Earticle

본 연구에서는 산업의 혁신패턴이 기술체제의 특성에 따라 다르다는 산업별 혁신체제론적 접근에 입각해 기업간 연결수, 연결강도, 연결망내 위치 등 기업의 연결망 특성이 생산성에 미치는 영향을 사회적 연결망 분석(social network analysis) 방법을 적용하여 분석하였다. 한국기업데이터(주)의 「2011년 기업정보」 DB 자료를 이용하여 제조업을 공급자지배산업, 생산집약적 산업, 과학기반산업으로 분류하고 연결망 특성이 기업의 총요소생산성에 미치는 영향을 실증 분석하였다. 실증분석 결과, 섬유․의복 등 지식기반이 주로 일반적 명목지(generic knowledge)에 의존하고 외부 공급기업의 혁신성과를 활용하는 공급자 지배산업에서는 많은 기업들과 약한 연결을 맺거나, 구조적 틈새(structural hole)를 활용해 지식전파의 중개역할을 하는 기업의 생산성이 높은 것으로 나타났다. 이에 비해 기계․자동차, 철강금속, 석유화학, 등 지식기반이 특수적 암묵지(tacit knowledge)에 의존하고 기존 기술의 심화를 추구하는 생산집약적 산업에서는 적은 수의 기업들과 강한 연결을 맺거나, 연결망의 중심에 가까이 위치한 기업들의 생산성이 높은 것으로 나타났다. 한편 전자통신․정밀기계․의약 등 과학기술진보의 성과를 흡수하여 신기술 개발을 추구하는 과학기반산업에서는 기술적 기반이 유사한 기업들끼리 클러스터 형성이 활발할수록 생산성이 높은 것으로 나타났다. 이상의 분석결과로부터 혁신클러스터정책과 중소기업 기술지원정책이 혁신패턴과 기업간 연결망의 산업적 특성을 고려해 모색되어야 한다는 함의를 얻고 있다.

This paper aims to analyse different sectoral innovation effects incurred by knowledge spillover, which can be verified by the different transaction network characteristic effects on the sectors. We used Korean Enterprise Data company providing database [2011 Company Information] to categorize the industrial sectors on the technological basis and to analyse the effects by the industrial categories using regression models. We summarize analysis as follows. The theory that companies in the middle of more dense weak transactions and the companies playing role of mediating knowledge propagation using the ’structural holes’ have better outcomes, in the supplier dominant industries such as textile industries, which are based on the generic and incremental knowledge, is supported empirically. On the contrary, the production concentrative industries such as machinery-automobile or iron-metal, oil-chemistry industries which are based on the tacit knowledge, have companies showing better outcomes when the companies have small number of strong relations or when the companies is more close to the center of the network. Also we successfully proved empirically that higher cluster coefficient, which is result of intense clustering activities between similar technical level companies leads to better productivity in the science knowledge based industry such as electronics and medical industries. This results imply that the research on the industrial clustering and subcontracting related policies should consider different technological system by industries.

본 연구에서는 우리나라 기술집약적 기업들의 사회적 자본과 흡수역량이 기술사업화 성과에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 추가적으로 기술집약적 기업들이 흡수역량을 통해 기술사업화 성과를 높이는데 있어서 환경적 요인인 기술 변동성이 존재할 것이라고 생각하여 흡수역량과 기술사업화 성과 간에 기술 변동성을 조절변수로 설정하여 조절효과를 분석하였다. 또한, 기업크기별, 산업분야별에 사회적 자본과 흡수역량이 기술사업화 성과에 미치는 영향 및 흡수역량과 기술사업화 성과 간에 기술 변동성의 영향 관계도 살펴보았다. 실증분석을 위해 기술 산업에 속한 기업들의 대표이사, 연구소 소장, 부장급 이상 등을 대상으로 설문응답을 통해 105개 데이터를 확보하였으며, 연구모델에 대한 개념적 차원에 따른 모델의 설명력, 엄격한 검증을 위해 PLS-SEM를 사용하였다. 실증분석을 통해 도출한 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 기술집약적 기업들이 기술사업화 성과를 높이는데 사회적 자본과 흡수역량이 긍정적인 영향을 미친다는 결과를 도출하였다. 둘째, 기술집약적 산업에서 환경적인 요인인 기술 변동성이 존재 할 경우, 실현적 흡수역량보다 잠재적 흡수역량이 기술사업화 성과를 높이는 것으로 확인되었다. 이 결과는 기술집약적 기업들이 기술 변동성에 대응하기 위해 새로운 특허, 노하우, 신제품 개발 및 출시, 신제품의 시장성을 확보하는데 있어서 외부로부터 다양한 정보, 지식, 보완적 자원을 습득하는데 열중하고, 예측할 수 없는 변화에 대응하기 위해 시장과 환경을 빠르게 파악한다는 것을 의미한다. 그러므로 기술집약적 기업들은 기술 변동성이 높은 환경에서 기술사업화 성과를 이루기 위해서는 잠재적 흡수역량을 집중적으로 강화하는 것이 중요하며, 잠재적 흡수역량을 강화하기 위해 외부로 사회적 자본을 형성하는 것이 중요하겠다.

