본 절에서는 발전수단 전환의 효과분석을 위한 모형과 자료가 제시된다. 본 논문에서 발전수단 전환의 효과는 CGE모형을 이용하여 분석된다. CGE모형이란 생산기술, 선호관계, 생산요소부존량, 정부의 정책 등을 방정식 체계로 설정하여 각종 정책의 변화가 가져오는 일반균형적 파급효과를 분석하는 모형을 말한다(김홍배, 2016). 그러므로 CGE모형은 발전수단 전환에 따른 전기 및 재화의 가격과 생산량 변화 등 경제전반의 효과를 분석하기에 적합한 모형이라 할 수 있다.

특히 본 논문에서 구축된 모형은 경제적 효과분석에 보편적으로 이용되는 하향식 CGE모형과 전력부문의 생산구조가 상세하게 묘사된 상향식 모형이 결합된 하이브리드 모형이다. 하이브리드 모형은 지금까지 개발되어 사용되어 온 하향식 CGE모형과 달리 전력부문을 발전수단별로 세분화하여 각 발전수단의 기술적 특성을 고려하기 위해 개발되었다. 하이브리드 모형의 구조를 설명하면 다음과 같다.

하이브리드 모형은 크게 하향식 CGE모형과 전력부문을 발전수단별로 세분화한 상향식 모형으로 구분된다. 그림 1에 보이듯이 두 모형은 전력수요 및 설비용량, 그리고 전기공급량 및 가격을 매개로 상호 연결된다. 이 때 상향식 발전모형(전기 공급모형)은 발전수단별 전기 생산에 초점을 두며, 각 발전수단별 제약조건 하에서 하향식 모형에서 주어진 전기수요를 충족할 수 있는 최소비용의 해법을 구하는 최적화 문제(optimization problem)를 다룬다. 이 과정에서 필요한 설비용량이 결정되며, 상향식 모형에서 이 설비용량을 변화하여 발전수단을 전환하게 된다.

Figure 1. 
Basic Structure of Hybrid model

자료: Xavier Labandeira et al.(2009)

한편 하향식 CGE모형은 상향식 모형에서 도출된 발전수단별 전기 생산(공급)량과 그 과정에서 결정된 전기의 생산가격을 반영하여 발전수단 전환에 따른 경제전반의 효과분석에 초점을 두며, 미시경제저적인 상호작용을 반영한 균형의 문제(equilibrium problem)로 귀결된다(오인하·오상봉, 2013). 본 논문에서 개발되는 하이브리드 모형은 주로 하향식 CGE모형을 골간으로 전력부문에 대해서만 상향식 모듈을 구축하여 하향식 모형에 접목시킨 것이다.

구축된 모형 중 하향식 CGE모형은 전국모형이며 동시에 동태모형으로 구축된다. 모형의 기본구조는 생산 활동, 재화, 가계 및 정부, 자본시장, 시장균형, 생산요소의 동태적 변화부문으로 구성된다. 이러한 하향식 모형의 부문별 방정식 체계에 대한 자세한 설명은 부록에 제시하였다. 따라서 본 절에서는 각 발전수단별 전기의 생산구조를 묘사한 상향식 모형에 대해서만 설명하도록 한다.

상향식 모형에서 발전수단별 전기의 생산과정은 부록의 그림 1과 같이 각 생산요소들의 포섭구조(nesting system)를 통해 이루어진다. 그림과 같이 t년도 특정 발전수단 g의 전기생산량(ELE_g,t)은 발전수단별 고정자본(R_g,t)과 기타생산요소(X_g,t)간의 결합을 통해 이루어지며, 이때 생산기술은 식 (1)과 같이 Leontief의 고정계수함수로 특징 지워짐을 가정한다. 여기서 각 발전수단은 기준년도부터 목표년도까지 균일한 재화인 전기를 생산하게 되며, 각 발전수단별 고정자본(R_g,t)은 수단별 설비용량을 의미한다.

ELE_g,t: t년도 발전수단 g의 전기생산량,
R_g,t: t년도 발전수단 g의 생산에 투입된 고정 자본량,
X_g,t: t년도 발전수단 g의 생산에 투입된 기타 생산요소량,
ar_g(ax_g): 고정자본(기타생산요소)의 투입계수,
sr_g,t: t년도 발전수단 g의 고정자본 투입분담률,
g: 발전수단(g₁:수력, g₂:화력, g₃:원자력, g₄: 자가발전, g₅: 신재생에너지).

