A Study on Energy Demand and Greenhouse Gas Emissions in Transportation Sector according to Socio-Economic Development Path

Himchul Shin; Soo-Il Kim; Yeong Jae Kim; Sangjune Park

doi:10.22794/keer.2026.25.1.011

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Research Article

Korean Energy Economic Review. 31 March 2026. 331-358
https://doi.org/10.22794/keer.2026.25.1.011

A Study on Energy Demand and Greenhouse Gas Emissions in Transportation Sector according to Socio-Economic Development Path

사회경제 발전 경로에 따른 수송 부문 에너지 수요와 온실가스 배출량 연구

Himchul Shin¹^*

Soo-Il Kim²

Yeong Jae Kim³

Sangjune Park⁴

신 힘철¹^*

김 수일²

김 영재³

박 상준⁴

¹Research Fellow, Korea Energy Economics Institute (First author, Corresponding author)

²Senior Research Fellow, Korea Energy Economics Institute

³Associate Professor, KDI School of Public Policy and Management

⁴Research Fellow, Korea Transport Institute

¹에너지경제연구원 연구위원 (주저자, 교신저자)

²에너지경제연구원 선임연구위원

³KDI 국제정책대학원 부교수

⁴한국교통연구원 연구위원

^{*Corresponding Author}

ABSTRACT

This study systematically analyzed six scenarios combining socioeconomic development and policy instrument pathways that could potentially impact energy demand and greenhouse gas emissions in the transportation sector. The socioeconomic development pathways are categorized into Sustainable-High growth (SEP1), Maintaining Trend-Moderate growth (SEP2), and Divided conflict-Low growth (SEP3) based on key socioeconomic variables such as population and human development, economy and lifestyle, technology, and institutions. The policy instrument pathways are divided into the Reference Policy Path (REF), where the current greenhouse gas reduction policy stance is maintained at a similar level, and the Maximum Reduction Policy Path (MAX), where technological innovation and demand policies are actively expanded. The scenario analysis utilized the transportation module of the Korea Energy Economics Institute’s (KEEI) bottom-up forecasting model, the System of Three E-Models (KEEI-STEM). The forecast results revealed that total energy demand and greenhouse gas emissions are significantly affected by the adoption of policy instruments. Under the SEP2 baseline policy pathway, energy demand in the transportation sector is projected to decrease by 46.2% between 2023 and 2050, while under the maximum reduction policy pathway, it is projected to decrease by 79.1%. However, under the maximum reduction policy pathway, energy demand and greenhouse gas emissions differ significantly depending on the socioeconomic development pathway. Emissions under SEP3 in 2050 were approximately 2.5 times higher than those under SEP1. This suggests that if proactive policies are implemented, future socioeconomic conditions can significantly impact the effectiveness of the policies. The analysis results of this study demonstrate that socioeconomic development pathways should be considered when establishing and implementing energy and greenhouse gas reduction policies from a long-term perspective.

Keywords

Transport sector energy outlook

greenhouse gas emissions outlook

socioeconomic development path

policy instrument path

KEEI-STEM

본 연구는 수송 부문의 에너지 수요와 온실가스 배출에 불확실성으로 작용할 수 있는 사회경제 발전 경로 및 정책 수단 경로를 작성하고, 이를 조합한 총 6개의 시나리오에 대한 체계적인 분석을 시도하였다. 사회경제 발전 경로는 인구 및 인적개발, 경제 및 생활양식, 기술 및 제도 등 사회경제를 이루는 주요 변수에 따라 지속가능-고성장(SEP1), 추세유지-중간성장(SEP2), 분열갈등-저성장(SEP3)으로 구분된다. 정책 수단 경로는 현재의 온실가스 감축 정책 기조가 비슷한 수준에서 유지되는 기준 정책 경로(REF)와 기술혁신과 기술수요 정책이 적극적으로 확대되는 최대저감 정책 경로(MAX)로 구분된다. 시나리오 분석에는 에너지경제연구원의 상향식 전망 모형인 KEEI-STEM (System of Three E-Models)의 수송 부문 모듈을 활용하였다. 전망 결과 에너지 수요와 온실가스 배출 총량은 정책 수단의 도입 여부에 따라 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. SEP2의 기준 정책 경로에서는 2023~2050년 기간 동안 수송 부문 에너지 수요가 46.2% 감소한 반면, 최대저감 정책 경로에서는 79.1% 감소한 것으로 전망되었다. 하지만 최대저감 정책 경로의 경우 사회경제 발전 경로에 따라 에너지 수요와 온실가스 배출량에 큰 차이를 보였는데, 2050년 SEP3의 배출량은 SEP1에서의 배출량 보다 약 2.5배 많은 것으로 나타났다. 이는 적극적인 정책을 시행하는 경우 미래 사회의 사회경제 상황이 정책의 실효성에 상당히 큰 영향을 미칠 수 있음을 의미한다. 이러한 본 연구의 분석 결과는 장기적인 관점에서 에너지 및 온실가스 감축 정책을 수립하고, 정책시행시 사회경제 발전 경로가 고려되어야 함을 보여준다.

키워드

수송 부문 에너지 전망

온실가스 배출량 전망

사회경제 발전 경로

정책 수단 경로

KEEI-STEM

MAIN

Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 시나리오 설계
1. 시나리오 설계와 사회경제 발전 경로
2. 수송 부문 정책 수단 경로
Ⅲ. 분석 모형
1. 자동차 모듈 그룹
2. 기타 도로 수송 모듈
3. 비도로 모듈
Ⅳ. 시나리오 결과 분석
1. 에너지 수요와 온실가스 배출량
2. 친환경 자동차 보급과 에너지 상품별 비중 변화
3. 세부 부문별 분석 결과
Ⅴ. 결 론

Ⅰ. 서 론

수송 부문은 에너지 통계와 온실가스 배출량 산정 시 최종 소비 부문 중 하나로 분류되어 집계되는 주요 에너지 소비처이자 온실가스 배출 부문이다. 최근 발표한 2035년 국가 온실가스 감축목표(NDC)에 따르면 수송 부문 온실가스 배출량은 2018년 98.8MtCO₂/yr에서 2035년 39.3MtCO₂/yr(58.2% 감축) 또는 36.8MtCO₂/yr(60.7% 감축)로 감축하는 것을 목표로 제시하였다(관계부처 합동, 2025). 수송 부문의 온실가스 감축 목표는 최종소비 부문 중 가장 높은 수준으로 목표 달성을 위해서는 이 부문의 적극적인 정책 시행과 수송 부문 이용자의 정책 수용이 요구됨을 의미한다.

이와 같이 온실가스 감축 정책들은 중장기적으로 국가 전체의 에너지 공급 및 소비 구조와 국민들의 에너지 소비에 영향을 미치게 되므로 과학적인 에너지 수요 전망에 근거한 정책 수립이 중요하다. 하지만 미래의 사회 변화, 경제 상황, 국제 사회의 정치･경제적 변동과 같은 불확실성은 장기 에너지 수요 전망을 어렵게 하는 요인이 된다.

