비즈니스 동학Dynamics과 생산성 분석을 위한 데이터 구축 및 활용에 관한 연구 OECD MultiProd Project - KIET 산업연구원 - 연구 - 심층 분석

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연구자료

연구방법론, 실증분석기법, 통계자료분석 등을 수행하여 향후 심층연구의 기초자료제공을 목적으로 하는 보고서

비즈니스 동학Dynamics과 생산성 분석을 위한 데이터 구축 및 활용에 관한 연구 OECD MultiProd Project 원문 미리보기 원문 다운로드 2019.10.28

# 산업별 비즈니스 동학 # 생산성 # MultiProd

요약

제1장 서론

1. 연구의 배경 및 목적

제2장 OECD MultiProd Project

1. OECD MultiProd Project 개요
2. 생산성 추정과 방법론
3. MultiProd 프로젝트 주요 결과

제3장 국내기업 단위 미시데이터 통계 현황
1. MultiProd 구축을 위한 데이터 요건
2. 국내기업 단위 미시데이터 개요 및 특성
3. MultiProd 프로젝트를 위한 국내 미시데이터 제언

제4장 MultiProd를 활용한 국내 비즈니스 동학과 생산성 분석

1. 「기업활동조사」의 기초 통계량
2. 제조업과 비금융 서비스업의 생산성 추정 결과
3. 제조업과 비금융 서비스업의 생산성 분산

제5장 결론 및 제언

1. MutiProd 프로젝트를 위한 데이터 이슈
2. 연구 주제 관련 이슈

참고문헌
부록

○ 기업의 비즈니스 동학과 생산성 분포가 국가별ㆍ산업별 생산성 차이를 결정하는 중요한 요인임에도 불구하고 국가별 비교분석에 있어 데이터 한계로 인하여 실증분석을 활용한 정책연구 한계

○ 이러한 한계를 극복하기 위해 OECD는 국가별 미시데이터를 바탕으로 국가별ㆍ산업별 비즈니스 동학을 비교분석하기 위한 MultiProd와 DynEmp 프로젝트를 추진

○ 본 연구는 OECD MultiProd 프로젝트 참여를 위한 기초 연구로 해당 프로젝트를 위한 국내 미시데이터 활용과 분석의 사전적 연구

○ 연구 결과에 따르면 한국의 가용한 미시 단위의 기업데이터 중 가장 적절한 데이터는 「기업활동조사」로 판단되나, 일부 한계로 인하여「광공업통계조사」, 「서비스업조사」 등 사업체 단위의 데이터 보완이 필요

○ 「기업활동조사」를 통한 생산성 분석에서는 OECD의 최근 연구 결과와 동일하게 국내 산업 내 기업 간 생산성 격차 확대 및 산업 간 생산성 분포의 차이 등이 관찰됨.

○ 산업별 생산성 변동 요인에 있어 기업의 동학을 고려한다는 장점에도 불구하고, 생산성 추정에 관한 분석방법에 지식을 갖춘 개별 연구자가 특정 국가를 분석하는 경우에는 MultiProd 프로젝트가 주는 장점은 그리 크지 않다고 판단

○ 단, 해당 프로젝트가 추구하는 기업의 비즈니스 동학 및 분포에 관한 엄밀한 정책연구의 필요성이 최근 높아지고 있으며, 중장기적으로 국가별 비교에 있어 비교 가능한 데이터를 구축한다는 점에서 이에 대한 지속적인 참여와 OECD와의 공동 연구 협력이 필요

보도 자료

산업연구원의 본 저작물은 “공공누리 제4유형 : 출처표시 + 상업적 금지 + 변경금지” 조건에 따라 이용할 수 있습니다. 저작권정책 참조

담당자 대외협력실_ 오미숙
TEL 044-287-3146 메일

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자료 분류	제목	발간일
중국산업경제브리프	[산업단신] 에너지 소비 강도 및 총량 관리 제도 개선 외	2021.10.29

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중국산업경제브리프

[산업단신] 에너지 소비 강도 및 총량 관리 제도 개선 외

2021.10.29

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월간 KIET 산업경제 코로나19 발생 이후 제조업 고용 변화: 중간 점검

코로나19 발생 이후 대부분의 고용 관심사가 항공 및 여행서비스, 음식·숙박 서비스 등 주로 서비스 업종에 집중된 상황에서 본 연구는 최근 그 중요성이 강조되고 있는 제조업의 고용변화를 살펴보았다. 분석에 따르면, 코로나19 이후 제조업 고용은 비교적 큰 충격 없이 빠르게 회복하는 모습을 보이고 있다. 제조업 고용은 서비스업에 비해 큰 충격 없이 유지되고 있고, 코로나19 직후 2020년 상반기에 약간 하락하였지만 하반기부터 회복 추세를 보이고 있으며, OECD 주요국의 제조업과 비교하여도 일본과 함께 고용 충격이 비교적 작게 나타나고 있다. 그러나 전반적으로 양호한 고용 성적에도 불구하고 제조업 내 특성 별로는 차이가 나타나는 것으로 보인다. 종사상 지위 별로 보면, 임시·일용직, 고용원이 있는 자영업자에서 고용 충격이 상대적으로 크게 나타났고, 상용직과 고용원이 없는 자영업자는 큰 충격이 없는 것으로 나타났다. 제조업 규모별로는 300인 이상의 경우 코로나 발생 초기 약간의 충격 이후 고용이 빠르게 반등하면서 코로나 이전보다 고용이 더 증가한 반면, 이보다 작은 규모의 제조업체들의 경우 고용 회복이 더디게 나타나고 있다. 고용의 중장기, 단기 추세선을 비교한 결과 제조업 업종에 따른 차이를 보였다. 코로나 발생 이전 3년간의 추세선을 2020년 1월부터 연장한 선과, 2020년 1월부터의 실제 자료를 이용한 단기 추세선을 비교한 결과, 의약품은 코로나19 발생 이전부터 시작하여 코로나19 발생 이후에도 견조한 증가세를 유지하고 있으며, 전자부품·컴퓨터, 기타운송장비, 가구는 코로나19 이후 오히려 고용 추세가 개선되었다. 그러나 다수 업종은 코로나 발생 이후 고용이 하락하였는데, 특히, 비금속광물, 1차금속, 금속가공 분야나 인쇄·기록매체 업종에서 하락이 상대적으로 크게 나타났다.

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