권 제 2 호

제8권 제2호

8

권 제 2 호

단위생산 당 온실가스 배출과 우리나라의 수출:

주요 온실가스 배출 산업을 중심으로 / 심 기 은

LNG 직도입 발전사업자의 참여가 전력시장에 미치는 영향에 관한 연구 / 손양훈·박종배

Impacts of Environmental Regulations on Productivity Loss in Chinese Manufacturing Industry /

Donglan XU

국제원유시장의 장기기억속성에 관한 연구 / 김 지 열

국제 유가 변동에 대한 국내 휘발유 가격의 비대칭적 반응 / 김진웅·김종호

Korean Energy Economic Review

KOREAN RESOURCE ECONOMIC ASSOCIATION KOREA ENERGY ECONOMICS INSTITUTE

Korean Energy Economic Review

2009. 12

December 2009 Volume 8, Number 2

The Impact of the Greenhouse Gas Emissions on Korea's Exports in Dirty Industry /

Kieun Shim

Estimating the Contribution of the Private Merchant Power on Electricity Wholesale Market /

Yang-Hoon Sonn and Jong-Bae Park

Impacts of Environmental Regulations on Productivity Loss in Chinese Manufacturing Industry /

Donglan XU

Estimation of Long-Term Memory in World Oil Markets /

Jiyeol Kim

The Study on Asymmetric Gasoline Price Responses and Market Efficiency /

Jin Woong Kim and Jong-Ho Kim

2 0

0 9

12 ·

제8권 제2호 ISSN 1599-7057

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문의 : 전화 : 주소 :

에너지경제연구원 기획조정팀(이상열 연구원)

031-420-2234 / 팩스 : 031-420-2110 / E-mail : akan539@keei.re.kr 437-713 경기도 의왕시 내손2동 665-1

김 진 형 · 방 기 열 강 승 진 · 강 재 성 경 기 사 00034 한국자원경제학회 에너지경제연구원

범 신 사

2009년 12월 30일 1987년 6월에 자연자원 및 환경과

관련된 경제이론, 정책, 제도, 산업의 연구 및 그 연구결과의 보급을 목적 으로 설립되어, 학술지의 발간, 국내 및 국제 학술발표회의 개최, 그리고 국내외 관련 학술단체와의 교류 등 설립목적에 부합하는 사업을 지속적 으로 추진하여 왔습니다.

현재 한국자원경제학회는 지식경제 부의 협조로 사단법인으로 등록되어 있으며, 또한 국제에너지경제학회 (IEEa)의 한국지부역할을 하고 있는 이 분야의 유일한 학술연구단체로서 국내의 수많은 에너지정책분야 전문 가들이 참여하고 있습니다.

* 본지에 게재되는 논문의 내용은 저자 개인의 견해이며, 저자의 소속기관이나 본지의 공식 견해를 대변하는 것은 아닙니다.

**「에너지경제연구」는 제5권 제1호부터 한국자원경제학회와 에너지경제연구원이 공동으로 발행하고 있습니다.

국내외의 에너지 및 자원에 관한 각 종 동향과 정보를 신속히 수집·조 사·연구하고 이를 널리 보급·활용 케 함으로써 국가의 에너지 및 자원 에 관한 정책 수립과 국민경제 향상 에 이바지하도록 하기 위하여 정부출 연연구기관으로 1986년 9월 설립되 었습니다.

에너지경제연구원은 21세기 국내외 여건변화에 국가·사회가 능동적으 로 대응할 수 있도록 국가에너지 Infra 구축을 위하여 에너지산업구조개편, 기후변화협약, 동북아 에너지협력, 에너지이용합리화, 에너지수급동향 연구를 핵심연구사업으로 추진하고 있습니다.

공동편집위원장

강승진(한국산업기술대학교) 강재성(에너지경제연구원)

편 집 위 원

박희천(인하대학교) 손양훈(인천대학교)

이기훈(충남대학교) 김영덕(부산대학교)

박호정(고려대학교) 엄영숙(전북대학교)

원두환(성신여자대학교) 최성희(에너지경제연구원)

김남일(에너지경제연구원) 이철용(에너지경제연구원)

제8권 제2호

Korean Energy Economic Review

2009. 12

에너지경제연구

단위생산 당 온실가스 배출과 우리나라의 수출:

주요 온실가스 배출 산업을 중심으로

심 기 은··· 1

LNG 직도입 발전사업자의 참여가 전력시장에 미치는 영향에 관한 연구

손양훈․박종배 ··· 29

Impacts of Environmental Regulations on Productivity Loss in Chinese Manufacturing Industry

Donglan XU··· 55

국제원유시장의 장기기억속성에 관한 연구

김 지 열··· 79

국제 유가 변동에 대한 국내 휘발유 가격의 비대칭적 반응

김진웅․김종호 ··· 105

Volume 8, Number 2, December 2009 : pp. 1~28

단위생산 당 온실가스 배출과 우리나라의 수출:

주요 온실가스 배출 산업을 중심으로

심 기 은^*

<차 례>

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 모형 구조와 데이터

Ⅲ. 분석 결과

Ⅳ. 결 론

요 약

환경오염산업에서 환경규제와 교역의 관계를 설명하는 전통적인 견해인 ‘오 염피난처 가설’에 입각하여, 본 연구는 산업별 단위생산 당 온실가스 배출량이 우리나라의 수출에 미치는 영향을 실증분석을 통해 분석한다. 본 분석에서는 1996년부터 2006년까지 11년간의 우리나라의 수출 패널 데이터를 단순 OLS와 연도 및 산업 고정효과를 처리한 OLS 방법으로 실증 분석 한다. 연도 및 산업

* 에너지경제연구원 책임연구원. shimke@keei.re.kr

의 고정효과를 처리한 OLS 분석 결과에 의거, 환경오염산업으로 분류되는 제지 및 인쇄, 석유화학, 1차금속 등 3개 산업에서 우리나라의 산업별 단위생산 당 온실가스 배출량이 1% 감소할 경우 수출은 1) 현재가치 생산액 기준을 적용한 경우 1.803% 줄어들고, 2) 생산자 물가를 조정한 경우 2.013% 줄어드는 결과를 본 연구는 보여준다. 이 결과는 부분적으로 오염피난처 가설이 성립함을 보여 주고 있다.

주요 단어 : 오염피난처가설, 온실가스, 중력모형, 환경오염산업 경제학문헌목록 주제분류：F1, Q5

Ⅰ. 서 론

1992년 리우 지구정상회담 이후 세계 경제발전의 패러다임이 환경을 고려 한 지속가능개발로 전환됨에 따라, 환경기준 강화가 기업 및 국가의 경쟁력과 국제무역에 미치는 영향에 대한 논의가 활발해졌다. 전통적인 견해인 오염피 난처 가설(pollution haven hypothesis)에 의하면, 환경규제를 강하게 실시하 는 국가의 기업은 그렇지 않은 국가의 기업에 비해 생산 단가가 높아져 국제 경쟁력이 약화되고 수출이 감소하는 반면, 환경규제가 약한 국가의 기업은 수 출이 늘어난다고 환경과 무역의 관계를 설명하고 있다(Brock and Taylor, 2005; Copeland and Taylor, 2003, 2004).

본 논문에서 논하고자 하는 온실가스 배출량과 국제교역의 관계는 위에서 소개한 오염피난처 가설 이론에 입각하여 설명이 가능하다. 즉, 한 국가가 생 산시설에서 발생하는 온실가스 배출에 대해 강한 규제 정책을 시행하고 있다 면, 이는 온실가스 감축에 따른 생산비용의 증가로 이어지고 종국에는 상품의 가격경쟁력이 떨어져 수출이 감소하게 된다는 맥락이다.

