선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 그러나 이 두 모형의 임의확률모형 중에서 다른 척도 즉, AIC, Log-likelihood, R2(adj R2) 등에서 미루어 짐작하면 TWECR모형의 임의 확률모형이 가장 적합한 모형으로 판정 할 수 있다. 따라서 본 연구는 TWECR모형의임의 확률모형중심으로 해석을 내리고자 한다. 해외 직접투자를 결정하는데 있어서 8개의 독립변수 중에서 고용율 (%) 과 (전국)임금(사업서비스업 단위:원)의 계수값이 각각 0.
- 그리 오래되지 아니 했다. 따라서 이에 대한 국내 선행연구들에 대해서 언급하고자 한다. 패널모형을 이용한 연구로는 권남훈 .
- 원인에 의해서 투자 결정이 이루어질 수 있다. 본 연구는 해외 직접투자를 결정 할 수 있는 모형을 설정하고 패널데이터 모형의 추정을 통해 해외 직접투자 결정요인을 파악하는데 연구의 목적을 두었다.
- 본 연구에서는 LogHLikelihood 와 결정계수 r2 (R-squared) 를 이용하여 평가하고자 한다. 평가한 결과는<표 3>에 제시 하였다.
- 0 소프트웨어를 이용하였다(2〕. 해외직접투자 결정요인 추정에 있어서 본 논문은 POLS모형, OWECR 모형과 TWECR모형이 모형에 적용된 고정모형 및 임의모형 중심으로 분석하여본 논문의 목적을 달성하고자 한다. 따라서 각 모형에 대한 분석 결과는<표 1>와 같다.
제안 방법
- 분석을 실시한다. 그리고 오차항은 그룹특성효과 (specific effects)와 교란항으로 분석하여 분해하는 ① OWECR 모형 (One-Way Error Component Regression Model) 과 ②그룹특성 효과 및 시간 특성효과와 교란 항으로 분해하는 TWECR 모형 (Two-Way Error Component Regression Model)으로 분석하고 이때 각 모형에 대한 고정효과모형(Fixed effect model)과 임의효과모형 (Random effect model)을 추출하여 이것 또한 분석한다.
- 저가 해외직접투자에 영향을 미칠 것으로 예측되기 때문이다. 그밖에 해외직접투자에 영향을 미칠 것으로 예측되는 소비자물가지수, 수출액 등을 독립 변수로 채택하였다. 독립변수들과 종속변수와의 관계를 선형관계로 정리하고 이에 대한 패널 분석을 시행하기 위하여 그리고 고전적 회귀분석에서 자주 발생하는 문제점 중의 하나인 이분산성 (Heteroscedasticity) 을 해소하고자 다음과 같은 로그 선형 모형을 선택하였다.
- 그밖에 해외직접투자에 영향을 미칠 것으로 예측되는 소비자물가지수, 수출액 등을 독립 변수로 채택하였다. 독립변수들과 종속변수와의 관계를 선형관계로 정리하고 이에 대한 패널 분석을 시행하기 위하여 그리고 고전적 회귀분석에서 자주 발생하는 문제점 중의 하나인 이분산성 (Heteroscedasticity) 을 해소하고자 다음과 같은 로그 선형 모형을 선택하였다.
- 본 분석에서 설정된 해외 직접투자 결정요인 추정을 시행하기 위하여 패널 데이터 모형을 구축하였다. 패널 데이터분석은 시계열과정에서 발생되는 추정오차와 지역별 단위에서발생되는 추정오차를 통제 할 수 있다는 장점을 가지고 있다고 하였다(5〕.
- 본 연구에서는 다양하고 높은 유용성을 가진 패널 자료모형을 적용하여 7 그룹(아시아, 북미, 유럽’ 중남미. 대양주. 아프리카, 중동)을 대상으로 해외직접투자와 국내총생산(시장가격, 단위: 10억 원), 경상수지(단위 : 백 만 불). 환율 (단위: 원), 고용율 (%.
- 본 연구에서는 해외직접투자 결정요인을 추정하기 위하여 사용된 자료는 한국의 해외직접투자액을 종속변수로 독립변수는 국내총생산(GDP, 시장가격, 단위: 10억 원), 경상수지(단위 : 백만불), 환율(단위: 원), 고용율 (%, 전국), 제조업 평균가동률]%), 소비자물가지수(단위 : 2005=100), 수출액(단위 :백만불), 사업사비스업 임금(단위 :원) 등의 변수를 사용하였다. 이러한 결정요인을 추정하기 위하여 분석기간은 2002년 6월2부터 2007년 12월 (67시점, 월별) 까지 이다.
