An Empirical Research on the Difference of Energy Consumption According to the Housing and Regional Characteristics of Seoul

1. 연구배경 및 목적

지식경제부와 에너지관리공단의 우리나라 에너지 사용 현황 보고서(에너지절약 백서, 2012)에 따르면 2009년을 기준으로 우리나라 에너지소비량은 세계 10위에 해당한다. 특히 전력 소비량은 세계 9위로 에너지의 소비가 매우 높은 나라임을 알 수 있다. 반면 에너지 수입의존도는 96%이고, 수입비용만 195조원에 이르고 있다. 인구는 감소하고 있지만, 에너지 소비는 크게 증가하고 있어서 에너지 소비 감량의 필요성이 지속적으로 제기되고 있다.

정부에서도 건축물, 교통 등 다양한 분야에서의 에너지 소비 저감을 위한 노력들을 하고 있다. 특히 건축물에 있어서 ‘건축물의 에너지절약 설계기준’, ‘건축물 에너지 효율등급 인증’, ‘친환경주택 건설 기준 및 성능평가’ 등의 제도를 통해 신축 건축물의 에너지 소비를 제한하고 있다. 서울시에서는 ‘녹색건축물 설계기준 및 에너지 소비 총량제’를 시행하여 연면적 500㎡ 이상의 건축물의 건축허가 및 용도 변경 시 에너지절약계획서를 제출하도록 의무화 하고 있다.

또한, 서울시는 가정과 상업에서의 에너지 소비가 전국과 비교하여 55.9%에 이른다(에너지경제연구원, 2010). 전국 에너지소비는 산업 부문이 59.4%이고 가정과 상업은 19.2%로 낮은 것과 비교하면, 서울시에서는 가정과 상업에서의 에너지 소비 감축이 더욱 필요하다. 이 중 서울시 건축물의 대부분을 차지하는 주거용 건물에 대한 에너지소비는 현재까지 주거용 건물의 면적을 기본 단위로 최종에너지 소비원단위를 사용하고 있다(서현철 외, 2012). 하지만 주거용 건물의 경우, 물리적 형태에 따라 에너지 소비가 다르게 나타날 수 있다(Hitchcock, 1993; 노승철 외, 2013; 강창덕, 2011 등). 이는 신규로 건설되는 주택단지의 주택 규모, 종류 등의 특성에 따라서 건물 에너지의 총량 사용 제한이 그 특성에 맞게 다르게 적용되어야 함을 의미한다. 이를 위해서는 주택의 다양한 특성에 따라서 에너지 소비의 차이가 있는지에 대한 실증분석을 필요로 하지만 아직까지 국내에서 소비자의 생활양식 또는 소비특성에 대한 연구가 주로 이루어졌다(임기추 외, 2004; 이선영·정순희, 2009; 황은애, 2009; Hichun,P., 2013). 이는 에너지 소비에 대한 세부 데이터와 주택의 물리적 특성을 대표할 수 있는 소규모 공간단위의 주택 특성 데이터를 구득하는 것이 어렵기 때문이라 할 수 있다. 하지만 본 연구에서는 서울연구원의 집계구 단위의 주택통계 데이터를 제공받았으며, 이를 본 연구에 활용하였다.

따라서 본 연구의 목적은 주택의 규모와 종류, 건축연도를 기준으로 각 특성별로 에너지 소비량에 차이가 있음을 실증분석 하는 것이다. 이를 위해 집계구 단위로 집계된 서울시 주택통계자료(서울연구원, 2005)와 서울시 온실가스 인벤토리 자료(서울연구원, 2012)를 활용하였다. 연구의 시간적 범위와 공간적 범위는 데이터 구득이 가능한 2005년 서울시의 집계구(4,957개)단위로 하였다. 연구의 내용적 범위는 주택의 특성별로 집단을 구분하고, 각 집단별 단위면적당 에너지 사용량에 대해 통계적으로 유의미한 차이가 있음을 실증분석 하는 것이다. 또한, 추정 소득분위를 기준으로 평균 소득분위가 높은 지역과 낮은 지역에서의 주택 특성별 에너지 소비의 차이를 확인하고자 하였다. 이를 위해 일원배치 분산분석(one-way ANOVA)을 시행하였다. 본 연구는 향후 지역별 에너지 저감 정책 수립 및 신규 주택단지 건설 시 에너지 소비 등급 상한제의 탄력적 운영을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

2. 선행연구 검토

주택 또는 가구의 특성을 중심으로 에너지 소비에 대한 국내·외 연구를 검토하였다. 대부분의 국내·외 연구는 주로 사회·경제적인 요인을 중심으로 거주자의 일상생활이나 습관, 소득, 가구 구성원의 규모 등이 주거에너지 소비에 미치는 영향을 분석한 연구가 주로 진행되었다(서현철 외, 2012; 김진관 외, 2009; 강창덕, 2011 등).

