본 연구는 재정수입 및 지출 그리고 국민소득의 세 변수를 구조적 벡터자기회귀(Structural VAR) 모형에 대입하여 재정의 경기조절기능을 분석하고자 하는 시도에서 비롯하였다. 이를 위해 우선 교란항에 다양한 형태의 선험적 제약을 부여하여 재정승수를 추정한 후 그 결과를 제약식별로 비교 검토한다. 다음으로는 3-변수모형을 확장하여 외부경제로부터의 충격을 반영하는 변수를 추가한 4-변수 SVAR을 분석한다. 이는 다른 나라와 비교하여 우리나라 경제의 해외부문 의존도가 큰 것을 감안한 까닭이다. 1979년부터 2000년까지의 한국은행의 "조사통계월보" 자료를 이용하여 3-변수 SVAR을 실증분석한 결과에 따르면, 추정된 재정승수의 규모와 지속기간이 매우 작거나 짧을 뿐 아니라 추정값의 통계적 유의성도 그리 높지 않은 것으로 나타났다. 또한 해외부문을 포함한 4-변수 SVAR 모형을 계산한 결과도, 추정된 재정승수의 통계적 유의성이 일부의 경우에서 다소 높아짐에도 불구하고, 3-변수 SVAR 모형의 결과와 대체적으로 일치하는 것으로 나타났다. 따라서 해외부문으로부터의 외생적 충격의 고려 여부와는 상관없이 재정정책의 유효성이 우리나라에서는 통계적으로 유의한 수준에서 확인되지 않는 것으로 보인다. 하지만 이 결과를 받아들임에 있어 사용된 "조사통계월보" 자료 및 분석모형의 한계에 대해서도 고려하여야 할 것이다.
본 연구에서는 기존의 벡터자기회귀모형에서 내생변수의 충격을 식별 가능하도록 모형의 당기 구조교란항 계수행렬에 사전 제약을 가해, 외생적 충격에 대한 변수들의 장단기 동적 반응을 추적해 보았다. 구조형 모형에 특정 이론에 의거하지 않고 현실상황에 상응한다고 판단되는 식별제약을 설정하여 추정하고 각 변수의 변동에서 각 구조적 충격이 차지하는 상대적 중요도를 계산하였다. 분석결과는 식별제약 및 모형의 추정결과와 일관성을 유지하는 것으로 판명되었다.
회귀모형의 기본가정은 추정된 계수들이 표본 내의 모든 관측값에 대해 일정하다는 것이다. 그러나 자료의 구조적 변화로 인해 모형의 추정계수 중 최소한 일부는 상이한 부분집합으로 전체 표본을 분할해야 하는 경우가 현실적으로는 흔히 존재한다. 본 연구에서는 두 회귀모형 계수들간의 동일성을 검정하는 방법을 확대${\cdot}$일반화하여 자료의 분할시점을 탐색하는 검정절차와 결합시킨 후 이를 최근 가장 큰 사회적 문제가 되고 있는 실업률의 구조변화 발생 여부와 시점을 판별하는 실증분석에 적용시켜 보았다.
이 연구는 1995년 1분기부터 2019년 3분기까지의 북·중무역 자료를 사용하여 북한의 가장 중요한 외화획득 원천이었던 광물 수출과 품목별 수입 간의 관계를 공적분, 벡터자기회귀모형, 그리고 충격반응함수를 통하여 분석하였다. 연구 결과에 따르면 광물 수출은 수입품 중 식품, 연료, 자본재류 중간재와 공적분 관계를 가지는 것으로 추정되었다. 한편, 벡터자기회귀 분석 결과 광물 수출에 구조변화가 있었던 2010년 3분기 전후로 광물 수출과 품목별 수입의 단기적인 관계에서 상반된 결과를 발견할 수 있었다. 구조변화 이전에는 수입 충격이 광물 수출에 영향을 준 반면 구조변화 이후에는 광물 수출 충격이 차량, 섬유류 중간재, 기타 중간재, 사치재 수입을 증가시키는 것으로 추정되었다. 본 연구의 추정결과는 2010년 이후 급증한 북한의 광물 수출이 북한의 경제성장에 기여할 가능성과 한계를 동시에 보여준다. 광물 수출이 식품, 연료 등의 필수재와 더불어 자본재류 중간재와 공적분 관계를 가지며, 단기적으로는 자본재 수입과 각종 중간재 수입을 증가시킨다는 점은 광물 수출이 경제성장에 기여할 가능성을 보여준다. 그러나 기계설비자산 등 자본량 축적에 필요한 자본재 수입과의 장기균형관계는 발견되지 않았으며, 단기적 영향도 차량수입 증가에 국한된 것으로 추정되어 광물 수출에 의한 성장효과는 제한적이었을 것으로 평가된다.
