2.1. 농사용 전기요금제와 단계적 요금 조정

농사용 요금제는 농어업부문에 단일한 요금을 적용하는 방식이 아니라 전력의 사용목적과 공급전압에 따라 적용대상과 단가를 구분한다. 한국전력공사의 「기본공급약관」에 따르면 농사용(갑)은 양곡생산을 위한 양수·배수펌프와 수문조작에 사용되는 전력을 대상으로 한다^[14]. 농사용(을)은 농사용(갑) 이외의 육묘, 전조재배, 농작물 재배, 축산, 양식, 저온보관 및 건조 등에 사용되는 계약전력 1,000kW 미만의 전력에 적용되며, 공급전압에 따라 저압과 고압으로 다시 구분된다. 이러한 계약구분은 농사용 전력의 적용범위가 관개 중심에서 다양한 농어업 생산활동으로 확대되어 온 제도적 변화를 반영한다^[1].

분석기간에는 농사용 전력량요금이 여러 차례에 걸쳐 큰 폭으로 인상되었다(표 1). 2021년 1월의 단가를 기준으로 할 때 요금조정은 2022년 4월과 10월, 2023년 1월과 5월, 2024년 1월과 4월에 단계적으로 시행되었다. 이에 따라 농사용(갑) 전력량요금은 16.6원/kWh에서 41.9원/kWh로, 농사용(을) 저압 전력량요금은 34.2원/kWh에서 59.5원/kWh로 상승하였다^{[2-] [4]}. 두 요금의 절대 인상폭은 모두 25.3원/kWh였지만 초기 단가가 달랐기 때문에 상승률은 농사용(갑)이 약 152%, 농사용(을) 저압이 약 74%로 나타났다. 이는 동일한 단가 인상이 세부 계약종별로 상이한 비율의 가격변화를 초래했음을 보여준다.

농사용 요금의 조정속도도 다른 계약종과 차이가 있었다. 2023년 1월과 5월의 전기요금 인상분은 다른 계약종에는 즉시 반영된 반면, 농사용 계약종에는 농어가의 비용부담을 완화하기 위해 3년에 걸쳐 분할 적용되었다^[4]. 이에 따라 분석기간의 농사용 요금은 큰 폭으로 상승했지만, 각 인상분이 순차적으로 누적되는 경로를 나타냈다. 이러한 조정방식은 농사용 요금과 다른 계약종 간의 격차를 단기간에 해소하기보다 농어가의 생산비 부담을 고려하면서 요금 인상분을 점진적으로 반영한 것으로 볼 수 있다. 따라서 2021∼2024년은 큰 폭이면서도 단계적으로 진행된 요금조정 아래에서 농사용 전력수요의 변화경로를 관찰할 수 있는 기간이라는 점에서 분석의 의의가 있다.

2.2. 실제 요금조정과 전력수요의 동태적 반응

국내 농사용 전력수요 연구는 주로 장기 가격탄력성을 추정하거나 이를 요금조정 시나리오에 적용해 왔다. 정연제는 1990∼2016년의 연간 집계자료를 이용하여 농사용 전력수요의 가격탄력성을 모형에 따라 −0.325∼−0.236으로 추정하였다^[5]. 김재엽과 정연제는 이 가운데 −0.236을 외생적으로 적용하여 계약종별 요금이 공급원가를 반영하는 수준으로 조정될 경우의 소비감축과 환경편익을 분석하였다^[6]. 이들 연구는 농사용 전력수요의 장기 가격관계와 요금조정의 예상효과를 제시했지만, 실제 대규모 요금인상기에 수요가 시간에 따라 어떻게 조정되는지는 분석하지 않았다. 장기 시계열에서 추정된 평균적 가격관계와 특정 요금조정기에 관찰되는 단기·중기 수요경로는 구분하여 살펴볼 필요가 있다.

