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「KOSTAT 통계플러스」2023년 봄호 발간

by 정부정책과 지원사업등을 우빗거리다(Ubit) 2023. 3. 27.
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「KOSTAT 통계플러스」2023년 봄호 발간

2023.03.27 통계청

통계개발원,「KOSTAT 통계플러스」2023년 봄호 발간
- 디지털 관점에서의 산업구조 변화, Beyond GDP와 국민이전계정 등 -

 

□ 통계청 통계개발원(원장 송준혁)은 경제·사회·인구 등 다양한 분야의 통계를 심층 분석하는「KOSTAT 통계플러스」2023년 봄호를 발간하였다.

 

□ 이슈분석에는「디지털 심화 관점에서 본 우리나라 산업구조 변화」,「인구 감소 지역의 출산 관련 지표 특성 분석과 함의」를 수록하였다.

 

「디지털 심화 관점에서 본 우리나라 산업구조 변화」에서는 디지털 심화(digital intensity) 관점의 산업분류를 활용하여 권역별 산업구조를 분석하였다.

(동남지방통계청 정규승 경제조사과장, 황영은·강성중 주무관)

 

- 기존 관점1차, 2차, 3차 산업에서의 산업구조는 수도권 집중현상을 설명하기 어려웠으나, 본 관점에서는 디지털 심화 산업의 수도권 집중 변화가 뚜렷하게 나타났다.

 

「인구 감소 지역의 출산 관련 지표 특성 분석과 함의」에서는 합계출산율(TFR)이 높음에도 인구가 감소하는 지역에 대한 특성을 도출하였다.

(한국보건사회연구원 장인수 부연구위원)

 

- 높은 출산율에도 불구하고 사망자수가 더 많아 인구가 증가하지 않을 수 있으며, 15~49세 여성 인구규모가 작아서 출생아 수가 적을 수 있음을 파악하였다.

 

□ 통계프리즘에는「Beyond GDP와 국민이전계정」,「한국의 남녀 기대수명 차이에 대한 연령 및 사망원인별 기여효과 분석」을 수록하였다.

 

「Beyond GDP와 국민이전계정」에서는 통계청이 개발·공표한 위성계정 중 하나인 국민이전계정을 통한 세대 간 경제 분석결과를 살펴보았다.

(통계청 배수진·김지현 주무관, 한국보건사회연구원 황남희 센터장)

 

 

- 생애주기(유년층, 노동연령층, 노년층)별로 경제적 자원 흐름을 파악하며, 관련 정책수립에 기초자료로 유용하게 활용될 수 있음을 살펴보았다.

 

「한국의 남녀 기대수명 차이에 대한 연령 및 사망원인별 기여효과 분석」에서는 성별 기대수명 차이에 영향을 미치는 요인을 분석하였다.

(통계청 김순영 사무관)

 

- 기대수명 차이에 영향을 미치는 사망원인(2020년 기준)은 폐암, 폐렴, 심장질환 등 순이며, 폐암은 2000년 이후로 영향력이 큰 요인으로 나타났다. 

 

□ SRI 리서치노트에는「디지털 공급사용표 작성방안 연구」를 수록하였다.

 

○ 디지털 경제의 규모와 전체 경제에 대한 기여 정도 파악을 위한 디지털 공급사용표 작성연구를 위해 OECD 및 주요국의 가이드라인·사례를 소개하였다.

(통계개발원 박소현 서기관)

 

- 통계작성을 위해 선진 해외사례 추가연구 필요성, 관련 조사통계 개발, 디지털 중개 플랫폼 조사 및 연간 사업체조사의 개선 등을 제안하였다.

 

□ 본 간행물은 국가통계포털(http://kosis.kr)의 온라인간행물 및 통계개발원 홈페이지(http://sri.kostat.go.kr)에서 열람 가능하다.

 

※ 붙임: 「KOSTAT 통계플러스」 2023년 봄호 주요내용 요약

 

이슈분석

디지털 심화 관점에서 본 우리나라 산업구조 변화

정규승, 동남지방통계청 경제조사과장

황영은, 동남지방통계청 경제조사과 주무관

강성중, 스마트조사센터 주무관

 

○ 최근 20여년간 청년 취업자 비중, 총부가가치 비중, 인구 순유입 규모 등 여러 부문에서 수도권 집중현상이 두드러지게 나타남

 

- 2000~2021년간 전국 대비 수도권의 청년 취업자 비중은 50.8%에서 56.4%로 5.6%p 증가한 반면, 비수도권의 청년 취업자 비중은 5.6%p 감소(49.2%→43.6%)

 

- 2000~2020년간 전국 대비 수도권의 총부가가치(GRDP) 비중은 48.8%에서 52.9%로 4.1%p 증가한 반면, 비수도권의 총부가가치 비중은 4.1%p 감소(51.2%→47.1%)

 

 

