산업수명주기 분석을 위한 곰페르츠 모형 적용과 한국 제조업의 투입자원 특성에 관한 연구

Abstract

A country's manufacturing industry contributes to balanced national economy and national development by creating good jobs, and the life of a sustainable industry can be a very important research topic at the national level in that it can consistently maintain and create jobs. Previous studies related to the existing industry life cycle had limitations in classifying the industry life cycle into qualitative and relative standard with limited evaluation of industry samples. Therefore, in this study, a study was conducted to quantitatively calculate the industry life cycle regardless of the sample group. To this end, the possibility of identifying industry life cycle and the advantages and disadvantages of model were analyzed before applying the Gompertz model, and based on this, an attempt was made to quantitatively identify the life stages and characteristics of each industry using data for 28 years of 39 Korean manufacturing industries. Through this study, it was concluded that the method of calculating the industry life cycle using the Gompertz model could be used quantitatively to determine the industry life cycle stage, and we learned the possibility that it could be a tool to evaluate the current situation and to estimate future of the Korean manufacturing industry. The Gompertz model calculated high predictive accuracy when the degree of diffusion remained constant, and the ratio of the average value of the recent observation period to the previous average value had a positive (+) correlation with the future forecast. In the case of calculating the current short-term growth potential using the Gompertz model, it was found that applying data at a time when the time variation is small could increase explanatory performance. On the other hand, the Gompertz model has a disadvantage in that the shorter the observation period of the data, the lower the future prediction value, so if the observation period is short, it is concluded that it should be interpreted in consideration of this. As a result of analyzing Korean manufacturing industry through the Gompertz model, the average life expectancy as of 2018 was calculated to be about 102.7 years, and the average cumulative potential production by industry reached about 1,785 trillion won. In addition, 34 of the 39 Korean manufacturing industries were distributed in the growth and maturity stages, including semiconductors, chemicals, shipbuilding, batteries, automobiles, and electronics industries, which could suggest that Korean manufacturing is still likely to continue to develop through their main industries at this point. In terms of human resources, human resource saturation was higher than 70% in all industries except for the five industries of batteries, precision equipment, telecommunications, aviation, and shipbuilding, which is understood to be the fact that most Korean manufacturing industries have entered a stage of jobless growth. As a result of calculating the highest point of employee growth rate had a positive (+) correlation with financial soundness, which is believed to be due to a sharp drop in interest coverage. The significance of this study is that First, the Gompertz model should