서 론

산업혁명과 함께 화석연료의 사용량이 급증하기 시작하면서, 이산화탄소와 같은 온실가스의 배출량이 증가하였다(Oh, 2018). 온실가스 배출이 기후변화의 주 원인으로 지목되면서, 2015년 파리 협정에서 각국은 온실가스 감축목표인 자발적 감축목표(nationally determined contribution, NDC)를 매 5년마다 작성 및 UNFCCC에 제출하고 온실가스 감축 노력을 지속함으로써 지구 평균 온도 상승을 1.5℃로 제한하기로 합의하였다(UNFCCC, 2015). 이후 우리나라에서도 온실가스 배출량을 감축하기 위해 탄소중립 기본법, 탄소중립 녹색성장 기본계획, 2035 NDC를 발표하는 등 다양한 정책을 수립하며 탄소중립 달성을 위해 많은 노력을 기하고 있다.

2035년 NDC 목표치는 온실가스 배출량을 2018년 대비 53–61% 감축하는 것으로 제시되었다. 이와 더불어 장기 목표인 탄소중립 달성을 위해서 주요 수단으로는 에너지 전환이 제시되었다(MCEE, 2026). 에너지 전환은 기존 화석연료 중심 에너지 시스템을 재생에너지 또는 수소 에너지로 전환하여 탈탄소화를 이루려는 노력이다. 재생에너지는 자연에서 지속적으로 얻을 수 있고 고갈되지 않는 에너지원으로서 태양광, 수력, 풍력, 지열 등이 있다(KEA, 2024). 그러나 재생에너지는 지속 가능성, 무한한 자원, 탄소 배출 절감 등의 다양한 장점에도 불구하고 전력망 연동 어려움, 부지 확보 문제, 일정하지 않은 발전량 등의 단점을 가진다(Ahn, 2017). 따라서 재생에너지만 가동했을 때의 단점을 보완하고 탈탄소화를 이루기 위한 추가적인 방안으로 수소의 중요성이 대두되고 있다(Kim, 2024).

수소는 연소 및 사용 시 온실가스 배출이 없으며 대용량 저장이 가능하고 전력으로도 변환하여 사용할 수 있기에 산업 부문에서 탈탄소화를 달성하기 좋은 방안이다(Oh et al., 2025). 또한 국내 생산이 가능하여 에너지 자립도 측면에서도 우수한 자원이며 다양한 산업 부문에 활용하기 좋아 최근 주목받고 있다. 탄소중립 선도국이라 불리는 독일의 경우 재생에너지 발전단지와 수소 클러스터를 구축·운영하고 있으며 지리적으로 가까운 나라인 중국의 경우에는 연료전지 자동차 시범 지역을 지정하여 수소 활용 부문 육성에 힘쓰고 있다(Ministry of Trade, Industry and Energy, 2024).

대한민국 정부는 2019년 수소경제 활성화 로드맵을 발표하고 2021년 수소경제 육성 및 수소 안전관리에 관한 법률을 제정하였다. 이를 바탕으로 수소경제로의 전환을 본격적으로 추진하고 있다(Ministry of Trade, Industry and Energy, 2019). 수소경제 전환의 주요 목표는 다음과 같다. 먼저, 화석연료 중심 에너지 시스템을 수소 중심으로 전환하기 위해 수소 가치사슬을 생산, 저장, 운송, 활용으로 구성하고 전 주기 산업화와 국내외 청정 수소 생산을 확대한다. 그리고 수소차 보급 확대 및 수소 클러스터 구축을 통해 수소 산업의 대규모 상용화를 추진한다. 이를 위해 특히 동해와 삼척, 포항에 수소 클러스터를 구축 추진 중에 있다(Ministry of Trade, Industry and Energy, 2024). 수소특화단지는 수소 산업의 집적화를 위해 지정하는 지역이며 특히 포항시는 금속소재진흥원과 산업과학연구원 등 R&D 인력과 장비가 있어 연료전지 부품과 소재 국산화를 실증할 수 있다(Ministry of Trade, Industry and Energy, 2024).

이처럼 수소 관련 산업과 정책이 많이 제안되고 있지만 특정 지역 단위에서 수소 산업의 경제적 파급효과를 분석한 연구는 거의 없다. 또 수소특화단지 조성은 포항 지역 산업 구조에 변화를 가져오고 다양한 경제적 파급효과를 발생시킬 것으로 예상된다. 따라서 본 연구는 산업연관분석을 활용하여 수소특화단지 조성에 따른 포항 지역 투자가 경북 지역 경제에 미치는 파급효과를 정량적으로 분석하여 정책적 시사점을 제공한다. 이에 따라 수소특화단지 조성에 따른 유발효과를 수치로 제시하였고 수소 신산업 비중을 가정하여 정책 효과를 지역 산업 특성을 반영하여 분석하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 지역 산업 특성을 반영하기 위해 지역산업연관표를 사용하였다는 점에서 차별점을 가진다.¹⁾

그러나 포항 지역 자료의 한계로 경상북도 자료를 사용하여 분석을 실시하였으며 포항시에 대해 적용 가능한 부분은 포항시 자료를 사용하였다.

