除了分析跨国（或地区）截面数据之外，众多经济学者还运用单个国家的时间序列数据来验证ELG假设，得出的结论很不一致，甚至相反。其中，大多数学者都采用格兰杰（1969年）的格兰杰因果关系检验方法，仅有少部分学者采用OLS估计回归模型检验ELG假设。贾尔斯和威廉姆斯（2000年）的研究，从1963年到1999年，共有一百多篇学术文章是基于单个国家数据的时间序列来分析出口贸易与经济增长之间的关系的。其中，4/5的文献研究都采用格兰杰因果关系检验方法，剩下1/5的文献研究则是通过OLS方法估计回归模型来检验ELG假设。

具体来看，基于单个国家或地区时间序列，运用格兰杰因果检验分析方法验证ELG假设的研究方法主要有三种：①向量自回归模型（Vector Auto Regressive，VAR），使用LR统计量、Wald统计量、F统计量进行检验。其中包括基于水平数据的VARL模型、基于一阶差分数据的VARD模型以及向量误差修正模型（VECM）。②脉冲响应函数法（Impulse Response Functions，IRFs）。③预测误差方差分解法（Forecast Error variance Decompositions，FEVDs）。对于上述三种研究方法的关系，可以详见贾尔斯和威廉姆斯（2000年）的研究。

基于以上分析，多数学者对几十个国家逐一进行时间序列研究，其结论甚为复杂，有些支持ELG假设，有些仅在在一定条件下才支持ELG假设，有些则不支持ELG假设，有些学者甚至得出了双向因果关系的结论。例如，荣格和马绍尔（1985年）利用年度数据，采用VARD模型的格兰杰（F统计量）因果检验技术，分析了37个发展中国家和地区1950～1981年实际GDP（GNP）增长与出口增长的关系，发现5个国家支持ELG假设，11个国家存在经济增长导向出口（Growthled Export，GLE）现象，以色列存在双向的因果关系，而另外20个国家的出口与经济增长之间不存在因果关系。另外，卡鲁纳拉特纳（1994年）基于澳大利亚的时间序列数据，采用不同的方法验证ELG，得出了不同的结论。他发现，运用双变量的格兰杰（F统计量）检验方法支持ELG；而运用六变量的IRFs和FEVDs方法检验则显示不存在因果关系（或因果关系很弱）。达兰特（1986年）、乔（1987年）、格拉博夫斯基（1990年）、库格勒（1991年）、南迪和比斯瓦斯（1991年）、尚和孙（1998年）、亚曼达（1998年）等学者也或者采用同一方法分析不同国家的时间序列，或者针对同一国家的时间序列数据运用不同的方法验证ELG，结论也较为复杂。(www.daowen.com)

综上，对于单个国家的时间序列研究多数采用格兰杰因果检验分析方法，但是其分析结论却很难达成一致，甚至完全相反。这与跨国（或地区）截面数据研究中较为一致的结论形成了鲜明对比。