Ⅰ. 서 론

기후변화 대응을 위한 국제사회의 온실가스 감축 요구가 강화되면서 농업부문의 비이산화탄소 (non-CO₂) 배출원 관리도 중요한 정책과제로 부각되고 있다. 우리나라는 2025년에 확정한 2035 국가 온실가스 감축목표 (Nationally Determined Contribution, NDC)에서 2018년 순배출량 대비 2035년까지 53~61%를 감축하기로 하였다 (MCEE, 2025). 농업부문이 국가 총배출량에서 차지하는 비중은 에너지와 산업부문보다 작지만, 메탄 (CH₄)과 아산화질소 (N₂O)가 주요 배출원이라는 점에서 에너지 전환 중심의 일반적인 감축정책과는 다른 접근이 요구된다. 특히 농업은 생물학적 생산과 기상·토양·수자원 조건에 직접 의존하므로, 감축기술의 물리적 효과뿐 아니라 농가의 참여와 이행 가능성을 동시에 고려해야 한다.

논 메탄은 담수상태가 지속되면서 토양이 혐기성 조건으로 전환되고 유기물 분해과정에서 메탄생성균의 활동이 증가함에 따라 주로 발생한다. 재배기간 중 일정 기간 논의 물을 빼거나 담수와 건조를 반복하면 토양의 산화환원 조건이 변화하여 메탄 생성을 억제할 수 있다. Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC, 2022)는 간단관개 (alternate wetting and drying, AWD)를 주요 농업 감축수단으로 제시하였으며, 물 사용 절감과 기후적응 측면의 공동편익도 기대할 수 있다고 평가하였다. 그러나 배수 강도와 시기, 유기물 투입, 질소비료 관리 및 지역별 관개여건에 따라 메탄과 아산화질소의 반응이 달라질 수 있어 기술효과를 단일한 고정값으로 해석하는 데에는 주의가 필요하다.

Li et al. (2024)은 전 세계 AWD 관련 72편의 연구를 메타분석한 결과, 상시담수와 비교하여 벼 수량은 평균 1.52% 증가하고 메탄 배출량은 43.23%, 지구온난화잠재력은 36.84%, 단위수량당 온실가스 배출강도는 38.57% 감소한다고 보고하였다. 반면 아산화질소 배출량은 평균 42.59% 증가하였다. 이러한 결과는 AWD가 논 메탄 감축에 유효한 수단임을 보여주는 동시에, 정책평가에서는 메탄 감축효과와 다른 환경효과를 구분하여 해석해야 함을 의미한다. 본 연구는 정책수단 자체가 AWD의 생물·물리적 감축률을 높인다고 가정하지 않고, 모든 시나리오에 메타분석의 평균 메탄 감축률 43.23%를 동일하게 적용하였다. 이는 탄소크레딧이나 직불금의 효과를 기술효율의 상승이 아니라 추가 참여면적의 확대라는 정책과정으로 한정하기 위한 것이다.

우리나라는 「2050 농식품 탄소중립 추진전략」에서 2주 이상 간단관개 실시율을 2019년 40.3%에서 2030년 61.1%까지 확대하는 목표를 설정하였다 (MAFRA, 2021). 이 수치는 국가 전체 온실가스 감축률이 아니라 논물관리 기술의 적용면적을 확대하기 위한 농업부문 세부 이행목표이다. 정부는 논물관리 시범단지, 용수관리의 디지털화 및 자동화 등을 추진하고 있으나, 기술보급 목표가 농가의 실제 참여와 동일한 수준의 감축성과로 직접 연결되는 것은 아니다. 공동 용수로를 이용하는 논에서는 개별 농가의 의지만으로 배수와 재관개 시기를 조절하기 어렵고, 생산량 감소에 대한 우려, 추가 노동, 기록관리 및 증빙자료 준비도 참여장벽으로 작용할 수 있다.

저탄소농업 기술의 현장 확산에는 기술정보 제공과 더불어 경제적 유인과 제도적 지원이 중요하다. Jeong et al. (2025)은 국내 수도작 농업인 180명을 조사한 결과, 탄소중립 프로그램에 대한 전반적인 참여의향은 91.3%로 높았지만 교육·홍보 부족과 추가 노동·시간 부담이 각각 21.4%, 감축인증 자료준비와 교육·훈련의 어려움이 각각 14.3%로 나타났다고 보고하였다. 특히 간단관개에 150,000원/ha의 지급조건을 제시한 경우 응답자의 82.8%가 참여의향을 보였다. 다만 이러한 값은 실제 사업신청과 지속적 이행을 관찰한 확률이 아니라 설문상 진술선호이므로, 본 연구에서는 전체 참여의향을 직접 적용하지 않고 적정 지원금 응답분포에서 도출한 지급수준별 최소 수용률을 사용하였다. 저탄소농업 프로그램에서 간단관개 활동비로 제시된 150,000원/ha는 지급수준 시나리오의 상한을 설정하는 정책근거로 활용하였다 (MAFRA, 2025).