본 연구는 다음과 같이 구성된다. 다음 장에서는 수소경제 혹은 에너지 산업 관련 파급효과를 분석한 선행연구를 검토 및 분석하고 연구 격차 도출 과정을 설명한다. 이후 분석자료와 산업연관분석 및 외생화 모형을 설명한다. 마지막으로, 포항 수소특화단지 조성에 따른 산업파급효과 분석 결과를 제시하고 정책적 시사점과 함께 연구를 결론짓는다.

선행연구

에너지 부문 산업연관분석 사례

산업연관분석을 활용하여 경제적 파급효과를 도출하는 선행연구는 다수 살펴볼 수 있다. 산업연관분석은 신산업이 형성되거나, 혹은 기존산업의 방향성이 변화할 때 산업에서 발생하는 파급효과를 산정하기에 용이하므로, 현재 정책적 배경인 에너지 전환 관련 산업의 파급효과를 분석함에 매우 적합하다. 따라서 많은 연구들이 에너지 전환 관련된 에너지원(e.g. 재생에너지, 수소, 원자력)에 초점을 맞추어 분석이 이루어졌다. 검토한 주요 선행연구는 Table 1에 별도로 요약 및 정리하였다.

Seo et al.(2019)는 산업연관분석을 실시하여 신재생에너지 관련 가치사슬 산업의 2010년, 2015년 전후방 연쇄효과와 파급효과를 분석하였다. 신재생에너지 수요 증가에 따른 총 생산유발효과는 2010년 1.1261, 2015년 0.6999, 부가가치유발계수는 2010년 0.0396, 2015년 0.3861로 신재생에너지 산업 투자가 확대됨에 따라 경제 파급효과도 커질 수 있다는 점을 제시하였다.

마찬가지로, Lee(2021)은 2015년 산업연관표를 사용하여 신재생에너지산업의 2020~2034년 사이 경제적 파급효과를 추정하였다. 생산유발효과는 약 292조 원, 부가가치유발효과는 약 103조 원, 고용 창출은 91,000명으로 나타났으며 신재생에너지원별 파급효과를 종합적으로 비교하며 국민 소득과 연관시킬 수 있는 정책설계를 제안하였다. 위 두 연구는 고용유발효과보다 생산유발효과와 부가가치유발효과가 더 크게 나타나며 단순 효과 제시가 아닌 정책 설계까지 제안하였다는 점에서 의의가 있다.

다음 연구는 특정 에너지원 혹은 설비에 초점을 맞추었다. Kim and Kim(2023)은 2015년 산업연관표를 사용하여 APR-1400기의 건설과 운영을 구분하여 외생화하고 산업연관분석을 실시하였다. 건설 부문의 생산유발계수는 1.9676, 부가가치유발계수는 0.4810, 고용유발계수는 0.0101명/백만 원, 운영부문의 생산유발계수는 0.4142, 부가가치유발계수는 0.1594, 고용유발계수는 0.0018명/백만 원으로 나타났으며 원전건설이 단기간 내 높은 생산과 고용유발 효과를 유발하는 산업이고 운영단계는 중장기적 관점에서 안정적인 효과임을 시사하였다.

해상풍력 사례도 존재한다. Kim and Hwang(2023)은 산업연관분석을 활용하여 국내 해상풍력 산업을 가치사슬별로 구분하여 분석하였다. 분석 결과, 해상풍력 개발 부문의 생산유발계수는 1.805, 부가가치유발계수는 0.922, 고용유발계수는 3.625명/십억 원으로 나타났으며 고정식 해상풍력 제조 및 설치의 생산유발계수는 3.037, 부가가치유발계수는 1.151, 고용유발계수는 13.355명/십억 원으로 나타났다. 또한 해상풍력 O&M 부문의 생산유발계수는 1.728, 부가가치유발계수는 0.964, 고용유발계수는 3.193명/십억 원이다. 이는 단순 설비 보급 중심이 아니라 고부가가치 가치사슬을 중심으로 한 산업 정책의 설계 필요성을 언급하였다.

이차전지를 포함한 전지산업에 대한 파급효과 분석 사례로는 Park and Lee(2025)가 있다. 이 연구에서는 2023년 산업연관표를 활용하여 전지산업의 정의와 외생화를 통해 산업연관분석을 실시하였다. 생산유발효과 1.4904, 부가가치유발효과 0.3385, 고용유발 효과 1.7005로 나타났으며 전후방 연쇄효과를 분석하여 전지산업 생태계 확장을 위한 방향성을 제시하였다.

에너지 부문에 대한 산업연관분석 결과, 생산유발효과는 해상풍력, 원자력, 연료전지, 신재생에너지 순으로 높게 나타났으며 부가가치유발효과의 경우 해상풍력, 원자력, 신재생에너지, 연료전지 순으로 높게 나타났다. 이처럼 분석 대상의 유형에 따라서도 경제적 파급효과가 다르게 나타남을 알 수 있다.

Markaki et al.(2013)은 청정에너지 투자 계획을 가정하고 산업연관분석을 사용하여 2010년부터 2020년까지 그리스 경제에 미치는 효과를 분석하였다. 2020년까지 479억 유로 투자에 따른 경제 효과를 추정하였을 때 연평균 94억 유로 생산 증가가 이루어지며 45.4%는 직접효과, 30.7%는 간접효과 유발효과는 23.9%로 나타났다. 이에 따라 청정에너지 기술 투자가 그리스의 경제 위기를 완화할 수 있는 역할임을 보여주었다.