본고(本稿)에서는 실질(實質)GNP, 총통화(總通貨), GNP디플레이터, 전산업명목임금(全産業名目賃金)으로 구성된 체계에서의 구조적(構造的) 벡터자기회귀모형(自己回歸模型)을 추정하였다. 구조적(構造的) 요인(要因)으로는 총수요(總需要)(DEMAND), 총통화(總通貨)(SUPPLY), 안정화정책(安定化政策)(STBLZTN), 그리고 임금충격(賃金衝擊)(WAGE)을 추정, 복원하였다. 모형내(模型內)의 모든 변수(變數)는 단위근(單位根)을 하나씩 보유하고 있고, 4변수간에 공적분(共積分)이 존재함도 확인되었다. 구조요인(構造要因)을 복원한 뒤에는 이를 이용하여 충격반응분석(衝擊反應分析)을 행해 각 요인의 동태적인 효과를 살펴보았다. 추정결과는 대체적으로 표준적인 케인즈모형(模型)과 부합하였으나 때때로 한국경제(韓國經濟)에만 독특한 현상도 발견되었다.
본 연구에서는 금융위기 이후 투기적 성향의 거래가 원자재 가격 상승의 주요 요인으로 작용했음을 구조적 벡터자기회귀(SVAR: Structural Vector Auto Regressive) 모형을 이용해 정량적으로 증명했다. SVAR 모형을 추정 후 충격반응 분석과 분산분해 결과에서 금융위기 이후 투기 거래가 원자재 가격에 미친 영향력이 금융위기 전 보다 3~6배 커진 것으로 분석되었다. 또한 금융위기 이후 급증한 글로벌 유동성도 원자재 가격에 영향을 준 것으로 나타났다. 금융위기 이전에는 산업생산 등 수요와 경기 요인이 원자재 가격에 크게 영향을 주었으나 금융위기 이후에는 그 영향력이 감소했다. 따라서 금융위기 이후 원자재 가격 반등은 유동성 확대에 따른 투기 거래 증가에 영향을 받은 것으로 판단할 수 있다. 미국은 2015년 12월 금리 인상을 시작했고 향후 금융 긴축 기조를 지속할 것으로 전망되어 글로벌 유동성이 감소할 가능성이 커지고 있다. 금융위기 이후 원자재 가격이 금융 변수의 영향을 크게 받았기 때문에 향후 유동성이 감소한다면 투기 거래가 위축되고 원자재 가격의 하락 요인으로 작용할 것으로 예상된다.
본 연구는 1990년대 이후의 한국경제의 성장패턴을 이해하기 위한 노력의 일환이다. 이를 위해, 본 연구에서는 Blanchard and Quah(1989)가 제시한 바와 같이 장기제약식하의 구조적 벡터자기회귀추정법(Structural Vector Auto Regression: SVAR)에 의거하여 우리나라의 경제를 오늘에 이르게 한 다양한 충격들을 식별하고 각각의 상대적 기여도를 구분하고자 하였다. 보다 구체적으로는 Blanchard and Quah의 2-변수 모형과 이를 확장한 3-변수 모형, 그리고 New Keynesian류의 선형모형을 변형시킨 두 개의 모형을 분석하였다. 특히, 후자의 두 모형은 1997년 외환위기 이후 있었던 외환시장체제(고정환율제도에서 변동환율제도)와 통화정책기조(통화총량제에서 물가목표제)의 변화를 반영하도록 구성되었다는 점에서 의의를 갖는다. 이러한 각 모형으로부터의 추정 결과를 충격반응 및 예측오차분해 분석의 형식으로 정리 비교한 결과 다음과 같은 두 가지 공통점을 발견할 수 있었다. 첫째, 경제성장률의 변동은 생산성의 충격에 주로 기인하며, 이와 같은 경향은 2000년대 이후 더 강해진 것으로 보인다. 이는 2000년대 이후 우리 경제의 성장이 잠재성장률과 밀접한 관계를 갖고 있음을 시사한다. 둘째, 2000년대 이후 충격반응의 크기나 지속성이 전반적으로 줄어드는 경향이 있다. 무역의존도가 높은 우리 경제상황에 비추어 2000년대의 전 세계적인 저(低)금리, 저(低)인플레이션 및 견실한 성장세, 그리고 중국경제의 부상이 자본 및 수출 수입 수요의 안정적인 확보를 도모하여 특히 각 부문 충격이 경제에 미치는 영향을 반감시켰을 개연성이 있다. 분석에 사용된 모형과 식별에 사용된 충격의 다양한 조합에도 불구하고 위의 두 가지 패턴은 일관되게 관측되고 있음에 비추어 볼 때, 2000년 이후 우려되고 있는 우리나라의 경제성장률 저하 현상은 잠재성장률 하락에 주로 기인하는 것으로 판단된다.
