[논문]산업단지 위기지수 도출을 위한 방법론 개발

김성진; 홍종의; 김한국

doi:10.5762/kais.2019.20.10.250

산업단지 위기지수 도출을 위한 방법론 개발
Development of Method for Deriving The Crisis Index of Industrial Complex 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.20 no.10, 2019년, pp.250 - 258

김성진 (한국과학기술정보연구원 기술사업화센터) , 홍종의 (안동대학교 경영회계학부) , 김한국 (한국과학기술정보연구원 기술사업화센터, 과학기술연합대학원대학교 Data&HPC과학)

초록
AI-Helper

1960년대부터 조성된 산업단지는 시간이 지남에 따라서, 노후화되고 있다. 산업단지의 노후화에 따른 문제가 발생함에 따라 산업단지 쇠퇴에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 산업단지 쇠퇴를 측정하고, 재생하기 위한 연구는 활발히 이루어지고 있으나, 산업단지 위기에 관한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 쇠퇴는 장시간에 걸쳐 지속적으로 나타나는 현상의 결과이지만, 위기는 단기간에 걸쳐 급진적으로 나타나는 결과이다. 산업단지 쇠퇴에 대응하기 위해서는 지속적인 재생이 필요하지만, 산업단지 위기에 대응하기 위해서는 선제적 대응이 필요하다. 따라서 산업단지별, 업종별 외부환경변화 등을 체계적으로 예측 평가할 수 있는 위기지수 개발의 필요하다. 본 연구에서는 산업단지 위기지수를 개발하고자 한다. 산업단지 위기지수 개발을 위한 측정지표를 도출하고, AHP를 기반으로 측정지표의 상대적중요도를 도출한다. 측정지표의 측정 단위가 다르고, 산업단지별 업종별 위기를 민감하게 측정할 수 있는 정규화법을 개발한다. 상대적 중요도와 정규화된 값을 기반으로 산업단지 위기지수를 개발하며, 이를 국가산업단지에 적용하여 적용가능성을 검증하고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Due to the problems associated with the aging of industrial complexes, research on the decline of industrial complexes is being conducted. In the case of decline, it is necessary to not respond immediately, but with a crisis, it is necessary to minimize the impact on the industrial complex through preemptive responses to the external environment and internal changes. Therefore, it is necessary to develop a crisis index that can systematically predict and evaluate changes in the industrial complex. In this research, a method for extracting the crisis index of an industrial complex is developed. We derive performance measures for developing the crisis index, deriving the relative importance of performance measures based on the analytical hierarchy process. Because units of performance measurement are different, a normalization method is developed to sensitively reflect change. Based on the relative importance and normalized values of the performance measures, the crisis index of the industrial complex is developed and applied to a national industrial complex in order to verify its applicability.

주제어

표/그림 (6)

그림 Fig. 1. Research method
표 Table 1. Perspectives and Performance Measures
표 Table 2. Importance weights
그림 Fig. 2. Time series analysis of crisis index
표 Table 3. Crisis index of industrial complex
표 Table 4. Crisis index of industry type

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

따라서 본 연구에서는 산업단지 위기지수를 개발하고자 한다. 산업단지 위기지수 개발을 위한 측정지표를 도출한다.
따라서 위기지수와 함께 다양성 지수를 도출하여, 산업단지의 위기를 진단해야 한다. 본 연구에서는 Ogive 지수[16]를 기반으로 다양성 지수를 산출하였다. Ogive 지수는 산업구조의 다양성 측정을 위해 개발되었 으며, 대표적 절대 지표로서 매우 다양한 연구에서 활용되고 있다.
그러나 단하나의 측정지표만으로 위기지수를 산출하는 것은 위기 지수의 신뢰도를 낮출 수 있다. 본 연구에서는 다측면 위기지수 측정지표 산출을 위해 위기지수 측정을 위한 관점을 도출하였다. 위기지수의 관점은 동행종합지수를 기반으로 도출되었다.
본 연구에서는 산업단지 위기지수 도출을 위한 방법론을 제시하고 이를 국가산업단지에 적용하였다. 산업단지 위기지수 도출을 위해 Phase 1에서는 산업단지 위기를 측정할 수 있는 측정지표를 도출하였다.
측정지표의 측정 단위가 다르고, 산업단지별 업종별 위기를 민감하게 측정할 수 있는 정규화법을 개발한다. 상대적중요도와 정규화된 값을 기반으로 산업단지 위기지수를 개발하며, 이를 국가산업단지에 적용하여 적용가능성을 검증하고자 한다.

