동아시아 제조업 업종별 고용효과의 DEA를 활용한 분석-한국의 경남지역을 중심으로- (Analysis of employment effects of East Asian manufacturing industry based on DEA -Focused on Gyeongnam province in Korea-)

서지정보

· 발행기관 : 아시아.유럽미래학회
· 수록지 정보 : 유라시아연구 / 14권 / 1호 / 47 ~ 66페이지
· 저자명 : 민대기, 구훈영

초록

최근 우리나라의 경제성장 둔화도 문제지만 성장하는 산업에서도 고용 없는 성장으로 고용환경은 날로 악화되어 가고 있다. 산업 정책에 있어서도 성장만을 지향할 수 없으며 고용의 양과 질에 대한 개선 요구는 정책적, 산업적 차원에서 더욱 증가되고 있다. 본 연구에서는 경상남도를 대상으로 제조업 세부 업종별 고용효과의 평가를 통하여 우리나라의 타 지역대비 상대적 우위를 점하면서 경상남도 지역내 타 업종대비 고용효과가 우수한 제조업종을 식별하고, 차별화된 정책 개발을 위한 시사점을 제시하는 것을 목적으로 한다.
우선 경상남도 지역 내 종사자수 규모와 취업계수 분석 결과, 제조업의 지역 내 기여도가 높은 상황이지만, 제조업 세부 업종별로 고용규모의 변화와 변동성에서 큰 차이가 존재하고 있었다. ‘의복, 의복액세서리 및 모피제품 제조업’, ‘목재 및 나무제품 제조업’과 같은 노동집약적인 업종 뿐 아니라 ‘의료용 물질 및 의약품 제조업’, ‘의료, 정밀, 광학기기 및 시계 제조업’ 등의 자본집약적 또는 첨단기술 기반의 업종도 높은 고용흡수력을 나타내었다. 이에 반해 전형적인 장치산업 또는 설비기반 산업인 ‘코크스, 연탄 및 석유정제품 제조업’, ‘음료 제조업’, ‘1차 금속 제조업’ 등은 취업계수가 2미만으로 낮게 나타났다. 종사자 비중이 23%로 최대인 ‘기타 운송장비 제조업’의 경우, 2배 이상의 종사자 증가를 보이고 있으나 상대적인 저취업계수 업종으로 분류할 수 있다. ‘전자부품, 컴퓨터, 영상, 음향 및 통신장비 제조업’은 고용규모는 반감되었으나 취업계수 증가율은 최대인 업종으로 고용규모 대비 생산액 감소 속도가 빠른 업종임을 알 수 있다. ‘기타 운송장비 제조업’과 ‘자동차 및 트레일러 제조업’은 종사자수가 두 배 전후의 성장을 보이고 있으나 큰 규모의 자본투자를 동반해야 하는 업종 특성으로 낮은 취업계수를 보이는 것으로 판단된다. ‘가구 제조업’의 경우 최대의 고용규모 성장에 주목해야 할 업종이다.
우리나라의 16개 시･도 사이의 업종별 경쟁력을 분석함에 있어 취업계수 등이 갖는 한계를 극복하기 위해 복수의 요인을 복합적으로 분석할 수 있는 자료포락분석(Data Envelopment Analysis; DEA)을 활용하였다. 특히 상대적 우위를 갖는 업종을 분석하기 위한 연구목적에 따라서 우수한 판별력을 제공하는 초효율성(super-efficiency) DEA 방법을 이용하였다. DEA 효율성 지표는 투입요소로 대표적인 생산요소인 설비투자액, R&D투자액과 함께 고용규모를 나타내는 종사자수를 이용하였다. 산출요소로는 생산액과 함께 고용효과의 양적, 질적 평가를 위해서 종사자수의 변화량과 연간 급여액을 사용하였다.
DEA 분석을 통하여 경상남도 지역의 22개 제조업 업종별 지역 순위를 도출하였다. 16개 시･도 중 상위 25%(1∼4 순위)에 해당하는 성과를 보이는 업종은 총 6개였으며, 상위 25∼50%(5∼8 순위)에 해당하는 업종은 8개였다. 또한 상위 50～75%(9∼12 순위)와 하위 성과(13∼16 순위)에 해당하는 경상남도 지역의 제조업 업종은 각각 7개와 1개였다.
시･도 간 비교에서 경상남도가 뛰어난 우위를 보인 업종으로는 ‘식료품 제조업’, ‘섬유제품 제조업; 의복제외’, ‘목재 및 나무제품 제조업; 가구제외’, ‘의료용 물질 및 의약품 제조업’, ‘의료, 정밀, 광학기기 및 시계 제조업’, ‘기타 기계 및 장비 제조업’으로 현재의 업종 경쟁력 유지를 위한 지원 정책이 요구된다. 전반적으로 경쟁력이 매우 낮은 업종은 많지 않으며, 경상남도 지역의 제조업 업종의 절반 이상이 타 지역에 비하여 상대적으로 우수한 경쟁력을 갖추고 있음을 확인하였다. 타 지역에 비해 확실한 우위를 갖지 못하는 업종의 경우, 업종별 효율성을 기준으로 정책적 방향성을 고려해 볼 수 있다. ‘의복, 의복액세서리 및 모피제품 제조업’의 경우 가장 효율적인 지역과 비교하여 설비투자액이 과다한 규모(약 90억원/년)인 반면, 생산액(약 243억원/년)과 연평균 종사자수 증가(약 13명/년)는 상대적으로 낮은 수준에 있는 것을 확인할 수 있다. 경쟁력이 낮은 업종일수록 과다 또는 과소 상태의 투입･산출요소가 증가하였다. 경쟁력이 우수한 업종의 경우, 설비투자액, 생산액 및 연간 종사자수 증감이 경쟁력에 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 상위 50%이내 업종의 경우 타 지역대비 낮은 생산액이 경쟁력 저하에 영향을 주고 있으나, 상위 75%이내 업종은 생산액과 함께 연간 고용자수 증감이 경쟁력 저하에 영향을 주고 있다. DEA 방법에서 제공하는 요인별 벤치마크 대비 개선 수준을 분석한 결과 경상남도 지역의 경우 고용효과가 낮을수록 과다한 설비투자규모와 함께 신규 고용창출 효과가 낮은 것을 확인할 수 있었다.
마지막으로 경상남도 지역내 제조업종의 상대적 고용효과 분석결과와 DEA를 활용한 타 지역대비 경쟁력 분석결과를 종합하여 22개 제조업종을 4개의 유형으로 구분하였으며, 이를 통하여 제조업종의 유형별 고용효과 개선을 위한 정책적 시사점을 제시하였다.

