A Catch-Curve Approach to Product Cohort Mortality: Estimating Discard and Export Rates from Observational Data Without Stock Registers

매년 수십억 개의 전기 기기들—냉장고, 세탁기, 커피 메이커 등—이 유용한 수명을 다합니다. 어떤 것들은 지역에서 폐기되지만, 다른 것들은 국경을 넘어 사라지며 종종 집계되지 않는 비공식적인 재활용 경로로 흘러 들어갑니다. 자원을 가능한 한 오래 사용하는 순환 경제를 구축하려는 정책 입안자들에게 이러한 데이터의 부재는 보이지 않는 사각지대입니다. 우리는 얼마나 많은 새로운 기기가 판매되는지는 알지만, 그것들이 버려지거나 해외로 수출되기 전까지 실제로 얼마나 오래 지속되는지는 거의 알지 못합니다. 이러한 지식 없이는, 토스터기를 수리하는 것을 돕는 새로운 법안이 실제로 효과가 있는지 판단하거나, 얼마나 많은 전자 폐기물이 흔적도 없이 국가를 떠나고 있는지 정확히 이해하는 것이 불가능합니다.

이 간극을 메우기 위해, 독일 오스팔리아 응용과학대학교의 한 연구자는 어류 생물학자들이 어류 개체군을 연구하기 위해 오랫동안 사용해 온 방법을 응용했습니다. 대양에서 과학자들은 다양한 연령대의 물고기가 얼마나 잡히는지를 세어 통해 얼마나 많은 물고기가 죽는지 추정합니다. 만약 예상보다 더 적은 수의 노령 어류가 발견된다면, 그들은 정확히 얼마나 많은 물고기가 태어났는지 알지 못하더라도 개체군이 사라지는 비율을 계산할 수 있습니다. 이 논문은 그와 동일한 논리를 소비자 제품에 적용합니다. 물고기 대신, "포획물"은 재활용 센터에서 발견되는 오래된 가전제품이 됩니다. 연구자는 서로 다른 연령대의 기기가 얼마나 도착하는지를 계산함으로써, 제품의 판매 기록이나 정부의 재고 등록부에 접근할 필요 없이도, 해당 제품 코호트(cohort)의 생애사를 재구성하고 이들이 언제 폐기되고 언제 수출되는지를 추정할 수 있습니다.

연구는 이 새로운 접근법을 이미 알려진 현실에 대조하여 테스트하는 것으로 시작되었습니다. 연구자는 노르웨이의 6가지 가전제품 유형에 대한 상세하고 공개된 데이터를 사용했는데, 이곳은 다른 과학자들에 의해 모든 제품의 실제 생애 역사가 이미 지도화되어 있는 곳입니다. 이는 새로운 방법이 진실을 찾아낼 수 있는지 확인하기 위한 완벽한 대조군을 제공했습니다. 결과는 놀라웠습니다. 특정 시점의 스냅샷(snapshot) 하나만을 바라보는 방법—즉, 특정 날에 재활용 센터에 있는 모든 오래된 냉장고와 세탁기를 세는 방식—은 신뢰할 수 없었습니다. 이 방식은 종종 추세를 완전히 잘못 짚어내어, 기기가 실제보다 더 오래 살고 있거나 혹은 더 빨리 죽고 있다고 잘못 판단하는 오류를 범했습니다. 이는 스냅샷이 서로 다른 판매 연도의 제품들을 뒤섞어 놓음으로써, 제품의 연령과 해당 연도의 판매량을 혼동했기 때문에 발생했습니다.

하지만 다른 접근법은 거의 완벽한 정확도로 작동했습니다. 단일 스냅샷 대신, 이 방법은 마치 졸업 연도부터 졸업 연도까지 특정 학급을 추적하듯 동일한 제품 그룹을 시간에 따라 추적합니다. 제품이 한 해에서 다음 해로 나이 들어감에 따라 동일한 배치(batch)의 가전제품을 관찰함으로써, 연구자는 제품이 폐기되는 실제 비율을 분리해 낼 수 있었습니다. 이 "코호트-대각선(cohort-diagonal)" 방법은 테스트된 6가지 가전제품 모두에 대해 제품 수명의 정확한 추세를 복원해 냈으며, 오차는 무시할 수 있을 정도로 작았습니다. 이는 재활용 지점에서 제품이 나이 들어가는 과정을 실시간으로 관찰함으로써, 원래 얼마나 판매되었는지 알 필요 없이도 제품이 얼마나 지속되는지를 정확하게 측정할 수 있음을 증명했습니다.

