Introduction

2024년, WMO (2024)는 2024년에서 2028년 사이 적어도 한 해의 지구 평균 기온 상승폭이 1.5℃를 초과할 가능성이 80%, 5년(2024 - 2028)간 지구 평균 기온 상승폭이 1.5℃를 넘을 가능성이 47%에 이른다고 발표했다. Shim 등(2018)은 전국의 이상기상 발생 횟수를 분석한 결과 연평균 발생 횟수가 증가하는 경향을 보이며 특히 이상 고온의 증가가 두드러짐을 밝혔다. 이처럼 지구온난화 현상은 시간이 지남에 따라 심화되고 있으며 이로 인한 이상기후는 사회·경제적으로 우리 사회에 큰 영향을 미친다. Lee (2024)는 신선식품 가격을 중심으로 한 단기적 소비자물가 상승 원인으로 기온, 강수량의 충격을 지목했으며, 지구온난화에 의한 여름철 기온 상승과 집중호우, 가뭄 등 이상기후 발생 빈도 증가에 따른 물가 불안의 가능성을 제시하였다.

세계 각국에서는 기후변화에 대응하는 공통된 움직임을 보이고 있다. 미국의 경우 2050년까지 탄소중립을 선언하고, 2030년까지 2005년 대비 온실가스를 50 - 52% 감축할 것이라는 목표를 발표하였다. 애플, 구글 등 주요 글로벌 기업들은 기업이 필요한 전력량의 100%를 친환경 재생에너지원을 통해 만들어진 전력으로 사용하는 ‘RE100’ 캠페인에 자발적으로 동참하고 있으며, 협력·납품업체에도 확대를 요구하고 있다. 우리나라는 2009년 기후변화 대응 정책을 처음으로 수립하였으며, 2015년 파리협정에 따라 국가 온실가스 감축 목표를 설정하였다. 그러나 2020년 이후 국제적으로 기후위기 대응의 중요성이 커지고 탄소중립 사회로의 전환이 트렌드가 됨에 따라 2023년 ｢탄소중립 녹색성장 국가전략 및 제1차 국가 기본계획｣을 통해 과거의 정책과는 다르게 탄소중립을 선언하며 기후변화에 대응하고자 장기적인 목표를 설정하였다. 위 정책은 ｢기후위기 대응을 위한 탄소중립·녹색성장 기본법｣에 근거를 두고 있으며, 2050년까지 탄소중립을 목표로 하여 탄소중립 사회로 이행하고, 환경과 경제의 조화로운 발전을 도모하는 국가 비전을 선포하고, 이를 위한 4대 전략과 12대 과제를 설정하여 탄소중립과 녹색 성장을 이룬 글로벌 중추국가로의 도약을 목표로 하고 있다.

무는 대한민국의 5대 채소 중 하나로 정부가 직접 수급을 관리하는 작물 중 하나이다. 또한, 사계절 모두 재배가 가능한 품목으로 고온이나 폭우, 한파 등 기상 요인에 더 민감하게 반응한다. 2011년 폭염과 태풍으로 인해 무 도매가격이 전월 대비 127.3% 폭등한 사례와 2019년 태풍으로 작황이 부진하여 김장철 무 도매가격이 작년 대비 3.5배 오르는 사례가 이를 뒷받침한다. 국가농식품통계서비스에 따르면 2000년부터 2022년까지 1인당 연간 무 소비량의 평균은 21.9 kg이며, 2010년대부터 2022년까지 소비량 평균에서 크게 벗어나지 않는 수준으로 소비가 지속되고 있다. 과거에 비해 소비에는 큰 변화가 없으나 지속적인 기온 상승과 특정 연도의 이상기후가 무 가격을 변동시키고 수급 불안정을 일으키므로 기후변화에 대응하는 정책 시행을 통해 가격 안정성을 확보하여야 한다. 이처럼 지구온난화에 의한 기온 상승은 농업 부문에 큰 영향을 미친다. 이에 과거에서부터 기상 요인 변화를 통해 작물 수급을 분석한 연구가 다수 이루어지고 있다. 기후 시나리오를 작물 수급 모형에 접목하여 미래치를 전망한 연구도 활발하게 진행되었으며, 시간의 흐름에 따라 발전된 기후 시나리오를 이용하여 미래치의 예측력을 높이려 시도하고 있다. 그러나 과거에는 기후변화에 대한 인식 부재로 구체적인 기후변화 대응 정책이 제시되지 않아 기후변화 정책 이행에 대한 작물 수급 영향을 분석하는 데 한계가 존재하였다. 또한, 현재 추진되고 있는 탄소중립기본계획의 경우 정책 이행을 위한 기초적인 연구만이 진행되고 있으며, 정책 이행으로 실현되는 온실가스 감축량을 바탕으로 농업 측면에서 정책의 효과성을 검증하는 연구는 미흡한 실정이다.

본 연구의 목적은 부분균형모형을 구축하여 기후변화 대응 정책 이행에 따른 계절별 무 수급 영향 변화를 분석하는 것이다. 작형별 주산지에 따라 전국, 강원도, 제주도로 지역을 구분한 후 데이터를 수집하였으며, 2기 전작형 가격이 재배면적 결정에 영향을 미치도록 부분균형모형을 설계하였다. 현재 가장 발전된 기후 시나리오인 SSP (shared socioeconomic pathways) 시나리오에 제시된 기온과 강수량 변화를 바탕으로 베이스라인과 시나리오를 설정하여 기후변화 정책 이행 여부가 작형별 무 단수에 미치는 영향을 분석하였다. 이는 향후 이상기후와 관련된 농작물 수급 정책 수립 및 영향 분석을 위한 기초 자료로 활용될 수 있으며, 탄소중립기본계획의 이행이 작물 수급에 어떤 영향을 미치는지 파악할 수 있는 선제적인 자료로의 활용을 기대할 수 있다.