탄소크레딧 가격과 농가 참여반응에 대해서는 Wang et al. (2024)이 보다 구체적인 수치를 제시하였다. 미국 중서부 농가의 탄소농업 프로그램 참여의향은 탄소가격이 20달러/tCO₂eq일 때 4%, 30달러에서 11%, 40달러에서 22%, 50달러에서는 약 39%까지 증가하였다. 연구는 농가의 탄소공급이 20~50달러의 중간 가격구간에서 탄력적이지만 낮은 가격과 높은 가격구간에서는 비탄력적임을 보여주었다. 이는 가격상승이 참여를 확대할 수 있으나 가격과 참여율의 관계가 선형적이지 않으며, 가격 외에도 농장규모, 교육, 토양조건 및 불확실성이 영향을 준다는 의미이다. 해당 연구는 미국 토양탄소 프로그램에 대한 진술선호 결과이므로 국내 논농가의 실제 참여율로 직접 적용할 수 없다. 이에 본 연구에서는 4%, 11%, 22%를 국내 기준 미이행면적이 가격조건에 따라 전환될 수 있는 보수적 조건부 반응률로 활용하였다.

정책에 따른 메탄 감축량을 화폐가치로 평가하기 위해서는 감축 1 tCO₂eq의 공공적 가치를 설정해야 한다. Yi and Lee (2024)는 미국의 탄소 사회적 비용을 국내 소득과 물가수준에 맞추어 가치이전한 결과, 2022년 가격 기준 국내 탄소의 사회적 비용을 Interagency Working Group (IWG, 2021) 기준 45,548원/tCO₂, U.S. Environmental Protection Agency (EPA, 2023) 기준 107,172원/tCO₂로 추정하였다. 두 값의 차이는 할인율, 기후피해함수 및 최신 과학적 피해추정의 반영 정도에서 비롯되며, 적용 원단위에 따라 정책의 순편익과 편익비용비가 크게 달라질 수 있다. 본 연구에서는 45,548원/tCO₂eq를 기준값으로 적용하고, 두 추정치의 산술평균인 76,360원/tCO₂eq를 중간값, 107,172원/tCO₂eq를 상한값으로 설정하여 편익단가 민감도 분석을 수행하였다. 이와 같이 하한·중간·상한의 세 값을 함께 제시함으로써 탄소가치 선택이 정책조합별 경제성 판단에 미치는 영향을 분리하여 확인하였다.

기존 논 메탄 정책평가에서는 기준배출량에 참여율과 감축계수를 곱하여 총감축량을 비교하는 방식이 주로 사용되었다. 그러나 S1에서 이미 시행 중인 간단관개 면적과 그 감축편익을 S2~S4에도 반복적으로 포함하면, 탄소크레딧이나 직불금이 새롭게 창출한 추가성과가 아니라 기존성과까지 정책편익으로 계산될 수 있다. 또한 정책수단별로 서로 다른 감축계수를 부여하면 참여확대와 물리적 기술효율의 효과가 중첩될 가능성이 있다. 따라서 본 연구는 S1을 기준선으로 고정하고 탄소크레딧과 직불금으로 새롭게 전환되는 추가면적, 이에 따른 추가 감축량 및 추가 정부비용만을 비교하는 증분분석을 적용하였다.

본 연구의 목적은 탄소크레딧과 직불금 정책조합이 간단관개 참여확대에 미치는 조건부 효과를 추정하고, 기준시나리오 (S1) 대비 추가 감축량과 증분 비용·편익을 비교하는 데 있다. 이를 위해 간단관개의 기술적 메탄 감축효과, 국내 농가의 지급수준별 수용성 및 해외 탄소가격별 참여반응을 하나의 분석체계로 결합하였다. 구체적으로 첫째, 정책조합별 최종 참여율과 2030년 간단관개 실시율 61.1%의 달성 가능성을 검토하고, 둘째, 참여확대에 따른 추가 감축량과 공공부문 증분 비용·편익을 비교하며, 셋째, 탄소크레딧과 직불금의 단독 및 통합 시나리오에서 중복보상을 제한하기 위한 역할분담 방향을 제시하고자 한다. 본 연구의 결과는 실제 참여확률을 확정적으로 예측하는 것이 아니라 가용한 문헌값과 명시적 분석가정에 기초하여 정책대안의 상대적 성과를 비교하는 탐색적 근거로 해석되어야 한다.

