서론
선행연구 고찰
정책수단에 따른 보급요인
지역별 신·재생에너지 보급요인
분석모형의 변수 및 자료
종속변수
독립변수(1): 정책 요인
독립변수(2): 환경 요인
독립변수(3): 전력 요인
독립변수(4): 사회·경제적 요인
분석 자료
분석모형 및 결과
결론
서론
1970년대 발생한 석유파동 이후 화석연료에 대한 의존도를 낮출 수 있는 대체에너지원으로 신·재생에너지원이 고려되었다(Wü stenhagen and Bilharz, 2006). 우리나라는 두 시기에 걸쳐 신·재생에너지 정책이 시행되었다. 첫 번째 시기에는 R&D정책으로 1987년 ｢대체에너지기술개발촉진법｣ 제정과 함께 신·재생에너지 R&D가 진행되었다(National Archives of Korea, 2016). 두 번째 시기인 2000년대부터 국내외에서 온실가스 감축을 위한 기후변화대응의 움직임이 커지면서 우리나라도 신·재생에너지원 보급목표를 2030년까지 11%로 수립하였다(Lee and Cha, 2016) 그리하여 보급정책으로써 2002년과 2012년에 발전차액지원제도(Feed in Tariffs: FIT)와 신·재생에너지 공급의무화(Renewable Energy Portfolio Standard: RPS)가 시행되었으며 이를 통해 태양광발전을 포함한 신·재생에너지 발전량이 증가되었다(Korea Energy Agency, 2016). 태양광발전은 우리나라에서 신·재생에너지원 중 가장 많은 투자를 받은 에너지원이지만(Ministry of Knowledge Economy, 2011) 태양광 발전량의 비중은 매우 낮은 수준(0.1%)에 머물러 있다(Korea Energy Agency, 2016).
또한, 신·재생에너지 발전량은 광역지자체에서도 다른 추이를 보여주고 있다. Fig. 1에 나타나 있듯이 광역지자체 중 도의 신·재생에너지 발전량은 특별시, 광역시 보다 약 9배 높다. 우리나라에서 신·재생에너지 발전량이 가장 높은 지역은 경상북도로써 전체 발전량의 29.6%를 차지하고 있다. 전라남도(15.2%)와 충청북도(10.7%)의 발전량은 2, 3위를 차지하였다. 인천광역시의 경우 특별시, 광역시 중 신·재생에너지 발전량이 가장 높은 지역이며 제주도의 신·재생에너지 발전량과 비슷한 수치를 보이고 있다. 태양광발전의 경우 전라남도와 전라북도가 26%, 17%로 전체 발전량의 43% 비중을 차지하고 있다. 광역시와 특별시의 경우 전체 태양광 발전량의 10%의 비중이 나타났다.
본 연구에서는 신·재생에너지원 중 가장 많은 투자를 받은 에너지원인 태양광 발전에 영향을 미치는 요인을 분석하고, 그 결과를 토대로 태양광을 포함한 신·재생에너지 보급에 대한 정책제언을 하고자 한다. 본 연구는 다음과 같이 구성되었다. 제 2장에서는 지자체별 태양광 발전 보급요인에 관한 국내외 선행연구를 검토하였다. 제 3장에서는 연구 가설과 분석모형에 대해 기술하였고, 이어서 패널분석의 주요 결과를 제 4장에 정리하였다. 마지막으로 제 5장에서는 결론과 함께 본 연구의 한계를 담았다. 이 연구는 지자체의 태양광 보급을 결정하는 요인을 찾고 지자체의 태양광 보급 확대를 위한 정책대안을 제시하는데 의의가 있다.
선행연구 고찰
태양광을 포함한 신·재생에너지원 보급에 관한 국내외 연구들(Carley, 2009; Menz and Vachon, 2006; Kim, 2011; Kim and Heo, 2016; Zhang etc, 2011; Geng etc, 2016)을 검토한 결과, 선행연구는 크게 정책수단에 따른 보급요인 분석과 지역별 신·재생에너지 보급요인을 분석하는 연구로 구분할 수 있다.
