｢지방정부연구｣ 제23권 제4호(2020 겨울): 247-263

The Korean Journal of Local Government Studies, Vol.23 No.4 (2020 Winter)

http://dx.doi.org/10.20484/klog.23.4.10

｢지방정부연구｣ 제23권 제4호

지식서비스업 창업의 공간적 분포 특성분석:

부산광역시를 대상으로*

배 은 솔***

윤 갑 식***

*** 이 논문은 동아대학교 학술연구비 지원에 의하여 연구되었음.

*** 제1저자

*** 교신저자

국문요약

최근 지역경제 활성화의 새로운 동력이자 성장 대안으로 창업의 중요성이 강조되는 가운데, 우리나라는 경제구조가 지식기반경제로 전환됨에 따라 지식서비스업의 역할이 부각되고 있다. 따라서 본 연구는 부산광역시를 대상으로 최근 10년간 지식서비스업 창업의 공간분포 변화를 미시적 차원인 읍･면･동 공간단위로 살펴보고 창업의 공간의존성을 실증 분석하고자 하였다. 본 연구에서는 지식서비스업 창업의 공간적 분포변화를 GIS를 통해 분석하되, 지식서비스업을 그 특성에 따라 4가지 유형으로 구분하였다. 그리고 공간적 자기 상관 기법을 활용하여 지식서비스업 창업의 공간의존성을 분석하였다. 분석결과 첫째, 부산광역시 지식서비스업은 지역경제에서 차지하는 구성비가 지속적으로 높아졌지만, 해당 산업의 창업구성비는 낮아진 것으로 나타났다. 둘째, 부산광역시 지식서비스업 창업의 집중 분포지역은 기존 도심지역에서 해운대구, 기장군, 강서구 등 시 외곽지역으로 이동하였다. 이러한 경향은 지식서비스업의 집적지 변화와 유사한 것으로 나타났다. 더불어 4가지로 구분된 지식서비스업 유형별 창업의 공간적 분포특성은 서로 상이한 것으로 나타났다. 셋째, 지식서비스업 창업의 공간의존성은 시간이 경과함에 따라 강화되었으며 지식서비스업 유형별 창업의 군집지역은 서로 다른 것으로 분석되었다. 이는 지식서비스업 창업의 입지요인이 시간에 따라 변해왔으며, 산업 유형별로 다르다는 것을 의미한다.

주제어: 지식서비스업, 창업, 공간분포, 공간 의존성, 부산광역시

Ⅰ. 서론

지역경제 저성장이 고착화되는 우려 속에서 창업은 지역경제 활성화의 새로운 동력으로 인식되고 있어 그 중요성이 높아지고 있다. 우리나라는 지식기반경제가 진행됨에 따라 새로운 성장 동력이자 고용창출 부문으로서 지식서비스업의 역할이 부각되었고, 특히 지식서비스업 창업에 대한 관심이 높아지고 있다. 창업은 단기적으로 신규고용을 창출하고, 장기적으로 혁신적인 경제구조의 토대가 되므로 지역경제를 활성화시키는 역할을 담당하기 때문이다(서연미, 2000).

창업규모는 지역에 따라 상당한 차이를 보이는데 이러한 공간적 불균형은 지역경제의 격차를 심화시키는 요인이 되기도 한다(Lloyd and Mason, 1984; Hart and Gudgin, 1994; Guesnier, 1994; Keeble and Walker, 1994; Audretsch and Fritsch, 1994; Fotopoulos and Spence, 1999). 이러한 측면에서 창업의 공간적 분포특성에 대한 이해는 매우 중요하다. 창업의 공간적 분포를 분석하기 위해서는 미시적 공간단위로 분석하는 것이 필요하다. 왜냐하면 창업의 입지결정과정에는 지역의 접근성, 지가, 산업의 다양성, 인구구조 등 입지지역의 공간적 특성이 중요하게 작용하기 때문이다. 2000년대 이후 우리나라는 창업의 중요성을 인식하고 창업 활성화를 위한 다양한 노력을 추진해 왔다. 창업관련 선행연구를 살펴보면, 분석 자료의 한계로 인해 시･군･구 공간 단위의 연구가 대부분이어서 창업입지의 미시적 특성을 분석하는데 한계가 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 부산광역시를 대상으로 지식서비스업 창업의 공간분포 변화를 미시적 차원인 읍･면･동 공간단위로 분석하고, 창업의 공간적 집중과 분산 등 공간의존성을 실증 분석함으로써 향후 창업 활성화 정책 수립의 기초자료를 제공하고자 한다.

변이계수를 통해 부산광역시 지식서비스업 창업의 공간적 불균형을 측정한 결과, 2007년 1.09%에서 2017년 1.19%로 증가하여 공간적 불균형이 심화된 것으로 나타났다.

본 논문에서는 부산광역시 읍면동별 지식서비스업 창업의 공간적 분포 변화분석을 주요 내용으로 한다. 이를 위하여, 본 연구는 부산광역시를 공간적 범위로 하였고, 시간적 범위는 창업에 대한 읍면동 단위의 가장 최신자료가 2017년인 점을 고려하여 10년간의 공간적 분포 변화를 살펴보기 위해 2007년부터 2017년으로 설정하였다. 분석기간 동안 지식서비스업 창업현황은 통계청 MDIS(MircoData Intergrated Service)의 ‘전국사업체 조사’ 자료를 바탕으로 구축하였다. 여기서 지식서비스업의 범위는 ｢산업발전법 시행령｣에 기초하여 설정하였다. 본 연구에서는 문헌연구, GIS분석, 통계분석을 적용하였다. 문헌연구를 통해서는 창업의 의의 및 지역경제발전과의 관계 등에 대한 이론적 고찰과 함께 지식서비스업에 대한 정의와 분류를 살펴보았다. GIS분석에서는 MDIS에서 제공하는 읍면동별 사업체수를 사용하여 지식서비스업 창업의 공간적 분포를 분석하였다. 마지막으로 통계분석 기법으로는 지식서비스업 창업의 공간 의존성을 분석하기 위해 공간적 자기 상관 기법을 적용하였다.

