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바우처는 현금보조와 현물보조의 성격을 동시에 가지고 있는 제도이다. 대표적으로 1980년대 시행된 미국의 식료품 바우처(food stamp)가 있으며, 이외에 문화바우처, 주택바우처, 돌봄바우처 등이 있다. 본 연구에서는 최근 도입된 에너지바우처에 대해 분석을 진행한다.

에너지바우처 사업은 국내 에너지복지 정책 가운데 예산 규모가 가장 크다. 2014년 12월 개정된 『에너지법』에 따라 2015년 11월 한국에너지공단이 공식적으로 에너지바우처를 도입하였고, 에너지바우처 사업의 규모는 2015년 도입 이후 지속적으로 확대되고 있으며, 지원금액 및 대상도 만 가구, 가구당 평균 바우처 지원금액은 11.6만원이다. 2020년도 에너지안전 및 복지 관련 정부예산은 4,413억 원인데, 에너지바우처 예산은 이 가운데 37%로 매우 큰 비중을 차지하고 있다(산업통상자원부, 2019).

구체적으로, 에너지바우처는 사용자의 편의를 위하여 청구할인이 가능한 가상카드(전기, 도시가스, 지역난방 등) 및 직접결제를 할 수 있는 실물카드(연탄, LPG, 등유 등)로 구분하여 2가지 형태로 겨울철 난방에너지 취약계층에게 제공된다. 그리고 생계급여 또는 의료급여 수급 가구 중 노인이나 유아, 장애인 또는 임산부, 중증 또는 희귀난치성 질환자를 가구원으로 포함하는 가구를 대상으로 지원한다(산업통상자원부･한국에너지공단, 2019).

기초생활수급 가운데 생계급여의 경우 연도별 기준 중위소득의 30%, 의료급여는 기준 중위소득의 40% 이하인 가구가 수급대상자이다(보건복지부, 2019). 2019년부터 에너지바우처 사업은 하절기에 전기요금를 차감해주는 바우처를 지원하기 시작하였다. 이는 기후변화로 인하여 여름철 냉방수요가 증가하였기 때문에, 에너지 취약계층의 냉방지원을 하기 위함이다.

본 연구에서는 동절기 및 하절기 에너지바우처가 취약계층의 에너지 지출액에 미치는 영향을 각각 분석하고자 한다. 에너지바우처 사업과 같이 정책수혜 기준이 구체적으로 명시된 경우, 가구소득이 해당 기준에 조금이라도 미달한다면 수혜대상에서 제외된다. 따라서 에너지바우처 사업의 수혜대상으로 선정되기 위해서는 동시에 2가지 조건이 충족되어야 한다는 것이 특징이다. 아래 <그림 1>은 에너지바우처 사업 수혜기준을 나타낸다. 그림에서 소득 및 가구원 특성 등 2개의 기준에 동시에 해당하는 교집합(A) 부분에 속하는 가구가 에너지바우처 수혜대상이다. 본 연구에서는 장애인, 임산부, 중증질환자 등 다양한 가구원 특성 가운데, 수혜자의 비중이 가장 높은 ‘노인 조건’을 중심으로 분석을 진행한다.²⁾

<그림 1>  
에너지바우처 사업 수혜기준

에너지빈곤 문제를 해결하기 위해 도입된 에너지바우처 사업은 일회성 지급이 아닌 지속적인 바우처를 지급함과 동시에 규모 역시 큰 재정사업으로, 전 세계적으로 매우 드문 사례이다. 따라서 이와 관련된 선행연구들은 많지 않은 상황이다.

우선 에너지바우처 사업을 도입하기 위해 사전연구로 진행된 박광수･김수일(2009)은 에너지바우처의 지급 기준 및 수혜대상에 대해 논의를 하였으며, 이현주 등(2013)은 에너지바우처 사업 도입을 위해 필요한 전반적인 방향 및 체계를 분석하였다. 다음으로 에너지바우처 사업의 효과를 분석한 선행연구로는 한국개발연구원(2014), 한국에너지공단(2016), 이은솔 등(2019) 등이 있다.

