국가별 사회경제적 여건 변화에 따른 교통인프라 투자평가체계의 필요성과 국가별 격차 및 중국의 경제적 부상에 관한 분석 doc_id PCY_201410310922285541_1

교통인프라에 대한 투자는 교통물류서비스를 제공하기 위한 출발점으로서 국가의 여객과 물류의 이동을 책임지는 기초 인프라이면서 지속적인 경제성장을 위한 디딤돌이라 할 수 있다. 그리고 승용차, 철도 등 현대적인 교통수단을 위한 인프라는 산업혁명 이후 그 나라의 발전을 가늠할 수 있는 척도가 되어 왔다. 이에 따라 선진 국가들은 경쟁적으로 교통인프라의 양적 확장에 초점을 맞추어 왔다. 그러나 투자는 필연적으로 가지고 있는 한정된 자원의 투입을 의미하기 때문에, 비용대비 효과가 있으며 다른 사업보다 우선 투자할 필요가 있다는 당위성 확보 검토를 위한 투자평가가 이루어져 왔다. 이러한 투자평가를 위해서는 객관적이고 체계적인 틀이 요구되며, 이에 따라 우리나라를 비롯한 여러 나라에서 투자평가를 위한 지침을 개발하고 적용하여 왔다. 이와 같이 개발된 투자평가지침은 투자평가와 관련된 의사결정체계와 투자에 대한 패러다임을 전제로 하고 있으며, 더 나아가 교통인프라가 속하는 정치・사회・경제 등의 제반 여건들을 반영해야 한다. 교통인프라는 국가의 여객과 물류의 이동을 책임지는 기초 인프라로서 국가별 발전 수준을 가늠할 수 있는 척도가 되어 왔다. 그러나 투자는 한정된 자원의 배분이기 때문에 비용 대비 효율성과 우선 투자의 당위성이 확보되어야 한다. 이에 객관적이고 체계적인 투자평가 절차가 필요하며, 우리나라를 비롯한 여러 국가 및 국제기구 등에서 투자평가지침을 개발하여 적용하고 있다. 선진국은 교통인프라가 적정 수준 이상으로 구축되어 있고 투자경험이 풍부하기 때문에 국가 수준에서 현실적이고 구체적인 투자평가체계를 확립하고 있다. 하지만 정치적인 불안, 사회적 인프라의 절대 부족, 낙후된 경제수준 등으로 이러한 투자평가체계를 갖추고 있지 못한 개발도상국은 효율적이지 않은 투자로 인해 부정적 효과만을 양산하는 악순환을 반복하고 있다. 이처럼 교통인프라 투자평가체계 단계부터 국가별 격차가 발생하고 있으며 심지어 국제기구에서도 국가 수준별로 적용할 수 있는 교통인프라 투자평가방법론의 제시에 어려움을 겪고 있다. 고령화 현상은 한국뿐 아니라 전 세계가 경험하고 있는 공통 현상이다. 우리나라는 2000년 65세 이상 인구가 전체 인구의 7.2%로 노령화사회에 접어들었으며, 통계청 장래인구추계(2010) 발표에 의하면 2030년 고령사회, 2040년 초고령사회로 진입할 전망이다. 더욱 큰 문제는 1990년부터 2012년 사이 0~14세 사이의 인구 비율이 25.6%에서 15.1%로 급속하게 줄어들었으며, 2050년에는 전체 인구의 10%도 되지 않아, 장래에 한국의 경제활동 인구가 급속히 줄어들 것으로 예상된다. 한국은 1970년대 이후로 높은 경제성장을 이루어 왔지만 경제성장과 국민의 삶의 질이 비례하지는 않고 있다. 한국은 OECD 회원 국가 중 9년째 자살률 1위, 세계 노동시간 순위 1위, 낙태율 1위, 청소년·어린이 행복지수 최하위, OECD 회원국 중 해외 입양 1위 등 화려한 경제성장 이면에 어두운 부분도 동반하여 상승하였다. 2012년 OECD에서 발표한 장기 세계경제전망보고서(Looking to 2060 : A global vision of longterm growth)에 따르면, 우리나라 경제성장률은 지속적으로 낮아져 2060년까지 연평균 1.6% 성장을 예측하였다. 보고서는 2011~2030년까지 연평균 경제성장률 2.7%, 2030~2060년까지는 연평균 1.0%의 성장을 예측했다. 2012년 통계청에서 발표한 장래인구추계에 따르면, 한국의 인구 생산 가능 인구는 2016년 3,703만 9,000명으로 정점에 도달한 후 2017년부터 감소하여, 2030년 3,289만 3천 명, 2040년 2,887만 3,000명으로 급속히 감소하는 것으로 예측되었다. 산업통상부의 노동생산성 국제 비교 분석 결과에 의하면, 한국은 취업자당 노동생산성이 OECD 회원 34개국 중 23위로 하위권에 속하는 것으로 분석됐다. 현재 한국은 신성장동력 부재, 청년세대 실업, 지역 발전 격차 고착화, 사회복지 예산 부족 등 여러 문제에 직면하고 있다. 