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남해안 지역개발을 위한 이론 연구

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2006. 11.

연구책임자: 김태기

연구참여: 나주몽 박호정

전남대학교 지역개발연구소

< 목 차 >

I. 연구 목적과 연구 내용

II. 규모의 경제, 자본의 역할과 지역발전

III. 남해안 개발에 있어 경제적 발전 잠재력 현황

IV. 지역 제조업의 기술적 효율성에 관한 연구: 광주․전남지역에 대한

논의를 중심으로

Ⅰ. 연구 목적과 연구 내용

글로벌화의 진전으로 기업 활동에 국경이 점점 사라져가면서 국제간 경쟁은 더욱 치열해지고 있다. 더욱이 세계경제가 하나의 경제권으로 통합되면서 지역의 산업 활동 역시 글로벌 차원의 국제분업에 참가하는 형태로 발전하고 있다(Ernst, 2004). 이러한 상황에서 지역은 혁신을 창출하는 능력의 향상을 통해 지역의 경쟁력을 제고하는 것이 시급한 과제로 부각하게 되었다.

이를 위해 지역에서는 지역 내에 동종 및 연관업종 기업들이 다수 밀집되어 상호 경쟁을 벌이면서도 기업간은 물론 산학간 협력이 활성화되어 경쟁과 협력이 동시에 일어날 수 있도록 유도하는 새로운 관점에서 전략을 수립할 필요성이 대두되었고 이러한 새로운 지역발전의 패러다임을 반영한 것이 지역클러스터 전략이라고 할 수 있다.

중국은 황해안을 연접한 도시를 중심으로 발전하면서 특히 한국의 남해안 지역에서 가까운 상하이에서 IT산업을 중심으로 발전해 가고 있으며, 일본도 남해안지역에서 가까운 큐슈지역에서는 반도체를 중심으로 한 지역클러스터를 형성시키기 위해 노력하고 있다. 이렇게 남해안의 인접국가의 지역에서 산업의 전문화와 더불어 지역클러스터를 형성하고 있는 가운데 국제간의 협력과 경쟁을 통한 산업의 전문화와 분업화 가능성은 점점 높아지고 있다. 따라서 중국과 일본에 대응할 수 있는 동북아시아의 국제적인 시각에서 남해안지역의 초광역적인 지역클러스터의 형성이 필요하다.

그러나 현재 남해안 지역의 경제·사회에 대한 관심부족으로 인해 이에 대한 기초조사와 연구가 미흡한 것이 상황이며, 따라서 남해안 지역 개발을 위한 자료의 정비 및 이론적 배경에 대한 연구가 선행되는 것이 무엇보다도 필요하다. 특히 남해안지역 개발에 있어 지역의 혁신역량 강화를 위한 준비는 중요하다고 할 수 있다.

본 연구의 목적은 남해안 지역의 개발을 위한 기초연구의 차원에서 기존의 남해안 개발관련 문헌을 정리하고 지역통계를 중심으로 산업 및 경제활동을 정리함으로써 남해안 지역의 특성을 파악하는데 있다. 또한 이러한 기초통계자료를 토대로 남해안 주요지역의 특화산업 및 부존 자원을 조사함과 더불어 지역클러스터의 관점에서 산업 및 부존자원의 효율적 개발 및 사용을 위한 기초 연구모형을 살펴보고자 한다. 본 연구의 공간적 범위인 남해안 지역은 전라남도, 경상남도, 광주광역시, 부산광역시, 울산광역시로 정의한다.

본 연구는 세 가지 과제를 중심으로 연구를 수행하였다. 첫째, 지역발전을 설명할 수 있는 이론 모형을 구축하고, 이를 통해 지역발전을 위해서는 자본의 역할이 중요함을 보였다. 둘째, 기존 통계자료를 이용하여 남해안 지역의 경제발전 잠재력을 분석하였다. 마지막으로 남해안 지역과 여타 지역의 생산성을 비교분석하였다.

II. 규모의 경제, 자본의 역할과 지역발전

<초록>

이 논문은 규모의 경제를 가정한 지역경제 이론모형을 구성하고, 여기서 도출된 내용을 한국의 지역별 자료를 이용해 실증분석하고 있다. 기존의 지역경제모형과는 달리 노동 이외의 생산요소로 자본을 도입함으로써 자본의 지역간 이동을 통해 지역간 경제력을 재배분시킬 수 있음을 보인다. 한국의 시군별 자료를 이용한 실증분석 결과는 지역의 생산량이 노동과 자본량에 의존하며, 기업의 수가 많거나 자본-노동비가 높은 지역에서 임금수준이 높음을 보여준다. 그리고 자본량이 많은 지역에서 기업의 수가 늘어나고 임금 수준이 상대적으로 높아져서 인구가 증가해 감을 보여준다. 이 논문은 지역경제가 성장하기 위해서는 자본이 투자되도록 유도하는 정책이 가장 중요하다는 정책적 시사점을 제기하고 있다.

주요 용어: 지역경제, 규모의 경제, 자본의 역할, 지역집중

Ⅰ. 서론

1950년대 이후 수도권 집중현상이 지속적으로 높아가고 있다. 총인구에서 수도권인구가 차지하는 비중은 1949년 20.7%에서 2000년에는 46.2%로 올라갔다. 수도권으로의 경제력 집중현상은 국토의 균형발전과 자원의 효율적 이용을 통해 한국의 지속적 성장을 달성해야 한다는 측면에서 해결해야 할 과제의 하나이다.

왜 특정지역으로의 경제력 집중현상이 나타나는가? 여기에는 많은 이유들이 있다. 수도권으로의 인구집중의 원인은 정치권력이 집중되어 있다는 점, 다양한 문화를 경험할 수 있다는 점, 역사적으로 한국의 중심지 역할을 해 왔다는 점, 경제적으로 일자리가 많고 새로운 사업을 시작하는데 용이하다는 점을 들 수 있으며, 그 이외에도 많은 이유가 있다. 대체로 사회적, 심리적, 문화적, 역사적 요인들은 경제적 요인에 의해 유발되었다고 볼 수 있다. 따라서 이 논문에서는 경제적 측면을 중심으로 특정지역으로의 인구 집중현상이 발생하는 요인을 알아보고자 한다.

지역경제발전은 지역의 경제력이 성장해 감을 의미하고, 이는 대체로 지역 산업의 확대와 인구 증가로 나타난다. 경제력의 지역별 집중현상을 설명하기 위해서는 경제학과 공간의 상호작용에 대한 연구가 필요하다. 경제학에서는 일반적으로 공간이 경제활동에 영향을 미치지 않는 외생적으로 주어진 것으로 보는 반면, 지역경제학에서는 시장구조와 가격이 주어진 것으로 보고 공간의 효율적 배분을 연구한다. 그리고 지리경제학(geographical economics)은 경제학과 공간이 결합된 분야다. 이 연구는 지리경제학의 한 분야이다.

산업의 지역적 집중 현상은 이론적으로 외부적 규모의 경제로 설명하거나 내부적 규모의 경제와 지역간 운송비로 설명한다. 규모의 경제가 내부적이든 아니면 외부적이든 간에 산업의 지역적 집중으로 나타나는 외부효과가 산업의 공간적 집적을 가져온다. 그리고 이러한 공간적 집적은 누적으로 증가하다가 집적에 따른 혼잡비용이 증가하면, 집적의 유인이 감소하고 다른 지역으로 산업의 이동이 발생한다.

외부적 규모의 경제를 가정한 모형으로 Henderson(1974, 1988)은 여러 기업들이 한곳에 집중됨으로써 외부적 규모의 경제를 얻을 수 있기 때문에 기업의 지역적 집중현상이 나타난다고 본다. 이 모형에서는 개별기업은 완전경쟁상태에서 규모에 대한 보수불변의 생산함수를 갖지만, 기업이 한곳에 집적됨에 따라 외부경제가 나타나 해당 산업내의 모든 기업의 생산성이 향상됨을 가정하고 있다. Krugman(1997, p.50)은 특정지역에 기업이 집적될 때 외부경제가 나타나는 이유는 Marshal의 견해를 빌려 다음의 세 가지로 설명한다. 첫째, 기업이 특정지역에 집적되면 이 지역의 기업들간에 중간재의 공급이 용이하고, 둘째, 관련 산업에 특화된 노동량이 풍부하며, 셋째, 해당 산업에 필요한 지식의 파급효과가 커서 기업이 집적되면 생산성이 올라간다는 것이다. Black and Henderson(1999)은 지식의 파급효과를 동태적 모형에 도입한 Lucas(1988)의 모형을 결합하여 인적자본의 파급효과와 산업의 지역적 집중현상을 연결하여 도시형성의 동태적 현상을 설명하고 있다.

이와 대비하여 내부적 규모의 경제를 가정한 모형으로 Krugman(1991)은 산업의 지역적 집중을 내부적 규모의 경제와 운송비를 도입한 모형, 즉 기업간의 수요측면으로 설명한다. 소비자들은 제품의 다양성을 선호하는데, 제품 생산에 규모의 경제가 있으므로 제품의 수를 늘리는 데는 한계가 있다. 개별 기업들은 서로 다른 제품을 생산하여 판매하는데, 규모의 경제가 있으므로 한곳에서 생산하고자 하고, 운송비가 들기 때문에 가능한 시장이 큰 곳에 위치하고자 한다. 따라서 시장규모가 큰 지역으로 기업의 집중현상이 가속화된다. 즉 특정 기업의 생산에 규모의 경제가 있는 경우, 운송비가 높은 경우에는 지역적으로 흩어져서 생산이 이루어지지만, 지역간 운송비가 점점 낮아진다면 한곳에서 생산하여 생산비를 낮추고 이를 다른 지역에 판매하는 것이 유리하므로 기업의 지역적 집중현상이 나타난다는 것이다. 한국의 수도권 집중현상도 운송비의 하락과 집적에 의한 규모의 경제로 설명할 수 있다. 비슷한 연구로 Venables(1996)와 Fujita et al.(1999)은 수직적으로 연결된 산업구조를 가정하고, 이 경우에도 운송비나 비용 그리고 수요의 연결성 때문에 기업의 지역적 집중이 나타남을 보여준다.

이와 관련된 연구로는 Henderson(1996), Krugman(1996), Tabuchi(1999) 등이 있다.

이 모형의 기본구조는 Krugman(1980)의 무역이론 모형과 유사하다.

본 연구는 Krugman(1991)의 모형을 확장한 모형이다. Krugman의 모형은 생산요소로 노동만을 가정하고 있으며, 장기균형은 단순히 초기의 노동배분에 의해 결정된다. 따라서 지역의 경제력을 재배분할 수 있는 수단이 없다. 이 논문에서는 노동 이외의 생산요소로 자본을 도입함으로써 자본의 지역간 이동을 통해 노동이동이 발생하고, 그 결과 지역간 경제력을 재배분시킬 수 있음을 보이고자 한다. 그리고 이론모형에서 도출된 결과를 한국의 지역별 자료를 이용해 실증분석한다. 현실적으로 어떤 지역에 자본이 집중적으로 투자되면 그 지역으로 노동의 이동이 이루어지기 때문에 이 모형은 현실적 설명력이 있다.

한국의 지역경제에 대해서는 지역별 소득격차, 생산성 차이, 산업집적 현황, 지역발전을 위한 정책제안 등에 관한 실증연구들은 있으나 이론모형을 구성하고 이를 실증분석한 연구는 보기 어렵. 지해명(2001)은 지역별 산업구조와 경제력 차이를 추정하고, 이를 극복하기 위한 방안을 제시하고 있다. 김영수(2002)는 지식기반 제조업을 중심으로 지역별 생산성을 추계하고 이의 결정요인을 분석하고 있다. 민경휘,김영수(2003)는 지역 및 권역별 산업집적도를 추계하고, 산업집적의 생산성 효과를 분석하고 있다. 지해명 외(2002)는 지역간 경제력 격차를 완화하기 위한 인센티브정책의 효과를 분석하고 있다. 이들 연구들은 한국의 지역경제 현황과 발전방안에 대한 실증연구이지만, 본 연구와는 달리 지역발전의 이론모형을 구성하고 있지는 않다.

본 논문의 구성은 다음과 같다. II장에서는 규모의 경제를 가정한 모형에서 자본의 역할이 어떻게 지역발전에 기여하는가를 알아보고, III장에서는 시뮬레이션을 이용해 이론 모형의 장기균형을 찾아본다. 그리고 IV장에서는 한국의 지역별 자료를 이용해 이론모형의 내용을 실증분석하고, 마지막으로 IV장에서 이상의 논의를 요약 정리한다.

II. 모형

1. 경제구조

모형의 경제구조는 다음과 같다. 생산요소로는 노동과 자본이 있고, 생산되는 재화는 농산품과 공산품이 있다. 농산품은 노동에 의해 생산되고, 공산품은 노동과 자본에 의해 생산된다. 즉 자본은 공산품 생산에만 필요한 특정요소이다. 공산품은 차별화된 여러 제품으로 구성되어 있으며, 소비자들은 다양한 공산품을 소비함으로써 효용수준을 높이게 된다. 그리고 차별화된 공산품을 생산하는 각각의 생산자들은 차별적인 제품을 생산한다는 점에서 어느 정도 독점력을 갖지만, 공산품 생산에 진입과 탈퇴가 자유롭다는 점에서 초과이윤은 없다. 즉 공산품 시장은 독점적 경쟁의 특성을 갖는다.

농산물은 노동과 토지에 의해 생산되는데, 토지 자원이 무한히 많다고 하면, 농산물의 생산을 제약하는 요소는 노동뿐이다.

지역적 공간으로는 두 지역을 가정한다. 각 지역의 소비자들은 농산품과 공산품을 생산하고 있으며, 이들 재화를 서로 교역하고 있다. 교역에는 운송비가 필요하므로 타지역 제품을 구입하면 운송비만큼 가격이 올라간다. 이러한 경제구조를 가정하고 지역의 생산과 생산요소의 집중이 어떻게 이루어지는가를 알아보자.

2. 수요

경제는 제조업 부문 M과 농업부문 F의 두 부문으로 구성되어 있다. 제조업 부문에서는 다양한 제품이 생산되고 있다. 소비자들은 소득 Y를 가지고 M과 F를 소비한다. 소비자들의 효용함수는 Cobb-Douglas 함수로 다음과 같다.

Helpman(1998)은 Krugman(1991)의 농업부문을 주택부문으로 대체하고 있다. 이 경우에도 모형의 기본특성은 변함이 없다.

(1)

F는 동질적인 재화이고, M은 차별화된 제품(differentiated products)으로 구성되어 있다. 농산품을 기준 재화(numeraire)로 하자. 이는 재화의 가격이 농산품에 의해 측정됨을 의미한다. 공산품의 물가지수를 라고 하면, 예산제약식은

(2)

이다. 식 (1)과 (2)로부터 소비자의 효용을 극대화하는 재화의 소비량은 다음과 같이 유도된다.

(3.a)

(3.b)

여기서 는 소득 중에서 공산품에 지출되는 비율이다.

공산품은 다양한 제품으로 구성되어 있고, 각 제품의 소비량이 라면, 공산품의 소비량 M은

(4)

이다. 여기서 는 소비자의 다양성에 대한 선호(love of variety) 효과를 나타낸다. ρ=1이면 제품의 다양성이 효용을 증가시키는 효과가 없다. 즉 다양한 제품간의 완전 대체성이 있음을 나타낸다. 제품간 대체성이 불완전하다면 ρ<1 이고, 제품들이 서로 완전 보완적이라면 ρ=0이다. 그런데 공산품들이 서로 대체성이 있으므로 ρ>0이다.

