1) 산업, 건물, 수송, 폐기물, 공공(기타), 농축산, 탈루 등 서론
2015년 국가 자발적 기여(Nationally Determined Contributions, NDC) 제출을 통해 한국 정부는 국제 탄소시장 매커니즘을 이용한 배출권 거래 의사를 밝히고, 국내에서 2030년 온실가스 Business As Usual(BAU)인 850백만 CO2e톤 중에서 37%를 감축하는 목표를 제시하였다(Government of Korea, 2015a). 온실가스 감축 국제공약 이행 추진과 실질적 감축성과를 도출하기 위한 세부 정책 이행방안으로 정부에서는 온실가스 감축 로드맵을 수립하고 있다. 정부의 온실가스 감축 로드맵은 온실가스 감축과 관련된 연구그룹과 온실가스 감축 당사자의 의견조율을 통해 수립되며, 온실가스 배출량은 경제상황 변화, 에너지가격 변동 등에 영향을 받는 불확실성이 존재하므로, 주기적 이행점검과 평가(Government of Korea, 2014)를 통해 수정된다.
2015년 온실가스 감축 로드맵(Government of Korea, 2015b)에서는 2030년 온실가스 BAU에서 25.7% (218.9 MtCO2eq.)는 국내에서 감축(배출원1) 및 전환부문의 감축, 에너지신산업/탄소흡수 및 활용)하고, 11.3% (95.9MtCO2e)는 국제 탄소시장을 이용하여 감축하는 목표를 확정(MOSF, 2017)하였다. 반면, 최근에는 국외 감축을 국내 감축으로 전환하고, 온실가스 감축목표 설정방식을 BAU 배출량 대비 감축에서 기준년도 대비 감축으로 전환하고자 하는 논의가 진행되었다(Kim, 2018). 2018년 온실가스 감축 로드맵 수정안에서는 BAU 대비 총 감축량은 동일하게 유지하되 국내감축 비중이 25.7%에서 32.5%로 증가(배출원 감축 증가, 전환부문과 에너지신산업/탄소흡수 및 활용 감소)하고, BAU의 11.3%로 결정되었던 국외 감축비중은 산림흡수원과 국외 감축을 활용하여 4.5%(38.3Mt CO2e)로 제한하는 방향으로 수정되었다(MOE, 2018). 따라서 향후 국외 감축량을 산림흡수원으로 전환하면서 국외 감축량이 추가로 감소될 여지가 있다.
이 논문은 2030년 기준안 대비 37% 감축이라는 NDC 감축목표를 달성하기 위한 감축노력을 전부 국내에서 시행(산림흡수원 포함)하는 것으로 감축목표를 부과했을 때, 시장균형을 통해 도출된 결과를 분석하는 것을 목적으로 한다. 정부의 정책의지가 반영된 온실가스 감축 로드맵의 결과와는 근본적인 차이가 있음을 주지하고, 도출된 결과를 비교한다. 정부의 에너지전환 로드맵(MOTIE, 2017a)과 제8차 전력수급 기본계획(MOTIE, 2017c)의 원전 신규건설 취소와 단계적 감축계획, GDP와 인구 등의 사회경제 변수를 반영하여 분석을 위한 기준안과 시나리오를 설정하고, 온실가스 감축정책이 경제-에너지시스템-기후변화 등에 미치는 영향을 분석하는 통합평가모형 (Integrated Assessment Model, IAM)을 이용하여 분석한다.
2) 자세한 내용은 Pauliuket al.(2017)의 Supplementary Material 2를 참고. 선행연구
온실가스 감축활동이 경제와 에너지시스템에 미치는 영향에 대한 분석은 다양한 통합평가모형을 이용하여 진행되어 왔다. 통합평가모형은 인간활동(경제, 에너지 소비)에 의한 온실가스 배출에 의해 지구의 평균 기온 및 해수면 상승 등의 지구시스템에 미치는 영향을 분석하는 목적으로 개발되어왔다. 인간활동과 지구시스템을 나타내는 각 모델이 모듈구조로 개발되어 연결되어 있는 것이 일반적이며, 이러한 시스템 구성을 위해 방대한 데이터를 필요로 한다.
통합평가모형은 정책 분석의 방향에 따라 비용효과성, 감축비용과 물리적 영향 사이의 교환(trade-off), 비용편익 등에 따라 구분되기도 하고(Dowlatabadi, 1995), 통합평가모형의 결과도출 방법에 따라 후생극대화, 일반균형, 부분균형, 시뮬레이션, 비용최소화(Stanton et al., 2009) 등으로 구분된다. 또한 통합평가모형이 표현하고 있는 인간활동과 지구시스템의 상호작용에 대해 명시적으로 제시하는 Higher resolution IAM과 인간활동, 기후변화의 영향, 감축비용 간의 간 연결을 Highly reduced-form으로 표현하고 있는 Highly aggregated IAM의 스펙트럼 안에 많은 모델로 구분된다(Edmonds et al., 2012). 통합평가모형은 정부간 기후변화패널(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)의 평가 보고서 작성, 대표농도경로(Representative Concentration Pathway, RCP) 시나리오와 공동 사회·경제 경로(Shared Socio-economic Pathways, SSP) 시나리오 등 장기적인 기후변화의 영향을 평가하는데 사용되고 있다.2)
국내에서는 IAM을 포함한 다양한 모델을 도입하여 다양한 기후변화 정책을 분석하는 데 활용해왔다. Highly aggregated IAM을 이용하여 기후변화에 의한 피해비용을 연구하였다. 환경정책평가연구원에서는 Env-Linkage 모델을 이용하여 한국형 환경경제 모델을 개발하고 피해비용을 연구하였다(Kim et al., 2008; Kim et al., 2010). Hwang(2017)에서는 기후변화의 불확실성 관련 연구를 검토하고 FUND모형에 적용하여 분석하였다. Ahn and Kim(2017)에서는 한국형 RICE 모델(KRICE)을 개발하고, 파리협정와 관련된 탄소감축 시나리오의 피해비용과 탄소감축비용을 비교하였다. 반면 Higher resolution IAM은 국내 에너지시스템을 구성하고 기술별 감축잠재력을 평가해왔다. 한국원자력연구원에서는 MESSAGE를 이용해 에너지시스템 내에서 원전의 역할에 대해 분석해왔으며(Lee et al., 2004; Kim et al., 2008), 한국에너지 공단에서는 TIMES를 이용해 온실가스 감축 잠재력을 평가하는데 활용(KEA, 2018)하고 있다. 또한 Jeong and Hwang(2016)에서는 MESSAGE를 이용하여 온실가스 37% 감축을 위한 발전부문의 전원 구성에 대해 분석하였고, Baek et al.(2016a), Jeon and Kim(2017)과 Baek et al.(2016b)에서는 Global Change Assessment Model(GCAM)을 이용하여 에너지시스템을 국내 데이터 현황에 맞게 세분화하고 시나리오를 작성하여 각각 건물부문, 수송부문, 발전부문의 분석에 활용하고, Roh and Kim(2017)에서는 온실가스 감축목표 부과에 의한 기술별 감축비용분석 연구에 활용하였다.