제안 방법

산업단지 위기지수 도출을 위해 Phase 1에서는 산업단지 위기를 측정할 수 있는 측정지표를 도출하였다. Phase 2에서는 AHP를 기반으로 측정지표의 상대적중요도를 도출하고 측정지표의 정규화를 실시하였다. Phase 3에서는 산업 단지 위기지수 및 산업단지의 산업별 위기지수를 도출하 였다.
산업단지 위기지수 도출을 위해 Phase 1에서는 산업단지 위기를 측정할 수 있는 측정지표를 도출한다. Phase 2에서는 AHP를 기반으로 측정지표의 상대적중요도를 도출하고 측정지표의 정규화를 실시한다. Phase 3에서는 산업단지 위기지수 및 산업단지의 산업별 위기지수를 도출한다.
따라서 본 연구에서는 산업단지 위기지수 관점을, 생산관 점, 대외관점, 고용관점으로 구성하였다. 각 관점에서 단기적 경기 변화를 추적할 수 있는 산업단지 내 기업 수, 생산량, 가동률, 수출량, 종업원 수를 측정지표로 도출하였다.
AHP 일관성지수(CI)를 기준으로 Bias된 응답을 제외 하고, 다음의 수식을 기반으로 측정지표 상대적중요도 도출한다. 다수 전문가 조사를 토대로 도출된 측정지표의 상대적 중요도를 기하평균을 사용하여 측정지표의 상대 적중요도를 도출한다.
Phase 3에서는 산업단지 위기지수 및 산업단지의 산업별 위기지수를 도출한다. 도출된 산업단지 위기지수를 기반으로 산업단지의 위기 정도를 판단하고, Ogive 지수 [16]와 업종별 위기지수를 기반으로 위기 업종 및 위기의 심각성을 판단한다.
도출된 산업단지 위기지수를 기반으로 산업단지의 위기 정도를 판단하고, Ogive 지수(Tress, 1938)와 업종별 위기지수를 기반으로 위기 업종 및 위기의 심각성을 판단하였다.
AHP는 주관적 판단의 정량화, 여러 전문가의 의견을 통합, 일원화, 논리적 사고의 프로세스의 자동화, 다양한 부문에서 활용되어 유용성이 입증 등의 장점이 있다. 따라서 본 연구에서는 각 관점을 기준으로 계층을 형성하여 관점별 상대적중요도 및 측정지표의 상대적중요도를 AHP를 기반으로 도출한다.
산업의 위기지수 산출에는 소비가 큰 영향을 주지 않을 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 산업단지 위기지수 관점을, 생산관 점, 대외관점, 고용관점으로 구성하였다. 각 관점에서 단기적 경기 변화를 추적할 수 있는 산업단지 내 기업 수, 생산량, 가동률, 수출량, 종업원 수를 측정지표로 도출하였다.
산업단지 위기지수 개발 방법론을 국가산업 단지에 적용하였다. 또한, 개발된 국가산업단지 위기지수의 시계열 분석을 하였다. 산업단지 위기지수는 특정 시점의 값보다는 시계열 분석을 통한 추이가 더 큰 의미가 있기 때문이다.
100을 기준으로 100을 상회하였을 경우, 측정지표가 위기가 있음을 나타내어야 하며, 100을 기준으로 100을 밑돌았을 경우, 측정지표가 위기에서 벗어나고 있음을 나타내어야 한다. 본 연구에서는 동행경기 종합지수의 정규화를 참조하여, 다음의 수식을 이용하여 정규화한다. 2015년 평균값에 대한 상댓값 도출을 기반으로 정규화한다.
산업단지 쇠퇴를 측정하기 위해서 사용된 측정지표는 크게 다음과 같이 분류할 수 있다[1, 3, 6, 19, 20, 21, 23]. 산업단지 활력도를 측정하기 위해 종사자수, 가동률, 산업시설 면적감소를 측정지표로 사용하였으며, 산업 단지 생산성 평가를 위해 생산액, 수출액을 측정지표로 사용하였다. 산업단지 입지 매력도를 평가하기 위해 휴폐 업, 입주업체 계약감소를 측정지표로 사용하였다.
산업단지 입지 매력도를 평가하기 위해 휴폐 업, 입주업체 계약감소를 측정지표로 사용하였다. 연구 별로 인구수, 교통량, 초중고학생 수 등의 측정지표를 사용하였다.
위기지수는 측정지표의 상대적중요도와 측정지표의 정규화 값으로 구성된다. 위기지수 산출을 위해서 측정지표의 상대적중요도를 AHP를 기반으로 도출하였다. AHP 는 Saaty 에 의하여 고안되었으며, 다기준 의사결정 (multi-criteria decision making)에 널리 쓰이는 방법이며, 의사결정에 있어서 정량적(quantitative )인 기준뿐 아니라 정성적(qualitative,) 기준들도 평가에 주로 쓰인다.
측정지표의 상대적중요도 도출을 위해 산업 관련 학계 전문가 2명과 연구소 전문가 3명에서 AHP 기반 설문 조사를 실시하였으며, CI 값이 0.3보다 큰 1명을 제외한 4 명의 측정지표 상대적중요도를 정규화하였다. 정규화한 결괏값은 다음의 표와 같다.
산업단지 위기지수 개발을 위한 측정지표를 도출한다. 측정지표의 상대적중요도가 다르므로, AHP를 기반으로 측정지표의 상대적중요도를 도출한다. 측정지표의 측정 단위가 다르고, 산업단지별 업종별 위기를 민감하게 측정할 수 있는 정규화법을 개발한다.
측정지표의 상대적중요도가 다르므로, AHP를 기반으로 측정지표의 상대적중요도를 도출한다. 측정지표의 측정 단위가 다르고, 산업단지별 업종별 위기를 민감하게 측정할 수 있는 정규화법을 개발한다. 상대적중요도와 정규화된 값을 기반으로 산업단지 위기지수를 개발하며, 이를 국가산업단지에 적용하여 적용가능성을 검증하고자 한다.

