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    A multidimensional analysis of energy poverty in Korea : Focusing on the accurate measurement of energy poor households = 한국의 에너지 빈곤에 관한 다면적 연구

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    Energy poverty is a state when households are unable to access or afford sufficient energy for adequate living. The energy poverty discussion has been active for decades, but definitions and recognition of energy poor households remain vague. Primarily, energy poverty in developed countries has not received much attention because the numbers of vulnerable were not significantly high. This is also the case in Korea, where energy poverty persists despite the existence of legal standards and welfare programs. Currently, legal standards are not applied in energy welfare programs in Korea, and various characteristics specific to energy poor households in Korea are not considered when distributing assistance.

    Therefore, this study aims to investigate energy poverty in Korea. The purpose of this study is to confirm the multidimensionality of energy poverty and propose the need to accurately target assistance to energy poor households as means to achieve energy justice. The multidimensional energy poverty index is utilized to explore the nature of energy poverty specific to Korean households. First, a comparison analysis between common energy poverty indexes, income standard index, Actual Ten Percent Rule (ATPR) index, and MEPI investigates the differences in energy poverty rates between indexes. Next, logistic regression and seasonal and spatial pattern analysis is conducted to observe the specific characteristics of energy poor households in Korea. Lastly, the originality of this study lies in that it utilized a single dataset and a multidimensional measurement that enables a holistic examination of energy poor households in Korea over a long period. Moreover, the implications of this study are drawn based on an energy justice framework by comparing the energy system in Korea with the cases of other developed countries.

    The results of this study are the following. First, energy poverty rates in Korea have decreased, but still, a significant portion of the population is energy deprived. Current measurements of energy poverty centered on income standards overestimate the energy poor population in comparison to those estimated by the MEPI index. Similarly, energy poor households defined by the ATPR index are also larger in numbers compared to the MEPI index. Based on the overestimation results of energy poor households, the magnitude of economic inefficiencies was estimated and proved that the extent of loss could be substantial when applied to the entire population.

    The subsequent results of this study confirm that aside from income, household, housing, and energy source characteristics were significantly related to energy poor households. Most results were consistent with past studies. However, results were contradictory regarding housing ownership, indicating that heterogeneity may be evident even among developed countries with similar characteristics. Moreover, seasonal and spatial patterns of energy poverty exist, and these results imply that surrounding environmental factors also have a relationship with energy deprivation. Thus, future threats like climate change need to be discussed as they can be detrimental to vulnerable people. Then, the components of MEPI were decomposed to observe the reasons behind the differences in energy poverty rates between regions and seasons. It was found that the income and energy consumption (ATPR) indicators alone could not explain the spatial and seasonal patterns of energy poverty in the year 2018. However, the energy efficiency component provided a probable explanation for the severe energy poverty rates in the Jeollanam-do and Gangwon-do provinces. The findings in this section confirmed the multidimensionality of energy poverty and were consistent with recent studies.

    Despite the existence of legal standards, energy welfare programs have not clearly defined energy poverty in Korea. Due to the absence of a definite standard that discovers energy households, providing essential assistance to vulnerable households was challenging. Moreover, in terms of energy justice, the grounds for recognition justice are weak, which has hampered the implementation of distributive justice through welfare programs in Korea. Thus, it would be possible to target and deliver aid to households facing energy deprivation through a standard that can capture energy poor households and their multidimensional nature.
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    Energy poverty is a state when households are unable to access or afford sufficient energy for adequate living. The energy poverty discussion has been active for decades, but definitions and recognition of energy poor households remain vague. Primaril...

    Energy poverty is a state when households are unable to access or afford sufficient energy for adequate living. The energy poverty discussion has been active for decades, but definitions and recognition of energy poor households remain vague. Primarily, energy poverty in developed countries has not received much attention because the numbers of vulnerable were not significantly high. This is also the case in Korea, where energy poverty persists despite the existence of legal standards and welfare programs. Currently, legal standards are not applied in energy welfare programs in Korea, and various characteristics specific to energy poor households in Korea are not considered when distributing assistance.

    Therefore, this study aims to investigate energy poverty in Korea. The purpose of this study is to confirm the multidimensionality of energy poverty and propose the need to accurately target assistance to energy poor households as means to achieve energy justice. The multidimensional energy poverty index is utilized to explore the nature of energy poverty specific to Korean households. First, a comparison analysis between common energy poverty indexes, income standard index, Actual Ten Percent Rule (ATPR) index, and MEPI investigates the differences in energy poverty rates between indexes. Next, logistic regression and seasonal and spatial pattern analysis is conducted to observe the specific characteristics of energy poor households in Korea. Lastly, the originality of this study lies in that it utilized a single dataset and a multidimensional measurement that enables a holistic examination of energy poor households in Korea over a long period. Moreover, the implications of this study are drawn based on an energy justice framework by comparing the energy system in Korea with the cases of other developed countries.