각 차별화된 제품의 소비량이 같다면, 이다. Nc가 실제소비량이므로 는 제품의 다양성으로 인해 효용이 증가해가는 외부효과(externality)를 나타낸다. 이므로 는 0보다 크다. 따라서 소비량 Nc가 같을지라도 제품 수 N이 증가하면 공산품 소비로부터의 효용 M은 증가한다. 즉 제품의 다양성 N이 증가하면, 소비량이 같아도 소비자의 효용이 증가한다.

각 차별적 제품의 가격이 라면 공산품에 지출되는 예산제약식은

(5)

이다. 이 경우 각 제품에 대한 수요량은

(6)

이다. 그리고 앞에서 살펴보았듯이 공산품 M에 대한 지출은

수요함수의 유도에 대해서는 Helpman and Krugman(1985), Brakman et al. (2001, p.70-71)을 참고할 것.

(7)

이다.

경제 전체의 물가지수([eqn: P_Y])는 두 재화의 가중평균에 의해 결정되므로

(8)

이다. 따라서 각 개인의 실질소득과 실질임금은

(9)

(10)

가 된다.

3. 공급

농산품은 규모에 대한 보수불변이고, 이 시장은 완전경쟁시장이다. 그리고 농업 부문의 노동력은 다른 부문으로 이동하지 못한다. 총노동력 중에서 의 비율은 농업에 종사하고, 나머지가 제조업에 종사한다. 농업부문의 생산함수는 다음과 같다.

(11)

이는 노동 한 단위가 농산품 한 단위를 생산함을 나타낸다. 한계생산력에 의해 임금이 결정되고, 농산품이 기준이 되므로 농업부문의 임금은 1이 된다.

공산품 생산에는 규모의 경제가 있고, 각 기업들이 생산하는 다양한 제품들이 서로 차별화되어 있다. 공산품 생산에는 노동과 자본이 필요하고 자본은 고정요소이다. 각 제품의 생산에는 고정자본 f가 필요하고, 비용함수는 다음과 같다고 가정한다.

(12)

f는 고정자본, R은 자본가격, W는 임금, [eqn: beta]는 상수, x는 공산품 생산량이다. 그리고 하첨자 i는 차별화된 i제품을 나타낸다. 고정자본 f가 있어서 공산품 생산에는 규모의 경제가 있고, 한계비용은 [eqn: W beta]가 이므로 임금이 주어지면 한계비용이 일정하다.

이 식으로부터 자본과 노동에 대한 수요는 다음과 같이 유도된다.

(13)

(14)

각 제품의 가격이 어떻게 책정되는가는 이윤극대화에 의해 결정된다. 이윤함수는

(15)

이다. 위의 식에서 이윤극대화 조건은

(16)

이다.

독점기업의 한계수입은 이고, 비용함수로부터 한계비용은 이다. 이윤극대화는 한계수입(MR)=한계비용(MC)이므로 여기에 을 대입하면 이윤극대화 조건식이 유도된다.

그리고 제조업부문에서는 각 개별기업의 진입과 탈퇴가 자유롭기 때문에 개별기업의 초과이윤은 없다. 따라서 이윤영(0)조건은

(17)

이다. 이 조건식과 앞의 이윤극대화조건 (17)식을 재정리하면, 각 개별기업의 생산량은

(18)

이 된다. 식 (13)와 (14)는 개별기업의 자본과 노동에 대한 수요량이므로 총요소부존량을 이 값으로 나누면 기업의 수가 된다. 따라서 기업의 수는

(19.a)

(19.b)

이다. (19.a)와 (19.b)에서 N을 소거하면, 개별기업의 생산량은 다음과 같이 정리된다.

(20)

이 식을 (14)식에 대입하면, 한 기업의 노동수요량은

(21)

이다. 위의 식 (18)과 (20)에서 x를 소거하면, 두 생산요소의 가격비는

(22)

이 된다.

위의 식으로부터 경제내의 노동량과 자본량, 그리고 매개변수(parameter) 값이 주어지면, 각 공산품의 생산량, 기업의 수, 한 기업의 필요 노동량, 임금-임대료 비율 등을 구할 수 있다.

4. 운송비

지금까지는 지역을 고려하지 않고, 재화의 생산과, 소비, 그리고 가격결정에 대해 알아보았다. 이제 두 지역이 있고, 지역간 재화의 이동에는 운송비가 필요하다고 하자. 한 지역에서 단위 거리만큼 떨어진 지역으로 한 단위의 재화가 도착하기 위해서는 T만큼의 재화를 주어야 한다고 하자. 그리고 는 r지역에서 s지역의 한 단위가 도착하기 위해서 r지역에서 발송해야 하는 재화의 양이라고 하자. 이 양은 거리에 의존하므로 운송비는 다음과 같이 결정된다.

(23)

여기서 는 r과 s 지역간의 거리이다.

지역 1과 지역 2의 두 지역이 있다고 하자. 지역 1에서 지역2의 제품을 소비하고자 하면 운송비를 부담해야 하므로 가격이 올라간다. 지역 2의 제품 가격은  인데, 이를 지역 1에서 소비하고자 하면 운송비를 부담해야 하므로 그 가격은

(24)

가 된다. 여기서 는 2지역의 제품의 1지역에서 지불하는 가격이다.

어느 지역의 소비자든지 두 지역에서 생산된 제품을 모두 소비한다. 기업의 수는 식 (19.a)에서 보듯이 양 지역에 배분된 자본량에 의해 결정된다. 총자본량 중에서 1지역과 2지역에 배분된 자본의 비율이 각각 , 라고 하면, 1 지역과 2 지역에서 생산된 제품의 수는

(25.a)

(25.b)

이다. 여기서  이다.

자기 지역에서 생산된 제품들은 생산된 가격으로 소비하지만, 타지역의 제품들에 대해서는 운송비를 지불하므로 1지역의 소비자들의 물가지수는 식 (6)으로부터 다음과 같이 유도된다.

(26)

이 식에서 알 수 있듯이 운송비가 있으면, 지역 1의 공산품 물가지수는 타지역 제품가격에 운송비를 추가한 가격과 자기지역 제품가격의 가중평균에 의해 결정된다. 여기서 가중치는 양 지역의 자본 배분비인 k1, k2이다. 양 지역의 가격이 같다면 타지역의 제품에는 운송비를 부담해야 하므로 지역 2의 규모(k2)가 클수록 지역 1의 물가지수는 올라간다.

III. 단기 및 장기균형

1. 단기균형

공업부문의 노동력은 두 지역간에 이동이 가능하다. 그런데 장기적으로는 자본과 노동의 지역간 이동이 가능하지만, 단기적으로는 지역간 기업과 노동력의 이동이 없다고 하자. 단기적으로는 지역마다 임금 수준이 서로 다를 수 있지만, 이러한 지역간 임금 차이는 장기적으로 지역간 노동의 이동을 가져와 결국 지역마다 임금수준이 같아지고 장기균형에 도달한다.

지역의 노동력이 주어져 있고 다른 지역으로 이동하지 않는 단기에서 각 제품의 가격과 생산량 및 임금 수준이 어떻게 결정되는지 알아보자. 노동은 완전 고용되며, 총노동량 중에서 제조업에 고용된 비율은 이고, 농업부문에 고용된 비율은 이다. 총노동량을 L이라고 하면, 농업부문에 고용된 노동량은 [eqn: (1- theta)L]이고, 이 중에서 지역 1에 고용된 비율은 이라고 하면, 지역 1에서 농업 부문에 고용된 노동량은 이 된다. 제조업 노동량 중에서 지역 1에 고용된 비율을 이라고 하면 지역 1의 제조업 노동량은 이 된다. 지역 1의 총소득 Y1은 요소소득의 합이므로 다음과 같다.

농업부문에 고용된 노동의 임금은 1이고, 제조업 부문의 임금은 [eqn: W_1] 이고, 자본가격은 R이다. 농업부문의 노동력과 제조업 부문 노동력은 서로 구분되어 있기 때문에 농업부문 임금과 제조업 부문 임금은 서로 다를 수 있다.

(27)

지역 1에서 생산된 제품의 가격은 식 (16)에서와 같이 이고, 지역 1에서는 이 가격에 소비한다. 그러나 지역 2에서 이 제품을 소비하면 운송비 T를 부담해야 하므로 가격이  가 된다. 식 (6)로부터 지역 1 제품의 지역 1에서의 총수요량([eqn: c_1^1])은

(28)

이고, 지역 1 제품의 지역 2에서의 총수요량([eqn: c_1^2])은

(29)

이다. 하첨자는 차별화된 제품의 종류이고, 상첨자는 지역 1과 2를 나타낸다. 양 지역의 소득이 동일하다면 운송비 T 때문에 지역 2에서 소비량이 더 작아진다.

식 (6)의 소비량은 같은 지역에서 소비될 경우의 소비량이다. 다른 지역에서 이 공산품을 소비할 경우에는 운송비를 부담해야 하므로 가격이 바뀐다. 따라서 지역 1제품의 전체 소비량은 두 지역에서의 소비량, 즉 식 (28)과 (29)의 합이 된다.

지역 2에서 [eqn: c_1^2]이 소비되기 위해서는 지역 1에서 [eqn: [c_1^2 BULLET T]] 만큼이 운송되어야 한다. 따라서 지역 1에서 차별화된 공산품의 생산량은

(30)

이 된다. 식 (20)을 다시 정리하면, 지역 1에서 생산되는 차별화된 공산품 생산량은

(31)

이 된다. 지역 1의 차별화된 공산품 생산량과 지역 1과 지역2의 소비량 합은 같아야 한다. 따라서 식 (28), (29), (30)과 식 (31)로부터 지역 1의 임금수준 [eqn: W_1]은

(32)

이 된다. 지역 1의 소득이나 지역 2의 소득이 클수록, 지역 1의 임금은 높아진다. 그리고 지역 2의 소득 [eqn: Y_2]가 큰 경우 운송비 T가 작을수록, 지역 1의 임금은 높아진다. 또 지역 1의 자본량이 많거나 지역 1의 노동량이 작을수록 지역 1의 임금은 높아진다.

지역 1의 자본의 보수 R은 식 (22)으로부터

(33)

이 된다.

2. 동태적 변화

이상의 논의로부터 지역이 1과 2의 두 개만 있다고 가정하면, 단기적으로 지역 1의 소득과 공산품 물가지수, 그리고 명목임금과 명목임대료는 다음과 같이 결정된다.

(26)

(27)

(32)

(33)

이 모형은 지역구분, 규모의 경제, 불완전경쟁, 운송비, 그리고 노동과 자본의 지역간 이동을 고려하는 모형이다. 노동과 자본의 지역간 이동은 실질임금과 실질임대료의 지역간 차이에 의해 결정된다. 실질임금은 명목임금을 물가지수로 나눈 값이므로 지역 r의 실질임금은 다음과 같다.

(34)

지역 1의 실질임금이 지역2보다 더 높으면 노동은 지역2에서 지역 1로 이동한다. 자본의 이동은 노동과는 달리 명목보수의 지역간 차이에 의해 결정된다고 가정한다. 자본의 경우 실질보수가 아닌 명목보수를 고려한 것은 자본가는 특정지역에 위치하기보다는 어디에 위치하든 상관없기 때문에 명목보수가 높은 지역에 투자할 것임을 가정한 것이다. 지역간 요소이동의 동태적 변화는 다음의 식으로 표시된다.

(35.a)

(35.b)

여기서 는 노동과 자본의 지역간 이동속도를 나타내고, [eqn: lambda_1]은 지역 1의 노동비율, [eqn: k_1]은 지역 1의 자본비율이다. 각 지역의 임금이나 자본의 가격이 평균 임금이나 자본가격보다 높으면 다른 지역에서 노동과 자본이 이동해 옴을 나타낸다.

3. 시뮬레이션과 장기균형

시뮬레이션은 다음의 과정으로 진행된다. 매개변수(parameter) 값을 임의로 주고 내생변수인 소득, 물가지수, 명목임금, 명목임대료의 단기 균형값을 찾는다. 그리고 두 지역의 실질임금 또는 자본가격을 비교하여 두 지역의 가격이 같아질 때까지 노동과 자본의 이동이 계속되고, 두 지역의 보수가 같아지면 장기균형이 성립한 것으로 본다. 매개변수 값은 <표 1>과 같이 가정한다.

<표 1> 가정된 매개변수 값

δ=0.4	θ=0.4	L=1
ρ=0.8	β=0.8	φ1=φ2=0.5
T=1.7	f=0.08	K=1

주: Brakman et al. (2001)에서 가정한 초기값을 그대로 이용하고, K=1만을 추가로 가정하였음.

1) 자본의 지역간 배분과 장기균형

지역 1과 지역의 2의 초기 자본배분비율이 주어진 상태에서 장기적으로 지역간 인구의 배분이 어떻게 이루어지는가를 알아보았다. <그림 1>에서 은 총자본량 중에서 지역 1에 배분된 비율이다. 그림에서 횡축은 지역1의 지역2에 대한 임금비율, 즉  이고, 종축은 지역의 1의 인구비율 이다. 만일 이 1보다 크면 노동력이 지역1로 이동해 가고, 이 1보다 작으면 노동력이 지역2로 이동해 간다. 따라서 에서 장기균형이 이루어진다.

그림에서 보듯이 지역1의 자본스톡 이 증가하면, 장기균형에서 지역1의 노동비율인 이 높아간다. 그리고 지역1의 자본비율이 0.5이면, 장기균형에서 지역1의 노동비율도 0.5가 되고, 지역1의 자본비율이 0.3으로 감소하면 노동비율도 0.3으로 떨어지고, 자본비율이 0.7로 올라가면 노동비율도 0.7로 올라간다. 즉 장기적으로 지역간 자본비율과 노동비율 간에 비례관계가 있음을 보여준다.

<그림 1> 자본의 지역간 배분에 따른 인구배분의 장기균형

<그림 1>은 지역간 자본의 배분이 주어진 상태에서 노동이 어떻게 배분되었는가를 보여준다. 그러나 지역간 자본이 주어진 것이 아니라 지역간 자본보수의 차이에 의해 자본 또한 이동해간다면 결과는 좀더 복잡해진다. 이를 알아보기 위해 지역간 자본보수의 관계를 구해보자.

<그림 2>는 지역간 자본이 배분된 상태에서 양 지역의 자본보수 를 나타낸다. 여기서 [eqn: R_!], [eqn: R_2]는 각각 지역1과 지역2의 자본의 명목보수이다. 여기서 실질보수가 아닌 명목보수를 고려한 것은 자본가는 특정지역에 위치하기보다는 어디에 위치하든 명목보수가 높은 지역에 투자할 수 있음을 가정한 것이다.

초기에 지역1의 자본비율이 0.5이고, 노동비율이 0.4라고 하자. 이 경우 지역1의 자본 명목보수가 더 낮기 때문에 자본가들은 지역2로 자본을 이동시킨다. 그 결과 지역1의 자본비율은 하락한다. 만일 노동의 이동이 이루어지지 않는다면 지역1의 자본비율이 0.4가 되는 곳에서 자본의 이동이 멈출 것이다. 그러나 노동의 이동도 가능하다면 [eqn: k_1]=0.5, 에서, [eqn: w_1 / w_2]>1 이므로 노동이 지역1로 이동하고, [eqn: R _{1} /R _{2}]<1 이므로 지역1의 자본은 감소하여 노동과 자본의 비율은 0.4와 0.5 사이에서 결정된다.

