무역의 중력모형

국제경제학의 국제무역의 중력모델은 전통적 형태로 두 단위 사이의 경제적 규모와 거리를 기준으로 양국 교역흐름을 예측하는 모델이다. 연구는 "무역이 거리에 따라 하락하는 경향이 있다는 지나친 증거가 있다"^[1]는 것을 보여준다.

이 모델은 1954년 Walter Isard에 의해 경제계에 처음 소개되었다.^[2] 양국 간 무역의 기본 모델(i와 j)은 다음과 같은 형태를 취한다.

${\displaystyle F_{ij}=G\cdot {\frac {M_{i}M_{j}}{D_{ij}}}.}$

이 공식에서 G는 상수, F는 무역 흐름을, D는 거리를, M은 측정 대상 국가의 경제 차원을 나타낸다. 이 방정식은 로그(logarithms)를 사용하여 계량해석을 위한 선형 형태로 변경할 수 있다. 이 모델은 경제전문가들이 공통 국경, 공통언어, 공통법제, 공통통화, 공통 식민지 유산 등 양국 통상흐름의 결정요인을 분석하는 데 사용돼 왔으며, 북미자유무역협정(NAFTA) 등 무역협정과 기구의 실효성을 시험하는 데 활용돼 왔다. WTO(World Trade Organization, WTO) (Head and Mayer 2014). 이 모델은 조약과 동맹이 무역에 미치는 영향을 평가하기 위해 국제 관계에서도 사용되었다(헤드 앤 메이어).

이 모델은 또한 이주, 교통, 송금, 외국인 직접 투자와 같은 다른 양자간 흐름 데이터('다이아디치' 데이터)에도 적용되었다.

이론적 정당성과 연구

이 모델은 많은 상품과 서비스에 대해 국가 간 무역 흐름을 정확하게 예측한다는 점에서 실증적 성공이었지만, 오랫동안 일부 학자들은 중력 방정식에 대한 이론적 정당성이 없다고 믿었다.^[3] 그러나 거리와 함께 증가하는 무역 비용을 포함하는 거의 모든 무역 모델에서 중력 관계가 발생할 수 있다.

중력 모델은 국제 무역의 패턴을 추정한다. 모델의 기본 형태는 지리, 공간성과 더 관련이 있는 요소들로 구성되어 있지만, 중력 모델은 무역의 순수 경제 이론에 뿌리를 둔 가설을 시험하는데도 사용되어 왔다. 그러한 이론 중 하나는 무역이 상대적 요인 부족에 기초할 것이라고 예측한다. 일반적인 상대적 요인 풍부 모델 중 하나는 Heckscher-Ohlin 모델이다. 1인자가 상대적으로 풍부한 나라들은 생산에서 그 인자의 비교적 많은 양을 필요로 하는 상품을 생산할 것으로 예상된다. 일반적으로 통용되는 무역 이론이지만, 시카고 학파의 많은 경제학자들은 헤크셔-올린 모델만으로도 모든 무역을 묘사하기에 충분하다고 믿었고, 버틸 오린 자신은 사실 세상이 더 복잡하다고 주장했다. 실제 거래 패턴에 대한 조사는 비교우위 이론의 기대와 일치하지 않는 많은 결과를 낳았다. 특히 Washily Leontief의 연구는 세계에서 가장 자본이 많은 나라인 미국이 실제로 노동 집약적인 산업에서 더 많은 수출을 한다는 것을 발견했다. 요소적립금의 비교우위는 그 반대 현상이 발생할 것임을 암시할 수 있다. 뢴티프의 경험적 발견과 경제 이론의 불일치를 설명하기 위해 다른 무역 이론과 이 관계에 대한 설명이 제안되었다. 그 문제는 Leontief 역설로 알려지게 되었다.