This study attempts to empirically analyze the effects of social capital and absorptive capacity on technology commercialization performance in the Korean technology-based firms. In addition, technology-based firms might be experiences in environmental change, so confirmed about the moderator variable of technological turbulence on positive relationship of absorptive capacity and technology commercialization performance. And controlled for company's size, industry type as follows. The empirical results from a sample of 105 the chief, CEO, research institute director of Korean technology-based firms reveal several important findings and used analysis instrument as PLS-SEM. We obtain the following results. First, social capital and absorptive capacity have a positive effect on technology commercialization performance. Second, when technology-based firms experiencing technological turbulence, on positive relationship of potential absorptive capacity better than realized absorptive capacity and technology commercialization performance. The two absorptive capacity are complementary, not alternative. These results show that efforts are needed To improve the performance of technology commercialization, two complementary strategies are necessary.

본 연구는 지식경영 구현을 위한 핵심성공요인과 기업의 지식관리시스템 및 혁신성과의 관계를 고찰하였다. 경산산업단지 입주 기업 중 87개 ‘기술혁신형 중소기업(Inno-Biz)’ 인증 기업들을 대상으로 분석을 하였다. 설문은 자사의 혁신성과를 가장 잘 파악할 수 있는 최고위 임원 이상의 경영자가 응답하도록 하였다. 자료 분석을 위한 통계처리는 SPSS 18.0을 활용하여 기술 통계, 탐색적 요인분석과 무응답 편의 검증을 위해 t-검증을 하였다. 그리고 연구 모형과 가설 검증을 위해 PLS를 활용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 지식경영 구현을 위한 핵심성공요인은 지식관리시스템과 기업의 혁신성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 지식관리시스템은 종업원의 지식 향상과 기업혁신에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 지식경영 구현을 위한 지식관리시스템과 기업의 혁신성과에 중요한 핵심성공요인은 조직문화와 보상 및 동기부여임이 밝혀졌다. 따라서 지식경영을 정착시키기 위해서는 종업원에 대한 보상 및 동기부여에 세심한 노력이 요구된다. 본 연구의 결과는 학문적으로나 실무적으로 기업의 지속 가능한 지식경영 모델을 발전시키는데 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.

In this study, we explore the relationships among the key for success factors in the knowledge management, knowledge management system & corporate innovation performance. We empirically test our hypotheses based on sampli data including 87 ' innovation business (Inno-Biz) ' firms. The survey questionnaire will be able to grasp the innovation performance of the corporate of the company best manager of above highest rank director answer. Data analysis for statistics processing can take advantage of the technical statistics, SPSS 18.0 exploratory factors analysis & an unresponsive convenience t-test for verification. & research models & hypotheses were utilized for PLS. The research results as follows : First, critical success factors for the implementation of knowledge management & corporate knowledge management system appeared to have meaningful impact on innovation performance. Second, knowledge management system has been shown to have meaningful impact on knowledge innovation & corporate innovation. Third, knowledge management for the implementation of critical success factors appeared an important factor of the organizational culture and the reward & motivation. Therefore, to establish knowledge management, employees close will require efforts to the reward & motivation. The results of this study are expected to contribute the development of sustainable knowledge management model in terms of theory & practice.