Ⅱ. 재료 및 방법

1. 연구의 분석체계와 범위

본 연구는 전국 논 재배부문을 대상으로 간단관개 기술의 현행 이행수준을 기준선으로 설정하고, 탄소크레딧과 직불금 정책이 기준 미이행면적의 추가 참여를 유도할 경우 발생하는 참여확대 효과, 증분 감축성과 및 공공부문 정책비용을 비교하였다. 분석기간은 1년이며, Greenhouse Gas Inventory and Research Center of Korea (GIR, 2024)의 국가 온실가스 인벤토리 관련 통계를 근거로 공간범위는 전국 논면적 700,000 ha, 논 메탄 기준배출량은 2,970,000 tCO₂eq/년으로 설정하였다. 지역별 토양, 기상, 수리시설, 품종 및 영농관리 차이는 반영하지 않았으므로 분석결과는 특정 지역의 예측치가 아니라 전국 평균 기반의 조건부 추정치이다.

분석은 기준선 설정, 기준 미이행면적 산정, 정책조건별 전환률 적용, 최종 참여면적 계산, 공통 단위면적 감축량 적용, S1 대비 추가 감축량 산정, 추가편익과 추가 정부비용 계산, 순편익 및 편익비용비 비교 순으로 수행하였다. 정책수단별 효과는 기술감축률의 차이가 아니라 미이행면적이 새롭게 참여면적으로 전환되는 정도로 반영하였다. 이러한 구분은 AWD의 물리적 효과와 인센티브의 참여유도 효과를 분리하고, 동일한 기술효과가 정책조합별로 중복 계산되는 것을 방지한다.

Fig. 1은 참여확대 효과와 증분 비용·편익을 산정하는 분석 흐름을 나타낸다. S1의 기존 참여면적과 감축량은 기준선으로 고정되며, S2~S4의 정책효과는 잔여 미이행면적에서 새로 발생하는 참여와 감축에 한정된다. 추가 감축량에는 탄소의 사회적 비용을 적용하여 공공적 기후편익을 산정하고, 해당 정책을 시행하기 위해 새롭게 투입되는 크레딧 구매비, 직불금, 행정·점검비 및 MRV 비용을 정책집행기관의 예산비용으로 반영하였다. 따라서 본 연구의 B/C는 사회 전체의 완전한 후생분석이나 순수한 정부 세입·세출 분석이 아니라, S1보다 참여를 확대할 때 발생하는 공공적 기후편익과 추가 예산지출을 비교한 공공부문 관점의 부분적 증분 비용·편익비이다. 직불금과 크레딧 지급은 사회 전체 관점에서는 이전지출의 성격을 가질 수 있으나, 본 연구에서는 정책집행기관의 예산소요를 비교하기 위해 비용으로 처리하였다.

Fig. 1.

Analytical framework for the incremental cost-benefit analysis relative to S1

2. 공통 분석조건과 단위면적 감축량

GIR (2024)의 국가 온실가스 인벤토리 관련 통계에 근거하여 전국 논면적은 700,000 ha, 논 메탄 기준배출량은 2,970,000 tCO₂eq/년으로 설정하였다. S1의 간단관개 이행률은 2019년 공식 실적인 40.3%로 적용하였다 (MAFRA, 2021). 이에 따라 S1 참여면적은 282,100 ha, 기준 미이행면적은 417,900 ha이다. 간단관개 감축률은 Li et al. (2024)의 평균 메탄 감축률 43.23%를 모든 시나리오에 동일하게 적용하였다. Table 1은 이와 같은 공통 입력값을 공식값, 문헌값 및 분석가정으로 구분하여 제시한다. 이 구분은 B/C 결과에 맞추어 입력값을 사후적으로 조정하지 않았음을 명확히 하기 위한 것이다.

식 (1)에서 q는 단위면적당 연간 메탄 감축량을 의미하며, 1.8342 tCO₂eq/ha·년으로 산정되었다. S1 총감축량은 282,100 ha에 q를 곱한 517,424 tCO₂eq/년이다. 이 감축량의 잠재적 탄소가치는 약 235.68억 원이지만 S1에서 이미 발생하는 기준선 편익이므로 S2~S4의 증분 B/C에는 포함하지 않았다. 이러한 처리방식은 정책 확대 이전에 존재하던 감축성과를 추가 정책의 편익으로 귀속시키지 않으며, 각 시나리오의 순수한 증분성과만을 비교하게 한다.

3. 정책조합별 참여율 설정

S2는 Wang et al. (2024)의 탄소가격별 농가 공급반응 가운데 20달러, 30달러 및 40달러 조건에서 제시된 참여반응 4%, 11%, 22%를 국내 기준 미이행면적의 조건부 전환률로 이전 적용하였다. 보수형, 보통형 및 적극형은 각각 낮은·중간·높은 참여반응 조건을 나타낸다. 여기서 20달러, 30달러 및 40달러는 참여반응을 설정하기 위한 원문헌의 조건값일 뿐, 국내 정부가 실제로 지급하는 크레딧 단가를 의미하지 않는다. 이는 한국 논농가에 대한 직접 추정치가 아니라 가격유인에 따라 미이행면적이 어느 정도 추가 전환될 수 있는지를 비교하기 위한 시나리오 입력값이다. 따라서 S2 결과는 국내 탄소크레딧 제도의 확정적 참여예측이나 국내 가격-공급곡선이 아니라 해외 탄소공급 반응을 이용한 조건부 정책실험으로 해석한다.

