3.1. 분석 개요
3.1.1.
분석자료
다중회귀모형(OLS) 분석자료는 한국농수산식품유통공사로부터 제공 받 은 “농식품 수출업체 수혜 지원사업과 수출실적”을 이용하였다. 각 연도의 자료는 2011년 643개 업체, 2012년 652개 업체, 2013년 724개 업체에 대 한 관측치이다.
수혜업체의 주력 수출품목은 1) 신선농산물, 2) 신선가공식품, 3) 전통가 공식품, 4) 일반가공식품 5) 품목 미관측 품목으로 구분된다. 1)번 신선농 산물과 품목 판별이 어려운 업체 관측치는 최종분석에서 제외하였다. 따라 서 본 연구에서는 신선농산물을 제외한 3개 농식품 유형별 수출증대 효과 크기의 순위를 찾아내는 데 중점을 두었다. 최종분석에 사용된 각 연도의 자료는 2011년 394개 업체, 2012년 418개 업체, 2013년 598개 업체이다.
자료에 포함되어 있는 변수는 2013년도의 경우 업체명, 개별사업 참여 여 부, 업체별 주력품목, 업체별 수출실적(연간) 변수는 2011년과 동일하나 개 별 지원사업 명칭은 2011년, 2012년과 다소 다르다. 2013년 지원실적 기준 개별지원사업 종류는 우수농식품구매지원자금, 수출물류비지원, 국제박람 회참가(국제식품박람회), 국제박람회참가(개별참가박람회), 해외판촉행사 지원, 개별브랜드지원사업, 수출상품화사업, 해외시장정보인프라구축(맞춤 형해외시장조사), 해외시장정보인프라구축(유료정보지원사업), 해외안테나 숍운영, 글로벌 K-FOOD FAIR, 해외바이어거래알선으로 구성된다.23
22 가공식품 수출지원사업 성과분석을 위한 다중회귀모형(OLS) 추정은 중앙대학교 진현정 교수에게 원고를 위탁하였으며 제출원고를 토대로 저자가 재작성하였다.
23 해당 사업명은 aT 지원실적 자료 D/B에서 관리되고 있는 지원사업명 기준이
관측치 포함되어 있는 변수 변수 특성 및 단위
724
◦ 업체명 명목 변수
◦ 수출지원사업별 수혜여부
- 우수농식품구매지원자금, 수출물류비지원, 국제박람회참가(개별참가박람회), 해외판촉 행사지원, 개별브랜드지원사업, 수출상품화 사업, 해외시장정보인프라구축(맞춤형해외 시장조사), 해외안테나숍운영, 해외시장정 보인프라구축(유료정보지원사업), 국제박람 회참가, 글로벌K-FOOD FAIR, 해외바이 어거래알선
더미 변수
1: 각 사업별로 수 혜를 받은 경우 2: 지원사업 비수
혜업체인 경우
◦ 업체별 주력 수출 품목류
1) 신선가공식품 2) 전통가공식품 3) 일반가공식품
◦ 업체별 수출실적(연간) 양적변수
(단위: 천 달러) 표 3-5. 수출지원사업 수출증대 효과분석의 다중회귀모형 변수
주: 연도별 수출지원사업 변수명은 조금씩 다르며 현재 제시되어 있는 지원사업은 2013년 기준으로 작성함. 2011년 변수명은 우수농식품구매지원자금, 수출물류비지원, 국제박 람회참가(개별참가박람회), 국제박람회참가(국제식품박람회), 해외판촉행사지원, 수출 보험 지원, 수출상품화사업, 직접세일즈, 판매촉진사업, 해외바이어거래알선 등임.
2012년 지원사업 변수명은 우수농식품구매지원자금, 수출물류비지원, 국제박람회참 가(개별참가박람회), 해외판촉행사지원, 수출상품화사업, 국제박람회참가(국제식품박 람회), 해외바이어거래알선, 직접세일즈 등임.
3.1.2.
