ict발전의 산업별 전력수요 영향 분석 · 2020. 9. 24. · korea energy economics...

KOREA ENERGY ECONOMICS INSTITUTE

울산광역시 중구 종가로 405-11 TEL I 052. 714. 2114 ZIP I 44543 ISBN 978-89-5504-551-2

93320

9 788955 045512

7,000원


www.keei.re.kr

박 우 영

김 지 효

ICT발전의 산업별 전력수요 영향 분석

기본연구 보고서

15-19

기본

15-19

2015



www.keei.re.kr

박 우 영

김 지 효


기본연구 보고서

15-19

참여연구진

연구책임자 : 부연구위원 박우영

부연구위원 김지효

연구참여자 : 연 구 위 원 최봉석

부연구위원 오경수

요약 i

1. 연구 필요성 및 목적

산업 에너지원으로서 전력의 편의성과 에너지 변환가능성 등 장점이

더욱 부각되면서 산업별 전력수요가 급격히 증가하는 전력화 현상

(electrification)이 나타나고 있다. 전기･전자기술의 발달, 특히 정보통신기

술(Information and Communication Technology; ICT) 혁신과 이로 인한 산

업구조 변화가 급격한 전력수요 증가의 원인 중 하나로 지목되고 있다.

ICT 혁신은 비물질화(dematerialization), 효율(efficiency) 향상 등을 촉

진하여 설비 효율성을 향상시켜 단위생산에 소요되는 에너지소비량을

줄일 것으로 기대된다. 효율 향상은 산업 전력수요의 감소 요인으로 작

용할 것으로 예상되지만, 반등효과(rebound effect)로 인해 효율성 향상의

효과는 기대에 미치지 못할 가능성이 있다. 또한, 효율 향상을 비롯한

생산성 향상은 경제성장에 긍정적 영향을 미치기 때문에, 총생산 증가

로 인해 전력수요가 증가하는 피드백효과(feedback effect)를 유발할 가능

성도 있다. 더불어, ICT 혁신은 관련 산업의 성장으로 이어질 수 있어,

산업구조 변화를 통한 에너지소비 구조의 변화도 간과할 수 없다.

이렇듯 ICT 혁신에 따른 전력수요 변화는 여러 요인으로부터 발생

하는 상･하방 압력으로부터 귀결되므로, 그 변화 추세를 쉽사리 예측

하기 어렵다. 따라서 ICT 혁신이 산업 에너지･전력 수요에 미치는 영

향은 전술한 요인들의 상호 연관관계를 동태적으로 고려해야만 분석

할 수 있다. 그러나 ICT 혁신이 산업 에너지･전력 수요에 미치는 영향

ii

을 거시적 관점에서 체계적으로 설명하는 연구는 매우 미흡한 실정이

다. 이러한 문제의식에서 출발하여 본 연구는 多부문 동태적 확률적

일반균형(multisector dynamic stochastic general equilibrium; multisector

DSGE) 모형을 구축･추정하여 ICT 혁신이 에너지･전력 수요, 더 나아

가 산업별 생산과 거시경제 총생산에 미치는 영향을 이론적･수량적으

로 분석하고자 한다.

2. 연구내용 및 결과

지금까지 파악된 바로는 ICT 혁신이 산업별 에너지･전력 수요에 미

치는 영향을 DSGE 모형을 통해 분석한 사례가 없다. 연구주제에 부합

하는 DSGE 모형을 독자적으로 구축하기 위해, 문헌연구, 관련 지표의

추세변화 분석, 에너지･전력 원단위 분해분석 등 사전연구(preliminary

study)를 일차적으로 수행하였다. 사전연구 결과는 DSGE 모형 구축 시

ICT 혁신, 산업 간 연관관계, ICT 혁신이 에너지･전력수요에 미치는

영향 경로 설정에 활용되었다.

먼저, ICT 혁신이 에너지･전력 수요 및 거시경제에 미치는 영향을

분석한 선행연구를 고찰하였다. 문헌연구 결과, ICT 혁신은 전력화, 산

업구조 변화, 에너지효율 및 생산성 변화, 경제성장 등과 관련될 수 있

으며, 이들 각각의 요인은 다시 에너지･전력 소비에 상･하방의 영향을

미칠 수 있음을 파악하였다. 그러나 대부분의 선행연구들은 변수 간

복잡한 연관관계를 간과한 채, ICT 혁신과 에너지･전력 소비 간 추세

변화의 정태적 분석에 그쳤다. 거시적 접근을 시도한 일부 연구들조차

도 시나리오 분석에 근거하였기 때문에 일반화된 결론을 도출하기 어

렵다고 판단된다.

요약 iii

선행연구에서 논의된 특성들이 우리나라에서도 적용가능한지를 판

단하기 위해, 우리나라 산업 부문에서 ICT 혁신, 전력비중, 에너지효

율, 산업구조 등 관련 지표의 추세변화를 직관적으로 개관하였다. 분석

결과, 비ICT 제조업과 ICT 제조업 모두에서 전력소비가 에너지소비 보

다 빠르게 증가하는 전력화 현상이 나타났다. 비ICT자본 및 ICT자본

투입과 전력화는 높은 상관관계를 가지는 것으로 나타났으며, 특히 이

러한 상관관계는 ICT 제조업에서 강하게 나타났다. 더 나아가, 효율

개선, 산업구조 변화, 전력화 현상이 에너지･전력 원단위 변화에 어떠

한 영향을 미치는지 정량적으로 파악하기 위해 로그평균디비지아지수

(Log Mean Divisia Index; LMDI) 분해분석을 실시하였다. 분석 결과,

IMF 외환위기 이후 에너지원단위는 산업구조 변화와 효율 향상에 힘

입어 지속적으로 개선된 반면, 전력원단위는 산업구조 변화 및 효율

향상에도 불구하고 전력화 심화로 인해 원단위 개선이 매우 더디게 이

루어졌음을 확인하였다.

사전연구를 통해 ICT 혁신이 산업별 에너지･전력 수요에 미치는 영

향을 모형화하기 위해 효율 등 생산성, 산업구조 변화, 전력화 등 에너

지소비 구조 등의 변화와 산업 간 연관관계를 동시에 고려해야 한다는

점을 파악하였다. 이를 토대로 산업별 생산성과 생산성의 상대적 변화

(ICT에 특화된 기술 또는 ICT혁신)가 산업별 전력수요와 에너지 효율

성 지표인 에너지원단위와 전력원단위의 변화에 미치는 영향을 분석

할 수 있는 DSGE 모형을 구축･추정하였다. 이 DSGE 모형은 전력･에

너지수요에 영향을 미치는 영향을 ICT 자본의 효율성 개선(intensive

margin)과 물량효과(extensive margin)로 포착하는데, 비ICT 산업, ICT

산업, 전력산업의 연관관계를 총체적으로 고려하여 효율성 개선과 물

iv

량효과를 수량적으로 산출해낸다는 것이 주요한 특징이다.

구축된 DSGE 모형 경제를 활용하여 생산성 충격 및 역사적 변화의

영향을 시뮬레이션 분석한 결과, 비ICT 산업과 ICT 산업과 같은 최종

재 산업의 생산성 향상은 에너지원단위와 전력원단위를 개선시키는

것으로 나타났다. 동시에 글로벌 금융위기 이후 투자가 위축되면서 이

러한 효율성 개선이 약화되는 경향도 나타났다. 역사적 변화 분석결과,

비ICT 산업과 달리 ICT산업은 지속적인 생산성 증가를 통해 ICT투자

가 증가했고, 이를 바탕으로 에너지’전력 원단위 개선을 견인한 것으

로 나타났다. 한편, 전력산업의 생산성 충격은 전력화를 촉발하며 에너

지원단위와 전력원단위의 탈동조화(decoupling)를 이끌어내는 것으로

분석되었다.

본 연구의 결과는 에너지 효율성을 개선하고, 지속가능한 경제성장

을 달성하기 위해서는 최종재 산업의 기술발전과 생산성 증가가 선결

되어야 함을 시사한다. 더 나아가, 높은 증가율로 성장하는 ICT 산업

이 지속가능한 성장을 이끌 수 있는 가장 유망 산업이라고 제시한다.

Abstract i

ABSTRACT

1. Research purpose

As the convenience and convertibility of electricity as an energy source

are standing out, the electrification phenomena, impling the increase of

power demand, is expanding into overall economy. This secular change in

the electricity demand is attributed especially to ICT innovations in

electronics technology. Moreover, the development of new industrial

technologies, which highly depend on electricity as an energy source, also

accelerating electrification. On the other hand, the ICT innovation is

expected to facilitate the development of a power-saving technology, which

is improving the efficiency of the electronic device. The improvement of

the efficiency is working as a factor which should decrease the industrial

electricity demand.

Since there exist upward and downward pressures at the same time, it is

difficult to predict the changes in electricity demand for ICT innovation.

To make matters worse, the efficiency of an electronic device is known to

cause a so-called rebound effect. Rebound effect means that the improvement

of efficiency in electricity device results in increasing electricity uses and

also implies that the reduction effect of electricity uses according to

efficiency improvement may not be substantial. The presence of rebound

effect make a static analysis not valid in the study of electricity demand.

ii

Furthermore, industrial electrification and efficiency due to ICT innovations

is causing an indirect effect on the economy with industrial linkages as well

as a direct effect in electricity production through the structural changes in

electricity demand. However, the fundamental studies on these ICT

innovations and resulting changes in electricity demand within the whole and

industrial economy is not enough.

Therefore, the present study is to investigate the impact of ICT

innovations in the electricity demand and production industry and analyze

the effects on macro variables (such as GDP, consumption, investment,

etc.) by developing a multisector dynamic stochastic general equilibrium

(multisector DSGE) model incorporating the industrial linkages and ICT

innovation.