S3는 Jeong et al. (2025)의 국내 벼농가 설문결과를 바탕으로 저자가 지급수준별 응답을 누적 재구성하여, 5만 원/ha, 10만 원/ha 및 15만 원/ha에서 각각 3.2%, 22.1% 및 48.8%의 최소 수용률을 분석용 시나리오 입력값으로 설정하였다. 이 값들은 Jeong et al. (2025)이 직접 보고한 실제 사업 참여확률이 아니라 본 연구에서 재구성한 조건부 반응률이며, 간단관개 15만 원/ha 조건에서 보고된 전체 참여의향 82.8%보다 보수적인 수준이다. 저탄소농업 프로그램의 간단관개 활동비 15만 원/ha는 적극형 지급단가의 정책근거로 활용하였다 (MAFRA, 2025). 실제 참여는 수리시설과 행정부담 등 비가격 요인에 따라 달라질 수 있으므로 결과 해석에서 이를 별도로 고려하였다.

S4는 S3 참여자와 S2 참여자가 단순 합산된다고 가정하지 않았다. 직불금으로 먼저 전환된 면적을 제외한 잔여 미참여면적에 탄소크레딧 반응률을 적용하는 순차 결합방식을 사용하였다. 이 방식은 동일 농가가 두 정책에 모두 반응할 때 참여면적이 이중계상되는 문제를 방지한다. S4의 최종 참여율은 관측값이 아니라 단일정책의 조건부 반응을 중복 없이 결합한 값이라는 점에서, 정책 간 상호보완이나 구축효과를 직접 추정한 결과와는 구별된다.

식 (2)에서 P₃,k는 직불금 시나리오의 최종 참여율, rC,k는 기준 미이행면적에 적용되는 탄소크레딧 조건부 반응률, P₄,k는 두 정책반응을 순차 결합한 통합형 최종 참여율을 의미한다. Table 2는 네 정책조합의 정책조건, 잔여면적 전환률 및 최종 참여율을 정리한다. S1은 인센티브가 없는 기준선이며, S2와 S3는 각각 가격기반 성과보상과 면적기반 활동보상의 단일정책이다. S4는 동일한 지급수준과 탄소가격 조건을 순차 결합한 완전 통합형 참여구조이다.

4. 감축량 및 증분 경제성 산정방법

시나리오별 총감축량은 최종 참여면적에 단위면적당 감축량을 곱하여 산정하였다. 추가 감축량은 각 시나리오의 총감축량에서 S1 총감축량 517,424 tCO₂eq/년을 차감하였다. 경제성은 S1 대비 추가 감축량과 추가 정부비용만을 이용한 증분분석으로 수행하였다. 식 (3), (4), (5)에서 ΔBₛ,k는 추가편익, ΔERₛ,k는 추가 감축량, SCC는 탄소의 사회적 비용, NBₛ,k는 순편익, ΔCₛ,k는 추가 정부비용을 의미한다. 추가편익은 시장에서 농가가 직접 수취하는 금액이 아니라 감축으로 발생하는 공공적 기후편익이며, 정부비용은 정책집행기관이 추가 정책을 운영하기 위해 부담하는 재정지출로 정의하였다.

기준 편익 원단위는 Yi and Lee (2024)의 국내 이전 SCC 45,548원/tCO₂eq를 적용하였다. 편익단가의 불확실성을 검토하기 위해 IWG 기반값 45,548원/tCO₂eq, IWG와 EPA 추정치의 산술평균인 76,360원/tCO₂eq 및 EPA 기반값 107,172원/tCO₂eq를 적용한 민감도 분석을 수행하였다. S2 정부 구매가격은 2026년 8월 초 KAU26 시장가격 수준을 참고하여 26,000원/tCO₂eq를 대용가격으로 설정하였다 (KRX, 2026). 이는 농업 외부사업에서 발급되는 KOC의 실제 거래가격이 아니라 국내 할당배출권시장의 가격을 정부 구매 또는 가격보장 단가로 간주한 분석조건이다.

따라서 SCC는 공공적 기후편익의 원단위이고 KAU26 대용가격은 정책집행기관의 예산비용 원단위이다. 또한 Wang et al. (2024)의 가격조건은 참여반응을 설정하는 문헌기반 입력값이고, KAU26 대용가격은 국내 비용계산을 위한 별도 입력값이므로 양자는 동일한 가격체계로 해석하지 않는다.