정책수단에 따른 보급요인
정책수단에 따른 보급요인을 분석한 연구는 대부분 미국의 주(State)를 대상으로 한 연구와 多국가를 대상으로 한 연구로 나눈다. 첫째, 미국을 대상으로 한 대표적 연구인 Carley (2009)는 1998-2006년 기간 동안 미국 주(State)별 신·재생에너지 증가에 대한 RPS의 영향을 파악하고자 정치제도, 전력, 천연자원, 사회·경제적으로 분류하여 분석하였고, 그 결과 보조금과 규제철폐, 소득수준이 전체 발전량 중 신·재생에너지원 증가에 유의미한 값을 보였다. 세금에 대해서는 부정적인 영향이 나타났다. Menz and Vachon (2006)은 2008년부터 2013년까지 38개주의 풍력발전을 촉진하는 여러 주(State)정부의 효과를 평가하기 위해 경제 유인, 의무와 규정, 규제 변화를 분석틀로 사용하였다. RPS와 함께 잠재풍력발전량과 의무그린발전량이 풍력발전 증가에 영향을 미친 것으로 나타났다.
둘째, 多국가를 대상으로 한 정책수단에 따른 영향 연구로 Kim (2011)은 OECD국가를 대상으로 2005년부터 2008년까지 FIT와 RPS정책 수단에 따른 신·재생에너지 발전량 보급 분석을 하였다. 분석결과, 정책변수인 FIT와 RPS가 포함된 모형에서는 FIT와 RPS는 유의미한 것으로 나타났지만, 녹색정당, 원자력발전량, 소득수준 등 타 변수가 추가된 모형에서는 유의미하게 나타나지 않았다. 그 외 원자력발전량은 신·재생에너지 발전원 비중 증가에 부정적인 영향을, 소득수준은 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. Kim and Heo (2016)은 OECD국가 대상으로 FIT와 RPS가 재생에너지 기술 채택에 어떤 영향을 미쳤는지 살펴보았다. 그 결과 전력사용량, 소득수준, 에너지 수입량이 유의적 영향을 미치는 것으로 나타났다.
정책수단은 모든 연구의 분석모형에 신·재생에너지 보급에 있어 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타나지 않았지만 소득수준이 높을수록, 규제가 낮을수록 신·재생에너지 보급에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 또한, 지역의 특성을 나타내는 환경적 요인과 에너지수급환경이 영향을 미치는 것으로 나타났다.
지역별 신·재생에너지 보급요인
지방정부의 특성을 반영하지 않고 중앙정부에서 일괄적으로 하향식(top-down) 신·재생에너지정책을 수립하는 경우에 대한 연구들의 주요 내용은 다음과 같다. 첫째, 지역별 태양광 발전 보급에 관해 분석한 Zhang 등(2011)은 일본의 47개의 도도부현(都道府県)을 대상으로 태양광 시스템 확산에 영향을 주는 요인을 분석하였다. 지방정부의 정책, 주택투자와 주민들의 환경의식은 긍정적인 영향을 미쳤으며, 설치비용은 부정적인 영향을 미쳤다.
둘째, 태양광 발전비용에 영향이 큰 토지정책을 분석한 Geng 등(2016)은 중국내 20개성(省)에서의 태양광 보급에서 토지 가격정책의 영향을 다중회귀로 분석하였다. 중국의 태양광 발전은 토지가격정책으로 가격이 낮게 측정된 지역에서 태양광 발전이 높았음을 알 수 있었다.
셋째, 한국지방정부의 재생에너지 보급에 영향을 미치는 요인을 분석한 Park and Cho (2015)는 지방정부의 역량(지역지원사업 보조금)을 결정하는 확산이론, 정치시장의 이론을 기반으로 분석하였다. 단체장의 의지, 계획수립, 이웃정부들의 사업이 긍정적인 영향이 나타났다. 하지만 동 연구의 종속변수는 2012년의 기초지방정부의 지역지원사업1) 계획금액이다. 계획금액은 기초지방정부의 신·재생에너지를 보급의지를 나타낼 수 있는 변수가 될 수 있지만, 분석기간이 1년으로써 정부의 신·재생에너지 보급의지를 분석하기에 분석기간이 짧아 연구의 한계점을 가지고 있다.
