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위성자료는 다양한 과학 분야에서 지구 현상을 관측하는 데 활용된다. 그런데 최근 위성자료에 대한 접근성이 확대되고 이를 다루는 데 필요한 기술이 발전하면서 사회과학 분야에서도 위성자료를 활용하는 범위가 확대되고 있으며, 특히 그 부가가치는 통계 작성 능력이나 통계의 종류가 부족한 통계 취약국에서 더 크다. 위성은 전 세계를 같은 기준으로, 일정한 주기로, 세부적인 지리적 범위로 관측하기 때문이다.
북한은 전 세계에서 통계자료가 가장 부족한 국가로 손꼽힌다. 자체적으로 발표하는 경제통계가 극히 제한적이며, 외부 세계에서 GDP 등 추정치를 발표하기도 하지만 통계자료를 작성하기 위한 원자료 부족으로 그 추정치의 신뢰성에도 종종 의문이 제기된다. 그 때문에 최근 위성자료를 활용하여 북한경제를 분석하려는 시도가 이루어지고 있다.
본 연구는 위성자료를 통해 북한경제를 분석하려는 흐름에 두 가지 측면에서 새로운 기여를 한다. 먼저, 연구의 대상이다. 기존의 위성자료를 활용한 연구는 대체로 지역 및 국가 단위에서 분석을 실시하였다. 본 연구는 기업의 중요도와 위성자료 및 기업 공간정보의 가독성을 고려하여 북한의 179개 주요 기업에 대해 위성자료를 활용해 기업 활동을 측정하는 지표를 만들고, 이를 소분류 산업 단위에서 집계하여 산업지표를 생성한다. 북한의 경우 기업 단위 미시 데이터는 보도빈도 DB를 제외하고는 전무하며, 산업 단위의 통계도 한국은행이 제공하는 경제활동별 GDP와 소수 품목에 대한 생산량 추정치가 거의 유일하다. 그런데 한국은행의 GDP는 제조업을 경공업, 중화학공업 둘로만 분류하기 때문에 세부 산업에 대한 분석을 하기는 어렵다. 본 연구는 북한의 주요 기업에 대해 위성자료를 활용하여 기업 활동을 나타낼 수 있는 기업 단위의 지표를 생성하고, 이를 산업 소분류 단위에서 집계하여 41개 산업에 대한 산업 단위 지표를 생성하였다.
두 번째로 본 연구에서는 새로운 위성자료를 활용하였다. 기존에 북한경제를 관찰하는 데 사용된 위성자료는 대부분이 야간조도를 활용한 것이었다. 전력 소비와 경제활동 간 밀접한 상관관계가 있기 때문에 경제학 분야에서 야간조도가 소득수준을 나타내는 지표로 광범위하게 활용되며 신뢰성을 얻고 있기 때문이다. 그런데 북한의 특수한 경제환경에서는 야간조도의 유용성과 신뢰성에 대해 의문이 제기되어 왔다. 야간조도 관측이 새벽 1시경에 이루어지는데 이 시간에 북한 경제활동이 활발히 이루어지지 않을 가능성이 높고, 북한 전력배분을 당국이 독점하여 전력소비가 경제적 수요를 반영하지 못할 수 있기 때문이다.
본 연구에서는 야간조도와 더불어 낮 시간에 촬영한 지표면 온도, 기상환경과 무관히 관측 가능한 SAR 위성영상을 활용하여 북한경제를 관측하고자 하였다. 지표면 온도 자료를 활용해서는 기업 생산부지의 온도를 지표화하였고, SAR 위성영상을 활용해서는 기업 면적 내 야외부지의 적재물 변화를 측정하였다. 야간조도 자료를 통해서는 야간에 기업에서 발생하는 빛을 측정하였다. 세 가지 모두 다른 위성자료를 활용하여 다른 방법론으로 생성되는 만큼 이 지표는 야간 및 주간, 공장 내부 및 야외부지 등 기업 활동의 다른 측면을 관찰하며 북한 기업 및 산업의 상이한 측면을 반영할 수 있을 것으로 기대된다.
위성자료를 활용해 일종의 경제통계를 생성하는 것은 최근에 새롭게 시도되는 분야이며 정립된 방법론이 있다고 보기는 어렵다. 북한 기업 및 산업에 대해 이러한 시도를 하는 것도 최초이다. 따라서 본 연구에서는 기업 및 산업 단위에서 생성한 위성기반 경제지표의 설명력과 한계 등을 평가하였다. 기업 단위에서는 북한의 8개 주요 공장에 대해 북한 매체의 보도내용으로 확인되는 기업의 생산ㆍ투자 활동 및 거시경제 환경과 위성기반 기업지표의 정합성을 평가하였다. 산업 단위에서는 기업지표를 소분류 산업 단위에서 가중평균하여 산업지표를 생성하고, 이를 품목별 무역통계 및 통계청 생산량 추정치 등의 경제통계와 비교하였다.
