IV. 실증분석
3. 모형추정 분석의 결과
위와 같은 패널데이터 모형을 추정하는 방법으로는 random effects 추정과 fixed effects 추정의 두 가지 방식이 있다. random effects 방식의 잠재적인 문제점은 일치추정 량(consistent estimator)이 되기 위해서 비관측 변수와 그 이외 설명변수들 간에 상관관계가 없어야 한다는 점이다. 우리 모형의 경우 LLU 접속가격과 초고속인터넷 보급률 변수는 다른 많은 관측되지 않는 환경변수들에 의존할 것이므로 상관관계가 존재할 가능성이 높으나, Hausmant test에 의해 통계적으로 유의한 상관관계의 존재를 찾을 수는 없었다.
즉 추정의 일치성(consistency) 측면에서 fixed effects 추정을 선호해야 할 근거는 없다.
실제 분석을 시도한 결과에 있어서도 random effects 추정과 fixed effects 추정이 대체로 유사하게 나타났다. 따라서 아래에서는 fixed effects 추정 결과를 위주로 설명하되 random effects 추정에서 일부 다르게 나타난 부분들은 보완적으로 언급하겠다.
추정에 있어 종속변수는 전술한 바와 같이 기존사업자 또는 후발사업자의 DSL 회선
수의 증분(∆ , ∆ )으로서 기본적으로 두 개의 서로 다른 모형 및 파라 미터들을 추정할 필요가 있다. 다만, 두 개의 모형 간 오차항들의 상관관계가 존재할 개 연성을 전제로 할 때 SUR(Seemingly Unrelated Regression)을 통해 추정의 효율성을 개선할 수 있다. 따라서 아래 <표 2>의 fixed effects 추정 결과는 SUR 모형을 추가적으로 적용 해 분석한 결과이다.9)
<표 2>에 나타난 추정결과 중 먼저 기존사업자 회선수 변화에 대한 결과를 보면, full LLU의 접속가격( )이 1유로 인하될 때 기존사업자의 DSL 회선수 증분은 약 6.4% 증가하고 shared access의 접속가격( )이 1유로 인하될 때는 2.2% 감소 하는 것으로 나타났으나,10) 그 통계적 유의성(statistical significance)은 충분하지 않다. 이는 다중공선성(mulicollinearity) 문제에서 기인하는 것일 가능성이 있는데, 표에서 보듯이
와 중 하나를 각각 제외하고 추정하여도 표준오차가 크 게 줄어들지 않으며, 의 경우에는 그 효과가 비교적 일관되게 나타나고 있 다. 한편, 연도 더미변수의 추정계수가 양(+)으로 유의하게 증가하는 형태로 나타나고, 연도 더미변수와 보급률 간 상호교차항의 추정계수가 음(-)으로 유의하게 나타난 것은, 표본에 포함된 국가들의 기존사업자 DSL접속회선의 신규 공급 및 수요량이 매해 성장 하고 있으나 보급률이 이미 높은 국가의 경우에는 그 성장의 크기가 상대적으로 작다는 것을 의미한다.11) fixed effects 추정이 아닌 random effects 추정을 시도한 경우에는, 추 정치의 절댓값이 전반적으로 조금 낮게 측정되었으나 대체로 유사한 결과를 얻을 수 있 었다. 단, random effect 추정에서 shared access 접속가격( )의 계수 추정치는 -0.015로서 효과의 방향이 반대로 나왔는데 유의성이 매우 낮으므로 주목할 만한 차이 는 아니다.
9) SUR 모형의 적용은 심사자의 조언에 따라 이루어진 것으로 전반적으로 표준오차가 낮아지는 결과를 얻을 수 있었다.
10) 대개 종속변수가 로그값인 경우, x'/x가 1에 가까울 때 ln(x')-ln(x)가 x'/x-1에 근사한다는 사실을 이용 하여 로그를 제거한 종속변수의 설명변수에 대한 민감도를 비율(%)로 나타낼 때 추정계수 자체인 것으 로 간주할 수 있다. 여기서는 보다 엄밀히 ‘ln(x+xy/100)-ln(x)=추정계수' 등식을 이용하여 민감도 y값을 계산하였다.
