에너지효율 네트워크의 주요 요소들에 대한 선호조사 결과

2.1. 참여 의향

에너지효율 네트워크 참여 의향에 대해 전체 응답자 311명 중 109명이 참여 의 향이 있다고 응답한 반면, 202명은 참여 의향이 없다고 응답하였다. 참여 의향이 있 다고 응답한 109명에 대해 업종별로 살펴보면 공공기관을 제외하고 다음 [그림 4-1]과 같이 n. 1차 금속 제조업이 14명(12.8%)으로 가장 많고, j. 화학물질 등 제 조업, m. 비금속 제조업이 각각 10명(9.2%)으로 그 다음을 차지하였다. 전반적으로 에너지효율 네트워크에 업종에 구분 없이 에너지효율 네트워크에 대한 홍보가 필요 하며, 에너지효율 네트워크 참여 기업 모집에 있어 업종은 크게 관련이 없는 것으로 파악되었다.

[그림 4-1] 업종별 EEN 참여 의향

자료: 저자 작성

다음으로 기업 규모별 참여 의향을 보면 다음 [그림 4-2]와 같이 중견기업과 중소 기업이 대기업에 비해 상대적으로 참여 의향이 낮은 것으로 나타났다. 우리나라의 한국형 LEEN 구축사업의 경우 중소기업을 대상으로 시범사업이 진행 중이기에 대 기업이 에너지효율 네트워크에 참여할 수 있는 에너지효율 네트워크의 참여에 대한

다양화가 필요한 것으로 분석된다. 또한 중소·중견 기업의 경우 참여 유인을 적극 발굴하기 위해 교육, 정보 제공, 재원 마련 방안 등 보다 구체화하고 현실화할 수 있는 기능 등이 제공되며, 에너지효율 네트워크 활동과 결과에 대한 인센티브를 명 확하게 정의하고 확대할 필요가 있을 것으로 판단된다.

[그림 4-2] 기업 규모별 EEN 참여 의향

자료: 저자 작성

2.2. 에너지효율 네트워크 참여 결정요인

2.2.1. 분석 개요

본 절에서는 에너지효율 네트워크 참여 의향에 기업의 어떠한 특성이 유의미한 영향을 미치는지 분석하였다. 구체적으로, 로지스틱 회귀분석 모형을 활용하여 종속 변수를 에너지효율 네트워크 참여 의향으로 두고 독립변수를 기업 유형, 매출액, 에 너지 사용량, 기타 인식 등으로 두어 분석을 수행하였다.

2.2.2. 분석 모형

로지스틱 회귀분석 모형은 독립변수의 선형 결합을 이용하여 종속변수를 예측하 는 모형으로, 특히 종속변수가 이항형 변수일 때 (즉, 유효한 경우의 수가 2가지일

경우) 유용하다. 본 분석에서의 종속변수는 에너지효율 네트워크에 대한 참여 의향 으로 경우의 수를 예/아니오로 2가지로 나타낼 수 있으므로, 로지스틱 회귀 분석에 적합하다.

구체적으로, 종속변수로는 에너지효율 네트워크 참여 의향 (1: 예, 0: 아니오)이 고려되었으며 (평균: 0.3505), 독립변수로는 아래 표와 같이 11개 변수들이 고려되 었다.

변수 단위 평균

(표준편차) 기업 유형

공기업 대기업 중견기업 중소기업

.1254 .0932 .3151 .4662

배출권 할당업체 여부 예: 1

아니오: 0

.2894 (.4542)

에너지 사용량 신고업체 여부 예: 1

아니오: 0

.7974 (.4026)

에너지진단 의무 업체 여부 예: 1

아니오: 0

.4662 (.4997)

연매출 10억 원 122.7721

(190.307)

연간 에너지 사용량 TOE 118,886

(778,784)

매출액 대비 투자 의향 % 4.1897

(6.3255) 업종 평균 대비 에너지효율 인식

5점 리커트 (1: 매우 비효율적인 편 ~

5: 매우 효율적인 편)

3.1897 (0.7089) 최근 3년 에너지효율 투자 경험 여부 예: 1

아니오: 0

0.7106 (0.4542) 지역에너지네트워크 (LEEN) 구축 정책 인지 여부 예: 1

아니오: 0

0.0643 (0.2457) 지역에너지네트워크 (LEEN) 구축 정책 참여 여부 예: 1

아니오: 0

0.1576 (0.3649)

