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에너지 포커스 2018 봄호

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PCY_201903140519096211
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발행기관
에너지경제연구원
발행연도
2018
KDC
320
답변 불가 (is_impossible)
False
문맥 (context)
국내의 연구에서 1인 가구가 에너지소비에 미치는 영향을 직접적으로 분석한 사례는 소수이다. 정윤경·박광수 (2013)는 통계청 가계동향조사 자료를 활용하여 가구원수가 연료비에 미치는 영향을 분석하였다. 연료비 지출액수는 가구원수가 증가할수록 많았으나 한계지출은 감소하여 1인당 에너지지출은 1인 가구가 가장 많았다. 윤태연·박광수 (2016)도 통계청 가계동향조사 자료를 활용하여 가구의 에너지소비 특성을 분석하였다. 1인 가구의 연료비지출 감소폭이 4인, 3인, 2인 가구로 옮겨갈수록 감소하는 지출액 감소폭에 비해 더 큰 이유를 1인 가구의 41%가 소득이 낮은 노인 가구라는데서 찾았다. 김지효·남수현 (2016)은 가구에너지소비 상설표본조사자료를 활용하였다. 전력소비 비효율성을 전력 서비스를 통해 가구가 얻고자 한 효용 수준을 충족하기 위한 최소 전기요금과 실제 전기요금의 차이로 정의하였고 가구원수가 많을수록 비효율성이 감소함을 보였다. 문제는 우리나라의 에너지믹스가 탈원전과 신재생에너지 비중 확대에 주안을 두고 있다는 것이다. 기저발전에 해당하는 원자력발전의 비중이 감소하면 일반발전에 해당하는 복합화력(LNG)과 신재생을 늘려야 한다. 그러나 복합화력은 발전단가가 원자력에 비해 비싸고 신재생은 비중확대의 한계가 있는 동시에 공급의 안정성이 상대적으로 떨어진다. 따라서 현재와 같이 1인 가구의 확대가 지속되면 기저발전의 비중을 점차 줄이는 것이 더욱 부담으로 다가올 수 있다. 2030년까지의 서울 1인 가구수의 장래추계이다. 2015~2016년을 기점으로 증가세가 다소 완만해지나 2030년까지 꾸준하게 증가하여 130만 가구를 초과할 것으로 예측된다. 이에 본 연구에서는 1인 가구가 가정용 전력소비에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 고령화가 에너지소비에 미치는 영향을 분석한 국내 선행연구들은 일부 찾을 수 있다. 반면, 1인 가구의 증가 또한 고령화만큼 중요한 현상임에도 불구하고 선행연구들은 비교적 소수이다. 1인 가구의 영향과 같은 가구특성이 에너지소비에 미치는 영향들은 대부분 횡단면 가계자료를 활용하여 분석한다. 가계자료를 활용하면 많은 표본을 확보할 수 있고 다양한 변수들을 조사할 수 있다는 장점이 있다. 예를 들어, 주거의 형태, 가구의 연령분포 등을 알 수 있다. 반면, 가계자료는 일반적으로 서베이 방식에 의해서 계측되기에 시간이 지남에 따라서 조사대상에서 누락되는 경우들이 많아 장기간 추적이 매우 어렵다. 따라서 패널자료를 구축하기 어려우므로 횡단면 분석과 시계열 속성을 무시한 통합자료(pooled) 분석이 주를 이룬다. 게다가 통계이론에 입각하여 가계 표본을 추출하지만 표본이 대표성을 완전히 지니고 있다고 보기 어렵다. 본 연구에서는 가계 횡단면자료가 아닌 16개 광역시 및 도의 패널자료를 활용하여 1인 가구가 가정용 전력소비에 미치는 영향을 분석한다. 패널분석을 수행하면 자료의 시계열적 속성을 활용할 수 있으며 시도의 전체 가구수를 변수로 활용할 수 있다는 장점이 있다. 비록 횡단면과 같이 수천개의 가계자료를 활용할 수는 없지만 시도의 총량변수를 활용하여 300여개에 이르는 관측치를 확보할 수 있으므로 그 수가 크게 부족한 문제에는 직면하지 않는다. 전기에너지는 높은 안전성과 쉬운 접근성으로 인해 가장 고급 에너지원이다. 그러나 전기에너지는 1차 에너지원을 변환한 2차 에너지이므로 열량 손실이 많기 때문에 그 자체로 효율성이 떨어지는 에너지원이다. 문제는 전기에너지는 지속적으로 그 비중이 커지고 있으며 에너지의 최종 귀결은 전기에너지로 수렴하고 있다는 것이다. 