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원희 장
6 years ago
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한국혁신학회지제 12 권제 1 호 INNOVATION STUDIES Volume 12, Number 1, Feb. 2017 데이터산업의경제적파급효과분석 1) 민서현 * 진세준 ** 임태훈 *** 하진희 **** 유승훈 ***** 초록지식정보사회로의진전이가속화됨에따라데이터의무한한활용가능성이주목받고있으며관련산업은활발히성장하고있다.

1 한국혁신학회지제 12 권제 1 호 INNOVATION STUDIES Volume 12, Number 1, Feb 데이터산업의경제적파급효과분석 1) 민서현 * 진세준 ** 임태훈 *** 하진희 **** 유승훈 ***** 초록지식정보사회로의진전이가속화됨에따라데이터의무한한활용가능성이주목받고있으며관련산업은활발히성장하고있다. 데이터시대 의도래에따라향후데이터산업의수준이국가간경쟁력차이를결정하게될것이다. 이에본연구에서는산업연관표기본부문중데이터산업관련부문을외생화한후, 데이터산업이국내경제에미치는파급효과에대하여산업연관분석을적용하여분석하고자한다. 수요유도형모형, 공급유도형모형, 레온티에프가격모형을적용하였으며, 산업간연쇄효과를분석하여전산업에서데이터산업의위치를확인하고자한다. 분석결과, 데이터산업에 1원의예산이투입되면 원의생산유발효과, 원의부가가치유발효과를일으키며, 데이터산업에서의 10억원투자증가는 명의취업유발효과를일으킨다. 데이터산업에서의 1원의공급지장시타산업에 원의타격을미치며, 데이터산업의산출물가격이 10% 상승시타산업에평균 % 의물가파급효과를미치는것으로분석되었다. 또한데이터산업은모두 1보다낮은전 후방연쇄효과를가져최종수요적기초산업형인성격으로나타났다. 이러한정량적정보는데이터산업관련정책수립을위한기초자료로활용될수있다. 주제어 ; 데이터산업, 외생화, 산업연관분석 논문접수일 , 논문수정일 , 논문게재확정일 * 제 1 저자, 서울과학기술대학교에너지정책학과석사과정, shmin@seoultech.ac.kr ** 공동저자, 서울과학기술대학교에너지정책학과박사과정, sjjin@seoultech.ac.kr *** 공동저자, 한국데이터진흥원책임연구원, taehoon@kdata.or.kr **** 공동저자, 한국데이터진흥원선임연구원, jinhyee@kdata.or.kr ***** 교신저자, 서울과학기술대학교에너지정책학과교수, shyoo@seoultech.ac.kr

2 데이터산업의경제적파급효과분석 Ⅰ. 서론 지식정보사회로의진전이가속화됨에따라데이터의무한한활용가능성이주목받고있으며관련산업은활발히성장하고있다. IT(Information Technology) 기술과모바일환경의급속한발전은곧 ICT(Information Communication and Technology) 분야의새로운패러다임으로대두되었으며, 국가사회경쟁력향상뿐아니라삶의질을결정하는중요한요소로자리잡게되었다. 데이터산업은기존의데이터저장, 관리, 서비스에서나아가솔루션, 서비스, 컨설팅과구축분야까지아울러정의한다. 또한데이터의생성, 저장, 분석, 가공및활용등제반활동을포함하여데이터로부터가치가창출되는일련의모든과정, 활동을포함하는중심에데이터산업이있다. 2015년국내데이터산업은전년대비 7% 가량성장하여총매출액기준약 13조 5천억원 1) 에도달하였으며, 2018년에는 15조원규모의수준으로전망된다 ( 한국데이터진흥원, 2015). 이러한흐름에맞춘주요국의데이터산업육성정책을살펴보면, 미국의 DDI(Data-driven Innovation) 전략, EU의 DDE(Data-driven Economy) 전략, 일본의빅데이터를통한 ICT와타산업간의융합구상, 중국의데이터기술독립선언등이대표적이다. 우리정부또한 ICT 인프라강국으로의발돋움을위한다양한전략을내놓았다. 세부적으로보면, 수요측면에서는초기시장창출및확대를위해시장불확실성을해소하고성공사례의공유및확산을독려한다. 또한중소벤처기업과대학등의교육기관에활용인프라를제공하고사회적붐 (boom) 을지속하는정책을추진할계획이다. 공급측면에서는핵심원천기술개발을통한사업화및국제표준화를주도한다. 또한데이터전문인력의일자리연계와법 통계체계의정비및업종내협의회를구성 운영하고자한다. 그리고인프라측면에서는지속발전가능한데이터생태계조성을위해이용가치가높은민간데이터를개방하고, 유통을활성화할계획이며, 전문중소 중견기업의성장및글로벌화를적극추진할방침이다 ( 미래창조과학부, 2013). 1) 2015 년한국데이터진흥원이총 1,083 개의데이터기업과일반기업 ( 데이터관련시스템을많이도입하거나데이터가많이발생할것으로예상되는기업 ) 을대상으로실시한현황조사를통해파악된수치이다. 한편 2014 년산업연관표를이용하여분석한 31 부문데이터산업의매출액은약 51 조원으로계산된다. 두매출액간에차이가발생하는이유는산업연관분석시데이터산업이포함된모든산업을다루기때문이다. 그러나산업연관분석은최종적으로원단위결과만이끌어내기때문에문제의소지가없을것으로판단된다

