이 연구 내용은 집필자의 개인의견이며 한국은행의 공식견해와는

무관합니다. 따라서 본 논문의 내용을 보도하거나 인용할 경우에는

집필자를 반드시 명시하여 주시기 바랍니다.

정보격차와 경제성장

노용환*

* 금융경제연구원 사회경제연구실 과장 (02-759-5416, yonghwan.noh@gmail.com)

본 연구과정에서 유익한 논평을 해 주신 한국은행 금융경제연구원 남상호 사회경제

연구실장, 김현의 통화연구실장, 김현정 박사, 김기호 박사, 정보통신정책연구원 이

재영 박사, 성균관대학교 김민성 교수, 원내세미나 (2006.5.3) 및 2006년도 한국금융

학회정기학술대회 세미나 (2006.6.10) 참석자 여러분께 감사드린다.

차 례

Ⅰ. 서론 ············································································································1

Ⅱ. 정보화 및 정보격차 현황 ······································································3

Ⅲ. 정보격차와 경제성장이론 ····································································10

1. 기존 연구의 개관 ··············································································10

2. 이론 모형의 설정 ··············································································14

Ⅳ. 실증분석 ··································································································18

1. 모형설정······························································································18

2. 자료 ······································································································21

3. 추정결과 ······························································································22

V. 결론 및 시사점 ·······················································································26

< 참고문헌 > ·······························································································28

[부록] 추정에 사용한 변수의 정의 및 기초통계 ··································31

본 연구는 인터넷 이용률로 대표되는 정보의 확산과 격차가 경제성장

에 미치는 효과를 이론적‧실증적인 방법으로 보여주는 새로운 시도이다.

세대교차모형에 기반을 둔 이론분석을 통해 인터넷 확산이 경제성장에

미치는 효과가 정보격차의 주요 요인 중 하나인 소득불평등도에 따라

어떻게 차이가 발생하는지를 보여주었다. 그리고 이를 실증적으로 보이

기 위해 1995-2002년 기간 중 60개국에 대한 패널자료를 구축하여 소득

불평등과 인터넷 이용률 그리고 이들 두 변수의 ‘교차항’ (interaction

term)을 주요 설명변수로 하는 경제성장 방정식을 추정하였다.

실증분석의 핵심은 교차항의 추정계수를 통해 인터넷 확산으로 기대

되는 경제성장 효과가 소득불평등도에 의해 상쇄되는지 여부를 관찰하

는데 있다. ‘고정효과 모형’ (fixed effects model)을 이용한 패널분석 결

과 인터넷의 純 경제성장 효과는 소득불평등 정도가 클 때 負(-)의 값

을 갖는 것으로 나타났다. 그 이유는 소득불평등이 클 경우 정보 확산이

둔화됨으로써 경제성장률이 부정적인 영향을 받기 때문으로 해석된다.

특히 연령, 학력 등의 요인에 의한 소득불평등도 확대가 ‘정보격차’

(digital divide)를 심화시키고 이는 다시 인터넷이 경제성장에 미치는

正(+)의 효과를 제약하기 때문으로도 해석된다.

소득불평등과 정보화 변수의 교차항을 이용한 경제성장 방정식의 추

정은 기존에 시도되지 않았던 것으로 정보격차를 포괄적으로 대표하는

지표가 없는 현실에서 정보격차의 부정적 파급효과를 가늠해보는 데 유

용한 분석 아이디어를 제공할 것으로 기대된다.

정보격차와 경제성장

경제학문헌목록 주제분류표: C33, L86, O15, O40

핵심주제어: 정보격차 (digital divide), ICT, 인터넷, 경제성장, 소득불평등

- 1 -

I. 서론

정보통신기술 (ICT)의 급속한 발전과 인터넷의 보급‧확산 등 디지털 경제

체제로의 전환은 정보의 공유와 지식의 보편화 측면에서 긍정적인 효과를 미

쳐 온 것이 사실이다. 전통적인 경제이론에 의하면 경제의 디지털화는 ‘지식

의 확산’ (knowledge spillover)을 용이하게 하기 때문에 생산성의 향상을 가

져오는 것으로 유추해 볼 수 있다. 그러나 정보화 급진전의 이면에는 우리 사

회를 정보부유층과 정보빈곤층으로 분리시키는 이른바 ‘정보격차’ (digital

divide)라는 새로운 사회문제가 내재되어 있다. 정보격차를 협의로 해석하면

소득집단간, 지역간, 교육수준별, 국가별, 성별, 연령별 등 다양한 계층 사이에

존재하는 ICT 이용비율의 차이로 정의할 수 있다.1) 이러한 정보격차는 정보

화 부적응 계층의 사회적 커뮤니케이션의 단절이라는 1차적인 문제를 내포하

고 있을 뿐만 아니라, 정보빈곤층이 원하는 정보를 획득‧가공하여 부가가치

를 창출할 수 있는 경제적 환경을 제약하므로 기회의 불평등으로 인한 빈부

격차의 심화, 사회 양극화의 심화라는 또 다른 경제‧사회적 문제를 야기한다.

정보격차는 그 개념이 아직까지 명확하게 정립되어 있지 않아 이를 측정하

는 방법이나 적절한 지수가 무엇인가에 대해서도 논란이 많다. 그럼에도 불

구하고 1990년대 후반부터 아직까지 주로 사회학을 중심으로 정보격차의 결

정요인이 무엇인가에 대한 연구가 활발히 이루어져 왔다.2) 그러나 정보격차

의 경제적인 파급효과에 대한 연구는 상대적으로 찾아보기 힘들다. 본 연구

에서는 인터넷 이용률로 대표되는 정보의 확산 및 격차가 경제성장에 미치는

효과를 이론적‧실증적으로 보여주었다. 이론구조는 실물경제만을 고려한 2기

간 세대교차모형에 기반하고 있으며, 어떻게 인터넷 확산이 경제성장에 미치

1) 정보격차라는 용어는 광범위하게 사용되면서도 그 개념이 모호하다. OECD (2001)에 의하면 정보

격차란 ICT에 효과적으로 접근할 수 있는 기회와 정보이용 능력을 기준으로 개인간, 기업간, 지역

간, 세대간 등 다양한 분야에 존재하는 경제‧사회적인 격차를 의미한다. 본고에서는 정보이용 능력

과 같이 측정이 어려운 개념이나 OECD (2001)와 같은 포괄적인 정의를 배제한다. 대신에 실제 관

측 및 비교가 가능한 정보이용 기회를 기준으로 정보격차를 정의한다.

2) Dewan and Riggins (2005)의 서베이 논문은 정보격차 및 ICT 확산의 결정요인에 관한 다양한 연

구결과를 소개하고 있다.

- 2 -

는 효과가 정보격차의 주요 결정요인 중 하나인 소득불평등 수준에 따라 차

이가 나고, 또한 소득불평등이 경제성장에 미치는 효과가 인터넷 확산 정도

에 따라 차이가 발생하는지를 보여준다. 이를 실증적으로 보이기 위해

1995-2002년 기간 중 60개국에 대한 패널자료를 분석하였다.

실증분석의 핵심은 인터넷 확산으로 기대되는 경제성장 효과가 소득불평등

도에 의해 상쇄되는지 여부에 있다. 이를 분석하기 위해 소득불평등과 인터

넷 이용률 그리고 이들 두 변수의 ‘교차항’ (interaction term)을 주요 설명변

수로 경제성장 방정식을 추정하였다. 교차항의 추정계수를 통해 인터넷 확산

과 경제성장간의 관계가 소득불평등도에 의해 어느 정도 차이가 나는지를 검

정할 수 있기 때문이다. ‘고정효과 모형’ (fixed effects model)을 이용한 패널

분석 결과 인터넷의 純 경제성장 효과는 소득불평등 정도가 클 때 負(-)의 값

을 갖는 것으로 나타났다. 이는 소득불평등이 클 경우 정보 확산이 둔화됨으

로써 경제성장률이 負(-)의 영향을 받기 때문이다. 특히 소득불평등이 정보격

차를 심화시키고 이로 인해 인터넷이 경제성장에 미치는 正(+)의 효과를 제

약하기 때문으로도 해석할 수 있다. 물론 정보격차가 소득뿐만 아니라 연령,

학력 등 다양한 요인에 의해서 발생하는 것이 사실이나,3) 이들 요인은 동시

에 소득격차의 결정요인이기도 하다. 정보격차를 종합적으로 나타내는 변수

가 없는 자료상의 제약이 존재하지만, 교차항의 추정계수 값은 소득격차요인

에 의한 정보격차의 경제성장효과를 간접 설명해 줄 수 있다.

본 논문의 구성은 다음과 같다. 먼저 제II장에서는 국내외 정보화 및 정보

격차의 현황을 비교 설명하였다. 제III장에서는 실증분석을 위한 기존의 이론

적 배경을 검토하고 정보화와 경제성장을 설명하기 위한 이론모형을 도출하

였다. 제IV장은 실증분석 모형과 추정결과를 제시하였다. 마지막으로 제V장

에서는 본고의 논의를 요약하고 시사점을 도출하였다.

3) 한국정보문화진흥원 (2006)에 의하면 우리나라의 경우 소득과 함께 연령, 학력간 정보격차가 심각

한 것으로 나타났으며, Chinn and Fairlie (2004)는 소득격차를 중요한 국가간 정보격차의 핵심 요

인으로 다루고 있다. 한편 본고에서는 정보격차의 주요 결정요인으로 소득격차를 규정하고 있는

것은 아니며, 이와는 인과관계를 달리하여 단지 소득격차 요인에 의해 나타나는 정보격차가 경제

성장에 미치는 효과를 살펴본다.

- 3 -

II. 정보화 및 정보격차 현황

1990년대 중반 이후 정보기술과 인터넷에 의한 전자상거래의 확산, 그리고

금융정보화의 진전 등은 우리 사회를 산업경제에서 이른바 디지털경제로 전

환시키고 있다.4) 디지털경제의 핵심은 지식의 축적, 확산과 활용이며 동 과정

에서 중요한 것은 사회적 인프라를 통해 지식을 공유하고 외부효과를 극대화

시킬 수 있는 인터넷과 같은 네트워크라고 할 수 있다. 즉 디지털 경제체제

하에서는 단순한 컴퓨터 보유대수 등의 수치보다는 경제가 어떻게 네트워크

에 의해 연결되어 있고 순환되고 있는가가 중요하다고 할 수 있다. 일반적으

로 네트워크의 가치는 이를 공유하는 사용자가 많을수록 증가하는 것으로 알

려져 있다.5) 따라서 이를 공유하지 못하는 계층의 존재, 즉 정보격차는 네트

워크의 가치를 높이는데 한계로 작용할 수밖에 없다.

