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문제 정의
- 본 연구는 세계화 · 기후변화시대에서 지역 경쟁력에 영향을 미치는 요인을 추출하고 요인들의 상대적 영향력을 비교하는데 목적을 두었다.
- 종속변수에 영향을 미치는 요인들로는 크게 경쟁력 기반요인과 경제적 생산요인, 그리고 기후변화 적응요인을 고려하였다. 본 연구에서는 세계화시대, 지식기반경제, 기후 변화시대에 지역 경쟁력에 영향을 미치리라고 예상되는 변수들을 선정하는데 초점을 두었다. 특히 에너지 효율적이고 자원을 절약하며 탄소배출을 저감하는 기후변화 적응변수들이 지역 경쟁력에 미치는 영향력을 분석하고자 하였다.
- 본 연구에서는 전통적인 지역 경쟁력에 영향을 미치는 요인뿐만 아니라 세계화시대, 지식기반사회, 기후변화시대가 도래하면서 보다 지역 경쟁력에 영향을 미치는 요인들의 영향력을 파악하고자 노력하였다. 그러나 10개년도에 걸쳐 구축되어 있는 패널 데이터의 한계로 인해 보다 다양한 변수 들을 고려하지 못하였다는 연구의 한계점이 있다.
- 이러한 배경 하에서 본 연구에서는 세계화 · 기후변화시대에 지역의 경쟁력에 영향을 미치는 결정요인들을 추출하고 이들 요인의 상대적인 영향력을 비교 · 분석하는데 목적을 두었다.
- 본 연구에서는 세계화시대, 지식기반경제, 기후 변화시대에 지역 경쟁력에 영향을 미치리라고 예상되는 변수들을 선정하는데 초점을 두었다. 특히 에너지 효율적이고 자원을 절약하며 탄소배출을 저감하는 기후변화 적응변수들이 지역 경쟁력에 미치는 영향력을 분석하고자 하였다.
제안 방법
- 경제적 생산요인으로는 세계화와 지식기반경제의 특성을 반영하는 변수들을 선정하였다. 지식 기반사회로 진입하면서 지식을 기반으로 하는 생산성의 격차는 부존자원을 기반으로 한 생산성 격차보다 커지고 있는 것으로 알려져 있다(오상봉 · 김인중, 1999).
- 그리고 기후변화 적응요인을 추가한 ‘모델 2’를 추정하여 모델 1 과 모델 2의 결과를 비교하였다(표 3).
- 본 연구에서는 세계화시대에 글로벌 개방성을 고려하여 해당 지역의 수출액 비중을 대리지표로 사용하였다. 또한 금융발달과 경제성 장 사이의 인과관계가 지역경제단위에서도 성립한다는 실증연구를 바탕으로 하여(구재운, 2004), 금융환경 지표로 1인당 예금액을 사용하였다.
- 만일 이분산성이 있는 경우 표준오차가 커지므로 모델의 효율성이 떨어지고 자기상관성이 있는 경우 표준오차가 작아지므로 효율성이 실제보다 커지게 되는 오류가 발생한다(Gujarati & Porter, 2009) 이와 같은 검정과정을 거쳐서 최종적으로 일원고정효과 모형을 추정하였다(그림 3).
- 지식 기반사회로 진입하면서 지식을 기반으로 하는 생산성의 격차는 부존자원을 기반으로 한 생산성 격차보다 커지고 있는 것으로 알려져 있다(오상봉 · 김인중, 1999). 본 연구에서 지식기반산업의 범위를 김홍주(2007)의 연구를 바탕으로 산업분류 코드에 따라 지식기반산업에 종사자수를 추출하여 전체 종사자에 대한 비율을 산출하였다. 한편 세계화가 진전되면서 기업은 전문화와 혁신을 통해 세계시장에서의 경쟁력을 높이면서 점점 더 시장을 확대하고 개방화하고 있다.
- 따라서 GRI와 GRDP와는 지역에 따라 다소 차이가 나고 있음을 엿볼 수 있다. 본 연구에서는 1인당 지역내총생산 대신에 주민의 실질적인 소득수준을 보다 더 반영하는 1인당 지역민총소득을 종속변수로 사용하였다.
- 한편 추정된 패널 모형에서 개체효과가 고정효 과를 갖고 있기 때문에 지역 계수에 대해서도 풀이하여야 한다. 본 연구에서는 개체효과를 비교하기 위한 더미변수 설정에서 서울특별시를 참조 개체변수로 삼았다. 모델의 추정 결과에서 통계적으로 유의하게 나타난 지역들에 대해서만 풀이하면 다음과 같다.
