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<그림 4>는 양방향 거래 시 발행할 수 있는 매도 및 매수주문의 분포를 보여주는 샘플 호가 자료이다. 본 그래프에서 점들은 REC의 주문 수량은 표현하지는 못하는 한계가 있지만, 어차피 가장 낮은 가격의 매도주문 혹은 가장 높은 가격의 매수주문 순으로 체결된다는 점에서 주문량 혹은 거래량 자체는 큰 관심사가 아니다. 다만 신규 주문 당시의 진입 가격대를 관찰함으로서 거래의 패턴을 파악하고자 한다.

<그림 4> 
REC 현물시장에서의 호가 분포

출처: 신재생원스톱 사업정보 포털(onerec.kmos.kr)의 현물시장 호가정보 수집

해당 기간에는 가격 변동허용폭이 전일 종가의 30%로 지정되어 있었다. 특이한 점은 전일 종가에서 크게 벗어난 매도/매수 호가가 존재하는데, 대부분 가격 상하한 폭에 도달한다. 아무래도 RPS 의무이행사보다는 소규모 신재생에너지 발전사업자 등 매도자의 머릿수가 훨씬 많기 때문일 수도 있으나 매도주문은 시장 체결가격부터 가격 상한에 전반에 걸쳐져 있는 반면에, 매수 주문은 극단적으로 거래를 크게 기대하지 않으며 가격 하한에 걸어 놓은 주문과 실제 체결가에 근접한 주문으로 양분된다.

이와 같은 호가 그래프는 실질 REC 양방향 거래 시스템에서는 거래 참가자가 많은 매도자만 보이고 매수자 호가는 거의 존재하지 않거나 직전 거래가격과 매우 동떨어진 매수주문 하한가에 머물러 있을 것으로 표시될 가능성이 높다. 즉 호가 제출자는 대부분 매도자이고, 매수자는 최저 매도 호가를 그때마다 구매할 것으로 판단된다. 이를 주식 등 시장에서는 메이커(Maker)라고 하여, 즉시 체결되지 않는 주문을 걸어서 호가창에 매수/매도 잔량을 만드는 호가 제시자를 뜻하고, 반면 테이커(Taker)는 호가창의 매도/매수 잔량을 자신의 주문으로 즉시 체결시키는 사용자를 뜻한다. <그림 4>에서 보듯이 REC 양방향 현물 거래에서는 매도 참여자들이 대부분 호가창에서 메이커의 역할을 하고, 매수자는 테이커 역할에 치중함을 알 수 있다. 따라서 거래 당시 호가창에서는 REC를 팔겠다는 상당한 수의 매도 포지션들만 보이고, 매수 포지션들은 거래 가능한 가격 범위 내에서는 거의 보이지 않고 있다 하더라도 거래가 거의 될 가능성이 없는 가격 하한대에 걸어놓는 모습을 볼 수 있다.

이 경우, 직전 거래가에 근접한 매수호가 부재로 인해 호가 스프레드 (= 최저 매도 호가 – 최고 매수 호가) 는 하한가를 향해 크게 벌어지게 된다. 일반적으로 호가 스프레드는 거래유동성을 나타내는 지표로 사용되는데, 스프레드가 증가하게 됨에 따라 시장의 균형을 무너뜨려 매도자들의 투매를 촉발할 가능성이 있다. REC를 팔고자 하는 매도 포지션 입장에서는 가시적인 상대 매도 포지션이 보이지 않고, 있다 하더라도 상당히 불리한 가격조건인 일일 가격 하한에서나 존재하기 때문이다.

현물시장에서의 REC 수요가 일부 시장참여자에 의해 결정된다는 것은 근본적으로 양방향거래제와 같은 동등한 완전정보 상태에서 가격 결정력에 있어 차이를 가져온다. 거래 상대방의 호가를 모두 볼 수 있는 완전정보 상태는 완전경쟁시장에 적합하나 RPS 시장은 이미 시장 참여자의 숫자에서 수요 과점시장에 가까우므로 시장의 구조적 태생적 불균형 존재하는 것이다. 따라서 같은 폭의 가격 변동 폭이라 할지라도 미치는 영향 다르고 이에 대한 보완책도 필요하다.

