2. 4. 1.변수설정
전장에서는 실증적 검증의 대상이 될 가설들을 제시하였다.이러한 검증은 식(2.6)～(2.8)에 제시된 선형식을 통해서 이루어지게 된다.본 장에서는 각 선형식을 구성하는 개개의 변수들의 설정과 이에 대응되는 자료에 대해 서 술하고자 한다.
2.4.1.1.기업의 생산성(총요소생산성)
우선 식(2.6)～(2.8)의 종속변수인 생산성 분포의 중앙값이나 사분위별 상대 적 양극화지수(RP)를 산정하기 위해서는 지역별(시군구 단위)로 해당 지역 내 기업들의 생산성(총요소생산성)분포를 파악해야 하며,또한 이를 위해서 는 개별 기업의 총요소생산성을 추정하는 작업이 선행되어야 한다.
본 연구에서 채택한 기업단위에서의 생산성 추정 전략은 앞서 제시된 제1 논문에 자세히 제시되어 있는 관계로,본 논문에서는 생략하기로 한다.
2.4.1.2.집적변수
한편 특정지역 내 기업들이 집적된 정도와 관련된 변수 설정은 그 동안의 선행 연구들에 크게 두 가지 흐름을 이루어 왔다.집적경제 효과와 관련된 그 동안의 연구들은 집적경제 이면의 기제에 대한 천착(穿鑿)을 통해 직접경제 효 과가 두 가지 효과 즉 지역화(localization,또는 특화(specialization))효과와 도 시화(urbanization또는 다양화(diversification))효과 구성되어 있음을 밝힌 바 있으며,36)보통 그 동안의 연구들은 각각의 효과에 대응되는,그래서 대리
36)사실 Marshall (1920)의 경우 주로 집적경제 효과 중 지역화 효과에 대해서만 언급한 바 있 지만, 이후 Ohlin (1933), Hoover (1937) 등에 의해서 집적경제 효과가 지역화 경제
(proxy)할 수 있는,적절한 집적변수들을 마련하여 사용하여 왔다.
우선 지역화(또는 전문화) 경제효과는 앞서 언급한 바와 같이 주로 Marshall(1890)을 시작으로 인식되어 온 효과로서,동일한 또는 유사한 산업의 기업들이 특정 지역에 집중적으로 입지할 경우 노동시장 풀링(laborpooling:보 다 두터운 전문화된 기술인력 시장으로 말미암은 유익),전후방 연계산업 효과 그리고 지식 파급(또는 유출)효과로 말미암아 발생하게 된다.이러한 지역화 경 제효과는 기업 입장에서는 ‘외부적(external)’이지만,특정 지역의 산업에게는 ‘내 부화(internal)’되기 때문에 있으며,종종 특화(specialization)현상과 관련된 것으 로 인식되고 있다.반면 도시화 경제효과는 보다 다각화된 생산구조를 가진 도 시지역에서 창출될 수 있는 외부적 효과를 의미한다.이는 Ohlin (1933)와 Hoover(1937)등에 의해 처음 제기된 바 있는 효과로서,도시지역이 제공할 있 는 어메너티(amenities)등으로 인한 편익과 함께 주로 Jacobs(1969)에 이론적 기반을 두고 있는 지식 파급(또는 유출)효과로 말미암아 유발되게 된다.Jacobs (1969)에 의하면 하나의 산업에서 발전시킨 아이디어가 다른 산업에서도 적용이 가능하기 때문에 유사한 산업보다 차라리 보완적인 산업들 간에 지식이 파급될 가능성이 높으며,이러한 다양한 기업이나 경제 주체 간의 보완적인 지식의 교 환은 혁신에 있어서의 탐색(search)이나 실험(experimentation)을 용이하게 해주 는 역할을 하게 될 수 있게 된다.그러므로 보다 다양화된 지역 생산 구조는 수 익의 체증을 가져올 수 있게 되어 결국 도시화 또는 다양화는 외부성을 창출하 게 되는 것으로 인식되고 있다(GerbenvanderPanne,2004).결국 집적은 동일 산업 내 기업들의 지리적 집중인가 모든 산업의 집중인가를 구별할 필요가 있으 며,이에 대응하여 변수를 설정하는 것이 바람직 할 것이다.이때 주의해야 할 점은 이렇게 설정된 집중도 변수들의 이면에는 내용적으로 해당산업의 특화정도 나 해당지역의 산업구조의 다각화 정도 등의 효과와 함께 산업 내 기업들 간의 경쟁이나 도시화된 지역에서의 혼잡비용(congestioncost)등의 효과가 뒤 섞여
(localization economies)와 도시화 경제(urbanization economies)로 구성되어 있음이 지적되 었다. 이후 전자는 특히 Arrow (1962)와 Romer (1986) 그리고 이후 Glaeser et al. (1992) 에 의해 정식화된 Marshall-Arrow-Romer (MAR) 모형을 통해서, 후자는 Jacobs (1969)의 모형을 통해서 보다 정치한 이론적 근거를 갖게 되었다.