- 소비자물가지수. 수출액, 임금(사업 서비스업)을 설명(독립)변수로 투입하였다. 패널 데이터 모형을 적용하여 추정한 결과 LM 검정 통계량과 Housman 통계 량을 근거로 본 연구에서는 TWECR 모형 중 임의효과모형이 최종적으로 가장 이상적인 모형으로 판단 되었다.
- 정행득(1999)의 연구가 있다(7〕. 이 연구에서는 기업 내부변수(기업의 규모, 기업의 성장률, 원재료비율, 노무 비율, 연구개발비)와 비교우위변수(상대적 입금비율. 상대적 시장규모, 성장성)를 사용한 회귀분석 및 Logit 분석을 실시하였는데, 그 결과는 다음과 같이 설명하고 있다. 전체기업을 대상으로 분석하면 해외직접투자 감행여부를 결정하는데 연구개발비 비율이 유의한 변수로 나타나지만 일단 해외투자를 행한 기업들을 대상으로 분석하면 매출액 규모가 상대적으로 크고 원재료 비율이 높은 기업일수록 투자금액이 커지고 있다고 하였다.
- 분석기간은 2002년 6월부터 2007년 12월 까지의 5년 반 동안 의 월별자료(국내총생산자료는 분기별 자료)를 이용하였다. 해외 직접투자액을 종속변수로 설정하고 국내총생산. 경상수지 , 환율.
- 아프리카, 중동)을 대상으로 해외직접투자와 국내총생산(시장가격, 단위: 10억 원), 경상수지(단위 : 백 만 불). 환율 (단위: 원), 고용율 (%. 전국), 평균가동률(%, 제조업), 소비자물가지수(단위 : 2005=100), 수출액(단위 : 백 만 불), 임금(사업 서비스업. 단위: 원) 등과의 관계를 파악함으로써 해외 직접투자에 유효하게 영향력을 행사는 제 결정요인에 대하여 조사, 분석하고자 한다. 본 연구에서는 통계청 국가통계포털 사이트(http://www.
대상 데이터
- 이러한 결정요인을 추정하기 위하여 분석기간은 2002년 6월2부터 2007년 12월 (67시점, 월별) 까지 이다. 따라서 본 연구에서는 통계청 국가통계포털 사이트(http://www.kosis.kr/)를 통해서 신뢰성 있는 자료를 월별 단위로 발췌하여 사용하였다(GDP자료는 분기별 자료).
- 본 연구는 7 그룹(아시아. 북미. 유럽, 중남미, 대양주, 아프리카, 중동)을 분석대상으로 하였다. 분석기간은 2002년 6월부터 2007년 12월 까지의 5년 반 동안 의 월별자료(국내총생산자료는 분기별 자료)를 이용하였다.
- 단위: 원) 등과의 관계를 파악함으로써 해외 직접투자에 유효하게 영향력을 행사는 제 결정요인에 대하여 조사, 분석하고자 한다. 본 연구에서는 통계청 국가통계포털 사이트(http://www.kosis.kr/))를 통해서 신뢰성 있는 자료를 월별 단위로 발췌하여 사용하였다. 이러한 접근은 국내의 해외 직접투자에 영향을 미치는 제 변인에 대한 이해를 증진시켜주는 계기를 마련해 줄 것이라 기대된다.
- 유럽, 중남미, 대양주, 아프리카, 중동)을 분석대상으로 하였다. 분석기간은 2002년 6월부터 2007년 12월 까지의 5년 반 동안 의 월별자료(국내총생산자료는 분기별 자료)를 이용하였다. 해외 직접투자액을 종속변수로 설정하고 국내총생산.
- :원) 등의 변수를 사용하였다. 이러한 결정요인을 추정하기 위하여 분석기간은 2002년 6월2부터 2007년 12월 (67시점, 월별) 까지 이다. 따라서 본 연구에서는 통계청 국가통계포털 사이트(http://www.
데이터처리
- 본 연구에서 적용된 패널 데이터 모형 중에서 각 모형들 간의 차이 검증은 Log-Likelihood Ratio 검정을 통하여 시행 되었다. Log-Likelihood Ratio 검정에서 상수항만을 고려한 모형(Model 1), 지역 개별특성효과만을 고려한 모형(Model 2), 설명변수만을 고려한 모형(Model 3), 설명변수와 개별지 역특성효과를 동시에고려한 모형 (Model 4).
이론/모형
- 본 연구에서는 (7)식을 기초로 하여 패널데이터 모형을 적용하여 분석을 실시한다. 그리고 오차항은 그룹특성효과 (specific effects)와 교란항으로 분석하여 분해하는 ① OWECR 모형 (One-Way Error Component Regression Model) 과 ②그룹특성 효과 및 시간 특성효과와 교란 항으로 분해하는 TWECR 모형 (Two-Way Error Component Regression Model)으로 분석하고 이때 각 모형에 대한 고정효과모형(Fixed effect model)과 임의효과모형 (Random effect model)을 추출하여 이것 또한 분석한다.