5. 정부비용 산정

S2의 정부비용은 추가 감축실적을 KAU26 대용가격으로 구매하거나 가격을 보장하는 비용, 추가 참여면적에 대한 모니터링·집합화 비용 및 외부 검증비로 구성하였다. 농업 분야 배출권거래제 외부사업에서 농가가 부담해 온 감축량 검증비가 건당 약 300만~400만 원 수준으로 제시된 점을 고려하여 (MAFRA, 2023), 본 연구는 중간값 350만 원을 적용하였다. 모니터링·집합화 비용 10,000원/ha는 공개된 전국단위 실측단가가 아니라 분석가정이며, 주 분석과 편익단가 민감도 분석에서 동일하게 고정하였다. 식 (6)에서 ΔA₂,k는 S2의 추가 참여면적을 의미한다. 이는 비용가정과 편익가치의 변화를 동시에 적용할 경우 경제성 변동의 원인을 분리하기 어렵기 때문에, 본 연구의 민감도 분석대상을 편익단가에 한정하기 위한 것이다. 따라서 본 연구의 10,000원/ha는 현재 자료제약하에서 적용한 기준비용이며, 실제 정책적용을 위한 확정단가를 의미하지 않는다. 향후 사업별 MRV 집행자료가 확보될 경우에는 면적, 참여농가 수, 검증빈도 및 디지털 모니터링 활용수준 등에 따른 비용함수를 추정하여 해당 고정단가를 대체할 수 있다.

S3의 직불금은 S1에서 이미 간단관개를 시행하는 면적을 제외하고 새로 증가한 면적에만 지급하는 것으로 설정하였다. 지급단가는 보수형 50,000원/ha, 보통형 100,000원/ha, 적극형 150,000원/ha이다. 행정·이행점검비는 2026년도 저탄소농업 프로그램의 직접사업비와 운영관리비 구조를 이용하여 직불금의 8.55%로 설정하였다 (MAFRA, 2026). 식 (7)에서 dₖ는 유형별 직불금 단가, ΔA₃,k는 S3의 추가 참여면적을 의미한다. 이 비율은 실제 개별 농가의 관리비가 아니라 전국 사업을 운영하는 데 필요한 평균적 행정비용을 근사하기 위한 값이다.

S4는 추가 참여면적 전체에 직불금을 지급하고 검증된 추가 감축량 전체를 정부가 구매하는 완전 결합형으로 계산하였다. 따라서 S4 비용은 통합정책의 재정부담 상한으로 해석한다. 식 (8)의 Cdirect,k, Cadm,k, Ccredit,k 및 CMRV,k는 각각 직불금, 행정·점검비, 크레딧 구매비 및 MRV·집합화 비용을 의미한다. 직불금과 탄소크레딧의 역할을 분리하거나 크레딧 지급을 직불금 지원 이후 발생하는 초과 감축성과에 한정할 경우 실제 비용은 감소할 수 있다. 그러나 주 분석에서는 통합정책의 모든 재정항목을 빠짐없이 포함하여 중복지원이 경제성에 미치는 영향을 명시적으로 확인하였다.

Table 3은 시나리오별 정부비용 항목과 적용방법을 제시한다. S2는 성과량에 비례하는 비용구조, S3는 참여면적과 지급단가에 비례하는 비용구조이며, S4는 두 비용구조를 모두 포함한다. 이러한 차이는 참여면적이 확대될 때 각 정책의 B/C가 서로 다른 방향으로 변화하는 핵심 원인이 된다.

Ⅲ. 적용 및 고찰

1. 참여면적과 2030 목표 달성 가능성

정책조합에 따른 참여확대 효과를 분석한 결과, 최종 참여율은 S2가 42.7~53.4%, S3가 42.2~69.4%, S4가 44.5~76.2%로 산정되었다. Fig. 2는 각 시나리오의 최종 참여율을 2030년 목표 61.1%와 비교한 결과이다. S2의 모든 유형과 S3 보수·보통형은 목표에 미달하였다. S4 보통형은 58.6%로 목표에 약 2.5%p 부족하였다. 목표를 달성하는 시나리오는 S3 적극형 69.4%와 S4 적극형 76.2%였다.

Fig. 2.

Final AWD adoption rates by policy scenario compared with the 2030 target

S2 적극형의 최종 참여율이 53.4%에 머무른 것은 탄소가격 유인만으로 기준 미이행면적의 대규모 전환을 유도하기 어렵다는 조건을 반영한다. 반면 S3 적극형과 S4 적극형은 높은 지급단가를 통해 참여확대 효과가 크게 나타났다. 다만 목표 달성 여부만으로 정책의 우열을 판단하면 재정지출 규모와 감축 1톤당 비용을 간과할 수 있으므로, 참여확대 성과는 이후의 감축량과 비용·편익 결과를 함께 고려하여 해석해야 한다.

2. 시나리오별 감축량

S1 총감축량은 517,424 tCO₂eq/년으로 산정되었다. Table 4에 따르면 S2의 추가 감축량은 보수형 30,660 t, 보통형 84,316 t, 적극형 168,631 t였다. S3는 각각 24,528 t, 169,398 t, 374,055 t, S4는 54,207 t, 235,080 t, 460,395 t의 추가 감축량을 보였다. S4 적극형은 총감축량 977,819 tCO₂eq/년과 추가 감축량 460,395 tCO₂eq/년으로 가장 큰 감축성과를 나타냈다.

