†Corresponding author : 1. 서 론
한국은 의료, 문화, 교육 및 공공 서비스 등 거의 모든 서비스가 수도권에 집중되어 있다 (Jung et al., 2024; Lee, 2013). 그 결과 한국은 OECD 국가 중에서 지역 간 격차가 다섯 번째로 큰 나라가 되었고 (OECD, 2014), 전체 인구 절반이 국토 10% 면적에 거주하고 있다. 수도권 면적은 여전히 확장 중이어서 도시 스프롤 현상까지 보이고 있다 (Mun et al., 2024; Xiao et al., 2024). 수도권 면적의 지속적 확장은 경제, 사회, 주거 환경 차원의 지역 간 격차를 심화시키고 있다 (Koo, 2007; Seo et al., 2015; Oh et al., 2024).
경제, 사회, 정주 여건의 지역 간 격차는 지역 간 산업 격차로도 이어지고 있다 (Kim et al., 2023). 한국의 바이오 클러스터가 대표적인 사례이다. 국내 바이오 클러스터는 송도, 대덕, 익산, 화순, 안동, 오송, 진주 등 다양하다. 이 중에서 가장 완결성이 높고 세부 기능이 선순환하는 지역은 송도 바이오 클러스터가 유일하다. 송도 바이오 클러스터는 풍부한 인적 자원을 바탕으로 우수한 제조와 연구개발(R&D)이 가능하기 때문이다. 개발된 약제는 치료와 수출로 이어진다. 지방의 바이오 클러스터 특히, 안동 바이오 클러스터는 위탁 제조 기능만을 제한적으로 수행하고 있을 뿐이다. 인적 자원의 편중이 산업 클러스터 간 격차를 가져오고 있다. 이는 여러 연구를 통해 확인되었다 (Kim et al., 2023; You et al., 2021; Hsu et al., 2014).
지역 간 클러스터 격차는 해운산업에서도 확인된다. 전 세계 해사 클러스터를 분류·평가한 Verhetsel and Sel(2009)에 따르면, 뉴욕, 런던, 로스앤젤레스, 도쿄, 샌프란시스코, 상하이, 싱가포르와 함께 서울이 세계적으로 중요한 해사 클러스터로 선정되었다. 거의 모든 국적 정기선 선사와 해외 정기선 선사의 한국 지사가 서울에 존재하는 것이 이유였다.
오늘날 세계 주요 도시들은 주요 해사 도시들이기도 하다. 세계 주요 도시는 해안을 기반으로 발전해 왔기 때문이다 (Cartier, 1999). 뉴욕, 런던, 로스앤젤레스, 도쿄, 샌프란시스코, 상하이, 싱가포르가 대표적이다. 거의 유일하게 주요 도시 중에서 서울만이 해사 도시가 아니다.
서울에 바다가 없고 항만이 없지만, 주요 해운회사가 있다. 선박 금융, 해상 법률 서비스, 해상 보험 서비스, 선박 용대선, 해운 교육(대학원 과정, 재직자 교육, 전문 세미나), 해운 저널리즘 산업도 서울에 존재한다. 서울은 Zhang and Lam(2013)이 제시한 ‘지식기반 해사 클러스터’ 유형에 속한다고 할 수 있다. 부산, 광양, 울산 등은 항만이 존재하고 물리적인 해상운송활동이 활발하지만, 지식기반 해사 클러스터라고 말하기 어렵다.
이러한 문제의식을 바탕으로 이 연구에서는 패널분석과 GLS모형을 적용해 지식 해사 클러스터의 입지결정 요인을 분석하고자 한다. 해사 클러스터 관련 국내외 연구는 해사 클러스터의 유형을 분류한 Zhang and Lam (2013), 한국 해운기업의 입지요인을 분석한 Kim et al.(2012), 일본 특히, 이마바리의 해사 클러스터의 사례를 연구한 Han(2024), Han(2018), Park et al.(2017), Shinohara(2010), 지식 해사 클러스터의 영향 변수와 성과를 실증 분석한 Zhou et al.(2021), 상해항 항만 주도 해사 클러스터의 사례를 연구한 Shi et al.(2020)이 존재하지만, 한국의 사례를 통해 지식 해사 클러스터의 입지결정 요인을 분석한 연구는 제한된다.
