1. 연구의 개요
□ 연구의 배경 및 필요성
∙ 그동안 지역경제 분석 방법은 지역단위에서 집계되는 총합 자료를 활용한 하향 식(Top-down) 방법이었으나, 최근 지역에서 활동하는 주체들의 구체적인 실 물경기의 흐름을 포착하여 지역경제를 분석하는 상향식(Bottom-up) 분석 방 법에 대한 움직임이 활발
∙ 최근 지역경제의 다양한 흐름과 변화양상 분석을 위한 방대한 규모의 기업 간 거래 빅데이터(Big Data)의 생성·취합이 가능해짐에 따라, 이를 고려한 새로운 지역경제 분석 방법에 대한 시도가 가능
□ 연구의 목적
∙ 본 연구는 국내 기업 간 거래 구조를 고려하여 지역경제에 미치는 다양한 효과 를 기업 단위에서 미시적으로 분석하는 것을 목적으로 함
- 본 연구에서는 핵심적인 분석 모형으로서 ‘지역기업연관표’의 구축을 위한 자 료의 활용, 모형구조의 제시 및 이를 활용하여 분석 가능한 다양한 방법을 소개 - 이를 통해 기업 간의 단순한 연계 관계를 고찰하는 것을 넘어서 기업 간 거래
관계의 변동에 따라 지역이 받는 파급효과를 검토
2. 기업활동을 고려한 지역경제분석의 의의
□ 지역경제 분석의 흐름과 한계
∙ 일반경제학과는 다른 지역 경제분석의 차이점은 공간으로서의 지역(Region)에 대한 반영 여부와 기업과 가계 등의 경제행위자 간 구매-판매 행위를 통한 피드백으로
요 약
SUMMARY
vi
- 이러한 효과를 근간으로 하여 경제기반모형(Economic Base Model), 변이할당 모형(Shift-Share Model), 지역투입산출모형(Regional Input-Output Model), 지역계량경제모형(Regional Econometric Model) 등 지역경제를 분석하는 다 양한 방법이 존재(남기찬 외, 2013, p. 16)
∙ 이러한 특징에도 불구하고, 기존의 분석방법론은 지역단위의 제약, 기업 및 종 사자의 총량 자료 활용 등 자료의 한계로 인해, 거시적인 측면에서 분석을 수행 하는 하향식(Top-Down) 방법론을 활용하는 한계점을 지님
□ 지역경제에서 기업의 역할
∙ 우리나라의 경우 내수 및 수출·입 시장에서 주력기업에 대한 의존성이 미국, 일 본 등 선진국과 비교해 크게 나타나고 있음
- 국내의 경우 삼성전자, 현대자동차 등 10대 대기업의 비중이 2017년 기준 전체 GDP 대비 44.3%로 나타나고 있어 미국(11.8%), 일본(24.6%)에 비해 크게 나타남 - 2019년 기준 대외무역의 경우 상위 100대 대기업의 기업 수 비중은 전체 기업의
1%에 불과하나, 무역액은 전체 수출액의 63.7%, 수입액의 54.3% 수준에 이름
∙ 이처럼 주력 대기업이 국가 및 지역에 미치는 영향이 막대한 상황에서 기업의 다양한 활동이 지역경제에 미치는 효과를 분석하고자 하는 수요가 증대되는 상 황이나, 이를 직접적으로 고려하는 분석방법론은 부재한 상황
- SK하이닉스 반도체 클러스터의 용인 입지에 대한 지역경제 기대감, LG전 자의 구미 산업단지 이탈, 현대·기아 자동차의 부품 수급 차질 문제, 일본 정부의 삼성전자를 겨냥한 반도체 규제 등의 최근 이슈는 주력기업이 국가 및 지역 차원에서 미치는 영향에 관한 관심도 증가를 시사
□ 지역경제 분석 방법의 새로운 가능성
∙ 최근 기업 관련 빅데이터 자료가 방대하게 취합됨에 따라, 기존의 간접적인 연관 관계만을 파악했던 분석적 한계를 넘어서서, 개별 경제주체 간의 직접적인 연관 관계 파악이 가능해지는 등 지역경제 분석 방법의 새로운 발전 가능성이 도래
3. 지역기업연관표 구축 및 분석방법
□ 지역기업연관표의 의의와 형태
∙ 본 연구에서는 국내·외에서 최초로 ‘지역기업연관표’(Regional Enterprise Input-Output Table)의 형태 및 분석방법론을 제시
∙ 본 연구에서의 지역기업연관표는 지역과 기업의 구분에 따라 연관표의 틀을 결정 - 크게 지역(
)과 기업(
)으로 구분되는 정방행렬의 형태로 구성- 기업은 다시 매출액 기준으로 주력기업(
)과 협력기업(
)으로 구성 - 본 연구에서는 약 10만 개의 기업자료를 주력기업 1,260개 및 협력기업군229개(총 1,489개 기업군)로 분류
- 시·군·구의 지역단위로 구분된 1,489*1,489의 정방행렬에 약 40만 건의 기 업 간 거래자료를 할당하여 지역기업연관표를 구조화함
구매 판매
지역
...
