신도시의 가정용수 수요 관련 가구특성 변인 분석 : 세종시를 중심으로

Ⅰ. 서 론

Intergovernmental Panel on Climate Change의 2014년 기후변화 종합보고서(2015)에 따르면, 지구온난화가 강수량의 변동을 야기하며, 이것이 연쇄적으로 홍수와 가뭄에 대한 취약성을 증가시킬 것이라고 한다. 2007년에서 2016년까지 집계된 우리나라의 연평균 강수량은 약 1,232mm로서 세계 연평균 강수량인 973mm보다 많은 편이다. 그러나 강수량은 계절, 연도, 지역에 따라 차이가 있으므로 기후변화가 야기하는 홍수와 가뭄의 위험으로부터 우리나라도 안전할 수는 없다.

위와 같은 이유로 우리나라에서도 물 관리가 정책적으로 중요하다고 할 수 있다. 물 관리에 대한 정보는 환경부의 통계에서 확인할 수 있다. 환경부의 상수도 통계(2016)에 따르면, 업종별 급수량은 가정용 65%, 업무용 7%, 영업용 23%, 욕탕1종 2%, 기타 용도가 3%로 구성되어 있다. 전체 급수량 중 절반 이상을 가정용수 수요가 차지하고 있는 것이다.

국내에서 과거 가정용수 혹은 생활용수에 관한 연구대상이 되었던 지역으로는 서울시(현인환 외, 2000; 곽승준·이충기, 2002; 유승훈 외, 2005; 김종원·한동근, 2007), 충청남도(오혜정(2008)), 공주시(안병기·노재경(1993)), 부산시(표희동 외(2011))가 있다. 그리고 전국 단위 연구는 현재까지 약 6건이 존재하는 것으로 확인된다(민동기, 2000; 김영상 외, 2006; 박두호·최한주, 2006; 최선희 외, 2008; 명성민 외, 2011; 김형건, 2018).

이에 비해 2012년 출범한 신도시¹⁾인 세종시는 상대적으로 용수 수요 연구의 대상이 되지 못하였다. 가정용수를 비롯한 용수 수요는 도시 내 인구 및 인프라 등과 관련이 있는데, 구체적으로 인구 현황부터 살펴보면, 세종시의 인구는 2018년 기준 319,066명이며, 2014년부터 2018년까지 연이어 전년 대비 두 자릿수 증가율²⁾을 기록하고 있다. <그림 1>은 통계청과 세종시가 공개한 통계자료를 재구성하여 나타낸 세종시 인구증가 추세 그래프이다.

<그림 1>

세종시 인구증가 추세

인구뿐만 아니라, 위의 <표 1>³⁾에서 볼 수 있듯이 세종시에서는 각종 시설과 차량, 상수도 보급률 등도 급증하는 추세이다. 본 연구에서는 대표적인 신도시인 세종시 내 가정용수 수요와 관련된 가구특성을 독립변수로 연구함으로써 향후 신도시의 수자원 정책 수립 및 수요 관리에 기여할 수 있는 기초 연구논문을 작성하는 것을 목적으로 한다. 이후 본 연구논문의 차례는 Ⅱ. 선행연구 고찰, Ⅲ. 연구방법, Ⅳ. 연구결과, Ⅴ. 결론으로 구성되어 있다.

<표 1>

세종시의 변화

Ⅱ. 선행연구 고찰

선행연구를 위하여 주로 2000년 이후 발표된 국외 및 국내 학술논문 위주로 조사한 결과, 가정용수 수요량, 가격, 소득, 가구원 수 등이 주요 변수로 다루어져 왔다.

우선 국외의 경우, Arbues ét al.(2003)가 1967년부터 2002년까지의 가정용수 관련 연구논문들을 약 100편 분석하여 리뷰논문을 집필하였는데, 이에 따르면 용수 가격, 소득, 기온, 가구원 수, 주거공간의 특성, 요금체계 등이 주요 독립변수로서 연구되었고, 가격탄력성은 음으로 나타났다.

Schleich와 Hillenbrand(2009)는 독일 내 600개 용수 공급 지역을 연구대상지역으로 설정하고, 이들 지역 내 가정용수 가격, 소득, 주택 면적, 거주자의 나이, 거주 형태 등을 연구하였다. 가격탄력성은 음수로, 소득탄력성은 양수로 도출되었다. 특히 소득탄력성은 가구의 소득분위가 높아질수록 감소하였으나, 신도시에서는 구도시에서보다 최소 세 배 높게 나타났다.

