도시의 네트워크 위치성과 초국적기업의 입지결정변화: 고차생산자서비스

2006 2008 2013

Nodes 68 firms, 208 cities

Potential ties 14,144

Density 0.029 0.031 0.049

Average degree by firm 6.00 6.50 10.26

Average degree by city 1.96 2.13 3.32

Existing ties 408 442 698

Jaccard index 0.707 0.409

0 → 0 13,646 13,335

0 → 1 90 367

1 → 0 56 111

1 → 1 352 331

<표 4-6> 분석 자료의 기술통계량: 고차생산자서비스기업

주: 자카드 지수(Jaccard Index)가 0.2이상일 경우 모형화에 적합하다고 판단 (Snijders et al., 2010)

고차생산자서비스기업의 네트워크 자료특성은 다음 <표 4-6>과 같다. 기업의 평균 연 결 수는 2006년에는 6개, 2013년에는 10.26개로 확장하고 있다. 자카드 지수는 각각

0.7과 0.4 수준으로 분석자료의 요건을 충족하고 있다. 시기별 연결의 변화패턴을 살펴 보면 세 시기동안 새롭게 추가되는 연결의 수가 제거되는 연결 수 보다 늘어나고 있어 이 시기동안 고차생산자서비스기업에 의한 전략적 입지는 그 범위가 확장되었다. 앞서 3절에서 살펴본 것처럼 분석대상인 핵심기업의 경우 금융위기가 발생한 시기에도 연결 의 확장이 존재했으며 이는 연결도가 3이상인 전략적입지의 경우에도 마찬가지로 적용 되고 있음을 보여준다.

2006~2013 2006~2008 2008~2013 Change rate

2006-2008 3.083

^*

(0.293) 2.847

^*

(0.265)

2008-2013 14.555

^*

(0.927) 13.900

^*

(0.912)

City positionality

City popularity

⁽¹⁾

0.612

^*

(0.119) 0.410 (0.289) 0.590

^*

(0.137) Dependency -0.977

^*

(0.488) -1.297 (1.362) -0.990

^Ϯ

(0.551) Betweenness 0.104

^*

(0.006) 0.088

^*

(0.035) 0.022 (0.018) Firm strategy

Firm activity

⁽¹⁾

0.817

^*

(0.148) 0.863

^*

(0.378) 0.815

^*

(0.150) City-firm assortativity

⁽¹⁾

-0.160

^*

(0.065) -0.115 (0.167) -0.191

^*

(0.068) 4-cycle

⁽¹⁾

0.034

^*

(0.009) 0.036 (0.027) 0.043

^*

(0.010) Control variables

Density

⁽¹⁾

-5.471

^*

(0.379) -5.673

^*

(0.922) -5.172

^*

(0.427)

City

City POP 0.284

^*

(0.049) 0.264

^*

(0.120) 0.316

^*

(0.056) Country GDP -0.303

^*

(0.038) -0.427

^*

(0.091) -0.297

^*

(0.042) Country CR 0.014

^*

(0.005) 0.034

^*

(0.013) 0.010

^*

(0.005) Europe 0.245

^Ϯ

(0.134) -0.062 (0.254) 0.472

^*

(0.110) Pacific-Asia 0.118 (0.177) 0.414 (0.392) 0.172 (0.200) Same nation 1.961

^*

(0.125) 2.662

^*

(0.352) 1.777

^*

(0.156)

Firm

Profit -0.003 (0.006) 0.137 (0.151) -0.004 (0.007) North America -0.420

^*

(0.178) -0.599 (0.435) -0.459

^*

(0.205) Europe 0.368

^*

(0.173) -1.451

^*

(0.818) 0.672

^*

(0.211) Pacific-Asia -0.240 (0.193) -1.346

^*

(0.565) -0.028 (0.218)

