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한국산학기술학회논문지 제15권 제7호, 2014 질적 성장으로의 정책전환이 필요한 상황이다. 생산성은 산업의 기술수준 및 효율성 정도를 파악하 는 핵심적 지표이기에 국가 및 지역을 막론하고 산업육 성정책의 가장 중요한 목표이다. 이러한 생산성의 측정 방법은 모수적 기법과 비모수적 기법으로 구분할 수 있 는데, 특히 비모수적 맘퀴스트 생산성지수(Malmquist Productivity Index: MPI)는 특정한 함수형태를 필요로 하지 않으므로 함수 추정에 따른 오차를 피할 수 있고, 투입과 산출에 관한 정량적 자료만으로도 생산성의 변화 를 실증적으로 계측할 수 있으며, 이러한 생산성의 변화 요인을 기술변화와 효율성변화로 분해할 수 있다는 장점 을 지니고 있어 본 연구에서는 MPI를 분석에 활용한다. 지금까지 MPI에 의한 생산성 추정은 국가[1]나 산업 [2] 또는 기업[3] 단위의 다양한 분야에서 이루어져 왔지 만, 거의 대부분의 연구들이 투입의 최소화나 산출의 최 대화 중 어느 한 측면에만 한정된 방사적 모형(radial model) 위주로 생산성을 측정하였다. 그러나 본 연구에 서는 기존의 연구들과 달리 투입최소화와 산출최대화를 동시에 고려하고 아울러 투입요소와 산출물의 잔여 (slacks)를 모두 반영할 수 있는 비방사적(non-radial) 비지향적(non-oriented) MPI를 이용해 광산업의 생산성 변화를 추정하고, 이러한 변화를 기술변화 요인과 효율 성변화 요인으로 분해함으로써 광산업의 생산효율성 향 상 방안을 모색한다. 또한 광주지역 기업과 타지역 기업, 그리고 정부지원 수혜기업과 비수혜기업의 생산성 변화 를 비교 분석함으로써 지역산업 육성정책의 효과를 검 증한다. 논문의 구성은 다음과 같다. 2장에서는 MPI에 관한 이론적 검토를 수행하고, 광산업의 현황과 전망을 간략 히 살펴본다. 3장에서는 실증 분석에 사용된 자료와 생산 성 추정결과를 제시하고, 4장에서는 본 연구의 요약 및 결론을 정리한다. 2. 문헌고찰 2.1 Malmquist Productivity Index MPI는 거리함수(distance function)에 기초하여 두 시 점 간의 생산성 변화를 계측하는 방법으로 다음 식 (1)과 같이 정의할 수 있다[4]. (1) 이는 두 MPI의 기하평균으로 t1(또는 t2)의 효율적 생 산 프론티어(efficient production frontier)로부터 t1과 t2 의 투입산출조합 까지의 거리함수 비율을 나타낸다. 위의 식 (1)로부터 MPI는 다음과 같이 기술효율성변 화지수(Technical Efficiency Change Index: TECI)와 기 술변화지수(Technological Change Index: TCI)로 구분 할 수 있고, 기술효율성변화지수는 다시 순수효율성변화 지수(Pure Technical Efficiency Change Index: PECI)와 규모효율성변화지수(Scale Efficiency Change Index: SECI)로 분해할 수 있다. (2) 여기서 는 규모수익불변(Constant Returns to Scale: CRS)을 가정한 거리함수이고, 는 규모수 익가변(Variable Returns to Scale: VRS)을 가정한 거리 함수이다. 만일 MPI>1이면 t1에 비해 t2의 생산성이 증 가한 것이고, MPI<1이면 생산성이 감소한 것이며, MPI=1이면 두 기간 사이에 생산성 변화가 없음을 의미 한다. MPI를 계산하기 위해서는 4개의 거리함수, 즉,,, 를 추정해야 한다. 여기서 앞의 두 항은 동일 시점 내에서의 측정치이고, 뒤의 두 항은 서로 다른 시점 간 측정치이다. 이러한 거리함수 추정에는 DEA(Data Envelopment Analysis) 모형을 주로 이용하는데, 본 연구에서는 비방 사적 비지향적 잔여기반 효율성지표(slack based measure of efficiency: SBM)를 활용한다. 이는 기존의 투입지향적 또는 산출지향적 방사적 모형의 경우 투입요 소의 잔여와 산출물의 잔여를 반영하여 정확하게 측정하 지 못하는 한계를 지니고 있기 때문이다. 이들 중에서 거 4178

