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1980년대 이전에 착공된 산업단지는 전국적으로 66개소, 372㎢로 전체 산업단지 조성면적의 51.6%를 차지하고 있으며, 전체 산업단지의 72%, 전국 제조업의 35%에 해당하는 근로자가 노후산업단지에서 종사하고 있다(신기동 외 3인, 2013: 1). 또한, 전국산업단지 대비 노후산업단지의 가동업체 비중은 81.4%이며, 노후산업단지 대비 노후일반산업단지의 비중 측면에서 단지 수가 73.5%, 가동업체 수가 25.2%, 종사자 수가 29.9%를 차지하고 있다.¹⁾

이에 따라 정부는 노후산업단지 재생정책을 통해 물리적 기반시설의 노후화 문제에 대한 리모델링 방안뿐만 아니라 산업단지 공동화 문제에 따른 산업단지의 이전과 입주기업의 인력난을 해소하는 방안에 초점을 맞추어 사업을 진행하고 있다. 하지만 환경적으로 산업단지 내 기업의 이전을 위한 이전비용과 이에 따른 인력수급에는 현실적인 어려움이 있다. 일례로, 기존 기업의 이전방안으로는 업체 자부담을 높여서 이전의사를 높이는 방안과 일부 업체 매입을 통해 업종을 변경하던가, 업체를 이전시키고 그 부지를 다른 업체로 대체하는 방안이 고려되고 있지만, 실질적으로 이러한 노후산업단지 활성화 방안으로써의 이전 정책방안은 기존 산업단지에 입주한 기업의 네트워크 성격을 충분히 반영하고 있지 않고 단지 토지 성격에 초점을 맞춘 정책대응이라고 볼 수 있다.

이에 따라 이 연구에서는 노후산업단지 내 기업의 공급․구매연계의 특성을 이해하고 이러한 관계 구조가 어떻게 산업단지 내에 형성되고 있는지를 파악하고자 함으로써 노후산업단지의 기업이전 문제에 대응하고자 한다. 이에 따라 이 연구는 핵심적으로 노후산업단지에 입주한 기업의 네트워크를 통한 지역 뿌리내림의 공간적 특성을 분석하는 데 주목하며, 특히 산업단지 내 기업의 공급․구매연계의 지리적 근접성과 공간종속성을 살펴본다. 이를 통해 이 연구는 노후산업단지 내 기업의 이전 정책방안으로써 기존 산업단지에 입주한 기업의 네트워크 성격을 산업단지 재생정책에 제대로 반영할 당위성이 존재한다는 점을 제시한다.

이 연구는 청주산업단지, 대전산업단지, 성서1차산업단지를 대상으로 사회네트워크분석방법을 활용하여 각 노후산업단지 내 20개 기업²⁾의 공급․구매연계의 특성을 이해하고 이러한 관계 구조가 어떻게 산업단지 내에 형성되고 있는지를 파악한다. 또한 이 연구는 뿌리내림 이론을 노후산업단지 내 기업의 공간적 특성을 살펴보는 데 활용한다.

이 연구에서의 뿌리내림 구조는 기업의 공급사슬과 연계된 공급기업과 구매기업의 상호작용을 측정하여 살펴 볼 수 있으며, 기업의 거래관계 측정을 위해 기업을 노드로 보고 노드 간 상호작용을 링크로 설정하는 사회네트워크분석(Social Network Analysis, SNA)을 활용하여 네트워크 속성과 구조를 탐색적, 실증적으로 분석한다. 이 연구에서 사회네트워크 방법을 적용하기 위해 사용한 분석 자료는 한국산업단지관리공단과 산업단지 공식통계자료, 각 산업단지 공식 홈페이지의 자료집, 한국기업데이터 등이 있고, 산업단지에 입지한 기업의 사실적 자료를 근거로 사회네트워크 분석지표를 활용한다.

산업단지에서의 실질적인 기업활동은 지역의 기업 및 환경과 관계를 맺고 국지적·비국지적 네트워크 연계가 조화를 이루어 존립한다고 볼 수 있다. 더욱이 국지적 네트워크가 중요하게 인식됨에 따라, 산업단지에 입주한 기업도 사회경제적 주체들과 상호유기적인 네트워크를 형성함으로써 지역의 자생력을 키우는데 공헌하게 된다. 이러한 맥락에서 본 연구는 산업단지의 경제활동에서 사회적 관계의 특성과 정도를 강조하기 위해 ‘뿌리내림(embedded -ness)’ 개념을 적용한다.

