통상정책 결정요인의 정치경제학적 분석
제4장 통상정책의 결정요인 실증분석 및 결과 67
앞 장에서 설정한 이론적 모형에 근거하여 그에 적합한 계량모 형을 설정하고 우리나라의 자료를 이용한 실증분석을 통해 우리 나라 통상정책의 결정요인을 파악하는 것이 본 장의 목적이다. 앞 장에서 설정한 이론적 모형은 기본모형과 고용 관련 변수를 고려 한 확장모형의 두 가지이다. 이 중 고용 관련 변수를 고려한 확장 모형은 기존의 이론적 모형, 즉 Grossman and Helpman(1994)의 모형에 산업별 노동시장의 경직성을 고려하여 모형을 설정하고 이론적 함의를 도출했다는 점에서 새롭다. 따라서 기존의 논의에 이론적 기여를 하고 있는 점을 강조할 수 있다. 그러나 본 보고서 의 목적은 우리나라 통상정책 결정요인을 실증분석을 통해 객관 적으로 파악하여 앞으로의 무역자유화 추진에 있어서 합리적인 대내협상 전략수립에 유용한 정보를 제공해 주는 것이다. 따라서 기본모형에 근거한 실증분석을 통해 우리나라 통상정책 결정과정 에서 산업별 정치․경제적 특성을 파악하는 것이 일차적 목표가 된다. 즉 G-H가 제시한 통상정책의 정치경제학 모형을 한국의 경 우에 적용해 실증분석하는 것이 가장 우선시되는 목적이다.
본 장에서는 앞 장의 기본모형에 근거한 계량모형을 설정하고 국내 자료를 이용해 실증분석을 하여 그 결과를 우선적으로 알아 본다. 고용 관련 변수 추가를 통해 확장모형에 근거한 실증분석도 실시하고 그 결과도 알아본다. 실증분석에 있어 확장모형을 부차 적으로 취급하는 이유는 우리나라 통상정책 결정과정에서 산업별 조직화 여부가 역할을 하는지 알아보는 것이 우선 과제이기 때문 이다.
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I. 계량모형의 설정
기본모형에 근거한 계량모형의 설정에 있어서 다음과 같은 명 제 2의 식이 기본이 된다.
×
위의 식을 정규분포(normally distributed)의 오차항을 갖는 확률 적(stochastic) 모형으로 설정하면 다음과 같이 나타낼 수 있다.
(6)
여기서
이다.
식 (6)과 같은 계량모형의 설정과 추정에 있어서의 가장 큰 문 제점은 다음의 두 가지로 요약할 수 있다. 첫째, 수입수요탄력성 (ei)은 추정치라는 점에서, 정치조직화 변수(I)는 분류 오류 (misclassification)의 가능성으로 인해 측정오차(measurment error)의 문제점이 있다. 둘째, 수입수요탄력성, 수입의존도의 역수(
)와 정치조직화 변수(Ii)의 내생성의 문제(endogeneity problem)이다.
먼저 수입수요탄력성은 추정치이므로 측정오차가 존재한다. 이 와 같은 측정오차의 문제를 해결하기 위해 Goldberg and Maggi (1999)에서는 수입수요탄력성을 다음과 같이 좌변(left-hand side)으 로 옮겨 추정식(estimating equation)을 설정하고 있다.12)
12) Goldberg and Maggi(1999)에서는 이외에도 다양한 형태의 모형 설정이 가능함 을 논하고 있다. 예를 들면 수입수요탄력성과 더불어 수입의존도의 역수를 좌변
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(7) Eicher and Osang(2002), McCalman(2004), Facchini, Biesebroeck, and Willmann(2005) 등도 Goldberg and Maggi(1999)와 마찬가지 로 측정오차 문제를 해결하기 위해 수입수요탄력성을 좌변으로 옮겨 회귀방정식을 설정하고 있다. 반면 Gawande and Bandyopadhyay
(2000)에서는 수입수요탄력성의 측정오차 문제를 Gawande(1997)
의 수입수요탄력성에 대한 errors-in-variables 수정방법을 이용하 여 정화하고 있다.
본 보고서에서는 추정된 수입수요탄력성의 값을 Gawande
(1997)가 제시한 오차 수정방법을 이용하여 측정오차 문제를 정화
하고 이렇게 구해지는 수입수요탄력성의 수정치를 분석에 사용하 도록 한다. Gawande(1997)의 방법을 따르면 추정된 수입수요탄력 성(Ei)은 측정오차가 있는 수입수요탄력성의 실질값(true value), ei 의 관측치(observed value)로 다음과 같이 설정할 수 있다.
