산림탄소고정 서비스 공급에 따른 산주의 기회비용

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농학석사 학위논문

산림탄소고정 서비스 공급에 따른

산주의 기회비용

Opportunity costs of carbon offsets project

to private forest owners in Korea

2013 년 2 월

서울대학교 대학원

산림과학부 산림환경학전공

산림탄소고정 서비스 공급에 따른

산주의 기회비용

Opportunity costs of carbon offsets project

to private forest owners in Korea

지도 교수 윤 여 창

이 논문을 농학석사 학위논문으로 제출함

2012 년 11 월

서울대학교 대학원

산림과학부 산림환경학전공

김 명 은

김명은의 농학석사 학위논문을 인준함

2013 년 1 월

위 원 장 김 홍 석 (인)

부위원장 윤 여 창 (인)

위 원 민 경 택 (인)

초 록

기후변화협약에서 지구온난화를 막기 위한 하나의 수단으로 산림의 탄소흡수 능력을 인정함에 따라 산림 탄소흡수원의 보호 및 증대 활동이 국제적으로 요구되고 있다. 본 연구에서는 산림탄소상쇄권 제도가 국내에 도입 적용되었을 경우를 가정하여 산림탄소상쇄권 사업에 참여하는 산주의 소득변화와 그 변화에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 탄소편익이 포함되었을 때의 소득변화는 Faustmann 모형과 Hartman의 목재생산편익 및 탄소편익을 고려한 최적 벌기령 으로부터 추정하였으며, 이 차이가 산주별로 각각 다르게 나타나는 요인을 구명하기 위해 Heckman의 2단계 추정법을 적용하였다. 1단계에서는 사유림 산주별 벌채 계획의 경향성을 알아보기 위해 프로빗 분석을 실시하였으며, 2단계에서는 벌채 계획이 있는 산주만을 대상으로 소득차이에 대한 절단회귀분석을 실시하였다. 본 연구는 조사 대상 및 편의성을 고려하여 우편설문조사를 실시하였는데, 표본의 대표성을 고려하여 1,580명에게 발송이 되었고 이 중 13%에 해당하는 204명의 응답지가 회수되었다. 본 연구에서는 수종과 지위지수에 따라 최적벌기령을 도출하였다. 최적벌기령과 편익 추정을 위한 파라미터들은 다음과 같다. 2011년도 입목가격, 기존 연구 결과를 활용한 탄소전환계수 및 바이오매스 전환계수, 2011년도 자발적 탄소시장에서의 CO2 톤당 가격, 그리고 설문조사에서 얻어진 수종별 희망벌기령을 사용하였다. 본 연구의 2차 모형인 탄소편익을 포함하였을 때 산주의 기회비용에 영향을 미치는 요인을 구명하기 위해서

산림탄소상쇄권 사업으로 새로이 추가되는 탄소임업수익에 대한 개별 희망벌기령에서 목재생산수익의 비율을 종속변수의 대리 변수로 사용하였다. 추정 결과, 임업경험이 많을수록 총 임업소득 중에서 탄소임업수익보다 목재생산 수익이 차지하는 비율이 높아지는 것으로 나타났으며, 반대로 수령이 많을수록 목재생산으로 인한 수익보다는 탄소임업수익이 더 커지는 것으로 나타났다. 이 결과는 적극적으로 임업활동을 하는 산주일 수록 산림탄소고정 서비스를 하는데 기회비용이 클 것임을 의미한다. 본 연구는 향후 탄소배출권거래제도 시행 시 산림부문 참여를 고려한 정책 도입의 근거 자료로서 활용 가치가 있다. 또한 수종 및 사회적 특성 등을 반영하여 산주별 형평성을 고려한 제도 마련에 기초 자료가 될 수 있을 것으로 예상한다. 주요어 : 산림탄소고정 서비스, 사유림 산주, 기회비용, 최적벌기령 학 번 : 2010-23415

목 차

초 록 ...i

목 차 ... iii

표 목차 ... v

그림 목차 ... vi

제 １ 장 서 론 ... 1

１. 연구 배경 ... 1 ２. 연구 목적 ... 3 ３. 연구의 범위 및 구성 ... 3

제 ２ 장 이론적 배경 ... 5

１. 지구온난화와 산림탄소상쇄... 5 ２. 산림 소유주의 이윤 극대화 및 산림탄소상쇄권 ... 6 ３. 산림 소유주의 산림투자 결정 요인 ... 8

제 ３ 장 연구 방법 ... 10

１. 분석 모형 ... 10 １) 산림탄소고정 서비스 공급에 따른 목재생산 소득 변화... 10 ２) 산주별 산림탄소상쇄사업에 따른 기회비용에 영향을 미치는 요인 ... 11 ２. 자료 수집 및 조사 방법 ... 16 １) 자료 수집 ... 16 ２) 설문 조사 ... 18 ３) 설문 구성 ... 21 ４) 설문 응답률 ... 22

제 ４ 장 결과 및 고찰 ... 25

１. 산림탄소고정 서비스 공급에 따른 산주의 기회비용 ... 25 ２. 기회비용에 영향을 미치는 요인 ... 34

제 ５ 장 결 론 ... 39

참고 문헌 ... 42

[부록] 설문지 ... 46

표 목차

표３.1 모형1의 수익추정 파라미터 ... 11

표３.2 모형2에 사용된 변인 정의 ... 13

표３.3 수종별 임분수확표 ... 16

표３.4 편익 추정을 위한 파라미터 값 ... 17

표３.5 국내 사유림 산주의 지역별 분포 ... 19

표３.6 질문지 구성 ... 22

표３.7 임업후계자 설문조사 기초통계량 ... 23

표４.1 수종별 평균 희망 벌기령 ... 25

표４.2 수종별 탄소편익 포함 최적 벌기령 ... 26

표４.3 산림탄소상쇄사업에 따른 기회비용 ... 26

표４.4 입목가격 변화에 따른 탄소포함 편익 최적 벌기령 ... 30

표４.5 수종별 산림탄소상쇄권 가치 추가에 따른 임업수익 변화 ...33

표４.6 편익비율 회귀분석 결과 ... 36

표４.7 기회비용 영향 요인 회귀분석 결과 ... 37

그림 목차

그림３.1 수종별 생장함수 ... 18

그림４.1 수종별 목재생산가치/탄소편익포함(현재)가치 비교 ... 27

그림４.2 입목가격에 따른 탄소포함 총 편익 변화 ... 31

제 １ 장 서 론

１. 연구 배경

우리나라 정부는 지난 2009년에 2020년까지 온실가스 배출전망치(BAU1 )_{) 대비 30% 감축 목표 공표를 시작으로 하여} ‘저탄소 녹색성장 기본법’ 시행(2010년 4월) 및 ‘온실가스 배출권의 할당 및 거래에 관한 법률’ 제정(2012년 5월)까지 온실가스 감축을 위해 적극적으로 대응하고 있다. 또한 산림청에서는 이보다 앞서 2005년 ‘탄소흡수원 확충 기본 계획’을 수립하였으며 이에 따른 구체적 대응으로 ‘기후변화 산림종합대책 (2008)’을 시행하였다. 나아가 ‘탄소흡수원 유지 및 증진에 관한 법률’을 제정(2012년 2월)함으로써 산업부문의 온실가스 감축 부담을 경감시키고 탄소배출권 거래제에서 산림부문에서 탄소배출권 거래시장이 형성될 수 있도록 준비하고 있다. 산림부문에 탄소배출권 거래제를 도입하는 것은 환경서비스 지불제(Payments for Environmental(or Ecosystem) Services; PES)의 경제적 인센티브 제공 개념을 적용한 것이다. 넓은 의미에서 환경서비스 지불제는 ‘환경서비스의 수혜자가 공급자에게 지불하는 계약형태(arrangements)의 총칭’으로, 공급자와 수요자 간의 자발적 참여를 유도한다(주린원, 2007). 환경서비스에 대한 지불 형태는 서비스의 성격에 따라 달라지는데 공공재의 성격을 띤 산림부문은 정부에 의해 사례(rewards)나 보상(compensations)으로 지불된다. 그러나 산림탄소상쇄권은 1) _{Business As Usual: 특별한 조치를 취하지 않을 경우 배출될 것으로 예} 상되는 미래 전망치를 의미한다.