본 연구는 다음과 같이 구성된다. 2장에서는 본 연구를 위해 참고한 선행연구를 나열하고, 3장은 연구에 사용된 연구 방법을 설명한다. 4장은 연구 수행을 위해 사용된 자료와 설정한 시나리오를 설명한다. 5장에서는 시나리오에 대한 분석 결과를 제시하며, 6장은 연구 결과를 요약하고 결론을 제시한다.

Review of previous research

농업 특성상 작황이 기후에 많은 영향을 받기에 기후가 농작물에 미치는 영향을 분석한 선행연구가 다수 존재한다. Roh 등(2012)은 이상기후와 쌀 단수와의 관계를 파악하고자 이상기후가 있었던 해를 더미변수로 설정한 후 선형회귀분석을 통해 분석하였으며, 기상자료의 장기적 특성과 이상기후 발생 여부가 쌀 단수에 높은 영향을 미친다고 밝혔다. Kim 등(2014)은 8 - 9월 평균기온과 강수량, 일조시간과 가을무 단수와의 관계를 분석한 결과, 특정 월의 기온 변화가 단수에 영향을 미친다는 것을 밝혔다. Cho 등(2014)은 이상기후가 건고추 생산 농가에 미치는 피해를 균형대체모형(equilibrium displacement model, EDM)을 통해 산정했으며 기후변화 대응 노력 정도에 따라 농가 수입을 보전할 수 있음을 밝혔다. Kim 등(2013)은 기온 통계를 바탕으로 월동작형 배추와 무의 생산량에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 작물의 단수에 영향을 주는 기상 요인이 설명변수의 범위나 자료 활용 방법에 따라 다르게 나타날 수 있음을 시사하였다. Yoon (2018)은 벼의 생장주기를 개화기와 비개화기로 구분 짓고 기온과 단수 간의 관계를 비선형 변환을 통한 신축적 계단함수를 추정하여 영향을 분석하였으며, 개화기에서 30℃ 이상의 고온이 단수를 감소시키는 요인이 되고 있음을 밝혔다. Han 등(2011)은 기상청에서 제공하는 장기예보를 세 단계로 분류하여 고랭지 배추, 쌀, 콩 등에 대해 단수를 예측하였다. Choi 등(2020)은 가뭄, 태풍과 같은 자연재해와 단수 간의 관계를 분석했다. 또한 이상기후의 발생 빈도가 높아지면서 가격 변동성이 커지고 있음을 밝혔으며 전기가격이 현재 가격에 영향을 주고 있음을 밝혔다.

작형 간 연결된 무의 부분균형모형 구축을 위해 무의 수급을 분석한 기존의 연구를 참고하였다. Park과 Park (2013)의 연구는 무의 단수 함수를 봄, 고랭지, 가을 작형으로 구분하여 작형별로 생산량을 계산하였으며 무의 작형별로 영향을 주고받는 관계가 있음을 나타냈다. 그러나 통계상으로 월동무를 봄무에 포함시켰기에 통계적 오류의 가능성이 존재했다. Kim과 Ko (2014)는 제주 월동무의 재배면적과 가을무, 봄무, 준고랭지 1기작 무의 재배면적 사이의 관계가 반비례함을 밝혔으며, 월동무의 재배면적 확대에 따른 공급량의 급증과 시장가격 하락 가능성을 제시했다. Kim 등(2010)은 단기 농업관측모형의 한계를 보완한 중기선행관측모형을 개발했다. 수요이론으로부터 유도된 가격 신축성 함수가 아닌 시계열 가격변동에 초점을 맞춘 월별 도매가격 결정모형을 채택하였으며 무의 4가지 작형 간 상호 영향을 고려하여 각종 지표를 예측하였다. Kim 등(2006)은 배추 수급모형을 연립방정식 형태로 구축하여 작형별 상호관련성을 모델에 적용했다. 그러나 월동배추의 경우 공식적 통계자료가 없어 모델 구축에서 제외하였다는 한계점이 있다. Cho와 Lee(2011)는 Nerlove의 부분조정모형을 원용한 양대수 선형모형을 통해 중기 선행관측을 위한 작형별 수급모형과 예측시스템을 개발하였다. 또한, 무의 재배면적은 전작형의 시장가격과 비례하며 단수의 경우 생육기의 기온, 강우에 영향을 받는다고 밝혔다.

기상 변수 및 기후 시나리오를 활용하여 농작물 수급을 분석한 연구가 다수 존재한다. Lee 등(2012)은 작물생육모형인 CERES (crop environment resource synthesis)-Rice와 SRES (special report on emissions scenarios) 시나리오에 따른 GCM (global climate model) 결과를 바탕으로 기후변화가 미래 논벼의 생산과 소비에 미치는 영향을 분석하였다. Kim 등(2012)은 CERES-Rice와 KREI (Korea Rural Economic Institute)-KASMO (Korean agricultural simulation model), RCP (representative concentration pathways) 시나리오를 활용하여 기후변화로 인한 식량 공급의 변화를 패널분석 모형을 통하여 예측하였다. 이상 기온과 이상 강수량은 단수에 영향을 미치며, 이상기후 발생 빈도 증가로 식량 공급의 문제가 발생할 수 있음을 시사했다. 선행연구를 종합한 결과, 이상기후의 발생은 작물 생육에 영향을 미쳐 가격에 변화를 불러온다. 그러나 기후변화 대응의 노력 정도에 따라 이상기후에 의한 피해를 보전할 수 있음을 알 수 있다. 본 연구는 기후변화 대응을 가정한 시나리오를 제시하여 이상기후 대응 노력으로 인한 수급 영향의 변화를 분석할 것이다.

