ABSTRACT
Ⅵ. 결론 및 시사점
이는 모형21과 모형24가 다른 인구구조 특징으로 유아 비중과 청․장년 비 중 중에서 어떤 지표를 포함하는지에 달라진다. 예를 들어, 모형21은 15세 미 만 인구비중이 중위연령과 함께 고려되는데 15세 미만 인구 비중이 높고, 중 위연령이 낮으면 주택용 전력소비는 더 증가한다. 반면, 모형24는 15～64세 인구비중이 중위연령과 같이 포함되는데, 15～64세 인구비중이 높고, 중위연 령이 높을수록 주택용 전력소비는 증가한다. 전자는 가구 내 머무르는 시간이 긴 어린 자녀가 있는 젊은 가구일수록, 후자는 소득수준이 높고, 상대적으로 외부 활동이 낮은 가구일수록 주택용 전력소비가 많다는 것을 의미하는 타당 한 결과이다.
용 전력소비는 남성 비중, 15세 미만 인구비중, 중위연령과는 양의 관계가 있고, 15～64세 미만 인구비중, 노령화지수와는 음의 관계가 있는 것으로 나타났다. 이 러한 추정결과는 65세 이상 인구비중이 증가하고, 15세 미만 인구비중이 감소한 다면 1인당 주택용 전력소비는 감소한다는 것을 의미한다. 즉, 65세 이상 인구비 중의 수준이 비슷하더라도 15세 미만 인구비중, 중위연령, 15～64세 미만 인구비 중 등과 같은 다른 연령대의 인구구조 차이로 주택용 전력소비 수준이 달라질 수 있음을 뜻한다.
노령화지수의 크기에 따라 주택용 전력소비의 소득․가격 탄력성은 서로 다른 방향으로 바뀌는 사실도 확인할 수 있었다. 임계 패널회귀모형의 추정결과에 따 르면, 노령화지수가 86보다 크면 소득 탄력성은 더 비탄력적으로 변하고, 가격 탄력성은 좀 더 탄력적으로 바뀌는 것으로 나타났다. 노령화지수를 65세 인구비 중으로 전환하여 해석하면, 65세 인구비중이 13%를 넘어가면 소득 탄력성의 절 대 크기는 32～39% 증가하고, 가격 탄력성의 절대 크기는 75～81% 감소하게 된 다. 그러므로 경기변동과 같은 소득변화를 일으키는 정책보다 전기요금 개편과 같이 가격충격을 발생시키는 정책의 지속성이 고령 사회에서 상대적으로 매우 증가하여, 주택용 전력소비 변동성을 확대할 수 있다. 따라서 고령화 수준이 빠 르게 높아지는 한국의 경우 예상하지 못할 정도로 충격의 크기가 큰 가격정책은 주택용 전력소비의 변동성 변화 측면에서는 지양해야 할 것이다.
고령 사회에서 주택용 전력소비에 대한 가격변화의 효과가 증가하기 때문에, 전력소비를 줄이는 측면에서 가격정책의 강화를 주장할 수 있다. 그러나 주택용 전력소비의 비중은 전체 전력소비에서 차지하는 비중이 낮고, 앞으로도 그 비중 은 감소할 것이다.19) 그러므로 가격정책을 통해서 주택용 전력소비를 줄여 전체 전력소비를 감소하는 것은 한계가 있다. 반면, 전체 전력소비 변동성 안정화 측 면에서 주택용 전력소비의 변동성을 축소하는 정책은 바람직할 것이다. 특히, 정 부의 새로운 에너지정책 중에서 가장 중요한 신재생에너지 발전비중 확대목표 달성하기 위해서 전력수요의 절대량 감소보다 전력수요의 변동성 안정화가 상대 19) 에너지경제연구원(2016)에 의하면 가정용 전력소비의 비중은 전체 전력소비에서 13.2%(2015
년)에서 12.8%(2020년) 소폭 감소할 것으로 전망하고 있다.
적으로 더 중요하다.
