에너지경제연구 ● 제 7 권 제 1 호
<표 2> 자 동 차 선 택 모 델 결 과
Intercept 연 소득 연 령
12589.76 (128.988)
0.0179 (0.0024)
193.647 (28.361) 주 : 괄호 안은 Robust 표준편차임.
선택변수 계 수 표준편차
소형 (1,000 ≤ 배기량 < 1,800)* 3.221 1.105
중형 (1,800 ≤ 배기량 < 2,000) 4.024 3.088
대형 (2,000 ≤ 배기량) 7.622 7.756
소형 × 소득 -9.350 6.170
중형 × 소득 -8.670 7.020
대형 × 소득 -.00001 .00001 소형 × 운전자 연령 .00199 .07512 중형 × 운전자 연령 .3304 .082486 대형 × 운전자 연령 .4626 .1057 연간 운행비용 (AOC) .0255 .0035 1km 운행당 가격 (VMT Price) -447.41 86.898
임대비용 (Rental Cost) .00051 .00011 주 : * 기준은 1,000cc 미만의 경차임.
향을 주는데, 이는 앞으로 살펴보게 될 단기적 운행거리 혹은 휘발유 소비의 탄력성과 관계없이 휘발유의 가격에 따라 소비자가 자동차의 수요를 줄임으 로써 장기적으로 휘발유 소비를 줄이는 효과가 있음을 볼 수 있다.
다음으로 개별 운전자들의 운행거리 수요곡선을 식 (7)을 통하여 추정해 보 았다. 앞 장에서 설명한 바와 같이 자동차 운행거리는 어떤 자동차를 선택하였
<표 3> 자 동 차 운 행 거 리 수 요 모 델 추 정 결 과 종속변수
(net consumption)
With Correction (Robust 표준편차)
OLS with Indicators (Robust 표준편차)
OLS (Robust 표준편차) 1km 운행당 가격 -12501.58
(79491.36)
-15091.52 (80556.43)
35819.87 (9712.97)
순수입 -.021470
(.010177)
-.0207931 (.0102487)
-.0207217 (.0101287)
임대 비용 -.1980702
(.4196403)
.1816177 (.412252)
-.0823638 (.374086) 승용차 형태
(다목적형 ＝ 1)
-528.5348 (339.3944)
-556.7557 (340.6459)
-537.5728 (340.8656) 연 령 -485.9087
(140.9777)
-510.5931 (141.720)
-510.4577 (141.1373) 성 별
(여성 ＝ 1)
-623.8982 (439.9338)
-671.6847 (442.1892)
-855.5831 (424.2152)
운전경력 60.16455
(32.48155)
65.08401 (32.64657)
66.04721 (32.6508) 변속장치
(자동 ＝ 1)
-1053.481 (406.9381)
-1078.887 (407.7852)
-1025.308 (402.9944) 차 령 -389.4825
(68.03946)
-356.8464 (67.94882)
-369.6622 (65.38169) 도 시
(도시 ＝ 1)
-577.5414 (370.925)
-548.7556 (373.9501)
-649.5083 (344.7538) 소 형 438.0531
(1366.368)
1449.060
(1359.762)
-중 형 2780.641 (3699.538)
3226.807
(3745.585)
-대 형 6231.155 (9161.607)
5560.241
(9268.002)
-오차(Bias) 1012.584
(341.4553) -
-상 수 32694.84 (12111.59)
5415.263 (8312.085)
989.2541 (1108.169)
샘플개수 917 917 917
F 10.59 11.05 13.71
Prob > F 0.0000 0.0000 0.0000
R2 0.1342 0.1261 0.1223
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느냐에 따라서 달라질 수 있기 때문에 자동차 선택을 수요추정에 고려하지 않는다면, 편의가 발생할 수 있다. 이 편의를 가장 쉽게 완화할 수 있는 방법 은 자동차 종류에 대한 더미변수(dummy variable)를 모형에 적용하는 방법이 있고, 보다 나은 방법은 Dubin and McFadden(1984)에 의해 고안된 선택적 수정항을 모형에 대입하는 방법이 있다. 따라서 본 연구에서는 두 방법을 다 적용해 봄으로써 선택적 수정항이 수요 모델 추정에 있어서 얼마나 중요한지 보고자 한다.
