한·중·일 20개 지역의 산업구조 분석

본 연구에서 산업구조 분석 시 적용한 산업부문의 구분은 <표 1>과 같다.

Table 1.

Sector Classification

산업 구분의 기준은 아시아 경제연구소(the Institute of Developing Economies Japan External Trade Organization, IDE-JETRO)의 기준을 준수하였다. 1차 산업을 농림수산업과 광산 및 채석 관련업으로, 2차 산업을 가계소비제품 관련 제조업, 산업기초재료 관련 제조업, 그리고 가공 및 조립 관련 제조업으로, 3차 산업을 전기·가스·수도, 건설업, 무역업, 교통·운수업, 그리고 서비스업으로 세부화 하였다.

본 연구의 분석 시점은 두 시점으로 1995년도와 2010년도이다. 분석 시점의 설정은 분석결과의 유의성과 자료획득의 용이성에 기반하여 이루어졌다. 한·중·일 내 지역 간 경제적 교류는 동아시아 국가 간의 경제적 협력이 촉발된 1997년 외환위기를 전후로 급격히 증가하기 시작하였으므로, 한·중·일 지역 간 교류 및 연계 또한 동일한 시점을 전후로 삼아 급격한 변화를 맞이하였으리라 추측하였다. 이와 더불어 한·중·일 3국 모두에 대하여 국가 및 지역 자료를 구할 수 있는 분석 시점이 1995년도와 2010년도라는 점을 고려하여 1995년도와 2010년도를 분석 시점으로 설정하였다.

분석의 단위는 지역이며, 지역의 구분은 IDE-JETRO의 기준을 따라 <표 2>와 같이 이루어졌다.

Table 2.

Region Coverage

본 연구는 IDE-JETRO에서 제공하는 2005년도 한·중·일 지역간 산업연관표를 기반으로 1995년도와 2010년도의 한·중·일 지역간 산업연관표를 추정하여 분석의 자료로 활용하였다. IDE-JETRO의 2005년도 한·중·일 지역간 산업연관표를 갱신하기 위하여 RAS 방법을 적용하였으며, RAS방법 적용 시 필요한 지역별 중간투입액, 중간수요액, 그리고 총산출액(Jackson and Murray, 2004)은 한·중·일 각국의 통계연보와 국제산업연관표 자료(World Input Output Data, WIOD)로부터 수집한 자료를 가공하여 마련하였다. 구체적으로, WIOD에서 제공하고 있는 2개 분석시점의 국가별 중간투입액, 중간수요액, 그리고 총산출액을 각국의 통계연보로부터 확보한 지역내총생산(GRDP) 및 각 지역의 산업부문별 종사자수 자료를 바탕으로 지역별 중간투입액, 중간수요액, 그리고 총산출액으로 분배하였다.

본 연구는 지역간 산업연관표의 주요 부문 중 총산출액과 내생부문만을 추정하여 분석의 자료로 활용하였다. 각 산업부문별 총산출액은 일정기간 중 생산된 재화 및 서비스를 생산자가격으로 평가한 가액을 각 부문별로 집계한 것을 말하며, 한 국가 혹은 지역의 산업구조는 보통 바로 이 총산출액을 기준으로 하여 각 산업부문별 구성비를 계산함으로써 설명된다(한국은행, 2007). 따라서 본 연구도 지역별로 산업부문별 총산출액을 추정하여 한·중·일 20개 지역의 산업구조 분석에 활용하였다.

본 연구에서 총산출액의 추정은 각국의 지역별 GRDP 비중을 적용하여 WIOD에서 제공하고 있는 국가별 총산출액을 지역별 총산출액으로 분배함(안홍기 외, 2015)으로써 이루어졌다.

R=1,2,…,n
$$ X_i^N$$ = 산업 i의 총산출액,
$$ X_i^R$$ = 산업 i의 R지역 산출액,
(즉, $$ X_i^N=\sum _{\mathrm{R=1}}^n{X}_i^R$$)
$$ S_i^R$$ = 산업 i의 총산출액 중 R지역의 비중

산업연관표는 내생부문과 외생부문으로 구성되는데, 내생부문은 외생부문의 수치가 모형 밖에서 독립적으로 주어지면 이에 따라 수동적으로 모형 내에서 그 값이 결정되는 부분으로 산업연관표 작성과정에서 가장 어려운 부분이며 작성된 표의 분석이나 이용에 있어서도 가장 중요한 부분이다(한국은행, 2007). 산업연관표의 내생부문에는 재화와 서비스의 산업부문 간의 상호 거래인 중간수요와 중간투입이 기록되어 있다.

