2120

FOB 1.0779 1.1087 0.6572 0.0000 0.1560

Kerosine 0.5884 0.6203 0.2120 0.1560 0.0000

p-값

WTI 1.0000 0.9031 0.4913 0.2992 0.4430

Brent 0.9031 1.0000 0.4549 0.2924 0.4309

Dubai 0.4913 0.4549 1.0000 0.4175 0.6452

FOB 0.2992 0.2924 0.4175 1.0000 0.6929

Kerosine 0.4430 0.4309 0.6452 0.6929 1.0000

<표 12> 변수별 모든 모수에 한 Wald-값 p-값


Wald-값

WTI 0.0000 1.3581 0.9584 8.2084 14.9496

Brent 1.3581 0.0000 1.7263 10.9955 16.6032

Dubai 0.9584 1.7263 0.0000 1.9234 19.0566

FOB 8.2084 10.9955 1.9234 0.0000 4.8950

Kerosine 14.9496 16.6032 19.0566 4.8950 0.0000

p-값

WTI 1.0000 0.8514 0.9160 0.0842 0.0048

Brent 0.8514 1.0000 0.7859 0.0266 0.0023

Dubai 0.9160 0.7859 1.0000 0.7499 0.0008

FOB 0.0842 0.0266 0.7499 1.0000 0.2982

Kerosine 0.0048 0.0023 0.0008 0.2982 1.0000


- 59 -

Ⅳ. 결 론

본 연구에서는 CKLS(1992)와 Nowman and Wang(2001)을 참고하여 다양한 형

태의 확률과정 모형을 비교 분석하 다. 실증분석에서는 1996년 1월에서 2005년

1월까지 월간 평균의 WTI, Brent, Dubai, 국내 도입 원유가격, 그리고 소비자 가

격 기 의 등유를 상으로 GMM 추정기법을 활용하여 이들 모형을 추정하 다.

추정결과를 토 로, 5가지 가격별로 비제약 형태의 CKLS 모형과 비하여 8가지

제약이 부과된 모형들의 합도와 제약의 정성을 분석하 다. 한, CKLS 모형

을 기 으로 가격별 추정된 모수 사이에 통계 으로 유의한 차이가 나는지 여부

를 Wald 검정을 활용하여 분석하 다.

실증분석 결과에 의하면, 5가지 석유가격 모두에서 평균회귀 성향과 가격수

에 한 가격변동성의 탄력성이 모형에 따라 차이가 난다는 것을 알 수 있었다.

더욱 요한 은 국제 원유가격은 탄력성이 높은데 반해, 국내 도입 원유가격과

등유가격은 탄력성이 낮다는 것이다. 한, 5가지 석유가격 모두에서 평균회귀 성

향이 약하다는 것을 발견할 수 있다. 동일한 확률과정 모형을 기 으로 석유가격

별 차이를 살펴보면, 추세항, 평균회귀 성향, 그리고 가격변동성 측면에서 통계

으로 유의한 차이를 나타내지 않았다. 하지만, WTI와 Brent 등 국제 원유가격과

국내 등유가격 사이에는 가격수 에 한 변동성의 민감도 측면에서 명확한 차이

를 발견할 수 있었다. 모수 체의 차이를 동시에 별하는 Wald 검정의 결과,

WTI와 FOB, Brent와 FOB 사이에서, 그리고 WTI와 Kerosine, Brent와 Kerosine,

Dubai와 Kerosine 사이에서 통계 으로 유의한 차이를 확인하 다. 상기의 실증

분석 결과를 요약하면, 본 연구에서 선정한 확률과정 모형별로 유가의 동태성을

나타내는 데 있어 매우 상이한 특성을 지닌다. 한, 동일한 확률과정 모형에서

유가별로 상이한 가격 움직임을 나타낸다는 것을 알 수 있다. 특히, 국제 유가와

국내 도입 유가 혹은 석유제품 가격 사이에는 이러한 동태 특성의 차이가 크다

는 것을 확인할 수 있다.

윤 원 철

- 60 -

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Gumbel Mixed Distribution and Mixed Logit Model

- 63 -


Gumbel Mixed Distribution and Mixed Logit

Model in Dichotomous Choice Contingent

Valuation Study9)

SOO-IL KIM*

<CONTENTS>

Ⅰ. Introduction

Ⅱ. Willingness to Pay Function in

Contingent Valuation

Ⅲ. Gumbel Mixed Model of Minima

Ⅳ. Mixed Logit Model with

Gumbel Mixed Distribution

V. Applications of Gumbel Mixed

Model

Ⅵ. Conclusions

Keywords : CVM, Gumbel mixed distribution, Mixed logit model

Ⅰ. INTRODUCTION

Dichotomous choice contingent valuation (CV) has been most widely used

in eliciting welfare measures (willingness to pay) from environmental

projects. Among the theory-consistent decision models are the willingness to

pay function and the random utility, which consist of an observable (to the

* Associate Research Fellow, Korea Energy Economics Institute ([email protected])

Soo-Il Kim

- 64 -

researcher) systematic part and an unobservable error component. By

assuming the independent and identical extreme value distribution for the

unobservable term, the decision model can be simply estimated using the

logit model.

The simplicity and robustness of the estimation model, however, are the

result of strong assumptions or constraints on the decision model rather than

the natural outcome of correct specification of the model. Consider two

states in the CV survey; the current state and the proposed state. First, since

the state after environmental change is uncertain to the respondent although

the environmental quality is surely increased, the variance of the additive

error term in the proposed state may be different from that in the current

random utility. Second, if there exist several alternatives that respondents

may prefer to but that the researcher does not consider in the CV survey, the

unknown (to the researcher) alternatives can lead the respondent to refuse

the proposed project even though respondent agrees with the change in

environmental quality. Consequently, the simple logit distribution may not

be suitable in some situations of decision and yield an incorrect measure of

parameters or welfare change.

In the situation of the multinomial choice, there has been a series of studies

to relax the i.i.d. assumption in the logit models; e.g. the heteroskedastic

extreme value model in the transportation (Bhat 1995) and marketing

literatures (Allenby and Ginter 1995). A series of papers has investigated the

generalization of the multinomial logit in the transportation and recreation

studies. However, the generalized logit models such as nested logit, paired

combinatorial logit or heteroskedastic model are not applicable to the

contingent valuation due to the nature of the choice set in CV.

In this paper, we relax the i.i.d. assumption of the willingness to pay

models in standard contingent valuation by utilizing Gumbel mixed


- 65 -

bivariate extreme value distribution (Gumbel 1960, etc). Gumbel mixed

model is an asymptotic bivariate distribution of maxima, which provides us

scale parameters and the association parameter of willingness to pay

function. This generalized model nests previous models such as

heteroskedastic extreme value model or simple logit model. The estimation

results show that error terms of two states are, in some cases, independent

but not identical. The extremely different scale factor implies that the logistic

distribution for the difference of two expenditures may not be a suitable

distribution. More seriously, the violation of the assumption in the logit

model yields welfare measures (willingness to pay) different from the

estimate of the simple logi and consequently different conclusion of

benefit-cost analysis for the environmental projects.

Ⅱ. WILLINGNESS TO PAY FUNCTION IN CONTINGENT

VALUATION

In the contingent valuation study, alternatives in the choice set consist of

the proposed state representing to accept the policy and the current state

without change indicating to reject the policy1). Let the minimum

expenditure of individual n be ( )0 00 ,n nm m q u= at the current state and

( )1 01 ,n nm m q u= at the proposed state given the same utility level (

0nu )

where iq is the environmental quality at state i. Train (2003) defined three

characteristics that alternatives in the choice set should satisfy; exclusiveness,

exhaustiveness and countable finiteness. To vote for and vote against are

1) We assume 'to be uncertain' responses as 'no' response for conservative reason. For

details, see Carson et al. 1994; Groothuis and Whitehead 1998.

Soo-Il Kim

- 66 -

mutually exclusive and finite. For exhaustiveness, however, the current state

without change includes not only the state without change but also all

possible changes except the policy proposed in the survey2). Due to this

reason, we name the current state as the reference state against the proposed

state to avoid misinterpretation.

The proposed state in the choice set is random from the perspective not

only of the researcher but also of respondents. Uncertainty in the future,

reliability on the implementation and result of the project, etc, may cause the

difference between the distribution of minimum expenditures in the

proposed and reference states. The reference state, by nature, can represent

either staying without change or changing through other process (or

possibly in different level). Although unknown alternative is not always the

case, the possibility of existence of them increases when the project is

suggested for the local and debated environmental issues.

Following previous notations, the willingness to pay function can be

defined as

( ) ( ) ( )0 0 0 1 0, ,WTP u m q u m q u= − .

The binary response to the dichotomous choice question is one if the

willingness to pay is greater than bid amount ( nb ), and zero otherwise. The

general form of choice probability in expenditure difference model is

2) NOAA panel report (Arrow et al. 1993) recommends the reminder of substitute

commodities among guideline for designing contingent valuation questions, such as

other comparable natural resources or the future state of the same resource to

assure that respondents have the alternatives clearly in mind (Haab and McConnell,

2002). Haab and Hicks (1999) has broadly surveyed the choice set issues in

recreation demand modeling.


- 67 -

( ) ( )( )

0 1

* *1 0 1 0

n n n n

n n n

P yes P b m m

P m m bη η

= < −

= < − − + . (1)

As random utility model, we assume that the expenditure function

consists of an observable systematic component (*nm ) and an unobservable

random component ( nη ); *

n n nm m η= + . Further progress in estimation is feasible

by specifying a parametric form for both of the systematic component and

the error distribution in equation (1). The systematic component is usually

assumed linear in parameters. In addition, a typical estimation model

assumes i.i.d. type I extreme value (or Gumbel) distribution or normal

distribution, resulting a logistic or normal distribution for the willingness to

pay function3). The derivation of the logistic distribution from difference of

two identical extreme values is straightforward. Note that i.i.d. assumption

is imposed between two states.

The willingness to pay function can be estimated by properly deriving,

approximating or simulating the choice probability (1) and by maximizing

the likelihood function,

( ) ( )1

log log 1 log 1N

n n n nn

L y P y P=

= + − −∑. (2)

The welfare change due to the proposed project can be measured as the

expected willingness to pay

[ ] ( )* *0 1 0 1n n n n nE WTP m m E η η= − + − . (3)

3) The expenditure function is derived from a minimization problem implying that

extreme value of the expenditure function is the smallest value such as the type I

smallest extreme value distribution.

Soo-Il Kim

- 68 -

In previous literatures using symmetric distributions such as logistic or

normal, the expected mean of error terms is zero by including a constant

term in the systematic component. However, as explained in the next section,

the expected value of the difference of error terms is not zero if the data does

not satisfy the i.i.d. assumption. In this case, it is much easier to remain the

expectation term in equation (3) as shown below.

Ⅲ. GUMBEL MIXED MODEL OF MINIMA

In this section, we first introduce the Gumbel mixed model of maxima

from which the Gumbel mixed model of minima can be easily derived using

the dual relationship of maxima and minima (see Tiago de Oliveira 1983).

Let ( )0 1,F ε ε be a asymptotic distribution of bivariate extreme values of

maxima for 0ε and 1ε with Gumbel margins. The probability density

function and the cumulative distribution function of Gumbel margin are,

respectively,

( ) 1 exp exp expi ii

i i i

f ε εεθ θ θ

⎛ ⎞⎛ ⎞ ⎛ ⎞= − − −⎜ ⎟⎜ ⎟ ⎜ ⎟⎜ ⎟⎝ ⎠ ⎝ ⎠⎝ ⎠

and

( ) ( ) exp expi

z

i i ii

zF z f dε

ε εθ=−∞

⎛ ⎞⎛ ⎞= = − −⎜ ⎟⎜ ⎟⎜ ⎟⎝ ⎠⎝ ⎠∫

where iθ is a scale factor and the location factor is assumed to be equal to

zero. Then, the asymptotic distribution of bivariate maxima is expressed as


- 69 -

( )

( ) ( )

0 1

0 1

0 1 0 0 1 1

,

exp exp expexp / exp /

F ε ε

ε ε λθ θ ε θ ε θ

⎡ ⎤⎛ ⎞⎛ ⎞ ⎛ ⎞= − − + − +⎢ ⎥⎜ ⎟⎜ ⎟ ⎜ ⎟⎜ ⎟ +⎢ ⎥⎝ ⎠⎝ ⎠⎝ ⎠⎣ ⎦ (4)

where λ is an association parameter indicating the association between two

extremes4). The probability density function is derived by differentiating

equation (4) with respect to 0ε and 1ε .

The joint distribution is independent ( ( ) ( ) ( )0 1 0 1,F F Fε ε ε ε= ) when

0λ = , and the inequality ( ) ( ) ( )0 1 0 1,F F Fε ε ε ε> holds for dependent

case 0λ > . The correlation coefficient is a function of the association

parameter ( ) ( )2

26 arccos 1 / 2π

ρ λ λ⎡ ⎤= −⎣ ⎦ ( 0 2 / 3ρ≤ ≤ ). When the

correlation coefficient is greater than 2/3, the mixed model can not be used.

From the Gumbel mixed distribution, several important distributions are

derived; among others, conditional distribution and the distribution of

reduced difference. The conditional cumulative distribution function of the

Gumbel mixed model is

4) The general asymptotic distribution of bivariate maxima is defined as

( ) ( ) ( ) ( ) ( )0 10 1 0 1

0 1

, exp exp expk

F F F kτ ε εε ε ε ε τ

θ θ

⎡ ⎤⎧ ⎫⎛ ⎞ ⎛ ⎞⎪ ⎪⎡ ⎤= = − − + −⎢ ⎥⎨ ⎬⎜ ⎟ ⎜ ⎟⎣ ⎦⎪ ⎪⎢ ⎥⎝ ⎠⎝ ⎠⎩ ⎭⎣ ⎦

where ( )k ⋅ is called the dependence function representing the asymptotic connection

between 0ε and 1ε , and τ is the reduced difference ( 0 0 1 1/ /ε θ ε θ− ). Different

bivariate distributions are derived using different dependence functions, of which the

Gumbel mixed model has

( ) ( )( )( )2

exp| 1

1 expk

λ ττ λ

τ= −

+ .

For details and more information, see Gumbel (1960, 1961), Gumbel and Mustafi

(1967) and Tiago de Oliveira (1980, 1983).

Soo-Il Kim

- 70 -

( ) ( )0 1

1 1

1 11| 0 0 1 2

1 0 1

0 1

exp 2 exp, exp exp

exp exp

F Fε ε

ε εθ θεε ε ε λ

θ ε εθ θ

⎧ ⎫⎡ ⎤⎛ ⎞⎪ ⎪+ −⎢ ⎥⎜ ⎟⎡ ⎤⎪ ⎪⎛ ⎞ ⎝ ⎠⎣ ⎦= − −⎨ ⎬⎢ ⎥⎜ ⎟⎡ ⎤⎝ ⎠ ⎛ ⎞ ⎛ ⎞⎣ ⎦⎪ ⎪

+⎢ ⎥⎜ ⎟ ⎜ ⎟⎪ ⎪⎝ ⎠⎝ ⎠⎣ ⎦⎩ ⎭

(5)

from ( ) ( )0 1 1| 0 1 1, /f f fε ε εε ε ε= (Yue 2000). The distribution function of

reduced difference ( 0 0 1 1/ /τ ε θ ε θ= − ) is derived to be (Tiago de Oliveira 1980)

( ) ( )( )

( )( )( )( ) ( )

2

2

1 expexp|

1 exp 1 exp expD

τ λττ λ

τ τ λ τ

+ −=

+ + − . (6)

For 0λ = , i.e. independent case, the conditional distribution (5) reduces to

be a univariate type I extreme value and the difference distribution (6)

becomes a logistic distribution. The probability density function ( ( )ζ τ ) of

reduced difference is symmetric, ( ) ( )ζ τ ζ τ= − with zero mean.

From the dual relation of ( ) ( )min maxi iZ Z= − − , the joint distribution

function for minima with Gumbel reduced margins is

( ) ( ) ( ) ( )0 1 0 1 0 1, 1 ,F F Fη η η η η ηΩ = − − − − + − − , (7)

where ( )F ⋅ and ( ),F ⋅ ⋅ are marginal and joint distributions of maxima

(Tiago de Oliveira, 1983). From equation (7), the probability density function

of bivariate extreme values of minima is expressed as

( ) ( ) ( ) ( )2 2

0 1 0 10 1 0 1

0 1 0 1

, ,, ,

Ff

η η η ηω η η η η

η η η η∂ Ω ∂ − −

≡ = = − −∂ ∂ ∂ ∂ .


- 71 -

Figure 1and 2 show the joint distribution and probability function of

minima, respectively. Note that the probability function of minima is

symmetric function of probability of maxima around zero, thus the tail of

minima is lower-left skewed.

Since the bivariate distribution of maxima satisfies the boundary conditions,

the bivariate distribution of minima also satisfies the boundary conditions,

( ) ( ) ( )1 0, , , 0η ηΩ −∞ = Ω −∞ = Ω −∞ −∞ = . From the definition of marginal

distribution of maxima, ( ) ( ),F x F x∞ = and ( ) ( ),F y F y∞ = , the marginal

distribution of minima is defined as ( ) ( ) ( )0 0 0, 1 Fη η ηΩ = Ω ∞ = − − and

( ) ( )1 11 Fη ηΩ = − − such that

( ) 1 exp expi

zzθ

⎛ ⎞⎛ ⎞Ω = − −⎜ ⎟⎜ ⎟⎜ ⎟⎝ ⎠⎝ ⎠ .

The probability density function of marginal distribution is also easily

derived as

( ) ( ) ( ) ( )Ff

η ηω η η

η η∂Ω ∂ −

= = − = −∂ ∂ .

Since the expected value of iε is ( ) 0.57722i iE ε θ≈ , the expected value

of η is easily derived to be ( ) 0.57722i iE η θ≈ − , and the variance of the

univariate minima is ( ) 2 2 / 6i iVar η θ π= as the variance of the maxima.

The conditional distribution of minima is derived from the conditional

distribution of maxima in equation (5). The conditional probability function

of minima is expressed as

Soo-Il Kim

- 72 -

( ) ( )( )

( )( ) ( )0 1 0 1

1 0 1 00 0

, ,| |

ff

fω η η η η

ω η η η ηω η η

− −= = = − −

− ,

and the conditional distribution of minima is

( ) ( ) ( ) ( )1 1

1 0 0 0 1 0| | | 1 |d F Fη η η η

ηηη η ω η η η η η η η

= =

=−∞=−∞Ω = = − − − = − − −∫ . (8)

The distribution and probability functions of reduced difference of minima

are identical to that of maxima.

[Figure 1] CDF of Gumbel Mixed Model of Minima with λ = 0.5

-2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5-2.5

-2

-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5

2

2.5

η0

η 1

0.10.1

0.1

0.1

0.1

0.20.2

0.2

0.2

0.30.3

0.3

0.3

0.4

0.4

0.4

0.5

0.5

0.5

0.6

0.6

0.6

0.7

0.7

0.7

0.8

0.8

0.9

0.9


- 73 -

[Figure 2] PDF of Gumbel Mixed Model of Minima with λ = 0.5

-2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5-2.5

-2

-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5

2

2.5

η0

η 1

0.02

0.02

0.020.02

0.02

002

0.02 0.02

0.040.

04

0.04

0.04

0.04

0.04

0.060.

06

0.060.

06

0.06

0.08

0.080.08

0.08

0.1

0.1

0.1

0.12

0.12

0.120.