대상 데이터

2015년부터 2019년 1월까지 국가 산업단지공단의 자료를 수집하였다.
2018년 4월 산업위기특별대응지역으로 지정된 군산2 국가산업단지와 전략적 육성 산업단지인 광주첨단국가산 업단지를 시계열 분석하였다. 산업단지 위기지수는 특정 시점의 값보다는 시계열 분석을 통한 추이가 더 큰 의미가 있다.
위기지수 산출을 위한 데이터는 국가 산업단지공단의 산업단지통계를 기반으로 수집되었다. 2015년부터 2019년 1월까지 국가 산업단지공단의 자료를 수집하였다.

이론/모형

도출된 산업단지 위기지수를 기반으로 산업단지의 위기 정도를 판단하고, Ogive 지수(Tress, 1938)와 업종별 위기지수를 기반으로 위기 업종 및 위기의 심각성을 판단하였다. 산업단지 위기지수 개발 방법론을 국가산업 단지에 적용하였다. 또한, 개발된 국가산업단지 위기지수의 시계열 분석을 하였다.
산업단지 활력도를 측정하기 위해 종사자수, 가동률, 산업시설 면적감소를 측정지표로 사용하였으며, 산업 단지 생산성 평가를 위해 생산액, 수출액을 측정지표로 사용하였다. 산업단지 입지 매력도를 평가하기 위해 휴폐 업, 입주업체 계약감소를 측정지표로 사용하였다. 연구 별로 인구수, 교통량, 초중고학생 수 등의 측정지표를 사용하였다.