각 장의 구성과 주요 내용은 다음과 같다. 먼저, 2장에서는 위성자료를 활용한 경제 분석 연구, 특히 경제활동의 측정을 시도한 선행연구를 검토하고 본 연구의 연구 방법과 사용한 자료를 설명하였다. 위성기반 경제지표를 도출하기 위해 네 가지 단계를 거쳤는데, 먼저 대상 기업을 선정하고, 기업의 공간정보를 획득하였으며, 이를 위성자료와 중첩한 후, 기업 단위에서 위성자료를 가공하여 경제지표를 생성하였다. 앞서 설명한 바와 같이 세 가지 종류의 지표를 생성하였는데 먼저 온도를 사용한 ‘온도격차’ 지표는 기업부지 내 생산부지와 비생산부지 간 평균 온도의 격차이다. 야간조도를 사용한 ‘조도격차’ 지표는 기업의 평균 야간조도 수준에서 전국 평균 야간조도를 차감한 것으로 국가적 차원의 전력공급 영향을 통제하기 위함이다. 마지막으로 SAR 위성영상을 활용해서는 ‘적재물 변화’ 지표를 만들었으며, 기업 야외부지에서 연속적인 두 위성영상 간 물체의 변화가 관측된 면적의 비중이다.
이후 온도격차, 조도격차, 적재물 변화 세 지표의 시기별, 산업별, 기업규모별 분포 변화를 살펴보고 간략히 특징을 도출하였다. 온도격차의 경우 온도격차 수준이 낮은 하위기업에서는 시기별로 평년(2013~16년), UN 제재기(2017~19년), 코로나19 시기(2020~22년), 포스트코로나(2023년)로 갈수록 온도격차 수준이 낮아진 반면 상위기업에서는 UN 제재기에는 변화가 크지 않고 코로나 시기에 온도격차의 감소가 관찰되었다. 조도격차의 경우 위의 네 시기에 걸쳐 지속적으로 수준이 향상되었으며, 특히 기업규모가 큰 경우 증가폭이 더 컸다. 적재물 변화는 하위기업에서는 시기에 따라 적재물 변화 수준이 낮아져 온도격차와 유사한 특성이, 상위기업에서는 UN 제재기와 코로나 시기의 변화가 다소 혼재되어 있으나 포스트코로나 시기에는 일관적으로 적재물 변화면적이 증가하는 양상이 나타났다. 산업별로는 온도격차의 경우 1차금속, 수송기계 등을 필두로 중화학공업에서 높게 나타났으며, 조도격차는 수송기계와 전기ㆍ전자, 화학, 적재물 변화는 수송기계와 기계, 전기ㆍ전자 산업에서 높게 나타났다. 산업 내 기업간 편차는 섬유ㆍ의류와 음식료품 등 경공업에서 크게 나타났다. 마지막으로 기업규모에 따라서는 온도격차가 기업규모와 강한 양의 상관관계를 가진 반면, 조도격차와 적재물 변화는 기업규모와 큰 상관관계를 보이지 않았다.
제3장에서는 김책제철련합기업소, 천리마제강련합기업소, 흥남비료련합기업소, 남흥청년화학련합기업소, 대안중기계련합기업소, 신의주섬유화학련합기업소, 함흥영예군인수지일용품공장, 김정숙평양방직공장, 평양곡산공장의 9개 주요 기업에 대해 세 가지 위성 지표의 설명력을 확인하였다. 위성 지표가 주요 기업의 생산 및 투자 활동을 설명하는 정도는 기업마다, 시기마다 상이하였으며 완전하지는 않았다. 그럼에도 일정한 결론을 도출하면 온도격차는 기업의 생산과의 관련성을 발견할 수 있었으며 특히 중화학공업에서 그러한 경향이 두드러졌다. 조도격차는 대규모 설비투자 및 공사 등의 시기에 증가하는 경향을 보여 대체적으로 설비투자와 관련성이 높은 것으로 판단되며, 김정숙평양방직공장, 평양곡산공장의 경우는 생산활동과도 일정한 일치성을 보였다. 적재물 변화의 경우 타 지표와 달리 시계열 길이가 2017~23년으로 짧아 기업 활동과 일정한 관련성을 찾기는 어려웠으나 대안중기계련합기업소, 함흥영예군인수지일용품공장의 경우 기업 활동과의 관련성을 발견하였다. 한편 기업 소재지에 따라 주변부의 온도 및 조도의 영향으로 측정오차가 발생할 가능성, 기업 면적에 대한 고려, 온도격차 변수의 상방 및 하방 경직성 등에 대해 해석상의 유의점도 발견하였다.
제4장에서는 산업 단위에서 경제통계와 비교한 위성 지표의 설명력을 검토하였다. 산업 소분류 단위에서 생산량 추정치가 있거나 산업과 관련된 중간재 수입, 최종재 수입 혹은 최종재 수출 무역통계를 구축할 수 있는 총 16개 산업에 대해 경제통계와 위성기반 산업지표 간의 상관관계를 검토하였다. 온도격차와 조도격차만 산업 단위 지표를 생성하고 데이터가 존재하는 기업 수가 적은 적재물 변화는 본 장에서는 사용하지 않았다.
분석 결과 온도는 중화학공업 9개, 경공업 4개 산업에 대해 경제통계와 일정 수준 이상의 상관관계를 가지는 것으로 나타났으며 특히 중화학공업 산업에 대해서 상관계수가 더 높게 나타났다. 조도격차의 경우 중화학공업 2개, 경공업 1개 산업에 대해 경제통계와 위성기반 산업지표가 일정 수준 이상의 상관계수를 보여 온도격차보다는 산업 생산과 연관성이 낮았다. 위성기반 산업지표의 전반적인 설명력을 평가하기 위해 무역통계가 존재하는 산업에 대해 무역통계와 온도격차, 조도격차 간의 상관관계에 대한 고정효과 모형 분석을 실시하였다. 분석 결과 온도격차, 조도격차 각각이 경제통계와 유의한 양의 상관관계를 가졌으나 두 가지를 함께 고려할 경우 온도격차만 유의한 것으로 나타나 온도격차가 생산과 관련성이 더 높은 것으로 나타났다. 또한 중화학공업과 경공업을 분리할 경우 중화학공업에 대해서만 유의한 양의 관계를 갖는 것으로 나타났다.
