The purpose of this study is to measure the trade insurance's macroeconomic effects by analyzing the causality between major economic variables(GDP per capita, market interest rate, inflation, unemployment rate, exchange rate) and trade insurance variable. I conducted empirical analyses using First-...
The purpose of this study is to measure the trade insurance's macroeconomic effects by analyzing the causality between major economic variables(GDP per capita, market interest rate, inflation, unemployment rate, exchange rate) and trade insurance variable. I conducted empirical analyses using First-difference GMM(Generalized Method of Moments), System GMM and Panel-VAR Model, with panel data from 11 countries(Korea, United States, Japan, BRICs, Indonesia, Singapore, Hong Kong, Vietnam) between 1992 and 2011. There are several important findings. Above all, Trade insurance is positively and significantly related to GDP. This results show that trade insurance serves to increase economic growth. In other words, trade insurance leads to economic growth by helping increase GDP per capita. Especially, trade insurance negatively related to unemployment rate, it is for sure that trade insurance contribute to decrease unemployment rate. And trade insurance helps control of inflation. It is also confirmed that trade insurance contributes to price stability, which in turn serves to stabilize the overall economy. And this research finds as uncertainty in the market increases, seen it as increase of exchange rate, increasing trade insurance supply is stabilize the exchange rate.
The purpose of this study is to measure the trade insurance's macroeconomic effects by analyzing the causality between major economic variables(GDP per capita, market interest rate, inflation, unemployment rate, exchange rate) and trade insurance variable. I conducted empirical analyses using First-difference GMM(Generalized Method of Moments), System GMM and Panel-VAR Model, with panel data from 11 countries(Korea, United States, Japan, BRICs, Indonesia, Singapore, Hong Kong, Vietnam) between 1992 and 2011. There are several important findings. Above all, Trade insurance is positively and significantly related to GDP. This results show that trade insurance serves to increase economic growth. In other words, trade insurance leads to economic growth by helping increase GDP per capita. Especially, trade insurance negatively related to unemployment rate, it is for sure that trade insurance contribute to decrease unemployment rate. And trade insurance helps control of inflation. It is also confirmed that trade insurance contributes to price stability, which in turn serves to stabilize the overall economy. And this research finds as uncertainty in the market increases, seen it as increase of exchange rate, increasing trade insurance supply is stabilize the exchange rate.
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문제 정의
반면, 동태적 패널모형은 정태적 패널모형과는 다르게 외생적 요인과 종속변수 자체의 내생적 요인을 모두 포함하기 때문에 정태적 패널 모형에 비해 더 정교한 추정결과를 볼 수 있다. 따라서 이 연구에서는 동태적 패널모형을 주축으로 분석하고자 하였다.
이 연구에서 무역보험의 경제효과를 살피기 위해 선정한 거시 경제지표 중 첫 번째는 국민 1인당 GDP로, 이 변수는 경제성장을 나타내는 대표지표로써 의미가 있고, 이어 금리, 실업률, 환율 등의 추가 지표는 경제안정화 정도를 엿볼 수 있는 지표로써 살펴볼 의미가 있다. 따라서 이들 거시경제변수와 무역보험 간의 관계 추적을 통해 무역보험이 국가 경제성장과 경제안정에 끼치는 영향력을 확인하고자 하였다.
이와 함께 대내외 시장 불확실성 확대가 환율 상승으로 이어진다는 점에 미루어 환율과 무역보험의 관계는 부(-)의 관계를 보일 것으로 판단된다. 따라서 이러한 사전 예측이 실제 그러한지를 이후 실증분석을 통해 확인하겠다.
아울러 1차 차분 GMM과 연립 GMM 등 동태적 패널데이터모형(Dynamic panel data estimation)을 가지고 무역보험과 거시 경제지표 간의 관계도 살핌으로써 그간의 선행연구와의 연구모형 및 분석 자료의 차별화를 통해 무역보험의 거시경제효과를 규명하고자 한 것이 이 연구의 목적이다.
