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본 연구에서의 폐기물 산업은 2010년 산업연관표의 분류에 따라 재활용산업³⁾과 폐기물처리서비스 산업⁴⁾의 두 개로 구분되어 모형에 포함되어 있다. 본 연구는 재활용산업의 산출량과 재활용량을, 그리고 폐기물처리서비스산업의 산출량과 폐기물 최종처분량을 연결하여 분석하고 있다.

폐기물재활용업의 내부 구조를 보자. 폐기물재활용업은 최종재활용업, 중간재활용업, 종합재활용업 등으로 구성되어 있다(<표 1> 참조).⁵⁾ 폐기물 재활용업 내부의 물질 흐름을 보면 배출산업→ 중간재활용업→최종재활용업의 방향으로 이동하여 최종재활용업에서 최종적으로 재활용이 되는 구조로 볼 수 있다.⁶⁾ 즉, 동일한 양의 폐기물이 배출산업에서 중간재활용업을 거쳐 중간처리된 후 최종재활용업으로 이동하여 최종적으로 재활용되는 것으로 볼 수 있다. 이렇게 보면 폐기물 중간재활용업과 폐기물 최종재활용업은 완전한 보완관계라고 할 수 있다. 따라서 폐기물 재활용산업 산출(폐기물중간재활용업 산출과 폐기물최종활용업 산출의 합)은 폐기물 재활용량(재활용된 폐기물의 물리적 양)과 비례관계인 것으로 간주할 수 있다.

한편, 폐기물 처리서비스산업은 <표 1>에서 보듯이 수집운반업, 중간처분업, 최종처분업, 종합처분업으로 구성되어 있다. 물질흐름은 배출산업→수집운반업→중간처분업→최종처분업으로 이동할 것이다.⁷⁾ 그런데 재활용업 내부에서의 물질흐름과는 달리 이 흐름상의 폐기물 양이 동일하다고 보기 어렵다. 왜냐하면, 중간처리업은 그 속성상 폐기물의 양을 감량하는 경우가 많고 따라서 최종처분량을 줄이는 효과가 있기 때문이다. 그러므로 폐기물 중간처리업은 최종처분업과 완전한 보완관계가 아니라 상당한 수준의 대체관계에 있을 개연성이 높다. 또한 폐기물수집운반업은 폐기물 중간처리업이나 최종처분업에만 그 서비스를 공급하지 않고 배출사업으로부터 폐기물을 인수하여 재활용업이나 최종처분업으로 전달하는 역할을 할 것이다. 따라서 이 업종도 최종처분업과 완전한 보완관계에 있다고 보기 어렵다. 이상을 종합하여 판단하면 폐기물 처리업의 산출량(수집운반업, 중간처분업, 최종처분업의 산출량 합계)이 최종처분량(최종처분되는 폐기물의 물리적 양)과 비례 관계에 있다고 보기는 어렵다고 판단된다. 최종처분서비스의 가격이 상승 추세인 점을 고려하여보면⁸⁾ 최종처분서비스 가격의 상승은 대체관계로 인하여 폐기물 처리서비스산업 내에서 최종처분 산업의 비중 감소를 가져올 것이다. 그러므로 폐기물 최종처분량의 폐기물 처리서비스산업의 산출 대비 비중(원단위)은 감소 추세일 것이다. 실제로 폐기물처리서비스 산업의 처리서비스 매출액 대비 최종처분량의 비중, 즉 원단위는 하락하고 있으며, 이는 뒤집어서 말하면 최종처분량의 처분 단가는 상승하고 있는 것으로 해석된다. 본 연구에서는 재활용산업의 산출은 재활용량과 비례관계 있는 것과(즉 원단위가 불변) 그리고 폐기물 처리서비스 산업의 경우 최종처분량의 폐기물 처리서비스 산업 산출량에 대한 비중(원단위)이 감소 추세인 것으로 가정했다.⁹⁾

2018년부터 ｢자원순환기본법｣에 따라 폐기물처분부담금이 시행되고 있다. 폐기물처분부담금은 “순환 이용할 수 있음에도 불구하고 소각 또는 매립의 방법으로 폐기물을 처분하는 경우” 최종처분되는 폐기물에 대해 처분량에 비례해 부과함으로써 재활용 등 순환이용을 촉진하고 처녀자원의 사용량을 억제하고자 하는 경제적 유인제도이다. 폐기물 처분부담금 제도는 폐기물 유형, 처리 방법, 성상(가연성, 불연성)에 따라 부과하는 요율에 차이가 있으며 매년 환경부 장관이 산정지수를 고시하여 물가상승률을 반영하게 되어있다. 처분부담금의 현행 요율은 <표 2>와 같다.

