공적개발원조는(ODA; Official Development Assistance)는 개발도상국에 인도주의적 원조를 지원하는 수단인 동시에 ODA 공여국의 국익을 추구하는 수단이다. 특히 수출 중심의 산업구조를 갖고 있는 한국의 경제적 특성과 더불어 신(新)남방정책 등 수출시장 다변화를 위한 국가 정책이 추진되고 있는 최근 추세를 감안하면 ODA 원조가 수출에 미치는 정책적 효과 검증은 더욱 중요한 함의를 가진다. 본 연구에서는 다양한 형태의 ODA 가운데에서도 교육훈련, 전문가 파견, 기술자문 등을 통해 기술과 지식, 기술 노하우를 전달하는'기술협력 ODA'에 주목하여 기술협력 ODA가 한국의 수출에 미치는 영향을 분석하였다. 분석을 위해 한국이 ODA를 지원하는 178개 대상국의 GDP, 거리, 외국인직접투자(FDI) 실적, FTA 체결 여부 등 무역에 영향을 미칠 수 있는 변수 등을 연계하여 2007년부터 2016년까지 10년간의 패널 데이터베이스를 구축하였으며, 이후 국제무역흐름을 설명하기 위해 널리 활용되는 중력모형을 근간으로 기술협력 ODA가 공여국의 수출에 미치는 효과를 패널 고정효과(Panel Fixed effect), 패널 확률효과(Panel Random effect), 도구변수를 활용한 패널 고정효과분석(FEIV), 하우스만 테일러 (Hausman-Taylor) 등 다양한 패널분석모형들을 활용하여 분석하였다. 분석의 결과, ODA 수혜국의 과학-기술 보고서 발간으로 대표되는 과학기술 지식 인프라가 풍부할수록 기술협력 ODA가 활발하며, 한국의 기술협력 ODA는 한국의 수출, 특히 제조단계에서 중간재 수출에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 도출되었다. 또한, 이러한 효과가 나타나는 과정을 우즈베키스탄, 필리핀, 모로코의 기술협력 ODA의 사례를 통하여 확인하였다.
공적개발원조는(ODA; Official Development Assistance)는 개발도상국에 인도주의적 원조를 지원하는 수단인 동시에 ODA 공여국의 국익을 추구하는 수단이다. 특히 수출 중심의 산업구조를 갖고 있는 한국의 경제적 특성과 더불어 신(新)남방정책 등 수출시장 다변화를 위한 국가 정책이 추진되고 있는 최근 추세를 감안하면 ODA 원조가 수출에 미치는 정책적 효과 검증은 더욱 중요한 함의를 가진다. 본 연구에서는 다양한 형태의 ODA 가운데에서도 교육훈련, 전문가 파견, 기술자문 등을 통해 기술과 지식, 기술 노하우를 전달하는'기술협력 ODA'에 주목하여 기술협력 ODA가 한국의 수출에 미치는 영향을 분석하였다. 분석을 위해 한국이 ODA를 지원하는 178개 대상국의 GDP, 거리, 외국인직접투자(FDI) 실적, FTA 체결 여부 등 무역에 영향을 미칠 수 있는 변수 등을 연계하여 2007년부터 2016년까지 10년간의 패널 데이터베이스를 구축하였으며, 이후 국제무역흐름을 설명하기 위해 널리 활용되는 중력모형을 근간으로 기술협력 ODA가 공여국의 수출에 미치는 효과를 패널 고정효과(Panel Fixed effect), 패널 확률효과(Panel Random effect), 도구변수를 활용한 패널 고정효과분석(FEIV), 하우스만 테일러 (Hausman-Taylor) 등 다양한 패널분석모형들을 활용하여 분석하였다. 분석의 결과, ODA 수혜국의 과학-기술 보고서 발간으로 대표되는 과학기술 지식 인프라가 풍부할수록 기술협력 ODA가 활발하며, 한국의 기술협력 ODA는 한국의 수출, 특히 제조단계에서 중간재 수출에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 도출되었다. 또한, 이러한 효과가 나타나는 과정을 우즈베키스탄, 필리핀, 모로코의 기술협력 ODA의 사례를 통하여 확인하였다.
ODA (Official Development Assistance) aims for practicing international humanitarianism in developing countries. However, ODA donors also seek to find convincing evidence meeting the national economic & political interests in the international community. In this regards, precise & unbiased estimatio...