3 민서현 진세준 임태훈 하진희 유승훈 데이터산업과관련된연구는국내외적으로많이진행되고있다. 김사혁 (2013) 은산업과시장의관점에서바라본빅데이터생태계에대한선행연구를비교분석하여빅데이터생태계분류를살펴보았으며, 배성훈외 (2014) 는데이터산업에관한법률제정의필요성및방향을제시하였다. 장석호 (2016) 는빅데이터산업의규모가커지고그역할이중요해질수록정보보호가필수적인데, 특히금융영역에서의정보보호에대해제언했다. Liu et al.(2014) 는중국의빅데이터산업이발전함에따라직면하는이슈와과제에대해분석하였으며, 빅데이터와개인정보보호에대한관련정책의수립및지원방안을제안하였다. Kwon et al.(2015) 는빅데이터산업활성화와우선순위정책수립에대해연구하였다. 최근데이터산업은데이터의활용이중요해짐에따라연계를통한공유의역할과고부가가치를창출하는원천자원의역할로그성격이변화하고있다. 예를들어, 구글 (Google) 지도를기반으로한증강현실게임은전세계적인열풍을일으키며높은부가가치를창출한다. 또한스마트폰등각종 IT기기의음성인식및인공지능기능도빅데이터를기반으로한다. 의류업계, 미용업계에서는빠르게변해가는흐름속에서도소셜네트워크서비스 (SNS, social network service) 를통해대중이선호하는스타일을파악하여매출증진에기여하고자노력한다. 따라서새로운비즈니스및부가가치창출의역할인데이터산업에대한변화인지및시장파악의중요성이높아지고있다. 저자가알고있는범위내에서, 본연구는산업연관분석을적용하여데이터산업의경제적파급효과를국내에서처음으로분석한사례이다. 구체적으로수요유도형모형, 공급유도형모형, 레온티에프가격모형, 산업간연쇄효과를다루어데이터산업의파급효과를분석한다. 분석시데이터산업을외생부문으로다루어데이터산업으로인한경제적파급효과를분명하게파악한다. 적용한모형을통해생산유발효과, 부가가치유발효과, 취업유발효과, 공급지장효과, 물가파급효과, 감응도계수, 영향력계수를산출할수있으며, 분석결과에대한시사점을이끌어낸다. 이후본논문의구성은다음과같다. 제2절에서는데이터산업의정의를설명한다. 제3절에서는산업연관분석을위한연구방법론을소개한다. 제4절에서는데이터산업의경제적파급효과에대한분석결과를제시한다. 마지막절은결론으로구성한다

4 데이터산업의경제적파급효과분석 Ⅱ. 데이터산업의정의 2.1 데이터산업의정의데이터산업은데이터의생산 수집 처리 관리 유통 분석 활용등을지원하거나이와관련된제품과서비스를제공하는산업이다. 즉, 데이터를축적하고정보화하는데초점을둔기존의데이터베이스산업에서벗어나데이터를분석하여의미를찾아내고이를실행하는산업이다 ( 한국데이터진흥원, 2015). 데이터산업은크게데이터솔루션, 데이터서비스, 데이터구축, 데이터컨설팅분야로구성된다. 세부적으로살펴보면, 데이터솔루션은데이터베이스관리시스템 (DBMS, database management system) 을비롯한데이터베이스관련품질 성능 저장등관련솔루션시장영역을뜻한다. 데이터서비스는데이터베이스및주제별정보를제공하여수익을창출하는서비스시장이다. 데이터구축은데이터베이스시스템을구축하고, 데이터베이스설계 이행 처리를수행하는시장이다. 마지막으로데이터컨설팅은데이터베이스시스템설계 품질 성능 거버넌스등데이터베이스관련컨설팅시장을의미한다 ( 한국데이터진흥원, 2014). 인터넷과모바일기술의발전및클라우드, 사물인터넷등과같이새로운분야의등장으로전통적인데이터베이스산업의경계가허물어지고있다. 데이터를기반으로한신기술및신시장은현재독자적인시장으로정의되어있지만, 사실상데이터가핵심적인역할을한다는점에서이들분야와기존데이터베이스산업간의경계는더욱모호해지고있다. 따라서데이터산업의범위는기존데이터베이스산업과함께데이터를기반으로하는신기술시장영역까지포함해야한다. 2.2 산업연관표에서의데이터산업데이터산업의경제적파급효과를살펴보기위하여한국은행에서가장최근에발표한 2014년도산업연관표를이용한다. 2014년도산업연관표는 2010년도산업연관표의연장표이며, 국내산업분류는 384개의기본부문으로구성된다. 본연구에서는한국데이터진흥원의데이터산업분류체계와통계청의 KSIC 산업분류를한국은행의산업연관표와매칭 (matching) 시켜데이터산업을새롭게구성하고자하였다. 데이터산업은데이터의생산 수집 처리 관리 유통 분석

5 민서현 진세준 임태훈 하진희 유승훈 활용등을지원하거나이와관련된제품과서비스를제공하는산업이다. 따라서하드웨어, 네트워크, 유 무선통신및기타통신과호스팅관련서비스업은데이터산업의범위에포함되지않는다. 그러므로데이터산업은통합대분류 22번째정보통신및방송서비스부문의하위항목인기본부문의 328부문정보서비스, 329부문소프트웨어개발공급, 그리고 330부문컴퓨터관리서비스로정의하며, 데이터산업을별도로분리해내어 31번째부문으로다룬다. 본연구에서는 < 표 1> 과같이총 31부문에대한산업연관표를재구성하여분석을수행한다. < 표 1> 재분류된 31부문산업연관표 코드 산업명 코드 산업명 코드 산업명 1 농림수산품 12 전기및전자기기 23 금융및보험서비스 2 광산품 13 정밀기기 24 부동산및임대 3 음식료품 14 운송장비 25 전문, 과학및기술서비스 4 섬유및가죽제품 15 기타제조업제품및임가공 26 사업지원서비스 5 목재및종이, 인쇄 16 전력, 가스및증기 27 공공행정및국방 6 석탄및석유제품 17 수도, 폐기물및재활용서비스 28 교육서비스 7 화학제품 18 건설 29 보건및사회복지서비스 8 비금속광물제품 19 도소매서비스 30 문화및기타서비스 9 제1차금속제품 20 운송서비스 31 데이터산업 10 금속제품 21 음식점및숙박서비스 11 기계및장비 22 정보통신및방송서비스 Ⅲ. 연구방법론 - 산업연관분석 본연구는데이터산업의타산업에대한경제적파급효과를정량적으로분석하고자한다. 이를위해서는데이터산업과타산업전체의관계파악시미시적접근과거시적접근이함께적용되어야한다 ( 유승훈, 2003, 2007). 따라서각산업간의연관관계를파악하며, 경제의미시적인부분뿐만아니라거시적인부분까지데이터산업으로인한영향의정도를파악하기위해산업연관분석을적용