또한 위와 같은 연구들은 산업연관분석을 통해 에너지 산업의 경제적 파급효과를 정량적으로 분석할 수 있음을 보여준다. 이에 본 연구에서도 산업연관분석을 적용하여 정부의 수소특화단지 조성이 미치는 경제적 파급효과를 정량적으로 분석하고자 한다.

지역 산업연관분석 사례

이처럼 산업연관분석은 특정 산업이나 정책을 대상으로 생산유발효과, 부가가치유발효과, 고용유발효과를 정량적으로 분석할 수 있는 도구로 활용되었다. 그러나 대부분 전국 단위 산업연관표를 사용하기에 개별지역의 산업 특성과 지역 내 파급효과를 반영하는 데는 한계가 있다. 이러한 한계를 보완하기 위해 지역 산업연관표를 사용한 분석이 확대되고 있다.

먼저, Park and Kim(2012)는 지역산업연관표를 활용한 산업연관분석을 실시하여 16개 시·도의 지역별 경제효과를 분석하고 생산유발효과, 부가가치유발효과, 고용유발효과가 가장 높은 지역을 도출하였다. The Bank of Korea (2014)은 울산 혁신도시 조성에 따라 총 9가지 시나리오로 2005년 지역산업연관표를 활용하여 산업연관분석을 실시하였다. 생산유발효과는 6,511~8,466억 원, 부가가치유발효과는 3,808~4,855억 원으로 나타났으며 정책 유효성을 점검하고 정책효과 제약 요인을 분석하여 개선할 수 있는 정책적 시사점을 도출하였다.

Yoon(2021)는 2015년 지역산업연관표를 활용하여 조선산업에서 발생한 투자 및 수출 활동이 미치는 경제적 파급효과를 지역별로 분석하였다. 전국 생산유발효과는 3조 9,477억 원, 전국 부가가치유발효과는 1조 693억 원, 전국 취업유발효과는 1만 6,059명, 전국 수입유발효과는 5,680억 원으로 나타났으며 LNG 수요 증가에 따른 선박 발주 증가 시점에서의 조선 산업 정책을 제언하였다. Yoo et al. (2024)는 LNG 벙커링 인프라 구축의 필요성이 제시됨에 따라 2015년 지역산업연관표를 활용하여 부산항에 설치할 경우 지역 내 경제적 파급효과를 분석하였다. 생산유발계수는 1.223, 부가가치유발계수는 0.372, 취업유발계수는 7.58로 나타났으며 LNG 벙커링 인프라 구축 사업이 단순 투자뿐 아니라 지역 경제 활성화 및 고용 활성화 측면에서 정책적 타당성을 지님을 보여준다. Jeong(2025)은 2020년 지역산업연관표를 활용하여 서비스 산업의 권역별, 산업별 우리나라 경제에 미치는 파급효과를 분석하였다. 분석을 통해 서비스 산업의 중요성을 부각시키고 낮은 생산성을 개선하기 위한 정부 차원의 노력을 제안하였다.

해외에서도 지역산업연관분석을 실시한 사례를 확인할 수 있다. Itoh and Nakata(2004)은 일본 이와테현 산업연관표를 활용하여 재생에너지 시스템이 지역경제에 미치는 영향을 분석하였으며 총 경제효과는 270만 달러 증가하였고 총 고용효과는 35.1개의 일자리 증가가 나타났다. 건설 및 설치와 부동산 부문에서 110만 달러의 긍정적 경제효과, 가스 및 전력 부문에서 270만 달러의 부정적 경제효과가 나타났다. 이 연구는 재생에너지 시스템의 도입이 긍정적 효과와 동시에 부정적 효과도 발생함을 보여준다.

이처럼 지역산업연관표를 사용한 연구들을 통해 지역산업연관표가 특정 산업이나 정책이 지역 경제에 미치는 경제적 파급효과를 분석하는 데 유용함을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서도 포항 지역 투자에 따른 경제적 파급효과를 분석하기 위하여 지역산업연관표를 사용하였다.

수소 산업연관분석 사례

수소 산업 또한 국가 차원의 전략으로 주목받으면서 수소 산업의 경제적 파급효과를 산업연관분석을 통해 분석하는 연구도 다수 수행되었다. Choi and Lee(2019)은 2015년 산업연관표를 활용하여 수소 선박 개발을 신산업으로 정의하고 산업연관표 내 기존 산업에 포함시켜 분석을 수행하였다. 생산유발효과는 1.0188, 부가가치유발효과는 0.4026, 고용유발효과는 4.0508로 나타났으며 타 산업과의 파급효과를 비교했을 때 전체 산업 중 4위를 차지하여 국가 경제적 관점에서 경제적 파급효과가 매우 높음을 제시하였다.

Park and Lee(2021)는 2018년 산업연관표를 사용하여 수소 버스 개발을 하나의 신산업으로 정의하고 외생화하여 산업연관분석을 수행하였다. 생산유발효과는 1.7038, 부가가치유발효과는 0.6652, 고용유발효과는 6.8315로 나타났다. 전체 산업 중 전방 연쇄효과는 17위, 후방 연쇄효과는 13위로 수소 버스 개발 산업은 중간재적 성격이 강한 산업으로 분석되었다.

