ABSTRACT
2. 광역시 및 기타지역 가정용 전기수요 실증분석
위의 <표 8>에서 부분조정 모형 (2)의 결과는 ARDL 모형 (1)에서 제시된 추 정량과 차이가 크게 나지 않는다. 부분조정 모형 역시 난방도일(Δln)을 제외한 모든 변수가 가정용 전기수요에 유의한 영향을 미치고 있다. 과거 전
기소비( ln )의 계수 값은 0.4299로 전기( )의 전기소비는 현재(t)의
전기소비에 양(+)의 영향을 미치고 있다. 현재의 전기가격(Δln)의 계수 값 은 -0.1506으로 이는 전기가격이 1% 증가하면 전기소비량이 약 0.15% 감소 하는 것을 의미한다. 냉방도일(Δln)과 1인당 실질소득(Δln)은 전기 소비량에 양(+)의 효과를 미치는 것으로 나타났고, 고령인구비율(Δln)의 계수 값이 음(-)이므로 고령화의 진행은 전기소비량에 음(-)의 효과를 미치는 것으로 나타났다. ARDL 모형 (1)의 결과와 마찬가지로 전기소비의 효율성 및 경제성장 효과를 보여주는 ln의 계수는 양(+)으로 ‘리바운드 효과’를 보여주고 있다. 따라서 시간이 지남에 따라 에너지 소비의 효율성의 증가로 인한 전기소비량 감소효과보다 경제성장으로 인한 전기소비의 증가효과가 더 크므로 전체 전기소비는 증가하고 있다.
<표 9> 지역별 과대식별 제약 검정 및 오차항 자기상관 검정 Sargan test Arellano-Bond test
귀무가설:
과대식별 제약 적절
귀무가설:
귀무가설:
광역 시
ARDL모형
chi2(90) = 2.15e-12 prob > chi2 = 1.000
z = 1.5234 Prob > z = 0.1277
z = 0.32644 prob > z = 0.7441 부분조정모형
chi2(90) = 0.03829 prob > chi2 = 1.000
z = 2.0941 Prob > z = 0.0362
z = 1.3633 prob > z = 0.1728
기타 지역
ARDL 모형
chi2(107) = 3.082 prob > chi2 = 1.000
z = 1.3303 Prob > z = 0.1834
z = -1.8284 prob > z = 0.0675 부분조정모형
chi2(107) = 8.870502 prob > chi2 = 1.000
z = -1.5718 Prob > z = 0.1160
z = 1.8672 prob > z = 0.0619
<표 9>의 과대식별 제약의 적절성에 대한 검정 결과, 광역시와 기타 지역 의 경우 ARDL 모형과 부분조정 모형 모두 p값이 5% 유의수준보다 크게 나 타났으므로 모든 모형에서 도구변수가 유의미하게 시용될 수 있다. 또한 두 지역 모두 오차항( )에 자기상관이 없다는 Arellano-Bond 검정 결과 AR(1)과 AR(2)에서 오차항 자기상관이 없다는 귀무가설을 1% 유의수준에서 기각하지 않으므로 오차항간의 자기상관 문제는 없는 것으로 나타났다.
<표 10>은 지역별 전기수요함수의 추정 결과이다. 광역시와 기타 지역의 가정용 전기수요의 추정 결과, 일부 변수의 경우 예상했던 것과는 달리 통계적 유의성이 낮고 부호가 예상과 다르게 나타났다. 따라서 몇 가지 변수를 조정 하여 통계적 유의성이 가장 높은 결과를 <표 10>에 제시하였다.
