<요 약>

지난 30년간 한국은 고도의 경제성장을 해왔고 경제성장과 더불어 국민들의 삶

의 질이 또한 증가하게 되었다. 경제성장과 더불어 삶의 질이 증가함에 따라 국

민들은 여러 분야에 관심을 두게 되었고 그중 한 분야가 스포츠이다. 국민들의

스포츠에 대한 관심이 증가함에 따라 스포츠 경제, 스포츠 마케팅, 스포츠 통계

등 스포츠 여러 분야에 대한 연구가 여러 곳에서 이루어지고 있다. 그중 남녀노

소 할 것 없이 꾸준한 성장을 가져오고 있는 스포츠는 한국 프로 야구로 2010년

한국 프로 야구 관중수가 1억 관중이 넘는 기록을 가져왔고 관중수의 지속적인

상승세 보이고 있으며 한국 프로 야구 관중수의 증가와 경제성장이 비슷한 패턴

을 보이는 것을 볼 수 있다. 본 연구는 프로 야구 산업 발달이 의미하는 것이

단지 국민들의 여가생활의 확장인지, 경제성장이 갖는 또 하나의 지표가 되는

것인지를 분석하였고, 그 결과 코스피지수와 구단지수가 증가함에 따라 야구관

중수는 증가하였고, 코스피지수보다 구단지수의 증가에 더 큰 영향을 가져오는

것으로 나타났다. 이는 경제성장에 따른 야구관중수의 증가보다는 구단의 그룹

사들의 성장으로 인한 야구산업 투자가 좀 더 야구관중수증가에 영향을 끼친다

고 판단되어진다.

한국 프로야구 관중수와 구단 그룹사 주가지수의

연관성분석

-한국 프로야구 관중수의 증가를 중심으로-

하재훈, 신상진, 이연희 1)

1) 한국외국어대학교 통계학과 학사과정

1. 서 론

1. 연구배경 및 목적

경제성장으로 인한 기술발전과 산업구조의 변화로 과거에 비하여 일을 하는 시간

이 줄어들고 여가나 취미활동에 대한 관심이 늘어나 좀 더 나은 삶의 질을 추구함

으로써 정신적․신체적으로 건강해질 수 있는 분야인 스포츠에 대한 관심 늘어나고

있다. 그중 빠르게 성장하고 있는 스포츠 산업 중 하나가 프로야구 산업으로 1905

년 황성기독청년회(YMCA)에서 청년회 회원들에게 서양의 공놀이인 야구를 가르치

는 것을 시초로, 1982년 3월 27일 서울특별시 동대문야구장에서 MBC 청룡과 삼성

라이온즈 개막경기로 한국 프로야구의 역사는 시작되었다. 프로야구는 2004년부터

2009까지 매년 10～15%에 가까운 관중수의 증가추세를 가져오는 등 단순한 공놀이

에서 매 경기당 3만 명이 넘는 관중이 지켜보는 경기로 발전한 것은 크나큰 발전이

며, 2011년 현재까지 대중 스포츠로 자리 잡기까지 30년이라는 시간 동안 프로야구

의 역사는 한국의 경제성장과 함께하고 있다.

본 연구는 대중 스포츠 중 하나인 프로야구와 경제 성장이 관계성에 대한 의문점

을 시작으로, ‘한국 프로야구 관중수와 한국의 대표 경제지표인 코스피지수의 패턴

은 어떠할까’ 하는 의문을 가지고 간단하게 연도별 코스피지수와 연도별 프로야구

총 관중수의 데이터를 그래프로 나타낸 결과 상당히 비슷한 패턴을 보이는 것을 확

인하였다. 이는 한국의 대표적 경제 지수인 코스피지수와 프로야구 산업은 상관관

계가 있을 것으로 예상하였고 좀 더 구체적인 관련성을 알아보고 코스피지수 뿐만

아니라 프로야구를 창단한 구단명의 그룹사들 또는 기업들의 주가와 프로야구 관중

수 간의 미치는 영향과 관계에 대해 통계적 수치로써 객관성 있는 연구결과와 해석

을 목적으로 하고 있다.

따라서 프로야구 관중수의 증가와 코스피지수의 증가에 대한 관련성을 통계적 기

법을 통하여 파악하고 뿐만 아니라 프로야구 관중수에 따른 각 구단의 그룹사 주가

가 어떻게 변화하는지에 대한 예측을 연구를 통해 파악하고 앞으로 어떻게 야구 산

업이 발전해 나아 갈 것인지에 대한 시사점을 제공한다.

2. 연구의 범위 및 방법

본 논문의 연구는 코스피지수(Korea Composite Stock Price Index), 한국 프로야

구 관중수와 프로야구 구단명의 그룹사들을 지수화한 구단지수(이하 구단지수)를

데이터화 하기 위해 1988～2010년 동안의 23년 자료를 활용하였고, 위의 해당 자

료들을 시계열 분석을 통한 상관관계를 알아보고, 야구산업 발전과 경제지표가 어

떠한 영향을 갖는지를 알아보고자 한다. 또한 각각의 시계열 자료의 분석을 통해

모형을 추정 및 검정 하며, 세부적인 연구 방법은 다음과 같다.

첫째, 본 연구와 유사한 선행연구의 검토를 통해 기존 연구와의 차별성과 앞으로

의 진행 방향에 대하여 제시하였다.

둘째, 수정된 자료의 시도표(time plot)을 통해 자료에 대한 대략적인 관계성을 구

축해 보았다.

셋째, 단위근 검정(디키-풀러 검정:Dickey-Fuller test)을 통해 주가, 관중수, 구단

지수의 정상성 여부를 확인하였다.

