1. 서 론

인구증가와 더불어 가속화되고 있는 도시화, 경제성장 등의 원인으로 세계 에너지소비는 2017~2040년 사이에 25 % 증가할 것으로 전망된다. 2015년 제21차 기후변화협약당사국총회(COP21)에서 타결된 ‘파리기후변화협약’에서 지구 평균기온 상승을 산업화 이전 대비 2 °C보다 상당히 낮은 수준으로 유지하고, 1.5 °C이하로 제한하기 위해 노력할 것임을 전 세계가 합의했다^{(IPCC, 2018)}. 이처럼 1.5 °C이하의 지구 평균온도 상승을 유지하려면 2050년까지 탄소 중립사회를 만들어야 한다.

한편 관광산업은 교통, 숙박, 관광시설 등 도시의 여러 부문과 밀접한 관계에 있으며, 관광의존도가 높은 지역일수록 시설 운용에 다량의 에너지를 소비한다. 관광숙박업의 경우 전통적으로 에너지사용량이 높은 산업으로 분류되고 있어 탄소중립사회를 실현하기 위해 관련 에너지정책과 대안이 시급한 분야이다^{(Ministry of Culture, Sports and Tourism, 2011)}. 2018년 ｢에너지사용량통계｣에 따르면 국내 관광호텔업 중 75곳이 에너지 다소비 업체(연간 에너지사용량 합계가 2,000 toe이상)이며, 시설 및 서비스의 규모가 커질수록 일반숙박업 및 상업용 건물에 비해 단위면적당 에너지사용량이 높은 것으로 나타났다^{(Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2018)}. 특히 냉·난방, 조명, 객실 및 부대시설운영에 사용되는 총 에너지 중 전력의 비중이 월등히 높은 것으로 나타났으며, 이는 전력 에너지에 대한 효율성 증진을 통한 소비절감, 신재생에너지 비중확대 등의 전략과 방안이 필요함을 시사한다. 이를 위해 관광호텔업의 에너지 수요 및 소비행태에 대한 면밀한 이해가 뒷받침되어야 하지만, 현재까지 관광호텔업의 에너지 소비행태에 특정된 학술적 연구는 부족한 실정이다.

일반적으로 관광호텔업은 일반숙박업에 비해 시설규모가 크고 다양한 부대시설과 서비스를 제공한다. 또한, 관광호텔의 입지는 지역의 관광자원, 지역특성, 관광 활성화 정책과 밀접한 관계에 있다. 관광호텔 입지의 특수성에 따라 숙박 및 방문객의 활동이 달라지며, 이로 인해 호텔의 에너지소비 또한 차이를 보일 것이라 예상할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 부산·울산·경남 지역의 관광호텔을 대상으로 이들의 에너지사용량에 영향을 미칠 수 있는 호텔의 개별적인 특성과 해당 호텔이 위치한 지역의 입지특성을 함께 파악하고자 한다. 이에 따라 호텔-지역 간의 위계적 구조를 고려한 세부적인 분석을 통해 향후 관광 숙박시설의 에너지 저감계획 및 정책 수립에 대한 객관적인 기초 자료를 제공하고자 한다.

본 연구의 공간적 범위는 부산·울산·경남지역으로 대도시와 중소도시를 포함하고, 동해안과 남해안을 따라 해양 관광산업이 발달해 있어 다양한 규모의 호텔과 관광지역이 분포되어있다. 연구대상지의 가능한 한 모든 관광호텔에 대한 데이터를 수집하여 연구에 활용하고자 하였으며, 에너지사용량 데이터를 구득할 수 있는 111개의 관광호텔을 대상으로 분석을 수행하였다. 연구의 시간적 범위는 호텔의 에너지사용량 데이터 및 호텔·입지특성에 대한 데이터 구득이 가능한 가장 최근 시점인 2018년으로 설정하였다. 호텔의 에너지사용량을 설명하기 위해 관광호텔의 개별적인 특성(등급, 층수, 연면적, 건축연한, 객실 수, 숙박객 수)과 호텔이 위치한 지역의 입지적 특성(중심상권 포함 여부, 호텔 집적도, 사업체 수, 상업용 부동산 임대료, 방문객 수)을 고려하였으며, 지역 특성의 공간적 단위는 기초지자체인 구 단위로 설정하였다. 종속변수와 독립변수 간의 관계를 정립하기 위해 먼저 OLS분석을 실시하였으며, 이를 토대로 호텔과 그들이 위치한 지역 간의 위계적 구조를 고려할 수 있는 다수준모형(Multi-level regression)을 활용하여 모형을 확장하였다. 이에 따라 OLS를 활용한 기초모형(base model)을 통해 호텔의 에너지사용량과 인과관계에 있는 요인들을 파악하고, 다수준모형을 통해 요인들이 가지는 지역 간 차이와 입지특성 변수들의 영향력을 실증분석을 수행하였다.