<표 4-3> 로지스틱 회귀 분석에 반영된 설명변수

자료: 저자 작성

분석의 구체적인 모형 식은 아래와 같다. 구체적으로, 4개의 범주형 데이터가 있 는 기업 유형 변수의 경우 공기업을 기준으로 두고 대기업, 중견기업, 중소기업을 더미변수로 반영하였다. 이 경우 추정된 모수는 공기업 대비 대기업, 중견기업 및 중소기업의 참여 의향이 얼마나 높은지와 연관된 의미를 갖는다. 이외에 연매출, 연 간에너지 사용량, 매출액 대비 투자 의향, 업종 평균 대비 에너지효율 인식 변수의 경우 연속변수로 반영하였으며, 나머지 변수의 경우 더미변수로 반영하였다. 해당 분석에서는 배출권할당업체 여부, 에너지 사용량 신고업체 여부, 에너지진단 의무 업체 여부 변수가 반영되었다

_{참여의향}

 _대기업 _중견기업 _중소기업

 _배출권할당업체 _에너지사용량신고업체 _에너지진단의무업체

 __연매출 __{연간에너지사용량} __{매출액대비투자의향}  __{에너지효율인식}

 _최근투자경험 _지역네트워크인지 _지역네트워크참여

2.2.3. 분석 결과

우선, 전체 표본에 대하여 첫 번째 식으로 로지스틱 회귀모형을 활용한 분석 및 한계효과 분석 결과는 아래 <표 4-4> 및 <표 4-5>와 같다.

분석 결과, 에너지효율 네트워크 참여 의향에 유의하게 영향을 미치는 요인은 기 업의 연매출, 최근 3년 에너지효율 투자 경험, 그리고 지역에너지 네트워크 구축 정 책 인지 여부로 나타났다. 구체적으로, 연매출이 높을수록, 최근 3년 에너지효율 투 자를 했을수록, 그리고 지역에너지네트워크 구축 정책을 인지했을수록 에너지효율 네트워크 참여 의향이 높았다. 반면, 에너지 사용량이나 업종 평균대비 에너지효율 인식, 매출액 대비 투자 의향, 그리고 지역에너지네트워크 구축 정책 참여 여부는 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 반면 업종 평균 대비 에너지효율 인 식 관련 모수 추정치의 p값은 0.138로 비교적 작게 나타나 업종 평균 에너지효율이 좋지 않다고 느끼는 기업의 참여 의향이 높을 수 있음이 암시되었다.

한계효과 분석 결과에 따르면 연매출이 10억 증가할 때마다 EEN 참여 의향이 있 을 확률은 0.05% 증가하며, 최근 3년 이내 에너지효율 투자 경험이 있는 경우 20.1%, 지역에너지네트워크를 인지하고 있을 경우 27.9% 참여 의향이 증가하는 것

으로 나타났다.

에너지효율 네트워크의 확산을 위해서는 빠른 시간 안에 에너지효율 네트워크를 구성하고 운영하여 에너지효율 네트워크의 성과 홍보를 통해 미참여 기업의 참여를 유도할 수 있을 것이다. 따라서, 참여 결정요인에 해당되는 기업을 우선순위로 에너 지효율 네트워크의 참여자로 모집하고, 연매출, 에너지효율 투자 경험 등 유사한 속 성이 있는 기업을 중심으로 에너지효율 네트워크를 시작할 수 있을 것이다.

구분 계수 표준편차 P-value

기업 규모 (base: 대기업)

대기업 .01936 .59761 .97415

중견기업 .21571 .49023 .65992

중소기업 .45049 .45297 .31997

배출권 할당업체 여부 -.00489 .29983 .987

에너지 사용량 신고업체 여부 -.28727 .3192 .36815 에너지진단 의무업체 여부 -.00138 .26839 .99591 연매출 (10억 원) .00214^*** .00077 .00568

연간에너지 사용량 (TOE) 0 0 .37547

매출액 대비 투자 의향 (%) .02837 .02227 .20277 업종 평균 대비 에너지효율 인식

(5점 리커트, 1: 매우 비효율적인 편 ~ 5: 매우 효율적인 편)

-.28994 .19551 .13808

최근 3년 에너지효율 투자 경험 여부 .98225^*** .32528 .00253 지역에너지네트워크(LEEN) 구축 정책 인지 여부 1.15646^** .52824 .02858 지역에너지네트워크(LEEN) 구축 정책 참여 여부 .31129 .34157 .36211

상수항 -1.02065 .84046 .22459

<표 4-4> 로지스틱 회귀 분석 결과

주: **, ***는 각각 5%, 1% 수준에서 통계적으로 유의함을 의미 자료: 저자 작성

구분 계수 표준편차 P-value 기업 규모

(base: 공기업)

