총요소생산성

Total Factor Productivity

자본·노동·중간재 등 모든 측정 가능한 투입요소의 기여를 제거하고 남는 산출의 잔여 부분으로, 기술 진보·효율성 개선·자원 재배분 효과 등 비투입적 성장 요인의 종합 지표. Solow (1957) 의 Solow residual 이 거시 성장 회계의 출발점이고, 이후 산업·기업·플랜트 수준의 미시 생산성 분석으로 확장되면서 측정 방법이 빠르게 다양화됐다. growth accounting (가격 기반 지수), SFA (확률적 프론티어 분석) · DEA (frontier 기반 분해), olley-pakes · levinsohn-petrin (제어 함수 추정) 가 그 표준 추정 도구다.

• 유형: 개념 + 추정 paradigm (parametric · 비모수 · 인덱스 · semi-parametric 모두 적용)
• 핵심 가정: 생산함수의 명시적 specification, 투입요소의 보수가 한계생산성과 같음 (가격 기반 지수) 또는 frontier 의 식별 가능성 (비모수)
• 주요 변형: Solow residual, Törnqvist · Fisher index, Malmquist 생산성 지수, 연쇄 다국간 지수, Olley-Pakes, Levinsohn-Petrin, Ackerberg-Caves-Frazer

개요

Solow (1957) 의 Review of Economics and Statistics 논문이 거시 성장의 약 절반이 자본·노동 축적이 아닌 잔여 (residual) 로 설명됨을 보이면서 TFP 개념이 정착했다. Jorgenson-Griliches (1967) 가 그 잔여를 자본·노동의 질적 향상 으로 일부 흡수 가능함을 보여 측정 정교화의 첫 단계가 됐고, Caves-Christensen-Diewert (1982) 의 translog 지수가 가격 기반 superlative 측정의 표준이 됐다. 미시 데이터의 동시성·자기선택 문제 (생산성 충격이 투입 선택에 영향) 를 다루기 위해 Olley-Pakes (1996) 의 Econometrica 논문이 투자를 대리변수 (proxy) 로 한 제어 함수 추정을 도입했고, Levinsohn-Petrin (2003) 이 중간재를 proxy 로, Ackerberg-Caves-Frazer (2015) 가 식별 문제를 정교화했다. frontier 기반 분해는 SFA (확률적 프론티어 분석) 의 technical change 와 DEA · Malmquist 생산성 지수 의 효율성 변화 / 기술 변화 분해 두 갈래로 발전했다.

핵심 식·정의

가격 기반 (growth accounting) Törnqvist TFP 증가율은 산출 증가율에서 비용 점유율 가중 투입 증가율을 차감한 것으로 정의된다.

여기서 $Y_t$ 는 산출, $X_{j,t}$ 는 투입요소 $j$, $s_{j,t}$ 는 비용 점유율이다. parametric 추정에서는 Cobb-Douglas $\ln Y_{it} = \beta_0 + \beta_K \ln K_{it} + \beta_L \ln L_{it} + \omega_{it} + \epsilon_{it}$ 의 $\omega_{it}$ 가 firm-specific TFP 이고, OLS 의 simultaneity bias 를 피하기 위해 Olley-Pakes 는 투자 $I_{it}$ 를, Levinsohn-Petrin 은 중간재 $M_{it}$ 를 $\omega_{it}$ 의 대리변수로 사용한 2 단계 추정을 쓴다. frontier 분해에서는 $\ln \text{TFP} = \text{efficiency change} + \text{technical change} + \text{scale effect}$ 로 분리된다.

TEMEP 라인

TEMEP 의 생산성 클러스터는 TFP 측정·분해를 공통 quantitative anchor 로 공유한다. Technological Progress versus Efficiency Gain in Manufacturing Sectors 이 한국 제조업 TFP 를 효율성 변화와 기술 변화로 분해한 첫 본격 적용이고, Impact of R&D Intensity on the Firm Growth: Evidence from Korean Manufacturing Firms 가 R&D intensity 와 firm growth 의 관계를 TFP 기반으로 분석한다. Validation of an R&D-based computable general equilibrium model 는 R&D 기반 CGE 모형의 validation 에서 TFP 의 거시-미시 정합성을 검토하고, Introduction to APPC-2018, a Special Issue of the Journal of Productivity Analysis, 'Novel Applications of Efficiency and Productivity Analyses in the Asia-Pacific Region' 가 APPC 2018 특집호의 생산성 연구 종합 anchor 다.

Inha Oh 라인이 TFP 측정의 미시 정교화를 담당한다. Total Factor Productivity in Korean Manufacturing Industries 의 general index + 연쇄 다국간 지수 결합, Productivity dynamics and the cleansing effect of two recessions: evidence from the manufacturing sector in Korea 의 cleansing effect 검증이 그 anchor 다. 정책 응용으로 Impact of public procurement for innovation on firm productivity 이 공공조달의 혁신 효과를 TFP 변화로 측정하고, The Role of FDI on Transferring Technology to Korea 가 FDI 의 TFP spillover 를, Interindustry Knowledge Transfer and Absorption via Two Channels - The Case of Korea 가 embodied / disembodied 지식의 TFP 기여를 분해한다. Malmquist 생산성 지수 와 연쇄 다국간 지수 가 그 측정 도구이고, SFA (확률적 프론티어 분석) · DEA 가 frontier 기반 보완 paradigm 이다.

See also

• 관련 method: Malmquist 생산성 지수, 연쇄 다국간 지수, SFA (확률적 프론티어 분석), DEA, olley-pakes
• 관련 concept: 생산성 프론티어, 기술적 효율성, technological-progress
• 핵심 paper: Technological Progress versus Efficiency Gain in Manufacturing Sectors, Productivity dynamics and the cleansing effect of two recessions: evidence from the manufacturing sector in Korea, Total Factor Productivity in Korean Manufacturing Industries, Impact of R&D Intensity on the Firm Growth: Evidence from Korean Manufacturing Firms, Impact of public procurement for innovation on firm productivity