이상의 결과는 본 연구에서 도출한 위성기반 기업 및 산업지표가 기업 및 산업 단위에서의 경제활동을 일정 부분 반영하고 있음을 보여준다. 북한의 경우 산업 및 기업 단위의 경제통계가 불충분하기 때문에 본 연구는 최초로 기업 및 산업의 생산활동을 측정하며 일정한 수준의 설명력을 가지는 위성기반 경제지표를 개발하였다는 점에서 큰 의의를 가진다. 특히 본 연구는 최초로 지표면 온도를 기반으로 북한의 기업 및 산업 활동을 유의미하게 관측할 수 있는 가능성을 발견하였다.
그러나 본 연구에서 개발한 위성기반 경제지표가 북한의 기업 및 산업 생산을 정확히 측정한다고 보기에는 한계가 존재하였다. 야간조도 자료의 빛 번짐 등 위성자료 자체에서 발생하는 한계, 기업규모에 대한 고려와 계절성과 같은 위성자료 보정 및 지표 도출 방법론 등에서 개선의 필요성을 다수 발견하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 지표를 기준으로 북한 경제 상황을 평가하기보다는 일종의 보조자료로서 활용하는 것이 바람직할 것이다. 그럼에도 불구하고 북한 경제통계의 희소성을 고려할 때 본 연구는 위성자료를 활용한 북한 경제 분석의 새로운 방법론을 제시하고 일정한 설명력을 확인하였다는 점에서 큰 의의를 가진다. 관련 방법론을 더욱 발전시킬 경우 북한경제에 대한 이해를 확장할 수 있을 것으로 기대된다.
북한은 전 세계에서 통계자료가 가장 부족한 국가로 손꼽힌다. 자체적으로 발표하는 경제통계가 극히 제한적이며, 외부 세계에서 GDP 등 추정치를 발표하기도 하지만 통계자료를 작성하기 위한 원자료 부족으로 그 추정치의 신뢰성에도 종종 의문이 제기된다. 그 때문에 최근 위성자료를 활용하여 북한경제를 분석하려는 시도가 이루어지고 있다.
본 연구는 위성자료를 통해 북한경제를 분석하려는 흐름에 두 가지 측면에서 새로운 기여를 한다. 먼저, 연구의 대상이다. 기존의 위성자료를 활용한 연구는 대체로 지역 및 국가 단위에서 분석을 실시하였다. 본 연구는 기업의 중요도와 위성자료 및 기업 공간정보의 가독성을 고려하여 북한의 179개 주요 기업에 대해 위성자료를 활용해 기업 활동을 측정하는 지표를 만들고, 이를 소분류 산업 단위에서 집계하여 산업지표를 생성한다. 북한의 경우 기업 단위 미시 데이터는 보도빈도 DB를 제외하고는 전무하며, 산업 단위의 통계도 한국은행이 제공하는 경제활동별 GDP와 소수 품목에 대한 생산량 추정치가 거의 유일하다. 그런데 한국은행의 GDP는 제조업을 경공업, 중화학공업 둘로만 분류하기 때문에 세부 산업에 대한 분석을 하기는 어렵다. 본 연구는 북한의 주요 기업에 대해 위성자료를 활용하여 기업 활동을 나타낼 수 있는 기업 단위의 지표를 생성하고, 이를 산업 소분류 단위에서 집계하여 41개 산업에 대한 산업 단위 지표를 생성하였다.
두 번째로 본 연구에서는 새로운 위성자료를 활용하였다. 기존에 북한경제를 관찰하는 데 사용된 위성자료는 대부분이 야간조도를 활용한 것이었다. 전력 소비와 경제활동 간 밀접한 상관관계가 있기 때문에 경제학 분야에서 야간조도가 소득수준을 나타내는 지표로 광범위하게 활용되며 신뢰성을 얻고 있기 때문이다. 그런데 북한의 특수한 경제환경에서는 야간조도의 유용성과 신뢰성에 대해 의문이 제기되어 왔다. 야간조도 관측이 새벽 1시경에 이루어지는데 이 시간에 북한 경제활동이 활발히 이루어지지 않을 가능성이 높고, 북한 전력배분을 당국이 독점하여 전력소비가 경제적 수요를 반영하지 못할 수 있기 때문이다.
본 연구에서는 야간조도와 더불어 낮 시간에 촬영한 지표면 온도, 기상환경과 무관히 관측 가능한 SAR 위성영상을 활용하여 북한경제를 관측하고자 하였다. 지표면 온도 자료를 활용해서는 기업 생산부지의 온도를 지표화하였고, SAR 위성영상을 활용해서는 기업 면적 내 야외부지의 적재물 변화를 측정하였다. 야간조도 자료를 통해서는 야간에 기업에서 발생하는 빛을 측정하였다. 세 가지 모두 다른 위성자료를 활용하여 다른 방법론으로 생성되는 만큼 이 지표는 야간 및 주간, 공장 내부 및 야외부지 등 기업 활동의 다른 측면을 관찰하며 북한 기업 및 산업의 상이한 측면을 반영할 수 있을 것으로 기대된다.