3) 분석모형과 관련한 설명은 Brenkertet al.(2003), Calvinet al.(2014), Baeket al.(2018, 2016a, 2016b), Jeon and Kim(2017), Roh and Kim(2017), Yurnaidi and Kim(2018) 등을 참고. 분석모형 및 자료
분석모형
분석은 미국 PNNL/JGCRI에서 개발한 GCAM을 사용한다. GCAM은 Dowlatabadi(1995)에 의하면 비용편익, Stanton et al.(2009)에 의하면 부분균형, Edmonds et al.(2012)에 의하면 Higher resolution IAM이며, IPCC의 평가 보고서 작성, RCP 시나리오, SSP 시나리오의 분석에 사용되었다. GCAM은 경제-에너지-토지사용-기후시스템을 모듈로 구성하고 연결한다. 에너지시스템은 에너지 공급부문(자원과 에너지 전환기술)과 에너지 수요부문(최종부문의 에너지 수요기술)을 연결하여 에너지 시장을 구성한다. 에너지 수요부문은 경제시스템(인구와 GDP에 대한 외생적인 가정)과 연결되어 있으며 사회경제 변수에 따라 에너지 수요가 결정된다. 경제시스템은 농축산물 수요와 연계되어 있으며, 농산물 공급(바이오매스 연료 포함)과 함께 농축산물 시장을 구성한다. 에너지 소비 (화석연료 및 산업공정)와 농업 및 토지 이용 부문에서 토지피복의 변화에 의해 발생하는 온실가스 배출은 기후시스템과 연계되어 대기, 해양 등 지구환경에 영향을 미친다. 따라서 세금, 보조금, 외생적 기술변화(효율, 비용), 탄소정책, 각종 규제 등의 조합이 에너지시스템, 토지사용, 기후 등 각 모듈별로 구성된 시스템에 미치는 영향을 평가하여 조망할 수 있다.3) 모든 시스템은 2010년을 기준년도로 5년 단위로 실행되어 2100년까지 장기 결과를 볼 수 있다. 기준년도의 에너지시스템은 International Energy Agency의 국가별 에너지밸런스표를 기준으로 에너지 상품(Product)의 흐름(Flow)에 따라 사상(Mapping)하여 구성된다.
GCAM은 각 모듈을 수요와 공급이 균형을 이루는 시장으로 모델링하고 있는 모형 내부에서 에너지 가격, 탄소가격을 포함한 각종 상품의 가격이 내생적으로 결정되는 부분균형 모형이다. 예를 들어, 균형 탄소가격은 탄소 감축목표 부과시 탄소 수요와 공급의 조정을 통해 내생적으로 결정된다. 도출된 균형 탄소가격은 에너지자원 생산에서 부문별 에너지 소비 등의 수요와 공급, 에너지 소비에 의한 탄소배출에 이르기까지 연료채굴, 1차 연료 생산, 화석연료 소비, 탄소저장 자원의 사용, 2차 에너지의 부문별 전환 등을 포함하는 에너지시스템 변화에 영향을 미친다(Brenkert et al., 2003). Fig. 1은 GCAM의 에너지시스템을 기준으로 에너지 수요와 공급, 균형가격 결정과정을 나타내고 있다. 에너지 공급부문에서 1차 에너지의 가격은 채굴비용곡선을 기반으로 결정된다. 에너지의 수요는 건물, 수송, 산업 등의 에너지서비스 수요를 기반으로 전환효율을 감안하여 최종에너지, 1차 에너지로 역산되어 결정된다. 여기서 에너지서비스란 에너지 서비스 공급 기술(ex. 냉방, 난방, 기타 등)을 통해 소비자에게 공급되는 Useful Energy의 개념과 같은 것으로 에너지와 전환효율을 곱하여 나타낸다. 이는 GDP로 표시되는 소득과 연계되어, GDP가 증가하면 에너지서비스 수요가 증가하거나 일정수준으로 수렴한다. 이 과정에서 각 단계별 에너지 가격이 결정된다.
