재생에너지는 제조되는 ‘기술’이고 화석연료는 채굴되는 ‘상품’이라는 구분이 가격 하락과 학습곡선을 어떻게 설명하는지, 그리고 그 한계는 무엇인지 살펴본다.
재생에너지 분야에서 점점 힘을 얻고 있는 한 가지 이론이 있다. 풍력과 태양광 같은 재생에너지원은 제조되는 “기술(technology)”에 기반한 반면, 석유·석탄·천연가스 같은 화석연료 에너지원은 채굴되는 “상품(commodity)”에 기반한다는 주장이다. 이 이론에 따르면 기술은 학습곡선을 활용할 수 있으므로 더 많은 물량으로 보급될수록 계속 더 싸진다. 반면 상품은 학습곡선이 없으니 시간이 지나도 더 싸질 것이라고 기대하기 어렵다는 것이다.
예를 들어 이 이론을 전개하는 록키마운틴연구소(RMI)의 보고서가 있다.
에너지 전환에는 두 가지 주요 관점이 있다. 기존 기득권의 ‘현상 유지(business-as-usual)’ 관점과, 새로운 도전자의 ‘기하급수적 변화(exponential change)’ 관점이다. 본질적으로 이는 상품 대 기술이라는 오래된 싸움이다. 설계와 기술은 학습곡선을 누릴 수 있고 한계가 없기 때문에 상품을 이긴다. 그래서 비용은 시간이 갈수록 떨어지고 성장은 기하급수적이다. 새로운 에너지는 제조되고, 모듈화되며, 확장 가능하고, 청정한 기술에서 나온다. 오래된 에너지는 중앙집중적이고, 무겁고, 더럽힌 상품에서 나온다.
이 이론은 분명 재생에너지 보급 확대에 유리하다. 재생에너지를 더 많이 지을수록 에너지는 더 싸질 것이며, 화석연료를 고수한다면 그런 일이 일어나리라 기대할 수 없다는 결론이 따라오기 때문이다.
이 이론을 인용하는 사람들은 기술과 상품의 가격 추세가 달라지는 정확한 메커니즘에 대해서는 의견이 엇갈리는 듯하다. 같은 RMI 보고서는 상품에는 고갈(depletion) 동학이 있고 OPEC 같은 카르텔이 가격을 통제할 수 있기 때문이라고 제시한다.
개별 화석연료 기술 자체는 물론 학습곡선을 갖는다. 그러나 고갈과 카르텔 때문에 화석연료 가격은 시간에 따라 구조적 하락을 보이지 않았다.
다른 누군가는 이 구분이 वास्तव은 _공급 탄력성(elasticity of supply)_을 가리키는 것이라고 내게 말하기도 했다. 즉 기술의 생산은 규모를 키우기 훨씬 쉽지만 상품은 그렇지 않다는 것이다.
석탄 화력발전 전기의 역사적 가격을 다룬 McNerney 등(2011)의 논문은 그 차이가 상품이 쉽게 거래 가능하다는 점과 더 관련이 있다고 시사한다.
석탄 가격은 변동해 왔고 전반적으로 상승이나 하락의 뚜렷한 추세를 보이지 않았다. 1960년대 미국에서 평균 열효율 향상이 멈춘 뒤에는 석탄 가격이 연료비의 가장 중요한 결정요인이 되었다. 이런 변동성과 무추세성은 석탄이 거래되는 상품이라는 사실과 일치한다. 따라서 거래를 통해 쉽게 차익거래(arbitrage) 이익을 얻는 것은 가능하지 않아야 한다. 금융이론의 표준 결과에 따르면 이는 가격이 랜덤 워크(random walk)를 따라야 함을 뜻한다. 반면, 자본비용의 가장 중요한 결정요인인 발전소 건설비용은 1970년까지 하락 경로를 보였는데, 이는 기술에서 기대하는 바와 일치한다.
(나는 이 설명이 크게 설득력 있다고 생각하진 않는다. 뒤에서 보겠지만 ‘거래 가능하다’는 사실이 시간이 지남에 따라 가격이 내려갈 수 없음을 뜻하진 않는다. 다만 사람들이 기술과 상품의 차이를 설명할 때 쓰는 메커니즘 중 하나라서 언급해 두고자 한다.)
메커니즘이 무엇이든, 나는 “기술 vs. 상품” 이론이 실제로는 몇 가지 서로 다른 질문을 한데 묶고 있다고 생각한다.
