본 논문은 두개의 소논문으로 구성되어있다. 첫번재 소논문은 한국은행에서 발표한 산업연관표를 활용하여 유기성 폐기물 에너지화 시설확대의 경제적 파급효과를 분석하였다. 두번째 소논문은 조건부 가치측정법(CV, contingent valuation)을 적용하여 한국의 태양광 발전 보급확대 정책에 대한 지불의사액(WTP, willingness-to-pay)을 추정하였다. 기후 변화, 세계 에너지 분쟁, 온실가스 및 에너지원 부족과 같은 화석 연료를 사용함으로써 나타나는 부정적인 영향은 점차 세계의 에너지 안전성을 위협하고 있다. 이러한 문제점 해소를 위해 기존 자원을 일부 대체 할 수 있는 유기성 폐기물 에너지화가 주목 받고 있다. 유기성 폐기물 에너지화란 유기성 폐기물을 유용한 에너지로 전환하는 것을 의미한다. 따라서 첫번째 소논문은 한국은행에서 발표한 2014년 산업연관표를 사용한 산업연관분석을 적용함으로써 유기성 폐기물 에너지화 시설 확대가 가져올 경제적 파급효과를 분석하였다. 아울러 유기성 폐기물 에너지화 부문은 유기성 폐기물 에너지화 시설로부터 생산되는 바이오가스 및 고형 폐기물 등의 에너지를 활용하여 최종 소비자가 사용할 수 있는 에너지를 공급하는 부문으로 정의하여, ‘신재생에너지’, ‘도시가스’, 증기 및 온수’ 부문을 유기성 폐기물 에너지화 부문으로 정의하였다. 유기성 폐기물 에너지화 시설 확대의 경제적 파급효과를 정량화하기 위해 첫째, 수요유도형 모형을 적용하여 생산유발효과, 부가가치 유발효과, 취업유발효과를 분석한다. 나아가 전/후방 연쇄효과도 분석한다. 둘째, 공급유도형 모형을 적용하여 공급지장효과를 분석하였으며, 마지막으로 레온티에프 가격 모형을 적용하여 물가파급효과를 분석하였다. 분석결과, 유기성 폐기물 에너지화 시설 확대를 위한 1원 투자의 생산유발효과 및 부가가치 유발효과는 각각 1.0949원 및 0.1653원이었다. 또한 유기성 폐기물 에너지화 시설 확대를 위한 10억원 투자의 취업유발효과는 0.9887명으로 분석되었다. 이어서 유기성 폐기물 에너지화 시설 산출물 1원 어치의 공급지장이 타 산업에 미치는 부정적 생산차질은 1.6899원으로 작지 않은 것으로 분석되었다. 마지막으로 유기성 폐기물 에너지화 시설 산출물의 가격 10% 인상이 전체 물가에 미치는 영향은 0.2201%로 분석되었다. 이러한 정량적 정보는 유기성 폐기물 에너지화 시설 확대의 경제적 효과를 예측하는데 활용 될 수 있다. 한편, 기후변화에 대응하여 온실가스 배출을 줄이기 위한 방안으로써 가정에 설치 가능한 소형 태양광 발전기는 아주 좋은 대안이다. 이에 따라 한국 정부는 2014년 약 2,000가구에서 2017년까지 25,000가구로 소형 태양광 발전기 설치 가구를 확대 할 계획이다. 따라서 두번째 소논문은 온실 가스 배출량 감축이라는 관점에서 소형 태양광 발전기 확대에 따른 외부 편익을 추정하고자 한다. 이를 위해 1,000가구 설문조사를 실시하여 가정용 소형 태양광 발전기의 보급 확대 정책에 대한 WTP를 추정하였다. WTP를 추정할 때 잠재적인 영(0)의 편의를 줄이며 통계적 효율성을 높이기 위해 1.5경계 양분선택형 질문법을 적용하였다. 아울러 영(0)의 WTP를 처리하기 위하여 스파이크 모형을 결합한 분석모형을 적용한 결과 소형 태양광 발전기 보급 확대 정책에 대한 가구당 평균 WTP는 kWh 당 15.48원으로 추정되었다. 이 값은 가정용 전기 요금의 12.4%로 각 가정이 소형 태양광 발전을 확대하는 재정적 부담의 일부를 감당할 준비가 되어 있다고 판단 할 수 있다.