온실가스 감축목표 부과는 연료의 탄소함유량에 따라 탄소비용을 수반한다. 탄소비용은 Fig. 1과 같은 과정을 통해 에너지비용, 에너지기술의 선택과 시장점유율에 영향을 주고, 에너지 자산의 관리 및 투자계획에 대한 함의를 제공한다. 탄소 감축목표 부과 전의 탄소배출량(Q), 탄소 감축목표 부과 후의 탄소배출량(Qu)이라 할 때, 감축목표 부과 시 감축량(Abatement), 즉 탄소시장의 초과수요(수요와 공급의 차이)는 Q-Qu이다. 탄소시장에서 균형 탄소가격(p)는 초과수요를 0으로 수렴되도록 탄소가격이 조정되면서 결정된다. 이때, 총 감축비용은 Fig. 2와 같이 (Q-Qu) 구간에 대한 적분으로 계산된다.
4) 재생에너지 3020 이행계획(MOTIE, 2017b)의 재생에너지 보급계획과 달리 재생에너지는 화석연료와의 경쟁을 통해 시장에 진입하는 것으로 전제한다.5) 2030년 기준안의 CO2배출량 753MtCO2는 BAU의 CO2eq 단위의 배출량(850MtCO2e)에 비해 약 11%가 작은 것으로 이 비율은 WRI(2017)의 온실가스 배출량 자료에서 한국의 non-CO2배출비중과 같다. 데이터 및 시나리오
이 논문에서는 정부의 국외 감축 목표를 국내 감축목표로 전환하고자하는 논의에 따라 기준안 대비 37% 감축목표를 국내 감축을 통해 달성하는 시나리오를 설정하여 분석한다. 사용하는 모형의 특성상 많은 데이터를 필요로 한다는 점에서 에너지시스템과 GDP, 사회경제 변수를 제외한 기타 입력값은 GCAM의 기본값을 사용한다.
Table 1은 분석기간의 GDP, 인구, 원자력 누적설비와 CO2 배출량을 나타낸다. GDP는 에너지 소비와 온실가스 배출의 주요요인으로 2030년까지의 전망은 OECD(2014)의 성장률을 전제로 계산하고, 인구는 United Nations(2015)의 인구전망을 사용하였다. 원자력 발전설비는 한국의 NDC에서 달성에 있어서 중요한 온실가스 감축기술로 인식하고 있으나, 원전의 수용성 문제로 원자력 활용에는 제약이 존재하고 있다(Government of Korea, 2015a). 이를 반영하여 최근 제8차 전력수급 기본계획에서는 원전감축에 대한 논의가 반영되어 있다.
본 논문에서는 제7차 전력수급 기본계획을 기반으로 업데이트된 WNA(2017)의 설비자료에서 건설계획 설비, 에너지전환계획 로드맵(MOTIE, 2017a)의 신규원전 건설 백지화, 노후원전의 단계적 감축 등을 반영하여 원전의 설계수명 종료 후 전력을 생산하지 않는 것으로 가정하고 원전의 설비제약을 Table 1과 같이 설정한다.4) Table 1에서 원전설비(Nuclear Capacity)의 Baseline은 원전감축 계획 전 설비상황을 반영한 것이며, Nuclear Downsizing은 원전감축 계획에 따라 취소된 건설계획을 반영한 발전설비이다. 2030년 기준으로 제7차 전력수급 기본계획과 제8차 전력수급 기본계획을 비교할 때, 제8차 전력수급 기본계획의 원전설비는 제7차 전력수급 기본계획의 원전설비보다 6기의 원전이 감축된 18기로 예상된다.
Table 1의 CO2 배출량 기준안(Baseline, Q)은 GDP 전제와 WNA(2017)을 기준으로 설정한 원전감축 전 설비 전제를 바탕으로 시뮬레이션하여 도출한 CO2 배출량 결과이며, CO2 Emissions의 목표 배출량(Target Emissions, Qu)은 2030년 기준안 대비 37% 감축목표이다. 여기서 감축목표는 흡수부문을 포함하는 순 배출량을 기준이며, 이 논문에서 기준안과 시나리오의 온실가스는 non-CO2 배출량을 제외를 제외하고 CO2만으로 평가한다.5)
기준안 이외에 비교대안 시나리오는 원전감축을 반영한 시나리오(Nuclear Downsizing 또는 Nuke)과 CO2 목표 배출량 제약을 기반으로 한 시나리오(Abatement 또는 Abt)와 원전감축 계획과 CO2 제약을 기반으로 한 시나리오(Abt+Nuke)로 설정한다.
