김정은 시기 산림복구 정책 실행에서의 대중동원: 사회주의애국림 칭호 데이터 구축과 지역별 분포 분석 = Mass Mobilization in the Implementation of North Korea’s Reforestation Policy under Kim Jong Un: A Dataset on the “Forests of Socialist Patriotism” Title and Its Regional Distribution

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 김정은 시기 북한 산림복구전투 수행 과정에서 실시된 대중동원의 결과 지표가 지역별로 어떻게 나타나는지를 분석한다. 로동신문의 ‘사회주의애국림’ 칭호 수여 보도를 바탕으로 칭호를 받은 단위의 수를 시･군 수준에서 계량화하고 이를 연도 단위 자료로 구축했다. 분석 결과 칭호를 받는 단위 수는 시간이 흐르면서 여러 지역에서 증가하지만, 전국적 분포에서는 시･군별 편차가 뚜렷하게 나타났다. 사회주의애국림 칭호의 주요 수여 대상은 각지의 학교, 농장, 공장 및 녀맹위원회 등으로 확인된다. 또한 산림면적 변화를 보여주는 인공위성 자료와 기초적으로 대조한 결과 시계열 변화와 공간적 분포에서 일정한 유사성이 관찰되었다. 이는 산림복구 정책 집행 과정에서 대중동원 성과가 산림면적 증가와 연관될 가능성을 보여주면서, 그 정도의 차이가 전국적으로 균질하지 않음을 시사한다.
따라서 칭호로 대표된 산림복구전투 과정에서 성과는 중앙의 정책 방향이나 제도적 설계만이 아니라 지역별 역량과 조건에 따라 차이가 발생할 가능성을 드러낸다.
본 연구에서 구축한 데이터셋은 향후 인공위성 기반 산림면적 변화 자료와 결합해 대중동원 성과와 산림복구 결과의 관계를 분석하는 데 활용될 수 있다. 또한 지역별 대중동원 성과의 편차를 계량적으로 식별함으로써, 북한의 정책 집행과 수행 역량의 지역별 차이를 분석하고, 나아가 중앙의 관여가 이러한 성과와 어떻게 결합되는지를 검토할 수 있는 실증적 기반을 제공한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study examines regional variation in the observable outcomes of mass mobilization during North Korea’s reforestation campaign under Kim Jong Un. Using reports from Rodong Sinmun, it constructs an original dataset on the conferral of the “Forests of Socialist Patriotism” title and quantifies awarded units at the city-county level. The analysis shows that, although the number of awarded units increased over time and expanded across a wider range of regions, their overall distribution reveals substantial regional disparities. The title was primarily awarded to schools, farms, factories, women’s league committees, and other local organizations, indicating variation in participation across unit types. A basic comparison with satellite-based forest cover data further suggests that similar patterns can be observed in temporal trends and spatial distribution. These findings indicate that mobilization outcomes in reforestation policy were not uniform across regions, even under an authoritarian system, but varied according to local capacity and conditions. The dataset provides an empirical foundation for future research linking mobilization outcomes to environmental change and for examining how central attention and resource allocation may interact with local implementation capacity across regions.