Journal Search Engine

ISSN : 1225-8504(Print)
ISSN : 2287-8165(Online)

Journal of the Korean Society of International Agriculture Vol.34 No.3 pp.191-198
DOI : https://doi.org/10.12719/KSIA.2022.34.3.191

Analysis on the Effectiveness of Official Development Assistance on Forestry Sector Using Global Panel Data Applied by R software

Sehee Jung^*,***

, Chulhyun Jeon^*,**

, Eunho Choi^*†

^*Division of Global Forestry, National Institute of Forest Science, Seoul, 02455, Republic of Korea
^**Economics Division, University of Stirling, Stirling, FK9 4LA, United Kingdom
^***Department of Biotechnology, Duksung Women's University, Seoul, 01370, Republic of Korea

^† Corresponding author (Phone) +82-2-961-2882 (E-mail) ehchoi710@korea.kr

Received May 31, 2022 Review August 16, 2022 Accepted September 1, 2022

Abstract

Deforestation and poverty in developing countries are critical ongoing issues. Forests provide a broad spectrum of benefits and services to millions of people, and more than $14 billion has been globally spent on the Forestry Official Development Assistance 2000-2019. The purpose of this study was to empirically analyze the effect of forestry ODA on the economic development and forest conservation policies of 87 major recipient countries, using panel data from the OECD DAC CRS, and the World Bank WBI 2003-2018. Herein, fixed effect and random effect models were applied, to 1,392 observed panel data using the R software. Results are as follow. First, results show that the forestry ODA has a positive and statistically significant effect on forest conservation. The higher the forest-dependent country, the greater the positive effect. On the other hand, the forestry ODA does not have a positive effect on the economic development of the recipient country. As the positive effect of the forestry, ODA has been verified; it is necessary to continuously increase international cooperation projects as well as financial support, in line with these international trends. Additionally, results suggest a joint and integrated project with the agriculture as well as forestry sectors because forest areas and farmlands area have a close negative ( ) relationship. Thus, the results provide substantial evidence for supporting as well as establishing, a solid momentum of international cooperation policies in the forest sector.

Key Words : Official Development Assistance , Effectiveness , Forestry sectors , Panel data analysis , Fixed effect , Random effect , R software

국제패널데이터를 활용한 산림부문 공적개발원조의 효과성 분석

정 세희^*,***

, 전 철현^*,**

, 최 은호^*†

^*국립산림과학원 국제산림연구과
^**스털링대학교 경제학과
^***덕성여자대학교 바이오공학과

초록

키워드 :

This article has been cited by 0 article in crossref

Cited-By

Funding:

서 언

국제사회는 제2차 세계대전 이후 빈곤과 기아, 소득 불평 등, 빈부격차 해소뿐만 아니라 교육과 보건 환경 개선, 환경보 전과 교역 확대, 세계평화 등의 목적으로 공적개발원조(Official Development Assistance, ODA) 또는 국제개발협력을 이행하고 있다. ODA란 공여국이 수원국의 경제발전과 복지증진을 주요 목적으로 공여하는 증여(grant)나 양허성 차관(concessional loan)을 의미한다(OECD, 2016). 경제협력개발기구(Organization for Economic Cooperation and Development, OECD) 개발원 조위원회(Development Assistance Committee, DAC)1) 회원국 을 중심으로, 개발도상국의 경제발전을 위해 시작된 ODA 규 모는 2015년 1,315억 630만 달러에서 2019년에는 1,465억 2,100만 달러로 지속적으로 증가하고 있다.

초기 ODA는 수원국의 빈곤 퇴치를 위한 물자 지원 및 경 제 인프라에 자금이 집중되었으나 최근에는 사회 인프라 및 보건, 교육, 환경 등 인류의 복지, 삶의 질을 높일 수 있는 분 야로 확대되고 있다. 최근 범부문에 해당되는 환경 및 산림부 문에도 관심이 증가하고 있는데, 본 연구에서 주목하고 있는 산림부문 ODA는 1995년에 시작되어, 매년 전 세계 ODA의 0.5% 내외를 유지하고 있다. 근래 기후변화가 인류의 생존을 위협할 정도로 심각한 이슈로 인식되기 시작하면서 1992년 6 월 개최된 유엔환경개발회의(United Nations Conference on Environment and Development, 일명 리우 회의)에서 산림의 보전과 지속가능한 경영을 위한^「산림원칙성명_」이 채택되었 다(NIFoS, 2020). 이를 시작으로 산림에 대한 논의는 계속되 고 있으며 대부분의 공여국은 산림 보전을 위한 ODA 사업을 지속해서 추진하고 있다.2) 기후변화 대응에 있어 산림의 중요 성을 확인하고 재원 역시 지속적으로 증가3)하고 있어, 앞으로 어떻게 산림부문 ODA를 효과적으로 추진할 것인지 고민이 필요한 시점이다.