이와 같은 전기화현상(electrification)의 지속은 탈원전 및 신재생에너지 증가와 같은 에너지 믹스의 변화에 부담을 줄 수밖에 없다. 1인 가구와 같은 소규모 가구의 증가는 전력소비의 규모의 불경제를 가속화시키므로 정책당국이 추진 중인 에너지 믹스 변화를 저해시킬 수 있는 요인 중 하나이다. 정책당국은 1인 가구의 증가세를 미래 예측에 반영하여 적절한 정책을 소비자에게 제공할 필요가 있다. 이와 연관된 정책으로 에너지효율성이 높은 가전기기를 생산하도록 꾸준히 정책적 지원을 아끼지 않아야 한다. 경제학에서 에너지효율성이 높은 제품을 구매하면 초기 투자비용을 더 단기간에 회수할 수 있으나 이를 선택하지 않는 역설을 energy efficiency gap 혹은 energy paradox라고 한다. 이와 같은 energy paradox 현상은 저용량 가전기기에만 국한된 내용은 아니나 그간의 다양한 에너지효율화 정책들은 저용량 가전기기에 특별히 주안을 두지 않은 점이 있다. 4인 가구와 같은 대규모 가구는 그 자체로 전력소비의 규모의 경제 효과가 발생하므로 비교적 에너지효율성의 이슈에서는 자유로울 수 있다. 반면, 앞서 살펴본바와 같이 소규모 가구에는 정책적 지원이 필요하다. 정책당국은 1인 가구 및 2인 가구와 같이 소규모 가구를 구성하고 있는 가구원들을 위해 에너지효율성이 높은 가전기기를 구매할 수 있도록 홍보를 통한 정보의 전달이나 구매 시 인센티브를 제공할 수 있는 제도를 마련할 필요가 있다. 일본의 발전 분야에서는 2011년 동일본 대지진으로 인해 원전 가동이 멈추고 발전 능력의 확대가 시급한 과제가 되면서 태양광을 중심으로 한 신재생에너지 산업이 급성장해 왔다. 일본 정부가 2012년 7월에 발전 차액지원제도(FIT)를 강화하면서 10kW 미만의 태양광 발전 설비에 대해서는 1kWh당 42엔, 10kW 이상 설비의 경우 1kWh당 40엔이라는 세계적으로 비교할 수 없을 정도의 고가격을 책정함으로써 태양광 발전 사업이 활성화된 것이다. 일본의 태양광 발전 연간 설비 확대량은 2012년에 1.7GW에 불과했으나 2013년 6.9GW, 2014년 9.7GW, 2015년 10.8GW로 확대된 후 2016년에는 7.1GW로 둔화했다. 2015년을 정점으로 태양광 발전 시장이 둔화된 것은 FIT 가격이 10kW 이상 기준으로 2016년 24엔, 2017년 21엔으로 하락한 효과도 있으나 단기간에 태양광 발전이 급증함으로써 각 지역의 전력회사들이 태양광 발전 전력을 계통망에 연계하는 데에 어려움을 겪기 시작했기 때문이다. 사실, 일본 정부는 높은 가격의 FIT 지원 계약을 받아 놓고 태양광 발전소의 건설을 미루면서 태양전지의 가격 하락세를 기다리려는 사업자의 허가량에 관해서 2017년에 그 일부를 무효화하기까지 했다. 재생에너지의 확대와 함께 일본의 각 지역 전력회사들은 자신의 송·배전망에서 재생에너지를 수용하기가 어려워졌다고 호소하면서 재생에너지 전력에 제한을 가하기 시작했다. 대형 재생에너지 발전사나 가정의 태양광 발전 전력 등에 대해서도 출력조정을 요구하고 있다. 그러나 이러한 수용량의 억제 요구는 재생에너지를 최대한 활용하겠다는 취지에 맞지 않는 측면이 있고 2020년의 발전 및 송전 부문의 법적 분리, 송전 인프라망의 공정한 이용 규칙이라는 측면에서 비판을 받는 부분이기도 한다. 사실, 이러한 전력회사들의 송·배전망 한계치의 계산에서는 아직 가동되지 않는 원자력 발전의 잠재발전량이 포함되고 있다는 문제점, 모든 발전 설비가 동시에 완전가동 할 것이라는 비현실적 전제를 설정했다는 문제점 등이 있다. 이에 반해, 동북전력은 송·배전망의 시간별 활용 현실에 맞게 새로 재생에너지의 수용량을 계산하면서 실시간으로 발생하는 송·배전망의 여유 용량을 활용해서 재생에너지의 수용량을 확대하기로 했다.
지시문 (instruction)
다음 문맥을 읽고 질문에 답하시오.
질문 (question)
가계자료를 활용하여 에너지소비에 미치는 영향을 분석할 때 발생하는 한계점은 무엇인가?
추론 과정 (compact_reasoning)
  1. 1과제 해석task_interpretation