전국사업체 조사 자료는 연간자료 형태로 제공되며, 행정구역(시도, 시군구, 읍면동), 사업체구분, 산업 분류, 종사자 등 개별 사업체의 세부적인 정보와 함께 창업년도 정보를 제공하고 있어 창업시점을 확인할 수 있다.

연구의 구성은 다음과 같다. 이어지는 Ⅱ장에서는 이론 및 선행연구 고찰을 통해 창업의 의의와 함께 지식서비스업의 범위를 선정하되, 지식서비스업이 다양한 산업을 포함하고 있는 특성을 고려하여 세부 산업의 속성을 바탕으로 4가지로 유형화하였다. 더불어 창업관련 선행연구 고찰을 통해 기존 연구의 한계와 본 연구의 차별성을 제시하였다. Ⅲ장에서는 지식서비스업 창업의 공간적 분포 특성을 시･군･구 공간단위 및 읍･면･동 공간단위로 분석하였다. 또한 지식서비스업 유형별 창업의 공간적 분포특성을 분석하였다. Ⅳ장에서는 부산광역시 지식서비스업 전체 및 유형별 창업의 공간적 분포에 대한 공간의존성을 실증 분석하였다. 공간의존성은 Moran's I 지수를 통해 분석하였다. 마지막으로 연구결과를 요약하고 본 연구의 한계점과 향후 연구과제를 제시하였다.

지식서비스업 창업의 공간적 분포 특성분석: 부산광역시를 대상으로

Ⅱ. 창업관련 이론 및 선행연구 고찰

1. 창업의 의의와 지식서비스업의 범위

일반적으로 말해 창업이란 새로운 제품과 서비스를 창출 및 생산하여 판매하는 행위를 뜻한다. 창업과 관련한 선행연구들을 살펴보면 연구자들에 따라서 다양하게 정의되고 있다. Nam(2014)은 창업을 산업, 경제 등 모든 사회현황의 핵심 주제로 보고, 일자리 창출 및 미래의 성장 동력을 모색하는 중요한 수단이라고 정의하였다. 서연미(2000)는 창업을 기업가정신의 발로이며 동시에 지역경제 활성화를 나타내는 중요한 지표로 정의하고, 지역의 산업공간구조를 형성하는 것이 창업의 역할이라 하였다. 이와 같은 창업의 정의를 종합하면 창업은 지역경제 활성화 수준을 나타내는 주요 지표라고 할 수 있겠다. 창업의 기능은 지역경제발전과도 관계가 있다. 창업은 다양한 소비자 욕구에 부응함과 아울러 국가와 지역경제 성장 및 혁신, 고용기회 창출, 지역인구 유입을 통한 지속적인 성장 유도 등의 기능들을 통해서 지역경제발전에 기여한다(Seol and Hong, 2013).

<표 1> 지식서비스업 유형화

한국표준산업분류(대분류)	재분류를 통한 유형화
E. 하수폐기물 처리, 환경복원업	도･소매(전자상거래･상품중개업) 및 환경복원업
G. 도매･소매업
J. 출판, 영상, 방송통신･정보서비스업	출판･영상･방송통신･정보서비스업
M. 전문, 과학･기술서비스업	전문 과학기술 및 사업지원서비스업
N. 사업시설관리･사업지원서비스업
P. 교육 서비스업	교육･보건･사회복지업
Q. 보건･사회복지업

지식서비스업은 국가별, 연구자별, 연구목적에 따라서 정의와 범위가 다양하게 해석되고 있다. 지식서비스업이란 용어는 EU(1995)의 보고서에서 처음으로 사용되었다. 이 보고서에서는 지식서비스업을 “기존 산업사회의 노동, 자본, 토지라는 주요 생산요소에 대비하여 인간의 창의성에 바탕을 둔 지식을 주요 생산요소로 사용하여 기존 산업의 생산성 향상과 상품 서비스의 고부가가치화를 지향하는 서비스”로 정의하였다. OECD(1998)는 지식서비스업을 “지식을 창출･가공･활용･유통시키거나 지식이 체화된 중간재를 생산 활동에 집약적으로 활용하여 고부가가치의 서비스를 제공하는 산업“으로 정의하였다. OECD에서 분류한 지식서비스업의 범위로는 한국표준산업분류에서 통신업, 금융･보험업, 사업서비스업, 교육 서비스업, 보건･사회복지사업, 오락･문화･운동관련 서비스업이 포함된다. 국내의 경우, 산업자원부(2007)는 “인간의 지식을 집약적으로 활용하여 높은 부가가치를 창출하는 서비스”로 지식서비스업을 정의하였다. 우리나라 현행 법령상 지식서비스업 관련 규정으로는 ｢산업발전법 시행령｣, ｢제조업 등의 무역 조정 지원에 관한 법률｣, ｢중소기업인력지원 특별법 시행령｣이 있다(Choi, Chang and Jeon, 2013). 본 논문은 ｢산업발전법 시행령｣상의 지식서비스업의 범위를 지식서비스업으로 한정하고 연구를 진행하였다. ｢산업발전법 시행령｣에서는 지식서비스업을 <표 1>과 같이 한국표준산업분류 대분류 기준으로 7가지로 구분하고 있다. 본 논문에서는 이를 산업특성의 유사성을 고려하여 4가지(①도･소매(전자상거래･상품중개업) 및 환경복원업, ②출판･영상･방송통신･정보서비스업, ③전문 과학기술 및 사업지원서비스업, ④교육･보건･사회복지업)로 재분류하여, 각 유형별 창업의 공간분포 특성을 분석하였다.