이번에는 거시경제변수에 1단위 충격이 발생하였을 때의 무역보험의 반응을 살펴보았다. 경제변수별로 하나씩 보면, 먼저 국민 1인당 GDP에 1단위 충격이 가해졌을 때 무역보험의 반응은 충격 초기 크게 증가했다가 3기간 이후 점진적으로 GDP 충격의 영향을 흡수하는 모습을 띠었다.
이러한 점에서 이 연구는 무역보험의 거시경제효과를 주요 11개국을 대상으로 1차 차분 GMM과 연립 GMM의 동태적 패널모형 그리고 Panel-VAR 모형을 통한 충격반응함수를 사용해 실증분석하였다. 특히, 이 연구는 다양한 동태 패널자료 분석기법을 이용해 무역보험의 경제효과를 살펴봄으로써 무역보험의 경제공헌도를 좀 더 세밀히 규명하고, 기존연구 결과와 비교함으로써 분석모형과 연구방법론의 차이에 따른 분석결과의 차이 유무를 확인하고자 하였다.
가설 설정
2) Wald 검정의 귀무가설은 ‘모형 내 모든 계수가 0이다’ 임.
또한, εi,t는 분석 국가에 따라 독립적이지만 이분산성 구조로 되어 있을 수 있기 때문에 여기서는 시계열상관은 없는 것으로 가정하였다.
주 : 1) 단위근 검정 사용한 lag값은 Schwarz information criterion에 의해 결정된 것임.
제안 방법
그 결과, 모든 변수가 수준변수에서 단위근이 존재한다는 귀무가설을 온전히 기각하지는 못하는 것으로 나타났다. 그러나 각 변수를 차분한 후의 단위근 검정 결과는 1% 유의수준에서 귀무가설을 모든 변수에서 기각하는 것으로 나타나, 이 연구에서는 원자료를 차분해 사용하였다. 아울러 <표 3>에서 보듯이 변수 간 상관관계는 적은 것으로 나타났고, VIF(variation inflation factor)의 수치도 모든 독립변수에 대해 1.
그리고, 각 변수의 안정성 여부를 가리기 위해 패널자료에 대한 단위근 검정을 실시할 필요가 있는바, 여기서는 Im, Pesaran and Shin의 W-stat 검정과 Levin, Lin & Chu의 t 검정 그리고 Breitung t-stat 검정 등 패널자료 단위근 검정을 다양하게 시행하였다.
따라서 여기서는 실증분석을 할 때 Arellano and Bond의 제2차 자기상관(serial correlation) 검정을 통해 모형 적용의 적합성을 살펴보고, 이와 함께 모형설정의 타당성과 도구변수의 적합성은 Wald 검정과 Sargan 검정 결과를 통해 확인하였다. 또한, εi,t는 분석 국가에 따라 독립적이지만 이분산성 구조로 되어 있을 수 있기 때문에 여기서는 시계열상관은 없는 것으로 가정하였다.
이렇게 할 경우 발생 가능한 문제는 개별효과가 종속변수의 시차로 인해 독립변수와 높은 상관관계를 가질 수 있다는 점이다. 따라서 여기서는 이러한 문제를 해결하기 위해 각각의 관측치에 대해 표본 내 미래 관측치의 평균인 선행평균(forward mean)을 차감하는 Helmert과정을 사용해 개별효과를 제거해 적용하였다. Helmert과정을 쓰는 이유는 개별효과를 제거할 때 일반적으로 쓰이는 평균차분(mean-differencing)을 하면 추정계수의 편의(bias)가 발생하기 때문이다.
그리고 이러한 Panel-VAR 모형에 기초해 충격반응함수를 분석하기 위해서는 신뢰구간에 대한 추정이 필요하고, 이와 함께 충격반응함수 행렬이 추정계수에서 생성되기 때문에 계수의 표준오차를 고려해야 한다. 따라서 여기서는 이를 위해 몬테칼로 시뮬레이션방식으로 500번 반복추정을 통해 충격반응함수의 표준오차를 도출한 방법을 적용하였다.
