[논문]한국의 경제성장, 전력소비, CO2 배출 및 외국인직접투자 유입 간 인과관계 분석

박창대; 김성원; 박중구

doi:10.5855/energy.2019.28.2.001

한국의 경제성장, 전력소비, CO2 배출 및 외국인직접투자 유입 간 인과관계 분석
An Analysis on Causalities Among GDP, Electricity Consumption, CO2 Emission and FDI Inflow in Korea 원문보기

에너지공학 = Journal of energy engineering, v.28 no.2, 2019년, pp.1 - 17

박창대 (서울과학기술대학교 에너지환경대학원 에너지정책학과) , 김성원 (서울과학기술대학교 에너지환경대학원 에너지정책학과) , 박중구 (서울과학기술대학교 에너지환경대학원 에너지정책학과)

초록
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본 논문은 한국을 대상으로 1976년부터 2014년까지 경제성장, 전력소비, $CO_2$ 배출과 외국인직접투자(FDI) 유입 간 인과관계를 단위근 검정, 공적분 검정, 벡터오차수정모형(VECM)을 적용하여 분석한다. 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 경제성장과 전력소비 간에는 장기적으로 양방향의 인과관계가 나타나, 상호관계를 고려하지 않은 전력소비절약정책은 경제성장에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 것으로 분석되었다. 둘째, $CO_2$ 배출은 경제성장에 대한 단방향의 장 단기적인 인과관계와 전력소비에 대한 단방향의 장기적인 인과관계를 나타내, $CO_2$ 배출 감축정책이 경제성장과 전력소비에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 것으로 분석되었다. 셋째, FDI 유입은 경제성장에 대해 단방향의 장기적인 인과관계를, 전력소비에 대해 단방향의 장 단기적인 인과관계를 나타내, FDI 유입이 상대적으로 저렴한 전력소비비용에 기반을 둔 것으로 분석되었다. 반면, FDI 유입은 $CO_2$ 배출에 대해서는 인과관계가 없는 것으로 나타났는데, 이는 서비스 산업 중심으로 이루어지는 FDI의 특성에 따른 것으로 분석되었다. 이러한 네 변수 간 인과관계들을 고려할 때, 능동적인 전력수요관리를 위한 기술개발의 확대와 화석연료에서 신재생에너지로의 신중한 전환을 위한 정책 등이 모색되어야 한다. 또한 FDI 유치의 증대에 대응하여 에너지절약시설 투자 및 설치를 통해 전력소비 감축을 유도할 필요가 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

This article analyzes causal relationships among gross domestic product(GDP), electricity consumption, carbon dioxide($CO_2$) emission and foreign direct investments(FDI) inflow of Korea over the period from 1976 to 2014, using unit root test, cointegration test, and vector error correction model(VECM). As the results, this article found (1) a long-run bi-directional causality between GDP and electricity consumption, which may imply a negative impact of electricity consumption-saving policy on economic growth, (2) uni-directional short- and long-run causalities running from $CO_2$ emission to GDP, and a uni-directional long-run causality running from $CO_2$ emission to electricity consumption, which can result in a negative impact of $CO_2$ emission reduction policy on economic growth and electricity consumption, (3) a uni-directional long-run causality running from FDI to GDP, and uni-directional short- and long-run causalities running from FDI to electricity consumption, which may result from relatively lower electricity prices than investing countries, (4) no causality between FDI and $CO_2$ emission, which is based on the characteristics of FDI composed of service industries. Considering the above causal relationships among the four variables, the policy implication needs to focus on the electricity demand management based on the relevant R&Ds, and on the gradual transition from fossil fuel- to renewable-energy. Adaptive policy to increase the FDI inflow is also needed.