11) 보급률이 시간 효과에 미치는 영향 역시 비선형일 가능성이 있으므로,
등의 항들을 추가하여 추정해 보았으나 그 추정계수의 유의성이 대단히 낮아 위 모형에는 포함하지 않았다.
<표 2> 모형의 fixed effects 추정 결과 [피설명변수: ∆ ]
설명변수 추정계수 (표준오차)
-0.062 (0.060) -0.049 (0.050)
- 0.022 (0.056) - -0.001 (0.047)
0.102 (0.080) 0.101 (0.080) 0.136*(0.074)
0.010**(0.002) 0.009**(0.002) 0.009**(0.002)
1.244**(0.268) 1.237**(0.268) 1.213**(0.268)
2.168**(0.353) 2.148**(0.350) 2.229**(0.350)
3.203**(0.463) 3.162**(0.452) 3.180**(0.466)
5.396**(0.715) 5.320**(0.690) 5.237**(0.703)
-0.205**(0.048) -0.204**(0.048) -0.209**(0.048)
-0.313**(0.059) -0.310**(0.059) -0.329**(0.058)
-0.406**(0.071) -0.401**(0.070) -0.416**(0.071)
-0.541**(0.085) -0.534**(0.083) -0.544**(0.085)
0.9307 0.9305 0.9297
[피설명변수: ∆ ]
설명변수 추정계수 (표준오차)
-0.034 (0.030) -0.076**(0.026)
- -0.068**(0.028) - -0.086**(0.023)
0.019 (0.040) 0.022 (0.041) 0.037 (0.037)
0.008**(0.001) 0.008**(0.001) 0.007**(0.001)
1.345**(0.133) 1.367**(0.138) 1.327**(0.133)
2.678**(0.175) 2.737**(0.180) 2.711**(0.174)
4.568**(0.230) 4.691**(0.233) 4.555**(0.231)
6.450**(0.355) 6.682**(0.355) 6.363**(0.349)
-0.129**(0.024) -0.132**(0.025) -0.131**(0.024)
-0.218**(0.030) -0.227**(0.030) -0.226**(0.029)
-0.321**(0.035) -0.337**(0.036) -0.326**(0.035)
-0.403**(0.042) -0.425**(0.043) -0.404**(0.042)
0.9911 0.9904 0.9910
주: 1) 표본수 = 75 (15개국☓5기간)
2) *는 10%, **는 5% 수준에서 유의함을 나타냄.
다음으로 후발사업자 회선수 변화에 대한 결과를 보면, full LLU의 접속가격 ( )이 1유로 인하될 때 후발사업자의 DSL 회선수 증분은 약 3.5% 증가하고 shared access의 접속가격( )이 1유로 인하될 때는 7% 증가하는 것으로 나타 났다. 후자의 경우 5% 수준에서 유의하고, 두 변수의 결합 유의성(joint significance)도 유 의한 것으로 나타났다. 와 를 각각 별도의 설명변수로 하 여 추정하면, 두 변수의 계수 모두 크기가 더 커지고 유의성이 증가하여 5% 수준에서 유의한 것으로 나타났다. random effects 추정을 시도한 경우에는, 역시 대체로 유사한 결과를 얻을 수 있었다.
위 분석의 결과를 요약하자면, 망개방이 후발사업자의 사업확대 및 설비투자 증대에 미치는 효과가 존재하는 것으로 추정이 되는 반면 기존사업자의 투자를 저해하는 효과 는 뚜렷이 나타나지 않고 있다. 오히려 full LLU의 접속요금을 기준으로 할 때 통계적으 로 유의하지는 않지만 기존사업자의 투자를 증대하는 효과가 추정되었다.
지금까지의 분석에서 한 가지 우려할 만한 가능성은 패널데이터 모형 추정의 전제인
‘강한 외생성(strict exogeneity)’ 조건의 만족 여부이다. 보급률 변수( )를 시차변수
(lagged variable)로 하였지만 이것이 종속변수에 대한 강한 외생성까지 보장해 주지는 못
한다. 강한 외생성이 만족되지 않을 경우 fixed effects 방식에 의한 추정은 일치적 (consistent)이지 못하고 특히 시계열이 짧을 때 편의(bias)는 커질 수 있다.