스태판 린더가 처음 제안한 대안 이론은 무역의 패턴이 국가 내 상품에 대한 종합적 선호도에 의해 결정될 것이라고 예측한다. 비슷한 선호를 가진 나라들은 유사한 산업을 발전시킬 것으로 예상된다. 유사한 수요가 지속되면, 이 국가들은 유사한 제품을 수요하고 생산하기 때문에 차별화되기는 하지만 유사한 상품으로 계속해서 교환할 것이다. 예를 들어 독일과 미국 모두 자동차에 대한 선호도가 높은 산업화된 국가들이다. 두 나라 모두 자동차 산업을 가지고 있고, 두 나라 모두 무역 자동차 무역업을 하고 있다. 린더 가설의 경험적 타당성은 다소 불분명하다. 몇몇 연구에서는 린더 효과의 상당한 영향을 발견했지만, 다른 연구에서는 결과가 약했다. 린더를 지원하지 않는 연구들은 실제로 무역을 하는 나라들만 세어왔다; 그들은 무역이 일어날 수 있지만 일어나지 않는 다이애드들에 대해 제로 값을 입력하지 않는다. 이것은 그들의 발견에 대한 가능한 설명으로 인용되었다. 또한 린더는 그의 이론에 대한 공식적인 모델을 제시하지 않았기 때문에, 다른 연구들은 그의 가설을 다른 방식으로 시험해 왔다.

Elhanan Helpman과 Paul Krugman은 비교우위의 이면에 있는 이론이 중력모델의 관계를 예측하지 않는다고 주장했다. 중력 모델을 활용하면 비슷한 수준의 소득을 가진 나라들이 더 많이 거래하는 것으로 나타났다. 헬프먼과 크루그먼은 이를 이들 국가가 유사성 때문에 차별화된 상품으로 거래하고 있다는 증거로 보고 있다. 이것은 Heckscher-Ohlin이 현실 세계에 미치는 영향에 대해 약간의 의구심을 갖게 한다. 제프리 프랭켈은 이곳 헬프먼-크루그먼의 설정이 린더의 제안과는 구별되는 것으로 보고 있다. 그러나 그는 헬프먼-크루그먼이 린더에 대한 일반적인 해석과 다르다고 말하지만 린더가 명확한 모델을 만들지 않았기 때문에 두 사람의 연관성을 완전히 깎아내려 해서는 안 된다. Alan Deardorff는 즉시 명백하지는 않지만 기본적인 중력 모델은 린더와 헬프만-크루그만 가설뿐만 아니라 Heckscher-Ohlin에서 파생될 수 있다고 덧붙였다. Deardorff는 얼마나 많은 모델을 중력 모델 방정식에 묶을 수 있는지를 고려할 때 이론의 경험적 타당성을 평가하는 데 유용하지 않다고 결론짓는다.

제임스 앤더슨과 제프리 버그스트란드는 경험적 실험으로 경제 이론을 연결하면서 무역 자유화의 이득과 무역에 대한 국경 장벽의 크기를 측정하는 차별화된 상품 이론에 근거한 계량학적 모델을 개발한다(무역 퍼즐의 홈 바이어스 참조). 그러나 최근 중력 방정식을 이용한 경험적 연구를 종합한 결과 국경장벽이 무역에 미치는 영향은 비교적 미미한 것으로 나타났다.^[4]

경제이론을 실증적 성과와 연결시키는 문제를 더하면서 일부 경제학자들은 산업 내 무역의 가능성을 차별화된 상품의 결과물이 아니라 '재순환적 덤핑' 때문에 지적해 왔다. 이들 모델에서 관련국들은 불완전한 경쟁과 균일한 상품에 대한 세분화된 시장을 가지고 있다고 하며, 이는 불완전한 경쟁국들이 다른 나라로 시장을 확대하려고 하고, 비교우위가 없는 상품들을 무역하기 때문에 산업 내 무역으로 이어진다.ere는 전문화가 아니다. 무역의 이 모델은 무역이 국가 규모에 따라 결정된다고 예측하기 때문에 중력 모델과 일치한다.