위성자료를 활용해 일종의 경제통계를 생성하는 것은 최근에 새롭게 시도되는 분야이며 정립된 방법론이 있다고 보기는 어렵다. 북한 기업 및 산업에 대해 이러한 시도를 하는 것도 최초이다. 따라서 본 연구에서는 기업 및 산업 단위에서 생성한 위성기반 경제지표의 설명력과 한계 등을 평가하였다. 기업 단위에서는 북한의 8개 주요 공장에 대해 북한 매체의 보도내용으로 확인되는 기업의 생산ㆍ투자 활동 및 거시경제 환경과 위성기반 기업지표의 정합성을 평가하였다. 산업 단위에서는 기업지표를 소분류 산업 단위에서 가중평균하여 산업지표를 생성하고, 이를 품목별 무역통계 및 통계청 생산량 추정치 등의 경제통계와 비교하였다.
각 장의 구성과 주요 내용은 다음과 같다. 먼저, 2장에서는 위성자료를 활용한 경제 분석 연구, 특히 경제활동의 측정을 시도한 선행연구를 검토하고 본 연구의 연구 방법과 사용한 자료를 설명하였다. 위성기반 경제지표를 도출하기 위해 네 가지 단계를 거쳤는데, 먼저 대상 기업을 선정하고, 기업의 공간정보를 획득하였으며, 이를 위성자료와 중첩한 후, 기업 단위에서 위성자료를 가공하여 경제지표를 생성하였다. 앞서 설명한 바와 같이 세 가지 종류의 지표를 생성하였는데 먼저 온도를 사용한 ‘온도격차’ 지표는 기업부지 내 생산부지와 비생산부지 간 평균 온도의 격차이다. 야간조도를 사용한 ‘조도격차’ 지표는 기업의 평균 야간조도 수준에서 전국 평균 야간조도를 차감한 것으로 국가적 차원의 전력공급 영향을 통제하기 위함이다. 마지막으로 SAR 위성영상을 활용해서는 ‘적재물 변화’ 지표를 만들었으며, 기업 야외부지에서 연속적인 두 위성영상 간 물체의 변화가 관측된 면적의 비중이다.
이후 온도격차, 조도격차, 적재물 변화 세 지표의 시기별, 산업별, 기업규모별 분포 변화를 살펴보고 간략히 특징을 도출하였다. 온도격차의 경우 온도격차 수준이 낮은 하위기업에서는 시기별로 평년(2013~16년), UN 제재기(2017~19년), 코로나19 시기(2020~22년), 포스트코로나(2023년)로 갈수록 온도격차 수준이 낮아진 반면 상위기업에서는 UN 제재기에는 변화가 크지 않고 코로나 시기에 온도격차의 감소가 관찰되었다. 조도격차의 경우 위의 네 시기에 걸쳐 지속적으로 수준이 향상되었으며, 특히 기업규모가 큰 경우 증가폭이 더 컸다. 적재물 변화는 하위기업에서는 시기에 따라 적재물 변화 수준이 낮아져 온도격차와 유사한 특성이, 상위기업에서는 UN 제재기와 코로나 시기의 변화가 다소 혼재되어 있으나 포스트코로나 시기에는 일관적으로 적재물 변화면적이 증가하는 양상이 나타났다. 산업별로는 온도격차의 경우 1차금속, 수송기계 등을 필두로 중화학공업에서 높게 나타났으며, 조도격차는 수송기계와 전기ㆍ전자, 화학, 적재물 변화는 수송기계와 기계, 전기ㆍ전자 산업에서 높게 나타났다. 산업 내 기업간 편차는 섬유ㆍ의류와 음식료품 등 경공업에서 크게 나타났다. 마지막으로 기업규모에 따라서는 온도격차가 기업규모와 강한 양의 상관관계를 가진 반면, 조도격차와 적재물 변화는 기업규모와 큰 상관관계를 보이지 않았다.
제3장에서는 김책제철련합기업소, 천리마제강련합기업소, 흥남비료련합기업소, 남흥청년화학련합기업소, 대안중기계련합기업소, 신의주섬유화학련합기업소, 함흥영예군인수지일용품공장, 김정숙평양방직공장, 평양곡산공장의 9개 주요 기업에 대해 세 가지 위성 지표의 설명력을 확인하였다. 위성 지표가 주요 기업의 생산 및 투자 활동을 설명하는 정도는 기업마다, 시기마다 상이하였으며 완전하지는 않았다. 그럼에도 일정한 결론을 도출하면 온도격차는 기업의 생산과의 관련성을 발견할 수 있었으며 특히 중화학공업에서 그러한 경향이 두드러졌다. 조도격차는 대규모 설비투자 및 공사 등의 시기에 증가하는 경향을 보여 대체적으로 설비투자와 관련성이 높은 것으로 판단되며, 김정숙평양방직공장, 평양곡산공장의 경우는 생산활동과도 일정한 일치성을 보였다. 적재물 변화의 경우 타 지표와 달리 시계열 길이가 2017~23년으로 짧아 기업 활동과 일정한 관련성을 찾기는 어려웠으나 대안중기계련합기업소, 함흥영예군인수지일용품공장의 경우 기업 활동과의 관련성을 발견하였다. 한편 기업 소재지에 따라 주변부의 온도 및 조도의 영향으로 측정오차가 발생할 가능성, 기업 면적에 대한 고려, 온도격차 변수의 상방 및 하방 경직성 등에 대해 해석상의 유의점도 발견하였다.