ODA (Official Development Assistance) aims for practicing international humanitarianism in developing countries. However, ODA donors also seek to find convincing evidence meeting the national economic & political interests in the international community. In this regards, precise & unbiased estimation of the policy effects of ODA aid on the donors' exports to the recipient countries has recently become one of the primary concerns of the ODA donors, especially developing countries including Korea of which economy structure heavily relies on exports for economic growth. Based on the basic gravity model, this study empirically analyzes the effects of technical cooperation ODA delivering skills, knowledge and technical know-how on Korea's exports to the ODA recipient countries using 10-year panel data from 2007 to 2016. Specifically, by incorporating major variables affecting trade such as GDP, distance, FDI etc, the effect of technical cooperation ODA on Korea's exports to the ODA recipient countries is estimated with various kinds of panel models. As a result, technical cooperation ODA has a statistically significant impact on Korea's exports to ODA recipient countries, especially in the exports of intermediate goods. And the detail process of this black-boxed mechanism is scrutinized through case studies on Uzbekistan, The Philippines, and Morocco.
ODA (Official Development Assistance) aims for practicing international humanitarianism in developing countries. However, ODA donors also seek to find convincing evidence meeting the national economic & political interests in the international community. In this regards, precise & unbiased estimation of the policy effects of ODA aid on the donors' exports to the recipient countries has recently become one of the primary concerns of the ODA donors, especially developing countries including Korea of which economy structure heavily relies on exports for economic growth. Based on the basic gravity model, this study empirically analyzes the effects of technical cooperation ODA delivering skills, knowledge and technical know-how on Korea's exports to the ODA recipient countries using 10-year panel data from 2007 to 2016. Specifically, by incorporating major variables affecting trade such as GDP, distance, FDI etc, the effect of technical cooperation ODA on Korea's exports to the ODA recipient countries is estimated with various kinds of panel models. As a result, technical cooperation ODA has a statistically significant impact on Korea's exports to ODA recipient countries, especially in the exports of intermediate goods. And the detail process of this black-boxed mechanism is scrutinized through case studies on Uzbekistan, The Philippines, and Morocco.
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문제 정의
본 연구는 국가 간 수출입에 관한 분석을 위해 국제무역의 기본적 토대가 되는 중력모형을 바탕으로 하였다. 중력모형은 1962년 Tinbergen and Hekscher26)에 의해 제시된 이래 높은 실증 분석력으로 국제 무역흐름에 대한 실증적인 분석에 있어 널리 사용되고 있다.
본 연구에서는 앞서 추정모형을 통하여 분석된 한국의 기술협력 ODA 사업의 수출 증진 효과를 우즈베키스탄, 필리핀, 모로코에 대한 한국의 기술협력 ODA 지원 과정에서 한국 기업이 각 국가에 진출한 동향 및 가공단계별, 품목별 수출 규모 변동 추세를 소개함으로써 이에 대한 근거를 보강하고자 한다.
본 연구에서는 중력모형을 기반으로 기술협력 ODA의 성과로 인해 원조 수여국의 구매력이 증가하고, 원조 수원국과 원조 공여국간의 우호적 외교관계가 구축되어 원조 공여국의 수출이 증가하게 될 것이라는 가설을 세우고 이를 증명하기 위해, 선행연구에서 활용되었던 수출에 영향을 미칠 수 있는 변수들을 최대한 모형에 반영하고, 2007년부터 2016년까지 한국과 ODA를 진행한 기록이 있는 178개국에 대해서 분석을 수행하였다.
반면, Noh and Heshmati(2017)23)는 대륙, DAC 목록, 사망률, 재난(Disaster) 여부와 정도, 1인당 GDP, 거리, FTA 여부, 정부의 효과성, 성장률, 한국의 생산자가격지수(PPI ; Producer Price index), 수출, FDI, 관세, 석유 임대료 등 수출에 영향을 미칠 수 있는 다양한 변수를 총망라하고, 기술협력, 무 상임대, 유상임대, 인도주의적 ODA 등 ODA 사업을 구분하여 각각에 대해서 3단계 최소자승법(3 Stage least squares)를 통해 ODA 선택 요인과 ODA가 한국의 수출에 미치는 영향을 동시에 분석하였다. 이를 통해 인도주의적 ODA(humanitarian) 및 대출(loan) 형태의 ODA가 수출에 긍정적인 영향을 미침을 분석해냈다.
가설 설정
설명변수 zi는 두 국가간의 거리 등 시간에 따라 변하지 않는 변수로 가정한다. 하우스만 테일러 모형의 추정 절차는 먼저 고정효과 모형으로 선형 회귀모형을 추정하고, β1과 β2에 대한 일치 추정량을 구한다.
OECD DAC에서 인정한 모든 ODA 실적을 다룬 OECD 국가 패널 데이터가 여기에 해당한다. 아울러 하우스만 검정(Hausman test)를 이용하여 검정한 결과, 유의확률은 0.0356로 5% 유의수준에서 고정효과와 확률효과 추정량이 모두 같은 일치 추정량을 갖는다는 귀무가설을 기각한다. 따라서, 패널 데이터의 특성과 하우스만 검정 결과를 바탕으로 전반적으로 패널 고정효과 모형이 더욱 효율적인 모형으로 판단할 수 있다.
