[논문]디지털바이오헬스케어산업의 고용유발효과에 관한 연구

장필호; 김용환; 전성규; 이창운; 정명진

doi:10.9716/kits.2020.19.2.023

디지털바이오헬스케어산업의 고용유발효과에 관한 연구
A Study on the Employment Effects of the Digital Bio-healthcare Industry 원문보기

한국IT서비스학회지 = Journal of Information Technology Services, v.19 no.2, 2020년, pp.23 - 35

장필호 (한국산업기술진흥원) , 김용환 (차의과학대학교) , 전성규 (산업통상자원부) , 이창운 (한국산업기술평가관리원) , 정명진 (파이낸셜뉴스)

Abstract ▼ AI-Helper

The development of digital technology is changing the paradigm of the healthcare industry to preventive and consumer-oriented. The combination of the ICT industry and the bio-healthcare industry is emerging as a core industry in the era of the Fourth Industrial Revolution. The Korean government has also selected the bio-healthcare industry as one of the three key future development industries. In May, the government announced its bio-health industry innovation strategy and set a goal of 300,000 employees. Therefore, analyzing the effects of employment on the related industries of the digital bio-healthcare industry is very important for the establishment of future industrial and technology development policies. The research method restructures the integrated classification of 32 industries into 34, including the digital bio-healthcare industry, using the classification criteria of the government and professional institutions, and then reorganizes the digital bio-healthcare industry into eight industries classified as one industry group. The analysis data was taken from the Bank of Korea's 2019 data. Various trigger coefficients and ripple effects coefficients were rewritten using the analysis method of the Input-output Statistics. The analysis of the results compares the employment-induced effects of the digital bio-healthcare industry and the ripple effects of related industries in production, investment and value-added. In addition, in terms of investment effect, the effects of in-house and related industries were compared. It is hoped that the results of this study will be used to establish employment and industrial policies.

주제어

표/그림 (17)

표 <표 1> 고용유발효과 분석에 대한 가설 A
표 <표 2> 고용유발효과 분석에 대한 가설 B
그림 [그림 1] 고용유발효과 연구프로세스
그림 [그림 2] 가설 A 검증 프로세스
그림 [그림 3] 가설 B 검증 프로세스
그림 [그림 4] 산업재분류 조정 프로세스
표 <표 3> 융합바이오산업군 재분류 코드
표 <표 4> 디지털헬스케어산업 재분류 코드
표 <표 5> 산업대분류 조정
표 <표 6> 고용유발효과 비교
표 <표 7> 생산과 부가가치부문 유발효과 비교
표 <표 8> 생산과 부가가치부문 투자효과 비교
표 <표 9> 전후방산업 파급유발효과 비교
그림 [그림 5] 가설 A의 검증 결과
그림 [그림 6] 가설 B의 검증 결과
표 <표 10> 가설 A의 검증 결과
표 <표 11> 가설 B의 검증 결과

AI 본문요약
AI-Helper

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

문제 정의

이어 5월에는 신성장산업 중 하나인 바이오헬스케어산업에서 세계시장 점유율 6%, 수출 500억 달러 달성, 신규일자리 30만 명을 창출한다는 목표를 제시했다.⁵⁾ 이 같은 시기성에 맞추어, 본 연구는 디지털 기술이 결합된 바이오헬스케어산업이 고용시장에 미치는 영향을 분석하였다. 대한민국의 표준산업분류체계나 한국은행의 산업연관표에서도 디지털바이오헬스케어산업은 별도로 분류되어 있지 않다.
¹³⁾ 이 같은 디지털바이오 헬스케어산업의 생태계 변화는 고용시장 패러다임을 변화시키고 있다. 본 논문은 디지털바이오헬스케어산업이 고용에 미치는 영향에 대해 산업연관표를 활용하여 분석하였다. 산업연관표는 5년마다 발표하는 국가산업경제흐름 즉 투입산출을 설명하는 경제지표인데, 한국은행이 2019년 8월에 공개한 <2015년기준 산업연관표>는 가장 최근에 실측된 데이터로서 실물경제를 정확히 반영한 자료이다.
본 연구에서는 디지털바이오 헬스케어산업을 상품분류 기초부문에서 해체한 후 융합바이오산업과 디지털헬스케어산업으로 재조립하여 35개의 통합대분류로 조정한 후 34개의 산업으로 재분류하였다. 본 연구에서는 디지털바이오헬스 케어산업군의 고용유발효과를 분석하기 위해 하나의 산업으로 재조정하였다. 효율적으로 비교분석하기 위해 유사한 산업군인 제조업군과 서비스업군을 대통합하여 8개의 산업으로 재조정하였다.
산업연관표는 5년마다 발표하는 국가산업경제흐름 즉 투입산출을 설명하는 경제지표인데, 한국은행이 2019년 8월에 공개한 <2015년기준 산업연관표>는 가장 최근에 실측된 데이터로서 실물경제를 정확히 반영한 자료이다. 특히 본 논문에서는 고용효과에 대한 관계를 분석하여 산업 및 산업기술정책 방향을 제시하고자 한다.