수송 부문의 에너지 수요와 온실가스 배출량에 대한 전망은 수송 부문의 통합적인 전망 모형을 구성하는 국제기구와 국가 기관을 제외하면 대부분의 경우 자동차 선택과 이의 전망에 대한 연구가 진행되었다. 자동차 선택 모형은 주로 구매자 개인의 특성 변수와 차량 자체의 특성에 관한 변수들이 영향을 미치는 것으로 알려져 있다(Liao et al., 2017; Darup et al., 2018). 구매자 개인 특성 변수로는 구매자의 소득 수준과 같은 사회･경제적 특성, 차량에 대한 경험, 신기술 선호도 등이 포함되며, 자동차 특성 변수는 자동차 가격, 사용 연료, 연료 효율 등이 포함된다. 이러한 변수들은 이용자들 대상으로 설문 조사 시행하여 수집하는 경우가 대부분이다. 이와 같이 다양한 변수를 이용하는 분석 방법은 소비자의 자동차 선택을 요인에 따라 자세하게 설명할 수 있다는 장점이 있으나, 설문 조사에 기반한 연구이기 때문에 연속되고 일관된 전망 결과 도출에 어려움이 존재하고, 모형 상에서 시행되는 정부 정책의 변화에 따른 영향을 분석하는데 한계가 있다. 또한 자동차 선택 모형에 기반한 전망은 도로 수송 부문의 전체 에너지 소비량과 온실가스 배출량 전망으로 범위를 확장하는데 한계가 존재한다. 이에 따라 자동차 선택 모형에서 에너지 소비량이나, 온실가스 배출량 분석 등으로 범위를 확장하기 위한 목적을 갖고 있는 연구들은 자동차 특성 변수나 거시경제 변수와 같이 일관되게 수집할 수 있는 변수를 이용하고 있다(권오상 외, 2018; Mishra et al., 2013; ITF, 2020). 특히 권오상 외(2018)는 정부 정책이 도로 수송 부문의 에너지 수요와 온실가스 배출 감소에 영향이 있다는 것을 제시하며, 향후 자동차 선택에 비가격적 인센티브의 중요성을 지적하였다.

따라서 IPCC, 국제에너지기구(IEA, 2025)¹⁾ 같은 국제기구와 미국 에너지정보청(EIA, 2025)²⁾과 같은 기관은 다양한 시나리오에 대한 에너지 전망을 시행하고 있고, 해당 에너지 전망 내의 수송 부문 역시 시나리오에 기반한 에너지 수요 전망이 이루어지고 있다. 앞서 김수일 외(2026)에서 설명하였듯이 IPCC는 2022년 발간된 6차 평가 보고서에서 정책 수단의 불확실성만이 아니라 미래 사회경제의 불확실성까지 반영한 시나리오를 구성하여 전망을 수행하였다. 우리나라 역시 2035 NDC에서 온실가스 감축 목표를 53% 감축안과 61% 감축안 두 개의 시나리오고 제시한 것은 이러한 미래의 불확실성을 고려한 목표 설정이라고 할 수 있다.

본 연구는 사회경제 발전 경로와 정책 수단 경로에 따라 구성된 6개 시나리오를 적용하여 에너지경제연구원의 장기통합전망시스템(KEEI-STEM)으로 수송 부문의 에너지 수요와 온실가스 배출량을 전망 결과를 정리하고, 시나리오와 사회경제 경로의 구성이 전망 결과에 어떤 영향을 미치는지 분석하는 것을 목적으로 한다.

본 논문의 제2장에서는 분석에 적용한 수송 부문의 시나리오 설계 내용에 대해서 살펴보고, 제3장에서는 분석 모형을 설명하였다. 분석에 이용한 모형은 앞서 언급한 KEEI-STEM 모형으로 이 중 최종 소비 단계 4개 모듈 중 수송 모듈의 논리 구조를 설명하였다. 제4장에서는 주요 전망 결과에 대하여 정리하였고, 제5장은 내용을 종합하여 수송 부문 전망의 결론과 시사점을 제시한다.

Ⅱ. 시나리오 설계

1. 시나리오 설계와 사회경제 발전 경로

1) 시나리오 설계

수송 부문 시나리오는 전 부문에 걸쳐 적용된 세 개의 사회경제 발전 경로와 두 개의 정책수단 경로로 구성된다. 사회경제 발전 경로는 인구 및 인적개발, 경제 및 생활 양식, 기술 및 제도 등 사회경제를 이루는 주요 변수들에 대한 정성적인 설명인 내러티브와 내러티브에 따라 설계된 정량적 전제로 구성된다. 사회경제 발전 경로는 정책 수단의 수용성과 경제성장률이라는 두 개의 축으로 구성된 사회경제 공간에서 선택된다. 본 연구에서 선택한 사회경제 발전 경로는 전 세계 및 우리나라의 사회경제가 지속가능한 발전 경로를 따르는 지속가능-고성장(SEP1, Socio-Economic Pathway) 경로, 전 세계 및 우리나라가 현재의 발전 추세를 지속하는 추세유지-중간성장(SEP2) 경로, 전 세계 및 우리나라가 비협조적 경쟁을 하며 불평등과 국제적･사회적 갈등이 심화되는 분열갈등-저상장(SEP3) 경로이다(김수일 외, 2026; 이승호 외, 2026). 지속가능 사회경제 경로는 새로운 기후･에너지 정책 수단에 대한 수용성이 높고 에너지 기술 투자도 적극적으로 이루어지는 사회인 반면, 분열갈등 사회경제 경로는 지역, 세대, 계층 간의 갈등으로 정책 수용성과 기술 개발이 더딘 사회라는 특징으로 구별된다. 정책수단 경로는 이미 시행되고 있는 정책 기조가 비슷한 수준에서 유지되는 기준 정책 경로(REF)와 기술혁신과 기술수요 정책이 적극적으로 시행되는 최대저감 정책 경로(MAX)로 구분된다. 동일한 최대저감 정책 경로라 하더라도 사회경제 발전 경로의 내러티브에 따라 기술혁신과 기술수요의 수준이 다를 수 있다. 사회경제 발전 경로 별로 기준 정책 경로와 최대저감 정책 경로가 적용된 총 6개 시나리오에 대한 분석을 진행하였다.

2) 사회경제 발전 경로 주요 전제

사회경제 발전 경로는 정성적 내러티브에 따라 ‘인구 및 인적 개발’, ‘경제 및 생활 양식’, ‘기술 및 자원’, ‘대외 상황’으로 설명되며(이승호 외, 2026), 그 수준에 따라 SEP1, SEP2, SEP3로 구분된다. 이러한 사회경제 발전 경로는 인구 및 노동력, 경제성장률, 에너지 가격, 기후 변수, 산업구조 전환 경로 등 5가지 정량적 전제로 전환되어 전망 모형에 반영된다. 이러한 사회경제 발전 경로의 정량 전제 중 인구, 경제성장률, 산업구조 전망, 에너지 가격은 수송 부문 에너지 수요 전망에 주요한 변수들이다.

먼저 인구는 노동 공급과 소비 기반을 결정하는 변수로 수송 부문에서는 에너지 수요에 가장 큰 비중을 차지하는 도로 부문 중 자동차 모듈 그룹³⁾ 전망의 주요 변수이다. 이 부문의 자동차 대수 전망은 연도별 인구와 대당 인구수에 따라 결정되기 때문에 인구 전제는 자동차 대수 전망에 직접적으로 영향을 미치게 되며, 항공 여객 전망 과정에서도 주요 변수로 이용된다. 또한 대중 여객 부문의 전망에서 대도시 인구는 연도별 대중 여객의 총 수요 전망에 이용된다.

둘째로 경제･산업변수인 GDP와 산업구조 전망은 세부 부문별로 운행 거리와 여객 및 화물 수요 등에 이용된다. 먼저 개인별 이동 수요를 대리할 수 있는 일인당 GDP는 자동차 모듈 그룹 전망에서 대당 운행거리 전망과 항공 여객 수요 전망에 이용된다. 또한 업종별 경제활동을 대리할 수 있는 업종별 생산액은 도로･철도･해운의 화물 수요 전망에 이용된다. 특히 업종별로 화물 운송 수단에 차이가 존재하기 때문에 철도 화물의 경우 비금속, 광업, 농림업의 생산액을, 해운 화물은 광업, 비금속, 석유화학, 농림어업의 생산액을 이용한다. 반면 도로 화물은 전 산업의 생산액을 이용하여 화물 수요를 전망한다. 항공 화물의 경우 단일 업종의 생산 활동 보다 국가 경제 전체의 영향이 큰 것으로 판단하여 GDP를 전제 변수로 이용한다.

