2요인 학습곡선과 혁신시스템 접근을 통한 재생에너지기술 정책 평가

Abstract

영국의 산업혁명 이래, 현대 문명체계의 가장 큰 특징 중 하나는 에너지 투입의 지속적 증가이며 에너지기술의 진보는 그 양과 질을 결정하는 중추적인 역할을 하여 왔다. 게다가, 최근 전 지구적인 기후변화에 대한 대응책으로 에너지기술 혁신의 중요성은 어느 때보다도 강조되고 있다. 하지만 석유파동 이후 지난 30여 년간 탈석유를 목표로 에너지부문의 혁신시스템 구축을 모색하였음에도 화석연료와 관련된 기술은 여전히 에너지 공급에 있어서 중심적인 역할을 담당하고 있다. 또한, 최근 각광을 받고 있는 신·재생에너지기술의 시장 진입 역시 많은 기술 경제적 한계에 봉착하고 있다. 이처럼 에너지기술의 중요성을 인식하면서도 그 혁신 성과가 미진한 이유 중 하나는 에너지 부문의 기술혁신에 대한 면밀한 검토와 이해가 부족한 가운데 비효율적인 혁신시스템(innovation system)을 지속하여 왔기 때문이다. 즉, 에너지기술 혁신과정의 복잡성이 증가함에 따라 어떠한 차원에서 에너지 기술 정책을 파악하고, 조망할 것인가에 대한 새로운 인식이 요구된다. 본 논문은 이러한 인식 하에서 에너지기술 정책을 평가하기 위하여 정성적 방법론과 정량적 방법론을 결합한 평가틀을 제시하고 그 유용성 검증을 목적으로 하였다. 이를 위한 문헌분석을 통하여 기존 평가틀의 한계를 학습하고 새로운 평가틀을 제시하여 이에 대한 실증분석을 함으로써 그 유용성을 검증하였다. 먼저 문헌분석은 기술혁신으로부터 혁신시스템에 이르는 이론적 논의와 관련 모형들을 살펴보고 평가방법론들에 대하여 고찰하였다. 특히, 정성적 방법론으로써 시스템 기능(system function) 이론과 그 지표에 대하여 파악하고 국내 상황에 적합한 지표를 제시였다. 또한, 본 논문의 중심 연구 과제로써 정량적 방법론인 학습곡선에 대한 국내외 선행연구, 이론적 배경과 적용 방법에 대하여 알아보았다. 학습곡선과 시스템 기능을 결합한 평가틀의 유용성 검증을 위한 실증분석 과정에서는 신·재생에너지 가운데 계량 분석이 가능한 태양광, 태양열, 풍력에 대한 학습효과 추정을 위하여 2FLC(2 factor learning curve) 방법론을 적용하였다. 추정과정에서는 연구개발의 시간적 지연(lag)과 지식의 퇴화율(deprecia- tion rate)을 반영하였다. 또한, 각 기술별로 추정된 LDR(learning by doing rate)과 LSR(learning by searching rate)을 이용하여 2011년 한국의 신·재생에너지 공급 목표 달성을 위한 시나리오별 혁신 수준에 대하여 계산하여 보았다. 한편, 새롭게 제안된 시스템 기능 지표를 활용하여 각 재생에너지기술별로 추정된 학습효과의 원인을 분석함으로써 평가틀의 유용성을 확인하였다. 분석과정에서는 각 기술별 기업가 활동, 연구개발 활동, 지식 확산, 정부의 지원 정책, 이익단체의 결성 등에 관하여 검토하여 학습효과 추정 결과의 원인에 대한 정성적 파악을 하였다. 그 결과 최종적으로 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 에너지기술 정책에 대하여 학습곡선 특히, 2FLC(2 factor learning curve)를 적용하여 혁신역량을 정량적으로 평가한 후, 학습효과의 원인에 대하여서는 시스템기능 지표를 활용하여 정성적으로 분석할 수 있는 평가틀을 제안하였으며 실증분석을 통하여 그 유용성을 확인하였다. 둘째, 국내 신·재생에너지 분야의 연구개발 여건이나 프로젝트 단위의 성과는 우수하나 연구개발의 시장 혁신역량 기여도는 기술별로 상이한 수준을 나타내고 있다. 즉, 태양광은 시장에서 적용되는 기술과 연구개발비가 주로 투자되는 분야가 일치함으로써 혁신역량이 우수한 것으로 평가되었고 이러한 점은 높은 LSR(learning by searching rate)에서 확인할 수 있었다. 반대로 풍력이나 태양열은 연구개발 주력 분야와 시장에서 시현되는 기술분야가 서로 달라서 R&D와 산업혁신 간의 상관도가 낮았다. 이러한 점은 LSR 결과 등으로 확인 가능하였다. 셋째, 신·재생에너지 시장에 대하여 현재 다양한 지원정책이 시행되고 있으나 그 역사가 짧고 규모의 경제가 실현되지 않고 있기 때문에 아직까지는 그 파급효과가 미약하다. 이러한 점은 시스템 기능 지표의 결과를 바탕으로 유추할 수 있다. 즉, 적극적인 기업가 활동의 부재, 정부 목표 설정의 비현실성으로 인한 연구 선도기능이 미약하여 기술부족을 자본으로 대체하려는 행태, 시장 건전성 확보에 대한 불확실성 등으로 이러한 점을 설명할 수 있다. 넷째, 향후 신·재생에너지기술 정책에 대한 적정성 평가를 위해서는 2FLC 기법을 활용한 학습효과 추정을 통하여 LDR과 LSR에 대한 지속적인 관찰이 필요하다. 즉, 기술정책이 연구개발이나 시장에 제대로 반영되어 올바른 방향으로 진행되는지 파악하기 위하여 정량적인 수치로부터 얻어지는 통찰은 매우 효과적이다.