우리나라 지역경제력의 수렴현상에 대한 분석*

* 이 논문은 이경진의 중앙대 석사학위 논문 「우리나라 지역경제력의 수렴현상에 대한 분석-GRDP 대리변수를 이용하여-」의 일부를 수정ㆍ보완한 것으로서 2009년도 중앙대학교 연구장학기금 지원에 의한 것임. 유익한 논평을 해 준 익명의 심사위원들에게 감사를 표한다.

** 중앙대학교 경제학부 교수(제1저자)

*** 중앙대학교 대학원 경제학과 석사과정(2011년 2월 졸업)

-기초자치단체를 중심으로-

An Analysis of the Convergence of Local Economic Capacity

-Focused on the Second-tier Local Governments-

박 완 규**

이 경 진***

｢지방정부연구｣ 제14권 제4호(2010 겨울) : 189～210

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본 연구에서는 1995년 지방자치제 실시 이후의 지역경제력 수렴현상을 분석하여 균형발전 측면에서의 지방자치제도의 성과를 파악하고자 하였다. 먼저 국내의 시ㆍ군ㆍ구 지역경제력의 대리변수로 주민세를 사용하여 1995년부터 2008년까지의 수렴현상을 분석하였다. 수렴현상을 분석하는 데에 통계자료를 통합(pooling data)하여 패널 베타수렴기법을 사용하여 수렴 여부와 수렴속도를 측정하였다. 또한 패널 단위근 검정을 사용하여 수렴 여부를 검정하였다. 그 결과 패널 베타수렴에서는 시ㆍ군ㆍ구별, 수도권/중부권/호남권/영남권의 4대 권역 등 모두에서 수렴현상이 존재하였다. 한편 패널 단위근 검정에서는 전 지역에서 수렴현상이 존재하는 것으로 나타났으나 시ㆍ군ㆍ구별, 4대 권역별 분석의 경우 영남권에서만 수렴현상이 나타나지 않았다. 결과적으로 전국적으로 수렴현상이 존재하는 것으로 나타났으며 이는 그간 국가의 균형발전을 위한 노력이 어느 정도 성과를 보이고 있다는 것을 시사한다.

주제어: 수렴, 패널 베타수렴 검정, 패널 단위근 검정

I. 서 론

2003년 출범한 참여정부는 국토 균형개발과 지방 분권화에 대한 강한 의지를 보였었다. 출범 당시 국가균형발전위원회와 정부혁신지방분권위원회가 발족되었고 충청권에 신행정수도건설을 위한 특별조치법을 제정·시행하였다. 뒤를 이어 출범한 현 정부는 참여정부 당시 시도되었던 공주·연기지역의 행정복합도시건설에 대한 법안을 수정한 행정복합도시 건설을 추진하였지만 이것도 여의치 않았다. 경제적인 효율성과 지방의 균형발전 간의 대립을 표출한 큰 이슈였다고 볼 수 있다.

우리나라 지역경제력의 수렴현상에 대한 분석 -기초자치단체를 중심으로-

｢지방정부연구｣ 제14권 제4호(2010 겨울)

한국은 1962년 시작된 경제사회개발계획 이후 세계에서도 유래를 찾을 수 없을 정도로 빠른 성장을 보였다. 하지만 경제성장에 초점을 맞추었던 정책은 지역적으로 균형적인 성장보다는 불균형적인 양상을 보일 수밖에 없었으며 그 결과 지역 간 불균형이 심해졌다. 사실 균형발전을 위한 정책은 1970년대부터 있어 왔다. 1972년에 시작된 제3차 경제개발 5개년계획은 국토종합개발과 지역개발의 균형을 달성하는 데 목표를 두었다. 하지만 제 3차 경제개발 5개년계획의 가장 큰 전략 중 하나였던 중화학공업육성전략은 자본의 집중적인 지원으로 후일 경제력의 집중현상을 초래하였으며, 물가상승, 소득분배의 불균등 심화를 가져왔다. 1977년에 시작한 제4차 경제개발 5개년계획의 경우 수출주도 전략을 사용하였는데 이때도 성장목표의 달성에만 주력함으로써 분배보다는 성장 중심으로 전략을 사용하여 부의 편중이 더욱 심각해졌다. 이렇게 생겨난 소득격차는 사회적·정치적으로 심각한 문제를 드러내고 있다. 특히 성장이 더딘 지역의 주민들은 상대적으로 사회적 박탈감과 불만을 가질 수밖에 없었고 이러한 불만은 동서 간의 정치적 갈등을 유발하는 데 한 몫을 차지하였다. 특히, 수도권 집중화 현상은 불균형 성장이 이루어 진 것을 잘 보여주는 현상으로 그 중심인 서울은 공해나 교통문제 등 새로운 사회적 비용을 유발하게 되었다. 이에 따라 1992년에 시작되었던 제7차 경제개발 5개년 계획은 지역사회의 균형발전에 기본목표를 두고 국가정책을 수립하고 있다. 이 즈음인 1991년부터 지방의회가 구성되었고 1995년에 4대 지방선거가 실시되어 본격적인 지방 자치제가 시작되었다.

본 논문에서는 지방자치가 본격적으로 실시되기 시작하는 동시에 국내지역의 균형발전을 정책목표로 삼은 1995년 이후에 경제성장이 수렴 현상을 보이며 균형적인 형태로 변화하고 있는지 아니면 반대로 발산 현상을 보여 국가 정책과는 다른 모습으로 변화하고 있는지를 분석하고자 한다. 이를 위해 신성장이론의 조건부 수렴모형을 이용한다. 수렴 현상을 설명하는 모형은 크게 절대적 수렴과 조건부 수렴 등 두 가지로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 절대적 수렴과 조건부 수렴을 모두 제시하지만 조건부 수렴에 초점을 맞추어 설명하고자 한다. 그리고 수렴현상을 확인할 수 있는 또 다른 방법으로 패널 단위근 검정을 수행하고자 한다.

경제력 수렴과 관련된 선행 연구를 살펴보기로 한다. 우선 외국의 연구를 개관하면 다음과 같다.

Solow(1956), Cass(1965), Koopmans(1965) 등 신고전학파 성장이론으로부터 시작한 성장이론은 저축률이나 기술수준과 같은 변수들이 국가 간 동일하다고 가정할 때 국가들은 장기에는 동일한 소득수준을 가진다는 절대적 수렴가설을 제시하였다. 하지만 Summers & Heston(1984; 1988)에 의해 전 세계의 소득데이터를 활용할 수 있게 되었고 이에 따라 절대적 수렴가설에 대한 연구가 활발히 진행되었다. Romer(1987)는 Summers & Heston의 자료를 활용하여 신고전학파에서 말하는 수렴현상이 존재하는지를 분석했지만 존재하지 않는 것으로 나타났다. 이러한 결과에 의해 신고전학파의 성장이론이 실제 현실에는 적용되지 않는다고 결론내리고 내생적 성장모형 즉 조건부 수렴을 제시하였다. 이와 관련하여 Barro(1989), Barro & Sala-i-Martin(1992)은 인구증가율과 인적자본, 물적자본과 같은 한 국가의 장기적인 성장에 영향을 줄 수 있는 경제변수들을 적절히 통제해 줄 때 국가 간 수렴현상이 일어난다는 조건부 성장이론을 증명하였다. 이러한 연구들을 토대로 국가 간, 지역 간 수렴현상에 대한 연구가 꾸준히 진행되어 오고 있다.

Barro & Sala-i-Martin(1992)은 미국 내 48개 주의 데이터를 이용하여 수렴현상이 존재하는 것을 입증했다. 이들은 1968년부터 1985년까지의 미국 데이터와 1960년부터 1985년까지 20개의 OECD국가 그리고 1960년부터 1985년까지의 98개 전체 국가를 대상으로도 수렴현상을 분석하였다. 그 결과 세 개의 표본 각각 수렴속도가 1.8%, 2%, 2.3%로 모두 조건부 수렴현상이 나타나는 것을 증명하였다. 하지만 98개 전체 국가 데이터의 경우 절대적 수렴현상은 나타나지 않는 것으로 나타났고 이에 따라 그들은 내생적 성장모형이 신고전학파 성장이론을 대체해야 한다고 주장했다. 또한 Sala-i-Martin(1995)은 앞의 분석에 유럽 5개국과 일본을 추가하여 성장수렴현상이 여러 지역에서 나타나고 있음을 확인하였다. 그는 1955년부터 1990년까지의 47개 일본 현(縣)데이터를 이용하여 수렴속도가 3.1%라는 것을 도출하였고 독일, 영국, 프랑스, 이탈리아, 스페인의 90개 지역의 1950년부터 1990년까지의 데이터를 이용하여 1.8%의 수렴속도를 도출하였다.