특정년도 발전수단별 전기의 생산가격(PEL_g,t)은 식 (3)과 같이 결정되며, 총 전기 생산가격(TPEL_t)은 각 발전수단별 생산가격을 평균하여 계산된다.

PEL_g,t: t년도 발전수단 g의 전기 생산가격,
PR_g,t(PX_g,t): t년도 발전수단 g의 고정자본 (기타생산요소)가격,
TPEL_t: t년도 전기가격.

기타생산요소(X_g,t)는 중간재(IND_g,t)와 자본-노동-에너지 간 복합생산요소(KLE_g,t)의 결합을 통해 이루어지며 이때 생산기술 역시 Leontief의 고정계수 함수를 가정한다. 각 생산요소의 생산량은 모두 비용최소화 원리에 의해 결정되며 이때 필요한 각 부문별 비용함수식은 논문의 분량 상 생략한다.

IND_g,t: t년도 발전수단 g의 생산에 투입되는 중간재량,
KLE_g,t: t년도 발전수단 g의 생산에 투입되는 복합생산요소량,
aind_g(akle_g):중간재(복합생산요소) 투입계수.

자본-노동-에너지원 간 복합생산요소(KLE_t,g)는 본원적 생산요소(KL_t,g)와 에너지복합재(E_t,g)간의 결합을 통해 이루어지며, 이때 기술은 불변대체탄력성의 CES함수로 특징 지워진다.

KL_g,t: t년도 발전수단 g의 생산에 투입된 본원적 생산요소량,
E_g,t: t년도 발전수단 g의 생산에 투입된 에너지 복합재량,
btgkle: CES함수의 scale 파라미터,
δgkle: CES함수의 share 파라미터,
ρ_1g = (σ_1g-1)/σ_1g, σ_1g: 대체탄력성.

본원적 생산요소(KL_g,t) 역시 자본(K_g,t)과 노동(L_g,t)간의 불변대체탄력성(CES)함수로 결합한다.

K_g,t: t년도 발전수단 g의 생산에 투입된 자본량,
L_g,t: t년도 발전수단 g의 생산에 투입된 노동량,
btgkl: CES함수의 scale 파라미터,
δgkl: CES함수의 share 파라미터,
ρ_2g = (σ_2g-1)/σ_2g, σ_2g: 대체탄력성.

에너지복합재(E_g,t)는 화석연료(FE_g,t)와 전력(EL_g,t)이 결합되어 생산된다.

FE_g,t: t년도 발전수단 g의 생산에 투입된 화석연료량,
EL_g,t: t년도 발전수단 g의 생산에 투입된 전력량,
btgfe: CES함수의 scale 파라미터,
δgfe: CES함수의 share 파라미터,
ρ_3g = (σ_3g - 1)/σ_3g, σ_3g, : 대체탄력성.

화석연료(FE_g,t)는 석유-가스 복합재(OG_g,t)와 석탄(COAL_g,t)이 결합되어 생산된다.

OG_g,t: t년도 발전수단 g의 생산에 투입된 석유-가스 복합재량,
COAL_g,t: t년도 발전수단 g의 생산에 투입된 석탄량,
btgoc: CES함수의 scale 파라미터,
δgoc: CES함수의 share 파라미터,
ρ_4g = (σ_4g - 1)/σ_4g, σ_4g: 대체탄력성.

마지막으로 석유-가스 복합재(OG_g,t)는 석유(OIL_g,t)와 가스(GAS_g,t)가 결합되어 생산된다.

OG_g,t: t년도 발전수단 g의 생산에 투입된 석유-가스 복합재량,
COAL_g,t: t년도 발전수단 g의 생산에 투입된 석탄량,
btgoc: CES함수의 scale 파라미터,
δgoc: CES함수의 share 파라미터,
ρ_5g = (σ_5g - 1)/σ_5g, σ_5g: 대체탄력성.

앞서 설명한 상향식 모형과 하향식 모형은 식 (11)을 통해 연계되다. 구체적으로 말해 상향식 모형을 통해 생산된 전기의 총 생산량, 즉 발전수단별 전기 생산량의 총합은 하향식 CGE모형의 전기 생산량과 정확하게 일치해야만 균형조건을 만족할 수 있다. 생산량뿐만 아니라 노동과 자본량 같은 생산요소 역시 그러하다(Sue Wing, 2008). 또한 상향식 모형의 전기 생산가격과 하향식 CGE모형의 전기가격을 동일하게 설정해주어야 한다. 이는 상향식 모형에서 변화된 전기의 생산가격이 하향식 모형에 영향을 미치도록 설정해주기 위함이다.