세계화와 지식기반사회에 직면하여 경쟁적 환경에 대응하기 위해서, 각 기업들은 혁신활동을 통해 조직의 성과를 제고하려 노력해 왔다. 반면, 국제경제력의 강화 필요, 국내외 경제여건의 급변 및 경제의 글로벌화에 대해 상대적으로 독점지위에 있는 공기업은 다소 비경쟁적이었으며, 따라서 경제의 비효율성을 초래한 경우가 많았다. 그러나 공기업은 국가경제 전체에서 큰 비중을 차지하고 있기 때문에, 공기업의 경영효율성 증진과 국제경쟁력의 강화는 중요한 이슈이다. 그 중요성으로 인해 공공부문의 혁신은 지속적으로 추진되어왔으나, 충분한 준비와 면밀한 검토 없이 진행된 경우가 많아, 그 성과 향상에는 다소 한계가 많았다. 이러한 상황을 반영하여, 본 연구에서는 공기업 성과의 중요한 요인들이 무엇이며, 어떻게 조직혁신을 통해 최종적인 조직성과에 영향을 미치는지를 분석하고자 했다. 즉, 조직혁신이라는 매개변수를 활용하여 선행요인(독립변수)들 - (거래적/변혁적)리더십, (부서간)협력, 정부정책 - 과 조직성과(종속변수) 사이에서 어떻게 성과 향상에 기여하는지도 고찰하고자 했다. 분석 결과를 토대로, 서로 다른 소유형태에 따라 운영된 한국과 중국 공기업 혁신의 영향요인을 비교하고, 그 시사점과 향후 연구방향을 모색하였다. 연구 결과, 리더십, 협력, 정부정책이라는 선행변수가 공기업의 조직혁신과 공기업의 조직성과에 중요한 영향을 미치며, 거래적 리더십을 제외하고 대부분의 선행변수와 조직성과 사이에서 조직혁신이 긍정적 매개역할을 하고 있었다. 또한 특이한 사항으로는, 중국 공기업의 경우 정부정책이 조직혁신에 정(+)의 효과가 나타나지 않았으며, 한국 공기업의 경우 거래적 리더십이 조직혁신에 정(+)의 효과가 나타나지 않았다는 것이다.

Most of enterprises have been sought to improve their performances through the organizational innovation in recent knowledge-based and global competition era. Globalization causes the national and international economic conditions changes to a free competitive market system, increasing the competitiveness of private enterprises and producing economic inefficiencies of state-owned enterprises (SOEs) which have monopoly power. The SOEs is regarded as important key players in the national economy, hence the promotion of their management efficiency and strengthening of the competitiveness is a critical issue for the growth. However, most SOEs have failed to attain good performances since they had promoted organizational innovation without adequate preparation and scrutiny. This study analyzed what factors are associated with organizational innovation which may lead to SOEs’ good performances. Results showed that the ‘organizational innovation’ was considered as a mediator in the relationship between precedent variables [ ‘(transformational/transactional) leadership’, ‘(departmental) collaboration’, ‘government policy] and performance. That is, leadership, collaboration and government policy had significant impacts on organizational performance in the public sector, while organizational innovation played mediating roles in the relationship between most precedent variables [ ‘transformational leadership’, ‘(departmental) collaboration’, ‘government policy] and organizational performance. Special points are that government policy don’t have a significant effect on organizational innovation in Chinese SOEs, while transactional leadership don’t affect organizational innovation in Korean SOEs.

본 연구에서는 DEA 및 MPI 모형을 이용하여 국내 소매대리점들의 정태적 효율성과 동태적 생산성을 측정하고, 생산효율성의 개선방안과 개선목표를 제안하고자 한다. 실증 분석을 위하여 H금속의 20개 소매 대리점을 분석대상으로 2012년부터 2014년까지 최근 3년간의 데이터를 수집하였으며, 상관관계 분석을 이용하여 효율성 및 생산성 측정을 위한 3개의 투입변수(직원수, 임차료, 상품수)와 2개의 산출변수(매출액, 고객수)를 선정하였다. 실증분석 결과 첫째, 산출지향 DEA 모형을 통하여 20개 대리점의 연도별 정태적 효율성을 측정하였으며, 효율성을 저해하는 주요 원인이 규모효율성보다는 순수기술효율성에 있음을 분석하였다. 둘째, MPI 모형을 활용하여 측정한 전체 소매대리점의 평균 생산성지수은 0.937로 연평균 6.3%의 생산성이 저하되었으며, 기술효율성변화지수는 0.926, 기술변화지수는 1.012로 기술효율성변화가 생산성 하락의 주요 원인인 것으로 나타났다. 또한 순수기술효율성변화지수는 0.996으로 미미하게 하락하였지만, 규모효율성변화지수는 0.929로 기술효율성변화지수의 하락은 규모효율성변화에 의해 보다 많은 영향을 받고 있는 것으로 나타났다. 또한 소매대리점별 생산성 분석을 통하여 대리점별 생산성의 변화 추이와 생산성 변화의 원인을 분석한 결과 대리점별 분석에서 생산성 하락의 주요 원인은 기술효율성의 퇴보가 주요 원인이며 기술효율성 분석에서는 순수기술효율성 변화보다는 규모효율성 변화에 크게 영향을 받은 것으로 분석되었다.