Table 1. Socioeconomic assumptions and CO2 emissions target
6) 괄호 안의 숫자는 총 감축량 대비 비율을 나타낸다.7) 제7차 전력수급 기본계획과 제8차 전력수급 기본계획에서는 원별 발전량 전망을 별도로 제시하지 않고 총 전력수요를 제시하고 있다. 제7차 전력수급 기본계획에서 전국 기준 전력수요는 2029년 766 TWh(MOTIE, 2015)로 전망하고 있으며, 제8차 전력수급 기본계획에서는 2030년 전력소비량 기준수요는 667 TWh(MOTIE, 2017c)로 전망하고 있다.Note: Figures above the figure presents total energy consumption by sector of the reference case and scenario case. Figures in the parenthesis above the figure shows the ratio of energy consumption change. Figures beside the bar display the energy consumption by fuel and its share.Note: Numbers above the figure presents the change in energy consumption between the Baseline Scenario and Abatement Scenario. Figures in the parenthesis show the ratio of energy consumption change.Note: Numbers in the first row above the figure presents the total primary energy consumption by scenarios. The second row presents the net primary energy consumption change from Baseline Scenario. And numbers in the third row in the parenthesis show the share of the primary energy consumption change from Baseline Scenario. 분석결과
부문별 배출 및 감축
이 절에서는 시나리오의 부문별 CO2 감축 결과를 온실가스 감축로드맵 수정안과 비교하여 차이점을 설명하고, 균형 CO2 가격을 이용하여 감축비용을 계산한다. Table 2는 본 논문의 시나리오와 MOE(2018)에서 제시한 2030년 기준 배출량과 감축 후 배출량을 나타낸다. 표에서 부문별 배출량 (By Sector)은 최종부문(Building, Industry, Transportation)에서 전력 외 에너지 소비에 의해 발생하는 배출량, 발전부문(Electricity)에서 전력 생산 시 발생하는 배출량, 흡수부문(Biomass System)에서 바이오매스를 생산과정을 통해 감축되는 배출량을 의미한다. 따라서 흡수부문의 CO2 배출량은 음(-)으로 표시되고, 생산된 바이오매스는 연료로 사용된다. 최종부문의 CO2 배출량의 합계는 IBT로 표시한다. 발전부문 배출량 배분(Elec Distributed)항목은 최종부문의 전력소비 비중에 따라 발전부문에서 배출한 CO2를 최종부문으로 배분한 결과이며, MOE(2018)의 발전부문 배출량 배분과 같은 방식으로 제시되었다. MOE(2018)에서는 산업, 건물 수송 부문의 non-CO2 온실가스를 모두 포함한 배출량이므로 제시하였으나 Table 2의 산업, 건물부문은 본 연구에서 전제하고 있는 non-CO2의 비율(약 11%)을 제외한 수치를 CO2배출량으로 가정하여 비교한다. 수송부문은 GIR(2017)을 참고하여 수송부문의 non-CO2의 비중이 약 1%임을 감안하여 MOE(2018)에서 제시한 값의 99%를 CO2로 계산하여 반영하였다.
발전부문의 CO2 배출이 최종부문으로 배분된 결과를 기준으로 본 연구의 Baseline 시나리오와 2030년 정부의 BAU (MOE, 2018)를 비교하면 최종부문(IBT)의 총 배출량은 약 11.6%의 차이를 보이고 있다. 이를 부문별로 '본 연구의 Baseline' (A)과 '정부의 BAU' (B)로 비교, (A vs. B)의 형식으로 정리해 보면 다음과 같다. MtCO2로 표시한 산업부문의 배출량은 (428.9 vs. 428.1), 그리고 건물부문은 (216.2 vs. 194.2)으로 크게 차이나지 않음을 알 수 있다. 다만, 수송부문은 (165.6 vs. 104.1)로 상당한 차이를 보인다. 이 차이는 우리나라의 온실가스 배출 증가추세와 2030년 수송부문 BAU 배출량의 비교를 통해 설명할 수 있다. 2017년 국가 온실가스 인벤토리 보고서(GIR, 2017)에 의하면 2015년에 수송부문의 CO2 배출량은 93.5 MtCO2로 2014년 수송부문 배출량 대비 6.19%가 상승하였다. 그런데 MOE(2018)에서 15년 이후인 2030년의 수송부문 BAU 배출량으로 제시된 104.1 MtCO2는 2015년 실적 대비 11.3% 증가에 그치고 있다는 점을 주목할 필요가 있다. 정부가 2030년 BAU로 제시하고 있는 값은 다소 과소평가된 결과일 가능성이 높다고 판단된다.
Table 2. CO2 emission by Sectors (Unit: MtCO2)
최종부문의 배출량 차이를 완화하는 것은 Biomass System의 온실가스 흡수이다. Baseline 시나리오에서 Biomass System에 의한 CO2 흡수량은 우리나라의 1990년대 말에서 2000년대 초반, 토지이용, 토지이용 변화 및 임업(Landuse, Landuse Change and Forest, LULUCF)에 의한 흡수량인 약 60 MtCO2e와 유사한 수준이다. MOE(2018)에서는 산림흡수원과 국외 감축을 포함하여 38.3 MtCO2e를 추가로 감축하는 목표를 제시하였다. 국내의 CO2 흡수량과 온실가스 감축 로드맵의 CO2 감축목표를 감안할 때, 최대 100 MtCO2가 국외 감축을 포함한 산림흡수에 의해 저감될 수 있을 것으로 보인다. 반면 본 논문의 CO2 감축시나리오에서는 100MtCO2e 이외에 55~84 MtCO2가 추가로 Biomass System에 의해 흡수되는 결과가 도출되었다. Nuclear Downsizing 시나리오는 Baseline 시나리오와 비교하여 원전감축에 의한 발전부문의 변화를 살펴볼 수 있다. 원전 감축상황에서 비슷한 수준의 전력수요를 공급하기 위해서는 원전에 의해 공급되는 전력이 화석연료 또는 재생에너지를 이용한 발전원에 의해 대체되면서 CO2 배출이 증가한다. Baseline 시나리오에서는 발전부문의 CO2 배출량이 283.3 MtCO2였으나, Nuclear Downsizing 시나리오에서는 발전부문의 CO2 배출량이 18.7% 증가한 336.3 MtCO2이다.
