한국산업 고객만족도가 제조업 업황 BSI에 미친 영향에 관한 실증적 연구

임 병 진*

** 영남대학교 경영대학 경영학과 교수, sep1017@ynu.ac.kr

Ⅰ. 서 론

경제는 경제 환경, 정치 환경, 환율, 고용, 투자 환경, 국제 관계, 수출과 수입, 문화, 국민소득 등에 영향을 받는다. 특히 한 국가의 제조업 업황 BSI에 영향을 미치는 요소들 중에 한국산업 고객만족도 많은 영향을 미칠 것으로 기대된다. 따라서 이 연구에서는 한국산업 고객만족도가 제조업 업황 BSI에 미친 영향에 관한 실증적 연구로 2003년부터 2017년까지 15개의 한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI 자료를 이용하여 두 가지 지표간의 인과관계와 상호영향력을 살펴봄으로써 한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI  간 영향력의 정도를 분석하고자 한다.

한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI  변수간의 상호관련성에 관한 이론적 고찰과 이를 분석하기 위한 방법론인 몇 가지 계량경제학적 툴에 대한 하여 정리를 하고 이를 바탕으로 한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI  변수에 대한 다각적인 실증분석을 실시하고자 한다. 한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI의 상호관련성에 대한 기존의 연구는 거의 없고 상관관계 정도의 분석이 주를 이루고 두 변수간의 상호관련성에 대한 체계적 연구는 적었다. 따라서 본 연구는 한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI 간의 관계에 문제의식 가지고 연구를 하였다.

본 연구는 문헌적 연구방법과 실증적 연구방법을 사용하고 있다. 기존의 문헌적 연구방법을 통하여 연구방법과 경제 변수들 간의 관계에 대한 기존 연구방법을 검토하였고, 시계열 자료라는 특성을 감한한 분석방법들을 살펴보았다. 또한 실증적 연구방법을 사용하여 고객만족도와 제조업 업황 BSI 과의 관계 분석을 위해 사용한 자료는 2003년부터 2017년 까지 15개의 한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI의 연간 자료를 사용하였다. 연구방법론은 한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI 시계열의 안정성 여부의 판정을 위한 단위근 검정과 한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI의 두 시계열 변수간 장기적이고 안정적인 관계의 존재여부판정을 위한 공적분(cointegration)검정과 한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI의 두 시계열 변수간 상호영향력 분석을 위한 VAR모형을 이용한 예측오차의 분산분해기법과 Granger인과관계분석으로 연구를 하였다.

본 연구의 구성은 다음과 같다. 제Ⅱ장의 연구 자료와 연구모형에서는 문헌을 통하여 한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI 에 관한 유사한 시계열 분석 연구모형과 이 연구에서 사용할 연구 자료들을 살펴보고, 제Ⅲ장에서는 실증연구 결과분석으로 기초통계분석, VAR 분석, VAR모형을 이용한 예측오차의 분산분해분석 및 Granger인과관계분석을 살펴보았다. 제Ⅳ장에서는 본 연구결과를 제시하였다.

Ⅱ. 연구자료 및 연구모형

2.1 연구자료

본 연구에서는 한국산업 고객만족도가 산출되어 발표하기 시작한 2003부터 2017년 까지 15개의 한국산업 고객만족도와 우리나라의 제조업 업황 BSI 연간자료를 이용 상호 미치는 영향력을 실증적으로 분석하였다. 이 연구에서 사용할 자료는 <표 1> 한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI 자료이다. 경제시계열자료의 불안정성의 문제로 인하여 본 연구에서 사용한 자료는 시계열자료의 불안정성의 특성상 식(1)과 식(2)와 같이 자연로그 수익률 자료로 변환하여 사용하였다.

한국산업 고객만족도 : [eqn: ln( {KSI _{t}} over {KSI _{t-1}} )],  KSPI : 한국산업 고객만족도 ---------(1)

제조업 업황 BSI : [eqn: ln( {KONP _{t}} over {KONPI _{t-1}} )],  KONP : 제조업 업황 BSI  ----------(2)

<표 1> 한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI 자료

	기 간	자료수
한국산업 고객만족도	2003 ～ 2017	15
제조업 업황 BSI	2003 ～ 2017	15

2.2 연구모형

2.2.1 연구자료의 시계열 안정성 검정 모형

경제자료들은 대부분 시계열 자료의 특성상 불안정성을 갖고 있다. 한국산업 고객만족도자료와 제조업 업황 BSI의 시계열자료도 역시 단위근을 갖는 비정상적인 시계열 자료이다. 한국산업 고객만족도자료와 제조업 업황 BSI의 시계열자료와 같이 단위근을 갖는 비정상적인 시계열 자료인 경우에 무작위적 충격은 누적적으로 미래에 대해 영속적인 영향을 미친다. 시계열 자료의 차분을 통해 이러한 문제를 해결할 수 있다.

