IV. Conclusion
3. 분석 결과
본 절에서는 다른 설명변수를 통제한 상황에서 두 시기의 소비량의 차이를 분석한 결과로 요금제 개편 효과를 살펴본다.
<표 4>에 분석결과를 정리하였다. 모형 (1)은 전기요금제가 발생한 이후 시기인 2017년에 소비량 변화가 있었는지를 확인하기 위하여 식 (3)에서 에 y17 하나 만을 포함한 결과이며, 모형 (2)는 가구의 특성별로 2016-17년의 소비량 변화를 확 인하기 위하여 에 y17과 함께 가구특성 변수와 y17의 교차항을 추가한 결과이 다. 사회적 배려계층에 확대된 혜택을 받은 그룹의 소비량 변화와 전기요금제 개편 이 소득특성별로 미친 영향, 그리고 주택 특성별 소비량의 변화를 확인하기 위하여 대가족, 장애인가구, 소득 구간 변수, 거주면적, 아파트와 y17의 교차항이 에 포함되었다. 대가족과 y17의 교차항을 설명변수에 추가하면서 모형 (2)에 대가족을 함께 포함하였고, 거주면적과의 교차항은 거주면적의 평균중심 변환(centering)한 변수인 거주면적 을 활용하여 추가하였다36).
먼저 모형 (1)의 결과를 살펴보자. 가구원이 한 명 증가할 때 여름전력소비량은
44~47kWh 증가하는 것으로 나타났다. 이는 2016년 평균 여름전력소비량의 약 5%
에 해당한다.37) 소득 구간의 추정치는 첫 번째 소득 구간(소득1)과의 차이를 의미하 는데, 소득 구간이 높아질수록 전력소비량이 증가하는 것으로 확인되며 모두 1%의 유의수준에서 통계적으로 유의하게 나타난다. 예상했던 것처럼 소득과 전력소비량 사이에 양의 상관관계가 존재함을 확인할 수 있다. 장애인가구는 등록장애인을 포함 하지 않은 가구에 비해 여름전력소비량이 약 126 ~133kWh 더 높은 것으로 추정되었다.
36) 평균중심 변환 없이 거주면적을 사용하게 되면 y17의 계수는 거주면적이 0일 때 2017년과 2016년의 소비량의 변화를 나타낸다. 거주면적이 0인 관측치는 표본상 불가능하기 때문에 현재 분석의 관심대상인 y17의 계수를 의미있게 유지할 수 있도록 변수를 조정하여 사용하였다.
37) 모형 (1)에 가구원수의 제곱항을 넣은 결과 가구원수가 증가할수록 증가 속도는 감소하는 것
으로 분석된다. 감소하기 시작하는 축은 5.26(POLS)과 5.17(RE)로 가구원 수가 5인에서 6인 으로 넘어가면 가구원 수의 증가에 따라 전력소비량이 감소하는 것으로 해석된다. 모형 (1)에 가구원의 제곱항을 넣은 분석 결과는 저자에게 별도 요청시 제공한다.
주택특성과 관련해서는 거주면적이 넓어질수록 전력소비량도 증가하는 것으로 추정되었으나, 아파트에 사는 가구와 그렇지 않은 가구 간의 전력 소비의 차이는 통 계적으로 유의하지 않는 것으로 확인되었다.
난방연료는 도시가스를 주 난방연료로 사용하는 가구와의 소비량 차이를 의미하 는데, 지역난방을 사용하는 가구는 약 64~66kWh 정도 적게, 전기를 주 난방으로 사 용하는 가구는 약 196~197kWh 정도 적게, 임산연료를 사용하는 가구는 약 158~180
kWh 정도 높은 것으로 추정되었다. RE 추정치에서는 심야전기 가구도 도시가스 가
구에 비해 통계적으로 유의하게 약 52kWh 정도 낮게 추정된다. 주목할 점은 소득을 포함한 가구 특성과 주택 특성이 동일한 상황에서 전기 난방 가구가 타 연료 대비 상 당히 낮은 여름전력소비량을 보이는 것으로 추정되었다는 것이다. 이는 앞서 논의했 었던 것처럼 전기를 주난방연료로 선택한 가구가 도시가스와 비교해 에너지를 절약 하고자 하는 소비패턴을 갖고 있을 가능성과 에너지 사용의 제약이 있는 가구일 가 능성을 보여주는 결과라고 해석된다38)39).
