제 1절에서 제시한 균형대체모형은 몇 가지 한계점을 가지고 있다.
초기 균형에서 크게 변화하는 외생적 충격에 대해서는 정확성이 보장될 수 없다는 점, 요소의 증가와 같은 대체에 대해 물리적인 제약을 둘 수 없다는 점, 투입되는 파라미터들의 적정성 등이 이에 해당된다 (Harrington, 2008). 특히 균형대체모형을 활용하는 많은 연구들에서 지 적되고 있는 문제점 중 하나는 투입된 파라미터의 적정성일 것이다.
균형대체모형를 활용하여 주요 내생변수인 최종재시장과 생산요소시 장의 가격과 수량에 대한 변화율을 도출하는 데 있어서는 <표 2-1>에 서 제시한 파라미터들의 추정치가 중요한 영향을 미친다. 즉, 균형대체모 형을 통한 분석 결과는 이 투입 모수들의 값에 의해서 결정된다고 할 수 있다. 하지만 이 투입 파라미터들을 한 연구 내에서 모두 자체적으로 추 정하는 것은 어렵고, 대부분의 균형대체모형을 활용한 연구들이 그렇듯, 다른 선행연구들의 추정치를 인용해 활용하는 것이 일반적이다. 이처럼 선행연구의 결과를 인용하여 균형대체모형을 구성할 시에는 균형대체모 형의 정확성 및 적절성의 일정부분이 선행연구의 적절성에 의해 영향을 받게 된다.
이때, 특정 파라미터를 선행연구에서 인용할 시에는 수많은 선행연구 중 어떤 선행연구의 파라미터를 인용하는 것이 적절한지에 대한 문제가 남게 된다. 또한 자체추정을 통해 도출한 파라미터들도 다른 선행연구들 에서 도출한 파라미터들과 차이를 보일 수 있다. 즉, 이 문제는 파라미터 의 확정성에 대한 문제로 이어진다. 일반적인 균형대체모형은 암묵적 혹 은 명시적으로 파라미터의 확정성을 가정하고 있고, 이러한 점이 결과치 를 좌우하게 된다.
이러한 문제에 대응하기 위해 균형대체모형을 활용한 많은 연구들에 서는 민감도 분석(sensitivity analysis)을 실시하여 투입 파라미터 변화 에 따른 균형대체모형 결과 값의 변화를 함께 제시한다. 하지만 이러한
민감도 분석의 실시 역시 투입 파라미터의 불확실성을 완전히 해결하지 는 못하고, 결과치를 해석할 시에도 직관적인 해석을 방해하는 경우가 많다.
따라서 본 연구에서는 일반적인 균형대체모형에서 두고 있는 파라미 터들의 확정성에 대한 가정을 완화하고 투입 모수들의 불확실성을 반영 하며, 민감도 분석의 대안적인 방법이 될 수 있는 Davis and Espinoza (1998)가 제안한 확률적 균형대체모형(Stochastic Equilibrium Dis-placement Model, 이하 SEDM으로 약칭)을 활용하고자 한다.
SEDM은 일반적인 균형대체모형에서 파라미터들의 불확실성을 반영 하기 위해 파라미터들의 확률적 분포를 가정한다. 이를 통해 분석 결과 치에 대한 경험적 확률분포를 도출하여, 결과치의 폭에 대한 정보를 제 공할 수 있게 된다. 식 (6)의 균형대체모형에서 내생변수의 변화율은 각 종 탄성치와 요소비용비중으로 구성되어 있는 파라미터들의 행렬(
)과 외생적 충격 벡터(
)에 의해 결정된다. 파라미터들의 점추정치()가 선택되면, 내생변수 벡터는 다음과 같이 계산된다.
(12)위 식 (12)에서 투입되는 파라미터들이 일종의 확률변수로서 특정 형 태의 분포를 띄고 있다고 가정하면, 내생변수의 변화율(
) 또한 분포를 띄게 되며, 탄성치들의 기준 값(baseline value)에서 추정된
에 대해 신 뢰구간 및 가설검정 등의 통계적인 추론이 가능해진다.Davis and Espinoza(1998)에 따라 SEDM 모형의 분석절차를 정리해 보면 다음과 같다. 먼저, 파라미터들의 다변량 분포를 가정한다. 이때, 직 접 추정하지 아니하고 선행연구로부터 수집해온 탄력치는 파라미터들 간
의 상관관계는 없다고 가정할 수 있다(독립성 가정). 한편으로 자체추정 을 통해 수집한 파라미터의 경우에는 파라미터간의 공분산 행렬에 대한 정보룰 알 수 있고, 이러한 독립성 가정이 완화하여 분포를 설정할 수 있다(다변량 분포 활용).
다음으로 몬테카를로(Monte Carlo) 기법4)을 이용하여 파라미터들의 경험적 분포를 생성한다. 마지막으로, 이것으로부터 식 (6)의 균형대체모 형을 T번 계산하고, 이를 통해 내생변수 벡터의 경험적 분포를 도출하여 신뢰구간을 구할 수 있다.
본 연구에서는 위와 같은 분석절차를 통해 선행연구들의 탄력성 추정 치(요소 공급탄력성)와 자체 추정한 탄력성 추정치( 농산물 수요 탄력성 및 생산요소 수요탄력성)에 기반하여 분포를 가정하였으며, 파라미터들 의 경험적 분포로 부터 균형대체모형을 10,000번(T=10,000)계산하여 내 생변수 변화율의 경험분포를 도출하였다.