Technological Progress versus Efficiency Gain in Manufacturing Sectors

이정동, Tai-Yoo Kim, 허은녕 (1998) · Review of Development Economics 2(3):268–281 · DOI ↗

한국 36개 제조업 부문(1967–1993)의 nonparametric Malmquist 생산성 지수를 기술진보(technological change, TCH)와 기술효율 변화(efficiency change, ECH)의 두 component로 분해한다. 제조업 전체 TFP 성장은 연 0.286%로, 기술진보(+1.141%/year)가 거의 전부를 견인하고 효율 변화는 오히려 음(-0.855%/year)이었다. 32/36 sector에서 두 component가 통계적으로 유의한 negative correlation을 보이며, “기술이 빠르게 발전한 부문일수록 효율 catching-up은 약해진다”는 패턴을 한국 제조업에서 처음 정량 확인했다.

RQ: 한국 제조업의 생산성 성장은 기술진보 vs 효율 catching-up 중 어디에서 오는가? 두 component는 어떤 정책 변수(보호율, 시장 집중도 등)와 어떻게 연관되는가?
방법론: Malmquist 생산성 지수, DEA, tornqvist-productivity-index, generalized-least-squares
데이터: 한국 36 제조업 sector, gross output·labor·capital·material, 1967–1993 (KDI Hong-Kim 1996 데이터셋); 2차 회귀는 1970·1980·1990 세 시점 108 obs
주요 발견: 제조업 전체 TFP +0.286%/year = TCH +1.141% − ECH 0.855%; 32/36 sector에서 TCH-ECH negative correlation 유의 (전체 Pearson r = -0.809, p<0.01); 효과적 보호율·시장 집중도가 두 component에 비대칭적으로 작용
시사점: 기술진보 진작 정책과 효율 개선 정책이 trade-off 관계일 수 있어, 생산성 정책 설계 시 두 component를 분리 측정해야 한다는 점을 명시

Figure 1. 1967–79 → 1979–90 → 1990–93 세 sub-period의 sector별 (TCH, ECH) 산점도. 시간이 흐를수록 분포가 lower-right (TCH 큼, ECH 작음) 에서 upper-left (TCH 작음, ECH 큼) 로 이동 — 한국 제조업이 innovation-driven 에서 catching-up-driven 으로 천천히 전환했음을 시각적으로 보여준다.

요약

1990년대 초 한국 경제가 연 9% 고성장 후 정체에 접어들면서 productivity 의 source 를 정확히 진단하는 것이 정책 우선 과제가 됐다. 그러나 당시 표준이던 growth accounting / Törnqvist 접근은 production function 의 inefficiency 가능성을 배제하고 productivity 성장을 곧 technological progress 로 동일시했다. Färe, Grosskopf 외 동료들이 1990 년대 초 제안한 nonparametric Malmquist index 는 distance function 기반으로 inefficiency 를 명시적으로 모형화하면서 productivity 를 TCH (frontier shift) 와 ECH (catching-up) 의 두 component 로 분해 가능하게 했고, 본 논문은 이 framework 을 한국 제조업 전 sector 에 처음 적용한 사례다.

저자들은 36 sector × 27 년 input-output 데이터에 DEA 기반 distance function 을 적용해 총 2,916 개 LP 문제를 풀고 sector·연도별 Malmquist index 와 두 component 를 추정했다. 결과는 일관되다 — 30/36 sector 에서 TFP 성장과 TCH 가 함께 양(+)이고, 효율 변화가 양(+)인 sector 는 8 개에 불과했다. 32/36 sector 에서 TCH-ECH 의 Pearson 상관이 -0.4 ~ -0.9 수준의 강한 음(-) 으로 유의했으며, 전체 manufacturing 에서도 r = -0.809 (p<0.01). 2 단계 GLS 회귀에서는 static efficiency 가 lagging sector 의 후속 ECH 를 끌어올리고 (catching-up 매커니즘), market concentration 은 TCH 를 진작하지만 (Schumpeterian 효과) ECH 는 끌어내리고, output growth (Kaldor-Verdoorn) 는 두 component 모두를 양(+) 방향으로 밀어준다.

본 연구는 같은 데이터에서 Hong-Kim (1996) 의 Tornqvist 추정값 1.71%/year 보다 훨씬 작은 0.286%/year 를 보고한다. 이 격차는 Malmquist 가 best-practice frontier 를 명시적 benchmark 로 사용하는 반면 conventional 접근은 sector 별 own-best 기준을 쓰기 때문에 발생한다. 한계는 명시적으로 적혀 있다 — scale efficiency 를 분리하지 않았고 (sector-specific 성격 때문), R&D 지출을 explanatory variable 에 포함시키지 못했으며 (data 한계), 2 차 회귀는 3 시점 cross-section 으로 dynamic 정보를 포착하지 못한다.