Hung와 Chie(2013)는 대만의 2005년 가계 소득·지출 서베이로부터 결측값과 이상치를 제거한 후 1,985개 가구의 데이터를 확보하여 가정용수 수요를 연구하였다. 주요 연구대상 변수로는 가정용수 평균가격, 가처분소득, 납부한 가정용수 요금, 가정용수 사용량이었다.

Sebri(2014)는 2002년부터 2012년까지 발표된 100편의 선행연구에 제시된 가격탄력성, 소득탄력성, 주택크기탄력성을 메타 분석하였다. 이들 세 탄력성의 값은 수요자측 요인, 데이터의 특성 요인, 가격 유형 요인, 요금 체계 요인, 분석방법론 요인, 국가별 혹은 대륙별 요인, 장·단기 요인에 따라 다양하게 나타났다.

국내에서는 민동기(2000)가 각 지자체들의 1997년 자료를 이용하여 시계열 분석과 혼합모형 분석을 수행하였다. 사용된 변수는 급수 인구, 지역총생산, 개인가처분소득, 가정용수 사용량, 가정용수 부과액, 가정용수 실질가격, 영업용수 사용량, 영업용수 부과액, 영업용수 실질가격이다.

곽승준·이충기(2002)는 서울시의 1970년부터 1999년까지의 연도별 시계열 자료를 이용하여 생활용수의 수요함수를 도출하였다. 서울시 생활용수 수요함수에 나타난 생활용수 수요를 종속변수로 삼고, 서울시의 가정용 유수량(㎥) 당 평균수도요금과 가구당 평균소득을 독립변수로 삼았다. 용수수요가 용수가격에 대하여 단기적으로는 비탄력적이지만 장기적으로는 탄력적이었다.

유승훈 외(2005)는 2002년 7월에 시행된 서울시 354가구 서베이 자료로 생활용수의 수요를 분석하였다. 종속변수로는 가구의 생활용수 사용량을, 독립변수로는 생활용수의 가격, 가구소득, 가구의 기호나 특성에 대한 벡터값을 취하였다. 연구방법론으로는 오차수정모형이 사용되었다. 가구 생활용수 수요는 가격과는 부적(-) 관계를, 소득 및 가구원 수 그리고 65세 이상 가구원 수와는 정적(+) 관계를 가지는 것으로 나타났다.

김종원·한동근(2007)은 1977년부터 2004년까지의 상수도 통계자료와 서울시의 경제통계자료를 이용하여 연구하였다. 구체적으로 가구 규모, 아파트 비율, 가구주 연령, 실질가구소득, 실질최저생계비, 실질용수가격, 가구당 월 용수 소비량을 변수로 설정하였다. 가정용수의 가격탄력성을 밝혀내었고, 이 연구 결과를 이용하여 가정용 수도사용 구간요금 체계가 합리적인가를 평가하였다.

노상환(2007)은 1995년부터 2004년까지 10년간 가용자료가 축적된 4개 광역지방자치단체(경기도, 강원도, 경상북도, 경상남도)를 대상으로 정태모형분석과 패널분석을 수행하였다. 종속변수로는 상수도 사용량을, 독립변수로는 상수도의 톤당 요금, 1인당 GRDP, 세대당 인구수를 설정하였다. 정태모형 분석의 결과와는 달리, 패널분석의 결과는 상수도 요금이 시장에서 기능을 하고 있음을 보여주었다.

이두진 외(2008)는 2002년부터 2006년까지 전국 140여 가구로부터 전자적으로 취합한 용도별 유량자료에 대하여 분산분석, 상관분석을 실시하였다. 분석항목은 양적 변수와 질적 변수로 나뉘어 있다. 양적 변수에는 실거주인원, 수도요금, 건평, 방 개수, 월수입이 포함되며, 질적 변수에는 주택 유형, 맞벌이 여부, 입주형태, 절수기 사용 여부가 포함되었다. 분석 결과, 가정용수 용도별 사용량은 실거주인수와 유의한 관계를 갖는 것으로 나타났다.