온실가스 배출 구성부분을 일견하면, 현재 주요 OECD 국가의 경우 에너지

사용에 따른 온실가스 배출량이 전체 온실가스 배출량의 약 80%¹⁾를 차지 한다. 우리나라의 경우에도 2005년 기준으로 에너지 부문 온실가스 배출량이 전체 배출량의 84.3%를 차지하고 있고, 에너지 부문에서 연료연소에 따른 배 출량이 99%, 탈루적 배출이 1%를 차지한다. 전체 구성비에서도 연료연소에 의해 발생하는 온실가스 배출량이 국가 전체 온실가스 배출량의 83%를 차지 한다.²⁾ 따라서 온실가스 배출이 적은 화석연료나 경제성을 확보하지 못한 청 정연료³⁾의 사용을 정책적으로 추진한다면 온실가스 배출량은 감소할 것이지 만, 고가의 화석연료나 청정연료의 사용은 생산비용을 증가시켜 생산품의 수 출경쟁력을 떨어뜨린다. 그러므로 온실가스의 감축과 환경규제 강화 사이에는 밀접한 관계가 성립하고 있음을 알 수 있으며, 이는 오염피난처 가설에서 설 명하고 있는 바와 같이 환경오염산업⁴⁾으로 분류되는 산업의 수출 감소로 이 어지게 된다.

위에서 설명하고 있는 현상과 우리나라의 연료 대체에 따른 온실가스 배출 량 감축의 노력이 교역에도 적용이 되는지 여부에 대하여 분석하는 것이 본 연구의 주된 목적이다. 이를 위한 분석에서 단순히 각 산업에서 배출되는 온 실가스 배출량을 그대로 사용하는 것은 실증 분석에 있어 오류를 일으키기

1) 분석에 사용된 OECD 14개국의 평균치이다. 분석대상 14개국은 2장 2절 ‘데이터’ 부분의

‘분석 대상국가 선정’을 참조하시오.

2) 에너지경제연구원 온실가스통계자료에 의거 산출하였다.

3) 온실가스 배출이 적은 화석연료로 LNG를 예로 들 수 있는데 석탄에 비하여 온실가스 배출 이 적으나 가격이 비싸다. 그리고 신재생에너지로 대변되는 청정연료는 연료별로 다소 차이 는 있겠지만, 아직 개발 및 보급이 초기단계이기 때문에 현 단계에서는 타 에너지원에 비해 경제성이 떨어진다(제1차 국가에너지기본계획).

4) 기존의 산업별 연구들에서 가장 일반적으로 이용되고 있는 Low and Yeats(1992)의 분류법 에 의하면 매출액의 1% 이상을 공해감소비용으로 사용한 산업을 환경오염산업으로 분류하 였다. 그들의 분류에 의하면 펄프･제지(SITC 251), 석탄, 갈탄, 이탄(SITC 322), 석유제품 (SITC 334), 유기 및 비유기화학물(SITC 515), 기타 유기화학물(SITC 516), 기타 비유기 화학물(SITC 523), 방사능물질(SITC 524), 비료(SITC 562), 기타 화학물(SITC 598), 합판 (SITC 634), 목재제조(SITC 635), 종이 및 판지(SITC 641), 종이제품(SITC 642), 시멘트 등(SITC 661), 철강(SITC 67), 비철금속(SITC 68), 금속제조(SITC 69) 등의 산업군이 환 경오염산업에 속한다.

쉽다. 왜냐하면 특정 산업에서 생산규모가 큰 나라의 경우 온실가스 배출량이 많을 수밖에 없기 때문이다. 따라서 실증 분석 시 독립변수 중 하나로 사용되 는 산업별 수출국의 생산액과 수입국의 소비액은 각국의 온실가스 배출량과 상관관계가 높아⁵⁾ 다중공선성을 야기시킨다. 그러므로 본 연구에서는 각 산 업별 단위생산 당 온실가스 배출량⁶⁾을 분석에 사용한다.

환경과 무역과의 관계를 밝히기 위해 최근 중력모형⁷⁾이 많이 사용되고 있 는데, 이에 대한 기존의 연구는 중력모형의 기본적인 틀에 환경변수를 추가하여 무역에 미치는 환경변수의 계수를 구하는 방식이 주를 이룬다(Grether and De Melo, 2003; Harris, 2002; Jug and Mirza, 2005; van Beers and van den Bergh, 2003).

5) 생산규모가 클수록 온실가스 배출량이 크기 때문에 산업별 온실가스 배출량을 독립변수로 사용할 경우, 본 연구의 식 (1)에서 사용되는 산업별 생산 변수(pro^sKt)와 소비 변수(con^sjt) 와 상관관계가 높아 다중공선성을 유발시킬 수 있다. <부표 1>에 확인할 수 있는 바와 같 이, 이들 두 변수와 산업별 온실가스 배출량과의 상관관계가 있는 것으로 나타나고 있다.

즉 수출국인 우리나라의 생산 변수(pro^sKt)와 산업별 온실가스 배출량과의 상관계수는 0.5024이고 수입국의 소비 변수(con^sjt)와 해당국의 산업별 온실가스 배출량과의 상관계수 는 0.6867로써 강하지 않지만 뚜렷한 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 하지만 <부표 1>

에 의하면, 이들 생산변수 및 소비변수와 본 연구의 독립변수로 활용하고 있는 단위생산 당 온실가스 배출량과의 상관관계는 아주 약한 것으로 나타났다.

6) 산업별 온실가스 배출량을 해당 산업의 생산액으로 나누어준 값.

7) 중력모형은 McCallum (1995)이 처음으로 무역의 실증분석에서 중력모형을 사용하였다. 그 는 캐나다의 지역(province)간의 교역이 캐나다 지역과 미국의 지역(states) 간의 교역보다 22배 크다는 결과를 보임으로써 국경이 국제 교역에 상당한 영향을 미친다는 것을 보여주 었다. 물론 이 결과는 중력모형의 기본 원리인 교역 주체의 경제 규모와 거리를 컨트롤 해 준 다음 얻은 결과이다. 중력모형은 McCallum (1995) 이후 무역 관련 실증분석에서 유효성 이 입증되면서 이제 국제무역 연구에서 가장 널리 활용되는 모델로 자리매김하고 있다. 중 력모형은 양국 간 무역액이 수출국가의 생산과 수입국가의 소비의 곱에 비례하고 서로간 거리에 반비례한다는 이론이다. 기본 형태는 다음과 같다.

ln xij=^α1ln yi+^α2ln yj+^α3ln Distanceij+ ∑

M m = 1

β_mln(^zmij)^+εij,

여기에서 xij는 j 국에 대한 i 국의 수출액이며, yi, yj는 각각 i 국과 j 국의 GDP, Distanceij는 양국간 거리, z^mij( m = 1, ⋯, M )는 무역장벽과 관련된 더미변수들이다.

이와 관련한 국내 연구로 오근엽․명창연 (2005)은 오염피난처 가설을 근거 로 환경오염산업으로 분류되는 제조업 분야의 한국 수출 데이터를 사용하여, 환경규제가 강한 국가의 경우 환경규제로 인해 생산비가 증가하여 상대적으로 규제가 약한 우리나라로부터 상품의 수입 증대 효과가 있음을 보였다. 그들 또 한 중력모형을 사용하여 실증분석을 하였는데, 독립변수 중 하나로 사용된 환 경규제지표는 World Economic Forum(다보스 포럼)에서 142개국을 대상으로 조사하여 발표한 환경지속가능지수(ESI: Environmental Sustainability Index) 에서 추출한 것이 사용되었다. 하지만 오근엽․명창연 (2005)이 사용한 중력모 형의 경우, 종속 변수는 산업별 수출 데이터를 쓰는데 독립변수 설정에서 해당 국가 전체의 인구(population)와 국가 간 소득 격차(income difference)를 사용 하고 있다. 환경규제 변수 또한 국가 전체의 환경규제 지표를 사용하고 있어 산업별 특성을 제대로 반영하지 못하고 있다. 게다가 단순OLS로만 실증 분석 을 하여, 이 역시 산업별 특성을 제대로 반영하지 못하였다.