지역1의 자본비율은 0.5이고, 지역 1의 노동비율은 0.7인 경우에는 자본은 지역 1로 이동하고자 하고, 노동은 지역1에서 빠져나가고자 하므로 이 경우에도 자본과 노동의 배분은 0.5와 0.7 사이에서 결정된다. 즉 그 값이 어디에서 결정될 것인가는 노동과 자본의 이동속도 중 어느 것이 더 빠른가에 의해 결정될 것이다.

노동과 자본의 이동이 모두 가능한 경우 어떤 지역의 장기균형은 노동과 자본의 초기 배분비율에 의해 영향을 받지만, 이 두 요소 중에서 이동성이 더 느린 요소가 더 큰 영향력을 발휘하게 된다. 만일 노동의 이동성이 자본보다 느리다면 초기 노동의 배분비율이 그 지역의 장기균형 경제규모를 결정하는데 더 큰 영향력을 발휘하게 된다. 반면에 만일 자본의 인위적 이동이 가능하다면, 자본의 인위적 배분이 노동의 지역간 이동을 가져옴을 말해준다.

<그림 2> 자본의 보수

2) 운송비의 역할

지역간 재화의 이동에는 운송비가 필요하다. 운송비의 차이가 지역간 실질임금의 차이에 미치는 영향은 <그림 3>을 통해 알 수 있다. 이 그림은 지역간 자본의 배분이 0.5라고 가정하고, 운송비의 크기에 따른 실질임금의 차이를 보여준다. 그림에서 보듯이 운송비가 클수록 지역간 실질임금의 차이가 커진다. 즉 지역1의 노동비율이 0.2라고 할 때, 운송비 T=2.7일 때가 T=1.3일 때보다 지역1의 실질임금이 더 높게 나타난다. 운송비가 높은 경제에서는 지역간 임금차이가 더 커지므로 특정지역으로 이동하고자하는 현상이 더 강하게 나타난다. 따라서 이는 운송비가 높은 경제에서 노동이동의 장기균형으로의 수렴현상이 더 빠르게 나타남을 시사한다.

<그림 3> 운송비의 차이와 장기균형

3) 공산품에 대한 지출비율

공산품 지출비율 [eqn: delta]의 크기가 지역간 임금차이에 미치는 영향은 <그림 4>에 나타나 있다. 두 지역의 자본비율이 서로 같은 경우를 가정한 것이다. 공산품에 대한 지출비율이 낮을수록 양 지역의 임금차이가 크게 나타난다. 이는 공산품에 대한 지출비율이 작을수록 농업부문의 비중이 커지므로 두 지역간 물가지수의 차이가 커지기 때문이다.

<그림 4> 공산품 지출비율과 장기균형

4) 농업부문과 공업부문의 노동 배분비율과 장기균형

<그림 5>는 공업부문에 종사하는 노동력의 비율에 따른 실질임금의 차이를 보여준다. 여기서 두 지역간 자본비율은 서로 같은 것으로 가정하고 있다. 그림에서 보듯이 농업과 공업 부문의 노동배분 비율이 달라지더라도 지역간 임금에 거의 영향을 미치지 않는다. 즉 공업부문에 종사하는 인구의 비중이 증가하든, 감소하든 앞의 분석결과에 미치는 영향이 크지 않음을 나타낸다.

<그림 5> 공업부문 노동비율과 장기균형

5) 후생수준의 변화

장기균형에서 후생수준이 불균형상태와 비교해 어떤가를 알아보았다. 경제 전체의 후생수준은 각 지역의 실질소득의 합으로 다음과 같이 정의한다.

(38)

여기서 실질소득  이다.

먼저 운송비의 크기가 후생수준에 미치는 영향을 알아보았다. <그림 6>은 지역 1과 지역 2의 자본비율이 서로 같을 때, 운송비와 지역간 노동배분에 따른 후생수준의 변화를 보여준다. 두 지역의 자본비율이 같으면 두 지역간 노동의 배분비율이 서로 같은 =0.5에서 장기균형이 이루어진다. 그림에서 보듯이 운송비가 서로 다르더라도 장기균형점인 =0.5에서 후생수준이 가장 높다. 그리고 운송비가 작을수록 후생수준이 높아짐을 보여준다. 이는 운송비가 낮을수록 다른 지역의 제품을 소비할 때 지불해야 하는 운송비의 손실을 줄일 수 있기 때문이다.

<그림 6> 운송비와 후생수준 변화

다음으로 지역간 자본의 배분이 후생수준에 미치는 영향을 알아보았다. <그림 7>은 지역 1의 자본이 전체 자본량의 0.3, 0.5, 0.7인 세 경우에 대해 후생수준의 차이를 비교한 것이다. 장기균형에서 국가 전체 후생수준을 보면, 두 지역의 인구비율이 같은 경우([eqn: k_1]=0.5)가 인구배분이 특정지역에 치우친 경우에 비해 장기균형에서 후생수준이 더 높지는 않다. 즉 지역간 자본배분과는 관계없이 장기균형에서 후생수준은 차이가 없고, 다만 단기적으로 불균형상태에서 후생수준은 장기균형에서의 후생수준보다 더 낮음을 알 수 있다.

이와 같이 특정지역으로 인구집중이 나타난 경우나 전체적으로 균형적인 인구배분이 이루어진 경우나 장기적으로 후생수준의 차이가 나타나지 않은 것은 인구의 지역적 집중으로 인해 나타나는 사회적 비용을 고려하지 않고 있기 때문이다. 본 논문의 모형이 현실적 균형발전의 필요성에 대해 시사하는 바는 지역의 균형발전이 후생수준을 더 높일 수 있다는 점보다는 자본의 지역간 배분을 통해 해당 지역의 인구를 늘리는 효과를 갖고, 또한 이런 인구의 재배분이 국가 전체의 후생수준을 하락시키지 않는다는 점이다.

<그림 7> 지역간 자본배분과 후생수준 변화

IV. 실증분석

한국의 자료를 이용해 본 연구에서 설정한 모형의 타당성을 실증적으로 검토하였다. 지역별 노동량, 자본량, 생산량, 임금 등의 자료로는 ‘광업제조업통계조사(통계청)’의 제조업 분야 5인 이상을 고용하는 기업을 대상으로 한 지역별 자료를 이용하였다. 지역의 구분은 행정구역을 기준으로 하고, 광역시는 구단위, 도는 시,군단위로 하였으며, 그 결과 분석 대상 전체 지역 수는 234개다. 분석대상 기간은 1999-2004년까지 6년간이다. 따라서 패널 자료의 총표본수는 1,404개다.

지역 전체의 노동량, 자본량, 생산량에 대한 시,구,군별 자료가 없어서 대신 5인 이상 제조업 자료를 이용하였다.

광역시와 도별 요약통계는 <표 2>와 같다.

<표 2> 지역별 요약 통계 (2004년)

지역	지역별 비중(%)				지역별 수준 (전국평균=100)
	노동	자본	부가가치	기업수	임금	자본-노동비	기업당 자본량
서 울	9.5	3.3	5.8	16.9	83.8	34.3	19.3
부 산	6.1	4.0	3.3	8.1	83.2	66.8	49.8
대 구	4.4	2.8	2.4	6.2	76.4	62.2	44.3
인 천	7.4	6.0	5.2	8.9	86.6	81.6	67.8
광 주	2.1	1.8	1.7	1.8	97.0	87.4	99.8
대 전	1.2	1.2	1.6	1.1	104.1	100.0	111.9
울 산	5.0	9.4	9.2	1.4	168.8	187.6	681.9
경 기	29.3	23.3	27.1	30.6	98.9	79.7	76.4
강 원	1.4	2.3	1.4	1.5	92.9	161.6	152.5
충 북	4.0	5.1	4.4	2.6	94.2	127.4	198.8
충 남	5.6	10.3	7.8	3.4	102.3	183.3	304.5
전 북	2.6	3.5	2.4	2.1	96.1	135.1	165.5
전 남	2.5	5.9	5.0	2.3	116.6	238.4	258.2
경 북	8.1	11.2	13.4	5.2	106.3	138.6	215.5
경 남	10.6	9.5	9.1	7.6	108.5	90.1	126.2
제 주	0.2	0.1	0.1	0.3	70.4	81.8	44.9
전 국(%)	100.0	100.0	100.0	100.0	100.0	100.0	100.0
전국(총계1))	2,814.6	267.13	303.31	113.9	23.48	94.90	2,344.9

자료: 통계청, 광업제조업통계조사, KOSIS.

주: 1) 자본량과 부가가치의 단위는 조원, 노동의 단위는 천명, 기업수의 단위는 천개이다. 그리고 임금, 자본-노동비, 기업당 자본량의 단위는 모두 백만원이다.

2004년 기준으로 5인 이상을 고용하는 기업의 수, 노동, 자본, 부가가치가 가장 많은 지역은 경기도다. 전체 고용인구의 29.3%가 경기도에 있고, 기업의 수는 30.6%가 경기도에 있다. 다음으로 기업의 수가 많은 지역은 서울로 전체 기업수의 16.9%이다. 그러나 노동 비중은 9.5%, 자본 비중은 3.3%에 불과해 기업수에 비해 자본비중이나 노동비중은 낮다. 이는 서울지역의 기업이 경기도 지역의 기업에 비해 그 규모가 상대적으로 작음을 의미한다. 다음으로 지역의 기업수가 전체의 5% 이상인 지역은 인천, 부산, 경남, 대구, 경북의 순이며, 나머지 지역의 기업수는 전체 기업수의 5% 미만이다. 그런데 자본량이 전체 자본량의 5% 이상인 지역은 경기, 경북, 충남, 경남, 울산의 순으로 기업수와 그 순위가 일치하지 않는다. 이는 지역별로 기업의 규모가 서로 다름을 의미한다.

기업당 자본량을 보면, 전국 평균에 비해 울산지역 기업의 기업당 자본량이 가장 크고, 다음으로 충남, 전남, 경북의 순이다. 이들 지역은 다른 지역에 비해 기업의 규모가 큼을 나타낸다. 지역별 자본-노동비의 전국 평균 대비 수준을 보면, 전남이 가장 높고, 다음으로 울산, 충남의 순이다. 이들 지역의 기업들은 다른 지역에 비해 상대적으로 자본집약도가 높음을 나타낸다. 그리고 지역별 평균임금의 전국 대비 수준을 보면, 울산이 가장 높고, 다음으로 전남, 경남, 경북의 순이다. 지역별로 평균임금에 차이가 있지만, 울산을 제외하고는 그 차이는 크지 않다. 지역별로 기업당 자본량이나 자본-노동비는 그 차이가 크지만, 지역별로 임금차이는 그렇게 크지 않다. 이는 지역별 임금차이는 노동의 지역간 이동에 의해 그 차이가 줄어듦을 시사한다.

앞의 이론 모형과 관련하여 가정의 타당성과 도출된 결론의 타당성을 알아보기 위해 한국의 지역별 자료를 이용해 회귀분석을 하였다. 회귀분석은 1999년-2004년의 6년간 234개 지역에 대한 패널자료를 이용한 패널 회귀분석과 234개 지역의 6년간 평균증가율을 이용한 횡단면 회귀분석을 각각 실시하였다. 패널회귀분석에서는 연도와 지역에 대한 고정효과(fixed effect)를 고려하였다. 회귀분석 결과는 다음과 같다.

첫째, 지역별 생산량은 지역의 자원(노동량과 자본량 등)에 의해 결정되는가, 그리고 노동과 자본의 생산에 대한 기여도는 어떠한가를 알아보았다. 회귀모형에서 종속변수는 부가가치, 설명변수는 노동량과 자본량이다. 패널 회귀분석 결과와 1999-2004년 증가율을 이용한 회귀분석 결과인 <표 3>을 보면, 노동과 자본의 계수가 모두 양(+)이고 통계적으로 1% 수준에서 유의하다. 노동과 자본의 계수는 생산기여도로 해석할 수 있는데, 노동의 10% 증가는 지역 생산량을 6.94-8.61% 증가시키고, 자본의 10%증가는 생산량을 2.34-2.66% 증가시킨다. 지역의 생산량은 노동과 자본 이외에도 토지, 교육수준, 기후, 도로 등에 의해 영향을 받는다. 노동과 자본 이외 요인의 지역간 차이가 생산량에 미치는 영향은 지역별 더미변수로 통제하였다. 지역별 더미변수의 통계적 유의성을 보면, 234개 지역 중 143개 지역의 더미가 통계적으로 유의하여 노동과 자본 이외의 지역별 특성이 생산량에 유의한 영향을 미침을 말해준다.

이는 생산함수로 해석할 수도 있는데, 노동과 자본의 계수의 크기는 일반적으로 생산함수에서 가정하는 노동과 자본의 몫과 유사하다.

Kim(1999)은 1880-1987년 동안 미국의 2단위 수준의 산업자료를 이용하여 주(state) 간 생산량의 차이가 지역의 부존자원, 즉 자본, 노동, 광업자원, 농업자원 등에 의해 설명됨을 보여준다.

<표 3> 지역 생산요소와 생산량의 관계

종속변수	log(VA)	dVA
상수	3.73*** (10.83)	28.13*** (14.10)
log(LAB)	0.694*** (16.23)
log(CAP)	0.236*** (8.43)
dLAB		0.851*** (10.73)
dCAP		0.255*** (4.76)
F-값	16.98	113.80
R2	0.993	0.496
표본 수	1,404	234
분석방법	패널 회귀분석	횡단면 회귀분석

주: 1) 괄호 안의 값은 t-값임. 2) ***은 1% 수준에서 유의함을 나타냄. 3) 패널회귀분석에는 지역과 연도의 고정효과를 고려하였으며, 횡단면 회귀분석에서 dVA, dLAB, dCAP의 변수는 1999-2004년간 지수증가율 변수임.

둘째, 지역내 기업의 증가가 해당 지역의 임금 상승에 기여하는가, 그리고 자본-노동비가 높은 지역에서 임금이 높은가를 알아보았다. 광업제조업통계조사(통계청)에서 시구군단위별 기업수의 자료는 2004년 자료밖에 없었다. 따라서 지역별 기업수와 임금 간의 관계는 2004년 자료만을 이용해 회귀분석을 하였다. Hanson(1997, 1999)은 멕시코와 미국의 지역별 자료를 이용해 임금과 시장규모와의 상관관계를 분석하였다. 두 경우 모두 시장규모가 큰 지역에서 임금수준이 높음을 보여주었다. 이는 기업간 거래관계가 외부효과를 자아내고, 이는 산업의 지역별 집적에 기여함을 말해준다. <표 4>에서 보듯이 한국의 경우도 기업수가 많은 지역에서 임금수준이 높다. 기업의 수가 10% 증가하면 임금은 0.75% 증가한다. 이는 이론모형에서 기업의 집적이 외부효과를 발생시켜 노동생산성을 증가시키고, 임금수준이 높아진다는 점을 실증결과로 뒷받침해주는 결과이다.

Glaeser and Mare(1994)는 임금수준이 농촌보다는 도시에서 더 높음을 보여주고, Montgomery(1992)는 도시부문간에도 임금 차이가 있음을 보여준다. 이는 도시지역에서 기업의 집적으로 인한 외부효과로 노동생산성이 높아져 임금이 더 높아짐을 시사한다.

그리고 자본-노동비가 높은 지역에서 임금이 수준이 높아지는가를 알아보았다. 회귀분석의 결과를 보면, 자본-노동비 KL의 계수는 양(+)이고 통계적으로 유의하다. 자본-노동비가 10% 올라가면, 임금은 0.9-1.0% 올라감을 볼 수 있다. 자본-노동비가 높은 지역에서 임금이 높다는 것은 상대적으로 자본량이 풍부한 지역으로 노동이 이동해 감을 시사한다.

