박광서 한국해양수산개발원 부연구위원
Park Kwangseo Associate Research Fellow, Korea Maritime Institute (kspark@kmi.re.kr)
목 차
I.
연구 배경 및 목적 1. 연구 배경2. 연구 목적
II.
총요소생산성 분석 1. 분석 모형 설정 2. 변수 설정 3. 추정 결과III.
총요소생산성 결정요인 분석1. 분석 모형 설정 2. 변수 설정 3. 추정 결과
IV.
종합 및 결론I. 연구 배경 및 목적
1. 연구 배경
우리나라의 2009년 전국 지역내총생산(GRDP)은 약 999조 원1)으로 1995년 대비 1.7배 커졌다. 금액 면 에서 서울과 경기, 경남이 순위 변동 없이 각각 1위, 2위, 3위를 유지하고 있는 가운데, 충남은 9위에서 4 위로, 충북은 12위에서 9위로 상승했다. 반면에 부 산과 대구는 각각 두 계단씩 떨어졌다. 그 외 시·도 는 순위 변동이 한 단계 이내에 머물렀다.
그러나 증가율은 금액과 전혀 다른 양상을 보여 주고 있다. 충남, 경기, 경남·울산, 경북이 상위권을 차지한 반면에, 대구, 부산, 강원, 서울은 하위권을 기록했다. 서울은 금액 면에서 1위이지만 증가율은 12위에 불과하다. 특히 증가율 1위인 충남은 최하위 인 대구의 8.7배에 달한다.
한편 공간적으로 인접한 시·도 간에도 지역내총 생산 증가율이 크게 차이가 남을 알 수 있다. 가령 특별시 및 광역시와 이를 둘러싸고 있는 도의 1995 년 대비 2009년의 지역내총생산 증가율을 비교해 보면, 서울 46.3%-경기 132.8%, 대전 60.7%-충남 196.8%, 부산 37.6%-경남 100.9%, 대구 22.7%-경북 94.1%로 나타나고 있다. 특별시와 광역시의 증가율 은 전국평균보다 낮은 반면에 도의 증가율은 전국평 균보다 높다. 그러나 다른 지역과 달리 광주와 전남 은 각각 50.9%, 51.6%로 모두 전국평균보다 낮고, 두 지역 간 격차도 상대적으로 적은 편이다.
지역내총생산의 증가는 크게 생산요소의 투입과
생산성에 영향을 받는다. 대표적인 생산요소는 자본 과 노동이다. 그러나 생산요소의 투입은 한계가 있 기 때문에 생산성 향상이 필요하다. 생산성은 경제 의 기술수준 및 효율성 정도를 파악하는 핵심적인 지표다.2) 경제의 지속적인 성장과 경쟁력 제고를 위 해서는 자본, 노동과 같은 생산요소 투입의 증가보 다는 생산요소 투입에 따른 단위당 생산성 향상이 필수적이다.
지역경제 차원의 생산성 분석이 주요 연구주제로 등장한 것은 1990년대 들어서였다. 세계화가 세계적 인 이슈로 등장하면서 그와 반대로 지역경제의 중요 성이 부각되었기 때문이다. 특히 지역별 생산성 차 이에 영향을 미치는 요인들을 규명하는 것은 지역발 전 정책의 출발점이라고 할 수 있다(Mullen 외.
1990).
지금까지 국내에서는 생산성과 생산성에 미치는 결정요인을 분석하려는 연구가 많이 시도되었다. 그 러나 지금까지의 연구는 몇 가지 한계를 보이고 있 다. 주요 한계로는 생산성을 연구할 때 생산성에 의 한 효과와 생산요소 투입량에 의한 효과를 명확하게 구분하지 못한 점(이영성. 2008), 공간적으로 일정 권 역의 시·군·구를 대상으로 한 분석은 많은 반면 전국 규모의 시·도 단위로 생산성을 분석한 사례는 많지 않은 점, 산업적으로 제조업과 같이 단일 산업을 주 로 분석한 점, 생산성에 미치는 요인을 분석하면서 공간효과를 실질적으로 반영한 경우가 미흡한 점3) 등을 들 수 있다. 이를 종합하면 시·도를 대상으로 총요소생산성4)을 분석한 연구는 그 사례가 많지 않 고, 총요소생산성 결정요인 분석 시 공간효과를 실질
1) 2005년 기준가격.
2)김영수. 2003. “광역자치단체별 제조업의 총요소생산성과 성장원천 분석”. 2003년도 한국도시행정학회 춘계학술세미나 발표자
료. p41.
3)공간 자료의 경우 공간 종속성(spatial dependence)과 공간 이질성(spatial heterogeneity) 문제가 발생할 수 있으며, 이 경우 통계적 유의성이 떨어지거나 실제 특성을 반영하지 못하는 경우가 발생함.
