자원ㆍ환경경제연구 (Environmental and Resource Economics Review)

한국자원경제학회 (Korean Resource Economics Association)
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패널 분위수회귀 모형을 사용한 우리나라 지방 상수도 생활용수 수요의 가격탄력성 추정

Estimating Price Elasticity of Residential Water Demand in Korea Using Panel Quatile Model

  • 김형건 (강원대학교 경제.정보통계학부)
  • 투고 : 2018.01.09
  • 심사 : 2018.03.15
  • 발행 : 2018.03.31
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초록

우리나라에서도 최근 잦아진 가뭄으로 물 부족에 대한 경각심이 높아졌다. 특히, 2015년의 가뭄은 경제적으로 큰 피해를 야기하였고 적극적인 물 수요 관리의 필요성을 부각시킨 계기가 되었다. 경제학적 측면에서 수요관리 정책을 설계하기 위해 선행되어야 될 점 중 하나는 신뢰성 있는 가격탄력성의 추정이다. 그러므로 본 연구에서는 기존 국내 선행연구들에 비해 강건한 생활용수 수요의 가격탄력성을 추정하고자 한다. 이를 위해 2010년도에서 2013년도까지 지방 상수도 공급지역 161개의 자료를 패널 분위수회귀모형을 사용해 추정하였고 이를 패널자료 회귀모형의 결과와 비교 분석하였다. 분석 결과, 생활용수 수요의 가격탄력성은 -0.156에서 -0.189 사이의 값을 갖는 것으로 추정되었다. 또한 본 연구에서는 조건부 평균 회귀를 사용하는 경우 왼쪽꼬리가 길고 오른쪽 분포가 두꺼운 우리나라 생활용수 수요량 분포의 특징으로 수요량이 많은 지역들의 성향이 추정결과에 상대적으로 크게 반영된다는 점을 확인하였다.

This study estimates the price elasticity of residential water demand in Korea. For that, annual panel data from the year of 2010 to 2013 for 161 local water services is estimated by using panel quantile model. As a result, the price elasticities of residental water demand in Korea are estimated to be between -0.156 and -0.189 depending on its quantile. In addition, the study finds that the estimated elasticity of residential water demand by traditional conditional mean regression is relatively more influenced by high demand areas because the distribution of residental water demand in Korea is left-skewed.