광산업의 기술적 효율성과 생산성 변화에 대한 실증분석 리함수 를 추정하기 위한 SBM 모형은 다 음과 같은 선형계획식으로 표현할 수 있다[5]. 내 광산업시장은 지난 10여년간 연평균 6% 이상 성장하 여 2012년 기준 461억 달러로 세계시장의 약 9.3%를 점 유하고 있다. [Table 1] Market size of photonics industry (Unit: 1 million USD) Category 2003 2008 2012 (estimated) Global Market 225,666 338,180 493,936 Domestic Market (Ratio) 11,735 (5.2%) 24,250 (7.2%) 46,084 (9.3%) Source: Korea Association for Photonics Industry Development 위 식과 동일한 방식으로 나머지 3개의 거리함수를 추 정하는데, 만약 실행불가능해(infeasible solution)를 갖는 경우 다음과 같은 초효율성모형(Super-SBM)을 적용한 다[6]. 2.2 광산업 현황 및 전망 광산업은 지역산업육성의 일환으로 2000년부터 시작 되어 기반구축, 정착, 자립성장의 3단계로 진행되었다. 구체적으로 1단계(2000~2003년) 연구개발 장비 구축 및 인프라 조성, 2단계(2004~2008년) 광원 및 광통신부품 상업화 지원을 거쳐, 3단계(2009~2012년) 차세대 융합산 업 육성으로 진행되었다. 최근에는 Photonics 2020 발전 전략 수립을 통해 그동안의 인프라 구축 등 양적인 성장 기반에서 지속가능한 질적 성장으로의 도약을 목표하고 있다. 세계 광산업 시장규모는 Table 1에서 보듯이 2012년 기준 약 4,900억 달러로, 매년 약 8% 성장하여 2020년에 는 8,900억 달러에 달할 전망이다. 세부 업종별로는 광정 보기기 분야가 가장 큰 비중을 차지하고 있으나, 향후 10 년간 광통신과 광원시장이 빠른 성장을 보이며 광산업 성장을 견인해 나갈 것으로 전망된다. 또한 의료, 자동차, 조선, 디스플레이 등 기존산업의 경쟁력 향상을 위한 레 이저, 광센서 등 새로운 분야가 크게 발전할 전망이다. 국 광산업 관련 국내업체는 Table 2와 같이 2001년 약 551개에서 2011년에는 2,170개로 확대되었다. 그러나 부 품 위주의 중소기업 형태가 대부분인 특성을 지니고 있 다. 지역별로는 경기(36.5%), 서울(24.9%), 광주(15.2%) 등 3개 지역에 전체 기업체 중 약 76.6%가 집중되어 있 다. 업종별로는 광원 광전소자 분야가 전체의 45.5%로 가장 큰 비중을 차지하고 있으며, 다음으로 광통신, 광정 밀기기, 광소재 광정보기기, 광학기기의 순으로 나타났다. [Table 2] Number of domestic photonics firms Region Gwangju Other regions Seoul, Kyonggi Gangwon, Chungcheong Jeolla (except Gwangju) Gyeongsang Total No. of firms 329 (15.2%) 1,841 (84.8%) 1,428 (65.9%) 167 (7.7%) 68 (3.1%) 178 (8.1%) 2,170 (100%) Industrial sector Sources & Optoelectronic Precision Information Total No. of firms 353 (16.3%) 988 (45.5%) 267 (12.3%) 239 (11.0%) 219 (10.1%) 104 (4.8%) 2,170 (100%) Source: Korea Association for Photonics Industry Development 광주의 광산업은 지난 10여년 동안의 육성정책을 통 해 기본 인프라를 구축하는 데 성공한 것으로 평가할 수 있다. Table 3에 제시된 산업연구원의 연구결과에 따르 면[7], 광주 광산업의 경쟁력은 여타 지역에 비해서 다소 높은 것으로 나타났다. 5점 척도 기준으로 광주 광산업은 4179