넷째, 공적분 검정(Johansen 검정)을 통해 관중수와 주가, 관중수와 구단지수 사이

에 공적분이 존재하는지를 잔차를 이용하여 확인하고 모형의 추정을 하여 적분된

변수들이 장기균형관계를 갖는지를 확인하였고 벡터오차수정모형을 설정하여 모형

과 모수를 추정하여 무작위 충격이 발생하면 장기균형으로부터의 일시적인 이탈이

발생할 경우 장기균형관계를 회복하기 위해 적분된 변수들이 보여주는 단기적·동태

적 특성을 확인하였다.1)

3. 선행연구 검토

기존에 나와 있는 논문 중 프로야구와 경제를 연관한 자료가 있었지만 통계학적

분석방법에 의해 경제 연구 자료는 다양하지 않았다. 최근 기업들이 스포츠를 이용

하여 회사 및 회사제품의 인지도를 높이고 이미지를 개선하기 위해 스포츠 마케팅

에 많은 관심을 보이고 있다는 점을 고안하여 최근 대중들에게 친숙해진 프로야구

의 23년 관중 기록과 코스피지수의 지난 23년(1988년～2010년)의 흐름이 비슷한 흐

름을 보이는지를 증가율로 추세 확인을 해보았다.

<그림 1> 23년간 코스피지수와 프로야구 관중수 증가율 추세

자료: 한국야구위원회(KBO), KB투자증권

위 <그림 1>은 연도별 12월의 종가의 코스피지수와 한국 프로야구의 연도별 총

관중수를 나타낸 것이다. 위 그림을 통해 코스피지수의 증가율과 프로야구 관중수

증가율의 변화가 상당히 비슷한 흐름을 보이는 것을 확인 할 수 있었다. 선행연구

1) 김해경 저(2005), “경제 및 금융자료를 위한 시계열분석”, 경문사

결과로는 코스피지수의 증가율과 프로야구 관중수 증가율의 관계가 강한 것으로 보

여진다. 따라서 해당 연구를 월별 데이터로 하여 통계학적 연구에 의해 상관관계를

밝혀낼 수 있을 것으로 기대한다.

2. 본 론

1. 자료수집 및 변수설정 과정

1) 자료 수집

본 연구에서는 1988년 4월부터 2010년 10월까지 23년간의 데이터를 활용하였다.

각 1년간의 데이터는 한국 프로야구 시즌 시행 월부터 시즌 종료 월까지의 게임당

평균 관중수를 월별로 조사하였고, 코스피의 경우에는 프로야구 시즌 시행 월부터

시즌 종료 월까지의 월봉(해당 월말 종가)을 사용하여 월별로 자료 수집을 하였다.

수집한 자료를 활용하여 구단명에 해당하는 그룹사들의 주가를 월봉으로 기록하였

고 코스피지수의 산출방법을 응용하여 구단지수라는 지표를 구성한다.

구단지수에 반영되는 그룹사 선정기준은 다음과 같다.

첫째, 각 구단의 기업의 선정기준은 구단명에 해당하는 그룹사들을 조건으로 선정

한다.

둘째, 거래소 상장기업을 기준으로 선정하였다. 비상장 주식은 정확한 시가가 존재

하지 않아 판매자와 구매자의 협상에 의해 거래가 되므로 객관적 가치(시가)가 떨

어지기 때문이다.

셋째, 구단 창단 후 프로야구 시즌 첫 경기를 기점으로 거래소에 상장되어 있는

해당 그룹사만 선정하였다. 도중에 상장되거나 생겨난 기업들을 배제한 이유는 잦

은 구단지수 수정이 잇따르고, 그로인해 발생하는 비연속성을 최소화 하고, 프로야

구 구단과 기업의 역사성의 일치를 고려하였다.

위의 세 조건을 만족하는 그룹사를 기준으로 그룹사를 선정하여 데이터화 하였고

선정된 그룹사명은 아래 <표 1>와 <표 2>의 구단명의 변경 역사를 기초로 하여

데이터를 수집하였다.

<표 1> 현재 프로야구 구단명과 변경 역사

현재의 구단명 구단명 변경 역사 창단일 / 변경일

두산 베어스OB 베어스 1982년 1월 15일

두산 베어스 1999년 1월 5일

LG 트윈스MBC 청룡 1982년 1월 26일

LG 트윈스 1990년 3월 15일

KIA 타이거즈해태 타이거즈 1982년 1월 30일

KIA 타이거즈 2001년 8월 1일

삼성 라이온즈 - 1982년 2월 3일

롯데 자이언츠 - 1982년 2월 12일

한화 이글스빙그레 이글스 1986년 3월 8일

한화 이글스 1993년 11월 1일

SK 와이번스 - 2000년 3월 31일

넥센 히어로즈

우리 히어로즈 2008년 3월 24일

히어로즈 2008년 8월 26일

넥센 히어로즈 2010년 2월 9일

출처: 위키백과, Retrieved March 3, 2011, from

http://ko.wikipedia.org/wiki/%ED%95%9C%EA%B5%AD_%ED%94%84%EB%A

1%9C_%EC%95%BC%EA%B5%AC#.ED.98.84.EC.9E.AC.EC.9D.98_.ED.94.84.EB.

A1.9C_.EC.95.BC.EA.B5.AC.ED.8C.80

<표 2> 해체된 프로야구 구단명과 역사

구단명 구단명 변경 역사 창단일 / 변경일 해체일

쌍방울 레이더스 - 1990년 3월 15일 2000년 2월 12일

현대 유니콘스

삼미 슈퍼스타즈 1982년 2월 5일

청보 핀토스 1985년 6월 29일

태평양 돌핀스 1988년 3월 8일

현대 유니콘스 1996년 3월 11일 2008년 3월 11일

출처: 위키백과, Retrieved March 3, 2011, from

http://ko.wikipedia.org/wiki/%ED%95%9C%EA%B5%AD_%ED%94%84%EB%

A1%9C_%EC%95%BC%EA%B5%AC#.ED.98.84.EC.9E.AC.EC.9D.98_.ED.94.84.E

B.A1.9C_.EC.95.BC.EA.B5.AC.ED.8C.80

<표 1>과 <표 2>의 각 구단의 구단명 변경역사에 해당하는 구단명별 그룹사는 다

음 <표 3>과 같다.