키워드

참고문헌

  1. 국토교통부, 통계로 보는 한국의 수자원, 국토교통부 수자원정책국, 2016.
  2. 곽승준.이충기, "서울시 생활용수 수요 추정-오차수정모형을 적용하여-", 자원.환경경제연구, 제11권 제1호, 2002, pp. 81-98.
  3. 김종원.한동근, "계량경제모형을 통한 물 수요분석의 유용성과 한계", 국토계획, 제37권 제4호, 2002, pp. 201-216.
  4. 노상환, "상수도 사용량 결정요인 분석 - 기초지자체의 요인분석을 중심으로 -", 환경정책, 제15권 제1호, 2007, pp. 5-21.
  5. 박두호.최한주, "패널자료를 이용한 생활용수 수요의 가격탄력도 분석", 상하수도학회지, 제20권 제4호, 2006, pp. 527-534.
  6. 유승훈.정군오.양창영, "가구 서베이 자료를 이용한 서울시 생활용수의 수요 분석", 서울도시연구, 제6권 제1호, 2005, pp. 1-16.
  7. 유승훈.양창영, "무응답 자료를 고려한 대도시 상수도 사용량의 결정요인 분석", 경제연구, 제23권 제1호, 2005, pp. 223-246.
  8. Arbues, F., M. Garcia-Valinas, and R. Martinez-Espineira, "Estimation of Residential Water Demand: A State-Of-The-Art Review", Journal of Socio-Economics, Vol. 32, Issue 1, 2003, pp. 81-102. https://doi.org/10.1016/S1053-5357(03)00005-2
  9. Espey, M., J. Espey, and W. D. Shaw, "Price Elasticity of Residential Demand for Water: A Meta-Analysis", Water Resources Research, Vol. 33, No. 6, 1997, pp. 1369-1374. https://doi.org/10.1029/97WR00571
  10. Espey, M., "Gasoline Demand Revisited: an International Meta-Analysis Elasticities", Energy Economics, Vol. 20, Issue 3, 1998, pp. 273-295. https://doi.org/10.1016/S0140-9883(97)00013-3
  11. Galvao Jr., A., "Quantile Regression for Dynamic Panel Data with Fixed Effects", Journal of Econometrics, Vol. 164, Issue 1, 2011, pp. 142-157. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2011.02.016
  12. Grafton, R. Q., M. B. Ward, H. To, and T. Kompas, "Determinants of Residential Water Consumption: Evidence and Analysis from a 10-Country Household Survey", Water Resources Research, Vol. 47, Issue 8, 2011, W08537. https://doi.org/10.1029/2010WR009685
  13. House-Peters, L. A. and H. Chang, "Urban Water Demand Modeling: Review of Concepts, Methods, and Organizing Principles", Water Resources Research, Vol. 47, Issue 5, 2011, W05401. https://doi.org/10.1029/2010WR009624
  14. Hung, M. F. and B. T. Chie, "Residential Water Use: Efficiency, Affordability, and Price Elasticity", Water Resources Research, Vol. 27, Issue 1, 2013, pp. 275-291.
  15. Koenker and Basset, "Regression Quantiles", Econometrica, Vol. 46, No. 1, 1978, pp. 33-55. https://doi.org/10.2307/1913643
  16. Koenker, "Quantile Regression for Longitudinal Data", Journal of Multivariate Analysis, Vol. 91, Issue 1, 2004, pp. 74-89. https://doi.org/10.1016/j.jmva.2004.05.006
  17. Lamarche, C., "Robust Penalized Quantile Regression Estimation for Panel Data", Journal of Econometrics, Vol. 157, Issue 2, 2010, pp. 396-408. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2010.03.042
  18. Martinez-Espineira, R., "An Estimation of Residential Water Demand Using Co-Integration and Error Correction Techniques", Journal of Applied Economics, Vol. 10, No. 1, 2007, pp. 161-184.
  19. Marzano, R., C. Rouge, P. Garrone, L. Grilli, J. J. Harou, and M. Pulido-Velazquez, "Determinants of the Price Response to Residential Water Tariffs: Meta-Analysis and Beyond", Environmental Modelling & Software, Vol. 101, Issue 3, 2018, pp. 236-248. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2017.12.017
  20. Nauges, C., and A. Thomas, "Privately Operated Water Utilities, Municipal Price Negotiation, and Estimation of Residential Water Demand: The Case of France", Land Economics, Vol. 76, No. 1, 2000, pp. 68-85. https://doi.org/10.2307/3147258
  21. Powell, D., "Quantile Regression with Nonadditive Fixed Effects", Working Paper, Available at: http://works.bepress.com/david_powell/1/, 2016.
  22. Pint, E. M., "Household Responses to Increased Water Rates during the California Drought", Land Economics, Vol. 75, No. 2, 1999, pp. 246-266. https://doi.org/10.2307/3147009
  23. Rosen, A. M., "Set Identification via Quantile Restriction in Short Panels", Journal of Econometrics, Vol. 166, Issue 1, 2012, pp. 127-137. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2011.06.011
  24. Sebri, M., "A Meta-Analysis of Residential Water Demand Studies", Environment, Development and Sustainability, Vol. 16., Issue 3, 2014, pp. 499-520. https://doi.org/10.1007/s10668-013-9490-9
  25. Schleich, J., and T. Hillenbrand, "Determinants of Residential Demand in Germany", Ecological Economics, Vol. 68, Issue 6, 2009, pp. 1756-1769. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2008.11.012