[논문]수출물동량과 수출물가지수, 국고채금리가 수출금액에 미치는 영향

김신중; 최정일

doi:10.22156/cs4smb.2019.9.9.133

수출물동량과 수출물가지수, 국고채금리가 수출금액에 미치는 영향
The Effect of Export Volume, Export Price Index and Treasury Bond Interest Rate on Export Amount 원문보기

융합정보논문지 = Journal of Convergence for Information Technology, v.9 no.9, 2019년, pp.133 - 140

초록
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최근 미중 무역마찰에 이어 7월 들어 우리나라와 일본과의 무역전쟁이 시작되었다. 우리나라 무역의존도는 대략 60%대 이상으로 높은 수출의존도와 수입의존도를 보이고 있다. 본 연구의 목적은 수출금액과 수출물동량, 수출물가, 국고채 금리를 살펴보고 수출금액에 어느 지수가 얼마나 영향을 미치는지 살펴보고 수출금액과의 동행성 및 변동성을 분석하는데 있다. 이를 위해 2000년 1월부터 2019년 6월까지 총 234개월간 각 지표들의 월간자료를 선정하였다. 분석결과 수출금액과 물동량은 매우 높은 동행성을 보였고 수출액과 금리는 낮은 수준의 동행성을 보였지만 수출액과 수출물가는 상호동행성이 매우 낮게 산출되었다. 향후 우리나라는 내수시장을 확대하는 정책은 물론 높은 무역의존도를 감안하여 수출액을 지속적으로 증가시켜 나가야 할 것이다. 이를 위해 수출물동량을 증대시키는 방안이 제시되어야 한다. 각 항만과 공항의 물류 환경과 경쟁력을 증대시키고 국내외 네트워크 구축과 물류기업의 지원서비스를 향상시켜 나가야 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Following the recent US trade deficit, the trade war began between Korea and Japan in July. Korea's trade dependence is about 60% or more, indicating high export dependence and import dependence. The purpose of this study is to examine export amount, export volume, export price index, Treasury bond interest rate and analyze how index affects export amount. This study attempts to analyze the comovement and volatility with export amount. For this purpose, monthly data for each indicator were selected for a total of 234 months from January 2000 to June 2019. As a result of analysis, exports amount and exports volume showed very high comovement, exports amount and interest rates showed low comovement, but exports amount and exports prices showed very low comovement. In the future, Korea should continue to increase exports amount in view of its high dependence on trade, along with policies to expand the domestic market. To this end, strategy to increase exports volume should be presented. Korea should increase the logistics environment and competitiveness of each port and airport, improve domestic and overseas network construction and support services of logistics companies.

주제어

표/그림 (10)

그림 Fig. 1. Change Rate of each Index (2000.1=0)
그림 Fig. 2. Growth Rate of each Index (2000.1=100)
표 Table 1. Technical Statistics for each Index
표 Table 2. Correlation Analysis
표 Table 3. Regression Analysis
그림 Fig. 3 Distribution of each Index
그림 Fig. 4 Scatter for each Index relative to Amount
그림 Fig. 5 Quadrant of each Index
그림 Fig. 6 Box-Plot for each Index
그림 Fig. 7 Impulse Response by each Index

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 수출금액과 수출물동량지수, 수출물가지수, 국고채(1년)금리를 살펴보고 수출금액에 어느 지수가 얼마나 영향을 미치고 있는지 그리고 수출금액과의 상관관계와 동행성을 분석하는데 있다. 분석기간은 2000년 1월부터 2019년 6월까지 총 234개월(19년 6개월) 월간 자료를 선정하였다.
본 연구의 목적은 수출금액과 수출물동량, 수출물가, 국고채금리의 변동률을 살펴보고 수출금액에 어느 지수가 얼마나 영향을 미치는지 그리고 수출금액과의 동행성 및 변동성을 분석하는데 있다. 이를 위해 2000년 1월부터 2019년 6월까지 총 234개월간 각 지표들의 월간자료를 선정하였다.