<표 3> 구단별 선정기준 만족하는 그룹사

구단명 그룹사

삼성(라이온즈)(18)

삼성SDI, 삼성전자, 삼성전기, 삼성물산,

제일모직, 삼성화재, 삼성테크윈, 삼성증권,

삼성정밀화학, 삼성SDI, 삼성전자, 삼성전기,

삼성물산, 제일모직, 삼성화재, 삼성테크윈,

삼성증권, 삼성정밀화학

롯데(자이언츠)(4) 롯데미도파, 롯데제과, 롯데칠성, 롯데삼강

한화(이글스)(4) 한화케미칼, 한화증권, 한화손해보험, 한화

두산(베어스)(3) 삼화왕관, 두산건설, 두산

LG(트윈스)(2) LG상사, LG

SK(와이번스)(10)

부산가스, 대한가스, SK텔레콤, SK케미칼,

SK증권, SK네트웍스, SK가스, SKC, SK,

IHQ

기아(타이거즈)(1) 기아차

넥센(히어로즈)(3) 넥센, 넥센테크, 넥센타이어

현대(유니콘스)(12)

현대그린푸드, 현대건설, 현대DSF, 현대차,

현대증권, 현대제철, 현대상선, 현대상사,

현대비엔지스틸, 현대미포조선, 현대모비스,

현대하이스코

빙그레(이글스)(1) 빙그레

태평양(돌핀스)(1) 아모레

우리(히어로즈)(1) 우리금융

2) 변수 설정과정

연구에 필요로 하는 변수는 코스피지수, 한국 프로야구 월별 관중수(GI), 구단지수

(T)까지 총 3가지이다. 세 변수로 변수를 설정하는 몇 가지 약속이 필요하다. 코스

피지수의 경우 4. 1)에서 설명한 방법으로 변수 값을 설정하고, 한국 프로야구 월별

평균 관중수는 아래 수식(1)과 같은 방법으로 계산하여 변수 값을 설정한다.

해당월의총관중수해당월의총경기수 (1)

다음으로 구단지수(T)의 값은 단계별로 변수값을 설정하도록 하겠다.

첫 번째, 수식(2)와 같이 계산하여 구단별 그룹사의 월별시가총액 를 산출한다.

× (2)

월 구단별그룹사의수 해당구단의그룹사주가계열사주식수

두 번째, 구단별 총 시가총액 은 아래의 수식(3)과 같이 산출한다.

(3)

해당시점에서각구단의그룹사수세 번째, 각 시점의 N개의 구단이 존재할 때, 모든 구단의 시가총액()은 아래의

수식(4)와 같이 산출하며, 매 시점의 시가총액은 비교시점 시가총액이 되고, 첫 번

째 시점의 시가총액은 기준시점 시가총액으로 구단의 변동이 생기기 직전 시점까지

변하지 않는다. 변동이 생겼을 때의 기준시가는 다섯 번째의 과정에서 상세히 다루

기로 하겠다.

(4)

해당시점에서프로야구구단수

네 번째, 구단지수를 설정하는 방법으로는 다우 존스 산업평균지수(Dow Jones

Industrial Average)에서 사용되는 가격 가중 지수(price-weighted index)와 코스피

지수나 코스피200외의 대부분이 사용하는 시가총액식 주가지수를 산출법을 고려하

였는데, 먼저 가격 가중 지수에서는 기업의 규모와 상관없이 주가가 높은 종목의

움직임이 주가가 낮은 종목의 움직임보다 더 큰 영향을 끼친다는 점이다. 산출법으

로는 (비교시점 주가의 합/기준시점의 주가의 합)×100으로 주가만 중요시 되어 고

주가 종목이 주식수의 영향 없이 평가된다는 단점이 있다. 반면, 가격 가중 지수를

보완한 산출법인 시가총액식 주가지수는 주가만 고려하지 않고 기업의 상장주식수

까지 모두 고려한 지수이며 기준시점과 비교시점을 어떻게 정하느냐에 따라서 라스

파이레스식(Laspeyres formula)과 파셰식(Paasche formula), 피셔식(Fisher formula)

으로 나누어진다. 피셔식의 경우 가장 이상적인 지수이지만 이론상의 경우일 뿐 현

실에서는 거의 사용되지 않기 때문에 배제하였다. 라스파이레스식은 기준시점을 고

정하고, 권리락과 배당락을 반영하지 않는 특징을 가지고 있으며, 파셰식은 주식수

의 변동을 바로 반영하여 기준시가총액에 가중하여 지수를 산출한다. 코스피지수나

코스피200외에 대부분의 지수에서 파셰식을 따르고 있다.

t시점의 구단지수()를 산출하는데 자료의 한계점을 고려하여 지수를 산출하기

위해서 라스파이레스식과 파셰식을 이용하였고, 자료의 한계점은 결론에서 다루도

록 하겠다.

각 시점의 구단지수는 수식(5)와 같이 산출가능하다.

× (5)

비교시점시가총액 기준시점시가총액

다섯 번째, 시점이 변화하면서 새로운 구단이 창단되거나 해체될 경우에는 시가총

액이 달라지게 된다. 변동액의 차이가 크지 않다면 구단지수의 값은 크게 변하지

않지만 크게 달라지는 경우에는 구단지수가 큰 폭으로 상승하거나 하락하게 된다.

실제로 코스피지수에서도 증자 또는 감자에 따른 주식수 변동이나 새로 상장되거나

폐지되는 기업들이 있을 경우 수정주가를 이용하는데, 이는 주식수의 변동으로 생

기는 연속성을 유지해주기 위해서 사용한다. 본 연구에서도 구단명에 변동이 생길

때 구단명에 해당하는 그룹사들도 변동하게 되므로 코스피의 주가 수정방식을 도입

하여 연속성을 유지할 수 있도록 수정기준시가총액(′)을 산출하하였다. 산출 방법2)

은 수식(6)과 같다.

