Beyond Aggregation Bias: The Importance of Consistency with Official Statistics in MRIO-Based Carbon Footprints

한 국가가 얼마나 많은 오염에 책임을 지고 있는지 이해하기 위해, 과학자들은 종종 그 나라의 국경 내에 있는 굴뚝과 공장 너머를 바라봅니다. 그들은 다른 질문을 던집니다. 즉, 한 국가의 사람들이 실제로 소비하는 재화와 서비스를 생산하기 위해 얼마나 많은 탄소가 배출되었는가 하는 점입니다. 이 "탄소 발자국"에는 한 국가에서 스마트폰을 제조하고, 이를 다른 국가로 운송하며, 제3국의 소비자에게 판매하는 과정에서 발생하는 배출량이 포함됩니다. 이를 해결하기 위해 연구자들은 다지역 투입-산출 표(multi-regional input-output tables)라고 불리는 복잡한 회계 도구를 사용합니다. 이것을 전 세계 모든 산업과 국가 사이에서 돈과 물자가 어떻게 흐르는지를 추적하는 거대하고 상호 연결된 스프레드시트라고 생각하면 됩니다. 이러한 흐름을 추적함으로써 전문가들은 우리의 일상적인 구매 속에 숨겨진 배출량을 찾아낼 수 있습니다. 이 도구들은 경제의 전체적인 환경적 비용을 정부와 기업이 파악할 수 있도록 돕는 기후 정책의 필수 요소가 되었습니다. 그러나 이 수치들이 실질적인 의사결정을 이끌어내기 위해서는, 반드시 신뢰할 수 있어야 하며 각국 정부가 관리하는 공식 기록과 일치해야 합니다.

여러 유럽 기관의 연구진이 수행한 최근 연구는 현재 탄소 발자국이 계산되는 방식에 존재하는 결정적인 결함을 조사했습니다. 연구팀은 세 가지 인기 있는 학술 데이터베이스인 EXIOBASE, GLORIA, FIGARO-E3를 유럽 연합의 공식 데이터베이스인 FIGARO와 비교했습니다. 학술 버전들은 경제를 수백 개의 구체적인 산업으로 세분화하여 높은 수준의 상세함을 제공한다는 점에서 찬사를 받지만, 연구진은 이러한 상세함이 정확성을 희생시킨 것은 아닌지 알고 싶었습니다. 연구진은 공식 EU 데이터베이스를 '골드 스탠다드(gold standard)', 즉 다른 모든 것을 측정하는 기준점으로 삼았습니다. 왜냐하면 이 데이터베이스는 정부가 국제 기구에 제출하는 검증된 통계로부터 직접 구축되었기 때문입니다. 연구는 고해상도 FIGARO-E3 데이터베이스가 직접 비교 가능한 유일한 해인 2015년에 초점을 맞추었습니다.

연구진은 고해상도 학술 데이터베이스가 종종 공식 통계와 매우 다른 이야기를 한다는 것을 발견했습니다. 산업 간에 돈이 얼마나 흐르는지를 나타내는 실제 수치인 화폐 가치를 비교했을 때, 연구진은 상당한 불일치를 발견했습니다. EXIOBASE와 GLORIA 데이터베이스의 경우 그 차이가 매우 컸습니다. 일부 유럽 국가에서는 이 학술적 도구들을 사용하여 계산된 총 탄소 발자국이 공식 수치와 최대 25%에서 44%까지 차이가 났습니다. 연구진은 이를 "공식 통계 일관성 편향(official statistics consistency bias)"이라고 부릅니다. 알고 보니, 이 데이터베이스들을 더 상세하고 세밀하게 만들려는 노력 자체가 때로는 최종 수치를 현실에서 멀어지게 만드는 오류를 유발하는 것으로 나타났습니다. 많은 경우, 공식 데이터와의 불일치로 인해 발생하는 이 오류는, 이 상세한 데이터베이스들이 원래 해결하고자 했던 문제인 '산업을 너무 광범위하게 그룹화하는 문제'로 인한 오류보다 더 컸습니다.

연구는 또한 특정 제품을 조사하여 어디에서 불일치가 가장 심각한지 살펴보았습니다. 기계, 전기, 식품과 같은 품목의 경우, 학술적 추정치와 공식 수치 사이의 차이는 국가 총계보다 훨씬 더 두드러지는 경우가 많았습니다. 어떤 경우에는 학술 데이터베이스가 특정 제품의 탄소 발자국이 실제보다 훨씬 낮다고 제안하기도 했고, 다른 경우에는 훨씬 높다고 제안하기도 했습니다. 반면, 높은 상세함과 공식 기록에 대한 엄격한 준수를 결합하기 위해 특별히 구축된 새로운 데이터베이스인 FIGARO-E3는 벤치마크로부터 거의 벗어나지 않는 모습을 보였습니다. 그 결과는 공식 수치와 거의 동일했으며, 이는 데이터가 공식 출처에 단단히 고정되어 있다면 높은 상세함과 높은 정확성을 모두 갖추는 것이 가능하다는 것을 증명했습니다.

이러한 결과는 정책 입안자와 연구자들에게 어려운 절충안을 제시합니다. 수년 동안 과학계는 다양한 산업을 하나로 묶어 실제 환경 영향을 가리는 "부문별 집계 편향(sectoral aggregation bias)"을 피하기 위해 더 상세한 데이터를 요구해 왔습니다. 이번 연구는 높은 상세함이 가치 있는 일이지만, 근본적인 수치가 공식 기록과 일치하지 않는다면 무용지물이라는 점을 확인시켜 주었습니다. 만약 정부가 공식 통계와 40%나 차이 나는 데이터베이스를 사용한다면, 그 데이터에 기반한 정책은 근본적으로 잘못될 수 있습니다. 저자들은 탄소 발자국이 진지한 기후 정책에 사용되기 위해서는, 정부가 이미 신뢰하고 있는 공식 데이터와 일치해야 한다고 주장합니다. 상세한 학술 데이터베이스들은 공식 데이터가 부족한 글로벌 공급망을 탐구하거나 연구를 위한 강력한 도구로 남아 있겠지만, 오도할 가능성이 있다는 점을 명확히 인지하고 사용되어야 합니다. 연구가 제시하는 앞으로의 길은, 공식 통계 위에 직접 구축된 새로운 고해상도 데이터베이스를 만들어, 우리의 기후 미래를 안내하는 수치가 상세하면서도 명백히 정확하도록 보장하는 데 있습니다.