이 상황에서 Abatement 시나리오와 Abt+Nuke 시나리오와 같이 동일한 수량의 CO2 배출 총량 목표가 부여되더라도 부문별 감축량에는 차이가 발생한다. Fig. 3은 Baseline 시나리오와 비교하여 CO2 배출 총량 목표를 달성하기 위한 각 시나리오의 부문별 CO2 감축량을 보여준다. Abatement 시나리오에서는 NDC 감축목표를 달성하기 위해 Baseline 시나리오와 비교하여 270.6 MtCO2의 감축이 필요하다. 부문별 감축량은 산업부문 109.7 MtCO2(40.7%), Biomass 흡수 97.3 MtCO2(36.0%), 건물부문 56.2 MtCO2(20.7%), 수송부문 7.4 MtCO2(2.7%)에 해당한다. Nuclear Downsizing 시나리오의 배출량을 기준으로 감축하는 경우, 원전 감축에 의한 CO2 배출량의 증가로 인해 필요한 감축량은 322.8 MtCO2로 증가한다. 부문별 감축량은 Biomass 흡수 124.9 MtCO2(38.7%), 산업부문 118.9 MtCO2(36.8%), 건물부문 70.7 MtCO2(21.9%), 수송부문 8.3 MtCO2(2.6%)에 해당한다.6) 원전 감축에 의해 추가로 발생한 부문별 CO2 배출량은 Fig. 3의 두 시나리오(Abatement 시나리오와 Abt+Nuke 시나리오)의 비교를 통해 확인할 수 있다. 원전감축 상황에서 증가하는 CO2 배출량은 52.2 MtCO2이며, 이는 원전감축 상황에서 NDC 감축목표를 달성하기 위해 추가로 감축해야 하는 CO2 배출량과 같다. 각 부문별로 NDC 감축목표 달성을 위해 추가로 감축해야 하는 CO2의 수량은 Biomass 흡수 27.6 MtCO2, 건물부문 14.8 MtCO2, 산업부문 8.8 MtCO2, 수송부문 0.9 MtCO2이다.
원전감축에 의해 발전부문 배출량이 증가함에 따라 감축목표를 달성하기 위해서 저감해야 하는 CO2가 증가한다. 이는 균형 탄소가격과 감축비용의 증가로 귀결된다. Abatement 시나리오에서 2030년 균형 CO2 가격은 $73.1/tCO2였으나, Abt+Nuke 시나리오에서 $83.0/tCO2로 13.6%증가한다. 이에 따라 원전 감축 시 전체적인 감축비용이 증가하게 된다. Table 3은 NDC 감축목표 달성을 위한 Abatement 시나리오와 Abt+Nuke 시나리오의 감축량과 감축비용을 나타낸다. Abatement 시나리오의 총 감축비용은 19,783 백만 달러이며, Abt+Nuke 시나리오의 총 감축비용은 26,798 백만 달러로 Abatement 시나리오 대비 35.5% 증가한다.
Table 3. CO2 Abatement and its cost by scenarios (Unit: Million USD, 2010 Constant Value)
에너지 생산 및 소비 변화
원전감축과 CO2 감축은 에너지 생산과 소비행태에 영향을 미친다. 원전감축 상황에서 주어진 전력수요 공급을 위해서는 발전부문 믹스의 변화가 필수적이며, CO2 감축은 에너지시스템 전반에서 화석연료 소비의 감소와 연료대체로 귀결될 것으로 기대된다. Table 4는 원전 감축과 CO2 감축 상황에서의 연료원별 발전량의 변화를 나타낸다. 시나리오의 결과(Baseline과 Nuclear Downsizing 시나리오)의 2030년 총 발전량은 제8차 전력수급 기본계획의 기준수요 전망치 667 TWh(MOTIE, 2017c)와 1.8%의 차이를 보인다.7)
Baseline 시나리오에서 발전부문의 전력생산 비중은 석탄 38.4%(260.4 TWh), 원자력 33.9%, 가스 17.8%, 재생에너지(바이오매스, 수력, 지열, 풍력, 태양광 등) 5.8%에 해당한다. Nuclear Downsizing 시나리오에서는 Baseline 시나리오와 같은 양의 전력을 공급하지만, 원전감축에 의해 Baseline 시나리오와 비교하여 석탄발전량 18.5%, 가스발전량 21.7%가 증가하고, 원자력 발전량은 34.6% 감소한다. Nuclear Downsizing 시나리오에서 발전부문의 전력생산 비중은 석탄 45.5%, 원자력 22.2%, 가스 21.7%, 재생에너지(바이오매스, 수력, 지열, 풍력, 태양광 등) 6.4%에 해당한다.
Abatement 시나리오는 Baseline에 비해 총 발전량은 16.7%(113.1 TWh)가 감소한다. 발전연료별 발전량은 석탄 52.1%(135.7 TWh)가 감소하고, 태양광 61.6%(10.2 TWh), 바이오매스 223.1%(6.7 TWh), 풍력 93.1%(4.8 TWh)가 증가한다. Abatement 시나리오에서 발전부문의 전력생산 비중은 석탄 22.0%, 원자력 40.7%, 가스 21.2%, 재생에너지(바이오매스, 수력, 지열, 풍력, 태양광 등) 10.8%이다.
Table 4. Total power generation change by fuel in 2030 (Unit: TWh, %)
Abt+Nuke 시나리오에서는 Baseline 시나리오에 비해 발전량은 18.1%(123.1 TWh)가 감소한다. 원별 발전량은 석탄 49.4%(128.6 TWh), 원자력 34.6%(79.7 TWh)가 각각 감소하고, 가스 32.2%(39.0 TWh), 태양광 104.2%(17.3 TWh), 바이오매스 460.0%(13.8 TWh), 풍력 192.3%(10.0 TWh)가 증가한다. Abt+Nuke 시나리오에서 발전부문의 전력생산 비중은 석탄 23.7%, 가스 28.8%, 원자력 27.1%, 재생에너지(바이오매스, 수력, 지열, 풍력, 태양광 등) 14.5%에 해당한다. Abt+Nuke 시나리오에서는 원전감축으로 인해 Nuclear Downsizing 시나리오에 비해 발전부문의 석탄활용과 발전부문의 CO2 배출량이 증가한다. 이는 주어진 CO2 감축목표를 달성하기 위해 Biomass System에 의한 CO2 흡수량이 증가하는 결과로 이어진다(Table 2).
