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Korean Abstract: 인도의 클러스터 개발은 1990년대 중반 UNIDO의 클러스터 개발프로그램을 시작으로 본격화되었다. 이후 2000년대에는 중앙정부부처와 주정부별로 각자의 정책 목표에 부합하는 다양한 클러스터 개발 계획이 추진되기 시작했으며, 최근에는 산업정책과 연계되어 산업경쟁력 강화를 위한 목적으로 보다 고도화된 클러스터정책이 추진되고 있다. 이처럼 정부 주도의 클러스터 개발과 운영이 진전되면서, 최근 인도의 산업클러스터는 생산주체인 기업들만 단순 집적하는 형태에서 벗어나 연구소, 대학, 관련 지원기관 등 다양한 경제주체들이 한데 모여 네트워크를 구축해 부가가치를 창출하는 ‘혁신 클러스터’ 형태로 변모하고 있다. 이러한 변화는 기업 간, 또는 기관 간 산업연계, 인력 이동, 정보교류, 그리고 산학협력을 통해 기술 및 지식의 창출과 확산, 활용을 용이하게함으로써 클러스터의 집적효과 제고에 상당 부분 기여했을 것으로 추정된다. 다만 본 연구는 집적효과에 대한 기대치가 개별 클러스터가 보유한 이질적인 유ㆍ무형의 경쟁력에 의해 결정될 수 있음에 주목했다. 특히 클러스터 경쟁력이 △ 공간적 군집성 △ 산업 특화 및 연계성 △ 안정성 △ 혁신성 등의 4가지 요소에 의해 결정될 수 있다고 보고, 클러스터별로 이를 정량화해 비교분석이 가능하도록 했다. 인도의 대표적 산업화 지역인 마하라슈트라 주를 대상으로 분석한 결과, 역내 산업중심지인 타네(뭄바이 포함), 푸네 지역에 위치한 클러스터들의 전반적인 경쟁력이 마하라슈트라 내륙지역 및 다른 클러스터지역과 지리적으로 다소 동떨어져 있는 클러스터들보다 높았다. 공간적 군집성의 경우 푸네의 Pimpri-Chinchiwad(east & west) 클러스터가 가장 높은 경쟁력을 보였으며, 그 밖에 타네의 Turbhe, Wangle, Koperkhairne- Pawane, Digha-Rable 클러스터가 뒤를 이었다. 안정성은 생산 및 고용 규모가 비교적 큰 TTC의 Gansoli-Mahape와 Airloi 클러스터, 푸네의 Pimpri-Chinchiwad(east & west)와 Chakan III 클러스터, 그리고 레이가드의 Taloje 클러스터의 경쟁력이 높았다. 혁신성의 경우 타네와, 푸네의 클러스터가 전반적으로 높은 경쟁력을 보였다. 한편 위에 도출된 클러스터의 요인별 종합지수를 산업별로 산출해 비교한 결과, 산업중심지역인 타네의 TTC 클러스터지역과 푸네의 Pimpri- Chinchiwad 및 Chakan 클러스터지역은 전반적으로 자동차, 기계, 전자, 화학 등 기술집약적 산업에 특화된 반면, 이 외 지역은 일부 클러스터를 제외하고 대부분 식품, 섬유, 고무 및 플라스틱, 비금속 등 노동집약산업에 특화된 경향이 강했다. 다만 타네와 푸네지역 클러스터들의 경우 입지계수상으로 유의미하지 않았던 일부 산업(섬유, 금속, 제약 등)에 대한 특화 수준이 향상되었는데, 이는 특화도 이외의 다른 경쟁력 요인이 함께 고려되었기 때문으로 추정된다. 본 분석결과는 우리기업들이 각자의 여건과 가치에 부합하는 지역을 선별해 진출 계획과 전략을 수립하는 데 활용할 수 있다. 예컨대 비용이나 특정 산업에 대한 의존도보다는 기업 간 상호작용을 통한 기술 및 지식의 공유와 확산, 그리고 혁신생태계를 중시할 경우 타네의 TTC나 푸네의 Pimpri-Chinchiwad 지역 클러스터들이 우선고려 대상이 될 수 있다. 위 클러스터들의 경우 이미 산업고도화가 상당히 진전된 지역으로 진입장벽이 높을 수는 있지만, 마하라슈트라내 ‘혁신 클러스터’의 면모를 가장 잘 갖춘 것으로 평가할 수 있다. 반면 비용 측면을 고려할 경우 동일 클러스터지구 내에 있는 Ambernath 클러스터나 Chakan 클러스터가 대안이 될 수 있다. 이 클러스터지역들은 각각 TTC나 Pimpri-Chinchiwad 클러스터지역과 비교적 근접해 클러스터 간 상호작용 을 기대할 수 있기 때문이다. 또한 본 분석은 우리정부의 인도 내 ‘한국기업 전용클러스터’ 개발 추진에 대한 중요한 시사점을 제공한다. 우리정부는 ‘한국기업 전용클러스터’ 개발 추진시 단순히 우리기업들 간의 집적뿐만 아니라, 기 형성되어 있는 인근 클러스터의 경쟁력 및 이들과의 연계 가능성도 함께 고려할 필요가 있다. 예컨대 뭄바이 인근 TTC 클러스터지역이나 푸네의 Pimpri-Chinchiwad, 또는 Chakan 클러스터지역 주변이 우선 대상으로 고려될 가능성이 높다. 이들 지역은 전반적인 산업화와 혁신 수준이 높고 다양한 산업에 걸쳐 균질한 산업 특화 및 연계성을 보이고 있어 더 높은 집적효과를 기대할 수 있기 때문이다. 반면 내륙 클러스터지역의 경우 우리나라의 클러스터 개발 유인이 상대적으로 낮다. 이는 내륙지역 클러스터들이 대체로 산업화 수준, 인구, 기업, 인프라 연계성 측면에서 열위에 있고, 클러스터지구나 지역 간 거리가 멀어 클러스터 간 상호작용의 기회 역시 낮을 가능성이 높기 때문이다. 본 연구는 GIS 정보를 바탕으로 인도 클러스터의 경쟁력을 정량적으로 비교 분석했다는 점에서 차별성이 있다. 다만 클러스터별 종합지수 산출방법 및 해석, 혁신성 관련 데이터 확보 등은 향후 연구에서 보완되어야 할 과제이다. 마지막으로 향후 연구에서는 지역(州) 간 비교와 활용도를 높이기 위해 연구 범위를 인도 전역으로 확대할 필요가 있다. 이를 통해 최근 인도의 글로벌 제조기지, GVC 거점 부상으로 점차 높아지는 우리기업의 대인도 진출과 관련 클러스터 정보 수요에 선제적으로 대응할 수 있을 것이다. English Abstract: Industrial clusters in India have been developed for decades and are currently taking the form of competitive and innovative clusters where related government organizations, research centers, and universities are located together. These clusters are designed to facilitate interactions between firms and institutions as well as promoting efficient distribution of information, skills, and labor across industries. As a result, a large share of multinational firms are located in existing Indian clusters or create their own clusters with local government support. Korean firms planning to start new businesses in India are also likely to consider these clusters for their potential business location. However, despite the importance of these clusters, there has been a lack of studies that quantitatively or qualitatively examine the characteristics of such clusters. This study compares the competitiveness of industrial clusters in Maharashtra, India, in four major dimensions: firm density, industry specialization, sustainability and innovation. While previous studies largely focused on efficient or precise definitions of clusters, we compare the characteristics of existing industrial clusters because these provide important reference points to be considered by Korean firms planning to set up a new business (or expand an existing one) in the Indian market, as well as the Korean government when promoting Korean investments in India. In Chapter 1, we briefly provide the background and motivation for the study and introduce methodologies used to measure the competitiveness of clusters. Also, we discuss how we address a few of the methodological challenges. The current study employs both qualitative and quantitative