이에 본고에서는, 앞서 살펴본 <그림 4>에서 보이는 바와 같이 매수측 호가가 지나치게 실제 체결가격에서 멀어져 있고 그나마 가격 하한폭에 걸려있어서 매도 가격의 폭락을 촉발한다는 점에 착안하였다. 인위적으로 상하한가를 경계로 넓게 퍼져있는 호가 스프레드 간격을 좁혀 거래 활성화 및 안정적 기대 가격 형성 유도할 필요성이 제기된다. 호가스프레드 축소를 통한 거래활성화 기대심리는 거래 불발을 우려한 매도자의 과도한 매도호가 덤핑을 방지할 수 있고, 매수자의 과도한 저점 매수호가를 차단해 연쇄적인 추가적 매도호가 하락 유도 막는 역할을 할 수 있다. <그림 4>에서 보듯이 가격의 지나친 진폭을 막기 위한 가격 하한폭이 오히려 REC 매수세력의 기준 호가 역할을 하는 상황이므로, 가격 하한폭의 축소는 유동성의 지표(호가 스프레드)를 좁혀주는 역할을 하게 된다.

실제로도 2019년 11월 29일 한국전력거래소는 전력시장운영규칙 개정안을 전기위원회에 상정하여 당시 급락하고 있는 REC 가격에 대한 대응하기 위해 현물시장 가격 상하한 폭을 주식시장과 같은 수준이었던 기존 전일 종가 ±30%을 ±10% 등으로 축소하고 2020년 1월부터 시장에 적용하였다. 그러나 전술한 모든 문제는 수요과점 상태에서 발생한 태생적 경쟁 불균형 상태에서 유발되므로, 수요 및 공급 세력의 불균형을 감안하여 차등적인 상하한 폭의 적용도 생각해 볼 수 있다. 예컨대 수요자에게 유리한 가격 하한폭은 10%, 공급자에게 유리한 가격 상승폭은 30% 등으로 차등 적용하는 것도 고려 가능하다.

가격 변동폭 차별 축소의 기대효과로서, 가격 안정에 대한 기대로 거래량이 늘어날 가능성을 꼽을 수 있다. 과거 호가 데이터를 통해서 볼 때 REC 시장은 전반적으로 매수-매도 스프레드가 상당히 높다. 즉 최근 LCOE 추세를 반영하지 않은 높은 매도호가, 또한 양방향 입찰방식 하에서 용이해진 수요과점 상황을 활용하는 낮은 매도호가가 그 원인이었다고 할 수 있다. 변동폭 축소로 인한 안정적인 REC 현물시장에서의 체결 가능성 증가는 에너지 공단을 통한 고정가 계약이나 의무사와의 장기입찰계약을 통하지 않고도 안정적인 사업성에 대한 확신을 심어줄 수 있을 것이다.

가격 변동폭 설정 혹은 축소와 관련해서는 경제학적으로도 오랜 시간 연구가 되어 왔다. 자유시장경제 측면에서 이는 인위적 규제에 불과하고 따라서 많은 부정적 연구가 있어 왔다. 박종호(1990), 박상용･조옥래 (1995), 장하성･박주범 (1995)은 가격 변동 폭을 제한하는 규제는 새로운 균형가격으로의 형성을 방해하고 이러한 규제가 오히려 투자자들의 비합리적인 투자행태를 유인한다고 지적하였다. 특히 Chari and Inamdar (2017)은 유동성 없는 주식에 “걸맞는” 가격변동폭 설정에 주목하였는데, 거래소 입장에서는 거래체결을 시키는 것이 주 목적이고, 좁은 가격 변동폭은 쌍방의 변동폭을 활용한 고의적 호가 제출 우려 된다는 점을 지목하였다. 즉 가격변동폭 축소의 일시적 가격 안정 효과는 인정할 수 밖에 없지만, 부수적으로 투기행태 조장 및 가격 형성 기능 방해(거래 저해)가 부작용으로 발생 가능하다는 것이다. 즉, 이론적인 측면에서 가격 변동폭 확대 주장의 주 근거는 다음과 같이 요약될 수 있다.