Islam(1995)은 국가 간 기술 수준 차이에 의한 실증분석상의 문제를 해결하기 위하여 패널분석을 통하여 국가 간 기술 수준차이를 통제한 다음 수렴현상이 존재하는 것을 밝혀냈다. 그는 1960년부터 1985년간 Summers & Heston 자료를 이용하여 20개의 OECD국가와 석유수출국을 제외한 98개의 국가들과 Mankiw, Romer & Weil(1992)에서 중진국으로 분류했던 74개의 국가 등 세 그룹의 데이터를 각각 5년 동안의 성장률을 이용한 5개년도의 패널데이터로 만들어 패널분석을 하였다. 그 결과 각각 9.26%와 4.67%, 4.58%의 수렴속도를 가지는 것으로 나타났다.

이상의 논문들은 모두 베타수렴([eqn: beta]-convergence)에 의한 수렴 현상을 조사한데 반해서 Quah(1993)는 시그마 수렴([eqn: sigma]-convergence)을 주장하였는데 1960년부터 1985년간 Summers & Heston의 자료를 이용하여 분산을 추정한 결과 수렴현상이 일어나지 않으며 중간계층이 사라져 양극화가 더 심해지고 있음을 보였다.

국내에서도 지역소득 수렴에 대해 다양한 연구가 진행되었다. 이진원(1997)은 신고전학파의 수렴이론을 활용하여 우리나라의 11개 시도지역의 경제성장이 장기적으로 수렴하는지 여부를 검증하였다. 그리고 지역경제 성장요인으로서 지방재정지출과 예금은행 대출금이 소득수렴 현상에 미치는 영향을 실증분석 하였다. 1971년부터 1994년까지의 데이터를 이용하였으며 추정 결과 1인당 지역총생산이 작은 지역이 큰 지역보다 더 빨리 성장한다는 결과가 나타나 수렴현상을 지지하였다. 김성태 외(1991)는 국내 11개 시도의 1970년부터 1986년까지의 1인당 지역총생산고(Gross Regional Product: GRP) 자료를 이용하여 지역경제력 격차의 실상을 분석하였다. 1인당 GRP의 표준편차와 1인당 GRP의 범위를 종속변수로 사용하여 1인당 GRP의 조건부 수렴이 존재하는 것으로 나타났다. 전상준(2000)은 인적자본을 이용하여 인적자본이 존재하는 모형에서 한국의 지역소득이 빠르게 수렴한다는 결론을 도출하였다.

최낙필ㆍ최창곤(1993)은 1970~1986년까지의 주민소득통계자료를 이용하여 국내 지역들 간 소득수렴현상을 분석한 결과 지역의 초기소득수준과 성장률 사이에 통계적으로 유의한 음의 관계를 발견할 수가 없었다. 그들은 지역 간에 수렴현상이 나타나지 않는 이유로 지역들의 자본량의 차이와 불균형적인 기술진보를 들고 있다. 구재운 외(1999)는 1970~1998년까지 11개 지역의 지역총생산량을 이용하여 국내 지역들 간 수렴현상을 분석하였다. 그들은 Levin & Lin(1992)과 Im, Pesaran & Shin(1997)의 패널 단위근 검정방법을 활용하여 지역소득 수렴현상을 분석한 결과 11개 지역 중 3개 지역만 단위근이 존재한다는 귀무가설이 기각되어 수렴현상을 보였다. 김홍기(2003)의 경우 단위근 검정과 공적분 검정의 방법을 활용하여 지역소득이 수렴하지 않는다는 결과를 얻었으나, 인적자본만을 고려하는 경우에는 지역소득이 수렴한다는 결과를 얻었다. 박완규(2008)는 지역 간 경제력 격차를 확인하기 위하여 시그마 수렴과 베타 수렴을 검정한 결과 수렴현상이 일어나지 않는 것으로 나타났다. 이처럼 국내의 지역소득의 수렴여부에 대한 연구는 연구방법이나 분석 자료의 차이에 따라 상이한 결과가 도출되어 논란의 여지가 존재한다.

본 연구는 3가지 측면에서 이 분야의 기존 연구와 차별화가 된다. 첫째로 기존 논문들의 대부분은 1990년대 초반까지를 연구 대상으로 삼았기 때문에 그 이후 지방자치제도가 본격적으로 정착된 1990년대 이후 즉, 1995년 이후의 변화에 대해서는 별로 분석이 이루어지지 않고 있다. 그러나 본 논문에서는 지방자치제도 이후의 데이터를 이용하여 정부의 균형발전정책의 성과에 대하여 살펴보는 것이 가능하다. 둘째 기존 논문의 경우 지역내총생산을 사용한 논문이 주를 이뤘는데 국내의 지역내총생산 추정은 광역자치단체인 시도의 경우에만 자료가 존재하여 기초자치단체인 시ㆍ군ㆍ구별로 세부적인 수렴현상을 분석할 수가 없었다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 본 논문에서는 지역내총생산의 대리변수로 주민세를 사용하였다. 주민세를 사용함에 따라 기존의 16개의 시도의 경우보다 218개의 시ㆍ군ㆍ구로 데이터 수가 확대되어  더 세분화된 추정이 가능하다. 셋째 기초자치단체들을 4개 권역으로 묶어 수렴현상을 측정하여 권역별 수렴현상을 분석하였다.

2010년 현재 국내 시군구의 개수는 232개 이지만 울산의 데이터가 97년부터 존재하여 경상남도에 시로 포함시켰으며 자료의 누락으로 인하여 서울 마포구와 인천 옹진군, 광주 서구, 경기도 화성시, 광주시, 강원도 삼척시, 충북 증평군, 충남 계룡시 등이 분석에서 제외되었다.

본 논문의 구성은 다음과 같다. Ⅱ절에서는 수렴이론에 대하여 간단하게 살펴보고 III절에서는 수렴여부에 대한 실증분석모형 및 분석에 사용될 통계자료가  설명된다. IV절에서는 실증분석모형을 이용하여 추정된 결과들이 제시된다. 마지막으로 V절에서는 연구결과 및 정책적 시사점이 요약된다.

Ⅱ. 이론적 배경

1. 신고전학파 성장이론과 수렴

신고전학파 성장이론에 따르면 지역의 총생산은 개별 지역이 보유하고 있는 생산요소 스톡의 규모에 의해 결정된다. 여기에서 생산요소는 자본과 노동으로 구성되며 생산함수는 Cobb- Douglas 형태로 가정한다. 또한 생산함수는 규모에 대한 수익 불변이라고 가정한다. 이에 따르는 생산 함수는 식 (1)과 같다.

[eqn: Y(t)````=```F(``K(t)``,`A(t)``L(t)``)```=`K(t) ^{alpha } ``(``A(t) _{`} `L(t)`) ^{1- alpha }]	(1)

Y는 지역 내 총생산, K는 자본스톡, L는 노동스톡,

A는 기술진보, t는 시간, α는 전체소득에서 자본소득이 차지하는 비중이다.

[eqn: y(t)=f(k(t))], [eqn: k(t)= {K(t)} over {A(t)L(t)}][eqn: f(k),`f`'(k)>0,``f`''(k)<0]	(2)

단, 여기서 y는 유효노동 1단위당 생산이고, k는 유효노동 1단위당 자본이다.

