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문제 정의
- 본 연구에서는 16개 광역자치단체의 1993년부터 2010년까지 자료를 이용하여 비선형 패널회귀 모형을 추정하고 그 결과로부터 지역 산업구조의 다양성이 실업과 고용안정에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 지역산업구조의 다양성을 측정하기 위하여 허핀달지수를 이용하였으며, 추정치의 정확도를 높이기 위해 각 지역의 인구, 취업 자수증가율, 여성노동비율, 대졸비율, 입지계수 등을 통제변수로 사용하였다.
- 물론 분석하기 전에 예상되는 결과와 전혀 다른 결과가 나타날 가능성도 있다. 본 연구에서는 여러 가지 가능성을 열어두고 분석을 수행할 것이며, 분석결과에 따라 적절한 정책적 시사점을 모색해보기로 한다.
- 그리고 지역산업구조가 실업 및 고용안정에 미치는 영향이 선형관계라는 무리한 가정을 하고 있다는 문제도 있다. 본 연구에서는 지역산업정책의 주체인 시도의 지역통계와 전산업을 대상으로 계산한 다양성지수, 비선형 패널회귀모형을 이용한 실증분석을 수행함으로써 선행연구를 개선시키고 보다 정교하고 풍부한 실증분석 결과를 얻고자 한다.
- 이러한 배경 하에서 본 연구는 지역 산업구조의 다양성이 실업과 고용안정에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하고자 한다. 산업구조의 다양성을 측정하기 위하여 허핀달지수(Herfinahl index)를 사용하였다.
가설 설정
- 14) 먼저 산업구조의 다양성 정도는 분석단위가 되는 지역의 규모와 관련될 수 있다. Clemente and Sturgis(1971), Marshall(1975), 류수열·윤성민(2007b) 등은 지역 산업구조 다양성과 지역규모 사이에는 양의 유의미한 관계가 존재한다는 것을 발견하였다.
- vj는 각 지역에 따라 다른 값이지만, 어느 한 지역에서 그 수치는 시간이 흐르더라도 일정하다고 가정한다. 만일 지역 고유의 개별적인 효과가 없다면(즉, vj가 지역에 따라 다르지 않고 동일한 값이라고 가정할 수 있다면), 위 식은 최소제곱법 (ordinary least square: OLS)으로 추정할 수 있는 모형이 된다.
제안 방법
- 즉 다양성지수는 서로 다른 지역이 같은 값을 가질 수 있지만, 지역 내에서의 산업의 구성은 반영할 수 없다.16) 다양성지수에 내포된 이러한 문제 점을 보완하기 위해 본 연구에서는 입지계수(location quotient, LQ)를 통제변수에 포함시키기로 한다.
- 17) 추정결과의 강건성을 확보하기 위해 이 두 표에는 여러 가지 모형을 적절한 추정방법(고정효과 모형 혹은 확률효과 모형)으로 추정한 결과를 함께 정리하였다. 유의한 변수의 부호가 모두 일치하고 추정치의 크기도 유사하므로, 모든 설명변수가 다 포함되어 있는 마지막 모형인 FE7 모형을 기준으로 추정결과를 살펴보기로 한다.
- 또 경제성장과 실업률(고용안정성) 사이의 상충관계(trade-off relationship)를 반영하기 위하여 취업자수증가율을 통제변수로 포함시키기로 한다. 고용 측면에서 여성들이 불이익을 보는 현실을 반영하기 위하여 취업자 중 여성의 비율(여성노동비율)을 통제변수로 포함시키기로 한다. 그리고 각 지역의 인적자본 공급구조가 지역고용시장에 미치는 영향을 통제하기 위하여 교육수준 정도를 나타내는 대리변수인 대졸비율을 통제변수의 하나로 모형에 포함시켜 분석하기로 한다.
- 그렇지만 한국의 지역경제 분석에서는 이 변수의 변화가 크지 않고, 전국실업률에 지나치게 의존하여 지역별 고용 사정을 잘 반영하지 못할 가능성이 있다. 그래서 본 연구에서는 지역경제의 고용불안 정성을 나타낼 수 있는 대리변수로서 지역실업률과 고용불안정지수 두 가지 변수를 모두 이용하기로 한다. 고용불안정지수는 Malizia and Ke(1993) 가 제안한 아래와 같은 측정방법을 이용하여 계산하기로 한다.
