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녹색성장전략 달성을 위한 산업별 R&D 투자의 경제적 성과분석
김성태(Sung Tai Kim),조경엽(Kyeong Lyeob Cho),이상돈(Sang Don Lee),임병인(Byung In Lim) 한국경제연구학회 2011 한국경제연구 Vol.29 No.2
본 논문은 21세기 한국경제의 파제로 대두된 온실가스 감축을 통한 환경보호와 경제성장을 동시에 달성하려고 추진하는 녹색성장 전략의 실현가능성을 검증하기 위하여 2007년 한국경제를 동태 연산가능 일반균형으로 재현하여 구축한 뒤, 산업별 R&D 투자의 경제적 성파를 분석하였다. 녹색성장 가능성을 평가하기 위한 시나리오는 온실가스 감축을 위한 신기술 도입 유무, 정부지원 유무, 생산 단가 변화 등에 따라 5가지로 구성되며 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 우리나라 정부가 온실가스 감축을 위한 신기술 도입과 정부의 R&D 투자지원 없이 국가 온실가스 감축목표를 이행할 경우, GDP 손실은 시간이 지날수록 확대되는 것으로 나타났다. 둘째, 온실가스 감축을 위한 신기술은 도입되나 정부의 R&D 투자 지원이 없는 경우, 초기에는 GDP가 감소되나 2033년부터는 GDP가 증가하는 양상을 보이고 있다. 셋째, 신기술 도입에 대한 정부의 R&D 투자지원은 2029년 이후 GDP를 증가시키고 온실가스를 감축시켜 저탄소 녹색성장을 달성시키는 것으로 나타났다. 넷째, 녹색기술의 핵심 중 하내인 신재생에너지의 경우 모멘텀 기술로 전환되어 신성장 동력을 창출할 가능성이 낮은 반면, 그린자동차는 IT 기술이 보였던 패턴과 유사하여 R&D 투자자본이 빠르게 형성되고, 이를 통해 기술 혁신이 이루어지고 가격이 하락하여 모멘텀 기술로 기능하여 저탄소 녹색성장을 실현시킬 가능성이 높은 것으로 나타났다. 이상의 분석결과에서, 첫째 녹색성장 목표를 달성하기 위해서는 온실가스 감축을 위한 신기술은 무조건 도입되어야 하고, 둘째 정부는 신재생에너지보다는 그린자동차 관련 R&D 투자를 우선적으로 지원하는 것이 적절하며, 셋째 녹색성장 전략은 정치적 체제에 관계없이 한국 경제의 장기전략으로 일관되게 추진되어야 한다는 정책적 시사점을 도출할 수 있었다. The purpose of this paper is to examine the possibility of achieving the long-run economic growth strategy by the green technology R&D investments. We develop the Dynamic Computable General Equilibrium Model in order to analyze the economic effects of the green technology R&D investments. Especially, we introduce the new technology for the new renewable energy and the green car in the model focusing on the trade-off between economic costs and cutting down the greenhouse gas. We set up five policy simulation scenarios to assess the possibility of achieving the green growth strategy by pursuing the green technology R&D investments. Five scenarios can be classified according to the criteria such as the introduction of the new green technology, the existence of the government R&D support, and so on. The policy simulation results are as follows. First, without a new green technology and a government R&D investment for the green technology(Scenario 1), the GDP loss will be larger as time goes by in the future. Second, with new green technology, the GDP will start to increase since 2033. Third, the government R&D investments for supporting the new green technology will help Korea achieve green growth in 2029. Fourth, it is less likely for the new renewable energy to create a new growth engine, while it is more likely for the green car to create a new growth engine in Korea. Fifth, the green car turns out to become a momentum technology for Korea, since it satisfies the necessary conditions for momentum technology. The policy implications emerging from our findings are as follows. First, we have to introduce the new green technology for reducing the greenhouse gas to achieve the green growth in Korea. Second, we should pursue the long-term-oriented policy to achieve the green growth consistently regardless of political governance, since the green growth strategy is a long-term rather than short-term national policy agenda. Third, we had better strengthen the green car project rather than new renewable energy as a national agenda.
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김성태 ( Sung Tai Kim ),이상돈 ( Sang Don Lee ),조경엽 ( Kyeong Lyeob Cho ),임병인 ( Byung In Lim ) 한국응용경제학회 2011 응용경제 Vol.13 No.3
본 논문은 우리나라 28개 산업의 노동과 자본 간 생산의 대체탄력성을 추정하고 있다. 노동과 자본 사이의 대체탄력성(σ)이 중요한 것은 경제의 성과를 결정하는 핵심 파라미터이기 때문이다. 구체적으로 σ 는 다음과 같이 다양한 측면에서 중요한 의미를 갖는다. 첫째, 특정산업의 σ 는 해당산업의 기술적 학습능력을 나타낸다. 둘째, σ 가 1보다 큰 경우 성장과정에서 규모에 대한 수확체증의 가능성을 나타내므로 중요하다. 셋째, σ 는 자본수요의 사용자비용에 대한 탄력성을 나타내므로 법인세의 귀착 문제를 분석하는 데 있어 핵심 파라미터가 된다. 그 밖에도 σ 값에 따라 자본의 노동에 대한 대체 정도가 결정되므로 경제성장과 자본 고도화가 소득분배와 일자리 소실에 미치는 문제를 분석하기 위해서도 대체탄력성의 값을 파악하는 것이 중요할 것이다. 따라서 본 논문은 우리나라 28개 산업에 대하여 2005-08년 기간 동안 기업 패널자료를 이용하여 생산의 대체탄력성을 추정하고 있다. 특히 기업의 특성을 최대한 통제하여 자본과노동의 대체탄력성을 추정하고 있다. 추정 결과 우리나라의 산업별 생산의 대체 탄력성 값은 28개 산업평균 0.463으로 나타나 미국이나 영국 산업의 σ 값과 근접한 값을 갖는 것으로 드러났다. 본 논문의 산업별 생산의 대체탄력성 값의 추정은 향후 계산가능 일반균형모형의 각종 모의실험을 수행하는 데 유용한 자료로서 활용될 것이다. This paper estimates the production elasticities of substitution between labor and capital for 28 industries in Korea. The production elasticity(σ) is important, since it is the key parameter to determine the performance of the economy as a whole. Specifically, σ is important in terms of the following senses. Firstly, σ of an industry represents the technical learning capability of the industry. Secondly, if the magnitude of σ is greater than 1, it means the possibility of increasing returns to scale. Thirdly, σ is the elasticity of the demand for capital with respect to the user cost of capital so that it is crucial parameter to determine the incidence of the corporate income tax. Lastly, it is important to know the estimate of σ, because it plays a crucial role in determining the effect of capital deepening along the economic growth on income distribution and job loss problem. Therefore, this paper aims at estimating the σ `s for 28 industry in Korea using the firm level panel data during 2005-08 period. The mean of the estimates of σ `s for 28 industries is 0.463 which is close to those for U.S.A. and the U.K. industries. The results of this paper will be useful for various simulations of CGE model in the future.
KCI
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