Materials and Methods

본 연구는 기후변화 정책 이행에 따른 무 수급 변화를 분석하기 위해 작형별 무 부분균형모형을 구축하였다(Fig. 1). 무의 작형은 봄, 고랭지(여름), 가을, 월동무 4가지로 구분하였으며 각 작형별로 재배면적 함수와 단수 함수, 수요 함수를 설정하였다. 각 작형의 재배면적과 단수의 곱으로 작형별 생산량을 도출하였으며 작형별 생산량을 합하여 총공급량을 도출했다. 작형별 1인당 소비량과 통계청의 장래인구추계 자료의 인구수 곱으로 작형별 수요량을 나타냈으며, 모든 작형별 수요량을 합한 값이 총수요량이 된다. 무의 재고량은 저장 기간 동안 다음 작형이 출하되어 소비되는 형태이므로 통계 데이터 수집에 어려움이 있어 반영하지 않았으며, 수입량, 수출량은 전체 생산량의 1% 미만이므로 수급에 미치는 영향이 매우 작아 본 연구에는 반영하지 않았다. 작형별로 총공급량과 총소비량이 일치하면 시장 청산이 이루어져 무의 작형별 시장가격이 결정된다. 본 연구는 무의 작형별 주산지(전국, 강원도, 제주도)에 따라 지역을 구분하였다. SSP 시나리오를 바탕으로 지역별 평균 기온 상승에 따른 무의 수급 영향을 분석하였으며 기후변화 대응 정책 시행 여부에 따른 작형별 무 수급을 예측하였다.

Fig. 1.

Radish supply and demand model flow chart.

무 부분균형모형은 국내 공급과 수요로 구성하였다(Table 1). 공급은 무의 작형별 생산량 합으로 구성했다. 무 특성상 계절마다 생산되고 출하되기에 재고량은 고려하지 않았으며, 수입량은 전체 생산량 대비 매우 작은 비중이기에 제외하였다. 재배면적 함수(HA)에는 전기 재배면적과 2기 전작형 가격(wholesaleprice)과 전기 자체 가격, 추세변수인 trend를 변수로 두었다. 과거 선행연구에서는 무의 부분균형모형을 월동무를 제외한 세 작형으로 구분한 후 전작형 가격을 변수로 사용하였다(Park and Park, 2013). 그러나 본 연구와 같이 무 부분균형모형을 네 작형으로 확장하고 월별 가격의 평균으로 작형별 가격을 구분한다면 전작형 가격은 파종기 이후 가격이 되므로 변수로 사용하는 것이 타당하지 않을 수 있다. 따라서 본 연구는 2기 전작형 가격을 변수로 활용하여 파종기 재배면적 결정에 유의한 영향을 줄 수 있도록 설정하였다. 단수 함수(YD)는 작형별 파종기에서 수확기 사이의 평균기온(QT)과 평균강수량(AP), 추세 변수를 설정하였다. 단수 함수에 가격 변수를 포함하여 경영비와 같은 농가 경영지표의 변화가 단수에 간접적으로 영향을 줄 수 있으나 본 연구에서는 기상변수에 의한 단수 변화만을 분석하고자 해당 변수는 제외하였다. 또한 기온과 강수량 이외에 일조시간, 계절별로 영향을 주는 자연재해 등 무의 단수에 영향을 주는 여러 기상 요인이 존재하지만, SSP 시나리오에 기초한 기후 변화 영향 분석을 위해 기온과 강수량 변수만을 고려하였다. 또한, 단수 함수를 1차 함수 형태로 나타내게 되면 기온과 강수량의 변화에 따라 단수는 계속적으로 증가하거나 감소하는 모순이 발생한다. 이에 단수 함수를 2차항 계수가 음수인 2차 함수 형태로 설정하여 무의 단수가 최대가 되는 최적 기온과 강수량을 나타내었다.

수요 부문은 작형별 당해 연도 수요량으로 이루어지며, 소비 함수(D)는 작형별 연평균가격만으로 구성하였다. KASS (2023)에 따르면 1인당 연간 무 소비량은 20 kg 내외로 일정 수준이 유지되고 있고, KREI (2023)는 가구 소비자의 무 소비는 주로 월별 1회 이상 주기적으로 이루어지고 있었다고 밝혔다. 소비가 매월 주기적으로 이루어진다는 점에서 소득 변화에 따른 소비의 변화는 크지 않을 것이라 판단하여 소득 관련 변수는 제외하고 소비를 추정하였다. 함수 추정에 사용된 기상 변수나 인구수, 생산자물가지수(producer price index, PPI), 소비자물가지수(consumer price index, CPI) 등은 외생변수로 사용하였으며 기상 변수와 인구수를 제외한 변화는 고려하지 않았다. 생산, 소비 측면의 물가지수를 사용하여 실질 가격으로 치환하였고, 시장 청산은 총생산과 총수요가 같아질 때 발생하며 이때 무의 작형별 시장균형가격이 결정된다.

