經濟成長의 收斂過程에서 人的資本의 役割:

國際 패널資料分析*

全 相 準**

____________________

* 본 논문에 대하여 유익한 논평을 해 주신 심사위원들께 감사드립니다.

** 鮮文大學校 國際經濟學科 助敎授, 충남 아산시 탕정면 갈산리 100 번지, (우) 336-840 (Tel: 0418-530-2516, Fax: 0418-530-2973, E-mail: sjun@omega.sunmoon.ac.kr)

논 문 초 록 :

본고는 World Bank(1997)의 국제 패널자료와 Barro and Lee(1996)의 교육성취에 대한 국제패널자료를 사용하여, 조건부 수렴에 관한 동적 패널모형의 실증분석에서 인적 자본의 패널자료가 어떠한 역할을 하는 지에 대하여 심층 탐구하고 있다. 본고는 확률적 솔로우모형과 패널자료 추정기법을 사용함으로써 국가간에 기술성장률의 이질성을 허용해 준다. 따라서 본고의 수렴은 개별국가의 안정상태로의 수렴으로서, 기존연구에서 자료집합 내의 모든 국가를 위한 공통적 안정상태를 향한 수렴과는 의미가 다르다. 본고는 Lee, Pesaran and Smith(1997)의 동적 패널모형 추정 기법을 적용함으로써 수렴속도를 추정하고 인적자본 변수가 수렴속도에 미치는 영향 등에 관한 실증 분석을 수행하였다.

본고의 실증분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 기존의 성장에 관한 실증 연구에서 편의상 국가간에 동일하다고 가정해 온 기술성장률의 국가간 이질성(heterogeneity)이 매우 현저한 것으로 나타났다. 둘째, 평균수렴속도의 추정치가 기존 횡단면 연구의 공통적인 추정치인 연평균 2% 내외보다 훨씬 높아서 표본별로 27%～32% 정도로 추정되었다. 셋째, Barro and Lee(1996)의 교육적 성취에 대한 국제패널자료(126 개국)를 인적자본의 대리변수로 사용한 결과, 인적자본을 고려하지 않은 단순모형의 경우에서 보다 연간수렴속도 추정치가 약 9%p 높게 추정되었다. 이는 교육적 성취에 의해 대리된 인적자본의 축적이, 패널자료를 이용한 추정에서도, 국민경제의 안정상태로의 수렴속도를 상당히 높임으로써 소득수준과 성장에 중요한 영향을 줄 수 있다는 사실을 암시한다. 넷째, 평균 기술성장률의 추정치도 인적자본 축적을 고려한 경우가 고려하지 않은 경우에 비하여 더 높게 나타났는데, 이는 인적자본을 모형에 포함하였을 경우, 수렴속도 뿐만 아니라 기술성장률도 더 높아진다는 것을 암시한다. 이러한 사실은 기존연구에서 강조된 직접적인 생산투입요소로서의 역할 이외에, 인적자본이 소득성장에 영향을 주는 또 다른 경로, 즉 총요소생산성(기술 성장)의 향상에 대한 공헌을 함축하고 있다.

핵심주제어: 수렴속도, 인적자본축적, 교육성취, 확률적 솔로우모형, 내생성장모형, 패널자료추정법.

경제학문헌목록 주제분류: E0, O4.

This paper examines the relationship between convergence and human capital using international panel data on macroeconomic indicators and educational attainment. It allows for the heterogeneity in technological growth across countries by use of the stochastic Solow model and panel data estimation. Thus the convergence in this paper is toward the steady state of the individual country, not toward the common steady state for all nations in the data set as in the existing literature. Using econometric techniques to estimate panel data in the stochastic Solow model, it reports the findings as follows. First, the heterogeneity in technology growth across countries, which has been typically assumed to be nonexistent in the growth literature, has been found to be prominent. Second, the average estimates for convergence rates are between 27% and 32%, which are much higher that those reported in the researches using cross-section data. Third, the model with the human capital proxied by educational attainment gives about 9%p higher convergence rate estimates than the model without it. This implies that human capital accumulation can influence income levels and growth by enhancing the speed of convergence. Fourth, the average estimates for technology growth are higher in the model with human capital than in the model without it. This suggests that human capital accumulation may improve growth in technology as well as the speed of convergence. This implies another channel for human capital to affect income growth by enhancing growth in total factor productivity, in addition to the role of human capital as a production input.

I. 序 論

우리가 세계 경제 자료에서 발견할 수 있는 국가들간의 방대한 소득 격차는 지금까지 경제성장의 원천에 대한 방대한 이론적 및 실증적 논문을 탄생시키게 하였다. 이러한 경제성장 연구의 주요한 추세들중 하나는 바로 수렴(convergence)에 관한 연구이다. 경제성장에 대한 실증 연구는 초창기에 국제 횡단면 자료를 사용한 무조건부 또는 절대적 수렴(unconditional or absolute convergence)의 탐구로부터, 두 번째 단계에서 횡단면 자료를 사용한 조건부 수렴(conditional convergence)의 연구, 세 번째 단계에서 패널자료를 사용한 조건부 수렴의 연구로 진화되어 왔다. 1990년대 이후, 최근까지 해외 연구자들의 경제성장에 대한 연구 성과를 간략히 살펴보면 다음과 같다.

Barro(1991)는 98 개국의 1960-1985년 기간의 횡단면 자료를 사용하여, 실질 1인당 GDP 성장률이 기초(期初) 인적자본(1960년의 학교등록률)과는 양의 관계가 있고, 기초 실질 1인당 GDP 수준과는 음의 관계가 있다는 사실을 발견하였다. 그는 또한 더 높은 수준의 인적자본을 가진 국가들은 더 낮은 출산율과 더 높은 물적자본투자/GDP 비율을 가지고 있으며, 성장은 정부지출/GDP 비율과는 음의 관계가 있으나 정부투자비율과는 유의한 관계가 없다는 사실도 보고하고 있다. 또한 성장률은 정치적 안정성(political stability) 지표와는 양의 관계가 있으며 시장왜곡(market distortion) 지표와는 음의 관계가 있다는 결과를 얻었다.

Barro and Sala-i-Martin(1992)은 신고전파 성장모형과 횡단면 자료를 사용하여 48 개 미국 주들간의 수렴을 연구하였다. 주별 개인소득 및 총주생산(gross state product) 자료를 사용한 연구 결과, 미국 48 개 주들은 조건부 수렴의 명백한 증거를 제공하지만, 이러한 발견은 단지 자본에 대한 수확체감이 아주 완만하게 발생할 경우에만 정량적으로 신고전파 모형과 조화될 수 있다는 사실을 보고하고 있다.

Mankiw, Romer, and Weil(1992: MRW)은 솔로우 성장모형이 생활수준의 국제적 차이와 조화되는 지의 여부를 조사한다. 그들의 연구는 물적자본뿐만 아니라 인적자본 축적을 포함하는 확장된 솔로우모형(MRW 모형)이 국가간 횡단면 자료의 특성을 매우 잘 묘사한다는 것을 보고한다. 또한 인구성장률과 자본축적을 일정하게 유지한 조건하에서 확장된 솔로우모형이 예측하는 수렴속도로부터 빈국이 부국의 소득수준에 조건부 수렴한다는 증거를 제시하고 있다.

Islam(1995)은 Mankiw, Romer, and Weil(1992)과 Summers and Heston(1988)의 자료를 사용하여 패널추정법으로 수렴속도, 자본소득분배율(capital share)을 추정하고 횡단면 회귀 및 합동회귀(pooled regression)와 패널추정(LSDV 및 MD 추정) 결과를 비교하였다. Islam(1995) 연구의 공헌은 그 동안 횡단면 자료를 사용하여 수렴에 대하여 연구해 오던 학계의 관행에서 벗어나 동적 패널자료 모형(dynamic panel data model)을 패널 추정방법을 사용하여 추정한 것이다. 이러한 패널접근법의 장점은 경제들간에 총생산함수의 차이를 허용할 수 있다는 것이다. 이러한 접근법은 단일 횡단면 회귀분석에서 얻어진 결과와는 유의하게 다른 결과를 가져온다. 그는 횡단면 회귀분석에서 얻어진 것보다 높은 조건부 수렴속도와 더 낮은 산출의 자본에 대한 탄력성 수치를 발견하였다. 이러한 결과들은 기존의 단일 횡단면 회귀분석이 내포하고 있는 생략변수편의(omitted variables biases)에 대한 패널추정의 교정이라는 점에서 설명 가능하다. 성장 이론의 관점에서, 이러한 결과는 국가간 총생산함수의 실질적 차이(이질성)를 허용하는 것의 중요성을 강조하는 것이다.

Bernard and Durlauf(1995)는 1900-1987년 기간의 15 개 OECD 국가 자료와 Johansen(1988, 1990)과 Phillips and Ouliaris(1988)의 공적분 검정법(cointegration tests)을 사용하여, 이 15 개 국가 집단의 소득 수준의 장기 수렴 가설을 기각하고, 공통추세(common trends)가 3～6 개 있다는 사실을 발견하였다.

Evans and Karras(1996)는 미국 48 개 주의 자료를 사용하여 주 소득 수준들이 수렴하는지, 그리고 만약 수렴한다면 그 수렴이 절대적인 지의 여부를 검정하였다. 기술 수준, 자본소득분배율 및 자본임대율에 대한 자료를 통계 분석한 결과, 미국 주 소득은 서로 크게 다른 수준으로 신속히 수렴한다는 강한 증거를 발견하였다. 절대적 수렴 가설은 강하게 기각되었고, 수렴속도의 신속성은 미국 주들간에 생산요소(자본 및 노동)와 기술의 이동성(mobility of factors and technology)이 높다는 것을 암시한다는 결론을 내렸다.

Evans(1997)는 Summers and Heston(1991)의 48 개국 (1950-1990) 자료와 미국의 48 개 주 (1929-1991) 자료 및 Stock(1991)의 중위수 불편추정량(median unbiased estimator: MUE)을 사용하여 수렴속도가 Summers and Heston(1991)의 국가 자료의 경우에 5.9%(연간)이고, 주별 자료의 경우에 15.5%라고 추정하였으며, 이는 전통적인 횡단면 접근법의 연간 2%보다 훨씬 높은 수치이다. 그의 연구에서는 성장모형에서 재생산 가능 요소(reproducible factors)로서 물적자본만이 고려될 필요가 있고, 미국 주들간에 생산요소 이동성이 매우 높다고 결론 짓고 있다.

Lee, Pesaran and Smith(1997)는 1960-1989년 기간 동안 102 개국의 패널자료를 사용하여 국가간의 1인당 소득과 성장의 수렴을 연구하였다. 그들의 연구에서 기본 틀로 사용하고 있는 확률적 솔로우모형(stochastic Solow model)은 결정론적 솔로우모형(deterministic Solow model)의 선형해(linearized solution)에 오차항을 더하여 얻은 산출방정식을 사용하는 기존의 표준적 접근법과 아주 다른 특성을 가지고 있다. 그들의 연구는 기존문헌에서 전통적으로 정의된 횡단면자료를 사용한 베타수렴(beta convergence) 추정치들이 상당한 편의(bias)를 가지고 있으며 확률적 솔로우모형을 사용한 패널자료 추정법이 이러한 편의를 제거할 수 있다는 계량경제학적 증거를 보여준다. 그들은 안정상태 성장률이 국가들간에 유의하게 다르며, 이러한 성장률의 이질성(heterogeneity)이 모형에서 허용되면, 베타수렴의 추정치들이 기존 연구문헌의 공통된 수치보다 상당히 더 높게 나타난다는 사실을 발견하였다.

Levine and Zervos(1998)는 주식시장 발전지표 - 회전율(turnover), 자본화(capitalization), 거래총액비율, CAPM 및 APT 주식시장 통합지표, 주식수익 변동성 - 와 은행발전지표(은행의 대민간신용/GDP)가 성장지표들(1인당 실질GDP성장률, 자본스톡성장률, 생산성성장)에 미치는 효과를 OLS(통상최소자승)와 IV(instrumental variables: 수단변수) 추정법을 사용하여 추정하였다. 추정 결과, 그들은 주식시장 발전지표와 은행발전지표와 같은 금융시장 발전지표들이 성장지표들에 대하여 경제학적이고 통계학적으로 매우 유의한 영향을 미친다는 사실을 발견하였다. Rajan and Zingales(1998)는 IMF의 IFS 자료와 IFC의 산업자료(1980-1990)를 사용하여 외부금융에 대한 의존성이 높은 산업은 더 발달된 금융시장을 가진 국가에서 더 빨리 성장한다는 사실을 발견하였다.

Temple and Johnson(1998)은 Adelman and Morris(1967)의 사회개발지표 자료와 Penn World Table 자료를 사용하여 사회개발지표(social development indexes)와 그 성분, 특히 매스컴 발전 정도가 성장률에 미치는 영향을 횡단면 분석하고 여러 가지 변수들을 추가하여 강건성(robustness) 분석을 수행한 결과, 사회개발지표가 미래 성장에 대해 유의한 예측력을 보유하고 있다는 사실을 발견하였다.

Frankel and Romer(1999)는 Summers and Heston(1991)의 자료를 사용하여 무역의존도(trade share)와 인구 및 국가 면적(area)이 1인당 소득에 미치는 영향을 수단변수(IV) 추정 기법에 의하여 분석하였다. 다양한 강건성 검정 결과, 그들은 무역의존도와 인구 및 면적이 각국의 1인당 소득 수준에 유의한 영향을 미친다는 사실을 발견하였다.

