주택용 전력소비에 대한 고령화 관련 지표 선택

Hausman 검정을 통해서 고정효과(FE) 모형이 적합한 것으로 나타났으므로 이후 실증분석결과는 FE모형을 중심으로 논의한다(Hausman, 1978). RE모형에 대한 분석결과는 부록의 <부표 2>와 <부표 3>을 참조할 수 있다. <표 7>은 모형평균방법으로 계산한 식(2)의 개별모형의 가중치 중에서 크기순으로 상위 4

개 모형의 경우를 나타낸 것이다. 모든 FE모형의 가중치는 부록의 <부표 4>를 참조할 수 있다.

<표 7>과 <부표 2>에서 알 수 있듯이, FE모형 또는 RE모형에 관계없이 가 장 가중치가 높은 모형은 고령화 지표로 15세 미만 인구비중, 노령화지수, 중위 연령이 포함되는 모형(모형 21)이다. 두 번째로 가중치가 높은 모형은 고령화 지표로 15～64세 인구비중, 노령화지수, 중위연령이 이용되는 모형(모형24)이다.

이 2개의 모형이 전체 가중치의 약 95%를 차지하고 있다.

가중치의 절대적 비중을 차지하는 2개의 상위 모형에는 65세 이상 인구비중 이 포함되지 않는다는 점을 주목할 필요가 있다. 비록 고령화 사회를 구분할 때, 65세 이상 인구비중을 많이 이용하나 주택용 전력소비에 설명하는 독립변 수로 사용하는 것은 정확하지 않을 수 있음을 <표 7>에서 알 수 있다. 65세 이상 인구비중 대신에 노령화지수와 15세 미만 인구비중, 중위연령을 동시에 고려하는 것이 주택용 전력소비를 분석할 때 더 적절하다고 볼 수 있다. 이는 65세 이상 인구비중과 함께 다른 인구적 특징이 상호 복합적으로 주택용 전력 소비에 영향을 준다는 것을 의미한다.

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

주: FE는 고정효과모형을 의미한다.

<표 7> 모형평균방법에 의한 가중치(FE모형)

<표 8>은 고려한 모든 설명변수를 포함하는 모형(모형 31), 가중치가 높은 두 개의 모형(모형21, 모형24)의 FE 추정결과와 모형평균방법에 의해 추정결

과를 나타낸 것이다.¹⁵⁾ 먼저, 주택용 전력소비의 소득 탄력성과 가격 탄력성 은 모형별로 차이가 있으나 평균적으로 약 0.5, -0.4로 추정되었다. 이러한 추 정치의 크기는 노령화지수를 고령화 효과로 고려한 원두환(2012)의 장기 탄력 성 추정결과와 유사하다. 시계열 자료분석의 선행연구에서 나타나는 것처럼 상대적으로 소득 탄력성이 가격 탄력성보다 큰 것으로 나타났으나 그 차이는 기존연구처럼 크지 않는데, 이는 본 연구가 시계열과 횡단면 자료의 속성이 모두 포함된 패널자료를 분석하였기 때문이다. <표 8>에서 양의 추정치와 통 계적 유의성도 확보되어 남성의 상대 비중이 증가하면 1인당 주택용 전력소 비가 증가하는 것으로 추정되었다. 이는 여성보다 상대적으로 남성이 가정 내 에서 전기기기를 많이 쓰는 경향이 있기 때문으로 보인다.

다음으로 고령화 관련 지표 중 하나로 15세 미만 인구비중은 가중치가 2번 째로 높은 모형 21에서 주택용 전력소비에 양의 효과를 주는 것으로 추정되었다.

즉, 15세 미만의 인구비중이 높을수록 해당 구성원과 관련 구성원이 주택에 거 주하는 시간이 증가하여 주택용 전력소비를 늘리기 때문으로 보인다.

반면, 15～64세 인구비중과 주택용 전력소비는 음의 관계가 있는 것으로 모 형24에서 분석되었다. 15세 미만 인구비중과 주택용 전력소비 사이의 관계에 서 역으로 유추하면, 해당 인구는 학교나 직장 생활 등으로 가정 내 거주하는 시간이 짧으므로 주택용 전력소비에 음의 효과를 미치는 것으로 나타난다.