백민지 등(2015)은 산업연관표를 이용하여 폐기물처리 및 자원재활용서비스 부문에서 생산 혹은 투자가 1원 외생적으로 증가하면 경제 전체적으로 생산이 1.9324원 (부가가치는 0.7217원) 증가하는 것으로 분석했다. 환경부(2015)는 전문가 대상 설문 조사를 바탕으로 최종처분부담금 부과에 따른 매립-재활용 탄력도를 계산한 후 부담금부과의 사회적 편익과 세수를 계산하였다.

박진규·김란희·이남훈(2018)은 유럽에서 매립세 도입이 폐기물처리에 미치는 영향을 문헌적으로 분석하고 이로부터 우리나라 폐기물 처분부담금제도의 정책적 시사점을 논하였다. 유럽에서 도입한 매립세 도입은 폐기물 매립량을 감소시켰으나 폐기물 발생량 감소에는 영향을 미치지 못했다. 유럽 사례와 같이 효과적으로 매립량을 줄이기 위해서는 향후 매립세율의 단계적 인상이 필요하며 세율의 산정은 매립처분의 외부성이 반영이 필요하다고 보았다. 국내에서 자원순환기본법 시행과 함께 폐기물처분부담금이 적용되어 폐기물처리 형태도 변화될 것으로 예상하지만, 국내 재활용 시장의 한계와 재활용 기술개발 및 상용화에 많은 시간이 필요하므로 매립량 감소와 재활용 비율의 증가는 한계가 있을 것으로 보았다. 이러한 분석은 경제학적으로 말하자면 폐기물 최종처분과 재활용 간의 대체탄성치가 그리 높지 않을 것이라고 해석할 수 있다.

이효창·김금수(2018)는 정태적인(static) ORANI CGE 모형을 사용하여 폐기물처분부담금으로 인한 산업별 생산, 고용 효과를 분석하였다. 기업의 생산함수 구조에서 본원 요소로 폐기물 처리서비스와 재활용 서비스를 고려하여 두 투입요소의 대체관계를 반영하였다. 분석결과 처분부담금 도입이 각 산업의 산출에 미치는 영향은 미미하지만 1차 금속 산업, 용수 및 폐수처리 산업 및 재활용산업이 부담금에 의해 가장 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 이효창·김금수(2018)는 자본, 노동, 폐기물처리서비스, 재활용서비스 등을 생산요소로 간주한 일종의 KLWR(Capital-Labor-Waste-Recycling) 모형을 사용하여 최종처분과 재활용의 대체관계를 포함하고 있으나 그런데도 재활용산업의 산출량을 외생적으로 증가시키는 설정을 주고 있다. 또한, 폐기물 모듈을 구축하지 않아서 경제적 영향만을 분석하고 폐기물의 발생량, 재활용량, 최종처분량에 미치는 영향은 분석하지 않고 있다.

Okushima and Yamashita(2005)는 CGE 모형을 통해 일본의 산업폐기물세(매립세)가 각 산업의 생산, 폐기물 배출량 및 재활용량에 미치는 효과를 분석했다. 이들은 산업을 14개 부문의 일차제품산업(primary industry), 4개 부문의 에너지산업, 그리고 7개의 재활용산업(secondary industry)으로 구분하였으며 일차제품산업과 재활용산업은 대체성을 가지고 경쟁한다. 최종처분단계에서 부과되는 산업폐기물세는 원자재산업제품의 가격을 상승시키며 이는 대체효과를 통해 재활용제품의 수요를 증가시키는 것으로 보았다. 그러나 이 연구는 폐기물 처리서비스나 재활용처리서비스산업이 별도로 존재하여 생산요소의 하나로 설정하는 방식을 취하지는 않고 일차제품-재활용품 복합재라는 개념을 설정하여 복합재 내의 일차제품과 재활용품 간의 대체관계를 설정하였다. 산업폐기물세는 일차제품산업만이 부담하는 것으로 설정하였다.

Bateling et al.(2005)은 정태적인 폐기물 CGE 모형을 사용하며 1995년 이후 시행되고 있던 네덜란드의 매립세에 대한 시나리오별 영향분석을 시도하였다. 이 연구는 기존의 산업에 매립, 소각, 재활용, 폐기물 수집 등을 추가한 투입산출표를 작성하였다. 원재료 생산부문, 8개의 재화와 서비스를 생산하는 생산부문, 재활용부문, 폐기물수집부문, 폐기물 최종처분 부문의 5개 부문으로 구성되어 있다. 이 연구의 특징은 화폐단위로 표시되지 않는 폐기물 부문을 화폐단위로 표시되는 다른 부문과 같이 일종의 투입산출표를 작성하여 이를 바탕으로 분석하였다는 것이다. 따라서 이 모형은 일반적인 CGE 모형을 이용하여 폐기물 관련 분석을 한 것이 아니고 폐기물 분석을 위한 별도의 투입산출표를 작성하였으므로 ‘폐기물 CGE’라고 부를 수 있겠다. 여기서는 자본, 노동, 재활용, 최종처분, 폐기물 수집 등으로 구성된 CES(Constant Elasticity of Substitution, CES) 복합재를 구축하여 사용하고 있으며 본 연구와 유사하다고 할 수 있다. 시나리오 분석결과 매립세율이 높을수록 매립 감소와 재활용 및 소각 증대를 보여주었다.