Hall and Jones(1999)는 Summers and Heston(1991)의 자료를 사용하여, 1인당 산출(소득)의 성분을 자본-산출비율(자본심화도: capital intensity), 학교교육연수 및 생산성(productivity: 기술진보) 항목으로 분해한 후, 각 산출 성분의 1인당 산출에 대한 공헌도를 계산하였다. 그리고 사회적 하부구조(social infrastructure)가 1인당 산출 및 그 성분에 미치는 영향을 수단변수(IV) 추정 기법을 사용하여 추정하였다. 분석 결과, 이들은 사회적 하부구조가 1인당 산출(소득) 및 그 성분에 상당히 유의한 영향을 미친다는 사실을 발견하였다.

수렴에 관한 실증 연구는 Islam(1998)이 지적한 바와 같이 다음과 같은 몇 개의 단계를 통하여 진행되어 왔다. 첫 번째 단계에서는 횡단면 자료를 사용하여 절대적 수렴 또는 무조건부 수렴가설이 검정되었다. 예를 들어, Baumol(1986)의 연구에서와 같이 횡단면 자료 표본에 속한 모든 국가들이 동일한 안정상태 소득수준을 갖고 있다는 암묵적 가정 하에서 수렴이 연구되었다. 두 번째 단계에서는 Barro(1991), Barro and Sala-i-Martin(1992), and Mankiw, Romer, and Weil(1992)에서와 같이 조건부 수렴의 가설이 정의되고 검정되었다. 이러한 연구에서는 횡단면 자료를 사용하여 안정상태 소득수준의 차이가 기본적 생산함수의 모수 동질성(parametric homogeneity) 가정 하에서 고려되었다. 세 번째 단계에서는 Islam(1995)의 연구에서와 같이 패널자료 추정법을 사용함으로써, 생산함수의 모수 동질성 가정이 완화되어 총생산함수가 생산성 변동 모수에 대하여 국가간에 다른 것이 허용되었다. 그러나 그의 연구는 국가들이 동일한 안정상태 성장률을 공유한다는 기존의 비현실적인 가정을 유지하였다. 네 번째 단계에서는 Lee, Pesaran and Smith(1997)에서와 같이 확장된 패널자료 추정법을 사용함으로써, Islam(1995)의 연구에서와는 달리 국가들간의 안정상태 성장률의 차이를 허용하였다. 그 결과 그들은 수렴속도의 추정치가 기존의 연구보다 매우 높아진다는 사실을 발견하였다.

본고는 이러한 최근의 연구 추세에서 진일보하여, 조건부 수렴에 관한 동적 패널모형의 실증분석에서 인적 자본의 패널자료가 어떠한 역할을 하는 지에 대하여 심층 탐구하고 있다. 본고에서는 기존의 수렴 연구에서 주로 사용된 Summers and Heston(1991)의 Penn World Tables 자료보다 최신의209 개국의 500 개 경제사회지표를 포함하는 World Bank의 World Development Indicators (1997) 국제패널자료를 기본 거시경제자료로서 사용하였다. 인적자본의 대리변수로는 Barro and Lee(1996)의 교육성취(educational attainment)에 대한 126 개국의 국제패널자료를 사용하였다. 계량경제학 기법으로는 Lee, Pesaran and Smith(1997)의 패널모형 추정 및 검정기법이 적용되었다. 본고에서는 위에 언급된 국제 패널자료와 패널추정기법을 사용함으로써 수렴속도를 추정하고 인적자본 변수가 수렴속도에 미치는 영향 등에 관한 실증 분석을 수행하였다. 본고는 확률적 솔로우모형과 패널자료 추정기법을 사용함으로써 국가간에 기술성장률의 이질성을 허용해 주고 있다. 따라서 본고의 수렴은 개별국가의 안정상태로의 수렴으로서, 기존연구에서 자료집합 내의 모든 국가를 위한 공통적 안정상태를 향한 수렴과는 의미가 다르다.

본고의 실증분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 기존의 성장에 관한 실증 연구에서 편의상 국가간에 동일하다고 가정해 온 기술성장률의 국가간 이질성(heterogeneity)이 매우 현저한 것으로 나타났다. 둘째, 평균수렴속도의 추정치가 기존 횡단면 연구의 공통적인 추정치인 연평균 2% 내외보다 훨씬 높아서 표본별로 27%～32% 정도로 추정되었다. 셋째, Barro and Lee(1996)의 교육적 성취에 대한 국제패널자료(126 개국)를 인적자본의 대리변수로 사용한 결과, 인적자본을 고려하지 않은 단순모형의 경우에서 보다 연간수렴속도 추정치가 약 9%p 높게 추정되었다. 이는 교육적 성취에 의해 대리된 인적자본의 축적이, 패널자료를 이용한 추정에서도, 국민경제의 안정상태로의 수렴속도를 상당히 높임으로써 소득수준과 성장에 중요한 영향을 줄 수 있다는 사실을 암시한다. 넷째, 평균 기술성장률의 추정치도 인적자본 축적을 고려한 경우가 고려하지 않은 경우에 비하여 더 높게 나타났는데, 이는 인적자본을 모형에 포함하였을 경우, 수렴속도 뿐만 아니라 기술성장률도 더 높아진다는 것을 암시한다. 이러한 사실은 기존연구에서 인적자본이 단순히 생산함수에서 직접적인 투입요소로서 공헌하는 역할 이외에, 인적자본이 소득성장에 영향을 주는 또 다른 경로, 즉 총요소생산성의 향상(기술 성장)에 대한 공헌을 함축하고 있다. 다섯째, 개별국가효과의 추정치도 인적자본 축적을 고려한 경우에 고려하지 않은 모형에 비하여 더 높게 추정되었는데, 이는 인적자본 수준의 국가별 차이를 고려할 경우, 고려하지 않은 경우보다 개별국가의 소득 격차를 더 잘 설명할 수 있음을 암시한다.

여섯째, 인적자본의 대리변수로는 국가별 평균학교교육연수, 학교無교육자비율, 초등교육 성취자비율, 중등교육 성취자비율, 고등교육 성취자비율, 평균초등교육연수, 평균중등교육연수, 평균고등교육연수가 사용되었다. 그런데 이러한 인적자본 대리변수가 1인당 실질국민소득에 미치는 영향을 나타내는 모수 추정치가, 사용된 특정 대리변수에 따라서 전통적 성장이론의 예측치와 상반된 부호를 갖는 경우도 많았으나 전체적으로 유의하게 추정되지는 못하였고 국가별로도 그 부호와 규모가 다르게 추정되었다. 이러한 현상에 대한 설명으로서 두 가지가 제시되었다. 하나는 성장모형의 생산함수에 있어서 이론적 변수인 인적자본변수(H)와 실제로 회귀분석에 사용된 대리변수 사이의 차이이며, 또 다른 하나는 인적자본 변수의 역할에 대한 기존 생산함수 설정(specification)의 불완전성이다.

일곱째, 인적자본의 대리변수로 사용된 다양한 교육성취지표들은 전체적으로 수렴속도의 추정치, 개별국가효과 추정치, 조정된 결정계수 등에 있어서 큰 차이를 보이지 않았다. 그러나 개별적으로는, 학교무교육자비율, 초등교육성취자비율, 또는 평균초등교육연수에 비하여 중등교육성취자비율, 고등교육성취자비율, 평균학교교육연수, 평균중등교육연수 또는 평균고등교육연수를 인적자본의 대리변수로 사용했을 경우에 평균 기술성장률이 더 높게 추정되었다. 이는 국민경제의 기술성장률을 높이기 위해서는 다양한 교육성취지표들중, 초등교육성취자비율이나 평균초등교육연수보다는 중등교육, 더욱이 고등교육 성취자비율 및 평균교육연수를 증진시키는 데 투자재원을 집중시켜야 한다는 정책적 함의를 가지고 있다. 즉, 성장정책의 일환으로 교육정책을 고려할 때, 정부는 중등 및 고등 교육연수와 성취비율을 제고시키는 데 자원을 집중 투자해야 한다는 사실을 함축하고 있다.

본 논문의 구성은 다음과 같다. 제 2장의 모형 설정에서는 Lee, Pesaran and Smith(1997)의 확률적 솔로우모형을 사용한 동적 패널모형을 도입함으로써 실증분석을 위한 회귀방정식을 설정한다. 제 3장의 실증분석에서는 본고에 사용된 자료의 해설과 함께, 패널 회귀 방정식들의 추정 결과가 제시되어 있다. 제 4장에서는 본고의 연구 결과를 요약하고 결론을 내리고 있다.

II. 確率的 成長模型

본절에서는 국제패널자료를 이용한 추정에 사용될 확률적 성장모형이 도입되어 설정된다. 본고는 동적패널모형으로서 Lee, Pesaran, and Smith(1997)의 확률적 솔로우모형을 사용하고 있다.

어떤 국가 i(=1,2,…,N)의 기간 t(=1,2,…,T)에서의 산출 Yit는 다음과 같은 콥-더글러스 생산함수에 따라 물적자본 Kit와 노동 Lit를 사용하여 생산된다고 가정하자.

[eqn: {Y}_{iｔ} = {K}`_{iｔ} ^{alpha} {({A}_{iｔ}{L}_{iｔ})}^{1-alpha}] ,        0＜α＜1.	(1)

여기서 Ait는 기술수준을 나타내고, 물적자본스톡은 다음과 같은 동학방정식에 의해 축적된다.

[eqn: {K}_{iｔ}= {I}_{i,t-1}+(1-δ){K}_{i,t-1}],	(2)

여기서 δ는 감가상각률이다. 투자[eqn: {I}_{iｔ}= {s}_{i}{Y}_{iｔ}]이고, 저축률[eqn: {s}_{i}]는 각국에서 일정하다. 유효노동단위당 자본,[eqn: {k}_{iｔ}= {K}_{iｔ}/({A}_{iｔ}{L}_{iｔ})]의 변동은 다음과 같은 방정식에 의하여 표현된다.

[eqn: Δlog {k}_{iｔ}=-Δlog({A}_{iｔ}{L}_{iｔ})+log({s}_{i} {k}`_{i,t-1} ^{-(1-α)}+1-δ).]	(3)

기술수준과 노동의 고용을 결정해주는 확률과정들은 다음과 같다.

[eqn: log {A}_{iｔ}= {a}_{i0}+ {g}_{i}t+ {u}_{ait}],	(4)

[eqn: {u}_{ait}= {ρ}_{ai} {u}_{ai,t-1}+ {ε}_{ait}],      [eqn: LEFT | {ρ}_{ai} RIGHT | ≤ 1].	(5)

[eqn: log {L}_{iｔ}= {l}_{i0}+ {n}_{i}t+ {u}_{bit}],	(6)

[eqn: {u}_{bit}= {ρ}_{bi} {u}_{bi,t-1}+ {ε}_{bit},]      [eqn: LEFT | {ρ}_{bi} RIGHT | ≤ 1].	(7)

여기서[eqn: {ε}_{ait}]와[eqn: {ε}_{bit}]는 각각 평균 0과 유한 분산을 가진 백색잡음(white noise) 오차항이다.

방정식 (3)에 방정식 (4)와 (6)을 대입하면,

[eqn: Δlog {k}_{iｔ}=-( {n}_{i}+ {g}_{i} )- {Δu}_{iｔ}+log({s}_{i} {k}`_{i,t-1} ^{-(1-α)}+1-δ)].	(8)

여기서 [eqn: {u}_{iｔ}={u}_{aiｔ}+{u}_{biｔ}]는 복합충격항이다.

로그 1인당 산출, log(Yit/Lit)를[eqn: {x}_{iｔ}]로, logAit를[eqn: {a}_{iｔ}]로 나타내면 생산함수는 다음과 같이 표현될 수 있다.

[eqn: {x}_{iｔ}={a}_{iｔ}+αlog{k}_{iｔ}].	(9)

방정식 (8)을 안정상태 주위에서 선형화하여 방정식 (9)에 대입하면, 우리는 다음과 같은 방정식을 얻는다.

[eqn: {x}_{iｔ}= {μ}_{i}+(1-{λ}_{i}){g}_{i}t+{λ}_{i}{x}_{i,t-1}+{ε}_{iｔ}].	(10)

여기서 [eqn: 1- {λ}_{i} APPROX (1-{α})({n}_{i}+{g}_{i}+{δ}-{h}_{i})]는 수렴속도이고,[eqn: {ε}_{iｔ}={ε}_{ait}+{ε}_{bit}],[eqn: {h}_{i}]는 안정상태 방정식내의 비선형함수의 만곡도와[eqn: {u}_{iｔ}]의 확률분포에 의존하는 양의 실수이다. 국가별 특정효과에 해당하는[eqn: {μ}_{i}]는 다음과 같은 방정식에 의하여 주어진다.

[eqn: {μ}_{i}={λ}_{i}{g}_{i}-α{h}_{i}+(1-{λ}_{i}) LEFT {{a}_{i0}+ {α} over {1-α}[log{s}_{i}-log({n}_{i}+{g}_{i}+δ-{h}_{i})] RIGHT }].	(11)	1인당 산출에 대한[eqn: {λ}_{i}]와[eqn: {g}_{i}]의 효과를 분리하기 위하여, 방정식 (10)은 다음과 같이 표현될 수도 있다.

[eqn: {x}_{iｔ}= {c}_{i}+{g}_{i}t+{u}_{iｔ}].	(12)

[eqn: {u}_{iｔ}= {λ}_{i}{u}_{i,t-1}+{ε}_{iｔ}].	(13)

여기서[eqn: {c}_{i}](≡[eqn: {x}`_{i0} ^{*}])는 기초(期初)산출의 결정적 성분으로서 다음 방정식에 의하여 정의된다.

[eqn: {c}_{i}={a}_{i0}+ {α} over {1-α}[log{s}_{i}-log({n}_{i}+{g}_{i}+δ-{h}_{i})]- {α{h}_{i}} over {1-{λ}_{i}}≡ {x}`_{i0} ^{*}].	(14)

여기서[eqn: {μ}_{i}],[eqn: {λ}_{i}],[eqn: {c}_{i}] 및[eqn: {g}_{i}]간에는 다음과 같은 관계식이 성립한다.

