국문요약

전 세계의 주요 국가는 미래 먹거리 산업을 육성하기 위해 다각적으로 노력하고 있다. 가장 주목받는 산업 분야는 바이오헬스케어산업이다. 바이오헬스케어산업은 인간의 고령화와 건강한 삶에 대한 관심이 높아지면서 수요가 급격하게 확대될 것으로 전망된다. 특히 2020년에 전 지구를 강타한 COVID-19는 바이오헬스케어산업을 인류 생존의 중요한 자원으로 인식하게 만들었다. 대한민국도 3대 중점육성산업으로 지정하여 신성장분야의 핵심 산업으로 육성하고 있다.
한편, 디지털기술의 발달은 산업 환경을 융복합화로 빠르게 변화시키고 있다. 바이오헬스케어산업 분야도 디지털기술과 결합되면서 새로운 산업으로 진화되고 있다. 바이오산업은 인간의 건강과 의학에 사용되는 제품을 생산하거나 서비스를 제공하는 산업으로 정의할 수 있다. 여기에 디지털 기술이 접목되어 여러 가지 센서들을 통해 건강 상태를 확인하고 관리하는 서비스를 가능하게 한다. 헬스케어산업도 인간의 생명을 건강하게 유지하기 위해 의료정보를 빅데이터화하고 ICT기술을 활용하여 헬스케어서비스를 제공한다. 이와 같이 디지털바이오헬스케어산업은 인간의 일상에 자리 잡았으며 경제활동과 산업에 중요한 축이 되어 있다.
연구 기본 자료는 한국은행에서 2020년에 발표한 2018년의 산업연관표를 사용하였다. 또한, 연구 목적에 보다 효과적으로 도달하기 위해 기존에 발표한 논문의 사례를 인용했다. 기존의 논문 중에는 2005년, 2010년, 2015년의 산업연관표를 분석하여 연구한 사례도 있다. 디지털바이오헬스케어산업의 진화에 따라 연도별로 추이변화를 분석하기 위한 비교자료도 활용하였다. 연구에 앞서 논문에 사용되는 용어들의 개념을 정의하였다. 학술적인 정의와 실제 정책적 함의를 포함하는 개념 규정까지 반영하여 정리하였다. 특히 연구대상인 디지털바이오헬스케어산업에 대해서는 전문기관의 다양한 정의를 참고하였다. 연구의 범위는 첫째, 상품, 산업부문표를 기반으로 디지털바이오헬스케어산업이 포함된 새로운 산업분류표를 재 작성하였다. 둘째, 각 경제부문별 유발계수를 도출하였다. 투자부문은 영향력, 감응도계수를 도출하였다. 수입유발계수, 노동유발계수, 부가가치유발계수를 도출하고 부가가치 구성 요소별 계수도 도출하였다. 셋째, 디지털바이오헬스케어산업의 전후방 연쇄효과를 분석하기 위해 자체산업과 타산업을 비교하는 대각행렬 계수표를 도출하였다. 넷째, 산업정책에 대한 범위와 내용을 연구하여 산업연관분석의 한계를 보완하였다. 디지털 전환 등 최근의 산업 정책 이슈들과 바이오헬스케어산업이 핵심 산업으로 도출된 프로세스를 정리하였다.
연구방법은 정량적 연구와 정성적 연구로 나누어 진행하였다. 연구에 앞서 먼저, 이론적 배경과 선행연구를 고찰하였다. 이론적 배경은 실증적 계량분석이 출현하는 역사적 배경을 검토하고 산업연관분석이 국가 실물경제를 분석하는 도구로 도입되게 된 배경을 정리하였다. 선행연구는 산업연관분석 및 디지털헬스케어와 관련된 분야를 조사하였다. 세 가지 범주로 구분해서 조사하였다. 첫째, 산업연관분석과 관련된 연구, 둘째, 고용과 관련된 연구, 셋째, 디지털헬스케어산업과 관련된 연구 등으로 나누어 조사하였다. 본 연구는 디지털바이오헬스케어산업을 반영한 새로운 산업연관표를 직접 작성하여 경제부문별로 비교분석했다는 점에서 다른 연구와 구분된다.
다음은, 연구모형과 가설 수립에 대한 내용이다. 연구모형은 한국은행의 산업연관 관계분석이라는 정량적 연구모형을 활용하였다. 장필호 등(2020)의 선행연구에서 검증된 방법론이다. 가설 수립도 기존의 연구를 활용하여 각 경제 부문별로 수립하였다.