Materials

무 부분균형모형을 구축하기 위해 2000년부터 2023년까지의 자료를 수집하였으며, 일부 2023년 자료는 전망 자료만 존재하여 직전 3개년(2020 - 2022년) 평균치를 사용하였다(Table 2). 통계청의 농작물 생산조사 자료를 활용하여 재배면적과 단수 자료를 수집하였으며, 기온이 미치는 영향을 분석하기 위해 노지재배만을 고려하였다. 과거 월동무 통계는 봄무와 함께 집계되고 있었으며, 2014년부터 분리되어 집계되었기에 작형별로 무 수급 영향 분석을 위한 데이터 수집에 한계가 존재하였다. 이를 해결하고자 본 연구는 제주도가 월동무 생산량의 95% 이상을 차지한다는 점을 활용하여 2014년 이전 월동무 데이터를 수집하였다. 봄무와 월동무가 함께 집계된 2014년 이전의 데이터는 전체 봄무 생산량 중 제주도 생산량을 월동무 데이터로 두었으며, 2014년 이후 데이터는 집계된 월동무 데이터를 사용하였다. 작형별 무 소비량은 1인당 소비량을 인구수로 곱하여 구하였으며 인구수 자료는 통계청의 장래인구추계를 활용하였다. 기상 자료는 기상청 기상자료개방포털 통계를 활용하였다. 농촌진흥청 농사로(RDA, 2024)에서 제시한 농작업 일정과 Oh 등(2017)의 연구에 따르면 봄무는 3월에서 4월 사이에 파종하여 5월 이후 전국에서 생산되며, 여름무는 강원도 고랭지 지역에서 6월부터 파종하여 8월에 생산한다. 가을무의 경우, 8 - 9월에 파종하여 9월부터 생산되며 봄무와 마찬가지로 전국에서 생산되는 형태이다. 월동무는 제주도가 생산량 대부분을 차지하며, 8월 파종 이후 다음 해 4월까지 수확이 이어지는 형태이다. 이러한 작형별 특성을 반영하여 봄무는 3 - 5월의 전국 평균기온과 평균강수량, 고랭지무는 6 - 8월의 강원영동과 강원영서의 평균기온과 평균강수량, 가을무는 9 - 10월의 전국 평균기온과 평균강수량, 월동무는 10 - 12월까지의 제주도 서귀포의 평균기온과 평균강수량을 사용하였다. 무 도매가격은 한국농촌경제연구원에서 제시한 월별 보도자료에 나타난 월별 무 도매가격을 활용하였다. 선행연구를 참고하여 봄무는 6 - 7월 도매가격의 평균, 고랭지무는 8 - 10월, 가을무는 11 - 12월의 평균을 활용하였으며, 월동무는 다음해 1 - 5월까지의 가격의 평균으로 작형별 무 도매가격을 산출하였다.

Scenario assumption

기후변화 시나리오란 인위적으로 발생한 복사강제력 변화를 지구시스템 모델에 적용한 미래 기후 전망을 의미하며 미래 기후변화에 대한 영향을 평가하고, 피해 최소화를 위한 선제적 정보를 제시하는 역할을 한다. 시나리오 종류로는 SRES, RCP, SSP 시나리오 등이 있으며, 각 시나리오는 이산화탄소나 온실가스 배출량에 따라서 세부화되어 IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 평가보고서에 활용된다. SSP 시나리오는 IPCC 6차 평가보고서를 위해 기존에 먼저 제시된 시나리오인 RCP 시나리오 기반에 미래 사회경제변화(경제발달, 기술발달, 제도, 정책 등)를 기준으로 설정되었다(Table 3). 기존 예상보다 빠르게 증가하는 이산화탄소 배출량을 반영하고 가장 최근에 발표된 기후 시나리오라는 점에서 본 연구의 시나리오 분석에 적합하다고 판단하여 해당 시나리오를 활용하여 연구를 진행할 것이다.

본 연구에서는 탄소중립기본계획 이행 가정에 따른 기온과 강수량 변화 차이가 작형별 무 수급에 미치는 영향을 나타냈으며, 기후변화 대응 정책 시행의 효과성을 검증하였다. 기상청 기후정보포털의 시나리오별 기후변화 예측정보를 참고하여 기후변화 시나리오를 설정하였다. 그중 SSP 시나리오에서 제시한 기온과 강수량 변화 시나리오를 활용하여 중장기적 변화를 파악하였다. 전국과 강원 영동과 영서, 제주도 서귀포의 평균 기온과 강수량이 변화했을 경우를 시나리오로 설정하여 연구를 진행하였다.

본 연구는 수급 영향 분석의 현실성을 높이기 위해 현재 시행 중인 기후변화 대응 정책의 이행을 가정한다. 탄소중립기본계획은 2050년까지 탄소중립을 목표로 하며, 탄소중립 사회 이행과 환경과 경제의 조화로운 발전 도모를 국가 비전으로 삼고 있다. 이를 위해 4대 국가 전략을 수립하고 2030년까지 온실가스 감축량을 2018년 기준 40% 감축한 436.6백만 톤으로 설정하였다(KECO, 2024). 즉, 탄소중립기본계획이 계획대로 이행된다면 환경과 경제의 조화를 이루게 되고 이는 곧 SSP2-4.5 시나리오의 의미와 일맥상통할 것이다. 따라서 현재 수준과 비슷한 화석연료 사용이 지속되고, 기후정책이 부재한 상황인 SSP5-8.5와 탄소중립기본계획의 이행으로 경제성장과 기후변화 대응 간에 조화를 이룬 상황을 가정한 SSP2-4.5를 분석에 활용하였으며, 기상청의 기후변화 예측정보를 통해 2025 - 2040년까지의 전망치를 사용하였다(KMA, 2024c). SSP5-8.5의 경우, 2040년까지 3 - 5월 전국 평균기온은 0.021℃, 6 - 8월 강원도 평균기온은 0.049℃, 9 - 10월 전국 평균기온은 0.07℃, 10 - 12월 제주 서귀포의 평균기온은 0.034℃씩 매년 증가하는 경향성을 보인다(Fig. 2). 강수량은 각각 0.83, 2.349, -0.6885, -1.603 mm씩 변화한다. SSP2-4.5의 경우 3 - 5월 전국 평균기온은 -0.016℃, 6 - 8월 강원도 평균기온은 0.025℃, 9 - 10월 전국 평균기온은 0.038℃, 10 - 12월 제주 서귀포의 평균기온은 -0.0043℃씩 변화하며 강수량은 매년 -4.212, -2.94, 2.6705, 0.509 mm씩 변화한다. 기후변화 대응 정책 시행을 가정한 시나리오에서 기온 상승의 폭 감소가 뚜렷하게 나타났으며, 강수량은 계절에 따라 변화 방향이 다르게 나타났다.

Fig. 2.

Radish supply and demand model flow chart.