이 연구를 다음과 같이 구성하고자 한다. 2장은 선행 연구이다. 해사 클러스터와 산업 클러스터, 혁신 클러스터 관련 연구를 살펴볼 것이다. 3장은 연구 설계 과정을 제시하고 방법론을 간단하게 살펴볼 것이다. 4장은 실증분석과 결과의 함의를 제시한다. 5장은 연구 결과를 요약하고 시사점을 제시한다.
2. 선행 연구
2.1 클러스터
클러스터는 기능에 따라 산업클러스터, 문화클러스터, 교육클러스터 등으로 분류가 가능하며 형성 주체에 따라 자연발생형, 민간주도형, 정부주도형 클러스터로 나눌 수 있다 (Lee, 2017). Presidential Committee for Decentralization and Balanced Development는 특정 분야의 수평 혹은 수직적으로 관련된 기업과 기관들이 상호작용을 통해서 새로운 지식과 기술을 창출하는 결집체 혹은 그러한 활동이 발생하는 지역을 혁신클러스터 정의하였다.
혁신클러스터는 지역산업(지역전략산업, 연관산업, 지식기반산업), 물리적 인프라와 같은 지식기반 환경, 지식 및 기술 인프라, 지자체 지원체계, 기업지원제도, 공식·비공식적 모임과 같은 제도·거버넌스 등의 혁신 환경, 산·학·연 연계협력 네트워크로 구성된다 (Kim et al., 2013).
Lee(2017)는 수도권 첨단기업의 입지 결정 요인을 연구하였다. 연구 결과, 편리한 교통이 가장 중요한 요인으로 나타났고, 고객과의 거리와 저렴한 지가 및 분양가도 중요한 요인으로 나타났다.
Lee and Hur(2009)는 파주 LCD 산업집적지(이하 파주산업집적지) 형성 원인을 연구하였다. 연구 결과, 파주산업집적지의 행위자들은 1) 중앙정부, 2) 광역자치단체, 3) 기초자치단체, 4) 초국적기업이며, 한국수자원공사, 한국전력공사, 서울도시가스, 환경관리공단지인 것으로 나타났다. 주체별 역할은 다음과 같다. 경기도는 기획 제안자이자 협상 대상자 역할을 했으며, 파주시는 사업실행자이자 관리집행자 역할을 했다. 중앙정부는 법률시행령 개정자, 조정자 역할과 자금과 인프라 지원자 역할을 한 것으로 분석되었다.
Kwon(2010)은 영남 기계금속산업클러스터의 형성 과정과 구조를 분석했다. 연구 결과, 영남 클러스터는 각 산업도시들이 연계를 강화하였으며, 부산과 대구에서 발생한 제조업 교외화 과정이 영남 기계금속산업클러스터의 외연을 확장시킨 것으로 분석되었다.
Jang and Lee(2022)는 일본의 지역클러스터 변천 과정을 분석했다. 연구 결과, 1990년대 후반 일본은 기존 산업집적지의 유지와 활성화를 위해 지역산업정책을 추진하였으며, 2000년대부터 클러스터정책을 도입한 것으로 나타났다. 또한 일본은 2017년 지역미래투자법을 제정하면서 지역중햅기업을 지원하는 생태계구축 사업으로 방향을 바꾼 것으로 제시됐다. 이러한 과정에서 중앙정부에서 지방정부로 정책 추진 주체도 옮겨 간 것으로 제시되었다.
Park and Lee(2022)는 텍사스 산업클러스터의 특징과 이를 지원한 주정부의 전략을 제시했다. 연구 결과, 텍사스 중점 산업클러스터는 첨단제조업, 항공우주, 생명과학, 에너지, 정보기술, 정유와 석유화학, 사업서비스, 창조산업인 것으로 나타났다. 첨단제조업 클러스터는 댈러스, 포트워크, 오스틴에 조성되어 있고, 대표 입주 기업은 텍사스인스트루먼트, 삼성, 도요타, GM, 캐터필러, 테슬라, 애플인 것으로 나타났다. 정보기술 클러스터는 오스틴, 댈러스, 포트워스에 조성되어 있고 대표 입주 기업은 오라클, AT&T, 시스코, 델, 구글, 마이크로소프트, 애플, IBM인 것으로 조사됐다. 텍사스 주정부 산업클러스터 발전 정책은 1) 조세감면과 규제완화, 2) 투자인센티브, 3) 대도시 권역별 특성화로 제시됐다.
