최근 인구의 고령화 추세 확대와 함께 건강 증진에 대한 인식고조 등으로 의료 산업에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 세계 각국에서는 의료산업의 중요성이 더욱 증대되고 있다. 본 연구는 이러한 추세에 맞춰 산업연관표를 이용하여 의료자동화 산업의 경제적 파급효과 분석을 통해 정책적 시사점을 제공하는 데 목적이 있다. 이에 산업연관분석을 활용하여 의료자동화 산업의 생산유발효과와 부가가치유발효과, 그리고 전후방 연쇄효과를 통하여 경제적 파급효과를 분석하고자 한다. 본 연구는 의료자동화 산업의 경제적 파급효과에 주목하여 의료 자동화 산업이 우리나라 경제에 미치는 영향 등을 최초로 분석하였으며, 다양한 파급효과 도출을 통해 정부 정책 판단의 기초자료로 활용될 수 있다는 점에서 의미가 있다.
본 연구는 1996년부터 2011년까지 투입산출표를 이용하여 해당 기간 동안 한국의 ICT 산업과 자동차 산업의 산업연쇄효과 및 경쟁우위를 비교하였다. 국제표준산업분류(ISIC Rev.4)에 따라 ICT 산업을 분류하여 범위를 명확히 하였으며, 제품의 특성, 혁신주기에 따라 ICT 산업 내 제조업과 서비스업, 그리고 자동차 산업 내 제조업과 서비스업 부문으로 분류하였다. 연구 결과는, (1) ICT 산업은 수요(Backward Linkage Effect)와 공급(Forward Linkage Effect) 측면에서 자동차 산업의 평균과 비슷한 수준의 파급효과를 가지고 있다. (2) ICT 제조업은 수요와 공급 측면에서 ICT 서비스업의 평균보다 높은 수준의 파급효과를 가지고 있다. (3) 자동차 제조업은 수요와 공급 측면에서 모두 높은 수준의 파급효과를 갖지만, 자동차 서비스업은 공급 측면에서만 높은 수준의 파급효과를 갖는다. (4) ICT 제조업은 수요와 공급 측면에서 모두 높은 수준의 파급효과를 갖지만, 자동차 제조업은 공급 측면에서 높은 수준의 파급효과를 갖는다. (5) ICT 서비스업은 수요 측면에서 높은 수준의 파급효과를 가지고 있었으나 그 효과가 줄어들고 있고, 자동차 서비스업은 공급 측면에서 높은 수준의 파급효과를 갖는다고 보여준다. 이러한 연구 결과를 통하여, 이 전의 연구들에서 논의가 되었던 ICT 산업에 대한 분류 기준을 명확히 제시하였으며 ICT 산업과 자동차 산업에 대한 파급효과 및 중요성을 확인하고, 정책적 시사점을 제시하였다.
수도산업의 국민경제적 역할 및 파급효과를 파악하기 위해 1990년-2000년 산업연관모형을 이용하였다. 첫째, 일반적인 산업연관분석 기법인 생산유발계수를 이용하여 수도산업의 생산활동으로 인한 각 산업의 파급효과를 계측하였다. 둘째 레온티에프 가격모형을 이용하여 수도요금 10%인상으로 인한 각 산업에 대한 물가파급 효과를 구하였다. 셋째 공급유도형 산업연관모형을 이용하여 수도산업의 공급지장으로 인한 각 산업의 직.간접 영향을 평가하였다. 마지막으로 구조분해분석을 이용하여 1990-2000년 간 수도산업의 산출증가의 요인을 분해하였다. 분석결과 수도산업에 대한 생산유발효과나 공급지장효과는 산업활동에 큰 영향을 미치지만 수도요금 인상으로 인한 가격파급효과는 매우 작은 것으로 나타났다. 또한 수도산업 자체의 성장으로 인한 효과로 인해 산출 수준이 증가한 반면 투입기술이나 수입변화 효과로 인해서는 산출이 감소한 것으로 나타났다.
