산업기반의 역동성이 지역경제 발전에 미치는 영향에 관한 연구:

｢지방정부연구｣ 제9권 제4호(2005 겨울) : 23～45

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미국 대도시 지역의 사례를 중심으로

Industrial Base Dynamics and Regional Productivity Growth:

The Case of U.S. Metropolitan Areas

이 연 우(한국전산원)

본 논문에서는 슘페터의 창조적 파괴를 의미하는 지역산업기반의 역동성(dynamics)이 지역경제 발전에 어떠한 영향을 주었는지를 실증적으로 분석하였다. 즉, 일자리 생성과 소멸로 나타나는 지역산업 기반의 역동성을 통해 1986년부터 1999년까지 미국 대도시간 노동생산성 성장의 차이를 설명하고자 하였다. 산업기반의 역동성은 산업의 구조적 혁신(restructuring)을 가져왔으며, 지역경제 발전에 매우 중요한 역할을 한 것으로 나타났다. 시기적으로 1996년까지는 대도시들이 지속적인 산업혁신 과정을 거치면서 역동성을 구성하는 일자리 생성과 소멸의 상쇄 효과가 있어서 경제발전에 영향을 주지 못했다. 그러나 1996년 이후부터 중요한 영향력을 가진 것으로 나타났다. 또한, 지역의 정보통신 산업이 지역발전에 중요한 역할을 한 것과는 대조적으로 서비스산업과 공공부문의 확장은 지역발전을 저해한 것으로 나타났다.

주제어 : 지역경제 발전, 일자리 생성과 소멸, 일자리 재배치, 산업기반의 역동성, 산업혁신

Ⅰ. 서  론

전통적으로 지역경제 발전이론은 도시지역의 인구크기에 의해 표현된 집적경제와 그와 관련된 변수들의 함수관계에서 설명하였다. 이러한 이론은 규모의 경제하에서 기업들이 특화된 노동과 자본을 이용함으로써 생산비용을 절감해 생산성 증대를 가져올 것이라는 것을 전제로 한다. 그러나 최근에 혁신(innovation)이 경제활동에 있어서 가장 중요한 요소라는 주장이 대두되면서 전통적 이론의 전제에 이의가 제기되고 있다. 즉, 경제활동에서는 생산과 과정(process)의 지속적인 혁신이 매우 중요하며, 기업이 기술발전에 많은 노력을 기울이게 됨에 따라 단순한 크기나 규모만을 가지고 지역경제 발전의 차이를 설명하는 것은 비현실적이라는 것이다(Berry, 1997; Nakamura, 2000). 또한 오늘날과 같이 최초의 시장가격 프리미엄에 따른 비용초과를 훨씬 보상하는 경쟁적 환경에서는 기업이 생산비용을 최소화하여 생산성 향상을 추구한다는 전제가 비현실적이기 때문에 기존 이론의 실효성은 점차 낮아지고 있다.

이러한 논의의 배경에는 도시나 지역을 단순히 생산의 무대라기보다 슘페터가 말하는 기업과 고용을 창조하고 파괴하는 혁신의 역동성을 주관할 수 있는(host) 무대로 인식한다는 전제가 있다. 즉 새로운 제품, 생산과정, 생산기술, 조직형태가 출현하고 새로운 시장이 창조됨에 따라 기존 균형상태를 깨뜨리고, 더 경쟁력 있는 새로운 것들이 출현하는 장으로 이해하는 것이다(Schumpeter, 1934: 66). 이러한 시각에서 산업내와 산업간에 많은 노동 이동이 있는 개방된 지역에서는 더 빠르게 아이디어의 확산과 경제성장을 보여주었다(Glaeser et al., 1992). 그리고 산업내와 산업간에서 일자리 생성(job creation)과 소멸(job destruction)에 의한 산업기반의 역동적 과정은 경쟁력이 떨어지는 생산자에게서 새롭게 출현하거나 확산하는 생산자로 자본이 계속적으로 이동되고, 그에 따른 도시지역의 고용, 생산량, 생산성 등에 영향을 주게 된다.

최근 기업의 출현(entry), 퇴출(exit), 성장(expansion), 축소(contraction)에 따른 자원 재배분, 구조혁신 등이 기업과 산업수준의 생산성 차이를 설명하는 가장 중요한 변수라는 많은 연구결과들이 나타나기 시작했다(Baily et al., 1992; Griliches and Regev, 1995; Roberts and Tybout, 1996; Campbell, 1998). 그러나 이러한 연구들은 단지 기업이나 산업수준에서 머물렀고, 거시적 수준에서의 지역경제 발전과 연계시키려는 노력을 기울이지 않았다.

따라서 본 연구에서는 미국 대도시(MSA/PMSA)의 산업관련 패널자료(panel data)를 이용하여 지역산업의 재구조화 과정, 즉 산업기반의 역동성이 지역경제 발전에 어떠한 영향을 미쳤는지를 실증적으로 검증하고자 한다. 산업기반의 역동성은 지역산업의 고용변화를 이용하여 연간 일자리 생성과 소멸의 총량을 결합하여 지역 총고용기반의 비율로 측정하였다. 시계열적으로 이러한 지표는 특정지역에서의 산업내와 산업간 노동의 이동(turnover)과 대체(replacement)의 속도를 의미한다. 지역경제 발전은 노동생산성을 지표로 사용하였다. 노동생산성의 성장은 인당 혹은 시간당 노동력의 부가가치가 높아진다는 의미로서 경제성장률 상승과 밀접한 관계에 있다. 지역 노동생산성의 성장은 실질 소득과 경쟁력 향상을 의미하기 때문에 도시 및 지역개발 분야에서 가장 대표적인 지역발전 지표이다.

산업기반의 역동성이 지역경제 발전에 미치는 영향에 관한 연구

｢지방정부연구｣ 제9권 제4호(2005 겨울)

본 논문은 다음 2장에서 전통적인 지역발전 이론은 물론 지역산업 기반의 역동성과 지역경제 발전을 설명하는 이론에 대해서 이론적․실증적으로 논의하고, 3장에서는 분석모델과 변수들에 대해서 설명했다. 4장에서는 패널자료 분석과 관련된 다양한 이슈와 본 논문의 해결방법을 간단히 언급하고, 5장과 6장에서 분석결과와 함께 정책적 함의를 제시했다.

Ⅱ. 지역경제 발전과 지역산업 기반의 역동성에 관한 이론과

실증적 논의

전통적으로 지역경제 발전의 차이를 설명하는 이론은 도시지역의 인구크기에 의해 표현된 집적경제, 그리고 그와 관련된 변수들의 함수관계에서 지역발전을 논의했다. 이러한 이론은 집적경제하에서 기업이 분업화되고 특화된 노동과 자본을 이용함으로써 생산비용을 줄여 생산성 증대를 가져온다는 것을 전제로 한다. 여기서 집적경제란 기업이나 산업이 도시 혹은 일정 지역에 모여 있음으로 해서 얻게 되는 외부경제를 일컫는다. 집적경제와 지역 생산성과의 관계는 많은 실증적 연구의 관심 대상이 되어 왔다. 이러한 연구들은 지역 혹은 도시의 생산함수에서 규모에 대한 경제가 도시화 정도나 도시의 크기에 따라 생산성에 차이가 있다는 것이다(Beeson, 1987). 또는 Hicks 중립적 생산함수의 이동으로 나타나는 지역간 생산성의 차이가 도시화의 정도나 도시규모와 관련되어 있음을 밝히고 있다(Nakamura 1985; Lee and Zang, 1998).

그러나 최근 혁신(innovation)이 경제발전을 이끄는 가장 중요한 요인이라는 주장이 제기되면서 단순히 도시크기에 의한 지역발전이론에 비판이 제기되었다. 즉, 경제활동에 있어서 생산과 과정(process)의 지속적인 혁신이 매우 중요하며, 기업이 기술발전에 많은 노력을 기울이게 됨에 따라 물리적 규모만을 가지고 지역경제 발전의 차이를 설명하는 것은 비현실적이라고 주장한다(Gupta and Wilemon, 1990; Nakamura, 2000; Hicks, 2001). 여기서 혁신은 기업가들(entrepeneurs)이 가용한 생산요소를 새롭게 조합하는 실험 등을 통해 시작되고, 생산요소의 조합에 의한 자원의 재배분(reallocation)과 구조혁신(restructuring) 과정이 경제성장과 발전의 원동력이라는 것이다(Schumpeter, 1934). 이러한 주장의 배경에는 도시나 지역을 단순히 생산의 무대로 인식하기보다는 기업과 고용을 창조하고 파괴하는 혁신의 역동성을 주관할 수 있는 무대로 간주한다. 즉 새로운 제품, 생산과정, 생산기술, 조직형태가 출현하고 새로운 시장이 창조되는 과정이 기존 균형상태를 깨뜨리고, 더 경쟁력 있는 새로운 것들이 출현하는 창조적 파괴과정이 진행되는 무대로 이해한다.

