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공급망 분절화의 경제적 영향 분석방법론 연구: 핵심광물에 대한 적용
대외경제정책연구원은 글로벌 공급망 분절화의 경제적 영향을 분석한 보고서를 발표하였다.
- 본 연구에서는 글로벌 공급망 분절화의 영향을 정량적으로 분석하기 위한 방법론을 검토하고, 이를 핵심광물 분절화 시나리오에 적용하여 정책적 시사점을 도출하고자 함. 선행연구는 크게 품목 또는 기업 단위에서 분석하는 ‘미시적 접근법’과 산업 또는 국가 단위에서 분석하는 ‘거시적 접근법’으로 구분할 수 있음. 미시적 접근법은 해당 품목이나 기업의 특성을 정확히 반영하여 현실성 높은 분석이 가능하다는 장점이 있으나, 개별 품목이나 기업의 공급망에 대한 정보 접근성이 낮아 실제 적용이 쉽지 않다는 한계가 있음. 거시적 접근법은 산업이나 국가 단위의 분석방법론을 세부 품목 단위의 공급망 분절화에 적용하려면 다소 무리한 가정이 필요하다는 한계가 있음. 소수의 핵심품목에서 발생하는 공급망 타격은 거시적 파급 영향이 지대함에도 불구하고 세부 품목 단위 분석기법은 거시적 영향을 정확히 분석하는 데 여러 가지 한계가 있음. 이에 본 연구에서는 선행연구에서 제기하는 주요 쟁점과 파급 경로 등을 고려하여 미시적 접근에서는 기계학습(machine learning) 기법을, 거시적 접근에서는 일반균형모형인 OECD METRO 모형을 결합하는 분석방법론을 제안했음.
- 본 연구에서는 미시적 접근법으로서 기계학습 모형 중 여러 항목 간의 상관관계와 시계열 특성을 고려할 수 있는 이중 단계 어텐션 기반 순환 신경망(DA-RNN)을 채택했음. 다양한 핵심광물 수입액의 시계열 데이터를 기반으로 주력 수출품목(이차전지, 산화금속염, 자동차와 자동차 부품, 반도체, 선박)의 월별 수출을 예측하는 DA-RNN 모형을 구축했음. 월별 수출입 자료를 이용하여 모형을 학습하고, 세 가지 핵심광물 분절화 시나리오(게르마늄, 흑연, 희토류)를 대상으로 시나리오별 주력 수출품목에 미치는 영향을 추정했음. 게르마늄 수입에 제한이 발생할 경우 축전지(-3.9%), 산화금속염(-1.9%), 전자집적회로(-3.7%), 자동차 부품(-2.7%), 선박(-1.7%) 등 주요 품목의 수출액이 전반적으로 감소하는 것으로 나타났음. 흑연 공급이 제한되면 축전지(-2.0%), 산화금속염(-6.4%), 전자집적회로(-3.6%), 자동차부품(-1.9%), 선박(-2.5%) 산업에서 수출이 감소하는 것으로 나타났음. 희토류의 경우는 축전지(-10.8%), 산화금속염(-7.6%), 전자집적회로(-1.6%), 자동차부품(-24.2%) 등 산업의 수출액을 크게 감소시키는 것으로 확인되었음.
- 본 연구의 분석 결과를 토대로 다음과 같은 정책을 제안함. 첫째, 공급망 분절화 가능성 및 그 파급 영향에 대한 모니터링을 강화해야 함. 둘째, 공급망 복원력을 강화하기 위해 다양한 측면에서 기업지원책을 마련해야 함. 셋째, 주요국과 상호 간의 정책을 조화할 수 있는 방안을 모색해야 함. 마지막으로 핵심광물을 공동으로 개발하기 위한 협력사업 확대를 검토할 필요가 있음. 주요 광물 자원을 확보하기 위해서는 다양한 국가들과 양자 및 다자 협력 관계를 구축해야 할 것임.
- 본 연구에서는 글로벌 공급망 분절화의 영향을 정량적으로 분석하기 위한 방법론을 검토하고, 이를 핵심광물 분절화 시나리오에 적용하여 정책적 시사점을 도출하고자 함. 선행연구는 크게 품목 또는 기업 단위에서 분석하는 ‘미시적 접근법’과 산업 또는 국가 단위에서 분석하는 ‘거시적 접근법’으로 구분할 수 있음. 미시적 접근법은 해당 품목이나 기업의 특성을 정확히 반영하여 현실성 높은 분석이 가능하다는 장점이 있으나, 개별 품목이나 기업의 공급망에 대한 정보 접근성이 낮아 실제 적용이 쉽지 않다는 한계가 있음. 거시적 접근법은 산업이나 국가 단위의 분석방법론을 세부 품목 단위의 공급망 분절화에 적용하려면 다소 무리한 가정이 필요하다는 한계가 있음. 소수의 핵심품목에서 발생하는 공급망 타격은 거시적 파급 영향이 지대함에도 불구하고 세부 품목 단위 분석기법은 거시적 영향을 정확히 분석하는 데 여러 가지 한계가 있음. 이에 본 연구에서는 선행연구에서 제기하는 주요 쟁점과 파급 경로 등을 고려하여 미시적 접근에서는 기계학습(machine learning) 기법을, 거시적 접근에서는 일반균형모형인 OECD METRO 모형을 결합하는 분석방법론을 제안했음.
- 본 연구에서는 미시적 접근법으로서 기계학습 모형 중 여러 항목 간의 상관관계와 시계열 특성을 고려할 수 있는 이중 단계 어텐션 기반 순환 신경망(DA-RNN)을 채택했음. 다양한 핵심광물 수입액의 시계열 데이터를 기반으로 주력 수출품목(이차전지, 산화금속염, 자동차와 자동차 부품, 반도체, 선박)의 월별 수출을 예측하는 DA-RNN 모형을 구축했음. 월별 수출입 자료를 이용하여 모형을 학습하고, 세 가지 핵심광물 분절화 시나리오(게르마늄, 흑연, 희토류)를 대상으로 시나리오별 주력 수출품목에 미치는 영향을 추정했음. 게르마늄 수입에 제한이 발생할 경우 축전지(-3.9%), 산화금속염(-1.9%), 전자집적회로(-3.7%), 자동차 부품(-2.7%), 선박(-1.7%) 등 주요 품목의 수출액이 전반적으로 감소하는 것으로 나타났음. 흑연 공급이 제한되면 축전지(-2.0%), 산화금속염(-6.4%), 전자집적회로(-3.6%), 자동차부품(-1.9%), 선박(-2.5%) 산업에서 수출이 감소하는 것으로 나타났음. 희토류의 경우는 축전지(-10.8%), 산화금속염(-7.6%), 전자집적회로(-1.6%), 자동차부품(-24.2%) 등 산업의 수출액을 크게 감소시키는 것으로 확인되었음.
- 본 연구의 분석 결과를 토대로 다음과 같은 정책을 제안함. 첫째, 공급망 분절화 가능성 및 그 파급 영향에 대한 모니터링을 강화해야 함. 둘째, 공급망 복원력을 강화하기 위해 다양한 측면에서 기업지원책을 마련해야 함. 셋째, 주요국과 상호 간의 정책을 조화할 수 있는 방안을 모색해야 함. 마지막으로 핵심광물을 공동으로 개발하기 위한 협력사업 확대를 검토할 필요가 있음. 주요 광물 자원을 확보하기 위해서는 다양한 국가들과 양자 및 다자 협력 관계를 구축해야 할 것임.
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