마지막으로 에너지 가격은 수송의 각 세부 부문 전망 과정 전반에 걸쳐 이용되는 변수이다. 대표적으로 자동차의 연료별 선택에 연료별 소비자 상대가격을 이용하여 연료별 자동차 비중이 결정되고, 대중 여객 부문 전망에서도 역시 에너지 가격을 변수로 하여 대중교통 수단 간 비중을 결정하게 된다.

사회경제 발전 경로의 정량 전제 중 기후 변수는 수송 부문 에너지 수요 전망에 이용되지 않는다.

2. 수송 부문 정책 수단 경로

수송 부문은 이동 수단에 따라 도로, 철도, 해운, 항공으로 구분되며, 각 부문에서 주로 소비되는 에너지 상품은 석유제품이다. 이에 따라 수송 부문의 온실가스 감축 정책은 소비되는 석유제품을 저배출 또는 무배출 에너지 상품으로 전환하는 것이 가장 중요한 감축 수단이며, 추가로 연료 효율 향상, 바이오연료 사용 등이 시행되고 있다. 수송 부문의 기술혁신 수단은 배터리전기차, 수소연료전지 자동차, 자율주행, 수소추진 동차, 수소 또는 암모니아 추진 선박, 지속가능항공유(Sustainable Aviation Fuel, SAF) 등으로 대부분 이미 시장에 진입하였거나 진입을 앞둔 상태이며, 기존에 없던 기술 개발보다는 개발된 기술의 효율 향상이 더 필요한 시점이다. 기술혁신 수단이 시장에서 이미 경쟁 중이라는 것은 보급 확대를 위한 기술수요 수단이 수송 부문의 목표 달성을 위해 중요하다는 것을 의미한다. 기술수요 수단은 보조금, 에너지세, 탄소세 등을 비롯하여 기술의 보급에 영향을 미치는 정책, 제도 등을 모두 망라한다. 따라서 수송 부문의 정책 경로는 세부 부문별 감축 수단들의 시행 일정과 강도에 따라 구성하였다. 특히 정부의 공식적인 보급 목표와 정책들이 존재하는 경우 이를 중심으로 정책 경로를 구성하였고 전문가 자문을 통해 시나리오를 구체화하였다.

1) 도로 부문 정책 수단 경로

수송 부문 에너지 소비와 온실가스 배출에 가장 큰 비중을 차지하는 도로 부문은 친환경차 보급 대수와 에너지 효율 향상, 친환경 연료 사용 등의 정책을 정책 수단 경로에 반영하였다.

먼저 친환경 자동차 보급 대수는 승용･승합･화물 자동차별 실적 자료와 정책 내용, 소비자 반응 등을 고려하여 종류별 친환경 자동차의 보급 속도 및 수준을 조정하였다.⁴⁾ 최대저감 정책 경로의 경우 2030 NDC에 제시된 친환경자동차 목표 대수인 450만 대(관계부처 합동, 2021)에 거의 근접하게 전기 및 수소전기 자동차가 보급되는 것으로 가정하였다. 다만 이 가정은 보급 목표를 고려하여 사전적으로 설정한 수준이 아니라 보급 속도 및 수준에 대한 가정에 따라 사후적으로 목표 달성 여부를 판단하였다. 최근의 자율주행 기술 발전 수준이나 전고체 배터리 조기 상용화 가능성 등은 본 연구에서 가정한 보급 속도와 수준에 영향을 미칠 수 있다.

전기 자동차의 연료 효율을 의미하는 전비는 전비 향상에 대한 구체적인 목표가 제시되지 않고 있어 기준 정책 경로에는 전비 향상이 없는 것으로 가정하였다. 하지만 전기 자동차 전비와 관련된 첫 번째 제도인 ‘전기차 에너지효율 등급제’가 시행(산업통상자원부, 2024)되는 등 향후 전비에 대한 정부 정책이 시행될 수 있음을 고려하여 최대저감 정책 경로에서는 전비 향상을 가정하였다.

바이오디젤 연료혼합 비율은 기준 정책 경로에서는 현재 연도별 로드맵이 공개되어 있는 에너지 공단의 자료(한국에너지공단 신･재생에너지센터, n.d.)⁵⁾를 이용한 반면, 최대저감 정책 경로에는 2030 NDC에 제시된 2030년 8%를 가정하였다. 이는 이미 제시되어 있는 정부 계획으로 SEP1과 SEP2에서 모두 달성되는 것으로 가정하였다. 그러나 전 세졔적인 사회경제 기조가 NDC 목표을 최우선 과제로 추진하지 않게 되는 SEP3인 경우는 제시된 2030년 보다 다소 늦게 바이오디젤 혼합 비율 8%에 도달하는 것으로 가정하였다.

2) 비도로 부문 정책 수단 경로

비도로 부문은 철도, 국내 해운 및 항공, 국제 해운 및 항공으로 구분되는데 이 부문들은 도로 부문에 비해 온실가스 감축 정책이 구체적이지 않고, 전반적인 방향만 제시되는 경우가 많다. 이는 수송 부문의 온실가스 배출에서 도로 부문이 차지하는 비중이 압도적으로 높은 것과 함께 해운, 항공 부문의 온실가스 감축 수단이 마땅치 않다는 특성이 복합적으로 작용한 결과로 판단된다.

먼저 해운 부문은 ‘제1차 친환경선박 개발･보급 기본계획’에 친환경 선박에 대한 목표가 제시되어 있다(관계부처 합동, 2020). 친환경 선박은 도로 부문의 친환경 자동차와 같이 해운에서 가장 효과적인 온실가스 감축 수단으로 평가된다. 기본계획에서 친환경 선박은 LNG 및 전기추진 선박, 하이브리드 선박과 함께 저감 장치 장착 선박도 포함하여 보급 계획이 제시되어 있으며, 이 중 저감 장치 장착이 가장 경제적이다. 하지만 저감 장치 장착은 미세먼지나 질소산화물과 같은 오염 물질 저감을 위한 방안으로 온실가스 저감을 위해서는 LNG 및 전기추진 선박과 하이브리드 선박 등이 보급되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 LNG 추진 선박, 전기 추진 선박, 하이브리드 선박에 대하여 정책 목표를 설정하였다.

항공 부문의 가장 효과적이면서 현재까지는 거의 유일한 온실가스 저감 정책은 SAF의 활용이다. 많은 국가에서 SAF 혼합의무제도를 도입하였으며, 우리나라 역시 ‘SAF 확산 전략’을 발표하여 SAF 활용 확대와 혼합의무제도 도입 등을 계획하고 있다(국토교통부, 2024). 하지만 현재 검토 대상은 국내 출발 국제노선 항공기로 국가 온실가스 배출량 집계 대상인 국내 노선 항공기는 SAF 의무화는 논의 대상에서 제외된 상태이다. 따라서 본 연구에서는 국내선 항공기에 SAF의 도입은 없는 것으로 가정하였다. 마지막으로 철도 부문은 이미 상당 부분 전기화가 진행되어 있어 온실가스 감축을 위한 추가 정책 수단을 가정하지는 않았지만, 수소연료 동차 등 기술개발이 추진되는 분야가 있고, 이는 향후 에너지 소비 구조에 영향을 미칠 수 있다.