에어컨을 냉방기기로 사용하는 가구의 여름전력소비량이 80~88kWh 높은 것으 로 추정되어 예상했던 대로, 에어컨이 가구의 여름철 전력소비량에 상당히 큰 영향 을 준다는 것을 확인할 수 있다. 한편 가구 및 주택 특성을 통제한 뒤에는 CDD가 가 구의 여름전력소비량에 미치는 영향이 통계적으로 유의하지 않는 것으로 나타났다.
이러한 결과가 나온 것은 본 분석에서 사용된 CDD 자료의 변화 특성 때문으로 추정 된다. CDD의 변화량은 두 가지 측면으로 볼 수 있는데, 첫째는 연간 변화이고 둘째 는 지역 간 변화이다. 우리나라는 국토면적이 넓지 않아 지역 간 CDD의 변화가 충분 하지 않은 상황에서 연간 변화는 전력소비 변화와 반대 방향으로 나오니40) 본 분석
38) 전기를 주난방연료로 선택한 가구가 통상적으로 노인가구가 많기 때문에 가구주의 특성이 통제되었을 때 다른 결과가 나타날 수 있을 것으로 예상할 수 있다. 하지만 가구주 정보를 포 함했을 때에도 현재 결과와 크게 다르지 않으며, 가구주 정보 없이 65세 가구원의 포함여부 를 모형에 추가했을 때와, 독거노인가구 여부를 추가했을 때 각각의 결과 모두 현재의 결과 와 유사하다. 이러한 추정 결과는 저자에게 별도 요청시 제공 가능하다.
39) 모형에 난방연료를 포함하지 않는 경우, 전체적인 분석의 결과가 현재 제시하는 결과와 유 사하다. 해당 추정 결과는 저자에게 별도 요청시 제공 가능하다.
40) 2017년에 냉방도일은 전년 대비 감소한 반면, 전력소비는 증가했다.
에서는 CDD의 효과가 제대로 추정되기 힘든 것으로 판단된다.
이러한 가구 특성 효과와 함께, 모형 (1)은 동일한 가구 및 주택특성이 통제된 이후 에도 2017년 가구의 여름전력소비량이 2016년 대비 약 52~53kWh 증가한 것으로 추정되었다.41) POLS와 RE 추정치 모두 유의수준 1%에서 통계적으로 유의한 결과 이다. 앞서 <표 1>과 [그림 1]을 통해 2016년 대비 2017년의 가구의 평균 여름전력 소비량이 증가했을 것으로 기대할 수 있었다. 추정된 증가량은 <표 1>에서 제시된 두 해의 평균 여름전력소비량의 변화량(54.25kWh)과 비슷한 수준이다.42) 따라서
모형 (1)의 추정 결과는 전력소비에 서로 다른 영향을 주는 여타 특성들이 통제된 상
황에서도 2017년의 가구의 여름철 소비량이 증가하였음을 말하며, 2016년 요금제 개편의 효과가 여름철 전력소비량을 평균적으로 증가시키는 영향을 주었을 가능성 을 시사해준다.
<표 4> 패널분석 추정결과
41) 이는 2016년 가구의 평균 여름철 전력소비량의 약 6.2%에 해당한다.
42) 추정된 증가량이 2016년과 2017년의 단순 평균 전력 소비 변화량과 유사하다고 전력 수요 함수의 주요 변수들이 제대로 통제되지 않았다고 볼 수는 없다. 왜냐하면, 각 독립변수들의 효과가 서로 상쇄되어 최종 결과는 변수 통제 전과 얼마든지 유사하게 나올 수 있다.