식(2)와 같이 자본의 한계 생산물이 자본이 증가함에 따라 체감한다고 가정 할 때, 신고전 성장이론에 따르면 기존의 일인당 자본량 수준에 관계없이 경제는 결국 정상상태(steady-state)에 도달하게 된다. 정상상태에서의 일인당 생산량이 같다면, 초기 소득이 낮은 경제일수록 성장률이 높아 장기적으로 모든 경제의 소득이 동일한 정상상태로 수렴한다. 즉 자본의 수확체감의 법칙이 작용하므로 자본과 노동의 비율이 낮은 경제의 소득 성장률이 소득 수준이 높은 경제보다 상대적으로 높아 결국 모든 경제의 소득 수준이 같아지게 된다. 이를 절대적 수렴(absolute convergence)이라고 한다.

Barro(1991)는 실증분석을 통해 전 세계 국가들의 초기 생산량과 평균 경제 성장률에 대한 회귀 분석 결과 절대적 수렴이 잘 성립되지 못함을 보였다. 하지만 정상 상태에서의 소득 수준을 통제한 뒤에는 OECD국가들 사이에서 수렴이 발생하는 것을 밝혔다. 이를 조건부 수렴이라 한다. 조건부 수렴(conditional convergence)은 경제적 환경이 유사한 국가들 간에 나타나는 수렴성을 가리킨다. 각 지역별로 동일한 정상 상태에 대한 가정에 따라 절대적 수렴과 조건부 수렴을 구분하게 된다. 조건부 수렴에 따르면 지역별로 상이한 정상상태가 존재하며 개별경제는 각각의 정상 상태를 향해 수렴하게 된다.

2. 수렴이론

1) 베타 수렴([eqn: beta]-convergence)

베타 수렴은 국가의 성장률이 1인당 실질 GDP수준과 부(-)의 관계를 나타내 보이는지 여부를 다루게 된다. 즉 베타 수렴은 낮은 1인당 실질 GDP를 가진 국가가 높은 국가보다 더 빠른 성장률을 가진다는 것을 나타낸다. 베타 수렴은 초기의 소득수준에 관련된 것으로 그것이 낮을수록 성장률은 높다는 것인데, 시간이 흐름에 따라 절대적 수렴과 조건부 수렴으로 나누어진다. Summers & Heston(1984; 1988)에 의해 전 세계의 소득데이터를 활용할 수 있게 되기 전까지만 해도 모든 지역의 특성은 동일하며 이에 따라 장기적으로는 모든 국가의 평균소득이 동일하게 된다는 절대적 수렴현상이 많은 지지를 받았지만 전 세계의 소득데이터를 활용할 수 있게 된 후에 Romer(1987)에 의하여 절대적 수렴모형으로는 현실 세계를 설명할 수 없다는 것을 인식하게 되어 모든 지역의 특성이 다르기 때문에 각각의 지역이 다른 성장률을 보일 것이라고 보고 지역들의 특성을 통제하면서 수렴현상을 보는 것이 가능하다고 주장하였다. 이와 같이 지역 간 특성을 고려한 것이 조건부 수렴모형이다. 베타 수렴의 실증연구들은 전형적으로 절대적 수렴의 존재를 입증해 보이고 있지만 개도국과 선진국으로 구성되는 경우 또는 개도국으로만 구성되는 경우 절대적 수렴 현상은 잘 나타나지 않으며 조건부 수렴 증거는 모든 경우에 자주 나타난다.

이에 관해서는 Barro(1991), Barro & Sala-i-Martin(1992), Mankiw, Romer, & Weil(1992), Sala-i-Martin(1994)등 참조.

2) 시그마 수렴([eqn: sigma]-convergence)

시그마 수렴은 국가 간 1인당 국민소득의 분산이 시간이 흐르면서 작아지는 경향이 있는 것을 의미하는데, Evans(1996), Ben-David(1996) 등의 실증 연구가 대표적이다. 시그마 값의 축소가 수렴가설을 지지하는 것으로 해석되나 그것이 수렴가설을 반드시 지지하는 것은 아니다. 가령 모든 국가들이 정상상태에서의 1인당 실질 GDP의 이상적인 수준을 가졌다면 시그마 수렴은 분산 값이 0에 접근한다는 것을 의미한다. 반면에 모든 국가들이 다른 수준의 정상상태의 1인당 실질 GDP를 가진다면 1인당 정상상태에서의 실질 GDP 분산은 1인당 실질 GDP가 수렴하고 있는 분산의 정상상태 수준을 나타낸다. 즉, 시그마 수렴은 분산의 값이 1인당 실질 GDP의 정상상태에서의 분산에 접근하는 것을 의미한다. 결과적으로 만일 분산 값이 정상상태의 수준보다 낮으면 수렴은 분산 값이 작아지는 것이 아니라 커지는 것을 의미한다.

베타 수렴과 시그마 수렴간의 관계는 베타 수렴은 시그마 수렴에 대한 필요조건이기는 하나 충분조건은 아니다. 즉 시그마 수렴은 베타 수렴의 부분집합이라 할 수 있다. 따라서 베타 수렴이 존재하더라도 시그마 수렴이 존재하지 않을 수 있으며 베타 수렴이 존재하지 않을 경우 시그마 수렴 역시 존재하지 않는다.

Ⅲ. 분석 모형

1. 모형 설정

1) 패널 베타 수렴 검정

본 논문에서 사용한 기본 모형인 신고전학파 성장모형은 Ramsey(1928), Solow(1956), Cass(1965), Koopmans(1965)에 의해서 만들어졌으며 1인당 성장률은 1인당 소득 또는 산출물의 초기 값과 음의 관계가 존재하는 것으로 간주한다. 특히 만일 경제주체들이 공통된 선호와 기술을 가지고 있다면 가난한 국가가 부유한 국가보다 성장률이 빠르다고 생각했다. 따라서 수렴의 속도는 1인당 생산과 소득에 의해 결정된다고 보았다. 이에 따른 생산모형은 다음과 같다.

[eqn: hat{y} =f( hat{k})]	(3)

여기서 [eqn: hat { y}]은 유효노동 1단위당 1인당 산출물이며 [eqn: hat { k}]은 유효노동 1단위당 자본스톡(capital per unit of effective labor)이다. 이로부터 식 (4)가 도출된다.

[eqn: dot{hat{k}} =f( hat{k} )- hat{c} -( delta +x+n) hat{k}]	(4)

여기서 좌변 변수 위의 ㆍ은 변동율, [eqn: hat { c}]=C/[eqn: L`e ^{xt}]이며 [eqn: delta]는 감가상각률이고 n은 L의 성장률이

며 [eqn: x]는 노동효율성의 증가율이고 [eqn: dot{hat{k}}]은 유효노동 1단위당 자본스톡의 증가율을 뜻한다. 이를
통해서 식 (5)를 도출할 수 있다.

자세한 과정은 Barro & Sala-i-Martin(1990) 참조.

[eqn: {1} over {T} *log LEFT ( {y _{i,t _{0} +T}} over {y _{i,t _{0}}} RIGHT ) =B- LEFT ( {1-e ^{- beta T}} over {T} RIGHT ) *log LEFT ( y _{i,t _{0}} RIGHT ) +u _{i,t _{0} ,t _{0} +T}]	(5)

여기서 [eqn: y_{ i,t}]는 실질 1인당 소득을 나타내며 i는 각 지역을 나타낸다. 그리고 [eqn: t_{ 0}]와 [eqn: t_{ 0}+T]는 각각 초기 시간과 마지막으로 측정된 시간을 뜻한다. 즉, 기간을 뜻한다. [eqn: u_{ i,t _{ 0},t _{ 0}+T }]는 오차항의 시차분포이며 [eqn: u_{ i,t}]의 [eqn: t_{ 0}]와 [eqn: t_{ 0}+T] 사이의 기간을 의미한다. 그리고 B는 시간의 변화에 따라 기술이 변화하기 때문에 추세가 존재한다. [eqn: log left(y _{ i,t _{ 0} }right)]의 계수는 [eqn: LEFT ( {1-e ^{- beta T}} over {T} RIGHT )]로 T기간 동안 소득차이의 감소 유무를 확인하는 것이 가능하다. 이 계수가 음수이면 소득차이가 감소하는 것을 의미한다. 이 식에서 [eqn: beta]가 양의 값을 가진다면 경제주체들 즉, 지역들 간의 소득의 차이가 점점 줄어드는 것을 뜻하므로 이는 수렴현상이 존재하며 이 [eqn: beta]는 수렴속도를 뜻한다. 또한 T가 클수록 평균성장률의 초기값의 영향은 작아질 것이다. 그러므로 T가 무한하다면 초기 값의 영향은 0이 될 것이다. 식을 보면 T를 고려하여 [eqn: beta]를 비선형으로 계산할 수 있다. 따라서 기간에 개의치 않고 [eqn: beta]값을 얻을 수 있다.

