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가솔린에 대한 수요의 가격 탄력성은 지난 40 년 동안 광범위하게 연구되었으며 정당한 이유가 있습니다. 가솔린 세율을 결정하고 자동차 사용(오염,도로 혼잡 등)과 관련된 부정적인 외부 효과를 목표로하는 대체 정책을 평가하는 데 중요합니다.). 기후 변화를 해결하기위한 지속적인 압력은 가솔린 및 기타 화석 연료에 대한 수요를 줄이기 위해 탄소 가격 또는 수수료를 사용하는 전 세계의 다양한 정책 제안을 촉발 시켰습니다. 휘발유 가격은 또한 사용 가능한 정제 용량의 주기적 부족과 세계 석유 시장의 불확실성 증가로 인해 점점 더 휘발성이되었습니다. 이러한 가격 변동에 대응하는 소비자의 능력을 이해하는 것은 미래의 석유 공급 중단의 잠재적 인 거시 경제적 영향을 예측하고 전략적 석유 매장량의 유지 및 사용 또는 일시적인 휘발유 세금 정지의 사용과 같은 이러한 효과를 완화하기위한 정책 조치의 이점을 평가하는 데 중요합니다.

흥미롭게도,최근의 실증 연구의 수(휴즈 등 포함. 2008,두창 2016,소형 및 반 덴더 2007,및 공원 및 저우 2010)가솔린 수요를 조사하는 것은 수요가 적어도 단기적으로,높은 가격 비탄성이되었다 결론을 내렸다. 이러한 수요 반응의 부족은 공급 충격에 따라 시장의 균형을 맞추기 위해 더 극단적 인 가격 변동이 필요할 수 있으며 세금 및 기타 가격 기반 정책 메커니즘이 원하는 소비 또는 오염 감소 목표를 달성하는 데 효과적이지 않을 수 있음을 시사합니다. 예를 들어,휴즈 등. (2008)는 미국에서 사용되는 기업 평균 연비 표준과 같은 대체 조치가 정치적으로 실현 불가능한 세금 수준을 피하면서 원하는 감축을 달성하는 데 필요할 수 있다고 결론 지었다.

가솔린 수요의 가격 탄력성에 대한 정확한 추정의 중요성에도 불구하고,이러한 분석에 일반적으로 이용 가능한 데이터는 고도로 집계되고 부정확하게 측정되는 경향이 있다. 많은 연구는 종종 단일 국가 시계열에서 가솔린 사용 및 평균 가격의 월별,분기 별 또는 연간 집계 프록시를 사용합니다. 현실안에,개인은 저 일에 그들의 현지 지역안에 관측되는 휘발유 가격에 직접적으로 반응하는 가솔린 소비 결정을 매일 내린다. 광범위한 지리적 영역에 걸쳐 월간 또는 연간 휘발유 양과 평균 가격과 관련된 경험적 모델은 반드시 이러한 다양한 소비 결정을 집계하고 소비자가 현지 가격 변화에 대한 응답의 상당 부분을 가릴 가능성이 높습니다. 또한,고도로 집계 된 데이터의 사용은 일반적으로 여러 위치 또는 시간에 따라 변화에서 수요 관계를 제한하는 강력한 가정을 필요로한다. 결과적으로 기본 고객 수준의 수요 함수에서 관찰 할 수없는 위치 및 시간 별 요소는 탄력성 추정치를 편향시킬 가능성이 있습니다. 아마도 놀라 울 정도로 이러한 과제를 부여하지,이러한 집계 연구는 수요 탄력성의 다른 추정치의 넓은 범위를 생산했다. 가솔린 시장에서 잠재적 인 정책 개입을 평가하는 학술 및 정부 연구는 탄력성 값이 예측 된 정책 결과에 실질적으로 영향을 미칠 수 있음에도 불구하고이 문헌의 추정치에 자주 의존하거나 추정치를 얻기 위해 동일한 문제가있는 방법을 채택합니다.

최근 논문에서 우리는 미국 243 개 도시의 도시 전체 휘발유 지출 및 일일 휘발유 가격에 대한 데이터를 활용하여 일일 휘발유 수요에 대한 일일 가격의 영향을 분석합니다(레빈 외. 2016). 우리의 뉴욕시 매일 가솔린 지출은 그 날 동안 주유소에서 고객 수준의 신용 구매를 집계하여 얻을 수있다. 이것은 우리에게 그 날의 휘발유 가격에 직면 고객의 결과 가솔린 소비의 직접적인 측정을 제공합니다. 첫째,우리는 더 많은 집계 연구에서 발생할 수있는 잠재적 인 편견을 피하면서 가솔린 수요의보다 강력한 추정치를 얻기 위해 소비 및 가격 데이터의 더 높은 빈도와 더 큰 지리적 세부 사항을 활용합니다. 둘째,우리는 더 많은 집계 모델에서 발생 하 고 다양 한 수준의 데이터 집계에서 수요 모델을 추정 하 여 이러한 다른 편견의 상대적 크기를 검사 하는 바이어스의 다른 소스를 식별 하는 분해를 파생 합니다.

