환경정책
사업장 배출허용기준 강화가 대기오염도에 미치는 영향
- 연구진노상환
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발간일
2020-03-31
본 연구는 한국의 배출허용기준(ELV) 강화가 대기오염도에 미치는 실질적인 효과를 분석하고자 하였다. 2015년부터 적용된 배출허용기준 강화가 주요 대기오염물질인 SO2, NO2, PM10, CO 오염도에 미치는 효과를 이중차분법(DID)으로 추정하였다. 분석 자료는 한국의 16개 광역지방자치단체를 대상으로
2010년부터 2018년까지 월별 패널 자료를 사용하였다. 모형 적합도를 판별하기 위한 하우스만 검정결과 확률효과모형 보다는 고정효과모형이 더 적절하였다. 기본모형의 확률효과모형 분석결과 2015년 배출허용기준 강화 전후 SO2, PM10, CO의 오염도는 개선을 기대할 수 있었으나, 이중차분 추정계수는 10% 유의수준에서도 유의하지 않아 순 효과는 나타나지 않았다. 반면, NO2는 정책 시행 효과만을 분석하면 개선효과가 있다고 할 수 있었으나 이중차본 추정계수는 양(+)의 값을 가져 부정적 효과를 가진다. 지역내총생산(GRDP)을 포함한 모형에서 GRDP 성장률은 PM10 오염도에만 부정적이었고, 다른 대상 오염물질에 는 유의한 영향이 없었으며, 이중차분 정책효과는 기본모형의 결과와 유사하였다. 결론적으로 대기환경 개선을 위해서는 사업장 배출허용기준 강화와 동시에 이동오염원이나 기타면오염원의 관리를 포함한 정책혼합(policy mixes)이 요구된다.
[핵심주제어] 배출허용기준, 이중차분법, 패널 자료, 고정효과모형, 정책혼합
2010년부터 2018년까지 월별 패널 자료를 사용하였다. 모형 적합도를 판별하기 위한 하우스만 검정결과 확률효과모형 보다는 고정효과모형이 더 적절하였다. 기본모형의 확률효과모형 분석결과 2015년 배출허용기준 강화 전후 SO2, PM10, CO의 오염도는 개선을 기대할 수 있었으나, 이중차분 추정계수는 10% 유의수준에서도 유의하지 않아 순 효과는 나타나지 않았다. 반면, NO2는 정책 시행 효과만을 분석하면 개선효과가 있다고 할 수 있었으나 이중차본 추정계수는 양(+)의 값을 가져 부정적 효과를 가진다. 지역내총생산(GRDP)을 포함한 모형에서 GRDP 성장률은 PM10 오염도에만 부정적이었고, 다른 대상 오염물질에 는 유의한 영향이 없었으며, 이중차분 정책효과는 기본모형의 결과와 유사하였다. 결론적으로 대기환경 개선을 위해서는 사업장 배출허용기준 강화와 동시에 이동오염원이나 기타면오염원의 관리를 포함한 정책혼합(policy mixes)이 요구된다.
[핵심주제어] 배출허용기준, 이중차분법, 패널 자료, 고정효과모형, 정책혼합
This paper analyzes the ELV(Emission Limit Value) promotion effects through the DID (difference-in-differences) estimator. The model was estimated for the degree of air pollution using an annual panel dataset covering 16 provinces from 2010 to 2018. According to the Hausman test, it was desirable to use a fixed effects model rather than a random effects model. The major findings in the basic model were that 2015 ELV had a positive effect on the degree of SO2, PM10 and CO, without other noises being equal, but had no effect with other noises being equal. However, in the case of the degree of NO2, the former had a positive effect, but the latter had negative effects. In the model including GRDP(Gross Regional Domestic Product), the results are similar to the findings of the basic model. Therefore, to reduce the degree of air pollution, we need policy mixes, such as the management of moving source pollution and other point-source pollution.
[Key Words] ELV(Emission Limit Value), DID(Difference in Difference), Panel Data, Fixed Effects Model, Policy Mixes
[Key Words] ELV(Emission Limit Value), DID(Difference in Difference), Panel Data, Fixed Effects Model, Policy Mixes