    The results of this study are the following. First, energy poverty rates in Korea have decreased, but still, a significant portion of the population is energy deprived. Current measurements of energy poverty centered on income standards overestimate the energy poor population in comparison to those estimated by the MEPI index. Similarly, energy poor households defined by the ATPR index are also larger in numbers compared to the MEPI index. Based on the overestimation results of energy poor households, the magnitude of economic inefficiencies was estimated and proved that the extent of loss could be substantial when applied to the entire population.

    The subsequent results of this study confirm that aside from income, household, housing, and energy source characteristics were significantly related to energy poor households. Most results were consistent with past studies. However, results were contradictory regarding housing ownership, indicating that heterogeneity may be evident even among developed countries with similar characteristics. Moreover, seasonal and spatial patterns of energy poverty exist, and these results imply that surrounding environmental factors also have a relationship with energy deprivation. Thus, future threats like climate change need to be discussed as they can be detrimental to vulnerable people. Then, the components of MEPI were decomposed to observe the reasons behind the differences in energy poverty rates between regions and seasons. It was found that the income and energy consumption (ATPR) indicators alone could not explain the spatial and seasonal patterns of energy poverty in the year 2018. However, the energy efficiency component provided a probable explanation for the severe energy poverty rates in the Jeollanam-do and Gangwon-do provinces. The findings in this section confirmed the multidimensionality of energy poverty and were consistent with recent studies.

    Despite the existence of legal standards, energy welfare programs have not clearly defined energy poverty in Korea. Due to the absence of a definite standard that discovers energy households, providing essential assistance to vulnerable households was challenging. Moreover, in terms of energy justice, the grounds for recognition justice are weak, which has hampered the implementation of distributive justice through welfare programs in Korea. Thus, it would be possible to target and deliver aid to households facing energy deprivation through a standard that can capture energy poor households and their multidimensional nature.

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    에너지 빈곤은 사람들이 건강한 삶을 유지하기 위한 필수적인 에너지를 소비할 수 없는 상태를 뜻한다. 전 세계적으로 에너지 빈곤층에 대한 논의는 꾸준히 이어져 왔으며, 한국도 2000년대 중반부터 에너지 복지 정책을 통해 에너지 빈곤층을 지원해왔다. 그럼에도 불구하고 에너지 빈곤 가구에 대한 정의와 측정 기준이 에너지 복지를 제공하는 기관마다 달라 효과적으로 에너지 빈곤층을 지원하고 에너지 빈곤 문제를 완화하는 데 어려움이 많았다.

    이러한 배경에서 본 연구는 한국의 에너지 빈곤을 초래하는 원인들을 다차원적으로 분석하고자 한다. 연구의 목적은 에너지 빈곤의 다차원성을 확인하고 에너지 정의 (Energy justice)를 실현하기 위해 필요한 다면적 에너지 빈곤층 추정 지표의 필요성을 제안하는 데 있다.

    에너지 빈곤을 확인하는 지표로 소득 기준 지표, Ten Percent Rule 지표가 많이 활용되어 왔다. 그런데 최근에는 다면적 에너지 빈곤 지수 (Multidimensional Energy Poverty Index, MEPI)를 활용하여 에너지 빈곤의 다차원성을 파악하는 연구가 증가하고 있다.

    본 연구는 이 세 지표를 비교하여 각 지표가 추정한 에너지 빈곤율 차이를 분석하였다. 이어, 로지스틱 회귀분석을 통해 에너지 빈곤 가구의 특성을 살펴보았으며, 에너지 빈곤의 계절적, 공간적 패턴 분석을 분석하였다.
    본 연구는 단일 데이터 세트와 다면적 에너지 빈곤 개념을 활용하여, 한국의 에너지 빈곤층을 추정하고 장기간의 에너지 빈곤 특성을 살펴보았다는 점에서 차별성을 갖는다. 또한, 에너지 정의의 틀을 바탕으로 한국과 다른 선진국의 사례를 비교하여 정책적 시사점을 도출하고자 하였다.