Yi와 Yj는 i국과 j국의 경제 규모(GDP)이며, Dij는 i국과 j국의 거리를 의미한다. 즉, 중력모형은 양국의 경제 규모가 클수록 두 국가 사이의 무역량은 증가하며, 물리적 거리가 멀어질수록 두 국가 사이의 무역량은 감소한다고 가정한다.
확률효과 모형은 오차항 ui를 추정해야할 모수가 아닌 확률변수로 가정한다. 확률효과 모형에서의 오차항 ui는 일반적으로 ui 〜 N(0, σ2u), eit 〜 N(0, σ2e)으로 가정된다.
제안 방법
기타 독립변수들로는 한국의 기술협력 ODA 실적을 포함, 1인당 GDP와 GNI 등 경제규모와 더불어 거리, FDI 실적, 한국의 PPI, 관세, 석유 임대료 등의 변수와 함께 원조 수원국의 과학-기술 보고서 발간 수 및 R&D 수행 과학자 수가 도구변수로써 활용되었다.
나아가, 본 연구에서는 수출품목을 UN Comtrade의 가공단계별 BEC 분류 기준에 의해 가공단계별로 분류하고 기술협력 ODA가 가공단계별 수출에 미치는 영향을 패널 고정효과, 패널 확률효과를 활용하여 추가적인 분석을 진행하였다. 추정의 결과, 기술협력 ODA는 특히 한국의 중간재(반제품) 수출에 큰 영향을 미친 것으로 나타났다.
더불어 원조 수원국의 소득수준 구분을 OECD DAC list를 통해 통제하였고, 관측되지 않는 변수들에 의해 시간이 경과함에 따라 한국의 ODA와 수출이 증가하는 것을 통제하기 위해 연도를 더미변수로 활용하였다.
본 연구에서는 다양한 ODA 지원 유형 중에서도 기술·지식·노하우 전수, 전문가 파견 등의 교육 훈련, 정책 및 기술자문, 산업조사 및 R&D 협력을 추진하는 ‘기술협력 ODA(Technical cooperation Aid)’에 집중하였다.
이 때, 기술협력 ODA는 다시 전문가 및 봉사단 파견 실적과 기타 기술협력 실적으로 구분될 수 있다. 본 연구에서는 상기 두 가지 분류를 모두 더한 실적을 주요 설명변수로 활용하였다. KOREA ODA 통계28) 홈페이지를 통해 한국의 기술협력ODA의 기술통계를 살펴보자면, 전문가 및 봉사단 파견실적이 전체 기술협력 ODA 실적에 59%에 육박한다.
본 연구에서는 한국의 178개 ODA 대상국을 기준으로 무역에 영향을 미칠 수 있는 변수들과 ODA 수혜국의 과학수준에 관한 과학-기술 보고서 발간 수 변수를 연계하여 2007년부터 2016년까지 10년간의 패널 데이터를 구축하였다. 이를 활용하여 ODA의 수출에 미치는 효과를 패널 분석 모형으로 추정하였고, 구체적 사례 분석을 통하여 이를 확인하였다.
대상 데이터
본 연구에서는 한국의 178개 ODA 대상국을 기준으로 무역에 영향을 미칠 수 있는 변수들과 ODA 수혜국의 과학수준에 관한 과학-기술 보고서 발간 수 변수를 연계하여 2007년부터 2016년까지 10년간의 패널 데이터를 구축하였다. 이를 활용하여 ODA의 수출에 미치는 효과를 패널 분석 모형으로 추정하였고, 구체적 사례 분석을 통하여 이를 확인하였다.
이론/모형
도구변수의 정성적 확인을 위해 Venkatesh, et al(2003)이 설명한 “통합기술수용이론” 을 차용하였다.
본 연구에서는 기술협력 ODA가 한국의 전산업 수출에 미치는 영향을 분석하기 위해 OLS, 패널 고정효과모형, 패널 확률효과모형, 도구변수를 활용한 패널 고정효과 추정모형, 하우스만 테일러 모형을 활용하였다. 원조 수원국의 소득수준 구분과, 연도를 통제한 상태에서 분석한 결과 <표 3>에 나타난 바와 같이 모든 모형에서 기술협력 ODA가 한국의 전산업 수출에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
우선 분석 모형의 종속변수로는 한국의 기술협력 ODA 원조 수원국으로의 수출 실적이 사용되었다. 기술협력 ODA는 원조 수원국에 기술과 지식, 기술 노하우 전파를 위해 전문가 및 봉사단을 파견하거나 기술에 대한 인식확산, 기타 기술협력을 위한 원조를 의미한다.