영어초록

Along with the recent economic recession in Korea, employment growth has been submerged in stagnation. In developing the industrial policy, not only the economic growth but also the size and quality of employment has gained increasing attention. This paper evaluates the employment effectiveness of manufacturing industry in Gyeongnam province with aims to identify industry sub-categories that are competitive across manufacturing industry and Korea in terms of employment effectiveness. We also provide some findings and implications meaningful for designing an effective industrial policy.
We first investigates the employment size, employment coefficient and added value ratio of 22 manufacturing industry sub-categories in Gyeongnam province. The analysis shows that the manufacturing industry is major contributor to the employment, but there are significant difference in the employment size and its variance across industry sub-categories.
The conventional measures such as employment coefficient fail to consider employment quality and industry size. To overcome these drawbacks, we employ Data Envelopment Analysis(DEA) model, which is capable of handling multiple inputs and outputs, and measure the employment effectiveness of Gyeongnam province in comparison with other cities and provinces in Korea. The DEA efficiency is defined by multiple inputs(equipment investment, R&D investment, employment size) and outputs(gross output, annual salary, changes in employment size).
For each of 22 manufacturing industry sub-categories, a super-efficiency DEA model that has better discrimination power is used to rank 16 cities and provinces in Korea in order of employment effectiveness. There are six industry sub-categories ranked within the top 25%(i.e., 1∼4 ranks), and eight sub-categories are ranked within the top 25%∼50%(5∼8 ranks). The numbers of industry sub-categories ranked within the top 50～75%(9∼12 ranks) and the low 25%(13∼16 ranks) are seven and one, respectively. In overall, the manufacturing industry in Gyeongnam province has relatively better employment effectiveness compared to other cities and provinces in Korea. Further DEA analysis shows that excessive equipment investment, too many employees and slow employment growth mainly contribute to the low employment effectiveness.
Finally, we classify 22 manufacturing industry sub-categories in Gyeongnam province into four groups with respect to the employment coefficient of each sub-categories and the rank obtained from DEA analysis. For example, nine manufacturing industry sub-categories(industry codes 10, 13, 14, 16, 21, 23, 25, 27, 32) are classified into Group I, which is high employment coefficient and high ranked industry sub-categories. It means that these nine industry sub-categories are competitive across manufacturing industry and Korea in terms of employment effectiveness. Based on the analysis, we provide several implications for improving the employment effectiveness in Gyeongnam province.

참고자료

· 없음