2. 창업관련 선행연구 고찰

창업과 관련된 선행연구들을 주제별로 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 창업의 입지에 영향을 미치는 요인들을 분석한 연구이다. 이창근(2017)은 창업의 세 가지 이론적 배경을 바탕으로 음이항 모형(zero-truncated)을 통해 창업의 입지에 영향을 주는 요인을 분석하였다. 분석결과 지역 내 소비, 인구증가, 지방재정지출, 창업보육센터 등은 창업 증가에 긍정적인 역할을 하는 중요한 요인으로 나타났다. 김근종･송호철(2000)은 레스토랑 창업을 대상으로 합리적인 입지선정을 위해 고려해야 할 항목들을 제시하고, 네트워크 모형 및 서비스 시설 입지모형을 통해 입지결정에 필요한 요인들을 분석하였다. 여기서는 인구요인이 창업입지 결정요인 중에서 가장 중요함을 제시하였다. 최창호･안동환(2010)은 영과잉 음이항 회귀분석모형(zero inflated negative binominal regression model)을 이용하여 지역별 산업별로 기업의 창업입지에 영향을 주는 요인을 분석하였다. 여기서는 창업입지 요인으로 지방정부 지출, 지역노동시장, 지역시장, 농촌성, 산업구조 등을 고려하였으며, 산업부문별로 창업입지에 영향을 주는 요인이 다르다는 점을 주장하였다.

둘째, 창업의 성장과 유지를 분석한 연구이다. 박정일･서연미(2016)는 대도시권 단위로 지식기반산업의 성장을 창업, 이전, 폐업으로 나누어 그 특성을 분석하였다. 이들은 대도시권을 중심으로 창업률과 폐업률이 높게 나타나며, 산업 유형별 및 도시 위계별로 차이가 있다고 주장하였다. 특히 지식기반산업의 경우, 창업기업들의 집적은 내부이전에 영향을 받는다는 점에 주목해야 함을 강조하였다. 이창효(2017)는 창업기업의 시장 진입 후 생존에 영향을 미치는 창업지역별 특성을 살펴보고, 창업지역의 특성이 창업기업 생존과 연관이 있는가를 분석하기 위해 생존분석모형(survival analysis)을 적용하였다. 분석결과, 산업활동 특성 부문에 관한 요인과 집적경제에 관한 요인이 창업기업 생존에 긍정적인 영향을 주는 요인임을 주장하였다.

셋째, 창업의 공간적 분포 특성을 분석한 연구이다. 서연미(2000)는 서울시 창업의 공간구조를 규명하기 위해 창업의 업종별 지역별 변화 패턴 및 서울시 창업의 공간분포를 분석하였다. 분석결과, 서울시에서는 창업이 강남구, 서초구, 영등포구, 중구, 송파구, 마포구에서 가장 활발한 것으로 나타났다. 김은진(2013)은 스타트업을 대상으로 창업공간의 특성을 분석하였다. 창업이 한정된 지역에 국지적으로 발생함을 지적하면서, 기업은 초기일수록 정보에 민감하여 도심 가까이에 위치하려는 경향을 보이고, 기업이 성장함에 따라 임대료 및 집적에 의한 외부효과 의존도에 따라 입지환경이 달라짐을 지적하였다.

창업과 관련된 선행연구들을 종합하면, 창업의 입지요인을 분석한 연구, 창업의 성장과 유지요인을 분석한 연구, 창업의 공간적 분포를 분석한 연구 등으로 구분할 수 있다. 특히, 창업의 공간적 분포를 분석한 선행연구들은 자료의 한계로 인해 시･군･구 단위로 분석함으로써 창업의 공간적 분포를 미시적으로 분석하지 못하는 한계를 가지고 있다. 하지만 창업은 입지지역의 접근성과 지가, 주변 토지이용, 해당 산업의 집적도와 특화도 등에 영향을 받으므로 창업입지를 세부적인 공간단위로 분석할 필요가 있다. 또한, 대부분의 연구들은 창업의 입지가 공간적으로 집중하는지 또는 분산하는지 등의 공간 의존성에 대해서는 다루지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 읍･면･동을 분석 공간단위로 설정하여 창업의 공간적 분포를 미시적 측면에서 분석하고, 창업 입지의 공간의존성을 공간적 자기 상관분석을 통해 실증 분석함으로써 선행연구와 차별성을 가진다.

Ⅲ. 부산광역시 지식서비스업 창업의 공간적 분포 변화분석

1. 부산광역시 지식서비스업의 현황

부산광역시 지식서비스업 사업체와 지식서비스업 창업 현황을 우리나라 7대 광역시와 비교한 결과는 <표 2>와 같다.

<표 2> 광역시별 지식서비스업 사업체 및 창업 현황

(단위: 개, %)

구분		서울	부산	대구	인천	광주	대전	울산
지식 서비스업 사업체	2007	165,381 (32.60)	42,695 (8.42)	29,703 (5.85)	19,042 (3.75)	16,820 (3.32)	14,867 (2.93)	9,959 (1.96)
	2017	219,851 (30.24)	54,372 (7.48)	38,402 (5.28)	28,524 (3.92)	22,523 (3.10)	21,267 (2.92)	12,936 (1.78)
	연평균 증가율	2.93	2.46	2.61	4.14	2.97	3.66	2.66
지식 서비스업 창업	2007	16,150 (27.45)	4,728 (8.04)	3,556 (6.04)	2,400 (4.08)	2,081 (3.54)	1,812 (3.08)	1,408 (2.39)
	2017	24,039 (30.81)	5,055 (6.48)	3,658 (4.69)	3,357 (4.30)	2,547 (3.26)	2,221 (2.85)	1,272 (1.63)
	연평균 증가율	4.59	1.09	0.62	4.14	2.38	2.44	-0.48
자료: 통계청 MDIS(MircoData Intergration Service)

