분기 생산 활동의 미세먼지 배출유발효과 분석: 분기별 투입산출모형의 개발

1. 미세먼지의 산업연관분석 연구

미세먼지 배출의 경제 연구는 에너지집약, 인구, 경제성장 등 사회경제 요인이 미세먼지 배출에 미치는 연구와 교역에 따른 미세먼지 배출량을 생산기반 및 소비기반으로 분석한 연구로 구분된다. 우선 사회 경제적 요인이 미세먼지 배출량 변화에 미치는 영향은 주로 환경 투입산출모형을 이용하여 추산하였다(Guan et al., 2014; Huo et al., 2014). Guan et al.(2014)은 중국 환경 투입산출모형을 사용하여 1997년부터 2010년까지 소비를 기반으로 한 초미세먼지의 연간 배출량을 추정하였다. 구조분해분석을 통하여 경제 성장요인에 따른 초미세먼지의 연간 발생량을 경제주체별로 분석하였다. 중국 초미세먼지 배출량의 68%는 도시의 생산기반에 기인되며, 나머지는 농촌 소비를 통해 이루어졌다. 자본형성 역시 초미세먼지를 발생시키는 주요 원인으로 나타났다. 수출 부분은 OECD 국가들이 중국의 수출품을 소비하기 때문에 중국의 저감 정책에도 불구하고 초미세먼지 배출량은 늘어났다. Huo et al.(2014)은 환경 투입산출모형을 사용하여 생산자와 소비자 간 오염이동을 분석하여 2010년 중국의 미세먼지를 비롯한 대기오염물질의 배출량을 추정하였다. 36개 산업부문의 연간 미세먼지 배출량과 국내총생산(GDP)의 관계도 분석하였는데, 생산기반으로의 기계 및 장비, 건설 등은 중국 대기오염의 주된 원인인 반면, 소비기반의 서비스 부문 영향력은 비교적 낮았다.

투입산출모형을 사용하여 국가간 및 지역간 교역을 통한 미세먼지 배출원의 이동을 분석한 연구를 살펴보면, Meng et al.(2016)은 다지역 투입산출모형을 적용하여 재화의 생산지역 배출량뿐만 아니라 재화 소비지역의 소비기반 배출량도 분석하여 교역을 통한 초미세먼지 배출량 이동을 평가하였다. 134개국 57개의 교역 자료를 사용하였는데, 2007년 산업 부분의 초미세먼지 배출량은 24 Teragram(Tg)로서, 브라질, 남아프리카, 인도 및 중국 수출 요인이 전체 초미세먼지 배출의 30%를 차지하였다. 국제교역을 통한 생산기반과 소비기반 분석은 국제협력을 통해 대기오염 저감 정책의 필요성을 유도할 수 있었다. Yang et al.(2017)은 7개 지역간 투입산출모형을 이용하여 중국 지역 경제 활동의 미세먼지 배출원을 분석하였다. 석탄 연소, 시멘트 제조업과 생산기반 초미세먼지 배출량은 양의 상관관계를 나타냈으며, 국내총생산(GDP), 인구, 자동차 소유 등 사회경제 요인도 소비기반 미세먼지 배출을 증가시켰다. 다른 지역 재화나 서비스 수입에 의존적인 중국 동부, 남서부, 남부 및 북서부 지역은 초미세먼지의 소비기반 배출량에 큰 영향을 미쳤다. Wu et al.(2017)는 다지역 환경 투입산출모형을 이용하여 2007년부터 2010년까지 중국 30개 지역간 교역을 통한 초미세먼지 배출량을 분석하였다. 동부의 최종소비와 중부, 북동부, 서부 등의 중간재 투입이 미세먼지 주요 배출의 원인으로 나타났으며, 이를 토대로 하여 미세먼지 저감을 위한 지역 협력과 관리를 강조하였다.