적으로 반영한 연구는 찾아보기 어려운 실정이다.5)
2. 연구 목적
본 연구는 우리나라 시·도의 지역내총생산을 이용해 총요소생산성을 추정하고, 시기별, 지역별로 비교 분석함으로써 총요소생산성이 어떤 경향을 보이고 있는지 고찰하고자 한다. 또한 총요소생산성에 미치 는 요인들을 분석함으로써 시·도의 효율적 자원 배 분을 위한 정책적 함의를 도출하고자 한다. 총요소 생산성 결정요인 분석 시에는 공간효과를 실질적으 로 반영하기 위해 공간계량모형(spatial econometrics) 을 적용하고, 일반선형회귀분석(OLS)과의 설명력을 비교·제시하고자 한다.
따라서 본 연구는 우리나라 시·도의 총요소생산 성을 추정한 이후, 공간효과를 고려해 총요소생산성 결정요인을 분석하는 순으로 진행된다.
II. 총요소생산성 분석
1. 분석 모형 설정
총요소생산성을 추정하는 생산함수 중 가장 일반화 된 함수는 <식 1>과 같다. <식 1>에서 Q는 생산 량, L은 노동투입량, K는 자본투입량이다. f (L,K)는 노동투입량과 자본투입량의 결합관계를 나타낸다.
A는 노동과 자본 이외에 생산량을 증가시키는 요인 들을 모두 모아놓은 것으로 총요소생산성이다. 조직 경쟁력, 기술혁신, 경영능력, 연구 및 개발 등이 이 에 해당한다.
<식 1>
콥-더글라스 생산함수로 가정하면 <식 2>와 같 이 되며, 양변에 자연로그를 취해주면 <식 3>이 된다. <식 3>은 노동투입량과 자본투입량이 1%
증가할 경우 생산량이 각각 %, % 증가함을 의 미한다. <식 3>에서 좌변에 lnA만 남겨놓으면
<식 4>와 같이 바뀌며, 이를 통해 총요소생산성 을 구할 수 있다. 규모에 대한 수확불변을 가정하 면 이 성립한다.
<식 2>
<식 3>
<식 4>
한편 패널자료의 분석에는 고정효과모형(Fixed Model)과 확률효과모형(Random Model)을 많이 사용 한다. 그러나 총요소생산성을 추정할 때에는 적합성 이 떨어지는데, 이는 패널자료가 시계열자료에 비해 연도별 자기상관이 강하게 나타나기 때문이다. 따라 서 자기상관에 의한 오차 가능성을 줄여야만 유의성 이 높아진다.
자기상관이 강한 패널자료의 분석에는 Parks모형 (1967)을 적용하는 것이 바람직하다. Parks모형은 패 널자료에 자기상관이 있다고 판단될 때 적합한 추정 모형으로, <식 5>, <식 6>, <식 7>에서 보는 바 와 같이 패널자료에 이분산성, 자기상관성, 자기회 귀가 있다고 가정한다.6)
(heteroscedasticity) <식 5>4)총요소생산성(TFP, total factor productivity)은 전체 생산요소의 결합적 투입에 대한 전체 산출규모의 비율로서, 생산요소 투입량 에 의한 생산량 증가분을 제외한 부분을 의미함.
5)광역시ㆍ도를 대상으로 분석한 연구로는 이영성(2008), 박희석(2009)이 대표적임.
구분 변수명 비 고 종속
변수 생산량 ln지역 내 총생산
2005년 기준가격 설명
변수
노동투입량 ln취업자 수
자본투입량 ln총자본스톡 2005년 기준가격 주: 제주는 제외, 울산은 경남에 포함.
출처: 통계청 국가통계포털.
표 1 _ 총요소생산성 추정에 사용된 변수 현황
(contemporaneously correlated) <식 6>
(autoregression) <식 7>
단
확률오차 행렬인 u의 공분산 확률은 <식 8>처럼 1계(first order) 자기회귀를 상정하고, 추정할 때는 1 차로 <식 9>처럼 일반선형회귀분석을 실시하고 2 차로 <식 10>처럼 일치추정량을 추정하게 된다.
′
<식 8>
<식 9>
<식 10>
단
실제 추정과정은 OLS를 이용해서 <식 11>을 추 정하고, 에 대한 일치추정량을 <식 12>와 같이 일계자기회귀를 반영, 최종적으로는 <식 13>으로 계수를 추정한다. 본 연구에 사용된 프로그램은 SAS 9.1이고, 프로시져는 PROC TSCSREG이다.
<식 11>
<식 12>
(단,
)
′
<식 13>2. 변수 설정
총요소생산성을 추정하기 위한 변수로는 지역내총 생산(GRDP), 취업자 수, 총자본스톡을 이용하였다.
총자본스톡의 경우 영구재고법(perpetual inventory method)에 의해 추정하였다. 이들은 각각 생산량, 노 동투입량, 자본투입량에 해당한다. 이들 자료는 모 두 통계청 국가통계포털7)에서 수집하였다.
시간적 범위는 1995년부터 2009년까지 15개년을 대상으로 하였으며, 공간적 범위는 14개 시·도를 대 상으로 하였다.8) 15개년 시계열마다 14개 지역의 횡 단면 자료가 있으므로 자료의 개수는 총 210개이다.