성능/효과

광양과 시화MTV 국가산업단지의 위기지수 하락폭이 가장 크게 나타났다. 광양 국가산업단지의 경우, 입주기업 수가 53% 증가, 생산실적이 595% 증가, 수출 1490% 증가, 고용 154%가 증가하였다.
군산2국가산업단지의 경우, 최근 3년 동안 평균 위기 지수는 140으로 지속적으로 위기가 오고 있음을 알 수있다. 반기별 평균 위기지수 분석 결과, 2017년 1월부터 2017년 6월까지 위기지수가 164로 가장 높아, 위기가 가장 컸을 것으로 추정된다. 2017년 7월과 8월 위기지 수가 170을 상회하여, 위기가 아주 컸을 것으로 추정된다.
광주첨단국가산업단지의 경우, 최근 3년 평균 위기지수는 82로 성장세를 지속하고 있다. 반기별 평균 위기지수 분석 결과, 2017년 1월부터 2017년 6월까지 위기지수가 76으로 가장 낮아, 성장 폭이 가장 큰 것으로 추정된다. 2018년 초반에는 위기지수가 80을 넘어, 성장세가 소폭 둔화하였다가 2018년 후반기부터 지속해서 성장하고 있는 것으로 추정된다.
또한, 기존의 정규분포에 기반한 정규화 기법은 전체 경기 악화에 따른 각 산업단지의 위기를 파악할 수 없다. 본연구에서 제시한 정규화 방법론을 통해 산업단지의 경기 변화를 민감하게 반영한 위기지수 산출이 가능하다. 나아가 각 산업단지의 업종별 위기의 진단이 가능하다.

후속연구

나아가 각 산업단지의 업종별 위기의 진단이 가능하다. 본 연구에서 제시된 산업단지 위기지수를 기반으로 산업단지 현황에 대한 즉각적 정보 수집이 가능해지고 이를 통해 정책적 판단에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	쇠퇴의 사전적 의미는 무엇인가?	쇠퇴의 사전적 의미는 “기세나 상태가 쇠하여 전보다 못한 상태”를 의미한다[1]. 학술적 의미의 쇠퇴는 산업의 발전 단계에서 도입, 성장, 성숙 이후 쇠퇴를 의미한다[2].
	학술적 의미의 쇠퇴는 무엇을 의미하는가?	쇠퇴의 사전적 의미는 “기세나 상태가 쇠하여 전보다 못한 상태”를 의미한다[1]. 학술적 의미의 쇠퇴는 산업의 발전 단계에서 도입, 성장, 성숙 이후 쇠퇴를 의미한다[2]. 1960년대부터 조성된 산업단지는 시간이 지남에 따라서, 노후화되고 있다[3].
	산업단지 위기지수를 개발하려면 어떤 방법이 필요한가?	따라서 산업단지 위기지수를 개발하는 연구가 필요하다. 지수는 다양한 지표들을 종합 하여 단일 값으로 산출한 것으로, 이를 위해서는 서로 다른 측정 단위를 정규화하는 방법이 필요하다. 기존 쇠퇴성 및 쇠퇴지수 개발과 관련된 연구의 경우, 정규분포를 기반으로 정규화를 하였다.

참고문헌 (23)