실제 요금개편을 이용한 연구는 수요조정에 걸리는 시간과 요금구조의 중요성을 보여준다. Deryugina et al.은 미국 지방정부의 전력조달방식 변화로 발생한 가격차이를 이용하여 주택용 전력수요의 가격탄력성이 최초 6개월의 −0.09에서 2년 후 −0.27로 확대되었음을 보였다^[8]. Labandeira et al.은 스페인의 전기요금 개편을 준실험적으로 분석하여 소비자가 고정요금과 한계가격을 명확히 구분하기보다 평균적인 요금부담에 반응할 수 있음을 확인하였다^[9]. 이들은 사용량과 계약전력을 함께 검토하였으며, 계약전력 감소는 지출 변화의 주된 경로가 아닌 것으로 나타났다. 국내에서는 남수현과 강병욱이 2016년 주택용 누진제 개편 이후 여름철 전력소비가 증가했음을 보고하였다^[7]. 다만 요금개편이 전국의 모든 가구에 동시에 적용되어 인과효과를 정확히 식별하기 어려웠기 때문에, 개편 전후의 소비량 차이를 이용하여 그 효과를 간접적으로 분석하였다. 이러한 연구는 실제 요금개편의 영향이 분석기간, 가격측정 방식 및 이용가능한 조정수단에 따라 다르게 나타날 수 있음을 보여준다.

코로나19 이후의 에너지위기를 분석한 연구는 대규모 가격충격에 대한 반응이 가격노출과 이용자의 조정여건에 따라 달라질 수 있음을 추가로 보여준다. Einolander et al.은 2022년 핀란드 단독주택의 시간대별 전력사용을 분석하여 조사대상 가구의 약 3분의 1에서 저가 시간대로 사용을 이전하는 반응이 강화되었으며, 그 정도가 난방방식에 따라 달랐음을 확인하였다^[10]. Ahlvik et al.은 고정가격 전력계약의 만료시점에 따른 가격노출 차이를 이용하여 2022년 에너지위기 당시 가구의 전력사용이 평균 8.8% 감소했음을 추정하였다^[11]. 또한 소득수준에 따라 전력소비, 근로소득, 지급불이행, 소비 및 저축을 통한 대응이 서로 다르게 나타났음을 제시하였다. 국내의 최근 지역별 연구에서도 2020년 이후의 요금상승기에 주택용과 산업용 전력수요의 가격반응이 이전 기간보다 약하거나 지역에 따라 상이하게 나타났지만, 농사용 전력은 분석대상에서 제외되었다^[12].

가격반응 연구와 별도로 전력소비의 내부 구성요인을 구분하려는 연구도 이루어졌다. 김수이는 국내 제조업의 전력소비 변화를 생산, 산업구조, 에너지집약도 및 전력화 효과로 분해하였다^[13]. 이 연구는 총전력소비의 제한적인 변화 안에서도 서로 다른 요인이 반대 방향으로 작용할 수 있음을 보여준다. 다만 제조업의 장기 전력소비 변화를 원인별로 분해한 접근으로, 실제 농사용 요금인상기에 계약호수, 계약용량 및 이용강도가 어떻게 변화했는지를 분석한 것은 아니다.

이상의 연구는 실제 가격충격에 대한 전력수요를 평가할 때 조정기간, 가격노출 방식 및 조정경로를 함께 고려해야 함을 제시한다. 그러나 최근 연구는 대부분 가구의 전력사용량과 시간대별 소비조정에 초점을 두고 있으며, 생산설비와 지속적인 생산활동에 결합된 농사용 전력수요에 관한 증거는 제한적이다. 특히 2021∼2024년 국내 농사용 요금의 단계적 인상기에 총사용량의 변화가 계약기반, 계약용량 및 이용강도 가운데 어느 구성요소에서 발생했는지는 밝혀지지 않았다. 본 연구는 실제 요금조정기에 관찰된 지역별 농사용 전력수요를 세 구성요소로 분해하여 총사용량의 변화와 계약구조의 변화를 하나의 분석체계에서 연결한다. 다만 법정 요금조정 경로가 전국에 공통적으로 적용되었다는 점에서 인과적 가격탄력성의 식별보다, 요금조정기에 나타난 평균적인 상대수요 경로와 그 내부 구성의 변화를 규명하는 데 분석의 초점을 둔다.