아울러 앞에서 본 바와 같이 그간 많은 연구에서 이들 거시 경제변수와 무역보험의 상호 관계에 대해 살핀 결과를 보면, 대체로 무역보험을 통한 수출 확대는 경제성장으로 이어짐이 확인된바, 이에 기초해 분석에 사용할 변수를 선정했다. 즉, 무역보험을 통한 수출의 증대는 관련 기업의 경영활성화와 내수 경기에 긍정적 영향을 미쳐 금리, 실업률 등에 영향을 미친다는 점에서 금리와 실업률을 분석변수로 택하였고, 환율은 대내외 시장 환경 변화에 민감하게 움직이는 지표이기 때문에 무역업황과 함께 무역보험에 상당히 큰 영향력을 가진다는 점에서 분석지표로 선정하였다.
앞서 설명한 바대로 지금부터는 이 연구의 목적인 무역보험의 거시경제효과를 살펴봄에 있어 그간 기존연구의 한계를 가능한 보완할 수 있는 방법으로 우리나라의 10대 무역대상국인 미국, 중국, 일본, 인도 등 11개국을 대상으로 무역보험 규모와 각 국가의 국민 1인당 GDP, 시장금리, 물가, 실업률, 환율 등의 거시경제변수 간의 관계를 실증분석하였다. 분석기간은 1992년부터 2011년까지 20년간이다.
아울러 실증분석방법은 크게 다음과 같은 3가지 방식으로 진행하였다. 우선 첫 번째 분석으로 동태적 패널데이터 추정모형(Dynamic panel-data estimation)으로 대표적인 Arellano and Bond(1991)10)의 1차 차분 GMM(Firstdifference Generalized method of moments)모형 분석 후 Blundell and Bond(1998, 2000)11)가 제안한 연립 GMM(System Generalized method of moments)모형을 차례로 적용해 앞에서 선정한 경제변수들이 무역보험에 미치는 영향을 살펴보았다.
동태적 패널모형은 먼저 Arellano and Bond의 1차 차분 GMM을 사용하였다. 이 모형은 시차종속변수(lagged dependent variable)를 도구변수로 사용하는 추정방법으로, 다음과 같이 기본추정식 (1)을 차분하는 방식으로 관측되지 않는 고정효과에 따른 영향을 제거해 설계한 추정식 (2)에 기초해 분석하였다.
더욱이 그동안의 연구들은 대개 단일국가를 대상으로 독립변수 선정에 있고 분석지표 또한 수출규모 등으로 제한해 분석함으로써 좀 더 깊이 있는 결과를 내놓는 데는 한계를 가지고 있다. 이러한 점에서 무역보험의 경제효과에 대해 더욱 정제된 분석결과를 도출하기 위해 국가별 패널자료로써 무역보험의 경제성장효과 더불어 경제안정효과도 함께 살펴볼 가치가 있는바, 다음 Ⅲ장에서는 주요 11개국 패널자료를 가지고 무역보험의 거시경제효과를 실증분석하고 그 결과를 정리하였다.
이러한 점에서 무역보험의 거시경제효과를 규명하는 것은 앞으로의 견고한 무역보험 성장력을 배가시키는 자양분이 될 것이다. 이러한 점에서 이 연구는 무역보험의 거시경제효과를 주요 11개국을 대상으로 1차 차분 GMM과 연립 GMM의 동태적 패널모형 그리고 Panel-VAR 모형을 통한 충격반응함수를 사용해 실증분석하였다. 특히, 이 연구는 다양한 동태 패널자료 분석기법을 이용해 무역보험의 경제효과를 살펴봄으로써 무역보험의 경제공헌도를 좀 더 세밀히 규명하고, 기존연구 결과와 비교함으로써 분석모형과 연구방법론의 차이에 따른 분석결과의 차이 유무를 확인하고자 하였다.