Y(최종수요) SA (총산출)
지역 기업
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
...
...
...
...
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
...
...
...
...
...
...
...
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
...
...
...
...
VIM
(부가가치 등) ... ... ... ... ... ... ... ... ...
SA(매출액)
...
...
...
표 1 | 지역기업연관표 작성 양식viii
□ 기업거래 자료의 소개 및 구축방법
∙ 본 연구에서는 기업 단위의 거래분석을 위해 한국기업데이터(Korea Enterprise Data: KED)의 기업자료인 ‘CRETOP’ 자료를 활용하였음
- CRETOP은 약 1,100만 개사의 기업정보 데이터베이스를 기반으로 기업정 보, 신용정보 등 다양한 정보를 제공하고 있음
∙ 본 연구에서는 CRETOP 자료를 전반적으로 검토하여 지역기업연관표에 적합 한 형태로 가공하여 분석에 포함하였음
- 실제적인 자료를 구축하는 단계에서 기업의 개요, 주요 재무정보 및 주요 거래처 자료 등의 병합 및 정제방법 등 실무적으로 다룰 수 있는 자료의 가용범위를 결정 - 모든 기업자료를 분석에 포함하는 데 현실적인 한계가 존재하기 때문에, 분석의
용이성, 보고서 가독성 등을 고려하여 핵심적인 지역별 주력기업을 선별하였음
4. 지역기업연관표를 활용한 지역단위 효과 분석
□ 지역단위 효과 분석의 의의
∙ 자료의 적시적 반영, 유연한 공간 단위의 고려 등 기존 분석 방법의 한계를 개선 - 지역 간 거래를 확인할 수 있는 공식적인 자료는 한국은행에서 제공하는 지역
간 산업연관표에 국한되어 있으나, 자료의 적시성 미흡 및 공간적 단위의 경 직성 등 문제점이 존재하기 때문에, 이를 개선하는 활용방안 제시
□ 시·도 단위 분석
∙ 구축된 지역기업연관표를 통해 시·도 단위에서의 구매 및 판매구조를 검토한 결과, 구매구조의 경우 한국은행 지역산업연관표와 비교적 유사하게 나타났으 나, 판매구조는 서울을 중심으로 하는 수도권의 비중이 다소 높게 산출
∙ 생산 및 공급유발효과 산출결과 CRETOP 자료에 의한 분석 결과의 값이 한국 은행의 결과에 비해 과소 계산되는 경향이 나타나, 이러한 결과를 보정하기 위 해 상대적인 비교가 가능한 조정된 생산 및 공급유발계수를 산출하여 제시함
(a) 조정된 생산유발계수 (b) 조정된 공급유발계수
자료: CRETOP 자료 및 한국은행 경제통계시스템(2021년 5월 18일 검색)의 2015년 지역표를 활용하여 저자 직접 작성.
