1. 서론

지난 20년간 인도경제는 저감 없이 성장해오고 있다. 그러나 인도의 경제발전은 공간적 차별을 확대해 왔다. 하이드라바드(Hyderabad)와 같은 도시는 고 개발지역의 중심지로 성장한 반면 여러 지방 도시들은 저개발 상태로 남겨져 있다. 인도의 대도시는 지속적인 인구유입을 거쳐 성장하고 있다. 이러한 현실은 다음과 같은 많은 정책적 의문들을 야기한다. 인도가 지역의 공평한 발전을 목적으로 하고 있는가? 인도의 도시들이 너무 거대해진 것은 아닌가? 인도정부가 혼잡을 줄이기 위해 또는 중간 크기의 신규 경제 집중지역 중대를 위해 도시의 인프라 투자를 확대해야 하는가?

이러한 공간적 불평등 심화는 다른 나라들과 상대적 차이를 보인다는 점에서 익숙하지 못하다. 인도의 성장은 급격한 서비스부문의 확대로부터 기인한다. 선행 연구들에 의하면 최근 수십년간 선진국들의 제조업은 인구밀집지역에서 사라지는 현상이 발생한데 비해 서비스업의 경제중심지 집중현상이 지속적으로 발달해 왔다. 이렇게 부문별 공간패턴 이동 현상은 정보기술(ICT: Information and Communication Technology)이 제조업 및 서비스부문에 각기 다른 영향을 미쳤기 때문으로 분석되었다.

인도의 도시 발전과 관련하여 첫 번째 질문은 과연 ICT가 선진국에서와 같이 패턴을 이끌었는가 하는 것이다. 비록 미국의 제조업이 도시 집중지역에서 사라졌지만 이러한 현상은 2차대전 이후 점진적으로 이루어진 것이다. ICT가 서비스 부문에 기여하는 것은 명확하고 경제 집중지역인 도시발전 현상도 이해할 수 있지만, 과연 제조업 부문의 영향은 어떤지 살펴볼 필요가 있다.

두 번째 질문은 미국과 유럽에서와 같이 인도에서도 집적의 경제(agglomeration economies)와 혼잡비용간의 상쇄효과(tradeoff)가 존재하는가에 대한 것이다. 관측자료에 의하면 인도 대도시의 혼잡비용은 상당한 것으로 나타낸다. 그러나 대도시는 중간재나 인프라 접근성이 부족하고 다른 위해 요인들이 빠르게 증가하는 중소도시들에 비해 집적의 경제 효과로 인해 상대적인 이윤을 창출할 수 있다. 물론 선진국은 이러한 문제가 현재의 인도에 비해 심각하지 않다. 미국과 인도의 서비스부문을 비교해 보면, 미국은 중소도시에서 집적경제의 효과가 최대로 나타나지만 인도는 대도시에서 최대효과가 나타났다. 양질의 부문별 고용자료를 활용하지는 않았지만 중국의 분석결과도 오히려 미국과 유사하게 나타났다. 이러한 인도의 차별적 현상은 중소 밀집도시 성장 실패와 서비스 부문의 중요성에 기인하며, 향후 보다 세분화된 공간개발 연구가 필요함을 보여준다.

2. 자료

인도의 지역별 고용특성 분석에서 가장 큰 문제는 가용한 자료로부터 공간적 세분화 수준이 어느 정도까지 가능 한가 결정하는 것이다. 인도는 35개의 주(states)와 640개 구역(districts)로 나뉜다. 자료의 질은 구역 수준보다는 주 단위에서 보다 활용성이 있지만 선행 연구(Desmet and Rossi-Hansberg, 2009)는 공간적 세분화 수준을 높이는 것이 중요함을 보여주고 있다. 그리고 집적의 경제와 혼잡효과는 통합된 자료형태에서는 나타나지 않을 수 있다. 또한 지역의 경계 배분 문제(소지역-중간규모 지역-거대지역)가 또한 중요하다.