- 산업구조의 다양성을 측정하기 위하여 허핀달지수(Herfinahl index)를 사용하였다. 그리고 1993년부터 2010년까지 우리나라 16개 광역자치단체의 자료를 수집하여 패널회귀모형을 통해 실증분석을 수행하였다.
- 고용 측면에서 여성들이 불이익을 보는 현실을 반영하기 위하여 취업자 중 여성의 비율(여성노동비율)을 통제변수로 포함시키기로 한다. 그리고 각 지역의 인적자본 공급구조가 지역고용시장에 미치는 영향을 통제하기 위하여 교육수준 정도를 나타내는 대리변수인 대졸비율을 통제변수의 하나로 모형에 포함시켜 분석하기로 한다.15) 교육수준이 높은 노동자는 교육수준이 낮은 노동자보다 생산성과 기술수준이 높기 때문에 고용안정성이 높고 실업의 압력이 적을 것으로 기대된다.
- 위의 패널모형을 고정효과(FE) 모형으로 이해하여 추정할 것인지 아니면 확률효과(RE) 모형으로 이해하여 추정할 것인지를 사전적으로 명확히 판단하기는 쉽지 않다. 따라서 이런 경우에 주로 적용하는 하우스만(Hausman) 검정을 통하여 RE 모형이 타당하다는 귀무가설을 통계적으로 검정하고, 그 결과에 기초하여 FE 모형과 RE 모형 중 하나를 선택하기로 한다.
- 17) 추정결과의 강건성을 확보하기 위해 이 두 표에는 여러 가지 모형을 적절한 추정방법(고정효과 모형 혹은 확률효과 모형)으로 추정한 결과를 함께 정리하였다. 유의한 변수의 부호가 모두 일치하고 추정치의 크기도 유사하므로, 모든 설명변수가 다 포함되어 있는 마지막 모형인 FE7 모형을 기준으로 추정결과를 살펴보기로 한다.
- 본 연구에서는 16개 광역자치단체의 1993년부터 2010년까지 자료를 이용하여 비선형 패널회귀 모형을 추정하고 그 결과로부터 지역 산업구조의 다양성이 실업과 고용안정에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 지역산업구조의 다양성을 측정하기 위하여 허핀달지수를 이용하였으며, 추정치의 정확도를 높이기 위해 각 지역의 인구, 취업 자수증가율, 여성노동비율, 대졸비율, 입지계수 등을 통제변수로 사용하였다.
대상 데이터
- 허핀달지수와 입지계수의 계산에 사용된 산업별 고용자수는 통계청에서 제공하는 ‘전국사업체조사’ 자료를 이용하였다. 그리고 지역별 실업률과 인구, 취업자수 그리고 지역별 취업자 중 대학비율과 여성비율 통계자료는 지역통계 DB인 R-sid에서 구하였다. 패널회귀모형 추정에 사용된 주요 변수의 기초통계량은 표 1에 요약하였다.
- 본 연구에서 사용하는 표본은 16개 광역자치단체(시 및 도)의 18년간 자료인데, 시계열의 수가 많지 않은 편이므로 각 지역별로 독립적으로 회귀 분석을 하는 것보다 패널회귀분석을 수행하는 것이 더 바람직할 것 같다. 11) 패널회귀분석을 수행하면 관측치의 수가 많아지므로 자유도의 문제가 해소되며, 회귀분석에서 나타날 수 있는 설명변수들 사이의 다중공선성 문제도 완화할 수 있다.
- 본 연구의 분석 대상은 1993년부터 2010년까지 우리나라 16개 시 및 도 지역 자료이다. 허핀달지수와 입지계수의 계산에 사용된 산업별 고용자수는 통계청에서 제공하는 ‘전국사업체조사’ 자료를 이용하였다.
- 허핀달지수와 입지계수의 계산에 사용된 산업별 고용자수는 통계청에서 제공하는 ‘전국사업체조사’ 자료를 이용하였다.
이론/모형
- 그래서 본 연구에서는 지역경제의 고용불안 정성을 나타낼 수 있는 대리변수로서 지역실업률과 고용불안정지수 두 가지 변수를 모두 이용하기로 한다. 고용불안정지수는 Malizia and Ke(1993) 가 제안한 아래와 같은 측정방법을 이용하여 계산하기로 한다.