정성적인 방법으로 산업정책에 대한 연구를 병행하였다. 산업연관분석이 갖고 있는 한계를 보완하기 위해서이다. 산업정책은 성장동력정책과 지역발전정책으로 대별할 수 있는데, 본 연구에서는 중앙산업정책인 성장동력정책을 중심으로 분석하려고 한다. 먼저, 산업정책의 범위와 내용을 확인한다. 둘째, 역대 성장동력산업에 대한 변화를 점검한다. 셋째, 디지털 전환과 디지털바이오헬스케어산업이 도출된 배경을 정리한다. 산업정책의 수립과 재정지원사업을 기획하기 위해서는 고도의 정책적 판단이 필요하다. 정성적인 연구는 근거이론을 토대로 분석하었다.
셋째, 분석방법에 대한 내용이다. 본 연구의 목적은 디지털바이오헬스케어산업이 생산, 투자, 고용, 수입 그리고 부가가치부문에서 전체산업에 대한 경제적 파급효과를 비교 분석해서 정책적 시사점을 찾기 위함이다. 먼저, 정량적 연구방법으로는 한국은행의 분석 프로세스에 따라 1) 산업연관표의 기초부문에서 디지털헬스케어산업에 대한 상품과 융합바이오 관련 상품 군을 별도로 분류하여 산업연관표를 재 작성한다. 2) 기초부문의 상품 군을 기본분류 산업으로 재분류 전환하고, 소분류, 중분류, 대분류 산업 군으로 재 작성한다. 3) 새로운 산업분류표에 근거해서 디지털바이오헬스케어산업으로 재편된 산업연관표를 완성한다. 4) 생산유발계수 등 각종 계수표를 재 작성한다. 대각행렬표를 통해 각 유발계수들의 전후방 효과에 대한 계수표도 작성한다. 가설을 검증하는 프로세스는 두 가지 범주로 나누어 진행한다. 우선, 생산, 투자, 일자리부문을 묶어서 프로세스를 진행하려고 한다. 부가가치 부문은 피용자보수, 영업잉여, 생산세라는 세부 요소가 있기 때문에 따로 분류하여 검증하고자 한다.
다른 한편으로는 산업정책, 특히 성장동력정책을 연구하여 정책적 판단에 시너지 효과를 제고하고자 한다. 효과적인 분석을 위해 디지털 전환과 같은 최근의 산업, 경제정책 이슈들을 연구하고, 디지털바이오헬스케어산업이 도출되는 프로세스를 정리하였다.
분석결과는 생산부문, 투자부문, 고용부문, 수입부문, 부가가치부문으로 나누어 분석하였다. 각 부문별 유발계수를 도출하여 전체산업 평균과 비교하였다. 대각행렬계수를 활용하여 역행렬 결과를 도출한 후 각 부문별 연쇄효과에 대해서 비교하였다. 정성적 분석은 역대 정부의 성장동력정책에 대한 평가 결과로 정리하였다. 성장동력정책에 대한 정성적 분석의 기준이 없기 때문에 입법부의 심의 자료를 참고하였다.
고찰에서는 연구결과에 대한 경제부문별 해석을 기술하였다. 부문별 고찰은 분석결과에 대한 통시적 설명과 계량적인 수치에 대한 미시적인 설명을 병행하였다. 또한, 검증 총론에서는 개별 경제부문의 정량 분석을 보완하여 포괄적인 정책적 판단 내용으로 고찰하였다.
결론은 디지털바이오헬스케어산업에 대한 재정지원사업의 투자 방향에 대해 정리하였다. 정량적 측면은 고찰에서 연구결과에 대한 가설 검정 방식으로 전반적인 분석이 선행되었기 때문에 각 경제부문별 세부적인 기술을 포괄하는 정책적 함의 중심으로 정리하였다. 정성적 측면에서도 주의가 필요한 점과 보완해야 할 점을 포괄하여 정리하였다. 산업 또는 기술정책의 과제기획에 대한 활용 방안도 기술하였다. 산업연관분석은 국가 전체의 실물경제를 계량적으로 분석했기 때문에 다양한 경제 분석에 활용할 수 있는 장점이 있다. 그러나 한 산업을 하나의 상품으로만 분석하며, 시간적인 격차가 존재한다는 점에서 한계도 있다. 따라서 산업연관분석을 활용하기 위해서는 고도의 정책적인 판단이 병행되어야 한다. 다만, 본 연구의 목적은 미래 신성장산업으로 중요한 바이오헬스케어산업이 디지털 기술과 결합하여 디지털바이오헬스케어산업으로 진화하는 과정에서 대규모의 예산이 투입되고 있고, 또한 투입될 예정이기 때문에, 그 효과성을 계량적으로 분석할 필요가 있다는 점에서 유의미한 연구라고 할 수 있다. 이 작업의 결과가 산업정책 및 기술개발정책 수립에 활용되기를 기대한다.