3.1. 분석자료와 고정 지역표본

본 연구는 한국전력공사의 시군구·계약종별 월간 전력판매자료와 전력데이터개방포털의 「계약종별 전력사용량 현황」 OPEN API를 결합하여 분석자료를 구축하였다^[15]. 분석기간은 2017년 1월부터 2024년 12월까지이며, 원자료는 233개 시군구의 농사용·주택용·일반용 계약종을 포함한다. 관측단위는 시군구·계약종·월이며, 월별 전력사용량, 계약호수, 계약전력, 청구액 및 평균판매단가를 제공한다. 여기에 한국전력의 시행 시점별 전기요금표를 결합하여 계약종별 법정 요금경로를 구성하였다^[3]. 이를 통해 동일한 지역과 기간에 대해 농사용 전력수요의 총량과 계약구조를 측정하고, 주택용 및 일반용과 비교할 수 있는 월별 패널을 구축하였다.

분석에 사용한 핵심 변수는 총사용량, 계약호수 및 계약전력이다. 총사용량($Q$)은 해당 시군구와 계약종에서 한 달 동안 판매된 전력량을, 계약호수($N$)는 한국전력과 체결된 전기사용 계약의 수를 나타낸다. 하나의 농가가 전기사용 장소나 용도에 따라 복수의 계약을 보유할 수 있으므로 계약호수는 농가 또는 농업경영체의 수와 일치하지 않는다. 계약전력($K$)은 해당 시군구와 계약종에 설정된 계약용량의 합계이며, 실제 설비용량이나 최대수요를 직접 측정하는 변수는 아니다. 본 연구는 이들 변수를 이용하여 호당 계약전력($K/N$)을 계약당 평균 계약용량으로, 계약전력당 사용량($Q/K$)을 확보된 계약용량의 평균 이용강도로 정의한다.

가격변수는 계약종별 전력량요금에 기후환경요금과 연료비조정단가를 더한 kWh당 법정 유효단가로 구성하였다. 농사용은 농사용(을) 저압, 주택용은 저압 2구간, 일반용은 일반용(갑) 저압의 계절별 요금을 대표가격으로 사용하였으며, 월중 단가가 변경된 경우에는 시행일을 기준으로 해당 월의 요금을 일할계산하였다. 다만 농사용 사용량 자료는 갑·을과 저압·고압을 합산하여 제공되므로, 농사용(을) 저압 요금은 농사용 계약종 전체가 실제로 부담한 평균가격이 아니라 분석기간의 법정 요금조정 경로를 나타내는 대표가격으로 사용한다. 대표 법정가격의 수준은 농사용 전체의 평균판매단가와 일치하지 않지만, 두 계열의 월별 상관계수는 0.993으로 나타나 요금변화의 방향과 시점을 밀접하게 추적하였다. 월별 분석에서는 농사용 대표가격을 주택용 또는 일반용 대표가격으로 나눈 로그 상대가격을 사용한다.

표본구성의 변화가 수요 변화로 반영되는 것을 방지하기 위해 분석기간 내내 연속적으로 관측된 시군구로 지역표본을 고정하였다. 절대 농사용 분해와 주택용 대비 분석에는 226개 시군구를 사용하고, 일반용 대비 분석에는 224개 시군구를 사용한다. 이 표본은 모든 분석시점에 동일하게 유지되므로 특정 시군구의 표본 진입이나 이탈에 따른 변화를 배제한다.

3.2. 총사용량의 세 요인 분해

농사용 총사용량은 계약호수, 호당 계약전력 및 계약전력당 사용량의 곱으로 정확히 나타낼 수 있다. 시점 $t$의 농사용 총사용량을 $Q_t^A$, 계약호수를 $N_t^A$, 계약전력을 $K_t^A$라고 하면 다음 항등식이 성립한다.