The purpose of this paper is to measure and analyze the static efficiency and dynamic productivity of Korean retail stores by utilizing DEA and MPI models and develop the strategies for the efficiency/productivity improvement of inefficient stores. 20 retail stores of a welding Corporation were selected as DMUs and three inputs(number of employees, rental expense, number of item) and two outputs (sales and number of customer) are used for develop the both models to estimate the static efficiency and dynamic productivity. The data is obtained from 20 retail stores over the time period of 3 years from the years 2012 to 2014. The major experimental results are as follows. First, DEA model estimates the static efficiency of 20 retail stores and shows that the primary cause of inefficiency was pure technological efficiency rather than scale efficiency . Second, As the result of the analysis on dynamic productivity by using MPI, the annual TFPIs have been decreasing by 6.3% and the primary reason for the decrease of TFPIs is caused by the negative change in TECIIn addition, SEI has more negative effect on TECI, relative to PTEPI.

지금까지 금융기관의 신용위험관리를 효과적이고 효율적으로 수행하기 위한 지능형 기술에 대한 연구가 활발하게 이루어져 왔다. 특히 기업의 부실 예측이나 신용등급 예측 문제를 해결하는데 있어, 다양한 기계학습 분류 알고리즘들이 제안되고 적용되어 왔는데, 이들은 효과적인 입력변수 선정에 대한 해답을 제공해 주지 못하고, 과적합 및 잡음·이상치에 취약할 수 있는 위험이 있으며, 각종 모수에 대한 조정 작업이 요구되는 한계점이 있었다. 이러한 기존 기법들의 한계를 극복하기 위한 대안으로 본 연구는 랜덤 포레스트(Random Forests)의 응용을 제안한다. 미국의 통계학자 Breiman(2001)에 의해 제안된 랜덤 포레스트는 배깅(bagging)과 무작위 입력 변수 선택(random input selection)을 통해 단일 의사결정 나무를 다수의 의사결정 나무로 확장시킨 기계학습 기법이다. 랜덤 포레스트는 과적합에서 자유로우며, 잡음이나 이상치에 받는 영향이 적고, 높은 정확도를 얻을 수 있는 특징을 지닌다. 본 연구에서는 기업신용등급 예측에 랜덤 포레스트 기법을 적용해 보고, 그 성과를 전통적으로 사용되어 온 다른 기법들과 비교하여 예측성과의 개선이 있는지 확인해 보고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 1,295개 국내 상장기업을 대상으로 하는 기업신용등급 평가모형 구축에 랜덤 포레스트를 적용해 보았다. 제안된 기법의 성과를 비교평가하기 위한 전통적인 분류 기법으로는 다중판별분석, 인공신경망, 다분류 SVM 모형을 사용하였다. 실증분석 결과, 제안 기법이 전통적인 기법들과 비교해, 보다 정확한 예측결과를 산출함을 확인할 수 있었다.

There has been a lot of research on intelligent information processing techniques to effectively and efficiently manage credit risk in the financial industry. To predict corporate credit ratings better, various algorithms of machine learning have been proposed and applied. However, the algorithms have some limitations. First of all, they are unable to give a solution for which variables in the dataset should be considered as input variables to effectively predict a dependent variable. Also, they are easily exposed to overfitting and risk being affected by outliers and noise. In addition, they are required to tune their numerous parameters. Under this background, this study proposes the application of Random Forests(RF) to overcome the weakness of the traditional techniques. RF were designed by Leo Breiman, an American statistician and professor, and are an ensemble learning technique. This algorithm has both features originating from bagging algorithm, which is to extend a single decision tree to various decision trees, and from random input selection. The benefit of our proposed algorithm is free from an overfitting issue, and both noise and outliers in the dataset cannot have an effect on it. Thus, our model can yield high accuracy in forecasting corporate credit ratings. To validate the effectiveness of RF in predicting corporate credit ratings, we applied it to a real world dataset of corporate credit rating in Korea. The data that we used for this research consisted of various financial ratios of 1,295 corporations and their corporate credit ratings. To evaluate and compare our model with traditional methods, we used the following methods: MDA(Multiple Discriminant Analysis), ANN(Artificial Neural Network) and MSVM(Multiclass SVM). Each model’s performance was calculated by predictive accuracy based on training and validation.　Empirical results showed that RF outperforms other traditional methods from the perspective of prediction accuracy.

