기후변화 대응을 위한 기후 ODA의 결정요인 분석, 재원 조성 방안 및 탄소세 도입에 따른 경제적 파급효과 시뮬레이션 연구 doc_id PCY_201708230354311411_6

분석대상 모든 국가의 추정식에서 1인당 GDP는 기후 ODA와 부(-)의 관계를 나타냈으며, 한국을 제외한 일본, 독일, 노르웨이의 경우 통계적으로 유의한 수준이다. 수원국의 1인당 GDP는 일반적인 ODA 결정 요인으로도 알려져 있다. 즉 수원국의 소득수준이 낮을수록 ODA를 더 많이 제공한다는 것인데, 기후변화 관련 지원 역시 수원국의 소득수준이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 ODA의 근본 제공목적이 빈곤감소라는 점을 고려하면 당연한 결과이기도 하다. 또한 상대적으로 소득수준이 높은 개도국의 경우, ODA 이외 양허수준이 낮은 기타 공적재원이나 민간재원을 유인할 가능성이 더 높다고 볼 수 있으며, 공여국의 입장에서는 ODA는 다른 유형의 재원을 유도하기 어려운 국가에 더 제공하는 것이 적절할 것이다. 이 연구 또한 종속변수로서 마커 데이터를 활용할 수밖에 없었는데, CO2배출량의 설명력이 낮은 원인의 일부는 종속변수 데이터의 한계로부터 기인한다고 볼 수 있다. 전체 ODA 사업의 기후변화 고려 여부를 나타내는 마커 데이터에 기반을 둔 실증분석의 결과가 각국의 기후 ODA의 결정요인을 제대로 설명한다고 보기에는 한계가 있다. 따라서 선진국의 기후 ODA 결정요인에 관한 실증분석을 보다 정교화된 종속변수를 사용하여 재시도 할 필요가 있다. 기후변화 정책마커 데이터가 아닌 프로젝트 수준의 데이터를 사용하여 실제로 기후변화 관련 사업만을 추출, 종속변수로 구성해볼 수 있다. 정교한 실증분석은 기후재원 흐름의 모니터링 및 평가 차원에서 유익하며 궁극적으로는 기후재원의 효과성을 제고하기 위한 정책대안을 마련하는 데 기여가능하다. 본 연구를 통해 국제사회에서 선진국으로 인식되는 OECD 회원국으로 기후재원 공여국가를 확대할 경우, 기존 선진국(부속서 II)의 재원조성 부담은 9.4~14.7% 감소할 것으로 나타났다. 우리나라는 기여 가능국으로 편입될 경우, 1.6~4.5%의 재원 공여 분담이 요구될 것으로 분석되어 나름의 위상에 맞는 구체적인 역할을 숙고하면서 기후재원 협상을 리드할 수 있는 논리 개발과 역할을 찾아야 한다. 예를 들어 2020년 이후 신기후체제에서 연간 1,000억 달러 이상의 재원을 조성한다면, 기여가능국은 기존 합의에서 선진국이 조성하기로 약속한 1,000억 달러는 선진국의 의무임을 강조하고 추가로 필요로 한 재원 조성에 있어서는 선진국과 재원조성 분담에 나설 수 있다. 이를 통해 기여가능국은 개도국의 입장을 반영한 선진국의 조성 의무를 강조하면서도 선진국이 요구하는 기여가능국가로서의 재원조성 참여에 나설 수 있다. 탄소세 부과 대상은 제조업 및 건설업으로 한정하였다. 제조업 및 건설업이 발전업과 함께 국가 총 온실가스 배출량에서 가장 높은 비중을 차지하고, 우리나라 대부분의 온실가스 감축 정책이 제조업 및 건설업을 대상으로 하고 있는 점을 고려하였다. 그리고 화석연료 또는 전기를 사용하여 온실가스를 배출한 오염 당사자들에게 과세를 하는 것으로 가정하였다. 