가. 레온티에프의 투입산출모형(Leontief Input-Outpu Model)
투입산출모형은 Leontief(1941) 이후 다양한 분야에 적용되어 연구되어 왔으며, 흔히 산 업연관분석으로도 알려져 있다. 특정 산업의 고용효과를 분석하는데 주로 사용되며, 경제 내 산업 간, 지역 간 상호효과 분석이 가능하고 국가 공식통계인 산업연관표 상의 고용표 에 의한 산업별 고용유발효과 등의 간접효과 및 유발효과의 분석에 용이하다. 산업연관분
석은 국민경제 전체를 포괄하면서 각 산업을 유기적으로 연결시키고 있으며, 각 재화의 산업 간 흐름을 보여주기 때문에 구체적인 경제구조를 분석하기에 유리하다. 특히 최종수 요의 변동이 각 부문의 생산에 미치는 파급효과를 분석할 수 있다는 점에서 정부 정책의 변화에 따른 각 산업 혹은 경제 전반에 걸친 생산이나 고용의 변화를 측정하는데 널리 사 용되고 있다.
산업연관분석은 산업 간 재화의 흐름을 표시한 산업연관표13)를 활용하여 산업부문별 각 종 파급효과를 분석하는데 활용된다. <표 4－1>은 가장 기본적인 투입산출모형을 보여준 다(Dietzenbacher, 2001, 박재민 ․ 전주용, 2008, 나성현 외, 2013 재인용).
<표 4－1> 투입산출관계
′ ― ′
′ ′ ―
주: 는 중간재의 흐름을 나타내는 행렬( × )이며, 이 행렬의 원소인 는 산업 에서 산업
로 전달되는 투입액을 의미. 는 열벡터로서 민간 부문과 정부의 소비, 투자, 순수출을 포 함하는 산업별 최종수요를 나타냄. 산업별 산출액은 벡터 혹은 ′로 표시되며, ′는 산 업별 부가가치를 표시함. 상기 투입산출표의 첫 번째 개의 행에는 산출물의 배분이, 첫 번 째 개의 열에는 투입구조가 표시되며, 는 이들 원소들의 합계를 나타내는 단위벡터를 나 타냄.
자료: Dietzenbacher(2001), 박재민 ․ 전주용(2008), 나성현 외(2013) 재인용
여기서 산출액 벡터 는 외생적으로 설정된 최종수요 벡터 의 함수인 로 표시된다.14)어떤 산업의 재화와 서비스에 대한 최종수요가 변화했을 때 각 산업 부문 생 산의 파급효과를 계측하는데 이용되는 매개변수인 투입계수(input coefficient)는 각 부문
13) 산업연관표는 일정 기간(1년) 동안 국가 경제 내에서 각 산업이 재화와 서비스를 구입 하고 생산품을 판매하는 등의 모든 거래를 일정한 원칙에 따라 행렬 형식으로 기록한 통계표이다(한국은행, 2016).
14) 최종수요와 산출액의 관계는 레온티에프의 정의에 따른 투입산출모형으로부터 정의 된다.
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-이 재화나 서비스의 생산을 위해 다른 산업으로부터 구입한 각종 원재료, 부재료 등 중간 투입액과 피용자보수, 고정자본의 소모 등 부가가치를 해당 상품의 총투입액으로 나눈 것 이다(한국은행, 2016). 따라서 투입계수는 각 부문이 생산물 1단위를 생산하는 데 필요한 각종 중간재나 부가가치액을 나타내기 때문에 각 산업 부문의 생산기술, 즉 투입과 산출 을 연결하는 생산함수를 의미한다(한국은행, 2016).
산업연관표와 이를 활용한 투입산출모형을 이용하면 생산유발효과, 부가가치 유발효과, 고용창출효과 등을 분석할 수 있다. 최종수요가 발생하는 경우 이를 충족시키기 위해서 생산이 유발되고 생산은 다시 노동수요를 유발하는 파급 메커니즘에 기초하여 최종적인 고용유발효과를 계측할 수 있다. 이런 고용유발효과의 측정을 위해서는 일정 기간 동안 생산 활동에 투입된 고용량을 총산출액으로 나누어 고용계수15)를 도출해야 한다. 산업연관 표의 고용표에서 제시하는 고용유발계수는 투입액 10억 원당 각 산업에 필요한 직접 고용 인원과 타 산업에서 유발되는 간접고용인원을 모두 포괄하는 의미를 갖으며, 흔히 이를 고용창출효과로 정의한다.