2. 선행연구

최근 저탄소사회로의 지속가능한 성장이 중요시됨에 따라 관광산업 의존도가 높은 전 세계 여러 도시를 대상으로 그들의 에너지소비에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 여러 선행연구에서는 관광산업의 부문별 에너지수요를 비롯하여 이산화탄소 배출량, 탄소발자국 등 에너지와 관련된 다양한 지표를 활용하여 관광산업의 환경적 부담을 측정하였고, 이를 토대로 정부 및 도시 차원의 에너지정책과 배출량 감소 목표를 수립하고 있다.

먼저 일부 연구에서는 관광산업이 발달되어있고 지역경제의 의존도가 높은 지역일수록 관광산업에 따른 에너지소비가 크다는 실증적 근거를 제시하였다^{(Becken and Simmons, 2002)}. 관광산업과 에너지 소비와의 상관성 연구에서 ^{Becken and Patterson(2006)}은 관광산업의 에너지소비와 이산화탄소 배출을 측정한 결과, 관광산업의 주요 온실가스 배출원은 항공·숙박·교통부문으로 전체 배출량의 대부분을 차지하는 것으로 나타났다. 다른 연구에서도 이와 유사한 결과를 도출하였으며, 관광지에서 발생하는 1인당 온실가스 배출량이 국가 전체 인구의 1인당 배출량보다 많다고 분석한 바 있다^{(Bhuiyan et al., 2012; Lin, 2010)}. 특히 관광산업의 여러 부문 중 숙박업의 에너지소비 및 온실가스 배출은 교통부문과 함께 매우 높은 비중을 차지하는 것으로 확인된 바 있다. ^{Kuo and Chen(2009)}의 연구에서는 관광객의 교통수단, 숙박시설, 관광활동에 대한 설문 조사를 토대로 연간 이산화탄소 총배출량을 산정하였으며, 그 결과 숙박업에서 가장 많은 이산화탄소를 배출한 것으로 나타났다. 숙박업의 생태발자국을 추정한 연구에서도 숙박업의 에너지소비가 매우 높은 비중을 차지한다는 결과를 도출하였으며, 호텔의 규모와 서비스 등급이 증가함에 따라 에너지소비가 월등히 높아짐을 확인하였다^{(Gössling et al., 2002)}.

이어서 숙박업의 에너지 소비패턴에 대한 연구들에 따르면, 숙박업에서 가장 많이 소비되는 에너지원은 전력인 것으로 나타났다^{(Becken et al., 2001; Deng and Burnett, 2000; Filimonau et al., 2011)}. 우선 ^{Becken et al.(2001)}의 연구에 따르면 숙박업을 비롯한 상업용 관광시설이 연간 소비하는 에너지자원의 63 %는 전력이며, 그중에서도 호텔에서 소비되는 에너지의 비중이 절반 이상인 것으로 나타났다. 나아가 호텔의 시설 및 운영 차원의 세부적인 특성을 고려한 연구에서는 냉·난방, 환기, 객실운영이 가장 큰 에너지 소비원임을 밝혔고, 그 외 취사 시설, 급수, 세탁, 폐수 처리 및 고형 폐기물 발생 또한 호텔업의 에너지 소비 및 이산화탄소 배출량을 높이는 요인임을 제시하였다^{(Filimonau et al., 2011)}. 특히 건축물의 규모와 호텔의 서비스 정도, 에너지 효율과 같은 호텔특성은 에너지사용량의 주요한 결정요인으로 확인되었다^{(Deng and Burnett, 2000; Tsai et al., 2014)}.

