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2024 Vol.33, Issue 4 Preview Page

Research Paper

31 December 2024. pp. 343-378
Abstract
Regions in South Korea exhibit heterogeneity in various aspects such as industrial structure, energy systems, and power demand & supply. At the same time, the role of regions in proactive and practical responses to climate change is increasingly significant. This study applies the Logarithmic Mean Divisia Index (LMDI) technique to analyze the current greenhouse gas emissions at both the provincial and local levels. Based on the results, a representative region was selected for further analysis at the city & county level. Findings indicate that Gyeonggi province contributes the most to the national increase in greenhouse gas emissions. Additionally, among the high-emission provinces, Gyeonggi exhibits distinct patterns of individual effects. The top six high-emission localities within Gyeonggi account for 90% of the emission increase in the province’s 31 localities. It is confirmed that the change in greenhouse gas emissions in these six cities & counties coincides with the operational periods of power plants and combined heat and power plants. In conclusion, firstly, LMDI decomposition analysis highlights Gyeonggi as the most noticeable region among the 17 provinces. Secondly, considering the socioeconomic trends and the forthcoming implementation of a differential electricity pricing system, Gyeonggi’s need to enhance its power supply from within the province itself is evident. Thirdly, given the substantial presence of RE100 companies in Gyeonggi and its significant contribution to the national increase in greenhouse gas emissions, Gyeonggi should intensify efforts to promote renewable energy compared to previous initiatives and other regions.
국내 지역들은 산업구조, 에너지시스템, 전력수급 등 다양한 측면에서 이질적인 한편, 적극적이고 실천적인 기후변화 대응을 위해 지역의 역할은 갈수록 중요해지고 있다. 따라서 본 연구에서는 2015~2021년 기간 전국 시‧도, 시군구의 온실가스 배출 요인분해 분석을 한다. 17개 시‧도별 온실가스 배출 요인분해 분석을 진행한 뒤, 분석결과를 토대로 대표 시‧도를 선정하여 해당 지역의 시군(구)를 대상으로 추가 분석한다. 분석 결과, 시‧도 중 경기도는 국가 온실가스 증가에 가장 큰 기여를 함과 동시에 다(多)배출 지역 중에서도 개별 효과가 다르게 작용하고 있는 지역으로 나타났다. 경기도의 31개 시‧군별 분석 결과, 경기도 내 다(多)배출 상위 6개 시‧군이 경기도 온실가스 배출 증가의 90%를 차지하는 것으로 나타났다. 또 분석결과를 연도별로 살펴봤을 때, 해당 6개 시‧군의 온실가스 배출 증가는 화력발전소와 열병합발전소의 운영 시기와 맞물려 있는 것을 확인하였다. 결과를 종합해서 살펴보면, 첫째, 온실가스 배출 요인분해 분석 결과, 17개 시‧도 중 경기도가 가장 특징적인 지역인 것으로 나타났다. 둘째, 시‧도별 사회경제의 변화 추이를 감안하고, 또 앞으로 지역별 차등요금제의 시행이 예상되는 바, 경기도는 지역 내 전력공급량을 늘려야 할 필요가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 경기도 내 위치한 다수의 RE100 기업, 그리고 경기도가 국가 온실가스 배출 증가에 기여하는 비중을 고려할 때, 경기도는 재생에너지 보급에 현재보다 그리고 다른 지역보다 더 많은 노력을 기울여야 하는 것으로 나타났다.
References
  1. 고재경‧김성욱‧주정현, “기초지자체 에너지 소비 변화 요인 및 특성 분석: 경기도 지역을 중심으로”, 「지방행정연구」, 제29권 제2호, 2015, pp. 127~152.
  2. 고재경‧예민지, “광역자치단체 온실가스 배출량과 경제성장의 탈동조화 분석”, 「지방행정연구」, 제36권 제1호, 2022, pp. 3~32.
  3. 구자열‧주희천‧정은호, “전력소비 변화 요인분석을 통한 국내 제조업의 전력효율성 평가”, 「에너지경제연구」, 제15권 제2호, 2016, pp. 23~54.
  4. 국가에너지통계 종합정보시스템, “지역에너지통계연보”, 2024, https://www.kesis.net/main/main.jsp (접속일: 2024. 8. 8.)
  5. 권경선, “[분산에너지 활성화 특별법 (안)] 에 대한 검토*-지역에너지 분권의 관점에서”, 「지방자치법연구」, 제23권 제1호, 2023, pp. 139~180.
  6. 길은선‧이슬기‧임미라, “온실가스 감축정책 시행 후 제조업의 이산화탄소 배출량 변화 분석”, 「경제학연구」, 제69권 제3호, 2021, pp. 55~95.