투입산출모형을 통한 미세먼지 배출분석에 관한 국내 연구는 김의준･문승운(2019)이 있다. 우리나라의 지역산업연관표와 지역별･배출원별 미세먼지 배출량 자료를 기반으로 환경 지역산업연관표를 구축하여 생산기반 배출량과 소비기반 배출량을 분석하였다. 우리나라의 수도권 및 대도시는 소비기반 배출량이, 전남 및 경북 등은 생산기반 배출량이 많았다. 미세먼지 문제는 미세먼지를 배출하는 지역뿐만 아니라, 교역을 통해 이동된 상품이 소비되는 지역에도 책임이 있기때문에, 미세먼지 저감 정책을 위해 지역간 형평성을 고려해야 한다고 주장하였다.

이와같이 투입산출모형과 환경 영향을 결합한 기존 연구는 생산지역과 소비지역 간 차별성을 비교하거나, 소비기반 배출량에 미치는 사회경제적 요인으로 분해하여 미세먼지 발생 기여도를 분석하였다. 그러나 선행연구는 연간으로 계산된 투입계수를 사용하여 미세먼지의 배출량을 분석하기 때문에 계절에 따라 달라지는 미세먼지 배출량을 이해하는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 분기별 산업연관모형을 사용하여 기간에 따라 발생 빈도가 다른 초미세먼지의 산업별 배출량이 분기별 어떻게 달라지는지 분석하는데, 이는 기존 연구와의 가장 차별화된 내용이라고 볼 수 있다.

2. 분기 투입산출모형 방법론

미세먼지 발생, 태풍, 지진 등 자연 재난은 일반적인 경제 모형에서 사용하는 연간 단위에 비해 짧은 기간에 충격과 영향력이 나타난다. 또한, 생산과 재고 등은 연중 변동하기 때문에, 한 해 동안 어떤 시기에 충격이 발생했는지에 따라 그 영향 범위와 크기가 결정된다(Avelino, 2017). Olashanshy et al.(2012)는 이를 시간 압축 현상(Time Compression)으로 설명하였다. 따라서 시간 압축 현상을 고려하여 환경문제에 따른 경제 구조의 변화와 영향을 분석하기 위해 투입산출모형에 시간적 특성을 설명하기 위한 모형이 개발되었다(Avelino, 2017; Galbusera and Giannopoulos, 2018). 투입산출모형에 시간 특성을 도입한 방법에는 동태 투입산출모형, 계량경제 투입산출모형, 계절성과 분절 특성을 고려한 투입산출모형 등이 있으나, 이 중에서 후자를 제외한 모형은 대체로 연간 모형이라고 볼 수 있다.

동태 투입산출모형은 자본 스톡과 투자 유량의 변화를 시간적으로 연동시킨 모형으로서 기본적으로 두 시점의 투입산출모형이 있어야만 개발 가능하다. 계량투입산출모형에서는 최종수요를 계량경제 모형을 추정하고 이를 투입산출모형에 연계시키는데, Donalgy et al.(2007)는 단기 충격 효과를 분석할 수 있는 연속 시간 지역간 계량투입산출모형(Continuous-Time Regional Econometric Input-Output Model)을 개발하였다. 이 모형은 기존 충격에 의한 경제적 영향과 회복 과정이 동시에 발생한다고 가정하는 정태 투입산출모형과 달리, 충격과 회복이 여러 분기에 걸쳐 순차적으로 일어나는 과정의 효과를 계량화할 수 있다. 연간 모형에 시간의 이산적 특성을 부여하여 일시적으로 발생하는 충격의 비선형적 연속 복구과정 효과를 분기별로 추정할 수 있으나, 모형 개발에 필요한 분기 자료가 방대하여 실질적으로 개발하는데 한계가 있다.