제4장에서는 산업 단위에서 경제통계와 비교한 위성 지표의 설명력을 검토하였다. 산업 소분류 단위에서 생산량 추정치가 있거나 산업과 관련된 중간재 수입, 최종재 수입 혹은 최종재 수출 무역통계를 구축할 수 있는 총 16개 산업에 대해 경제통계와 위성기반 산업지표 간의 상관관계를 검토하였다. 온도격차와 조도격차만 산업 단위 지표를 생성하고 데이터가 존재하는 기업 수가 적은 적재물 변화는 본 장에서는 사용하지 않았다.
분석 결과 온도는 중화학공업 9개, 경공업 4개 산업에 대해 경제통계와 일정 수준 이상의 상관관계를 가지는 것으로 나타났으며 특히 중화학공업 산업에 대해서 상관계수가 더 높게 나타났다. 조도격차의 경우 중화학공업 2개, 경공업 1개 산업에 대해 경제통계와 위성기반 산업지표가 일정 수준 이상의 상관계수를 보여 온도격차보다는 산업 생산과 연관성이 낮았다. 위성기반 산업지표의 전반적인 설명력을 평가하기 위해 무역통계가 존재하는 산업에 대해 무역통계와 온도격차, 조도격차 간의 상관관계에 대한 고정효과 모형 분석을 실시하였다. 분석 결과 온도격차, 조도격차 각각이 경제통계와 유의한 양의 상관관계를 가졌으나 두 가지를 함께 고려할 경우 온도격차만 유의한 것으로 나타나 온도격차가 생산과 관련성이 더 높은 것으로 나타났다. 또한 중화학공업과 경공업을 분리할 경우 중화학공업에 대해서만 유의한 양의 관계를 갖는 것으로 나타났다.
이상의 결과는 본 연구에서 도출한 위성기반 기업 및 산업지표가 기업 및 산업 단위에서의 경제활동을 일정 부분 반영하고 있음을 보여준다. 북한의 경우 산업 및 기업 단위의 경제통계가 불충분하기 때문에 본 연구는 최초로 기업 및 산업의 생산활동을 측정하며 일정한 수준의 설명력을 가지는 위성기반 경제지표를 개발하였다는 점에서 큰 의의를 가진다. 특히 본 연구는 최초로 지표면 온도를 기반으로 북한의 기업 및 산업 활동을 유의미하게 관측할 수 있는 가능성을 발견하였다.
그러나 본 연구에서 개발한 위성기반 경제지표가 북한의 기업 및 산업 생산을 정확히 측정한다고 보기에는 한계가 존재하였다. 야간조도 자료의 빛 번짐 등 위성자료 자체에서 발생하는 한계, 기업규모에 대한 고려와 계절성과 같은 위성자료 보정 및 지표 도출 방법론 등에서 개선의 필요성을 다수 발견하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 지표를 기준으로 북한 경제 상황을 평가하기보다는 일종의 보조자료로서 활용하는 것이 바람직할 것이다. 그럼에도 불구하고 북한 경제통계의 희소성을 고려할 때 본 연구는 위성자료를 활용한 북한 경제 분석의 새로운 방법론을 제시하고 일정한 설명력을 확인하였다는 점에서 큰 의의를 가진다. 관련 방법론을 더욱 발전시킬 경우 북한경제에 대한 이해를 확장할 수 있을 것으로 기대된다.
Satellite data have been used to observe Earth phenomena in a wide range of scientific disciplines, but recent advances in access to satellite data and in the technology required to process them are expanding their use in the social sciences, especially for disadvantaged countries that lack in the capacity to produce statistics or the types of statistics available. Satellites observe the world on the same basis, at regular intervals, and with detailed geographic coverage.
North Korea is one of the most underdeveloped countries in the world in terms of statistic data. It publishes very limited economic statistics, and while the outside world may provide estimates of GDP and other statistics, the reliability of these estimates is often questioned due to the lack of raw data. Therefore, recent attempts have been made to analyze the North Korean economy using satellite data.
This study makes a new contribution to the literature on North Korea’s economy using satellite data in two ways. First is the object of the study. Existing studies utilizing satellite data usually analyze at the regional and national levels. Considering the importance of enterprises and the abundance of satellite data and spatial information on enterprises, this study uses satellite data on 179 major enterprises in North Korea to create indicators to measure corporate activities, which are then aggregated at the sub-industry level to create industry indicators. In North Korea, microdata at the firm level is almost non-existent except for the database on frequency of news reports. Industry level statistics are also limited to Bank of Korea’s estimates on GDP by high-level industry classification, namely light and heavy chemical industries for manufacturing, and output of a few items, making it difficult to analyze detailed industries. This study utilizes satellite data on major North Korean companies to generate firm-level indicators of entrepreneurial activity, which are then aggregated at the industry subcategory level to generate industry-level indicators for 41 industries.
Second, this study utilizes new satellite data. Previously, most of the satellite data used to observe North Korea’s economy were based on nighttime light levels. This is because nighttime illumination is widely used and reliable as an indicator of income level in the field of economics due to the close correlation between electricity consumption and economic activity. However, the usefulness and reliability of nighttime light has been questioned in North Korea’s unique economic environment. This is because nighttime light observations are made around 1 a.m., when economic activity in North Korea is unlikely to be active, and electricity consumption may not necessarily reflect economic demand when considering the authorities’ monopoly on electricity distribution.