인도는 구역 수준에서 종합적인 산업부문별 고용자료를 수집하지 않는다. 따라서 본 연구는 미시적 자료에 의존해 분석하기로 한다. 인도는 연간산업조사(ASI: Annual Survey of Industries)와 국가표본조사조직(NSSO: National Sample Survey Organization)에 의해 수행된 자료 등 두 가지 기업수준 조사를 이행한다. ASI 조사는 10인 이상이 고용된 제조 기업(organized manufacturing sectors)부문 정보를 수집하며, NSSO는 비조직화된 제조업 부문(unorganized manufacturing sectors)과 서비스부문을 조사한다. 양 기관의 조사자료는 일정기간 중복된 경우가 있으나 서비스 부문은 2000년대 이후의 최신자료만 활용 가능하다. 본 연구는 제조업과 서비스 부문의 차이점에 대해 중점을 두고 있으므로 제조업 부문의 2001-2005년 자료와 서비스 부문의 2001-2006년 자료를 이용하였다.

ASI의 제조업부문 자료는 모든 등록된 공장단위 자료를 포함한 4단위 국가산업분류(NIC: National Industry Classification)로 주별 자료로 구분되어 있다. 본 연구는 NSSO 자료를 이용해 나머지 제조기업 자료를 보완하였다. 서비스 부문 자료는 2단위 국가산업분류로 각 구역별 구분된 자료가 활용가능하다. 그러나 도소매업 및 금융서비스 등 일부 서비스 부문은 초기 1-2년간 적절한 자료가 구축되어 있지 못한 문제점이 있다. 또한 NIC 정의가 시점에 따라 변하였기 때문에 추가적인 산업분류 일치 작업이 이루어졌다.

각각의 조사로부터 제공된 표본 가중치는 구역별 주별 총 고용수준을 추정하는데 활용되었다. 가중치를 이용한 자료의 에러값 보정을 위해 NSSO의 1999-2000, 2004-2005년 노동조사의 고용-실업 자료를 추가로 활용하였다.

또 다른 자료의 문제점은 때때로 구역이 재 정의 되거나 합쳐지거나 분할된 경우가 존재한다는 것이다. 이러한 변화에 대해 본 연구는 시간에 따른 구역 일치성을 확보하는 단순한 전략을 따랐다. 만일 단일 구역이 두 개 또는 신규의 구역으로 구분된 경우에는 새로운 구역을 통합한 원래의 구역으로 재작성 하였다. 만일 두 개 이상의 구역이 통합된 자료는 초기에 합쳐진 구역 단위로 새로운 구역을 정의하였다. 구역 간 토지 변경이 이루어진 경우는 모든 분석 기간 자료에 포함된 구역으로 통합하였다.

3. 인도의 공간 발전

본 절에서는 인도의 고용에 대한 공간적 발전을 분석한다. 비록 대부분의 인도 연구가 제조업 부문에 집중되어 있지만, 본 연구는 두 가지 사유에 대해 제조업과 서비스를 구분하여 분석한다. 첫째는 서비스 기반 경제로서의 인도의 발전은 어떤 유형의 지역이 국가의 구조적 변화로부터 이익을 창출 하였는가 이해하는 것이 중요하기 때문이다. 두 번째는 이미 서론에서 진술한 바, 미국의 제조업과 서비스 부문의 공간적 변화와의 중요한 차이점에 대해 살펴보고자 하기 때문이다. 본 연구는 인도에서도 미국과 동일한 패턴이 나타나기를 기대한다.

성장의 공간 의존성에 비선형적 관계를 가정하고 본 연구는 다음과 같은 비선형 커넬회귀(kernel regression) 모형을 상정한다.