시계열자료의 비정상성 판단을 위한 검정은 단위근 검정을 일반적으로 많이 사용하여 이 연구에서는 Augmented Dickey-Fuller(ADF) Test와 Phillips- Perron Test를 실시하였다. 연구의 목적이 두 가지 변수간의 상호관련성을 영향력에 대하여 살펴보는데 있으므로 이 연구에서는 변수의 비정상성 판단을 위한 단위근 검정, 벡터자기회귀모형(VAR Model), 공적분 검정 모형과 Granger인과관계검정모형을 이용하였다.

2.2.2 VAR 모형

벡터자기회귀모형(VAR모형)은 한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI의 시계열의 상호관련성이 있는 시계열 분석을 위해 상호 역동적인 충격을 분석한다.  한국산업 고객만족도자료와 제조업 업황 BSI의 시계열자료로 본 연구에서 이용될 VAR모형은 다음의 식과 같다.

[eqn: {bmatrix{DELTA Y _{t}#DELTA Z _{t}}} = sum _{i=1} ^{2} {bmatrix{lambda _{11i~} lambda _{12i}#lambda _{21i~} lambda _{22i}}} {bmatrix{DELTA Y _{t-i} ~~ DELTA Z _{t-i}}} + {bmatrix{c _{1}#c _{2}}} + {bmatrix{e _{yz}#e _{yz}}}]

단, [eqn: {bmatrix{e _{yz}#e _{yz}}} ～N(0,H _{t} )], [eqn: H _{t} = {bmatrix{c _{yy~} c _{yz}#c _{yz} `c _{zz}}}]

ᐃY : 차분 한국산업 고객만족도, ᐃZ : 차분 제조업 업황 BSI

Ⅲ. 실증연구 결과분석

3.1 기초통계 분석 및 상관관계분석

한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI 간의 상호 영향력을 비교 분석하기 위한 한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI의 시계열자료의 특성을 기초통계량 분석을 통해 살펴보았으며, 그 결과는 <표 2> 한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI  기초통계 분석과 같다. 한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI 간의 상관관계는 <표 3> 고객만족도와 제조업 업황 BSI의 상관관계 분석에서 보는 바와 같이 -0.147607로 약한 음(-)의 관계를 보이고 있다.

<표 2> 한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI  기초통계 분석

	W	X	Y	Z
Mean	64.4	76.73333	0.028092	-0.00088
Median	66.2	81	0.02658	-0.00809
Maximum	77.5	92	0.113066	0.659995
Minimum	50.5	46	-0.03502	-0.60218
Std. Dev.	9.3572	11.36704	0.037845	0.270088
Skewness	-0.189	-1.20134	0.517003	0.284513
Kurtosis	1.5323	4.577079	3.448486	5.060862
Jarque-Bera	1.4356	5.162521	0.741012	2.666383
Probability	0.4878	0.075679	0.690385	0.263635
Sum	966	1151	0.393282	-0.01227
Sum Sq. Dev.	1225.8	1808.933	0.018619	0.948321
Observations	15	15	14	14

주) W: 고객만족도, X: 제조업 업황 BSI , Y: 차분 고객만족도, Z: 차분 제조업 업황 BSI

<표 3> 한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI의 상관관계 분석

구 분	고객만족도	제조업 업황 BSI
한국산업 고객만족도	1.000000	-0.147607
제조업 업황 BSI	-0.147607	1.000000

3.2 단위근과 공적분 검정결과 분석

한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI의 개별 시계열이 안정적 과정을 따르는지 검토하기 위하여 각 변수에 대해 ADF(Augmented Dickey Fuller)와 PP(Phillips and Perron) 단위근 검정을 실시하였다.

<표 4> 고객만족도와 제조업 업황 BSI의 단위근 검정

차분변수	고객만족도	제조업 업황 BSI	Critical value of ADF	Critical value of PP
ADF	-2.993842	-4.127241	1% : -4.200056 5% : -3.175352 10% : -2.728985	1% : -4.004425 5% : -3.098896 10% : -2.690439
PP	-0.118273	-12.20711
차분변수	고객만족도	제조업 업황 BSI
			1% : -4.121990 5% : -3.144920 10% : -2.713751	1% : -4.004425 5% : -3.098896 10% : -2.690439
ADF	-2.582028	-4.226155
PP	-4.956674	-12.20711

한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI  각 변수의 단위근 검정결과는 <표 4> 고객만족도와 제조업 업황 BSI의 단위근 검정과 같다. 수준변수와 차분변수 각 변수에 대한 단위근 검정결과, 수준변수는 단위근이 있다는 귀무가설을 기각하지 못하는 반면, 1차 차분변수는 단위근 가설을 유의적으로 기각하는 것으로 나타났다.

