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한국은 사업장 대기오염 배출 관리를 위해 환경기준 및 배출허용기준 설정, 배출시설 인허가 및 굴뚝자동측정장치(Telemetering System, 이하 TMS) 설치 운용 확대, 대기환경규제지역과 대기환경권역을 지정하여 대기환경개선 규제를 강화하여 왔다(김태현·박현주·김태현, 2018).

한국의 환경기준은 환경정책기본법에서 규율하고 있는데, SO₂의 환경기준은 24시간 평균 0.05 ppm이고, 1시간 기준으로는 0.15 ppm으로 1시간 미국 기준 0.075 ppm, 일본 0.10 ppm에 비해서 미흡한 수준이다. NO는 24시간 평균 0.06 ppm이고 1시간 기준은 0.10 ppm으로 미국, 일본과 비슷한 수준이고, PM10의 연간 평균치는 50 ㎍/㎥, 24시간 평균치는 100 ㎍/㎥이며, 2015년부터 환경기준이 도입된 PM2.5는 연간 평균치는 25 ㎍/㎥, 24시간 평균치는 50 ㎍/㎥으로 선진국 보다 덜 엄격한 수준이다(<표 1> 참조).

대기환경기준을 충족하기 위하여 대기오염 수준이 심각한 수도권지역은 대기관리권역으로 지정하여 대기오염원 관리를 위해 수도권대기환경특별법을 제정 시행하고 있다. 동 법은 대기환경보전법으로 수도권지역 대기환경을 개선하는데 한계가 있어, 오염총량관리제도를 도입하는 등 필요한 제도를 마련하기 위한 것이다. 동 법의 규제방식은 할당받은 배출허용총량을 초과하여 배출하면 총량초과과징금이 부과되는 총량규제이다. 그리고 총량관리사업자가 총량관리대상 오염물질의 배출을 그 배출 허용총량 보다 더 줄이기 위한 계획을 수립하여 자발적 협약을 체결하면, 이를 이행하기에 필요한 재원을 지원하고 과징금을 부과하는 경우 전년도에 할당된 배출허용총량 보다 더 줄인 양에 해당하는 금액을 감액하고 있다.

사업장 ELV는 대기환경보전법에서 규율하고 있는데, 이는 환경부장관이 정하고 전국적으로 적용하는 일반적인 ELV, 환경부장관이 정하지만 특별대책지역에 한정하여 적용하는 ELV, 지자체 조례로 설정하여 해당 지역에만 적용되는 ELV 등 세 가지로 구분할 수 있다(공성용·홍석표·안길수, 2014). 특별대책지역에 적용되는 ELV는 일반적인 ELV나 지자체 조례에 의한 ELV 보다는 엄격하므로 일반적인 사업장 ELV 강화는 수도권에 영향은 미미하지만 일반지역에 대기오염도 개선에는 영향을 미칠 것이다.

대기환경보전법에서 규율하고 있는 사업장 ELV는 환경오염 현황 및 방지기술 수준 등을 고려하여 5년 주기로 강화해 왔다(환경부 보도자료, 2018). 지난 5년간은 2015년 ELV가 적용되고 있지만 2020년부터 한층 강화된 기준이 적용될 예정이다.²⁾

<표 2>는 2015년부터 적용되고 있는 사업장 SO₂, NO₂, 먼지 등 대기오염물질의 배출허용기준(대기환경보전법 시행규칙 제15조 관련)에서는 일반보일러, 발전시설, 폐수, 폐기물, 폐가스, 소각처리시설, 1차 금속 제조시설, 금속가공제품 등 석유정제품 등에 기준을 설정하여 왔다.

본 연구에서 사용된 연구모형인 이중차분법은 경제, 사회, 의료 등 다양한 분야에 정책 시행 전후의 정책 효과 분석에 광범위하게 사용되어 오고 있는데, 처리집단(treated group)과 통제집단(control group)을 고려하여 특정 정책 시행 효과만을 추정할 수 있는 분석방법이다(Wooldridge, 2002, pp.131-132). 최근 국내에서는 FTA 발효로 인한 교역 효과를 분석하기 위하여 이중차분법을 활용한 다양한 연구가 수행되었다. 강다연·전영서(2014a, 2014b, 2015)는 패널 자료를 이용한 이중차분법으로 한국 FTA 발효 전후 수출에 미치는 효과와 중국의 FTA 교역효과의 분석 및 한국과 일본의 FTA 경제적 효과를 비교 분석하였다. 그리고 김범수·김낙현(2015) 역시 패널자료를 활용한 이중차분법으로 한미 FTA의 효과를 분석하였다. 국외에서 Milyo et al.(1999)은 이중차분법으로 광고가 가격에 미치는 효과를 분석하였고, Meyer et al.(1995)는 상해 시 유급휴가가 상해로 인한 휴업 일수에 미치는 효과를 분석하였다.