′ ∆

× ′

(6)

수정전일비교시가총액 ∆비교시가총액변동액 ′ 수정전기준시가총액

2. 자료의 예비분석

<그림 2> 구단지수의 시도표

2) 송영렬(2006), 증권투자, 서울:학문사, p91

<그림 3> 코스피의 시도표

2. 1. 1)의 <표 3>을 참고하여 1988년부터 2010년까지의 매년 프로야구시즌 구단

의 존재유무에 따라 구단명에 해당하는 그룹사들을 시가총액식을 이용하여 만든 구

단지수와 같은 기간 동안의 코스피지수의 월봉 자료를 <그림 2>와 <그림 3>에 시

도표를 그려보았다. 위 시도표를 대략적으로 살펴본 결과 <그림 2>의 구단지수는

일정한 추세없이 상승, 하락을 반복 하는 것으로 보아 확률적 추세를 보이는 비정

상 시계열 자료임을 의심할 수 있고, <그림 3>의 코스피지수 자료의 경우 time의

뒷부분을 보면 코스피지수가 지속적으로 상승하는 것으로 보아 시간적 추세를 보이

것처럼 보이지만 전체적인 면에서 보면 상승, 하락을 반복하므로 코스피지수 역시

확률적 추세를 보이는 비정상 시계열임을 의심할 수 있다.

<그림 4> 평균관중수의 시도표

<그림 4>은 프로야구의 개막초기부터 2010년까지의 월별 평균관중수를 시도표로

나타낸 것이다. 관중수 역시 상승과 하락을 반복하므로 확률적 추세가 보이고 위의

Augmented Dickey-Fuller unit Root Tests

구단지수

(rate)

Type 시차 Tau Pr<Tau

상수·추세 없음

1 0.05 0.6975

2 0.14 0.7270

3 0.25 0.7570

4 0.37 0.7890

상수포함

1 -1.35 0.6080

2 -1.23 0.6593

3 -1.10 0.7151

4 -1.06 0.7309

상수·추세포함

1 -1.34 0.8734

2 -1.22 0.9020

3 -1.08 0.9290

4 -1.03 0.9364

두 자료와 같이 비정상 시계열임을 의심할 수 있었고 위의 자료를 비교해본 결과

대체적으로 추세적 성향이 유사한 그림을 그린다고 판단할 수 있다.

3. 단위근 검정

본 시계열 분석에서는 먼저 수행하여야 할 일의 하나는 관련 시계열이 정상인가를

확인하는 일이다. 정상시계열은 자료의 평균을 중심으로 분산은 유한한 값을 가지

고 있으며 외부적인 충격에도 평균을 중심으로 일정한 분산 하에 변동폭을 유지하

다가 결국 평균으로 회귀하는것을 말한다. 분석될 시계열에서 평균과 분산이 시간

의 변화에도 일정하고 또 공분산이 시차에만 의존해야 하는 것이다.

시계열의 추세는 결정적 추세와 확률적 추세로 구분된다. 일정한 시구간에서 시계

열의 증감 상태가 하나의 규칙적인 함수로 표현되면 이러한 추세를 시간적추세라

하고 그렇지 않으면 확률적 추세라고 할 수 있다. 시간적 추세가 있다면 ARMA 모

형으로 주어지는 적절한 회귀모형으로 적합(fitting)시키는 것이 바람직하다. 시계열

자료가 확률적 추세를 보이면 차분(differening)이 효과적이다. 시계열이 차분을 통

하여 정상화 되는 확률적 추세를 가지면 이 시계열은 단위근(unit root)을 갖는다고

말한다.

앞 선 예비 자료 분석을 통해 구단지수, 코스피지수, 관중수의 시계열이 정상이 아

님을 의심할 수 있었다. 하지만 그림만으로는 정상성 여부를 정확히 판단할 수 없

어 정상이 아님을 정확히 확인하기 위하여 단위근 검정(unit root test) 중 디키와

풀러(Dickey & Fuller)에 제안된 검정을 통해 단위근 존재의 여부를 판단하고 정상

성(stationary)을 알아보았다.

정상성을 검증하기 위하여 자료의 성격에 따라 상수항과 추세항이 모두 없는 경

우, 상수항만 포함하는 경우, 그리고 상수항과 추세항이 모두 포함되는 경우의 세

가지 모형을 모두 적용시켜 대표적인 Augmentsd Dickey Fuller(ADF) 검정을 실시

하였다.

<표 4> 구단지수와 코스피 자료의 시계열자료의 ADF Test

코스피지수

(kospi)

상수·추세 없음

1 0.66 0.8581

2 0.65 0.8549

3 0.37 0.7908

4 0.49 0.8188

상수포함

1 -0.60 0.8654

2 -0.64 0.8576

3 -1.00 0.7535

4 -0.93 0.7767

상수·추세포함

1 -1.74 0.7277

2 -1.77 0.7173

3 -2.17 0.5007

4 -2.03 0.5810

Augmented Dickey-Fuller unit Root Tests

구단지수

(rate)

Type 시차 Tau Pr<Tau

상수·추세 없음

1 -8.62 < 0.0001

2 -5.91 < 0.0001

3 -5.52 < 0.0001

4 -4.92 < 0.0001

상수포함

1 -8.67 < 0.0001

2 -5.96 < 0.0001

3 -5.59 < 0.0001

4 -4.99 0.0001

상수·추세포함

1 -8.73 < 0.0001

2 -6.03 < 0.0001

3 -5.64 < 0.0001

4 -5.06 0.0003

구단지수와 코스피지수의 ADF검정의 결과 <표 4>를 확인하면 1시차부터 4시차까

지의 단위근 검정을 한 결과 상수항과 추세항이 모두 없는 경우, 상수항만 포함하

는 경우, 그리고 상수항과 추세항이 모두 포함되는 경우의 모든 수준변수에서 유의

확률이 유의수준 1%보다 큰 것으로 나타났다. 수치상으로 보아 두 자료가 ‘단위근

이 존재한다’는 귀무가설()이 기각되지 못하였으므로 단위근이 존재한다고 볼 수

있었고 이 분석을 토대로 구단지수의 자료가 정상이 아니고 구단지수와 코스피지수

가 평균이 상승 또는 하락을 반복하는 확률추세를 가지고 있다는 것을 알 수 있다.