2. Main findings and results

In order to investigate how the ICT innovation affects to electricity

demand and a macroeconomy, this study has intuitively identified a

relation between industrial electricity demand and ICT innovation. An

intuitive analysis through data shows that electricity consumption in both

non-ICT manufacturing sector and ICT manufacturing sector increases

faster than energy consumption, which is known also as electrification.

Also, it is investigated that both non-ICT capital and ICT capital have

affected to electrification phenomena. Futhermore, the relation between ICT

capital and electrification was particularly strong in ICT manufacturing

sector. Electrification phenomena, however, has related to other factors as

Abstract iii

well as ICT capital, it is difficult to conclude the strong relation between

ICT capital and electrification with this static and intuitive analysis.

In order to analyze the relation between electrification and ICT capital,

we have performed LMDI factor decomposition. In LMDI, we can

decompose the change of electricity intensity into the changes of industrial

structure, industrial energy intensity and the share of electricity uses. Also,

the change of energy intensity can be decomposed into the changes of

industrial structure and industrial energy intensity. Since the financial

crisis, energy intensity has improved rapidly while energy efficiency

improvements have been stagnant due to the global financial crisis and the

falling oil prices. Moreover, it is found that electricity intensity increase

because of rising share of electricity in energy consumption.

The LMDI analysis, however, does not consider dynamics and only

consider manufacturing sectors even though non-manufacturing sectors such

as services constitute the most of the economy. In an overall economic

perspective energy intensity have improved after the asian financial crisis

in 1997, whereas electricity intensity shows overall rising after a short

decrease. As such the movement of energy intensity and electricity

intensity exhibit dynamic change over time and have associated with

macroeconomic shocks. Therefore, we illuminate the change of energy

efficient, measured by energy intensity and electricity intensity, in an

macroeconomic perspective. For this purpose, we construct an dynamic

stochastic general equilibrium (DSGE) model considering energy and

electricity and estimate the model through maximum likelihood estimation.

iv

According to the simulation results, the supply shocks in energy

deteriorate the energy efficiencies measured by energy intensity and

electricity intensity. On the other hand, the innovations in final goods

industries such as non-ICT and ICT industries improve the energy intensity

and electricity intensity. Meanwhile, these efficiency improvement have

been weakened as investment spending is shrinking.

These results imply that technical development and productivity increase

in final goods industry are necessary to improve energy efficiency and to

achieve a sustainable economy. These also suggests that ICT innovation is

the key for further growth to lead the sustainable growth.

차례 i

제목 차례

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

제2장 문헌연구 ·············································································5

1. ICT 혁신과 전력화 ········································································· 5

2. ICT 혁신과 에너지효율성 ······························································ 7

3. ICT 혁신과 거시경제 ····································································· 9

4. ICT 혁신과 전력수요 간 관계의 체계화 ··································· 12

제3장 ICT 혁신과 산업 에너지소비 ··········································17

1. ICT 혁신과 에너지수요 현황 ······················································ 17

가. ICT 확산과 에너지소비 ·························································· 17

나. ICT 확산과 에너지원단위 ······················································ 24

다. 산업별 부가가치 및 에너지소비 구조 ································· 32

라. 소결 ·························································································· 39

2. 제조업의 에너지원단위와 전력원단위 분해분석 ······················ 41

가. LMDI 분석 개요 ······································································ 41

나. LMDI 분석 결과 ······································································ 45

제4장 모형 설정 및 추정 ···························································49

1. 모형 ································································································ 49

가. 가계(Households) ······································································· 49

나. 기업(Firms) ··············································································· 53

ii

다. 시장청산조건 및 외생적 확률충격 ······································· 58

라. 산업별 자본투자수요와 전력수요 ········································· 60

마. 안정 시스템(stationary system)으로 변환 ································ 64

2. 모수 추정 ······················································································ 67

가. 관측자료 ·················································································· 67

나. 추정 결과 ················································································· 71

제5장 연구결과 ··········································································77

1. 충격반응함수 분석 ······································································· 77

가. 비ICT산업의 생산성충격 ························································ 77

나. ICT산업의 생산성충격 ···························································· 79

다. 전력산업의 생산성충격 ·························································· 81

라. 에너지공급 충격 ····································································· 83

2. 역사적 외생충격 추정 분석 ························································ 84

가. 외생충격 추정치를 이용한 주요 변수의 재구성 ················· 84

나. 반사실적 실험과 외생충격의 역할 ······································· 86

3. 예측오차 분해분석 ······································································· 89

4. 시사점 ···························································································· 91

제6장 결론 ·················································································93

참고문헌 ·····················································································97

ICT 혁신과 에너지수요 현황 분석자료 ··························· 103

LMDI 분해분석 결과 ························································· 107

안정시계열로 변환된 모형 경제 ······································ 111

생산함수 모수 ···································································· 118

차례 iii

표 차례

산업별 에너지소비 및 자본투입 주요 지표 ······················· 22

산업별 에너지원단위 및 자본투입 주요 지표 ··················· 30

관측 데이터의 기간별 요약 통계치 ······································ 71

캘리브레이션된 모수 값 ························································· 73

모수 추정 결과 ········································································ 75

데이터와 모형의 적률 비교 ··················································· 76

예측오차 분해분석 ·································································· 90

산업 분류 ······································································ 105

비ICT 자본 및 ICT 자본 정의 ···································· 106

에너지원단위 분해분석(연간변화) ································ 107

에너지원단위 분해분석(’90년 기준 누적변화) ············ 108

전력원단위 분해분석(연간변화) ···································· 109

전력원단위 분해분석(’90년 기준 누적변화) ················ 110

생산함수 모수 계측결과(’90~’12) ································ 124

생산함수 모수 계측결과(’95~’12) ································ 126

생산함수 모수 계측결과(’00~’12) ································ 127

iv

그림 차례

[그림 1] ICT 혁신이 환경에 미치는 영향 ·········································· 13

[그림 2] ICT 혁신이 온실가스 배출(에너지수요)에 미치는 영향 · · · 15

[그림 3] 제조업 에너지소비와 자본투입 ··········································· 18

[그림 4] 제조업 전력소비 비중과 ICT자본 투입 ······························ 19

[그림 5] 비ICT 제조업 에너지소비와 자본투입 ································ 20

[그림 6] ICT 제조업 에너지소비와 자본투입 ···································· 21

[그림 7] 제조업 에너지원단위와 자본투입 ······································ 26

[그림 8] 비ICT 제조업 에너지원단위와 자본투입 ·························· 27

[그림 9] ICT 제조업 에너지원단위와 자본투입 ······························ 29

[그림 10] 산업별 실질 부가가치 ························································· 32

[그림 11] 부가가치 생산구조 ··························································· 33

[그림 12] 산업별 에너지소비 ······························································ 34

[그림 13] 에너지 소비구조 ································································ 35

[그림 14] 산업별 전력소비 ································································ 36

[그림 15] 전력 소비구조 ···································································· 37

[그림 16] 산업별 연료소비 ································································ 38

[그림 17] 연료 소비구조 ···································································· 39

[그림 18] 제조업의 에너지원단위 변화추이 ······································ 46

[그림 19] 제조업의 전력원단위 변화추이 ·········································· 47

[그림 20] 관측자료 계산에 사용된 원자료 추이 ······························ 69

[그림 21] 모형추정에 사용된 관측 데이터 ········································ 70

차례 v

[그림 22] 비ICT산업의 생산성 충격에 대한 반응 ··························· 78

[그림 23] ICT산업의 생산성 충격에 대한 반응 ································ 80

[그림 24] 전력산업의 생산성 충격에 대한 반응 ······························ 82

[그림 25] 1차 에너지 공급 충격에 대한 반응 ·································· 83

[그림 26] 추정된 외생 충격(smoothed estimates of external shocks) ···· 85

[그림 27] 실제 데이터와 추정치 비교 ··············································· 86

[그림 28] 반사실적 가정(counterfactuals) 하에서 주요변수의 역사적 변화

······························································································ 87

제1장 서론 1

제1장 서 론

정보통신기술(Information and Communication Technology; ICT) 혁신

은 생산과 소비의 방식뿐만 아니라 사람들의 생활방식까지 바꿀 수 있

는 기술변화로 주목받고 있다. 1990년대 후반 미국에서 디지털 경제

(Digital Economy)1)에 대한 논의가 시작된 이래, ICT 혁신은 경제성장

과 사회변화를 견인하는 중요한 요인으로 간주되었다. 최근에는 스마

트폰과 사물인터넷의 급격한 확산으로 인해 ICT 혁신의 중요성이 재

조명되면서, 2014년 세계경제포럼(World Economic Forum)에서 “New

Digital Context”가 천명되기도 하였다.2) 우리나라도 2013년부터 핵심

국정운영 철학으로 ICT 혁신을 통한 신산업 창출 및 경제성장을 강조

하는 창조경제(creative economy)를 내세우고 있다.

ICT 혁신은 에너지 소비 변화에도 큰 영향을 미치나, 그 변화 양상

은 단순하지 않을 것으로 판단된다. ICT 혁신은 일차적으로 전기전자

기술의 발달, 유관산업 확장 및 제품 보급 확대에 기여하며, 이는 생산

과 소비 부문의 전력수요 증가로 이어질 수 있다. 즉, ICT 혁신은 전력

의 편의성과 에너지 변환가능성 등의 장점과 더불어 전력화 현상

(electrification)을 가속화시키고 있다 하겠다. 그러나 ICT 혁신은 非물

질화(dematerialization) 및 기술발전을 통해 생산성을 개선할 가능성도

있다. 생산성 개선은 에너지효율 향상을 통해 에너지･전력 수요를 감

1) 디지털 경제는 재화와 서비스의 생산･분배･소비 등 주요 경제활동이 디지털화

되고 네트워크화된 정보와 지식이라는 생산요소에 주로 의존하는 경제를 지칭

함(US. Dept. of Commerce, 1999)

2) http://www.weforum.org/sessions/summary/new-digital-context

2

소시킬 수도 있으나, 효율향상의 반등효과(rebound effect) 또는 총생산

증가의 피드백 효과(feedback effect)로 인해 도리어 에너지･전력 수요

를 증가시킬 수도 있다.