- 만일 지역 고유의 개별적인 효과가 없다면(즉, vj가 지역에 따라 다르지 않고 동일한 값이라고 가정할 수 있다면), 위 식은 최소제곱법 (ordinary least square: OLS)으로 추정할 수 있는 모형이 된다. 반면, 만일 vj가 각 지역마다 다른 값으로 추정되는 고정변수라면 위 식은 고정효과 (fixed effect: FE) 모형이 되어 OLS를 적용하여 추정할 수 있지만, vj가 무작위로 결정된다면 위 식은 확률효과(random effect: RE) 모형이 되므로 오차항의 이분산성을 고려하기 위해 일반화최소제곱법(GLS)을 적용하여 추정하게 된다.
- 7) 이 지수들은 모두 산업별 고용자수를 활용하는 공통점이 있으며 대체로 유사한 움직임을 보인다. 본 연구에서는 최근 외국의 실증연구에서 자주 이용되고 있는 허핀달지수를 측정하여 분석에 활용하기로 한다(Izraeli and Murphy, 2003; Mizuno, Mizutani and Nakayama, 2006; Simon, 1988; Simon and Nardinelli, 1992).
- 이러한 배경 하에서 본 연구는 지역 산업구조의 다양성이 실업과 고용안정에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하고자 한다. 산업구조의 다양성을 측정하기 위하여 허핀달지수(Herfinahl index)를 사용하였다. 그리고 1993년부터 2010년까지 우리나라 16개 광역자치단체의 자료를 수집하여 패널회귀모형을 통해 실증분석을 수행하였다.
성능/효과
- 11) 패널회귀분석을 수행하면 관측치의 수가 많아지므로 자유도의 문제가 해소되며, 회귀분석에서 나타날 수 있는 설명변수들 사이의 다중공선성 문제도 완화할 수 있다. 12) 본 연구에서 사용할 패널회귀모형은 다음과 같이 나타낼 수 있다.
- 그리고 각 지역의 인적자본 공급구조가 지역고용시장에 미치는 영향을 통제하기 위하여 교육수준 정도를 나타내는 대리변수인 대졸비율을 통제변수의 하나로 모형에 포함시켜 분석하기로 한다.15) 교육수준이 높은 노동자는 교육수준이 낮은 노동자보다 생산성과 기술수준이 높기 때문에 고용안정성이 높고 실업의 압력이 적을 것으로 기대된다.
- 19) 따라서 “산업구조의 다양성이 높은 지역은 고용불안정도가 낮다”는 주장은 타당하지 않은 것으로 나타났다.
- 2) ***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 수준에서 유의하다는 것을 나타냄.
- 2) 대졸비율은 취업자 중 2년제 및 4년제 대학 졸업자 비율(%).
- 4) Hausman 검정 p-값은 확률효과(RE) 모형이 타당하다는 귀무가설에 대한 유의수준임. 5% 유의수준에서 기각되는 경우는 고정효과(FE) 모형으로 추정함.
- 5) 추정모형 중 RE1, RE2, RE4는 확률오차(RE) 모형으로 추정한 결과이고, FE3, FE5, FE6, FE7은 고정효과(FE) 모형으로 추정한 결과임.
- 7) 이 지수들은 모두 산업별 고용자수를 활용하는 공통점이 있으며 대체로 유사한 움직임을 보인다. 본 연구에서는 최근 외국의 실증연구에서 자주 이용되고 있는 허핀달지수를 측정하여 분석에 활용하기로 한다(Izraeli and Murphy, 2003; Mizuno, Mizutani and Nakayama, 2006; Simon, 1988; Simon and Nardinelli, 1992).
- 넷째, (로그)인구 변수의 추정치는 표 2와 표 3 모두에서 대체로 양(+)의 값으로 나타나지만 유의한 경우와 유의하지 않은 경우가 함께 섞여 나타났다. 이러한 결과는 인구가 많은 대도시일수록 실업률이 높고 고용이 불안정하다는 것을 의미하지만, 이러한 관계가 분명하게 유의하다고 보기는 어려웠다.
- 넷째, 패널회귀모형에 포함된 통제변수의 추정 결과를 살펴보면, 인구가 많은 대도시일수록 실업률이 높고 고용이 불안정한 것으로 나타났지만 이러한 관계가 매우 유의하다고 보기는 어려웠다. 취업자수증가율이 높은 지역일수록 고용불안정지수는 낮게 나타났는데, 취업자수증가율이 높은 지역은 노동수요가 많은 지역이어서 고용의 안정성이 높다고 생각된다.