Kim et al.(2024)는 2019년 산업연관표를 사용하여 한국 정부의 연료전지 보급 계획에 따라 연료전지 제조 부문과 설비 구축 및 운영 부문으로 구분하여 산업연관분석을 실시하였다. 생산유발효과는 2.328과 1.793, 부가가치유발효과는 0.785와 0.967, 임금유발효과는 0.346과 0.575, 고용유발효과는 7.7과 3.8로 나타났고 이를 통해 연료전지 확대 여부에 관한 기초 자료를 제공하고 연료전지의 경제적 가치 정보를 제공하였다.

Gupta et al.(2023)은 스위스의 그린수소 생산이 모두 승용차에 활용된다고 그린수소 산업의 건설 및 운영 단계 총효과와 디젤을 수소로 대체하였을 때의 순효과를 시나리오 기반으로 분석하였다. 그린수소 산업의 운영 단계는 건설효과 GDP의 6배, 고용 5.9배, 배출 9.5배 효과를 나타냈으며 수소 1,000kg 생산 기준 GDP는 7,418 USD 증가, 고용 0.064명 증가, 온실가스 392kgCO2eq 증가를 보인다. 또한 디젤을 수소로 대체하면 GDP와 고용은 증가하고 온실가스는 감소하였는데 이는 그린 수소 산업의 GDP와 고용 승수가 디젤 산업보다 높고 배출 승수는 디젤 산업보다 낮기 때문으로 보여진다. 이러한 결과를 통해 그린수소 산업이 경제에 긍정적 영향을 미침과 동시에 설비의 자국 내 제조업 육성 정책이 중요함을 제시한다.

위와 같은 기존 연구들은 특정 수소 산업의 경제적 파급효과를 분석하는 데 초점이 맞춰져 있다. 이러한 연구들은 관련 수소 산업을 하나의 신산업으로 설정하고 외생화하거나 기존 산업에 추가하여 유발효과를 산출함으로써 해당 산업의 경제적 타당성을 제시한다. 더 나아가 최근 수소 산업이 다양한 분야로 확장되면서 개별 산업 단위 분석으로는 수소경제의 영향을 충분히 설명하기 어렵다는 한계가 지적된다. 이에 수소 산업을 단일 사업이 아니라 경제 시스템 관점에서 정의하고 산업연관분석을 통해 수소경제 전반의 파급효과를 분석하는 연구들이 있다.

Choi et al.(2023)는 정부의 수소경제 활성화 로드맵에서 제시된 수소 산업의 가치사슬 각 단계를 정의한다. 이후 외생화하여 2019년 산업연관표를 사용하여 산업연관분석을 진행하여 2030년, 2040년, 2050년의 수소경제 규모를 예측하였다. 수소경제 전 단계에 걸쳐 수소 운송 단계가 유발되는 경제적 효과가 가장 큰 것으로 나타났으며 수소 생산이 가장 작은 단계로 나타났다. 미래 수소경제의 규모는 2030년 19조 9천억 원, 2040년 45조 6천억 원, 2050년 71조 2천억 원으로 예측되었다.

Lee et al.(2022)은 지역 산업연관표를 수정하여 수소경제 확대가 경남 지역에 미치는 영향을 분석하였다. 수소경제 활성화 로드맵과 경남 수소 산업 중장기 육성 계획에 나와있는 정보를 바탕으로 수소 관련 지역 산업연관표를 재작성하여 분석을 수행하였다. 또한 인프라 투자 시나리오를 설정하여 산업연관분석을 실시하였으며 산출증대효과는 최대 연간 4,685억 원에 이를 것이라고 전망하였다.

일반적으로 전국 산업연관분석을 사용한 것에 비해 지역 산업연관표를 사용했을 때의 유발효과는 더 작게 나타난다. 전국에 비해 지역의 산업 구조가 제한적이고 중간재를 지역 밖에서 조달하여 경제 효과의 유출이 일어나기 때문이다. 그러나 특정 지역에서의 정책이나 산업을 전국 산업연관표를 사용하여 분석한다면 지역 내에 없는 산업이 있는 것처럼 계산되는 등 지역 산업 구조만을 반영하기 어려워지고 현실적인 파급효과를 산정하기 어렵기에 지역 산업연관표를 사용한다.

Kwon and Chun(2024)는 Lee et al.(2022)를 참고하여 산업연관표를 수정하여 경제적 파급효과를 분석하였다. 2019년 정부가 발표한 수소경제 활성화 로드맵대로 진행될 경우 2030년 기준 경제적 효과를 살펴본다. 로드맵의 시나리오대로 이행될 경우 총 생산량은 약 0.98% 증가하는 것으로 나타났다.

