저널:
Economic Analysis and Policy
(저널 홈페이지: www.elsevier.com/locate/eap)
정책 현안 분석(Analyses of Topical Policy Issues)

저자 : 김명준ᵃ, 강상목ᵇ

1. 이 논문의 학술적 가치 (Academic Contribution)

이 논문은 기존 생산성·효율성 연구에서 거의 시도되지 않았던
“차원축소(PCA/t-SNE) + K-Means 비지도학습 + Stochastic Meta-Frontier(SMF) + 이윤효율성 분석”
이라는 네 가지 방법론을 통합적으로 사용한 매우 독창적인 연구입니다.

논문의 학술적 가치를 요약하면 다음과 같습니다.

✅ 1) 제조업 산업을 ‘사전에 정한 기준’이 아니라 ‘데이터 기반’으로 군집화한 최초 연구 중 하나

기존 연구 문제점

업종을 “KSIC, 기술수준, 기업규모” 등 사전에 정해진 기준으로 분류함

하지만 산업 간 경계는 흐려졌고, 기술 복잡도는 다양한데 기존 분류가 이를 반영하지 못함

본 연구의 혁신
→ 16개 로그변수를 PCA & t-SNE로 차원축소 → K-Means로 자동 군집화
→ 데이터 자체가 산업을 구분하도록 한 방식

❗ 이는 제조업 연구에서 **“데이터 기반 산업구조 도출”**이라는 매우 중요한 기여입니다.

✅ 2) 한국 제조업에 SMF(Meta-Frontier)를 적용하여 기술격차(TGR)까지 계량적으로 분석

일반 SFA는 모든 기업이 동일한 기술 프런티어를 공유한다고 가정하지만,
현실에서는 산업별·규모별 기술 수준이 다르기 때문에
단일 프런티어로 비교하는 것은 오류 가능성이 큼.

본 연구는:

단계 1: 클러스터별 그룹 프런티어

단계 2: 전체 메타프런티어

산출: 그룹효율성 + 기술격차비율(TGR) + 메타이윤효율성(MPE)

➡ 기술수준 차이까지 고려한 “공정한 비교”가 가능해짐

이것은 학문적으로 매우 중요한 진보입니다.

✅ 3) 이윤효율성(Profit Efficiency)을 장기간(1999–2022) 계량적으로 추정한 희귀한 연구

많은 연구가:

생산효율성

비용효율성
만 분석함.

하지만 본 연구는 **“기업의 궁극적 목표 = 이윤극대화”**라는 경제학 원리를 반영하여
Profit Efficiency를 24년 패널로 추정.

이 장기간 분석은 학계에서도 거의 없으며:

IT 버블 붕괴

글로벌 금융위기

중국 부상

코로나19

공급망 재편

등의 구조적 변화를 관찰할 수 있다는 점에서 학술적 가치가 매우 큼.

✅ 4) 실증적으로 “효율성의 시대별 구조변화”를 도출한 기여

논문은 1999~2022년을 4개 시기로 나누어 효율성의 패턴을 제시함:

1999–2004: 기술격차 큰 성장기

2005–2010: 제조업 황금기(기술·효율성 동반상승)

2011–2016: 효율성 평준화

2017–2022: 고기술 중심의 재분화(양극화)

이런 역사적 패턴을 정량적으로 도출한 연구는 드뭅니다.

✅ 5) 효율성 결정요인에 대해 구조적으로 접근

특히 다음과 같은 중요한 결과는 학문적으로 높은 가치가 있습니다:

노동생산성(LProd) → 이윤효율성에 가장 큰 양(+)의 영향

자본생산성(KProd) → 제한적 영향

재무지표(부채비율, 재고비율) → 거의 영향 없음

유형자산(AR) → 효율성의 극단 부분에서만 영향

➡ 제조업 성과의 핵심은 “자본투자”가 아니라 “숙련노동과 기술흡수능력”임을 실증적으로 확인

이는 기존의 자본집약적 산업관을 수정하도록 만드는 중요한 발견입니다.

???? 2. 제조업의 업종과 산업에 주는 실질적 가치 (Industrial & Policy Implications)

본 연구는 산업단위 정책·기업단위 전략 모두에 매우 유용한 정보를 제공합니다.

???? 1) 전략산업(반도체·배터리·디스플레이 등) 집중투자의 정당성을 실증적으로 증명

K-Means 군집에서 이들 산업은 독립적인 고기술·대규모 집단으로 묶임.
또한 SMF 분석에서도 기술격차(TGR)가 가장 높고, 메타이윤효율성(MPE)도 지속적으로 상위권을 유지함.

→ 정부가 국가전략산업으로 지정한 것이 통계적·공학적으로 타당함을 보여 줌.

이는 정책 설계와 산업 육성 전략에서 매우 중요한 근거 자료입니다.

???? 2) 중소 제조업의 기술·규모 격차 확대를 조기에 포착

2017년 이후:

대규모 고기술 산업의 이윤효율성은 지속 상승

중소 제조업은 정체 또는 하락

기술격차(TGR)도 벌어짐

즉 제조업 내 **이중구조(dual structure)**가 심화되는 것을 계량적으로 확인함.

➡ 정부와 지자체는
“중소 제조업의 기술격차 해소 프로그램”
(스마트공장, AI·데이터 역량 강화, 기술금융) 강화 필요.

???? 3) 산업정책의 초점을 ‘자본투자’에서 ‘인력·기술학습’으로 바꿔야 함을 제시

효율성 결정요인에서 다음이 명확히 드러남:

노동생산성(LProd) → 매우 높은 영향

자본생산성(Kprod) → 상대적으로 낮음

재무건전성 지표들 → 영향 미미

➡ 한국 제조업의 경쟁력은 “설비 투자”가 아니라
숙련노동·기술흡수능력·학습효과에서 나온다는 정책적 메시지

이는 기업의 교육·훈련 투자 확대,
정부의 제조업 인재 육성 정책의 필요성을 뒷받침합니다.

???? 4) 산업별 투자·전략 수립 시 ‘기술격차(TGR) 지표’를 활용할 수 있음

메타프런티어 분석을 통해 도출된 **TGR(기술격차비율)**은 다음을 의미합니다:

1에 가까울수록 → 전체 기술프런티어에 거의 도달한 산업

낮을수록 → 기술 잠재력 및 업그레이드 여지가 큼

➡ 산업별로 성장잠재력·기술투자 우선순위를 설정하는 데 매우 중요한 지표가 됨.

???? 5) 개별 기업의 전략 수립에도 활용가능

기업은 본 연구의 시사점을 다음과 같이 활용할 수 있음.

우리 산업이 어느 클러스터(기술수준)에 속하는지 파악

기술격차(TGR)를 통해 우리 기업의 기술적 위치 평가

이윤효율성 개선을 위한 핵심 투자 방향 확인

인력개발

기술도입

공정혁신

재무건전성 강화의 효과는 제한적이므로

“재고 줄이고 부채 비율 낮추는 전략”보다

“생산성·기술역량 강화”가 더 효과적임

➡ 기업의 장기 전략 수립에 매우 실용적인 의사결정 도구가 됨.

???? 종합적으로 정리하면

**이 논문은 제조업의 기술수준·규모·이윤효율성을 과학적으로 통합 분석한 한국 최초급의 연구로,

전략산업의 육성 타당성을 뒷받침하고,
중소 제조업의 기술격차 해소 필요성을 제시하며,
정책 및 기업 전략 모두에 강력한 근거를 제공하는 고가치 연구이다.**