[경영학 논문 리뷰] 재생 에너지 에서의 기술 S-곡선 :정부와 산업에 대한 분석 및 시사점

Schilling, M. A., & Esmundo, M. (2009). Technology S-curves in renewable energy alternatives: Analysis and implications for industry and government. Energy Policy, 37(5), 1767–1781.

Schilling, M. A., & Esmundo, M. (2009). Technology S-curves in renewable energy alternatives: Analysis and implications for industry and government. Energy Policy

위 논문 — “재생 에너지 에서의 기술 S-곡선 :정부와 산업에 대한 분석 및 시사점” 은, S-curve 에 대하여 실증데이터를 기반으로 간편하면서도 구체적인 방법론을 제시하여 분석 및 논거로 사용했다는 점에 의미가 있다고 생각한다.
 
 참고로 저자 Schilling, M. A는, 맥그로힐 에서 발간한 “기술경영과 혁신전략” 의 저자로도 저명한 경영학자이다.

기술경영과 혁신전략 (김길선 역)

논문의 구성은 아래와 같다.
 
 0. Introduction (결론 요약)
 
 1. S-curves in technological improvement 
 1.1. Technology cycles 
 
 2. Prominent renewable energy alternatives
 2.1. Hydroelectric power (수력 발전)
 2.2. Geothermal power (지열 발전)
 2.3. Solar power (태양열 발전) — photovoltaics;태양광 발전 VS concentrating solar;태양열 발전 
 2.4. Wind power (풍력 발전)
 2.5. Biomass energy (바이오매스 발전)
 2.6. Transmission issues, (에너지 전송 이슈) intermittency (자연 에너지의 단속적 공급), and fuel costs (연료비용)
 2.7. Summary of comparison of costs
 
 3. R&D investment and cost improvement in energy technologies
 3.1. Technology S-curves in energy technology (주로 그림 15~18번 설명)
 
 4. Conclusion (결론 한계점 분석)
 
 0번 introduction 에서는 저자의 주관적 결론이 요약되어 있고,
 4번 conclusion 에서는 결론에 대한 한계점들에 대해 설명하고 있다.
 본론 부분은 크게 S-curve 에 대한 일반론을 1번 S-curves in technological improvement 에서 , 
 대체에너지 들에 대한 소개를 2번 Prominent renewable energy alternatives 에서, 
 대체 에너지들 중 유의미한 s-curve 를 나타내어 결론도출에 대한 근거를 3번 R&D investment and cost improvement in energy technologies 에서 보여주고 있다. 
 
 
 먼저 abstract 를 살펴보자.
 
 기술에 투자된 비용이나 노력에 대해 기술의 성과를 측정하면 S자 모양의 곡선을 그릴 수 있다.
 초기 개선은 느리게 이루어지고 그 이후 개선을 가속화하고 개선은 감소된다. 
 이러한 S-곡선은 경쟁 기술에 대한 투자의 상대적 보상에 대한 통찰력을 얻고 일부 기술이 우위를 차지하기 위해 다른 기술을 능가하는 시기와 이유에 대한 통찰력을 제공한다.
 그러한 기술 S-곡선 관점에서 재생 가능한 에너지를 분석하는 것은 정부와 산업계 모두에게 놀랍고 중요한 영향을 미친다는 것을 보여 준다. 
 이 논문에서는 정부의 연구 개발 투자와 기술 향상(생산원가 절감의 형태로)에 관한 자료를 이용하여 풍력 에너지와 지열 에너지가 비교적 짧은 기간 내에 화석 연료보다 더 경제적인 에너지기술이 될 것임을 보여 준다.
 그 증거로 풍력과 지열 기술에 대한 연구 개발에 대한 정부지원자금이 태양열/광 기술에 대한 정부자금지원 보다 더 자금 부족을 겪어 왔고, 화석 에너지기술의 경우 관련기술의 개선이 저하되고 있는것을 감안할 때 풍력과 지열 에너지 기술개발에 대한 정부의 자금지원이 상대적으로 과도할 수 있음을 시사한다.
 
 
 위 abstract 와 0. introduction 에 걸쳐서 결론을 말하고 있는데, 이 결론부분은 뒤에서 다루도록 하겠다.
 
 1번 S-curves in technological improvement 에서는 주로 S-curve 에 대한 일반론을 다루고 있다.
 
 일반적으로, 초기에 기술 개선이 느리게 일어나는 이유는, 그 기술의 기초가 충분히 이해되지 않았기 때문이고,
 그 이유는 진보가 이루어지는데에 서로 다른 경로가 존재하거나, 기술진보의 동인을 찾는 것이 쉽지 않기 때문이라고 한다.
 
