earticle

영어

Historically manufacturing sector had played a key role in economic development, but data shows that manufacturing value added and manufacturing employment share has continuously declined as per capita GDP increases. This downward trend is starking especially in high-income economies. The scepticism about the effectiveness of manufacturing to foster development see this declining process as the natural consequence of the industrial dynamism because productivity increases are exceeding increases in demand for manufactured products by a significant amount. Is manufacturing still the engine of economic growth? More recent studies have analyzed the role of manufacturing sector for economic growth using panel data for an wide range of countries, which generally concluded that the manufacturing sector may have played an important role for economic development, especially for catch-up strategies used by developing countries. Manufacturing enthusiasts argue that high-tech manufacturing industry(=HTMI) is essential to the longer term health of the economy on the ground that: Without a manufacturing sector it will become very difficult to sustain innovation; Manufacturing is a key driver of physical investment; Around 80% of trade among regions is manufacturing trade. To investigate whether the manufacturing sector, especially HTMI is still the engine of growth or not, we propose set of hypotheses; Increasing share of HTMI through a three channels of physical investment, R&D expenditure, and export will boost economic growth; (2) Increasing share of HTMI through the complementary relationship between knowledge-intensive service sector will increase economic growth. To examine the empirical relationship between changing share of HTMI and economic growth, we introduce econometric methodology of 3SLS(3-Stage Least Square Estimation) based on Tavares and Wacziarg (2001)’s structural equation system. We allows for the estimation of a simultaneous equations regression model in which an independent variable affects the dependent variable through different channels. Channel variables and economic growth are estimated simultaneously by 3SLS estimation. The joint estimation method for a simultaneous system of equations has the advantages of ensuring the endogeneity and the more flexible assumption on stochastic disturbance terms. While previous work has concluded that increasing share of manufacturing is an important determinant of growth, the various channels of influence have not been disentangled in order to provide an explanation of the result. We employ a fully-specified empirical model to evaluate the channels through which HTMI might affect economic growth. Moving away from single-equation estimates, our results based on a simultaneous-equation system capture the different channels. Empirical results show that: (1) The coefficients for the share of HTMI taken from the three different channel equations in the system provide statistically significant evidence that HTMI has incremental effects on physical capital investment, R&D expenditure, and export; (2) Estimated coefficients of three channel variables on economic growth have all significant and positive value i.e., higher level of physical investment, R&D expenditure, and export result in higher level of economic growth; (3) The product of the coefficient of HTMI in the channel equation by the coefficients of the variables in the growth equation illustrates how HTMI affects growth indirectly through these channels. This suggests that raising value added share of HTMI fosters economic growth by improving the accumulation of physical capital, increasing R&D expenditure, and export. Once all of these indirect effects are accounted for, the overall effect of value added share of HTMI on economic growth is moderately positive; (4) In a model with country fixed effect one percent increase in the share of HTMI increases economic growth(=log of GDP per capita) by 0.03865% via the physical capital investment channel, by 0.0015% via the export channel, and by 0.0078% via the R&D investment channel. All together, these three transmission variables raise growth rate by 0.04806%. In a model without country fixed effect one percent increase in the share of HTMI increases economic growth by 0.04674% once all transmission channels are taken into account. The relative contribution of each of these variables to the positive effect of share of HTMI on growth is about 80.42%, 3.12%, and 16.22%, respectively for physical capital investment, export, and R&D investment. The results suggest that three channel variables involve statistically significant effects at the conventional levels. The overall indirect effect of HTMI on economic growth is significant and positive, i.e., 1% increase of HTMI foster economic growth by around 0.0322%～0.0467% on average through transmission channels; (5) Estimated coefficients of interaction terms of knowledge-intensive service and HTMI have all significant and positive value, which implie that two sectors have complementary relationship. In order to check the robustness of our basic results we consider employment share of HTMI as alternative measure and check if our results depend on the measure of relative share of HTMI. The results are roughly unchanged in relation to those obtained in the basic estimation model, especially regarding the positive effect of share of HTMI on growth and the relative importance of each channel in explaining the relationship between these two variables. The contribution of this paper is as follows;. First, the paper provides new evidence supporting the role of the HTMI sector as an engine of growth. Second, unlike other previous studies which focusing on the direct effect of manufacturing on growth, we show that HTMI indirectly affects growth through channels of physical investment, R&D, and export. Third, we also reveal that HTMI and knowledge-intensive service have complement relationship with respect to economic growth. Fourth, relatively little empirical evidence has been done on the role of manufacturing in advanced countries but we focus on the 26 high-income countries including S.Korea during the period 1995～2015.