ODA에 대한 원조효과성(Assistance effectiveness)과 개발효 과성(Development effectiveness)에 대한 담론이 진행 중이며, ODA 규모가 양적으로 확대되면서 효과적인 원조를 통하여 성 과를 높이고자 하는 노력도 지속되고 있다. ODA를 기반으로 지속적인 경제성장을 보이는 나라가 있는 반면, 큰 예산이 ODA로 투입되고 있음에도 불구하고 여전히 많은 수원국들은 빈곤에서 벗어나지 못하고 있다. 범위를 좁혀 산림부문 역시 지난 25년 동안 상당한 규모의 지원이 있었음에도 산림황폐화 및 산림전용, 저개발국의 빈곤 문제는 여전히 풀어야 할 숙제 로 남아있다(Reidar, 2000). 그렇다면 산림부문 ODA는 저개발 국의 경제성장과 환경보전에 효과가 없었던 것일까 하는 의문 이 든다.

산림부문 국제개발협력의 중요성이 점점 강조되고 있지만, 그 지원이 실제 어떤 영향을 미쳤는가를 실증한 연구는 매우 부족하다. 또한, 연구 대상과 기간이 대부분 2010년대 초반 이 전을 기준으로 수행되어 최근 산림부문 ODA의 효과를 충분 히 반영하지 못한 한계가 있다. 산림부문 ODA의 목적도 점 차 다양해지고 있어(Koponen, 2011), 사회·환경적 기능뿐만 아 니라 산업·경제적 측면 역시 중요하다. 이에 본 연구는 산림 부문 ODA의 범위를 ‘경제성장’과 ‘산림보전’에 초점을 두고 그 효과를 실증하고자 하였다. 분석 결과는 향후 효과적으로 산림부문 사업이 추진되고 재원이 활용되기 위하여 어떤 전략 이 필요한가에 대한 시사점을 제공할 수 있다.

연구방법

가. 분석방법

산림부문 ODA가 수원국의 경제성장과 산림면적 보전에 미 치는 영향을 실증적으로 분석하기 위하여 87개국을 대상으로 OECD DAC과 세계은행(World Bank)의 세계개발지표(World Development Indicators, WDI) 오픈데이터를 활용하여 패널 데이터(관측수 1,392개)를 구축하였다. 패널데이터 분석에 사 용되는 방법은 합동회귀모형(Pooled Regression Model), 확률 효과모형(Random Effect Model), 고정효과모형(Fixed Effect Model), 랜덤 파라메터(Random Parameters) 등이 있다 (Greene, 2012). 합동회귀모형은 최소자승법(Ordinary Least Squares, OLS)을 이용하게 되는데 종속변수에 영향을 미치는 변수가 포함되지 않았을 경우 그 효과를 제대로 추정하는 데 한계가 있어 내생성 문제에 취약한 측면이 있다. 일반적으로 ODA 자금의 유입은 개발도상국의 사회·정치적 요인이 복합 적으로 작용하여 내생성 문제가 있기 때문에 본 연구에 적용 하지 않았다. 분석 대상의 미관측 이질성(Heteroscedasticity)을 고려할 수 있으며 다른 도구변수(Instrument Variable)를 찾지 않아도 내생성 문제를 상당 부분 해결할 수 있고, 누락된 변 수(Omitted Variable)에 대한 한계를 극복할 수 있는 고정효 과모형과 확률효과모형을 적용한다. 기본 분석 모형은 다음과 같다.

y_{i, t} = α + β o d a_{i, t - 1} + γ_{i} Z_{i, t}^{'} + μ_{i} + ε_{i, t}

(1)

먼저, 식 1에서 y_{i, t} 는 종속변수를 나타내며, i와 t는 각각 국가(i=1, 2, ...., 87)와 연도(t=1, 2, ..., 16)를 나타낸다. 첫 번째 모형에서는 수원국의 경제성장을 확인하기 위해 실질경 제성장률(명목 GDP / GDP 디플레이터)을 적용하고, 수원국 의 산림보전 여부를 확인하기 위해 국토 대비 산림면적 비율 을 사용하여 모형을 추정한다. 본 연구의 목적은 산림부문 ODA가 수원국에 미치는 효과를 계량적으로 분석하는 것으로 , 주요 설명변수에는 산림부문 원조총액(oda_{i, t})을 사용한다. 이때 내생성 문제를 완화하기 위하여 1년 시차를 두어 원조총 액 1년 시차변수(oda_{i, t}_{- 1})를 사용한다. 이는 과거의 원조가 미래의 거시경제에 외생적이라는 Clemens et al. (2012)의 주 장에 근거한다. ${Z^{'}}_{i, t}$ 는 모형에 투입된 통제변수들의 벡터이며, μ_i 는 시간에 따라 변하지 않는 개체특성(Individual Effect)이 며, ε_{i, t} 은 시간과 개체특성에 따라 변하는 순수 오차항을 의 미한다. 오차항의 형태에 따라 확률효과모형과 고정효과모형 으로 나뉘는데 이때 μ_i 가 설명변수와 상관관계가 있는 경우 에는 고정효과모형을 사용하게 되고, μ_i 가 설명변수와 상관관 계가 없을 경우에는 확률효과모형을 선택하게 된다. 이에 본 분석에서는 고정효과모형과 확률효과모형을 모두 추정하여 그 결과를 제시한 후 하우스만 검정(Hausman Test)을 통해 더 적절한 모형을 선택하였다.

