[논문리뷰] Greenflation, a myth or fact? Empirical evidence from 26 OECD countries

1. 연구의 목적 및 계획

1.1 배경 및 선행연구의 한계점

1) 배경

Greenflation*에 대한 우려 증가

 

2) 선행 연구의 한계점

기존 연구의 경우 시뮬레이션 모델에 의존하거나, 특정 정책(탄소세 등)에 초점이 맞춰져 있어 실제 데이터로 greenflation을 검증한 연구가 부족하였음

*greenflation : 녹색전환이 인플레이션 유발

 

1.2 연구 목적

1) 주 연구 계획

OECD 26개국의 2005~2019년 패널 데이터*를 토대로 Greenflation 여부를 실증적으로 분석하고자 함

 

2) 부수적 목적

NKPC model 내 쟁점사항인 ①산출갭 vs 단위노동비용 문제와 ②필립스 곡선의 붕괴 현상에 대한 실증적 증거를 제시하여 분석 모델에 대한 신뢰도를 높이고자 함.

*Panel Data : 여러 대상을 시간의 흐름에 따라 반복적으로 관찰하여 수집한 데이터

**New Keynesian Phillips curve(NKPC) : 물가상승률이 어떻게 결정되는지를 설명하는 경제 이론 모델

---

2. 분석 과정

2.1 본 모델 선택

1) 모델 선택

미시경제학적 토대가 튼튼하고, 인플레이션의 움직임을 잘 설명하는 NKPC 모델의 선택

---

2) 변수 선택

① 종속변수 (Dependent Variables) - HCPI (전체 소비자물가) & CCPI (근원 소비자물가)

녹색 에너지 전환이 물가에 미치는 영향을 보기 위해, 변동성이 큰 에너지 가격을 포함하는 HCPI와 제외하는 CCPI를 모두 분석한다. 이를 통해 에너지 가격을 통해 직접적인 영향을 주는지, 아니면 경제 전반의 기조적 물가에도 영향을 미치는지를 판별하고자 한다.

 

② 핵심 독립변수 (Key Independent Variables) - RES (재생에너지 비중) & REP (재생에너지 생산량)

'녹색 전환'이라는 추상적인 개념을 측정하기 위한 두 가지 다른 방식의 대리 변수이다. 에너지 믹스 내에서의 상대적 비중(RES)과 절대적인 규모(REP)를 모두 사용하여, 측정 방식에 상관없이 일관된 결과가 나오는지를 확인하는 강건성 검증을 위해 두 변수를 모두 선택하였다.

 

③ 기타 독립변수 (Other Independent Variables)

• OG, UR, ULC: NKPC 모델의 핵심 요소인 '한계비용'의 대리 변수 후보이다. 어떤 변수가 가장 설명력이 높은지에 대한 학계의 논쟁이 있으므로, 이들을 모두 테스트하여 모델의 신뢰도를 높이고자 한다.
• ECPI, IF: '기대 인플레이션'의 대리 변수 후보이다.
• IR, PO, PC, PN: 통화 정책(IR), 유가 충격(PO), 글로벌 원자재 가격(PC, PN) 등 인플레이션에 영향을 미칠 수 있는 다른 중요한 요인들을 통제하여, 녹색 전환의 순수한 효과를 측정하기 위해 통제변수로 포함하였다.

---

3) 모델 수립

① 종속변수 선택 - HCPI, CCPI

② 핵심 독립변수 선택 - RES, REP

③ 4개 모델 수립

 

• CCPIit​ (결과): i 국가의 t 시점 근원 소비자물가 상승률
• $α_i$​ (국가별 기본값): 다른 모든 변수가 0일 때의 국가별 기본 물가상승률(절편)
• β (베타, 영향력의 크기): 각 원인(독립변수)이 결과(종속변수)에 미치는 영향의 방향과 크기
  (이 β값이 Table 7~10에 계수(Coefficient)'로 표시되는 숫자이다)
• ECPI,MC,RESit​,Xit​ (원인들).
  • ECPI: 기대 인플레이션
  • MC: 한계비용 (OG, UR, ULC 등으로 측정)
  • RES: 녹색 전환 (재생에너지 비중)
  • X: 기타 통제변수 (이자율, 유가 등)
• $ϵ_{it}$​ (설명되지 않는 오차): 모델에 포함된 원인들로도 설명되지 않는 나머지 모든 부분을 의미한다.