<표 3>은 운행거리 수요를 추정한 세 가지 모형이다. 첫 번째 모형은 더미 변수와 선택적 수정항을 동시에 모델에 적용하였고, 두 번째 모형은 더미변수 만을 마지막 모형은 편의를 고려하지 않고 단순 OLS만을 적용하였다. 세 모 델의 F-test 전부 통계적으로 유의하나 R2는 0.134222를 넘지 않아 설명력 은 그리 높지 않다.13)
개별 종속변수의 계수를 살펴보면, 순수입, 승용차 형태, 연령, 성별, 운전경 력, 변속장치, 차령은 모델에 관계없이 모두 동일한 부호를 보여 주고 있다.
연간순소득이, 즉 자동차 총 소득에서 평균 연간 자동차 운행비용을 차감한 소득이 늘어날수록 자동차 운행거리는 줄어든다. 다목적형 자동차일 경우에도 승용차에 비하여 운행거리가 낮아지는데 이는 일반 승용차는 출퇴근 거리에 주로 사용하여 항상 사용하는데 비해 휘발유용 다목적형(SUV)의 경우 높은 운행비용으로 인해 주말이나 연휴를 통해 특별한 날에 주로 사용함에 원인을 두는 것 같다. 운전자의 나이가 많아질수록 그리고 운전자가 여성이면 자동차 운행거리는 줄어들지만, 운전자의 운전경력이 많아질수록 운행거리는 증가한 다. 자동변속 자동차의 경우 운행거리가 더욱 낮은데, 이는 수동변속기 자동 차가 자동변속기 자동차보다 연비에서 항상 우수하기 때문에 수동변속기 자 동차 운전자는 운행거리에 대해서 더 높은 수요를 가지고 있다고 해석할 수 있다. 자동차가 노후할수록 운행거리는 낮아지는데, 이는 두 가지 요인에서 기인할 수 있다. 첫째 운전자가 새 차를 구입할 때는 그만큼 운행수요가 많았
13) 데이터 수집에 제약이 있어서 제한된 독립변수만을 수요 모델에 적용한 데 기인한다.
던 반면에, 시간이 지날수록 운행수요가 줄어들 경우와, 두 번째로 자동차 연 식이 오래될수록 자동차에 대한 안전도가 낮아짐에 따라서 자동차 운행거리 를 줄일 수 있을 것이다. 도시별로 보면 광역시에 있는 차량의 운행거리가 더 욱 적은데 이는 광역시에는 대중교통시설의 발달로 자가차량에 대한 대체재 가 많은 데서 기인하는 것으로 보인다.
더미변수를 이용한 모델에서 각 더미의 계수를 살펴보면 경차대비 소형, 중 형, 대형차 모두 높은 운행거리를 나타내고 있다. 이는 경차는 주로 시내 운 전용으로 이용되는데 반하여, 다른 차종은 장거리 운행에 더욱 많이 운행되기 때문일 것이다. 그리고 선택적 수정항을 이용한 모델에서 수정항의 계수는 통 계적으로 매우 유의한 것을 알 수 있는데, 이는 선택적 수정항이 내구재를 이 용한 에너지 수요모형 추정에 있어서 매우 중요하다는 기존 연구 Dubin and McFadden(1984), West(2004)의 결과와 일치한다. 특히 수요 모델에서 가장 중요한 가격계수가 선택적 수정항 또는 더미변수를 모형에 적용하느냐에 따 라서 크게 바뀌는 것을 알 수 있다. 1km 운행당 가격의 계수가 OLS모형에서 는 양(＋)인데 반해 선택적 수정항이나 더미변수가 있는 모형에서는 음(－)으 로 바뀌고, 이는 운행거리 가격이 오를수록 운행거리 수요가 줄어드는 관계를 보여 주고 있다. 따라서 운행거리 수요추정에 있어서 자동차 선택을 고려하지 않을 경우 심각한 편의가 발생할 수 있음을 보여 주고 있다.
또한 자동차의 선택을 고려한 모델들 중에서도 선택적 수정항을 포함하고 있지 않은 더미변수 모형에서는 운행가격에 대한 계수가 －15091.52으로 수정 항을 포함한 모델의 －12501.58에 비해 큰 절대값을 보이고 있는데 이는 결과 적으로 운행거리수요 혹은 휘발유 수요 연구에서 가장 중요한 부분의 하나인 가격탄력성을 각각 －0.148과 －0.123으로 추정함으로써 수정항을 포함하지 않은 더미변수 모델이 소비자의 가격탄력성을 과장함을 볼 수 있다.14) 이러한 수치는 본 연구와 같은 모형을 이용했던 West(2004)가 보여 주었던 수정항을 포함한 결과가 더욱 작게 나오는 결과를 보여 주고 있어 국내소비자들 역시 미
14) 가격탄력성은 운행가격에 대한 추정계수와 표본의 평균을 이용하여 계산되었다.