한국어

소득수준이 향상됨에 따라 제조업 비율은 점차 하락하는 경향을 보인다. 제조업 위축이 확연한 추세를 보이고 있음에도 불구하고 근래 한국을 비롯한 주요 선진국들의 경우 경제 활력을 불어넣고 지속적 경제성장을 위해 제조업 부활이 정책 화두로 부상하고 있다. 이들 주장의 근거는 제조업의 수확체증 속성 때문에 일자리와 혁신의 파급효과가 크고, 설비투자, 혁신, 수출의 선순환을 초래한다는 것이다. 이와는 달리 제조업 중시 정책에 대해 비판론자들은 제조업의 높은 생산성과 수요의 비 탄력성 때문에 소득수준향상에 따라 제조업이 위축되는 것은 자연스러운 현상이라고 본다. 이들에 따르면 제조업중시 정책은 제조업 위축을 가속화시킬 것이라고 보고 있다. 지속적 경제성장을 위해 제조업 중시/부활 정책이 논리적. 경험적 타당성을 갖고 있는지를 검토하기 제조업 발전이 경제성장에 기여하는지 실증 분석한다. 제조업의 비중이 경제발전단계에 따라 달라진다는 점을 고려하여 분석대상의 범위를 1995년부터 2015년 기간 동안 한국을 비롯한 26개 선진국으로 좁힌다. 그리고 제조업을 기술수준에 따라 고위, 중위, 저위 기술 제조업으로 분류하여, 그중에서도 고위 기술제조업(이하 고위 제조업)에 초점을 맞춘다. 고위 제조업이 경제성장에 미치는 영향을 4개의 가설을 설정하여 검토한다. (가설1) 고위 제조업 비중이 높을수록 연구개발이 활성화되고, 이를 통해 소득수준이 높아진다. (가설2) 고위 제조업의 비중이 높을수록 수출이 증가하고, 이를 통해 소득수준이 높아진다. (가설3) 고위 제조업의 비중이 높을수록 설비투자가 증가하고, 이를 통해 소득수준이 높아진다. (가설4) 고위 제조업의 비중이 높을수록 지식 집약서비스도 성장하고, 두 산업의 상호보완관계를 통해 소득수준이 높아진다. 고위 제조업이 경제성장에 영향을 미치는 채널로서 수출, 설비투자, 그리고 연구개발을 설정하며, 이들 3개의 채널을 통해 경제성장에 미치는 간접효과를 추정하기 위해 Tavares and Wacziarg (2001)이 제안한 구조방정식 채널모형을 이용한다. 구조모형 방정식체계는 3개의 채널방정식과 1개의 경제성장식으로 구성되며 고위 제조업이 설비투자, 연구개발투자 그리고 수출의 세 가지 채널을 통해 얼마나 경제성장에 기여하는 가를 살핀다. 설명변수의 내생성을 고려한 연립방정식 체계를 추정하는데 적합한 3단계최소자승법(3SLS)을 이용한다. 연립방정식 체계를 이용한 3SLS추정은 국가고정효과(with country fixed effect)를 고려한 모형과 그렇지 않은 모형(without country fixed effect)으로 구분해서 추정한다. 첫째, 채널방정식의 추정결과를 정리하면 다음과 같다. 설비투자식의 추정결과는, 고위 제조업의 추정계수는 고정효과의 경우 0.3807, 고정효과를 고려치 않을 경우 0.3949의 유의한 값을 갖는다. 수출방정식에서는 고위 제조업의 추정계수가 0.0263, 0.0341의 유의한 값을 갖는다. 그리고 연구개발투자방정식의 경우 고위 제조업의 추정계수는 0.6281, 0.702의 유의한 양의 값을 갖는다. 