이러한 창조적 파괴과정은 기업의 출현, 퇴출, 성장, 축소의 과정이 수반되고, 혁신과정과 필수적으로 연계되어 있어서 새로운 소유자와 고용주는 물론 새로운 일자리나 고용이 생성되어 부를 창출하고 재배분된다는 것이다(Kirchhoff, 1994). 또한 특정 산업내에서 기업의 혁신과정에 따른 자원의 재배분 과정은 과학이나 기술변화와 결합되어, 그 산업의 생산성 성장의 차이를 가져오게 한다는 것이다. 즉, 새로운 기술이나 설비투자를 하는 혁신적인 기업들이 낙후되고 비효율적인 기업을 대체하거나 시장을 잠식함에 따라 전체적으로 산업내의 생산성은 성장하게 된다는 주장이다(Caballero and Hammour, 1996; Campbell, 1998; Cooper et. al., 1997). 그리고 새로운 기술을 받아들이고 적용시키기 위해서는 노동의 재배치(reallocation)가 요구되며, 개별 기업수준에서는 바람직한 기술자 구성에 변화를 가져오게 된다. 이러한 물리적(physical) 투자와 투자회수(disinvestment) 과정을 통해 뒤떨어진 기업의 소유자나 해고된 근로자들로부터 성공한 기업으로 자원이 이동하고, 결국 이것은 쇠퇴하는 산업에서 성장하는 산업으로 흘러들어 간다. 이러한 승자와 패자간의 교체과정에서 자원배분의 효율성은 물론 생산성이 증대됨에 따라 지속적인 경제성장을 가져오는 것이다(Nelson, 1981; Davis and Haltiwanger, 1999). 따라서 기술혁신에 따른 일자리 재배치(job reallocation)와 구조혁신(restructuring) 과정은 비효율적이고 비생산적인 기업이 파괴되는 역동적 과정을 반영하는 것이며, 산업수준에서의 생산성 성장을 가져오게 한다. 한편, 일부 학자들은 기술혁신이 어떤 산업, 기업, 직업의 경제적 존재가치를 상실시키고 새로운 산업, 기업, 직업을 촉발시킨다는 점을 강조하기도 한다(Campbell, 1998; Cooper et al., 1997).

최근 많은 국가의 산업, 기간 등에 있어서 다양한 조사에 따르면, 매년 약 10개의 일자리 중에서 1개가 만들어지고 없어지며, 5년내 3개의 일자리 중에서 1개가 없어지거나 생기는 것으로 나타났다. 따라서 어떤 특정한 시기에 평균적으로 4개나 5개의 일자리 중에서 1개의 일자리가 재배치되는 것으로 조사되었다(자세한 내용은 Lee(2003)를 참조)

Kendrick과 Grossman(1980)에 따르면, 1948-66년까지 20개 제조산업에서 총요소 생산성(TFP) 성장의 10%는 저임금 산업에서 고임금산업으로의 노동이동에 의한 것으로 나타났다.

최근 기업의 출현(entry), 퇴출(exit), 성장(expansion), 축소(contraction)의 과정에 따른 일자리 재배치와 구조혁신 과정이 기업과 산업의 생산성 성장에 중요한 요소라는 실증적 연구결과들이 제시되고 있다. 미국 제조업의 시계열 자료(1977-1987년)를 분석한 결과에 따르면, 일자리 재배치 과정이 전체 제조업 생산성 성장의 52%를 차지하고 있으며, 성장과 축소하는 기업보다 출현과 퇴출하는 기업이 생산성 성장에 기여도가 높은 것으로 나타났다(Baily et al., 1992; Foster et al., 1998). 이는 생산성이 높은 출현 기업들이 생산성이 낮은 퇴출 기업에 의해서 대체되었다는 것을 의미한다. 또한 1970-1979년 사이의 캐나다 제조업을 분석한 결과에 따르면, 전체 제조업 생산성 성장의 69%가 성장과 축소하는 기업들의 기술혁신 과정에 따른 것이고, 나머지가 출현과 퇴출기업에 따른 것으로 나타났다. 특히 시장 점유율이 확대되는 성장 기업이 산업 생산성 성장의 38%를 차지했고, 퇴출하는 기업의 생산성은 제조업의 평균 생산성보다도 훨씬 낮은 것으로 나타났다(Baldwin, 1995). 이러한 실증적 연구결과들은 한국의 제조업에서도 비슷한 양상을 갖는 것으로 나타났다(Hahn, 2000). 1990년부터 1998년까지 한국 제조업의 생산성 변화는 출현과 퇴출 기업에 의해서 각각 45%와 65%를 보이고 있으며, 퇴출하는 기업은 성장과 축소하는 기업보다 생산성이 낮은 것으로 분석되었다.

한편, 기업과 산업수준 같이 기술혁신에 의한 자원의 재배치와 구조혁신 과정이 지역발전의 차이를 설명하는 이론이 장주기이론(long-wave theory)이다. 이 이론은 기술혁신 주기와 그로 인한 산업의 주기를 통해 나타나는 것이 경제현상이라고 이해하고, 새로운 산업을 창조하고 경제발전을 이끄는 고도성장 산업들을 활성화시키는 혁신활동은 전적으로 기업가들에 의해서 이루어진다고 본다(Mensch, 1979; Marshall, 1987).

각 산업은 초기 부화기를 지나 빠른 성장기를 경험하게 되지만 새로운 산업의 등장에 따른  경쟁이 치열해짐에 따라 그 산업은 성장이 둔화되거나 쇠퇴하는 주기를 갖는다. 이러한 주기는 시장에서 새로운 상품과 새로운 기술, 그리고 새로운 공급원에 대한 독점적 지위를 확보하려는 기업가 사이의 지속적인 경쟁에 따른 결과이다. 그러나 이러한 경쟁의 결과로 얻은 독점력도 새로운 시장에서의 혁신에 의해서 도전에 직면하게 된다. 이러한 혁신과정을 통해서 생산, 기술, 공급원, 조직 형태 등의 조합이 바뀌고, 새로운 산업은 과거의 성장을 주도했던 과거 산업을 주기적으로 대체한다.

도시나 지역 산업의 생명주기는 기업이나 산업의 등장과 퇴출에 따른 생산요소(노동)의 재배치나 구조혁신과 연계되며, 따라서 성장하는 지역에서는 성장국면에 있는 산업들이 지배적인 반면, 쇠퇴하는 지역에서는 쇠퇴기에 접어든 산업들이 지배적으로 존재한다. 이에 따라 어떤 특정지역에서 성장 국면에 있는 산업으로 구성된 시장은 새로운 일자리를 만들고, 반면에 쇠퇴 국면에 있는 산업들로 구성된 시장은 일자리가 빠르게 없어지는 경험을 하게 된다. 어떤 산업이 성숙단계에 출현하고, 그 산업의 기술이 안정화됨에 따라 임금이 낮은 지역에서 경쟁자가 나타나게 된다. 그리고 경쟁우위를 차지하기 위해서 기업은 노동절감 기술에 투자하거나 국내, 혹은 국외의 임금수준이 낮은 지역으로 공장을 이주시킨다. 따라서 성장하는 지역에서는 새로운 일자리의 생성(creation)이 지배적이고, 쇠퇴하는 지역은 일자리의 소멸(destruction)이 지배적이게 된다. 도시와 지역 수준에서 이러한 생산요소의 재배치와 구조혁신은, 경쟁력이 떨어지는 산업으로부터 새롭게 출현하거나 확산하는 산업으로 자본을 계속적으로 이동시키기 때문에 그 지역의  생산, 고용, 생산성 등과 밀접한 관계를 가진다.

그러나 기존의 많은 연구는 주로 기업이나 산업수준(특히 제조업)에서의 구조혁신 과정이 기업이나 산업의 생산성 성장에 미치는 영향을 실증 연구한 결과들이며, 도시나 지역수준에서 산업기반의 역동성이 지역경제 발전과의 관계를 실증적으로 연구한 결과는 찾아보기 어렵다. 그리고 기존의 실증연구들은 지역경제가 회복, 호황, 침체, 불황의 장주기가 존재한다는 사실과 그에 대한 원인에 관한 것들이었다. 예를 들어 Mensch(1987)는 서구경제의 기술혁신 자료를 통계적으로 분석하여 장주기가 있음을 확인하였고, 그러한 장주기는 기술혁신에 의하여 주도된다고 주장하고 있다.

Ⅲ. 측정 모형과 변수

1. 측정 모형

본 연구에서는 지역 산업기반의 역동성이 지역 생산성 성장에 어떻게 영향을 주는지를 분석하기 위해서 고정대체탄력성(CES: Constant Elasticity of Substitution) 생산함수 모형을 이용하였다. 이 모형에서 대도시 지역경제는 자본과 노동을 공동의 풀(pools)로 공유하는 개별적이면서도 개방적인 체제라고 가정한다(Lobo and Rantisi 1999). 대도시 총생산은 투입과 산출, 그리고 생산 효율성 요인(efficiency factor)간의 관계를 보여주는 생산함수에 의해 결정된다.

