본고(本稿)는 둘 혹은 여러 변수(變數)가 서로 비선형적(非線型的) 인과관계(因果關係)의 특정한 구조를 가질 때 주어진 관측치(觀測値)로부터 인과관계(因果關係)에 관한 올바른 추론(推論)을 유도하기 위한 새로운 이론인 Baek-Brock의 방법(方法)을 소개하고 이것을 통화(通貨), 생산(生産) 및 물가(物價)의 세 변수(變數)에 적용하여 기존의 인과성(因果性) 검정(檢定)과 어떻게 다른 결과를 얻는지 살펴본다. Baek-Brock의 방법(方法)은 일반적으로 두 변수(變數) 사이의 인과관계(因果關係)를 검정(檢定)하는 데 사용될 수 있으나 변수간(變數間)에 내재하는 실제 인과관계(因果關係)가 선형(線型)인 경우 Granger 검정법(檢定法) 등 기존의 방법(方法)이 높은 검정력(檢定力)을 보이므로 여기서는 주로 비선형인과성(非線型因果性) 검정(檢定)에 초점을 맞춘다. 본(本) 검정법(檢定法)은 인과성(因果性) 여부를 조건부확률에 기초하여 정의한 후 개별확률을 상관적분(相關積分) (correlation integral)을 사용하여 추정(推定)토록 하였다. 이 방법(方法)은 변수간(變數間)의 인과관계(因果關係)가 비선형적(非線型的)일 때 유효하다는 장점을 지니나 인과성(因果性)이 없다는 귀무가설하(歸無假說下)에서 표본수에 따른 검정통계량(檢定統計量)의 점근분포(漸近分布), 그릇된 귀무가설(歸無假說)에 대한 최대의 기각력(棄却力)을 창출하는 척도모수(尺度母數)(scale parameter) 등에 관한 이론적 배경이 미흡하다는 단점이 있다. 본고(本稿)에서는 이를 Monte Carlo 시뮬레이션을 실시하여 보완하였다. 통화(通貨), 생산(生産) 및 물가간(物價間)에는 Granger 검정법(檢定法)을 실시했을 경우 통화(通貨)와 생산(生産)만이 서로 인과성(因果性)이 있을 뿐 물가(物價)와 다른 변수간(變數間)의 인과성(因果性) 증거는 희박하였다. 한편 Baek-Brock의 검정법(檢定法)은 이미 벡터자기회귀모형(自己回歸模型)(VAR)을 통해 밝혀진 선형관계(線型關係) 외에 물가(物價)가 생산(生産) 및 통화(通貨)에 미치는 비선형인과성(非線型因果性)에 관한 추가적 정보를 제공해 주고 있으며 구체적으로 그러한 인과관계(因果關係)가 몇 기(期) 후부터 나타나는지 밝혀 준다. 그러나 이를 이용한 구체적인 모형화(模型化)는 추후의 논문을 통해 밝히기로 한다.
1990년대 중반이후 정보통신의 발달에 의한 인터넷의 활용이 전세계적으로 급속히 팽창하면서 사이버마켓이라는 새로운 시장형태하에서 전자상거래가 급속히 성장하고 있다. 인터넷 전자상거래의 성장은 기존의 유통구조를 오프라인으로부터 온라인으로 전환시키고 물류체계까지 변화시키고 있다. 전자상거래의 경우 인터넷과 같은 정보시스템의 발달에 의해 독자적으로 성장할 수 있는 것은 아니며, 실제거래를 위한 물류와 연계해서만이 가능하다. 따라서 전자상거래의 급속한 성장과 더불어 문전배송서비스(door-to-door delivery service)가 가능한 택배서비스가 급속히 증가하고 있다. 이러한 관점에서 도시내에서의 전자상거래에 의한 택배서비스시장 환경변화를 고려하여 전자상거래를 촉진시키는 어떤 요인이 택배서비스에 영향을 미치고 성장에 중요한 역할을 하는지를 파악해 보는 것도 흥미있는 일이라 하겠다. 본 연구는 시계열데이터를 이용하여 전자상거래에 의한 택배서비스시장의 상관관계를 검토하고 전자에 의한 후자의 성장요인을 분석해 보는데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 택배서비스시장의 성장요인을 시장내부의 내적요인과 외부의 외적요인으로 구분하고, 외적요인을 다시 교통요인과 사회경제적 요인으로 구분하여 전자상거래를 사회경제적 요인으로 간주하였다. 그리고 이 사회경제적 요인으로서의 전자상거래에 의한 택배서비스시장의 인과관계성을 그랜저-심즈(Granger-Sims) 인과관계검정을 이용하여 분석하였다. 분석결과, 한국의 전자상거래는 EDI(전자문서교환)도입업체수, 인터넷 쇼핑몰수, 인터넷 이용자수, 전자상거래를 위한 법제도 체계 등의 증가에 의해 촉진되었으며, 이에 따라 택배서비스시장도 성장한 것으로 나타났다. 특히 정부주도에 의한 정보화추진이 전자상거래를 촉진시켜 택배서비스시장에 영향을 미친 것으로 분석되었다.
