분기별 계량경제 시뮬레이션 모형 개발을 통한 에너지 · 환경 · 경제지표의 전망 및 관련 정책의 평가
본 연구는 국내에서 온실가스 배출 저감을 위해 개발된 여러 가지 정책수단을 대상으로 그 실효성을 평가하고, 그 것이 국민경제에 미치는 영향을 측정한 다음, 각각의 저감수단의 비용효과(cost-effectiveness)를 평가하고자 하였다. 본 연구에서 시뮬레이션 모형은 에너지 모듈과 환경 모듈, 경제 모듈의 3개의 모듈로 구성되었다. 이 세 가지 모듈들은 GDP와 에너지수요, 오염물질 배출량의 연결고리 변수로 상호 연결된다. 또한 시뮬레이션 모형은 35개의 행태방정식(stochastic equations)과 37개의 항등식(identities)으로 총 72개의 연립방정식 체계를 이루고 있다. 내생 변수는 75개, 외생변수는 24개로 구성되었다. 모델의 예측력과 안정성, 즉, robustness를 판별하는 기준인 의태분석(backcasting) 결과도 아주 양호하게 나타났다.
동 모델을 이용하여 2개의 탄소세 부과 시나리오(5만원/TC, 10만원/TC)를 설정하여 과거에 대한 정책시뮬레이션을 실시하였다. 정책시뮬레이션 분석으로부터 얻은 몇 가지 중요한 발견사항은 다음과 같다.
첫째, 탄소세 부과에 따라 에너지소비의 저감에 따른 탄소배출량의 저감의 시현과 함께 경제적 손실은 상대적으로 낮다. 5만원의 탄소세의 경우 1차에너지 저감률은 13.8%, 이산화탄소 저감률은 14.6%, GDP손실은 3.3%로 나타났다. 이는 탄소세의 부과에 따라 원단위의 저감은 물론 탄소원단위(즉, 단위 에너지사용당 탄소배출량)도 더욱 개선된다는 것을 시사한다.
둘째, 현재 일반적으로 인식된 것처럼 연료의 탄소함량에 비례하여 또한 연료의 가격탄성치에 비례하여 탄소배출량이 저감되는 것으로 나타났다. 동일한 탄소세를 부과하면 가격상승효과는 석탄의 경우 가격이 상대적으로 높은 타 연료에 비해 훨씬 확대되어 나타난다. 그러나 석탄의 경우 가격탄력성이 석유나 가스에 비해 낮기 때문에 탄소세의 가격상승 효과를 상쇄하는 방향으로 작용한다.
셋째, 탄소세의 인상에 따라 이산화탄소 배출량이 저감규모가 체감하는 현상을 보인다. 다시 말하면, 탄소세를 두 배로 인상하여도 이산화탄소 배출량이 두 배로 줄지 않는다는 것이다. 이는 어디까지나 모델의 구조적 특성, 즉, 추정식의 형태에 기인하는 것이다. 즉, 대부분의 에너지원별 수요를 추정하는 회귀식(regression equations)이 로그-로그(log-log) 형태를 취하고 있고, 또한 가격변수의 계수(가격탄력성)가 1 이하를 취하고 있기 때문에 가격이 오를수록 수요 감소폭은 체감하게 된다.
넷째, 모델구조의 특성에 기인하는 것이지만 본 연구에서의 탄소세의 경제적 충격은 비교적 큰 것으로 나타났다. 특히 GDP의 경우 최대 손실이 3.3%에 이른다(5만원 탄소세 부과시). 그러나 이러한 손실은 장기에 걸쳐 점진적으로 줄어가는 현상을 보인다.
This study assesses the effectiveness of GHG mitigation measures, measures their impacts on national economy, and evaluates the cost-effectiveness of each measures. In this study, dynamic simulation model, based on macro-economic and econometric theories, was developed. This empirical simulation model investigates the ways in which energy, environment, and economy interact as well as evaluates the impacts of GHG mitigation measures on energy consumption, environment, and macro-economic indicators.
The simulation model is composed of three modules: an energy module, an environmental module and an economic module. Each module consists of identities as well as stochastic equations, totalling 72 equations (35 stochastic equations and 37 identities). To test the predictive accuracy and stability of the model which indicate a model’s robustness, mean absolute percentage error (MAPE) is employed as a backcasting technique. Version 4.1 of EViews was the modeling software program chosen for this effort. The result of backcasting, MAPEs were within an acceptable range for most of endogenous variables. This macro-economic model is used to simulate 2 major policy interventions. This study considers only carbon tax for scenario analysis. Two basic scenarios were constructed: namely, 1) 50,000Won/TC and 2) 100,000Won/TC.
Major findings from this policy simulation are: 1) impact of carbon taxes in proportion with the relative price of each fuel as well as the carbon content of each fuel.; 2) reduction rate in CO₂ emissions is shrinking as carbon tax increases; 3) carbon tax reduces the energy intensity as well as carbon intensity (carbon coefficients); 4) economic loss by carbon tax could be partially made up for through reinvestment of carbon taxes into energy efficiency and renewable energy programs.
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