Qjt = AjtF(Kjt, Ljt) ------------------------------------------------------------------------------------------(1)

여기서 Q는 생산량을, K는 자본(capital stock)을, L은 노동을,  t와  j는 각각 시간과 개별 대도시를 의미한다. 그리고 A는 주어진 투입량에 비래하는 생산량의 변화를 가리키는 효율성 파라미터이다. 식(1)을 대도시 CES 생산함수로 표현하면 다음 식(2)와 같다:

--------------------------------------------------------------------(2)

여기서 δ는 투입요소 생산의 범위를 결정하는 분배파라미터(distribution parameter)를, ρ는 대체 파라미터를 의미한다. 지역경제 시장이 완전경쟁 체제라는 가정에서 방정식(2)를 투입요소 노동의 한계생산식으로 전환하여 로그값을 취하면 방정식(3)이 된다.

----------------------------------------(3)

여기서 는 노동자당 생산량, σ는 대체탄력성 파라미터, 는 실질임금, A는 기술변화(technical change)를 의미한다. 지금까지 기술변화는 관찰되거나 관찰되지 않는 매우 다양한 영향요소로서 생산성 성장의 변화를 가져오게 하는 효율성 파라미터로 해석되어졌다(Solow, 1957). 본 논문에서는 대도시 지역간 기술변화의 격차가 존재하고, 이로 인한 노동생산성의 성장률도 차이가 날 것이라고 가정한다. 따라서 기술변화(Αjt)를 다시 분해하여 자연로그 값으로 전환하면 방정식(4)가 된다.

-------------------------------------------------------------(4)

여기서 Rjt는 t 시점에 j 대도시 지역에서 생산성 성장의 차이를 가져오게 하는 산업기반의 역동적 과정을 반영하는 총 일자리 재배치(job reallocation)를 의미하며, Zjt는 지역특성을 통제하는 변수들을 뜻한다. 방정식(3)과 방정식(4)를 결합하고, 본 연구의 목적에 맞게 추정모형을 정립하면 방정식(5)이 된다.

------------------------------------------------------------(5)

여기서 QL은 노동생산성, REAL은 일자리 재배치율, ITSH는 지역총생산(RGDP)에서 IT산업의 점유율, MSH는 제조분야의 점유율, SSH는 서비스분야의 점유율, SGov는 총공공지출의 점유율, POP는 인구의 크기, HC는 인적자본, Rwage는 실질 임금, Y9699는 더미변수를 의미한다.

2. 변수의 추정과 가정

1) 종속변수(QL)

전형적인 노동생산성은 총고용자 수 혹은 총 노동시간 대비 총 실질 생산가치로 구한다. 그러나 대도시 지역 생산성의 직접적인 추정치가 없기 때문에(Hicks and Nivin(2000: 120), 총고용자 수 대비 지역총생산(GRP: Gross Regional Product)으로 추정하였다. 이러한 추정은 모든 대도시 지역 노동생산의 질이 어느 정도 일정하다는 가정을 한다. 재화를 생산하는 기업들은 국가적 수준 혹은 세계 시장에서의 경쟁을 통해 알게 됨에 따라 지역간 노동생산성의 차이가 좁아진다는 점에서 이러한 가정은 타당하다고 할 수 있다.

2) 지역 산업기반의 역동성

(1) 일자리 재배치(REAL)

기업의 출현, 퇴출, 확장, 축소가 산업 생산성을 결정한다는 미시적 수준의 연구결과들이 제시한 바와 같이 비효율적이고 비생산적인 자본이 사라짐에 따라 효율적이고 생산적인 자본이 출현하게 된다. 이것은 비생산적인 자본과 관련된 노동자가 그들의 일자리를 잃고, 새롭고 생산적인 자본과 노동의 결합이 만들어진다는 것을 의미하기 때문에 생산성 변화와 일자리 재배치(job reallocation)는 밀접하게 관련되어 있다. 그러나 지금까지는 기업간의 일자리 재배치가 특정 산업내, 혹은 산업간의 생산성 차이를 분석하는 데 그치고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 논리에 대해 특정 산업내 및 산업간의 생산성 차이를 초래하는 일자리 재배치의 누적 효과를 대도시 지역경제 수준까지 확장하여 분석한다. 이러한 일자리 재배치는 생산성 성장에 긍정적인 효과가 있을 것이라고 가정한다.

이를 위해 187개 대도시에 대한 73개 표준산업코드(SIC: Standard Industry Code)의 분기 고용자료를 활용하여 Davis, Haltiwanger and Schuh’s(1998)의 방법과 유사하게 일자리 재배치를 추정하였다. 먼저 계절효과를 조정하기 위해 전년동기 대비 일자리를 얻거나 잃는 것에 따라 개별 산업을 분류하였다. 그리고 전년동기 대비 일자리를 얻은 모든 산업 일자리 수의 합계를 일자리 생성(job creation) 추정치로 사용하였다. 이와 유사하게 전년동기 대비 일자리가 감소된 모든 산업의 일자리 합계를 일자리 소멸(job destruction)로 추정하였다. 그리고 일자리 생성과 소멸 각각의 합인 총 일자리 변동을 전년도 총 일자리 숫자로 나누었다. 최종적으로 일자리 재배치는 일자리 생성과 소멸의 절대 값의 합으로 추정하였다.

식으로 표현하면 다음과 같다.

일자리 생성(Job Creation)t =  > 0 경우,

일자리 소멸(Job Destruction)t =  < 0 경우,

여기서 e는 특정산업의 고용, E는 총고용을 의미하며, i 와 t 각각은 특정산업과 분기이다.

(2) 산업구조 혁신의 역동성(Industrial Restructuring Dynamics)

일자리 재배치에 따른 지역경제의 변화(transforming)와 구조혁신(restructuring) 과정에서는 새로운 산업의 출현과 함께 기존의 산업이 변화하면서 산업구조 이동(shifting)을 수반하게 된다(Florida, 1996). 이에 따라 세계 2차대전 이후 미국 경제가 산업혁신 과정을 통해 새로운 국면으로 전환되었으며(Noyelle &d Stanback, 1983), 또한 지난 20세기 동안 미국경제가 제품생산에서 서비스 제공으로 근본적인 산업구조화 과정을 경험하게 되었다(Nakamura, 2000). 이러한 구조적 전환은 새로운 수요와 부(wealth)를 창출하는 과정을 통해 기존의 시장구조를 파괴시키면서 나타나고 있다. 본 연구 모형에서는 IT, 제조업, 서비스 산업간의 재구조화는 물론 공공과 민간부문간의 이동과정에 대한 변수들을 포함한다.

산업간 이동(intra-sectoral shifts): 지난 30년 동안 제조업분야의 생산성 성장은 서비스분야의 몇 개 산업을 제외하고는 앞서 있었다(Denison, 1973; Kozicki, 1997). 그리고 새롭게 등장한 IT산업은 어떠한 산업분야보다 시종일관 가장 빠른 생산성의 성장을 보여주고 있다(Pilat, 1998). 따라서 특정 분야의 경제적 중요성과 성장은 고용수준의 증가로 나타나지 않기 때문에 모든 분야의 역동성을 투입된 노동보다는 산출(outputs) 관계에서 추정하였다. 그리고 민간부문에서의 혁신 과정을 설명하기 위해서 3개의 변수로 구성하였다. IT산업이 차지하는 지역총생산의 점유비율(ITSHjt), 제조업이 차지하는 점유율(MSHjt), 서비스 산업이 차지하는 점유율(SSHjt) 등 3개의 변수는 지역 생산성에 미치는 영향이 다를 것으로 예상된다. 각 변수의 정확한 방향과 정도를 미리 예측하기는 어려우나 여기서는 IT와 제조업은 긍정적인 효과를 가질 것이라고 가정하는 반면, 서비스 산업은 부정적인 방향으로 영향력을 행사할 것으로 가정한다.

미국 상무부는 IT 산업을 4자리 표준산업코드(SIC)에 기초하여 정의하고 있다. 그러나 관련 자료가 없기 때문에 3자리 표준산업코드를 이용하여 분류하였다.

서비스 분야는 Noyelle and Stanback (1983)의 분류기준을 따랐다.

공공과 민간부문간의 이동(Inter-Sectoral Shifts): 공공과 민간부문간의 이동이 지역경제 성장에 미치는 효과에 대한 논쟁은 오랜 동안 있어 왔다. 그 논쟁의 핵심은 지역경제를 이끄는 데 정부가 얼마나 커야 되느냐이다. 한 부류는 공공기금 등과 같은 재정정책 수단들을 활용하여 성장유발 자산(assets)인 기초과학 지식, 기술교육 등에 투자함으로써 경제성장을 직접적으로 촉진할 수 있다고 주장한다. 다른 부류의 학자들은 공공지출 증대는 경제적 욕구(incentives)를 왜곡시켜 비용부담을 민간부문에 전가시키기 때문에 경제성장을 저해할 것이라는 주장이다.

지방정부의 공공지출이 경제성장에 미치는 효과에 대한 실증 연구도 상반된 결과들이 제시되고 있다(Barro, 1990, 1991; Knoop, 1999). 그러나 공통적으로 지역총생산 대비 소비성 공공지출 비중이 증가하면, 생산성 성장에 부정적인 효과를 주는 반면, SOC 등의 투자성 비중이 증가하는 경우 긍정적인 효과를 가진 것으로 보고하고 있다. 본 연구에서는 지역총생산 대비 지방정부 총 공공지출의 증가(SGov)가 지역경제 성장을 느리게 하는지 촉진하는지를 분석하고자 한다. 지방정부의 총 지출은 생산성 성장을 촉진하는 효과와 부정적인 효과를 같이 갖고 있기 때문에 기대되는 전체적인 효과의 규모, 방향, 회귀계수의 유의성(significant) 여부를 결정하기 어렵다.