- 한편 기술혁신자본은 지식재산권을 창출 · 이용하여 지역소득과 고용창출의 원천으로서 역할을 한다. 본 연구에서는 기술혁신자본으로 천명당 특허출원건수를 선정하였다. 특허출원은 지식창출이 얼마나 활발하게 이루어지고 있는가를 보여주는 대표적인 지표로서 경제발전의 중요한 원동력의 하나로 간주되고 있다(이희연 · 이제연, 2010).
- 한편 에너지 효율적이고 자원을 절약하며 탄소 배출을 저감하는 지역일수록 기후변화시대에 적응능력이 높은 지역이라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 기후변화 적응요인으로 수집 가능한 패널 데이터의 한계성 하에서 탄소 의존형 구조, 라이프 스타일 변화를 고려하여 에너지 비효율성, 1인당 생활폐기물 발생량, 1인당 승용차 연간 주행거리를 변수로 선정하였다. 여기서 에너지 비효율성 변수는 천원의 GRDP를 창출해내는 데 어느 정도의 에너지(Kcal)를 소비하게 되는가를 나타내는 지표이다.
- 본 연구에서는 먼저 기후변화 적응요인을 고려하지 않고 전통적인 경제 요인들만을 설명변수로 투입한 ‘모델 1’을 추정하였다.
- 주어진 패널 데이터에 가장 적합한 패널 모델을 추정하기 위하여 순차적으로 모델 검정과정을 거쳐서 최종 모델을 선정하여야 한다(이희연 · 노승철, 2012). 본 연구에서는 먼저 이원모델을 기준으로 하여 개체를 더미변수로 구성한 후, F 검정을 시행하였다. 이를 통해 더미변수를 포함한 고정효과모델이 합동모델보다 더 적합한가를 판별하였다.
- 또한 문화자본은 문화적 가치에 기여하는 유형 및 무형의 자산으로 직접적으로 경제에 미치는 효과 뿐만 아니라 생산성에 간접적인 효과를 미치는 것으로도 알려져 있다(Throsby, 1999). 본 연구에서는 문화자본의 대리변수로 십만명당 문화기반시설수를 사용하였다.
- 실제로 무역과 생산성과는 인과관계를 갖는 것으로 분석되고 있다 (Marin, 1992). 본 연구에서는 세계화시대에 글로벌 개방성을 고려하여 해당 지역의 수출액 비중을 대리지표로 사용하였다. 또한 금융발달과 경제성 장 사이의 인과관계가 지역경제단위에서도 성립한다는 실증연구를 바탕으로 하여(구재운, 2004), 금융환경 지표로 1인당 예금액을 사용하였다.
- 경쟁력 기반 요인이란 경쟁력의 원천이 되는 요소들로 연성적인 측면의 요인들이라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 인적자본, 사회자본, 기술혁신자본, 문화자본변수를 선정하였다. 인적 자본은 지역 내 체화된 교육수준에 따른 자산이라고 볼 수 있다.
- 본 연구에서는 종속변수에 영향을 미치는 설명 변수로는 크게 경쟁력 기반요인, 경제적 생산요 인, 기후변화 적응요인으로 크게 구분하였다(그림 2). 경쟁력 기반 요인이란 경쟁력의 원천이 되는 요소들로 연성적인 측면의 요인들이라고 볼 수 있다.
- 본 연구에서는 종속변수와 설명변수 간의 관계가 선형성을 갖지 못하는 경우 자연로그로 변환하여 선형화시킨 후에 패널모델을 실행시켰다. 이는 패널 모델이 준수하여야 하는 가정을 위배하는 경우 추정치의 신뢰성에 문제가 발생하기 때문이다.
- , 2010; Putnam, 2000). 본 연구에서는 패널 데이터의 수집 가용성을 고려하여 1인당 기부액을 대리변수로 사용하였다. 한편 기술혁신자본은 지식재산권을 창출 · 이용하여 지역소득과 고용창출의 원천으로서 역할을 한다.
- 그 다음 단계에서는 고정효과모델 또는 확률 효과 모델 가운데 어느 모델이 보다 더 적합한가를 hausman 검정을 통해 판별하였다. 이러한 과정을 거쳐 선정된 최종모형을 대상으로 하여 마지막 단계에서 이분산성과 자기상관성 여부를 진단하였다. 만일 이분산성이 있는 경우 표준오차가 커지므로 모델의 효율성이 떨어지고 자기상관성이 있는 경우 표준오차가 작아지므로 효율성이 실제보다 커지게 되는 오류가 발생한다(Gujarati & Porter, 2009) 이와 같은 검정과정을 거쳐서 최종적으로 일원고정효과 모형을 추정하였다(그림 3).