2030년 목표면적 427,700 ha는 S1 대비 145,600 ha의 추가 참여가 필요하며, 동일한 단위면적 감축량을 적용하면 약 267,100 tCO₂eq/년의 추가 감축에 해당한다. Fig. 3에서 이 기준선을 넘는 시나리오는 S3 적극형과 S4 적극형이다. S4 보통형은 추가 감축량 235,080 tCO₂eq/년으로 목표에 근접하지만, 참여율과 마찬가지로 약 32,000 tCO₂eq/년의 추가 감축이 부족하다. 따라서 단일 탄소크레딧만으로는 목표달성이 어려운 반면 고단가 직불금 또는 통합형은 감축규모를 확보할 수 있다는 차이가 확인된다.

Fig. 3.

Additional methane reductions relative to S1 by policy scenario

3. 정부비용 구성

Table 5는 시나리오별 정부비용을 크레딧 구매, MRV·집합화, 직불금 및 행정·점검비로 구분하여 제시한다. S2 총정부비용은 보수형 9.68억 원, 보통형 26.55억 원, 적극형 53.07억 원으로 증가하였다. 크레딧 구매단가와 면적당 MRV 단가가 동일하게 적용되기 때문에 감축규모가 확대되어도 단위 감축비용은 큰 차이를 보이지 않는다. 고정 검증비가 전체 비용에서 차지하는 비중도 적극형으로 갈수록 낮아져 규모 확대에 따른 비용구조가 비교적 안정적이다.

S3는 지급단가 상승과 참여면적 확대가 동시에 발생하면서 정부비용이 보수형 7.26억 원에서 적극형 332.06억 원으로 급증하였다. 이는 직불금이 추가 감축량이 아니라 추가 참여면적에 지급되고, 적극형에서는 단가와 면적이 모두 커지기 때문이다. S4는 직불금과 크레딧 구매비를 중첩 지급하는 비용상한을 적용하여 보수형 33.12억 원, 보통형 213.10억 원, 적극형 553.54억 원으로 분석되었다. S4 적극형의 비용은 감축규모 확대뿐 아니라 동일 성과에 두 보상수단을 모두 적용한 결과라는 점에서 단일정책 비용과 구분된다.

4. 증분 편익·순편익 및 B/C

Table 6은 기준 SCC 45,548원/tCO₂eq에서 산정한 추가편익, 정부비용, 순편익, B/C 및 감축 1톤당 정부비용을 제시한다. S2는 모든 유형에서 B/C가 1.44~1.45로 나타나 기준 SCC 하에서도 비용효과성이 확보되었다. 보수형에서 적극형으로 갈수록 B/C는 유사하게 유지되지만 추가 감축량과 순편익은 증가하였다. S2 적극형은 추가 감축량 168,631 tCO₂eq, 순편익 23.74억 원, B/C 1.45로 감축량과 경제성의 균형이 가장 양호하였다.

S3 보수형은 50,000원/ha의 낮은 지급단가로 B/C 1.54를 보여 가장 높은 공공부문 비용효율을 나타냈으나 추가 감축량은 24,528 tCO₂eq에 그쳤다. 보통형과 적극형은 참여면적과 감축량이 증가했지만 직불금 단가가 단위면적당 감축가치보다 빠르게 증가하여 B/C가 각각 0.77과 0.51로 하락하였다. 감축 1톤당 비용도 29,591원에서 88,772원으로 상승하였다. 따라서 S3 적극형은 2030 목표를 달성하지만 정책집행기관의 예산관점에서는 낮은 비용효율성을 감수해야 하는 대안이다.

S4는 모든 유형에서 S2 또는 S3 단일정책보다 추가 감축량이 컸으나, 완전 결합형에서는 B/C가 보수형 0.75, 보통형 0.50, 적극형 0.38로 나타났다. 이는 동일한 추가 참여면적과 감축성과에 직불금과 탄소크레딧 구매비가 중첩되기 때문이다. S4 적극형은 추가 감축량 460,395 tCO₂eq로 가장 큰 성과를 보였지만 순편익은 -343.84억 원이고 감축 1톤당 정부비용은 120,232원에 이르렀다. Fig. 4는 단일 성과보상형인 S2의 B/C가 안정적인 반면, 지급수준이 높아질수록 S3와 S4의 B/C가 빠르게 하락하는 구조를 보여준다.

Fig. 4.

Incremental benefit-cost ratios by policy scenario

5. 편익단가 민감도 분석

탄소감축 편익의 원단위 선택이 시나리오별 경제성에 미치는 영향을 검토하기 위해 IWG 기반 SCC 45,548원/tCO₂eq, 두 국내 이전 추정치의 산술평균인 76,360원/tCO₂eq 및 EPA 기반 SCC 107,172원/tCO₂eq를 적용하였다. 정부비용과 참여율, 추가 감축량 및 MRV·집합화 단가는 기준분석과 동일하게 고정하였다. 따라서 Table 7의 변화는 오직 감축 1 tCO₂eq에 부여하는 사회적 편익가치의 차이에서 발생하며, 탄소가치 선택에 따른 B/C의 민감성을 직접 보여준다.

