국제통상연구제21권제2호 2016년 6월 pp.85~125 A research on the Regional Economic Communities(RECs) with in Sub Saharan Africa(SSA) area 박지영 26)* < 목차 > Ⅰ. 서론 Ⅱ. SSA(Sub-Saharan Africa) 지역현황과지역경제공동체 (RECs) Ⅲ. 분석모형 Ⅳ. 분석결과 Ⅴ. 결론참고문헌 Ⅰ. 서론 1. 문제제기 아프리카는 2015 년현재전세계인구의약 15% 인 11억명이사는세계에서두번째로큰대륙으로 54개국가들로구성 1) 되어있다. 아프리카는수자원, 광물자원등천연자원이풍부함에도불구하고전세계에서가난하고저발전된대륙이다 (IMF, 2014). 논문접수일 : 2016. 04. 29 수정본제출 : 2016 06. 03 게재확정일 : 2016. 06. 08 * 연세대학교동서문제연구원연구원, 연세대학교경제학부주소 : 서울시서대문구연세로 50 연세대학교 email : jiypark@yonsei.ac.kr 1) 아프리카대륙의전체국가는총 54개국이며, 16개의내륙국, 사하라이남아프리카지역국가에는 45 개국이있다 (AfDB, 2013). - 85 -
국제통상연구제 21 권제 2 호 특히사하라이남아프리카 (SSA, Sub Saharan Africa) 지역의국가들 2) 은저개발과빈곤의함정에서벗어나지못하고있다. 이들아프리카국가들의 10년평균경제성장률은 1980년대에는 1.5%, 1990년대에는 2.01% 를기록했다 3). 심지어 1 인당 GDP성장률의경우 1980년대에는 1.33%, 1990년대에는 0.7% 로마이너스성장을기록하였다. 20여년간아프리카경제는성장하지못하고있었다. 그렇다면아프리카의저성장과빈곤의원인은무엇이었을까? 아프리카의저발전원인은다음과같이몇가지로설명할수있다. 첫째, 기후및지리적조건을들수있다. 아프리카는열대지역 4) 에위치해있다. Sachs and Warner(2001) 와 Dalgaard et al.(2004) 은아프리카의빈곤은지리적, 열대기후의특성으로인해말라리아같은풍토병이나열대기후등이경제성장에부정적영향을주기때문이라고하였다. 아프리카의열대기후는농민생계를위협하며경제사회적인프라와농업생산성압박, 식량, 물, 에너지안보에부정적인영향을주고있다. SSA지역은인구 70% 이상이농업 5) 에의존하고있어기후에의한영향은심각한결과를초래할것으로예측된다. 또한기후변화와같은기후변동성은아프리카대륙을더건조시키고사막화로인한물부족등기후 2) 사하라이남아프리카 (SSA, Sub Saharan Africa) 지역의국가들은 Angola, Benin, Botswana, Burkina Faso, Burundi, Cameroon, Cabo Verde, Central African Republic, Chad, Comoros, Congo Rep., DR Congo, Cote d'ivoire, Equatorial Guinea, Eritrea, Ethiopia, Gabon, Gambia, The Ghana, Guinea, Guinea-Bissau, Kenya, Lesotho, Liberia, Madagascar, Malawi, Mali, Mauritania, Mauritius, Mozambique, Namibia, Niger, Nigeria, Rwanda, Sao Tome and Principe, Seychelles, Senegal, Sierra Leone, South Africa, South Sudan, Swaziland, Tanzania, Togo, Uganda, Zambia, Zimbabwe 이다 (AFDB 2013). 3) SSA 지역은 1980~2000 년동안세계전체평균에비해낮은성장을보였음을알수있다. SSA 지역의 10년별동안의평균경제성장률과 1인당 GDP 성장률은 1961 년-1970 년 5.01%(2.45%), 1971 년-1980 년 3.65%(0.86%), 1981 년-1990 년 1.50%(-1.33%), 1991 년-2000 년 2.01%(-0.70%), 2001 년-2010 년 5.25%(2.51%) 이다. 세계의 10년별동안의평균경제성장률과 1인당 GDP 성장률은 1961 년-1970 년 5.38%(3.35%), 1971 년-1980 년 3.80%(1.89%), 1981 년-1990 년 3.18%(1.40%), 1991 년-2000 년 2.81%(1.33%), 2001 년-2010 년 2.59%(1.36%) 이다 (WB 자료분석, GDP growth (annual %), http://data.worldbank.org/indicator/ny.gdp.mktp.kd.zg; GDP per capita growth(annual %), http://data.worldbank.org/indicator/ny.gdp.pcap.kd.zg). 4) 열대지역은지리적으로적도인근지역으로북회귀선 ( 위도 23.45N) 과남회귀선 ( 위도 23.45 S) 사이에해당하는지역이다 (Wikipedia, 검색일 : 2016.03.06). 5) 아프리카의 10년별동안의평균농업인구비중과농업인구증가율은 1961 년-1970 년 83.55%( 농업인구증가율 2.07%), 1971 년-1980 년 79.69%(2.23%), 1981 년-1990 년 75.31%(2.21%), 1991년- 2000 년 70.86%(2.19%), 2001 년-2010 년 66.91%(1.99%) 이다 (WB 자료분석 ; Rural population (% of total population), /P.RUR.TOTL.ZS; Rural population growth(annual %), /SP.RUR. TOTL.ZG). - 86 -
변화에대한어려움을심화시킬수있다 (AfDB, 2013). 둘째, 아프리카의성장을저해한근본적원인으로종족간갈등으로인한전쟁등정치적문제와제도적요인을지적할수있다 (Moyo, 2012). SSA지역국가들상당수는 1960~1970 년대에독립한이후에도식민지시대의영향, 군사독재, 민족간갈등으로인해정치적혼란과부정부패가지속되어오고있다. 이는정치적불안정성과관료주의, 제도적장치미비등재산권보호와민주주의에악영향을주었다. 정치적안정과재산권보호가불안정할경우거래의제약으로인해투자와생산이제약을받게된다. 셋째, 외부원조프로그램의실패를아프리카정체의주요원인으로들수있다. 1970년대말부터시작된세계은행 (WB) 과국제통화기금 (IMF) 의무역자유화, 민영화, 균형재정등의내용이포함된구조조정프로그램은 1980년대초반곤경에빠져있던 SSA지역국가들에게융자지원과원조를제공하였다 (Stein, 2008). 그러나이와같은국제기구의지원에도불구하고 1980 1990 년대아프리카경제는정체와후퇴를면치못하였다. 이러한조건부원조와지원은아프리카경제성장에그다지기여하지못했던것이다. 기존연구들의 3가지저개발원인분석과함께본연구의차별성이라할수있으며, 저성장과빈곤의악순환의원인으로 SSA지역내의국가별특성화된산업구조형성과특화된무역을하지못하여지역경제공동체 (RECs, Regional Economic Communities) 별로활성화되지못하고있다는점을빈곤의원인에포함하겠다. SSA지역은권역별로기후와지리적인환경이비슷하다. 또한 RECs 별로경제환경과산업구조가비슷하고원자재가격상승등외부충격에따라 GDP성장률이연동되는면이있다. 더불어 SSA지역의 RECs 는 REC의회원국중복가입으로경제공동체가활성화되지못하고있으며역내무역보다는역외무역에치중하고있는상황있다. 그에따라지역내국제분업이활성화되지못하여국가별특성화된무역을못하고있다. 그러므로 REC 회원국들의특성화된산업구조변화나대외무역의존도가높아무역불균형이심각한상황이다. 이는권역별내부활성화를이끌어내지못하고있다. 이러한점에서볼때아프리카의성장잠재력을최대한발휘하여저발전을극복할수있기위해서는원조등의외부지원중심의전략, 외생적발전전략이아니라지역내상호교역활성화를통한내생적발전전략이매우중요하다. 따라서본연구에서는지역내무역파트너국가를중심으로하는발전전략을통해역내경제를활성화하는것이필요하다고본다. SSA지역은천연자원이풍부하고기후적조건의영향을많이받는지역이기때 - 87 -
국제통상연구제 21 권제 2 호 문에, 기후변동성과원자재가격상승에따라 SSA지역내각국가들의 GDP성장률이연동되는현상을보인다. 지역내선도무역파트너국가를거점으로하는역내경제활성화전력은권역별로유사한 GDP성장율패턴을보이는 SSA지역의동반발전에유용한전략일수있다. 하지만, 아프리카지역은그지역면적도광대하고해안국가와내륙국가의조건도상이하는등지역전체가동질적이라기보다는매우이질적인시장들로구성되어있다. 그러므로지역전체를포괄하는경제공동체를활성화하는것은어렵다. 따라서아프리카지역의경제공동체를권역별로구성함으로써권역별경제공동체활성화를도모할필요가있다. 이런맥락에서본연구에서는 SSA지역경제성장을위한주요전략으로역내국가를중심으로하는역내지역경제공동체 (RECs) 활성화전략의가능성을검토하고자한다. 이를위해 SSA지역의경제성장요인을규명하고, SSA지역의효율적 RECs 활성화를위해각 RECs 의성장이 SSA지역전체에미치는파급효과를살펴본다음, 주요 REC의회원국가중상위경제발전국가들의지역경제공동체 (REC) 에미치는영향력을비교분석하고자한다. 2. 선행연구검토 SSA지역의연구로는빈곤의원인과원조효과성에관한연구등이다수존재한다. 하지만지역경제통합과경제협력체와관련된연구물의경우, 현재까지국내선행연구들이일부존재하지만대부분단순기초통계량만을기반으로한서술적기술에치우치고있고, 실증분석을다룬해외선행연구조차도심층연구가부족한실정이다. 이러한점을포함하여아프리카경제발전과관련한선행연구들을크게외생적발전모형에관한연구들과내생적발전모형에관한연구들로구분할수있다. 외생적발전모형에관한연구에는경제성장과원조의관계에대한연구가있다. 이들연구들은주로원조가아프리카국가들의경제성장에미치는긍정적 / 부정적효과들을규명하는데초점을맞추고있다. 먼저원조가긍정적인효과가있었다는연구로는 Hansen and Tarp(2000, 2001), Economides et al.(2004), Burnside and Dollar(1997, 2000, 2004), Clemens et al.(2004), Radelet(2003) 등이있다. Hansen and Tarp(2001) 는수원국내열대기후지역의면적이클수록대외원조가경제성장에미치는영향이적음을설명하였다. 기후적특성이원조효과성보다수원국의정책적운용에중요한영향을준다고하였다. 원조가대부분의지역 - 88 -
에서는경제발전에긍정적영향을주나, 열대지역의수원국에서는그효과가약함을보여주었다. 이는기후적특성으로인한수원국의중점산업등이경제성장에구조적인영향을준다는점을내포한다. Burnside and Dollar(2000) 은 1970-1993년수원국 51개국을대상으로실증분석을통해원조와경제성장은금융, 재정, 교역정책등거시경제적환경이좋은수원국에지원될때양 (+) 효과가있음을설명하고원조의효과성에영향을미치는요인들을연구하였다. 한편, 아프리카경제성장에원조가부정적인효과를나타내고있다는논문으로는 Ghura and Grennes(1993), Boone(1996), Bloom and Sachs(1998), Easterl y(2002), Tomi(2003), Brautigam and Knack(2004), Moyo(2012) 등이있다. Ghura and Grennes(1993) 는아프리카가원조에대한지나친의존과함께무역수지확대에만치중하여, 재정과금융에소홀했기때문에결국수출은줄어들고외국인투자자본은이탈하게되는결과를낳았다고하였다. 이에따라원조가물가안정과정부재정안정에기여하지못하고, 많은부분이해외로유출되는것이아닌가하는부정적의견을제기하였다. Easterly(2002) 는원조가아프리카사회를더욱혼란스럽게만든다고하였다. 원조수원국가들은원조를통한자본유입으로인해수출에대한적극적인의욕을상실한채원조에만의존하는모습을보임으로써빈곤의함정에서벗어나지못하고자생적인성장동력을축적하지못하는현상이나타난다고하였다. 이렇게자생적인경제발전전략을추구하기힘든상태가지속된다면이는심각한문제가된다고하였다. Moyo(2012) 는아프리카의원조가부패한국가로흘러들어가며, 사회자본을감소시킨다고주장하였다. 원조는내전을막지못하며저축과투자를감소시키고, 인플레이션과수출의흐름을막으며병목현상을야기한다고하였다. 또한원조가원조의의존성을조장한다는점에서아프리카를대상으로하는국제원조프로그램은죽은원조라설명하고있다. 독립된아프리카국가들은대부분 1차산품의수출에의존하면서도수입대체공업화를통한산업화를추진했다. 이를위해농업에대해서는농산물가격상한, 판매및수출의정부개입등불리한정책을펴는반면제조업에대해서는특혜를부여하였고이는 1980 년대이전까지경제정책의특징이었다. 이런정책은농업의생산성을둔화시키고경제성장에부정적영향을미친반면산업화의명목으로이뤄진제조업에대한지원은집권세력을포함한소수도시엘리트에게특혜가됐다. 이런상황에서 1970 년대중후반부터선진국의경기침체와아프리카국가들의 - 89 -