여기서 PX_ele,t = TPEL_t,

PX_ele,t : t년도 하향식 CGE모형의 전기가격,
X_ele,t: t년도 하향식 CGE모형의 전기량.

하향식 CGE모형을 구축하기 위해서는 먼저 경제전반의 생산-소득-소비의 순환과정을 나타내는 사회회계행렬(social account matrix, 이하 SAM)이 필요하다. 일반적으로 SAM은 산업연관표를 기반으로 작성되는데, 본 논문에서도 한국은행의「2013년산업연관표」를 바탕으로 SAM을 구축하였다. 그 외 산업연관표에 나타나지 않는 가계부문의 저축률과 직접세율은 한국은행의 국민계정 자료를 활용하였다. 이러한 과정을 통해 구축된 Macro SAM은 부록 표 8에 제시되어 있으며, 실제 분석에서는 산업부문이 세분된 Micro SAM이 이용되었다. 자세한 산업구분 역시 부록 표 9에 제시하였다.

상향식 모형에서 발전수단별 전기의 생산비용 자료는 SAM과 마찬가지로 산업연관표가 사용된다. 2013년 기준 산업연관표의 384개 세세분류에서 전력은 크게 다섯 가지 발전수단으로 구분되어 있다. 산업연관표상의 투입 구조를 바탕으로 발전수단별 전기 생산의 비용자료를 구축하면 표 1과 같다. 여기서 고정자본은 투입산출표상 부가가치 부문의 ‘고정자본소모 부문’을 말한다.

본 논문에서는 연도별 각 발전수단의 고정자본(R_g,t)의 변화를 통해 수단별 전기의 생산량을 조절하게 된다. 이는 발전수단별 고정자본(설비용량)의 변화를 통해 정부가 제시한 전원구성계획을 반영할 수 있기 때문이다. 뿐만 아니라 각 발전수단이 전기를 생산함에 있어 CES함수가 갖는 규모에 대한 수확불변의 성질을 수확체감의 성질로 변화시켜주는 효과도 있다(Kiuila and Rutherford, 2011).

본 논문에서 발전수단 전환의 시나리오는 크게 두 가지로 설정된다. 첫 번째 정책 시나리오는 정부가 계획한 전원구성계획 대로 발전수단을 전환하는 것이다. 그리고 두 번째 정책 시나리오는 정부의 계획보다는 다소 점진적으로 발전수단을 전환하는 정책이다. 이와 같은 설정은 정부의 발전수단 전환계획이 다소 급진적이라는 지적에서 착안한 것이다(김기식·김지연, 2017; 최현정, 2018 등). 이들은 국내 여건을 종합적으로 고려할 때 정부의 전원구성계획이 급진적이며 보다 신중한 결정이 필요함을 지적하고 있다.

⦁ 기본모형: BAU(business as usual)
⦁ 정책 시나리오#1: 정부의 전원구성계획대로 발전수단 전환
⦁ 정책 시나리오#2: 점진적인 발전수단 전환

앞서 언급하였듯이 정책 시나리오#1과 2에서 발전수단의 전환은 기준년도부터 목표연도까지 각 발전수단별 고정자본량의 변화를 통해 이루어진다. 다시 말해 기본모형에서 연도별로 예측된 각 발전수단의 고정자본량(R_t,t+1)을 시나리오별로 기 설정한 고정자본량으로 조정함으로써 각 시나리오별 효과가 산정된다. 이를 식으로 표현하면 다음과 같다.

Rg,t+1scenario#i: 정책 시나리오별 발전수단 g의 고정자본량,
crg,t+1scenario#i: 정책 시나리오에 따른 발전수단 g의 고정자본량 변화비율.