나. 분석 자료

본 연구에 활용된 데이터는 횡단면 데이터와 시계열 데이터 가 결합된 패널데이터이며, 기간은 2003년부터 2018년까지 16 개년도의 자료를 활용하였다. 해당 기간 ODA를 받은 144개 의 국가 중 통계자료 수집이 불가능한 국가를 제외하고 87개 국의 패널데이터를 구축하였다. 주요 산림부문 변수는 2002년 에 구축된 OECD DAC의 Creditor Reporting System(CRS) 데이터베이스를 사용하였고, 나머지 자료들은 세계은행의 WDI 를 이용하였다. 본 연구에서 활용하는 변수에 대한 설명과 기 초통계는 Table 1과 같다.

산림부문 ODA가 수원국 경제성장에 미치는 영향을 분석하 기 위해 본 연구는 Mühleisen et al. (1995), Hansen and Tarp (2001), Rajan and Subramanian (2008), 김영일 (2016) 의 선행연구를 바탕으로 경제성장에 영향을 미치는 변수들을 선택하고 통제변수로 적용하였다. ODA 이외의 자본축적을 통 제하기 위해 총자본형성(Gross Capital Formation)과 외국인 직접투자(Foreign Direct Investment), 거시경제 정책변수로 무 역개방도(Openness), 인플레이션(Inflation), 인구증가율 (Population growth)을 모형에 포함하였다.

다음으로 산림부문의 ODA가 수원국의 산림면적에 미치는 영향의 경우 Angelsen and Kaimowitz (1999), Joshi and Beck (2016)의 선행연구를 참고하여 산림황폐화(산림면적 감 소)에 영향을 미치는 변수들을 선택하고 통제변수로 사용하였 다. 주요 변수로는 1인당 GDP(GDP per capita), 국토면적 중 농경지 비율(Agricultural land), 인구증가율(Population growth), 무역지수(Terms of trade), 토지면적 당 곡물 수확량 (Cereal yield)을 모형에 포함하였다. 마지막으로 일반적으로 수 원국의 국가 GDP에 대한 임업의 기여도는 약 1% 정도로 산 림부문 ODA가 경제성장에 미치는 영향 또한 미미할 것으로 예측되지만(Lebedys and Yanshu, 2014), 국가 경제가 임업에 크게 의존할수록 산림부문의 원조효과가 더 크게 나타나는지 검증하고자 임업의존도(Dependence on forestry)를 독립변수로 모형에 포함시켰다. 단, GDP에 대한 임업의존도는 본 연구의 분석 기간과 일치하는 데이터를 확보할 수 없었기 때문에 국 가의 원목 수확량에 생산비용을 제외한 원목 가격을 곱한 임 업지대(Forest rent)를 임업의존도 변수로 사용하였다. 임업지 대는 모든 생산비용을 충당한 후 원목 판매로부터 얻은 실질 수익을 의미한다(Whiteman, 1999).

연구 결과

가. 산림부문 공적개발원조가 수원국의 경제성장에 미치는 효과 분석

먼저, 국제적으로 이행되고 있는 산림부문 ODA가 수원국 의 경제성장에 미치는 효과를 추정하기 위하여 앞에서 설명 된 자료를 토대로 R 프로그램을 이용하여 확률효과모형과 고 정효과모형을 동시에 추정하였다. 개도국에 유입되는 ODA 는 외생적인 영향보다는 개도국의 경제, 사회, 정치적 요인 들이 복합적으로 작용하기 때문에 거시경제 변수 간 내생성 문제가 발생할 수밖에 없다. 이에 Burnside and Dollar (2000)는 내생성 통제의 필요성을 강조한다. 이에 본 연구에 서는 확률효과모형과 고정효과모형을 모두 추정하였으며, 상 대적 적합성에 대한 하우스만 검증을 실시하였다. 그 결과 Table 2의 모형 1에서 Hausman (p-value)의 값이 0.005였 고, 모형 2에서는 0.000으로 나타나, 귀무가설(H₀)인 ‘확률효 과모형은 일치적이고, 일치추정량이라는 가설’을 기각하였다. 즉, 패널의 개체특성(μ_i)과 설명변수 간의 상관관계가 0이라 는 귀무가설을 기각하고, 대립가설(H₁)을 채택하였다. 이에 고정효과모형을 최종 선택하여 그 계수값을 기준으로 설명하 면 다음과 같다.