한국산학기술학회논문지 제15권 제7호, 2014 대부분의 분야에서 3.5점 이상을 상회하여 여타 지역보 다 비교적 높은 산업기반과 경쟁력을 확보하고 있는 것 으로 평가되었다. 산업경쟁력을 부문별로 보면, 관련산업 의 집적도와 품질경쟁력은 여타 지역보다 높은 3.7점 정 도의 비교적 높은 수준을 보이고 있으며, 그밖에 신제품 개발능력, 가격경쟁력 등도 3.5점을 상회하여 비교적 높 은 수준을 나타났다. 이는 그동안 광주 광산업에 대한 육 성 정책의 성과에 기인한 것으로 판단할 수 있다. [Table 3] Competitiveness of Gwangju s photonics industry Category Industrial New Quality Price clustering product Parts & Whole region 3.39 3.57 3.30 3.54 3.25 Gwangju 3.71 3.71 3.58 3.63 3.46 3.72 3.69 3.54 3.65 3.46 Sources & Optoelectronic 3.70 3.72 3.67 3.61 3.46 Precision Information 3.50 3.67 3.33 3.58 3.33 3.75 3.75 3.50 3.56 3.44 3.75 3.50 3.75 4.00 3.75 4.33 4.00 3.67 3.67 3.67 Note: A five-point rating scale was used for all analyses. Source: KIET, Photonics 2020 planning study, 2010. 3.1 분석 대상과 자료 3. 실증분석 본 연구에서는 국내 광산업을 대상으로 하여 2007년 부터 2010년까지의 생산성 변화 추이를 분석한다. 실증 연구를 위한 분석 대상은 한국광산업진흥회에서 발표한 광산업분류표의 12개 업종에 해당하는 중소기업으로 설 정하였다. 중소기업 범위기준은 중소기업기본법 제2조 및 동법 시행령 제3조에 근거하여 상시 근로자 수 5인 이 상이고 300명 미만인 기업으로 하였다. Table 4의 분석 대상의 분포를 살펴보면, 광원 및 광전소자 업종이 136개 사(35.1%)로 가장 많았으며, 그 다음으로 광통신, 광정밀 기기, 광소재, 광정보기기, 광학기기 순으로 나타났다. 실 증분석에 사용한 자료는 한국기업데이터의 기업정보DB 를 활용하여 분석 기간 동안 영속적으로 경영활동을 하 고 있는 총 388개의 광산업체를 유의할당법(purposive quota sampling)에 의해 표본으로 추출하였다. [Table 4] Distribution of the sample data used for analysis Sector Sub-sector No. of firms 46 Sources & Optoelectronic Precision Information Systems (11.9%) 93 47 (24.0%) Components (12.1%) Sources 118 (30.4%) 136 Opto-Electronic 18 (35.1%) Components (4.6%) Lasers 12 (3.1%) 50 Measurments 38 (12.9%) & Sensor (9.8%) Elements 18 (4.6%) 50 Components 32 (12.9%) (8.2%) Data Systems 10 and Storage Media (2.6%) 39 Displays 29 (10.1%) (7.5%) Inspection 10 (2.6%) 20 Photographic 10 (5.2%) (2.6%) Total 388(100%) 3.2 투입 및 산출변수의 선정 생산성 분석에 있어서 중요한 문제는 투입요소와 산 출요소를 무엇으로 측정할 것인가이다. 일반적으로 생산 성 측정을 위해 전통적으로 활용되는 투입요소로는 노동 과 자본을 들 수 있다. 기업은 노동과 자본을 투입하여 제품을 만들고 이를 판매하여 매출액이 결정된다. 여기 서 기업의 자본 규모는 회사의 총 자산으로 판단할 수 있 으며, 노동의 규모는 실제 제품을 생산하는데 종사하고 있는 종업원 수로 결정될 수 있다. 아울러 기업의 연구개 발 및 기술혁신활동을 반영하기 위해 연구개발비를 투입 요소로 포함하였다. 한편 본 연구에서는 산출요소로 기 업의 생산활동의 결과인 물적 단위의 생산량을 사용하는 대신 화폐 단위로 측정한 매출액을 대용변수로 사용하였다. 분석에 사용된 투입변수와 산출변수의 기술통계량은 Table 5와 같다. 각 변수의 변동계수(coefficient of variation)를 통해 변수들 간의 산포를 비교하였는데 매 4180

