고령화가 국내 휘발유․경유 소비 변동성에 미치는 효과: 지역별 패널자료 분석
*신동현**
초록
본 연구는 지역별 패널자료를 이용하여 국내 휘발유․경유 소비의 변동성과 고령화 간 관계를 실증 분석하였다. 분석결과에 의하면 고령화가 진행되면 휘발유와 경유의 소득․가 격 탄력성 변화가 일어나, 휘발유․경유 소비 변동성의 구조변화가 일어날 수 있음을 확인 하였다. 고령화가 진행되면 휘발유 소비의 가격 탄력성은 탄력적으로, 소득 탄력성은 비탄력 적으로 바뀌고 경유 소비의 가격 탄력성은 비탄력적으로, 소득 탄력성은 탄력적으로 변함을 확인하였다. 따라서 고령 사회에서 경기변동이 안정화되면 휘발유 소비의 변동성은 축소하 고, 경유 소비의 변동성은 확대할 수 있다. 반대로 고령 사회에서 국제유가 변화, 세제개편 등의 가격충격은 휘발유 소비의 변동성 확대로 이어질 수 있다. 따라서 고령화 수준이 높아 지면 에너지 소비 변동성 안정화 측면에서 가격정책보다 기술개발을 통한 효율 향상 정책에 초점을 맞춰야 할 것이다.
JEL 분류번호: Q40, Q48
핵심주제어 : 고령화, 휘발유․경유 소비, 변동성, 임계패널회귀모형
* 본 논문은 에너지경제연구원 기본과제 ‘국내 수송 부문 에너지 소비 변동성 구조변화 분석: 인구 구조변화와 비대칭적 가격효과를 중심으로’의 일부를 수정․보완한 것이다.
** 에너지경제연구원 부연구위원
주소: 44543 울산광역시 중구 종가로 405-11
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Ⅰ. 서 론
전 세계의 석유 제품은 수송 부문에서 50% 이상 소비되고 있고, 온실가스 배출량은 수 송 부문에서 2011년 22%를 차지하고 있다(IEA, 2008). 수송․도로 부문에서 소비되는 에너 지가 전체 에너지 소비에서 차지하는 비중이 저소득 국가는 5.8%지만, 고소득 국가는 17.7%를 차지하고 있다(신동현, 2015). 즉, 경제가 성장한 선진국일수록 에너지 소비와 온실 가스 배출량에서 수송 부문이 차지하는 비중이 높음을 의미한다. 이런 점에서 에너지 수요 관리와 온실가스 감축에 있어 수송 부문 에너지 소비는 매우 중요하다고 볼 수 있다.
기후변화 대응과 환경문제 해결 측면에서 수송 부문 에너지 관련 정책의 중요성이 높아 지는 것과 함께 한국은 고령화라는 중대한 인구 구조변화를 경험하고 있다. <표 1>은 주요 국가의 고령사회 진입속도를 비교한 것이다. <표 1>에서 알 수 있듯이, 주요 선진국보다 한 국의 고령화 속도는 매우 빠른 특징을 가지고 있다. 한국은 2015년 기준으로 65세 이상 인 구 비중이 12.9%로 ‘고령(aged) 사회’로의 진입을 눈앞에 두고 있다.1) 구체적으로 한국은 2017년 전체 인구에서 65세 이상 인구 비중이 14.3%에 이르러 고령 사회에 진입하고, 2026 년에 20.8까지 증가하여 초고령 사회로 바뀔 것으로 전망된다.
미국 프랑스 영국 독일 스웨덴 한국
연수 69 114 46 42 82 18
기간 1945～2014 1865～1979 1930～1976 1930～1972 1890～1972 2000～2018 자료: http://terms.naver.com/entry.nhn?docId=726164&cid=42140&categoryId=42140의 내용을 정리하였다.
<표 1> 주요 국가의 고령화 속도 비교(65세 인구 비중 7→14% 도달시간)
본 연구는 고령화라는 인구 구조변화가 수송 부문의 휘발유․경유 소비의 변동성에 미치 는 영향을 분석하고자 한다. 이를 통해 고령 사회로의 진입을 눈앞에 두고 있는 한국의 상 황에 맞는 수송 부문의 에너지 수요관리와 온실가스 감축을 위한 시사점을 도출하는 것이 본 연구의 가장 중요한 목적이다. 구체적으로 고령화 수준에 따라 국내 휘발유․경유 소비 변동성의 구조변화가 어떻게 일어나는지를 실증 분석하였다. 즉, 고령화라는 인구 구조변화 의 충격이 어떤 경로를 통해서 국내 휘발유․경유 소비 변동성으로 어떻게 전달되는지를 분 석하고, 휘발유․경유 소비 변동성 안정화를 위한 함의(implication)를 찾고자 하였다.
선행연구에 의하면 고령화 수준과 휘발유․경유 소비는 음의 관계가 있는 것으로 알려졌 다(Schafer and Victor, 2000; Kroneberg, 2009; Metz, 2010, 2012; 노승철․이희연, 2013; 김 동구․박선영, 2014; 신동현, 2015). Schafer and Victor(2000)과 Metz(2010) 등은 시간 제약 하에서 효용 극대화 관점에서 고령화가 진행되면 더 효율적인 수송 수단의 선택으로 인해 수송 부문 에너지 소비가 감소한다고 주장하였다. 노승철․이희연(2013)은 고령화가 주행거
1) 65세 이상 인구 비중이 5% 미만이면 연소인구 사회, 4~7%이면 성숙인구 사회, 7% 이상이면 고령 화(aging) 사회, 14% 이상이면 고령(aged) 사회, 20% 이상이면 초고령(super-aged) 사회라고 정의 한다.
리를 감소시켜 수송 부문의 석유 소비가 감소한다고 지적하였다. 또한, 김동구․박선영 (2013)은 가구의 지출 비중에서 노인 가구는 교통 관련 지출이 낮아져 수송 부문의 에너지 소비가 감소할 수 있다고 하였다.
비록 기존연구에서 고령화가 수송 부문 에너지 소비에 미치는 효과에 대해서는 상세하게 다루고 있으나, 수송 부문 에너지 소비의 변동성에 대한 분석은 진행한 경우는 찾기 힘들다.
