선행 연구 검토 및 가계동향조사 자료를 활용한 가구별 겨울철 난방비 자료 구축 방법론 doc_id PCY_201610210245529361_2

가구의 난방에너지 ‘소비량’을 분석하는 연구로 최문선(2013),Guerra-Santin et al.(2009), 그리고 Leth-Petersen·Togeby(2001) 등을 참조할 수 있다. 최문선은 2011년도 에너지총조사에서 수집된 6,619가구의 정보를 활용한다. 급탕용을 포함하여 난방용을 정의하며, 가스난방 가구는 지역난방 가구의 취사용 도시가스 비율을, LPG 가구의 경우 취사용으로 석유나 연탄을 사용하는 가구의 비율을 일괄적용하여 취사용을 분리한다. 거주면적, 가구소득, 가구원수, 주거형태, 건축연도와 같은 가구특성을 비롯해, 기후변수로서 난방도일, 그리고 거주하는 도시의 규모가 소비량에 미치는 영향을 분석한다. 특히 분위회귀분석(quantile regression)을 통해 가구의 소비량 분위별로 해당 변수들이 미치는 영향을 비교한다. 다음으로 Guerra-Santin et al.(2009)은 네덜란드 1만5천여 가구를 대상으로 설문조사한 Kwalitatieve Woning Registratie (KWR) 자료를 사용한다. 난방연료 간의 구분은 없으며 MJ 단위로 환산된 연간 난방용과 급탕용 소비량 정보를 종속변수로 사용한다. 주목해야 할 점은 주택이나 가구의 특성을 대표하는 기존 변수들 외에 환기횟수, 설정온도, 집안에 머무르는 가구원 유무, 부분난방 여부 등 거주자의 난방습관을 포함한다는 점이다. 주택의 특성이 여전히 소비량을 결정하는 핵심인자인 반면, 다수의 난방습관 변수들 역시 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 특히 주거형태나 난방설비에 따라 가구의 난방습관이 달라질 수 있다는 점을 실증한다. 마지막으로 우리나라 아파트 가구를 가스난방과 지역난방으로 구분하여 난방소비를 비교하는 윤태연·강재성(2015)을 참조한다. 해당 연구는 인접하여 위치하는 가스난방과 지역난방 각각 200가구를 방문하여 겨울철 난방사용에 대해 조사하였다. 앞서 소개한 Guerra-Santin et al.(2009)과 마찬가지로 난방사용 습관에 대한 내용을 분석에 포함한다. 난방기간 연료비에서 비난방기간 연료비를 제외한 비용을 난방비로 정의한다. 난방방식에 따른 난방비 차이는 3% 수준에 그치는 반면 난방방식은 가구의 난방사용 습관에 영향을 미쳤다. 상대적으로 온도조절이 용이한 가스난방 가구에서 적극적인 난방절약 습관을 나타내며 실제 4% 가량 난방비를 절약하는 것으로 평가되었다. 한편 동향조사에서는 가구의 난방소비 지출에 특정한 조사항목은 마련하고 있지 않으며, 다만 “04. 주거 및 수도광열” 항목에서 거주에 필요한 에너지 지출 관련 비용을 조사하고 있다. 해당 “04. 주거 및 수도광열” 항목들 중 “L6. 연료비” 항목에서 주거용 에너지 소비와 관련한 지출내역을 연료원별로 조사한다. “L610. 전기료”, “L620. 도시가스”, “L630. LPG 연료”, “L640. 등유”, “L650. 경유 연료”, “L660. 연탄”, “L670. 공동주택 난방비”, 그리고 “L690. 기타 연료비” 등 총 9개 연료로 구분하여 가구의 지출액을 매월 조사한다. “L670. 공동주택 난방비” 항목에는 중앙난방과 지역난방 구분 없이 함께 기입하도록 하고 있다. 