NGFS 기후 시나리오에 따른 탄소배출비용이 광주광역시 자동차산업에 미치는 경제적 영향

1.1. 연구배경 및 목적

지구온난화와 기후위기 대응은 21세기 전 지구적 경제시스템과 사회 전반에 구조적 전환을 요구하는 핵심 과제로 부상하였다(IPCC, 2023; OECD 2021). 산업혁명 이후 화석연료 중심의 성장 경로는 대규모 온실가스 배출을 초래하였으며, 이러한 누적 효과는 기후변화를 가속화시키는 주요 원인으로 지적되고 있다(IPCC, 2023; Stern, 2014). 특히 최근 수십 년간 기후변화로 인한 자연재해의 빈도 증가와 경제적 피해 확대는 기후위기가 더 이상 환경 차원의 문제가 아니라 경제·산업 구조 전반의 위험요인임을 보여준다(UNDRR, 2020).

온실가스 감축과 저탄소 전환은 중앙정부 차원의 거시적 선언을 넘어, 지역과 산업의 이질성을 반영한 정밀한 정책 설계가 요구되고 있다(OECD, 2021). 동일한 감축 수단이라 하더라도 산업별 에너지 투입 구조와 기술 수준, 지역별 산업 집적도에 따라 경제적 파급효과는 상이하게 나타날 수 있다(Acemoglu et al., 2012). 이에 따라 최근 관련 연구들은 국가 단위 분석을 넘어 산업·지역 단위의 미시적 충격과 산업간 연관관계를 통한 전이를 정량화하는 방향으로 확장되고 있다(Carvalho et al., 2021; Dellink et al., 2019).

한국의 경우 2050 탄소중립 선언과 함께 국가온실가스감축목표(NDC)의 상향 조정, 배출권거래제의 단계적 강화 등 고강도 기후정책이 본격화되고 있다(Government of the Republic of Korea, 2021). 이러한 정책 변화는 제조업 비중이 높고 에너지 다소비 산업이 집적된 지역경제에 상대적으로 큰 영향을 미칠 가능성이 크다(Aghion et al., 2016). 실제로 탄소가격 정책은 산업별 생산비용과 상대가격 구조를 변화시켜 생산·투자·고용에 영향을 미칠 수 있음이 이론적·실증적으로 제시되어 왔다(Metcalf and Stock, 2020).

국제적으로는 NGFS (Network for Greening the Financial System) 기후 시나리오와 SSP (Shared Socioeconomic Pathways)가 기후정책 분석의 핵심 도구로 활용되고 있다(NGFS, 2023; O’Neill et al., 2017). 이러한 기후 시나리오는 거시경제 변수와 에너지·산업 구조 변화를 연계하여 기후정책이 장기적으로 경제에 미치는 영향을 비교·분석할 수 있는 공통 기준을 제공한다(IIASA, 2012). 최근 연구들은 이러한 기후 시나리오를 산업연관분석(Input-Output Analysis) 또는 환경산업연관분석(Environmentally Extended Input-Output Analysis: EEIOA)과 결합하여, 탄소세 도입이나 배출 규제가 산업 간 연쇄효과를 통해 지역경제에 미치는 영향을 정량적으로 분석하고 있다(Miller and Blair, 2009; Minx et al., 2009; Yeo et al., 2022).

국내에서도 산업연관표와 온실가스 통계를 결합한 산업연관분석 연구가 점차 축적되고 있다(Kim and Park, 2024; Park, 2024; Yeo et al., 2022). 이러한 연구들은 탄소가격 정책이나 에너지 전환 정책이 산업 간 연계구조를 통해 생산, 부가가치, 배출에 미치는 파급효과를 분석하는 데 유용한 방법론으로 평가된다(Wiedmann and Minx, 2008). 특히 지역 단위 산업연관분석은 산업구조 차이에 따른 정책 효과의 공간적 이질성을 포착할 수 있다는 점에서 중요성이 크다(Fingleton et al., 2015).

