본 연구에서는 2005년부터 2013년 동안의 분기별 평균기온자료와 소득, 전력가격, 전력사용량 자료를 사용하여 전력수요함수를 추정하였다. 시계열 데이터의 효과적 활용을 위하여 내생시차변수 모형을 활용하였고, 수요함수의 모수에 대한 강건한 추정치를 얻기 위해 최소자승법 추정법을 사용하였다. 전력수요의 단기 가격탄력성 및 소득탄력성은 각각 -0.569, 0.631로 추정되었으며 유의수준 1%에서 통계적으로 유의하였다. 또한 전력수요의 장기 소득 탄력성과 가격탄력성은 각각 1.589, -1.433으로 소득탄력성과 가격탄력성 모두 탄력적인 것으로 추정되었으며 이 또한 유의수준 1%에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 기온과 전력수요와의 관계는 여러 선행 연구들에 의해 U자 모양을 갖는 것으로 추정된 바 있으며, 본 연구에서 추정한 임계기온은 $15.2^{\circ}C$인 것으로 나타났다. 내생시차변수모형을 이용한 경우 이중로그모형을 이용하여 추정했을 때 보다 통계적 설명력이 높고 적합도 또한 높아지는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 2005년부터 2013년 동안의 분기별 평균기온자료와 소득, 전력가격, 전력사용량 자료를 사용하여 전력수요함수를 추정하였다. 시계열 데이터의 효과적 활용을 위하여 내생시차변수 모형을 활용하였고, 수요함수의 모수에 대한 강건한 추정치를 얻기 위해 최소자승법 추정법을 사용하였다. 전력수요의 단기 가격탄력성 및 소득탄력성은 각각 -0.569, 0.631로 추정되었으며 유의수준 1%에서 통계적으로 유의하였다. 또한 전력수요의 장기 소득 탄력성과 가격탄력성은 각각 1.589, -1.433으로 소득탄력성과 가격탄력성 모두 탄력적인 것으로 추정되었으며 이 또한 유의수준 1%에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 기온과 전력수요와의 관계는 여러 선행 연구들에 의해 U자 모양을 갖는 것으로 추정된 바 있으며, 본 연구에서 추정한 임계기온은 $15.2^{\circ}C$인 것으로 나타났다. 내생시차변수모형을 이용한 경우 이중로그모형을 이용하여 추정했을 때 보다 통계적 설명력이 높고 적합도 또한 높아지는 것으로 나타났다.
This paper attempts to estimate the electricity demand function in Korea with quarterly data of average temperature, GDP and electricity price over the period 2005-2013. We apply lagged dependent variable model and ordinary least square method as a robust approach to estimating the parameters of the...
This paper attempts to estimate the electricity demand function in Korea with quarterly data of average temperature, GDP and electricity price over the period 2005-2013. We apply lagged dependent variable model and ordinary least square method as a robust approach to estimating the parameters of the electricity demand function. The results show that short-run price and income elasticities of the electricity demand are estimated to be -0.569 and 0.631, respectively. They are statistically significant at the 1% level. Moreover, long-run income and price elasticities are estimated to be 1.589 and -1.433, respectively Both of results reveal that the demand for electricity is price- and income-elastic in the long-run. The relationship between electricity consumption and temperature is supported by many of references as a U-shaped relationship, and the base temperature of electricity demand is about $15.2^{\circ}C$. It is shown that power of explanation and goodness-of-fit statistics are improved in the use of the lagged dependent variable model rather than conventional model.
This paper attempts to estimate the electricity demand function in Korea with quarterly data of average temperature, GDP and electricity price over the period 2005-2013. We apply lagged dependent variable model and ordinary least square method as a robust approach to estimating the parameters of the electricity demand function. The results show that short-run price and income elasticities of the electricity demand are estimated to be -0.569 and 0.631, respectively. They are statistically significant at the 1% level. Moreover, long-run income and price elasticities are estimated to be 1.589 and -1.433, respectively Both of results reveal that the demand for electricity is price- and income-elastic in the long-run. The relationship between electricity consumption and temperature is supported by many of references as a U-shaped relationship, and the base temperature of electricity demand is about $15.2^{\circ}C$. It is shown that power of explanation and goodness-of-fit statistics are improved in the use of the lagged dependent variable model rather than conventional model.