3) 기타 통제변수

(1) 도시인구의 규모(POP)

많은 선행연구는 도시의 생산함수에서 규모에 대한 경제가 도시화 정도나 도시의 크기에 따라 생산성에 차이가 있다고 밝히고 있다(Nakamura 1985; Lee and Zang, 1998). 즉, 도시의 규모가 클수록 사람들 사이에 접촉의 강도가 높아져 아이디어의 확산이나 기술진보의 가능성이 높아지고(Glaeser et al., 1992), 구직자와 종업원을 고용하는 기업이 정보를 쉽게 얻을 수 있어 노동시장의 효율도 높아지는데, 이러한 외부경제 효과인 도시화 경제에 대한 대리변수로 도시인구규모가 사용된다. 일반적으로 도시화 경제의 대리변수로 인구규모, 인구밀도를 많이 이용하고 있는데 본 연구에서는 일반적으로 많이 이용하고 있는 도시 인구규모를 대리변수로 선정하였다.

(2) 인적 자본(HC)

인적자본에 대한 투자의 외부경제 효과는 생산성 혹은 경제성장에 아주 중요한 요소이다(Romer, 1986; Lucas, 1988). 상대적으로 고학력의 노동자들은 새로운 프로세스나 생산기술을 개발하는 분야에 종사하고 있으며, 노동생산성 성장의 많은 부분이 교육수준의 향상과 관련되어 있다(Denison, 1985). 따라서 인적자본과 노동생산성 향상과는 긍정적인 관계에 있는 것으로 예상된다. 그러나 최근 시차적(temporal) 차원을 고려한 연구들은 유의미하지 않거나(insignificant) 부정적 효과가 있는 것으로 보고하고 있다(Pineres and Ferrantino 2000; Islam 1995). 교육수준이 높으나 경험이 적은 사람이 노동시장에 진입했을 때, 상대적으로 교육수준은 낮으나 경험이 많은 사람보다는 생산성 성장에 적게 기여할 것이다. 그러나 교육수준이 높은 사람이 경험을 갖게 됨에 따라 기여도는 높아질 가능성이 높다. 결국, 인적 자본과 특정 지역의 노동생산성 성장과는 긍정적인 관계에 있을 것이라고 기대할 수 있다. 본 연구에서의 인적 자본은 대도시 지역의 전체인구 대비 학사학위자의 구성비로 추정하였다.

(3) 실질 임금(Rwage)

본 연구에서 활용한 고정대체탄력성 생산함수는 대도시의 물적 자본 대신에 실질임금 변수를 포함하고 있다. 실질 임금은 농업분야를 제외한 모든 분야의 소득을 소비자가격지수(CPI)로 나누어서 추정하였다. 높은 실질임금은 높은 생산성을 반영한다고 보기 때문에 대도시의 노동생산성에 긍정적인 효과를 가질 것으로 예상한다.

(4) 가변수(dummy)

1990년대 후반 미국경제는 노동생산성에서 급격한 성장률을 보이기 시작하였다. Stiroh(2001)의 연구결과에 따르면, 1973년도부터 1995년까지 매년 1.3% 성장한 노동생산성이 1996년부터 1999년까지는 2.5%씩 증가하였다. 그러나 많은 학자와 정책결정자는 이러한 성장세의 동력이 무엇인지에 대한 합의점을 찾지 못하고 있다. 예를 들어, 생산성의 성장은 경기순환 현상이라고 주장하기도 하고(Gordon, 2000), 최첨단 산업에서의 기술발전과 IT 투자가 복합적으로 작용한 것이 주요 원인이라고 주장하기도 한다(Jorgenson and Stiroh 2000). 본 연구에서는 IT 투자 증가와 구분하기 위해서 가변수를 포함하였다.

Ⅳ. 데이터 문제와 분석모형

1. 데이터 문제와 해결

본 연구에서 사용한 기초 자료는 미국 노동통계청(BLS), 경제분석청(BEA), 통계청 등 매우 다양한 곳에서 자료를 받아 관리하고 개발하는 경제자문 회사인 RFA Dismal Sciences에서 얻었다. 연구수행을 위해 사용한  패널자료(panel data)는 미국의 187개 대도시(MSA & PMSA)에 대한 14년(1986-1999)간의 시계열 자료이다. 패널자료는 자유도를 높이고, 추정의 효율성을 증진시키는 장점이 있다. 그러나 이러한 데이터는 횡단적․시계열적 자료가 갖는 데이터 문제를 동시에 가질 수도 있다.

1) 정상성과  공적분

시계열 자료의 평균과 분산이 일정하고, 장기적 추세나 단기적 주기변동이 없는 경우 시계열자료가 정상성(stationarity)을 갖는다고 한다. 그러나 대부분의 경제적 시계열 자료는 정상성을 갖지 않는다는 것이 일반적이다. 비정상적인(non-stationary) 변수의 회귀분석 결과가 허위일 수 있기 때문에 정상성 여부를 위해 IPS(Im, Pesaran and Shin, 1997) 통계 검증을 수행하였다.  검증결과를 보면, 모든 변수가 통상적인 유의수준에서 비정상적인 것으로 판명되었다. 정상성을 확보하기 위해 각각의 시계열에 대해서 차분(difference)을 한 후 차분(I(1))에 대해서 단위근(unit root) 검증을 수행한 결과 모든 시계열은 정상성을 갖는 것으로 판명되었다.

IPS 통계검정(Psi[t-bar] statistic)은 패널 각각의 Dickey-Fuller t-통계의 평균에 기초하고 있으며, 모든 시계열 자료가 비정상적이라고 가정한다. 대부분의 시계열 자료가 경향(trends)과 계열상관(serial correlations)의 특성을 갖기 때문에 시차(lag)와 추세(trend)를 포함시켰다. 시차는 최적 시차 길이를 선택할 때 가장 많이 사용하는 AIC(Akaike Information Criterion)에 기초하였다.

차분 변수를 사용하게 되면 장기적(long-term) 관계를 잃는 대신 단기적(short-term) 관계를 분석하는 결과를 초래한다. 그러나  비정상적인 시계열 변수들이 공적분한다면(cointegrating), 오차수정항(error-correction term)을 이용하여 장기적 관계도 설정할 수 있다(Engle & Granger, 1987). STATA 통계패키지의 그룹별 이분산성과 자기상관을 고려할 수 있는 XTGLS 절차를 활용하여 노동생산함수(방정식 5)의 잔차 값을 구하고, 상수와 추세를 포함하여 IPS 검증을 통해 공적분성을 검토하였다. t-bar 통계는 공적분하는 것으로 나타났다. 따라서 Engle과 Granger(1987)에 의해 알려진 잔차수정 메커니즘을 생산함수식에 포함하여 장기적 관계를 설정하였다.

2) 내생성(endogeneity)

노동생산성과 실질소득은 상호 독립변수이기 때문에 고정대체탄력 생산함수에서는 주어진 소득에 대한 조건부 노동생산성의 기대 회귀 값을 갖게 된다(Dhrymes, 1965). 더욱이 대도시간의 소득격차는 상대적 수요와 공급 관계에서 나타날 수 있기 때문에 추정량은 연립방정식 편향(bias)의 문제를 갖게 된다. 이러한 경우 독립변수들과 잔차간의 함수관계가 존재하여 추정 값은 편향될 뿐만 아니라 일정하지 않다(Hoch, 1958). 따라서 노동생산성과 실질 소득간의 관계를 분석하기 위해서 Engle과 Granger의 2단계 검증 절차를 따랐다. 만약 두 변수가 차분[I(1)]에서 적분과 공적분하면, 두 변수는 일방향적 혹은 양방향적 인과관계가 존재한다고 할 수 있다. 검증결과 실질소득의 증가는 노동생산성 성장의 원인이나 노동생산성은 실질소득의 증가에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 그러나 F-통계는 노동생산성과 실질 소득간의 양방향적 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다. 검증결과가 다르기 때문에 노동 생산함수의 내생성을 검증하기 위해 DWH(Durbin-Wu-Hausman) 절차를 적용하였다. 검증결과 실질소득이 외생성(exogeneity)이라는 귀무가설은 일반적 유의수준에서 기각되었다. 따라서 내생성의 문제를 해결하기 위해서 2단계 최소제곱법(2SLS)을 활용하였다. 추정된 실질임금은 실질임금에 대한 좋은 도구변수인 것으로 나타났다(R2 = 0.92).

실업률, 인구수, 15-24세 연령 구성비, 학사학위 이상을 가진 25세 이상의 연령구성비, 전체 GDP에서 IT산업의 구성비, 제조업의 구성비, 서비스 산업의 구성비, 공공부분의 구성비, 대도시 가변수 등을 활용하였다.