국제통상연구제 21 권제 2 호 교역조건악화로 1차산품의수출과정부재정수입이감소했다. 경상수지적자와외화부족을해결하기위해교역과환율에대한통제가가해졌고결국세계은행과국제통화기금의저리융자와원조를받게되면서원조의부정적인결과를보인다는측면이있다. 이상과같은원조의효과성에대한비판이제기되면서외생적발전이아닌내생적성장의필요성을주장하는연구들이있다. 대표적인연구로 Arora and Vamvakidis(2004, 2005, 2010), Basdevant et al.(2014), Cassim(2001), Ezekwesili(2011), Makochekanwa(2012), Seid(2013) 등을들수있다. Arora and Vamvakidis(2005) 는개별국가의경제성장은다른국가들의경제발전에영향을미치며무역거래파트너의성장은거래파트너국가의경제성장에영향을준다고하였다. 특히선진국과개발도상국간무역의혜택, 국가의주요무역파트너의발전을경제성장전망과정책설계에고려하였다. 이들은아프리카지역의 1인당경제성장률에영향을미치는변수로 1인당실질GDP, 인구증가율, 국내투자비중, 인적자본, 거시경제변수, 무역비중을설정하고 1960-1999 년 5 년평균의고정효과패널분석을통해거래파트너의성장이서로영향을미치는가를분석하였다. 그결과아프리카에서비교적큰경제규모를차지하고있는남아공의경제성장은다른아프리카국가의성장에상당한영향력을미친다는결과를보여주고있다. Basdevant et al.(2014) 에따르면아프리카에서남아공과주변국가 ( 보츠와나, 레소토, 모잠비크, 나미비아, 스와질랜드, 짐바브웨 ) 의경제가밀접하게서로통합되어있어이지역에서상품과자본, 금융부문뿐만아니라노동력도긴밀히상호연계되어남아공의발전은주변국가의경제성장에긍정적인영향을미치고있고하였다. 그러나남아공과 SSA지역경제간의결합이해체되면서남아공경제발전의파급효과는 1990년대이후약화되고있다. 하지만남아공의발전이세계경제로의통합을가속화할것이라고이들은주장한다. Cassim(2001) 는남부아프리카개발공동체 (SADC) 을중심으로지역경제협정의성공을결정하는기본적인구조적요소를연구하였다. 중력모델을이용하여분석한결과로실제의역내무역과거래비용등을고려할때개별국가의무역정책보다지역통합방식이회원국의성장경로에긍정적인역할을한다고하였다. 지역에의해측정된거래당사자의경제적, 지리적크기가무역흐름에큰영향이있다고하였다. 그리고 COMESA 와남미공동시장의무역효과는미미한반면 SADC 과 ASEAN의무역효과는긍정적이다고하였다. Ezekwesili(2011) 은최근의세계무역에서지역무역협정이확산되고있다고지 - 90 -
적하고있다. 그는아프리카지역의 ECOWAS 와 WEAMU 의 2003 년과 2012년사이의패널데이터를이용하여무역창출효과를추정하였다. 그는지역무역협정이무역의성장과개도국의경제발전에필수적이며, 아프리카에서도지역무역협정을강화할필요가있다고지적하고있다. Makochekanwa(2012) 은 COMESA, EAC 및 SADC의 RECs 내의농업 / 식품 ( 즉, 옥수수, 쌀, 밀 ) 무역이지역무역협정으로인해어떤영향을받는지분석하였다. 이에따르면, 지리적거리에미치는영향이부정적이지만무역파트너상품의역내무역은 GDP에긍정적인영향을미친다고하였다. 전통적인양국간무역요인외에도, 거래진영이상품의역내무역을촉진하는것은지역무역진영에긍정적이다고하였다. Seid(2013) 는아프리카에는많은 RECs 가존재함에도불구하고, 역내무역은유럽, 아시아, 라틴아메리카의다른무역진영에비해 10-12% 로낮은수준이다고하였다. 그는역내무역이낮은원인을살피고, 아프리카의 RECs(COMESA, ECO WAS, IGAD, SADC) 를중심으로역내무역을촉진하기위한 RECs 의역할과현황을패널데이터을이용하여분석하고있다. 전통적인변수 (GDP, 인구, 거리, 국경, 언어, 식민지관계 ), 양국간실질환율, 거래파트너간의선호도차이는양자간무역흐름에중요한요소로발견된다. 분석결과양자간의거래파트너인 RECs 의영향은 SADC 와 ECOWAS 은양 (+) 값의효과가있음을보였고, COMESA 는회원국사이에무역을확대되지않음을음 (-) 의값으로보여주고있다. 반면 IGAD 는역내무역의확대에기여하지않고있음을보여주고있어 RECs 의역내무역을촉진하는방안으로물적인프라에많은투자를해야한다고강조하고있다. 이상의연구들은지역내무역파트너국가의성장이 SSA지역에긍정적인영향을미침과함께지역경제공동체 (RECs) 의활성화에도긍정적인영향을준다고하였다. 따라서본연구는 SSA 지역국가들의경제성장과 REC 활성화를위한방안으로무역파트너간의연결고리를강화하는정책이필요하다고본다. 본연구의구성은다음과같다. Ⅱ에서는 SSA지역과지역경제공동체 (RECs) 현황을살펴보고자한다. SSA지역국가들의현황, 경제발전단계, RECs 현황그리고남아프리카개발공동체 (SADC), 동남아프리카공동시장 (COMESA), 서아프리카경제공동체 (ECOWAS) 의역내무역의관계를살펴보고자한다. Ⅲ에서는본연구에서적용할실증분석방법과분석대상, 연구모형에대해설명한다. Ⅳ에서는분석의결과로 SSA지역에서의경제성장요인과지역경제공동체 (RECs) 가 SSA지역에미치는경제적파급효과, 선도무역파트너국가가소속경제공동체에미치는경제적영향력을분석하여역내경제활성화발전전략을제시 - 91 -
국제통상연구제 21 권제 2 호 하고자한다. Ⅴ는결론으로실증분석결과가내포하고있는의미와함께 SSA지역의역내경제활성화에대해논하고이연구의결과및정책적시사점을요약하고자한다. Ⅱ. SSA(Sub-Saharan Africa) 지역현황과지역경제공동체 (RECs) 본절에서는 SSA지역국가들의현황과경제발전단계, 지역경제공동체 (RECs) 의현황을살펴보도록한다. 1. SSA(Sub-Saharan Africa) 지역현황 1) SSA지역현황 SSA지역의경제는 2000 년이후 GDP 규모면에서 3배이상성장하였다. 특히앙골라, 보츠아나, 레소토, 모잠비크, 나미비아, 남아공, 적도기니, 가봉, 나이지리아, 잠비아등많은국가들이 GDP규모가증가하였다 ( 표 1). 또한, 세계에서가장빠르게성장하고있는국가들중 5개국 ( 시에라리온, 니제르, 라이베리아, 부르키나파소, 코트디부아르 ) 이 SSA지역에속해있다 (WB 2014). 반면많은국가들은장기간 1인당소득의증가가별로없는침체기를겪거나, 1인당소득의감소와증가를반복적으로경험하기도하였다. 이는대부분내전과군사쿠데타및전쟁등각종정변으로인한사회적혼란에기인한다. 예를들어내전과이웃나라리비아와의전쟁으로경제가피폐된차드의경우 1960년부터 2000년까지 1인당실질GDP 가 $104에서 $167사이를맴돌게된다. 또한우간다의경우 1960 년부터 2013 년까지 $62.3 에서 $471 의범위를벗어나지못했다. 이보다더안좋은경우로 DR콩고나라이베리아와같이장기적침체후지속적하락을경험한국가들도있다. DR콩고의경우 1인당 GDP가 1960년에서 1975년까지 $220 $447 정도에머물렀으나, 그이후고질적내전과장기독재로인하여 1인당실질 GDP가계속하여하락하여 2013년의경우 $489 에불과한실정이다. 이는내전으로홍역을겪은라이베리아역시비슷한입장이나, 현재는빠르게성장하고있는나라들이다. < 표 1> 의 SSA지역별 1980년도 1인당실질GDP 규모를보면세계 $2,514, SSA - 92 -
지역 $710, 남부지역 $1,086.3, 중앙지역 $1,400.7, 서부지역 $480.0, 동부지역 $533.6 이였으며, 2010년도의 1인당실질GDP 규모에는세계 $9,474.4, SSA지역 $1,506.7, 남부지역 $3,502.2, 중앙지역 $4,651.4, 서부지역 $966.0, 동부지역 $1,440.6 으로권역별로경제성장여건이다르다. < 표 1> SSA 지역의권역별 1 인당 GDP($) 현황 Country Name 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2012 2013 World 450.8 590.2 801.3 1,449.1 2,514.7 2,615.1 4,266.0 5,377.9 5,454.6 7,236.3 9,474.4 10,437.8 10,610.2 Sub-Saharan 130.6 162.2 220.1 406.4 710.7 479.9 598.0 565.0 537.4 859.5 1,506.7 1,675.6 1,722.9 Africa Southern Africa 168.0 217.2 302.9 561.4 1,086.3 767.2 1,334.3 1,529.6 1,456.7 2,325.3 3,502.2 3,882.3 3,854.7 Angola 750.7 992.9 416.3 655.6 1,706.5 4,218.6 5,539.8 5,783.4 Botswana 58.0 76.8 138.8 431.7 1,063.5 941.0 2,739.1 2,987.5 3,297.5 5,294.4 6,980.4 7,254.6 7,315.0 Lesotho 40.6 58.8 66.6 130.2 330.1 168.7 340.9 489.8 415.5 710.5 1,083.0 1,134.9 1,125.6 Malawi 46.2 57.7 64.1 115.7 198.4 155.7 199.1 140.2 154.0 213.2 359.6 266.6 226.5 Mauritius 1,176.5 1,063.6 2,506.2 3,599.6 3,861.0 5,054.3 7,586.9 8,861.8 9,202.5 Mozambique 290.4 334.2 185.2 140.6 235.8 313.1 424.1 593.3 605.0 Namibia 2,404.1 1,405.8 1,981.3 2,383.3 2,059.4 3,582.2 5,177.7 5,770.3 5,693.1 South Africa 423.3 554.8 810.8 1,494.2 2,920.8 2,142.2 3,182.2 3,862.8 3,019.9 5,185.8 7,175.6 7,314.0 6,617.9 Swaziland 100.4 179.4 251.5 557.5 898.3 511.7 1,292.1 1,763.5 1,433.2 2,339.3 3,261.6 3,289.7 3,034.2 Zambia 226.7 296.4 426.8 492.1 664.3 329.4 419.2 430.6 356.5 726.4 1,533.3 1,771.9 1,844.8 Zimbabwe 280.6 296.6 361.9 708.4 916.3 636.2 839.6 611.0 535.0 452.8 723.2 908.8 953.4 Central Africa 141.6 198.4 231.2 835.8 1,400.7 1,099.8 1,578.7 1,143.8 1,247.9 3,475.6 4,651.4 5,803.3 5,663.6 Cameroon 115.4 136.0 171.3 355.6 754.7 784.9 923.9 627.0 583.1 914.5 1,145.4 1,219.9 1,328.6 Central African Republic 74.6 91.3 103.4 187.7 350.5 329.7 494.6 340.5 251.4 340.9 456.6 479.5 333.2 Chad 104.4 125.9 128.7 211.5 228.9 202.9 292.1 207.1 166.9 663.7 909.3 1,035.3 1,053.7 Congo, Rep. 130.0 171.3 205.9 493.7 949.6 1,039.4 1,174.3 777.8 1,030.0 1,718.1 2,920.4 3,153.7 3,167.0 Equatorial Guinea 228.0 437.8 229.6 198.6 299.9 321.1 2,018.6 13,612.8 16,638.1 22,404.8 20,581.6 Gabon 283.6 425.8 549.6 3,328.7 5,891.1 4,043.4 6,287.4 4,589.5 4,135.3 6,282.0 9,362.1 10,929.9 11,571.1 Sao Tomeand Principe 550.2 797.2 1,128.0 1,400.0 1,609.8 West Africa 137.4 167.8 166.1 283.2 480.0 316.1 427.9 420.3 387.9 583.5 966.0 1,065.9 1,144.7 Benin 93.0 110.1 114.7 207.4 378.0 243.9 391.9 362.5 339.5 532.6 690.0 750.5 804.7 Burkina Faso 68.4 81.7 81.5 152.7 282.7 200.9 352.0 235.8 224.9 407.0 592.6 651.7 683.9 Cabo Verde 471.7 416.1 871.9 1,219.5 1,218.8 2,030.7 3,413.3 3,554.4 3,767.1 Coted'Ivoire 157.2 218.0 277.7 589.4 1,231.1 686.9 891.1 773.7 645.8 982.2 1,311.3 1,365.9 1,528.9 Gambia, The 116.9 221.0 398.9 308.3 345.9 737.5 637.1 434.5 566.3 509.4 488.6 Ghana 183.0 266.3 257.6 285.8 411.5 354.2 402.6 385.7 264.7 501.9 1,326.1 1,645.5 1,858.2 Guinea 443.0 471.3 342.5 306.7 435.4 493.5 523.1 Guinea-Bissau 115.3 140.1 135.2 158.0 239.8 222.8 290.7 412.8 534.1 576.4 563.8 Liberia 170.0 183.0 227.6 354.6 451.6 387.4 182.8 64.8 182.9 165.8 326.6 413.8 454.3-93 -