Test Wald type 1794.218 354.584 1141.856

<표 4-7> 도시의 네트워크 위치성에 따른 고차생산자서비스업의 입지결정모형

주: (1) 내생변수, (2) 괄호는 표준오차. 모든 계수 값은 모형에 수렴. *의 경우 0.05에서, ϯ의 경우 0.1에서 유의

[그림 4-1] 관측된 네트워크와 추정된 네트워크의 중심성 분포: 2006~2013, 고차생산자서비스기업

[그림 4-2] 관측된 네트워크와 추정된 네트워크의 중심성 분포: 2006~2008,

고차생산자서비스기업

[그림 4-3] 관측된 네트워크와 추정된 네트워크의 중심성 분포: 2008~2013, 고차생산자서비스기업

모형분석결과는 <표 4-7>에 제시되어 있다. 모든 모델은 t-통계량이 0.1 이하로 수렴 하였으며, 계수 값이 0이라는 귀무가설을 평가하기 위한 Wald test에서 모든 변수들이 계수 값이 0이라는 귀무가설을 기각하였다. 모형 적합도(goodness of fit)는 관측된 네 트워크와 모형추정과정을 통해 도출된 네트워크 간 중심성 분포의 유사성을 통해 판단 할 수 있다. [그림 4-1], [그림 4-2], [그림 4-3]은 각각 전 기간, 2006-2008, 2008-2013년의 관측네트워크와 추정네트워크의 중심성 분포를 나타낸 것인데 가로축은 중심성의 크기, 세로축은 해당 중심성을 지닌 노드의 누적분포를 의미한다. 이원모드 네 트워크 구조이기 때문에 내향중심성은 도시를 기준으로 한 중심성 분포를, 외향중심성 은 기업을 기준으로 한 중심성 분포를 의미하며 각 그래프 내의 실선은 실제 관측된 네 트워크의 중심성 분포를 나타내는데 이 선이 대체로 모형을 통해 추정된 네트워크 중심 성 분포의 ±2 표준편차 이내(점선)에 속해있을 경우 모형이 적합하다고 판단한다. 고차 생산자서비스기업을 대상으로 한 모델에서 각 실선은 대체로 ±2 표준편차 이내에 속해 있어 모형이 적합하다고 판단하였다.

모형별 각각의 변화율 계수는 각 시기사이에 기업이 자회사 입지를 변경할 기회를 얻 은 횟수를 의미한다. 기업은 변경기회를 얻었을 때 새롭게 자회사를 설립하거나 유지하 거나 제거하는 세 가지 선택 상황에 직면하는데 이 수치는 시뮬레이션 상에서 발생하는

변화로서 모형 내에서 생성과 소멸, 유지를 함께 추정하기 때문에 실제 해당 시기동안 관측되는 변경횟수와는 다르며 더 높은 값을 갖는다. 대상변수를 모두 투입한 전 기간 모델에서 변화율 계수는 2006~2008년 사이에는 각 기업별 평균 3번의 자회사 입지변 화기회를, 2008~2013년 사이에는 평균 14번의 자회사 입지변화기회를 가진 것으로 나 타난다.

고차생산자서비스기업에서 밀도 효과의 계수는 음수이며 이는 기업들이 새로운 연결 을 추구하기보다는 보수적으로 행동한다는 것을 의미한다. 각 시기별 분할모형에서도 동일한 부호와 유사한 계수 값을 가지는데 앞서 설명한 것처럼 이는 대부분의 네트워크 에서 나타나는 특징이다. 이후 살펴보겠지만 제조업에서도 동일하게 나타난다.

통제변수로 투입한 변수들의 특성을 먼저 살펴보면 가장 높은 영향력을 보이는 변수 는 기업본사의 위치와 도시가 위치한 국가 간의 동일성을 나타내는 동일국가변수이다.