- 다섯째, 취업자수증가율 변수의 추정치는 표 2 에서는 유의하지 않지만 표 3에서는 유의한 음(-) 의 값으로 나타났다. 이는 취업자수증가율이 실업률과는 무관하지만, 취업자수증가율이 높은 지역 일수록 고용불안정지수는 낮다는 것을 의미한다.
- 다섯째, 패널회귀모형의 입지계수 추정치를 통해 개별 산업의 비중이 실업률에 미치는 영향을 보면, 건설업과 교육서비스업 비중이 전국 평균보다 높은 지역에서는 실업률이 낮고, 금융보험업, 부동산업, 공공행정 및 사회보장업 비중이 전국 평균보다 높은 지역은 실업률이 높은 것으로 나타났다. 한편 개별 산업의 비중이 고용불안정지수에 미치는 영향을 보면, 제조업, 운수업, 교육서비스 업의 비중이 전국 평균보다 높은 지역은 고용불안 정도가 낮게 나타났는데, 이는 이 세 산업에서 타 산업보다 고용이 안정적인 직장이 제공된다는 것을 의미한다.
- 둘째, 패널회귀모형의 추정 결과, 산업구조 다양성이 지역실업률과 고용불안정지수에 미치는 영향은 비선형적으로 나타났다. 지역실업률을 낮추고 고용안정성을 높이기 위한 지역산업정책의 효과가 비례적이 아니라 체감적이라는 것을 의미한다.
- 둘째, 허핀달지수와 지역실업률 사이의 관계는 역U자형의 비선형관계이고, 표 2의 FE7 모형의 추정치를 이용하여 계산하면 역U자형 2차곡선의 최대값에 대응하는 허핀달지수의 값은 120.53 이다. 그런데 앞의 그림 1과 그림 2를 보면 모든 지역의 허핀달지수가 이 값보다 작은 값으로 나타난 것을 알 수 있다.
- 셋째, 대부분 지역에서 산업구조의 다양성을 높일수록 실업률이 낮아지는 현상을 보였다. 따라서 고용 측면을 중요시한다면 산업특화전략은 바람직하지 않고 다양성을 높이는 방향으로 산업구조를 유도하는 것이 옳다는 것을 알 수 있다.
- 셋째, 허핀달지수와 지역고용불안정지수 사이의 관계는 U자형의 비선형관계로 나타났지만, 표 3의 여러 모형에서의 결과를 종합해 보면 허핀달지수 및 그것의 제곱 변수의 추정치가 통계적으로 유의하다고 보기 어렵다.19) 따라서 “산업구조의 다양성이 높은 지역은 고용불안정도가 낮다”는 주장은 타당하지 않은 것으로 나타났다.
- 여덟째, 표 2에서 입지계수(LQ)에 대한 추정치를 통하여 개별 산업의 비중이 지역실업률에 미치는 영향을 보면, 건설업과 교육서비스업 LQ에 대한 추정치는 유의하게 음(-)의 값으로 나타났고 금융보험업, 부동산업, 공공행정 및 사회보장업 LQ에 대한 추정치는 유의하게 양(+)의 값으로 나타났다. 건설업의 비중이 전국 평균보다 높은 지역은 실업률이 낮은 것으로 나타났는데, 이는 도로건설과 철도건설 같은 공공 프로젝트가 활발한 지역에서 신규 고용기회가 많기 때문이라고 생각된다.
- 여섯째, 여성비율(경제활동인구 중 여성의 비율) 변수의 추정치는 표 2에서는 유의하지 않지만 표 3에서는 유의한 음(-)의 값으로 나타났다. 이는 경제활동인구 중 여성비율이 실업률과는 무관하지만, 여성비율이 높은 지역일수록 고용불안정 지수는 낮다는 것을 의미한다.
- 18) 따라서 “산업구조의 다양성이 높은 지역은 실업률이 낮다”는 주장은 타당한 것으로 나타났다. 이 결과로부터 부산을 포함한 모든 지역이 지역실업률을 낮추는 것을 목표로 한다면, 산업특화전략은 바람직하지 않고 다양성을 높이는 방향으로 산업구조를 유도하는 것이 옳다는 것을 알 수 있다.
