ABSTRACT
Ⅲ. 분석자료
남성비중을 국내 주택용 전력소비의 결정요인으로 고려한 것은 두 가지 경 로로 영향을 줄 수 있을 것으로 생각하였기 때문이다. 첫째, 남성은 상대적으로 여성보다 전력기기에 높은 접근성을 가져 사용빈도가 높아 남성 비중은 전력 소비에 양의 효과를 미칠 수 있다. 둘째, 남성은 여성보다 가구 내 거주하는 시간이 낮으므로 남성비중은 주택용 전력소비의 감소요인으로 작용할 수 있다.
이러한 다른 두 가지 효과 크기에 따라 남성비중이 국내 주택용 전력소비의 최종 변화방향을 결정할 가능성을 검토하기 위해서 인구구조 특징 중 남성의 상대비중을 고려하였다.
주택용 전력소비 변화에 주요한 영향을 주는 요인으로 기온효과도 고려할 수 있다. 그러나 일별 또는 월별과 같은 단기 주택용 전력소비변화에는 냉․
난방도일과 같은 기온 관련 변수들이 설명력을 가질 수 있으나 연도별 자료 에는 그 효과가 유의하지 않은 것으로 알려져 고려하지 않았다.9)
구분 변수명 자료 단위 출처 기간
종속변수 1인당 주택용 전력소비 MWh/명 전력통계종합시스템
2003～
2015년 설명변수
1인당 개인소득 천원
통계청
실질 전력가격 원/cpi
남성 상대비중(여성 대비)
- 15세 미만 인구비중 %
15～64세 인구비중 %
65세 이상 인구비중 %
노령화지수 %
중위연령 세
주: cpi는 지역별로 기준으로 2015년을 100으로 설정한 지수이며 통계청 자료(http://kosis.kr/
statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1J15136&conn_path=I3)를 이용하였고, 1인당 자료를 계산하기 위한 인구자료는 장래인구추계(통계청)의 확정인구를 이용하였다
<표 4> 분석 사용자료 요약
9) 연도별 시계열자료로 주택용 전력소비를 실증분석한 원두환(2012)에서 냉·난방도일이 주택용 전력소비에 미치는 효과가 유의하지 않는다고 제시되어 있다.
<표 5>와 <표 6>은 분석자료의 지역별 2015년 현황을 정리한 것이다.
2015년 기준으로 실질 전력가격이 같은 것은 지역별로 주택용 전기요금 체계 가 같으므로 평균가격으로 계산한 명목 전력가격이 지역별로 같고 지역별 소 비자물가지수(cpi)가 2015년 기준 100으로 설정되었기 때문이다. 반면, 실질 전력가격의 변화율은 지역별로 차이가 있다. 대체로 실질 전력가격은 지난 12 년 동안 하락하고 있는데 물가상승률보다 명목 전력가격의 상승률이 상대적 으로 낮았기 때문이다.
<표 5>에서 한 가지 주목할 점은 소득 또는 전력가격과 주택용 전력소비 간의 관계가 절대적으로 높지 않다는 점이다. 예를 들어, 울산은 1인당 소득이 가장 높은 지역이나 주택용 전력소비는 전국 평균에 머무르고 있다. 반면 전남 은 1인당 개인소득이 가장 낮은 지역 중 하나이나, 1인당 주택용 전력소비는 소득이 높은 다른 지역보다 많은 편이다.
지역 전력소비 개인소득 전력가격 상대비중남성 15세 미만인구비중 15～64세인구비중 65세 이상인구비중 노령화지수 중위연령 (2014년)CPI
전국 1.25 17222 1.237 100.60 13.80 73.40 12.80 93.00 40.88 99.30
서울 1.30 19962 1.237 96.50 12.00 75.90 12.20 101.70 40.50 98.76
부산 1.26 17170 1.237 97.40 11.80 73.90 14.30 121.40 43.05 99.17
대구 1.22 16686 1.237 99.30 13.40 74.10 12.50 92.90 41.56 99.26
인천 1.27 16299 1.237 101.40 14.20 75.20 10.50 73.90 39.95 99.02
광주 1.25 16105 1.237 99.30 15.30 73.80 10.90 71.00 38.51 99.72
대전 1.20 17064 1.237 100.90 14.80 74.70 10.50 71.20 38.60 99.80
울산 1.25 19963 1.237 108.40 15.10 76.40 8.50 56.60 39.37 99.54
경기 1.26 17130 1.237 102.30 15.20 74.40 10.30 67.60 39.34 99.27
강원 1.25 15142 1.237 102.50 12.90 70.40 16.70 128.90 43.77 99.96
충북 1.22 15658 1.237 102.70 13.90 71.70 14.40 103.80 41.53 100.15
충남 1.19 16303 1.237 104.70 14.20 70.10 15.70 110.40 41.11 99.78
전북 1.24 15849 1.237 99.70 13.60 68.90 17.50 128.30 43.07 100.03
전남 1.23 14703 1.237 100.40 13.30 66.10 20.60 154.20 45.41 100.03
경북 1.19 15462 1.237 101.60 12.70 69.90 17.40 136.70 43.88 99.96
경남 1.22 16293 1.237 103.90 14.60 71.90 13.50 92.80 41.47 99.45
제주 1.13 16247 1.237 101.30 16.20 70.10 13.70 84.60 40.77 99.36
주: 지역별 소비자물가지수(cpi)는 ‘2015=100’ 기준이며, 지역별 차이를 보기 위해 2014년 자료를 정리한 것이다. 그리고 전력소비와 소득은 1인당 자료이다.