한편 도시차원에서의 에너지소비는 건축물의 개별적인 특성과 함께 해당 지역의 특성 또한 중요하게 다뤄진다. 최근 주거 및 상업부문의 에너지 소비를 분석한 다수의 연구에 따르면, 인구 및 고용밀도, 개발밀도, 토지활용도 등과 같은 지역적 특성을 나타내는 변수도 에너지소비의 주요 결정요인이며, 그러한 특성에 따라 도시민의 이동, 주거, 여가생활 등 일상적인 활동을 반영한 에너지 소비패턴을 유발한다고 보고 있다^{(Abbasabadi and Ashayeri, 2019; Ewing and Rong, 2008; Li et al., 2018; Liu and Sweeney, 2012)}. 이는 곧 숙박업이 위치한 지역의 특성에 따라 관광객의 활동이 달라질 뿐만 아니라, 그들의 에너지 소비 또한 지역적 특성과 연관되어 있음을 제시하는 근거로 볼 수 있다. 특히 관광숙박업은 특수한 입지특성을 가지며, 무엇보다 교통시설과 관광자원과의 접근성을 가장 중요시한다. 이에 따라 대부분의 관광숙박업은 도심 상권, 공항 또는 교통 중심지역에 인접하여 입지하기를 선호하고, 상업시설의 집적도와 유동인구, 부동산가격, 보행친화도는 숙박객 유치의 중요한 요인으로 확인된 바 있다^{(Park and Jung, 2013)}. 그러나 최근 들어 도심에서 벗어난 외곽지역의 자연친화적 환경이 선호되기도 하며, 도심에는 입지하기 어려운 대형 리조트 및 다양한 부대시설이 인기를 끌면서 관광숙박업의 입지는 다양화되고 있다. 이처럼 관광숙박업은 특수한 입지적 특성을 가지지만, 관광숙박업의 에너지소비와 건축물의 입지특성 및 주변 환경요인과의 관계에 대한 실증적 연구는 제한적인 실정이다. 이러한 배경에서 본 연구는 선행연구를 바탕으로 관광숙박업의 개별적인 특성을 고려함과 동시에 그들의 입지특성을 보다 강조하여 결합모델인 다수준모형(multi-level regression model)을 통해 관광호텔의 에너지사용량을 분석하고자 한다.

3. 변수의 구성 및 분석방법

4. 분석결과

관광호텔의 호텔특성 및 입지특성과 에너지사용량의 관계를 분석하기 위해 총 111개의 관광호텔을 대상으로 기초통계량 분석을 실시하였다. 그 결과는 Table 2와 같다.

선정된 변수들의 기초통계량에 따르면, 호텔들의 연평균 전력사용량은 약 19만 kwh로, 호텔의 규모에 따라 적게는 연간 약 15,647 kwh에서 많게는 70,834,543 kwh의 전력을 사용하였으며, 이를 면적당 사용량으로 환산하면 연평균 223 kwh/㎡로 나타났다. 호텔등급의 평균은 1.94로, 주로 1성급과 2성급 호텔이 주를 이루는 것으로 확인되었다. 연구에 사용된 호텔의 규모는 큰 차이가 있지만, 평균적으로 연면적이 16,086 ㎡, 층고가 12층이며, 건축연한은 15년 정도 경과된 것으로 나타났다. 호텔의 서비스 규모에 있어 평균 118개의 객실을 가지고, 2018년 평균 37,298명의 숙박객수를 유치하였다. 호텔의 37 %가 중심상업지 인근에 위치하며, 상업용 부동산 임대료는 제곱미터 당 평균 24,760원으로, 2018년 기준 연구대상지의 평균보다 비싼 것으로 나타났다. 각 호텔의 반경 1 km 이내에는 평균 3개의 호텔이 위치하며, 31개의 호텔이 위치한 관광호텔 밀집지역이 포함되어있음을 확인하였다.