유일하게, 신동현(2015)은 전 세계 78개국 패널자료를 이용하여 수송 부문 에너지 소비 변동 성과 고령화 사이에 음의 관계가 있다는 분석결과를 제시하고 있다. 그러나 신동현(2015)은 고령화가 어떤 경로를 통해 수송 부문 에너지 소비 변동성을 감소시키는지에 대한 설명을 하지 못하고 있다. 더욱이, 신동현(2015)은 휘발유와 경유 구분 없이 수송 부문 에너지 소비 전체에 대한 분석을 진행하였고, 가격변수로 국가별 연료 판매가격이 아닌 국제 유가를 적 용하고 있는 등의 문제가 있다.
본 연구는 고령화가 수송 부문 에너지 소비에 미치는 효과를 분석한 대부분의 기존 연구 와 다르게 고령화와 수송 부문 에너지 소비 변동성 간 관계를 집중적으로 분석한다. 또한, 신동현(2015)과 다르게 국가별 자료가 아닌 국내 지역별 자료를 이용하고, 수송 부문의 95%
를 차지하는 휘발유와 경유를 구분하여 고령화가 휘발유․경유 소비의 변동성에 미치는 영 향을 실증 분석하였다.
본 연구의 구성은 다음과 같다. 제2장에서는 분석자료를 정리하고, 제3장에서는 분석모형 과 방법을 설명한다. 제4장에서는 실증 분석결과를 제시하고, 마지막으로 결론 및 시사점을 정리한다.
Ⅱ. 분석자료
고령화와 같은 인구 구조변화가 휘발유․경유 소비에 대한 소득․가격 탄력성 변화를 일 으켜 휘발유․경유 소비 변동성 변화를 일으키는지를 분석하기 위해 연도별․지역별 패널자 료를 이용하였다. 패널자료가 아닌 시계열 자료를 이용하게 되면 고령화와 소득 간 높은 상 관관계가 존재하게 된다. 따라서 시계열 자료 분석을 통해서 고령화와 소득을 나타나는 내 는 변수 모두를 회귀모형의 설명변수로 이용하게 되면 심각한 다중공선성(multicollinearity) 문제가 발생한다. 반면, 지역별 패널자료를 이용하면 소득과 고령화 간 높은 상관관계로 인 하여 발생하는 다중공선성 문제를 피할 수 있다. 또한, 지역별 패널자료를 이용하면, 지역별 특이성(heterogeneity)를 패널 회귀모형에 개별효과로 고려할 수 있어 분석결과의 정확성을 높일 수 있다.
<표 2>는 국내 휘발유․경유 소비 관련 지역별 패널자료를 요약한 것이다. 1998년부터 2015년까지 주요 광역시와 지자체를 포함하는 16개 지역의 패널자료이다. 지역별 휘발유․
경유 소비, 휘발유․경유 판매가격, 지역별 소득 이외에 인구 구조변화와 관련된 것으로 65 세 이상 인구 비중, 남성의 비중, 5세 미만 유아 비중 등을 정태 및 임계패널회귀모형의 분 석에 이용하였다.
기호 자료 단위 출처 표본기간
1인당 휘발유 소비 Bbl
한국석유공사 (PETRONET)
1998∼2015년 16개 지역
휘발유 가격
(소비자 판매가격, 실질가격) 원/ℓ
1인당 경유 소비 천Bbl
(소비자 판매가격, 실질가격)경유 판매가격 원/ℓ
1인당 GRDP 원
국가통계포털 (KOSIS)
65세 인구 비중 %
남성 비중(여성 대비) -
5세 미만 유아 비중 %
주: PETRONET: http://www.petronet.co.kr/, KOSIS: http://kosis.kr
<표 2> 지역별 패널자료
<표 3>은 분석자료의 2015년 현황을 정리한 것이다. 분석자료에 대한 1998년부터 2015년 까지 연도별 추이는 <부록>에서 확인할 수 있다. 2015년 기준으로 1인당 휘발유와 경유 소 비는 충남이 1.97Bbl, 4.93Bbl로 가장 높은 편이며, 서율은 1.01Bbl, 1.32Bbl로 가장 낮은 편이 다. 이러한 차이는 소득 수준 차이와 함께 인구의 수와 버스, 지하철 등 효율적인 대체수단의 이용 가능성 차이 때문으로 보인다. 소득 수준을 고려하면 생산활동이 가장 활발한 울산의 1 인당 휘발유와 경유 소비량이 매우 높은 수준이다. <표 3>에서 나타난 것처럼 1인당 휘발유 와 경유 소비는 소득 수준, 인구, 도시의 교통체계에 따라 지역별 편차가 뚜렷하나, 휘발유와 경유의 판매가격은 유가변화와 같은 외생적 요인에 의존하므로 지역별 차이가 크지 않다.
<표 3>에서 지역별 1인당 소득인 GDRP는 울산이 다른 지역에 비해 압도적으로 높은 편으로 2015년 기준 1인당 연평균 GDRP가 약 6천만원에 근접하고 있다. 반면, 대구는 다른 지역들에 비해 상대적으로 가장 낮은 지역으로 2015년 기준 GRDP가 약 2천만원으로 울산 의 1/3 수준이다. 고령화 정도를 나타내는 65세 이상 인구 비중이 가장 낮은 지역은 울산으 로 자동차, 조선, 석유화학 같은 제조업 중심의 생산활동이 활발한 지역으로 젊은 세대와 이 에 따른 영유아 비중이 높기 때문이다. 반면, 농․어촌 지역의 65세 이상 인구 비중은 매우 높은 편인데 2015년 기준으로 전남은 20.3%로 후기 고령화 사회에 해당하는 수준이다.
