중력모형 기반 한국 수산물 무역패턴 결정요인 분석

Abstract

국제무역이론의 중요한 이슈 하나는 무역패턴, 즉 무역결정요인이 어떻게 무역에 영향을 미치는가를 설명하는 것이다. 리카아도(Ricardo)이론과 헥셔-올린(Heckscher-Ohlin)이론으로 대별되는 전통적인 비교우위론은 주로 생산성이나 요소부존도의 차이 등 공급측면의 요인을 통해 무역을 설명하고 있다. 비교우위론은 산업간 무역(inter-industry trade)을 잘 설명하지만 무역량이 어떻게 결정되는지, 또한 60년대부터 관찰된 선진국 간 산업내 무역에 대해서 제대로 설명하지 못하였다.

이러한 무역이론적 기반이 미흡해도 국가 간 무역량을 경험적으로 설명하려는 시도가 이루어졌다. 이런 상황에서 중력모형(Gravity Model)이 주목받게 되었다. 이 모형은 Tinbergen(1962), Deardorff(1984), Krugman(1979, 1981) 등의 노력으로 산업내 무역(intra-industry trade)을 설명할 수 있는 모형으로 체계화되기 시작했다. 그 결과 중력모형은 다양한 형태로 확장되고 다양한 영역에 적용되기 시작했다.

수산물 무역은 전통적 무역이론으로 설명되지 않는 다음과 같은 특성을 가지고 있다. 첫째 전통무역이론은 수송비용 등 거리변수적 요소를 배제하고 있다. 그러나 수산물 무역은 거리적 요인을 반영한 수송비용이 주요변수로 취급되고 있다. 둘째, 수산물 무역은 공급측면보다 수요측면의 영향력이 강화되고 있다. 한국은 이제 주요 수입국 중 10위를 차지할 만큼 수산물 수요가 높아 수산물 무역의 비중이 높다. 한국의 수산물 무역의 결정요인을 분석할 때 비교우위론보다는 중력모형을 적용하는 것이 더 적절한 이유이다. 이에 따라 본 논문은 중력모형을 바탕으로 하여 한국 수산물 무역의 결정요인에 대해서 실증분석하였다.

중력모형을 기반으로 하지만 자료의 성격에 따라 횡단면 모형과 패널모형을 구분하여 실증분석하였다. 또한 각 모형을 기본모형과 지역경제통합여부를 포함한 확장모형으로 구분하였다. 횡단면 모형은 한국의 29개 주요 수산물 무역상대국을 대상으로 2007년 2017년의 횡단면 자료를 가지고 추정하였다. 패널모형은 29개 무역대상국의 횡단면 자료와 2007년부터 2017년까지 11년 시계열자료를 결합하여 분석하였다. 이때 사용된 추정모형은 다음과 같다.

[횡단면 추정모형]

<기본모형>

여기서 는 한국()과 무역상대국() 간 GDP곱을, 는 한국()과 무역상대국() 간 일인당 GDP곱이며 P는 인구규모를 나타낸다.

는 한국()의 총수출액이고 은 무역상대국()의 총수입액을 나타낸다.

<확장모형>

는 상기모형에 포함된 중력모형의 주요 변수인 GDP와 거리 이외 양국 간 무역에 영향을 미치는 다른 요인이며 본 논문에서는 FTA참여 여부로 하였다.

[패널모형]

<기본모형>

<확장모형>

이들의 추정결과를 비교하면 다음과 같다.

먼저 횡단면 모형의 추정결과를 살펴보면 첫째, 기본모형에서 경제규모를 나타내는 무역상대국의 수입액은 한국 수산물 무역에 양(+) 방향으로 영향을 미친다. 둘째 일인당 GDP는 한국 수산물 무역에 양(+)방향으로 영향을 미친다. 셋째, 거리는 음(-)의 방향으로 영향을 미친다. 넷째, 확장모형에서 FTA 등 지역경제통합에 가입하면 한국 수산물 무역의 증가를 가져왔다. 다섯째, 2007년과 2017년 추정결과를 비교한 결과 후자가 경제규모(양국의 수출입액 또는 GDP)와 일인당 GDP의 영향력은 더 커지고 거리변수의 영향력은 감소되었다.