 이후 과학자들이 그 기술에 대해 충분히 이해를 하고, 다른 개발자들로부터 이 기술개발에 노력을 들일 만한 가치가 있는 것으로 받아들여지게되면 기술개발의 속도가 빨라지게되고, 
 
 기술의 내재적 한계에 도달하면서 차차 완만해진다. 
 
 이 과정을 x축에 effort(시간,자본,노력 등 여러 변수를 포괄), y축에 performance(기술개발 혹은 성능개선 정도를 의미)를 놓고 궤적을 그려보면 S모양과 닮아서 이를 기술 S-curve 라 한다. (“기술수명주기” 라 불리우기도 한다)

기술 S-curve 혹은 기술수명주기 곡선

파괴적 기술(Disruptive Technology) 이라고도 불리우는 단속적 기술(DIscontinuous Technology) — 예를들어 프로펠러 비행기 에서 제트비행기 로, 필름카메라 에서 디지털카메라 로– 와 같이 기존 시장에서 완전히 새로운 기술로 대체해버리는 기술이 등장 등장 할 경우,
 사후적 관점, 즉 사후적으로 s-curve 가 관찰되었을 때 비로소 정의를 내릴 수 있는 것으로 해석 한다면,
 
 a. 더 가파른 기울기를 가진 s-curve 가 관찰된다면, 단속적 기술이 등장했다고 볼 수 있다.

b. 성능의 한계를 뛰어넘는 s-curve 가 관찰된다면, 단속적 기술이 등장했다고 볼 수 있다.

이러한 단속적 기술은 일반적으로 주기적으로 출현하게 되고, 
 이 과정을 슘페터(Joseph Alois Schumpeter)는 “창조적 파괴(Creative Destruction)” 라고 말했다.

위 기술 주기(Life Cycle of Technology/Industry Life Cycle)에 대해 가장 잘 연구된 모델은 Abernathy & utterback 의 연구모델이고,
 이 연구 모델에서 “dominant design” 이란 개념을 소개한다.

위 Abernathy & utterback 의 모델에 근거하여 시멘트/유리 산업 등을 연구하여 보완한 모델이 Anderson & tushman 의 기술의 사이클 모델 (Technology Cycle Model)이며,

여기까지가 S-curve 이론에 관련한 historical biography-시간흐름에 따른 정리 이다.

S-curve는 크게 기술 수준의 진보 (=기술의 발전) 에 대한 s-curve 와, 기술의 시장전파율 (=기술의 확산) 에 대한 s-curve 2가지가 있는데, 이 두 개념의 구분은 매우 중요하다.
 
 이 두 곡선은 서로 다른 과정을 거쳐 생성되며, 전자가 후자에 영향을 미칠 수도 있고, 후자가 전자에 영향을 미칠 수도 있어, 이 두 S-curve는 상관관계가 있다고 저자는 말한다.

먼저 기술의 시장전파율/시장수용도 (=기술의 확산) 에 대한 s-curve 는, 
 아래 그림과 같이 y 축에 소비자 수용도(consumer adoption/spreads)가, x 축에는 시간의 흐름(발생)으로 구성된 함수그래프로 표현되며, 광의의 s-curve 로 볼 수 있으나, 일반적으로는 technology/product adoption curve 등의 명칭으로 불리운다.

광의의 s-curve 인 위 adoption curve 와 함께 많이 언급되는 Gartner(가트너)의 Hype Cycle의 경우, x축은 시간을, y축은 가시성(visibility)을 나타내고 있어, 위 그래프와 같이 y축을 consumer adoption로 하는 시장전파율/시장수용도 (=기술의 확산)를 나타내는 초기 adoption curve 와 유사한 맥락을 가지고 있다.

(Gartner(가트너)의 Hype Cycle의 y축은 주로 잠재고객을 포함한 대중의 기대심리 혹은 인지도를 나타낸다)

그러나 이 논문에서 다루고 있는 기술 수준의 진보(=기술의 발전) 에 대한 s-curve 와 하나의 사분면에서 비교를 하면 아래 그림(보라색 곡선)과 같을 것이다.