본 연구에서 내생부문에 대한 추정은 수정된 RAS기법을 통해 이루어졌다. 보다 구체적으로, 2005년도 한·중·일 지역간 산업연관표를 1995년도와 2010년도로 갱신하기 위해 적용한 방법은 RAS 방법 중에서도 가장 최근에 개정되어 적용되고 있는 GRAS(Generalized RAS) 방법이다. RAS 방법은 산업연관표 갱신 시 적용할 수 있는 방법 중에 가장 잘 알려져 있는 방법으로, 추정 기반 년도 투입산출행렬의 산업별 행 합(중간수요) 및 열 합(중간투입)이 추정하고자 하는 년도의 산업별 행 합 및 열 합과 일치하도록 조정의 과정을 반복함으로써 추정 년도의 투입산출행렬을 구축하는 방법이다. 그러나 RAS 방법은 비음수 원소들만으로 구성되어 있는 투입산출행렬을 갱신할 때에만 타당한 결과를 도출하기 때문에, 그 동안 음수 값의 처리도 가능할 수 있도록 RAS 방법론에 대한 수정이 다수 이루어져 왔다(Lahr and Mesnard, 2004). 그 과정에서 GRAS는 Junius and Oosterhaven(2003)에 의해 처음 제시되고 Lenzen et atl.(2007)에 의해 개정된 이후 현재 널리 사용되고 있다.

보다 구체적으로, RAS 방법은 추정하고자 하는 년도의 새로운 각 행의 합 행렬 u와 각 열의 합 행렬 v가 주어졌을 때, A와 가장 근접하며 X_τ=u와 X'_τ=v를 만족하는 X를 추정하는 방법이다. 이때, 행렬 A는 (m×n)행렬이고, 각 행의 합을 원소로 갖는 행렬 u₀은 u₀=A_τ를, 각 열의 합을 원소로 갖는 행렬 v₀은 v₀=A'_τ을 만족한다. 이와 같은 기존의 RAS방법을 보완 및 수정한 GRAS방법은 행렬 X를 추정하기 위하여 비음수인 원소에 대해서는 X=RAS를, 음수인 원소에 대해서는 X=(1/R)A(1/S)의 반복과정을 수행한다. 여기서, R은 추정하고자 하는 년도의 새로운 행의 합(u)을 기존 행렬의 행의 합(u₀)으로 나눈 조정 값을 대각선의 원소로 가지는 대각행렬이며, S는 추정하고자 하는 년도의 새로운 열의 합(v)을 기존 행렬의 열의 합(v₀)으로 나눈 조정 값을 대각선의 원소로 가지는 대각행렬이다.

본 연구는 A행렬로 IDE-JETRO의 2005년도 한·중·일 지역간 산업연관표의 내생부문을 활용하였고, u와 v로는 WIOD로부터 획득한 한·중·일 3국의 국가별 중간투입액과 중간수요액에 각국의 지역별 GRDP 비율 및 LQ지수를 적용하여 추정한 지역별 중간투입액 및 중간수요액을 활용하였다.

본 연구는 Meng et al.(2006)의 연구를 주요하게 참고하여 한·중·일 지역간 산업연관표를 바탕으로 각 지역의 산업별 총산출액 구성비와 특화지수(specialization coefficient)를 산출함으로써 한·중·일 20개 지역의 산업구조분석을 시도하고 감응도 계수(index of sensitivity)와 영향력 계수(index of power dispersion)를 산출함으로써 지역 간 산업연관관계를 확인하였다.

본 연구는 한·중·일 내 20개 지역의 산업구조를 분석하기 위하여, RAS를 통해 구축한 1995년도 및 2010년도의 한·중·일 지역간 산업연관표를 활용, 총산출액 비중과 특화지수(specialization coefficient)를 산정하였다. 구체적으로, 우선, 본 연구는 1995년도와 2010년도의 총산출액을 기준으로 한 산업구성비를 지역별로 산출함으로써 분석기간 동안 발생한 각 지역의 산업구조 변화를 확인하고자 하였다. 국가 및 지역의 경계를 무시하지 않고 각 지역별로 산업부문을 개략적으로 1차, 2차, 3차 산업으로 구분하여 총산출액 산업 구성비(P_ij)를 산출하였다.

