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財政論集 제 21 집제 1 호 2006 년 8 월 149~165 서울 IT 산업의공간적집적경제효과추정 * 김의준 ** 이성수 *** 요약문 본논문에서는공간계량경제모형을이용하여서울시 IT 산업의집적경제를분석하였다. 본연구의주요결과를살펴보면, 우선서울시 IT 기업생산액간에는공간적인연계성이있는것으로나타났다. Morans' I 와 Geary's C 검증을통하여 IT 기업생산액간에상호간정 (+) 적이고유사한자기상관가존재하고있었다. 이는 IT 산업집적경제를분석함에있어선형회귀모형보다공간회귀모형을사용하는것이타당하다는것을의미한다. 또한, 공간적인집적의한계범위는 1000m-1100m 로가정할경우 IT 산업의공간적인집적효과는 17% 에이르는것으로나타났다. 서울시 IT 산업의공간종속성이존재하여집적경제가발생한지역은회현동, 을지로, 소공동등을포함하는중구와종로구일대, 역삼동, 논현동을포함하는테헤란로주변과삼성동등강남구일대및공덕동, 염리동및대흥동을포함하는마포구일대로분석되었다. 핵심주제어 : 집적경제, 공간종속성, 공간가중치행렬, 공간계량경제모형, IT 산업 JE L 번호 : C 3 10, D620, R 220 Ⅰ. 문제의제기 지난 40 년간우리나라국토및지역정책의근간은수도권과밀억제와지역간경제적격차의완화에있었다. 그러나 2000년대초반국가경쟁력을강화하자는취지에서수도권의규제완화가강력하게요구되고최근행정복합중심도시의개발이발표되면서수도권의관리방안이변경될수도있을것으로예상된다. 수도권의토지이용과경제적규제가전면적으로완화되기는어 * 이논문은 2005 년정부재원 ( 교육인적자원부학술연구조성사업비 ) 으로한국학술진흥재단의지원을받아연구되었음 (KRF-2005-079-BS0157) ** 제 1 저자, 서울대학교농경제사회학부부교수, e-mail: euijune@snu.ac.kr *** 동부건설, e-mail: muchacho@dongbu.co.kr 논문투고일 : 2006 년 5 월 16 일, 심사완료일 : 2006 년 7 월 21 일

150 재정논집 제 21 집제 1 호 렵겠지만, 수도권의 집적 경제 효과를 창출할 수 있는 산업을 특화하는 동시 에 비특화 산업은 과감하게 비수도권 지역으로 이전하는 방안을 적극적으로 추진할 필요가 있다. 집적 경제는 일반적으로 국지화 경제 (localization economy) 와 도시화 경제 (urbanization economy) 로 나누어진다. 전자는 동종 산업 기업들이 공간적으 로 집중함으로써 발생하는 외부 효과를 말하며, 후자는 서로 다른 산업의 기 업들이 특정 공간에 입지함으로써 발생하는 외부 효과를 의미한다. 이러한 집 적 경제는 지역 성장에 있어서 매우 중요한 인자임에도 불구하고 그 효과를 실증적으로 추정한 사례는 많지 않다. 선행 연구들은 대체로 생산함수를 통해 서 집적 효과를 추정하였는데, 이상호, 김홍규 (1996) 는 자본, 종사자수, 사회간 접자본 변수, 지역특성 변수 등을 이용하여 서울시, 광역시 및 시군 지역의 집 적 경제 효과를 추정하였고, 조규영 (2001) 은 지역간 생산액 차이를 토대로 하 여 집적 효과를 설명하였다. 황우익, 박종화 (2002) 는 벤처기업이 집적되어 있 는 입지 요인을 분석하여 도시서비스, 산업 협력, 정부 지원, 혁신 환경 등이 기술 혁신에 미치는 영향을 평가하였다. 김의준, 이호민, 박승규 (2005) 는 수도 권 제조업 비용함수를 이용하여 수도권 권역의 집적 경제효과를 추정하였다. 수도권 남부와 북부 모두 도시화경제와 규모의 경제를 누리고 있는 반면 수도 권남부는 국지화 불경제가 발생한 것으로 나타났다. 이와 같이 기존 연구들은 대체로 인구 밀도, 고용 밀도, 사회간접자본 투자, 대형 사업체 비율, 노동 투 입량, 지역 소득 등의 대리 변수를 이용하여 집적 경제 효과를 측정하였다. 본 연구에서는 서울 IT산업을 대상으로 집적 경제를 추정하고자 한다. 본 연구에서는 IT 산업의 공간적인 집적화가 생산액에 미치는 영향을 분석한다는 점에서 IT 산업의 국지화경제 효과를 측정한다고 볼 수 있다. 2002 년 기준 1020 개 서울 IT기업의 생산액, 종업원수, 자본금, 기업의 공간좌표 등을 이용 하여 공간의 상호 영향력을 분석할 수 있는 공간계량경제모형을 추정하였고, 이를 토대로 하여 IT 기업들이 공간적으로 근접함으로써 발생하는 집적 경제 효과를 측정하였다. IT 기업 생산액이 다른 기업과의 거리에 영향을 받고 있 는 지 여부는 Moran's I와 Geary's C를 통하여 통계적으로 검증하였고, IT 기업의 공간적인 집적 경제 효과는 공간시차모형 (Spatial Lag Model) 과 공간 오차모형 (Spatial Error Model) 을 이용하여 추정하였다.