14

0.14

Ⅳ. MIXED LOGIT MODEL WITH GUMBEL MIXED

DISTRIBUTION

4.1 Mixed Logit Model

The choice probability in equation (1) can be expressed using the mixed

logit model that is initially applied into recreation model by Train (1998,

1999)5). Let the true expenditure to be in in inm zς ′= , where ( )* ,in in iz m d′ = and

( ),in in inς β η′ ′= . Respondent will accept the proposed policy when

0 1 0 0 1 1n n n n n n n nm m b z b zς ς′ ′− > ⇔ − > . By rescaling the utility upward

5) The choice probability can be directly approximated using Gaussian quadrature. Bhat

(1995) introduced the approximation method for heteroskedastic extreme values model.

Soo-Il Kim

- 74 -

sufficiently (s) and adding an i.i.d. extreme value terms on both sides, the

resulting choice probability is expressed without loss of generality such as

( )( )

( ) [ ] ( )0 0

0 0 1 0

exp /exp / exp /

n n nn

n n n n n

z b sP yes f d

z b s z sς

ς ςς ς

⎛ ⎞′⎡ ⎤−⎣ ⎦= ⎜ ⎟⎜ ⎟′ ′⎡ ⎤− +⎣ ⎦⎝ ⎠∫

where ( )f ς is a joint density of jnβ and jnη 6). Note that the innocuous

scale factor s does not affect the choice probability. Rescaling procedure is

solely used for attaining the approximation of the true model or for the

degree of smoothing as in a smoothed AR simulator (Train 2003, McFadden

and Train 2000).

Suppose that coefficients of systematic part of utility are invariant across

individual ( in iβ β= ) and the joint density of ( )ω η is a bivariate

distribution of 0nη and 1nη . Then the mixed logit model becomes

( ) ( )n nP L dς ω η η= ∫ (9)

where 0 1,η η η= and

( )( )( )0 0 1 1

0 0 1 1

exp /1 exp /

n n n n nn

n n n n n

z z b sL

z z b sς ς

ςς ς

′ ′⎡ ⎤− −⎣ ⎦=′ ′⎡ ⎤+ − −⎣ ⎦ . (10)

6) The mixed logit model, usually, has employed a joint distribution of parameters in

the systematic component of random utility. The probability function of the random

parameter is defined to be

( )( ) ( )ex p

expin

injnj

xP d

xβ

φ β ββ

⎛ ⎞′⎜ ⎟=⎜ ⎟′⎝ ⎠∫ ∑

where ( )φ ⋅ is the distribution function of parameters which can be flexibly assumed

such as a normal (Provencher and Bishop 2004), lognormal (Bhat 2000), uniform or

triangular (Train 2001) distribution. By assuming that parameters have an individual

and alternative specific randomness, the mixed model relaxes the IIA assumption

and represents any pattern of substitution among alternatives.


- 75 -

The choice probability of the mixed logit model is exactly same to the

logit-smoothed AR simulator with two alternatives, the model which has

been suggested by McFadden (1989). In fact, the logit-smoothed AR

simulator can be applied to any choice model by assuming appropriate

distribution about error terms (Train 2003). While previous literatures have

considered heteroskedasticity only across individuals or group, the equation

(9) can estimate the model with heteroskedasticity across alternatives,

including existing models as special cases; the correlated extreme values (

0λ ≠ but 0 1θ θ= ), the heteroskedastic extreme values ( 0λ = but 0 1θ θ≠ )

and simple logit models ( 0λ = and 0 1θ θ= ).

4.2 Simulation of the Log-likelihood Function

Owing to equivalence to the logit smoothed-AR simulator, the estimation

of the mixed logit model follows the simulation procedure of 'logit kernel

probit' adjusted for the bivariate extreme values. However, in spite of

intuitively simple procedure in simulation, it is not easy to draw random

variables 0η and 1η from the Gumbel mixed distribution. As an alternative,

we employ the importance sampling procedure. The importance sampling

provides simulated random variables with correlation and heteroskedasticity

by transforming the original density, named target density, into a density

from which it is easy to draw, named a proposal density. Suppose that there

is a density, ( )g η , that can be handled easily. Since multiplying the

integrand of equation (9) by ( ) ( )/g gη η does not change the original choice

probability, the choice probability of mixed logit model becomes

( ) ( )( ) ( )n nP L g d

gω η

ς η ηη

= ∫.

Soo-Il Kim

- 76 -

The choice probability is simulated by randomly drawing samples from ( )g η

and calculating the logit formula with a weight ( ) ( )/ gω η η for each draw.

Application of importance sampling to the mixed logit model in this paper

follows Train (2003): (a) Take draws for 0w and 1w from a standard extreme

value distribution and construct two-dimensional independent random

variables. In this first step and through the repetition, Halton sequence is

useful to draw standard extreme values7). Using Halton draws for the given

sample size, the standard extreme value distribution is recovered from the

inverse of cumulative distribution of extreme value. (b) For this draw,

calculate the logit formula, nL , and the weight function with prespecified

scaling factor in the logit formula (s). (c) Repeat two steps enough times and

average the result,

1n nr

P PR

= ∑ , which is an unbiased estimate of the choice

probability with correlation and heteroskedasticity. By construction, R

repetition is equivalent with R Halton draws. The probability of no response

is ( )ˆ ˆ1n nP no P= − .

The consistent estimate of the parameter in the willingness to pay function

is estimated by ML with the simulated log likelihood function

( ) ( )1

ˆ ˆlog log 1 log 1N

n n n nn

L y P y P=

= + − −∑ .

Assume further that the expenditure function is linear in parameters;

*in n im x β′= . Then, parameters are identified up to the difference of two

expenditure functions. The parameter estimates are ( )0 1 1/β β β θ= −%for the

7) Halton sequence reduces the number of draws and the simulation error associated

with a given number of draws. The simulation error with 125 Halton draws is

smaller than even with 2000 random draws. See Bhat (1999), Train (1999, 2003) and

Greene (2002).


- 77 -

systematic part, 11/bβ θ=% for the minus bid value and 0 1/γ θ θ=% for the

relative scale factor. Note that all parameters are normalized by 1θ rather

than by 0θ . Due to the bid variable, the expenditure difference model is able

to identify both scale parameters.

4.3 Simulation of Expected Willingness to Pay

Recall the willingness to pay defined in equation (3). The expected

difference of error terms is not zero if error variables are heteroskedastic and

correlated. Since the expected univariate extreme value of minima is

( ) 0.57722i iE η θ≈ − , the willingness to pay of heteroskedasticity is

estimated as follows

( ) ( )10.57722 1n nb b

E WTP x β γβ β

′≈ − −%

%% % .

Importance sampling can be easily reapplied to simulate the expected

willingness to pay when two extreme values are heteroskedastic and

correlated or correlated only. Since ( )0 1 /n nE η η α− is equivalent to

( )0 1 /n nE w wγ α− % , the expected value of error difference is the integration

of random variables over Gumbel mixed bivariate probability;

( ) ( ) ( )0 1 0 1 0 1 0 1, ,n n n n n n n nE w w w w w w d w wγ γ ω− = −∫ .

By applying importance sampling procedure with Halton sequence to the

expected error difference, the expected willingness to pay becomes

( ) ( )0 11 ˆ

n n n nE WTP x E w wβ γα α′= + −%

% % .

Soo-Il Kim

- 78 -

V. APPLICATIONS OF GUMBEL MIXED MODEL

We applied the mixed logit model with Gumbel mixed distribution to

estimate the willingness to pay function from existing data sets. The data

used in this paper includes the sewage treatment in Barbados and the

wastewater disposal system in Montevideo, Uruguay (McConnell and Ducci,

1989)8). Observations in each data were 1276 for Montevideo and 426 for

Barbados data. For mixed logit model, the rescaling factor s is set to be 0.3

and the simulation is iterated 125 times. The association parameter (λ) is

constrained to be between zero and one, and the relative scale factor (γ) is

restricted to be nonnegative.

Table 1 and Table 2 report the estimation results of expenditure difference

model. Note that the relative scale factor is estimated as 1 0/θ θ rather than

0 1/θ θ . By construction, however, parameters of systematic part of

expenditure difference are normalized by 1θ not by 0θ . The tables consist of

five sets; simple logit model in the second column and the result of the

mixed logit in the last four columns. The first part of results in the mixed

logit is estimation result with constraints of independent and identical error (

1γ = , 0λ = ). These general models with constraints of 1γ = and 0λ = are

theoretically equivalent to the simple logit model. In the following columns

are estimation results with heteroskedastic only ( 0λ = ), correlation only (

1γ = ), and without constraint for full flexibility.

8) The data is available in Haab and McConnell (2002).


- 79 -

<Table 1> Expenditure Difference Model with Barbados Data*

LogitConstrained Mixed Logit

Mixed Logit(γ = 1, λ = 0) (λ = 0) (γ = 1)

Constant0.6789

0.5261

0.5658

0.5402

1.1122

1.1487

0.6474

0.4580

0.7489

0.7095

Income0.0549

0.0210

0.0569

0.0216

0.1063

0.0513

0.0494

0.0185

0.0649

0.0396

City0.4099

0.2929

0.4682

0.2981

0.9152

0.6835

0.3478

0.2690

0.4112

0.4621

Age-0.0285

0.0090

-0.0281

0.0088

-0.0594

0.0346

-0.0249

0.0081

-0.0330

0.0235

Bid0.0387

0.0063

0.0385

0.0046

0.0845

0.0390

0.0366

0.0053

0.0510

0.0297

-1.0000

-

2.4492

1.1828

1.0000

-

1.4920

0.8958

-0.0000

-

0.0000

-

0.4651

0.3311

0.4246

0.3744

Log

likelihood-160.841 -160.320 -159.267 -159.667 -158.996

* Parameter estimates are reported followed by standard error of estimate.

<Table 1> shows the estimation result of expenditure difference model with

Barbados data. When the relative scale parameter is estimated, the result shows

that the inverse of relative scale is greater than one, implying 1 0θ θ> , but

statistically indifferent from one except the constrained bivariate extreme value

model with 0λ = . The estimate of association parameter is not statistically

different from zero. The results of expenditure difference model with Barbados

data show that Barbados study satisfies the classical assumption of logit model

in terms of parameter estimates and LR test statistics.

<Table 2> reports the estimation result of expenditure difference model

with Montevideo data. LR test fails to reject the independence constraint but

LR statistic is 5.48 for the heteroskedasticity test, which is significant with

95% confidence. Consequently, Montevideo data demonstrates statistically

insignificant dependence but significant heteroskedasticity.

Soo-Il Kim

- 80 -

<Table 3> shows the sample average of the expected willingness to pay9).

The welfare measure from the change of environmental quality varies

enormously depending on the relation in error terms. For the comparison,

we include welfare measure using random utility models with Gumbel

mixed distribution of maxima. The expected willingness to pay with

homoskedasticity constraint ( 1γ = ) is similar to logit model since

independence has been found. However, the sample average of the expected

willingness to pay with heteroskedasticity is quite different from the sample

average of the expected willingness to pay under homoskedasticity. For

instance, the sample average of the expected willingness to pay in

Montevideo was estimated around -28 ~ -26 when 1γ = was imposed, but it

ranged -67 ~ -65 without the constraint of 1γ = .

<Table 2> Expenditure Difference Model with Montevideo Data*


Mixed Logit(γ = 1, λ = 0) (λ = 0) (γ = 1)

Constant-0.6140

0.1295

-0.6757

0.1392

-0.1988

0.1462

-0.6238

0.1312

-0.1988

0.1462

Income0.0944

0.0192

0.1064

0.0214

0.0824

0.0153

0.1110

0.0222

0.0824

0.0153

Bid0.0100

0.0014

0.0104

0.0015

0.0064

0.0009

0.0082

0.0016

0.0064

0.0009

-1.0000

-

0.1009

0.1913

1.0000

-

0.1009

0.1911

-0.0000

-

0.0000

-

0.6041

0.3006

0.0000

.

Log

likelihood-726.719 -726.269 -723.976 -724.497 -723.976


** Function calculation is failed.

9) Since the purpose of reporting willingness to pay is to compare the result from

each estimation and decision model, monetary units are ignored in the table.

Furthermore, by the assumption of linear function and infinite range of error

distribution, the expected willingness to pay can be negative value.


- 81 -

<Table 3> Sample Average of Welfare Measure for Environmental Quality Change*


Mixed Logit(γ = 1, λ = 0) (λ = 0) (γ = 1)

Barbados

ED1) -2.0701 -3.4701 3.7356 -0.0794 2.9927

RU2) -2.0701 -2.1668 . -1.1496 1.6930

Montevideo

ED1) -26.8148 -27.3092 -65.3239 -26.4295 -65.3239

RU2) -26.8148 -27.9171 -65.7042 -27.2881 -65.1584


1) ED represents the expenditure difference model.

2) RU represents the random utility model.

Ⅵ. CONCLUSIONS

In this paper, we review the theoretical background of the willingness to

pay function model and suggest a generalized estimation method instead of

the simple logit model. While the simple logit model assumes that the

respondent's expenditures (or evaluations in random utility model) of the

two states in questionnaire are stochastically independent and

homoskedastic, it is possible and in many cases likely that uncertainty on the

part of the respondent, poor questionnaire design or simple inherent

heterogeneity across states of the world may lead to heteroskedastic and

correlated errors across states. To relax the restrictive assumption in the

simple logit model, we employed Gumbel mixed model. The nesting

structure of the generalized model allows for straightforward tests of the

i.i.d. assumptions.

Estimation results from several existing data such as Barbados and

Montevideo studies show that even though correlation between two states is

usually minimal, homoskedastic errors can be rejected. Montevideo data

Soo-Il Kim

- 82 -

exhibits extremely different scale of error terms across states implying that

the logistic distribution for the difference of error terms may not be a suitable

distribution. Heteroskedasticity or correlation generates different willingness

to pay estimate from the estimate of the simple logit.

REFERENCES

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에 지 력의 형태별 상 효율성 비교 연구

- 85 -


에 지 력 형태별 상 효율성 비교 연구- 력수요지발 과 자원개발지발 을 상으로 -

10)

김 윤 경*

<목 차>

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 에 지 력의 개요

Ⅲ. 력수요지발 과 자원개발지발 의 경제성 분석

Ⅳ. 결 론

주요단어 : 에 지 력, 발 형태, 력수요지발 , 자원개발지발 , 력계통연계

Ⅰ. 서 론

국제에 지시장은 지역주의화 세계화 속에서 빠르게 변화하고 있으며, 이러

한 변화는 국가간의 상호의존성을 더욱 심화시키고 상호 력의 필요성을 부각시

키고 있다. 우리나라와 같은 자원빈국은 경제발 국민생활에 필요한 에 지

의 부분을 수입에 의존하고 있다. 일반 으로 석유처럼 에 지원의 국제거래시

장이 형성되어 있는 경우에 에 지원의 가격은 시장의 수 상황에 따라서 결정

되며, 이 게 형성된 가격 하에서 에 지원은 거래된다. 이러한 시장을 통한 에

지 교역 외에 국가간 력이 이루어져서 련국간의 력의 틀 하에서 추진하는

거래는 양국간 는 다국간의 거래에 한 사 인 동의에 기 하게 된다.

* 에 지경제연구원, 연구 원 ([email protected])

김 윤 경

- 86 -

우리나라를 포함하는 OECD 회원국들 의 다수의 국가들에서 서비스산업

심의 산업구조, IT 산업의 발달, 이용편리성, 가계의 가 제품 보 증가 형

화 등에 따라 력수요가 증가하고 있으며, 량의 력을 필요로 하고 있다. 자

국 내의 력수 균형을 유지하기 해서는 증가하는 력 수요를 충족시킬 수

있는 력 공 이 확보되어야 한다. 이러한 실을 고려할 때에 련국들에게 있

어서 력공 을 원활히 하기 한 에 지부문의 력을 추구하는 것은 요한

과제이다.

세계 각 국들은 냉 시 에는 경제 이익보다는 정치 체계의 동질성을 우선

시하는 력의 형태를 취하 다. 그러나 냉 이후에는 각 국이 경제 이익을

우선시하고 있으며, 경제 이익에 근거한 다양한 력을 추진하고 있다. 동북아

지역은 그 동안 역내에 있는 국가들의 상이한 정치체제, 국가간의 경제력 격차,

지배‧피지배의 역학 계를 갖고 있는 역사 인 계 등에 근거하여 국가간 력

이 어렵다고 평가되어 왔다.

그러나 동북아 역내 국가들 에서 러시아는 자원부국으로서 자원의 공 국이며,

한국, 일본, 국1)은 자원의 소비국이다. 자원소비국들 에서 한국과 일본은 자원

빈국이다. 이와 같이 공 국과 소비국이 동시에 존재하는 지역은 련국의 이해가

상호 부합하는 경우가 많아서 력의 필요성과 가능성이 크고 력에 따른 경제

이 도 크다. 즉 동북아지역에는 에 지 자 률이 높은 국가와 낮은 국가가 공존하

고 있어 동북아지역의 에 지 력은 참여국에게 상당한 수 의 순편익을 제공할

수 있을 것으로 상된다. 이러한 측면에서 에 지부문은 동북아 국가들이 력을

가장 극 으로 추진할 수 있는 제반조건을 갖추는 분야라고 할 수 있다.

우리나라의 에 지안보의 강화를 한 에 지 력의 구체화로서 본 연구는

력수요지발 과 자원개발지발 을 제시하며, 이 두 가지의 경제성을 비교분석하

고 있다. 이러한 경제성 분석 결과는 양국 는 다국간의 에 지 력으로부터 효

율 이며 경제 인 성과를 유도하기 해 우리나라가 취해야 하는 력의 구체

형태를 결정함에 있어서 하나의 지침을 제시할 것이다.

1) 국은 1993년부터 석유순수입국으로 바 었으며 1990년 반부터 러시아산 석유를

본격 으로 도입하 다.


- 87 -

Ⅱ. 에 지 력의 개요

력수요지발 은 자원 력을 통해서 자원빈국이 자원부국으로부터 자원을 도

입하여 력을 실제로 사용하는 지역에서 발 하여 사용하는 것이다. 력공 안

보의 측면에서 보면 력수요지발 은 자원이 부존되어 있는 지역으로부터 자원

을 수송하여 력을 필요로 하는 지역에서 수송된 1차에 지인 자원을 사용하여

발 시켜서 력을 공 하는 과정을 거친다.

력수요지발 은 자원수출지의 입장에서는 발 설비의 추가 건설없이 자원

을 공 하고 신규의 에 지 수요지를 개발하며, 자원수입지는 도입한 에 지원을

사용하기 하여 신규의 발 설비를 확보해야 한다. 즉각 인 실 의 가능성을

고려할 때에 력수요지발 은 자국 내에서의 발 소 입지의 문제를 갖지만, 입

지가 확정되면 국경을 넘나드는 송 선을 필요로 하지 않으므로 실 가능성은 높

다고 할 수 있다.2)

그러나 력수요지발 은 력의 해외의존도는 없더라도 자원의 해외의존도가

높아지므로 안정 공 확보를 한 책들을 필요로 한다. 그리고 발 설비 확

보를 해서 자국 내에 신규 발 소를 건설해야 하며, 이 때에 거 한 투자비, 발

소 건설을 기피하는 주변지역 주민들 사회 수용성의 부족, 부지 선정의

어려움, 신규발 소 입지에 따른 지역주민들에 한 보상 지원, 화석연료 사용

에 따른 환경오염의 문제 등과 같은 장애요인을 극복해야 한다.

자원개발지발 은 자원이 부존되어 있는 지역에서 력을 생산하여 력을 필요로

하는 지역으로 송배 망을 이용하여 수송하는 것이다. 력을 한 국가 내에서 생산

하고 소비하는 기존의 형태를 확 시켜 국가간의 교역상품으로서 취 하는 것이다.