i=산업, j=지역, n=산업부문의 수,
X_ij=j지역의 i산업 총산출액

다음으로, 본 연구는 지역별로 10개 산업부문에 대한 특화지수를 산출하여 각 지역의 산업 특이성을 확인하였다. 특화지수는 입지상(Location Quotient, LQ) 지수로도 불리며, 분석대상인 지역의 산업구조를 전체의 개념(본 연구에서는 한·중·일 20개 지역 모두)과 비교함으로써 분석대상 지역에서 특정 산업이 얼마나 특화되어 있는가를 설명한다. 만일 측정된 특화지수의 값이 1보다 크다면, 해당 산업은 분석대상 지역에서 특화되어 있다고 할 수 있다. 또한, 이는 분석대상 지역이 해당 산업의 제품을 자급자족할 수 있으며 더 나아가 외부로 수출하여 수익을 발생시킬 수 있음을 의미한다. 반대로, 특화지수의 값이 1보다 작다면, 분석대상 지역에서는 해당 산업의 제품을 다른 지역으로부터 수입해야 하며, 이 경우 해당 산업은 분석대상 지역에서 특화되어 있다고 볼 수 없다.

본 연구에서는 한·중·일 3국 전체를 기준으로 하였을 때, 20개의 각 지역이 어떠한 산업부문에 얼마나 특화되어 있는가를 살펴보기 위하여 다음과 같은 방식으로 1995년도와 2010년도의 특화지수를 산정하였다. 지역별 경제활동의 정도를 계량화하기 위한 측정지표로는 한·중·일 지역간 산업연관표의 총산출액을 활용하였다.

사실 산업연관분석의 장점은 기존의 지역경제 분석기법들과 달리 부문 간의 상호작용을 정확하게 분석할 수 있다는 데 있다. 특히 산업연관표로부터 산출되는 감응도 계수(index of sensitivity)와 영향력 계수(index of power of dispersion)는 산업 간 연관관계를 파악할 때 가장 일반적으로 사용되는 방법이다.

산업별 지역 간 연관관계를 분석하기 위하여 본 연구는 각 지역에 대하여 1차, 2차, 3차 산업의 감응도 계수와 영향력 계수를 산출하고 분석 기간 동안 발생한 계수 값의 변화를 확인하였다. 이를 통해 한·중·일의 평균값과 비교했을 때 최종수요의 한 단위 변화에 의해 큰 영향을 받거나(감응도 계수가 1보다 크거나) 반대로 큰 영향을 주는(영향력 계수가 1보다 큰) 지역을 규명하였다.

감응도 계수는 광물, 석유와 같이 중간재로 널리 사용되어 산업구조에서 업스트림(upstream)에 위치한 산업을 규명하기 위한 지수로 전방연쇄효과라고도 불리는데, 모든 지역의 모든 산업에서 생산물에 대한 최종 수요가 증가하였을 때 특정 지역의 특정 산업이 받는 영향을 모든 지역의 전산업 평균 유발생산액으로 나눔으로써 산출된다. 다시 말해, k지역 i산업의 감응도 계수를 구하기 위해서는 생산유발계수의 각 원소들을 행별로 합산($$ b_i^k$$)한 후, 그 값의 평균으로 나누면 된다.

한편, 영향력 계수는 후방연쇄효과로도 불리며, 생산유발계수의 각 원소들을 열별로 합산($$ b_i^k$$)한 후, 그 값의 평균으로 나눔으로써 산출된다. 영향력 계수는 어떤 지역의 어떤 산업의 생산물에 대한 최종 수요가 한 단위 증가하였을 때 그 증가분이 모든 지역 모든 산업에 미치는 영향을 평균치로 나누어 상대적 값으로 표시한 것이다. 또한, 영향력 계수는 의복, 신발, 자동차, 휴대전화 등 다운스트림(downstream)에 위치한 산업일수록 높게 나타난다.

지역별로 1차 산업, 2차 산업, 3차 산업으로 산업부문을 개략적으로 구분하여 총산출액 구성비를 산출하고, 각 산업별로 한·중·일 20개 모든 지역의 산업 구성비를 하나의 막대그래프로 제시하였다(<그림 1>). 이를 통해, 한·중·일 내에서 상대적으로 특정 산업의 비중이 높게 나타나는 지역을 확인할 수 있었다.

Fig 1.

