2.1 투자보수율 개념

투자보수율은 전기, 가스, 수도 등 규제 산업에서 경쟁적인 상황을 가정할 경우, 사업자가 보장받아야 할 정상적인 이윤율을 의미한다. 다른 사업에 투자할 때 얻을 수 있는 기대수익률로 독점기업이나 공공사업에 주로 활용되며, 수익의 과다한 증가를 억제하기 위해 활용되고 있다.

투자보수율은 이러한 개념은 기업의 자본구조를 반영한 자본비용을 계산하는 가중평균자본비용(WACC, Weighted Average Cost of Capital)의 계산 방법을 활용한 것으로, 기업의 부채(D)의 타인자본비용(kd)과 자본(E)의 자기자본비용(ke)을 자본과 부채의 비중으로 가중평균하여 계산한다.

2.2 자기자본비용(ke)의 개념과 산식

자기자본비용은 투자자, 즉 주식소유자가 요구하는 최소 수익률이다. 금리로 표현되는 타인자본비용에 비해 자기자본비용은 계산하기 쉽지 않고, 다양한 방법이 존재한다. 하지만, 대부분 기업에서는 자본자산가격결정모형(CAPM)을 사용한다. 계산식은 ‘무위험수익률(Rf) + 시장위험프리미엄(Rm-Rf) × 위험계수(β)’와 같이 주식과 채권시장에서 계산할 수 있는 다양한 금융변수들을 사용해서 계산할 수 있다.

2.3 타인자본비용(kd)의 개념과 산식

타인자본비용(kd)은 기업에 돈을 대여해준 채권자가 요구하는 최소 수익률이다. 보통 기업의 차입금에 대한 실제 이자율에 법인세를 고려하여 계산한다. 계산식은 ‘기업의 부채 발행시 평균이자율 × (1-법인세율)’와 같이 기업의 이자비용 정도만 파악되면 간단히 계산할 수 있다.

2.4 자기자본 비중(We)과 타인자본의 비중(Wd)의 개념

투자보수율은 자기자본비용(ke)과 타인자본비용(kd)을 해당 전력회사의 전체 자산 중 자기자본(자본)이 차지하는 비중(E/자산(D+E))과 부채가 차지하는 비중(D/자산(D+E))으로 가중평균하여 계산하게 된다. 대부분의 경우 전력회사가 공시하는 재무제표의 수치를 활용하는 것이 일반적이나, 부채 중 실제로 금융시장에서 조달한 부채인 차입금만을 별도로 계산하여 자본과 합산하여 계산하거나 기업이 생각하는 적정 부채비율 등을 활용하는 사례도 있다.

3.1 적정투자보수율 변화

적정투자보수율을 2011년부터 시작하여 2022년 1분기까지 살펴본 결과, 그림 2에서 보는 것처럼 12년 사이에만 큰 폭의 변동이 3번이나 발생한 것을 확인할 수 있었다. 2012년부터 2014년, 2016년 말부터 2018년 중반, 2019년부터 2020년까지

그림 3, 그림 4처럼 주식, 채권 등 금융시장의 변동성이 큰 시기에 적정투자보수율도 크게 변동되고 있었다. 특히 유럽 재정위기로 금융시장의 변동성이 커졌던 2012년부터 2014년 사이에는 적정투자보수율은 7분기만에 6.26%에서 2.47%까지 급락하였다가 2분기 만에 5.09%까지 급등하는 모습을 보였다.

적정투자보수율의 변동성을 객관적인 숫자로 표시하기 위하여 본 연구에서는 직전 연도 또는 직전 분기 대비 적정투자보수율의 변화를 절대값으로 표시하여 측정해 보았다. 변동성은 일반적으로 표준편차로 측정하는데, 표준편차는 측정된 값이 평균에서 얼마나 분산된 정도를 측정하여 표시한다. 본 연구에서는 기간별로 적정투자보수율이 최소로 변동하는 것을 목표로 했기 때문에 변화된 값의 절대값으로 변동성을 측정하였다.

먼저 측정 대상 분기가 전년 같은 분기 대비 얼마나 변동했는지를 확인해 보았다. 그림 5에서 보는 것처럼 최대 2.63%까지 변동하며, 2% 이상의 변동성도 과거 12년 사이에 3번이나 확인할 수 있다. 과거 12년 적정투자보수율의 전년 대비 변동성의 평균은 1.011% 측정되었다. 2014년부터 2015년 큰 변동성은 자기자본비용(ke)의 주요 구성요소 중 하나인 국고채 5년물의 금리가 2013년까지 4% 초반을 기록하였으나, 2015년 하반기에는 1% 후반까지 하락하는 것이 크게 영향을 미쳤다.

