I. 서론

우리나라는 분단 이후 지난 70여 년 동안 북한과 화해와 협력을 통해 평화로 나아가려 노력하고 있다. 그러나 북한의 계속되는 무력도발과 핵무기 개발, 최근에는 국제분쟁을 이용한 대북제재 와해 시도와 국익추구로 남북의 갈등은 심화되고 있으며 공동번영을 추진하고자 했던 우리나라의 대북정책은 방향설정에 어려움을 겪고 있다. 우리나라는 정치적 합의와 경제적 이익을 통해 북한과 교류와 협력을 강화함으로써 평화로 나아가고자 하는 기능주의적 접근을 하였다. 이는 EU의 성공적인 통합모델이자 갈등을 효과적으로 관리할 수 있는 효과적인 접근이라고 할 수 있다. 그러나 EU는 시민사회 주도의 민주주의와 자유주의에 기반한 합의와 연대의 산물이지만 북한은 전체주의 독재국가로서 정치적, 경제적 접근에 의존한 협력에는 한계가 있다. 이러한 이유로 유네스코 헌장에서는 정부의 정치적·경제적으로만 합의된 평화는 진정한 평화가 아니며 인류의 지적·도덕적 연대에 기초한 평화를 건설해야 한다고 제시하고 있다.

따라서 진정한 평화를 추구하기 위해서는 경제적 이익보다는 인간의 삶 개선, 환경보호 등과 같이 모든 사람이 중요하다고 가치를 인정하고 발전시키기 위해 노력하는 ‘보편적 가치(universal value)’에 대한 협력이 필요하다. 보편적 가치는 대부분의 사람에게 동일한 가치 또는 가치가 있는 것을 의미(Elamadurthi, 2021)하며, 특정 상황을 초월해 행동에 동기를 부여하는 바람직한 목표가 될 수 있기 때문이다(Schwartz, 2012). 이러한 보편적 가치를 추구하기 위한 국제협력체계로서 지속가능발전목표(Sustainable Development Goals: SDGs, 이하 SDGs)가 있다. SDGs는 지속가능한 발전을 위해 노력해야 하는 17개 목표로서 남북을 포함하여 163개국이 만장일치로 합의하였기 때문에 국제적인 보편적 가치라 할 수 있다.

SDGs는 사회·경제·환경을 주요 분야로 광범위한 분야에 대한 종합적인 접근을 하고 있어 효과적인 문제해결이 가능하다. 또한 “Leave No One Behind”라는 보편성, 경제·사회·환경 간 통합성, 목표 간 상호영향으로 인해 함께 고려해야 하는 불가분성의 특징을 가지고 있어 포용적 대북협력이 가능하고 정치·사회·경제적으로 복잡하게 연결되어 있는 문제를 해결하는데 효과적이다. 이러한 SDGs를 기반으로 한 협력은 통계 데이터를 기반으로 한 SDGs의 구조와 각 목표 간 연계성에 대한 객관적인 분석을 기초로 하며 이러한 결과를 기반으로 지속적으로 보완하고 강화해 나가는 과정을 반복해 나간다. 특히 같은 목표라 할지라도 국가별 특성으로 인해 영향관계가 다르며 SDGs의 목표가 광범위한 만큼 목표 간 영향정도를 측정하기 어렵기 때문에 이를 해결할 수 있는 방안이 필요하다. 하지만 유엔에서도 공식적인 방법론을 제시하고 있지 않아 이에 다양한 연구가 진행되고 있다.

SDGs를 기반으로 한 대북협력 연구는 환경, 산림분야를 중심으로 이루어지고 있으나 도시와 인프라 분야는 상대적으로 연구가 이루어지지 않고 있다. 2050년에는 세계 인구의 70% 이상이 도시에 거주할 것이며 전 세계 국내총생산(GDP)의 80%를 차지하는 반면 온실가스의 70%를 배출할 것으로 예상되므로 SDGs의 성취에 있어서도 매우 중요하게 다뤄지고 있다(UN Habitat, 2022). 그러나 대북협력에 있어서 도시와 인프라 협력은 대규모 개발협력으로만 인식된 나머지 대북제재 등으로 인해 연구가 미흡한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 미래 국토공간에서 중요한 영향력을 미치는 도시와 도시의 기능을 가능하게 하는 인프라를 국토분야로 한정하고 연구를 진행하였다.