Contribution of Gross Output, by Industry

먼저 1차 산업의 경우, 1995년도와 2010년도, 두 시점 모두에 중국 지역(4.48%~21.78%)들이 일본 지역(0.54%~3.26%)이나 한국 지역(0.54%~10.98%)보다 1차 산업의 비중이 높은 것으로 분석되었다. 특히 중국 시난의 1차 산업 비중이 매우 높게 측정된다. 또한, 한·중·일 모든 지역에서 2010년도에 1995년도에 비하여 1차 산업 비중이 감소한 것으로 나타났으며 그 중에서도 중국 지역들의 1차 산업 비중이 가장 큰 폭으로 감소하였다. 종합하자면, 중국의 1차 산업의 발달 정도가 1995년도에 일본이나 한국에 비하여 매우 높았으며, 2010년도에는 2차 산업과 3차 산업의 발달로 인해 그 비중이 적어지기는 하였으나 여전히 일본이나 한국에 비해서 중국의 1차 산업의 비중이 높은 수준이다. 실제로 중국의 1차 산업에 대한 상대적 특화 정도는 추후 특화지수를 통해 다시 확인되었다. 중국 지역 외에 1차 산업 비중이 상대적으로 크게 측정된 지역은 한국의 호남권으로 1차 산업의 비중이 1995년도에는 중국 지역의 1차 산업 비중과 비준될 만큼 높은 수치(10.98%)를 보였고, 2010년도에 그 비중이 상당히 감소되기는 하였으나 여전 다른 지역에 비하여 상대적으로 높은 수준(4.57%)을 보이고 있다.

한·중·일 지역들의 2차 산업 비중은 큰 차이를 보이고 있는 1차 산업과 달리 서로 간에 유사한 수준을 보이고 있는 것으로 나타났다. 분석 기간 동안 중국 지역은 43.96%~54.00%에 이르는 수준의 2차 산업 비중을 보이고 있고, 일본은 13.09%~38.04%의, 한국은 36.35%~65.34%의 2차 산업 비중을 나타내고 있다. 수도권을 제외한 한국의 지역들(중부권, 영남권, 호남권)이 중국 및 일본 지역에 비하여 2차 산업의 비중이 상대적으로 높은 것으로 나타난다. 이들 지역의 2차 산업 비중은 매우 큰 폭으로 증가하여 한국의 2차 산업에 대한 집중이 분석 기간 동안 심화된 것으로 판단된다. 한국 다음으로 한·중·일 내에서는 중국 지역들이 높은 수준의 2차 산업 비중을 보이며, 그 수치가 지역 간에 큰 차이 없이 유사하다는 특징이 있다. 즉, 기본적으로 중국 지역들은 모두 2차 산업에 대한 의존도가 높은 것으로 보인다. 일본 지역의 경우, 한국 및 중국 지역들과 달리 전반적으로 2차 산업 비중이 다소 낮은 편이다. 이는 일본이 한국 및 중국과 달리 3차 산업의 발달이 두드러지기 때문인 것으로 판단된다. 실제로, 일본 지역의 3개 부문 산업의 비중을 종합적으로 살펴보면, 2차 산업의 비중이 가장 높은 대부분의 한국이나 중국 지역들과 달리, 일본 지역은 일부 몇 개의 지역을 제외하고 모두 3차 산업의 비중이 가장 높은 것으로 나타난다.

3차 산업의 지역별 비중을 비교한 결과, 일본 지역의 3차 산업 비중(51.63~85.12%)이 한국 및 중국의 지역에 비하여 높은 수준임을 알 수 있었다. 특이한 것은 일본 지역들의 3차 산업 비중이 1995년도에는 지역 간에 유사한 수치를 보였으나, 지난 15년 동안의 서로 다른 3차 산업의 증가 및 감소폭으로 인하여 2010년도에는 3차 산업의 발달 정도에 지역 간 차이가 존재하는 것으로 분석된다는 점이다. 반면, 중국 지역들은 2차 산업에서와 마찬가지로 지역 간 차이가 거의 없이 유사한 수준의 산업 비중(31.56%~41.82%)을 1995년도와 2010년도 모두에 보이고 있으며, 전반적으로 분석 기간 동안 3차 산업의 비중이 증가한 것으로 나타난다. 한국 지역의 경우, 수도권에서만 분석 기간 동안 3차 산업 비중이 크게 증가하여 높은 수준의 비중(52.08%→64.82%)을 보이고 있고 수도권을 제외한 3개 지역에서는 모두 오히려 눈에 띄는 3차 산업 비중의 감소가 나타난 것으로 분석되었다(중부권: 52.86%→38.38%, 영남권: 42.34%→32.82%, 호남권: 52.67%→36.63%). 요컨대, 한국의 경우, 전반적으로 1차 산업 활동은 호남권에서만 이루어지고 있으며, 수도권에서는 3차 산업의 발달이, 그 외 나머지 3개 지역에서는 2차 산업의 발달이 집중적으로 이루어지고 있는 것으로 보인다.