<표 2>에 의하면, 2017년 기준 부산광역시의 지식서비스업 사업체수는 54,372개로 서울에 이어 두 번째로 규모가 큰 편이다. 2007년 이후부터 2017년까지 부산광역시 지식서비스업의 연평균 성장률은 2.46%로 우리나라 7대 광역시에서 가장 낮은 실정이다. 이로 인해 부산 지식서비스업이 전국에서 차지하는 구성비는 2007년 8.42%에서 2017년 7.48%로 감소하였다. 한편, 2017년 기준 부산광역시 지식서비스업의 창업규모는 5,055개로 우리나라에서 두 번째로 큰 규모이다. 하지만 부산 지식서비스업 창업규모는 지식서비스업 전체 사업체 규모에 비해 상대적으로 작은 편이다. 왜냐하면, 2017년 기준 부산 지식서비스업 사업체 규모는 서울 지식서비스업 사업체의 24.7% 수준이지만, 부산 지식서비스업 창업규모는 서울 지식서비스업 창업규모의 약 21.0% 수준으로 더 낮기 때문이다. 2007년 이후 부산 지식서비스업의 창업규모는 연평균 1.09% 성장하여 울산, 대구에 이어 세 번째로 낮은 편이다. 이로 인해 부산 지식서비스업 창업이 전국에서 차지하는 구성비는 2007년 8.04%에서 2017년 6.48%로 하락하였다. 따라서 부산광역시 지식서비스업 전체 및 창업규모가 우리나라에서 차지하는 위상은 하락하고 있는 실정이라고 할 수 있다.

부산광역시 지식서비스업 사업체 및 창업현황을 좀 더 세부적으로 살펴보면 <표 3>과 같다. 2007년 이후 부산광역시의 전 산업 사업체수는 연평균 0.87% 성장한 반면 부산광역시 지식서비스업 사업체는 연평균 2.46% 성장하여 전 산업보다 빠르게 성장하였고, 그 결과 지식서비스업이 전 산업에서 차지하는 구성비는 2007년 16.24%에서 2017년 18.97%로 높아졌다. 이는 지식서비스업이 지역경제에서 차지하는 위상이 지속적으로 높아짐을 의미한다. 부산광역시 지식서비스업 창업의 현황을 살펴보면, 2007년 이후 부산광역시 지식서비스업의 창업 규모는 연평균 1.09% 증가하여 부산광역시 전 산업의 창업 규모 성장률(1.29%)보다 낮은 편이다. 그 결과 지식서비스 창업이 전 산업 창업에서 차지하는 구성비는 2007년 16.14%에서 2017년 15.48%로 낮아졌다. 따라서 부산광역시 지식서비스업은 지역경제에서 차지하는 구성비가 지속적으로 높아지는데 반해, 해당 산업 창업 규모가 전 산업에서 차지하는 구성비는 낮아지고 있는 실정이다.

<표 3> 부산광역시 지식서비스업 사업체 및 창업 현황

(단위: 개, %)

년도	사업체		창업
	전 산업	지식서비스업	전 산업 창업	지식서비스업 창업
2007	262,906	42,695 (16.24)	29,302	4,728 (16.14)
2010	259,972	44,405 (17.08)	33,811	5,357 (15.84)
2015	278,850	53,030 (19.02)	36,618	6,527 (17.82)
2017	286,571	54,372 (18.97)	32,655	5,055 (15.48)
연평균 증가율	0.87	2.46	1.29	1.09
자료: 통계청 MDIS(MircoData Intergration Service)

2. 지식서비스업 창업의 공간적 분포

부산시 지식서비스업과 해당산업의 창업현황을 읍･면･동 기준으로 나타내면 <그림 1>과 같다. <그림 1>에 의하면 2007년 기준 부산광역시 지식서비스업은 부산진구 부전1동･범천1동, 동구 범일2동, 연제구 거제1동, 사상구 감전동･괘법동 등 주로 도심지역에 집중적으로 분포한다. 2017년에는 도심뿐만 아니라 해운대구 우2동･반여1동, 강서구 대저1,2동･녹산동, 기장군 정관읍 등 외곽지역으로 분산된 특징이 있다. 지식서비스업 창업 또한 해당산업의 공간적 분포패턴과 유사한 경향을 보이고 있어 창업이 기존산업의 집적지에서 주로 발생하는 것으로 유추해 볼 수 있다.

<그림 1> 지식서비스업 사업체 및 창업의 공간적 분포

<지식서비스업 사업체>		<지식서비스업 창업>
2007	2017	2007	2017

이어서 지식서비스업 창업의 입지현황 특성을 보다 세부적으로 파악하기 위해 구･군 단위와 읍･면･동 단위에서 살펴보았다. <표 4>는 지식서비스업 창업의 전체적인 분포경향을 살펴보기 위해 구･군 공간 단위에서 분석한 것이다. 2007년에는 부산진구의 창업규모가 13.81%로 가장 높았고, 이어서 사상구(11.93), 해운대구(10.07), 동래구(9.06), 연제구(7.67) 순서로 나타났다. 2017년에는 해운대구(14.52)의 구성비가 가장 높았으며 이어서 부산진구(12.09), 사상구(9.83), 강서구(8.59), 연제구(8.03) 순서로 나타났다. 분석기간 동안 강서구의 창업 증가율이 가장 높았으며, 해운대구와 기장군 또한 성장률이 높은 것으로 나타났다. 그러므로 구･군 공간단위로 살펴본 지식서비스업 창업의 공간분포 변화특징은 2007년에는 원도심을 중심으로 창업이 발생했지만 2017년에서 부산시의 동･서측 방향인 기장군과 해운대구, 강서구로 이동하였다는 점이다.