ICT 혁신이 산업별 에너지･전력 수요에 미치는 영향을 규명하기 위

해서는 개별 산업 또는 개별 생산요소에 대한 미시적인 접근을 탈피,

산업 전체에 대한 거시적인 접근을 꾀해야 한다. 즉, 산업별 생산구조

에 대한 이해를 전제로 에너지소비 구조변화, 산업구조 변화, 생산성

및 총생산 변화 등이 중첩되어 어떻게 에너지･전력 수요를 변화시키

는지에 대한 총체적인 분석이 필요하다. 그러나 대부분의 선행연구들

은 ICT 혁신과 에너지･전력 수요 간 복잡한 연관관계를 간과한 채, 이

들 변수의 추세변화 간 단순 연관관계를 정태적으로 분석하는데 그쳤

다. 거시적 접근을 시도한 일부 연구들조차도 시나리오 분석에 그쳐

일반화된 결론을 도출하기에는 충분하지 않은 상황이다.

본 연구는 ICT 혁신이 산업별 에너지･전력 수요에 미치는 영향을

이론적･수량적으로 고찰하는 것에 그 목적을 두고 있다. 이를 위해 본

연구는 ICT 혁신과 ICT 산업의 생산성 증가가 거시경제에 미치는 영

향을 총체적으로 고려하여 산업별 에너지･전력 수요에 미치는 영향을

산출하는 다부문 동태적 확률적 일반균형(multisector dynamic stochastic

general equilibrium; 다부문 DSGE) 모형을 구축하여 분석한다.

다부문 DSGE 모형을 활용하여 ICT 혁신이 에너지･전력 수요에 미

치는 영향을 고찰한 사례가 전무하기 때문에, 본 연구는 모형 구축 및

해석에 필요한 사전연구(preliminary study) 차원에서 우선적으로 문헌

연구, 통계자료 개관, 지수분해분석을 수행한다. 먼저, 문헌연구를 통

해 ICT 혁신이 전력화, 효율, 산업구조 변화, 경제성장 등을 통해 에너

제1장 서론 3

지･전력 수요에 미치는 영향을 정성적으로 확인한다. 다음으로, 우리

나라 산업 부문에서 ICT 혁신, 전력비중, 에너지효율, 산업구조 등의

추세가 어떻게 변화해 왔는지 개관한다. 또한, 지수분해분석을 통해 산

업구조 및 효율 변화가 에너지원단위 및 전력원단위를 어떻게 변화시

켰는지 고찰한다. 사전연구 결과를 토대로 구축된 다부문 DSGE 모형

경제에서 생산성 충격과 외생 충격이 ICT자본의 효율성 및 수요를 변

화시켜 산업별 에너지･전력 소비, 더 나아가 에너지･전력 원단위에 어

떠한 영향을 미치는지 추정한다. 본 연구는 ICT 혁신이 총생산을 비롯

한 생산요소 수요에 미치는 영향을 분석할 수 있는 동태적 모형을 거

의 최초로 제안하였다는 학술적 의의를 가지며, 에너지수급 및 전력수

급 관련 정책 수립 시 유용한 참고자료로도 활용될 수 있다.

보고서의 구성은 다음과 같다. 먼저 제2장은 ICT 혁신이 에너지수요

에 미친 영향을 고찰한 선행연구를 개관한다. 제3장은 우리나라 ICT

혁신과 에너지소비, 에너지원단위, 산업구조 등의 추세적 변화를 비교

하고, 산업별 에너지소비 변화요인을 분석한다. 제4장은 ICT 혁신이

전력수요에 미치는 영향을 분석하기 위한 동태적 확률적 일반균형

(Dynamic Stochastic General Equilibrium: DSGE) 모형을 설명하고, 모형

추정결과를 제시한다. 제5장은 DSGE 모형을 통해 추정한 모형경제를

기반으로 생산성과 에너지공급의 외생충격이 경제에 미치는 영향을

분석한 결과를 제시한다. 마지막으로 제6장은 본 연구의 내용을 마무

리하고, 시사점을 도출한다.

제2장 문헌연구 5

제2장 문헌연구

ICT 혁신이 에너지수요에 미치는 영향을 고찰한 선행연구는 크게

세 범주로 분류할 수 있다. 첫 번째 범주에 속하는 선행연구는 ICT 혁

신이 전력소비 비중을 높이는 전력화 현상에 미치는 영향에 주목하였

다. 두 번째 범주에 속하는 선행연구는 ICT 혁신이 에너지이용의 효율

성을 어떻게 변화시키는지를 고찰하였다. 세 번째 범주는 에너지수요

그리고 경기변동과 경제성장 같은 경제적 현상을 ICT 혁신을 통해 설

명하는 선행연구들을 소개한다. 본 장의 마지막 절에서는 이들 선행연

구를 고찰하여 ICT 혁신이 에너지수요에 미치는 영향을 정성적으로

체계화하는 방안을 제시한다.

1. ICT 혁신과 전력화

Walker(1985)는 ICT 혁신이 에너지수요에 미치는 영향에 대해 논한

거의 최초의 연구이다. Walker는 ICT가 경제성장과 에너지소비 간의

비동조화(decoupling)를 견인하는 주요 요인으로 기능할 것이지만, 동

시에 여러 에너지원 중 전력에 대한 선호도를 증가시키는 요인으로도

기능할 것이라고 주장하였다. 또한, ICT가 이용효율성을 증대시키는

동시에 발전부문을 비롯한 에너지 생산 부문의 최적화(optimization)에

도 크게 기여할 것이라고 예상하였다. Walker(1985)의 연구는 이론적･

실증적 근거가 결여되었음에도 불구하고 향후 ICT가 에너지수요에 미

치는 영향을 고찰한 연구들의 시금석이 되었다.

6

Collard et al.(2005)는 ICT자본 투입과 전력소비 간 인과성(causality)

이 존재할 것이라는 가정 하에, 프랑스의 서비스 산업에서 ICT자본 투

입이 전력소비에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 이 때, ICT자본

재를 컴퓨터･소프트웨어와 통신장비의 2개 유형으로 나누어, ICT자본

유형별로 전력소비에 미치는 영향이 달라지는지 분석하였다. 서비스

산업 부문의 CES 함수를 실증분석한 결과, 컴퓨터･소프트웨어 투입

확대는 전력화를 심화시키는 반면, 통신장비 투입확대는 전력화 현상

을 완화하는 것으로 나타났다. 해당 연구결과는 ICT 혁신이 전력화 현

상에 미치는 영향은 자본유형에 따라 달라질 수 있음을 보였으나, 이

러한 결과가 어떻게 해석될 수 있는지에 대해서는 충분한 설명을 제공

하지 못하였다.

Cho et al.(2007)은 ICT 혁신으로 인한 전력소비 변화가 생산혁신을

통한 전력소비 감축과 ICT 기기 보급 확대를 통한 직접적 전력소비 증

가의 두 가지 상반된 경로로 나타날 수 있음에 주목하였다. 두 가지

경로의 영향 중 어느 영향이 우세한지 알아보기 위해 한국의 11개 산

업 부문에 대해 로지스틱 성장모형(logistic growth model)을 추정하여

ICT자본 투입이 전력원단위 추세에 미치는 영향을 분석하였다. 분석

결과, ICT자본 투입의 영향은 산업에 따라 다른 것으로 나타났다. ICT

자본 투입은 1차금속의 전력원단위를 감소시켰으나, 서비스업, 농림어

업, 음식료품･담배업, 비금속산업, 조립금속 산업 부문의 전력원단위를

증가시키는 것으로 나타났다.

Sadorsky(2012)는 ICT와 e-비즈니스의 확산은 관련 장비 설치 및 운

영의 전력 소요로 인해 일차적으로 전력소비를 증가시킬 수 있다는 가

설을 제시하였다. 이 가설을 증명하기 위해 19개 개발도상국의 전력소


비량과 ICT 혁신, 전력가격, 및 소득으로 구성된 패널자료(panel data)

를 분석하였다. ICT 혁신을 나타내는 대리변수(proxy)로는 휴대폰, 인

터넷, PC 보급 지표를 사용하였다. 전력 수요함수 분석 결과, 휴대폰,

인터넷, PC의 보급은 모두 통계적으로 유의하게 전력수요를 증가시키

는 것으로 나타났다. ICT 기기에 대한 전력 수요탄력성은 소득탄력성

보다 작지만, 개발도상국에서는 ICT 확산 속도가 GDP 성장률보다 매

우 크므로 실제 전력수요에 미치는 영향은 ICT가 소득보다 더 크다고

논하였다.

김지효･허은녕(2014)은 생산 부문에서 ICT자본 투입이 전력수요를

대체하는지 보완하는지 여부를 고찰하였다. 1980년대 이후의 자료를

사용하여 한국을 비롯한 주요 ICT 선진국인 미국과 영국의 제조업 비

용함수를 추정하였다. 분석결과, 모든 국가의 제조업 부문에서 ICT자

본과 전력 간 대체재 관계가 존재함을 보였다. 대체재 관계는 어느 한

생산요소의 가격이 다른 요소에 비해 빠른 속도로 증가할 경우, 가격

이 상대적으로 느리게 증가하는 요소의 투입을 늘려 다른 요소의 투입

을 감소시키는 것을 의미한다. 한국에서는 ICT 자본 가격상승률이 전

력 가격상승률보다 높아 전기가 ICT 자본을 대체하는 경향이 우세하

게 나타난 반면, 미국과 영국에서는 반대의 경향이 나타났다.