- 본 연구에서는 실증분석을 위하여 LIMDEP 8.0 소프트웨어를 이용하였다(2〕. 해외직접투자 결정요인 추정에 있어서 본 논문은 POLS모형, OWECR 모형과 TWECR모형이 모형에 적용된 고정모형 및 임의모형 중심으로 분석하여본 논문의 목적을 달성하고자 한다.
- 본 연구에서는 해외직접투자 결정요인을 추정. 분석함에 있어서 패널데이터모형 (Panel data model)을 적용하고자 한다(1). 패널데이터모형은 시계열 자료와 횡단면 자료에 비해 자료 분석 결과 측면에서 볼 때 많은 장점을 가지고 있다.
- 기술자원(연구개발 집약도), 마케팅자원(광고 집약도). 재무자원(유동비율)을 포함시키고 조직특성요인에도 기업규모(자산)와 범위의 경제(사업 범위)를 설정하고 이를 7)속사건 시간 모형(Acderated event- time model) 을 통하여 실증 분석하였다. 이 분석 결과 내용을 보면.
성능/효과
- 589 . 결정계수 r 2가 0.817 으로 나타나고 있고 설명변수, 개별지역특성 및 시간특성효과를 동시에 고려한 모형 (Model 5)은 Log-Likelihood가 -477.17643 , 결정계수 & 2가 0.871 으로 나타나 설명변수와 개별지역 특성효과를 동시에 고려한 모형(Model 4)보다 상대적으로 우수한 모형으로 평가 되었다. 즉, 설명변수’ 개별지역특성 및 시간 특성효과를 동시에 고려한 모형인 패널자료모형이 우수하고 합리적임을 보여주고 있다.
- 이러한 결과는 그룹 더미 없는 POLS 모형보다 OWECR모형 혹은 TWECR모형이 더 적합한 모형임을 의미한다. 또한 전체적인 계수값의 유의성과 고정효과모형과 임의효과모형 중 적합한 모형을 채택하기 위한 Hausman검정을 통해 판단한 결과 OWECR모형(유의확률: 0 .737324), TWECR 모형(유의확률:#. 496178)으로 임의 확률모형이 데이터 적합도가 우수한 것으로 나타나고 있다. 그러나 이 두 모형의 임의확률모형 중에서 다른 척도 즉, AIC, Log-likelihood, R2(adj R2) 등에서 미루어 짐작하면 TWECR모형의 임의 확률모형이 가장 적합한 모형으로 판정 할 수 있다.
- 본 연구에서 OWECR에 의한 그룹(지역) 특성효과를 에 제시되었는데 추정된 계수값은 유의수준 5%와 10%에서 모든 지역이 유의적으로 나타났다.
- 본 연구에서는 복잡하고 다양한 해외직접투자 결정요인에 대하여 관찰되지 않은 효과를 패널 데이터를 활용해 통제해줌으로서 누락변수에 따르는 통계적 위험을 일정부분 해소 할 수 있었고 복잡한 메카니즘을 가지고 있는 해외 직접투자 결정요인에 있어서 패널 데이터 분석이 얼마나 효율적인지를 지역 및 시간 특성 분석과 모형별 우수성 평가를 통하여 단적으로 확인할 수 있었다.
- 거쳐야 한다.<표 1>의 추정 결과표에서 Lagrange Multiplier(LM) 검정 통계량을 적용하였는데 1% 유의수준에서 OWECR모형은 7793.42, TWECR모형는 7807.11 으로 높게 나타났다. 이러한 결과는 그룹 더미 없는 POLS 모형보다 OWECR모형 혹은 TWECR모형이 더 적합한 모형임을 의미한다.
- 분석하였다(6〕. 이 분석에서 기업규모가 클수록 기업은 해외직접투자를 증가시키는 경향이 있고 대기업의 경우 좁은 국내 시장만으로는 규모의 경제를 달성하기 어렵기 때문에 해외시장에 대한 직접투자를 고려하는 것으로 판단된다고 결론을 내리고 있다. 우리나라 중소기업의 해외직접투자 결정요인을 분석한 연구로는 김기영 .
- 이상호(2006)에 의하여 연구되었다(11〕. 이 연구에서 경제성장의 대응변수는 GDP(국내총생산)를 사용하였고 해외직접투자 관련 변수는 내국인 해외투자와 외국인 국내 투자액을 이용하고 또, 환율변수를 사용하여 인과관계분석 (Granger 방법)을 시도한 결과 외환위기 이전까지 외국인 국내투자가 성장에 영향을 주는 것으로 나타났으며 외환위기 이후에는 성장이 내국인 해외투자에 영향을 주는 것으로 나타난다고 설명 하고 있다. 해외직접투자에 대한 고용 효과에 대한 연구로는 김우영 .