서울 IT 산업의공간적집적경제효과추정 151 Ⅱ. 공간계량경제모형 1. 공간자기상관 Anselin(1988) 이 공간계량경제학 (Spatial Econometrics) 의 기본적인 틀을 갖 춘 이후 공간계량경제모형 (Spatial Econometric Model) 은 지리정보시스템 (Ge ographic Information System) 의 발전에 힘입어 지리학, 통계학, 도시공학, 환 경생태학 등 여러 분야에 걸쳐 적용되어 왔다. 공간계량경제학에서 가장 중 요한 개념은 공간자기상관 (Spatial Autocorrelation) 또는 공간종속성 (Spatial Dependence) 이다. 공간자기상관이란 지리적 근접에 의하여 발생하는 상호간 영향을 의미하는데, 전통적인 계량경제학에서는 논의되지 않는 개념이다. 예 를 들어, 공간회귀모형 (Spatial Regression Model) 의 일반적인 형태는 식 (1) 과 같다. 식 (1) 에따르면 j지역의 Y는독립변수 X 1,, X m 뿐만아니라다른지 α 역 i의 Y에의해서도결정된다. 만일가 0이아닐경우, 모든공간단위의 Y이 서로 영향을 미친다고 볼 수 있는데, 이러한 양방향 관계는 시계열 분 석에서 찾아볼 수 없는 특성이다. 왜냐하면 시계열 모형에서는 과거 시점의 사건들이 현재 시점에만 영향을 미치는 일방적인 관계를 가정하고 있기 때 문이다. (1) 사물의공간적인분포가공간에내재되어있는질서에따라이루어질경우, 해당사물에는공간자기상관또는종속성이존재한다고정의한다. 이와같은공간자기상관이존재하는지를통계적으로파악하기위해서는 Moran s I와 Geary's C를사용할수있다. Moran s I는식 (2) 와같이산정되는데, 예를들어 m x n 행렬내 i번째행및 j번째열에있는변량 X ij 와해당지점주변에인접하는변량간상관계수라고정의할수있다. Geary s C는변량분포가무작위로분포된경우에비해얼마나차이가있는지를측정하는척도로서이는식 (3) 과같이산정된다. 이러한두가지척도에대한의미는 < 표 1> 에정리된바와같다 1). 1) 공간회귀모형이론과측도에관한식은임윤환 (2002) 과최명섭, 김의준, 박정욱 (2003) 에서인용하였다.