본 연구는 서울, 서울 강남, 서울 강북을 대상으로 주택 매매가격과 전세가격의 인과관계를 분석하였다. 시간불변 그랜져 인과성 검정을 통해 분석한 결과, 서울과 강북 지역에서는 매매가격과 전세가격이 양방향 인과성이 있는 것으로 분석된 반면, 강남은 양방향으로 인과성이 없는 것으로 분석되었다. 반면, 시간가변 그랜저 인과성 검정을 통해 분석한 결과에서는 서울, 강남, 강북 지역 모두 1993년 이후 전기간 동안 주택 전세가격은 매매가격에 그랜저 인과관계가 있는 것으로 분석된 반면, 전세가격에 대한 매매가격의 그랜저 인과성이 발견된 빈도는 그 역에 비해 적었다. 특징적인 것은 강남 지역은 2010년 이후 전세가격이 매매가격에 대해 지속적으로 그랜저 인과하는 것으로 분석되었다는 것이다. 이와 같은 분석 결과는 매매시장과 전세시장이 양방향으로 강한 영향을 주고받는 구조에서 전세시장에 대한 유동성 공급 확대는 주택시장 전반에 걸쳐 변동성을 확대할 수 있음을 시사한다.
변수들 간 인과관계는 시차 회귀방정식을 사용한 초기의 검정법 이후 새로운 통계적 기법이 계속 개발되면서 더욱 다양하고 효율적인 분석이 가능하게 되었지만 오랜 논쟁의 대상인 닭과 달걀 간 선행관계에 대한 검정은 의외로 간과되어왔다. 본 연구에서는 현대적 관점에서 두 변수 간 인과관계를 학문적으로 조명해보기 위해 사용가능한 자료를 이용하여 통계적 검정을 실시해 보았다. 두 변수 간 관계에는 구조적 변화가 발생하지 않았음이 입증되면서 사용한 검정법 모두 수준변수 및 정상변수에서 일관된 검정결과를 보이는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 Pfister 등 (2019)에서 제시된 시계열 데이터에 대해서 시간이 지나도 불변하는 인과성(invariant causality)을 갖는 변수를 찾는 방법에 대해서 설명하고자 한다. 시계열에서 주로 이용되는 Granger causality 방법은 인과 관계를 찾기 보다는 선행한 사건과 추후에 일어나는 사건과의 연관성을 찾는 방법이며, 때로는 허위 연관성의 결과를 산출하기도 한다. Chow 검정은 고정된 모형에 대해서 특정 시점 전후의 차이를 검정하는데 이용된다. 기존 방법은 높은 설명을 갖는 모형을 찾는데 중점을 두었는데, 이러한 모형은 환경의 변화에 따라 같은 모형이 유지되지 않을 가능성이 있다. Pfister 등 (2019)에서 제시된 모형은 설명변수와 종속변수 간의 조건부 관계를 찾는데 중점을 두고 있기 때문에, 환경의 변화에도 불변하는 인과성을 찾는데 유용하게 이용될 수 있다. 특히, 거시 경제 데이터는 측정하기 어려운 많은 변수로 인해 설명력이 높은 모형을 찾는 것이 어렵기 때문에, 기존 방법을 이용하기 보다는 Pfister 등 (2019)의 모형을 적용하는 것이 의미가 있다. 본 연구에서는 Pfister 등 (2019)가 제시한 방법을 이용하여 원 달러 환율에 불변하는 인과성을 갖는 거시경제 변수를 찾고자 한다.
