본 연구는 세입증가율 예측을 위해 사용되는 각종 세수추계모형의 예측능력을 상호비교하는 데 목적이 있다. 본 연구에서 고려하는 세수추계 방식은 네 가지이다. 첫째는 단순 ECM 모형으로서 오차수정모형(error correction model)을 각각의 세목에 적용하여 세수를 예측하는 것이다. 둘째는 SUR-ECM 모형으로서 단순 ECM 모형의 개별 회귀방정식을 통합하여 SUR(Seemingly Unrelated Regression) 방식으로 추정한 후 이를 이용하여 세수를 예측하는 것이다. 셋째와 넷째는 흔히 사용되는 탄성치 방식으로서, 과거의 연도별 탄성치를 5년간 또는 10년간 평균하여 이를 바탕으로 향후의 세수를 예측하는 것이다. 이러한 모형비교를 통해 얻은 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 단순 ECM 모형과 5년 평균 탄성치 모형은 예측력에 있어 큰 차이가 없다. 둘째, SUR-ECM 모형과 10년 평균 탄성치 모형은 예측력에 있어 큰 차이가 없다. 셋째, 단순 ECM 모형보다는 SUR-ECM 모형의 예측력이 높으며, 5년 평균 탄성치 모형보다는 10년 평균 탄성치 모형의 예측력이 높다. 넷째, 어느 경우에든 예측 오차가 상당히 크고 이러한 오차는 예측시계가 넓어질수록 커진다. 예를 들어, 5년 후의 세수에 대한 예측치는 평균적으로 오차의 절대값이 10% 수준에 이른다. 탄성치 모형이 단순 ECM 모형이나 SUR-ECM 모형에 비해 그리 나쁜 예측결과를 낳지 않는다는 것은 새로운 사실이다. 또한 5년 평균 탄성치보다 10년 평균 탄성치를 사용하는 것이 더 나은 예측치를 낳는다는 것은 세수예측에 있어 최근의 자료만을 사용하는 것보다는 과거 꽤 오랜 기간의 자료를 사용하는 것이 바람직하다는 점을 시사한다.
Greene (2004a,b), Lee와 Choi (2014) 등의 연구에서 토빗 회귀모형의 최대가능도 추정은 표준오차를 과소추정한다는 것이 알려졌고, 그 원인의 하나는 오차항 분산의 과소 추정에 있다고 한다. 오차항 분산의 과소 추정은 회귀계수에 대한 가설 검정 및 구간추정에 영향을 미칠 뿐 아니라 독립변수들의 주변효과를 추정하는데에도 영향을 미치게 되므로 토빗 회귀모형에 대한 적절한 분석이 수행되려면 최대가능도 추정의 과소 추정 문제를 해결하여야 한다. 일반적으로 무정보 사전분포에 의한 베이지안 추론 방법은 빈도학파들이 요구하는 효율성을 갖는 경우가 많다. 본 연구에서도 무정보 사전분포에 의한 베이지안 추론을 적용하여, 베이지안 방법론이 SUR 토빗 회귀모형에서 최대가능도 추정의 과소 추정 문제를 해결할 수 있는 하나의 대안이 될 수 있다는 것을 보였다.
본 연구는 SUR모형을 활용하여 서울 거주자의 수단별 통행시간 비율에 대한 영향요인을 규명하였다. 영향요인은 가구원 및 가구의 특성, 존 특성 변수 등을 선정하였다. 통행수단은 기존의 18개 유형을 압축하여 도보, 개인통행수단, 버스, 지하철, 철도, 자전거 등 6개 수단으로 재 정의하였다. 분석 결과, 개인교통수단과 대중교통간의 뚜렷한 차이를 발견하였다. 우선 차량을 보유하고 운전면허가 있는 경우에는 개인통행수단을 이용하는 경향이 강한 것으로 나타났다. 이와 함께 대표적인 대중교통 수단인 버스와 지하철간의 상관관계를 파악할 수 있었다. 지하철 수단은 개인통행수단이 이용 가능한 통행자가 함께 이용하는 패턴을 보인 반면, 버스 수단은 개인통행수단 이용이 어려운 경우에 이용하는 경향을 보였다. 이러한 선호도는 향후 서울을 포함한 수도권의 대중교통 정책을 수립함에 있어 다양한 시사점을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 겉보기 무관 회귀모형을 고려하고 디리크레 프로세스 혼합모형을 오차항의 분포로 하는 비모수 베이지안 방법을 제안한다. 제안된 모형을 바탕으로 사후분포를 유도하고 디리크레 프로세스 혼합모형의 붕괴깁스표집 방법을 통해 마코프 체인 몬테 칼로 알고리듬을 구성하고 사후추론을 실시한다. 모형의 성능을 비교하기 위해 모의실험을 실시하고, 더 나아가 한국지역의 강수량 예측에 대한 실제 자료에 적용해 본다.
