인구 고령화와 산업 구조 및 혁신 역량이 지역의 고용률과 경제 성장에 미치는 영향 분석 doc_id PCY_201702070411154091_10

고령인구 비중의 증가는 고용률의 증가에 부(-)의 영향을 미치고 있다. 그리고 기초소재제조업, 유통서비스업, 사회서비스업, 개인서비스업의 고용 비중의 증가 역시 지역의 고용률 변화와 음(-)의 관계를 보인다. 그러나 농림어업 및 건설업의 고용 비중의 변화는 통계적으로 유의하게 지역의 고용률을 개선하는 것으로 나타나고 있다. 그리고 대도시와의 접근성과 시장규모도 통계적으로 유의하게 지역의 고용률을 증대시키는 역할을 한다. 이는 앞의 추정 결과와 같이 농림어업과 건설업 고용 비중이 지역의 고용률 개선에 긍정적인 역할을 하고 있다는 것을 보여준다. 반면, 지역의 1인당 소득 증대는 기초소재 제조업, 생활관련 제조업, 사회서비스업, 유통서비스업의 고용 비중의 변화에 의해 야기되는 양상을 보이고 있다. 이들 산업에서 설비투자의 현대화나 구조조정이 발생하면서 이들 지역의 생산성 수준이 제 고되는 것으로 이해할 수 있다. 반면, 고용률을 지역의 경제적 성과로 채택한 회귀모형에서는 OLS와 도구변수 추정에서 고령화가 고용률에 미친 효과는 상이한 것으로 나타나고 있다. 즉, 전자는 정(+)의 관계를 보이나, 후자의 경우에는 부(-)의 관계로 나타났다. 인구이동 효과를 감안한 도구변수 추정 결과를 수용한다면, 앞의 결과와 마찬가지로 인구고령화는 고용률에 부정적인 영향을 미치고 있다. 이는 기존의 연구결과와 부합하는 대목이다. 이러한 결과는 일부 전문적인 기능을 가진 고령인구의 경우는 많은 경험과 숙련을 가지고 있어 생산적일 수도 있지만, 다른 한편 으로는 전반적으로 생산적이지 않다는 것을 가정한다. 그리고 고령인구는 상대적으로 청 중년층에 비해 상대적으로 일을 할 수 있는 기회가 적기 때문에 지역 고용의 공급에 직접적인 영향을 미칠 수 있다. 이는 궁극적으로 1인당 소득에 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 것이다. 전술한 바와 같이, 지역의 인구구조는 다양한 경로를 통해 변화한다. 이러한 인구구조의 변화는 인구이동 및 사망률의 변동에 영향을 미침으로써 경제성장은 이들의 변화 정도에 따라 사회적 및 경제적인 영향을 받는다. 예를 들면, 청년층이 새로운 일자리를 찾아 성장지역으로 이동하거나, 노년층이 생활비를 절약하기 위해 성장둔화지역으로 이동한다면 OLS의 추정결과는 편의(bias)를 가질 수밖에 없다. 전체 표본에 대한 도구변수 추정치가 OLS의 추정 결과보다 다소 크게 나타나고 있는 바, 이는 지역 간 인구이동을 고려하면, 최근의 중장년층의 귀농 귀촌 현상을 반영하고 있기 때문인 것으로 보인다. 하지만, 시기별 표본의 경우 고령인구 비중 변수가 10% 수준에서도 통계적으로 거의 유의하지 않지만, 도구변수 추정치는 OLS보다 작은 것으로 나타나고 있다. 이는 청중년층이 성장지역으로 이동한다고 볼 수 있는 대목이다. 시간효과를 통제할 경우, 도구변수 추정치가 크다는 것은 상대적으로 고령인구의 유입이 이어지고 있다는 것을 시사한다. 은 지역의 산업별 비중 변화율, 기준연도의 접근성지수, 지역더미변수, 시간고정효과를 통제한 후의 회귀분석 결과를 보여주고 있다. 이는 전체 기간의 풀링 표본과 기간별 표본 각각에 대해 최소자 승법(OLS)과 도구변수법(2SLS)으로 각각 추정한 결과이다. 전체 풀링 표본의 회귀분석 결과는 고령인구 비중의 증가와 1인당 GRDP의 증가 사이에는 정(+)의 관계가 있다는 것을 보여주고 있다. 