3) 시계열 자기상관과 이분산성

패널자료에서 계열 자기상관(serial correlation)과 이질성(heteroscedasticity)은 일반적인 문제들이다. 분석 자료의 잔차항이 시계열 상관(I(1))이 있는지를 알기위해 Durbin-Watson d-통계를 활용하였으며, 결과적으로 일반적 유의수준에서 자기상관이 없는 것으로 판명되었다. 그리고 이질성의 문제는Breush-Pagan 검증, Cook & Weisberg 검증, White 일반검증 등을 활용하였다. 추가적으로 그룹간의 이질성에 대해서 Wald 검증법을 적용하였다. 모든 검증결과 일반적 유의수준에서 이질성이 존재하는 것으로 판명되었다. 따라서 본 연구에서는 패널간 표준오차 수정절차를 고려한 최소자승법과 그룹별 이질성을 고려하는 FGLS(Feasible Generalized Least Squares)법을 활용하였다.

본 연구에서와 같이 어떤 대도시의 지역경제에 영향을 주는 거시 경제적 요인들은 매우 다양한 수준에서 모든 지역에 영향을 줄 것이다. 따라서 대도시 잔차값간의 일정부분 상관관계가 있다고 가정하는 것은 타당할 것이다. 잔차항들이 독립적이라는 가설을 검증하기 위해서 Breusch-Pagan (1980)에 의해 개발된 LM (Lagrange Multiplier) 검증법을 적용해 보았다. 검증결과 독립적이라는 가정은 기각되었다. 따라서 통합(pooled) OLS을 사용하고 점근공분산 행렬에 대해서 적정하게 수정하는 것이 바람직 할 것이다. 그러나 이러한 상황에서 비록 표준오차가 부정확할 지라도 추정 값들이 OLS로 구한 것보다 일정하고 효율적이기 때문에 대도시간의 이질성을 조정할 수 있어 그룹별 이질성 모델이 적정할 것이다(Green, 1997).

2. 본 연구의 분석모형

앞장에서 언급한 데이터 문제들을 고려한 최종 분석모형은 방정식(6)과 같다.

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------(6)

여기서 △는 변수들의 로그값의 차분, ECT는 특정시점에서 장기적 추세관계에서 떨어진 정도를 나타내는 잔차 수정항, ε는 일반적 잔차항을 의미한다.

본 연구는 미국 대도시 지역에서 일어나고 있는 지역산업 기반의 역동성이 지역 생산성 성장률에 어떠한 영향을 주는가를 실증적으로 검증하는 것이 주요 관심사이다. 이러한 분석을 위해서 우선적으로 최소제곱추정과 FGLS추정을 활용하였으며, 추정 값들을 비교하였다. 그리고 측정되지 않은 대도시 지역의 특성이 존재할 것이기 때문에 고정효과 모델이 사용되었다. 마지막으로 공간적․시간적 개념에서 산업기반의 역동성이 지역경제 발전에 어떠한 영향을 주는지를 다양한 모델을 활용해서 견고성(robustness)을 검증하였다.

Ⅴ. 실증분석 결과

1. 산업기반 역동성의 영향분석

<표 1>은 OLS와 FGLS로 추정한 값들을 비교한 것이며, 각각은 측정되지 않은 대도시 특성을 통제한 것(fixed effect)과 통제하지 않은 것에 따른 결과를 보여주고 있다. 첫 번째 OLS 추정 값들을 비교해 보면, 전체적으로 종속변수 분산의 39%에서 44%로 설명력이 증가되었음을 알 수 있으며, 대도시의 특성을 통제한 고정효과에 의해서 독립변수의 계수 값에 영향을 주는 결과를 가져왔다. 패널 표준오차에 대한 수정과 수정하지 않은 OLS의 결과를 비교해 보면, 가장 두드러진 특징은 추정된 계수 값의 표준오차이다. 패널 표준오차를 수정한 모델은 상대적으로 표준오차가 커서 고정효과를 통제하지 않은 모델에서의 제조업 점유율, 인구, 실질 임금의 계수 값이 통계적으로 유의하지 않은 결과를 가져오게 하였다. 한편, OLS와 FGLS의 추정치의 유의수준과 부호가 상당히 일정한 것으로 나타났다. 그러나 고정효과 모델이든 아니든 상관없이 FGLS에 의한 표준오차는 상대적으로 OLS 보다 작은 것으로 나타난다. 이것은 FGLS가 OLS 보다 더 효과적이라는 것을 의미한다.

<표 1>에 나타난 바와 같이 패널 표준오차 비수정 모델에서의 이분산성이 존재한다는 점에서 본 연구는 OLS 패널 표준오차 수정모델과 FGLS에 기초하여 회귀분석 결과를 해석하고자 한다. 우선 일자리 재배치(△Ln_REAL)는 통계적으로 지역 노동생산성 성장에 매우 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. OLS와 FGLS 모델에서 일자리 재배치의 탄력성은 각각 0.8과 0.5이며, 통계적으로 유의하고 긍정적인 효과를 가지고 있다. 더 많은 고용변화를 경험한 대도시 지역경제는 더 큰 노동생산성의 성장률을 갖고 있다. 이러한 예상된 효과는 고정효과와 비고정효과 모델 모두에서 나타나고 있다.

또한 지역 산업혁신 과정의 역동성은 대도시 지역의 생산성에 매우 다른 영향을 주는 것으로 나타나고 있다. 세계 2차 대전 후 경제선진국의 전형적인 양상이었던 서비스 분야로의 이동은 생산성 성장에 부정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 그리고 대도시 지역의 광범위한 서비스 분야에서 발생한 지역총생산의 비중이 높으면 높을수록, 생산성 성장률이 작은 것으로 나타나고 있다. 또한 제품생산과 관련된 제조업 분야로의 이동은 지역생산성에 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다. 일반적으로 몇 개의 특정 서비스 분야를 제외하고는 거의 대부분 제조업분야에서의 생산성 수준이 높기 때문에 이러한 양상의 결과는 기대하지 못했던 것이다.

핀란드, 노르웨이, 포르투갈, 스페인, 스웨덴, 영국 등 대부분의 OECD 국가 생산성 성장은 주로 제조업 분야에 의한 것이며, 상대적으로 비생산적인 서비스 분야 생산성은 줄어들고 있다(OECD, 1998).

제조업분야가 지역경제 성장에 전혀 기여하지 못한 결과를 초래한 것은 많은 이유로 설명될 수 있을 것이다. 이러한 이유 중에서 최근 제조분야에서 일어나고 있는 경제활동이 주로 제품을 디자인하고 개발하는 매우 복잡한 서비스들인데, 이들이 제조업분야의 지속적인 고용감소를 초래하여 생산성 증대에 미치는 영향력을 상쇄시킨 결과일 수도 있다. 또는 선진경제 체제에서는 이미 1980년대 중반이전까지 산업혁신 과정을 거치면서 제조업 분야가 지역경제 발전에 미치는 역할이 거의 사라졌기 때문에 나타나는 현상일 수도 있다.

새로운 IT 산업이 지역 생산성 향상에 미치는 효과는 두 가지 다른 방향에서 보여지고 있다. 본 연구기간 동안 IT 분야의 지속적 출현에 의한 효과(Y96_99), 그리고 IT산업에 의한 산업혁신과 관련(△Ln_ITSH)하여 통계적으로 유의하고 긍정적 효과가 있다. 이러한 효과는 Gordon(2000)이 주장하는 더미변수에 의해 통제된 경제적 주기변동과는 별개로 IT산업의 혁신 과정이 매우 강한 독립적 효과를 갖고 있다는 점이 주목할 만하다. 다르게 표현하면, 1996년 이후 갑작스런 IT투자의 증대효과를 통제했음에도 불구하고, IT산업에 의한 혁신 과정은 지역 생산성 성장에 강력한 효과를 갖고 있다는 것을 의미한다.

이 변수는 IT 투자효과를 찾아내기 위해 비연속적(interrupted) 시계열분석방법의 적용원리와 같다.

<표 1>에서 나타난 바와 같이 모델에 상관없이 민간경제의 발전을 위한 지방정부의 공공지출은 통계적으로 유의한 것으로 나타고 있으나 부정적 효과가 있다. 즉, 지역총생산 대비 공공지출의 증가는 생산성의 성장률을 느리게 하는 효과가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 미국 대도시 지역에서 민간경제 부문의 경제적 성장에 공공지출이 부담으로 작용한다는 주장과 일치하는 결과이다. 한편, 예상했던 바와 같이 인구증가로 측정된 규모의 경제는 지역 생산성 성장에 통계적으로 유의하고, 독립적인 영향력을 행사하는 것으로 나타나고 있다. 이러한 결과는 고부가 가치의 상품을 생산 혹은 소비하는 데 필요한 고밀도의 수요 인구로서 집적경제 효과가 매우 중요하다는 것을 알 수 있다(Glaeser & Shapiro, 2001). 분석모델들에서 눈에 띄는 현상은 인구성장 계수가 대도시 지역별 특수성을 통제하지 않은 모델보다는 고정효과 모델에서 약 3배나 큰 값을 갖고 있는 것으로 나타난 것이다.

