earticle

영어

The increase of wastes can cause rising costs as well as greenhouse gas emission and poor quality of environment. So it is very important to manage the generation and disposal of wastes in terms of regional economic growth. However, a spatial data such as waste generation could have a spatial instability characteristic among regions. Thus, we should consider not only a change of spatial relative sense but a variety of potential sources that affect waste generation. In other words, it is also important to figure out the waste generation, itself, and the spatial pattern of determinants that affect the waste generation for more details about determinants. In this respect, this study identifies the spatial pattern of waste emission in Korea. Cross-section data is set up for the local governments and the spatial pattern of waste generation is analyzed by Geographically Weighted Regression Model in space econometic model. The results are as follows; according to Local Moran Index, the municipal and construction wastes in Gangwon Province has bringing out the increase of wastes in the immediate area. This is called HH type. The academic meaning on which this study focuses along with political and thought-provoking conditions is to apply Geographically Weighted Regression Model to research on wastes. This study shows that Geographically Weighted Regression Model using spatial weighted matrix is more appropriate than General Regression Model in empirical analysis using spatial data.

한국어

폐기물 발생은 온실가스 배출과 마찬가지로 환경의 질적 저하에 따른 사회경제적 비용을 증가시키기 때문에 폐기물의 처리는 지역경제의 성장 측면에서도 중요하다. 따라서 폐기물을 효율적으로 관리하기 위해 사회경제적, 환경적, 인구통계적 조건 등 다양한 발생 요인들을 우선 확인해야 한다. 그러나 폐기물 발생과 같은 공간데이터는 변수들의 관계에서 공간적 불안정성이 존재할 수 있다. 따라서 공간적 불안정성의 문제를 극복하기 위해서는 서로 다른 지역에서의 상대적인 의미의 변화, 그리고 폐기물 발생에 영향을 주는 다양한 잠재적 요인들을 고려해서 분석해야 한다. 이러한 측면에서 본 연구는 공간적 불안정성을 고려할 수 있는 지리가중회귀(Geographically Weighted Regression: GWR)모형을 이용하여, 우리나라 폐기물의 발생요인과 공간패턴을 분석하였다. 본 연구에서는 2010년도를 기준으로 206개 기초자치단체의 폐기물 발생량에 대한 각 분류별 공간적 자기상관성을 확인하였다. 그 결과, 생활폐기물과 건설폐기물은 1% 유의수준에서 공간적 자기상관성이 존재하였고, 이것은 데이터 상에 공간적 편의가 존재하는 것으로 해석할 수 있다. 또한 지리가중회귀모형을 이용하여 생활폐기물과 건설폐기물 발생량에 대해 공간패턴을 분석한 결과를 보면, GWR은 OLS에 비해 공간적 자기상관성을 완화시켰고, 폐기물 발생에 대한 설명변수들의 공간적 패턴이 상이한 것을 확인할 수 있었다.