본 연구의 목적은 SDGs 기반의 대북협력을 위하여 북한 SDGs 구조를 분석할 수 있는 방법론을 제시하고 적용해 보는 데 있다. 이를 통해 북한 SDGs의 목표 간 영향관계, 그 중에서도 북한 주민의 삶의 질에 큰 영향을 미치는 국토분야(SDG 9 산업과 인프라 및 SDG 11 도시와 공동체)와 다른 목표 간의 연관성을 분석하였다.

II. 선행연구 고찰

UNGA(2015)는 SDGs의 목표가 “통합되고 분리될 수 없으며 본질적으로 어느 국가에나 보편적인 적용이 가능하다”고 밝히고 있으나 이를 어떻게 분석하고 정책에 통합할 수 있는지에 대한 공식적인 방법은 제시하지 않고 있다. SDGs는 광범위하고 다차원적, 다층적 구성과 상호연계성을 가진 복잡한 체계를 가지고 있기 때문에 같은 분야라 할지라도 지역 또는 국가에 따라 이질성이 높을 수 있다. 이는 같은 목표라 할지라도 상호연계가 지역 또는 국가별로 상이하게 나타날 수 있음을 의미하므로 이를 분석하는 것은 SDGs를 기반으로 한 협력 시 나타날 수 있는 갈등을 예방하고 일관성 있는 협력정책과 효율적인 추진을 가능하게 할 수 있다(Dawes et al., 2022). 특히 하나의 협력을 통한 개선이 다른 분야에 악영향을 미칠 수 있는 경우 이에 대한 주의가 필요하다(Molinari and Molinari, 2008; Fuso-Nerini et al., 2018; Pakkan et al., 2022 재인용).

SDGs 목표 간 상호작용에 대한 연구는 질적연구에 기반한 주관적 연구와 통계적 연구로 구분할 수 있다(Ospina-Forero et al., 2022). 주관적 연구는 전문가, 이해관계자 또는 선행연구의 지식과 경험 등을 통해 SDGs 목표 간 상호연계성을 규정하는 것으로 SDGs 이전인 새천년개발목표(Millennium Development Goals, 이하 MDGs) 시기부터 수행되었다. Pedercini and Barney(2010)는 MDGs의 통합개발 모델을 확장하기 위하여 목표 간 역학관계를 그래프로 나타내고 모델을 구성하는데 전제된 가정을 데이터를 통해 검증하는 연구를 진행하였다. OWG SDGs (2014)는 SDGs의 각 목표에 대한 연계목표를 제시하였는데 빈곤퇴치가 다른 모든 영역과 연관되어 있고 그 다음으로는 파트너십의 연계성이 가장 높은 것으로 제시하였다. Pakkan et al.(2022)는 Scopus 데이터베이스에서 SDGs와 관련된 연구를 추출하고 목표 간 영향관계를 상승관계(synergy)와 상충관계(trade-off)관계로 분류하여 메트릭스로 제시하였다.

SDGs 목표 간 상호작용에 대한 통계적 연구는 각각의 목표(goals) 또는 세부목표(target)를 기준으로 지표(indexes)의 시계열 통계데이터를 이용하여 상관관계(correlation)를 도출한다. 이러한 연구로 Pradhan et al.(2017), El-Maghrabi et al.(2018)의 연구 등이 있다. SDGs는 모든 목표가 불가분의 관계를 가진다고 전제하므로 목표 간 상관관계는 인과관계가 있는 것으로 간주하기도 하나 세목목표 단위에서는 이를 적용하는데 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 Zhou and Moinuddin(2017)은 IAEG‐SDGs, UNECOSOC 등의 선행연구 검토와 전문가 및 이해관계자 조사를 통해 인과관계가 있는 세부목표를 도출하고 여기에 통계데이터를 이용한 상관관계 값을 적용함으로써 인과관계로 변환하였다. 아직 세부목표 간 인과성은 충분한 연구가 진행되지 않은 상황이며, 전체 세부목표 간 연계보다는 특정 목표의 연계성에 대한 연구가 많기 이루어졌기 때문에 문헌연구를 통한 인과성 분석은 편향이 있을 수 있음을 유의할 필요가 있다.