이는 기존의 고령인구 비중이 증가하면 경제성장의 증가가 둔화된다는 일반적인 분석 결과와 배치되는 것이다. 이는 분석대상 지역으로 고령인구 비중이 높지만 1인당 GRDP가 높은 지역이 선정되었기 때문에 이러한 결과로 이어지고 있다. 회귀계수 값은 OLS와 도구변수로 추정한 경 우 각각 0.242와 0.299로 1% 수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 추정방법을 달리할 경우에 회귀계수의 값에서 차이가 나고 있는데, 이는 시간고정효과를 통제한 것에 기인하는 결과이다. 그런데 5년 간격으로 표본을 제한한 경우에는 표본 수의 한계 등으로 인해 회귀분석 결과가 전반적으로 유의한 결과를 보여주지 못하고 있다. 접근성 지수는 지역경제성장에 부정적인 효과를 미치는 결과를 보이고 있다. 에서 나타난 바와 같이, 이는 시장규모와 거리가 지역성장에 음(-)의 효과를 미친다는 의미로 해석하기보다는, 지역경 제성장을 생산성 효과와 고용률 효과로 분리하여 생각해 볼 필요가 있다는 것을 함의한다. 우리나라 공간구조 특성상 생산성 효과는 지역의 시장규모 또는 중심도시와의 거리에 따라 좌우되기보다는 기업 설비투자의 현대화 정도에 의해 결정되는 것으로 이해할 수 있다. 이는 지역별 취업자의 특정 기술숙련을 겨냥한 기업입지나 투자결정이 아닌 기업 내 기술적 분업에 따른 투자의 결과로 이해할 수 있을 것이다. 예를 들면, 전남의 경우 석유화학산업이 집적하여 지역의 GRDP 수준이 높은 것이 이와 같은 이유에 해당된다. 이 경우에는 기초소재 제조업의 고용 비중이 증가하고 이에 따른 투자확대가 이루어지면서 해당 지역의 생산성 효과가 증대된 것으로 풀이된다. 그리고 이는 국내의 시장규모 및 거리의 효과와는 크게 관련이 없이 나타난 결과로 볼 수 있다. 한편, 초고성장 초고령지역을 나타내는 지역더미의 부호는 양(+)으로 나타나 예상된 결과를 보여주고 있다. 다음으로 연구개발 산출물로서의 특허건수의 경우, 사업체당 10건 이상을 보유하고 있는 유형은 초고성장 초고령지역 및 고성장 고령 지역이 각각 9.8%와 9.3%를 차지하여 매우 높은 수치를 보인다. 이에 비해 저성장 고령지역의 특허건수는 3.7%에 불과하여 (초)고성장지역의 혁신역량과 비교하면 크게 낮은 수준에 머물고 있다. 결국 고령지역 내 응답기업의 혁신역량과 관련해서는 (초)고성장지역 및 저성장지역 간의 차이가 확연히 드러난다. 환언하면, 혁신활동의 성과인 특허건수는 R&D 투입요소인 투자금액과 비례하며 이는 지역성장과도 직결되고 있음을 함의하는 것이다. 초고성장 초고령지역 내의 3개 하위 유형별로는 앞선 기업규모 및 R&D투자 등과 유사하게 제조업과 관련된 2개의 유형이 농림어업 특화형에 비해 약 10배 정도 많은 특허를 보유하고 있는 것으로 나타났다. 제품혁신이 어느 수준인지에 대해서는 전반적으로 3점 이하의 낮은 수준으로 조사되었으나, 그 중에서 초고성장 초고령지역이 가장 높은 수준을 보인다. 100점 척도에 기초하면 초고성장 초고령지역 및 고성장지역이 저성장지역에 비해 10% 이상 높은 수준을 확인할 수 있다. 이러한 결과는 앞서 살펴본 연구역량의 차이가 제품혁신의 차이를 가져온 것으로 보인다. 제품혁신의 경우 인적 자본과 R&D역량이 매우 중요한 역할을 하지만, 초고령지역에서 연구역량이 높다는 결과는 인적 자본은 인근 도시부에서 조달 가능하며, 지역 내 입지 기업의 R&D투자 등에 의해 극복할 수 있음을 보여주는 것이다. 다음으로 초고성장 초고령지역 내의 3개 하위 유형별로 보면, 유형 간 차이가 크지 않으나 100점 척도만을 고려하면 서비스업 제조업 동반성장형이 가장 높은 것으로 나타났다.