152 재정논집 제 21 집제 1 호 (2) (3) 단, w ij 는공간가중치행렬임 < 표 1> Moran's I 와 Geary's C 값해석 Moran's I Geary's C 설명 I > 0 0 < C < 1 공간단위간값차이가작고 (+) 적인공간적자기상관존재 I < 0 C = 1 공간단위간상관성이적은독립적인상황 I < 0 C > 1 공간단위간값차이가크고 (-) 적인공간적자기상관존재 자료 : 임윤환 (2002) Moran's I, Geary's C 등을측정하기위해서는 W ij 라는공간가중치행렬 (Sp atial Weight Matrix) 이산정되어야한다. 공간가중치행렬은두공간단위간인접관계를나타내는데, 일반적으로두공간단위간거리, 지리적경계, 교통및통신의접근성등에의하여만들수있다 ( 김종원, 2001). 만일공간가중치행렬을거리의역수로정의한다면, 공간가중치는식 (4) 와같이산정될수있다. 식 (4) 의역거리방식이외공간단위별로가장근접한이웃공간수가몇개인지 (K-nearest neighbors), 경계를공유하는이웃공간의수가몇개인지 (Rook), 경계및꼭짓점을공유하는이웃공간의수가몇개인지 (Queen) 등을이용해서공간가중치행렬을만들수도있다. 일반적으로거리를이용한가중치행렬이다른대안들보다바람직한것으로나타났다 (Anselin, 1988). 식 (4) 에서만들어진공간가중치행렬은식 (5) 과같이횡단표준화 (row-standardi zation) 과정을거쳐최종적인공간가중치행렬을도출할수있다.

서울 IT 산업의공간적집적경제효과추정 153 (4) 단, 이다. (5) 최근우리나라의사례를살펴보면, 임윤환 (2002) 은공동주택가격함수추정을위하여공간회귀모형을사용하였다. 공동주택시장의공간자기상관정도는 Moran's I와 Geary's C를통하여검증하였고, 역거리가중법과 K-nearest 법에따라공간가중치행렬을작성하여거리에의한주택가격함수를추정하였다. 박헌수 (2003) 는 Moran's I를사용하여수도권고용밀도의공간의존성변화를분석하였다. 제조업과서비스업의고용밀도측면에서제조업은서로양의상관관계를가지지만공간자기상관정도는매년줄어드는반면, 서비스업은증가하는것으로나타났다. 박헌수, 정수연, 노태욱 (2003) 은공간가중치행렬과공간시차모형을이용하여공간특성가격함수모형 (Spatial Hedonic Pric e Funtion Model) 을추정하였고, 최명섭, 김의준, 박정욱 (2003) 은공간종속성을고려하여서울시아파트가격의공간영향력을분석하였다. 2. 공간회귀모형 공간회귀모형에는공간시차모형 (Spatial Lag Model) 과공간오차모형 (Spatia l Error Model) 두가지가있는데, 이를수식으로나타내면다음과같다. ρ β μ Y = W 1 Y+X + (6) μ μ ε ε σ = W 2 + MNV(0, 2 I n ) (7) 단, Y 는종속변수 ( n 1 백터 ) Xρ 는 독립변수 ( n k 벡터 ), : 공간자기회귀계수 W 1, W 2 는공간가중치행렬 ( n n 행렬 ) 임