자원개발지발 은 자원부국과 자원빈국, 에 지 과수요국과 에 지 과공 국

이 일정한 지역 범 내에서 공존하고 있을 때에 실 성이 높다고 평가할 수 있

다. 연료 효율, 생산 비용, 에 지 자원의 부존의 상이한 국가들이 국가간의 상호

연계를 통해서 값싼 력공 원을 갖는 국가가 비싼 력공 원을 갖는 국가로

력을 이동시키는 력교역을 실시할 수 있기 때문이다.

2) 실 으로 자원개발지발 은 력계통연계가 실 될 때까지 상당한 시간을 필요로 하

는 사업이므로 력수요지발 에 비해서 즉시성의 효과가 낮다.

김 윤 경

- 88 -

자원개발지발 의 기본 목 은 경제성 추구, 신뢰도 향상3), 환경문제 극복, 상

호간 에 지분야에서의 력 진 등으로 구분할 수 있다.4) 그리고 설비투자비5)

운 비용6)의 감, 기오염배출량의 감소, 계통신뢰도의 향상, 해외 원 개발

에 따른 에 지안보 향상, 해외의 신규 에 지수요시장 개발, 련국간의 에 지

력 진, 국내의 력가격보다 낮은 가격의 력도입에 따른 국민들의 효용 증

진 등을 기 할 수 있다.

더하여 우리나라와 같이 석유에 한 수입의존도가 동과 같은 일부지역에 편

되어 있는 경우에 자원개발지발 은 우리나라의 에 지 공 안정성을 향상시키

고 에 지원 수입다변화를 꾀하는 에 지 안보의 강화 방안으로 이용할 수 있다.

이러한 사례와 역내 국가들의 특성을 고려할 때에 우리나라와 러시아가 포함되어

있는 동북아 역내에서의 자원개발지발 의 실 가능성은 높다고 평가할 수 있다.7)

3) 국가간 력계통연계로 체 계통의 규모가 커지고, 련국간이 설비를 공유하게 되므

로 설비 공 비력을 추가로 확보할 수 있고, 련국들의 상호지원으로 력계통의

안정성을 증가시킬 수 있다. 더하여 력계통연계의 국가들이 서로 다른 시간 , 기후,

지역에 치하므로 시간 별 계 별 부하곡선이 완화되어 력 련설비 확충에 따

른 자본비용을 감소시킬 수 있다.

4) 한국 기연구원(2003), “동북아 력계통연계를 한 기반구축 연구”, 간보고서

5) 두 개 이상의 력계통이 하나의 계통으로 통합되면 최 부하는 개별 계통의 최 수요

의 합보다 작을 수 있으므로 계통연계 송 선로의 용량 범 내에서 발 소의 건설 규

모 비용은 크게 감소할 수 있다. Jaafar(1999)는 력계통연계를 통해서 기 부하와

첨두부하를 담당하는 발 설비의 상호보완 인 이용과 효율 인 개발을 추진할 수 있

다고 평가한다. 비력을 공유하므로 각 국이 비력 확보를 해서 신규로 건설해야

하는 발 소의 투자비를 감소시킬 수 있다.

6) 국가간 력계통연계를 실시하면 연료비가 낮은 경제 인 원을 공동으로 활용할 수

있으므로 체 으로 운 비용을 감할 수 있다.

7) 세계 각 국은 지역블록단 로 국가간 력융통을 활발하게 추진하고 있다. 를 들면,

유럽지역의 력계통연계로 서유럽의 UCPTE, 부유럽의 Centrel, 북유럽의 NORDEL,

남부유럽국가들의 연합체인 SUDEL, 동유럽의 IPS/UPS이 있으며, 독립계통조직체(

국, 아일랜드, 아이슬랜드)가 있다. 동남아시아(Asean Power Grid)에는 다수의 력계

통연계 로젝트가 있으며, 필리핀, 인도네시아, 말 이시아, 싱가폴, GMS region1)을

상으로 하는 신규 로젝트도 제안되어 있다. 북미 력계통연계, 남아 리카 력

풀 등이 있다. 남아메리카도 국가별 수력자원의 분포 차이, 에 지자원과 력수요의

불균형, 상이한 시간 를 갖는 부하곡선의 차이 등에 근거하여 력계통연계를 추진하

고 있다.


- 89 -

그러나 자원개발지발 은 자국의 에 지 수 의 일부를 다른 국가에 의존하게

되므로 수요국의 에 지안보에 한 불안을 증가시킨다. 력수요국은 자원개

발지에서 발 원료로서 사용한 화석연료로 인해서 배출되는 환경오염물질을 자국

에서 발생시키지 않고 력생산국에 력구매 을 지불하는 형태로 책임을

가한다는 도덕 인 문제를 갖는다. 력공 시의 력품질에 한 수용가들

의 요구, 국가간 력 이동에 필요한 인 라 련 사항들8), 국가간의 이질성 련

사항들9) 등도 자원개발지발 추진 시에 고려해야 하는 문제 이다.

Ⅲ. 력수요지발 과 자원개발지발 의 경제성 분석

3.1 에 지원별 발 비용 추정 모형

발 원의 경제성을 비교하는 경우는 발 소별로 발 소 자체에서 소비하는

력량(소내 력량)이 상이하므로 송 단 발 원가를 비교하는 것이 일반 이다. 그

리고 경제성 평가에 이용하는 추정 발 원가10)는 추정 발 원가 에서 여러 해

에 걸쳐서 다르게 나타나는 발 원가를 균등화하여 사용하는 (1)과 같은 균등화발

원가(levelized generation cost)를 용한다. 균등화발 원가 (1)을 구하기 해

서 발 소의 연간 총발 량 (5), 발 소 수명기간 동안의 균등화 발 량 (6) 는

(7), 균등화 고정비 (8), 균등화 변동비 (9) 등을 이용한다.

균등화발 원가 = 고정비 원가 + 변동비 원가 (1)

고정비 원가 = (건설단가 고정비율)/[8760 이용률 (1-소내소비율)] (2)

8) 인 라 련 사항으로는 력계통연계 선로 건설비용, 연계망에 한 소유권 운

권, 연계망에 한 리 보수, 력이동 시의 통과료, 력이동에 한 고의 인 방

해 등이 있다.

9) 국가간 이질성에 한 사항으로는 각 국가의 력계통의 상이, 력산업 구조의 차이

구조개편의 정도, 자유화 도입 정도의 차이, 세제도, 력가격 설정의 문제 등이

있다.

10) 발 비용은 발 소에서 생산된 력의 단 력량당 소요되는 비용이다.

김 윤 경

- 90 -

변동비 원가 = (열소비율 연료비단가)/[발열량 (1-소내소비율)] (3)

연간 총비용 = 연간 고정비용 + 변동비용 연간 가동시간 (4)

Et= YH P CFt (5)

Et t년도의 총발 량(kWh)

YH 연간 시간수(=8760)

P 해당 발 소의 용량(kW)

CFt t년도의 연평균 이용률(%)11)

E=YH P CRF Σt= 1

N CFt

(1 +r)t (6)

E = YH P CF (7)

CF= CRF Σt= 1

N CFt

(1 + r )t

CRF = r(1+ r )n

(1 + r )n − 1

Et 연간 균등화 발 량12)

CRF 자본회수계수(capital recovery factor) 는 연 계수13)

11) 발 소의 연평균 이용률은 발 소 고장정지 등과 같은 각종 요인들의 향이 반 된

결과로 나타나는 값이다.

12) 발 소 수명기간 동안의 연간 균등화발 량은 모든 연도의 발 량에 한 재가치의

합에 자본회수계수를 곱한 것이다.

13) 자본회수계수 는 연 계수란, 기비용(P)을 수명기간(n년) 동안에 시간가치(할인율

r)를 고려하여 매 기에 균등하게 회수할 때에 회수해야 하는 비용인 연 (A)의 기비

용(P)에 한 비율이다.


- 91 -

C = I +FF+FO (8)

C 균등화 고정비

I 균등화 투자비 고정부담

FF 균등화 고정연료비

FO 균등화 고정운 유지비

VFt = H ft Et (9)

VFt 발 소의 t년도의 변동연료비

H 발 소 열 소비율(kcal/kWh)

ft t년도의 연료비 단가

3.2 경제성 평가의 제조건들

력수요지발 에서 분석 상으로 하는 도입 자원은 석탄과 가스로 한정한다.

부하지속곡선에서 경제 이용률 범 로 평가하면 원자력이 기 부하를, 유연탄

이 간부하를, LNG가 첨두부하를 담당하는 것이 가장 경제 이다. 따라서 우리

나라가 도입하는 자원은 공 안정성을 고려하여 기 부하보다는 간부하 는

첨두부하를 담당하는 발 원일 것이다.

력수요지발 에서 석탄의 공 처는 사하공화국의 남야쿠츠탄 으로 가정한

다. 사하공화국의 남야쿠츠(South-Yakutsky) 탄 14)은 넓이가 70,000 km2로 8개의

상을 가지며 총매장량은 205억 ton이다. 그리고 가스의 공 처는 석탄도입의

경우와의 비교를 해서 사하지역의 가스 15)으로 가정한다. 사하공화국에는 다

수의 가스 이 분산되어 있어 안정 인 생산을 확보할 수 있다.

14) 남야쿠츠탄 ~블라디보스톡항구의 거리는 2,432km이다.

15) 사하~우리나라의 가스 이 라인 거리는 3,656km이다.

김 윤 경

- 92 -

자원개발지는 다음의 2가지 형태를 가질 수 있다. 첫 번째는 력계통연계의

련국들의 력망이 하나로 연결되고 넓은 지역을 갖는 하나의 국가가 커다란

력망을 갖는 것과 같이 보고 력융통을 하는 경우이다. 이 경우에는 련국들이

자국의 력수 계획을 독자 으로 설정하기보다는 련국들의 력수 을 종합

하여 총 하는 하나의 계획을 세우게 된다. 두 번째는 력계통연계의 련국들이

체의 련국들을 포함하는 력수 계획과 병행하여 자국의 독자 인 력수

계획도 수립하고, 이에 따라 설비건설도 추진하는 경우이다.16) 이 에서 본 연구

에서 선택하는 자원개발지의 형태는 두 번째이며, 자원개발지발 의 력생산지는

력수요지발 과의 비교를 해서 사하지역으로 한다. 자원개발지발 의 경우는

러시아 내에 신규발 소를 건설하여 송 하는 경우를 가정한다. 러시아 내에 신규

발 소를 건설하기 않고, 잉여 력량을 송 하는 력수입과는 다르다.17)

우리나라로 도입되는 력량은 기연구원(2004)에 기 하여 2010년에 최 용

량 5,000 MW로 설정한다.18) 그리고 자원개발지발 시의 시간 별 발 량은 일

정하다고 가정하며, 80%의 이용률 가정19) 하에서 송 손실 2.5%를 고려한다면 도

입가능량은 3,416 MWh이며, 송 손실이 없다면 3,504 MWh이다.

16) 자원개발지발 을 실시하면 력공 에 한 불안이 생기게 되므로 자국의 력 상

수요를 충족시키는 발 설비는 모두 갖추면서 력융통에 따라 설비가동을 조정하는

방식을 취하는 것이 실 이다.

17) 극동러시아는 동북아 각 국에 력공 이 가능할 정도의 수력자원을 보유하고 있는

것으로 알려져 있다. 따라서 자원개발지발 시에 렴한 비용의 수력이 상당부분 이

용될 것으로 상된다. 극동러시아 수력자원의 68%는 력화가 가능한 자원이며, 경

제 인 수력발 량은 약 2,940억 kWh로 추정되었다(1980년 말 기 ). 재까지 러시

아에서 개발한 수력발 량은 잠재량의 1% 수 에 불과하다고 알려져 있다.

18) 우리나라가 5,000MW의 력을 국내로 도입하면 기존의 력수 계획에 따라 력설

비를 갖추고 발 소를 가동하면 력공 과가 발생한다. 따라서 국내발 원 의

일부는 가동을 지시켜야 한다. 본 연구에서는 발 원의 가동 지 체에 한

문제를 추후 과제로 하고자 한다.

19) 이용률 80% 가정에 한 민감도분석은 이러한 강한 가정에 실성을 보완할 것이다.

실 으로 발 소 이용율이 80%에 이를 것인지는 알 수 없다. 여기에서 용하는

80%의 이용률은 제1차 력수 기본계획의 석탄화력과 LNG화력의 이용률에 기 한

것이다. HVDC 선로 건설의 경우에 이용률 80%의 가정은 무 낙 이며, 일반 으

로 신뢰도 기 이 (N-1) contingency 상황에서 운 되므로 50% 이상을 확보하기는 어

렵다고 한다.


- 93 -

본 연구는 력수요지발 으로 우리나라에서 5,000 MW를 생산하기 해 간부

하와 첨두부하를 담당하는 석탄화력발 소 는 LNG화력발 소를 건설하고 자원을

도입한다고 설정한다. 그리고 자원개발지발 의 수요국인 우리나라는 자원개발지 발

량에 해당하는 발 설비용량을 갖는 발 소들의 가동을 지한다고 가정한다.

분석방법은 자원개발지발 과 력수요지발 의 연간 발 비용과 kWh당 비용을

추정하여 비교하는 것이다. 자원개발지발 에는 각 국의 력수요, 력공 국의

원구성, 개별 발 소의 수명, 원별 이용률, 로젝트의 긴 기간과 감가상각기간 등과

같은 불확실성이 많다. 따라서 력수요지발 과의 비교 시에 사업의 총기간을 상

으로 하지 않고 한 해를 선정하여 그 해의 연간비용을 비교하는 방법을 택한다.

국내에 발 소를 건설할 때에 소요되는 비용(TPCK)과 러시아에 발 소를 건설

할 때에 소요되는 비용(TPCR)을 비교할 때에 양국의 물가를 고려한다면 러시아

에 발 소를 건설하는 비용(TPCR)이 국내발 소 건설비용(TPCK )보다 최소한

작거나 같을 것으로 평가된다.20) 이에 우리나라와 러시아의 상 물가 차이를

반 하는 러시아 할인율을 도입하여 용한다. 운 유지비(OC, USD/kW-month)

도 건설비와 동일한 이유로 러시아의 운 유지비(OCR )가 국내에서의 운 유지

비(OCK )보다 최소한 작거나 같을 것이므로 러시아할인율을 용한다.

TPCR ≤ TPCK

OCR ≤ OCK

연계선로 건설비(USD/km)는 ESI의 DC 송 선로의 기술‧경제 지표인 <표 1>

은 사용한다. ESI21)의 지표 에서 압 ±500 kV의 송 용량 2,100~3,000 MW를

고려한 비용인 140,000 USD/km을 5,000 MW 도입 러시아 사하공화국~북한~

남한의 총연계선로 길이 3,500 km로 확장시켜서 본 연구에서 필요로 하는 연계

선로 km당의 건설비용(USD)을 추정한다.

20) 러시아의 발 소 건설비용 데이터에 한 이용제약성이 존재한다.

21) Economic Systems Institute, Russia

김 윤 경

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러시아에서의 발 에 한 연료비(USD/kWh)는 동북아계통연계 DB22)의 동시

베리아 연료비를 사용하며, 2001년 기 으로 석탄발 의 연료비는 0.012~0.014

USD/kWh이며, 가스발 의 연료비는 0.011~0.014 USD/kWh이다. 우리나라에서

의 발 연료비는 러시아산 자원 도입을 가정하므로 석탄은 32.0~48.0 USD/ton

을 용하며, 가스는 2.427 USD/mmbtu23)~2.741 USD/mmbtu24)을 용한다. 이

비용들을 kWh당으로 환산하면 석탄은 0.0106~0.0159 USD/kWh가 되며 평균치는

0.0133 USD/kWh이다. 그리고 가스는 0.015~0.017 USD/kWh가 되며, 평균치는

0.0163 USD/kWh이다.

<표 1> DC 송 선로의 기술․ 력지표

압(kV) cross section(mm2) 송 용량(MW) 비용 (1,000 USD/km)

400

2 600 650 ~ 900 60

3 500 800 ~ 1200 80

4 500 1100 ~ 1600 90

500

3 500 1000 ~ 1500 90

4 500 1400 ~ 2000 110

3 1000 2100 ~ 3000 140

주 : 비용은 2001년도 USD 기 임.

자료 : 기연구원(2004)

<표 2> 경제성평가를 한 연료비(추정)

연료비사하공화국으로부터의 력수요지발

USD/고유물량단 USD/kWh

석탄 32.0~48.0 USD/ton 0.0106~0.0159

가스(조세 차입 반 ) 2.427~2.741 USD/mmbtu 0.015~0.017

주 : 연료비 추정의 상세내용은 에 지경제연구(2004)를 참고.

22) http://nearest.keri.re.kr/web_kor/index.jsp

23) million British thermal unit

24) 에 지경제연구원(2003) a


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본 분석에서는 <표 3>의 제조건들을 설정하여 경제성 평가에 용한다. <표

3>은 제1차 력수 기본계획에 기 하며 러시아 할인율(%), 도입 용량(MW), 연

계선로 길이(km), 건설비(USD/kW), 연계선로 비용(USD/km), 운 유지비

(USD/kW, month), 연료비(USD/kWh)의 추정값들을 내용으로 한다.

<표 2>, <표 3>의 제조건을 보면, 력수요지발 과 자원개발지발 의 비용

차이를 만드는 항목은 고정비의 연계선로 유지비와 변동비의 연료비이다. 그리고

러시아 내의 발 소 건설비와 운 유지비에 러시아 할인율 용에 따른 차이가

발생할 수 있다.

<표 3> 자원개발지발 과 력수요지발 의 경제성평가를 한 주요 제들

항 목 석 탄 가 스 비 고

USD 환율(원/USD) 1,250

할인율(%) 8

수명기간 30

이용율(%) 80

자본회수계수(CRF) 0.08883

러시아 할인율(%) 10러시아 내에서 지불되는 비용에

용

도입용량(MW) 5,000

연계선로 길이(km) 3,500 야쿠츠~연해주~북한~한국

건설비(USD/kW) 946 464러시아는

러시아 할인율 용

연계선로비용(USD/km) 233,333 자원개발지발 에 용

운 유지비(USD/kW, month) 3.39 2.90러시아는

러시아 할인율 용

연료비

(USD/kWh)

우리나라0.0106

~0.0159

0.015

~0.017

러시아0.012

~0.014

0.011

~0.014KERI DB

자료 : 제1차 력수 기본계획에 기 하여 재추정

김 윤 경

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원구성에 해서는 <표 4>의 9가지 시나리오를 고려한다. 석탄과 가스의 혼

합을 가정하며 석탄과 가스의 비 이 0%～100%에서 변동하면서 100%를 구성하

도록 한다. 0%～100%의 범 를 갖는 원구성으로 이루어진 시나리오에 한 경

제성 분석 결과는 일정한 범 를 제시할 것이다. 실제로 원을 구성하면 0～

100%의 다양한 값들을 고려하게 된다. 그러나 본 연구가 0%, 50%, 100%의 3가지

의 경우만을 상으로 하여 추정한 비용은 발 비용의 변동범 를 나타낸다. 따

라서 이 범 에 기 하여 <표 4>에서 명기하지 않은 원구성이라도 비용의 변

화를 계측할 수 있다.

<표 4> 시나리오별 원구성

시나리오력수요지발 시의 원별구성비(%) 자원개발지발 시의 원별구성비(%)

석탄 가스 석탄 가스

1 100 0 100 0

2 100 0 50 50

3 100 0 0 100

4 50 50 100 0

5 50 50 50 50

6 50 50 0 100

7 0 100 100 0

8 0 100 50 50

9 0 100 0 100

3.3 력수요지발 과 자원개발지발 의 경제성 평가

상기의 제조건들과 원구성을 용하여 추정한 결과는 <표5>와 같다. 표의

첫 번째 열의 ( )은 각 시나리오의 원구성이며 력수요지발 의 석탄발 의

비 , 력수요지발 의 가스발 의 비 , 자원개발지발 의 석탄발 의 비 , 자

원개발지발 의 가스발 의 비 의 순서이다. 그리고 마지막 열은 력수요지발

의 비용과 자원개발지발 의 비용의 차이를 말한다. 여기에서 - 값은 자원개발

지발 의 비용이 력수요지발 보다 큰 것을 의미한다.