하지만, Hitchocock(1993)은 사회적 요소뿐만 아니라 거주지의 물리적 구조에 따라 에너지의 효율성이 변하여 주거 에너지 소비에 영향을 미침을 제시하였다. Ewing(2008)도 기술의 발달로 에너지 효율성이 증가함에도 1인당 주거에너지 소비는 지속적으로 증가하고 있음을 확인하였으며, 도시의 물리적 구조와 주거에너지 소비와의 관계를 분석하였다. 연구결과로 평형과 주택밀도, 건축연도 등에 따른 주거 에너지의 소비 차이를 도출하였다. Baiocchi(2013)도 주택특성이 다른 지역별 에너지 소비가 차이가 있음을 도출하였다. 이상에서와 같이 국외에서는 사회적 요소뿐만 아니라 주택의 물리적 특성에 대한 에너지 소비에 대한 실증분석이 수행되었음을 확인하였다.

국내에서도 노승철 외(2013)는 전국 81개 시를 대상으로 지역별 에너지 소비의 차이가 있음을 도출하였다. 가구의 소득, 연령, 규모 외에도 신규주택의 비율과 아파트 거주 비율이 주거에너지의 사용에 직접적인 영향을 미침을 확인하였다. 하지만, 분석 단위가 ‘시’ 단위로 되었으며, 신규주택의 비율과 아파트 거주 비율에 대한 대표성을 담보하는데 한계가 있다. 강창덕(2011)은 서울시 행정동을 기준으로 동별 전력과 도시가스 소비에 영향을 주는 요인 분석을 하였으나, 주택의 물리적인 특성보다는 사회·경제적인 특성에 따른 에너지 소비 영향 요인을 도출하였다. 서성원(1999)은 서울 및 인근 신도시를 대상으로 주거 형태를 단독, 다세대, 연립, 아파트로 구분하여 설문조사를 통해 주거용 건물의 에너지소비에 의한 이산화탄소배출특성을 연구하였다. 연구결과로 전용 면적이 큰 주택일수록 에너지 소비가 크게 나타남을 도출하였다. 서울연구원(2012)은 서울시 온실가스 저감을 위한 도시계획 실천전략을 연구하였다. 이 연구에서 서울시 에너지를 도시가스, 전기, 상수도, 지역난방으로 구분하였으며, 각 에너지원별 소비량을 지적단위로 조사하여 ‘서울시 온실가스 인벤토리’를 구축주1하였다. 서울연구원(2012)의 연구는 기존 에너지사용 현황이 행정구역 단위로 집계되어 활용되었던 단계를 지적단위로 발전시킴으로써 다양한 공간단위 조합에 의한 분석을 가능하게 한 의미를 갖는다. 또한, 주택의 건축연도를 다양하게 구분하여 배출원단위 계수를 차등적으로 도출하였다.

이상에서와 같이 주택부분의 에너지 사용과 관련된 국내·외의 연구를 검토하여 국내에서 주택의 물리적 특성에 대한 실증분석의 필요성을 확인하였다. 또한, 주택의 물리적 특성을 중심으로 에너지 소비의 차이가 있음을 도출한 연구를 확인하였으나, 공간 단위가 너무 크거나(시 단위), 설문에 의한 조사방법으로 실제적인 주택의 구조와 특성에 대한 반영이 미흡함을 확인하였다. 따라서 본 연구는 실제적인 주택의 특성과 에너지 소비량을 중심으로 통계조사 집계구 단위의 세밀한 데이터를 활용하고, 평균소득분위에 따라 주택특성별로 에너지 소비량의 차이가 있는지를 실증 분석하여 선행연구와의 차별성을 갖추고자 하였다.