여기서 는 평균 0, 분산(known variance)
인 의 측정오차 이다. 이 분산은 추정된 수입수요탄력성의 표준오차의 제곱과 같 다. 수입수요탄력성의 표본분산(sample variance)을
로, 측정오 차분산의 평균을
으로 표시한다.
이고 는 표본 평균(sample mean)을 의미한다. 이를 이용해 식 (6) 혹은 (7)의 수 입수요탄력성(ei)을 다음과 같이 구해지는 예측지표(predictor)로 대 체한다.
으로 옮기고 정치조직화 변수만을 우변에 남겨놓은 형태의 모형 설정, 혹은 수 입수요탄력성만을 우변에 놓는 형태의 모형 설정 등 다양한 형태의 모형 설정이 가능하다고 이야기하고 있다.
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수입수요탄력성은 측정오차의 문제와 더불어 내생성(endogeneity) 의 문제도 갖고 있다. 따라서 측정오차의 문제를 해결하기 위해 추정치를 대체하는 예측지표를 구하더라도 내생성의 문제는 남는 다. 내생성의 문제를 해결하기 위해서는 변수의 축약형 방정식 (reduced-form equation)을 설정하여 추정하는 방법이 있으나 수입 수요탄력성에 대한 축약형 방정식의 설정은 이론적, 실증적으로 어려운 과제이다. 따라서 수입수요탄력성의 내생성 문제는 변수 를 좌변(left-hand side)으로 이동하여 종속변수화하는 것이 가능한 방법이다.
Goldberg and Maggi(1999)는 앞서 본 바와 같이 수입수요탄력 성을 좌변에 두었고, Gawande and Bandyopadhyay(2000)의 경우 는 식 (6)에서와 같이 수입수요탄력성을 회귀변수(regressor)로서 우변(right-hand side)에 두고 있다. 본 보고서에서는 수입수요탄력 성을 Gawande의 방법으로 수정한 예측지표를 사용하되 산업별 보호수준의 회귀방정식에서 이를 좌변에 두는 방안과 우변에 두 는 방안을 모두 설정하여 추정하기로 한다. 수입수요탄력성을 좌 변에 두고 내생변수로 취급하는 것은 내생성의 문제를 해결할 수 있다는 장점이 있는 반면 예측지표로 대체하여 측정오차의 문제 가 현저히 사라진 경우는 우변에 두는 것이 이론적 적합성이 있 는 설정이 된다. 그러나 회귀변수로 설정하여 우변에 위치시키는 것도 수입수요탄력성 혹은 수입수요에 대한 적절한 도구변수들 (instrumental variables)의 설정과 자료수집의 어려움으로 내생성의 문제를 해결하기 어렵다. 따라서 두 경우를 모두 설정하여 추정한 결과를 비교해 보도록 한다.
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계량모형 설정과 관련하여 해결되어야 할 또 다른 문제는 수입 의존도의 역수(
)와 정치조직화 변수(Ii)의 내생성의 문제 (endogeneity problem)이다. 회귀방정식 (6) 혹은 (7)의 추정은 이와 같은 설명변수의 내생성의 문제를 해결하는 것이 가장 큰 과제이 다. Goldberg and Maggi, Gawande and Bandyopadhyay 등 기존 연구에서는 수입의존도의 역수와 정치조직화 변수의 도구변수를 이용한 축약형 방정식을 포함한 연립방정식 체계의 최후 추정을 함으로써 내생성의 문제를 해결하고 있다.
수입의존도와 보호수준은 상호 간의 양방향 인과성(causality)이 있다. 따라서 보호수준이 수입의존도에 미치는 인과성을 도구변 수를 이용해 조절할 필요가 있다. Trefler(1993)의 수입방정식
(import equation)에서는 부문별 수입의존도를 부문별 요소배분
(factor share)의 함수로 설정했다. 기존의 G-H모형을 실증분석한 연구들도 이와 같은 방법을 답습하고 있으므로 여기서도 다음과 같은 방식으로 수입의존도 역수의 축약형 방정식을 설정하도록 한다.
(8)
산업의 비교우위를 나타내는 변수들이 수입의존도에 대한 예측 에 적합할 것이다. 따라서 는 산업별 요소배분 관련 변수들의 벡터로 이를 수입의존도의 도구변수로 활용한다.