본 연구의 목적은 항만 디지털 전환 수용성에 미치는 요인들을 도출하고, 항만 종사자들을 대상으로 설문을 통해 이러한 요인들이 디지털 전환의 수용성에 미치는 영향을 실증적으로 분석하는 것이다. 또한 이러한 요인들과 디지털 전환 수용성 간의 관계에 있어서 수용태도가 매개역할을 하는 지를 검정한다. 본 연구에서 사용된 변수는 다음과 같다. 개인 특성과 관련된 변수로 지식, 자기효능감, 관여도를 포함하였고, 혁신 특성과 관련된 변수로는 상대적 이점, 복잡성, 관찰 가능성을 포함하였으며, 그리고 환경 특성과 관련된 변수로는 정부 규제, 경쟁자 압박을 포함하여 총 8가지 잠재변수를 선택하였다. 이들 8가지 잠재변수와 디지털 전환 수용 태도의 인과관계를 구조방정식 모형을 통해 8가지 가설을 검정하였다. 또한 디지털 전환 수용 태도와 디지털 전환에 대한 개인적, 사회적 수용성과의 인과관계를 검정하기 위하여 2가지 가설을 설정하고 구조방정식 모형을 통해 검정하였다. 본 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 개인 특성 중 자기효능감, 관여도 등 2가지 변수와 디지털 전환에 대한 태도는 정(+)의 인과관계를 확인할 수 있었지만, 지식은 애초 정(+)의 인과관계를 예상했으나 결과는 부(-)의 인과관계로 나타나서 해당 가설은 기각되었다. 둘째, 혁신 특성 중 복잡성은 디지털 전환 수용 태도에는 부(-)의 인과관계를 가지며, 상대적 이점과 기술 혁신성은 디지털 전환에 대한 태도에 정(+)의 인과관계로 나타났다. 마지막으로 환경 특성 중 정부 규제와 경쟁자 압박은 디지털 전환 수용 태도에 정(+)의 인과관계를 확인하였다. 또한 디지털 전환 수용 태도는 디지털 전환의 개인적 수용 및 사회적 수용에 정(+)의 인과관계를 갖는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 3개 일반모델(general models)의 실증분석을 통해 항목묶음(item parceling)이 구성개념간의 인과관계를 나타내는 모수의 유의성 검정 결과 및 모델의 적합도 평가에 미치는 영향을 검토하였다. 연구 결과에 의하면, 개별항목을 적용한 분석과 비교할 때 항목묶음을 통한 분석을 적용해도 모델 인과모수의 검정통계량은 그다지 변하지 않으므로 유의성 검정 결과에도 변화가 없는 것으로 나타났다. 하지만 전반적 적합도지수의 측면에서는 RMSEA를 제외한 주요 모델 적합도 지수, 즉 GFI, AGFI, CFI 및 NFI의 값들이 상당히 개선되는 경향을 보였다. 주요 모델 적합도 지수들의 값이 높아진 것은 항목묶음을 이용하여 분석을 한 결과가 개별항목을 통한 분석의 결과에 비해 다변량 정규(분포)성의 개선 등으로 인해 높아진 것으로 해석된다. 하지만 항목묶음을 적용함에 있어서 주의해야 할 사항은 적용하기 전에 구성개념의 단일차원성(unidimensionality)을 우선적으로 검토해야 한다는 점이다. 본 연구에서는 항목묶음을 이용하여 분석을 할 경우 실제 구성개념간의 인과적 관계를 나타내는 모수의 유의성 검정과 모델의 적합도 지수들에 어떤 변화가 발생하는 지를 세 개의 일반모델을 대상으로 파악하였다.
단위근검정, 공적분검정, 오차수정모형을 이용하여 2001년~2014년 기간 중 한국의 11개 제조업종별 분기별 전력소비량과 산출(GDP)간 인과관계를 분석하였다. 단위근 검정 결과 전업종에서 단위근이 존재하다는 귀무가설을 기각하지 못하여 불안정한 시계열들임을 확인 하였다. 공적분 검정에 있어서 식료품, 목재종이 인쇄, 전기전자, 정밀기기 등 4개 업종에서 공적분 관계가 존재함을 확인하였으며, 공적분 관계가 있는 4개 업종은 장기 인과관계가 있다는 의미이므로 오차수정모형(VECM)을 통해 장기 인과관계를 검정하고 나머지 7개 업종은 표준 그랜저 인과관계 검정을 통한 단기인과관계를 검정하였다. 오차수정 모형을 통한 인과관계 검정결과 전기전자는 보존가설을, 식료품은 성장가설을, 정밀기기는 장호의존 가설을 그리고 목재 종이 인쇄는 독립 가설을 지지하는 것으로 각각 나타났다. 표준 Granger 인과관계 검정결과 보존가설은 1차 금속 등 3개 업종이, 성장가설은 식료품, 섬유의복 업종이, 상호의존 가설은 석유화학, 전기전자 업종이, 독립가설은 목재 종이 인쇄, 비금속광물, 정밀기기, 운송장비에서 각각 지지하는 것으로 나타났으며 제조업 전체적으로 경제성장이 전력소비를 이끄는 보존가설을 지지하는 것을 확인하였다. 연구 결과가 제시하는 시사점은 요금 현실화, 효율향상 투자 등을 통한 전력수요관리정책이 에너지 생산성 향상과 기후변화 대응 측면에서 중요하나, 제조업종별 특성을 반영하여 부정적 영향을 최소화하고 신중한 추진도 고려해야 함을 시사하고 있다.