지역 휘발유
소비 경유
소비 GRDP 휘발유
가격 경유
가격
65세이상 인구비중
남성비중 5세 미만 유아비중 서울 1.01 1.32 34,646 1,597 1,397 12.1% 49.2% 4.0%
(1.00) (1.00) (1.00) (1.00) (1.00) (1.00) (1.00) (1.00) 부산 1.25 2.36 22,663 1,498 1,288 14.2% 49.4% 3.9%
(1.24) (1.79) (0.65) (0.94) (0.92) (1.17) (1.00) (0.96) 대구 1.45 2.00 19,795 1,487 1,281 12.4% 49.7% 4.1%
(1.44) (1.52) (0.57) (0.93) (0.92) (1.02) (1.01) (1.02) 인천 1.33 2.76 26,250 1,509 1,294 10.4% 50.2% 4.7%
(1.32) (2.09) (0.76) (0.94) (0.93) (0.86) (1.02) (1.17) 광주 1.43 2.54 21,593 1,493 1,286 11.0% 49.5% 4.7%
(1.42) (1.92) (0.62) (0.94) (0.92) (0.91) (1.01) (1.17) 대전 1.54 2.72 22,084 1,503 1,293 10.6% 50.0% 4.8%
(1.53) (2.06) (0.64) (0.94) (0.93) (0.87) (1.02) (1.18) 울산 1.76 4.51 59,872 1,496 1,287 8.5% 51.5% 5.1%
(1.75) (3.41) (1.73) (0.94) (0.92) (0.70) (1.05) (1.26) 경기 1.65 2.98 28,403 1,517 1,301 10.3% 50.3% 5.0%
(1.64) (2.25) (0.82) (0.95) (0.93) (0.85) (1.02) (1.23) 강원 1.76 4.50 26,088 1,515 1,312 16.7% 50.4% 3.9%
(1.75) (3.41) (0.75) (0.95) (0.94) (1.38) (1.02) (0.96) 충북 1.86 4.74 32,990 1,515 1,298 14.6% 50.4% 4.5%
(1.85) (3.59) (0.95) (0.95) (0.93) (1.21) (1.02) (1.12) 충남 1.97 4.93 48,733 1,516 1,302 16.2% 50.7% 4.7%
(1.95) (3.73) (1.41) (0.95) (0.93) (1.34) (1.03) (1.18) 전북 1.71 4.62 24,871 1,499 1,285 17.5% 49.8% 4.2%
(1.69) (3.50) (0.72) (0.94) (0.92) (1.44) (1.01) (1.04) 전남 1.59 5.28 36,433 1,505 1,298 20.3% 50.0% 4.1%
(1.58) (4.00) (1.05) (0.94) (0.93) (1.68) (1.02) (1.03) 경북 1.91 4.71 35,473 1,491 1,281 0.18 0.50 4.2%
(1.90) (3.56) (1.02) (0.93) (0.92) (1.44) (1.02) (1.05) 경남 1.72 4.12 31,228 1,495 1,287 13.6% 50.3% 4.7%
(1.71) (3.12) (0.90) (0.94) (0.92) (1.12) (1.02) (1.18) 제주 1.53 3.56 25,642 1,553 1,339 13.6% 50.2% 4.9%
(1.52) (2.69) (0.74) (0.97) (0.96) (1.12) (1.02) (1.22) 평균 1.59 3.60 31,048 1,512 1,302 13.7% 50.1% 4.5%
표준편차 0.26 1.22 10,638 28 29 0.033 0.006 0.004 주: 휘발유․경유 소비, GRDP는 1인당 자료, 휘발유․경유 가격은 주유소 판매가격, 남성 비중은 여성 대비 남성의 인구수를 의미한다.
<표 3> 2015년 지역별 휘발유․경유 소비 및 판매가격, GRDP, 인구 구조
남성 비중과 5세 미만 유아 비중도 <표 3>에서 확인할 수 있다. 남성 비중은 상대적으
로 울산이 높고, 서울이 낮은 편이며, 5세 미만 유아 비중은 울산이 높다. 5세 미만 유아 비 중이 울산이 높은 이유는 전체적인 인구 구조에서 평균 연령이 낮아 유아를 자녀를 둔 가정 이 높기 때문이다. 반면, 강원도는 2015년 기준 5세 미만 유아 비중이 3.9%로 전국 평균보 다 0.6%p 낮은 수준이다.
Ⅲ. 분석모형
고령화가 국내 휘발유․경유 소비 변동성에 미치는 효과를 분석하기 위해서 고령화 정도 에 따라 소득․가격 탄력성 변화를 허용하는 임계패널회귀모형(threshold panel regression) 을 이용하였다. 수송 부문의 휘발유․경유 소비의 변동성은 자동차 등록대수의 증가율, 주행 거리 증가율, 실질연비 증가율의 합으로 표현할 수 있다.2) 그러나 주행거리, 실질연비 등에 관한 자료 부족 등으로 직접적인 분석이 어려우므로 본 연구는 소득․가격 탄력성 변화를 통해 고령화와 휘발유․경유 소비의 변동성 간 관계를 분석하였다.
이를 수식을 통해 살펴보기 위해서 휘발유․경유 소비를 소득과 연료 가격의 함수로 표 현하면 다음 식(1)과 같다.
ln ln ln (1)
여기서, 는 지역의 연료 1인당 소비량, 는 1인당 소득, 는 연료의 가격이다.
와 는 패널모형의 개별효과와 오차항을 의미한다.
다음으로 국내 휘발유․경유 소비 변동성과 고령화 간 관계를 분석하기 위해서 식(1)을 확장하여 소득․가격 탄력성이 고령화 수준에 따라 바뀔 수 있음을 허용하는 임계패널회귀 모형을 식(2)처럼 나타낼 수 있다. 소득․가격 탄력성은 소득과 가격 변화 시, 소비량 변화 이므로 소득․가격 탄력성의 절대 크기 감소는 휘발유․경유 소비 변동성을 감소시킨다. 반 대로, 소득․가격 탄력성이 더욱 탄력적으로 변하면 휘발유․경유 소비의 변동성은 증가한 다.
ln ln ln ∙
≤
′ln ′ln ∙
(2)
식(2)에서 1인당 소득 과 휘발유․경유 소비 판매가격 간 공분산(covariance)이 없다 면, 본 연구에서 분석하고자 하는 휘발유․경유 소비의 변동성은 다음 식(3)과 같이 표현할 수 있다.
2) 자세한 수식적 설명은 신동현․조하현(2016)을 참조할 수 있다.
ln
ln
ln ≤
′
ln
′
ln
(3)
즉, 휘발유․경유 소비의 변동성 ln는 소득․가격 탄력성 와 소득․가격의 변동성 lnln, 외부충격의 크기 에 의해 결정된다. 여기서, 소득․가 격 변동성, 외부충격의 크기는 외생적 요인으로 휘발유․경유 소비 변동성에 일시적인 효과 를 줄 수 있다. 왜냐하면, 외생적 요인의 크기가 이전 수준으로 돌아가면, 휘발유․경유 소 비의 변동성도 원래대로 바뀌기 때문이다.
반면, 소득․가격 탄력성 변화는 수송 부문 에너지 소비 변동성에 지속적인 효과를 준다.