This thesis contains two essays. The first essay tries to analyzing the economic effects of expanding the organic waste-to-energy facilities using an input-output analysis. The second essay attempts to apply contingent valuation CV) method to estimating the external benefits of expanding the micro photovoltaic power generation in Korea. Impacts of the utilization of fossil fuels, such as global climate change, world energy conflicts, greenhouse gas and energy source shortages, have increasingly threatened world stability. In order to solve this problem, organic waste-to-energy (OWtE) has been attracting recognition because it could replace the existing resources. The OWtE means the transformation of organic waste into useful energy. In this paper, we attempts to look into the economic effects of expanding the OWtE facilities by applying an input-output (I-O) analysis using the 2014 I-O table. The OWtE sector is defined as the sectors that directly utilize the energy produced from organic waste. In Korea, this sector includes renewable energy sector, manufactured gas supply sector, and steam and hot water supply sector. To investigate economic effects of expanding OWtE facilities, the author analyzes three parts. First, production-inducing effect, value-added creation effect, and employment-inducing effect are quantified based on demand-driven model. Furthermore forward linkage effects, and backward linkage effects of the OWtE. Second, supply shortage effect is analyzed employed supply-driven model. Last, price pervasive effects are analyzed employed Leontief price model. The results are presented: First, the production or investment of 1.0 won in the OWtE sector induces 1.0949 won production it occurs 0.1653 won added value. Moreover 1 billon won employment-inducing effect of OWtE is estimated 0.9887 people. Second, production shortage costs from 1.0 won supply shortage of OWtE are measured 1.6899 won and are not small. Third, the impact of the 10% increase in OWtE rate on the general price level is estimated to be 0.2201% and is small. Theses information can be utilized in forecasting the economic effect of expanding OWtE facilities. On the other hand, the micro photovoltaic (MPV) is a good alternative for reducing greenhouse gas (GHG) emissions in the residential areas. Therefore, the Korean government has planned to expand the MPV power generation from about 2,000 households (6MW) in 2014 to 25,000 households (61MW) by 2017. This article aims to assess the external benefits of this expansion in terms of reducing GHG emissions. To this end, the author derives the public’s additional willingness to pay (WTP) for the expansion through an increase in electricity bill using a contingent valuation survey of 1,000 Korean households. For the purpose of mitigating the response effect in eliciting their WTP and increasing statistical efficiency in analyzing the WTP data, the author employs an one-and-one-half-bounded dichotomous choice question format. Furthermore, the author uses the spike model so as to model zero WTP responses. The mean additional WTP for the expansion is computed to be KRW 15.48 (USD 0.01) per kWh. This value amounts to 12.4% of the residential electricity price, KRW 125.14 (USD 0.11). We can conclude that Korean households are ready to shoulder some of the financial burden of expanding the MPV power generation.
OVERALL INTRODUCTION 1VOLUME I Analyzing the Economic Effects of Expanding the Organic Waste-to-Energy Facilities Using An Input-output Analysis 51. INTRODUCTION 52. METHODOLOGY 62.1. General framework of the I-O analysis 72.2 Demand-driven model 82.3 Inter-industry linkage effect analysis 92.4 Supply-driven model 102.5 Leontief price model 112.6 I-O tables used and data transformation 123. RESULTS AND DICUSSION 143.1 Demand-driven model 143.2 Inter-industry linkage effect 183.3 Supply shortage effect 213.4 Pervasive effect of price change 244. Conclusions 27VOLUME II Valuing the Micro Photovoltaic Power Generation Applying a Contingent Valuation Method 281. INTRODUCTION 282. METHODOLOGY 312.1 Method for assessing the external benefits of MPVs: The CV approach 312.2 CV survey design issues 332.3 Method of WTP elicitation 342.4 Payment vehicle 353. MODELING OF WTP RESPONSES 373.1 Basic WTP model 373.2 Model for addressing zero WTP responses: spike model 393.3 The OOHB DC model 403.4 The OOHB DC spike model 414. RESULTS 424.1 Data 424.2 Estimation results of the OOHB DC spike model 444.3 Estimation results of the OOHB DC spike model with covariates 454.4 Discussion of the results 475. CONCLUSIONS 49OVERALL CONCLUSIONS 51REFERENCES 54APPENDIX 60국문초록 69