Fig. 4는 Baseline, Abatement, Abt+Nuke 시나리오의 부문별 최종에너지 소비(건물, 산업, 수송)의 변화를 나타낸다(Nuclear Downsizing 시나리오의 부문별 최종에너지 소비량은 Baseline 시나리오의 결과와 같으므로 생략함). Fig. 5는 Baseline 시나리오와 Abatement 시나리오의 부문별 에너지 소비의 차이를 에너지 서비스 용도별로 나타낸다(Baseline 시나리오와 Abt+Nuke 시나리오의 부문별 에너지 소비와 서비스 용도별 차이는 Fig. 5와 거의 유사하므로 생략함). Baseline 시나리오에서 최종 에너지 소비는 9.44 EJ(건물, 산업, 수송 각각 2.33 EJ, 4.79, EJ, 2.32 EJ)이며, Abatement 시나리오에서는 9.1% 감소한 8.59 EJ(건물, 산업, 수송 각각 2.22 EJ, 4.14 EJ, 2.23 EJ)이다. 이때 석탄, 전력, 석유 소비량은 각각 48.2%, 16.8%, 4% 감소하는 반면 바이오매스, 가스, 수소의 소비량은 증가한다. Abatement 시나리오의 건물, 산업 수송 부문별 최종에너지 소비량은 Baseline 시나리오에 비해 각각 4.6%, 13.7%, 3.9% 감소한다.
Baseline 시나리오에서 건물부문의 에너지 소비는 전력(49%), 가스(31%), 석유(17%) 순으로 나타나지만, Abatement 시나리오에서는 Baseline 시나리오에 비해 전력소비가 감소하고, 가스와 석유의 소비가 증가하여 각 에너지별 비중은 전력(44%), 가스(35%), 석유(20%)로 변화한다. 이는 Fig. 5에서 볼 수 있듯이 주거용(Residential)과 상업용(Commercial) 건물의 에너지 소비에서 공통적으로 전력과 석탄의 소비가 감소하고, 가스를 비롯한 연료로 대체되기 때문이다. 반면, 냉방 에너지수요는 CO2 감축목표를 부과하더라도 큰 감소를 보이지 않는다.
Baseline 시나리오에서 산업부문의 에너지원별 소비량은 석유(44%), 석탄(23%), 전력(23%), 가스(7%) 순이다. 반면 Abatement 시나리오에서는 해당 에너지의 소비량 감소하고, 점유율은 석유(48%), 전기(21%), 석탄(14%), 가스(9%), 바이오매스(6%) 순으로 변화한다. 이는 Fig. 5의 산업부문에서 확인할 수 있듯이 에너지 소비용(energy consumption) 석탄 및 전력 소비, 시멘트 생산 열 공정(process heat cement)의 석탄 소비, 원료용(feedstock) 석유 소비의 감소에 따른 것이다. 특히 산업부문의 에너지 소비용 연료소비가 0.37 EJ(기준안 대비 13%)가 감소하고, 원료용 연료소비는 0.23 EJ(기준안 대비 14%)가 감소한다.
Baseline 시나리오와 감축목표 부과 후 수송부문의 에너지 소비는 석유(약 93%), 가스(약 6%) 순이며, Fig. 5에서 볼 수 있듯이 감축목표 부과 시 여객(Passenger) 부문의 석유소비가 감소한다.
원전감축과 NDC의 CO2 감축목표에 의해 발생한 최종에너지의 소비의 변화는 1차 에너지 소비의 변화로 이어진다. Fig. 6은 Baseline 시나리오의 1차 에너지 소비량과 각 시나리오별로 Baseline 시나리오의 1차 에너지 소비량과의 차이를 나타낸다. 그래프 안의 우측 숫자는 기준안의 1차 에너지믹스를 나타낸다. Nuclear Downsizing 시나리오의 총 1차 에너지 소비량은 Baseline 시나리오의 1차 에너지 소비량과 거의 유사하다. 반면, 원자력 연료는 0.7 EJ 감소하고, 석탄과 천연가스의 증가로 대체된다. Baseline 시나리오의 1차 에너지 소비량과 비교하여 원자력 연료 소비량은 35.1%감소하고, 석탄 소비량은 9.9%, 천연가스는 6.4% 증가하고, 풍력과 태양광의 활용도 각각 24.1%와 8.6% 증가한다. 앞서 Baseline 시나리오와 Nuclear Downsizing 시나리오의 배출량 비교를 통해 확인하였듯이 Nuclear Downsizing에 의해 발전부문의 배출량이 증가하는데, 이는 발전부문의 원자력 연료의 감소를 대신하여 석탄과 천연가스 등의 화석연료가 증가하였기 때문이다.
Abatement 시나리오는 Baseline 시나리오에 CO2 감축목표를 부과한 것으로 1차 에너지 소비량은 Baseline 시나리오에 비해 11.9%(1.64 EJ) 감소한다. 이때 석탄(2.5 EJ 감소), 석유와 천연가스 소비가 감소하는 반면, 바이오매스(1.2 EJ)와 재생에너지 소비는 증가한다. Baseline 시나리오의 1차 에너지 소비량과 비교하여, 석탄, 석유, 천연가스 소비량은 각각 58.6%, 5.0%, 2.8% 감소하고, 바이오매스, 풍력, 태양광은 각각 169%, 82.7%, 52.9% 증가한다. 바이오매스 소비증가는 발전부문에서 소량 사용이 증가하고 여타부문(정유 외)에서의 소비가 증가하기 때문이다. 바이오매스 에너지 소비의 증가는 앞서 확인하였듯이 생산과정에서 CO2 흡수에 사용되고, 2차 연료생산(전력 및 석유제품)에 있어서 화석연료를 대체하기 때문에 사용이 증가할수록 CO2 감축에도 기여하는 부분이 증가한다.