국토분야와 타 목표와의 연계성에 대한 연구로서 Devisscher et al.(2019)는 숲을 포함하는 국토계획을 통해 도시와 숲은 연계함으로써 인간과 생태계 모두에게 상승관계(synergy)가 있음을 제시하였다. Kwilinski et al.(2023)은 지속가능한발전에서 도시화가 녹생성장에 미치는 영향을 분석하고 도시화로 인한 문제를 해결하기 위해서 기술 현대화를 비롯한 녹색 경제를 활성화해야 함을 제시하였다. 이러한 연구는 도시가 환경에 미치는 영향에 대해 초점을 맞추고 있으나 도시와 도시의 기능을 가능하게 하는 산업과 인프라를 중심에 두고 전체 목표에 대한 영향을 분석한 연구는 미흡한 상황이다. 특히 북한의 경우에는 대북제재로 이에 대한 연구가 거의 이루어지지 않았다.

III. 데이터 및 방법론

1. 북한 SDGs 데이터

북한 SDGs 데이터는 2021년 북한이 국제사회에 보고한 자발적 국가 검토보고서(voluntary national review, 이하 VNR), 국제기구 등에서 구득할 수 있다. 북한 VNR의 경우 2015년, 2018년, 2020년 데이터만 제공하고 있어 기간이 짧아 통계적인 유의미한 분석이 어려우며 이나마도 결측데이터가 많아 사용이 어렵다. 또한 데이터의 신뢰도가 일정치 않으며 처음 공개되는 데이터가 많아 신뢰도를 검증하는 데 어려움이 있다(양운철, 2021, 2). 이러한 이유로 북한 SDGs 연계성 분석을 위한 통계 데이터는 유엔 통계국(UNSD)에서 제공하는 시계열 데이터(2000년~2022년, 2023년 7월 10일 최종 업데이트)를 이용하였다. 이외에도 유엔 통계국에서 제공하지 않는 유네스코(교육), OurWorldinData(항공운송), EM-DAT(재난재해) 데이터를 보완하였다. 제공하는 데이터는 건강과 웰빙(목표 3), 물과 위생(목표 6), 육상생태계(목표 15) 등의 개수가 많은데 이는 국제협력이 지속적으로 이루어져 온 분야라는 특징이 있다.

SDGs는 유엔 SDGs를 기반으로 각 국가별로 상황에 맞는 SDGs를 구축하게 하고 있어 목표, 세부목표 및 지표에 국가별로 차이가 있다. 이러한 특성은 향우 남북이 SDGs를 함께 추진해 나가는데 비교를 어렵게 하거나 불가하다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 유엔 SDGs의 169개 지표를 기준으로 이에 부합하는 총 84개의 지표 데이터¹⁾를 구축하였다.

2. Synergy-TradeOff 분석 방법

1) 결측데이터 보간

SDG 목표 간 상관관계를 분석하기 위해서는 지표의 매년도 통계값이 필요하나 국가별 데이터 격차로 결측값이 존재하여 이를 보간할 필요가 있다. 결측값을 보간하는 방법에는 평균, 회귀(regression), EM(expectation-maximization) 등 다양한 방법이 있으나 본 연구에서는 측정값에 중요도를 좀 더 부여할 수 있고 장기적 분석에 주로 사용되는 연평균복합성장율(Compound Annual Growth Rate, 이하 CAGR)을 적용하였다. CAGR은 변수가 특정 기간 동안 복리(複利)의 형태로 증감(Chan, 2009)하는 특징을 가진다.

2) 세부 목표의 표준화

각 지표는 서로 다른 단위로 수집되기 때문에 세부 목표의 값을 구하기 위해서 0~1 사이의 값으로 표준화시킴으로써 쉬운 해석과 비교가 가능하다. 표준화를 하는 이유는 인과관계에 있는 두 세부 목표의 상관관계를 측정하기 위한 것이므로 시작 연도부터 최종 연도까지의 값을 최소값 0, 최대값 1로 하여 표준화하였다. 각 지표는 2030년도까지의 최종 목표치가 서로 다를 수 있으므로 최종 목표치에 대한 현재 값의 비율로 상호비교를 하는 것이 더 정확할 수 있으나 데이터 접근의 한계로 시작 연도 값과 최종 연도 값을 이용하여 표준화하였다.