광산업의 기술적 효율성과 생산성 변화에 대한 실증분석 출액의 변동폭이 상대적으로 크게 나타났다. 이는 투입 및 산출변수에 있어서 광산업체들 간의 격차가 크다는 것을 의미하는 것으로 기업들의 규모가 다양하다는 것을 알 수 있다. [Table 5] Descriptive statistics of input and output variables Input Output Variables Number of employees Gross capital (million KRW) R&D expenditures (million KRW) Total sales (million KRW) 3.3 생산성 변화 분석 Mean Standard deviation Coefficient of variation 62.2 62.9 1.0 24,919.7 61,245.3 2.5 900 1,861.6 2.1 25,610.2 68,780.3 2.7 본 연구는 시간의 흐름에 따른 광산업의 생산성 변화 를 비방사적 비지향적 MPI를 이용하여 측정하였다. 이 때 MPI 측정을 위한 도구로는 DEA-Solver Pro 7과 MaxDEA Pro 6을 사용하였다. 특히 부트스트랩 재표본 추출(bootstrap resampling) 절차를 1,000회 반복시행하 여 편의(bias)가 수정된 MPI 추정치와 통계적 신뢰구간 을 산정하였다. Table 6은 2007년부터 2010년까지 광산 업의 연평균 MPI와 함께 TECI, PECI, SECI, TCI를 보여 주고 있다. 먼저 광산업 전체의 생산성 추정 결과를 살펴보면, T1(2007-2008년)과 T3(2009-2010년) 기간에 각각 직전 년도 대비 2%와 3%의 생산성 증가를 보였으나, 95% 신 뢰구간의 하한이 1을 상회하는 T3 기간만이 통계적으로 유의한 생산성 향상이 있었음을 알 수 있다. 한편 T2(2008-2009년) 기간 중 생산성이 일시적으로 하락하 는 모습을 보였는데, 이는 당시 글로벌 금융위기의 충격 이 생산성에 부정적 영향을 끼친 것으로 해석된다. 광산 업 세부 업종별로는 광재료, 광계측 및 센서기기, 영상표 시기, 광통신부품, 레이저기기의 순으로 생산성이 상승한 것으로 나타났다. 반면에 생산성이 하락한 업종은 화상 기록재생, 관측검사기기, 광정보입출력 및 저장매체, 광 소재부분품, 광원, 광통신시스템의 순으로 나타났다. 특 히 95% 신뢰구간에서 통계적으로도 유의한 생산성 향상 을 보인 광정밀기기 분야의 경우 레이저, 광센서 등 미래 성장성이 높고 수입의존도가 높은 핵심 유망기술 분야에 대한 R&D 투자를 지속 추진할 필요가 있다. 또한 광학기 기 분야의 생산성은 통계적으로 유의하게 감소하였는데, 이는 광학기기 자체를 광응용 제품의 부차적인 기술이나 부속품으로 취급해 그 중요도에 비해 전략적인 관심과 지원이 부족한 현실임을 시사한다. 광산업의 생산성 변화를 다각적으로 분석하기 위해 MPI를 TECI와 TCI로 분해하고, TECI는 다시 PECI와 SECI로 분해하였다. Table 6에서 TECI는 분석기간 동안 4%의 증가를 보인 반면, TCI는 3%의 기술퇴보가 있었던 것으로 나타나 광산업의 생산성 증가는 기술적 효율성 증가에 기인한 것을 알 수 있다. 또한 PECI가 SECI에 비 해 높은 값을 보이고 있어서 이러한 기술적 효율성의 향 상원인이 규모효과보다는 순수한 효율성 변화에 있음을 알 수 있다. 따라서 향후 광산업의 생산효율성 제고를 위 해서는 효율적 R&D 투자를 통해 기업의 기술혁신 역량 을 강화하는 정책적 접근의 개선이 필요하다고 할 수 있다. 3.4 특성요인별 생산성 차이 검증 이상에서 도출된 결과를 바탕으로 광산업을 지역전략 산업으로 육성하고 있는 광주지역이 타지역에 비해 유의 미한 생산성 차이를 보이는지, 그리고 정부지원사업 수 혜 여부가 생산성 차이를 결정하는 요인인지를 분석하기 위하여 비모수적 검정방법인 Mann-Whitney U test 분 석을 수행하였다. Table 7의 분석 결과에 따르면, 정부지 원사업 수혜기업과 비수혜기업 간의 생산성 차이는 통계 적으로 유의미한 것으로 나타나 광산업의 경쟁력 강화를 위해서는 정부의 적극적인 투자와 지원의 확충이 중요함 을 시사하고 있다. 