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문제 정의
본 논문은 기온변수를 추가하여 전력수요함수를 추정함으로서 우리나라 전기수요의 장․단기 가격 및 소득탄력성을 추정하고자 한다. 본 논문의 나머지 부분은 다음과 같이 구성된다.
그럼에도 불구하고 제5차 전력수급기본계획 수립까지는 기온과 관련된 변수가 전력수요예측에 고려되지 않았으며, 제6차 전력수급기본계획 수립시에도 최대전력 수요예측 시에만 기온이 고려된 바 있다. 이에 본 연구에서는 전력수요함수 추정에 전력수요량과 가격, 소득을 비롯한 기온변수 및 내생시차변수를 추가하여 분석을 하였고, 분석결과를 비교하여 어떠한 모형이 통계적 설명력이 높은지 알아보았다. 기존 연구들과 마찬가지로, 기온변수를 추가하는 것이 그렇지 않은 것보다 통계적으로 유의한 결과를 보였다.
제안 방법
R2 값은 변수의 수가 증가할수록 값이 높아지며 적합도가 높아지는 성질을 가지고 있기 때문에 무의미한 변수를 넣어서 R2 값이 커지는 것을 방지하는 Adjusted R2 값으로 적합도를 측정하였다. Adjusted R2 값은 그 값이 클수록, AIC값은 작을수록 적합도가 높다고 볼 수 있으므로 두 가지 통계 값으로 볼 때 내생시차변수를 포함한 내생시차변수모형이 통계적 설명력과 적합도가 가장 높은 것으로 추정되었다.
기온이 전력수요에 미치는 영향을 분석하기 위해서는 전력수요함수를 추정하는 것이 우선이며, 시차를 고려하지 않은 정태적 모형과 기온변수를 추가한 모형, 그리고 독립변수의 과거값도 설명변수로 포함하는 회귀모형을 사용하여 결과를 비교한다. 시차를 고려하지 않은 모형은 독립변수의 변화가 종속변수에 미치는 동시적 영향만을 분석하는 모형이지만, 실제로 특정 독립변수의 경우에는 일정한 시차를 두고 종속변수에 영향을 주기도 한다.
2℃로 나타났다. 본 모델에서는 내생시차변수가 추가되었으므로 이분산 문제를 검토하기 위해 이전까지 사용한 LM het 검정 대신 RESET 검정을 실시하였다. 또한 자기상관의 문제를 검토하기 위해서는 DW 검정 대신 Durbin’s h 검정을 진행하였다.
본 연구에서는 기온과 전력수요의 시계열 데이터를 효과적으로 활용하기 위해 코익(Koyck) 모형이라 불리는 내생시차변수 모형을 이용하여 그 결과를 다른 모형을 이용한 분석결과와 비교하였다. 코익(Koyck) 모형은 내생시차변수를 독립변수로 고려함으로써 탄력성의 값은 단기와 장기로 구분하여 측정할 수 있는 장점을 가진다(유승훈 외, 2005).
전력수요량은 한국전력공사에서 제공하는 시군구별 전력판매량 자료를 이용하였고, 전력가격은 국가통계포탈에서 제공하는 소비자물가지수(2010년 기준)를 이용하였다. 소득은 한국은행 경제통계시스템에서 제공하는 실질 GDP(2010년 기준)를 이용하였으며, 기온은 기상청 국가기후데이터센터에서 제공하는 전국평균기온을 이용하여 분석하였다.
대상 데이터
본 연구에서 기온이 전력수요에 미치는 영향을 분석하기 위해 사용한 변수로는 전력수요량, 전력가격, 소득, 기온이며 2005년부터 2013년까지의 분기별 자료를 사용하여 추정하였다. 전력수요량은 한국전력공사에서 제공하는 시군구별 전력판매량 자료를 이용하였고, 전력가격은 국가통계포탈에서 제공하는 소비자물가지수(2010년 기준)를 이용하였다.
