가계동향조사 에서 제공하는 정보 가운데 가구의 난방소비에 영향 을 줄 수 있는 다수의 가구에 관한 정보를 설명변수로 설정하였다. 동
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향조사는 가구의 지출을 분석하기 위해 설계되었으며 따라서 가구가 위치하는 지리적 정보나 거주하는 주택의 단열과 관련한 정보는 제공 하지 않는다. 난방도일이나 외기온도와 같은 기후정보나 건축년도, 주 택방향 등과 같은 단열성능에 대한 정보는 가구의 난방소비를 결정하 는 핵심적인 변수로 알려져 있다. 예를 들어 지역난방 가구에서 겨울 철 연료비 지출이 많은 것으로 조사되었다고 해서 해당 원인이 지역 난방의 요금이 상대적으로 높기 때문인지, 지리적으로 추운 기후인 수 도권에 위치해서인지, 비교적 최근 지어진 만큼 단열성능이 우수해서 인지, 혹은 주거 밀집지역인 신도시에 주로 위치하여 생활여건이 양호 해서인지 정확하게 구분하여 설명하기 어렵다.
추가적으로 가계동향조사 에서는 조사가구의 고유한 일련번호를 제공하지 않는다. 앞서 언급한 기후조건이나 단열성능 등을 포함하여 다양한 관측이 어려운 시간불변 가구특성(unobservable household
heterogeneity)의 영향을 통제하기 위한 계량모형을 사용할 수 없었다.
관측불가한 가구의 고유한 특성은 가구의 난방소비 선택에 영향을 미 칠 수 있으며, 동시에 모형에 포함되는 가구의 특성들과도 밀접한 관 련이 있을 수 있다. 본 분석은 일련번호에 대한 정보를 가지지 못하기 때문에 부득이 관측되지 않는 정보가 모형에 사용되는 가구특성 변수 들과 상관관계가 없다는 가정 하에 분석을 진행하였다.83) 누락변수에 따른 편의(omitted variable biases)가 발생할 수 있음을 분명히 한다.
83) 난방도일이나 건축년도 등의 누락변수들과 관련해서 본 분석에서 취할 수 있는 최선의 방법은 추정량의 일치성(consistency)을 요구하는 최소의 가정을 유지한 채 추정을 수행하는 것이라고 판단된다. 본 분석을 수행함에 있어 유일한 가정 인 주석 68)의 일치성 조건() 은 누락된 변수들이 모형에 고려하는 설명변수들과는 선형적인 관계가 없어야 함을 요구한다. 이는 비선형 관계에 대 해서는 아무런 제약을 하지 않는 나름의 현실적인 가정이라고 생각된다.
추정결과를 소개함에 있어 변수들 별로 미치는 영향의 크기에 대한 구체적인 언급은 자제하였다. 대신 우리나라 아파트 가구의 난방소비 행위를 이해하기 위해 다수 모형들 간에 추정결과를 비교하였다. 자료 의 한계에도 불구하고 가계동향조사 는 전국의 가구를 대표할 수 있 는 거의 유일한 자료로 우리나라 아파트 가구의 난방소비와 관련한 전반적인 개황을 제시하고 구체적인 소비결정 구조를 이해하는 데 충 분히 유용한 정보를 제공한다. 외기온도나 난방도일과 같은 기후나 아 파트의 위치나 건축년도 등 단열과 관련한 영향은 에너지공학이나 건 축학 분야에서 수행된 다수의 실험연구를 참조할 수 있다.84)
5장에서는 가계동향조사 자료로부터 전반적인 가구의 난방소비 개황을 소개하고 실증분석에 필요한 자료를 가공하는 과정을 제시하 는 3장과, ‘사용용도’, ‘난방기능’, 그리고 ‘난방방식’의 영향을 계량모 형을 통해 실증적으로 보여주는 4장의 내용을 정리한다. 최종적으로 본 연구의 결과로부터 도출될 수 있는 정책적인 시사점을 제시한다.
84) 특히 우리나라 아파트 가구의 난방에너지 사용을 아파트 위치, 난방방식, 그리 고 실내설정조건에 따라 분석한 시리즈 논문인 유호선 외(2004), 이봉진 외 (2004), 그리고 박유원 외(2005)를 참조할 수 있다.