[eqn: {μ}_{i}=(1-{λ}_{i}){c}_{i}+{λ}_{i}{g}_{i}].	(15)

경제성장에 대한 실증분석에서 사용되는 이질적인 패널 자료(heterogeneous panel data)에서 적절한 추정량들 중의 하나는 평균집단추정량(mean group estimator)이다. 이질적 패널 자료의 실증분석에서는, 방정식 (10)이나 (12)의 오차항들이 국가들간에 상관(횡단면 오차항 상관: cross-sectional error correlations)될 가능성이 고려되어야 한다. 이러한 상관을 고려하기 위한 단순하고 효과적인 절차의 하나는 추정 전에 관측치들의 평균을 제거(demeaning)해 주는 것이다. 만약 [eqn: {λ}_{i}=λ]이고[eqn: {ε}_{iｔ}]의 횡단면 단위(i)간 상관이 다음과 같은 2인자 모형으로 설정될 수 있다면, 이러한 평균제거 절차는 방정식 (10)과 (12)에서 정당화될 수 있다.

[eqn: {ε}_{iｔ}= {η}_{ｔ}+ {ν}_{iｔ}],	(16)

여기서[eqn: {η}_{ｔ}]는 시변공통확률성분(time-varying common stochastic component)이고[eqn: {ν}_{iｔ}]는 횡단면 단위(i)간에 독립적으로 분포된 것으로 가정된 국가특정교란항(country-specific disturbance term)이다. 이러한 설정을 위해, 방정식 (10)의 평균제거된 표현은 다음과 같다.

[eqn: {x}_{iｔ}-{-} atop {{x}_{t}} = ({μ}_{i}-{-} atop {μ}})+({θ}_{i}-{-} atop {θ})t+λ({x}_{i,t-1}-{-} atop {{x}_{t-1}})+ {ν}_{iｔ}-{-} atop {{ν}_{t}}],	(17)

여기서[eqn: {θ}_{i}= (1-{λ}_{i}){g}_{i}]이고[eqn: {-} atop {{x}_{t}}= {N}^{-1} SUM from { {i}=1} to N {x}_{iｔ}],[eqn: {-} atop {μ}= {N}^{-1} SUM from { {i}=1} to N {μ}_{i}],[eqn: {-} atop {{ν}_{t}}= {N}^{-1} SUM from {{i}=1} to N {ν}_{iｔ}], [eqn: {-} atop {{ε}_{t}}= {N}^{-1} SUM from { {i}=1} to N {ε}_{iｔ}]이다.

방정식 (17)과 유사하게, 방정식 (12)의 평균제거된 표현은 다음과 같다.

[eqn: {x}_{iｔ}-{-} atop {{x}_{t}} = ({c}_{i}-{-} atop {c}})+({g}_{i}-{-} atop {g})t+{u}_{iｔ}-{-} atop {{u}_{t}}],	(18)

[eqn: {u}_{iｔ}-{-} atop {{u}_{t}} = λ({u}_{i,t-1}-{-} atop {{u}_{t-1}})+ {ν}_{iｔ}-{-} atop {{ν}_{t}}].	(19)

평균제거 회귀방정식 (17)이나 (18)의 추정은[eqn: {c}_{i}-{-} atop {c}}], [eqn: {g}_{i}-{-} atop {g}] 등의 추정치를 얻게 하는데, 이로부터[eqn: {c}_{i}],[eqn: {g}_{i}],[eqn: {μ}_{i}]의 추정치를 얻기 위해서는 다음과 같은 전체평균방정식을 추정하여야 한다.

[eqn: {-} atop {{x}_{t}} = {-} atop {c}+{-} atop {g}t+{-} atop {{u}_{t}}],	(20)

[eqn: {-} atop {{u}_{t}} =λ{-} atop { {u}_{t-1} }+{-} atop { {ε}_{t}}].	(21)

[eqn: {c}_{i}]와[eqn: {g}_{i}]의 추정치는 방정식 (18)의[eqn: {c}_{i}-{-} atop {c}}], [eqn: {g}_{i}-{-} atop {g}]의 추정치와 방정식 (20)의[eqn: {-} atop {c}],[eqn: {-} atop {g}]의 추정치로부터 얻을 수 있다. 그리고[eqn: {μ}_{i}]의 추정치는 방정식 (15)에 의하여 구할 수 있다.

상기한 도출과정은, 방정식 (16)이 성립하고[eqn: {λ}_{i}=λ]일 경우에 평균제거 절차가 정확히 작용한다는 것을 보여준다. 그러나 비록 국가간에[eqn: {λ}_{i}]가 다르더라도 크게 다르지 않다면, 추정전 평균제거 절차는 [eqn: {ε}_{iｔ}]간에 존재할 수 있는 상관의 일부를 제거하는 것을 도와줄 수 있다. 패널자료를 이용한 실증연구에서 Islam(1995), Evans and Karras(1996), Lee, Pesaran, and Smith(1997)도 유사한 방법으로 추정전에 자료의 평균을 제거한다.

Lee, Pesaran, and Smith(1997)가 증명하는 것과 같이, 정확한 수렴속도 추정치를 구하는 데는 실제로 매우 어려운 점이 많다. 만약 국가들간에 공통된 기술성장률([eqn: {g}_{i}=g])을 가진 솔로우모형이 현실적으로 타당하다면, Barro(1991) 유형의 횡단면 회귀로부터 얻은 λ의 추정치는 1을 향하여 편의가 있을 것이다. 이는 사실보다 더 느린 수렴속도(1-λ)를 암시하며, 사용되어야 할 적절한 추정량은 합동고정효과추정량(pooled fixed-effect estimator)이다. 그러나 만약 국가들간에 기술성장률이 다르다면 ([eqn: {g}_{i} != g]), 합동고정효과절차(pooled fixed-effect procedure)로부터의 λ의 추정치는 (λ의 실제 수치가 무엇이든지 상관없이) N과 T가 커질 때 1로 수렴할 것이다. 기술성장률이 국가간에 다른 경우에는 평균집단추정량(mean group estimator)이 적합하다. 그러나 이 절차로부터 평균[eqn: {λ}_{i}]의 추정치는 소표본에서 0을 향한 편의를 가지고 있으며, 이러한 편의는 T가 30 정도 되는 경우에도 중요할 수 있다.

III. 實證分析

1. 자료

본고에서는, Summers and Heston(1988)의 1960-1985년 기간을 위한 130 개국 국민 소득 계정 자료를 사용한 Barro(1991, 1997), Barro and Sala-i-Martin(1995), Mankiw, Romer and Weil(1992: MRW) 등의 기존 연구와는 달리, 보다 최신 자료로 구성된 세계은행(World Bank)의 1997년도 World Development Indicators(WDI 1997 CD-ROM) 자료를 사용하였다. 이 자료 집단은 1970-1995년의 기간 동안 세계 209 개 국가들에 대한 500 가지의 경제 사회 개발 변수들의 연간 자료를 포함하고 있다. 세계은행 자료는 Summers and Heston(S-H)의 자료에 비해 최신 자료이며 더 많은 국가들에 대한 더욱 다양한 경제 사회 개발 변수들을 보유하고 있다.

본고의 실증분석에서 사용된 1인당 실질 GDP는 1987년도 불변가격 미 달러화 표시 GDP를 인구로 나눈 지표를 사용하였다. 일반적인 내생적 성장 모형들과 확장된 솔로우 모형인 MRW모형 등에서 인적자본(human capital)은 비교적 측정이 곤란한 변수이다. 기존의 연구 - Barro(1991, 1997), Barro and Sala-i-Martin(1992, 1995), Mankiw, Romer, and Weil(1992) 등 - 에서는 인적 자본의 대리변수로서 주로 중등학교 등록률(secondary school enrollment ratio)이 사용되었으나 본고에서는 인적자본의 대리변수로서 Barro and Lee(1996)의 교육성취(educational attainment)에 대한 1960-1990년 기간 동안 126 개국의 국제패널자료를 사용하였다.

본고에서는 인적자본의 대리변수인 교육성취 자료중 특히, 국가별 평균학교교육연수(TYR25), 학교無교육자비율(NO25), 초등교육 성취자비율(PRI25), 중등교육 성취자비율(SEC25), 고등교육 성취자비율(HIGH25), 평균초등교육연수(PYR25), 평균중등교육연수(SYR25), 평균고등교육연수(HYR25)가 사용되었다. 여기서 변수 뒤에 붙은 25라는 숫자는 25세 이상 인구중 관련 변수의 비율을 의미한다. 국가별 평균학교교육연수(TYR25)는 25세 이상의 전체인구에서 평균적인 학교교육연수이다. 학교無교육자비율(NO25)은 25세 이상 전체인구에서 학교교육을 전혀 받지 못한 인구의 비율이다. 초등교육 성취자비율(PRI25)은 25세 이상 전체인구에서 초등교육 성취자의 비율이다. 중등교육 성취자비율(SEC25)은 25세 이상 전체인구에서 중등교육 성취자의 비율이다. 고등교육 성취자비율(HIGH25)은 25세 이상 전체인구에서 고등교육 성취자의 비율이다. 평균초등교육연수(PYR25)는 25세 이상 전체인구에서 평균적인 초등교육의 연수이다. 평균중등교육연수(SYR25)는 25세 이상 전체인구에서 평균적인 중등교육의 연수이다. 평균고등교육연수(HYR25)는 25세 이상 전체인구에서 평균적인 고등교육의 연수이다.

교육 성취자는 교육을 받은 경험은 있는 자이나 반드시 수료할 필요는 없다. 교육 수료자는 졸업을 한 경우로서, 성취자보다 훨씬 적은 숫자이다. 수료자 비율을 사용하지 않은 것은 수료자보다는 성취자의 비율이 특정 국가의 인적자본 수준을 보다 정확히 표현해 준다고 생각되기 때문이다.

2. 실증분석 결과

본절에서는 확률적 성장모형에서 이질적 패널자료 - 위에 설명된 세계은행(1997) 및 Barro and Lee(1996) 자료 - 를 사용하여 수렴속도를 추정하기 위해 제 II장에서 도출된 회귀방정식 (17)-(21)을 추정한 결과를 제시하고 있다. 지금까지의 연구자들이 사용한 자료에 비해 본고에서 사용한 자료는 더 많은 국가들을 포함하고 있기 때문에 본고에서는 209 개국 전체 표본, 98 개국 비산유국 표본, 75 개국 중간 표본 및 25 개국 OECD 표본의 4 가지 표본으로 나누어 추정한 결과를 제시하고 있다. 여기서 98 개국 비산유국 표본은 Barro(1991), Barro and Sala-i-Martin(1991, 1992, 1995), Mankiw, Romer, and Weil(1992) 등이 사용한 비산유국 표본과 동일한 국가들을 포함하며, 75 개국 중간 표본은 Mankiw, Romer, and Weil(1992)의 중간 표본과 동일한 국가들을 포함하고 있다. OECD(경제협력개발기구)는 1999년 5월 현재 우리 나라를 포함하여 29 개 회원국으로 구성되어 있다. 이중 우리 나라는 1996년 12월, 폴란드는 1996년 11월, 헝가리는 1996년 5월, 체코 공화국은 1995년, 멕시코는 1994년에 각각 회원국으로 가입하였다. 본고의 자료는 1970-1995년의 기간으로 구성되어 있으므로 실증 분석에 사용되는 OECD 회원국을 1995년 이후에 가입한 체코, 헝가리, 폴란드 및 한국의 4 개국을 제외한 25 개국으로 한정하였다. Mankiw, Romer, and Weil(1992)의 연구에서는 OECD 회원국에 1992년까지의 회원국 22 개국을 포함하였다. 전체 표본 이외의 부분 표본들의 실증 분석에서 이전 연구자들과 동일한 국가 집단을 포함한 이유는 그들의 연구 결과와의 비교를 용이하게 하기 위한 것이다.

평균제거된 패널자료를 사용한 회귀방정식 (17)-(21)의 추정결과는 다음의 표에 제시되어 있다. <표 1>에는 국가별로[eqn: {g}_{i}](기술성장률)와[eqn: {λ}_{i}](1-수렴속도) 양자의 이질성을 허용한 무제약모형의 추정결과가 보고되어 있다. 이 표를 보면, 기술성장률의 국가간 이질성이 매우 현저하다는 사실을 알 수 있다. 예를 들어, 전체표본에서 기술성장률(안정상태성장률)은 1970-1995년의 기간 동안 국가별로 최소 -17%에서 최대 6.9%까지 다르다. 또한 평균기술성장률이 전체표본의 0.63%에서, 비산유국표본의 0.93%, 중간표본의 1.27%, OECD표본의 1.92%로 점차 증가하고 있음을 알 수 있다. 기술성장률의 표준편차는 전체표본의 0.0328에서, 비산유국표본의 0.0215, 중간표본의 0.0210, OECD표본의 0.0059로 점차 감소하고 있다. 회귀방정식의 평균표준추정오차(SEE)도 전체표본의 0.0533에서, 비산유국표본의 0.0431, 중간표본의 0.0373, OECD표본의 0.0193으로 점차 감소한다. 회귀방정식의 전체적인 적합도를 나타내는 조정된 결정계수([eqn: {-} atop { {R}^{2} }]) 평균치는 전체표본의 0.2892에서, 비산유국표본의 0.5398, 중간표본의 0.5526, OECD표본의 0.5552로 점차 상승하고 있다.