위 식에서 는 t년도 i구역 j산업의 로그 고용밀도를 나타낸다. 고용밀도의 분포가 근사적으로 표준로그를 따르기 때문에 여기서는 로그 고용밀도에 중점을 둔다. 해석의 용이성을 위해 본 연구는 동일 산업에서 초기 로그 고용밀도 함수로써 연간 고용 성장을 도해해 본다. 만일 음의 기울기가 나타나면 분산(de-concentration)을 의미하며, 양의 기울기를 보이면 집중을 의미한다.

추정 및 분석결과를 보기 전에 Desmet and Rossi-Hansberg(2009)의 실증분석 결과로부터 나타난 합의점에 대해 논의할 필요가 있다. 선행연구 결과는 산업의 지역고용 성장과 그 지역의 고용밀도 간의 관계가 다음의 세 가지 요인에 의해 결정된다는 것을 보임으로써 경제활동의 공간적 발전에 관한 이론적 토대를 제공한다. 첫째는 밀집 지역의 높은 토지 가격은 임대비용이 더 낮은 지역으로 이동하려는 산업 내 기업을 창출할 것이라는 점이다. 두 번째는 높은 운송비용과 오염으로 인한 대도시 지역의 혼잡비용과 지역의 고정적 요소들은 산업의 고용 분산에 기여한다는 것이다. 세 번째는 높은 인구밀도로 인해 활성화 될 수 있는 산업 확산효과, 금전적 외부성, 그리고 노동시장 확대 등은 고용집중을 가중하는 집적효과를 구성한다는 것이다. 고용 성장과 고용 밀도 간의 관계를 살펴보면, 특정한 인구밀도 수준에서 어떠한 요인이 효과를 크게 나타내는지 알 수 있다. 예를 들면, 고용증가율과 고용밀도간의 음의 관계를 보인다는 것은 앞서 첫 번째와 두 번째의 확산효과가 집적효과를 압도하는 경우로 설명될 수 있다. 이와 반대로 양의 관계를 보인다면 집적의 효과가 혼잡상태를 압도하는 경우로 볼 수 있다. 일반적으로 이러한 관계는 도시의 발전과 서로 다른 고용 밀도를 가진 도시에서 다양한 결과로 나타나며, 공간 경제의 진화 단계를 대변한다. 나아가 집적 효과의 존재는 더 높은 고용 밀도를 가진 지역의 집중 생산 편익을 의미한다. 본 연구는 이러한 선행 연구의 이론적 논점을 가지고 인도의 공간 발전 동향을 분석해 보기로 한다.

분석결과 인도의 제조업은 공간적으로 분산되는 경향을 보였다. 특히 낮은 밀도를 가진 제조업 구역은 높은 밀도의 제조업 구역보다 더 빠르게 성장한다. 그러나 95% 신뢰구간에서 분포 형태를 보면 높은 밀도 지역에서 규모와 성장간의 관계가 약하다는 것을 보여주고 있다. 또한 그림1의 아래 그림에서 보면 켈커타(Kolkata)나 몸베이(Mumbai) 와 같은 몇몇 거대 도시들은 커넬회귀 분석에서 예측된 것 보다 더 높은 성장률을 보이고 있다.

서비스 부문은 제조업과 다른 패턴을 나타낸다. 즉, 높은 인구밀도의 서비스 지역은 집중현상이 발생하며, 중소도시 규모의 서비스업은 공간적 분산효과를 보이고 있다. 이러한 결과는 선행연구의 미국과 유럽 사례와 비교할 때 높은 인구밀도의 서비스 집중도가 수익저감을 나타내지 않는다는 점에서 대조적이다. 특히 IT 집중지역이 우상향 기울기 지점에 위치한다는 것은 이러한 IT 집중지역이 집적의 경제효과로부터 이익을 얻고 있음을 의미한다.