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국과 마찬가지로 자동차의 선택이 가격탄력성 추정에 큰 영향을 미치고 선택 적 수정항을 이용하지 않은 모형이 추정가격탄력성을 과장시킴을 알 수 있다.
Ⅳ. 결 론
국내 휘발유 소비의 특성을 이해하기 위해, 본 연구는 자동차 이용을 위한 휘발유 소비의 최종목적이라 할 수 있는 단기 운행거리 수요의 특성에 관해 분석하였다. 소비자의 운행거리 수요는 소비자가 보유하고 있는 자동차의 특 성과 밀접한 관계를 갖고 있으므로 이런 상호상관관계에서 오는 오차를 확인 하기 위해 Dubin과 McFadden의 조건부로짓의 확률을 이용한 선택적 수정항 을 포함한 추정과 일반 OLS 추정을 비교하였는데, 자동차 선택을 위한 특징 으로는 소비에 가장 큰 영향을 미치는 요인 중 하나인 자동차 배기량을 이용 하였다. 추정 결과 한국의 휘발유 소비자들의 자동차에 대한 선택은 향후 최 종적으로 소비하게 될 휘발유, 혹은 최종운행거리에 뚜렷하게 영향을 미친다 는 것을 볼 수 있었고, 결국 이를 무시한 휘발유 수요의 분석은 소비자의 가 격탄력성을 과대평가하게 되는 결과를 알 수 있었다. 예를 들면, 본 연구의 자동차 더미변수를 포함한 OLS 추정에서는 단기 가격탄력성은 －0.148로, 선 택적 수정항을 이용한 추정 결과 －0.123보다 과장되어 있음을 볼 수 있다.
최근 석유가격 급등으로 인해 휘발유 수요 연구가 많이 진행되고 있는데 휘 발유 수요의 미시적 단기 분석에서는 소비자가 보유하고 있는 자동차를 분석 에 포함시키는 것이 통계오차를 최소화할 수 있을 것이다.
하지만 본 연구는 데이터 수집의 어려움으로 인해 몇 가지 문제를 안고 있 다. 첫 번째, 본 연구에서 효율함수의 극대화는 각 소비자 개인으로 가정하고 있는데 현실적으로 자동차는 내구재이고 가구를 단위로 한 결정이 이루어진 다. 최근 한 대 이상의 차량을 보유한 가구가 많은 상황에서 휘발유 소비 혹
은 운행거리 소비에 대한 분석은 가구를 결정주체로 가정한 연구가 필요하나 본 연구에서는 운전자에 대한 표본조사(survey) 데이터를 이용하였기 때문에 운행거리의 수요 분석에 오차가 있을 수 있다. 두 번째 문제로는 적은 수의 표본을 들 수 있다. 본 연구는 917개의 표본이 이용되었는데 작은 크기로 인 해 자동차 선택에 대한 구분이 세분화되지 못하였다. 세 번째 문제는 적은 수 의 더미변수인데 본 연구에서 활용된 운전자 운전경력, 나이, 성별, 소득 이외 에 자동차와 운행거리를 결정할 더 많은 특성을 활용하면 보다 세분화된 분 석이 이루어질 수 있을 것이다.
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ABSTRACT
A Study on Vehicle Miles Travelled Demand with Selectivity Correction
Hyung-Gun Kim* and Doo-Hwan Won**
Gasoline is consum ed to finally drive a vehicle as input. In other words, consum ers are satisfied with final distance they drive using gasoline instead of with gasoline consum ption itself. Thus, a choice of vehicle affects their gasoline dem and, which could cause an endogenous bias in an estim ation of gasoline dem and. Using Korea Energy Consum ption Survey, this study estim ated the probabilities in which a specific vehicle a driver owns would be chosen. Then, using the estim ated probabilities, we estim ate Vehicle Miles Travelled (VMT) dem and, adjusting with a correction term . As a result, we find that VMT dem and of Korean consum er is interrelated with their vehicle choices, which m eans a sim ple OLS without any correction term overestim ates the price elasticity of VMT dem and or gasoline dem and.
Key W ords : vehicle m iles travelled (VMT) dem and, selectivity correction
* Associate Researcher, Korea Energy Economics Institute.
** Associate Researcher, Korea Energy Economics Institute.