본 연구는 1998년부터 2015년까지의 16개 시도별 경유수요량, 경유제품 판매가격(유통단계), 및 총 부가가치생산의 패널데이터를 이용하여, 패널GLS, 고정효과(Fixed Effect), 확률효과(Random Effect) 및 동적패널(Dynamic Panel) 모형을 통해 국내 경유수요함수를 추정하고, 이를 통해 가격탄력성과 소득탄력성을 추정하였다. 단기 가격탄력성은 -0.2146(패널GLS), -0.2886(고정효과), -0.2854(확률효과), -0.1905(동적패널)로 추정되었고, 단기 소득탄력성은 0.7379(패널GLS), 0.4119(고정효과), 0.7260(확률효과), 0.4166(동적패널)로 추정되었는데, 모두 비탄력적인 것으로 나타났다. 장기 가격탄력성과 장기 소득탄력성은 동적패널을 통해 추정하였고, 각각 -0.4784, 1.0461로 유의하게 나타났다. 경유 수요는 소득에 증감에 대해 단기적으로는 비탄력적이나, 장기적으로는 탄력적으로 나타나고 있다. 추가로 서울지역을 기준으로 지역변수를 더미변수(Dummy Variables)로 하여 각 지역의 경유수요로의 효과를 검정하였는데, 10개 지역에서 상대적으로 유의하게 추정되었다.
Purpose - This paper tries to estimate the effects of China's and Japan's free trade agreement (FTA) by panel generalized least squares (GLS). Design/methodology - The GLS model includes the basic gravity theory and Difference in Difference (DD) method to divide FTA conclusion countries and non-FTA conclusion countries with China and Japan. In order to empirically research the difference between Chinese and Japanese FTAs, we use the Difference in Difference in Difference (DDD) method. Findings - This paper finds the distance variable has more influence on Japanese than Chinese trade. The exchange rate indicates that Chinese trade depends on export and Japanese trade has the structure of re-import; shows that the countries that concluded FTAs with China and Japan have more positive trade effects than those that did not; finds the Chinese FTA promotion effects greater than the Japanese FTA because China had pushed ahead with trade policy since joining the WTO in 2001. Originality/value - This study shows that a single country's FTA and trade policies are an important factor concerning not just the promotion of trade but also the issue of trade conflicts.
본 연구는 저축은행의 소유집중도와 사업다각화 간의 관계를 분석하고자 함이 목적이다. 패널데이터를 이용하여 저축은행의 소유집중도와 사업다각화의 관계를 분석한 것은 기존연구와의 차별성이라 할 수 있다. 분석기간은 2014년부터 2018년까지이며, 79개 저축은행을 대상으로 반기 재무자료를 이용하였다. 연구모형은 자기상관 문제를 고려한 확률효과 GLS(Random effects Generalized Linear Square)모형을 이용하여 분석하였다. 분석결과, 저축은행의 지배주주지분율과 사업다각화의 관계는 유의한 양(+)의 값을 가지는 것으로 추정되었다. 즉 지배주주지분율이 증가할수록 사업다각화를 대리하는 변수인 비이자수익률이 증가하는 것으로 나타났다. 이는 위험회피가설을 지지하는 결과이며, 지배주주지분율이 높을수록 사업다각화를 통해 자신의 자산위험과 고용위험을 축소시키기 위해 적극적인 다각화 전략을 추진하는 것으로 나타났다.
This paper analyzes the factors of renewable energy consumption in Korea, China and Japan. We consider renewable energy consumption per capita as dependent variable, GDP per capita, $CO_2$ emissions per capita and real oil prices as independent variables. To analyze this model, this paper uses three econometric methods such as OLS, fixed effect model and panel GLS, utilizing data from 1990 to 2006 in Korea, China and Japan. According to the results by OLS for each country, an increase in GDP per capita or $CO_2$ emissions per capita or oil prices leads to an increase in renewable energy consumption. According to the results by fixed effect model, an increase in GDP per capita or $CO_2$ emissions per capita leads to an increase in renewable energy consumption. And real oil prices do not have a significant impacts on this model. According to the results by panel GLS, an increase in real GDP per capita as a proxy of income leads to an increase renewable energy consumption. And both $CO_2$ emissions per capita and real oil prices do not correlated closely with renewable energy consumption. Thus oil is not substituted to renewable energy in Northeast asian countries.
본 연구는 2010~2018년 기간 동안의 16개 시도 지역 패널데이터를 구축하여 내외국인근로자의 고용관계를 추정한다. 산업별(제조업과 건설업), 규모별(5~29인, 5~99인, 5~299인 그리고 5인 이상) 분석을 시도하고 외국인근로자의 내생성을 통제하기 위하여 지역 내 외국인근로자의 출신 국가 점유율(Foreigner's Concentration Index: FCI)을 도구변수로 사용한다. 최종적으로는 외국인근로자의 내생성을 고려하지 않는 패널 GLS와 이를 고려한 도구변수법의 결과를 비교한다. 분석 결과, 패널 GLS 분석에서는 내외국인근로자 사이에 보완관계가 확인되었다. 그러나 도구변수법에서는 내외국인근로자의 고용관계가 통계적으로 유의하지 않았지만, 정(+)에서 부(-)로 바뀌었으며, 제조업과 건설업을 결합한 분석에서는 통계적으로 유의한 대체관계가 나타났다. 본 연구는 내외국인근로자의 고용관계를 추정하는 데 있어서 내생성 통제 여부의 중요성을 확인하고 이를 통제하기 위해 도구변수를 국내 최초로 고안했다는 점에서 높은 평가를 받을 수 있다.