한국개발연구원(2014)은 에너지바우처 사업 도입을 위해 수행된 예비타당성조사 연구로, 2011~2012년 한국복지패널 자료를 통해 바우처의 효과를 분석하였다. 그 결과 에너지바우처 1만원은 저소득층 수혜자의 난방비 지출을 2,724원을 늘려 약 27%의 효과를 나타내는 것으로 분석했다. 다음으로 한국에너지공단(2016)은 수혜자를 대상으로 설문조사를 시행하여 2015년 동절기에 전년 대비 월평균 연료비 지출액이 11,036원 증가하였음을 제시하였는데, 이는 에너지바우처 금액의 44.6%에 해당한다.

우석진 등(2014)은 2010년 재정패널조사자료로 회귀불연속 방법론을 이용하여 문화바우처가 저소득층의 문화소비에 미치는 영향을 추정한 바 있다. 그 결과, 문화바우처의 정책대상 집단인 차상위계층이 非정책대상보다 문화 지출액을 0.36% 늘리는 것으로 나타났다. 차상위 계층을 결정하는 배정점이 최저생계비 120%로 명확하게 존재하기 때문에, 해당 연구는 회귀불연속 방법론을 활용하였다.

그리고 이석민･장효진(2015)은 2011~2012년 한국복지패널 자료로 회귀불연속 방법론을 통해 기초노령연금이 수혜가구의 소득과 소비에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과 기초노령연금 수혜가구는 非수혜가구에 비해 가처분소득 및 소비지출 수준이 낮게 나타났는데, 이는 기초노령연금의 수급이 수혜가구의 복지에 기여하지 못함을 나타냈다.

해외의 경우, 1980년대 미국에서 식료품 바우처의 효과에 대한 연구가 다수 이뤄졌다. Senauer and Young(1986)은 PSID(Panel Study of Income Dynamics, University of Michigan)자료를 활용하여 식료품 바우처의 MPC(Marginal Propensities to Consume for Food)를 0.264~0.327로 추정하였다. Devaney and Fraker(1989)는 NFSC(Nationwide Food Consumption Survey) 자료를 활용하여 FIML(Full Information Maximum Likihood)를 통해 식료품 바우처의 MPC를 0.212~0.424로 추정하였다. 따라서 이은솔 등(2019)에서 추정한 에너지바우처 효과가 식료품 바우처보다 상당히 높음을 확인할 수 있다.

이은솔 등(2019)은 미시자료를 활용하여 국내 학계 최초로 에너지바우처사업 효과를 실증분석하였다. 해당 연구는 한국복지패널 자료를 활용하여 PSM-DID(Propensity Score Matching estimation-Difference-In-Differences) 방법론을 통해 2014년을 기준으로 2016년 및 2017년과 비교하여 에너지바우처 효과를 추정하였다. 그 결과, 에너지바우처 금액의 51.9~57.7%에 해당하는 연료비 지출액 증가 효과가 나타남을 제시하였다.

본 연구는 개별 가구의 미시데이터를 이용하여 에너지바우처의 효과를 계량경제학적으로 추정한다는 점에서 이은솔 등(2019)와 목적이 유사하다. 그러나 국내 최초로 동계뿐 아니라 하계 에너지바우처 효과도 추정한다는 것이 차별점이다.

또한 2014년 12월에 국민기초생활보장법이 중위소득을 바탕으로 하는 상대적 기준으로 개정돼, 생계급여 및 의료급여의 수혜자가 크게 변화하였다. 즉, 2014년과 2016년 사이에 에너지바우처 사업이 시작됐을 뿐 아니라, 기초생활수급자도 동시에 큰 폭으로 변화했기 때문에 DID 방법론으로는 이를 구분하기 쉽지 않다.

본 연구에서는 기초생활수급 및 기초연금 효과를 고려하여 에너지바우처 사업의 순수 효과를 추정하였다는 것이 기존 선행연구와 가장 큰 차별점이다. 에너지바우처 사업의 수혜대상으로 선정되기 위해서는 소득과 가구원 특성이라는 2개의 기준이 동시에 충족되어야 한다. 특히 각각의 기준은 의료급여의 소득기준 및 기초연금의 연령기준³⁾과 중복된다.

따라서 기초생활수급 및 기초연금 효과를 모두 고려하여 에너지바우처사업의 순수한 효과를 추정하기 위하여, 본 연구에서는 다중 배정변수를 활용한 회귀불연속 방법론으로 분석을 진행한다.

본 연구에서는 동절기 및 하절기 에너지바우처 효과를 분석하기 위하여 2019년 12월 서울연구원에서 조사한 ‘2019 저소득가구 에너지소비 실태조사’ 자료를 활용하였다(서울연구원, 2019a).