식 (5)를 이용하여 조건부 수렴 회귀식을 다음과 같이 도출할 수 있다.

[eqn: {1} over {T} *log LEFT ( {y _{i,t _{0} +T}} over {y _{i,t _{0}}} RIGHT ) =B- LEFT ( {1-e ^{- beta T}} over {T} RIGHT ) *log LEFT ( y _{i,t _{0}} RIGHT ) + PSI X _{i,t} +u _{i,t _{0} ,t _{0} +T}]	(6)

여기서 [eqn: X_{ i,t}]는 각 지역의 주요산업이나 제도와 같은 지역별의 특징을 살릴 수 있는 변수를 사용하여 상이한 균제상태의 수렴을 추정한다. (1)번 식과 마찬가지로 [eqn: LEFT ( {1-e ^{- beta T}} over {T} RIGHT )]가 양의 값을 얻을 경우 베타 수렴을 가진다고 말할 수 있다.

기본 모형을 통해 우리는 추정에 사용할 모형을 도출할 수가 있다.

[eqn: log LEFT ( {Lep _{t+1}} over {Lep _{t _{}}} RIGHT ) =B- LEFT ( {1-e ^{- beta T}} over {T} RIGHT ) *log LEFT ( Lep _{t _{}} RIGHT ) + gamma log( it C`a`p`i`t it al _{t _{}} )# # ``````````````````````````````````````````````````````````+ delta log(School _{t _{}} )+ eta log(Expense _{t _{}} )+u _{i,t _{0} ,t _{0} +T}]	(7)

여기서 Lep는 지역경제력을 반영하는 지역내총생산의 대리변수로서 1인당 주민세를 사용하였으며, Capital은 물적자본으로 유형자산총액의 증가율을 사용하였다. 또한 School은 인적자본으로 인구대비 고등학생 비율의 변화율을 사용하였으며 Expense는 지역 간의 특성을 통제해주기 위한 정책변수로서 지방정부세출 중 지역경제개발비를 사용하였다.

변수 선정과 관련해서는 뒤에 자세히 논의된다.

전통적인 방식의 횡단면 분석을 통한 수렴현상의 확인은 어느 시점을 기준으로 하는가에 따라 수렴현상의 유무가 크게 변화한다. 왜냐하면 처음 시점과 마지막 시점 사이의 성장률의 평균을 내어 성장률을 계산하기 때문에 그 기간 사이의 수렴현상은 볼 수가 없으며 마지막 시점의 소득이 큰 차이로 변했다면 그 사이의 성장의 변화에 상관없이 해당 기간 동안에 큰 변화가 있는 것으로 나타나기 때문이다.

본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 위의 모형을 이용하여 성장률을 각 1년 단위로 만들어 13년 시점의 패널 자료를 만들었다. 이 자료들을 이용하여 본 논문에서는 세 가지 방법으로 수렴현상을 측정하기로 한다. 먼저 기존 방식에 입각해서 횡단면 분석을 통해 전통적인 베타 수렴을 확인해 본다. 그 후 pooled data를 이용하여 pooling OLS와 고정효과 또는 확률효과 모형을 사용해서 베타 수렴을 확인한다. 세 가지의 측정방법을 이용하여 절대적 수렴현상을 추정해보고 뒤이어 조건부 수렴현상이 존재하는가를 추정하기로 한다.

2) 패널 단위근 검정

시그마 수렴현상을 분석하기 위해 많이 쓰이는 개별 자료에 대한 단위근 검정은 보편적으로 검정력이 낮은 것으로 알려져 있다. 패널자료를 사용한 패널 단위근 검정은 관측 수를 늘려 검정력을 높이고 그룹 간의 상호 의존성을 고려할 수 있다는 장점을 지니고 있다. 가장 대표적인 패널 단위근 검정으로는 Levin, Lin & Chu(1993, 이하에서는 LLC) 검정기법을 들 수 있는데 이는 식 (8)에 기초하고 있다.

[eqn: TRIANGLE x _{i,t} = mu _{i} + beta _{i} x _{i,t-1} + sum _{k=1} ^{p} theta _{i,k} TRIANGLE x _{i,t-k} + gamma _{i``} t+ epsilon _{i,t} `,```i=1,...,N`,``t=1,...,T]	(8)

LLC 패널 단위근 검정은 각 패널의 일차 자기상관계수가 동일하다는 가정을 도입하고 다음과 같은 귀무가설 및 대립가설을 설정하였다.

[eqn: H _{0}] : 모든 i에 대해  [eqn: beta _{i}] = [eqn: beta] = 0,    [eqn: H _{1}]: 모든 i에 대해 [eqn: beta _{i}] = [eqn: beta] < 0

식(8)은 LLC 패널 단위근 검정의 식으로 오차항이 상이한 계열상관관계를 가진다면, 각개별 시계열에 대해 Augmented Dickey-Fuller(ADF) 검정기법을 적용하여 t값을 구하고 이를 일정한 방향으로 표준화 시키면 그 통계량은 평균이 0이고 표준편차가 1인 정규분포를 갖게 되는 것을 보이고 있다.

본 논문에서는 패널 단위근 검정으로 LLC 방법을 이용하여 단위근의 존재여부로 수렴현상을 확인하고자 한다. 또한 AIC(Akaike information criterion)와 BIC(Bayesian information criterion)를 이용하여 적정 시차를 찾아 내었다.

2. 통계자료

통계자료는 1995년부터 2008년까지의 패널 자료가 사용되었다. 1995년은 민선 자치단체장이 출범한 첫 해이다. 그렇기에 95년 이후의 성장방향을 보기 위하여 95년 이후의 218개 시군구 자료를 사용하였다. 이용된 자료는 1인당 주민세, 제조업 연말 유형자산 총액, 지역별 고등학생 수, 지역의 재정지출 중 지역경제개발비를 사용하였다. 1인당 주민세는 지방세정연감에서 얻을 수 있었으며, 제조업 연말 유형자산 총액은 각 지역의 제조업통계조사보고서에서 구했다. 그리고 지역별 고등학생수는 교육통계연보에서 추출하였다. 또한 지역경제개발비는 지방재정연감에서 추출하였다.