국제통상연구제 21 권제 2 호 Country Name 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2012 2013 Mali 62.9 134.2 265.4 177.4 304.0 274.4 236.1 444.3 673.7 696.2 715.1 Niger 134.7 175.5 147.3 206.8 430.0 214.8 319.9 205.2 163.6 258.3 359.8 385.3 415.4 Nigeria 92.8 116.9 223.5 437.0 871.1 344.1 321.7 263.3 377.5 804.2 2,310.9 2,742.2 3,005.5 Senegal 249.5 261.9 243.0 456.2 629.1 460.1 760.8 560.0 474.5 772.5 998.6 1,023.3 1,046.6 Sierra Leone 149.1 154.8 171.6 240.8 346.1 239.1 160.7 221.7 153.6 317.9 448.2 590.3 679.0 Togo 76.6 109.6 120.1 256.1 417.7 234.4 429.9 305.6 266.0 381.8 503.2 589.5 636.4 East Africa 122.1 137.3 156.6 304.9 533.6 509.2 742.5 820.6 915.6 1,260.2 1,440.6 1,543.3 1,932.9 Burundi 70.3 51.6 70.2 114.5 222.9 240.9 201.9 161.1 130.4 143.8 219.5 251.0 267.1 Comoros 393.8 315.3 605.7 497.7 382.2 633.2 756.8 767.2 815.0 Congo, Dem. Rep. 220.3 232.8 243.8 447.0 546.1 239.5 267.8 134.3 406.6 221.4 346.7 446.0 484.2 Djibouti 803.8 766.8 749.6 762.5 912.5 1,353.2 1,574.6 1,668.3 Eritrea 169.6 179.3 226.3 368.7 504.3 543.8 Ethiopia 232.5 253.4 134.4 124.8 162.8 343.7 472.2 505.0 Kenya 97.6 105.0 142.5 241.7 446.6 312.1 365.6 329.9 406.1 523.6 977.8 1,165.7 1,245.5 Madagascar 132.0 144.5 169.1 301.4 462.1 286.3 266.9 234.9 246.3 275.5 414.1 445.0 463.0 Rwanda 40.6 46.0 58.6 131.2 244.1 280.7 353.5 228.4 206.6 273.8 525.9 630.1 638.7 Seychelles 288.1 328.5 343.9 802.1 2,288.2 2,505.7 5,265.5 6,748.8 7,578.8 11,060.8 10,842.8 11,689.3 16,185.9 Somalia 65.5 79.4 91.8 183.2 99.1 144.4 145.1 South Sudan 1,582.2 956.8 1,045.0 Tanzania 171.9 180.6 308.1 375.0 524.7 608.8 694.8 Uganda 62.3 110.4 133.3 217.9 99.2 240.1 245.5 277.5 255.1 313.8 471.7 551.4 572.0 주 : UNECA 2013, p.2. 권역별기준분류출처 : World Bank, GDP per capita(current US$), http://data.worldbank.org/indicator/ny.gdp.pcap.cd. < 표 2> SSA 지역의권역별산업구조현황 Country Name GDP (current US $,million) 1980 년 2010 년 Agricult Industry, ure (%GDP) (%GDP) Manufa cturing, (% GDP) Services, etc., (%GDP) GDP (current US $,million) Agricul Industry, ture( (% GDP) % GDP) Manufa cturing, (% GDP) Services, etc., (%GDP) World 11,160,862.5 65,216,843.7 3.0 27.0 16.1 70.0 Sub-Saharan Africa 271,537.9 18.1 38.3 16.7 44.9 1,301,851.8 15.2 28.4 11.2 55.9 Southern Africa 101,476.6 20.1 36.1 14.9 43.8 533,779.7 11.8 34.0 14.9 54.2 Angola 82,470.9 9.8 59.9 6.1 30.2 Botswana 1,060.9 14.7 50.7 5.1 34.6 13,746.7 3.2 40.1 6.6 56.6 Lesotho 431.5 24.6 26.5 8.4 48.9 2,175.7 9.1 30.8 13.7 60.1 Malawi 1,237.7 43.7 22.5 13.7 33.7 5,398.6 29.6 19.6 11.8 50.8 Mauritius 1,136.5 13.1 26.2 15.8 60.7 9,718.2 3.6 26.2 17.0 70.3 Mozambique 3,526.3 37.1 34.4 28.5 10,165.4 29.7 20.5 12.5 49.8 Namibia 2,434.8 8.4 50.9 8.9 40.7 11,282.0 9.3 30.2 13.5 60.5 South Africa 80,543.5 6.2 48.4 21.6 45.4 365,208.4 2.6 30.1 14.3 67.3 Swaziland 542.0 22.7 30.2 20.9 47.1 3,891.6 7.9 49.9 45.7 42.2 Zambia 3,884.5 15.1 42.1 18.3 42.8 20,265.4 10.5 35.5 8.4 54.0 Zimbabwe 6,678.9 15.7 29.0 21.6 55.3 9,456.8 14.5 30.7 13.9 54.8-94 -
Country Name GDP (current US $,million) 1980 년 2010 년 Agricult Industry, ure (%GDP) (%GDP) Manufa cturing, (% GDP) Services, etc., (%GDP) GDP (current US $,million) Agricul Industry, ture( (% GDP) % GDP) Manufa cturing, (% GDP) Services, etc., (%GDP) Central Africa 14,606.9 27.0 32.3 7.2 40.7 74,627.6 26.2 34.6 6.9 34.6 Cameroon 6,740.8 31.3 25.6 9.6 43.1 23,622.5 23.4 29.9 16.2 46.7 Central African Republic 797.0 40.0 20.1 7.2 39.9 1,986.0 54.2 13.8 6.7 32.0 Chad 1,033.0 45.1 8.9 46.0 10,657.7 53.4 12.3 1.0 34.3 Congo, Rep. 1,705.8 11.7 46.6 7.5 41.7 12,007.9 3.8 75.4 3.8 20.8 Equatorial Guinea 50.6 11,582.9 7.5 Gabon 4,279.6 6.8 60.4 4.6 32.8 14,569.5 4.1 59.4 36.5 Sao Tome and Principe 201.0 18.6 16.9 6.6 64.4 West Africa 93,541.5 35.1 19.4 8.4 45.5 485,209.5 32.7 19.0 7.5 48.3 Benin 1,405.3 35.4 12.3 8.0 52.3 6,561.8 36.1 14.7 8.6 49.2 Burkina Faso 1,928.7 29.4 20.5 15.2 50.1 9,209.3 35.4 23.0 7.8 41.7 Cabo Verde 142.2 18.6 17.0 64.5 1,664.3 8.5 17.6 73.9 Cote d'ivoire 10,175.6 25.9 19.7 54.4 24,884.5 24.5 22.4 12.6 53.1 Gambia, The 241.1 951.8 Ghana 4,445.2 60.1 12.3 8.1 27.6 32,174.8 29.8 19.1 6.8 51.1 Guinea 4,736.0 22.0 44.8 7.3 33.2 Guinea-Bissau 110.7 44.3 19.7 36.1 847.5 46.8 13.3 40.0 Liberia 854.7 35.9 28.1 7.7 36.0 1,292.7 44.8 5.0 4.0 50.2 Mali 1,787.3 48.3 13.2 6.5 38.5 9,422.3 40.6 20.1 39.0 Niger 2,508.5 43.1 22.9 3.7 34.0 5,718.6 40.9 15.6 4.8 43.5 Nigeria 64,201.8 369,062.4 23.9 22.0 6.6 54.1 Senegal 3,503.3 20.1 20.1 13.5 59.8 12,932.4 17.7 23.4 13.8 58.9 Sierra Leone 1,100.7 33.0 21.9 5.3 45.0 2,578.2 56.0 8.2 2.3 35.7 Togo 1,136.4 27.5 24.8 7.8 47.7 3,172.9 31.0 16.6 7.8 52.3 East Africa 29,995.9 42.1 16.4 8.9 41.5 167,361.2 29.3 18.9 9.0 51.8 Burundi 919.7 62.2 12.6 7.4 25.1 2,026.9 40.4 16.7 10.1 42.8 Comoros 123.5 34.0 13.2 3.9 52.8 517.0 40.6 12.0 5.4 47.4 Congo, Dem. Rep. 14,394.9 26.8 35.0 15.2 38.2 21,561.9 22.4 35.2 17.0 42.4 Djibouti 1,128.6 Eritrea 2,117.0 Ethiopia 29,933.8 44.7 10.2 4.3 45.1 Kenya 7,265.3 32.6 20.8 12.8 46.6 40,000.1 27.8 20.8 12.6 51.4 Madagascar 4,042.1 30.1 16.1 53.9 8,729.9 28.1 15.9 56.0 Rwanda 1,254.8 45.8 21.5 15.3 32.6 5,698.5 32.6 12.9 5.8 54.6 Seychelles 147.4 6.8 15.6 7.4 77.5 973.4 2.3 14.0 8.0 83.8 Somalia 603.6 68.4 8.0 4.7 23.6 South Sudan 15,728.0 Tanzania 22,915.0 28.1 24.7 9.9 47.2 Uganda 1,244.6 72.0 4.5 4.3 23.5 16,031.0 25.7 27.0 8.3 47.3 Somalia 주 : 1. UNECA 2013, p2. 권역별기준 2. WB 2015. 산업구조분류 (http://wdi.worldbank.org/table/4.2) 3. World Development Indicators 2015 자료저자작성. 출처 : World Bank, (http://data.worldbank.org/indicator/) - 95 -
국제통상연구제 21 권제 2 호 < 표 2> 는 GDP 대비산업별구성비 ( 농업, 산업, 제조, 서비스 ) 현황이다. 2010 년 GDP를차지하는구성비에서 SSA지역은농업비중이 15% 를차지함으로써세계의 3% 농업비중에비해상당히높음을보여주고있다. 또한중부나서부지역에비해남부지역과동부지역은서비스산업으로의발전과함께구조변화등많은변화를보여주고있다. 한편, UN(2014) 에따르면농업인구가 70% 이상인 SSA지역에서는기후변화가심화됨에따라가뭄과홍수로인해인명피해와경제적손실이늘어날것이라고전망하고있다. 이러한상황에서 WB과 IMF는아프리카각국의경제발전을위해다양한지원프로그램을운영하고있다. 이지역은선진국들의원조가높은지역에속한다. < 그림 1> 의 SSA지역국가들의원조의존도를보면, 원조의존도는 1990년대중반까지지속적으로증가한이후 2000 년대초반까지감소하지만곧다시증가추세로반전되고있다. 1990년대중반부터 2000년대초반까지의감소추세는아프리카국가들의원조수요가줄었다기보다는서방국가들의원조공급이감소하였기때문이다. 그리고 2000년대이후에는 2010년세계경제금융위기와유로존위기로수많은국가들이긴축초치를단행하고원조예산을줄였지만여전히 ODA는지출하고있다. < 그림 1> SSA 지역국가들의평균원조의존도 출처 : OECD-DA IMF, World Economic Outlook Database, April 2011. 2) SSA지역국가들의경제발전단계세계경제포럼 (WEF, World Economic Forum) 은세계경쟁력지수보고서 (GCI, The Global Competitiveness Report 2015-2016) 에서구분한경제발전단계를활용하여분석대상국을분류하고있다. 6) GCI 는 1단계요소주도형 (Stage 1: Factor - 96 -