뿌리내림에 대한 논의의 발전은 구조적 뿌리내림(structural embeddedness)과 관계적 뿌리내림(relational embeddedness)의 두 가지 차원에서 전개되었다. 구조적 뿌리내림은 행위자들의 직접적인 결합을 기반으로 양자 간 관계의 응집 정도를 반영하며, 반면에 관계적 뿌리내림은 강한 유대 관계 또는 약한 유대 관계(strong ties or weak ties)로부터 양자 간의 관계 특성을 반영하여 개인적인 경제 행위에 직접 영향을 미치는 행위자들 간의 역할이나 기능에 주목하였다(Nohria and Eccles, 1992: 33). 또한, 구조적 뿌리내림은 조직의 직접적 관계의 범위를 벗어나 상대방이 네트워크상에서 점유하고 있는 구조적 위치의 정보 가치에 중점을 두고 있으며, 관계적 뿌리내림은 정제된 정보(fine- grained information)를 얻기 위해 직접 결합한 관계 메커니즘의 역할을 강조한다. 관계적 뿌리내림에서 응집력으로 그룹화된 행위자들은 서로 다른 행위자들을 모방할 가능성이 있다. 또 이들의 응집력은 행위자들 사이의 신뢰를 증진하고 불확실성을 줄이는 정보를 전달하는 사회적 관계에 대한 능력으로써 바라본다. 그러므로 응집관계는 파트너의 기능과 안정성에 대한 정보의 유일한 원천이 될 수 있다(Gulati, 1998: 296). 이러한 특성 하에 구조적 뿌리내림은 산업단지 내 기업의 공급·구매연계를 형성하는 네트워크 내에서 양자 간 관계의 전체구조에 중점을 둔 행위자들의 직접적인 결합을 기반으로 한 양자 간 관계의 응집 정도를 말하며, 밀도, 연결성, 중앙성 등의 핵심지표를 통해 기업 간의 연계 구조를 파악하여 네트워크상에서 점유하고 있는 구조적 위치의 정보가치를 전달한다. 이와 달리 관계적 뿌리내림은 네트워크 내에서 양자 간 관계의 개별적인 행위자 중심에 중점을 둔 양자 간의 관계 특성을 바라본다. 즉, 이 뿌리내림은 기업 간의 친밀성, 상호성을 통해 연계 강도를 파악함으로써 직접 결합한 기업의 관계 메커니즘을 확인할 수 있다(<표 1>을 참고).

이를 바탕으로 이 연구에서는 지역 뿌리내림이란 ‘산업단지의 공급체인망(supply chain)에서 상호의존적인 관계를 갖는 기업주체들이 네트워크 전체 구조와 행위자 관계에 의해 기업의 제반 행위에 대한 의사결정과 실제 활동과정 및 각 행위의 결과가 영향을 받게 되는 현상’으로 정의하고 산업단지 내 기업의 지역 뿌리내림 구조를 파악한다.

한편, 산업단지 내 기업은 공급체인망에서 경제활동을 이루는 하나의 내적 네트워크로 인식될 수 있으며, 각 기업이 그들이 소재한 지역 내에서 독특한 네트워크를 형성하는 것으로 파악할 수 있다. 산업단지의 입주기업은 공급자, 구매자 등과 같은 각기 다른 행위자들로 구성되는 공급사슬의 네트워크에 뿌리내려져 있어 이들과 실제적이거나 잠재적인 거래나 교환관계가 형성된다. 따라서 뿌리내림의 개념을 산업단지라는 지리적 공간에 적용하는 것은 산업단지 내 기업의 역동성을 이해하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 산업단지의 성장성에 대한 이해를 촉진할 수 있으며, 산업단지의 정책적 수단이 될 수 있다.

