(1) 모형 개요
제조업의 입지는 전통적인 의미에서 이윤 극대화를 추구하는 개별 기업의 관점에서 다양한 요인들을 종합적으로 고려한 공간의사결정의 결과로 볼 수 있다. 특히, 최근의 세방화(glocalization) 추세에 따라 각 지자체에서는 경쟁력 있는 제조업을 유치하여 지역경제를 활성화하기 위하여 입지환경 및 제도 개선, 인센티브 제공 등 적극적인 노력을 기울이고 있다. 국가적 차원에서는 지역 균형발전이라는 국토계획 패러다임 속에서 지역경제를 활성화하고 자생적 발전역량을 갖출 수 있도록 지역별 선도 특화산업을 선정하여 제도적 지원을 강화하는 등의 노력을 기울이고 있다(임은선 외, 2010). 이러한 제도적 노력을 실증적으로 뒷받침하기 위해서는 지역별 제조업 입지현황의 특성 및 이전촉진 요인 등을 체계적으로 규명하고 정책적으로 활용 가능성 제고에 관한 연구의 중요성이 강조되고 있다. 이 과정에서 기업의 입지선택에 영향을 주는 주요 변수를 파악하고 국토공간상에서 지역별 여건이 상이함을 고려하여 변수들 간 관계성을 파악할 수 있는 분석방법론이 필요하다.
기업의 입지에 영향을 주는 요인들에 대해서는 많은 연구가 이루어져오고 있다.
우선 최초의 고전적 입지모형으로는 웨버(Weber)의 최소비용이론을 들 수 있다.
웨버는 공장의 입지에 영향을 주는 요인으로 원료산지 및 시장으로의 접근성(거리), 노동비용의 변화, 집적이익의 세 가지를 제시하였다. 이후 웨버의 모형을 바탕으로 운송비 측면에서의 현실성을 높이기 위하여 선적비용(terminal cost) 개념을 도입한 후버(Hoover, 1937) 모형이 제시되었다. 아울러 비용이 아닌 수요를 핵심적인 입지요 인으로 초점을 맞추어 로쉬(Lösch, 1954)는 최대수요이론을 제시하였다. 이후 그린허 트(Greenhut, 1956), 아이자드(Isard, 1956), 스미스(Smith, 1966) 등은 이들 초기 이론을 바탕으로 비용과 수요 요인의 통합을 시도하려 하였다. 이러한 초기의 제조업 입지이론에서는 무엇보다도 시장 및 원료산지와의 거리에 따른 접근성이 입지결정에 중요한 요인으로 강조되고 있다.
거리요소에 의한 접근성 이외에도 내생적 생산요소(원료/노동력/자본/토지)와,
시장, 그리고 외부요인으로서의 집적경제가 기업입지에 영향을 주는 대표적인 변수로 볼 수 있다(이희연, 2011). 또한 환경오염의 심각성이 대두됨에 따라 환경과 관련된 규제, 삶의 질에 영향을 주는 정주여건, 에너지비용 및 지방정부의 제도적 지원책 등은 고전적 입지요인 이외에도 중요한 변수로 논의되고 있다(이희연, 2011; 정홍열, 2011; Malecki & Bradbury, 1992, Gottlieb, 1995).
이와 함께 동종 혹은 유사 업종의 공간적 군집은 정(正)의 외부효과를 창출하여 생산성을 향상시키고 비교우위를 형성하여 기업 경쟁력을 높이는 중요한 외부요인인 것으로 주목받고 있다(이기동·황석준, 2010). 따라서 공간군집이라는 외부여건이 만들어내는 정의 외부효과는 기업의 입지결정에 중요한 요인으로 작용하고 있음을 많은 실증 연구들에서 밝히고 있다(Head et al., 1995; Mano and Otsuka, 2000;
Desrochers & Sautet, 2004, 권오혁, 2004; 박종진, 2007; 정병순·박래현, 2007;
박대영 외, 2009).
아울러 산업구조가 점점 다변화하고 복잡해짐에 따라 기업 생산성에 직접적인 영향을 주는 요인들 이외에도 교육환경, 조세관련 지원, 어메티니 등의 다양한 요소들 이 기업의 입지에 미치는 영향력이 커지고 있으며 특히, 정보교류에 대한 수요가 급증하면서 인터넷 환경과 같은 정보 접근성 요인의 중요성 역시 강조되고 있는 상황이다(정홍열, 2011).