정보격차는 소득수준, 교육수준, 연령, 지역, 국가 등 개인이 처한 사회적

환경을 중심으로 다양한 형태로 존재한다. 정보격차는 단순히 경제적인 이유

로 정보기술에 접근하지 못해서 발생하는 정보기회의 격차뿐만 아니라 정보

접근이 가능하더라도 정보의 활용이나 수용 그리고 생산 등 다각적인 측면에

서의 개념을 포괄하기 때문에 보편적으로 통용 가능한 지표를 제시하는 것이

쉽지 않다. 정보격차의 시공간적 비교가 가능하기 위해서는 직접적인 비교가

가능한 지표가 필요하다. 다음에서는 정보화 관련 1차 자료의 기술통계를 이

용하여 우리나라를 포함한 세계 주요 국가의 정보화 현황을 살펴보고 정보격

차의 국제비교를 하기로 한다.

4) Hilbert (2001)은 디지털 경제체제로의 이행과정과 동 체제의 부상에 따른 기업, 산업, 시장균형에

대한 미시적 파급효과와 경제성장, 노동시장에 대한 거시적 변화 등 포괄적인 논의를 담고 있다.

5) 경제학에서는 특정 재화나 용역의 사용으로부터 개별 소비자가 얻는 효용이 동일 재화나 용역을

사용하는 소비자들의 숫자가 많아질수록 높아지는 경우 ‘네트워크 외부효과’ (network

externalities)가 존재한다고 정의한다. 한편 네트워크 효과의 함수형태를 찾기 위한 연구인 Swann

(2002)의 논문을 보면 네트워크의 가치를 가늠해 볼 수 있는 다양한 함수형태가 소개되어 있는데,

예를 들어 네트워크의 총가치는 네트워크 사용자 수의 제곱에 비례 (Metcalfe의 법칙), 방송 네트

워크의 총가치는 시청자 수의 제곱에 비례 (Sarnoff의 법칙), 네트워크의 총가치는 온라인 채팅방

과 같이 특정한 공동체에 속한 사람들의 수에 비례 (Reed의 법칙) 등 네트워크의 가치가 이를 공

유하는 사용자 수에 비례하는 것으로 인식되고 있다.

- 4 -

먼저 새로운 기술의 시간에 따른 확산속도가 ‘S자의 로지스틱 곡선’을 따

른다는 사실은 이미 Mansfield (1968) 이래 정설로 굳어져 왔다. 즉 기술의

확산 속도는 처음에는 서서히 진행되다가 특정 임계수준을 넘어서면 급격

하게 확산되고 이후에 다시 증가속도가 둔화되어 결국은 포화상태에 이른

다고 보는 것이다. 20세기 신기술로 분류되는 전화, TV, 자동차 등 대부분

이 이에 해당하며, 1990년대 이후의 이동전화, PC, 인터넷 등도 이러한 확

산 경로를 따르고 있는 것으로 보인다. 은 우리나라의 주요 기술

확산과정이 S자 형태로 이루어져 왔음을 잘 보여주고 있다. 특히 아날로그

기술인 전화, TV, 승용차에 비해 디지털 기술인 이동전화, PC, 인터넷의

보급속도가 기술확산의 임계수준에 도달하는 시간이 훨씬 단축되었을 뿐만

아니라 기술보급의 포화점도 훨씬 높은 수준에 형성되고 있음을 보여준다.

< 그림 1 > 우리나라의 주요기술 보급 속도

전화

TV

승용차

이동전화

PC

인터넷

0

10

20

30

40

50

60

70

80

1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

100명당 보급율

자료: 통계청 KOSIS, World Bank (2005)를 통해 구성함.

- 5 -

< 그림 2 > 기술확산과 정보격차

한편 정보격차는 염명배 (2003)와 Martin and Robinson (2004) 등에 나

타나 있듯이 정보통신기술 확산속도의 차이로 정의되기도 한다. 비교하고자

하는 계층 간의 확산속도를 나타내는 S자 곡선이 특정 시점에서 차이를 보

일 때 우리는 계층 간에 이용률 격차가 존재한다고 하며, 이 차이는 곧 정

보격차로 해석될 수 있다. 통상 정보격차의 존재에 대해서는 이견이 없으나

향후에 정보격차가 확대 혹은 축소될 것인가에 대해서는 대립되는 두 가지

주장이 있다. 첫째는 낙관적인 주장으로 기술도입 초기의 정보격차는 시간

이 지나면서 기술가격의 하락으로 사회취약계층도 쉽게 정보의 혜택을 누

리게 되면 결국 자연스럽게 해소된다는 견해이다. 둘째는 비관적인 주장으

로 기술도입 초기 정보접근에 대한 지불능력의 차이로 정보격차가 발생하

고 점차 정보화가 고도화됨에 따라 축적된 정보의 차이가 또 다른 정보격

차를 유발하며 다른 신기술이 등장할 때마다 정보기득권층에게 우선적으로

그 습득의 기회가 주어지기 때문에 정보격차는 심화되는 악순환에 빠진다

는 견해이다. 특히 교육, 소득 등 측면에서 사회적 지위가 높은 계층과 그

렇지 못한 계층 간의 정보격차가 이에 해당하는데 문제는 새로운 기술의

습득이 경제적 이익의 창출을 가져와 소득불평등을 심화시킨다는데 있다.

이상의 두 가지 상반된 주장이 에 비교되어 있다. 여기서 문제가

되는 것은 바로 우측의 그림이 나타내는 바와 같이 정보격차가 확대되는

상황이며, 이는 정부가 정보격차를 해소하기 위해 개입하야 하는 당위성을

- 6 -

제공한다. 이하에서는 ICT의 발달로 다양한 계층 및 지역간 정보격차가 확

대되어 왔는지 아니면 이러한 격차가 축소되어 왔는지 살펴보기로 한다.

우리나라는 디지털가입자회선(DSL)과 케이블 모뎀접속을 이용한 초고속인

터넷 보급률에서 2004년말 현재 인구 100명당 24.9명 수준으로 세계 1위를 고

수하고 있다. 또한 ‘국제전기통신연합’ (ITU, 2005)이 컴퓨터, 인터넷, 통신,

방송, 이동전화 등을 종합 평가한 전반적인 국가정보화 수준에서 2005년 현

재 스웨덴과 미국에 이은 세계 3위로 평가받고 있다. 이러한 정보화는 경제적

가치의 창출로 이어져 2004년말 현재 국내총생산에서 IT산업이 차지하는 비

중은 12.6%, 전체 수출에서 IT 산업이 차지하는 비중은 29.3% (2,538億달러)

에 달하고 있다 (한국전산원, 2005). 산업의 정보화와 함께 전자상거래도 활

성화되어 2005년 우리나라의 전자상거래 총규모는 358조 4,500억원으로 2001

년 보다 무려 3배 이상 증가하여 지속적인 확산 추세를 보이고 있다.6) 그리고

인터넷 등의 보급 확대는 금융정보화를 촉진시켜 2005년말 현재 우리나라의

20개 주요 금융기관에 등록된 인터넷 뱅킹 고객 수는 2,674만명을 기록하고

있는데, 이는 2001년에 비해 2.5배 이상 증가한 수준이다. 특히 2005년 9월 중

인터넷 뱅킹을 통한 업무처리비중(건수기준, 30.9%)이 창구직원을 통한 업무

처리 비중(29.8%)을 처음으로 상회하기도 하였다.7)

그러나 이러한 정보화의 진전에도 불구하고 한국인터넷진흥원 (2004)의 조

사결과에 의하면 우리나라는 연령별‧소득계층별‧학력별 정보격차가 큰 것으

로 나타나고 있다. 특히 고령화의 가속화에 따른 노인과 장애인 등 사회취약

계층을 중심으로 2004년말 현재 여전히 전체 인구의 약 30%에 해당하는 국

민이 인터넷을 이용하지 못하거나 안하고 있는 등 디지털 정보기술의 혜택을

누리지 못하는 ‘정보소외 현상’ (digital exclusion)이 심각한 수준에 있는 것

으로 나타나 있다. 세계적으로 보면 정보의 접근 및 이용에 있어 취약한 계층

으로는 장애인, 고령자, 저소득층, 그리고 국가에 따라서는 여성을 예로 들 수

6) 우리나라의 전자상거래 관련 세부통계는 통계청, ｢2005년 4/4분기 및 연간 전자상거래 통계조사 결

과 (B2B, B2G, B2C 종합)｣, 2006.3을 참조

7) 우리나라의 인터넷뱅킹서비스 관련 자료는 한국은행, ｢2005년중 국내 인터넷뱅킹서비스 이용현황｣,

2006.2.2 보도자료를 참조

- 7 -

구 분 한국(2004년) 미국(2004년) 영국(2003년) 일본(2004년)

장애유무

장애인 (%) 27.6 39.19)

36.010)

45.6

비장애인 (%) 68.2 58.7 57.0 60.6

(정보격차, %p) (40.6) (19.6) (21.0) (15.0)

연 령

고연령층1) (%) 16.2 44.8 44.0 26.0

저연령층2) (%) 95.5 78.8 89.0 90.7

(정보격차, %p) (79.3) (34.0) (45.0) (64.7)

소 득

최저소득계층3) (%) 30.3 31.2 22.0 48.1

최고소득계층4) (%) 83.0 82.9 74.0 76.4

(정보격차, %p) (52.7) (51.7) (52.0) (28.3)

성 별

여 성 (%) 62.0 59.2 55.0 64.0

남 성 (%) 74.4 58.2 61.0 75.1

(정보격차, %p) (12.4) (1.0) (6.0) (11.1)

학 력

저학력5) (%) 9.8 29.0 - -

고학력6) (%) 92.3 89.0 - -

(정보격차, %p) (82.5) (60.0) - -

지 역

농어촌7) (%) 46.2 - - 56.9

도 시8) (%) 71.4 - - 78.2

(정보격차, %p) (25.2) - - (21.3)

주: 1) 한국과 미국은 50세 이상, 영국은 55-64세, 일본은 60세 이상

2) 한국은 7-19세, 미국은 14-17세, 영국은 16-24세, 일본은 13-19세

3) 한국은 월 100만원 이하, 미국은 연 15,000달러 이하, 영국은 연 17,500파운드

이하, 일본은 연 200만엔 이하의 가구소득 기준

4) 한국은 월 400만원 이상, 미국은 연 75,000달러 이상, 영국은 연 30,000파운드

이상, 일본은 연 1,000만엔 이상의 가구소득 기준

5) 중졸 이하 일반인 기준, 6) 대졸 이상 일반인 기준

7) 한국은 군단위, 일본은 읍‧촌 기준, 8) 대도시 기준

9) 2001년 수치, 10) 2002년 수치

자료: 한국정보문화진흥원(2004), 한국인터넷진흥원(2004), ITU(2005)를 이용하여 재구성

있다. 또한 저학력 집단이나 소도시‧농어촌 지역 거주자 등도 정보취약 대상

으로 분류된다. 은 이러한 정보취약 집단을 중심으로 우리나라를 포

함한 주요국의 인터넷 이용률 기준 정보격차를 보여주고 있다. 우리나라와

주요 선진국과의 공통점으로는 성별 정보격차가 크지 않은 반면 장애인과 비

장애인간 그리고 소득계층간 정보격차는 상대적으로 크다는 점이다. 차이점

으로는 우리나라의 경우 학력별 정보격차와 함께 연령별 정보격차가 주요 선

진국에 비해 크게 나타나고 있다는 점이다. 그리고 일본과 마찬가지로 우리

나라에서도 어느 정도의 지역별 정보격차가 존재하고 있음을 알 수 있다.