 

---

2.2 사전 검증 테스트

분석 결과의 오류를 방지하고 정확한 추정량을 선택하기 위해 4단계의 사전 테스트 진행

사전 검증 테스트 과정 정리

 

1) 국가 간 상호의존성 검증(CDp test)

① 목적

OECD는 글로벌 경제 연합체(패널 데이터)이므로, CDp test를 통해 상호 간에 연관성이 있는지를 확인한다.

예를 들어 국제 유가가 상승할 경우 모든 국가의 인플레이션이 동시 상향된다. 이때 다른 단위 항목이지만, 서로 유기적인 연결성이 있는 것을 규명하기 위한 테스트이다.

[출처] Greenflation, a myth or fact? Table 3

② 결과

표에서 나타내는 p-value가 모든 변수에 대해 0.05 이하의 값으로 나왔으므로, 국가 간 상호의존성이 확인 되었다.

고로 모든 데이터에 대해 분석 시, CSD(상호 의존성)을 반영한 분석 툴을 사용하여야 한다.

[Diagnostic Test] About Cross-sectional dependence (CSD) test - CD test

---

2) 데이터 안정성 검증 (CADF, CIPS 단위근 검정)

① 목적  

데이터 안정성 검증이란 시간 흐름에 따른 데이터의 안정성(변동성)을 확인하는 과정이다. 단위근 유무를 통해 데이터 안정성을 확인할 수 있는데, 단위근(unit root)란 시간이 지나도 평균값으로 돌아오지 않는 시계열을 말한다. 고로 단위근이 있을 시에는 데이터가 추세선에서 벗어날 수 있다는 것을 뜻하며, 단위근이 없을 경우에는 우리가 세운 장기적인 추세선에서 벗어나지 않음을 뜻한다.

 

앞서 상호 의존성 테스트 결과, 모든 변수에 CSD가 있음을 확하였음으로, 2세대 단위근 검정 테스트를 선택한다.

해당 논문에서는 CAFD, CIPS 2가지 테스트를 진행하였다.

[출처] Greenflation, a myth or fact? Table 4

② 결과

이때 별표( *** )의 경우 데이터에 단위근이 없다고 보며, 즉 데이터의 안정성을 반증한다.

고로 ULC, IR의 변수의 경우 단위근이 있다고 본다.

이외 CAFD, CIPS의 판단 결과가 다른 항목에 대해서 불안정할 가능성이 있다고 보고, 장기적으로 안정적인 관계를 맺고 있는지 확인하기 위해 공적분 검사를 실시한다.

[Diagnostic Test] About Panel unit root test (CADF, CIPS)

---

3) 장기적 관계 검증 (공적분검정)

① 목적  

상기 표에 따라 단위근이 있을 가능성이 있는 불안정한 변수 사이에 장기적으로 안정적인 관계가 있는 확인하는 검정방법이다.

공적분 검증은 종속변수의 상태에 따라 결정되므로, CCPI를 종속변수로 사용하는 Model  I와 Model II에 대해 공적분 검정을 실시한다.

[출처] Greenflation, a myth or fact? Table 5

② 결과

두 가지 방식(Pedroni, Westerlund)의 공적분 검사 결과, 변수들 사이에 안정적인 장기 관계가 존재한다는 증거가 압도적으로 나타났다.

따라서 CCPI를 포함한 모델(Model I, II)은 개별 변수들의 불안정성에도 불구하고, 장기적으로는 의미 있는 경제적 관계를 가지고 있어 신뢰할 수 있는 분석이 가능하다고 판단할 수 있다.