연구는 또한 두 번째의 더 복잡한 퍼즐인, 국내에서 폐기되는 제품과 수출되는 제품을 분리하는 문제를 다루었습니다. 바다에서 과학자들은 자연사한 물고기와 어부에 의해 잡힌 물고기를 구분합니다. 이와 유사하게, 본 연구는 국내 폐기를 한 가지 유형의 손실로, 국외 수출을 또 다른 유형의 손실로 취급합니다. 수학적 계산에 따르면, 총 손실량만을 세어서는 이 두 가지 사이의 정확한 분할을 알아낼 수 없습니다. 방정식을 풀기 위해서는 국내 등록 말소 건수와 같은 독립적인 정보가 필요합니다. 이 연구가 모든 제품에 대해 이 분할을 해결한 것은 아니지만, 모호한 "수출 격차"를 측정 가능한 연령별 문제로 전환하는 최초의 공식적인 프레임워크를 제공했습니다.

아마도 가장 실용적인 혁신은 수리 이니셔티브의 성공을 측정하는 새로운 방법일 것입니다. 연구자는 '수리를 위해 가져온 고장 난 품목 수'와 '폐기를 위해 가져온 품목 수'의 비율이라는 간단한 비율을 도입했습니다. 만약 특정 유형의 가전제품을 버리는 것보다 고쳐서 쓰기 위해 가져오는 사람이 더 많다면, 이는 제품의 수명을 연장하려는 강력한 의지를 나타냅니다. 이 "수리 대 폐기(repair-to-discard)" 비율은 유럽 연합의 '수리할 권리(Right to Repair)' 지침과 같은 정책이 소비자 행동을 변화시키고 있는지에 대한 직접적이고 관찰 가능한 신호를 제공합니다. 복잡한 모델을 바탕으로 수리율을 추측해야 했던 기존의 방법들과 달리, 이 비율은 커뮤니티 수리 카페와 재활용 센터에서 직접 셀 수 있습니다.

향ando, 연구자는 이 방법들을 실제 현장에 적용하기 위해 독일에서의 4년간의 현장 조사를 제안합니다. 계획은 재활용 센터와 수리 카페를 방문하여 냉장고, 세탁기, 진공청소기, 커피 메이커라는 네 가지 특정 카테고리에 대해 폐기되거나 수리된 품목의 연령을 세는 것을 포함합니다. 목표는 새로운 법안이 시행된 후 수리 비율이 변화하는지를 확인하여, 이러한 정책들이 실제로 작동하는지에 대해 명확하고 데이터에 기반한 답을 제공하는 것입니다. 그러나 연구는 이론적 데이터에 적용했을 때는 방법이 매우 잘 작동하지만, 실제 폐기 품목 수에 적용할 때는 제품의 고장률이 연령에 따라 자연스럽게 어떻게 변하는지를 고려하기 위한 최종적이고 아직 검증되지 않은 보정이 필요하다는 점을 주의 깊게 언급하고 있습니다. 이 보정이 검증될 때까지, 현장 조사는 폐기되거나 수리되는 품목에 대한 가공되지 않은 귀중한 수치를 제공하겠지만, 정밀한 수명 추세 계산은 여전히 진행 중인 과제로 남을 것입니다.

이 작업의 궁극적인 가치는 보이지 않는 것을 보이게 만드는 능력에 있습니다. 바다에서 도구를 빌려와 우리의 주방과 거실에 적용함으로써, 이 연구는 우리 소유물의 숨겨진 생애 주기를 볼 수 있는 방법을 제시합니다. 제품이 얼마나 지속되는지 이해하기 위해 완벽한 판매 기록이 필요한 것이 아니라, 단지 그들이 여정의 끝에 도착할 때를 주의 깊게 관찰하기만 하면 된다는 것을 보여줍니다. 추측에서 관찰로의 이러한 전환은 순환 경제를 위한 정책을 설계할 때, 우리가 무엇을 가정하고 있는지가 아니라 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지에 기반하여 정책을 설계할 수 있도록 근본적으로 변화시킬 수 있습니다.