김상호ㆍ박시현(2006)은 주민세와 지역총생산과의 상관관계를 통해 지역총생산의 대리변수로서 주민세 사용의 가능성을 보였다. 이와 마찬가지로 본 논문 역시 국내의 시군구의 지역내 총생산 데이터가 존재하지 않기 때문에 대리변수로서 주민세를 사용하였다. 이 주민세를 이용하여 통계청에서 나온 각 지역 주민등록인구수로 나누어 1인당 지역내총생산 대리변수를 만들었다. Barro(1989), Barro & Sala-i-Martin(1992), Mankiw et al.(1992)과 같은 내생적 성장모형을 사용한 논문들은 지역 간의 차이를 통제해 주기 위해서는 물적자본과 인적자본을 통제변수로서 사용해야 주장다고 말하고 있다. 이에 따라서 본 논문에서도  물적자본과 인적자본을 통제변수로서 추가하였다. 물적자본으로 제조업 연말 유형자산 총액을 사용하였다. 김흥배ㆍ김대욱(2000)은 유형고정자산을 기준으로 자본스톡(stock)의 성장률이 자본소득의 성장률과 같다는 가정으로 연차별 물적자본을 추계하여 사용했는데 본 논문에서도 이와 같은 가정으로 제조업 연말 유형자산 총액의 성장률을 계산하여 사용하였다. 인적자본으로는 각 지역의 고등학생수를 사용하였다. 인적자본의 경우 일반적인 내생성장모형이나 확장된 솔로우 모형에서처럼 측정이 어려운 변수이다. 하지만 인적자본은 성장에 관한 지역 내 특징 중 중요한 변수중 하나이다. Mankiw et al.(1992)은 인적자본의 대리변수로 중등학교 진학률을 사용하였으며, Benhbib & Spiegel(1994)은 초등학교, 중등학교 그리고 대학교의 등록률을 종합해 작성한 변수를 사용하였다. 국내의 경우 김지욱(2004)은 인구대비 고등학생 비율과 고등학교 졸업자수 대비 대학교진학자수 비율을 사용하였다. 이와 같이 인적 자본으로는 미래의 노동자본인 학생들을 변수로서 투입한 논문들이 많다. 그렇기에 본 논문에서는 지역별 인구대비 고등학생 비율을 인적자본으로서 투입하였으며 물적자본의 가정과 마찬가지로 인구대비 고등학생 비율의 증가율을 사용하였다. 또한 지역의 특징을 통제해주기 위하여 Sala-i-Martin(1994)은 지역의 정책과 관련된 변수를 사용하는 것이 바람직하고 하였다. 이에 따라서 지역의 정책과 관련된 변수를 사용했는데 지역의 정책과 관련된 변수들 중 대표적인 변수가 정부지출이다. 케인즈 모형에 의하면 공공지출의 증가는 소득의 증가를 자져오는 것으로 나오므로 성장률에 큰 영향을 줄 것으로 예상할 수 있다. 또한 박완규ㆍ장재열(2009)에 의하면 지방정부지출 중에서도 지역경제개발비만이 지역내총생산에 확실하게 양의 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 논문도 이 연구결과에 기초하여 성장률에 영향을 줄 수 있는 정부지출로서 지역경제개발비를 설명변수로 사용하였다.

이들은 경기도, 강원도, 경상남도, 경상북도의 1995년부터 1998년까지의 GRDP와 주민세의 상관관계를 조사한 결과 1998년 0.994, 1999년 0.994, 2000년 0.993으로 나타나, 주민세를 GRDP의 대리변수로 사용할 수 있음을 보였다.

이와 같은 방법으로 지역의 자본스톡을 추정하기 위한 선행 연구로는 Borts & Stein(1964), Ghali, Akiyama, & Fujiwara(1978) 그리고 김홍배(1993) 등이 있다. 여기서 자본소득은 총소득에서 노동소득의 차이로 정의되며 위의 가정을 수식으로 표현하면 다음과 같다.

[eqn: {dK} over {K} APPROX {d(rK)} over {rK} = {r _{t} K _{t} -r _{t-1} K _{t-1}} over {r _{t-1} K _{t-1}}].  여기서 [eqn: r]은 자본 수익률을 의미한다.

<표 1> 사용되는 변수들의 기초 통계량

	관찰치 수	평균	표준편차	최소값	최대값
1인당 주민세(Lep)	2834	1.63916	0.36702	0.16719	3.65672
지역별 유형자산총액 증가율(Capical)	2834	0.00779	0.10486	-0.99001	1.36046
인구대비 고등학생비율의 증가율(School)	2834	-0.00862	0.03119	-0.33116	0.25291
1인당 지역경제개발비 (Expense)	2834	3.2921	0.62015	0.90309	4.85750

Ⅳ. 실증분석 결과

1. 모형에 포함된 변수들에 대한 기초분석

<표 2>에는 지역내총생산과 대리변수로 사용하는 주민세 사이의 상관계수가 정리되어 있다. 김상호ㆍ박시현(2006)에서의 이들 간의 상관계수인 1998년 0.994, 1999년 0.994, 2000년 0.993에 비하면 낮은 수준이지만 전 기간에 걸쳐 0.90에서 0.95 사이의 높은 상관을 보이고 있다

지역내총생산은 시군구 자료가 없기 때문에 1인당 주민세와의 상관계수 조사를 위하여 1인당 주민세를 시도 자료로 통합한 후 상관관계를 분석하였다.

<표 2> 지역내 총생산과 주민세간 상관계수

연도	상관계수	연도	상관계수
1995	0.93654900	2002	0.91178985
1996	0.95809761	2003	0.93600950
1997	0.92972523	2004	0.93901854
1998	0.91972523	2005	0.94053891
1999	0.91527571	2006	0.92340665
2000	0.89969546	2007	0.91926249
2001	0.92996546	2008	0.92020754
2002	0.91178985

<표 3>은 15개 시도의 주민세 순위의 변화와 연평균 성장률을 볼 수 있다. 모든 지역들이 평균적으로 2.77%에서 5.88%까지 큰 차이를 보이며 성장한 것을 알 수 있다. 서울의 경우 모든 지역들과 비교하여 평균적인 성장을 보였으며 95년도와 2008년 모두 1위를 차지했다. 대구의 경우 95년도에 비하여 매우 떨어졌는데 이는 과거 70~80년대에 섬유사업을 중심으로 도시가 발전했지만 90년대 들어가면서 경쟁력이 많이 떨어지면서 성장 동력을 잃게 된 것이 원인인 것으로 보이며 이로 인해 성장률 역시 2.77%로 다른 지역에 비해 많이 떨어진 것을 볼 수 있다. 빠른 성장률을 보인 지역은 전라남도와 충청남도인데 전라남도의 경우 광양과 같은 산업도시의 육성과 중국과의 교역이 활발해짐에 따라 중국과 인접한 항구의 발전으로 인한 것으로 보인다. 충청남도의 경우도 수도권과의 인접성과 중국과의 인접성이 복합적으로 이루어져 성장이 매우 빠르게 이루어진 것으로 보인다.

각주 1)에서와 같이 울산을 경상남도의 시로 분류하여 분석하였다.

<표 3> 시도별 주민세의 성장률

지역	연평균성장률	1995년 1인당 주민세 순위	2008년 1인당 주민세 순위
서울	4.66%	1	1
부산	4.09%	3	3
대구	2.77%	6	11
인천	4.38%	9	9
광주	3.80%	14	14
대전	3.63%	12	13
경기도	4.11%	2	2
강원도	4.81%	8	8
충청북도	4.72%	11	10
충청남도	5.88%	10	6
전라북도	4.63%	13	12
전라남도	5.72%	7	4
경상북도	4.54%	6	7
경상남도	4.86%	4	5
제주도	3.45%	15	15

<표 4>는 박완규ㆍ장재열(2009)에서 이용한 식을 사용하여 정부지출과 소득과의 관계를 알아본 것이다. 하우스만 검정결과 고정효과 모형이 채택되었다. 지역경제개발비의 계수가 0.217로 지역경제개발비가 소득에 유의하게 양의 영향을 주는 것으로 나와 박완규ㆍ장재열(2009)의 결과와 일관되게 나온 것을 알 수 있다. 이는 소득에 정부지출(지역경제개발비)이 통계적으로 유의한 영향을 주는 것으로 볼 수 있다.

박완규ㆍ장재열(2009)은 [eqn: Y`` _{t} =A _{``t```} F``(K _{t} ,``N _{t} ,``G _{t} /N _{t} )] 식을 통하여 정부지출이 지역의 경제성장에 기여하는지의 여부와 기여하는 정도를 파악하였다.

<표 4> 소득과 정부지출 관계 검정

		Pooling OLS		Fixed effect			Random effect
log(people)		1.169	***	0.530	***		1.051	***
		(0.02)		(0.10)			(0.04)
log(Expense)		0.070	***	0.217	***		0.218	***
		(0.01)		(0.007)			(0.007)
log(Capital)		0.137	***	0.336	***		0.252	***
		(0.009)		(0.03)			(0.02)
지역수		218		218			218
관측치수		2834		2834			2834
R2	within			0.31			0.30
	between			0.51			0.69
	overall	0.70		0.49			0.65

주1: 괄호 안의 수치는 Robust Standard Error임.

주2: 상수항에 대한 정보는 생략하였음.

주3: people은 주민수를 나타냄.

* p<.05, ** p<.01, *** p<.001.