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<표 5>는 표 이스의 추정결과이며 <표 2>와 <표 3>을 용하 다. 이 결과

에 따르면 력수요지발 의 연간비용은 석탄발 과 가스발 에 한정하여 볼 때

에 95,233~108,905 천USD이며, 이러한 변동범 는 원구성에 근거한다. 러시아

내의 자원개발지발 의 연간비용은 석탄발 과 가스발 에 한정하여 볼 때에

133,147~137,579 천USD이다. 9가지의 시나리오 모두에 있어서 력수요지발 이

자원개발지발 보다 비용이 낮다. 따라서 상기의 제조건 하에서는 력수요지

발 의 경제성이 높다고 평가할 수 있다.

<표 5> 표 이스의 연간비용 추정 결과

기 : 이용률 80%, 연계선로길이 3,500km, 러시아할인율 10% (단 : 1,000 USD)

시나리오력수요지발 자원개발지발 력수요지발 -

자원개발지발석탄 가스 계 석탄 가스 계

1(100,0,100,0) 108,905 108,905 137,579 137,579 - 28,674

2(100,0,50,50) 108,905 108,905 68,790 66,574 135,363 - 26,458

3(100,0,0,100) 108,905 108,905 133,147 133,147 - 24,242

4(50,50,100,0) 54,452 47,617 102,069 137,579 137,579 - 35,510

5(50,50,50,50) 54,452 47,617 102,069 68,790 66,574 135,363 - 33,294

6(50,50,0,100) 54,452 47,617 102,069 133,147 133,147 - 31,078

7(0,100,100,0) 95,233 95,233 137,579 137,579 - 42,346

8(0,100,50,50) 95,233 95,233 68,790 66,574 135,363 - 40,130

9(0,100,0,100) 95,233 95,233 133,147 133,147 - 37,914

주 : 1) 9가지 시나리오의 원구성은 ( )의 비율에 근거하며, 순서 로 력수요지발 의 석

탄발 의 비 , 력수요지발 의 가스발 의 비 , 자원개발지발 의 석탄발 의 비

, 자원개발지발 의 가스발 의 비 을 의미한다.

2) 력수요지발 - 자원개발지발 에서 - 값은 자원개발지발 의 비용이 력수요지발

보다 큰 것을 의미한다.

력수요지발 은 석탄발 의 비 이 클수록 비용이 커진다. 이는 가스발 의

고정비가 석탄발 의 고정비의 1/2정도이기 때문이다. 사하의 석탄도입가격

(0.0133 USD/kWh)과 사하의 가스공 가격(0.0163 USD/kWh)의 차이가 어 고

정비에서의 석탄발 과 가스발 의 차이가 유지되기 때문이다.

김 윤 경

- 98 -

자원개발지발 도 석탄발 의 비 이 클수록 비용이 커진다. 이러한 결과는 러

시아에서의 발 시에 필요한 석탄연료비(0.0130 USD/kWh)와 가스연료비(0.0125

USD/kWh)가 거의 동일하기 때문에 발생한다.

자원개발지발 은 발 소 건설에 있어 러시아 할인율 10%를 용했음에도 불

구하고 연계선로 건설비가 소요되므로 발 비용이 높아진다. 따라서 자원개발지

발 으로 력을 융통하는 경우에 연계선로 건설비를 제외한 나머지 고정비와 변

동비의 합계가 국내발 시의 비용보다 많이 작은 경우에만 자원개발지발 에 따

른 경제 이익을 얻을 수 있다.25) 비용 구성 항목에서 러시아의 비용이 국내의

비용보다 낮아질 수 있는 것은 발 소 건설비, 운 유지비, 연료비이다.

<표 5>에서 추정한 력수요지발 의 비용과 자원개발지발 의 비용은 연간비

용(USD)의 개념이다. 연간비용을 kWh당 비용으로 환산하면 력수요지발 의 비

용은 0.0272~0.0311 USD/kWh이 되며, 자원개발지발 의 비용은 0.0380~0.0393

USD/kWh이 된다.

<표 6> 표 이스의 kWh당 비용 추정 결과

기 : 이용률 80%, 연계선로길이 3,500km, 러시아할인율 10% (단 : USD/kWh)

시나리오력수요지발 자원개발지발

석탄 가스 계 석탄 가스 계

1(100,0,100,0) 0.03108 0.03108 0.03926 0.03926

2(100,0,50,50) 0.03108 0.03108 0.01963 0.01900 0.03863

3(100,0,0,100) 0.03108 0.03108 0.03800 0.03800

4(50,50,100,0) 0.01554 0.01359 0.02913 0.03926 0.03926

5(50,50,50,50) 0.01554 0.01359 0.02913 0.01963 0.01900 0.03863

6(50,50,0,100) 0.01554 0.01359 0.02913 0.03800 0.03800

7(0,100,100,0) 0.02718 0.02718 0.03926 0.03926

8(0,100,50,50) 0.02718 0.02718 0.01963 0.01900 0.03863

9(0,100,0,100) 0.02718 0.02718 0.03800 0.03800

25) 국내발 시의 비용을 산정할 때에 발 소 입지에 따른 추가 인 비용은 고려하지 않

았다. 따라서 실 으로 국내발 비용은 상기의 추정결과보다 커질 것이다.


- 99 -

민감도 분석은 상기의 표 이스의 제조건들이었던 발 소 이용률, 러시아

할인율, 연료비 변동, 연계선로 길이가 변화할 때에 력수요지발 과 자원개발지

발 의 경제성 평가에 어떠한 변화를 가져오는지 살핀다. 이러한 민감도 분석은

력수요지발 과 자원개발지발 의 경제성을 좌우하는 요인들을 보다 명확히

악하는 것을 목 으로 한다.

첫 번째 민감도 분석은 발 소 이용률을 상으로 한다. 발 소 이용률이 변화

하면 도입가능한 력량이 달라지며 이용률이 하락하면 도입가능한 력량도 작

아진다. 표 이스에서는 80%의 발 소 이용률을 가정하고 있지만, 실 으로

이러한 설정은 강한 가정이다. 따라서 민감도 분석에서는 실성을 보완하여 80%

보다 낮은 발 소 이용률을 설정하여 비용을 추정한다.

<표 7> 이용률 변화 시의 kWh당 비용 추정 결과

기 : 연계선로길이 3,500km, 러시아할인율 10% (단 : USD/kWh)

이용률(%) 력수요지발 시의 비용 범 자원개발지발 시의 비용범

80 0.0272~0.0311 0.0380~0.0393

70 0.0287~0.0336 0.0416~0.0430

60 0.0308~0.0370 0.0464~0.0479

50 0.0337~0.0418 0.0531~0.0548

40 0.0380~0.0488 0.0632~0.0652

30 0.0453~0.0608 0.0800~0.0825

80%의 이용률을 가정할 때에 력수요지발 의 비용은 0.0272~0.0311 USD/kWh

이며, 자원개발지발 의 비용은 0.0380~0.0393 USD/kWh이다. 력수요지발 의 비

용은 자원개발지발 의 비용의 약 2/3 수 이다. 70%의 이용률을 가정하면 도입가

능량은 80% 이용률의 3,504 MWh에서 3,066 MWh로, 50%의 이용률에서는 2,190

MWh로, 30%의 이용률에서는 1,314 MWh로 감소한다. 이용률 변화에 따른 민감도

분석 결과를 보면 모든 이용률에 있어서 력수요지발 의 비용(USD/kWh)이 자

원개발지발 의 비용보다 낮다.

두 번째 민감도 분석은 러시아 할인율을 상으로 한다. 표 이스에서는 10%

김 윤 경

- 100 -

의 러시아할인율을 가정하 으며, 이는 실 으로 러시아와 우리나라의 상

물가수 을 악하기는 어렵기 때문이다. 환율을 용하여 상 물가수 을 반

하기도 하지만, 이 경우에 모든 생산품, 자본, 노동 등에 일 으로 하나의 환

산치를 용하게 되므로 구매력 평가를 고려한 정확한 상 물가의 차이는

악할 수 없다.26)

러시아 할인율의 변동에 따른 력수요지발 과 자원개발지발 의 kWh당 비

용(USD)을 구하면, 표 이스의 결과와 비교해서 러시아할인율이 용되는 자원

개발지발 의 비용만이 달라진다. 따라서 모든 할인율에 있어서 력수요지발

의 비용은 0.0272~0.0310 USD/kWh이지만, 자원개발지발 의 비용은 러시아할인

율이 높아질수록 고정비가 작아지므로 USD/kWh도 낮아진다.

<표 8> 할인율 변화 시의 kWh당 비용 추정 결과

기 : 이용률 80%, 연계선로길이 3,500km (단 : USD/kWh)

러시아할인율(%) 력수요지발 시의 비용 범 자원개발지발 시의 비용범

10

0.0272~0.0310

0.0380~0.0393

30 0.0370~0.0381

50 0.0360~0.0369

70 0.0350~0.0358

90 0.0340~0.0346

러시아 할인율 변동을 고려하더라도 자원개발지발 의 경우는 연계선로 건설비

가 소요되므로 발 비용이 높아진다. 러시아 할인율을 10%에서 90%로 높이더라

도 력수요지발 이 경제성을 갖는 것으로 나타나며, 할인율 변화의 정도가

력수요지발 과 자원개발지발 의 비용의 차이에 큰 향을 주지 않는 것으로 나

타났다.

세 번째 민감도 분석은 연료비를 상으로 한다. 연료비의 변동 하에서의 력

수요지발 과 자원개발지발 의 kWh당 비용(USD)을 구하면, 연료비 변동이 발생

26) 러시아의 2003년의 GDP는 4,335억 USD, 우리나라의 경우는 6,052억 USD이었다. 그리

고 1인당 GDP를 보면 러시아는 3,000 USD이었고 우리나라는 12,646 USD이었다.


- 101 -

하는 력수요지발 의 비용만이 변화한다. 연료비 변동은 국내의 발 소 가동에만

향을 미치므로 자원개발지발 의 비용은 표 이스와 동일하게 0.0380~0.0393

USD/kWh이다.

력수요지발 은 도입 자원의 가격이 낮을수록 경제성이 보장된다. 즉 렴한

연료비는 자원개발지발 의 경제성을 보장하는 요한 요소이다. 본 연구에서는

국내에 도입되는 러시아산 자원의 가격들이 동러시아에서의 발 연료비와 거의

유사하므로 자원개발지발 보다 력수요지발 이 경제성을 갖는 것으로 분석되

었다. 표 이스처럼 력수요지발 에서 사하로부터의 석탄도입가격 0.013

USD/kWh과 가스공 가격 0.016 USD/kWh를 용하고, 자원개발지발 에서 동

러시아에서의 석탄발 연료비 0.0130 USD/kWh와 가스발 연료비 0.0125

USD/kWh를 용하면 력수요지발 이 높은 경제성을 갖는다.

<표 9>의 결과를 보면 력수요지발 의 kWh당 비용(USD)은 제1차 력수

계획의 연료비를 용한 경우에 가장 높아지고, 표 이스의 연료비를 용한

경우에 가장 낮다. 여기에서 가의 석탄은 에 지경제연구원(2003)이 추정한 사

하공화국 남부의 유연탄 의 FOB 가격(23~26 USD/ton)을 갖는 경우이다. 이러한

가격은 2003년 러시아산 유연탄 도입가격(CIF)인 36.77 USD/ton보다 10

USD/ton 이상 렴한 가격이다.27)

그리고 고가의 석탄으로서는 JAPAC(2004)의 Barlow Jonker Pty Limited(2004)

추정인 60 USD/ton의 석탄도입가격을 말한다.28) 재의 석탄거래가격의 상승이

장기 으로 이어져서 60 USD/ton의 석탄을 도입하는 경우를 가정한 것으로

kWh로 환산하면 0.020 USD/kWh이다. 이 게 높은 가격에도 력수요지발 의

27) 이러한 낮은 가격 에서 석탄을 도입할 수 있는가에 한 실 가능성의 문제는 있으

나, 보다 렴한 가격 의 석탄 도입에 따른 향을 악하기 해서 비용을 추정한다.

28) The Japanese Committee for Pacific Coal Flow(JAPAC)(2004), The 16th JAPAC

International Symposium "Evolving Asian Coal Market" proceedings, 2004.9. Barlow

Jonker Pty Limited(2004)는 아시아에 매하고 있는 호주산 석탄 가격이 2005년 반

까지 계속 상승하고 그 이후에는 하락하여 2007년에는 40 USD로 떨어지고, 2008년부

터 35 USD 에서 안정 으로 움직일 것이라고 망하 다. 이러한 연구결과를 볼 때

본 연구가 설정한 석탄발 연료비는 30년의 운 기간을 고려하면 하다고 평가할

수 있다.

김 윤 경

- 102 -

경제성은 보장된다. 하지만 자원개발지발 와의 비용 차이는 작아지고 특히 석탄

발 의 비 이 높은 경우에는 력수요지발 의 경제성을 유지할 수 없게 된다.

<표 9> 연료비 변화 시의 추정 결과

기 : 이용률 80%, 연계선로길이 3,500km, 러시아할인율 10% (단 : USD/kWh)

연료비 력수요지발 시의 비용 범 자원개발지발 시의 비용범

표 이스 0.0272~0.0310

0.0380~0.0393가의 석탄 도입 0.0272~0.0274

고가의 석탄 도입 0.0272~0.0378

제1차 력수 계획 0.0291~0.0538

<표 9>의 제1차 력수 계획은 제1차 력수 기본계획의 연료비를 용한

경우이다. 즉 가스발 의 연료비(53.70 원/kWh, 0.0429 USD/kWh)와 석탄발 의

연료비(14.06 원/kWh, 0.0112 USD/kWh)를 용하며 이 값들은 표 이스의 도

입 가격보다 높다. 따라서 제1차 력수 기본계획의 연료비를 용하면 력수

요지발 의 비용이 커진다. 석탄발 은 약 30%정도 비용이 높아지며, 가스발 은

약 100%정도 비용이 높아진다. 이러한 비용의 상승에도 불구하고 제1차 력수

기본계획의 연료비 하에서 시나리오 1~3에서 여 히 력수요지발 이 높은 경제

성을 갖는다. 그러나 시나리오 4~9에서는 자원개발지발 이 경제성을 갖는다.

네 번째 민감도 분석은 연계선로 거리를 상으로 한다. 표 이스는 연계선

로를 야쿠츠~연해주~북한~한국으로 가정하여 총길이가 3,500km에 이른다고 가정

하 다. 연계선로 거리가 변동하면서 바 는 력수요지발 과 자원개발지발 의

비용(USD/kWh)을 구하면 연계선로를 고려하는 자원개발지발 의 비용만이 달라

지며, 력수요지발 의 비용은 0.0272~0.0311 USD/kWh로 표 이스와 같다.

자원개발지발 의 비용은 연계선로거리가 짧아질수록 고정비 부담이 작아지므로

kWh당 비용(USD)도 낮아진다.

연계선로의 길이와 연료비는 력수요지발 과 자원개발지발 의 경제성을 크

게 좌우한다. 이 에서 연계선로 길이가 길어지면 고정비 의 연계선로 비용이


- 103 -

커지므로 자원개발지발 의 비용이 커지고 력수요지발 비용과의 차이가 커지

며 자원개발지발 의 경제성은 낮아진다.

<표 10> 연계선로거리 변화 시의 추정 결과

기 : 이용률 80%, 러시아할인율 10% (단 :USD/kWh)

연계선로거리 (km) 력수요지발 시의 비용 범 자원개발지발 시의 비용범

4,000

0.0272~0.0311

0.0380~0.0393

3,500 0.0410~0.0422

3,000 0.0350~0.0363

2,000 0.0291~0.0304

1,000 0.0232~0.0245

주 : 연계선로길이에 따라서 송 손실율은 달라진다. 일반 으로 연계선로길이가 길면 송 손

실율은 높아진다. 그러나 연계선로길이와 송 손실율의 데이터에 한 이용제약성에 근거

하여 본 분석에서는 송 손실율이 없다고 가정하 다. 따라서 긴 거리를 갖는 연계선로거

리의 비용은 실제의 비용보다 낮게 추정되었다고 볼 수 있다.

연계선로 길이가 2,000km로 되면 력수요지발 보다 자원개발지발 의 비용

이 어지는 경우가 생긴다. 이러한 결과는 시나리오 1~3과 시나리오 6에서 나타

나며 각 해당 시나리오들의 원구성은 <표 11>과 같으며 자원개발지발 의

원구성에서 가스발 의 비 이 50% 이상인 경우에 해당한다. 따라서 자원개발지

발 의 경우가 경제성을 갖는 임계 은 연계선로 길이가 2,000km이며 가스발

의 비 이 큰 경우라고 할 수 있다.

그리고 연계선로 길이가 1,000km로 되면 모든 시나리오에 있어서 력수요지

발 의 비용이 자원개발지발 보다 커지며, 자원개발지발 의 경제성이 확보된다.

따라서 연계선로 거리가 짧은 범 내에서의 력융통은 비록 신규발 소 건설이

필요하고 건설비용을 부담해야 하는 경제 문제가 있더라도 력수요지발 보다

자원개발지발 이 경제 이라고 평가된다.

김 윤 경

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<표 11> 연계선로 2,000km 하에서 자원개발지발 이 경제성을 갖는 시나리오들

시나리오 발 형태 원구성

시나리오 1력수요지발 (석탄 100 가스 0)

자원개발지발 (석탄 50 가스 50)







본 분석은 일정한 제조건들 하에서 력수요지발 과 자원개발지발 의 비용

을 비교하여 양자의 경제성 여부를 분석하고 있다. 따라서 일정한 제조건들이

충족되지 않거나 변경되는 경우, 련국들의 정확한 기 자료가 입수되는 경우,

그리고 본 연구가 고려하고 있지 않은 환경 입지 련 비용이나 계통신뢰도

유지를 한 비용 등이 포함되면 경제성 여부도 달라진다.

상기의 표 이스의 제조건 하에서 한정한다면 자원개발지발 보다 력수

요지발 이 경제 이다. 그러나 이는 사하의 유연탄과 가스도입 비용의 추정치와

일부 가정에 근거한 결과로 이 비교결과를 바로 일반 으로 용하기는 어렵다.

실제로 력수요지발 이 이루어질 때에 도입가격은 상 는 시장가격과의 상

비교를 통해서 결정된다. 민감도 분석의 결과에서 보면 연료비의 변동은

력수요지발 과 자원개발지발 의 경제성 단의 흐름을 크게 좌우하고 있다.

우리나라가 러시아의 자원개발에 운 권자(operator)로서 참여하여 개발한 자원

을 도입하는 경우에는 비교 렴한 가격으로 자원을 도입할 수 있을 것으로

상된다. 그러나 일반 으로 자원도입가격은 국제시장의 가격 동향에 연동하거나

다른 에 지와의 상 인 균형을 고려하면서 결정될 것이므로 력수요지발 의

연료비가 국제시장의 가격보다 렴할 것으로는 보기는 어렵다. 력수요지발

의 비용 추정에 환경비용을 포함한 발 소 입지에 따른 비용을, 그리고 자원개발

지발 비용 추정에 계통신뢰도 유지를 한 비용 등을 고려하지 않고 있기 때문


- 105 -

에 실 으로 양자의 발 비용은 추정결과보다 커질 것이다.