< 표 1 > 주요 국가의 인터넷 이용률 기준 국내정보격차 비교

- 8 -

구 분 한국 미국 일본 중국 러시아 태국 인도

연도별 국가 정보화 지수

1)1996년 32 99 53 24 19 24 0

2005년 91 93 81 15 23 12 4

1,000명당 인터넷 이용자수 (명)

1996년 16 168 44 0 3 2 0

2003년 610 612 540 63 55 96 17

100가구당 초고속 인터넷 가입가구 수 (가구)

2002년 70 18 19 1 0 0 0

2003년 73 24 31 3 0 0 0

100명당 PC 보급 대수 (대)

1996년 14 36 16 0 2 2 0

2003년 51 69 38 3 9 4 1

100명당 이동전화 가입자수 (명)

1996년 7 16 21 1 0 3 0

2003년 70 55 68 21 25 39 2

주: 1) ITU (2005)가 국별 정보화 수준을 객관적으로 측정하기 위해 PC보급률, 인터넷

이용자 및 초고속 인터넷 가입자, 전화회선, 이동전화 가입자, TV 보급률,

CATV 가입자 등의 자료를 토대로 개발한 지수를 인용

자료: 한국전산원 (2005), ITU (2005), 통계청 KOSIS를 이용하여 재구성

한편 지니지수를 이용하여 정보격차를 계산한 염명배 (2003)의 연구결과는

국가간에 매우 높은 수준의 정보격차가 존재함을 보여준다.8) 는 주요

정보화 지표를 이용하여 국가간 정보격차를 비교하고 있다. 우리나라는 1996

년만 하더라도 인터넷 이용자수, PC보급률, 이동전화가입자수 등을 포함하는

전반적인 정보화 수준에 있어 미국, 일본 등 주요선진국에 비해 크게 뒤져 있

었으나, 2003년 현재에는 이들 국가와 비슷하거나 오히려 앞선 정보화 수준

을 보여주고 있다. 특히 초고속 인터넷 가입가구 수의 비교에 있어서는 선진

국을 크게 앞서고 있다. 한편 중국, 러시아, 태국, 인도 등의 국가는 1996년과

2003년 사이 정보화 선진국과의 격차가 더욱 벌어졌다.

< 표 2 > 주요 국가간 정보격차 비교

앞서 소득격차에 의해 현격한 수준의 정보격차가 나타남을 보았다. 이는 소

득의 양극화가 정보의 양극화로 진행될 가능성이 있음을 시사한다. 보다 일

반적으로 정보격차 수준이 소득의 불평등 정도에 따라 어떻게 반응할 것인지

8) 염명배 (2003)가 계산한 우리나라의 인터넷 접속률 기준 지역별 지니지수는 2000년 현재 0.0642 수

준으로 정보격차가 미미한 것으로 나타났으나, 인터넷 부문의 국가간 비교에 있어서는 2000년 현

재 0.6836 수준으로 매우 불평등한 것으로 나타났다. 한편 ITU (2003)의 보고서도 정보통신 기반

및 이용에 있어 대륙별 격차가 매우 큼을 잘 보여주고 있는데, 특히 2003년의 인터넷 이용률 격차

를 나타내는 지니지수가 0.618 수준으로 국가간 격차가 심각한 수준에 있음을 암시하고 있다.

- 9 -

가 관심사라 할 수 있다. 은 본 연구에서 이용하게 될 60개국 패널

자료의 평균값으로 소득불평등도와 인터넷 이용자수 간의 관계를 나타내고

있다. 이에 의하면 소득불평등 정도가 낮은 경우 정보 확산 속도가 빠르며,

특히 인터넷이 확산되면서 국가 간의 소득불평등 정도에 따른 정보격차가 확

대되고 있음을 볼 수 있다.

< 그림 3 > 60개국 평균 소득불평등과 인터넷의 확산 속도 (1995-2001)

낮은 수준의소득불평등

보통 수준의소득불평등

높은 수준의소득불평등

0

50

100

150

200

250

300

350

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001

인터넷 이용자 수(인구 1000명당)

주: 소득불평등 정도의 구분은 지니지수의 크기로 구분하였는데, 지니지수가 0.2999

이하이면 ‘낮은 수준의 소득불평등’을, 0.3000 이상 0.3999 이하이면 ‘보통 수준의

소득불평등’을, 그리고 0.4000 이상이면 ‘높은 수준의 소득불평등’을 의미함.

자료: [부록]과 같음.

정보의 공유와 지식의 보편화 등 정보화의 가치를 저하시키는 현상, 즉 정

보격차 또는 정보소외 현상은 사회 일부계층에 의한 정보의 독점과 편중을

가져오기 때문에 국민경제발전을 저해할 가능성이 높다. 이러한 이유로 1990

년대 후반부터 각국에서는 정보격차 해소를 핵심 국가정책의 하나로 심각하

게 고려하기 시작했다. 특히 우리나라는 정보취약계층의 정보통신망에 대한

접근과 이용을 보장하기 위한 법적 장치로서 2001년 1월 16일 ｢정보격차해소

- 10 -

에 관한 법률｣(2002.12.18 일부 개정)을 제정하였으며, 동법에 기반하여 ‘제1

차 정보격차해소 종합계획 (2001-2005)’을 수립‧시행하였다. 그리고 2006년에

는 ‘제2차 정보격차해소 종합계획’이 정보통신부, 교육인적자원부 등 13개 부

처 합동으로 시행 중에 있다. 한편 국가 간 정보 접근과 이용의 불균형 문제

를 해소하기 위해 국제기구간 협력이 지속되고 있다. 개도국 주민들에게 IT

교육기회를 제공하기 위한 UN의 ‘UN 정보기술 서비스’ (United Nations

Information Technology Service), UNESCO의 디지털 기회의 공평한 제공을

위한 ‘정보 및 지식에 관한 평등한 접근권 보장’ (Equitable Access to

Information and Knowledge) 사업의 실시, 그리고 세계은행의 ‘정보격차 및

빈곤퇴치 사업’ (Development Gateway Foundations) 등이 이에 해당한다.

지금까지 디지털 경제체제의 정보화 및 정보격차 현황에 대하여 살펴보았

다. 인터넷의 발명이 시장기능을 보다 효율적으로 움직이는데 도움이 될 것

이라는 데에는 의심의 여지가 없어 보인다. 하지만 이것이 실제 경제성장에

어느 정도 효과적으로 작용할 것인지에 대해서는 여전히 의구심이 남는다 하

겠다. 그 이유는 바로 정보격차의 존재 때문이다. 앞서 살펴 본 바와 같이 연

령, 지역, 학력, 장애유무 등은 정보격차의 주요 결정요인인 동시에 소득불평

등을 유발하는 요인이기도 하다. 따라서 이하에서는 소득불평등 요인에 의한

정보격차가 존재하는 경우 인터넷이 경제성장에 어떠한 영향을 미치는지를

분석한다.

III. 정보격차와 경제성장이론

1. 기존 연구의 개관

인터넷의 확산과 이에 따른 정보격차의 발생은 최근 들어 크게 주목받고

있으나, 이것이 경제성장에 어떠한 영향을 미치는가에 관한 연구는 거의 찾

아보기 힘들다. 다음에서는 인터넷 등 ICT의 확산과 경제성장 두 가지 분

야의 연구문헌에 대한 개별적인 고찰을 통해 실증분석을 위한 이론적 배경

- 11 -

을 검토하기로 한다. 본고의 주안점이 인터넷 사용자 수의 확대에 따른 경

제성장 효과가 존재하는지를 보이고, 특히 소득격차 요인에 의해 발생하는

정보격차가 인터넷 확대의 경제성장 효과를 어느 정도 상쇄하는지 알아보

는데 있다는 사실을 감안할 때 이러한 두 분야에 대한 이론적 배경의 검토

는 반드시 필요하다.

먼저 정보격차는 그 관계가 명확하지는 않지만 ICT의 이용과 소득불평등

간의 관계 속에서 해석되기도 한다. Acemoglu (2002)는 최근 선진국에서 소

득불평등이 증가한 이유를 정보기술의 확산에서 찾고 있다. 즉 ICT의 확산은

관련 분야 종사자들의 임금에 대한 프리미엄을 높이기 때문에 소득이 불평등

해 진다는 주장이다. 반면에 Lloyd-Ellis (1999)는 ICT의 확산이 노동생산성

을 증가시키기 때문에 소득불평등을 감소시킨다는 상반된 주장을 펴고 있다.

한편 이상의 연구와 반대의 인과관계를 고려할 때 소득은 연령 및 교육수준

과 함께 개인이 ICT 사용 여부를 결정하는데 제일 중요한 요인으로 지적되기

도 한다 (Dewan and Riggins, 2005). 이는 소득수준의 불평등이 ICT 접근의

불평등을 유발할 수밖에 없기 때문이다. Martin and Robinson (2004)의 연구

는 미국내 인터넷 이용자 수의 확대가 소득에 따라 양극화되고 있다는 것을

보여줌으로써 이러한 사실을 잘 뒷받침하고 있다. 이러한 관점에서 볼 때

ICT 확산의 경제적인 성과를 분석하기 위해서는 소득불평등과 ICT 사용 간

에 존재하는 상호작용을 고려해야 할 필요가 있다.