이 질문들을 하나씩 살펴보고 답을 찾아보자.
기술(더 일반적으로는 제조품)의 가격이 시간이 지날수록 하락하는 경향이 있다는 생각은 꽤 분명히 사실인 듯하다. Nagy 등(2013)이 성능 곡선 데이터베이스를 이용해 62개 기술의 비용 추세를 분석했을 때, 무어의 법칙(시간에 따라 가격이 지수적으로 하락)이 라이트의 법칙(생산량에 따라 가격이 지수적으로 하락)만큼이나 미래 가격 예측에 거의 비슷하게 잘 들어맞는다는 것을 발견했다. 그리고 우리가 유명한 AEI 차트의 우리 버전을 만들어 소비자물가지수(CPI)에서 제조품 여러 범주의 비용 추세를 살펴보면, 거의 모두가 물가를 반영한 실질 기준으로 시간이 지날수록 더 싸진다는 것을 확인할 수 있다.
하지만 지난주에 언급했듯, 상품 역시 시간이 지남에 따라 더 싸지는 경우가 흔하다. 우리가 살펴본 25개 농산물 상품 중 24개는 해당 기간 동안 가격이 내려갔고, 93개 광물 상품 중 60개도 그랬다. 화석연료조차 역사적으로 장기간 가격이 하락한 시기가 있었다. 석유는 1860년대부터 1960년대까지 100년 기간 동안 더 싸졌다.
RMI가 “상품은 더 싸지지 않는다”는 것을 보여주기 위해 사용하는 그래프를 보면, 사실 석탄 발전 전기의 가격이 70년 동안 대략 10배 정도 하락하는 모습을 보여준다. 이는 더 크고 더 효율적인 석탄 발전소라는 “기술” 덕분이지만, 연료 투입재 자체가 싸지지 않더라도 기술 개선을 통해 화석연료 전력이 실제로 더 싸질 수 있다면 ‘기술 vs. 상품’ 논거는 분명 약해진다.
그럼에도 역사적으로는 제조품이 시간이 지날수록 더 싸질 가능성이 더 큰 것으로 보인다. 아래 그래프는 124개 상품과, 소비자물가지수에서 67개 제조품 범주에 대해 20년 단위 구간에서 실질 가격의 연평균 변화율을 보여준다. (예컨대 철광석은 19001921년의 가격 데이터가 있으므로 19001919, 1920~1939 등으로 나누고 각 구간의 실질 가격 변화율 평균을 계산한다.) 상품과 제조품 모두 대체로 시간이 지날수록 더 싸지는 경향(그래프의 좌측으로 치우침)을 보이지만, 제조품에서 그 경향이 더 크다는 것을 볼 수 있다.
(이는 1대1 비교가 아니라는 점에 유의하라. 대부분의 제조품 물가 데이터는 1980년 이후인 반면, 상품 가격 데이터는 전반적으로 훨씬 더 오래 전까지 거슬러 올라간다.)
2000~2020년 20년 기간만 보더라도 차이는 더 극명해진다. 제조품은 여전히 더 싸지는 경향이 있지만, 상품은 더 이상 그렇지 않다.
따라서 “기술 vs. 상품” 이론과는 달리, 기술과 상품은 모두 시간이 지나며 더 싸질 수 있다. 다만 기술은 특히 최근에 더 일관된 가격 하락을 보이는 듯하다.
기술과 상품의 가격에 관해, 넓게 보면 작동하는 동학이 어느 정도 다른 것은 사실이라고 생각한다. 상품은 (내가 지난주에도 언급했고 RMI 보고서도 주장하듯) 고갈 동학의 영향을 받을 수 있다. 특정 지역에서 자원이 소진되는 것이다. 또한 상품은 특정 장소에서 발견되는 경우가 많아, 공급을 통제하고 그 통제를 이용해 가격을 조작하기가 더 쉬울 수도 있다. OPEC은 오랫동안 석유 가격을 사실상 통제할 수 있었고, 드비어스(De Beers)는 1세기 넘게 세계 다이아몬드 공급의 거의 전부를 통제해 가격을 인위적으로 높게 유지했다.