주제어

표/그림 (14)

표 Table 1. Literature Review
표 Table 1. continued
표 Table 1. continued
표 Table 1. continued
그림 Fig 1. Time Series Plots of 4 Variables, 1976-2014.
표 Table 2. Descriptive Statistics
표 Table 3. Pairwise Correlation Analysis
표 Table 4. Results of Unit Root Test
표 Table 5. Optimal Lag Length Criteria
표 Table 6. Results of Johansen Cointegration Test
표 Table 7. Results of Granger Causality Test
그림 Fig 2. Causality Relationships Flow
그림 Fig 3. FDI declared by industries
표 Table 8. Status of Electricity Generation Facilities by Energy Sources in Korea

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 우리나라를 대상으로 경제성장, 전력소비, CO₂ 배출, FDI 유입을 모두 고려한 분석을 수행하고자 한다. 특히 본 논문은 에너지소비 대신 전력소비를 사용하고자 한다.
본 논문은 한국에 있어서 경제성장, 전력소비, CO₂배출, FDI 유입 간 인과관계를 분석하였다. 본 논문은 한국의 1976~2014년 동안 시계열 통계를 바탕으로 단위근 검정, 공적분 검정, VECM을 이용하여 Granger Causality 검정을 실시하였다.
이에 본 논문은 한국을 대상으로 경제성장, 전력 소비, CO₂ 배출 그리고 FDI 유입 간 인과관계를 분석하기로 한다. 분석방법론으로는 본 논문에서 고려하는 변수들이 추세를 가지고 있는 변수임을 감안하여 단위근 검정을 수행하고, 검정의 결과 각변수들이 불안정할 경우 변수 간 장기 관계가 있는지 여부를 추정하는 공적분 검정을 수행한다.
배출, FDI 유입을 모두 고려한 분석을 수행하고자 한다. 특히 본 논문은 에너지소비 대신 전력소비를 사용하고자 한다. 이것은 Yildirim (2014) 연구에서 우리나라의 에너지소비와 FDI 유입 간 인과관계가 나타나지 않았고, 우리나라를 분석대상으로 하는 대부분의 논문들이 전력소비를 활용하고 있기 때문이다(Yoo, 2005; Baek & Kim, 2012; Roh et al.

가설 설정

Note: Intercept & trend / The null hypothesis is nonstationary.

제안 방법

분석방법론으로는 본 논문에서 고려하는 변수들이 추세를 가지고 있는 변수임을 감안하여 단위근 검정을 수행하고, 검정의 결과 각변수들이 불안정할 경우 변수 간 장기 관계가 있는지 여부를 추정하는 공적분 검정을 수행한다. 그리고 공적분이 존재할 경우 벡터오차수정모형(Vector Error Correction Model, 이하 VECM)을 적용하여 변수 간 장․단기 인과관계를 확인하기로 한다.
이와 같이 각각의 VECM 내 모수 들을 대상으로 통계적 검정( -검정, -검정)을 통하여 인과관계를 확인할 수 있다(Moon & Won, 2013). 단, 분석을 수행함에 있어서 LGDP, LELEC, LCO2의 경우 우리나라의 외환위기(IMF 구제금융) 시기의 마이너스(-) 성장에 대한 충격(Fig 1. 참조) 을 통제하기 위해 1998년에 1을 둔 더미(dummy)변수(_)를 반영하였다. 이는 외환위기의 충격이 다음해인 1998년에 거시적으로 충격을 주었기 때문이다.
참조). 따라서 LFDI도 급증에 대한 충격을 통제하기 위해 1998년 더미 변수(D_1998)를 동일하게 적용하였다.
따라서 본 논문의 변수는 GDP, 전력소비, CO₂ 배출, FDI 유입의 Log 변환값인 LGDP, LELEC, LCO2, LFDI로 설정한다. 네 변수의 기초통계(Table 2.
이는 실질GDP의 경우 1960년부터 2017년까지 최신 자료 활용이 가능하나, FDI 유입은 1976년 이전의 자료가, 그리고 전력소비와 CO₂배출은 2014년 이후 자료가 없는 것에 기인한다. 분석에는 EViews 10을 사용하였으며, 모든 변수는 분석 이전에 로그(Logarithm, 이하 Log)로 변환하였다. 이는 탄력성 계수 계산의 편리함과 차분(difference)한 값은 해당 변수의 증가율로 나타내는 이점으로 실증연구 에서 통상적으로 이용하는 방식이기 때문이다(Yoo, 2003).