본 연구는 RAS 계수법과 동태적 산업연관 모형을 동시에 적용하여 u-City 구축의 경제적 파급효과를 분석하였다는 점에서 통상적인 산업연관분석과 차별성을 지닌다. 한국은행이 가장 최근 발표한 산업연관표는 2000년도 자료이다. 본 연구는 RAS 계수법으로 알려져 있는 예측기법을 이용하여 2000년 산업연관표를 2010년 표로 연장시켜 u-City 산업의 경제적 파급효과를 분석한다. 한편 산업연관분석에 통상적으로 사용되고 있는 모형은 정태적 분석모형인 기본 산업연관 모형이지만, 본 연구에서는 동태적 산업연관 모형을 적용하여 u-City 산업의 경제적 파급효과를 동태적으로 분석하였다. u-City 구축에 따른 총 생산파급효과는 약 3.3배로 추정되었으며, u-City 산업은 전방연쇄효과는 매우 높지만 후방연쇄효과는 그다지 높지 않은 것으로 나타났다.
광역상수도는 지난 40년 동안 우리나라의 경제성장에 지대한 역할을 수행하여 왔을 뿐만 아니라 안정적이고 깨끗한 물을 공급함으로써 국민복지에도 많은 기여를 하여 왔다. 그러나 광역상수도가 국민경제에 미치는 효과에 대한 계량적인 연구가 부족하여 광역상수도의 중요성이 상대적으로 소홀하게 여겨지고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 광역상수도 사업의 파급효과를 분석하기 위해 산업과 산업간의 상관관계를 계량적으로 파악할 수 있는 분석인 산업연관분석을 수행하였다. 일반적으로 산업연관분석은 특정 시점에서의 국민경제를 반영하기 때문에 시계열적으로 분석하기가 매우 힘들다. 그러나 최근 한국은행에서는 2005년 이후 2009년까지의 각 년도별 산업연관표를 발표하고 있어 시계열적으로 광역상수도사업의 파급효과를 분석할 수 있게 되었다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 수요유도형 모형뿐만 아니라 공급유도형 모형을 적용하여 2005년부터 2009년까지 산업연관분석을 수행하여 광역상수도사업의 파급효과 추이를 살펴봄으로써 광역상수도의 높은 경제적 타당성 및 국민경제적 파급효과를 검증하였다.
본고에서는 IT산업이 우리 경제에 미친 효과를 산업연관표를 중심으로 분석하고자 한다. 1980년부터 2003년 기간의 산업연관표를 활용해 IT 산업의 국민경제에 미치는 파급효과를 분석하였다. IT 산업은 국민경제에서 차지하는 비중이 지속적으로 증대함에도 불구하고 생산파급효과는 대체로 감소하지만 가격효과는 증가하는 것으로 나타났다. IT 산업의 산업연관 관계를 보다 면밀히 살펴보기 위해 9개 산업분야를 대상으로 IT 산업이 미치는 효과를 추정하였다. 그 결과 대부분 산업에서의 IT산업 영향력은 지속적으로 감소하는 것으로 나타났다.
산업융합을 통한 기술혁신으로 경제적 성과와 고용창출 성과를 제고시키려는 정부차원의 노력이 도전적으로 추진되고 있다. 그러나 산업융합이 어느 정도 진행되고 있는지, 산업융합의 효과가 전산업에 어느 정도 파급되고 있는지, 산업융합 유발효과가 가장 큰 산업은 무엇인지에 대한 정량적 연구는 매우 부족한 상황이다. 본 연구에서는 산업융합이 어떻게 전개되고 있는지(산업별 산업융합 비중), 전산업에 어느 정도의 파급효과를 내었는지(산업별 파급효과), 특정산업을 진흥할 때 산업융합 유발효과가 어느 정도인지(산업별 산업융합 유발효과)를 특허인용관계를 이용하여 정량적으로 측정하고 분석하였다. 산업융합 여부는 국제특허분류-산업연관분류 연계표 및 특허의 인용관계를 활용하여 판단하였다. 산업융합 즉, 산업간 기술융합(예: 전자기기부분품-자동차)이 전산업에 미치는 영향은 특허인용정보를 활용한 산업융합연관표를 작성하여 도출하였다. 연구결과를 활용하여 산업융합이 전산업에 끼친 파급효과와 특정 산업을 진흥시켰을 때 나타나는 산업융합 유발효과를 예측하여 보았다. 산출결과의 정확도와 의미는 추가적인 검증이 필요하나 산업별 산업융합의 진행 정도, 파급효과 및 유발효과에 대한 정량적인 분석을 산업융합연관표를 작성하여 처음 시도하였다는데 의의가 있다.