154 재정논집 제 21 집제 1 호 공간시차모형 (Spatial Lag Model) 에서는공간종속성이종속변수 Y에서발생하는데, 이는식 (7) 의공간가중치행렬 (W 2 ) 이 0임을의미한다. 식 (8)-식(10) 에정리된바와같이공간시차모형의종속변수 Y는주변지역의종속변수들에영향받는다. 공간승수효과는 w ij <1 이고 ρ <1 일경우공간시차모형의회 β 귀계수는가아니라 β ρ -1 (I- W ) 로서공간승수효과는특정지점의 Y값은자기지역뿐아니라다른지역에도영향을받는다. 식 (10) 의 (I- ρ W ) -1 는공간승수효과 (spatial multiplier) 로서공간상호작용에따른외부효과 (global ext ernality) 또는누출효과 (spill-over effect) 를의미한다 (Anselin, 2001). Y = ρ WY+ X β + ε (8) Y =(I- ρ W ) -1 X β +(I - ρ W ) -1ε (9) ( I - ρ W ) -1 = I + ρ W + ρ 2 W 2 + ρ (I- W ) -1 : 공간파급효과 1 1- ρ (10) 반면에공간오차모형 (Spatial Error Model) 에서는공간종속성이오차에서발생하며식 (6) 의공간가중치행렬 (W 1) 이 0이된다. 공간오차모형에서는모형에고려하지않은변수들간에공간종속성이있다는것을가정하고있는데, 모형에서고려하지않은독립변수가주변지역의독립변수들의영향을받게되고이는공간가중치행렬을통해모형에반영된다. 이모형의기본식은식 (11)- 식 (12) 와같다. 식 (13) 은식 (11) 과식 (12) 의축약식 (reduced form) 으로서공간시차모형의공간승수효과와달리공간오차모형의승수효과는오차항에만영향 받으며, w ij <1 이고 <1일경우에식 (14) 과같이그효과를측정할수있다. β μ Y =X + μ = W μ ε + β ε Y =X +(IW ) -1 (I (I- W ) -1 = I + W ) -1 : 공간파급효과 ε MNV(0, W + σ (11) 2 I n ) (12) 2 W 2 + 1 1- (13) (14)

서울 IT 산업의공간적집적경제효과추정 155 Ⅲ. I T 산업의공간적집적효과추정 1. 자료분석 본 연구에서는 2002 년 한국신용정보의 서울시 IT관련업체 1020 개 업체를 기본 자료로 활용하였다. 개별 기업 자료를 사용하는 것이 기업간 공간종속 성을 보다 정확하게 분석할 수 있지만, 개별 기업의 공간적 위치좌표를 파악 하기가 매우 어렵기 때문에 기업 자료를 동별 자료로 변환하여 분석 자료로 활용하였다. 1020 개의 기업 자료는 104 개 동 자료로 정리되었고 위치 좌표는 TM(Transverse Mercator) 2) 좌표계를 이용하여 동 중심 (Centroid) 을 사용하 였다. < 그림 1> IT 산업동별분포현황 2) TM 좌표계는평면직각좌표계로단위는지상에서 meter 단위의거리를의미한다.

156 재정논집 제 21 집제 1 호 < 그림 2> 는서울시 IT산업공간종속성이발생하는지역을표시한것이다. 회현동, 을지로, 소공동을포함하는중구와종로구일대에서 IT산업간공간종속성이가장크게나타났으며, 역삼동, 논현동을포함하는테헤란로주변과삼성동등강남구일대에서그다음으로공간종속성이발생하는것으로나타났으며, 공덕동, 염리동및대흥동을포함하는마포구일대에서도 IT산업간집적경제가있는것으로분석되었다. 아현동, 송파동및기타지역에서도 IT 산업간공간종속성이존재하는것으로나타났으나그범위는넓지않은것으로분석되었다. < 그림 2> 서울시 IT 산업공간종속성이발생하는지역 IT산업생산액에영향을미치는독립변수로크게동별 IT산업종업원수, 자본금, 인구, 사업체수등생산요소관련변수, 104 개동간거리, 강남및강북더미변수 3) 등공간변수등세가지로분류하였으며, 주요변수내용은다음과같다. 3) 강남과강북은한강으로나누어져있어상호간에공간종속성이발생하지않는다고가정하에더미변수를사용하였다.