본 연구는 도시화가 1인당 탄소 배출에 미치는 영향을 도시화와 소득 수준 간의 교호 작용을 중심으로 분석하였다. 이를 위해 84개 국가에 대한 패널 자료를 고정효과 모형을 통해 회귀분석하고 동시에 Pooled LS 모형 및 패널 GLS 모형과도 비교하였다. 그 결과 1인당 탄소배출과 도시화는 비선형적 관계를 이루는 것으로 나타났다. 즉 저소득 국가에서 도시로의 인구 집중이 1인당 탄소 배출을 증가시키는 반면, 고소득 국가에서는 오히려 반대의 효과가 나타났다. 이러한 본 연구의 결과는 도시의 압축성(compactness)과 에너지 소비 패턴에 대한 논의로 확장할 수 있으며, 이를 통해 지속가능한 도시개발을 위한 연구와 정책 개발의 토대를 제공할 수 있다.
연구는 부채비율을 종속변수로 하고 ROE(자기자본 이익률), 매출액, 유동비율, 자본총계, 운임지수인 SCFI(Shanghai Containerized Freight Index)를 독립변수로 하여 패널회귀분석을 실시하였다. GLS 분석결과, 유동비율의 경우 부채비율에 부(-)의 영향을 끼쳤고, 매출액의 경우 부채비율에 정(+)의 영향을 끼쳤다. 또한 자본총계는 부채비율에 부(-)의 영향을 미쳤다. 하지만 ROE의 경우 가설과는 다르게 부채비율에는 부(-)의 영향을 끼쳤고, SCFI지수는 유의미하지 않았다. 본 연구의 시사점으로 글로벌 선사의 부채비율이 높아질수록 글로벌 선사가 규모의 경제를 달성해 매출이 증가한 것을 확인했다. 하지만 타인자본 투입을 통한 규모의 경제실현은 매출액 증가에는 도움은 되지만, 당기순이익에는 영향을 미치지 못함을 확인하였다. 선사는 영업력을 확대하고 대형 컨테이너선을 확보하는 등의 화주 신뢰성을 확보하는 전략에 병행해야 한다. 향후 연구에서는 환율, 세계 경제 성장률, 제조업 생산지수 등을 고려한 분석이 필요하다.
본 연구는 패널회귀분석을 활용하여 연안여객선 취항계획 특성분석을 수행하는 것을 목적으로 한다. 분석결과 GLS와 고정효과 분석결과 결항일수와 여객수송실적은 취항계획에 정의 영향을 끼치며 화물수송실적과 운임수입은 모형별로 상이한 것으로 나타났다. 또한 LSDV 및 OLS분석을 통해 지방청별로 군집을 이루는 경향을 확인하였다. 이는 지방청마다 여객선업체 및 선박의 잦은 변동이 존재하며 무조건적인 선박의 증편보다는 다양한 측면에서 심도있는 계획이 필요함을 나타낸다. 후속 연구에서는 항로별, 선종별로 나누고 세부적인 요인을 추가적으로 분석하여 보다 세밀하고 실무적인 결과를 도출해야할 필요성이 있다.
본 연구는 패널회귀분석의 GLS 및 고정효과모형 추정을 통해 내항 화물운송사업의 화물운송수입과 자본, 자산, 영업외 비용, 부채비율이 부채에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 이론적 배경을 통한 요인과 가설 설정, 2006년부터 2015년까지 10년간 내항 화물운송사업체의 재무상태표, 손익계산서 자료를 분석한 결과, 자산은 부채에 정(+)의 영향, 자본과 영업외비용, 부채비율은 부채에 부(-)의 영향을 끼치며, 화물운송수입은 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 내항 화물운송사업체가 부채확대로 자산 확보하려는 경향, 은행차입을 통한 이자비용 등 영업외비용을 활용한 부채감소 레버리지 효과 창출, 부채보다 자본을 줄여 부채비율을 하향조정하고 있는 경영특성과 재무적 운영방식을 채택하고 있음을 실증적으로 보여준다. 향후 연구에서는 내항 화물운송업체를 업종별(화물선, 유조선, 예부선), 지역별(서해권, 남해권, 동해권)로 세분화하여 분석할 필요가 있다.
"시장규율로서의 FDI" 가설에 따르면 직접투자 자금유입은 국내기업의 혁신활동에 영향을 미치는 시장구조에 변화를 주는 메커니즘으로 작용한다. STEPI의 2008 KIS 데이터에 대한 프로빗 추정결과는 Bertschek(1995)이 분석한 독일기업의 경우와 달리, 한국기업의 제품혁신을 설명하는데 FDI가 설명력이 없는 것으로 나타났다. 이의 근거로 본 연구는 한국 산업의 시장구조가 독일의 경우보다 독점적인데서 기인한다는 추론을 제시하였다. 2005, 2008년 데이터로 구성된 패널데이터 분석의 경우, GLS와 OLS의 행렬가중평균을 추정하는 임의 파라미터 추정법을 적용하였다. 그 결과는 단순 패널프로빗추정 결과와 상당한 차이가 나, 기업간 파라미터에 많은 파라미터 추정치 변화가 있음을 보여준다. 그러나, 패널추정치와 횡단면 추정치간 타 계수의 부호는 달라도 FDI에 대한 결과는 동일한 것으로 나타난다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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