본 연구에서 기온이 전력수요에 미치는 영향을 분석하기 위해 사용한 변수로는 전력수요량, 전력가격, 소득, 기온이며 2005년부터 2013년까지의 분기별 자료를 사용하여 추정하였다. 전력수요량은 한국전력공사에서 제공하는 시군구별 전력판매량 자료를 이용하였고, 전력가격은 국가통계포탈에서 제공하는 소비자물가지수(2010년 기준)를 이용하였다. 소득은 한국은행 경제통계시스템에서 제공하는 실질 GDP(2010년 기준)를 이용하였으며, 기온은 기상청 국가기후데이터센터에서 제공하는 전국평균기온을 이용하여 분석하였다.
데이터처리
또한 자기상관의 문제를 검토하기 위해서는 DW 검정 대신 Durbin’s h 검정을 진행하였다.
상수항을 제외한 전력수요의 가격탄력성 값과 전력수요의 소득탄력성 값은 모두 유의수준 1%에서 통계적으로 유의하였으나, 전력수요의 가격탄력성이 수요법칙에 부합하지 않는 양수로 추정이 되었다. 이분산과 자기상관의 문제에 대한 검정을 위해 LM het 검정과 DW(Durbin-Watson) 검정을 적용 하였으며, 두 검정 모두 그 값이 0.010, 1.890, 각각 p값은 0.922와 0.240으로 귀무가설이 기각되지 않았다.
성능/효과
값으로 적합도를 측정하였다. Adjusted R2 값은 그 값이 클수록, AIC값은 작을수록 적합도가 높다고 볼 수 있으므로 두 가지 통계 값으로 볼 때 내생시차변수를 포함한 내생시차변수모형이 통계적 설명력과 적합도가 가장 높은 것으로 추정되었다.
이에 본 연구에서는 전력수요함수 추정에 전력수요량과 가격, 소득을 비롯한 기온변수 및 내생시차변수를 추가하여 분석을 하였고, 분석결과를 비교하여 어떠한 모형이 통계적 설명력이 높은지 알아보았다. 기존 연구들과 마찬가지로, 기온변수를 추가하는 것이 그렇지 않은 것보다 통계적으로 유의한 결과를 보였다. 또한 시계열 자료를 이용한 분석이니만큼 내생시차변수를 추가한 내생시차변수모형을 이용한 결과, 기온변수만을 추가한 것 보다 더욱 통계적으로 유의한 결과를 보였으며, 세 가지 모형 중에서 통계적 설명력이나 적합도가 가장 높은 것으로 나타났다.
또한 소득탄력성의 경우 그 값이 1보다 작아 비탄력적임을 나타내지만, 향후 GDP의 증가에 따라 전력 수요는 지속적으로 증가할 것을 의미한다. 내생시차모형을 이용하여 추정한 전력수요의 장기 가격탄력성과 소득 탄력성은 각각 -1.433과 1.589로 단기 탄력성과 동일한 부호를 가지고 있으나 탄력성은 1을 넘어 탄력적인 것으로 나타났다. 여러 선행연구에서 언급된 바 있는 임계기온의 경우, 본 연구에서는 약 15℃인 것으로 나타났으며, 이는 상대적으로 전력수요가 적은 봄과 가을의 기온과 비슷한 것을 알 수 있다.
내생시차변수를 추가하여 추정한 전력수요의 단기 가격탄력성과 소득탄력성은 각각 –0.569 및 0.631로 나타났으며, 가격탄력성과 소득탄력성은 모두 1보다 작은 값을 나타내며 가격과 소득의 변화에 비탄력적인 전력의 특징을 보여주었다.
기존 연구들과 마찬가지로, 기온변수를 추가하는 것이 그렇지 않은 것보다 통계적으로 유의한 결과를 보였다. 또한 시계열 자료를 이용한 분석이니만큼 내생시차변수를 추가한 내생시차변수모형을 이용한 결과, 기온변수만을 추가한 것 보다 더욱 통계적으로 유의한 결과를 보였으며, 세 가지 모형 중에서 통계적 설명력이나 적합도가 가장 높은 것으로 나타났다. 내생시차변수를 추가하여 추정한 전력수요의 단기 가격탄력성과 소득탄력성은 각각 –0.