반면 본 논문에서는 종속변수와 독립변수들의 사용에 있어 해당 산업별 데 이터를 이용하고, 독립변수들이 미처 설명하지 못하는 산업별 고유특성과 연 도별 고유특성을 조정해 주기 위해 연도별 고정효과와 산업별 고정효과를 처 리한 OLS결과를 단순 OLS분석의 결과와 함께 보여주고 있다.

온실가스와 무역의 관계를 규명하는 연구의 범위가 너무 다양하여 관련 논 문을 기술하기는 쉽지 않다. 다만 GDP 당 온실가스 배출량이나 CO2 배출량 이 오염피난처 가설을 다루는 논문에서 환경규제의 대리변수로 종종 사용되 고 있다. 왜냐하면 환경규제 정책 속에는 온실가스 감축 정책이 포함되어 있 어 강한 환경규제와 온실가스 배출량과의 상관관계가 높기 때문이다.

그런데 이러한 논문들(Costantini and Crespi, 2008: 심기은․정경화, 2009)⁸⁾ 은 GDP대비 온실가스 배출량을 독립변수 중 하나로 설정하여 유의하지 않은 8) 위에서 언급한 논문들의 결과에서 각국의 환경변수의 하나로 분석 국가의 GDP대비 총 CO2 방출량을 사용하는데 이 변수에 대한 계수 측정값의 유의도가 떨어지는 결과를 보여 주고 있다. 이는 CO2 방출량 규모가 각 국가의 산업구조에 의해 달라질 수 있어 산업별 특 성을 반영하지 못하는데 기인한다.

결과가 도출되었다. 이와는 달리 본 논문에서는 3개 환경오염산업으로 분류되 는 산업을 포함한 총 4개 산업⁹⁾에서 산업별 단위생산 당 온실가스 배출량을 독립변수로 설정하고 실증분석을 실행하여, 오염피난처 가설이 성립하는지 여 부와 단위생산 당 온실가스 배출이 우리나라의 수출에 미치는 영향에 대해 분석한다.

본 연구는 국내 연구에서 환경오염산업에서 온실가스 배출과 우리나라의 국제 교역과의 관계를 규명하는 첫 번째 시도이며, 실증분석 시 온실가스 배 출량 데이터를 필두로 산업별 데이터를 사용한 분석을 시행하고 있어, 연구의 결과가 산업별 특성을 반영하고 있다는 점에서도 의의가 있다. 더 나아가 향 후 기후변화협약의 진전으로 우리나라가 온실가스 감축 의무 대상국에 포함 될 시 온실가스 감축이 산업 수출에 미치는 영향을 가늠해 볼 수 있는 기초 자료가 될 수 있다는 점에서도 의미가 있다.

본 연구의 구성은 다음과 같다. 제 II장에서는 실증분석에 사용된 중력모형 의 구조와 데이터에 대해 설명하고, 제 III장에서는 실증분석한 결과를 제시하 며, 마지막 제 VI장에서는 결론을 도출한다.

9) 제2장 2절 ‘데이터’ 부분을 참조하시오.

Ⅱ. 모형구조와 데이터

1. 모형구조

국제교역과 환경의 관계를 분석한 기존 연구에 이용된 중력모형은 양국 간 전체 수출액 또는 개별 산업의 수출액이 각국의 경제규모(GDP) 또는 개별 산 업의 생산액(production)에 비례하고, 거리에 반비례하는 기본적인 구조에 환경 변수를 추가하는 형태이다. 본 논문에서 사용된 중력모형은 제조업 분야 중 식 음료 및 담배, 제지 및 인쇄, 석유화학, 1차금속 등 4개 산업에 대한 한국의 수 출을 다루고 있기 때문에, 설명 변수로 수출국의 산업별 생산액, 수입국의 산업 별 소비액, 양국 간 거리, 수출국 개별 산업의 단위생산 당 온실가스 배출량, 수 입국 개별 산업의 단위생산 당 온실가스 배출량을 설정하였다.

본 연구에서 실증분석에 사용한 중력모형의 식은 다음과 같다.

ln





_ln









여기에서 EX^sKjt는 t연도의 s산업에서 K국(한국)의 j국(수입국)으로의 수출액 이며, pro^sKt는 t연도의 K국의 s산업 재화의 생산액을, con^sjt는 t연도의 j국의 s 산업 재화의 소비액을 나타낸다. distanceKj는 K국과 j국 양국 간 거리 (bilateral distance)를 의미한다. 또한 GHG^sKt와 GHG^sjt는 각각 K국과 j국의 s 산업에서 배출되는 에너지 부문 온실가스량을 해당산업의 총생산액으로 나눈 값, 즉 단위생산 당 온실가스 배출량을 의미한다. _는 오차항을 나타낸다.

위의 식에서, 양자 간 무역액은 각 산업의 경제규모에 비례하고 거리에 반비 례하기 때문에 _와 _의 부호는 양(+)이 예상되고 _는 음(-)이 예상된다. 환

경변수로는 산업별 에너지 부문 온실가스 배출량을 해당산업의 총생산액으로 나눈 값이 설명 변수로¹⁰⁾ 실증분석에 사용된다. 본 연구에서는 오염피난처 가 설에 입각하여 국제교역과 온실가스 배출량과의 관계를 규명하기 때문에 실증 분석의 결과가 이론과 일치한다면, 수출국의 경우에는 단위생산 당 온실가스 배 출량이 많을수록 생산비용이 낮음으로 _의 부호는 양(+)이 예상된다. 또한 수 입국의 입장에서는 생산 대비 온실가스 배출량이 많을수록 생산비용이 낮아져 비용측면에서 비교우위가 생김으로 인해 해당산업 재화의 수입 감소가 예상되 므로 _의 부호는 음(-)이 예상된다. 다시 말하면, 수출국의 입장에서 단위생산 당 온실가스 배출량이 많다는 의미는 생산비용의 절감으로 이어져 오염산업으 로 분류되는 산업에서는 수출이 늘어난다는 것이고, 반대로 수입국의 입장에서 는 단위생산 당 온실가스 배출량의 증가 역시 생산비 감소로 이어져 수입은 감 소한다는 것이다.

실증분석에 사용된 계량경제 기법은 크게 OLS와 수단변수 추정법(Instrumental Variable Estimation, 이하 ‘IV 추정’)으로 분석을 시행하였다. 또한 본 분석은 4개 및 3개 산업과 11개 연도의 패널데이터(panel data)¹¹⁾를 사용하기 때문에 연도별 고정효과와 산업별 고정효과를 처리해 줄 필요성이 있다. 따라서 OLS 와 IV 추정 각각에 연도별 고정효과(year fixed effects)와 산업별 고정효과 (industry fixed effects)를 처리한 결과와 그렇지 않은 결과를 병행하여 보여 준다.

기존의 중력모형에 관한 논문들은 중력모형의 실증분석 방법에서 OLS에 고 정효과를 처리하는 방식이 적절한 방법임을 보이고 있다. 자세한 내용은 다음과 같다. 산업별/국가별 데이터를 이용할 경우 중력모형의 추정 방식에서, 횡단면 분석일 경우에는 산업별/국가별 고유 특성을 더미로 처리하여 컨트롤해주고 (Feenstra, 2002), 패널 분석일 경우 산업별 고정효과에 추가로 연도별 고유 특 성을 컨트롤하기위해 연도별 고정효과를 처리한다(Rose and van Wincoop,

10) 변수에 대한 설명은 다음 절 데이터 부분을 참조하시오.

11) 다음 절 데이터 부분을 참조하시오.