그리고 측정 대상 분기가 전 분기 대비 얼마나 변동했는지를 확인하는 전 분기 대비 변동성은 그림 6에서 보는 것처럼 비용이나 한국전력의 수익, 자산, 부채 등이 크게 변동할 수 없는 기간 사이에도 최대 2.04%까지 변동하며, 1% 이상의 변동성도 과거 12년 사이에 6번이나 확인할 수 있다. 과거 12년 적정투자보수율의 전 분기 대비 변동성의 평균은 0.507%이라는 큰 값이 측정되었다. 전 분기 대비 변동성은 2014년부터 2015년 전년 대비 변동성과 마찬가지로 국고채 금리 변동이 원인이었고, 2017년부터 2018년 큰 폭의 변동성을 보인 시기는 한국전력과 국내 주식시장의 상대적 민감도인 위험계수(β)가 평균적으로 분기별로 급변동을 보이면서 분기별 변동성도 증가하였다.

3.2 자기자본비용(ke) 변화

앞서 설명한 것처럼 적정투자보수율 중 하나인 자기자본비용(ke)은 금융시장 중 채권시장에서 결정되는 무위험수익률(Rf), 시장위험프리미엄(Rm-Rf), 주식시장에서 결정되는 한국전력과 국내 주식시장의 상대적 민감도인 위험계수(β)로 결정된다. 과거 12년 자기자본비용과 구성 요소들의 변화를 그림 7에서 보는 것처럼 적정투자보수율의 변동성이 커지는 시기에 시기별로 방향과 크기는 달랐지만, 자기자본비용과 그 구성 요소들도 큰 폭으로 변동하는 것을 확인할 수 있다.

하지만, 타인자본비용(kd)의 변화와 자본과 부채의 비중에 따라 적정투자보수율에 미치는 영향이 다르게 나타나고 있다. 적정투자보수율이 가장 큰 폭으로 움직인 2012년부터 2014년에는 무위험수익률과 시장위험프리미엄×위험계수가 각기 다른 방향으로 움직이면서 자기자본비용의 변동성을 줄였다. 하지만 2016년 말부터 2018년 중반, 2019년부터 2020년까지는 자기자본비용이 적정투자보수율의 변동성을 뛰어넘을 정도로 크게 움직였다.

3.3 타인자본비용(kd) 변화

큰 변동을 보이는 자기자본비용과 달리 타인자본비용(kd)은 지난 12년간 지속해서 내림세를 보인다. 그림 8에서 확인할 수 있는 것처럼 타인자본비용의 하락은 2008년 금융위기 이후 전세계 금융시장에 만연한 저금리 확대로 한국전력의 평균 차입이자율이 지속해서 하락했기 때문이다. 2011년 1분기 한국전력의 평균 차입이자율이 5.16%를 기록하였으나, 2021년 2분기 2.29%를 기록할 때까지 큰 반등 없이 하락하였다. 공공기관인 한국전력이 지난 10년간의 저금리 기조에서 커다란 경영이슈 없이 안정적으로 재원을 조달하였고, 2021년 기준 부채 총액 68조 원, 이자가 발생하는 차입금 및 사채가 39조 원에 이르기 때문에 매년 조달하는 이자율이 일시적으로 변동성이 생겨도 전체 부채의 평균 차입이자율에 영향을 주지는 않고 안정적인 모습을 유지했다.

또한 일반적으로 타인자본비용(금리)는 확정적인 수익과 원금을 보장받지만, 자기자본비용은 주식가격 변동에 따라 수익률이 변동하고 손실 가능성도 발생하기 때문에 자기자본비용이 타인자본비용보다 높다. 과거 12년 동안 한국전력이 보장받는 적정투자보수율에서도 자기자본비용 평균이 5.6%로, 3.7% 수준의 타인자본비용보다 훨씬 큰 값을 유지하였다.

3.4 자기자본 비중(We)과 타인자본 비중(Wd) 변화

적정투자보수율을 직접 결정하는 것은 자기자본비용과 타인자본비용이지만, 자기자본 비중(We)과 타인자본 비중(Wd) 역시 투자보수율의 변동성에 영향을 주고 있다.