그리고 환경정책이 산업에 미치는 효과나 산업경쟁력에 미치는 효과는 강만옥·임현정(1999), 노상환(2002), 김호석(2009), 김종호(2010), 최진석(2004), 강만옥·이상용(2006) 등에서 다양하게 분석되어 왔다. 노상환(2002)은 오염다배출산업을 중심으로 환경규제 강화로 산업재배치 효과를 분석하였고, 김호석(2009)은 환경규제가 산업 및 사회에 미치는 경제적 효과를 이론적으로 고찰하고 사례를 중심으로 분석하였으며, 김종호(2010)는 녹색성장 추진의 관점에서 기존 환경규제의 유효성을 검토하였다. 또, 최진석(2004)은 환경규제가 산업경쟁력에 미치는 영향을 단기와 장기로 나누어 분석하였고, 강만옥·임현정(1999)과 강만옥·이상용(2006)은 환경규제 강화가 기술혁신을 유발한다는 Porter 가설을 산업별 패널 자료를 통해 검정하였다.

그리고 공성용·홍석표·안길수(2014)는 사업장 배출허용기준의 강화가 환경기술개발 및 배출량 저감에 미친 영향을 오염물질별(황산화물, 질소산화물, 먼지, 염화수소 등), 제도별(배출허용기준 제도 및 총량제)로 배출농도 저감효과, 기술개발, 방지시설 설치에 대한 영향을 분석하였다. 사용자료는 한국환경공단의 TMS를 통한 연속측정 자료를 활용하여 사업장 총량제가 도입된 2007년과 ELV가 강화된 2010년 전후 년도를 비교하였다. 연구결과는 ELV 강화로 인해 배출농도와 기술개발에 효과가 있었으나 배출농도가 증가하는 경우도 발견되었다. 이는 한국 ELV가 최고값 관리체계를 가져 ELV에 여유가 있는 사업장은 반응하지 않기 때문이라고 진단하였다. Hoglund-Isaksson(2009)는 스웨덴의 경제적 유인제도의 하나인 NOx 배출부과금제도 시행 효과를 분석한 결과 배출량 저감과 관련 기술개발 촉진을 유발하였다는 것을 실증적으로 보여 주었고, Hagstrom (2016) 역시 스웨덴 NOx 배출부과금제도는 낮은 행정비용이 소요되는 비용효과적인 감축수단으로 기술개발을 유인할 수 있는 제도라는 것을 보여 주었다(노상환, 2019).

지금까지의 연구는 환경정책이 산업경쟁력이나 기술혁신에 유효성이 미치는 영향을 분석하면서 통제변수를 고려치 않고 정책시행 전후의 효과를 분석하여 정확한 정책효과만을 나타내 주지 못하고 있는 실정이다. 그래서 본 연구는 ELV 강화이전과 이후의 정확한 정책 효과를 추정하기 위하여 다른 조건이 모두 동일한 상황 하에서 순수한 정책 효과를 추정한다.

이중차분법(Difference in difference)은 정책 시행에 따른 효과를 정확히 측정하기 위해서 널리 활용되고 있는 계량경제학 분석방법이다. 처리집단과 통제집단으로 구분하여 비교를 비교하는 방법으로 우리가 평가하려는 정책 시행 효과는 정책 시행 변수 이외에도 다양한 변수들에 의해 영향(noise)을 받기 때문에 정책시행의 효과와 여타 변수들에 의한 효과를 구분해 내기 어렵게 된다(김범수·김낙현, 2015).

2015년 ELV 강화가 대기오염 수준에 어떤 영향을 미쳤는지를 분석하기 위해서는 2015년 이전과 이후를 비교한다. 먼저, 표준시장을 비교한 효과는 (A-B)이고, 전후 비교효과는 (A-C)이다. 이중비교를 통한 효과는 (A-C)-(B-D)=(A-B)-(C-D)이다(<표 3> 참조).

<그림 1>에서 Y축은 대기오염도를 나타내고, X축은 연도를 나타낸다. 일반적으로 시간이 지날수록 국내외 다양한 환경규제의 강화와 환경보전에 대한 경각심이 상승되어 대기오염도가 하락하는 추세를 보이는 것이 일반적이다. 그래서 ELV강화 정책의 효과를 정확히 추정하기 위해서는 새로운 정책이 없었더라도 대기오염도가 개선된다는 사실도 함께 고려해야 한다. <그림 1>의 아래 실선은 정책의 실행에 영향을 받지 않는 종속변수로 통제집단으로, 정책 실행으로 영향을 받는 지역의 정책 효과는 (A-C)-(B-D)로 추정할 수 있다.