제안 방법

이 자료는 e-views를 사용하여 기술통계량, 회귀분석, 상관계수 등 수치분석과 분포도, Scatter, 사분위도 등 모형분석을 시도하였다. 각 지수별 변동률을 이용하여 각 지수별 상관관계와 동행성을 분석하였다.
편의상 수출금액은 Amount, 수출물동량은 Volume, 수출물가지수는 Price, 국고채(1년)금리는 KTB로 나타내고자 한다. 각 지수별 월간 자료는 Excel에서 변동률을 산출하고 변동성을 완화하기 위해 6월 이동평균으로 전환하였다. 이 자료는 e-views를 사용하여 기술통계량, 회귀분석, 상관계수 등 수치분석과 분포도, Scatter, 사분위도 등 모형분석을 시도하였다.
앞으로 우리나라가 무역수지를 흑자로 만들기 위해 수출액을 증가시켜야 하는데 미국이나 일본과의 수출액 증가를 포함하여 중국과의 수출액 증가가 무엇보다 중요하다[4]. 광양항의 수출액과 수출물량의 상관관계를 분석하면 서로 밀접한 선형관계를 가지고 있지만 이 연구에서는 두 변수의 변동률이 낮은 상관관계를 보이고 있어 두 변수의 변동성 특성이 서로 다르다고 분석하였다[5].
원/달러 환율이 수출물가와 수입물가에 미치는 영향을 분석한 결과, 환율이 수출 및 수입 물가에 대해 예측력이 존재하고 있어 환율이 수출 및 수입 물가에 일정기간 영향을 미치는 것으로 분석하였다[14]. 국제유가 변동이 우리나라의 각 산업별 수출물가지수에 미치는 비대칭적 영향을 분석하였다. 그 결과 수출물가에 대하여 유가 변동의 전이 정도가 각 산업별로 다르기 때문에 비대칭적 영향을 고려하여 기업의 수출 전략과 정부의 수출 정책을 수립해야 한다고 주장하였다[15].
각 지수별 자료는 Excel과 e-views를 사용하여 기술통계량, 상관관계, 회귀분석 등 수치분석과 분포도, 사분위도, Scatter, Box-Plot, Impulse Response 등 모형분석을 작성하고자 한다. 그리고 각 지수별 변동률을 이용하여 상관관계와 동행성 등을 분석하고자 한다.
광양항의 물동량은 경기와 환율의 변동에 다른 항구보다 큰 영향을 받고 있으며, 최근 경기와 환율의 움직임에 민감하게 반응하면서 물동량을 안정적으로 유지하지 못하고 있다고 제시하였다[10-12]. 컨테이너 수출입 물동량을 의사결정나무분석을 이용하여 예측하였다. 컨테이너 수출입 물동량을 종속변수로 소비자물가지수, 생산자물가지수, 수입물량지수, 수출물량지수, 산업생산지수를 독립변수로 선정하여 회귀분석을 실시한 결과 수출물동량에 대해 최적분리는 수출물량지수라고 제시하였다[13].