Table 2의 추정 결과는 다음과 같다. 먼저, Table 2의 모형 1에서 수원국의 경제성장에 영향을 미치는 설명변수인 공적개 발원조 변수(Forestry ODA( 1))가 통계적으로 유의한 수준이 아니기 때문에 그 관계는 불분명하다고 판단된다. 다만, 그 부 호가 음( )의 관계를 보이기 때문에 산림부문 ODA가 경제 성장보다는 산림보전에 중점을 두고 있다는 간접적인 추론이 가능하다. 다른 한편으로는 개발도상국의 경제 규모에 비해 산 림부문 ODA의 비중이 작기 때문에 그 영향 또한 크다고 보 기는 어려운 측면이 있다. 결과적으로 산림부문 ODA는 수원 국의 경제성장에 유의미한 영향을 미치기에는 어려운 것으로 판단된다(Table 2. Model[1]). 이에 산림부문 ODA가 임업의 존도(Dependence on forestry)가 높은 조건에서 유의미한 경제 성장 효과를 유도할 수 있는지 분석하고자 교차항(ln(Forestry ODA ( 1)) × ln(Dependence on forestry))을 포함시켜 산림 부문 ODA의 조건부효과를 추정하였다(Burnside and Dollar, 2000;Ssozi et al., 2019). Table 2의 모형 2의 추정 결과를 보면, 변수가 통계적으로도 유의하게 나타났으며 산림부문 ODA는 임업의존도가 높은 국가에서는 경제성장에 긍정적인 (+) 효과를 끼친다고 볼 수 있다(Table 2. Model[2]).

총자본형성(Gross Capital Formation), 외국인 직접 투자 (Foreign Direct Investment), 그리고 예상대로 무역개방도 (Openness) 변수는 경제성장과 통계적으로 유의한 양의 상관 관계(+)를 보였다. 이는 자본축적이나 무역 규모의 성장이 곧 경제성장으로 이어진다는 경제성장 모형의 기본적인 가정과 일치한다(Levine and Renelt, 1992;Sachs and Warner, 1995;Tiwari and Mutascu, 2011). 물가상승률(Inflation)은 경 제성장과 양(+)의 관련성을 보였으며 수요증가로 인한 물가상 승이 경제성장과 동반된 것으로 판단된다(Kryeziu and Durguti, 2019;Ayyoub et al., 2011). 인구증가율(Population growth)은 경제성장과 음(-)의 상관관계를 보였지만 통계적으 로 유의하지 않았다. 선진국에서의 인구증가는 경제성장에 긍 정적인 영향을 미친 것으로 볼 수 있지만, 개발도상국의 인구 증가는 빈곤이나 기아로 연결되기 때문에(Birdsall, 1980;Ahlburg, 1996) 급속한 인구증가는 자원에 대한 위협 요인으 로 작용하여 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 기존의 선행연구 결과와 일치한다(Kye, 2015).

나. 산림부문 공적개발원조가 산림보전에 미치는 효과 분석

Table 3과 같이 산림부문 ODA가 수원국 산림보전에 미치 는 효과를 분석하기 위하여 확률효과모형과 고정효과모형을 추정하였다. 먼저, 확률효과모형과 고정효과모형은 상대적 적 합성을 검증하기 위한 하우스만 검증 결과가 중요한데, 모형 3에서 Hausman(p-value)가 0.997이였고, 모형 4에서는 0.999 로 나타나, 귀무가설(H₀)인 ‘확률효과모형은 일치적이고, 일치 추정량이라는 가설’을 기각할 수 없다. 즉, 패널의 개체특성 (μ_i)과 설명변수 간의 상관관계가 0이라는 귀무가설을 기각하 지 못하여 확률효과모형이 최종 선택되었다.

산림부문 공적개발원조(Forestry ODA(-1)) 변수는 통계적으 로 유의미하며, 수원국의 산림보전과 양(+)의 상관관계를 보이 는 것으로 나타났다. 즉, GDP 대비 산림부문 원조액이 1% 증가하면 국토 대비 산림면적 비율이 0.001% 증가한다(Table 3. Model[3]). 또한 산림부문 ODA가 경제성장에 미치는 효과 의 분석과 더불어 산림부문 ODA와 임업의존도(Dependence on forestry)의 상호작용 변수를 포함하여 조건부효과를 추정 한 결과, 높은 임업의존도(ln(Dependence on forest)) 자체는 산림면적에 부정적 영향을 미치지만, 임업의존도가 높을수록 산림부문 ODA가 수원국의 산림보전에 미치는 영향이 상대적 으로 더 큰 것으로 나타났다(Table 3. Model[4]).