2. ICT 혁신과 에너지효율성

Romm(2002)은 1990년대 후반 미국의 경제성장과 에너지소비 간의

비동조화(decoupling) 현상의 원인으로 ICT 혁신을 지목하였다. ICT 혁

신은 ICT 산업 확대와 인터넷 확산으로 귀결된다. Romm(2002)은 ICT

산업은 전통 제조업에 비해 에너지원단위가 낮으며, 인터넷 확산은 수

8

송, 소매, 생산부문 혁신으로 이어져 경제 전반의 에너지효율을 증대시

킨다고 주장하였다. 이러한 주장을 입증하기 위해 ICT 혁신의 확산 속

도, 경제성장률, 전력소비의 추세를 비교 분석하였다. 분석결과, ICT

혁신은 효율개선을 통해 전력소비를 감소시킬 뿐만 아니라 다른 에너

지원 소비까지 감소시키는 것으로 나타났다.

Kuhndt et al.(2003)은 e-비즈니스와 ICT가 비(非)물질화와 생산성에

기여할수있음에주목하였다. Kuhndt et al.(2003)은 1992년~1999년 독일의

산업 부문 에너지 소비량 및 이산화탄소 배출량을 기술효과(technology

effect), 구조변화 효과(structural change effect), 성장효과(growth effect)

로 분해 분석하였다. 여기에서 기술효과는 환경효율적인 형태로의 기

술적 발전으로 인한 에너지절약 효과를 의미한다. Kuhndt et al.(2003)

는 에너지 소비량 및 이산화탄소 배출량을 분해 분석한 결과의 추세와

ICT 확산의 추세를 비교하여 ICT 혁신이 효율성 개선을 통해 에너지

소비를 절약하는 효과가 있음을 보였다. 그러나 에너지 소비량을 분해

분석한 결과와 ICT 혁신 간 관계를 연관시킬 수 있는 충분한 근거를

제시하지 못하였다.

Takase and Murota(2004)는 ICT 투자가 에너지소비에 미치는 영향은

에너지소비 구조, 효율성의 변화, 경제성장률 증가로 나타난다는 가정

하에 거시경제모형 기반 시뮬레이션(simulation)을 수행하였다. 여기에

서 에너지소비 구조와 효율성의 변화는 대체효과(substitution effect)와

관련되며, 경제성장률 증가는 소득효과(income effect)와 관련된다. 저

자는 일본에 대해서는 ICT 투자의 대체효과가 지배적이므로 ICT 투자

를 통해 에너지를 절약할 수 있다고 주장하였다. 미국에 대해서는 소

득효과가 지배적인 것으로 나타나, ICT 투자는 에너지 소비를 도리어


증가시킬 수 있다고 주장하였다. 이 연구는 ICT 투자가 에너지효율을

개선시킬 수도 있으나 경제성장을 통해 도리어 에너지소비를 증가시

킬 수도 있음을 지적하였다는 의의가 있다. 그러나 거시경제모형의 추

정에 사용된 기준 에너지 소비량(Business As Usual: BAU), 에너지가

격, 산업구조 변화 등에 대한 가정의 현실성이 떨어지므로, 결과를 신

뢰하기 어렵다는 단점이 있다.

Ishida(2015)는 더 적은 에너지로 더 많은 산출물을 생산하게 하는

ICT 혁신의 가능성에 주목하여, ICT 투자가 경제성장과 에너지소비에

미치는 각각의 영향을 고찰하였다. 일본 산업 부문 GDP, 자본스톡, 에

너지소비, 노동투입, ICT 투자 시계열 자료(1980년~2010년)를 자기회귀

시차분포모형(autoregressive distributed lagged model)을 적용하여 분석

한 결과, ICT 투자는 장･단기 경제성장에 유의한 영향을 미치지 않지

만 에너지소비에는 영향을 미치는 것으로 나타났다. 에너지소비에 대

한 ICT투자의 장기탄력성은 –0.16으로 ICT 투자는 에너지소비를 절감

하는데 유의한 효과가 있는 것으로 분석되었다. 저자는 ICT 투자가 에

너지원단위 개선에 기여하여 에너지소비를 절감시킨다고 주장하였으

나, ICT 투자가 에너지원단위를 개선하는 구체적 메커니즘(mechanism)

은 실증적으로 규명하지 못하였다.

3. ICT 혁신과 거시경제

Jorgenson(2001)은 IT(information technology) 장비 가격의 지속적 하

락은 미국경제 성장에서 IT 투자의 역할을 증대시켰고, 그 결과 미국

경제가 1995년 이후 재도약할 수 있었다고 설명한다. 특히 IT 발전을

통한 자본대체가 자본의 한계생산성을 증대시켰고 이로써 미국의 경

10

제성장이 가속화되었다고 주장한다.

Jorgenson(2001)이 주장한 자본대체를 통한 경제성장은 Greenwood,

Hercowitz, and Krusell(1997)의 연구에서도 뒷받침된다. Greenwood,

Hercowitz, and Krusell(1997, 2000)은 투자재 가격과 GDP 대비 투자 비

중이 음의 동조성(negative comovement)을 가지고 있으며, 투자재 가격

이 지속적으로 하락한다는 사실을 통해 투자에 특화된 기술 변화가 실

물경제에 존재하고 있음을 확인했다. 그리고 모의실험을 통해 미국경

제에서 투자에 특화된 기술충격이 경제성장과 경기변동의 많은 부분

을 설명한다고 밝혔다.

Bresnahan, Brynjolfsson and Hitt(2002)는 생산활동에서 IT가 활용되는

방식을 이론적으로 고찰하고 실증하였다. 이들에 따르면 기업은 IT 서

비스의 질과 효율성을 달성하기 위해 기술향상과 더불어 조직개편

(organizational redesign)과 신제품개발을 병행한다. 그리고 기술향상, 조

직개편, 신제품개발의 보완적 혁신(complementary innovation)은 필연적

으로 숙련노동에 편향된 기술 변화(skill-biased technical change: SBTC)

를 초래한다고 논하였다.

Wolfram, Shelef, and Gertler(2012)는 IT 혁신에 따른 소득불균형

(wage inequality)은 소득계층 간 에너지소비의 정형화된 패턴을 통해서

에너지소비 변화에 영향을 줄 수 있다고 주장하였다. 이들에 따르면

개발도상국의 높은 에너지 수요는 극빈층 또는 빈곤층의 소득증가와

관계가 있고, 이는 경제발전에 따른 내구재 보급과도 관련된다. 즉, 개

발도상국은 경제성장 과정에서 일반적으로 빈곤이하 계층의 소득이

증가하는 경제성장(pro-poor growth)을 나타내며, 빈곤이하 계층이 중산

층으로 진입할 때 구입하는 냉장고, 에어컨, 자동차 등 내구재 소비를

확대하고, 이러한 내구재의 사용을 위해서 에너지 수요가 증가한다는


(extensive margin) 것이다. 반면, 미국 등 선진국은 경제성장에도 불구

하고 빈곤층이 증가(anti-poor growth)하면서 가정용 기기의 사용이 감

소함에 따라 에너지 수요가 감소하고 있다. 하지만 현재 에너지 수요

예측이 이러한 extensive margin의 변화를 명확히 반영하지 못함에 따

라 예측수요와 실제수요 간에 큰 차이가 발생한다고 주장한다. 이는

에너지수요 예측을 위해서는 사회계층 간 변화와 같은 구조적 요인의

변화에 대한 고찰이 필요함을 시사한다.

Yoo(2005)는 한국의 1970년~2002년 중 연간 전력소비와 GDP에 대해

Granger 인과관계 검정(Granger causality test)과 오차수정모형(Error-

Correction Model: ECM) 검정을 시행하여 전력소비와 경제성장 간의

장’단기 인과관계를 살펴보았다. 인과관계 검정 결과 전력소비와 경제

성장 간의 양방향으로 유의한 Granger 인과관계가 존재하는 것으로 나

타났다. 이러한 결과는 전력소비 증가가 경제성장에 영향을 주고 있으

며, 이렇게 증가한 경제성장이 다시 전력소비를 견인하는 역할을 하고

있음을 암시한다.

임재규(2013)는 “제조업의 업종별 실질부가가치, 최종에너지 소비,

전력소비 등의 변화를 분석하여 제조업의 전력화 현상이 빠르게 진행

되고 있음”을 확인했다. 제조업에서 효율 향상과 절전과 같은 전력원

단위 개선 노력이 전반적으로 낮은 수준이었다.3) 이에 더해 연산가능

일반균형(Computable General Equilibrium: CGE) 모형을 이용하여 산업

부문에 대한 전력수요관리 정책의 효과를 분석한 결과, 전기요금 인상

의 전력소비 절감효과가 다른 정책보다 높다는 사실을 확인하였다.4)

3) 이는 LMDI(logarithmic mean divisia index) 방법을 통해 최종에너지와 전력소비

의 변화를 요인 분해한 결과이다.

4) 전기요금을 2020년까지 15% 인상할 경우 전체 전력소비는 12.8%, 산업부문 전

력소비는 10.5% 감소하였고, 온실가스’에너지목표관리제는 전체 전력소비를

12

그러나 전기요금 인상으로 생산활동이 위축되어 국가 전체의 경제적

비용이 커질 수 있다는 점을 고려한다면 전기요금 인상을 단행할 경우

정책충격을 완화하는 보완책이 필요하다고 권고하고 있다.