-driven), 1ㆍ2단계과도기 (Transition from: stage 1 to stage 2), 2단계효율주도형 (Stage 2: Efficiency-driven), 2ㆍ3단계과도기 (Transition from: stage 2 to stage 3), 3단계혁신주도형 (Stage 3: Innovation-driven) 기준에따른국가별발전단계를나누고있다. < 표 3> 은발전단계별소득구분과해당국가들을나타낸다. < 표 3> 처럼가장낮은발전단계는 1단계요소주도형단계이다. 아프리카의대부분이최빈국과저소득국가로이단계에해당된다. 그단계는 1ㆍ2단계과도기형으로보츠와나, 가봉, 나이지리아가분류되어있다. 과도기단계이후단계는효율성주도형단계로카보베르데, 나미비아, 남아공 7) 이해당된다. 다음단계는혁신주도형으로가는 2ㆍ3 단계과도기형으로아프리카동북부의근처에위치한섬나라들인모리셔스, 세이셀이있다. < 표 3> WEF 발전단계별소득구분과해당국가 ; SSA(Sub-Saharan Africa) 1 단계요소주도형 (Factor-driven) 1 2 단계과도기형 (Transition) 2 단계효율성주도형 2 3 단계과도기형 (Transition) 3 단계혁신주도형 1 인당 GDP Per Capita GDP <$2,000 이하 $2,000~ $2,999 $3,000~ $8,999 $9,000~ $17,000 >$17,000 해당국가 베냉, 부룬디, 카메룬, 챠드, 코트디부아르, 에티오피아, 감비아, 가나, 기니아, 케냐, 레소토, 마다가스카르, 말라위, 말리, 모리티니, 모잠비크, 르완다, 세네갈, 시에라리온, 탄자니아, 우간다, 잠비아, 짐바브웨 보츠와나, 가봉, 나이지리아 카보베르데, 나미비아, 남아공 모리셔스, 세이셀 출처 : WEF 2015, p.38. 6) 세계경제포럼 (WEF, World Economic Forum) 은마이클포터의발전단계이론을적용하여국가별소득수준과주요단계별요소를고려한국가의미시및거시기초경쟁력을측정하는종합적인도구이다 (WEF 2015). 7) 남아공의경제는거시경제의안정적인성장을바탕으로아프리카전체경제규모의 27%, SSA 지역을기준으로하면무려 50% 를점유하고있다 (unctad 자료분석 ; www.unctad.org, http: //unctadstat.unctad.org/wds/reportfolders/reportfolders.aspx?scs_chosenlang=en). - 97 -
국제통상연구제 21 권제 2 호 한편, 3단계혁신주도형의경우아프리카의어떤국가도혁신주도형경제단계에도달하지못한상태이다. 2. SSA 지역의지역경제공동체 (RECs) 최근의세계경제의글로벌화, 지역경제통합의추세에맞추어아프리카지역도지역경제통합을적극적으로추진하고있다. 경제통합은역량과능력, 에너지를한데모아포괄적인경제성장을이룩하려는전략으로써지역경제통합 8) 에초점을맞추고있다. 9) AfDB(2014) 에따르면아프리카의경제발전은지역별단위로국경을넘어서는발전을지향하는경향을보이고있으며, 내륙국에서부터항만으로의접근루트를확보하고루트를따라자원과산업의발전을꾀하는 2014-2023 에걸친지역통합정책과전략 (Regional Integration Policy and Strategy) 을아프리카각지에제안하고있다. 지역경제공동체 (RECs, Regional Economic Communities) 는아프리카의지역경제통합을통해빈곤퇴치, 상품ㆍ서비스ㆍ자본ㆍ노동의이동, 시장의확대, 사회ㆍ경제ㆍ정치분야의조화, 인프라개발, 평화와안보증진등과같은잠재적이득을지역내에가져올수있을것으로기대되고있다 (UNECA 2013). 이들 RECs 는경제적격차, 저개발국가들의관세감소우려, 정치불안등통합의장애요인이많은상태이나 RECs 체제안에서상품, 노동력, 자본의자유로운이동을추구하고있다 (Yang and Gupta. 2007). 상품과인력의이동이원활하도록상업과투자, 수출및수입을촉진하는등현재 RECs는자유무역지대 (FTA) 와관세동맹 (Customs Union) 으로나타나고있다 (Keane and Kennan 2010). 이러한아프리카지역의 RECs에는남부, 중앙, 서부, 동부, 북부지역에약 13개가있다. < 표 4> 은아프리카지역의 RECs 현황이다. 이에따르면아프리카지역의 REC s 10) 의진행도는완전경제통합을지향하고있으나아직은 FTA나관세동맹에머물 8) 발라사 (B. Balassa) 의경제통합 5단계설의지역경제통합단계는자유무역지대 (Free trade agreement) 관세동맹 (Custom union) 공동시장 (Common market) 경제동맹 (Economic union) 완전경제통합 (Complete Economic Integration) 으로심화된다. 9) 무역자유화는시장경쟁심화, 수출증가, 해외직접투자 (FDI) 유출입확대, 중간재무역원활화에긍정적인영향을준다고하였다 ( 장용준ㆍ조미진 2015). 10) 남아프리카개발공동체 (SADC, Southern African Development Community) 는대부분의남 - 98 -
러있는상태이다. 전체 RECs 중활발하게운영되고있는 RECs 는그렇게많지않은것으로나타나고있으며유명무실한 RECs 가산재하고있다. < 표 4> 아프리카지역의 RECs 현황 2013 년기준 1 Pillars regional blocs (REC) 서아프리카경제공동체 (ECOWAS, Economic Community of West African States) 출범일설립목적형태회원국회원 Area* km2 1975. 5.28 경제공동체 자유베냉, 부르키나파소, 카보베르데, 코트디부아르, 무역감비아, 가나, 기니, 기니비사우, 라이베리아, 말리, 지대니제르, 나이지리아, 세네갈, 시에라리온, 토고 Population billion* 15 5,112,903 340,000 2 중앙아프리카경제공동체 (ECCAS, Economic Community 1983. of Central African States) 10.18 (ECCAS/CEEAC) 경제공동체 자유무역지대 앙골라, 부룬디, 카메룬, 중앙아프리카공화국, 차드, DR 콩고, 적도기니, 가봉, 콩고, 상투메프린시페 10 6,667,421 121,246 3 남아프리카개발공동체 (SADC, 1992 Southern African Development 8.17 Community) 경제공동체 자유앙골라, 보츠와나, DR 콩고, 레소토, 마다가스카르, 무역말라위, 모리셔스, 모잠비크, 나미비아, 세이셸, 지대남아공, 스와질란드, 탄자니아, 잠비아, 짐바브웨 15 9,882,959 293,476 5 동남아프리카공동시장 1994. (COMESA, Common Market for 12.8 Eastern and Southern Africa) 공동시장 브룬디, 코모로, DR 콩고, 지부티, 이집트, 자유에리트리아, 에티오피아, 케냐, 마다가스카르, 무역말라위, 모리셔스, 나미비아, 르완다, 세이쉘, 수단, 지대스와질랜드, 우간다, 잠비아, 짐바브웨 19 12,873,957 406,102 6 정부간개발기구 (IGAD, 1996. Intergovernmental Authority 11.25 on Development) 경제공동체 자유지부티, 에리트레아, 에티오피아, 케냐, 소말리아, 무역수단, 우간다지대 7 5,233,604 187,970 쪽에위치한국가들로 15 개회원국으로구성되어있고하위그룹으로는 5 개회원국으로구성된남아프리카관세동맹 (SACU, Southern African Customs Union) 이있다. 서쪽에위치한국가로구성되어있는 15 개회원국의서아프리카경제공동체 (ECOWAS, Economic Community of West African States) 내에는 8 개회원국인서아프리카경제통화연합체 (UEMOA, West Af rican Economic and Monetary Union) 가있다. 중앙에위치해있는 10 개국가들의연합체인중앙아프리카경제공동체 (ECCAS, Economic Community of Central African States) 는하위그룹인 6 개국가로구성된중앙아프리카경제통화공동체 (CEMAC, Economic and Monetar y Community of Central Africa) 가있다. 사하라동남쪽부근에위치한 19 개국가들이회원국인동남아프리카공동시장 (COMESA, Common Market for Eastern and Southern Africa) 와 5 개국가가회원국인동아프리카공동체 (EAC, East African Community) 가있다. 사하라주변국가들로구성된 28 개국의사하라주변국가공동체 (CENSAD, Community of Sahel-Sahar an States) 에는서쪽국가에위치하여 ECOWAS 의하위그룹인 8 개국가로구성된 UEMOA 가있다. 그리고 2008 년도에동남쪽에위치한국가들로형성된아프리카자유무역지대 (AFTZ, Afric an Free Trade Zone) 는 COMESA, EAC, SADC 의세협의체가하나의경제협력으로협의하여형성되어있다. 이공동체는아프리카의최대경제공동체 (African Economic Community) 이다. 주요 RECs 로는 SADC, COMESA, ECOWAS, EAC 등을들수있다. 그외에도북부지역의국가들의연합체인아랍마그레브연합 (UMA, Arab Maghreb Union) 와정부간개발기구 (IGA D, Intergovernmental Authority on Development) 등이있다. - 99 -
국제통상연구제 21 권제 2 호 Pillars regional blocs (REC) 출범일설립목적형태회원국회원 Area* km2 Population billion* 7 사하라주변국가공동체 (CENSAD, Community of Sahel-Saharan States) 1998. 2.4 자유무역지대 자유무역지대 베냉, 부르키나파소, 중앙아프리카공화국, 차드, 코모로, 코트디부아르, 지부티, 이집트, 에리트레아, 감비아, 가나, 기니, 기니비사우, 케냐, 라이베리아, 리비아, 말리, 모리타니, 모로코, 니제르, 나이지리아, 상투메프린시페, 세네갈, 시에라리온, 소말리아, 수단, 토고, 튀니지 28-8 동아프리카공동체 (EAC, East African Community) 2000. 7.7 경제공동체 관세동맹 부룬디, 케냐, 르완다, 탄자니아, 우간다 5 1,820,664 149,959 9 아프리카자유무역지대 (AFTZ, African Free Trade Zone) 2008. 10. 22 경제공동체 앙골라, 보츠와나, 부룬디, 코모로, 콩고, DR 콩고, 자유이집트, 에리트리아, 에티오피아, 지부티, 케냐, 무역레소토, 마다가스카르, 말라위, 모리셔스, 지대모잠비크, 나미비아, 르완다, 세이셸, 남아공, 수단, 스와질란드, 탄자니아, 우간다, 잠비아, 짐바브웨 26-10 중앙아프리카경제통화공동체 (CEMAC, Economic and Monetary Community of Central Africa) 1999 6.24. 경제공동체 관세동맹 카메룬, 중앙아프리카공화국, 차드, 적도기니, 가봉, 콩고 6 3,020,142 34,971 11 남아프리카관세동맹 (SACU, Southern African Customs Union) 1969. 12.11 관세동맹 관세 보츠와나, 레소토, 나미비아, 남아공, 스와질란드동맹 5 2,693,418 51,056 12 서아프리카경제통화연합체 (UEMOA, West African Economic and Monetary Union) 1994. 1.1 아랍마그레브연합 (UMA, Arab 1989. 13 Maghreb Union) 2.17 경제공동체 경제공동체 관세베냉, 부르키나파소, 코트디부아르, 기니비사우, 동맹말리, 니제르, 세네갈, 토고 자유무역지대 8 3,505,375 80,865 알제리, 리비아, 모리타니아모로코, 튀니지 5 6,041,261 92,517 주 : 1. UNECA 2013 에의한 RECs 회원국분류. 2. Keane et al 2010 와 13 개 RECs 홈페이지의설립목적과형태유형참고. 3. 분석대상은 SSA 지역으로, UMA 와 IGAD 는분석대상에서제외함. 4. 자조노력으로추진된 RECs 와구별되는 UEMOA 와 CEMAC 는분석대상에서제외함. 5. *Area(km2), *Population(billion) 통계자료는 www.worldbank.org.indicators 저자작성. 출처 : UNECA 2013, Keane et al 2010, www.worldbank.org, www.unctadstat.unctad.org. AfDB(2011) 에따르면아프리카국가들이각각 2 5개의 RECs 에중복가입되어있어 스파게티볼효과 (spaghetti bowl effect) 11) 가나타나고있으며 RECs 에대한국가들의중복가입으로인해각회원국가들은하나의 REC 에전념하지못함으로써개별 RECs 의결속과영향력이약화되어통합진전이더뎌지고 RECs 간의 11) 스파게티볼효과 (spaghetti bowl effect) 는바그와티 (Bhagwati) 와파나가리아 (Panagaryia) 가처음사용한용어로동시다발적으로 FTA 가체결되면서마치스파게티접시속국수처럼국가별로다른원산지규정과통관절차, 표준등을확인하는데에시간과비용이다량투입되어협상결과효과를반감시킬수있음을의미하는용어이다. - 100 -