경제 구조의 분절적 특성에 이용한 분기 투입산출모형은 양비례조정법(RAS) 또는 EURO방법을 이용하여 생산 능력과 재고의 변동, 부문별 충격 등에 대한 반응을 시간 단위별로 분석할 수 있는 모형이다(Holy and Safr, 2020; Avelino, 2017). Holy and Safr(2020)는 양비례조정법을 사용하여 분기별 투입산출표를 산정하였다. 양비례조정법에서는 중간재 구입의 대체 변화와 중간재 투입 비율의 변화를 반영하는 가공도 변화를 사용하여 투입산출표의 행과 열을 일률적으로 조정한다. Holy and Safr(2020)는 다차원 양비례조정법(Multidimensional RAS)을 투입산출표에 적용하여 체코의 분기 투입산출표를 추산하였다. 기간별로 분해된 투입산출표의 총합이 연간 투입산출표 값과 일치하지 않는 단점을 해결하였으나, 여전히 추정에 필요한 자료가 일반적으로 구득하기 어렵다는 단점도 있었다. 반면에, Avelino(2017)는 투입산출표의 내생부문과 외생부문 모두를 동시에 조정하여 총수요와 총공급이 일치될 수 있는 Temporal EURO(T-EURO)을 개발하였다. T-EURO방법론은 양비례조정법에 필요한 분기별 산업별 투입(구입액) 및 수요(판매액) 자료가 아닌, 산업별 부가가치, 최종수요, 수출 및 수입 등 일반적인 거시경제 자료를 사용한다는 점에서 분기모형의 실제적인 개발 가능성을 제고시킬 수 있었다. 이러한 점에서 미세먼지와 같이 계절성 문제를 분석하는데, T-EURO방법을 활용하는 것이 양비례조정법보다 타당하며, 본 연구에서도 이 방법을 이용하여 분기별 투입산출표를 작성하였다.

<표 1>

분기 투입산출모형 방법론

1. 미세먼지 분기별 투입산출모형

본 연구는 Avelino(2017)의 T-EURO방법론을 연간 투입산출표에 적용하여, 분기별 투입산출표를 추산하였다. 계절성과 같은 분절적 특성을 고려하여 산업연관표를 작성하는 대표적인 방법론은 양비례조정법(RAS)과 T-EURO 방법론으로 구분할 수 있다. 먼저 양비례조정법(Stone and Brown, 1962)은 양비례성의 가정에 따라 대체효과와 가공도 변화 효과를 모든 요소에 대하여 일률적으로 조정하는 방법론이다. 양비례조정법의 행은 중간재구입의 대체에 다른 대체변화를 나타내며, 열은 한부문의 생산에 있어서 중간재투입 비율의 변화를 반영하는 가공도변화를 나타낸다. 양비례조정법은 기준년도의 투입계수 행렬(A₀)과 작성대상년도의 총산출 벡터(X_t), 중간수요계 벡터(Z_t) 및 중간투입계 벡터(W_t)의 정보를 사용하여, 기준년도의 투입계수표에서 작성대상년도의 투입계수표를 작성한다. 중간수요계 벡터(Z_t)와 중간투입계 벡터(W_t)는 식 (1)에 의해 계산한다.

Y_t : 분석년도 최종수요벡터
W_t : 분석년도 부가가치 벡터

식 (1)을 통해 산출된 중간수요계 벡터와 중간투입계 벡터는 작성대상년도의 중간거래행렬(M_t)의 행 합계 및 열 합계와 같기 때문에 합 벡터를 사용하여 식 (2)와 같게 된다.

I = [1 1 ⋯ 1 1] : 합 벡터

대체변화계수(r )의 행별 조정과 가공도변화계수(s)의 열별 조정은 식 (3)과 같다.

A_t : 분석년도 투입계수 행렬
$$ \widehat{r}$$ : 대체변화계수(r) 대각행렬
$$ \widehat{s}$$ : 가공도 변화계수(s) 대각행렬

또한 분석년도 중간거래행렬(M_t)은 식 (4)와 같다.

식 (2)에 식 (4)를 대입하여 분석년도 중간수요계 벡터와 중간투입계 벡터를 도출하면 식 (5)와 같다. 식 (5)의 행벡터와 열벡터 간 차이가 0에 수렴할 때까지 반복 계산한다. 이와같이 양비례조정법은 기준년도의 투입계수 행렬(A₀)과 작성대상년도의 총산출 벡터(X_t), 중간수요계 벡터(Z_t) 및 중간투입계 벡터(W_t)의 정보를 사용하는 방법론이기 때문에, 분기별 투입산출표를 추산하기 위해서는 각 분기의 중간수요(판매액)와 중간투입(구입액) 자료가 필수적이다. 그러나, 우리나라의 경우 분기별 투입산출표를 추산하기에 필요한 분기별 중간수요와 중간투입 자료가 제한되어있기 때문에, 분기별 투입산출표를 양비례조정법으로 작성하기 어려운 실제적인 문제점이 있다.