Abstract

A comparative analysis of ripple effect and industrial policy on related industries of digital-biohealthcare industry by economic sector:
Based on the Input-output Table of 2020

Jang, Pilho

Department of Medicine(Major in Public Health)
The Graduate School, CHA University

(Supervised by Professor Kim, Yonghwan)


Major countries around the world are working in various ways to foster the future food industry. Bio-healthcare industry is drawing most attention. The bio-healthcare industry is expected to see a sharp increase in demand as humans age and interest in healthy lives increase. In particular, COVID-19, which hit the globe in 2020, has made the biohealthcare industry aware of as an important resource for human survival. The Republic of Korea is also designated as one of the three major fostering industries and fostered as a core industry in the new growth sector.
Meanwhile, the development of digital technology is rapidly changing the industrial environment into convergence. The field of bio-healthcare industry is also evolving into a new industry as it is combined with digital technology. The bio-industry can be defined as an industry that produces or provides services to products used in human health and medicine. Digital technology is combined to enable services that check and manage health conditions through various sensors. The healthcare industry also provides healthcare services by making medical information big data and utilizing ICT technology to keep human lives healthy. As such, the digital bio-healthcare industry has established itself in human daily life and has become an important pillar of economic activity and industry.
The basic research data used the 2018 industry-related table published by the Bank of Korea in 2020. We also cited examples of previously published papers to more effectively reach the research objective. Some of the existing papers included analysis of industry-related tables for 2005, 2010, and 2015. Comparative data were also used to analyze changes in the digital bio-healthcare industry from year to year. Prior to the study, we defined the concepts of the terms used in the paper. It also incorporates conceptual provisions that include academic definitions and actual policy implications. In particular, various definitions of specialized institutions were referred to the digital bio-health care industry, which is the subject of research. The scope of the study was first based on the product and industry sector table, and a new industry classification table including the digital bio-healthcare industry was restated. Second, the coefficient of inducement for each segment of the economy was derived. The investment sector derived influence and sensitivity factors. The coefficient of import inducement, labor inducement, value added inducement coefficient were derived and the coefficient of value added factors were also derived. Third, a diagonal matrix coefficient table comparing its own and other industries was also derived to analyze the front and rear chain effects of the digital biohealthcare industry. Fourth, the scope and contents of industrial policies were studied to supplement the limitations of industry-related analysis. Recent industrial policy issues such as digital transformation and processes in which the bio-healthcare industry was derived as a key industry were summarized.
The research method was divided into quantitative and qualitative studies. Prior to the study, theoretical backgrounds and prior research were considered. The theoretical background is to review the historical background in which empirical quantitative analysis emerges, and to summarize the background in which industry-related analysis was introduced as a tool to analyze the national real economy. Prior research investigated areas related to industry-related analysis and digital healthcare. It was investigated in three categories. First, it was divided into research related to industry-related analysis, second, employment-related research, and third, digital healthcare industry-related research. This study is distinguished from other studies in that it directly prepared a new industry-related table reflecting the digital bio-healthcare industry and compared and analyzed it by economic sector.Next, it is about research models and hypotheses. The research model used a quantitative research model called the Bank of Korea''s analysis of industrial relations. It is a methodology that has been verified in prior research by Jang Pil-ho and Kim Yong-hwan (2020). Hypothesis establishment was also established for each economic sector using existing research.