3) 지표 가중치 및 계산

하나의 세부목표에는 여러개의 지표가 있고, 하나의 지표도 여러개의 세부 데이터가 있을 수 있다. 이러한 경우 하위 데이터의 중요도에 따라 가중치를 적용할 필요가 있다. SDGs에서는 다중 지표를 포함하는 세부 목표(Targets)의 경우 지표의 가중치 크기는 동일하고 합이 1이 되도록 지표에 가중치를 부여한다(Bidarbakhtnia, 2020). 이는 SDGs의 모든 목표, 세부목표 및 지표는 각 수준에서 동등한 중요성을 가진것으로 가정하기 때문이다.

4) 목표 간 인과성 설정

SDGs 169개 세부목표 간 연계성을 파악하기 위해서는 각 세부목표가 영향관계가 있는지에 대한 조사가 필요하다. Synergy-TradeOff 분석에 있어 결과에 영향을 크게 미치는 부분으로 전문적인 조사가 필요하나 이에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 Xin·Mustafa(2017)이 제시하고 있는 세부목표 간 인과관계를 준용하였다. Xin·Mustafa(2017)는 AEG‐SDGs, UNECOSOC 등 선행연구 검토와 전문가 및 이해관계자 조사를 통하여 인과관계가 있는 세부목표를 도출하였다.

5) 상관관계 분석

상관관계 분석은 구축된 북한 SDGs 세부목표를 대상으로 피어슨 상관계수(Pearson correlation coefficient)를 사용하였다. 피어슨 상관계수는 -1에서 1 사이의 값을 가지며 -1과 1에 가까울수록 강한 상관관계, 0에 가까울수록 상관관계가 없음을 의미한다. 피어슨 상관계수는 공분산을 이용하는데, 공분산은 두 변수가 어떻게 함께 변화하는지에 대한 통계적 척도이므로 두 변수의 연관성을 평가하는 데 효과적이다(Wackerly et al. 2008).

6) 중심성 분석

SDGs 세부목표를 대상으로 하는 Synergy-TradeOff 매트릭스는 내용이 광범위하므로 특성을 한눈에 파악하는 데 어려움이 있다. 이를 위해 네트워크 분석 방법의 하나인 중심성 분석을 통해 이를 보완하였다. SDGs 세부 목표 간 상호연계성 분석은 세부 목표 중 가장 영향력이 있는 목표를 도출하여 협력의 우선순위를 도출하거나 정책 의사결정에 도움을 줄 수 있다. 본 연구에서는 연결 중심성(Degree Centrality, 이하 Cd), PageRank(이하 Cp), 매개 중심성(Betweenness Centrality, 이하 Cb)를 이용하여 세부 목표의 중심성을 구하였다. 연결 중심성은 Cd는 Shaw(1954)에 의해 제시되었으며 Nieminen(1974)이 정의하고 Freeman(1978)에 의해 수학적 모델로 정립된 중심성으로 특정 노드가 타 노드와 연결된 개수로 중심성을 결정한다(Das et al., 2018). Cp는 구글의 창시자인 Brin&Page가 1998년에 제안한 중심성을 구하는 방법이다. 노드의 연결수만 고려하는 것이 아니라 연결된 노드의 중심성의 크기까지 고려하되 각 노드의 영향력을 Out-degree로 나누어 특정 노드의 영향력을 규제함으로써 좀 더 실제와 같은 노드의 영향력을 분석할 수 있다. Cb는 특정 노드가 다른 노드에 대하여 가능한 많은 최단 경로를 가지고 있으면 중심성을 높게 평가하는 것으로 특정 노드가 다른 노드들 사이에서 매개하는 형태를 나타낸다(Landherr et al., 2010).

IV. 북한 SDGs 목표 간 연관성

1. 북한 SDGs 구조 및 특징

북한은 SDGs를 준비하는 과정에서 2017년과 2019년에 2회에 걸쳐 국제포럼에서 관련 내용을 발표하였다. 2017년에는 북한이 필요로 하는 분야에 대한 접근이 주를 이루었으나 2019년에는 SDGs에 대한 인식 향상과 거버넌스 체계가 발전된 양상을 보였다. 북한은 에너지, 식량 및 농업, 수자원, 산림복원 및 환경보호, 도시 등을 주요 분야로 제시하였다.