  7. 김수이, “국내 발전부문의 온실가스 배출 요인 분해 분석”, 「에너지경제연구」, 제17권 제1호, 2018, pp. 241~264.
  8. 김수이, “국내 제조업의 전력 소비 요인분해 분석”, 「에너지경제연구」, 제22권 제1호, 2023, pp. 73~99.
  9. 김수이‧정경화, “LMDI 방법론을 이용한 국내 제조업의 온실가스 배출 요인분해분석”, 「자원‧환경경제연구」, 제20권 제2호, 2011, pp. 229~256.
  10. 김을식‧고재경‧권진우‧김건호‧김성하‧김윤영 등, “기회의 경기, 비전2030”, 경기연구원, 2023.
  11. 김진수, “우리나라 에너지소비 분해분석 연구에 대한 고찰”, 「에너지경제연구」, 제14권 제3호, 2015, pp. 265~291.
  12. 김철현‧강병욱, 「국내 에너지 소비 변화의 요인 분해 분석」, 에너지경제연구원, 2017.
  13. 김태헌‧임덕오‧김윤경, “2008∼2011 년 산업부문의 에너지소비 및 온실가스 배출 급증에 대한 요인분해연구”, 「에너지경제연구」, 제14권 제3호, 2015, pp. 203~227.
  14. 문선영‧유한별, “기후 시민의식 함양에 미치는 리터러시 역량의 영향에 관한 연구: 정책 리터러시 및 위험 리터러시를 중심으로”, 「환경정책」, 제30권 제3호, 2022, pp. 177~208.10.15301/jepa.2022.30.3.177
  15. 문혜정‧이기훈, “다계층 LMDI 분해법을 이용한 지역에너지 소비 변화의 영향 분석”, 「경영경제연구」, 제41권 제2호, 2019, pp. 221~243.
  16. 박년배, “코로나 19 기간 국내 전력 산업의 온실가스 배출 요인분해 분석”, 「에너지공학」, 제30권 제2호, 2021, pp. 30~42.10.5855/ENERGY.2021.30.2.030
  17. 박년배‧심성희, “감축목표 업종 분류체계에 따른 산업부문의 에너지소비 및 온실가스 배출 요인분해 분석”, 「자원・환경경제연구」, 제24권 제1호, 2015, pp. 189~224.10.15266/KEREA.2015.24.1.189
  18. 박승규‧장인수, “산업별 및 권역별 이산화탄소 발생의 로그평균디비지아지수 분해 분석”, 「한국지역개발학회지」, 제34권 제2호, 2022, pp. 195~228.
  19. 안상효‧우종률, “국내 RE100 이행방안의 경제성 비교분석 연구”, 한국태양광발전학회, 제10권 제2호, 2022, pp. 62~71.
  20. 에너지경제연구원, “지역에너지통계연보”, 2023.
  21. 온실가스종합정보센터, “지역 온실가스 통계”, 2024, https://www.gir.go.kr/home/main.do (접속일: 2024. 8. 8.)
  22. 유재호‧이승현‧이진영‧전의찬, “요인분해분석을 이용한 지역별 전력 소비 특성 연구: 광역시를 중심으로”, 「에너지공학」, 제32권 제2호, 2023, pp. 60~71.10.5855/ENERGY.2023.32.2.060
  23. 이상엽‧김대수, “국내 온실가스 배출권거래제 시행 효과 분석”, 한국환경연구원, 2017.
  24. 이재형, “철도수송부문 온실가스 배출 요인 분해분석”, 「한국기후변화학회지」, 제9권 제4호, 2018, pp. 407~421.10.15531/KSCCR.2018.9.4.407
  25. 이재형‧임지재‧김용기‧이재영, “LMDI 분해 분석을 이용한 국내 철도 노선별 온실가스 배출 특성 분석”, 「한국철도학회 논문집」, 제15권 제3호, 2012, pp. 286~293.10.7782/JKSR.2012.15.3.286
  26. 이정섭‧이강원, “지역별 차등 전기요금제 적용을 위한 공간 단위 검토: 시‧ 군‧구별 전력 자급률을 기준으로”, 「한국경제지리학회지」, 제26권 제2호, 2023, pp. 96~109.
  27. 정해식‧이기훈, “로그 평균 디비지아 지수 기법을 이용한 이산화탄소 배출량 변화의 요인분해”, 「자원‧ 환경경제연구」, 제10권 제4호, 2001, pp. 569~589.