6) 이분산성: 독립변수 값이 변화할 때 이에 대응하여 변화하는 종속변수 값의 분산이 상이하거나 어떤 패턴을 가지는 것으로 OLS 적용 시 추정량이 불편성은 유지할 수 있지만 최소분산을 갖는 효율성은 지니지 못하기 때문에 BLUE가 되지 못함. 자기상관성: 시계열자료나 횡단면자료에서 관찰된 일련의 관측치(observations)들 간의 상관을 의미하며, 관측치 상호 간에 밀접한 상관관계를 갖기 때문에 OLS 추정량과 분산 간에 효율성이 없음.
자기회귀: 시계열의 각 관측값이 선행된 관측값에 의존할 때, 즉 관측값이 선행 관측값들과 회귀관계를 갖는 것을 말함. 7) http://www.kosis.kr/.
8)제주도는 어느 시ㆍ도와도 인접해 있지 않아 공간가중치행렬 구성 시 모두 0으로 처리되기 때문에 가중치를 부여할 필요가 없어 분석대상에서 제외하였으며, 울산은 1998년 광역시로 승격되면서 경남에서 분리되었으나 분석의 일관성을 유지하기 위해 경남에 포함시킴.
변수 계수 추정값 유의수준 pr>|t|
상수항 4.212652 <0.0001
ln취업자 수 0.635274 <0.0001 ln총자본스톡 0.451105 <0.0001 R-Square: 0.9998.
표 2 _ 우리나라 시․도의 생산함수 추정결과
구분 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 1995
~2009 (%) 서울 4.18 4.22 4.24 4.21 4.26 4.33 4.34 4.40 4.42 4.41 4.42 4.45 4.49 4.52 4.54 8.61 부산 4.04 4.08 4.07 3.99 4.07 4.10 4.16 4.19 4.26 4.25 4.27 4.30 4.34 4.36 4.34 7.43 대구 4.15 4.19 4.20 4.11 4.15 4.19 4.18 4.19 4.21 4.22 4.21 4.25 4.29 4.30 4.25 2.38 인천 4.33 4.34 4.34 4.19 4.27 4.30 4.30 4.37 4.38 4.39 4.41 4.45 4.49 4.49 4.47 3.17 광주 4.17 4.20 4.20 4.11 4.19 4.25 4.25 4.31 4.33 4.32 4.36 4.42 4.43 4.41 4.40 5.47 대전 4.00 4.03 4.06 4.02 4.08 4.12 4.13 4.17 4.24 4.24 4.27 4.29 4.30 4.30 4.30 7.66 경기 4.00 4.01 4.01 3.93 4.06 4.12 4.13 4.20 4.20 4.22 4.28 4.31 4.33 4.34 4.34 8.49 강원 4.05 4.10 4.14 4.04 4.09 4.14 4.16 4.20 4.28 4.27 4.27 4.30 4.35 4.36 4.34 7.19 충북 4.08 4.15 4.20 4.10 4.23 4.29 4.30 4.35 4.39 4.45 4.44 4.47 4.51 4.50 4.52 10.87 충남 4.14 4.25 4.28 4.21 4.32 4.36 4.38 4.43 4.54 4.61 4.68 4.75 4.78 4.85 4.92 18.80 전북 3.97 4.03 4.08 3.97 4.06 4.09 4.11 4.15 4.20 4.23 4.24 4.28 4.33 4.33 4.34 9.32 전남 4.28 4.34 4.40 4.33 4.37 4.41 4.43 4.51 4.51 4.54 4.55 4.57 4.63 4.64 4.63 8.27 경북 4.15 4.21 4.26 4.16 4.27 4.34 4.39 4.44 4.50 4.55 4.58 4.59 4.67 4.66 4.62 11.21 울산경남 4.32 4.40 4.43 4.49 4.58 4.61 4.63 4.69 4.69 4.69 4.70 4.73 4.74 4.75 4.73 9.44 전국평균 4.13 4.18 4.21 4.13 4.21 4.26 4.28 4.33 4.37 4.39 4.41 4.44 4.48 4.49 4.48 8.43 표준편차 0.12 0.12 0.13 0.15 0.15 0.15 0.15 0.16 0.15 0.16 0.16 0.17 0.17 0.18 0.19 60.33 수도권평균 4.17 4.19 4.20 4.11 4.20 4.25 4.26 4.32 4.33 4.34 4.37 4.41 4.44 4.45 4.45 6.69 비수도권평균 4.12 4.18 4.21 4.14 4.22 4.26 4.28 4.33 4.38 4.40 4.42 4.45 4.49 4.50 4.49 8.92
표 3 _ 우리나라 시․도의 총요소생산성 추정결과 화폐가치는 2005년 기준가격이며, 분석을 위해 모든
변수에 자연로그 값을 취했다.
변수에 자연로그 값을 취했다.