1. 분석 방법

변량분석(ANOVA: Analysis of Variance)은 20세기 초기 Sir Ronald A. Fisher에 의해 소개되었으며 가설검증에 기반을 둔 추리통계기법으로 지금까지 다양한 학문분야에서 가장 빈번하게 사용되는 평균비교 통계기법이다. 또한 변량분석은 선형모형으로서 독립변인의 차이로 인해 발생되는 종속변인변화의 원인을 밝히는 통계적 방법이며, 지속적으로 다양한 학자들에 의해 이론적으로 체계가 잘 정립된 통계기법이다(정미미·엄한주, 2011). 여기서 독립변인의 수에 따라 일원(one-way), 이원(two-way), 삼원(three-way) 변량분석 으로 구분된다(채구묵, 2011).

본 연구는 주택의 물리적 특성을 하나의 독립변인으로 하여 각 에너지원별 소비량에 대한 차이를 분석하는 것으로 일원배치분산분석(one-way ANOVA) 방법을 선택하였다. 또한 두 집단의 차이에 대한 유의성 검정은 정규검정이나 t검정을 통해 가능하지만 본 연구에서는 각 주택의 특성유형을 3개로 구분하였으며, 이는 일원배치법을 이용한 분산분석이 효과적이라 할 수 있다(허수진, 2006).

주택의 특성은 통계청에서 5년 주기로 실시하는 인구총조사자료(2005)의 조사항목을 기초로 주택규모별, 주택종류별, 건축연도별 특성유형으로 구분하였으며, 각 특성별 에너지소비의 차이를 분석하였다. 주택규모별 특성은 60㎡ 이하, 60㎡~165㎡, 165㎡ 이상주2, 주택종류별 특성은 단독주택, 다세대와 연립주택, 아파트주3, 주택건축연도별 특성은 1980년 이전 건축, 1980년~2000년, 2000년 이후 건축으로 구분하였다. 여기서 해당 집계구의 각 주택특성유형별 비중이 가장 높은 유형을 대표특성으로 선택하여 특성을 부여하였다(표 1 참조).

Table 1

Classification Criteria

주택의 에너지소비는 서울연구원(2012)이 구축한 서울시 온실가스 인벤토리 자료를 활용하였다. 서울시 온실가스 인벤토리는 서울시 지적별 전기, 도시가스, 상수도, 지역난방에 대한 총 소비량과 총 건축면적 데이터를 포함하고 있다. 본 연구는 각 에너지원별 총 사용량을 총 건축면적으로 나누어 단위면적당 에너지 사용량을 종속변인으로 활용하였다.

2. 주택특성별 현황과 에너지소비 기초통계 분석

서울시 주택특성별 현황에 대한 이해를 돕고자 GIS를 활용하여 도면으로 나타내면 <그림 1~3>과 같다. 주택규모별로 60㎡ 이하의 소규모 주택은 중구를 포함하여 도봉구, 강북구, 은평구 등의 강북지역을 중심으로 주로 집중되어있으며, 165㎡ 이상의 대형주택은 서초구와 강남구, 그리고 종로구의 평창동 일대에 집중되어있다. 주택종류별로는 다세대와 빌라가 서울시 전역에 걸쳐서 높았으며, 단독주택은 동대문구와 성북구, 중랑구 등에서, 아파트 주택은 강남구와 서초구, 영등포구 등에서 비중이 높았다. 주택 건축연도별 특성은 중구와 용산구의 1980년대 이전 주택건축물의 비중이 높았으며, 1980~2000년 사이에 건축된 주택은 도봉구와 노원구, 관악구 등에서, 2000년 이후 건축된 주택은 강서구와 서초구, 강남구, 강북구 등에서 비중이 높았다. 주택특성별 에너지소비에 대한 기초통계량은 <표2>와 같다. 주택규모별 특성에서 60㎡ 이하, 60~165㎡, 165㎡ 이상 주택에 포함되는 집계구의 수(N)는 각각 4,957, 3,473, 3,662개로 각 집단의 수가 고르게 구분되었으며, 주택의 종류별 구분도 각각 3,798, 3,307, 4,947개로 구분되었다. 건축연도별 특성은 1980년 이전 건물의 비중이 가장 높은 집계구의 수가 1,538개, 1980~2000년은 7,020개, 2,000년 이후는 3,494개로 1980~2000년 사이에 건축된 주택의 비중이 높은 집계구 집단이 다른 집단보다 많았다.

Fig 1.

Characteristic of Housing Size in Seoul

Fig 2.