핵심 결과

Manufacturing 전체 (1967–1993, 연평균 %)

지표	값
Malmquist TFP (M)	+0.286
기술진보 (TCH)	+1.141
효율 변화 (ECH)	−0.855
TCH–ECH Pearson 상관	−0.809**
TCH > 0 sector 수	30 / 36
ECH > 0 sector 수	8 / 36

Top 5 / Bottom 5 sector (M 기준, 연평균 %)

Top 5 (heavy industry 중심)	M	TCH	ECH
Sector 32	5.052	2.626	2.426
Sector 25	3.266	3.180	0.087
Sector 26	3.146	2.347	0.799
Sector 33	3.043	2.998	0.045
Sector 24	2.565	1.746	0.819

Bottom 5	M	TCH	ECH
Sector 14	−1.061	−1.064	0.003
Sector 8	−0.356	1.848	−2.204
Sector 17	−0.126	1.498	−1.624
Sector 20	−0.087	1.989	−2.076
Sector 7	−0.073	0.983	−1.056

2 단계 GLS 회귀 (N=108, 1970/1980/1990 cross-sections, t in parentheses)

설명변수	M	TCH	ECH
Static efficiency (SE, lagged)	0.611 (0.77)	−5.357** (−8.03)	−5.967** (−6.38)
Effective protection rate (PT)	0.000584* (1.84)	0.000451* (1.68)	0.000133 (0.35)
Output growth (DY)	0.288* (9.94)	0.044* (1.78)	0.245* (7.12)
Market concentration (CO)	−0.614 (−0.34)	2.783* (1.84)	−3.396 (−1.60)
Output price growth (DP)	0.025 (0.53)	−0.167* (−4.18)	0.192* (3.43)
Capital productivity (VC)	0.024 (1.46)	−0.088* (−6.27)	0.113* (5.71)
R²	0.547	0.748	0.474

* p<0.10, ** p<0.05 (단순 표기). Hong-Kim (1996) 의 Tornqvist 추정 1.71%/year 와 비교 — Malmquist 의 cross-sector frontier benchmark 가 own-best benchmark 의 Tornqvist 보다 보수적 추정을 산출한다.

방법론 노트

Malmquist 지수는 distance function 기반으로 inefficiency 를 허용하고, “frontier shift” 와 “catching-up” 을 분리 측정한다. nonparametric DEA 접근은 production function 의 functional form (Cobb-Douglas, translog 등) 을 사전 가정하지 않고 LP 로 frontier 를 직접 구성하기에, 가정 의존성이 낮다.

핵심 식:

\left(D^t(x^t, y^t)\right)^{-1} = \max_\theta \{\theta : \theta y^t \in P^t(x^t)\}

distance function $D^t$ 는 $t$ 기 frontier 까지의 비례 distance 의 역수.

Malmquist index 는 인접 두 기간 distance 함수의 geometric mean 으로 정의되고, 다음과 같이 두 component 로 분해된다:

M = \underbrace{\frac{D^{t+1}(x^{t+1}, y^{t+1})}{D^t(x^t, y^t)}}_{\text{ECH (효율 변화)}} \cdot \underbrace{\left[\frac{D^t(x^{t+1}, y^{t+1})}{D^{t+1}(x^{t+1}, y^{t+1})} \cdot \frac{D^t(x^t, y^t)}{D^{t+1}(x^t, y^t)}\right]^{1/2}}_{\text{TCH (frontier shift)}}

각 distance 함수는 cross-sector meta-frontier 위에서 LP 로 계산된다:

\begin{aligned} \left(D^i(x^j, y^j)\right)^{-1} &= \max \lambda \\ \text{s.t.} \quad \lambda y^j &\leq z y^i,\quad x^j \leq z x^i,\quad z \geq 0 \end{aligned}

식별은 “공통 production frontier 위에서 sector 간 relative performance 를 비교 가능하다 (Nishimizu-Hulten 의 social capability)” 가정에서 온다. 2 단계 GLS 회귀는 추정된 M / TCH / ECH 를 종속변수로 두고 정책·시장 변수의 부분 효과를 분리하는데, WOLS 의 heteroskedasticity·cross-equation correlation 문제를 회피하기 위해 GLS 를 채택했다.

연구 계보

본 paper 는 Färe·Grosskopf·동료들의 nonparametric Malmquist 시리즈 (Färe et al. 1990 Resources and Energy; 1994a Production Frontiers; 1994b AER; 1995 Applied Economics) 를 한국 제조업 전 sector 에 처음 적용한 사례이며, Caves-Christensen-Diewert (1982 Econometrica) 의 index theory 와 Nishimizu-Page (1982 International Economic Review, Yugoslavia) 의 frontier 분해 전통을 잇는다. Tornqvist 비교 기준은 Hong-Kim (1996, KDI) 의 같은 데이터셋 결과를 사용했다.

이정동 의 author page 분류상 제1 기 측정의 도구 (1997-2005) 의 sector-level frontier 작업에 위치한다. 같은 시기 자매편으로 천연가스 산업 panel 에 parametric translog 를 적용한 Productivity growth, capacity utilization, and technological progress in the natural gas industry 가 있다.

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