구체적으로 예상치 못한 가격충격을 일으키는 정책수립은 고령 사회에서는 훨 씬 더 신중해야 한다. 단, 국제 에너지가격 변화나 불가피한 요금제 개편과 같은 외생충격은 발생할 수 있으므로 전력소비의 효율향상에 집중하여 고령 사회에서 영향력이 매우 증가한 가격충격이 1인당 주택용 전력소비로 전달되는 지속성을 줄여나가야 할 것이다.20) 또한, 절대적 인구수 이외에 인구 구조적 특징을 에너 지기본계획, 전력수급기본계획 등에 현재는 비중 있게 고려하고 있지 않다. 그러 나 본 연구의 분석결과에 근거하여 볼 때, 전력수요와 관련된 계획이나 정책 수 립 시 고령화 관련 지표와 함께 남성 비중 등 다른 인구적 특징이 1인당 주택용 전력소비에 영향을 줄 수 있음을 고려해야 할 것이다.
마지막으로 본 연구의 개선점은 다음과 같다. 제일 먼저 지역별 자료가 아 닌 개별 가구자료와 같은 미시자료를 이용하여 주택용 전력소비에 대한 고령 화의 효과를 분석할 수 있을 것이다. 이를 통해, 고령 가구의 경제활동 여부, 에너지 관련 인프라 차이 및 가구원 특징 등을 정확하게 반영할 수 있을 것 이다. 더욱이, 미시자료를 이용하면 누진요금체계에서 가구별로 직면하는 전 기요금의 차이를 본 연구보다 더 정확하게 고려할 수 있다. 또한, 나이 이외 다른 인구적 특징, 예를 들어, 1인 가구, 모자 가구 등을 주택용 전력소비모형 에 고려할 수 있고, 주택용 전력소비 외 상업용․산업용 전력소비와 고령화 간 비선형 관계도 분석할 수 있을 것이다.21) 이와 같은 개선점들은 앞으로 연 구에서 다루기를 기대한다.
접수일(2018년 1월 16일), 수정일(2018년 2월 7일), 게재확정일(2018년 2월 14일)
20) 에너지소비 변동성 축소를 위해 에너지효율 향상의 필요성과 관련하여 신동현(2017)은 수식을 통해서 설명하고 있으므로 참조할 수 있다.
21) 고령화가 미시적 측면에서 개인의 에너지소비 행태를 바꾸어 주택용 전력소비에만 영 향을 준다고 생각할 수 있다. 그러나 고령화는 소비성향, 소득 수준 및 산업구조의 변 화도 일으키는 충격이므로 산업용·상업용 전력소비의 구조변화와 관련이 높을 것이다.
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◎ 부록 ◎
1 1 1 1 1 1 0 0 0 0
2 1 1 1 1 0 1 0 0 0
3 1 1 1 1 0 0 1 0 0
4 1 1 1 1 0 0 0 1 0
5 1 1 1 1 0 0 0 0 1
6 1 1 1 1 1 1 0 0 0
7 1 1 1 1 1 0 1 0 0
8 1 1 1 1 1 0 0 1 0
9 1 1 1 1 1 0 0 0 1
10 1 1 1 1 0 1 1 0 0
11 1 1 1 1 0 1 0 1 0
12 1 1 1 1 0 1 0 0 1
13 1 1 1 1 0 0 1 1 0
14 1 1 1 1 0 0 1 0 1
15 1 1 1 1 0 0 0 1 1
16 1 1 1 1 1 1 1 0 0
17 1 1 1 1 1 1 0 1 0
18 1 1 1 1 1 1 0 0 1
19 1 1 1 1 1 0 1 1 0
20 1 1 1 1 1 0 1 0 1
21 1 1 1 1 1 0 0 1 1
22 1 1 1 1 0 1 1 1 0
23 1 1 1 1 0 1 1 0 1
24 1 1 1 1 0 1 0 1 1
25 1 1 1 1 0 0 1 1 1
26 1 1 1 1 1 1 1 1 0
27 1 1 1 1 1 1 1 0 1
28 1 1 1 1 1 1 0 1 1
31 1 1 1 1 1 0 1 1 1
30 1 1 1 1 0 1 1 1 1
31 1 1 1 1 1 1 1 1 1
주: ‘1’은 해당 설명변수가 포함되는 것을, ‘0’은 포함되지 않는 것을 의미한다
<부표 1> 모형평균방법의 선택벡터()
MMA JMA
모형 가중치 모형 가중치
21 0.733 21 0.705
12 0.208 12 0.202
8 0.024 8 0.060
1 0.023 15 0.033
2 0.012 29 0.000
13 0.00000 28 0.00000
25 0.00000 17 0.00000
11 0.00000 27 0.00000
3 0.00000 13 0.00000
7 0.00000 18 0.00000
30 0.00000 16 0.00000
6 0.00000 7 0.00000
23 0.00000 23 0.00000
17 0.00000 26 0.00000
28 0.00000 31 0.00000