본 연구에서는 선행 연구결과들을 참고하여 기업의 입지선택 및 이전요인들을 도출한 뒤 특정 요인의 변화가 기업의 입지 및 이전에 어떠한 파급효과를 미칠 것인지 추정하는 시뮬레이션 모형을 구축한다. 이 시뮬레이션 모형을 구축할 때 한 가지 고려할 전제는 기업입지 선택요인들(독립변수)의 영향력 수준이 입지에 따라 상이할 수 있다는 것인데 일반적인 회귀모형(OLS: Ordinary Least Square)으로 는 독립변수의 영향력을 반영하기 어렵다는 것이다. 이러한 전제를 방법론상에서 반영하여 현실적 설명력을 높이기 위하여 본 연구에서는 공간가중회귀모형(GWR:
Geographical Weighted Regression)을 적용하여 시뮬레이션 모형을 구축한다.
(2) 모형 개발
기업변화 모형에서는 기업입지에 영향을 주는 여러 요인들 중 특히 접근성 변화를 독립변수로, 제조업 업체수 변화(증감)율을 종속변수로 하는 회귀모형을 구성하여 고속도로 건설과 같은 SOC 투자에 의한 접근성의 변화가 지역 간 기업변화(이전)에 어떠한 파급효과를 주는지 예측하였다. 앞서 언급하였듯이 접근성은 기업의 입장에서 는 이윤 극대화에 중요한 입지요인들 중 하나이기 때문에 고속도로 건설 등을 통하여 특정 지역의 접근성이 좋아지게 될 경우 해당 지역으로의 제조업체 및 인구유입에 긍정적으로 작용할 가능성이 높아질 것으로 예상할 수 있다. 또한 현실적으로 접근성 이외에도 기업의 입지변화에 영향을 주는 변수들은 다양하기 때문에 이들 역시 예측모형에 포함시킬 필요가 있다. 이에 따라 노동력과 집적경제 변수를 회귀모형에 반영한다. 또한 특히 우리나라의 경우 지역 간 편차가 크면서도 기업입지에 중요한 영향을 주는 것으로 논의되는 지가를 독립변수로 추가하였다.
본 연구에서 구축한 제조업의 입지변화 시뮬레이션 모형의 기본구조는 다음의 그림과 같다. 이 그림에서 제시된 시뮬레이션 모형은 크게 두 가지로 구성된다.
하나는 공간가중회귀모형(GWR)이고 다른 하나는 이를 바탕으로 기업의 이전행태를 예측하기 위한 시뮬레이션 모형이다. 우선 실증자료를 이용하여 GWR 모형을 추정한 뒤, ‘접근성’이 변할 경우의 파급효과를 종속변수인 ‘업체수 변화율’의 추이를 살펴보 는 것이다. 접근성의 변화는 정책변수의 변화를 반영하는데, 본 연구에서는 고속도로 가 신설될 경우 예상되는 접근성의 향상을 의미한다. 즉, 접근성이 향상되면 제조업체 입장에서는 생산성 향상에 도움이 되는 외생적 유인요소(incentive)로 볼 수 있기 때문에 접근성이 향상된 지역으로 업체가 이전해올 가능성이 높아질 것으로 예상하는 것이다. 접근성의 향상수준이 높을수록 이러한 가능성은 증가하게 된다.
다음의 그림에서 왼쪽의 공간가중회귀모형(GWR)이 오른쪽의 시뮬레이션 모형에 적용되면서 지역별로 색상이 진해지는 것은 고속도로 신설로 인하여 접근성이 향상되 고 특히 고속도로에 인접한 지역을 중심으로 제조업체의 전입이 증가할 것임을 도식적으로 나타낸 것이다.