한국전력 특성상 자본을 늘리는 증자를 거의 하지 않고, 과거 12년은 부채를 일시에 크게 늘리지 않아 그림 9처럼 안정적인 모습을 보였다. 흑자와 자산 처분이익이 증가하여 자본 비중이 증가한 2015년부터 2017년 사이에 적정투자보수율이 증가해야 했으나, 그림 5처럼 자기자본비용이 많이 감소하면서 자기자본과 타인자본의 비중이 적정투자보수율에 대한 영향이 크지 않았다.

다만, 2021년 이후 연료가격이 상승했으나 전기요금 인상이 지연되면서 부채 비중이 많이 증가하고 있고, 상대적으로 낮은 타인자본비용의 영향이 커지면서 적정투자보수율이 빠르게 하락하고 있는 모습을 보인다.

4.1 적정투자보수율 변동성 측정을 위한 변수 구성

적정투자보수율 계산식에서 사용하는 변수의 종류, 계산 기간, 가중치 계산 방법 등에 따라 다양한 적정투자보수율이 나타날 수 있고, 이 수치에 따라 전기요금을 조정해야 한다. 그러므로 요금 변동을 최소화하기 위해서는 적정투자보수율을 구성하는 변수들을 최대한 많이 조사하여 변동성을 완화하는 것

이 필요할 것이다. 표 2는 적정투자보수율 계산을 위한 다양한 변수 변화를 반영하였다. 무위험수익률, 시장위험 프리미엄, 위험계수는 적정투자보수율 산식에 적용할 수 있는 금융변수를 통해서 구성하였고, 자본구조는 자본구조가 급격히 변동할 경우 투자보수율이 변동하는 것을 제한하기 위해 선행연구에서 제안한 ‘목표 자본 비율’을 추가하였다.

4.2 적정투자보수율 변동성 시뮬레이션

적정투자보수율의 변동성을 비교하기 위해 다음과 같은 단계로 변동성을 측정하였다. 먼저 표 2에서 나열한 추가 가능 변수들의 데이터를 금융시장에서 조사하였고, 자본구조와 같은 데이터가 분기별로 데이터를 구할 수 있어서 최근 10년(2012년～2022년 1분기)의 분기별 자료를 조사하여 모델에 입력하였다. 그리고 변수별로 10년간 적정투자보수율의 추이를 확인할 수 있도록 모델을 구성하였고, 최종적으로 적정투자보수율의 변동성 측정을 위해서는 10년간 적정투자보수율 변동 절대값의 평균을 측정하여 현재 적정투자보수율의 변동성 절대값과 비교하고, 최소값을 기록하는 산식의 변수 조합을 찾아내는 방식으로 시뮬레이션을 진행하였다.

4.3 시뮬레이션 결과

적정투자보수율을 계산할 수 있는 다양한 변수를 조합하여 480개의 가능한 모든 변수 조합을 분석한 결과, 변동성을 최소화하기 위해서는 계산에 활용하는 변수를 대부분 표 3과 같이 교체해야 한다는 결과를 도출하였다.

먼저 무위험수익률로 사용한 변수는 국고채 5년물 1년 평균보다 더 긴 기간 평균을 낼 수 있도록 10년 평균을 사용하는 것이 변동성을 낮추는 데 효과적이었다. 국고채 5년물 1년 평균의 전 분기 대비, 전년 대비 변동성 평균이 각각 0.14%, 0.47%였으나, 바뀐 국고채 5년물 10년 평균의 변동성은 각각 0.07%, 0.27%로 변동성이 거의 절반 정도로 감소하여 적정투자보수율의 변동성을 감소시키는 데 크게 이바지하였다.

시장위험프리미엄은 6%로 고정하는 것보다 시장수익률을 평균가 기준 전 분기 대비 수익률로 변경하는 것이 적정투자보수율의 변동성을 감소시켰다. 시장위험프리미엄 계산시 종가 기준 또는 전년 동기 대비 계산하는 것은 한국 주식시장의 큰 변동성으로 인해 5% 이상의 큰 값이 계산되었으나, 평균가 기준 전 분기 대비로 계산하게 되면 시뮬레이션 전 기간에 걸쳐 1.5% 내외의 작은 값이 계산되었다. 일반적으로 6%의 일정한 값으로 고정하는 것이 변동성을 낮출 수 있으나, 시장위험프리미엄에 위험계수가 곱한 값이 자기자본비용(ke)에 반영되어 적정투자보수율에 영향을 미치기 때문에 값 자체가 낮아지는 것이 변동성을 더 많이 낮추었다.