In this study, we aimed to observe the North Korean economy by utilizing land surface temperature captured during the daytime and SAR satellite imagery which can be observed regardless of weather conditions, in addition to the nighttime light data. The surface temperature data was used to index the temperature of the production sites of enterprises, and the SAR satellite images were used to measure the changes in goods loaded in outdoor areas within the enterprise area. Nighttime light data was used to measure the amount of light generated by enterprises at night. As all three are generated by different methodologies utilizing different satellite data, the indicators are expected to reflect different aspects of North Korean enterprises and industries by observing different aspects of firm activities, such as disparities between night and day, inside factories and outdoor areas.
The use of satellite data to generate economic statistics is a recent development and there is no established methodology. It is also the first time that such an attempt has been made for North Korean firms and industries. Therefore, this study evaluates the explanatory power and limitations of the satellite-based economic indicators generated in this study at the firm and industry level. At the firm level, we evaluate the alignment of satellite-based firm indicators with production and investment activities and the macroeconomic environment as reported by North Korean media for nine major North Korean factories. At the industry level, we generated industry indicators by weighting and averaging the enterprise indicators across sub-categorized industry units, and compared them with economic statistics such as trade and output estimates.
The organization and main content of each chapter is as follows. First, Chapter 2 reviews previous studies on economic analysis using satellite data, especially attempts to measure economic activity, and describes the research methodology and data used in the literature. Four steps were taken to derive satellite-based economic indicators: first, target firms were selected, spatial information of firms was acquired and overlaid with satellite data, and economic indicators were generated by processing satellite data at the firm level. As described above, three types of indicators were generated: the “temperature gap” metric using temperature is the average temperature gap between the production and non-production areas of a company’s premises. The "illuminance gap" metric, which uses nighttime light levels, subtracts the national average nighttime light level from the average nighttime light level of the enterprise to control for the effects of power supply at the national level. Finally, using SAR satellite imagery, we created a "load change" metric, which is the percentage of the outdoor area of a company’s property that shows a change in visible goods between two consecutive satellite images.
We then examined and briefly characterized the changes in the distribution of the three indicators (temperature gap, illuminance gap, and load change) by time, industry, and company size. In the case of temperature gap, the level of temperature gap progressively decreased throughout normal years (2013-2016), the UN sanctions period (2017-2019), COVID-19 period (2020-2022), and Post-COVID period(2023) in the lower-end companies, while in the upper-end companies, there was no significant change in the UN sanctions period and a decrease in temperature gap was observed in the COVID-19 period. For illuminance gap, the level of illuminance gap consistently improved across the four periods, especially for larger companies. In terms of load change, the lower-ranked firms showed similar characteristics to the temperature gap as the level of load change decreased over time, while the higher-ranked firms showed mixed changes during the UN sanctions and COVID-19 periods, but a consistent increase in the area of load change during the post-COVID period. By industry, the temperature gap was higher in the heavy chemical industry, including primary metals and transportation machinery, while the illuminance gap was higher in the transportation machinery, electrical and electronic, and chemical industries, and load change was higher in the transportation machinery, machinery, and electrical and electronic industries. Within industries, the variation between firms was higher in light industries such as textile and apparel and food and beverage services. Finally, by firm size, temperature gap was strongly positively correlated with firm size, while illuminance gap and load change were not.
Chapter 3 examines the explanatory power of the three satelliteindicators for nine major enterprises: Kimchaek Iron and Steel Complex, Cheonlima Steel Complex, Heungnam Fertilizer Corporation, Namheung Youth Chemical Complex, Taean Heavy Machinery Complex, Sinuiju Textile and Chemical Complex, Hamhung Disabled Soldiers’ Essential Plastic Goods Factory, Kim Jong Suk Pyongyang Textile Factory, and Pyongyang Goksan Factory. The extent to which the satellite indicators explained the production and investment activities of major enterprises varied across enterprises and time periods, and was not complete. Nevertheless, certain conclusions can be drawn: temperature gap is related to the production of enterprises, especially in the heavy chemical industry. The illuminance gap tended to increase during periods of large-scale capital investment and construction, suggesting that it is generally related to investment activities. In the case of Kim Jong Suk Pyongyang Textile Factory and Pyongyang Goksan Factory, it was also consistent with production activities. In the case of load change, unlike other indicators, it was difficult to find a consistent relationship with business activities due to the short time period (2017-2023), but in the case of the Taean Heavy Machinery Complex and the Hamhung Disabled Soldiers’ Essential Plastic Goods Factory, we found a relationship with business activities. On the other hand, we also detected a possibility of measurement error due to the influence of temperature and illumination in the surrounding area, and upward and downward rigidity of the temperature gap variable, among other factors.
Chapter 4 examines the explanatory power of satellite indicators compared to economic statistics at the industry level. We examine the correlation between economic statistics and satellite-based industry indicators for a total of 16 industries for which we have output estimates at the industry subdivision level, or for which we can construct trade statistics on intermediate goods imports, final goods imports, or final goods exports related to the industry. Only the temperature gap and illuminance gap variables generated industry-level indicators, while load changes were not used in this chapter due to the small number of firms for which data were available.