즉, 외생적인 요인 크기가 일정하더라도 소득․가격 탄력성 변화는 수송 부문 에너지 소비 변동성의 변화를 일으키는 원인으로 작용할 수 있다. 더욱이, 다른 외부충격의 크기가 휘발 유․경유 소비 변동성 변화에 주는 영향을 확대하거나 완화하므로 영구적인 변동성 변화를 일으키는 중요한 요인이 된다.
본 연구에서는 최종적으로 대체효과와 고령화 외 다른 인구 구조변화를 고려한 다음 식 (4)와 같은 패널 회귀모형을 분석하였다.
ln ln ln ln
∙
≤
′ ′ln ′ln ′ln
′ ′ ∙
(4)
여기서, 은 대체연료의 1인당 지출비용, 는 65세 이상 인구 비중, 은 남성 비중,
는 5세 미만 유아 비중을 의미한다. 대체연료의 지출비용 은 연료 가격과 연료 소비 의 곱으로 연도별 휘발유 가격과 경유 가격 간 높은 상관관계 문제를 조정하기 위해서 대체 연료 가격이 아닌 대체 연료의 지출비용을 식(4)에서 고려하였다.
식(4)에서 임계효과에 대한 검정과 추정은 Hansen(1996, 1999, 2000)의 방법을 이용한다.
이에 대한 설명을 위해 식(4)를 행렬식으로 표현하면 아래 식(5)와 같다.
′ , (5)
논의의 편의를 위해 휘발유․경유 구분을 나타내는 위첨자 는 생략한다. 여기서 는 ln , 는 임계변수의 크기에 따라 구분되는 설명변수 벡터로 여기서는 상수항, 소득,
자기가격, 대체연료 지출비용, 남성 비중, 5세 미만 유아 비중으로 구성된다. 즉, 는 다음과 같다.
≤
(6)′은 설명변수에 대응되는 회귀계수 벡터로 임계변수의 크기에 따라
′ ⋯로 결정된다. 식(5)에서 개별효과 를 제거하기 위해서 시간에 대한 평 균식을 구하면 다음과 같다.
′ (7)
여기서, 이다. 또한 는 다음과 같다.
≤
(8)
식(5)에서 식(7)을 차분하여 개별효과를 제거하면 다음 식(9)와 같이 정리할 수 있다.
′ (9)
여기서, . , 이다. 논의를 좀 더 진행하 기 위해서 각 에 대해서 ( ⋯)기간 자료를 벡터로 다음과 같이 표현한다.
⋮
,
⋮′′
,
⋮
(10)다음으로 모든 에 대해서 나열한 행렬을 , , 라고 정의하면 식(9)는 최종적으 로 다음 식(11)과 같은 행렬식으로 표현할 수 있다.
(11)
식(11)에서 가 주어졌다고 가정하고, 를 OLS로 추정할 수 있는데, 이를 다음과 같이 나타낼 수 있다.3)
′
′ (12)또한, 식(11)의 잔차 도 다음과 같이 구할 수 있다.
(13)
그러므로 잔차의 제곱합을 라고 하면
는 다음과 같다. ′ (14)
여기서 한 가지 유의할 점은 식(12), 식(13) 등의 추정량은 특정값이 아니라 의 함수라 는 점이다. 그러므로 최종적으로 하나의 추정량을 얻기 위해서는 를 결정해야 하는데, Hansen(1999)는 식(14)를 최소화하는 값을 으로 결정한다. 임계치의 추정량 이 결정되면 최종적으로 , 로 결정된다.
임계효과가 존재하는지에 대한 것은 이라는 귀무가설을 검정하는 것이다. 즉, 귀무 가설은 ‘임계효과가 존재하지 않는다.’이다. 이라는 귀무가설은 라도 나 타낼 수 있다. 여기서, 이면 귀무가설 하에서 가 식별되지 않는 ‘Davies’
Problem’이 발생한다(Davies, 1977; Hansen, 1996; Andrews and Ploberger, 1994). 이러한 문제를 해결하기 위해서 Hansen(1996)은 붓스트랩(bootstrap) 방법으로 실증분포에 근거한 방법을 제안하고 있는데, 검정 통계량 는 다음과 같다.
(15)
여기서, 는 임계효과가 없는 일반 정태 패널회귀모형의 FE 추정량이다.4) Hansen(1999)은 에 대한 검정방법으로 LR(Likelihood Ratio) 검정 통계량과 검정 방법도 제안하고 있다. 본 연구에서는 에 대한 식(15)의 검정 통계량을 이용한 방법으로 임계효과를 분석하였다.
마지막으로 식(4)에서 임계치의 개수를 확장할 수 있다. 임계치가 반드시 1개라는 제약을 완화하는 것이 더욱 일반적이므로 본 연구에서는 최대 3개의 임계치가 존재할 수 있음을 가 정하였다. 2개 이상의 임계치가 존재하는 경우에, 임계치 수의 결정은 임계효과가 존재하지 않는다는 귀무가설이 기각되지 않을 때까지 차례로 가설검정을 수행하는 방법을 적용하였 다. 마찬가지로 회귀계수의 추정도 한 번에 추정하는 방법보다 하나의 임계치에 대해 모형 을 추정하고, 다시 추정된 모형의 하위 자료에 대해 하나의 임계치를 새롭게 추정하는 방법
3) 실제 과정에서는 고려 가능한 에 대해서 의 수만큼 OLS를 반복 적용하여 추정치를 도출한다.
4) 즉, 귀무가설 하의 모형의 추정량이다.
으로 적용하였다. 이러한 임계효과에 대한 순차적 검정과 임계 회귀모형에 대한 순차적 추 정은 점근적으로 일치성과 효율성이 보장되는 것으로 알려졌다(Chong, 1994; Bai, 1997; Bai and Perron, 1998).
Ⅳ. 실증분석결과
지역별 패널자료를 이용하여 인구 구조변화가 국내 휘발유․경유 소비와 변동성에 어떤 영향을 주는지 분석하기 전에, 패널자료의 단위근(unit root) 유무를 검정하였다. 단위근 검 정결과는 <표 4>에 나타나 있다. 패널자료는 이질성()을 가지는 시계열 자료의 결합이므로 모든 가 동일한 자기회귀계수를 가지는지, 아니면 서로 다른 크기의 자기회귀계수를 가지 는지에 따라 패널 단위근 검정방법이 달라진다.