그림 1 | 본 연구 분석결과와 한국은행 자료와의 유발계수 비교
□ 시·군·구 단위 분석
∙ 기존 분석자료 및 결과를 바탕으로 해석할 수 있는 최소한의 공간 단위인 시·도 의 공간적인 제약을 넘어, 시·군·구에 대한 유발효과 분석의 결과를 제시
범례 - 1.101 1.101 – 1.156 1.156 – 1.215 1.215 – 1.315 1.315 -
(a) 생산유발계수
범례 - 1.110 1.110 – 1.203 1.203 – 1.311 1.311 – 1.528 1.528 – 2.033
(b) 공급유발계수 그림 2 | 시·군·구 단위의 생산 및 공급유발계수
x
5. 지역기업연관표를 활용한 기업단위 효과 분석
□ 기업단위 효과 분석의 의의
∙ 지자체는 지역 내에서 어떠한 대표 주력기업이 존재하는지, 또한 이러한 기업 이 지역경제에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 깊은 관심이 있음
∙ 이는 해당 주력기업과 연계된 다수의 기업 간 네트워크를 통해 궁극적으로 지역 경제에 상당한 파급효과를 미치기 때문임
□ 주력기업의 지역별 유발효과 분석
∙ 개별기업 단위에서 수도권 의존적인 양상이 두드러지게 나타남을 확인
- 전국의 다수 주력기업이 서울 등 수도권에 대한 생산유발효과가 고르게 나타 나고 있는데, 이는 국내의 많은 기업이 수도권에 입지한 기업에 대해 구매 및 판매 행위에 대한 의존도가 상당함을 의미
- 반면에, 수도권 및 해당 지역 내 기업을 제외하면 타 지역에 대한 유발효과가 비교적 크지 않게 나타남
카나 티센크루프엘리베이터
대창설비
무주현대상사유니스틸 아진산업
남선석유 썬에너지
쏘카
극동유화
오성사
(a) 서울
흥성철강 파나시아
에이치앤철강 태웅
(b) 부산
애터미 올품
옥천산업 이케아코리아
(c) 대전 자료: CRETOP 자료를 활용하여 저자 직접 작성.
그림 3 | 주력기업의 지역별 생산유발계수
□ 특정 주력기업의 유발효과 분석
∙ 지역기업연관표를 활용하여 특정 주력기업이 지역에 미치는 파급효과에 대한 분석 수행
- 본 연구에서는 핵심분석 대상기업으로 삼성전자, 한국전력, 현대자동차, 케 이티 등 검토
- 삼성전자, 케이티 등과 같이 수도권을 비롯한 특정 지역에 영향이 국한되는 기 업도 있으나, 한국전력과 같이 전국적으로 영향을 미치는 주력기업도 확인됨
범례 - 0.0001 0.0002 – 0.0007 0.0007 – 0.002
0.002 – 0.006 0.006 – 0.028
(a) 삼성전자
범례 - 0.0001 0.0001 – 0.0003 0.0003 – 0.0006 0.0006 – 0.0012 0.0012 – 0.0031
(b) 한국전력
범례 - 0.0005 0.0005 – 0.0017 0.0017 – 0.0033 0.0033 – 0.0094 0.0094 – 0.0217
범례 - 0.0002 0.0002 – 0.0008 0.0008 – 0.0020 0.0020 – 0.0040 0.0040 – 0.0260
그림 4 | 특정 주력기업이 지역에 미치는 효과
xii
∙ 이외에 업종별 대표적인 기업들에 대한 파급효과 및 지역적 편중 현상이 기업의 특성에 따라 상이하게 나타남
- 기업에 따라 전국에 고르게 영향을 미치는 경우도 있으나, 비교적 수도권 업체 와의 효과가 두드러지게 나타남
32.1
21.3 13.6
10.6 6.86.0
2.82.31.71.00.70.50.30.30.10.00.0 0.0
5.0 10.0 15.0 20.0 25.0 30.0 35.0
서울 경남 경기 부산 경북 대구 충남 인천 충북 울산 광주 전남 대전 전북 강원 세종 제주
