화물 모빌리티 빅데이터를 이용한 속보성 산업활동 지표 추정 - 제조업을 중심으로 -

국문 초록 (Abstract)

국가 산업을 견인하는 제조업 관련 동향 지표는 경기 판단을 위한 중요한 자료로 활용되고 있다. 제조업 동향 지표는 통계청에서 제공하는 제조업생산지수가 대표적이다. 설문조사 기반으로 구축되는 제조업생산지수는 2개월의 시차가 발생하여 시의성이 떨어지는 한계점을 가지고 있다. 특히, 공공과 민간에서는 코로나19 등과 같이 사회경제적 위기가 발생시 신속하게 제조업 동향을 파악하여 대응할 수 없다. 이러한 한계점 때문에 EU를 비롯한 국제기구 뿐만 아니라 국내에서도 신속한 정책 대응을 위한 속보성 지표 추정 논의 가속화되고 있다. 최근 제조업 생산 행위와 관련된 실시간 화물 모빌리티 빅데이터의 활용성이 강조되고 있다. 이러한 배경 하에 본 연구는 화물 모빌리티 빅데이터와 제조업생산지수간 시계열 연관성과 인과성 관계를 규명하고 화물 모빌리티 빅데이터를 기반으로 속보성 제조업생산지수를 추정하기 위한 방법론 개발하였다. 첫째, 제조업 생산동향과 관련된 화물 모빌리티 특성을 이동성, 규모성, 연결중심성, 효율성으로 정의하고, 기존의 제조업생산지수와 시계열 연관성 및 Granger 인과 관계를 분석하였다. 이동성, 규모성, 연결중심성, 효율성은 제조업생산지수와 동행하고, 제조업생산지수에 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 둘째, 이동성, 규모성, 연결중심성, 효율성과 제조업생산지수를 이용하여 다변량 시계열 모형인 VAR모형을 구축하였다. 구축된 모형을 이용하여 추정된 속보성 제조업생산지수는 높은 정확도를 보이고 있다. 본 연구에서 개발한 방법론을 통해 추정된 속보성 소매판매액지수는 공공 및 민간의 경제 정책 및 전략 수립에 큰 도움이 될 수 있을 것이다.