횡단면 자료를 사용한 기존의 성장문헌-예를 들어, Barro and Sala-i-Martin(1992, 1995), Mankiw, Romer, and Weil(1992) 등-에서는, 본고에서 사용된 표본들과 유사한 국가들의 표본에서, 수렴속도 추정치가 약 2% 내외라는 것이 일반적인 실증분석 결과이다. 이러한 점을 고려할 때, <표 1>에서 기존 연구 결과와 다른 가장 특이한 특징은[eqn: {λ}_{i}](1-수렴속도)의 평균추정치의 차이이다. 전체표본의 평균[eqn: {λ}_{i}](1-수렴속도) 추정치인 0.6777은 약 32.23%의 연간수렴속도를 의미한다. 본고에서는, 표본집단에 속한 모든 국가들을 위한 동일한 수렴속도를 가정한 기존의 논문들과 달리, 수렴속도의 국가별 이질성(heterogeneity)을 허용하였기 때문에, 이 수렴은 국가별로 특정한 안정상태로의 수렴을 의미한다. 전체표본뿐만 아니라 비산유국표본의 수렴속도 27.4%(=1-0.7259), 중간표본의 28.6%(=1-0.7138), OECD표본의 26.8%(=1-0.7321)도 기존 연구결과에 비해 현저히 높은 수렴속도이다. Islam(1995)은 Summers and Heston(1991)의 자료를 사용하여 수렴속도의 패널추정치가 표본집단별로 3.8%～10.7%의 범위에 있어서 기존의 횡단면자료를 사용한 추정치인 2% 내외보다 훨씬 크다는 사실을 보고하고 있다. Islam(1995)의 연구에서는 국가별 개별효과인[eqn: {μ}_{i}]의 차이만을 고려하였고, 이질적 패널자료의 특성인 국가별[eqn: {g}_{i}](기술성장률)와[eqn: {λ}_{i}](1-수렴속도)의 차이를 허용하지 않았다는 데에 본고와의 차이가 있다. 즉, 국가별로 기술성장률과 수렴속도의 차이를 감안하였을 경우, 수렴속도의 추정치가 기존의 연구결과보다 훨씬 크다는 결과를 얻을 수 있다.

<표 2>-<표 9>에는 수렴속도의 패널자료 추정에서 다양한 종류의 인적자본 대리변수(proxy variables of human capital)의 중요성을 추정한 결과가 보고되어 있다. <표 2.1>-<표 2.6>에는 수렴속도의 패널자료 추정에서 국가별로 평균학교교육연수(TYR25)의 중요성에 대한 추정결과가 제시되어 있다.

<표 2.1>을 보면, 수렴속도 추정치([eqn: {＾} atop {{λ}_{i} }])의 전체 98 개 비산유국 평균은 36.39%로서 인적자본을 고려하지 않은 경우, 즉 <표 1>의 연간 수렴속도 추정치인 27.41%보다 8.98%p (약 9%p) 더 높다. 이는 인적자본의 대리변수로서 평균학교교육연수를 고려하였을 경우, 정성적으로는 인적자본을 고려하지 않은 경우에 비하여 수렴속도가 더 빨라진다는 것을 의미하며, 정량적으로는 그 차이가 연평균 9%p 정도라는 사실을 암시하고 있다. 인적자본을 고려한 경우, 국가별 연평균 수렴속도 추정치는 <표 2.1>-<표 2.6>에 제시되어 있는데, 국가별로 최고 102.72%(말라위)에서 최저 -0.09%(러시아 연방)까지 큰 차이(표준편차 0.1986)를 보여준다. 예를 들어, 한국은 33.29%, 일본은 21.58%, 중국은 23.64%, 말레이시아는 30.43%, 미국은 37.61%, 싱가포르는 35.33%, 영국은 25.37%, 인도네시아는 37.72%, 태국은 8.05%, 필리핀은 26.52%, 홍콩은 71.48%로 추정되었다.

<표 2.1>의 기술성장률 추정치([eqn: {＾} atop {{g}_{i} }])는 비산유국 전체 평균이 1.55%로서 인적자본을 고려하지 않은 경우 <표 1>의 0.93%에 비하여 0.62%p 더 높다는 사실을 알 수 있다. 이는 인적자본을 모형에 포함하였을 경우, 수렴속도 뿐만 아니라 기술성장률도 더 높아진다는 것을 암시한다. 이러한 사실은 기존연구에서 인적자본이 단순히 생산함수에서 직접적인 투입요소로서 공헌하는 역할 이외에, 인적자본이 소득성장에 영향을 주는 또 다른 경로, 즉 총요소생산성의 향상(기술 성장)에 대한 공헌을 함축하고 있다. 위와 같은 발견들은 교육성취지표에 의하여 대리된 인적자본의 축적을 촉진하는 정책이 한 국가의 기술성장률을 높이고, 이를 통하여 경제성장률을 제고하며 안정상태로의 수렴속도를 더 빠르게 할 수 있다는 정책적 함의(policy implications)를 가지고 있다.

<표 2.1>에서 개별국가효과 추정치([eqn: {＾} atop {{μ}_{i} }])의 비산유국 표본 평균은 2.6197로서 인적자본을 고려하지 않은 모형 <표 1>의 1.8721보다 0.7476이 더 높게 추정되었다. 이는 인적자본 수준의 국가별 차이를 고려할 경우, 고려하지 않은 경우보다 개별국가의 소득 격차를 더 잘 설명할 수 있음을 암시한다. 그리고 추정된 회귀모형의 전체적 적합도를 나타내는 조정된 결정계수([eqn: {-} atop { {R}^{2} }])의 비산유국 전체 평균은 0.4439로서 1인당 실질국민소득 변동의 약 44.4%를 생산함수의 이질성과 인적자본 축적을 고려한 동적패널모형(dynamic panel model)에 의해 설명 가능하다는 사실을 암시한다.

<표 2.1>에서 국가별 평균학교교육연수(TYR25)가 1인당 실질국민소득에 미치는 영향을 나타내는 모수 추정치는 98 개 비산유국 평균이 -0.0321인데 표준편차가 0.5252로서 최소치 -2.6531(이라크)에서 최대치 1.9675(르완다)까지 국가별로 크게 다르다. 평균학교교육연수의 모수가 한국은 0.0217, 일본은 -0.0097, 중국은 0.3372, 말레이시아는 -0.1015, 미국은 -0.0549, 싱가포르는 0.0273, 영국은 0.4294, 인도네시아는 -0.0909, 태국은 0.1197, 필리핀은 0.2310, 홍콩은 0.1546으로 부호 및 규모가 다르게 추정되었다.

인적자본의 대리변수(proxy variable)인 평균학교교육연수(TYR25)의 모수추정치가 양의 부호를 가진 경우, 전통적인 성장이론의 예측치와 부합되지만 음의 부호를 가진 경우, 전통이론의 예측치와 상반된다. 이러한 결과는 전통적인 횡단면 회귀분석에서 인적자본 대리변수의 모수 추정치가 거의 항상 양의 부호를 보이는 것과 대조된다. 그러나 인적자본 대리변수의 모수 추정치가 부분적으로 음의 부호를 보이는 것은 본고의 패널자료 추정결과에 독특한 사실이 아니고 많은 다른 패널자료 분석 결과(예를 들어, Benhabib and Spiegel(1994), Islam(1995) 등)와 일치하는 것이다.

이러한 표면적으로 비정상적인 결과에 대한 해석은 지금까지 두 가지 방식으로 수행되었다. 첫째, 성장모형의 생산함수에 있어서 이론적 변수인 인적자본변수(H)와 실제로 회귀분석에 사용된 대리변수 사이의 차이를 지적할 수 있다. 평균학교교육연수(TYR25) - 또는 어떤 다른 교육적 성취를 나타내는 인적자본의 대리변수도 마찬가지임 - 는 인적자본의 수준에 대한 매우 불완전한 지표이며 학교교육의 질적 차이를 설명해 줄 수 없다. 이러한 지표로 측정되었을 경우, 많은 국가들이 표면적으로는 상당한 진보를 보이지만, 이러한 국가들의 진정한 인적자본 수준은 실제로 그렇게 많은 정도로 증가하지 못하였다. 통계적으로 이러한 사실은 표본의 국가들 내에서 인적자본 대리변수와 소득수준 (또는 경제성장률) 간에 음의 시간적 관계(negative temporal relationship)를 보이도록 초래할 수 있다. 이러한 음의 시간적 관계가 충분히 강한 경우에는 양의 횡단면 관계(positive cross-sectional relationship)를 능가함으로써 패널자료 회귀분석의 추정치를 음으로 만들 수 있는 것이다.

둘째, 우리는 인적자본 변수에 관하여 생산함수의 더욱 다양한 설정을 고려할 수 있다. 예를 들어, Benhabib and Spiegel(1994)은 일차 차분된 성장방정식 - 이는 두 기간만을 가진 패널 추정으로서 간주될 수 있다 - 의 추정에서 모든 다른 표본들과 모든 다른 유형에서 다양한 인적자본 변수(Barro and Lee(1993)의 교육성취 자료 포함)에 대한 비유의한 음의 계수 추정치를 발견하였다. 이러한 결과는 그들이 기술수준(A), 인적자본(H), 기술성장률(g) 및 선도국의 기술수준과 개별 국가의 기술수준 간의 차이 사이의 상호작용을 포함한 복잡한 모형설정을 제안하도록 하였다. 이 모형설정에서는 총요소생산성(total factor productivity)의 성장률이 한 국가의 인적자본 저량수준(stock level) 의 함수이다. 그러한 설정은 인적자본 변수가 성장에 영향을 주는 복수의 경로 - 첫째, 인적자본 수준은 국내생산에 적합한 신기술을 혁신하는 국가적 능력을 결정함으로써 생산성에 직접 영향을 줄 수 있다. 둘째, 인적자본 수준은 기술후진국의 기술선도국에 대한 기술수렴속도(speed of technological catch-up)에 영향을 줄 수 있다.- 를 제공함으로써 인적자본 변수의 이론적 특성이 회귀분석 결과에 더 잘 반영되도록 하여 준다.

<표 3>에는 수렴속도의 패널자료 추정에서 국가별 학교無교육자비율의 중요성에 대한 추정 결과가 제시되어 있다. 98 개 비산유국 전체의 수렴속도 추정치([eqn: {＾} atop {{λ}_{i} }]) 평균은 36.52%로서 <표 2.1>의 36.39%보다 0.13%p 높은 수준이다. 기술성장률의 추정치([eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]) 평균은 0.55%로서 <표 2.1>의 1.55%보다 1%p 낮게 추정되었다. 개별국가효과 추정치([eqn: {＾} atop {{μ}_{i} }])는 2.7461로서 <표 2.1>의 2.6197보다 0.1264만큼 높은 수준이다. 조정된 결정계수([eqn: {-} atop { {R}^{2} }])는 0.4369로서 <표 2.1>의 0.4439보다 0.7%p 낮은 수준이다. 학교無교육자비율(NO25)의 모수추정치 평균은 0.0114로서 전통적인 성장이론의 예측치 - 학교무교육자비율이 높아질수록 소득수준과 성장률은 낮아져야 함 - 와 상반된 양의 부호를 가지고 있으나 유의하게 추정되지는 못하였다. 그리고 98 개 국가별로 최소 -0.2018에서 최고 0.2652까지 변동(표준편차는 0.0695) 하므로, 모든 국가에서 상반된 부호를 가지고 있는 것은 아니다.

<표 4>에는 수렴속도의 패널자료 추정에서 국가별 초등교육 성취자비율(PRI25)의 중요성에 대한 추정 결과가 제시되어 있다. 98 개 비산유국 전체의 수렴속도 추정치([eqn: {＾} atop {{λ}_{i} }]) 평균은 36.31%로서 <표 2.1>의 36.39%와 단지 0.08%p 차이가 있을 뿐이다. 기술성장률의 추정치([eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]) 평균은 0.61%로서 <표 2.1>의 1.55%보다 0.94%p 낮게 추정되었다. 개별국가효과 추정치([eqn: {＾} atop {{μ}_{i} }])는 2.6392로서 <표 2.1>의 2.6197보다 0.0195 높은 수준이다. 조정된 결정계수([eqn: {-} atop { {R}^{2} }])는 0.4444로서 <표 2.1>의 0.4439와 유사하다. 초등교육 성취자비율의 모수추정치 평균은 0.0051로서 전통적인 성장이론의 예측치와 동일한 양의 부호를 가지고 있으나 유의하게 추정되지는 못하였다.

<표 5>에는 수렴속도의 패널자료 추정에서 국가별 중등교육 성취자비율(SEC25)의 중요성에 대한 추정 결과가 제시되어 있다. 98 개 비산유국 전체의 수렴속도 추정치([eqn: {＾} atop {{λ}_{i} }]) 평균은 36.54%로서 <표 2.1>의 36.39%보다 0.15%p 높은 수준이다. 기술성장률의 추정치([eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]) 평균은 1.39%로서 <표 2.1>의 1.55%보다 0.16%p 낮게 추정되었다. 개별국가효과 추정치([eqn: {＾} atop {{μ}_{i} }])는 2.7033으로서 <표 2.1>의 2.6197보다 0.0836이 높다. 조정된 결정계수([eqn: {-} atop { {R}^{2} }])는 0.4327로서 <표 2.1>의 0.4439보다 1.12%p 낮은 수준이다. 중등교육 성취자비율의 모수추정치 평균은 -0.0530으로서 전통적인 성장이론의 예측치와 상반된 음의 부호를 가지고 있으나 유의하지 않고, 모든 국가에서 음인 것은 아니다.