(출처 : http://joonique.com/startups/looking-beyond-the-hockey-stick-for-emerging-companies/)

(다만 x축을 발생시간, y축을 가시성/인지도(visibility/consumer adoption)으로 놓고 나타낸 지표인 Gartner(가트너)의 Hype Cycle (아래그림에서 주황색 곡선)

혹은 기술의 시장전파율/시장수용도(=기술의 확산) 에 대한 s-curve; technology adoption curve (아래 그림에서 녹색 곡선)과 
 
 
 x축을 누적시간/누적자본, y축을 기술/성능개선 (performance improvement)로 하여 나타낸 지표인 기술 수준의 진보 (=기술의 발전) 에 대한 s-curve 과는 x축과 y축이 완전히 다른 개념이므로 다소 억지스럽긴 하지만, 개념을 구분하는데에는 도움이 될 것이다)

논문에서는 X축을 시간 으로 지정 할 경우 시간단위당 노력의 투입이 일정하지 않다면 시간 변수를 사용하는 것에 주의 해야하고,
 X축을 시간이 아닌 것, 특히 자금으로 할 경우, 그 자금이 고정비 개념인지 가변비 개념인지를 확인할 필요가 있다 고 말하고 있다.
 
 이 부분은 s-curve 를 이해하거나 해석하는데 있어서 매우 중요한 관점이며, 이와 관련해서는 뒤에서 한 번 더 언급을 하겠다.
 
 
 
 이어서 논문에서 저자는 예측(진단처방)도구로서의 S-CURVE 의 기능과 한계에 대해 언급을 하고 있는데, 아래와 같이 언급을 하고 있다.
 
 예측(진단처방)도구로서의 S-CURVE 의 기능을 강조하는 주장 :
 1.S-CURVE 를 이용해서 기술개선이 언제 한계점에 도달하는지 예측 할 수 있다.
 2.단속적 기술이 언제 등장하게 될 지 예측 할 수 있다.
 
 예측(진단처방)도구로서의 S-CURVE 의 기능의 한계에 대한 주장 :
 1.실제 기술개선의 한계점이 언제인지 사전에 아는 것은 거의 불가능하다.
 2. S-CURVE 는 어느 하나의 모양으로 고정되어 있지 않다.
 3.새로운 기술로의 전환이 기업에게 이익이 되는 요소가 있을 경우에만 의미가 있다. (아래의 변수들을 고려해야 함)
 — 신기술을 핵심역량으로 키우는데 걸리는 시간과 비용
 — 보완자원과의 관계에서 신기술과 기업의 적합도
 — 신기술의 전파율에 대한 기대치 등.
 
 
 다음으로는 대체에너지 들에 대한 소개를 하고 있는 2번 Prominent renewable energy alternatives 섹션이다.
 
 여기서는 각각의 대체 재생에너지들에 대한 장단점 들에 대해 소개하고 있는데, 
 2.2~2.4 에 해당하는 지열/태양열/풍력 에너지에 대한 내용이 뒤의 결론과 이어지는 유의적인 부분으로 이해 할 수 있다.

일단 solar power 부분에서 용어에 대한 확인이 필요하다.

solar power 는 태양열 발전과 태양광 발전이 있는데, “concentrating solar” 가 “태양 열 발전”을, “photovoltaics” 는 “태양 광 발전”을 의미한다.
 
 아래 표1 은 에너지별로 “발전량 대비 비용”(단위 : Cents/Kwh)을 시간 흐름에 따라 보여주고 있는 표 인데, 
 설명에 따르면 여기서의 비용은 소비자가 부담하는 가격이 아니라 생산원가를 말하는 것이고, 고정비와 가변비를 모두 반영한 것이다.
 
 표는 크게 이원화 되어 있어, 우측에서 석탄,천연가스,석유 와 같은 “화석연료 군(Fossil fuels)”의 년도별 “발전량 대비 비용” 변화를 보여주고 있고, 좌측에서는 지열/태양열/태양광/풍력 과 같은 “대체에너지 군(Renewables)”의 년도별 “발전량 대비 비용” 변화를 보여주고 있다.

1990년의 수치와 2005년도의 수치를 보면, 보여진 것처럼, 화석 연료는 여전히 재생 에너지보다 평균적으로 싸다는 것을 알 수 있다.
 태양에너지 쪽도 많이 싸지고 있으나 풍력과 지열 에너지는 화석 연료 가격에 거의 가까워지고 있다. 
 
 특히 대체에너지들이 지속적으로 단위원가가 하락하는 반면에
 천연가스, 석유는 기술적 개선을 위한 거의 모든 옵션을 소진하고 자연적 자원의 자연적 규모에 대한 의존도가 높아짐에 따라 화석 연료의 가격이 오히려 오르고 있는 것을 확인 할 수 있다. 
 
 이 데이터를 바탕으로해서 3. R&D investment and cost improvement in energy technologies 에서 결론을 도출하게 된다.
 