정치조직화 변수는 조직화 여부에 따른 더미변수(dummy varia-ble)이므로 내생성의 문제와 더불어 분류의 오류(misclassification)에 따른 측정오차의 문제가 발생할 수 있다. 이와 같은 문제점을 완 화하기 위해 산업집중도, 기업 수, 지역집중도 등의 도구변수를 이용해야 한다. 미국의 통상정책 결정요인을 다룬 기존의 연구들
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은 조직화 변수의 더미결정에 있어서 이익집단별 정치헌금 (political contribution) 자료를 이용하고 있으나 한국의 경우는 그와 같은 자료가 존재하지 않으므로 같은 방법을 사용할 수 없다. 따 라서 한국의 경우는 부문별 사업자 단체의 존재 여부로 조직화 여부를 결정할 수밖에 없고, 이를 기준으로 내생성 및 측정오차의 문제점을 완화시켜야 한다. 첫번째 방법은 조직화변수를 외생변 수로 취급하여 실증분석을 진행하는 것이다. 두번째 방법은 조직 화변수를 내생변수로 취급하여 이를 위한 축약형 방정식(reduced- form equation)을 설정하여 실증분석을 진행하는 것이다. 이 축약형 방정식은 다음과 같이 나타낼 수 있다.
(9) 식 (9)의 종속변수는 2진 선택(binary choice)의 변수이므로 추정 방법은 Probit모형을 이용한다. 는 전통적인 정치경제학적 회 귀변수 벡터로 산업집중도, 기업 수, 지역집중도(geographical con-centration)로 구성되어 있다. 위와 같은 Probit 회귀모형의 추정은 산업별 정치조직화 분류의 적합성에 대한 검증도 될 수 있다.
Mitra et.al(2002)에서는 Probit 회귀모형 추정으로 얻은 예측치(조
직화되어 있을 확률의 예측치)를 통해 산업별 정치조직화 여부를 재
분류하고, 이렇게 사후 분류된(ex post classified) 정치조직화 변수 를 회귀변수로 하여 산업 보호수준에 관한 회귀방정식을 재추정 하였다. 추정 결과는 사전 분류된(ex ante classified) 정치조직화 변 수를 사용한 경우와 큰 차이가 없는 것으로 나타났다.
지금까지의 논의를 종합하면 Grossman and Helpman의
‘Protection for sale'을 한국의 통상정책에 적용한 앞 장의 이론적 기본모형에 적합한 계량모형을 설정할 수 있다. 통상정책, 즉 부 문별 보호수준의 결정요인 분석을 위한 계량모형 설정방법을 정
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리하면 다음과 같다.
먼저 수입수요탄력성, 수입의존도의 역수, 정치조직화의 회귀변 수들이 갖고 있는 측정오차와 내생성의 문제를 해결해야 한다.
첫째, 부문별 수입수요탄력성을 추정하여야 한다. 본 보고서에 서는 Shiells, Stern, and Deardorff(1986)의 수입수요 함수 추정방 식을 원용하여 필자에 의해 추정된 부문별 수입수요탄력성을 사 용한다. 그리고 측정오차의 문제를 완화하기 위해 수입수요탄력 성 추정치를 Gawande(1997)의 방법을 이용하여 얻은 예측지표로 대체한다.
둘째, 수입의존도의 역수(the inverse of import penetration ratio)는 원자료를 식 (8)의 추정을 통해 구해지는 예측치(fitted value)로 대체함으로써 내생성의 문제를 완화해야 한다.
셋째, 정치조직화 변수는 식 (9)의 Probit 회귀방정식 추정으로 얻은 예측치를 통해 산업별 조직화 더미를 재분류하고, 이와 같이 사후 분류(ex post classification)된 정치조직화 변수를 회귀변수로 사용한다.
위와 같은 회귀변수들에 대한 조치를 포함한 실증분석은 수입 수요탄력성의 경우를 제외하더라도 나머지 회귀변수들의 1단계 추정(first-stage estimation)을 통해 구한 예측치를 보호수준 추정을 위한 회귀방정식에 사용한다는 점에서 2단계 추정(two-step esti-mation)의 절차를 밟게 된다고 이야기할 수 있다. 2단계 추정이라 도 회귀변수들의 1단계 추정치를 다른 방식으로 구할 수도 있다.