not be used uncritically in predicting growth. This is because if the degree of diffusion, a parameter of the Gompertz model, is not constant, the predictive performance of the future is likely to exceed the error range, and future researchers need to be careful in interpreting the future using the Gompertz model. Second, it has confirmed the possibility that the Gompertz model can be used to calculate a quantitative industry life cycle and provides a quantitative calculation method at a future point, which is the highest growth rate of production, number of employees, and fixed assets, providing an opportunity to preliminary diagnosis of imbalance of production and input resources. The expected effect of this is that industry policy-makers are expected to help implement appropriate policies for each industry life cycle stage, and that corporate managers can preemptively establish strategies to avoid imbalance of future production and input resources. The limitation of the study is that the analysis target was limited to the Korean manufacturing industry, which is considered necessary to increase the sophistication of the proposed model and validity of actual use by expanding it by country or region in the future.|한 국가의 제조 산업은 좋은 일자리를 만들어 국민경제와 국가 균형 발전에 이바지하며, 지속가능한 산업의 수명은 꾸준하게 일자리를 유지하고 창출할 수 있다는 점에서 국가 차원에서도 매우 중요한 연구 주제가 될 수 있다. 기존의 산업주기 관련 선행연구는 산업 표본들의 평가에 의하여 산업수명 주기를 정성적이고 상대적인 기준으로 구분하는 제한성을 가지고 있었다. 이에 본 연구에서는 표본 집단에 관계없이 산업수명주기를 정량적으로 파악하는 연구를 수행하였다. 이를 위해 곰페르츠 모형을 적용하기 이전에 산업수명 파악의 가능성과 모형이용의 장단점을 분석하였으며, 이를 바탕으로 한국 제조업 39개 산업군의 28년간 데이터를 이용하여 각 산업군의 수명단계 및 특징을 정량적으로 파악하는 시도를 하였다. 본 연구를 통해 곰페르츠 모형을 이용한 산업수명주기 산출방법은 정량적으로 산업 수명 단계를 판단할 수 있는 방법으로 이용될 수 있다는 결론에 도달하였으며, 이를 이용한다면 한국 제조 산업의 현 상황과 미래를 추정할 수 있는 도구가 될 수 있다는 가능성을 알게 되었다. 곰페르츠 모형은 확산정도가 일정하게 유지되면 예측 정확도가 높게 산출되었으며, 최근의 관측 기간 평균값과 그 이전 평균값의 비는 미래 예측치와 정(+)의 상관관계를 가졌다. 곰페르츠 모형을 활용하여 현재의 단기적 성장 가능성을 파악하는 경우 현 시점에서 편기가 작은 시점의 데이터를 적용하는 것이 설명력을 높일 수 있다는 것을 알 수 있었다. 한편, 곰페르츠 모형은 데이터의 관측 기간이 짧아질수록 미래 예측치가 감소하는 단점이 있어 관측 기간이 짧을 경우 이를 감안하여 해석해야 한다는 결론을 얻었다. 한국 제조 산업군의 평균 수명은 곰페르츠 모형을 통해 분석한 결과 2018년을 기준으로 약 102.7년으로 산출되었으며, 산업별 평균 누적 잠재 생산액은 약 1,785조에 달하는 것으로 분석되었다. 더불어 39개 한국 제조 산업군 중 34개의 산업군이 성장기와 성숙기 단계에 분포하고 있었는데, 이 중에는 한국 제조업의 주력 산업이라고 할 수 있는 반도체, 화학, 조선, 전지, 자동차, 전자 산업 등이 포함되어 있었고, 이를 통해 한국 제조업은 현 시점에서 여전히 주력산업을 통해 지속 발전 가능성이 있음을 시사점으로 얻을 수 있었다. 인적자원 측면에서는 전지, 정밀기기, 통신기기, 항공, 조선의 5개 산업군을 제외한 모든 산업군에서 인적자원 포화도가 70%이상의 높은 수준으로 나타났는데, 이는 대부분의 한국 제조 산업군이 고용 없는 성장의 단계에 진입되었다는 사실로 파악되었다. 종업원 증가율 최고시점은 재무적 건전성 시기와 정(+)의 상관관계를 가지고 있었으며, 이는 유형고정자산의 증가율과 생산액 증가율이 상승하면서 최대의 인적자원이 투입되지만 경영성과의 향상으로는 이어지지 않아 이자보상비율이 급락하기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구의 의의는 첫째, 곰페르츠 모형을 성장 예측에 활용함에 있어서 무비판적으로 활용해서는 안 된다는 점이다. 왜냐하면 곰페르츠 모형의 모수인 확산정도가 일정하지 않으면 미래를 예측력은 오차범위를 넘을 확률이 높기 때문이고 향후 연구자들은 곰페르츠 모형을 활용하여 미래를 해석함에 있어서 주의가 요구된다. 둘째, 곰페르츠 모형이 정량적 산업수명주기 산정에 활용될 수 있다는 가능성을 확인한 점과 생산액, 종업원 수, 유형고정자산 증가율의 최고치가 되는 미래 시점의 정량적 산출 방법을 제공할 수 있어 생산액과 투입자원의 비대칭성을 예비적으로 진단할 수 있는 기회를 제공할 수 있다는 점이다. 이를 통해 기대되는 효과는 산업정책당국자가 각 산업의 주기단계에 적절한 정책을 펴는데 일조할 것으로 판단되며, 기업경영자가 미래에 발생할 생산과 투입자원의 비대칭성을 회피할 수 있는 전략을 선제적으로 수립하는데 일조할 수 있다는 점이다. 연구의 한계점으로는 분석대상이 한국 제조 산업에 국한되었다는 점인데, 이는 향후 국가별 또는 권역별로 확장하여 연구결과의 객관성을 증진시킴으로써 제시한 모형의 정교성과 실제 이용의 타당성을 높이는 노력이 필요할 것으로 판단된다.