앞선 선행연구들은 산업연관분석을 활용하여 수소 산업 또는 수소경제 전반의 경제적 파급효과를 제시하였다는 점에서 의의를 가진다. 또 특정 산업을 외생화하거나 가치사슬을 구분하여 산업연관분석을 수행하였다. 그러나 대부분 개별 산업 단위 위주의 산업연관분석으로 가치사슬 시스템으로 이루어진 수소경제 도입으로 인한 산업 간 연계 효과를 충분히 반영하지 못한다는 한계를 가진다. 또한 수소특화단지 조성이 특정 지역에 미치는 경제적 파급효과를 분석하는 데에는 한계가 있다.

이에 본 연구는 포항 지역 단일 산업연관표가 존재하지 않는다는 한계를 고려하여 2020년 경상북도 지역 산업연관표를 활용해 외생화 과정을 명시하고 산업연관분석을 실시하여 포항시 수소 특화단지 도입에 따른 경제적 파급효과를 분석하였다. 또한 수소 산업을 생산, 저장, 운송, 활용 가치사슬로 구분하고 기존 산업에서 비중을 설정하여 산업연관표를 재구성하여 수소경제 전반을 반영한 별도 산업 구조를 가정한 산업연관분석을 실시하여 기존에 충분히 고려되지 못했던 산업 간 연계 효과도 고려하여 포항 지역 수소특화단지 조성이 지역 경제에 미치는 영향을 분석한다는 점에서 차별성을 가진다.

방법론

산업연관분석은 일정기간(보통 1년)동안의 산업 간 거래관계를 일정한 원칙에 따라 행렬형식으로 기록한 통계표인 산업연관표를 이용하여 산업 간 상호의존관계를 수량적으로 분석하는 방법이다. 즉, 산업연관분석은 구조적 측면에서 산업 간 연관관계를 파악할 수 있다는 장점을 가지며 최종수요가 유발하는 생산, 고용, 소득 등 각종 파급효과를 산업부문별로 분석할 수 있기에 경제정책의 수립, 정책효과의 측정 등에 활용된다(The Bank of Korea, 2014). 산업연관분석은 투입산출분석이라고도 하는데 산업연관분석이 국가 경제 내 산업들이 생산 및 수요 활동을 통해 유기적으로 연관됨을 전제로 하기 때문이다(Choi et al., 2023). 본 연구는 산업연관분석 시 사용되는 다양한 모형 중 최종 수요 증가 대비 생산 증가를 볼 수 있는 레온티에프 모형을 사용하였다.

그러나 산업연관표는 일반적으로 한 국가를 대상으로 작성되기에 한 지역의 생산기술 구조와 거래 형태는 반영되기 어렵다. 따라서 지역별로 상이한 생산기술 구조와 거래 형태를 반영하고 지역 간 및 산업 간 상호의존관계를 분석하기 위해 작성된 산업연관표가 지역산업연관표이다(The Bank of Korea, 2014).

분석 자료 및 개요

본 연구에서는 포항 수소특화단지 조성 사업을 분석 대상으로 설정하였다. 사용된 2020년 경상북도 지역산업연관표는 33개 산업 부문으로 구성되어 있으며 수소 산업이 기존 산업 분류에 명시되어 있지 않다. 따라서 정부의 수소경제 활성화 로드맵에서 제시된 것에 따라 수소 산업을 생산, 저장, 운송, 활용으로 구분하였다. 이후 세부 산업은 수소를 직접 생산하거나 관련된 원료 공급 산업을 생산 단계로 분류하였고 저장 용기와 설비와 관련된 산업은 저장 단계로 분류하였다. 수소 공급과 인프라 관련 산업은 운송 단계로, 연료전지 부품과 소재 및 수소 활용 기술과 관련된 산업은 활용 단계로 분류하였다. 이후 2030년을 기준으로 산업별 수소 신산업 관련 산출 비중을 설정하여 기존 산업의 총산출에서 분리하여 수소 신산업 산출로 재분류하였다.

산업별 수소 신산업 관련 산출 비중은 정부의 수소경제 활성화 로드맵에 제시된 정책 목표와 현재 산업 규모를 고려하여 설정하였으며 포항 수소특화단지가 연료전지 발전단지임을 고려하여 수소 활용단계 중 연료전지 부품 및 소재 관련 산업 비중을 상대적으로 높게 반영하였다.그러나 포항 단일 지역산업연관표가 존재하지 않아 한국은행 2020년 경상북도 투입산출표를 사용하였다. 분류한 산업은 Table 2에 나타내고 Fig. 1을 통해 시각적으로 제시하였다. 또한 선행연구와는 달리 고용유발계수를 구하기 위하여 포항시 사업체 및 종사자 수를 활용하여 경제적 파급효과 분석을 진행하였다.

Fig. 1.

Visualization of the hydrogen new industry classification.

Table 3에는 본 연구에서 분류한 수소 생산, 수소 활용, 수소 저장, 수소 수송 부문에 해당되는 정의를 나타낸다. 각 부문 정의에 따라 산업연관표의 세부문이 각각 매칭되는 구조이다. 이렇게 부문별로 분석하게 될 경우 추후 연구에서 수소특화단지 조성 시 어느 부문에 중점을 두느냐에 따라 변화하는 경제파급효과를 정량화하는 것이 가능하다.

분석 방법

기존 산업의 총산출을 Xi, 수소 신산업 관련 산출 비중을 αi라고 한다면 수소 신산업 산출은 식 (1)과 같으며, 기존 산업의 조정된 산출은 식 (2)와 같이 나타낼 수 있다.