시장에서 거래 가능한 사용재로 수요와 공급에 의해 시장균형 가격이 결정되고 이 시장가격(market prices)이 곧 공급자에 대한

지불형태가 된다(안소은 외, 2008). 최근 산림 환경서비스의

잠재수요자(온실가스 목표관리제 대상 기업) 및 공급자(국내 산주)의 배출권거래제 참여의사와 가격에 대한 연구가 진행된 바 있다(Koo and Youn, 2012). 이 연구에 따르면, 산주가 탄소상쇄권

확보를 위해 산림 벌기령을 연장하는 데에 따른

보상수용의사금액(WTA: Willingness To Accept), 즉

공급희망가격이 해외의 장외시장에서 거래되는 산림탄소상쇄권 가격보다 높게 형성되어 국내 거래제도 시행 시 산주의 자발적 참여를 위해서는 추가적인 경제적 인센티브의 지급이 필요할 것으로 보고하고 있다. 이 때 문제가 되는 것은 인센티브의 지급수준을 결정하는 것인데, 산주의 희망 WTA는 높은 경향이 있어 현실적 차원에서 실현 가능한 보상금 수준을 결정하는 것이 중요하다. 최근, Han and Youn (2009) 및 민경택(2011)에 의해 최적 벌기령과 보상금수준에 대한 연구들이 진행되었으나 2차 통계자료를 활용하여 도출하였기 때문에 현실에 적용하기 위해서는 산주들로부터 수집한 1차 자료를 분석할 필요가 있다. 한편, 보상 수준의 범위를 한정한 후 산주의 유형별 보상금 수준 차이에 대한 고려가 필요하다. 따라서 연구질문은 다음과 같다. 1) 산주가 산림탄소상쇄사업에 참여할 경우, 산주 개인별 희망 벌기령에서의 수익이 이론적 최적 벌기령에서의 수익과 차이가 있는가? 2) 산림탄소상쇄사업 참여에 따른 산주의 소득 차이에 영향을

미치는 산림 특성은 무엇인가?

２. 연구 목적

국내 전체 산림의 68%가 사유림인 점을 고려할 때, 산주의 참여가 필수적인 데 반해 이들 중 36.5% 만이 영림계획을 수립하고 있으며, 경영 의지 부족 및 영세성으로 인해 산림탄소 상쇄권 거래제도의 자발적 참여가 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 산주의 산림탄소상쇄권 거래제 참여 유인을 위한 정량적 연구로서 산림탄소고정서비스 사업 참여시 산주별 소득변화의 차이를 추정하고, 그 소득 변화를 산림탄소상쇄사업으로 인한 기회비용2_{으로 상정하여 산주 및 산지특성에 따라 기회비용에} 영향하는 요인들을 구명하는 것이 연구 목표이다.

３. 연구의 범위 및 구성

산림이 온실가스 배출 감축의 중요한 수단 중 하나로 인식되고 탄소 흡수 기능에 대한 연구가 진행되고 있으나 벌채 후 가공된 목제품의 탄소 저장 기능에 관해서는 아직 국제적 합의가 이루어 지지 않았다. 따라서 벌채된 산림은 흡수된 탄소를 모두 배출한다고 가정한다. 또한 국내에서 산림탄소상쇄권 거래 시장은 아직 형성되어 있지 않아 다음과 같이 연구의 범위를 한정한다. 2 _{기회비용은 ‘어떤 선택을 함으로써 포기할 수밖에 없는 많은 선택가능} 성 중 가장 가치 있는 것이 보유하고 있는 가치(이준구, 2008)’로 사용 되고 있으나 본 논문에서는 ‘(산림탄소고정 서비스 공급으로 발생하는 탄 소상쇄권을 정부에서 소유한다고 가정할 때) 이에 따른 순 목재생산수익 감소분을 산림탄소상쇄사업에 따른 산주의 기회비용’이라고 정의한다.

① 사업 대상: 국내 사유림 산주 ② 해당 사업: 산림경영(벌기령 연장)사업 벌기령이란 ‘산림경영목적을 달성하기 위한 산림계획상 벌채연령으로 임분 성립 후 경영 목적에 따른 일정 성숙기(maturity)에 도달하는 계획상의 연수’(정세경, 김형호, 손영모, 권순덕, & 이경학, 2006)로서 우리 나라의 경우 정부가 권장하는 벌기령이 정해져 있으나, 사유림의 경우에는 경영목적에 따라 자율적으로 결정할 수 있다. ③ 수종: 소나무, 참나무(신갈나무, 상수리나무), 낙엽송 ④ 산림탄소상쇄권 소유권: 산림사업을 통해 발행된 산림탄소 상쇄권은 정부가 소유한다고 가정한다. 논문의 구성은 다음과 같다. 제1장 서론에서는 연구의 배경과 연구 목적 및 범위를 설정하고 이어 제2장 이론적 배경에서 산림탄소상쇄권 및 산림 소유주의 최적 벌기령, 산림투자 결정요인에 대하여 설명한다. 제3장에서는 이론적 배경에 따라 산림탄소고정 서비스 공급에 따른 소득변화의 분석모형과 산림소유주의 산림탄소상쇄사업에 따른 기회비용 영향 요인 분석모형에 대하여 설명한다. 제4장에서는 분석 결과의 기술 및 고찰을 하고 마지막으로 제5장 결론을 통해 연구의 요약 및 의의를 설명하였다.

제 ２ 장 이론적 배경

１. 지구온난화와 산림탄소상쇄

2005년 발효된 교토의정서(Kyoto Protocol)에 의거하여 부속서Ⅰ 국가들 (AnnexⅠ)은 1990년의 온실가스 배출량 대비 평균 5.2%의 감축의무를 부여 받았다. 이에 따른 온실가스 감축 활동으로 인한 의무 대상국의 경제적 부담을 경감하기 위해 교토메커니즘(Kyoto Mechanism)을 도입하였는데, 공동이행제도(JI) 및 청정개발체제(CDM), 배출권거래제(ETS)이 시장원리에 입각한 수단으로 활용되고 있다. 반면, 탄소 상쇄(Carbon offset)는 온실가스 배출량의 일부를 상쇄 크레딧(Offset credit)을 활용하여 감축하는 대안으로, 산림분야의 경우 부가적 경제 효과를 기대할 수 있다고 여겨진다(한기주 외, 2008). 지구의 산림은 육지면적의 30%정도이며, 나무의 생장과정에서 광합성을 통해 대기중의 이산화탄소를 흡수하여 체내에 고정하는 온실가스 흡수원의 역할을 한다. 그러나 벌채나 산불, 산림전용 등으로 산림이 파괴되면 산림내에 저장되어 있던 탄소가 이산화탄소로 대기 중에 방출되어 산림은 오히려 온실가스 배출원이 되기도 한다. 따라서 산림은 직·간접적으로 온실가스 흡수원 또는 배출원의 역할을 하면서 지구온난화 등 지구 대기온도변화에 있어 커다란 영향을 미친다. 산림탄소상쇄권은 이러한 탄소 상쇄 수단 중 하나로 산림의 대기 중 이산화탄소 흡수 기능을 활용해 크레딧을 발생할 수 있다. 기후변화협약에서는 지구온난화를 막기 위해 산림의 중요성 및 역할을 강조하고, 산림 흡수원을 보호하고 증진시키는 활동을 국제사회에 요구하고 있다.

우리나라는 교토의정서 1차 공약기간(2008~2012)의 부속서 Ⅰ 국가에 포함되지는 않지만 국제적인 흐름에 따라 2008년 국가 기후변화대응 전략을 수립하였고, 산림청에서는 올해 ‘탄소흡수원 유지 및 증진에 관한 법률’을 제정(2012년 2월)하였다. 이와 같이 국내 산림분야에서도 산업부문의 온실가스 감축 부담을 경감시키기 위한 방안으로 탄소배출권 거래제에서 산림부문이 인정되기 위한 준비를 하고 있다.