예를 들면 수입의존도 방정식 (8)의 최소자승(least squares) 추정 과 조직화 방정식 (9)의 Probit 회귀추정에 있어서 앞에서와 같이 다른 각각의 도구변수들을 사용하는 것이 아니라 모든 도구변수 들을 (8), (9) 각각의 회귀변수로 사용하는 방법이다. 본 보고서 에서는 각각의 도구변수를 사용해서 1단계 추정치를 구하는 방법
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으로 실증분석을 행할 것이다.
기본모형은 통상정책의 결정에 있어 수입의존도 및 수입수요탄 력성과 부문별 정치적 조직화가 부문별 산업별 보호수준에 영향 을 미치는 중요한 요인인가를 검증하기 위한 모형이라고 볼 수 있다. 즉 부문별 이익집단의 정치적 영향력이 통상정책, 즉 산업 별 보호수준을 결정하는 주요 요인인가를 검증하는 것을 목적으 로 하는 모형이다. 그러나 통상정책의 결정에 있어 정치적으로 중 요한 요인이 될 수 있는 것은 산업별 이익집단의 영향력과는 무 관한 대중영합주의(populism)이다. 특히 농업과 같은 사양산업 (declining industries)에 대한 보호는 정부의 성격이 대중영합적 (populistic)이고 이와 같은 대중영합적 정책이 높은 득표의 원천이 될 경우 높아질 가능성이 크다고 할 수 있다.
이익집단의 존재와 무관한 농업에 대한 대중영합적 보호를 고 려한 모형은 Mitra, Thomakos, and Ulubasoglu(2002)에서 제시되 고 있다. Mitra et.al(2002)은 중위투표자(median voter)의 선호도 혹 은 다른 정치적 지지 획득에 대한 고려 등, 산업별 이익집단의 로 비 이외에 보호수준의 결정에 영향을 미칠 수 있는 중요한 정치 적 요인이 있을 수 있음을 지적하면서 농업에 대한 대중영합적 보호를 검증해 볼 수 있는 모형을 제시하고 있다. 이를 위의 명제 2의 식에 적용하면 다음과 같다.
×
×
여기서 는 i부문이 농업에 속하면 1, 그렇지 않으면 0의 값을 갖는 더미변수를 의미한다.
보호수준 결정요인 분석을 위한 추정식인 식 (6)과 (7)에
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Mitra et.al(2002)의 농업 더미변수를 포함한 모형을 적용하면 다 음과 같은 추정식을 얻을 수 있다.
(10)
(11)
식 (10), (11)에 나타난 Mitra et.al의 모형설정은 농업보호에 대한 중위투표자(median voter)13)의 선호도를 검증할 수 있는 유효 한 방안이고 또한 농업부문의 조직화 분류 오류의 가능성을 보완 해주는 역할을 할 수 있다. 그러나 Mitra et.al(2002)에서도 강조 하였듯이 산업별 보호수준의 주 결정요인은 수입의존도와 수입수 요탄력성(
)이라는 점에는 변함이 없다. 따라서 이와 같은 방법 으로는 대중영합적인 정부의 성격이 산업별 보호수준의 결정에 결정적인 요인일 경우, 즉 농업보호 혹은 여타 산업보호에 대한 중위투표자(median voter)의 선호도가 보호수준에 결정적인 영향을 미치는 경우를 검증하기는 어렵다. 이를 검증하기 위해서는 식 (6), (7)에 농업더미를 나타내는 항을 추가하거나, 산업별 분류를 더미변수로 추가하는 방법을 사용해야 할 것이다. 이는 다음과 같 은 추정식으로 나타낼 수 있다.14)
13) 중위투표자 정리(median-voter theorem)에 대해서는 Grossman and Helpman (2001)의 Ⅰ장 ‘Voting'에 자세히 설명되어 있다.
14) 이와 같은 회귀방정식에 의한 실증분석은 이론적 정합성이 떨어지는 것은 사실 이나 Grossman and Helpman의 ‘Protection for Sale'모형의 적합성에 대한 검증 혹은 반론에 유용할 것이다. 예를 들면, 농업 더미변수 혹은 산업 더미변수의 포 함이 모형의 한국 자료에 대한 설명력을 높인다면 한국에서의 통상정책 결정은 G-H가 제시한 부문별 이익집단의 조직화 여부보다는 대중영합주의(populism) 의 영향이 더 크다는 것을 보여 준다고 할 수 있다. 이런 측면에서 식 (12)∼
(15)와 같은 모형설정이 의미가 있다고 할 수 있다.