4. ICT 혁신과 전력수요 간 관계의 체계화

Walker(1985)의 연구 이래, ICT 혁신은 에너지소비에 여러 경로로

영향을 미칠 수 있다는 관점 하에 각각의 경로별 영향을 분리해내고

자 하는 연구들이 수행되었다. 그러나 지금까지 소개한 선행연구에서

는 연구자별로 용어와 정의가 통일되지 않은 상태로 논의가 진행되었

으며, 경로별 영향에 대한 체계화도 미흡하였다. 또한, 정성적 논의

내지는 수요함수 분석 수준의 정량적 분석에 논의가 국한되어 다양한

경로별 영향의 분리가 제대로 이루어지지 않았다. 따라서 선행연구

검토만으로 ICT 혁신이 에너지소비에 미치는 영향의 경로 및 방향성

에 대한 합의점을 도출하기는 어렵다.

일부 선행연구(Takase and Murota, 2004; Erdmann and Hilty, 2010;

Moyer and Hughes, 2012)는 수요함수 분석 수준의 계량분석으로는 경

로별 영향을 분리해내기 어렵다는 현실인식 하에, 다양한 경로별 영향

을 포괄하는 거시경제모형을 개발하여 분석한 바 있다. 특히, Erdmann

and Hilty(2010)와 Moyer and Hughes(2012)는 선행연구를 종합적으로

검토하여 ICT 혁신이 에너지소비(또는 온실가스 배출)에 미치는 영향

의 체계화를 시도하였다.

Erdmann and Hilty(2010)는 ICT 혁신이 에너지소비에 미치는 영향을

[그림 1]과 같이 체계화하였다. 이에 따르면 ICT가 에너지소비에 미치

1.3%, 산업부문 전력소비를 0.5% 감소시키는 데 그쳤다.


는 영향을 1차효과, 2차효과, 3차효과로 분리할 수 있다. 1차효과는

ICT 하드웨어(hardware) 가동의 생애주기 동안 소요하는 직접적인 에

너지 소비량과 관련된다. 2차효과는 ICT의 효율성 제고 효과로, 에너

지 소비량 절감과 관련된다. 3차효과는 ICT가 경제 전체에 미치는 영

향이 초래한 에너지소비량 변화로, 효율개선의 반등효과(rebound

effect)를 포괄한다. Erdmann and Hilty(2010)는 전술한 세 유형의 효과

가 중첩되었을 때, ICT 혁신이 에너지소비에 미치는 영향이 어떻게 달

라지는지 분석하기 위해 경제성장과 환경규제 정도를 달리한 3개 시

나리오별로 거시경제모형을 구축하여 시뮬레이션 분석을 시행하였다.

이 때, ICT 혁신의 정도는 경제성장과 환경규제 정도에 따라 내생적으

로 결정된다고 가정하였다. 분석 결과, 경제성장 요건이 충분하고 규제

가 적은 상황에서는 ICT 혁신이 에너지소비 감소를 견인하지만, 그렇

지 않은 일부 상황에서는 ICT 혁신이 에너지소비를 도리어 증가시킬

수 있음을 보였다.

[그림 1] ICT 혁신이 환경에 미치는 영향

자료: Erdmann and Hilty(2010), Figure 2

14

Moyer and Hughes(2012)는 ICT 혁신이 전 세계 온실가스 배출량에

영향을 미치는 경로를 생산성 증가를 통한 에너지소비 증가, 에너지원

단위 개선 및 신재생에너지 비용 감소를 통한 에너지소비 감소로 분류

하였다([그림 2]).5) 그 외 에너지소비에 영향을 미칠 수 있는 외생적 충

격으로 에너지가격 변화를 고려하였다. Moyer and Hughes(2012)는

International Futures(IFs)6) 모형을 사용하여, ICT 혁신 정도에 따라 2050

년 전 세계 온실가스 배출량이 어떻게 달라질지 예측하였다. ICT 혁신

채택의 정도와 ICT로 인한 산업구조 변화의 정도에 따라 4개의 시나리

오를 구성하여 시뮬레이션 분석을 시행하였다. 시뮬레이션 결과, ICT

혁신은 대기 중 이산화탄소 농도를 약 10~20 ppm 감소시키는 것으로

나타났다. 그러나 ICT 혁신의 영향은 제한적이므로, 탄소세 등 에너지

가격을 변화시킬 수 있는 다른 정책수단과 결합될 필요를 논하였다.

Erdmann and Hilty(2010)와 Moyer and Hughes(2012)은 ICT 혁신이 에

너지수요에 미치는 경로에 강한 사전적 영향을 부과하였다는 한계를

보였다. 이들은 선행연구를 검토하여 각 경로별 영향을 설명할 수 있

는 모수를 외생적으로 부여하였다. 이는 모수의 부호 및 크기에 따라

ICT 혁신이 에너지소비에 미치는 영향의 크기가 사전적으로 결정되어

있음을 의미한다. 즉, 이들 연구는 ICT 혁신이 에너지소비에 미치는

경로별 영향을 체계화하였다는 의의는 가지나, 그 효과의 방향과 크기

5) Moyer and Hughes(2012)의 원문에서 인용한 [그림 2]에는 에너지원단위 개선이

에너지소비를 증가시키는 요인으로 표기되어 있다. 그러나 관련 서술 및 모형추

정에 할당한 모수를 참조하면, ICT 혁신으로 인한 에너지원단위 개선은 에너지

소비를 감소시킨다고 가정한 것으로 판단된다.

6) International Futures는 European Commission이 후원하는 University of Denver

소속의 Frederic S. Pardee Cente가 개발한 통합 글로벌모델링 프레임이다(Moyer

and Hughes, 2012). 이는 183개 국가의 인구, 경제, 에너지, 농업, 사회정치, 환

경시스템을 반영하고 있으며, 2100년까지의 전 세계 미래를 시나리오에 따라 예

측하기 위해 구축된 시스템이다.


에 대해 제대로 된 이론적･수량적 분석을 하였다고 보기 어렵다.

[그림 2] ICT 혁신이 온실가스 배출(에너지수요)에 미치는 영향

자료: Moyer and Hughes(2012), Figure 1

본 연구는 전술한 선행연구를 종합적으로 검토하여 ICT 혁신이 산

업의 전력 및 에너지수요에 미치는 영향의 경로를 전력화, 에너지효율

및 산업구조 변화로 상정하였다. 각 경로별 영향의 방향성 및 크기에

대해서는 선행연구에서 합의가 이루어지지 않은 점을 감안하여, 사전

적 가정을 최소화하고자 하였다. 이러한 고민에서 출발하여, 본 연구는

다부문 DSGE 모형을 구성하여 추정하였다. 본 연구에서 구축한 DSGE

모형은 전력화, 에너지효율 및 산업구조 변화 등의 다양한 요인을 포

괄하는 동시에, 이러한 요인들의 영향에 대한 사전적인 가정을 최소화

하는 동적 모형이다.

제3장 ICT 혁신과 산업 에너지소비 17

제3장 ICT 혁신과 산업 에너지소비

1. ICT 혁신과 에너지수요 현황

본 절은 ICT 혁신이 산업 에너지소비에 미치는 영향을 실측자료를

이용해 다각도로 개관한다. ICT 혁신이 전력화 현상(electrification)에

미치는 영향 파악의 첫 단계로, ICT 혁신의 추세변화와 최종에너지 소

비, 전력 소비, 연료7) 소비의 추세변화를 각각 비교한다. 또한, ICT 혁

신과 에너지원단위(energy intensity)8)의 추세변화를 비교하여, ICT 혁신

과 에너지이용 효율 간 추세변화의 공통점이 나타나는지 고찰한다. 마

지막으로, ICT 혁신과 부가가치 구조 간 추세변화를 비교여, ICT 혁신

과 산업구조 간 연관성을 유추할 수 있는지 검토한다. 산업구분 및 분

석자료에 대한 설명은 에 제시한다.

가. ICT 확산과 에너지소비

분석기간(’90년~’12년) 동안 제조업 부문 최종에너지 소비는 연평균

3.7%, 전력소비는 6.8%, 연료소비는 1.8% 증가하여 전력소비가 에너

지소비 증가율을 상회하는 전력화 현상이 나타났다([그림 3]). ’00년대

이후 연료소비는 감소하는 반면 전력소비는 지속적으로 증가하여, 전

력이 에너지소비 증가세를 견인하였다. ICT자본 투입은 ’90년대 초반

7) 본 연구에서 정의한 ‶연료″는 최종에너지로 소비된 에너지원 중 비전력에너지,

즉, 석탄(원료탄 제외), 석유(납사 등 비에너지유 제외), 도시가스를 포괄한다.

8) 에너지원단위는 부가가치 한 단위 생산에 투입되는 에너지소비량(TOE/백만원)으로

정의한다.

18

에는 급격히 증가하다 ’97년 금융위기 이후 증가세가 둔화되었으며,

연평균 증가율은 4.8% 수준으로 나타났다. 반면, 비ICT자본 투입은

연평균 증가율 7.2%로 꾸준히 증가하였다. [그림 3]에서 전력화 현상

은 관찰가능하나, ICT자본 투입과 전력화 및 ICT자본과 에너지소비 간

추세변화의 유사성을 명확하게 포착하기는 어렵다.

[그림 3] 제조업 에너지소비와 자본투입

자료:『에너지통계연보』(에너지경제연구원, 2015) 및 Asia KLEMS database


[그림 4] 제조업 전력소비 비중과 ICT자본 투입


[그림 4]는 제조업의 전력소비 비중9)과 ICT자본 투입 추세변화를

보여준다. ’90년대에는 ICT자본 투입과 전력소비 비중 추세는 궤를

달리하였으나, ’00년대 중반 이후부터 ICT자본 투입과 전력소비 비중

모두 지속적으로 증가하였다. 전력소비 비중은‘90년대의 30% 이하 수

준에서 ’00년대 이후 꾸준히 증가하여 ’12년에는 51% 수준에 도달하

였다. 동 기간 전력소비 비중과 ICT자본 투입 간 상관계수는 0.73, 전

력소비 비중과 비ICT자본 투입 간 상관계수는 0.99로 분석되었다. 비

록 상관계수는 단순히 두 시계열 자료 간 추세변화의 유사성을 정량적

으로 보여주는 자료에 불과하다. 그러나 Hartman(1979)의 “Energy

Demand Behavior”이론에 따르면 어떠한 설비(자본)를 설치하느냐에 따

9) 최종에너지 소비에서 전력소비가 차지하는 비중(%)을 지칭

20

라 사용하는 에너지원의 종류 및 에너지효율 수준이 결정되므로, 자본

투입은 에너지소비 특성을 결정하는 요인 중 하나라고 볼 수 있다. 이

를 고려하면 상관계수 분석결과를 통해 자본투입이 전력화 현상과 관

련되어 있음을 짐작할 수 있다. 상관계수 분석결과만을 놓고 볼 때, 전

력화 추세는 ICT자본보다는 비ICT자본 투입 추세와 더 유사한 것으로

판단된다.