[Diagnostic Test] About Panel cointegration test (공적분 검사)

---

4) 데이터 동질성 검증 (기울기 동질성 검정)

① 목적  

앞서 데이터에 대한 유의성을 확인했다면, 이제 데이터 동질성 검증을 통해 어떤 추정량을 사용할지 분석해야합니다. 회귀계수의 기울기를 분석하여 모든 국가의 β값이 동일하다면 단순 회귀모델을 사용할 수 있고, 반대로 이질성을 띄면 이질성 반영모델을 사용해야만 합니다.

[출처] Greenflation, a myth or fact? Table ６

② 결과

여기서 ( p-value )를 통해 p-값이 0.05보다 작으면 이질성 모델을, 0.05보다 크면 동질성 모델을 사용할 수 있다. 근원물가(CCPI) 모델인 Model I, II는 이질적 추정량을, 전체물가(HCPI) 모델인 Model III, IV 모델은 동질적 추정량을 고려하도록 한다.

About The slope hommogeneity test (동질성 기울기)

---

2.3 Estimator

1. CCPI의 이질적 패널 모델 사용 - CCEMG, AMG

① Model I

[출처] Greenflation, a myth or fact? Table 7

 

Model I의 종속변수인 근원 소비자물가(CCPI)에 다른 독립변수의 영향의 정도를 설명하는 테이블이다. CCEMG와 AMG의 추정량을 통해 교차 검증하였다. 또한, 각 추정량에서 한계비용과 기대변수를 교체해가며 분석하여 해당 변수가 근원물가(CCPI)에 영향을 주는지를 확인해 보았다.

 

여기서 모든 변수의 추정치를 확인해보면 기대인플레이션(ECPI)만이 p값이 제대로 나왔고, 이를 통해 미래 물가에 대한 기대가 현재의 근원물가를 결정하는 변수임을 확인할 수 있다. 또한, 기대 인플레이션의 계수가 약 1.05가 나왔음을 해석해보면, 기대 인플레이션이 1% 올랐을 때, 실제 근원 인플레이션도 약 1.05% 오른다고 해석할 수 있다.

 

Model I의 녹색전환을 표현하는 RES(재생에너지 비중, %)은 유의미한 p값이 도출되지 않았으므로 근원 물가에 영향을 미치는 요소는 아닌 것으로 판별되었다. 이외 유의미한 p값이 나오지 않은 변수들 또한 근원 물가에 크게 영향을 미치는 요인이 아님을 알 수 있다.

---

② Model II

[출처] Greenflation, a myth or fact? Table 8

 

Model I과 같은 방식으로 진행되었으며, 기대 인플레이션만이 통계적으로 유의미한 값이 도출되었다. 기대인플레이션이 1% 오르면, 근원 물가가 약 1.003% 오른다고 해석할 수 있다.

 

또한, Model II의 녹색 전환을 대리하는 변수인 REP(재생에너지의 생산량)은 근원물가에 통계적으로 의미 있는 영향을 주지 않는 것으로 해석할 수 있다.

[Estimator] About Common Correlated Effects Mean Group (CCEMG) - 공통상관효과 평균그룹 회귀모형에 대하여

[Estimator] About Augmented Mean Group(AMG) - 보강된 평균그룹 추정법에 대하여

---

2) HCPI의 동질적 패널 모델 사용 - PCSE

① Model Ⅲ

[출처] Greenflation, a myth or fact? Table 9

해당 변수에 대하여 PCSE 분석을 진행하였고, 이에 따라 계수(표준오차)를 산출하였다. 이때 통계적 유의미성을 확인하기 위해서는 t-통계량을 따로 산출한다. $t-통계량 = 계수 ÷ 표준오차$ 로 구해지고 별표로 표시되었다.