더하여 민감도 분석의 결과에서 보면 연계선로 길이의 변동은 력수요지발

과 자원개발지발 의 경제성을 크게 좌우한다. 실질 으로 연계선로의 경로 설정

은 사업의 경제성에 향을 미치는 주요한 요인이다. 본 연구에서 연계선로 길이

는 지역간의 거리를 합산하는 방법을 용하고 있으나, 실 으로는 지질구조,

선로건설의 용이성, 건설비용 등이 다면 으로 검토되어야 한다.

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에 지 기와 북한 당국의 책

- 107 -


정책자료: 에 지 기와 북한 당국의 책

29)

류 지 철*․김 경 술**

<목 차>

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 북한 에 지수 산업 실태

Ⅲ. 북한의 에 지 기 극복 책

Ⅳ. 북한 에 지부문의 정책과제

Ⅴ. 결 론

주요단어 : 북한, 에 지, 정책

I. 서 론

1990년 반 이후 북한은 식량난과 더불어 심각한 에 지 부족 등으로 인하

여 경제 국을 맞고 있다. 자력갱생의 정책 기조 에 세워진 북한의 에 지

수 계획은 필요한 에 지를 제 로 공 할 수 없는 한계에 부딪히고 있으며, 국

내의 에 지 생산시설은 거의 붕괴되었거나, 생산 여건이 극도로 악화되고 있는

것으로 알려 지고 있다.

이러한 북한의 에 지 수 체계의 붕괴는 기본 으로 폐쇄 이며 자 자족을

지향하는 북한의 외고립형 경제체제에 있다. 1980년 말 구소련의 해체와 국

의 개방․개 의 변화에 따라 이들 국가의 북한에 한 시혜성 석유 공 과 에

지 련 기술 지원은 단되었고, 설상가상으로 1990년 반의 연이은 홍수로

* 에 지경제연구원 선임연구 원 ([email protected])

** 에 지경제연구원 연구 원 ([email protected])

류 지 철․김 경 술

- 108 -

에 지 공 의 주축을 이루는 석탄 생산과 수력 발 이 결정 인 타격을 입게 된

다. 한, 북한의 투명하지 않은 핵무기 개발 시도는 북한이 주변국의 도움으로

에 지 기를 타결할 수 있는 기회마 도 박탈당하고 있는 실정이다.1)

본 논문은 북한의 에 지 사정에 하여 살펴보고, 북한 당국이 에 지 기를

타결하기 하여 어떠한 노력을 하고 있는가에 하여 살펴보고자 한다. 북한 에

지부문에 한 자료 수집이 용이하지 않은 여건 하에서, 본 논문은 그 동안 북

한의 에 지문제에 한 여러 연구를 통하여 축 된 자료와 정보를 집약 으로

정리하여, 북한 에 지문제에 심이 있는 련 문가에게 도움을 주고자 하는

데에 그 목 이 있다.

본 논문은 5개장으로 구성되어 있다. I 장인 서론에 이어, Ⅱ장에서는 북한의

에 지수 산업의 실태를 악하고, Ⅲ장에서는 북한 당국의 에 지 기 극

복 노력에 하여 알려진 정보를 심으로 정리하고, Ⅳ장에서는 북한 에 지부

문 정책과제를 도출하고 Ⅴ장에서는 결론을 맺기로 한다.

Ⅱ. 북한의 에 지수 산업 실태

2.1 북한 에 지 수 구조

북한의 에 지 산업은 1989년을 기 으로 격히 쇠퇴하기 시작하 다. 북한의

총 일차에 지 공 은 1990년 에 들어 연평균 3.5% 지속 으로 감소하여, 2003

년 재 16.1백만 석유환산톤(TOE: Ton of oil equivalent)을 기록하고 있다. 이는

1990년 북한의 총 에 지 공 량의 65% 수 에 불과하며, 남한의 총 일차에 지

공 의 1/13 이하에 해당하는 열악한 수 이다. 국민 1인당 에 지 소비량은 0.7

TOE로 남한의 1/6배 이하의 수 을 보이고 있다.

1) 북한은 미국과 상하여 1994년 10월에 제네바 ‘북․미 기본합의문’을 체결하고, 자체

핵개발을 동결하는 보상 조건으로 100만 kW 경수로 2기의 원자력 발 소와 매년 50

만톤 규모의 유를 제공받기를 합의하 다. 그러나 이를 이행하기 하여 설립된 '한

반도 에 지 개발 기구 (KEDO)'에 의하여 북한의 호 신포지역에 건설 이던 2기

경수로 원 은 2002년 제2 북핵사태로 인하여 건설이 단된 상태이다.


- 109 -

<표 1> 남․북한의 일차에 지 공 규모 비교

에 지공 (천TOE) 1인당에 지 소비(TOE)

북한(a) 남한(b) (b)/(a) 북한(a) 남한(b) (b)/(a)

1990 23,963 93,192 3.9 1.19 2.17 1.8

1995 17,280 150,437 8.7 0.80 3.34 4.2

2000 15,687 192,887 12.3 0.71 4.10 5.8

2001 16,230 198,409 12.2 0.73 4.19 5.7

2002 15,640 208,636 13.3 0.70 4.38 6,3

2003 16,079 215,067 13.4 0.71 4.49 6.3

90-'03 -3.0 6.6 - -3.8 5.8 -

95-'03 -0.9 4.6 - -1.9 3.9 -

자료 : 통계청, 2004. 12, 남북한 경제사회상 비교

북한 당국자가 국제회의 등에서 발표한 내용 들을 종합하여 보면, 북한 에 지

산업 쇠퇴의 주요한 원인은 1) 과거 북한에 하여 요한 에 지 공 원이었던

국과 러시아, 등 주변 사회주의 국가들의 체제 변화, 2) 1995～96년 홍수로

인하여 침수된 석탄 의 미복구 수력발 소 의 용수량 하, 3) 에 지 설비

노후화 개ㆍ보수 장비의 부족, 4) 외화 부족으로 인한 설비 투자재원의 부족

석유수입 능력의 부재 등이 제시되고 있다. 아직도 북한의 에 지시스템은 경

제운 에 기본 으로 요구되는 양의 에 지 공 을 감당하지 못하는 공 능력 부

족상태에 빠져 있는 것이다.

북한의 에 지 수 구조를 살펴보면, 북한은 자력갱생의 정책기조를 고수함에

따라 국내에서 생산하는 석탄과 수력에 과도하게 의존하여 있다. 총 에 지 공

에서 석탄이 차지하는 비 이 2003년 재 69%, 수력과 신ㆍ재생에 지는 각각

18%와 5% 수 의 비 을 보이고 있다. 그 결과 에 지 자 도는 92%에 달하고

있어 남한의 자 도인 3% 수 과 큰 조를 보이고 있다. 이는 북한이 외화 부족

으로 인하여 품질과 효율이 우수한 수입 에 지보다는 가 국내 부존자원을

생산하여 사용하는, 즉 경제성과 효율성보다는 자 률 제고를 에 지 수 정책의

최우선 과제로 추진하여 왔음을 보여 주고 있다.


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<표 2> 북한의 에 지원별 일차에 지 공 구조 (단 : 천TOE, %)

1990 1995 2000 2001 2002 2003

일차에 지 23,963 17,280 15,687 16,230 16,230 16,079

석 탄 (%) 69.2 68.6 71.7 71.2 70.0 69.3

석 유 (%) 10.5 6.4 7.1 7.7 8.0 7.6

수 력 (%) 15.6 20.5 16.2 16.3 17,0 18.2

기 타 (%) 4.7 4.5 5.0 4.8 5.0 4.9

자료 : 통계청, 『남북한 경제사회상 비교』, 2004.12

2.2 북한의 에 지설비 산업 황

2.2.1 개 요

북한 에 지설비는 남한과 비교하여 볼 때 매우 열악한 여건에 처하여 있다.

발 설비와 정유설비는 규모 면에서 10년 에 비하여 성장이 정체된 상태에 있

고, 유지보수가 미흡하여 기존 설비의 노후화가 속히 진행되고 있는 실정이다.

발 설비는 1990년 714만kW에서 2003년 777만kW로 지난 10여년간 63만kW 증가

에 그쳤으며, 정제설비는 70천 배럴/일로 1979년 이후 증설이 없었다. 석탄

생산량도 1990년 연간 3,300만톤 수 에서 2003년 2,230만톤 수 으로 격히 감

소하 다.

2.2.2 석탄 산업

석탄산업은 북한의 에 지부문에서 가장 요한 산업이다. 석탄은 북한에서 비

교 매장량이 풍부하고, 자력갱생 원칙의 근간을 형성해 온 주종 화석에 지이

기 때문이다. 이에 따라, 북한은 1950년 부터 석탄 채취공업 우선 정책을 지속

으로 견지해 왔으며, 그 결과 석탄 의존형 경제 에 지 수 구조가 고착되어,

발 부문, 산업부문, 가정ㆍ상업 등 민생부문 등이 석탄 심의 수요 구조를 보이

고 있다.


- 111 -

<표 3> 남ㆍ북한 에 지 설비의 비교

단 1990 2003

북한 남한 북한 남한

발 설비 만 kW 714 2,102 777 5,605

발 량 억kWh 277 1,077 196 3,224

정유능력 천 배럴/일 70 840 70 2,438

원유도입량 백만bbl 18.5 308.4 4.2 804.8

석탄생산량 만톤 3,315 1,722 2,230 330


<표 4> 북한의 석탄생산 추이 (단 : 만톤)

구 분 1980 1990 1995 2000 2001 2002 2003

생산량 3,027 3,315 2,370 2,250 2,310 2,190 2,230

1차 에 지 비 , % 72.0 69.2 68.6 71.7 71.2 70.0 69.3


그러나 북한의 석탄생산은 채탄 심도가 깊어지는 등 생산여건의 악화로

1985년에 최고에 달한 이후 1998년까지 지속 으로 감소하여 왔다. 1999년부터

약간의 증가를 기록하 으나 최근 들어 연간 2,200만 톤 수 에 머무르고 있다.

이러한 석탄 생산량의 격한 감소는 북한에 지 공 난의 직 인 원인으로 작

용하고 있으며, 다양한 노력에도 불구하고 획기 인 증산이 이루어지지 못하는

한계에 착해 있다.

일반 으로 논의되는 북한 석탄 의 문제들을 종합해 보면, 1) 부분 탄 들이

인력에 의존하는 채탄방식을 채택하고 있어 채굴이 심부화되면서 생산성 증 의

한계에 착해 있으며, 2) 규모 자연재해가 여러 해 겹치면서 주요 탄 지 가

크게 타격을 입었으나 제 로 복구되지 못하고 있고, 3) 경제난으로 인해 기계

인 채탄설비의 공 이 단되었고, 4) 러시아, 국, 동구권 국가 등과의 업부문

력사업이 단되면서 상황은 더욱 악화되었으며, 결정 으로는 5) 기부족으로

지하수 축출이 어려워 갱내 침수가 심화되고, 6) 연료부족에 기인한 수송상의 문


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제로 갱목 등의 부자재 공 이 단되는 등 최악의 상황에 처해 있는 것으로

단된다. 한, 북한의 부분 석탄 은 장기 채굴로 인하여 갱도 심부화 등의 한

계에 착하여 경제 인 가행 탄 은 어들고 있는 반면 양질의 신규탄 은

차 찾기 어려워지는 상황에 있다.

2.2.3 석유 산업

북한의 석유산업이 당면한 가장 심각한 문제는 원유 도입의 어려움이다. 1990년

들어 구소련으로부터 시혜성 원유도입이 단되었고, 외화부족으로 국으로부터

의 원유수입도 격감하여 왔다. 북한이 가장 많이 원유를 수입했던 시기는 1989년으

로 원유 수입량이 연간 약 250만 톤에 달했으나 재는 60만 톤 내외로 크게 어

든 상태이다. 국 이외에 북한의 원유 수입국은 일부 동지역에 국한되어 있다.

북한의 정유설비는 평안북도 신의주와 함경북도 선 에 2개 있으며, 남한의 3%

수 인 하루 7만 배럴의 정제능력을 보유하고 있다. 선 에 치하고 있는 승리

화학공장은 구소련의 지원으로 1973년과 1977년에 건설되어, 주로 러시아에서 원

유를 도입하여 정제하는 시설이며, 신의주에 치하고 있는 화화학공장은

1979년에 국의 지원으로 건설되었으며, 국으로부터 지원되는 원유를 ‘조ㆍ

우호송유 ’을 통하여 공 받아 정제하는 시설이다.

북한의 정유설비는 원유부족으로 공장 가동율이 30%이하이며, 가동정지 기간의

장기화로 정유설비 노후화가 진행되고 있는 것으로 알려 지고 있다. 화화학공

장은 가동되고 있으나, 승리화학공장은 1990년 러시아로부터의 원유지원이

단된 이후 사실상 정상 가동이 단되어 방치되고 있는 것으로 알려지고 있다.

2.2.4. 력산업

1) 실패한 원계획

북한은 해방 이후 경제개발에 따라 1970년 까지 력산업기반을 이루고

1980년 에 추가 으로 500만 kW 규모의 발 설비를 갖추었으나, 반 으로

원 개발에는 실패하 다. 자력갱생의 원칙에 따라 발 설비는 국내에서 생산하는

무연탄 주의 화력발 과 수력발 으로 구성되어 있으며, 력 생산은 수력과


- 113 -

화력의 비 을 50:50으로 추진되고 있다. 그러나 석탄생산의 어려움과 다른 부문

의 석탄수요 증가로 인하여 비교 풍부한 수자원의 개발에 집 하여 수력의 비

이 다소 높아지고 있다. 그러나 수력발 은 설비의 노후화가 심각할 뿐 아니라

의 토사, 자갈의 퇴 으로 인해 용수율이 낮아져 차 설비 가동률이 낮아지는

등 안정 인 력공 에 문제가 많은 것으로 알려지고 있다.

북한은 국내에 매장되어 있는 2,600만 톤의 우라늄을 이용하기 하여 자체

으로 원자력 발 개발을 시도하 다. 그러나 1994년 제네바 ‘북․미 기본합의문’

체결에 따라 북한은 자체 인 원자력 개발을 포기하는 신 ‘한반도에 지개발기

구 (The Korean Peninsular Energy Development Organization: KEDO)'에 의해

1,000 MW용량의 경수로형 원 2기의 제공에 합의한 이후 자체 원 개발은

단하 다. KEDO의 원 건설사업은 2002년 11월 북한의 ’핵확산 지조약 (NPT)‘

탈퇴로 발생한 ‘제2의 북핵사태’로 인하여 재 건설공사가 단된 상태이다.

2) 북한의 발 소 황

북한의 화력발 소는 총 11개의 발 소 건설이 추진되었으나, 재 완공되어

가동되고 있는 것은 8개 발 소이다. 주요 화력발 소는 북한이 동양 최 라고

주장하는 북창화력발 소를 비롯하여, 평양화력, 선 (웅기)화력, 청천강화력, 청진

화력 등이 있다. 부분 석탄 화력이며, 평안도 탄 지역인 서부지역 내륙에 분

포하고 있고 주로 도심지나 석탄산지 근방에 치하고 있다.

북한 화력발 은 거의가 구소련의 지원에 의하여 건설되었으며, 설비와 부품

등이 구소련 기술에 의존하고 있다. 발 설비는 부분의 경우 열병합발 으로

구성되어있는데, 이는 구소련의 화력발 체계가 부분 열병합발 설비라는 데

에 기인하고 있다. 평안남도 순천군의 순천비날론공장 내에 소재한 순천발 소는

외 으로 국의 지원에 의해 건설된 것이다.

북한의 화력발 소는 1970년 이 에 공된 발 설비가 체 설비의 약

70%를 차지하고 있어 설비의 노후가 많이 진행되었으며, 구소련이 붕괴하면서 부

품 기술지원이 단되어 정상 인 유지보수가 이루어지지 못하고 있는 것으로

보도되고 있다.


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<표 5> 북한의 화력발 황

발 소명 소재지설비용량

(만kW)비 고

북창발 소 평남 북창 160 1972년 1차, 1984년 2차 발 소

건설 완공, 북한 최 발 소

평양발 소 평양시평야구역 50 1970년 완공, 소련지원, 폐열이용

선 발 소 함북 웅기군 20 1977년 완공, 소련지원, 석유화력

청천강발 소 평남 안주군 20 1977년 완공

청진발 소 청진시 20 1986년 완공, `90년 국지원 확장설

순천발 소 평남 순천군 20 순천 비날론 공장내, 국지원

동평양발 소 평양시 낙랑구 5 1989년 2월 착공, 근년 완공

12월발 소 남포시 안구역 5 1996년 완공

계 295

자료 : 1) 정우진, 『북한의 에 지산업』, 공보처, 1996

2) 한국 력공사, 『남북한 력계통구성에 한 연구』, 1998

3) 각 언론보도 자료

이외에 황해북도의 해주발 소, 평남 안주의 안주발 소, 함남 함흥군의 함흥발

소, 웅기석탄화력, 해주석탄화력, 동석유화력 등 몇 개의 화력발 이 1980년

말부터 1990년 반 계획되거나 착공된 것으로 보도되고 있는데 완공되거나

가동되고 있다는 보도는 나오지 않고 있어 재정사정으로 건설이 단된 것으로

단된다.

북한의 수력발 규모는 1만 kW 이상의 비교 규모가 큰 발 설비를 기 으

로 할 때 약 405만 kW로 추정되고 있다. 수력 발 소의 지리 분포를 보면 동

부지역에는 서두수, 부 강, 허천강, 장진강, 부령, 강산, 내 리 발 소 등이 있

고, 서부지역에는 수풍, 운 , 태평만, 동강, 강계, 독노강 발 소 4개의 갑문

식 발 소와 소규모의 발 소인 어지돈, 천마, 부이, 연풍, 덕천, 매 발 소 등이

산재하여 있다.


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<표 6> 북한의 주요 수력발 소

발 소명 소재지설비용량

(만kW)최 공년도 비 고

장 진 강 함북 군 39.7 1935년 11월 1호기 완공

부 강 함남 신흥군 22.6 1929년 11월 1호기 가동

허 천 강함남 허천군,

단천시39.4 1940년 1호기 공

수 풍 평북 삭주군 100.0 1941년 8월 1호기 가동 국과 공동사용

테 천 평북 태천군 40.0 1988년 8월 1호기 가동2호 확장공사

3-5호 건설 추진

태 평 만 평북 삭주군 19.0 1987년 완공 국과 공동사용

천 마 평북 천마군 1.2

동 강 평남 덕천시 20.0 1980년 10월 1호기 가동

순천갑문 평남 순천군 0.5

연 풍 평남 안주시 0.5

남 강 평양시 강동군 13.5 1999년 10월 완공

미림갑문 평양시 사동구역 3.2 1980년 7월 1호기 완공

화갑문 평양시 강동군 2.0 1983년 4월 완공

내 리 양강도 김형권군 1.2

서 두 수

(3월17일)양강도 흥단군 45.1 1972년 1단계 완공

장 자 강 자강도 만포시 9.0 1959년 완공 최 의 지하발 소

운 자강도 자성군 40.0 1970년 완공 국과 공동사용

강계청년 자강도 장강군 24.6 1964년 완공

원 자강도 원군 39.0 1990년 완공 국과 공동사용

생 리 자강도 동신군 0.8

안변청년 강원도 안변군 20.0 1996년 9월 1단계 완공 3단계 공사

481.3

주 : 2005년 2월 재, 국내외 각종정보를 취합 비교 검토한 결과임.