approaches to overcome the limitations of a quantitative approach alone when it comes to assessing overall competitiveness of clusters. Although we measure the competitiveness of clusters using information on firms’ finances and location, there are still other important factors to consider, like land price or quality of infrastructure. Therefore, we add qualitative analysis to complement our quantitative approach. In addition, we occasionally extend the boundary of industrial clusters to take account of the distributions of firms that are naturally created near the clusters. The second chapter introduces theoretical and political views related to clusters. Since the pioneering work of Michael E. Porter, there have been numerous studies seeking for an efficient and precise definition of clusters. We explore the different approaches to defining clusters and introduce other terminologies used interchangeably. We also examine how international organizations or local government entities in India define clusters differently. The industrial clusters in our study follow definitions used by the Maharashtra Industry Development Corporation (MIDC). The third chapter examines the development stages of Indian clusters as well as the cluster policies implemented in the state of Maharashtra. Since the first official development policy was initiated in 1997 by the United Nations Industrial Development Organization (UNIDO), the Ministry of Small & Medium Enterprises (MSE), state governments, and local government agencies have implemented numerous programs to enhance firms’ productivity in clusters. As a result, India appears to have thousands of industrial clusters in recent periods. The state of Maharashtra also has several cluster projects led by the state government and Maharashtra Industrial Development Corporation (MIDC). In addition, there are multiple special economic zones, IT parks, and cooperative industrial estate zones in Maharashtra to develop its economy. In Chapter 4, we measure the competitiveness of the industrial clusters in Maharashtra. We use kernel density estimation and nearest neighborhood analysis to measure the density of firms. Industry specialization is measured by Location Quotients (LQ). Given that LQ coefficients do not consider the externalities between firms’ interactions, we identify the top 10% closely related industries using a similarity matrix, and then generate LQ coefficients within these industries. For sustainability, we use weighted kernel density estimation, which assigns weights based on the number of employees and the profit levels to take account of the firms of different sizes. Lastly, to measure innovation we count the number of universities, research centers, and other government organizations located in the cluster and estimate the relative importance. Our results indicate that the density of firms is the highest in Pimpri-Chinchiwad (east & west) in Pune region and relatively higher in several districts in Tane region. This is due to the high density of firms within individual clusters or across clusters. The level of sustainability is higher in Gansoli-Mahape and Airloi clusters in TTC region, and Pimpri-Chinchiwad, Chakan III, and Taloje clusters given that the firms with a large number of employment and profit level are present in the districts. Innovation level appears to be higher in most of the districts in Tane and Pune regions. Lastly, capital-intensive industries such as automobiles, electronics, or chemicals are more developed in TTC, Pimpri-Chinchiwad, and Chakan regions while other clusters tend to be more specialized in labor intensive industries such as food, textiles or plastics. Chapter 5 suggests the implications of our study for Korean firms and government and the directions for future research. India is a key partner in Korea’s New Southern Policy, and its sustainable economic growth and large domestic market have attracted the investment of many Korean firms. The variations of characteristics across industrial clusters in Maharashtra, which we quantitatively demonstrate, can be important information to be considered based on firms’ needs or purposes of investing in Indian market. Also, the Korean government could potentially build a better policy for Korean firms with the information provided by this study. Future research can benefit from extending the analysis to all Indian regions as well as creating a single indicator by incorporating other important information. |
