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경희대학교 국제지역연구원 아태연구.jpg
KCI등재 학술저널

Export Competitiveness and Technological Capability in Bioenergy Sector

각국의 바이오에너지 산업의 성장과 수출은 주로 기술지향 및 수요견인 정책을 통해 유도되고 있다. 이들 정책의 주요 목표가 기술 혁신인 점을 감안하면 기술 역량은 곧 산업과 수출을 성장시키는 주요 요인이 된다. 이러한 사실에도 불구하고, 바이오에너지 산업에 있어서의 수출 경쟁력과 기술 역량 사이의 동태적 관계를 분석하고 있는 실증 연구는 없다. 이에 본 연구는 20개 OECD 국가에 대한 패널 자료를 구축하여 바이오에너지 산업에 있어서의 수출 경쟁력과 기술 역량 간 관계를 분석하였다. 먼저, 각 시계열에 있어서의 구조적 변화와 횡단면 사이의 상호의존성에 대한 검정을 실시하였으며, 이 결과에 기초하여 데이터의 정상성과 장기 균형의 존재 여부를 검정하였다. 패널 단위근 및 패널 공적분 검정 결과, 데이터가 안정적이지 않은 것으로 나타났으며, 시계열 사이에 공적분이 있는 것으로 나타났다. 이에 본 연구는 패널 VECM을 설정하고 1단계 차분 GMM 추정을 통해 양자간 관계를 분석하였다. 분석결과, 단기적으로 수출경쟁력은 기술역량에 정(+)의 영향을 미치고 있으며, 이들 양자는 오차수정항과 작용하여 상호 영향을 미치는 것으로 나타났다. 장기적으로는 기술역량의 강화가 오차수정항을 통해 수출경쟁력에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 바이오에너지 공공정책의 입안과 수행이 수출경쟁력에 대한 긍정적인 정책탄력성을 유발할 수 있도록 장기적인 차원에서 접근해야할 필요성을 제기하고 있다.

This paper tests the dynamic relationship between each country's export comparative advantage and technological capability in bioenergy technology sector using panel data from 20 OECD countries over the period from 1993 to 2008. The study implements heterogeneous panel unit root tests and cointegration tests, taking the normality and cross-section dependence test into account. The study finds evidence that there is co-movement among the series. Thus, the empirical model to test the casual relationship among the variables in question is based on the panel VECM model and implements panel GMM estimation to determine the dynamic relationships between the series to deal with a simultaneity problem introduced by difference and existence of heteroscedasticity in the genuine errors across industries. The long-run relationship emerging from the DOLS results indicates that 1 unit increase in technological capability increases trade comparative advantage by some 2.3 unit. The RSCA and CO2PC variables respond to a deviation from the long-run equilibrium in the previous period. In the causality results, this study finds evidence of a positive short-run and strong linear causal relation running from RSCA to TSCA, and a positive strong linear causal relation running for TSCA to RSCA.

Ⅰ. Introduction

Ⅱ. Empirical methodology, model specification and data

Ⅲ. Empirical analysis

Ⅳ. Conclusion

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