본 연구는 소비자들의 선호가 non-homothetic하다는 사실을 가지고 factor content of trade 모델을 도출한다. 본 연구에서는 OECD 데이타를 가지고 선호가 다르다는 사실(non-homothetic preference)을 도입한 ...

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2012년
Korean
한국연구재단(NRF)
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본 연구는 소비자들의 선호가 non-homothetic하다는 사실을 가지고 factor content of trade 모델을 도출한다. 본 연구에서는 OECD 데이타를 가지고 선호가 다르다는 사실(non-homothetic preference)을 도입한 이론이 그렇지 않은 기존 이론 보다 factor content of trade 이론을 보다 잘 설명한다는 사실을 증명하고자 한다. 결국 소비자들의 선호가 homothetic하다고 가정하는 기존의 이론 보다 non-homothetic 하다는 가정이 factor content of trade 모형을 보다 잘 설명한다는 사실을 실증분석 하고자 한다. 여기서 도출된 방법론은 소비자들의 income expansion path 를 가지고 factor content of trade 모델을 도출한다는 면에서 기존 연구와 차별되는 연구라고 할 수 있다. 본 연구에서는 우선 선호가 homothetic 하다는 가정을 하고 Davis and Weinstein(2001)의 모델들(Davis and Weinstein(2001)은 factor content of trade 모델을 증명하고 설명하는데 있어서 7가지 방정식을 소개하고 증명한다) 을 최신 데이타를 가지고 분석한다. 다음으로 본 연구는 선호가 non-homothetic하다는 가정을 factor content of trade 모형에 도입한다. 본 연구는 Hunter and Markusen(1988)과 유사한 system of equation을 도출한다. 최근 Reimer and Hertel(2007) 연구는 missing trade에 관한 연구이다. Reimer and Hertel(2007)은 Davis and Weinstein(2001)이 제시한 7개 상이한 방법론 가운데 하나의 방정식을 사용한다. 참고로 Davis and Weinstein(2001)은 factor content of trade model을 설명하기 위해 가장 기본적인 방정식으로 부터 Gravity, Demand를 고려한 factor content of trade 모델을 도입하여 실증분석 하였다. 본 연구에서 사용한 이론적 방법론은 본 연구에서 다루는 재화가 자본집약적 재화라고 가정하면 Dinopoulos, Fujiwara, and Shimomura(2007)의 연구 즉, quasi-linear한 선호를 가지고 분석한 모형으로 predicted factor content of trade 모형은 homothetic한 선호를 가진 predicted factor content of trade 모델 보다 작다는 사실을 본 연구에서는 이용한다. 본 연구는 세가지 학문적 기여를 기대한다. 첫째, 선호가 다르다는 non-homothetic한 사실을 이론에 추가함으로써 기존의 일반적인 선호보다 더욱 정교한 factor content of trade 모형을 도출한다는 점이다. 둘째, 무역에 있어서 기존의 공급측 요인과 차별되게 수요측 요인을 가지고 factor content of trade 모델을 도출한다는 점이다. 셋째, 기존의 Davis and Weinstein(2001)이 사용한 데이터 보다 본 연구에서 사용된 데이터는 모다 진보된 데이터를 사용한다. 여기서 진보된 데이터라 함은 최신 OECD 데이터를 기반으로 하는 Davis and Weinstein(2001)의 연구 보다 더 많은 데이타(최신 데이타)와 더 많은 산업을 가지고 더욱 정교한 분석을 한다는 점이다. 실제로 factor content of trade 연구에서 주로 사용하고 있는 OECD input-output database와 structural analysis 데이터를 자세히 관찰해 보면 의외로 전체 행 혹은 열이 0으로 구성된 부분을 관찰할 수 있다. 본 연구에서는 이들 0들로 구성된 행과 열을 자체적 방정식을 이용하여 채워 넣으려고 한다. 따라서 보다 완벽한 분석을 하고자 한다.