이런 점을 고려하여 Levein et al.(2002), Breitung and Das(2005), Im et al.(2004), Choi(2001) 등 서로 다른 가정이나 점근 분포(asymptotic distribution)를 가지는 패널 단위 근 검정을 진행하였다. 어떤 종류의 단위근 검정방법을 적용하는지에 따라 그 결과는 약간 다르지만, 대체로 분석자료는 단위근 가진다는 귀무가설을 기각하는 것으로 볼 수 있다. 이 는 휘발유․경유 소비와 GRDP 등은 1인당으로 소비 또는 생산이며, 인구 구조변화는 비중 으로 표현하였고, 검정 시 평균 차분을 통해 정상성(stationarity)이 확보될 수 있었던 것으 로 판단된다.
LLC Br IPS Fisher-df Fisher-pp 1인당 휘발유 소비 -5.137*** -1.387* -1.631* 48.914*** 80.010***
1인당 경유 소비 -3.135*** -0.633 0.308 65.809*** 73.098***
1인당 총생산 -8.446*** -5.342 -5.743*** 74.239*** 130.963***
휘발유 가격 -3.655*** 0.581 -0.023 58.742*** 0.241 경유 가격 -5.003*** 1.733 -1.442* 80.122*** 0.006 휘발유 지출비용 -1.576* 0.384 0.668 95.969*** 1.645 경유 지출비용 -1.667** -0.996 0.440 84.422*** 0.006 65세 이상 인구 비중 -5.742*** -2.808*** 1.754 49.913** 8.152 남성 비중 -14.699*** 1.520 -8.135*** 65.819*** 58.418***
5세 미만 유아 비중 -6.723*** 1.087 -4.053*** 127.001*** 0.542
Lag AIC 5 AIC 5 5
trend ○ ○ ○ ○ ○
평균 차분(demeaned) ○ ○ ○ × ×
주: 모든 패널 단위근 검정의 귀무가설은 ‘패널자료는 단위근을 가진다.’이다. LLC은 Levin et al.(2002), BR은 Breitung and Das(2005), IPS은 Im et al.(2003), Fisher-은 Choi(2001)의 패널 단위근 검정을 의미한다. 또한
‘***’는 1%, ‘**’는 5%, ‘*’는 10% 유의 수준을 의미한다.
<표 4> 패널자료 단위근 검정결과
<표 5>는 식(4)에서 고령화 수준에 따른 소득․가격 탄력성 변화를 허용하지 않는 휘발 유․경유 소비에 대한 정태 패널회귀모형 추정한 결과이다.5) 하우즈만 검정(Hausman, 1978)에 의하면 휘발유 소비는 RE 모형이 적합하며, 경유 소비는 FE 모형이 적합한 것으로 나타났다. 휘발유 소비는 65세 인구 비중, 남성 비중 및 5세 미만 유아 비중이 증가하면 늘 어나는 것으로 나타났다. 경유 소비는 65세 이상 인구 비중과 5세 미만 유아 비중이 증가하 면 감소하는 것으로 나타났다. 반면, 남성 비중에 대한 통계적 유의성은 경유 소비에 대한 FE 모형에서는 확보되지 않는다.
고령화가 휘발유 소비와 경유 소비에 미치는 효과가 반대로 나타나는 것은 고령화로 인 한 산업구조 변화, 유종별 자동차 선택 등에서 그 이유를 찾을 수 있을 것이다. 고령화가 진 행되면 산업구조도 운송을 위한 서비스업에 대한 수요가 감소할 것이다. 왜냐하면, 사람이 나이가 들면 이동에 대한 소비가 감소할 수 있기 때문이다.
또한, 비사업용 경유 소비는 주로 5인승 이상의 승합차, SUV 차량에 의해 이루어지는데, 이는 여가 활동이나 유아가 있는 개인에 의해 선택하게 된다. 만약 고령화가 진행되면 이동 에 대한 수요 감소와 함께 유아 비중 감소로 비사업용 경유 소비를 하는 승합차, SUV 차량 의 선택이 감소할 것이다. 이런 복합적인 요인이 작용하여 65세 이상 인구 비중과 5세 미만 유아 비중 등이 휘발유와 경유 소비에 미치는 효과가 반대로 나타난다고 해석할 수 있다.
<표 5>에서 경유 소비의 추정결과에서 경유 소비에 대한 휘발유 지출비용의 추정계수가 유의한 양의 값임을 확인할 수 있다. 다시 말해, 휘발유에서 경유로 대체관계가 장기적으로 존재한다는 것을 의미한다. 2000년대 중반 이후부터 진행된 비사업용 경유차 판매 비중의 증가와 부합되는 결과이다.
5) 즉, ln ln ln ln
휘발유 소비 경유 소비
설명변수 FE RE 설명변수 FE RE
소득 0.030 0.045 소득 0.040 0.019
(0.720) (1.130) (0.860) (0.400) 휘발유 가격 0.017 -0.109 경유 가격 -0.568 -0.518***
(0.120) (-0.850) (0.120) (-6.280) 지출비용경유 -0.032 0.057 휘발유 지출비용 0.521*** 0.360***
(-0.370) (0.850) (4.740) (3.180) 65세 이상
인구 비중 6.305*** 4.949*** 65세 이상
인구 비중 -2.161** -0.061 (6.390) (6.800) (-2.330) (-0.070) 남성 비중 4.802*** 4.835*** 남성 비중 0.692 3.392**
(3.920) (4.590) (0.490) (2.400) 5세 미만
유아 비중 7.048** 8.690*** 5세 미만
유아 비중 -9.187*** -7.794***
(2.357) (4.360) (-4.680) (-3.760) 상수항 -6.170*** -5.244*** 상수항 6.058 1.943
(-3.130) (-3.320) (2.890) (0.920)
Hausman 0.224 Hausman 0.000
obs 288 288 obs 288 288
r2 0.411 0.495 r2 0.001 0.312
주: ( )의 값은 t값이며, ‘***’는 1%, ‘**’는 5%, ‘***’는 10% 유의수준을 의미한다.
<표 5> 휘발유․경유 소비에 대한 정태 패널회귀모형 추정결과
<표 6>과 <표 7>은 국내 휘발유․경유 소비의 변동성과 고령화 간 관계를 분석한 임계 패널회귀모형의 추정결과이다. 먼저 <표 6>에서 휘발유 소비에 대한 임계패널회귀모형의 고령화 임계치는 0.071, 0.086, 0.105로 추정되었고, 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타났 다.