한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI  두 시계열간에 공적분의 존재여부를 판정하기 위하여 Johansen의 공적분검정을 수행하였다. 그 결과 분석기간별로 유의수준 5%. 시차4를 이용한 공적분 검정의 결과는 다음의 <표 5> 고객만족도와 제조업 업황 BSI  수준변수의 공적분 검정과 같다.

<표 5> 고객만족도와 제조업 업황 BSI  수준변수의 공적분 검정

구 분	만족도지수와 제조업 업황 BSI
	차분 전	차분 후
Likelihood Ratio	13.35064	26.07612

주) 5% critical value : 15.49471

공적분 검정의 결과 한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI  간에는 적어도 1개의 공적분 관계가 존재함이 발견되었다. 한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI 간에 공적분관계가 존재한다는 것은 한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI의 상호 관련성이 있음을 의미한다.

3.3 VAR 모형을 이용한 결과분석

VAR 모형을 통한 계수의 측정은 추정된 계수에 대한 해석을 명백하게 하기 위해서 예측오차의 분산분해와 충격반응함수를 분석하는 방법이 있다. VAR 모형을 통한 VAR 분석결과는 <표 6> 고객만족도와 제조업 업황 BSI의 VAR 분석과 같다.

<표 6> 고객만족도와 제조업 업황 BSI의 VAR 분석

	Y	Z
Y(-1)	-0.143	3.54712
	(-0.366)	(-1.94355)
	[-0.39242]	[ 1.82508]
Y(-2)	-0.066	3.625955
	(-0.32)	(-1.70151)
	[-0.20674]	[ 2.13102]
Z(-1)	-0.02	-0.65946
	(-0.052)	(-0.27553)
	[-0.38649]	[-2.39345]
Z(-2)	-0.012	-0.27511
	(-0.05)	(-0.26406)
	[-0.23680]	[-1.04182]
C	0.0354	-0.2302
	(-0.02)	(-0.10741)
	[ 1.75013]	[-2.14311]

주) Standard errors in ( ) & t-statistics in   [ ]

Y : 차분 고객만족도, Z : 차분 제조업 업황 BSI

충격반응함수는 내생변수의 현재와 미래값에 대한 오차항 중 표준편차 충격의 효과를 추적하는 것이다. 또한 예측오차의 분산분해(variance decomposition)는 상이한 시점에서의 한 변수의 변동이 다른 변수의 예측력에 어느 정도 영향을 미치는가를 분석하는 방법이다. 충격반응 함수 분석은 <표 7> 고객만족도와 제조업 업황 BSI의 충격반응 분석과 같고 이를 그래프로 그리면 <그림 3> 고객만족도와 제조업 업황 BSI의 충격반응 그래프와 같다.

<표 7> 고객만족도와 제조업 업황 BSI의 충격반응 분석

Response of Y:			Response of Z:
Period	Y	Z	Period	Y	Z
1	0.040112	0.00000	1	-0.106510	0.184754
2	-0.003621	-0.00370	2	0.212521	-0.121840
3	-0.005139	0.000798	3	0.021753	0.016394
4	-0.001959	0.001235	4	-0.104170	0.01212
5	0.002452	-0.000670	5	0.037131	-0.00523
6	0.000259	-2.41E-05	6	0.005765	0.002230
7	-0.000752	6.43E-05	7	-0.004210	-0.002530
8	0.000107	1.68E-05	8	-0.000540	0.001197
9	9.46E-05	-8.65E-07	9	-0.00083	0.0002
10	2.35E-06	-1.91E-05	10	0.001421	-0.0004

주) Y : 차분 한국산업 고객만족도, Z : 차분 제조업 업황 BSI

상이한 시점에서의 한 변수의 변동이 다른 변수의 예측력에 어느 정도 영향을 미치는가를 분석하는 방법인 예측오차의 분산분해(variance decomposition) 결과는 <표 8> 고객만족도와 제조업 업황 BSI의 분산분해 분석과 같다. 또한 예측오차의 분산분해(variance decomposition)는 상이한 시점에서의 한 변수의 변동이 다른 변수의 예측력에 어느 정도 영향을 미치는가를 분석하는 방법이다.