Wiebelt(2001)는 1990년대 남아프리카 공화국 광산부문에서 발생하는 유해 폐기물 관리 정책의 일반균형효과를 분석하였다. 동 연구는 충격을 광산품에 대한 세율 상승으로 주었으며 이는 광산품 산출량을 감소시켰으나 반면 조립금속 및 기계, 건설 등은 폐기물처리 관련 투자수요의 증가로 제품의 산출량이 증가하는 것으로 분석되었다. 동 연구는 폐기물처리부문이 없고 재활용부문은 있지만, 레온티에프(Leontief) 함수형태로 처리되어 폐기물처리와 재활용 혹은 자본 및 노동과의 대체관계는 반영하지 않고 있다.

Masui et al.(2000)은 폐기물 발생과 처리가 고려된 다(多) 부문 거시경제 모형을 구축하여 산업의 최적화 행태를 가정하여 재활용 촉진 정책의 경제적, 환경적 파급효과를 분석하였다. 해당 연구의 특징은 폐기물의 매립 제약을 고려하였으며 폐기물이 재활용되어 다시 시장으로 공급되는 경로를 고려하였다는 점이다. 연구결과 매립지가 부족하지 않은 시나리오에서는 소각이 매립을 대체하였고 매립공간이 심하게 부족한 시나리오에서는 폐기물 매립비용의 상승으로 인해 재활용의 비중이 증가하였다. 그러나 Masui et al.(2000)은 폐기물 부문을 별도로 분류하지 않았고 각 산업 산출 등의 활동도 데이터를 이용하여 발생량을 추정하는 방식을 사용하였다. 그러므로 이러한 연구방법은 처분부담금과 같이 폐기물 부문에 직접 적용되는 가격 충격을 통하여 폐기물 최종처분의 감소와 재활용의 증가를 의도하는 정책의 효과를 분석하는 용도로는 적합하지 않다. 또한, 동 연구는 가격 변수가 명시적으로 도입되지 않은 공학적 모형으로서 시장균형과 가격요인의 고려가 어려운 모형이기도 하다.

Sjöström and Östblom(2010)은 스웨덴의 경제성장과 폐기물 발생량의 탈동조화(Decoupling)를 달성하기 위한 폐기물 집약도 개선 정도를 계산하였다. 그러나 Sjöström and Östblom(2010) 역시 폐기물 부문을 별도로 분류하지 않았으며 처분부담금과 같이 폐기물 최종처분의 감소와 재활용의 증가를 의도하는 정책의 효과를 분석하는 용도로는 충분히 적합하지 않다.

Sigman(1996)은 노동, 자본, 에너지, 원재료, 그리고 폐기물을 생산요소로 하는 생산함수(KLEMW: Capital-Labor-Energy-Material-Waste) 모형을 설정하고 이로부터 폐기물 수요함수를 실증적으로 추정하였다. Sigman(1996)의 연구는 실증모형이지만 이 개념을 연산가능 일반균형모형에 적용할 수 있다.

본 연구는 Sigman(1996), Bartelings et al.(2005) 연구와 같이 자본과 노동에 부가하여 폐기물이나 재활용산업들을 대체성을 가진 생산요소로 취급하는 모형을 구축하고자 한다. 그러나 Sigman(1996)은 통계적 모형이고 Bartelings et al.(2005)은 정태 CGE 모형이다. Masui et al.(2000)은 잔존 매립량을 고려한 동태적 관점에서 모형을 구축하였으나 경제학적 모형이라기보다는 공학적 모형에 가깝다. 이효창·김금수(2018)는 폐기물 부문과의 연계성이 부족하였다. 본 연구는 기존 연구들의 장점을 종합하여 KLWR 축차 동태 CGE 모형에 폐기물 모듈을 부가한 모형의 구축을 시도하였다.

CGE 모형은 정책의 일반균형적 효과를 파악할 수 있으므로 부분균형모형에 대비하여 우수하다. 그러나 폐기물 정책을 CGE 모형으로 분석하는 것은 그동안 많이 시도되지 않았다, 그 이유 중 하나는 유의미한 통계의 부족, 경제변수와 폐기물 물량 지표와의 연계의 부정합성, 그리고 처분부담금의 규모가 작아서 그 영향이 사소하다는 점 등이다. 그러나 최근에는 각국에서 산업연관표상 폐기물 관련 산업이 집계되면서 유의미한 CGE 분석들이 나오고 있다. 또한, 폐기물 정책의 경제적 산업적 영향 이외 최종처분량, 재활용량, 발생량 등에 미치는 영향을 중심으로 분석하는 것이 가능해졌다.