  28. 조용성, “전력산업의 온실가스 배출요인 분석 및 감축 방안 연구”, 「한국기후변화학회지」, 제8권 제4호, 2017, pp. 357~367.10.15531/ksccr.2017.8.4.357
  29. 지상현‧이강원‧이정섭, “전력 발전과 소비의 공간적 불일치에 관한 연구”, 「국토지리학회지」, 제56권 제4호, 2022, pp. 383~395.10.22905/kaopqj.2022.56.4.6
  30. 진상현‧정경화, “지역별 온실가스 배출특성에 관한 연구: 지수분해분석을 중심으로: 지수분해분석을 중심으로”, 「한국정책과학학회보」, 제17권 제2호, 2013, pp. 1~26.
  31. 진상현‧황인창, “지수분해분석을 이용한 지자체의 에너지 소비특성에 관한 연구”, 「자원환경경제연구」, 제18권 제4호, 2009, pp. 557~586.
  32. 진태영‧김도원, “생산이론 기반 분해 및 로그평균 디비지아 지수를 이용한 국내 탄소원단위 변화요인 분석”, 「에너지경제연구」, 제20권 제1호, 2021, pp. 105~138.
  33. 진태영‧최가영‧이은미‧이수경, “이산화탄소 배출량 분해분석: 산업및 에너지 소비구조를 중심으로”, 「환경정책」, 제28권 제2호, 2020, pp. 153~182.10.15301/jepa.2020.28.2.153
  34. 통계청, “GRDP(시/군/구)”, 2024a, https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1C65_03E&conn_path=I2 (접속일: 2024. 8. 8.)
  35. 통계청, “사업체노동실태현황 (시도별, 산업별, 규모별, 사업체수 및 종사자수)”, 2024b, https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=118&tblId=DT_118N_SAUPN72&conn_path=I2 (접속일: 2024. 8. 8.)
  36. 통계청, “장래인구추계”, 2024c, https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1BPB002&conn_path=I3 (접속일: 2024. 8. 8.)
  37. 통계청, “주민등록인구현황 (행정구역(시군구)별, 성별 인구수)”, 2024d, https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B040A3&conn_path=I2 (접속일: 2024. 8. 8.)
  38. 한국에너지공단, “2016 집단에너지사업 편람 (2015실적)”, 2016
  39. 한국에너지공단, “2017 집단에너지사업 편람 (2016실적)”, 2017
  40. 한국에너지공단, “2018 집단에너지사업 편람 (2017실적)”, 2018
  41. 한국에너지융합협회, “재생에너지 전기공급사업(직접PPA)제도 활성화를 위한 국내 RE100시장 분석 및 자문용역”, 전력거래소, 2022.
  42. 한국지역난방공사, “열생산량 정보”, https://www.data.go.kr/data/15069270/fileData.do (접속일: 2024. 8. 8.)
  43. 한준, “LMDI 요인 분해분석을 이용한 우리나라 제조업 전력화 현상에 관한 연구”, 「에너지공학」, 제24권 제1호, 2015, pp. 137~148.10.5855/ENERGY.2015.24.1.137
  44. 한준, “LMDI 을 활용한 인천시 전기 소비 요인분해분석”, 「환경정책」, 제31권 제1호, 2023, pp. 75~95.10.15301/jepa.2023.31.1.75
  45. 한준, “우리나라 전력화 (Electrification) 의 CO₂ 배출 영향 연구”, 「환경정책」, 제27권 제1호, 2019, pp. 107~129.10.15301/jepa.2019.27.1.107
  46. 한준‧정연미, “LMDI 를 활용한 서울시 전력소비량 특성 연구”, 「환경정책」, 제28권 제2호, 2020, pp. 131~151.10.15301/jepa.2020.28.2.131
  47. Ang, B. W., and N. Liu, “Handling zero values in the logarithmic mean Divisia index decomposition approach,” Energy Policy, Vol. 35, No. 1, 2007, pp. 238~246.10.1016/j.enpol.2005.11.001
  48. Climate Group RE100, RE100 Members, https://www.there100.org/re100-members (접속일: 2024. 8. 8.)
  49. Hoekstra, R., and J. C. Van den Bergh, “Comparing structural decomposition analysis and index,” Energy Economics, Vol. 25, No. 1, 2003, pp. 39~64.10.1016/S0140-9883(02)00059-2
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  • Publisher :Environmental and Resource Economics Review
  • Publisher(Ko) :자원 · 환경경제연구
  • Journal Title :자원·환경경제연구
  • Journal Title(Ko) :Environmental and Resource Economics Review
  • Volume : 33
  • No :4
  • Pages :343-378