본 연구는 기후변화 대응 대책 이행에 따른 기온과 강수량 사이의 변화가 존재할 때 2024년부터 2030년까지의 무 수급 영향을 분석하였다. 현재 속도와 유사하게 화석연료를 사용하고 도시 위주의 개발 확대를 가정한 SSP5-8.5를 베이스라인으로 두었으며, 기후변화 완화와 경제성장 사이에 중간 단계에서 조화를 이룬 SSP2-4.5를 시나리오로 설정했다(Table 4). 각 작형의 단수함수에 시나리오에 따른 기온과 강수량 충격을 주어 작형 간 유기적인 변화를 분석하고 기후변화 대응 정책 시행으로 인해 기온 상승이 완화된 시나리오를 통해 무 수요와 가격 등을 제시한다.

Results and Discussion

Estimation results

무의 작형별 재배면적 함수 추정 과정에서 봄무 재배면적 함수의 전기 자체 가격의 탄성치는 선행연구의 재배면적 추정 결과를 참고하여 조정했으며(Park and Park, 2013), log-log 함수를 통해 탄성치를 비교하였다. 봄무 재배면적 함수 추정 결과, 2기 전작형 가격에 양(+)의 영향을 받고 있었으며 통계적으로 유의미한 값이 도출되었다. 추정된 함수에 의하면 2기 전작형 가격인 작년 가을무 가격이 1% 증가하면, 봄무 재배면적은 0.13% 증가함을 나타냈고 이는 통계적으로 유의했다. 전기 자체 가격과 전기 재배면적에는 각각 음(-)과 양(+)의 영향을 받고 있음이 나타났으나 통계적으로 유의하지 않았다. 고랭지무 재배면적 함수 추정 결과 2기 전작형 가격, 전기 자체 가격, 전기 재배면적에 대해 모두 양(+)의 영향을 받고 있었으나, 전기 재배면적에만 유의한 영향을 받는 것으로 나타났다. 함수 추정 결과에 따르면, 전기 재배면적이 1% 오르면 고랭지무 재배면적은 0.38% 증가하는 것으로 나타났다. 가을무 재배면적 추정 결과 2기 전작형 가격에 대해 음(-)의 영향을 보이나 통계적으로 유의하지 않았다. 가을무는 김장에 사용되는 무로 김장무라는 이름으로 불리고 있다. 즉, 가을무는 전국적으로 재배된다는 점에서 봄무와 공통점을 가지나, 김장철이라는 특정 시기에 수요가 급증한다는 점에서 차이가 있다. 수요 증가로 인한 가격 상승 기대에 따라 파종기 가격인 2기 전작형 가격을 고려하지 않고 재배면적을 결정하는 경향으로 인해 위와 같은 결과가 도출된 것으로 해석된다. 전기 자체 가격과 전기 재배면적에는 모두 양(+)의 효과를 받으며 통계적으로 유의했다. 전기 자체 가격과 전기 재배면적이 1% 증가하면 재배면적은 각각 0.16, 0.6% 증가하는 경향을 보였다. 월동무 재배면적 추정 결과, 가을무와 마찬가지로 2기 전작형 가격 계수는 음(-)의 영향이나, 통계적으로 유의성이 없었다. 이는 고랭지 무의 주산지인 강원도와 월동무 주산지인 제주도의 지역적 차이와 다른 작형들과 달리 꾸준히 증가하는 월동무 재배면적의 추세에 의해 이러한 결과가 나온 것으로 판단된다. 전기 재배면적에는 양(+)의 영향을 받고 있으며 통계적으로 유의했다. 전기 자체 가격의 경우 1% 오를 때 재배면적은 0.35% 증가한다. 전체적인 작형별 재배면적 함수 추정 결과, 봄무 재배면적에만 2기 전작형 가격이 영향을 미치고 있었고 전기 자체 가격의 경우 가을무와 월동무 재배면적에 유의한 영향을 미쳤다. 봄, 고랭지, 가을 작형 재배면적의 추정결과는 Park과 Park (2013)의 연구와 동일한 결과가 도출되었으며, 월동무 재배면적의 추정 결과는 다른 작형과 달리 재배면적이 증가하는 추세가 잘 반영되었다(Table 5).