2001). Anderson and van Wincoop(2003)은 그들의 논문에서 이론에 근거한 중 력모형(theory-based gravity model)을 확립하여 기존의 중력모형이 수출국 및 수입국의 경제 규모와 양국 간 거리만을 독립변수로 설정하는 것은 생략변수 오류(omitted variables bias)를 유발시킨다는 것을 입증하였다. 그들은 위의 독 립변수 외에도 2개의 변수(수출국과 수입국의 multilateral resistance term)가 중력모형에 삽입되어야 함을 보여줬다. 그들은 실증분석에 있어 비선형 최소 제곱(nonlinear-least square) 방법을 사용하였고, 동시에 국가별 더미(LSDV:

Least Square Dummy Variable)를 설정하여 수출국과 수입국의 고정효과를 처 리한 OLS로 추정하면 이론에 입각한 중력모형을 비선형 최소제곱 방법으로 추 정한 계수값과 비슷한 결과가 도출됨을 보였다.

두 번째 분석 방법은 산업별 단위생산 당 온실가스 배출량의 변수 설정 시 한 해 전년도의 데이터를 현재 연도의 수단변수(instrument variable)로 사용 하기 때문에 IV 추정법을 사용하였다. 왜냐하면 보통 환경규제 정책이나 투 자 같은 경우에는 정책실시나 투자 시점에서 효력이 발생하기까지 다소 시간 이 걸리기 때문에 당해 연도 규제 정책이나 투자가 수출에 미치는 영향이 바 로 나타나지 않을 수 있기 때문이다. 이러한 맥락에서 본 연구에서도 온실가 스 배출이 일반적인 환경규제나 투자와 같이 시간차를 두고 그 효력이 발생 하는지의 여부를 파악하기 위해 단위생산 당 온실가스 배출량의 한해 전년도 의 데이터를 현재 연도 데이터의 수단변수로 사용하여 IV 추정법을 통해 분 석하였다.

2. 데이터

1) 변수 및 자료 설명

실증분석에 사용되는 데이터의 개괄적인 범위는 다음과 같다. 수출국으로 한국, 수입국으로 14개국¹²⁾이 선정되었다. 또한 식음료 및 담배, 제지 및 인

쇄, 석유화학, 1차금속 등 4개 산업의 1996년부터 2006년까지의 11개 연도 데 이터가 사용되었다. 식 (1)에 사용된 변수 별 데이터의 구체적인 의미, 출처, 범위는 다음과 같다.

종속변수인 

는 식음료 및 담배, 제지 및 인쇄, 석유화학, 1차금속 등 4개 산업에서 K국가의 국가로의 수출액이며 단위는 해당연도 US달러이다.

이러한 교역액은 국제표준산업분류(ISIC: International Standard Industry Code)에 기반을 둔 OECD STAN(Structural Analysis) Database-Stan Bilateral Trade ed.2008에서 추출하였다. 분석 대상이 되는 4개 산업의 산업 분류코드는 <표 1>에 정리되어 있다. 이들 산업 중 제지 및 인쇄, 석유화학, 1차금속 산업은 <각주 4>에서 언급한 바와 같이 Low and Yeats (1992)가 분류한 환경오염산업에 포함되고, 식음료 및 담배 산업은 포함되지 않는다.

분석 대상 산업을 4개로 한정한 이유는, 유엔기후변화협약(UNFCCC: United Nations Framework Convention on Climate Change)에서 제공하는 온실가스 배출량 데이터의 제약 때문이다. UNFCCC는 웹사이트인 http://unfccc.int에서 전 세계 각국의 온실가스 인벤토리 데이터(greenhouse gas inventory data)를 제공하고 있다. 구체적으로 제조업 중 철강, 비철금속, 석유화학, 제지 및 인 쇄, 식음료 및 담배, 기타 등 6개 산업 분야의 에너지 사용에 따른 온실가스 배출량 데이터를 제공하고 있다. 반면 에너지경제연구원에서는 철강과 비철금 속 부분 온실가스 배출량을 따로 제공하고 있지 않고 2개 산업을 포함한 1차 금속산업의 데이터를 제공하고 있어 UNFCCC의 데이터와 5개 산업이 일치한 다. 이 중 기타산업은 UNFCCC와 에너지경제연구원의 데이터 포함 범위가 달라 분석에서 제외시켜, 결국 <표 1>에서 보여주는 4개 산업의 분석을 시행 하였다.

12) 2장 2절 ‘데이터’ 부분의 ‘분석 대상국가 선정’을 참조하시오.

<표 1> 분석 대상 산업 분류 번호 ISIC 분류번호(ISIC Rev.3) 해당제품군

15-16 식음료 및 담배

21-22 23, 24

27

제지 및 인쇄 석유화학

1차금속

주 : 위의 산업 중 식음료 및 담배산업을 제외한 나머지 3개 산업군은 환경오염산업군에 포함된다.

자료 : OECD STAN Database

독립변수로는 pro^sKt, con^sjt, distanceKj, GHG^sKt, GHG^sjt등이 설정되었는데, 먼저 pro^sKt와 con^sjt는 OECD STAN Database for Structural Analysis ed.2008에서 추출하였고, 단위는 해당연도 US달러이다. 중력모형에서는 국제 무역의 운송비(transportation costs)의 대리변수(proxy)로 국가 간 거리를 사 용한다. 거리변수에 있어 초기의 중력모형을 이용한 연구에서는 각국의 수도 간 거리를 위도와 경도를 기준으로 계산한 ‘Great Circle Distances’를 많이 사용하였는데, 최근의 중력모형을 이용하는 관련 연구들에서는 ‘Great Circle Distances’가 해당국가의 면적이나 도시 분포 및 인구 등을 고려하지 않고 단 순히 수도 간의 거리를 측정한다는 단점이 있어, 이를 보완한 CEPII(Centre d'Etudes prospectives et d'Informations internationales)¹³⁾에서 제공하는 거 리 데이터를 사용하고 있다. 따라서 본 연구에서도 CEPII에서 제공하는 보다 정밀한 데이터를 양국 간 거리 데이터로 활용하였다.

산업별 단위생산 당 온실가스 배출량을 나타내는 변수 GHG^sKt와 GHG^sjt는 국가별, 연도별, 산업별 에너지사용에 따른 온실가스 배출량 데이터를 해당 생산액으로 나누어서 구하였다. 단위생산 당 온실가스 배출량을 계산할 때 산 업별 생산액은 두 가지가 이용되었다. 첫 번째 계산에 쓰인 산업별 생산액은 변수 pro^sKt의 값과 동일하며 해당연도 US달러로 측정된 값이다. 두 번째 계 산에 쓰인 산업별 생산액은, 생산액을 해당연도 생산자물가지수(Production 13) CEPII는 프랑스의 경제연구기관으로서 주로 국제경제학 관련 연구를 수행한다.

deflators, 기준년도: 2000년)로 나누어준 값을 사용하였다. 즉 생산자물가를 조정해준 값이다. 왜냐하면, 시간의 흐름에 따라 생산자물가지수는 지속적으 로 상승하기 때문에 생산시설의 변화가 없을 시 동 시설에서 배출되는 온실 가스량의 변화가 거의 없다면 생산 대비 온실가스 배출량의 수치는 시간이 흐름에 따라 줄어들 수밖에 없기 때문이다. 이러한 점을 반영하기 위해서 해 당연도 산업별 생산액을 산업별 생산자물가지수로 나누어 주었다. 생산액과 마찬가지로 국가별, 연도별, 산업별 생산자물가지수 데이터를 OECD STAN Database에서 제공하고 있어 이를 활용하였다.

수입국인 OECD 14개국의 온실가스 배출량 데이터는 <표 2>에서 기술하고 있는 바와 같이 Eurostat¹⁴⁾와 유엔기후변화협약의 웹사이트인 http://unfccc.int/

di/DetailedByGas.do에서 분석 대상 산업의 에너지 사용에 따라 발생하는 온 실가스 배출량 데이터를 이용하였다. 왜냐하면 온실가스 배출에서 에너지 사 용에 따른 배출량이 전체 온실가스 배출량의 약 80%를 차지하기 때문이다.