(단위: %)
(a) 엘지전자
39.1
21.3
9.39.1
4.53.83.22.42.21.81.40.80.30.30.20.10.0 0.0
5.0 10.0 15.0 20.0 25.0 30.0 35.0 40.0 45.0
경기 서울 광주 충남 인천 충북 경남 경북 울산 대구 부산 전남 전북 강원 세종 대전 제주
(단위: %)
(b) 기아자동차
33.4
21.0
13.2 8.7
5.03.8 3.6 2.9 2.3 2.11.3 1.1 0.6 0.4 0.2 0.2 0.1 0.0
5.0 10.0 15.0 20.0 25.0 30.0 35.0 40.0
서울 경기 인천 충남 부산 전남 울산 경남 대구 경북 전북 충북 광주 대전 제주 강원 세종
(단위: %)
(c) 현대건설
20.0 15.514.7
13.011.9
7.56.5
2.61.71.41.41.11.11.00.40.10.0 0.0
5.0 10.0 15.0 20.0 25.0
경북 경기 서울 경남 부산 충남 세종 대구 인천 전남 전북 울산 대전 광주 충북 강원 제주
(단위: %)
(d) 포스코인터네셔널
30.1
16.716.6 13.9
7.2
3.53.42.21.81.81.01.00.30.30.10.10.0 0.0
5.0 10.0 15.0 20.0 25.0 30.0 35.0
경기 서울 충남 경남 울산 대구 경북 인천 부산 광주 충북 전북 강원 전남 대전 세종 제주
(단위: %)
(e) 현대글로비스
42.0
19.0 9.29.18.0
4.83.3
0.90.80.60.60.50.40.40.20.20.0 0.0
5.0 10.0 15.0 20.0 25.0 30.0 35.0 40.0 45.0
경기 서울 인천 경남 부산 대구 강원 광주 경북 충남 세종 울산 전남 충북 전북 대전 제주
(단위: %)
(f) 한국토지주택공사 자료: CRETOP 자료를 활용하여 저자 직접 작성.
그림 5 | 특정 주력기업 생산유발효과의 지역별 비중
6. 결론 및 시사점
∙ 본 연구는 국내 기업 간 거래의 구조를 고려하여 지역경제에 미치는 다양한 효 과를 기업 단위에서 미시적으로 분석하는 방법론을 제시하고, 이에 대한 활용 방안을 소개하는 목적을 가지고 진행되었음
∙ 이를 위해 지역경제 분석 방법으로서 ‘지역기업연관분석’의 방법론을 최초로 제시한 선언적 연구로서 기여
- 기존 자료의 한계를 극복하고, 기업 간 연관관계를 직접적으로 활용한 기업연 관 분석방법을 제시하였다는 측면에서 의의를 찾을 수 있음
- 지역기업연관표는 핵심 연구주제인 공간 및 기업을 유동적으로 선별하여 적 용할 수 있다는 측면에서 다양한 활용성을 가짐
∙ 본 연구에서 제안하는 방법론을 활용하면, 다양한 시나리오 분석이 가능
- 공간단위의 측면에서는 행정구역상의 단위인 시·군·구, 읍·면·동뿐 아니라 혁신도시 등 특정 개발사업지구를 대상으로 하는 다양한 연구에 적용될 여지 - 기업의 측면에서는 본 연구와 같이 매출액 상위의 주력기업뿐 아니라, 지역
중소·중견기업 중심의 지역산업생태계의 내부-외부 효과 등에 대해 검토를 함에 있어 유용한 활용이 가능할 것으로 기대
∙ 본 연구를 가이드라인으로 삼아, 기업 간 거래 빅데이터를 활용한 추후 연구 진 행 시 발생하는 다양한 문제점에 대한 사전적 검토 및 이를 개선한 과제가 추진 되길 희망함
- 본사 및 지사의 구분, 기업 간 거래 상품의 식별, 데이터 포괄범위, 개인기업 연구범위 포함 등 자료상의 한계로 인한 문제는 여전히 존재하며, 향후 개선 이 필요한 영역
- 그럼에도 불구하고, 기업 관련 빅데이터는 점차 그 활용도가 커지고 있으며, 본 연구가 향후 유관 연구를 진행하는 데 일종의 가이드로서 역할을 기대
