Household Electricity and Gas Consumption for Heating Homes

Jaehoon Jeong, Chang Seob Kim, 이종수 (2011) · Energy Policy 39(5):2679-2687 · DOI ↗

한국 가구의 난방 에너지 source 선택 + 사용량 의 결합 결정을 mdcev-model (Bhat 2008) + conditional-demand-analysis (Larsen & Nesbakken 2004) 의 2-step framework 으로 분석. TEMEP THIES (Seoul 1,000 가구 × 3 년, 2006-2008, 12,690 obs). 3 alternative: 전기히터, 전기장판, 가스보일러. 가스 baseline preference constant +5.60, electric heater 0, 전기장판 -1.32 — 가스 압도적 선호. Satiation γ: 가스 25,254 > 전기장판 13,568 > 전기히터 12,082. 가격탄력성: 전기히터 0.16, 전기장판 0.78 — 모두 inelastic. 소득·HDD·주거면적·가스 소비량 4 sub-sample 비교에서 정책 함의 분기.

RQ: 한국 가구의 난방 source 선택 (전기 vs 가스) + 사용량 결정 의 동시 결정 구조는? 가격·소득·기후·주거특성 별로 어떻게 다른가? 전기와 가스의 substitution 패턴은?
방법론: conditional-demand-analysis (Step 1, Larsen-Nesbakken 2004 — 전체 전기 소비량을 end-use 별 분해), mdcev-model (Step 2, Bhat 2008 — multiple discrete-continuous extreme value, $\gamma$ -profile + $\alpha=0$ 고정), 4 sub-sample 분할 분석 (income, HDD, dwelling size, gas usage)
데이터: TEMEP THIES (Household ICT/Energy Survey) Seoul 1,000 가구 × 2006-2008, purposive quota sampling. 12,690 valid obs (1 이상 난방 기기 보유 가구). 평균 전력 1,010K won/toe, 가스 622K won/toe (1.6× 전기 expensive per toe), 가족 3.58 명, 월소득 3.91M won, 주거 84.3 m², HDD 300.8
주요 발견: (1) Baseline preference constant (BPC): 가스 +5.60*** > 전기히터 0 (ref) > 전기장판 -1.32*** — 가스 압도적 선호. (2) Satiation γ: 가스 25,254*** > 전기장판 13,568*** > 전기히터 12,082*** — 가스는 적게 satiation, 더 많이 사용. (3) Price elasticity: 전기히터 0.16, 전기장판 0.78 — 모두 inelastic (|ε|<1). (4) Sub-sample 분기: 저소득 가구의 BPC for 전기장판 -7.62 (매우 강한 비선호), 고소득 -2.52 (보다 약함). High HDD (겨울) 에서 가스 satiation 50,757 (극단적으로 강한 선호), Low HDD (봄·가을) 14,028 (저하). 대형 주택 (≥82.6 m²) 의 전기장판 satiation 16,477 (높음). (5) 전기와 가스의 substitution: CDA 에서 가스 가격 상승 시 전기 소비 증가 — substitution 확인.
시사점: (a) 난방 수요는 가격 inelastic — 가격 정책 비효율. (b) 가스 supply 망 확장 + 가스 난방 기기 개발: 가스의 highest utility + 저렴 가격으로 social welfare 증가. (c) 저소득 가구의 가스 강한 의존 — 가스 가격 안정 정책 우선. (d) 태양열·풍력 같은 renewable 난방 source 의 가스 보완재 (whole-dwelling coverage) 로 개발 권고. (e) Customized 정책 — 소득·주거규모·기후 sub-sample 별 차별화.

요약

이 paper 는 이종수 의 2 기 (도메인 심화 — 에너지 정책 + 소비자 선호) 의 에너지 라인 본격 진입 — 이종수 author page anchor 의 가구 에너지 소비 라인 의 출발점. 기존 가구 난방 연구 (Nesbakken 1999, 2001; Vaage 2000) 는 heating equipment 구매 결정 + heating energy 소비량 을 separately 추정 — 두 결정의 동시성 무시. 본 paper 의 conceptual move 는 — durable equipment 구매 와 연속 사용량 의 결합을 mdcev-model (Bhat 2008) 로 단일 framework 추정. 또한 한국 데이터의 전체 전력 사용량만 측정 한계를 conditional-demand-analysis (Parti & Parti 1980, Larsen & Nesbakken 2004) 로 end-use 분해 해결.

방법론 2-step: (Step 1) CDA 로 전체 전력 사용량 을 가전 별 end-use 로 분해. 가전 보유 dummy ( $D_{ij}$ ) + 가구 특성 ( $C_{im}$ ) 의 cross product 로 appliance-specific 소비 추정. 본 paper 는 가전 개수 ( $N_{ij}$ , dummy 보다 정보 많음) + log transformation 적용. (Step 2) MDCEV 로 가스/전기히터/전기장판 의 3 alternative 의 동시 선택 + 사용량. 가격 단위 통일 (TOE, ton of oil equivalent — 전기 1 kWh = 0.00022 toe, 가스 1 m³ = 0.00096 toe). MDCEV utility:

U(x) = \sum_{k=1}^{K} \frac{\gamma_k}{\alpha_k} \psi_k \left\{ \left( \frac{x_k}{\gamma_k} + 1 \right)^{\alpha_k} - 1 \right\}

$\gamma_k$ -profile (즉 $\alpha_k = 0$ 고정) 가 본 paper data 에 우월 — 가스 소비 의 satiation 실증. Maximum likelihood 로 추정.