광역시 단위와 같이 제조업과 서비스업이 혼재된 지역경제에서는 탄소중립 정책의 영향이 산업별로 상이하게 나타날 가능성이 높다. 지역 산업구조의 특성은 에너지 수요 구조와 온실가스 배출 특성에 직접적인 영향을 미치며, 이는 동일한 정책 하에서도 지역 간 상이한 경제적 결과를 초래할 수 있다(Peters et al., 2011). 이러한 문제의식에 따라 본 연구는 자동차산업이 지역 제조업 생산의 상당 부분을 차지하고 있어 탄소배출 비용이 부가될 경우 이에 대한 경제적 영향이 크게 나타날 것으로 예상되는 광주광역시를 분석대상으로 선정하였다. 광주광역시는 특히 내륙형 도시산업구조를 가지고 있어, 이에 대한 기후변화 대응 모델을 제시할 수 있다는 의미가 있다.

2025년 지역온실가스인벤토리에 의하면(2023년 기준연도), 광주광역시의 온실가스 총 배출량은 8,266.8천 tCO₂eq, 제조업의 총 배출량은 1,424.6천 tCO₂eq로 추정되며, 자동차 및 트레일러 제조업의 온실가스 배출량은 188.9천 tCO₂eq로 광주광역시 총 배출량의 2.3%, 제조업 배출량 중 13.3%를 차지한다. 그러나 2023년도 광업제조업조사의 생산액을 기준으로 보면, 광주광역시의 전체 제조업 대비 47.7%를 자동차산업이 차지하고 있기 때문에, 자동차산업의 자체적인 온실가스 배출량은 낮더라도 결국 지역경제에 미치는 피해 정도는 다른 산업에 비해 커질 수 밖에 없다. 따라서 지역 단위 산업연관분석을 통해 탄소배출비용이 지역 산업에 미치는 경제적 파급효과를 정밀하게 분석할 필요가 있다.

이러한 문제의식 하에 본 연구는 지역산업연관표와 산업별 온실가스 배출계수를 결합한 선행연구의 분석 틀을 활용하여, 탄소배출비용이 지역경제에 미치는 산업별 파급효과를 분석하고자 한다. 단, 기후변화는 정량적으로 그 효과를 측정하기 어렵기 때문에, NGFS 기후 시나리오에서 제시되고 있는 국가별 탄소가격을 토대로 탄소중립 정책에 따른 이러한 탄소가격이 반영되었을 경우를 가정하여 분석하고자 한다. 본 연구는 첫째, 탄소배출비용이 산업부문에 반영될 경우 지역 산업구조를 통해 어떻게 전이되는지를 정량적으로 제시하고, 둘째, 산업 간 연쇄효과를 고려한 지역경제 충격의 정도를 분석하며, 셋째, 중앙정부 및 지방정부의 기후·산업 정책 설계를 위한 실증적 근거를 제공하는 것을 목적으로 한다. 이러한 접근은 지역 맞춤형 탄소중립 정책 논의에 기여할 것으로 기대된다.

1.2. 기후변화의 지역경제 영향 관련 선행연구

Alogoskoufis et al. (2021), Emambakhsh et al. (2023)은 NGFS 기후 시나리오를 바탕으로 기후변화 리스크가 산업에 미치는 효과를 측정하였다. 이 연구들에서는 Scope 3의 배출량을 측정한 뒤, Scope 3 배출에 의한 간접적 파급효과를 분석하였다. Yang et al. (2021)과 Ahn et al. (2023)은 산업별 피해함수를 이용, 기후변화가 지역산업에 미치는 영향을 추정하였다. 여기서는 종속변수를 산업생산, 독립변수는 기온, 강수량 등 기후변수, 통제변수는 인구, 고정자본 등 생산요소로 구성된 산업별 지역 패널회귀모형으로 분석하였다. Kim and Jeon (2021)과 Kim et al. (2023)은 2050 탄소중립 등 기후정책, NGFS 기후 시나리오 등을 기초로 각 리스크에 따른 파급효과를 분석하였다. 이러한 다수의 연구들에서 기후변화가 산업에 미치는 영향을 분석하고 있으나, 산업간 연관관계를 반영하지 못한 한계가 있다.