<표 10> 지역별 가정용 전기수요 추정 결과
종속변수 Δln
광역시 기타 지역
(1) ARDL 모형
(2) 부분조정 모형
(3) ARDL 모형
(4) 부분조정 모형 Δln -1.909*(1.050) (0.819)-1.022 (0.660)-1.002 0.527***(0.0842)
Δln -1.172*(0.657) -1.233*(0.747) -1.514***(0.513) -0.145***(0.0557)
Δln -1.712**(0.871) (0.0887)0.0165
Δln 0.464***(0.175) 0.351**(0.149) 0.300***(0.0504) 0.223***(0.0127)
Δln 1.441***(0.490) 0.621**(0.257)
Δln (0.0295)-0.0316 0.0628**(0.0265) 0.0565***(0.0176)
Δln 0.491***(0.183) 0.0669***(0.0155)
29.77**(11.89) 17.25**(8.194) 18.65***(6.607) 3.130***(0.698)
주 : ( )는 표준오차를 나타냄.
*는 10%, **는 5%, ***는 1% 유의수준임.
위의 <표 10>에서 광역시의 경우, ARDL 모형 (1)에서는 난방도일과 시간 변수가 제외되었다. 그 결과 냉방도일을 제외한 모든 변수가 유의하게 나타났다.
현재 전기가격( ln)의 계수 값은 –1.172이고 과거 전기가격( ln ) 의 계수 값은 –1.712로 나타나 여전히 전기가격이 현재의 전기소비량에 음 (-)의 영향을 미친다고 볼 수 있다. 주목할 만 한 점은 가격탄력성이 전국 단 위로 추정한 가격탄력성에 비해 더 탄력적인 것으로 나타났다. ln의 계 수는 0.464로 소득이 1% 증가하면 전기소비량은 0.464% 증가하는 것으로 나 타났다. 고령인구비율( ln)의 계수는 1.441로 전국 단위의 결과와 상반된 것으로 기존의 선행연구 결과와 다르게 나타났으나 통계적 유의성이 없는 것 으로 나타났다. 또한 광역시의 경우 과거 전기소비( ln )의 계수 값이
–1.909로 나와 과거의 전기소비가 현재의 전기소비를 오히려 감소시킨다고 볼 수 있다. 이처럼 ARDL 모형의 경우 일부 변수가 예상과 다른 부호를 보 이기도 하였다.
부분조정 모형 (2)의 추정 결과를 보면, 현재 전기가격( ln )의 계수 값 은 -1.233으로, 현재 가격이 1% 상승하면 전기소비량은 1.23% 감소한다. 소득 변수( ln )의 계수 값은 0.351로, 소득의 증가가 전기소비의 증가를 야기 한다는 것을 알 수 있다. ARDL 모형 (1)과 다르게 부분조정 모형 (2)에서는 냉방도일의 추정계수가 유의한 것으로 나타났다. 냉방도일(Δln)의 계 수는 0.0628로 냉방도일이 증가하면 전기소비량도 증가하는 것을 의미한다.
따라서 두 모형의 비교 시, 광역시의 경우 부분조정 모형이 ARDL 모형보다 통계적 유의성 및 경제적 해석의 측면에서 더 바람직한 계량모형이라고 판단 된다.
다음으로 기타 지역의 ARDL 모형과 부분조정 모형의 결과는 각각 (3)과 (4)에 제시되었다. ARDL 모형의 결과인 (3)을 보면, 현재의 전기가격( ln)의 계수 값은 –1.514로 나타났다. 이는 전기가격이 1% 증가하면 전기소비량이 1.514% 감소하는 것을 의미한다. -1.514는 전국의 전기수요함수와 비교시 더 탄력적이다. 소득( ln )의 계수는 0.30으로 양(+)의 효과를 보이고 있다.
소득이 1% 증가한다면 전기소비량은 약 0.3% 증가하는 것으로 해석할 수 있 다. 냉방도일( ln )의 계수는 0.0565로 냉방도일의 증가는 전기소비의 증가를 야기한다. 시간변수( ln )의 계수는 0.491이다. 이는 기술 진보에 의하여 가전제품 등의 전기소비 효율성이 증가했음에도 불구하고 경제성장으 로 인한 소득의 증가로 더 많은 전기를 소비하는 ‘리바운드 효과’가 있음을 의미한다.