가설 설정

대한민국은 보건의료 정보의 디지털화가 급격하게 진행되어 디지털헬스케어산업의 토대가 구축되어 있으며 스타트업 생태계가 형성되고 있다.¹¹⁾ 둘째, 네트워크 서비스의 강화이다. 스마트폰의 보급과 네트워크의 기술 발전으로 의료진 코칭을 실시간으로 제공하고, 온타임(On-Time)관리체계가 형성되었다.
스마트폰의 보급과 네트워크의 기술 발전으로 의료진 코칭을 실시간으로 제공하고, 온타임(On-Time)관리체계가 형성되었다.¹²⁾ 셋째, 통합플랫폼의 구축이다. 의료데이터와 기기, 서비스가 수요자와 공급자들을 연결, 통합하는 새로운 가치플랫폼으로 구축되고 있다.
15) 본 연구에서는 한국은행의 산업연관표를 활용하여 가설 A의 (a1) ‘디지털바이오 헬스케어산업은 산업전체의 평균보다 높다’에 대해 검증하고, (a2) ‘자체산업이 타산업보다 투자효과가 높다’를 검증하려고 한다.
부가가치유발계수는 어떤 품목부문의 국내 생산물에 대한 최종수요가 한 단위 발생할 경우 국민경제 전체에서 직간접적으로 유발되는 부가가치 단위를 나타낸다.¹⁶⁾ 산업연관표에서는 노동력이나 공급능력 등은 충분하다는 전제 하에 생산활동에 의해 부가가치가 창출된다고 가정 하기 때문에 최종수요의 변동이 부가가치 변동의 원천이라고 간주한다.¹⁷⁾ 부가가치유발계수의 도출방법은 부가가치율에 대한 대각계수행렬와 생산유발계수행렬과의 곱으로 산출할 수 있다.
최종수요항목별로 수요가 한 단위 증가할 때 각 부문에서 고용이직, 간접적으로 얼마나 유발되는가를 나타내는 계수이다.¹⁸⁾ 고용유발계수를 도출하기 위해서는 먼저 고용계수를 구해야 한다. 피용자수를 총투입액으로 나누어 고용계수를 얻을 수 있다.
피용자수를 총투입액으로 나누어 고용계수를 얻을 수 있다.¹⁹⁾ 고용계수의 대각행렬을 생산유발계수 행렬과 곱하면 고용유발계수가 도출된다. 고용유발계수의 산식은 아래와 같다.
⁸⁾ 디지털 기술의 발전으로 헬스케어산업의 패러다임이 예방과 소비자 중심으로 변화하고, 4차 산업혁명시대의 핵심 산업으로 부각되고 있다.⁹⁾ 헬스케어산업에 디지털 기술이 접목된다는 것은 웨어러블 기기들의 결합을 의미하는것 이상이다. 한 개인이 평생 만들어내는 헬스케어데이터의 수준은 약 1,100TB라고 한다.
인간이 일할 기회가 박탈되고 그에 따른소득 불평등이 심화될 수 있다. 둘째, 일자리의 형태가 변화된다. 디지털 기술의 발달은 자원의 희소성과 거래의 복잡성을 감소시켜 정규직을 통한 기업 경영방식에 변화를 가져온다.
본 연구에서는 디지털바이오헬스케어산업의 고용 유발효과가 산업전체의 평균보다 높다는 가설(a1) 과 투자시 자체산업효과가 높다는 가설(a2)을 수립하여 검정한다. 고용유발계수만으로 특정산업에 대한 유발효과를 분석하는 것은 제한적이기 때문에 생산 부문(b1, b2), 부가가치부문(b4, b5), 전후방산업 파급부문(b3)에 대한 유발효과 분석을 병행하였다.