The analysis shows that temperature gap is correlated with economic statistics at least moderately for nine heavy chemical industries and four light industries, with higher correlation coefficients for heavy chemical industries. In the case of illuminance gap, economic statistics and satellite-based industrial indicators were correlated for two heavy chemical industries and one light industry, showing a lower correlation with industrial production than temperature gap. To assess the overall explanatory power of satellite-based industrial indicators, we conducted a fixed-effects model analysis of the correlation between trade statistics and temperature and illuminance. The results show that each of the temperature and illuminance gaps are significantly and positively correlated with the economic statistics, but only the temperature gap is significant when considered together, suggesting that the temperature gap is more relevant to production. Also, when separating heavy and light industries, the positive relationship is significant only for heavy industries.
The above results show that the satellite-based enterprise and industry indicators derived in this study reflect economic activities at the enterprise and industry level to some extent. However, there are limitations to the satellite-based economic indicators developed in this study that prevent them from accurately measuring North Korea’senterprise and industrial production. We found a number of limitations in the satellite data itself, such as glare in the nighttime data, and in the methodology for calibrating the satellite data and derivingindicators, such as making considerations for firm size and seasonality. Therefore, it is recommended that the indicators developed in this study be used as a supplementary data source. Nevertheless, given the scarcity of North Korean economic statistics, this study is significant in that it presents a new methodology for analyzing the North Korean economy using satellite data and confirms certain explanatory power. Further development of the methodology can be expected to expand our understanding of the North Korean economy.
North Korea is one of the most underdeveloped countries in the world in terms of statistic data. It publishes very limited economic statistics, and while the outside world may provide estimates of GDP and other statistics, the reliability of these estimates is often questioned due to the lack of raw data. Therefore, recent attempts have been made to analyze the North Korean economy using satellite data.
This study makes a new contribution to the literature on North Korea’s economy using satellite data in two ways. First is the object of the study. Existing studies utilizing satellite data usually analyze at the regional and national levels. Considering the importance of enterprises and the abundance of satellite data and spatial information on enterprises, this study uses satellite data on 179 major enterprises in North Korea to create indicators to measure corporate activities, which are then aggregated at the sub-industry level to create industry indicators. In North Korea, microdata at the firm level is almost non-existent except for the database on frequency of news reports. Industry level statistics are also limited to Bank of Korea’s estimates on GDP by high-level industry classification, namely light and heavy chemical industries for manufacturing, and output of a few items, making it difficult to analyze detailed industries. This study utilizes satellite data on major North Korean companies to generate firm-level indicators of entrepreneurial activity, which are then aggregated at the industry subcategory level to generate industry-level indicators for 41 industries.
Second, this study utilizes new satellite data. Previously, most of the satellite data used to observe North Korea’s economy were based on nighttime light levels. This is because nighttime illumination is widely used and reliable as an indicator of income level in the field of economics due to the close correlation between electricity consumption and economic activity. However, the usefulness and reliability of nighttime light has been questioned in North Korea’s unique economic environment. This is because nighttime light observations are made around 1 a.m., when economic activity in North Korea is unlikely to be active, and electricity consumption may not necessarily reflect economic demand when considering the authorities’ monopoly on electricity distribution.
In this study, we aimed to observe the North Korean economy by utilizing land surface temperature captured during the daytime and SAR satellite imagery which can be observed regardless of weather conditions, in addition to the nighttime light data. The surface temperature data was used to index the temperature of the production sites of enterprises, and the SAR satellite images were used to measure the changes in goods loaded in outdoor areas within the enterprise area. Nighttime light data was used to measure the amount of light generated by enterprises at night. As all three are generated by different methodologies utilizing different satellite data, the indicators are expected to reflect different aspects of North Korean enterprises and industries by observing different aspects of firm activities, such as disparities between night and day, inside factories and outdoor areas.
The use of satellite data to generate economic statistics is a recent development and there is no established methodology. It is also the first time that such an attempt has been made for North Korean firms and industries. Therefore, this study evaluates the explanatory power and limitations of the satellite-based economic indicators generated in this study at the firm and industry level. At the firm level, we evaluate the alignment of satellite-based firm indicators with production and investment activities and the macroeconomic environment as reported by North Korean media for nine major North Korean factories. At the industry level, we generated industry indicators by weighting and averaging the enterprise indicators across sub-categorized industry units, and compared them with economic statistics such as trade and output estimates.
The organization and main content of each chapter is as follows. First, Chapter 2 reviews previous studies on economic analysis using satellite data, especially attempts to measure economic activity, and describes the research methodology and data used in the literature. Four steps were taken to derive satellite-based economic indicators: first, target firms were selected, spatial information of firms was acquired and overlaid with satellite data, and economic indicators were generated by processing satellite data at the firm level. As described above, three types of indicators were generated: the “temperature gap” metric using temperature is the average temperature gap between the production and non-production areas of a company’s premises. The "illuminance gap" metric, which uses nighttime light levels, subtracts the national average nighttime light level from the average nighttime light level of the enterprise to control for the effects of power supply at the national level. Finally, using SAR satellite imagery, we created a "load change" metric, which is the percentage of the outdoor area of a company’s property that shows a change in visible goods between two consecutive satellite images.