２. 산림 소유주의 이윤 극대화 및 산림탄소상쇄권

Faustmann 모형을 활용한 전통적 임업활동인 목재생산임업 편익의 현재가치는 다음과 같이 표현된다(Hyde, 2012; van Kooten, et al., 1995).

=

[ ( ) ]

(2.1) 여기에서 P는 단위당 입목가격을, v(T)는 생장함수, C는 조림비용을 나타낸다. r과 T는 각각 할인율과 벌기령이다. 이 식을 최대화 하는 T*_{가 Faustmann의 최적 벌기령인데, 최대화를 위한} 1계 조건은 다음과 같다. ( ) ( )

=

(2.2) 반면, 탄소 흡수로 인한 편익을 반영할 경우 Hartman의 이론을 적용하여 다음과 같이 벌기 시점 T에서의 탄소고정서비스 편익

현재가치를 추정할 수 있다(Hartman, 1976; van Kooten, et al.

1995).

여기에서 는 탄소 가격, _{는 탄소량 환산 파라미터를 나타낸다.} 이를 부분 적분하면 다음과 같이 나타낼 수 있다. P = Pα[v(T)e _{+ r ∫ v(t)e dt] (2.4)} T 시점에 목재생산으로 인한 편익의 현재가치는 Faustmann의 편익 모형에서 탄소가 배출됨으로써 발생하는 사회적 비용을 차감한 것으로 나타낼 수 있다. P = ( ) _{− (1 − ) ( ) (2.5)} 는 ㎥당 입목가격, _{는 벌채 후 목제품에 잔존하는 탄소} 비율로서, _{(1 − )를 수확된 목제품 ㎥당 발생하는 탄소세로 볼} 수 있다. 따라서 목재생산편익과 탄소고정서비스 편익을 함께 고려한 총 편익은 다음과 같다.

PV =

=

[ ( ) ∫ ( ) ]

+

[ ( )] ( )

.

(2.6) Gutrich and Howarth(2007)와 Kothke and Dieter(2010), Olschewski and Benítez(2010)는 위의 모형을 적용하여 산림의 탄소흡수 기능을 고려한 최적 벌기령과 인센티브를 추정하였다. 국내 연구에서는 Han and Youn(2009)의 연구와 민경택(2011)의

연구가 van Kooten, et al.(1995)의 연구를 국내에 적용한

사례이다. Han and Youn(2009)은 연간탄소축적량이 최대가 되는 시점(Carbon Optimal Rotation Period)을 벌기령으로 적용하여 산림탄소상쇄사업에 참여할 경우의 산림경영편익을 도출하였다.

이를 경제적 최적 벌기령에서의 편익과 비교하여 인센티브 수준을 산출하였는데, 할인율이 높을수록 인센티브 수준이 높아지는 것으로 나타났다. 민경택(2011)의 연구에서는 산림의 탄소고정 효과를 반영한 산림경영의 전체편익(탄소수익 포함)이 최대가 되는 최적벌기령을 구하고, HWP에 포함되는 탄소비율과 탄소 가격을 각각 달리했을 때의 최적벌기령 변화를 살펴보았다. 기존 사례에서와 마찬가지로 탄소수익이 포함된 벌기령은 경제적 최적 벌기령(Faustman 벌기령)보다 길어지는 것으로 나타났으며, 탄소가격 변화에 따른 탄소고정서비스 공급함수를 도출하였다. 또한 벌기령 연장에 대한 보상 개념의 연구로는

Markowski-Lindsay(2011)와 Pajot(2011), Dickinson et al.(2012),

Dwivedi, et al.(2012) 등이 있다. Pajot(2011)는 프랑스 남서부

산지를 대상으로 탄소흡수(배출)량에 대해 보조금(세금)을 지불하는 제도가 비용효과적인지를 연구하였는데, 이러한 제도가 벌기령 연장에는 긍정적인 것으로 나타났으나 탄소상쇄로 인한 사회적 한계비용이 사적 한계비용보다 큰 것으로 나타났다. 그러나 이러한 연구는 지역적 한계가 있어 국내에 적용 가능한 연구의 필요성이 제기된다.

３. 산림 소유주의 산림투자 결정 요인

우리나라는 국내 산림경영 활성화를 위한 정책으로 사유림 투자 활성화 정책을 실시하여 왔다. 국내 사유림 산주 수는 2011년 기준 2,072천명으로 이 중 52.68%에 해당하는 산주가 0.5ha 미만의 산지를 소유하고 있다. 이러한 사유림 산주의 영세성 및 저수익성으로 인해 정부에서는 산림경영장비지원 및 영림계획 등의

경영기반확충 사업과 조림∙육림∙묘목 생산 및 산림생태보전 등의 산림자원조성 사업에 대하여 보조금 및 융자 지원을 추진해왔다. 사유림 투자에 관한 연구는 크게 산림투자에 영향을 미치는 요인과 사유림 투자의 사회∙경제적 효과분석에 관한 연구로 구분할 수 있다. 김남균(1992)의 연구에 따르면, 산주의 연령이 사유림 투자를 저해하는 요인으로, 산주 소득과 기술지원, 보조금제도는 산림투자에 긍정적인 영향을 미친다고 하였다. 또한 산림투자를 방해하는 요인으로 임업노동력 확보, 자금부족, 기술정보 부족과 임업생산의 시간성 및 수익성 악화를 언급하였다(서영완 & 최종천, 2000). 한국농촌경제 연구원(2000)에서는 국내외 사유림 투자사업의 실태를 파악하고 국내 사유림투자의 사회∙경제적 효과를 분석함으로써 사유림 투자정책의 개선 방향을 제시하였다. 위 연구의 재무분석 결과에 따르면 잣 생산을 전제로 한 잣나무의 투자 수익성이 가장 크게 나타났으며, 다음으로 소나무, 낙엽송, 참나무 순으로 나타났다. 또한 조림과 육림, 임도 보조지원에 더해 정부의 장기저리 융자금을 지원해줄 경우 수익성이 어느 정도 나타나며 사업규모가 클수록 수익성이 증가하는 것으로 나타났다.

제 ３ 장 연구 방법

１. 분석 모형

１) 산림탄소고정 서비스 공급에 따른 목재생산 소득 변화 본 연구에서는 산주가 산림탄소상쇄사업에 참여할 경우 탄소편익 포함 최적 벌기령에서의 산림경영소득과 산주 개인별 희망 벌기령에서의 소득의 차이를 파악하고, 이 소득 차이의 규모에 영향을 미치는 변인들을 구명하고자 한다. 따라서 목재 생산 수익의 추정을 위해 Faustmann(1849)의 최적벌기령 모형을 적용하고, 산림의 탄소고정 효과를 반영하기 위해 Hartman (1976)의 모형을 활용한다. 앞서 설명한 Faustmann 의 모형과 Hartman의 모형을 적용하여 산림탄소고정 서비스 공급에 따른 개인 산주별 경제적 소득의 차이를 산출하고 이를 모형1로 정의한다. 즉, 탄소고정 서비스를 공급하지 않을 경우와 공급할 경우의 수익 차이를 산출한다.

PV

=

[ ( ) ] (3.1) 여기서 _PV 는 목재생산임업만을 고려한 산주의 수익이다. 탄소편익을 포함했을 때 발생하는 총 수익은 다음 식 (3.2)로부터 산출할 수 있다3_.

PV

=

(3.2)

=

[ ( ) ∫ ( ) ]

3 _{본 논문에서는 수확된 목제품의 탄소저장 기능을 고려하지 않으므로} = 0으로 가정한다.

+

[ ] ( )

.