해당 자료의 조사 대상은 서울시에 거주하는 저소득가구로서 최근 3개월간 월평균 가구소득이 2019년 기준 중위소득의 50%인 가구이다. 이는 『국민기초생활 보장법』에 따라 가구소득이 해당연도 기준 중위소득의 50% 이하인 가구를 저소득층으로 정의하고 있기 때문이다. 표본은 총 저소득 602가구이며, 이는 기초생활수급가구, 차상위계층, 기타 저소득가구로 유형화되어 있다. 실태 조사기간은 2019년 11월과 12월 사이 총 20일이었다.

본 연구에서는 에너지빈곤층 가운데 독거노인 비중이 높다는 결과를 활용하여 1인 가구에 한하여 분석한다(Romero et al., 2018). 실제로 ‘저소득가구 에너지소비 실태조사’ 총 602가구 가운데 1인 가구 수는 361로, 60%의 비중을 차지하고 있다. 602가구 중 에너지바우처를 수급한다고 응답한 가구는 147가구였는데, 이 가운데 1인 가구는 85가구로 약 60%의 비중을 차지하고 있다. 따라서 1인 가구를 대상으로 분석을 진행하여도, 저소득층 가운데 1인 가구의 비중이 높아 전체 표본의 약 60%를 활용하여 분석을 진행할 수 있다.

해당 자료는 계절별 연료별 지출액, 주택 점유형태, 주 냉난방 에너지원, 소득 및 지출액 등 에너지 소비와 관련된 다양한 정보를 담고 있다. 본 연구에서는 계절별로 총 연료비 지출액을 합산 후, 이를 동절기 및 하절기로 분류하여 이를 각각 분석하고자 한다. 다만 해당 자료의 연료비 지출액의 경우, 실제 지출한 금액만을 표기하였으므로 에너지바우처 금액이 포함되지 않았다. 에너지바우처는 현금이 아닌 쿠폰 및 차감 형식으로 지급되는데, 모든 가구가 지원금액을 전부 사용한다고 보기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 표본 내의 에너지바우처 수혜가구에 한하여 이은솔 등(2019)에서 제시한 MPC인 0.577를 에너지바우처 지원금액에 적용하여 연료비 지출액을 산정하였다.⁶⁾

앞서 살펴봤듯 우리나라의 에너지바우처 사업 관련 국내 연구로는 윤태연･박광수(2016), 윤태연 등(2019) 등이 있다. 해당 연구들은 모두 통계청의 ‘가계동향조사’자료를 이용하여 국내 에너지빈곤에 미치는 영향을 분석하였으며, 다양한 추정방법을 통해 에너지빈곤율을 계산하였다. 그리고 가장 최근 연구인 이은솔 등(2019)은 한국복지패널 2017년 자료를 통해 바우처 효과를 분석하였다.

그러나 해당 연구들의 경우 모두 에너지바우처 사업이 도입 3년 이내인 2017년까지만 분석을 진행하였으므로, 2017년 이후 최근 자료를 활용한 정책효과 실증분석은 이뤄지지 않고 있다. 따라서 2019년 최근 자료인 ‘저소득가구 에너지소비 실태조사’를 통하여 에너지바우처 효과를 분석한다. 그리고 2019년부터 동절기뿐 아니라 하절기 바우처도 시행되고 있다. 해당 자료는 분기별 연료비 지출액⁷⁾ 정보를 제공하고 있으므로 동절기 및 하절기를 구분하여 각각 분석을 진행한다.

본 연구에서 분석에 활용한 1인 가구의 기초통계랑은 아래 <표 1>과 같다. 여기서 겨울철 연료비는 2018년 9월~2019년 5월 동안의 지출액을 의미하고, 여름철 연료비는 2019년 6월~8월의 지출액을 의미한다. 2019년 동계 에너지바우처의 실제 사용기간은 2018년 11월~2019년 5월, 하계 에너지바우처의 실제 사용기간은 2019년 7월~9월인데, ‘저소득가구 에너지소비 실태조사’는 계절별로 연료비 지출액을 제공하기 때문에 지출 기간에 일부 차이가 존재하는 것은 분석자료상의 한계점이다.⁸⁾

월 평균소득은 약 67만원으로 전반적으로 소득 수준이 낮음을 확인할 수 있다. 또한 주거면적의 평균값이 약 10평으로 나타났다. 여성의 비중이 전체 가운데 74%를 차지하고 있으며, 전세를 사는 경우가 9%로 나타났다. 전체 표본 가운데 자가를 보유한 경우는 0건이었으며, 대부분 월세 형태의 주택점유형태를 가지고 있다.