비생산적인경쟁을유발하고있다. RECs 별로성장잠재력및시장규모등에있어서현저한차이가있고, 정치사회적으로불안정한국가등경제협력여건이어려운국가들이포함된 RECs 도있어실제유의미한 RECs 는소수에불과하다. 그예로 CENSAD 의회원국가들은 ECOWAS, ECCAS, COMESA 및기타지역경제블록에중복가입되어있기때문에, 회원국간교역과경제정책조정이어려울뿐만아니라, 부족한인적및물적자원의불필요한중복을야기하고있다. 따라서다른 REC와양립할수있는교역정책수립이필요하다. < 표 5> 2012 년권역별 /RECs 별구분의무역비중, (millions US$) GDP(ppp) 성장률 (%) 총무역량 (millions) 역내무역 (millions) 역외무역 (millions) 역내무역비중 역외무역비중 World 75,641,052.1 2.28 36,728,510.2 36,728,510.2-100.0% 0.0% Africa 2,344,490.9 3.42 1,232,280.4 172,761.5 1,059,518.9 14.0% 86.0% Sub-Saharan Africa 1,655,211.7 4.50 826,147.5 144,618.4 681,529.1 17.5% 82.5% Southern Africa 399,170.2 2.47 263,176.5 32,607.9 230,568.6 12.4% 87.6% Western Africa 673,311.9 5.64 278,803.2 24,106.1 254,697.1 8.6% 91.4% Eastern Africa 282,274.5 6.61 149,140.9 12,254.0 136,886.9 8.2% 91.8% Northern Africa 743,873.7 0.90 431,078.8 17,653.5 413,425.3 4.1% 95.9% Central Africa 245,860.5 4.07 192,117.6 4,103.5 188,014.1 2.1% 97.9% SADC 680,055.2 3.62 430,738.3 80,355.4 350,382.9 18.7% 81.3% SACU 399,170.2 2.47 263,176.5 32,607.9 230,568.6 12.4% 87.6% ECOWAS 667,795.5 5.64 273,092.6 23,474.3 249,618.3 8.6% 91.4% COMESA 628,188.2 1.49 330,639.4 21,550.5 309,088.9 6.5% 93.5% ECCAS 248,409.4 4.08 193,226.9 4,128.8 189,098.1 2.1% 97.9% CENSAD 1,280,304.3 3.10 624,998.4 39,527.4 585,471.0 6.3% 93.7% EAC 136,895.5 6.29 57,502.6 6,130.4 51,372.2 10.7% 89.3% CEMAC 91,135.9 1.80 75,957.6 2,526.4 73,431.2 3.3% 96.7% 주 : 1. AfDB, OECD, UNDP. 2014 에의한지역구분및 RECs 회원국분류. 2. GDP(ppp), 경제성장률 (%) 은 www.afdb.org 자료토대로작성 3. 총무역량, 역내무역량, 역외무역량은 www.unctad.org 자료토대로작성 http://unctadstat.unctad.org/wds/reportfolders/reportfolders.aspx?scs_chosenlang=en. 4. 역내무역비중, 역외무역비중은저자분석작성출처 : AfDB, OECD, UNDP. 2014, www.unctad.org www.afdb.org 자료를토대로작성한통계 - 101 -
국제통상연구제 21 권제 2 호 < 표 5> 는권역별 /RECs 별무역과역내 / 역외비중을보여준다. < 표 5> 의전세계의경제성장률 2.28% 와달리전체아프리카는 3.42% 의경제성장률을보여주고있다. 특히 SSA지역은경제성장률 4.5% 의지속적인성장을보여주고있다. 거시경제를설명할때중요한요소인무역은전체아프리카국가는 86%, SSA지역은 82.5% 로높은역외무역비중을보여주고있다. 이를권역별 12) 역외무역비중과 GDP성장률로보면남부지역은 87.6%(2.47%), 서부지역은 91.4%(5.64%) 과동부지역은 91.8%(6.61%), 중앙지역은 97.9%(4.07%), 북부지역은 95.9%(0.90%) 으로전반적으로높은역외무역비중을보여주고있다. 그리고 RECs 별역내무역비중과 GDP성장률을보면 SADC는 18.7%(3.62%), SACU는 12.4%(2.47%), ECO WAS는 8.6%(5.64%), COMESA는 6.5%(1.49%), ECCAS는 2.1%(4.08%), CENS AD는 6.3%(3.10%), EAC는 10.7%(6.29%), CEMAC는 3.3%(1.80%) 의낮은역내무역비중을보이고있어 RECs 별은높은역외무역중심의무역구조를가지고있음을알수있다. Ⅲ. 분석모형 본절에서는성장패널분석모형을이용하여 SSA지역국가들의경제성장요인과 SSA지역에서의지역경제공동체 (RECs) 의상호영향력정도, 선도무역파트너국가가소속경제공동체 (REC) 내에서의경제적영향력을비교분석하고자한다. 1. 모형과추정방법 성장패널분석은패널분석 (Panel Regression) 을통해서측정할수있다. 패널분석은횡단면자료 (Cross Section) 와시계열자료 (Time Series) 를결합 (Pooling) 해서분석하는방법으로서횡단면자료와시계열자료가축적되면서널리사용되고있는추정방법이다. 기본추정모형은식 (1) 과같다. 12) 권역별 GDP 규모를보면자원부국이밀집되어있는남부, 서부, 북부지역은 GDP 규모가상대적으로높은반면, 자원빈국인동부와중부지역은 GDP 수준이크게뒤처지고있다. 또한, 동부와서부지역의성장률은 5-6% 의높은성장률을보여주고있다. 이는서부지역은석유, 가스, 금, 철광석등자원분야를중심으로의외국인직접투자 (FDI) 유입, 동부지역은에티오피아와탄자니아등을중심으로원조자금이유입되는현상의결과로예상된다. - 102 -
(1) 식 (1) 에서좌변의종속변수는국가별경제성장을나타낸다. 기존연구에서는 1인당실질 GDP 성장률또는실질 GDP 성장률을사용하고있는데이중에서 1인당실질 GDP 성장률을더보편적으로이용하고있다. t 와 t 는각각횡단면자료와시계열자료가결합된종속변수와설명변수를의미한다. t 는 개의설명변수로이루어져있다. 는 의벡터로서민감도를의미한다. 잔차항은 로설정되는데, 를의미한다. 이해를돕기위해서행렬식식 (1) 를다항항등식으로재표현하면식 (2) 와같다. (2) 횡단면자료 는 SSA지역의개별국가를의미하며개별국가의효과를의미한다. 에대해서두가지가정이가능한데, 각가정에따라서고정효과 (fixed effect) 모형과확률효과 (random effect) 모형으로구분할수있다. 고정효과모형은 를개별국가별로는서로상이한미지의상수항으로설정하지만시간에따라서는동일한것으로가정한모형인데반해확률효과모형은 를미지의상수가아닌특정한 (identically independently distributed) 의분포로부터추출되는확률변수로취급한다. 특히 가평균 0이고분산이 인정규분포에서추출된다고가정하면 으로표현할수있다. 2. 분석모형과분석대상 1) SSA(Sub-Saharan Africa) 지역의경제성장요인분석모형 (3) 종속변수 : SSA지역 45개국의 1인당실질GDP성장률독립변수 : 인적자본, 인구증가율, GDP 대비국내투자비중, 인플레이션, 인프라, 무역비중, 외국인직접투자, 대외원조규모 - 103 -
국제통상연구제 21 권제 2 호 식 (3) 에서 와 는 SSA지역의국가들과연도를의미하고, 는 SSA지역 45개국의 1인당실질GDP성장률이다. t 는투자, 인적자본, 개방도, 거시경제여건등을포함한다. 는시간에따라변화하지않고관측되지않는개별국가의특성 (fixed effect) 을나타내며, 는국가에따라변화하지않고관측되지않는시간특성 (time effect) 을의미하고 는독립동일분포를따르는확률변수 를의미한다. 식 (3) 13) 에서좌변의종속변수는 SSA지역의 45개국의 1인당실질GDP 경제성장률을나타낸다. 한편우변의독립변수는인적자본, 인구증가율, 국내투자비중, 인플레이션, 인프라, 무역비중, 외국인직접투자, 대외원조규모를이용하고자한다. 2) 지역경제공동체 (RECs) 가 SSA 지역에미치는경제적파급효과분석모형 (4) 종속변수 : REC 회원국가들을제외한 SSA지역구성국가들의 1인당실질GDP성장률 14) 13) 식 (3) 과관련된모형 (1)(8), 모형 (6), 모형 (7) 식을정리하면아래와같다. 모형 (1),(8) 모형 (6) 모형 (7) - 104 -
독립변수 : REC 회원국가들의 1인당실질GDP 성장률, 인적자본, 인구증가율, 국내투자비중, 인플레이션, 인프라, 무역비중, 외국인직접투자, 대외원조규모 식 (4) 에서 와 는 SSA지역국가와연도를의미하고, 는 REC 회원국가들을제외한 SSA지역구성국가들의 1인당실질GDP성장률이다. t 는투자, 인적자본, 개방도, 거시경제여건등을포함한다. 는독립동일분포를따르는확률변수 를의미한다. 식 (4) 에서좌변의종속변수는 REC 회원국가들을제외한 SSA지역구성국가들의 1인당실질 GDP성장률을나타낸다. 한편우변의독립변수는 REC 회원국가의 1인당실질GDP성장률, 인적자본, 인구증가율, 국내투자비중, 인플레이션, 인프라, 무역비중, 외국인직접투자, 대외원조규모를이용한다. 3) 선도무역파트너국가가소속경제공동체에미치는경제적영향력분석모형 (5) 종속변수 : 소속경제공동체중선도무역파트너국가를제외한회원국가들의 1인당실질GDP성장률 15) 독립변수 : 선도무역파트너국가의 1인당실질GDP성장률, 인적자본, 인구증가율, 국내투자비중, 인플레이션, 인프라, 무역비중, 외국인직접투자, 대외원조규모 14) 지역경제공동체 (RECs) 경제력이 SSA 지역경제에미치는영향을분석할때는 SSA 지역에서 REC 의회원국을제외하기에제외된 SSA 지역구성국가는상이하며, RECs 별회원국가들도상이하다. 즉, SADC 회원국자료를제외한 SSA 지역구성국가들인 30 개국의자료이다. 나머지 RECs 별분석방법도이와같다. 15) 지역경제공동체 (RECs) 경제력이 SSA 지역경제에미치는영향을분석할때는 SSA 지역에서 REC 의회원국을제외하기에제외된 SSA 지역구성국가는상이하며, RECs 별회원국가들도상이하다. 즉, SADC 회원국자료를제외한 SSA 지역구성국가들인 30 개국의자료이다. 나머지 RECs 별분석방법도이와같다. - 105 -
국제통상연구제 21 권제 2 호 식 (5) 에서 와 는소속경제공동체회원국가들과연도를의미하고, 는소속 REC의선도 ( 거점 ) 국가를제외한소속경제공동체회원국가들의 1인당실질GDP 성장률이다. t 는투자, 인적자본, 개방도, 거시경제여건등을포함하며, 는독립동일분포를따르는확률변수 를의미한다. 식 (5) 에서좌변의종속변수는소속경제공동체의선도무역파트너국가를제외한소속경제공동체회원국가들의 1인당실질GDP성장률을나타낸다. 한편우변의독립변수는선도무역파트너국가의 1인당실질GDP 성장률, 인적자본, 인구증가율, 국내투자비중, 인플레이션, 인프라, 무역비중, 외국인직접투자, 대외원조규모를이용한다. 분석대상으로는 1971년부터 2012년의 SSA지역의 45개국가들을대상으로한다. 첫번째분석인 SSA지역의경제성장요인분석은 SSA 지역 45개국들을대상으로한다. 두번째분석인 RECs 가 SSA지역에미치는경제적파급효과분석에서는 REC별의회원국가들과전체국가들을대상으로한다. 세번째분석인선도무역파트너국가가소속경제공동체에미치는경제적영향력분석에서의소속경제공동체는두번째분석결과와 < 표 3,4> 를바탕으로주요 REC를대상으로한다. 선도무역파트너국가는소속경제공동체의 GCI기준경제발전단계와상위역내무역량 16), GDP규모등을고려하여선정한다. 이에따라 SSA 지역을서부, 남부, 동부로권역별구분하고남부지역의 SADC 에서는남아공, 나 16) 다음은 2012 년도 REC 내의역내무역량규모이다. SADC 의역내무역량과상위순은 South Africa $ 17,490.4, Namibia $ 7,554.9, Zambia, $ 7,485.1, Zimbabwe $ 7,388.9, Botswana $ 6,800.4, Angola $ 4,959.1, DR.Congo $ 4,046.6, Mozambique $ 3,551.0, Swaziland $ 2,920.6, UR.Tanzania $ 2,507.4, Malawi $ 1,139.7, Mauritius $ 879.3, Madagascar $ 306.7, Seychelles $ 100.8, Lesotho $ 32.9 으로 SADC 의총역내무역량은 $ 67,163.8 이다 (millions US$, 출처 : www.sadc.int). COMESA 의역내무역량과상위순은 Zambia $ 3,459.2, Egypt $ 3,260.7, Kenya $ 2,596.8, Congo DR $ 2,557.1, Libya $ 1,714.1, Uganda $ 1,206.6, Sudan $ 858.2, Zimbabwe $ 762.0, Rwanda $ 727.7, Malawi $ 596.6, Ethiopia $ 500.3, Mauritius $ 356.3, Burundi $ 197.0, Madagascar $ 186.8, Djibouti $ 113.7, Eritrea $ 99.5, Swaziland $ 50.1, Seychelles $ 49.7, Comoros $ 33.6 으로 COMESA 총역내무역량은 $ 19,326.0 이다 (millions US$, 출처 comesa). ECOWES 의역내무역량과상위순은 Coted'Ivoire $ 5,149.2, Nigeria $ 4,164.7, Ghana $ 2,417.4, Senegal $ 1,958.3, Mali $ 1,910.7, Burkina Faso $ 940.0, Togo $ 722.3, Sierra Leone $ 692.0, Benin $ 608.8, Niger $ 583.4, Gambia $ 191.1, Guinea $ 183.5, Guinea-Bissau $ 53.4, CaboVerde $ 9.3, Liberia $ 5.7 으로 ECOWES 의총역내무역량은 $ 19,589.9 이다 (millions US$, 출처 : ecowas.int, Chinweuba E. 2011). - 106 -