대기업 0.00434 0.13429 .974 중견기업 0.04881 0.11208 .663 중소기업 0.10092 0.10124 .319 배출권 할당업체 여부 -0.00109 0.06699 .987 에너지 사용량 신고업체 여부 -0.06584 0.07472 .378 에너지진단 의무 업체 여부 -0.00031 0.06001 .996 연매출 (10억 원) 0.00048^*** 0.00017 .006 연간 에너지 사용량 (TOE) 0.00000 0.00000 .376 매출액 대비 투자 의향 (%) 0.00634 0.00498 .203 업종 평균 대비 에너지효율 인식

(5점 리커트, 1: 매우 비효율적인 편 ~ 5: 매우 효율적인 편)

-0.06483 0.04365 .138 최근 3년 에너지효율 투자 경험 여부 0.20143^*** 0.05905 .001 지역에너지 네트워크(LEEN) 구축 정책 인지

여부 0.27944^** 0.12582 .026 지역에너지 네트워크(LEEN) 구축 정책 참여

여부 0.07176 0.08077 .374

<표 4-5> 로지스틱 회귀 한계효과 분석 결과

주: **, ***는 각각 5%, 1% 수준에서 통계적으로 유의함을 의미 자료: 저자 작성

2.3. 중점 목표

아래 [그림 4-3]은 에너지효율 네트워크 참여 시 중점을 둘 목표에 대해 업종별 응답을 분석한 결과이다. 일부 업종을 제외하고는 대체로 ‘에너지 사용량 절감’을 가장 중요하게 생각하고 그 다음으로는 ‘온실가스 배출량 절감’, ‘정부정책 대응’ 순 서로 중요하게 생각하는 것으로 나타났다.

[그림 4-3] EEN 참여 시 업종별 중점 목표

주: 복수응답 가능 자료: 저자 작성

이러한 결과의 이유로 현재 온실가스 배출량 저감과 관련된 온실가스 목표관리제, 온실가스 배출권거래제라는 별도의 시책이 있으므로 기업들이 에너지효율 개선과 온실가스 저감에 대해 별개의 목표로 생각하고 있기 때문으로 생각된다. 위의 3개 이외에 기타 의견으로는 ‘관련 정보 획득 및 기술 지원’을 중요하게 생각한다고 응 답한 기업도 있었다.

다음 [그림 4-4]는 에너지효율 네트워크 참여 시 설정될 연 기준 에너지 절감 목 표에 대해 업종별 응답을 분석한 결과이다.

이에 따르면 l. 고무 및 플라스틱 제조업, m. 비금속 광물제품 제조업은 연 1%

절감, j. 화학물질 등 제조업, o. 금속 가공제품 제조업 등은 연 2% 절감, n. 1차금 속 제조업, q. 전기장비 제조업 등은 연 3% 절감을 선호하는 것으로 나타났다. 에너

지효율 네트워크는 동일 네트워크 아래 다양한 이종 업종들로 구성될 수 있기에 정 확한 에너지효율 진단과 목표 제시를 통해 합의된 목표를 설정하는 것이 중요할 것 으로 판단되었다. 전체적으로 1, 2, 3% 수준의 절감 목표를 원하는 기업이 4, 5%

수준보다 상당히 많은 점은 에너지절감 목표 설정에 있어 목표 달성을 위해 대부분 의 기업들이 보수적으로 접근을 하였을 가능성이 높기에 성과 결과에 따른 차등 인 센티브 지급 등도 고려되어야 할 것으로 판단되었다.

[그림 4-4] EEN 참여 시 업종별 연 기준 희망 에너지 절감 목표

자료: 저자 작성

2.4. 운영기간 및 연 기준 모임 횟수

에너지효율 네트워크 참여 시 운영기간에 대해 업종별 응답을 살펴보면, 아래 [그 림 4-5]와 같이 3년으로 응답한 기업이 대체로 가장 많았고, 그 다음으로 5년으로 응답한 기업이 많은 것으로 나타났다. 기업 규모별로도 아래 [그림 4-6]과 같이 3년 을 가장 선호하는 것으로 나타났다.

다년간 운영이 필요한 에너지효율 네트워크에 대부분의 기업에서 3년 정도의 수 용의사를 밝힌 점은 국가의 에너지효율 계획에 있어 중장기적인 목표를 위한 정책 수단도 어느 정도 수용가능성이 있다는 점을 의미하며 중·장기 에너지효율 정책수 단에 도입에 앞서 에너지효율 지표, 모니터링 방안 등 기반 마련을 위한 준비가 필