○ 이러한 수도권 집중현상을 분석하기 위해서 디지털 전환(digital transformation)과 산업별 디지털 심화(digital intensity)를 중심으로 산업구조 변화 분석

 

< 디지털 전환의 정도에 따라 산업분류 분류기준(7가지 지표) >

- 디지털 심화 7가지 지표를 활용, 디지털 심화 정도에 따라 산업분류를 4가지로 분류

 

①낮은(Low) 디지털 심화 산업, ②중간-낮은(Medium-low) 디지털 심화 산업

③중간-높은(Medium-high) 디지털 심화 산업, ④높은(High) 디지털 심화 산업

 

 

 

○ 디지털 심화 관점에서 수도권과 비수도권의 2006년 대비 2019년의 사업체 수 증가율 비교결과, 수도권에서는 디지털 심화 정도가 높은(High) 산업이 47.6%로 가장 높았으며 비수도권에서는 중간-낮은(M-low) 산업이 39.1%로 가장 높게 나타남

< 수도권과 비수도권 디지털 심화 산업분류의 사업체 수 증가율 >

 

○ 디지털 심화 관점에서 수도권과 비수도권의 2006년 대비 2019년의 종사자 수 증가율 비교결과, 수도권에서는 디지털 심화 정도가 높은(High) 산업이 72.1%로 가장 높았으며 비수도권에서는 중간-낮은(M-low) 산업이 62.8%로 가장 높게 나타남

< 수도권과 비수도권 디지털 심화 산업분류의 종사자 수 증가율 >

 

○ 1~3차 산업 중심으로 살펴보는 기존 관점에서는 수도권 집중 현상을 제대로 설명하지 못하며 4차 산업혁명으로 인한 구조 변화를 반영하지 못하는 한계가 있으나,

 

- 디지털 심화 관점으로 본 산업구조 분석에 따르면, 고도의 디지털 심화 산업을 중심으로 수도권으로의 사업체 수와 종사자 수의 집중 현상이 일관성 있게 나타남

 

○ 본 연구는 디지털 심화를 기준으로 산업을 4분위로 재분류한 연구(Calvino, F. 등, 2018년)를 활용하여 우리나라 산업구조 변화 분석한 첫 시범연구로서 의의

 

- 디지털 심화 산업분류의 기업들에 관한 다양한 연구가 OECD 등에서 진행되고 있으며, 이에 따라 후속 연구를 통한 우리나라 산업구조 분석 추진 필요

 

이슈분석

인구 감소 지역의 출산 관련 지표 특성 분석과 함의

※ 본 분석은 2021년 한국보건사회연구원 보고서 「2021년 인구변동 모니터링과 정책 과제: 지역 인구 감소를 중심으로」의 일부내용을 활용하여 작성

장인수, 한국보건사회연구원 부연구위원

 

○ 관측그룹(합계출산율 높고 인구규모 감소 지역)과 비교그룹(합계출산율 높고 인구규모 증가 지역)간 비교분석을 통해 인구 감소 지역의 인구통계학적 특성을 도출

 

- 출산력 관측 지표로서 두루 활용되는 합계출산율(TFR*)의 특성이 국가 단위와 지역 단위에서 다소 상이하여 합계출산율과 출생아 수의 관계가 다른 양상

* 여자 1명이 평생 동안 낳을 것으로 예상되는 평균 출생아 수를 나타낸 지표로 연령별 출산율(ASFR)의 총합이며, 출산력 수준을 나타내는 대표적 지표

 

○ 합계출산율이 높은 반면 인구규모가 지속적으로 감소하는 5개 사례지역(관측 그룹)은 출생아 수가 대체적으로 전년대비 감소하는 반면, 합계출산율이 높고 인구규모가 지속적으로 증가하는 5개 사례지역(비교그룹)은 출생아 수 증가

 

○ 관측그룹은 2000~2020년 내내 거의 대부분 지속적으로 출생아 수보다 사망자 수가 많은 것으로 나타나는데, 합계출산율이 높아도 인구증가로 이어지지 않음을 보여줌

 

 

- 이는 합계출산율이 높아도 사망자 수가 많아서 결과적으로 인구가 증가하지 못한 것이며, 인구 고령화가 심화된 것으로 추정할 수 있음

 

○ 지역간 합계출산율 수준이 비슷해도 15~49세 여성 인구 수가 다르면 출생아 수준이 다를 수 있는데, 이는 높은 합계출산율이 출생아 수 증가로 이어지지 않음을 의미

 

- 합계출산율이 높은 반면 인구가 감소하는 지역은 대체로 15~49세 여성 인구 수가 상대적으로 적기 때문에 타 지역과 비교시 출생아 수가 동일해도 합계출산율이 높음

 

○ 본 연구는 일부 인구 감소 지역의 높은 합계출산율 현상을 다각적으로 살펴보고, 합계출산율만으로는 해당 지역의 인구동태를 제대로 파악하기 어려움을 도출