6 데이터산업의경제적파급효과분석 한다. 즉, 최종수요가국민경제에미치는각종파급효과를산업부문별로나누어분석할수있으므로경제를계획하고정책수립시유용한산업연관분석을데이터산업의국민경제적파급효과를구하는데이용한다. 데이터산업의경제적파급효과분석시총수요가아닌총산출변동에초점을맞춰야한다. 총수요는총공급과동일해야하므로최종수요는총수요라할수없다. 또한통상적인분석으로는데이터산업관련부문변동시자기산업외의다른산업이받는영향만을살펴볼수없다. 그러므로데이터산업관련부문의최종수요증가를데이터산업관련부문의산출물의증가로판단하는데는오류가있다 ( 유승훈외, 2004; 진세준 유승훈, 2013). 경제전체에서한부문의변화는경제모형에외생적인힘으로작용하기때문에, 관심대상변수를따로두어분석하는외생화방법은관심대상부문이경제전체에미치는영향을보다정확히파악할수있게한다. 즉외생화방법을적용함으로써, 특정부문의산출물이미치는영향및타산업에대한유발효과를정확히파악할수있을것이다 (Miller and Blair, 1985, 2009). 따라서본연구에서는외생화모형을적용하여분석한다. 3.1 산업연관분석의기본구조산업연관분석모형은한경제내생산부문간의유기적관계를나타내는부문간선형모형이다. 이모형은투입요소의판매와구매사이의연관관계에강조를둔일반균형모형의성격을가지기때문에, 전반적인경제적영향을분석하고예측하는데유용한방법이다 (Ciaschini, 1988; 김호영외, 2014). 데이터산업의파급효과를분석하고자산업연관분석을수행하기전에먼저특성에맞는산업연관표를사용해야한다. 본연구에서살펴보고자하는데이터산업의산출물은국내에서의파급효과가관심대상이므로국내수요가미치는영향만을관찰하는것이바람직하다. 따라서국산과수입을구분하여작성한비경쟁형수입형표를이용한다. 경제내에 개의산업이있다고가정하고, 부문의산출물은최종수요를충족하며다른 부문에서의생산을위한중간재 ( ) 역할을한다. 산업연관표의행 ( 行 ) 은 산업의중간수요 ( ) 와최종수요 ( ), 총산출 ( ), 그리고총수입액

7 민서현 진세준 임태훈 하진희 유승훈 ( ) 으로이루어져있으며, 이는 부문의산출구조를의미한다. 식 (1) 은 부문의산출구조관계를나타낸것이다. (1) 란투입계수 (input coefficient) 또는기술계수 (technical coefficient) 인데, 이는 부문에사용되는 재투입량의몫 ( ) 을뜻한다. 즉, 부문의산출물한단위증가를위한 부문산출물을의미하며, 각부문별기술구조또는생산관계를나타낸다. 그러므로식 (1) 을해석하면다음과같다. 특정부문을제외한모든부문의산출물한단위증가를위해투입되는 번째부문의생산액과소비지출, 수출, 투자, 그리고정부지출에의한최종용도에소요되는양의합은특정부문의총생산량과같다. 3.2 수요유도형모형 생산유발효과타산업생산유발효과란데이터산업에서의 1원생산증가시타산업에서의생산이얼마나증가하는지의미한다. 데이터산업 ( ) 을외생화한행렬에상첨자 를붙여다시정리하면식 (2) 가유도된다. (2) 여기서, 는분석대상인 부문을제외한다른부문의산출량변화분을의미한다. 는투입계수행렬에서 부문이포함된열과행을제외시켜작성한레온티에프역행렬을나타낸다. 는투입계수행렬 의 부문을나타내는열벡터에서 부문원소를제외하고남은열벡터이며, 는 부문의산출액을나타낸다. 식 (2) 를통해데이터산업의산출이타산업의산출에미치는직접적인효과뿐만아니라간접적인효과도함께유도가능하다. 데이터산업에대한투자는결국타산업의생산증대에도유기적으로연결되어있기때문에, 식 (2) 를통해데이

8 데이터산업의경제적파급효과분석 터산업의총투자및총산출로인한경제적파급효과도출이가능한것이다 (Lee and Yoo, 2014; 임슬예외, 2014; 진세준외, 2016) 부가가치유발효과타산업부가가치유발효과란데이터산업에서의 1원생산증가시타산업에서의부가가치가얼마나증가하는지뜻한다. 이때최종수요에변동이없다는가정을하고, 데이터산업을외생화하여식 (3) 을유도한다. 는분석대상인 부문을제외한다른부문의부가가치변화분을의미한다. 은부가가치계수의대각행렬에서데이터산업의행과열을제외시키고남은행렬을의미한다 ( 조용철외, 2015). (3) 취업유발효과타산업취업유발효과란데이터산업에서의 10억원생산증가시타산업에서의취업자가얼마나증가하는지의미한다. 최종수요와취업유발을연결시켜분석하려면, 취업계수와생산유발계수를바탕으로취업유발계수를도출해야한다. 한단위생산에직접소요된노동량을의미하는취업계수 ( ) 는일정기간동안생산활동에투입된노동량 ( ) 을총산출액 ( ) 으로나눈계수 ( ) 이다. 식 (4) 는 를생산하기위해필요한취업자수이다. (4) 는취업유발계수행렬인데, 이때 은취업계수행렬의대각행렬이다. 취업유발계수는특정산업부문의생산물한단위생산에직접필요한노동량뿐만아니라생산파급과정에서간접적으로필요한노동량도모두포함하고있다. 데이터산업의산출액이미치는효과를살펴보기위해서는데이터산업을외생화시켜야하며, 이는식 (5) 로나타낼수있다. (5)