여기서 $A$는 농사용 계약종을 나타내며, $N_t^A$는 계약기반의 규모, $K_t^A / N_t^A$는 호당 평균 계약전력, $Q_t^A / K_t^A$는 계약전력당 사용량을 의미한다. 식 (1)의 양변에 로그를 취하고 두 시점 사이의 차이를 계산하면 총사용량의 로그 변화는 세 구성요소의 로그 변화로 정확히 분해된다.

따라서 총사용량의 변화가 제한적이더라도 계약호수, 호당 계약전력 및 계약전력당 사용량이 서로 다른 방향으로 변화했는지를 별도로 확인할 수 있다.

농사용 수요의 변화가 다른 계약종에서 나타난 공통적인 변화와 어떻게 다른지를 확인하기 위해 주택용과 일반용을 각각 비교계약종으로 설정한다. 비교계약종을 $c \in \{R, G\}$로 표시하면, 농사용과 비교 계약종 간 총사용량비의 변화도 동일한 세 구성요소로 분해할 수 있다.

식 (3)의 첫 번째 항은 비교계약종 대비 농사용 계약호수의 변화를, 두 번째 항은 호당 계약전력의 상대적 변화를, 세 번째 항은 계약전력당 사용량의 상대적 변화를 나타낸다. 주택용과 일반용은 각각 지역의 생활수요와 경제활동 관련 수요를 반영하는 비교기준으로 사용하며, 요금인상의 영향을 받지 않은 통제집단으로 가정하지 않는다. 식 (2)와 식 (3)은 주요 요금인상 직전인 2020년 12월과 인상 후인 2024년 12월의 실제 관측값에 적용한다. 절대 농사용 분해는 고정표본 226개 시군구의 값을 합산하여 산출하고, 상대분해는 주택용 대비 226개, 일반용 대비 224개 시군구의 계약종별 합계를 이용한다. 이를 통해 농사용 내부에서 발생한 변화와 다른 계약종에서도 공통적으로 나타난 변화를 구분한다.

3.3. 상대가격 모형과 시계열 진단

두 시점 비교에서 확인한 변화가 특정 관측시점에 의존하는지를 점검하고, 월별 상대가격과 수요 구성요소 간의 관계를 확인하기 위해 고정 지역표본의 월별 상대수요 계열을 구성한다. 시군구($s$), 월($t$), 구성요소($j$), 비교계약종($c$)에 대해 식 (3)의 총사용량 및 세 구성요소에 해당하는 농사용과 비교계약종 간 로그비를 $y_{sjt}^c$로 정의한다. 이를 고정표본에 포함된 시군구에 대해 동일하게 가중하여 다음과 같은 월별 평균계열을 산출한다.

여기서 $S_c$는 비교계약종별 고정표본의 지역 수로, 주택용 대비 분석에서는 226개, 일반용 대비 분석에서는 224개이다. 월별 상대가격은 농사용 법정 유효단가를 비교계약종의 법정 유효단가로 나눈 로그비로 정의한다.

농사용 요금조정 경로가 전국에 공통적으로 적용되므로 상대가격 $x_t^c$는 지역별로 달라지지 않고 월별로만 변화한다. 따라서 월별 모형은 지역 간 가격차이를 이용하는 패널모형이 아니라, 고정 지역 표본에서 산출한 평균 상대수요와 전국 공통 상대가격 간의 시계열 관계를 추정한다.

월별 상대수요와 상대가격의 평균관계는 다음 모형으로 추정한다.

