본고에서 VAR모형이 아닌, 변수 간 그랜저 인과관계를 파악한 결과, 두 변수의 인과관계는 변수의 선택에 따라 상이하게 나타날 수 있는 것으로 나타났다.
한편 제Ⅲ장에서 제시한 바와 같이 VAR 모형은 모형 내 변수의 배열 순서에 따라 추정 결과가 상이하게 나타날 수 있다는 한계를 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 변수 간 그랜저 인과관계를 파악하였으며, 그 결과는 <표 5-1>에 요약되어 있다. <표 5-1>을 살펴보면, 대체로 경기변동이 외생성을 지니는 것으로 파악되지만 반드시 그렇다고 단정 지을 수는 없다. 즉 일부 지원 유형에서는 두 변수의 쌍방 간 인과관계가 성립하거나 혹은 쌍방 간 인과관계가 없는 것으로 나타났다. 다시 말해 <표 5-1>의 그랜저 인과관계 분석 결과는 두 변수의 인과관계가 변수의 선택에 따라 상이하게 나타날 수 있음을 보여준다.