본 연구는 산업별 부가가치, 최종수요, 수출 및 수입과 같은 분기별 거시경제자료 만을 사용하여 작성하도록 고안된 T-EURO 방법론을 사용하여 분기별 투입산출표를 추산하였다. 투입산출표(생산자가격)는 산업간 중간재수요(Z), 최종수요(Y), 수출(e), 수입(m), 부가가치(υ), 총공급 및 총수요로 구성된다. 각 변수 표기에서 대문자는 행렬을 나타내며, 소문자는 벡터를 나타낸다. 위첨자는 기간(t), 반복계산횟수(k = 1,2,...), 비율(s) 및 외부자료(E)를 각각 나타내며, 아래첨자 i 와 j는 행과 열을 의미한다. T-EURO 방법론을 적용하기 위한 첫 번째 단계는 식 (6)과 같다.

$$ {}^s{V}^{t, 1}$$ : 산업별 부가가치 열벡터의 분기별 비율
$$ {}^s{m}^{t, 1}$$ : 수입 열벡터의 분기별 비율
$$ {}^s{e}^{t, 1}$$ : 수출 행백터의 분기별 비율
$$ {}^s{Y}^{t, 1}$$ : 최종수요 행렬의 분기별 비율
$$ {}^E\widehat{{\upsilon }^t}$$ : 분기별 경제활동별 부가가치 열벡터
$$ {\left({}^E{\widehat{\upsilon }}^0\right)}^{-1}$$ : 연간 투입산출표의 부가가치 열벡터
$$ {}^E{m}^t$$ : 분기별 수입 열벡터
$$ {\left({}^E{m}^{0_{1^{\mathrm{*}}}}\right)}^{-1}$$ : 연간 투입산출표의 수입부분 열벡터
$$ {}^s{e}^t$$ : 분기별 수출 열벡터
$$ {\left({}^E{e}^{0_{1^{\mathrm{*}}}}\right)}^{-1}$$ : 연간 투입산출표의 수출부분 열벡터
$$ {}^E\widehat{Y_{{\mathrm{*}}_j}^t}$$ : 분기별 최종수요 행렬
$$ {\left({}^E{\widehat{Y_{{\mathrm{*}}_j}}}^0\right)}^{-1}$$ : 연간 투입산출표의 최종수요 행렬

식 (6)을 근거로 하여 분기별 산업별 항목별 수치는 식 (7)과 같다.

Z^{t, 1} : 분기별 산업간 중간재수요 행렬
^EZ⁰ : 연간 투입산출표 중간재수요 행렬

식 (7)에서 행렬의 앞과 뒷부분에 곱해진 분기별 실제비율은 대체효과와 가공도 변화효과를 의미한다. 그러나, 식 (7)을 통해서 추정된 분기별 투입산출표는 각 분기의 총공급 합과 총수요 합이 동일하지 않은⁶⁾(internally inconsistent) 초기 단계의 투입산출표이다. 식 (7)을 통해 추정된 분기별 투입산출표의 중간투입, 수입 및 부가가치의 투입구조의 합을 $$ q_j^{t, 1}=Z_{j^{\mathrm{*}}}^{t, 1}+m_{1j}^{t, 1}+{\upsilon }_{1j}^{t, 1}$$ 로 정의한다. 식 (8)의 레온티에프 역행렬식과 식 (9)를 사용하여 각 분기별 투입산출표의 총공급의 합과 총수요의 합을 일치시킬 수 있지만, 모든 분기의 총공급합과 총수요합이 일치가 되지 않는 분기별 투입산출표를 도출한다.

마지막 단계에서는 분기별 투입산출표들의 각 요소의 합계가 연간 투입산출표의 거래량과 일치하는 분기별 투입산출표를 도출하며, 이는 식 (10)⁷⁾과 같다. 분기별 투입산출표의 합과 기간적 불일치 투입산출표의 비율을 연간 투입산출표에 곱해서 기간적으로 일치될 수 있는 분기별 투입산출표를 작성하며, 동일한 값이 도출될 때까지 반복 조정한다.