이러한 점에서 이 연구는 우리나라를 비롯해 미국, 중국, 일본 그리고 BRICs와 인도네시아, 싱가포르, 베트남, 홍콩 등 주요 11개국의 패널자료를 토대로 Panel-VAR모형을 이용해 충격반응함수(impulse response function)와 분산분해(variance decomposition)를 통해 무역보험의 경제효과를 분석하였다.
전술한 바대로 경제변수들이 무역보험에 미치는 영향을 1차 차분 GMM과 연립 GMM 모형을 통해 살펴보았다. 분석결과 기술에 앞서 우선 양 분석모델의 모형설정 타당성과 도구변수 선택의 적정성을 검정한 결과 <표 4>와 같이 모두 문제가 없는 것으로 나타났다.
아울러 앞에서 본 바와 같이 그간 많은 연구에서 이들 거시 경제변수와 무역보험의 상호 관계에 대해 살핀 결과를 보면, 대체로 무역보험을 통한 수출 확대는 경제성장으로 이어짐이 확인된바, 이에 기초해 분석에 사용할 변수를 선정했다. 즉, 무역보험을 통한 수출의 증대는 관련 기업의 경영활성화와 내수 경기에 긍정적 영향을 미쳐 금리, 실업률 등에 영향을 미친다는 점에서 금리와 실업률을 분석변수로 택하였고, 환율은 대내외 시장 환경 변화에 민감하게 움직이는 지표이기 때문에 무역업황과 함께 무역보험에 상당히 큰 영향력을 가진다는 점에서 분석지표로 선정하였다.
대상 데이터
앞서 설명한 바대로 지금부터는 이 연구의 목적인 무역보험의 거시경제효과를 살펴봄에 있어 그간 기존연구의 한계를 가능한 보완할 수 있는 방법으로 우리나라의 10대 무역대상국인 미국, 중국, 일본, 인도 등 11개국을 대상으로 무역보험 규모와 각 국가의 국민 1인당 GDP, 시장금리, 물가, 실업률, 환율 등의 거시경제변수 간의 관계를 실증분석하였다. 분석기간은 1992년부터 2011년까지 20년간이다.
그리고 이들 각 시계열자료는 국가 간 같은 기준 아래에서 자료획득과 상호 비교유의성 등을 참작해 가능한 한 동일한 자료제공처에서 수집했다. 우선 무역보험 규모는 한국무역보험공사를 통해 입수하였고, 나머지 거시 경제지표는 World Bank, World Development Indicator와 OECD Stat Extracts, IMF International Financial Statistics에서 각각 수집했다.
데이터처리
이어 두 번째 분석으로 무역보험과 거시 경제지표 사이의 상호관계를 좀 더 세밀하게 분석하기 위해 Love and Zicchino(2006)12)의 Panel-VAR모형을 이용해 각 변수의 충격반응함수(impulse response function)와 분산분해(variance decomposition)를 실시하였다.13)
충격반응함수 분석에 이어 이번에는 각 변수를 관찰 기간 10기간과 20기간 중의 동태적 예측오차를 요인별로 분산분해를 통해 살펴보았다.
이론/모형
동태적 패널모형은 먼저 Arellano and Bond의 1차 차분 GMM을 사용하였다. 이 모형은 시차종속변수(lagged dependent variable)를 도구변수로 사용하는 추정방법으로, 다음과 같이 기본추정식 (1)을 차분하는 방식으로 관측되지 않는 고정효과에 따른 영향을 제거해 설계한 추정식 (2)에 기초해 분석하였다.
성능/효과
3) Arellano and Bond 제2차 자기상관검정의 귀무가설은 ‘차분된 교란항의 제2차 자기상관관계가 0이다’ 임.
4) Sargan 검정은 과도식별조건에 대한 귀무가설은 ‘도구변수의 선택이 옳다’임.