수익 추정에 사용된 파라미터들은 표3.1 에 설명되어 있다. 표３.1 모형1의 수익추정 파라미터 파라미터 설명 (·) 탄소 톤당 가격 ㎥당 입목 가격 ㎥당 탄소량 환산 파라미터 임목 생장 함수 할인율 ha 당 조림비용 개별 산지의 주요수종 및 지위지수에 따라 생장함수 _{( ) 를} 추정하고, 탄소 편익을 포함한 수익(_PV )이 최대가 되는 벌기령 T*_{에서의 총 수익 및 순 목재생산수익과 희망 벌기령에서의 수익} 차이, 그리고 희망 벌기령에서의 수익과 목재수익 최적벌기령에서의 수익(_PV )의 차이를 산출한다. ２) 산주별 산림탄소상쇄사업에 따른 기회비용에 영향을 미치 는 요인 본 모형에서는 산림탄소고정 서비스 공급에 따른 산주의 기회비용을 다음과 같이 정의한다. 산림탄소고정 서비스 공급으로 발생하는 탄소상쇄권을 정부에서 소유한다고 가정할 때 이에 따른 순 목재생산수익은 감소하며, 따라서 이 수익의 감소분을 산림탄소상쇄사업에 따른 산주의 기회비용으로 상정한다. 산주별

기회비용을 추정하기 위해서는 개별 수익함수의 도출이 요구되나 위 기회비용은 수종별로 7가지 값으로 분류되어 표본의 정규분포 가정도 충족하지 못한다. 또한 각 산주별로 필요 데이터가 불충분하여 다음과 같이 기회비용의 대리변수를 사용한다. 산주 개인별 희망 벌기령에서의 예상 총 수익과 산림탄소상쇄 사업 참여 시 발생하는 순 목재생산수익의 차이를 기회비용 대리 변수로 사용한다. 이를 식으로 표현하면 다음과 같다.

PV

=

−

[ ( ∗_{) ]} ∗ ∗

(3.3) 여기서 발생하는 차익은 산림탄소상쇄를 통한 편익으로서 정부가 소유하게 되는 편익이자 산주의 기회비용이다. 산림탄소고정 서비스 공급에 따른 기회비용에 영향을 미치는 요인을 구명하고자 두 가지 대리변수를 사용하여 회귀 모형을 다음과 같이 정의한다. INCD=α+산주요인+경영요인+산지요인+인식요인+ (3.4)

PV

=α+산주요인+경영요인+산지요인+인식요인+ (3.5) 본 연구에서는 위 식을 통하여 탄소고정 서비스 공급으로 인한 소득 차는 산주의 특성과 산지의 특성에 따라 달라진다는 가설을 입증하고자 한다.

표３.2 모형2에 사용된 변인 정의 변인 명 변인 설명 예상 영향 모형2 대리변수1 대리변수2 <종속변인> PLAN INCD <독립변인> 산주특성 AGE EDUC EXPER 경영특성 MULT LIMIT MTYPE AREA 산림특성 SPEC YEAR PLANT 인식특성 MOTV KNOWN 산림경영계획 제출 여부(1,0) 첫 번째 종속변인(기회비용 대리변수1) (산림탄소고정서비스 공급에 따른 단위면적(ha)당 목재생산소득 차이) 두 번째 종속변인 (기회비용 대리변수2) 나이(continuous variable) 교육정도(continuous variable) 임업 종사 경험 년수(continuous) 임업과 임업외 동시 종사(겸업)=1, 0 otherwise 해당 산지의 법정 제한림 여부(제한=1, 0 otherwise) 주요임업의 종류(목재생산 등) 산지면적(continuous variable) 침엽수=1, 활엽수=0 주요수종의 평균수령(continuous) 인공림=1, 천연림=0 소유동기(categorical) 산림탄소상쇄권 인지 여부(인지=1, 0 otherwise) (-) (+) (-) (-) (+) (+) (-) 임업소득(+) (-) (-) (+) (-) (-) (+) (+) (-) 임업소득(+) (-) 위 모형에서는 분석에 사용된 산주가 산림경영계획서 (영림계획)를 제출한 경우에만 해당4이 되는데, 산림경영계획서를 4 _{산림경영계획서 상에는 ‘임목생산’ 항목에 간벌, 주벌, 굴취 등 세 개} 의 사업종을 기재하도록 되어있다. 따라서 산림경영계획서를 작성한 경우 희망 벌기령을 제시한 것으로 가정한다.

제출하지 않은 경우를 표본에서 제외하고 회귀 적합을 한다면 무작위 표본의 성격이 사라지게 된다. 이 때의 분석 자료는 명시적으로 설명되지 않은 임의의 체계적 과정을 거쳐 선택된 것이기 때문에 표본 선택의 편의를 갖게 된다(설명변수의 내생성). 표본 선택 편의로 인한 문제는 추정계수의 불일치성 및 편향성, 비효율성을 야기하는데 이를 해결하기 위해 Heckman(1979)의 2단계 추정법을 적용할 수 있다(Greene, 2012). 먼저, 산주가 산림경영계획서를 제출하였는지의 여부를 설명하기 위해 프로빗 모형을 먼저 추정하고, 계획서를 제출한 산주의 산림탄소고정 서비스를 통한 임업경영 소득 차이에 영향을 미치는 요인을 회귀 분석한다. 이의 구체적인 분석 모형은 다음과 같이 표현된다. (1) 산림경영계획서 제출 여부: = 1 ∗_{= + > 0 (3.3)} = 0 ∗= + ≤ 0; Prob( = 1| ) = Φ( ), Prob( = 0| ) = 1 − Φ( ). (2) 산림탄소상쇄사업 참여에 따른 소득변화에 영향을 미치는 요인: = + = 1, (3.4) ( , ) ~ [0,0,1, , ] 여기서 ∗는 내생변수이며 실제 관측되지 않는 잠재변인(latent variable)이다. 따라서 (1)의 ∗ 에 대한 함수는 산림경영계획서 제출 여부의 경향성을 프로빗 분석으로 추정하며 이 값이 양의 값을 가질 경우 =1이 되며, 그렇지 않을 경우 _{= 0 이 된다.}

(2)의 오차항 ( _, ) 는 평균이 0이고, 상관계수가 인 이변량 정규분포(bivariate normal distribution)를 따른다고 가정한다. 1단계 모형에서 임업 종사 경험 년수(EXPER)를 독립변수로 채택한 이유는 사전조사 분석 결과에 따라 산림경영계획 작성 여부에 영향을 미칠 것이라 생각한 독립변수 중 임업경험이 양의 상관관계를 갖는 것으로 나타났기 때문이다 (편상관계수 0.58, p-value 0.036). (1)과 (2)의 결과적 모형은 다음과 같이 표현된다. [ | is observed] = [ | ∗_{> 0] (3.5)} = > − = + > − = + ( )

는 inverse Mill’s ratio로서 ( ) = ( / )/Φ( / ) 로

정의되며, 2단계 회귀모형에서 독립변인이 된다. 이를 통해 2단계 회귀모형에서 추정된 계수 _β와 5는 일관성과 불편성을 갖게 된다. 위 두 가지 분석모형을 통해 다음의 주요 가설을 검증한다. 첫째, 소유한 수종의 침엽수/활엽수 구분에 따라 산림탄소상쇄 사업 참여에 따른 기회비용이 다르게 나타날 것이다. 둘째, 인공림/자연림 구분에 따라 기회비용이 다를 것이다. 셋째, 육림업에 종사하는 산주의 기회비용은 기타 임업에 종사 하는 산주와 다를 것이다. 5 _계수 는 _{에 대한 계수로서 =} 로 정의되며 ε와 _{의 공분산} Cov(ε_{, ) 으로 해석할 수 있다(이성우, 2006).}