하지만 기술과 상품의 가격·생산 동학에는 상당한 겹침도 있다고 본다. 땅에서 채굴되는 상품도 결국은 어떤 특정한 공정(추출·정제·운송)을 통해 만들어지는 기술의 산물이다. 제조 공정과 마찬가지로 이러한 생산 공정은 시간이 지나며 개선되어 더 효율적이 될 수 있다. PDC 드릴 비트와 수압 파쇄(fracking) 같은 기술 발전 덕분에 석유·천연가스 시추 기술은 엄청나게 발전했다. 이런 기술 개선과 다른 개선들 덕분에 석유 생산자들은 더 적은 시추 장비로 더 많은 석유를 생산할 수 있게 되었다.
이런 생산성 향상이 석유 가격 하락으로 이어지지는 않았지만, 다른 상품에서는 공정 개선이 가격 하락으로 이어진 사례가 있다. 널리 쓰이는 금속 상품—철강, 알루미늄, 티타늄—대부분은 기술적 공정 혁신 이후 가격이 급격히 하락했다. (각각 베세머 공정, 홀-에룰트 공정, 크롤 공정의 도입이 그 예다.)
반대로, 상품이 겪을 수 있는 고갈 동학과 규모의 불경제는 기술에도 작동할 수 있다. 풍력은 반복적으로 제조되는 풍력터빈으로 생산되고 소모성 연료가 필요 없다는 점에서 “기술”일 수 있지만, 터빈은 바람이 부는 곳에 설치해야 하며 풍력이 실용적일 만큼 바람이 충분히 부는 장소는 한정되어 있다. 예컨대 미국의 가용 풍력자원 모델은, 가장 좋은(가장 바람이 센) 입지가 먼저 채워지고 또 풍력단지의 후류(wake) 효과가 인접 풍력단지의 발전량을 낮출 수 있기 때문에, 보급이 늘어날수록 풍력발전 전기의 비용이 증가하는 모습을 보여준다. 실제 풍력터빈의 보급은 단순히 “바람이 센 곳부터 찬다”보다 더 복잡해 보이지만, 후류 효과로 인한 발전량 감소는 이미 문제이며 앞으로 더 심각해질 것으로 전망된다.
“우리는 수년간 후류 효과를 보아 왔고, 그것이 일어난다는 것을 알고 있었습니다.”라고 Ouro는 말한다. “문제는 넷제로를 달성하려면 일정 규모의 해상풍력 설비용량을 보급해야 한다는 점입니다. 2030년까지 우리는 현재의 세 배 용량이 필요하고, 이는 5년도 채 안 되는 기간에 수천 기의 터빈을 추가로 설치해야 한다는 뜻입니다.”
“[그중 일부] 터빈은 이미 가동 중인 터빈과 매우 가까운 곳에서 운영될 것입니다. 점점 더 붐비게 되는 것이죠. 그래서 이러한 후류 효과가 이제 더 큰 영향을 미치기 시작하고 있습니다.”
특히 풍력과 태양광에서 중요한 또 다른 규모의 불경제는, 보급이 넓어질수록 종종 인기가 떨어진다는 점이다. 데이터센터에서도 비슷한 동학을 보는데, 과거에는 지역사회에 강하게 환영받았다(세금을 내지만 지역 서비스에 큰 부담을 주지 않기 때문). 하지만 이제는 점점 더 반대에 직면한다. 풍력과 태양광도 마찬가지로 지역 주민의 반대가 커지고 있다. 컬럼비아의 2023년 보고서는 “재생에너지 시설에 대한 지역 반대가 광범위하고 증가하고 있으며, 기후 목표 달성에 잠재적으로 중요한 장애물이 된다”고 지적한다. 풍력 인허가 제한에 관한 싱크탱크 R Street의 블로그 글도 다음과 같이 말한다.
…미국의 풍력발전량과 새로운 조례를 비교하면, 서로 맞물린 추세가 나타나며, 이는 풍력 조례가 허가된 풍력발전소 근처에 살게 될 가능성이 커지는 것에 대한 반응일 수 있음을 시사한다. 이는 풍력발전소가 있거나 인근에 있는 카운티가 풍력 개발 제한을 채택할 가능성이 가장 높다는 연구 결과와도 일치한다.