1990년대 전반 회사채 중심 채권시장의 주요 참여자들은 매입 보유전략과 같은 소극적 운용방식(passive management)을 채권운용전략의 기본구조로 가지고 있었다. 그러나 IMF 금융위기를 겪으면서 과거에 비해 낮아진 수익률수준과 금융기관들의 경쟁심화로 시장의 주 참여자들은 보다 적극적인 운용전략(active management)을 채택해야 하는 상황에 놓이게 되었다. 이 연구는 채권의 투자환경에 대한 총체적 정보의 반영이라고 할 수 있는 수익률곡선의 형성과 이에 영향을 미치는 주요 변수들과의 구조적 관계를 실증적으로 분석하여 적극적 채권운용전략을 수행하기 위해 고려해야 할 요인들과 운용방향에 대한 시사점을 얻고자 한다. 이를 위하여 1999년부터 2006년까지의 데이터를 기초로 Nelson-Siegel 모형에 의한 수익률곡선의 요인(수준, 기울기, 곡률)을 추정하였다. 추정된 결과를 수익률곡선 예측에 이용하여 그 모형의 유용성을 살펴보기 위해 표본외 예측을 실시하였다. 또한 수준과 기울기 변화의 추정값을 종속변수로 하고 주요 증권시장 변수들 및 시장외적 변수들을 독립변수로 하여 VAR 모형과 SUR 모형을 추정하였다. 추정 결과 수익률곡선의 수준과 기울기가 목표 콜금리변동, 원/달러 변동률 그리고 물가변동률의 금기나 과거의 영향을 받는다는 가설이 통계적 유의성을 보였다. 이들 결과는 국민주택채권은 물론 국고채권을 포함한 우리나라 국채시장 전반에 대한 적극적 운용전략을 세우는데 의미 있는 시사점을 제공하고 있다.
본 연구에서는 프로그램 논리모형에 근거하여 자원봉사센터의 조직성과에 영향을 미치는 요인을 내부자원, 내부요인과 외부요인으로 구분하여 접근하였다. SUR 분석 방법을 통해 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 내부자원으로서 센터의 예산 변수가 자원봉사센터 조직성과에 중요한 요인으로 작용하고 있다. 둘째, 외부요인으로서 시민사회 역량과 이해관계자지지 변수도 조직성과에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 내부요인으로서 민간위탁 운영방식은 직영방식과 비교해 조직성과 차이를 가져오지 않은 것으로 나타났다. 본 연구는 다차원의 조직성과를 측정함에 있어 SUR 모형을 활용함으로써 회귀분석에서 나타나는 오차항간의 상관관계 문제를 해소하여 보다 효율적인 추정치를 획득하였다는 방법론적 의의를 갖는다. 다만, 보다 체계적인 조직성과 검증을 위해서는 단년도 자료보다는 다년도 자료의 활용이 필요할 것으로 보인다.
본 논문은 제주와 강원을 제외한 전국을 5개의 광역 경제권으로 구분하여, 권역별로 이산화탄소 배출량에 대한 환경 쿠즈네츠 곡선을 추정 비교하고 그 정책적 시사점을 도출하고자 하였다. 이를 위해 1990 - 2007년에 걸쳐 5개 광역경제권의 이산화탄소 배출량에 대한 패널자료를 구축하였다. 슈어(Seemingly Unrelated Regression, SUR)모형을 통해 권역 간 밀접한 상호의존성을 고려하였으며, 에너지원의 가격지수와 인구밀도 등을 추가적인 설명변수로 고려하였다. 그 결과 5권역 모두에서 이산화탄소 배출에 대한 환경 쿠즈네츠 곡선의 존재를 상당히 일관되게 확인할 수 있었으나, 그 소득 전환점들은 1,370만 원에서 2,115만 원 사이에 놓여 있는 것으로 계산되어 권역별 차이가 어느 정도 존재하는 것으로 나타났다. 이러한 권역별 차이는 이산화탄소 배출량 감축과 관련된 정책의 더욱 효과적인 추진을 위해 적절히 고려될 필요가 있다. 아울러 에너지원의 가격 상승은 대체로 일인당 이산화탄소의 배출량을 줄이는 데 기여하였으며, 반면에 인구밀도의 증가는 대체로 일인당 이산화탄소 배출량을 증가시키는 것으로 나타나고 있다.