２. 자료 수집 및 조사 방법

１) 자료 수집 탄소수익에 따른 편익 추정을 위해 사용된 자료들은 다음과 같다. 최적벌기령과 편익 추정을 위한 파라미터들은 다음과 같이 사용하였다. 입목가격은 2011년 시가표준액을 기준으로 적용하였는데, 주린원 외.(2006)의 연구에 따라 시장가역산법에 의해 입목가를 산정하였다. 탄소전환계수 및 바이오매스 전환계수는 기존 연구 결과를 활용하였고, 탄소가격은 2011년 자발적 탄소시장에서의 CO2 톤당 가격을 탄소가격으로 전환하여 적용 하였다(이경학 외., 2007). 생장함수 추정을 위해 이용된 수종은 편백나무, 중부지방소나무, 강원지방소나무, 신갈나무, 잣나무, 낙엽송, 상수리나무 등이다. 설문조사를 통해 각 산지별 주요 수종의 정보를 수집하였으며, 재적·중량표 및 임분수확표(산림청, 2009)의 재적표 적용지역 및 기준을 참고하였다(표3.3). 표３.3 수종별 임분수확표 재적 단위: ㎥/ha 임령 (년) 강원 지방 소나무 낙엽송 상수리 나무 신갈 나무 잣나무 중부 지방 소나무 편백 나무 10 44.5 25.7 39 15 79.9 91.1 65 88.4 63.8 80 20 117.1 127.1 97.9 121.4 105.7 96.8 125.2 25 154.1 161.5 128.8 148.4 146.7 164.8 169.7 30 189.5 193.9 157.7 170.9 184.7 218.2 210.9 35 222.6 224.5 184.8 192.2 219.5 256.9 248 40 253.1 253.6 210.3 211.9 250.9 284.4 280.9

45 280.8 281.4 234.2 230.2 279.4 303.9 309.8 50 305.9 308.3 256.9 247.5 305.4 317.8 335.2 55 328.3 334.4 278.3 263.9 329.2 327.9 357.7 60 348.2 360 298.6 279.5 351.1 335.3 377.6 65 365.9 385 317.9 294.3 371.5 341 395.5 70 381.5 409.6 336.3 308.6 390.5 345.5 411.7 75 395.3 353.8 322.3 408.3 349.1 426.4 80 407.2 370.4 335.5 425.1 352.2 439.8 생장함수의 형태는 비선형식 함수와 곡선식을 많이 사용하나 본 연구에서는 선형 2차 함수인 _{( ) = + +} 를 활용한다(손영모 외., 1997; 민경택, 2011). 위 자료들을 통해 수집된 파라미터 값 및 생장함수 그래프는 각각 표3.4, 그림3.1과 같다. 표３.4 편익 추정을 위한 파라미터 값 구분 강원 지방 소나 무 낙엽송 상수리 나무 신갈 나무 잣나무 중부 지방 소나무 편백 나무 생장 함수 -48.49 -17.293 -34.662 9.286 -68.958 -122.425 -67.786 9.322 7.68 7.164 6.041 9.745 14.043 10.985 -0.045 -0.023 -0.027 -0.025 -0.045 -0.104 -0.059 α주1) _{0.363 0.462 0.756 0.671 0.355 0.363 0.388} (입목가격) (원/㎥) 51,600 25,520 13,280 10,320 21,200 51,600 13,280 (톤 당 탄소가격) 26,767원 r (할인율) 0.03 c (ha 당 조림비용) 475,000원 주1) 이경학 외. (2007)

그림３.1 수종별 생장함수 ２) 설문 조사 산림탄소고정 서비스 공급에 따른 산주들의 소득 변화 분석을 위해 설문조사를 실시하였다. 시간 및 공간적 한계를 감안하여 우편조사를 실시하였다. 설문 문항 형태는 산림청의 ‘산림경영 투자에 관한 산주와 기업인 의식조사 보고서(2011)’ 및 ‘임업경영실태조사(2010)’에 근거하여 구성하였다. 우리나라의 사유림 면적은 2012년 현재 4,338천ha로 전국 산림의 68.1%를 차지하고 있다(산림청, 2012). 또한 우리나라 총 사유림 산주 수는 2,072,569명인데, 이 중 1,351,005명 (65.18%)이 1ha 미만을 소유하고 있다. 사유림 경영주체 육성차원에서의 산주는 독림가와 임업후계자, 협업체, 개별산주로 구분되는데(석현덕 외., 2000) 독림가와 임업후계자는 4,668명으로 전체의 0.22%에 불과하다. 본 연구에서는 2012 임업통계연보에 근거하여 총 2,072,569명

의 사유림 산주를 목표 모집단으로 정의하고, 조사 모집단은 산주 유형 중 임업후계자를 대상으로 정의한다. 먼저 국내 사유림 산주와 임업후계자의 지역별 분포를 살펴보면 다음과 같다. 표３.5 국내 사유림 산주의 지역별 분포 단위: 명 구분 전국 기준6 특· 광역시 경기도 강원도 충청도 전라도 경상도 제주도 산주 수 2,072,569 143,323 260,072 180,960 375,774 572,260 626,726 61,768 임업 후계자 4,158 26 146 420 1,186 1,194 1,146 40 <표본추출틀> ① 모집단: 전국 임업후계자 4,158명 ② 표본추출틀(조사모집단): 4,118명 - 조사 편의성 및 효율성을 고려하여 제주도 제외 ③ 표본크기: 총 316명 목표 - 95% 신뢰수준, 표본오차 ±5%, 316명 유효표본 목표 * 표본 결정식(Dillman, et al., 2009) 적정표본크기_{( ) =} (1 − ) ( _{− 1)} + (1 − ) 단, _{N : 조사모집단, B: 오차한계 0.05, C: z . = 1.96(신뢰수준 95%),} P= 조사모집단의 모비율(산림경영계획 운영여부 0.537 ) ④ 표본추출: 리스트조사(계통추출8₎ 6 _{전국의 수필지의 임야를 보유하여도 1명으로 계산하여 우리나라 총 산주} 에 해당함(산림청, 2012) 7 _{2010년 유사 연구 조사결과 임업후계자 해당 비율을 모비율로 가정함}

계통추출은 표본추출이 간편하고, 단순확률추출법의 대용으로 사용가능하며 일반적으로 표본이 모집단 전체를 잘 반영하게 된다는 장점이 있다. 그러나 실제 표본자료에서 표본오차를 평가할 방법이 없어 추정량의 분산을 계산하기 위해서는 추출틀에 대한 추가적 가정이 필요하며, 이를 단순확률표본으로 가정하여 추정량의 표본오차를 추정할 시 모집단의 유형에 따라 실제보다 과대 또는 과소평가될 수 있다. 본 연구의 설문조사 방식으로는 우편조사를 채택하였다. 우편조사는 지역적 분포를 반영할 수 있다는 점과 면접원 효과(민감한 내용의 조사 시)로부터 자유롭다는 장점을 갖는다. 또한 조사 대상인 국내 산주 연령이 대부분 40대 이상인 점과 조사 비용 및 시간을 고려한 것이다. 우편조사는 조사협조 동기가 낮아 응답률이 저조할 우려가 있으나 일정 수준 이상의 응답률 확보를 위해 Dillman, et al.(2009)의 우편조사 표준 절차를 참고하였다. (ㄱ) 사전안내문 발송: 질문지 발송에 며칠 앞서 응답자에게 조사에 대한 간략한 설명과 협조를 당부하는 조사 예고 편지를 보낸다. 본 연구에서는 조사예고 편지 대신 조사 협조를 당부하는 공문을 질문지와 함께 발송하였다. (ㄴ) 설문지 발송: 질문지 표지에 조사 취지 및 조사 내용과 응답자 정보 보호, 조사기관, 문의처 등에 대한 8 _{계통추출법(Systematic sampling): 프레임 리스트가 일렬로 정렬된 경} 우 일정 간격의 개체들을 추출하는 방법. (‘지역분포’수준을 층으로 잡 은 층화표본추출과 유사) ( 구간 (0, k(=n/N))에서 난수 a1 생성 후, 첫 번째 표본을 리스트의 [a1]번째로 정함. [a1 ]는 a1 의 ceiling. 이후 등차 수열 순서에 따라 표본 선택)

내용을 밝힌다. (ㄷ) 감사편지 발송: 질문지 발송 며칠 후, 질문지 응답에 대한 감사 인사와 함께, 마치지 않은 경우 협조를 당부하는 글을 포함하여 감사 카드를 발송한다. (ㄹ) 설문지 재발송: 첫 질문지가 나간 뒤 1-2주일 후 응답 질문지가 도착하지 않은 경우에 질문지를 재발송한다. (ㅁ) 최종 알림: 재발송 질문지에도 반응이 없는 응답자에게 전화 또는 특급우편 등을 통해 질문지 회수 마감일을 알린다. 이와 같은 절차에 따라 최소 회수율 20%를 감안하여 1,580명 대상으로 우편 발송하였다. 조사 대상자의 연락처는 산림청과 한국임업후계자협회의 조사 협조 하에 독림가 및 임업후계자 일람(2012)을 참고하였다. ３) 설문 구성 조사 대상자의 소유산림의 주요 수종 및 필지 주소로부터 산주별 목재생산수익과 탄소편익을 산출하였으며, 이를 희망벌기령에서의 수익과 비교하기 위해 질문지를 다음과 같이 구성하였다(<부록> 참조).