다음으로는 구단지수와 코스피지수의 차분을 통하여 두 자료가 차분정상성(

difference-stationary:DS) 과정을 가지고 있는지를 확인하였다. 아래의 <표 5>와

같이 1차 차분된 구단지수와 코스피지수의 유의확률이 유의수준 1%보다 작아 귀무

가설() 기각되는 것으로 보아 두 자료는 차분정상성(DS) 과정을 가지고 있고

I(1)임을 알 수 있다.

<표 5> 차분된 시계열자료의 ADF Test

Augmented Dickey-Fuller unit Root Tests

Type 시차 Tau Pr<Tau

상수·추세 없음

1 -1.43 0.1427

2 -0.72 0.4020

3 -0.47 0.5101

4 -0.32 0.5699

상수포함

1 -5.02 <0.0001

2 -3.50 0.0093

3 -2.87 0.0515

4 -2.70 0.0771

상수·추세포함

1 -5.17 0.0002

2 -3.60 0.0336

3 -2.96 0.1465

4 -2.77 0.2098

Augmented Dickey-Fuller unit Root Tests

Type 시차 Tau Pr<Tau

상수·추세 없음

1 -14.90 < 0.0001

2 -11.49 < 0.0001

3 -8.95 < 0.0001

4 -10.39 < 0.0001

상수포함1 -14.86 < 0.0001

2 -11.46 < 0.0001

코스피지수

(kospi)

상수·추세 없음

1 -9.04 < 0.0001

2 -7.70 < 0.0001

3 -6.70 < 0.0001

4 -5.58 < 0.0001

상수포함

1 -9.03 < 0.0001

2 -7.71 < 0.0001

3 -6.73 < 0.0001

4 -5.60 < 0.0001

상수·추세포함

1 -9.06 < 0.0001

2 -7.75 < 0.0001

3 -6.75 < 0.0001

4 -5.64 < 0.0001

<표 6> 평균관중수(Game)의 ADF Test

평균관중수의 ADF검정의 결과 <표 6>를 보면 앞선 두 자료와는 달리 상수를 포

함한 경우에는 1시차와 2시차에서, 상수와 추세를 모두 포함한 경우에는 1시차에서

유의확률이 유의수준 1%보다 작아서 귀무가설()을 기각할 수 있는 것으로 보아

단위근이 존재한다고 강하게 주장할 수는 없다. Dickey-Fuller 검정은 단위근이 존

재하지 않을 때도 단위근이 존재하는 것으로 판별되는 등 간혹 검정력에 문제가 있

는 경우가 있다.3) 그렇기 때문에 자료가 확률추세인지 시간추세인지를 확인하기 위

해 우선 확률 추세라는 가정 하에 자료를 차분하여 정상을 만족하는지 확인해 보았다.

<표 7> 차분된 평균관중수(game)의 ADF Test

3) ‘시간단 단기적 불균형에 관계에 따른 균형오차의 측정‘ 저자 김태호 학술논문 참고

3 -8.94 < 0.0001

4 -10.41 < 0.0001

상수·추세포함

1 -14.81 < 0.0001

2 -11.43 < 0.0001

3 -8.91 < 0.0001

4 -10.37 < 0.0001

확률추세라는 가정하에 1차 차분 후 ADF 검정을 실시한 결과 위의<표 7>와 같이

모든 수준변수에서 유의확률이 유의수준 1%보다 작은 것으로 나타났고 귀무가설이

기각되어 단위근이 존재하지 않아 정상이 됨을 알 수 있다. 1차 차분한 자료가 정

상이 되는 것으로 보아 본 자료는 확률추세를 갖고 있는 것을 확인할 수 있고 1차

차분한 자료가 정상과정이 얻어지는 것으로 보아 차분 정상적 과정이라는 것을 알

수 있다. 즉, 위의 시계열 자료는 I(1)을 따른다고 할 수 있다.

4. 공적분 검정

공적분(cointegration)은 엔글과 그렌저(Engle and Granger)에 의하여 도입된 개념

으로 경제나 금융현상을 분석하는 데 효과적으로 이용된다. 공적분은 벡터시계열을

대상으로 그것을 구성하는 비정상인 개별 시계열 사이의 관련성, 특리 개별 시계열

들의 공통행위나 조합효과 등을 다루는 개념이다. 이 개념은 특히 경제 변수나 금

융계열 사이에 존재할 수 있는 장기균형(long-term eqilibrium)관계 등을 설명하는

경제나 금융자료 분석에 적용되는 중요한 개념이다.