본 연구는 한·중·일 3국간의 관계를 반영하여 각 지역의 산업구조를 이해하기 위해 일반적인 접근 방식인 산출액 구성비에 더해 특화지수를 추가적으로 활용하였다(<그림 2~4>). 특화지수를 통해 한·중·일의 범위 내에서 각 지역의 산업이 상대적으로 어떠한 위상을 확보하고 있는지 확인하였다.

Fig 2.

Specialization Coefficients of Industry for Korean Regions

Fig 3.

Specialization Coefficients of Industry for Chinese Regions

Fig 4.

Specialization Coefficients of Industry for Japanese Regions

먼저 한국의 경우, 한·중·일 3국 중 지역마다의 산업 구조적 특색이 가장 강하게 나타나는 것으로 분석된다. 실제로 <그림 2>를 보면, 각 지역의 방사형 그래프 형태가 상이하며, 같은 지역의 그래프가 1995년도와 2010년도 간에 큰 차이를 보이는 것을 확인할 수 있다. 구체적으로, 먼저 수도권의 경우, 2차 산업(3~5)과 일부 3차 산업(7)에 집중되어 있던 1995년도의 산업 구조에서 벗어나 2010년도에는 3차 산업(8~10)에 집중되어 있는 산업 구조를 띄고 있는 것으로 분석된다. 2차 산업 중 하나인 가공 및 조립 관련 제조업(5)의 경우, 분석 기간 동안 특화산업으로서의 지위를 유지하고 있으나 무역업, 교통·운수업, 그리고 서비스업(8~10)에 비해서는 특화 정도가 낮은 수준이다. 중부권의 경우, 1995년도에는 2차 산업에 특히 특화되어 있으면서 10개 부문의 산업이 골고루 발달되어 있었던 것으로 분석된다. 그러나 2010년도에는 2차 산업, 특히 산업기초재료 관련 제조업(4)과 가공 및 조립 관련 제조업(5)에 대한 특화 정도가 심화되고 다른 산업 부문은 상당히 쇠퇴한 것으로 분석된다. 영남권은 다른 세 지역과는 달리 분석 기간 동안 산업 구조의 변화가 크게 발생하지 않았다. 실제로 건설업(7)에 대한 특화 정도가 분석 기간 동안 큰 폭으로 감소한 것을 제외하고는 큰 변화가 관찰되지 않는다. 마지막으로 호남권은 가장 동적인 변화를 보인 지역이라고 할 수 있는데, 1995년도에 다른 산업에 비하여 높은 수준을 보였던 농림수산업(1)의 특화지수가 2010년도에는 낮은 수준으로 떨어졌으며, 동일 기간 동안 산업기초재료 관련 제조업(4)에 대한 특화 정도가 큰 폭으로 증가하였다.

중국의 경우(<그림 3>), 1995년도에 모든 지역에서 공통적으로 특화되어 있는 산업은 농림수산업(1), 광산 및 채석 관련업(2), 가계소비제품 관련 제조업(3), 그리고 산업기초재료 관련 제조업(4)으로 나타나며, 특히 농림수산업(1)과 광산 및 채석 관련업(2)의 특화 정도가 매우 두드러진다. 일부지역에서는 농림수산업, 광산 및 채석 관련업, 가계소비제품 관련 제조업, 그리고 산업기초재료 관련 제조업(1~4)과 더불어 건설업(7)이나 교통·운수업(9)이 추가적으로 특화되어 있는 것으로 분석되었는데, 구체적으로 특화지수에 따르면 화난과 시베이에서는 건설업(7)이, 허베이에서는 교통·운수업(9)이 추가적으로 특화되어 있는 것으로 규명된다.

2010년도에는 1995년도에 특화의 정도가 높았던 농림수산업(1)과 광산 및 채석 관련업(2)의 특화지수가 큰 폭으로 감소한 것을 확인할 수 있으며, 대신 전반적으로 특화산업이라 규명될 수 있는 산업들의 수가 증가하였다. 다시 말해, 10개 부문의 산업들의 발달 정도가 유사해 진 것으로 보인다. 실제로 <그림 3>을 보면 중국 모든 지역의 농림수산업(1) 및 광산 및 채석 관련업(2)의 특화지수가 크게 감소하여 산업 비중 방사형 그래프가 거의 원형에 가까운 형태를 띠게 된 것을 확인할 수 있다. 그 결과 화둥의 경우에는 농림수산업(1)과 광산 및 채석 관련업(2)이 더 이상 특화산업으로 규명되지 않는다.