한편 인터넷의 확산이 경제성장에 미치는 파급효과에 대한 직접적인 연

구는 찾아보기 힘들다. 전술한 바와 같이 이는 인터넷의 활용이 본격화 된

시기가 길지 않은 것과도 무관하지 않은 것으로 판단된다. 하지만 다음의

연구는 인터넷 활용의 파급효과를 간접적으로 보여주고 있다. 먼저 이론적

인 견지에서 인터넷과 같은 ICT의 발명은 생산성 향상과 거래비용의 절감

등을 통해 경제성과에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대할 수 있다. 예를

들어 Dewan and Riggins (2005)와 Jorgenson and Stiroh (1999)는 ICT의

가격하락으로 ICT가 점차 노동과 자본을 대체하여 ICT를 사용하는 생산자

가 경제적인 이익을 얻게 되는 과정을 실증적으로 보여주고 있다.9) Oliner

- 12 -

and Sichel (2003)은 1990년대 중반 이후 미국의 생산성이 정보기술 이용의

증가로 가속화되었음을 실증적으로 보여주고 있다. Varian et al. (2002)의

서베이 연구는 주요 선진국 기업에서 인터넷의 이용으로 상당한 규모의 수

익증가와 비용절감을 이룩한 사례들을 소개하고 있다.10) 인터넷의 보급 확

대가 인플레이션을 낮추는 효과가 있다는 연구결과도 있는데 (Yi and

Choi, 2005), 이는 인터넷의 이용으로 소비자 후생이 증가될 수 있다는 암

시로 해석될 수 있다. 이 밖에 인터넷과 같은 ICT의 도입은 업무효율화, 개

인간 상호교류의 편리성 도모를 통한 사회적 이익의 창출 등 계측하기 어

려운 다양한 혜택을 창출한다고 할 수 있다.

그러나 인터넷과 같은 ICT 확산의 경제적 성과를 논하는데 있어서는 이

러한 정보기술에 대한 접근도가 떨어지는 경제주체나 국가의 측면을 별도

로 고려할 필요가 있다. 이와 관련하여 Roller and Waverman (2001)은 통

신부문에 대한 투자가 경제성장에 미치는 효과에 있어 통신기반시설이 충

분한 선진국이 그렇지 못한 후진국에 비해 더 높은 경제성장 효과를 누린

다고 주장한다. Indjikian and Siegel (2005)은 기존 연구논문에 대한 폭넓

은 서베이를 근거로 ICT에 대한 투자와 경제성과간의 正(+)의 관계는 선진

국에나 해당하는 사항이지 후진국에 있어서는 단지 장기적으로만 기대할

수 있는 것이라고 결론내리고 있다. 기존의 OECD 보고서 등을 종합하여

김기홍 (2004)이 내린 결론도 OCED 국가들에 있어서는 ICT가 성장의 원

동력이 될 수 있지만 개도국에 있어서는 그러한 관계를 입증할 만한 실증

적 근거가 충분하지 않다는 것이다. 따라서 이러한 실증결과는 정보화가 경

제성장의 동력이라는 점을 부인할 수는 없지만 정보격차를 고려할 경우의

純 경제성장 효과는 국가별로 다르게 나타날 수밖에 없음을 시사한다.

다음으로 본 연구 관심사의 다른 한 축인 소득불평등과 경제성장간의 관

9) 특히 Jorgenson and Stiroh (1999)는 1990-1996년 기간 중 미국의 연평균 경제성장률 2.4% 중

0.16% ｢포인트｣가 투입요소로서의 컴퓨터 사용의 증가에 기인함을 보여준다.

10) Varian et al. (2002)은 기업들이 인터넷을 통해 노동 등 투입요소와 거래비용의 절감을 이룩해

생산성을 증가시킨 사례들을 보여주고 있다. 동 저자들은 또한 인터넷이 판매 서비스 향상과 시

장 확대에도 기여하여 기업들이 비용절감과 이윤증대를 이룩할 수 있음을 보여주고 있다.

- 13 -

계를 다룬 기존의 연구결과를 살펴보기로 하자. 소득불평등이 경제성장에

미치는 효과에 대한 연구는 오랜 기간 동안 경제학자들 사이에서는 이론적

‧실증적인 관심사였다.11) 많은 연구자들이 비슷한 유형의 축약방정식을 설

정하여 국가간 패널자료를 분석하였는데, 아직까지 소득불평등과 경제성장

간의 관계에 대한 합의된 결론은 없어 보인다. 다만 전통적으로 어느 정도

의 소득불평등은 경제 내에 인센티브를 가져다주어 경제성장에 이로운 것

으로 알려져 왔다. Forbes (2000)나 Iradian (2005)과 같은 최근의 연구결과

도 소득불평등이 경제성장을 촉진한다는 주장을 실증적으로 뒷받침하고 있

는데, 그 대표적인 논리는 바로 부자가 가난한 자에 비해 높은 저축성향을

나타내기 때문에 소득불평등이 곧 투자의 활성화로 이어져 경제성장의 원

동력이 된다는 것이다. 그러나 Persson and Tabellini (1994)와 Perotti

(1996) 등은 장기 데이터를 이용하여 이러한 주장과 반대의 실증적 결론에

이르렀다. 즉 소득불평등이 오히려 저축 및 투자 인센티브를 상실시킨다는

주장이다. 특히 Persson and Tabellini (1994)는 불평등 정도가 심한 국가일

수록 가난한 자의 거센 소득재분배정책 실시 압력에 직면하게 되고 결국

선거나 정치적 압력에 의해 이전지출과 같은 소비성 지출 규모가 커지면서

새로운 투자기회가 억제되기 때문에 성장잠재력이 감소한다는 이론적‧실증

적 근거를 제시하고 있다. 한편 Barro (2000)는 불평등이 후진국의 경제성

장을 저해하는 요인이 되지만 선진국의 경우 오히려 이를 촉진하는 요인이

됨을 실증적으로 보여주고 있다. 이상과 같은 연구결과는 정보격차가 존재

하는 경우 인터넷의 사용이 경제성장에 미치는 효과와 마찬가지로 소득불

평등이 경제성장에 미치는 파급효과도 국가별로 다르게 나타날 수밖에 없

음을 시사하고 있다 하겠다.

기존의 많은 연구결과에 의하면 소득이 정보격차를 결정하는 주요 요인

중 하나라는데 이견이 없어 보인다. 따라서 소득불평등과 정보격차의 심화

또한 밀접한 관련이 있을 수밖에 없다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서

11) 소득불평등과 경제성장에 관한 최근의 포괄적인 서베이로는 Aghion, Caroli, and Garcia-Penalosa

(1999)와 Iradian (2005)을 참조.

- 14 -

는 어떻게 인터넷 확산이 경제성장에 미치는 효과가 정보격차의 주요 결정

요인 중 하나인 소득불평등 수준에 의해 영향을 받으며, 또한 소득불평등이

경제성장에 미치는 효과가 인터넷 확산 정도에 따라 차이가 나는지를 이론

적으로 모형화 하였다. 그리고 제 IV장에서는 이 같은 아이디어를 실증적

으로 보이기 위해 소득불평등과 인터넷 이용률 그리고 이들 두 변수의 상

호작용을 나타내는 교차항을 주요 설명변수로 경제성장 방정식을 추정한다.

이러한 추정방법에 의하면 후술하는 바와 같이 교차항의 추정계수가 통계

적으로 유의한 수준에서 負(-)의 값을 가질 경우 인터넷 변수의 계수 값이

正(+)이라 하더라도 인터넷 이용 증가가 경제성장률에 미치는 파급효과는

소득불평등 정도에 따라 다르게 나타날 수밖에 없게 된다. 그리고 이는 결

국 소득불평등으로 인한 정보격차가 정보화의 성장효과를 어느 정도 상쇄

하는지를 판단 가능하게 하는 기준이 된다.

2. 이론 모형의 설정

다음에서는 인터넷 이용과 소득불평등으로 인한 정보격차가 어떻게 거시경

제성장과 관계되는지 알아보기 위해 2기간 ‘세대교차모형’ (overlapping

generations model)을 도입한다. 모형은 기본적으로 Persson and Tabellini

(1994)의 성장이론에서 출발하나 인터넷 변수와 소득분배 및 경제성장과의

상호작용을 직접적으로 보여준다는 점에서 큰 차이가 있다.

그러면 매 시점 t=1,2,3,....,∞에 새로운 세대가 태어나고 이들 세대가 청‧

장년기와 노년기 2기간 동안 생존하는 ‘이산시간적’ (discrete-time) 순수교환

경제 하에서의 세대교차모형을 고려해 보자. 분석의 편의를 위해 최초 시점

( t=1)에는 노년층이 없으며, 인구증가율이 0으로 총인구 수준은 N에서 일정

불변하다고 가정한다. 그리고 개별경제주체 i=1,2,3,....,N는 청‧장년기에 소

득 yi,t를 창출하며 노년기에는 아무런 소득을 창출하지 못한다고 가정한다.

이 경제의 개별경제주체는 강오목이며 2계미분가능한 선호함수 U(c i,t,c i,t+1)

를 가지고 있다 (단 여기서 ci,t는 청‧장년기의 소비를, c i,t+1은 노년기의 소비

를 의미한다). 경제주체들은 노년기에도 소비가 필요하나 소득이 없으므로

- 15 -

저축을 해야만 한다. 즉 청‧장년기 소득의 일부 자산인 ki,t를 미래의 저축으

로 이전한다. 따라서 개인 i의 예산제약집합은 다음과 같이 구성된다.

, , ,i t i t i tc y k≤ − (1a)

, 1 ,i t i tc Rk+ ≤ (1b)

여기서 R은 두 기간 사이의 자산에 대한 ‘粗실질수익률’(gross real return)로

서 외생적으로 주어진다.

청‧장년기 개인 i의 소득을 다음과 같이 정의하자.