각 시나리오에 따라 목표년도(2030년) 기준 발전수단별 고정자본의 구성 비율을 설정하면 표 2와 같다. 표에 보이듯이 기본모형은 아무런 조치 없이 기준년도인 2018년 현재의 발전수단별 고정자본 투입비율을 목표년도까지 고정한다. 반면 시나리오#1과 시나리오#2는 목표년도까지 계속해서 화력과 원자력의 고정자본 투입비율을 표와 같이 감소시킨다. 그리고 감소된 만큼의 고정자본을 신재생에너지에 전이한다. 이와 같은 설정은 정부가 계획한 탈석탄 및 탈원전, 그리고 신재생에너지 육성 정책이 모두 반영된 것이다. 다만 시나리오 #2는 시나리오 #1에 비해 고정자본의 변화폭이 작음으로 다소 점진적인 발전수단 전환이 이루어진다고 할 수 있다. 그 외 수력과 자가발전의 고정자본 투입비율은 기준년도인 2018년의 비율을 목표년도까지 유지한다.

발전수단 전환의 효과는 그림 2의 과정을 통해 분석된다. 먼저 앞선 장에서 개발된 모형을 바탕으로 기준년도부터 목표연도까지의 지역별 경제규모와 그에 따른 환경수준이 예측된다. 이 과정에서 도출된 해는 발전수단의 전환정책이 반영되지 않은 기본모형(basic model)이라 할 수 있다.

Figure 2. 
Process of Impact Analysis

그 다음 정부가 제시한 전력수급기본계획을 바탕으로 각 정책시나리오의 기준년도부터 목표연도까지의 발전수단별 설비용량 투입비율(고정자본 투입비율)을 변화시킨다. 이러한 설비용량의 투입비율 변화는 전기의 생산가격에 영향을 주고, 이는 궁극적으로 발전수단 전환의 효과로 나타난다. 이 때 정책 시나리오별 효과는 아무런 정책을 시행하지 않은 기본모형의 해와 비교함으로써 측정된다. 마지막으로 그 효과는 앞서 여러 번 언급하였듯이 크게 경제적 효과와 환경적 효과로 구분되어 제시된다.

발전수단 전환의 효과는 크게 두 가지 측면, 즉 경제적 측면과 환경적 측면으로 구분되어 분석된다. 먼저 경제적 효과는 식 (13)과 같이 각 정책 시나리오에 따라 변화된 GDP의 현재가치 총합으로 측정된다.

GDP^senario#i: 정책 시나리오별 기준년도부터 목표년도까지 GDP의 현재가치 총합.

두 번째로 환경적 효과는 정책 시나리오별 변화된 총 탄소발생량을 통해 측정된다. 특정년도 국내 총 탄소발생량은 각 산업의 생산과정에서 배출되는 탄소발생량의 합으로 계산되며, 각 산업별 탄소배출량은 식 (14)와 같이 산업별 산출액과 탄소배출 원단위를 바탕으로 계산된다. 이때 탄소 배출원단위는 IPCC(1996)가 제시한 에너지원별 탄소발생계수와 에너지전환계수를 이용하면 산정할 수 있다.

CE^scenario#i: 정책 시나리오별 기준년도부터 목표년도까지의 총 탄소발생량,
CEi,tscenario#i: 정책 시나리오별 t년도 산업 i의 생산과정에서 발생한 탄소발생량,
X^scenario#i: 정책 시나리오별 t년도 산업 i의 산출액,
cef_i, 탄소발생원단위(tco₂/원).

정책평가 과정에서 경제적 효과와 환경적 효과는 직접적인 비교가 불가능하다. 따라서 정책평가를 위해서는 추가적인 평가지표가 필요하다. 이에 본 논문에서는 사회적 효용의 평가지표를 추가하여 정책평가를 시도한다. 이 때 사회적 효용은 Hicks의 동등변화(equivalent variation, EV)를 이용한다. 동등변화는 식(16)과 같이 정책 전 소비자의 효용수준에서 정책 후 효용수준을 얻기 위해 소비자에게 증가되어야 할 소득을 의미한다.

EV: 동등변화,
U^p(0): 정책 후(전) 소비자의 효용수준,
(I⁰): 정책 전 가계 소득수준.

식 (16)에서 사회적 효용수준은 식 (17)과 같이 재화의 소비량과 탄소발생량에 의해 변화하는 것으로 가정한다. 식에 의하면 사회적 효용수준은 재화의 소비에 비례하고, 이산화탄소 배출량에는 반비례하여 증가하게 된다(김홍배·최준석, 2013). 이와 같은 설정은 정책결정 과정에서 경제적 효과와 환경적 효과를 동시에 고려한 평가지표가 필요하였기 때문이다.

CD_i: 재화 i의 소비량,
λ_i(κ): 소비(탄소발생)함수 파라미터.