이를 통해 기존 경상북도 지역산업연관표를 기존 33개 산업에서 수소 신산업을 포함한 34개 산업으로 재구성하였다. 이는 식 (3)과 같다.

X*는 확장된 산업연관표의 총산출 벡터이고 XH는 수소 신산업 산출, X-H는 기존 33개 산업 산출이다. 이때 지역산업연관표의 총산출 균형은 유지되도록 하였고 신설된 수소 신산업 부문은 외생화하여 산업연관분석을 수행하였다.

본 연구는 수요유도형 모델을 사용하였다. 수요 유도형 모델은 최종 수요의 증가가 생산을 유도한다는 가정 하에 수요 변화가 산업 전반의 총산출에 미치는 파급효과를 분석하는 산업연관모형이다. 이를 식으로 나타내 보면 식 (4)와 같다.

여기서 X는 총산출 벡터, A는 투입계수 행렬, F는 최종수요 벡터를 의미한다. 산업연관분석에서 투입계수는 최종수요 변동이 다른 부문의 생산활동에 미치는 생산유발효과를 측정하는 데 사용되며 식 (5)와 같다.

여기서 zij는 산업 j가 산업 i로부터 받은 투입량, xij는 산업 j의 총산출량을 의미한다. 투입계수행렬은 중간투입행렬을 총산출로 나눈 행렬로 각 산업이 1단위 산출을 생산하는 데 필요한 타 산업의 투입 구조이다. 본 연구는 신설된 수소 신산업을 외생 산업으로 설정하였다. 이에 따라 투입계수행렬은 식 (6)과 같다.

또한, 식 (4)를 정리하면 식 (7)과 같이 표현할 수 있다.

여기서 I는 투입계수행렬과 같은 크기의 단위행렬로 주대각 원소가 1이고 그 외 원소는 인 행렬이다. 본 연구에서는 수소 신산업을 외생화하였으므로 단위행렬 I는 33×33 크기 행렬이며 식 (8)과 같다.

식 (7)의 양 변에 (I-A)-1을 곱하면 총산출은 최종수요의 함수로 식 (9)와 같이 표현할 수 있다.

여기서 (I-A)-1는 레온티에프 역행렬로 최종수요 1단위 증가가 산업 전반에 미치는 직간접적 생산 유발효과를 의미한다.

생산유발효과는 최종수요 증가 또는 외생 산업의 산출 증가로 산업 전반에서 유발되는 총산출의 증가 규모를 의미한다. 식 (10)과 같이 나타낼 수 있다.

여기서 ΔX-H는 수소 신산업의 산출 증가로 인해 내생 산업에 유발되는 총산출 증가량을 의미한다. A-H,H는 수소 신산업이 1단위 증가할 때 기존 산업으로부터 얼마나 투입되는지 나타내는 투입계수 행렬이며 I-A-H,-H-1는 기존 산업 부문에 대한 레온티에프 역행렬로 중간수요가 산업 간 연쇄 효과를 통해 기존 산업 전반에 미치는 총 효과를 계산할 수 있다. ΔXH는 생산유발효과를 의미한다.

부가가치유발효과는 특정 산업의 산출 증가로 인해 기존 산업에서 새롭게 창출되는 부가가치의 증가 규모를 의미한다. 본 연구에서는 수소 신산업을 외생 산업으로 설정하였기에 부가가치 유발효과는 식 (11)과 같이 나타낼 수 있다.

이때 v^-H는 기존 산업의 부가가치계수 대각행렬을 의미한다. 각 산업의 부가가치계수는 산업별 부가가치 값을 총산출로 나눈 값으로 Vi/Xi로 정의된다. 본 연구에서는 부가가치계수를 계산하여 대각행렬 형태로 구성하여 적용하였다.

고용유발효과는 특정 산업의 산출 증가로 인해 직간접적으로 창출되는 일자리의 총량을 의미한다. 본 연구에서는 경상북도 10차 개정 등록기반 산업세세분류별 사업체 및 종사자 수 데이터에서 포항시 데이터를 활용하여 이를 산정하였으며 수소 신산업을 외생 산업으로 설정하였기에 고용유발효과를 식 (12)와 같이 나타낼 수 있다.

이때 e^-H는 기존 산업의 고용계수 대각행렬을 의미한다. 각 산업의 고용계수는 산업별 종사자 수를 총산출로 나눈 값으로 Ei/Xi로 정의된다. 본 연구에서는 고용계수를 계산하여 대각행렬 형태로 구성하여 적용하였다. 결론적으로 산업연관표는 자료 가용성의 한계로 경북 자료를 활용하였으므로 본 연구의 결과는 포항지역에 수소특화단지 투자가 이루어질 경우 경북지역에서 발생하는 산업파급효과를 가리키게 되며, 고용유발의 경우 포항시의 고용구조를 감안하여 경북지역에서 바생하는 고용유발효과를 나타내게 된다.