제안 방법

본 연구에서는 디지털바이오헬스케어산업의 고용 유발효과가 산업전체의 평균보다 높다는 가설(a1) 과 투자시 자체산업효과가 높다는 가설(a2)을 수립하여 검정한다. 고용유발계수만으로 특정산업에 대한 유발효과를 분석하는 것은 제한적이기 때문에 생산 부문(b1, b2), 부가가치부문(b4, b5), 전후방산업 파급부문(b3)에 대한 유발효과 분석을 병행하였다. 그래서 디지털바이오헬스케어산업의 생산부문과 부가가치부문, 그리고 전후방산업에 대한 파급효과부문을 입체적으로 비교 분석하여 고용유발효과의검증을 보완하였다.
고용유발계수만으로 특정산업에 대한 유발효과를 분석하는 것은 제한적이기 때문에 생산 부문(b1, b2), 부가가치부문(b4, b5), 전후방산업 파급부문(b3)에 대한 유발효과 분석을 병행하였다. 그래서 디지털바이오헬스케어산업의 생산부문과 부가가치부문, 그리고 전후방산업에 대한 파급효과부문을 입체적으로 비교 분석하여 고용유발효과의검증을 보완하였다. 하단의 <표 1>은 고용유발효과분석에 대한 가설 A이고, <표 2>는 각 부문별 고용유발효과를 분석하기 위한 가설 B이다.
끝으로, 가설 B의 파급효과부문 가설(b3)에 대한 분석결과는 다음과 같다. 디지털바이오헬스케어산업의 전후방산업 파급효과는 영향도계수와 감응도 계수로 비교분석하였다. 영향도계수는 0.
고용유발 효과에 대한 특정 산업의 파급효과를 같은 방법으로 비교할 수 있다. 마지막으로 부가가치유발계수는 피용자보수와 영업잉여, 생산세로 나누어 각 계수를 대각행렬로 정렬한 후 생산유발계수를 곱하여 산출한다. 부가가치 유발 효과는각 부문별로 차이가 있다.
디지털바이오헬스케어산업은 대한민국의 산업분류체계에서 명확하게 구분되어 있지 않다. 본 연구에서는 기존의 분류체계를 토대로 산업기술전문기관의 융합바이오산업에 대한 정의와 디지털헬스케어에 대한 정의를 기준으로 재분류하였다.²⁰⁾ 산업연관표에서는 결합생산이 존재하지 않는다는 가정으로 한 산업은 한 상품만 생산한다고 가정²¹⁾하기 때문에 재분류 과정의 정확성에는 한계가 있다.
이 자료에 따르면 대분류기준으로 상품분류코드는 33개이고 산업분 류코드는 32개이다. 본 연구에서는 디지털바이오 헬스케어산업을 상품분류 기초부문에서 해체한 후 융합바이오산업과 디지털헬스케어산업으로 재조립하여 35개의 통합대분류로 조정한 후 34개의 산업으로 재분류하였다. 본 연구에서는 디지털바이오헬스 케어산업군의 고용유발효과를 분석하기 위해 하나의 산업으로 재조정하였다.
홍선경 외(2012)의 ‘2011년 싱가포르 산업연관표의 작성을 동한 카지노산업과 타산업의 생산, 고용유발 효과 비교분석’과 Lee and Gim(2018)의 ‘The Decomposition of production Inducement Effect in the Electronics industry among Korea, the USA, and Japan Using the World Input-Optput Table’, 김완중(2013)의 ‘대중국교역이 한국고용에 미치는 효과-산업연관분석’ 등이 있다. 이 논문들은 WIOD (World Input-Output Database)에서 발표하는 WIOT (World Input-Output Table)을 활용하여 연구하였다. 셋째, 디지털바이오헬스케어산업과 고용효과를 동시에 키워드로 조사한 결과 이 분야 산업에 대한 연구 사례는 소수이고 산업연관표를 활용한 연구사례는 매우 적었다.
재분류과정에서 C14 상품코드는 관련이 없어 본 연구에서는 동일하게 분류하였다. 재분류된 산업대분류표는 다시 코드별로 해체하여 제조업과 서비스산업 및 디지털바이오헬스케어산업 단위로 결합 조정하였다. 하단의 [표 5]는 대분류 산업코드로 조정된 내용을 정리하였다.
고용유발효과를 분석하기 위해서는 각 부문별 유발계수를 산출해야 한다. 첫째, 생산유발계수는 총산출표에서 대분류 각 항목에서 총산출액을 나누어 총투입계수와 국산투입계수를 산출한 후 역행렬로 국산투입계수를 나누어 생산유발계수를 산출한다. 생산부문의 유발계수는 특정 산업이 연관산업에 미치는 유발효과를 계수로 나타내기 때문에 파급효과를 비교할 수 있다.
총거래표 기본부문에서 재분류한 산업표에 따라 상품별 해체와 결합 과정을 통해 투입산출표의 금액을 재산정하였다. 각 투입계수는 산식에 따라 재조정된 대분류의 총거래표를 토대로 도출하였으며 이 과정에서 사용된 패키지는 stataSE ver15와 MS Excel 2016을 활용하였다.
본 연구에서는 디지털바이오헬스 케어산업군의 고용유발효과를 분석하기 위해 하나의 산업으로 재조정하였다. 효율적으로 비교분석하기 위해 유사한 산업군인 제조업군과 서비스업군을 대통합하여 8개의 산업으로 재조정하였다. 하단의 [그림 4]에서 산업 재분류 과정을 정리하였다.