5. 결 론

본 연구에서는 부산·울산·경남지역의 관광호텔을 대상으로 전력 사용량에 영향을 미치는 관광호텔의 개별적인 호텔특성과 입지특성 요인을 실증분석하였으며, 다음과 같은 시사점을 도출하였다.

먼저 관광호텔의 에너지사용량은 대부분 호텔특성에 의해 설명되는 것으로 드러났다. 여러 선행연구를 통해 예상했던 대로 건물의 규모가 커질수록 에너지사용량은 증가함을 알 수 있었다^{(Priyadarsini et al., 2009)}. 또한, 건축물이 오래될수록 에너지소비가 큰 것으로 나타났는데 이는 노후한 건물일수록 에너지 시스템의 효율이 비교적 떨어지기 때문일 것으로 판단된다^{(Onut and Soner, 2006; Wang, 2012)}. 이러한 결과에 대한 정확한 이해를 위해서는 각 건축물이 보유하고 있는 시스템의 효율에 대한 정보를 모형에 추가적으로 고려할 필요가 있다. 그리고 호텔의 등급 또한 에너지사용량을 설명하는 주요변수로 확인되었는데 이는 호텔이 제공하는 서비스와 연관 지을 수 있다. 호텔등급은 개별호텔의 서비스 품질을 대변할 수 있는데, 일반적으로 등급이 높은 호텔일수록 서비스 품질을 높이기 위해 건축물 내 온도 유지, 조명, 객실운영에 상대적으로 더 많은 에너지를 소비한다^{(Jeffrey et al., 2002; Xuchao et al., 2010)}. 그리고 호텔의 등급이 높을수록 부지 내 다양한 부대시설을 보유하고 있는 경우가 많으며, 카지노, 수영장, 연회장 등과 같이 에너지 집약시설도 포함된다. 즉 다양한 부대시설이 있을수록 숙박객의 일상적인 에너지 소비가 호텔 내에서 주로 이루어질 수 있어 에너지 소비 증가요인이 될 수 있다.

이러한 연구결과와 같이 에너지소비를 감소하기 위한 가장 직접적이고 효과적인 방안은 건물별 에너지 효율을 증진시키는 것임을 알 수 있다. 우리나라는 현재 건물의 에너지 효율을 높일 수 있도록 규제와 인센티브를 병행한 정책을 추진하고 있다. 하지만 관광산업 또는 숙박업에 대해 특화된 정책적 접근은 부재하며 다양한 형태의 인센티브와 규제를 모색할 필요가 있다. 건물에너지 효율화 지원, 신재생에너지 보급 및 활성화, 제로에너지 건축물에 대한 인센티브 등 호텔업계에서 자체적으로 도입할 수 있는 에너지 정책을 통해 에너지 소비를 낮추고, 이를 통해 관광산업의 지속가능성을 높일 수 있을 것이다.