변수명 (1) (2)
POLS RE POLS RE
가구원수 46.53*** 44.16*** 59.65*** 58.13***
(5.89) (5.80) (7.13) (7.36)
대가족 -79.07** -85.88***
(32.04) (31.62)
소득2 61.84*** 64.55*** 80.90** 83.07***
(16.14) (16.08) (19.16) (19.18)
소득3 99.70*** 101.55*** 127.63*** 128.39***
(19.71) (19.41) (23.96) (23.41)
소득4 131.51*** 136.37*** 193.74*** 196.61***
(43.66) (43.32) (62.96) (62.91)
소득5 201.17*** 223.43*** 222.43*** 254.18***
(58.65) (71.08) (51.27) (57.59)
변수명 (1) (2)
POLS RE POLS RE
장애인가구 126.26** 133.48** 105.67 112.89
(58.90) (58.36) (90.84) (91.70)
거주면적1) 2.27*** 2.29*** 1.87*** 1.88***
(0.26) (0.26) (0.34) (0.34)
아파트 -11.66 -11.71 -46.16** -47.01**
(16.68) (16.63) (21.20) (21.24)
연탄 0.34 -9.10 3.19 -6.81
(36.22) (35.47) (35.62) (34.41)
등유 26.08 26.30 28.97 28.08
(18.51) (18.23) (18.58) (18.26)
LPG 45.85 43.04 44.84 40.93
(40.31) (38.88) (40.50) (38.94)
지역난방 -64.03** -65.66*** -65.33** -67.81***
(25.29) (24.55) (25.38) (24.65)
전력 -196.90*** -196.16*** -183.34*** -181.81***
(71.47) (64.00) (69.22) (60.24)
심야전력 -46.20 -51.49* -40.96 -46.90***
(31.73) (30.59) (31.68) (30.51)
임산연료 179.72** 157.94** 178.18** 157.19**
(76.39) (74.55) (76.89) (74.74)
에어컨 88.07*** 80.47*** 87.41*** 79.43***
(14.00) (13.39) (13.96) (13.36)
CDD -0.04 -0.03 -0.05 -0.03
(0.14) (0.14) (0.14) (0.14)
y17 52.46*** 52.51*** 71.05*** 71.61***
(9.20) (9.06) (16.22) (15.86)
장애인가구*y17 16.93 14.67
(114.92) (110.01)
대가족*y17 -19.20 -19.26
(34.26) (33.47)
소득2*y17 -55.52*** -56.09***
(19.75) (19.75)
소득3*y17 -77.25*** -77.23***
(25.90) (25.85)
주: 1) 모형(2)에서는 거주면적 대신 거주면적 =거주면적-평균(거주면적)이 사용되었다.
2) *, **, ***는 각각 10%, 5%, 1%의 유의수준에서 통계적으로 유의함을 말한다.
3) 괄호 안은 White 표준오차 값이다.
모형 (2)의 결과는 분석의 주 관심인 y17과 y17 교차항의 추정치를 중심으로 설명
한다. 모형 (1)에서 y17 계수가 전체 가구의 2016년과 2017년 소비량의 평균 증감량 을 포착하는 것이라면, 모형 (2)에서는 장애인가구=0, 대가족=0, 소득1=1, 거주면적
=평균(거주면적), 아파트=0인 가구의 2016년 대비 2017년 소비량의 증감량을 의미
한다. 즉, 2017년 가구원 중 등록장애인이 없고, 가구원 수가 4인 이하이며, 세전 연 간 총 소득이 2,400만원 이하이면서, 약 88m2의 거주면적을 가진 비 아파트에 거주 한 가구의 소비량 변화를 보여주는 것이다. 따라서 모형 (2)의 y17 계수 추정치에 따 르면 동 그룹의 2017년 여름전력소비량이 2016년에 비해 71~72kWh 정도 크며, 이
는 1% 유의수준에서 통계적으로 유의하다.