분석모형의 변수 및 자료
기존의 선행연구에서는 신·재생에너지 보급에 어떤 변수가 유의미한지에 대한 정보를 제공하고 있다. 그럼에도 불구하고 첫째, 국내 지역별 태양광 보급에 관해 분석한 연구는 정부보조금 결정요인 연구(Park and Cho, 2015), 태양광발전시설의 투자에 관한 지역경제에 미치는 파급효과 분석(Byun and Jeong, 2011) 연구와 충북지역의 주택 태양광 보급에 관한 연구(Byeon and Hwang, 2012)가 있다. 계량연구로써 국내 지역별 태양광 발전 보급을 분석한 연구가 적었다.
둘째, 태양광을 포함한 신·재생에너지 보급을 분석한 많은 연구에서 多국가 수준에서 FIT와 RPS와 같은 정책수단으로 인한 신·재생에너지 보급에 관해 분석하였다. 하지만 한국에서는 이와 같은 정책수단은 모든 지역 내 동일하게 시행되어 주요변수로 고려하기에 어려움이 있다. 일본, 독일, 중국을 사례를 기반으로 한 실증 연구는 존재하지만 한국의 광역지자체별 태양광을 포함한 신·재생에너지원 보급 연구는 없었다. 본 연구에서는 변수를 분석대상이 되는 종속변수와 지역별 태양광 발전량에 영향을 주는 독립변수를 4가지로 구분하였다.
종속변수
신·재생에너지 보급요인을 분석하는 연구에서 종속변수는 주로 설치량, 발전량(Carley, 2009; Menz and Vachon, 2006; Kim and Heo, 2016)이 쓰인다. 발전량과 설치량 10kW의 발전소를 설치하더라도 기후 조건에 따라서 발전량이 달라지는 차이점이 있다.
발전량은 FIT와 RPS와 같은 정책수단의 보조금은 발전량을 통해 산출되어 지원되며 이는 발전소의 자산 가치에 영향을 미칠 수 있다(Kim and Heo, 2016). 또한, 발전량은 정책에 따라 규제준수 여부가 결정되어 정책효과를 측정할 수 있는 장점이 있다(Kim and Heo, 2016). 그에 반해 설치량은 일사량과 일조시간에 따라 값이 달라지지 않으며 시스템의 효율과 관계없이 투자요인효과를 볼 수 있다는 장점이 있다(Kim and Heo, 2016).
본 연구에서 종속변수로써 태양광 발전량(GWh)을 사용하였다. 태양광 발전량은 설치량과 달리 실제 보급량을 파악할 수 있으며, 정책효과를 파악할 수 있기 때문이다. 태양광 발전량(GWh)은 한국에너지공단의 신·재생에너지 보급실적조사를 활용하였다(Korea Energy Agency, 2016). 선형적 관계를 나타내기 위해 태양광 발전량을 자연로그로 변환하였다.
독립변수(1): 정책 요인
신·재생에너지 보급에 있어 지원정책은 중요한 역할을 해왔다. 제도적 장벽을 극복하고, 기술이 성숙하고 초기 시장을 창출 할 수 있도록 정책지원이 필요하다. 우리나라 지방정부차원에서 신·재생에너지원을 보급하기 위한 수단으로는 지자체에서 수립한 “지방에너지 계획”이 있다. 또한 에너지 조례를 제정 및 개정하여 신·재생에너지를 도입하고자 노력하고 있다. 이러한 노력에도 신·재생에너지 보급에 어려움이 있음을 알 수 있다. 그에 반해 해외의 신·재생에너지 보급의 성공사례를 살펴보면 각 지방의 특색을 반영하여 정책을 시행한 지방정부 역할이 중요함을 알 수 있다(Park and Cho, 2015). 오스트리아 귀씽과 덴마크 삼소, 독일 프라이부르크의 경우 지방정부 주도아래 외부로부터 에너지 의존도를 낮추고 일자리를 창출하고 신규 사업으로 재투자할 수 있었다(IEA, 2009).