탄소세율은 심상정 의원 발의안이 제안하는 톤당 3,000원으로부터 시작하여 민감도 분석을 위해 그 5배인 톤당 15,000원과 10배인 30,000원으로 정하였다. 또한 2015년부터 도입하여 2050년까지 탄소세를 부과하는 것으로 가정하였다. 시뮬레이션의 편의상 부과 기간 동안 탄소세율의 변동은 고려하지 않았다. 이것은 탄소세 부과에 따른 감축 행동의 결과를 반영하지 않기 때문에 사실상 세율을 점차 올리는 것과 같은 효과를 가진다. 시뮬레이션 과정을 단계별로 살펴본다. 먼저 EGMS 모형에 REMI의 부가가치 전망을 입력하여 새로운 에너지 전망과 온실가스 배출량을 도출하였다. 다음으로 업종별 온실가스 배출 전망을 REMI 모형의 업종 구분과 맞추고 REMI 모형의 에너지 3종 분류에 맞게끔 조정을 하였다. 그리고 앞서 정한 3가지 탄소세율을 배출 전망에 곱하여, 업종별 탄소세 부과 금액을 계산하였다. 여기서 탄소세 부과 금액은 바로 생산업체의 에너지 비용으로 간주 할 수 있다. 다음으로 REMI 모형의 에너지 비용 변수에 업종별 부과 금액을 입력하였다. REMI 모형은 지역별 업종의 산출액을 기준으로 업종별 데이터를 지역에 분배하였다. 최종적으로 REMI 모형을 구동하여 국가, 지역별, 업종별 총고용과 총산출 파급효과를 확인하였다. 여기서 강조하고 싶은 점은 EGMS가 도출한 국가 수준의 업종별 온실가스 배출량 데이터로부터 업종별 탄소세 부과 금액을 산정하고 이를 REMI 모형이 하향식으로 지역별로 분배하였다는 점이다. 앞서 제Ⅲ장에서 도출한 2050년 지역별 경제 전망 기준안을 기준으로 온실가스 배출량 전망 기준안을 도출한다. 이를 위하여 에너지경제연구원에서 운용하고 있는 장기 에너지 및 온실가스 전망 시스템(Energy and Greenhouse gas Modeling System, EGMS)을 이용한다. 해당 모형은 20년 이상 장기의 에너지 수요와 온실가스 배출량을 전망하기 위한 모형으로서, 크게 최종 소비 부문 그룹과 전환 부문, 공급 부문으로 이루어져 있다. 최종 소비 부문 그룹은 산업, 수송, 가정, 상업과 공공/기타 부문의 모듈로 이뤄져 있고 각 부문의 용도별, 원별 최종 에너지 수요를 전망한다. 여기서 망한 최종 에너지 소비 데이터를 전환 부문과 공급 부문 모듈이 받아서 총 에너지 수요를 전망하는 구조이다. 각 부문별로 고유의 전망 방식과 입력데이터를 사용하는데, 이번 연구에서는 산업 부문에서 제조업 및 건설업을 대상으로 하기 때문에 산업부문의 에너지, 온실가스 배출량 전망 방법을 간단히 살펴보겠다. 산업 부문의 에너지 수요는 기본적으로 (활동수준 × 단위 에너지 소비)로 산정한다. 활동수준은 재화의 생산량, 창출 부가가치, 매출액 등이 될 수 있는데, EGMS 모형에서는 업종별 실질 부가가치를 활동수준으로 사용한다. 부가가치와 에너지 수요 사이의 높은 상관관계 때문이다. 단위 에너지 소비는 단위 활동수준 지표당 에너지 소비량으로서, 부가가치의 경우 부가가치 1원당 에너지 소비량(toe)이 된다. EGMS 모형에서는 단위 에너지 소비 보다는 활동수준의 전망치가 더 결정적으로 에너지 소비 전망을 좌우한다. 단위 에너지 소비의 조작을 통해 에너지 수요 전망을 미세 조정할 수 있다면, 활동수준의 변동은 전망 경로 자체를 바꾼다. 따라서 EGMS 모형을 활용한 산업 부문 에너지 수요 전망에서 가장 중요한 것은 부가가치 전망 입력자료라고 할 수 있다.