 

- 더 정확한 인구동태를 파악하기 위해 합계출산율 외에 다른 지표나 미시적 분석을 추가한 후속연구의 필요성 제시

 

 

 

통계프리즘

Beyond GDP와 국민이전계정

배수진, 통계청 경제통계기획과 주무관

김지현, 통계청 경제통계기획과 주무관

황남희, 한국보건사회연구원 저출산고령화정책기획센터장

 

○ Beyond GDP(시장산출물로 계산되는 GDP의 한계 보완) 측정의 일환으로, 통계청은 경제통계에 인구통계학 관점을 적용한 국민이전계정·가계생산위성계정·국민시간이전계정 개발·공표

 

○ 국민이전계정은 연령별 경제적 자원 흐름 분포에 관한 통계로서, 노동소득과 소비 차이로 인한 생애주기별 적자/흑자 분포 및 이를 충당하기 위한 자원의 재배분 파악

 

- 적자는 공공·민간이전, 자산재배분을 통해 충당되는데 노동소득이 없는 유년층의 적자는 주로 공공·민간이전으로 충당되고 노년층은 공공이전·자산재배분으로 충당

 

- 지난 10년간 흑자구간 진입연령은 27~28세로 큰 변동이 없으나, 2차 적자구간 진입은 2020년에 61세로 늦어지는 추세로 이는 노년층 고용 촉진 지원 정책과 관련있음

 

○ 65세 이상 노년층의 부양체계 구성비를 살펴보면, 공공이전은 지난 10년간 20.0%p 증가하였으며 자산재배분은 22.3%p 감소, 민간이전은 2.4%p 증가

 

통계프리즘

한국의 남녀 기대수명 차이에 대한 연령 및 사망원인별
기여효과 분석

김순영, 통계청 표본과 사무관

 

○ 남녀 기대수명 차이(여자의 기대수명―남자의 기대수명)는 1970년에 7.1년이었다가 점차 증가하여 1985년 정점(8.6년)에 도달한 후 점차 감소하여 2020년에는 6.0년임

 

○ 남녀 기대수명 차이 발생에 기여하는 주된 연령층이 고령층으로 이동해왔는데, 2000년대 전까지는 60대의 기여도가 컸으나 2010년 이후에는 70세 이상의 기여도가 가장 높음

 

○ 주요 사망원인이 남녀 기대수명 격차 발생에 기여도는 2020년 격차(5.99년) 기준으로 신생물의 기여정도가 2.14년으로 가장 크고 호흡계통 질환 0.99년 등 순임

 

○ 사망원인을 세부 사인별로 기여도를 살펴보면, 2020년 기준으로 폐암(0.81년), 폐렴(0.54년), 심장질환(0.48년), 고의적 자해(자살)(0.45년), 간암(0.44년)이 크게 기여

 

- 전반적으로 뇌혈관 질환과 간암은 시기에 관계없이 남녀 기대수명 차이 발생에 영향을 미치는 주요 요인이며, 폐암은 2000년 이후로 두드러진 기여를 하고 있음

 

SRI리서치노트

디지털 공급사용표 작성방안 연구

※ 본 리서치 브리프는 통계개발원 연구보고서 「디지털 공급사용표(위성계정) 작성방안 연구」(2023.4월 발간 예정)의 일부 내용을 발췌·정리

 

박소현, 통계개발원 서기관

 

○ 웹이나 플랫폼 등을 이용한 경제활동 증가에 따라 이들이 전체 경제에서 차지하는 비율과 기여 정도를 측정하기 위해 OECD는 디지털 공급사용표 가이드라인 작성

 

○ 디지털 공급사용표는 표준 공급사용표 내에서 디지털부문의 규모를 파악하기 위해 상품과 산업을 디지털과 비디지털로 구분하며, 이들의 합은 표준 공급사용표와 일치

 

○ OECD 가이드라인과 주요국의 작성사례 검토 결과, 캐나다·일본·네덜란드는 디지털 공급표와 사용표를 모두 작성하며 미국·영국·호주는 디지털 공급표만 작성 중

 

- 자료제약으로 완전한 디지털 공급사용표를 작성하는 국가는 없으며 그 중 캐나다(7개 디지털산업 모두 구분 등), 네덜란드가 가장 상세히 추계

 

○ 추계결과에 따르면, 주요 국가의 전체 경제 중 디지털 경제가 차지하는 비율은 5~10% 규모 수준을 보임 (※ 국가별 디지털 경제의 정의가 다르므로 직접 비교는 제한적)

 

○ 본 연구에서는 캐나다·네덜란드 사례 추가연구 필요성, ‘서비스무역의 공급방식1’ 관련 조사통계 개발, 디지털 중개 플랫폼 조사 및 연간 사업체조사의 개선을 제안


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