본 연구는 폐기물 산업 내부의 구조를 감안한 폐기물 모듈을 적용하여 경제변수와 폐기물의 물리적 양을 연계하였으며 KLWR 모형을 통하여 처분부담금 등 가격적 요인들이 폐기물 처리방식 간의 선택, 그리고 자본 및 노동 등 생산요소와의 선택에 미치는 영향을 모형화하였다. 이러한 모형화는 부분균형적인 계량경제 모형이나 공학적 모형, 그리고 정성적 방법 등을 통하여서는 달성하기 어려우며 이것이 축차동태 KLWR CGE 모형을 방법론으로 채택한 이유이다.

본 연구에서 사용된 데이터는 기준년도 데이터로 사용되는 2014년 한국은행에서 발표한 2010년 산업연관표의 기초가격 거래표이다. 부속 표의 순생산물세, 고정자본형성표 등은 5년마다 제공되기 때문에 현재로서는 2014년에 발표한 2010 산업연관표가 최신데이터라고 할 수 있다.¹⁷⁾ 본 연구에서는 폐기물처리, 재활용서비스를 별도로 분리하여 독립된 부문으로 추가함으로써 기존의 30개 부문 산업 분류를 32개 부문으로 재분류하였다. 이를 위해 산업연관표의 161개 소분류를 상향식(bottom-up approach)으로 통합(aggregation)하거나 부문별 분류가 되어있지 않은 고정자본형성표, 조세표의 경우는 하향식(top-down approach)으로 분해(disaggregation)하였다. 상품, 산업 분류는 <부록>의 <부표 1>과 같다. 농업 1개, 제조업 14개, 건설, 전력 등 인프라 관련 3개, 서비스 12개 그리고 본 연구의 중점 분석 부문인 폐기물 처리서비스와 재활용 서비스를 별도로 구분하여 32개 산업과 상품으로 구분하였다.

탄성치 등 모수 값은 이효창·김금수(2018)에서 사용한 값들을 기본으로 몇 가지 수정을 가하였다. 다만, Horridge(2013)가 0.5로 일률적으로 주어졌던 자본-노동간 대체 탄력성은 김성태 등(2011)이 추정하고 이효창·김금수(2018)에서 사용된 산업별 탄성치 값들을 이용하였다.¹⁸⁾ 자본-노동 대체탄성치는 권오상 등(2018) 추정치도 있으나 이는 21년간의 장기탄성치라고 볼 수 있는 값이고 김성태 등(2011)의 값은 4년간의 데이터를 사용하여 추정한 것이므로 단기 값으로 볼 수 있다. 본 모형은 축차 동태모형으로 전체적인 시간 범위는 장기적이지만 매년의 모형에서 투자가 결정되고 이 투자가 다음 연도의 자본을 결정하는 구조로 매년의 모형은 단기모형에 가깝다. 따라서 김성태 등(2011)의 값을 사용하는 것이 더 타당하다고 판단되어 이를 사용하였다.

폐기물-재활용복합재(폐기물 관련 서비스 전체)와 본원 요소 복합재 간의 대체 탄력성 추정치가 많지 않다. 네덜란드 매립세 도입 효과에 대하여 분석한 Bartelings et al.(2005)은 CGE 모형에서 폐기물 산업과 본원 요소 복합재간의 산업별 대체탄성치를 구하였는데 대체로 평균적으로 0.5 수준이었다. 그런데 이 탄성치는 약 8년간의 데이터를 이용하여 추정하였으므로 장기추정치에 가깝다고 볼 수 있다. 본 모형은 단기에 기반을 둔 축차 동태모형이므로 이보다는 훨씬 작은 값이 타당할 것이다. 따라서 본 모형에서는 에너지복합재의 모형에 주로 사용되는 본원 요소-에너지복합재 간의 대체탄성치인 0.1을 사용하였다.¹⁹⁾ 한편 폐기물처리서비스와 재활용서비스 간의 대체탄성치는 환경부(2015)에서 진행한 설문 조사 결과를 따라서 매립과 재활용 간의 탄성치를 폐기물 성상별로 추정을 한 값들의 산술평균인 0.1을 적용하였다.²⁰⁾ 탄성치에 관한 자세한 수치들은 부록의 <부표 2>에 실었다.