,i t t iy A z= (2)

여기서 At는 전기 세대로부터 누적된 자산으로 모든 개인에게 있어 동일하며

(즉 , 1 11

I

t i t ti

A k N k− −=

≡ = ∑ ), zi는 지식습득에 필요한 비용을 제외한 개인 i의 지식의

순가치를 의미한다. 따라서 개인의 소득은 지식의 순가치가 正(+)의 외부성으

로 작용하는 스톡 k t-1에 의해 결정된다. 이러한 유형의 모형은 Barro and

Sala-i-Martin (1995)와 Aghion, Caroli, and Garcia-Penalosa (1999) 등에 잘

논의되어 있는데, ‘학습’ (learning-by-doing)과 ‘지식확산’ (knowledge

spillover)을 다루는 경제성장모형에서 전형적으로 사용하는 가정이다. 이에

더하여 인터넷 이용자 αN명 개개인이 인터넷으로부터 얻는 지식의 순가치가

z i=z (α)>0로 동일하고 인터넷을 사용하지 않는 나머지 (1-α)N명 개개인의

지식의 가치는 z i=1로 동일하다고 하자 (단 α∈[0,1]). 그리고 인터넷의 네

트워크 효과를 고려하여 z(α)는 비감소‧오목함수라고 가정하자. 즉 네트워크

의 가치는 α가 증가할수록 커지며, α̃를 z( α̃)=1을 만족시키는 인터넷 이용률

수준으로 정의할 때 α > α̃인 경우에만 z(α) > 1가 성립한다. 이상과 같은 가정

들을 반영하여 청‧장년기 개인 i의 소득을 다시 쓰면 다음과 같다.

( ) 1,

1

, ,

ti t

t

z ky

kα −

−

=

인터넷을 사용하는 경우

인터넷을 사용하지않는 경우 (2)’

다음으로 소득불평등이 경제성장을 설명하는데 어떠한 역할을 하며 또한

- 16 -

인터넷 이용률과는 어떻게 상호작용을 하는지를 보여주기 위해 노년기의 소

비제약집합을 다음과 같이 재구성한다.

, 1 ,ˆ

i t i tc Rk+ ≤ , 단 ( ), , ,î t i t t i tk k k kθ≡ + − (1b)’여기서 kt는 경제주체들의 평균 자산 수준을 나타내며, θ∈[0,1]는 평등한 상

태를 나타내는 파라메터이다. 즉 θ가 증가하는 경우 노년기의 개인간 자산분

포는 더욱 평등해지며, 따라서 θ=1인 극단적인 경우 모든 개인의 노년기 가

용 소비액은 Rk t 수준으로 동일하다. θ가 정책 파라메터라면 ki,t̂는 개인 i의

稅後자산으로 해석되는데, 개인의 자산이 kt보다 작은 경우 θ(k t-k i,t)만큼의

정액보조금을 그리고 kt보다 큰 경우 θ(k i,t-k t)만큼의 정액세금을 의미한다.

이상에서 논의한 문제에 대한 ‘완전경쟁균형’ (competitive equilibrium)은

다음의 두 가지 조건을 만족시키는 수열집합 {k*t}∞

t=1이다.

(i) 매기의 저축함수 k*t는 외생적으로 주어진 R에 대하여 청‧장년기 개

인의 효용극대화 문제로부터 도출된다. 즉 k *t≡arg�@U(∙)

k t

(ii) 동 균형은 재화시장의 청산조건 Y t=K t+C t을 만족한다 (단, Yt,

Kt, Ct는 각각 경제 전체의 산출량, 자산, 소비 수준을 나타냄). 즉

( ){ } ( )* * * *, , , ,1 1t t t I t NI t t I t NI tK Y C N k k k k kα α α α= − = + − ⇔ = + −

(단 k*I,t와 *

,NI tk 는 각각 인터넷 이용자와 비이용자의 저축수준임.)

먼저 완전경쟁균형 조건 (i)에 나타나 있는 바와 같이 저축함수는 다음의

효용극대화 문제의 해로부터 구해진다.

( ) ( ){ }( ),

, , 1 , , , , , , Rmaxi t

i t i t i t i t i t t i tkU c c U y k k k kθ+ = − + − (3)

그리고 동 효용극대화 문제의 1계조건은 다음과 같다.

( ) ( ) ( ) ( )( ) ( )

* *1 , , 1* * * *

1 , , 1 2 , , 1 * *2 , , 1

, , 1 , 0 1

, i t i t

i t i t i t i ti t i t

U c cU c c R U c c R

U c cθ θ++ +

+

− + − = → = − (4)

- 17 -

여기서 Uj(∙) 은 효용함수의 j번째 변수의 편미분을 의미한다. 따라서 우리

는 양 시점간 균형소비의 비율이 R과 θ의 함수임을 알 수 있다.

( )*, 1*,

, i ti t

cH R

cθ+ =

(5)

이제 식 (1a), (1b)’, (5)를 이용하여 다음과 같이 균형소비량을 구한다.

( ){ }( ) ( )

,*,

1, 1

i t ti t

R y kc

H R Rθ θθ θ

− +=

+ − (6a)

( ) ( ){ }( ) ( )

,*, 1

, 1, 1

i t ti t

R H R y kc

H R Rθ θ θ

θ θ+⋅ − +

=+ − (6b)

이에 상응하는 개인의 저축함수는 다음과 같다.

( ) ( ) ( )( ) ( )1* *

, 1 ,

, , 1

t tI t t i t

z k H R Rkk z k c

H R Rα θ θ

αθ θ

−−

−= − =

+ − (7a)

( )( ) ( )1* *

, 1 ,

, , 1

t tNI t t i t

k H R Rkk k c

H R Rθ θ

θ θ−

−

−= − =

+ − (7b)

완전경쟁균형 조건 (ii)의 재화시장 청산조건을 이용하여 다음과 같이 평균저

축함수를 구한다.

( ) ( ) ( ){ }( ) ( )1* *

, ,

, 11

, 1t t

t I t NI t

k H R z Rkk k k

H R Rθ α α α θ

α αθ θ

− − + −= + − =+ − (8)

따라서 우리는 다음과 같이 자산 k의 ‘粗성장률’ (gross growth rate)을 도

출할 수 있으며, 본 모형의 가정 하에서 이는 국민소득 성장률과도 동일하다.

( )( )( ){ } ( )( )1

1 1 , , ,

, t

t

z H RkG Rk H R R

α α θα θ

θ−

+ −≡ =

+ (9)

동 성장률에 대한 비교정태 분석결과는 다음과 같다.

( ) ( )( ){ } ( ){ }( ){ } 2

1 1 , , ,

, Rz R H H RG R

R H R R

α α θα θθ

+ − ⋅ −∂=

∂ + (10a)

- 18 -

( ) ( )( ) ( )( )

1 , , ,,

z H RG RH R Rα θα θ

α θ−∂

=∂ + (10b)

( ) ( )( ){ }( ){ } 2

1 1, ,

,

R z HG R

H R Rθα αα θ

θ θ

+ −∂=

∂ + (10c)

즉 경제성장률이 R, α, θ의 함수이므로 α가 1단위 증가할 때 이에 상응하는

성장률 G의 변화는 θ 수준에 의해 영향을 받으며, 마찬가지로 θ가 1단위 증

가할 때 이에 상응하는 성장률 G의 변화는 α 수준에 의해 영향을 받는다. 예

를 들어 인터넷 이용자 비율이 충분히 커서 α > α̃를 만족시키고 선호함수도

‘단조적’ (homothetic)이어서 H R >0과 H θ < 0을 만족하는 특수한 경우에 우

리는 경제성장률이 인터넷 이용률 및 소득불평등도와 正(+)의 관계에 있음을

쉽게 보일 수 있다.

IV. 실증분석

1. 모형설정

본 절에서는 인터넷 이용률과 소득불평등도 등의 주요 설명변수와 초기

소득수준, 투자, 인플레이션, 교육, 시간더미 등 통제변수를 이용하여

1995-2002년 기간 중 60개국의 1인당 실질 GDP 성장률이 어떻게 반응하는

지를 추정한다. 동 추정모형은 기본적으로 국별 패널자료를 이용하여 소득

불평등과 성장간의 관계를 분석하기 위해 Persson and Tabellini (1994),

Perotti (1996), Patridge (1997), Barro (2000), Forbes (2000), Iradian

(2005) 등에서 전형적으로 사용하고 있는 거시 통제변수에 인터넷 이용률과

정보격차 변수를 반영한 형태이다.

패널자료를 이용한 추정방법은 ‘시간에 불변인 관측 불가능한 개별국가의

효과’ (time-invariant country-specific unobservable effects)를 통제할 수 있

기 때문에 통상적인 회귀모형에 잠재되어 있는 ‘누락변수의 편의’

- 19 -

(omitted-variable bias) 문제를 축소할 수 있는 장점을 가진다. 여기에 시간

더미 변수를 첨가하면 또한 다른 설명변수들이 포착하지 못하는 ‘관측되지

않는 시계열 효과’ (unobserved time-specific effects)를 통제할 수 있다. 즉

시간더미를 사용함으로써 시간적으로는 변화하나 개별 국가 간에는 변하지

않는 정보를 통제할 수 있게 된다. 이상과 같은 특성을 바탕으로 추정의 기본

이 되는 축약방정식을 구성해보면 다음과 같다.

( ), 0 1 , 2 , 1 12 , 1 ,3 , 1 , , ln

i t i t i t i t i t

i t i t i t i t

GROWTH INTERNET GINI GINI INTERNET

Y Z

β β β ββ γ α δ ε

− −

−

= + ∆ + + × ∆

+ + + + + (11)

여기서 i는 횡단면 국가, t는 시계열 연도 ( t=1,2,...,T), GROWTH i, t는 1인당

실질 GDP 성장률, ,i tINTERNET∆ 는 인구 1,000명당 인터넷 이용자수의 연간

변화, GINI i,t-1은 소득불평등도, , 1 ,i t i tGINI INTERNET− ×∆ 는 소득불평등도와 인

터넷사용자수 플로우의 상호작용을 나타내는 교차항, lnY t-1은 1인당 GDP의

로그 값, Zi,t는 여타 통제변수의 벡터를 의미하고, αi는 관측되지 않는 개별

효과를 통제하는 역할을 하며, δt는 관측되지 않는 시계열 효과를 통제하는

T-1개의 시간더미 변수이다. εi,t는 모든 i와 t에 대하여 평균이 0이고 분산

이 σ2인 iid 분포를 따르는 오차항을 의미한다. 그리고 βj ( j=0,1,2,12,3)와 γ

는 각각 추정된 계수 값과 계수 값의 벡터를 나타낸다.