성능/효과
1945년 광복직후부터 1970년대 말까지 해외 원조가 한국경제에서 차지한 비중은 연평균 국민총생산의 12%, 연간 수입 총액의 73% 수준에 이르렀다.1) 이와 같이 해외 원조를 바탕으로 경제성장의 근간을 마련한 한국은 초기 원조 시점으로부터 65년이 지난 2010년부터는 원조를 받는 나라에서 벗어나 공식적인 원조를 주는 국가로 유일하게 부상하였다2).
02% 증가 하였다.3) 한국의 ODA 역시 이러한 추세와 궤를 같이하여 2015년 19.1억 달러에서 다음에 2.6% 증가한 19.6억 달러를 기록하였다.
사업을 통해 마닐라 경전철 1호선의 레일 교환과 전주 앵커볼트 교환 등이 추진되었으며, 마닐라 메트로 7호선 O&M 설계 자문 및 기관사 양성 교육훈련이 이루어졌다.35) 해당 기간 중 철도운영 현대화 과정에 직간접적 영향이 예상되는 기계장비, 전기전자, 정밀기기, 금속가공 등 분야에 55개 이상의 기업이 필리핀으로 진출한 것으로 파악되었다.
2000년 6월 한국과학기기공업협동조합을 중심으로 실시된 해당 직업교육 시설 개선 사업의 주된 내용은 우즈베키스탄 전역의 218개 인문 및 실업계 고등학교의 건물을 개보수하고, 학교에 기초과학, 전기, 자동차정비, 전자통신 및 어학실습 등 교육실습용 기자재를 공급하는 한편, 우즈베키스탄 교 사들을 우리나라로 초청하여 교육 훈련하는 것이었다. 그 결과, 추후 해당 지원 사업은 우즈베키스탄 실업교육 시스템 발전의 기틀 마련과 전기, 자동차정비, 통신 등 관련 분야 전문가 양성에 실질적인 도움을 준 것으로 평가되었다.32)
나아가 수출을 가공 단계별로 구분하여 추가적인 분석을 실시하였으며, 그 결과, 중간재(반제품) 수출에 특히 기술협력 ODA가 긍정적인 영향을 줄 수 있음을 확인하였다. 이는 ODA에 따른 원조 수원국의 구매력 증가로 원조 공여국의 수출이 증가한다는 기존의 연구에서 발전하여 원조 수원국으로의 교역 증대는 원조 수원국의 산업기반 확충과 산업 경쟁력 제고가 중간재(반제품)의 수입 수요를 주도한다는 논리를 제시하였다.
또한 공통적으로 패널 고정효과모형과 도구변수를 활용한 패널 고정효과 모형, 하우스만 테일러모델에서는 원조 수원국의 1인당 GDP가 5% 유의수준에서 양의 방향으로 유의미하였다. 단, 시간의 영향을 받지 않는 물리적 거리는 확률효과와 하우스만 테일러 모델에서만 추정될 수 있으며, 추정계수는 비록 유의수준을 만족하진 못하였으나 음의 값으로 추정되어 방향성은 기대한 방향과 일치하는 것으로 나타났다. 이러한 추정 결과는 양국 간의 교역이 경제수준에 비례하고 거리에 반비례한다는 중력모델을 대체로 만족하는 결과로 해석될 수 있다.
실제로 < 표4 >에 나타난 바와 같이 산업용 원자재, 자동차 차체 등의 중간재(반제품류)의 수출에는 기술협력 ODA가 패널 고정효과 및 패널 확률효과에 각각 5%, 10%의 유의수준에서 양의 방향으로 유의미 하였다. 더불어 해당 품목에 대해서는 원조 수원국의 경제수준이 크고, 거리가 멀수록 무역량이 감소한다는 중력모형을 10% 이하의 유의수준에서 모두 만족하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 기술협력 ODA로 인한 원조 수원국의 기술수준 증가로 인하여 현지 생산 및 가공역량이 증가할 것으로 가정할 경우, 기술협력 ODA의 실시가 1차 산품이나 최종재 보다는 반가공 및 반조립 형태의 중간재 수출 증가에 기여할 수 있음을 시사한다.
0356로 5% 유의수준에서 고정효과와 확률효과 추정량이 모두 같은 일치 추정량을 갖는다는 귀무가설을 기각한다. 따라서, 패널 데이터의 특성과 하우스만 검정 결과를 바탕으로 전반적으로 패널 고정효과 모형이 더욱 효율적인 모형으로 판단할 수 있다.