2.2 해사 클러스터
해사 클러스터는 해사 산업과 관련 산업이 밀집해 있는 장소 혹은 지역으로, 해상운송, 항만, 화물 하역, 포워딩, 보험, 항해, 조선, 창고 및 항만 관련 서비스 등 기능을 구비하고 있다 (Pagano et al., 2016; Langen, 2001; Chang, 2011).
Zhang and Lam (2013)은 해사 클러스터의 네 가지 유형을 제시하였다. 네 가지 유형은 1) 화물 처리 및 유통, 2) 화물에 대한 부가가치 물류, 3) 글로벌 혹은 지역 공급망 거점, 4) 국제 해사 서비스 센터이다. 각 유형은 노동, 자본, 기술 및 노하우, 노하우에 크게 의존한다고 제시하였다. Zhang and Lam (2013)의 연구 결과를 바탕으로 3 유형과 4 유형에 주목하면, 3유형은 글로벌 상업 무역의 허브 앤드 스포크 시스템의 이점을 활용하여 공급망의 주요 노드가 되는 특징이 있다. 3유형은 국제 무역을 위한 통합 수송 센터 또는 물류 플랫폼으로 기능한다. 홍콩, 로테르담, 싱가포르가 대표 사례이다. 4 유형은 지식 해사 클러스터라고 불릴 수 있다. 노하우(Know How)와 인력의 전문성이 축적되어 지식 해사 클러스터를 형성한다. 지식 해사 클러스터의 핵심 기능은 선박 금융, 해상 법률, 해상 보험, 선박 등록, 선박 임대 및 선박 중개이다. 런던이 대표적이다.
Kim et al.(2012)는 한국 해운기업의 입지요인에 대한 AHP(Analytic Hierarchy Process) 분석을 시도하였다. 연구 결과, 해운기업이 입지를 결정하는 요인은 크게 세 가지로, 1) 소프트웨어적 요건, 2) 하드웨어적 요건, 3) 도시정책 요건이 있는 것으로 나타났다. 소프트웨어적 요건은 업무지원서비스의 접근성, 주요 고객과의 인접성, 정보획득의 용이성, 전문인력 확보 용이성으로 구성되었고, 하드웨어적 요건은 업무시설 사용여건, 주요 협력업체와의인접성, 교통여건, 생활여건으로 구성되었다. 도시정책 요건은 재정지원, 세제지원, 업무인프라 구축, 행정지원으로 구성되었다. 분석 결과, 소프트웨어 요건의 중요도가 다른 요소보다 높았으며, 하위 요소 중에서는 고객인접성의 중요도가 가장 높은 것으로 나타났다.
Han(2024)는 이마바리 선주 형성 역사를 조망해봄으로써 형성 배경과 원인을 연구하였다. 연구 결과, 이마바리 선주는 무라카미 수군의 진취성, 준비성, 용감함을 본받은 것으로 나타났다. 이마바리 선주의 기원은 19세기 후반 시작된 소금과 점토 수송인 것으로 나타났다. 이마바리의 신조선 금융 방식도 이마바리 선주의 발전 요인으로 작용한 것으로 나타났다.
Han(2018)은 포터의 다이아몬드 모형을 적용해 이마바리 해사 클러스터의 장단점을 분석했다. 분석 결과, 이마바리 해사 클러스터의 수요조건으로 일본 해운-조선 협력을 꼽았고, 지방 소도시인 탓에 우수한 인재 유치에 어려움이 있는 점과 인근에 대형 항만이 없다는 점을 생산요소조건 측면의 단점으로 꼽았다.
Park et al.(2017)는 이마바리 조선과 일본 조선 지원 정책을 통해 우리나라 중소 조선소와 중소 선주의 경쟁력 강화 방안을 제시하였다. 주요 연구 결과는 지역 클러스터 확대와 친환경 선박 개발을 위한 기술력 향상을 중소 조선소 경쟁력 강화 방안으로 제시한 것이다.