강한 외생성 조건이 만족되지 않을 가능성을 고려한다면 일반적인 fixed effects 추정 이 아닌 다른 추정방식도 시도해 볼 수 있다. 강한 외생성 조건 대신에 보다 완화된 순 차적 외생성(sequential exogeneity) 조건12)을 가정하면, 모형을 일차차분(first differencing)한 후 도구변수를 사용함으로써 일치추정량을 얻을 수 있다(Wooldridge, 2002).
<표 3>은 보급률의 시차변수를 도구변수로 사용하여 일차차분 모형을 추정13)한 결과 이다. 추정 결과를 보면 와 두 변수의 효과의 방향은 대 체로 fixed effects 추정결과와 유사하나, 효과의 크기는 더 작고 유의성도 감소하는 것
12) 순차적 외생성 조건은, 시점 t의 종속변수는 시점 t의 설명변수 및 비관측변수에 의해 통제된 상태에서 과거 시점의 설명변수의 영향을 받지 않는다는 것이다.
13) 이 추정에서는 도구변수 지정의 어려움으로 연도 더미변수와 보급률 간 상호교차항은 생략하였고, 보 급률 변수의 경우는 도구변수가 사용되므로 시차변수가 아닌 해당시점의 변수를 사용하여 차분모형의 표본기간을 늘렸다.
으로 측정되었다. 유의성의 감소는 차분에 의해 표본의 크기가 줄어들기 때문에 발생했 을 수 있다.
<표 3> 일차차분 모형의 도구변수 사용 추정결과 [피설명변수: ∆ ∆ ]
설명변수 추정계수 (표준오차)
∆ -0.023 (0.079) -0.001 (0.062)
-∆ 0.039 (0.087) - 0.024 (0.068)
∆ -0.090 (0.116) -0.091 (0.114) -0.087 (0.115)
∆ -0.001 (0.002) -0.001 (0.002) -0.001 (0.002)
∆ 0.314**(0.160) 0.307*(0.159) 0.307**(0.157)
∆ 0.434**(0.204) 0.426**(0.202) 0.437**(0.201)
∆ 0.320*(0.172) 0.319*(0.170) 0.320*(0.170)
0.3553 0.3385 0.2803
[피설명변수: ∆ ∆ ]
설명변수 추정계수 (표준오차)
∆ -0.003 (0.045) -0.032 (0.036)
-∆ -0.051 (0.049) - -0.053 (0.039)
∆ -0.117*(0.066) -0.115*(0.066) -0.116*(0.066)
∆ -0.001 (0.001) -0.001 (0.001) -0.001 (0.001)
∆ 0.232**(0.091) 0.240**(0.092) 0.231**(0.089)
∆ 0.378**(0.116) 0.389**(0.117) 0.379**(0.115)
∆ 0.328**(0.098) 0.329**(0.098) 0.328**(0.097)
0.3581 0.3848 0.3501
주: *는 10%, **는 5% 수준에서 유의함을 나타냄.
V. 결 론
지금까지 우리는 서비스기반 경쟁의 장단점 등 개념적 논의를 바탕으로 기존의 실증 분석 연구를 살펴본 후 기존의 연구와 차별화된 자료 및 모형을 활용한 실증분석을 수 행하였다.
기존의 실증연구들은 플랫폼 간 경쟁과 같은 본격적인 사업자 간 경쟁이 초고속인터 넷 시장의 발전에 기여한다는 점에 대체로 합의하고 있으나 서비스기반 경쟁이 초고속 인터넷의 보급, 투자유인 등에 미치는 영향에 대해서는 엇갈린 결과들을 내놓고 있다.
당면 주제의 특성상 자료 및 방법론의 제약이 문제로 작용하는 것이 현실이나, 우리는 EC가 제공하는 국가별 회선수 자료와 LLU 접속요금 자료를 활용하여 기존의 연구보다 엄밀한 방법으로 다시 한 번 그 효과를 측정해 보았다.