고미화(2018)는 전국 162개 지자체의 2007년부터 2013년까지의 자료를 이용하여 생활용수의 수요에 대한 각종 탄력성을 모형별로 비교분석하였다. 종속변수는 연간 가정용 상수도 소비량이며 독립변수는 가정용 생활용수의 평균요금, 소득, 급수인구수였다. 분석은 그룹(지자체)에 대한 비교와 시간(2007년~2013년)에 대한 비교, 두 차원에서 실시되었다. 분석 결과, 급수인구에 대한 탄력성만이 탄력적으로 나타났다.

김형건(2018)은 세종시 등 일부 지역을 제외하고 161개 시군의 2010년부터 2013년까지의 자료를 사용하여 생활용수의 수요를 패널 분위수회귀모형으로 연구하였다. 연구에 활용된 변수는 1인당 생활용수 소비량, 1㎥당 생활용수 가격, GRDP, 천명당 사업체 수, 면적, 고령인구비율, 인구, 전력사용량, 난방도일, 강수량, 인구밀도이다.

선행연구 결과, 일반적으로 가정용수 수요에 영향을 주는 변수 중 용수가격이 부적(-) 영향을, 소득과 가구원 수가 정적(+) 영향을 미치는 것으로 일관되게 도출되었다.

<표 2>

선행연구 요약

위의 선행연구를 통해 확인할 수 있듯이, 과거의 가정용수 혹은 생활용수⁴⁾ 수요에 관한 연구는 주로 세종시 이외의 지역만을 대상으로 하여 수행되었다. 본 논문에서는 2012년 출범한 신도시인 세종시의 용수 수요 중 가정용수에 초점을 맞추어 유의한 영향을 미치는 변수들을 식별하고 이들의 영향력에 대하여 연구한다.

Ⅲ. 연구방법

2. 변수의 구성

본 연구에서의 종속변수는 세종시 거주 가구의 월평균 수도료이다. 선행연구논문들에서는 주로 용수 사용량을 종속변수로 삼았으나, 재정패널자료에서는 관찰대상가구의 월평균 수도료 정보만이 존재하므로 이를 종속변수의 대용변수로 활용하였다. 본 연구에 활용한 독립변수는 선행연구를 참고하여 가구의 월평균 총소득, 총 가구원 수, 여성 가구원 수, 취업 중인 가구원 수, 만6세에서 만18세미만 가구원 수, 만65세 이상 가구원 수, 주택 아파트 여부 더미, 1인당 주택전용면적, 자동차 보유대수, 월평균 광열비, 월평균 식료품비, 월평균 외식횟수, 월평균 의류구입비, 연간 국내여행 여부 더미로 선정하였다.

<표 3>

변수 구성표

시계열분석을 수행하였거나 복수의 지역을 분석대상으로 삼았던 선행연구들은 용수의 평균단가를 중요한 독립변수로서 포함하였으나 본 연구에는 용수 가격이 독립변수에 포함되지 않았다. 그 이유는 본 연구에서 세종시 한 지역의 1개년도 횡단면 자료만을 분석하였기 때문이다. 즉, 연구대상인 세종시의 20가구가 동일 연도에 동일한 가정용 상수도 평균단가⁷⁾를 적용받았으므로 가격을 독립변수로서 고려하지 않았다.

3. 분석방법

1) 종속변수에 대한 정규성 검정

본 연구에서는 종속변수에 대한 정규성 검정을 실시하였다. Kolmogorov-Smirnova와 Shapiro-Wilk 정규성 검정의 가설과 검정 결과는 다음과 같다.

• H₀ : 종속변수의 자료 분포는 정규분포를 따른다.
• H₁ : 종속변수의 자료 분포는 정규분포를 따르지 않는다.

두 검정 결과에서 유의확률은 각각 0.178과 0.106으로 나타났다. 이는 유의수준 0.05를 상회하는 수치이므로 정규성 검정의 귀무가설을 기각할 수 없다. 따라서 본 연구의 종속변수 데이터는 정규분포하고 있다는 것이 밝혀졌고, 이에 따라 본 논문에서는 모수적 방법론 중의 하나인 선형회귀분석을 분석방법론으로 채택하였다.

<표 4>

종속변수의 정규성 검정 결과

2) 선형회귀모형과 가설

선형회귀분석은 두 단계에 걸쳐 수행하였다. 1단계에서는 종속변수와 각 독립변수 간 단순회귀분석을 실시하여 유의한 독립변수들을 식별해냈다. 1단계에서 유의한 것으로 판명된 독립변수들을 투입하되 2단계에서는 SPSS 단계선택법을 적용하여 다중회귀식을 도출하였다. 분석에 사용된 기본적인 모형은 다음과 같다.