북한 DPRK(2021)에서는 17개 목표, 95개 세부목표, 132개의 지표로 구성되어 있다.²⁾ 목표는 유엔 SDGS의 17개 목표를 모두 수용하였으나 북한의 상황에 맞게 수정하였다. 다만 이러한 수정이 모두 북한의 현실에 맞게 수정되었다기보다는 정치적인 요인으로 인한 부분도 있어 한계를 가진다. SDGs는 목표를 성취하기 위한 하위 목표인 세부목표와 세부목표 추진을 모니터링하고 성과를 측정하기 위한 지표로 구성된다. 북한 SDGs의 목표에 대한 세부목표 개수의 비율은 목표 3(건강과 웰빙) 13%, 목표 11(도시와 공동체) 10%, 목표 6(물과 위생) 및 목표 15(육상생태계) 9%이다. 세부목표에 대한 지표의 개수는 목표 3(건강과 웰빙) 19%, 목표 11(도시와 공동체) 10%, 목표 6(물과 위생) 9% 순이다. 세부목표와 지표의 수가 중요도 또는 관심도를 의미한다고 가정하면 VNR 이전에 발표되었던 주요 분야와는 차이가 있다. 또한 세부목표와 지표가 많은 분야는 꾸준하게 국제협력이 이루어진 분야라는 특징이 있다. SDGs는 광범위하고 통합적인 접근을 하므로 강력한 거버넌스와 충분한 재원이 필요하기 때문에 목표 17(글로벌 파트너십)에 큰 비중을 두고 있으나 북한은 이에 대한 내용이 충분하지 않다는 한계를 나타낸다. 유엔 SDGs는 세계 모든 국가를 대상으로 하고 있으나 내용적인 면에서는 저개발 국가 관련 내용이 많기 때문에 북한의 SDGs와 더 유사하며 우리나라의 SDGs는 선진국형이므로 차이가 있다. 예를 들어 우리나라 SDGs의 목표 9 산업과 인프라의 경우 SDGs를 달성한 것으로 평가되는 반면 북한의 경우에는 평가 단계중 가장 낮은 “주요 과제가 남아있음”으로 평가되고 있다(Sachs et al., 2022). 이러한 남북 SDGs의 격차로 인해 같은 분야에 대해 협력을 추진한다고 할지라도 그 협력의 결과와 미치는 영향은 다를 수 있으므로 이를 분석하고 평가할 수 있는 방법이 필요하다.

2. 북한 SDG 국토분야(목표 9, 11)과 타 목표와의 Synergy-TradeOff Matrix

북한 SDGs 세부목표 간 피어슨 상관관계(r)는 그림 1, 2와 같다. 0.7≤r≤1의 높은 양의 상관관계는 파랑색, -1≤r≤-0.7의 낮은 상관관계는 붉은색, 그외는 초록색으로 나타내었다. 북한 SDGs 국토분야 중 타 목표에 대해 가장 많은 분야에 상승관계(0.7≤r≤1)를 미치는 세부목표는 9.2(산업화 촉진), 11.1(적절한 주택 공급 및 빈민가 개선), 9.4(자원 사용 효율성 증대 및 친환경 인프라로 개선) 순으로 나타났다. 예를 들어 9.2의 경우 2.4(지속가능한 식량 생산 시스템 구축), 6.1(깨끗한 식수에 대한 보편적이고 공평한 접근), 6.2(모든 사람을 위한 적절하고 공평한 위생), 15.1(육상생태계 보존 및 복원과 지속가능한 사용), 15.4(생물다양성을 포함한 산지 생태계 보존), 15.5(멸종위기종 보호), 17.11(저개발국가의 수출 확대)에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 제조업 비율이 높아지면 기계 및 기자재 등에 대한 지원 역량이 상승함에 따라 농업·수자원·보건 등에 양의 영향을 미치는 것을 의미한다.