패널모형은 하우스만 검증결과 귀무가설이 기각되지 않아 확률효과모형 형태로 추정하였다. 확률효과모형에 의한 추정결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 한국 총수출액과 GDP규모는 한국 수산물 무역에 영향을 미치지 못했다. 둘째, 거래 당사국의 총수입액과 GDP는 한국 수산물 무역에 양(+)의 방향으로 영향을 미친다. 셋째, 거리변수는 한국 수산물 무역에 음(-)의 방향으로 영향을 미친다. 넷째, FTA가입과 같이 지역경제통합에 참여하게 되면 한국 수산물 무역은 증가한다.

결론적으로 중력모형이 예측한대로 한국 수산물 무역의 결정요인들 중 경제규모변수( 무역상대국 수입액, 무역상대국의 GDP와 일인당 GDP)는 양의 방향으로, 거리변수는 음의 방향으로, 지역경제통합 참여는 양의 방향으로 영향을 미친다.

정책적 측면에서 살펴보면 한국 수출액이나 GDP는 한국 수산물 무역에 영향을 미치지 않기 때문에 정책적으로 무력하다. 반면 무역상대국 수입액, 무역상대국의 GDP와 일인당 GDP이나 거리변수는 한국의 정책 밖의 영역이다. 이 분석결과를 토대로 여기서는 오직 지역경제통합 참여에 적극적일 필요가 있다는 정책적 함의를 도출할 수 있다.

이 연구에서 거리변수로는 물리적인 거리로 각국 수도간 거리만을 사용하였다. 그러나 거리변수는 무역모형으로 확대했을 때 무역장애요인을 의미하므로 운송시간, 운임, 무역장벽 등을 포함해서 다루어질 수 있다. 이것은 차후의 연구과제로 남긴다.|One of the most significant issues in international trade is how the trade pattern is determined. When it comes to trade pattern, the traditional theories of comparative advantage-Ricardian model and Heckscher-Ohlin model-explained trade pattern, based on the determinants of supply side like productivity and differences of factor endowment. The comparative advantage theories are good at accounting for inter-industry trade, while they are deficient in explaining how the volume of trade is determined and the intra-industry trade observed in the trade between the advanced countries since 1960's.

Despite of the lack of theoretical base in trade theory, a variety of attempts are being made in order to empirically unriddle how trade volume is determined. Under this circumstance, gravity model was paid attention to. This model began to be systematically designed by Tinbergen(1962), Deardorff(1984), Krugman(1979, 1981). As the results it was extended to various modes of model and applied to areas.

When it comes to the trade of fishery products, there are two characteristics unexplained by traditional trade theory. Firstly, distance variable like freight charges which is a major factor in fishery products trade is excluded in traditional trade theory. Secondly, the fishery products theory is affected by more demand side factors than supply side ones. Those are why gravity model is considered to be more proper than comparative advantage theory when the analysis on the fishery products trade is made. So, this thesis aims divided into two models-cross-section model and panel model, reflection on the characteristics of data. The former was used to analyze with the data of 29 trade partners at two time points, 2007 year and 2017 year. The latter is used to analyze with the combined data with cross-section data of 29 trade partners and time series data from 2007 and 2017 year. And then each model is classified into basic model and extended model.

The estimation models derived from cross-section model and panel model are as follows.

[cross-section model]

<basic model>

is the multiplication of and country's GDP, is the multiplication of and country's GDP per capita, P is the size of population

is the total volume of export of country and is the total volume of import of country.

<extended model>

indicates other elements excluding the major ones in gravity model. The participation in FTA is considered as the dummy variable.

[Panel Model]

<basic Model>

<extended model.

The results of estimation by the above mentioned model are as follows. First of all, when it comes to the estimation of results by cross-section model, the Korean trade of fishery products is positively related with the total import, GDP and GDP per capita of the trade partner, while distance variable negatively related in this basic model. Secondly, economic integration factor like participation in FTA had a positive effect on it. Thirdly, comparing the results of 2007 year and those of 2017 year, the impact power of economic scale variable and economic integration were strengthened while the power of distance variable weakened.

When it comes to the estimation results by panel model, the total export and GDP of Korea hadn't an statistically significant effect on the fishery products trade. Other results by panel model are similar to those of cross-section model.

Conclusively just as gravity model is forecasted, economic scale variables-the total import, GDP, GDP per capita and participation in economic integration had a positive effect, while distance had a negative effect on Korean trade of fishery products.

This study has a limitation that distance variable were so narrowly applied by using only physical distance between the capitals of trade partners. As distance variables should substantially include all kinds of trade impediments, more extended model should be estimated, considering freight charges, transportation time and trade barriers.