    본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 현 에너지 복지 체계의 기준과 가장 유사한 소득 기준과 ATPR 지표로 추정되는 에너지 빈곤층은 MEPI 지표에 비해 과대추정 되고 있음을 확인하였다. 또한, 에너지 빈곤율의 과대추정으로 인한 경제적 손실과 경제적 비효율의 규모가 큰 것으로 나타났다.

    둘째, 소득 외에 가구, 주택, 에너지원 특성이 에너지 빈곤과 유의한 관계가 확인되었다. 대부분의 변수와 에너지 빈곤의 관계는 선행연구들의 분석 결과와 상당 부분 일치하였지만, 주택 소유 변수와 에너지 빈곤의 관계는 상반된 결과를 보였다. 이는 에너지 빈곤의 형태가 비슷한 선진국 간에도 에너지 빈곤 가구의 특성들이 다를 수 있음을 시사한다.
    셋째, 에너지 빈곤은 계절과 지역별로 차이가 있었다. 먼저, 겨울철 에너지 빈곤율이 연간과 여름의 에너지 빈곤율에 비해 높음을 확인하였다. 또한, 강원도와 전라남도에서 에너지 빈곤율이 높게 나타났다. 그러나 겨울철에 강원도에 비해 전라도남에서 빈곤율이 높았고, MEPI 지표의 각 구성요소를 분석함으로 이 차이는 에너지 효율성으로 인해 나타날 수 있음을 발견하였다.

    에너지 빈곤을 규정하는 법적 기준과 에너지 복지 체계가 존재하지만 한국의 에너지 빈곤은 완전히 해결되지 않았다. 이러한 문제는 복지 체계 마련에 에너지 빈곤의 다면적 특성이 고려되고 있지 않은 것과 관련이 있다는 것을 확인할 수 있었다. 특히, 에너지 빈곤층에 대한 정의 (recognition justice)가 명확하지 않다는 것은 복지 프로그램을 통한 분배적 정의(distribution justice)를 구현하는데 걸림돌이 되고 있었다.

    반면, 에너지 빈곤과 에너지 복지 체계 구성에 대한 논의가 활발한 영국과 미국은 에너지 빈곤층의 다면적 특성을 파악하고 에너지 복지 대상자들을 파악할 수 있는 기준을 마련하고 있다. 또한 두 국가는 기후변화와 에너지 전환과 같이 에너지 소비에 영향을 미칠 수 있는 환경적 요인들을 고려하여 에너지 빈곤층을 추정하고 있다. 따라서, 다면적 분석을 통해 한국의 에너지 빈곤층을 분석하는 후속 연구가 필요하며, 이를 바탕으로 한국의 에너지 빈곤 정책의 수혜 기준들이 개편되어야 할 것이다.
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    에너지 빈곤은 사람들이 건강한 삶을 유지하기 위한 필수적인 에너지를 소비할 수 없는 상태를 뜻한다. 전 세계적으로 에너지 빈곤층에 대한 논의는 꾸준히 이어져 왔으며, 한국도 2000년대 ...

    에너지 빈곤은 사람들이 건강한 삶을 유지하기 위한 필수적인 에너지를 소비할 수 없는 상태를 뜻한다. 전 세계적으로 에너지 빈곤층에 대한 논의는 꾸준히 이어져 왔으며, 한국도 2000년대 중반부터 에너지 복지 정책을 통해 에너지 빈곤층을 지원해왔다. 그럼에도 불구하고 에너지 빈곤 가구에 대한 정의와 측정 기준이 에너지 복지를 제공하는 기관마다 달라 효과적으로 에너지 빈곤층을 지원하고 에너지 빈곤 문제를 완화하는 데 어려움이 많았다.

    이러한 배경에서 본 연구는 한국의 에너지 빈곤을 초래하는 원인들을 다차원적으로 분석하고자 한다. 연구의 목적은 에너지 빈곤의 다차원성을 확인하고 에너지 정의 (Energy justice)를 실현하기 위해 필요한 다면적 에너지 빈곤층 추정 지표의 필요성을 제안하는 데 있다.

    에너지 빈곤을 확인하는 지표로 소득 기준 지표, Ten Percent Rule 지표가 많이 활용되어 왔다. 그런데 최근에는 다면적 에너지 빈곤 지수 (Multidimensional Energy Poverty Index, MEPI)를 활용하여 에너지 빈곤의 다차원성을 파악하는 연구가 증가하고 있다.