지역난방 가구의 난방비 지출을 조사하기 위해서는 해당 지출항목에서 중앙난방 가구의 지출을 분리할 필요가 있다. 난방비와 직접 관련된 항목들 외에도 난방비 지출에 영향을 미칠 수 있는 가구의 특성들에 대해 조사하는 다수의 항목을 제공한다. 1) 가구원 및 가구주, 2) 주거 및 주택, 그리고 3) 가구 소득 및 지출 관련 항목들로, 해당 가구 정보는 추후 해당 가구의 난방비 지출을 설명하기 위한 자료로 활용한다. 동향조사에서는 2006년부터 2014년까지 9년 동안 총 760,450개의 월별 가구지출 정보를 제공한다. 평균적으로 매년 84,494개, 월별로는 7,041가구의 정보가 조사되었다. 9년의 기간 동안 조사대상으로 포함된 가구는 총 97,159가구로, 가구당 평균 7.83개월 조사가 이루어졌다. 조사대상에서 빠져나간 가구는 지역, 가구, 주택 특성 등을 고려하여 유사한 가구로 교체하고 있다. 하지만 교체된 가구가 기존 가구의 난방 관련 정보를 정확히 이어가기는 어려우며 해당 가구의 정보를 구축하는 데 있어 연속성이 결여되는 문제가 발생하게 된다. 본 연구에서는 두 단계에 걸쳐 가구의 난방비 자료를 구축한다. 동향조사는 전국 대표성을 가지도록 설계된 조사로, 본 연구에서는 우선 해당 자료의 대표성이 훼손되지 않도록 최소한의 가공을 거쳐 우리나라 가구의 난방 관련 지출에 대한 전반적인 개황을 살펴본다. 이이서 동향조사 자료의 특성과 월별 자료에서 확인된 정보를 토대로 추가 가공을 거쳐 가구별로 겨울철 난방비 자료를 구축한다. 가계동향조사의 설계방법을 고려하면 동일 가구에 대해 평균 3년까지의 시계열 정보, 즉 패널 자료를 기대할 수 있다. 하지만 앞서 3장에서 언급하였듯이 매년 조사가구에 대해 새로운 일련번호가 부여된다. 1월부터 12월까지 최대 12개월 동안의 월간자료로 밖에 사용할 수 없다. 본 연구에서는 실증분석을 위해 해당 시계열 정보를 활용하여 ‘가구별 겨울철 난방비 자료’를 구축하였다. 2006년부터 2014년까지 11,117가구의 난방비와 가구특성의 연간 대푯값으로 구성된 반복횡단면 자료(repeated cross-sectional data)를 사용한다. 종속변수들 외에는 기존 연구들에서 일반적으로 사용되는 모형을 가정한다. 가구특성 변수들과 1차적인 함수관계를 가정하는 단순한 모형으로 난방방식은 더미변수로 처리되어 모형에 포함된다. 앞서 3장에서 설명된 ‘가구별 겨울철 난방비’ 자료의 변수들 가운데 추정에 사용되는 변수들에 대해 아래에서 다시 한 번 정리한다. 앞서 4장의 마지막 절에서 언급하였듯이 본 연구에서는 의도적으로 난방비 결정인자들이 미치는 영향에 대한 구체적인 언급을 자제하였다. 기후조건이나 단열성능 등의 핵심적인 변수들에 대한 정보를 활용할 수 없었기 때문에 자칫 왜곡된 결과를 제공할 수 있기 때문이었다. 가계동향조사와 같은 대규모 DB의 활용도를 높이기 위한 노력이 필요하다. 앞서 2장에서 선행연구들과 함께 잠시 소개하였듯이 이미 해외에서는 가계동향조사 와 같이 국가차원에서 관리되는 대규모 가구조사(household survey) DB를 활용하는 미시적 연구가 에너지 분야를 포함하여 활발하게 이루어지고 있다. 최근 우리나라에서도 공공정보에 대한 적극적인 개방과 공유를 지향하는 ‘정부 3.0’을 정부운영의 새로운 패러다임으로 제시하고 있다.