<표 4> 지역간 임금의 변화

종속변수	log(WAGE)	log(WAGE)	dWAGE
상수	2.52*** (29.81)	2.31*** (37.97)	36.28*** (37.80)
log(NFIRM)	0.075*** (4.86)
log(KL)		0.103*** (8.76)
dKL			0.090*** (3.60)
F-값	23.59	73.82	12.98
R2	0.092	0.959	0.053
표본 수	234	1,404	234
분석방법	횡단면 회귀분석	패널 회귀분석	횡단면 회귀분석

주: <표 3>과 같음.

마지막으로 특정지역으로 자본스톡이 증가해 가면 그 지역의 기업 수가 늘고 그 결과 지역의 임금이 올라가서 그 지역의 인구가 증가해 가는가를 알아보았다. <표 5>는 자본량이 많은 지역에서 기업수도 많고, 노동량도 많음을 보여준다. 자본스톡이 10%증가하면, 기업수는 5.44% 증가한다. 이는 자본의 증가가 기업수의 증가를 초래한다는 이론 모형의 결과가 타당함을 시사한다.

그리고 <표 5>를 보면 종속변수가 노동, 설명변수가 자본량인 회귀분석에서 자본량 CAP의 계수는 양(+)이고 통계적으로 유의하다. 이는 지역의 자본량이 많을수록 해당지역의 노동량(인구)이 늘어남을 보여준다. 회귀분석결과에서 보듯이, 자본량이 10% 증가하면 노동량은 2.63-2.99% 증가한다. 이는 지역의 인구증가를 위해서는 자본의 유입이 필요함을 시사하고 있다.

<표 5> 자본의 역할

종속변수	log(NFIRM)	log(LAB)	dLAB
상수	-1.49*** (3.71)	3.904*** (18.99)	1.94 (1.18)
log(CAP)	0.544*** (17.19)	0.263*** (14.95)	0.299*** (7.51)
F-값	295.53	175.09	56.43
R2	0.560	0.995	0.196
표본 수	234	1,404	234
분석방법	횡단면 회귀분석	패널 회귀분석	횡단면 회귀분석

주: <표 3>과 같음.

이상의 회귀분석결과는 본 논문의 이론모형이 한국경제의 지역발전을 설명하는데 유용함을 말해준다. 이론모형은 노동만을 고려한 기존의 지역경제모형에 자본이라는 생산요소를 추가하여 지역발전과 인구증가를 위해서는 자본의 역할이 중요함을 제기하고 있다. 한국의 시군별 자료를 이용한 실증분석 결과는 자본량이 많은 지역에서 기업의 수가 많고 임금 수준이 상대적으로 높아서 인구가 증가해 감을 보여준다. 이는 경제적인 측면에서 국가균형발전을 위해서는 지역간 자본의 균등배분을 위한 정책이 필요함을 시사한다.

V. 결론

수도권 집중현상으로 인한 지역간 불균형은 정치적 측면만이 아니라 국토의 효율적 이용이라는 경제적인 측면에서도 개선의 필요성이 있다. 그러나 이를 이론적으로 접근한 연구는 많지 않다. 이 논문은 지역균형발전 문제를 이론모형을 이용해 구성하고, 이를 한국자료를 이용해 실증분석하고 있다.

많은 연구들은 산업의 지역적 집중 현상을 외부적 규모의 경제, 또는 내부적 규모의 경제로 설명한다. 규모의 경제가 내부적이든 아니면 외부적이든 간에 산업의 지역적 집중으로 나타나는 외부효과가 산업의 공간적 집적을 가져온다. 그리고 이러한 공간적 집적은 누적적으로 증가하다가 집적에 따른 혼잡비용이 증가하면, 집적의 유인이 감소하고 다른 지역으로 산업의 이동이 발생한다는 것이다.

본 연구는 Krugman(1991)의 모형을 확장한 모형으로 규모의 경제를 가정하고 노동 이외의 생산요소로 자본을 도입함으로써 자본의 지역간 이동으로 지역간 경제력을 재배분시킬 수 있음을 보이고 있다. 즉 외부적 규모의 경제가 존재하는 특정지역에 자본이 유입되면 이 지역에 기업이 늘어나고 그 결과 노동이 유입되면서 해당 지역의 누적적 성장이 이루어진다. 따라서 외부적 규모의 경제가 존재할 수 있는 환경을 조성해 주는 자본의 역할이 지역발전을 위해 중요하다는 정책대안을 제시하고 있다. 물론 자본의 지역간 이동도 본질적으로는 지역간 자본의 수익률 차이에 의존한다는 점에서 자본의 인위적인 지역간 배분은 쉬운 일은 아니다. 그러나 정부는 지역 내에  내부적․외부적 규모의 경제를 형성할 수 있도록 도로, 항만, 과학단지, 공단조성 등 사회간접자본 및 혁신환경을 조성함으로써 이러한 특정지역으로 자본유입을 유도할 수 있다. 특정지역에의 투자가 다른 지역에 비해 높은 수익률을 얻을 수 있는 환경이 조성된다면, 이 지역으로 자본이 유입되고 그 결과로 인구가 증가하고 지역경제가 성장해 갈 것이다.

회귀분석결과는 본 논문에서 도출한 이론모형의 한국경제의 적용가능성이 높음을 말해준다. 즉 한국의 시군별 자료를 이용한 실증분석 결과는 지역의 생산량이 노동과 자본량에 의존하며, 기업의 수가 많거나 자본-노동비가 높은 지역에서 임금수준이 높음을 보여준다. 그리고 자본량이 많은 지역에서 기업의 수가 늘어나고 임금 수준이 상대적으로 높아져서 인구가 증가해 감을 보여준다.

지역균형발전 수단으로 고려하고 있는 행정수도 이전이나 공공기관의 지방이전의 과정에서 규모의 경제를 형성할 수 있는 환경과 기업유입이 수반되지 않는다면 해당 지역의 누적적 성장을 추진할 수 있는 동력을 제공하는 데는 한계가 있다. 자본의 유입이 있어야 만이 기업의 유입이 증가하고, 그 결과 외부효과가 나타나서 누적적으로 지역성장이 추진되어 갈 수 있다. 다시 말해서 지역경제 성장을 위해서는 규모의 경제를 형성할 수 있는 집적이 조성되도록 자본의 투자를 유도하는 정책이 무엇보다도 우선되어야 한다.

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III. 남해안 개발에 있어 경제적 발전 잠재력 현황

< 초 록 >

본 연구에서는 향후 지속적으로 관심을 가져야 할 남해안 개발에 관한 이론연구의 일환으로 남해안 개발을 위한 이들 지역의 잠재력 현황을 파악하고자 한다. 이렇게 남해안개발을 위한 경제적인 발전 잠재력을 파악하기 위해서는 남해안 지역의 구분이 필요하며 남해안과 여타지역 간에 경제적인 발전 잠재력 차이를 경쟁적 잠재력과 지역혁신역량 측면에서 우선적으로 파악할 필요가 있다.

남해안 개발에 있어 강점으로는 첫째, 수도권에 비해 사업체종사자 비중이 높음, 둘째, 총종사자 대비 제조업종사자 비중이 높음, 셋째, 1인당 지역내 총생산액 증가 추세 등을 들 수 있어, 남해안지역의 기식기반 제조업의 기반을 강화하여 상생발전을 도모할 잠재력이 있다고 할 수 있다.

남해안 혁신역량의 발전전략으로는 첫째 지식창출부분을 강화하기 위해 혁신클러스터 형성에 있어 혁신주체간의 산학연 연계를 시스템적으로 의 강화하여 상호보완 전략 수립하는 것이 필요하며 둘째, 인적자원의 수도권 유출 방지하기 위한 지식창출형 일자리 창출에 주력해야 할 것이다. 셋째, 지식전달 및 운영이 효율적으로 수행될 수 있도록 유도하며 다섯째 벤처육성을 통한 일자리 창출과 시장개척 기능을 강화하는 것이 필요하다.

1. 서론

지금까지 우리나라는 지역개발정책을 통해 수도권 억제와 지역불균형 완화를 위한 여러 정책들을 수행해 오고 있으나 갈수록 지역불균형이 심화되고 있다. 이는 국토와 자원의 효율적 이용을 저해하고 사회적 위화감을 야기할 우려가 있어 국토의 균형발전을 도모하기 위한 근본적인 대책이 필요한 실정이다.

한편 디지털경제시대를 맞이하여 정보통신의 급속한 발달과 수도권과 연계된 교통체계가 개선됨에 따라 수도권의 집적경제의 영향력은 더욱 확대되고 있어 확대되어 가는 수도권과 수도권이외의 격차도 확대되어 가고 있는 실정이다.

이러한 일련의 흐름 속에서 최근 남해안 시대의 필요성을 인식하고 동서화합의 차원에서 남해안개발을 추진하려는 움직임이 지자체 차원에서 일어 나고 있다. 더욱이 이러한 남해안 개발은 국내의 여건변화뿐만이 아니라 동북아를 중심으로 치열해져 가는 우리나라가 남해안을 발판으로 해양국가로 발돋움하는데 전진기지 역할을 도모하고 남해안의 풍부한 발전 잠재력을 최대한 활용하려는데 그 의의가 있다고 할 수 있다.

본 연구에서는 향후 지속적으로 관심을 가져야 할 남해안 개발에 관한 이론연구의 일환으로 남해안 개발을 위한 이들 지역의 잠재력 현황을 파악하고자 한다. 이렇게 남해안개발을 위한 경제적인 발전 잠재력을 파악하기 위해서는 남해안 지역의 구분이 필요하며 남해안과 여타지역 간에 경제적인 발전 잠재력 차이를 우선적으로 파악할 필요가 있다.

따라서 본 연구에서는 남해안 지역을 지자체의 행정구역의 관점에서 광주, 전남, 부산, 울산, 경남을 포함한 지역을 남해안지역으로 정의하고 남해안 지역과 여타 지역간에 경제적인 잠재력의 현황을 파악하기 위해 지표를 설정하고 분석한다.

첫째 지역간에 경제적인 잠재력을 파악하기 위해 다음과 같이 지역을 구분한다.

(1) 광역시도별:16개 광역시도(서울, 인천, 경기, 부산, 대구, 광주, 대전, 울산, 강원, 충북, 충남, 전북, 전남, 경북, 경남, 제주), (2) 광역 권역별: 수도권(서울, 인천, 경기), 충청권(대전, 충북, 충남), 호남권(광주, 전북, 전남), 영남권(부산, 대구, 울산, 경북, 경남), 강원·제주권(강원, 제주),  (3) 남해안 중심권역별: 수도권(서울, 인천, 경기), 남해안(광주, 전남, 부산, 울산, 경남), 기타(대구, 대전, 강원, 충북, 충남, 전북, 경북, 제주), (4) 남해안 중심권역 세분: 수도권(서울, 인천, 경기), 남해안동(부산, 울산, 경남), 남해안서(광주, 전남), 기타(광주, 전남, 부산, 울산, 경남), 기타(대구, 대전, 강원, 충북, 충남, 전북, 경북, 제주).

둘째 지역의 발전 잠재력은 경제적 잠재력측면과 지역혁신활동 측면에서 주로 경제적 측면에 초점을 맞추어 살펴보고자 한다. 여기서 지역의 경제적인 잠재력 지표는 산업연구원(2003)의 지표를 참조하여 설정하여 분석하고 지역혁신활동은 산업연구원(2006)의 지수를 활용하여 지역혁신체계 형성에 핵심적인 요소인 인적자원부문, 지식창출부문, 지식전달응용, 지식지원 및 산출의 지표를 비교 분석한다.

2. 경제적 잠재력 구성요소 및 측정지표

경제잠재력 구성요소는 지역의 경제적 잠재력 지표와 지역혁신역량 지표로 나누어 살펴보았다. 지역의 경제적 잠재력은 소득수준, 산업발전, 인력기반, 사회적자본 및 재정력 지표를 통해 살펴보았으며 지역혁신역량은 인적자원부문, 지식창출부문, 지식전달응용, 지식지원 및 산출부문으로 나누어 살펴보았다.

첫째, 지역의 경제적 잠재력 지표는 다음과 같다.

○ 소득수준 : GRDP 및 연평균증가율, 1인당 지역내 총생산액 추이, 1인당 지역내 생산성장률 추이

○ 산업발전 : 총인구대비 총사업체종사자 비중 추이, 총종사자 대비 제조업종사자 비중 추이

○ 인력기반 : 총인구 추이, 총인구 성장률 추이

○ 사회적 자본/ 재정력 : 재정자립도 추이, 1인당 자동차 등록대수 추이

둘째, 지역의 혁신지수는 총혁신지수 및 부분별 혁신지수를 통해 지역별 혁신활동상태를 살펴볼 수 있다. 총혁신지수 및 부분별 혁신지수는 EU의 European Innovation Scoreboard에서 국가간 총혁신역량비교에 사용하고 있는데 산업연구원(2006)이 EIS의 평가지표 체계 및 지표별 가중치, 평가분야 및 평가방법 등을 준거로 하여 전국 및 16개 시·도를 대상으로 총합혁신지수 및 부분별 혁신지수를 산출하였다. 산업연구원의 총혁신 지수를 지역별 각 지수의 평균으로 표준화하여 총혁신지수를 작성하여 혁신역량지표로 사용하였다.

총혁신지수는  ①인적자원(A), ②지식창출(B), ③지식의 전달 및 응용(C), ④혁신지원금융, 산출, 시장(D)으로 구성되어 있다.

○ 인적자원의 평가지표(A): ①20~29새 인구 중 과학기술계신규대학 졸업자 비율(A1), ②25～64세 인구 중 대졸 이상인구비율(A2), ③25～64세 인구 중 연구개발인력 비율(A3), ④총취업자 중 하이테크 제조업 업종의 종사자 비율(A4), ⑤총취업자 중 하이테크 서비스업 종사자 비율(A5)

○ 지식창출(B) : ①GRDP 대비 공공부문 R&D 지출액 비중(B1), ②GRDP 대비 기업의 R&D 지출액 비중(B2), ③인구 백만명당 하이테크 특허 출원건수(B3), ④인구 백만명당 특허 출원건수(B4), ⑤인구 백만명당 특허 등록건수(B5).

○ 지식의 전달 및 응용(C): ①전체 중소기업 중 자체 혁신활동 수행 기업비율(C1), ②전체 중소기업 중 혁신 관련 협력활동에 참여하는 중소기업 비율(C2), ③총매출액 중 혁신 비용의 비율(C3), ④전체 중소기업 중 비기술적 변화를 이용하는 중소기업의 비율(C4).

○ 혁신지원, 금융, 산출, 시장(D): ①총사업체 수 천개당 벤처기업수(D1), ②총매출액 중 신제품 매출액 비중(D2), ③총매출액 중 시장에서는 기출 제품이나 자사에는 신제품인 제품의 매출액 비중(D3), ④인구대비 인터넷 이용자 수 비율(D4), ⑤인터넷 이용률(D5), ⑥GRDP 대비 정보통신제품 생산액 비중(D6), ⑦제조업 총부가가치 중 하이테크 업종 부가가치의 점유율(D7)

3. 지역의 경제적 잠재력 현황파악

3.1  지역 소득수준 및 성장잠재력

(1) GRDP 및 연평균증가율

지역내총생산의 비중은 2003년도 기준으로 볼 때 서울23.2%, 경기 20.0%, 인천4.6%로 수도권에 47.8%정도가 집중되어 있으며 1998년부터 2003년까지의 연평균 성장율도 인천과 경기는 전국평균을 웃돌고 있다.

