〈표 4〉는 산업별 GDP의 예측오차분산에서 산업 고유 충격이 차지하는 비중을 보여준다. 2010년 해당 산업 고유 충격의 기여율은 1분기 예측오차분산의 경우에는 83.09%, 20분기 예측오차분산의 경우에는 50.19%이다. 이러한 경향은 1995년의 결과에서도 나타나고 있다. 이는 각 산업에서 발생한 고유 충격이 해당 산업 GDP 변동에 가장 큰 영향을 미친다는 것을 보여준다. 이에 비해 다른 산업에서 발생한 충격의 영향력은 매우 작은 것으로 나타났다. 2010년 어느 한 산업의 1분기 및 20분기 예측오차분산 중 다른 산업의 고유 충격에 의해 설명되는 비율은 2.11%와 2.10%에 불과하였다. 이러한 특징은 그동안 크게 변하지 않았다.
산업별 GDP의 조건부 상관계수 중 산업 고유 충격에 의해 설명되는 부분도 매우 작았는데, 1995년의 경우 -0.00003, 2010년의 경우 0.00003에 불과하였다. 이러한 결과는 산업 고유 충격이 산업간 공행성의 주된 원천으로 본 Holly and Petrella(2012)의 주장과 배치되는 것이며 이들과 반대 입장에 있는 Foerster et al.(2011)의 결론과 부합하는 것이다. Foerster et al.(2011)은 공통 충격 없이 산업 고유 충격만을 가정하는 모형에서는 전산업 평균 상관계수가 0에 가깝게 추정된다는 결과를 제시한 바 있는데, 본 연구의 결과는 Foerster et al.(2011)의 분석결과를 뒷받침하는 것으로 볼 수 있다.
산업 고유 충격의 중요성에 대한 이상의 결과를 해석하는 데는 다음과 같은 점에 유의할 필요가 있다. 첫째, 산업별 GDP가 아닌 산출액 자료를 이용하는 경우, 산출액에는 중간투입도 포함되기 때문에 산업 고유 충격의 산업간 파급효과가 더 크게 나타날 수 있다는 점이다.
둘째, 산업분류를 더 세분화할 경우 분석 결과가 달라질 수 있다는 점이다. 예컨대 Acemoglu et al.(2012) 등에 따르면 산업 고유 충격이 서로 독립적임에도 불구하고 여러 산업의 GDP가 공행하는 이유는 중간재 투입-산출 구조에서 각 산업의 역할이 비대칭적 이기 때문이다. 특히 중간재 거래 흐름에서의 역할이 제한적인 산업은 다른 산업들의 생산에 큰 영향을 미치지 못하지만 많은 산업과 중간재 거래 관계를 형성하고 있는 소수의 중심 산업(hub sector)은 다른 산업들의 생산에 큰 영향을 미칠 수 있다. 따라서 산업분류 수준이 달라지면 산업별 역할의 비대칭성 정도가 영향을 받게 되어 산업 고유 충격의 산업간 파급효과도 다르게 나타날 수 있다.
셋째, 본 연구에서는 주성분 기법을 이용하여 국내경기 요인을 추출하였다. 그러나 주성분 기법에 의해 추출된 국내경기 요인 중 일부는 개별 산업에서 시작된 교란으로 설명 될 수 있다. 본 연구의 접근법에 의하면 개별 산업 교란이 한 분기 내에 다른 모든 산업들에도 영향을 미친다면 산업 고유 충격이 아닌 국내경기 충격으로 식별될 수도 있다. 따라서 본 연구에서 적용한 접근법으로는 국내경기 충격 중 어느 정도가 해당 산업 고유의 충격에 의한 것인지를 구분하기가 힘들다. 이러한 방법상의 한계는 접근법을 달리한 후속 연구의 몫으로 남겨둔다.