경제 규모, 물리적 거리 역시 유의한 결과는 아니지만 각각 양(+), 음(-)의 값으로 추정되어 추정 부호의 측면에서 전반적으로 중력모형에서의 기본 가설들의 방향성은 일치하는 것으로 판단된다. 또한, 한국의 PPI가 높을수록 한국의 원조 수원국들의 수출에 부정적인 영향을 주는 것으로 나타나, 이 역시 유의할만한 결과로 판단된다.
마지막으로 모로코의 경우, 기술협력 ODA 사업의 일환으로 한국 건설기술교육원을 중심으로 2013년부터 2016년까지 ‘모로코의 지속가능한 도시 및 지역개발 역량강화’ 과정이 추진되었다.
본 연구는 중력모형을 근간으로 하고 있으므로, 경제 규모가 클수록 제품 공급 능력이 상대적으로 높아져 수출에 긍정적인 영향을 줄 것이며, 물리적 거리의 증가에 따라 교역에 부정적인 영향을 줄 것으로 예상된다. 즉, 1인당 GDP와 GNI가 증가할수록 무역량이 증가할 것으로 예상되는 반면, 물리적 거리, 수출국과 수입국 수도 간의 거리의 증가는 운송비용과 운송시간의 증가를 의미하므로 교역에 부정적인 영향을 줄 것으로 보인다.
분석 모형별로 살펴보자면, OLS에서 추정된 기술협력 ODA는 1% 유의수준에서 양의 방향으로 유의미하며, 그 추정값은 0.605로 나타났다. 원조 수원국의 경제수준을 나타내는 GNI와 1인당 GDP의 계수는 양의 방향, 물리적 거리의 계수는 음의 방향으로 추정되었으나 유의수준에서 유의미하지 않은 것으로 나타났다.
Neumayer(2003)17)는 분석의 주체를 국제기구로 한정하고 인구, GDP, 거리, 정치적 자유도, 부패지수, 식민지 여부 등의 변수를 활용하여 이들 기구의 ODA 선택 양태에 관하여 분석하였다. 분석의 결과, UN기구는 인도적 차원에서 ODA를 결정하는 반면, 국제개발금융기구(United Nations Agencies)는 수원국의 경제적 이익 및 경제적 필요성이 ODA 결정요소로 작용하며 이는 차후 선진국의 수출 증대로 이어질 수 있음을 지적하였다. 이어 Berthelemy and Tichit(2000)18)는 시기별로도 ODA 결정요인이 다를 수 있음을 주목하여, GDP, 인구, 원조 수원국의 경제성장률과 양국간 FDI, 영아사망률 등의 변수를 활용하여 시기별 ODA 결정 요인을 분석하였다.
이선학, 이홍식(2012)은 ODA가 공여국의 수출에 미치는 영향을 분석할 때, ODA 결정이 내생적임에 주목22)하여 원조 수원국에 대한 우리나라 대통령의 방문 여부를 ODA의 도구변수(Instrumental variable)로 사용하여 원조와 수출의 인과관계를 분석하였다. 분석의 결과, 대통령의 방문은 ODA 결정에 긍정적 영향을 미치며, ODA는 한국의 수출에 유의한 영향을 준 것으로 나타났다. 반면, Noh and Heshmati(2017)23)는 대륙, DAC 목록, 사망률, 재난(Disaster) 여부와 정도, 1인당 GDP, 거리, FTA 여부, 정부의 효과성, 성장률, 한국의 생산자가격지수(PPI ; Producer Price index), 수출, FDI, 관세, 석유 임대료 등 수출에 영향을 미칠 수 있는 다양한 변수를 총망라하고, 기술협력, 무 상임대, 유상임대, 인도주의적 ODA 등 ODA 사업을 구분하여 각각에 대해서 3단계 최소자승법(3 Stage least squares)를 통해 ODA 선택 요인과 ODA가 한국의 수출에 미치는 영향을 동시에 분석하였다.
7% 증가하였다. 아울러 세부 수출 품목별로는 지원 산업분야 및 현지 진출기업의 사업 분야와 거시적으로 일치하는 것으로 나타났다. 실제로 자동차 정비 전문가 양성 지원과 한국의 자동차 부품기업의 우즈베키스탄 진출의 영향으로 한국의 우즈베키스탄 수송기계부품 수출은 2000년 대비 2017년 300% 이상 증가하였으며, 일반기계부품과 전자부품 역시 2000년 대비 2014년 32배 이상 증가하는 것으로 나타났다.
605로 나타났다. 원조 수원국의 경제수준을 나타내는 GNI와 1인당 GDP의 계수는 양의 방향, 물리적 거리의 계수는 음의 방향으로 추정되었으나 유의수준에서 유의미하지 않은 것으로 나타났다.