9 민서현 진세준 임태훈 하진희 유승훈 단, 은데이터산업을제외한각부문별취업자수를의미한다. 은취업계수대각행렬에서데이터산업의행과열을제외시키고남은행렬을나타낸다. 3.3 공급유도형모형수요유도형모형의전제는투입은수요에따라자연히결정되는것이다. 그러나공급유도형모형 (supply-driven model) 은투입량에따라총생산이변화하는것을전제로접근한다. 따라서공급유도형모형의적용을통해, 투입량의지장이총생산에영향을미치는것을확인할수있다 (Hoover, 1975; Wu and Chen, 1990). 특히데이터산업의공급지장시타산업에서의생산차질비용의정도를공급지장효과라한다 (Giarratani, 1976). 공급유도형모형은투입계수의접근방식이수요유도형모형의투입계수산출방법과달리 ( 행벡터로구성된중간투입을총투입으로나누는계수 ) 를사용하므로이계수를산출계수 (output coefficient) 라고한다. 공급측투입계수로구성된 차원의투입계수행렬을 로나타내고, 는 부문의부가가치 ( ) 로이루어진 행렬이라두었을때, 을중심으로정리하면식 (6) 이된다. (6) 은산출역행렬 (output inverse matrix) 이라하며, 각원소는 로 부문부가가치한단위증가로인해직 간접적으로소요되는 부문산출의총변화량을의미한다. 산출역행렬행의합은원초적투입요소의단위변화에대해경제전체에서의총산출변화를나타내는공급승수 (supply multiplier) 가된다 (Ghosh, 1958; Wu and Chen, 1990). 식 (7) 은부가가치변동이없다는가정하에 ( ), 식 (6) 의데이터산업 ( ) 을외생화하여변동모형으로변형한형태이다. (7) 여기서, 는데이터산업의행벡터중에서데이터산업원소를제거한행벡터 이며, 은데이터산업을외생화시킨산출역행렬을의미한다. 식 (7) 을

10 데이터산업의경제적파급효과분석 통해공급지장효과를도출할수있으며, 이를통해데이터산업의공급지장이각산업부문에미치는파급효과를파악할수있다. 3.4 레온티에프가격모형본항에서는가격변화의파급효과를분석하고자한다. 산업연관표의열 ( 列 ) 은각산업부문의생산활동에대한비용구조를의미한다. 따라서산업연관표의열을이용하여분석시관심부분의가격변화에대한파급효과인물가파급효과를추정할수있다. 이방법이레온티에프가격모형 (Leontief price model) 이다 (Miller and Blair, 2009; Heo et al., 2014; 한국은행, 2014; Lee and Yoo, 2014). 정규화된가격을통해가격변동률을구할수있다. 는데이터산업이제외된가격변동률벡터이며, 는데이터산업의가격변동률을의미한다. 부가가치의변동이없다고가정하면 ( ), 다음식이도출된다. 식 (8) 을이용하여데이터산업의가격인상이타산업에미치는물가파급효과를분석한다. (8) 3.5 산업간연쇄효과각산업에서생산된제품은소비를위한최종재로사용되기도하지만다른산업의생산을위한중간재로도사용되기때문에산업간에는연관관계가존재한다. 이러한산업간연관관계의지표가산업연쇄효과이다 ( 한국은행, 2014). 산업연쇄효과는전방연쇄효과 (forward linkage effect) 와후방연쇄효과 (backward linkage effect) 로나뉜다. 예를들어 산업의생산이증가하였다고하자. 이러한경우 산업의증산을위해서는다른산업으로부터의투입이증가하여야하므로 산업은타산업에투입량증가를유발하게된다. 즉 산업으로부터의수요가증가한다. 이를 산업의후방연쇄효과라고한다. 그런데만약 산업의증산이이루어졌다고하자. 이는최종수요를충족시키기도하지만전체산업내에서는 라는중간재의공급이증가한것이다. 이를 산업의전방연쇄효과라고정의한다 (Miller and Blair, 2009)

11 민서현 진세준 임태훈 하진희 유승훈 전방연쇄효과와후방연쇄효과를파악하기위한수단으로감응도계수와영향력계수가널리쓰이고있다. 감응도계수 ( ) 는확산감응도 (sensitivity of dispersion) 를의미하며전방연쇄효과를나타낸다 ( 한국은행, 2014). 이러한감응도계수를통해관심대상부문의전산업평균에대한상대적크기를알수있으며, 이는한산업의생산유발계수의행합계를전산업의평균으로나누어구한다. 데이터산업을감안하면감응도계수는모든산업부문의생산물에대한수요가각각한단위씩발생했을때, 중간재로사용되는데이터산업이받는영향의정도를말한다. 즉데이터산업의산출물은모든산업의중간재로사용되는데, 전체산업의생산물에대한수요가한단위발생시데이터산업에미치는영향을의미한다. 식 (9) 는감응도계수 ( ) 를정의한형태이다. 보통각산업의중간재로널리사용되는산업일수록감응도계수는크게나타난다. (9) 영향력계수 ( ) 는확산력 (power of dispersion) 을의미하며후방연쇄효과 를나타낸다 ( 한국은행, 2014). 식 (10) 과같이영향력계수는한산업의생산유발계수의열합계를전산업평균으로나눈것으로, 전산업평균에대한후방연쇄효과의상대적인크기를구한다. 즉데이터산업의생산물에대한최종수요한단위발생이전산업에미치는영향을의미하는것이다. 일반적으로생산유발효과와영향력계수의크기는비례한다. (10)

