엔트로피 지표(섀넌 엔트로피, 지니계수, 허시만-허핀달지수)와 경제복잡성 (ECI) 지표, 네트워크 분석을 활용하여 국내 반도체 산업의 구조를 실증적으로 분석하였다. 엔트로피 지표를 산업의 계열화/전문화와 연계하고 ECI와 엔트로피 지표의 특성을 상호보완 적으로 활용하는 새로운 접근을 시도하였다. 전국 단위로 반도체 산업 관련 업종에 해당하는 기업을 추출하여 기업 홈페이지 및 소개자료 등을 통해 반도체 산업 가치사슬 중 어느 부분에 해당하는지를 분류하는 작업을 실시하였으며, 최종적으로 2,957개 기업을 후공정, 전공정, 소재, 부품, 장비, 설계 기업으로 분류하여 특정하였다. 이 중 중 거래관계를 추출 가능한 1,212개 기업의 66,210개 거래관 계망 정보를 활용하여 실증 연구를 진행하였다. 국내 반도체 산업의 거래 네트워크는 무척도성, 작은세상 특성, 모듈성, 계층성을 모두 보이는 소수 핵심기업 중심 계열화된 네트워크였다. 국내 반도체 산업의 두 가지 구조변화 (2020년 거래관계망 계열화, 2023~2024년 복잡성지수 추세 반전)등을 식별할 수 있었다. 2018~2024기간 동안 국내 반도체 산업은 점차 전문화되는 추세였으나 2020년에 일시적 으로 계열화 추세를 보였다. 소·부·장 산업은 비교적 전문화되어 있고 전공정·설계는 계열 화되어 있었다. 광역지자체별로 살펴보면 경기·충남·충북 등 전통적 반도체 산업 중심 지의 계열화 수준이 높았으나, 경제복잡성 지수는 경남·부산에서 높게 나타났다. 경남·부산· 광주 등의 경제 복잡성 지수의 약진, 경기·충남·충북의 경제 복잡성 지수 부진은 2023~2024년에 두드러지게 나타났으며, 지역별 기업 영업이익률과도 양의 상관관계를 나타냈다. 2023년 이후 AI반도체, 전력반도체 육성정책과의 관련성에 대한 심층적인 분석이 필요하다. 최종적으로 비수도권 균형발전 관점 반도체 혁신정책의 효율성을 일정 부분 입증할 수 있었다.

In this study, we empirically analyze the structure of the Korean semiconductor industry by employing entropy-based indicators (Shannon entropy, Gini coefficient, Herfindahl–Hirschman Index), the Economic Complexity Index (ECI), and network analysis. Two structural changes in the semiconductor industry were identified: (1) the temporty shift towrds integration in 2020, and (2) the reversal of complexity trends among regions in 2023–2024. At the national level, firms related to the semiconductor sector and their positions within the semiconductor value chain were classified using company websites and descriptive materials. Ultimately, 2,957 firms were categorized into sectors. Among these, transaction data could be extracted for 1,212 firms, yielding 66,210 firm-to-firm transaction records. The transaction network exhibits characteristics of scale-freeness, small-world properties, modularity, and hierarchy, forming an integrated structure centered on a small number of core firms. Between 2018 and 2024, the industry demonstrated a gradual trend toward specialization, although a temporary shift toward integration was observed in 2020. The materials, components, and equipment sectors showed relatively high levels of specialization, whereas the front-end processing and design sectors remained more integrated. At the regional level, Gyeonggi, Chungnam, and Chungbuk displayed high levels of integration, while the ECI values were higher in Gyeongnam and Busan. Notably, the rise in ECI for Gyeongnam, Busan, and Gwangju, alongside the relative decline of Gyeonggi, Chungnam, and Chungbuk, became evident in 2023–2024, suggesting the need for in-depth examination of government initiatives.

<목 차>
국문초록
Abstract
Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 이론적 배경
    1. 반도체 산업의 계열화
    2. 반도체 산업의 성장 결정 지표
    3. 기업의 거래관계 및 산업구조 분석
    4. 정보 엔트로피
    5. 경제복잡성
    6. 기존 개념과 지표의 한계
Ⅲ. 연구 설계
    1. 분석 대상 기업 추출
    2. 거래관계망 데이터 추출
3. 분석 지표 설명
    3.1 지니계수(Gini Coefficient)
    3.2 허시만-허핀달 지수(HHI)
    3.3 섀넌 엔트로피(Shannon Entropy)
    3.4 경제복잡성지수(ECI, Economic Complexity Index)
    3.5 무척도(Scale-free) 네트워크
    3.6 작은세상(Small-World) 네트워크
    3.7 모듈성(Modularity)
    3.8 계층적(Hierarchical) 네트워크
Ⅳ. 실증 분석
    1. 거래관계망의 구조적 특성
    2. 거래관계망의 엔트로피 및 복잡성
    3. 광역지자체별 엔트로피 및 복잡성 지표
    4. 실제 경영성과와의 연계성 조사
V. 결론 및 시사점
    1. 거래관계·공급망 구조
    2. 지역별 반도체 산업 구조
    3. 한계점 및 향후 연구방향
<부록 1>
참고문헌

• 김준혁(고려대학교 과학기술학협동과정 박사수료, 충남연구원 과학기술진흥본부 전문연구원) | Junhuck Kim
• 최경순(충남연구원 과학기술진흥본부 책임연구원) | Kyungsoon Choi
• 문영식(충남연구원 과학기술진흥본부 미래전략부장) | Youngsik Moon
• 안준모(고려대학교 행정학과, 과학기술학협동과정 교수) | Joonmo Ahn Corresponding author