또한, 특화지수에 따르면 대부분의 지역에서 1995년도에도 특화산업이었던 농림수산업, 광산 및 채석 관련업, 가계소비제품 관련 제조업, 그리고 산업기초재료 관련 제조업(1~4)에 추가적으로 가공 및 조립 관련 제조업, 전기·가스·수도업, 그리고 건설업(5~7)이 특화산업으로 분류되었다. 유일하게 화난에서 건설업(7)이 1995년도에는 특화산업이었음에도 불구하고 2010년도에는 더 이상 특화산업이 아닌 것으로 나타났다. 허베이는 기존 특화산업이었던 교통·운수업(9)에 대하여 2010년도에도 특화성을 잃지 않았고, 시베이의 경우에는 1995년도에는 특화되어 있지 않았던 교통·운수업(9)이 2010년도에는 특화산업으로 규명되었다.

일본의 경우(<그림 4>), 1995년도에는 거의 대부분의 지역에서 3차 산업으로 분류될 수 있는 전기·가스·수도업, 건설업, 무역업, 교통·운수업, 그리고 서비스업(6~10)이 특화산업으로 규명되며, 산업들의 특화정도가 유사하여 방사형 그래프의 형태가 매끄러운 것을 확인할 수 있다. 또한, 도호쿠, 간토, 주부 지역, 긴키, 그리고 주고쿠에서는 추가적으로 가공 및 조립 관련 제조업(5)이 특화산업으로 분석되고 있다. 특히 주부의 경우에는 산업기초재료 관련 제조업(4) 또한 특화산업으로 측정되어, 다른 지역에 비하여 주부 지역에 제조업이 상대적으로 잘 발달되어 있을 것으로 추측된다.

일본은 중국과 한국에 비하여 분석 기간인 1995년~2010년 동안 지역마다 산업 구조적 변화가 상이하게 발생하여 결과적으로 2010년도에는 지역마다 산업 구조적으로 색다른 특징을 가지게 된 것으로 보인다. 공통적으로 일본의 주요 9개 지역은 모두 2010년도까지 무역업(8)과 서비스업(10)을 특화산업으로 유지하였고, 그 특화 정도는 심화된 것으로 분석된다. 그러나 일부지역에서 전기·가스·수도업(6), 건설업(7) 그리고 교통·운수업(9)은 특화산업으로서의 지위를 잃은 것으로 나타난다.

특이성을 보이는 지역의 산업 구조 변화를 요약적으로 설명하자면 다음과 같다. 우선 도호쿠와 주고쿠의 경우, 서비스 산업으로의 집중도를 높여 기존에 특화산업이었던 가공 및 조립 관련 제조업(5)이 더 이상 특화산업이 아니게 되었으며, 전기·가스·수도업(6), 무역업(8), 그리고 서비스업(10)은 그 특화 정도가 심화되었다. 간토와 긴키 또한 분석 기간 동안 특정 산업을 선택적으로 발달시킨 것으로 보이는데, 실제로 기존 특화산업인 가공 및 조립 관련 제조업, 전기·가스·수도업, 그리고 건설업(5~7)이 더 이상 특화산업으로 분류되지 않으며 무역업, 교통·운수업, 그리고 서비스업(8~10)의 특화 정도는 심화되었다. 유일하게 주부만이 2차 산업인 산업기초재료 관련 제조업(4)과 가공 및 조립 관련 제조업(5)을 특화산업으로 유지하고 있으며, 동시에 집중적으로 무역업(8)과 서비스업(10)의 특화 정도를 높이고자 노력하고 있는 것으로 분석되었다. 마지막으로 오키나와는 3차 산업에 집중되어 있는 기존의 산업구조를 유지하되 강화시키고 있는 것으로 보인다.

산업 부문을 크게 3개 부문으로 구분하여 한·중·일 20개 지역 각각에 대하여 1995년도 및 2010년도의 산업별 감응도 계수를 산출하였다(<표 3>). 분석 결과에 따르면, 먼저 한국의 경우, 4개 지역의 감응도 계수의 산업 평균이 모두 분석 기간 동안 감소한 것으로 분석되었다. 다시 말해, 한국 지역들은 한·중·일 전산업의 최종수요 변화에 덜 민감하게 반응하게 된 것이다. 유일하게 수도권의 1차 및 3차 산업, 그리고 영남권의 1차 산업이 동일 기간 동안 감응도 계수의 증가를 보였다.

Table 3.

