가. 보리생산 감소의 파급효과
시나리오별 보리 생산액 감소에 따른 파급효과는 <표 6-2>와 같다. 먼저 시나리오1의 경우 약 35.2억 원의 보리 생산액 감소(직접효과)에 따른 파급효과는 간접효과 19.2억 원, 유발효과 10.0억 원, 총파급효과 약 64.5억 원 등으로 추정되었다. 시나리오2의 경우 약 433.7억 원의 직접효과와 236.6억 원의 간접효과 그리고 123.0억 원의 유발효과를 합하여 약 793.3억 원의 총생산 감소가 있을 것으로 추정되었다. 마지 막으로 시나리오 3의 경우 약 583.4억 원의 보리 생산액 감소로 318.2
총생산 감소가 예상된다. 한편 산업별로는 보리 생산액 감소를 포함한 농림어업 부문의 생산액 감소가 가장 크고, 다음으로 제조업, 사업서비 스업, 부동산업 및 임대업, 금융 및 보험업, 기타 개인 서비스업, 그리 고 도매 및 소매업의 순으로 생산액 감소가 클 것으로 예상되고 있다.
나. 유채생산 증가의 파급효과
<표 6-3>는 시나리오별 유채 생산 증가에 따른 산업별 파급효과를
보여주고 있다. 시나리오1의 경우 총 파급효과는 544.5억 원이며, 유채 생산액 증가인 직접효과 288.5억 원, 그에 따른 중간재 산업간의 연쇄 효과로서 간접효과 104.5억 원, 그리고 가계부문의 소득변화에 따른
유발효과 151.5억 원으로 구성되고 있다. 시나리오2의 경우 직접효과
1,856.4억 원, 간접효과 672.0억 원, 유발효과 974.3억 원 등 총 3,502.7 억 원의 총생산 증가가 있을 것으로 추정되었다. 마지막으로 유채 생 산액 증가가 4,146.1억 원에 달하는 시나리오3의 경우 1,500.8억 원의 간접효과와 2,176.1억 원의 유발효과를 포함하여 총 7,823억 원의 파급 효과가 있는 것으로 추정되었다. 산업별로는 농림어업의 파급효과가 가장 크고, 다음으로 제조업, 부동산업 및 임대업, 금융 및 보험업, 기 타 개인서비스업의 순으로 파급효과가 큰 것으로 나타났다.
다. 순파급효과
이상에서 살펴본 바와 같이 바이오디젤 보급 확대 및 국산화율 증 진이라는 목표를 달성하기 위한 국내 바이오디젤 원료 생산의 순파급 효과는 유채생산 증가에 따른 긍정적 파급효과에서 보리생산 감소에 따른 부정적 파급효과를 제한 것으로 볼 수 있다. <표 6-4>은 시나리 오별 산업별 순 파급효과의 추정 결과를 보여주고 있다.
먼저 직접효과는 시나리오1이 약 235.4억 원, 시나리오2가 1,422.2억 원, 그리고 시나리오3이 3,561.7억 원에 달하는 것으로 추정되었다. 그 리고 시나리오별 총효과는 시나리오1이 약 480억 원, 시나리오2가
2,709억 원, 그리고 시나리오3이 6,756억 원으로 추정되었다. 이러한
양의 순 파급효과는 유채 재배 면적 확대에 따른 총 생산의 증가가, 보리 재배 면적 감소에 따른 총 생산의 감소를 크게 상회함을 보여준다.
한편, 산업별로는 유채 생산액 증가에 따른 농림어업 부문의 생산액 증가가 가장 큰 것으로 나타났으며, 다음으로 제조업, 부동산업 및 임 대업, 금융 및 보험업, 기타 개인서비스업, 도매 및 소매업, 숙박 및 음식점업 등의 순으로 생산액 증가가 큰 것으로 추정되었다.
라. 권역별 파급효과
<표 6-5>는 시나리오별로 다지역투입산출모형을 구성하고 있는 권
역별 파급효과를 보여주고 있다. 긍정적 파급효과와 부정적 파급효과 의 분포가 크게 다른 것으로 나타났는데, 이는 보리 생산을 포함한
‘맥류 및 잡곡’ 부문과 유채 생산을 포함한 ‘비식용작물’ 부문의 지역
경기, 충청, 경남 지역에도 비교적 많이 분포하기 때문이다.