Characteristic of Housing Type in Seoul

Fig 3.

Characteristic of Constructed Year in Seoul

Table 2

Descriptive Statistics

도시가스 부문은 주택규모가 작은 유형, 단독 주택 유형, 건축연도가 1980년 이전인 주택 유형의 비중이 높은 집계구에서 단위면적당 도시가스 소비가 높았으며, 표준편차의 수치도 컸다. 이는 특정 집계구가 아닌 다수의 집계구에서의 평균소비량이 높은 것이라 할 수 있으며, 다세대와 빌라, 아파트에 비해 상대적으로 단열이 약하여 냉난방에 대한 에너지 소모가 많은 것을 알 수 있다. 전력부문에서도 도시가스와 동일한 통계 결과가 나왔다.

상수도 사용량은 주택규모가 작은 유형, 아파트 유형, 1980-2000년에 건축된 주택에서의 평균 소비량이 높았으며, 도시가스와 전력과 마찬가지로 평균 사용량이 높은 유형에서의 표준편차 값이 컸다. 지역난방 부분에서는 주택 규모가 작은 유형, 아파트 주택, 건축연도가 1980년 이전인 주택에서의 평균 소비량과 소비량의 표준편차가 높았다. 이는 지역난방의 경우 아파트 주택종류를 중심으로 건설되는 특성이 반영된 것이라 할 수 있다.

1. 주택규모별 에너지소비량 차이

주택규모별 차이를 독립변인으로 하고 각 에너지원별 단위면적당 평균 사용량을 종속변인으로 하여 일원배치 분산분석 하였다. 분석 결과는 <표 3>과 같다.

도시가스 부문은 유의수준 5%를 초과하고, F-ratio 값이 1.339로 주택규모별 차이가 도시가스 에너지 소비 차이에 영향을 준다고 할 수 없다. 하지만, 전력과 상수도, 지역난방 부문은 모두 유의수준 5%를 만족하며, F-ratio 값이 2.99를 넘으므로 각 집단의 단위면적당 도시가스 사용량이 차이가 있다고할 수 있다.

또한, 집단간 분류 결과(부록 표 1 참조) 도시가스 부문에서는 주택규모에 상관없이 모두 동일하며, 전력 부문과 지역난방 부문에서는 60㎡이하의 주택규모 집단과 60-165㎡의 주택규모 집단이 동일한 집단으로 분류되었고 165㎡ 이상의 주택규모 집단은 다른 집단으로 분류되었다. 상수도 부문은 165㎡ 이상 규모의 집단과 60㎡ 이하의 집단은 각각 다른 집단으로 분류가 되었으나, 60-165㎡의 주택규모 집단의 경우 분류가 되지 않았다. 이러한 결과는 사후검증 결과(부록 표 2 참조)와 같음을 알 수 있다.

2. 주택종류별 에너지소비량 차이

주택종류별 분산분석 결과는 <표 4>와 같다. 도시가스와 지역난방 부문은 유의수준 5%에서 각 F-ratio 값이 4.552, 10.848로 2.99를 넘으므로 주택종 류가 도시가스와 지역난방의 단위면적당 사용량의 차이에 영향을 미친다고 할 수 있다. 특히 지역난방의 경우 F-ratio값이 매우 높음으로 주택종류에 따른 지역난방 사용량의 차이가 매우 큰 것을 알 수 있다. 이는 지역난방의 경우 대규모 아파트 단지를 중심으로 공급되기 때문에 나타나는 결과라 할 수 있다. 반면, 주택의 종류가 전력과 상수도 사용량의 차이에 있어서는 영향을 미치지 않았다. 이는 단독이나 다세대, 빌라, 아파트에서의 단위면적당 전력과 상수도 사용량은 각각 차이가 없음을 알 수 있다.

Table 4

Result of one-way ANOVA (Housing Type)

집단간 분류결과(부록 표 3 참조), 도시가스 부문은 아파트와 단독주택이 각각 다른 집단으로 분류되었으나, 다세대와 빌라 주택의 비중이 높은 집계구 집단은 분류가 되지 않았다. 또한, 지역난방부문은 다세대, 빌라와 아파트가 하나의 집단으로 분류되었으며, 단독주택은 다른 집단으로 분류되었다. 전력과 상수도는 모두 같은 집단으로 분류되었으며, 사후검증 결과(부록 표 4)도 동일하였다.