 참고로, 같은 발전량을 출력 할 때 전 보다 더 적은 비용이 들게 되는 것도 performance improvement 라고 볼 수 있으나, 
 뒤에서는 x축에 따라 이 분자 분모를 바꾸게 된다. (분자 분모를 바꾸어도 효율성을 표현한다는데에 있어 결과가 달라지는 것은 아니기 때문)

이 논문에서는 2005년까지의 자료만 있어서 최근에는 가격이 어떻게 되었는지 해서 구글에서 찾아 보았다. (아래 그림)

2011년에 Energy Information Administration 에서 발간한 아래의 그래프는, 2011년으로부터 5년 뒤인 2016년을 예측한 에너지별 단위원가 인데,
 풍력과 지열 에너지 생산원가는 석탄 생산원가와 거의 동일해지는 것으로 나와있었다.

또한, 2016년 NH투자증권에서 발행한 분석보고서 “적극적인 정책효과에 경제성까지 갖춰가는 신재생에너지” 에 따르면, 
2030년까지의 에너지 생산단가를 아래와 같이 전망하고 있다. (안타깝게도 지열 에너지에 대한 추이는 없다..)

대체 에너지들 중 유의미한 s-curve 를 나타내어 결론도출에 대한 근거를 3번에서 보여주고 있는데.
 
 먼저 이 논문에서의 결론부터 말하자면 아래와 같다.
 
 현재까지는 
 화석연료(석탄, 천연가스, 석유)의 에너지 경제성이 타 에너지 대비 좋다고 볼 수 있으나,
 
 대체에너지 중, 
 태양열 발전 기술은 이미 기술개선이 거의 다 이루어진 것으로 보이고,
 태양광 발전 기술은 아직 기술개선을 하기에는 많은 시간(자금)이 걸릴 것으로 보인다.
 
 풍력/지열 에너지는 비교적 짧은 기간 내에 에너지 개발 기술개선으로 
 화석연료(석탄, 천연가스, 석유)보다 경제적이 될 것이므로, (여기까지는 데이터로 증명된 사실에 기반한 정리)

 
 현재 화석 연료 및 태양 발전에 대한 정부의 기술개발 지원자금을 줄이고,
 풍력, 지열 에너지 기술개발에 대한 지원자금을 늘리는 것이 바람직하다. (여기는 당위성이 반영된 저자의 주장)
 
 점잖게 말하면 위와 같이 정리 할 수 있고, 좀 더 직설적으로 하자면,

“정부측은, 풍력/지열 발전 쪽의 R&D 비용투자를 하기도 전에 대체에너지들은 효율이나 상용화 가능성이 낮거나 힘들다는 주장을 하지 말라” 로 이해된다.
 
 위 주장에 대한 근거를 요약한 그래프가 바로 아래의 그림15번인데,

15번 그림에서 앞서 표1에서 확인했던 유의미한 대체 에너지들 — 태양/풍력/지열 을 일괄적으로 표시하고 있다.

아래의 그림은 15,16,17번 그림의 관계도를 정리한 그림이고, 이에 대해 하나씩 분리해서 살펴보겠다.

먼저 S- curve에서 가장 중요한 x축과 y축에 대해 확인 할 필요가 있다.
 
 X축에서는 시간에 따라 자본투입이 일정하지 않을 수 있기 때문에 Y축에 반영 할 성능개선 여부를 시간에 따라 설계하는 것은 심각하게 잘못될 수 있다 고 하면서, x축을 시간이 아니라 “누적 R&D투자금액” 으로 설정했고,
 이에 따라 표1에서 Kwh 당 비용(Cents) 을 비용 당 Kwh 로 조정하게 된다.
 (분자 분모를 바꾸어도 효율성- performance improvement-을 표현한다는데에 있어 결과가 달라지는 것은 아니기 때문)

여기서 x축의 지표를 “발생 R&D 투자금액”이 아니라 “누적 R&D 투자금액” 으로 한 이유에 의문이 생길 수 있다.
 
 저자는 주석1 에서 “기술 S-curve 는 포괄적 의미의 경험곡선(Experience Curve)에 가깝다” 라는 언급을 상세하게 하고 있는데,

이에 대한 내용이 x축의 지표를 “누적” 개념으로 설명하기 위한 논거로도 볼 수 있겠다.
 (경험곡선학습곡선 이 누적, 즉 생산량이 누적될수록 단위당 생산비용이 절감되는 효과를 말한다. 학습곡선이 경험곡선의 선행변수가 된다는 점에서 아래 링크의 해설이 도움 될 수 있다)

다시 내용으로 돌아와 그림 15번의 상세 설명을 하자면,
 
 앞서 결론에서 언급한 대로, 
 태양열 기술의 곡선은 S자 모양의 완전한 주기를 이미 거쳤고 아마도 다른 주기로 진입하고 있는 것으로 보이며, 
 태양광 발전 곡선은 다른 기술에 비해 훨씬 느린 성능 향상 속도를 보이는 S곡선의 시작점에 있는 것으로 보인다 고 저자는 말하고 있다.