소득의 변화는 65세 이상 인구 비중이 9~11%인 경우에만 휘발유 소비 변화에 영향을 주 며, 만약 고령화가 진행되어 65세 이상 인구 비중이 11%보다 높은 경우에 휘발유 소비에 대한 소득의 효과는 나타나지 않는다. 휘발유 가격은 65세 이상 인구 비중이 11%보다 높은 경우에만 휘발유 소비에 영향을 주며 탄력성의 크기는 -0.5로 추정되었다.
정리하면, 고령화가 진행되면 휘발유 소비에 대한 소득탄력성은 비탄력적으로 바뀌나, 가 격탄력성은 탄력적으로 변하게 됨을 <표 4-14>에서 확인할 수 있다. 휘발유 소비의 변동성 측면에서 고령화 시대에 진입하면 휘발유 소비에 대한 가격탄력성 증가로 휘발유 소비의 변 동성이 확대될 가능성이 높다. 반면, 소득 변화가 나타나면 소득탄력성의 크기가 감소하였으 므로 휘발유 소비의 변동성이 고령화 수준이 낮을 때보다 더 축소할 수 있다.
설명변수 Without
threshold threshold regression
≤ ≤ ≤ 소득 0.088** -0.022 0.093 0.098** 0.042 (2.365) (-0.437) (1.619) (1.908) (0.887) 휘발유 가격 -0.564*** 0.356 -0.051 0.030 -0.463***
(-4.759) (0.730) (0.186) (0.138) (-3.596) 지출비용경유 0.139*** 0.017** 0.025 -0.005 0.018
(2.842) (0.247) (0.402) (-0.061) (0.192) 남성 비중 4.684*** 6.555*** 6.000*** 7.849*** 12.317***
(6.075) (5.661) (4.240) (4.451) (9.951) 5세 미만 유아
비중 2.701* 3.571* 10.480*** 6.943** -11.005***
(1.692) (1.743) (4.910) (2.063) (-2.640)
0.071***
{28.981}
0.086***
{84.299}
0.105***
{28.861}
obs 288 70 40 57 121
0.399 0.601 0.807 0.525 0.638
hetero 0.03 0.01 0.01 0.01 0.01
# bootstrap - 2,000
trim - 0.15
주: ( )의 값은 t값이며, { }의 값은 Hansen(1999)의 LM 통계량을 의미한다. ‘***’는 1%, ‘**’는 5%, ‘*’는 10% 유의수준을 뜻한다.
<표 6> 휘발유 소비에 대한 임계패널회귀모형 추정결과
<표 7>에서 알 수 있듯이, 경유 소비에 대한 임계패널회귀모형의 고령화 임계치는 0.070, 0.104, 0.128로 각각 추정되었다. 65세 이상 인구 비중이 증가하면 경유 소비에 대한 소득탄력성은 계속하여 증가한다. 반면, 경유 소비에 대한 가격탄력성은 65세 인구 비중이 7~10%인 경우에만 유의하게 추정되어, 만약 65세 이상 인구 비중이 13% 이상인 고령화 시 대에는 가격 변화가 경유 소비에 주는 효과가 작아지는 것을 예상할 수 있다.
경유 소비의 변동성 측면에서 고령화는 소득탄력성을 탄력적으로 바꾸어 변동성을 증가 시킬 수 있으며, 가격탄력성 감소를 통해서 변동성 축소의 요인으로 작용할 수 있다.
설명변수 Without
threshold threshold regression
≤ ≤ ≤ 소득 0.286*** -0.125 -0.175* -0.206* 0.387***
(3.072) (-0.975) (-1.726) (-1.881) (5.075) 경유 가격 -1.368*** 0.392 -0.587*** -0.205 0.140
(-7.383) (1.147) (-2.816) (-0.758) (0.993) 지출비용휘발유 0.941*** -0.084 0.566** -0.236 -0.594***
(4.574) (-0.284) (2.591) (-1.088) (-6.296) 남성 비중 6.750*** 17.319*** 12.544*** 21.336*** 1.508
(3.874) (6.372) (6.870) (9.978) (0.550) 5세 미만 유아
비중 -11.500*** 2.143 12.627** 4.426 11.255**
(-3.633) (0.457) (2.489) (0.757) (2.121)
0.070***
{53.404}
0.104***
{81.039}
0.128***
{40.350}
obs 288 66 95 57 70
0.356 0.699 0.701 0.790 0.452 hetero 0.000 0.000 0.000 0.001 0.001
# bootstrap - 2,000
trim - 0.15
주: ( )의 값은 t값이며, { }의 값은 Hansen(1999)의 LM 통계량을 의미한다. ‘***’는 1%, ‘**’는 5%, ‘*’는 10% 유의수준을 뜻한다.
<표 7> 경유 소비에 대한 임계패널회귀모형 추정결과
2014년 기준으로 국내 수송 부문 전체로 볼 때, 도로 부문에서 경유 소비가 휘발유 소비 보다 약 1.8배 높으므로 전체 수송 부문 소비의 변동성 측면에서 고령화가 발생하면 소득탄 력성 증가로 변동성 확대, 가격탄력성 감소로 변동성 축소를 예상해 볼 수 있다.
[그림 1]은 국내 휘발유와 경유 소비에 대한 임계패널회귀모형에서 고령화 수준에 따른 소득 및 가격 탄력성 절대 크기의 변화를 나타낸 것이다. [그림 1]에 의하면 경기 변동으로 소득 변화의 충격이 발생하면 고령화 수준이 높을수록 휘발유 소비의 변동성은 이전보다 늘 어나지 않으나, 경유 소비의 변동성은 더 크게 확대된다. 전체 수송 부문 에너지 소비에서 경유 소비의 비중이 약 2배 높은 점을 고려하면, 소득 변화로 인한 수송 부문 에너지 소비 전체 변동성은 고령화 정도가 높을수록 증가할 것이다.
한편, 유가충격, 세제 개편, 탄소세 부과 등의 가격변화가 발생하면, 고령화 수준이 높을 수록 휘발유 소비의 변동성은 더 증가하고, 경유 소비의 변동성은 이전보다 작게 바뀐다. 전 체 수송 부문 에너지 소비 측면에서 가격변화가 수송 부문 에너지 소비 변동성 확대에 미치 는 영향을 고령화가 진행될수록 감소할 것이다.