자료의 특성과 분석모형
지원사업 수혜업체들의 수출증대 효과의 상대적 크기를 비교하기 위해 먼저 주어진 데이터를 이용해 패널분석(panel analysis)을 진행할 수 있는 지를 살펴보았다. 만일 패널분석을 진행할 수 없다면, 합동자료(pooled
며, ( )의 사업명은 aT Kati 및 지원사업종합안내서의 사업명으로 D/B 사업명 과 aT 안내 사업명 및 지원사업 범위가 다소 다른 경우가 있다.
data)를 이용하여 다중회귀 OLS를 이용하여 추정하는 것이 바람직하다.
추정계수가 불편추정값(unbiased estimates)이 되기 위한 중요한 요건 중 의 하나는 오차항과 수출실적(Yi)과의 상관관계가 없어야 된다는 것이다.
즉 통계학적으로 Cov(Yi,εi) = 0이 되어야 하지만, 개별기업들의 업체속성 관측이 어렵기 때문에 관측되지 않는 속성에 의해 수출실적이 체계적으로 결정된다면 횡단면분석에서 OLS 방법으로 추정된 각 사업별 효과 추정의 계수값은 편의를 가질 수밖에 없다.
관측되지 않는 개별기업들의 특성과 수출실적의 상관관계로 발생하는 내생성 문제(endogenous problem)는 패널 자료를 사용함으로써 상당 부분 극복이 가능하다고 알려져 있다. 예컨대, 수출실적 영향요인 분석에서 수 출실적에 영향을 미칠만한 개별기업들의 규모, 수출 노력 및 여건, 수출경 험 등 수출지원사업의 수혜여부 이외의 다른 개별기업별 특성변수들의 효 과는 패널자료가 존재하는 경우 고정효과모델을 사용하여 개별기업의 관 측되지 않는 특성과 수출실적과의 상관관계 내생성 문제를 효과적으로 통 제할 수 있다.
3개 연도에 걸쳐 연속적으로 최소한 하나 이상 사업의 수혜를 받은 기업 들의 숫자를 살펴본 결과, 3개 연도에 걸쳐 목록에 올라 있는 기업체의 수 는 313개로 확인되었다. 이는 대략적으로 각 연도별 전체 수혜기업들 중 절반에 해당되는 수치이다. 이 313개의 관측치들을 이용하여 패널분석이 가능할 수도 있지만, 매년 주어진 사업들이 다르다는 문제가 있다. <표 3-5>에 제시된 바와 같이, 매년 수출사업들이 동일하지 않은 상태인데, 우 수농식품구매지원자금, 수출물류비지원, 국제박람회참가(개별참가박람회), 국제박람회참가(국제식품박람회), 해외판촉행사지원, 수출상품화사업, 해외 바이어거래알선 이상 7개 사업만이 매년 연속적으로 이루어진 것으로 나 타난다. 따라서 3개 연도에 올라있는 기업들 중에 절반에 해당되는 관측치 만 남게 되고 또한 3개 연도에 연속적으로 이루어진 사업 또한 7개만이 남 게 되기 때문에, 본 연구에서는 패널분석보다는 합동자료를 이용한 다중회 귀가 적절하다고 판단된다. 합동자료를 이용한 분석 모형은 다음의 식 (1) 과 같다.
(1)
는 종속변수로서 개별기업들의 특정년도의 업체별 수출실적을 의미한 다. 는 독립변수로서 개별기업의 각 사업별 참가 여부에 대한 더미 변수 이며, 원래 주어진 자료를 변환하여 특정 기업이 특정 연도에 개별사업 수 혜를 받은 경우 1, 그렇지 않은 경우는 0으로 처리하였다. 는 독립 변수들에 대응한 계수를 나타내며,
는 에러항을 의미한다.24 는 개 별기업의 주력품목 유형을 나타내며, 신선가공식품을 1, 전통가공식품을 2, 일반가공식품을 3으로 분류하였다.개별 사업들의 참가 여부뿐만 아니라 더 많은 사업의 수혜를 받게 되면 체계적으로 수출실적이 상승하는지를 살피기 위해 변수를 추가하였다.