또한 광주지역 광산업의 생산성이 타 지역보다 높게 나타나 정부의 지역전략산업 육성정책이 광주 광산업 발전에 긍정적 영향을 미치고 있다고 해석 할 수 있다. 이러한 생산성의 차이가 어떠한 경로 또는 원인에 의해 발생한 것인지를 규명하기가 쉽지는 않지만, 광산업이 광주에서 급성장한 것은 단순히 생산주체만 늘 어난 집적지가 아니라 산 학 연 관의 긴밀한 협력을 통하여 기술지식의 창출이 병행된 혁신클러스터를 조성 한 데에 기인한 것으로 유추할 수 있을 것이다. 실제로 광주는 2000-2012년 동안 지역전략산업에 대한 총투자 비의 약 80%에 해당되는 8,447억원을 광산업 육성에 집 중 투자하였고, 사업비 지원에 있어서도 1단계 인프라 중 심의 집적화단지 조성과 2단계 R&D 투자 및 기업지원서 비스 강화의 순차적인 접근을 추진하여 균형잡힌 산업생 태계를 형성하고 있는 것으로 판단된다. 4181

한국산학기술학회논문지 제15권 제7호, 2014 [Table 6] Malmquist productivity change index Sector Sub-sector Period TECI [LB,UB] PECI [LB,UB] SECI [LB,UB] TCI [LB,UB] MPI [LB,UB] Sources & Optoelectronic Precision Information Systems Components Sources Opto-Electronic Components Lasers Measurments & Sensor Elements Components Data Systems & Storage Media Displays Inspection Photographic Total photonics industry Note: LB denotes the lower bound of the 95% confidence interval and UB denotes its upper bound. T1 0.95 [0.92,0.98] 0.96 [0.84,1.12] 0.97 [0.79,1.06] 1.03 [1.0,1.07] 0.98 [0.98,0.99] T2 1.12 [1.03,1.33] 1.15 [1.1,1.28] 0.96 [0.88,1] 0.88 [0.74,0.95] 0.97 [0.96,0.99] T3 1.12 [1.08,1.18] 1.08 [1.02,1.2] 1.03 [0.98,1.12] 0.88 [0.82,0.91] 0.98 [0.97,0.99] Mean 1.06 [1.01,1.15] 1.06 [0.98,1.2] 1.00 [0.88,1.06] 0.93 [0.85,0.97] 0.98 [0.97,0.99] T1 1.03 [0.87,1.07] 1.01 [0.81,1.08] 1.02 [0.99,1.23] 1.05 [1.02,1.14] 1.08 [0.97,1.11] T2 1.01 [0.89,1.32] 1.04 [0.98,1.26] 0.94 [0.79,0.99] 0.89 [0.72,1.01] 0.89 [0.87,1] T3 1.17 [1.1,1.31] 1.25 [0.98,1.4] 0.94 [0.88,1.24] 0.90 [0.8,0.97] 1.06 [1.03,1.14] Mean 1.07 [0.95,1.23] 1.09 [0.92,1.24] 0.98 [0.88,1.14] 0.94 [0.84,1.04] 1.01 [0.95,1.08] T1 0.93 [0.9,0.97] 0.91 [0.51,1.03] 1.04 [0.87,1.84] 1.04 [1.01,1.09] 0.97 [0.96,1] T2 1.08 [0.97,1.32] 1.01 [0.88,1.16] 1.05 [0.92,1.21] 0.85 [0.7,0.93] 0.91 [0.9,0.94] T3 1.13 [1.08,1.22] 0.98 [0.85,1.16] 1.15 [0.96,1.36] 0.93 [0.86,0.98] 1.05 [1.04,1.07] Mean 1.04 [0.98,1.16] 0.96 [0.72,1.11] 1.09 [0.92,1.45] 0.94 [0.84,1] 0.98 [0.97,1] T1 1.21 [0.98,1.56] 1.26 [0.99,1.44] 