반면 Kim and Park (2024)은 탄소집약적 산업에서의 온실가스 배출 비용 증가가 산업 간 연관관계를 통해 다른 산업의 생산물 가격 상승으로 전이될 수 있기 때문에, 산업 간 연관관계를 고려한 분석이 필요하다고 강조한다. 이러한 관점이 반영된 연구는 다음과 같다.

Gang (1996)은 산업연관모형을 이용하여 산업별 CO₂ 배출량, 배출계수, 유발계수를 추정한 다음, 에너지/탄소세 부과에 대한 기후 시나리오별 가격상승효과를 분석하였다. 또한 각 산업별 산출액 기준 산업구조 변화를 추정하였다. 이 연구에서는 기후변화에 따른 산업에 대한 투입요소를 에너지/탄소세 부과로 가정하였으며, 한국의 산업(대·중분류)을 대상으로 하며, 자동차는 수송기계에 포함시켰다.

Park and Lee (2021)는 에너지 소비량에 기반한 산업별 이산화탄소 배출량을 추정하였으며, 2000년 및 2005년 산업연관표를 활용한 산업별 생산비용 및 산업구조에 미치는 영향을 분석하였다. 이 연구에서는 탄소가격정책을 통한 탄소배출규제가 보완되지 않을 경우를 가정하였으며, NGFS 기후 시나리오에 따른 산업별 탄소세율 부과를 설정하였다. 여기서는 한국의 산업(대·중분류)을 대상으로 하며, 자동차는 운송장비에 포함시켰다.

Kim and Park (2024)은 기후변화로 인한 산업별 피해함수를 적용시켜, 산업별 탄소세와 수요의 가격탄력성을 추정하였다. 또한 탄소가격 상승 충격이 산업 간 연관관계를 통해 파급되는 생산물가격과 수요에 미치는 영향을 추정하였다. 여기서는 저탄소 전환에 따른 탄소가격 상승 충격을 가정하였으며, 한국의 산업(대·중분류)을 대상으로 하며, 자동차는 운송장비에 포함시켰다.

Park (2024)은 지역별 및 산업별 온실가스 배출량를 추정하고, 2019년 지역산업연관표를 활용하여, 탄소중립을 위한 탄소세 부과의 경제적 효과를 지역별 및 산업별로 분석하였다. 경제적 효과는 탄소세 도입이 지역의 생산비용, 수요 및 생산에 미치는 영향을 분석하였다. 여기서는 국회에서 발의된 탄소세 기본법을 기준으로 이산화탄소 톤당 5만원의 기본세율을 적용하였고, 17개 광역시도별 산업(대·중분류)을 대상으로 하며, 자동차는 운송장비에 포함시켰다.

본 연구는 선행연구들의 기본적인 분석 틀은 유지하되, 온실가스 배출량은 공식적인 데이터를 사용하였으며, 자동차 산업을 외생화시킨 산업연관분석을 수행하고자 한다. 선행연구와의 차별성은 다음과 같다.

첫째, 지역·산업별 온실가스 배출량은 ‘지역온실가스인벤토리’의 데이터를 이용하여 상대적으로 더 공식적인 측정량을 사용한다. 선행연구들은 주로 에너지 소비량을 기초로 에너지원별 탄소배출계수를 이용하여 산업별 온실가스 배출량을 추정하였다. 반면 본 연구는 최근 공표된 「기후위기 대응을 위한 탄소중립·녹색성장 기본법」에 따른 온실가스 산정지침에 의해 산정된 ‘지역온실가스인벤토리’의 온실가스 배출량을 이용하였다. 단, 인벤토리에서는 산업 분류가 되어있지 않기 때문에, 부문별 배출량을 산업으로 배분하여 각 지역별 온실가스 배출 총량은 일치하도록 하였다. 둘째, 지역산업연관표의 산업분류는 대분류로 적용하되, 자동차 산업을 기존 운송장비에서 외생화시켜 별도의 산업으로 추출하여 NGFS 기후 시나리오에 기반한 탄소배출비용이 광주광역시의 대표산업인 자동차산업에 미치는 경제적 영향을 측정하였다.