65세 이상 인구비중은 모형31에서 통계적 유의성이 나타나지 않으며, 모형 평균방법에서도 추정치가 상대적으로 작게 추정된다. 이는 모형평균방법에 의 한 가중치 분석에서도 설명하였듯이, 65세 이상 인구비중이 독립적으로 주택 용 전력소비 변화를 주는 요인으로 고려하기 적절하지 않다는 것을 의미한다.

유년 대비 65세 이상 인구비중을 나타내는 노령화지수는 주택용 전력소비 에 음의 효과를 주는 것으로 추정되었다. 즉, 65세 이상 인구비중이 비슷한

15) 본 연구에서 사용한 5가지 고령화 지표들 사이의 상관관계는 <부표 5>에 제시되어 있다.

심사위원의 지적처럼 고령화 지표들 사이에 높은 상관관계로 다중공선성 문제가 발생할 수 있으므로 추정결과를 해석할 때, 유의할 필요가 있다.

수준이더라도 다른 나이의 구성원이 어떻게 분포되었는지에 따라 고령화가 주택용 전력소비에 미치는 효과는 달라질 수 있음을 의미한다. 또한, 노령화 지수가 주택용 전력소비에 대해서 음의 효과를 미친다는 원두환(2012), 임현 진 외(2013)의 실증분석결과와도 일관된다.

중위연령은 주택용 전력소비에 양의 효과를 미치는 것으로 분석되었다. 즉, 가구원 나이의 중간값이 높아지면 주택용 전력소비는 증가하는데, 이는 가구 원의 대표 나이가 많으면 상대적으로 소득이 높고, 주택에 거주하는 시간이 높기 때문으로 추측할 수 있다. 가구원 나이와 주택용 전력소비 사이에 양의 관계가 있다는 본 연구의 분석결과는 권오상 외(2014)와도 일치한다.

31 21 24 MMA JMA

_ 0.484^*** 0.463^*** 0.472^*** 0.469 0.469 (5.141) (4.920) (4.980)

_ -0.421^*** -0.444^*** -0.415^*** -0.433 -0.432 (-3.318) (-3.450) (-3.220)

_ 0.018^*** 0.017^*** 0.020^*** 0.017 0.017 (4.377) (4.370) (4.840)

_ 0.057 0.041^*** 0.029 0.029

(1.345) (5.350)

_ 0.020 -0.028^*** -0.007 -0.007

(0.462) (-5.080)

_ 0.032 0.001 0.002

(0.717)

_ -0.004^*** -0.004^*** -0.004^*** -0.004 -0.004 (-6.764) (-6.700) (-6.750)

_ 0.054^*** 0.063^*** 0.038^*** 0.053 0.053 (3.657) (5.050) (3.800)

^ _{0.925 0.924 0.923 0.922 0.922}

 _{0.001 0.001}

주: ‘***’는 1% 유의수준을 의미하고, ( )은 t값을 나타낸다. 은 모형평균방법의 가중치 계산이 기준이 되는 값으로 MMA는 Mallow 기준, JMA는 Jackknife 잔차의 제곱합이다.

<표 8> 주택용 전력소비모형 추정결과: 선형모형(FE모형)

지금까지 주택용 전력소비에 대한 고령화 효과는 크게 두 가지로 요약할 수 있다. 첫째, 주택용 전력소비 변화를 적절하게 설명하는 고령화 지표로 65세 이상 인구비중보다 노령화지수와 중위연령 등이 함께 사용되어야 한다. 둘째, 65세 이상 인구비중이 비슷하더라도 다른 인구 구조적 특징을 나타내는 변수 까지 고려하면 주택용 전력소비는 달라질 수 있다. 예를 들어, 65세 인구비중 이 높더라도 15세 미만 인구비중 높거나 중위연령이 많으면 주택용 전력소비 에 대한 음의 고령화 효과는 상쇄될 수 있다.