Shinohara(2010)은 일본 해사 클러스터의 형성 원인과 경쟁력을 분석했다. 연구 결과, 정부의 많은 지원은 클러스터 형성 초기에 꼭 필요하며, 클러스터 참여 회사들끼리 오랜 기간 관계를 유지하는 비즈니스 네트워크가 뒷받침해야 한다고 제시하였다. 또한, 클러스터 참여 회사들끼리 오랜 기간 협력을 통해 인적 자원을 관리하는 것이 클러스터 형성을 위해 중요하다고 제시하였다.
Zhou et al.(2021)은 지식 해사 클러스터의 개념 모형과 관련 변수의 실증 연구를 시도했다. 연구 결과, 지역 지식 클러스터 구축은 국제적 지식 해사 클러스터 네트워크 구축에 영향을 미쳤고, 이는 다시 국제적 조직 설계와 글로벌 비공식 네트워크 구축에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
Shi et al.(2020)은 상해항 사례를 통해 항만 주도 해사 클러스터 발전의 역사적 배경, 경쟁우위, 현존하는 문제점, 외부 환경 변화에 따른 해사 클러스터의 도전, 항만 주도 해사 클러스터의 발전 방안을 제시했다. 연구 결과, 해사 클러스터는 항만 친화형 생태계, 글로벌 공급사슬 허브, 해사 자원 할당 센터로 발전해야 함을 주장하였다. 또한 이러한 발전은 친 기업 환경과 근본적 혁신으로 가능하다고 주장했다.
3 연구 설계 및 모형 선정
3.1 연구 설계
OECD(2001)은 대학, 공공연구기관, 컨설팅 회사, 지식집약 사업서비스 회사, 브로커 등 지식을 취급하는 조직의 외부효과가 높으며 이러한 조직의 집적을 혁신클러스터라 칭하였다.
해운법, 항만운송사업법, 항만법에서 해운업과 항만업이라고 규정하는 업종 중은 해상여객운수업, 해상화물운송업, 해운중개업, 해운대리점업, 선박대여업 및 선박관리업(해운법)과 항만운송사업(항만하역사업, 검수사업, 감정사업, 검량사업), 항만운송관련산업(항만용역업, 물품공급업, 선박급유업, 컨테이너수리업) 등이다(항만운송사업법). 또한 항만법에서 말하는 예선업이 항만 산업에 포함된다고 볼 수 있으며, 유선 및 도선산업법상의 도선업도 항만 산업 범주에 포함된다고 볼 수 있다. 상기 법에서 규정하는 해운·항만업종 중에서 지식집약·브로커 서비스에 해당하는 업종은 해운중개업이다. 따라서 이 연구의 종속변수는 해운중개업 종사자 수로 선정한다. 해운중개업 종사자 수는 지식기반 해사클러스터의 집적 정도를 의미한다고 할 수 있다. 해당 자료는 통계청에서 제공하는 전국사업체조사의 광역시도 자료를 활용하였다. 전국사업체조사(1993년부터 제공)는 2005년까지는 화물운송주선업, 2006년 이후부터는 화물운송 중개, 대리 및 관련 서비스업(21000H52991) 으로 자료를 제공하고 있다.
혁신클러스터 혹은 지식클러스터 입지 결정에 영향을 미치는 요소는 지식기반 입지계수, 사업체 밀도, 인구밀도, 경제활동 인구 수, 평균 임금, 문화시설 수, 교통 편리성, 고객 접근성, 저렴한 임대 및 분양 가격, 기술 인력 확보의 용이성, 정주 여건 등으로 나타났다 (Kim and Jung, 2024; Lee, 2017; Im et al., 2014). 따라서 이 연구에서는 경제 관련 변수, 지역 발전 관련 변수, 정주 여건 관련 변수 등을 독립변수로 선정하고자 한다.
독립변수는 크게 두 가지 유형으로 구성한다. 첫 번째 유형은 지역 관련 지수이다. 지방시대위원회 균형발전종합시스템(NABIS: NAtional Balanced-Development Information System)에서 발표하는 지역 관련 지수로 지역발전지수, 지역혁신지수, 지역창조잠재력지수를 이용한다.