본 연구의 주요결과는 호텔의 개별적인 요인과 함께 호텔이 위치한 지역의 입지특성 또한 호텔의 에너지소비를 설명하는 요인이라는 점이다. 도출된 결과를 종합하여 볼 때, 호텔의 입지가 중심상업지에 인접할수록, 호텔이 집적되어있는 지역일수록, 그리고 상업용 임대료가 높은 지역일수록 에너지사용량이 달라지는 결과를 확인하였으며, 이러한 결과는 관광호텔의 특수한 입지조건과 연관 지을 수 있다. 관광호텔업에서 선호되는 입지조건은 대표적으로 두 가지 유형을 들 수 있는데, 첫 번째는 유동인구가 많고 접근성이 우수한 도심지역, 두 번째는 관광자원이 풍부하고 경관이 우수한 지역이다. 본 연구에서 다룬 호텔 표본에서도 이 두 유형으로 구분할 수 있으며, 부산이나 울산처럼 광역시에 위치할수록 일반적으로 두 유형을 동시에 만족하기 때문에 다수의 호텔이 집적된 지역이 생겨났다고 볼 수 있다. 대표적인 예로 본 연구에 포함된 부산 해운대구를 들 수 있으며, 이는 반경 1 km 내에 31개의 관광호텔이 밀집되어있는 특수한 지역이다. 특히 이 지역에는 상위등급의 대형호텔들이 밀집해 있고, 그 주위로 고가의 주거 및 상업시설이 형성되어있어 다수의 에너지소비 증가요인이 내재되어 있다. 이와 같이 에너지소비가 높은 호텔들이 주로 밀집되어있고, 관광산업에 의존도가 높은 지역일수록 개별 건축물 단위의 에너지 고효율화와 동시에, 지역을 대상으로 하는 지역에너지 정책이 고려될 수 있을 것이다. 그리고 호텔이 중심상업지에 인접해 있을수록 에너지소비가 낮은 것으로 나타났는데, 이는 도심지역으로 갈수록 개발부지가 상대적으로 협소하고, 이에 따라 에너지 집약적인 대형호텔의 입지가 어렵기 때문이라 해석할 수 있다. 본 연구에서 다룬 호텔들을 미루어 볼 때 도심의 중심상권으로 갈수록 부대시설이 적은 중소규모의 호텔이 많이 분포하며, 업무시설과의 접근성을 더 중요시하는 비즈니스호텔이 많음을 알 수 있었다.

본 연구를 종합해보면, 도시의 탄소저감과 관광산업의 지속가능한 개발을 위해 건축물 단위의 개별적인 노력과 함께 연계할 수 있는 도시 차원의 노력이 필요함을 시사한다. 예를 들어, 자체적인 에너지소비 저감에 대해서는 인센티브를 제공함과 동시에 소비가 높은 지역에 대해서는 과소비방지를 위한 지역적 규제 정책과 같은 대안을 적용한다면 탄소중립을 위한 도시 차원의 복합적인 대안이 될 수 있을 것이다. 또한, 신재생에너지를 통한 지역에너지 발전 및 저장시설을 도입하여 에너지 집약지역의 에너지자립화를 장려해볼 수도 있을 것이다. 또한, 도시와 지역단위의 노력과 함께 산업 및 개별 건물 단위의 에너지저감책에 대해서도 지속적인 노력과 학술적 이해가 추가로 필요하다. 본 연구의 결과에 따라 다음과 같이 정책적 제언을 해볼 수 있다. 우선 관광산업이 집중된 지역에서 노후한 관광숙박업 건축물의 고효율화를 지원하고, 자체적인 에너지저감 노력을 장려할 수 있는 방안들을 모색한다면 더 큰 에너지저감 효과를 기대해볼 수 있을 것이다.

전기와 같은 에너지사용량을 연구함에 있어 본 연구의 가장 큰 한계점은 사용자의 인적 요인(human factor)을 고려하기가 매우 어렵다는 점이다^{(Diez-Roux, 1998)}. 분석을 수행함에 따라 호텔의 다양한 특성을 고려하였지만, 에너지 사용자(숙박객)의 소비행태를 대변할 수 있는 인적 요인변수는 고려하지 못하였으며, 관측되지 않은 이질성(unobserved heterogeneity)로 가정할 수밖에 없었다. 따라서 이는 본 연구의 주요 한계점이라 할 수 있다. 향후 에너지 소비의 반복된 관측값과 호텔의 세부적인 특성을 고려할 수 있다면 이러한 한계점을 극복할 수 있을 것으로 기대된다. 더 나아가 숙박업 외에도 교통, 관광지 운영 등 관광산업의 다양한 부문에 대한 에너지소비를 함께 고려한다면 보다 복합적인 연구를 진행할 수 있을 것이다. 또한, 관광객의 이동경로, 소비패턴 등과 같이 최근 구축되고 있는 다양한 빅데이터를 활용하여 관광활동에 따른 에너지소비를 좀 더 정확히 이해할 수 있을 것으로 예상되며, 이를 통해 보다 효과적인 관광산업 에너지저감책을 모색할 수 있을 것이다.