국토 면적 대비 농경지 비율(Agricultural land)은 산림면적과 통계적으로 1% 유의수준에서 음(-)의 상관관계를 보였다. 이 는 많은 개발도상국에서 농경지 확보를 위하여 산림전용을 하 고 있음(Deiniger and Minten, 1999;Geist and Lam bin, 2002;Mather and Needle, 2000;Scrieciu, 2007)을 의미한다. 농지 확보를 위한 토지 전용이 모두 산림으로부터 비롯된 것 은 아니지만 대부분의 연구에서 농경지 확장과 산림전용 사이 의 강한 연관성을 증명한 바 있다(Barbier, 2004;Culas, 2007). 특히 FAO는 세계 벌채의 약 80%가 농경지 확장에서 기인한다고 평가하고 있어(FAO, 2016) 본 연구 결과는 이와 일맥상통한다.

1인당 GDP(GDP per capita)는 산림면적과 음(-)의 상관관 계를 가졌으나 1인당 GDP의 제곱항은 산림면적과 양(+)의 상 관관계를 가져 환경 쿠츠네츠 곡선(Environmental Kuznets Curve, EKC)의 존재를 확인할 수 있었다. 이 곡선은 개발도 상국의 발전단계에서는 경제성장이 농산물의 수요증가를 위해 농경지 개간을 유도하지만, 임계점을 넘어서면 충분한 농경지 확보와 농업 외 산업의 고용으로 이어져 산림을 회복할 것이 라는 가설과 일치하는 결과를 확인할 수 있었다(Cropper and Griffiths, 1994;Capistrano and Kiker, 1995). 토지면적 당 곡물 수확량(Cereal yield)은 산림면적과 유의미한 음(-)의 상 관관계를 나타냈다. 기술 발전을 통하여 면적 당 농산물 수확 량이 증가하게 되면 산림전용의 필요성이 줄어들 것이라고 예 측(Nghiep, 1986;Holden, 1993)하였으나 역의 결과가 도출되 었다. 아직은 기술 발전을 통한 생산성 증진이 미약한 측면이 있고, 산림전용을 방지하는 데 기여하기 위해서는 여전히 많 은 조건이 선행되어야 한다. 기술이 쉽고 저렴하게 보급될 수 있어야 하며 절대적인 식량 부족은 개발도상국들에게 지속적 인 산림전용을 유발하고 있다(Southgate, 1990;Deininger and Minten, 1999;Barbier and Burgess, 2001). 무역지수는 산림 면적과 1% 유의수준에서 유의한 음(-)의 상관관계를 보인다. 개방도가 높은 국가일수록 경제발전에 따른 도시확장, 인프라 확대, 농업생산 증진 등으로 산림면적에 부정적 영향을 줄 수 있다는 선행연구와 일치하는 결과이다(Ferreira, 2004;López and Galinato, 2005).

제 언

OECD DAC 회원국이나 한국을 보더라도 개발도상국에 대 한 유·무상원조의 지원 규모는 꾸준히 증가하는 경향을 보인 다. 지원 초기에는 개발도상국들이 빈곤에서 벗어날 수 있도 록 경제성장에 집중되었으나, 최근에는 건강, 교육 및 환경 등 다양한 측면에서 ODA가 진행되고 있다. COP26에서 향후 5 년 동안 약 120억 원을 지원할 것이라는 ^「글로벌산림재원서 약_」이 이루어졌고, 산림의 온실가스 감축 기능 외에도 숲이 제공하는 생태계서비스의 가치가 강조되는 상황을 고려하면 산림부문의 ODA 규모는 지속적으로 확대될 것이다.

공적자금이 지속적으로 투입되고 있는 만큼 효과성 (effectiveness)에 대한 정확한 평가가 필요하다. 그동안 추진된 산림부문 ODA가 개발도상국의 경제성장과 산림보전에 어떤 영향을 미쳤는지 평가한 본 연구의 분석 결과는 다음과 같다.

첫째, 산림부문의 ODA와 수원국의 경제성장 간의 관계는 통계적으로 유의미한 결과를 나타내지는 못하였다. 임업의 경 우 국가 경제보다는 농촌지역 경제에 더 큰 영향을 미치기 때문에 국가 차원의 거시적 경제성장 효과가 두드러지지 않 은 것으로 보인다(Persson, 2003). 통계적으로 유의하지는 않 지만 계수의 부호가 음(-)의 관계를 보이고 있어 산림부문 ODA가 개발이 아닌 산림보전에 중심을 두고 있다는 것을 추론할 수 있다. 다만, 국가 경제가 임업에 의존적인 경우에 는 산림부문 ODA가 수원국의 경제성장에 통계적으로 유의 한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 산림부문 ODA는 수원국의 산림보전과 통계적으로 유의한 양(+)의 관계를 보 였다. 그리고 높은 임업 의존도는 산림보전과 음(-)의 관계 를 보였는데, 이는 GDP 대비 임업으로부터 발생한 실질 수 익이 커질수록 산림면적을 감소시키는 효과가 크다는 것을 의미한다. 그러나 임업의존도가 높을수록 산림부문 ODA는 수원국의 산림보전에 미치는 효과 또한 더 큰 것으로 나타 났다.