<그림 3> 고객만족도와 제조업 업황 BSI의 충격반응 그래프

주) Y : 차분 고객만족도, Z : 차분 제조업 업황 BSI

<그림 3> 고객만족도와 제조업 업황 BSI의 충격반응 결합 그래프

주) Y : 차분 고객만족도, Z : 차분 제조업 업황 BSI

<표 8> 고객만족도와 제조업 업황 BSI의 분산분해 분석

Variance Decomposition of Y:				Variance Decomposition of Z:
Period	S.E.	Y	Z	Period	S.E.	Y	Z
1	0.040112	100.000	0.000000	1	0.213256	24.94437	75.05563
2	0.040445	99.16283	0.837169	2	0.324789	53.56958	46.43042
3	0.040778	99.13812	0.861878	3	0.325929	53.64085	46.35915
4	0.040843	99.04947	0.950531	4	0.342385	57.86473	42.13527
5	0.040922	99.02668	0.973321	5	0.344432	58.34106	41.65894
6	0.040923	99.02668	0.973316	6	0.344488	58.35028	41.64972
7	0.040930	99.02677	0.973232	7	0.344523	58.35335	41.64665
8	0.040930	99.02676	0.973242	8	0.344525	58.35274	41.64726
9	0.040930	99.02676	0.973237	9	0.344526	58.35297	41.64703
10	0.040930	99.02674	0.973259	10	0.344529	58.35360	41.64640

주) Y : 차분 고객만족도, Z : 차분 제조업 업황 BSI

<그림 4> 고객만족도와 제조업 업황 BSI의 분산분해 그래프

주) Y : 차분 고객만족도, Z : 차분 제조업 업황 BSI

<그림 5> 고객만족도와 제조업 업황 BSI의 분산분해 결합 그래프

주) Y : 차분 고객만족도, Z : 차분 제조업 업황 BSI

마지막으로 고객만족도와 제조업 업황 BSI  자료간의 변동에 대한 원인변수를 알아보기 위하여 Granger인과관계(Granger causality)검정을 실시하였다. Granger인과관계(Granger causality)검정결과는 <표 10> 고객만족도와 제조업 업황 BSI의 Granger인과관계분석과 같다. Granger인과관계(Granger causality)검정을 위한 시차는 <표 9> Granger인과관계분석을 위한 시차의 결정에서 보는 바와 같이 AIC( Akaike information criterion)기준에 의해 3차로 하였다.

<표 9> Granger인과관계분석을 위한 시차의 결정

Lag	LogL	LR	AIC
0	22.901	NA*	-3.80018
1	27.42	6.573598	-3.8946
2	31.525	4.477638	-3.9136
3	36.408	3.551261	-4.074145*

* indicates lag order selected by the   criterion

LR:  sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)

AIC: Akaike information criterion

고객만족도와 제조업 업황 BSI의 Granger인과관계분석 결과는 <표 10> 고객만족도와 제조업 업황 BSI의 Granger인과관계분석 결과와 같이 나타났다. 즉, 고객만족도와 제조업 업황 BSI의 변화는 고객만족도와 제조업 업황 BSI의 변화에 Granger 인과관계가 각각 없는 으로 나타났다.

<표 10> 고객만족도와 제조업 업황 BSI의 Granger인과관계 분석

Null Hypothesis:	Obs	F-Statistic	Prob.
Z does not Granger Cause Y	11	0.12288	0.9418
Y does not Granger Cause Z		2.03355	0.2518

주) Y : 차분 고객만족도, Z : 차분 제조업 업황 BSI

Ⅳ. 결  론

이 연구는 한국의 제조업 업황 BSI가 고객만족도에 미치는 상호 관련성 및 상호 영향력에 관한 실증분석을 실시한 실증적 연구로 2003년부터 2017년까지 15개의 한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI의 두 연간 시계열자료를 이용하여 고객만족도와 제조업 업황 BSI  지표간의 인과관계와 상호영향력을 살펴봄으로써 한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI  간 영향력의 정도를 분석하고자 한다.

한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI 이라는 변수간의 상호관련성에 관한 이론적 고찰과 이를 분석하기 위한 방법론으로 한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI  변수에 대한 다각적인 실증분석을 실시하고자 한다. 한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI의 상호관련성에 대한 기존의 연구는 상관관계분석이 주를 이루었는데 이들 변수의 상호관련성에 대한 체계적 연구는 지금까지 적었다. 따라서 본 연구는 기존의 연구가 가졌던 한계를 보완하여 한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI 간의 관계에 문제의식 가지고 연구를 하였다.

본 연구의 중요한 결과들을 요약하면 다음과 같다.

첫째, 한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI 자료의 원시계열자료에 대한 안정성검정 결과 불안정적인 것으로 나타났다.

둘째, 한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI 자료의 1차 차분시계열자료에 안정성검정 결과는 모두 안정적임을 알 수 있었다.

셋째, 한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI 수준변수 간에는 공적분관계가 존재하지 않는 것으로 나타나 VAR분석이 적합한 것으로 나타났다.

넷째, 고객만족도와 제조업 업황 BSI의 변화는 고객만족도와 제조업 업황 BSI의 변화에 Granger 인과관계가 각각 없는 으로 나타났다.

마지막으로 한국산업 고객만족도와 제조업 업황 BSI 간의 상관관계는 -0.147607으로 약한 음(-)의 관계를 보이고 있다.

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