대상 데이터

구체적으로 GDP는 2010년을 기준으로, 불변가격으로 환산된 1인당 실질GDP 자료를 사용하였고, 전력소비는 1인당 연간 총 전력소비량(kWh)을 사용하였다. CO₂ 배출은 1인당 연간발생량(metric tons)을 사용하였으며, FDI 유입은 외국에서 한국으로 투자된 순유입량(net inflow)을 GDP 대비 비중으로 환산한 자료에 1인당 실질GDP를 곱하여 금액 자료로 변환후 사용하였다⁴⁾. 분석 기간은 1976년에서 2014년까지 설정하였다.
구체적으로 GDP는 2010년을 기준으로, 불변가격으로 환산된 1인당 실질GDP 자료를 사용하였고, 전력소비는 1인당 연간 총 전력소비량(kWh)을 사용하였다. CO₂ 배출은 1인당 연간발생량(metric tons)을 사용하였으며, FDI 유입은 외국에서 한국으로 투자된 순유입량(net inflow)을 GDP 대비 비중으로 환산한 자료에 1인당 실질GDP를 곱하여 금액 자료로 변환후 사용하였다⁴⁾.
본 논문은 1976~2014년 간 한국의 경제성장을 대리하는 GDP, 전력소비(Electricity Consumption), CO₂ 배출, FDI 유입의 시계열 자료를 기초통계로 이용한다. 각 변수는 세계은행에 수록되어 있는 자료들을 사용한다.
CO₂ 배출은 1인당 연간발생량(metric tons)을 사용하였으며, FDI 유입은 외국에서 한국으로 투자된 순유입량(net inflow)을 GDP 대비 비중으로 환산한 자료에 1인당 실질GDP를 곱하여 금액 자료로 변환후 사용하였다⁴⁾. 분석 기간은 1976년에서 2014년까지 설정하였다. 이는 실질GDP의 경우 1960년부터 2017년까지 최신 자료 활용이 가능하나, FDI 유입은 1976년 이전의 자료가, 그리고 전력소비와 CO₂배출은 2014년 이후 자료가 없는 것에 기인한다.

데이터처리

단위근 검정 결과에 따라 공적분 검정을 수행하기에 앞서 정보기준(Information Criterion) 검정을 이용하여 최적시차를 도출하였다. 이는 공적분 및 VECM을 수행하는데 있어 시차가 길면 자유도를 잃게 되고, 시차가 짧을 경우 모델의 정확도를 감소시킬 수 있기 때문이다(Thomsen et al.
배출, FDI 유입 간 인과관계를 분석하였다. 본 논문은 한국의 1976~2014년 동안 시계열 통계를 바탕으로 단위근 검정, 공적분 검정, VECM을 이용하여 Granger Causality 검정을 실시하였다. 분석의 결과,첫째, 경제성장과 전력소비 간에는 장기적으로 양방향의 인과관계가 나타났다.
본 연구에서는 단위근 검정을 위해 ADF(Augmented Dickey-Fuller) 검정과 PP(PhillipsPerron) 검정을 그리고 공적분 관계 확인을 위해 Johansen Cointegration 검정을 활용하기로 한다(Dickey & Fuller, 1979; Philips & Perron, 1988; Johansen & Juselius, 1990).
본 연구에서는 통상 시계열자료를 이용한 변수 간인과관계 분석에 있어 가장 보편적으로 적용되는 그랜저 인과관계(이하 Granger Causality) 검정을 사용하기로 한다(Granger, 1969). 동 검정법은 소표본을 활용하여 분석을 수행할 경우 인과성을 검정하는 다양한 기법들 중에서 바람직한 결과를 가져오는 것으로 알려져 있다(Guilkey and Salemi, 1982; Geweke et al.
배출 그리고 FDI 유입 간 인과관계를 분석하기로 한다. 분석방법론으로는 본 논문에서 고려하는 변수들이 추세를 가지고 있는 변수임을 감안하여 단위근 검정을 수행하고, 검정의 결과 각변수들이 불안정할 경우 변수 간 장기 관계가 있는지 여부를 추정하는 공적분 검정을 수행한다. 그리고 공적분이 존재할 경우 벡터오차수정모형(Vector Error Correction Model, 이하 VECM)을 적용하여 변수 간 장․단기 인과관계를 확인하기로 한다.
이는 95% 신뢰수준에서 1개 이상의 공적분이 존재함을 의미한다. 상기 결과에 따라 변수간 인과관계는 VAR를 이용한 Granger Causality가아닌 VECM을 이용하여 분석하도록 한다. VECM을 활용하여 네 변수 간 장․단기 인과관계 가설을 검증한 결과는 다음과 같다(Table 7.
, 2013). 최적시차를 선정할 때 선행연구에서 지적된 과대추정의 문제를 해결하기 위해 Schwarz Information Criterion를 사용하였으며(Table 5. 참조), 그 결과 최적시차는 1로 확인되었다⁸⁾_.