본 연구의 실증분석 결과를 토대로 산림부문 국제개발협력 정책을 수립하는 데 몇 가지 시사점을 제공하고자 한다.

첫째, 본 연구에서 산림부문 ODA는 산림(면적)보전에 긍정 적인 효과가 있다는 것이 정량적으로 검증되었기 때문에 지금 까지 산림부문 ODA 사업효과에 대한 회의적 주장에 대해 반 박할 수 있는 구체적인 근거자료가 될 수 있다. 즉, 산림부문 ODA 사업의 효과성 입증은 산림부문 국제개발협력 사업의 저 변 확대를 위한 기초자료로 활용될 수 있다는 데 그 의미가 크다. 산림부문 ODA는 다소 복합적인 측면이 있으므로 더욱 효율적인 방식으로 수원국에 접근하여 산림황폐화 문제 해결 뿐만 아니라 저개발국의 빈곤과 기아, 자연재해 등 사회적 문 제 해결을 위한 노력도 동시에 고려해야 한다. 또한, 국제사회 의 산림부문 ODA 사업에 대한 지원은 증가 추세를 보이고 있는데, 우리나라도 또한 국제사회의 동향에 맞춰 산림부문의 국제사회 기여와 재원 확대가 필요하다.

둘째, 농업과 임업 부문 간 협력을 통하여 산림부문 ODA 효과를 극대화 할 수 있는 전략적 접근이 필요하다(IPCC, 2019;FAO, 2020;UNEP, 2015). 농경지 면적과 산림면적은 음(-)의 상관관계를 보이는 결과에서 알 수 있듯이 개발도상 국의 빈곤과 기아 문제가 해결되지 않는 이상 산림의 농경지 로의 전용을 막는 것은 한계가 있다. 농업부문의 생산성 증진 과 더불어 산림보전 간 균형을 찾아가는 것이 산림부문 ODA 가 성공하는 핵심과제가 될 것이다.

셋째, 국가 경제가 산림에 의존적인 국가일수록 산림부문 ODA가 수원국의 경제성장과 산림보전에 미치는 효과가 더 크 게 나타났다. 산림부문 협력사업 대상 선정 시 임업의존도 속 성을 고려할 필요가 있다. 임업의존도가 높을수록 산림이 제 공하는 환경·경제·사회적 가치와 지속가능한 이용의 중요성을 인식함에 따라 산림부문 ODA의 효과도 더 높게 나타났을 것 이다. 산림부문 ODA는 극빈곤층에게 경제활동 기회를 제공 하지만, 장기적으로 임업의존도가 높은 것은 오히려 저개발국 의 빈곤 탈출을 저해할 수 있다는 주장이 제기되기도 하였다 (Arnold, 2001). 임업에 더욱 의존하도록 하는 원조보다는 보 전에 중점을 두되, 지속가능한 이용 측면에서 산림을 다룰 수 있도록 하는 접근 방식이 필요하다. 또한 공여국 위주의 지원 이 아니라 기술이전, 역량 강화에 기반한 수원국 중심의 ODA 사업 설계가 매우 중요하다.

넷째, 본 연구에서 환경 쿠즈네츠 곡선의 존재를 확인한 것 처럼 근본적으로 수원국이 ODA를 통하여 달성하고 싶은 것 은 자국의 경제성장이기 때문에 어느 정도 경제성장을 달성하 게 되어야 산림보전에 대한 욕구가 커지게 됨을 알 수 있다. 이처럼 경제발전 과정에서 산림전용 및 훼손의 문제를 피하기 어려운 개발도상국에 그 피해를 줄일 수 있는 방향을 제시할 수 있는 산림부문 ODA가 지속적으로 필요하다. 산림부문 ODA가 경제성장에서 기인한 산림훼손을 막기에는 역부족일 수 있다. 그러나 전환점을 넘어서게 되면 산림이 회복될 수 있 다는 가설을 실증함에 따라 더욱 효과적으로 전환점에 도달하 여 경제성장과 산림보전이 양립할 수 있도록 전략을 제시하는 것이 공여국의 필수적인 협력 전략 요소로 고려되어야 한다.

우리나라의 산림부문 ODA를 따로 분리하여 원조 효과성을 분석하려고 하였으나 축적된 장기데이터가 부족하여 그렇게 하지 못한 점이 아쉽다. 그리고 본 연구에서는 도구 변수나 GMM(Generalized method of moments)과 같은 동태적 분석 을 사용하지 않아 내생성 문제를 완전히 해결하지 못했다는 방법론적 한계가 있다. 이에 향후 장기데이터가 구축되면 더 욱 정교한 모형 추정과 분석을 시도해 보고자 한다.