Abt+Nuke 시나리오는 원전감축과 CO2 감축목표를 함께 부과한 것으로 Baseline 시나리오에 비해 1차 에너지 소비량은 12.5%(1.72 EJ) 감소한다. 이때 원자력 연료 0.7 EJ, 석탄 2.5 EJ가 감소하고, 바이오매스는 1.5 EJ 증가한다. Baseline 시나리오의 1차 에너지 소비량과 비교하여, 석탄, 원자력 연료, 석유 소비량은 각각 58.8%, 39.5%, 6.9% 감소하고, 바이오매스, 풍력, 태양광은 각각 219%, 172%, 89.2% 증가한다. 천연가스 소비량은 5.3% 증가한다. Abatement 시나리오나 Nuclear Downsizing 시나리오와 비교할 때, 화석연료의 소비량은 감소하고 재생에너지 소비량은 증가한다. 이 결과에서 주목할 점은 Abt+Nuke 시나리오가 Abatement 시나리오와 Nuclear Downsizing 시나리오의 조합에 의한 결과임에도 불구하고, Abt+Nuke 시나리오의 Baseline 시나리오 대비 1차 에너지 소비량의 감소분(-1.72 EJ)은 Abatement 시나리오와 Nuclear Downsizing 시나리오의 그것과 비교할 때, 각각의 단순합(-1.65 EJ)보다 더 많다는 것이다. 이와 같은 현상의 원인은 원전감축 상황에서 CO2 감축목표가 부과가 재생에너지와 천연가스 소비의 증가로 이어지지만 천연가스를 제외한 화석연료 소비에 대한 추가저감 압력으로 작용하기 때문으로 보인다. 이때, 천연가스를 제외한 화석연료 소비감소분이 재생에너지 소비증가분보다 크기 때문에 Baseline 시나리오 대비 Abt+Nuke 시나리오의 1차 에너지 소비 감소분이 Baseline 시나리오 대비 Abatement 시나리오와 Nuclear Downsizing 시나리오의 1차 에너지 소비분의 합보다 크게 나타난다. 이와 같은 현상은 Abatement 시나리오와 Nuclear Downsizing 시나리오의 상호작용에 의한 결과로 볼 수 있다. 상호작용의 발생이유는 Nuclear Downsizing으로 인해 발전부문에 화석연료 소비가 증가한 상황에서 Abatement 시나리오의 CO2 감축목표가 부과되면서 Abatement 시나리오의 균형 CO2가격보다 높은 가격으로 Abt+Nuke 시나리오의 균형 CO2가격이 결정되면서 상대적으로 화석연료의 경쟁력이 재생에너지보다 약화되었기 때문이다.
결론 및 고찰
해외배출권 거래에 대한 구체적인 시장설립에 대한 논의가 이루어지지 않았음에도 불구하고 2015년 한국 정부는 선제적으로 해외배출권을 도입을 이용한 국외 감축을 통해 NDC 목표를 달성하고자 하는 계획을 제시하였다. 반면 2018년 온실가스로드맵 수정안 발표를 통해 국외 감축을 축소하고 국내감축을 늘리는 방향으로 감축목표를 선회하였다. 본 논문은 한국이 국외 감축 없이 국내 감축을 통해 NDC에 제시한 CO2 감축목표를 달성할 때 발생할 수 있는 변화를 GCAM을 이용하여 시나리오 분석하였다. 정부의 원전감축 계획을 시나리오에 반영하고, Biomass System의 CO2 흡수를 감축수단으로 사용하되, 재생에너지 전력은 정부의 재생에너지 3020 계획과 달리 화석연료 발전과의 비용경쟁을 통해 시장에 도입되는 것으로 가정하였다. 이와 같은 전제로 인해 본 논문의 시나리오 결과는 온실가스 감축로드맵 수정안에서 제시한 감축계획과는 차이가 있음을 주지하고 분석하였다.
Baseline 시나리오에 비해 원전감축 시에는 Biomass System에 의한 CO2 흡수가 거의 동일하게 유지되는 상황에서 발전부문의 CO2 배출량은 증가하여 결과적으로 총 CO2 배출량은 증가한다. 반면 CO2 감축목표 만을 부과하였을 때에는 건물부문을 제외한 에너지시스템 전반에서는 CO2 감축과 Biomass 생산에 의한 CO2 흡수를 통해 CO2 감축목표를 달성한다. 원전감축과 CO2 감축목표를 동시에 부과하였을 때에는 발전부문의 CO2 배출량 감소와 Biomass System의 CO2 흡수 증가를 통해 CO2 감축목표를 달성한다.
이때 발생하는 감축비용은 발전부문에서 가장 높고, 전력 소비에 따라 최종부문에 감축비용을 배분할 경우 산업부문에서 가장 많은 감축비용을 지불하게 된다. 감축비용은 원전감축을 고려하지 않을 경우 19,783 백만 달러로 추정되나, 원전감축 시 35.5%가 추가로 증가한 26,798 백만 달러로 증가한다.
원전감축과 CO2 감축으로 인해 전력믹스, 부문별 최종에너지 소비, 용도별 최종에너지 소비에 변화가 발생한다. 원전감축 시 발전부문에서는 주어진 전력수요 공급을 위해 원전을 제외한 모든 발전기술의 발전량이 증가한다. 반면 CO2 감축시에는 Baseline 시나리오에 비해 석탄발전량이 52.1% 감소하고, 가스발전량이 소량 감소한다. 원전감축과 CO2 감축 제약이 함께 부과될 경우 석탄 발전량과 원전 발전량은 각각 49.4%, 34.6% 감소하지만, 가스발전과 신재생발전은 증가한다.