분석 결과

본 연구는 통계·실지 조사를 통해 생산·소비 구조를 현실적으로 반영하는 한국은행에서 발표한 2020년 실측표를 사용하여 산업연관분석을 진행하였다. 2020년 투입산출표는 기본부문 380개, 소분류 165개, 중분류 83개, 대분류 33개로 구성되어 있다. 본 연구는 파급효과와 실제의 왜곡을 최소화하기 위하여 기본부문을 사용하여 분석하였으나 분석 대상인 수소 신산업은 기본 부문에 명시되어있지 않다. 따라서 먼저 정부의 수소경제 활성화 로드맵과 포항 지역 특성에 따라 수소 생산, 활용, 저장, 운송 가치사슬로 구분, 미래 비중을 설정한 뒤 부문을 식별하였다. 이후 식별된 가치사슬 부문들은 하나의 수소 신산업 부문으로 통합하고 정의하였다. 이에 따라 본 연구에서 투입산출표를 수소 신산업을 포함한 총 34개 산업으로 재구성하였다. 이후 3장에 기술한 바와 같이 경제적 파급효과 분석을 진행하였다.

도출된 생산유발계수, 부가가치유발계수, 고용유발계수는 다음과 같다. 수소 신산업의 1단위 생산 증가 시 타 산업에 대한 생산유발계수는 0.5131, 부가가치유발계수는 0.2284, 고용유발계수는 2.4549명/십억 원으로 산정되었다. 또한 자기 산업 내에서의 생산유발계수는 1.0000, 부가가치유발계수는 0.3864, 고용유발계수는 0.032명/십억 원으로 산정되었다. 즉, 각 유발계수들을 요약하면 Table 4와 같이 나타난다. 총 생산유발계수는 1.5131, 총 부가가치유발계수는 0.6149, 총 고용유발계수는 2.4866명/십억 원으로 추정되었다. 총 생산유발계수는 반도체 산업이 0.0605로 가장 높게 나타났다. 다음으로 기타 플라스틱제품, 기초 무기화학물질, 금속광물, 열간압연강재 순으로 높게 나타났으며 각 값은 0.0278, 0.02463, 0.02378이다. 반도체 산업은 수소 산업 설비 및 장비에 필수적으로 사용되기에 생산유발계수에서 가장 큰 값을 나타내는 것으로 보여진다. 또한 기초 무기화학물질과 금속광물 산업의 생산유발계수가 높게 나타난 것은 포항 지역이 철강 산업이 발달하였기 때문이라고 판단된다.

총 부가가치유발계수는 반도체 산업이 0.0362로 가장 높게 나타났으며 다음으로 전력 및 신재생에너지, 기타 플라스틱제품, 금속광물, 제조임가공 및 산업용 장비 수리 순으로 높게 나타났다. 각 값은 0.0141, 0.0131, 0.0097, 0.0093이다. 생산유발계수와 마찬가지로 반도체 산업이 수소 산업의 설비 및 장비에 필수적으로 사용되며 고부가가치 산업이기에 부가가치유발계수에서 가장 큰 값을 나타내는 것으로 보인다. 또한, 전력 및 신재생에너지 산업은 수소 생산과 활용 과정에서 에너지 산업과의 연계성이 크기 때문에 부가가치유발계수가 높게 나타났다.

총 고용유발계수는 도로운송서비스가 0.2874명/십억 원으로 가장 높게 나타났다. 다음으로 반도체, 플라스틱 1차제품, 도소매 및 상품중개서비스, 자동차 부품 순으로 높게 나타났다. 각 값은 0.1747명/십억 원, 0.1366명/십억 원, 0.1255명/십억 원, 0.1181명/십억 원이다. 운송 및 서비스 산업은 노동집약적인 산업이기 때문에 도로운송서비스 산업의 고용유발계수가 가장 높게 나타난 것으로 해석되며 반도체 산업의 경우 타 산업과의 연계성이 높아 고용유발계수가 높게 나타난 것으로 해석된다.

수소경제 활성화 로드맵에 제시된 정부 투자 예산인 1,918억 원을 적용하면 생산유발효과는 약 2,902억 원, 부가가치유발효과는 약 1,179억 원, 고용유발효과는 약 477.2명이 유발된다.²⁾ 부가가치유발효과와 고용유발효과가 상대적으로 작게 나타나는데 이는 경북 지역 산업 특성상 제조업 중심의 산업이 많기 때문에 중간재 투입이 많아 산업 간 연계성이 강해 높은 생산유발효과 값을 나타내기 때문이라고 보여진다. 만일 포항 지역의 서비스 산업이나 R&D 산업에 조금 더 투자가 이루어지고 산업연관표에 반영된다면 결과는 다른 양상을 보일 것이다.

또한 추정된 수치의 합리성을 검토하기 위해, 포항 수소 연료전지 발전 클러스터 예비 타당성 조사 자료의 수치를 적용해 보았다. 예비 타당성 조사에서 제시된 총 투자비 542.05억 원³⁾을 적용하였을 때, 총 생산유발효과는 820.2억 원, 총 부가가치유발효과는 333.3억 원으로 나타난다. 또한 총 고용유발효과는 약 135명의 일자리 창출로 나타난다. 이는 예비타당성조사 결과인 생산유발효과 715.3억 원, 부가가치유발효과 296.9억 원과 유사한 결과 값이 나타났기에 타당한 결과라고 볼 수 있다(Korea Institute of Public Finance, 2023). 고용유발효과의 경우 예비타당성 조사 값인 336.1명과 차이가 나타났는데 이는 예비타당성조사에서는 완공 후 운영비를 제외하고 계산했고 본 연구는 수소경제 도입에 대해 별도의 산업구조를 가정하고 완공 후 운영비까지 포함하여 계산했기 때문이다. 완공 후 운영비는 전력비나 설비 유지 등 자본집약적 산업의 비중이 높고 노동집약적 산업 비중이 낮아 이와 같은 차이가 나타난 것으로 볼 수 있다.