부분조정 모형의 추정 결과인 (4)를 보면, 1기 전의 전기소비( ln )는 현재의 전기소비에 양(+)의 효과를 미치는 것을 보여주고 있다. 현재의 전기 가격( ln )의 계수는 -0.145로 나타났는데, 전기가격이 1% 증가하면 전기
소비량은 약 0.145% 감소하는 것을 의미한다. 즉 전기수요의 가격탄력성은 –0.145이다. 실질소득(Δln)이 전기소비량에 미치는 영향은 나타내는 계수 값은 0.223이고, 시간변수인 ln 의 계수 값은 0.0669로 앞의 결과와 같 이 ‘리바운드 효과’에 의해 효율성이 증가했음에도 불구하고 경제성장에 따른 소득증가 효과로 전기소비가 증가함을 알 수 있다.
통계적 유의성이 있는 변수들의 계수값을 이용하여 도출된 가정용 전기수 요의 장·단기 가격 및 소득 탄력성을 비교하면 <표 11>과 같다. 장기에서는
ln ln ,, ln ln ,, ln ln 이므로 추정식 (8)과 (9)를 이항하여 정리하면 장기 탄력성이 된다. 앞에서 분석한 것을 토대로 판단하면, ARDL 모형보다 부분조정 모형이 더 정교하게 추정되었다고 할 수 있다. 따라서 <표 11>에서는 부분조정 모형의 탄력성만 도출하였다.
<표 11> 부분조정 모형으로 추정한 전기수요의 탄력성
단기 장기
탄력성가격
전국 -0.151 -0.264
광역시 -1.233
기타 -0.145 -0.307
탄력성소득
전국 0.203 0.356
광역시 0.351
기타 0.223 0.471
주 : 통계적 유의성이 있는 계수값만을 이용하여 계산
먼저 가격 탄력성을 보면, 전기수요의 단기 및 장기 가격 탄력성은 음(-)이 며 단기보다 장기에 더 탄력적이다. 장기에 더 탄력적인 이유는 단기에 가정 에서 선택할 수 있는 에너지원이 매우 제한적이지만, 장기에는 전기뿐만 아니라 도시가스, 석유 등 다양한 에너지원의 선택이 가능해지기 때문이다. 따라서
가계 주체는 가격 변화에 대해 장기적으로 더 탄력적인 대응이 가능해지기 때문이다. 광역시의 경우 전국의 가정용 전기수요함수에서 도출된 가격 탄력 성보다 더 탄력적으로 나타났으나 기타지역은 전국보다 덜 탄력적인 것으로 분석되었다.
다음으로 소득 탄력성을 보면, 단기 및 장기 소득 탄력성은 모두 양(+)으로 나타났으며, 단기보다는 장기에 더 탄력적인 것으로 나타났다. 미래에 소득이 증가하는 경우, 단기보다 장기에 전기수요가 더 크게 증가할 가능성이 있다.
기타 지역보다. 광역시의 소득탄력성이 더 크게 나타났다. <표 4>와 <표 5>
에 나타난 양 지역의 1인당 실질소득의 평균 차이가 미세하므로 광역시 지역 의 거주자가 소득 증가시 더 많은 전기소비를 한다고 추정할 수 있다. 이는 광역시의 경우 전기관련 제품이 더 많기 때문이라고 판단된다.
마지막으로 가격과 소득이 모두 동일하게 1%씩 증가하는 편미분의 경우를 정책적인 입장에서 살펴보자. 광역시의 단기만을 제외하고는 소득 탄력성이 가격 탄력성보다 크므로 전기 소비는 지속적으로 증가할 것이다. 이는 가정용 전기수요를 조절하기 위하여 가격정책만을 사용하는 경우 소득의 증가로 인 하여 정책 입안자가 예상했던 것보다 더 작은 효과를 볼 수도 있음을 보인다.