무의 작형별 단수를 추정한 결과, 각 작형의 기온과 강수량 변수에 유의한 영향을 받는 것으로 나타났다(Table 6). 봄무의 단수함수 추정 결과, 3 - 5월의 전국 평균 기온과 평균강수량에 유의미한 영향을 받았으며, 통계적으로 모두 유의했다. 3 - 5월의 전국 평균 기온이 1℃ 상승하면 단수는 1,617.98 kg·10a^-1만큼 증가하며, 평균강수량이 1 mm만큼 증가하면 단수는 19.15 kg·10a^-1만큼 증가하는 것으로 나타났다. 봄무 재배의 최적 온도와 강수량을 계산하기 위한 2차 함수 계산 결과, 3 - 5월의 전국 평균 기온 최적 온도는 11.71℃로 나타났다(Fig. 3). 즉, 3 - 5월의 평균 기온이 11.71℃에 도달하면 단수는 최대치가 되고 이후 기온이 상승할수록 단수는 감소하는 형태로 나타난다. 봄무의 발아적온이 15 - 30℃인 것과 개화적온이 12℃인 것을 고려하면 이는 유의한 수치인 것으로 판단된다. 최적 강수량은 95.37 mm로 나타났다. 전국 3 - 5월의 데이터 상 평균 강수량이 81 mm인 것을 고려했을 때 합당한 수치가 도출되었다고 해석할 수 있다. 고랭지 무의 단수함수 추정 결과, 6 - 8월의 강원도 평균 기온과 평균강수량에 모두 유의한 영향을 받았으며 통계적으로 모두 유의한 결과가 도출되었다. 6 - 8월의 강원도 평균 기온이 1℃ 상승하면 단수는 4,832.04 kg·10a^-1만큼 증가하며, 강수량은 1 mm 증가할 때 23.56 kg·10a^-1만큼 단수가 증가한다. 봄무와 마찬가지로 기상 변수의 최적점을 도출한 결과 6 - 8월의 평균 기온의 최적점은 21.87℃로 나타났다. 고랭지무의 발아적온이 15 - 20℃이고 생육적온이 20℃인 것으로 보아 현실적인 결과가 도출되었다고 판단할 수 있다. 최적 강수량은 253.76 mm로, 6 - 8월 강원도 강수량 평균이 246 mm라는 점에서 유의한 결과이다. 가을무의 단수 추정 과정에서 평균강수량의 계수는 선행연구를 참고하여 조정하였다(Park and Park, 2013). 9 - 10월의 평균 기온은 유의한 영향을 받고 통계적으로도 유의했으나 강수량은 단수에 유의미한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 이는 가을무의 특성으로 계절 특성상 파종기부터 태풍과 가뭄 등 타 작형보다 각종 자연재해의 영향을 많이 받아 강수량의 큰 편차가 발생하여 발생한 결과로 판단된다. 9 - 10월의 평균 기온이 1℃ 오를 때 단수는 15,419.87 kg·10a^-1만큼 증가하는 것으로 나타났으며, 가을무 단수의 기온 최적점은 17.4℃로 나타났는데 가을무의 발아적온인 15 - 30℃와 생육적온이 20℃인 점을 고려했을 때 유의한 결과가 도출되었다고 판단할 수 있다. 월동무 단수의 경우 10 - 12월의 제주도 서귀포의 평균기온과 강수량에서 모두 유의한 영향을 받았으며, 강수량의 1차항을 제외한 나머지에서 모두 통계적으로 유의했다. 지반이 화산암으로 이루어져 배수가 잘 이루어지는 제주도의 지질적 특성으로 강수량이 단수에는 큰 영향을 미치지 못한다는 결과가 나온 것으로 판단할 수 있다. 10 - 12월의 평균 기온이 1℃ 오를 때 단수는 43,193.34 kg·10a^-1만큼 증가하고 강수량이 1 mm 증가하면 단수는 20.31 kg·10a^-1만큼 증가한다. 추세변수 계수는 60.09로 나타났으며, 월동무 단수의 기온 최적점 계산 결과, 14.81℃로 나타났으며, 강수량의 최적점은 72.52 mm로 나타났다. 월동무의 생육이 겨울철 대기온도에 인접할 때 증가한다는 점과 데이터 상 강수량 평균이 82 mm인 점에서 두 수치 모두 유의하다고 판단할 수 있다.

Fig. 3.

The optimal temperature of radish yield.

R-squared는 변수가 많아질수록 값이 커지는 특성이 있어 과대평가의 위험이 있기에 재배면적과 단수 함수에서는 adjusted R-squared를 사용하였다. 그러나 수요함수는 변수로써 가격만을 고려했기 때문에 R-squared를 사용한다. 봄무 수요함수는 봄무 가격에 음(-)의 영향을 받으며 통계적으로 유의했다. 함수에 의하면 봄무 가격이 1% 상승할 때, 수요는 0.43%만큼 감소하는 것으로 나타났다. 그러나 R-squared값이 낮게 나와 설명력은 부족한 것으로 나타났다. 고랭지 무의 수요는 봄무와 마찬가지로 자체 가격에 음(-)의 영향을 받고 있으며 통계적으로 유의하다. 고랭지 무 가격이 1% 오르면 수요는 0.23%만큼 감소했으나 설명력이 낮게 나타났다. 가을무 수요함수의 경우, 가을무 가격에 음(-)의 영향을 받으며 통계적으로 유의한 결과였다. 가을무 가격이 1% 오르면 수요는 0.38%만큼 감소하며 R-squared값은 0.49로 다른 작형들보다 다소 높은 설명력을 보유했다. 월동무 수요함수에서 가격에 대한 계수는 Moon 등(2022)의 연구를 참고하여 조정했으며, R-squared값 또한 0.2로 낮은 설명력을 보여주었다. 재배면적과 단수 함수와는 달리 소비 함수의 모든 작형에서 설명력이 떨어진다. 무는 김장철을 제외한다면 계절별로 소비량이 크게 변하지 않는 채소 중 하나이고, 가격변화 대비 소비량은 크게 변하지 않는 소비 특성상 이러한 결과가 나온 것으로 판단된다(Table 7).

Baseline

KREI (2024a)는 작형별 무의 2024년 전망치를 제공하고 있다. 봄무의 재배면적은 봄무 가격이 기대치 이하에 형성되고 충청, 호남의 작목 전환 의향 등에 의해 전년 대비 11.2% 감소할 것으로 전망했다. 고랭지무의 경우 출하기의 낮은 가격과 연작 피해 등에 의하여 작년 대비 3.3% 감소를 전망했다. 가을무의 재배면적은 출하기 가격 하락을 이유로 작년 대비 7.0% 감소를 전망했다. 월동무는 2024 - 2025년 사이에 출하되어 별도의 전망이 존재하지 않아 부분균형모형 상의 전망치를 그대로 사용하였다. KREI와 부분균형모형의 전망치를 참고하여 각 작형의 24년도 재배면적 전망치를 조정하였으며, 베이스라인은 현재 속도와 유사하게 화석연료를 사용하며 기후변화 대응 정책이 부재한 상황인 SSP5-8.5이다(Table 8).