있을 수 있게 된다.
이러한 지역화 및 도시화 경제효과의 개념을 고려해서 본 연구에서는 다음 과 같이 접적변수를 설정하였다.먼저 지역화와 관련하여서는 다음과 같이 두 가지 방향을 검토하였다.37)우선 특정지역에 동종업체의 집적은 지역화 경제 라는 시너지 효과만 존재하는 것만이 아니라 보다 경쟁적 환경이라는 의미로 도 해석될 수 있게 된다.앞서 언급한 바와 같이 전자의 효과는 기업의 외부적 인 작용으로 산업차원에서 내부화된다면,후자의 경우 산업 조직적 차원에서 기업의 입지행태에 기반 한 선별이나 정렬 등으로 발현되게 된다.문제는 과연 동종업체들의 ‘집적’이라는 현상 속에 내재된 이 두 가지 차원의 힘을 어떻게 분리내지는 구분하여 변수 화할 것인가에 있다.이러한 문제의식 하에서 본 연 구는 다음과 같은 설정을 시도하였다.우선 보다 경쟁적 환경과 관련된 변수로 서,우선 아래와 같은 해당지역의 기업(또는 공장 밀도)를 고려하였다.
ln
여기서 은 시점에 지역에 입지한 산업에 속한 기업(또는 공장)의 수 를 의미한다. 한편 동일하게 1개로서 계산되는 기업(공장)이라 할지라도 규 모에서 차이가 존재한다면,경쟁 환경에 다른 영향을 줄 수 있다.만일 특히 여타의 기업에 비해 상대적으로 큰 대규모 기업이 존재하는 환경은 지역의 경쟁 환경에 영향을 줄 수 있는 요소라 할 수 있다.이러한 점들을 고려하여 다음과 같은 변수를 설정하였다.우선 사실 특정 시/군/구에 초대형 규모의 기업 생산시설이 존재할 경우,일반적으로 동종 또는 이종이로도 유사한 규 모의 생산시설이 함께 입지하는 경우는 그리 흔치 않은 것이 보통이다.만일 해당지역에 이러한 초대형 규모의 공장이 입지해 있는 반면,여타의 기업들 은 중소 규모인 경우,일반적인 산술평균으로는 이러한 환경을 기술할 수 없 게 된다.이로 인해 해당지역에서 가장 규모가 큰 기업을 제외한 나머지 기
37)이러한 변수설정은 Martin et al.(2008)을 참조하였다.
업들의 평균규모를 측정하는 한편,해당지역에 이러한 대규모 기업의 존재여
여기서 ∈
한국은 도시화가 상당수준에 도달한 국가로서,전체인구의 약 82%(2010년 기준) (distance-unrestricted market potential measure) (Graham, 2007a; Graham, 2007c;
Graham and Kim, 2008)를 활용하는 것이 보통이지만, 일부 연구들은 이러한 측도를 단속적
접근성을 결정하는 교역비용(tradecost)은 이처럼 단순한 지표상의 물리적 거 리에 의해서만 결정되지 않을 수 있다.국가 간의 교역과는 달리 적어도 한 국 가의 영토 내에서 이루어지는 지역 간 교역에 소요되는 교역비용은 주로 운송 비용에 의해 결정되며,이러한 운송비용은 물리적 거리와 함께 운송수단의 특성 에 영향을 받게 된다.이러한 점을 감안하여 보다 시장으로의 접근성의 효과를 평가하기 위해 다음과 같은 변수들을 고려하였다.우선 국제화물 운송이 주로 해운(海運)을 통해 이루어지는 반면,국내화물 운송은 주로 도로교통을 통해 이 루진다.42)이러한 점을 고려하여서 한국교통연구원(2007)43)의 단위 육상수송비 (원/ton-km)의 변화를 동시에 고려할 수 있도록 해당 변수의 로그값과 거리변 수의 교차항을 설정하였다.