축약방정식에 포함된 개별 설명변수의 의미를 살펴보면 다음과 같다. 먼저

이론모형에서 보였듯이 인터넷 이용률과 경제성장간의 관계가 소득불평등도

에 의해 어느 정도 차이가 나는지를 검정하기 위해 ‘교차항’ (interaction

term) , 1 ,i t i tGINI INTERNET− ×∆ 을 도입한다. 교차항은 소득불평등 ( GINI i,t-1)과

인터넷 ( ,i tINTERNET∆ )의 개별효과를 줄이거나 늘리는 역할을 하므로 이의 추

정계수 값이 유의할 경우 동 항을 생략한 추정식은 ‘설정오류’ (specification

error)를 범하게 된다고 할 수 있다. 특히 교차항의 추정계수는 개별국가의

소득격차 요인으로 발생하는 정보격차가 경제성장에 미치는 효과를 해석하

- 20 -

는데 있어 중요한 가교역할을 한다. 만약에 교차항이 고려되지 않았다면 인

터넷이 경제성장에 미치는 효과는 계수 값 β1에 의해서만 결정될 것이다. 하

지만 교차항의 도입으로 인터넷이 경제성장에 미치는 ‘순한계효과’ (net

marginal effects)는 다음과 같이 지니지수의 함수가 된다. 즉

,1 12 , 1

,

i ti t

i t

E GROWTHGINI

INTERNETβ β −

∂ = +∂∆ (12)

마찬가지로 교차항이 추정방정식에 고려되지 않았다면 소득불평등이 경제성

장에 미치는 효과는 계수 값 β2에 의해서만 결정될 것이다. 하지만 교차항의

도입으로 소득불평등이 경제성장에 미치는 ‘순한계효과’는 다음과 같이 인터

넷의 함수가 된다. 즉

,2 12 ,

, 1

i ti t

i t

E GROWTHINTERNET

GINIβ β

−

∂ = + ∆∂ (13)

여기서 β1과 β2의 계수 값을 正(+)으로 예상한다 하더라도 인터넷과 소득불

평등이 경제성장에 미치는 ‘순한계효과’를 사전적으로 예측할 수는 없다. 만

약에 β12가 負(-)의 값을 갖는 경우 인터넷과 소득불평등이 성장에 미치는 정

(+)의 효과가 각각 β 12GINI i,t-1 및 12 ,i tINTERNETβ ∆ 만큼 상쇄되기 때문이다.

lnY t-1는 개별국가의 초기소득 혹은 발전정도를 나타내는 변수로 사용되며

예상되는 계수 값의 부호는 음(-)이다. 통제변수 중 하나인 INV i,t는 투자를

나타내며 계수 값은 정(+)으로 예상된다. 거시경제의 불안정 혹은 시장왜곡을

나타내는 지표로서 인플레이션 ( INF i,t) 변수를 도입하는데, 일반적으로 높은

인플레는 낮은 경제성장률을 의미하는 것으로 알려져 있으므로 예상되는 계

수 값의 부호는 음(-)이다. 추정방정식에는 인적자본을 나타내는 대표변수인

교육 ( EDU1 i,t-1, EDU2 i,t-1, EDU3 i,t-1)도 고려한다.

모형설정과 관련하여 마지막으로 언급할 것은 ‘금융시장의 불완전성’

(credit market imperfection)에 관한 것이다. Galor and Zeira (1993) 등에 의

- 21 -

하면 신용제약이 심각한 경우 생산적 투자를 위한 개인의 미래소득에 대한

차입이 어려워지기 때문에 경제는 비효율적으로 되고 인적‧물적 자본의 축적

과 성장이 저하된다고 주장한다. 따라서 이는 경제성장과 소득불평등간의 負

(-)의 관계를 주장하기 위한 논거로 자주 인용되기도 한다. Barro (2000)와

Iradian (2005) 등의 연구에서는 GDP 대비 총통화 (M2) 비율을 금융시장의

불완전성을 나타내는 대리변수로 사용하는데, 본 연구에서는 실제 동일한 변

수를 방정식 내에 도입하여 추정한 결과 유의할 만한 결과를 얻지 못하였다.

따라서 동 변수는 최종 모형설정 과정에서 제외되었다.

2. 자료

본 연구의 추정을 위한 거시 자료는 World Bank의 World Development

Indicators 2005에서 소득불평등도를 나타내는 지니지수는 UNU-WIDER

(2005)로부터 각각 구하였다. 앞서 밝힌 바와 같이 60개국의 1995-2002년 기

간을 분석대상으로 한 이유는 인터넷 사용이 본격화된 기간이 그리 길지 않

을 뿐만 아니라 소득불평등 데이터의 가용성과 질적인 문제로 관측치의 제약

이 따르기 때문이다.

소득불평등 자료를 추출해 낼 수 있는 원천으로 세계은행과 UN 그리고

Deininger and Squire (1996)의 데이터 베이스와 앞서의 여러 성장이론 문헌

이 제시하고 있는 수치들이 있다. 특히 Deininger and Squire (1996)의 경우

소득불평등에 관한 국별 패널구축이 가능한 자료를 광범위하게 소개하고 있

으며, 실제 많은 논문에서 이 데이터를 재인용해 왔다. 하지만 인터넷의 발전

이 최근의 현상이라는 점을 고려한다면 본 연구의 목적을 달성하기 위해서는

Deininger and Squire (1996)가 소개하고 있는 소득불평등 자료로는 미흡하

며, 가급적 최근의 데이터 구축이 급선무라고 할 수 있다. 이에 본 분석에서

는 기존에 알려진 세계 각국 대부분의 소득불평등지수를 포괄하고 있는

UNU-WIDER (2005)의 데이터 베이스에서 추출한 지니지수를 소득불평등

변수로 사용하였다.

지니지수를 사용하는데 있어 가장 큰 문제는 국가별로 지수를 산정하는데

- 22 -

사용되는 정의에 차이가 있다는 점이다. 나라마다 ‘개인별’ 혹은 ‘가구별’ 기준

을 적용할지, ‘소득기준’ 혹은 ‘지출기준’을 적용할지에 따라 지니지수의 크기

가 달라질 수밖에 없는 것이다. 동일한 기준으로 작성된 지수라 하더라도 서

베이의 정확도, 과소보고의 가능성, 국별 서베이 설계방식의 차이 등에 따라

직접적인 비교가 어려울 가능성도 있다. 그러나 이와 같은 서베이 방법론 상

의 차이로 인해 지니지수의 직접적인 국가간 비교는 불가능할지 몰라도 최소

한 특정 국가 내에서 서로 다른 시점 간에 존재하는 지수의 차이는 제거할 수

있는 방법이 있다. 본고에서 사용한 지니지수는 국가간 비교의 한계를 줄이

기 위해 모두 소득기준으로 집계된 것이며, 관측치의 손실을 감수하고 동일

국가의 지수는 동일 자료원을 기준으로 제시된 것만 추출함으로써 최소한 동

일 국가내 시점간 비교가 가능하도록 한 것이다. 지니지수를 포함하여 방정

식 추정에 이용된 변수의 상세한 정의와 기초통계는 [부록]에 제시되어 있다.

3. 추정결과

1인당 실질 GDP 성장률 방정식의 국별 패널자료를 이용한 추정결과가

에 제시되어 있다. 전술한 바와 같이 시간더미를 포함하는 고정효과

모형을 이용하여, 관측 불가능한 개별국가의 효과와 시계열 효과를 통제하였

다.12) 각 추정방정식의 변수설정에 있어 스톡변수는 1개의 시차를 두었고 플

로우 변수는 시차 없이 현재 값을 그대로 이용하였다. 모형에 교육변수를 포

함시키는 경우 그렇지 않은 경우에 비해 표본의 크기가 감소하는데, 교육변

수를 포함하는 모형 (2)와 (4)의 경우 그렇지 않은 경우와 비교하여 관측치

12) 주지하는 바와 같이 ‘고정효과모형’ (fixed effects model)은 ‘최소자승법’ (OLS)으로 통제되지 않

는 개별국가의 문화나 속성과 같은 횡단면자료의 특성 ( αi)을 제거하여 ‘불편‧일치추정량’

(unbiased and consistent estimates)을 얻기 위한 모형이다. 한편 개별 국가 i의 αi가 동일하지

않은 패널자료로 ‘ Cov(Xi,t,α i)=0일치‧효율적인’ 추정량을 얻기 위해 αi가 다른 설명변수들과

상관관계가 없다는 가정 () 하에 ‘확률효과모형’ (random effects model)을 추정하기도 한다. 이는

αi가 다른 설명변수들과 상관관계가 있다는 가정 ( Cov(X i,t,α i)≠0)을 사용하는 고정효과 모형

과 대비 되는데, 일반적으로 이와 같은 가정은 성립하기 어려운 것으로 알려져 있다. 통상 두 모

형 중 적합한 모형을 판단하기 위해 ‘하우즈만 검정’ (Hausman specification test)을 실시하는데,

본고에서는 이와 같은 가정이 기각되어 고정효과 모형의 결과만을 보고하였다.

- 23 -

종속변수: GROWTH i, t

설명변수교차항을 고려하지 않은 경우 교차항을 고려한 경우

(1) (2) (3) (4)

∆INTERNETi,t

GINIi,t-1

GINIi,t-1*∆INTERNETi,t

lnYi,t-1

INVi,t

INFi,t

EDU1i,t-1

EDU2i,t-1

EDU3i,t-1

Constant

0.0117***(0.0046)

0.1411(0.1220)

-

-25.2860***(3.9160)

0.4831***(0.0880)

-0.0052***(0.0012)

-

-

-

221.3674*** (35.2565)

0.0133***(0.0051)

0.3700***(0.1480)

-

-24.6581***(5.6568)

0.6178***(0.1043)

-0.0046***(0.0011)

0.0709(0.0511)

0.1567**(0.0772)

0.2250***(0.0808)

197.4299*** (53.4522)

0.0477***(0.0146)

0.1836*(0.1224)

-0.001128*** (0.000454)

-25.4983***(3.9146)

0.4731***(0.0876)

-0.0053***(0.0012)

-

-

-

222.0217*** (35.1100)

0.0410*(0.0247)

0.4114***(0.1502)

-0.000915 (0.000840)

-24.5302***(5.6521)

0.6146***(0.1052)

-0.0047***(0.0012)

0.0695(0.0520)

0.1510*(0.0799)

0.2203***(0.0834)

195.3126*** (53.1626)

Within- 2R국가수관측치수

0.38 60311

0.53 41192

0.39 60311

0.53 41 192

주: 1) *, **, *** 표시는 계수 값이 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 유의함을 의미 2) ( ) 내의 숫자는 표준오차로 ‘이분산성’ (heteroskedasticity)을 고려하여 White의 방법으로 수정된 분산-공분산 행렬을 통해 계산함. 3) 시간 더미의 추정계수는 생략되었으나 F-test 결과 5% 범위 내에서 유의함.

수는 311개에서 192개로 감소하였다. 그러나 표본크기와 관계없이 전반적인

추정계수의 부호와 유의수준에는 큰 차이가 없는 것으로 나타났다.