여기서, 한 가지 더 고려해야 할 것은 고령화가 진행되면 휘발유의 상대 비중이 늘어날 수 있다는 <표 5>의 결과이다. 고령화로 인하여 휘발유 소비가 늘어나고, 경유 소비에서도 개인용․비사업용 목적으로 사용하는 경유 소비가 늘어난다면 고령 사회에서는 가격의 변동
성 변화가 소득보다 전체 수송 부문 에너지 소비의 변동성 변화에 미치는 효과가 클 것이 다. 이런 점에서 비록 가격정책이 수송 부문 에너지 소비를 변화시키는 효율적인 정책이 될 수 있으나, 가격변화를 일으키는 정책보다 소득 변화를 유도하는 정책이 변동성 안정화 측 면에서 수송 부문 에너지 소비와 관련하여 바람직하다고 볼 수 있다.
A. 휘발유 소비에 대한 소득․가격 탄력성 변화
B. 경유 소비에 대한 소득․가격 탄력성 변화
[그림 1] 고령화 정도에 따른 휘발유․경유 소비에 대한 소득․가격 탄력성 변화
Ⅴ. 결론 및 시사점
지금까지 본 연구는 국내 16개 지역의 1998년~2015년까지 패널자료를 이용하여 휘발유․
경유 소비 변동성과 인구 구조변화 간 관계를 분석한 결과, 고령화는 소득․가격 탄력성의 변화를 통해서 휘발유․경유 소비 변동성의 구조변화를 일으킬 수 있는 것으로 나타났다.
고령화가 진행되면 전체 수송 부문 에너지 소비에서 휘발유의 비중은 증가하나 경유의 비중 은 감소하는 것으로 나타났다. 이는 고령화가 진행되면 이동에 대한 수요는 개인이 해결하 려는 경향이 강해져, 운송업과 같이 경유 소비와 관련 있는 서비스업 비중이 감소하기 때문 이다.
고령화가 진행될수록, 휘발유 소비에 대한 가격 탄력성은 탄력적으로, 소득 탄력성은 비 탄력적으로 바뀌나, 경유 소비에 대한 가격 탄력성은 비탄력적으로 소득 탄력성은 탄력적으
로 바뀌는 것으로 나타났다. 다시 말해, 고령 사회로 진입하고, 경기 변동이 안정화되면 휘 발유 소비의 변동성은 더욱 축소할 것으로 예상할 수 있으며, 경유 소비의 변동성은 전보다 증가할 가능성이 존재한다.
단, 65세 이상 인구 비중이 높아지면 휘발유 소비 비중이 증가할 수 있으므로 고령화는 전체 수송 부문 에너지 소비의 하향 안정화를 가져올 것으로 예측할 수 있다. 반대로 가격 변화를 가져오는 외부 충격이나 정책 등은 고령 사회에서 휘발유 소비의 변동성을 보다 확 대할 것이다.
반면, 고령 사회에서 가격 변화는 고령화 수준이 낮았던 시기에 비해, 경유 소비의 변동 성에 미치는 영향은 적을 것이다. 고령화가 전체 수송 부문 에너지 소비 중에서 휘발유 소 비 비중을 늘릴 수 있다는 점을 고려하면, 가격충격의 발생은 수송 부문 에너지 소비의 변 동성을 확대하고, 고령 사회에서는 휘발유 소비의 변동성 변화에서 찾을 수 있을 것이다.
한국이 고령 사회에 진입하면, 휘발유 소비의 가격 탄력성이 탄력적으로 바뀌므로 세제 개편과 같은 가격정책은 휘발유 소비에 유효할 것이나, 경유 소비에 대해서는 가격정책의 효과가 감소할 것이다. 반면, 차량 구매에 대한 보조금 또는 차량 이용에 대한 유인책 등과 같이 소득 변화를 일으킬 수 있는 정책은 고령화 수준이 높아지면 경유 소비와 변동성 변화 에 주는 영향을 더욱 증가할 것이다.
수송 부문 에너지 수요관리, 기후변화와 환경오염 대응을 위한 가격정책은 경유 가격보 다 휘발유 가격 변화를 가져오는 가격정책이 고령 사회에서 효과적이다. 반면, 변동성 안정 화 측면에서는 소득 변화를 일으키는 정책이 더 바람직하다고 할 수 있다. 왜냐하면, 고령 사회가 되면 휘발유 비중이 점차 증가하고, 휘발유 소비와 소득 간 관계가 약해지기 때문이 다. 그러므로 수송 부문 에너지 소비 구성 측면에서 고령화가 진행되면 경유 소비 비중이 감소하고, 휘발유 소비 비중이 증가하기 때문에 현재의 높은 경유 소비 비중만을 고려한 근 시안적인 정책 방향 설정은 바람직하지 않을 것이다.
고령화 이외에 5세 미만 비중, 남성의 상대 비중 등과 같은 인구 구조요인도 수송 부문 에너지 소비 변동성과 휘발유 및 경유 비중 등에 영향을 줄 수 있는 것으로 나타나, 장기적 인 정책 수립 시에, 이에 대한 사전적인 고려가 필요할 것이다. 앞으로 국가 전체적인 측면 에서 인구 구조변화를 반영한 수송 부문 에너지 소비 관련 정책뿐만 아니라 현재 지역별로 나타나고 있는 고령화 수준과 같은 인구 구조 차이를 고려하여 지역별 맞춤형 정책 방향 설 정의 필요성을 본 연구의 시사점으로 찾을 수 있다.
본 연구에서는 수송 부문 에너지 소비를 에너지원별로 나누어 분석을 진행하였으나, 용 도별 구분이 충분하게 이루어지지 않았다. 특히, 경유 소비는 사업용과 비사업용이 혼재되어 있으므로 구분하여 분석을 진행하면 더 정확한 분석결과를 이끌어낼 수 있을 것이다. 또한, 인구 구조 관련 설명변수로 1인 가구 여부, 가구 구성원의 연령분포 및 교육수준 등과 같은 가구의 특징과 수송 부문 에너지 소비 변동성 간 관계를 분석하여, 미래의 수송 부문 에너 지와 관련된 정책 시사점을 발견할 수 있을 것으로 기대한다. 이러한 본 연구의 개선점은 앞으로의 연구과제로 남겨둔다.