OIT^t,1 : 식(4)를 통해서 구해진 투입산출표

^EIOT⁰ : 연간투입산출표

OIT^1,1, OIT^2,1 : 각 분기별 투입산출표

분기별로 총공급과 총수요가 일치되고, 모든 분기의 총공급합과 총수요합이 일치가 되는 분기별 투입산출표가 만들어지면, 식 (6)의 과정을 통해 새로운 분기별 산업별 부가가치, 수입, 수출, 최종수요 비율을 계산한다. 이전 단계의 비율과의 편차를 이용하여, 보정계수(correction factors)를 구한 후, 각 분기별 추정된 결과가 허용 오차 내의 값을 얻을 때까지 반복계산⁸⁾을 통해 최종 분기별 투입산출표를 도출한다. 추정된 분기별 투입산출표는 각 분기의 산업간 거래관계를 나타내기 때문에 분기별 생산구조로 해석할 수 있다. 먼저, 분기별 투입산출표를 사용하여 투입계수와 생산유발계수를 도출하는데, 투입계수란 최종수요 한 단위 증가에 따른 특정 산업의 중간수요 요구량을 의미한다. 식 (11)에서 A는 분기별 투입계수행렬로 분기의 산업별 중간수요를 분기의 총산출로 나눈 값을 나타낸다. 식 (11)에서 L은 레온티에프 역행렬이라 하며, 이는 생산유발계수⁹⁾를 나타낸다. 단위행렬(I)에서 투입계수행렬을 뺀 값에 역행렬을 취한 것으로 레온티에프 역행렬의 각 성분이 생산유발계수이다. 생산유발계수는 연간 혹은 분기별 특정 산업의 최종수요 한 단위 변화를 충족시키는데 직간접적으로 필요한 산업별 생산액을 의미한다.

분기별 생산유발계수에 배출계수를 결합하여 미세먼지 분기별 배출량을 계산한다. 본 연구는 식 (11)에서 계산된 생산유발계수에 산업별 미세먼지 배출량을 기초로 산출된 산업별 미세먼지 배출계수를 적용함으로써, 식 (12)과 같은 분기별 산업별 미세먼지 배출유발계수를 계산한다.

식 (12)에서 F는 배출계수로 미세먼지의 직접 배출량을 의미한다. 전국의 산업별 미세먼지 배출량을 분기별 산업별 총 산출액으로 나눈 계수의 행벡터를 대각요소로 하는 정방행렬로써 단위 생산당 발생하는 미세먼지의 양을 나타낸다. P는 산업연관관계를 통해 각 산업이 투입한 중간재까지 고려한 미세먼지 배출량을 나타내는 미세먼지 배출유발계수이다. 이는 산업별 산출액 한 단위당 직간접으로 발생하는 미세먼지의 배출량을 의미한다.

2. 분석 자료

본 연구에서는 한국은행에서 제공하는 2010년 연간 투입산출표와 거시통계자료를 사용하여 분기별 투입산출표를 작성하였다. 2010년 투입산출표는 산업 대분류에 따라 30개의 산업으로 구성된 생산자가격 총 거래표이다. 거시 통계자료는 한국은행 국민계정에서 제공하는 분기별 경제활동별 총부가가치, 분기별 최종소비지출(가계 및 가계봉사비영리단체), 일반 정부소비지출 및 분기별 총저축과 총투자의 국내총자본형성이 사용되었다. 수출액과 수입액은 한국무역협회에서 제공하는 2010년 우리나라의 수출입총괄 분기별 자료를 사용하였다. 미세먼지 배출량은 국립환경과학원 국가 대기오염물질 배출량서비스¹⁰⁾(National Air Pollutants Emission Service)에서 제공하는 2014년 대기오염물질 배출량 통계자료를 토대로 산정되었다. 본 연구에서는 특히 산업부문에 연구의 초점이 맞추어진 만큼 초미세먼지의 배출량을 산정하기 위해 비도로이용오염원, 비산업연소, 생산공정, 에너지산업연소, 제조업연소 및 폐기물처리의 산업부문과 관련된 6개 배출원대분류¹¹⁾의 배출량을 사용하였다.