성능/효과

LGDP, LELEC, LCO2, LFDI 등 4개 시계열 자료에 대해서 ADF 및 PP 단위근 검정을 실시한 결과 (Table 4. 참조), 단위근을 갖는다는 귀무가설을 기각하지 못함에 따라 4개 자료 모두 불안정적인 자료로 나타났다. 이에 따라 네 변수통계에 대한 차분을 실시하여 재검정하였으며 그 결과 유의수준 1%에서 귀무가설은 기각되고, 차분자료의 안정성은 확보되는 것으로 나타났다.
Note: LGDP denotes the log of GDP per capita, LELEC denotes the log of Electricity Consumption per capita, LCO2 denotes CO₂ emissions per capita, LFDI denotes the log of inward FDI per capita.
배출, FDI 유입의 Log 변환값인 LGDP, LELEC, LCO2, LFDI로 설정한다. 네 변수의 기초통계(Table 2.)와추세(Fig 1.)를 살펴보면, 시간이 흐르면서 각 변수 들이 꾸준하게 증가하는 것을 확인할 수 있다. 또한 상관분석의 결과(Table 3.
넷째, LFDI에 대해 서는 장 · 단기적으로 어떤 변수도 인과관계를 가지지 않는 것으로 나타났다.
넷째, LFDI와 LGDP 간에는 장기적으로 FDI 유입은 경제성장에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 강인과성을 내포하는 것으로 분석되었다. 이는 외국인 자본의 유입으로 투자유치국의 투자를 증가시켜 승수효과를 통해 경제성장을 촉진한다(Nam & Yoon, 2005)는 성장가설을 입증하고 있으며, Kim (2019), Khachoo & Sofi(2014), Peng et al.
다섯째, LFDI와 LELEC 간에는 장 · 단기적으로 FDI 유입이 전력소비에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 강인과성을 내포하는 것으로 분석되었다.
둘째, CO2 배출은 경제성장에 대해 단방향의 장 · 단기적인 인과관계와 전력소비에 대해 단방향의 장기적인 인과관계가 나타났다.
첫째, LGDP에 대해서 장기적으로 LELEC, LCO2, LFDI가, 그리고 단기적으로 LCO2가 인과관계를 가지며 강인과성을 내포하는 것으로 나타났다. 둘째, LELEC에 대해서 장기적으로 LGDP, LCO2, LFDI가, 그리고 단기적으로 LFDI가 인과관계를 가지며 강인과성을 내포하는 것으로 나타났다. 셋째, LCO2에 대해서는 장 · 단기적으로 어떤 변수도 인과관계를 가지지 않는 것으로 나타났다.
둘째, LGDP와 LCO2 간에는 장 · 단기적으로 CO2 배출이 경제성장에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 강인과성을 내포하고 있는 것으로 분석되었다.
)를 살펴보면, 시간이 흐르면서 각 변수 들이 꾸준하게 증가하는 것을 확인할 수 있다. 또한 상관분석의 결과(Table 3.), 각 변수들은 다른 세변수와 매우 높은 양의 상관관계를 가지는 것으로 나타났다.
마지막으로, 본 논문은 경제성장, 전력소비, CO2 배출, FDI 유입 간에 인과관계를 분석하고, 정책적 시사점을 도출하였으나, 네 부문 간 상호작용 체제는 이보다 훨씬 복잡하다고 할 수 있다.
, 2015; Kim & Jo, 2017). 분석 결과는 장․단기적으로 변수 상호 간에 다양한 인과관계가 존재하는 것으로 나타났으며, 이는 세부방법론이나 시차의 설정의 차이에 기인한 것으로 보인다. 구체적으로, 한국의 경제성장과 전력소비 간의 분석은 CO₂를 비롯한 온실가스 감축을 위해서 유발원인 중 하나인 전력소비를 감소하는 노력이 필요하지만, 다른 한편으로 전력소비 감소가 경제성장에 부정적인 영향을 초래할 수있다는 정책적 충돌도 발생하고 있다(Yoo, 2005;Baek & Kim, 2012).
