개성공단 기업의 생산성 분석과 남북경협 전략|RISS 상세보기

국문 초록 (Abstract)

개성공단사업은 남북한 경제협력의 상징적인 협력 모델로서 정치적 변화속에서도 비교적 안정적으로 운영되어 왔다. 그러나, 북한의 4차 핵실험을 계기로 남한 정부의 폐쇄조치가 내려지며 현재까지 재개 전망은 불투명하다. 2005년 18개 기업을 시작으로 2016년까지 입주기업의 수는 123개로 확대되었으며, 누적 생산액은 22억 달러를 넘어섰다. 북측 근로자는 5만 3천여 명에 달하며 개성공단은 남북경협 역사상 가장 많은 수의 인력이 참여한 사업이 되었다.
북한은 이례적으로 남북협력사업에 적극적으로 참여하였으며 법과 제도에 있어서도 남한과의 합의를 통해 경제특구에 대한 인식을 새롭게 할 수 있는 계기가 되었을 것이다. 이러한 남북 상생의 경제협력 모델들을 구축해 본 경험은 향후 남과 북의 경제공동체를 실현하는 과정에서 유의미한 자양분이 될 수 있을 것이며 그 중요성을 염두해 둘 때 남북한 경제협력이 재개될 때를 대비하여 재개 이후 새로운 환경에서 보다 진전된 남북경협모델을 모색해야 할 필요가 있는 것이다. 이를 위해서는 개성공단 투자기업에 대한 근본적인 평가가 선행되어야 한다.
따라서 본 연구는 개성공단 투자기업들을 대상으로 투자 전후 성과를 분석하여 개성공단의 문제점과 향후 남북경협 방안 및 투자전략을 제시하였다. 남북한간 경제협력의 주체는 기업이 될 것이기 때문에 개성공단 기업의 성과를 분석하는 것은 향후 전개될 경협논의와 관련 정책 수립을 위한 기초자료로써 그 가치가 크다고 할 수 있다.
한편, 개성공단에 참여한 기업들은 영세기업이 대부분이며 개성공단 폐쇄로 인해 막대한 피해를 입을 수 밖에 없었다. 개성공단 기업들은 세제해택과 보험, 지원금 등 개별기업에게 공통적으로 제공하는 지원 뿐만아니라 개성공단 내의 인프라도 사용할 수 있었으며 남한 내에 존재하는 산업단지 입지기업들과는 차별화된 다양한 혜택을 제공받았다. 또한 4장에서도 제시한 것처럼 개성공단 참여 기업들은 생산성과 수익성이 비교적 낮은 그룹에 해당된다. 따라서 이들 그룹은 분석상 매우 특수한 그룹으로 분류될 수 있으며 이는 표본선택에 있어서 편의가 발생할 수 있는 가능성을 의미한다. 따라서 이러한 부분을 통제할 필요가 있으며 본 연구에서는 성향점수메칭을 통해 개성공단 참여기업과 유사한 기업들을 추출하여 분석하였다.
분석결과 개성공단 기업들은 생산성과 수익성 모두 공단 참여 이후 증가한 것으로 나타났다. 이는 수직적 투자기업은 국내 투자 기업보다 높은 생산성 수준을 유지할 것이라는 투자이론에 부합하고 있으며 정부의 지원정책이 국내 투자기업들의 생산성을 수직적 투자기업 수준으로 상승시킨 것으로도 볼 수 있다.
이러한 분석결과를 통해 다음과 같이 기업의 투자유도 방안 및 경협방향을 제시할 수 있다. 먼저 개성공단 기업들이 정부지원을 발판삼아 지원 없이도 높은 생산성 수준을 유지할 수 있도록 하기 위해서 생산성이 일정 수준 이상 되는 기업들을 사업 참여 대상으로 할 필요가 있으며 남북경제협력이 시장원칙하에서 상호이익 추구하는 방향으로 구상되어야 할 것이다.
산업선정에 있어서는 북한의 장기적 성장을 염두해두고 유치산업을 고려해야 하며 중복투자를 방지하고 장기적으로 남북한 분업구조가 구축되어야 한다. 그리고 해외투자유치를 통해 공단의 지속가능성을 확보해야 하며 경협 협상시 북한으로 하여금 기업 운영과 투자유치를 뒷받침할 수 있는 방향으로 제도가 개선되도록 중앙정부에 요구해야 한다. 추가적으로 경협참여 기업들에 대한 정기적 실태조사를 통해 공단의 구조적 문제점, 운영의 지속가능성 등을 모니터링을 할 필요가 있다.

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개성공단사업은 남북한 경제협력의 상징적인 협력 모델로서 정치적 변화속에서도 비교적 안정적으로 운영되어 왔다. 그러나, 북한의 4차 핵실험을 계기로 남한 정부의 폐쇄조치가 내려지며...

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper examines the effects of participating in the Kaesong Industrial Complex on firms’ productivity using firm-level data from 2001 to 2016. To do this, We implemented PSM estimations with the kernel matchings and nearest-neighbor matchings.
We found 200 matched firms in control groups that corresponded to each of the 52 treated firms. With the constructive data, we employed a difference-in-differences (DID) Model and extended DID framework to DID event study of Gathmann et al. (2018).
The results showed that the treated firms experienced the improvements in productivity, however, its effects did not last. These results can be found in the DID event study as well as the DID analysis.

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