 

Model Ⅲ의 분석 결과를 미루어 볼때, 녹색전환의 대리변수인 RES(재생에너지 비중)은 일관되게 HCPI(전체물가)에 유의미한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 판단되었다. 예를 들어, 재생에너지 비중(RES)이 1%p(퍼센트포인트) 오르면, 전체 소비자물가 상승률(HCPI)이 약 0.0104%p(퍼센트포인트) 오르는 관계로 해석할 수 있다.

 

또한, 산출갭과 니켈 가격 또한 전체물가에 중요한 영향을 주는 변수임을 알 수 있다.

---

② Model Ⅳ

[출처] Greenflation, a myth or fact? Table 10

 Model Ⅳ의 경우 REP(재생에너지 생산량/규모)는 4가지 모델 조합 모두에서 매우 강력하게 HCPI(전체물가)를 상승시키는 것으로 나타났다. 이는 녹색 전환의 규모가 커질수록 전체물가 상승 압력이 커진다는 것을 의미한다. 이외에 니켈가격, 산출갭, 실업률, 기대물가 등이 전체 물가 상승과 연관이 있다는 사실을 확인할 수 있었다.

[Estimator] About Panel Corrected Standard Errors(PCSE) - 패널 수정 표준 오차

---

3. 핵심 분석 결과

3.1 NKPC 모델의 쟁점사항

1) 한계비용의 대리변수 - OG

Table 9,10의 분석결과에 기반하면, 산출갭(OG)가 단위노동비용(ULC)보다 설명력이 높다는 판단이 나왔다. 

 

2) 필립스 곡선(PC)의 붕괴 검증

전통적인 필립스 곡선은 실업률과 물가상승률 사이에 안정적인 역(-)의 관계가 있다는 것을 의미한다. 실업률이 낮아지면 호황을 이루고, 물가상승을 올라간다. 반대로 실업률이 높아지면 불황을 이뤄 기업의 비용 부담이 줄어 물가상승률이 낮아진다는 이론이다.

 

하지만 Table 9와 Table 10을 보면, 실업률(UR)이 전체물가(HCPI)에 통계적으로 유의미한 영향을 주지 못하거나, 오히려 이론과 반대되는 양(+)의 부호를보였다. 이는 현대 경제에서 실업률과 인플레이션 사이의 전통적인 연결고리가 매우 약해졌거나 사라졌음을 의미한다.

---

3.2 녹색인플레이션 검증

1) 녹색전환은 근원 소비자물가(CCPI)에 통계적으로 유의미한 영향을 미치지 않는다

Table 7, Table 8에서 알 수 있듯이, 두 표 모두에서 녹색 전환 변수인 RES와 REP는 통계적으로 유의미하지 않았다.

고로 녹색전환이 근원 소비자물가에는 유의미한 영향을 미치지 않는다고 판단할 수 있다.

 

2) 녹색전환은 전체 소비자물가(HCPI)에 통계적으로 유의미한 상승 압력을 가하나, 영향의 크기가 비교적으로 작다.

Table 9와 Table 10에서 알 수 있듯, 두 표 모두에서 녹색 전환 변수인 RES와 REP가 통계적으로 유의미한 값 양(+)의 값을 보였다. 그러나 그 계수의 크기가 매우 작아, 영향이 미비하다고 판단된다.

• RES가 1%p 증가 → HCPI가 0.01%p 상승
• REP가 1% 증가 → HCPI가 0.0026%p 상승

---

3.3 잠재 채널 분석

상기 분석 과정을 통해 녹색전환이 전체 소비자물가에 영향을 미치는 greenflation의 현상을 확인했다.

그렇다면 어떤 경로로 greenflation이 유발될까?

[출처] Greenflation, a myth or fact? Fig. 1.

본 논문에서는 greenflation의 잠재적 원인인을 4가지 요소로 지목했고, 각 요소가 인플레이션에 상승/하락 압력을 가할 수 있다는 것을 이론적으로 고찰하였다.