전 세계적으로 개인의 건강에 대해서 관심이 커져가고 있다. 이에 따라 개인의 건강과 관련이 높은 보험산업의 중요성이 높아지고 있다. 보험산업은 크게 생명보험산업과 손해보험산업으로 구분 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 생명보험산업과 손해보험산업에 대하여 산업연관분석을 이용하여 국민경제적 파급효과를 비교 분석하여 보고자 한다. 분석에서는 외생화기법을 사용하여 생산유발효과, 부가가치 유발효과, 취업유발효과, 물가파급효과를 분석한다. 분석결과는 손해보험산업의 생산유발효과는 2.7원, 부가가치 유발효과는 1.6원, 취업유발효과는 26.9명, 물가파급효과는 2.0%로 분석되었다. 반면 생명보험산업의 생산유발효과는 1.6원, 부가가치 유발효과는 1.0원, 취업유발효과는 16.5명, 물가파급효과는 1.2%로 분석되었다. 종합적으로 보면 손해보험산업이 생명보험산업의 파급효과보다 높은 것으로 나타났다.
본 논문에서는 산업연관 분석모형을 이용하여 1980년대 수출산업에서의 유가변화의 산업별 파급효과를 분석하고, 1990년대 유가 파급효과를 추정하여 보았으며, 1980년대 산업별 물가상승 요인을 계측하여 1970년대 물가상승요인과 비교분석하여 보았다. 1980년대 상반기의 유가 파급효과가 큰 산업은 석유제품과 에너지 다소비 품종인 화학, 비금속 광물, 전기가스수도, 철강, 금속 등으로 나타났으며 대부분의 산업은 유가인상율의 5% 내외의 인상효과를 나타내었다. 유가 인하기였던 1980년대 하반기에도 인하효과는 산업별로 상반기와 비교할 때 큰 차이는 없었으나, 기계, 전기, 전자통신, 자동차 등 주요 수출산업의 가격인하 효과는 그다지 크지 않은 것으로 분석되었다. 저물가 시대였던 1980년대의 주요 물가변화 요인으로는 임금 등 부가가치 및 원유가격의 변화로서 1970년대와 큰 차이가 없었으나, 중간재 수입가격, 수입계수 및 수업률 변화의 물가변화 기여도는 아주 작아서 1970년대와는 다른 양상을 보였다. 한편 1990년대의 유가파급효과 추정을 위한 모의실험 결과를 보면, 1980년대와 마찬가지로 석유관련 제품의 가격인상 효과가 두드러지겠지만, 1970년대와 1980년대에 비해서 유가파급효과는 상대적으로 낮을 것으로 추정되어 수출산업의 가격경쟁력은 임금, 기타 원자재 가격 등 여타 물가인상 요인에 더 영향을 받을 것으로 예상된다.
본 연구는 조선산업이 전남지역의 지역경제에 미치는 파급효과를 분석하였으며, 분석 방법으로는 국내외적으로 경제적 파급효과를 측정하는데 가장 많이 사용되어온 지역산업연관분석을 이용하여 파급효과를 분석하였다. 분석결과 전남지역에서 조선산업의 최종수요 1,908,800백만 원이 발생 할 경우 전남지역에 미치는 산업별 생산유발효과는 약 3,038,624백만 원, 부가가치유발효과는 약 940,656백만 원, 고용창출효과는 약 13,361명, 소득유발효과는 약 702,056백만 원인 것으로 분석되었다. 또한 전남지역내 조선산업이 지역내 다른 산업에 미치는 생산파급효과를 살펴보면 제1차 금속제품 458,784백만 원, 화학제품 128,250백만 원, 금속제품 71,498백만 원, 석유 및 석탄제품 50,829백만 원 순으로 높게 나타났다. 이와 같이 전남지역에서 조선산업은 생산유발계수와 영향력계수는 29개 산업부문 중 6위로 매우 높은 수준으로 타산업에 미치는 경제적 파급효과와 산업견인효과가 높은 것으로 나타났다. 또한 소득유발효과와 부가가치유발효과, 고용유발효과, 전방산업 연관파급효과는 지역내에서 중상위 수준으로 나타나 전남지역의 향후 신규고용창출과 동부지역의 조선산업과 서부지역의 금속산업 및 화학산업간의 조화로운 발전을 위한 지역전략산업으로 육성이 필요하다고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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