자료 : 김경술, 북한 수력발 사업 진출방안연구, 에 지경제연구원, 2005. 3

그러나 북한의 수력발 소는 20년 이상 된 설비가 체의 84%를 차지하고 있

으며, 1995～96년 두 차례의 홍수가 계속되면서 북한의 수력발 설비의 85%가 훼


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손되었으나 아직까지도 제 로 복구가 안 되고 있는 실정에 있다.2)

북한은 압록강주변에 국과 합작으로 수력발 소를 건설하여 력을 배분하고

있다. 1955년 북한과 국은 공동으로 압록강 수력발 회사를 설립하고 기존의

수풍, 운 과 더불어 최근 완공된 태평만 발 소와 일부 완공되고 일부 건설

인 원발 소 등 총 161만 KW 규모의 수력발 소를 리, 운 하고 있으며 생

산된 력은 50:50으로 나 고 있다. 북한과 국은 조․ 수력발 이사회를 통

해 양국간 발 운 을 결정하고 있는 것으로 알려지고 있다.3)

3) 송 계통의 노후와

북한의 송 계통은 220kV, 154kV, 110kV, 66kV로 구성되어 있다. 배 선으로

는 압 3.3kV, 압 380/220V가 사용되며 배선방식은 3상 4선식과 1상 2선식이

있다. 북한은 ‘1지역 1발 소’원칙을 원개발의 기본원칙으로 채택하고 있어, 수

요지와 가까운 지역에 발 소를 건설하고 있다. 따라서 평양 등 일부 지역을 제

외하고는 국에 고압 송 망이 발달되어 있지 않고, 일단 사고가 발생하면 정

기간이 길어지는 경향이 있다.

북한의 송배 설비는 반 으로 노후화가 진행되어 있다. 배 선은 피복이 없

는 나선이므로 나무와의 등에 의한 사고 정 이 빈발하게 일어나고 있는 것

으로 알려지고 있다.4) 공 신뢰도 목표를 압 변동폭 +6%, -13%, 주 수 변동

율 ±5%로 정하고 있지만 공 되는 기가 부족할 뿐만 아니라 변 소와 변압기

등의 수가 기 때문에 압, 주 수는 일정하지 않고 정격인 220, 60Hz와 비교

해 보면 통상 200V, 57.5Hz이고, 이상 시에는 140V나 300V, 37.5Hz로도 변하여

목표치와 큰 격차를 보이고 있다고 한다. 이로 인하여 일반 가정에서는 형 등을

2) 홍수로 토사가 흘러내려 용수율이 크게 어들고 통로와 배수로가 막히는 등의 수지

피해와 수문, 터빈 등의 기계 장비에 한 피해가 컸던 것으로 알려지고 있다.

3) 조․ 수력발 이사회는 평양과 북경에서 이사회를 번갈아 개최하며 수풍발 소를 비

롯한 4개 발 소의 운 문제를 논의한다.

4) 빌딩과 아 트 등 옥내배선도 나선이 많고 연한다고 하더라도 라핀 종이로 감싸고

있을 뿐이므로 콘크리트 벽으로 되어 화재가 발생하는 경우도 있다고 한다. 배 반에

는 이커나 휴즈가 없어 철사를 말아서 통선시키는 경우가 부분인 것으로 해진다.


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쓸 수 없는 경우가 많고 과 압시에는 기제품이 손된다고 해지고 있다.5)

그러나 공 과 동상, 군사시설, 고 호텔 등 특수한 설비에는 자가발 을 설치하

거나 1차변 소에서 용선으로 공 하는 경우가 부분이라 압과 주 수 변동

폭이 크지 않은 것으로 알려지고 있다.6)

<표 7> 에 지 기 해결을 한 북한의 에 지 책

내 략 외 략

력설비 개보수, 계통 리 화, 수력자

원 개발, 소수력 확충, 원 추진

KEDO 원 추진, 러시아 남한과

계통연계 추진

석 탄신규탄 개발, 증산 독려, 탄 설비

화, 석탄이용 신기술 도입수입확

석 유 소비 약, 설비 개조, 원유탐사 추진 수입 확 , KEDO 유 복원 추진

신ㆍ재생 R&D 체계 확충, 시범보 사업 확 기술 설비 지원 요청

Ⅲ. 북한의 에 지 기 극복 책

3.1. 개 요

에 지 부족으로 인하여 경제발 에 큰 애로를 겪어 오고 있는 북한은 에 지

부족을 해소하기 하여 발 소 건설 개․보수, 기술개선을 통한 발 효율성

제고, 운동과 함께 석탄 증산과 소수력 등 신․재생 에 지 개발, 러시아 등

외국과의 력 등을 추진하고 있다.7) 이러한 노력의 일례로 북한 당국이 2003년

5) 특히 마이크로컴퓨터로 제어하는 가 제품과 생산시설 등 하이테크 제품은 사용이 거

의 불가능한 상태로 해진다.

6) 한국 력공사, 해외 력정보, 2005. 1

7) 국가계획 원회 최홍규국장의 2003년 4월 재일본 조선인총연합회(조총련) 기 지 조선

신보와의 인터뷰 내용. 한, 북한의 문일 재정상은 2003년 3월 최고인민회의 제10기

6차 회의 산보고에서 "올해 우리는 연료동력문제를 결정 으로 풀기 해 지난해보

다 력공업에는 112.8%로, 석탄공업에는 1.3배 이상으로 투자를 늘리게 된다"고 밝혔

다. 그는 이어 비교 규모가 큰 랑천. 성강 등 발 소와 함께 소형 발 소 건설에

주력, `수십만의 발 능력'을 더 갖추게 될 것이라고 말했다. (연합뉴스, 2003. 7. 11)


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에 발표한 에 지 수 3개년 계획에 의하면 북한은 발 소 기술개선, 력

생산에 필요한 석탄생산, 석탄생산에 필요한 기계공업설비 확충, 3년후 속

산업 발 과 화학비료 생산계획, 등을 추진하고 있는 것으로 해지고 있다.

3.2 력난 해소 노력

3.2.1 력 증산 책 러시아 력 수입 노력

2000년 6월 북경에서 열린 국제회의에서 북한 당국자가 밝힌 바에 의하면,

재 북한은 력수 의 어려움을 극복하기 한 책으로 1) 수력 발 용 수지

의 토사 설, 2) 화력발 노후화에 따른 보수, 3) 지역별 력 공 지역간의 교

차 수 체계로 부하율 향상, 4) 송배 설비 정비를 통한 손실 감, 5) 규모 수

력발 조력 발 추진 등과 같은 사업을 추진하고 있는 것으로 알려지고 있

다. 그러나 이러한 책들은 자본과 기술이 부족한 북한의 실에 비추어 볼 때,

실 가능성이 매우 낮은 것으로 평가되고 있다.

2003년 3월 북한 기석탄공업성 신 성 부상(차 )이 발표한 내용에 의하면8),

북한은 ‘ 력증산 3단계 계획’을 마련하여 2003년부터 2006년까지 1단계 계획을

추진해 나갈 것으로 알려지고 있다. 북한의 력증산 계획은 규모 수력발 소

건설과 함께 러시아 극동지역의 력을 유․무상으로 공 받는 방안, 원자력발

소 건설 본격화 등인 것으로 악되고 있다. 1단계 계획은 규모 수력발 소를

건설하는 것이고, 2, 3단계 력증산 방안은 구체 으로 제시하지는 않았으나

러시아 극동지역과 송․배 시설 건설 러시아와 원자력발 부문 조 등이 추

진될 계획인 것으로 알려지고 있다.

이와 같이 최근 들어 특히 심을 끄는 북한의 기부족에 한 노력은 러시아

와의 에 지 력에 한 논의가 활발하게 진행되고 있다는 사실이다. 즉, 북한은

부족한 력을 러시아로부터 력계통망을 연계하여 수입하려 하고 있다. 2000년

이후 양국 정상인 김정일과 푸틴은 수차례에 걸쳐 정상회담을 가지면서, 그 때마

다 력 력에 하여 논의하여 왔다. 북․러 양국간의 력 력을 한 실무자

8) 연합뉴스, 2003. 2. 4.


- 119 -

간의 도 지난 3년 동안 매우 활발하게 진행되어 왔다. 2003년 4월과 8월에

러시아 블라디보스톡에서, 그리고 12월에는 평양에서, 2004년 5월에는 서울에서,

한국, 북한, 러시아 3개국의 력 문가들이 모여, 동북아 력계통연계와 러시

아의 북한에 한 력공 사업 추진 방안에 하여 논의한 바가 있다.9)

2004년도 북한 당국이 제시한 력증산계획은 1) 화력발 소 보수에 선차 인

힘을 쏟고, 2) 수력발 소 발 설비 수력 구조물 보수, 3) 규모 수력발 소

건설, 4) 소형발 소 건설 등에 박차를 가한다는 것 등으로 구성되어 있다.10)

3.2.2 수력 소수력 개발

북한의 수력발 개발 노력에 하여 살펴보면, 북한 당국은 2004년 신년 공동

사설에서 2003년 허천강, 부 강, 강계청년 발 소 등에 한 보수를 마친 경험을

바탕으로 9개 언제와 10개 수로를 보수 상으로 수차를 신형으로 교체할 정임

을 밝히고 있다. 아울러 동강 상류의 원발 소, 자강도 강계시의 의진발 소,

함경북도 어랑군의 어랑천발 소, 원산청년발 소, 황해북도의 성강발 소(10만

kW) 등 재 진행 인 규모 수력발 소 건설의 경우, 진척도에 맞추어 발 설

비 설치를 미리 비하는 한편, 소형발 소에 해서는 기존 로젝트를 서둘

러 끝내고 새 사업에 착수할 방침임을 밝히고 있다. 한, 안변청년2호발 소(수

천 kW )의 완공 조업, 평북의 태천3호 발 소, 함남 단청청년발 소, 평남 평원

1-3호발 소 등의 완공을 보도하고 있으며, 수천개소의 소형발 소 건설실 을

홍보하고 있다.

북한은 1998년부터 소형발 소 건설에 착수한 이후 2002년까지 모두 6,500여

개(발 능력 28만 6천kW, 개당 평균 140kW)를 건설한 것으로 발표하 고, 2002

년까지 200여개가 추가 건설되었고 2003년에 250여개소의 건설을 추진하여 이 가

9) 러시아의 극동지역은 연 250억~280억kWh의 여유 력을 보유하고 있으며 이 2/3 가

량은 수출이 가능한 것으로 알려지고 있다.

10) 북한은 새해 공동사설에서 력, 석탄, 속, 철도운수 등 4 부문에 주된 힘을 쏟으

라고 제한 뒤 력의 경우, “화력발 소 개건 보수와 규모 수력발 소 건설을 다

그치며 도처에 소형발 소를 건설해야 할 것”이라며 력증산을 당부하고 있다. (조

선일보, NK Chosun, 2004. 1. 16)


- 120 -

운데 40여개소를 완공할 계획으로 발표하고 있으나,11) 당면한 력난 해소에는

크게 도움이 되지 않는 것으로 단되고 있다.

<표 8> 북한의 소형발 소 건설 황 (2002년말 기 )

2002년 완공 실 건설 계획

자 강 도

- 2002년 7,700kW 조성 완료

- 강계시 장자강5호발 소, 진천군 창

평발 소, 천탄 발 소, 자성군 호

래발 소, 송원군 송 발 소, 용림군

후지발 소, 우시군 상평발 소, 화평

군 화평군민발 소 완공

- 향후 100여개(10만 kW) 추가건설 계획

- 2002년 50여개 건설 추진

- 강계시 의진발 소, 연주발 소, 만포

시 연하발 소, 화평균 장백발 소,

원군 용탄발 소, 자성군 귀인발

소, 강군 강천발 소 건설

함경남도

- 290여개 소형발 소 가동

- 함주군 흥 발 소, 정평군 진강6호

청년발 소, 단천청년발 소 등 완공

강 원 도

- 8개 발 소 건설

- 고산군 죽근3호발 소, 철원군 철원

발 소, 통천군 신림1호발 소, 문천

시 용탄발 소, 통천군 신림1호발

소, 문천시 용탄발 소, 교군 평

1호발 소, 이천군 임진강 2호발 소,

회양군 포천3호발 소,

황해북도

- 향후 125개 건설을 통해 111,572kW

조성 목표

- 량강도 삼지연군 리명수9,11,12호발

소, 농산발 소, 6.18발 소, 백암군

백암발 소 등 건설

기 타

- 상원군에 상원군민발 소 공(12.29)

- 평안남도 성룔강 청년1호발 소, 임

진강 4월 5일3호 4호 발 소

- 철도청에서 남강 하류에 수천kW

건설

자료 : 북한의 신문, 방송 등을 통한 발표내용 취합

3.2.3 발 시설 개․보수

북한 당국은 기석탄공업성의 간부들을 각 발 소에 견하여 력증산을 독

려하는 한편 화력발 소 설비 보수를 으로 개하고 있다. 북한방송에 의

11) 조선 앙방송, 2002. 11. 3


- 121 -

하면 북창화력발 연합기업소, 동평양화력발 소, 평양화력발 연합기업소, 순천

화력발 소의 경우 보수를 완료한 것으로 보도되고 있다.12) 북창화력발 연합기

업소의 경우 발 기 5, 7, 8, 9호기에 한 보수와 보일러에 한 보수가 진행되

었고 평양화력발 연합기업소도 러시아 기술진의 설비 검과 6호 보일러 보수,

11호로(爐)본체 보온작업, 12호로 보수작업, 연유공 기 개조, 보일러 연소효율을

높여 석탄을 약하는 신기술을 용, 공기 열기 성능개선 등이 추진된 것으로

알려진다.13)

수력발 시설의 경우에도 수풍, 부 강, 태천, 3월 17일, 장진강발 소 등이 수

차, 발 기, 변압기를 비롯한 시설정비를 모두 마친 것으로 보도되고 있다.14)

3.2.4 KEDO 유발 체 노력

북한의 발 용 석유 수 은 2002년 11월 KEDO 유 공 단에 의해 최악의

국면을 맞이하고 있다. KEDO 유는 제네바 ‘북․미 기본합의문’에 의하여 발

부문과 가정 난방용으로만 용도가 제한되어 있었고, 실제로 선 화력발 소와 6

개의 석탄화력 발 소에서 혼소용으로 사용되었다.

KEDO 유의 비 은 2001년 북한 체 석유공 량의 39.6%에 해당하고 북한

이 발 용으로 사용한 석유의 량이다. KEDO 유의 공 이 단된 시 에서

그를 체할 만한 에 지 공 시책을 강구하는 것은 북한 에 지부문이 처해 있

는 가장 시 한 정책과제일 것으로 단된다. 북한은 유를 사용해오던 발 설

비를 석탄 사용을 확 하는 설비로 개조하는 노력을 기울이고 있고, 실제로

KEDO의 북 유공 단 이후 각 화력발 소에서 유를 게 쓰기 한 설

비 개조작업을 진행하고 있는 것으로 보도되고 있다.

12) 조선일보 2003. 12. 5

13) 최근(2005. 4) 국제회의에서 북한 당국자로부터 확인한 바로는 이들 발 소에 한 보

수는 완료되었으나 우선 한 부분에 한 보수일 뿐 여 히 근원 인 개․보수가 필

요한 실정이라 한다.

14) 조선일보, 2003. 12. 5


- 122 -

<표 9> KEDO 유의 북한 에 지수 에서의 비(단 : %)

일차에 지 비 석유 수 비 발 용 연료 비 발 용 석유 비

1995 0.9 13.5 2.5 100.0

1996 3.1 34.5 9.0 100.0

1997 3.4 49.2 9.6 100.0

1998 3.5 35.4 10.3 100.0

1999 3.3 56.2 9.3 100.0

2000 3.2 44.3 9.4 100.0

2001 3.0 39.6 9.1 100.0

자료 : 김경술, 북한 에 지문제 해결을 한 장단기 략 연구, 에 지경제연구원, 2003

평양화력발 연합기업소의 경우, 최근 유를 게 쓰면서 높은 효율로 력을

생산하는 ‘순환비등층보일러’ 기술을 개발했다면서 이 기술을 곧 국의 화력발

소에 보 할 계획이라고 밝히고 있다.15) '순환비등층보일러‘는 보일러 안에 원심

분리기를 설치, 석탄이 타오를 때까지 계속 돌리기 때문에 열량이 낮은 무연탄으

로도 가동할 수 있다고 밝히고 있다. 평양화력발 연합기업소는 이 기술을 용

하여 유 소비량을 1/3로 이면서 과거 보다 더 많은 력 생산이 가능했다고

설명하고 있다. 한편, 과학원 산하 열공학연구소에서 유를 최 한 약할 수 있

는 ’기류분쇄기‘를 연구개발하여 여러 화력발 소에 보 하는 성과를 거두었다고

보도하고 있다. 기류분쇄기는 고압의 공기(증기)를 음속에 가까운 속도로 분사해

발 용 재료를 분쇄하는 기계로 주로 폭발성이나 인화성이 강한 재료를 쇄할

때 사용되는 기술이다.16)

노동신문 최근호(2005. 2. 11)는 평안남도 안주시의 청천강화력발 소는 최근

“보일러의 착화를 해 갈탄을 이용하는 설비를 개발해 귀 한 유를 약, 국

가에 막 한 이익을 주고 있다”고 보도하고 있다. 이 발 소는 지난해 10여차례

보일러 가동 때마다 갈탄을 이용해 막 한 유를 약해 이를 다른 곳으로 보내

주었으며, 각 화력발 소 기술자들은 갈탄을 이용한 새로운 착화기술을 배우기

15) 조선일보, NK Chosun, 2004. 1. 2

16) 조선일보, NK Chosun, 2003. 2. 27


- 123 -

해 청천강화력발 소를 방문하고 있다고 하고 있다. 기석탄공업성 소속 기

술자들이 개발한 ’갈탄착화‘ 기술은 휘발성분이 많이 들어 있는 갈탄을 가루로 만

들어 이를 당한 압력과 속도로 분사시켜 불을 붙이는 방법이다.17)

3.2.5 력 소비 약운동

북한 당국은 주민들을 상으로 력 소비 약 교육에도 노력하고 있는 것으로

알려지고 있다. 북한 조선 앙텔 비젼은 “모든 가정에서 기를 극력 약해야

한다”면서 “정해진 력소비 기 을 과하지 말아야 하며 규정해 놓은 기제품

만 사용해야한다”고 당부하고 있다. “평양에서 한 달 동안 가구당 한 등씩만

약해도 서해 벌방(들이 넓고 논밭이 많은 곳)지 의 2개도에서 한 달간 쓸 수

있는 탈곡용 력을 거 얻는 셈”이라며 주민들에게 ‘한등 끄기’를 구하고 있

다. 이어 “ 국 으로 모든 가정에서 하루에 100W 등 신 60W짜리 등을

쓰면 여기서 얻어지는 기는 1개의 큰 발 소에서 하루에 생산하는 기량과 같

다”고 설명하고, “1가구에서 1m3의 수돗물을 필요 없이 흘려보낼 때 0.7kWh의

력을 버리는 것”이라며 발 에 이용되는 수자원 약도 강조하고 있다.

3.3 석탄 증산 노력

북한은 석탄의 증산을 하여 신규탄 개발, 효율 인 채탄방법의 도입, 운반

능력 향상 등의 다양한 노력을 경주하고 있다. 북한 당국은 경제부흥을 한 주

요 과제의 하나인 석탄증산을 해 탄 에서 필요한 력과 설비, 자재를 우선

으로 공 할 것을 구하고 있으며 각 기 에 해 탄 지원 사업을 으

로 벌여나갈 것을 구하고 있다. 북한 군인들과 근로자, 청년들이 최근 각지 탄

에서 석탄증산을 한 인 지원활동을 벌이고 있으며, 북한 내각 기 지

인 민주조선 등을 통하여 탄 지원 사업을 군 , 국가 사업으로 확 해

야 한다고 강조하고 있다.