지방정부가 선택할 수 있는 다양한 정책수단들에 대한 지표로는 보조금 규모, 지원 사업 수, 관련 예산 규모 등이 대표적이다. 하지만 사업 수와 계획 여부 등과 같은 지표들은 다음과 같은 한계점이 있다. 사업 수는 사업마다 소요 비용에서 차이가 크게 나므로 지방정부 간의 차이를 나타내는 지표로 사용하기에는 한계가 있다(Park and Cho, 2015). 또한, 지방정부 간의 비교연구에서는 계획여부는 규모의 차이에 영향을 미치는 효과를 확인할 수 없다(Park and Cho, 2015).
그에 반해 보조금은 예산의 성격을 띠고 있기 때문에 정부가 재원능력 내 재정지출을 하게 되므로(Lee, 2014) 지방정부의 재정능력을 나타내는 변수이며, 선행연구에서 신·재생에너지원 도입에 중요한 요인으로 고려되었다(Carley, 2009). 현재 지방정부가 신·재생에너지를 보급하기 위해 시행하고 있는 정책으로는 신·재생에너지 지역지원사업이 있다. 본 사업은 광역자치단체가 신·재생에너지원 보급을 위해 신청한 예산 중 50%를 부담하는 사업으로써 지방정부의 신·재생에너지 보급 의지를 나타내는 지표이다. 본 연구에서는 신·재생에너지 지역지원사업 보조금 중 태양광 발전의 보조금 규모를 지표로 사용하였다. 관련 자료는 정부3.0 정보공개를 통해 에너지공단에서 제공받았다(Ministry of the Interior b, 2016).
독립변수(2): 환경 요인
지역 내 신·재생에너지원을 결정하기 위해서는 자연조건, 경제성, 유지관리 등 여러 가지 검증 과정을 통해 보급이 결정된다(Kim et al., 2014). 태양광 발전은 태양에너지를 이용한 발전으로 태양에너지의 일조시간과 일사량에 많은 영향을 받는다(Singh, 2013). 많은 연구에서 일조시간, 일사량을 태양광 설치량 혹은 발전량에 영향을 미치는 변수로 사용하고 있다(Carley, 2009; Menz and Vachon, 2006; Zhang et al., 2011). 본 연구에서는 일사량과 일조시간 중 종속변수인 태양광 발전량과 일조시간이 통계적으로 더 유의미한 값을 나타내어, 환경요인을 반영하는 변수로써 일조시간을 변수로 추가하였다. 또한, 연간 일조시간 1시간 증가보다 연평균 일조시간에서 한 시간 증가에 대한 설명이 용이하기 때문에 연간 일조시간 데이터를 365일로 나누어 1일 평균 일조시간(시간/일)을 설명변수로 사용하였다. 일조시간은 기상청 국가기후데이터센터의 자료를 이용하였다(KMA, 2016).
지자체별 태양광 발전량은 광역시, 특별시지역보다 도지역에서 발전량이 높다는 것을 알 수 있다. 태양광 발전은 토지뿐만 아니라 가정 내에서 설치가 가능하지만 발전용량이 높을수록 더 넓은 면적이 필요하다. 국가 간 비교연구에서도 신·재생에너지원의 잠재량을 변수로 사용하고 있으며(Carley, 2009), 면적은 태양광 발전량의 잠재량을 나타내는 변수가 될 수 있다. 하지만 모든 국토에 태양광 발전을 설치하는 것은 사실상 불가능하다. 그리하여 본 연구에서는 지리적 잠재량 변수(km2)를 태양광 발전 도입이 어려운 종교용지와 철도용지 등을 제외하고 5대 지목과 건축용지 태양광 발전설치가 가능한 용지(염전, 대, 공장용지, 학교용지, 주차장, 주유소용지, 창고용지, 잡종지)를 합산하였다(Statistics of land transportation, 2016).