0.92 [0.77,1.17] 1.30 [1.14,1.52] 1.57 [1.25,2.04] T2 0.87 [0.68,1.25] 0.87 [0.76,1.05] 0.98 [0.81,1.11] 0.72 [0.52,0.92] 0.62 [0.56,0.7] T3 0.76 [0.66,0.97] 0.87 [0.75,1] 0.90 [0.82,1.01] 1.33 [1.12,1.47] 1.02 [0.95,1.12] Mean 0.93 [0.76,1.24] 0.98 [0.82,1.15] 0.94 [0.8,1.09] 1.08 [0.87,1.27] 1.00 [0.87,1.17] T1 0.90 [0.88,0.91] 1.01 [0.84,1.12] 0.89 [0.79,1.06] 1.03 [1.01,1.06] 0.92 [0.92,0.93] T2 1.23 [1.16,1.38] 1.05 [0.97,1.18] 1.16 [1.04,1.28] 0.86 [0.76,0.9] 1.05 [1.05,1.06] T3 1.06 [1.04,1.11] 1.01 [0.84,1.17] 1.06 [0.9,1.29] 0.97 [0.94,0.99] 1.04 [1.03,1.04] Mean 1.05 [1.02,1.12] 1.01 [0.88,1.16] 1.04 [0.91,1.2] 0.95 [0.9,0.98] 1.01 [1.0,1.01] T1 1.10 [1.04,1.13] 1.15 [1.03,1.2] 0.95 [0.92,1] 1.04 [1.02,1.07] 1.14 [1.11,1.15] T2 1.11 [1.02,1.33] 1.10 [1.05,1.2] 0.99 [0.96,1.05] 0.84 [0.71,0.92] 0.93 [0.93,0.95] T3 1.11 [1.07,1.17] 0.94 [0.87,1.02] 1.17 [1.14,1.22] 1.04 [0.96,1.08] 1.15 [1.12,1.16] Mean 1.11 [1.04,1.21] 1.06 [0.98,1.14] 1.04 [1.0,1.08] 0.97 [0.88,1.02] 1.07 [1.05,1.08] T1 0.92 [0.86,0.98] 0.61 [0.51,0.72] 1.50 [1.34,1.68] 1.05 [1.0,1.14] 0.97 [0.95,1] T2 1.82 [1.52,2.33] 1.36 [1.26,1.59] 1.33 [1.12,1.51] 0.87 [0.67,1.05] 1.57 [1.38,1.69] T3 0.95 [0.82,1.08] 1.03 [0.93,1.13] 0.91 [0.83,1.02] 1.23 [1.06,1.4] 1.16 [1.11,1.24] Mean 1.17 [1.02,1.35] 0.95 [0.84,1.09] 1.23 [1.07,1.37] 1.04 [0.89,1.19] 1.21 [1.13,1.28] T1 0.95 [0.91,0.97] 0.96 [0.86,1] 0.98 [0.96,1.02] 1.05 [1.02,1.09] 0.99 [0.99,1] T2 1.06 [0.89,1.27] 1.09 [1.05,1.2] 0.97 [0.94,1] 0.89 [0.74,1.04] 0.94 [0.92,0.95] T3 1.08 [1.03,1.28] 0.98 [0.92,1.08] 1.09 [1.07,1.12] 0.91 [0.8,0.96] 0.99 [0.98,1.1] Mean 1.03 [0.94,1.17] 1.01 [0.94,1.09] 1.02 [0.99,1.05] 0.95 [0.85,1.03] 0.97 [0.96,1.02] T1 0.99 [0.92,1.05] 0.97 [0.75,1.08] 0.99 [0.95,1.05] 1.05 [0.98,1.13] 1.04 [1.02,1.08] T2 0.99 [0.81,1.44] 1.04 [0.88,1.3] 0.98 [0.92,1.02] 0.96 [0.69,1.11] 0.94 [0.89,1.01] T3 1.07 [0.99,1.2] 1.04 [0.81,1.3] 1.00 [0.98,1.13] 0.84 [0.75,0.9] 0.90 [0.88,0.93] Mean 1.02 [0.9,1.22] 1.01 [0.81,1.22] 1.00 [0.95,1.07] 0.95 [0.79,1.04] 0.96 [0.93,1] T1 0.98 [0.81,1.02] 1.01 [0.85,1.07] 0.97 [0.93,1.04] 1.05 [1.01,1.15] 1.03 [0.92,1.05] T2 1.30 [1.11,1.71] 1.18 [1.1,1.37] 1.08 [1.02,1.14] 0.77 [0.59,0.91] 0.99 [0.97,1.11] T3 0.99 [0.84,1.13] 1.51 [1.29,1.7] 0.67 [0.63,0.8] 1.19 [1.02,1.42] 1.18 [1.1,1.21] Mean 1.08 [0.91,1.26] 1.21 [1.06,1.36] 0.89 [0.84,0.98] 0.99 [0.85,1.14] 1.06 [0.99,1.12] T1 0.73 [0.71,0.81] 0.73 [0.6,0.84] 1.00 [0.84,1.22] 1.02 [1.0,1.06] 0.75 [0.73,0.83] T2 1.21 [1.14,1.4] 1.18 [1.06,1.44] 1.01 [0.85,1.15] 0.86 [0.75,0.92] 1.05 [1.04,1.06] T3 1.19 [1.16,1.25] 1.02 [0.88,1.21] 1.18 [0.99,1.36] 0.91 [0.86,0.93] 1.08 [1.07,1.08] Mean 1.02 [0.98,1.12] 0.95 [0.82,1.13] 1.07 [0.89,1.24] 0.93 [0.86,0.97] 0.94 [0.93,0.98] T1 0.89 [0.86,0.92] 0.95 [0.8,1.09] 0.93 [0.82,1.1] 1.04 [1.01,1.08] 0.93 [0.92,0.95] T2 1.09 [1.01,1.28] 1.18 [1.07,1.48] 0.91 [0.78,1.01] 0.88 [0.75,0.94] 0.95 [0.95,0.96] T3 0.89 [0.87,0.95] 0.72 [0.66,0.84] 1.23 [1.08,1.34] 0.88 [0.83,0.9] 0.78 [0.77,0.79] Mean 0.95 [0.91,1.04] 0.93 [0.83,1.11] 1.03 [0.88,1.14] 0.93 [0.86,0.97] 0.88 [0.87,0.9] T1 0.96 [0.88,1.02] 0.96 [0.76,1.05] 1.00 [0.9,1.18] 1.06 [1.02,1.13] 1.02 [0.97,1.07] T2 1.14 [1.0,1.42] 1.10 [1.0,1.28] 1.02 [0.91,1.11] 0.85 [0.69,0.96] 0.97 [0.93,1.01] T3 1.04 [0.97,1.15] 1.02 [0.89,1.17] 1.02 [0.93,1.15] 0.99 [0.89,1.06] 1.03 [1.0,1.07] Mean 1.04 [0.95,1.19] 1.03 [0.88,1.16] 1.01 [0.92,1.15] 0.97 [0.86,1.05] 1.01 [0.97,1.05] 4182

광산업의 기술적 효율성과 생산성 변화에 대한 실증분석 [Table 7] Results of Mann-Whitney U test Grouping variable Mean Mean Rank Government R&D Support Firm Location Recipient Non-recipient Gwangju Other regions 1.07 1.01 1.08 1.01 4. 결론 225.9 191.1 232.1 189.9 U 5457 5801 Z (p-value) -1.82 (0.07) -2.33 (0.02) 오늘날 지역경쟁력은 곧 국가경쟁력의 핵심이다. 이에 정부는 지역의 경쟁력 강화와 국가균형발전을 목표로 다 양한 지역산업 육성정책을 추진해 왔다. 그리고 최근에 는 우리 경제의 성장잠재력이 점차 약화하는 현실을 고 려해 과거 자본투입 중심의 양적 성장방식에서 벗어나 과학기술과 인적자본을 바탕으로 산업 전반의 생산성을 높이고자 하는 산업발전 패러다임의 전환을 모색하고 있 다. 이러한 상황에서 지역산업의 생산성 향상을 위한 정 책적 지원을 올바르게 방향 설정하기 위해서는 먼저 지 역산업의 생산성 수준과 그 변화추이를 파악하는 과정이 선행되어야 한다. 따라서 본 연구는 광주지역 전략산업 인 광산업을 대상으로 기업 수준의 미시 패널자료를 이 용하여 생산성의 변화를 측정하고 이의 정책적 함의를 제시하였다는 점에서 의의를 가질 수 있다. 