본 연구에서 폐기물은 폐기물 지정폐기물을 제외한 생활폐기물(가정, 사업장), 사업장 배출시설계, 건설폐기물을 고려하였으며 폐기물 성상은 구분하지 않았다. 폐기물 모듈의 기준년도 폐기물 최종처분량 및 재활용량은 환경부(2011) ‘전국 폐기물 발생 및 처리현황’의 2010년도 산업별 폐기물 최종처분, 재활용량을 CGE 모형 산업분류를 기준으로 재분류하여 집계하여 사용하였다. 한편 추가적으로 폐기물처리서비스 및 재활용산업의 원단위 추세 분석등을 위하여서는 해당 자료의 시계열을 확장하여 1996~2017년 자료를 사용하였다.

BAU(정책 충격 없는 상황: Business-as-Usual) 시나리오는 노동 부존은 연 0.33% 증가하는 것으로 그리고 총 요소 생산성은 연 1.3% 개선되는 것으로 가정하였다.²¹⁾ 초기 기대수익률과 장기추세 수익률은 9%로 Horridge(2002)를 참고하여 동일하게 반영했으며 자본 스톡(stock)의 감가상각률은 3% 적용하였다.²²⁾ BAU에서는 최종처분부담금은 적용되지 않는다. 정책적용 시나리오는 2019년에 최종처분부담금이 처음 적용되어(평균세율 대략 톤당 15,000원) 그 후 매년 요율이 0% 5%, 10%, 15%, 25% 인상되는 시나리오(S1~S5)로 구성하였다(<표 3> 참조).²³⁾

경제적 영향은 현실적으로 처분부담금 요율 인상이 가능한 S1~S4 시나리오를 대상으로 분석했으며 분석 기간은 2010~2030년으로 설정했다. 환경적 영향은 최종처분, 잔존 매립지 분석을 위해 S5 시나리오를 추가하였고 분석 기간은 2010~2040년으로 설정했다. 처분부담금제도가 시행되는 정책 시나리오의 충격을 계산하기 위해 2019년에 실제로 부과된 처분부담금을 계산하고 이로부터 2019년의 처분부담금만큼 폐기물처리산업의 중간수요 및 최종수요에 종가세의 형식으로 부담금이 반영되도록 중간투입세율 및 소비세율에 충격을 주었다.²⁴⁾²⁵⁾

각 시나리오의 산업별 처리서비스업 세율 계산은 아래 식 (6)과 같으며 처분부담금이 도입되는 2019~2030년 BAU와 정책 시나리오 세율변화만큼을 CGE 모형의 정책 시나리오 충격으로 반영한다. 폐기물 처분부담금은 기존의 중간투입에 대한 조세(intermediate tax)에 처분부담금이 부과되는 것으로 계산하고 종량세이지만 종가세인 것으로 간주하여 계산하였다. 기준년도 중간투입세액을 중간투입액으로 나누어주어 이를 중간투입세율로 계산하고 2019년의 처분부담금액을 중간투입액으로 나누어서 2019년 처분부담금의 종가세율을 계산해주고 이를 2010년(기준년도)의 중간투입세율 대비 증가율로 간주하고 이를 기본 시나리오(S1)의 중간투입세율 증가율 충격(shock)으로 간주한다. S2~S4 시나리오는 이 중간투입세율이 매년 5%, 10%, 15%씩 증가하는 것으로 충격을 준 것이다. 기본 시나리오 중간투입세의 변화율(tmwij)은 다음과 같이 정의되고 계산된다.

위의 각 시나리오 중간투입세율 변화율 식은 폐기물 처리서비스산업 중간투입의 중량표시 물량의 폐기물처리서비스산업의 중간투입액에 대한 비율, 즉 원단위가 불변이라는 암묵적 가정하에 성립하는 식이다. 그런데 우리는 전술한 바와 같이 폐기물 처리서비스산업의 원단위가 지수적으로 감소하는 것으로 가정하고 있다. 실제의 처분부담금은 중량에 대하여 부과되므로 폐기물처리서비스산업의 투입액에 대한 종가세율은 이를 반영하여야 올바로 계산될 것이다. 지수적으로 감소하는 원단위를 적용한 각 시나리오 산업별 폐기물 처리서비스 중간투입세율의 변화율은 다음 식 (7)과 같이 계산된다.

즉, 기준년도 폐기물처리산업의 산업별 중간투입액, 중간투입세액, 처분부담금만 알면 이로부터 기준년도 중간투입세율과 폐기물처분부담금 종가세율을 계산할 수 있고, 여기에 중간투입세율이 불변이라는 가정하에, 폐기물처리서비스 산업의 원단위 변화율에 대한 식을 적용하면 폐기물 처리서비스 산업의 각 산업에 대한 중간투입세율의 변화율을 위와 같이 구할 수 있다.