독립변수(3): 전력 요인
각 국가는 국가 환경을 기반으로 한 전력체계를 구성하고 있다. 전력체계를 반영하는 변수로써 전력계통의 여유용량과 전기요금을 고려할 수 있지만 본 연구에서는 다음과 같은 이유로 제외하였다. 첫째, 발전소가 설치되기 위해서는 설치예정지의 전력계통에 여유분이 있을 시 설치가 가능하다. 설치예정지의 전력계통에 용량이 충분치 않을 시에는 한국전력공사에서 계통선로 신설 전까지 태양광 발전 보급에 어려움이 있다. 독일에서는 계통용량 부족으로 급증하는 발전량 대처에 어려움이 있었으며(Sahu, 2014) 전력계통용량 부족은 태양광 발전 증가에 장애요인이 될 수 있다. 하지만 전력계통은 태양광 발전을 나타내는 중요한 지표가 될 수 있지만 수치로 표현하는데 어려움이 있어 변수로 사용할 수 없었다. 전력체계를 반영하는 두 번째 변수로는 전기요금이 있다. 미국 사례연구(Carley, 2009; Menz and Vachon, 2006)에서는 주마다 다른 전기요금을 변수로 사용하여 전력체계를 반영하는 변수로 사용하였다. 하지만 우리나라의 전기요금은 지자체간 차이가 아닌 용도(주택용, 일반용 등)에 따라 전기요금이 적용되어 전력체계를 반영하는 변수로 사용할 수 없었다.
이러한 이유로 본 연구에서는 전력요인을 반영하는 변수로 1인당 전력사용량과 전력 자급률을 변수로 사용하였다. 먼저 1인당 전력소비량을 전력수요를 반영할 수 있다. 전력수요를 측정하는 방법으로 전력 소비량을 고려할 수 있다. 전력 소비가 증가하는 것은 전력수요가 증가함을 의미한다(Kim and Heo, 2016). 태양광 발전 시스템은 기존의 에너지원과 비교하여 초기투자비용이 높지만 전력수요가 높을수록 전기요금을 낮이고자 태양광 발전의 수요가 발생할 수 있다. 하지만 전력수요량은 광역지자체의 인구가 많고, 면적이 넓은 지역일수록 높으므로 전체 전력소비량을 인구수로 나눈 1인당 전력수요량을 변수로 사용하였다. 1인당 전력소비량은 에너지경제연구원의 지역에너지통계연보를 활용하였으며(KEEI, 2015), 인구수는 통계청의 자료를 활용하였다(National Statistical Office a, 2016).
또한, 전력요인을 반영하는 변수로는 자급률이 있다. 신·재생에너지원을 도입 배경에는 지자체의 자급률을 높이려는 것에 있으며 신·재생에너지는 고유가에 따른 경제적 파장을 극복하여 전력자급화와 화석연료 에너지원 사용에 따른 온실가스 배출에 대한 해결책으로 환경보호 차원의 면도 있다(Lim et al., 2016; Oh, 2009). 그에 대한 해결책으로써 분산전원과 에너지 자립화가 시도되고 있다. 일본의 경우 후쿠시마 사태이전까지 에너지 정책에 대해 시민들의 참여가 적었으나 사태 이후 관심이 높아져 에너지 자급을 시도하려는 움직임이 나타났다(Okubo and Han, 2014). 또한, 우리나라의 전력체계는 남쪽에서 전력을 생산하고, 수도권지역에서 전력을 소비하는 구조로 전략생산량에 높은 지역에 더 많은 전력계통 시설이 많아 태양광 발전량이 높은 이유를 설명할 수 있다. 전력 자급률을 산출하기 위해 전력생산량은 지자체의 발전량을 변수로 사용하였으며, 소비량은 지자체 전력소비량을 사용하였다. 발전량과 소비량은 에너지경제연구원의 지역에너지통계연보를 활용하였다(KEEI, 2015).
독립변수(4): 사회·경제적 요인
태양광 발전은 기존의 화석연료 에너지원과 비교하여 생산비용이 높아 태양광 발전을 발전원을 고려하기 위해서는 사회·경제적 요인이 영향을 미칠 수 있다. 사람들은 기본적인 욕구가 만족되어야만 환경에 대한 가치를 높게 평가할 수 있다(Kim, 2011). 환경쿠르네츠이론에 따르면 일정이상 소득수준이 증가할 때 신·재생에너지원 발전량이 증가할 것으로 예상된다(Huang et al., 2007).
또한, 소득수준은 많은 연구에서(Carley, 2009; Kim, 2011) 1인당 소득을 변수로 사용하였다. 선행연구의 분석결과, 소득수준이 높을수록 태양광을 포함한 신·재생에너지원 보급량이 높은 것으로 나타났다. 즉, 지역 내 소득이 높을수록 소득이 낮은 지역보다 공공자원에서 태양광 발전에 투자할 확률이 높아지기 때문이다(Zhang et al., 2011). 이에 따라 본 연구에서는 지자체별 1인당 개인소득을 설명변수로 사용하였다(National Statistical Office b, 2016).