수요의 단기 가격탄력성은 그 절대값이 1보다 작은 값으로 가격에 비탄력적인 수요행태를 보이고 있으며, 이는 전기가 가지고 있는 필수재로서의 성격을 잘 반영하고 있다고 할 수 있다. 변수 2개 이상을 추가할 때 해야 하는 F-test의 통계량은 유의수준 1%에서 유의한 것으로 나타나며 추가된 변수 두 개 모두 의미가 없다는 귀무가설이 기각되었으므로 추가된 2개의 변수는 의미가 있는 것으로 나타났다. 이분산 문제와 자기상관 문제 역시 LM het과 DW 검정을 통해 두 검정 모두 귀무가설이 기각되지 않았으므로 문제가 되지 않는 것으로 나타났다.
내생시차변수모형을 이용하여 분석한 결과는 Table 3에 제시한 값과 같다. 상수항을 비롯한 모든 추정계수가 유의수준 1%에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났으며, 전력수요의 장기 가격탄력성과 장기 소득탄력성 또한 유의수준 1%에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 특히 전력수요의 단기 가격탄력성과 소득탄력성은 모두 그 절대값이 1을 넘지 않아 가격과 소득에 비탄력적인 것으로 나타났으나 장기 가격탄력성과 장기 소득탄력성 값은 그 절대값이 모두 1을 넘어 탄력적인 것으로 추정되었다.
이중로그모형을 이용하여 분석한 결과는 다음의 Table 1에 제시한 값과 같다. 상수항을 제외한 전력수요의 가격탄력성 값과 전력수요의 소득탄력성 값은 모두 유의수준 1%에서 통계적으로 유의하였으나, 전력수요의 가격탄력성이 수요법칙에 부합하지 않는 양수로 추정이 되었다. 이분산과 자기상관의 문제에 대한 검정을 위해 LM het 검정과 DW(Durbin-Watson) 검정을 적용 하였으며, 두 검정 모두 그 값이 0.
변수 2개 이상을 추가할 때 해야 하는 F-test의 통계량은 유의수준 1%에서 유의한 것으로 나타나며 추가된 변수 두 개 모두 의미가 없다는 귀무가설이 기각되었으므로 추가된 2개의 변수는 의미가 있는 것으로 나타났다. 이분산 문제와 자기상관 문제 역시 LM het과 DW 검정을 통해 두 검정 모두 귀무가설이 기각되지 않았으므로 문제가 되지 않는 것으로 나타났다.
이중로그모형에서 기온변수를 추가하여 분석한 결과는 Table 2에 제시하였다. 전력수요의 가격탄력성을 나타내는 값을 제외한 4개의 추정계수는 모두 유의수준 1%에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 특히 기온변수를 추가하지 않았던 모형에서 수요법칙에 부합하지 않던 전력수요의 가격탄력성 값이 음수의 값을 가짐으로서 수요법칙에 부합하는 것으로 추정되었다.
제1차 전력수급기본계획에서 제5차 전력수급기본계획까지는 전력수요예측을 위해 통계학적 이론을 기반으로 하였으나, 제6차 전력수급기본계획의 전력수요 예측 시에는 계량경제학적 이론을 기반으로 전력수요를 예측하였으며, 기존에 고정계수로서 사용되던 소득탄력성 부분은 6차로 넘어오면서 시간에 따라 변하는 시간변동계수의 관점에서 다뤄지기 시작했다. 최대전력 예측 시에도 기온효과가 새롭게 추가되며 기온과 기온반응도, 전력수요를 이용하여 최대전력을 예측하는 것으로 추정 방법이 달라졌다. 그러나 최근 들어 하계와 동계의 평균 기온차가 평년보다 적게 나타나고, 예상보다 낮은 경제성장률로 인한 전력수요증가 속도 둔화 등 여러 요인들이 발생하며 실제 전력수요량과 예측량의 차이가 크게 발생하였고, 과다 전력수요예측에 대한 지적이 일어났다.
전력수요의 가격탄력성을 나타내는 값을 제외한 4개의 추정계수는 모두 유의수준 1%에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 특히 기온변수를 추가하지 않았던 모형에서 수요법칙에 부합하지 않던 전력수요의 가격탄력성 값이 음수의 값을 가짐으로서 수요법칙에 부합하는 것으로 추정되었다. 수요의 단기 가격탄력성은 그 절대값이 1보다 작은 값으로 가격에 비탄력적인 수요행태를 보이고 있으며, 이는 전기가 가지고 있는 필수재로서의 성격을 잘 반영하고 있다고 할 수 있다.