$\[ Y_i={\alpha }_0+{\alpha }_1{X}_i+e_i \]$

1단계 : 종속변수와 각 독립변수 간의 단순회귀모형

$\[ Y_j={\beta }_0+{\beta }_1{X}_{1j}+{\beta }_2{X}_{2j}+\cdots +{\beta }_k{X}_{kj}+e_j \]$

2단계 : 다중회귀모형

위의 식에서 i와 j는 연구대상인 세종시의 20개 가구를 의미한다. Y_i와 Y_j는 종속변수인 각 가구의 월평균 수도료이다. X_i와 X_1j, X_2j, …, X_kj 는 독립변수를 의미한다. α₀, α₁과 β₀, β₁,…, β_k 는 회귀계수를, 그리고 e_i와 e_j는 잔차⁸⁾를 의미한다. 단순회귀모형 및 다중회귀모형에서의 가설은 다음의 (1), (2), (3)에 정리되어 있다.

• (1) 종속변수와 각 독립변수 간의 단순회귀분석에서의 가설
  • H₀ : 독립변수(월평균 총소득, …, 월평균 의류구입비)는 종속변수(월평균 수도료)에 영향이 없다.(각 독립변수 투입 시의 α₁ = 0)
  • H₁ : 독립변수(월평균 총소득, …, 월평균 의류구입비)는 종속변수(월평균 수도료)에 영향을 미친다.(각 독립변수 투입 시의 α₁ ≠ 0)
• (2) 다중회귀모형의 효과에 대한 가설
  • H₀ : (단계선택법으로 채택된) 독립변수들을 포함한 회귀모형이 월평균 수도료의 분산을 설명하는 효과가 없다. 즉, 회귀식의 모든 회귀계수들이 0이다.(β₁ = … = β_k = 0)
  • H₁ : (단계선택법으로 채택된) 독립변수들을 포함한 회귀모형이 월평균 수도료의 분산을 설명하는 효과가 있다. 즉, 회귀식의 회귀계수(β₁, …, β_k) 중 하나 이상은 0이 아니다.
• (3) 다중회귀모형에서 독립변수별 영향에 대한 가설
  • H₀ : (단계선택법으로 채택된 독립변수들 중에서 다른 독립변수들의 영향을 통제한 후) 특정한 한 독립변수가 월평균 수도료에 미치는 영향이 없다.(β₁~_k = 0)
  • H₁ : (단계선택법으로 채택된 독립변수들 중에서 다른 독립변수들의 영향을 통제한 후) 특정한 한 독립변수가 월평균 수도료에 미치는 영향이 있다.(β₁~_k ≠ 0)

재정패널자료를 구축하는 한국조세재정연구원은 표본의 대표성을 유지하고자 조사년도마다 조사대상 가구에 횡단면 및 종단면 가중치를 부여하고 있다. 한국조세재정연구원에 따르면, 1개년도의 자료만을 가지고서 분석할 경우 횡단면 가중치의 사용이 요구된다고 하여, 본 연구의 모든 회귀분석에는 횡단면 가중치가 적용되었다⁹⁾.

Ⅳ. 연구결과

1. 기술통계량

본 연구에서 사용된 변수들의 기술통계량은 다음과 같다. 기술통계량에 따르면, 자료 수는 모두 20개이며, 변수 중 어느 하나라도 결측치가 있는 가구 자료는 발견되지 않았다.

<표 5>

기술통계량

2. 연속형 변수들에 대한 상관관계 분석

전체 연속형 변수들 간의 상관관계 중에서도 종속변수와 독립변수들 간의 피어슨 상관계수 위주로 살펴보면, 유의수준 0.05(양쪽)에서는 월평균 총소득(ρ=0.535)과 자동차 보유대수(ρ=0.464)가 종속변수에 대하여 각각 다소 높은 상관관계를 나타내었다. 유의수준 0.01(양쪽)에서는 총 가구원 수(ρ=0.609), 여성 가구원 수(ρ=0.584), 취업 중인 가구원 수(ρ=0.653), 1인당 주택전용면적(ρ=-0.588), 월평균 광열비(ρ=0.615), 월평균 의류구입비(ρ=0.615)가 종속변수에 대하여 각각 다소 높은 상관관계를 갖고 있었다.

