“포스트 코로나 시대, 예측 가능하고 통제할 수 있는 위험은 더 이상 위험이 아니다”
코로나19처럼 예측불가한 외부충격 이벤트는 위험감지 모니터링을 통해 조기에 산업·경제의 위험을 알려주는 조기경보시스템(Early Warning System)이 반드시 필요하다.
그동안 정부 정책에 활용하던 통계나 실태조사는 한계가 있었다. 1~2년 시차가 있는 통계지표를 활용한 정책을 수립하거나 광역통계만 있고 기초지자체 통계 부족으로 분석적인 한계도 있었다. 무엇보다도 가장 큰 문제는 각 위험지표를 모니터링 할 시스템이 없다는 점이다.
빅데이터 기반의 산업생태계 분석 플랫폼과 조기경보인텍스(Early Warning-Index)를 통한 고용·성장·혁신·위험지표 실시간 모니터링 사례와 미래정책을 예견하는 지역·산업생태계 플랫폼, 조기경보시스템을 제안한다.
코로나19 팬데믹은 경제적 영향력이 큰 국가에도 상당한 영향을 미치고 있다는 점이 과거와 다르다. 세계적으로 GDP 60%, 제조업의 65%, 제조업 수출의 41%에 영향을 미치고 있으며 특히 글로벌밸류체인(GVC)쪽에 큰 충격이 가해지고 있다.
공급측면에서 공장폐쇄, 조업중단 등의 충격이 있고, 수요측면에서는 소비수요 급감과 불용 재고에 증가로 인한 충격이 크다. 공급망 단절, 급격한 수요감소로 인한 GVC 리스크도 있다. 중소기업 유동성 위기가 심각해지고 수출기업 피해도 심각하다. 이런 공급망 위기로 GVC를 디지털 전환해야한다는 사회적 요구가 커지고 있다.
◇코로나19 위기상황에 따른 빅데이터 활용
코로나19 확산으로 수요감소, 공급축소 현상이 발생하고 있으며 이에 따른 기업의 영업실적 부진, 신용등급 하락이 심화하고 있다. 단기부채 상환·연장에 대한 어려움과 유동성 경색을 초래하고 있으며, 저금리 기조 아래 연명해온 기업의 흑자도산 가능성도 우려된다.
기업의 코로나19 위기대응을 위한 빅데이터 분석 모니터링 결과, 일반적으로 기업의 종업원 현황은 매출액과 정비례하는 관계를 나타낸다. 대규모 질병감염 사태와 같은 외부 충격에서 가장 선제적으로 모니터링 해야 하는 대목이다. 고용 빅데이터 분석결과 숙박·음식, 항공운송 산업은 대규모 질병 발생에 대한 영향도가 매우 높은 것으로 파악되고 있다. 특히 항공운송의 경우는 4월 퇴직자의 증가율이 매우 높게 나타나는 것을 볼 수 있다.
◇EW Index 기반 선제적 산업위기 예측
일반적으로 신용평가 모형은 상대적으로 1년 이상의 장기간에 대한 신용도(PD, Probability of Default)를 평가하는데 특화됐다. 한국기업데이터의 조기경보(EW) 모형은 비교적 갱신주기가 짧은 동적인 이벤트를 이용해 적시성 있게 신용도를 평가하며 기업 부실화를 빨리 인지하는 것에 특화됐다.
EW Index 사후검증작업을 수행하기 위해, '산업위기 특별대응지역'을 대상으로 적합성·유효성 검증작업을 진행했다. 울산동구 지역 조선업은 2018년 6월에 산업위기 지역으로 선정됐다. EW Index는 2016년 8월에 절대적 위험 수준의 임계값을 도달한 것을 볼 수 있다. 이는 산업위기 지역으로 선정되기 약 2년 전 그 위험을 사전적으로 인지할 수 있다는 점에서 유효성이 입증됐다.
한국기업데이터의 EW Index를 활용해 산업에 대한 위험을 조기 감지하고 선제적인 정책지원을 할 수 있다면 공적자금에 대한 투입도 줄이고 효과적인 정책지원이 가능해질 것으로 기대된다.
◇포스트 코로나 시대, 빅데이터 기반 분석·모니터링 필요
코로나19와 같이 예측이 불가능하고 통제가 힘든 위험요소의 경우, 모니터링을 통한 대응수립이 중요하다. 특히 기업·공공 빅데이터를 활용해 지역산업 현황·동향에 대한 체계적으로 실시간 파악해야하며 데이터에 근거한 과학적 행정기반을 확보하고 의사결정체제를 갖춰야한다. 포스트 코로나 시대, 빅데이터 기반 분석을 통한 '미래 예견적 정책결정'은 매우 중요하며 실시간 '조기경보 모니터링'을 통한 산업·경제 각 분야별 즉각적인 대응이 필요하다.
안영재 한국기업데이터 데이터플랫폼 센터장 yjan@kedkorea.com