본(本) 연구(硏究)는 주식시장의 변화가 경기변동에 대하여 갖는 선행성(先行性)의 유무(有無)와 선행기간(先行期間) 및 선행패턴을 검정하였다. 기존의 경기 정점(peak)과 저점(trough)에 따른 선행시차분석(先行時差分析)이나 주식시장과 경기변동간의 단순회귀모형에 의한 ${\beta}$계수 측정 방법과는 달리, 교차상관관계(交叉相關關係)에 의한 선행 결합여부를 검정하고 Granger 정의에 입각한 인과관계검정(因果關係檢定)을 시도하였다. 1975년부터 1991년까지의 월별자료를 이용하여 교차상관계수(交叉相關係數)에 의한 Ljung-Box Q-통계량 검정을 실시한 결과 주식수익률과 경기동행지수 순환변동치는 선행결합(先行結合)하고 있음을 알 수 있었으며, t-7기의 주식수익률과 t기의 경기동행지수 순환변동치간의 계수가 가장 크게 나타났다. 또한 주식수익률의 lead 1에서 3기까지 보다는 lead 4기 이후에 크게 나타났으며 업종별(業種別)로는 제조업(製造業) 관련분야에서 유의적으로 나타났다. Granger 정의에 의한 인과관계(因果關係) 검정(檢定)을 실시한 결과, 12개월 내지 9개월 전부터 1개월 전까지의 주식수익률을 이용하는 것이 경기동행지수 순환변동치의 과거 정보만을 이용하는 것보다 예측오차를 줄일 수 있는 것으로 나타나 주식수익률이 경기동행지수 순환변동치의 원인변수라 할 수 있을 것이다. 업종별(業種別) Granger 검정결과는 교차상관계수(交叉相關係數)에 의한 Ljung-Box Q-통계량 검정결과와 유사하게 나타났는데 이는 검정결과의 신뢰성을 높여주었다.
본 연구에서는 비모수적 분위수 인과관계 검정 방법을 이용하여 국제유가의 변동이 산업별 주가의 움직임에 어떤 영향을 주는지 분석하였다. 본 연구의 분석 대상은 1998년 1월부터 2021년 4월까지 WTI 가격, KOSPI 지수 및 18개 산업별 주가지수의 주별 데이터이다. 비모수 분위수 인과 검정 결과에서 유가 변화가 KOSPI 지수에 미치는 영향은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이는 KOSPI 지수에 포함된 여러 산업의 주가 반응이 서로 다르기 때문이라고 생각된다. 유가 변화에 대한 산업별 주가지수의 반응을 살펴보면, 주식 수익률을 0.1분위부터 0.9분위까지 0.05단위로 나눈 인과관계 결과에서 전체 18개 산업 중 섬유의복, 종이목재, 의약품 등을 포함한 9개 산업에서 인과성이 유의하게 나타났으며, 나머지 9개 산업에서는 유가와의 인과성을 보이지 않았다. 이 산업들 중 세 분위 이상에 걸쳐 연속적으로 인과성이 나타난 산업은 의약품과 통신업(0.45분위 ~ 0.85분위), 섬유의복(0.15분위 ~ 0.45분위), 건설업(0.5분위 ~ 0.6분위) 등 4개 산업으로 인과성이 나타난 구간은 업종마다 차이가 있다. 검정결과를 통해 유가의 변화에 대한 주가 반응에는 산업별로 큰 차이가 있었고, 한 산업에서도 시장 상황에 따라 다르게 나타남을 알 수 있다. 이것은 유가 변화 시기에 투자자들은 포트폴리오를 산업별로 재조정할 필요가 있음을 보여준다. 또한, 정부의 산업정책과 고용정책 등 거시경제정책도 유가 변화 영향이 산업별, 시장 상황별로 차이나는 점을 충분히 고려하여 운영되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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