2024년 봄무의 재배면적은 6,617 ha, 단수는 4,049 kg·10a^-1, 생산량은 26.7만 톤, 가격은 15,541 won·20 kg^-1으로 단수는 큰 차이가 없었으나 재배면적이 크게 줄어 생산량 감소로 전년 대비 가격이 상승하였다. 고랭지무의 경우 재배면적은 2,549 ha, 단수는 4,116 kg·10a^-1, 생산량은 10.4만 톤, 가격은 16,846 won·20 kg^-1으로 봄무와 마찬가지로 재배면적이 감소하여 생산량 감소로 전년 대비 가격이 상승했다. 가을 작형에서 재배면적은 5,763 ha, 단수는 7,873 kg·10a^-1, 생산량은 45.4만 톤이며 가격은 10,796 won·20 kg^-1으로 나타났다. 단수는 작년 대비 증가하였으나 재배면적이 더 크게 감소하였고, 생산량의 감소로 인해 가격 상승으로 이어졌다. 월동무의 경우 재배면적은 6,405 ha, 단수는 6,661 kg·10a^-1, 생산량은 42.6만 톤으로 나타났으며 가격은 11,965 won·20 kg^-1으로 나타났다. 재배면적, 단수의 증가로 생산량이 전년 대비 증가하여 가격이 하락하는 양상을 보였다.

Scenario

탄소중립기본계획 시행으로 베이스라인보다 온도 상승 폭이 감소하고 강수량이 변화할 때 작형별 무 수급을 분석하였으며 SSP2-4.5 시나리오를 바탕으로 기상 변수를 조절하였다. 3 - 5월 전국 평균기온은 0.005℃, 6 - 8월 강원도 평균기온은 0.024℃, 9 - 10월 전국 평균기온은 0.032℃, 10 - 12월 제주 서귀포의 평균기온은 0.029℃씩 변화하며 강수량은 매년 각각 -3.382, -0.591, 1.982, -1.094 mm씩 변화한다. 시나리오 분석 결과, 모든 작형에서 단수가 증가하였으나 봄무의 단수는 2028년부터 감소하는 모습을 보였다.

베이스라인과 2030년 전망치를 비교한 결과 각 작형에서 -0.478, 3.23, 6.38, 0.8% 변화하였다. 단수가 증가하는 나머지 작형에서 생산량이 증가하는 추세를 보였으며, 총생산량은 2024년부터 점차 증가하여 2030년에 총 생산량이 1.345%만큼 증가하였다(Table 9). 전체 생산량은 봄 작형을 제외하고 증가하여 봄무 생산량의 감소분을 상쇄하는 모습으로 나타났다. 고랭지, 가을, 월동 작형의 생산량 증가로 인해 2030년에 베이스라인 대비 각각 -7.307, -8.229, -2.185% 가격이 하락했다. 시나리오 분석 결과, 기후변화 정책 이행이 봄 작형을 제외하고 긍정적인 영향을 미쳤다. 총공급량에서 차지하는 비중이 큰 가을무의 단수 증가가 가장 두드러지게 나타났으며, 가을무 생산량 증가가 봄무의 생산량 감소분을 상쇄하고 총생산이 증가하는 모습으로 이어졌다. 베이스라인 대비 가격은 봄무 가격을 제외하고 하락하는 추세를 보였다. 즉 기후변화 대응 정책의 이행으로 인한 기상 변화가 특정 작형의 단수와 생산량에 긍정적 영향을 미쳐 무의 시장 가격이 하락하였음을 확인할 수 있다.

본 연구는 기후변화 정책 시행이 무 시장 안정성에 미치는 영향을 알아보고자 2024년에서 2030년까지 베이스라인과 시나리오의 작형별 무 가격 변동계수(coefficient of variation, CV) 분석을 진행하였다(Table 10). 변동계수는 표준편차를 평균으로 나눈 값으로, 일반적으로 숫자가 클수록 변동성이 높다고 판단한다. 따라서 시나리오 가격의 변동계수가 베이스라인 가격의 변동계수보다 낮으면 기후변화 정책 이행으로 인해 시장 안정성이 확보되었다고 할 수 있다. 변동계수 분석 결과, 베이스라인의 작형별 무 가격의 변동계수 값은 각각 0.034, 0.047, 0.110, 0.012이고 시나리오의 작형별 무 가격의 변동계수는 각각 0.041, 0.069, 0.087, 0.018로 나타났다. 봄무와 고랭지무, 월동무의 가격 변동성은 시나리오 상황에서 상승하였고 가을무의 가격 변동성은 0.110에서 0.087으로 하락하였다. 비록 총공급량 비중이 작은 고랭지무의 시장 안정성은 타작형에 비해 크게 감소했지만, 총공급량에서 차지하는 비중이 크고, 김장철 등 특정 시기에 수요가 집중되어 가격 안정성 확보가 어려운 가을무의 시장 안정성이 확보되었다는 점에서 기후변화 정책의 이행이 특정 작형의 시장가격 안정성 형성에 기여하고 있음을 확인할 수 있다.

Conclusion

온실가스 배출량 증가로 폭염과 폭우 등 이상기후의 발생 빈도수가 점점 증가하고 있다. 이에 전 세계 곳곳에서 기후변화 대응 정책을 발표하여 기후변화 방지를 위한 노력을 다하고 있으며, 우리나라는 탄소중립기본계획을 발표하여 기후변화로 인하여 증가하는 기상 변동에 대비하고 있다. 이러한 기상 변동성의 증가는 농작물의 생육에 부정적 영향을 미쳐 가격에도 영향을 준다. 무는 대한민국의 5대 채소 중 하나로 사계절 재배가 가능하다는 점에서 이상기후에 더욱 민감하게 반응하는 작물이다. 또한, 1년 동안의 수요는 큰 변화가 없으나 김장철 등 단기적으로 수요가 급증하는 시기가 존재하여 월별로 판매가격의 변화가 크다. 이에 작형 간 유기적으로 연결된 무 수급 모형을 구축한 후, 탄소중립기본계획 이행을 가정하기 위해 SSP 시나리오를 해당 모형에 적용하여 연도별로 기온과 강수량이 지속적으로 변화할 때, 정책 이행에 따른 무의 작형별 수급을 비교하였다. 탄소중립기본계획 이행을 위한 방법론적 연구나 이상기후를 바탕으로 무의 수급 영향을 분석하는 선행연구가 활발하게 진행되었으며 무의 각 작형 사이의 관계를 밝히거나 작형별 단수에 영향을 주는 이상기후 요인을 분석한 연구는 다수 존재한다. 그러나, 월동무의 데이터는 비교적 최근에 집계가 시작되어 과거의 연구들은 봄, 고랭지, 가을 세 작형만을 고려하거나 월동 작형을 분리하여 모든 작형 간의 관계를 파악하는 데 어려움이 존재했으며 기후변화에 따른 무 수급 영향 분석 관련 연구는 미흡했다.