여기서 $\alpha_j^c$는 상수항, $\lambda_{m(t),j}^c$는 월별 계절성을 통제하는 달력월 고정효과이며, $\varepsilon_{jt}^c$는 관측되지 않은 월별 충격을 포함하는 오차항이다. 모형은 총사용량과 세 구성요소에 대해, 그리고 주택용과 일반용 비교기준에 대해 각각 추정한다. 월별 오차항에 존재할 수 있는 이분산성과 자기상관을 고려하여 최대 시차를 12개월로 설정한 Newey–West HAC(Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent) 표준오차를 사용한다. $\beta_j^c$는 전국 공통의 상대가격 변화와 평균 상대수요 간의 통계적 관계를 나타내며, 지역별로 독립된 가격변동에서 식별된 인과적 가격탄력성으로 해석하지 않는다.

상대가격과 상대수요에 공통적인 장기 추세가 존재할 가능성을 고려하여 식 (6)에 선형 시간추세를 추가한 모형을 함께 추정한다. 또한 수준계열에 대한 의존을 줄이기 위해 달력월 평균을 제거한 계열의 전월 대비 변화와 원계열의 전년동월 대비 변화를 각각 사용한다.

여기서 $\tilde{y}$와 $\tilde{x}$는 각 달력월의 평균을 제거한 계열이며, $\Delta$는 전월 대비 차분, $\Delta_{12}$는 전년동월 대비 차분을 의미한다. 수준모형은 96개월, 전월 대비 모형은 95개월, 전년동월 대비 모형은 84개월의 관측치를 사용한다. 모든 모형에서 총사용량과 세 구성요소에 동일한 표본, 가격변수 및 시계열 변환을 적용하므로 총사용량의 상대가격 계수는 계약호수, 호당 계약전력 및 계약전력당 사용량 계수의 합과 일치한다. 각 모형은 서로 다른 시계열 가정에 따른 결과의 민감도를 비교하기 위해 사용한다.

월별 시계열의 정상성은 수준, 전월 대비 변화 및 전년동월 대비 변화에 대해 각각 검정한다. 강화된 Dickey–Fuller(Augmented Dickey–Fuller, ADF) 검정은 단위근의 존재를, Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin(KPSS) 검정은 정상성을 귀무가설로 설정하며, 두 검정 모두 상수항 모형과 상수항·추세 모형으로 구분하여 실시한다. 수준계열에는 하나의 내생적 구조변화를 허용하는 Zivot–Andrews 검정을 추가하여 단계적 요금조정이 단위근 검정에 미치는 영향을 함께 확인한다. 서로 다른 검정이 상반된 결과를 제시할 수 있으므로 특정 검정의 유의확률만으로 정상성을 판단하지 않고, 실제 시계열 추이와 모형별 추정결과를 함께 검토한다. 또한 HAC 최대 시차를 6개월, 18개월 및 24개월로 변경하고 계약전력의 결측치 처리방식을 달리하여 결과의 민감도를 확인한다. 이러한 진단을 고려하여 2020년 12월과 2024년 12월의 두 시점 간 회계적 분해를 중심 분석으로 제시하고, 수준·전월 대비·전년동월 대비 상대가격 모형은 시계열 설정에 따른 민감도를 평가하는 보조분석으로 활용한다.

4.1. 상대가격과 수요구조의 시계열 추이

<그림 1>은 농사용 상대가격과 상대수요 구성요소의 월별 추이를 보여준다. 반복적인 계절변동을 제거하기 위해 각 계열에서 달력월 평균을 차감하고, 2020년 12월을 0으로 정규화하였다. 농사용 상대가격은 2022년부터 단계적으로 상승하였으며, 2024년 12월에는 2020년 12월보다 주택용 대비 0.433 로그포인트, 일반용 대비 0.263 로그포인트 높아졌다. 이는 분석기간에 주택용과 일반용 요금도 함께 인상되었지만 농사용 법정 유효단가가 두 비교계약종보다 상대적으로 빠르게 상승했음을 의미한다. 다만 일반용 요금은 계절별 단가가 적용되므로 달력월 평균을 제거한 이후에도 요금조정 시점에 따라 단기적인 변동이 나타난다.