계속해 다른 경제변수들과 무역보험 간의 관계성을 살펴보면, 먼저 물가는 연립 GMM모형에서 무역보험에 대해 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났고, 통계적으로도 매우 유의한 결과를 보였다. 통상적으로 보험 수요는 물가상승에 부정적인 영향을 받는 데 무역보험 역시 물가와 역의 방향으로 움직임을 보였다.
그 결과, 모든 변수가 수준변수에서 단위근이 존재한다는 귀무가설을 온전히 기각하지는 못하는 것으로 나타났다. 그러나 각 변수를 차분한 후의 단위근 검정 결과는 1% 유의수준에서 귀무가설을 모든 변수에서 기각하는 것으로 나타나, 이 연구에서는 원자료를 차분해 사용하였다.
그 결과를 하나씩 보면, 먼저 무역보험의 예측오차분산은 관찰 기간인 10기간과 20기간 경과 때까지 자기설명력이 82%로 나타나, 무역보험 그 자체에 의해 상대적으로 크게 설명됨을 보였다. 이는 무역보험이 높은 내생성을 지니고 있음을 의미하는 결과이다.
이는 무역보험이 높은 내생성을 지니고 있음을 의미하는 결과이다. 그리고 경제성장 지표인 국민 1인당 GDP의 예측오차 분산은 관찰 기간 중 무역보험에 대해 지니는 설명력은 11%로 무역보험에 대한 GDP의 영향력이 다른 경제변수에 비해 상대적으로 많이 부여된 것으로 나타났다. 그리고 무역보험이 실업률에 의해 설명되는 비중은 관찰 기간에 4.
그리고 경제성장 지표인 국민 1인당 GDP의 예측오차 분산은 관찰 기간 중 무역보험에 대해 지니는 설명력은 11%로 무역보험에 대한 GDP의 영향력이 다른 경제변수에 비해 상대적으로 많이 부여된 것으로 나타났다. 그리고 무역보험이 실업률에 의해 설명되는 비중은 관찰 기간에 4.6%의 설명력을 보이는 것으로 나타났다. 또한, 금리는 무역보험에 대해 0.
이는 무역보험이 커질수록 단기적으로 물가안정에 긍정적인 영향을 미침을 보이는 결과로 해석된다. 그리고 실업률은 무역보험의 충격 발생 시 곧바로 실업률이 하락한 후 차츰차츰 반응력을 잃어가지만, 관찰 기간 줄곧 실업률이 안정되는 모습이 나타났다.
다음으로 무역보험의 충격발생 후 시장금리의 반응을 보면, 충격발생 직후 금리는 상승했다고 차츰 반응이 무뎌지면서 하락하는 모습이 나타났다. 이러한 금리의 반응은 일반 보험수요에 충격 발생 시 금리가 초기 하락한 후 차츰 안정화되어, 보험수요의 증가가 단기적으로 금리를 떨어뜨린다는 것과는 다른 결과이다.
다음으로 물가에 충격이 발생하면 무역보험은 금리와 비슷하게 충격발생 후 아주 미세한 반응을 보이다 이내 반응이 그치는 모습이 그려졌고, 실업률에 충격 발생 시 무역보험은 3기 이후 부(-)의 영향을 받는 것으로 나타났다. 실제 실업률이 상승한다는 것은 시장 내 기업 경기가 나빠진 것으로, 무역업자로서도 그만큼 무역경영 상황이 좋지 않음을 뜻한다.
또한, 국가 경제성장은 무역보험 확대를 이끌고, 무역보험의 활성화는 국가 경제성장에 기여해 서로 긍정적 효과를 상호간 주고받음이 확인되었다. 더욱이 Panel-VAR 모형을 통한 충격반응함수 분석결과, 무역보험에 1단위 충격이 발생했을 때 국민 1인당 GDP는 뚜렷한 상승반응이 나타나, 최소한 무역보험이 국민 경제성장에 이바지하고 있음을 볼 수 있었다. 또한, 무역보험은 물가를 안정시키고 실업률을 떨어뜨리는 기능을 하는 것으로 나타났다.