< 표 3 > 고정효과 모형 추정결과

- 24 -

먼저 인터넷 이용 확대와 소득불평등도가 경제성장에 미치는 효과와 관련

되는 추정계수 값 β1̂과 β2̂는 각각 통계적으로 유의하며 또한 正(+)의 값을 갖

는 것으로 나타났다.13) 그리고 교차항의 추정계수 β12̂는 통계적으로 유의한

수준에서 負(-)의 값을 보였다.14) 여타 변수들이 경제성장이 미치는 계수 값

도 모두 유의한 수준은 아니지만 예상한 부호를 가지는 것으로 나타났다. 즉

초기소득이 성장에 미치는 효과는 유의한 수준에서 負(-)로 나타나 다른 조

건이 일정할 때 저소득 국가가 부유한 국가에 비해 더 높은 경제성장률을 보

이는 것으로 나타났다. 투자가 성장에 미치는 효과는 통계적으로 유의한 수

준에서 正(+)으로 나타났으며, 인플레가 성장에 미치는 효과는 負(-)로 나타

났다. 한편 인적자본 스톡이 성장에 미치는 효과는 正(+)으로 나타났는데, 중

등교육 ( EDU2 i,t-1)과 고등교육( EDU3 i,t-1)은 통계적으로 유의한 수준이나

초등교육 ( EDU1 i, t-1)의 경우는 유의하지 않은 것으로 나타났다.

교차항의 추정계수 값이 통계적으로 유의한 수준에서 음(-)으로 추정되었

기 때문에 ,i tINTERNET∆ 과 , 1 ,i t i tGINI INTERNET− ×∆ 의 계수 값이 성장에 대한 인

터넷 효과의 부호를 결정한다는 사실에 주목할 필요가 있다. 즉 추정결과

β 1̂> 0이고 β 12̂< 0이므로 인터넷이 성장에 미치는 정(+)의 효과는 소득불평등

에 의해 β 12̂GINI i,t-1만큼 상쇄된다. 이는 다른 조건이 일정할 때 소득불평등

13) 교차항이 있는 추정식의 계수 값 β1̂은 지니지수 값이 0일 때 인터넷 이용률의 증가가 경제성장

율에 미치는 효과를 나타내며, 마찬가지로 β2̂는 인터넷 이용률의 변화가 0일 때 소득불평등의 증

가가 경제성장에 미치는 효과를 나타낸다. 그런데 인터넷이 경제성장률에 미치는 효과는 실제 0

이 아닌 소득불평등 수준에 의해 영향을 받기 때문에 β1̂이 통계적으로 유의하다고 해서 그 자체

로 어떤 의미를 갖는 것은 아니다. 마찬가지로 교차항의 계수 값이 유의한 경우 인터넷 이용률의

변화가 0이 아닌 한 β2̂ 자체를 해석하는 것도 무의미하다 하겠다.

14) 추정방정식은 인터넷과 소득불평등의 곱으로 표시되는 교차항과 교차항을 구성하는 개별 변수의

계수 값이 0인지 여부를 검정하기 위한 ‘결합검정’ (joint test)을 포함한다. 의 모형 (3)과

(4)에 대한 귀무가설 H 0:β 1=β 12=0과 H 0:β 2=β 12=0의 F-검정 결과 1% 내외의 유

의수준에서 기각되어 결합적인 효과가 유의한 것으로 나타났다. 한편 교육변수를 포함하는 모형

(4)의 경우 결합적인 효과의 유의성에도 불구하고 교차항 계수 값의 유의성이 다소 저하된 것으

로 나타났는데, 이는 교육변수를 추정식에 포함하면서 관측치의 수가 크게 감소한 것과도 관련이

있을 것으로 보인다.

- 25 -

이 높은 국가의 경우 인터넷의 보급‧확산이 성장에 부(-)의 효과를 미침을

의미한다. 예컨대 의 모형 (3)을 기준으로 지니지수 값이 42.3을 초과

하는 국가의 경우 인터넷의 보급‧확산이 성장에 부(-)의 효과를 미친다.

한편 지니 변수의 계수 값도 통계적으로 유의한 수준에서 정(+)으로 추정

되었기 때문에 소득불평등이 성장에 미치는 효과 또한 교차항의 계수 값에

의해 영향을 받을 수밖에 없다. 즉 추정결과 β 2̂> 0이고 β 12̂< 0이므로 소득불

평등이 성장에 미치는 정(+)의 효과는 인터넷에 의해 12 ,ˆ

i tINTERNETβ ∆ 만큼 상쇄

된다. 이는 다른 조건이 일정할 때 인터넷 확산속도가 일정수준 이상으로 클

경우 소득불평등과 경제성장간에 부(-)의 관계가 존재할 수 있을 것임을 시

사한다. 즉 소득격차요인에 의한 정보격차의 성장에 대한 효과가 긍정적 또

는 부정적 효과 중 한 방향으로 나타나지 않으며, 정보화의 진전속도에 따라

서 다르게 나타날 수 있음을 설명한다고 볼 수도 있다.

이상에서는 국가별 패널자료를 이용하여 교차항의 추정계수를 통해 인터넷

의 확산과 경제성장간의 관계가 소득불평등도에 의해 어느 정도 차이가 나는

지를 살펴보았다. 인터넷 이용의 증가가 경제성장률에 미치는 純 효과는 정

보격차의 주요 결정요인 중 하나인 소득불평등 정도가 클 때 음(-)으로 나타

났는데, 이는 앞서 이 시사하는 바와 같이 소득불평등이 클수록 정

보의 확산이 둔화되어 경제성장률에 부정적인 영향을 미쳤기 때문으로 해석

할 수 있다. 특히 소득이 정보격차를 결정하는 주요 요인이라는 사실을 전제

로 할 때 교차항의 추정계수 값을 소득격차 요인에 의해 발생하는 정보격차

가 경제성장에 미치는 효과로 해석할 수 있을 것이다. 즉 소득불평등이 정보

격차를 심화시키고 정보격차의 심화는 인터넷이 경제성장에 미치는 正(+)의

효과를 제약하는 요인으로 작용한다고 말할 수 있다. 이에 따르면 정보격차

가 아주 심한 국가의 경우 인터넷의 純 경제성장 효과는 負(-)의 값을 가질

가능성도 배제할 수 없다.

- 26 -

V. 결론 및 시사점

국가간 패널자료를 이용한 경제성장 방정식의 추정은 실증모형 설정의

‘자의성’ (ad-hoc approach) 때문에 자주 비판을 받아 왔다. 본고에서는 이

러한 자의적 한계를 극복하려는 노력으로 먼저 세대교차모형을 이용하여

정보격차의 주요 요인 중 하나인 소득불평등과 인터넷의 이용이 경제성장

에 미치는 효과를 이론적으로 분석하였고, 이에 기반하여 실증분석을 수행

하였다.

2기간 세대교차모형에 기반한 이론분석은 어떻게 인터넷 확산이 경제성

장에 미치는 효과가 정보격차의 주요요인 중 하나인 소득불평등 수준에 따

라 차이가 나며, 또한 소득불평등이 경제성장에 미치는 효과가 인터넷 확산

정도에 따라 차이가 발생하는지를 보여준다. 이를 실증적으로 보이기 위해

소득불평등과 인터넷 이용률 그리고 이들 두 변수의 ‘교차항’ (interaction

term)을 주요 설명변수로 경제성장 방정식을 추정하였다.

국가별 패널분석 결과 인터넷 이용의 증가가 경제성장에 미치는 효과는

소득불평등 정도가 클 때 음(-)으로 나타났다. 소득불평등이 클 경우 정보

의 확산을 둔화시킴으로써 경제성장률에 부정적인 영향을 미치기 때문이다.

특히 이는 소득불평등이 정보격차를 심화시키고 이것이 다시 인터넷이 경

제성장에 미치는 正(+)의 효과를 제약하는 요인으로 작용한다는 추론의 타

당성을 뒷받침하는 결과라고 할 수 있다. 또한 본 논문의 분석결과에 의하

면 소득불평등이 경제성장에 미치는 효과가 기존의 연구결과처럼 일방적인

부호를 갖지 않는 것으로 나타났는데, 이는 다른 조건이 동일할 때 인터넷

확산속도가 일정수준 이상으로 클 경우 소득불평등과 경제성장간에 負(-)

의 관계가 존재할 수 있을 것임을 시사한다.

본고에서 도입한 소득불평등과 정보화 변수의 상호작용을 고려한 분석은

기존에 시도되지 않았던 새로운 접근방법으로 정보격차 지표가 모호한 현

실에 정보격차의 경제적 성과에 대한 부정적인 파급효과를 가늠해 보는데

유용한 분석 아이디어를 제공하고 있다. 본 연구의 결과는 정보화를 통한

- 27 -

경제성장효과를 극대화하기 위해서는 소득불평등을 완화하는 정책이 필요

함을 시사하고 있으며, 분석의 한계는 있지만 동 정책은 소득격차요인에 의

해 발생한 정보격차를 어느 정도 완화해 주는 효과를 가져다주는데 도움이

될 것으로 판단된다. 따라서 우리나라의 경우도 정보격차 축소를 통해 네트

워크의 가치를 증대시키기 위해서는 정보취약계층에 대한 정보화 교육 및

재정적 지원을 통한 지속적인 정책의 추진과 함께 거시적으로는 연령별‧지

역별‧학력별 등 요인으로 인한 소득격차 완화정책을 동시에 추진하여야 할

것으로 판단된다. 주지하는 바와 같이 소득불평등이 소득 자체의 차이에서

비롯된 것이지만 이의 주된 결정요인이 연령, 지역, 학력 등의 격차이며, 이

러한 격차는 앞서 살펴보았듯이 동시에 우리나라 정보격차의 주요 요인이

기도 하기 때문이다.

적어도 지금까지 우리나라에 있어서의 정보통신기술은 제품 싸이클 뿐만

아니라 보급‧확산 속도에 있어서도 빠른 특징을 보여 왔다. 따라서 본고에

서는 내생화시키지 않았지만 향후의 연구과제로서 국내 서베이 자료를 이

용하여 본 거시분석의 미시적 기초를 확립하는 차원에서 새로운 정보통신

기술 채택의 결정요인에 대한 구체적인 검토가 상당한 의미를 지니고 있는

것으로 보인다. 또한 디지털 경제체제 하에서의 경쟁, 생산성, 경기변동, 고

용구조, 금융거래 등이 일반 산업경제 체제하에서와 어떻게 다른가를 분석

하는 것도 시의성 있는 연구라고 생각된다.