상호 덤핑 모델은 중력 방정식에 대한 전문화 및 차별화 상품 모델이 중력 방정식을 완전히 설명하지 못할 수 있다는 것을 암시하면서 일부 경험적 시험을 고수했다. Feenstra, Markusen, Rose(2001)는 차별화되고 균일한 상품에 대해 별도의 중력 방정식으로 홈 시장 효과를 평가함으로써 상호 덤핑의 증거를 제공했다. 국내 시장 효과는 차별화 상품에 대한 중력 추정에서는 관계를 보였지만, 동질 상품에 대해서는 역관계를 보였다. 저자들은 이 결과가 동종 시장에서 역할을 하는 상호 덤핑의 이론적 예측과 일치한다는 것을 보여준다.

중력 모델을 이용한 과거 연구도 기본 중력 방정식 외에 다양한 변수의 영향을 평가하고자 했다. 이 가운데 가격수준과 환율변수는 기본중력방정식에 의해 설명되지 않은 상당한 양의 분산을 설명하는 중력모델에 관계가 있는 것으로 나타났다. 물가수준에 대한 경험적 결과에 따라 물가수준의 효과는 조사 대상 관계에 따라 달라진다. 예를 들어, 만약 수출이 조사되고 있다면, 수입업자 측의 상대적으로 높은 가격 수준이 그 나라와의 무역을 증가시킬 것으로 예상된다. 앤더슨과 밴 윈코프(2003)는 무역 자유화에 따른 이러한 가격 조건의 내생적 변화를 설명하기 위해 방정식의 비선형 시스템을 사용한다.^[5] 보다 간단한 방법은 이 방정식 시스템(Baier 및 Bergstrand(2009)의 첫 번째 순서 로그-선형화 또는 수출-국가 연도 및 수입-국가 연도 더미 변수를 사용하는 것이다.^[6] 그러나 반사실적 분석을 위해서는 여전히 세계 물가의 변동을 설명해야 할 것이다.

중력 방정식의 계량적 추정

무역에 대한 중력 모델은 정확히 유지되지 않기 때문에 계량학적 적용에서 명시하는 것이 관례다.

${\displaystyle F_{ij}=G{\frac {M_{i}^{\beta_{1}M_{j}^{{1}{1}{{{j}^{2}}:{D_{ij}^{{3}}}}}}}{d_{ij}^}}}}}}}}}}}{{{{3}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}\eta _{ij}$

여기서 $F{\displaystyle {}_{}}$ ${\displaystyle i_{}}$ ${\displaystyle j_{}}$ ${\displaystyle$ $F_{$${\displaystyle {ij}_{}}$$}$은(는$)$국가 i {\$displaystyle$ i}에서$$국가 j {\$displaystyle$ $j$$},$$Mi$$${\$displaystyle$ M_${j}$에 ${\displaystyle {\mathrm{이르는<img\; alt="i"\; aria-hidden="true"\; class="mwe-math-fallback-image-inline"\; src="https://wikimedia.org/api/rest\_v1/media/math/render/svg/add78d8608ad86e54951b8c8bd6c8d8416533d20"\; style="vertical-align:\; -0.338ex;\; width:0.802ex;\; height:2.176ex;">}}_{}}$ 통상적인$$ 무역량을 $나타낸다$.${\displaystyle D_{ij}}$은(는) 두 나라 사이의 거리를 나타내며, $\eta {\displaystyle }$ ${\displaystyle \eta }$은(는) 기대치가 1인 오차항을 나타낸다$$.

이 방정식을 추정하는 전통적인 접근방식은 양면의 로그를 취하는 것으로 구성되며, 양식의 로그 로그 모델로 이어진다(참고: 상수 G는 $$$\beta {\displaystyle {}_{}}$ ${\displaystyle {0\mathrm{}}_{}}$ ${\$

${\displaystyle \ln(F_{ij}}=\beta _{0}+\beta _{1}\ln(M_{j})+\beta _{3}\ln(D_{ij})+\varepsilon _{ij}.}$

그러나 이 접근법은 크게 두 가지 문제를 안고 있다. 첫째, ${\displaystyle {Fi}_{}}$ ${\displaystyle j_{}}$ ${\$이(가) 0인 관측치가 있을 때는 분명히 사용할 수 없다. 둘째, 산토스 실바와 텐레이로(2006)는 연구자가 실제 모델이 매개변수에서 비선형이라고 믿는 경우 최소 제곱(OLS)으로 로그-선형 방정식을 추정하면 유의미한 편향으로 이어질 수 있다고 주장했다. 대안으로, 이 저자들은 모델을 그것의 승법적 형태로 추정해야 한다고 제안했다.