부정적 효과의 경우 호남권이 전체의 55.6%로 가장 큰 비중을 차지 하고 있으며, 다음으로 경남권이 14.7%, 경기도를 포함한 수도권이
9.0% 등의 순으로 나타났다. 수도권의 경우 직접효과인 보리 생산액
감소는 크지 않지만 간접효과와 유발효과 때문에 전체 파급효과가 비 교적 큰 비중을 차지하고 있다.
이와 달리 긍정적 파급효과의 경우 수도권이 33.3%로 가장 비중이 크고, 다음이 호남권 22.4%, 충청권 17.4%, 경남권 14.5% 등의 순으로 나타났다. 따라서 순파급효과는 수도권이 36.6%로 가장 비중이 높고, 다음이 충청권 18.8%, 호남권 17.9%, 경남권 14.5% 등의 순으로 비중 이 높다.
마. 산업별 파급효과의 지역 분포
<표 6-6>은 다지역투입산출모형의 파급효과 추정결과를 공간배분모
형을 통해 지역별(시군구)로 배분한 결과로서, 산업별 순파급효과 상 위 30개 시군의 분포를 보여주고 있다. <표 6-6>의 마지막 행은 이들 상위 30개 시군 파급효과가 전체에서 차지하는 비중이다.
<표 6-6>을 보면 산업별로 파급효과의 공간분포에 많은 차이가 있
음을 알 수 있다. 먼저 농림어업의 경우 양주, 평택, 파주, 이천, 안성 등 경기도 지역의 시군에서 순파급효과가 큰 것으로 나타났으며, 상위
30개 시군의 파급효과가 전체의 46.8%를 차지하고 있다. 다음으로 제
조업의 경우 청주, 화성, 안산, 천안, 수원 등 충청권 및 수도권의 제 조업 중심 시군의 파급효과가 큰 것으로 추정되었다.
다음으로 전기, 가스, 수도 사업 부문의 경우 강남구, 성남, 청주, 울 산 남구, 기장군 등의 비중이 높은 것으로 추정되었으며, 상위 30개 시군의 비중은 약 38.5%로 나타났다. 강남구의 경우 실제 생산지라기 보다는 주요 생산기업의 본부 소재지이기 때문으로 보이며, 기장군의 경우 원자력 발전소의 영향이 큰 것으로 판단된다.
건설업은 강남구, 서초구, 송파구, 성남, 수원 등에서 큰 파급효과를 보이며, 도소매업은 강남구, 서울 중구, 수원, 서초구, 송파구 등의 비 중이 큰 것으로 나타나, 일반적인 예상대로 주로 수도권의 중심지에서 높은 파급효과가 나타나는 것으로 추정되었다. 통신업(강남구, 성남, 서초구, 송파구, 서울 중구 등), 금융 및 보험업(서울 중구, 강남구, 영 등포구, 종로구, 수원 등), 부동산 및 임대업(강남구, 성남, 수원, 서초 구, 고양 등), 사업서비스업(강남구, 서초구, 영등포구, 서울 중구, 송파
그리고 숙박 및 음식업은 강서구, 수원, 서울 중구, 강남구, 청주 등에서, 공공행정 관련 서비스는 대전 서구, 청주, 전주, 대전 중구, 대 구 북구 등에서 파급효과가 큰 것으로 나타났으며, 교육서비스는 수 원, 성남, 청주, 강남구, 고양 등에서, 보건 및 사회복지 분야는 수원, 강남구, 성남, 청주, 서울 중구 등에서, 그리고 오락, 문화 및 운동관련 서비스는 강남구, 수원, 영등포, 용인, 성남 등에서 각각 파급효과가 클 것으로 추정되었다.
이와 같이 대부분의 산업 부문에서는 특히 유발효과에 의해 실제 소비행위가 발생하는 각 권역별 중심 시군구의 파급효과가 큰 것으로 나타났다. 대부분의 산업에서 상위 30개 시군의 파급효과 비중이
40-50% 내외로 나타났으나, 광업과 사업서비스 부문은 상위 30개 시
군의 비중이 70% 이상으로 파급효과가 비교적 집중되어 나타났다.