Forward Linkage Effects of 20 Regions in CJK, (1995, 2010)

한국 지역은 중국 지역이나 일본 지역과 달리 산업별 감응도 계수 상 비교적 큰 변화를 보였다. 구체적으로 수도권, 중부권, 그리고 호남권의 경우 1995년도에 2차 산업의 감응도 계수가 1보다 커 한·중·일의 전체 평균보다 한·중·일 전산업의 최종수요 변화에 민감하게 반응하는 것으로 분석되었으나, 2010년도에는 모두 1보다 작은 감응도 계수가 산출되어 더 이상 한·중·일 전산업의 최종수요 변화에 민감하지 않은 것으로 나타났다. 또한, 중부권, 영남권, 그리고 호남권은 3차 산업에서 1을 기준으로 한 감응도 계수 값의 큰 감소가 확인된다.

중국의 경우, 모든 지역에서 1995년도에 비하여 2010년도에 감응도 계수의 산업 평균이 증가한 것으로 나타났다. 이는 중국 대부분 지역의 산업구조가 한·중·일 전산업의 최종 수요변화에 의해 더 민감하게 반응하는 구조로 변화하였음을 의미한다. 보다 구체적으로, 화둥, 화난, 그리고 화중을 제외한 나머지 4개 지역에서는 1차 산업, 2차 산업, 그리고 3차 산업 모두가 감응도 계수의 증가를 보였다. 화둥, 화난, 그리고 화중에서는 1차 산업의 감응도 계수가 동일 기간 감소하였다(각각 0.5106→0.3887, 0.4845→0.4353, 0.7557→0.7216의 변화를 보임). 그러나 이들 3개 지역에서 발생한 1차 산업의 감응도 계수 값 감소 정도는 지역의 산업 평균에 영향을 미칠 만큼 크지는 않았다.

또한, 분석 기간 동안 중국 지역들의 감응도 계수가 산업 전반적으로 증가한 것은 사실이나, 한·중·일의 전체 평균과 비교했을 때 중국 지역들의 1차 산업은 모두 한·중·일 전산업의 최종수요 변화에 민감하게 반응하지 않는 편인 것으로 분석된다. 중국 7개 지역의 1차 산업의 감응도 계수가 1995년도와 2010년도에 모두 1보다 작은 값을 가지기 때문이다.

일본의 경우, 1995년~2010년 동안 도호쿠를 제외한 8개 지역이 감응도 계수의 산업 평균 감소를 겪었다. 다시 말해, 일본 지역들의 산업구조는 중국 지역들과는 달리 동일 기간 동안 세계 시장의 최종수요 변화에 덜 민감하게 된 경향을 보이는데, 이는 일본 지역들의 대부분의 산업이 한·중·일은 물론 세계시장에서 다운스트림에 위치하려는 방향으로 발달해 왔음을 실증한다. 실제로 각 지역의 산업별 감응도 계수를 구체적으로 살펴보면, 훗카이도의 1차 및 3차 산업, 도호쿠의 3차 산업, 주부의 2차 산업, 그리고 오키나와의 1차 및 3차 산업을 제외하고는 모든 지역의 산업에서 감응도 계수 값이 감소하였다.

감응도 계수의 절대적 크기에 따르면, 일본 9개 지역의 1차 산업은 1995년도 및 2010년도 모두에 그 값이 1보다 작고 수치가 0에 가까워 한·중·일 전산업의 최종수요 변화에 거의 영향을 받지 않는 것으로 나타난다. 2차 산업의 경우, 훗카이도, 규슈, 그리고 오키나와가 1995년도에는 1보다 큰 감응도 계수를 보여 한·중·일의 전체 평균보다 한·중·일 전산업으로부터 많은 영향을 받았지만 15년 동안의 산업구조 변화로 2010년도에는 감응도 계수가 1보다 작아져 한·중·일의 전체 평균보다 작은 영향을 받게 된 것으로 분석되었다. 그 외 지역에서는 2차 산업의 감응도 계수가 1995년도와 2010년도 모두에 1보다 큰 수치를 보였다. 3차 산업은 분석 기간 동안 9개 지역 모두에서 1보다 큰 감응도 계수를 보여, 한·중·일의 전체 평균보다 한·중·일 전산업의 최종수요 변화에 많은 영향을 받는 것으로 분석되었다.