그리고 3개 채널방정식에서 채널변수들은 다른 채널변수에 모두 유의한 양의 영향을 미치고 있다. 즉, 설비투자, 연구개발투자 그리고 수출성과들 사이에 서로 양의 피이드 백(feed back)이 작동하고 있음을 확인할 수 있다. 둘째, 경제성장식의 추정결과는 다음과 같다. 설비투자, 연구개발투자 그리고 수출 등 세 개의 채널변수가 경제성장에 미치는 영향의 크기는 설비투자가 가장 크며, 그다음이 수출, 그리고 가장 작은 것이 연구개발이다. 연구개발이 경제성장률에 가장 낮은 영향을 미친다는 것은 통념과 배치되는 결과이다. 경제성장식에서 (고위 제조업 비중×지식서비스 비중)의 추정계수는 0.0293, 0.0403으로서 모두 유의한 값을 보이는데 이는 부가가치비율과 고용비율의 측면 모두에서 지식서비스 산업과 경제성장에 상호보완적으로 기여함을 의미한다. 고위 제조업과 지식집약 서비스는 경제성장에 보완적인 역할을 하고 있음을 확인할 수 있다. 셋째, (고위 제조업이 채널에 미치는 효과)(채널변수가 경제성장에 미치는 효과)을 통해 고위 제조업 비중이 각 채널변수를 통해 경제성장에 미치는 간접효과의 크기를 파악할 수 있다. 고위 제조업이 3개 채널변수를 통해 경제성장에 미치는 간접효과의 총합은 0.0322～0.0467의 범위의 값을 갖는다. 이러한 추정결과를 통해 고위 제조업이 설비투자, 연구개발 그리고 수출의 증가를 통해 경제성장에 기여한다는 가설이 성립함을 알 수 있다. 한편 지식집약서비스는 고위 제조업의 수요를 통해 성장하고, 이들의 상호보완적인 관계를 통해 경제성장에 기여한다는 것도 확인할 수 있다. 그리고 추정결과의 강건성(robustness)을 확인하기 위해 고위 제조업의 부가가치비중대신 고위 제조업의 고용비중을 사용하여 추정하였다. 추정결과는 고위 제조업 부가가치비중을 사용한 경우와 거의 유사한 값을 보이고 있다. 즉, 고위 제조업의 비중이 연구개발, 설비투자, 그리고 수출에 유의적 양의 영향을 미치고, 이들 세 개의 채널변수가 경제성장률에 유의적인 양의 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있다. 이러한 실증분석결과는 제조업 지지 산업정책을 통한 제조업의 성장이 설비투자, 연구개발과 혁신 그리고 수출을 활기차게 만들고, 지식집약서비스를 자극함으로서 이들끼리의 선순환이 촉발되어 경제성장에 도움이 된다는 것을 확인할 수 있다. 논문의 기여는 다음 네 가지이다. 첫째, 제조업 논쟁과 관련된 다른 연구와 달리 제조업 중에서도 고위 제조업에 초점을 맞춘다. 둘째, 다른 연구들이 제조업 비중과 경제성장간의 관계에만 초점을 맞추는 것과 달리, 제조업이 경제성장에 미치는 효과를 설비투자, 연구개발, 그리고 수출 등 3개 요소로 분해해서 분석한다. 셋째, 제조업과 서비스를 상호배타적인 것으로 간주하고 있는 기존 연구들과 달리 고위기술 제조업과 지식집약 서비스 산업간 상호보완성을 분석한다. 넷째, 대부분의 연구가 선진국과 후진국을 모두 포함하여 분석하고 있는 것과 달리 26개 고소득국가 그룹을 대상으로 한다.