LLU 접속요금이 사업자의 DSL 회선수 증가에 미치는 영향을 추정한 결과, 접속요금 의 인하가 후발사업자의 사업확대 및 설비투자에 미치는 긍정적 영향이 존재하는 반면, 기존사업자의 사업확대 및 설비투자를 저해하는 효과는 뚜렷이 나타나지 않았다. 오히 려 기존사업자의 사업확대 및 설비투자를 증대하는 효과가 통계적으로 유의하지 않은 수준에서 일부 나타나기도 하였다. 이는 적어도 유럽의 경험에 비추어 볼 때, 서비스기 반 경쟁정책이 기존사업자의 투자유인을 저해하는 효과보다는 전체적인 사업자 간 경 쟁 활성화와 이를 통한 설비 증대 효과가 더 분명하게 나타나는 것으로 해석할 수 있다.
이러한 실증적 결과는, 최근 전통적 유무선 통신시장 성과의 정체 및 새로운 융합․
결합상품 시장의 발전 등에 대응하여 서비스기반 경쟁정책의 확대 여부 및 수준을 고민 하고 있는 우리나라 규제당국의 입장에서 참고할 필요가 있다. 유럽에서 나타난 효과의 양상이 우리나라에 그대로 적용될 수는 없겠으나, 서비스기반 경쟁정책을 가장 선도적 으로 꾸준하게 추진해 온 유럽 국가의 경험을 통해, 투자유인에 미치는 영향으로 부정 적인 측면보다는 긍정적 측면이 강하게 나타난 사실을 이 연구에서 발견할 수 있었다.
서비스기반 경쟁정책이 과도한 강도로 시행될 경우 물론 망고도화 투자에 대해 부정적 인 영향을 미칠 가능성이 존재함은 당연하겠으나, 선발사업자가 품질 개선을 통해 기존 의 경쟁자 및 잠재적 경쟁자와 경쟁하고자 하는 유인이 충분하고 특히 그러한 유인이 서비스기반 경쟁에 의해 증대된다면, 결국 선발사업자는 투자를 기피하지 않을 것이고
오히려 적극적 경쟁에 나섬으로써 시장이 빠르게 성장하는 성과를 얻을 수 있을 것으로 생각된다. 규제당국은 유럽의 경험을 참고로 하여 이러한 긍정적 효과가 나타날 수 있 도록 서비스기반 경쟁정책이라는 수단을 적절하고 효과적으로 활용해야 할 것이다.
본 연구는 이처럼 실제 우리나라 통신시장의 정책결정을 위한 참고자료를 제공할 뿐 아니라, 서비스기반 경쟁정책의 효과와 관련한 학계의 일반적인 논의에도 기여하였다.
통신시장 및 규제를 연구하는 국내외의 학자들 사이에서 최근 서비스기반 경쟁정책의 효과와 stepping stone argument와 관련한 논쟁은 대단히 핵심적인 이론적, 실증적 이슈 들 중 하나라고 할 수 있다. 본 연구는, 기존의 연구와 차별화된 자료와 엄밀한 방법론 을 통해 실증적 근거를 도출함으로써, 최근 진행되고 있는 논쟁과 연구가 더 발전하는 데 보탬이 되고자 하였다.
본 연구에서 시도된 실증분석들의 한계를 지적하자면, 먼저 MVNO, 무선재판매, 로 밍 등 이동통신 부문의 서비스기반 경쟁정책의 영향에 대한 실증연구는 자료의 한계상 시도되지 못했다는 점을 들 수 있다. 향후 이 주제에 대한 연구는 자료와 방법론을 보완 하여 시도될 필요가 있다고 판단된다. 또한 본 연구에서 탐구된 서비스기반 경쟁정책의 효과는 기본적으로 기존의 서비스분야에 대한 자료를 대상으로 분석된 것이므로 그 시 사점도 기존 서비스분야에서의 효과를 전제로 하고 있다. 그러나 향후 통신 분야에 대 한 투자유인 등은 All-IP 기반으로의 망통합 등 통신망의 발전 추세하에서 탐구되는 것 이 보다 바람직할 것으로 보여, 이를 분석할 수 있도록 연구방법론이 보완될 필요가 있 다고 하겠다. 이러한 보완을 통해, 시장의 경쟁환경 등 수요, 공급 측면의 여러 가지 요 인들과 서비스기반 정책의 효과 간의 상호작용에 대한 보다 엄밀하고 심도있는 연구가 이루어진다면, 정책이 그 의도된 효과를 달성하도록 정책 결정 및 집행 과정에 더 크게 기여할 수 있을 것이다.