[그림 5] 비ICT 제조업 에너지소비와 자본투입


비ICT 제조업10)은 ICT자본 투입 추세를 제외하면 제조업과 유사한

에너지소비 및 자본투입 추세를 보인다([그림 5]). 비ICT 제조업은 제

조업과 마찬가지로 전력소비와 연료소비의 추세가 다르게 나타났으며,

10) 비ICT 제조업의 정의는 을 참조한다.


전력비중은 ’90년대 30% 이하에서 ’12년에는 47%까지 증가하였다. 분

석기간 연평균 전력소비 증가율은 6.2%인 반면, 연평균 연료소비 증

가율은 1.8%로 전력화 현상이 뚜렷하게 나타났다. ICT자본 투입은

’97년 금융위기 전까지는 급속히 증가하다 이후 완만하게 하락하여,

분석기간 연평균 증가율이 2.9%에 불과하였다. 반면, 비ICT자본 투입

은 연평균 6.6%로 동 기간 지속적 증가추세를 보였다. 전력소비 비중

과 ICT자본 투입 간 상관계수는 0.13에 불과한 반면, 전력소비 비중과

비ICT자본 투입 간 상관계수는 0.99로 분석되었다. 이는 비ICT 제조업

에 대해서 ICT자본보다는 비ICT자본 투입의 추세변화가 전력화의 추

세변화와 유사하다는 것을 보여준다.

[그림 6] ICT 제조업 에너지소비와 자본투입


22

ICT 제조업11)의 에너지소비 및 자본투입 추세는 제조업 및 비ICT

제조업과 매우 다른 양상을 보인다([그림 6]). ICT 제조업의 전력소비

비중은 ’90년대 59~73%, ’00년대 69~88%로 제조업 및 비ICT 제조업에

비해 매우 높은 편이다. 동 기간 연평균 전력소비 증가율은 13.6%, 연

료소비 증가율은 9.6%로, ICT 제조업의 전력소비 비중이 매우 높은

편인데도 불구하고 전력화 현상이 지속적으로 심화된 것으로 나타났

다. 비ICT자본 투입의 연평균 증가율이 11.7%, ICT자본 투입의 연평

균 증가율이 8.58%로, 비ICT자본이 ICT자본에 비해 빠른 속도로 투입

이 증가한 것으로 나타났다. 전력비중과 ICT자본 투입 간 상관계수는

0.87, 전력비중과 비ICT자본 투입 간 상관계수는 0.90으로 분석되었

다. 따라서 ICT 제조업에 대해 ICT자본과 비ICT자본 추세변화는 전력

화 현상의 추세변화와 유사함을 알 수 있다.

산업별 차이를 보다 자세히 살펴보기 위해 각 산업별 에너지소비 및

자본투입과 관련된 주요 지표를 에 제시한다.

제조업비ICT

제조업

ICT

제조업

연평균 전력소비 변화율 6.8% 6.2% 13.6%

연평균 연료소비 변화율 1.8% 1.8% 9.6%

평균 전력소비 비중 35.9% 34.2% 75.9%

연평균 ICT자본 투입 변화율 4.8% 2.9% 8.8%

연평균 비ICT자본 투입 변화율 7.2% 6.6% 11.8%

전력비중-ICT자본 투입 간 상관계수 0.73 0.13 0.87

전력비중-비ICT자본 투입 간 상관계수 0.99 0.99 0.90

산업별 에너지소비 및 자본투입 주요 지표

11) ICT 제조업의 정의는 을 참조한다.


전력소비가 연료소비보다 빠른 속도로 증가하는 것은 제조업, 비ICT

제조업, ICT 제조업에 대해 공통적으로 나타나는 현상으로 보인다. 이는

제조업 전반에 걸쳐 전력화 현상이 빠른 속도로 진행되었음을 보여준

다. 제조업과 비ICT 제조업의 전력소비 변화율은 유사하며, 이 두 산업

의 연료소비 변화율도 유사하다. 반면, ICT 제조업의 전력소비와 연료소

비는 제조업 및 비ICT 제조업에 비해 훨씬 빠른 속도로 증가하였다.

평균 전력소비 비중은 제조업이 35.9%, 비ICT 제조업이 34.2%, ICT

제조업이 75.9%로 나타났다. 제조업과 비ICT 제조업의 평균 전력소비

비중은 비슷한 반면, ICT 제조업의 전력비중은 제조업 및 비ICT 제조

업의 2배 이상에 달한다. 즉, 제조업과 비ICT 제조업의 에너지소비 특

성은 서로 유사한 반면, ICT 제조업은 전력의존도가 매우 높아 제조업

및 비ICT 제조업과 상이한 에너지소비 특성을 보인다. 이는 향후 산업

구조에서 ICT 제조업이 차지하는 비중이 증가할 경우, 생산부문에서의

전력화 현상이 빠른 속도로 심화될 수 있음을 시사한다.

제조업, 비ICT 제조업, ICT 제조업 모두에 대해 비ICT자본 투입이

ICT자본에 비해 빠른 속도로 증가하는 것으로 나타났다. 비ICT 제조업

은 타 산업에 비해 ICT자본 및 비ICT자본 투입이 모두 느린 속도로 증

가하였다. ICT 제조업에서 ICT자본 투입은 연 8.8%, 비ICT자본 투입은

연 11.8% 증가하였는데, 이러한 자본투입 증가속도는 타 산업에 비해

매우 빠른 편이다.

전력화 현상을 나타내는 전력비중과 ICT자본 투입 간 상관계수는

제조업이 0.73, 비ICT 제조업이 0.13, ICT 제조업이 0.87로 분석되었다.

전력비중과 비ICT자본 투입 간 상관계수는 제조업이 0.99, 비ICT 제조

업이 0.99, ICT 제조업이 0.90으로 분석되었다. 자본투입과 에너지소비

24

특성의 인과관계(Hartman, 1979)를 감안하면, 상관계수 분석결과는 제

조업 및 비ICT 제조업에 대해서는 ICT자본보다는 비ICT자본이 전력화

현상과 더 밀접하게 연관되어 있음을 시사한다. 이는 Kim and Heo

(2013)도 지적하였다시피, 비ICT자본에도 전력사용을 수반하는 자본재

가 상당히 포함되어 있기 때문이다. 을 보면 구조물, 기반시

설물, 기계류 등의 설비 중 전력사용을 수반하는 자본재가 상당히 포

함되어 있을 것이라 짐작 가능하다. 반면, ICT 제조업에 대해서는 비

ICT자본과 ICT자본의 추세변화가 전력화 현상의 추세변화와 유사한

정도의 연관성을 갖는 것으로 나타났다.

나. ICT 확산과 에너지원단위

제조업의 에너지원단위는 ’93년 0.267 TOE/백만원까지 증가하였으나,

’97년 금융위기 이후 지속적으로 감소하여 ’12년에는 0.104 TOE/백만원

수준에 이르렀다([그림 7]).12) 분석기간 동안 제조업 에너지원단위의 연

평균 변화율은 –3.6%로, ’90년대 전반부에는 에너지원단위가 증가하였

음에도 불구하고 이후 ’00년대 중반까지 에너지원단위가 급격히 감소

하면서 제조업 에너지효율이 개선되었다. 에너지원단위 변화를 전력과

12) [그림 7]에서 제시된 에너지원단위는 임재규(2013)에서 제시된 에너지원단위와

다르다. 임재규(2013)는 2011년 제조업 에너지원단위를 0.344로 계산한 반면,

본 연구는 2011년 제조업 에너지원단위를 0.106으로 계산하였다. 이러한 차이

는 다음의 두 가지 요인에서 기인한다. 첫째, 임재규(2013)는 석유화학 부문 납

사 소비를 최종에너지 소비에 포함시킨 반면 본 연구에서는 납사 소비를 비에

너지로 간주하여 제외하였다. 둘째, 임재규(2013)는 산업연구원 내부 자료를 사

용하여 제조업 실질부가가치(2005년 기준) 자료를 추산하였다. 반면, 본 연구는

『국민계정』의 제조업 실질 GDP/GNI 자료를 사용하였다.


연료로 나누어 살펴보면13), 전력원단위는 ’90년 0.063 TOE/백만원에서

연평균 0.7% 감소하여 ’12년에는 0.053 TOE/백만원 수준에 이르렀다.

연료원단위는 ’90년 0.177 TOE/백만원에서 연평균 5.3% 감소하여 ’12년

에는 0.051 TOE/백만원 수준에 이르렀다. 즉, 제조업 에너지효율 개선

의 상당 부분은 연료이용 효율성 개선에서 기인한 것으로 보인다.