이와 같이 현재 시나리오 설계에 포함된 비도로 부문의 정책 수단은 도로 부문에 비해 크게 적은 수준이다. 하지만 해운과 항공의 경우 해당 부문의 국제 기구 주도로 온실가스 저감을 위한 정책들이 다수 추진되고 있으며, 국내 해운 및 항공 산업에서는 해외로 출항하거나 출국하는 경우 국제 기구의 정책들을 준수하고 있다. 이러한 국제 해운과 국제 항공 부문의 온실가스 저감 정책들은 국내 해운 및 항공으로 범위가 확대될 것으로 예상된다. 따라서 이러한 정책 변화를 관찰하여 추후 시나리오 설계에 반영할 필요가 있을 것이다. 또한 현재 소비되는 에너지 상품이 전기와 석유 제품만으로 구성된 철도 부문은 수송 전동차 개발 및 도입에 대한 정책 변화를 관찰하여 이 역시 향후 분석에 추가 여부를 판단해야 할 것이다. 이상에서 설명한 세부 부문별 주요 가정은 <표 1>에 정리하였다.

<표 1>

수송 부문 시나리오별 주요 가정

주요 가정		기준 정책 경로 (REF)	최대저감 정책 경로(MAX)
주요 가정		기준 정책 경로 (REF)	지속가능-고성장 경로 (SEP1)	추세유지-중간성장 경로 (SEP2)	분열갈등-저성장 경로 (SEP3)
도로	무공해차 보급	2030년: 240~310만대 보급 2050년: 750~1,490만대 보급	2030년: 470만대 보급 2050년: 2,900만대 보급	2030년: 400만대 보급 2050년: 2,500만대 보급	2030년: 330만대 보급 2050년: 2,100만대 보급
	효율향상	전기차 전비 향상 없음	전기차 전비 2035년까지 연평균 0.9% 향상
	바이오디젤	2024~2026년: 4.0% 2027~2029년: 4.5%~ 2030년 이후: 5.0%	2024~2026년: 4.0% 2027~2029년: 매년 1%p 증가 2030년 이후: 8.0%		2024~2026년: 4.0% 2027~2032년: 매년 0.5%p 증가 2033년 이후: 8.0%
해운	친환경선박 보급	친환경선박 보급 없음	2035년 비중: 2.2%, 2050년 비중: 5%
항공	연료전환	SAF 도입 없음	SAF 도입 없음

Ⅲ. 분석 모형

수송 부문의 장기 에너지 수요 전망은 에너지경제연구원의 KEEI-STEM 모형을 이용한다. KEEI-STEM 모형은 총 4개의 에너지 최종 소비 부문과 1개의 발전/열생산 모듈로 구성되어 있는 상향식 시뮬레이션 모형으로 본 고에서는 산업, 수송, 가정, 서비스로 구성된 최종 소비 부문 중 수송 부문 모듈을 이용하였다. KEEI-STEM 모형은 미래의 기술 도입과 정책 시행에 대한 적절한 시나리오 구성을 통하여 기술 도입과 정책 시행에 대한 에너지 수요 영향 변화를 관찰할 수 있다는 장점이 있다. 이러한 특징은 하향식 전망 모형과 같이 기술별 비용에 기반하여 최적 선택이 이루어지지 못한다는 한계는 존재하나, 명시적으로 정책 방향이 제시될 때 이를 적절히 반영하여 전망할 수 있다는 장점이 있다.

수송 모듈은 수송 부문 에너지 소비 구분에 따라 도로, 철도, 국내해운 및 국내항공, 국제해운 및 국제항공 부문의 전망을 위하여 11개의 세부 모듈과 통합 모듈로 구성되어 있다. 세부 모듈은 비사업용 승용차, 비사업용 화물차, 비사업용 승합차, 사업용 승용차, 사업용 도로 화물, 철도 화물, 근거리 대중 여객, 장거리 대중 여객, 해운 화물, 해운 여객, 항공, 국제 벙커링으로 구성된다(<표 2>).

<표 2>

세부 부문별 모듈 구성

세부 부문	도로	철도	해운	항공
모듈	비사업용 승용차, 비사업용 화물차, 비사업용 승합차, 사업용 승용차, 사업용 도로 화물, 근거리 대중 여객, 장거리 대중 여객	철도 화물, 근거리 대중 여객, 장거리 대중 여객	해운 화물, 해운 여객	항공

주: 근거리 대중 여객과 장거리 대중 여객은 도로(시내외버스, 전세 및 고속버스, 택시), 철도(지하철, 고속철도, 철도) 두 부문을 포함

1. 자동차 모듈 그룹

먼저 도로 부문 중 자동차 모듈 그룹은 비사업용 승용차, 비사업용 화물차, 비사업용 승합차, 사업용 승용차 모듈을 포함한다. 이 네 개 모듈은 동일한 논리 구조로 전망이 이루어진다. 차종 분류는 국토교통부의 ‘자동차 등록 통계’를 준용하는데, 승용차는 승용일반, 승용겸화물, 승용다목적, 승용기타 차량 등이고, 승합차는 10인승 이상 자동차, 화물차는 화물일반, 화물덤프, 화물 밴, 화물 특수용자동차이다.⁶⁾ 또한 자동차 모듈 그룹과 이후의 기타 도로 수송 모듈에서 이용되는 자료 역시 ‘자동차 등록 통계’를 기초로 하고 있다. 추가로 화물 수송 부문의 수송 실적은 국토교통부의 ‘교통부문 수송실적 보고’를 이용한다. 해당 자료는 모두 국토교통부에서 운영하는 ‘국토교통 통계누리’를 통하여 제공된다.

자동차의 에너지 수요 전망 과정은 [그림 1]과 같이 차량 ① 등록 대수 전망, ② 연료 효율 전망, ③ 운행 거리 전망으로 구성되며, 각 단계별로 전망된 구성 요소들을 통하여 자동차 연료 수요를 계산할 수 있다(식 (1)). 자동차 등록 대수, 대당 운행거리, 연료 효율은 이를 계산하기 위한 각각의 하부 모듈을 통하여 산정된다.

(1)

자동 차 연료 수요 = 자동 차 등록 대수 \times 대당 운 행 거리 \times 연료 효 율

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[그림 1]

도로 부문(자동차 모듈 그룹) 전망 흐름

1) 자동차 보급 하부 모듈

자동차 모듈 그룹의 하부 모듈인 자동차 보급 모듈은 기술별･연료별 신차 및 폐차 대수와 총 보급 대수를 전망한다. 총 보급 대수는 대당 인구수 전망을 통해 계산되고, 신차에 대한 세 단계의 선택 과정을 통하여 기술별･연료별 자동차 대수가 산출된다.

먼저 특정 전망 기간의 자동차 총 대수(Vehicle Total)는 해당 시기의 전제된 인구수(Population)와 추정된 대당 인구수(PopPer Vehicle)를 이용하여 계산한다. 대당 인구수는 과거 자동차 등록 대수의 시계열(trend)과 포화시점의 대당 인구수 가정(Saturation Level)을 적용한 곰페르츠 확산함수를 이용한다(식 (2), (3)).

(2)

P o p P e r V e h i c l e = S a t u r a t i o n a l L e v e l \times α^{β t r e n d}

(3)

V e h i c l e T o t a l_{t} = P o p u l a t i o n_{t} / P o p P e r V e h i c l e_{t}

이렇게 추정된 특정 시점의 자동차 총 대수에 기존 자동차 수명을 고려한 폐차 대수(Vehicle Scrap)를 이용하여 기간별 총 신차 대수(VehicleSale.Total)를 전망한다. 폐차 대수는 과거 기술별･연료별 신차 대수 실적(Vechicle Sale)과 자동차 평균 수명에 따른 생존 확률 곡선(Decay Probility)을 이용하여 계산된다.