나. CGE(Computable General Equilibrium) 모형
앞서 설명한 투입산출모형은 가격이 고정되어 있다고 가정하기 때문에 공급이 늘어날 경우 수요도 일정한 비율로 증가해야만 하는 부분균형상태에서만 적용이 가능하며, 모형 내의 함수들이 선형을 가정하고 있어 현실 경제가 가진 비선형성을 반영하지 못한다는 단 점을 가지고 있다.
15) 이렇게 정의된 고용계수는 노동생산성(Labor Productivity)과 역수의 관계에 있다. 즉, 고용계수가 클수록 산출액 단위당 필요 고용량이 많아져 노동집약적인 산업이 된다.
[그림 4－1] CGE 모형 개념
자료: 김시백(2010)
이를 보완하기 위한 모형으로 1980년대부터 재화나 생산요소의 가격을 반영한 CGE 모 형이 제시되어 일반적인 정책효과 분석에 많이 이용되어 왔다. [그림 4－1]에서 설명하는 것과 같이 CGE 모형은 생산, 소비, 투자, 정부지출 등 국내 경제부문들과 수출입 등 대외 부문이 상호의존적으로 반응하는 상황에서 정책변화나 특정사건의 효과를 연산할 수 있도 록 만든 모형이다. 즉, 경제주체들의 모든 행위를 묘사하는 방정식 체계를 구축하고, 실제 현실의 데이터를 모형의 각 방정식에 들어있는 변수의 값과 연결하여 구성하고, 이러한 상태에서 특정 충격(변수의 변화)이 가해지면 이와 관련된 모든 변수들이 상호작용을 하면 서 새로운 균형상태(Steady State)에 도달하게 되며, 이때의 주요 변수의 수치로 영향을 분 석하게 된다.
CGE 모형은 정책이 산출 증가에 미치는 영향에 대한 경로나 인과관계 등을 파악하기에 는 적합하지 않지만, 분석대상을 세분화하여 필요한 부분만을 활성화하고 나머지는 간소 화하는 등의 부분 조정이 가능하다. 또한 일반적인 계량모형이 정책의 변화가 가져오는 여러 가지 효과들 가운데 일부분만을 파악하는 것에 반해, CGE 모형의 경우 내생변수 간 의 복잡한 상호작용을 허용함으로써 더 다양한 효과들을 분석할 수 있다는 장점이 있다.
그러나 연구자가 임의적으로 설정한 파라미터 값의 신뢰성 문제와 분석결과를 통계적으로 검증할 수 없다는 단점을 가지고 있다.
86 -다. PSM(Propensity Score Matching) 분석
PSM 분석은 최근 정부 지원 사업의 성과분석을 연구하는데 많이 사용되고 있는 계량경 제학적 기법 중 하나로, 특정 사업 혹은 정책에 참여하지 않은 집단 중에서 특정 사업에 참여한 각 그룹의 특성들과 가장 유사한 특성을 가지는 그룹을 일일이 매칭시켜 사업 참 여 그룹이 그 사업에 참여하지 않았더라면 얻었을 성과를 추정하는 방법론이다. 즉, 정책 에 참여한 그룹(Treatment Group)과 이 집단과 특성이 유사한 비참여 그룹(Control Group) 의 성과를 상호 비교함으로써 정책의 효과를 평가하는 것이다.
정책으로부터 혜택을 받은 경우를 , 그렇지 않은 경우를 이라 하고, 수혜 그 룹과 비수혜 그룹의 성과를 각각 , 라 할 때, 정책의 순효과는 다음과 같다.