12 데이터산업의경제적파급효과분석 Ⅳ. 데이터산업의경제적파급효과분석결과 4.1 수요유도형모형의분석결과수요유도형모형을이용하여데이터산업으로인해발생하는경제적파급효과를구하게되면, 자기산업효과와타산업효과의합으로구성된다. 자기산업효과란 1차적인것으로데이터산업의생산, 부가가치, 취업등이활성화되는효과이며, 타산업효과는 2차적인것으로타산업의생산, 부가가치, 취업을유발하는효과이다. 수요유도형모형을분석한결과는 < 표 2> 에제시되어있다. 먼저각산업별생산유발효과를보면, 26. 사업지원서비스 부문이 원으로가장높게나타났으며, 12. 전기및전자기기 부문은 원으로 2위를차지했고, 25. 전문, 과학및기술서비스 부문은 3위로 원의생산을유발한다. 반면에 2. 광산품 부문은 원의가장낮은생산유발효과로 30위를차지했다. 이어서 28. 교육서비스 부문과 8. 비금속광물제품 부문은각각 원 (29 위 ), 원 (28위) 로나타났다. 전체적으로보면데이터산업은타산업에서 원의생산을유발시키는것으로분석되었다. 따라서데이터산업의 1원투자는국민경제전체적으로 원만큼의생산을유발한다. 부가가치유발효과의결과를살펴보면, 26. 사업지원서비스 부문의경우부가가치유발효과가 원으로가장크며, 다음으로는 24. 부동산및임대 부문과 25. 전문, 과학및기술서비스 부문이각각 원과 원으로크게나타났다. 반면에 2. 광산품 부문은 원으로최하위수준의부가가치를유발하는것으로나타났다. 또한 28. 교육서비스 부문과 8. 비금속광물제품 부문의부가가치유발효과는각각 원과 원으로 29위와 28 위를차지하였다. 전체적으로보면데이터산업에서의 1원투자증가는자기산업에서 원의부가가치를발생시키며, 타산업에서 원의부가가치를유발한다. 따라서데이터산업에서의 1원투자는국민경제전체적으로 원만큼의부가가치를유발한다. 취업유발효과가가장큰부문은 26. 사업지원서비스 부문이며, 10억원당 명의취업을유발하는것으로나타났다. 19. 도소매서비스 부문과 25. 전문, 과학및기술서비스 부문이각각 10억원당 명과 명으로

13 민서현 진세준 임태훈 하진희 유승훈 위및 3위를차지하였다. 반면에 2. 광산품 부문의취업유발효과는 10억원당 명으로최하위인 30위를차지했다. 이어서 6. 석탄및석유제품 부문이 10억원당 명, 8. 비금속광물제품 부문이 10억원당 명으로낮은취업유발효과를나타냈다. 전체적으로보면데이터산업에서의 10억원투자증가는타산업에서 명의취업을유발시키는것으로분석되었으며, 자기산업에서는 10억원당 명으로나타났다. 따라서데이터산업에의 10억원투자로인한총취업유발효과는 명으로분석되었다. 번호 < 표 2> 데이터산업의산업별생산유발효과, 부가가치유발효과, 취업유발효과 부문명 생산유발효과 ( 단위 : 원 ) 순위 부가가치유발효과 ( 단위 : 원 ) 순위 취업유발효과 ( 단위 : 명 /10 억원 ) 순위 1 농림수산품 광산품 음식료품 섬유및가죽제품 목재및종이, 인쇄 석탄및석유제품 화학제품 비금속광물제품 제 1 차금속제품 금속제품 기계및장비 전기및전자기기 정밀기기 운송장비 기타제조업제품및임가공 전력, 가스및증기 수도, 폐기물및재활용서비스 건설 표계속

14 데이터산업의경제적파급효과분석 번호 부문명 생산유발효과 ( 단위 : 원 ) 순위 부가가치유발효과 ( 단위 : 원 ) 순위 취업유발효과 ( 단위 : 명 /10 억원 ) 순위 19 도소매서비스 운송서비스 음식점및 숙박서비스정보통신및방송 서비스 23 금융및보험서비스 부동산및임대 전문, 과학및기술서비스 사업지원서비스 공공행정및국방 교육서비스 보건및사회복지서비스 문화및기타서비스 타산업효과 자기산업효과 합계 공급유도형모형의분석결과공급유도형모형을적용하여데이터산업의투자액 1원감소에의해타부문에발생하는생산감소분인공급지장효과를구할수있다. 공급유도형모형을이용하여구한데이터산업의타산업공급지장효과는 < 표 3> 에제시되어있다. 데이터산업에서 1원의공급이이루어지지못할때타산업에직 간접적으로발생하는공급지장효과는 원으로나타났다. 데이터산업에서 1원의공급이이루어지지못할때가장큰타격을받는산업은 23. 금융및보험서비스 부문으로 원의공급지장효과가발생한다. 이어서 19. 도소매서비스 부문이 원으로, 12. 전기및전자기기 부문이 원으로각각 2위및 3위를차지하였다. 반면 2. 광산품 부문은 원의낮은공급지장효과로 30위를차지했다. 이어서 1. 농림수산품 부문은 원, 13. 정밀기기 부

15 민서현 진세준 임태훈 하진희 유승훈 문 원으로나타났다. < 표 3> 데이터산업의산업별공급지장효과 번호 부문명 공급지장효과 ( 단위 : 원 ) 순위 1 농림수산품 광산품 음식료품 섬유및가죽제품 목재및종이, 인쇄 석탄및석유제품 화학제품 비금속광물제품 제1차금속제품 금속제품 기계및장비 전기및전자기기 정밀기기 운송장비 기타제조업제품및임가공 전력, 가스및증기 수도, 폐기물및재활용서비스 건설 도소매서비스 운송서비스 음식점및숙박서비스 정보통신및방송서비스 금융및보험서비스 부동산및임대 전문, 과학및기술서비스 사업지원서비스 공공행정및국방 교육서비스 보건및사회복지서비스 문화및기타서비스 합계