이런 동학 중 일부는 기술적으로 극복하거나 상쇄할 수 있다. 예를 들어 낮은 풍속은 더 크고 더 높은 풍력터빈을 사용해 어느 정도 대응할 수 있다(물론 운송 난이도 때문에 육상에서 건설이 불가능해지는 지점까지). 태양광 PV의 노동비용은 패널 설치 자동화를 개선해 줄일 수 있다. 하지만 물론 상품에서도 고갈 동학을 기술적으로 상쇄할 수 있다. 수압 파쇄는 이전에는 불가능하거나 비실용적이던 곳에서 석유·가스를 채굴할 수 있게 만든 기술 발전의 대표적 사례다. 파쇄 덕분에 미국의 석유·천연가스 확인 매장량은 2000년 이후 오히려 증가했다.
기술도 카르텔에 의해 통제될 수 있다. 다만 내 인상으로는 기술 카르텔은 천연자원을 통제하려는 카르텔보다 일반적으로 성공하기가 더 어렵다. 백열전구의 수명을 인위적으로 제한하기 위해 공조했던 피버스 전구 카르텔은 14년밖에 지속되지 못했다.
따라서 전체적으로 보면 상품과 기술 사이에는 어느 정도 다른 동학이 존재하겠지만, 두 범주의 경계는 상당히 흐릿하고 겹치는 부분이 많다. 상품 가격은 기술 개선과 규모의 경제 덕분에 시간이 지나며 하락할 수 있고, 기술은 고갈 동학이나 다른 불경제의 영향을 받을 수 있다.
상품이 학습곡선을 갖는지—즉 누적 생산량의 함수로 가격이 하락하는지—를 판단하는 것은 생각보다 복잡한 문제로 드러난다. 여러 상품에 대해 가격과 생산량 데이터를 그래프로 그려 보면, 로그-로그 플롯에서 오른쪽 아래로 내려가는 깔끔한 직선(혹은 거의 직선)처럼 학습곡선을 따르는 것처럼 보이는 경우는 매우 드물다. USGS 광물 상품 데이터셋에는 1900년까지 거슬러 올라가는 각종 광물 상품의 전 세계 생산량이 포함되어 있다. 그중 일부는 학습곡선을 따르는 듯 보이지만, 대부분은 그렇지 않다.
USDA 작물 데이터셋도 연간 수확량을 포함하고 있어 학습곡선을 구성할 수 있다. 이것들은 학습곡선처럼 보이는 정도가 조금 더 크다(대체로 오른쪽 아래로 향한다). 하지만 역시 깔끔한 직선은 아니다.
하지만 이 차트들의 큰 문제는, 우리가 실제로는 가격을 ‘누적 생산량’에 대해 그리고 있지 않다는 점이다. 대신 특정 시점부터 시작하는 ‘생산량’에 대해 가격을 그리고 있다. USGS 광물 상품 데이터는 1900년까지 거슬러 올라가지만, 대부분의 상품은 1900년 훨씬 이전부터 생산되고 있었다. 석고, 구리, 철, 석회 같은 일부 광물은 수천 년 동안 채굴되어 왔다.
농산물도 같은 문제를 갖는다. USDA 데이터셋이 시작되기 훨씬 전부터 미국에서는 작물을 수확해 왔다. 따라서 위의 학습곡선들은 데이터셋 시작 이전에 발생한 대량의 생산을 빠뜨리고 있다.
학습곡선 데이터셋에서 초기 생산의 일부가 누락되어 있으면, 로그-로그 차트에서 가격과 누적 생산량 사이의 선형 관계가 왜곡된다. 예를 들어 어떤 것을 지금까지 총 1000단위 생산했다고 하자. 정상적인 학습곡선을 따른다면, 앞으로 20단위를 더 생산한다고 해서 비용이 크게 떨어질 것이라 기대하긴 어렵다. 1000에서 1020으로 가는 것은 ‘두 배(배증)’의 아주 작은 일부에 불과하기 때문이다. 학습곡선은 (이론적으로) 누적 생산량이 두 배가 될 때마다 비용이 일정 비율로 감소하는 형태를 갖는다. 따라서 아주 작은 가격 하락이 기대된다. 그런데 생산 데이터가 누락되어, 실제로는 1000단위 생산했는데 10단위만 생산했다고 생각한다고 해보자. 이제 다음 20단위는 생산의 훨씬 큰 비중이 된다. 10에서 30으로, 누적 생산이 세 배 이상으로 늘어난다고 생각하게 된다. 이때 아주 작은 가격 하락은 ‘매우 평평한’ 학습곡선처럼 보이게 된다.
