속성별 한계지불의사액 추정결과

유기성 폐기물 에너지화 시설 확대의 속성별 MWTP를 추정한 결과는 <표 5>

에 제시되어 있다. MWTP는 개별 속성의 수준을 한 단위 추가적으로 개선하는 것에 대한 가구당 연간 WTP를 의미한다. 에너지 자급률이 1% 상승하는 것에 대 한 가구당 연간 MWTP는 237원으로 나타났다. 매립지 수명이 한 단위 연장되는 것에 대한 가구당 연간 MWTP가 148원, 한 개의 일자리가 창출되는 것에 대한 MWTP는 15원으로 나타났다. 개별 속성에 대한 MWTP 값들은 모두 유의수준 5%에서 통계적으로 유의하였다. 응답자들은 에너지 자급률이 상승하는 것에 대 해 가장 높은 가치를 부여하였다.

더 나아가 점추정치 추정의 불확실성을 반영하기 위해 MWTP의 점추정치에 대한 신뢰구간을 제시하였다. 본 연구에서는 개별 속성에 대한 MWTP 추정치의 95% 신뢰구간을 계산하기 위하여 Krinsky and Robb(1986)이 제안한 몬테칼 로 모의실험(Park et al., 1991) 기법을 적용하였다. 이 값 또한 <표 5>에 제시되 어 있다.

변수 추정계수 (t-값)

ASC -0.9136 (-4.98)^**

에너지 자급률 상승 0.0360 (3.65)^**

매립지 수명 연장 0.0217 (2.33)^*

일자리 창출 0.0020 (2.91)^**

가격 -0.1536 (-24.54)^**

소득 -0.0382 (-3.29)^**

연령 0.0133 (3.96)^**

교육수준 -0.1736 (-2.40)^*

성별 -0.1444 (-2.15)^*

0.5300 (9.36)^**

관측치의 개수 4,000

로그 우도값 (log-likelihood) -3,862.23

<표 4> 공변량을 포함한 중첩로짓(Nested logit) 모형의 추정결과

변수는 <표 1>과 <표 3>에 정의되어 있음

ASC는 현재의 상황을 선택하는 응답자에 대한 더미변수를 나타내는 대안특화상수임

*, **는 각각 유의수준 5%와 1%에서 통계적으로 유의함을 의미함

속성 연간 가구당 한계지불의사액(원) 추정결과 (t-값) 95% 신뢰구간

에너지 자급률 상승(단위: 1%p) 237 (3.63)^** 106 ∼ 367

매립지 수명 연장(단위: 배) 148 (2.35)^* 20 ∼ 275

일자리 창출(단위: 개) 15 (2.84)^** 5 ∼ 26

<표 5> 속성별 한계지불의사액 추정결과

*, **는 각각 유의수준 5%와 1%에서 통계적으로 유의함을 의미함

Ⅴ. 결론

유기성 폐기물 에너지화는 온실가스 발생을 줄일 수 있는 효과적인 수단인 동 시에 폐기물을 처리할 수 있는 방안이다. 신기후체제가 등장하며 온실가스 감축 의무를 수행하기 위한 방안이 절실한 상황에서, 온실가스 배출을 저감할 수 있는 신재생에너지원에 대한 관심이 커지고 있다. 더욱이 런던협약에 따라 유기성 폐기 물의 해양 투기가 금지되면서 유기성 폐기물을 처리할 수 있는 대안으로 주목을 받고 있다. 따라서 국내에서 배출되는 유기성 폐기물의 에너지화 비중을 현재의 26% 수준에서 2020년까지 100%로 확대하기 위해 정부는 유기성 폐기물 에너지 화 시설 확대 정책을 추진하고 있다. 유기성 폐기물 에너지화 시설을 확대하기 위 해서는 공적재원이 비용으로 소요되기 때문에 엄밀한 경제이론에 근거하여 보다 정확하게 유기성 폐기물 에너지화 시설 확대의 가치를 평가할 필요가 있다.

이에 본 연구는 경제학적 접근법인 CE를 이용하여 유기성 폐기물 에너지화 시 설 확대에 대한 비시장적 편익을 추정하고자 하였다. 이를 위해 전국 1,000가구를 대상으로 일대일 면접조사를 시행하였고 NL 모형을 적용한 결과, 추정계수는 통 계적으로 모두 유의하였다. 유기성 폐기물 에너지화 시설 확대의 속성별 가치(가 구당 연간 MWTP)도 모두 유의수준 5%에서 통계적으로 유의하였다. 가구당 연 간 MWTP를 추정한 결과, 에너지 자급률이 1% 상승할 때 237원, 매립지의 수명 두 배 연장될 때 148원, 1개의 일자리가 창출될 때 15원으로 나타났다.