이는 대도시 인구크기로 표현된 규모의 경제가 가장 중요한 역할을 한다고 강조하는 전통적인 지역경제발전론을 지지하는 결과이다. 즉, 규모가 큰 대도시 지역의 수면 밑에서 이루어지고 있는 지역산업 기반의 역동성은 집적효과를 보완하는 관계이지 대체할 만큼 크게 작용하지 못한다는 것을 의미한다. 예상과 다른 결과는 학사학위 이상을 가진 인구비율로 측정된 인적자본이 대도시 지역의 생산성에는 영향을 주지 못한다는 것이다. 이러한 결과는 인적자본이 경제성장에 있어서 중요한 변수라는 주장과 대치되는 결과(Romer, 1986; Glaeser and Shapiro, 2001)이나, 시간적 차원을 고려한 연구결과들과는 일치하는 결과이다(Pineres & Ferrantino, 2000;  Islam, 1995). 예상했던 바와 같이 실질 소득의 증가는 생산성 성장과 밀접한 관계가 있다. 이러한 결과는 증가하는 실질소득이 대도시지역의 생산성 증대의 원인이라기보다는 결과일 수도 있다. 마지막으로 잔차수정항(ECT)을 해석해 보면, 대도시 지역의 노동생산성은 매년 10%(비고정효과모델: 0.7%) 비율의 매우 빠른 속도로 장기적 노동생산성 추세에 순응하고 있음을 보여주고 있다.

<표 1>  생산성 성장모델에 대한 추정결과의 비교

독립변수	OLS				FGLS
	패널 표준오차 비수정		패널 표준오차 수정1)		그룹별 이분산성 고려
	비고정효과	고정효과	비고정효과	고정효과	비고정효과	고정효과
Intercept △Ln_REAL △Ln_ITSH △Ln_MSH △Ln_SSH △Ln_SGov △Ln_POP △Ln_HC △Ln_RWAGE Y96_99 ECT	.008*** (.001) .008*** (.002) .021*** (.005) -.015** (.007) -.504*** (.019) -.074*** (.006) .090** (.036) -.002 (.001) .054*** (.013) .007*** (.001) -.005 (.004)	.007 (.006) .008*** (.002) .022*** (.005) -.009 (.007) -.521*** (.019) -.062*** (.006) .257*** (.059) -.001 (.001) .035*** (.013) .011*** (.001) -.083*** (.011)	.008*** (.002) .008** (.004) .021*** (.007) -.015 (.011) -.504*** (.039) -.074*** (.010) .090 (.056) -.002 (.002) .054 (.050) .007* (.004) -.005 (.009)	.007 (.005) .008** (.003) .022*** (.007) -.009 (.011) -.521*** (.038) -.062*** (.009) .257*** (.100) -.001 (.002) .035 (.050) .011*** (.004) -.083** (.037)	.007*** (.001) .005*** (.002) .016*** (.005) -.003 (.006) -.428*** (.019) -.060*** (.005) .121*** (.031) -.002 (.001) .066*** (.011) .008*** (.001) -.007** (.003)	.004 (.004) .005*** (.002) .019*** (.004) .005 (.006) -.448*** (.018) -.048*** (.005) .332*** (.048) -.001 (.001) .050*** (.010) .012*** (.001) -.100*** (.010)
Adjusted R2 Log Likelihood F or Wald Chi-2 Test statistics	0.39 157*** BP*** White***	0.44 11*** BP*** CW***	0.39 463***	0.49 566***	6262 1385***	6478 2165***

주석: 1)잔차항이 패널간 이분산성과 상관관계를 갖고 있다는 가정에서 표준오차 수정

*** 1% 유의수준; **5% 유의수준; *10% 유의수준

2. 지역별 산업기반 역동성의 영향분석

미국의 4개 센서스 지역에서 산업기반의 역동성이 생산성 성장에 어떠한 영향을 주었는지를 밝히기 위해서 <표 2>에서 FGLS 추정 결과를 제시하였다.

<표 2> 미국 센서스 지역별 추정결과

독립변수	북동부	중서부	남부	서부
Intercept △Ln_REAL △Ln_ITSH △Ln_MSH △Ln_SSH △Ln_SGov △Ln_POP △Ln_HC △Ln_RWAGE Y96_99 ECT	.010*** (.001) -.007* (.004) .061*** (.010) .063*** (.025) .177*** (.066) -.044*** (.011) .279*** (.114) .001 (.004) .139*** (.025) .000 (.002) -.004 (.007)	.004*** (.001) .016*** (.003) -.016 (.012) .064*** (.021) -.305*** (.045) -.046*** (.011) .206** (.106) -.005 (.003) .023 (.023) .019*** (.002) -.042*** (.011)	.005*** (.001) .004 (.003) -.008 (.008) -.003 (.009) -.511*** (.025) -.045*** (.007) .223*** (.049) -.001 (.002) .054*** (.016) .009*** (.001) -.012*** (.005)	.005*** (.002) .004 (.004) .044*** (.006) -.020** (.010) -.490*** (.040) -.107*** (.012) .162*** (.061) .002 (.003) .054*** (.022) .003 (.002) .021*** (.007)
N of Obs. Wald chi2 Log Likelihood	299 131*** 852	572 464*** 1,513	1,014 881*** 2,644	546 437*** 1,394

주석: ***1% 유의수준; **5% 유의수준; *10% 유의수준

국가 경제발전을 이끄는데 있어서 지역별 발전양상에 따른 산업기반 역동성은 다양한 역할을 수행하였다. 과거 산업화의 본고장이라고 할 수 있는 중서부지역에서의 일자리 재배치는 지역경제 발전에 긍정적인 효과를 갖는 반면, 북동부지역에서는 부정적인 영향을 준 것으로 나타났다. 한편, 남부나 서부와 같이 뒤늦게 성장한 지역에서는 의미있는 역할을 하지 못하고 있다. 일자리 재배치는 지역특유의 환경에 의해서 그 영향력이 다르게 나타나고 있는 반면, 도시의 크기는 전 지역에서 노동생산성 성장에 중요한 역할을 수행하고 있다. 특이하게도 북동부 지역의 경우는 도시크기의 효과가 가장 크게 나타났으나 역동적인 일자리 재배치의 영향력을 흡수하는 현상을 보여주고 있다.

대부분의 센서스 지역에서 산업혁신 과정은 중요한 역할을 수행했는데, 그 영향력의 방향은 일정하지 않다. 북동부와 중서부지역의 대도시에서 제조업분야로의 이동은 지역경제에 빠른 성장을 가져왔으나 남부지역에서는 그 효과가 없으며, 심지어 서부지역에서는 성장을 더디게 하는 결과를 초래하였다. 과거 산업화의 본고장인 대도시에서 나타난 현상은 중요한 의미를 가진다. 즉, 북동부와 중서부에 있는 제조업분야의 많은 기업이 다른 지역으로 이동했지만 동종 기업들이 같은 지역에서 얻는 집적효과는 여전히 중요하다는 것을 의미한다. 또한 다른 지역으로 산업의 이탈을 상쇄할 수 있는 대도시 지역은 생산혁신과 개발에 의한 새로운 생산주기를 만들어 내고, 성장국면으로 계속 유지할 수 있는 능력에 따라 다르게 나타난다(Krugman, 1991: 14).

20세기 중반부터 국가 경제가 서비스 산업으로 이동과정에서 북동부 지역을 제외하고는 지역생산성 성장을 저해하는 결과를 초래했다. 이들은 북동부지역 서비스산업 혁신 과정이 성숙단계로 접어들면서 상대적으로 생산성과 임금이 높은 일자리들이 확산되었고, 뿌리가 내렸다는 것을 의미한다. 결국 북동부지역은 산업구조의 이동이라는 관점에서 보면 고부가가치 서비스 산업시대를 전국적으로 확대해 나가는 역할을 할 것이다. 한편, 북동부와 서부지역의 IT산업으로의 이동이 지역경제 성장을 촉진하는 효과를 갖고 있으나, 중서부와 남부지역에서는 그러한 역할이 아직 나타나지 않는 것으로 분석된다. 이것은 북동부와 서부지역은 이미 생산성에 영향을 미칠 만큼 IT산업으로의 이동이 이루어져 있음을 의미한다.

한편, 모든 지역에서의 공공지출이 지역경제 발전에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다. 1996년 이후 중서부와 남부지역의 생산성 성장이 눈에 띄게 높아지고 있으나 북동부와 서부지역에서는 그러한 경제주기가 나타나지 않는 것으로 나타나고 있다. 마지막으로 대도시의 생산성은 장기적 경제성장 추세에 매우 다르게 순응하고 있음을 보여준다. 예를 들어 중서부지역에서는 매년 약 4% 정도의 순응속도를 갖고 있는 반면, 서부지역은 중서부의 약 4분의 1의 속도로 전환되고 있다.