16 데이터산업의경제적파급효과분석 4.3 레온티에프가격모형의분석결과레온티에프가격모형을이용하여데이터산업에서의 10% 가격상승으로인해타산업에야기되는물가파급효과를구할수있다. 데이터산업이국민경제전체에미치는물가파급효과를서로비교할때있어서각산업별물가파급효과를단순히합하거나산술평균을해서는정확한물가파급효과를구할수없다. 이는가격파급계수가높아도, 산업전체에서차지하는비중이작으면, 전체물가에미치는영향도매우작게나타날것이기때문이다. 따라서각산업부문의산출이총산출에서차지하는비중에대해가중평균을구해야정확한물가파급효과를구할수있다 ( 유승훈, 2008; 박소연외, 2014). 레온티에프가격모형을이용하여구한데이터산업의 10% 가격상승으로인한물가파급효과분석결과는 < 표 4> 에제시되어있다. 데이터산업의산출물가격이 10% 씩상승했을때, 타산업전체, 즉국가경제전체적으로는 % 의물가상승효과가발생하는것으로나타났다. 데이터산업의물가파급효과를보다구체적으로살펴보면, 23. 금융및보험서비스 부문이 % 로가장크게나타났다. 그뒤를이어 22. 정보통신및방송서비스 부문이 %, 19. 도소매서비스 부문이 % 로각각 2위및 3위를차지하였다. 반면에 16. 전력, 가스및증기 부문은 % 로데이터산업의물가파급효과가가장작게나타났다. 1. 농림수산품 부문과 6. 석탄및석유제품 부문의물가파급효과는각각 29위 (0.0333%) 와 28위 (0.0414%) 를차지했다. 번호 < 표 4> 데이터산업의 10% 가격상승시산업별물가파급효과 부문명 데이터산업의 10% 가격상승으로인한산업별물가파급효과 ( 단위 : %) 1 농림수산품 광산품 음식료품 섬유및가죽제품 목재및종이, 인쇄 석탄및석유제품 화학제품 순위 표계속

17 민서현 진세준 임태훈 하진희 유승훈 번호 부문명 데이터산업의 10% 가격상승으로인한산업별물가파급효과 ( 단위 : %) 순위 8 비금속광물제품 제 1 차금속제품 금속제품 기계및장비 전기및전자기기 정밀기기 운송장비 기타제조업제품및임가공 전력, 가스및증기 수도, 폐기물및재활용서비스 건설 도소매서비스 운송서비스 음식점및숙박서비스 정보통신및방송서비스 금융및보험서비스 부동산및임대 전문, 과학및기술서비스 사업지원서비스 공공행정및국방 교육서비스 보건및사회복지서비스 문화및기타서비스 가중평균 산업간연쇄효과분석결과데이터산업이차지하는경제적위치를파악하기위해서는전방연쇄효과와후방연쇄효과를살펴보아야한다. < 표 5> 에는데이터산업을포함한총 31개산업의감응도계수와영향력계수의결과를담고있다. 데이터산업을중심으로결과를해석하자면다음과같다. 전방연쇄효과는데이터산업의산출물을다른산업생산의원료로보는것이며,

18 데이터산업의경제적파급효과분석 감응도계수로파악할수있다. 후방연쇄효과는데이터산업의산출물을최종재로보고다른산업의생산물을데이터산업생산의원료로파악한다. 후방연쇄효과는영향력계수로해석한다. 감응도계수와영향력계수의평균은 1이므로계수의값이 1보다낮으면평균보다낮고, 1보다크면평균보다크다고해석할수있다. 각산업별감응도계수를먼저살펴보면 7. 화학제품 부문이 으로가장크며, 다음으로 9. 제1차금속제품 부문과 19. 도소매서비스 부문이각각 와 로분석되어 2위및 3위를차지하였다. 데이터산업의감응도계수는 으로 1보다작으며 31개부문중 22번째를차지하고있어상대적으로작은값을가진다. 1보다작은감응도계수의값은데이터산업이경기변동에영향을덜받는산업임을뜻하며, 이러한산업은최종수요적유형의산업으로분류된다. 각산업별영향력계수는 14. 운송장비 부문이 으로가장높게나타났으며, 9. 제1차금속제품 부문이 , 10. 금속제품 부문이 로각각 2위및 3위를차지하였다. 또한데이터산업의영향력계수도 로 1 보다작으며 31개부문중 23번째의값을가져비교적작은값을가진다. 1보다작은영향력계수의값은데이터산업의투자지출대비파급효과가적은산업임을뜻한다. 즉다른산업을견인하는정도가다른부문보다상대적으로작음을의미하며, 이는기초산업형유형으로분류된다. 따라서데이터산업은최종수요적기초산업형 2) 인성격을가진다고볼수있다. 번호 < 표 5> 31 개부문의감응도계수와영향력계수 부문명 감응도계수 ( 전방연쇄효과 ) 순위 영향력계수 ( 후방연쇄효과 ) 1 농림수산품 광산품 음식료품 순위 표계속 2) 전 후방연쇄효과의크기에따라산업을크게네가지유형으로구분할수있다. 첫째, 전 후방연쇄효과가모두높은산업은중간수요적제조업형이다. 둘째, 전방연쇄효과가높고후방연쇄효과가낮은산업은중간수요적기초산업형이고, 셋째, 후방연쇄효과가높고전방연쇄효과가낮은산업은최종수요적제조업형이다. 마지막으로전 후방연쇄효과가모두낮은산업은최종수요적기초산업형으로구분할수있다 ( 한국은행, 1987)

19 민서현 진세준 임태훈 하진희 유승훈 번호 부문명 감응도계수 ( 전방연쇄효과 ) 순위 영향력계수 ( 후방연쇄효과 ) 4 섬유및가죽제품 목재및종이, 인쇄 석탄및석유제품 화학제품 비금속광물제품 제 1 차금속제품 금속제품 기계및장비 전기및전자기기 정밀기기 운송장비 기타제조업제품및임가공 전력, 가스및증기 수도, 폐기물및재활용서비스 건설 도소매서비스 운송서비스 음식점및숙박서비스 정보통신및방송서비스 금융및보험서비스 부동산및임대 전문, 과학및기술서비스 사업지원서비스 공공행정및국방 교육서비스 보건및사회복지서비스 문화및기타서비스 데이터산업 순위