17) 앙일보, 2004. 2. 17


- 124 -

3.3.1 소탄 의 개발

북한은 소탄 개발사업에 주력하고 있는 것으로 알려지고 있다. 2000년 상

반기에만 60여개의 소탄 을 개발하 으며 최근 수년간 180여개의 소탄 이

개발되었다고 밝히고 있다.18) 소형 탄 개발은 생산된 석탄을 해당 시. 군의 지

방 산업공장에 공 함으로써 지방단 의 자체 인 석탄수 에 을 둔 정책으

로 각 지방단 사업단 등이 석탄수요를 자체 으로 충당하도록 함으로써

앙정부의 재정부담을 경감시키려는 노력으로 단된다. 특히, 평남 안주, 평북

정주와 박천, 함남 함주, 함북 경성과 은덕 등 여러 시․군에서는 간부들이 앞장

서 석탄매장 지역을 직 지답사하고 설계, 시공, 자재 공 에 이르기까지 직

챙기면서 군 운동으로 탄 을 개발하고 있다고 보도하고 있으며 수많은 기

과 공장, 기업소, 동농장 등이 소규모 갱이나 채탄장, 일정규모의 탄 을 자체

으로 조성하 다고 밝히고 있다.

그러나 2002년 이후부터는 신규탄 개발에 한 보도가 거의 없어 더 이상 신

규탄 의 개발이 실 으로 불가능한 상황에 처한 것이 아닌가 하는 추측을 낳

게 하고 있다.

3.3.2 채탄기술 탄 의 효율화

신규 탄 의 개발과 함께 북한은 채탄효율을 높이기 하여 효율 인 채탄방법

의 도입을 해 지속 인 노력을 경주하고 있다. 새로운 채탄방법을 도입한 사례

로 ‘요동식 기계삽‘과 ’수력채탄법‘ 등이 보도되고 있다. 요동식 기계삽은 탄 의

막장에서 석탄을 퍼담아 나르는 연속 재.운반 설비로 스스로 요동하며 석탄을

재, 운반하기 때문에 기존의 사슬컨베이어에 비해 갱도에서의 굴진속도가 훨씬

높고 효율 이라고 한다. 수력채탄법은 굴진이 끝난 갱도에 물 포를 쏘아 남아

있는 석탄을 반죽형태로 회수하여 갱도 밖으로 운반한 후 이를 건조시켜 석탄을

회수하는 방법으로 물의 공 이 손쉬운 평지 탄 에 용된다고 한다.

다른 채탄법으로 ’수평분층식 채탄법‘을 도입하고 있다고 보도되고 있다. 수

평분층식 채탄법은 석탄층이 있는 일정구역을 따라 수평으로 막장을 고 나가면

18) 평양방송 등 각종 보도 내용 종합


- 125 -

서 채탄장의 석탄을 캐는 방법으로 기존의 채탄법에 비해 갱목과 발 자재를 2

0～30% 약하고 채탄장을 형화할 수 있는 장 을 지닌 것으로 소개되고 있다.

1998년말부터 각지 탄 에서 이 채탄법을 도입하여 순천지구, 덕천지구, 서부지구

의 240여개 탄 에서 아를 채택하고 있다고 한다.

한편으로 북한은 탄 내의 석탄운반 효율개선을 하여 콘베이어 벨트의 건

설을 해 노력하고 있는 것으로 알려지고 있다. 그 표 인 가 평북 북창지

구 용등탄 2호 콘베이어 벨트 시운 이다.19) 동 콘베이어 벨트는 수천만톤의

석탄이 매장되어 있는 선무덕지구의 탄장까지 3단계로 이루어져 있으며 1호를

이미 완공하고 2호를 시운 하고 있으며 3호의 시운 을 비하고 있는 단계라고

한다. 동 콘베이어 벨트는 탄 의 8개갱에서 생산한 석탄을 운반하게 되며 모두

완공되면 운반문제가 완 히 해결되어 연간 100만톤 이상의 증산이 가능하게 될

것이라고 밝히고 있다. 북한은 북창지구, 남양탄 , 덕천지구 서창청년탄 , 구장

지구 용등탄 등 여러 탄 들에서 올해에 갱내 벨트콘베아 개건공사를 끝내기

하여 투쟁하고 있다고 보도한 바 있어20) 형 탄 의 수송합리화를 해 콘베

이어 벨트의 증설에 노력하고 있는 것으로 보인다.

최근에도 북한은 석탄 생산계획 완수를 한 경제선동을 부쩍 강화하면서 각지

탄 지구의 석탄생산 성과를 잇달아 보도하고 있다. 특히 북한은 7.1 경제 리 개

선조치를 계기로 생산성 향상을 해 탄 노동자들의 임 을 100원에서 3만원으

로 폭 인상하는 한편, 평남 순천, 안주지구 탄 들을 기술로 개건하고

‘무동력 채굴법’, ‘수평분층 채굴법’ 등의 새로운 채굴방법 도입 등 다각 인 석탄

증산 책을 강구하고 있다.

3.4 석유

3.4.1 국 석유 수입 증

북한의 석유 수입 동향을 살펴보면 2003년 들어 갑자기 큰 폭으로 증가하고 있

19) 조선 앙방송, 2001. 6. 8

20) 노동신문, 1999. 9. 1


- 126 -

는 것으로 나타나고 있어 KEDO 유 공 단 이후 북한의 석유확보 노력이 한

층 강화되고 있음을 알 수 있다. 북한의 국 무역실 에서 2003년 상반기

석유 수입실 은 년 동기 비 88.0% 증가한 65,889천 달러를 기록하고 있다.

이는 북한의 수입 품목 가운데 가장 큰 수입규모로 두 번째 수입규모를 보

인 ‘ , 정미 기타’ 품목의 5.7배에 해당하는 규모이다. 북한의 석유 수입은 향

후에도 크게 증가할 것으로 보여 외환사정의 어려움을 크게 가 시킬 것으로 우

려되고 있다.

<표 10> 북한의 석유수입 추이(단 : 천 US$)

2001년 2002년 2003년

상반기 하반기 상반기 하반기 상반기

67,995 40,762 35,040 41,429 65,889

자료 : KOTRA, 2003년 상반기 북 교역 동향, 2003. 10. 7

3.4.2 국내 원유 개발 노력

북한 당국은 2004년 1월 1일 원유공업총국을 2003년 12월 31일 최고인민회의

상임 원회 결정에 의하여 ‘원유공업성’으로 개편되었다고 발표한 바 있다. 원유

공업성으로의 확 한 이유와 원유공업성상이 구인지는 언 하지 않고 있

으나, 미국이 유공 을 단하고 국 한 부정기 으로 원유를 지원하고 있

는 등 불안정한 원유 수 을 정책 으로 해결하려는 시도로 해석되고 있다.21) 석

유 탐사 개발이 성공하면 북한 경제 재건의 원 인 걸림돌인 에 지난과 석

유수 문제를 일거에 돌 할 수 있기 때문이다. 북한당국은 1965년 지질탐사를

시작한 이후 30년 이상 축 된 자료를 바탕으로 서한만(서조선만)과 안주분지 등

지에서 `석유 박'을 터뜨릴 기 를 버리지 못하고 있는 것으로 보인다.

북한은 원유공업성 개편에 맞추어 2004년 10월에는 본격 인 원유개발을 한

놀라운 조치를 단행하 다. 국과 아일랜드에 본사를 두고 있는 ‘아미넥스

21) 그러나 북핵 문제가 실마리를 찾지 못하고 있는 가운데 나온 만큼 북핵 치상황과의

련성도 배제할 수 없어 보인다.


- 127 -

(Aminex) 사’와 북한당국이 향후 20년간 북한 역에서 석유 탐사 개발을 하

기 한 계약을 체결한 것이다. 2004년 10월 5일 국의 이넨셜 타임지(FT)는

‘아미넥스’와 북한과의 계약 사실을 보도하면서 ‘아미넥스’가 곧 지질학자 등 기술

자를 북한에 견하고 향후 20년간 석유 탐사 시추권을 갖고 북한 역에서

석유탐사를 하게 된다고 보도한 바 있다. ‘아미넥스’는 발견되는 석유매장량 등

각종 자료 등을 북한에 제공하고 석유생산시설 건립에 필요한 기술 등을 제공하

기로 하 으며 규모 유정발견에 성공하면 ‘아미넥스’가 다른 기업에 앞서 우선

으로 생산에 참여할 수 있고, 다른 기업이 유정을 개발할 때에도 수익의 일정

부분을 보장받을 수 있다고 한다.

북한은 그 동안 외국 자본 유치를 통하여 원류개발의 돌 구를 찾으려는 움직

임을 꾸 히 보여 왔다. 한국석유공사가 2002년 국회에 제출한 자료에 의하면 안

주분지, 서한만분지, 동한만분지 등 해상 3곳과 육상의 함경북도 라진일 등 모

두 북한내 4개지역의 석유탐사에 5개 외국기업이 참여하 던 것으로 악된다.

최근에는 일본에 있는 ‘페트릭스’와 싱가포르의 ‘소버린벤처’ 등이 북한 석유개발

에 참여했던 것으로 알려진 바 있다. 그러나 이들 외국기업들은 모두 북한에서의

석유개발에는 성공하지 못한 채 그 활동을 마무리 한 것으로 알려지고 있다.

향후 ‘아미넥스’가 북한과의 포 인 계약을 통하여 새로운 원유개발사업에 도

하고 있어 귀추가 주목되고 있으나, ‘아미넥스’ 역시 메이 회사가 아니라는

에서 그 동안의 외국기업들과 큰 차이가 없을 것이라는 평가도 있으며, 한편으

로는 북한과의 후속 인 세부 계약단계에서 논의가 원활하게 진행되고 있지 않은

것으로 알려지고 있다.

3.4 신ㆍ재생에 지

3.4.1 신ㆍ재생에 지 개발 계획

북한에서 신ㆍ재생에 지 개발은 정책기조인 자력갱생의 원칙에 부합되는

정책과제의 하나로 이해되고 있다. 북한 당국은 2001년부터 ‘신ㆍ재생에 지개발

국가 5개년 계획’을 수립하여 시행 인 것으로 밝히고 있다. 실제 이 계획이 구체


- 128 -

으로 어떻게 개되고 있는지는 알려지고 있지 않으나, 계획의 세부 내용을 통

하여 신ㆍ재생에 지 개발에 한 북한 당국의 의지를 읽을 수 있다.

이 계획에서 북한은 풍력, 태양 , 태양열, 해양, 바이오, 연료 지 등 6개 신ㆍ

재생 에 지원과 에 지 DB 계획 수립 (Planning) 등 총 7개 부문의 계획을

수립하고 그 개요를 밝히고 있다.22) 에 지원별 연구개발 주체와 목 , 주요 연구

과제 등을 밝히고 있으며, 계획 목표로 연구개발 인력 양성, 신에 지 에 지

약에 한 인지도 향상, Training Certer와 보 센터 기능을 담당할 시범

보 사업의 추진, 등을 제시하고 있다.

<표 11> 신ㆍ재생에 지개발 국가 5개년 계획의 개요

련기 목 표 황

풍 력 ㆍ과학원

기공학연구소

기계공학연구소

지리연구소

ㆍ김일성 학

ㆍ풍력지도 작성,

1MW시범 랜트

입지선정

ㆍ100kW 발 기

시제품 설계, 제작

ㆍ안정 계통연계

ㆍ50W, 100W, 1kW, 5kW 등 소형

터빈 개발, 800~1000개소의 원격

지 조명, 개용 설치

ㆍ4.5kW, 90W 수입발 기 설치

ㆍ발 기 연구개발: 투자부족,

정보부족 등으로 정체

태양 ㆍ과학원

자공학연구소

ㆍ김일성 학

ㆍ세계 수 의 아몰

포스 실리콘 지개발

ㆍ1MW/y 생산라인의

설계 완성

ㆍ1980년 부터 연구개발

ㆍ20x20cm2 모듈 국내기술로 개발

ㆍ90년 부터 효율 12%의 단정

질 실리콘\웨이퍼 생산

태양열 ㆍ과학원

열공학연구소

ㆍ과학원

신재생에 지

개발센터

ㆍ김책기술 학

ㆍ과학 학

ㆍ효율 40%의 평면형,

50%의 진공 식 개발

ㆍ효율 50%이상, 200

이상, 용량 5kW

집 형 집열기 개발

ㆍ농 취사, 공조,

펌핑, 건조 등에 용

ㆍ난방, 조명, 냉방이

바이오가스와 결합된

농 표 주택 개발

ㆍ1980년 부터 다양한 유형의

집열기가 설치되었으나 별다른

성과를 거두지 못함.

ㆍ 효율, 단열재로 인한 과

량, 열악한 선택 흡수막

ㆍ주요 자재를 체제로 사용하여

신뢰성과 내구성 하

ㆍ국산 집열기 높은 비용으로 보

확산 부진

ㆍ연구개발 제조공정 투자부족

22) National 5-year R&D Plan for New and Renewable Energy, International Workshop

on Upgrading and Integration of Energy Systems in the Korean Peninsula. Energy

Scenarios for the DPR of Korea, Italy, September 19-21, 2002, 북한 참가단 발표자료


- 129 -

<표 11> 신ㆍ재생에 지개발 국가 5개년 계획의 개요(계속)

련기 목 표 황

조 력 ㆍ과학원 수력공학연구소ㆍ과학원 기계공학연구소

ㆍ효율65%~75%, 1MW 수평축터빈 개발ㆍ2MW 조력발 시 범사업 타당성 연구ㆍ조력이용과 농업용 간척지 이용의 평가

바이오가스 발효

ㆍ과학원 열공학연구소 신재생에 지 개발센터ㆍ김책기술 학

ㆍ고성능 발효기 개발, 겨울철 3m3/m3.day 생산 가능 발효장비ㆍ폐기물 다단계 활용 시범 랜트 운

바이오매스 가스화,

직 연소

ㆍ과학원 열공학연구소

ㆍ500m3/h, 효율 65% 의 농업, 산림부산물 가스화설비 개발ㆍ발열량 6MJ/Nm3의 가스 생산ㆍ가정 농 용 바이 오매스 연소기기개발

ㆍ1980년 부터 농 지역 500여 개소 바이오가스 발효기 보ㆍ서해안 지역농 에 120kWth 규 모의 왕겨가스제조기 보 되어 재 정상 으로 가동ㆍ 재 왕겨를 제외하고 농업 산림부산물 가스제조기는 실패.

연료 지 ㆍ김일성 학ㆍ자연과학 학

ㆍ수소생산용 정 매 reformer 개발ㆍ6.5% wt 용량의 수소 장 합 개발ㆍ3kW 용량의 고체 폴 리머 연료 지 개발

ㆍ1kW 알칼린 연료 지 시제품 생산으로 충분한 인력과 연구설비 확보ㆍ스 형성 매와 화학공장 일반 산업용 다른 매 생산 성공

에 지 DB Planning

ㆍ과학원 열공학연구소ㆍ과학원 신재생

에 지개발센터

ㆍ에 지정보시스템 업 그 이드, 정보수집 기법 개발ㆍ국가 에 지시스템 망, 분석모델 개발

ㆍ에 지 지표시스템 연구ㆍ에 지정보 인터넷시스템개발 ㆍ부문별 에 지진단시스템 개발ㆍ에 지 수요 망 MARKAL -based 공 최 화 분석

3.4.2 풍력

북한 당국은 최근 들어 풍력자원의 개발에 높은 심을 나타내고 있는 것으로

해지고 있다. 북한 당국의 발표에 의하면23), 북한의 이론 풍력자원은 17억kWh라고

23) 조선민주주의인민공화국에서의 기에네르기 개발 망과 동북아시아 지역 조, The

3rd Workshop on North-east Asian Electricity Cooperation, Nautilus Institute,

Vladivostok Russian Federation, Sep. 2003, 북한 참가단 발표자료


- 130 -

한다. 북한은 ‘산간 해안지 에 분산되어 있는 수요가들의 기에 지 문제를 지

않게 풍력으로 해결할 것으로 보고 있으며, 당면하게는 소형 풍력발 기 출력계열을

4kW까지 높이고 4~5m/s의 낮은 풍속에서도 안 하게 정격출력을 내는 풍력발 기를

완성, 계열 생산하여 2020년에는 년간 5,000~1만 수 으로 높이려고 계획’하고 있다.

한편, 북한 당국은 평남도 양덕군 치마 에서와 같이 바람속도가 18~20m인 지역에

100~300kW 짜리 풍력발 기를 수천 설치하여 20만~30만kW의 풍력발 능력을 꾸

리기 한 연구개발계획을 수립하고 있는 것으로 발표한 바 있다.

3.4.3 태양에 지

태양에 지 개발은 아직 요람기에 있지만 그 요성이 정책 으로 강조되고 있고

태양열과 태양 에 지를 연구하는 연구소가 설립되어 있다. 술한 북한당국의 발표

에 의하면, ‘태양에 지를 이용하는 시험발 소를 세우기 한 기 연구와 함께 발

소 원가를 이고 변환효율을 높이기 한 연구를 심화시켜 2010년에 1,000kW 시

험발 소를 건설하고 2020년까지 태양발 소의 규모를 더 늘릴 것을 구상‘하고 있다.

최근 재일본 조선인총연합회 기 지 인터넷 조선신보의 보도에 따르면 평양시

만경 구역에 5층짜리 50가구 규모의 태양열주택이 2003년 9월 재 건설 인

것으로 알려지고 있다. 이 주택은 자연형 시스템과 설비형 시스템을 결합한 방식

으로 북한 과학원 건설건재분원, 자연에네르기개발이용센터, 열공학연구소, 도시

경 과학연구소, 앙난방연구소, 김일성종합 학, 평양건설건재 학, 평양도시계

획사업소의 과학자와 기술자로 구성된 ‘2월 17일 과학자, 기술자돌격 ’가 수년간

에 걸친 동연구를 통해 개발하 다고 보도하고 있다.

3.4.4 지열 바이오매스

지열에 지 이용에서는 ’길주, 명천, 안주지구를 비롯하여 지열개발에 유리한

상지를 확정하고 일차 으로 주민난방에 지열을 이용하는데 국가 투자를 하

며, 앞으로 지열발 소를 건설하기 한 기 연구를 계획하고 있다‘고 한다.

북한은 한 ’생물에 지를 개발 이용하기 한 기 연구에도 큰 심을 두고

있다. 생물질을 이용한 종합발효체계의 개발, 생물질을 이용한 가스화 발 체

계의 개발, 생물질의 직 연소기술의 갱신, 생산성이 높은 생물질의 재배기술 등


- 131 -

에 심을 가지고 있으며, 당면하게는 메탄을 쓰는 생물질 발효기술을 완성 도입,

일반화하기 한 책‘을 세우고 있는 것으로 나타난다. 재 북한에는 400여개소

의 메탄가스 생산기지가 있는 것으로 보고 되고 있다.24)

3.4.5 외부 지원 사례

재까지 외국의 단체나 기 이 북한에 지원한 신ㆍ재생에 지 이용설비는 풍

력발 기와 태양열 이용설비로 연구개발 시범보 사업의 형식을 띄고 있다.