연구 결과에 의하면 분석 대상 기간 동안 광산업의 생산성은 증가한 것으로 나타났으며, 정부지원사업의 수혜 여부와 지리적 입지에 따라 생산성 변화에 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 나타나 광산업 육성의 정책효과를 확인할 수 있었다. 한편 본 연구에서 제시한 비방사적 비지향 적 MPI는 기존의 방사적 모형에 의한 생산성 측정의 한 계를 보완한다는 점에서 향후 후속 연구에 기여할 것으 로 기대된다. References [1] M. Ceccobelli, S. Gitto, and P. Mancuso, ICT capital and labour productivity growth: A non-parametric analysis of 14 OECD countries, Telecommunications Policy, Vol.36, No.4, pp.282-292, 2012. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.telpol.2011.12.012 [2] Dong-hyun Oh, Productivity growth, efficiency change and technical progress of the Korean manufacturing industry, Journal of the Asia Pacific Economy, Vol.16, No.1, pp.50-70, 2011. DOI: http://dx.doi.org/10.1080/13547860.2011.539401 [3] Chun-Hsiung Liao and Chun-Yu Lien, Measuring the technology gap of APEC integrated telecommunications operators, Telecommunications Policy, Vol.36, No.10-11, pp.989-996, 2012. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.telpol.2012.05.002 [4] R. Färe, S. Grosskopf, M. Norris, and Z. Zhang, Productivity growth, technical change and efficiency change in industrialized countries, American Economic Review, Vol.84, No.1, pp.66-83, 1994. [5] K. Tone, A slacks-based measure of super-efficiency in data envelopment analysis, European Journal of Operational Research, Vol.143, No.1, pp.32-41, 2002. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/s0377-2217(01)00324-1 [6] W. W. Cooper, L. M. Seiford, and K. Tone, Data Envelopment Analysis, A Comprehensive Text with Models, Applications, References and DEA-Solver Software, New York: Springer Science+Business Media, LLC, 2007. [7] KIET, Photonics 2020 planning study, 2010. 안 선 영(Sun-Young Ahn) [정회원] 2012년 8월 : 전남대학교대학원 전 자상거래협동과정 (전자상거래학박 사) 2011년 12월 2013년 12월 : 전 남대학교 경영전문대학원 겸임교수 2001년 3월 현재 : 한국광산업 진흥회 정책기획부장 <관심분야> 경영정보, 전자상거래, 산업융합, 정보보안 소 순 후(Soon-Hu So) <관심분야> 기술경영, 산업융합, SCM, 최적화 응용 [정회원] 1996년 2월 : 전남대학교대학원 경 영학과 (경영학석사) 2001년 3월 2003년 4월 : 한국 광산업진흥회 선임연구원 2004년 2월 : 전남대학교대학원 경 영학과 (경영학박사) 2008년 3월 현재 : 원광대학교 경영학부 교수 4183