- 성과요인으로는 1주당 급여, 실업율을 지표로 삼았다. 이와 같은 세 영역의 요인들을 동일한 가중치를 부여하여 종합지수를 산정하여 영국의 지역별 경쟁력 지수 (UK Competitiveness Index)를 산출하였다.
- Huggins & Thompson(2010)은 영국의 지역 간 경쟁력 수준을 비교하기 위하여 투입-산출-성과 모델을 사용하였다. 투입요인으로는 연구개발지출, 경제활동인 구비율, 창업비율, 사업체 수, GCSE등급, 직업능력 4등급 이상의 근로연령비율, 지식기반산업 비율을 고려하였으며, 산출요인으로는 1인당 부가 가치의 합, 1인당 수출, 1인당 수입, 수출기업 비율, 생산성, 고용률을 선정하였다. 성과요인으로는 1주당 급여, 실업율을 지표로 삼았다.
대상 데이터
- 2001년부터 2010년까지 16개 광역시 · 도를 대상으로 하였다.
- 본 연구에서 사용한 자료는 16개 광역시 · 도를 대상으로 2001~2010년까지 10년 동안의 균형 패널 데이터이다.
- 본 연구에서는 사용한 모형은 16개 광역시 · 도를 대상으로 10년 기간의 패널 데이터를 이용한 패널모형(panel model)이다.
- 본 연구에서 사용한 데이터는 매우 다양한 출처를 갖고 있다. 통계청 자료 이외에도 한국복지공동모금회 자료, 전국문화기반시설총람, 지식재산 통계연보, 지역경제통계, 에너지관리공단 자료, 환경부 폐기물통계정보, 그리고 교통안전공단 자료들이다. 패널모형 분석을 위해 본 연구에서 사용한 소프트웨어는 STATA 11.
데이터처리
- 이를 통해 더미변수를 포함한 고정효과모델이 합동모델보다 더 적합한가를 판별하였다. 그 다음 단계에서는 고정효과모델 또는 확률 효과 모델 가운데 어느 모델이 보다 더 적합한가를 hausman 검정을 통해 판별하였다. 이러한 과정을 거쳐 선정된 최종모형을 대상으로 하여 마지막 단계에서 이분산성과 자기상관성 여부를 진단하였다.
- Martin(2004)는 EU의 Nuts-2를 대상으로 지역 경쟁력 결정인자, 지역경제활동구조, 지역산출, 지역성과를 구분하여 지역 경쟁력 모자 (competitiveness hat) 모형을 구축하였다. 그리고 세부지표 간, 부문 간 상관관계 분석을 하였고, 지역성과 부문을 종속변수로 하고 요인별로 회귀분 석을 수행하였다. 한편 OECD(2009)연구에서는 1인당 GDP 성장률을 종속변수로 하고 초기 소득, 기반시설, 인적 자본, 고용률, 혁신, 집적경제, 시장까지 거리를 설명변수로 하여 회귀분석과 패널 분석을 통해 요인들의 영향력을 추정하였다.
이론/모형
- 통계청 자료 이외에도 한국복지공동모금회 자료, 전국문화기반시설총람, 지식재산 통계연보, 지역경제통계, 에너지관리공단 자료, 환경부 폐기물통계정보, 그리고 교통안전공단 자료들이다. 패널모형 분석을 위해 본 연구에서 사용한 소프트웨어는 STATA 11.1이다.
성능/효과
- 가후변화 적응요인을 제외한 다른 변수들의 계수값을 모델 1과 비교해보면 대학졸업자 비율 변수와 지식기반산업 비중 변수의 계수값은 약간 줄어든 반면에 천명당 특허출원건수, 대외수출비중 변수의 계수값은 증가한 것으로 나타났다. 전반적으로 볼 때 설명변수가 1인당 GRI에 미치는 탄력성 크기를 순위화하면 지식기반산업비중›대학졸 업자비율›에너지비효율성›10만 명당 문화기반 시설 수›대외수출비중›천명당 특허출원 수›1인당 생활폐기물 발생량›1인당 기부액›1인당 예금액 순서로 나타나고 있다.
- 넷째, 1인당 생활폐기물 발생량 변수가 1인당 GRI에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 1인당 생활폐기물을 더 많이 배출하는 지역일수록 1인당 소득이 더 높다는 의미이다.