3. 주택 건축연도별 에너지소비량 차이

주택 건축연도별 구분이 각 에너지소비량의 차이에 미치는 영향 분석 결과는 <표 5>와 같다. 분석 결과 전력과 지역난방의 단위면적당 에너지 사용량에 대한 F-ratio 값이 각각 7.284, 3.117로 2.99보다 큼으로 사용량의 차이에 영향을 미쳤다고 할 수 있다. 특히 전력부문에서의 F-ratio값이 7.284로 높았으며, 이는 주택의 건축연도의 구분에 따라 단위면적당 전력사용량의 차이가 큼을 알 수 있다. 반면, 도시가스와 상수도 사용량은 주택 건축연도의 구분이 차이를 나타내지 않았다.

Table 5

Result of One-Way ANOVA (Constructed Year)

집단간 분류결과(부록 표 5 참조), 지역난방에서 1980~2000년, 2000년 이후에 건축된 주택의 비중이 높은 집계구는 동일한 집단으로 분류되었으며, 1980년 이전은 다른 집단으로 분류되었다. 도시가스는 1980년 이전과 2000년 이후가 각각 다른 집단으로 분류되었으나, 1980~2000년에 건축된 주택의 비중이 높은 집계구는 분류되지 않았다. 전력과 상수도 사용량에 대해서는 모두 하나의 집단으로 분류되었다.

4. 평균소득분위 그룹별 에너지소비 차이

주택의 규모와 종류, 건축연도별 특성이 동일하더라도 주택의 에너지 소비에 미치는 영향요인 중 가구의 소득은 매우 관련성이 높은 변수이다(김봉진 외, 1992; 노승철 외, 2013). 추정된 서울시의 소득분위자료주4를 기준으로 구별 평균소득분위를 산출하였다(그림4 참조). 각 구별 평균소득분위 중상위 10%와 하위 10%의 구를 선택하여, 각 집단에서의 주택 특성별로 에너지소비의 차이에 미치는 영향을 분석하였다. 구별 평균소득분위의 상위 10%는 강남구와 서초구, 송파구(그룹1) 순서였으며, 하위10%는 동대문구, 강북구, 중랑구(그룹2) 순서였다.

Fig 4.

Distribution Chart of Income Group in Seoul

평균소득분위를 기준으로 구분 뒨 그룹1과 2에서의 주택특성별 분산분석결과는 <표 6>과 같다.

Table 6.

Result of One-Way ANOVA (Income Group)

주택규모별 특성 중 그룹 1에서는 상수도가 유의수준 5%에서 F-ratio값이 3.476으로 유의미한 차이가 있었으며, 그룹 2에서는 모든 에너지의 소비량의 차이가 없었다.

하지만, 그룹 1의 상수도의 집단간 분류(부록 표 7 참조)에서는 동일한 집단으로 분류되었으며, 이는 소득분위가 높은 구에서의 주택규모별 차이가 상수도 에너지 소비량 차이에 유의미하기는 하나, 큰 차이는 없는 것을 알 수 있다.

주택종류별 특성에서는 그룹 1에서는 도시가스 소비량의 차이가 있었다. 하지만, 그룹 1에서의 주택 종류별 도시가스 소비량의 차이는 주택규모별 특성과 마찬가지로 큰 차이는 없었다(부록 표 8 참조). 반면, 그룹 2에서는 전력과 도시가스 에너지의 소비량 차이가 있었으며, 특히 도시가스 소비량의 차이에 대한 F-ratio 값이 6.662로 크게 나타났다. 이는 소득분위가 높은 그룹에서 주택종류에 상관없이 에너지소비가 이루어지지만, 소득 분위가 낮은 그룹에서는 주요 에너지 소비원인 전력과 도시가스 에너지의 소비량의 차이가 큰 것을 알 수 있다. 집단간 분류와 사후검증에서도 동일한 결과가 나왔다.

주택의 건축연도특성에서도 그룹1에서는 에너지원별 소비량의 차이가 모두 유의미하지 않았다. 반면, 그룹2에서는 전력의 소비량 차이에 대한 F-ratio 값이 4.705로 높았다. 이는 주택종류와 마찬가지로 평균소득분위가 낮은 그룹에서 전기 에너지의 소비량 차이가 있는 것을 알 수 있다. 그 외 집단간 분류 결과는 <부록 표 9-12>와 같다.