We then examined and briefly characterized the changes in the distribution of the three indicators (temperature gap, illuminance gap, and load change) by time, industry, and company size. In the case of temperature gap, the level of temperature gap progressively decreased throughout normal years (2013-2016), the UN sanctions period (2017-2019), COVID-19 period (2020-2022), and Post-COVID period(2023) in the lower-end companies, while in the upper-end companies, there was no significant change in the UN sanctions period and a decrease in temperature gap was observed in the COVID-19 period. For illuminance gap, the level of illuminance gap consistently improved across the four periods, especially for larger companies. In terms of load change, the lower-ranked firms showed similar characteristics to the temperature gap as the level of load change decreased over time, while the higher-ranked firms showed mixed changes during the UN sanctions and COVID-19 periods, but a consistent increase in the area of load change during the post-COVID period. By industry, the temperature gap was higher in the heavy chemical industry, including primary metals and transportation machinery, while the illuminance gap was higher in the transportation machinery, electrical and electronic, and chemical industries, and load change was higher in the transportation machinery, machinery, and electrical and electronic industries. Within industries, the variation between firms was higher in light industries such as textile and apparel and food and beverage services. Finally, by firm size, temperature gap was strongly positively correlated with firm size, while illuminance gap and load change were not.
Chapter 3 examines the explanatory power of the three satelliteindicators for nine major enterprises: Kimchaek Iron and Steel Complex, Cheonlima Steel Complex, Heungnam Fertilizer Corporation, Namheung Youth Chemical Complex, Taean Heavy Machinery Complex, Sinuiju Textile and Chemical Complex, Hamhung Disabled Soldiers’ Essential Plastic Goods Factory, Kim Jong Suk Pyongyang Textile Factory, and Pyongyang Goksan Factory. The extent to which the satellite indicators explained the production and investment activities of major enterprises varied across enterprises and time periods, and was not complete. Nevertheless, certain conclusions can be drawn: temperature gap is related to the production of enterprises, especially in the heavy chemical industry. The illuminance gap tended to increase during periods of large-scale capital investment and construction, suggesting that it is generally related to investment activities. In the case of Kim Jong Suk Pyongyang Textile Factory and Pyongyang Goksan Factory, it was also consistent with production activities. In the case of load change, unlike other indicators, it was difficult to find a consistent relationship with business activities due to the short time period (2017-2023), but in the case of the Taean Heavy Machinery Complex and the Hamhung Disabled Soldiers’ Essential Plastic Goods Factory, we found a relationship with business activities. On the other hand, we also detected a possibility of measurement error due to the influence of temperature and illumination in the surrounding area, and upward and downward rigidity of the temperature gap variable, among other factors.
Chapter 4 examines the explanatory power of satellite indicators compared to economic statistics at the industry level. We examine the correlation between economic statistics and satellite-based industry indicators for a total of 16 industries for which we have output estimates at the industry subdivision level, or for which we can construct trade statistics on intermediate goods imports, final goods imports, or final goods exports related to the industry. Only the temperature gap and illuminance gap variables generated industry-level indicators, while load changes were not used in this chapter due to the small number of firms for which data were available.
The analysis shows that temperature gap is correlated with economic statistics at least moderately for nine heavy chemical industries and four light industries, with higher correlation coefficients for heavy chemical industries. In the case of illuminance gap, economic statistics and satellite-based industrial indicators were correlated for two heavy chemical industries and one light industry, showing a lower correlation with industrial production than temperature gap. To assess the overall explanatory power of satellite-based industrial indicators, we conducted a fixed-effects model analysis of the correlation between trade statistics and temperature and illuminance. The results show that each of the temperature and illuminance gaps are significantly and positively correlated with the economic statistics, but only the temperature gap is significant when considered together, suggesting that the temperature gap is more relevant to production. Also, when separating heavy and light industries, the positive relationship is significant only for heavy industries.
The above results show that the satellite-based enterprise and industry indicators derived in this study reflect economic activities at the enterprise and industry level to some extent. However, there are limitations to the satellite-based economic indicators developed in this study that prevent them from accurately measuring North Korea’senterprise and industrial production. We found a number of limitations in the satellite data itself, such as glare in the nighttime data, and in the methodology for calibrating the satellite data and derivingindicators, such as making considerations for firm size and seasonality. Therefore, it is recommended that the indicators developed in this study be used as a supplementary data source. Nevertheless, given the scarcity of North Korean economic statistics, this study is significant in that it presents a new methodology for analyzing the North Korean economy using satellite data and confirms certain explanatory power. Further development of the methodology can be expected to expand our understanding of the North Korean economy.
국문요약
제1장 서론
1. 연구 배경 및 목적
2. 연구 방법 및 구성
제2장 북한의 위성 경제지표 개발
1. 선행연구
2. 연구자료 및 방법
3. 위성기반 경제지표 검토
제3장 북한의 위성 기업지표 평가
1. 중화학공업 공장
2. 경공업 공장
3. 소결
제4장 위성 정보를 활용한 북한의 산업 검토
1. 기업 지표 자료와 구성 및 특징
2. 산업 온도 및 조도 지표와 경제 관련 통계의 비교
3. 정량 분석을 통한 평가
4. 소결
제5장 결론
참고문헌
부록
Executive Summary
제1장 서론
1. 연구 배경 및 목적
2. 연구 방법 및 구성
제2장 북한의 위성 경제지표 개발
1. 선행연구
2. 연구자료 및 방법
3. 위성기반 경제지표 검토
제3장 북한의 위성 기업지표 평가
1. 중화학공업 공장
2. 경공업 공장
3. 소결
제4장 위성 정보를 활용한 북한의 산업 검토
1. 기업 지표 자료와 구성 및 특징
2. 산업 온도 및 조도 지표와 경제 관련 통계의 비교
3. 정량 분석을 통한 평가
4. 소결
제5장 결론
참고문헌
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Executive Summary
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