An Analysis of Water Consumption Structures in Korean Industry Using the Input-Output Model

산업연관모형을 이용한 우리나라 산업의 직·간접 물소비 구조 분석

In this paper, water consumption annually for industries in Korea was estimated for the first time and based on this, an input-output model was prepared for water consumption analysis. Also making use of this, the direct and indirect water consumption effect according to industrial activities was analyzed and the total effect based on volume was broken down into each factor. The amount of water consumed for industries in Korea (excluding agriculture, forestry and fishery) was estimated about 7 billion and 692 million ton in 2003(excluding sea water). Classifying by industry, the one for electric power & water service accounted for almost half, 49.5%, metalworking industry for 24.3% and chemical industry for 5.0%. As the result of estimation for the direct and indirect water consumption inducement coefficients, the amount of water consumed per the production of one million won ranked the highest for electric power & water service as 113.8 ton and the next highest ones ranked as 49.6 ton for the first metalworking, 16.8 ton for textile and leather goods, and 11.9 ton for general machinery respectively. In the meantime, as the result of breaking down into each factor of total amount of water consumed by industry, it appeared that the ripple effect having on other industries was more than the direct effect.

본 논문에서는 우리나라 산업의 연간 물소비량을 최초로 추정하고 이를 이용하여 물소비 분석용 산업연관 모형을 작성하였다. 그리고 이를 이용하여 산업활동에 따른 직 간접 물소비 유발효과를 분석하였으며 물량기준 총효과를 요인별로 분해하여 보았다. 우리나라 산업(농림어업 제외)은 해수를 제외한 상수도, 지하수, 하천수, 재이용수 등 육지의 물 기준으로 2003년중 약 76억 9,200만 톤의 물을 소비한 것으로 추산되었다. 업종별로는 전력 수도가 49.5%로 거의 절반가량을 차지하였으며 제철 등의 가공금속 산업이 24.3%, 화학산업이 5.0%를 차지하였다. 물소비 분석용 산업연관 모형을 이용하여 산업별 직 간접 물소비 유발계수를 도출한 결과 전력 수도가 산출액 백만원당 113.8톤의 물을 소비하였으며, 제1차금속(49.6톤), 섬유 가죽제품(16.8톤), 일반기계(11.9톤) 등의 순으로 높게 나타났다. 동유발계수를 직접효과와 간접효과로 나누어 본 결과, 전력가스 및 수도 산업을 제외하고는 대부분의 산업에서 직접효과보다는 간접효과가 큰 것으로 나타나 물 관련 정책 수립시 제품간 물소비 연관관계를 충분히 고려할 필요가 있음을 시사하였다. 아울러 동 연구결과는 제품간 물소비구조 파악과 제품별 물소비지표 개발 등에도 활용될 수 있을 것이다.