변수의 계수는 전 기간모형과 시기별 분할모형에서 모두 정의 관계를 보이는데 초국적 기업의 모국 내 입지선호와 지리적 근접성을 보여준다. 본 모형이 초국적기업의 해외진 출모형이 아닌 입지모형이기 때문에 내국변수를 통제한 상태에서 다른 변수들의 영향력 을 살펴봄으로써 해외 입지 시 나타나는 특성들을 고려할 수 있다. 도시인구규모는 전 기간 모형과 분할 모형 모두에서 양의 계수 값을 나타내고 있다. 고차생산자서비스부문 의 입지에서는 고객과의 근접과 충분한 수요가 요구될뿐더러 인적자원의 확보 또한 중 요한 요소이기 때문에 인구규모가 클 경우 상대적으로 노동력의 풀이 크고 다양한 수요 가 많을 수 있다는 점에서 대도시입지선호의 특성을 보여주고 있다(Shearmur and Doloreux, 2008; Rubalcaba, 2013). 국가의 경제수준은 국가수준의 경제규모와 그에 따른 수요의 정도를 반영한다. 전 기간 모형과 분할모형 모두에서 국가 GDP는 음의 영 향력을 미치고 있다. 즉 이전 기간의 국가 경제수준과 수요가 높을수록 다음 기에 새로 운 연결이 형성되지 않거나 유지되지 않는 경향이 있음을 말해준다. 이는 다른 조건이 동일할 경우 선진국에 비해 상대적으로 경제규모가 작은 개발도상국으로의 전략적 입지 를 선호했음을 의미하며, 그 과정에서 전략적 입지의 지리적 확장을 설명한다. 다만 다 른 조건이 동일할 때 경제규모가 작은 국가 내 도시로의 입지지향에도 불구하고 국가전 체의 신용도가 상대적으로 높은 국가의 도시를 선호하고 있다. 국가신용도 변수는 영향 력은 비록 작지만 전 기간 모델과 분할모델 모두에서 양의 계수 값을 보이고 있다. 특 히 금융위기를 사이에 두고 두 시기동안 안정적인 특성을 보인다. 초국적기업의 입지에 서 전략적인 장소는 대부분 국가의 신용체계가 안정적일 것을 요구하며 그렇지 않을 경

우 상대적으로 사업운용과정에서 여러 형태의 리스크를 얻기 때문이다(Di Giovanni, 2005; Daude and Stein, 2007).

북미지역변수는 유의성이 떨어지는 한편, 모형수렴이 불안정하게 나타나 최종모형에 서 제거하였다. 도시가 위치한 지역더미변수 중 유럽변수는 전 기간과 2008~2013년의 분할모델에서 양의 영향력을 미치는 것으로 나타난다. 앞의 3절에서 살펴본 것처럼 이 시기동안 유럽 내에서 처리되는 고차생산자서비스기업의 비중은 점차 증가하였다. 또한 유럽도시들을 중심으로 연결이 보다 확대되는 특성을 보이고 있는데, 이는 금융위기 이 후 미국시장에서의 상대적인 수요 감소와 함께 유럽 내에서의 확장이 두드러지게 나타 나는 경향 때문인 것으로 보인다. 실제로 3절에서 제시한 핵심기업의 입지분포에서 각 시기별 비중변화를 살펴보면 2006년에는 아메리카 지역의 46.72%로 가장 많았지만 2013년에는 유럽이 48.33%로 가장 높았다. 특히 이 과정에서 아메리카 지역은 34.84%

로 그 비중이 감소하였고 아시아 지역은 큰 변화를 보이지 않았다. 즉 고차생산자서비 스기업의 경우 2006~2008년 사이에는 유럽지역에 입지하는 것을 선호하는 경향이 뚜렷 하지 않은 반면, 2008~2013년에는 유럽에 대한 선호가 크게 증가한다. 즉 두 시기 사 이에 고차생산자서비스업의 입지에 있어서 선호의 변화를 반영하는 한편, 유럽 내 기업 들의 상대적인 확장경향이 두드러지게 나타난 것 때문으로 보인다. 실제로 개별 기업의 지역별 본사입지에 따른 변수들의 영향력을 살펴보면 북미지역에 본사를 둔 기업들은 2006~2013년 동안 자회사를 축소하거나 확장하지 않는 입지 전략을 세우고 있다. 비록 유의하지는 않지만 2006~2008년 사이의 분할모델에서도 비슷한 방향성을 보이고 있다.

