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본 연구에서는 산업간 연계성을 측정하는 새로운 지수(index)를 제시하였다. 이 지수는 기존 지수와 달리 한 산업의 생산물이 다른 산업의 중간재로 이용되기까지 거치는 수직적 생산 단계(vertical production stage)를 구분하고 각 단계에 가중치를 부여함으로써 산업간 ‘거리’ 개념을 포함하였다. 이에 따라 본 지수는 산업간 연계성에 있어 더욱 포괄적인 정보를 포함하고 있다고 볼 수 있다. 한편 본 연구는 개발된 지수를 이용하여 미국 각 지역의 ‘산업간 밀접도’를 측정하는 지수를 구축, ‘산업간 밀접도’가 해당 지역의 노동생산성과 양의 관계를 갖고 있음을 실증적으로 입증하였다. 이는 지역 내 산업간 연계성이 집적효과(agglomeration effect)에 기여한다는 마샬의 이론을 뒷받침하는 결과로, 해당 지수가 산업간 연계성을 측정하는 대안적인 지수로 활용될 수 있음을 나타낸다.
핵심용어: 산업간 연계성, 직접효과, 생산성
We propose a new measure of inter-industry ‘distance’. This is constructed a la Antras et al. (2012). While they measure the distance of an industry from its final use ? what they call ‘downstreamness’ of an industry ? we measure the distance between a pair of industries. Our proposed index is a measure of input-output linkages between industries that incorporates a ‘distance’ flavor. Our measure distinguishes the number of vertical production stages that an industry’s product goes through until it is finally used by another industry by assigning larger weights to the value of input use with longer production chains.
Hence our measure contains more information on the relation between two industries along the vertical production chain. We use this index to construct an aggregate measure of ‘industry connectedness’ of regions in the U.S. It measures the degree of industrial linkages of a region. We then empirically establish that each region’s labor productivity is positively associated with the ‘industry connectedness’. The result contributes to the large literature of agglomeration economies that the industrial linkage is one of the main sources of agglomeration economies and productivity growth, as emphasized by Marshall (1920). It also suggests that our index can serve as an alternative measure of the industrial linkages.
Keywords: Inter-industry Distance, Regional Growth, Input-Output Linkages
JEL Classification: F43, F63, O11
Executive Summary
1. Introduction
2. Measure of Inter-Industry Distance
3. The Empirical Analysis
3-1. Model Specification
3-2. Data Description
3-3. Empirical Results
4. Concluding Remarks
References
Appendix
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