초록
본 연구는 에너지 및 환경경제학에서 기초 데이터로 많이 활용되는 산업연관표에서 특정 부문이 하부 부문들로 분리되는 경우 새로운 산업연관표를 추계하는 과정을 제시하였다. 보편적으로 산업연관표 추계에 이용되는 RAS 방법은 새로운 산업연관표의 부문별 생산액, 중간투입계, 중간수요계의 정보를 반드시 필요로 하지만, 많은 경우에 부문별 중간수요계 정보를 확보하기 어렵다는 문제가 있다. 본 연구는 특정 부문이 하부 부문들로 분리되는 상황에서 부문별 중간수요계 정보를 사용하지 않고도 새로운 산업연관표를 추계할 수 있는 과정을 제시하였다. 핵심 아이디어는 분리 후 산업연관표의 많은 원소들의 값이 분리 전 산업연관표의 원소들 값과 같다는 점과 분리 후 부문들의 원소 합이 분리 전 부문의 원소 값과 같다는 점이다. 중간수요계 정보 대신에 이들 정보를 이용해서 부문 분리 후의 산업연관표에 대한 중간거래행렬이나 투입계수행렬을 추계하는 과정을 제시하였다. 소규모 시뮬레이션 결과, 본 연구가 제시한 과정은 투입계수행렬의 경우 평균 약 11.23%의 추정 오차를 가지며 이것은 중간수요계 정보를 활용하는 RAS의 11.30%의 평균 추정 오차보다 작은 것으로 나타났다. 그러나 여러 선행연구들에서 추가 정보를 활용하는 것이 활용하지 않는 것보다 추정 성과를 항상 향상시키지 않는 것으로 나타났기 때문에, 본 연구의 방법을 현실에 적용하기 위해서는 다양한 시뮬레이션 연구가 필요하다고 판단된다.
In case of a specific sector being divided into sub-sectors, this study presents a process for estimating an input-output table, which is frequently used as basic data in fields of energy and environment economics. RAS method, which is universally used for this case, requires information on production, intermediate input sum, and intermediate demand sum for each sector in the new table. But in many cases, it is difficult to secure information on intermediate demand sum by sector. This study suggests a process for estimating a new input-output table without using information of intermediate demand sum in the case of sector separation, under the assumption that information of production value and intermediate input sum by sector are available. The key idea is that the values of many elements in the input-output table after disaggregation are the same as those in the table before disaggregation and that the sum of the elements after disaggregation, equals the values of the elements before disaggregation. The process of estimating the intemediate transaction matrix or the input coefficient matrix is presented by using these information instead of intermediate demand sum information. A small-scale simulation shows that the average error rate of the process proposed in this study is about 11.23% in estimating input coefficients, which is smaller than the 11.30% estimation error of RAS using the information of intermediate demand sum. However, since it is known in the literature that using additional information does not always improve estimation performance compared to not using it, additional research on various simulations is needed to apply the method of this study to reality.