<그림 3-10> 기업변화 시뮬레이션 모형의 기본구조
그러나 고속도로가 신설되더라도 접근성의 향상은 전국 모든 지역(시군구)에서 동일한 효과를 나타낸다고 보기는 현실적으로 어렵다. 우선 고속도로가 직접 통과하는 지역을 중심으로 거리가 멀어짐에 따라서 이러한 접근성 향상의 효과는 점진적으로 감소한다고 보는 것이 타당하다. 달리 말하면, 접근성이 한 단위 향상될 때 파급효과가 전국적으로 지역에 상관없이 동일하다는 일반회귀모형의 가정은 현실적으로 문제가 있을 수 있음을 전제하는 것이다.
이러한 이유로 본 연구에서는 독립변수의 영향력 수준이, 즉 회귀계수가 지역별로 이질적인(heterogeneous)임을 전제하고 이를 추정하기 위하여 GWR 모형을 구축하 여 활용하였다. GWR 모형은 아래의 식과 같이 정의한다.
→
⋯
⋮ ⋯ ⋮
⋯
⋯
⋮ ⋱ ⋮
⋯
위 식에서 는 지역(시군구) 에 대한 공간가중행렬(spatial weight matrix)을 의미한다. 는 공간가중행렬을 구성하는 공간가중치를 나타내는데 지역 를 중심으 로 만큼 떨어진 지역 와의 공간적 유사성(spatial similarity)를 정량화한 값이다.
달리 말하면 공간적 유사성이 클수록 즉, 공간적으로 인접해 있을수록 한 독립변수가 한 단위 변할 때 종속변수가 변하는 폭이 비슷하다는 것이다. 공간적으로 두 지역이 멀리 떨어져 있어서 가 충분히 크면 는 0에 수렴할 것이고 해당 지역들 간 독립변수 및 종속변수는 독립적(independent)인 값으로 볼 수 있다. 이는 일반회귀모 형의 기본적인 전제이지만 공간상에서 발생하는 현상은 대부분 인접하여 위치할수록 비슷한 성향을 보이려는 공간자기상관성으로 인하여 이러한 독립성 가정이 위배된다 고 볼 수 있다. 또한 자기 자신에 대한 가중치 즉, 는 0이기 때문에 이 경우의 공간가중치인 는
로 수렴하게 된다.
다음의 그림은 GWR 모형의 공간가중치(spatial weight)의 개념을 도식적으로 나타낸 것이다. 이 그림에서 볼 수 있듯이 주변에 위치한 시군구(중심점)까지의 거리를 매개로 공간가중치는 1에서부터 점점 작아지는 방식으로 부여된다. 두 지점 간 거리가 증가함에 따른 공간가중치 감소량은 어떤 함수를 적용하는가에 따라 달라지며 연구맥락에 따라 적절한 함수식을 적용한다.5)
5) (식1)의 공간가중치인 는 가우시안 커널함수(Gaussian Kernel Function)를 적용한 것이 다. 즉 표준정규분포 함수에서 축을 거리(distance)로 놓고 거리 증감에 따른 값(가중치) 의 변화를 공간적 유사성을 나타내는 정도로 정량화한 것이다. 만일 가우시안 커널함수 대신 에 지수함수(Exponential Function)을 적용하면 는 0으로 수렴하게 된다. 즉, 자신(해당 지역)을 제외한 주변의 모든 다른 지역에 대해서는 공간적 연관성을 배제한다는 의미이다.
실제로 일반회귀모형은 이러한 공간적 연관성을 암묵적으로 배제한 모형으로 볼 수 있으며 공간자기상관성을 반영하지 못하기 때문에 추정치의 공간적 편차가 잔차(residual)의 군집패
<그림 3-11> GWR 모형의 공간가중치(spatial weight)의 개념
앞에서 제시된 식을 바탕으로 기업변화 시뮬레이션을 위한 GWR 모형의 종속변수 와 독립변수들 및 구조를 도식적으로 나타내면 아래의 그림과 같이 나타낼 수 있다.
<그림 3-12> 기업변화 시뮬레이션을 위한 GWR 모형의 구조
결국, 본 연구에서의 GWR 모형은 전국 232개 시군구별로 각 독립변수(접근성, 노동력, 동종유사업종의 공간군집도, 지가)에 대한 회귀계수()값을 달리 추정한 것이다.6)
턴 등으로 나타나게 된다. 여기서 는 가우시안 커널함수 혹은 지수함수의 대역폭 (bandwidth)를 나타내는데 이는 거리조락효과(distance-decay effect)를 반영하기 위한 매 개변수이다. 거리조락효과는 두 지점 간 거리가 같더라도 다양한 조건에 따라 가중치가 달리 적용될 수 있음을 나타낸 것이다.