결 론

탄소중립이 대두되면서 탈탄소화를 달성하기 위해 많은 방안들이 모색되고 있다. 그러나 태양광이나 풍력 등의 재생에너지는 공급의 불안정성 문제가 있어 재생에너지로만 탈탄소화를 달성하기는 어렵다. 따라서 국내 생산이 가능하여 에너지 자립도를 높이고 탈탄소화의 달성을 위해 수소가 에너지 전환의 핵심으로 주목받고 있다. 정부는 수소 활용의 비용을 절감하고 지역 경제 또한 활성화하기 위해 동해, 삼척, 포항에 수소 특화단지 조성을 계획하였다(Ministry of Trade, Industry and Energy, 2024).

본 연구는 수소 특화단지 조성이 포항 지역 경제에 미치는 유발효과를 분석하고자 하였다. 선행연구에서는 하나의 수소 산업에 대한 경제적 파급효과만을 분석되었거나 정책에 대한 분석이 진행되었으나 특정 지역에 국한하여 진행된 선행연구는 없었다. 따라서 본 연구는 수소 관련 정책이 특정 지역 경제 전반에 미치는 영향을 살펴본 데에 있어 차별성을 가진다. 그러나 포항 단일 지역 자료의 한계로 본 연구는 2020년 경상북도 지역산업연관표를 활용하고 산업연관분석을 실시하여 정부의 수소경제 활성화 로드맵에 따른 포항시 수소 특화단지 투자가 이루어질 때 경북 지역에 미치는 경제적 파급효과를 분석하였고 포항시 자료로 활용이 가능한 고용유발효과만 포항 자료를 활용하여 계산하였다. 그러나 사용된 2020년 경상북도 지역산업연관표에는 수소 관련 산업이 명시되어 있지 않다. 따라서 정부 로드맵에 제시되어 있는 수소 산업 가치사슬에 따라 투입산출표에 있는 산업 중 수소 생산, 저장, 운송, 활용에 해당하는 산업들을 분류하고 하나의 수소 신산업으로 묶어 34개 산업의 투입산출표로 재구성하였다. 이후 외생화를 실시하여 수소 특화단지 조성에 따른 효과만을 분석하였고 레온티에프 모형을 사용하여 산업연관분석을 실시하였다.

분석 결과, 총 생산유발효과는 1.5131, 총 부가가치유발효과는 0.6149, 총 고용유발효과는 2.4866명/십억 원이며 생산유발효과와 부가가치유발효과는 공통적으로 반도체에서 가장 높은 값을 나타낸다. 이는 수소 산업 설비의 제어 시스템이나 센서 등에 반도체 기반 장비가 활용되고 고부가가치 산업이라는 특성 때문에 반도체 산업에서 높은 생산유발효과와 부가가치유발효과가 나타난 것이라고 해석된다. 또한 예비타당성조사 값과 비교하였을 때에도 생산유발효과와 부가가치유발효과는 유사한 값이 도출되기에 타당한 분석이라고 볼 수 있다.

따라서 포항 지역 수소 특화단지 조성은 지역 내 생산과 부가가치 창출에 긍정적 영향을 미치는 것으로 보여진다. 수소 산업을 통해 지역 산업구조가 고도화될 수 있음을 시사하며 관련 산업 생태계 조성을 위한 정책적 지원이 필요하다. 고용유발효과의 경우 작은 값이 나왔으나 경북 지역의 산업구조를 고려하였을 때 타당한 값이라고 볼 수 있으며 추후 서비스업 및 R&D에 투자가 확대될 경우 고용유발효과 값 또한 증가할 것이라고 예상된다. 따라서 수소특화단지 정책은 고용창출 효과를 높일 수 있는 서비스업이나 R&D와 같은 산업 육성과 병행되어야 한다.

본 연구는 지역산업연관표를 사용하여 수소 특화단지 조성이 포항 지역 경제 전반에 미치는 파급효과를 계산하였으나 다음과 같은 한계점이 존재한다. 첫째로, 포항 지역 단일 산업연관표가 부재하여 경상북도 지역산업연관표를 사용하였다. 이에 경상북도 광역권 평균 산업구조와 포항 지역의 실제 산업구조 차이로 분석 결과의 정확도에 한계가 있을 수 있다. 둘째로, 2020년 산업연관표를 기반으로 분석을 실시하여 최근 포항 지역의 산업구조 변화를 완전히 반영하지 못한다는 한계가 있다. 따라서 본 연구의 한계점을 보완하여 정확한 경제적 파급효과 값을 도출하기 위해서는 포항 지역 내 산업구조를 보다 명확히 반영하는 단일 지역산업연관표를 구성해야 할 필요성이 있다.