그림 1 농사용 상대가격과 상대수요 구성요소의 추이

Fig. 1 Monthly Paths of Relative Agricultural Electricity Prices and Demand Components

주: 모든 계열은 달력월 평균을 제거한 후 2020년 12월을 0으 로 정규화함. 수요계열은 고정 지역표본에서 산출한 시군구별 로그비의 동일가중 평균임.

상대가격의 상승과 달리 상대수요의 구성요소는 동일한 방향으로 움직이지 않았다. 주택용 대비 농사용 계약호수는 주요 요금인상 이전부터 증가하였으며, 인상기에도 대체로 높은 수준을 유지하였다. 반면 호당 계약전력과 계약전력당 사용량은 감소하는 방향을 나타냈다. 일반용 대비에서도 호당 계약전력과 계약전력당 사용량은 전반적으로 하락하였으나 계약호수의 상대적 변화는 주택용 대비 결과보다 작았다. 총사용량은 월별 변동이 크고 비교계약종에 따라 경로가 달랐으며, 상대가격의 상승과 비례하여 일관되게 감소하는 양상은 나타나지 않았다. 이러한 추이는 총사용량의 변화만으로 농사용 수요의 조정경로를 파악하기 어렵고, 계약기반과 계약용량 및 이용강도를 구분하여 살펴볼 필요가 있음을 보여준다.

정상성을 검정 결과, 수준계열은 대부분 비정상 또는 추세와 구조변화에 민감한 것으로 나타났다. 상대가격과 계약호수 및 호당 계약전력은 주택용·일반용 대비 계열 모두에서 ADF 검정과 KPSS 검정이 정상성을 지지하지 않았으며, 총사용량과 계약전력당 사용량도 대체로 혼합된 결과를 보였다. 전월 대비 차분에서는 상대가격, 총사용량, 호당 계약전력 및 계약전력당 사용량의 정상성이 대체로 개선되었으나, 계약호수는 주택용 대비에서 혼합된 결과를, 일반용 대비에서 비정상 신호를 나타냈다. 전년동월 차분에서도 상대가격, 총사용량, 계약호수 및 호당 계약전력의 비정상성이 해소되지 않았으며, 계약전력당 사용량만 일반용 대비에서 정상성이 지지되었다. 따라서 전년동월 차분을 정상성 문제의 해결책으로 간주하지 않고, 특정 시계열 모형의 계수보다 고정 지역표본에서 직접 관찰되는 2020∼2024년 수요구조의 변화를 먼저 살펴본다.

4.2. 농사용 총사용량의 세 요인 분해

<표 2>는 2020년 12월부터 2024년 12월까지 농사용 총사용량과 세 구성요소의 절대 및 상대 변화를 제시한다. 고정 지역표본의 농사용 총사용량은 이 기간 1.5% 증가하였다. 그러나 총사용량을 구성하는 세 요인은 서로 다른 방향으로 변화하였다. 계약호수는 10.9%, 호당 계약전력은 1.2% 증가한 반면 계약전력당 사용량은 9.6% 감소하였다. 로그 변화량을 기준으로 하면 총사용량의 변화 0.015는 계약호수 0.103, 호당 계약전력 0.012 및 계약전력당 사용량 −0.100의 합과 정확히 일치한다. 따라서 농사용 총사용량의 제한적인 증가는 계약기반의 확대와 계약전력당 이용강도의 감소가 상당 부분 상쇄된 결과로 볼 수 있다.

주택용과 일반용을 기준으로 한 상대분해에서도 구성요소 간 상반된 변화가 확인되었다. 주택용 대비 농사용 총사용량은 2.3% 감소했지만 계약호수는 8.2% 증가하였고, 호당 계약전력과 계약전력당 사용량은 각각 6.3%와 3.6% 감소하였다. 일반용 대비 농사용 총사용량은 9.6% 감소하였으며, 계약호수는 1.1% 증가한 반면 호당 계약전력과 계약전력당 사용량은 각각 6.3%와 4.6% 감소하였다. 농사용 호당 계약전력은 절대적으로 1.2% 증가했지만 두 비교계약종에 비해서는 6.3% 감소했으므로, 해당 기간 농사용의 계약당 평균 계약용량이 축소되었다기보다 비교계약종보다 느리게 증가한 것으로 해석해야 한다. 두 비교기준에서 공통적으로 나타난 결과는 농사용 계약호수의 상대적 증가와 계약전력당 사용량의 상대적 감소이다.