한국의 온실가스 배출량 데이터는 에너지경제연구원 자료를 활용하였다.

<표 3>을 보면 4개 및 3개 산업(환경오염산업)을 분석한 경우 생산자물가 지수를 포함할 시와 아닐 시의 관측개수가 다르다. 이는 기본적으로 14개국을 분석하는데 생산자물가지수를 반영하는 경우, OECD Stan Database에서 헝가 리, 네덜란드, 폴란드, 스페인의 생산자물가지수의 데이터가 부재하여 10개국 만 분석하였기 때문에 관측개수가 줄어든 것이다. 또한 4개 산업 분석에서도 간헐적으로 특정 연도의 데이터가 부재하여 관측개수가 616개(14개국×11개년 도×4개 산업=616)가 아닌 596개를 분석에 이용하였다. 나머지 관측개수도 같 은 이유로 줄어들었다.

14) Eurostat는 유럽공동체위원회에서 EU 국가들에 각종 자료를 제공하고 회원국들 간 통계 처리 작업이 원활히 수행될 수 있도록 돕고자 하는 기구로서, 경제․통상지표, 환경․에너 지 통계자료 등을 발행한다. 또한 EU회원국들과 비회원국 중 주요 국가들의 통계자료를 정리한 유로연합 통계보고서를 발간한다. 온실가스 데이터는 Eurostat 웹사이트 내 http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/environment/data/database에서 구하 였다.

변수 정의 자료 EX^sKjt

식음료 및 담배, 제지･인쇄, 석유화학, 1차금속 산업에서 j 국으로의 K국의 t연도 수출액, 단위: 해당연도 US 달러

OECD STAN Database pro^sKt

각 산업에서 K국의 t연도 총생산액(gross output, current prices), 단위: 해당연도 US 달러

con^sjt

각 산업에서 j국의 t연도 총 소비액(current prices), 각 산 업의 총생산액에서 수출을 빼고 수입을 더하여 계산됨. 단 위: 해당연도 US 달러

distanceKj 양국 간 거리, 단위: Km CEPII

GHG^sKt

1) t연도에 K국의 s산업에서 재화 1달러 생산에 방출되는 온실가스량. 에너지 사용에 따른 온실가스 방출량을 s산 업의 총생산액으로 나눈 값.

단위: CO2 환산톤/US 달러

에너지경제연구원 (KEEI), OECD STAN

Database 2) t연도에 K국의 s산업에서 재화 1달러 생산에 방출되는

온실가스량. 에너지 사용에 따른 온실가스 방출량을 s산 업의 생산자 물가를 조정한 총생산액으로 나눈 값.

여기에서 사용된 생산액은 국가별 각 산업의 생산액을 해당 국가의 산업별 생산자물가지수(Production Deflators, 기준년도: 2000년)로 나누어준 값.

단위: CO2 환산톤/US 달러

GHG^sjt

3) t연도에 j국의 s산업에서 재화 1달러 생산에 방출되는 온실가스량. 에너지 사용에 따른 온실가스 방출량을 s산 업의 총생산액으로 나눈 값.

단위: CO2 환산톤/US 달러

Eurostat, UNFCCC, OECD STAN

Database 4) j국의 s산업에서 재화 1달러 생산에 방출되는 온실가스

량. 에너지 사용에 따른 온실가스 방출량을 s산업의 생 산자 물가를 조정한 총생산액으로 나눈 값.

여기에서 사용된 생산액은 국가별 각 산업의 생산액을 해당 국가의 산업별 생산자물가지수(Production Deflators, 기준년도: 2000년)로 나누어준 값.

단위: CO2 환산톤/US 달러

<표 2> 변수 정의 및 자료원

2) 분석 대상국가 선정

분석 대상국가로 수출국은 한국, 수입국으로는 14개국이 선정되었다. 선정 된 수입국은 오스트리아, 벨기에, 덴마크, 핀란드, 프랑스, 그리스, 헝가리, 이 탈리아, 일본, 네덜란드, 폴란드, 스페인, 스웨덴, 스위스이다. 다만 생산자물가 지수를 적용한 단위생산 당 온실가스 배출량을 독립변수로 설정하여 분석할 경우, OECD STAN Database에서 위의 14개국 중 헝가리, 네덜란드, 폴란드, 스페인의 생산자물가지수 데이터가 부재하여 나머지 10개국만을 분석하였다.

선정기준은 데이터의 존재 여부에 따라 결정되었다. 특히 분석 대상인 4개 산업에 대한 1996년부터 2006년까지 11개년 에너지 사용에 따른 온실가스 배 출량 데이터가 존재하여야 하며, 양자 교역(bilateral trade) 데이터를 제공하 는 OECD STAN Database가 OECD 국가 위주로 데이터를 제공하여 OECD 국가 위주로 국가 선정을 제약할 수밖에 없었다. 또한 이들 OECD 국가 중 분석 대상인 4개 산업과 11개 연도에 대한 총생산액, 한국의 수출 데이터가 부재한 경우가 많아 이들 데이터가 부재한 국가는 제외시켰다. 마지막으로 Eurostat와 UNFCCC에서 제공하는 온실가스 배출량 데이터가 부분별로 존재 하지 않는 국가 또한 제외시켰다. 결과적으로 앞의 과정을 거쳐 14개국의 분 석 대상 국가들을 결정하였다¹⁵⁾.

15) 예를 들어 우리나라의 주요 수출국인 중국과 미국의 경우 UNFCCC에서 온실가스 배 출량에 대한 데이터를 제공하지 않아 분석 대상에서 제외시켰고, 영국의 경우에는 제 지 및 인쇄산업과 1차금속산업의 한 부분인 비철금속 부문의 온실가스 배출량 데이터 를 제공하지 않아 제외시켰다. 호주의 경우 OECD STAN Database for Structural Analysis ed.2008에서 산업별 생산액 자료를 제공하지 않아 제외시켰고 독일의 경우 역시 같은 데이터에서 분석 대상 산업의 생산자물가지수 데이터를 제공하지 않아서 제 외시켰다.

Ⅲ. 분석 결과

1. 산업별 단위생산 당 온실가스 배출량을 이용한 분석 결과

회귀분석은 식 (1)을 토대로 OLS와 IV 추정 방법으로 실증분석을 시행하 였다. 단 후자의 경우, 기본적으로 전자와 같이 11개년(1996년∼2006년) 데이 터를 사용하고 있지만 단위생산 당 온실가스 배출량 변수에 대한 데이터 사 용은 한해 전년도 데이터를, 즉 1995년부터 2005년까지의 데이터를 활용하였 다. 따라서 IV 추정의 경우 단위생산 당 온실가스 배출량 변수의 형태는 ln(GHG^sKt-1)과 ln(GHG^sjt-1)와 같은 형태가 되고 이들 변수는 ln(GHG^sKt)와 ln(GHG^sjt)의 수단변수가 된다¹⁶⁾.

크게 <표 1>에 소개한 4개 산업을 모두 포함한 분석과 환경오염산업으로 분류되는 3개 산업(제지 및 인쇄, 석유화학, 1차금속)을 나누어 분석하였다.

그리고 각각의 분석은 독립변수인 산업별 단위생산 당 온실가스 배출량의 데 이터를 설정할 때 생산자물가지수 조정의 유무를 구분하여 분석하였다.

OLS방법을 이용한 실증분석의 결과는 <표 3>에 나타나 있다. 크게 둘째 열부터 다섯째 열까지는 전체 분석 대상인 4개 산업의 분석 결과를 보여주고, 여섯째 열부터 아홉째 열까지는 환경오염산업으로 분류되는 3개 산업만의 결 과를 보여 준다.