6) GWR 모형이 적절히 추정되었다면 위 그림에서 회귀식의 오차항( ⋯ ⋯ )은 공
GWR 모형을 바탕으로 향후 정책시행에 의한 독립변수(접근성 향상)의 변화를 반영하여 종속변수(시군구별 이전 업체수 변화율)를 예측하기 위해서는 일정 시점에 서의 실증자료를 이용하여 회귀계수를 추정할 필요가 있다. 본 연구에서 GWR 모형을 실증적으로 추정하기 위하여 활용한 자료는 다음과 같다.
종속변수 2000~2005와 2005~2010 각 기간의 시군구별 업체수 변화율의 평균(%)
독립변수1 2006년 기준 시군구별 접근성(통행량 반영 최소 통행시간)
독립변수2 2000~2005와 2005~2010 각 기간의 시군구별 노동인구(16~64세 인구) 변화율의 평균(%)
독립변수3 2000~2005와 2005~2009 각 기간의 시군구별 동종유사업종 업체수 변화율의 평균(%)
독립변수4 2010년 전국 시군구별 평균 공시지가
<표 3-9> GWR 모형의 회귀계수 추정을 위한 종속변수 및 독립변수
독립변수3의 경우 세 개의 변수로 세분하였다. 이는 제조업 유형의 경우 통계청 산업중분류 체계를 기준으로 24개가 있는데 이를 통합하여 하나의 변수로 정의할 경우 각 유형별 공간군집효과를 상쇄할 수 있기 때문이다. 그러나 24개의 중분류 유형을 공간군집도 독립변수로 구성할 경우 변수가 너무 많아져서 모형구조가 방대해 질 우려가 있다. 이를 감안하여 공간군집도의 경우 동종 유사업종을 세 가지 범주로 분류하여 각 범주별 업체수의 변화율을 공간군집도 변수로 정의하였다. 통계청 표준산 업분류체계상의 24개 제조업 중분류와 이를 3개의 대분류 범주로 축약한 결과는 다음과 같이 정리할 수 있다.
간적 자기상관성이 제거된 것으로 간주할 수 있다.
기초소재형
섬유제품 제조업; 의복제외 목재 및 나무제품 제조업; 가구제외 펄프, 종이 및 종이제품 제조업 코크스, 연탄 및 석유정제품 제조업 화학물질 및 화학제품 제조업 고무제품 및 플라스틱제품 제조업 비금속 광물제품 제조업 1차 금속 제조업
가공조립형
금속가공제품 제조업; 기계 및 가구 제외 컴퓨터 및 사무용 기기제조업
전자부품, 영상, 음향 및 통신장비 제조업 의료, 정밀, 광학기기 및 시계 제조업 전기장비 제조업
기타 기계 및 장비 제조업 자동차 및 트레일러 제조업 기타 운송장비 제조업
생활관련형
음식료품 제조업
의복, 의복액세서리 및 모피제품 제조업 가죽, 가방 및 신발 제조업
인쇄 및 기록매체 복제업 가구 및 기타제품
<표 3-10> 통계청 24개 표준산업분류의 3개의 산업으로의 재분류 결과
앞서 설명하였듯이 기업변화 모형은 실증자료를 이용하여 GWR 모형을 구축하였 다. 그러나 GWR 모형을 구축하기 전에 우선 일반회귀모형(OLS)을 통하여 종속변수 와 독립변수들 간 공간적 상관성이 없다고 가정할 경우의 모형에 대한 진단과 함께 독립변수들의 영향력(회귀계수)을 살펴보고자 하였다. 다음의 결과는 일반회귀모형 에 대한 진단 및 회귀계수 추정결과를 나타낸다.
일반회귀모형의 R2값은 0.52이며, 접근성은 양(positive)의 값을 보이며 통계적으 로 유의하게 나타났다. 접근성의 경우 2006년 기준 통행량 반영 최소통행시간 역수의 제곱을 사용하였다. 통행량 반영 최소통행시간 작을 경우 접근성은 향상된 것을