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식 (4)의 유용성은 환율변화의 계층적 효과를 측정하는 것 외에도 앞서 강조한 한중무역의 가공무역 성격을 적절히 감안 한다는 경제적 의미가 있다. 아마도 한중가공무역이 중요하다 면 엔화변화에 따른 경쟁 내지 보완효과 못지않게, 혹은 그보 다 가공무역 경로를 통한 효과가 더 클지 모른다. 이런 가능성 을 감안하기 관점에서도 식 (4)가 적절하다 하겠다. 마지막으 로 계량경제학적인 관점에서 그 정당성을 찾을 수 있다. 앞의 식 (1)과 식 (2)와 관련된 논리가 그대로 적용된다. 한국의 대중 수출을 설명하는데 BRER(K, C)나 BRER(J, C)보다 REER이 중 요한 역할을 한다고 하자. 그런데 이를 무시하고 식 (3)을 추정 한다면 중요 설명변수를 생략하는 것이 되어 모형에 포함된 변 수들의 계수가 과다, 혹은 과소 추정되는 문제를 야기한다. 즉, 생략된 변수(omitted variable) 문제가 발생할 수 있다. 식 (4)를 추정하여 식 (3)의 결과와의 비교를 통해 이 문제에 대해 보다 정확한 판단을 할 수 있을 것이다.
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수들 사이에 존재하는 관계를 보여 준다. 이런 결과에 국제경제 학적 논리를 가미하면 추정식을 장기 수출함수로 해석할 수 있 고, 그 관점에서 모형의 적합성에 대해 판단을 할 수 있다. 본 고는 Johansen의 Maximum Likelihood Function 최적화추정방 법에 따라 모형을 추정한다. 이 방법론은 차분 및 수준변수들로 구성된 다음과 같은 VECM (Vector Error Correction Model)을 추정하며 그 모형에서 수준변수들 간의 공적분 여부를 검증하 는 것이다.
ΔZt =
∑
ki = 1ΓiΔZt-i + ΠZt-1 + C + ΨD + εt (5)
여기에서 Z는 X, BRER, REER, Y 등 변수로 구성된 벡터; Δ 는 1차 차분기호; Γ, Π와 Ψ는 계수값으로 구성된 행열; C, 상 수항; D는 더미 변수; 그리고 ε는 다변수 정규분포 (multivariate normal distribution)을 갖는 잔차항을 뜻한다. Johansen 공적 분 검증은 확률적 추세를 갖는 Z 요소들의 선형조합을 통해 안 정성을 갖도록 할 수 있는가에 대한 것인데, 구체적으로는 Π 행렬의 상호독립적인 열의 수를 나타내는 rank에 대한 것이다.
앞서 제시되었던 식 (1)~(4)에서 우변의 변수들을 좌변으로 옮 겨 놓으면 식 (5)의 Z 벡터의 내용이 된다. 즉, 공적분 검증과 추정에 사용되는 모형의 전체 모습은 식 (5)가 된다. 다시 말해 서 (1)부터 (4)까지의 각 식을 추정하기 위해서는 4개의 개별적 식 (5)를 추정하는 것을 의미한다.
전체 샘플은 1994년 1월부터 2012년 12월까지의 일반 로그
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로 변형한 월별 자료를 사용하였다. 중국 실물경제지표(Y)로는 앞서 설명한 것과 같이 중국의 월별 전기발전량(ELEC)과 원유 수입량 변수(OIL)를 대리변수로 사용했다. 먼저 모형에 사용되 는 변수들의 단위근 보유여부에 대한 검증을 실시하였다. ADF 검증 결과 모든 시계열이 단위근을 보유하는 것으로 나타났다.
다음 단계로 식에 포함된 변수들 간 공적분관계 존재를 검증 하여 공적분관계식, 즉 장기 수출함수를 추정하는 것이다. 식 (1)~(4)의 추정결과는 <표 5>~<표 8>에 제시되었다.
두 가지 기준을 바탕으로 추정된 모형의 적정성을 평가하 였다. 첫째, Johansen 방법의 적용을 위해서는 추정 단계에서 VECM의 잔차항들의 정규분포를 갖는 것이 중요하다(이하 기준 1). 하지만 예비적 검증 결과에 따르면 정규분포 여부관련 가설 검증이 잔차항 중 극단치(outliers)들에 민감한 것으로 관찰되 었다. 즉, 소수의 극단치만 있어도 VECM모형의 추정식들의 잔 차항들의 Kurtosis 값을 높여 다변량 정규분포가설(multivariate normal distribution)이 쉽게 기각되는 것을 볼 수 있었다. 따라 서 이 문제를 해결하기 위해 더미변수를 사용하였는데 한국과 중국 양자 간 실질환율(BRER), OIL, ELEC 변수들의 변동성이 커 다수의 극단치 더미가 사용되었다. 두 번째 기준은 공적분관 계식 벡터가 단위근을 갖지 않아야 한다는 것이다(기준 2). 이 것은 공적분 관계식을 설정하는 이유가 확률적 추세를 갖는 변 수들을 선형 조합하여 단위근을 제거하는 것이기 때문에 잔차 항이 단위근을 보유하지 말아야 한다는 논리이다. 대부분 5%, 10% 수준에서 이 검증이 통과되었다. 또 다른 경우 AR(1) 계수
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값이 높았음에도 불구하고 단위근 보유가설이 기각되는 경우도 있었다. 이 두 기준은 이하에서 사용되는 모든 모형에 적용하게 될 것이다.
추정결과의 견고성과 사용변수에 따른 특성 등을 살피기 위 해 다양한 추정기간과 REER변수가 사용되었다. 표본의 시작시 점은 사용 자료의 시작시점에 의해 정해졌다. 전기발전량의 경 우 1996년부터 시작하는데 원유수입량은 1994년부터 자료가 존재한다. 원유수입자료가 첫 해에 지나친 변동성을 보이고 있 어서 실제 추정에서는 1995년 시계열부터 사용하였다. 표본 의 종료시점은 두 개인데 첫 번째는 2008년 말이고 두 번째는 2012년 말이다. 이는 2008년 하반기에 본격화된 글로벌 금융위 기의 영향을 감안한 분류이다. 만약 동일한 모형의 두 표본 간 의 추정결과가 가시적으로 다르게 나오면 이는 글로벌 금융위 기의 효과로 해석할 수 있다. 사용된 REER의 경우 앞서 설명했 던 REER, REER-KOR, 그리고 BIS REER을 사용하여 각각의 모 형을 추정했다. 이 역시 추정결과가 사용된 중국의 실질실효환 율변수에 얼마나 민감한지를 검토하기 위해서이다. 따라서 매 모형마다 6개의 추정식(2개의 추정기간×3개의 REER)과 추정 결과가 존재하게 된다. 실제 추정과정에서 계절성 제거, 극단치 영향완화를 위해 더미변수 사용이 필요했는데 포함된 더미변수 의 수는 모형마다 차이가 있었다.4)
4) <계량결과부록>에서 볼 수 있는 X-BRER(C,K)-REER-OIL 모형의 자세한 추정결과에서 사용된 더미변수들의 수와 통계적 유의성을 볼 수 있다. 추정 결과에 대한 설명과 각종 검증 결과도 부록에 제시되었다.
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제 V 장 추정결과와 시사점
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