마이크로 파이낸스는 2000년 이후 매년 30% 이상 자산증가율을 달성하였고 세계적으로 약 2억 명의 빈곤층에게 대출을 제공하고 있다. 한국 마이크로 파이낸스는 2000년 이후 시작되었고 2009년 정부 주도로 새로운 국면에 돌입하였다. 이 논문은 한국 마이크로 파이낸스 운동을 평가하고 정책적 시사점을 제공하는 것을 목표로 한다. 먼저 2009년 정부 주도적 변화는 시민단체형 마이크로 파이낸스 운동을 정부주도의 금융기관형으로 변경시킨 것으로서, 매우 정치적인 계산을 배경으로 한 것이라고 평가한다. 그 결과 저소득층에 대한 신용공급이라는 양적 측면과 안정적인 연체율 관리라는 측면에서 긍정적인 평가를 받을 수 있을지 모르겠지만, 저소득층 자활을 실질적으로 지원할 수 있는 RM(relationship manager)과 같은 인적 네트워크를 배제함으로써 마이크로 파이낸스 본연의 기능으로부터 괴리되었다. 아울러 재무적인 지속성에서도 기금잠식 상태에 처해 있다고 평가하였다. 이러한 맥락에서, 우리는 한국과 같은 경제적 조건에서도 마이크로 파이낸스가 적합한지, 무엇을 위하여 어떻게 신용을 제공할 것인지, 그리고 미소금융의 거버넌스에서 정부는 무엇을 해야 하는지에 대하여 정책적으로 고민할 필요가 있음을 주장하였다.

In the last decade there have been significant increases, more than 30% of annual growth rate, in asset of micro-finance institutions which have been providing loans to about 200 billion peoples across world. In Korea, mciro-financial institutions started after 2000, and then 2009 government also intervened micro-finance industry by establishing Smile MicroCredit Bank. This paper aims to make assessment of this trends and its lessons. At the first, it is political basis, the response to plummeting support rate in 2008, that made Korean government to intervene microfinance, leading a transformation from NGOs type microfinance to financial type which is primarily operated by retired employee from commercial bank. Due to this background, Smile MicroCredit Bank recorded very low delinquency rate and much amount of outstanding loan. However, human capital network such as Relationship Manager excluded in the process of loan provision, Korea micro-finance tend to be divergent from its original purpose of poverty reduction and helping the poor. And also it experienced the problem of impaired fund by (-) ROA. In the context of this condition, we suggest three reconsideration about Korea micro-finance. First, is it proper to adapt foreign experience of micro-finance to Korea where saturated small self-management market is? Secondly we need to reconsider what the purpose of micro-finance in Korea is and how to supply credit. And finally is it appropriate for government to involve micro-finance like Smile MicroCredit Bank in Korea?

본 연구에서는 OECD 국가와 비 OECD 국가의 전력 생산 효율성을 살펴보았다. 전력 생산 효율성을 분석하기 위해 연구방법으로는 DEA와 Post-DEA를 활용하였다. 이러한 연구방법을 토대로 각 국가의 전력생산 효율성과 단계적 벤치마킹 대상을 파악하고, 각 국가의 전력 생산을 위한 개별 에너지원의 비중이 효율성과 연관성 있는 패턴을 보이는지 살펴보았다. 이러한 결과를 바탕으로 본 논문은 효율성 관점에서의 전력 생산 에너지원의 비중에 대해서 정책적인 제언을 하였다. DEA 분석 중 CCR 모델에서 가장 효율성이 높은 국가는 전체 19개 국가 중 5개 국가였으며 전체 평균 효율성은 0.883이었다. 한편, BCC 모델에서 가장 효율성이 높은 국가는 12개 국가였으며 전체 평균 효율성은 0.951이었다. Post-DEA인 Tier 분석을 실시하여 단계적 벤치마킹의 대상을 파악하였다. 전체 3그룹 중 Tier 1에는 한국을 포함한 5개 국가가 선정되었으며 Tier 2에는 7개 국가, Tier 3에는 4개 국가가 선정되었다. 이러한 결과로 상대적으로 더 높은 국가별 전력 효율성을 벤치마킹하는 경로 정보를 얻을 수 있었다. 또한, 효율적인 국가들의 에너지 비중을 파악하였다. 전력 효율성은 각 국가가 보유하고 있는 부존자원의 유무에 따라 차이가 생긴다는 특징을 발견할 수 있었다. 대부분의 효율적인 국가는 충분한 부존자원인 화석에너지를 사용하고 있었다. 충분한 부존자원이 없는 국가들은 전력 효율성 차원에서 원자력에너지를 사용하였다. 한국은 부존자원이 없지만 가장 효율적으로 전력을 생산하는 국가이기 때문에 한국은 원자력에너지를 사용하는 정책을 유지하는 것이 효과적일 수 있다.