아래 그래프는 여러 학습곡선을 보여준다. 첫 번째는 모든 생산 데이터가 온전한 “진짜” 학습곡선이다. 다른 그래프들은 초기 생산 데이터의 일부가 누락되어 그래프가 잘못된 더 이른 지점에서 시작하게 된 경우다. 누락되는 생산량이 많을수록 학습곡선은 더 평평해지고 진짜 곡선에서 더 벗어난다. 그리고 곡선을 심하게 왜곡하는 데 많은 누락 데이터가 필요한 것도 아니어서, 대부분의 상품 사용이 비교적 최근이라는 사실도 이 문제를 해결해 주지 못한다.
(이 점을 지적해 준 Matt Clancy에게 감사한다.)
많은 상품이 수백 년 혹은 수천 년 동안 채굴되거나 수확되어 왔기 때문에, 누적 생산량이 실제로 얼마인지 정확히 파악하기가 어렵다. 이는 기술이나 제조품과 다른 점이다. 기술·제조품은 생산이 언제 시작되었는지와 누적 생산량이 무엇인지 파악하기가 훨씬 쉽다. 실제 누적 생산량에 대한 좋은 추정치가 없다면, 상품이 학습곡선을 따르는지 여부를 판단하기 어렵다.
흥미롭게도, 누적 생산량 누락이 거의 없다고(혹은 전혀 없다고) 확신할 수 있는 몇몇 상품에서는 종종 훨씬 더 ‘학습곡선 같은’ 형태가 나타난다. 20세기 이전에는 사실상 존재하지 않았던 티타늄 금속은 깔끔한 학습곡선을 따른다. 알루미늄도 홀-에룰트 공정 발명 이전에는 극소량만 생산되었기 때문에 역시 깔끔한 학습곡선을 따른다.
이것이 보편적으로 성립하는 것은 아니다. USGS 헬륨 데이터셋은 (헬륨이 1895년에야 분리되었기 때문에) 누적 생산의 거의 전부를 포괄할 가능성이 크지만, 가격 역사는 특별히 학습곡선처럼 보이지 않는다. 이는 정부의 가격 통제 때문이거나, 헬륨이 거의 전적으로 천연가스 채굴의 부산물이기 때문일 수 있다. 하지만 그럼에도 이 점은 주목할 만하다.
종합하면, 나는 “기술 vs. 상품” 이론이 현실의 실제적이고 의미 있는 구분을 어느 정도 포착한다고 본다. 제조품은 채굴 상품보다 시간이 지날수록 가격이 하락할 가능성이 더 크고, 대체로는 서로 다른 가격 동학의 영향을 받는 듯하다. 또한 상품이 제조품처럼 일반적으로 학습곡선을 따르는지 여부는 꽤 불분명하다.
하지만 이 구분은 흐릿하고, 실제로는 두 범주 사이에 겹치는 부분이 많다. 상품과 기술은 모두 효율을 높이는 생산 개선 덕분에 가격이 하락할 수 있고, 둘 다 고갈 효과나 다른 규모의 불경제를 겪을 수 있다. 그리고 극단적으로는 어떤 기술의 가격은 원자재 투입물의 가격에 수렴하게 되어, 사실상 상품의 묶음이 된다. 에너지 기술(내가 “기술 vs. 상품” 구분이 사용되는 것을 본 유일한 분야)에서는 이 구분이 무너지는 사례가 많다. 수력은 (연료를 태우지 않는다는 의미에서) 상품 기반이 아니지만, 풍력·태양광처럼 모듈식으로 반복 제조되는 제품의 결과도 아니다. 그리고 수력은 고갈 동학의 영향을 심하게 받는데, 수력댐을 지을 수 있는 곳은 한정되어 있기 때문이다.
(또한 “기술 vs. 상품” 개념은 철학적으로도 다소 거슬린다. 제조품부터 철강·석유·옥수수 같은 상품에 이르기까지 문명의 모든 측면이 기술의 산물이기 때문이다.)
따라서 나는 기술과 상품의 구분이 무의미하다고 생각하지는 않지만, 현실을 ‘관절 부위에서’ 잘 절단해내는 구분이라고도 생각하지 않는다. 사람들은 실제로 작동하는 구체적 동학과, 해결해야 할 구체적 문제에 대해 이야기하는 편이, 실제로는 매우 흐릿한 추상화에 기반해 사고하는 것보다 더 도움이 될 것이라고 본다.
Matt Clancy와 Austin Vernon이 초안을 읽어준 것에 감사한다. 모든 오류는 나의 책임이다.