<표 6-7>과 <표 6-8>은 파급효과의 상위 20개 시군과 하위 20개 시 군을 보여주고 있다. 먼저 긍정적 파급효과의 경우 평택시가 약 61억 원으로 가장 크고, 다음으로 양주(57억 원), 파주(49억 원), 이천(45억 원), 용인(43억 원) 등의 순으로 크게 나타나, 주로 경기도 지역이 긍 정적 파급효과 상위지역을 차지하고 있음을 알 수 있다. 그 외 강남 구, 수원, 청주, 천안 등 권역의 중심 지역이 큰 유발효과로 인해 높은 파급효과를 보이는 것으로 나타나고 있으며, 이들 상위 20개 시군의 파급효과가 전체의 22%를 차지하는 것으로 추정되었다. 한편, 긍정적 파급효과가 미미한 지역으로는 울릉군, 계룡시, 속초시, 태백시, 동해 시, 인천 동구, 과천 등이 있으며, 이들 지역의 피해액은 전체 피해액
대비 0.1% 미만인 것으로 나타났다.
부정적 파급효과의 경우 익산이 약 19억 원으로 가장 큰 것으로 추 정되었으며, 다음으로 제주, 김제, 해남, 서귀포 등의 순으로 나타났다. 부정적 파급효과 상위 20개 시군의 비중은 전체 파급효과 대비
32.16%로 긍정적 효과에 비해 상대적으로 지역 집중이 큰 것으로 나
타났다. 부정적 파급효과가 미미한 지역으로는 옹진군, 울릉군, 계룡 시, 과천시, 동두천시 등이 포함된다.
마지막으로 순파급효과 상위 지역은 긍정적 파급효과 상위 지역과 비슷한 분포를 보이고 있다. 순 파급효과가 가장 큰 지역은 평택시로 약 57억 원의 생산증가가 예상되며, 다음으로 양주 55억 원, 파주 47 억 원, 이천 42억 원, 그리고 용인 40억 등의 순으로 높게 나타났다.
한편, 울릉, 계룡, 속초, 태백, 동해 등은 순 파급효과가 미미한 것으로 나타났다. 전체 시군구별 시나리오별 파급효과의 규모는 부록에 제시
지역별 산업별로 다르게 나타난다. 따라서 향후 바이오디젤 원료 국산 화 목표 달성을 위해서는 이러한 파급효과를 고려한 계획 및 지역별 차별화된 지원과 추진 전략이 필요한 것으로 판단된다.
긍정적 파급효과 부정적 파급효과 순 파급효과 시군구 금액 비중 시군구 금액 비중 시군구 금액 비중
평택시 6,095 1.74 익산시 1,872 2.36 평택시 5,774 2.13
양주시 5,706 1.63 제주시 1,860 2.35 양주시 5,548 2.05
파주시 4,918 1.40 김제시 1,603 2.02 파주시 4,746 1.75
이천시 4,463 1.27 해남군 1,538 1.94 이천시 4,296 1.59
용인시 4,331 1.24 서귀포시 1,478 1.86 용인시 4,055 1.50
강남구 4,184 1.19 정읍시 1,457 1.84 광주시 3,901 1.44
광주시 4,045 1.15 고창군 1,269 1.60 안성시 3,834 1.41
안성시 3,959 1.13 영암군 1,250 1.58 강남구 3,664 1.35
수원 3,704 1.06 군산시 1,247 1.57 강화군 3,323 1.23
청주 3,571 1.02 광산구 1,245 1.57 수원 3,282 1.21
천안시 3,539 1.01 고흥군 1,224 1.54 고양 3,244 1.20
고양 3,533 1.01 순천시 1,170 1.47 청주 3,066 1.13
강화군 3,386 0.97 전주 1,125 1.42 천안시 3,015 1.11
제주시 3,385 0.97 신안군 1,095 1.38 연천군 3,001 1.11
익산시 3,267 0.93 부안군 1,087 1.37 여주군 2,915 1.08
화성시 3,089 0.88 여수시 1,046 1.32 김포시 2,904 1.07
김포시 3,070 0.88 영광군 1,012 1.28 양평군 2,797 1.03
연천군 3,060 0.87 무안군 1,003 1.26 화성시 2,795 1.03
성남 3,036 0.87 남원시 978 1.23 성남 2,677 0.99
여주군 2,998 0.86 완주군 951 1.20 서산시 2,591 0.96
합계 77,339 22.08 합계 25,509 32.16 합계 71,427 26.36
<표 6-7> 파급효과 상위 20개 시군 분포(시나리오 2 기준) (단위: 백만 원, %)
주: 비중은 전국 파급효과 대비 비중임.