B. Park, B. In, T, Kim, "Analysis on the Decline of Industrial Area in Korea", Journal of Korea Regional Science Association, Vol.25, No.3, pp.61-73, 2009 DOI: https://doi.org/10.17208/jkpa.2014.12.49.8.49
Location of Industry Research Institute, 2018 Industrial park statistics (3/4 Quarters)
Industrial complex improvement project, http://www.kicox.or.kr/home/mwrc/advanc/strctAdvanc.jsp
J. H. Kim, B. S. Byun, "A Study on a Type of Regeneration Project on Old Industrial Complex", Journal of the Economic Geographical Society of Korea, Vol.21, No.2, pp.192-211, 2018 DOI: http://dx.doi.org/10.23841/egsk.2018.21.1.192
W. Y. Jeong, "Evaluating the Priority of Policy in an Industry Complex," Korean Local Government Review, Vol.18 No.1, pp. 73-100, 2016
B. H. Park, B. C. In, T. Y. Kim, "A nalysis on the Decline of Industrial Area in Korea", Journal of the KRSA, Vol.25, No.3, pp.61-73, 2009. DOI: https://doi.org/10.17208/jkpa.2014.12.49.8.49
Y. W. Son, Classifying Industrial Park Deterioration and Analyzing Deterioration Characteristics by Class, Master's thesis, Chungbuk University, 2012
Y. H. Song., Investment strategy of KOSPI200 futures in conformity with macroeconomic variable, Master's thesis, Yonsei University, 2012.
J. G. Kim, "Dynamic Effects of Regional Coincident Indicate Composite Index Change on Regional Unemployment Rate". Social Economy & Policy Studies, Vol.9, No.1, pp. 181-204. 2019. DOI: https://doi.org/10.22340/seps.2019.02.9.1.181

상세보기
S. J. Yoon, A Study on Determinants of Home Price Index, Ph.D dissertation, Sungkyul University, 2016.
K. C. Kim, M. J. Kim, Y. H. Kim, "A study on composite precedence indices focusing on Jeju", The Korean Journal of Applied Statistics, Vol.29, No.1, pp. 243-255, 2016. DOI: http://dx.doi.org/10.5351/KJAS.2016.29.1.243

원문보기 상세보기
W. S. Jeong, N. H. H. "An Analysis of the ICT Business Survey Index Using Weighted Index." The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, Vol.43, No.1, pp. 58-66, 2018 DOI: https://doi.org/10.7840/kics.2018.43.1.58

상세보기
S. W. Jang, "Comparative a Analyses on Region Recognize of Business Outlook", YEUNGJANG JOURNAL, Vol.6, No.1, pp.1-16, 2013.
Y. C. Yoon, S. D. Lee, J. H. Sung, "A Study on Small Business Forecasting Models and Indexes", The Korean Journal of Applied Statistics, Vol.28, No.1, pp.103-114, 2015 DOI: http://dx.doi.org/10.5351/KJAS.2015.28.1.103

원문보기 상세보기
J. Park, H, Soh, K, Kim, Korea Internet & Security Agency, Development of standardization capacity index, Korea, 2010
K. Kopczewska, "Cluster-based measures of regional concentration. Critical overview", Spatial Statistics, Vol.27, No. pp.31-57, 2018 DOI: https://doi.org/10.1016/j.spasta.2018.07.008

상세보기
L. Saaty, "Response to Holder's Comments on the Analytic Hierarchy Process", The Journal of the Operational Research Society, Vol.42, No.10, pp.909-914, 1991 DOI: https://doi.org/10.1057/jors.1991.177

상세보기
C. Diamond, C. Simon, "Industrial Specialization and the Return to Labor", Journal of Labor Economics, Vol.8, No.2, pp.175-201, 1990 DOI: https://doi.org/10.1086/298219

상세보기
M. Huh, D. Kim, J. Hong, "A Study on the Competitiveness Reinforcement based on the Analysis of Industrial Complexes using Vital Index", Journal of Korea Regional Science Association, Vol.44, No.2, pp.75-96, 2012
J. Jin, An empirical study on the decline of industrial parks : focused on the industrial parks developed by local governments, Mater thesis, Graduate School of Chung-Ang University, 2014
M. Huh, K. Ahn, S. Lee, "The Analysis of components of regional growth paths using the regional cycle hypothesis", Journal of Korea Regional Science Association , Vol.25, No.1, pp.3-19, 2009 DOI: https://doi.org/10.16998/jas.2015.25.1.3
Y. Sohn, Classifying Industrial Park Deterioration and Analyzing Deterioration Characteristics by Class, Mater thesis, Graduate School of Chung-buk University, 2012
S. Yoo, A Study on the Analysis of Declines and Regeneration Strategies in Industrial Complex, Mater thesis, Graduate School of In-hwa University, 2010

LOADING...

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증