<그림 1> 지역별 GRDP의 연평균 성장율

(2) 지역내 총생산 추이

지역내 총생산의 절대 크기는 서울, 경기, 경북, 경남, 부산이 5위 안에 속하며 광주는 광역시 중에 가장 낮은 수준에 위치하고 있다. 한편 전남은 광역도 중에서 경북, 경남, 충남 다음으로 광주보다 높은 지역내 총생산을 보고 있다.

<그림 2> 지역내 총생산추이(시도별)

지역내 총생산을 지방권역별로 보면 수도권과 영남권 충청권, 호남권, 강원제조권의 상대적인 지역간 차이가 큰 것으로 나타난다. 특히 영남권과 호남권의 차이는 상당히 큰 차이를 보이고 있다.

또한 2000년 이후에 지역내 총생산 추이가 수도권, 영남권, 충청권은 증가하고 있는 반면 호남권은 정체상태이며 강원제주권은 감소하고 있는 것을 알 수 있다.

<그림 3> 지역내 총생산 추이(지방권역별)

지역내 총생산 추이를 남해안권을 중심으로 재분류해 보면 수도권, 남해안, 이들 지역을 제외한 기타 지역이 모두 증가하고 있었다. 그러나 남해안권을 남해안서와 남해안동으로 재분류하여 살펴보면 남해안동은 증가추세에 있는 반면 남해안서는 정체상태에 있는 것을 알 수 있다. 즉 지역내 총생산 측면에서 본 경제적 성장잠재력은 남해안동이 크고 성장을 견인하고 있는 것을 알 수 있다.

<그림 4> 지역내 총생산 추이(남해안권역)

<그림 5> 지역내 총생산 추이(남해안동, 남해안서)

(3) 지역내 총생산 성장율 추이

지역내 총생산 성장율 추이를 시도별로 살펴보면 광역시 중에 서울, 부간, 대구는 2003년도와 2004년도에 들어 성장율이 급격히 둔화하였으나 인천 광주, 대전, 울산은 상대적으로 큰 것으로 나타났다. 한편 광역도 충남, 충북, 경북 등이 상당히 높은 것으로 나타났다.

<그림 6> 지역내 총생산 성장율(시도별)

지역내 총생산 성장율을 지방권역별로 나누어 살펴보면 지역내 총생산 성장율이 수도권보다 영남권이 보다 높은 것을 나타났다. 그리고 2002년 이후에는 충청권도 수도권보다 높은 성장율을 보고 있어 충청권 지역의 경제적 성장 잠재력이 커져가고 있는 것을 알 수 있다.

<그림 7>  지역내 총생산 성장율(지방권역별)

지역내 총생산 성장율을 남해안권을 중심으로 살펴볼 때 수도권보다 남해안권이 지역내 총생산 성장율이 큰 것을 알 수 있으나 수도권과 남해안권을 제외한 나머지 지역이 총생산 성장율이 가장 큰 것으로 나타났다.

<그림 8> 지역내 총생산 성장율(남해안권)

남해안동의 지역내 총생산 성장율은 2000년에 들어 감소추세에 있으며, 남해안서의 경우 상당이 불안정적인 추세를 보이고 있으나 2004년도에는 남해안동이나 남해안서가 유사한 성장율을 보이고 있다.

<그림 9>  지역내 총생산 성장율(남해안서, 남해안동)

(2) 1인당 지역내 총생산액 추이

시도별 1인당 지역내 총생산액 추이는 2004년도 기준으로 하여 울산이 가장 높고, 충남, 경북, 충북, 서울로 나타났으며 전남도 상당히 높은 수준에 있는 것으로 나타났다. 지방권역별 1인당 지역내 총생산액 추이는 영남권이 가장 높고 충청권, 수도권, 호남권, 강원제주권의 순이였다.

<그림 10> 1인당 지역내 총생산액 추이(시도별)

<그림 11>  1인당 지역내 총생산액 추이(지방권역별)

남해안권역을 중심으로 보면 기타권역 남해안권역, 수도권으로 나타났다. 수도권의 1인당 지역내 총생산액 추이가 낮은 이유는 수도권에 인구가 집중되어 있어 1인당 총생산액은 낮은 것으로 나타났다. 남해안권역을 남해안동과 남해안서로 나누어 살펴 보면 수도권의 1인당 총생산액이 남해안동이나 남해안서 보다 높은 것으로 나타났다.

<그림 12> 1인당 지역내 총생산액 추이(남해안권)

<그림 13>  1인당 지역내 총생산액 추이(남해안동, 남해안서)

3.2 산업발전

(1) 총인구대비 총사업체 종사자 비중

총인구대비 총사업체 종사자 비중은 서울, 울산, 부산, 경남, 광주가 상위 5위에 속한 지역이였다. 한편 지방권역별로 보면 영남권, 수도권, 충청권, 호남권, 강원제주로 나타났다.

<그림 14>  총인구대비 사업체 종사자 비중

<그림 15>  총인구대비 사업체 종사자비중(지방권역별)

총인구대비 사업체종사자 비중으로 보면 남해안권역이 수도권보다 큰 것으로 나타났다. 남해안권역을 남해안동과 남해안서로 나누어 볼 때 남해안서가 가장 낮은 수준 이였다.

<그림 16> 총인구대비 사업체 종사자 비중(남해안권)

<그림 17> 총인구대비 사업체 종사자 비중(남해안서, 남해안동)

(2) 총종사자 대비 제조업 종사자 비중

시도별 총종사자 대비 제조업 종사자 비중은 산업집적의 가능성을 살펴볼 수 있다. 시도별 총종사자 대비 제조업 종사자 비중은 울산이 가장 높았으며 다음으로 인천, 경남, 경기, 경북, 충남 순이였다.

<그림 18> 총종사자 대비 제조업 종사자 비중(시도별)

지방 권역별 총종사자 대비 제조업종사자 비중은 영남권이 가장 큰 비중을 차지하고 있어 제조업 기반에서 영남권은 호남권에 2배이상 높은 비중을 차지하고 있었다.

<그림 19>  총종사자 대비 제조업 종사자 비중(지방권역별)

남해안권을 중심으로 살펴보면 수도권보다 높은 비중을 차지하고 있으나, 남해안동과 남해안서로 나누어 살펴보면 남해안동만으로 수도권의 비중과 유사하다는 것을 알 수 있다.

<그림 20>  총종사자 대비 제조업 종사자 비중(남해안권)

<그림 21>  총종사자 대비 제조업 종사자 비중(남해안서, 남해안동)

3.3 인력기반

(1) 총인구 추이

시도별 지역별 총인구는 경기지역이 급성장한 가운데 여타지역은 인구가 정체되어 있거나 감소하는 지역이 많았다. 전국대비 인구비중은 경기도가 서울인구를 앞질렀으며 서울과 경기가 천만이상의 지역의 부상하였다. 또한 지방권역별 총인구추이는 수도권이 여타지역보다 상대적으로 높은 인구비중을  나타내고 있다.

<그림 22> 지역별 총인구 추이(시도별)

<그림 23> 지역별 총인구 추이(지방권역별)

남해안권의 총인구 추이는 기타지역과 유사한 비중을 나타내고 있으며 남해안권을 남해안서와 남해안동을 나누어 살펴보면 남해안동은 남해안서의 총인구에 2배이상을 비중이 높은 것으로 나타났다.

<그림 24> 지역별 총인구 추이(남해안권)

<그림 25> 지역별 총인구 추이(남해안서, 남해안동)

(2) 총인구 성장률 추이

시도별 인구성장률 추이는 경기지역이 급속한 인구성장률을 보이고 있으며 광역시주에는 서울과 부산을 제외한 인천, 광주, 울산 등의 인구성장률이 높은 것으로 나타났다. 또한 지방권역별 인구성장율은 호남권이 인구 감소율이 가장 심하게 나타났으며 영남권도 2002년 이후부터 인구감소율이 증가되고 있다.

<그림 26>  인구성장율(시도별)

<그림 27>  인구성장율(지방권역별)

남해안권을 중심으로 한 인구성장율을 보면 남해안권의 인구감소율이 가장 심한 것으로 나타났다. 남해안권을 남해안서와 남해안동으로 나누어 볼 때 남해안서의 인구감소율이 상대적으로 큰 것으로 나타났다.

<그림 28> 인구성장율(남해안권)

<그림 29> 인구성장율(남해안서, 남해안동)

3.4 사회적 자본 및 재정력

(1) 재정자립도 추이

지방권역별 재정자립도는 영남권이 가장 높으며 수도권, 충청권, 호남권, 강원제주권 순이였다.

<그림 30> 재정자립도(지방권역별)

남해안권을 중심으로 한 재정자립도는 남해안권과 수도권이 유사한 수준이 있었으며 남해안권을 남해안서와 남해안동으로 나누어 살펴보면 남해안동의 재정자립도는 남해안서의 2배이상으로 나타났다.

<그림 31> 재정자립도(남해안권)

<그림 32> 재정자립도(남해안서, 남해안동)

(2) 1인당 자동차 등록대수 추이

시도별 1인당 자동차 등록대수 추이는 지역별로 유사한 것으로 나타났다. 또한 지방권역별 1인당 자동차 등록대수 추이는 영남권이 가장 높았으며 수도권이나 호남권 등은 유사한 수준을 보이고 있다.

<그림 33> 1인당 자동차 등록대수(시도별)

<그림 34> 1인당 자동차 등록대수(지방권역별)

남해안권을 중심으로 보면 1인당 자동차 등록대수가 수도권이 가장 낮은 것으로 나타났다. 수도권은 지하철이나 대중교통이 발달되어 있으며 대중 교통수단의 거리당 요금도 지방보다 낮기 때문에 여타 지역보다 1인당 자동차 등록대수가 낮은 것으로 생각된다.

<그림 35> 1인당 자동차 등록대수(남해안권)

<그림 36>  1인당 자동차 등록대수(남해안서, 남해안동)

3. 지역혁신역량의 파악

지역의 혁신지수는 지역별 혁신활동실태를 종합적으로 나타낸 것으로 총혁신지수 및 부분별 혁신지수를 통해 지역별 혁신활동상태를 살펴볼 수 있다. 총혁신지수는 ①인적자원(A), ②지식창출(B), ③지식의 전달 및 응용(C), ④혁신지원금융, 산출, 시장(D)으로 구성되어 있다.

3.1 인적자원부문

인적자원의 부문의 평가지표(A)는: ①20~29세 인구 중 과학기술계신규대학 졸업자 비율(A1), ②25~64세 인구 중 대졸 이상인구비율(A2), ③25~64세 인구 중 연구개발인력 비율(A3), ④총취업자 중 하이테크 제조업 업종의 종사자 비율(A4), ⑤총취업자 중 하이테크 서비스업 종사자 비율(A5) 구성되어 있다.

시도별로 인적자원 부분을 구성하는 변수가 지역에 따라 상당히 차이를 가지고 있지만 전반적으로 대전이 상대적으로 높은 수준이며 다음으로 서울, 경기순이다.

지방권역별로 보면 수도권과  영남권은 인적자원을 구성하는 변수들 간에 상호 상반된 구조를 가지고 있다. 즉 서울이 A1와 A2의 변수가 낮은 수준인 반면 영남권은 A1와 A2의 변수가 상대적으로 높은 수준에 있었고 또한 서울이 A1와 A2의 변수가 높은 수준인 반면 영남권은 A1와 A2의 변수가 상대적으로 낮은 수준에 있었다.

<그림 37> 인적자원부문(시도별)

호남권은 영남권에 비해 A4 변수인 "총취업자 중 하이테크 제조업 업종의 종사자 비율"이 수도권, 영남권, 충청권에 비해 상대적으로 작어 하이테크 제조업을 집중적으로 육성할 필요성이 있다. 영남권은 "20~29세 인구 중 과학기술계신규대학 졸업자 비율"인 A1이 여타 권역이 비해 가장 높은 수준인 것을 알 수 있다.

<그림 38>  인적자원부문(지방권역별)

남해안권을 중심으로 인적자원부문을 살펴보면 ①20~29세 인구 중 과학기술계신규대학 졸업자 비율(A1), ②25~64세 인구 중 대졸 이상인구비율(A2)의 변수가 수도권보다 높은 수준이 있으며 여타 변수는 수도권보다 상대적으로 낮은 것으로 나타났다.

<그림 39> 인적자원부문(남해안권)

남해안동은 남해안서보다 인적자원부문에서 상대적으로 높은 수준이 있지만 A4 변수인 "총취업자 중 하이테크 제조업 업종의 종사자 비율"을 제외하고는 큰 차이를 보이질 않았다.

<그림 40> 인적자원부문(남해안서, 남해안동)

3.2 지식창출부문

지식창출(B)부문은 ①GRDP 대비 공공부문 R&D 지출액 비중(B1), ②GRDP 대비 기업의 R&D 지출액 비중(B2), ③인구 백만명당 하이테크 특허 출원건수(B3), ④인구 백만명당 특허 출원건수(B4), ⑤인구 백만명당 특허 등록건수(B5)의 지표를 통해 살펴 볼 수 있다. 특히 대전은 지식창출부문에 상대적 높은 수준에 있지만 특히 ①GRDP 대비 공공부문 R&D 지출액 비중(B1)은 여타 지역과 비교할 수 없을 정도로 집중되어 있다.

수도권은 ①GRDP 대비 공공부문 R&D 지출액 비중(B1)을 제외하고는 여타지역에 비해 상대적으로 높은 수준에 있다. 지식창출부문이 큰 지역은 대전, 경기, 서울 순이였으며 여타지역은 모두 낮은 수준에 머물러 있었다.

<그림 41> 지식창출부문(시도별)

<그림 42> 지식창출부문(지방권역별)

남해안권의 지식창출부문은 여타 권역에 비해 상대적은 낮은 수준에 머물러 있어 향후 지식창출부문을 역량을 활성화 시키는데 주력해야 할 것으로 보인다.

<그림 43> 지식창출부문(남해안권)

지식창출부문에 있어서는 남해안동과 남해안서가 여타지역에 비해 모두 낮은 수준에 머물러 있었다. 남해안동과 남해안서는 지식창출부문에 상호연계를 통한 혁신역량을 배양하는 전략적 모색이 필요할 것으로 생각된다.

<그림 44> 지식창출부문(남해안서, 남해안동)

3.3 지식전달응용

지식의 전달 및 응용(C)은 ①전체 중소기업 중 자체 혁신활동 수행 기업비율(C1), ②전체 중소기업 중 혁신 관련 협력활동에 참여하는 중소기업 비율(C2), ③총매출액 중 혁신 비용의 비율(C3), ④전체 중소기업 중 비기술적 변화를 이용하는 중소기업의 비율(C4)로 구성되어 있다.

지식전달응용부문에 있어 광주는 ③총매출액 중 혁신 비용의 비율(C3)이 가장 높은 지역이지만 ②전체 중소기업 중 혁신 관련 협력활동에 참여하는 중소기업 비율(C2)은 상당히 낮은 수준으로 나타나 혁신관련 협력활동을 활성화 시킬 필요가 있는 것으로 나타났다.