는 개별기업이 특정 연도에 받은 사업의 전체개수를 뜻한다. 이 변수 는 각 연도의 개별기업들에 대해서 수혜를 받은 사업의 건수에 해당되는 변수라고 볼 수 있다. 예를 들어, 어느 기업이 2011년에 우수농식품구매지 원자금, 수출물류비지원의 수혜를 받았다면 이때 이 변수의 값은 2가 되고, 만일 또 다른 어느 기업이 우수농식품구매지원자금, 개별참가박람회, 국제 식품박람회, 해외판촉행사지원의 수혜를 받았다면 4의 값을 갖게 된다.
3.1.3.
다중공선성 분석
수출업체들의 개별지원사업 수혜 여부에 대한 더미변수들과 이 더미변 수들의 전체 합에 해당되는 독립변수가 같은 모형에 포함되어 있다. 다중 공선성 문제의 심각성 정도를 점검하기 위해 분산팽창요소(Variance Inflation Factor)를 적용하였는데, 이를 바탕으로 j번째 독립변수 에 대 한 분산팽창계수를 다음과 같은 식에 의거하여 구하게 된다.
24 문한필 외(2012) 연구결과 물류비지원, 해외마케팅지원사업 수출지원사업이 수 출증대에 유의미하게 나타나고 있으므로 이 논문에 근거하여 모형의 계수 추 정결과가 (+)로 나타날 것으로 예상하여 모형을 설정하였다.
(2)
여기서 는 를 종속변수로 하고 나머지 m-1개의 독립변수에 대해 회귀 방정식을 맞추었을 때 얻어지는 결정계수이다. 만일 심각한 다중공선성이 존재하면 → 1로 접근하기 때문에 는 커지게 되는 반면, 다중공선 성이 거의 없다면 → 0으로 접근하기 때문에 는 1에 가까워진다.
독립변수에 각 업체가 받은 지원사업의 개수에 해당하는 ‘전체사업혜택’
을 포함하여 다중회귀분석을 실시했을 경우, 2011년, 2012년, 2013년 각각 VIF값이 6.705, 6.475, 9.509로 나타났다. 이는 다중공선성이 추정 결과의 신뢰성에 문제를 일으킬 정도로 다소 심각함을 의미한다. 따라서 각 개별 사업들의 더미변수와 이들의 전체 합에 해당되는 독립변수를 한 모형에 포 함하여 추정하는 것을 피하는 것이 적절하다고 판단된다.
3.2. 분석결과
분석은 일반화선형모형을 통해 진행하였으며, 품목구분은 요인으로, 나 머지 더미변수는 공변량(Covariance)으로 처리하였다. 모형은 분석에 사용 된 설명변수들의 교차작용(Interaction)이 특별히 존재하는 것으로 여겨지 지 않기 때문에 주효과만을 지정하였다.
각 연도별 분석결과 모형 적합도는 각 연도별 우도비카이제곱 통계량이 61.162, 81.336, 130.177로 나타났으며, 모형설정이 적합하지 않다는 귀무 가설을 기각하는 것으로 나타난다. 즉, 전체적인 측면에서 모형 적합도는 통계적 유의성을 만족시키는 것으로 확인되었다.
2011년은 독립변수에 해당하는 총 10개의 지원사업들 중, 해외판촉행사 지원과 판매촉진사업이 5% 유의수준하에서 수출실적에 유의미한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이 중에서 해외판촉행사지원이 표준화계수 0.298로 가장 큰 영향을 미치는 변수로 나타났으며, 판매촉진사업의 표준
2011년은 독립변수에 해당하는 총 10개의 지원사업들 중, 해외판촉행사 지원과 판매촉진사업이 5% 유의수준하에서 수출실적에 유의미한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이 중에서 해외판촉행사지원이 표준화계수 0.298로 가장 큰 영향을 미치는 변수로 나타났으며, 판매촉진사업의 표준