3. 일자리 생성(creation)과 소멸(destruction)의 지역별 영향분석

전체적인 일자리 재배치는 경제발전에 긍정적인 효과를 갖는 것으로 나타나고 있으나 남부와 서부지역에서는 그러한 영향이 나타나지 않고, 심지어 북동부지역에서는 부정적인 효과가 나타나고 있다. 이렇게 다른 양상을 띠게 되는 이유는 일자리 재배치의 역동성을 구성하는 요소인 일자리 생성(creation)과 소멸(destruction)들이 상반된 방향으로 작용을 하기 때문일 것이다. 따라서 <표 3>은 4개 지역에 대해서 지역경제의 변화와 혁신과정의 가장 중요한 변수인 일자리 재배치를 일자리 생성(ΔLn_POS)과 소멸((ΔLn_NEG)로 나누어 FGLS추정 결과이다.

<표 3> 일자리 창출과 소멸의 생산성 성장 관계

독립변수	전 체	북동부	중서부	남부	서부
Intercept ΔLn_POS ΔLn_NEG ΔLn_ITSH ΔLn_MSH ΔLn_SSH ΔLn_SGov ΔLn_POP ΔLn_HC ΔLn_RWAGE Y96_99 ECT	.007*** (.001) -.001 (.001) .004*** (.001) .014*** (.005) .000 (.006) -.443*** (.019) -.063*** (.005) .105*** (.031) -.002 (.001) .075*** (.011) .008*** (.001) -.007** (.003)	.011*** (.001) -.009*** (.003) .002 (.002) .055*** (.010) .061*** (.025) .138** (.066) -.047*** (.011) .233** (.112) .003 (.004) .184*** (.027) -.000 (.002) -.001 (.007)	.004*** (.001) .011*** (.003) .004*** (.002) -.011 (.012) .059*** (.021) -.290*** (.046) -.045*** (.011) .223** (.106) -.006** (.003) .007 (.024) .019*** (.002) -.042*** (.011)	.006*** (.001) -.002 (.002) .005*** (.001) -.009 (.008) -.003 (.009) -.530*** (.026) -.049*** (.007) .177*** (.050) -.001 (.002) .070*** (.017) .009*** (.001) -.012*** (.005)	.006*** (.002) -.003 (.003) .004*** (.001) .042*** (.006) -.015 (.010) -.500*** (.040) -.112*** (.012) .144** (.061) .001 (.003) .054*** (.022) .003* (.002) .021*** (.007)
No. of Obs. Wald chi2 Log Likelihood	2431 1449*** 6278	299 150*** 858	572 454*** 1512	1014 920*** 2657	546 468*** 1398

주석: *** 1% 유의수준; ***5% 유의수준; *10% 유의수준

북동부지역에서의 일자리 생성은 생산성 성장을 느리게 하는 효과가 있는 반면, 중서부지역에서는 촉진하는 효과가 있는 것을 보여주고 있다. 남부와 서부지역에서는 일자리 창출이 통계적으로 전혀 영향을 미치지 못하는 것으로 나타나고 있다. 한편, 일자리 소멸은 북동부지역을 제외하고 생산성 성장에 매우 강하고 긍정적 영향력을 행사하는 것으로 나타나고 있다. 전체적으로 미국의 대도시지역에 있어서 생산성의 성장은 높은 생산성을 갖은 기업과 산업에서의 일자리 생성보다는 생산성이 낮은 기업과 산업의 일자리를 소멸시킬 수 있는 능력에 의해서 결정되고 있음을 보여주고 있다. 그렇다면 지역별 경제의 변화와 혁신과정의 다양한 양상을 좀더 구체적으로 살펴보자.

북동부지역에서 일자리 생성과정은 경제발전을 저하시키는 것으로 나타났다. 이것은 상대적으로 생산성이 낮은 기업과 산업에서 새로운 일자리들이 만들어진 것이며, 그에 따른 생산성 성장이 낮아진 효과를 초래했다고 볼 수 있다. 즉, 상대적으로 장년기에 접어든 북동부 지역에서의 산업공동화 과정(deindustrialization)이 창조적 파괴의 속성 중에서 파괴적(destructive) 측면이 두드러지게 반영되었기 때문이라고 할 수 있다. 따라서 특정지역의 생산성 저하는 기업들의 조업중단, 축소, 이주 등으로 인해 일자리를 잃은 사람들이 낮은 봉급과 조건의 일자리로 이동한 것에 기인한 것이며, 그로 인해 그 지역의 전체적 소득을 평균보다 낮아지게 만드는 결과를 초래한다. 한편, 중서부지역에서의 일자리 생성과 소멸 모두 지역경제 발전에 긍정적이고 유의한 영향을 갖는 것으로 나타났다. 이것은 노쇠한 지역에서 경제기반의 탈바꿈 과정이 매우 강력하게 이루어졌다는 것을 의미한다(Florida, 1996). 이러한 결과는 지역경제가 산업기반의 재구조화 과정에서 없어지는 일자리와 사양산업이 경제발전에 유익한 역할을 할 수 있다는 것을 매우 신중하게 고려해 볼 것을 촉구하는 것이다.

4. 지역산업기반 역동성의 영향력 출현시점 분석

지금까지는 시간적으로 통합하여 도시 전체와 지역별로 구분하여 지역산업기반의 역동성과 경제발전과의 관계를 분석한 결과이다. 그렇다면 시기적(temporal)으로 산업기반의 역동성이 어떤 양상으로 영향을 주는가? 특히 하나의 통합적 시간단위로 분석한 영향과 다양한 시계열적 단위기간의 영향은 같은가? 만약 같지 않다면, 시기적으로 언제 그러한 영향이 다르게 나타나는가? 이러한 의문점을 탐색하기 위해서, 그 영향력이 통계적 유의수준의 달성(혹은 잃는) 시점을 발견하는데 적절한 방법인 전진반복회귀분석(forward-moving recursive regression) 방법을 활용하였다.

반복회귀분석(recursive regression)은 이동회귀분석(moving regression)기법이라고 널리 알려진 “시간변경 추정기법”의 한 유형이다. 이 분석기법은 종속변수와 독립변수간의 관계가 시간에 따라 변화한다고 가정한다. 반복회귀분석의 여러 방법 중의 하나가 시계열자료를 시작시점부터 일정기간의 시계열로 나누어 분석하고, 계속적으로 시계열 단위를 더해가면서 추정하는 방법이 전진반복회귀분석이다(자세한 내용은 Griffin & Isaac(1992)을 참조).

일반적인 시계열 분석이 시간적으로 하나의 불변적 관계에 치중하는 반면, 전진반복회귀 분석방법은 인지되는 과정(process-as-realized)의 역동성을 통해 역사적(historical) 속성을 보여 줄 수 있다(Isaac & Griffin, 1989). 그래서 지역산업기반의 역동성이 지역생산성 성장에 미치는 효과를 사적 범주(contents)로 다룰 수 있으며, 역사적 속성은 파라미터의 항구성(constancy), 유동성(drift), 전환(shift) 등과 같은 계수 값의 구조적 특성을 통해 해석되어질 수 있다. 이러한 분석을 하기 위해서는 특정시기를 시작과 끝나는 시점으로 사용해야 되는데 어떤 시점은 반복회귀분석에서 결과나 결론에 큰 영향을 미칠 수 있기 때문에 사용하려는 시점은 이론적․역사적 근거에 기초하여 선택되어야 한다(Isaac & Griffin 1989). 본 연구에서는 미국 경제에서 있어서 갑작스런 주기적 경기침체를 경험한 1991년을 선택하였다.

<표 4>는 전진반복회귀분석 결과를 보여주고 있다. 지역산업기반의 역동성을 나타내는 관심변수인 일자리 재배치의 계수 값의 패턴은 1987-90년까지 통계적으로 유의한 영향력을 갖는 것으로 나타났다가, 미국경기의 침체기였던 1996년까지 통계적으로 유의수준을 유지하지 못하고 있다. 일자리 재배치 효과가 유의수준을 얻기 전 1990-91년까지 경기회복을 하는 데 4년 이상이 걸렸다. 그러나 그 후 경기순환의 팽창국면 동안 일자리 재배치는 매우 중요한 역할을 한 것으로 나타났다. 비록 이러한 역할에 대한 충분한 시간적 범위를 갖고 조사되지는 못했지만 제시된 증거를 통해 해석해 보면, 상당히 시간적으로 지체되는(lagging) 경향은 있으나 일자리 재배치의 역동성이 거시경제에 미치는 효과는 경기순환에 의해 상당부분 전달된다.