CGE 모형은 기본적으로 정책 충격 이전의 BAU와 시행 이후의 상태를 비교 분석하기 위한 모형이다. 그러나 본연구의 목적은 정책의 효과를 분석하는 것인데 이것은 단순히 충격 이전과 이후의 주요변수의 변화율을 보여주는 것만으로는 달성되지 않는다. 처분부담금의 정책효과에 대한 평가는 정책 시행 이전의 추세적 평가가 선행되어야만 제대로 할 수 있다. 따라서 여기서는 BAU 대비 변화율을 보여주기 이전에 축차 동태모형을 적용하여 얻은 BAU 추세전망을 통하여 거시경제 및 개별 산업의 산출, 폐기물 발생량, 최종처분 및 재활용량, 잔존 매립 가능량 등에 대한 평가와 분석을 수행하였다.²⁶⁾

본 모형의 BAU 설정에 따른 축차 동태모형 전망에 따르면 실질 국내총생산은 연평균 2.17% 정도 성장하는 것으로 전망되었다. 폐기물처리산업은 연 2.17% 증가하고 재활용산업은 2.13% 증가하는 것으로 전망된다. 산출량 전망은 산업별로는 큰 차이가 없는 것으로 전망되고 있다. 총 가격은 연 -1.83% 하락하는 것으로 전망되고 있다. 폐기물처리와 재활용의 가격은 모두 -1.51% 정도 하락하고 있다.²⁷⁾

폐기물 처리산업과 재활용산업의 산출량이 균등하게 성장하고 있는 것으로 전망되고 있으나 이러한 전망은 폐기물의 산출량 기준이지 폐기물의 발생량과 처리량 기준으로 전망된 것은 아니다. 전술한 바와 같이 재활용산업의 산출량은 재활용량과 비례하나, 폐기물처리산업의 산출량은 폐기물처리량과 비례하지 않으며 폐기물처리산업의 폐기물 최종처분량 원단위는 지수적으로 감소하는 것으로 가정하였다. 이러한 가정에 따르면 폐기물 발생량은 연평균 1.69% 증가, 최종처분량은 연평균 –1.4% 감소, 폐기물 처리서비스 상품의 가격은 연평균 1.96% 상승하는 것으로 전망된다.²⁸⁾ <그림 3>은 2010년 이후의 BAU 시나리오 연산을 한 결과를 바탕으로 폐기물 모듈의 연산 과정을 거쳐 계산된 폐기물 발생량과 재활용량의 예측치와 실제치를 도시한 것이다. 폐기물 최종처분량은 2017년 실제 폐기물 최종처분량에 해당연도의 2017년 대비 폐기물 산업 산출량증가율을 적용한 뒤 원단위 감소율을 적용하여 계산한 것이다. 폐기물 재활용량은 2017년 실제 폐기물 재활용량에 해당연도의 2017년 대비 재활용산업 산출량증가율을 적용하여 계산한 것이다. 폐기물 발생량은 처리량과 동일한 것으로 가정해 재활용량과 최종처분량을 합산하여 계산하였다.

<그림 3> 
BAU 시나리오 폐기물 발생, 최종처분, 재활용 전망과 실제치

폐기물처분부담금 부과가 경제의 전반적인 거시경제 성과에 미치는 영향은 분명히 부정적이지만 그 크기는 비교적 미미하다.²⁹⁾ 가장 강력한 시나리오인 S4 하에서도 실질 국내총생산의 BAU 대비 감소율은 -0.006%가 조금 넘는 수준이다(<그림 4>). 한편 물가수준은 소폭 상승하고 있어 S4 시나리오의 경우에 총 가격변화율은 BAU 대비 0.22% 정도이다(<그림 5>). 이는 부담금액이 실질 국내총생산에 대비하여 매우 낮은 비율이므로 자연스러운 결과라고 할 수 있다.³⁰⁾

<그림 4> 
시나리오별 실질 국내총생산

<그림 5> 
시나리오별 가격수준

이처럼 경제 전체에 미치는 거시적 영향은 미미하지만, 산업에 따라 받는 영향은 상당히 다를 수 있다. 재활용, 처리서비스업을 포함한 산업별 산출량과 가격변화율을 보자. <표 4>는 S4 시나리오 하에서의 2030년 기준 BAU 대비 산출량 및 가격변화율이다. 폐기물처리서비스산업의 감소율이 가장 높은 것(약 -3.96%)은 예상할 만하다. 재활용산업도 약 -0.07% 감소하였다. 폐기물 관련 산업을 제외하면 가장 감소율이 높은 산업은 수도 및 폐수처리산업으로서 -0.24%이다.

폐기물 처리서비스산업은 산출이 상당 폭 감소하였는데 가격상승률은 미미하여 0.1%도 되지 않는다. 처분부담금이 최종처분산업의 산출에 미치는 영향이 -3.96%로 상당히 부정적인데 가격의 상승이 그것을 충분히 보상해주지 못하고 있어서 최종처분부담금의 도입으로 폐기물처리산업의 산출액은 상당 폭 감소할 것으로 예측된다. 반면에 재활용산업은 산출이 -0.07%로 소폭 감소한 데 비하여 가격은 0.53% 정도 상승하여 처분부담금제도로 가장 수혜를 보는 산업이라고 할 수 있다.