원조 수원국의 소득수준 구분과, 연도를 통제한 상태에서 분석한 결과 에 나타난 바와 같이 모든 모형에서 기술협력 ODA가 한국의 전산업 수출에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
더불어 해당 품목에 대해서는 원조 수원국의 경제수준이 크고, 거리가 멀수록 무역량이 감소한다는 중력모형을 10% 이하의 유의수준에서 모두 만족하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 기술협력 ODA로 인한 원조 수원국의 기술수준 증가로 인하여 현지 생산 및 가공역량이 증가할 것으로 가정할 경우, 기술협력 ODA의 실시가 1차 산품이나 최종재 보다는 반가공 및 반조립 형태의 중간재 수출 증가에 기여할 수 있음을 시사한다.
그리고 박현용(2016)21)은 미얀마에 원조를 제공한 19개 국가의 수출 금액, ODA 실적, GDP, 거리 등의 변수를 통해 OLS 및 패널모형을 기반으로 對미얀마 ODA와 수출의 연관관계를 분석하였다. 이를 통해 OLS의 경우에는 ODA와 수출간 유의한 관련성이 없지만, 확률 효과 모형에 의한 패널분석 결과에서는 ODA 계수값이 신뢰수준에서 유의미한 결과가 도출되었음을 확인하였다.
이에 한국은 긴급구호, 기술협력, 무상지원, 유상차관 등 모든 형태의 원조 지원을 긴급히 요청하였으며, 그 결과 1945년 해방 이후 1952년 한국전쟁까지 100% 미국으로부터 구호물품 증여형식의 긴급구호를, 1953년 휴전 이후 1962년까지 농업 물자, 식량지원, 군사원조 등 국가 재건사업을 위한 원조를 미국과 UN으로부터 지원받았다. 이후 1979년까지는 미국과 일본으로부터 경제 성장 촉진을 위한 사회간접자본과 수출 지향적 사업 프로젝트 원조를 지원받았다12).
본 연구는 중력모형을 근간으로 하고 있으므로, 경제 규모가 클수록 제품 공급 능력이 상대적으로 높아져 수출에 긍정적인 영향을 줄 것이며, 물리적 거리의 증가에 따라 교역에 부정적인 영향을 줄 것으로 예상된다. 즉, 1인당 GDP와 GNI가 증가할수록 무역량이 증가할 것으로 예상되는 반면, 물리적 거리, 수출국과 수입국 수도 간의 거리의 증가는 운송비용과 운송시간의 증가를 의미하므로 교역에 부정적인 영향을 줄 것으로 보인다.
즉, 과학-기술 보고서 발간 변수와 R&D 수행 과학자 변수는 기술협력 ODA 실적과는 높은 상관관계를 가지는 동시에 종속변수인 수출에는 영향을 미치지 않는 변수임을 정성적으로 유추할 수 있을 것이다.
나아가, 본 연구에서는 수출품목을 UN Comtrade의 가공단계별 BEC 분류 기준에 의해 가공단계별로 분류하고 기술협력 ODA가 가공단계별 수출에 미치는 영향을 패널 고정효과, 패널 확률효과를 활용하여 추가적인 분석을 진행하였다. 추정의 결과, 기술협력 ODA는 특히 한국의 중간재(반제품) 수출에 큰 영향을 미친 것으로 나타났다. 실제로 < 표4 >에 나타난 바와 같이 산업용 원자재, 자동차 차체 등의 중간재(반제품류)의 수출에는 기술협력 ODA가 패널 고정효과 및 패널 확률효과에 각각 5%, 10%의 유의수준에서 양의 방향으로 유의미 하였다.
패널 고정효과모형와 패널 확률효과모형, 도구변수를 활용한 패널 고정효과모형31), 하우스만 테일러 모델에서도 역시 기술협력 ODA가 수출에 양의 영향을 미침을 1% 유의수준에서 확인할 수 있었다. 또한 공통적으로 패널 고정효과모형과 도구변수를 활용한 패널 고정효과 모형, 하우스만 테일러모델에서는 원조 수원국의 1인당 GDP가 5% 유의수준에서 양의 방향으로 유의미하였다.