또한 지식전달응용부문을 지방권역별로 살펴보면 영남권은 ③총매출액 중 혁신 비용의 비율(C3)이낮은 수준에 있는 반면 ①전체 중소기업 중 자체 혁신활동 수행 기업비율(C1), ②전체 중소기업 중 혁신 관련 협력활동에 참여하는 중소기업 비율(C2), ④전체 중소기업 중 비기술적 변화를 이용하는 중소기업의 비율(C4)은 상대이 높은 수준인 것으로 나타났다.  한편, 호남권은 ③총매출액 중 혁신 비용의 비율(C3)이 영남권보다 상대적으로 높은 수준인 반면 C1, C2, C4의 변수는 낮은 수준으로 나타나 호남권과 영남권이 지식전달응용부문에 상호 연계하여 상생할 수 있는 전략을 모색하는 것이 중요할 것으로 생각된다.

<그림 45> 지식전달응용(시도별)

<그림 46> 지식전달응용(지방권역별)

지식전달응용부문을 남해안권을 중심으로 살펴보면 수도권보다 남해안권이 높은 수준에 있는 것으로 나타났다. 이것을 남해안동과 남해안서로 나누어 보면 남해안동은 C1, C2, C4변수가 높은 수준을 나타내고 있는 반면 남해안서는 C3가 높아 남해안동과 남해안서가 지식전당응용부문에서 긴밀하게 상호보완 할 수 있는 혁신전략을 모색해야 할 것으로 생각된다.

<그림 47> 지식전달응용(남해안권)

<그림 48> 지식전달응용(남해안서, 남해안동)

3.4 지식지원 및 산출

혁신지원, 금융, 산출, 시장(D)은  ①총사업체 수 천개당 벤처기업수(D1), ②총매출액 중 신제품 매출액 비중(D2), ③총매출액 중 시장에서는 기출 제품이나 자사에는 신제품인 제품의 매출액 비중(D3), ④인구대비 인터넷 이용자 수 비율(D4), ⑤인터넷 이용률(D5), ⑥GRDP 대비 정보통신제품 생산액 비중(D6), ⑦제조업 총부가가치 중 하이테크 업종 부가가치의 점유율(D7) 변수로 구성되어 있다.

혁신지원, 금융, 산출, 시장(D)부문은 ①총사업체 수 천개당 벤처기업수(D1)변수가 서울, 대전, 경기, 경북에서 상대적으로 높은 수준으로 나타났다. 영남권은 D1의 변수를 제외하고는 여타권역보다 상대적으로 높은 수준에 위치하고 있다.

<그림 49> 지식지원산출시장부문(시도별)

<그림 50> 지식지원산출시장부문(지방권역별)

지식지원산출시장부문을 남해안 중심으로 살펴보면 수도권과 남해안은 상호보완 할 수 있는 형태를 가지고 있다. 수도권에서 D4, D5변수가 낮은 반면 남해안권에서는 D4, D5변수가 높은 것으로 나타났다.

지식자원산출시장부문에서 남해안권역을 남해안서와 남해안동으로 나누어 살펴보면 남해안서는 남해안동에 비해 상대적으로 낮은 수준에 있다.

<그림 51> 지식지원산출시장(남해안권)

<그림 52> 지식지원산출시장(남해안서, 남해안동)

3.5 표준화 지표를 통한 남해안권을 중심으로 지역혁신 현황

표준화 지표는 각 지역혁신 부문의 변수에 평균값을 구하여 표준한 것으로 전체지역에서 어떤 지역의 상대적 위치를 살펴볼 수 있다. 특히 표준화 지표를 통해 남해안권을 중심으로 지역혁신활동 현황을 살펴보면 다음과 같다.

인적자원부문에서 A1은 광주, 울산이 1보다 커서 우위에 있고, A2는 부산, 광주가 우위에 있다. A3는 광주, A5는 광주가 우위를 차지하고 있어 광주가 혁신지수 인적자원이 풍부한 것으로 나타났다.

<그림 53> 남해안권역의 표준화한 인적자원부문

혁신창출부문에서 광주의 B5가 1보다 커서 우위에 있는 것을 제외하고는 남해안권역이 모두 1보다 작았다.

<그림 54> 남해안권역의 표준화한 혁신창출부문

B1      B2       B3        B4         B5

혁신전달부문에서 C1은 부산, 울산이 1보다 커서 우위에 있고, C2는 부산, 울산,경남이 우위에 있다. C3은 광주가 상대적으로 높은 수준에 있으며 전남이 우위를 차지하고 있고, C4는 부산, 광주, 울산으로 광역시가 중심이 되어 우위를 차지하고 있다.

<그림 55> 남해안권역의 표준화한 혁신전달지표

혁신지원부문에서 D1은 1보다 지역이 전혀 없으며, D2는 울산이 우위에 있다. D3는 부산, 울산이 우위를 차지하고 있고, D4는 부산, 광주, 울산으로 광역시가 중심이 되어 우위를 차지하고 있다. 또한 D5는 전남을 제외하고는 모두 1보다 큰 지역이였다.

<그림 56> 남해안권역의 표준화한 혁신지원지표

4. 결 어

남해안권역의 관점에서 지역경제력 측면의 약점과 강점을 살펴보면 약점으로는 첫째 수도권의 인구증가 현상과 남해안지역의 인구감소현상, 둘째 남해안지역 인구성장율의  마이너스 현상, 셋째 남해안지역의 인구유출의 심화를 들 수 있다. 한편,강점으로는 첫째, 수도권에 비해 사업체종사자 비중이 높음, 둘째, 총종사자 대비 제조업종사자 비중이 높음, 셋째, 1인당 지역내 총생산액 증가 추세 등을 들수 있어,  남해안지역의 기식기반 제조업의 기반을  강화하여 상생발전을 도모할 잠재력이 있다고 할 수 있다.

남해안권역의 관점에서 지역혁신역량의 측면의 현황을 살펴보면 첫째, 인적자원부분은 수도권의 성장에 비해 남해안지역의 감소추세, 둘째 지식창출부문은 미약한 편임, 셋째 지식전달운영 측면은 수도권보다 강세를 보임, 다섯째 지식지원 산출시장 측면에서 증가세를 보이고 있는 것으로 요약할 수 있다.

남해안 혁신역량의 발전전략으로는 첫째 지식창출부분을 강화하기 위해 혁신클러스터 형성에 있어 혁신주체간의 산학연 연계를 시스템적으로 의 강화하여 상호보완 전략 수립하는 것이 필요하며 둘째, 인적자원의 수도권 유출 방지하기 위한 지식창출형 일자리 창출에 주력해야 할 것이다. 셋째, 지식전달 및 운영이 효율적으로 수행될 수 있도록 유도하며 다섯째 벤처육성을 통한 일자리 창출과 시장개척 기능을 강화하는 것이 필요하다.

전국 평균 값으로 표준화 한 지수인 표준화 지표를 통해 남해안권역을 중심으로 살펴보면 표준화 지수가 1보다 큰 경우에는 각 부분별 혁신지수가 비교우위에 있는 것으로 간주할 수 있다. 남해안개발에 있어 남해안권역에 지역혁신역량 측면에서 우위를 점하고 있는 광주의 인적자원부분을 적극 활용할 필요가 있으며 남해안지역의 전체에 있어 혁신창출 기능을 강화할 수 있는 시스템 구축이 필요하다.

한편 지역혁신역량 측면에서 우위에 있는 부산, 광주, 울산의 혁신역량을 전남과 경남의 연계하여 혁신환경과 연계시켜 혁신역량 극대화를 위한 시너지 창출 유도해야 할 것이다.

참고문헌

장재홍(2006) 지역혁신지수의 산출 및 지역간 비교분석, 산업연구원

김정홍(2001) 지역불균형 완화와 낙후지역 발전을 위한 정책 제언, 산업연구원

김태완·김광익·류승환·변필성·황승미(2004) 자립적 지역발전을 위한 잠재력 분석연구1, 국토연구원

산업연구원(2003) 국가균형발전 지표 개발 연구: 지역발전 종합지표를 중심으로, 산업연구원.

European Commission, European Innovation Scoreboard(Commission Staff Working Paper)European Commission, Bruxells, 2001,2002,2003,2003,2005.

< 부 록 >

1. 사용지표

구 분	지 표	지 표 내 용
지역의 경제적 잠재력	소득수준 및 성장잠재력	- GRDP 및 연평균증가율 - 1인당 지역내 총생산액 추이 - 1인당 지역내 생산성장률 추이
	산업발전	- 총인구대비 총사업체종사자 비중 추이 - 총종사자 대비 제조업종사자 비중 추이
	인력기반	- 총인구 추이 - 총인구 성장률 추이
	사회적 자본/ 재정력	- 재정자립도 추이 - 1인당 자동차 등록대수 추이 - 도로연장 추이
	인적자원부문	- ①20～29새 인구 중 과학기술계신규대학 졸업자비율(A1), - ②25～64세 인구 중 대졸 이상인구비율(A2), - ③25～64세 인구 중 연구개발인력 비율(A3), - ④총취업자 중 하이테크 제조업 업종의 종사자 비율(A4), - ⑤총취업자 중 하이테크 서비스업 종사자 비율(A5)
지역 혁신 역량	지식창출부문	- ①GRDP 대비 공공부문 R&D 지출액 비중(B1), - ②GRDP 대비 기업의 R&D 지출액 비중(B2), - ③인구 백만명당 하이테크 특허 출원건수(B3), - ④인구 백만명당 특허 출원건수(B4), - ⑤인구 백만명당 특허 등록건수(B5).
	지식전달응용	- ①전체 중소기업 중 자체 혁신활동 수행 기업비율(C1), - ②전체 중소기업 중 혁신 관련 협력활동에 참여하는 중소 기업비율(C2), - ③총매출액 중 혁신 비용의 비율(C3), - ④전체 중소기업 중 비기술적 변화를 이용하는 중소기업 의 비율(C4).
	지식지원 및 산출	- ①총사업체 수 천개당 벤처기업수(D1), - ②총매출액 중 신제품 매출액 비중(D2), - ③총매출액 중 시장에서는 기출 제품이나 자사에는 신제 품인 제품의 매출액 비중(D3), - ④인구대비 인터넷 이용자 수 비율(D4), - ⑤인터넷 이용률(D5), - ⑥GRDP 대비 정보통신제품 생산액 비중(D6), - ⑦제조업 총부가가치 중 하이테크 업종 부가가치의 점유 율(D7)

주) 경제적 잠재력데이터: Kosis통계정보시스템(http://kosis.nso.go.kr/)

지역혁신역량데이터: 장재홍(2006)

IV. 지역 제조업의 기술적 효율성에 관한 연구: 광주․전남지역에      대한 논의를 중심으로*

* 본 연구는 2006년도 전남대학교 지역개발연구소의 지원에 의해 이루어졌음을 밝힌다.

<초 록>

본 연구의 목표는 전국 광역권 제조업의 기술적 효율성을 평가하고, 지역의 기술적 효율성이 기간에 걸쳐 효율적인 프론티어로 수렴하고 있는지에 관해 살펴보는데 있다. 이를 위해 기업 또는 지역의 생산성 분석에 기반한 확률적 프론티어 기법을 사용하여 지역 제조업 부문의 기술적 효율성을 측정하였다. 1986년~2004년간의 데이터를 이용해서 분석한 결과, 지역간 효율성의 차이가 뚜렷하게 나타났으나, 기술진보에 따라 점차 효율적인 프론티어로 수렴하는 것으로 나타났다. 지역경제의 성장에는 생산과 기술혁신 및 고용에 대한 파급효과가 큰 제조업 부문의 역할이 큰 바, 제조업의 지역별 생산 효율성에 대한 분석은 향후 지역 제조업 관련 정책수립에 유의미한 정보를 제공해 줄 것으로 기대된다.

keyword: 지역 제조업, 기술적 효율성, 확률프론티어

1. 서론

우리나라는 인구와 경제활동의 50% 가량이 수도권에 몰려있는 세계적으로도 보기 드문 수도권 과집중 현상으로 인해 지역간 경제력 격차도 매우 크게 나타나고 있다. 2004년 지역내총생산(GRDP)이 전국기준으로 788조원일 때, 서울특별시가 182조원, 경기도가 157조원, 인천이 37조원으로 수도권이 총 376조원, 전체의 47.7%를 차지하고 있다.

이와 같은 여건을 감안할 때 생산과 기술혁신 및 고용관계에서 전후방 연관효과가 상대적으로 커서 지역 균형발전을 효과적으로 도모할 수 있는 제조업 부문에 주목할 필요가 있다(나주몽․김일태․류수열, 2005). 하지만, 현재 수도권 과집중의 해소와 지역균형개발을 위한 정책의 상당부분은 문화, 관광 중심의 서비스 부문과 첨단 IT, BT 분야에 국한되어 있는 반면, 그동안 지역경제의 성장에 기여한 제조업은 계속 축소되고 있는 상황이다.

지역개발, 지역소득의 향상 등 여러 가지 측면에서 지역 내 제조업의 성장은 지역 경제성장의 지속성(sustainability)을 확충하는데 결정적인 역할을 한다. 경제활동별 지역내총생산(GRDP)을 살펴보면 2004년 기준으로, 제조업이 25.2%로 부동산및사업서비스업(11.28%), 건설업(8.31%), 금융보험업(7.53%), 도소매업(6.18%) 등에 비해 제조업의  비중이 타 업종보다 압도적으로 높아 지역경제에의 기여도가 높은 것을 알 수 있다.

제조업의 생산성은 지역 경쟁력을 확보하기 위한 선결조건이라는 점에서 중요하다. 본 연구의 목표는 지역 제조업 부문의 생산성을 평가함으로써, 선별적인 지역 제조업 육성정책을 도모하기 위한 정책정보를 제공하는데 있다. 분석을 위해 광역자치단체를 기준으로 지역을 구분한 후 각 지역별 제조업의 기술적 효율성을 추계하였다. 아울러 동태적인 관점에서 지역별 기술적 효율성이 기간에 걸쳐 효율적인 프론티어로 수렴하고 있는지에 관한 수렴성(convergence)을 살펴보고자 한다.

하지만, 지역경쟁력은 지역내 생산활동, 산업 및 교육 인프라의 구축정도, 다른 지역과의 네트워크 등 다양하게 정의될 수 있어 상당히 포괄적인 연구가 필요하다는데 유의해야 한다.

방법론상으로는 기업 또는 지역의 생산성 분석에 기반한 기술적 효율성의 측정을 목적으로 하는 확률적 프론티어 기법 (stochastic frontier method)을 사용함으로써, 지역 제조업 부문의 기술적 효율성을 측정하고자 한다. 이른바 Solow식의 잔차(residual) 개념으로 총요소생산성(TFP)을 규정하는 것은 모든 지역이 생산경계선 상에서 효율적으로 생산하고 있다는 것을 전제로 하지만, 실제 여러 가지 요인에 의해 비효율성이 존재할 수 있기 때문에 확률프론티어 기법을 적용해 볼 필요가 있다.

제조업의 생산성을 분석한 논문으로는 다수가 있는데, 그 중 김영수(2003)는 총요소생산성 방식을 이용하여 지역간 제조업의 생산성의 차이를 분석하였다. 그에 의하면 인구, 지역별 지식기반제조업, 산업특화정도, 제조업 종사자 교육수준, R&D 등 다양한 요인이 지역간 생산성의 차이에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 최해범(2005)은 총요소생산성 방식을 이용해서 경남지역 수출제조업의 생산성 변화를 추정하였는데, 분석기간 동안 달성한 생산성은 기술진보 등의 요인에 힘입은 바가 큰 것으로 나타났다.