본 논문은 한국의 1976~2014년 동안 시계열 통계를 바탕으로 단위근 검정, 공적분 검정, VECM을 이용하여 Granger Causality 검정을 실시하였다. 분석의 결과,첫째, 경제성장과 전력소비 간에는 장기적으로 양방향의 인과관계가 나타났다. 둘째, CO₂ 배출은 경제성장에 대해 단방향의 장 · 단기적인 인과관계와 전력소비에 대해 단방향의 장기적인 인과관계가 나타났다.
둘째, CO₂ 배출은 경제성장에 대해 단방향의 장 · 단기적인 인과관계와 전력소비에 대해 단방향의 장기적인 인과관계가 나타났다. 셋째, FDI 유입은 경제성장에 대해 단방향의 장기적인 인과관계와 전력소비에 대해 단방향의장․단기적인 인과관계가 나타났다. 반면 FDI 유입은 CO₂ 배출에 대해서는 인과관계가 없는 것으로 나타났다.
셋째, LCO2에 대해서는 장 · 단기적으로 어떤 변수도 인과관계를 가지지 않는 것으로 나타났다.
셋째, LELEC과 LCO2 간에는 장기적으로 CO₂배출이 전력소비에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 강인과성을 내포하는 것으로 분석되었다. 이는 우리나라를 대상으로 한 Lee(2012), Roh et al.
참조), 단위근을 갖는다는 귀무가설을 기각하지 못함에 따라 4개 자료 모두 불안정적인 자료로 나타났다. 이에 따라 네 변수통계에 대한 차분을 실시하여 재검정하였으며 그 결과 유의수준 1%에서 귀무가설은 기각되고, 차분자료의 안정성은 확보되는 것으로 나타났다.
이들 연구의 특징들을 살펴 보면 다음과 같다. 첫째, 3변량의 분석은 분석대상을 어디로 설정하느냐에 따라 결과가 다르게 나타난 것을 확인할 수 있었으며, 이는 지역의 이질성이 분석결과에 영향을 미치는 중요한 요인이라고 할수 있다. Acheampong(2018)이나 Cowan et al.
첫째, LGDP에 대해서 장기적으로 LELEC, LCO2, LFDI가, 그리고 단기적으로 LCO2가 인과관계를 가지며 강인과성을 내포하는 것으로 나타났다. 둘째, LELEC에 대해서 장기적으로 LGDP, LCO2, LFDI가, 그리고 단기적으로 LFDI가 인과관계를 가지며 강인과성을 내포하는 것으로 나타났다.
참조). 첫째, LGDP와 LELEC 간에는 장기적으로 전력소비가 경제성장에, 그리고 경제성장이 전력소비에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 강인과성을 내포하고 있는 것으로 분석되었다. 다시 말해 경제성장의 정도가 전력소비의 정도에 영향을 미치듯 전력소비가 경제성 장에 영향을 미친다는 시사점을 내포한다.
이상의 분석결과를 바탕으로 정책적 시사점을 정리하면, 다음과 같다. 첫째, 경제성장과 전력소비는 양방향의 인과관계를 가지는 것으로 나타났기 때문에 상호 관계를 고려하지 않은 전력소비절약정책은 경제성장에 부정적인 영향을 미칠 수 있을 것이다. 최근 4차 산업혁명과 전기자동차 보급 등으로 인해 전기 수요가 늘어갈 것이라는 전망이 나오고 있음에도 불구하고, 이를 고려하지 않는다면 과거 2011년 블랙아웃을 경험한 우리나라의 전력수급에 차질을 유발할 수 있을 것이다.
참고). 해당 자료의 추세를 살펴보면, 2000년 이전에는 제조업과 서비스업의 FDI 유입이 비슷한 수준으로 증가하다가 2000년 이후 에는 서비스업의 FDI 유입이 제조업의 FDI 유입보다 증가폭이 높아지는 것으로 나타났다. 이는 우리 나라의 FDI 유입이 GDP 대비 그 비중이 높지 않으며 그 안에서도 서비스업의 비중이 높게 나타나기 때문에 CO₂ 배출에 미치는 영향은 크지 않을 것으로 추정된다.