본고는 4개의 거시변수들을 포함한 Time Varying VAR 모형을 통해 한국의 통화정책 변화를 평가하였다. 첫째, 외환위기나 금융위기 때와 같이 통화정책이 환율변동에 대해 민감하게 변화하는 시기가 존재하므로 위기를 포함한 긴 표본 안에서 한국의 통화정책을 평가할 때는 환율을 모형안에 포함시키는 것이 필요하다. 둘째, 표본기간 내에서 이례적인 큰 변동성이 때때로 나타나는 한국 거시변수들을 설명하기 위해서는 stochastic volatilities를 TVP-VAR 모형 내에서 설정할 필요가 있다. 한편, 2000년대 거시변수들의 안정화는 stochastic volatilities의 감소에 의해 설명되며, 부분적으로는 거시경제의 구조를 반영하는 충격반응함수에 의해서도 설명된다. 셋째, 통화정책의 인플레이션에 대한 유효성의 크기는 예전에 비해 최근 약화된 편이나 유효성의 지속성은 비교적 높아진 것으로 나타났다. 마지막으로 인플레이션 안정화에 대한 통화정책의 기조는 물가안정목표제가 도입되기 전에 비해 그 후에 적극적인 방향으로 개선되어 왔음을 보이고 있다. 하지만 우리나라의 통화정책은 그 기조가 경기변동에 비해 인플레이션 안정화에 대하여 여전히 덜 적극적인 것을 감안할 때 개선될 여지가 있는 것으로 판단된다.
한국의 자연실업률에 대한 기존 연구들은 대부분 한 가지의 추정방법에 의존하고 있어 연구 간에 상이하게 나타나는 추정결과를 평가할 근거가 없는 상황이다. 따라서 본고에서는 이를 감안하여 순수 시계열방법, 축약형 모형을 이용한 방법, 구조모형을 이용한 방법 등 다양한 추정방법을 검토하여 추정방법 간 상대적인 장단점을 비교하고 이를 기반으로 한국의 자연실업률을 추정하고자 하였다. 또한 본 논문에서는 추정결과의 신뢰구간을 몬테카를로 적분(Monte Carlo integration)방법을 이용하여 추정함으로써 추정결과의 정확성에 대한 평가 근거를 제시하였다. 축약형 모형의 하나인 다변수 비관측인자모형이 여타 추정방법에 비해 상대적으로 장점을 지니고 있는 것으로 평가되었으나 추정결과가 모형설정오류에 민감하다는 점을 고려하여 모형설정에 세심한 주의를 기울일 필요가 제기되었으며, 순수 시계열방법이나 구조 벡터자기회귀모형도 나름대로의 장점이 있으므로 특정방법을 이용한 결과에 의존하기보다는 여러 추정방법에 의한 추정결과에서 공통적으로 발견되는 부분에 기반을 두어 자연실업률을 추론하는 것이 바람직하다고 사료된다. 추정방법에 따라 다소 차이가 있지만, 한국의 자연실업률은 1979~87년 동안 평균 3.7~4.0% 수준에서 1988~97년 기간 동안 평균 2.6~3.2% 수준으로 하락하였으나, 외환위기를 거치며 4.0~5.3% 수준까지 상승하였다가 이후 하락하는 추세를 지속하고 있는 것으로 나타났다. 또한 대부분의 추정결과에서 최근에 실제실업률이 자연실업률에 근접해 있으나 실업률 갭이 상승하고 있는 것으로 나타나 최근 비교적 높은 수준에 머무르고 있는 실업률이 외환위기 이후 자연실업률의 상승이라는 구조적 변화와 경기침체라는 경기순환적 요인에 함께 영향 받고 있을 가능성을 시사하였다.
최근 전세가격 상승과 저금리 저성장 시대에도 불구하고 금융 및 보험업의 산업 생산지수는 전 산업생산지수 대비 지속적으로 상승폭을 유지하면서 일반적인 상식에 반하는 현상이 나타나고 있다. 이에 본 연구에서는 금융업 산업생산지수와 전세가격 상승의 동태적 상관관계를 분석함으로써 전세가격 상승이 금융업 산업생산지수에 미치는 영향에 대해 분석하고자 했다. 이를 위해 전세가격지수와 거시경제 변수인 전 산업생산지수, 금융 및 보험업 생산지수의 변수를 정의하고, 공적분 관계가 없는 벡터자기회귀모형(VAR)을 이용하여 연구를 진행하였다. 2000년 1월부터 2015년 5월말까지 총 183개월의 시계열 데이터 분석결과 전세가격상승이 직접적으로 금융업 생산지수에 인과 관계를 나타내지는 않았으나 금융업 산업생산지수의 상승이 전세가격 상승에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 곧 전세가격의 구조적 변화와 주택금융의 관계 분석을 통해 실질적인 주택 관련 정책이 금융산업에 직접적인 영향을 줄 수 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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