서울 IT 산업의공간적집적경제효과추정 157 < 표 2> 분석 자료 내용 구 분 변 수 명 단위 내용 및 자료출처 종속변수 IT산업 동별생산액 백만원 한국신용평가 IT산업 동별종업원수 명 한국신용평가 독립변수 IT 산업동별자본금백만원한국신용평가 IT 산업동별사업체개소한국신용평가수인구수명 2002 년통계청데이터사용 사업체수개소 2002 년통계청데이터사용 종사자수명 2002 년통계청데이터사용 위치좌표 TM 좌표 공간가중치행렬로변환하여상호간거리에의한영향을분석에활용함 강남, 강북더미 - 강남이면 1, 강북이면 0 공간가중치행렬는앞에서논의한바와같이여러가지유형으로정의될수있지만, 본연구에서는관측치별위치좌표를이용한 IT 기업간상호거리를이용하여공간가중치행렬을작성하였다. IT 기업간상호최소거리가 255m 임을고려하여공간가중치행렬은 300m 부터시작하여 500m 간격을두고 4000m 까지작성한뒤, 공간종속성이나타나는범위에서는간격을 100m 로세분화하여다시작성하였다. < 표 3> 은공간가중치행렬을작성하기위한기초조사내용이며, < 표 4> 는 IT 기업간거리에따른동의수를정리한것이다. < 표 3> 공간가중치행렬작성을위한동별거리기초분석 내용 거 리 ( m ) 거 리범 위 30832.8 상호간 평균 거리 10752.2 상호간 최소 거리 255.7

158 재정논집 제 21 집제 1 호 < 표 4> 동간거리별동수 공간가중치행렬 동간 거리 ( m ) 동수 ( 개 ) w_1 500 5 w_2 600 10 w_3 700 15 w_4 800 22 w_5 900 32 w_6 1000 34 w_7 1100 41 w_8 1200 52 w_9 13 00 63 w_10 1400 79 Moran's I와 Geary's C를통하여 IT 기업생산액간에공간종속성이발생하는지를파악하였다. < 표 5> 에정리된바와같이공간가중치행렬을 500m 부터시작하여 100m 씩거리를증가시키면서동간거리가 4000m 까지이룰때까지 Moran's I와 Geary's C를분석하였다. 여기서 100m 단위를공간단위로사용한과학적근거는없으며다만분석의편의상이를거리기준으로활용하였고, < 표 3> 에서정리된바와같이동간최소거리가 250m 인점을고려하여분석의시점을 500m 로설정하였다. 동간거리가 1000m~1100m 일경우 Mora n's I와 Geary's C의계수값이통계적으로유의한것으로나타났다.

서울 IT 산업의공간적집적경제효과추정 159 < 표 5> IT 기업생산액의 Moran's I 와 Geary's C 공간가중치행렬 ( 동간거리한계 ) 분석지표계수표준화값비고 W_3 (700m) Moran's I 0.1386 0.5468 Gea r y' s C 0.1264-2. 2440 *** - W_4 ( 800m) W_5 ( 900m) W_6 (1000m ) W_7 (1100m ) W_8 (1200m ) W_9 (13 00m ) Moran's I 1.0334 4.6384 *** 정 (+) 적 Geary's C 0.1950-2.5744 *** 자기상관 M or a n' s I 0.7 530 3.9463 *** 정 (+) 적 Gea r y' s C 0.1915-3. 103 1 *** 자기상관 Moran's I 1.2300 6.6108 *** 정 (+) 적 Geary's C 0.3172-2.6836 *** 자기상관 M or a n' s I 1.0137 5.8913 *** 정 (+) 적 Gea r y' s C 0.5543-1. 9106 ** 자기상관 - Geary's C 1.0280 0.1349 - Gea r y' s C 1.0844 0.4622 주 ) *** 는유의수준 1%, ** 는유의수준 5% 에서유의함을의미. 2. 모형의추정 전통적인선형회귀모형을통하여 IT 기업생산액모형 4) 을추정하면식 (15) 와같다. 종속변수로는동별 IT기업생산액을사용하였고, 설명변수로는동별 IT산업종업원수, 자본금및사업체수, 동별인구수, 종사자수및사업체수등과한강을기준으로강남과강북간공간종속성이발생하지않는다는가정하에두지역을구분하는더미변수가있다. 4) 이모형은 Spacestat 1.90 Tool 을가지고추정되었으며, 공간가중치행렬 w_6( 거리임계치가 1000m 까지인행렬 ) 을가지고분석하였다.