<표 6>에는 수렴속도의 패널자료 추정에서 국가별 고등교육 성취자비율(HIGH25)의 중요성에 대한 추정 결과가 제시되어 있다. 98 개 비산유국 전체의 수렴속도 추정치([eqn: {＾} atop {{λ}_{i} }]) 평균은 35.57%로서 <표 2.1>의 36.39%보다 0.82%p 낮은 수준이다. 기술성장률의 추정치([eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]) 평균은 1.43%로서 <표 2.1>의 1.55%보다 0.12%p 낮게 추정되었다. 개별국가효과 추정치([eqn: {＾} atop {{μ}_{i} }])는 2.5668로서 <표 2.1>의 2.6197보다 0.0529만큼 낮은 수준이다. 조정된 결정계수([eqn: {-} atop { {R}^{2} }])는 0.4530으로서 <표 2.1>의 0.4439보다 0.91%p 높게 추정되었다. 고등교육 성취자비율의 모수추정치 평균은 0.0417로서 전통적인 성장이론의 예측치와 동일한 양의 부호를 가지고 있으나 유의하게 추정되지는 못하였다.

<표 7>에는 수렴속도의 패널자료 추정에서 국가별 평균초등교육연수(PYR25)의 중요성에 대한 추정 결과가 제시되어 있다. 98 개 비산유국 전체의 수렴속도 추정치([eqn: {＾} atop {{λ}_{i} }]) 평균은 36.29%로서 <표 2.1>의 36.39%보다 단지 0.1%p 낮아서 거의 비슷한 수준이다. 기술성장률의 추정치([eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]) 평균은 0.95%로서 <표 2.1>의 1.55%보다 0.6%p 낮게 추정되었다. 개별국가효과 추정치([eqn: {＾} atop {{μ}_{i} }])는 2.4696으로서 <표 2.1>의 2.6197보다 0.1501이 낮다. 조정된 결정계수([eqn: {-} atop { {R}^{2} }])는 0.4438로서 <표 2.1>의 0.4439와 거의 유사하다. 평균초등교육연수의 모수추정치 평균은 0.0442로서 전통적인 성장이론의 예측치와 동일한 양의 부호를 가지고 있으나 유의하게 추정되지는 못하였다.

<표 8>에는 수렴속도의 패널자료 추정에서 국가별 평균중등교육연수(SYR25)의 중요성에 대한 추정 결과가 제시되어 있다. 98 개 비산유국 전체의 수렴속도 추정치([eqn: {＾} atop {{λ}_{i} }]) 평균은 35.77%로서 <표 2.1>의 36.39%보다 0.62%p 낮은 수준이다. 기술성장률의 추정치([eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]) 평균은 1.56%로서 <표 2.1>의 1.55%보다 0.01%p 높게 추정되었다. 개별국가효과 추정치([eqn: {＾} atop {{μ}_{i} }])는 2.6174로서 <표 2.1>의 2.6197과 거의 비슷한 수준이다. 조정된 결정계수([eqn: {-} atop { {R}^{2} }])는 0.4474로서 <표 2.1>의 0.4439보다 0.35%p 높다. 평균중등교육연수의 모수추정치 평균은 -0.5741로서 전통적인 성장이론의 예측치와 상반된 음의 부호를 가지고 있으나 유의하게 추정되지는 못하였다. 최소치와 최대치도 각각 -50.999와 4.711로서 매우 차이가 크다.

<표 9>에는 수렴속도의 패널자료 추정에서 국가별 평균고등교육연수(HYR25)의 중요성에 대한 추정 결과가 제시되어 있다. 98 개 비산유국 전체의 수렴속도 추정치([eqn: {＾} atop {{λ}_{i} }]) 평균은 35.03%로서 <표 2.1>의 36.39%보다 1.36%p 낮은 수준이다. 기술성장률의 추정치([eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]) 평균은 1.61%로서 <표 2.1>의 1.55%보다 오히려 0.06%p 높게 추정되었다. 개별국가효과 추정치([eqn: {＾} atop {{μ}_{i} }])는 2.5565로서 <표 2.1>의 2.6197보다 0.0632만큼 낮은 수준이다. 조정된 결정계수([eqn: {-} atop { {R}^{2} }])는 0.4554로서 <표 2.1>의 0.4439보다 1.15%p 높다. 평균고등교육연수의 모수추정치 평균은 -1.0117로서 전통적인 성장이론의 예측치와 상반된 음의 부호를 가지고 있으나 유의하게 추정되지는 못하였다. 최소치와 최대치도 각각 -39.6058과 29.9761로서 매우 차이가 크다.

IV. 結 論

본고는 World Bank(1997)의 국제 패널자료와 Barro and Lee(1996)의 교육성취에 대한 국제패널자료를 사용하여, 조건부 수렴에 관한 동적패널모형의 실증분석에서 인적 자본의 패널자료가 어떠한 역할을 하는 지에 대하여 심층 탐구하고 있다. 본고는 확률적 솔로우모형과 패널자료 추정기법을 사용함으로써 국가간에 기술성장률과 수렴속도의 이질성을 허용해 준다. 따라서 본고의 수렴은 개별국가의 안정상태로의 수렴으로서, 기존연구에서 자료집합 내의 모든 국가를 위한 공통적 안정상태를 향한 수렴과는 의미가 다르다. 본고는 Lee, Pesaran and Smith(1997)의 동적패널모형 추정 기법을 적용함으로써 수렴속도를 추정하고 인적자본 변수가 수렴속도에 미치는 영향 등에 관한 실증 분석을 수행하였다.

본고에서 발견한 실증 분석 결과를 종합해 보면 다음과 같다. 첫째, 기존의 성장에 관한 실증 연구에서 편의상 국가간에 동일하다고 가정해 온 기술성장률의 국가간 이질성(heterogeneity)이 매우 현저한 것으로 나타났다. 그리고 표본별로도 전체표본(209 개국)에서 비산유국표본(98 개국), 중간표본(75 개국) 및 OECD표본(25 개국)으로 갈수록 평균기술성장률의 추정치가 점차 증가하며, 기술성장률의 표준편차는 점차 감소하고, 평균표준추정오차도 점차 감소하며, 회귀방정식의 전체적인 적합도를 나타내는 조정된 결정계수의 평균치는 점차 상승하는 것을 알 수 있다. 둘째, 평균수렴속도의 추정치가 기존 횡단면 연구의 공통적인 추정치인 연평균 2% 내외보다 훨씬 높아서 표본별로 26.8%～32.2% 정도로 추정되었다. 이러한 추정치는 패널자료를 이용한 Islam(1995)의 수렴속도 추정치 3.8%～10.7%보다도 훨씬 높고, 본고와 동일한 동적패널모형을 사용한 Lee, Pesaran and Smith(1997)의 추정치 23.8%～29.9%보다도 약간 높은 수준이다. Islam(1995)의 연구에서는 국가별 개별효과인[eqn: {μ}_{i}]의 차이만을 고려하였고, 이질적 패널자료의 특성인 국가별[eqn: {g}_{i}](기술성장률)와[eqn: {λ}_{i}](1-수렴속도)의 차이를 허용하지 않았다는 데에 본고와의 차이가 있다. Lee, Pesaran, and Smith(1997)는 World Bank(1997)의 패널자료를 사용한 본고와 달리, Summers and Heston(1991)의 Penn World Tables version 5.6(1994)을 사용하였으며 인적자본 변수를 전혀 고려하지 않았다.

셋째, Barro and Lee(1996)의 교육적 성취에 대한 국제패널자료(126 개국)를 인적자본의 대리변수로 사용한 결과, 인적자본을 고려하지 않은 단순모형의 경우에서 보다 연간수렴속도 추정치([eqn: {＾} atop {{λ}_{i} }])가 약 9%p 높게 추정되었다. 이는 교육적 성취에 의해 대리된 인적자본의 축적이, 패널자료를 이용한 추정에서도, 국민경제의 안정상태로의 수렴속도를 상당히 높임으로써 소득수준과 성장에 중요한 영향을 줄 수 있다는 사실을 암시한다. 또한 인적자본 축적을 고려하여 국가별로 연평균 수렴속도를 개별 추정한 결과, 최고 102.72%(말라위)에서 최저 -0.09%(러시아 연방)까지로 추정되어, 국가간에 수렴속도의 차이가 상당히 크다는 사실을 알게 되었다.

넷째, 평균 기술성장률([eqn: {＾} atop {{g}_{i} }])의 추정치도 인적자본 축적을 고려한 경우가 고려하지 않은 경우에 비하여 더 높게 나타났는데, 이는 인적자본을 모형에 고려하였을 경우, 수렴속도 뿐만 아니라 기술성장률도 더 높아진다는 것을 암시한다. 이러한 사실은 기존연구에서 인적자본이 단순히 생산함수에서 직접적인 투입요소로서 공헌하는 역할 이외에, 인적자본이 소득성장에 영향을 주는 또 다른 경로, 즉 총요소생산성의 향상(기술 성장)에 대한 공헌을 함축하고 있다. 위의 발견들은 교육성취지표에 의하여 대리된 인적자본의 축적을 촉진하는 정책이 한 국가의 기술성장률을 높이고, 이를 통하여 경제성장률을 제고하며 안정상태로의 수렴속도를 더 빠르게 할 수 있다는 정책적 함의(policy implications)를 가지고 있다. 다섯째, 개별국가효과의 추정치([eqn: {＾} atop {{μ}_{i} }])도 인적자본 축적을 고려한 경우에 고려하지 않은 모형에 비하여 다소 높게 추정되었는데, 이는 인적자본 수준의 국가별 차이를 고려할 경우, 고려하지 않은 경우보다 개별국가의 소득 격차를 더 잘 설명할 수 있음을 암시한다.

여섯째, 인적자본의 대리변수로는 국가별 평균학교교육연수(TYR25), 학교無교육자비율(NO25), 초등교육 성취자비율(PRI25), 중등교육 성취자비율(SEC25), 고등교육 성취자비율(HIGH25), 평균초등교육연수(PYR25), 평균중등교육연수(SYR25), 평균고등교육연수(HYR25)가 사용되었다. 그런데 이러한 인적자본 대리변수가 1인당 실질국민소득에 미치는 영향을 나타내는 모수 추정치가, 사용된 특정 대리변수에 따라서 전통적 성장이론의 예측치와 상반된 부호를 갖는 경우도 많았으나 전체적으로 유의하게 추정되지는 못하였고 국가별로도 그 부호와 규모가 다르게 추정되었다. 이러한 결과는 전통적인 횡단면 회귀분석에서 인적자본 대리변수의 모수 추정치가 거의 항상 양의 부호를 보이는 것과 대조된다. 그러나 인적자본 대리변수의 모수 추정치가 부분적으로 음의 부호를 보이는 것은 본고의 패널자료 추정결과에 독특한 사실이 아니고 많은 다른 패널자료 분석 결과(예를 들어, Benhabib and Spiegel(1994), Islam(1995) 등)와 일치하는 것이다. 이러한 현상에 대한 설명으로서 두 가지가 제시되었다. 하나는 성장모형의 생산함수에 있어서 이론적 변수인 인적자본변수(H)와 실제로 회귀분석에 사용된 대리변수 사이의 차이이며, 또 다른 하나는 인적자본 변수의 역할에 대한 기존 생산함수 설정의 불완전성이다. 이에 대하여는 차후 연구 과제로서 Benhabib and Spiegel(1994)의 모형에서와 같이 교육적성취 자료에 의해 대리된 인적자본 변수가 생산함수에서 직접적인 투입요소로서가 아니라, 총요소생산성의 성장률(Solow residual)이 인적자본 저량(human capital stocks)에 의해 영향을 받는 모형으로의 동적 패널모형의 확장이 필요한 것으로 생각된다.

일곱째, 인적자본의 대리변수로 사용된 다양한 교육성취지표들은 전체적으로 수렴속도의 추정치, 개별국가효과 추정치, 조정된 결정계수 등에 있어서 큰 차이를 보이지 않았다. 그러나 개별적으로는, 학교무교육자비율([eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]=0.55%), 초등교육성취자비율([eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]=0.61%), 또는 평균초등교육연수([eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]=0.95%)에 비하여 중등교육성취자비율([eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]=1.39%), 고등교육성취자비율([eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]=1.43%), 평균학교교육연수([eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]=1.55%), 평균중등교육연수([eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]=1.56%) 또는 평균고등교육연수([eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]=1.61%)를 인적자본의 대리변수로 사용했을 경우에 평균 기술성장률([eqn: {＾} atop {{g}_{i} }])이 더 높게 추정되었다. 이는 국민경제의 기술성장률을 높이기 위해서는 다양한 교육성취지표들중, 초등교육성취자비율이나 평균초등교육연수보다는 중등교육, 더욱이 고등교육 성취자비율 및 평균교육연수를 증진시키는 데 투자재원을 집중시켜야 한다는 정책적 함의를 가지고 있다. 즉, 성장정책의 일환으로 교육정책을 고려할 때, 정부는 중등 및 고등 교육연수와 성취비율을 제고시키는 데 자원을 집중 투자해야 한다는 사실을 함축하고 있다.

이상의 연구에서는, 동적 패널 모형을 사용하여 인적자본 변수가 국가별 안정상태 성장경로로의 수렴속도를 촉진시키고 기술성장률을 제고시킨다는 사실 등을 발견하였으나 그 이론상 부호와의 불일치 문제와 성장에 영향을 미치는 구체적인 경로에 대한 연구가 미흡하였다. 그러므로, 차후의 연구에서는 인적자본 변수가 경제성장에 영향을 미치는 보다 다양한 경로 - Benhabib and Spiegel(1994)에서와 같이, 총요소생산성의 성장이 인적자본변수의 함수로 표현되는 경우를 포함한 - 에 대한 탐구를 진행할 계획이다.