표３.6 질문지 구성 질문 내용 응답 형태 산림경영계획 제출 여부 희망벌기령 산주특성 나이 학력 임업 종사 경험 년수 경영특성 겸업여부 법정제한림 여부 주요 임업 종류 산지면적 산림특성 주요수종 주요수종의 평균수령 지위지수 인공림 여부 인식특성 산림소유동기 탄소상쇄권 인지 여부 ①네 ②아니오 응답자 기입 응답자 기입 ① 초등졸 이하 ② 중졸 ③ 고졸 ④ 대학졸 ⑤ 대학원졸 응답자 기입 ① 임업만 종사 ② 겸업 ① 벌채 제한 ② 벌채 가능 ① 육림업/벌목업 ② 채취업 ③ 밤나무 ④ 수실류 ⑤ 버섯재배업 ⑥ 조경재업 ⑦기타 응답자 기입 응답자 기입 응답자 기입 소유 필지 주소 기입 응답자 기입 ① 임업소득 ② 유산/상속 ③ 부동산 투자 ④ 공익적 가치 ⑤ 기타(응답자 기입) ① 네 ② 아니오 ４) 설문 응답률 설문조사 대상자 1,580명 중 204명이 응답하여 13%의 회수율을 보였다. 응답자 분포는 특·광역시가 9명, 경기도 12명, 강원도 25명, 충청도 47명, 전라도 42명, 경상도 69명으로 나타났다.

분석은 MATLAB R2011b 와 STATA SE 12.0 을 이용하였다. 설문조사 응답자의 기초통계량을 살펴보면 표3.7과 같다. 응답자 204명 중 50%(102명)가 향후 벌채 예정인 것으로 조사되었으며, 산림경영계획서를 작성 제출한(또는 예정인) 경우는 75%였다. 또한 응답자의 84%가 임업활동 외에 농업 등의 다른 업종에도 종사하는 것으로 조사되었다. 응답자 중 21.5%가 육림업, 28.9%가 채취업, 40%가 수실류를 재배하고 있으며, 임업후계자 대부분은 하나 이상의 임업에 종사하는 것으로 나타났다. 주요수종은 신갈나무와 상수리나무 등 참나무류를 소유한 산주가 33%, 다음으로는 소나무를 소유한 산주가 31% 차지하였다. 산림을 소유한 동기에 대해서는 60%가 임업소득을 위해서라고 응답하였으며, 25%가 유산 및 상속으로 인한 소유, 그리고 6%는 산림의 공익적 가치를 위해 소유한다고 응답하였다. 조사 응답자 중 66%는 산림탄소 상쇄권에 대해 인지를 하고 있다고 응답하였다. 표３.7 임업후계자 설문조사 기초통계량 변인명 평균 표준편차 <종속변인> 벌채 희망 여부 0.5 0.501 산림경영계획제출여부 0.754 0.432 <독립변인> 나이(년) 52.186 6.427 교육정도 3.498 0.941 임업경험(년) 12.333 9.896 겸업여부 0.841 0.367 법정제한림여부 0.353 0.479 임업형태 육림업 0.216 0.412 채취업 0.289 0.455 밤나무 0.250 0.434

수실류(밤나무 제외) 0.152 0.360 버섯재배업 0.275 0.447 조경재업 0.284 0.452 기타재배업 0.240 0.428 소유산림면적(ha) 24.783 52.757 주요수종 소나무 0.314 0.465 참나무류 0.333 0.473 낙엽송 0.064 0.245 잣나무 0.054 0.226 기타수종 0.235 0.425 주요수종의 수령(년) 26.034 14.696 인공림 여부 0.315 0.466 소유동기 임업소득 0.608 0.489 유산 및 상속 0.250 0.434 부동산 투자 0.015 0.121 공익적 가치 0.069 0.253 기타 0.054 0.226 산림탄소상쇄권 인지여부 0.667 0.473

제 ４ 장 결과 및 고찰

１. 산림탄소고정 서비스 공급에 따른 산주의 기회비용

산주별 예상 목재생산 편익을 추정하기 위해 Faustmann 모형을 이용하였으며, 표4.1은 산주들의 평균 희망 벌기령이다. 표４.1 수종별 평균 희망 벌기령 단위: 년 낙엽송 잣나무 편백 나무 강원 지방 소나무 중부 지방 소나무 상수리 나무 신갈 나무 희망벌기령 37 40 58 45 46 27 30 국립산림과학원(2006)의 연구에 따른 기준 벌기령과 비교를 해보면, 공·사유림 기준 소나무의 기준벌기령은 50년, 낙엽송 40년, 참나무류 50년, 잣나무 60년, 편백나무 50년인데 비해 편백나무를 제외하고는 대체적으로 5~20년 먼저 벌채 예정인 것으로 나타났다. 산주의 희망 벌기령을 개인이 생각하는 경제적 가치가 최대가 되는 벌기령이라는 가정 하에서 목재생산수익을 추정하였고, 이론적으로 목재생산수익이 최대가 되는 벌기령과 비교하기 위해 Faustmann 모형을, 탄소 편익이 포함되었을 때의 수익 차이를 비교하기 위해 앞서 설명한 Hartman의 모형을 적용하였다. 표4.2는 본 모형에 각 파라미터 수치를 대입하여 도출된 수종별 목재생산수익 최대 벌기령과 탄소상쇄권가치 포함 최적 벌기령이다.

표４.2 수종별 탄소편익 포함 최적 벌기령 단위: 년 구분 인공림 자연림 낙엽송 잣나무 편백 나무 강원 지방 소나무 중부 지방 소나무 상수리 나무 신갈 나무 Tf* (목재수익 최대 벌기령) 18 27 26 20 25 29 20 T* (최적벌기령) 19 30 29 21 26 35 12 Tf* 는 목재생산수익(현재가치)이 최대가 되는 시점(임령)이고, T*는 목재생산수익에 탄소편익이 포함되었을 때 현재가치 총 편익이 최대가 되는 시점이다. Tf*와 T*에서의 목재생산수익과 탄소가치를 포함하는 총 수익은 표 4.3에 정리되어 있다. 표４.3 산림탄소상쇄사업에 따른 기회비용 단위: 천원/ha 구분 인공림 자연림 낙엽송 잣나무 편백 나무 강원 지방 소나무 중부 지방 소나무 상수리 나무 신갈 나무 A PV 주1) (Tf*) 2,907 (18) 1,610 (27) 1,123 (26) 6,476 (20) 6,659 (25) 3,023 (29) 4,549 (20) B PV 주2) (T*) 5,414 (19) 3,023 (30) 3,193 (29) 8,218 (21) 8,244 (26) 3,511 (35) 4,290 (12) C 순목재생산 수익 2,903 1,592 1,108 6,473 6,652 2,853 2,907 기회비용 (A-C) 4 18 15 3 7 170 1,642 주1) 식(3.1). 목재생산수익 최적 벌기령에서의 소득. 주2) 식(3.2). 탄소편익 포함 시 최적 벌기령에서의 총 소득. 주3) 탄소편익을 정부의 소유로 가정하였을 때 발생하는 순 목재생산수익. 식(3.1)에 Tf* 가 아닌 T*를 대입하여 도출함. 앞서 정의한 기회비용에 따라 결과를 살펴보면 낙엽송은