<그림 5> 공적분 검정

정상시계열 비정상시계열

공적분(0) 공적분(X)

VAR(p) 벡터오차수정모형(VECM) 차분 후 VAR(p)

공적분의 유무를 따지기 위해서는 랭크(rank)의 존재를 확인 것이 필요하다. 랭크

(rank)는 선형적으로 독립된 행들의 수이고, 이것은 공적분 벡터들의 수와 동일하

다. 만약 랭크가 0이라면, 이것은 모든 성분들이 0인 행렬이라는 것을 의미하고, 따

라서 공적분 벡터는 존재 하지 않게 된다. 변수들 간의 공적분이 성립한다는 것은

선형결합이 안정적임을 나타내며, 따라서 단위근을 갖는 수준변수들을 변환할 필요

가 없음을 의미한다.4)

본 연구는 구단지수와 평균관중수, 코스피지수와 평균관중수 간의 연관성을 보기

위해 공적분 검정인 요한슨(Johansen)검정을 이용하였다. 공적분 검정을 하는데는

1) 안소영(2010), “소득과 환율변동이 방한 일본인 관광수요에 미치는 영향” 석사학위 논문 p.66 참고

Eigenvalue Trace 5% Critical value

0 1 0.3758 72.76 15.34

1 2 0.0105 1.60 3.84

Eigenvalue Trace 5% Critical value

0 1 0.2970 53.74 15.34

1 2 0.0034 0.52 3.84

간단히 회귀분석의 잔차를 이용하는 방법도 있으나 표본이 작을 때 어떤 변수가 회

귀분석의 종속변수로 선택되느냐에 따라 검정결과가 지나치게 민감하게 반응한다는

심각한 결점을 가지고 있어 요한슨 검정을 이용하였다.5)

1) 구단지수와 평균관중수

<표 8> 구단지수와 평균관중수 공적분 검정(랭크의 유무)

구단지수와 평균관중수 간의 공적분 검정 결과 rank=1 일 때 Trace 통계량이 5%

Critical value 값보다 크므로 ‘rank=0’ 라는 귀무가설을 기각하므로 rank=1 이므로

1개의 공적분 벡터를 가지고 있다. 즉, 장기적으로 구단지수와 평균관중수 간의 잔

차항 확률보행(random walk)과정인 정상성을 가지고 있는 균형 관계가 존재하는

공적분 관계가 있고 단기적으로는 어떠한 충격에 의하여 구단지수와 평균관중수의

차이가 갑자기 커지거나 작아지는 불균형이 일어나지만 장기적으로는 결국 일정하

게 균형으로 되돌아 간다. 이는 그룹사의 주가가 상승하면 프로야구를 관람하는 관

중수의 수가 증가한다는 것을 의미하는데 기업이 성장하여 주가가 상승하면 그 이

익을 사회에 환원하는 차원에서 국민들을 여가 생활을 위해 프로야구 산업에 투자

를 하거나 더 큰 이익을 얻기 위한 마케팅 차원으로 기업홍보효과를 노리고 프로야

구 산업에 투자를 함으로써 프로야구 산업이 성장하여 프로야구를 보는 관중수가

증가한다고 볼 수 있다.

2) 코스피지수와 평균관중수

<표 9> 코스피지수와 평균관중수 공적분 검정(랭크의 유무)

<표 9>은 코스피지수와 평균관중수의 공적분 검정 결과로 rank=1 일 때, 귀무가설

을 기각하므로 rank=1 일때 구단지수와 마찬가지고 한 개의 공적분 벡터를 가진다.

이는 코스피지수 역시 평균관중수와 장기적인 균형관계가 존재하고 이는 코스피지수

와 프로야구 관중사이에는 어떠한 장기적 균형이 존재한다는 것을 의미한다. 코스피

지수가 증가한다는 것은 경제가 성장한다는 것으로 경제 성장으로 인하여 국민들은

생계를 이어나가기 바빴던 과거에 비해 시간적으로나 정신적으로 여유가 생겨 취미

생활을 즐기는데 많은 시간을 할애할 뿐만 아니라 건강에 대한 관심이 또한 많아지

5) 조담(2006), “금융계량분석”, 청람, 공적분분석과 오차수정모형 참고

면서 운동에 큰 관심을 보이고 있다. 국민들은 운동을 하는 것뿐만 아니라 관람에도

큰 관심을 가지고 있어 스포츠 중 한 분야인 프로야구의 인기가 상승하게 되어 경제

가 성장함에 따라 프로야구 관중수 또한 증가한다는 것이다.

5. 벡터자기회귀 모형의 추정

모형의 추정을 위해 Akaike Information Criteria(AIC), Schwarz Bayesian Criterion

(SBC=BIC)를 이용하였고 이 값을 최소화 하는 값을 찾아 벡터자기회귀모형의 차수

를 결정하였다. AIC와 SBC의 결과가 다르게 나타난다면 SBC 값을 선택하는데

SBC는 점근적으로 일치추정량을 가져다주기 때문에 더 우수한 대표본 특성을 가지

고 있다.6)

<표 10> 구단지수와 평균관중수, 코스피지수와 평균관중수의 AIC, SBC

p 1 2 3 4 5 6

구단

지수

AIC 24.91249 24.96659 24.93636 24.95113 25.00456 24.92937

SBC 25.03238 25.1673 25.21861 25.31566 25.45211 25.4607

코스피

지수

AIC 20.2171 20.2787 20.2798 20.34445 20.39201 20.32859

SBC 20.33699 20.47941 20.56205 20.70898 20.83956 20.85992

구단지수와 평균 관중수, 코스피지수와 평균관중수의 AIC와 SBC가 둘 다 p=1에

서 가장 작은 값을 가지므로 원 시계열의 벡터자기회귀모형은 VAR(1)이다. 또한

모든 기간에서 공적분 관계가 존재함으로 VAR모형보다는 벡터오차수정모형

(VECM)을 이용하는 것이 더 적절하므로 VECM을 이용하여 자료를 분석하였다.

VECM의 모형은 VAR(p)일 때, VECM(p-1)이므로 두 자료간의 VECM모형은

VECM(0)이다.

6. 벡터오차수정모형(VECM)의 계수추정

공적분 검정을 통하여 장기적 균형 관계가 존재하였다. 하지만 공적분 관계의 성

립이 장기적 균형관계를 의미하는 것이니 단기적으로도 균형관계가 존재한다는 것

은 아님을 의미한다. 따라서 벡터오차수정을 통해 충격변수에 의해 단기적으로 불

균형이 존재하는 경우 장기적으로 어떻게 균형으로 회귀하려고 하는지를 알아 보기

위해 벡터오차수정을 이용하였다.