1999년 미국 Nautilus Institute가 Walton Jones Foundation의 지원으로 총출력

11.5 kW 규모의 소형 풍력발 기 7기를 온천군 운하리에 건설하여, 20여 가구와

유치원, 보건소 등에 력을 공 하고 있다. 이 시범사업을 계기로 북한 문가들

의 미국 방문 교육훈련, Nautilus Institute에 의한 온천군 60가구 에 지소비

실태 조사 등 북한과 미국 계기 과의 다각 인 연계활동이 개된 바 있다.25)

<표 12 > 북한의 외부지원 신ㆍ재생에 지 시범 로젝트 황

구 분 공 여 국 시기 규 모 기 타

풍 력미국 Nautilus

Institute1999

11.5kW 발 시스템

(소형 발 기 7기)

ㆍ온천군 운하리

ㆍ$400,000ㆍ북한 문가 캘리포니아 wind farm,

콜로라도 쏠라 랜트, 국립신에 지, 연

구소, DOE 등 견학 ㆍNautilus연구소, 온천군 에 지이용실태

표본조사 실시

태 양 열 미국 ADRA 1999 조리용 태양열설비 평양의 고아원유치원, 병원에 시설

태 양

일본 “Korea

어린이캠페인”2001 태양 넬 평양교외 동농장 보육시설에 설치

한국 “평화의 숲” 2003 12kW 발 설비 평양시 순인지구 양묘시범단지 원용

메탄가스국제구호단체

ADRA2004 5m3 규모발효기

평남 숙천군, 난방용, 북한 열공학 연구소와 공동개발

자료 : 언론기사, 각종 련자료 종합

24) 조선민주주의인민공화국에서의 기에네르기 개발 망과 동북아시아 지역 조, 3rd

Workshop on North-east Asian Electricity Cooperation, Nautilus Institute, Vladivostok

Russian Federation, Sep. 2003, 북한 참가단 발표자료

25) Nautilus Institute, ‘DPRK Renewable Energy, Windpower’, Monthly features, May 1999


- 132 -

1999년 12월에는 미국의 NGO단체인 아드라(ADRA: Adventist Development

Relief Association)에 의해 평양의 일부 병원과 고아원, 유아원 등에 소규모 태양

열 이용설비가 지원되었다. 식품 조리용 태양열설비를 1차 설치하고 차 태양열

주택으로 확장할 계획을 가지고 있어 2002년까지 1천 세 주택에 조리 난방

을 겸한 설비를 설치하는 계획26)을 밝힌 바 있으나, 그 이후의 진척상황은 보도

되지 않고 있다.

2001년에는 일본의 시민단체인 ‘Korea 어진이 캠페인’이 북한의 한 탁아소에

태양 패 (Panel)을 설치한 것으로 보도된 바 있다. 도쿄(東京) 경제 학 교수

등이 참여하고 있는 이 단체는 2002년 7월 22일 평양 교외의 택암(澤岩) 동농장

내의 보육시설 지붕에 태양 을 직 설치하 다고 밝혔다.27)

남북 환경 력의 표 인 사업으로 개되고 있는 ‘평화의 숲’ 사업의 일환으

로 2003년 4월 평양시 순안구역에 조성된 양묘시범단지에 남한 업체가 제공하는

12 kW 독립형 태양 발 설비가 설비되게 되었으며, 향후 ‘평화의 숲’사업이

추진하는 양묘장 건설이 해주, 원산, 남포 등지로 확산될 경우, 추가 설치의 가능

성도 상되고 있다.28)

3.4.6 종합 평가

이상에서 보는 바와 같이 북한에서의 신ㆍ재생에 지는 아직 연구개발 시범

보 단계에서 련 계획 연구기 등이 정비되고, 외국 기 이나 단체의 지

원에 따른 일부 시범보 사업이 간헐 으로 개되는 단계에 있다. 최근 들어

북한은 다양한 경로를 통해 외국의 에 지 련 단체 기업에 해 신ㆍ재생에

지 련 기술 설비의 지원과 교육훈련을 요구하는 등 극 인 자세를 보이

고 있어 만성 인 에 지 공 난 해소책의 장기 인 방안의 하나로 신ㆍ재생에

지를 비 있게 고려하고 있음을 알 수 있다.

26) 연합뉴스, 1999. 12. 2

27) 조선일보, NK Chosun, 2001. 7. 28

28) 남상민, ‘남북 환경 력과 경제 력’, 통일연구원 주최 세미나 발표자료, 2003


- 133 -

Ⅳ. 북한 에 지 부문의 정책과제

장기 으로 북한은 에 지 부문의 화를 하여 최소한 다음과 같은 다섯

가지의 정책방향을 분명히 설정하고 추진할 필요가 있다. 외부 지원을 통한 단기

인 응 조치들이 모두 충실히 취해진다 하더라도 북한은 수년 이내에 다시

에 지 공 부족 사태에 직면하게 될 것이다. 그러므로 단기 인 조치와 동시에

ㆍ장기 안목에서의 정책 안이 마련되고 극 으로 실천되어야 한다.

4.1 자력갱생 정책 기조의 포기

북한이 재의 에 지 기를 해결하고 나아가 장기 인 경제성장을 지원하

기 한 에 지안보 역량을 갖추기 해서는 그 동안 에 지 정책의 지상목표로

추구해온 자력갱생의 원칙을 포기하는 방안 이외에는 다른 방안이 없다. 북한은

국내에서 생산하는 에 지만을 가지고는 더 이상 경제를 발 시켜 나갈 수 없다

는 사실을 직시하고 받아들여야 한다. 북한이 국내 생산 에 지만 가지고 경제를

지탱할 수 있는 한계는 향후 불과 수년 정도이다. 그러므로 조속히 자력갱생의

원칙을 포기하고 해외 에 지시장에서 상업에 지(Commercial Energy)를 도입하

여 에 지 수 구조는 물론 반 인 산업시스템을 강화시켜 나아가는 정책 기조

의 근본 인 환이 요구된다.

4.2 개방형 에 지 시장 체제의 정립

북한은 에 지부문의 기를 효율 으로 해결하기 하여 남한을 비롯한 선진

외국의 투자를 유인하는 법 , 제도 장치를 마련하고 그를 수용할 수 있는 경

제․사회시스템을 갖추어 나아가야 한다. 시장경제체제를 도입하여 에 지 가격

을 통한 투자비 회수가 가능하도록 변화되어야 할 것이다. 정부 당국이 생산하여

공 하고 소비자는 배 제를 통하여 소비하는 체제에서는 상업에 지가 도입될

여지가 없다. 공 자와 소비자 간의 에 지 거래가 가능해지도록 에 지 시장경

제체제의 도입이 이루어져야 한다.


- 134 -

이와 같은 정책기조의 변화를 제로 할 때에 북한은 장․단기 인 에 지 수

책을 강구할 수 있을 것이다.

4.3 기존 에 지 시설의 개․보수

재 상태에서 북한이 서둘러야 하는 시 한 단기조치는 에 지 공 시설의

개․보수, 석탄 공 의 확 , 력 공 의 확 등으로 요약되며, 이들 모두가 남

한과 주요 선진국의 극 인 지원 없이는 달성하기 어려운 것들이다.

주로 탄 시설 화와 발 설비 개ㆍ보수를 상으로 하며 기술과 자본이

동시에 동원되어야 하는데, 정확한 설비 황에 한 악, 구소련과 동구권 기술

에 기 하고 있는 북한 에 지 설비에 한 한국 등 선진기술의 근 가능성, 소

요 투자재원의 산정, 투자 평가, 투자비 회수방안 등에 한 포 인 타당성 조

사가 선행되어야 할 것이다.

4.4 에 지 공 능력의 확충

북한 에 지 공 부문의 최 과제는 정유설비와 발 설비의 확충이다. 향후

증 되는 에 지 수요를 충당할 수 있는 안은 실 으로 석유가 가장 유망하

다. 따라서 석유 공 능력 증 를 해서 남한과 는 외자 유치를 통한 외

력을 추진하여야 할 것이다.

단기 으로 발 설비 개ㆍ보수와 석탄 등의 발 연료 공 확 를 통해 도모 가

능하나 이 역시 일정 시간을 필요로 한다. 단기 으로 송 선 연결을 통한 휴

선 인근지역의 남한 기 공 이 가능한 안이다. 그러나 개성공단의 경우처럼

력요 징수를 통한 투자비회수가 가능한 경우에는 문제가 없을 것이나 그 지

못한 경우에는 투자비 회수에 한 구체 인 합의가 제되어야 할 것이다.

북한이 석탄 생산의 증 를 도모하기 해서는 탄 시설의 화 투자가 불가

피하지만, 경제성이 낮은 탄 은 과감히 폐 조치를 할 필요가 있다. 석탄

화를 한 단기 성과를 해서는 남한의 유휴설비 지원, 탄 의 발 용으

로 남한의 재고 무연탄 지원 등의 조치가 검토 가능할 것이다.


- 135 -

4.5 정책 역량 기반의 확충 (Policy Capacity Building)

북한은 재 에 지 소비부문에 한 체계 인 자료수집 분석체계를 가지고

있지 못하고 있어 사실상 문 이고 종합 인 에 지 정책이 존재하지 않는 상

황에 있다. 정확한 수요 악이 안 되는 상황에서 수립되는 공 계획과 그에 따라

배 되는 만큼만 소비하는 계획경제의 틀에서 조속히 탈피해야 한다. 과학 인

통계체제와 모니터링 시스템, 정책연구 인력의 양성 등이 추진되어야 할 것이다.

북한의 에 지 효율은 부문에 걸쳐 극도로 조할 것으로 상되고 있다.

Ⅳ. 결 론

북한의 에 지 사정은 매우 심각하다. 북한이 정상 인 경제 성장 궤도에 진입

하기 해서는 북한 당국은 재 당면하고 있는 에 지부문의 문제부터 우선 으

로 해결해야만 한다. 그러나 북한은 스스로 이러한 문제를 해결할 수 있는 역량

이 으로 부족하다. 북한의 에 지 산업은 체 으로 붕괴되었으며, 이를

일으켜 세울 수 있는 건 한 시장자본 기술시장도 북한에는 존재하지 않는다.

재 북한 당국이 시도하고 있는 여러 가지의 에 지 기 책은 에 지문제

를 해결하는 데에는 근본 으로 한계가 있다. 북한 당국은 응 조치에 해당하는

책들 보다는 궁극 으로 에 지 산업의 체질 강화를 한 체제의 개방과 상업

에 지 시장거래의 질서 확립 등을 통하여 호혜 인 외 에 지 력 사업을 추

진하여야 할 것이다.

우리나라를 비롯한 선진국의 북 에 지 력의 활성화는 재 여건에 비추어 볼

때, 북한 당국의 개방에 한 의지와 시장경제 체제의 수용 여부에 달려 있다. 그리

고 에 지 문제를 그들의 체제 수호의 정치 수단으로보다는 순수한 경제 문제

로 인식하고 탈정치화(脫政治化) 하여야만 남한과 서방국가의 북 력이 의미를

가지게 된다. 북한은 외 에 지 력을 수용하는데 있어 기존의 시혜성 원조에 의

한 외 상 방식으로부터 탈피하여야 한다. 그 신에 북한은 시장경제질서원칙에

의한 호혜성 원칙에 의한 외 경제 력방법에 보다 친숙하도록 노력해야 한다.


- 136 -

참 고 문 헌

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- 137 -

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Nautilus Institute, May 1999. ‘DPRK Renewable Energy, Windpower’ Monthly features

Abstracts

- 141 -

<Abstract>

A Study on Measuring the SOx Abatement Cost in Thermal

Power Plant

Kwangsoo Park and Dongsuk Roh

By the introduction of competition into the electricity power industry,

environmental regulations have effects on the profitability of generators.

Considering these changes of circumstances, it is important to estimate the

abatement costs of pollutants in a view of improvement of efficiency of

generators. The object of this study is to estimate the marginal abatement cost

of SOx in the domestic thermal power plant. A translog production function,

which is based on Pittman(1981), is used to estimate the costs. According to the

estimation results, the marginal treatment costs of power plants using oil and

bituminous coal are estimated as 531 and 1,425 thousand won per ton of SOx,

respectively. Such a difference seems to be plausible, considering the difference

of profitability between two types of plant. A market-oriented measure such as

emission rights trading program can reduce social costs more efficiently than

maximum allowable rates regulation. Lots of research on the pollution abatement

cost by industry and source are need to cope with the change in regulation

method.

Key Words: Translog production function, abatement costs of pollutants,

emission rights trading program

- 142 -

<Abstract>

An analysis of cross-sectional variations in energy

consumption per household by using micro survey data

Sung-Keun Lee and Do-Young Choi

This study analyses energy consumption behavior of the households using

cross sectional data. It is assumed that energy consumption of the households is

determined by the internal factors such as economic, demographic, and

residential characteristic factors. It is further assumed that energy consumption is

also affected by the external factors such as climate and energy prices.

Explanatory variables used are income, energy price, the number of persons in

the household, the type of the residence, the construction year, floor space, city

size, and HDD(Heating Degree-Days). Heteroskedasticity, which often exists in

the cross-sectional analysis, was found in our data. Consequently, FGLS (Feasible

Generalized Least Squares) was used in our analysis. All the signs and

magnitudes of estimated coefficients are found to be resonable and statistically

significant as expected.

Key Words: Household energy consumption, energy consumption behavior,

cross-sectional analysis

- 143 -

<Abstract>

Estimation of Petroleum Prices Using Stochastic Process

Models and Their Implications

Won-Cheol Yun

This study estimated a wide range of stochastic process models using the

frameworks of CKLS (1992) and Nowman and Wang (2001). For empirical

analysis, the GMM estimation procedure is adopted for the monthly WTI, Brent,

Dubai, imported crude oil prices and domestic kerosine prices from January 1996

to January 2005. Based on the estimated results, this study performed the tests

for goodness-of-fit test and overidentifying restrictions. In addition, the Wald test

is used to examine whether there are differences between the parameters of

different petroleum prices. According to the empirical results, different stochastic

models show very distinct characteristics of price dynamics. Also, different

petroleum prices possess different features of price movements. Especially, one

can identify a noticeable difference between international crude oil prices and

domestic petroleum product price in terms of price dynamics.

Key Words: Petroleum Prices, Stochastic Process Models, Wald Test

- 144 -

<Abstract>

Gumbel Mixed Distribution And Mixed Logit Model in

Dichotomous Choice Contingent Valuation Study

Soo-Il Kim

The simple logit model often used for estimating willingness to pay from

dichotomous choice contingent valuation (CV), assumes that the respondent's

evaluations of the two states are stochastically independent and homoskedastic.

Relaxing restrictive assumptions suggests a generalized estimation technique that

utilizes a Gumbel mixed model. Nested within this generalized model are the

heteroskedastic logit model and the simple logit. The nesting structure allows for

straightforward tests of the homoskedastic-independent error assumptions.

Estimation results from sample data show that the logistic distribution, at least

theoretically, may not be a suitable distribution for the dichotomous choice CV

study and that heteroskedasticity or correlation may provide policy implication

in benefit-cost analysis different from the simple logit model.

Key Words: CVM, Gumbel mixed distribution, Mixed logit model

- 145 -

<국문 요약>

검벨 분포를 이용한 혼합로짓모델의 조건부가치측정법

김 수 일

이분선택형 조건부 가치측정법에서 지불의사액을 추정하기 해 주로 사용되는

로짓 모델은 두 선택조건하에서 설문 응답자의 확률효용(혹은 확률지출)이 독립

이고 공분산이라는 i.i.d. 가정을 제로 모형을 추정한다. 지극히 제한 인 모델의

가정을 완화하고 가정의 합성을 테스트하기 해 본 논문에서는 Gumbel Mixed

Model이라는 다 변수분포를 사용하여 일반화된 추정모형을 제안하 다. 일반화된

추정모형은 기존의 로짓모델이나 이분산 로짓모델을 포함하고 있으며 독립공분산

가정을 간단히 검정할 수 있는 장 이 있다. 기존 연구에 사용된 두개의 자료를 이

용하여 추정한 결과, 설문에 포함된 두 선택조건 하에서 응답자의 확률지출이 독립

이기는 하나 분산이 같지 않은 경우가 발견되었다. 본 논문의 결과는 기존 가정

을 만족하지 않는 설문자료의 경우 로짓함수를 추정에 사용할 수 없음은 물론, 로

짓모델을 통하여 구한 지불의사액을 비용편인 분석에 사용할 경우 다른 정책

결정을 할 수도 있다는 것을 시사한다.

주요 단어: 조건부가치측정법, 검벨혼합분포, 혼합로짓모델

- 146 -

<Abstract>

Economic Efficiency Analysis of Cross-border Energy

Cooperation Projects- Electric power generation in demanding region

and electric power generation in natural resource region -

Yoon Kyung Kim

The objective of this paper is to undertake a comparative analysis between

electric power generation in demanding region and electric power generation in

natural resource region.

This paper shows that electric power generation in natural resource region

appears to be more efficient economically than electric power generation in

demanding region based on certain conditions. Sensitivity analysis shows that

fuel cost and power grid distance are more significant factors for economic

efficiency than availability factor, discount rate reflected prices for construction

cost of power plants and operating cost. In addition economic efficiency may

come out different result if the research would include environment and related

site cost or transmission reliability.

Currently, several scenarios are under the discussion for power grid

interconnection in Northeast Asia. For power grid interconnection scenario of

1,200km between the Russian Far East to Korea, economic efficiency can be

justified because of a shorter distance less than 2,000km.

Key Words: Energy cooperation, power generation in demanding region,

power generation in natural resource region, power grid

- 147 -

<Abstract>

Energy Crisis and Related Policy in the DPR Korea

Ji-Chul Ryu and Kyoung Sool Kim

The DPR Korea(North Korea) has suffered from serious shortage of energy

supply which in turn jeopardized its economy over the last fifteen years. The

downturn of the energy sector in the country is a combined result of significant

cut of subsidized oil supply from the Former Soviet Union and China since the

late 1980's, failure to maintain and modernize energy infrastructure, the impacts

of natural disasters, and inefficient energy production.

This paper reviews current situation of the energy sector in the DPR Korea

by source, oil, coal, electricity, and new/renewable energy and the related

government effort to overcome the energy shortage problems in the coutry.

This paper includes policy recommendations for the DPR Korea to resolve the

energy crisis: 1) Abandoning its long-pursued economic policy of self-reliance

and opening the energy system to commercial energy supply from overseas, 2)

establishing market mechanism for energy and creating energy market by

introducing energy pricing and tax systems and reforming energy legal

structures, 3) promoting active cooperation with South Korea and other countries

for rehabilitation of the existing energy facilities, 4) strengthening energy policy

making capability by improving energy statistics and modeling infrastructure and

training energy experts and scientists.

Key Words: The DPR Korea, energy, and policy

에너지경제연구 투고 안내

에너지경제연구원에서는 에너지경제 분야의 연구 활성화 및 전문

화를 도모하고, 관련 산ㆍ학ㆍ연의 전문가들이 학술적 이론 및 기법

연구 결과를 발표할 수 있는 기회를 확대하기 위하여 「에너지경제

연구」를 2002년 12월 창간호를 시발점으로 매년 2회 지속적으로

발간하고 있습니다. 이에 「에너지경제연구」에 실을 원고를 지속적

으로 모집하오니 전문가들의 많은 관심과 투고를 바랍니다.

- 다 음 -

투고 대상: 관련 학계 및 전문가

원고 매수: 200자 원고지 80매 이내 (A4용지 15매 이내)

내 용: 에너지-자원-환경 경제 및 정책연구 관련 모든 분야

원고 마감: 매년 4월 30일(6월 발행), 10월 31일(12월 발행)

문 의: 류지철 (031-420-2120, [email protected]),

이근대 (031-420-2259, [email protected])

논문 제출: 투고시 논문투고신청서를 제출해야 하며, 첨부파일을

에너지경제연구원 Homepage <http://www.keei.re.kr>에서

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채택된 논문에 대해서 저자에게 소정의 원고료를 지급할 예정입니다.

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에너지경제연구 제4권제1호 (2005.6) - keei.re.kr · 주요 단어 : 한계저감비용, 초월대수 생산함수, 배출권 거래제 Ⅰ. 서 론 전통적으로 전력산업은