1) 가격기능 극대화: 현재 활용가치 혹은 미래 생산단가 선반영 즉시 반영2) 거래량 증가

그러나 이는 현재 REC 현물 시장에 그대로 적용할 수 있을지는 의문이다. 기본적으로 REC 는 주식 혹은 채권시장 등과 같이 미래 배당 현금흐름의 현재가치가 아니라, 개념적으로도 상대적으로 비싼 신재생에너지 공급원에 대한 정책적 보상이다. 물론 시장의 균형 측면에서 단순히 공급 측면에서의 LCOE만이 아니라 RPS 의무량과 같은 수요측면이 함께 고려될 뿐이다.

반면에 가격 변동폭 설정 혹은 축소에 긍정적인 평가도 일부 있다. Brady(1988), 이상빈･김광정(1993) 등은 가격변동폭 설정 자체가 주가의 변동폭을 줄이는 효과를 가진다 하였고, 이는 제도의 취지에서 볼 때 당연한 결과이다. 특히 REC 현물시장에서의 가격 변동폭의 필요성과 관련해서는 여타 주식시장과 다른 측면이 있다. 일반적으로 주식가격의 하락은 기업의 내재가치 하락을 반영하는데, REC의 경우 2017년 이후 있어 왔던 지속적인 가격 하락은 미래 생산단가 하락에 대한 반영이라고 할 수 없기 때문이다. 실제 LCOE가 가격 변동폭인 하루 ±10% 만큼 등락할 수 도 없을 뿐 아니라, 이러한 REC 근본적 가치에 영향을 주는 펀더맨털에 대한 기대보다는 시장의 구조적 한계에 기인한다. 적은 공급자 수와 과점 수요자들의 시장지배력에 의함이 크고, 또한 완만한 LCOE 하락 추세와 매년 RPS 의무량을 1%씩 증가함으로써 공급측면 가격하락 요인을 충분히 상쇄하고 있는 REC 수요 예상 추이를 비교해 봐도 현물가 변동폭이 클 이유는 없다 할 것이다.

따라서 남은 쟁점은 시장 가격 변동폭 축소가 가져오는 명백한 효과 (가격 일 변화율 축소)외에 부작용으로 언급되는 거래 저해 가능성 유무를 검토할 필요가 있다 할 것이다.

본고는 REC 현물시장의 일별 가격 및 물량 데이터를 활용하여 시장 제도가 거래에 미치는 영향을 분석함을 목표로 한다. 대체로 REC 가격에 대한 기존 연구들의 경우 최소 연간 단위로 결정되는 LCOE, 의무량, REC 이월량 등 RPS 시장의 펀더멘털을 바탕으로 거시적인 관점에서 분석하기 때문에 본고와 같이 짧은 기간을 대상으로 미시적인 시장제도 영향을 분석하기에는 데이터 주기 측면에서 한계가 있다. 이에 전술한 바와 같이 양방향 호가제하에서의 시장 움직임을 표현할 수 있는 하루단위 데이터를 중심으로 분석한다. 다만, 거래일 당일 내에서 무수히 발생하게 되는 호가들의 선후 관계를 따로 분석하지는 않았기 때문에 고빈도 데이터(High Frequency Data)를 활용한 분석이라고는 할 수 없다.

유동성 부족은 곧 호가 스프레드 차이로 반영되기 때문에 이를 변수화하여 시장 가격 변동폭 축소가 거래 체결에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 가격 변동 폭의 변수화를 위해 <그림 4>에서 사용된 데이터를 활용하였다. 가격변동 허용폭을 축소할 경우 스프레드가 축소될 수밖에 없다. 정책변수인 가격변동 허용폭을 변수화 할 수 없기 때문에 대신 아래 두 변수를 사용한다.