<표 4> 구･군 단위의 지식서비스업 창업 구성비 변화

(단위: %)

구･군	2007년 (A)	2017년 (B)	변화량 (B-A)
중구	3.32	1.03	-0.29
서구	3.81	3.13	-0.69
동구	5.00	3.80	-1.20
영도구	2.35	1.78	-0.57
부산진구	13.81	12.09	-1.73
동래구	9.06	6.77	-2.29
남구	6.35	5.42	-0.93
북구	5.54	3.98	-1.56
해운대구	10.07	14.52	4.45
사하구	5.85	5.00	-0.85
금정구	6.84	6.03	-0.81
강서구	2.20	8.59	6.39
연제구	7.67	8.03	0.36
수영구	4.60	4.35	-0.25
사상구	11.93	9.83	-2.10
기장군	1.59	3.66	2.07

한편 읍･면･동 단위로 지식서비스업 창업의 변화를 살펴보면 <표 5>와 같다. <표 5>는 읍･면･동 단위에서 살펴본 지식서비스업 창업 구성비 중에서 상위 10개 지역에 해당하는 읍･면･동만 추출한 것이다. 2007년에는 사상구 괘법동의 창업규모가 3.63%로 가장 높았고, 이어서 사상구 감전동(3.43%), 부산진구 범천1동(2.38%) 등의 순서로 높았다. 2017년에는 해운대구 우2동(3.92%)이 가장 높았고, 강서구 대저2동(3.07%), 부산진구 부전1동(2.71%) 순서로 높게 나타났다. 분석기간 동안 창업이 가장 크게 증가한 지역은 해운대구 우2동(3.13%p)이며, 강서구 대저2동(2.71%p)과 강서구 명지동(2.35%p)도 크게 증가한 것으로 나타났다. 2017년 지식서비스업 창업 구성비가 높은 지역인 해운대구 우1,2동･재송1동, 강서구 대저2동･명지동, 기장군 정관읍은 창업 변화량이 큰 지역과 중첩적으로 나타났다. 이를 통해 부산광역시 지식서비스업 창업의 입지지역으로 해운대구와 강서구, 기장군의 선호도가 높아지는 것을 확인할 수 있었다.

<표 5> 읍･면･동 단위의 지식서비스업 창업 현황

(단위: %, %p)

2007년 (A)	2017년 (B)	변화량 (B-A)
1. 사상구 괘법동 (3.63)	1. 해운대구 우2동 (3.92)	1. 해운대구 우2동 (3.13)
2. 사상구 감전동 (3.43)	2. 강서구 대저2동 (3.07)	2. 강서구 대저2동 (2.71)
3. 부산진구 범천1동 (2.38)	3. 부산진구 부전1동 (2.71)	3. 강서구 명지동 (2.35)
4. 연제구 거제1동 (2.29)	4. 사상구 괘법동 (2.69)	4. 기장군 정관읍 (1.59)
5. 부산진구 부전1동 (2.22)	5. 강서구 명지동 (2.55)	5. 강서구 녹산동 (0.94)
6. 남구 대연3동 (2.06)	6. 연제구 거제1동 (2.43)	6. 해운대구 재송1동 (0.79)
7. 동구 초량3동 (1.61)	7. 사상구 감전동 (2.14)	7. 금정구 금사동 (0.60)
8. 북구 화명3동 (1.50)	8. 해운대구 우1동 (1.84)	8. 해운대구 중1동 (0.58)
9. 금정구 구서2동 (1.44)	9. 해운대구 재송1동 (1.78)	9. 남구 용당동 (0.58)
10. 수영구 남천1동 (1.44)	10. 기장군 정관읍 (1.72)	10. 해운대구 우1동 (0.52)

3. 지식서비스업 유형별 창업의 공간적 분포

지식서비스업 유형별 창업 규모를 살펴보면 <표 6>과 같다. 2007년과 2017년 모두 도･소매(전자상거래･상품중개업) 및 환경복원업, 교육･보건･사회복지업, 전문 과학기술 및 사업지원서비스업, 출판･영상･방송통신･정보서비스업 순서로 창업 규모가 높았다. 2007년부터 2017년 동안의 창업 구성비 변화량을 살펴보면 전문 과학기술 및 사업지원서비스업이 6.72%p로 가장 높게 나타났고, 다음으로 도･소매(전자상거래･상품중개업) 및 환경복원업, 출판･영상･방송통신･정보서비스업, 교육･보건･사회복지업 순서로 변화하였다. 지식서비스업 유형별 현황을 살펴보면 전문 과학기술 및 사업지원서비스업의 경우 높은 창업 구성비 변화량을 보이고 있지만 창업 규모는 낮게 나타났다. 출판･영상･방송통신･정보서비스업의 경우 낮은 창업 구성비 변화량과 낮은 창업 규모를 보였다. 2017년 기준으로 4가지 유형별 지식서비스업 창업을 살펴본 결과, 도･소매(전자상거래･상품중개업) 및 환경복원업 산업의 구성비가 높은 반면, 고부가가치 산업에 해당하는 전문 과학기술 및 사업지원서비스업과 출판･영상･방송통신･정보서비스업의 창업 구성비가 낮은 문제점을 안고 있는 것으로 나타났다.

<표 6> 지식서비스업 유형별 창업 규모

(단위: 개, %p)

지식서비스업 유형	2007	2017	구성비 변화량
도･소매(전자상거래･상품중개업) 및 환경복원업	2,038	2,298	2.36
출판･영상･방송통신･정보서비스업	150	206	0.90
전문 과학기술 및 사업지원서비스업	484	857	6.72
교육･보건･사회복지업	2,056	1,694	-9.97
합계	4,728	5,055	-

분석기간 동안 지식서비스업 유형별 창업의 공간적 분포 변화를 읍･면･동 단위로 분석한 결과는 <그림 2>와 같다. 도･소매(전자상거래･상품중개업) 및 환경복원업 산업은 2007년에는 사상구 괘법동･감전동, 부산진구 범천1동, 강서구 대저1동, 중구 중앙동 주변을 중심으로 창업이 발생하였다. 2017년에는 기존에 위치해 있던 지역을 포함하여 강서구 대저1,2동･녹산동･명지동, 해운대구 반여1동･우1,2동, 기장군 기장읍 등 주로 강서구와 해운대구에서 창업의 빈도가 높게 나타났다. 출판･영상･방송통신･정보서비스업의 경우 2007년에는 남구 대연3동을 중심으로 창업이 주로 발생했지만 2017년에는 해운대구 우2동･재송1동 등 해운대구를 중심으로 창업이 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 그러므로 출판･영상･방송통신･정보서비스업 창업은 남구에서 해운대구로 이동하였다.