지역의 뿌리내림은 기업의 네트워크가 기업성장에 중요한 요소로 드러나면서 연구의 필요성이 커지는 부분이다. 또 산업단지 성장에 있어 뿌리내림 연구의 중요성은 2000년 이후 Granovetter의 실리콘밸리에 관한 연구³⁾(2000)를 시초로 네트워크 관점에서 주목받기 시작하였다. 또한, 최근에 산업단지의 평가지표 중 일부 연구에서도 네트워크에 초점을 둔 지역의 뿌리내림을 중요한 요소로 보고 있다(Sun and Gong, 2010). 이러한 연구의 흐름 속에서 2000년 이후 국내․외를 대상으로 한 뿌리내림의 실증연구를 살펴보면, 뿌리내림의 연구는 크게 클러스터 활성화에 관한 뿌리내림 연구, 지식과 혁신에 관한 뿌리내림 연구, 그리고 사회네트워크분석에 관한 뿌리내림 연구로 나누어진다. 뿌리내림의 연구는 최근 클러스터의 혁신과 기업과의 관계를 확인하기 위해 뿌리내림 개념을 적용하여 그 효과를 살펴보는 방향으로 연구가 진행되고 있다. 하지만 선행연구의 동향을 종합적으로 살펴볼 때 기존 연구는 다음과 같은 한계점을 가진다. 첫째, 뿌리내림의 개념을 클러스터 분석에 적용한 연구는 클러스터의 부분적 현상을 이해하는 데 그치고 있다. 본 연구에서 제시한 대부분의 선행연구가 네트워크와 뿌리내림의 관계를 통해 클러스터 내 기업의 특성을 이해하기 위한 연구를 시도하였으나, 지식과 혁신에 초점을 맞춘 부분적 해석에 그치고 있다. 둘째, 선행연구들은 그동안 클러스터 뿌리내림과 기업과의 관계를 연구하는 데에 있어 전통적인 클러스터를 대상으로 한 연구가 부분적으로 진행되었으나, 클러스터 내 입지한 기업 간의 미시적 연결구조와 기업의 공급사슬망을 통해 기업의 공간적 특성을 확인하는 데는 한계가 있다. 이에 따라 기존의 오래된 산업단지에 대한 공간적 해석 연구가 요구된다(<표 2>를 참고).

따라서 이 연구는 노후산업단지의 특성을 반영하여 산업단지에 입지한 기업을 대상으로 기업의 네트워크 활동을 통한 지역 뿌리내림 구조를 규명하고자 한다. 또한, 클러스터의 뿌리내림이 중요하다는 점에서 기존 연구의 맥락을 같이 하고 있으나 기존 지역 뿌리내림에 관한 연구자들이 대부분 행위자를 대상으로 연구 문제를 해결하고자 인터뷰나 설문조사에 의한 방법론을 적용한 경우와 달리, 이 연구는 노후산업단지를 대상으로 한 기업의 뿌리내림 구조를 실증적으로 분석하기 위해 사회네트워크분석 방법론을 적용한다는 점에서 기존 연구와 차별성을 가진다.

이 연구는 구조적 뿌리내림 차원에서 청주산업단지, 대전산업단지, 성서1차산업단지 기업의 공급․구매연계에 대한 네트워크의 특성을 평균연결 정도, 포괄성, 네트워크 밀도, 군집계수, 중앙성, 집중도 지표를 통해 분석하였다. 분석 결과, 1960년대에 조성된 3개 산업단지는 산업단지 기업의 공급․구매연계를 통해 다음과 같은 유사성과 차별성을 보였다.

첫째, <표 5>에 제시된 바와 같이, 네트워크 전체 관점에서 이 3개 산업단지는 평균적으로 60~70% 정도의 연결정도를 보인다.

이것은 산업단지 내 네트워크상에서 서로 연계된 기업의 비중을 의미하며, 전체를 100%로 보았을 때 60~70% 정도의 기업이 연계를 맺고 있으며, 나머지 기업은 독립적인 위치에서 산업단지 내 활동을 하는 것으로 파악된다는 것을 함의한다. 예를 들어, A기업이 관계를 맺고 있는 기업은 B기업 또는 C기업이며, 또 다른 기업과의 관계를 맺고 있을 확률은 낮다. 한편, 노드 간 연결이 얼마나 조밀하게 짜여 있는지를 확인하기 위해 분석한 군집계수는 성서1차산업단지가 가장 낮은 분석 결과를 보였다. 이것은 성서1차산업단지의 경우 상대적으로 특정 기업과 이웃한 기업들이 서로 연결되어 있을 확률이 청주산업단지와 대전산업단지 내 입주한 기업의 연계망보다 낮다는 것을 보여준다.

그리고 각 노후산업단지 내 기업을 대상으로 기업의 공급․구매연계의 네트워크 밀도와 집중도를 분석한 결과, 각 산업단지내 기업의 네트워크 밀도는 공급연계가 0.011~0.012의 범위를 나타냈으며, 구매연계가 0.012~0.013의 값을 보였다. 그 중에 청주산업단지 내 기업의 공급․구매 연계망이 대전산업단지와 성서1차산업단지보다 상대적으로 높게 나타났다. 이 점은 밀도가 네트워크 전체에서 0에서 1사이 값을 가진다는 점을 고려했을 때, 소수기업이 공급․구매연계에서 집중적인 교류를 맺고 있다는 점을 나타낸다.