- 다섯째, 1인당 주행거리 증가는 1인당 GRI에 통계적으로 유의미하데 추정되지는 않았지만 (+)의 관계로 나타났다. 이는 소득수준이 올라가면서 자가용 보유비율이 늘어나고 1인당 주행거리가 길게 나타난 것이라고도 볼 수 있다.
- 둘째, 천명당 특허출원건수와 대외수출비중 변수는 기후변화 적응요인 변수들이 투입된 모델 2 에서 탄력성이 더 높게 나타났다. 이는 기후변화 시대에서 기술혁신자본과 지역의 개방성을 확대하는 지역정책이 지역 경쟁력에 미치는 영향력이 상대적으로 더 커질 수 있음을 시사해준다.
- 셋째, 에너지 비효율성은 지역 경쟁력에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 동일한 부가가치를 생산해내는데 더 많은 에너지가 필요한 에너지 비효율적인 지역의 생산구조는 지역 경쟁력을 감소시킴을 말해준다.
- 본 연구에서는 먼저 이원모델을 기준으로 하여 개체를 더미변수로 구성한 후, F 검정을 시행하였다. 이를 통해 더미변수를 포함한 고정효과모델이 합동모델보다 더 적합한가를 판별하였다. 그 다음 단계에서는 고정효과모델 또는 확률 효과 모델 가운데 어느 모델이 보다 더 적합한가를 hausman 검정을 통해 판별하였다.
- 패널모델의 추정 결과는 다음과 같다. 첫째, 지식기반산업비중과 대학졸업자비율의 증가가 1인당 지역민총소득 증가에 가장 큰 영향력을 미치는 변수로 나타났다. 이는 지식을 기반으로 하는 고부가가치의 산업구조와 이를 지원하는 인적자본이 다른 요인들보다 경쟁력을 강화시키는데 매우 효과적임을 말해준다.
- 한편 기후변화시대에 지역 경쟁력을 추정하기 위해 기후변화 적응요인을 추가한 모델 2의 추정 결과를 보면 모델 1의 결과와 유사하게 나타나고 있다. 추가된 기후변화 적응요인들을 보면 에너지 비효율성 변수는 (-)로, 1인당 생활쓰레기 발생량 변수는 (+)로 나타났으며, 자가승용차 연간 주행 거리 변수는 (+)로 나타났으나 통계적으로 유의하지 않게 나타났다. 에너지비효율성 변수의 경우 다른 변수들이 통제된다는 조건 하에서 에너지 비효율성이 1% 증가할 경우 1인당 GRI는 0.
후속연구
- 본 연구에서는 전통적인 지역 경쟁력에 영향을 미치는 요인뿐만 아니라 세계화시대, 지식기반사회, 기후변화시대가 도래하면서 보다 지역 경쟁력에 영향을 미치는 요인들의 영향력을 파악하고자 노력하였다. 그러나 10개년도에 걸쳐 구축되어 있는 패널 데이터의 한계로 인해 보다 다양한 변수 들을 고려하지 못하였다는 연구의 한계점이 있다. 또한 설명변수가 종속변수에 미치는 영향력이 즉각적이 아니라 시간의 지체(lag) 효과가 나타날 수 있다는 점도 고려하지 못하였다.
- 이는 소득수준이 올라가면서 자가용 보유비율이 늘어나고 1인당 주행거리가 길게 나타난 것이라고도 볼 수 있다. 그러나 앞으로 대중교통을 이용하고 보다 직주균형을 통해 교통 에너지의 소비를 줄이는 정책도 시행하여야 지역 경쟁력을 향상시킬 수 있을 것임을 시사해준다.
- 그러나 패널 데이터는 래그 변수로 설명변수를 구성할 수 있는 장점이 있다. 따라서 앞으로 시간적 범위가 큰 패널 데이터를 구축하여 래그변수를 사용한 패널분석이 이루어진다면 보다 신뢰성있는 지역 경쟁력 요인들의 영향력을 추정할 수 있을 것이다.
- 즉, 동일한 부가가치를 생산해내는데 더 많은 에너지가 필요한 에너지 비효율적인 지역의 생산구조는 지역 경쟁력을 감소시킴을 말해준다. 따라서 앞으로 에너지 효율적인 생산구조로의 정책을 강화해야 할 것이다. 이는 탄소배출권 거래제가 단기적으로 보면 개별 기업의 영업 이익에는 부의 효과를 가져올 수 있더라도 현 시점에서 이러한 정책이 시행되어야 할 당위성이 있음을 시사해준다.
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