전문 과학기술 및 사업지원서비스업의 경우, 2007년에는 연제구 거제1동 등 기존 도심을 중심으로 창업이 발생하였지만, 2017년에는 연제구 거제1동을 포함해서 해운대구 우2동･재송1동, 강서구 명지동･녹산동 등 해운대구와 강서구로 확산되는 것으로 나타났다. 그러므로 전문 과학기술 및 사업지원서비스업의 창업은 기존 도심을 포함해서, 해운대구와 강서구 등 외곽지역으로 확산되는 특징이 있는 것으로 분석되었다. 교육･보건･사회복지업의 경우 2007년에는 북구 화명3동, 금정구 구서2동･남산동, 해운대구 반여1동･좌2동, 동래구 사직2동, 수영구 남천1동, 기장군 기장읍 등에서 창업이 발생하였다. 2017년에는 강서구 명지동, 기장군 정관읍과 해운대구 좌2동･우1,2동 등 해운대구를 중심으로 창업이 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 이는 분석기간 동안 교육･보건･사회복지업 창업이 해운대구와 부산광역시 외곽지역으로 이동하였음을 의미한다. 이와 같은 분석결과는 지식서비스업 유형별 창업 입지공간이 상이함을 의미한다.

<그림 2> 지식서비스업 유형별 창업의 공간적 분포변화

<도･소매(전자상거래･상품중개업) 및 환경복원업>		<출판･영상･방송통신･정보서비스업>
<2007년>	<2017년>	<2007년>	<2017년>
<전문 과학기술 및 사업지원서비스업>		<교육･보건･사회복지업>
<2007년>	<2017년>	<2007년>	<2017년>

Ⅳ. 지식서비스업 창업의 공간적 자기 상관분석

1. 공간적 자기 상관분석 방법: Moran's I

앞에서 살펴본 지식서비스업 창업의 입지가 공간적으로 집중하는지 또는 분산하는지 등의 공간의존성을 살펴보기 위해 공간적 자기 상관분석을 실시하였다. 공간적 자기상관이란 “인문사회적 또는 자연적 현상들이 지리적 공간상에서 갖는 상호의존성 및 상호작용”으로 정의된다(이희연･심재헌, 2011). 즉, 공간적으로 인접해 있을수록 유사한 특성을 지니게 되고, 상관성이 높아진다. 본 논문에서는 Moran's I 지수를 통해 공간적 자기상관성을 분석하였다. Moran's I 지수는 전역적(Global) 모란지수와 국지적(Local) 모란지수로 나눌 수 있다. 전역적 모란지수는 연구대상지역 내에서 유사한 값들의 전반적인 군집경향을 하나의 지표로 요약하여 나타내는 지표이고, 국지적 모란지수는 특정지역을 중심으로 주변에 유사한 값들을 보이는 공간적 군집현황을 세부적으로 나타내는 지표이다. 전역적 모란지수는 지역 간의 인접성을 나타내는 공간가중행렬과 인접하는 지역들 간의 속성 데이터의 유사성을 측정하는 것으로 식(1)에 의해서 계산되며, (-)1에서 (+)1 사이의 값을 가진다.

전역적 모란지수 값이 (-)1은 완전한 음의 자기상관관계를 나타내고, (+)1은 완전한 양의 자기상관관계를 나타낸다. 전역적 모란지수는 유사한 값들을 갖고 있는 지역들이 공간적으로 인접해 있는 경향이 강할수록 (+)1에 가까운 값을 갖게 되고, (-)1에 가까울수록 높고 낮은 값을 가지는 지역들이 규칙적으로 섞여 분포하는 공간 패턴을 의미한다.

[eqn: I= {N sum _{i=1} ^{n} sum _{j=1} ^{n} w _{ij} (Y _{i} - bar{Y} )(Y _{j} - bar{Y} )} over {( sum _{i=1} ^{n} sum _{j=1} ^{n} w _{ij} ) sum _{i=1} ^{n} (Y _{i} - bar{Y} ) ^{2}}]	식(1)

[eqn: I] : 전역적 모란지수 값, [eqn: N] : 분석대상 지역의 수

[eqn: Y _{i}] : 지역[eqn: i]의 속성, [eqn: Y _{i(j)}] : 지역[eqn: i(j)]의 속성

[eqn: bar{Y}] : 평균값, [eqn: w _{ij}] : 가중치

전역적 모란지수는 유사한 값들의 공간적 자기상관도를 측정하는 지수로써 큰 값들이 군집되어 있는 경우나 작은 값들이 군집되어 있는 경우를 구분하지 못하는 단점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해소하기 위해 국지적 모란지수를 함께 적용하였다. 국지적 모란지수를 통해서는 공간적 군집의 유의성을 판정할 수 있으며, 국지적 군집지역과 이례지역을 추출할 수 있는 특징이 있다. 국지적 모란지수는 전역적 지수와는 달리 값의 상한 값과 하한 값이 없으며, 값이 클수록 양의 상관관계가 산출되며, 작을수록 음의 상관관계를 보인다. 국지적 모란지수의 산출식은 식(2)와 같다.