(4)

V e h i c l e S c r a p_{t} = \sum \sum (V e h i c l e S a l e_{t - i, j} \times D e c a y P r o b a b i l i t y_{i, j})

(5)

V e h i c l e S a l e . T o t a l_{t} = V e h i c l e T o t a l_{t} - V e h i c l e T o t a l_{t - 1} + V e h i c l e S c r a p_{t}

마지막으로 기간별 신차 대수 추정 결과에 따라 매 기 시장에 진입하는 신차에 대한 연료별 선택은 [그림 2]와 같이 총 세 단계의 흐름으로 연료 선택(Vehicle Share)이 이루어진다. 첫 번째 단계에서는 대체 연료 자동차와 내연기관 자동차로 선택된다. 대체 연료 자동차는 친환경차로 알려진 전기 자동차, 수소연료전지 자동차와 등유, 알코올, 태양열과 기타 연료들을 포함한다. 자동차 선택 두 번째 단계에서는 그룹별 하위 기술의 선택이 이루어진다. 대체 연료 자동차는 신기술과 구기술 간의 선택이, 내연기관 자동차는 일반 자동차와 하이브리드 자동차 사이의 선택이 이루어진다. 마지막으로 연료 선택 단계는 일반 자동차는 휘발유, 경유, LPG, CNG 사이의 선택을, 하이브리드 자동차는 휘발유, 경유, LPG 사이에서 선택이 이루어진다. 연료별 선택은 연료의 소비자 가격 지수(price)를 이용한 로짓 함수를 이용하여 연료별 비중이 결정되는데, 여기서 연료별 가격은 기준연도 가격 대비 상대가격을 사용한다. 마지막으로 연료별 비중과 해당 시점의 총신차 대수(VehicleSale.Total)를 이용하여 연도별･연료별 자동차 판매량(Vehicle Sale)이 계산된다(식 (6), (7)).

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[그림 2]

신차의 연료별 선택 흐름

(6)

V e h i c l e S h a r e_{j} = \frac{V e h i c l e B y T y p e_{j} \times e^{β_{j} (1 - p r i c e_{j})}}{\sum V e h i c l e B y T y p e \times e^{β (1 - p r i c e)}}

(7)

V e h i c l e S a l e_{t, j} = V e h i c l e S a l e . T o t a l_{t} \times V e h i c l e S h a r e_{j}

2) 운행 거리 하부 모듈

운행 거리 하부 모듈에서는 연료별 대당 운행 거리와 총 운행 거리에 대한 전망이 이루어진다. 대당 운행 거리는 대당 연료별 연평균 주행거리(km/vehicle/year)로 일인당 소득과 연료 가격에 대한 탄성치를 이용하여 추정한다. 총 운행 거리는 대당 운행 거리에 연료별 자동차 대수를 곱하여 계산한다. 운행 거리 추정 시 사용 연료별로 운행 거리가 같다는 것을 가정하고 있다. 따라서 이용하는 연료가 같으면 내연기관 자동차와 하이브리드 자동차의 대당 운행거리는 동일하게 추정된다.

3) 연비 하부 모듈

연비는 자동차의 에너지 효율로 주행 거리당 연료 소비로 정의되며, 매시기마다 신차와 기존 자동차 연비의 가중평균으로 계산된다. 모형에서는 각각에 대해 장기 추세인 연료 효율과 추세 오차인 운영 효율로 요인을 분해하여 연비를 추정한다. 신차의 연비는 전년도 신차의 평균 연비 수준( $A v g E f f_{- 1}$ )과 최신 기술 연비(NewEff)의 가중 평균으로 계산한다. 최신 기술 연비는 규제 정책, 연료 가격, 생산 기술의 발전 속도를 고려하여 전망된다.

운영 효율(Operating Improvement)은 연비에서 기술적으로 설명하지 못하는 부분을 의미하는데 재고 조정 모형을 이용하여 도출된 연비와 실적에서 추정된 연비의 차이로 연비와 신차 및 기존 자동차 평균 연비의 차이로 계산한다. 이를 종합하여 연도별･연료별 자동차의 연비는 신차 및 폐차 대수, 연료 효율 개선식, 운영 효율 개선식에 의해 결정된다(식 (8)).

(8)

A v g E f f = O p e r a t i n g I m p r o v e m e n t \frac{N e w E f f \times V e h i c l e S a l e + A v g E f f_{- 1} (V e h i c l e T o t a l - V e h i c l e S a l e)}{V e h i c l e T o t a l} + O p e r a t i n g I m p r o v e m e n t

2. 기타 도로 수송 모듈

1) 사업용 도로 화물 모듈

사업용 도로 화물 모듈은 육상운송업에서 수송용으로 소비하는 연료 수요를 전망한다. 이 모듈의 전망 과정은 자동차 모듈 그룹과 유사하지만 사업용 화물차 대수 전망이 화물 수송 수요 전망에 기반한다는 것과 연비가 연료 소비당 중량으로 정의된다는 차이가 존재한다.

사업용 화물자동차 대수(Vehicle Total) 전망은 화물 수송 수요(Freight Ton), 적재 중량(Load Weight), 적재율(Load Factor)을 이용하여 계산된다. 화물 수송 수요는 전제되는 국내총생산, 업종별 생산액, 무역 지수 등을 이용하여 계산되는데, 도로 화물을 발생시키는 업종의 생산액 합계를 이용하여 화물 물량을 전망한다. 평균 적재 중량은 화물차 세부 종류별 크기에 따른 등록 대수를 반영한 가중 평균이며, 적재율은 사업용 화물 자동차의 적재 횟수로 도로 화물량을 사업용 화물 자동차의 연간 적재량으로 나눈 값이다. 이를 이용하여 사업용 화물 자동차의 대수가 전망된다(식 (9)).

(9)

V e h i c l e T o t a l = \frac{F r e i g h t T o n}{L o a d F a c t o r \times L o a d W e i g h t \times 365}

2) 근거리 및 장거리 대중 여객 모듈

대중 여객 모듈은 근거리 대중 여객 모듈과 장거리 대중 여객 모듈로 구분된다. 근거리 대중 여객 모듈은 시내외버스, 지하철, 택시 등 광역교통체계 내의 대중교통 수단의 에너지 수요를 전망하며, 장거리 대중 여객 모듈은 고속버스, 전세버스, 고속철도 및 여객 철도의 에너지 수요를 전망하는데 두 모듈 모두 여객 수요, 자동차 보급, 연비가 전망을 위한 주요 변수로 사용된다.

먼저 여객 수요는 대도시 인구수를 주요 변수로 이용하며, 교통 요금, 교통 인프라, 연료 가격 등의 요소들이 고려된다. 전망된 여객 수요를 대중교통 수단 간 배분을 위하여 에너지 가격을 변수로 하는 로짓 함수를 이용하여 대중교통 수단 간 분담 비중을 결정한다. 자동차 보급 전망은 도로 화물의 자동차 보급과 동일한 논리로 이루어지는데, 화물 톤과 적재 중량 대신 여객수요(Freight Ton)와 평균 운행거리(AvgKm)를 이용하는 점이 차이점이다(식 (10)).