제조업 에너지원단위와 ICT자본 투입 간 상관계수는 –0.72, 에너지원

단위와 비ICT자본 투입 간 상관계수는 –0.94로 분석되었다. 이는 자본투

입과 에너지원단위의 추세변화가 서로 반비례하며, 특히 비ICT자본 투

입과 에너지효율 간 추세변화 간 반비례 특성이 뚜렷함을 보여준다. 자

본투입와 전력원단위와 ICT자본 투입 간 상관계수는 –0.50, 전력원단위

와 비ICT자본 투입 간 상관계수는 –0.87로 분석되었다. 연료원단위와

ICT자본 투입 간 상관계수는 –0.74, 연료원단위와 비ICT자본 투입 간 상

관계수는 –0.95로 분석되었다. 즉, 제조업에의 ICT자본 투입은 연료원단

위와 반비례하는 경향이 강하며, 비ICT자본 투입은 전력원단위 및 연료

원단위와 반비례하는 경향이 강함을 알 수 있다. 동 기간 자본투입은 증

가하고 원단위는 감소하였으므로, 제조업의 자본투입은 에너지이용, 특

히 연료이용의 효율성 개선과 밀접한 관련이 있다고 추측된다.

13) 산업별 총부가가치로 에너지소비를 나누면 에너지원단위를, 전력소비를 나누면

전력원단위를, 연료소비를 나누면 연료원단위를 구할 수 있다. 따라서 전력원단

위와 연료원단위의 합은 에너지원단위와 같게 된다.

26

[그림 7] 제조업 에너지원단위와 자본투입

자료: 『에너지통계연보』(에너지경제연구원), 『국민계정』(한국은행)

주: 에너지원단위는 제조업 최종에너지 소비(원료탄 및 비에너지유 제외)를 ‘경제활동

별 GDP 및 GNI(원계열, 실질, 분기 및 연간별)’자료)로 나누어 산출

비ICT 제조업의 에너지원단위 크기는 제조업에 비해 다소 높은 편

으로 에너지이용 효율이 떨어진다. 비ICT 제조업 에너지원단위는 ’93

년 0.281 TOE/백만원까지 증가하다가 이후 대체적으로 감소하여 ’12년

0.133 TOE/백만원에 이르렀다([그림 8]). 비ICT 제조업 에너지원단위의

추세변화는 제조업과 유사하지만, 에너지원단위 연평균 변화율은 –

2.8%로 비ICT 제조업 에너지원단위 감소율이 제조업 에너지원단위 감

소율보다 작은 것으로 나타났다. 이는 분석기간 동안 제조업에 비해

비ICT 제조업의 에너지효율은 더디게 개선되었음을 시사한다.


[그림 8] 비ICT 제조업 에너지원단위와 자본투입

자료:『에너지통계연보』(에너지경제연구원),『국민계정』(한국은행)

주: 에너지원단위는 비ICT 제조업 최종에너지 소비(원료탄 및 비에너지유 제외)를

‘경제활동별 GDP 및 GNI(원계열, 실질, 분기 및 연간별)’자료)로 나누어 산출

비ICT 제조업의 에너지원단위 변화를 전력과 연료로 나누어 살펴보

면 전력원단위는 ’90년 0.064 TOE/백만원에서 연평균 –0.1% 감소하여

’12년에는 0.063 TOE/백만원 수준에 이르렀다. 연료원단위는 ’90년

0.189 TOE/백만원에서 연평균 4.2% 감소하여 ’12년에는 0.070 TOE/백

만원 수준에 이르렀다. 제조업과 마찬가지로 비ICT 제조업에서는 전력

이용보다는 연료이용의 효율성이 빠른 속도로 개선된 것으로 보인다.

비ICT 제조업의 에너지원단위와 ICT자본 투입 간 상관계수는 –0.13,

에너지원단위와 비ICT자본 투입 간 상관계수는 –0.94로 분석되었다.

이는 ICT자본 투입과 에너지원단위의 추세변화는 거의 유사성이 없지

28

만, 비ICT자본 투입과 에너지원단위 간 추세는 반비례하는 경향이 강

함을 보여준다. 전력원단위와 ICT자본 투입 간 상관계수는 0.28, 전력

원단위와 비ICT자본 투입 간 상관계수는 –0.62로 분석되었다. 연료원

단위와 ICT자본 투입 간 상관계수는 –0.16, 연료원단위와 비ICT자본

투입 간 상관계수는 –0.95로 분석되었다. 이는 비ICT 제조업에서 비

ICT자본 투입증가는 에너지원단위 개선과 관련되나, ICT자본 투입과

에너지원단위 개선 간 연관성은 불명확함을 시사한다.

ICT 제조업의 에너지원단위 추세변화는 제조업 및 비ICT 제조업과

달리 ’90년대 후반까지 증가하다가 이후 감소하였다([그림 9]). ICT 제

조업의 에너지원단위는 연 1.8% 감소하여 ’12년에는 0.032 TOE/백만원

수준에 이르렀는데, 이는 타 산업 에너지원단위 연평균 변화율 감소

속도보다 더딘 편이다. 에너지원단위 변화를 전력과 연료로 나누어 살

펴보면, 전력원단위는 ’90년 0.041 TOE/백만원에서 연평균 1.0% 감소

하여 ’12년에는 0.029 TOE/백만원 수준에 이르렀다. 연료원단위는 ’90

년 0.015 TOE/백만원에서 연평균 4.4% 감소하여 ’12년 0.004 TOE/백만

원 수준에 이르렀다. ICT 제조업은 제조업 및 비ICT 제조업에 비해 에

너지원단위 크기는 크게 낮은 편이나, 에너지효율성은 전반적으로 더

디게 개선되고 있는 상황으로 보인다.


[그림 9] ICT 제조업 에너지원단위와 자본투입

자료:『에너지통계연보』(에너지경제연구원),『국민계정』(한국은행)

주: 에너지원단위는 비ICT 제조업 최종에너지 소비(원료탄 및 비에너지유 제외)를

‘경제활동별 GDP 및 GNI(원계열, 실질, 분기 및 연간별)’자료)로 나누어 산출

ICT 제조업 에너지원단위와 ICT자본 투입 간 상관계수는 –0.86, 에

너지원단위와 비ICT자본 투입 간 상관계수는 -0.86로 분석되었다. 비

ICT 제조업과 달리 ICT 제조업에서는 ICT자본 투입과 에너지원단위

간 반비례 관계가 뚜렷하게 나타난다. 전력원단위와 ICT자본 투입 간

상관계수는 –0.79, 전력원단위와 비ICT자본 투입 간 상관계수는 –0.76

로 분석되었다. 연료원단위와 ICT자본 투입 간 상관계수는 –0.85, 연료

원단위와 비ICT자본 투입 간 상관계수는 –0.88으로 분석되었다. 이는

ICT 제조업에서 ICT자본 투입과 비ICT자본 투입 모두 에너지 이용 효

율성 개선과 관련됨을 보여준다.

30

산업별 차이를 보다 자세히 살펴보기 위해 각 산업별 에너지원단위

및 자본 투입과 관련된 주요 지표를 에 제시한다.

제조업비ICT

제조업

ICT

제조업

평균 에너지원단위 [단위: TOE/백만원]0.177

(-3.6%)

0.197

(-2.8%)

0.051

(-1.8%)

평균 전력원단위 [단위: TOE/백만원]0.058

(-0.7%)

0.062

(-0.1%)

0.038

(-1.0%)

평균 연료원단위 [단위: TOE/백만원]0.119

(-5.3%)

0.135

(-4.2%)

0.014

(-4.4%)

에너지원단위-ICT자본 투입 간 상관계수 -0.72 -0.13 -0.86

에너지원단위-비ICT자본 투입 간 상관계수 -0.94 -0.94 -0.86

전력원단위-ICT자본 투입 간 상관계수 -0.50 0.28 -0.79

전력원단위-비ICT자본 투입 간 상관계수 -0.87 -0.62 -0.76

연료원단위-ICT자본 투입 간 상관계수 -0.74 -0.16 -0.85

연료원단위-비ICT자본 투입 간 상관계수 -0.95 -0.95 -0.88

주: 괄호 안에는 연평균 변화율 기재

산업별 에너지원단위 및 자본투입 주요 지표

에너지원단위, 전력원단위, 연료원단위의 평균값은 모두 비ICT 제조

업이 제조업 및 ICT 제조업에 비해 높게 나타났다. 비ICT 제조업에 에

너지집약적인 석유화학, 철강 등의 산업이 포함되었기 때문에 비ICT 제

조업의 에너지원단위가 타 산업에 비해 높은 편인 것이라고 판단된다.

ICT 제조업은 에너지원단위가 더디게 감소하는 추세임에도 불구하고

그 크기는 타 산업에 비해 매우 낮은 편으로, ICT 제조업의 확대는 제조

업의 에너지원단위 하락을 견인하는 요인이 될 것이라 예상된다. 분석


기간 동안 제조업과 ICT 제조업에서 원단위 하락을 견인하는 요인은 전

력보다는 연료이용 효율성 개선으로 보인다. 향후 전력화 현상이 지속

적으로 심화된다면, 전력 이용 효율성 개선 노력이 필요하다고 보인다.

제조업과 비ICT 제조업 부문에서 비ICT자본 투입은 에너지원단위,

전력원단위, 연료원단위와 모두 음(-)의 상관관계를 가지는 것으로 나

타났다. 비ICT자본 투입 및 원단위 변화 추세를 고려할 때, 비ICT자본

투입의 증가는 에너지 이용 전반의 효율성 개선과 관련되며, 특히 연

료 이용의 효율성 개선과 긴밀한 관계를 갖는 것으로 보인다. 반면,

ICT자본 투입과 전력, 연료 등 에너지원단위와의 상관관계는 비ICT 제

조업과 ICT 제조업에 대해 다르게 나타났다. 비ICT 제조업에서 ICT자

본 투입은 전력원단위와 약한 정(+)의 상관관계(0.28)를 가지는 반면,

ICT 제조업에서 ICT자본 투입은 전력원단위와 강한 부(-)의 상관관계

(-0.79)를 가지는 것으로 나타났다. 즉, 비ICT 제조업에서 ICT자본의 투

입은 전력이용 효율성을 향상시키는 데 영향을 미친다고 보기 어려우

나, ICT 제조업에서 ICT자본의 투입은 전력이용 효율성 향상과 연관될

가능성이 높다.

