패널자료모형을 이용한 국내 초미세먼지 농도에 미치는 영향요인 = The Impact Factors of the Ultrafine Dust Concentration in Korea using Panel Data Model
저자
발행사항
청주 : 충북대학교, 2022
학위논문사항
학위논문(석사)-- 충북대학교 : 도시공학전공 2022. 8
발행연도
2022
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
충청북도
형태사항
144 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 반영운
UCI식별코드
I804:43009-000000057327
소장기관
초미세먼지는 미세먼지와 다르게 호흡기계와 순환기계, 심지어는 정신건강에 악영향을 미치며 다양한 요인에 의해 영향을 받는 것으로 확인되어 왔다. 기존의 초미세먼지와 관련된 연구들은 기후대기요인, 도시공간요인, 국외요인을 고려하여 분석을 진행하였으나, 영향요인의 범위 또는 시⸱공간적 범위가 한정적이었다. 따라서 본 연구의 목적은 초미세먼지 생성에 미치는 영향요인을 기후대기요인, 도시공간요인, 국외 요인 등으로 분류하고, 패널자료 모형을 이용하여 이들 요인과 초미세먼지 평균 및 최고 농도와의 영향 관계를 확인하고, 분석된 결과에 근거하여 초미세먼지 대응 정책을 제안하는 것이다. 이를 위해 국내 54개 시군을 대상으로 2016년 12월, 2017년부터 2020년까지 매년 12월부터 3월까지 총 17개월 동안 초미세먼지 평균농도와 최고농도, 기후대기 요인, 도시공간 요인, 국외 요인을 각각 종속변수와 독립변수로 설정하였다. 영향관계 분석을 위해 시계열 분석과 횡단면 분석이 가능한 패널자료모형(Pooled OLS, 고정효과모형, 확률효과모형)을 사용하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 패널자료모형 검정 결과, ‘고정효과모형’이 초미세먼지 평균 및 최고농도 영향 요인 분석에 가장 적합한 모형으로 채택되었다. 둘째, 기후대기요인 중 초미세먼지 평균농도에 정(+)의 영향을 미치는 요인으로는 평균농도, 일산화탄소, 이산화황이 있었으며, 부(-)의 영향을 미치는 요인으로는 강수량, 평균풍속이 존재하였다. 반면 초미세먼지 최고농도에 정(+)의 영향을 미치는 요인은 평균기온과 이산화황이 있었으며 부(-)영향을 미치는 기후대기요인은 존재하지 않았다. 셋째, 도시공간요인 중 초미세먼지 평균농도에 정(+)의 영향을 미치는 요인으로 비금속 광물제품 제조업 수와 건설업 사업체 수가 있었으며, 최고농도에 정(+)의 영향을 미치는 요인으로는 건설업 사업체 수와 교통량이 존재하였다. 부(-)의 영향을 미치는 도시공간요인은 존재하지 않았다. 넷째, 국외요인 중 초미세먼지 평균농도에 정(+)의 영향을 미치는 요인은 허베이성의 초미세먼지 농도와 장쑤성의 미세먼지 농도가 있었으며, 부(-)의 영향을 미치는 요인은 산둥성의 초미세먼지 농도가 있었다. 최고농도는 장쑤성 미세먼지 농도만이 정(+)의 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 영향요인 중 기후대기요인의 평균기온과 국외요인의 산둥성 초미세먼지 농도는 선행연구와 반대되는 결과를 보였다. 이는 패널자료의 시간적 범위와 공간적 범위의 한계로 나타난 것으로 사료된다. 이러한 연구 결과는 초미세먼지에 영향을 끼치는 요인이 다양하며, 지역에 따라 그 농도의 차이가 있음을 의미한다. 다만 본 연구는 패널자료 구축의 한계가 있어 향후 공간적 범위 및 영향요인을 확대하고 세분화할 필요가 있다.
더보기Unlike finedust (PM10), ultrafine dust (PM2.5) has been found to have an adverse effect on respiratory and cardiovascular-related diseases, even mental health, and has been confirmed to be affected by various factors.
Existing studies related to PM2.5 were analyzed in consideration of climatic and atmospheric factors, Urban spatial factors and Foreign factors, but the scope or spatial and temporal scope of the influencing factors were limitedly set.
Therefore, the purpose of this study is to classify the factors influencing PM2.5 generation into climatic and atmospheric factors, urban spatial factors, foreign factors, and to find the relationships between these factors and PM2.5 average and maximum concentration using a panel data model, and to propose policies in response with PM2.5 concentration based on the analysis results.
To this end, for a total of 17 months from December 2016 to December 2016 and from December to March of each year from 2017 to 2020 for 54 local governments in South Korea, PM2.5 average and maximum concentration of climatic and atmospheric sector was set as dependent variable, and also, related variables of urban spatial sector, and foreign sector were selected as explanatory variables. This study employed panel data model (Pooled OLS model, Fixed effect model, and Random effect model) capable of time series and cross-sectional analysis to analyze the impact relationship. The results of testing hypotheses are as follows.
First, as a result of the panel data model test, Fixed effect model was adopted as the most suitable model to find the factors influencing PM2.5 average and maximum concentration.
Second, the factors that positively (+) affect the average concentration of ultrafine dust among climate and atmospheric factors were average concentration, carbon monoxide, and sulfur dioxide. Precipitation amount and average wind speed existed as factors affecting negative (-) effect. On the other hand, the factors that had a positive (+) effect on the PM2.5 maximum concentration were average temperature and SO2, and there were no climatic and atmospheric factors that had a negative (-) effect.
Third, Number of non-metallic mineral product manufacturers' and Number of construction businesses were factors that had positive (+) effects on PM2.5 average concentration among urban spatial factors. There were Number of construction businesses and Traffic volume as factors that had positive (+) effects on PM2.5 maximum concentration. There were no urban spatial factors that had negative (-) effects.
Fourth, among foreign factors, the factors with positive (+) effects on PM2.5 average concentration were Hebei PM2.5 concentration and Jiangsu PM10 concentration, and the factor that had a negative (-) effect on PM2.5 average concentration was Shandong PM2.5 concentration. It was found that The PM2.5 maximum concentration was positively affected Jiangsu PM10 concentration.
Among the influencing factors, the average concentration of climatic and atmospheric factors and the Shandong PM2.5 concentration of foreign factors showed opposite results from previous studies. These results have been originated from the limitation of the temporal and spatial scope of panel data. The results of this study indicate that there are various factors influencing PM2.5 concentration, and that there are differences in PM2.5 concentration depending on regions.
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