선행연구들은 특정 산업으로 한정하지 않고, 기후변화가 지역(또는 국가)의 산업에 미치는 영향을 분석하였기 때문에, 산업연관표(또는 지역산업연관표)의 산업(또는 상품) 분류를 그대로 적용하는 한계가 있다. 반면 본 연구는 기존 지역산업연관표의 대분류 산업 틀은 유지하되, 대분류 기준 운송장비에서 중분류 기준 자동차산업을 외생화하여 추출하는 방식으로 별도의 지역산업연관표를 작성한뒤 분석하여, NGFS 기후 시나리오에 기반한 탄소배출비용이 광주광역시의 자동차산업에 미치는 경제적 영향을 추정했다는 점에서 선행연구와 차별적이다.¹⁾

2.1. 지역·산업별 온실가스 배출량 추정 방법

2025년 지역 온실가스 인벤토리(2023년 기준연도)를 이용하여 각 지역의 온실가스 배출량을 산업별로 배분하였다. 지역 온실가스 인벤토리는 「기후위기 대응을 위한 탄소중립·녹색성장 기본법」에 의거 각 자치단체가 배출량 산정에 필요한 기초자료를 수집·제출하였으며, 온실가스종합정보센터에서 산정한 온실가스 배출량으로 법률에 근거한 가장 공신력 있는 데이터로 볼 수 있다. 단, 각 광역자치단체 온실가스 배출량이 6개 분야별로 구성되어 산업별 온실가스 배출량이 산정되어 있지 않기 때문에, 이에 대한 별도 추정이 필요하다.

본 연구에서 각 지역별 온실가스 총량은 인벤토리 값을 기준을 하되, 세부 분야별 배출량 값을 한국은행 산업연관표의 상품분류에 매칭하는 방식을 취하였다(Table 1 참조). 인벤토리 부문 중 산업공정 및 제품 생산과 농업, 폐기물은 각각 ‘제조업 및 건설업’, ‘농림수산품’, ‘수도, 폐기물 처리 및 재활용 서비스’로 매칭시켰다. 단, 에너지 부문은 세부부문별로 특성이 매우 상이하기 때문에, 다음과 같이 매칭시켰다. 연료연소(Fuel Combustion)에서 에너지산업은 ‘전력, 가스 및 증기’로, 수송(Transportations)은 ‘운송서비스’로, 기타(Other)와 미분류(NES)는 ‘기타 산업’,²⁾ 탈루(Fugitive Emissions)는 ‘석탄 및 석유제품’으로 매칭시켰다. 단, 여기서 제조업과 건설업은 에너지총조사에 근거하여 배분하되, 제조업은 한국에너지공단의 산업부문 온실가스 배출량 조사결과를 기준으로 다시 배분하였다. 또한 기타 산업은 다른 부문에서 특정되지 않은 산업을 대상으로, 에너지총조사 등에 의한 중분류별 에너지 사용량 비율을 기준으로 다시 배분하였다.³⁾

Table 1.

Matching commodity major classification to inventory sectors

여기서 산업별 온실가스 배출량은 한국은행에서 공표하는 산업연관표의 대분류를 기준으로 추정하였다. 단, 기존 대분류는 33개 산업이지만, 본 연구에서는 전술한 바와 같이 운송장비에서 자동차를 외생화하였으므로, 총 34개 산업으로 상품분류가 수정되었다. 각 산업명과 온실가스 배출량 추정에 사용한 에너지총조사 기준 산업별 에너지사용량 및 광업제조업부문의 온실가스 배출량 조사결과는 Table 2와 같다.

Table 2.