대상 데이터

분석기간은 시스템에 수록된 2000년 1월부터 2019년 6월까지 총 234개월(19년 6개월)로 정하였다. 본 논문에 사용된 지표는 수출금액과 수출물동량지수, 수출물가지수, 국고채 1년 금리를 선정하였다. 편의상 수출금액은 Amount, 수출물동량은 Volume, 수출물가지수는 Price, 국고채(1년)금리는 KTB로 나타내고자 한다.
본 논문에서 사용된 자료는 한국은행 경제통계시스템에서 각 지수별 월간 자료를 수집하였다[20]. 분석기간은 시스템에 수록된 2000년 1월부터 2019년 6월까지 총 234개월(19년 6개월)로 정하였다.
본 연구는 수출금액과 수출물동량지수, 수출물가지수, 국고채(1년)금리를 살펴보고 수출금액에 어느 지수가 얼마나 영향을 미치고 있는지 그리고 수출금액과의 상관관계와 동행성을 분석하는데 있다. 분석기간은 2000년 1월부터 2019년 6월까지 총 234개월(19년 6개월) 월간 자료를 선정하였다. 각 지수별 변동률에서 수출금액(-30~30%), 수출물동량(-20~30%), 금리(-30~10%), 수출물가(-6~8%) 순으로 높은 변동률을 보여 주었으며 지난 2008년도 글로벌 금융위기 전후로 큰 폭의 변동이 동시에 발생하였다.
본 논문에서 사용된 자료는 한국은행 경제통계시스템에서 각 지수별 월간 자료를 수집하였다[20]. 분석기간은 시스템에 수록된 2000년 1월부터 2019년 6월까지 총 234개월(19년 6개월)로 정하였다. 본 논문에 사용된 지표는 수출금액과 수출물동량지수, 수출물가지수, 국고채 1년 금리를 선정하였다.
본 연구의 목적은 수출금액과 수출물동량, 수출물가, 국고채금리의 변동률을 살펴보고 수출금액에 어느 지수가 얼마나 영향을 미치는지 그리고 수출금액과의 동행성 및 변동성을 분석하는데 있다. 이를 위해 2000년 1월부터 2019년 6월까지 총 234개월간 각 지표들의 월간자료를 선정하였다. 각 지수별 자료는 Excel과 e-views를 사용하여 기술통계량, 상관관계, 회귀분석 등 수치분석과 분포도, 사분위도, Scatter, Box-Plot, Impulse Response 등 모형분석을 작성하고자 한다.

데이터처리

이를 위해 2000년 1월부터 2019년 6월까지 총 234개월간 각 지표들의 월간자료를 선정하였다. 각 지수별 자료는 Excel과 e-views를 사용하여 기술통계량, 상관관계, 회귀분석 등 수치분석과 분포도, 사분위도, Scatter, Box-Plot, Impulse Response 등 모형분석을 작성하고자 한다. 그리고 각 지수별 변동률을 이용하여 상관관계와 동행성 등을 분석하고자 한다.
각 지수별 월간 자료는 Excel에서 변동률을 산출하고 변동성을 완화하기 위해 6월 이동평균으로 전환하였다. 이 자료는 e-views를 사용하여 기술통계량, 회귀분석, 상관계수 등 수치분석과 분포도, Scatter, 사분위도 등 모형분석을 시도하였다. 각 지수별 변동률을 이용하여 각 지수별 상관관계와 동행성을 분석하였다.