<표 2>는 본 연구에서 사용된 전국 산업별 미세먼지 배출량과 배출계수¹²⁾를 보여준다. 초미세먼지는 비도로이용오염원, 비산업연소, 생산공정, 에너지산업연소, 제조업연소 및 폐기물처리의 6개 배출원(대분류)으로부터 총배출량 56,569톤이 발생되었다. 특히, 1차 금속제품 산업에서 26,849톤이 발생되어 우리나라 전체 초미세먼지 발생량의 47.46%를 차지하였다. 그 뒤를 이어 운송서비스가 10,301톤(18.21%), 건설이 5,563톤(9.83%), 비금속광물제품 4,292톤(7.59%), 그리고 전력,가스,수도 및 폐기물 외가 3,633(6.42%)톤으로 미세먼지를 많이 발생시켰다.

<표 2>

산업별 미세먼지 배출량과 배출계수

배출계수(F)는 각 산업의 총 산출액에 대한 단위 생산 당 미세먼지 배출량을 나타낸다. 산업부문은 미세먼지 최대 배출원이기 때문에, 어떤 산업이 미세먼지를 다량 배출하는지 확인하기 위해 산업별로 살펴보는 것이 필요하다. 산업별 미세먼지 배출계수를 추정하기 위해, 2010년 연간 투입산출표의 산업별 총 산출액을 19개 산업분류에 따라 재분류 한 후, 산업별 미세먼지 배출량을 산업별 총 산출액으로 나눈다. 2014년 기준 우리나라 전 산업의 초미세먼지 배출계수는 0.0174로, 단위 생산당 0.0174 kg/미세먼지를 발생시켰다. 미세먼지 배출계수가 가장 높은 산업은 1차 금속산업으로 단위 생산당 0.1305 kg/백만 원의 미세먼지를 배출하였으며, 비금속광물산업 0.1185 kg/백만원, 운송서비스 0.080 kg/백만 원의 순서로 높았다. 이 산업들은 미세먼지 다량 배출산업이라 할 수 있다.¹³⁾

3. 분기별 투입산출모형

본 연구에서는 연간 생산유발계수와 분기별 생산유발계수의 비교¹⁴⁾를 통해 분기별로 생산구조가 어떤 차이를 보이는지 살펴보았다. 연간 및 분기별 산업별 생산유발계수의 열 합 및 연간 생산유발계수 대비 분기별 생산유발계수 가중평균의 편차는 <표 3>와 같다. 연간 생산유발계수와 분기별 생산유발계수는 동일하게 1차 금속제품, 금속제품, 화학제품, 운송장비, 기계및장비, 그리고 전기 및 전자기기 순으로 높은 값을 나타냈다. 그러나, 분기별 생산유발계수는 각 기간 별로 상이한 수치를 보였다. 생산유발계수가 가장 높은 1차 금속제품의 경우, 연간 투입산출표를 적용한다면 1차 금속의 최종수요가 한 단위 증가함에 따라 직간접적으로 연간 4.0471 단위의 생산이 유발된다. 반면, 분기별 투입 산출표를 사용하면, 2010년 1분기에는 연중 가장 낮은 수치인 4.0500 단위의 생산유발이 이루어지고, 4분기에는 가장 높은 4.0888 단위의 생산이 유발되었다. 연간 생산유발계수 대신 분기별 생산유발계수를 사용하여 파급효과를 분석한다면, 1차 금속 산업의 연중 생산구조가 어떻게 변동하는지 파악할 수 있다.

<표 3>

연간 및 분기별 생산유발계수

연간 생산유발계수 대비 각 분기별 생산유발계수의 편차¹⁵⁾가 가장 크게 나타나는 석탄 및 석유제품 산업의 경우, 1분기 1.71%, 2분기 -1.73%, 3분기 -2.33% 및 4분기 1.32% 결과 값을 보였다(부록 <표 1> 참조). 또한, 석탄 및 석유제품 산업의 분기별 생산유발 계수 간 변동을 살펴본다면 1분기와 2분기의 차이는 -3.50%, 2분기와 3분기는 -0.59%, 3분기와 4분기는 3.57% 및 4분기와 1분기의 차이는 0.39%로 추산되었다(부록 <표 2> 참조). 석탄 및 석유 산업제품 산업의 경우, 생산구조에 영향을 주는 외부 충격이 발생했을 때, 충격이 발생한 시점 및 그 영향의 지속기간에 따라 경제에 미치는 파급효과의 크기가 다르게 나타난다는 것을 의미한다. 이와 같이 분기별 투입산출표는 연간 투입계수로는 파악이 불가능한 계절성, 분기별 생산변동 및 단기현상을 파악함으로써, 기간에 따라 상이한 생산구조가 경제에 미치는 파급효과를 분석할 수 있다.