Major commodity categories in the IOT

2.2. NGFS 기후 시나리오에 기반한 탄소배출비용이 지역산업에 미치는 영향 분석 방법

탄소배출비용의 영향을 직접적으로 화폐적인 가치로 측정하기 어렵기 때문에, 기후변화에 대응하는 탄소비용을 추정하였다. 탄소배출비용은 현재 국내에서 논의된 도입 수준 뿐만 아니라, GCAM 6.0을 활용하여 한국을 대상으로 구축된 NGFS 기후 시나리오의 탄소가격 전망치를 활용하였다. NGFS 기후 시나리오는 총 7개가 존재하지만, 2025년부터 2050년까지 탄소가격 전망치가 모두 추정된 4개 기후 시나리오에 대해서만 본 연구에 적용하였다.⁴⁾ 각 기후 시나리오별 의미와 탄소가격 전망치는 Table 3과 같다.

Table 3.

Definitions and projected carbon prices of the NGFS climate scenarios(Unit: 2010 KRW)

Park (2024)은 Hassett et al. (2009)의 모형에 근거하여, 각 상품을 생산하는 데 사용하는 에너지사용량에 근거하여 탄소비용을 부과하는 경우를 상정하여 모형을 전개하였다. 산업연관모형에서 중간투입, 수입 및 부가가치의 합은 산출액과 동일하므로 다음이 성립된다.

여기서 x_ij는 상품 j 생산에 투입된 상품 i의 양, x_j, p_j, M_j 및 V_j는 각각 상품 j의 산출량, 생산비용, 수입 및 부가가치를 의미한다.

식 (1)의 양변을 산출량(x_j)으로 나누고 투입계수(a_ij = x_ij/x_j)로 나타내면 다음과 같아진다.

상품 i에 대한 탄소세 t_i는 다음과 같이 종량세의 형태로 부과된다고 가정할 수 있다.

투입계수(a_ij)와 산출량 한 단위당 수입(M_j/x_j) 및 부가가치(V_j/x_j)가 일정하다는 가정하에 새로운 생산비용체계($$ p_j^{\prime }$$)에 대해 다음이 성립한다.

이를 새로운 생산비용체계($$ p_j^{\prime }$$)에 대해 정리하고 행렬형태로 표현하면 다음과 같다.

당초 생산비용체계를 정규화(p₁ = p₂ = ⋯ = p_N = 1)하면 새로운 생산비용체계($$ p_j^{\prime }$$)는 탄소세 부과에 따른 생산비용 상승률을 의미한다.

산업별로 탄소비용에 따른 생산비용이 증가하면, 가격이 상승하여 수요가 감소된다. 단, 수요의 가격탄력성은 산업별로 상이하기 때문에, 이에 대해서는 Park (2024), Kim et al. (2023) 등의 연구에서 추정한 상품별 수요의 가격탄력성 값을 적용하였다.⁵⁾ 산업별 생산비용 상승이 최종재 가격에 전가되고 수요의 가격탄력성이 국소적으로 일정하다는 가정하에, 기후변화에 따른 지역산업의 수요감소율은 가격상승률에 수요의 가격탄력성을 곱한 값으로 추정할 수 있다.

각 산업의 상품에 대한 수요(Y)가 감소하면 산업연관모형(X = (I-A)^-1Y)에 의하여, 최종적으로 생산(X)이 감소하게 된다. 따라서 산업별 생산감소율은 생산유발계수행렬((I-A)^-1)에 각 산업의 최종재에 대한 수요 감소분을 곱하여 추정할 수 있다.

마지막으로 탄소배출비용이 광주광역시 지역산업에 미치는 경제적 영향을 정량적으로 살펴보기 위해서, 각 산업별 산출액에 생산 감소율을 적용하여 그 금액을 산출하였다.

4.1. 탄소배출비용이 지역산업의 생산비용에 미치는 영향

탄소배출비용이 생산비용에 미치는 영향을 추정하기 위해서 각 산업별로 탄소가격이 비용으로 반영되는 경우를 가정하여, NGFS 기후 시나리오에 따라 자동차산업을 포함한 각 산업별로 생산비용이 상승하는 비율을 추정한다.