정해진 기간 동안 코스피지수와 평균 관중수, 구단지수와 평균 관중수는 각기 비

정상 시계열이지만 그 선형결합은 정상계열임이 단위근 검정과 공적분 검정을 통하

여 밝혀졌다. 일반적으로 개별 시계열의 수준변수가 비정상인 경우 차분이나 추세

제거 등을 통해 정상 시계열로 변환시켜 VAR모형을 이용한다. 하지만 개별 수준변

수가 비정상 시계열이지만 변수들 간의 공적분관계가 존재하게 되면 벡터오차수정

6) 조담(2006), “금융계량분석”, 청람, 벡터오차수정모형의 해석 참고

Equation Parameter Estimate Standard Error t value

rate

const1 -0.99318 0.63431

AR1_1_1 -0.02514 0.01709

AR1_1_2 0.00051 0.00034

game

const2 1337.38277 142.83219

AR1_2_1 36.02742 3.84772

AR1_2_2 -0.72604 0.07754

Equation Parameter Estimate Standard Error t value

kospi

const1 -14.46874 12.33426

AR1_1_1 -0.01167 0.00995

AR1_1_2 0.00359 0.00306

game

const2 2345.07118 298.12318

AR1_2_1 1.89096 0.24039

AR1_2_2 -0.58117 0.07388

모형(Vector Error Correction Model, VECM)을 사용해야 한다. 결국 이 기간에

주가와 평균관중수, 구단지수와 평균관중수사이에 공적분 관계가 존재하여 장기균

형관계를 갖음을 의미한다.

오차수정모형은 두 계열이 갖는 비정상성들을 차분을 이용하지 않고 동적이고 안

정적인 장기균형을 도출할 수 있는 방법으로 무작위 충격으로 장기균형으로부터의

일시적인 이탈이 발생하면 오차수정 매커니즘(mechanism)이 균형을 회복하기 위해

작동한다.

단기적으로 균형에서 이탈했을 경우 균형으로 회복하기 위해 얼마나 빨리 변화하

는지를 알기 위하여 추정된 VECM모형을 이용하여 VECM의 계수를 추정하였다.

<표 11> VECM의 계수 추정(구단지수)

∆ (7)

∆ (8)

위 수식은 구단지수와 평균관중수의 VECM 계수를 정리하여 쓴 모형으로 평균야

구관중수 변화량은 구단지수의 전시차(t-1)에 36.02742배를 받는 것으로 t-1 시점의

구단지수가 t시점의 프로야구 관중수에 큰 영향을 주는 것으로 해석할 수 있다.

<표 12> VECM의 계수 추정(코스피지수)

∆ (9)

∆ (10)

위 수식은 코스피지수와 평균관중수의 VECM계수를 정리하여 쓴 모형이고 평균

야구관중수 변화량은 코스피지수의 전시차(t-1)에 1.89096배를 받아 t-1시점의 구단

지수가 t시점의 프로야구 관중수에 구단지수보다는 더 적은 영향을 주는 것으로 해

석할 수 있다.

식(8)와 식(10) 비교해보면 t시점의 프로야구 관중수에 t-1시점의 구단지수가 미치

는 영향이 t-1시점의 코스피지수가 미치는 영향보다 더 크므로 프로야구 관중수에

구단지수와 코스피지수 둘 다 영향을 주지만 구단지수가 더 크게 영향을 주는 것을

알 수 있다. 이는 경제적 성장보다는 기업의 성장이 야구산업에 더 큰 발전을 가져

온다는 것이라고 볼 수 있다.

3. 결론 및 연구한계점

최근 야구에 대한 관심이 증가하고 가족중심의 관중들과 여성 관중들이 증가함으

로써 남성중심의 스포츠 문화에서 여러 계층이 공유하는 스포츠로 자리 잡았다. 또

한 여러 매체를 통해 국민적인 관심을 받고 있어 야구가 대중스포츠의 발전에 가장

큰 비중을 차지한다고 볼 수 있다. 이를 반영하듯 작년 한 해 누적관중수는 약 593

만 명에 도달하였고, 올해도 지속적인 인기를 이어가고 있어 2011년 2사분기 현재

누적 관중수는 300만을 눈앞에 두고 있다.

대중의 큰 관심을 받고 있는 프로야구가 단순히 야구에 대한 관심에 증가인지 아

니면 경제지수와 어떠한 관계성을 지니는지에 대해 연구해 보았다. 경제지수로는

코스피지수와 구단지수를 기준으로 두고 각각이 야구관중수에 어떠한 영향을 주는

지를 분석하였다.

이러한 분석결과를 고려해보면 두 가지 차원의 결론을 도출할 수 있다.

첫 번째 결론으로 코스피지수의 증가는 전체 경제의 발전을 의미하고 경제가 발전

함에 따라 야구 관중수가 증가하였다고 볼 수 있다. 위의 공적분검정을 통해 두 지

수가 장기적 균형관계를 갖고, 균형상태를 벗어났을 때 강력한 조정계수가 작용하

여 균형에서 이탈하였을 경우 균형상태로 되돌아가려는 성향이 강하다는 것을 알

수 있다. 이는 두 지수가 강한 공적분관계를 보인다고 분석할 수 있다.

경제 성장을 통해 국민들의 후생수준이 증가하고 여가에 대한 관심도가 증가하여

신체적, 정신적 건강을 추구함으로써 스포츠에 대한 관심이 높아지며 그중 하나인

야구산업에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 보여진다.

두 번째로는 구단지수는 야구관중수에 영향을 주는 것을 알 수 있다. 구단지수가

증가함에 따라 야구 관중수가 증가하고 장기적 공적분 관계를 강하게 갖고 있으며

강력한 조정계수를 통해 균형관계가 이탈한 경우 균형 상태로 되돌아가려는 성향이

강하게 나타났다. 이를 통해 각 구단명의 관련된 그룹사들이 성장하면서 기업홍보

와 사회적 환원 차원에서 야구에 대한 투자를 증가시켜 관중수의 증가함을 분석하

였다.