이상의 데이터에 대한 1인 가구의 기초통계량은 다음 <표 2>와 같다. 겨울철 난방비 지출액은 약 11만 5천원, 여름철 냉방비 지출액은 약 2만 5천원으로 나타났다. 출생연도의 평균값은 1954년으로, 1인 가구의 다수가 고령층임을 확인할 수 있다. 또한 월평균 소득은 약 67만원으로, 평균소득이 기준 중위소득의 40%로 낮은 수준임을 확인할 수 있다. 그리고 주거면적의 경우, 평균적으로 10평이며 최대값이 18평으로 주거면적이 넓지 않았다. 주택 소유형태는 자가, 전세, 월세로 구분되어 있다. 그러나 표본 내에서 자가를 보유한 가구가 없으므로 전세와 월세로 구분되는데, 전세의 비중은 9%로 나타났다.⁹⁾

그리고 2019년 1인 가구의 에너지바우처 지급액은 아래 <표 3>과 같이 동절기 및 하절기 각각 86,000원 및 5,000원이다. 지원금액은 가구소득및 에너지빈곤 정도에 관계없이 가구원 수에 따라 금액이 차등적으로 지급된다. 또한 해당 표는 ‘저소득가구 에너지소비 실태조사‘에서 에너지바우처 지원금액이 연료비 지출액에서 차지하는 비중을 나타낸다.

1인 가구의 경우 하절기 에너지바우처 지원금액이 냉방비에서 차지하는 비중은 20%, 동절기 지원금액이 난방비에서 차지하는 비중은 74%로 나타났다. 즉, 연료비 지출액 사용액 대비 에너지바우처 지원금액을 살펴봤을 때 하절기의 비중이 동절기에 비해 그 비중이 1/3가량으로 낮은 수준임을 확인할 수 있다.¹⁰⁾

회귀불연속 방법론을 적용하기 위해서는 배정변수가 배정점에서 연속적으로 나타나야 한다. 만약 배정변수가 배정점 근처에서 불연속적이 아니라면, 이는 에너지바우처 정책수혜 여부 때문이 아니라 다른 요인으로 인한 영향이 존재할 수 있기 때문이다. 따라서 이는 연속성 가정에 위배되기 때문에, 정책효과를 식별할 수 없다. 아래 <그림 2>는 출생연도와 가구소득의 배정점에 대한 밀도(density)분석을 나타낸다.¹¹⁾

<그림 2>  
배정점 밀도분석

좌측 패널(A)에서 가구주의 나이를 나타내는 X축의 0값이 나이 배정점(만 65세)을 나타내며, 우측 패널(B)에서 가구소득의 역순을 나타내는 X축의 0값이 소득 배정점(682,803원)을 나타낸다.¹²⁾ 그 결과, 두 패널 모두 배정점에서 불연속적 모습이 나타나지 않았다. 따라서 출생연도와 가구소득이 정책 기준점인 배정점에서 인위적인 단절이 이뤄지지 않기 때문에, 본 연구에서는 두 변수를 배정변수로 활용한다.¹³⁾

본 연구에서는 Choi and Lee(2018)에서 활용한 대역폭(bandwidth) 설정 방식을 활용하여 분석을 진행하였다. 본 연구에서는 우선 2개의 배정변수(출생연도 및 가구소득)를 각각 정규화한 후 대역폭을 설정하였다.¹⁴⁾ 본 연구에 사용된 대역폭은 아래 <그림 3>과 같이 나타난다. 결과적으로 본 연구에서 실제 분석에 활용한 표본은 붉은색 마름모로 표시되어 있다. 그림의 X축은 첫 번째 배정변수인 출생연도로 계산한 가구주 나이이며, 0의 값이 배정점 만 65세를 의미한다. Y축은 두 번째 배정변수인 가구소득의 역순으로, 0의 값이 배정점 682,803원을 의미한다. 즉, Y축이 양(+)이면 소득이 682,803원보다 낮은 가구, Y축이 음(-)이면 배정점보다 소득이 높은 가구이다.