추정 결과를 산업별로 비교해보면, 석탄 및 석유제품, 운송서비스, 폐기물처리 및 재활용서비스, 비금속광물제품 등이 높게 추정되었다(Fig. 3 참조). 이 산업들은 직접적인 온실가스 배출량이 많거나 자기 상품에 대한 투입계수가 높아 탄소비용을 다른 상품으로 전가시키기 어려운 구조적인 측면이 반영된 것일 수 있다(Park, 2024). 반면 자동차산업에 미치는 생산비용 감소율은 전체 산업의 평균에도 미치지 못하고 있는데, 이것은 기본적으로 자동차를 구성하는 부품을 조립하는 완성차 공장 등에서는 온실가스가 많이 배출되지 않기 때문일 것이다. 즉, 자동차를 생산하는 가치사슬 구조를 감안하면, 전장, 타이어 등 각 부품을 생산하는 과정에서 온실가스가 많이 배출되며, 오히려 부품을 조립하는 과정에서는 새로운 원재료가 투입되지 않고 또 다른 부산물이 크게 발생하지 않는다.

Fig. 3.

Rate of production costs increases in Gwangju industries due to climate change (2050)Values represent the average estimated rates of production cost increases across NGFS climate scenarios (Below 2°C, Low Demand, NDCs, and Net Zero 2050)

기후변화로 인해 탄소비용이 자동차산업에 부과될 경우, 자동차산업은 NGFS 기후 시나리오에 따라 평균적으로 2025년에는 생산비용이 1.0002% 늘어나는 것에 불과하지만, 점차적으로 증가하여 2050년에는 생산비용이 1.0143% 증가하는 것으로 추정되었다.

기후 시나리오별로 살펴보면, 해가 거듭될수록 모든 기후 시나리오에서 생산비용이 증가하지만, 특히 Net Zero 2050 기후 시나리오에서 각 산업들의 생산비용 증가가 크며, 그 다음으로 Low demand, Below℃, NDCs 순으로 탄소배출비용이 지역산업의 생산비용 증가에 미치는 효과가 큰 것으로 나타났다.

4.2. 탄소배출비용이 지역산업의 수요에 미치는 영향

탄소배출비용이 지역산업의 수요에 미치는 영향을 산업별로 비교해보면, 석탄 및 석유제품, 운송서비스, 음식점 및 숙박서비스, 운송서비스, 기타 운송장비, 자동차 순으로 수요감소율이 높게 추정되었다(Fig. 4 참조).

Fig. 4.

Rate of damand reductions in Gwangju industries due to climate change (2050)Values represent the average estimated rates of production cost increases across NGFS climate scenarios (Below 2°C, Low Demand, NDCs, and Net Zero 2050)

자동차는 생산비용 상승률이 전체 산업 평균에 비해 낮은 수준이었지만, 수요의 가격탄력성이 높기 때문에 수요감소율이 상대적으로 더욱 높아지는 효과가 나타났다. 즉 기후변화에 따른 탄소비용으로 인해 자동차 가격이 상승하면, 소비자들은 더욱 민감하게 반응하여 수요가 더욱 크게 감소한다고 볼 수 있다.

광주광역시의 자동차산업은 NGFS 기후 시나리오에 따라 평균적으로 2025년에는 수요가 1.5003% 감소하는데, 점차적으로 수요 감소폭이 커지면서 2050년에는 수요가 1.5215% 감소하는 것으로 추정되었다.

4.3. 탄소배출비용이 지역산업의 생산에 미치는 영향

탄소배출비용이 지역산업의 생산에 미치는 영향을 산업별로 비교해보면, 석탄 및 석유제품, 음식점 및 숙박서비스, 도소매 및 상품중개서비스의 생산감소율이 높게 나타났다(Fig. 5 참조).

Fig. 5.