따라서 이러한 실증결과로 종합해 보면, 무역보험은 경제성장 효과뿐 아니라 경제안정화 기능도 지니고 있음을 알 수 있고, 이는 무역업자가 무역보험을 통해 손실발생리스크를 무역보험자에게 전가해 실제 손실 발생 시 그 손해를 보전 받아 업을 계속 유지하고 그럼으로써 고용이 확대되고 실업률은 억제될 수 있다는 점을 뒷받침해 주는 근거라 할 수 있다.
경제변수별로 하나씩 보면, 먼저 국민 1인당 GDP에 1단위 충격이 가해졌을 때 무역보험의 반응은 충격 초기 크게 증가했다가 3기간 이후 점진적으로 GDP 충격의 영향을 흡수하는 모습을 띠었다. 또한, 관찰 기간 중 GDP의 충격이 무역보험에 계속해 긍정적인 효과를 주는 것으로 나타났다. 이러한 결과로 볼 때 경제성장과 무역보험 간의 상호 관계는 양자가 서로 정(+)의 영향을 주고받고 있음이 확인되었다.
즉, 무역보험과 경제성장의 대표지표인 국민 1인당 GDP는 서로 정(+)의 관계를 맺고 있음이 재확인되었다. 또한, 국가 경제성장은 무역보험 확대를 이끌고, 무역보험의 활성화는 국가 경제성장에 기여해 서로 긍정적 효과를 상호간 주고받음이 확인되었다. 더욱이 Panel-VAR 모형을 통한 충격반응함수 분석결과, 무역보험에 1단위 충격이 발생했을 때 국민 1인당 GDP는 뚜렷한 상승반응이 나타나, 최소한 무역보험이 국민 경제성장에 이바지하고 있음을 볼 수 있었다.
6%의 설명력을 보이는 것으로 나타났다. 또한, 금리는 무역보험에 대해 0.03%의 설명력을 그리고 실업률과 환율은 각각 0.02% 내외의 적은 설명력을 가지고 있어 무역보험의 정책보험의 성격을 가지고 있음이 짙게 반영된 결과를 보였다.
더욱이 Panel-VAR 모형을 통한 충격반응함수 분석결과, 무역보험에 1단위 충격이 발생했을 때 국민 1인당 GDP는 뚜렷한 상승반응이 나타나, 최소한 무역보험이 국민 경제성장에 이바지하고 있음을 볼 수 있었다. 또한, 무역보험은 물가를 안정시키고 실업률을 떨어뜨리는 기능을 하는 것으로 나타났다. 충격반응함수 분석결과만 보더라도 무역보험의 물가 및 실업률 하락 효과를 확연히 엿볼 수 있었다.
즉, 이는 무역보험이 실업률 안정화 기능을 지니고 있음을 엿볼 수 있게 해주기 때문이다. 마지막으로 무역보험에 충격 발생 시 환율의 반응은 물가의 반응모습과 유사하게 충격 발생 후 환율이 하락한 후 차차 상승하다가 5기 이후 충격이 완전히 흡수되는 모습이 나타났다. 이는 무역보험의 활성화가 단기적으로 환율 하락을 이끌 수 있음을 보여주는 결과로 받아들여진다.
마지막으로 환율의 경우는 1단위 상승 시 무역보험의 반응은 크게 유의하지 않게 나타났으나, 3기 이후 무역보험의 반응이 부(-)의 영향을 받아 부정적으로 반응하는 모습이 확인되어 환율 상승이 궁극적으로는 무역보험에 부정적 영향을 미침을 보였다.
분석결과를 하나씩 보면, 우선 국민 1인당 GDP 규모의 증가는 두 GMM 모형 모두에서 무역보험 성장에 매우 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타나, 기존연구 결과가 재확인되었다. 표에 나타난 바와 같이 국가 경제성장은 무역보험에 통계적으로 매우 유의한 정(+)의 관계를 가짐을 보였는데, 이는 소득의 증가가 무역보험 가입 여력을 높여 궁극적으로 무역보험 수요 증가요인으로 작용함을 뒷받침해 주고 있는 결과로 풀이된다.