매수 스프레드 = 직전 실거래가 – 최저 매수호가매도 스프레드 = 최고 매도호가 - 직전 실거래가

대부분의 최고매도/최저매수 호가가 가격 변동폭 전반에 걸쳐 펼쳐져 있다는 점에서, 가격변동폭 자체를 축소할 경우를 매수/매도 스프레드 (직전 실거래가와 최고 매도호가/최저 매수호가와의 차이)의 축소로 해석이 가능하다. 그 외에 거래량을 결정하는 요소 중 매도/매수 각각의 주문잔량 및 주문갯수를 사용한다. 주문잔량의 경우 특정 가격대에 형성된 매도 혹은 매수하고자 하는 REC의 양이라고 할 수 있는데 해당 호가를 낸 사람이 몇 명인지와는 관계가 없다. 반면에 주문갯수는 REC의 양과는 상관 없이 해당 호가를 낸 주문자의 머릿수라고 생각할 수 있다. 주문갯수가 많을수록 호가 창엔 더욱 잘게 쪼개진 소량의 주문이 들어온다고 할 수 있으며 거래 목적을 달성하기 위한 경쟁은 격화된다.

<표 1>은 본 계량분석에 사용되는 변수 간의 상관관계를 표현하고 있다. 가격 변동폭매수 및 매도 스프레드 (직전 실거래가와 최고 매도호가 및 최저 매수호가와의 차이)가 높을수록 거래성사율이 낮아지는 경향을 보인다. 매수/매도 주문갯수가 많을수록 (즉 경쟁이 클수록) 거래성사율 상승하는 경향을 보인다. 매도측에서의 REC 누적 주문 잔량 클수록 (매수자 우위 시장: 3년 유효기간에 가까워진 물량의 투매로도 해석 가능) 거래성사율 높아지는 경향이고, 매수측에서의 매수하고자 하는 누적 주문 잔량이 클수록 (매도자 우위 시장: REC 제출 기한 임박 등) 거래성사율은 오히려 낮아진다. 이러한 상관관계의 유의성 체크를 위해 회귀분석을 실시한다.

본고에서는 양방향거래에서 보여지는 각종 데이터를 설명변수로 활용하여 체결여부에 미치는 영향을 추정하고자 한다. 본고에서 살펴보고자 하는 가격 변동폭의 영향과 관련해 주문수량 및 개수는 통제변수로 사용된다. 따라서 거래성사율을 아래와 같이 종속변수로 이항변수 odds=py=1x1-py=1x로 삼아 로짓(Logit)분석을 시행한다. 로짓모형을 사용하는 이유는 정책당국의 궁극적인 시장운영의 목적은 의무이행사들의 성공적인 REC 구입이기 때문에, 가격여부와 관계없이 거래성사율을 종속변수로 삼아야 하고 거래성사 자체는 성공 혹은 실패라는 이항분포를 띄기 때문이다. 여러 설명변수를 포괄하기 위해 logistic 함수 형태 ,eβXi1+eβXi,변를 활용하여 다음과 같이 이항변수를 정의한다.

logitp=log⁡p1-p

이를 벡터화 하면 다음과 같다.

logit⁡EYix1,i⋯xm,i=logit⁡pi=β0+β1x1,i+…+βmxm,i=βXi

where, pi=log⁡y¨-1βXi=11+e-βXi

따라서 로짓모형은 다음과 같이 정리된다.

Pr⁡Yi=yiXi=piyi1-piyi1-yi=11+e-βXiyi1-11+e-βXi1-yi

단순로짓모형을 통해 분석한 결과는 다음의 <표 2>와 같다.

양방향거래에서 매수 및 매도 포지션을 취하는 참가자들은 현재 사용하는 모든 변수 정보를 볼 수 있고, 본고에서 정책적 수단이라고 할 수 있는 항목은 매수/매도 스프레드의 분포를 통해 간접적으로 볼 수 있는 가격 변동 폭이다. 따라서 가격 변동 폭이 거래 체결에 어떠한 영향을 미치는지를 보는 것이 목적이기 때문에 본고의 주 분석 대상 설명변수는 스프레드이고 나머지는 통제변수라고 할 수 있다.²⁾

로짓분석 결과 가격 상하한 변동폭과 관련된 매도/매수 스프레드 영향의 방향성은 앞서 제시된 상관관계와 동일함을 알 수 있다. 따라서 대부분의 매수/매도호가가 실거래가격 주변에만 분포한 것이 아닌, 조정된 가격 상하한 밴드에 제약된다는 가정하에서 표 2의 결과는 좁아진 가격 밴드에 의해서 거래성사율이 높아질 수 있음을 의미한다. 위 결과에 따르면 매도스프레드 1% 감소에 거래성사율 0.3% 증가, 매수스프레드 1% 감소에 거래성사율 0.8% 증가한다.