미비아, 앙골라를서부지역의 ECOWAS 에서는코트디부아르, 세네갈, 나이지리아, 동부지역의 COMESA 에서는 DR 콩고, 잠비아, 케냐를선도무역파트너국가로선정하여분석을수행한다. 3. 변수설명및기초통계 전술한바와같이 t 는국내투자, 인적자본, 무역비중, 외국인직접투자, 거시경제여건으로구성된다. 국내투자의경우 GDP 대비총고정자본형성을대리변수 (proxy variables) 로사용한다. 인적자본은경제성장의핵심요소이다. 한국가가지속가능하고포괄적성장을이루기위해서는노동력의양적확대뿐만아니라질적향상도를수반되어야한다는점과 MDGs 의보편적초등교육의의미와함께변수를사용한다. 인적자본은 Barro and Lee (2012) 에근거하여작성된인적자본지수, 인구증가율, 초등학교등록률, 중고등학교등록률, 대학교등록률을사용한다. 또한 SSA 지역의거시경제안정성을나타내는변수로는인플레이션율을각국의경제환경은인프라를통해통제하고자한다. 인프라는생산및거래비용을낮추고노동생산성을향상시킴으로써산업발전과빈곤해소에기여하기에인프라여건을인구 100 명당전화회선 (telephone lines, per 100people) 으로사용한다. 그리고무역비중과 SSA지역의경제규모대비외국인직접투자규모 (FDI) 와대외원조 (ODA) 를사용한다. 분석을위해정의한변수는다음 < 표 6> 과같다. < 표 6> 변수의정의 변수 변수명 변수정의 출처 1인당실질GDP성장률 (log) Inrgdp GDP per capita growth(annual %) WDI 인적자본지수 (log) Inhc Index of human capital per person, based on years PWT of schooling (Barro/Lee, 2012) and returns to 8.1 education (Psacharopoulos, 1994) 초등학교등록률 (log) Ief School enrollment, primary (% gross) WDI 중고등학교등록률 (log) Ies School enrollment, secondary (% gross) WDI 대학교등록률 (log) Iet School enrollment, tertiary (% gross) WDI 인구증가율 (log) Inpop Population growth (annual %) WDI 국내투자 (log) Ingcf Gross capital formation (% of GDP) WDI 인플레이션율 (log) Ininfl Inflation, GDP deflator (annual %) WDI 인프라 (log) Ininfra Fixed telephone subscriptions (per 100 people) WDI 무역 (log) Intrade Merchandise trade (% of GDP) WDI 외국인직접투자 (log) Infdi Foreign direct investment, net inflows (% of GDP) WDI ODA(log) Inoda Net ODA received (% of GNI) WDI - 107 -
국제통상연구제 21 권제 2 호 1인당실질 GDP성장률, 인플레이션율과무역은 WB의세계개발지수 (WDI, World Development Indicators) 의데이터이다. 인적자본지수 (Human Capital Index) 은 Penn World Table(PWT) 8.1에서제공하는데이터를활용한다. PWT 에서제공한인적자본지수자료를제외한변수의자료는 WB의 WDI를통해활용한다. < 표 7> 는변수들의기초통계량분석이다. < 표 7> 변수들의기초통계 변수 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max 1인당실질 GDP(log) Inrgdp 1,845 8.883006 1.474043 4.927384 13.21792 국내투자 (log) Ingcf 1,602 2.913474 0.5752488-1.228027 5.389387 인구증가율 (log) Inpop 1,886 0.8987045 0.4781393-3.412339 2.401832 인적자본지수 (log) Inhc 1,312 0.4786889 0.234298.0432492 1.04594 초등학교등록률 (log) Inef 1,620 4.296033 0.5013326 2.501895 5.336648 중고등학교등록률 (log) Ines 1,245 2.901726 0.89713.0546965 4.805676 대학교등록률 (log) Inet 1,033 0.4268538 1.112021-4.225365 3.602976 인플레이션율 (log) Ininfl 1,511 2.202056 1.24946-4.601876 10.19488 인프라 (log) Ininfra 1,619 1.868495 4.175558 0.00612 31.5034 무역 (log) Intrade 1,722 3.901326 0.5728288 1.59116 6.894312 외국인직접투자 (log) Infdi 1,398 0.16086 1.858368-13.55315 5.086509 ODA(log) Inoda 1665 1.989166 1.236819-7.701828 5.19953 Ⅳ. 분석결과 1. SSA(Sub-Saharan Africa) 지역의경제성장요인 < 표 8, 9> 은 1971년 2012 년기간동안의 SSA지역국가들을대상으로 1인당실질GDP 성장률에대한실증분석결과를나타내고있다. 모형 (1) 은고정효과 (FE; Fixed Effects) 17) (2) 확률효과 (RE; Random Effects) 18) 17) 시간에따라변하지않는패널개체의특성을나타내는오차항 와시간과패널개체에따라변하는순수한오차항인 으로구성된오차항 를가진다. 오차항 를확률변수가아니라추정해야할모수로간주하는모형으로상수항 는패널개체별로서로다르면서고정되어있다고가정한다. 18) 오차항 는확률변수로확률변수 의기댓값은가된다. - 108 -
(3) Pooled 통상최소자승법 (OLS) (4) 과 (5) 은일반화최소자승법 (GLS; Generalized Least Square) 를이용한추정법으로 (5) 은패널회귀모형의오차항이이분산성 19) 을가지며자기상관이없음 20) 을가정한 GLS 21) 추정법이다. 모형의타당성을검증하기위해 F검정을이용하여패널모형에서오차항 의패널개체특성을고려할필요가있는지살펴보았고검정결과 1% 유의수준에서기각하여고정효과모형이 Pooled 통상최소자승법 (OLS) 보다적절하다. LM검정결과패널모형의오차항 를확률효과모형으로가정하여가설검정을하였다. 이에 Pooled 통상최소자승법 (OLS) 모형추정보다확률모형이적절하다. 22) 모형을추정결과가적절한지는하우스만 (Hausman test) 검정 23) 을통하여알수있다. 하우스만검정결과 1% 유의수준에서귀무가설이기각되어고정효과모형의값이확률효과모형보다적합하다. 24) 이는패널모형에서개체와시간이변하더라고개별패널절편인 가일정하다는가정이므로상수항이패널국가별로다르면서고정적이다. 즉모형의추정결과계수값은패널개체에따라동일하지만상수항은상대국가에따라상이하다. 19) 패널자료의이분산성을확인하는검정통계량은 LR(likelihood ratio: 우도비 ) 로다음과같이정의된다. ln, : 제약모형의로그우도함수, : 비제약모형의로그우도함수제약모형은 으로패널개체별로오차항의분산이모두같다고가정하는것이고, 비제약은 을가정하는것이다. 분석모형의 LR 검정결과귀무가설을기각하여오차항이이분산성을지님을확인하였다. LR chi2(36) = 54.12 Prob > chi 2 = 0.0267 20) 자기상관성은모든 에대해 이깨어지는것인데이는 Wooldridge test 을통해확인할수있다. 분석모형의 Wooldridge test F(1, 34) = 3.389 Prob > F = 0.0744 21) 통상최소자승법 (OLS) 을이용한패널회귀분석은오차항의분산에대한가정 ( 동분산성, 동시상관없음, 자기상관없음 ) 과설명변수의외생성 (exogeneity) 을가정한다. 그러나대부분의패널자료는이러한가정들이깨어질가능성이있다. 따라서패널회귀분석시도를위해서는오차항의이분산성 (heteroskedasticity) 과자기상관 (autocorrelation) 또는동시상관 (contempora neous correlation) 에대한검정이우선되어야한다. 이러한공분산행렬에대한가정이충족되지못할때효율적인추정량을구하는방법은일반화최소자승법 (GLS; Generalized Least Square) 을이용하는것이다. 22) F검정의가설은 : 모든패널개체 에대해 이며, LM 검정의가설은 와같다. 23) chi2(8) = (b-b)'[(v_b-v_b)^(-1)](b-b) = 32.41 Prob>chi2 = 0.0001(V_b-V_B is not positive definite) 24) Hausman test 는두모형의결과에대한상관관계를검정하고상관관계가유의적이지않으면확률효과의분석결과를유의적이면고정효과모형의분석결과를사용한다. - 109 -
국제통상연구제 21 권제 2 호 < 표 8> SSA 지역의경제성장요인분석 (1) (2) (3) (4) (5) Fixed Random Pooled OLS fgls hetero 국내투자 (log) 0.0737 0.0458 0.0458 0.0458 0.0307 (0.0686) (0.0670) (0.0670) (0.0666) (0.0625) 인구증가율 (log) 0.2636*** 0.2056** 0.2056** 0.2056** 0.2508*** (0.0710) (0.0705) (0.0705) (0.0701) (0.0663) 인적자본지수 (log) 2.1925*** 2.6793*** 2.6793*** 2.6793*** 2.6327*** (0.2111) (0.1909) (0.1909) (0.1898) (0.1813) 인플레이션율 (log) 0.0215-0.0095-0.0095-0.0095 0.0073 (0.0274) (0.0260) (0.0260) (0.0258) (0.0244) 인프라 (log) -0.0678-0.0184-0.0184-0.0184-0.0007 (0.0389) (0.0371) (0.0371) (0.0369) (0.0372) 무역 (log) -0.8483*** -0.9850*** -0.9850*** -0.9850*** -1.0078*** (0.0821) (0.0781) (0.0781) (0.0777) (0.0723) FDI(log) 0.0141 0.0556** 0.0556** 0.0556** 0.0449** (0.0187) (0.0174) (0.0174) (0.0173) (0.0162) ODA(log) -0.3822*** -0.2987*** -0.2987*** -0.2987*** -0.3101*** (0.0395) (0.0341) (0.0341) (0.0340) (0.0320) 상수항 11.6648*** 12.0026*** 12.0026*** 12.0026*** 12.0593*** (0.3258) (0.3128) (0.3128) (0.3110) (0.2865) 표본수 (N) 777 777 777 777 777 결정계수 (R2) 0.4436 0.4333 0.4792 - - F(Wald chi2) 72.9518 706.7598 88.3450 715.0421 809.8157 Prob>chi2 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 주 : Standard errors in parentheses * p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001 < 표 8, 9> 은고정효과추정방식따른결과이다. (1)(8) 모형은고정효과모형분석결과로, 국내자본형성의국내투자변수는비유의적인양 (+) 의계수값은 0.073 7를나타낸다. 인구변수는 1% 유의수준에서양 (+) 의계수값인 0.2636 이며, 인적자본지수의계수값은 1% 유의수준에서양 (+) 의 2.1925 으로인적자본지수가높을수록경제성장의긍정적인영향을미친다. 개방도인무역비중은 1% 유의수준에서음 (-) 의계수값인 0.8483 으로나타났다. 대외원조규모 (ODA) 의경우 1% 유의수준에서음 (-) 의계수값인 0.3822 으로나타나있다. (1)(8) 모형의 SSA지역에서의경제성장요인은인구, 인적자본은양 (+) 으로, 개방도를나타내는무역비중, ODA는 SSA지역에서음 (-) 의영향을미치는것으로보여준다. < 표 9> 의 (6) 모형은인구변수의 1% 유의수준에서양 (+) 의계수값인 0.3225 이며, 인적자본지수의 1% 유의수준에서양 (+) 의 2.6055으로나타났으며국내자본형성은음 (-) 의계수값으로 0.3223 으로나타났다. - 110 -