분석 자료
Table 1에는 종속변수(2006-2015)와 독립변수(2005-2014)의 지역별 평균데이터가 나타나있다. 전라남도와 전라북도가 태양광 발전량이 가장 높았으며, 보조금은 전남과 경남지역이 높았다. 일조시간은 부산과 대구가 가장 높으며, 발전량이 높은 전라북도가 연평균 일조시간이 가장 낮았다. 하지만 연평균 일조시간이 높은 지역과 낮은 지역의 일조시간이 1시간 정도의 차이도 나지 않아 격차가 그리 크지 않았다.
Table 1. The regional average of dependent and independent variables
지리적 잠재량이 높은 지역은 경상북도와 강원도이며, 1인당 전력수요가 높은 지역은 충남과 울산지역이었다. 한편, 전력 자급률이 높은 지역은 충남과 인천으로 나타났다. 소득수준의 경우, 울산과 충남이 높은 반면 대구와 광주의 소득수준은 상대적으로 낮게 나타났다.
Table 2에는 본 연구에서 사용된 종속변수와 독립변수의 기초통계량이 정리되어 있다. 태양광 설치량과 지리적 잠재량은 자연 로그값을 제시하였다.
Table 2. Descriptive statistics
분석모형 및 결과
지역별 태양광 발전 보급에 어떤 변수가 영향을 미쳤는지 분석하고자 다년간 패널자료를 통해 모형을 구축하고 분석을 시행하였다. 종속변수는 2006년-2015년의 지역별 태양광 발전량과 독립변수는 1년 과거 값을 토대로 패널모형을 구성하였다. 패널데이터 분석의 경우 분석대상이 분석 기간 동안 변화를 관찰할 수 있기 때문에 동적관계(dynamic)를 추정할 수 있다(Min and Choi, 2012). 즉, 변수가 시간에 따른 변화를 측정할 수 있다. 또한, 태양광 발전은 발전 허가에서 설치 완료 후 가동까지 몇 개월에서 1년 이상 소모되기 때문에 독립변수를 종속변수의 과거 1년 값을 사용하였다.
종속변수와 독립변수의 자료 수집 기간 동안 세종시가 특별시로 승격되면서 세종시로 구분된 자료를 충남에 포함했다. 세종특별시를 제외한 16개 행정구역의 10년간의 자료를 토대로 한다. 기본적인 회귀모형을 제시하면 식 (1)과 같다.
| $$Y_{rt}=\alpha+\sum_{k=1}^k\beta_{krt}X_k+\mu,\;\;(\mu it=\mu i+\xi it)$$ | (1) |
본 식에서 r은 지역을, t는 시간변수를 k는 독립변수의 수를 나타낸다. 오차항()은 오차()와 개별효과(individual- level effect) 교란항()을 포함하고 있다(Kim, 2011). 구체적인 모형은 식 (2)와 같다. 동 연구에서는 독립변수를 종속변수의 과거1년 값을 사용하고 있기 때문에 t-1은 과거 1년 값을 나타낸다.
분석에는 STATA 통계패키지를 사용하였다. 아래의 Table 3에 따르면 다양한 고정효과분석모델(Fixed Effect Model: FE)을 제시한다. Mode1-Model6에서는 독립변수를 분류에 따라 Model1에서는 정책요인만 추가, Model2-4에서는 정책요인과 함께 환경, 전력, 사회·경제적 요인을 추가하여 분석하였다. Model5에서는 전체 변수를 포함하여 분석했으며, Model6에서는 Model5에서 유의미한 값을 나타낸 변수만 추가하여 분석하였다.
Table 3. The Result of Panel Date Analysis
정책 요인에서 지역지원사업의 태양광 보조금을 변수로 사용하였다. 모든 모형에서 보조금은 유의미한 양(+)의 관계를 나타냈다. 추가된 변수에 따라 정책 요인은 유의미한 정도가 변화되었다. 그럼에도 불구하고, 많은 선행연구에서 뒷받침 하듯이(Carley, 2009; Menz and Vachon, 2006; Zhang et al., 2011) 보조금은 태양광 발전량 증가에 중요한 영향이 있음이 나타났다. 이를 통해 보조금이 증가할수록 태양광 발전량도 증가한다는 가설을 채택되었다.