둘째 열과 셋째 열의 결과는 단위생산 당 온실가스 배출량 변수 설정에 있 어 해당연도 통화 가치를 기준으로 산정된 생산액을 이용한 경우이고, 넷째

16) 식(1)에서 ln(GHG^sKt)와 ln(GHG^sjt) 두 변수들의 대리 변수로 쓰이는 한해 전 변수들인 ln(GHG^sKt-1)와 ln(GHG^sjt-1)은 식 (1)의 오차항과 공분산이 0인 가정 하에 IV 추정을 실행하였고 이는 주지하는 바와 같이 IV 추정량은 Two-stage least-squares에 의해 구해지는 결과이다.

열과 다섯째 열은 생산자물가지수를 조정한 생산액을 사용하여 분석한 결과 를 보여준다.

둘째 열과 넷째 열에서는 단순OLS방법으로 실증분석한 결과를 보여주고 있고, 셋째 열과 다섯째 열에서는 OLS에 연도별 고정효과와 산업별 고정효과 를 처리한 결과를 보여주고 있다.

IV 추정법을 사용하는 두 번째 분석 역시 첫 번째와 마찬가지로 4개 산업 과 3개 산업(환경오염산업)의 개별 분석과, 이를 다시 각각 생산자물가지수 조정 전 및 후의 결과로 나누고, 마지막으로 연도별 고정효과와 산업별 고정 효과의 처리 유무에 따라 분류하여 실증분석을 시행하였고, 이 결과를 <표 4>에 제시하였다.

<표 3>의 결과에 의하면, 첫 번째 독립변수인 수출국의 ln(pro^sKt)의 계수 는 다섯째 열과 일곱째 열의 결과를 제외하고 각각 1.115, 0.846, 1.039, 1.315, 1.241로 통계적으로 각각 99%, 90%, 99%, 99%, 99% 수준에서 유의하고 예상 대로 양(+)의 부호가 나왔다. 하지만 마지막 아홉 번째 열 ln(pro^sKt)의 계수의 결과는 유의하나 음(-)의 결과가 도출되었다. 그러나 전반적인 결과는 산업별 생산이 수출과 밀접한 양의 관계가 있음을 보여준다. 이 계수 값들은 수출국 이 해당 산업에서 생산을 1% 증가 시킬 때 수출은 1.115%, 0.846%, 1.039%, 1.315%, 1.241%만큼 증가한다는 의미를 나타낸다.

수입국의 소비변수인 ln(con^sjt)의 측정된 계수값은 각각 1.177, 1.135, 1.133, 1.102, 0.971, 0.940, 1.002, 0.975으로 모두 99% 수준에서 유의한 결과가 나왔 고, 부호 또한 예상대로 양(+)의 부호가 나왔다. 이는 수입국이 해당 산업에서 재화의 소비를 1% 증가시킬 때 우리나라의 수출은 1.177%, 1.135%, 1.133%, 1.102%, 0.971%, 0.940%, 1.002%, 0.975%만큼 증가한다는 의미를 나타낸다.

운송비용의 대리변수(proxy)인 양국 간의 거리에 자연로그를 취한 ln(distanceKj)의 계수는 모두 유의하고, 음(-)의 부호가 나왔다.

마지막으로 본 연구에서 가장 의미를 찾으려고 하는 단위생산 당 온실가스 배출량 변수 ln(GHG^sKt)의 계수인데, 먼저 수출국의 계수는 각각 0.981, 1.428,

0.789, 1.903, 0.408, 1.803, 0.484, 2.013로 모두 99%, 95%, 99%, 95%, 99%, 99%, 99%, 95% 수준에서 유의한 결과가 나왔고 양(+)의 부호가 나왔다. 이는 수출국인 우리나라의 단위생산액 당 온실가스 배출량이 1% 늘어나면 수출이 0.981%, 1.428%, 0.789%, 1.903%, 0.408%, 1.803%, 0.484%, 2.013%만큼 늘어난 다는 의미이다. 이는 역으로 생각하면 우리나라가 재화 1달러 생산 시 배출되 는 온실가스량의 1%를 감축하면 이는 생산비용의 증가로 이어져 0.981%, 1.428%, 0.789%, 1.903%, 0.408%, 1.803%, 0.484%, 2.013%만큼 수출이 줄어든 다는 의미이다. 그러나 수입국의 GHG^sjt의 계수는 -0.029, 0.059, 0.177, 0.127, 0.142, 0.163, 0.148, 0.138이 도출되었고 네 번째 열, 여섯 번째 열, 일곱 번째 열의 결과들을 제외하고 나머지는 유의하지 않은 결과가 나왔다. 또한 이들 유의한 결과들도 계수의 크기가 0.177, 0.142, 0.163으로 크지 않다.

동 결과에 의하면 전반적으로 수입국의 단위생산액 당 온실가스의 감축이 우리나라의 수출에 미치는 영향은 거의 없거나 크지 않다는 의미로 해석할 수 있다.

그리고 환경오염산업과 전체 산업을 나누어 실증분석한 결과에 의하면, 연 도별 고정효과와 산업별 고정효과를 처리한 결과에서 환경오염산업의 ln(GHG^sKt)의 계수는, 생산자물가지수 조정 전과 후의 결과가 각각 1.803, 2.013로 도출되었다. 이는 동 환경오염산업을 포함한 4개 산업 전체의 결과인 1.428, 1.903보다 큰 수치이다. 단순 OLS에서는 다소 다른 결과가 나왔지만, 중력모형에서 단순 OLS를 통한 실증분석은 생략변수 오류를 일으켜서 연도 별 고정효과와 산업별 고정효과를 처리해주는 방법이 불편추정치(unbiased estimate)를 도출한다고 입증되었다(Anderson and Eric vanWincoop 2003, 2005). 따라서 분석에 사용된 3개의 환경오염산업에서 단위생산 당 온실가스 배출량이 해당제품의 수출에 미치는 영향이 다른 산업보다 크다고 말할 수 있다.

이상과 같이 단위생산액 당 온실가스 배출량 데이터를 이용한 OLS 분석 결과는 온실가스 배출량을 통한 생산비의 변화가 환경오염산업으로 분류되는

산업에서 우리나라의 수출에 미치는 효과가 분명하게 있음을 보여준다. 이 결 과는 오염피난처 가설이 부분적으로 성립함을 보여주고 있다.

종속변수

4개 산업 3개 산업(환경오염산업)

단순 OLS (t-값)

OLS (연도 및

산업 고정효과)

(t-값)

생산자물가지수 조정 후

단순 OLS (t-값)

OLS (연도 및

산업 고정효과)

(t-값)

생산자물가지수 조정 후

단순 OLS (t-값)

OLS (연도 및

산업 고정효과)

(t-값)

단순 OLS (t-값)

OLS (연도 및

산업 고정효과)

(t-값) ln(pro^sKt) 1.115*

(13,05)

0.846***

(1.87)

1.039*

(10.46) -0.333 (-0.58)

1.315*

(17.86) 0.111 (0.24)

1.241*

(12.78)

-1.382**

(-2.21) ln(con^sjt) 1.177*

(24.08)

1.135*

(24.14)

1.133*

(19.43) 1.102*

(19.26)

0.971*

(21.50)

0.940*

(22.15)

1.002*

(16.97)

0.975*

(17.47)

ln(distanceKj) -0.767*

(-8.16)

-0.815*

(-9.10)

-0.873*

(-8.67) -0.914*

(-9.34)

-0.775*

(-8.62)

-0.813*

(-9.71)

-0.797*

(-7.57)

-0.840*

(-8.49)

ln(GHG^SKt) 0.981*

(12.67)

1.4284**

(2.24)

0.789*

(8.11)

1.903**

(2.27)

0.408*

(4.76)

1.803*

(2.88)

0.484*

(4.43)

2.013**

(2.22) ln(GHG^sjt) -0.029

(0.40)

0.059 (0.84)

0.177***

(1.76)

0.127 (1.24)

0.142*

(2.20)

0.163*

(2.65)

0.148 (1.53)

0.138 (1.46) 상수 -24.202*

(-10.00)

-11.202 (-0.99)

-20.797*

(-7.05) 20.618 (1.18)

-27.680*

(-12.83) 13.692 (1.32)

-25.880*

(-8.74)

49.363*

(2.62)

관측개수 596 596 407 407 447 447 300 300

F 381.04 122.48 340.67 103.80 392.26 139.52 301.69 104.79 Prob>F 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

R² 0.764 0.793 0.809 0.828 0.816 0.847 0.837 0.863

<표 3> OLS 추정 결과

주 : *, **, ***는 각각 99%, 95%, 90%의 수준에서 통계적으로 유의함을 표시.