Rate of output reductions in Gwangju industries due to climate change (2050)Values represent the average estimated rates of production cost increases across NGFS climate scenarios (Below 2°C, Low Demand, NDCs, and Net Zero 2050)

이 외에도 사업지원서비스, 음식점 및 숙박서비스 등 서비스 부문에서 더욱 두드러지게 생산 감소가 이루어지는 것으로 추정되었다. 이것은 서비스 부문의 산업들이 생산유발계수보다 최종수요 감소분이 크기 때문일 것이다.

자동차는 화학제품에 이어서 제조업 중 가장 생산감소율이 높은 것으로 나타났다. 즉 자동차 가격 상승에 따른 수요감소분과 더불어서 생산유발계수도 높은 구조적인 특성이 반영된 것으로 판단된다.

광주광역시의 자동차산업은 NGFS 기후 시나리오에 따라 평균적으로 2025년에는 생산이 2.0809% 감소하는데, 점차적으로 생산 감소폭이 커지면서 2050년에는 생산이 2.2201% 감소하는 것으로 추정되었다.

NGFS 기후 시나리오별로 추정된 생산 감소액의 평균 값을 기준으로 보면, 기후변화는 광주광역시의 지역경제에 2025년 1조 4,783억원에서 2050년 1조 6,857억원의 생산감소를 유발시키는 것으로 추정되었다. 산업별로 살펴보면, 자동차 산업의 생산 감소액이 가장 크며, 2025년 3,267억원에서 2050년 3,486억원까지 생산 감소액이 확대되는 것으로 나타났다(Fig. 6 참조).

Fig. 6.

Amount of output reductions in Gwangju industries due to climate change (2050)Values represent the average estimated rates of production cost increases across NGFS climate scenarios (Below 2°C, Low Demand, NDCs, and Net Zero 2050)

Fig. 7은 광주광역시의 자동차산업을 중심으로 NGFS 기후 시나리오별 2050년까지의 생산 감소액을 나타낸 것이다. 그 결과를 보면 2025년에는 모든 NGFS 기후 시나리오별로 자동차산업의 생산 감소액이 3,266 ~ 3,270억원 수준으로 유사하지만, 2035년부터 각 기후 시나리오별로 추세가 다르게 나타났다. NGFS 기후 시나리오 중 Below 2°C와 NDCs 하에서는 광주광역시 자동차산업의 생산 감소가 다른 기후 시나리오에 비해 상대적으로 크지 않았지만, Low demand와 Net Zero 2050에서는 2045년 이후 생산 감소액이 더욱 커지는 것으로 추정되었다. 특히 Net Zero 2050 기후 시나리오를 적용하였을 경우, 2050년에 이르면 광주광역시 자동차산업은 생산이 3,691억원 감소하는 것으로 추정되었다.

Fig. 7.

Estimated production losses in the Gwangju Metropolitan City motor vehicle industry by NGFS climate scenario

Table 4 ~ Table 7은 NGFS 기후 시나리오(Below 2°C, Low demand, NDCs, Net Zero 2050)별로 각각 2025년부터 2050년까지 산업별 생산감소액을 추정한 결과이다. 앞서 언급한 바와 같이, 최종적으로 탄소배출비용에 따라 광주광역시에서는 자동차산업의 생산감소액이 가장 크게 나타났으며, 그 다음으로 도소매업, 부동산서비스 등 제조업에 비해 오히려 서비스업부문에서의 생산감소액이 크게 감소하는 경향이 나타났다. 이것은 탄소배출비용에 따라 산업에 반영되는 생산비용 상승분이 수요 감소와 생산 감소로 이어지는 일련의 과정에서 제조업보다 서비스업부문으로 그 영향이 전가된 것으로 볼 수 있다.

Table 4.

Amount of output reductions in Gwangju industries due to climate change: Below 2°C(Unit: KRW 100 million)

Table 5.

Amount of output reductions in Gwangju industries due to climate change: Net zero 2050(Unit: KRW 100 million)

Table 6.

Amount of output reductions in Gwangju industries due to climate change: NDCs(Unit: KRW 100 million)

Table 7.

Amount of output reductions in Gwangju industries due to climate change: Low demand(Unit: KRW 100 million)