< 표 9> SSA 지역의인적자본효과분석 (6) (7) (8) 국내투자 (log) -0.3223*** -0.3539*** 0.0737 (0.0620) (0.0777) (0.0686) 인구증가율 (log) 0.3225*** 0.6409*** 0.2636*** (0.0754) (0.0850) (0.0710) 인적자본지수 (log) 2.6055*** 2.1925*** (0.1656) (0.2111) 초등학교등록률 (log) -0.0896 (0.1141) 중고등학교등록률 (log) 0.0595 (0.0894) 대학교등록률 (log) 0.3095*** (0.0559) 인플레이션율 (log) 0.0215 (0.0274) 인프라 (log) -0.0678 (0.0389) 무역 (log) -0.8483*** (0.0821) FDI(log) 0.0141 (0.0187) ODA(log) -0.3822*** (0.0395) 상수항 8.4738*** 9.5250*** 11.6648*** (0.1851) (0.4073) (0.3258) 표본수 (N) 1164 756 777 결정계수 (R2) 0.1815 0.1459 0.4436 F 82.7686 24.2572 72.9518 corr 0.2298 0.2716 0.1589 Prob>F 0.0000 0.0000 0.0000 주 : Standard errors in parentheses * p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001 모형 (7) 은인적자본지수대신교육별등록률을세부적으로살펴보았다. 대학등록률은계수값은 1% 유의수준에서양 (+) 의 0.3095 로나타났다. 인구변수의 1% 유의수준에서양 (+) 의계수값인 0.6409이며, 국내자본형성은음 (-) 의계수값으로 0.3539 으로나타났다. < 표 8, 9> 의추정결과물은추정결과물은 SSA지역에서의경제성장은포괄적인성장으로내부요인인인구, 인적자본지수등이경제성장에긍정적인요인으로나타났다. 인적자본의효과가긍정적인면을보인다는의미는 MDGs 의목표인보편적교육의효과가어느정도달성되었다는의미로파악할수있다. 한편, 무역비중, 국내자본형성, 외국인직접투자, ODA 변수에서통계적으로유의한음 (-) 의값이나타났다. 이러한경우는일반적인실증분석거의나타나지않 - 111 -
국제통상연구제 21 권제 2 호 는것이면서도경제적이론에서도특이한경우이다. 아마이는아프리카인경우에만나타날수있는현상이라고판단된다. 이미 FDI, 무역이경제성장에유익하고, 또한자본형성에도도움을준다는연구결과가일반화되어있다는점을고려한다면 SSA지역의국가들은현상을특이한경우라고판단된다. SSA지역의경우일반적인 FDI나 ODA가아닌약탈적 FDI 또는 ODA가발생하고, 무역의경우수출보다는최종소비재수입이많은경우무역의경제성장에대한기여가적거나오히려경제성장과는역의관계를형성할수있다. 더욱이자원추구적 FDI인경우경제성장과는음 (-) 의관계가형성될것으로판단된다. 따라서 SSA지역의경제성장을위해서는외부적요인들을새롭게개혁해나가거나외부적요인의구조를완전히바꾸어나갈필요가있다이를위해 RECs 내협력은유용할수있다. FDI와 ODA가 ( 부정부패없이 ) 자원추구적또는내수시장침식을위한투입보다는경제성장을위한부문에투입됨과동시에 RECs 의회원국가간 RECs 의물적 / 인적협력분야에투입된다면, 이러한투입이자본형성에도기여할경우기존의경제이론들과합치되는결과를가져올수있을것이다. 한편, < 표 24,25> 의분석의결과는농업인구가다수인 SSA지역에서제조업과서비스산업의지역내발전이필요함을내포하고있다. 제조업과 3차산업은현대적소비, 도시발전과밀접한관계가있다. 대규모제조업생산시설과도시발전은인구규모가큰 SSA지역에서의내수시장활성화에긍정적인영향을줄수있다는것을의미한다. 따라서 SSA지역에서의경제성장은지역내요인을보다활성화하는것이중요함을알수있다. 2. 지역경제공동체 (RECs) 가 SSA지역에미치는경제적파급효과분석 SSA지역내에서는경제통합의일환으로 RECs 를추진하고있다. 다음은 RECs 가 SSA지역에미치는경제적파급효과를살펴보고자한다. 분석을위해패널 GLS, 패널고정효과, 패널확률효과, Pooled OLS 모형의추정을함께실시하였다. 추정을해본결과, 고정효과모형을활용할경우고정효과분석의특성상시간에따른변동이없는변수는생략 (omitted) 결과로나타나는데 25) 이는주로관측개수패널고정효과의방식에따른문제로파악되며상대적으 25) 고정효과분석시 REC 에대해서는생략 (omitted) 이발생하였으며공선성 (collinearity) 이발생하였다. - 112 -
로보다변수설명력을갖춘결과를나타내고있는패널 GLS모형을중심으로분석을실시하기로한다. 패널GLS모형의자기상관 (autocorrelation) 문제를검정하기위해우드리지검정 (Wooldridge test) 을실시한결과, 모든모형에서자기상관이없음으로나타났다. 패널GLS모형의오차항 의이분산성존재여부를우도비 (LR) 검정으로해본결과 1% 유의수준에서동분산성이나이분산성의모형이차이가없으므로이분산성을가정한패널GLS모형결과를살펴본다. < 표 10> 은 1971년 2012 년동안의 RECs 가 SSA지역에미치는경제적파급효과분석한결과치이다. 분석결과로 RECs 중동남부지역국가들의 RECs 인 COMESA (1.2360), SACU(0.8663), EAC(1.1199) 의경제성장이 SSA지역에미치는영향력이크게나타났다. 세부적으로인적자본지수의계수값은 1% 유의수준에서 RECs 전부양 (+) 으로보여주고있다. 국내자본형성은서남지역에위치한국가들의 RECs 인 ECOWAS, SADC 는양 (+) 계수값을보이고있다. 인구변수는 CENSAD 를제외한대부분 1% 유의수준에서양 (+) 값이다. 이는 SSA지역내 RECs 는인적자본과인구는긍정적인영향을주고있음을의미한다. 인플레이션경우 1% 유의수준에서양 (+) 의계수값으로 ECOWAS, COMESA, C ENSAD, EAC에서나타났다. 국내인프라구축의경우대부분음 (-) 의계수값이다. 무역비중의경우 SADC, AFTZ 를제외하고는대부분 1% 유의수준에서음 (-) 의계수값이다. 외국인직접투자의경우계수값이음 (-) 의 SACU, SADC, CENSAD, AFTZ이유의값이며, SSA지역에서는 1인당대외원조규모경우계수값이음 (-) 으로원조의효과성에서부정적으로나타났다. - 113 -
국제통상연구제 21 권제 2 호 < 표 10> RECs 가 SSA 지역에미치는경제적파급효과분석 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) ECOWAS SADC COMESA SACU EAC AFTZ ECCAS CENSAD 8-RECs(log) 0.5495*** 0.2988* 1.2360*** 0.8663*** 1.1199*** 0.7221*** 0.6538*** 0.6379*** (0.0756) (0.1356) (0.1348) (0.1237) (0.1210) (0.1479) (0.0861) (0.0940) 인적자본지수 (log) 2.7095*** 2.7908*** 1.4044*** 2.3172*** 1.6901*** 2.4219*** 2.4116*** 2.1791*** (0.2483) (0.2067) (0.2195) (0.1844) (0.1929) (0.2202) (0.1869) (0.2339) 국내투자 (log) 0.2780*** 0.1912** 0.1667* 0.0737 0.0004 0.1420* 0.1129 0.0421 (0.0809) (0.0708) (0.0751) (0.0670) (0.0647) (0.0724) (0.0652) (0.0789) 인구증가율 (log) 0.2788*** 0.4553*** 0.4321*** 0.2156** 0.2401*** 0.3601** 0.2523*** 0.1107 (0.0666) (0.1102) (0.0929) (0.0680) (0.0647) (0.1289) (0.0630) (0.0654) 인플레이션율 (log) 0.1269*** 0.0295 0.1202*** 0.0565* 0.0811** 0.0515 0.0523 0.1208*** (0.0321) (0.0286) (0.0312) (0.0256) (0.0262) (0.0310) (0.0272) (0.0323) 인프라 (log) 0.2313*** -0.1293* -0.1577** -0.1709*** -0.0769-0.2592*** -0.1321** 0.1640*** (0.0476) (0.0536) (0.0523) (0.0436) (0.0417) (0.0593) (0.0432) (0.0451) 무역 (log) -1.5214*** -0.1258-0.7631*** -0.3161*** -0.8210*** -0.0629-1.0757*** -1.5333*** (0.0794) (0.0973) (0.0944) (0.0864) (0.0825) (0.1066) (0.0797) (0.0766) FDI(log) -0.0149-0.0587* -0.0386-0.0428* -0.0241-0.0528* -0.0064 0.0496** (0.0202) (0.0242) (0.0222) (0.0198) (0.0206) (0.0231) (0.0187) (0.0189) ODA(log) -0.0692-0.5218*** -0.6195*** -0.3271*** -0.4267*** -0.5521*** -0.4414*** -0.1785*** (0.0401) (0.0423) (0.0459) (0.0370) (0.0362) (0.0439) (0.0380) (0.0366) 상수항 7.2698*** 5.2533*** -0.5512-0.2419 0.7019 0.9251 6.3240*** 7.7999*** (0.8201) (1.5522) (1.4434) (1.4676) (1.3260) (1.6430) (0.9295) (0.9920) 표본수 (N) 496 431 502 603 641 370 646 384 Prob>chi2 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Wald chi2 4.569e+18 732.4354 830.9119 552.3237 849.3994 544.5552 993.0135 1044.1691 주 : Standard errors in parentheses * p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001 전술했듯이 SSA지역 RECs 는타 RECs 와의중복회원가입, 역내무역보다는역외무역비중이압도적으로높게나타나는등실질적인경제공동체의기능을제대로수행하지못하는경우가많다. 이러한상황에서 < 표 10> 를보면 SSA지역에대한경제적파급효과가높은 RECs(COMESA, SACU, EAC) 를확인할수있다. 이들 REC는공통적으로동남부국가들로구성되어있다. 따라서동남부지역국가들의 RECs육성을통해서내부경제활성화등그효과를 SSA지역전체로확산시킬수있을것이다. 또한서부지역의 REC와남부지역의 REC를육성함으로써 - 114 -
SSA지역전체로영향력을높일수있을것이다. 역내무역활성화전략이 SSA지역전체의빈곤퇴치를위한전략이될수있는것이다. 또한, SSA지역내의 COMESA, EAC, SACU 의결합으로형성된 AFTZ 는 SSA 지역의큰경제공동체로써 AFTZ 의 RECs 을위한정책이나발전과정에주목할필요가있다. 3. 선도무역파트너국가가소속경제공동체에미치는경제적영향력분석 다음으로는 RECs 을활성화시킬수있는방안으로선도무역파트너국가의소속경제공동체에서의영향력을살펴보고자한다. < 표 11> 은선도무역파트너국가가소속경제공동체에서의경제적영향력을비교분석한결과이다. 이를위해앞의두번째분석인 RECs 가 SSA지역에미치는경제적파급효과분석결과와 < 표 3,4> 를바탕으로주요 RECs 를선정하였다. 선도무역파트너국가는소속경제공동체의 GCI기준경제발전단계, REC 상위 GDP규모와역내무역량등을고려하여선정하였다. 이에따라남부지역의 SADC 에서는남아공, 나미비아, 앙골라를서부지역의 ECOWAS 에서는코트디부아르, 세네갈, 나이지리아, 동부지역의 COMESA 에서는 DR 콩고, 잠비아, 케냐를선도무역파트너국가로선정하였다. < 표 11> 의분석결과를보면무엇보다도 GDP규모나대내무역량등에서우위를보이는선도무역파트너국가들이소속경제공동체의경제성장에긍정적영향력을미치는것을확인할수있다. 이는공동체별로선도무역파트너국가를육성해서역내무역을활성화하여선도무역파트너국가의경제적성장이공동체내다른국가들로파급되도록하는역내지역공동체활성화전략이 SSA의경제성장을위해유력한전략이될수있음을함의한다. 공동체별로보면남아프리카개발공동체 (SADC) 에서는남아공의영향력이높게나타났다. 그다음으로역내무역이많은나미비아와앙골라가높은순위를보여주고있다. 서아프리카경제공동체 (ECOWAS) 에서는코트디부아르, 세네갈, 나이지리아순으로보여주고있다. 그리고동남아프리카공동시장 (COMESA) 는 DR콩고, 케냐, 잠비아순으로소속경제공동체에서의경제적영향력이높게나타났다. - 115 -