대상 데이터

9141보다 높다. 디지털바이오헬스케어산업의 고용부문 유발효과에 대해 비교분석한 자료는 하단의 [표 6]에 분석 정리하였다.
재분류된 상품대분류는 35개 상품군이며, 이것을 표준분류에 따라 매칭하여 34개의 산업군으로 조정하였다. 재분류과정에서 C14 상품코드는 관련이 없어 본 연구에서는 동일하게 분류하였다.

이론/모형

총거래표 기본부문에서 재분류한 산업표에 따라 상품별 해체와 결합 과정을 통해 투입산출표의 금액을 재산정하였다. 각 투입계수는 산식에 따라 재조정된 대분류의 총거래표를 토대로 도출하였으며 이 과정에서 사용된 패키지는 stataSE ver15와 MS Excel 2016을 활용하였다.
비교적 최근의 연구인 안정민, 서정교(2018)의 ‘S-헬스케어산업의 고용유발효과 분석’은 산업연관표를 활용하여 S-헬스 케어산업의 고용유발효과를 분석하였다. 이 연구는 2016년도 한국은행의 산업연관표를 기준으로 분석하였다.

성능/효과

셋째, 디지털바이오헬스케어산업과 고용효과를 동시에 키워드로 조사한 결과 이 분야 산업에 대한 연구 사례는 소수이고 산업연관표를 활용한 연구사례는 매우 적었다.
¹⁶⁾ 산업연관표에서는 노동력이나 공급능력 등은 충분하다는 전제 하에 생산활동에 의해 부가가치가 창출된다고 가정 하기 때문에 최종수요의 변동이 부가가치 변동의 원천이라고 간주한다.¹⁷⁾ 부가가치유발계수의 도출방법은 부가가치율에 대한 대각계수행렬와 생산유발계수행렬과의 곱으로 산출할 수 있다. 부가가치의 요소인 피용자보수와 영업잉여, 생산세 등에 대한 유발 계수도 같은 방식으로 도출할 수 있다.
4차 산업혁명으로 인한 일자리의 변화는 3가지 측면에서 분석하고 있다.³⁾ 첫째, 일자리 수요의 양극화가 심화된다. 기술숙련도에 따라 중숙련 정형화된 업무 수행자들은 임시직이나 저숙련 직종으로 밀려나고, AI, 빅데이터 등 첨단 고숙련 인력에 대한 수요는 증가한다.
1261 보다 높게 나타났다. 둘째, 영업잉여 자체산업유발계수는 0.1186으로 0.0862보다 높고, 셋째, 생산세 자체유발계수는 0.0199로 0.0250보다 낮게 나타났다. 디지털바이오헬스케어산업의 생산부문과 부가가치부문은 생산세 유발효과 외에는 자체산업유발효과가 타산업보다 크게 나타났다.
0250보다 낮게 나타났다. 디지털바이오헬스케어산업의 생산부문과 부가가치부문은 생산세 유발효과 외에는 자체산업유발효과가 타산업보다 크게 나타났다. 비교 분석 내용은 하단의 [표8]에 정리하였다.
부가가치부문의 3가지 요소별로는 고용유발효과 계수와 밀접한 피용자보수의 유발효과는 높고 영업잉여와 생산세유발효과는 산업전체의 평균보다 낮게 나타났다. 디지털바이오헬스케어산업의 고용유발효과는 가계소득과 관련되어 매우 효과적인 산업으로 육성시킬 필요가 있다.
2970보다 높게 나타났다. 부가가치부문의 각 요소별 계수를 보면, 첫째, 피용자보수의 자체유발계수는 0.2707로, 타산업 유발계수인 0.1261 보다 높게 나타났다. 둘째, 영업잉여 자체산업유발계수는 0.
프로젝트 단위로 임시직, 파견, 프리랜서, 파트타임 등 공유경제 서비스와 맞물려 새로운 고용형태들이 보편화된다. 셋째, 일자리 변화에 대한 정책과 제도의 도입이다. 고용시장의 변화와 고용형태의 변화에서 총량 문제와 함께 양질의 일자리에 대한 연구가 병행되어야 한다.
7853 보다 높게 나타났다. 피용자보수 유발계수는 0.3968 로 0.3198보다 높고, 영업잉여 유발계수는 0.2048로 전체 평균인 0.2555보다 낮게 나타났다. 생산세유발계수는 0.