2. 수렴여부에 대한 분석

<그림 1>은 패널 데이터의 활용 전에 기초적인 Barro의 식을 이용한 절대적 수렴현상을 그래프로 나타낸 것이다. 1인당 주민세(Lep)의 로그값과 지역별 연평균 성장률의 관계를 보여주고 있다. 그림에서 볼 수 있듯이 초기 Lep와 지역별 성장률은 어느 정도 부의 관계를 나타내고 있는 것으로 보인다. 이는 초기에 높은 소득을 가지고 있는 지역에 비해 낮은 소득을 가지고 있던 지역이 성장률이 더 높은 것으로서 본질적으로 절대적 수렴이 존재하고 있다는 것을 나타낸다.

<그림 1> 초기 1인당 주민세(Lep)와 연평균 성장률

<그림 2>는 지역내총생산의 대리변수로 사용한 주민세의 표준편차가 시간이 감에 따라 어떻게 변화하였는지를 보여주는 그래프이다. 즉 시그마 수렴에 대한 그래프라고 할 수 있다. <그림 1>에서 수렴현상이 존재하는 것으로 나타나는 것과는 반대로 표준편차가 시간이 갈수록 상승하고 있는 것으로 나타나고 있다. 유병철ㆍ박성익(2004)의 경우 11개 시도의 GRDP의 표준편차의 변화를 분석한 결과를 보면 IMF 이후로 급격한 상승을 보이는 것으로 나타난다. 결과적으로 전통적인 베타 수렴의 결과와는 반대로 시그마 수렴은 존재하지 않는 것으로 나타났다. 이와 같이 수렴현상은 검정방법에 의해서 존재하기도 하고 존재하지 않기도 한다. 본 논문은 시계열과 횡단면을 함께 고려하는 것이 가능한 패널분석을 사용하여 수렴현상이 존재하는지를 알아보기로 한다.

<그림 2> 초기 1인당 주민세(Lep)의 표준편차 변화 추이

<표 5>는 패널데이터를 이용하여 Pooled OLS, 고정효과 모형, 확률효과 모형을 추정한 것이다. 3개 검정 모두 log(Lep)의 계수가 음의 값을 가지는 것으로 나타나 모두 수렴현상이 존재하는 것을 볼 수 있으며 고정효과 모형의 경우 내생적 모형보다 더 큰 값을 가지는 것을 볼 수 있다. 특히 지역적 특성을 고려하여 검정하는 고정효과 모형의 경우는 매우 큰 음의 값을 가지는 것을 볼 수 있다. 패널 검정에서 고정효과모형과 랜덤효과모형 둘 중 어느 것을 사용해야 하는지는 Hausman 검정으로 확인할 수 있다. 이를 위해 Hausman 검정결과 [eqn: chi ^{2}]통계량 값이 191.55로 설명변수와 오차항 간의 상관이 없다는 귀무가설을 기각하여  확률효과 모형을 사용할 수 없는 것으로 나타났다. 물적자본의 경우 음의 값을 가지지만 설명력이 없기 때문에 소득에 아무런 영향을 미치지 못한다. 그리고 인적자본과 정부지출의 경우는 성장에 유의한 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다.

<표 5> 패널데이터를 이용한 검정

		Pooling OLS				Fixed effect						Random effect
		절대적 모형		내생적 모형		절대적 모형			내생적 모형			절대적 모형			내생적 모형
log(Lep)		-0.031	***	-0.031	***	-0.115	***		-0.147		***	-0.031	***		-0.031	***
		(0.004)		(0.004)		(0.013)			(0.01)			(0.006)			(0.006)
log(Capital)				0.023					-0.006						0.023
				(0.016)					(0.01)						(0.016)
log(Labor)				0.063					0.219		***				0.063
				(0.05)					(0.06)						(0.05)
log(Expense)				-0.000					0.024		***				-0.000
				(0.002)					(0.006)						(0.002)
지역수		218		218		218			218			218			218
관측치수		2834		2834		2834			2834			2834			2834
R2	within					0.06			0.08			0.06			0.05
	between					0.008			0.005			0.008			0.005
	overall	0.01		0.01		0.01			0.004			0.01			0.01

주1: 괄호 안의 수치는 Robust Standard Error임.

주2: 상수항에 대한 정보는 생략하였음.

* p<.05, ** p<.01, *** p<.001.

<표 6>은 전체 데이터를 시군구별로 나누어서 검정한 것이다. 시군구별 수렴효과 분석은 모두 고정효과 모형의 결과만 표에 제시하였다. 이유는 각각 시군구별로 Hausman Test를 수행한 결과 [eqn: chi ^{2}]통계량 값이 각각 53.65, 62.10, 67.39로 귀무가설을 기각하기 때문에 확률효과 모형을 사용할 수 없다. 표의 검정 결과에 의하면 모든 지역에서 수렴현상이 나타나는 것을 볼 수 있다. 시의 경우 수렴현상이 강하게 나타났으며 인적자본과 정부지출은 성장률에 유의한 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편 군의 경우 수렴현상을 보였으나 통제변수들은 통계적으로 유의한 값을 가지지 않는 것으로 나타났다. 마지막으로 구의 경우는 수렴현상이 존재하고 인적자본과 정부지출은 성장에 양의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

<표 6> 시군구별 고정효과 검정

		시				군				구
		절대적 모형		내생적 모형		절대적 모형		내생적 모형		절대적 모형		내생적 모형
log(Lep)		-0.104	***	-0.150	***	-0.116	***	-0.140	***	-0.130	***	-0.163	***
		(0.01)		(0.02)		(0.01)		(0.03)		(0.04)		(0.05)
log(Capital)				0.023				0.009				-0.027
				(0.03)				(0.03)				(0.03)
log(Labor)				0.177				0.189				0.282	*
				(0.10)				(0.12)				(0.11)
log(Expense)				0.037	***			0.019				0.022	*
				(0.01)				(0.013)				(0.009)
지역수		72		72		83		83		63		63
관측치수		936		936		1079		1079		819		819
R2	within	0.05		0.07		0.07		0.08		0.05		0.07
	between	0.03		0.04		0.10		0.09		0.20		0.22
	overall	0.02		0.02		0.02		0.02		0.0006		0.001

주1: 괄호 안의 수치는 Robust Standard Error임.

주2: 상수항에 대한 정보는 생략하였음.

* p<.05, ** p<.01, *** p<.001.

<표 7>은 국가 전체를 4개 권역으로 나누어 권역별로 검정한 것이다. 이 검정 역시 고정효과모형을 모두 사용했는데 이유는 Hausman 검정결과 [eqn: chi ^{2}]통계량 값이 각각 41.88, 26.23, 34.62, 85.34로 권역 모두 귀무가설을 기각하기 때문에 확률효과모형을 사용할 수 없다. 결과를 보면 모두 수렴효과가 나타나는 것을 보이고 있다. 물적자본과 인적자본, 정부지출의 통계적 유의성은 권역별로 상이한 것으로 나타났다.

김종희(2010)에서 사용한 분류를 사용하였다. 수도권은 서울과 경기도가 포함되며 중부권은 강원도, 충청남도, 충청북도이다. 호남권은 전라북도, 전라남도이며, 영남권은 경상남도, 경상북도이다.

<표 7> 권역별 고정효과 검정

		호남권				영남권
		절대적 모형		내생적 모형		절대적 모형		내생적 모형
log(Lep)		-0.096	***	-0.138	***	-0.134	***	-0.208	***
		(0.02)		(0.03)		(0.04)		(0.05)
log(Capital)				0.004				-0.037
				(0.04)				(0.04)
log(Labor)				0.380	*			0.454	***
				(0.14)				(0.16)
log(Expense)				0.024	*			0.043	***
				(0.01)				(0.015)
지역수		40		40		68		68
관측치수		520		520		884		884
R2	within	0.05		0.07		0.07		0.11
	between	0.12		0.16		0.0001		0.0006
	overall	0.01		0.009		0.02		0.02

		수도권				중부권
		절대적 모형		내생적 모형		절대적 모형		내생적 모형
log(Lep)		-0.083	*	-0.095	***	-0.135	***	-0.152	***
		(0.01)		(0.02)		(0.01)		(0.02)
log(Capital)				0.012				-0.0003
				(0.02)				(0.04)
log(Labor)				0.05				0.127
				(0.07)				(0.20)
log(Expense)				0.014	*			0.016
				(0.007)				(0.01)
지역수		62		62		48		48
관측치수		806		806		624		624
R2	within	0.04		0.04		0.08		0.09
	between	0.06		0.04		0.04		0.04
	overall	0.002		0.003		0.04		0.04

주1: 괄호 안의 수치는 Robust Standard Error임.