<표 4>은 산업별 초미세먼지의 연간 및 분기별 배출유발계수와 연간 배출유발계수 대비 분기별 배출유발계수 편차를 정리하였다. 연간 및 분기에 따른 산업별 미세먼지 배출유발계수는 1차 금속제품, 비금속광물제품, 금속제품, 운송서비스 및 건설 산업 순으로 높다. 1차 금속제품, 비금속광물제품, 운송서비스, 건설 산업 등 초미세먼지 배출량과 배출계수가 높게 나타난 산업은 배출유발계수 또한 높은 수치를 나타냈다.¹⁶⁾ 이러한 산업들은 다량의 초미세먼지를 직접 배출할 뿐만 아니라, 다른 산업이 이 산업의 재화를 사용함에 따라 간접적으로 유발되는 양도 크기 때문에 초미세먼지 다량 배출산업으로 분류할 수 있다. 또한, 모든 산업에서 분기별 배출유발계수는 매 분기별로 상이한 수치를 나타낸다. 예를 들어, 연간 투입산출표를 적용할 경우에 2014년 기준 초미세먼지 배출유발계수가 가장 높은 1차 금속제품의 재화 1단위 생산은 국내에 0.3428(kg/백만원)의 초미세먼지가 발생시킨다. 반면, 분기별 투입산출표를 적용할 경우, 1분기 0.3392(kg/백만원), 2분기 0.3444(kg/백만원), 3분기 0.3434(kg/백만원) 및 4분기 0.3503(kg/백만원)로 분기별로 다르게 발생된다. 이 결과는 계절성이 뚜렷한 초미세먼지의 산업별 배출량이 분기별로 차이가 있다는 것을 보인다.

<표 4>

연간 및 분기별 초미세먼지 배출유발계수

연간 배출유발계수 대비 각 분기별 배출유발계수의 편차를 비교해보면, 모든 산업에서 초미세먼지 연간 배출유발계수 대비 분기 배출유발계수의 편차 변동은 최소 0.02%에서 최대 10.61% 범위로 나타났다(부록 <표 3> 참조). 예를 들어, 금속제품 산업의 연간 배출유발계수 대비 분기 배출유발계수 편차는 1분기 0.16%, 2분기 –1.28%, 3분기 0.02%, 4분기 –5.65% 등으로 비교적 크다. 이는 2분기와 4분기에 금속제품 산업의 생산 활동을 통한 초미세먼지 배출유발량의 경우, 분기별 배출유발계수는 연간 배출유발계수에 비해 더 높은 배출량을 제시한다. 반면, 1분기와 3분기 배출유발량은 연간 배출유발계수를 사용했을 경우보다 낮게 측정되었다. 또한, 분기별 배출유발계수 간 변동을 살펴본다면 1분기와 2분기 차이는 –1.44%, 2분기와 3분기는 –1.29%, 3분기와 4분기는 –5.67%, 4분기와 1분기 차이는 5.50%로 시간의 변동 폭이 큰 것으로 보인다(부록 <표 4> 참조). 따라서, 미세먼지 배출유발계수가 높게 나타난 금속제품 산업의 경우, 연간투입산출표를 사용한다면 큰 차이를 보이는 분기단위의 초미세먼지 배출량의 변화를 파악하지 못하게 된다. 즉, 계절성이 뚜렷한 초미세먼지와 같은 환경문제는 연간 단위에 비해 짧은 기간에 충격과 영향이 나타나고 있으며, 연중 어떤 시기에 충격이 발생했는지에 따라 그 영향 범위와 크기가 결정된다. 연 단위보다는 분기 단위 단기적인 시각의 분석이 중요하기 때문에 산업별 초미세먼지 배출량을 분석하기 위해서는 연간 투입산출모형보다는 분기별 투입산출모형을 사용할 필요가 있다.