다음으로 가장 중요한 풍력발전 과 지열발전에 대한 내용인데,
 
 Pearl-curve 라는 회귀분석 식에 표1에서 사용된 단위원가 정보를 대입해서 미래의 기술 s-curve 궤적을 도출하게 된다.

이 부분이 이 논문의 가장 핵심이 되는 내용이며, Pearl-curve 의 회귀분석 은 아래와 같다.

y = performance, 성능, 
 L = the expected limit of performance, 예상 성능 한계 
 i = cumulative investment. 누적 투자 
 a = a coefficient that determines the height of the curve, 궤적의 높이를 결정하는 상관효율성
 b = determines its slope, 궤적의 기울기를 결정
 e = base of the natural logarithms, 자연 로그의 기초

여기서 가장 중요한 입력변수는, L 값인데, 이 L 값은 전문가의 추정치에 의존할 수 밖에 없다는 점이 한계점이긴 하나, 
 아직까지는 s-curve 를 추정하는데 가장 유용한 분석도구에는 틀림없다. 
 (현재 국내외 대기업이나 공기업 연구원들도 이 식을 이용해서 전망보고서를 작성하고 있으며, 아래쪽에 이러한 분석 도구등을 활용해서 작성했을 것으로 보이는 — 물론 더 다양하고 정교한 분석기법을 활용했을 — 기술 별 산업분석보고서(중소기업청)링크를 첨부.)

Pearl-curve는 L 값만 추정할 수 있다면, 아래와같이 엑셀 함수를 이용해서 궤적을 구해낼 수 있다.

위 회귀분석을 이용하여 도출한 궤적을 해석하면,
 
 풍력 에너지는 전형적인 s모양을 보여 주는데, 이는 이미 성능 향상이 느린 시기로 접어들고 있음을 암시한다. 하지만 그럼에도 불구하고 아직 더 많은 기술개선에 대한 가능성이 있다고 볼 수 있다.
 (단, 앞에서 언급한 대로, 기술 궤도의 변화는 일정하지 않으며, S-곡선은 결정론적인 방법이 아니다.) 
 
 지열 에너지는 기하 급수적인 성장을 보여 주며, 다른 세가지 기술보다 달러당 kWh를 더 많이 달성했으며 아직은 성능 향상이 둔화될 조짐을 보이지 않아 풍력발전의 기술개선보다 더 큰 성장가능성이 있다는 것을 확인 할 수 있다.

마지막 결론 부분에서는 이 논문에서의 실증분석에 대한 한계점들에 대해 언급하고 있다.
 
 한계점1. 
 설비 규모와 연령, 사용되는 기술 유형, 에너지 입력의 품질 등을 포함한 수많은 요소에 따라 다양하기 때문에 에너지 생산의 평균 비용을 추정하는 것은 매우 어렵다. (law data 의 정확도가 떨어질 수 있다)
 It is notoriously difficult to estimate the average costs of energy production since these costs vary depending on a myriad of factors, including facility scale and age, the type of technology employed, the quality of the energy input, etc. Energy cost estimates are thus almost inevitably plagued with a degree of imprecision.
 
 한계점2.
 투자와 비용 사이의 관계에 대한 추론을 도출하기 위해 불과 9개 국가의 데이터에 의존하고 있었다.
 Furthermore, to draw inferences about the relation-ship between investment and cost we were reliant upon data from nine countries when it would have been preferable to have data from all government and industry sources.
 
 한계점3.
 여기서 제공되는 기술 주기 관점은 화석 연료 기술에 대한 기존 기업의 투자를 의미하는데,
 이러한 기업의 대부분은 화석 연료 에너지에 상당한 자산 포지션과 전략적 임무를 가지고 있을 가능성이 높기 때문에 여전히 합리적일 수 있다. 
 이러한 의사결정은 현재 재생 에너지원보다 화석 연료 에너지원에 초점을 맞추는 것이 더 수익성이 높을 수 있다.
 The technology cycles perspective offered here suggests that investment in fossil fuel technologies by incumbent firms may still be rational as most of these firms are likely to have considerable asset positions and strategic commitments in fossil fuel energies that make it currently more profitable to focus on fossil fuel energy sources than renewable energy sources.

다음 “경영학 논문리뷰” — 신제품 개발과 마케팅전략에 대한 내용.
 [경영학 논문리뷰] 지난 10년간 Best products — 신제품- 들의 시장진입 패턴 (2011년 기준)