성능/효과

5% 사이에 밀집되어 있다. Amount와 Volume는 지난 324개월 동안 다른 변수들에 비해 상대적으로 상승하는 날이 많았고 Price와 KTB는 상대적으로 하락하는 날이 많았다는 것을 보여주고 있다. KTB는 8.
343로 0에 가까이 나타나 각 지수별로 양(+)의 자기상관이 존재하는 것으로 판단되었다. Volume와 Price, KTB는 t통계량과 p-value에서 모두 통계적으로 유의하게 산출되었다.
Table 1에는 각 지수별 월별 기술통계량이 Amount, Volume, Price, KTB로 구분되어 나타나 있다. 각 지수별 평균은 Amount 77.1, Volume 69.4, Price 112.6, KTB 3.6로 산출되었다. 첨도의 경우, Amount와 Volume는 음(-)의 수치를 보여 그동안 평균을 중심으로 밀집되어 있기 보다 전체적으로 널리 분포되어 있는 것으로, Price와 KTB는 양(+)의 값으로 나타나 전반적으로 평균을 중심으로 밀집되어 있는 것으로 판단된다.
5%로 설명력이 매우 높은 수치로 나타났다. 물동량과 물가, 금리는 t통계량과 p-value에서 모두 통계적으로 유의하게 산출되었다.
상관계수에서 수출금액과 수출물동량은 0.898로 매우 높은 상관관계를 보였으며 수출금액과 금리도 0.496의 수치로 산출되어 수출금액은 물동량 및 금리의 변화와 동행하는 것으로 판단된다. 반면 물가는 수출액과 물동량, 금리와의 관계가 상대적으로 약하게 분석되었다.
각 지수별 변동률에서 수출금액(-30~30%), 수출물동량(-20~30%), 금리(-30~10%), 수출물가(-6~8%) 순으로 높은 변동률을 보여 주었으며 지난 2008년도 글로벌 금융위기 전후로 큰 폭의 변동이 동시에 발생하였다. 상승률을 보면 2000년 1월(=100)을 기준으로 최근까지 수출금액 374%와 수출물동량 484% 상승하는 동안 수출물가와 금리는 각각 77%와 20% 수준으로 하락하였다.
이 결과 Volume는 Amount의 변화에 매우 강하게 영향을 미치는 것으로 보이고 Price와 KTB는 상대적으로 약하게 영향을 주는 것으로 나타났다. 수정된 R-squared가 0.875로 산출되어 회귀모형에서 종속변수 Amount의 변동이 87.5%로 설명력이 매우 높은 것으로 나타났다. Durbin-Watson stat 값이 0.
186로 산출되어, 물동량이 수출액보다 더 강하게 변동하는 것으로 판단되었다. 수정된 R² 가 0.875로 산출되어 회귀모형에서 수출금액의 변동이 87.5%로 설명력이 매우 높은 수치로 나타났다. 물동량과 물가, 금리는 t통계량과 p-value에서 모두 통계적으로 유의하게 산출되었다.
반면 물가는 수출액과 물동량, 금리와의 관계가 상대적으로 약하게 분석되었다. 수출금액을 종속변수로 하는 회귀분석에서, Coefficient가 수출물동량 1.155, 물가 0.287, 금리 0.186로 산출되어, 물동량이 수출액보다 더 강하게 변동하는 것으로 판단되었다. 수정된 R² 가 0.
186로 나타났다. 이 결과 Volume는 Amount의 변화에 매우 강하게 영향을 미치는 것으로 보이고 Price와 KTB는 상대적으로 약하게 영향을 주는 것으로 나타났다. 수정된 R-squared가 0.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	우리나라와 일본과의 무역 전쟁이 시사하는 바는?	우리나라는 내수시장을 확대하는 정책은 물론이고 높은 무역의존도를 감안하여 수출을 지속적으로 증가시켜 나가야 한다. 반도체 부품 등 제조업의 수입의존도를 낮추기 위해 수입품을 국산품으로 대체하면서 수출을 확대하기 위한 노력이 필요한 시점이다. 일본과의 무역 전쟁이나 FTA 확대 등 글로벌 환경 변화에 대응하면서 중국 및 베트남, 싱가포르, 홍콩, 대만 등 동남아시장을 넘어 물동량 확대를 위해 인프라를 구축해야 한다.
	수출금액을 증가시키기 위해 우리나라가 선행해야 할 것은?	우리나라는 수출금액을 증가시키기 위해 먼저 수출물동량을 증대시키는 방안이 제시되어야 한다. 이를 위해 항만과 공항의 물류 환경 및 경쟁력 향상, 물류기업 지원 서비스, 선사 및 화주방문 마케팅, 국내외 네트워크 구축, 새로운 물류부지 조성, 시설사용료 감면, 금융 산업과의 체계적인 육성 등이 체계적으로 지원되어야 한다.
	우리나라의 무역의존도에 대해 설명하라	최근 미중 무역마찰에 이어 7월 들어 우리나라와 일본과의 무역 전쟁이 시작되었다. 우리나라는 무역의존도가 2017년 기준으로 대략 64% 수준으로 수출의존도는 35%, 수입의존도는 29%를 유지하고 있다. 세계은행의 자료에 의하면 80%대 수준을 차지하기도 한다[1,2]. 일본의 무역의존도는 대략 우리나라의 1/3 수준으로 내수시장이 튼튼하여 대외적 충격에 상대적으로 약한 영향을 받는 것으로 볼 수 있다.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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