금융위기 이후 북미지역의 은행들은 실적을 회복하는데 매우 오랜 시간이 걸리고 있으 며, 2014년 4분기 4대 은행 중 웰스파고를 제외한 나머지 은행(시티은행, JP모건체이스, 뱅크오브아메리카)는 분기실적이 더욱 악화되었다. 반면 유럽계 은행들은 전 기간 모델 에서 보다 확장적인 전략을 펴고 있는 것으로 나타난다. 하지만 2006~2008년 사이의 분할모델에서는 유럽과 태평양 연안의 아시아 기업 모두 음의 계수 값을 보여 자회사를 신설하지 않거나 오히려 폐쇄하는 경향을 보이고 있으며, 유럽기업의 경우 2008~2013 년에 새롭게 확장전략을 펴는 것이 뚜렷하게 나타난다. 실제로 2008~2013년 사이에 유 럽에서 유럽으로 자회사를 설치하는 빈도는 2008년 1,319개에서 2013년 3,474개로 2 배 이상 증가한다. 북미의 경우에는 2006년 1,481개, 2008년 1,672개, 2013년 1,998개 로 꾸준히 증가하고 있지만 타 지역에서 북미에 자회사를 두는 경우는 유럽을 제외하고 는 50개 이하에 그치고 있다. 유럽에서 유럽으로 자회사를 확장한 기업들을 보면 알리 안츠(Allianz), AXA, BNP 파리바(BNP Paribas), 도이체방크(Deutsche Bank), 뮌헨 리

(Munich Re), 소시에테 제네랄(Societe Generale) 등이다. 또한 북미지역에 영업망을 확장한 기업은 버크셔 헤서웨이(Berkshire Hathaway)가 200여개를 신설함으로써 가장 많고 웰스파고가 그 다음에 있으며 시티그룹은 자회사가 30개 이상 감소한 것으로 나타 나며 뱅크오브아메리카는 2006~2008년 사이에 40여개가 증가하지만 이는 메릴린치의 인수로 인해 발생하는 결과이고 2008~2013년 사이에는 자회사가 거의 증가하지 않는 다. 아시아 기업의 경우 미즈호파이낸셜그룹(Mizuho Financial Group)은 서브프라임에 투자한 채권의 부도로 인해 70억 달러의 손실을 입었다. 상대적으로 아시아 금융기업들 은 서브프라임 투자에 노출된 규모가 적어 금융위기 당시 큰 손실을 입지 않았으나 이 후 시기에 조직망 측면에서의 확장이 크게 돋보이지 않았다. 다만 2010년 이후 미국은 행들의 구조조정 및 인수합병을 통해 최종적으로 살아남은 은행들은 전반적인 수익성이 점차 개선되고 있기 때문에(오태현, 김준엽, 2014) 이후 분석에서는 미국기업들의 전략 적 입지변화에 주목해야 할 것이다.

기업의 전략적 행동을 나타내는 변수들은 모든 모형에서 통계적으로 유의한 결과를 얻었다. 기업의 행동특성을 나타내는 변수 중 가장 큰 영향을 미치는 변수는 기업 활동 성으로서 양의 계수 값을 가진다. 해당 기간 동안 자회사가 많은 기업일수록 더 많은 자회사를 설립하려는 경향을 보여준다. 이는 2006~2008년 사이의 분할모형에서도 동일 한 경향을 보이고 있다. 대기업이 보다 큰 규모로 시장범위를 확대하는 경우 기업 간 계층성은 심화되고 소수의 몇몇 그룹이 시장을 점유한다. 금융위기 이후 그 경향은 보 다 증가하였는데, 이는 한편으로 금융기업 인수합병에 따른 결과이다. 미국 5대 은행 (JP모건체이스, 뱅크오브아메리카, 웰스파고, 시티그룹, US Bancorp)의 사례를 살펴보 면 금융위기 이후 이들의 자산집중도는 점차 증가하여 2014년 전체 금융기업 자산의 44% 수준에 달했으며(Forbes, 2014), 2010년 미국 상위 100개 은행의 시장점유율이 84%였던 반면, 2012년에는 82개 은행의 시장점유율이 88%까지 상승하였다. 금융기관 의 대형화 추세는 2000년대 초반부터 지속되어온 현상이지만 2008년 금융위기 이후 금 융부문의 구조조정에 따라 보다 급속하게 진행된 것으로 보인다.

도시-기업동조효과를 통해 기업의 활동성에 따라 각 기업이 도시의 인기도와 맺는 관 련성을 살펴보면 전 기간 모델과 분할모델에서 모두 음의 계수 값을 갖는다. 즉 이미 다수의 연결망을 보유한 고차생산자서비스기업일 경우 다른 조건이 동일하다면 기업이 집중된 도시보다는 새로운 시장을 개척하는 것을 보다 선호한다. McCauley et al.(2012)은 금융위기 이후 은행들이 전통적인 금융 중심지에서 채권이나 증권시장을 통

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