<표 1> 기술성장률의 이질성을 고려한 수렴속도의 패널자료 추정 (1970-1995)

추정치 표본집단	[eqn: {＾} atop {{λ}_{i} }]	[eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]	[eqn: {＾} atop {{μ}_{i} }]	SEE	[eqn: {-} atop { {R}^{2} }]
전체표본(209개국): N(실제 可用표본규모)=169
평균(표준오차)	0.6777(0.0185**)	0.0063(0.0025**)	2.2471(0.1172**)	0.0533(0.0025**)	0.2892(0.2277)
중위수	0.7321	0.0103	2.0095	0.0448	0.5591
표준편차	0.2401	0.0328	1.5241	0.0325	2.9603
최소치	-0.1615	-0.1703	-4.7440	0.0146	-37.8344
최대치	1.7341	0.0694	6.3421	0.2387	0.8784
비산유국 표본(98개국): N=96
평균(표준오차)	0.7259(0.0172**)	0.0093(0.0022**)	1.8721(0.1081**)	0.0431(0.0021**)	0.5398(0.0200**)
중위수	0.7589	0.0105	1.6939	0.0372	0.5901
표준편차	0.1684	0.0215	1.0587	0.0205	0.1962
최소치	0.0645	-0.0500	-0.0701	0.0120	0.0036
최대치	1.0181	0.0698	5.0619	0.1462	0.8673
중간 표본(75개국): N=73
평균(표준오차)	0.7138(0.0192**)	0.0127(0.0025**)	2.0308(0.1144**)	0.0373(0.0018**)	0.5526(0.0238**)
중위수	0.7408	0.0152	1.8498	0.0334	0.6010
표준편차	0.1640	0.0210	0.9771	0.0156	0.2036
최소치	0.1823	-0.0458	0.2360	0.0070	0.0144
최대치	0.9587	0.0698	4.7143	0.0877	0.8594
OECD표본(25개국): N=24
평균(표준오차)	0.7321(0.0252**)	0.0192(0.0012**)	2.4191(0.2191**)	0.0193(0.0015**)	0.5552(0.0323**)
중위수	0.7246	0.0189	2.5064	0.0169	0.5399
표준편차	0.1233	0.0059	1.0735	0.0075	0.1581
최소치	0.5189	0.0095	0.6783	0.0080	0.3307
최대치	0.9245	0.0305	3.9697	0.0374	0.8176

주: 괄호 안의 숫자는 표준오차를 나타냄. *는 10% 수준에서 통계적으로 유의함을 나타내고 **는 5% 이하 수준에서 유의함을 나타냄. 1-[eqn: {＾} atop {{λ}_{i} }]= 국가별 수렴속도 추정치, [eqn: {＾} atop {{μ}_{i} }]= 개별국가효과 추정치, [eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]= 국가별 기술성장률 추정치, SEE = 국가별 수렴속도 추정식의 표준추정오차, [eqn: {-} atop { {R}^{2} }]= 국가별 수렴속도 추정식의 조정된 결정계수.

<표 2.1> 수렴속도의 패널자료 추정에서 국가별 평균학교교육연수의 중요성 (1970-1995)

추정치 표본집단	[eqn: {＾} atop {{λ}_{i} }]	TYR25i	[eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]	[eqn: {＾} atop {{μ}_{i} }]	SEE	[eqn: {-} atop { {R}^{2} }]
전체표본(98개 비산유국): N(실제 可用표본규모)=98×26
평균(표준오차)	0.6361(0.0201**)	-0.0321(0.0531)	0.0155(0.0038**)	2.6197(0.1426**)	0.0428(0.0030**)	0.4439(0.0219**)
중위수	0.6564	-0.0086	0.0155	2.3211	0.0348	0.4614
표준편차	0.1986	0.5252	0.0378	1.4113	0.0299	0.2165
최소치	-0.0272	-2.6531	-0.0891	0.0257	0.0145	-0.0011
최대치	1.0009	1.9675	0.2517	6.8319	0.2610	0.8467
국가별 추정치(98개 비산유국):
Algeria	0.8763(0.1377**)	0.0327(0.1294)	0.0038(0.0145)	0.9584(0.0512**)	0.0476	0.6848
Argentina	0.5800(0.1537**)	-0.0390(0.0751)	0.0017(0.0071)	3.5450(0.3521**)	0.0453	0.3265
Australia	0.7409(0.1531**)	0.2846(0.0821**)	0.0127(0.0010**)	1.6539(0.6901**)	0.0204	0.5553
Austria	0.5603(0.2020**)	0.0018(0.0232)	0.0217(0.0023**)	4.0841(0.1060**)	0.0192	0.2732
Bangladesh	0.5756(0.1244**)	-0.1310(0.0715*)	0.0238(0.0044**)	2.1220(0.0837**)	0.0399	0.5846
Barbados	0.7384(0.1071**)	0.0052(0.0144)	0.0142(0.0018**)	2.1853(0.1095**)	0.0403	0.5241
Belgium	0.5374(0.2013**)	0.0973(0.0331**)	0.0167(0.0011**)	3.9171(0.2121**)	0.0197	0.2733
Benin	0.6588(0.1133**)	0.2515(0.2032)	-0.0108(0.0099)	1.9779(0.0412**)	0.0371	0.4692
Bolivia	0.8461(0.0970**)	-0.6540(0.1313**)	0.0039(0.0019**)	1.4197(0.4492**)	0.0261	0.6952
Botswana	0.6248(0.1567**)	0.3227(0.1098**)	0.0496(0.0065**)	2.1008(0.1490**)	0.0531	0.4485
Brazil	0.7184(0.1232**)	-0.5078(0.1110**)	0.0341(0.0044**)	2.4542(0.2580**)	0.0380	0.4895
Cameroon	0.8695(0.0696**)	1.2693(0.4896**)	-0.0528(0.0255**)	0.6275(0.5208)	0.0759	0.7778
Canada	0.8242(0.1270**)	0.0000(0.0169)	0.0177(0.0018**)	1.6469(0.1291**)	0.0218	0.5849
Central African Rep.	0.3894(0.1929**)	0.1976(0.1100*)	-0.0203(0.0049**)	3.7208(0.0337**)	0.0349	0.1466
Chile	0.7698(0.0817**)	-0.5371(0.2591**)	0.0410(0.0085**)	2.3317(1.3119*)	0.0614	0.6808

주: 괄호 안의 숫자는 표준오차를 나타냄. *와 **는 각각 10%와 5% 이하 수준에서 통계적으로 유의함을 나타냄. 1-[eqn: {＾} atop {{λ}_{i} }]= 국가별 수렴속도 추정치, TYR25i = 국가별 25세 이상 인구중 평균학교교육연수(average schooling years)의 계수 추정치,[eqn: {＾} atop {{μ}_{i} }]= 개별국가효과 추정치, [eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]= 국가별 기술성장률 추정치, SEE = 국가별 수렴속도 추정식의 표준추정오차, [eqn: {-} atop { {R}^{2} }]= 국가별 수렴속도 추정식의 조정된 결정계수.

<표 2.2> 수렴속도의 패널자료 추정에서 국가별 학교교육연수의 중요성 (계속)

추정치 표본집단	[eqn: {＾} atop {{λ}_{i} }]	TYR25i	[eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]	[eqn: {＾} atop {{μ}_{i} }]	SEE	[eqn: {-} atop { {R}^{2} }]
China	0.7636(0.0952**)	0.3372(0.0618**)	0.0391(0.0057**)	0.7977(0.1708**)	0.0529	0.5506
Colombia	0.5724(0.1434**)	-0.0489(0.0103**)	0.0225(0.0008**)	2.9369(0.0285**)	0.0145	0.3270
Congo	0.8856(0.0818**)	0.2298(0.1234*)	-0.0069(0.0175)	0.7146(0.1084**)	0.0757	0.7625
Costa Rica	0.8162(0.0765**)	-0.0433(0.0652)	0.0105(0.0048**)	1.3820(0.2324**)	0.0286	0.6782
Cyprus	0.5005(0.1243**)	0.0186(0.0516)	0.0551(0.0084**)	3.7758(0.2184**)	0.0325	0.3878
Denmark	0.7102(0.1247**)	0.1611(0.0635**)	0.0087(0.0040**)	2.3166(0.5434**)	0.0241	0.5259
Dominican Rep.	0.4183(0.1125**)	-0.2527(0.1085**)	0.0262(0.0054**)	4.1142(0.2546**)	0.0286	0.1879
Ecuador	0.5798(0.1337**)	0.1815(0.0300**)	-0.0016(0.0019)	2.5765(0.1192**)	0.0429	0.3864
Egypt	0.9005(0.0669**)	0.3484(0.0839**)	-0.0056(0.0111)	0.5474(0.0685**)	0.0324	0.8382
El Salvador	0.8477(0.1247**)	-0.4936(0.1117**)	0.0164(0.0064**)	1.2489(0.2145**)	0.0416	0.6974
Fiji	0.3729(0.1813**)	-0.1518(0.0484**)	0.0287(0.0054**)	5.0617(0.1896**)	0.0422	0.1378
Finland	0.8545(0.1346**)	-0.0093(0.0475)	0.0205(0.0040**)	1.3932(0.3412**)	0.0348	0.6786
France	0.7068(0.1629**)	0.0544(0.0313*)	0.0134(0.0029**)	2.6751(0.1290**)	0.0174	0.4950
Gambia	0.3557(0.1799**)	0.0143(0.5351)	0.0027(0.0121)	3.6421(0.1804**)	0.0551	0.1142
Ghana	0.9175(0.1147**)	0.4793(0.1721**)	-0.0314(0.0090**)	0.4102(0.2674)	0.0492	0.7336
Greece	0.1099(0.1617)	0.1031(0.0277**)	0.0025(0.0029)	6.8319(0.1269**)	0.0227	0.0033
Guatemala	0.8618(0.0763**)	0.1163(0.0573**)	-0.0070(0.0031**)	0.9121(0.0815**)	0.0207	0.7862

주: 괄호 안의 숫자는 표준오차를 나타냄. <표 2.1>의 주 참조.

<표 2.3> 수렴속도의 패널자료 추정에서 국가별 학교교육연수의 중요성 (계속)

추정치 표본집단	[eqn: {＾} atop {{λ}_{i} }]	TYR25i	[eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]	[eqn: {＾} atop {{μ}_{i} }]	SEE	[eqn: {-} atop { {R}^{2} }]
Guyana	0.7234(0.0930**)	-0.8467(0.1721**)	0.0350(0.0099**)	2.7571(0.6420**)	0.0436	0.5674
Haiti	0.7121(0.1380**)	0.4511(0.0729**)	-0.0436(0.0067**)	1.6039(0.0493**)	0.0491	0.5670
Honduras	0.6645(0.1450**)	-0.0594(0.0294**)	0.0090(0.0032**)	2.3008(0.0446**)	0.0254	0.3852
Hong Kong	0.2852(0.1407**)	0.1546(0.0268**)	0.0319(0.0038**)	5.2055(0.1212**)	0.0286	0.0822
Hungary	0.9088(0.0938**)	-0.0098(0.0445)	0.0206(0.0027**)	0.6964(0.3217**)	0.0342	0.7639
Iceland	0.2332(0.1796)	0.5653(0.0610**)	-0.0200(0.0049**)	4.5517(0.3126**)	0.0246	0.0547
India	0.7104(0.0720**)	-0.2853(0.1412**)	0.0446(0.0089**)	1.7458(0.2714**)	0.0377	0.6227
Indonesia	0.6228(0.0948**)	-0.0909(0.0348**)	0.0549(0.0032**)	2.1066(0.0688**)	0.0217	0.4997
Iran, I.R. of	0.7368(0.1496**)	-0.2770(0.1589*)	0.0081(0.0158)	2.2788(0.1532**)	0.0874	0.5465
Iraq	0.4588(0.2513*)	-2.6531(0.7069**)	0.2517(0.0769**)	5.6789(0.3410**)	0.2610	0.1356
Ireland	0.5569(0.1001**)	-0.1876(0.0276**)	0.0449(0.0020**)	4.3775(0.1685**)	0.0259	0.3572
Israel	0.4101(0.1419**)	-0.0877(0.0167**)	0.0248(0.0012**)	5.5575(0.1147**)	0.0260	0.1752
Italy	0.5658(0.1266**)	0.1799(0.0451**)	0.0157(0.0023**)	3.5496(0.1996**)	0.0198	0.2903
Jamaica	0.8718(0.0853**)	-0.4296(0.2247*)	0.0259(0.0153*)	1.1229(0.6176*)	0.0572	0.7714
Japan	0.7842(0.1649**)	-0.0097(0.0702)	0.0306(0.0075**)	2.0615(0.4002**)	0.0285	0.5928
Kenya	0.4119(0.1534**)	0.0713(0.0416*)	0.0052(0.0031*)	3.3177(0.0633**)	0.0330	0.2659
Korea	0.6671(0.1349**)	0.0217(0.0252)	0.0654(0.0046**)	2.2849(0.1064**)	0.0340	0.4613
Kuwait	0.6375(0.0958**)	-0.7914(0.1137**)	0.0695(0.0169**)	4.5464(0.2921**)	0.1226	0.4802
Lesotho	0.5964(0.1614**)	0.3580(0.3089)	0.0200(0.0084**)	1.6426(0.7074**)	0.0738	0.3317
Liberia	0.6110(0.2105**)	-0.0938(0.1577)	-0.0232(0.0078**)	2.6388(0.1052**)	0.0208	0.4009
Libya	0.6540(0.1549**)	-0.5316(0.2782*)	0.0224(0.0427)	3.4994(0.1433**)	0.0920	0.4776

주: 괄호 안의 숫자는 표준오차를 나타냄. *는 10% 수준에서 통계적으로 유의함을 나타내고 **는 5% 이하 수준에서 유의함을 나타냄. <표 2.1>의 주 참조.