[부록] 지역별 휘발유 경유 소비 및 판매가격, 지역별 인구 구조변화 추이
a. 1인당 휘발유 소비
.811.21.41.61.8
1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
서울 부산
대구 인천
광주 대전
울산 경기
.511.52
1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
강원 충북
충남 전북
전남 경북
경남 제주
주: 2015년 전국 1인당 휘발유 소비는 1.50Bbl
b. 1인당 경유 소비
123456
1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
서울 부산
대구 인천
광주 대전
울산 경기
23456
1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
강원 충북
충남 전북
전남 경북
경남 제주
주: 2015년 전국 1인당 경유 소비는 3.01Bbl
[그림 A-1] 지역별 1인당 휘발유․경유 소비
a. 휘발유 판매가격
100012001400160018002000
1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
서울 부산
대구 인천
광주 대전
울산 경기
12001400160018002000
1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
강원 충북
충남 전북
전남 경북
경남 제주
b. 경유 판매가격
500100015002000
1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
서울 부산
대구 인천
광주 대전
울산 경기
500100015002000
1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
강원 충북
충남 전북
전남 경북
경남 제주
[그림 A-2] 지역별 1인당 휘발유․경유 판매가격
a. 1인당 GRDP
100002000030000400005000060000
1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
서울 부산
대구 인천
광주 대전
울산 경기
1000020000300004000050000
1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
강원 충북
충남 전북
전남 경북
경남 제주
b. 65세 이상 인구 비중
.04.06.08.1.12.14
1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
서울 부산
대구 인천
광주 대전
울산 경기
.05.1.15.2
1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
강원 충북
충남 전북
전남 경북
경남 제주
주: 2015년 전국 65세 이상 인구 비중은 0.129
[그림 A-3] 지역별 1인당 GRDP․65세 이상 인구 비중
a. 남성 비중 (여성 대비)
.96.9811.021.041.06
1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
서울 부산
대구 인천
광주 대전
울산 경기
.98.9911.011.021.03
1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
강원 충북
충남 전북
전남 경북
경남 제주
주: 2015년 전국 여성 대비 남성 비중은 1.00
b. 5세 미만 유아 비중
.04.05.06.07.08.09
1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
서울 부산
대구 인천
광주 대전
울산 경기
.04.05.06.07.08
1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
강원 충북
충남 전북
전남 경북
경남 제주
주: 2015년 전국 5세 미만 유아 비중은 0.045
[그림 A-4] 지역별 남성․5세 미만 유아 비중
참 고 문 헌
김동구․박선영, 2014, “인구 고령화가 에너지 사용과 탄소 배출에 미치는 영향,” 「환경정책연 구」, 제13권 제2호, pp.99-129.
노승철․이희연, 2013, “가구 부문의 에너지 소비량에 영향을 미치는 요인 분석,” 「국토계획」, 제48권 제2호, pp.295-312.
신동현, 2015, “고령화․도시화와 변동성 수송 부문 에너지소비에 미치는 효과에 관한 연구: 78개 국가의 패널자료 분석.” 「에너지경제연구」, 제14권 제2호, pp.127-176.
조하현, 2016, “국내 휘발유․경유 소비의 비대칭적 가격탄력성 구조변화에 관한 실증연 구”, 「한국경제연구」, 제34권 2호, pp.177-214.
Andrews, D.W. and Ploberger, W., 1994, “Optimal Tests when a Nuisance Parameter is Present only under the Alternative,” Econometrica, pp.1383-1414.
Bai, J., 1997, “Estimating Multiple Breaks One at a Time,” Econometric Theory, 13(3), pp.315-352.
and Perron, P., 1998, “Estimating and Testing Linear Models with Multiple Structural Changes,” Econometrica, 66(1), pp.47-78.
Breitung, J. and Das, S., 2005, “Panel Unit Root Tests Under Cross-sectional Dependence,”
Statistica Neerlandica, 59(4), pp.414-433.
Choi, I, 2001, “Unit Root Tests for Panel Data,” Journal of International Money and Finance, 20(2), pp.249-272.
Chong, T.T-L., 1994, “Consistency of Change-Point Estimators When the Number of Change-Points in Structural Models is Underspecified," Manuscript, Department of Economics, University of Rochest.
Davies, R.B., 1987, “Hypothesis Testing When A Nuisance Parameter is Present Only Under The Alternative,” Biometrika, 74(1), pp.33-43.
Hansen, B.E., 1996, “Inference when a Nuisance Parameter is not Identified under the Null Hypothesis,” Econometrica, 64(2), pp.413-430.
, 1999, “Threshold Effects in Non-dynamic Panels: Estimation, Testing and Inference,” Journal of Econometrics, 93(2), pp.345-368.
, 2000, “Sample Splitting and Threshold Estimation,” Econometrica, 68(3), pp.575-603.
Hausman, J.A., 1978, “Specification Tests in Econometrics,” Econometrica, 46(6), pp.1251-1271.
Im, K.S., Pesaran, M.H. and Shin, Y., 2003, “Testing for Unit Roots in Heterogeneous Panels,” Journal of Econometrics, 115(1), pp.53-74.
Kroneberg, T., 2009, “The Impact of Demographic Change on Energy Use and Greenhouse Gas Emissions in Germany,” Ecological Economics, 68(10), pp.2637-2645.
Metz, D., 2010, “Saturation of Demand for Daily Travel,” Transport Reviews, 30(5), 659-674.
, 2012, “Demographic Determinants of Daily Travel Demand,” Transport Policy, 21, pp.20-25.
Schafer, A., 2006, “Long-term Trends in Global Passenger Mobility,” The Bridge, 36(4), pp.25-32.
A Study on the Relationship between Aging and Volatility of Gasoline and Diesel Consumption in Korea
Donghyun Shin*
Abstract
This paper investigates empirically analyzed the relationship between volatility of gasoline and diesel consumption and aging in Korea. According to the results of analysis, it is confirmed that the change of income elasticity and price elasticity of gasoline and diesel consumption will cause structural change of gasoline and diesel consumption volatility. In the case of gasoline, price elasticity becomes elastic and income elasticity becomes inelastic when the aging progresses. On the other hand, if the level of aging increases, the price elasticity of diesel consumption becomes inelastic, and its income elasticity becomes elastic. Therefore, if the level of aging increases, the price policy that causes changes in the fuel price of gasoline should be avoided in terms of stabilizing the energy consumption volatility of the entire transportation sector.
JEL Classification: Q40, Q48
Keyword: aging, gasoline․diesel consumption, volatility, threshold panel regression
* Associate Research Fellow, Korea Energy Economics Institute(KEEI)