In this research, the efficiency of generating electricity for major OECD countries and non-OECD countries was studied. DEA and Post-DEA methods were used to analyze efficiency of generating electricity. Under these research methods, it figured out electric efficiency of each of countries and phased benchmarking objects as well as the distinctive feature of efficient countries by electricity production sources’ composition. With these results, this paper suggested a policy about the composition of electricity production sources in terms of efficiency. The overall average efficiency was 0.883 and 5 countries of all 19 countries were the most efficient counties in CCR model. On the other hand, there were 12 countries which were the most efficient countries in BCC model with the overall average efficiency 0.951. In tier analysis, it divided each of countries into 3 groups. They are 5 countries in Tier 1 groups including of Korea, 7 countries in Tier 2 groups. and rest of countries that did not be included in these Tier groups. This result could give information about the way of benchmarking to make better electricity efficient countries. Also, an energy composition of the efficient countries was found. There is distinctive feature that electricity efficiency was depended on how much the endowed resources were held. Most of the efficient countries using fossil energy sources had sufficient endowed resources. Otherwise, using nuclear energy was recommended in terms of electric energy efficiency. Because Korea is one of the most efficient country even though does not have sufficient endowed resources, Korea should keep their generating policy using nuclear energy to generate electricity efficiently.

본 연구는 1961년부터 2010년까지 사하라 이남 아프리카 8개 국가를 대상으로 무역과 경제성장의 관계를 벡터오차수정모형(Vector Error Correction Model)과 그랜저 인과관계(Granger Causality) 검정을 이용해 분석하였다. 실증분석 결과 대상 국가들은 수출입과 경제성장간에 쌍방향 또는 단방향의 인과관계를 보여주었다. 특히 콩고, 가나, 남아프리카공화국과 잠비아에서는 수출입과 경제성장간에 장기 인과관계가 존재했다. 그랜저 인과관계 검정에서는 콩고, 에티오피아, 가나와 세네갈에서 수출주도형 경제성장 가설이 입증된 반면, 보츠와나, 가나, 케냐, 세네갈과 잠비아에서는 수입주도형 경제성장 가설이 입증되었다. 또한 일반충격반응(Generalized Impulse Response) 함수를 이용한 시뮬레이션에서는 수출입을 통한 거시경제 충격이 에티오피아, 케냐와 남아프리카공화국의 국내총생산을 증가시키고 있음을 보여주었다. 결론적으로 수출뿐만 아니라 수입 또한 사하라 이남 아프리카 국가들의 경제성장에 유의미한 역할을 하고 있음을 확인했다.

This study examines the link between trade and economic growth in eight Sub-Saharan African (SSA) countries, using data for the 1961–2010 period. We analyze the corresponding causal relationship using the augmented Cobb–Douglas production function and performing the Granger causality test based on the vector error correction model. The empirical results indicate that this causal relationship differs across the countries. Specifically, a long-run causal relationship between exports, imports, and economic growth is apparent in the case of Congo, Ghana, South Africa, and Zambia. In addition, the Granger causality test results for Congo, Ethiopia, Ghana, and Senegal indicate support for the export-led growth hypothesis, while those for Botswana, Ghana, Kenya, Senegal, and Zambia, for the import-led growth hypothesis. Moreover, the simulation result using the generalized impulse response function demonstrates that the GDP positively responds to a sudden favorable macroeconomic shock through exports and imports in Ethiopia, Kenya, and South Africa. Overall, these results imply that not only exports, but also imports could play a significant role in stimulating economic growth in SSA countries.