한·중·일 20개 지역에 대하여 1995년도 및 2010년도의 산업별 영향력 계수를 산출하였다(<표 4>). 앞서와 동일하게 산업의 구분은 1차, 2차, 3차 산업으로 개략적으로 이루어졌다. 한국의 경우, 산업 평균적으로 수도권 및 영남권에서는 영향력의 감소가, 중부권 및 호남권에서는 영향력의 증대가 관측되었다. 지역의 평균적인 영향력이 감소한 수도권 및 영남권은 1995년~2010년 동안 3개 산업 부문 모두에서 영향력 감소를 겪었고, 반대로 동일 기간 동안 중부권과 호남권은 3개 산업 부문 모두에서 영향력의 증대가 나타났다.

Table 4.

Backward Linkage Effects of 20 Regions in CJK, (1995, 2010)

또한, 수도권과 영남권은 모두 1995년도에는 2차 산업과 3차 산업에서 한·중·일 전체 평균 이상의 영향력을 보유하고 있었으나, 2010년도에 2차 산업의 영향력이 크게 감소하여 한·중·일의 전체 평균 이하로 측정되었다. 반면, 중부권과 호남권은 3차 산업의 발달로 2010년도에 1995년도와 달리 한·중·일 전체 평균 이상의 산업 영향력을 발휘하게 되었다.

중국의 경우, 한·중·일 전산업에 대한 영향력의 변화는 지역마다 상이한 것으로 분석되었다. 둥베이, 화둥, 화난, 그리고 화중은 분석 기간 동안 산업 평균적으로 영향력이 증대되었으나, 그 외 나머지 지역인 허베이, 시베이, 그리고 시난은 한·중·일 전산업에 대한 1~3차 산업의 평균적 영향력이 1995년도보다 2010년도에 더 작은 것으로 나타났다. 분석 기간 동안 평균적 영향력이 감소한 허베이와 시난은 3개 산업 부문에서 모두 한·중·일 전산업에 대한 영향력을 잃었으며, 또 다른 산업 평균적 영향력 감소 지역인 시베이의 경우에는 오직 2차 산업 부문에서만 영향력이 감소하였다.

영향력 계수의 절대적 크기를 살펴보면, 중국 7개 지역 대부분이 2차 및 3차 산업을 통해 한·중·일 전체 평균보다 높은 수준으로 한·중·일 전산업에 영향을 미치고 있음을 알 수 있다. 뿐만 아니라, 둥베이의 경우, 분석 기간 동안 1995년도에는 영향력이 한·중·일의 전체 평균에 미달했던 1차 및 2차 산업이 2010년도에는 전체 평균을 훨씬 뛰어넘는 수준으로 성장하였다. 그 외에 눈에 띄는 결과는 화둥과 화난에서 확인되는데, 두 지역 모두 1995년도에는 한·중·일의 전체 평균에 미치지 못했던 2차 산업이 분석 기간 동안 크게 성장하여 2010년도에는 한·중·일의 전체 평균을 웃도는 영향력을 가지게 된 것으로 분석되었다.

일본의 경우도 중국과 마찬가지로 지역에 따라 분석 기간 동안 한·중·일 전산업에 대한 영향력 변화가 상이하게 나타났다. 도호쿠, 간토, 주부, 긴키, 주고쿠, 그리고 규슈는 1995년~2010년 동안 한·중·일 전산업에 대한 산업의 평균적인 영향력이 증가한 것으로 분석되었으나, 훗카이도, 시코쿠, 그리고 오키나와는 반대로 감소하였다. 흥미로운 것은 한·중·일 전산업에 대한 산업의 영향력이 평균적으로 감소한 지역은 모두 2차 산업과 3차 산업이 동시에 쇠퇴하였다는 특징을 보인다는 것이다. 훗카이도와 오키나와는 3개 산업 부문 모두에서 영향력 감소가 관측되었고, 시코쿠의 경우에는 1차 산업을 제외한 2차 및 3차 산업이 영향력 감소를 보였다.

또한, 각 지역의 한·중·일 정체 평균 대비 영향력을 계산한 결과, 분석 기간 동안 1~3차 산업의 평균적 영향력을 상실한 훗카이도, 시코쿠, 그리고 오키나와 모두가 3개 모든 산업에서 한·중·일 전체 평균 미만의 영향력을 발휘하고 있는 것으로 분석되었다. 반면, 일본의 수도권인 간토는 3개 산업 모두에서 한·중·일의 전체 평균을 훨씬 넘는 수준의 영향력을 한·중·일 전산업에 행사하고 있는 것으로 나타났으며, 주부와 규슈는 3차 산업에서, 긴키는 2차 산업과 3차 산업에서 한·중·일 전체 평균 이상의 영향력을 발휘하고 있는 것으로 분석되었다.