(10)

V e h i c l a T o t a l = \frac{F r e i g h t T o n}{L o a d F a c t o r \times A v g K m}

3. 비도로 모듈

비도로 부문은 철도, 해운, 항공을 포함하는데, 전망 모형 설명에 앞서 분석에 이용되는 자료를 먼저 정리한다. 철도는 국토교통부와 한국철도공사에서 매년 발행하는 ‘철도통계연보’를 이용하며, 항공은 한국항공협회에서 발행하는 ‘항공통계 국내편’을 이용한다. 또한 철도, 해운, 항공에 공통된 자료로 국토교통부의 ‘교통부문 수송실적 보고’를 이용하고 있다. 분석에 이용되는 모든 자료는 국토교통부에서 운영하는 ‘국토교통 통계누리’를 통하여 제공되고 있다.

1) 철도 화물 모듈

철도 화물 모듈은 철도 화물 수송에 따른 에너지 수요 전망을 위하여 화물 수요 전망, 연료 비중 전망, 연비 전망이 이루어진다. 철도의 화물 수요(Rail Freight.Ton)는 철도 화물을 주로 발생시키는 비금속, 광업, 농림어업의 생산액에 의해 결정된다. 총 화물 중량(Rail Freight)은 전기동차와 디젤동차의 비중에 의해 연료별로 배분(Loco Share)되며, 연료별 화물 동차 비중은 전망 기간의 연료 가격에 의해 선택된다. 마지막으로 철도의 연비(Fuel Eff)는 연비 실적이 연비의 장기 추세에 수렴한다는 가정 하에 계산되는데, 연비의 장기 추세는 연료 가격, 기술 향상, 효율 증대 등을 반영하여 전망한다. 이를 종합한 철도 화물의 연료 수요는 식 (11)로 나타낼 수 있다.

(11)

R a i l F r e i g h t = \frac{R a i l F r e i g h t . T o n \times L o c o S h a r e}{F u e l E f f}

2) 해운 화물 모듈 및 여객 모듈

해운 화물 모듈은 국내 해운 화물과 국제 해운 화물로, 해운 여객 모듈은 국내 해운 여객과 국제 해운 여객으로 구분된다. 국제 해운 화물 및 여객은 국제벙커링을 포함한 총 연료수요를 전망하고, 국내 해운 화물 및 여객은 국내 해운 부문의 최종 소비량과 온실가스 배출량 전망에 포함된다.

해운 화물의 에너지 수요 전망은 화물 수요, 화물 비중, 연비를 추정하여 계산하는 방식으로 철도 화물의 전망 과정과 유사하지만, 광업, 비금속, 석유화학, 농림어업 등의 생산액 합계를 이용한다는 부분이 철도 화물과 차이점이다. 해운 여객 역시 에너지 수요 전망은 여객 수요, 연료 비중, 연비를 추정하여 에너지 수요를 전망한다.

3) 항공 모듈

항공 부문은 항공 여객과 화물 수송의 에너지 수요 전망을 목적으로 하며, 국제선과 국내선으로 구분된다. 국제 항공은 국내에서 출국하는 항공 수송의 경우 항공사의 국적에 상관없이 국제벙커링으로 취합되며, 국내선의 항공 에너지 수요는 국내 항공의 에너지 소비량으로 정리된다.

항공 부문의 에너지 수요는 여객 수요, 화물 수요, 연비를 추정하여 전망된다. 먼저 항공 여객 및 화물 수요는 전제로 입력되는 거시 경제 변수를 이용하여 추정하며, 항공 여객은 여객거리(passenger-km), 항공 화물은 중량거리(ton-km)로 표현된다. 추가로 항공 부문에서는 여객 및 화물 수요를 공동 단위인 이용가능 중량거리(available ton kilometer, ATK)로 환산하여 이용한다는 특징이 있다. 항공기의 연비는 항공기의 등록 대수, 퇴역 및 신규 취역 대수를 고려하여 계산된다.

Ⅳ. 시나리오 결과 분석

1. 에너지 수요와 온실가스 배출량

사회경제 경로 및 정책 수단 경로의 조합에 따른 시나리오별 에너지 수요와 온실가스 직접 배출량은 [그림 3]과 <표 3>에 정리하였다. 수송 부문 에너지 수요는 2023년 35.3Mtoe에서 2050년 기준 정책 경로에서는 18.1~19.3Mtoe를, 최대저감 정책 경로에서는 7.4~9.2Mtoe를 기록할 것으로 전망된다. 온실가스 직접 배출량은 2023년 95.5MtCO₂/yr에서 2050년 기준 정책 경로에서는 40.2~48.7MtCO₂/yr, 최대저감 정책 경로에서는 6.2~15.7MtCO₂/yr 수준으로 감소할 것으로 전망된다.

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[그림 3]

사회경제 발전 및 정책 수단 경로별 수송 부문 에너지 수요와 온실가스 직접 배출 전망

<표 3>

주요 연도의 수송 부문 에너지 수요와 온실가스 배출량

구분		2018	2023	2030	2035	2040	2050
에너지 수요	SEP1 REF	36.2	35.3	30.6 (-2.0%)	26.7 (-2.3%)	23.3 (-2.4%)	18.1 (-2.4%)
	SEP2 REF			30.7 (-2.0%)	27.4 (-2.1%)	24.6 (-2.1%)	19.0 (-2.3%)
	SEP3 REF			30.6 (-2.0%)	27.3 (-2.1%)	24.6 (-2.1%)	19.3 (-2.2%)
	SEP1 MAX	36.2	35.3	28.5 (-3.0%)	20.6 (-4.4%)	13.3 (-5.6%)	7.6 (-5.5%)
	SEP2 MAX			29.0 (-2.8%)	22.3 (-3.8%)	15.2 (-4.9%)	7.4 (-5.6%)
	SEP3 MAX			29.4 (-2.6%)	24.1 (-3.1%)	18.3 (-3.8%)	9.2 (-4.9%)
온실가스 배출량	SEP1 REF	99.1	96.5	81.5 (-2.4%)	69.2 (-2.7%)	57.9 (-3.0%)	40.2 (-3.2%)
	SEP2 REF			81.9 (-2.3%)	72.2 (-2.4%)	63.4 (-2.4%)	45.7 (-2.7%)
	SEP3 REF			81.8 (-2.3%)	72.4 (-2.4%)	64.5 (-2.3%)	48.7 (-2.5%)
	SEP1 MAX	99.1	96.5	74.0 (-3.7%)	49.5 (-5.4%)	25.7 (-7.5%)	6.2 (-9.7%)
	SEP2 MAX			75.7 (-3.4%)	55.5 (-4.5%)	33.1 (-6.1%)	8.2 (-8.7%)
	SEP3 MAX			78.0 (-3.0%)	61.7 (-3.7%)	44.0 (-4.5%)	15.7 (-6.5%)

주: ( )는 2023년 대비 연평균 증감율

[그림 3]과 <표 3>에 따르면 기준 정책 경로(REF)에서는 최대저감 정책 경로(MAX)에서 보다 사회경제 경로별(SEP1~SEP3) 에너지 수요의 변화가 적은 것으로 나타난다. 이는 수송 부문의 대표적인 온실가스 저감 정책인 친환경 자동차 보급 정책의 경우 보급 정책이 빠르게 진행될수록 온실가스 배출량과 함께 에너지 수요가 빠르게 감소하는 특징을 갖고 있기 때문이다.