기준값 45,548원/tCO₂eq에서는 S2의 모든 유형과 S3 보수형만 B/C가 1을 초과하였다. S3 보통·적극형과 S4의 모든 유형은 정부비용이 추가편익보다 커 경제성이 확보되지 않았다. 중간값 76,360원/tCO₂eq를 적용하면 S2는 2.42~2.43, S3 보수형과 보통형은 각각 2.58과 1.29, S4 보수형은 1.25로 상승하였다. 반면 S3 적극형은 0.86, S4 보통형과 적극형은 각각 0.84와 0.64로 여전히 1에 미달하였다. 이는 중간 수준의 탄소가치에서도 고단가 직불금과 완전 결합형의 재정부담이 경제성을 제약함을 의미한다.

EPA 기반값 107,172원/tCO₂eq를 적용하면 S2의 B/C는 3.40~3.41, S3는 1.21~3.62로 모든 유형에서 1을 초과하였다. S4도 보수형 1.75와 보통형 1.18은 경제성이 확보되었으나, 적극형은 0.89로 여전히 1에 미달하였다. 이 결과는 탄소의 공공적 가치를 높게 평가할수록 직불금과 통합정책의 경제성 판단이 개선되지만, 추가면적 전체에 직불금과 탄소크레딧 구매비를 중첩하는 S4 적극형의 재정부담은 EPA 기반 상한값에서도 회수되지 않음을 보여준다. 따라서 통합형의 경제성 개선은 편익단가의 상향만으로 설명하기보다 중복보상을 제한하는 제도설계와 함께 검토해야 한다.

6. 연구의 한계

첫째, S2의 참여반응은 미국 중서부 농가의 토양탄소 프로그램에 대한 진술선호 결과를 국내 논 미이행면적에 이전한 조건부 시나리오이며 국내 농가의 실제 가격탄력성 추정치가 아니다. 탄소크레딧 계약기간, 예상 감축량, 거래비용 및 농가의 위험선호가 국내 조건과 다를 수 있으므로 결과의 절대적 수준보다 시나리오 간 상대비교에 의미를 두어야 한다.

둘째, S3의 지급수준별 반응률은 실제 사업 참여확률이 아니라 국내 농가의 적정 지원금 응답분포에서 산출한 최소 수용률이다. 실제 참여는 용수공급, 공동 물관리, 행정절차, 영농규모, 생산량 위험 및 사업에 대한 신뢰에 따라 달라질 수 있다.

셋째, S4 참여율은 관측값이 아니라 S3와 S2의 단일정책 반응률을 순차 결합한 값이다. 두 수단이 함께 제공될 때 상호보완으로 참여가 더 증가하거나, 반대로 한 수단이 다른 수단을 대체하는 구축효과가 발생할 수 있다.

넷째, 본 연구에서 적용한 MRV·집합화 비용 10,000원/ha는 공개된 국내 전국단위 실측단가가 아니라 정책조합 간 상대비교를 위한 분석가정이다. 실제 MRV 비용은 사업면적뿐만 아니라 참여농가 수, 필지의 분산 정도, 현장검증 표본률, 원격탐사 및 디지털 수위자료의 활용 수준, 집합화 주체의 규모 등에 따라 달라질 수 있으므로 단일 면적비례 단가로 일반화하는 데 한계가 있다. 향후 저탄소농업 프로그램과 농업부문 배출권거래제 외부사업의 세부 집행자료가 축적될 경우, 총 MRV 비용을 고정비와 변동비로 구분하고 사업면적, 참여농가 수, 현장검증 건수 및 디지털 MRV 활용 여부 등을 설명변수로 하는 경험적 비용함수로 확장할 수 있다. 예를 들어 MRV 총비용을 외부검증·시스템 구축 등의 고정비와 면적·농가 수·현장점검 등에 비례하는 변동비로 구분하면 사업규모 확대에 따른 규모의 경제를 반영할 수 있다. 이후 실제 사업자료를 이용하여 각 비용계수를 추정하고, 추정된 시나리오별 MRV 비용을 본 연구의 식 (6) 및 식 (8)에 대입함으로써 고정된 10,000원/ha 가정을 실증적 비용모형으로 대체할 수 있다. 또한 지역별 수리여건과 집합화 규모에 따른 비용함수를 적용하면 정책대상 지역별 B/C와 적정 사업규모를 비교할 수 있어, 본 분석체계를 실제 정책설계 및 예산배분을 위한 평가도구로 고도화할 수 있다.