인도의 서비스 부문 공간적 변화 행태가 비록 미국의 서비스 부문과 유사한 성향을 보이지만 두 국가 간에는 중요한 차이점이 존재한다. 즉, 미국은 중소 인구밀도 도시에서 서비스 부문의 집적 효과가 나타나는 반면, 인도는 높은 인구밀도를 가진 도시에서 집적의 효과가 압도적인 것으로 나타났다. 이론적으로 이러한 차이점은 두 가지 측면에서 설명될 수 있다. 우선 미국은 높은 인구밀집지역의 서비스업은 혼잡효과가 큰 반면, 인도는 집적의 경제효과가 크기 때문이다. 미국의 서비스 부문에서 집적의 효과가 나타난 지역은 인구밀도가 50~150/㎢ 지역으로 나타났다. 이는 미국의 고 기술 산업도시 인구밀도와 차이가 있다. 이와 대조적으로 인도는 하이드라바드(Hydrabad)나 체나이(Chennai) 같은 서비스 고용밀도가 높은 도시에서 집적 효과가 크게 나타났다.

공간 간 경제활동 배분현상이 미국이 보다 효율적이라 한다면 인도의 중소도시들은 대도시에 비해 상대적으로 성장 제한적 요인이 존재한다는 것을 의미한다. 즉, 인도의 고 밀도 집중지역은 대도시의 혼잡으로 인한 피해 때문이라기보다는 중소지역의 집적효과 부재 때문에 보다 성공적인 현상을 보인다는 것이다. 따라서 중소도시들은 인프라 부족과 같은 정책 부재가 더 빠른 성장을 저해하는 요인이 될 수 있음을 알 수 있다.

인도의 공간적 발전현상은 또 다른 거대 개발도상국인 중국과 비교를 통해 시사점을 찾을 수 있다. 중국과 미국의 고 인구밀도 지역에서 집적의 경제와 혼잡비용 간의 상쇄효과는 유사하게 나타나지만, 미국은 중국 및 인도와 다른 차원의 차이점을 보이고 있다. 즉, 인도와 중국에서 고 성장 지역과 저 성장 지역간 성장률 차이가 미국보다 훨씬 크다는 것을 알 수 있다. 이는 인도와 중국의 공간적 경제활동 배분이 미국보다 더 빨리 변한다는 것을 의미하며, 이는 개발도상국에 대한 이 같은 공간 발전 분석이 중요함을 강조한다(그림 1, 2 비교).

미국과 인도의 공간적 발전행태 비교를 위해 본 연구에서는 추가적으로 인도의 구역별 고용 성장을 역사실적(counterfactual)으로 추론해 보았다. 추정방법은 만일 인도의 인구밀도와 성장률 관계가 미국 사례와 같다고 할 때 그 결과를 인도의 인구밀도 별 구역에 대입해 계산하는 방식을 활용하였다. 그 결과는 다음의 그림 3과 같다. 그림 3의 왼쪽 그림은 인도의 추정결과에 기초한 구역별 성장전망 결과이며, 오른쪽 그림은 미국의 추정결과를 적용한 인도의 구역별 성장 전망을 나타낸다.

두 결과를 비교하면 두 가지 양상을 찾을 수 있다. 첫째는 상대적으로 저 성장 기조의 많은 인도 도시들이 더 빨리 성장할 것이라는 점이다. 이러한 도시의 규모는 미국의 실리콘 밸리와 유사한 인구밀도를 갖는 중소도시들에 대응된다. 그러나 전술한 대로 인도의 중소도시 지역들은 서비스 발전의 이득을 보기 어려울 것으로 보인다. 두 번째로 만일 인도가 미국의 공간 발전패턴과 유사할 경우는 인도 내의 다른 지역이 서비스 부문 성장의 혜택을 보는 것으로 나타났다. 성장지역은 서 벵갈(West Bengal), 비하르(Bihar), 우타르 프라데쉬(Uttar Pradesh)와 같은 북쪽 주 뿐만 아니라 타밀 나두(Tamil Nadu), 케랄라(Kerala)와 같은 남부 주의 연안지역에 더 집중된다. 인도의 IT 집중지역인 중간 인구밀도 지역 - 아메다바드(Ahmedabad), 푸네(Pune), 방갈로(Bangalore) 등은 높은 성장률을 보였으며, 반면 높은 인구밀도를 가진 지역인 문베이(Mumbai)나 케나이(Chennai) 지역은 그렇지 않았다.