Qualitative methods, a combination of research on industrial policy. The limit with in order to complement the Input-Output Analysis. Growth Engine Policy and regional development policy, industrial policy can be broadly classified into growth engines as a policy focusing on policy analysis to industry, in this work. First, the scope and content of the industrial policy. Second, the growth engines for the change. Third, to switch to digital, and organize your digital industry health care is derived background. Industrial policy planning and financial support project for the establishment of a high degree of policy in order to judgment is required. Qualitative research has been analyzed based on a theory of evidence.
Third, the following is about analysis methods. The purpose of this study is to find policy implications by comparing and analyzing the economic ripple effects of the digital bio-healthcare industry on the entire industry in the production, investment, employment, income and value-added sectors. First of all, according to the Bank of Korea''s analysis process, the industry-related tables are restated by separately classifying products for the digital healthcare industry and convergence bio-related products in the basic sector of the industry-related table. 2) The group of products in the basic sector shall be reclassified into the basic classification industry and restated into the classification, division, and classification industries. 3) Based on the new industry classification table, the related industry table is reorganized into the digital bio-healthcare industry. 4) Various coefficients, such as production inducement coefficient, shall be restated. We draw up a coefficient table for the front and rear effects of each coefficient of causation through a diagonal matrix table. The process of verifying hypotheses is divided into two categories. First, we are going to proceed with the process by tying up the production, investment and job sectors. The value-added segments are classified separately because there are detailed factors such as employee remuneration, operating surplus and production tax.
On the other hand, the government intends to enhance synergies in policy judgments by studying industrial policies, especially growth engine policies. For effective analysis, recent industrial and economic policy issues such as digital transformation were studied, and the processes by which the digital bio-healthcare industry was derived were summarized.The analysis results were divided into production, investment, employment, income and value added sectors. The derivative coefficient for each segment was derived and compared with the overall industry average. We use diagonal matrix coefficients to derive inverse matrix results and compare them for each segment''s chain effects. The qualitative analysis was compiled as a result of the assessment of the growth engine policies of previous governments. There is no standard for qualitative analysis of growth engine policies, so we refer to the deliberation data of the legislature.
The review described the interpretation of the findings by economic segment. Segment-specific considerations combine a conventional explanation of the analysis results with a microscopic explanation of the quantitative figures. In addition, the general verification discussion supplements quantitative analysis of individual economic sectors and considers them as comprehensive policy judgments. In conclusion, the direction of investment in the digital bio-healthcare industry was summarized. The quantitative aspects are summarized around the policy implications that cover detailed technologies for each economic sector, as the overall analysis was preceded by hypothesis testing of the findings in consideration. In terms of qualitative aspects, the points that need attention and need to be supplemented are comprehensive. It also describes the use of industrial or technical policy project planning. Industrial-related analysis has the advantage of quantitatively analyzing the real economy of the entire country, so it can be used for various economic analysis. However, there are limitations in that there is a time gap, with only one industry analyzed as a commodity. Therefore, high-level policy judgments must be combined to utilize industry-related analysis. However, the purpose of this study is a significant study in that it is necessary to quantify the effectiveness of the bio-healthcare industry, which is important as a new growth industry in the future, as it is evolving into a digital bio-healthcare industry. It is hoped that the results of this work will be used to establish industrial policies and technology development policies.

Key words: industry-related table, industry-related analysis, production induction coefficient, employment induction coefficient, value-added induction coefficient, digital bio-healthcare industry, industrial policy, industrial technology policy, financial investment business