지역발전지수(Regional Development Index)는 지역의 경제력과 생활여건 등 지역발전을 구성하는 제반 요인을 포괄하여 지역의 발전정도를 종합적으로 파악하고 평가하기 위해 만들어진 지수이다. 지역발전지수는 크게 지역경제력지수와 주민활력지수로 구성된다. 지역경제력지수는 소득수준·혁신역량·인력기반·산업발전·SOC/재정력 지표 등으로 구성되며, 주민활력지수는 주거생활·근로여건·교육여건·의료복지·문화/환경 등으로 구성된다.
지역혁신지수(Regional Innovation Index)는 혁신에 필요한 요소 투입 및 그 산출물의 활용 등 해당 지역에서 일어나고 있는 전반적인 혁신활동의 상대적 수준을 평가하기 위해 만들어진 지수이다. 지역혁신지수는 혁신투입부문 지수와 혁신산출부문 지수로 구성된다. 혁신투입부문 지수는 인적자원부문과 지식창출부문으로 구성된다. 혁신산출부문 지수는 지역의 혁신산출물 및 이의 활용 정도를 측정하는 지수이다.
지역창조잠재력지수(Regional Creativity Potential Index)는 지역 창의의 원천이 되는 다양한 요인을 포괄하여 지역의 창조성 정도를 종합적으로 파악하고 평가하기 위해 개발한 지수이다. 이 지수는 관용성, 재능, 기술, 어메니티 부문의 지수로 구성된다.
지역발전지수는 1995년부터 2021년까지 자료를 제공하고 있다. 지역혁신지수는 2000년부터 2021년까지 자료를 제공하고 있다. 지역창조잠재력지수는 2013년부터 2022년까지 자료를 제공하고 있다.
3.2 이분산과 자기상관 검정
패널자료는 오차항의 이분산성(heteroskdasticity)과 1계 자기상관성(1st order autocorrelation) 가정이 존재할 수 있기 때문에 해당 검증을 실시하였다.
이분산성 검정의 귀무가설은 “오차항이 동분산성을 가진다 즉, 오차항에 이분산성이 존재하지 않는다”이다. 자기상관성 검정의 귀무가설은 “제1단계 자기상관이 존재하지 않는다”이다 (Kim and Sung, 2015).
이분산성은 LR 검정으로 진단하였다. 진단 결과, 1% 수준에서 귀무가설이 기각되어 이분산성이 있는 것으로 나타났다. 자기상관성은 wooldridge 검정으로 진단하였다. 진단 결과, 1% 수준에서 귀무가설을 채택하여 자기상관이 존재하지 않는 것으로 나타났다. 따라서, 다음 실증분석에서는 패널회귀분석과 함께 이분산성 문제를 해결하기 위해 패널 GLS분석을 적용한다. <Table 2 참조>
4. 실증 분석
4.1 기초 통계 분석 결과
Table 3은 변수의 기술통계 결과이다. 포워더의 평균은 9694.833이고, 선원 평균은 1298.611, 외항해운기업 종사자 수 평균은 1618.796, 발전지수 평균은 5.948013, 혁신지수 평균은 0.3250425, 창조력잠재지수 평균은 0.327683으로 도출되었다.
Table 4는 변수 간 상관분석 결과이다. 포워더는 외항해운기업 종사자 수의 상관관계가 0.876이었고, 혁신지수와 상관관계가 0.626이었다. 또한 창조력잠재지수와 상관관계가 0.952로 높았다. 선원은 발전지수와 음의 상관관계(-0.354)를 보였다. 외항화물운송기업 종사자 수는 발전지수, 혁신지수, 창조력잠재지수와 통계적으로 유의한 상관성이 있는 것으로 나타났다. 발전지수는 혁신지수와 창조력잠재지수와 통계적으로 유의한 상관성이 있었고, 혁신지수와 창조력잠재지수도 통계적으로 유의한 상관성이 있는 것으로 나타났다.
종속변수에 대한 다중공선성(VIF) 통계량은 2.368(선원), 선사(11.713), 지역발전지수(3.002), 지역혁신지수(6.565), 지역창조력잠재지수(21.799)로 나타났다. 일반적으로 VIF가 5~10 사이이면 약한 다중공선성 문제가 있다고 할 수 있다.