19 0.00000 25 0.00000
16 0.00000 9 0.00000
31 0.00000 10 0.00000
29 0.00000 6 0.00000
4 0.00000 1 0.00000
5 0.00000 2 0.00000
9 0.00000 3 0.00000
10 0.00000 4 0.00000
14 0.00000 5 0.00000
15 0.00000 11 0.00000
18 0.00000 14 0.00000
20 0.00000 19 0.00000
22 0.00000 20 0.00000
24 0.00000 22 0.00000
26 0.00000 24 0.00000
27 0.00000 30 0.00000
<부표 2> 모형평균방법에 의한 가중치(RE모형)
28 MMA JMA
0.172*** 0.174 0.175
(4.362)
-0.554*** -0.577 -0.577
(-4.403)
-0.002 -0.002 -0.002
(-1.080)
0.023 -0.014 -0.014
(0.370)
0.040 0.002 0.002
(0.655)
0.039 0.000 0.000
(0.634)
-0.002** -0.001 -0.001
(-2.427)
0.013*** 0.012 0.012
(2.869)
0.850 0.846 0.845
0.002 0.002
주: ‘***’는 1%, ‘**’는 5% 유의수준을 의미하고, ( )은 t값을 나타낸다. 은 모형평균 방법의 가중치 계산이 기준이 되는 값으로 MMA는 Mallow 기준, JMA는 Jackknife 잔차의 제곱합이다.
<부표 3> 주택용 전력소비모형 추정결과: 선형모형(RE모형)
MMA JMA
모형 가중치 모형 가중치
21 0.700 21 0.700
24 0.249 24 0.245
13 0.038 13 0.046
1 0.013 1 0.009
11 0.00032 17 0.00000
17 0.00000 27 0.00000
30 0.00000 29 0.00000
27 0.00000 9 0.00000
10 0.00000 15 0.00000
6 0.00000 31 0.00000
5 0.00000 18 0.00000
18 0.00000 8 0.00000
19 0.00000 6 0.00000
3 0.00000 2 0.00000
31 0.00000 3 0.00000
8 0.00000 4 0.00000
29 0.00000 5 0.00000
9 0.00000 7 0.00000
26 0.00000 10 0.00000
16 0.00000 11 0.00000
2 0.00000 12 0.00000
4 0.00000 14 0.00000
7 0.00000 16 0.00000
12 0.00000 19 0.00000
14 0.00000 20 0.00000
15 0.00000 22 0.00000
20 0.00000 23 0.00000
22 0.00000 25 0.00000
23 0.00000 26 0.00000
25 0.00000 28 0.00000
28 0.00000 30 0.00000
<부표 4> 모형평균방법에 의한 가중치(FE모형)
1.00 -0.23 -0.50 -0.73 -0.82
1.00 -0.73 -0.48 -0.28
1.00 0.94 0.83
1.00 0.93
1.00
<부표 5> 고령화 지표들 간 선형 상관관계
모형21 모형24
≤ ≤
0.233*** 0.061 0.224*** 0.062
(5.332) (1.307) (4.846) (1.034)
-0.614*** -0.545*** -0.637*** -0.565**
(-5.790) (-2.667) (-4.625) (-2.492)
0.001 -0.001 0.001 -0.002
(0.634) (-0.822) (0.567) (-0.905)
-0.024*** -0.022***
(-5.556) (-5.280)
0.016*** 0.011***
(7.033) (4.249)
-0.002*** -0.001*** 0.002*** 0.001***
(-3.861) (-3.458) (4.307) (2.591)
38*** 38***
(34.197) (38.641)
0.843 0.868
Heter.(p값) 0.075 0.087
주: ‘***’는 1%. ‘**’는 5% 유의수준을 의미하고, ( )값은 t값을 나타낸다. 임계효과에 대 한 검정은 Hansen(1996)의 LR 검정에 근거하여 5,000번의 붓스트랩으로 진행하였다.