주2: 상수항에 대한 정보는 생략하였음.

* p<.05, ** p<.01, *** p<.001.

3. 수렴속도

앞의 패널 검정의 log(Lep)의 계수 추정을 통하여 수렴의 유무에 대해서 알 수 있었다면 [eqn: LEFT ( {1-e ^{- beta T}} over {T} RIGHT )]의 식을 이용하여 [eqn: beta]값, 즉 수렴속도를 알아낼 수 있다. 패널분석의 수렴속도를 계산하기에 앞서 전통적인 Barro & Sala-i-Martin(1990)의 모형을 통하여 수렴속도를 측정한 결과가 <표 8>에 정리되어 있다. 먼저 전체 기간의 수렴속도를 추정한 다음 전체 기간을 5년 단위로 나누어서 추정하였다. 전체 기간 역시 수렴이 존재하는 것을 보여준다. 전체 기간 동안 0.8%의 속도로 전국이 수렴현상을 보이는 것을 알 수 있다. 5년 단위로 나누어 추정한 결과를 보면 1995년에서 2000년 사이에 미약하지만 수렴현상이 존재하는 것을 알 수 있는데 이 기간 동안 IMF 경제위기로 인해서 수렴현상이 약해진 것으로 보인다. 그리고 2000년에서 2005년 사이에는 수렴현상이 상대적으로 확실하게 나타나는 것을 알 수 있으나 그 이후에는 수렴현상을 찾아볼 수가 없었다.

2007년의 미국발 금융위기의 여파로 수렴현상이 나타나지 않는 것으로 추측된다.

<표 8> 횡단면 분석으로 추정된 수렴속도

기간	수렴속도의 추정치				[eqn: R ^{2}]
1995 - 2008	0.008***				0.21
	(0.002)
1995 - 2000	0.008***				0.11
	(0.005)
2000 - 2005	0.018***				0.07
	(0.005)
2005 - 2008	0.008				0.03
	(0.007)

주1: 괄호 안의 수치는 Standard Error임.

주2: 상수항에 대한 정보는 생략하였음.

* p<.05, ** p<.01, *** p<.001.

<표 9>는 앞서 추정한 전기의 소득 값을 이용하여 수렴속도를 추정한 것이다. 앞에서 나온 추정 값에서도 볼 수 있듯이 모든 모형에서 수렴현상이 존재하는 것을 볼 수 있다. 시군구의 경우를 보면 비슷한 속도로 수렴현상이 일어나고 있는 것을 알 수 있다. 군(0.151)이 시(0.162)나 구(0.178)에 비하여 수렴속도가 떨어지고 있는 것을 알 수 있는데 상대적으로 산업기반이 시나 구에 비하여 미약한 군이기 때문에 성장속도가 전체적으로 느려 수렴속도가 더 느린 것으로 보인다. 권역별 수렴속도를 보면 수도권(0.100)이 다른 권역들에 비하여 수렴속도가 매우 떨어지는 것을 볼 수 있다. 이것은 수도권의 경우 과거 경제개발 5개년계획이 실행되는 동안에 수도권 중심의 개발로 인한 수도권에 대한 장기간의 투자로 인해 전체적으로 개발이 많이 되었기 때문에 개발이 된 지역과 낙후된 지역이 큰 격차를 가지며 존재하는 다른 지역에 비하여 수렴속도가 느린 것으로 보인다. 영남권의 경우 수도권에 비하여 두 배 이상으로 수렴속도가 빠른 것을 볼 수 있다. 경제개발 당시 중화학 중심의 산업을 경상도 위주로 육성시켰는데 중화학 공업의 특성상 성장이 매우 빠르다는 것을 알 수 있다. 예전부터 발전되어 어느 정도 안정적인 성장을 보이는 울산이나 창원과 같은 지역에 비해 새로운 중화학 공업의 메카로 떠오른 거제, 함안과 같은 도시들이 빠르게 성장하여 거제의 경우는 울산과 거의 동일할 정도로 1인당 지역내총생산이 증가하는 모습을 보인다. 이러한 이유로 인해 다른 지역에 비해 소득수렴 속도가 매우 빠른 모습을 보이는 것을 알 수 있다.

경기도내의 시군의 숫자를 보아도 다른 지역과는 확연한 차이를 보인다. 경기도의 경우 2010년 현재 시가 27개, 군이 4개로 강원도 시 7개, 군 11개, 그리고 충청북도의 시 3개이고 군 9개와 비교가 된다.

<표 9> 고정효과로 추정한 수렴속도

	수렴속도의 추정치			[eqn: R ^{2}]
전체	0.159***			0.07
	(0.01)
시	0.162***			0.05
	(0.01)
군	0.151***			0.07
	(0.01)
구	0.178***			0.08
	(0.02)
수도권	0.100***			0.07
	(0.01)
중부권	0.165***			0.05
	(0.02)
호남권	0.149***			0.09
	(0.02)
영남권	0.233***			0.07
	(0.02)

주1: 괄호 안의 수치는 Robust Standard Error임.

주2: 상수항에 대한 정보는 생략하였음.

* p<.05, ** p<.01, *** p<.001.

4. 패널 단위근 검정

<표 10>은 전국 자료를 사용하여 단위근 검정을 한 결과이다. AIC와 BIC를 통하여 LLC의 적정 시차를 찾았다. 그 결과 시차 3이 적정 시차였다. LLC 검정 결과 통계적으로 유의하게 수렴현상이 존재하는 것을 알 수 있었다.

적정시차는 표에서 음영으로 표시하였다.

<표 10> 전체 단위근 검정

	lag=0	lag=1	lag=2	lag=3	lag=4
LLC	-0.35844	-0.35722	-0.38979	-0.49700	-0.67761
p-value	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000

<표 11>은 시군구별로 단위근 검정을 한 것이다. LLC 검정결과 시군구 모두에서 수렴현상이 존재하는 것으로 나타났다.

시의 경우는 유의수준 5%에서 유의한 것으로 나타났다.

<표 11> 시군구 단위근 검정

		lag=0	lag=1	lag=2	lag=3	lag=4
시	[eqn: beta] 값	-0.43127	-0.44017	-0.43315	-0.37619	-0.48995
	p-value	0.000	0.000	0.0027	0.0337	0.0150
군	[eqn: beta] 값	-0.43760	-0.43045	-0.45086	-0.64943	-0.73344
	p-value	0.000	0.000	0.0063	0.000	0.000
구	[eqn: beta] 값	-0.36000	-0.35250	-0.34091	-0.38549	-0.47755
	p-value	0.000	0.000	0.0053	0.000	0.000

<표 12>에서는 권역별로 수렴현상이 존재하는지를 알아보기 위해 LLC 검정을 수행한 결과가 정리되어 있다. 영남권을 제외한 대부분의 권역에서는 수렴현상이 일어나고 있음을 알 수 있다. 이 이유로는 LLC검정의 경우 기본 가정으로 횡단면 사이에 이질성이 없이 모두 동질적이라는 가정이 내재한다. 하지만 영남권의 경우 경남은 울산이나 거제, 창원 등 중화학 공업으로 발전하는 지역이 많은데 반해 경북의 경우 경공업이나 농업이 주를 이루고 있다. 이렇게 이질성이 크기 때문에 이질성을 고려하지 못한 LLC 검정결과 수렴하지 않는 것으로 나타난 것으로 추측된다. 이상을 요약하면 패널 단위근 검정의 경우 LLC 단위근 검정방법을 사용해서 수렴현상을 확인해 보았다. 그 결과 전국을 대상으로 조사했을 때와 시군구를 나누어서 검정한 결과는 모두 수렴현상이 나타나는 것으로 나타났다. 하지만 권역별로 나누어 검정한 경우는 영남권이 수렴현상이 나타나지 않았으며 나머지 권역에서는 수렴현상을 확인할 수가 있었다.