적 요

산림부문 ODA는 지난 25년 동안 상당히 큰 규모의 지원이 있었음에도 산림황폐화, 산림전용 등의 문제는 여전히 심각한 상황임. 산림부문 ODA가 경제발전과 산림보전에 효과가 있 었는지 국제패널데이터를 활용하여 실증 분석함. 분석 결과를 토대로 산림부문 국제개발협력 방향을 제시하고자 본 연구를 추진함.

산림부분 ODA와 수원국의 경제성장 간의 관계는 통계적 으로 유의미한 관계를 나타내지 못함.
산림부문 ODA는 산림보전과 통계적으로 유의미한 양(+) 의 상관관계를 보임.
산림부문 ODA는 농업부문 간 유기적 협력이 중요하며 특히 임업의존도가 높은 수원국과의 협력관계에 주목해야 함. 경제성장과 산림보전이 양립할 수 있는 효과적인 협력전략을 마련해야 함.

Figure

Table

Table 1.

Definition of variables and summary statistics.

Table 2.

The effect of the forestry ODA on economic growth.

Table 3.

The effect of the forestry ODA on forest conservation.

Reference

Ahlburg, D.A. 1996. Population Growth and Poverty. In Ahlburg, D.A., Kelley, A.C., Mason, K.O. eds., The Impact of Population Growth on Well-being in Developing Countries. Springer Berlin, Heidelberg, Germany, pp. 219-258.
Angelsen, A. , Kaimowitz, D. 1999. Rethinking the causes of deforestation: lessons from economic models. The world bank research observer. 14: 73-98.
Arnold, J.E.M. 2001. Forestry, Poverty, and Aid. CIFOR, Bogor, Indonesia, pp. 1-17.
Ayyoub, M. , Chaudhry, I.S. , Farooq, F. 2011. Does Inflation Affect Economic Growth? The Case of Pakistan. Pakistan Journal of Social Sciences. 31: 51-64.
Barbier, E.B. , Burgess, J.C. 2001. The economics of tropical deforestation. Journal of Economic Surveys. 15: 413-433.
Barbier, E.B. 2004. Explaining Agricultural Land Expansion and Deforestation in Developing Countries. Amer. J. Agr. Econ. 86: 1347-1353.
Birdsall, N. 1980. Population and poverty in the developing world. Population and Development Review. 6: 670.
Burnside, C. , Dollar, D. 2000. Aid, Policies, and Growth. American economic review. 90: 847-868.
Capistrano, A.D. , Kiker, C.F. 1995. Macroeconomic influences on tropical forest depletion. Ecological Economics. 14: 21-29.
Clemens, M.A. , Radelet, S. , Bhavnani, R.R. , Bazzi, S. 2012. Counting chickens when they hatch: Timing and the effects of aid on growth. The Economic Journal. 122: 590-617.
Cropper, M. , Griffiths, C. 1994. The interaction of population growth and environmental quality. The American Economic Review. 84: 250-254.
Culas, R.J. 2007. Deforestation and the environmental Kuznets curve: An institutional perspective. Ecological Economics. 61: 429-437.
Deininger, K.W. , Minten, B. 1999. Poverty, policies, and deforestation: the case of Mexico. Economic Development and cultural change. 47: 313-344.
Ferreira, S. 2004. Deforestation, property rights, and international trade. Land Economics. 80: 174-193.
Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO).2016. State of the World’s Forests 2016. Forests and agriculture: land-use challenges and opportunities. Food and Agriculture Organization of the United Nations, Rome, Italy. p. 124.
Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO).2020. Global Forest Resources Assessment 2020: Main Report. Food and Agriculture Organization of the United Nations, Rome, Italy. p. 184.
Geist, H.J. , Lambin, E.F. 2002. Proximate Causes and Underlying Driving Forces of Tropical Deforestation. BioScience. 52: 143- 150.
Greene, W. 2012. Econometric Analysis. Ed 7. Prentice Hall, Upper Saddle River, US, p. 1228.
Hansen, H. , Tarp, F. 2001. Aid and growth regressions. Journal of development Economics. 64: 547-570.
Holden, S.T. 1993. Peasant household modelling: Farming systems evolution and sustainability in northern Zambia. Agricultural Economics. 9: 241-267.
Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC).2019. Clmate Change and Land: an IPCC Special Report climate change, land degradation, sustainable land management, food security, and greenhouse fluxes in terrestrial ecosystems. Intergovernmental Panel on Climate Change, Geneva, Switzerland, p. 874.
Joshi, P. , Beck, K. 2016. Environmental Kuznets curve for deforestation: evidence using GMM estimation for OECD and non-OECD regions. iForest-Biogeosciences and Forestry. 10: 196-203.
Kim. Y.I. 2016. An Empirical Analysis on Development Effectiveness of Official Development Assistance: Focusing on Millennium Development Goals. [Dissertation]. Hanyang University. [in Korean with English abstract].
