공간계량모형을 활용한 도시 구조와 활동 패턴의탄소 배출 영향 분석
Analysis of Carbon Emission Impacts of Urban Structure and Activity Patterns Using Spatial Econometric Models
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초록
본 연구는 국토교통부 탄소공간정보 시스템의 고해상도 데이터를 활용하여 전국 3,436개 읍면동을 대상으로 탄소 배출의 공간적 분포 패턴과 영향요인을 분석하였다. 지역 유형별 특성 분석에서는 대도시의 1인당 탄소 배출량(6.1 tCO2e)이 가장 낮고 면적당 배출량(55,473.8 tCO2e/km²)이 가장 높은 반면, 농촌(면) 지역은 1인당 배출량(17.6 tCO2e)이 높고 면적당 배출량(1,433.8 tCO2e/km²)이 낮은 상반된 특성을 보였다. 탐색적 공간데이터 분석 결과, 탄소 배출량은 행정구역 경계를 넘어 뚜렷한 공간적 군집 패턴을 보이며, Moran's I 값이 0.429(p<0.001)로 나타나 강한 공간적 자기상관성이 확인되었다. 공간오차모형을 적용한 영향요인 분석 결과, 사업체 수(β=0.497), 생활인구(β=0.333), 고령화지수(β=0.178), 인구 수(β=0.125)가 탄소 배출에 양(+)의 영향을 미치는 반면, 총 연면적(β=-0.078)은 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 경제활동의 저탄소화, 압축적 도시개발, 광역적 탄소 저감 거버넌스 구축 등 지역 맞춤형 탄소 저감 정책의 과학적 근거를 제공한다.
Abstract
This study analyzes the spatial distribution patterns and influencing factors of carbon emissions using high-resolution data from the Ministry of Land, Infrastructure and Transport's Carbon Spatial Map System, targeting 3,436 administrative districts (eup, myeon, dong) across South Korea. Regional analysis showed contrasting characteristics: large cities have the lowest per capita emissions (6.1 tCO2e) but the highest emissions per area (55,473.8 tCO2e/km²), while rural areas (myeon) have high per capita emissions (17.6 tCO2e) but low emissions per area (1,433.8 tCO2e/km²). Exploratory spatial data analysis revealed distinct spatial clustering patterns of carbon emissions that transcend administrative boundaries, with a Moran's I value of 0.429 (p<0.001) confirming strong spatial autocorrelation. Spatial error model analysis identified that the number of businesses (β=0.497), living population (β=0.333), aging index (β=0.178), and population (β=0.125) have positive effects on carbon emissions, while total floor area (β=-0.078) has a negative effect. The findings provide scientific evidence for region-specific carbon reduction policies, including low-carbon economic activities, compact urban development, and establishment of regional carbon reduction governance.