다음 <그림 6>은 폐기물 발생량의 BAU 대비 변화율 추이를 보여주고 있다. 처분부담금 도입은 S1을 제외한 모든 시나리오에서 폐기물 발생량을 감소시키고 있으며 S4의 경우 2040년 기준 약 -1.5% 감소하고 있다. 그리고 비교를 위하여 부가적으로 설정한 시나리오 S5(연 25% 증가)의 경우에는 2040년 기준 약 -3.5%의 감소율을 보인다. 그러나 발생량의 감소율이 증가하는 것은 S3, S4, S5 시나리오의 경우에 국한되며 S1, S2 시나리오에서는 발생량 감소율의 추세가 역전되고 있다.³¹⁾ 최종처분부담금의 도입 이후 발생량 감소율이 처분부담금 요율의 증가만큼 커지지 않는 이유는 처분부담금이 최종처분업체의 행태에 영향을 미치는 정도가 해가 갈수록 작아지기 때문이다. 그 이유는 종량세인 처분부담금 요율이 지수적으로 증가하여도 종가세 기준으로는 그만큼 증가하지 않기 때문이다.³²⁾

<그림 6> 
시나리오별 폐기물 발생량 변화율

시나리오별 최종처분량의 BAU 대비 변화율은 <그림 7>에 나타나 있다. 모든 시나리오에서 최종처분량은 감소하지만, S1의 경우에는 해가 갈수록 감소 폭이 작아지고 있다. 이 역시 종량세로 정의된 최종처분 부담금이 폐기물처리산업 산출액보다 비중이 작아지면서 그 영향이 축소되는 데 따른 현상이다. S4의 경우에는 2030년에 BAU 대비 -8.2% 정도, 그리고 2040년 기준으로는 -18.5%만큼 최종처분량이 감소하는 것으로 나타나고 있다. 그리고 참고를 위하여 설정한 시나리오인 S5하에서는 2030년 기준 -17.6% 그리고 2040년에는 -38.5%가 감소하는 것으로 분석되고 있다. S1 하에서 2040년이 되어도 BAU 대비 감소율이 -0.2%밖에 되지 않는 것과 비교하면 큰 차이이다. 즉, 현행 처분부담금 요율 수준은 최종처분량을 줄이는 데 거의 아무런 소용이 없지만, 처분부담금 요율을 S4 시나리오 이상으로 인상하면 상당한 감소를 가져올 수 있다는 것이다.

<그림 7> 
시나리오별 폐기물 최종처분량 변화율

다음에는 재활용을 검토해 보자. <그림 8>은 시나리오별 재활용산업 산출량의 BAU 대비 변화율을 보여주고 있다. 모든 시나리오에서 재활용량은 매우 미세하게 감소하고 있다. S4 시나리오의 경우 2030년 –0.1%, 2040년 –0.2% 감소하는 것으로 나타났다. S5 시나리오의 경우 2030년 –0.2%, 2040년 -1.1% 감소했다. 재활용량 감소율이 거의 0에 가까운데 이것은 폐기물처리산업의 대체재로서의 최종처분가격 상승으로 인한 대체효과의 존재와 각 산업의 산출 감소 효과의 순 효과가 거의 0에 가깝기 때문으로 해석된다.

<그림 8> 
시나리오별 재활용량 변화율

본 연구에서 정책적으로 가장 중요한 연산결과 중 하나는 현재 추세(BAU)에서 매립지나 소각로 부지 등 잔존 최종처분 능력이 얼마나 빠른 속도로 고갈될 것인지를 전망하는 것이고 최종처분부담금의 도입이 이러한 잔존 최종처분능력의 고갈을 얼마나 완화할 수 있을 것인지 판단하는 것일 것이다. 그리고 잔존 최종처분능력의 고갈이 최종처분서비스의 가격에 어떠한 영향을 주는지 그리고 최종처분부담금의 도입이 최종처분의 가격에는 어떠한 영향을 주는지에 대한 분석도 중요하다.³³⁾ 또한, 처분부담금제도의 도입을 통하여 최종처분량이 발생량(=처리량) 대비 비중 측면에서 얼마나 축소시킬 수 있는지 판단하는 것도 중요하다.