<표 4>에서는 IV 추정 방법을 이용한 실증분석 결과를 보여주고 있다. 독 립변수 ln(pro^sKt), ln(con^sjt), ln(distanceKj)의 계수값들의 크기는 OLS를 이용 한 분석 결과와 대동소이하다. ln(GHG^sKt-1)의 수단변수로 사용된 독립변수

ln(GHG^sKt-1)의 계수의 경우에는, 셋째 열, 일곱째 열, 아홉째 열에서 유의하 지 않은 결과가 나왔지만 전체적으로 유의한 결과가 나왔고 계수의 부호도 양(+)이 나왔다.

ln(GHG^sjt-1)의 계수의 경우 여섯째 열, 일곱째 열, 여덟째 열의 결과를 제 외한 나머지 계수들은 유의하지 않은 결과가 도출되었다. 또한 유의한 결과 도 그 크기가 작아, OLS분석과 비슷한 결과가 도출되어 수입국의 단위생산 당 온실가스 배출량이 우리나라의 수출에 미치는 영향이 미미하다고 해석할 수 있겠다.

이번 분석에서 특징적인 점은 단위생산액 당 온실가스 배출량 변수의 계수 값의 결과가 <표 3>에서 모두 유의하게 나온데 반해 <표 4>에서 몇 개의 결과는 유의하지 않은 결과가 도출되었다는 점이다. 또한 환경오염산업의 경 우 단위생산 당 온실가스 배출량 계수의 크기가 앞의 OLS분석의 결과와는 반대로 분석 전체산업(4개 산업)보다 작게 나왔다. 이러한 결과가 시사하는 바는 연료소비에 따른 온실가스 배출은 환경규제나 투자에 비하여 생산비 및 최종가격에 미치는 영향이 빠르고, 최종적으로 수출에 미치는 영향 또한 빠르 다는 것이다. 따라서 본 분석에서는 해당연도의 단위생산 당 온실가스 배출량 을 독립변수로 사용하는 것이 바람직해 보인다.

종속변수

4개 산업 3개 산업(환경오염산업)

생산자물가지 조정 전(前)

생산자물가지수

조정 후(後) 생산자물가지수

조정 전(前)

생산자물가지수 조정 후(後)

IV (2SLS)

(t-값) IV (연도 및

산업 고정효과)

(2SLS) (t-값)

IV (2SLS)

(t-값) IV (연도 및

산업 고정효과)

(2SLS) (t-값)

IV (2SLS)

(t-값) IV (연도 및

산업 고정효과)(

2SLS) (t-값)

IV (2SLS)

(t-값) IV (연도 및

산업 고정효과)

(2SLS) (t-값)

ln(pro^sKt) 1.109*

(12.95) 0.743 (1.59)

1.036*

(10.27)

-0.301 (-0.49)

1.311*

(17.73)

-0.114 (-0.23)

1.240*

(12.44)

-1.029 (-1.52)

ln(con^sjt) 1.181*

(24.11)

1.135*

(24.13)

1.135*

(19.02)

1.109*

(19.00)

0.970*

(21.39)

0.940*

(22.08)

0.994*

(16.35)

0.980*

(17.07)

ln(distanceKj) -0.764*

(-8.11)

-0.815*

(-9.10)

-0.872*

(-8.54)

-0.906*

(-9.13)

-0.774*

(-8.61)

-0.812*

(-9.67)

-0.803*

(-7.48)

-0.836*

(-8.28)

ln(GHG^sKt-1) 0.986*

(12.38) 0.931 (1.10)

0.798*

(7.64)

1.746***

(1.66)

0.371*

(4.17)

0.800 (0.89)

0.450*

(3.85)

0.870 (0.74)

ln(GHG^sj t-1) 0.036 (0.47)

0.058 (0.80)

0.171 (1.58)

0.110 (1.02)

0.173*

(2.59)

0.175*

(2.78)

0.180***

(1.72)

0.146 (1.45)

상수 -24.081*

(-9.93)

-13.873 (-1.30)

-20.733*

(-6.89)

20.726 (0.94)

-27.591*

(-12.75)

-0.812*

(-9.67)

-25.561*

(-8.43)

33.636 (1.39)

관측개수 596 596 403 403 447 447 296 296

F 380.77 122.14 336.03 102.32 391.44 138.28 296.26 102.37 Prob>F 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

R² 0.764 0.792 0.809 0.828 0.816 0.846 0.837 0.863

<표 4> Ⅳ 추정 결과

주 : *, **, ***는 각각 99%, 95%, 90%의 수준에서 통계적으로 유의함을 표시.

요약하면, 본 연구에서 OLS와 IV 추정 두 가지 방법으로 실증분석을 행하 였고, 우리나라의 단위생산 당 온실가스 배출량 변수의 계수값에 대해 OLS 분석에서는 모두 유의한 결과가 도출되었고, 또한 연도별 고정효과와 산업별 고정효과를 처리한 분석에서는 동 변수에 대한 계수값의 크기가 3개의 환경 오염산업에서 4개 산업보다 크게 나왔다. 이러한 결과는 해당연도의 온실가스 배출량을 분석에 이용한 OLS 분석이 한 해 전년도의 온실가스 변수를 수단 변수로 사용한 IV 추정 분석보다 통계적으로나 논리적으로 설득력이 있다는 점을 뒷받침한다.

앞서 이미 언급한 바와 같이 중력모형을 이용한 실증분석에서 단순OLS 보 다는 고정효과를 처리한 OLS 분석 방법이 오류(bias)가 없는 추정치를 도출 해내는 하나의 방법(Feenstra, 2002)으로 알려져 있고 사용의 편리성 때문에 현재 가장 널리 사용되고 있다. 따라서 연도 및 산업의 고정효과를 처리한 OLS 방법의 결과를 기준으로 실증분석의 결과를 요약하면 다음과 같다. 실증 분석의 결과는, 분석 대상인 식음료 및 담배, 제지 및 인쇄, 석유화학, 1차금 속 등 4개 산업에서 우리나라가 산업별 단위생산액 당 온실가스 배출량을 1% 감축할 경우 수출은 1) 현재가치 생산액 기준을 적용한 경우 1.428% 감 소한다는 것을 보여주고 있고 2) 생산자 물가를 조정한 경우 1.903% 감소하 는 것을 보여준다.

또한 분석대상 산업 중 환경오염산업으로 분류되는 제지 및 인쇄, 석유화학, 1차금속 등 3개 산업에서 우리나라가 산업별 단위생산 당 온실가스 배출량을 1% 감축할 경우 수출은 1) 현재가치 생산액 기준을 적용한 경우 1.803% 감소한 다는 것을 보여주고 있고 2) 생산자 물가를 조정한 경우 2.013% 감소하는 것을 보여준다.

통계적으로도 F-test 또한 유의한 결과가 나왔다. 따라서 위에서 시행한 분 석 결과는 수출국인 우리나라의 경우에는 오염피난처 가설이 성립함을 보여 주고 있다.