한편 오경숙(1998)은 확률프론티어를 이용하여 지역 제조업을 분석한 바 있는데, 본 논문은 오경숙(1998)과는 달리 동태적 관점에서 기술적 효율성의 가변성을 분석한다는 점에서 차이가 있다. 김지욱(2005) 역시 확률프론티어를 이용하여 생산성을 분석하였지만, 지역 제조업이 아닌 지역경제의 생산성을 추정하였다.

논문의 구성은 다음과 같다. 2절에서는 추정모형을 소개하고, 3절에서는 지역의 기술적 효율성을 실증적으로 추정, 분석한다. 결론은 4절에서 맺는다.

2. 방법론

효율성에 관한 연구는 Farrell (1957) 이후 활발하게 전개되기 시작했는데, 그 주된 방향은 크게 보아 자료포락분석(Data Envelopment Analysis: DEA)의 비모수적 접근방법과 계량경제학적 추정을 이용한 모수적 접근방법으로 구분될 수 있다. DEA의 비모수적 접근방법은 선형계획법(linear programming)을 이용하기 때문에 생산함수나 비용함수에 대한 특별한 확률분포나 형태를 가정하지 않고도 비교적 소규모의 데이터로 분석이 가능하다는 장점이 있다.

하지만, DEA는 통계적 성질을 제공할 수 있는 확률적 접근이 아니어서 추정결과에 대한 통계적 신뢰도를 검정할 수 없기 때문에, 최근에는 계량적이고 통계적인 분석이 가능한 모수적 접근방법으로 발전되고 있다. 모수적 접근방법은 기업의 효율적 프론티어를 확정적(deterministic)으로 보느냐, 아니면 확률적(stochastic)으로 보느냐에 따라 다시 두 가지 종류로 구분된다.

Aigner and Chu (1968)로부터 출발한 전자의 확정적 프론티어 방식은 비용함수에서 오차항을 이용하여 기업의 비용효율성을 측정하였다.  하지만 이 방법을 따를 때에는 기업이 제어할 수 없는 외생적인 오차, 즉, 기상조건의 변화나 파업 등도 비효율성 요인으로 계측됨에 따라 실제 기업의 기술적 비효율성(inefficiency)을 과다 추정할 소지가 있다. 본 연구에서는 생산에서의 비효율성이 확률적인 분포를 가진다는 확률프론티어(stochastic frontier) 기법을 채택하기로 한다.

로그생산함수가 아래와 같이 주어져 있다.

(1)

위에서 는 의 투입요소 벡터를 나타내며, 는 의 측정오차(measurement error)로서 기상조건의 변화, 파업 등 기업이 통제할 수 없는 여러 확률적 요인을 나타낸다. 잔차항 는 다음과 같이  시점에서 번째 기업의 기술적 효율성(TE: technical efficiency)을 나타낸다.

.	(2)

일반적으로 와 는 상호 독립적이라고 가정한다. 는 분포는 의 반정규분포(half-normal distribution)를 따르거나 또는 의 절단정규분포(truncated-normal distribution)를 따르는 것으로 볼 수 있는데, 어느 것이 더 적합한지는 추정을 통해 검정한 후 결정한다. 아울러 비효율성이 시간에 대해 가변적인 경우에 가 다음과 같은 구조를 가진다고 가정한다(Coelli et al., 1998).

.	(3)

는 절단정규분포를 따르며, 는 추정모수에 해당한다. (3)을 보면 데이터의 마지막 시점 에서 이기 때문에 임을 알 수 있다. 따라서 패널 마지막 시점에서 번째 기업의 기술적 비효율성(inefficiency)은 오차항 에 의해 측정되기 때문에 추정 파라미터인 와 상관없지만, 그 이전 시점에서의 기술적 비효율성은 의 영향을 받는다. 모형을 추정한 후에 에 관한 통계적 검정이 필요하다.

본 연구에서는 반정규분포, 절단정규분포에서의 시간불변 및 시간가변 모형을 모두 추정하도록 한 후, 가장 설명력이 높은 모형을 선택하도록 한다. 추정을 위하여 아래의 초월대수 생산함수를 사용하도록 한다. 기간 에 걸쳐 개의 지역들을 대상으로 한 패널 데이터가 있을 때 초월대수 생산함수는 다음과 같다.

.	(4)

여기서 는 시간 에 지역 의 산출물을 나타내며, 는 번째 설명변수를 의미한다. (4)에서 모든 에 대해 이면 초월대수 비용함수는 콥-더글라스 함수가 된다.  일반적인 가정을 따라 와 는 상호 독립적이고 계열상관이 없는 것으로 설정한다.

우선 반정규분포부터 살펴보면,  의 밀도함수는 다음과 같이 정의된다.

.	(5)

위에서 표기의 단순화를 위해 하첨자 를 생략하였다. 와 는 독립적이므로와 의 결합밀도함수를 아래처럼 나타낼 수 있다.

.	(6)

를 로 대체한 후 (6)을 재정리하면 다음과 같다.

.

위에서 , 이며 로 정의되었다. 따라서 의 한계밀도함수는 을 에 대해 적분을 취하여 구할 수 있다.

.

최종적으로 추정대상이 되는 의 패널에 대한 우도함수는 아래 식과 같다.

.	(7)

절단정규분포에서의 우도함수 역시 위와 동일한 방법으로 유도할 수 있는데, 그 결과만 제시하면 다음과 같다.

.	(8)

위에서 이며, 오차항은 측정오차인 와 기술적 비효율성을 나타내는 로 구성되는 바, 를 추정할 수 있다.  본 절에서 제시된 모형을 이용하여 다음 절에서는 지역의 기술적 효율성을 추정하도록 한다.

전개과정을 보다 자세히 이해하기 위해서는 Kumbhakar and Lovell (2000)의 4.3을 참조하기 바란다.

3. 지역의 기술적 효율성 추정

가. 추정자료

추정에 사용한 자료는 지역별 산출물, 자본 및 노동 데이터로서 광업․제조업통계조사에서 구하였다. 산출량은 지역별 연도별 부가가치액으로서, 2000년 기준 GDP 디플레이터로 불변가격화하였는데, 관련 디플레이터는 한국은행의 자료를 이용하였다. 자본은 유형고정자산 연말잔액 기준자료를 활용하였으며, 총고정자산 디플레이터를 사용하여 불변가격화하였다. 역시 디플레이터 자료는 한국은행에서 구하였다. 노동은 광업․제조업통계조사 상의 지역별 연도별 연말종사자수를 활용하였다. 분석에 사용된 기간은 총 1986년부터 2004년까지다.

자본을 측정하는 방법에는 일반적으로 총액기준과 순액기준의 두가지 방법이 있다. 전자의 경우 측정된 자본을 총자본스톡이라 하며, 후자에 의한 경우에는 순자본스톡이라 한다. 이 두 가지 방법 중 어느 것을 사용하느냐는 연구목표와 접근방식에 따라 달라질 수 있다. 하지만, 일반적으로 순액기준은 임의의 시점에서 자본재의 현재가치를 파악하는데 바람직하며, 총액기준은 자본생산성의 분석이나 자본소요량의 전망분석에 바람직한 것으로 본다. 아울러 본 연구에서는 광업제조업통계 상의 유형자산 연말기준액을 사용하였기 때문에 무형자산은 자본스톡에서 제외되었음에 유의하도록 한다.

실증 추정을 위하여 광역권으로 지역을 구분하였다. 서울, 부산, 대구, 인천, 광주, 경기, 강원, 충북, 충남, 전북, 전남, 경북, 경남, 제주의 14개 광역자치단체로 구분하였다. 현재 광역자치단체이지만 1986년 기준으로는 광역자치단체에 포함되지 않았던 대전과 울산은 각각 해당 권역인 충남과 경남에 포함시켰다. 이외에 전국을 수도권, 영남권, 호남권, 충청권, 강원․제주권의 총 5개 권역으로 구분한 모형도 살펴보기로 하겠다.

지역별로 생산요소와 부가가치의 전국대비 비중을 살펴보면 (표 1 참조), 경기가 전체적으로 25% 이상의 높은 비중을 차지하고 있는 것으로 나타났다. 그 뒤를 이어 경남(울산)과 경남의 비중이 타 지역에 비해 상당히 높은 것으로 나타났다. 반면 제주, 강원, 광주는 2% 미만의 전국 최하위권에 머물고 있다.

지역별로 생산요소와 부가가치의 분석기간 동안의 평균증가율을 살펴보면 (표 2 참조), 광주, 충남, 전남의 유형자산투자액의 증가율이 상당히 높았다. 그리고 유형자산투자액의 평균증가율이 5.6%인 서울지역을 제외하면 전 지역이 10% 이상의 높은 증가율을 기록한 것이 주목된다. 반면 연말종사자수 기준으로 노동증가율은 9.2%를 기록한 광주를 제외하면 전국적으로 5% 이하의 매우 낮은 증가율을 보이거나, 서울, 부산, 강원처럼 마이너스 증가율을 기록한 지역도 있었다.

<표 1> 지역별 생산요소의 전국대비 비중

(단위: %)

지역	유형자산투자액	연말종사자수	부가가치
서울 부산 대구 인천 광주 경기 강원 충북 충남(대전) 전북 전남 경북 경남(울산) 제주	3.48 3.36 2.25 5.56 1.54 24.87 1.92 5.39 10.11 3.16 6.85 12.05 18.09 0.11	11.00 7.39 5.16 7.64 1.75 26.54 1.62 3.73 5.81 2.69 2.55 7.80 14.74 0.17	7.73 4.31 3.05 6.41 1.72 26.42 1.64 4.61 6.83 2.65 4.53 9.91 18.51 0.12

<표 2> 지역별 생산요소 및 부가가치 평균 증가율

(단위: %)

지역	유형자산투자액	연말종사자수	부가가치
서울 부산 대구 인천 광주 경기 강원 충북 충남(대전) 전북 전남 경북 경남(울산) 제주	5.9 10 11.3 10.9 21.0 13.7 10.9 16.9 20.5 16.3 18.4 12.7 12.8 16.8	-1.6 -2.7 1.1 2.3 9.2 3.5 -2.4 5.2 4.3 1.4 3.4 2.1 3.0 3.1	7.9 7.5 10.2 11.4 15.3 14.9 8.1 17.1 18.7 13.6 17.0 14.4 13.7 15.3

나. 추정결과

본 절에서는 반정규분포와 절단정규분포의 두 경우 모두를 추정하도록 한다. 분석모형은 앞에서 살펴 본 초월대수 함수형태의 확률프론티어 생산모형이며, 아래와 같이 주어진다.

[eqn: lnY= beta _{0} + beta _{1} lnK+ beta _{2} lnL+ beta _{3} lnT+ beta _{4} (lnK) ^{2} + beta _{5} (lnL) ^{2} + beta _{6} LEFT ( lnT RIGHT ) ^{2}# `````````````````````+ beta _{7} lnK`lnL`+ beta _{8} `lnK`lnT`+` beta _{9} `lnL`lnT]

위에서 [eqn: Y]는 부가가치, [eqn: K]는 유형자산투자액, [eqn: L]은 연말종사자수를 의미한다. 아울러 [eqn: T]는 시간변수로서 기술의 변화를 측정하기 위해 도입하였다. 효율성의 시간불변성과 시간가변형 두 가지 경우에 해당하는 모형도 추정하여 이의 통계적 유의성을 검정하도록 한다. 일반적으로는 반정규분포 모형을 사용해서 추정된 효율성은 과대평가되는 경향이 있으므로, 효율성의 반정규분포 가정을 완화한 일반화된 형태의 절단정규분포(truncated-normal distribution)를 사용하는 것이 바람직한데, 본 분석 결과도 이와 일치하였다.

<표 3>은 세분류 권역모형의 추정결과를 보여준다. 반정규분포 시간불변형 모형 M1, 반정규분포 시간가변형 모형 M2, 절단정규분포 시간불변 모형 M3, 절단정규분포 시간가변 모형 M4의 총 4종류의 모형이다.

우선 기술적 비효율성이 존재하지 않는다는 귀무가설에 대한 LR 검정 결과, 모든 모형 M1～M4에서 LR 통계량이 Kodde and Palm (1986)의 임계치보다 상당한 차이의 큰 값을 가지는 것으로 나타나 귀무가설이 기각되었다. 비효율성 오차항의 분산비율인 의 추정 결과를 살펴보면, M1～M4의 모든 모형에서 통계적으로 유의하였으며, 또 그 추정값도 1에 상당히 근사한 것으로 나타났다. 이는 제조업 생산함수의 오차의 대부분이 측정오차보다는 비효율성 오차에 의해 설명됨을 의미한다.

[eqn: gamma]가 0.999처럼 1에 매우 가까울 경우에는 측정오차가 거의 없기 때문에 확률프론티어와 확정적 프론티어 모형의 추정 결과에는 큰 차이가 없게 된다.

<표 3> 초월대수 함수 추정결과

	M1	M2	M3	M4
[eqn: beta_0]	8.2200*** (2.9435)	12.9430*** (6.1807)	9.1986*** (3.7140)	13.4302*** (7.3395)
[eqn: beta_1]	-0.8114 (-0.8320)	-1.5279*** (-3.4366)	-0.8886** (-2.0765)	-1.6091*** (-3.6804)
[eqn: beta_2]	1.2499*** (2.3294)	1.3955*** (2.9679)	1.1834*** (2.4694)	1.4291*** (3.3392)
[eqn: beta_3]	0.0764 (0.3252)	-0.0244 (-0.1050)	0.1352 (0.5883)	-0.0323 (-0.1619)
[eqn: beta_4]	0.0531* (1.4852)	0.1069*** (2.8435)	0.0559** (1.6891)	0.1088*** (3.1817)
[eqn: beta_5]	0.0086 (0.2401)	0.0603* (1.5697)	0.0111 (0.3442)	0.0572** (1.7851)
[eqn: beta _{6}]	0.1268*** (9.0093)	0.0992*** (5.9659)	0.1260*** (9.4737)	0.0965*** (6.8826)
[eqn: beta _{7}]	-0.0473 (-0.6998)	-0.1318** (-1.8285)	-0.0475 (-0.7852)	-0.1300** (-2.1265)
[eqn: beta _{8}]	-0.0009 (-0.0263)	0.0079 (0.2319)	-0.0036 (-0.1081)	0.0101 (0.3452)
[eqn: beta _{9}]	-0.0223 (-0.6604)	-0.0220 (-0.7435)	-0.0234 (-0.7509)	-0.0236 (-0.9439)
[eqn: sigma^2]	0.1194** (2.2597)	0.0692** (2.0356)	0.4534 (0.8591)	0.2206* (1.5411)
[eqn: gamma]	0.9164*** (23.3514)	0.8595*** (12.2809)	0.9781*** (35.7651)	0.9559*** (24.1482)
[eqn: mu]	-	-	-1.3318 (-0.5975)	-0.9185 (-1.1431)
[eqn: eta]	-	0.0321*** (2.5179)	-	0.0336*** (4.0771)
Log- likelihood	206.8640	210.0031	207.1545	210.7210

(  )안은 t-통계량임. *는 10% 유의수준, **는 5% 유의수준, ***는 1% 유의수준에서 유의함을 의미.

아울러 대체모형 중 시간가변형 절단정규분포 모형인 M4의 추정계수의 t값이 전반적으로 가장 높은 것으로 나타났다. 그러나 분포의 절단성을 확인해 주는 [eqn: mu]의 추정결과는 t 통계량 측면에서 통계적으로 유의하지 않았다. 이 점은 [eqn: H_0 : mu=0]의 귀무가설에 대한 LR 우도비율 검정(Likelihood ratio) 결과를 봐도 마찬가지인데, 즉 LR=1.4358로서 귀무가설을 기각할 수 없었다(그림 1 참조).

