제2장에서는 산업연구원의 DB 원자료를 받아 2000년부터 2024년까지 검토하고 재구성하였다. 연도별로 단절된 파일을 하나의 형태로 구축하고 중복되는 값을 삭제했으며, 각각 다르게 나타난 기업명은 통일시켰다. 다음으로 동일한 기업임에도 식별 변수가 불일치하는 경우에는 하나의 기준으로 정리하였으며, 필요할 경우 산업코드, 행정구역 등을 추가했다. 이렇게 본 연구에서 재구성된 DB는 기존 산업연구원의 DB와 비교하여 기업 관찰 수가 3,557개에서 3,973개로, 전체 보도 건수는 86,116건에서 153,047건으로 증가했다.

제3장에서는 북한 기업의 분포와 변화 양상을 분석하여 매체 보도가 단순한 선전용이 아니라 일정한 경제적 함의를 지녔다는 점을 확인했다. 먼저 산업별 보도 비중은 한국은행 산업별 GDP 비율과 높은 상관성을 보였으며, 투자 보도는 1~2년 후 생산 보도의 증가로 이어지는 유의미한 경향을 확인했다. 특히 투자 보도의 영향력이 정치 보도보다 크게 나타났다. 다음으로 특정 시기 이후 부상하거나 쇠퇴한 기업을 식별했는데, 김정은 집권 이후 부상한 기업으로는 청천강계단식발전소, 단천발전소, 순천화학연합기업소 등이, 쇠퇴한 기업으로는 신창탄광, 검덕광산, 희천공작기계공장 등이 있었다. 또한 제재 이후 부상한 기업으로는 순천린비료공장, 설비조립연합기업소, 고성군민발전소 등이, 쇠퇴한 기업으로는 초산청년발전소, 사리원탄광, 금야청년탄광 등이 있었다.

제4장에서는 재구성한 북한 산업·기업 DB를 통해 북한 산업에 대한 다각적 분석을 수행하였다. 산업별로는 시기에 따라 산업 보도와 기타 보도의 추세가 다르게 나타났으며, 이는 해당 산업의 생산과 투자 활동이 해당 시점에 얼마나 활발한지 혹은 침체되어 있는지와 밀접한 관련이 있는 것으로 보였다. 또한 북한 지역별로 주요 산업이 다르게 분포되어 있는데, 이는 자연적, 지리적, 인구·사회학적 요인이 작용한 것으로 분석되었다. ‘지방발전 20×10 정책’의 지역 선정과 관련하여서는, 정책의 성공 여부가 중요한 잣대인 지역이 있는 반면, 주민들의 생활수준이 열악한 지역이 초기에 선정되어 정책 목적에 맞게 지역 선정이 이루어진 곳도 있었다.

제5장에서는 재구성된 DB와 위성관측 야간조도를 결합해 패널 회귀분석과 이벤트-스터디 분석을 수행함으로써 보도된 ‘투자’·‘생산’이 실제 조업 및 전력 사용 증가와 연계되는지 간접적으로 확인했다. 결과에 따르면, 투자·생산 보도는 모두 야간조도와 유의한 양(+)의 상관관계를 보였다. 이벤트-스터디 분석에서는 투자 기사를 ‘이벤트’로 두고, 사건 시점인 투자 보도 한 달 전을 기준으로 사후 효과를 추정하였다. 그 결과, 사건 이후 0~12개월 동안의 평균효과는 약 7.1%로 5% 수준에서 통계적으로 유의하였으며, 개별 시차 계수도 7~12개월 구간에 유의한 양(+)의 효과가 집중되었다. 이는 “투자 보도 이후 어느 정도 시차를 두고 해당 기업 주변의 조도가 지속적으로 밝아지는 경향”이 존재함을 시사한다. 나아가 투자·생산 보도 빈도에 가중치를 부여한 야간조도 지표를 구축해 한국은행 경제활동별 GDP와의 상관관계를 분석한 결과, 에너지·경공업·중화학공업에서 높은 상관성이 확인되었다.

종합하면, 본 연구는 북한 매체의 보도를 단순한 선전물로 치부하지 않고, 경제정책 방향, 산업별 우선순위, 기업활동 실태 등을 간접적으로 파악할 수 있는 ‘근거’로서 주목했다. 그 결과, 보도가 거시경제적 변화를 직접 보여주지는 못하더라도 산업 혹은 기업 차원의 변화를 미시적으로 추적할 수 있는 일종의 ‘도구’로서 기능할 수 있다는 사실을 확인했다. 나아가 이러한 분석이 위성자료 등 대안 지표를 통해 검증된다면 분석의 잠재력은 한층 더 확장될 수 있을 것으로 기대된다.