한편 y17과 y17 교차항의 추정치를 활용하여 자료 내 대표 가구의 2017년 여름 전 력소비 변화량을 추정할 수 있다. 먼저 대표 가구를 모형 내 변수의 평균값을 가지는 가구로 정의한다. 더미변수는 평균값 대신 1과 0 중 비중이 더 큰 값을, 구간변수의 경우는 평균값 대신 최빈도 구간을 사용한다. 이 기준에 따라 분석자료 상 2017년 대
변수명 (1) (2)
POLS RE POLS RE
소득4*y17 -150.06** -147.46**
(59.18) (59.13)
소득5*y17 -60.47 -82.02
(92.70) (77.23)
거주면적 *y17 0.83** 0.84**
(0.37) (0.37)
아파트*y17 65.64*** 66.19***
(20.19) (20.19)
상수항 405.85*** 412.90 *** 573.75*** 580.56***
(37.29) (37.41) (33.58) (32.53)
관측치 3,296
가구수(N) 1648 1648
Adjusted R2 0.18 0.19
표 가구는 장애인가구=0, 대가족=0, 소득2=1, 거주면적=평균(거주면적), 아파트=0 인 가구이다43). 동 가구의 2016년 대비 2017년 소비량은 약 16kWh44) 증가한 것으 로 추정된다45).
거주면적 변수의 교차항의 경우, 2016년보다 2017년 전력소비량 증가량이 더 높 은 것으로 추정되었고, 아파트에 거주하는 가구가 2016년에는 타 주택유형 가구에 비해 전력소비량이 약 46~47kWh 정도 낮았지만, 2017년에는 전력소비량이 약
66~67kWh 만큼 더 높은 것으로 추정되었다. 이는 거주면적이 넓을수록, 또는 아파
트에 거주하는 가구가 전기요금제 변화에 더 민감하게 반응하여 소비를 증대시켰을 가능성을 제시한다.
대가족의 추정치는 음의 부호를 갖는 것으로 나타났는데46), 2017년 세대원이 5인 이상인 가구에 대해 할인 혜택이 확대되었지만, 분석 상 5인 이상 가구의 2017년 소
비량은 2016년과의 통계적으로 유의한 차이는 확인되지 않았다.
장애인가구의 경우 2016년 요금제 개편에서 장애인 가구에 대한 혜택이 확대되었 기에 양의 값이라는 것은 예상과 일치하지만, 통계적으로 충분히 유의하지 않은 것 으로 나타나고 있다. 이는 분석 표본 중 장애인가구가 2016년과 2017년에 각각 16가
구와 58가구로 상당히 적기 때문에 나타나는 통계적 현상이라고 판단된다.
소득 구간의 추정치는 모형 (1)과 마찬가지로 소득 구간이 높아질수록 전력소비 량이 증가하는 것으로 나타났다. 그러나 모형 (2)의 추정 결과에서 흥미로운 것은 소 득구간과 y17 교차항의 계수 추정결과이다. 가장 높은 소득 구간을 제외한 3개의 소 득구간과 y17 교차항의 추정치 모두 통계적으로 유의한 음의 값을 갖는 것을 확인할
수 있다. 즉, 2016년에 비해 2017년에 소득구간별 전력소비 편차가 축소되는 것으로
추정되었다.
43) 가구원수의 평균은 2.7 이기 때문에, 대가족=0이 되며, 아파트의 평균값은 0.47이기 때문에 비 아파트 형태가 더 높아 아파트=0 으로 설정하였다. 또한 5개의 소득구간 중 소득2의 빈도 가 가장 높아, 소득2=1 인 가구를 대표가구로 정의하였다.
44) POLS 추정치는 15.53(=71.05-55.52)kWh, RE 추정치는 15.53(=71.61-56.09)kWh이다.
45) 동일한 기준이면서 아파트=1인 가구는 2016년 대비 2017년 여름전력소비량이 약 81~82kWh 증가한 것으로 추정된다.
46) 가구원수의 제곱항을 포함한 결과를 고려할 때 어느 정도는 예견된 결과이다.