환경적 요인에서 일조시간은 연평균 일조시간과 지리적 잠재량을 나타낸다. Model2에서 연평균 일조시간은 유의미한 양(+)의 관계를 보여주었다. 하지만 모든 변수가 추가된 Model5에서는 일조시간만이 유의미한 값을 나타냈으며, Model6에서도 일조시간은 태양광 발전량 증가에 유의미한 영향이 있는 것으로 나타냈다. 그리하여 일조량과 지리적 잠재량이 증가할수록 태양광 발전량은 증가한다는 가설을 채택되었다.
전력요인의 1인당 전력수요량과 전력 자급량은 Model3에서 유의미한 양(+)의 관계가 나타났다. 모든 변수가 추가된 Model5와 Model6에서도 전력자급량은 유의미한 양(+)의 관계가 나타났다. 본 연구에서는 전력수요량과 전력 자급률이 증가하면 태양광 발전량이 증가할 것이라는 가설은 채택되었다.
사회·경제적 요인에서는 1인당 총생산은 소득수준을 나타내는 변수다. 본 연구에서는 지역 내 1인당 총생산을 변수로 사용하였다. 1인당 총생산이 포함된 모든 모형에서 유의한 양(+)의 관계가 나타났다. 또한, 소득수준이 포함된 모형에서 소득수준이 가장 유의미한 확률이 높다는 것을 알 수 있었다. 1인당 총생산은 많은 연구에서 변수로 쓰였으며 양의 관계를 나타났다(Kim, 2011; Kim and Heo, 2016; Zhang et al., 2011). 소득수준이 증가하면 태양광 발전량이 증가할 것이라는 가설은 채택되었다.
이를 통해 다음과 같은 결과를 추론할 수 있다. 첫째, 정부의 의지는 태양광 보급에 효과가 있음을 알 수 있다. 본 연구에서 정책적 요소에서 변수로 사용한 보조금은 지역지원사업의 지방정부의 예산이다. 태양광 발전량이 높은 지역에서 보조금이 높다는 것을 알 수 있었다. 전라남도는 2005-20014년 동안 평균 보조금이 가장 높았던 지역이었으며, 태양광 발전량이 가장 높은 지역이었다. 이를 통해 보조금을 포함한 지원프로그램이 일정하게 높을수록 신·재생에너지 발전량을 크게 증가할 수 있음을 알 수 있었다(Carley, 2009; Menz and Vachon, 2006; Zhang et al., 2011).
둘째, 환경요인에서 연평균 일조시간과 지리적 잠재량은 긍정적인 영향이 나타났다. 신·재생에너지는 자연환경에 많은 영향을 받으나 우리나라는 지자체간의 일조시간은 차이는 크게 나지 않으며, 지리적 잠재량은 면적이 넓은 경상북도와 강원도에 태양광 발전소를 도입하기에는 한계가 있다. 또한, 환경적 요인은 신·재생에너지 보급에 관한 많은 선행 연구(Carley, 2009; Zhang et al., 2011)에서 변수로 이용되었으나 보급에는 결정적인 요인이 아님을 알 수 있었다.
셋째, 전력요인에서는 1인당 전력수요량과 전력 자급률에서는 긍정적인 영향이 나타났으며, 전력 자급률은 태양광 발전량 증가에 모든 Model에서 유의미한 값이 나타났다. 이는 전력 자급률이 높은 지역이 전력에 대한 전력계통이 높아 태양광 발전량 증가에 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.
넷째, 사회·경제적 요인에서 소득수준은 모든 모형에서 가장 유의미한 값을 가진 변수로 나타났다. 태양광 발전을 포함한 신·재생에너지원 보급에 노력의 일환으로 정책 시행(보조금), 지자체의 자연환경과 전력체계를 반영한 변수보다 시민들의 소득수준이 영향이 가장 클 수 있음을 나타냈다.