Heter.는 오차항의 이분산성을 검정하는 White(1980)의 검정통계량에 대한 p값이며, 추 청치의 오차항 추정은 이에 근거하였다.
<부표 6> 주택용 전력소비모형 추정결과: 임계 패널회귀모형 (임계변수: 중위연령)
ABSTRACT
An Analysis on the Relationship between Aging and Residential Electricity Consumption in KoreaDonghyun Shin*
This paper investigates aging index that best describes household electricity consumption in Korea, and then predicts household electricity consumption volatility according to aging. The empirical analysis of panel data shows two important results. First, not the population ratio above age 65 but aging index and median age are more related to household electricity consumption. Second, if a society becomes an aging society, income elasticity will be more inelastic. Contrary to income elasticity, price elasticity of household electricity change more elastically when aging index increases.
Therefore, it implies that not only price policy but also efficiency improvement policy should be implemented for stabilization of electricity consumption volatility necessary to renewable energy supply expansion.
Key Words : Residential Electricity Consumption, Aging, Model Averaging, Threshold Panel Regression
* Associate Research Fellow, Korea Energy Economics Institute, dhshin@keei.re.kr
Volume 17, Number 1, March 2018 : pp. 131~151
에너지 가격의 장기균형과 시장통합에 대한 연구: 오차수정모형을 통한 접근
*임연이**․김대욱***
요 약
본 연구는 2004년 1월부터 2015년 9월까지 국제 유연탄가격, 국제 원유가격 및 국제 천연가스 주별 가격자료를 사용하여 국제 에너지 가격의 장기균형과 시장통합 분석을 수행하였다. 오차수정모형을 통한 분석결과에 의하면, 국제 에 너지 원간의 장기 균형관계 및 시장 통합의 정도가 기존 연구의 추정치에 비하 여 분석기간에 증가한 것으로 나타났다. 특히, 2007년을 기준으로 할 경우, 이 전에는 통계적으로 유의미한 장기효과 및 시장통합을 측정할 수 없었으나, 셰 일가스 및 셰일오일의 생산이 확산되기 시작한 2007년 이후에는 통계적으로 유의미한 시장통합이 관찰되었다. 이는 국제 에너지 시장의 충격에 대하여, 국제 에너지 가격 간에 균형으로 수렴하기 위한 가격 조정이 셰일가스와 셰일오일이 본격적으로 확산된 이후, 이전에 비하여 보다 빠르게 발생하고 있음을 의미한다.
나아가서 이러한 일련의 연구결과는 향후 우리나라 에너지 기업이 현물 시장에 서 에너지를 구입하거나 장기 구매계약을 체결하는 의사결정을 수립할 때에도 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.
주요 단어 : 국제 에너지 가격, 셰일가스, 시장통합, 오차수정모형 경제학문헌목록 주제분류：Q410
* 본 논문은 제 1저자의 숭실대학교 경제학과 석사학위 논문을 수정·보완하여 작성된 것임을 밝혀둔다. 또한, 본 연구는 2017년도 산업통상자원부의 재원으로 한국에너지기술평가원(KETEP) 의 에너지인력양성사업으로 지원받아 수행한 인력양성 성과이다. (No. 20164010201010)
** 임연이(주저자), 숭실대학교 경제학과 박사과정, yeonyi.0124@gmail.com
*** 김대욱(교신저자), 숭실대학교 경제학과 교수, daekim@ssu.ac.kr