본 논문의 목적은 제조업 집적경제의 공간외부성(spatial externalities) 시계열 변화를 추정하는 것이다. 이를 위해 광공업통계조사보고서를 사용하였으며, 분석의 공간적 범위는 도서 지역을 제외한 162개 시군구로 하였으며, 시간적 범위는 1991년부터 2005년까지로 하였다. 분석방법은 시공간을 고려한 공간경제계량모형인 공간 SUR를 이용하여 Cobb-Douglas 생산함수를 구축하였으며 이를 추정하기 위해 오차항의 종속성을 고려하여 3SLS를 이용하였다. 분석결과 전체 제조업 집적경제의 공간외부성(spatial externalities)은 시간에 따라 체감하는 것으로 분석되었으며 부가가치의 지니계수도 지속적으로 감소하는 것으로 분석되었다. 이는 그동안 동종 산업내 규모의 경제에 의한 집적효과가 공간외부성을 발생시켰으나 그 효과가 체감하기 때문이다. 이로부터 집적의 이익은 누리고 공간외부성을 확대할 수 있도록 이종 산업간에 연계강화를 통한 혁신환경을 조성할 수 있는 지역간 협력기구가 필요함을 의미한다.
2000년대에 들어 급속한 고령화 사회로 접어든 현 시점에 교통계획 및 수요예측의 관점에서 고령자가 차지하는 비중은 매우 높아지고 있다. 따라서 고령자 그룹의 통행 행태를 분석하고 수요를 추정하는 별도의 과정이 요구된다. 본 연구는 SUR모형을 활용해 고령자의 목적별 통행시간예산의 영향요인을 규명하였다. 통행시간예산은 통행수단의 발달과는 상관없이 하루 약 1시간 정도로 할당된다는 점에 비추어 볼 때, 각 목적별 통행의 영향요인을 규명하기 위해서는 오차항간의 상관성을 고려하는 SUR모형이 적합하다. 분석 결과, 여가목적 통행의 비중이 매우 높으며 개인, 가구, 도시시설, 교통 인프라 등 다양한 요인에 의해 통행시간예산이 영향을 받는 것으로 나타났다. 특히, 여가목적과 관련된 노유자 시설, 운동 시설, 종교 시설 등이 통행시간예산과 양(+)의 상관관계를 갖는 것으로 나타났다. 또한 특정 직업에 종사하지 않거나 월 소득이 낮은 가구에 속한 고령자일수록 사회 경제적 활동의 빈도가 낮아지는 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 고령자의 장래 통행행태를 예측하고 수요를 예측하는데 있어 많은 시사점을 제공할 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 공간정보기업의 거래정보를 토대로 공간정보산업의 융·복합부문 탐색과 표면상무관회귀모형을 이용한 동 산업의 시장규모 전망이다. 공간정보산업조사 통계에서 확인할 수 없는 공간정보 융·복합부문은 한국기업데이터의 사업체DB(2010~2019년)를 이용하여 공간정보 관련 핵심키워드를 검색하여 상품별 구매 및 판매데이터를 확보하여 분석하였다. 공간정보사업체의 융·복합은 서울 특정구와 일부 경기도권역과의 가치사슬 간 거래관계에서 나타났다. 해당 융·복합 사업체는 가치사슬 2(활용·서비스)&3(융·복합)단계의 매출액이 가장 크고, 가치사슬 1(생산·구축)&2단계와 2&3단계의 융·복합은 2010년 대비 2019년 매출은 약 2배 가량 상승하였다. 2019년 통계청 기준 공간정보산업의 총매출액은 약 8조원으로 발표되었으나, 본 연구에서는 공간정보산업의 총매출액은 23~27조원, 융·복합 활동을 고려할 때 28~47조원으로 추정되었다. 마지막으로 공간정보산업 미래 시장규모예측을 위하여 표면상무관회귀(SUR: Seemingly Unrelated Regression)모형을 이용하여 2025년 및 2030년에 시나리오 1(인구증가율 0.38%, 2020~2024년), 0.07%(2026~2030년)을 적용할 경우, 공간정보산업 매출액은 -0.37% ~ 0.069% 감소하였다. 동 기간 시나리오 2(평균임금상승률 1.2%)를 적용하면 공간정보산업 매출액은 2.326% ~ 12.185% 증가하였다. 즉, 공간정보산업의 매출액은 노동, 총요소 생산성 및 자본 생산성의 함수이며, 특히 노동생산성과 연구개발 등의 총요소생산성을 제고하는 방향의 정책개발과 대안 수립 연구가 추가적으로 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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