이러한 결과를 종합하면, 제조업, 비ICT 제조업, ICT 제조업 모두에

대해 비ICT 자본 투입 증가는 연료이용 효율성 개선과 밀접한 관련이

있다. 반면, ICT자본 투입과 전력이용 효율성 간에는 산업 부문 및 자

본 유형에 따른 차이가 존재한다고 볼 수 있다.

32

다. 산업별 부가가치 및 에너지소비 구조

1) 부가가치

[그림 10] 산업별 실질 부가가치

자료:『국민계정』(한국은행)

[그림 10]은 ’90년부터 ’12년까지 제조업, 비ICT 제조업, ICT 제조업

의 실질 부가가치(’05년 기준) 변화를 보여준다. 제조업과 비ICT 제조

업, ICT 제조업의 부가가치는 ’97년 및 ’08년 금융위기를 제외하고 지

속적으로 증가하였다. ’08년 이후에는 ICT 제조업보다 비ICT 제조업의

부가가치 증가세가 더 급격하게 나타났는데, 이는 석유화학, 1차금속

등의 산업이 경제회복을 주도하였기 때문이다(에너지경제연구원,

2013). 해당기간 동안 연평균 실질 부가가치 증가율은 제조업이 7.7%,

비ICT 제조업이 6.4%, ICT 제조업이 15.4%이다. 이는 ’08년 이후 비ICT


제조업의 빠른 성장세에도 불구하고, 분석기간 동안 ICT 제조업의 부

가가치 성장세가 비ICT 제조업에 비해 놀랄만 하다는 것을 보여준다.

[그림 11] 부가가치 생산구조

자료:『국민계정』(한국은행)

부가가치 생산구조([그림 11])를 보면, 비ICT 제조업의 부가가치 비

중은 93%(’90년)에서 71%(’12년)로 감소한 반면, ICT 제조업의 부가가

치 비중은 7%(’90년)에서 29%(’12년)으로 증가하였다. ICT 제조업의

높은 성장률 및 지식기반 사회로의 패러다임 전환을 고려할 때, ’08년

이후 ICT 제조업 비중의 축소에도 불구하고 향후 ICT 제조업의 비중

이 지속적으로 상승할 것이라고 예상된다. 에너지경제연구원(2013)에

따르면 철강, 석유화학 등 에너지다소비업종은 완만한 성장세를 보이

며, 조립금속(기계･자동차･조선･통신기기･반도체 등)이 경제성장을 주

34

도할 것이라 예상된다. 이러한 산업구조 변화 과정에서 ICT 제조업의

외연이 확대되는 동시에 산업에서 차지하는 비중 또한 증가할 것이다.

2) 에너지

[그림 12] 산업별 에너지소비

제조업, 비ICT 제조업, ICT 제조업의 에너지소비는 ’97년 및 ’08년

금융위기를 제외하고는 분석기간 동안 지속적으로 증가하였다([그림

12]). ’97년 이전까지는 에너지소비가 빠른 속도로 증가하다가 이후 증

가세가 둔화되었으며, ’08년 이후 에너지소비가 다시 빠른 속도로 증

가하였다. 에너지원단위는 지속적으로 감소하였기 때문에, ’08년 금융

위기 이후 석유화학, 1차금속 등 비ICT 제조업으로 분류되는 에너지 다


소비 산업의 생산증가가 에너지소비 증가와 관련된 것으로 보인다. 연

평균 에너지소비 변화율은 제조업에 대해 3.7%, 비ICT 제조업에 대해

3.3%, ICT 제조업에 대해 12.6%이다.

[그림 13] 에너지 소비구조

에너지 소비구조([그림 13])를 보면, 비ICT 제조업 비중은 98.5%(’90

년)에서 91.0%(’12년)로 감소한 반면, ICT 제조업 비중은 1.5%(’90년)에

서 9.0%(’12년)으로 증가하였다. ICT 제조업 에너지소비 비중 증가는

ICT 제조업의 에너지원단위 악화 및 생산 증대로 인한 빠른 에너지소

비 증가에서 기인한 것으로 보인다.

36

3) 전력

제조업, 비ICT 제조업, ICT 제조업의 전력소비는 ’97년 금융위기를

제외하고 전반적으로 증가 추세를 유지하였다([그림 14]). 연평균 전

력소비 변화율은 제조업이 6.8%, 비ICT 제조업이 6.2%, ICT 제조업이

13.6%이다. 모든 산업에서 전력소비 증가율이 에너지소비 증가율보다

높아, 분석기간 동안 전력화 현상이 상당히 진행되었음을 확인할 수

있다. 제조업의 에너지소비는 크게 원료용, 설비용, 수송용으로 분류되

는데(에너지경제연구원, 2015), 전력과 관련되는 에너지소비는 설비용

에너지소비이다. 따라서 전력화 현상은 설비용 에너지소비에서 전력소

비의 비중이 늘어나는 것을 의미하며, 이는 설비교체와 밀접한 관련이

있을 것으로 추측된다.

[그림 14] 산업별 전력소비


전력 소비구조([그림 15])를 보면, 비ICT 제조업 비중은 95.7%(’90년)

에서 84.4%(’12년)로 감소한 반면, ICT 제조업 비중은 4.3%(’90년)에서

15.6%(’12년)으로 증가하였다. ICT 제조업의 전력소비 비중 증가는

ICT 제조업의 전력원단위가 타 산업에 비해 빠르게 증가한 것과 관련

된다.

[그림 15] 전력 소비구조

4) 연료

제조업, 비ICT 제조업, ICT 제조업의 연료소비는 ’97년 금융위기까

지 증가하다가 이후 증감을 반복하면서 완만하게 감소 추세를 보이고

있다([그림 16]). 연평균 연료소비 변화율은 제조업이 1.8%, 비ICT 제

38

조업이 1.8%, ICT 제조업이 9.6%이다. 연료소비가 에너지소비의 60%

이상을 차지하는 비ICT 제조업의 경우, 연료소비 증가율이 매우 낮아

전체 제조업의 연료소비 증가율을 낮추는 데 기여하였다. 반면, 연료소

비가 전체 에너지소비의 30% 이하를 차지하는 ICT 제조업의 연료소비

는 매우 빠른 추세로 증가하는 것으로 나타났다.

[그림 16] 산업별 연료소비


[그림 17] 연료 소비구조

연료 소비구조([그림 17])를 보면, 비ICT 제조업 비중은 98.4%(’90년)

에서 97.8%(’12년)로 다소 감소한 반면, ICT 제조업 비중은 1.6%(’90년)

에서 2.2%(’12년)으로 증가하였다. ICT 제조업의 빠른 연료소비 증가

율에도 불구하고 연료소비 비중이 매우 조금 증가한 것은 결국 비ICT

제조업에 비해 ICT 제조업 연료소비의 절대적 크기가 매우 작기 때문

이다.

라. 소결

제조업, 비ICT 제조업, ICT 제조업에서 모두 전력소비 증가가 연료

(또는 에너지)소비 증가보다 빨리 증가하는 전력화 현상이 나타났다.

제조업 용도별 에너지소비의 특성을 고려할 때, 제조업의 전력화 현상

은 설비용 에너지소비에서 전력비중이 증가하는 것과 관련된다. ICT자

40

본 투입과 전력비중 간 상관관계는 ICT 제조업에서는 비교적 명확한

편이지만, 타 산업에서는 명확하지 않았다. 또한, 산업 구분에 관계없

이 비ICT자본 투입과 전력비중 간 상관계수는 0.9 이상인 것으로 나타

났다. 자본투입의 의사결정이 에너지소비 특성을 결정하는 데 중요한

영향을 미침을 고려하면(Hartman, 1979), 이 결과는 비ICT자본과 ICT자

본 모두 전력화 현상에 영향을 미쳤음을 보여준다. 또한, ICT자본과 전

력화 간 연관성은 특히 ICT 제조업에서 강하게 나타났다고 판단된다.

비ICT자본은 산업 구분에 관계없이 에너지원단위, 전력원단위, 연료

원단위와 모두 크기가 0.6 이상인 부(-)의 상관관계를 가지는 것으로

나타나, 전반적인 에너지이용 효율성 제고에 긍정적인 영향을 미치는

것으로 나타났다. ICT자본은 비ICT 제조업 부문에서는 에너지이용 효

율성과의 상관관계가 미약한 반면 ICT 제조업 부문에서는 전력원단위,

연료원단위와 모두 강한 부(-)의 상관관계를 가지는 것으로 분석되었

다. 자본과 에너지이용 간 선결관계를 고려하면, 이 결과는 ICT자본투

입 증가가 ICT 제조업의 에너지이용 효율성 제고에 긍정적인 영향을

미쳤다고 해석될 수 있을 것이다.

ICT 제조업의 부가가치 비중은 ’08년 금융위기 이후를 제외하고는

지속적으로 확대되어 왔다. 지식기반 사회로의 전환이 가속화되면서

ICT 제조업의 비중 확대는 앞으로도 이어질 것으로 전망된다. 따라서

향후 ICT자본, 전력집약적 ICT 제조업의 성장이 동시에 이루어지면서

ICT자본과 전력화 간 연관관계 강화 및 ICT자본 생산 확대가 이루어

질 가능성이 존재한다.

본 절에서 제시한 추세변화 비교분석만으로 ICT 혁신이 산업 에너지

소비에 영향을 미치는 메커니즘을 정량적･정성적으로 규명하기는 어렵

ict발전의 산업별 전력수요 영향 분석 · 2020. 9. 24. · korea energy economics...

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