국제통상연구제 21 권제 2 호 < 표 11> 선도무역파트너국가가소속경제공동체에미치는경제적영향력분석 남아프리카개발공동체 (SADC) 서아프리카경제공동체 (ECOWAS) 동남아프리카공동시장 (COMESA) 남아프리카 나미비아 앙골라 코트디부아르 세네갈 나이지리아 DR 콩고 케냐 잠비아 선도무역파트너국가 (log) 1.2064*** 1.1618*** 0.7426*** 1.3396*** 1.2794*** 0.0910 0.4994** 0.4015* 0.3041** (0.1273) (0.1392) (0.0917) (0.2562) (0.2207) (0.0490) (0.1835) (0.1884) (0.1005) 인적자본지수 (log) 1.7254*** 1.9646*** 2.1622*** 2.4763*** 1.8102*** 2.6102*** 4.9467*** 3.1594*** 4.3664*** (0.2183) (0.2998) (0.2951) (0.2817) (0.2994) (0.2789) (0.4160) (0.5508) (0.4361) 국내투자 (log) -0.1313* -0.1938* -0.1367 0.3819*** 0.1884* 0.1861 0.1395 0.0576 0.1117 (0.0639) (0.0902) (0.0870) (0.0928) (0.0958) (0.0970) (0.1127) (0.1023) (0.1064) 인구증가율 (log) 0.0848 0.3411*** 0.2129** -0.0933 0.0079-0.1092 0.0255-0.1126 0.0400 (0.0572) (0.0809) (0.0762) (0.1602) (0.1478) (0.1501) (0.0900) (0.0887) (0.0912) 인플레이션율 (log) -0.0965** -0.1053* -0.0907* 0.0429 0.0823* -0.0367 0.0034 0.0052-0.0016 (0.0302) (0.0421) (0.0416) (0.0389) (0.0414) (0.0367) (0.0447) (0.0383) (0.0413) 인프라 (log) 0.0021 0.1447** 0.0751-0.3205*** -0.3664*** -0.1292* -0.0651-0.0812-0.1399* (0.0318) (0.0464) (0.0434) (0.0619) (0.0705) (0.0609) (0.0659) (0.0556) (0.0568) 무역 (log) -1.2287*** -1.4965*** -1.5433*** -0.3003 0.1097-0.1088-1.5674*** -1.1589*** -1.2653*** (0.0743) (0.1000) (0.0984) (0.1704) (0.1689) (0.1693) (0.1219) (0.1223) (0.1197) FDI(log) -0.0184-0.0259-0.0146-0.0742* -0.0744* -0.0379 0.0410 0.0762** 0.0297 (0.0206) (0.0284) (0.0272) (0.0333) (0.0360) (0.0351) (0.0237) (0.0246) (0.0247) ODA(log) 0.0006-0.1230** -0.1417** -0.6598*** -0.8199*** -0.5543*** -0.1686** -0.2161*** -0.2114*** (0.0332) (0.0439) (0.0434) (0.0859) (0.0721) (0.0660) (0.0529) (0.0483) (0.0484) 상수항 -1.4764 4.7320*** 7.3760*** -4.3882-3.4927 8.1808*** 7.5017*** 7.9884*** 8.9121*** (1.7097) (1.4152) (1.1136) (2.7461) (2.2645) (0.8252) (1.8545) (2.0917) (1.1291) 표본수 (N) 302 298 321 224 228 254 279 267 286 Prob>chi2 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Wald chi2 679.8355 786.8310 759.4214 276.0036 295.5914 264.4394 350.5287 227.7612 288.6640 주 : Standard errors in parentheses * p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001 이를세부적으로보면전체선도무역파트너국가의인적자본지수의계수값은 1% 유의수준에서양 (+) 으로나타났다. 국내자본형성의경우는 SADC에서는음 - 116 -
(-) 의값을보이고있고, ECOWAS의코트디부아르, 세네갈의계수값은 1% 유의수준에서양 (+) 으로, 나이지리아와 COMESA 는비유의수준으로나타났다. 인구의경우는 SADC 의나미비아, 앙골라의통계적계수값이 1% 유의수준에서양 (+) 으로나타났다. 인플레이션경우 1% 유의수준에서 SADC 의남아공, 나미비아, 앙골라는음 (-) 의계수값으로나타났다. 국내인프라구축의경우 SADC 와달리 ECOWAS 의코트디부아르, 세네갈, 나이지리아, COMESA 의 DR콩고, 케냐, 잠비아가음 (-) 의계수값을보였고, ECOWAS 의코트디부아르, 세네갈, 나이지리아는통계적유의성이높은것으로나타났다. 무역비중의경우 ECOWAS의코트디부아르, 세네갈, 나이지리아를제외하고는 SADC 의남아공, 나미비아, 앙골라, COMESA 의 DR콩고, 케냐, 잠비아는대부분 1% 유의수준에서음 (-) 의계수값이다. 외국인직접투자의경우계수값이음 (-) 인 ECOWAS 의코트디부아르, 세네갈, 나이지리아, COMESA 의케냐를제외하고는 SADC의남아공, 나미비아, 앙골라, ECOWAS 의나이지리아, COMESA 의 DR콩고, 잠비아에서는비유의값을보여주고있다. 대외원조규모경우 SADC 의남아공를제외하고는계수값이음 (-) 값으로원조의효과성에서부정적으로나타났다. < 표 11> 의결과를종합해보면전체아프리카지역에서대규모경제를이루고있는남아공은아프리카전지역에긍정적인영향을미치고있다는의미에서 Aro ra and Vamvakidis(2004, 2005) 의연구와같은결론을도출하였다. 그러나남아공은무역면에서수출, 수입을많이하고있으나역내무역보다는역외무역에더많은비중을보여주고있기에나미비아가 SADC의역내선도무역파트너국가로써보다높은영향력을보여주고있다. 앙골라의경우수출보다는역내수입을많이하고있어그영향력이나미비아보다적게나타나고있다. ECOWAS 의경우코트디부아르는역내무역으로수출, 수입을많이하고있어상위의영향력을보여주고있다. 그다음으로세네갈, 나이지리아의영향력으로보이고있다. 규모의경제를실현하고있는나이지리아는큰시장을갖추고있지만제도적환경이불안정하다. 특히소유권, 부패, 정부의비효율성이심각한수준이어서이러한부분이개선되지않는다면 ECOWAS 에서의큰역할을담당하기에어려움이있다 (ECA 2013). 오히려역내수출을많이하고있는세네갈의영향력이크게나타나고있다. COMESA의경우 DR콩고는역내무역비중높으나수입을많이하고있다. 내전과쿠데타가흔한중부와동부지역에서주변국가들과달리내전이거의없는케냐는수출보다는수입을많이하고있는실정이다. 잠비아는총무역량에서의역내무역비중이높은편이다. - 117 -
국제통상연구제 21 권제 2 호 한편, SADC 회원국간상위 10개내부무역품목을설명하는 < 표 12> 을보듯이 SADC 의주요내부수출품목은원료와광유및증류, 철강자재등원자재류에치중해있으며내부수입품목도마찬가지이다. 그리고주요무역품목들은전체내부무역규모에서 60% 가량을차지하고있다. 이러한현상은 SADC 에만국한되어있지않고 SSA지역의 RECs 에서비슷하게나타나는현상이다. 이러한점은 RECs 내의회원국간경제환경이비슷하여뚜렷한국가별특성이부족하여국제분업에따른무역의이점을활용하지못하고있기때문이다. < 표 12> 2012 년 SADC 회원국간상위 10 개의내부무역품목 내부수입품목 # 내부수출품목 * HS Code Million US $ % HS Code Million US $ % 27 7,965 21.7 27 4,831 16.0 84 3,463 9.4 71 2,669 8.8 87 2,824 7.7 84 2,483 8.2 73 1,565 4.3 26 1,532 5.1 85 1,539 4.2 87 1,472 4.9 26 1,225 3.3 85 1,041 3.4 39 989 2.7 24 1,019 3.4 71 959 2.6 73 911 3.0 72 830 2.3 72 729 2.4 31 803 2.2 39 699 2.3 10개수입량 22,162 60.4 10개수출량 17,385 57.6 기타품목량 14,506 39.6 기타품목량 12,806 42.4 합계 36,668 100.0 합계 30,191 100.0 주 : 1. # Table 6.2.2.18 Top-Ten Intra-SADC Import; * Table 6.2.2.19 Top-Ten Intra-SADC Export 2. HS code 27: Mineral fuels, mineral oils and products of their distillation; bituminous substances; mineral waxes. 71: Natural or cultured pearls, precious or semi-precious stones, precious metals, metals cladwith precious metal, and articles thereof; imitation jewellery; coin 84: Nuclear reactors, boilers, machinery and mechanical appliances; parts thereof 26: Ores, slag and ash 87: Vehicles other than railway or tramway rolling-stock, and parts and accessories thereof 85: Electrical machinery and equipment and parts thereof; sound recorders and reproducers, television image and sound recorders and reproducers, and parts and accessories of such articles 24: Tobacco and manufactured tobacco substitutes 73: Articles of iron or steel 72: Iron and steel 39: Plastics and articles thereof 31: Fertilisers 출처 : www.sadc.int 자료를토대로작성한통계. http://www.sadc.int/information-services/sadc-statistics/sadc-statistics-yearbook-201/ - 118 -
그러므로현재의국가별지원정책으로이루워지고있는 ODA정책을개별국가별지원정책이아닌 RECs 을중심으로한회원국별특화된산업구조지원중심으로의정책변화를고려해볼필요성있다. 분석결과에서나타났듯이선도무역파트너국가별영향력전략은긍정적인영향을보여주기에선도무역파트너국가와 RECs 별중심으로한성장전략의변화가필요하다. 또한현재의국가별지원의 ODA정책도권역별 RECs 별선도무역파트너국가중심으로한 ODA지원정책의변화함이필요하다. Ⅳ. 결론 본연구는사하라이남아프리카 (SSA) 지역의경제성장을위해지역경제공동체 (RECs) 의역내경제활성화가능성을검토하고자하였다. 이를위해첫째, SSA지역의경제성장결정요인분석, 둘째지역경제공동체 (RECs) 가 SSA지역에미치는경제적파급효과분석, 셋째선도무역파트너국가가소속경제공동체에미치는영향력을분석하였다. 첫번째 SSA지역구성국가전체를대상으로한 SSA지역의경제성장결정요인분석은내부요인인인구, 인적자본지수등이경제성장에긍정적인요인으로나타났다. 또한국내자본형성, 개방도, 외국인직접투자 (FDI), 국제원조 (ODA) 등은부정적인영향을보이고있는데이는 SSA지역에서나타나는특이한현상이다. SSA지역에서약탈적 FDI 또는 ODA가발생하고무역에서있어수출보다는최종소비재수입이많은경우이와같은현상이발생할수있다. 따라서외부적요인들을새롭게개혁해나가거나외부적요인의구조를완전히바꾸는것이필요해보인다. 지역내국가간협력은그것을보다용이하게하는데도움이될수있을것이다. 이러한점에서 SSA지역에서의경제성장은개별국가들의국내요인을형성보다는지역내요인을활성화하는것이중요함을알수있다. 따라서인구70% 가농업에의존하는 SSA지역에서의지역내요인을활성화하기위해서는국내자본형성과인적자본에대한지속적인투자가필요하다. 두번째경제공동체 (RECs) 가 SSA지역에미치는경제적파급효과분석에서는 E COWAS, SADC, COMESA, SACU, EAC, AFTZ, ECCAS, CENSAD를대상으로개별경제공동체 (RECs) 가 SSA지역에미치는경제적파급효과를분석하였다. 그결과각지역별공동체중동남부해안국가지역들 (COMESA, SACU, EAC) 의경 - 119 -