우리의 연구 결과에 따르면 가솔린 수요는 이전에 생각했던 것보다 훨씬 더 탄력적 일 수 있습니다. 우리는 지속적으로 다른 최근의 연구에 의해보고 된 것보다 약 5 배 더 탄성 탄성 추정치를 얻을 수 있습니다. 그런 다음 다른 연구에서 일반적으로 사용되는 것과 유사한 총 수요 모델을 추정하기 위해 시간과 도시 전체에 걸쳐 데이터를 다양한 각도로 집계합니다. 결과 추정치는 데이터 집계 수준이 증가함에 따라 탄력성이 점점 낮아집니다. 월별 총 지출 및 평균 가격의 국가 시계열로 집계 된 데이터를 사용하여 모델을 추정하면 0 과 구별 할 수없는 탄력성이 생겨 집계 된 데이터를 사용하는 연구가 소비자의 가격 반응성을 크게 과소 평가할 수 있음을 시사합니다.

우리의 분해 분석 결과 차원과 집계의 정도에 따라 바이어스의 주요 소스가 어떻게 다른지 알 수 있습니다. 관찰 된 편향 시간 기간 고정 효과 더 이상 사용할 수 없습니다 시간에 따라 수요 차이 대 한 제어에 시계열 모델에서 가장 큰 있습니다. 전반적으로,우리의 분해에서 확인 된 바이어스의 소스 및 집계 된 회귀에서 제안 된 크기는 왜 가솔린 수요 연구 다른 방법론을 사용 하 여 종종 얻은 훨씬 다른 가격 탄력성 추정치의 보다 체계적인 설명을 제공 하는 데 도움이.

우리의 분석을 바탕으로,우리는 가솔린 수요가 최근의 문헌을 기반으로 결론 지을 수있는 것보다 단기 가격 변동에 훨씬 더 반응 할 수 있으며,추정치는 후속 정책 평가 또는 시장 분석에 실질적으로 영향을 줄만큼 충분히 큰 규모에 따라 다를 수 있다고 결론 지었다.

예를 들어,보렌 슈타인 등과 같은 모자 및 무역 정책의 영향을 평가하는 연구를 고려하십시오. (2015),누가 캘리포니아의 온실 가스 배출량 모자 및 무역 프로그램에 따라 예상 허가 가격을 분석합니다. 그들의 분석은 가솔린 수요의 가격 반응성에 대한 기존 추정치에 직접 의존합니다. 부분적으로 휴즈 등의 것과 같은 최근의 추정에 대한 응답. (2008),그들은 휘발유 수요 탄력성에 대해 다소 비탄성적인 가치를 채택하며,이는 배출 저감 공급이 가격을 허용하기에 상대적으로 비탄성 일 것이라는 전반적인 예측에 기여할 수 있습니다. 가솔린에 대한 수요에 더 큰 가격 탄력성을 인정(우리가 레빈 등에서 얻은 것과 같은. 2016)는 예측 된 온실가스 허가 가격 수준과 변동성을 감소시킬 것입니다.

보다 정확한 탄력성 추정치는 가솔린 및 석유 시장 붕괴의 거시 경제 비용과 이러한 비용을 줄이기 위해 의도 된 전략적 석유 매장량 유지와 같은 정책 대응의 이점을 평가할 때 추론하는 데 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 가솔린 수요가 이전에 생각했던 것보다 훨씬 더 탄력적 인 경우,가격은 석유 공급 붕괴에 대응하여(이전 추정에 의해)예측 된 것보다 훨씬 적게 증가 할 것이며,이러한 가격으로 구매할 가솔린 소비자의 양은 상당히 적을 것입니다. 결과적으로 전반적인 거시 경제 변위 효과는 이전에 예측 된 것보다 훨씬 작을 것입니다. 또한,소비자가 더 탄력적 인 수요가있는 경우,시장 붕괴시 연료의 특정 부피의 방출은 가격 수준을 줄이기위한 정책 레버만큼 효과적이지 않을 것입니다. 가솔린 수요의 상당히 큰 가격 대응 성을 보여줌으로써,우리의 탄력성 결과는 온실 가스 배출을 줄이기위한 가격 기반 메커니즘에 대한 향상된 효율성을 알리거나 감소시키기위한 어떤 주장도 강화시킵니다.

가솔린 수요 반응에 대한보다 강력하고 정확한 추정치와이 설정에서 발생할 수있는 집계 편향의 근원에 대한 명확한 이해를 갖는 것은 연구자와 정책 분석가가 기존 추정치의 신뢰도를보다 성공적으로 평가하고 향후 연구에서 경험적 설계 및 식별을 개선하는 데 도움이 될 것입니다.2008),”가솔린 수요의 단기 가격 탄력성 변화의 증거”,에너지 저널,29(1),93-114.

Levin,L,M,S 루이스,F Wolak(2016),”고주파 증거에 대한 수요가 가솔린”,NBER 작업 Paper No.22345 습니다.

박,에스 와이,지 자오(2010),”미국 휘발유 수요 추정:원활한 시간 변화 공동 통합 접근”,에너지 경제학,32,110-120.2010 년,”유럽의 가솔린 수요:새로운 통찰력”,에너지 경제학,32(1),54-62.

소형,케이 에이,케이 밴 덴더(2007),”연료 효율 및 자동차 여행:감소하는 반동 효과”,에너지 저널,28(1),25-51.

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