가장 많은 분야에 상쇄관계(trade-off, -1≤r≤-0.7)인 세부목표는 9.c(정보통신기술에 대한 접근성 증대)·11.1(적절한 주택 공급 및 빈민가 개선), 11.6(대기오염 저감)로 나타났다. 9.c는 2.4(지속가능한 식량 생산 시스템 구축), 6.1(깨끗한 식수에 대한 보편적이고 공평한 접근), 6.2(모든 사람을 위한 적절하고 공평한 위생), 9.1(인프라 개발) 등에 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 9.c는 모바일 네트워크를 사용하는 인구 비율을 지표로 하고 있어 전국 단위의 통신망 구축을 위한 대규모 재원이 필요한데 북한의 경우에는 경제적 어려움으로 자본 조달이 어려울 수 있다. 이에 다른 분야의 예산을 전용함으로써 타 분야에 부정적 영향을 미쳤을 가능성이 있다. 11.1의 경우 상승관계와 더불어 상쇄관계도 큰 것으로 나타났는데 3.1(모성사망률 감소), 3.2(신생아 및 5세 미만 아동 사망률 감소), 3.7(성 및 생식 관련 서비스에 대한 보편적 접근성 강화), 3.8(필수 의료 서비스 및 의약품에 대한 접근성 강화), 7.1(에너지 서비스에 대한 보편적 접근)에 악영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 북한이 열악한 경제사정과 보여주기식 속도전 등으로 인해 상하수도, 전력공급이 미흡한 살림집을 제공하고 병원 등 생활 SOC 공급의 부족으로 인해 의료, 보건, 에너지 등의 분야에 악영향을 미치는 것으로 보인다. 또한 11.1로 인해 12.4(수명주기 전반에 걸쳐 화학물질과 폐기물 관리), 15.2(산림에 대한 지속 가능한 관리 이행 촉진)도 악영향을 받는 것으로 나타났다. 이는 계획적이지 않은 노후건물 철거와 폐건축자재 관리미흡 등으로 인한 것으로 판단된다. 또한 주택건설 시 건자재 부족과 취사와 난방에 필요한 땔감 등의 이유로 산림파괴가 가속화됨을 의미한다.

그림 1.

PRK-SDGs의 세부목표 간 Synergy-TradeOff(국토분야→타분야)(자료: 저자 작성)

그림 2.

PRK-SDGs의 세부목표 간 Synergy-TradeOff(타분야→국토분야)(자료: 저자 작성)

3. 북한 SDG 국토분야(목표 9, 11)과 타 목표와의 연계성 네트워크

북한 SDGs 국토분야 Synergy-TradeOff 매트릭스를 기반으로 세부목표의 중심성을 분석하였다. 네트워크의 구성은 피어슨 상관관계 값이 0인 것을 제외하면 70개의 노드와 609개의 네트워크를 구성하고 있다. 중심성은 11.1(주택 서비스), 11.6(대기오염 및 폐기물 저감)이 높게 나타나며 인프라에서는 9.2(생산구조 개선)와 9.4(녹색산업 및 인프라 현대화)가 상대적으로 중심성이 크게 나타났다.

Cd가 높은 세부목표는 11.3(지속가능한 도시화와 역량 강화), 9.a(저개발국에 대한 재정·지식·기술 지원 강화), 9.1(인프라 개발)로 나타났다. 11.3은 인구 증가 대비 토지 소모 비율과 도시계획 수립 비율이며 북한의 급속한 도시화와 계획경제의 특성을 반영했기 때문으로 판단된다. PageRank(Cp) 중심성은 11.1(적절한 주택 공급 및 빈민가 개선), 11.6(재난재해 대응), 9.2(산업화 촉진) 순이며 주민의 삶에 직접적인 영향을 미치는 목표들이 높게 나타났다. 매개중심성(Cb)은 11.3(지속가능한 도시화와 역량 강화), 9.a(저개발국에 대한 재정·지식·기술 지원 강화), 11.1(적절한 주택 공급 및 빈민가 개선) 순으로 나타났다. 11.3의 Cb가 높게 나온 이유는 Cd와 유사할 것으로 판단된다. Cb에서 9.a가 높게 나온 것에 주목할 필요가 있는데 북한 SDGs를 추진하기 위해서는 재정·지식·기술에 대한 지원이 매우 중요함을 의미한다.

그림 3.

북한 SDGs 국토분야의 중심성(0.7≤|r≤1)(주: 노드의 크기는 PageRank 값 이용, 연결선 색은 파란색 양의 상관관계, 붉은색 음의 상관관계, 화살표는 영향을 미치는 방향, 자료: 저자 작성)