후속연구

둘째, CO₂ 배출이 경제성장과 전력소비에 단방향 인과관계를 가지는 것으로 나타났기 때문에 CO₂ 배출 감소 정책이 이들에게 부정적인 영향을 미치지 않도록 신중하게 추진할 필요가 있다. 국내 재생에너지의 단가가 다른 국가에 비해 상대적으로 높은 이유가 투자부족으로 인한 낮은 규모의 경제 효과와 석탄이나 원전에 비해 대규모 입지 선정의 어려움 등에 기인한다는 점을 감안할 경우(Han, 2018) 화석연료에서 신재생에너지로의 급격한 전환은 국민경제에 직접적인 영향을 미칠 것으로 전망된다.
셋째, FDI 유입이 전력소비에 단방향의 인과관계를 나타낸 것을 감안하여 이를 고려한 신중한 정책 추진이 필요하다. 구체적으로, 에너지집약적인 산업을 대상으로 한 투자가 많다는 점과 FDI를 유치한 기업들의 에너지사용량이 급증한다는 점을 감안 하여(Oh & Oh, 2015), 에너지절약시설 투자 및 설치를 통해 전력소비 감축을 유도할 필요가 있다.
배출, FDI 유입 간에 인과관계를 분석하고, 정책적 시사점을 도출하였으나, 네 부문 간 상호작용 체제는 이보다 훨씬 복잡하다고 할 수 있다. 특히 경제 성장, 전력소비, CO₂ 배출 간 인과관계는 FDI 유입 외에 연구개발, 산업구조, 무역, 규제, 금융 등에 따라 이들 관계가 영향을 받을 수 있기 때문에 이를 고려한 추가 연구가 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	FDI의 유입이 투자유치국에 미치는 영향은 무엇인가?	이와 같은 FDI 유입은 투자유치국에게 기술이전, 산업연관효과, 고용증대, 자본형성 등의 파급효과를 미치는 것으로 알려져 있다(Lee, 2015). 그러나 FDI의 유입으로 인해 투자유치국의 생산능력은 증대되지만, 오염의 수준 역시 전반적으로 증가하는 문제가 발생될 수 있는 것으로 분석되고 있다(Pao & Tsai, 2011). 또한 다국적기업들이 본국의 환경규제 강화로 인한 비용증가를 회피하기 위해 규제가 낮은 국가로 시설을 이전하고 있어 FDI 유치와 환경보호 정책 간 충돌이 발생할 수 있다.
	제21차 유엔기후변화협약 당사국총회의 의의는 무엇인가?	2015년 파리에서 열린 제21차 유엔기후변화협약 당사국총회(COP21)에서는 기온 상승의 폭을 1.5℃로 제한하기 위해 선진국과 개발도상국 구분 없이 모든 국가가 스스로 결정한 온실가스 감축 기여방안(Nationally Determined Contributions, NDCs)을 5년 단위로 제출하고 이행하기로 합의를 하였다. 감축의 방식은 선진국의 경우 절대량 감축 목표를 유지하는 반면, 개발도상국들에게는 나라별 여건을 감안하여 경제성장과 전력소비 등 경제 전반을 포괄하는 목표를 점진적으로 채택하도록 독려하고 있다.
	선진국의 재원 공급 의무를 이행하기 위해서 선진국이 실행 할 것으로 예상되는 것은 무엇인가?	또한 개발도상국의 협약 대응을 원활히 할 수있도록 선진국의 재원 공급 의무를 규정하고 이를 장려하고 있다. 이를 위해 선진국이 개발도상국에 대해서 연구개발(Research & Development, 이하 R&D) 협력 및 이전 등 직․간접적인 투자를 진행할 것으로 보인다. 실제로 2017년 개발도상국은 선진국 등으로부터 국내총생산(Gross Domestic Product, 이하 GDP) 대비 외국인직접투자(Foreign Direct Investment, 이하 FDI) 유입비율이 32.6%를 기록하고 있는 것으로 나타났다(UNCTAD, 2019).

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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