160 재정논집 제 21 집제 1 호 Q = -42. 488 + 0. 266 *** L + 1. 478 *** K + 4. 769 N - 0. 0004 P - 0. 001 DL -0.0007 DN + 20.657 dummy (15) I. 단, Q : 동별 IT 기업생산액 II. L : 동별 IT 산업종업원수 III. K : 동별 IT 산업자본금 IV. N : 동별 IT 사업체수 V. VI. P : 동별인구수 DL : 동별종사자수 VII. VIII. DN : 동별전체사업체수 dummy : 강남, 강북더미변수 IX. Adj R 2 : 0.901 X. Multicollinearity Condition Number : 7.780 XI. Jar qu e -Be ra : 426.292 *** Moran's I : 2.250 *** Lagrange Multiplier (lag) : 7.571 *** Lagrange Multiplier (error) : 4.204 *** 이며 *** 는유의수준 1% 에서유의함을의미. 동별 IT산업 종업원수와 자본금은 동별 IT기업 생산액과 정 (+) 의 관계를 가지며 통계적으로도 유의하게 나타났으나, 동별 인구수, 사업체수, 종업원 수 및 더미변수는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 또한, 동별 인구수는, 사업체수, 종업원수는 그 부호가 (-) 를 가지며 계수 값들이 상당 히 낮았다. Jarque-Bera 검증을 통하여 오차항의 비정규성이 발견되었고 M oran's I, 시차 및 오차항에 대한 Lagrange Multiplier 등의 검증을 통하여 자기 상관이 강하게 존재하고 있었다. 통계적으로 유의하게 나타난 자본과 노동 5) 변수만을 가지고 생산액을 추정할 경우 추정식은 식 (16) 과 같다. 이 경우에도 오차의 비정규성과 공간 자기상관이 있는데, 이는 IT기업 생산액 분석에 있어서 강한 공간종속성이 발생하며 전통적 선형회귀모형을 통해서 생산액을 분석할 경우 편기한 추정 결과가 발생할 수 있다는 것을 의미한 다. 5) 자본변수는동별 IT 산업자본금을노동변수는동별 IT 산업종업원수를의미한다.

서울 IT 산업의공간적집적경제효과추정 161 Q = -50. 885 + 0. 27 0 *** L + 1.495 *** K (16) XII. 단, Q : 동별 IT 산업합산생산액 XIII. L : 동별 IT 산업합산종업원수 XIV. K : 동별 IT 산업합산자본금 XV. XVI. Adj R 2 : 0.905 XVII. Multicollinearity Condition Number : 2.377 XVIII. Jarque-Bera : 456.896 *** Moran's I : 2.091 *** Lagrange Mul tipl ier (l ag) : 6. 895 ***6) Lagrange Multiplier (error) :3.881 *** 이며 *** 는유의수준 1% 에서유의함을의미. 따라서본연구에서는거리를이용한가중치행렬을이용하여공간시차모형및공간오차모형을추정하였다. < 표 5> 에정리된바와같이 Moran's I 및 Geary's C 측면에서공간자기상관정도가통계적으로유의적인구간은 8 00m-1100m 이며, 이중에서유의수준이상대적으로높은구간이 1000m 와 1 100m 수준이다. 이와같은동간거리범위를고려하여두가지유형 (1000m 까지의 W_6, 1100m 까지의 W_7) 의역거리공간가중치행렬을사용하며, 반경안에서는동일한상호공간효과가존재한다고가정하였다. 노동및자본을이용한서울시동별 IT산업의생산액공간시차모형및공간오차모형의결과는 < 표 6> 과같다. 동간최대범위를 ρ 1000m 로설정한 W_6 공간가중치행렬의경우를살펴보면, 공간시차모형의는 IT기업생산액간에발생하는공간종속성을설명해주는계수값으로서부호가 (+) 로나타났다. 이는 IT기업생산액간에발생하는공간종속성이상호보완적인관계, 즉집적경제가있다는것을의미한다. 한편, 공간오차모형의노동및자본계수값은 OLS 모형의경우에비해작았는데생산액이거리변수에의해서도설명될수있기때문이다. 결정계수는공간시차모형과 OLS 모형보다는작은것으로나타났다. ρ 6) LM 검증의 귀무가설은 =0 또는 이다. =0이다 이다. 즉, 공간종속성이발생하지않는다