한편, 선험적 지식과 달리, 본 연구에 사용된 데이터 내에서는 1인당 주택전용면적과 월평균 총소득 사이의 상관관계가 유의하지는 않았다. <표 6>에서 확인할 수 있듯이 양자 사이의 피어슨 상관계수 ρ는 -0.391로 나타났으나, 이 때의 유의확률이 0.088로서 유의수준 0.05(양쪽)와 비교할 때 유의하다고 판단할 수 있는 수준은 아니다. 세종시 출범 직후 공공기관 종사자들을 중심으로 1인 가구 라이프스타일이 확산되었다가 후에 주말부부 등이 세종시에서 합가·정착하여 4인 가구 역시 증가하면서 나타난 양상이다¹⁰⁾. 즉, 전체적으로 주택공급이 충분하지 않은 상태에서 전입자가 빠르게 늘어나면서 소득 수준과 1인당 점유하는 주거공간 전용면적이 비례하여 늘어나지 못한 것이다. 전체 연속형 변수들 간의 상관관계 분석표는 지면상 생략한다.

<표 6>

월평균 수도료와 총소득, 총 가구원 수, 1인당 주택전용면적 간 상관관계

3. 회귀분석결과

1) 종속변수와 각 독립변수 간의 단순회귀분석 결과

1단계 단순회귀분석에서 유의수준 0.05를 기준으로 유의확률(p-value)을 검정한 결과, 귀무가설(H₀ : 각 독립변수 투입 시의 α₁ = 0)을 기각하여 회귀계수가 유의한 것으로 판명된 독립변수는 월평균 총소득, 총 가구원 수, 여성 가구원 수, 취업 중인 가구원 수, 1인당 주택전용면적, 자동차 보유대수, 월평균 광열비이다.

<표 7>

독립변수별 단순회귀분석 결과

2) 다중회귀모형의 효과에 대한 가설 검정 결과

위의 1단계 단순회귀분석에서 유의한 것으로 판명된 독립변수들을 2단계 다중회귀분석에 투입하되, 유의확률이 0.3을 초과하지 않는 변수들도 잠재적인 독립변수로서 함께 투입하였다. “p값을 사용하는 경우, 가설검정에 있어서는 p값이 0.05보다 작을 때 유의하다고 판정하는데, 회귀분석에 있어서의 설명변수 선택을 이 기준으로 실시하면, 너무 엄격해서 중요한 변수를 간과할 가능성이 높다고 일컬어지고 있다. 그래서 p값이 0.1에서 0.3 정도를 선택의 기준으로 하면 적절하다(노형진, 2016).” 그 후 SPSS의 단계선택법으로 다중회귀분석을 수행하였고, 다중회귀모형이 최종적으로 네 개의 유의미한 독립변수들로 구성됨이 밝혀졌다. 분석 결과는 <표 8>에 정리하였다.

<표 8>

다중회귀분석 결과

본 연구에서 도출한 다중회귀모형의 F값은 16.615이고 유의확률은 0.000으로 나타났다. 유의수준 0.01를 기준으로 삼아 유의확률 0.000을 판단할 때, ‘회귀식의 모든 회귀계수들이 0이다(H₀ : β₁ = … = β₄ = 0).’라는 귀무가설이 기각되므로 최종적으로 네 독립변수들로 구성된 본 다중회귀모형은 종속변수인 세종시 20가구의 월평균 수도료를 설명하는데 유용하다고 할 수 있다.

연구결과로서 도출된 다중회귀모형의 R²은 0.816으로서 이는 종속변수의 분산 중 81.6%가 네 개의 독립변수들에 의해 설명됨을 의미한다. 자유도를 반영하여 수정된 R²은 이보다 낮은 0.767으로 계산되었지만 역시 매우 높은 설명력을 보인다.

3) 다중회귀모형에서 독립변수별 영향에 대한 가설 검정 결과

제 10차 재정패널자료 내에서는 세종시에 거주하고 있는 20가구의 데이터를 관찰할 수 있다. 이들 20가구의 월평균 수도료에 대하여 단계선택법으로 다중회귀분석을 수행한 결과, 최종적으로 월평균 광열비, 연간 국내여행 여부 더미, 취업 중인 가구원 수, 1인당 주택전용면적이 유의미한 변수로서 판명되었다. 네 변수들의 유의확률은 각각 0.014, 0.004, 0.007, 0.022로서 이들이 모두 유의수준 0.05 미만의 값이다. 이는 유의수준 0.05를 기준으로 할 때 귀무가설(H₀ : β₁~₄ = 0)이 기각됨을 의미한다.