Ⅳ. 결 론

본 연구에서는 환경오염산업으로 분류되는 제지 및 인쇄업, 석유화학산업, 1차금속산업 등의 3개 산업과, 여기에 식음료 및 담배제조업을 더한 4개 산업 에서 온실가스 감축이 우리나라의 수출에 미치는 영향을 알아보고자, 1996년 부터 2006년까지 11년간의 패널 데이터를 사용하여 OLS 및 IV 추정의 계량 기법으로 온실가스 배출량이 우리나라의 수출에 미치는 영향을 분석하였다.

분석결과에 의하면, OLS를 이용한 결과가 IV 추정을 이용한 결과 보다 통 계적으로 유의한 결과가 나왔고, 단순 OLS보다는 좀 더 정교한 분석방법인 연도별 고정효과와 산업별 고정효과를 처리한 OLS분석에서 단위생산 당 온 실가스 배출량 변수의 계수값의 크기를 비교하면, 3개의 환경오염산업의 결과 가 4개 산업보다 크다는 결과가 나왔다. 다시 말하면, 3개의 환경오염산업의 우리나라 단위생산 당 온실가스 배출량이 수출에 미치는 긍정적인 효과가 다 른 산업 보다 크다는 것을 의미한다. 이를 역으로 해석하면, 우리나라의 단위 생산 당 온실가스 배출량의 감축이 환경오염산업에서 다른 산업에 비해 수출 에 미치는 부정적인 영향이 더 크다는 것을 의미하며, 이는 오염피난처가설을 뒷받침한다.

또한 연료연소에 따른 온실가스 배출은 환경규제나 환경 투자에 비해 생산 비와 가격에 즉각적으로 반영되는 편이어서, 한해 전년도의 단위생산 당 온실 가스 배출량을 사용한 IV 추정의 결과가 OLS방법의 결과에 비해 통계적으로 유의하지 않은 결과가 다소 도출되었다. 또한 OLS분석과는 달리 3개 환경오 염산업의 단위생산 당 온실가스 배출 변수에 대한 계수값의 크기가 4개 산업 에 대한 크기보다 작게 나오는 등 타당한 결과가 도출되지 않았다. 이를 근거 로 해당연도의 온실가스 배출량을 이용한 OLS 분석이 IV 추정 보다 적절한

분석 방법이라는 결론에 도달할 수 있다.

따라서 OLS 방법의 결과를 기준으로 실증분석의 결과를 요약하면 다음과 같다. 단순 OLS에 비해 보다 적합한 추정방법인 연도 및 산업 고정효과를 처 리한 OLS 분석 기준으로, 식음료 및 담배, 제지 및 인쇄, 석유화학, 1차금속 등 4개 산업에서 우리나라가 산업별 단위생산 당 온실가스 배출량을 1% 감 축할 경우 수출은 1) 현재가치 생산액 기준을 적용한 경우 1.428% 감소하고 2) 생산자 물가를 조정한 경우 1.903% 감소한다는 결과를 본 연구는 보여준다.

또한 분석대상 산업 중 환경오염산업으로 분류되는 제지 및 인쇄, 석유화 학, 1차금속 등 3개 산업 분석에서, 연도 및 산업 고정효과를 처리한 OLS 분 석 기준으로, 우리나라가 산업별 단위생산 당 온실가스 배출량을 1% 감축할 경우 수출은 1) 현재가치 생산액 기준을 적용한 경우 1.803% 감소하고 2) 생 산자 물가를 조정한 경우 2.013% 감소하는 결과 또한 본 연구는 보여준다.

반면 수입국인 OECD 14개국의 단위생산 당 온실가스 배출량의 측정 계수 는 유의하지 않은 결과치가 도출되어, 수입국의 단위생산 당 온실가스 배출량 의 감축이 우리나라의 수출에 미치는 영향에 대해서는 단정 지어 말하기 어 렵다. 하지만 위에서 시행한 분석 결과에 의해 수출국인 우리나라의 경우에는 오염피난처 가설이 성립함을 보여주고 있다.

요컨대 본 연구는 환경오염산업에 있어 산업별 및 연도별 단위생산 당 온 실가스 배출량을 독립변수로 설정하여 수출국인 우리나라의 경우 단위생산 당 온실가스 배출량과 수출과의 연관성에 대한 유의한 결과를 도출하고 있다.

이러한 결과는 온실가스 감축이 생산비용의 증가로 이어지고 이는 세계시장 에서 생산품의 가격 경쟁력을 떨어뜨려 해당 산업에서 우리나라의 수출이 줄 어든다는 것을 뒷받침하고 있다.

단, 본 연구는 크게 두 가지 부분에서 한계점을 가진다. 첫째, 현실적으로 우리나라의 수출이 우리나라의 온실가스 배출과 동시에 수입국의 온실가스 배출에도 영향을 받음에도 불구하고 수입국의 온실가스 변수에 대한 측정계 수의 결과가 유의하지 않게 도출되어 본 연구는 부분적으로만 유효성을 가진

다. 둘째, 본 연구를 수행하는데 있어 데이터의 제약 때문에 분석 대상을 주 요 유럽 국가들과 일본 등 14개국으로 제한할 수밖에 없었다. 따라서 미국, 중국을 위시한 몇몇 우리나라의 주요 수출국이 분석 대상에서 제외될 수밖에 없었던 부분이 아쉬운 점이다. 따라서 본 논문의 분석 결과는 우리나라의 분 석 대상 산업별 단위생산 당 온실가스 감소가 해당 산업의 우리나라 전체 수 출에 미치는 영향을 대변한다고 말할 수는 없다.

하지만 환경변수에 대한 추정 계수의 값이 분석에 선택된 국가에 한해서는 의미를 가진다고 할 수 있다. 또한 산업별 데이터를 활용하여 부분적이나마 수출국인 우리나라의 온실가스 배출이 수출에 영향을 미친다는 점을 보여줬 다는 점에서 본 연구의 의의가 있다. 더 나아가 향후 기후변화협약의 진전으 로 우리나라가 온실가스 감축 의무 대상국에 포함될 시 온실가스 감축이 산 업 수출에 미치는 영향을 가늠해 볼 수 있는 기초 자료를 제공한다는 점에서 도 본 연구가 기여하는 바가 있다.

<부 록>

<부표 1> 생산액 및 소비액과 온실가스 배출량과의 상관관계(상관 계수)

구분

산업별 단위생산 당 온실가스

배출량 (한국, GHG^sKt)

산업별 단위생산 당 온실가스

배출량 (수입국, GHG^sjt)

산업별 온실가스

배출량 (한국)

산업별 온실가스

배출량 (수입국) 산업별 생산액

(한국, pro^sKt) 0.0352 0.0833 0.5024 0.1907 산업별 소비액

(수입국, con^sjt) -0.1356 -0.1293 -0.0464 0.6867

<부표 2> 변수의 기초통계량 (한국)

변 수 관측개수 평균 표준편차 최소값 최대값

ln(Exp^sKj) 596 15.96709 2.393989 6.907755 22.46328 ln(pro^sKt) 596 24.62251 24.62251 23.36379 25.96276 ln(con^sjt) 596 23.70422 1.272524 20.72323 26.8208 ln(distanceKj) 596 8.877177 0.6099238 6.737968 9.219072

ln(GHG^sKt) 596 -8.283788 0.9938085 -10.09316 -6.626634 ln(GHG^sjt) 596 -8.563151 1.059797 -10.96545 -5.652691 ln(GHG^sKt-1) 596 -8.224676 0.9705153 -9.936646 -6.626634 ln(GHG^sjt-1) 596 -8.518124 1.066502 -10.84853 -5.572394 Production deflator

(OECD 14개국) 407 1.012002 0.108278 0.6632593 1.49878 Production deflator 407 1.063872 0.1683841 0.8072796 1.56579

접수일(2009년 9월 8일), 수정일(2009년 10월 21일), 게재확정일(2009년 11월 27일)