[eqn: I _{i} = LEFT [ {n ^{2}} over {sum _{i=1} ^{n} sum _{j=1} ^{n} w _{ij}} RIGHT ] {LEFT ( y _{i} - bar{Y} RIGHT ) sum _{j=1} ^{n} w _{ij} LEFT ( y _{j} - bar{Y} RIGHT )} over {sum _{i=1} ^{n} (y _{i} - bar{Y} ) ^{2}}]	식(2)

[eqn: I _{i}]: 지역[eqn: i]의 국지적 모란지수 값

국지적 모란지수 값을 통해 공간적 연관성을 분석하면 다음 네 가지로 분류할 수 있다. 첫째 원점을 기준으로 하여 높은 값 주변에 높은 값이 존재하는 HH유형, 둘째 낮은 값 주변에 낮은 값이 존재하는 LL유형, 셋째 높은 값 주변에 낮은 값이 존재하는 HL유형, 마지막으로 낮은 값 주변에 높은 값이 존재하는 LH유형이다. 이때 국지적 차원에서 공간적 군집은 HH, LL유형이며 공간적 이례지역은 HL, LH유형이다.

2. 지식서비스업 전체의 공간적 자기 상관 분석 결과

본 연구에서는 전역적 모란지수를 이용하여 지식서비스업 창업규모의 공간적 자기 상관성을 살펴보고, 국지적 모란지수를 통해 공간적 군집경향을 세부적으로 살펴보았다. 지식서비스업 전체 창업과 유형별 창업에 대한 전역적 모란지수를 산출한 결과는 <표 7>과 같다. <표 7>에 의하면, 지식서비스업 전체 창업에 대한 전역적 모란지수는 2007년 0.027에서 2017년에는 0.047로 증가하였다. 이는 지식서비스업 창업에 있어 공간의존성이 증가되었음을 의미한다.

전역적 모란지수와 국지적 모란지수는 ArcGIS 프로그램을 통해 계산하였다.

<표 7> 전역적 모란지수 분석 결과

년도	지식서비스업 창업	지식서비스업 유형별 창업
		A	B	C	D
2007	0.027	0.017	-0.010	0.017	0.101
2017	0.047	0.024	0.013	0.029	0.102
주: A: 도･소매(전자상거래･상품중개업) 및 환경복원업, B: 출판･영상･방송통신･정보서비스업, C: 전문 과학기술 및 사업지원서비스업, D: 교육･보건･사회복지업

지식서비스업 창업의 공간적 군집지역과 이례지역을 도출하기 위해 실시한 국지적 모란지수 계산 결과는 <그림 3>과 같다. 2007년에는 동래구 온천2,3동･사직1,2,3동･수민동, 연제구 거제1,2동･연산4,5동, 부산진구 양정1동･전포1,2동･부전2동, 사상구 모라1동･덕포2동, 해운대구 우2동을 중심으로 지식서비스업 창업이 높은 군집경향을 보였다. 2017년에는 해운대구 재송1동･우1,2동･중1동･좌1,4동, 수영구 민락동, 동래구 사직3동, 강서구 녹산동에서 높은 군집이 나타났다. 반면 부산의 원도심인 중구, 동구, 영도구, 서구, 남구에서 낮은 값들이 군집되어 있는 LL유형이 증가한 모습이 나타났다.

<그림 3> 전체 지식서비스업 창업에 대한 국지적 모란지수 분석결과

2007	2017

3. 지식서비스업 유형별 공간적 자기 상관 분석 결과

<표 7>에 제시된 지식서비스업 유형별 창업에 대한 전역적 모란지수 산출결과를 살펴보면, 4가지 유형 모두 2017년의 공간의존성이 2007년보다 높아진 것으로 나타났다. 지식서비스업 유형별 2017년 기준 전역적 모란지수의 크기를 비교해 보면, 교육･보건･사회복지업(0.102)이 가장 크고, 이어서 전문 과학기술 및 사업지원서비스업(0.029), 도･소매(전자상거래･상품중개업) 및 환경복원업(0.024), 출판･영상･방송통신･정보서비스업(0.013) 순서로 나타났다. 또한 분석기간 동안 전문 과학기술 및 사업지원서비스업의 공간의존성이 가장 크게 증가한 것으로 분석되었다.

지식서비스업 유형별 창업에 대한 국지적 모란지수를 도출하여 도면화한 결과는 <그림 4>와

<그림 4> 지식서비스업 유형별 창업에 대한 국지적 모란지수 분석결과

도･소매(전자상거래･상품중개업) 및 환경복원업		출판･영상･방송통신･정보서비스업
전문 과학기술 및 사업지원서비스업		교육･보건･사회복지업

같다. 도･소매(전자상거래･상품중개업) 및 환경복원업 산업의 경우, 2007년에는 사상구 모라1동･덕포2동･괘법동･감전동･학장동･엄궁동, 강서구 대저2동, 부산진구 부전2동 등 대부분 사상구에서 높은 군집의 경향이 있었지만 2017년에는 강서구 녹산동･대저1,2동, 사상구 삼락동･감전동･학장동･엄궁동 등 주로 강서구 지역으로 군집경향이 확대되었다. 출판･영상･방송통신･정보서비스업은 2007년 높은 군집 경향을 보이는 지역이 나타나지 않았고, 2017년에는 해운대구 재송1동･우1,2동, 수영구 망미2동･민락동에서 높은 군집경향이 나타난 것으로 분석되었다. 전문 과학기술 및 사업지원서비스업은 2007년 동래구 온천2,3동･사직3동･수민동, 연제구 거제1,2동･연산5동, 부산진구 초읍동･양정2동･부전1,2동･전포1,2동이 높은 군집지역 이였으나 2017년에는 해운대구 재송1동, 수영구 수영동, 연제구 거제2동, 부산진구 양정1,2동 등으로 군집경향이 이동하였음을 보여준다. 교육･보건･사회복지업은 2007년 기장군 기장읍, 북구 금곡동, 수영구 민락동, 연제구 연산4,9동, 동래구, 해운대구, 금정구에서 전반적으로 높은 공간적 군집의 특징을 보였고, 2017년에도 그 경향이 유지되는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 지난 10년 동안 지식서비스업의 공간적 군집지역이 변해왔으며, 지식서비스업 세부 유형별로 공간적 군집지역이 상이하다는 것을 의미한다.