4,000원/ha, 잣나무 18,000원/ha, 편백나무 15,000원/ha 의 기회비용이 발생하며(순 목재생산수익 감소), 강원지방소나무 3,000원/ha, 중부지방소나무 7,000원/ha, 상수리나무 170,000원/ha, 신갈나무 1,642,000원/ha의 기회비용이 발생하는 것으로 나타났다. 특히 참나무류(상수리나무, 신갈나무)의 기회비용이 다른 수종에 비해 큰 것으로 나타나는데, 이는 참나무류에서 탄소상쇄로 인한 편익이 차지하는 비율이 더 큰 것으로 해석할 수 있다. 각 수종별로 Tf*와 T*에서의 편익의 차이를 비교하면 그림 4.1과 같다. (a) 낙엽송 그림４.1 수종별 목재생산가치/탄소편익포함(현재)가치 비교

(b) 잣나무

(c) 편백나무

(d) 강원지방소나무

(e) 중부지방소나무

(f) 상수리나무

(g) 신갈나무

여기서 목재생산만을 고려한 임업수익보다 탄소상쇄권 가치를 포함했을 때의 임업수익이 현저히 크게 나타나 차이를 보이지만 최적 벌기령 시점은 목재생산만 고려했을 때의 시점에 비해 1~3년 차이로 큰 차이를 나타내지 않았다. 두 가지의 이론적 최적 벌기령이 실제 산주들이 희망하는 벌기령보다 짧은 것은 모형에 적용된 입목 가격이 현행 거래원 가격을 기준으로 한 시장가역산법에 의해 도출된 것으로, 최적벌기령에서의 현장 입목 가격을 반영하지 못했기 때문인 것으로 판단된다9. 입목가격에 따른 탄소포함 편익 최적 벌기령의 변화를 살펴보면, 입목가격이 낮아질수록 벌기령은 늦춰지는 것을 알 수 있으며(표 4.3), 그림 4.2에서 현재가치 편익의 차이를 비교할 수 있다. 표４.4 입목가격 변화에 따른 탄소포함 편익 최적 벌기령 단위: 원/㎥, 년 인공림 자연림 낙엽송 잣나무 편백 나무 강원 지방 소나무 중부 지방 소나무 상수리 나무 신갈 나무 입목 가격 T * 입목 가격 T * 입목 가격 T * 입목 가격 T * 입목 가격 T * 입목 가격 T * 입목 가격 T * 25,520 19 21,200 30 16,795 28 77,780 20 77,780 25 13,280 35 10,32012 23,255 20 13,403 33 13,280 29 51,600 21 51,600 26 5,348 41 5,348 17 9 _{현행 원목시장가격은 소나무 원목을 제외하고는 대부분 펄프용재 또는} 보드용 칩의 생산을 위한 저급 소경재가 유통되고 있기 때문에 희망 벌기 령 내지 최적(기대) 벌기령의 원목가격보다 현저히 낮은 가격이다.

(a) 낙엽송

(b) 잣나무

(c) 편백나무

(d) 강원지방소나무

(e) 중부지방소나무

(f) 상수리나무

(g) 신갈나무 그림４.6 입목가격에 따른 탄소포함 총 편익 변화(계속) 표4.5는 기존 목재생산수익에서 탄소편익이 추가되었을 때 수종 별 수익변화를 산출한 결과이다. 표４.5 수종별 산림탄소상쇄권 가치 추가에 따른 임업수익 변화 단위: 원/ha, % 구분 강원도 소나무 낙엽송 상수리 나무 신갈 나무 잣나무 중부 지방 소나무 편백 나무 편익 차이 2,014,557 673,600 232,969 419,533 642,284 2,503,952 645,340 편익 비율 75.471 87.558 93.36 90.22 78.75 69.61 79.78 표4.5에서 편익의 차이는 희망 벌기령으로부터 도출된 목재생산 편익( )과 탄소편익이 포함된 총 편익( )과의 차액(식 4.1)의 평균값이다. − =

_∗

−

[ ( ) ] (4.1) 여기서 는 산주별 희망 벌기령에서의 목재생산편익이고,

는 탄소편익이 포함되었을 때의 총 편익이다. 그러나 이 편익 차이를 산주별로 단순히 비교하기에는 수종의 입목가격 차이를 반영하지 못하는 문제점이 있다. 따라서 탄소 편익이 포함된 총 편익에 대한 개별 목재생산편익의 비율로 산주별 차이를 비교할 수 있다(식 4.2).

(%) =

× 100

(4.2) 편익비율은 탄소편익을 포함한 총 편익에서 목재생산편익이 차지하는 정도를 파악할 수 있는 지표이기도 하다.

２. 기회비용에 영향을 미치는 요인

본 연구의 2차 모형인 탄소 편익에 따른 산주의 편익 변화에 영향을 미치는 요인을 구명하기 위해서 설문조사를 통해 수집한 자료를 사용하였다. 앞서 도출된 총 편익 현재가치와 산주 개인의 목재생산 예상 편익의 비율과 (기회비용의 대리변수)을 종속변수로 사용하여 각각 회귀분석 하였으며, 주요 수종과 희망벌기령에 따라서 종속변수의 값은 달라진다. 요인 구명을 위해 적용된 Heckman 2단계 추정모형(Heckit 모형)은 분석 자료에 명시적으로 나타나지 않는 표본 선택 편의를 제거하기 위한 것이다. 즉, 설문 대상자 중 벌채를 희망하는 산주들의 경향성을 먼저 알아내어 이로 인해 발생할 수 있는 추정계수의 불일치성 및 편향성, 비효율성을 해결하는 방법이다. 선택편의로 인한 영향 여부를 살펴보기 위해 최소제곱추정법 (OLS)의 결과와 비교하였다. 편익 비율에 통계적으로 5% 수준에서 유의한 변수들을 살펴보면 임업경험이 많을수록 편익비율이 높은

것으로 나타났으며, 주요 수종의 수령이 많을수록 편익비율이 낮아지는 것으로 나타났다. 이는 임업경험이 많을수록 총 편익 중에서 탄소 편익보다 목재생산편익이 차지하는 비율이 높아진다는 것을 의미하며, 반대로 주요 수종의 수령이 많을수록 목재생산으로 인한 편익보다는 탄소편익이 더 커진다는 것을 의미한다. 그러나 Heckman 2단계 추정법을 통한 절단회귀 결과, 모형의 유의성이 현저히 낮게 추정되었으며, 추정계수 또한 유의한 변수가 나타나지 않았다. 이 결과는 회귀 과정에서 벌채를 희망하는 산주의 경향성으로 인해 선택 편의가 발생하지 않았다는 것을 의미하며, 따라서 일반 회귀 추정을 통해 영향을 설명해도 무방하다.