기존의 연구사례에서 유기성 폐기물 에너지화에 대한 연구는 주로 기술부문에 만 초점이 맞춰져 있었다. 본 연구에서는 유기성 폐기물 에너지화 시설 확대의 비

시장적 편익을 정량적으로 제시하였고, 이 결과는 유기성 폐기물 에너지화 시설 확대에 대한 인식 제고 방안 마련 및 홍보의 기초 자료 등으로 활용할 수 있다. 또 한 본 논문의 연구결과는 향후 공공의 이익을 제공하는 사업에 유용한 정보를 제 공할 수 있을 것으로 기대된다. 게다가 속성별로 평가된 유기성 폐기물 에너지화 시설 확대의 가치는 유기성 폐기물 에너지화 시설 확대를 위한 구체적인 정책 수립 및 시행에 있어서 실행 가능한 대안별 후생수준을 비교할 수 있는 중요한 근거자 료가 될 수 있을 것이다.

참고문헌

강희찬·조용성·박호정, 2015, “선택실험법(CE)을 이용한 서울시민의 생물다양성에 대한 비 시장적 가치 추정,” 『환경정책』, 23(2), pp.21-56.

김해창·김영하·강상목, 2010, “컨조인트 분석을 이용한 저탄소도시 조성의 선호도 추정,” 『환 경정책』, 18(2), pp.55-78.

민서현·박소연·유승훈, 2016, “조건부 가치측정법을 이용한 유기성 폐기물 에너지화 시설 확 대의 비시장적 편익 추정,” 『한국폐기물자원순환학회지』, 33(6), pp.547-557.

박홍석·신향식·최지용, 2011, “위생매립지를 이용한 유기성 폐기물의 에너지화 방안 - 음폐수 및 하수슬러지 등을 대상으로,” 『유기성자원학회지』, 19(4), pp.15-34.

임슬예·김호영·유승훈, 2013, “가연성 폐기물 에너지화의 외부편익: 조건부 가치측정법의 적 용,” 『에너지공학』, 22(3), pp.270-282.

조용철·박소연·유승훈, 2015, “유기성 폐기물 에너지화 시설 확대의 경제적 파급효과분석,”

『한국혁신학회지』, 10(2), pp.159-174.

한선기, 2011, “혐기성 처리에 의한 유기성 폐기물 에너지화 (Ⅰ),” 『유기성자원학회지』, 19(1) pp.102-108.

환경부, 2008, 『폐자원 및 바이오매스 에너지 대책』, 과천: 환경부.

Curry, N. and P. Pillay, 2012, “Biogas prediction and design of a food waste to energy system for the urban environment,” Renewable Energy, 41, pp.200-209.

Hausman, J. and D. McFadden, 1984, “Specification tests for the multinomial logit model,” Econometrica, 52, pp.1219-1240.

Intergovernmental Panel on Climate Change, 2014, 5th Assessment Report, Cambridge University Press.

Krinsky, I. and A. Robb, 1986, “On approximating the statistical properties of elasticities,” Review of Economics and Statistics, 68, pp.715-719.

Li, Y., S. Y. Park, and J. Zhu, 2011, “Solid-state anaerobic digestion for methane production from organic waste,” Renewable and Sustainable Energy Reviews, 15, pp.821-826.

Lim, S. Y., K. M. Lim, and S. H. Yoo, 2014, “External benefits of waste-to-energy in Korea: A choice experiment study,” Renewable and Sustainable Energy Review, 34, pp.588-585.

McFadden, D., 1973, Conditional logit analysis of qualitative choice behavior, In P. Zarembka (Ed.), Frontiers in Econometrics, (pp.105-140), New York : Academic Press.

, 1978, Modeling the choice of residential location, In A. Karlquist, L. Lundquist, F. Snikars, and J. W. Weibull (Eds.), Spatial interaction theory and planning models, (pp.75-96), Amsterdam: North-Holland.

Park, T., J. B. Loomis, and M. Creel, 1991, “Confidence intervals for evaluating benefits from dichotomous choice contingent valuation studies,” Land Economics, 67, pp.64-73.

Phelps, R. H. and J. Shanteau, 1978, “Livestock judges: how much information can an expert use?,” Organizational Behavior and Human Performance, 21, pp.209-219.

Yoo, S. H., S. J. Kwak, and J. S. Lee, 2008, “Using a choice experiment to measure the environmental costs of air pollution impacts in Seoul,” Journal of

Environmental Management, 86, pp.308-318.

Zhao, X. G., G. W. Jiang, A. Li, and L. Wang, 2016, “Economic analysis of waste-to-energy industry in China,” Waste Management, 48, pp.604-618.

김효진: 서울과학기술대학교 에너지환경대학원 석사과정으로 재학 중이며, 주요 관심 분야는 에너지환경경제 및 정책 등이다([email protected]).

임슬예: 서울과학기술대학교 에너지환경대학원 박사과정으로 재학 중이며, 주요 관심 분야는 에너지환경경제 및 정책, 비시장재화의 가치평가 등이다([email protected]).

유승훈: 서울대학교 기술경영경제정책 대학원과정에서 경제학 박사학위를 취득하고 현재 서울과학기술대학교 에너지환경대학원 대학원장이자 에너지정책학과 교수로 재직 중이 다. 주요 관심 분야는 에너지환경경제 및 정책, 수자원관리, 해양 정책, 기술경제학 등이다 ([email protected]).

2016년 08월 12일 2016년 09월 03일 2016년 10월 25일

ISSN 1598-835X