앞서 기술하였듯 전체 연속형 변수들 간 상관관계 분석표는 지면상 생략되었지만, 다중회귀모형에 최종적으로 포함된 독립변수들 간 상관관계가 문제될 수준이 아님을 확인하기 위하여 공차한계를 검토한 결과, 월평균 광열비는 0.670, 연간 국내여행 여부 더미는 0.933, 취업 중인 가구원 수는 0.755, 1인당 주택전용면적은 0.830으로 나왔다. 이 값들 모두 기준인 0.1보다 크므로 각 독립변수는 다른 독립변수들과의 공선성에 문제가 없다고 판단하였다.

표본에서 타 독립변수들의 영향을 통제한 후 특정 독립변수만의 영향을 나타내는 통계치는 비표준화 회귀계수 B와 t 값이다. 이에 따라 비표준화 계수 B를 이용하여 종속변수인 월평균 수도료에 대한 네 가지 독립변수들의 영향력을 해석하면 다음과 같다.

나머지 세 독립변수들의 영향을 통제한 후 첫 번째 독립변수인 월평균 광열비(X₁)만의 영향을 나타내는 비표준화 계수 B(=β₁)는 0.028이고 t 값은 2.770이다. 가구의 월평균 광열비가 1원 증가할 때 월평균 수도료는 0.028원 증가한다. 가정용수는 그 자체로만 소비될 수 없다. 가정용수가 가구 내에서 취사용수와 냉·온수 형태로 소비될 때 필연적으로 에너지 이용을 동반해야 하므로 광열비 지출과 수도료 지출 사이에 정적 관계가 발견되는 것으로 판단된다.

두 번째 독립변수인 연간 국내여행 경험(X₂)만의 영향을 나타내는 비표준화 계수 B(=β₂)는 -4,314.188이고 t 값은 -3.416이다. 연간 국내여행 경험이 있는 가구일수록 경험이 없는 가구보다는 가구원들이 가정 내에서 머무르는 시간이 줄어들면서 가정용수 또한 적게 사용하게 되는데, 이는 가구가 납부하는 월평균 수도료를 4,314.188원만큼 감소시키는 효과를 야기한다.

세 번째 독립변수인 취업 중인 가구원 수(X₃)만의 영향을 나타내는 비표준화 계수 B(=β₃)는 3,844.124이고 t 값은 3.145이다. 가구 내에 취업 중인 가구원 수가 1명 늘어날수록 가구의 월평균 수도료는 3844.124원 증가한다. 경제활동을 하는 가구원 수가 많아질수록 출근 준비 등에서 가정용수를 더 소비할 수밖에 없기 때문에 월평균 수도료가 증가하는 것으로 판단된다.¹¹⁾

다중회귀분석 모형 내에서 네 번째 독립변수인 1인당 주택전용면적(X₄)만의 영향을 나타내는 비표준화 계수 B(=β₄)는 -63.125이고 t 값은 -2.564이다. 가구 내 1인당 주택전용면적이 1㎡만큼 증가할수록 가구의 월평균 수도료는 63.125원만큼 감소한다. 다중회귀모형 도출을 위해 함께 투입된 독립변수들 중 하나인 총 가구원 수가 단계선택법을 거치면서 제외되기는 하였지만, 1인당 주택전용면적은 가구원 수가 월평균 수도료에 미치는 효과를 간접적으로 보여준다. 가구원 수가 감소하면 1인당 주택전용면적은 늘어나는데, 이는 가구원 밀도가 낮아지는 것을 의미한다. 따라서 가구원 밀도가 낮아지면서 월평균 수도료가 감소하는 것으로도 해석할 수 있다.

네 독립변수들의 비표준화 계수 B(=β₁~₄)와 상수의 비표준화 계수 B(=β₀)를 바탕으로 다음과 같은 다중회귀식이 도출된다.