4.2 패널 GLS 분석 결과
Table 5는 패널 GLS 분석 결과이다. 분석 결과, 선원과 지역발전지수, 지역창조력잠재지수가 1% 수준에서 통계적으로 유의미한 변수로 나타났다.
패널분석 결과는 Table 6에 정리하였다. 하우스만 검정(Hausman test)를 통해 고정효과모형과 확률효과모형의 적합성을 확인하였다. 분석 결과, chi2(3) 6.00으로 1% 수준에서 유의하지 않은 것으로 나타나 귀무가설(두 모형 파라미터 차이가 없다)이 채택되었다. 따라서 이 확률효과모형이 고정효과모형보다 더 타당한 결과를 갖는 것으로 판단된다.
고정효과모형의 경우 거주 선원 수, 지역혁신지수, 지역창조력잠재지수가 통계적으로 유의한 변수인 것으로 나타났다.
확률효과모형 분석 결과, 거주 선원 수, 지역발전지수, 지역창조력잠재지수가 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. 특히 지역창조력잠재지수의 계수가 69813.04로 높게 나타나 지식 해사 클러스터 구축을 위한 통제 변수이자 핵심 변수가 지역창조력잠재지수임을 의미한다고 할 수 있다. 또한 지역발전지수는 지식 해사 클러스터 구축과는 반대 방향으로 작동하는 것으로 나타났다. 이는 지역의 발전 정도가 지식 해사 클러스터와 반대 방향으로 작용하는 것을 의미한다고 할 수 있으며, 지식 해사 클러스 구축을 위해서는 정주 여건으로 대변되는 지역 발전 정도가 중요한 것이 아니라 청년 인구가 그들의 창조력을 충분히 발휘할 수 있는 여건과 이를 뒷받침하는 비즈니스 환경 조성이 더욱 필요한 것을 함의한다고 할 수 있다.
5. 결 론
수도권과 지방의 격차는 지역 간 산업클러스터에서도 격차를 가져왔다. 이는 서울과 수도권 기반의 해사 클러스터와 지방 해사 클러스터 간 격차에서도 확인할 수 있다. 이 연구에서는 패널회귀분석모형을 적용해 지식 해사 클러스터의 입지결정 요인을 분석하였다.
연구 결과는 다음과 같다. 이분산성 진단 결과, 1% 수준에서 귀무가설이 기각되어 이분산성이 있는 것으로 나타났다. 자기상관성 진단 결과, 1% 수준에서 귀무가설을 채택하여 자기상관이 존재하지 않는 것으로 나타났다. 따라서 이 연구에서는 패널회귀분석과 함께 이분산성 문제를 해결하기 위해 패널 GLS분석을 적용하였다.
패널 GLS 분석 결과, 선원과 지역발전지수, 지역창조력잠재지수가 1% 수준에서 통계적으로 유의미한 변수로 나타났다.
하우스만(Hausman test) 검정 결과, 확률효과모형이 고정효과모형보다 더 타당한 결과를 갖는 것으로 나타났다.
고정효과모형의 경우 거주 선원 수, 지역혁신지수, 지역창조력잠재지수가 통계적으로 유의한 변수인 것으로 나타났다.
확률효과모형 분석 결과, 거주 선원 수, 지역발전지수, 지역창조력잠재지수가 통계적으로 유의미한 변수로 나타났다. 특히 지식 해사 클러스터 구축을 위한 핵심 변수로 지역창조력잠재지수인 것으로 도출되었다. 또한 지역발전지수가 지식 해사 클러스터 구축에는 반대 방향으로 작동하는 것으로 나타나, 지식 해사 클러스 구축을 위해서는 정주 여건으로 대변되는 지역 발전 정도가 중요한 것이 아니라 청년 인구를 유입할 수 있는 비즈니스 환경 구축과 제반 여건 마련이 더욱 필요한 것을 알 수 있었다. 따라서 부산, 울산, 광양, 목포 등 국내 해사 도시 당국은 청년 인구 유입을 위한 강력한 정책을 추진해야 할 것이다.
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