후속연구
1990년대 중반 세계무역기구(이하, WTO ; World Trade Organization)이 설립된 이후 무역 개방화 진전에 따라 향후 무역 상대국으로써 큰 잠재력을 갖는 개발도상국으로의 ODA 지원은 원조 공여국으로 하여금 두 가지 관점에서 경제적 이점을 기대하게 하였다.4) 첫째는 ODA 지원에 의한 개발도상국의 경제적 성장으로 구매력이 증가할 것이란 기대이며, 두 번째로는 ODA 지원을 통해 원조 수원국과 원조 공여국간 우호적 외교관계를 구축하여 무역 경쟁에서 보다 유리한 고지를 선점할 수 있다는 기대이다. 최근 국제 무역의 경쟁이 치열해짐에 따라 산업계와 학계에서는 ODA가 원조 공여국과 원조 수원국의 경제에 미치는 효과에 대해서 주목하기 시작하였으며, 더욱이 한국과 같이 수출 중심의 산업구조를 가진 국가의 경우5), ODA의 경제적 효과에 대하여 더욱 주목하고 있는 상황이다.
이에 대한민국은 2001년부터 「소재부품특별법」을 제정 및 시행한 후 현재까지 주요 제품의 국산화 노력과 수출 주도형 산업으로의 성장을 위해 관련 정책을 지원하고 있다.40) 이에 이번 연구를 통해 실증적으로 분석한 기술협력 ODA가 원조 수원국으로부터의 중간재 수출을 증대시킨다는 점에 착안하여 기술협력 ODA와 연계된 한국의 중간재 수출 증진 및 수출 시장 다변화를 위한 정책적 연계가 필요하다. 이를 통해 이미 한국의 기업들이 보유하고 있는 중저위 기술에 기반한 중간재 제품의 부가가치를 제고할 수 있을 것으로 기대된다.
하지만 이와 같은 연구의 한계에도 불구하고, 본 연구는 기술협력 ODA가 원조 공여국이 한국의 수출 특히, 중간재(반제품)에 긍정적인 영향을 끼친다는 점을 다양한 패널 분석모형들로 실증 분석하였으며 나아가 이러한 메커니즘을 우즈베키스탄, 필리핀, 모로코 사례를 통하여 확인하였다는 점에서 학술적, 정책적 함의를 가지고 있다. 나아가 본 연구를 기반으로 기술협력 ODA의 경제적 효과 와 관련된 다양한 후속연구 진행을 수행할 수 있을 것이며 이를 통해 추가적인 정책적 함의를 발굴할 수 있을 것으로 기대한다.
따라서 추가적으로 HS 품목별 또는 산업기술 분류별41)로 수출 품목을 구분하여 관련 후속 연구를 진행할 수 있을 것이다. 더불어 본 연구에서는 기술협력 ODA가 시행된 해에 바로 원조 공여국의 수출이 발생한다고 가정하였으나, 기술협력 ODA가 실제 교역에 미칠 때까지 얼마만큼의 시간이 소요되는지에 대한 논의 역시 필요하다.
아울러, 본 연구는 수출을 가공단계별로 무역 품목을 구분하여 분석하였지만, 기술협력 ODA의 수출 유발 효과에 대해 산업정책, 기술정책의 측면에서 추가 정책적 함의를 제공하고, 기술협력 ODA가 교역에 미치는 영향을 보다 면밀히 분석하기 위해서는 수출 품목을 산업기술 분류 또는 세부 수출 품목과 연계하는 작업이 필요하다. 따라서 추가적으로 HS 품목별 또는 산업기술 분류별41)로 수출 품목을 구분하여 관련 후속 연구를 진행할 수 있을 것이다. 더불어 본 연구에서는 기술협력 ODA가 시행된 해에 바로 원조 공여국의 수출이 발생한다고 가정하였으나, 기술협력 ODA가 실제 교역에 미칠 때까지 얼마만큼의 시간이 소요되는지에 대한 논의 역시 필요하다.
비록 본 연구가 도구변수를 발굴함으로써 기술협력 ODA에 대한 내생성 논의를 반영하려는 시도를 하였으며, 그 결과 통계적인 내생성 검정을 통해 기술협력 ODA가 외생변수임을 제시하였지만, 활용된 도구변수인‘과학-기술 보고서 발간 수’ 및 ‘R&D 수행 과학자’보다 더욱 적합한 도구변수를 발굴할 경우, 검증 결과가 달라질 수 있으므로 이에 대한 추가적인 분석이 필요하다. 또한 기술협력 ODA의 진행 과정에서 설비, 인프라 등의 유상 원조가 함께 이루어지는 경우가 있으므로, 본 연구의 기술협력 ODA의 수출 효과는 다소 과대 추정될 수 있을 여지가 있다. 따라서 이를 극복하기 위해서는 Data의 출처인 OECD Stats 외, ODA 지원 형태에 대한 세부 내역이 명시된 DB를 연계하여 해당 부문을 분석모델에 반영하여야 할 것이다.