2.4.1.4.무역자유화 변수
한편 무역자유화와 관련하여서는 관세율,쿼터,원조 실효율,수입품의 가격, 수입허가,무역의존도,수출비중,수입비중 등 개별지표를 대리변수로서 활용하 는 방안을 고려해 볼 수 있지만, 이 지표들은 무역 자유화 정도의 어느 한 일 면을 표현한 것에 지나지 않은 것으로서,비록 이들이 무역 자유화 정도라는 포괄적 개념 하에서 서로 강한 상관관계를 갖기도 하지만,무역에 영향을 미치 는 다른 요인의 변화를 제대로 반영하지 못하기도 한다는 단점을 지니고 있다 (김재경 외,2013).다행히 이러한 단일 지표 대리변수의 한계를 넘어 Headand Reis(2001),Head and Mayer(2003)등은 신무역이론 및 신경제지리학의 기본 이론모형에서 출발하여 무역자유도 모수를 경험적으로 산출할 수 있는 단초를 제공한 바 있다.이들이 제안한 무역자유도 추정법은 다음과 같다.44)
42)2009년 기준으로 한국의 해운의 국제화물 수송 분담율은 99.6%로 절대적이지만, 국내화물의 경 우 15.7%에 그친 것으로 보고되었다. 반면 국내화물에 대한 도로교통의 수송 분담율은 2009년 기준 79.2%(2000년 기준 73.4%) 국내에서 이루어지는 거래(교역)에 절대적인 비중을 차지하고 있다(국토해양통계연보 2010).
43)한국교통연구원「국가물류비산정 및 추정분석」,통계청「운수업통계조사」에 제시된 단위수송 비를 사용했으며, 이는 수단별 국내화물 수송비를 2000년 기준 실질가치로 환산한 값이다.
44)Head and Mayer(2003)는 이 방법을 토대로 1999년 미국-캐나다와 독일-프랑스 사이의 면 직물 산업과 자동차 산업의 무역자유도를 추정하였다.
여기서 은 경험적으로 산출된 무역자유도 모수를, (또는 )는
국으로부터 국으로 수입된 제품에 대한 지출액을,,는 해당국가 내 유통량을 의미한다.이러한 무역자유도 모수는 자료가 허용하는 한 모든 국 가 간에 또는 한 국가를 중심으로 무역상대 국가들을 대상으로 추정이 가능하 게 된다.이와 관련하여 한국을 중심으로 주요무역 대상국과의 무역자유도 모 수를 추정한 국내 유일한 연구인 김재경 외 (2013)은 1990년 이후 무역상대국 중 중국과의 무역의 자유화가 가장 빠른 속도로 이루어져 왔으며,2008년 기준 으로 가장 자유롭게 무역이 이루어지고 있는 국가 되었음을 보고한 바 있다.
이는 상대적으로 중국에 대한 시장개방이 그 동안 급속도로 이루어져 왔음을 의미하는 것으로서,이러한 급속한 환경변화가 국내기업의 영업환경에 큰 영향 을 주었을 가능성은 매우 높다.이러한 점을 고려해,특히 각 산업별로 중국과 의 무역자유화도 모수를 추정45)하여 분석에 포함하였다.
이는 상대적으로 중국에 대한 시장개방이 그 동안 급속도로 이루어져 왔음을 의미하는 것으로서,이러한 급속한 환경변화가 국내기업의 영업환경에 큰 영향 을 주었을 가능성은 매우 높다.이러한 점을 고려해,특히 각 산업별로 중국과 의 무역자유화도 모수를 추정45)하여 분석에 포함하였다.