162 재정논집 제 21 집제 1 호 한편공간오차모형은 ρ 0을기각시키지못하였고 OLS 모형은 0 및 ρ 0을기각시키지못하였으므로두모형의타당성이없다고판단할수있다. 반면에공간시차모형에서는 0을기각하였다는점에서세가지유형중에서가장적합한모형이라고볼수있다. < 표 6> 선형회귀모형과공간회귀모형의비교 공간가중치행렬 W_6 ( 범위 1000M) W_7 ( 범위 1100M) 모형 OLS 공간시차모형 공간오차모형 OLS 공간시차모형 공간오차모형 결정계수 0.905 0.914 0.861 0.905 0.913 0.874 종업원수 0.270 ** 0. 250 ** 0. 263 ** 0.270 ** 0.255 ** 0. 264 ** 독립변수 자본금 1. 495 ** 1.366 ** 1. 461 ** 1.495 ** 1.3 70 ** 1. 476 ** ρ - 0. 149 ** - - 0.138 ** - - - 0.194 * - - 0.157 Morans' I 자기상관유 - - 자기상관유 - - LM LM l ag err or ρ 0 - ρ 0 ρ 0 - ρ 0 0 =0-0 =0 - 주 )*** 는유의수준 1%, * 는유의수준 10% 에서유의함을의미. 이상과같은세가지유형모형중에서모형의적합성및설명력이가장높은모형은공간시차모형이며해당모형의공간가중치행렬계수의의미는다음과같다. 식 (8) 와같이공간가중치행렬을변수로사용하여모형을추정한후이를식 (9) 과같이정리하면공간종속성에의하여발생하는공간효과를산정할수있는데, 공간승수효과는식 (10) 에서설명한것과같이 1 ρ 과같 1- 으며, W _6 와 W _7 의경우각각 1. 17 5( = 1 1-0.149 ) 및 1. 160( = 1 1-0.138 ) 이다. IT 기업들이서로 1000m-1100m 내로근접하여입지할경우생산액이근접하지않은경우에비해 16%~17.5% 정도높아질수있다는것을의미하며이는공간적인집적경제효과로볼수있다.

서울 IT 산업의공간적집적경제효과추정 163 Ⅳ. 결론 본연구는지리적근접에의하여발생하는상호간영향력인공간종속성을고려하는공간회귀모형을도입하여서울시 IT산업집적경제를분석하였다. 본연구의주요결과를살펴보면, 우선서울시 IT기업생산액간에는공간적인연계성이있는것으로나타났다. Morans' I와 Geary's C 검증을통하여 I T기업생산액간에상호간정 (+) 적이고유사한자기상관가존재하고있었다. 이는 IT산업집적경제를분석함에있어선형회귀모형보다공간회귀모형을사용하는것이타당하다는것을의미한다. 또한, 공간적인집적의한계범위는 1000m-1100m 로가정할경우 IT산업의공간적인집적효과는 17% 에이르는것으로나타났다. 마지막으로서울시 IT산업의공간종속성이존재하여집적경제가발생한지역은회현동, 을지로, 소공동등을포함하는중구와종로구일대, 역삼동, 논현동을포함하는테헤란로주변과삼성동등강남구일대및공덕동, 염리동및대흥동을포함하는마포구일대로분석되었다. 이러한결과는서울시 IT산업분포와큰차이가없는것으로나타났으며서울시 IT산업은집적불경제에의한손실보다는외부경제에의한집적효과가존재하고있음을보여향후서울시특화산업으로육성할가능성을보였다. 아현동, 송파동및기타지역에서도 IT산업간공간종속성이존재하지만그범위는넓지않은것으로분석되었다. 본연구의한계및향후과제를정리하면, 공간회귀모형을추정하기위해서는거리좌표가필수적이므로거리자료에대한보완작업이필요하다. 본연구에서는개별기업자료를동별자료로변환하여집적경제효과를분석하였는데, 관측치개별위치좌표를가지고공간가중치행렬을작성할경우기업분석의정밀성이제고될수있다. 다만개별기업거리좌표를이용하여공간가중치행렬로개발할경우, 지역인구, 고용자수등도시화경제관련변수를설정하기어려운문제점이나타날수도있다. 공간회귀모형은동일시점의자료만을대상으로추정되고있으나향후에는시계열분석과연계시킴으로써집적효과의동태성도분석될필요가있다. 본연구는기업간공간정보를활용하여기업과기업간거리특성을고려하였고기업의지리적인접에의한영향력을계량화하였다는점에서연구의의의를찾을수있다.