따라서 가격 변동폭이라는 정책변수를 조정한다면, 예컨대 2020년 초 기존 30% 가격변동폭을 10%로 축소했었을 때 매도/매수 스프레드는 각각 66.7% 감소로 해석되므로 매도측면에서 20%의 거래성사율 증가, 매수측면에서 53.4%의 거래성사율 증가로 단순 계산이 가능하다. 물론 선형모형을 가정하므로 이러한 단순 예측의 한계는 있으나 거래성사율의 증가 자체는 통계적으로 유의하기 때문에, 지난 수년간 양방향거래방식 도입에 따라 매수호가를 시장 실거래가와 동떨어진 수준으로 낮게 제시하면서 가격의 하락을 유도해왔던 수요 과점자들의 행태가 다소 완화되고 거래성사율 자체도 증가할 수 있었다고 평가할 수 있다.

흥미로운 결과는 매수측에서의 매수하고자 하는 누적 주문 잔량 클수록 거래성사율 오히려 낮아지는 경향을 보인다는 점이다. 매 기간 동안 꾸준히 시장 매물로 출하되는 즉 공급탄력성이 상당히 경직적인 현물시장에서, 매입 수요가 증가하는 매도자 우위 상황은 상식적으로 거래량이 늘어날 수 있는 환경을 제공한다. 그러나 이와 반대인 본 결과를 해석해보자면 특히 대량매수의 경우, 매입세력이라 할 수 있는 RPS 의무사들이 쉽사리 가격을 체결되지 않을 낮은 매수호가로 걸어놓기 때문으로 해석된다. 이로서 전반적 매도호가 하락을 간접적으로 압박하는 것인데, 특히 REC 매입이 급하지 않을때는 최하단 가격변동폭에 걸어놓는 성향이 있게 되고 당연히 매도 잔량 규모에 비해 거래는 이뤄지지 않는 경우 많을 수 있다. 이러한 상황에서 실제 매수 행태는 낮은 가격으로 유도된 매도물량 중에서 골라서 현시세 (최저매도호가)로 할 가능성 크다. REC 제출 시기가 임박하거나 혹은 수요과잉 상황에서는 의무이행사간에도 경쟁으로 이런 무의미한 호가 제출은 오히려 줄어들어 본 변수의 유의성이 낮아질 것으로 예상된다.³⁾ 반면, 최근 REC 가격이 계속해서 하락하는 가운데, 매도주문잔량은 증가해봐야 오히려 거래 체결 가능성을 떨어뜨리는 것으로 보이고 상식에 부합하지만, 통계적 유의성을 충족하지는 못하고 있다.

실질적으로 일 거래량을 결정함에 있어서 중요한 것은 주문잔량이지만, 거래 참가자의 체결가능성 기대심리에 영향을 주는 주문갯수 역시 시장의 유동성을 반영하는 지표이다. 본 분석에서는 매도주문갯수가 클수록, 즉 많은 REC 판매자들이 경쟁적으로 호가를 제시할 때 거래성사율이 증가하고, RPS 의무사업자들이 잦은 거래호가를 제시하는 경우에는 오히려 거래성사율이 떨어짐을 보이고 있다.

물론 RPS 의무량이 증가함에 따라 가격 상승 추세가 나타날 경우 이와 같은 변수 간 관계가 유사하게 적용될 수 있을지 추후 검토가 필요하다. 그러나 위의 매도 및 매수 포지션 별 비대칭적 결과가 수요 과점 시장 상황에서 나왔다는 점을 감안 시 가격 상승 추세 때에도 결과는 크게 다르지 않을 것으로 판단된다. 가격 상승기라 하더라도 스프레드가 미치는 영향의 방향은 동일할 것이고, 주문잔량 및 개수도 가격이 상승한다고 해서 REC 구매자들이 신분이 노출되기 쉽고 동종업계에 직접적 피해를 줄 수 있는 경쟁적 호가제시에 나서지는 않을 것이기 때문이다. 다만, 다수의 군소 REC 판매자들도 커뮤니티 등을 통해 가격 담합 등 시장지배력을 형성하려고 할 경우 결과는 달라질 것으로 보인다.