<표 2.4> 수렴속도의 패널자료 추정에서 국가별 학교교육연수의 중요성 (계속)

추정치 표본집단	[eqn: {＾} atop {{λ}_{i} }]	TYR25i	[eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]	[eqn: {＾} atop {{μ}_{i} }]	SEE	[eqn: {-} atop { {R}^{2} }]
Malawi	-0.0272(0.2245)	0.2196(0.0527**)	-0.0073(0.0024**)	4.7596(0.0788**)	0.0427	-0.0011
Malaysia	0.6957(0.1567**)	-0.1015(0.0407**)	0.0519(0.0042**)	2.2376(0.1081**)	0.0278	0.4821
Mali	0.4832(0.1878**)	0.1263(0.2708)	-0.00002(0.0060)	2.8217(0.0577**)	0.0536	0.2330
Malta	0.9371(0.1519**)	-0.3557(0.2316)	0.0843(0.0170**)	0.6597(1.0091)	0.0401	0.6802
Mauritius	0.7857(0.1407**)	-0.3430(0.0965**)	0.0646(0.0076**)	1.7652(0.2908**)	0.0424	0.5478
Mexico	0.7970(0.1520**)	-0.1109(0.0406**)	0.0242(0.0055**)	1.5684(0.1000**)	0.0443	0.4332
Nepal	0.6053(0.0742**)	-0.4734(0.1105**)	0.0340(0.0054**)	1.9672(0.0330**)	0.0314	0.5532
Netherlands	0.7976(0.1020**)	0.0119(0.0960)	0.0151(0.0042**)	1.8853(0.6497**)	0.0192	0.6725
New Zealand	0.7340(0.1115**)	-0.0367(0.0106**)	0.0111(0.0010**)	2.5396(0.0961**)	0.0229	0.5488
Nicaragua	0.5339(0.1816**)	-0.8496(0.3494**)	-0.0119(0.0118)	4.5884(0.7305**)	0.0722	0.2906
Niger	0.3879(0.1709**)	-1.7460(0.3030**)	-0.0029(0.0046)	4.1013(0.0665**)	0.0693	0.1475
Norway	0.6050(0.1896**)	0.2011(0.0572**)	0.0163(0.0036**)	3.2132(0.3015**)	0.0201	0.3699
Pakistan	0.7423(0.1101**)	0.4033(0.1196**)	0.0139(0.0046**)	1.2192(0.1545**)	0.0280	0.6281
Panama	0.6342(0.1596**)	-0.1860(0.0523**)	0.0367(0.0071**)	3.0488(0.1898**)	0.0520	0.4039
Papua New Guinea	0.8900(0.1089**)	-0.0078(0.2329)	0.0022(0.0126)	0.7495(0.1118**)	0.0451	0.7454
Paraguay	0.5189(0.1503**)	0.4366(0.0415**)	0.0021(0.0020)	2.3257(0.1335**)	0.0249	0.2700
Peru	0.5073(0.1808**)	0.0346(0.0322)	-0.0123(0.0035**)	3.4271(0.1003**)	0.0557	0.2371
Philippines	0.7348(0.1559**)	0.2310(0.0583**)	-0.0131(0.0048**)	1.3624(0.2422**)	0.0337	0.5175
Portugal	0.6535(0.1500**)	-0.1957(0.0702**)	0.0354(0.0041**)	2.9363(0.1551**)	0.0379	0.4074

주: 괄호 안의 숫자는 표준오차를 나타냄. *는 10% 수준에서 통계적으로 유의함을 나타내고 **는 5% 이하 수준에서 유의함을 나타냄. <표 2.1>의 주 참조.

<표 2.5> 수렴속도의 패널자료 추정에서 국가별 학교교육연수의 중요성 (계속)

추정치 표본집단	[eqn: {＾} atop {{λ}_{i} }]	TYR25i	[eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]	[eqn: {＾} atop {{μ}_{i} }]	SEE	[eqn: {-} atop { {R}^{2} }]
Romania	0.8197(0.1681**)	-0.2612(0.0517**)	0.0396(0.0073**)	1.6034(0.2525**)	0.0558	0.6444
Russian Federation	1.0009(0.1498**)	-0.2536(0.0966**)	0.0347(0.0079**)	0.0257(0.7008**)	0.0867	0.7092
Rwanda	0.1409(0.3442)	1.9675(0.4116**)	-0.0891(0.0211**)	4.0558(0.1339**)	0.1066	0.0181
Senegal	0.3335(0.2060)	-0.1719(0.0570**)	-0.0022(0.0017)	4.5723(0.0647**)	0.0439	0.1112
Sierra Leone	0.7540(0.1254**)	1.5237(0.1555**)	-0.0618(0.0061**)	1.1278(0.0674**)	0.0440	0.5687
Singapore	0.6467(0.1604**)	0.0273(0.0185)	0.0523(0.0017**)	2.8476(0.0571**)	0.0268	0.4131
South Africa	0.5318(0.1601**)	0.1722(0.0402**)	-0.0100(0.0014**)	3.3281(0.1475**)	0.0229	0.2867
Spain	0.8732(0.0883**)	-0.0254(0.0625)	0.0218(0.0044**)	1.1239(0.2577**)	0.0258	0.7655
Sri Lanka	0.5911(0.1419**)	0.0357(0.0274)	0.0278(0.0023**)	2.1877(0.0931**)	0.0273	0.4418
Sudan	0.4903(0.1528**)	-0.8279(0.2430**)	0.0329(0.0104**)	3.5176(0.0683**)	0.0625	0.2476
Swaziland	0.6415(0.1429**)	0.0486(0.0389)	0.0051(0.0027*)	2.3014(0.0737**)	0.0337	0.4022
Sweden	0.8467(0.1099**)	-0.0402(0.0203**)	0.0161(0.0025**)	1.5327(0.1378**)	0.0248	0.6325
Switzerland	0.8261(0.1039**)	-0.0374(0.0126**)	0.0142(0.0021**)	1.7895(0.0825**)	0.0283	0.6460
Syria	0.6621(0.1222**)	-0.2845(0.1305**)	0.0536(0.0178**)	2.4390(0.1657**)	0.0689	0.4598
Thailand	0.9195(0.0749**)	0.1197(0.0970)	0.0423(0.0098**)	0.4933(0.2677*)	0.0337	0.8467
Togo	0.2790(0.1154**)	0.3080(0.0737**)	-0.0391(0.0078**)	4.3193(0.0297**)	0.0543	0.0782
Trinidad & Tobago	0.3958(0.1779**)	0.2480(0.0160**)	-0.0169(0.0016**)	4.2746(0.0656**)	0.0341	0.1574
Tunisia	0.3913(0.1700**)	0.0755(0.0537)	0.0153(0.0052**)	4.0664(0.0424**)	0.0314	0.1943
Turkey	0.7026(0.0974**)	-0.0716(0.0863)	0.0240(0.0058**)	2.1452(0.1438**)	0.0342	0.5183

주: 괄호 안의 숫자는 표준오차를 나타냄. *와 **는 각각 10%와 5% 이하 수준에서 통계적으로 유의함을 나타냄. <표 2.1>의 주 참조.

<표 2.6> 수렴속도의 패널자료 추정에서 국가별 학교교육연수의 중요성 (계속)

추정치 표본집단	[eqn: {＾} atop {{λ}_{i} }]	TYR25i	[eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]	[eqn: {＾} atop {{μ}_{i} }]	SEE	[eqn: {-} atop { {R}^{2} }]
United Kingdom	0.7463(0.1076**)	0.4294(0.1485**)	-0.0007(0.0066)	1.4571(1.0225)	0.0209	0.6505
United States	0.6239(0.1209**)	-0.0549(0.0134**)	0.0206(0.0014**)	3.8076(0.1230**)	0.0206	0.4107
Uruguay	0.3965(0.1584**)	-0.3912(0.0673**)	0.0374(0.0048**)	5.8293(0.2944**)	0.0353	0.1468
Venezuela	0.5698(0.1236**)	-0.0842(0.0168**)	-0.0038(0.0021*)	3.6123(0.0465**)	0.0387	0.3253
Zaire	0.7263(0.1355**)	0.6594(0.1521**)	-0.0730(0.0113**)	1.4268(0.0855**)	0.0411	0.4614
Zambia	0.4289(0.1609**)	-0.1064(0.0315**)	-0.0135(0.0036**)	3.6539(0.0527**)	0.0320	0.1399
Zimbabwe	0.6770(0.1594**)	-0.4979(0.1895**)	0.0073(0.0044*)	2.4099(0.3008**)	0.0489	0.4276

주: 괄호 안의 숫자는 표준오차를 나타냄. *와 **는 각각 10%와 5% 이하 수준에서 통계적으로 유의함을 나타냄. <표 2.1>의 주 참조.

<표 3> 수렴속도의 패널자료 추정에서 국가별 학교無교육자비율의 중요성 (1970-1995)

추정치 표본집단	[eqn: {＾} atop {{λ}_{i} }]	NO25i	[eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]	[eqn: {＾} atop {{μ}_{i} }]	SEE	[eqn: {-} atop { {R}^{2} }]
전체표본(98개 비산유국): N(실제 可用표본규모)=98×26
평균(표준오차)	0.6348(0.0182**)	0.0114(0.0070)	0.0055(0.0052)	2.7461(0.1667**)	0.0421(0.0027**)	0.4369(0.0195**)
중위수	0.6639	0.0032	0.0131	2.4831	0.0350	0.4470
표준편차	0.1797	0.0695	0.0515	1.6503	0.0266	0.1929
최소치	0.0600	-0.2018	-0.3719	0.2326	0.0143	0.0025
최대치	0.9584	0.2652	0.0854	10.6517	0.2129	0.8074

주: 괄호 안의 숫자는 표준오차를 나타냄. *와 **는 각각 10%와 5% 이하 수준에서 통계적으로 유의함을 나타냄. 1-[eqn: {＾} atop {{λ}_{i} }]= 국가별 수렴속도 추정치, NO25i = 국가별 25세 이상 인구중 학교교육을 받지 못한 인구비율(percentage of no schooling)의 계수추정치,[eqn: {＾} atop {{μ}_{i} }]= 개별국가효과 추정치, [eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]= 국가별 기술성장률 추정치, SEE = 국가별 수렴속도 추정식의 표준추정오차, [eqn: {-} atop { {R}^{2} }]= 국가별 수렴속도 추정식의 조정된 결정계수.

<표 4> 수렴속도의 패널자료 추정에서 국가별 초등교육 성취자비율의 중요성 (1970-1995)

추정치 표본집단	[eqn: {＾} atop {{λ}_{i} }]	PRI25i	[eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]	[eqn: {＾} atop {{μ}_{i} }]	SEE	[eqn: {-} atop { {R}^{2} }]
전체표본(98개 비산유국): N(실제 可用표본규모)=98×26
평균(표준오차)	0.6369(0.0186**)	0.0051(0.0049)	0.0061(0.0044)	2.6392(0.1561**)	0.0418(0.0025**)	0.4444(0.0206**)
중위수	0.6502	0.0017	0.0136	2.5061	0.0346	0.4382
표준편차	0.1843	0.0480	0.0433	1.5450	0.0243	0.2043
최소치	0.0807	-0.1350	-0.2837	0.0491	0.0139	0.0054
최대치	0.9979	0.2772	0.0820	10.4951	0.1741	0.8237

주: 괄호 안의 숫자는 표준오차를 나타냄. *와 **는 각각 10%와 5% 이하 수준에서 통계적으로 유의함을 나타냄. 1-[eqn: {＾} atop {{λ}_{i} }]= 국가별 수렴속도 추정치, PRI25i = 국가별 25세 이상 인구중 초등교육성취자비율(percentage of primary school attained)의 계수추정치,[eqn: {＾} atop {{μ}_{i} }]= 개별국가효과 추정치, [eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]= 국가별 기술성장률 추정치, SEE = 국가별 수렴속도 추정식의 표준추정오차, [eqn: {-} atop { {R}^{2} }]= 국가별 수렴속도 추정식의 조정된 결정계수.

<표 5> 수렴속도의 패널자료 추정에서 국가별 중등교육 성취자비율의 중요성 (1970-1995)

추정치 표본집단	[eqn: {＾} atop {{λ}_{i} }]	SEC25i	[eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]	[eqn: {＾} atop {{μ}_{i} }]	SEE	[eqn: {-} atop { {R}^{2} }]
전체표본(98개 비산유국): N(실제 可用표본규모)=98×26
평균(표준오차)	0.6346(0.0188**)	-0.0530(0.0480)	0.0139(0.0028**)	2.7033(0.1722**)	0.0425(0.0027**)	0.4327(0.0203**)
중위수	0.6472	-0.0021	0.0149	2.3224	0.0350	0.4575
표준편차	0.1862	0.4755	0.0282	1.7044	0.0271	0.2010
최소치	0.1614	-4.6687	-0.0508	0.1299	0.0145	0.0195
최대치	0.9885	0.2338	0.1162	12.8735	0.2233	0.8366

주: 괄호 안의 숫자는 표준오차를 나타냄. *와 **는 각각 10%와 5% 이하 수준에서 통계적으로 유의함을 나타냄. 1-[eqn: {＾} atop {{λ}_{i} }]= 국가별 수렴속도 추정치, SEC25i = 국가별 25세 이상 인구중 중등교육성취자비율(percentage of secondary school attained)의 계수추정치,[eqn: {＾} atop {{μ}_{i} }]= 개별국가효과 추정치, [eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]= 국가별 기술성장률 추정치, SEE = 국가별 수렴속도 추정식의 표준추정오차, [eqn: {-} atop { {R}^{2} }]= 국가별 수렴속도 추정식의 조정된 결정계수.