위험계수는 수익률을 계산하는 기간은 5년으로 동일하나, 계산 방법을 실질베타(Raw Beta)에서 조정베타(Adjusted Beta)로 바꾸는 것이 변동성 감소에 더 효과적이었다. 조정베타는 계산시 2/3의 가중치를 실질베타에 주고, 나머지 1/3의 가중치를 1에 주고 계산하기 때문에 1에 더 가깝게 계산되기도 하지만, 변동성이 훨씬 낮게 계산되었다. 측정 기간 실제베타는 최대값 0.918, 최소값 0.099의 큰 변동성을 기록했지만, 조정베타는 최대값 0.946, 최소값 0.405의 작은 변동성을 기록하였다.

시장위험프리미엄과 달리 자본구조는 목표 자본비율 50%로 고정하는 것이 적정투자보수율의 변동성을 낮출 수 있었다. 한국전력의 자본구조는 연료비 등의 상승으로 원가가 상승하면서 전기요금을 초과하는 경우 짧게는 몇 개 분기, 길게는 몇 년간 손실을 기록하면서 빠르게 변동하였다. 이 과정에서 타인자본비용(kd)보다 더 큰 자기자본비용(ke)의 반영 비중이 증가하면서 적정투자보수율의 변동성을 키워 왔다. 실제 측정 기간 재무제표의 부채와 자본의 비중을 반영한 자본구조는 자본의 비중이 최대 71%에서 최소 46%까지 변동하였다. 이러한 변동성을 50%라는 목표 자본구조로 고정함으로써 적정투자보수율의 변동성의 상당 부분을 감소시킬 수 있었다.

본 연구에서 변동성의 기준으로 삼은 적정투자보수율 변동성 절대값의 평균은 개선된 계산식을 적용한 결과, 표 4에서 보는 것처럼 이전 계산식보다 연간 변동성은 기존 1.011%에서 0.249%로 개선되어 75%가 감소하였고, 분기별 변동성은 0.507%에서 0.077%로 개선되어 85% 감소한 수치를 보였다. 측정 대상 기간 금융위기, 팬데믹 등의 다양한 이슈가 있었음에도 개선된 계산식의 변동성 평균 수치 0.249%, 0.077%에서 보는 것처럼 아주 작은 수치 변화만이 발생하고 있다. 실제 적정투자보수율의 수치들도 그림 11에서 보는 것처럼 급격하게 변동되는 것이 사라지고, 매 분기 아주 작은 수치의 변화만을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

적정투자보수율의 변동성을 감소시키는 것이 요금에 미치는 영향을 계산하려면 전기의 생산 및 공급을 위해 투자된 자산인 요금기저(Rate Base)에 적정투자보수율 변동 수치를 곱한 후에 해당 연도의 전력 판매량으로 나누면 계산할 수 있다. 요금기저가 공개되지 않아 정확하게 알 수 없지만, 공개된 한국전력의 재무제표상 유형자산 금액을 기반으로 적정투자보수율의 변동성 감소가 요금에 미친 영향을 계산하여 본 결과가, 표 5와 그림 12이다.

연간 변동성 수치를 기준으로 개선 이전에는 연료비 등의 비용 증가가 전혀 없음에도 매년 요금을 평균 2.50원(최대 5.08원) 변동시켜야 했다. 주택용 저압 1단계 사용량 요금이 100.6원이므로 2.50원의 연간 변동성은 매년 2.5%의 요금을 조정해야 하는 것이다. 매년 5% 내외의 전기요금 조정률을 보여 온 한국의 과거 사례와 매년 연료의 가격 변동을 원활하게 전기요금에 자동 반영하기 위해 만든 연료비 조정 요금의 연간 변동 한계가 5.0원이라는 것을 고려할 때 2.5%의 요금 조정이 전력 공급비용 증가와 함께 영향을 줄 때 요금 충격을 유발할 수 있는 변동성을 보여주었다.

하지만, 본 연구의 방법을 적용시 매년 평균 2.50원의 요금 변동을 피하고 평균 0.75원(최대 2.57원)만 변동시켜도 되기 때문에 요금에 미치는 충격과 대규모 요금 변동으로 인한 정치적/사회적 혼란을 최소화할 수 있을 것으로 기대된다.

다만, 본 연구에서 사용한 수치들은 주요 변수들의 출처에 따라 일부 상이할 수 있고, 특히 자본구조는 요금 산정을 위한 별도의 내부 수치가 존재하기 때문에 적정투자보수율의 수치는 실제 수치와 다를 수 있다.