20 데이터산업의경제적파급효과분석 4.5 소결본연구에서는산업연관분석을적용하되 2014년도산업연관표를이용하여데이터산업의국민경제적파급효과인생산유발효과, 부가가치유발효과, 취업유발효과, 공급지장효과, 물가파급효과, 산업간연쇄효과를분석하였다. 데이터산업의경제적파급효과를종합화하면 < 표 6> 과같다. 데이터산업의 1원생산은 원의생산유발효과, 원의부가가치유발효과를가져오며, 10억원당 명의취업유발효과를지니는것으로나타났다. 데이터산업의물가파급효과는산출물가격 10% 상승시 % 이며, 공급지장효과는 1원당 원이다. 또한감응도계수와영향력계수는각각 , 로도출되었다. < 표 6> 데이터산업의경제적파급효과분석결과종합화 구분 데이터산업 생산유발효과 1원당 원 부가가치유발효과 1원당 원 취업유발효과 10억원당 명 공급지장효과 1원공급지장시 원 물가파급효과 10% 가격상승시 % 산업간연쇄효과 감응도계수 영향력계수 한편, 정우수외 (2013) 는 RAS 기법을이용한산업연관표의업데이트를통해 2013년부터추진된사물인터넷산업의경제적파급효과를분석하였다. 2009년도산업연관표를이용하여도출한사물인터넷산업부문의생산유발계수, 부가가치유발계수, 고용유발계수는 < 표 7> 에제시하였다. 사물인터넷산업의생산유발계수는 , 부가가치유발계수는 , 그리고 1억원당고용유발인원수는 명으로도출되었다. 그러나데이터산업과사물인터넷산업의두연구결과를비교하기에무리한부분이존재하므로, < 표 7> 의내용은데이터산업의개략적인위상을파악하는데단순참고용으로삼아야한다

21 민서현 진세준 임태훈 하진희 유승훈 < 표 7> 사물인터넷산업의경제적파급효과분석결과종합화 구분 생산유발계수 부가가치유발계수 고용유발계수 사물인터넷산업 출처 : 정우수외 (2013) Ⅴ. 결론 데이터산업은생산활동및민간생활에밀접한제품이나서비스를공급하는국가의중요한기반산업이다. 또한 IT 기술의발전및스마트기기의보급확대로인해타산업에비해데이터산업의중요도는나날이커지고있다. 본연구에서도출된데이터산업의계량화된국민경제적역할을다음과같이요약할수있다. 먼저수요유도형모형을통해얻어진데이터산업의생산유발효과, 부가가치유발효과, 취업유발효과는데이터산업의생산활동이다른산업의생산을얼마나견인하는지를의미한다. 데이터산업의산출액 1원대비생산유발효과는 원으로도출되었다. 산업별생산유발효과를살펴보면 26. 사업지원서비스 부문이가장크게나타났다. 이는데이터산업의생산에서사업지원서비스가투입요소로써많이활용되고있으며, 데이터산업에서사업지원서비스부문의역할이중요하다는것을반영한다. 다음으로데이터산업의 1원투자대비자기산업및타산업에미치는부가가치유발효과는 원으로나타났다. 그러나타산업에미치는부가가치유발효과는 원으로분석되어높지않은수준임을알수있다. 데이터산업의타산업부가가치유발효과중 26. 사업지원서비스 부문이 원으로가장크게나타났다. 데이터산업에의 10억원투자로인한총취업유발효과는 2014년기준 명으로나타났다. 취업유발효과는 26. 사업지원서비스 부문, 19. 도소매서비스 부문, 25. 전문, 과학및기술서비스 부문순으로크게나타났다. 데이터산업의전방연쇄효과를나타내는감응도계수와영향력계수는각각 , 로모두 1보다작아, 데이터산업은최종수요적기초산업형으로분류된다. 이는데이터산업의산출물은경기변동에영향을별로받지않는필수적투입요소이며, 다른부문보다투자지출대비경제적파급효과가작은산업으

22 데이터산업의경제적파급효과분석 로해석할수있다. 공급유도형모형을통해분석한데이터산업의공급지장효과는데이터산업에서공급이제대로이루어지지않을때타산업에발생하는피해액을의미한다. 데이터산업의공급이 1원지장을받으면 원의공급지장효과가발생한다. 또한공급지장효과는데이터산업의산출 공급이제한받을때, 어떤부문부터일차적으로공급하여야하는지그우선순위를정하는데활용할수있다. 데이터산업의공급지장이발생하면, 가장큰타격을받는부문은 23. 금융및보험서비스 부문이었다. 이것은실제로공급지장발생시이부문에데이터산업의산출물을우선적으로공급하는정책을고려할수있음을의미한다. 레온티에프가격모형을운용하여데이터산업의물가파급효과를계량화하였다. 데이터산업산출물의 10% 가격인상이타부문에유발하는물가파급효과를분석해본결과, 23. 금융및보험서비스 부문, 22. 정보통신및방송서비스 부문, 그리고 19. 도소매서비스 부문이큰영향을받는것으로나타났다. 국민경제전체적으로는비교적작은값인 % 의물가파급효과를야기한다. 시간이지날수록데이터산업의중요도및사회경제적영향력은확대될것으로기대된다. 본연구에서는데이터산업을외생화하여경제적파급효과를정량적으로분석하였다. 분석결과는데이터산업또는이와유사한산업에대한평가시기초자료로활용될수있다. 또한공공정보개방사업과같은데이터기반사업에대한편익추정혹은관련정책입안시본연구의분석결과를활용할수있다. 또한향후최종수요형기초산업형인데이터산업에대해일반국민이부여하는가치는얼마나될지산정해보는것도의미있는연구라고판단된다

23 민서현 진세준 임태훈 하진희 유승훈 [ 참고문헌 ] 강광하 (2002), 산업연관분석론, 연암사. 김사혁 (2013), 빅데이터산업생태계분석동향, 방송통신정책, 13, 김호영 어승섭 전영두 유승훈 (2014), 산업기술 R&D 투자의고용창출효과분석, 기술혁신학회지, 17(4), 미래창조과학부 (2013), 빅데이터산업발전전략, 미래창조과학부. 미래창조과학부정보통신전략위원회 (2014), 데이터산업발전전략, 미래창조과학부. 박소연 이경실 유승훈 (2014), 집단에너지부문과도시가스부문의경제적파급효과비교분석, 에너지공학, 23(2), 배성훈외 (2014), 데이터베이스산업육성을위한법제화연구, 강원법학, 43, 유승훈 (2003), 정보통신산업의국민경제적산업파급효과분석, Telecommunications Review, 13(3), 유승훈 허재용 김기주 (2004), 투입산출표의외생화를이용한전파방송산업의산업파급효과분석, 산업경제연구, 17(5), 유승훈 (2007), 산업연관분석을이용한해양심층수산업화의국민경제적파급효과분석, 산업경제연구, 20(4), 유승훈 임응순 구세주 (2008), 광고산업의국민경제적산업파급효과분석, 광고연구, 78, 임슬예 박소연 유승훈 (2014), 신재생에너지부문의경제적파급효과분석, 에너지공학, 23(4), 장석호 (2016), 빅데이터산업에서의정보보호현황과전망, 정보보호학회지, 26(2), 정우수 김사혁 민경식 (2013), 사물인터넷산업의경제적파급효과분석, 인터넷정보학회논문지, 14(5), 조용철 박소연 유승훈 (2015), 유기성폐기물에너지화시설확대의경제적파급효과분석, 한국혁신학회지, 10(2), 진세준 박세헌 유승훈 (2016), 해양환경산업의시장규모추계및경제적파급효과