- 11 으로 높게 나타났다. 이러한 결과는 그룹 더미 없는 POLS 모형보다 OWECR모형 혹은 TWECR모형이 더 적합한 모형임을 의미한다. 또한 전체적인 계수값의 유의성과 고정효과모형과 임의효과모형 중 적합한 모형을 채택하기 위한 Hausman검정을 통해 판단한 결과 OWECR모형(유의확률: 0 .
- 따라서 아시아 지역은 타 지역에 비하여 높은 계수값으로 나타나고 있어서 무엇인지는알 수없지만 해외직접투자를 증가시키게 했던 지역 고유의 특성과 시간 특성이 타 지역보다 강하게 작용했음을 보여주고 있다. 이와 같이 모든 지역이 지역특성 및 시간 특성 효과가 유의적인 것으로 나타났다. 그러나 지역특성 효과측면에서는 지역특성효과 계수가 10을 초과하지 않으면 지역특성효과가 있는 것으로 해석하기에는 무리가 따른다(4〕.
- 871 으로 나타나 설명변수와 개별지역 특성효과를 동시에 고려한 모형(Model 4)보다 상대적으로 우수한 모형으로 평가 되었다. 즉, 설명변수’ 개별지역특성 및 시간 특성효과를 동시에 고려한 모형인 패널자료모형이 우수하고 합리적임을 보여주고 있다.
- 수출액, 임금(사업 서비스업)을 설명(독립)변수로 투입하였다. 패널 데이터 모형을 적용하여 추정한 결과 LM 검정 통계량과 Housman 통계 량을 근거로 본 연구에서는 TWECR 모형 중 임의효과모형이 최종적으로 가장 이상적인 모형으로 판단 되었다.
- 한국의 해외 직접투자 결정요인을 추정한 결과 고용율과임금(사업서비스업)의 계수값이 긱각 0.00313921 (유의수준 5%) 와 0.140338(유의수준 1%)으로 유의적인 정( + ) 의 영향을 미치는 것으로 나타나고 환율의 계수는 -0.00359108(유의수준 1%), 소비자물가지수의 계수는 -0.00423804(유의수준 5%) 그리고 수출액의 계수는 -0.00732262(유의수준 1%)으로 추정되었지만 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 비유의적인 변수이지만 제조업 평균 가동률(0.
- 이 결과는 사전연구에서 김우영, 김준영(1997)등이 연구한 해외직접투자는 단순조립공정의 형태를 벗어나 고기술(High-tech)부문의 투자를 유도함으로서 국내 고용감소를 완화 할 수 있다는 결론과 유사한 개념으로 받아 들 일 수 있다. 환율, 소비자물가지수 및 수출액은 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 물론 환율이 상승하면 원화가치 하락으로 인하여 해외직접투자가 감소할 것이고 유사하게 소비자물가지수도 상승하면 그 여파로 해외 투자가 감소 할 것으로 판단된다.
후속연구
- 한국해외 투자에 대한 품목별, 국가별이 구분되지 않은 관계로 포함 시키지 못하였다. 각 품목별, 국가별로 해외직접투자를 고려한다면 보다 세밀하고 의미 있는 연구 결과들을 도출할 수 있으리라 사료된다. 그리고 선행 연구에 의하면 사회 환경요인(단체협상의 자유도, 부패지수)도 해외직접투자에 영향을 준다고 하였으나 본 연구에서는 포함시키지 못 하였다.
- 본 연구에서는 이러한 기업별 설명변수를 포함하지 못 하였다. 따라서 보다 유용한 현실 가능성 측면에서 향후 연구를 통해 보완이 요구된다. 향후 관련연구의 방향은 위에서 기술한 한계들을 극복하면서 이루어질 필요가 있으며 정책적인 활용도를 높이기 위해서는 보다 많은 실증연구가 이루어져야 하겠다.
- kr/))를 통해서 신뢰성 있는 자료를 월별 단위로 발췌하여 사용하였다. 이러한 접근은 국내의 해외 직접투자에 영향을 미치는 제 변인에 대한 이해를 증진시켜주는 계기를 마련해 줄 것이라 기대된다.
- 따라서 보다 유용한 현실 가능성 측면에서 향후 연구를 통해 보완이 요구된다. 향후 관련연구의 방향은 위에서 기술한 한계들을 극복하면서 이루어질 필요가 있으며 정책적인 활용도를 높이기 위해서는 보다 많은 실증연구가 이루어져야 하겠다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.