코스피지수과 관중수의 공적분관계보다 구단지수와 관중수의 공적분관계가 더 강

하다는 점으로 미루어 볼 때, 야구관중수가 전체적인 경제적 성장보다는 구단그룹

사의 성장을 통해 야구산업에 투자함으로써 야구관중수 증가에 더 큰 영향을 미치

는 것으로 분석하였다.

이는 그동안의 야구산업의 성장이 사회적으로 스포츠에 대한 관심도가 증가하여

성장한 것보다는 기업들이 기업홍보와 사회적 환원을 위해 야구 산업에 투자함으로

써 더 큰 성장을 보인 것으로 분석된다.

본 연구를 시작하기 전 예상되는 결론은 경제성장을 통해 국민들의 여가에 대한

관심도가 높아져서 야구관중수가 증가하게 되고, 이를 통해 구단의 그룹사들의 기

업홍보에 영향을 미쳐서 구단지수가 상승한다고 예상하였다. 경제성장을 통한 야구

관중수 증가는 예상과 동일하였지만, 구단지수와 야구관중수에 대한 인과적 관계는

반대로 그룹사들이 성장함에 따라 관중수가 증가하는 것으로 분석되었다. 기업은

스포츠산업에 투자함으로써 관중수가 증가하고, 그로인해 기업의 이미지 상승효과

가 일어나 기업에 더 좋은 영향을 끼쳐 더 큰 성장을 가져올 수 있다. 스포츠산업

을 통한 광고효과는 통상적인 광고에 비하여 저렴하지만 높은 광고 효과를 가져올

수 있을 뿐만 아니라 시즌 내내 지속적인 화제를 불러일으켜 안정적이고 효과적인

광고수단이라고 할 수 있다. 그러므로 앞으로도 스포츠 산업에 대한 꾸준한 투자가

필요함을 본 연구가 뒷받침될 수 있다.

연구의 검토결과 다음과 같은 한계점이 있다.

첫째, 선행연구에서는 연단위의 수치를 입력하였기 때문에 연속성을 갖는 자료로

볼 수 있다. 하지만 한국 프로야구 시즌은 3월～10월 사이에서 시행이 된다. 시즌이

끝난 후부터 다음연도 시즌이 시작할 때까지의 데이터가 반영되지 않기 때문에 연

속성을 만족하지 않는다. 코스피지수와 구단지수 또한 한국 프로야구 관중수와 같

은 시점의 데이터를 입력해야 하기 때문에 연속성을 가지지 않는다.

둘째, 프로야구 구단의 그룹사들 중 코스피 상장주식이 아니거나 거래소 종목이

아닌 경우, 코스피지수에 데이터가 포함되어 있지 않고, 장외종목이거나 이미 상장

폐지된 기업에 경우 앞으로 본 연구의 새로운 지표인 구단지수에는 반영이 되지 않

아 한계점을 보이지만 반영되지 않는 기업들의 수가 많지 않고, 시가총액이 구단지

수에 반영되는 비율이 작기 때문에 큰 영향을 미치지 않는다고 판단하였다. 7) 또한

작은 주식수의 변화는 반영하지 않았다. 데이터 조회의 한계로 인해 권리락과 배당

락 등의 주식수의 변화를 반영하지 못했지만, 이 또한 전체의 시가총액에 반영되는

비율은 작기 때문에 흐름과 추세를 확인하는데는 큰 문제가 없을 것으로 판단하였

다.

셋째, 한국 프로야구 관중수는 경제적 지표뿐만 아니라 외부적 요인에 의해 많은

영향을 받는다. 다른 외부적인 요인을 배제하고 단순히 경제지표와의 관계를 연구

하였기 때문에 외부적 요인의 영향을 반영하지 못한 점이 결론에 영향을 미칠 것이

라고 염두 하였다. 차후 이 부분에 대해 추가적인 연구가 필요하다.

넷째, 자료수집 과정에서 프로야구 관중기록의 자료가 희귀성을 나타냈다. 인터넷

으로는 최근 4～5년의 자료만이 존재하였고, 한국야구위원회 홈페이지 자료와 어느

7) OB(베어스), MBC(청룡), 해태(타이거즈), 쌍방울(레이더스)의 관련 주가는 현재 상장폐지되거나 인

수합병(M&A) 또는 거래소 비상장주식으로 데이터를 찾을 수 없었다.

포털사이트에서도 해당 자료를 찾을 수 없었다. 결국 한국야구위원회를 방문하여

전년의 경기내용을 매년 발간하는 프로야구연감에서 관중기록을 볼 수 있었지만,

이 과정에서 한국야구위원회에서도 모든 연감을 보유하고 있지 않아, 여러 도서관

을 수소문해 자료를 데이터화 하였다. 아직까지 해당 자료들을 접하기는 쉽지 않은

이유중 하나가 프로야구 관중기록이 제대로 데이터화 되어있지 않아 관련 연구자료

가 많지 않다는 점이다. 하지만 해당 연구진행 과정에서 희귀성있는 자료의 데이터

화의 시발이라는 점은 큰 가치가 있다.

위와 같은 한계점을 내포하고 있지만 스포츠에 대한 관심이 증가하면서 스포츠 마

케팅과 연관한 경제 분야의 연구가 관심이 많아지고 있으나 아직까지 스포츠와 경

제에 대한 관련 연구가 활발하지 않은 것이 현실이다. 연구를 시작하게 된 계기 또

한 이러한 측면에서 스포츠와 경제의 관련성에 대한 연구가 활발히 진행되길 위해

서이다. 향후 본 주제가 완전한 경제적 지표로 사용되기 위해서는 다른 차원의 추

가적인 분석이 실시될 경우 더욱 설명력 있는 결과가 도출될 것이라 기대할 수 있

다.

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