<표 12> 권역별 단위근 검정

		lag=0	lag=1	lag=2	lag=3	lag=4
수도권	[eqn: beta] 값	-0.33354	-0.32950	-0.30101	-0.32431	-0.44095
	p-value	0.000	0.000	0.0005	0.0000	0.0000
중앙권	[eqn: beta] 값	-0.43558	-0.39449	-0.42613	-0.46259	-0.14439
	p-value	0.0000	0.0000	0.0073	0.0017	1.0000
호남권	[eqn: beta] 값	-0.41591	-0.38292	-0.40187	-0.49331	-0.89395
	p-value	0.000	0.0017	0.1305	0.0000	0.0000
영남권	[eqn: beta] 값	-0.35210	-0.35928	-0.35912	-0.68593	-0.51633
	p-value	0.000	0.000	0.0050	0.0000	0.1336

Ⅴ. 결론

국가나 지역 경제성장에 관한 대표적인 이론중 하나인 신고전학파 성장이론에 따르면 성장은 생산요소 투입의 증가와 기술수준에 의하여 이루어진다고 한다. 즉, 생산요소와 기술수준의 동태적 변화에 의하여 국가나 지역의 성장이 이루어진다는 것이다. 그리고 생산요소의 차이에 의해 지역들 간 소득이 다르며 생산요소의 부존량이 상승할수록 소득 증가율이 떨어진다는 이론을 바탕으로 나온 것이 수렴이론이다.

본 논문에서는 신고전학파 성장이론을 이용하여 지방자치제도가 본격적으로 시작된 이후인 1995년부터 2008년까지 경제력이 수렴하고 있는지를 분석하여 지역들 간 불균등현상이 심화되고 있는지 여부를 알아보았다. 이를 위하여 시군구의 경제력의 대리변수로 주민세를 사용하였으며 인적자본과 물적자본을 종속변수로 사용하기 위하여 인구대비 고등학생 수의 변화율과 유형자산 총액의 증가율을 사용하였다. 그리고 지역 간의 특징을 통제하기 위하여 정책변수인 지방정부지출을 사용하였다.

수렴현상을 조사하기 위하여 패널 자료를 이용하여 패널 베타 수렴 검정과 패널 단위근 검정을 수행하였다. 그 결과 패널 베타 수렴을 통해서는 수렴현상이 존재하는 것으로 나타났으나 패널 단위근 검정의 결과는 시군구 전체에서는 수렴현상이 존재하는 것으로 나타났으나 권역별 검정에서는 영남권이 수렴현상이 존재하지 않는 것으로 나타나 앞서 패널 베타수렴의 결과와는 부분적으로 상이한 결과를 보였다. 또한 전체적으로는 수렴이 존재하나 지역마다 또는 행정단위마다 수렴속도가 각각 차이를 보였다. 이는 지역별 산업구조와 경제규모의 차이에서 오는 것으로 보인다. 수도권의 경우 전체적으로 성장이 타 지역에 비하여 많이 이루어졌기 때문에 수렴현상이 작게 나타났으며 반대로 군의 경우는 지역들 간 경제력 격차가 크지 않아 수렴속도가 작게 나타난 것으로 보인다. 그렇기 때문에 군의 경우는 시간이 지나면서 점점 성장률이 작아지는 지역이 생기며 수렴현상이 더 가속화 될 수 있을 것으로 보인다. 그리고 분석결과에서 알 수 있듯이 정부지출의 경우 성장률에 양의 유의한 값을 주는 것으로 나타났다. 그러므로 지역의 성장률을 높이는 방법으로 정부지출, 특히 지역경제개발비의 증대가 필요하며 인구수, 물적자본의 증가를 통해서 소득을 높일 수 있기 때문에 국가 그리고 자치단체에서는 여기에 초점을 맞추어 지역의 성장을 도모해야 할 것이다.

본 논문의 한계점으로는 첫째, 지역내총생산의 대리변수로 주민세를 사용한 점이다. 선행 연구와 상관관계 분석에 의하여 주민세를 사용하였지만 지역내총생산과의 격차가 존재하기 때문에 그 차이가 모형을 추정하는 데 있어서 결과에 대한 신뢰도를 떨어뜨리는 요소로서 작용할 수밖에 없다. 둘째, 낮은 [eqn: R ^{2}]값을 가지는 것 또한 한계라 할 수 있다. 이와 유사한 분석에서 낮은 [eqn: R ^{2}]값은 전형적으로 나타나는 현상이라는 점을 감안하더라도 실증분석 결과에서 나타난 낮은 [eqn: R ^{2}]값은 모형의 신뢰도를 떨어뜨릴 수밖에 없다. 셋째, 자료의 선정에서도 한계를 보이는데 일반적으로 인적자본의 경우 다양한 추정방법과 자료들이 존재하나 시군구의 경우 구할 수 있는 자료가 극히 제한되어 있다. 이로 인해 인구 대비 고등학생 비율의 변화율을 사용하였지만 인적자본의 변수로는 미흡한 것이 사실이다.

예를 들면 지역의 고등학생이 대부분 대학생으로 학업을 이어나가 당장의 인적자본으로 쓰이지 않을 수가 있다. 또한 지역 고등학생이 취직 시 그 지역이 아닌 다른 지역으로 이동할 가능성이 존재한다.

이러한 한계점들을 가지지만 본 논문은 지방자치제 실시 이후의 기초자치단체의 경제성과를 파악할 수 있다는 점에서 나름대로 의의를 찾을 수 있다. 기존 논문들은 16개 시도의 데이터들을 이용하여 수렴현상을 조사했기 때문에 시군구와 같은 작은 단위의 행정구역들의 수렴현상을 연구하는 것은 불가능했다. 이러한 점을 극복하고자 지역내총생산의 대리변수를 이용하여 시군구의 수렴현상을 분석하여 수렴현상이 존재하는 것을 밝혀냈다. 이는 지금까지 국가가 지역 간 불평등을 줄이려는 노력이 어느 정도 성과를 보이고 있는 것을 의미한다고 볼 수 있다. 마지막으로 수렴현상을 밝히는 데 가장 바람직한 것은 광역 자치단체에서 기초 자치단체에 이르기까지 전 자치단체에 대한 주민소득 정보가 공개되어 이를 사용하여 수렴현상을 조사하는 것이라고 본다. 또한 자치단체의 자료가 1995년 이후부터 존재하는 것이 많기 때문에 2010년인 현재 16년의 시계열 데이터는 매우 짧은 편이다 그러므로 시계열 자료가 더 축적된 후에 수렴현상을 조사한다면 좀 더 신뢰할 수 있는 분석결과를 얻을 수 있을 것으로 보인다.

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박완규(朴完奎): 미국 University of Wisconsin-Madison에서 경제학 박사학위(전공: 재정학)를 취득하였으며, 현재 중앙대학교 경영경제대학 경제학부 교수로 재직하고 있다. Fulbright Visiting Professor(University of North Carolina at Chapel Hill)(1994-1995), 한국재정학회 회장(2003-2004), 중앙대 사회과학대학 학장(2003-2005), 정부투자기관 경영평가단장(2007), 우정사업운영위원회 위원장(2008-현재), 한국환경경제학회 회장(2011-현재) 등을 역임하였다. 주요 논문으로는 Wagner's Law vs. Keynesian Paradigm: the Korean Experience(1996), 참여정부 지방재정세제 개혁의 평가와 과제(2004), 광역-기초 자치단체간 최적 세원 재배분 방안(2006), 지역 간 경제력 격차는 줄어들고 있는가?(2008), 우리나라의 지방정부는 생산적인가? - Barro Rule에 의한 검정-(2009) 등이 있다.

<E-Mail: wanpark@cau.ac.kr / 논문접수일: 2011. 1. 6 / 심사개시일: 2011. 1. 15 / 심사완료일: 2011. 2. 12>

이경진(李慶鎭): 중앙대학교 사회과학대학 경제학부를 졸업하고 동 대학원 경제학과 석사과정에 진학하였다. 우수학생들을 위한 학ㆍ석사연계 프로그램 대상학생으로 선발되어, 학부 3.5년, 대학원 1.5년 등 5년 만에 학사 및 석사학위를 취득하였다.

<E-mail: genesis3243@naver.com>