    가계자료를 활용한 에너지소비 영향 분석의 한계점을 파악해야 한다.

  2. 2정보 추출information_extraction

    가계자료의 특성과 관련된 문장을 추출한다.

    • 가계자료는 일반적으로 서베이 방식에 의해서 계측되기에 시간이 지남에 따라서 조사대상에서 누락되는 경우들이 많아 장기간 추적이 매우 어렵다.
    • 통계이론에 입각하여 가계 표본을 추출하지만 표본이 대표성을 완전히 지니고 있다고 보기 어렵다.
  3. 3근거 선택evidence_selection

    장기간 추적의 어려움과 표본의 대표성 결여 문제를 핵심 근거로 선택한다.

    • 시간이 지남에 따라서 조사대상에서 누락되는 경우들이 많아 장기간 추적이 매우 어렵다
    • 표본이 대표성을 완전히 지니고 있다고 보기 어렵다
  4. 4논리 통합logical_integration

    서베이 방식의 특성으로 인한 데이터 누락 문제와 통계적 추출 과정에서의 대표성 문제를 결합한다.

  5. 5결론 도출conclusion_formulation

    가계자료는 서베이 방식의 특성상 조사대상 누락이 발생하여 장기간 추적이 어렵고, 표본이 통계적 대표성을 완전히 갖추기 어렵다는 결론을 도출한다.

  6. 6답변 생성answer_generation

    도출된 결론을 바탕으로 답변을 작성한다.

근거 (evidence)
  • 가계자료는 일반적으로 서베이 방식에 의해서 계측되기에 시간이 지남에 따라서 조사대상에서 누락되는 경우들이 많아 장기간 추적이 매우 어렵다.
  • 통계이론에 입각하여 가계 표본을 추출하지만 표본이 대표성을 완전히 지니고 있다고 보기 어렵다.
  • 시간이 지남에 따라서 조사대상에서 누락되는 경우들이 많아 장기간 추적이 매우 어렵다
  • 표본이 대표성을 완전히 지니고 있다고 보기 어렵다
최종 답변 (final_answer)
가계자료는 일반적으로 서베이 방식으로 계측되기 때문에 시간이 지남에 따라 조사대상에서 누락되는 경우가 많아 장기간 추적이 매우 어렵다는 한계가 있다. 또한, 통계이론에 입각하여 표본을 추출하더라도 해당 표본이 대표성을 완전히 지니고 있다고 보기 어렵다는 문제가 있다.