164 재정논집 제 21 집제 1 호 참고문헌 국토연구원 (2001), 수도권 집중의 사회 경제적 파급효과분석연구, 국토연구원 김의준, 이호민, 박승규 (2005), 수도권 제조업 집적 경제 분석, 국토연구, 제 45 집 ( 출간예정 ) 김상호 (1995), 광주 전남 중소기업 제조업의 생산구조, 한국지역개발학회지, 제 7 권, 제 2 호, p p. 1-15 김종원 (2001), 주택시장에서의 공간자기상관의 검정 및 회귀계수의 추정 ", 경 제학연구, 제 48 집, 제 2 호, p p. 155-173 남영우 (1995), 계량지리학, 법문사 문미성 (2001), 산업집적이 기업의 혁신수행력에 미친 영향 - 전자통신기기산 업을 사례로 -, 국토계획, 제36권, 제3 호, pp. 193-212 박헌수 (2001), 모수적방법과 준모수적방법에 의한 주택가격 함수 추정에 관 한 연구 ", 국토계획, 제36 권, 제4 호, pp. 153-165 박헌수 (2003), 공간계량경제모형을 이용한 수도권 시군구의 인구 및 고용변 동 추정, 국토계획, 제38권, 제7 호, pp. 43-52 서경천, 이성호 (2001), 공간적 자기회귀모델과 토지시장분할에 의한 효율적 지가추정에 관한 연구 ", 국토계획, 제36권, 제4 호, pp. 77-94 오병기 (2001), 집적경제효과 분석에 기초한 효율적 지방재정지출 정책방향에 관한 연구, 재정정책론집, 제3 권, pp. 81-101 이상호, 김홍규 (1996), 도시별 집적경제효과의 비교 분석, 한국지역개발학회 지, 제 8 권, 제 4 호, p p. 55-70 임윤환 (2002), 공간자기회귀모형에 의한 공동주택 가격함수 추정에 관한 연 구, 서울시립대학교 대학원 석사학위논문 전외술, 곽병한 (2002), 서울지역 벤처기업집적시설의 생산성에 관한 연구, 생산성론집, 제19 권, 제2 호, pp. 73-93 조규영 (2001), 제조업 집적이익 추정에 관한 연구, 지역사회개발연구, 제26 권, 제 2 호, p p. 231-248 최명섭, 김의준, 박정욱 (2003), 공간종속성을 고려한 서울시 아파트 가격의 공간 영향력, 지역학회, 제19 권, 제3 호, pp. 61-80 Anselin, L.(1988), Spatial Econometrics: Method and Models, Kluwer Academic Publishers Anselin, L.(2001), SpaceStat: a Program for the Analysis of Spatial Data(Version 1.91), Terra Seer ESRI(1996), Using Arc View GIS, Environmental Systems Research Institute.

서울 IT 산업의공간적집적경제효과추정 165 A b s t r a c t Es t i m a t i o n o f A g g l o m e r a t i o n Ec o n o m i e s o f S e o u l I T I n d u s t r i e s Eui-june Kim Sung-Soo Lee This paper is concerned with an analysis of agglomeration economies of IT industries of Seoul, using spatial econometric models. It finds positive spatial dependences in terms of outputs of IT industries from tests of Morans' I and Geary's C. In addition, the agglomeration economies could induce an increase of outputs by 17% if spatial distance of the threshold is assumed to b e 1000m~ 1100m. K e y w o r d s : Agglomeration Economy, Spatial Dependence, Spatial Weighting Matrix, Spatial Econometric Model, IT Industry JEL C o d e : C3 10, D 620, R220