<표 6> 수렴속도의 패널자료 추정에서 국가별 고등교육 성취자비율의 중요성 (1970-1995)

추정치 표본집단	[eqn: {＾} atop {{λ}_{i} }]	HIGH25i	[eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]	[eqn: {＾} atop {{μ}_{i} }]	SEE	[eqn: {-} atop { {R}^{2} }]
전체표본(98개 비산유국): N(실제 可用표본규모)=98×26
평균(표준오차)	0.6443(0.0197**)	0.0417(0.0533)	0.0143(0.0037**)	2.5668(0.1452**)	0.0430(0.0031**)	0.4530(0.0220**)
중위수	0.6669	-0.0008	0.0172	2.2659	0.0344	0.4681
표준편차	0.1949	0.5279	0.0368	1.4377	0.0309	0.2176
최소치	-0.0415	-1.5799	-0.0877	-0.0364	0.0147	-0.0014
최대치	1.0131	2.6454	0.2336	7.0049	0.2702	0.8388

주: 괄호 안의 숫자는 표준오차를 나타냄. *와 **는 각각 10%와 5% 이하 수준에서 통계적으로 유의함을 나타냄. 1-[eqn: {＾} atop {{λ}_{i} }]= 국가별 수렴속도 추정치, HIGH25i = 국가별 25세 이상 인구중 고등교육성취자비율(percentage of higher school attained)의 계수추정치,[eqn: {＾} atop {{μ}_{i} }]= 개별국가효과 추정치, [eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]= 국가별 기술성장률 추정치, SEE = 국가별 수렴속도 추정식의 표준추정오차, [eqn: {-} atop { {R}^{2} }]= 국가별 수렴속도 추정식의 조정된 결정계수.

<표 7> 수렴속도의 패널자료 추정에서 국가별 평균초등교육연수의 중요성 (1970-1995)

추정치 표본집단	[eqn: {＾} atop {{λ}_{i} }]	PYR25i	[eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]	[eqn: {＾} atop {{μ}_{i} }]	SEE	[eqn: {-} atop { {R}^{2} }]
전체표본(98개 비산유국): N(실제 可用표본규모)=98×26
평균(표준오차)	0.6371(0.0196**)	0.0442(0.0969)	0.0095(0.0040**)	2.4696(0.1532**)	0.0427(0.0030**)	0.4438{0.0211**)
중위수	0.6554	0.0120	0.0140	2.2867	0.0348	0.4399
표준편차	0.1939	0.9589	0.0399	1.5165	0.0302	0.2084
최소치	-0.0470	-3.5469	-0.1985	-3.5919	0.0143	-0.0058
최대치	0.9990	3.9472	0.1450	6.4567	0.2618	0.8357

주: 괄호 안의 숫자는 표준오차를 나타냄. *와 **는 각각 10%와 5% 이하 수준에서 통계적으로 유의함을 나타냄. 1-[eqn: {＾} atop {{λ}_{i} }]= 국가별 수렴속도 추정치, PYR25i = 국가별 25세 이상 인구중 평균초등교육연수(average years of primary schooling)의 계수추정치,[eqn: {＾} atop {{μ}_{i} }]= 개별국가효과 추정치, [eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]= 국가별 기술성장률 추정치, SEE = 국가별 수렴속도 추정식의 표준추정오차, [eqn: {-} atop { {R}^{2} }]= 국가별 수렴속도 추정식의 조정된 결정계수.

<표 8> 수렴속도의 패널자료 추정에서 국가별 평균중등교육연수의 중요성 (1970-1995)

추정치 표본집단	[eqn: {＾} atop {{λ}_{i} }]	SYR25i	[eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]	[eqn: {＾} atop {{μ}_{i} }]	SEE	[eqn: {-} atop { {R}^{2} }]
전체표본(98개 비산유국): N(실제 可用표본규모)=98×26
평균(표준오차)	0.6423(0.0192**)	-0.5741(0.5359)	0.0156(0.0030**)	2.6174(0.1524**)	0.0427(0.0028**)	0.4474(0.0210**)
중위수	0.6571	-0.0503	0.0160	2.2994	0.0351	0.4639
표준편차	0.1902	5.3056	0.0296	1.5083	0.0277	0.2082
최소치	0.0638	-50.9990	-0.0510	0.0639	0.0146	0.0040
최대치	0.9965	4.7110	0.1220	7.0769	0.2298	0.8622

주: 괄호 안의 숫자는 표준오차를 나타냄. *와 **는 각각 10%와 5% 이하 수준에서 통계적으로 유의함을 나타냄. 1-[eqn: {＾} atop {{λ}_{i} }]= 국가별 수렴속도 추정치, SYR25i = 국가별 25세 이상 인구중 평균중등교육연수(average years of secondary schooling)의 계수추정치,[eqn: {＾} atop {{μ}_{i} }]= 개별국가효과 추정치, [eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]= 국가별 기술성장률 추정치, SEE = 국가별 수렴속도 추정식의 표준추정오차, [eqn: {-} atop { {R}^{2} }]= 국가별 수렴속도 추정식의 조정된 결정계수.

<표 9> 수렴속도의 패널자료 추정에서 국가별 평균고등교육연수의 중요성 (1970-1995)

추정치 표본집단	[eqn: {＾} atop {{λ}_{i} }]	HYR25i	[eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]	[eqn: {＾} atop {{μ}_{i} }]	SEE	[eqn: {-} atop { {R}^{2} }]
전체표본(98개 비산유국): N(실제 可用표본규모)=98×26
평균(표준오차)	0.6497(0.0187**)	-1.0117(0.8958)	0.0161(0.0037**)	2.5565(0.1467**)	0.0432(0.0030**)	0.4554(0.0214**)
중위수	0.6646	0.0349	0.0157	2.3107	0.0345	0.4671
표준편차	0.1848	8.8675	0.0369	1.4525	0.0299	0.2118
최소치	0.1489	-39.6058	-0.0776	-0.0336	0.0149	0.0198
최대치	1.0127	29.9761	0.2736	7.2274	0.2544	0.8408

주: 괄호 안의 숫자는 표준오차를 나타냄. *와 **는 각각 10%와 5% 이하 수준에서 통계적으로 유의함을 나타냄. 1-[eqn: {＾} atop {{λ}_{i} }]= 국가별 수렴속도 추정치, HYR25i = 국가별 25세 이상 인구중 평균고등교육연수(average years of higher schooling)의 계수추정치,[eqn: {＾} atop {{μ}_{i} }]= 개별국가효과 추정치, [eqn: {＾} atop {{g}_{i} }]= 국가별 기술성장률 추정치, SEE = 국가별 수렴속도 추정식의 표준추정오차, [eqn: {-} atop { {R}^{2} }]= 국가별 수렴속도 추정식의 조정된 결정계수.

參 考 文 獻

1. Aghion, P. and P. Howitt, “A Model of Growth through Creative Destruction,” Econometrica, Vol. 60, March 1992, pp. 323-351.

2. ________________________, Endogenous Growth Theory, MIT Press: Cambridge, 1998, pp.327-364.

3. Arrow, K.J., “The Economic Implications of Learning by Doing," Review of Economic Studies, Vol. 29, June 1962, pp. 155-173.

4. Azariadis, C. and A. Drazen, “Threshold Externalities in Economic Development," Quarterly Journal of Economics, Vol. 105, May 1990, pp. 501-526.

5. Barro, R.J., “Economic Growth in a Cross Section of Countries,” Quarterly Journal of	Economics, Vol. 106, May 1991, pp. 407-443.

6. __________, Determinants of Economic Growth: A Cross Country Empirical Study, Cambridge, MA: MIT Press, 1997.

7. Barro, R.J. and J.W. Lee, “International Comparisons of Educational Attainment,” Journal of Monetary Economics, Vol. 32 (3), 1993, pp. 363-394.

8. _______________________, “International Measures of Schooling Years and Schooling Quality,” American Economic Review, Papers and Proceedings, Vol. 86 (2), 1996, pp. 218-223.

9. Barro, R.J. and X. Sala-i-Martin, “Convergence across States and Regions," Brookings Papers on Economic Activity, No. 1, 1991, pp. 107-182.

10. _____________________________, “Convergence," Journal of Political Economy, Vol. 100, April 1992, pp. 223-251.

11. ______________________________, Economic Growth, New York, NY: McGraw-Hill, Inc., 1995.

12. Becker, G.S., K.M. Murphy, and R. Tamura, “Human Capital, Fertility, and Economic Growth," Journal of Political Economy, Vol. 98, October, 1990, Part 2, pp. S12-S37.

13. Benhabib, J. and M. M. Spiegel, “The Role of Human Capital in Economic Development: Evidence from Aggregate Cross-Country Data,” Journal of Monetary Economics, Vol. 34, 1994, pp. 143-173.

14. Bernard, A.B. and S.N. Durlauf, “Convergence in International Output,” Journal of Applied Econometrics, Vol. 10, 1995, pp. 97-108.

15. Business International Corporation, Introduction to the Country Assessment Service, New York, NY: Business International Corporation, 1984.

16. Evans, P., “How Fast Do Economies Converge?” Review of Economics and Statistics, Vol. 79, 1997, pp. 219-225.

17. Evans, P. and G. Karras, “Do Economies Converge? Evidence from a Panel of U.S. States,” Review of Economics and Statistics, Vol. 78, 1996a, pp. 384-388.

18. ________________________, “Convergence Revisited,” Journal of Monetary Economics, Vol. 37, 1996b, pp. 249-265.

19. Grossman, G.M. and E. Helpman, Innovation and Growth in the Global Economy, Cambridge, MA: MIT Press, 1991.

20. Hall, R.E. and C.I. Jones, “Why Do Some Countries Produce So Much More Output per Worker than Others?" Quarterly Journal of Economics, Vol. 114, Feb. 1999, pp. 83-116.

21. Islam, N., “Growth Empirics: A Panel Data Approach," Quarterly Journal of Economics, Vol. 110, Nov. 1995, pp. 1127-1170.

22. ________, “Growth Empirics: A Panel Data Approach-A Reply," Quarterly Journal of Economics, Vol. 113, Feb. 1998, pp. 325-329.

23. Jones, C.I., “Time Series Tests of Endogenous Growth Models,” Quarterly Journal of Economics, Vol. 110, 1995, pp. 495-525.

24. Kremer, M., “Population Growth and Technological Change: One Million B.C. to 1990," Quarterly Journal of Economics, Vol. 108, August 1993, pp. 681-716.

25. Kremer, M. and J. Thomson, “Young Workers, Old Workers, and Convergence," NBER Working Paper No. 4827, August 1994.

26. Lee, K., M. H. Pesaran, and R. Smith, “Growth and Convergence in a Multi-Country Empirical Stochastic Solow Model,” Journal of Applied Econometrics, Vol. 12, 1997, pp. 357-392.

27. Lee, K., M. H. Pesaran, and R. Smith, “Growth Empirics: A Panel Data Approach-A Comment," Quarterly Journal of Economics, Vol. 113, Feb. 1998, pp. 319-323.

28. Levine, R. and D. Renelt, “A Sensitivity Analysis of Cross-Country Growth Regressions,” American Economic Review, Vol. 82, Sept. 1992, pp. 942-963.

29. Lucas, R.E., Jr., “On the Mechanics of Economic Development," Journal of Monetary Economics, Vol. 22, July 1988, pp. 3-42.

30. Mankiw, N.G., D. Romer, and D.N. Weil, “A Contribution to the Empirics of Economic Growth,” Quarterly Journal of Economics, Vol. 107, May 1992, pp. 407-437.

31. Mauro, P., “Corruption and Growth," Quarterly Journal of Economics, Vol. 110, Issue 3, August 1995, pp. 681-712.

32. Murphy, K.M., A. Shleifer, and R.W. Vishny, “The Allocation of Talent: Implications for Growth,” Quarterly Journal of Economics, Vol. 106, May 1991, pp. 503-530.

33. ___________________________________________, “Why Is Rent-Seeking So Costly to Growth?" AEA Papers and Proceedings, May 1993, pp. 409-414.

34. Nonneman, W. and P. Vanhoudt, “A Further Augmentation of the Solow Model and the Empirics of Economic Growth for OECD Countries,” Quarterly Journal of Economics, Vol. 111, Issue 3, Aug. 1996, pp. 943-953.

35. Pesaran, M. H., and R. Smith, “Estimating Long-Run Relationships from Dynamic Heterogeneous Panels,” Journal of Econometrics, Vol. 68, 1995, pp. 79-113.

36. Rebelo, S., “Long-Run Policy Analysis and Long-Run Growth," Journal of Political Economy, Vol. 99, June 1991, pp. 500-521.

37. Romer, D., Advanced Macroeconomics, New York, NY: McGraw-Hill, Inc., 1996.

38. Romer, P.M., “Increasing Returns and Long-Run Growth," Journal of Political	Economy, Vol. 94, October 1986, pp. 1002-1037.

39. ____________, “Capital Accumulation in the Theory of Long Run Growth," Modern Business Cycle Theory, R.J. Barro, ed. Cambridge, MA: Harvard University Press, 1989, pp. 51-127.

40. ____________, “Endogenous Technological Change," Journal of Political Economy, Vol. 98, October 1990, Part 2, pp. S71-S102.

41. Shleifer, A. and R.W. Vishny, “Corruption,” Quarterly Journal of Economics, Vol. 109, 1993, pp. 599-617.

42. Solow, R.M., “A Contribution to the Theory of Economic Growth," Quarterly Journal of. Economics, Vol. 70, February 1956, pp. 65-94.

43. Summers, R. and A. Heston, “A New Set of International Comparisons of Real	Product and Price Levels: Estimates for 130 Countries, 1950-1985," Review of Income and Wealth Series 34, No. 1, March 1988, pp. 1-25.

44. ____________________________, “The Penn World Table (Mark 5); An Expanded Set of International Comparisons 1950-1988," Quarterly Journal of Economics, Vol. 106, 1991, pp. 327-368.

45. Taylor, J.B. and M. Woodford, Handbook of Macroeconomics, Vol. 1A, Elsevier Science: Amsterdam, 1999, pp. 235-310.

46. Temple, J. and P.A. Johnson, “Social Capability and Economic Growth," Quarterly Journal of Economics, Vol. 113, 1998, pp. 965-990.

47. World Bank, World Development Indicators, Washington D.C.: World Bank, 1997-1999.