다음으로 집중도를 살펴보면, 연결집중도는 공급연계 2.555~3.18, 구매연계 2.747~3.18의 값을 보였다. 또 인접집중도는 공급연계 4.168~8.754, 구매연계 5.986~9.897로 나타났다. 이 점은 기업 간의 연계에서 특정기업에 집중된 정도가 낮게 나타났기 때문에 한 기업에 편중된 경향을 보이지 않으며, 다양한 업종의 기업이 네트워크를 형성하고 있음을 의미한다(<표 6>을 참고).

한편, 지리적 특성을 고려하여 분석한 중앙성 결과를 내향, 외향측면으로 살펴보면, 청주산업단지 내 기업의 연계 정도는 내향 측면에서 볼 때 공급연계의 경우에 수도권, 충청권, 동남권에 위치한 기업 간의 연계 정도가 상대적으로 밀접하게 관련되어 있으며, 구매연계의 경우에 수도권과 충청권과의 연계 정도가 높게 나타났다. 또 외향 측면에서 볼 때 공급연계와 구매연계의 정도는 모두 충청권에 위치한 기업이 많았다. 한편, 대전산업단지 내 기업의 연계 정도는 내향 측면에서 수도권, 충청권, 동남권에 위치한 공급연계와 구매연계의 정도가 높았으며, 외향 측면에서 충청권에 위치한 기업이 구조적으로 영향력이 높은 위치에 존재하였다. 또 성서1차산업단지는 대체로 수도권 지역인 서울, 경기, 인천지역에 위치한 기업과의 공급 연계망을 형성하고 있으며, 구매연계의 경우에는 대경권 지역인 대구와 경북에 위치한 기업과의 관계가 밀접하게 형성되어 있다.

이 연구는 관계적 뿌리내림 차원에서 청주산업단지, 대전산업단지, 성서1차산업단지 기업의 공급․구매연계에 대한 네트워크의 특성을 컴포넌트, k-core 컴포넌트, n-clique 지표를 적용하여 분석하였다. 분석 결과, 1960년대에 조성된 3개 산업단지는 산업단지 기업의 공급․구매연계를 통해 다음과 같은 유사성과 차별성을 보였다.

분석결과를 종합하면, <표 7>에 제시된 바와 같이 컴포넌트 분석결과 청주, 대전, 성서1차산업단지의 연계 강도는 약한 구성⁵⁾이 모두 존재하였으며, 강한 구성은 보이지 않았다. 청주산업단지는 공급연계에서 1개의 약한 구성이 보였으며, 구매연계에서 2개의 집단이 형성되고 있었다. 또 대전산업단지는 공급․구매연계에서 모두 1개의 약한 구성을 보였으며, 성서1차산업단지는 공급연계에서 1개의 약한 구성과 구매연계에서 2개의 약한 구성이 존재하였다. 이렇듯 직접적인 연결 거리와 간접적인 연결 거리를 고려한 컴포넌트 분석에서는 3개 산업단지 모두 유사한 네트워크 특성을 보였다. 그러나 이들을 다시 하위그룹 내 소집단별 연계 강도를 분석해 보면 차이점을 알 수 있다. 즉, 산업단지별 차이를 구분해 볼 때, 청주산업단지의 구매연계에 관한 k-core 컴포넌트 분석 결과는 다른 산업단지에 비해 강하게 형성된 그룹이 5개가 존재하였으며, 상대적으로 청주산업단지, 대전산업단지, 성서1차산업단지 순으로 2-core 집단이 형성되고 있었다. 또 네트워크 전체 관점에서 결속을 판단할 수 있는 n-clique 분석 결과, 청주산업단지 내 기업은 대전산업단지와 성서1차산업단지보다 연결 거리 3에 속하는 집단이 더 존재하였다. 이것은 직접 연계된 기업뿐만 아니라 간접적으로 연계된 기업들과의 관계 형성이 다른 산업단지보다 더 강하게 형성되어 있음을 의미한다.

한편, <표 8>에서 보듯이, 하위그룹 내 기업의 공간적 특성을 산업단지 내, 지역 내, 수도권, 기타 지역으로 나누어보면, 3개 산업단지 모두 산업단지 차원에서 관계적 뿌리내림 구조를 보이고 있으며, 이러한 네트워크 형성은 강하지는 않지만 산업단지를 중심으로 네트워크 활동이 이루어지고 있음을 알 수 있다. 즉, 산업단지에 입지한 각 기업들은 하위그룹을 형성하여 그들만의 관계를 형성하고 있음을 의미한다.