<그림 1> 
이중차분법에 의한 정책효과

이를 회귀방정식으로 표현하면 다음과 같다. <식 1>은 이중차분법의 기본적인 모형이고, <식 2>는 대기오염도에 영향을 미치는 주요한 원인인 GRDP 성장률을 포함한 모형이다.³⁾

여기서, Yit는 t 시점에서 서울, 부산, 경기도, 경상남도 등 16개 광역시 및 광역지방자치단체의 SO₂, NO₂, PM10, CO 오염도이고, ELVit는 배출허용기준 강화가 적용 해에는 1, 그렇지 않는 해는 0인 더미변수이며, Nonmetro it는 광역시 및 광역지방자치단체 중에서 처리집단에는 1, 통제집단에는 0인 더미변수이다. 그리고 ELVit*Nonmetro it는 처리집단에서 배출허용기준 강화가 적용되면 1, 그렇지 않으면 0인 더미변수이고, GRDPt는 t시점에서 i 광역지방자치단체의 연간 GRDP 성장률이다. 추정계수 α₁는 실험군과 대조군 모두에서 공통적으로 정책 시행 이후에 일어난 상황을 측정하고 있다. 추정계수 α₂는 정책 시행이 없었을 경우의 대조군의 움직임을 예측하여 측정해 내고 있으며, 관심을 가지고 있는 정책 시행으로 인한 순수한 효과는 추정계수 α₃에 포착되고 있는데 대조군과 실험군의 정책 시행으로 인한 차이만을 나타낸다.

연구대상 오염물질은 SO₂, NO₂, PM10, CO 등 네 종류이고, 연구목표는 ELV 강화로 대기오염도 개선 효과 여부이다. 분석 기간은 기준 강화 이전은 2010∼2014년 기간 동안 5년을 그리고 기준 강화 이후는 2015∼2018년 동안 4년을 대상으로 한다. 대기오염도는 대기환경월보의 지역별 오염물질 농도를 이용하고 GRDP 성장률은 한국은행의 자료를 활용한다.

2016년 기준으로 대기오염물질은 연료연소(에너지산업, 비산업, 제조업)나 자동차, 항공과 같은 이동오염원에서 NOx, SOx, CO, PM10, PM2.5 등이 주로 배출되고, 폐기물처리와 기타면오염원에서 CO, TSP, PM10, PM2.5 등이 주로 배출되고 있다. 2016년 기준으로 연료연소에서 SOx가 56.4%, NOx가 32.8%, PM2.5가 40.9%를, 이동오염원에서 NOx가 61.1%, CO가 47.9%를 배출하고 있으며, 기타오염원에서 TSP가 72.6%, PM10은 52.8%를 배출하고 있다(<표 4> 참조).

2010년에서 2018년 기간의 대기오염도는 <표 5>와 같다. 동 기간 동안 SO₂는 연평균 0.0046 ppm이였는데 ELV 강화로 연평균 16% 개선되었고, NO₂는 연평균 0.020 ppm이였는데 연평균 9.5%로 개선되었으며, PM10는 연평균 45.6 μg/㎥ 이였는데 연평균 5.8%로 개선되었다. 그리고 CO는 연평균 0.49 ppm이였는데 연평균 4%로 개선되었다.⁴⁾

ELV 강화로 비수도권지역에는 직접적으로 영향을 받지만 수도권은 수도권대기환경개선특별법의 영향을 받고 있다. 그래서 2015 ELV에 직접적으로 영향을 받는 비수도권지역을 처리집단(treated group)로 분류하는 반면, 통제집단(treated group)으로는 수도권대기환경개선특별법의 적용을 받는 서울특별시, 인천광역시, 경기도로 설정한다(<표 6> 참조). 동 특별법 제1조에서 대기오염이 심각한 수도권지역의 대기환경을 개선하기 위하여 종합적인 시책을 추진하고 대기오염원을 체계적으로 관리함으로써 지역 주민의 건강을 보호하고 쾌적한 생활환경을 조성함을 목적으로 하여 일반적인 ELV보다 강화된 법이 적용되고 있어, 2015 ELV에 직접적인 영향을 받지 않는다.⁵⁾

2010년부터 2018년까지의 월별 패널 자료이기 때문에 변수의 안정성(stationary) 분석을 한 결과는 <표 7>과 같다. 분석결과 SO₂, NO₂, PM10, CO의 패널 변수들은 모두 단위근이 존재한다는 귀무가설을 기각하므로 단위근(unit root)이 존재하지 않는 안정적이라는 것임을 알 수 있다.