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경기도 시군별 제조업 효율성 측정 SFA와 DEA 접근으로 = Measuring Efficiency of Manufacturing Industries in Gyeong-gi Province at the Level of Cities and Counties: Using SFA and DEA Approach
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2023
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Korean
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381-408(28쪽)
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This study measures Technical Efficiency of manufacturing industries in Gyeong-Gi Province with the level of cities and counties. This paper employs both Stochastic Frontier Analysis(SFA) and Data Envelopment Analysis(DEA) in measuring efficiency. As the expectation meets, Yongin, Icheon, Hwaseong has higher efficiency due to their enormous manufacturing complex owned by big firms. Also, Yeoncheon, Donducheon, Uijeongbu has lower efficiency because of their significantly small manufacturing scale. However, unexpectedly Osan, Yeoju has higher efficiency, Siheung, Anyang, Pocheon has lower effciency. To demonstrate this, tobit regression was used. According to tobit regression, it turns out DMZ, restricted area dummy have statistical significance for both SFA and DEA estimates. From this, we can infer the reason of previous finding. Osan and Yeoju whose location aren’t nearby DMZ nor restricted area have superior efficiency. Yet, Siheung, Anyang, Pocheon are located nearby DMZ or restricted area have inferior efficiency. Additionally, former two cities neighbor Yongin, Incheon, Hwaseong etc; which means they can utilize agglomeration economies. However, the latter three cities have no such economies. To sum up, efficiency of cities and counties in Gyeong-gi province can be affected by agglomeration economies, restriction, border neighborhood. From this finding, here’s the implication for balanced development of Gyeong-gi province. To raise manufacturing in Northern part of Gyeong-gi province, it is vital for having so-called cluster. Paju has already founded huge manufacturing complex, so raising its neighbor cities; Goyang, Yangju can lead to answer for balanced development in Gyeong-gi province.
더보기본 연구는 국내 제조업의 중심지인 경기도를 대상으로 시군별 제조업 효율성을 모수적 접근법인 확률변경함수(SFA)와 비모수적 접근법인 자료포락분석법(DEA) 두 방법을 모두 사용하여 측정하였다. 대상 기간은 2001년부터 2020년까지(20개년)로 산출변수로 부가가치액, 투입변수로 노동자 수, 유형자산을 사용하였다. 우선, 두 효율성 결과를 종합해 사용하기 위해 피어슨 순위상관분석을 시행한 결과 강한 선형관계를 나타내 두 효율성 수치를 함께 해석해도 무리가 없음을 확인하였다. 다음으로, DEA와 SFA로 구한 효율성 수치를 종합해 효율성이 우수한 시군과 그렇지 못한 시군을 분류하였다. 분석 결과, 높은 부가가치와 낮은 고용 위주의 산업구조로 되어 있는 시군은 예상대로 높은 효율성을 보였고, 대체로 영세한 규모 및 저부가가치와 높은 고용 위주의 산업구조로 되어있는 시군은 낮은 효율성을 보였다. 한편, 효율성이 예상과 달리 나타난 5개 시군은 오산, 여주, 시흥, 안양, 포천이었다. 오산, 여주는 높은 효율성을 나타내었으나, 시흥, 안양, 포천은 낮은 효율성을 보였는데, 이들의 원인을 규명하고자 패널 토빗 모형으로 2차 회귀분석을 시행하였다. 2차 회귀분석 결과를 바탕으로 이들 5개 시군을 비교한 결과, 접경지역에 속한 시군과 과밀억제권역에 속한 시군이 효율성이 저해받을 가능성이 있음을 확인하였다. 또한, 집적경제를 형성하면 효율성이 높아지는 것을 패널 토빗 분석을 통해 확인하였다. 끝으로, 경기북부 시군의 효율성 결과와 2차 회귀분석 결과를 연계하여 볼 때, 경기북부 균형발전을 위한 시사점은 다음과 같다. 경기북부 최대의 제조업 기반이 구축되어있는 파주시와 서울을 연계하여 집적경제를 형성할 수 있고, 제조업 효율성이 높게 나타난 고양과 양주의 제조업 육성을 제안한다.
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