<표 5> 2015년 주택용 전력소비 및 관련 지표 현황
65세 이상 인구비중 또는 노령화지수가 낮은 울산의 주택용 전력소비는 다 른 지역보다 높고, 65세 이상 인구비중이 15%가 넘어가는 지역들은 전국 평 균보다 주택용 전력소비가 낮다. 이는 1인당 주택용 전력소비가 소득과 가격 외에 인구 구조적 요인에 의해서도 결정된다는 것을 의미한다.
지역 1인당전력 소비
1인당 소득
실질 전력 가격
남성 상대비중
15세 미만 인구비중
15～64세 인구비중
65세 이상 인구비중
노령화 지수
중위 연령 전국 2.5% 4.8% -1.4% -0.1% -3.0% 0.2% 3.8% 7.0% 1.7%
서울 1.9% 4.5% -1.5% -0.4% -3.0% -0.1% 5.7% 9.0% 1.7%
부산 3.3% 5.2% -1.5% -0.2% -3.3% -0.1% 5.6% 9.3% 1.8%
대구 2.4% 5.0% -1.4% -0.2% -3.2% 0.1% 5.1% 8.5% 1.9%
인천 2.6% 5.3% -1.4% -0.1% -3.4% 0.3% 4.3% 8.1% 1.7%
광주 2.8% 4.8% -1.4% -0.1% -3.1% 0.3% 4.7% 8.0% 1.9%
대전 2.6% 5.1% -1.3% -0.1% -3.0% 0.2% 4.5% 7.7% 1.7%
울산 3.2% 4.7% -1.5% 0.1% -3.6% 0.5% 5.2% 9.2% 1.7%
경기 2.3% 4.6% -1.4% 0.0% -3.3% 0.4% 3.9% 7.4% 1.6%
강원 2.6% 4.8% -1.3% 0.1% -3.3% 0.1% 3.2% 6.7% 1.7%
충북 2.9% 4.7% -1.4% 0.1% -3.0% 0.3% 2.4% 5.6% 1.6%
충남 2.6% 5.0% -1.4% 0.2% -2.6% 0.3% 1.4% 4.1% 1.2%
전북 2.8% 5.2% -1.4% 0.1% -3.1% 0.2% 2.8% 6.0% 1.7%
전남 3.1% 4.9% -1.4% 0.2% -3.1% 0.2% 2.4% 5.7% 1.5%
경북 3.0% 4.7% -1.4% 0.1% -3.2% 0.2% 2.5% 5.9% 1.6%
경남 2.8% 4.9% -1.4% 0.2% -2.9% 0.3% 2.7% 5.9% 1.6%
제주 2.9% 4.7% -1.3% 0.1% -2.7% 0.2% 3.3% 6.2% 1.8%
<표 6> 주택용 전력소비 및 관련 지표의 연평균 증감률(2003～2015년)
<표 6>에 나타있듯이, 고령화 진행속도는 서울, 부산, 울산, 대구 등 대도 시를 중심으로 연평균 5% 이상으로 빠르게 진행되고 있다. 특히, 부산과 울 산은 노령화지수의 연평균 증가율이 가장 높은 지역으로 65세 이상 인구비중 증가와 함께 저출산 및 낮은 연령대 인구유출로 인한 15세 미만 인구비중도 빠르게 감소하고 있다. 이러한 인구구조의 구조변화는 일시적인 변화가 아닌 지속성이 강한 주택용 전력소비의 변동성 구조변화로 이어질 가능성 높다. 본 연구에서는 고령화에 대한 적절한 지표 선택과 함께 고령화로 인한 주택용 전력소비의 변동성 구조변화를 통계적으로 분석한다.