${\displaystyle F_{ij}=\exp[\beta _{0}+\beta _{1}\ln(M_{j})+\beta _{3}\ln(D_{ij})-\ta _{ij}}}$

일반적으로 카운트 데이터에 사용되는 포아송 모형을 기반으로 PPML(Poisson 유사 최대우도) 추정기를 사용한다. 산토스 실바와 텐레이로(2006)에서 알 수 있듯이 PPML의 공통 중력 변수의 추정치는 OLS 상대와 다를 수 있다. 특히 거리의 교역 감소 효과가 더 작고 식민지 연대의 효과가 통계적으로 미미하다는 것을 알아냈다.

PPML은 ${\displaystyle \mathrm{Fi}}$ ${\displaystyle j_{}}$= 0 ${\displaystyle F_{ij}=0}$의 관측치를 포함할 수 있지만$,$ 반드시 "제로" 문제에 대한 완벽한 해결책은 아니다. 마틴과 팸(2008)은 제로 트레이드 흐름이 빈번할 때 중력에 대한 PPML을 사용하면 추정치를 심각하게 편중시키고 비랜덤 선택을 반영한다고 주장했다.^[7] 그러나 이들의 결과는 산토스 실바와 텐레이로(2011년)가 마틴과 팸(2008)의 시뮬레이션 결과가 오정모델에 근거하고 있으며, 0의 비율이 매우 큰 경우에도 PPML 추정기가 잘 작동한다는 것을 보여준다고 주장하면서 도전을 받았다.^[8] 후자의 주장은 거래에 종사하는 기업의 수가 카운트 데이터 모델에서 창출된 것으로 생각할 수 있다는 생각에 의존하며, 데이터의 트레이드 흐름은 0이 거래에 관여하는 기업이 없을 확률을 반영한다. 이 아이디어는 이튼, 코르툼, 소텔로(2012년)가 양자 무역 흐름의 수준을 대신하여 양자 지출 몫을 종속변수로 사용할 것을 주창함으로써 더욱 공식화되었다.^[9]

응용 작업에서는 언어 관계, 관세, 근속성, 해상 접근성, 식민지 역사, 환율 제도를 감안한 변수를 포함시켜 중력 모델을 확장하는 경우가 많다. 그러나 앤더슨과 밴 윈코프(2003)에 근거한 구조적 중력 추정은 수출입 고정 효과를 포함하도록 요구하기 때문에 중력 분석을 쌍방 무역 비용으로 제한한다(Baldwin and Taglioni 2007). OLS와 PPML 외에 다른 중력 추정 방법으로는 감마 의사 최대우도법과 헤드, 메이어, 리스의 "테트라드" 방법(2010)이 있다. 후자는 우선 국가별 요인을 없애기 위해 종속 변수를 변형하는 것을 포함한다. 이것은 양자간 교역 비용에만 초점을 맞추는 또 다른 방법을 제공한다.^[10]

참고 항목

• 이동의 중력 모델
• 국제화
• 인간 이동성을 위한 방사선법

메모들

참조

외부 링크

정보

• 미국 국제 무역 위원회의 중력 포털
• 세계은행 중력모형 발표
• 세계은행 세계통합무역솔루션 *글로벌 관세인하 및 무역 시뮬레이터를 이용한 글로벌 멀티마켓 시뮬레이션
• 포아송 유사 최대우도 추정기의 구현에 관한 페이지

데이터

• 세계은행의 무역 및 생산 데이터베이스
• 중력 모델을 포함한 거래 데이터에 대한 리소스
• 중력 모델을 위한 UNESCAP 데이터 집합