피어슨 상관관계가 0.7≤|r|≤1인 네트워크에 대한 중심성을 살펴보면 Cd는 11.1(적절한 주택 공급 및 빈민가 개선), 11.6(재난재해 대응), 9.2(산업화 촉진), Cp는 11.6(재난재해 대응), 11.1(적절한 주택 공급 및 빈민가 개선), 9.4(자원 사용 효율성 증대 및 친환경 인프라로 개선), Cb는 11.1(적절한 주택 공급 및 빈민가 개선), 9.4(자원 사용 효율성 증대 및 친환경 인프라로 개선), 3.4(비전염성 질환 사망률 감소) 순으로 나타났다. 피어슨 상관관계가 높은 세부목표는 Cd와 Cp가 유사한 중심성을 갖는 것으로 나타났으며 Cb에서는 9.4(자원 사용 효율성 증대 및 친환경 인프라로 개선)와 11.1(적절한 주택 공급 및 빈민가 개선)을 연결하는 3.4(비전염성 질환 사망률 감소)가 중요한 것으로 나타났다. 그래프의 방향성으로 분석하면 9.4(자원 사용 효율성 증대 및 친환경 인프라로 개선)를 개선함에 따라 3.4(비전염성 질환 사망률 감소)가 나타나고 이를 통해 11.1(적절한 주택 공급 및 빈민가 개선)이 개선됨을 알 수 있다. 다만 15.2(산림에 대한 지속 가능한 관리 이행 촉진)의 경우 영향을 받을뿐 영향을 미치는 세부목표가 없어 Cb에서는 제외되었다.

V. 결론

본 연구는 향후 남북이 SDGs 기반의 협력을 위하여 북한 SDGs 국토분야(SDG 9, 11)와 타 목표 간 연계성을 분석하였다. 북한 SDGs도 세부목표 간 상승관계와 상쇄관계가 나타나며 하나의 세부목표가 다른 세부목표에 영향을 미치는 정도도 다르게 나타났다. 따라서 북한과 SDGs를 기반으로 협력할 시 Synergy-TradeOff 매트릭스는 매우 유용할 것으로 판단된다. 분석결과가 시사하는 바는 다음과 같다. 첫째, 대북협력의 분야별 접근은 지향하고 협력에 의해 악영향을 받는 분야까지 포함하는 종합적인 협력이 이루어져야 한다. 둘째, 북한의 핵개발로 인한 대북제재의 정당성에도 불구하고 Synergy-TradeOff 매트릭스에 기반하여 인도적 위기를 더욱 가속할 수 있는 분야에 대해서는 대북제재 완화를 검토하고 이에 대한 대응방안을 마련해야 한다. 셋째, 각 세부목표별 중심성이 다르기 때문에 협력의 목표·환경·전략에 따라 네트워크 분석을 참고하여 최적의 정책방안을 마련해야 한다. 특정 세부목표가 다른 세부목표에 많은 연결을 가질수록, 강한 상관관계를 가질수록 중심성이 높으며 이는 협력의 우선순위를 선정하는 정책적 의사결정에 도움을 줄 수 있다.

본 연구의 한계와 향후 연구 방향은 다음과 같다. 첫째, 북한 데이터의 접근성과 신뢰도 문제이다. 모든 북한 연구에서 겪는 공통되고 오래된 문제이자 해결이 쉽지 않은 분야이다. 다만 북한의 VNR에서 확인할 수 있듯이 국제협력이 꾸준하게 이루어진 분야에 대해 데이터가 많다는 것은 시사하는 바가 크다. 따라서 기존의 경제협력 위주의 대북협력에서 벗어나 협력의 지속가능성을 확보할 수 있는 SDGs 기반의 협력으로 전환하고 남북의 정치적 변동성에도 불구하고 SDGs에 대한 협력은 지속적으로 이루어진다면 북한 관련 데이터 문제를 해소할 수 있는 방안이 될 수 있다. 둘째, 국제연구에 의존한 세부목표별 연계성 유무에 대한 연구가 필요하다. 이는 북한에 대한 현지 조사가 필요하나 그 이전에는 북한 전문가들의 집단지성을 통해 접근할 필요가 있다. 마지막으로 Synergy-TradeOff 매트릭스 결과에 대한 좀 더 충실한 해석이 필요하다. 이 또한 세부목표별 연계성 유무 연구와 같이 현지조사가 필수적이나 현재는 불가능하므로 북한 전문가들의 브레인 스토밍 또는 협동연구 등을 통해 우선 추진할 필요가 있다. 하지만 이러한 부족함에도 불구하고 본 연구는 북한 SDGs의 구조를 정량적 방법으로 접근함으로써 SDGs 기반의 남북협력에 기여할 수 있으리라 사료된다. 앞으로 SDGs 더 나아가 보편적 가치에 대한 더 많은 연구와 북한과의 실제 협력이 이루어지길 기대해 본다.