상수항을 비롯한 모든 추정계수가 유의수준 1%에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났으며, 전력수요의 장기 가격탄력성과 장기 소득탄력성 또한 유의수준 1%에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 특히 전력수요의 단기 가격탄력성과 소득탄력성은 모두 그 절대값이 1을 넘지 않아 가격과 소득에 비탄력적인 것으로 나타났으나 장기 가격탄력성과 장기 소득탄력성 값은 그 절대값이 모두 1을 넘어 탄력적인 것으로 추정되었다. 전력수요가 가장 낮은 때의 기온은 15.
후속연구
631로 나타났으며, 가격탄력성과 소득탄력성은 모두 1보다 작은 값을 나타내며 가격과 소득의 변화에 비탄력적인 전력의 특징을 보여주었다. 또한 소득탄력성의 경우 그 값이 1보다 작아 비탄력적임을 나타내지만, 향후 GDP의 증가에 따라 전력 수요는 지속적으로 증가할 것을 의미한다. 내생시차모형을 이용하여 추정한 전력수요의 장기 가격탄력성과 소득 탄력성은 각각 -1.
분석결과를 적용하여 요금인상, 기온변화, GDP 변화에 따라 변동되는 전력수요에 대한 정량적 분석이 가능하며, 전력수요예측과 실제수요량과의 차이를 줄이는데 유용하게 쓰일 수 있을 것이다. 아울러 전력의 용도를 주택용, 산업용, 일반용 등으로 세분화하거나 서울, 제주, 울산 등 지역적인 특색을 가진 도시들을 세분화하여 분석한다면 조금 더 유용한 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
분석결과를 적용하여 요금인상, 기온변화, GDP 변화에 따라 변동되는 전력수요에 대한 정량적 분석이 가능하며, 전력수요예측과 실제수요량과의 차이를 줄이는데 유용하게 쓰일 수 있을 것이다. 아울러 전력의 용도를 주택용, 산업용, 일반용 등으로 세분화하거나 서울, 제주, 울산 등 지역적인 특색을 가진 도시들을 세분화하여 분석한다면 조금 더 유용한 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
최근 실제 전력수요량과 예측량의 차이가 크게 발생한 원인은?
최대전력 예측 시에도 기온효과가 새롭게 추가되며 기온과 기온반응도, 전력수요를 이용하여 최대전력을 예측하는 것으로 추정 방법이 달라졌다. 그러나 최근 들어 하계와 동계의 평균 기온차가 평년보다 적게 나타나고, 예상보다 낮은 경제성장률로 인한 전력수요증가 속도 둔화 등 여러 요인들이 발생하며 실제 전력수요량과 예측량의 차이가 크게 발생하였고, 과다 전력수요예측에 대한 지적이 일어났다.
본 연구에서 기온과 전력수요의 시계열 데이터를 효과적으로 활용하기 위해 이용한 코익(Koyck) 모형의 장점은?
본 연구에서는 기온과 전력수요의 시계열 데이터를 효과적으로 활용하기 위해 코익(Koyck) 모형이라 불리는 내생시차변수 모형을 이용하여 그 결과를 다른 모형을 이용한 분석결과와 비교하였다. 코익(Koyck) 모형은 내생시차변수를 독립변수로 고려함으로써 탄력성의 값은 단기와 장기로 구분하여 측정할 수 있는 장점을 가진다(유승훈 외, 2005).
기온이 전력수요에 미치는 영향을 분석을 위해 어떤 자료를 이용하였는가?
본 연구에서 기온이 전력수요에 미치는 영향을 분석하기 위해 사용한 변수로는 전력수요량, 전력가격, 소득, 기온이며 2005년부터 2013년까지의 분기별 자료를 사용하여 추정하였다. 전력수요량은 한국전력공사에서 제공하는 시군구별 전력판매량 자료를 이용하였고, 전력가격은 국가통계포탈에서 제공하는 소비자물가지수(2010년 기준)를 이용하였다. 소득은 한국은행 경제통계시스템에서 제공하는 실질 GDP(2010년 기준)를 이용하였으며, 기온은 기상청 국가기후데이터센터에서 제공하는 전국평균기온을 이용하여 분석하였다.
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