표４.6 편익비율 회귀분석 결과 변인 명 OLS 추정 결과 <종속변인> INCD(%) <독립변인> 산주특성 AGE (나이) EDUC (교육정도) EXPER (임업경험 년수) 경영특성 MULT (겸업여부) LIMIT (법정제한림여부) MTYPE1 (육림업) MTYPE2 (채취업) MTYPE3 (밤나무) MTYPE4 (수실류) MTYPE5 (버섯재배업) MTYPE6 (조경재업) AREA (소유면적) 산림특성 SPEC (참나무) YEAR (수령) PLANT (인공림 여부) 인식특성 MOTV_inc (소유동기_임업소득) MOTV_beq (유산/상속) KNOWN (산림탄소상쇄권 인지 여부) Constant -0.357 (-0.95) -0.341 (-0.17) 0.663*** (2.89) -2.672 (-0.42) 3.105 (0.75) -3.804 (-0.88) 3.785 (0.96) 3.181 (0.74) 2.640 (0.45) -0.888 (-0.20) -4.053 (-0.79) -0.052 (-1.16) -0.401 (-0.25) -0.429*** (-2.65) -0.548 (-0.12) 0.776 (0.13) -0.790 (-0.12) -1.098 (-0.28) 113.297*** 주1) _{* p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01} 주2) ( ) t-value 주3)

다음은 기회비용에 대한 두 번째 대리변수로 _PV 를 종속변수로 하여 회귀 분석한 결과이다. 표４.7 기회비용 영향 요인 회귀분석 결과 변인 명 OLS 추정 결과 <종속변인> P (￦/ha) <독립변인> 산주특성 EXPER (임업경험 년수) 경영특성 MULT (겸업여부) LIMIT (법정제한림여부) MTYPE1 (육림업) AREA (소유면적) 산림특성 SPEC (침엽수/활엽수) YEAR (수령) PLANT (인공림 여부) 인식특성 MOTV_beq (유산/상속) KNOWN (산림탄소상쇄권 인지 여부) _Cons 34937.56** (2.14) -32819.10 (-0.08) 492049.60 (1.59) -21547.02 (-0.07) -1.44 (-0.30) -1193768*** (-2.99) -17269.37 (-1.35) 1353918*** (3.29) 84513.29 (0.24) -219398.90 (-0.69) 728917.70 (1.28) 주1) * p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01 주2) ( ) t-value 주3)

Model Pr>F : 0.001, R-squared: 0.277, Adj R-squared: 0.191

다중공선성 분석 결과 VIF는 평균 4.31로 변수들 간 심각한 선형관계는 존재하지 않는 것으로 나타났으며, 모형은 유의수준

임업경험이 많을수록 기회비용은 큰 것으로 나타났으며, 소유한 산림의 수종이 침엽수인 경우보다는 활엽수인 경우가, 그리고 인공림인 경우에 기회비용이 더 큰 것으로 나타났다. 본 연구에서 기회비용이 크다는 것은 산주가 산림탄소상쇄사업에 참여하였을 때, 탄소상쇄로 인한 편익을 정부에 이전함으로써 발생하는 수익 손실이 큰 것을 의미한다.

제 ５ 장 결 론

본 연구에서는 산림탄소상쇄권 제도가 국내에 도입 적용되었을 경우를 가정하여 탄소편익이 포함되었을 때 산주의 소득변화와 그 변화가 산주별로 다르게 나타나는 요인을 분석하였다. 탄소편익이 포함되었을 때의 소득변화는 Faustmann 모형과 Hartman의 목재생산편익 및 탄소편익을 고려한 최적 벌기령 으로부터 추정하였으며, 이 차이가 산주별로 각각 다르게 나타나는 요인을 구명하기 위해 Heckman의 2단계 추정법을 적용하였다. 1단계에서는 사유림 산주별 벌채 계획의 경향성을 알아보기 위해 프로빗 분석을 실시하였으며, 2단계에서는 벌채 계획이 있는 산주만을 대상으로 소득차이에 대한 절단회귀분석을 실시하였다. 본 연구는 조사 대상 및 편의성을 고려하여 우편설문조사를 실시하였는데, 표본의 대표성을 고려하여 1,580명에게 발송이 되었고 이 중 13%에 해당하는 204명의 응답지가 회수되었다. 본 연구에서는 수종과 지위지수에 따라 최적벌기령을 도출하였다. 최적벌기령과 편익 추정을 위한 파라미터들은 다음과 같이 사용하였다. 입목가격은 2011년 시가표준액을 기준으로 적용하였으며, 탄소전환계수 및 바이오매스 전환계수는 기존 연구 결과를 활용하였고, 탄소가격은 2011년 자발적 탄소시장에서의 CO2 톤당 가격을 탄소가격으로 전환하여 적용하였다. 탄소편익을 포함한 최적 벌기령은 강원지방소나무가 21년, 중부지방소나무 26년, 잣나무 30년, 낙엽송 19년, 편백나무 29년, 상수리나무 35년, 신갈나무 12년으로 나타났다. 산주들의 개별 희망벌기령을 이와 비교하였을 때, 평균적으로 강원지방소나무는 24년이 늦었고,

중부지방소나무 20년, 잣나무 10년이 늦게 나타났다. 낙엽송과 편백나무, 신갈나무는 각각 평균 18년, 29년, 18년 더 늦게 벌채 예정인 것으로 나타난 반면, 상수리나무 소유 산주의 경우 평균 7년 희망벌기령이 최적벌기령보다 빠른 것으로 나타났다.

산림탄소상쇄사업 참여에 따른 기회비용의 경우 낙엽송은 4,000원/ha, 잣나무 18,000원/ha, 편백나무 15,000원/ha 으로 나타났으며(순 목재생산수익 감소), 강원지방소나무 3,000원/ha, 중부지방소나무 7,000원/ha, 상수리나무 170,000원/ha, 신갈나무 1,642,000원/ha의 기회비용이 발생하는 것으로 나타났다. 본 연구의 2차 모형인 탄소편익을 포함하였을 때 산주의 소득 변화에 영향을 미치는 요인을 구명하기 위해서 앞에서 도출된 탄소편익에 대한 개별 희망벌기령에서의 편익 비율을 종속변수로 사용하였다. 편익의 차이가 아닌 편익의 변화율을 적용한 것은 단순히 편익 차의 절대값으로 각 수종별 입목가의 차이를 반영하지 못하기 때문이다. 편익 변화에 미치는 요인을 구명하기 위해 적용된 Heckman 2단계 추정모형(Heckit 모형)은 분석 자료에 명시적으로 나타나지 않는 표본 선택 편의를 제거하기 위한 것이다. 즉, 설문 대상자 중 벌채를 희망하는 산주들의 경향성을 먼저 알아내어 이로 인해 발생할 수 있는 추정계수의 불일치성 및 편향성, 비효율성을 해결하는 방법이다. 독립변수는 가정에 따라 산주특성 및 경영특성, 산림특성, 의식특성으로 나누었다. 절단회귀 결과, 모형의 유의성이 현저히 낮게 추정되었으며, 추정계수 또한 유의한 변수가 나타나지 않았다. 이 결과는 회귀 과정에서 벌채를 희망하는 산주의 경향성으로 인해 선택 편의가 발생하지 않았다는 것을 의미하며, 따라서 일반 회귀 추정을 통해 영향을 설명해도 무방하다. 추정

결과, 편익 변화율에 영향을 미치는 요인으로는 산주의 경험과 참나무 소유 산주가 부의 영향을, 주요 수종의 수령이 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 산주의 임업 경험이 많을수록, 소나무나 잣나무 등의 수종보다 참나무를 소유한 산주가 탄소고정서비스를 제공할 경우 탄소수익에 따른 편익 변화가 더 적게 나타날 것으로 예상된다는 의미이다. 두 번째 대리변수를 통해 분석한 결과, 임업경험이 많을수록 기회비용이 더 큰 것으로 나타났으며, 소유한 산림의 수종이 침엽수인 경우보다는 활엽수인 경우가, 그리고 인공림인 경우에 기회비용이 더 큰 것으로 나타났다. 산주별 기회비용을 도출하기 위해서는 산지의 입지조건을 수종 및 지위지수에 따라 구분해야 하지만 본 연구에서는 국내의 7개 수종에 대한 자료만으로는 한계가 있으며, 또한 각 산지의 지위지수를 달리 적용하는 것 또한 자료가 불충분하여 어려움이 있었다. 따라서 산주별로 차등화된 정책 도입을 위해서 다양한 수종과 지위지수의 자료 구축이 요구된다. 본 연구는 향후 탄소배출권거래제도 시행 시 산림부문 참여를 고려한 정책 도입의 근거 자료로서 활용 가치가 있다. 또한 지위지수에 따른 변화는 반영하지 못하였으나, 국내 주요 수종 및 개인의 사회적 특성을 반영하여 산주별 형평성을 고려한 제도 마련에 기초 자료가 될 수 있을 것으로 예상한다.

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