[논문 리뷰] Collective Learning in China's Regional Economic Development

Jian Gao, Bogang Jun외 3명|arXiv (Cornell University)|2017. 03. 04.

Regional Economics and Spatial Analysis참고 문헌 37인용 수 15

한 줄 요약

이 논문은 1990–2015년 동안의 성지별 데이터 25년 분석을 통해 중국의 지역 경제 발전에서 집단 학습의 역할을 조사한다. 상호 관련 산업 간 학습(일반적으로 성 내 관련 산업에서의 학습)과 이웃 성 간 학습(이웃 성에서의 학습)이 산업 다양화를 이끄는 것으로 밝혀졌다. 주요 발견은 이러한 두 학습 채널이 감소 수익을 보이며, 상호 대체 관계에 있음을 시사한다. 고속철도 확장은 이주 지역 학습이 산업 유사성과 생산성 향상에 기여한다는 인과적 증거를 제공한다.

ABSTRACT

Industrial development is the process by which economies learn how to produce new products and services. But how do economies learn? And who do they learn from? The literature on economic geography and economic development has emphasized two learning channels: inter-industry learning, which involves learning from related industries; and inter-regional learning, which involves learning from neighboring regions. Here we use 25 years of data describing the evolution of China's economy between 1990 and 2015--a period when China multiplied its GDP per capita by a factor of ten--to explore how Chinese provinces diversified their economies. First, we show that the probability that a province will develop a new industry increases with the number of related industries that are already present in that province, a fact that is suggestive of inter-industry learning. Also, we show that the probability that a province will develop an industry increases with the number of neighboring provinces that are developed in that industry, a fact suggestive of inter-regional learning. Moreover, we find that the combination of these two channels exhibit diminishing returns, meaning that the contribution of either of these learning channels is redundant when the other one is present. Finally, we address endogeneity concerns by using the introduction of high-speed rail as an instrument to isolate the effects of inter-regional learning. Our differences-in-differences (DID) analysis reveals that the introduction of high speed-rail increased the industrial similarity of pairs of provinces connected by high-speed rail. Also, industries in provinces that were connected by rail increased their productivity when they were connected by rail to other provinces where that industry was already present. These findings suggest that inter-regional and inter-industry learning played a role in China's great economic expansion.

연구 동기 및 목표

• 1990년에서 2015년 사이 중국의 급속한 경제 확장 배경에서 산업 다양화에 기여하는 집단 학습의 메커니즘을 조사하기 위해.
• 성 내 관련 산업에서의 학습(내부 산업 간 학습)과 이웃 성에서의 학습(지역 간 학습)이 새로운 산업의 출현에 기여하는지 여부를 검토하기 위해.
• 이 두 학습 채널이 상호 강화되는지, 아니면 감소 수익을 보이며 상호 대체 관계를 형성하는지 평가하기 위해.
• 내생성 문제를 해결하기 위해 고속철도를 산술 변수로 활용하여 이주 지역 학습의 인과적 영향을 분리하기 위해.
• 중국의 지역 경제 복잡성과 생산성 증가에 집단 학습 과정이 어떻게 기여하는지 실증적 증거를 제공하기 위해.

제안 방법

• 제품 동시출현 데이터를 기반으로 산업 공간을 구축하여, 제품 공간 내 거리에 따라 관련 산업을 정의하였다.
• 이론적으로 관련 산업의 수가 늘어날수록 새로운 산업이 성 내에 출현할 확률이 증가함을 분석함으로써 산업 간 학습을 측정하였다.
• 이웃 성에서 동일 산업을 생산하는 성의 수에 따라 산업 출현 가능성이 증가하는지를 평가함으로써 이주 지역 학습을 정량화하였다.
• 고속철도 도입을 산술 변수로 활용하여 이주 지역 학습의 인과적 영향을 분리하기 위해 차이의 차이(DID) 프레임워크를 적용하였다.
• 철도 연결 여부에 따라 연결된 성과 연결되지 않은 이웃 성 간의 산업 유사성과 기업 생산성 변화를 고속철도 도입 전후로 비교함으로써 DDD를 적용하였다.
• 산업 간 학습과 이주 지역 학습 간 상호작용을 모델링하여 감소 수익을 검증함으로써 채널 간 상호 대체 효과를 시험하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 성 내 관련 산업의 존재가 새로운 산업의 출현 가능성을 얼마나 증가시키는가?
• RQ2 이웃 성의 산업 존재가 특정 성에서 새로운 산업이 출현할 가능성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 산업 간 학습과 이주 지역 학습 채널이 상호 강화되는가, 아니면 감소 수익을 보이며 상호 대체 관계를 형성하는가?
• RQ4 고속철도 연결이 이웃 성 간 산업 유사성과 생산성 향상에 인과적으로 기여하는가?
• RQ5 내생성 문제를 해결한 후 이주 지역 학습은 중국의 지역 경제 발전에서 어떤 인과적 역할을 하는가?

주요 결과

• 이미 관련 산업이 존재할수록 새로운 산업이 성 내에 출현할 가능성이 증가함을 확인하여 산업 간 학습의 강력한 증거를 제공한다.
• 이웃 성에서 동일 산업이 생산되고 있는 수가 많을수록 산업 출현 가능성이 증가함을 확인하여 이주 지역 학습의 존재를 뒷받침한다.
• 산업 간 학습과 이주 지역 학습의 병합 효과가 감소 수익을 보이며, 이는 두 채널이 상호 보완이 아니라 대체 관계에 있음을 시사한다.
• 고속철도 도입이 연결된 성 간 산업 유사성을 유의미하게 증가시켜, 연결성 향상에 따른 이주 지역 학습 향상이 이루어졌음을 시사한다.
• 고속철도로 연결된 성의 산업은 동일 산업에서 생산성이 높은 이웃 성이 존재할 경우 더 높은 생산성을 보였으며, 이는 이주 지역 학습의 인과적 역할을 확인한다.
• 내생성 문제를 제어한 후 결과가 유의미하게 유지되었으며, 고속철도가 이주 지역 학습이 산업 발전에 미치는 인과적 영향을 분리하는 데 유효한 산술 변수로 기능함을 확인하였다.