정부의 재생에너지 정책믹스가 수출특화에 미치는 영향 분석: 산업 및 기업 수준 접근

국문 초록 (Abstract)

■ 연구목표 및 접근방법론
본 연구는 세계 각국에서 실제 운용되고 있는 재생에너지 산업정책 포트폴리오가 수출에 미치는 동태적 관계를 산업 및 기업 수준에서 실증적으로 분석하는 것을 목적으로 한다.
산업 수준에서는 세계 에너지기구회원국을 대상으로 패널 데이터 기반에서 동태 패널 접근을 시도하고, 기업 수준에서는 한국과 독일을 대상으로 패널 자료기반에서 동태 패널 접근, 서베이 자료기반의 횡단자료 접근을 시도함으로써 재생에너지 정책믹스가 대외경쟁력에 미치는 영향관계를 산업 및 기업 수준에서 비교/분석할 것이다. 이는 기업 및 산업 수준의 이질성이 정책포트폴리오와 수출특화 간 관계에 미치는 영향을 밝힘으로써 산업 및 기업 수준에서 정책믹스의 효율성과 효과성을 제고하는데 증거를 제공할 것이다.
본 연구는 재생에너지 세분 산업을 대상으로 산업 수준에서는 동태 패널 접근, 그리고 기업 수준에서는 한국과 독일 기업을 대상으로 동태 패널 접근과 서베이기반의 횡단자료를 활용하여 “정책포트폴리오 → 수출특화 → 추가적인 정책 간 시너지 증진”으로 이어지는 인과적 관계에 관해 실증분석하고자 한다. 특히, 정책 간 상호보완성은 단순 결합효과보다는 상호보완이론을 적용함으로써 어떤 유형의 보완성과 수출특화 간 연계가 밀접한지에 대한 실증적 실마리를 제공하고자 한다.

■ 연구내용

본 연구는 현실에서 운용되고 있는 정책포트폴리오가 수출특화에 미치는 영향관계를 산업 및 기업 수준에서 동시에 실증적으로 파악하기 위해 혼합적인 정책포트폴리오와 수출특화 간 관계에 관한 이론적 논리를 조명하며, 특화역학과 상호보완이론의 논리를 활용하고 산업 및 기업 수준에서 분석을 실시한다. 또한 산업 및 기업의 이질성, 재생에너지산업정책, 환경규제정책, 수출촉진정책, 수출성과를 이용한 다양한 동태 변화관계 분석, 통제변수를 투입하여 실증분석 결과의 강건성을 확보한다. 이에 본 연구는 문헌연구→이론모형과 연구방법론의 정립→데이터 수집 및 계량기초 분석→패널 프레임워크/횡단회귀 분석 및 실증모형 설정→실증분석 및 결과해석 학문적 의의, 정책적 함의 점 발굴과 미래 연구 분야 발굴/제시의 순으로 진행된다.

■ 연구의 독창성

본 연구는 정책실무적, 학문적 맥락에서 재생에너지 산업분야 정부의 정책믹스가 수출성과로 이어지는 동태적 관계를 산업 및 기업 수준에서 동시에 분석하는 최초의 실증적 연구로써 타 연구에 비교한 독창성 및 우수성은 다음과 같다.
첫째, 세계 각국이 실제 운영하고 있는 정책포트폴리오를 고려한 연구가 전혀 없는 상황에서 특화역학과 상호보완이론의 이론적 논리를 적용하여 재생에너지산업정책, 환경규제정책, 수출촉진정책, 이들 정책 간 상호보완성이 수출특화에 미치는 영향에 대한 동태적 관계의 조명을 시도한다. 둘째, 체계적인 동태 패널 접근을 통해 장·단기적 차원의 동태적 인과경로 관계를 실증적으로 분석한다. 특히 최근 이슈로 부각되고 있는 공간적 자기상관을 통제하고 패널 자료의 이질성을 고려한 계량분석을 수행함으로써 모델에 투입되는 변수의 조건부 분포의 각 분위별 경로관계를 파악한다. 셋째, 산업 및 기업 수준에서 동시에 실증분석을 수행한다. 동태패널 접근을 통한 기업수준 분석은 산업평균 차원의 분석결과에 대한 강건성 확보 차원에서 매우 중요하다. 아울러 기업 수준에서 수행되는 횡단자료접근은 동태 패널접근에 대한 강건성을 확보하기 위함이며, 패널 데이터에서는 파악이 어려운 일부 기업의 이질성의 영향을 분석하는데 목적이 있다. 넷째, 재생에너지 관련연구 최초로 정책 간 상호보완성을 측정하여 상호보완성 구조를 파악하고 그 구조와 수출향상 간 관계를 조명한다. 다섯째, 산업 및 기업 수준에서 세분 산업별 분석을 통해 그 효과를 비교분석함으로써 실무적 함의를 높인다.

■ 연구모형 및 분석방법론

실증분석모형은 기본모형과 확장모형으로 설정되며, 패널 데이터를 활용한 실증적 검증은 효율적인 추정량 획득을 위해 ‘다중공선성 검정’, ‘시계열 정규성 검정’, ‘시계열 구조변화분석’, ‘동분산 검정’, ‘자기상관 검정’, ‘횡단면 상호의존성 검정’과 이의 결과에 기초한 ‘패널 단위근 검정’, ‘패널 공적분 검정’을 통해 프레임워크 분석이 수행되고, 데이터의 특성에 부합되는 구축된 실증모형을 기반으로 Fully Modified OLS, Dynamic OLS, Pooled Mean Group Estimation, Spatial quantile-type panel regression of dynamic model과 Spatial dynamic Panel GMM Estimation, Spatial LSDV Estimation과 Spatial biase-correction LSDVC Estimation을 통해 이루어진다. 횡단자료접근은 서베이 데이터 분석에 요구되는 통상적인 절차를 따른다.