결론
본 연구는 “환자는 왜 의사의 조언을 따르지 않는가? (Kirchgässner and Schneider. 2003)”라는 근본적인 물음처럼 2035년 신·재생에너지 보급목표 및 온실가스 감축 의무를 갖고 있는 “우리나라의 신·재생에너지 보급률은 왜 여전히 낮은가?”하는 질문에서 시작되었다. 기존의 연구들은 정책수단에 따른 신·재생에너지 보급에 초점을 두고 연구한 반면, 본 연구는 중앙정부에 의해 같은 정책이 시행되고 있는 지역시장(local market)을 대상으로 분석하였다. 특히, 국내에서 신·재생에너지 관련 다양한 보급정책이 시행되었지만, 아직까지 보급요인을 분석한 연구가 없어 국내 지자체간의 태양광 발전 보급요인을 분석한 연구로써 의의가 있다.
본 연구에서는 2006년-2015년 기간 동안 태양광 발전량의 자료를 토대로 패널분석을 시행하였고, 다음과 같은 시사점을 도출하였다. 첫째, 지방정부의 보조금은 지방정부의 태양광 발전을 보급하고자 하는 의지를 나타낸다(Park and Cho, 2015). 분석 결과에서도 태양광 발전이 많이 보급된 지역에 보조금이 높다는 것을 알 수 있으며 이는 태양광 보급에 영향이 있음을 알 수 있다. 하지만 지역지원사업의 보조금은 민간에서의 태양광 설치를 지원하는 것이 아니라 공공기관에서의 태양광 설치를 지원하는 보조금이다. 이는 지방정부의 역할로 인해 민간에도 태양광 설치에 확산효과가 있음을 알 수 있다. 또한, 지방정부의 보조금은 정부의 재정능력을 나타내는 재정자주도(Joo, 2014)와 반비례했다(The Ministry of the Interior, 2016). 이는 재정역량과 정부의 태양광발전 보급의지는 다르다는 것을 나타내며 정부의 보급의지로써 태양광 보급에 영향이 있음을 나타낸다.
둘째, 환경적 요인에서 연평균 일조량과 지리적 잠재량은 긍정적인 영향이 있었으나 지리적 잠재량의 경우 태양광 발전 보급에 결정 요인으로 고려되지 않았다. 태양광의 경우 넓은 면적과 일사량이 높은 지역에서 태양광 발전량이 높을 것으로 예상되지만 독일과 일본에서도 면적대비 태양광 발전량이 높은 지역인 자를란트주(Geng et al., 2016)와 훗카이도(Yamashita, 2014)는 면적이 가장 넓은 지역이 아니며, 최남단에 위치해 있지 않다. 이를 통해 태양광 발전 보급은 높은 일사량과 지리적 잠재량으로 인해 보급이 확산되지 않으며, 환경적 요인은 태양광 발전량 증가에 긍정적 관계가 있지만, 결정적 요인이 아님을 알 수 있다.
셋째, 전력에서 1인당 전력수요량과 전력자급률이 높을수록 태양광 발전량이 증가하는 것으로 나타났다. 신·재생에너지는 지역 내 에너지 자립을 높을 수 있는 방안으로 고려되었지만, 현재까지는 에너지 생산량이 높은 지역에서 신·재생에너지 생산량이 높다는 것을 통해 태양광을 포함한 신·재생에너지원이 보급되지 않았다는 것을 알 수 있다. 차후 지자체에서 에너지 자급률을 높이는 방안으로 태양광을 포함한 신·재생에너지원 도입을 고려할 수 있다.
넷째, 사회·경제적 요인에서는 소득수준이 높을수록 태양광 발전이 증가함을 제시했다. 태양광발전을 포함한 신·재생에너지 발전은 기존의 에너지원보다 발전단가가 높기 때문에, 소득수준이 일정수준 높을수록 사람들은 환경인식이 높아지며 비용을 지불하고자 한다. 독일의 경우 석유파동과 체르노빌 원전사고를 겪으면서 신·재생에너지에 대한 관심이 높아졌으며(Jacobsson and Lauber, 2006), 이를 통해 발전단가가 높은 신·재생에너지원을 구매하는 소비자가 있었음을 보여준다(Kim, 2011). 이를 통해 독일은 빠르게 태양광 발전이 빠르게 보급되었다.