$\[ Y=\mathrm{9,288.884}+0.028X_1-\mathrm{4,314.188}{X}_2+\mathrm{3,844.124}{X}_3-63.125X_4 \]$

다중회귀식

한편, 표준화 계수는 각 독립변수가 표준편차 1단위씩 증가할 때마다 해당 독립변수에 의해 종속변수가 어느 정도의 영향을 받는지 보여준다. 즉, 표준화 계수는 다중회귀모형 내에서 독립변수들의 상대적 영향을 나타낸다. 본 연구에서 분석한 자료 내에서는 취업 중인 가구원 수(0.401), 연간 국내여행 여부 더미(0.392), 월평균 광열비(0.375), 1인당 주택전용면적(0.312) 순으로 영향력이 큰 것을 확인할 수 있다. 월평균 수도료에 대해서 취업 중인 가구원 수와 월평균 광열비는 정(+)의 유의한 영향을 주고 있으며, 연간 국내여행 여부 더미와 1인당 주택전용면적은 음(-)의 유의한 영향을 주고 있는 것으로 나타났다.

Ⅴ. 결 론

본 연구에서는 세종시 가정용수 수요를 대변할 수 있는 가구의 월평균 수도료에 영향을 미치는 가구특성을 발견하고 영향의 크기를 분석하였다. 연구의 주요 결과는 다음과 같다.

• • 본 연구에서 분석한 제10차 재정패널자료의 세종시 20가구 데이터 내에서 월평균 수도료에 유의한 영향을 미치는 것으로 식별된 독립변수들은 월평균 광열비, 연간 국내여행 경험의 유무, 취업 중인 가구원 수, 1인당 주택전용면적이다.
• • 월평균 광열비가 1원 증가할 때 월평균 수도료는 0.028원 증가한다.
• • 연간 국내여행 경험이 있는 가구일수록 월평균 수도료를 4314.188원만큼 적게 납부한다.
• • 취업 중인 가구원 수가 1명 늘어날수록 가구의 월평균 수도료는 3844.124원 증가한다.
• • 1인당 주택전용면적이 1㎡만큼 증가할수록 월평균 수도료는 63.125원만큼 감소한다.
• • 취업 중인 가구원 수(0.401), 연간 국내여행 여부 더미(0.392), 월평균 광열비(0.375), 1인당 주택전용면적(0.312) 순으로 상대적 영향력이 큰 것으로 확인된다.

본 연구의 한계점은 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서 수행한 분석은 가구의 미시적 데이터를 활용한 분석이었고, 사용한 데이터의 개수 또한 30개 미만이었다. 따라서 연구 결과를 일반화하는데 한계가 있다. 둘째, 연구대상 가구의 실제 가정용수 사용량이 아닌 월평균 수도료를 종속변수의 대용변수로 사용하였기 때문에 누진제의 영향이 고려되지 않았다. 셋째, 재정패널자료 내 가구의 거주지역 분류체계 상 세종시 이외의 타 신도시를 식별할 수 없으므로 세종시 거주가구의 상황과 타 신도시 거주가구의 상황을 비교할 수 없었다. 넷째, 정규성 검정 결과, 세종시를 제외한, 다른 도시의 가구 자료는 종속변수의 정규성을 만족하지 못하였으므로 선형회귀분석을 실시하여 세종시와 비교할 수는 없었다. 타 도시에 거주하는 가구로까지 연구의 범위를 확장하려면 추후 비모수 회귀분석 등을 수행하여야 할 것으로 판단된다.

그러나 본 연구는 선행연구들과 달리 신도시인 세종시를 연구대상으로 삼았으며, 또한 분석에 앞서 데이터에 대한 엄격한 정규성 검사를 연구과정에 포함하였다는 점에서 차별성을 갖고 있다. 그리고 세종시의 가정용수 수요에 대한 연구는 타 신도시의 물 관리 정책 연구에도 참조할만한 아이디어를 제공할 수 있다. 80년대 후반 1기, 2000년대 후반 2기¹²⁾에 이어 앞으로 3기 신도시 건설을 앞두고 있는 경기도의 경우, 도 차원의 물 관리 5대 전략에서 물 절약과 수요관리를 언급하였다(경기도의회, 2017). 본 연구는 대표적인 신도시인 세종시의 월간 가정용수 수요를 설명할 수 있는 네 가지 가구특성 변인들을 식별해내었으므로, 향후 추가적으로 신도시를 개발할 예정인 경기도 등이 가정용수 중심의 물 관리 정책을 연구·시행할 때 본 연구의 결과가 사회·정책적으로 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

그러므로 인구 및 각종 인프라가 꾸준한 성장세를 보이고 있는 신도시인 세종시에 대해서는 앞으로 조사대상 가구를 더 확보하거나 거시데이터를 활용하여 후속 연구를 수행할 필요가 있다고 판단된다.

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