분석방법

3.1 연구자료

본 연구에서 이용하고자 검토한 자료는 1981년부터 매 3년마다 시행중인 에너 지총조사 자료이다. 다만 자가용부문은 1984년부터 시행된 관계로 1984, 1987, 1990, 1993, 1996, 1999, 2002년 등 7회의 자료가 확보되어 있으며, 확보된 자료를 검토한 결과 분석대상으로 선택된 변수들(가구소득, 연령, 운전경력 등)이 매년도 조사되어 자료의 시계열이 유지되는 년도는 1993년∼2002년 등 4개년도로서 이 기간의 총 표본수(관찰치)는 5,660대이다.

<표 1> 분석 자료의 연도별 표본수

(단위: 대) 1,500cc 미만 1,500cc∼

2,000cc 미만 2,000cc 이상 합 계

1993년 1,367 454 95 1,916

1996년 736 291 61 1,088

1999년 727 391 88 1,206

2002년 884 442 124 1,450

합 계 3,714 1,578 368 5,660

자료: 산업자원부 에너지총조사 자가용부문 1993, 1996, 1999년, 2002년

이렇게 매년도 표본수는 다르지만 동일한 변수를 포함한 횡단면이 시간에 걸쳐 계속되는 자료를 시계열합동(pooled time series)이라 한다. 합동자료는 시계열과 횡단면을 결합시키는 방법으로서 시간이 지남에 따라 나타나는 분산을 하나의 공 간에 포함시킴으로서 서로 다른 자료들 사이에 교차하는 분산을 잡아낼 수 있는 유리함이 있다.⁶⁾ 그러므로 결과에 대한 가설검정 등의 분석과 설명이 가능하다.

또한 합동은 시계열의 기간이 짧거나 또는 횡단면의 표본수가 크지 않은 경우의 적용에 유리하다. 표본의 크기가 커져서 자유도(degrees of freedom)가 늘어남에

6) Lois W. Sayrs, 『Pooled Time Series Analysis』, SAGE Publications, 1989, p. 7.

교통세의 휘발유수요에 대한 영향 분석

따라 추정의 효율성이 향상되기 때문이다. 그리고 시계열 분석에서 자주 나타나 는 설명변수간의 공선성(collinearity)이 나타날 가능성이 적어진다. 시계열자료를 이용한 수요함수를 추정할 경우 설명변수에 포함될 소득과 가격변수 간에 공선성 관계가 있을 때가 많다. 그러나 합동자료에 포함된 횡단면자료는 두 변수의 변동 성을 높여 주기 때문에 공선성 정도가 감소하게 되는 것이다.

한편 에너지총조사는 1년 단위의 조사로서 매 주유시마다 휘발유 가격을 별도 로 조사할 수 없으므로 유가자유화 이전인 1993년과 1996년에는 각 년도의 전국 연평균 휘발유 가격을 일괄적으로 적용하였다. 그리고 유가자유화 이후인 1999년 에는 조사 자료를 16개 시도(특별시 1지역, 광역시 6개 지역, 도 9개 지역)별로 분 류한 후, 1999년의 지역별 연평균 휘발유가격을 일괄적으로 부여하였다. 마지막으 로 혼잡도의 대체변수로 활용한 출퇴근 평균속도는 각 년도에 조사된 출퇴근 편 도 거리와 평균 소요시간을 나누어서 산출하였다.

추정에 사용된 선택변수들의 특성은 다음의 표와 같다.

<표 2> 선택변수의 특성

변수명 정 의 소형 중형 대형 평균

D 주행거리(㎞/년) 16,516.54 17,376.74 20,571.00 17,003.24

E 연료효율(㏄/㎞) 88.58 113.82 160.09 100.27

P 실질 휘발유가격(원/ℓ) 795.32 824.83 840.88 806.51

I 연간 가구소득(천원/가구) 2,2282.37 3,194.41 4,606.73 2,687.77

U 업무용 비중(%) 21.25 25.20 33.05 23.11

S 출퇴근시 평균속도(㎞/h) 32.65 31.86 34.91 32.57

A 차령(년) 3.84 3.80 2.95 3.77

DK 운전자연령 더미(40세이상=1) 0.30 0.58 0.75 0.41

DB 보유대수 더미(2대이상=1) 0.17 0.22 0.46 0.20

DG 변속장치 더미(자동=1) 0.28 0.57 0.88 0.40

이 성 근

3.2 추정방법

앞에서 언급된 바와 같이 합동모형의 추정은 오차항의 특성에 따라 그 방법을 달리한다. 본 연구에서 주행거리 및 주행효율 모형의 추정에 있어서는 배기량규 모를 더미변수로 한 LSDV(Least Squares Dummy Variable)의 추정방법을 적용하 고 로그 함수로 추정하였다. 보유구조의 추정은 로짓모형에서 일반적으로 사용되 는 최우추정법(likelihood estimation method)을 적용한다. 그리고 각각의 모형은 SAS를 이용하여 추정한다.

LSDV 추정은 절편 값을 이용하여 횡단면내의 특별한 효과를 파악한다. 예를 들어 일정한 시간 간격이 오차에 규칙적, 또는 임의적으로 영향을 미칠 수 있는 데, 이는 횡단면의 영향력이 규칙적 또는 임의적일 수 있는 것과 같다. 특히 각 연도별로 기울기나 절편 값을 달리 하는 경우에 유용하게 사용된다.

그러나 본 연구의 주요변수인 휘발유가격의 경우, 유가자유화 이전인 1997년에 는 전국이 단일 가격이었으므로 1993년과 1996년에는 전체 표본에 대해 각각 1개 의 가격만이 존재한다. 또한 유가자유화 이후인 1999년 이후의 조사에서도 소비 자 개개인의 연평균 휘발유 구입가격이 조사되지 않았으므로 16개 시도별로 연평 균 가격을 적용할 수밖에 없다. 따라서 가격이나 연도에 더미변수를 사용하는 것 은 결국 가격의 수를 제한하게 되어 추정에 문제를 발생시킨다. 다만 2개년도의 가격이 하나인 점은 독립변수로서 오차항과 독립임을 가정하고 있으므로 추정에 따른 통계학적인 문제는 없으나, 가변수 사용의 제약은 합동자료 분석의 장점중 하나인 가격에 대한 시계열적 변화를 볼 수 없다는 문제를 제기하게 된다.

이렇게 가격자료의 제한으로 조사연도를 더미로 사용하여 합동추정을 할 수 없 으므로 본 연구에서는 배기량규모를 더미변수로 사용하여 식(8), 식(9), 식(11)로 부터 다음과 같은 추정식을 설정하였다. 여기에서 D는 배기량을 나타내는 더미변 수이며 첨자 m은 중형, l은 대형을 나타낸다. 그리고 D_K , D_B 는 각각 운전 자연령 및 보유대수 더미이며, D_G 는 변속장치를 나타내는 더미이다.

ln Dit= α0+ α1Dm+ α2Dl+α3DK+ α4DB+ β1lnPit+ β2ln Iit+ β3lnSit+ β4ln Uit+ μit (12)

교통세의 휘발유수요에 대한 영향 분석

ln E_it= α₀+ α₁D_m+ α₂D_l+α₃D_G+ β₁lnP_it+ β₂lnI_it+ β₃lnA_it+ β₄lnS_it+ μ_it (13)

L_it= α₀+ α₁D + β₁P + β₂I + β₃C + β₄A + β₅X + μ_it (14)