한국 경제는 장래에 현재와 같은 성장을 지속할 수 없을 것으로 예상되며, 이미 잠재성장률은 3% 초반으로 떨어졌다. 현재 중국·인도·ASEAN 국가의 경제가 급속히 성장하고 있어 세계 경제의 주축이 아시아로 이동 중이다. 중국은 이미 2009년에 세계 1위 수출국에 진입한 뒤로 무역 규모가 2012년 기준 세계 2위를 기록했으며, 2020년대 중반에는 세계 최대 경제국으로 부상할 것으로 전망된다. 중국 등 아시아 국가의 급속한 경제성장이 한국 경제에 주는 의미는 물론, 교통물류체계에 미치는 영향이 적지 않다. 첫째, 한국의 전략적 경제 연대 동반자가 미국과 일본에서 중국으로 변화하고 있다. 둘째, 저성장시대에 진입한 한국 경제가 다시 도약할 수 있는 기회로 활용할 수 있다. 중국은 1953년부터 ‘국민경제와 사회발전 5개년 계획’(이하 5개년 계획)을 수립하여 경제 개발을 추진 중이며, 현재는 12차(2011～2015년) 5개년 계획이 진행 중이다. 1차 5개년 계획은 성공적으로 추진되었으나, 2～5차 5개년 계획에서는 ‘대약진운동(1957～1960)’과 ‘문화대혁명(1966～1976)’을 겪으며 낮은 경제성장률을 보였다. 중국의 경제는 1978년 개혁·개방을 기점으로 빠른 발전을 이룩하였다. 1979~2011년까지 연평균 성장률은 9.9%이며, 특히 1992년 덩샤오핑의 남순강화와 2001년 WTO 가입 후 중국의 경제성장 속도는 더욱 가속화되었다. 2010년엔 일본을 제치고 세계 2위 경제대국 에 등극하며, 국제사회에 미치는 영향력이 확대되면서 자타가 공인하는 G2 국가로 자리매김 하였다. 하지만 2011년 1인당 GDP는 5,434달러 수준으로 세계 120위권이며 최하위 수준이다. 2009년 4월 영국 런던에서 개최된 G20 회의에서 G2라는 용어를 처음으로 사용하기 시작했다. 2010년 중국의 국내총생산(GDP)이 일본을 넘어 세계 2위의 경제대국이 됐으며, 2012년 국내총생산(GDP)은 무려 8조 3천 583억 달러에 달한다. 전 세계 GDP에서 중국이 차지하는 비중은 2007년 6.25%에서 2012년 11.62%로 꾸준한 증가 추세를 유지하고 있다. 중국은 2010년 전 세계 제조업 생산 비중 19.8%로 1895년부터 제조업 세계 1위인 미국을 넘어 제조업 1위 국가가 되었다. 수출에서도 유럽의 뒤를 이어 세계 2위를 기록했다. 중국은 이제 자타가 공인하는 세계의 공장이다. 한 걸음 더 나아가 중국은 지속적인 고속 경제성장과 중산층의 확대 등에 힘입어 세계의 공장에서 세계의 소비시장으로 탈바꿈하고 있다. 2011년 3월 양회를 통과한 12차 발전계획(中國第十二個五年規劃網要)은 전반적으로 경제발전 방식의 전환과 조화로운 발전, 지속가능한 발전을 강조하고 있다. 12차 발전계획 중 교통물류와 관련해서는 제3편의 ‘산업 전환 및 고도화를 통한 산업 핵심경쟁력 제고(轉型升級提高産業核心競爭力)’의 제12장 부분에 ‘종합교통운수체계 구축(枸建綜合交通運輸體系)’에 교통에 대한 내용이 있으며, 제4편 ‘발전환경 조성을 통한 서비스산업 대발전 추진(營造環境推動服務業大發展)’중 제15장 제2절 ‘현대 물류업의 대대적 발전(大力發展現代物流業)’에 물류에 대한 내용이 있다. 교통운수부문은 11차 발전계획에서 1개의 절(제16장 제1절)로 언급되었던 ‘교통운수’부문이 12차 발전계획에서는 제3편의 1개의 장(제12장)으로 확대되어 구성되었다. 교통시설은 사회경제 여건에 따른 파생수요로서 반드시 수요를 발생시키는 주변 환경을 무시하고 투자가 이루어질 수 없다. 따라서 본 연구에서는 국가별 사회경제 여건의 다양성을 검토하기 위해, 국가별 지표들을 상세하게 분석하였다. 이를 위해 먼저 개별 지표들 중에서 투자평가지침에 영 향을 주는 주요 요인들을 선정하고, 선정된 요인들에 대하여 국가의 경제력을 나타내는 대표 지표인 GDP를 기준 변수로 하고, 이를 기준으로 각각의 변수를 적용하여 국가들에 대한 군집분석을 수행하였다. 본 연구에서 군집분석을 위해서 K 평균 알고리즘을 적용하였으며, 군집분석 패키지인 ELKI 0.6.0을 적용하여 결과를 도출하였다. 또한 K 평균 알고리즘에 적용하는 거리 함수로 유클리안 제곱 거리를 사용하였다. 1차적으로 도출된 군집에 대해서는 하부 위계의 군집을 생성할 수 있으나, 본 연구에서는 연구의 범위에 적합하도록 1차적인 군집결과를 제시하였다.