24 데이터산업의경제적파급효과분석 분석, 해양환경안전학회지, 22(5), 진세준 유승훈 (2013), 석탄화력발전해외수출의경제적파급효과분석, 에너지공학, 22(1), 한국데이터진흥원 (2014), 2014 데이터베이스산업시장분석결과보고서, 한국데이터진흥원. 한국데이터진흥원 (2015), 2015 데이터산업백서, 한국데이터진흥원. 한국은행 (1987), 산업연관분석해설, 한국은행. 한국은행 (2014), 산업연관분석해설, 한국은행. 한국은행 (2016), 2014년산업연관표, 한국은행. Bulmer-Thomas, V. (1982), Input-Output Analysis in Developing Countries, New York, Wiley. Ciaschini, M. (1988), Input-Output Analysis, London, Chapman and Hall. Giarrantani, F. (1976), Application of an Interindustry Supply Model to Energy Issues, Environment and Planning A, 8(4), Ghosh, A. (1958), Input-output Approach in an Allocation System, Economica, 25(97), Heo, J.-Y., S.-H. Yoo and S.-J. Kwak (2010), The Role of the Oil Industry in the Korean National Economy: An Input-Output Analysis, Energy Sources, Part B: Economics, Planning, and Policy, 5(4), Hoover, E.M. (1975), An Introduction to Regional Economics, 2nd edition, Alfred A. Knopf, New York. Kwon, T.-H., J.-H. Kwak and K.-H. Kim (2015), A Study on the Establishment of Policies for the Activation of a Big Data Industry and Prioritization of Policies: Lessons from Korea, Technological Forecasting & Social Change, 96, Lee, M.-K. and S.-H. Yoo (2014), The Role of the Capture Fisheries and Aquaculture Sectors in the Korean National Economy: An input-output Analysis, Marine Policy, 44, Liu et al. (2014), An Overview of Big Data Industry in China, China Communications, 11(12),

25 민서현 진세준 임태훈 하진희 유승훈 Miller, R.E. and P.D. Blair (1985), Input-Output Analysis: Foundations and Extensions, New Jersey, Prentice-Hall. Miller, R.E. and P.D. Blair (2009), Input-Output Analysis: Foundations and Extensions, 2nd ed. Cambridge University Press, New York. Wu, R.H. and C.Y. Chen (1990), On the Application of Input-Output Analysis to Energy Issues, Energy Economics, 12(1),

26 데이터산업의경제적파급효과분석 An Analysis on the Economic Impacts of the Data Industry 3) Seo-Hyeon Min* Se-Jun Jin** Tae-Hoon Lim*** Jin-Hyee Ha**** Seung-Hoon Yoo***** Abstract The progress of knowledge information society is accelerating. Therefore, possibility of infinite data utilize is getting attention and data industry is growing actively. This study attempts to apply inter-industry analysis using exogenous specification to investigating the economic impacts of data industry in the Korean national economy. More specifically, this study shows what national economy effect of production-inducing effect, value-added creation effect, employment-inducing effect are explored with demand-driven model. The supply-shortage effect and the sectoral price effect are also analyzed with supply-driven model, Leontief price model, respectively. Furthermore, to investigate the roles of the data industry, we considered the forward/backward linkage effect. According to the results, 1 won increase of the data industry induced to increase won, won in other industries production and value-added creation effect, respectively. The employment-inducing effect of one billion won of production or investment in data industry is calculated to be persons. The data industry is classified into final primary production industry. Supply shortage effect and sectoral price effect of data industry are won, % in other industries, respectively. These quantitative information can be usefully utilized in the policy-making for the data industry development project. Key Words ; Data industry, Inter-industry analysis, Exogenous specification, Demand-driven model, Supply-driven model, Leontief price model * Master course student, Seoul National University of Science & Technology, Department of Energy Policy, shmin@seoultech.ac.kr ** Ph.D. candidate, Seoul National University of Science & Technology, Department of Energy Policy, sjjin@seoultech.ac.kr *** Senior researcher, Korea Data Agency, taehoon@kdata.or.kr **** Researcher, Korea Data Agency, jinhyee@kdata.or.kr ***** Professor, Seoul National University of Science & Technology, Department of Energy Policy, shyoo@seoultech.ac.kr

년 6 월 3 일공보 호이자료는 2015년 6월 3일 ( 조 ) 간부터취급하여주십시오. 단, 통신 / 방송 / 인터넷매체는 2015년 6월 2일 12:00 이후부터취급가능 제목 : 2013 년산업연관표 ( 연장표 ) 작성결과 20

년 6 월 3 일공보 호이자료는 2015년 6월 3일 ( 조 ) 간부터취급하여주십시오. 단, 통신 / 방송 / 인터넷매체는 2015년 6월 2일 12:00 이후부터취급가능 제목 : 2013 년산업연관표 ( 연장표 ) 작성결과 20 2 0 1 5 년 6 월 3 일공보 2 0 1 5-6 - 7 호이자료는 2015년 6월 3일 ( 조 ) 간부터취급하여주십시오. 단, 통신 / 방송 / 인터넷매체는 2015년 6월 2일 12:00 이후부터취급가능 제목 : 2013 년산업연관표 ( 연장표 ) 작성결과 2013 년산업연관표 ( 연장표 ) 는 2010 년실측산업연관표를기준년표로설정하여 작성되었으며,