---

4. 최종 결론

4.1 결론

이 연구는 26개 OECD 국가에서 녹색 전환이 전체물가 상승률을 높이는 '녹색 인플레이션' 현상이 실제로 존재함을 실증적으로 밝혔다. 하지만 그 효과는 근원물가에는 해당되지 않으며, greenflion을 유발하는 채널에 대한 연구가 추가적으로 필요하다.

---

4.2 시사점

1) Greenflation의 영향이 전체물가에 한정되어 있으므로, 중앙은행이 기존의 통화정책 기조를 당장 바꿀 필요는 없다.

2) 녹색전환으로 인한 인플레이션 영향이 확인되었으므로, 정책 설계시 취약계층 보호, 재정 지원, 핵심 광물 공급망 관리 등을 고려하여야 한다.

---

4.3 한계점

1) 제한된 국가 범위 - OECD 26개국

2) 검증되지 않은 채널 - 4가지 잠재 경로가 미치는 영향

3) 불분명한 매커니즘 규명 - 근원물가와 전체물가에 다르게 미치는 원인 및 매커니즘에 대한 규명

4) 최신 충격 미반영 - 분석기간(2005~2019년)에 따라 코로나 19 팬데믹과 같은 최근 세계 경제 충격의 영향 미반영

---

5. 질의 및 의견

5.1 질의

Q1	NKPC Model의 한계비용 proxy를 증명하고, 필립스 곡선의 붕괴를 증명하는 과정이 꼭 필요한 과정이었나?
🙆‍♀️	NKPC 모델은 내부적인 논쟁거리(ex. 한계비용의 proxy)가 있지만, 현재 거시경제 분석에서 널리 쓰이는 표준적인 도구이다. NKPC 모델을 사용한다고 해서 모두가 논쟁사항에 대해 언급하지는 않는다. 그러나 본 논문의 경우 greenflation이라는 새로운 개념을 실증적으로 증명해야 했기 때문에, 핵심 도구인 NKPC 모델이 결론을 도출하는데 있어 신뢰할 수 있는 도구임을 꼼꼼하게 증명하기 위해 해당 과정을 포함하였다.

 

Q2

HCPI와 CCPI는 왜 다른 흐름을 갖는 것인지?

💁‍♀️

HCPI와 CCPI는 장기적으로 비슷한 흐름을 보이지만, 단기적으로는 변동폭이 크게 차이가 날 수 있다. CCPI = HCPI - (변동성이 큰 식료품과 에너지) 의 식을 갖는다. HCPI (전체 소비자물가)는 우리가 일상에서 체감하는 모든 품목의 가격 변동을 반영하지만, CCPI (근원 소비자물가)는 가격 변동이 심한 식료품과 에너지를 제외한 것으로, 경제의 기조적인, 즉 핵심적인(core) 물가 흐름을 보여준다. 일반적으로 식료품과 에너지 가격은 전쟁, 유가 파동, 기후 변화 등 경제의 본질적인 체력과 무관한 외부 충격에 의해 급등락하는 경우가 많다. 녹색 전환은 본질적으로 에너지 부문의 변화이므로, 그 영향이 HCPI에는 직접적으로 나타나지만, 아직 경제 전반의 기조적인 흐름인 CCPI의 경로를 바꿀 만큼은 아니었다라고 해석하는 것이다.

---

5.2 의견

해당 논문을 통해 녹색 전환이 전체 소비자물가에 대하여 상향된 압력을 가한다는 사실을 알게 되었고, 이를 greenflation이라고 지칭한다. 이를 일으키는 채널은 크게 4가지가 소개되었으나, 각각의 채널과 greenflation간의 상관관계에 대한 뚜렷한 실증적 증거를 제시하지 않았으므로, 후속 연구가 필요하다.

 

녹색 전환이 경제적 기조나 물가 상승에 영향을 미칠 수 있다는 사실을 알았으므로 앞으로 경제와 환경적 요소가 어떤 상관관계를 가지고 영향을 미치는가에 대해 관점을 두고 살펴봐야겠다.

 

 

 

 

[논문 출처] https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0140988324006145