아울러 에서 보듯이 변수 간 상관관계는 적은 것으로 나타났고, VIF(variation inflation factor)의 수치도 모든 독립변수에 대해 1.27에서 1.47로 나타나, 다중공선성의 문제도 낮은 것으로 판단되었다.
우선 보험이 전체 틀에서 국가 경제에 미치는 영향을 살펴본 지금까지의 연구를 보면, 보험은 리스크의 전가를 통해 보험계약자의 인적, 물적 손실 발생 시 그 손해를 보전해 줌으로써 시장경제에서 소비를 진작시키고 생산력을 제고시키는 동시에 자금의 원활한 중개와 일자리 창출 등 연쇄후방효과로 국가 경제에 상당한 기여를 하고 있음을 확인할 수 있다. 아울러 보험은 금융중개 기능을 통해 자원을 배분하고 생산자본을 축적하는 역할을 함과 더불어 투자자들의 신규투자 의지를 촉진할 뿐만 아니라 생산자본축적의 효율성을 제고시킴으로써 경제를 촉진한다는 연구결과도 그동안 꾸준히 제시되어 왔다.
또한, 관찰 기간 중 GDP의 충격이 무역보험에 계속해 긍정적인 효과를 주는 것으로 나타났다. 이러한 결과로 볼 때 경제성장과 무역보험 간의 상호 관계는 양자가 서로 정(+)의 영향을 주고받고 있음이 확인되었다. 이는 보험업과 국민소득 간의 관계와 일치하는 결과로, 기존연구를 보면 국민 소득이 높아질수록 보험수요 또한 커져 보험업이 활성화되는 것으로 실증되고 있다.
이어 시장금리에 충격 발생 시 무역보험은 비록 통계적 유의성은 적으나, 충격반응모습을 보면 시장금리에 1단위 충격이 발생하면 무역보험의 반응이 초기 미세하게 무역보험 규모가 줄어들다 2기 이후 무역보험 규모가 증가한 후 차츰 충격반응력이 잦아드는 모습이 그려졌다. 이는 우리나라만을 대상으로 무역보험의 경제기여도를 분석한 남상욱(2013b)의 연구결과와는 시차의 차이가 다소 있으나, 시장금리 상승이 무역보험 수요 증가에 영향을 미침을 같이 보여주고 있다.
후속연구
주지한 바대로 무역보험은 무역거래 시 발생할 수 있는 경제적 손해를 담보해 주고 실제 손실이 발생하면 그 손해를 보전해 줌으로써 무역거래의 수반되는 불안정요소를 제거해 주는 경제적 편익을 지니고 있는데다 무역 거래 촉진과 생산성 증대로 경제 활력을 불어넣는 기능도 하고 있다. 그러므로 무역보험이 가지고 있는 이러한 중요 기능을 재정립하고, 앞으로 무역보험을 더욱 발전시켜 나가야 할 것이다.
한편, 이 연구는 국가별 패널자료를 사용해 1992년부터 2011년까지 다양한 동태적 패널모형을 이용해 기존연구와는 차별화된 실증분석을 시도하였으나, 분석에 사용한 경제변수와 무역보험 대표지표가 한정되고, 분석대상 국가 수도 제한되어 있다는 한계를 가지고 있다. 따라서 앞으로 무역보험의 경제적 효과를 좀 더 꼼꼼히 살피기 위해서는 분석대상 국가를 최대한 넓히고 분석지표 또한 재정규모, 통화량, 무역정책 및 무역거래동향 등을 추가해 이들 지표와 무역보험 간의 연결경로를 심도 있게 추적해 정리할 필요가 있다. 아울러 분석주기도 세분화해 무역보험의 경제효과에 대해 명료하게 확인하는 연구가 요구되는바, 이는 추후과제로 넘긴다.