Koponen, J. 2011. Does Finnish Forestry Aid Matter? Some Questions Concerning the Assessment of its Effects and Impacts. in Mustalahti, I. eds., Footprints In Forests: Effects And Impacts of Finnish Forestry Assistance. Ministry for Foreign Affairs of Finland, Helsinki, Finland, pp. 18-51.
Kryeziu, N. , Durguti, E. 2019. The Impact of Inflation on Economic Growth: The Case of Eurozone. Journal of Finance and Banking Studies. 8: 1-9.
Kye, B. 2015. Population aging, socioeconomic development and social inequality. Economy and Society. 106: 41-72.
Laurance, W.F. , Sayer, J. , Cassman, K.G. 2014. Agricultural expansion and its impacts on tropical nature. Trends in ecology & evolution. 29: 107-116.
Lebedys, A. , Yanshu, L. 2014. Contribution of the forestry sector to national economies, 1990-2011. Forest Finance Working Paper FSFM/ACC/09. The Food and Agriculture Organization (FAO), Rome, Italy, p. 156.
Ledec, G. , Posas, P.J. 2003. Biodiversity conservation in road projects: Lessons from World Bank experience in Latin America. Transportation research record. 1819: 198-202.
Levine, R. , Renelt, D. 1992. A sensitivity analysis of cross-country growth regressions. The American economic review. 82: 942-963.
López, R. , Galinato, G.I. 2005. Deforestation and forest-induced carbon dioxide emissions in tropical countries: how do governance and trade openness affect the forest-income relationship?. The Journal of Environment & Development. 14: 73-100.
Mather, A.S. , Needle, C.L. 2000. The relationships of population and forest trends. The Geographical Journal. 166: 2-13.
Mühleisen, M. , Ghura, D. , Nord, R. , Hadjimichael, M.T. , Ucer, E.M. 1995. Sub-Saharan Africa: Growth, Savings, and Investment, 1986-93. IMF Occasional Papers 1995/006. International Monetary Fund (IMF). Washington, D.C., US, p. 86.
National Institute of Forest Science (NIFoS).2020. The Voluntary National Report of the Republic of Korea 2019. National Institute of Forest Science, Seoul, Republic of Korea, p. 58.
Nghiep, L.T. 1986. The Land Rotation Farming System in Northern Brazil: Conditions for Its Continuation and Transition to the Sedentary Cultivation System. IDCJ Working Paper Series 34. International Development Center of Japan, Tokyo, Japan, p. 20.
Organisation for Economic Cooperation and Development (OECD).2016. Making Development Cooperation more effective 2016 Progress Report. Organisation for Economic Cooperation and Development, Paris, France,
Persson, R. 2003. Assistance to forestry: experiences and potential for improvement. Center for International Forestry Research (CIFOR). Jakarta, Indonesia, p. 121.
Rajan, R.G. , Subramanian, A. 2008. Aid and growth: What does the cross-country evidence really show?. The Review of economics and Statistics. 90: 643-665.
Rancher, L. , Sedmik, A. , Schwarzbauer, P. 2020. Public perceptions of forestry and the forest-based bioeconomy in the European Union. Knowledge to Action 3. European Forest Institute, Joen-suu, Finland, p. 104.
Reidar, P. 2000. Assistance to forestry: what have we learnt?. International Forestry Review 2: 218-223.
Sachs, J.D. , Warner, A.M. 1995. Economic Convergence and Economic Policies. NBER Working Paper No. w5039. Center for Social & Economic Research (CASE), Warsaw, Poland, p. 30.
Scrieciu, S.S. 2007. Can economic causes of tropical deforestation be identified at a global level?. Ecological Economics. 62: 603-612.
Southgate, D. 1990. The causes of land degradation along “spontaneously” expanding agricultural frontiers in the Third World. Land Economics. 66: 93-101.
Ssozi, J. , Asongu, S. , Amavilah, V.H. 2019. The effectiveness of development aid for agriculture in Sub-Saharan Africa. Journal of Economic Studies. 46: 284-305.
Tiwari, A.K. , Mutascu, M. 2011. Economic growth and FDI in Asia: a panel-data approach. Economic Analysis and Policy. 41: 173- 187.
United Nations Environmental Programme (UNEP).2015. Fiscal incentives for agricultural commodity production: Options to forge compatibility with REDD+. UN-REDD Policy Brief 7. United Nations Environmental Programme, Nairobi, Kenya, pp. 1-16.
Whiteman, A. 1999. Economic Rent from Forest Operations in Suriname and a Proposal for Revising Surinam’s Forest Revenue System. Project GCP/SUR/001/NET. Food and Agriculture Organization of the United Nations, Rome, Italy, p. 86.