자동차 에너지 소비 효율개선의 반등효과 분석

Abstract

자동차 연비규제는 고효율자동차의 생산 및 보급을 유도함으로써 수송부문 에너지 소비 증가를 억제하기 위한 정책수단이나, 연비 개선은 실질 주행비용을 감소시킴으로써 자동차 운행 수요를 유발한다는 점에서 에너지 소비 절감이라는 본래의 목적과 상충되는 측면이 있다. 이와 같이 에너지 효율개선 기술이나 정책이 본래 의도와 달리 에너지 소비량을 증가시켜 사전적으로 기대되었던 에너지 절감량을 상쇄하는 현상을 반등효과(rebound effect)라 하며, 본 연구는 휘발유를 연료로 사용하는 자동차를 대상으로 주행 수요의 가격탄력성을 분석함으로써 주행효율 개선에 따른 반등효과의 크기를 추정하였다.

실증분석을 위해서 제주도를 제외한 우리나라 15개 광역자치단체를 대상으로, 2001년부터 2010년까지 총 10년간의 지역별 패널자료를 구축하였다. 자동차 주행 수요의 가격탄력성을 추정하기 위한 모형의 종속변수는 1인당 자동차 주행거리로 설정하였으며, 독립변수는 실질 주행비용을 나타내는 km당 휘발유 가격을 비롯하여 주행 수요에 영향을 미치는 사회경제적 요인과 도시공간구조, 교통체계와 관련된 변수들을 선정하였다. 또한 반등효과의 크기와 밀접한 관계가 있는 가격탄력성의 비대칭성 여부를 검정하기 위하여 통상적인 가격탄력성을 추정하는 기본모형과 가격상승 및 하락에 따른 가격탄력성을 분리해서 추정하는 가격분해모형을 각각 추정하였다.

패널자료 분석을 위한 적합 모형을 선정하기 위하여 고정효과와 확률효과의 유의성 검정, 하우스만 검정, 오차항의 이분산성 및 자기상관에 대한 검정을 순차적으로 시행하였으며, 이분산성을 가정한 고정효과모형이 가장 적합한 모형으로 판정되었다. 패널분석 결과 지역소득과 취업인구 비중, 차량보유수준 및 자가용 대형차 비중은 1인당 주행거리와 정(+)의 관계를 나타낸 반면, 도시공간구조가 압축적이고 대중교통 공급 수준이 높아질수록 주행 수요는 감소하는 경향을 보였다.

주행 수요의 가격탄력성은 기본모형에서는 0.275로 추정되었고, 가격분해모형에서는 가격하락과 가격상승에 대해 각각 0.155와 0.341로 추정되었다. 가격분해모형의 탄력성 추정치는 모두 통계적으로 유의하였으며, Wald 검정 결과 두 탄력성간의 차이 또한 유의미한 것으로 확인되었다. 즉 지난 10년간 국내 휘발유 자동차의 주행거리 수요는 주행비용 상승에 비해서 주행비용 하락에 대해 상대적으로 비탄력적으로 반응했던 것으로 밝혀졌다. 휘발유 수요의 가격탄력성을 추정했던 기존 연구자들은 이러한 비대칭성의 원인을 주로 기술발전의 비가역성(irreversibility) 으로 설명해 왔으나, 주행거리를 대상으로 분석한 본 연구의 결과는 기술발전의 효과와 별도로 가격변화에 대한 소비자의 순수한 행동변화 역시 비대칭적으로 나타날 수 있음을 보여준다.

반등효과는 자동차 주행효율의 개선이 실질 주행비용을 하락시키는 데서 기인하는 현상이므로, 가격하락의 효과를 분리해서 추정한 탄력성의 수치가 반등효과의 크기에 대한 보다 정확한 추정치이다. 결론적으로 반등효과의 크기는 15.5%로 도출되었으며, 이는 평균주행효율의 개선을 통해 달성할 수 있는 잠재적 휘발유 소비 절감량의 15.5%가 주행거리 증가로 인해 상쇄됨을 의미한다. 이러한 분석결과는 효율개선과 에너지 절감량 사이의 단순 선형관계를 가정하는 것은 적절치 않으며, 반등효과의 크기를 반영함으로써 에너지 효율개선을 통한 수송부문 에너지 소비절감 및 온실가스 감축 잠재력에 대한 예측과 평가의 정확성을 향상시킬 수 있음을 시사하고 있다.

본 연구는 국내 광역자치단체별 주행거리 패널자료를 바탕으로 자동차 주행비용의 변화가 주행 수요에 미치는 영향력을 실증적으로 분석함으로써 자동차 에너지 소비 효율개선이 야기하는 반등효과의 추정치를 제시하였다는데 그 의의가 있다. 그러나 각각의 시・도를 독립적인 개체로 취급하는 주행거리 패널자료의 특성상 추정과정에서 대도시와 그 인접지역의 교통체계가 상호 유기적으로 연결되어있는 현실을 반영하지 못하였다는 한계를 지니며, 후속연구에서는 서로 인접한 지역 간 공간적 상관관계(spatial correlation)를 반영하는 추정기법을 활용한다면 자료의 한계를 보완할 수 있을 것이다.