Ⅴ. 결론

본 연구는 신규고용 창출 및 지역경제 활성화에 중요한 역할을 담당하는 지식서비스업 창업의 입지특성을 살펴보기 위해 부산광역시를 대상으로 읍･면･동 공간 단위에서 지식서비스업 창업의 공간적 분포특성 변화를 분석하고 이로부터 향후 지식서비스업 창업 활성화를 위한 정책적 시사점을 제공하고자 하였다. 이를 위해 통계청 MDIS의 ‘전국사업체조사’를 통해 읍･면･동 단위의 지식서비스업 창업현황 자료를 구축하고 GIS기법을 통해 해당산업 창업의 공간적 분포와 공간 의존성의 변화실태를 분석하였다. 본 연구의 분석결과를 요약하면 다음과 같다.

첫째, 부산광역시 지식서비스업 전체 및 창업규모가 우리나라에서 차지하는 구성비는 2007년 이후 하락하는 것으로 나타났다. 부산광역시 내부적으로는 지식서비스업이 지역경제에서 차지하는 구성비는 높아지는데 반해, 해당 산업 창업규모가 전 산업에서 차지하는 구성비는 낮아지고 있다. 이는 향후 지식서비스업의 지역경제 내 위상을 고려할 때, 지역경제 활성화를 위해서는 지식서비스업 창업 활성화가 필요함을 시사한다.

둘째, 지식서비스업 창업의 경우 2007년에는 주로 도심지역에서 집중적으로 이루어졌지만, 2017년에는 도심뿐만 아니라 해운대구, 기장군, 강서구 등 외곽지역으로 분산되는 특징을 보이고 있다. 이와 같은 지식서비스업의 창업입지는 지식서비스업 사업체의 공간적 분포와 매우 유사하여, 지식서비스업 창업이 해당산업의 집적지에서 주로 발생하는 것으로 판단된다. 셋째, 다양한 산업을 포함하고 있는 지식서비스업을 그 속성에 따라 4가지 유형을 구분하여 창업현황을 분석한 결과, 도･소매(전자상거래･상품중개업) 및 환경복원업의 창업 구성비가 높은 반면, 고부가가치 산업에 해당하는 전문 과학기술 및 사업지원서비스업과 출판･영상･방송통신･정보서비스업의 창업 구성비가 낮은 문제점을 안고 있는 것으로 나타났다. 또한, 4가지 지식서비스업 유형별 창업 입지공간은 상이한 것으로 나타났다.

마지막으로 지식서비스업 전체의 창업에 있어 공간의존성은 심화되어 왔으며, 교육･보건･사회복지업과 전문 과학기술 및 사업지원서비스업의 공간의존성이 높은 가운데, 분석기간 동안 전문 과학기술 및 사업지원서비스업의 공간의존성이 가장 크게 증가한 것으로 나타났다. 또한 지난 10년간 지식서비스업 유형별 창업의 군집지역이 변해왔으며, 유형별 창업의 공간적 군집지역도 상이한 것으로 나타났다. 이는 지식서비스업 창업의 입지요인이 시간에 따라 변해왔으며, 산업 세부 유형별로 다르다는 것을 의미한다. 따라서 향후 지식서비스업 창업 활성화를 위한 정책은 각 유형별 입지요인을 고려한 차별화된 전략에 기초하여 추진되어야 하겠다. 본 연구는 창업의 중요성과 지식서비스업에 대한 관심이 높아짐에 따라 지식서비스업 창업의 입지분포 변화와 공간의존성을 실증 분석하였다는 점에서 의의를 가진다. 하지만 지식서비스업 창업의 입지요인을 구체적으로 도출 및 분석하지 못한 한계를 가진다. 향후에는 지식서비스업 창업의 입지선택에 영향을 주는 요인을 도출하는 실증 연구가 이루어지길 기대한다.

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통계청, 국가통계포털, http://kosis.kr/.

통계청, MDIS, https://mdis.kostat.go.kr/.

배은솔(裵은솔): 동아대학교 대학원에서 공학석사 학위를 취득하였다. 주요 관심분야는 지역경제분석, 상권분석, GIS분석 등이다(annie9706@naver.com).

윤갑식(尹甲埴): 한양대학교 대학원에서 공학박사 학위를 취득하고 현재 동아대학교 도시계획공학과 교수로 재직중이다. 관심분야는 도시계획과 지역경제이며, 주요논문은 “지역별 제조업과 서비스업의 상호연관성 분석과 시사점: 서울과 부산의 비교(2018)”, “접근성을 고려한 도시공원의 공급 우선순위 분석: 부산광역시 남구를 대상으로(2018)” 등이 있다(ksyun@donga.ac.kr).

<논문접수일: 2020. 1. 10 / 심사개시일: 2020. 1. 13 / 심사완료일: 2020. 2. 4>

Abstract

An Analysis of Spatial Distribution Characteristics for Knowledge Services Startups in Busan

Bae, Eun Sol

Yun, Kap Sik

This study is to examine the spatial distribution of the knowledge service business startups in Busan Metropolitan City and to provide basic direction of policy establishment for activating the startups. To this end, this study analyzed the spatial distribution of the knowledge service business startups in the last ten years in terms of Eup-Myeon-Dong unit. And this study attempted to empirically analyze the spatial dependence of the location of startups. In this study, GIS was employed to analyzed the spatial distribution of knowledge service business startups and the knowledge service industry was divided into four types according to its characteristics. The summary of the analysis is as follows. First, the ratio of knowledge service industry in the regional economy continued to increase, but the ratio of startups in the industry decreased in Busan. Second, the accumulation area of the knowledge service business startups was moved from the central business district to the suburbs of the city. This tendency is similar to the change of accumulation of knowledge service industry. In addition, the spatial distribution characteristics of the startups according to the four types of knowledge service industries were different. Finally, the spatial dependence of the knowledge service industry startups has been strengthened over time.

Key Words: Knowledge Service Industry, Startups, Spatial Distribution, Spatial Dependence, Busan