물론 여기에서 말하는 보험에는 무역보험을 포괄하고 있음은 두말할 나위가 없다. 따라서 이를 재종합해 보면 무역보험은 건전한 보험시장의 조성과 함께 국가 경제를 떠받치는 토대로써 중요한 역할을 하고 있다고 할 것이다.
따라서 앞으로 무역보험의 경제적 효과를 좀 더 꼼꼼히 살피기 위해서는 분석대상 국가를 최대한 넓히고 분석지표 또한 재정규모, 통화량, 무역정책 및 무역거래동향 등을 추가해 이들 지표와 무역보험 간의 연결경로를 심도 있게 추적해 정리할 필요가 있다. 아울러 분석주기도 세분화해 무역보험의 경제효과에 대해 명료하게 확인하는 연구가 요구되는바, 이는 추후과제로 넘긴다.
한편, 이 연구는 국가별 패널자료를 사용해 1992년부터 2011년까지 다양한 동태적 패널모형을 이용해 기존연구와는 차별화된 실증분석을 시도하였으나, 분석에 사용한 경제변수와 무역보험 대표지표가 한정되고, 분석대상 국가 수도 제한되어 있다는 한계를 가지고 있다. 따라서 앞으로 무역보험의 경제적 효과를 좀 더 꼼꼼히 살피기 위해서는 분석대상 국가를 최대한 넓히고 분석지표 또한 재정규모, 통화량, 무역정책 및 무역거래동향 등을 추가해 이들 지표와 무역보험 간의 연결경로를 심도 있게 추적해 정리할 필요가 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
무역보험과 여타 보험의 차이점은?
이와 더불어 무역보험은 수출진흥정책 수단으로도 매우 유용하게 활용되고 있다.1) 다만, 무역보험은 여타 보험과 달리 손실발생의 빈도나 심도가 큼에 따른 손실액의 거대성 등으로 인하여 주로 정책성 보험의 성격을 부여해 운영되고는 있으나,2) 그 운영형태가 어떻든 경제성장의 근저를 이루는 무역보험의 역할은 무시하기 어렵다.
보험이 유동성 확대, 규모의 경제 유인 등을 통해 금융시스템의 효율성을 증진하고, 보험계약자가 내는 보험료가 자금융통과 신사업 투자 등에 쓰임으로써 시장 내 자금원으로서 기능한다는 기존연구 결과를 가진 연구들을 연구한 사람들은 누구인가?
또한, 보험은 유동성 확대, 규모의 경제 유인 등을 통해 금융시스템의 효율성을 증진하고, 보험계약자가 내는 보험료가 자금융통과 신사업 투자 등에 쓰임으로써 시장 내 자금원으로서 기능한다는 기존연구 결과도 다수 존재한다. 이에 대한 대표적 연구로는 玉田 巧(1985), 박은회(1987, 1991), Outreville(1990), 小勝 康夫(1993), 정홍주와 김억헌(1993), Ward et al.(2000), 남상욱(2006, 2013a) 등이 있는데,4) 이들 연구를 보면 보험이 경제주체자의 재무안정성을 높이고, 리스크 발생에 따른 경제적 손실을 경감시켜 국민 경제성장 도모와 경제안정에 역할을 한다는 결과가 일관되게 제시되어 있다.
무역보험의 특징은?
무역보험은 보험이라는 큰 범주 안에서 보면 무역 관련 리스크를 담보하는 하나의 보험종목으로 그 운영형태나 상품구조가 일반 보험과는 다소 차이는 있으나, 본래 보험제도가 가지고 있는 본질적 특성은 그대로 지니고 있다. 즉, 보험의 본질이 본디 경제생활 중에 수없이 많은 리스크로부터 불특정 다수인의 인적, 물적 손실 보전인바, 무역보험도 무역업자의 수출대금 미회수위험이나 금융회사 대출금 미상환 위험 등 무역거래와 관련해 부담해야 하는 각종 리스크를 담보해 줌으로써 무역업자뿐 아니라 금융회사의 경제적 안위를 보장해 주다는 점에서 본질적으로 다르지 않다.
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