핵심 발견 layer: (1) Aggregate 선호: BPC 가 가스 5.60 / 전기히터 0 (ref) / 전기장판 -1.32 — 가스 압도적 선호. 소득·주거 변수가 영향 — but 평균 한국 가구 ($17M/월 미만, 면적 397 m² 미만) 에서는 preference order 불변. (2) Satiation: γ 가 가스 25,254 (가장 약함) > 전기장판 13,568 > 전기히터 12,082 — 가스는 오래 / 많이 사용, 전기는 limited 사용 후 효용 감소. (3) Price elasticity: 전기히터 0.16, 전기장판 0.78 모두 |ε|<1 — 가격 정책으로 난방 수요 통제 불가. (4) Sub-sample: 저소득 (≤3.58M won, n=6552) 은 전기장판 BPC -7.62 (구매력 부족), 고소득 (n=6138) -2.52. High HDD (>330) 가구의 가스 γ=50,757 (극단), Low HDD (<330) 14,028 — 추위가 가스 의존 강화. 대형 주택의 전기장판 satiation 16,477 — 대형 주거의 partial heating 패턴 (특정 방만 데우기). (5) CDA evidence: 가스 가격 상승 시 전기 소비 증가 — substitution 확인. 전기히터 가격 -10.85 / 전기장판 가격 -0.26 — 가격 효과 negative. 시사점: 가스 supply 망 확장 + renewable 난방 (태양열 = 가스의 whole-dwelling 보완재) 개발. 저소득 가구의 가스 의존성 → 가스 가격 안정 정책 우선.

핵심 결과

MDCEV 추정 결과 (Table 7, 전체 12,690 obs):

Parameter	All	High income	Low income	High HDD	Low HDD	Large dwelling	Small dwelling
BPC 전기장판	-1.32***	-2.52***	-7.62*	-0.20	-1.08*	-1.69***	+0.76
BPC 가스	+5.60*	+4.05***	+5.99***	+4.85***	+6.20***	+4.48***	+7.93***
γ 전기히터	12,082***	18,417***	7,520***	12,002***	13,574***	14,501***	8,144***
γ 전기장판	13,568***	12,992***	15,305***	14,318***	13,123***	16,478***	7,855***
γ 가스	25,254*	23,573***	29,453***	50,758*	14,029***	16,093***	113,397*
Scale	1.36***	1.38***	1.22***	1.27***	1.38***	1.31***	1.41***

Price elasticity (전기 난방, CDA 기반): 전기히터 +0.16, 전기장판 +0.78 — 모두 inelastic.

가스 vs 전기 only (2-alternative MDCEV): BPC 가스 +5.31 (highest), γ 가스 24,596 (largest), Scale 1.37.

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.10. 환율: 1,165 won = $1 (조사 시점 기준).

방법론 노트

mdcev-model (Bhat 2008) 은 복수 재화의 동시 선택 + 연속 사용량 결정 을 통합 — discrete choice 의 equipment 보유 + continuous choice 의 energy 사용량 의 결합. Utility function:

U(x) = \sum_{k=1}^{K} \frac{\gamma_k}{\alpha_k} \psi_k \left\{ \left( \frac{x_k}{\gamma_k} + 1 \right)^{\alpha_k} - 1 \right\}

여기서 $\psi_k = \exp(\beta' z_k + \varepsilon_k)$ = baseline marginal utility, $\gamma_k$ = satiation parameter (translation), $\alpha_k$ = satiation exponent. $\gamma_k$ 와 $\alpha_k$ 가 separately identified 안 되므로 profile fixing — $\gamma_k$ -profile ( $\alpha_k = 0$ 고정) 또는 $\alpha_k$ -profile ( $\gamma_k = 1$ 고정). 본 paper 는 log-likelihood 비교로 $\gamma_k$ -profile 선택. Corner solution (zero consumption) 허용 — 일부 가구가 전기장판 미보유 등.

conditional-demand-analysis (Larsen-Nesbakken 2004 econometric, Parti-Parti 1980):

x_i = \sum_{j=1}^{J} \gamma_j N_{ij} + \sum_{j=1}^{J} \sum_{m=1}^{M} \rho_{jm} (C_{im} - \bar{C}_{jm}) N_{ij} + \beta + \mu_i

여기서 $x_i$ = 가구 $i$ 의 전체 전력 사용량, $N_{ij}$ = 가전 $j$ 개수, $C_{im}$ = 가구 특성, $\bar{C}_{jm}$ = 가전 $j$ 보유 가구의 평균. 식별: 가전 보유 + 가구 특성 의 cross product 로 end-use 분해 (직접 측정 없이). OLS 추정. Average price 사용 (marginal price 의 endogeneity 회피 — Hewitt & Hanemann 1995).