<표 4> 노동생산성 성장모델에 대한 반복회귀추정 결과

종속변수	1987-90	1987-91	1987-92	1987-93	1987-94	1987-95	1987-96	1987-97	1987-98	1987-99
Intercept △Ln_REAL △Ln_ITSH △Ln_MSH △Ln_SSH △Ln_SGov △Ln_POP △Ln_HC △Ln_RWAGE Y9699 ECT	.004*** -.004** -.011 -.014* -.428*** -.077*** .088*** -.001 .089*** - -.006	.006*** .002 -.006 -.025*** -.389*** -.059*** .142*** -.002 .014 - -.010**	.009*** -.002 -.020*** -.030*** -.443*** -.053*** .108*** -.000 .069*** - -.013***	.007*** .001 -.008 -.028*** -.426*** -.055*** .123*** -.001 .056*** - -.014***	.008*** .001 -.000 -.021*** -.413*** -.057*** .081** -.002 .053*** - -.011***	.008*** .003 .011** -.019*** -.435*** -.057*** .094*** -.002 .049*** - -.008**	.007*** .004* .009** -.016** -.431*** -.057*** .111*** -.002 .051*** .005*** -.012***	.007*** .005** .009** -.011* -.425*** -.060*** .117*** -.003* .052*** .006*** -.011***	.007*** .005*** .012*** -.005 -.424*** -.059*** .115*** -.002 .060*** .007*** -.009***	.007*** .005*** .016*** -.003 -.428*** -.060*** .121*** -.002 .066*** .008*** -.007**
N. of Obs. Wald Chi-2 Log Likelihood	748 887*** 2019	935 591*** 2403	1122 628*** 2835	1309 630*** 3331	1496 620*** 3812	1683 733*** 4286	1870 824*** 4787	2057 992*** 5289	2244 1180*** 5781	2431 1385*** 6262

주석: *** 1% 유의수준; ***5% 유의수준; *10% 유의수준

일자리 재배치가 팽창국면의 경기순환과 함께 유의수준을 갖는 특성을 보이는 반면, 도시크기의 계수 값의 부호와 유의수준에서 나타난 것같이 규모의 경제는 전 기간에 걸쳐 긍정적이고 유의한 영향력을 갖는 것으로 나타나고 있다. 이것은 슘페터의 역동성의 효과가 상대적으로 주기적인 반면, 규모의 경제는 지역경제 발전에 지속적인 촉매제로서의 역할을 한다. 또한 시차적 조망을 통해 본, 다른 변수들의 독립적 영향력은 상대적으로 지속적인 것으로 나타난다. 실질소득 계수 값의 패턴은 짧은 경기불황기인 1990-91까지의 기간을 제외하고는 실질소득의 상승은 생산성 성장에 통계적으로 유의한 영향을 주는 것으로 나타나고 있다. 더욱이 산업의 혁신과정을 나타내는 변수인 제조업과 서비스산업의 점유율은 전 연구기간에 걸쳐 유사하게 지역경제발전에 부정적인 영향을 주는 것으로 나타나고 있다. 즉, 제조업분야 이동의 부정적 효과가 1997년까지 있었고, 서비스 산업으로의 이동효과는 전 연구기간 동안 지속적으로 증대되었다. 그러나 IT산업으로의 이동은 1995년부터 1999년대 말까지 지역 생산성 성장에 통계적으로 유의하고 긍정적인 효과가 있는 것을 보여주고 있다. 전 기간 공공부문의 지출증가는 생산성 성장에 지속적으로 부정적인 효과를 초래하는 것으로 나타나고 있다. 인적자본(∆Ln_HC) 변수는 1986-97년까지의 기간중 한 기간 부적정인 효과가 있으며, 1995년 이후 IT 투자확대 기간은 긍정적이고 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 판명되었다. 마지막으로 단기 노동생산성은 장기적 노동생산성 추세에 매년 빠른 속도로 순응하는 것으로 나타났다.

Ⅵ. 결  론

본 연구에서는 경제성장과 발전의 결정요인(determinants)에 대한 우리의 이해도를 넓히는 데 공헌하고자 했다. 전통적인 도시 및 지역경제 문헌들은 지역경제 성장의 차이를 설명하는데 규모의 경제와 집적효과(agglomeration effect)를 오랜 동안 강조하여 왔다. 본 연구는 도시인구와 같이 본질적으로 정적인(static) 특성에 따른 도시 및 지역경제 성장이론의 한계를 극복하고자 하였다. 즉, 정적인 특성이 갖은 통합지표 표면 밑에서 순 가치(net value)로 잠재되어 있는 경제발전의 역동적 구성요소에 따른 지역경제 발전을 설명하고자 했다. 기존의 접근방식에서는 이러한 경제발전의 수직적(vertical) 차원은 일반적으로 모호하게 다루어져 왔다(Hicks, 1991).

본 연구는 기업의 출현, 퇴출, 성장, 축소 등의 결과로 나타난 일자리의 재배치(reallocation)와 그로 인한 산업 혁신(restructuring) 과정이 경제발전에서 어떠한 역할을 하는지 분석하였다. 1986년부터 1999년까지 187개 대도시 지역의 자료 분석결과, 전체적으로 일자리 재배치는 노동생산성 성장에 긍정적이고 강력한 영향력을 갖고 있다. 그러나 이러한 영향력은 지역적으로 다른 양상을 띠고 있다. 과거 산업의 번창과 쇠퇴과정을 거쳐 새롭게 지역혁신을 추진하는 지역에서는 지역발전에 중요한 역할을 하고 있으나, 다른 지역에서는 일자리 생성과 소멸이 경제성장을 상쇄하는 효과를 갖고 있어 영향력이 없는 것으로 나타나고 있다. 즉, 대도시 지역은 높은 생산성을 가진 기업과 산업에서의 일자리 생성보다는 생산성이 낮은 기업과 산업의 퇴출에 의해서 지역 생산성 성장의 수준이 결정되고 있다. 또한 시기적으로 지역경제가 팽창국면에 있을 때 일자리 재배치의 역동성은 매우 중요한 역할을 하는 것으로 분석되었다. 일자리 재배치에 의한 지역경제의 변화와 혁신은 산업 재구조화를 가져 왔는데, 전체적으로 서비스 산업과 공공부문으로의 이동은 지역경제 발전에 부정적인 효과를 주었다. 그러나 새롭게 등장한 IT산업으로의 이동은 지역경제 발전을 가져왔으며, 1990년대 중반 이후 기업의 많은 정보기술투자에 의한 경기순환을 통제했는데도 독립적인 효과가 있는 것으로 나타났다. 한편, 전통적인 도시 지역경제 발전에 관한 문헌들이 중요시했던 규모의 경제는 지역적․시간적 스펙트럼과는 상관없이 지역경제 성장에 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 이러한 발견은 인구밀도가 높은 지역에서는 새로운 아이디어의 공유와 확산으로 지역경제 성장을 가져올 수 있는 것이라는 의미로 해석되어 진다. 한편, 단기적인 인적자본의 증가가 노동생산성 성장에 크게 기여하지 못하는 것으로 분석되어졌으나 교육수준이 높은 사람이 경험을 갖게 됨에 따라 기여도가 높아질 것으로 예상된다.

본 연구결과는 다양한 시각에서 정책적 시사점을 가질 수 있다. 가장 중요한 사실은 지방정부의 공공지출 확대는 민간부문에게 비용을 전가시키게 되고, 결국은 지역경제 발전을 저해한다는 것이다. 따라서 정부가 직접적인 지출정책을 펴기보다는 간접적인 지원정책을 지향해야 할 필요가 있다. 예를 들어 규제정책, 보험정책 등을 통해 지역산업기반이 역동적으로 이루어질 수 있도록 지원해야 한다. 그리고 산업혁신 과정을 통해 보다 생산성이 낮은 기업과 산업을 생산성이 높은 IT산업 등으로 유도할 수 있 수 있는 인센티브가 필요하며, 인센티브도 소비성 지출보다는 인프라에 투자하는 방향으로 이루어져야 할 것이다. 한국의 경우를 보면, 90년대 후반 이후 산업클러스터 형성을 통한 지역혁신체계의 구축이 지역 산업정책의 중심 내용으로 자리 잡고 있다. 정책을 추진하는 데 있어서 정부의 역할은 직접적인 중소기업이나 지역산업 진흥을 위한 지출 정책보다는 유인체계 구축, 규제 및 제도적 장애요인을 제거하고, 시장실패를 개선해 나가는 데 주력하는 것이 바람직할 것이다. 하지만 미국과 한국의 도시지역이 갖고 있는 환경이 다르다는 점에서 본 연구의 결과를 일반화하는 데는 일정부분 한계가 있다.

마지막으로 본 연구가 실질적으로 지방정부의 정책에 기여하기 위해서는 추가적인 연구와 보완이 필요하다. 우선 산업기반이 지역에 따라 역동성의 차이에 대한 원인 분석과 함께 지방정부의 역할과의 관계가 연구되어야 한다. 패널자료의 분석에 있어서도 지역 산업주기를 포괄할 만큼 충분한 시계열적 범위와 최신자료의 부족에 따른 보완이 필요하며, 공간적 의존성(spatial dependency)을 고려하지 못했다는 점도 보완되어야 할 것이다.

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이연우(李淵雨): 미국 텍사스대학교에서 정치경제학박사 학위를 취득하고, 현재 한국전산원 전자정부지원단 행정정보공유지원팀장으로 재직 중이다. 학문적 관심분야는 전자정부, 정책분석, 산업정책, 지역개발정책 등이며 주요 발표논문으로는 “정부혁신과 전자정부 연계를 위한 모델연구: 정부기능 및 서비스중심으로”(2005), “참여정부 전자정부 수준진단과 정책적 함의”(2005), “Shumpeterian Churn Dynamics and Regional Productivity Performance”(2003) 등이 있고, 저서로는 Schumpeterian Dynamics and Metropolitan-Scale Productivity (2003)가 있다.

<E-mail: leeyw@nca.or.kr/논문접수일: 2005. 10. 10/심사완료일: 2006. 2. 22>

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