Baseline 시나리오와 비교하여 원전감축과 CO2 감축 제약부과 시 최종부문의 에너지 소비량은 건물부문에서 5% 내외, 수송부문은 4% 내외가 감소하지만, 산업부문은 14%내외로 산업부문의 에너지 소비 감소가 다른 부문에 비해 크게 나타난다. 에너지 소비 용도별로 보면 건물부문에서는 냉난방 및 기타 용도로 사용하는 에너지에서 전력소비량과 석탄소비량의 감소가 다른 연료의 소비 증가보다 크게 나타나 전반적으로 에너지 소비는 감소한다. 수송부문에서는 여객운송용 석유제품의 소비가 감소하고, 산업부문에서는 산업용 에너지 소비(energy use)에서 석탄과 전력소비 감소분이 바이오매스, 가스, 석유 소비 증가분을 상회하고, 원료용(feedstocks)에서 석유소비 감소. 시멘트제조 공정 열(process heat cement)의 석탄과 석유의 대체 등으로 인해 산업부문 에너지 소비가 감소한다.
원전 감축과 CO2 감축으로 인한 최종에너지 소비변화는 1차 에너지 소비의 변화로 이어져 원전 감축 시 Baseline 시나리오와 비교하여 원자력 연료와 석탄과 천연가스를 중심으로 한 여타 연료 간의 대체가 이루어진다. CO2 감축 또는 원전감축과 CO2 감축이 조합된 경우 석탄소비량이 약 59% 감소하고, 재생에너지 등의 저탄소 연료의 사용은 증가한다. 반면 천연가스는 CO2 감축 시에는 소비량이 감소하지만 원전감축 또는 원전감축과 CO2 감축이 조합된 경우에는 발전연료로써 소비가 증가한다.
원전감축은 주어진 전력수요를 공급하기 위해 원전을 대체하여 화석연료에 의한 전력생산이 증가하면서 발전부문 배출 CO2가 증가하게 된다. 원전감축이 CO2 감축목표와 조합을 이룰 경우 NDC의 감축목표 달성을 위한 CO2 감축량의 증가, 경제 전반의 감축비용이 증가하는 결과로 이어진다. CO2 감축목표 없이 원전감축만을 고려하는 경우, 석탄화력 발전 위주로 원자력 발전을 대체하지만, CO2 감축목표와 원전감축을 조합하는 경우, 석탄화력 발전이 크게 감소하고 바이오매스를 포함한 재생에너지 발전비중은 14.5%로 증가한다. 또한 원전감축과 CO2 감축은 균형 CO2 가격의 상승을 매개로 상호작용하여 재생에너지 대비 화석연료 소비의 비용경쟁력을 추가로 하락시킨다. 따라서 정부가 추진하고 있는 원전감축과 NDC의 CO2 감축목표의 동시 달성을 위해서는 화석연료와 재생에너지의 소비 변화를 감안한 에너지믹스 변화와 발전설비 계획이 필수적이다. 정부가 추진하고 있는 재생에너지 3020 계획은 원전감축과 CO2 감축목표의 동시달성을 위한 주요 감축수단으로 작용할 수 있다.
본 논문에서 토지이용, 토지이용 변화 및 임업(LULUCF)에 의한 CO2 흡수가 주요한 감축수단으로 고려되었다. LULUCF에 해당하는 Biomass System의 활용은 바이오매스 연료 생산과정에서 CO2를 흡수하고, 에너지시스템에 연료로 공급되는 구조를 통해 여타 부문의 온실가스 감축 압박의 감소로 귀결되었다. 온실가스 감축 시나리오에서 Biomass System에 의한 CO2 흡수량은 우리나라의 역사적인 LULUCF의 온실가스 흡수수준(1999년 59.2MtCO2e 정점)의 약 3배 수준으로 도출되었다. 정부가 2018년 온실가스 감축로드맵 수정안 발표를 통해 제시한 국외 감축과 산림흡수를 이용한 38.3MtCO2e 감축 계획을 반영하는 경우 최대 약 100 MtCO2e의 감축 잠재력이 있을 것으로 보인다. 반면, 좁은 국토면적으로 인해 산림흡수를 이용한 온실가스 감축이 제한적일 수 있다는 점에서 향후 산림부문에 의한 온실가스 감축목표가 타당한 수준인지 검토하고, 추가 감축수단을 발굴하는 연구가 필요하다.
국내 온실가스 배출량이 2013년을 정점으로 이후 2년간 감소했다는 점(GIR, 2017)과 2015년 국가 온실가스 확정통계 기준으로 NDC에서 제시하고 있는 2030년 BAU 배출량에 도달하기 위해서는 연 평균 1.4%의 증가율로 배출량이 증가해야한다는 점에서 볼 때 국내 온실가스 배출경로와 감축목표 달성경로는 차이가 발생할 수 있다. 또한 정부가 온실가스 감축목표 수정안 발표를 통해 국외 감축을 대폭 축소하였으나, 국제배출권 거래를 통해 온실가스 감축비용을 절약하고 배출권 거래의 이익을 얻을 수 있다는 점에서 후속연구를 통해 국제배출권 도입 시 한국의 이익을 평가하고 국내 감축정책과 조화를 이루는 적정한 배출권 거래수준을 정량적으로 파악해야한다. 이는 정부가 해외배출권 도입과 관련된 정책 논의는 진행해왔으나, 정량적 기대효과를 제시하지 않고 있다는 점에서 정책 도입의 효과를 선행 평가하여 예측되는 문제점을 사전 점검함으로써 정책 개선방향에 기초자료를 제공할 것으로 기대된다. 이와 같이 다양한 기후변화 관련 정책 및 감축수단을 반영하고, 현실과 감축경로 간의 차이를 평가하는데도 통합평가모형은 유용하게 사용될 수 있다.