∆
즉, 수혜 그룹( )이 정책에 참여하지 않았을 경우 예상되는 성과()와 참여한 경우 에 얻은 성과()를 상호 비교하는 것이다. 여기에서 수혜 그룹( )이 정책에 참여하지 않았을 때 예상되는 성과()인 은 실제로 실현되지 않았으므로 관찰할 수 없 는 결과이다. 이런 관측할 수 없는 부분을 측정하기 위하여 PSM 모형을 사용한다.
정부 정책의 성과 평가 혹은 고용창출효과 등의 분석에서 정확성과 신뢰성은 얼마나 선 택 편의를 줄일 수 있는지가 관건이다. PSM 모형은 다른 효과를 배제하고 정책의 실행으 로 인한 효과만을 계측하기 때문에, 다른 방법론들에 비해 선택 편의를 줄이는데 효과적 이라고 할 수 있다. 하지만, 방법론이 복잡하고 수행에 많은 시간과 노력이 필요할 뿐더러, 업종, 업력, 자산 등 정책에 참여한 기업들과 거의 모든 면에서 매우 유사한 특성을 가지 면서 다만 정부사업에 참여하지 않은 점만 다른 기업들을 비교집단으로 선정해야 하는 어 려움이 있다.
라. DID(Difference in Difference)
DID 모형은 노동경제학 분야에서 정책의 평가를 위해 많이 사용되는 모형으로 특정 정 책이 실행된 후, 시간이 지남에 따라 이 정책의 순효과를 추정하기 위한 분석 방법이다.16)
16) DID 모형에 관한 좀 더 자세한 논의는 Angrist and Krueger(1999)와 Blundell and MaCurdy(1999) 등을 참조할 수 있다.
정책의 효과를 추정하는데 있어서 단순히 정책의 수혜를 받은 그룹과 그렇지 못한 그룹 을 비교하는 것으로는 신뢰성 있는 결과를 도출하지 못할 가능성이 존재한다. 이는 정책 으로부터 수혜를 받은 그룹과 그렇지 않은 그룹의 차이가 정부 정책의 효과 외에도 다른 요인에 의한 것일 수 있기 때문이다. 따라서 이런 문제를 해결하기 위해서는 수혜를 받은 그룹의 성과와 그 그룹이 만약 수혜를 받지 않았을 경우 얻게 될 성과의 기대치를 비교하 는 것이 필요하다.
[그림 4－2]는 DID 모형의 기본 개념을 도식화하고 있다. 시점에 실행된 정책의 수혜 를 받은 그룹()과 비수혜 그룹()의 ∆기간 후의 차이는 단순히 로 측정될 수 있다.
하지만 실제로는 정책의 발효 이전에 이미 두 그룹 간에 편차가 존재하였기 때문에 제대 로 된 순효과를 측정하기 위해서는 수혜를 받은 그룹()이 만약 수혜를 받지 않을 경우의 성과()와 수혜를 받은 후의 성과()의 차이인 를 추정해야만 한다.
[그림 4－2] DID 모형 개념
자료: 김기완(2008)
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-이는 최초 추정된 효과 에서 수혜 그룹이 정책의 영향을 받지 않았을 경우를 가정했을 때 얻게 되는 성과인 를 차감함으로써 얻을 수 있다. 하지만, 현실적으로 수혜를 받은 기 업이 만약 수혜를 받지 않았을 경우의 성과를 추정하는 것이 불가능하기에 이 그룹이 통 제를 받지 않았다면 비교그룹()과 동일한 성과를 보일 것이라고 가정( ≃ )한 후에 를 추정하고 이를 전체 차이인 에서 차감해줌으로써 우리가 얻고자 하는 순효과를 추정할 수 있다.
마. 그 외 다른 방법들
앞서 설명한 정부 정책의 고용창출 효과를 추정하는 방법들 외에도 다양한 모형들이 존 재한다. 지금까지 정부 정책의 고용에 관한 효과를 산정하기 위해 정책에 따라 혹은 관련
앞서 설명한 정부 정책의 고용창출 효과를 추정하는 방법들 외에도 다양한 모형들이 존 재한다. 지금까지 정부 정책의 고용에 관한 효과를 산정하기 위해 정책에 따라 혹은 관련