후속연구

고용시장의 변화와 고용형태의 변화에서 총량 문제와 함께 양질의 일자리에 대한 연구가 병행되어야 한다.
따라서 공공부문에서는 직접투자와 즉시투자가 유용하다. 디지털바이오헬스케어산업의 5년 단위의 고용효과 추이변화에 대한 연구는 향후의 과제로 남긴다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	인공지능과 디지털기술이 발달하면서 나타난 새로운 노동방식은?	개인용 컴퓨터가 등장하면서 단순 반복 업무 일자리는 감소되었다. 인공지능과 디지털기술이 발달하면서 긱이코노믹스(GigEconomics)1)와 크라우드워킹(Crowdworking)2)과 같은 새로운 노동방식도 출현하고 있다. 4차 산업혁명으로 인한 일자리의 변화는 3가지 측면에서 분석하고 있다.
	디지털바이오헬스케어산업은 무엇인가?	둘째, 디지털헬스케어는 헬스케어산업과 ICT가 융합되어 여러 센서를 통해 개인의 건강상태와 질환을 관리하는 산업분야이다.7) 따라서 디지털바이오헬스케어산업은 인간의 생명을 건강하게 유지하기 위하여 다양한 의료정보를 빅데이터화하고, ICT기술을 활용하여 각종 센서를 통해 건강상태를 관리하고 서비스를 제공하는 산업 분야로 정의한다.8) 디지털 기술의 발전으로 헬스케어산업의 패러다임이 예방과 소비자 중심으로 변화하고, 4차 산업혁명시대의 핵심 산업으로 부각되고 있다.
	4차 산업혁명으로 일어나는 일자리 변화는?	4차 산업혁명으로 인한 일자리의 변화는 3가지 측면에서 분석하고 있다.3) 첫째, 일자리 수요의 양극화가 심화된다. 기술숙련도에 따라 중숙련 정형화된 업무 수행자들은 임시직이나 저숙련 직종으로 밀려나고, AI, 빅데이터 등 첨단 고숙련 인력에 대한 수요는 증가한다. 인간이 일할 기회가 박탈되고 그에 따른소득 불평등이 심화될 수 있다. 둘째, 일자리의 형태가 변화된다. 디지털 기술의 발달은 자원의 희소성과 거래의 복잡성을 감소시켜 정규직을 통한 기업 경영방식에 변화를 가져온다. 프로젝트 단위로 임시직, 파견, 프리랜서, 파트타임 등 공유경제 서비스와 맞물려 새로운 고용형태들이 보편화된다. 셋째, 일자리 변화에 대한 정책과 제도의 도입이다. 고용시장의 변화와 고용형태의 변화에서 총량 문제와 함께 양질의 일자리에 대한 연구가 병행되어야 한다.

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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].

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