분석 결과는 다음과 같이 정리할 수 있다. 첫째, 본 연구에서는 각 작형의 재배면적 함수의 변수로 2기 전작형 가격을 사용하여 작형 간 상호 영향을 확인할 수 있는 무 수급 모형을 구축하였다. 함수 추정 결과 봄무는 전기 가을무 가격에 유의한 영향을 받았고, 고랭지무는 작형 간 관계가 없었으며, 전기 재배면적에만 유의했다. 가을무와 월동무는 전기 자체 가격과 전기 재배면적에만 유의한 영향을 받고 있음이 나타났다. 이는 선행연구의 재배면적 함수 추정 결과와 같다. 고랭지무와 월동무는 강원도와 제주도로 주산지를 한정하였기에 지역적 차이가 존재하였으며, 가을무는 김장철과 같은 단기적 수요 증가가 가을무 가격 상승을 일으켜 2기 전작형 가격에 유의하지 않는 결과가 도출된 것으로 사료된다. 둘째, 무 수급 모형의 단수 함수 추정 결과, 가을 단수함수에 추정된 9월과 10월의 평균 강수량 변수를 제외하고 각 함수에 사용된 기상 변수에 유의한 영향을 받는 것으로 나타났다. 단수가 결정되는 최적 온도와 강수량은 봄무의 경우 11.71℃, 95.37 mm, 고랭지무는 21.87℃, 253.76 mm으로 나타났다. 가을무의 단수 결정 최적 온도는 17.4℃였으며, 월동무는 14.81℃, 72.52 mm로 나타났다. 무의 발아적온인 15 - 30℃와 생육적온이 20℃이고, 각 기온과 강수량 통계가 최적점과 크게 다르지 않은 것으로 보아 유의한 결과가 도출되었다고 판단할 수 있다. 셋째, 화석연료 사용에 따라 지속적으로 기온과 강수량이 변화하는 상태에서 탄소중립기본계획 이행으로 인한 영향을 분석하고자 베이스라인과 시나리오를 설정했다. 시나리오에 따라 기온과 강수량의 충격을 모형에 적용한 결과 시나리오 상황에서 봄무의 단수를 제외한 나머지 단수가 증가하였으며, 생산량 증가에 따라 기후변화 대응 정책 이행을 가정하지 않은 베이스라인 대비 가격이 하락하는 모습을 보였다.

본 연구는 몇 가지 한계점도 존재한다. 무의 수요에 있어 대체재를 고려하지 않아 이로 변화할 수 있는 수급 영향을 분석하지 못하였다. 또한, 무에 단수에 일조시간, 일사량, 기후변화로 인해 나타나는 새로운 자연재해(벼멸구 재해) 등 많은 변수가 영향을 미치나 SSP 시나리오에 따른 위 변수들의 전망은 제공되지 않아 이를 반영하지 못하였다. 그리고 탄소중립기본계획의 이행의 가정과 SSP 시나리오 간 당위성이 부족하다. 추후 탄소중립기본계획의 구체적인 정책 방향이나 방법론 등을 참고하여 미래 변화값을 조정할 필요가 있다. 마지막으로 데이터 수집 과정에 있어 특정 작형의 데이터는 타 작형에 비해 늦은 시기에 집계되어 연구 과정에서 어려움이 있었다. 본 연구의 한계점을 극복한다면 다양한 측면의 융합연구가 가능하며 추후 통계가 축적된 뒤에 연구가 진행된다면 보다 정확한 결과가 도출될 것으로 기대한다.

본 연구의 의의는 다음과 같이 정리한다. 첫째, 무의 수급 영향을 모형으로써 분석한 연구는 2010년대 초반 이후로 미흡한 실정이었다. 본 연구에서 작형별 가격을 매개로 연결된 유기적인 모형을 구축하여 특정 작형의 변화에 따른 타 작형의 변화를 분석할 수 있게 하여 향후 무 수급 관련 연구뿐만 아니라 배추, 당근 등 사계절 재배 가능한 작물의 수급 영향 분석에 참고 자료로써 활용될 수 있다. 둘째, 기후변화 대응 정책 이행에 따른 기상 변수를 추가하여 모형을 확장할 수 있다. 현재 기온, 강수량만을 고려하여 모형을 구축하였으나 추후 고온일수, 한파일수, 가뭄일수와 같이 극한기후지수 변수를 추가하여 이에 따른 추가적인 분석을 진행할 수 있다. 이는 이상기후 관련 정책 제정이나 시행에 앞서 영향 분석의 근거가 되는 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다. 셋째, 탄소중립기본계획과 같은 기후변화 대응 정책이 실행을 가정하기 위해 미래 사회경제변화를 반영한 SSP 시나리오를 접목하여 분석을 진행하였으며, 기후변화 정책이 특정 작형 무의 단수에 긍정적인 영향을 미쳐 장기적으로는 시장 안정성에 기여하는 결과를 확인할 수 있었다. 이를 바탕으로 관련 제도나 정책의 시행에 앞서 기후변화 정책 시행이 농업 부문에 미치는 긍정적 영향을 뒷받침하는 근거로써 본 연구가 활용될 수 있기를 기대한다.