전기 자동차는 소비되는 에너지 상품을 석유제품에서 전기로 전환하는 효과를 가져오는데, 일반적으로 전기 자동차의 연료 효율이 내연기관 자동차 보다 효율적이기 때문에 같은 주행거리를 운행할 때 전기 자동차의 에너지 소비량이 내연기관 자동차 보다 적은 것으로 나타난다. 지속가능-고성장 경로인 SEP1은 다른 경로보다 전기 자동차로 전환이 빠르게 이루어지기 때문에 이는 에너지 수요를 감소시키는 주요 요인으로 작용한다. 하지만 경제성장률과 인구의 영향을 받는 전체 자동차 보급 대수는 경제성장률이 가장 높고, 인구가 가장 많은 SEP1의 총 자동차 대수가 다른 경로보다 더 많다. 따라서 SEP1의 더 많은 총 자동차 대수는 에너지 수요를 증가시키는 요인으로 작용하고, 더 빠른 전기 자동차 보급은 에너지 수요를 감소시키는 요인으로 작용하면서 두 효과의 상쇄가 일어나게 된다. 특히 전기 자동차 보급이 최대저감 정책 경로(MAX) 보다 많지 않은 기준 정책 경로(REF)에서는 사회경제 경로별 에너지 수요에 큰 차이가 없는 것으로 나타난다.

정부의 온실가스 저감 정책이 적극적으로 시행되는 최대저감 정책 경로(MAX)에서는 기준 정책 경로(REF)에서보다 사회경제 경로별 에너지 수요의 차이가 잘 관찰된다. 특히 2023년 이후 2040년까지 SEP1 MAX의 에너지 수요는 연평균 5.6% 감소하여 같은 기간 SEP2, SEP3의 4.9%, 3.8% 보다 빠르게 감소한다. SEP2와 SEP3는 2040년 이후 에너지 수요 감소세가 빨라지는 것으로 나타난다.

사회경제 발전 경로별･정책 수단 경로별 온실가스 배출 전망 결과도 에너지 수요 전망과 유사한 패턴을 보인다. 기준 정책 경로에서 2023~2050년의 온실가스 직접 배출량은 사회경제 발전 경로에 따라 연평균 2.5~3.2% 감소하지만, 최대저감 정책 경로에서는 같은 기간 6.5~9.7%로 사회경제 발전 경로에 따른 온실가스 감축량의 차이가 기준 정책 경로보다 더 큰 것으로 관찰되었다.

또한 모든 사회경제 발전 경로 및 정책 수단 경로에서 온실가스 배출량의 감소는 에너지 수요 감소 보다 더 빠른 추세를 보이고, 사회경제 발전 경로 간의 차이 역시 온실가스 배출량이 에너지 수요 보다 더 큰 것으로 나타난다. 이는 전기 자동차 보급 확대로 인한 온실가스 감축 효과가 에너지 수요 감소 효과보다 크기 때문이다. 앞서 설명하였듯이 내연기관 자동차를 전기 자동차로 전환하는 경우 연료 효율을 향상시켜 에너지 수요를 일정 부분 감소시킨다. 하지만 전기 자동차로 전환이 온실가스 배출을 ‘0’으로 만들기 때문에 감소 효과는 에너지 수요보다 온실가스 배출량에서 더 크게 나타난다.

2. 친환경 자동차 보급과 에너지 상품별 비중 변화

수송 부문 에너지 수요와 온실가스 배출 감소의 핵심 요인인 친환경 자동차 보급 확산에 대한 전망 결과는 [그림 4], [그림 5]와 같다. 2023년 2,620 만대 수준인 총 자동차 대수는 기준 정책 경로에서는 2043년 3,013만대(SEP1 REF), 최대저감 정책 경로에서는 2045년 3,004만대(SEP1 MAX)를 기록한 뒤 감소세로 전환할 것으로 전망된다. 전망 기간 기준 정책 경로에서 내연기관 자동차는 연평균 1.3~2.0% 수준으로 감소하고, 친환경 자동차가 8.7~11.5% 수준으로 이를 대체한다. 최대저감 정책 경로에서는 친환경 자동차로 대체가 더 빠르게 진행되는데, 같은 기간 내연기관 자동차는 연평균 6.7~12.8% 수준으로 감소하고, 친환경 자동차는 12.8~14.2% 수준으로 증가한다.

두 정책 수단 경로에서 모두 친환경차 비중 증가 속도는 SEP1, SEP2, SEP3의 순서로 나타난다. 정책 수단 경로별 친환경차 비중은 2030년 기준 정책 경로 9.3~11.5%, 최대저감 정책 경로 12.5~17.1% 수준으로 비교적 차이가 적었으나, 이후 최대저감 정책 경로에서 친환경 자동차가 빠르게 증가하면서 2050년 친환경 자동차 비중은 기준 정책 경로에서는 30.2~50.8% 수준으로 나타났으나, 최대저감 정책 경로에서는 84.4~97.9%로 큰 차이를 보인다. 최대저감 정책 경로에서는 모든 사회경제 발전 경로에서 2040년 후반에서 2050년 초반에 친환경 자동차 비중이 90%를 넘어설 것으로 전망된다.

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[그림 4]

기준 정책 경로의 사회경제 발전 경로별 친환경 자동차 보급 전망

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[그림 5]

최대저감 정책 경로의 사회경제 발전 경로별 친환경 자동차 보급 전망

이러한 친환경 자동차 보급 확대는 수송 부문 에너지 상품별 수요 비중 변화의 주요한 원인이 된다. 2023년 수송 부문 에너지 수요 중 석유의 비중이 94.1%로 가장 높은 것으로 나타났으며, 석유의 비중은 2030년에도 모든 시나리오에서 90% 수준으로 전망되어 큰 변화가 없는 것으로 전망되었다. 하지만 2030년 이후 친환경 자동차 비중이 빠르게 증가한 영향으로 2050년에는 석유 비중이 크게 감소하였다. 특히 최대저감 정책 경로에서는 석유 비중이 28~59%로 낮아진 반면, 전기 비중이 23~40%, 신재생 비중이 17~30%로 높아졌다. 특히 SEP1 MAX에서는 2050년 친환경 자동차 비중이 약 98%인 것과 2050년 국내 항공과 국내 해운에서 소비되는 에너지 상품이 대부분 석유제품임을 고려하면 도로 부문의 석유제품 소비는 거의 없는 것으로 볼 수 있다.

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[그림 6]

시나리오별 에너지 상품별 수요 비중 변화

3. 세부 부문별 분석 결과

세부 부문별로 에너지 수요를 살펴보면 2023년 95.8%를 차지했던 도로 부문이 2030년에도 큰 변화 없이 94% 수준을 유지하고 있음을 확인할 수 있다. 도로 부문에 이어 국내 항공 2.5%, 국내 해운 1.3%, 철도 0.8%의 비중을 점유하고 있다. 2030년에도 도로 부문의 비중에 큰 변화가 없는 것은 2030년 친환경 자동차 비중이 10% 수준을 유지하고 있어 도로 부문의 에너지 수요에서 큰 감소가 없기 때문이다. 도로 부문은 2050년 기준 정책 경로에서도 90% 수준을 유지하는데, 최대저감 정책 경로에서 75~83% 수준으로 감소한다. 도로의 비중 감소는 다른 부문의 전체적인 비중 증가로 나타나는데, 특히 국내 항공의 에너지 수요가 10~13% 수준으로 가장 크게 증가할 것으로 전망된다. 이는 항공 부문이 다른 부문 대비 특별한 온실가스 감축 수단이 없어 항공유를 소비하는 소비 행태가 지속되기 때문이다.