우선 폐기물처분부담금의 도입이 폐기물처리량 중 최종처분의 비중을 얼마나 축소할 수 있는지 본 모형의 결과로 계산하고 이 결과를 정부의 계획과 비교하여 정부계획의 실현 가능성을 평가하여 보자. 환경부(2018)의 제1차 자원순환 기본계획 내용을 보면 2027년 폐기물 발생량(=처리량) 중 매립의 비중을 2017년의 9%에서 2027년까지 3%로 줄이도록 계획하고 있다. 본 모형은 매립과 소각을 합쳐서 최종처분으로 간주하고 있으므로 매립 비중을 예측할 수는 없고 처리량 중 최종처분의 비중을 예측하여야 한다. 최종처분 중 매립의 비중이 불변이라는 가정을 하면 정부의 폐기물처리량 대비 매립 비중 감소목표를 최종처분 비중 감소목표로 환산할 수 있다. 정부의 매립 비중 감소율 66.7%를 2017년 우리나라 최종처분 비중 13.6%에 적용하여 계산하면 2027년에는 최종처분 비중이 4.53%가 되어야 한다. 그런데 다음 <표 5>의 최종처분 비중 전망으로 보면 S4 시나리오를 적용하여도 2030년 최종처분 비중이 8.3%로 감소하는 데에 그칠 뿐이다.

그러므로 최종처분부담금 요율 인상이라는 수단만으로 최종처분비율 감축 목표를 달성하기는 어렵다고 판단된다. 시점을 2040년까지 보면 S4 시나리오로 5.4%가 되며 더욱 강력한 시나리오인 S5하에서는 2040년 이전에 이 목표가 달성될 것으로 전망된다. 따라서 이 목표를 2027년까지 달성하려면 적어도 S4 시나리오를 채택하고 여기에 부가하여 각종 비시장적인(처분부담금 등 경제적 수단이 아닌 각종 조치) 조치를 동시에 취하여야만 한다고 평가할 수 있다. 그렇지만 현실적으로는 매립보다는 소각의 비중을 증대시키는 방향으로 이 목표가 보다 빨리 달성될 가능성도 있을 것이다.

한편, 본 CGE 연산결과를 적용하여 2030년 및 2040년 기준으로 잔존 매립 가능량을 계산하여 보면 <표 6>과 같다. 이 계산은 2017년 최종처분 중 매립 비중(57%)이 유지되고 매립지 용량의 신규 증가는 없다는 가정 하에 한 것이다.

S4하에서도 2030년 잔존 매립 가능량은 2017년 289.51 백만 톤의 51.0%에 그치게 될 것이다. 그리고 극단적인 시나리오인 S5를 적용하여도 2030년에 잔존 매립 가능량은 52.5%로서 BAU의 49.1 와 큰 차이가 없다. 그러나 시점을 2040년으로 좀 더 길게 보면 S5 시나리오에 잔여매립 가능 비율이 31.2%로서 BAU의 19.0%에 비하면 상당히 큰 차이를 보인다. 즉, 매우 강력하게 매년 25%씩 처분부담금 요율을 인상하고 이를 2040년까지 일관되게 행하여야만 처분부담금이 잔존 매립량 보전에 유의한 영향을 끼칠 수 있다고 전망되고 있다. 물론 소각 비중의 증대가 있고 추가적인 매립지 부지확보도 있을 것이지만 이러한 점을 고려하여도 계산 결과를 기준으로 판단하면 잔존 매립량 감소율은 여전히 심각한 수치이다. 그러므로 최종처분부담금만으로 잔존 매립량 보전이 이루어지지는 못할 것이며 종국적으로는 매립지의 제약으로 인하여 폐기물의 발생량이 감소하고 매립량이 많이 감소하는 변화가 일어나야 하는데 이러한 과정에서 최종처분서비스의 가격 자체가 크게 상승할 것으로 예측된다.

본 연구모형에서는 이러한 동태적 인과관계를 모형에 넣지는 못하였지만 2010년과 2017년 사이에 추세적으로 관찰되는 폐기물처리서비스산업의 원단위 감소율을 적용하여 원단위가 지수적으로 감소하는 것으로 설정하여 이러한 요인을 부분적으로는 반영하고 있다. 왜냐하면, 원단위 하락은 단가 상승을 의미하기 때문이다.³⁴⁾ 폐기물 모듈을 적용하기 전 CGE 연산결과를 보면 폐기물 처리서비스 산업의 가격은 BAU와 S1, S2, S3, S4 시나리오 모두 하락추세이지만 원단위 개념을 적용하여 조정하여 보면 최종처분(폐기물처리서비스) 산업의 가격은 상승하고 있다.³⁵⁾ 이를 반영하여 최종처분량의 전망치 역시 하향조정된 것인데, 여기에 최종처분가격의 상승과 이에 따른 최종분량의 하락이 추세적으로 일정 수준 반영되어 있다. 따라서 본 모형의 잔존 매립량 추정결과는 잔존 매립량 감소에 따른 매립지고갈 완화 효과가 완전히 반영되지는 못하고 부분적으로만 반영된 것이며, 향후 연구에서는 보완이 필요하다.