<그림 3>  
본 연구에서 분석에 활용한 대역폭 및 표본

본 연구에서는 집단 간 동질성이 보장되도록 전체 표본이 아니라 배정점인 근처, 즉 나이가 65세 전후 및 소득이 68만원 부근인 가구를 대상으로 에너지바우처에 대한 국지적 평균처리효과를 분석하였다. 즉, 소득 기준으로 판단할 경우, 68만원보다 소득이 일정 수준 낮은 1, 2사분면 가구(기초생활수급자)와 68만원보다 소득이 일정 수준 높은 3, 4사분면 가구(차상위계층)를 비교한 것이다.

따라서 정책수혜의 두 기준을 모두 만족하는 1사분면의 가구들이 만 65세 이상이며 소득이 682,803원 이하로, 에너지바우처 수혜대상이다. 반면 아래 그림의 3사분면 마름모 가구들은 소득과 나이가 1, 2, 4사분면 마름모 가구들과 크게 차이가 나지 않지만, 이로 인하여 에너지바우처, 기초생활수급, 기초연금¹⁵⁾을 모두 수급하지 못하는 에너지복지 사각지대에 놓인 가구로 볼 수 있다.

본 연구의 최종 회귀불연속 모형의 주요 변수설명과 동절기 및 하절기 연료비 지출액에 추정결과는 각각 아래 <표 4>, <표 5>와 같다. D는 두 가지 배정점을 모두 넘어서 에너지바우처 수혜 조건을 만족할 때 1을 가지는 가변수, D1은 첫 번째 배정점인 1955년 이전에 태어난 가구일 경우 1을 가지는 가변수, D2는 두 번째 배정점인 682,803원보다 가구소득이 낮을 때 1을 가지는 가변수를 뜻한다.

따라서 D1의 계수는 기초연금 수급자격에 해당할 때 연료비 지출액에 미치는 영향으로, D2의 계수는 의료급여 수급자격에 해당할 때 연료비 지출액에 미치는 영향으로 해석할 수 있다. 그리고 최종적으로 D의 계수가 본 연구에서 다중 배정변수를 활용한 회귀불연속 모형을 통해 추정한 에너지바우처의 국지적 평균처리효과이다.

회귀불연속 방법론에서 대역폭을 다양하게 변화시키더라도, 그 결과의 강건성이 보장되어야 한다. 해당 방법론에서는 대역폭을 어느 수준까지 설정하는 지가 매우 중요하다. 이는 추정치의 오차가 너무 크지 않아야 함과 동시에, 추정치의 정확도가 일정수준 유지되어야 하기 때문이다. 즉, 대역폭을 너무 크게 설정하면 추정치의 오차가 커지고, 작게 설정한다면 추정치의 정확도가 떨어진다.

따라서 본 연구에서도 강건성을 확인하기 위해, 대역폭을 변화시켜 분석결과를 비교한다. 강건성 확인을 위하여, 정규화된 배정변수에 대해 앞서 분석에 활용한 기준 대역폭에 ±10%를 적용하였다. 아래 <표 6>은 동절기 및 하절기 냉난방 연료비 지출액에 대해 대역폭을 변화한 경우 강건성 결과를 나타낸다. 기준 대역폭의 ±10%에 따라 분석 가구 수는 75~134로 나타났다.

동절기 난방 연료비 지출액에 대한 분석결과, 에너지바우처 수혜 가변수 D 및 가구소득이 68만원 이하를 나타내는 가변수 D2의 계수는 대역폭에 관계없이 양(+)의 값으로 유의하게 나타났다. 반면, 만 65세 이상의 가구를 나타내는 가변수 D1의 계수는 모든 대역폭에서 유의성이 없는 것으로 나타났다.

하절기 냉방 연료비 지출액에 대한 분석결과, 에너지바우처 수혜 가변수 D 및 만 65세 이상의 가구를 나타내는 가변수 D1의 계수는 모든 대역폭에서 유의성이 없게 나타났다. 반면, 가구소득이 68만원 이하를 나타내는 가변수 D2의 계수는 모두 대역폭에 관계없이 양(+)의 값으로 유의하게 나타났다.

결과적으로 대역폭을 변경하더라도, 동절기 및 하절기 주요 변수의 계수 부호 및 유의성은 모두 유지됨을 확인하였다.