우리나라의 분기 배출유발계수를 비교하면, 광산품, 석탄 및 석유 제품 등을 제외한 모든 산업에서 4분기 배출유발계수가 가장 높게 나타났으며, 1차 금속제품, 비금속광물제품, 금속제품, 운송서비스 및 건설 산업 순으로 높다. 반면, 1분기는 대부분 산업에서 분기별 초미세먼지 배출유발계수가 가장 낮게 나타났다. 또한, 연간 배출유발계수 대비 분기별 배출유발계수 편차의 경우, 역시 광산품과 석탄 및 석유제품 산업을 제외한 전 산업의 4분기 편차가 음수로 나타났다. 즉, 각 산업 4분기에 발생하는 초미세먼지 배출량은 산업별 연평균 초미세먼지 배출량 추세보다 낮다는 것을 의미한다. 반면에 1분기의 경우, 대부분 산업에서 양의 값을 보인다.

우리나라 초미세먼지 발생에 영향을 주는 요인은 크게 중국에서 발생한 미세먼지의 유입과 국내요인¹⁸⁾으로 구분된다. 특히, 국내 요인 중에서는 전국적으로 산재되어 있는 제조업 중심의 산업부분이 주된 요인 중 하나로 간주된다. 본 연구의 결과에 따르면, 국내 산업부분들은 주로 4분기에 생산 활동을 통해 초미세먼지를 많이 배출한다. 또한, 1분기에는 국내 산업부분들의 초미세먼지 배출 유발량이 상대적으로 낮다는 점에서 이 시기에 발생하는 초미세먼지의 원인은 중국의 영향이나 석탄 화력발전과 경유 소비량과 같은 국내의 다른 요인에서 찾을 수 있다. 국립환경과학원(2019)에 따르면, 국내 초미세먼지의 51.2%가 국내 요인이고, 32%가 중국의 요인에 기인하지만, 고농도 시기(12월~3월)에는 중국의 영향력이 70%로 확대되는 것으로 분석하였다. 김종희 등(2016)에 따르면, 2014년 2월에서 3월까지 서울의 미세먼지 발생 원인을 분석한 결과 중국의 영향은 39.77%에서 53.19%로 타나났고, 국내 요인은 15.37%에서 37.10%로 나타났다. Vellingiri et al(2015)는 2013년 서울 용산 지역의 미세먼지의 이동경로를 분석한 결과, 1월에는 카자흐스탄, 몽골, 중국으로부터 미세먼지 유입이 발생하고 3월에는 몽골과 중국에서 미세먼지 유입이 일어난다는 결과를 제시하였다. 우리나라의 경우 1분기 산업의 생산 활동에 따른 초미세먼지 배출량이 연평균 수치보다 낮은 본 연구의 결과는 이들 선행연구들과 일치하며 고농도 기간인 1분기에는 제조업 중심의 산업부분보다는 발전소, 경유차 등 국내의 다른 요인이나 중국의 영향력이 높다는 것을 의미한다.

2010년 투입산출표를 기준으로 산업 활동에 따른 초미세먼지의 분기별 배출량을 분석한 결과, 배출유발계수가 높은 산업들에서 연간 배출유발계수 대비 각 분기별 배출유발계수의 편차가 분기별로 높게 나타났다. 또한, 대부분의 산업부분이 4분기에 초미세먼지를 상대적으로 많이 배출하는 반면 1분기에는 대부분의 산업이 초미세먼지를 상대적으로 적게 배출하였다. 경제 구조 내의 분절적 특성을 파악하는데 한계를 나타내는 연간 투입산출모형 대신 분기별 투입산출모형을 사용하여 계절성을 강하게 띄고 있는 초미세먼지 배출량의 분기별 변화와 영향을 분석하여야 한다. 또한, 2019년 12월부터 미세먼지 계절관리제가 시행되고 있는 상황에서, 분기별 투입산출 모형을 이용한 본 연구의 결과는 4분기에는 국내 제조업 부분의 효율적인 미세먼지 저감 및 관리를 위한 정책이 필요하며, 미세먼지 고농도 시기인 1분기에는 중국과의 국제협력을 통한 미세먼지 저감 정책이 요구된다.