Causal Relationship between TFP and Economic Growth across Different Income Group Countries: Evidence from Combine Co-integration and VECM Granger Causality Approach

이 연구의 목적은 세계에서 소득 수준이 서로 다른 국가들 간에 총요소 생산성 증가와 경제성장 사이에 어떤 인과관계가 있는지를 분석하고 이해하는 데 있다. 이를 위해 1990년부터 2016년까지 각국의 분기별 데이터가 사용되었으며, Bayer와 Hanck의 공적분 결합 검정과 VECM 그레인저 인과관계 검정이 이루어졌다. 데이터 정규성 여부를 검증하기 위해 ADF 검정을 실시하였으며, 변수들의 유의성과 가설을 검증하기 위해 표준통계량인 p값과 t 검정을 실시하였다. 경제성장과 총요소 생산성에 대한 측정을 위해 연구자는 이들 변수들의 증가율을 활용하였다. 이 연구에서는 또한 자료 분석을 위해 이뷰즈와 엑셀 데이터 분석 프로그램이 사용되었다. Bayer와 Hanck의 공적분 결합 검정은 고소득국, 중고소득국, 중저소득국의 변수 간 연관성은 존재하지만, 저소득국의 변수 간 연관성은 없다는 것을 보여주었다. VECM 그레인저 인과관계 검정 결과, 중고소득국에서는 양방향 인과관계가, 고소득국의 경우 국내총생산에서 총요소 생산성에 영향을 미치는 단방향 인과관계가, 중저소득국의 경우 총요소 생산성에서 국내총생산에 영향을 미치는 일방향 인과관계가 있음이 나타났다. 또한 이들 두 변수 간 인과관계는 국가의 소득 수준에 달려 있음이 드러났다. 그러므로 경제발전 정책을 고안하고 실행하는 과정에서 경제 방향 관계의 총요소 생산성의 성장률을 이해하는 것이 중요함을 알 수 있다. 마지막으로 이 연구는 정책 입안 과정에서 각국 정부가 어느 측면에 초점을 두어야 하는지 그 방향성에 대하여 각 국가의 소득 수준에 따른 몇 가지 권고사항을 제시하고 있다.

The study tries to address and understand the causal relationship between growth of total factor productivity (TFPG) and growth of an economy in different income level group in the world. Quarterly data for the variables over the years 1990-2016 are used in Granger causality test by using Bayer and Hanck combine co-integration and VECM Granger Causality test approach. To verify whether the data is stationary or not Augmented Dicky-Fuller test was conducted. Standard statistical methods (P-value and t-statistics) can be accustomed to test the significance of variables and to testify the hypothesis. For the growth of an economy and TFP the researcher uses growth rate of the variables. The study was conducted by Eviews and Excel data analysis software. The Bayer and Hanck combine co-integration test indicated that there is an association between the variables for HIC, UMIC, and LMIC and there is no association between the variables for LIC. The VECM Granger causality result showed that the existence of bidirectional causal relationship for UMIC, unidirectional causal relationship running from GDP to TFP for HIC and TFP to GDP for LMIC. The causality relationship between two variables depends on a country’s income level. Therefore, it is important to understand the TFP growth of an economy directional relationship while developing and implementing economic development policies and this research put some recommendations for each income level countries on in which direction should the government focused in policy making process.