- 표 3에서도 허핀달지수 제곱 변수의 추정치가 유의하게 나타나므로, 산업구조 다양성이 지역고용불안정지수에 미치는 영향도 비선형적이라는 것을 알 수 있다. 이러한 결과로부터 산업구조 다양성이 지역고용안정에 미치는 영향은 비선형적일 것이라는 본 연구의 추론이 타당하다는 것을 확인할 수 있다.
- 일곱째, 대졸비율(취업자 중 2년제 및 4년제 대학 졸업자 비율) 변수의 추정치는 표 2에서는 유의한 양(+)의 값으로 나타났지만 표 3에서는 유의한 음(-)의 값으로 나타났다. 이는 취업자 중 대학 졸업자 비율이 높은 지역일수록 실업률이 높지만 고용불안정도는 낮다는 것을 의미한다.
- 첫째, 표 2를 보면 허핀달지수 제곱 변수의 추정치가 유의하게 나타나므로, 산업구조 다양성이 지역실업률에 미치는 영향은 비선형적이라는 것을 알 수 있다. 표 3에서도 허핀달지수 제곱 변수의 추정치가 유의하게 나타나므로, 산업구조 다양성이 지역고용불안정지수에 미치는 영향도 비선형적이라는 것을 알 수 있다.
- 영업규모가 영세하여 많은 일자리를 제공하지 못하고, 업종내 경쟁이 심하여 사업체의 도산의 위험이 크기 때문에 실업률을 증가시키는 업종으로 추론해 볼 수 있다. 표 3에서는 개별 산업의 비중이 고용불안정지수에 미치는 영향을 볼 수 있는데, 이 표를 보면 제조업, 운수업, 교육서비스업의 LQ가 고용불안정지수와 유의한 음(-)의 관계를 가지는 것으로 나타났다. 이는 이 세 산업에서 타 산업보다 상대적으로 고용이 안정적인 직장이 제공되거나 혹은 실직 후 단시간 내에 구직하는 경우가 많다는 것을 의미한다.
- 다섯째, 패널회귀모형의 입지계수 추정치를 통해 개별 산업의 비중이 실업률에 미치는 영향을 보면, 건설업과 교육서비스업 비중이 전국 평균보다 높은 지역에서는 실업률이 낮고, 금융보험업, 부동산업, 공공행정 및 사회보장업 비중이 전국 평균보다 높은 지역은 실업률이 높은 것으로 나타났다. 한편 개별 산업의 비중이 고용불안정지수에 미치는 영향을 보면, 제조업, 운수업, 교육서비스 업의 비중이 전국 평균보다 높은 지역은 고용불안 정도가 낮게 나타났는데, 이는 이 세 산업에서 타 산업보다 고용이 안정적인 직장이 제공된다는 것을 의미한다.
후속연구
- 그런데 허핀달지수가 지역실업률이나 고용불안정지수에 미치는 영향은 외국의 선행연구들이 흔히 가정하듯이 선형적인 관계일 수도 있지만, 비선형적일 가능성도 있다.13) 만약 허핀달지수가 지역실업률이나 고용불안정지수에 선형적인 영향을 미치는 것으로 나타난다면, 허핀달지수에 대한 추정치의 값과 유의성을 검토하여 지역별로 비교하는 분석 작업을 수행하게 될 것이다. 그리고 추정결과로부터 각각의 지역은 산업구조를 더 특화시키거나 혹은 더 다양화시키도록 유도하는 산업정책을 추진하라는 시사점을 얻을 수 있을 것이다.
- 그렇지 않고 허핀달지수가 지역실업률이나 고용불안정지수에 미치는 영향이 비선형적인 관계로 나타난다면, 각 지역경제가 어느 정도 수준까지 특화(혹은 다양화)를 추진해 나가는 것이 최적인가를 분석할 수도 있을 것이다. 이러한 최적 수준을 알게 된다면, 기존에 선정된 특화산업에 대한 지원정책을 계속하는 것(특화 방향)이 바람직한 지역과 선정된 산업에 대한 지원을 중단하는 대신 다른 신성장 전략산업을 발굴하여 지원하는 것(다양화 방향)이 바람직한 지역으로 구분하여 지역별 산업정책에 대한 시사점이 도출될 것이라 생각된다.
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