비록 본 연구가 도구변수를 발굴함으로써 기술협력 ODA에 대한 내생성 논의를 반영하려는 시도를 하였으며, 그 결과 통계적인 내생성 검정을 통해 기술협력 ODA가 외생변수임을 제시하였지만, 활용된 도구변수인‘과학-기술 보고서 발간 수’ 및 ‘R&D 수행 과학자’보다 더욱 적합한 도구변수를 발굴할 경우, 검증 결과가 달라질 수 있으므로 이에 대한 추가적인 분석이 필요하다.
따라서 이를 극복하기 위해서는 Data의 출처인 OECD Stats 외, ODA 지원 형태에 대한 세부 내역이 명시된 DB를 연계하여 해당 부문을 분석모델에 반영하여야 할 것이다. 아울러, 본 연구는 수출을 가공단계별로 무역 품목을 구분하여 분석하였지만, 기술협력 ODA의 수출 유발 효과에 대해 산업정책, 기술정책의 측면에서 추가 정책적 함의를 제공하고, 기술협력 ODA가 교역에 미치는 영향을 보다 면밀히 분석하기 위해서는 수출 품목을 산업기술 분류 또는 세부 수출 품목과 연계하는 작업이 필요하다. 따라서 추가적으로 HS 품목별 또는 산업기술 분류별41)로 수출 품목을 구분하여 관련 후속 연구를 진행할 수 있을 것이다.
40) 이에 이번 연구를 통해 실증적으로 분석한 기술협력 ODA가 원조 수원국으로부터의 중간재 수출을 증대시킨다는 점에 착안하여 기술협력 ODA와 연계된 한국의 중간재 수출 증진 및 수출 시장 다변화를 위한 정책적 연계가 필요하다. 이를 통해 이미 한국의 기업들이 보유하고 있는 중저위 기술에 기반한 중간재 제품의 부가가치를 제고할 수 있을 것으로 기대된다.
이상과 같이 본 연구는 기술협력 ODA가 원조 공여국인 한국의 수출 진작 효과를 다양한 패널데이터 분석모형을 활용하여 분석하였음에도 불구하고, 몇몇 한계점을 가지고 있다. 비록 본 연구가 도구변수를 발굴함으로써 기술협력 ODA에 대한 내생성 논의를 반영하려는 시도를 하였으며, 그 결과 통계적인 내생성 검정을 통해 기술협력 ODA가 외생변수임을 제시하였지만, 활용된 도구변수인‘과학-기술 보고서 발간 수’ 및 ‘R&D 수행 과학자’보다 더욱 적합한 도구변수를 발굴할 경우, 검증 결과가 달라질 수 있으므로 이에 대한 추가적인 분석이 필요하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
‘필리핀 철도운영 현대화 과정’은 어떻게 진행되었는가?
이어 필리핀의 경우, 기술협력 ODA 사업의 일환으로 2012년 이후 3년간 한국철도공사가 주관이 되어 필리핀 마닐라의 철도 유관기관인 교통 통신부, 국가경제개발청, 필리핀 철도청, 마닐라 매트로 경전철 운영청 등을 대상으로 철도운영 정책 및 유지보수 기술전반을 다루는 ‘필리핀 철도운영 현대화 과정’을 진행하였다. 사업을 통해 마닐라 경전철 1호선의 레일 교환과 전주 앵커볼트 교환 등이 추진되었으며, 마닐라 메트로 7호선 O&M 설계 자문 및 기관사 양성 교육훈련이 이루어졌다. 해당 기간 중 철도운영 현대화 과정에 직간접적 영향이 예상되는 기계장비, 전기전자, 정밀기기, 금속가공 등 분야에 55개 이상의 기업이 필리핀으로 진출한 것으로 파악되었다.
공적개발원조는(ODA; Official Development Assistance)는 무엇인가?
공적개발원조는(ODA; Official Development Assistance)는 개발도상국에 인도주의적 원조를 지원하는 수단인 동시에 ODA 공여국의 국익을 추구하는 수단이다. 특히 수출 중심의 산업구조를 갖고 있는 한국의 경제적 특성과 더불어 신(新)남방정책 등 수출시장 다변화를 위한 국가 정책이 추진되고 있는 최근 추세를 감안하면 ODA 원조가 수출에 미치는 정책적 효과 검증은 더욱 중요한 함의를 가진다.
패널 모형은 어떻게 나뉘는가?
패널 모형은 크게 분석 대상 및 시간의 특성을 고정된 것으로 간주하는 패널 고정효과(FE; Fixed Effect)와 이들 특성을 확률적인 것으로 간주하는 패널 확률효과(RE; Random Effect)로 구분된다. 패널 고정 효과모형의 경우 개별 분석 대상의 이질적 특성을 포착할 수 있는 장점이 있으나 시간 불변 변수들의 효과를 추정하지 못하는 단점이 있다.
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