<그림 > 반정규분포와 절단정규분포([eqn: sigma^2 =0.2206, ```gamma=0.9559])

위 결과를 반영하면, M1, M3보다 M2, M4가 통계적으로 바람직한 모형인 것을 알 수 있다. M2 또는 M4에서 생산함수에 대한 자본의 계수인 [eqn: beta_1]의 값이 (-)의 유의한 값을 가진 것으로 추정되었다. 이러한 결과는 장치산업과 같이 분석기간 동안 대부분의 지역에서 제조업 부문 자본의 증가율이 부가가치 증가율보다 높았던 사실에 기인하는 것으로 판단된다.

<그림 2>는 M4에서 얻은 기술적 효율성의 결과를 보여주고 있다. 전 지역에서 기술적 효율성이 증가하는 것을 알 수 있는데, 이는 [eqn: eta]=0.0336으로 시간에 따라 기술진보의 영향으로 기술적 효율성이 증가하는 것으로 나타났기 때문이다.

<그림 > 14개 광역자치단체에서의 기술적 효율성 증가추세

기술적 효율성을 지역별로 세부적으로 살펴보면, 1986년 기준으로 전국 평균이 0.77일 때 서울 0.75, 부산 0.55, 대구 0.55, 인천 0.77, 광주 0.93, 경기 0.84, 강원 0.74, 충북 0.96, 충남 0.76, 전북 0.74, 전남 0.97, 경북 0.97, 경남 0.90, 제주 0.30인 것으로 추정되었다. 이후 2004년 기준으로 전국 평균이 0.86일 때 서울 0.85, 부산 0.72, 대구 0.72, 인천 0.87, 광주 0.96, 경기 0.91, 강원 0.85, 충북 0.98, 충남 0.86, 전북 0.85, 전남 0.98, 경북 0.98, 경남 0.95, 제주 0.52로 각 지역별로 어느 정도 증가한 것으로 나타났다. 충북과 전남, 경북은 분석의 전 기간에 걸쳐 기술적 효율성이 0.96 이상으로 매우 높았다. 반면 제주도는 1986년에 0.30, 2004년에 0.52로 동기간 전국 평균인 0.77과 0.86보다 현저히 낮았다.

다음 전국을 수도권, 충청권, 호남권, 영남권, 강원제주권으로 분류한 중분류의 경우에도 M4 모형이 통계적으로 보다 유의한 것으로 나타났는데, 추정 결과 충청권과 수도권의 기술적 효율성이 타 권역에 비해 분석 전 기간 동안 상대적으로 높은 것으로 나타났다.

<그림 > 중분류 권역모형에서의 기술적 효율성 추이

<그림 69>를 보면 지역별로 상이한 효율성이 시간에 걸쳐 수렴하는 것을 알 수 있는데, 이와 같은 수렴성을 검정하기 위해 다음의 식을 추정하였다.

[eqn: GRTE_i =alpha+betaTE_i,1986 + e_i]	(9)

위에서 [eqn: GRTE_i]는 지역 [eqn: i]의 기술적 효율성의 평균증가율이며, [eqn: TE_i,1986]은 지역 [eqn: i]의 1986년도 효율성을 나타낸다. Baumol (1986)과 Barro and Sala-i-Martin (1991)에 의하면 통계적으로 유의미한 (-)값의 [eqn: beta]가 추정되면 효율성의 수렴이 이루어진다고 볼 수 있다. 식 (9)의 추정 결과 [eqn: GRTE _{i} =0.039-0.041TE _{i,1986}]이 나왔으며, [eqn: beta]의 t-값은 -17.64로 통계적으로 유의하여, 지역별 기술적 효율성의 수렴이 통계적으로 확인되었다. 아울러 <그림 70>의 중분류 권역모형의 경우에도 기술적 효율성의 수렴성을 확인할 수 있어, 분석 전기간에 걸쳐 지역별 기술적 효율성의 이질성이 완화되는 가운데, 효율적인 프론티어로 이동함을 알 수 있다.

광주, 전남지역에 초점을 두어 살펴보면, 이들 지역의 생산효율성이 전 기간에 걸쳐 타 지역에 비해 상대적으로 높게 나타난 것이 주목된다. 이는 임현준․김명식(2004)이 광주지역 제조업 부문의 총요소생산성이 약 109로 추정되어 전국평균 100을 크게 상회하는 것과 일치한다. 임현준․김명식(2004)은 광주지역 총요소생산성이 높은 이유를, 산업구조의 높은 집적도, 상대적으로 양호한 연구개발 환경, 기술력이 높은 대기업의 비중, 생산성이 높은 청장년 중심의 인력구조, 노사분규 발생 미미 등에서 찾고 있다.

하지만, 본 연구에서는 광주, 전남지역의 생산효율성은 전 기간에 걸쳐 높지만 그 증가율은 전국 평균에 못 미치는 것으로 나타났다. 이는 임현준․김명식(2004)에서 광주지역 총요소생산성의 증가율 역시 전체 광역시 가운데서 가장 높은 것으로 나타난 것과 대조되는 결과다. 이러한 차이는 성장회계방식의 임현준․김명식(2004)과 달리 본 연구는 확률프론티어 방식을 사용하여 기술적 효율성과 측정오차를 분리해 내었기 때문인 것으로 사료된다.

본 연구와 유사하게 확률 프론티어를 사용한 김지욱(2005)은 1985년에서 2002년까지의 기간을 분석한 결과, 생산함수 추정에서 전체 평균은 0.5327이며, 서울이 0.7197로서 가장 높게 나타났으며, 전남은 0.5232로 전국 평균에 못 미치는 것으로 나타났다. 김지욱(2005)에서 산출물은 지역내총생산(GRDP)이지만, 자본스톡의 경우 지역별 투자액이나 자본스톡이 집계되지 않아 시도별 제조업 유형자산 연말잔액자료를 대용변수로 사용하였다. 따라서 제조업 부문의 자본스톡만 고려하여 지역내 서비스활동까지 포함된 지역내총생산에 대한 생산성을 추계할 경우, 추정의 편의(bias)가 발생하게 되기 때문에, 지역 제조업 생산성 추정을 목적으로 하는 본 논문과의 직접적인 대비는 불가능하다.

지역의 성장잠재력 강화는 곧 지역 경제성장의 주도적 견인역할을 하는 제조업의 생산성 향상과 직결된다는 점을 고려할 때, 본 추정결과는 광주․전남 지역에 제조업의 고부가가치화를 통한 선별적인 제조업 육성정책이 필요함을 시사해준다. 김두경(2005)은 장기적인 관점에서는 전남지역 제조업의 성장세가 크게 둔화되고 있기 때문에, 산업의 고도화가 시급한 것으로 지적하였다. 경남지역의 제조업을 분석한 최해범(2005)에 따르면, 최근 노동생산성의 증가는 자본증가에 기인하는 바가 큰 것으로 나타났는데, 이와 같은 관찰은 경남지역에만 국한되는 것이 아니라 기술의 고도화와 자본집적 산업의 발달로 인해 대부분의 지역에도 해당될 것이다. 나주몽․김일태․류수열 (2005)은 광주 지역의 제조업은 지역경제성장의 견인역할을 하고 있으며, 특히 제조업의 고부가가치화를 통해 지역 경제성장에의 기여도가 높은 것으로 보았다.

특히 광주는 산업구조 특성상 설비투자에 의한 유형자산의 증가율이 분석기간 동안 21%로 타 지역에 비해 매우 높은 것으로 나타났으며, 노동부문의 증가율도 높게 기록하였다. 그럼에도 불구하고 지역별 생산요소의 전국 비중을 살펴보면, 광주 지역은 전국대비 유형자산 투자액이 1.54%, 연말종사자수는 1.75%, 부가가치는 1.72%로 전국에서 제주, 강원 지역과 함께 최하위권에 머물러 있어 향후 지속적인 성장여력이 매우 클 것으로 기대된다.

4. 요약

지역경제의 성장에는 생산과 기술혁신 및 고용에 대한 파급효과가 큰 제조업 부문의 역할이 큰 바, 이 부문에 대한 투자는 지역경제 발전의 수렴을 촉진시키는 것으로 평가된다. 따라서 지역 제조업 부문의 생산성 평가를 통해 전략적인 지역경제 정책이 수립되어야 한다. 이에 본 연구는 확률프론티어 방식으로 지역 제조업 부문의 기술적 효율성을 추정하여 평가하고, 지역의 기술적 효율성이 기간에 걸쳐 효율적인 프론티어로 수렴하고 있는지에 관한 수렴성을 살펴보았다.

추정 결과 각 지역별로 상이한 기술적 효율성을 보였는데, 1986년 기준으로 전국 평균이 0.77일 때 서울 0.75, 부산 0.55, 대구 0.55, 인천 0.77, 광주 0.93, 경기 0.84, 강원 0.74, 충북 0.96, 충남 0.76, 전북 0.74, 전남 0.97, 경북 0.97, 경남 0.90, 제주 0.30인 것으로 추정되었다. 이후 2004년 기준으로 전국 평균이 0.86일 때 서울 0.85, 부산 0.72, 대구 0.72, 인천 0.87, 광주 0.96, 경기 0.91, 강원 0.85, 충북 0.98, 충남 0.86, 전북 0.85, 전남 0.98, 경북 0.98, 경남 0.95, 제주 0.52로 각 지역별로 어느 정도 증가한 것으로 나타났다. 충북과 전남, 경북은 분석의 전 기간에 걸쳐 기술적 효율성이 0.96 이상으로 매우 높았다. 반면 제주도는 1986년에 0.30, 2004년에 0.52로 동기간 전국 평균인 0.77과 0.86보다 현저히 낮았다.

본 연구에서는 지역간 제조업의 네트워크 관계를 고려하지 않았다. 지역 제조업은 지리적 근접성이나 생산에서의 공급사슬 등을 통하여 상호 연계되어 있는 경우가 많다 (최병호 외, 2005). 따라서 이러한 네트워크 효과를 고려할 경우 지역 제조업에 대한 보다 광의의 이해가 필요할 것이다.

지역의 다양한 제조업 부문 중에서 경쟁력 있는 부문을 발굴, 육성하는 것 또한 매우 중요한 과제일 것이다. 이와 같은 점을 고려하여 지역 전략산업을 파악하기 위한 연구로는 최병호 외 (2005)와 최재녕 (2005), 최해범 (2005) 등을 들 수 있다. 최근 클러스터 개념에 입각한 지역경제정책이 주목받는 점을 고려할 때 김인중 외 (2001)에서와 같이 지역의 클러스터 형태로 분석하는 것도 의미있을 것이다.

제조업의 생산성 향상에 미치는 사회간접자본 시설과 지역 R&D의 영향에 대한 분석도 향후 추가되어야 할 것이다 (민승기․홍기용, 2005; 이재우․최병호․정종필, 2005; 김영수, 2003).

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< 부  록 >

<부표 1> 세분류 권역모형 기술효율성 연도별 추이

	1986	1987	1988	1989	1990	1991	1992	1993	1994	1995	1996	1997	1998	1999	2000	2001	2002	2003	2004
서울	0.75	0.76	0.76	0.77	0.78	0.78	0.79	0.80	0.80	0.81	0.81	0.82	0.82	0.83	0.83	0.84	0.84	0.85	0.85
부산	0.55	0.56	0.57	0.58	0.60	0.61	0.62	0.63	0.64	0.64	0.65	0.66	0.67	0.68	0.69	0.70	0.71	0.71	0.72
대구	0.55	0.56	0.57	0.58	0.59	0.60	0.61	0.62	0.63	0.64	0.65	0.66	0.67	0.68	0.69	0.69	0.70	0.71	0.72
인천	0.77	0.78	0.78	0.79	0.80	0.80	0.81	0.81	0.82	0.82	0.83	0.83	0.84	0.84	0.85	0.85	0.86	0.86	0.87
광주	0.93	0.93	0.93	0.93	0.93	0.94	0.94	0.94	0.94	0.94	0.95	0.95	0.95	0.95	0.95	0.95	0.96	0.96	0.96
경기	0.84	0.84	0.85	0.85	0.86	0.86	0.87	0.87	0.87	0.88	0.88	0.89	0.89	0.89	0.90	0.90	0.90	0.91	0.91
강원	0.74	0.75	0.76	0.76	0.77	0.78	0.78	0.79	0.80	0.80	0.81	0.81	0.82	0.82	0.83	0.83	0.84	0.84	0.85
충북	0.96	0.96	0.96	0.96	0.96	0.96	0.96	0.97	0.97	0.97	0.97	0.97	0.97	0.97	0.97	0.97	0.97	0.98	0.98
충남	0.76	0.77	0.78	0.78	0.79	0.80	0.80	0.81	0.81	0.82	0.82	0.83	0.83	0.84	0.84	0.85	0.85	0.86	0.86
전북	0.74	0.75	0.76	0.76	0.77	0.78	0.78	0.79	0.80	0.80	0.81	0.81	0.82	0.83	0.83	0.84	0.84	0.85	0.85
전남	0.97	0.97	0.97	0.97	0.97	0.97	0.98	0.98	0.98	0.98	0.98	0.98	0.98	0.98	0.98	0.98	0.98	0.98	0.98
경북	0.97	0.97	0.97	0.97	0.97	0.98	0.98	0.98	0.98	0.98	0.98	0.98	0.98	0.98	0.98	0.98	0.98	0.98	0.98
경남	0.90	0.91	0.91	0.91	0.92	0.92	0.92	0.92	0.93	0.93	0.93	0.93	0.93	0.94	0.94	0.94	0.94	0.94	0.95
제주	0.30	0.31	0.32	0.34	0.35	0.36	0.37	0.39	0.40	0.41	0.42	0.44	0.45	0.46	0.47	0.48	0.49	0.51	0.52
평균	0.77	0.77	0.78	0.78	0.79	0.80	0.80	0.81	0.81	0.82	0.82	0.83	0.83	0.84	0.84	0.84	0.85	0.85	0.86

<부표 2>  중분류 권역모형 기술효율성 연도별 추이

	1986	1987	1988	1989	1990	1991	1992	1993	1994	1995	1996	1997	1998	1999	2000	2001	2002	2003	2004	증가율
수도권	0.909	0.915	0.920	0.926	0.931	0.936	0.940	0.944	0.948	0.951	0.955	0.958	0.961	0.963	0.966	0.968	0.971	0.973	0.974	0.39%	수도권
충청권	0.914	0.919	0.925	0.930	0.935	0.939	0.943	0.947	0.951	0.954	0.957	0.960	0.963	0.966	0.968	0.970	0.972	0.974	0.976	0.37%	충청권
호남권	0.896	0.903	0.910	0.916	0.921	0.927	0.932	0.936	0.941	0.945	0.948	0.952	0.955	0.958	0.961	0.964	0.966	0.969	0.971	0.45%	호남권
영남권	0.769	0.783	0.797	0.810	0.822	0.833	0.844	0.854	0.864	0.873	0.881	0.889	0.896	0.903	0.910	0.916	0.922	0.927	0.932	1.07%	영남권
강원제주권	0.846	0.856	0.866	0.875	0.883	0.891	0.898	0.905	0.911	0.917	0.923	0.928	0.933	0.937	0.942	0.946	0.949	0.953	0.956	0.68%	강원제주권
평균	0.867	0.875	0.884	0.891	0.898	0.905	0.911	0.917	0.923	0.928	0.933	0.937	0.942	0.946	0.949	0.953	0.956	0.959	0.962	0.59%	평균