고정되어 있는 모수로 해석한다. 확률효과 모형에서는 상수항가 확률분포를 따르는 확 률변수가 된다. 고정효과모형인지 확률효과모형인지를 판단 할 때 일차적으로 중요한 기준은 데이터에서 패널 개체의 특성을 의미하는 오차항에 대한 추론(inference)이다.
패널 개체들이 모집단에서 무작위로 추출된 표본의 개념이라면 오차항은 확률분효를 따른다고 가정할 수 있다. 패널 개체들이 모집단에서 무작위로 추출된 표본이 아니라 특정 모집단 그 자체라면 오차항은 확률분포를 따른다고 말할 수 없다.
다음 <그림 4-5>은 Hauman Test 검정 결과이다.
p
값이 0.01보다 크기 때문에 1%유의 수준에서 귀무가설이 채택되었다. 따라서 고정효과모형(fixed effect model)을 선 택하는 것이 더 적절하다고 할 수 있다.
<그림 4-5> Hausman 검정 결과
분석모형에 대한 다중 검정 결과를 요약하면 중력모형을 사용하는 선행연구모형에서 와 같이 동 분석모형도 시간고정효과, 이분산성, 1계자기상관이 존재한다. Hausman검 증 결과는 확률효과 모형보다 고정효과모형(fixed effect moded)이 더 적절하다고 나타 난다. 이에 본 연구에서는 1계 자기상관을 고려한 패널 고정효과 모형을 중심으로 분석 을 실시하였으며, 모든 모형에 연도(year), 산업(industry)은 고정효과를 포함하였다.
제2절 부가가치수출의 무역패턴과 결정요인
1. 부가가치수출의 무역패턴 분석
부가가치 기준 수출에 대한 기본 중력모형 추정결과를 비교하여 살펴봄으로써 부가가 치 기준 수출의 무역패턴을 살펴보고자 한다. 다음 <표 4-2>는 총액기준 수출과 부가 가치 수출을 각각 고정효과모형과 임의효과 모형으로 분석한 결과이다.
0.01, *** p<0.001 parentheses
1368012 1275459 1367788 1275248 (-303.40) (-100.86) (-304.47) (-85.71) -37.52*** -3.438*** -37.23*** -2.871***
(3.60) (.) (5.14) (.) 0.184*** 0 0.257*** 0 (7.20) (20.77) (5.00) (18.75) 0.0647*** 0.204*** 0.0449*** 0.184***
(6.35) (.) (7.21) (.) 0.390*** 0 0.434*** 0 (12.01) (.) (11.74) (.) 0.620*** 0 0.595*** 0 (-136.53) (.) (-134.36) (.) -1.502*** 0 -1.451*** 0 (210.24) (39.62) (202.61) (33.47) 0.858*** 0.320*** 0.818*** 0.269***
(243.58) (-22.66) (247.13) (-20.31) 1.004*** -0.183*** 1.007*** -0.164***
<표 4-2> 총액기준 수출과 부가가치 수출의 RE, FE모형 분석결과
전체산업에 대한 분석결과를 요약해서 살펴보면, 기준국가의 시장규모(GDP)는 총액 기준 수출과 부가가치 수출 모두에서 부(-)의 영향을, 교역상대국의 시장규모(GDP)는 총액기준 수출과 부가가치 수출 모두에서 정(+)의 영향을 나타내고 있다. 따라서 본 연 구의 표본은 총액기준 수출 및 부가가치 기준 수출 모두에서 자국의 시장규모보다 교 역상대국의 시장규모에 의존하는 역의 자국시장효과(reversed home market effect)가 존재한다고 볼 수 있다.58)
58) 자국시장효과와 상대국시장효과에 대한 이론적 개념은 Robert C. Feenstra, James R. Markusen and Andrew K. Rose (1999), "Using The Gravity Equation To Differentiate Among Alternative Theories of Trade", NBER Working Paper, No. 6804, pp. 1-34 참조.
거리변수(
Dist
)은 계수값이 총액기준 수출 및 부가가치 기준 수출 모두에서 약 -1.5 로 분석되어 양국간 거리가 1% 증가할 때마다 쌍무적 교역이 약 -1.5% 수준에서 감소 하는 것으로 예측되었다. 그 외 중력모형의 기본 더미변수인 공통언어변수(comlang), 식 민지변수(colony), 공통통화변수(comcur) 및 국경인접변수(contig)는 기존 중력모형을 이용한 연구결과와 같이 모두 통계적으로 유의한 영향성을 나타내었다.나. 산업군별 분석결과
다음 <표 4-3>는 산업군별 무역패턴을 분석하기 위하여 산업군을 1차산업, 제조업 및 서비스산업별로 구분하여 각각 고정효과모형과 임의효과 모형으로 분석한 결과이다.
p<0.01, *** p<0.001 in parentheses
101898 94901 499625 466105 766265 71424 (-77.41) (4.07) (-238.12) (-102.95) (-227.55) (-68.30 -36.35*** 0.477*** -34.48*** -6.365*** -39.49*** -3.06 (8.91) (.) (20.75) (.) (-8.14) (.
1.666*** 0 1.134*** 0 -0.574***
(6.33) (12.90) (-8.70) (12.06) (7.15) (9.33 0.259*** 0.597*** -0.112*** 0.177*** 0.0848*** 0.11
<표 4-3> 부가가치 수출의 산업군별 RE, FE모형 분석결과
분석결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 1차산업(농림수산업, 광업)과 제조업 및 서비 스산업 모두에서 부가가치 수출에 역의 자국시장효과가 관찰되었으며, 그 효과는 1차산 업에서 가장 크게 나타났다. 이는 농림수산업 및 광업의 부가가치수출이 교역상대국의 시장규모에 가장 크게 반응한다는 것을 의미한다.
무역장벽 및 비용 등을 대변하는 거리변수는 서비스산업이 제조업보다 더욱 크게 나
타나고 있다. 그 외 중력모형의 기본 더미변수인 공통언어변수(comlang), 식민지변수 (colony), 공통통화변수(comcur) 및 국경인접변수(contig)는 기존 중력모형을 이용한 연 구결과와 모두 유사한 결과를 나타내고 있으나 서비스산업에서 국경인접변수가 부(-) 의 방향성을 나타내고 있는데 이는 본 연구의 대상 국가가 대부분 OECD 회원국인 관 계로 서비스무역이 발전국가에서 개발도상국으로 무역흐름이 형성된다는 점과 무관하 지 않은 것으로 판단된다.