5. 결론

본 연구의 분석결과는 인도의 공간 발전이 높은 고용밀도 지역을 위주로 지속될 것임을 보여준다. 특히 인도의 고 기술 서비스 산업부문- 컴퓨터 및 사업서비스 - 의 경우는 이러한 경향이 보다 명확하다. 제조업 분야는 자료의 활용도에 결과를 달리할 수 있다. 그러나 전반적으로 실증분석 결과는 인도의 서비스 부문 집적효과가 인구밀집 지역의 분산효과를 압도하였다. 다시 말해서 인도의 높은 집약적 산업 활동이 성장 동력으로서 지속될 것임을 시사한다.

이와 같은 결과는 다음과 같은 정책 딜레마에 직면하게 한다. 즉, 인도는 도시 인프라 개발에 집중해야 하는지, 그리고 대도시를 고용 지역으로 보다 활성화해서 집적효과를 더 추구해야 하는지 또는 인도가 현존하는 성장 장애요인을 제거할 목적으로 중소도시의 인프라 개발을 추진해야 하는지 등의 의문을 가질 수 있다. 이러한 의문에 대한 해결점을 찾기 위해 본 연구는 미국의 사례를 인도와 비교해 보았다. 미국의 도시규모별 서비스 집적효과는 인도의 도시 규모 보다 작았다. 이러한 결과는 인도의 혼잡비용이 미국보다 훨씬 작거나, 집적의 경제효과가 미국보다 훨씬 크다는 것이다. 또는 인도 중소도시들의 일반적인 인프라 부족이나 정책 부재 등 성장 저해요인이 존재하여 인구 밀집지역을 선호한다는 것을 의미한다. 왜 인도인들은 미국보다 혼잡상태를 덜 싫어하나 또는 미국인들보다 집적의 경제로부터 더 편익을 얻어야 하는지에 대해서는 명확하지 않다. 따라서 그 요인은 중소도시 또는 구역의 경제성장을 저해하는 요인들이 될 것이다. 또한 중국의 자료로부터 본 연구는 개발도상국들이 일반적인 인프라 부족으로 인해 덜 고통 받는 다는 점도 보았다. 미국과 유사하게 중국도 서비스 부문의 혼잡효과는 고용밀도가 높은 지역에서 더 강하게 나타났다.

인도의 중소규모 도시들의 성장 및 집적경제 효과를 저해하는 요인들은 무엇이며, 선진국들의 인구밀도 규모에 따른 공간발전과 차별적인 현상이 나타난 이유는 무엇인가? 본 연구의 국가별 비교연구가 어떤 면에서 설명력을 가질 수 있지만, 왜곡 요인에 대해 보다 확실한 해답을 얻기 위해서는 보다 효율적인 도시 및 지역 정책을 이끌어내는 것이 중요할 것이다.

인도의 실리콘 밸리라 불리는 방갈로어(Bangalore)의 성공사례는 본 연구의 실증분석 결과의 예외적 사례 중 하나이다. 즉, 방갈로어는 미국의 신기술 밀집지역과 유사한 인구밀도를 가진 중소 도시로써 역사적으로 1970년대에 형성되어 전자 기기 도시라 불렸던 곳이다. 이곳은 인구밀도는 대도시보다 작지만 서비스 부문의 집적효과가 나타나고 있는 인도의 예외적인 중소도시라 하겠다. 아마도 이러한 특별한 사례는 다른 중소규모 구역에서 발견하지 못한 성장 저해요인을 제거하는 유용한 방법이 있음을 시사한다.