계약호수의 증가는 주요 요금인상 이후 새롭게 나타난 현상이 아니었다. 전국 농사용 계약호수는 2017년부터 2024년까지 23.5% 증가한 반면, 통계청 「농림어업조사」의 농가 수는 같은 기간 약 6.5% 감소하였다^{[15], [16]}. 이에 따라 농사용 계약호수를 농가 수로 나눈 비율은 1.70에서 2.25로 상승하였다. 또한 계약호수는 주요 요금인상 이전부터 지속적으로 증가했으며 인상기 후반에는 증가속도가 오히려 둔화하였다. 이는 농사용 계약기반의 확대가 농가 수 증가나 요금인상 이후의 신규 반응이라기보다 기존에 진행되던 전기사용 장소와 계약기반의 확대를 반영할 가능성과 부합한다. 다만 계약식별자와 개별 농가의 생산설비 자료가 없으므로 계약호수 증가의 구체적인 발생기제까지 확인할 수는 없다.

4.3. 상대가격 모형과 시계열 민감도

표 3은 주택용을 비교기준으로 한 상대가격 모형의 추정결과를 제시한다. 총사용량 계수는 수준모형에서 0.025, 전월 차분모형에서 −0.078로 추정되었으며 모두 통계적으로 유의하지 않았다. 반면 선형추세를 포함한 수준모형과 전년동월 차분모형에서는 각각 −0.187과 −0.166의 유의한 음의 계수가 나타났다. 구성요소별로 보면 호당 계약전력과 계약전력당 사용량은 모든 모형에서 음의 방향을 보였다. 계약호수는 수준모형과 전월 차분모형에서 양의 계수를 나타냈지만, 선형추세모형에서는 음의 계수로 바뀌었고 전년동월 차분모형에서는 0과 구별되지 않았다. 특히 정상성이 대체로 개선된 전월 차분모형에서는 계약호수의 증가와 호당 계약전력 및 계약전력당 사용량의 감소가 상쇄되면서 총사용량 계수가 0에 가까운 것으로 나타났다.

표 4의 일반용 대비 결과는 모형에 따른 차이가 더 크게 나타났다. 총사용량 계수는 수준모형에서 −0.049, 전월 차분모형에서 0.031로 추정되어 모두 통계적으로 유의하지 않았다. 선형추세모형과 전년동월 차분모형에서는 각각 −0.511과 −0.335의 유의한 음의 계수가 나타났다. 계약호수는 수준모형과 전월 차분모형에서 양의 방향을 보인 반면, 선형추세모형과 전년동월 차분모형에서는 유의한 음의 계수로 바뀌었다. 호당 계약전력과 계약전력당 사용량도 수준 및 차분 방식에 따라 크기와 유의성이 달라졌다. 전월 차분모형에서는 두 변수 모두 0과 통계적으로 구별되지 않았다. 따라서 일반용 대비 결과에서도 상대가격과 수요 구성요소 간의 관계를 하나의 계수로 요약하기는 어렵다.

두 비교기준에서 수준·추세·차분 모형의 결과는 계수의 방향과 크기가 시계열 설정에 따라 달라질 수 있음을 보여준다. 따라서 통계적으로 유의한 특정 계수를 선택하여 요금인상의 가격탄력성으로 해석하기보다, 고정 지역표본에서 직접 확인되는 세 요인 분해를 중심결과로 해석하고 월별 모형은 그 결과의 시계열적 민감도를 평가하는 보조근거로 사용한다.