    본 연구는 이 세 지표를 비교하여 각 지표가 추정한 에너지 빈곤율 차이를 분석하였다. 이어, 로지스틱 회귀분석을 통해 에너지 빈곤 가구의 특성을 살펴보았으며, 에너지 빈곤의 계절적, 공간적 패턴 분석을 분석하였다.
    본 연구는 단일 데이터 세트와 다면적 에너지 빈곤 개념을 활용하여, 한국의 에너지 빈곤층을 추정하고 장기간의 에너지 빈곤 특성을 살펴보았다는 점에서 차별성을 갖는다. 또한, 에너지 정의의 틀을 바탕으로 한국과 다른 선진국의 사례를 비교하여 정책적 시사점을 도출하고자 하였다.

    본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 현 에너지 복지 체계의 기준과 가장 유사한 소득 기준과 ATPR 지표로 추정되는 에너지 빈곤층은 MEPI 지표에 비해 과대추정 되고 있음을 확인하였다. 또한, 에너지 빈곤율의 과대추정으로 인한 경제적 손실과 경제적 비효율의 규모가 큰 것으로 나타났다.

    둘째, 소득 외에 가구, 주택, 에너지원 특성이 에너지 빈곤과 유의한 관계가 확인되었다. 대부분의 변수와 에너지 빈곤의 관계는 선행연구들의 분석 결과와 상당 부분 일치하였지만, 주택 소유 변수와 에너지 빈곤의 관계는 상반된 결과를 보였다. 이는 에너지 빈곤의 형태가 비슷한 선진국 간에도 에너지 빈곤 가구의 특성들이 다를 수 있음을 시사한다.
    셋째, 에너지 빈곤은 계절과 지역별로 차이가 있었다. 먼저, 겨울철 에너지 빈곤율이 연간과 여름의 에너지 빈곤율에 비해 높음을 확인하였다. 또한, 강원도와 전라남도에서 에너지 빈곤율이 높게 나타났다. 그러나 겨울철에 강원도에 비해 전라도남에서 빈곤율이 높았고, MEPI 지표의 각 구성요소를 분석함으로 이 차이는 에너지 효율성으로 인해 나타날 수 있음을 발견하였다.

    에너지 빈곤을 규정하는 법적 기준과 에너지 복지 체계가 존재하지만 한국의 에너지 빈곤은 완전히 해결되지 않았다. 이러한 문제는 복지 체계 마련에 에너지 빈곤의 다면적 특성이 고려되고 있지 않은 것과 관련이 있다는 것을 확인할 수 있었다. 특히, 에너지 빈곤층에 대한 정의 (recognition justice)가 명확하지 않다는 것은 복지 프로그램을 통한 분배적 정의(distribution justice)를 구현하는데 걸림돌이 되고 있었다.

    반면, 에너지 빈곤과 에너지 복지 체계 구성에 대한 논의가 활발한 영국과 미국은 에너지 빈곤층의 다면적 특성을 파악하고 에너지 복지 대상자들을 파악할 수 있는 기준을 마련하고 있다. 또한 두 국가는 기후변화와 에너지 전환과 같이 에너지 소비에 영향을 미칠 수 있는 환경적 요인들을 고려하여 에너지 빈곤층을 추정하고 있다. 따라서, 다면적 분석을 통해 한국의 에너지 빈곤층을 분석하는 후속 연구가 필요하며, 이를 바탕으로 한국의 에너지 빈곤 정책의 수혜 기준들이 개편되어야 할 것이다.

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    목차 (Table of Contents)

    • List of Tables
    • List of Figures
    • Ⅰ. Introduction 1
    • 1. Research background 1
    • List of Tables
    • List of Figures
    • Ⅰ. Introduction 1
    • 1. Research background 1
    • 2. Purpose of research 3
    • Ⅱ. Theoretical background and Literature review 5
    • 1. Energy poverty 5
    • 1) Definition of energy poverty 5
    • 2) Nature of energy poverty 6
    • 3) Measuring energy poverty 8
    • 4) Energy justice 11
    • 2. Energy poverty in Korea 13
    • 1) Assessment of energy poor households in Korea 14
    • 2) Causes of energy poverty in Korea 15
    • 3. Literature review summary and contributions 19
    • Ⅲ. Data and Methodology 21
    • 1. Research setting and Data 21
    • 2. Methodology 22
    • 1) Multidimensional Energy Poverty Index (MEPI) 23
    • 2) Energy poor household determinants (Logistic regression) 30
    • IV. Empirical analysis 36
    • 1. Energy poverty index comparisons 36
    • 2. Energy poor household determinants 46
    • V. Conclusion 62
    • 1. Discussion 62
    • 2. Summary 65
    • 3. Limitations 68
    • References
    • Appendix 
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