다섯째, SCC 45,548원/tCO₂eq는 2022년 가격 기준이고 KAU26 및 일부 정책비용은 2026년 가격자료를 사용하였다. 본 연구는 원자료의 명목값을 유지하여 시나리오 구조를 비교하였으나, 엄밀한 사회적 경제성 평가에서는 모든 비용을 2022년 불변가격으로 환산하거나 SCC를 분석연도 가격으로 물가보정해야 한다. 또한 사회적 할인율과 정책기간을 반영한 다년도 현재가치 분석이 필요하다.

Ⅳ. 결 론

본 연구는 간단관개 이행률 40.3%를 기준시나리오 S1로 설정하고, 탄소크레딧과 직불금 및 두 수단의 통합정책이 기준 미이행면적의 참여를 확대할 때 발생하는 추가 감축량과 추가 정부비용을 증분적으로 분석하였다. 모든 시나리오에 동일한 간단관개(AWD) 감축률 43.23%를 적용하여 정책수단의 효과를 물리적 감축률 증가가 아니라 참여면적 확대에 한정하였다. 또한 기존 간단관개 면적에서 발생하는 517,424 tCO₂eq/년의 감축량과 약 235.68억 원의 잠재편익은 기준선으로 처리하여 정책조합의 편익에 중복 포함하지 않았다.

탄소크레딧 시나리오는 정부가 국내 배출권 가격 수준으로 추가 감축실적을 구매하고 MRV 비용을 부담하더라도 B/C가 약 1.44~1.45로 나타나 비용효과성이 확보되었다. S2 적극형은 168,631 tCO₂eq/년의 추가 감축과 23.74억 원의 순편익을 보여 감축규모와 경제성의 균형이 가장 양호하였다. 직불금 시나리오는 낮은 지급단가에서는 B/C 1.54로 비용효과적이었으나, 지급단가가 상승할수록 참여면적과 감축량보다 재정부담이 더 빠르게 증가하여 보통형과 적극형의 B/C가 각각 0.77과 0.51로 하락하였다.

통합형은 감축량 측면에서는 가장 우수했으나 동일 추가면적에 직불금과 탄소크레딧 구매비를 모두 지급하는 완전 결합방식에서는 기준 편익단가에서 B/C가 0.38~0.75로 분석되었다. S4 적극형은 추가 감축량이 460,395 tCO₂eq/년으로 가장 크고 참여율도 76.2%로 2030 목표를 초과하지만, 정부비용이 553.54억 원에 이르러 재정위험도 가장 컸다. 편익단가를 76,360원/tCO₂eq로 높여도 S4 적극형의 B/C는 0.64였으며, EPA 기반 상한값 107,172원/tCO₂eq에서도 0.89에 머물렀다. 이는 완전 결합형 적극안의 낮은 경제성이 낮은 탄소가치 가정에만 기인하는 것이 아니라 직불금과 크레딧 구매비의 중복지원 구조에서 비롯됨을 보여준다.

따라서 논 메탄 감축정책은 탄소크레딧을 통해 비용효과적인 참여확대와 추가성과를 우선 확보하고, 직불금은 초기 전환비용과 생산위험이 큰 농가, 수리여건이 불리한 지역 및 목표 미달지역에 표적화하는 방향이 적절하다. 통합정책에서는 직불금을 이행비용과 생산위험 보전수단으로, 탄소크레딧을 기준성과를 초과한 검증된 추가감축의 보상수단으로 구분하고 동일 감축실적에 대한 중복보상을 제한해야 한다. 직불금 점검자료와 탄소크레딧 MRV 자료를 공동 활용하는 행정통합도 병행할 필요가 있다.

향후 연구에서는 국내 논농가를 대상으로 탄소가격과 지급단가별 실제 참여확률을 추정하는 한편, 저탄소농업 프로그램 및 농업부문 외부사업의 실제 집행자료를 이용하여 MRV 비용함수를 실증적으로 추정할 필요가 있다. 특히 MRV 비용을 고정비와 변동비로 구분하고 사업면적, 참여농가 수, 현장검증 빈도, 집합화 규모 및 디지털 모니터링 활용수준에 따른 비용변화를 추정하여 본 연구의 10,000원/ha 고정단가를 시나리오별·지역별 예측비용으로 대체할 필요가 있다. 이를 식 (6)과 식 (8)의 비용항목에 반영하면 사업규모와 운영방식에 따른 규모의 경제를 고려한 B/C 분석이 가능해지며, 본 연구의 참여확대 및 증분분석체계를 실제 정책예산 배분과 사업규모 결정에 활용할 수 있는 실증적 정책평가모형으로 확장할 수 있다. 또한 지역별 감축계수, 수리시설, 공동 물관리 가능성, 수량 및 아산화질소 변화와 용수절감 편익을 포함한 다년도 사회적 비용·편익 분석으로 확장할 필요가 있다. 이러한 실증자료가 축적되면 본 연구의 참여확대 및 증분분석체계는 국가 목표와 지역 실행조건을 연결하는 정책포트폴리오 평가도구로 활용될 수 있다.