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영어

This study empirically examines the impact of the ESG index on import and export volumes using 182 monthly observations from January 2010 to February 2025. A literature review covered prior research on ESG and trade, and stationarity of the data was tested using ADF and PP methods. The analysis employed a VAR model, variance decomposition, impulse response, and Granger causality tests. Key findings include non-stationarity of the ESG index and trade data at the 10% level by ADF, with only the ESG index non-stationary by PP. After first differencing, data became stationary at 5%. Exports and imports showed a strong correlation (0.946), while both imports and exports had moderate correlations with ESG (around 0.53–0.57). Granger causality tests indicated significant two-way influences between ESG changes and trade volumes. Variance decomposition revealed the ESG index mostly explains its own variance, with trade variables accounting for less than 3% of ESG variation, suggesting ESG operates relatively independently. Strong interactions existed between exports and imports, with imports explaining over 75% of export shocks. A limitation is the scarcity of detailed, diverse ESG data beyond the index. Future research would benefit from richer ESG datasets to enable deeper analysis.

한국어

본 연구는 대프랑스와의 수출입 및 ESG 지수 간 상호 영향을 비교 분석한 실증 연구이 다. 사용된 데이터는 2010년 1월부터 2025년 2월까지의 182개월간 월별 시계열 자료이다. 실증분석에 서는 단위근 검정, VAR 모형을 활용한 인과관계 및 충격반응 분석, 그랜저 인과관계 검정을 수행하였 다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 대수출입과 ESG 지수의 수준 변수에 대한 정상성 검정 결과, ADF 검정에서 10% 유의수준 하에 비정상성을 보였으며, PP 검정에서는 ESG 지수만 비정상적이었다. 1차 차분 데이터에 대한 정상성 검정에서는 5% 유의수준에서 정상성을 확보하였다. 그랜저 인과관계 검정 결과, 5% 유의수준에서 ESG 변화가 수입 변화에, 1% 유의수준에서는 수출과 수입 간 상호 인과성이 확인되었다. 예측오차 분산분해 결과 ESG 지수 자체가 대부분의 변동성을 설명하였고, 수출입 변수들 은 10차 시점 이후에도 3% 미만의 설명력을 보여 ESG 지수가 무역 변수와 비교적 독립적인 특성을 가짐을 시사한다. 반면, 수출입 변수 간에는 뚜렷한 상호작용이 관찰되었으며, 특히 수출은 수입 변화 에 대해 최대 18%, 수입은 수출 충격에 대해 75% 이상의 민감도를 보였다. 본 연구의 한계는 ESG 관 련 데이터가 정확하고 다양하며 충분하지 않다는 점이다. 향후 보다 풍부하고 정밀한 ESG 데이터가 제 공될 경우, 심층적인 후속 연구가 필요하다.