- 28 -

< 참고문헌 >

김기홍 (2004), ｢국제적 정보격차, 어떻게 이해할 것인가?: APEC 지역 및

OECD 자료를 중심으로｣, ��국제경제연구��, 제10권 제3호, pp. 263-288.염명배 (2003), ｢디지털 디바이드와 디지털 지니계수｣, ��재정논집��, 제18집 제

1호, 한국재정‧공공경제학회, pp. 3-28.

통계청, KOSIS 통계정보시스템 (www.nso.go.kr).

통계청 (2006), ｢2005년 4/4분기 및 연간 전자상거래 통계조사 결과 (B2B,

B2G, B2C 종합)｣.

한국은행 (2006), ｢2005년중 국내 인터넷뱅킹서비스 이용현황｣, 보도자료.

한국인터넷진흥원 (2004), ��2004 정보화 실태조사��, 서울.한국전산원 (2005), ��2005 국가정보화백서��, 서울.한국정보문화진흥원 (2004), ��2004 정보격차 해소 백서��, 서울.한국정보문화진흥원 (2006), ��2005 정보격차 해소 백서��, 서울.Acemoglu, Daron (2002), "Technical Change, Inequality, and the Labor

Market", Journal of Economic Literature, Vol. 40, No. 1, pp. 7-72.

Aghion, Philippe, Eve Caroli and Cecilia Garcia-Penalosa (1999),

"Inequality and Economic Growth: The Perspective of the New

Growth Theories", Journal of Economic Literature, Vol. 37, No. 4,

pp. 1615-1660.

Barro, Robert J. (2000), "Inequality and Growth in a Panel of Countries",

Journal of Economic Growth, Vol. 5, No. 1, pp. 5-32.

Barro, Robert J. and Xavier Sala-i-Martin (1995), Economic Growth, NY:

McGraw-Hill.

Chinn, Menzie D., Robert W. Fairlie (2004), "The Determinants of the

Global Digital Divide: A Cross-Country Analysis of Computer and

Internet Penetration", NBER Working Paper No. 10686.

Deininger, Klaus, Lyn Squire (1996), "A New Data Set Measuring Income

Inequality", World Bank Economic Review, Vol. 10, No. 3, pp.

- 29 -

565-591.

Dewan, Sanjeev, Frederick J. Riggins (2005), "The Digital Divide: Current

and Future Research Directions", Journal of the Association for

Information System, Vol. 6, No. 12, pp. 1-53.

Forbes, Kristin J. (2000), "A Reassessment of the Relationship between

Inequality and Growth", American Economic Review, Vol. 90, No.

4, pp. 869-887.

Galor, Oded and Joseph Zeira (1993), "Income Distribution and

Macroeconomics", Review of Economic Studies, Vol. 60, No. 1, pp.

35-52.

Hilbert, Martin R. (2001), From Industrial Economics to Digital

Economics: an Introduction to the Transition, UN, Santiago, Chile.

Indjikian, Rouben, Donald S. Siegel (2005), "The Impact of Investment in

IT on Economic Performance: Implications for Developing

Countries", World Development, Vol. 33, No. 5, pp. 681-700.

Iradian, Garbis (2005), "Inequality, Poverty, and Growth: Cross-Country

Evidence", IMF Working Paper WP/05/28.

ITU (International Telecommunication Union, 2003), World

Telecommunication Development Report: Access Indicators for the

Information Society, Geneva.

ITU (International Telecommunication Union, 2005), World

Telecommunication Indicators Database, Geneva: ITU

(http://www.itu.int/ITU-D/ict/statistics).

Jorgenson, Dale W. and Kevin J. Stiroh (1999), "Information Technology

and Growth", American Economic Review, Vol. 89, No. 2, pp.

109-115.

Lloyd-Ellis, Huw (1999), "Endogenous Technological Change and Wage

Inequality", American Economic Review, Vol. 89, No. 1, pp. 47-77.

Mansfield, E. (1968), The Economics of Technological Change, Norton.

Martin, Steven P. and John P. Robinson (2004), "The Income Digital

- 30 -

Divide: An International Perspective", IT&Society, Vol. 1, Issue 7,

pp. 1-20.

OECD (2001), Understanding the Digital Divide, Paris.

Oliner, Stephen D. and Daniel E. Sichel (2003), "Information Technology

and Productivity: Where Are We Now and Where Are We Going",

Journal of Policy Modeling, Vol. 25, pp. 477-503.

Patridge, Mard D. (1997), "Is Inequality Harmful for Growth? Comment",

American Economic Review, Vol. 84, No. 5, pp. 1019-1032.

Perotti, Roberto (1996), "Growth, Income Distribution, and Democracy",

Journal of Economic Growth, Vol. 1, No. 2, pp. 149-187.

Persson, Torsten and Guido Tabellini (1994), "Is Inequality Harmful for

Growth?", American Economic Review, Vol. 84, No. 3, pp. 600-621.

Roller, Lars-Hendrik and Leonard Waverman (2001), "Telecommunications

Infrastructure and Economic Development: A Simultaneous

Approach", American Economic Review, Vol. 91, No. 4, pp. 909-923.

Swann, G.M. Peter (2002), "The Functional Form of Network Effects",

Information Economics and Policy, Vol. 14, pp. 417-429.

UNU-WIDER (United Nations University - World Institute for

Development Economics Research, 2005), World Income Inequality

Database (WIID), Version 2.0a, Helsinki.

Varian, Hall, Robert E. Litan, Andrew Elder and Jay Shutter (2002), "The

Net Impact Study: The Projected Economic Benefits of the Internet

in the United States, United Kingdom, France and Germany",

Available at http://www.netimpactstudy.com/.

World Bank (2005), World Development Indicators CD-ROM, The World

Bank, Washington, D.C.

Yi, Myung Hoon and Changkyu Choi (2005), "The effect of the Internet on

Inflation: Panel Data Evidence", Journal of Policy Modeling, Vol.

27, pp. 885-889.

- 31 -

변수명 정의 연도 평균 표준편차 최소값 최대값

,i tGROWTH 1인당 연평균 실질GDP 성장률 (2000년 美달러화 구매력평가 기준, %)

19951996199719981999200020012002

2.47 2.34 3.49 1.24 1.76 3.91 1.69 2.51

4.20 3.40 3.42 4.66 4.16 2.51 3.38 5.52

-11.49 -9.31 -5.88-14.30-18.18 -1.67 -8.99-11.66

9.31 8.4611.87 8.92 9.8010.5710.1135.73

,i tINTERNET 인터넷 이용자수 (인구 1,000명당)

19951996199719981999200020012002

16.8 29.0 49.9 78.3 115.8 160.3 208.6 250.1

25.6 41.6 65.3 92.1121.8148.4168.2178.6

0.0 0.0 0.0 0.7 2.1 5.0 7.010.0

137.0182.0294.0360.0414.0456.0521.0573.0

,i tGINI 지니지수 (소득기준, %)1)

19951996199719981999200020012002

38.1 37.1 37.4 36.9 36.5 37.6 33.6 34.5

10.6 10.4 10.4 10.1 9.9 9.8 7.3 7.1

21.623.023.721.223.223.123.723.4

59.5 59.9 60.1 59.5 58.5 61.4 59.9 51.2

,ln i tY 1인당 실질 GDP의 로그 값

19951996199719981999200020012002

9.21 9.23 9.27 9.28 9.30 9.34 9.35 9.37

0.81 0.82 0.82 0.83 0.84 0.84 0.84 0.83

7.11 7.16 7.26 7.20 7.17 7.16 7.19 7.25

10.5010.5210.6410.7010.7910.9410.9210.96

,i tINV 총자본형성비율 (GDP 대비 비율, %)

19951996199719981999200020012002

24.05 23.68 24.99 23.00 22.01 22.69 22.10 21.57

6.28 6.61 6.22 4.77 4.78 4.55 4.45 4.68

15.65 8.12 9.8811.4011.3713.6913.6311.96

43.6441.8242.9737.7137.4136.3338.4940.42

,i tINF 소비자물가 상승률 (연간, %)

19951996199719981999200020012002

34.77 16.03 28.70 10.18 12.93 9.66 6.78 5.57

104.28 24.67136.11 17.26 37.94 23.10 10.94 8.91

-0.13 0.14 0.25-0.84-3.96-3.75-1.61-3.04

709.35 121.61 1058.37 84.64 293.68 168.62 61.13 44.96

[부록] 추정에 사용한 변수의 정의 및 기초통계

- 32 -

변수명 정의 연도 평균 표준편차 최소값 최대값

,1i tEDU 총노동인구 대비 초등 교육 졸업자 비율 (%)

19951996199719981999200020012002

29.631.429.129.727.027.426.1-

31.316.114.516.315.215.114.5-

12.111.510.710.4 9.810.5 8.9-

56.167.467.371.169.870.269.8-

,2i tEDU 총노동인구 대비 중등 교육 졸업자 비율 (%)

19951996199719981999200020012002

40.942.742.942.044.847.046.2-

18.217.516.815.518.817.917.4-

2.911.411.110.811.511.912.3-

76.978.178.779.079.078.279.6-

,3i tEDU 총노동인구 대비 고등 교육 졸업자 비율 (%)

19951996199719981999200020012002

23.021.923.924.922.622.723.7-

12.310.511.212.513.912.810.8-

9.28.68.78.50.70.49.1-

57.150.651.450.950.951.052.5-

주: 1) 지니지수가 지출기준으로 작성된 인도네시아, 인디아, 터어키는 Deininger and Squire (1996)에 따라 지출기준 지니지수에 6.6을 더한 수치를 소득기준 지니지수로 사용함.

2) 표본에 이용된 국가는 모두 다음의 60개국임. Argentina, Australia, Austria, Belgium, Bulgaria, Belarus, Brazil, Canada, Switzerland, Chile, China, Colombia, Costa Rica, Czech Republic, Germany, Denmark, Spain, Estonia, Finland, France, United Kingdom, Greece, Hungary, Indonesia, India, Ireland, Israel, Italy, Jamaica, Japan, Kyrgyz Republic, Korea, Lithuania, Luxembourg, Latvia, Moldova, Mexico, Macedonia, Malaysia, Netherlands, Norway, New Zealand, Panama, Peru, Philippines, Poland, Portugal, Romania, Russia, Singapore, El Salvador, Slovak Republic, Slovenia, Sweden, Thailand, Ukraine, United States, Venezuela, Yugoslavia (Serbia and Montenegro), South Africa.

자료: 지니지수는 UNU-WIDER (2005)에서 나머지 변수들은 World Bank (2005)에서 추출

부록 (계속)