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[그림 7]

시나리오별 부문별 에너지 수요 비중

세부 부문별 온실가스 직접 배출을 살펴보면 2030년까지 흐름은 에너지 수요와 유사한 것을 볼 수 있다. 2023년에 도로 부문의 온실가스 직접 배출 비중이 95.8%로 가장 높았고, 국내 항공 2.6%, 국내 해운 1.4%, 철도 0.2%를 기록하였다. 이미 전기화가 많이 진행된 철도가 에너지 수요에서의 비중보다 온실가스 배출량에서 비중이 낮은 것 정도가 에너지 수요와 온실가스 배출 간의 차이로 볼 수 있다. 2030년에도 도로의 온실가스 직접 배출 비중은 모든 시나리오에서 94% 수준으로 이 역시 에너지 수요에서 비중과 비슷하다. 역시 친환경 자동차가 충분히 보급되지 않아 도로의 석유 수요가 수송 부문 전체에서 상당한 비중을 차지하고 있는 것이 원인이다. 2050년 기준 정책 경로에서도 도로의 온실가스 직접 배출 비중은 90% 수준으로 가장 높은 비중을 차지하고 있다. SEP1 REF의 경우 2050년 친환경 자동차 비중이 50% 수준인데 이 경우에도 도로의 온실가스 직접 배출 비중은 90%로 전망된다. 2050년 친환경 자동차 비중이 80% 이상인 최대저감 정책 경로에서는 도로 부문의 온실가스 직접 배출 비중이 34~76% 수준으로 낮아지게 된다. 특히 도로의 온실가스 직접 배출 비중이 34.4%까지 낮아지는 SEP1 MAX의 경우 국내 항공에서의 온실가스 직접 배출 비중이 45.4%, 국내 해운의 비중이 18.9%로 나타난다.

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[그림 8]

시나리오별 부문별 온실가스 직접 배출 비중

Ⅴ. 결 론

본 연구는 수송 부문의 에너지 수요와 온실가스 배출량 전망을 위하여 3개의 사회경제 발전 경로와 2개의 정책 수단 경로에 따른 총 6개 시나리오를 에너지경제연구원의 KEEI-STEM 모형을 이용하여 전망하였다. 전망 결과 2023년 35.3Mtoe였던 수송 부문 에너지 수요는 2050년 기준 정책 경로에서는 18.1~19.3Mtoe로, 최대저감 정책 경로에서는 7.4~9.2Mtoe를 기록할 것으로 전망되었다. 온실가스 직접 배출은 2023년 96.5MtCO₂/yr에서 2050년 기준 정책 경로에서 40.2~48.7MtCO₂/yr, 최대저감 정책 경로에서 6.2~15.7MtCO₂/yr로 전망되었다.

전망 결과에 따르면 에너지 수요와 온실가스 배출의 전체 총량은 정책 수단의 도입 유무에 따른 정책 수단 경로의 영향을 많이 받게 됨을 알 수 있다. 같은 SEP2를 기준으로 기준 정책 경로의 에너지 수요는 2023~2050년 기간 46.2% 감소하였으나 최대저감 정책 경로의 에너지 수요는 같은 기간 79.1% 감소하는 것으로 나타났다. 이는 온실가스 직접 배출량에서 더 차이가 크게 나는데 기준 정책 경로에서는 이 기간 52.6% 감축이, 최대저감 정책 경로에서는 91.5% 감축이 될 것으로 전망되었다.

하지만 같은 정책 경로 내에서 온실가스의 감축 경로는 사회경제 경로의 영향을 받게 된다. 예를 들어 최대저감 정책 경로의 친환경 자동차 보급 비중의 경우 SEP1에서는 2045년에 90% 수준을 기록하는데 비해 비슷한 수준의 친환경 자동차가 보급되는 시점이 SEP2는 2048년, SEP3는 2052년으로 전망된다. 이러한 친환경 자동차 보급 속도의 차이는 2050년 SEP3 MAX의 온실가스 배출량이 SEP1 MAX 보다 약 2.5배 많은 원인이 된다.

이와 같이 본 연구의 결과를 통하여 사회경제 경로로 표현된 국내외 사회경제 상황이 에너지 정책 효과의 강도와 속도에 정량적으로 미치는 영향을 확인하였다. 이는 2030년 및 2035년 NDC 목표와 2050년 탄소중립 달성을 위하여 관련 정책을 수립·시행할 때 기술 발달 정도, 정책 수용 여부 등과 함께 국내외 사회경제 변화 모습을 고려한 에너지 수요 전망의 필요성을 강조한다고 할 수 있다.

마지막으로 본 연구가 갖는 개선점 역시 존재한다. KEEI-STEM 모형에서는 기술 발달을 최신 기술 연비의 향상으로 간주하여 연비가 좋은 자동차가 진입함에 따라 해당 종류 자동차의 전반적인 연료 효율이 증가하는 것으로 반영된다. 이는 현재까지 운송 수단의 기술 발달이 대부분의 경우 연료 효율 증가의 형태로 나타났기 때문인데, 최근 개인형 이동장치(Personal Mobility, PM)의 이용 확산이나, 도심 항공 교통(Urban Air Mobility, UAM)과 같은 미래형 수송 수단과 같이 연료 효율 이외의 형태로 나타나는 기술 발달은 도입되는 시기에 맞추어 모형에 반영이 필요하다. 또한 수요관리 정책에 따라 나타날 수 있는 교통 수단의 이동(modal shift)은 전망 모듈별 전망에서 적용할 수 없고, 모듈간 영향 분석이 필요한데, 이러한 부분은 향후 연구를 통해 개선해 나가야 할 부분이다.

Acknowledgements

이 논문은 산업통상자원부의 2025년 에너지정보통계센터 출연사업의 일환으로 작성되었음.

This paper was written as part of a 2025 project funded by the Ministry of Trade, Industry and Energy’s Energy Information Statistics Center.

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Footnotes

[3] 1) IEA의 World Energy Outlook 2025는 Current Policies Scenario, Stated Policies Scenario, Net Zero Scenario를 분석하였다.

[4] 2) EIA의 Annual Energy Outlook 2025는 석유가스 공급, 유가, 친환경 자동차 보급, 경제 성장률, 탄소저감기술의 비용과 같은 다양한 케이스에 대한 분석을 제공한다.

[5] 3) 뒤에서 설명하겠지만, 자동차 모듈 그룹은 비사업용 승용차, 비사업용 화물차, 비사업용 승합차와 사업용 승용차를 포함한다.

[6] 4) 뒤에서 설명하겠지만, 자동차의 보급 규모와 종류는 곰페르츠 성장 곡선과 로짓비중함수, 자동차 수명 확률분포함수에 의해 결정되며, 정책 수단 경로는 이들 함수와 파라메터를 조정하는 방식으로 결정된다.

[7] 5) 한국에너지공단 신･재생에너지센터, https://www.knrec.or.kr/biz/introduce/new_policy/intro_rfs.do?gubun=B

[8] 6) 구난차, 견인차, 특수용도차로 구성된 특수자동차와 이륜차는 제외하고 있다.

Korean Energy Economic Review ISSN:1599-7057(Print) 에너지경제연구

Preview

A Study on Energy Demand and Greenhouse Gas Emissions in Transportation Sector according to Socio-Economic Development Path

ABSTRACT

MAIN

<표 1>

수송 부문 시나리오별 주요 가정

<표 2>

세부 부문별 모듈 구성

(1)

[그림 1]

도로 부문(자동차 모듈 그룹) 전망 흐름

(2)

(3)

(4)

(5)

[그림 2]

신차의 연료별 선택 흐름

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

[그림 3]

사회경제 발전 및 정책 수단 경로별 수송 부문 에너지 수요와 온실가스 직접 배출 전망

<표 3>

주요 연도의 수송 부문 에너지 수요와 온실가스 배출량

[그림 4]

기준 정책 경로의 사회경제 발전 경로별 친환경 자동차 보급 전망

[그림 5]

최대저감 정책 경로의 사회경제 발전 경로별 친환경 자동차 보급 전망

[그림 6]

시나리오별 에너지 상품별 수요 비중 변화

[그림 7]

시나리오별 부문별 에너지 수요 비중

[그림 8]

시나리오별 부문별 온실가스 직접 배출 비중

Acknowledgements

References

Footnotes