마지막으로 시나리오별 사회적 효용수준의 변화는 식 (18)과 같이 기준년도부터 목표연도까지 현재가치로 표현된 동등변화의 총합으로 제시된다.

EV^scenario#i: 정책 시나리오별 기준년도부터 목표연도까지 동등변화의 총합.

본 논문에서 제시된 분석결과가 신뢰성을 확보하기 위해서는 우선적으로 구축된 모형이 현실을 잘 반영하여야 한다. 이에 본 논문에서는 분석에 앞서 산업연관표의 기준년도인 2013년부터 정책시행 전 2017년까지 기본모형에서 예측한 GDP와 실제 GDP를 비교하여 모형의 설명력을 확인하였다. 기본모형에서 예측된 2017년 GDP규모(1,502조원)를 실제 2017년 GDP규모(1,556조원)와 비교했을 때, 96.5% 일치함이 확인되었다. 이는 구축된 모형의 신뢰성이 높다는 것을 의미한다고 볼 수 있다.

앞서 구축된 모형을 이용하여 발전수단 전환의 효과를 분석한 결과를 요약하면 표 3과 같다. 보다 구체적인 분석결과는 부록 표 10~14에 별첨하였다.

부록 표 12에 제시된 내용과 같이, 먼저 기본모형에서 GDP규모는 2018년 1,558조원에서 2030년 2,266조원으로 지속적인 증가를 나타냈다. 경제가 성장함에 따라 탄소발생량 역시 2018년 약 426.6백만톤에서 819.2백만톤 까지 증가하였다. 그러나 정책 시나리오#1과 2 모두 발전수단 전환정책이 시행될 경우, GDP와 탄소 발생량은 매년 기본모형에 비해 감소하는 것을 확인할 수 있다. 부문별 분석결과는 다음과 같다.

경제적 측면에서 효과를 살펴보면, 표 3과 같이 기준년도부터 목표년도까지 할인율을 적용한 총 GDP 손실액은 시나리오 #1이 약 76.7조원, 시나리오 #2는 약 44.6조원 규모로 예측되었다. 이를 산업별로 구분하여 자세히 살펴보면, 전기소비량이 큰 제조업과 에너지 산업, 그리고 서비스업을 중심으로 경제적 손실이 가중됨을 알 수 있다. 이와 같은 결과는 무엇보다 발전수단이 전환됨에 따라 각 시나리오별·발전수단별 고정 자본량의 변화로 인해 전기의 가격이 크게 증가하기 때문이다. 재화의 가격을 포함한 변화된 목표연도 기준 주요 변수의 분석결과를 제시하면 부록 표 10의 내용과 같다.

환경적 측면에서의 효과를 살펴보면, 발전수단 전환정책이 시행될 경우, 국내 총 탄소발생량은 기본모형에서 예측된 결과에 비해 매년 지속적으로 감소됨을 알 수 있다. 따라서 기준년도부터 목표년도까지 감축되는 국내 총 탄소발생량은 표 3과 같이 시나리오 #1의 경우 약 2억톤, 시나리오 #2는 약 1.2억톤으로 예측되었다. 특히 에너지 산업 중에서도 전력과 석탄, 석유산업의 탄소발생량이 상대적으로 크게 감소하였다. 이와 같은 결과는 전력생산에 투입되는 화석연료의 생산량이 크게 감소됨에 따라 나타나는 결과라 할 수 있다.

마지막으로 사회적 효용수준의 변화를 살펴보면 시나리오 #1은 기준년도부터 목표년도까지 총 약 13.6조원의 감소를, 시나리오 #2는 약 5.9조원의 감소를 초래한다.

종합하면, 발전수단 전환은 국가경제에는 부정적 영향을 미치는 반면 환경적 측면에서는 긍정적인 영향을 미치는 상충관계(trade-off relationship)에 있음을 확인할 수 있다. 이는 정부의 정책목표에 따라 그리고 우리사회의 시대적 요구에 따라 정책의 시행여부가 결정 또는 변경될 수 있음을 의미한다. 그러나 사회적 효용수준의 변화를 고려하여 정책을 평가해 볼 때, 현 계획보다는 좀 더 점진적으로 발전수단을 전환하는 것이 타당하다 판단된다. 다시 말해 발전수단 전환정책이 현 국내외 여건변화를 고려한 필연적 조치라 한다면, 우리사회의 복지수준 감소를 최소화할 수 있도록 보다 신중한 결정이 이루어져야 할 것이다.