공통 요인 - 지역별 고용창출을 위한 지방재정 개선 방향

제2절 동태적 요인모형 분석 결과

앞서 설명한 바와 같이 본 연구에서는 공통 요인과 요인 부하를 주요인 분석에 의해서 추정하였다. 분석에 사용된 데이터  는 표준화 과정을 거쳐, 평균 0과 unit-variance를 갖도록 하였다. Owyang et al.(2008)에서와 같이 공통요인의 최대 개수



까지 두 고, Bai and Ng(2002)의 _과 _ information criteria를 적용해 보았다. 테스트 결과 동태적 공통 요인은 3개 (  )인 것으로 나타났다.

[ Factor 1 ]

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

-3.5 -3 -2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2

2000 3/4 2001 2/4 2002 1/4 2002 4/4 2003 3/4 2004 2/4 2005 1/4 2005 4/4 2006 3/4 2007 2/4 2008 1/4 2008 4/4 2009 3/4 2010 2/4 2011 1/4 2011 4/4 2012 3/4 2013 2/4 2014 1/4 2014 4/4 2015 3/4 2016 2/4 2017 1/4 2017 4/4 2018 3/4

Recession Factor 1

[ Factor 2 ]

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

-0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6

Recession Factor 2

[그림 3-1] 추정된 공통요인(Common Factors)

[ Factor 3 ]

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

-0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2

Recession Factor 3

주: 음영으로 처리된 부분은 통계청의 경기 순환기를 나타냄

특히 2008년 세계 금융위기의 경우 단기간에 가파르게 상승하다가, 이후 금융시장 이 안정을 찾아가면서 가파르게 추세가 꺾이는 모습을 보이고 있다. 따라서 첫 번째 요 인은 “경기 역행적” 요인이나 더 나아가서는 경제 전체의 위기 및 불확실성을 나타내는 대리 변수로 해석해 볼 수 있다.

두 번째 요인의 경우 첫 번째 “경기 역행적” 요인이 고점에 도달했을 때, 이와 반대 의 양상을 나타내고 있다. 즉 두 번째 요인의 경우 2003년에 시작된 경기 후퇴기가 끝 나가는 2005년 1분기에 최고점을 찍었으며, 반대로 세계 금융위기가 한창인 2008년 기간에는 상대적으로 저점에 도달해 있다. 두 번째 요인은 2010년 3분기의 고점을 제 외하고, 경기순환 주기의 수축기가 끝나가기에 주변 최댓값(local maximum)에 도달하 여 “경기 선행적”요인에 해당한다고 할 수 있다.

한편 각각의 공통요인들의 시간에 따른 추이를 경기순환 주기를 대응시켜보는 작업 과는 별개로 추정된 공통요인들을 실물 경제변수의 시계열과 비교하거나, 상관관계를 분석하는 작업 또한 유의미한 해석을 가능하게 할 것으로 보인다.

2. 시도별 요인 부하(Factor Loadings)

분석의 목적 중 하나는 국가경제와 지역경제의 연결고리를 검증하는데 있고, 이는 각 시도별 공통요인에 대응되는 요인 부하의 크기로 판별해 볼 수 있다. 각 시도별로 6개의 요인 부하들이 존재하며, 추정된 factor loadings는 시도별로 각각 주어진 관측 치 시계열 (계절 조정된 광공업 생산지수, 경제활동 인구의 증가율)과 3개의 전국 공 통 요인들과의 통계적 관계를 기술한다. 시도별 요인 부하의 지역적 특성을 시각화하 기 위해서 부록에서는 요인 부하의 4분위 값을 구분하여 지도에 표시하였다. 또한 dynamic factor model의 모형 적합도를 시도별/변수별로 제시하기 위하여 전체 변동분 분에 공통요인과 요인 부하의 곱으로 설명되는 항의 부분을 모형의 설명력(^)으로 제시하였다. 아래 표에서는 추정된 요인부하의 값을 시도별/변수별로 제시하고, 모형 의 설명력 ^을 함께 표시하였다.

앞서 살펴본 바와 같이 첫 번째 “경기 역행적” 요인의 광공업 생산지수 부하(_)는 대부분의 모든 시도에서 음의 부호를 가졌다. 경기 역행적 요인과 반대 방향으로 큰 영 향을 받는 시도는 전라북도(-0.520), 경기도(-0.494), 대구광역시(-0.458), 인천광 역시(-0.427) 순으로 컸으며, 제주도의 경우 -0.046에 불과하여 첫 번째 요인의 영 향력이 크지 않았다. 즉 요인부하가 큰(또는 작은) 시도들의 경우 경기 역행적인 충격 이 왔을 때 이에 민감하게(또는 둔감하게) 반응하며, 요인부하의 절대 값이 작을수록 공통요소의 영향보다는 해당 시도의 상대적으로 개별 요인에 경기상황이 더 크게 좌우 된다고 할 수 있다.

경제활동 인구의 경우 서울(-0.502), 경기도(-0.391), 광주(-0.358), 인천(-0.357), 순으로 부정적 영향이 컸으며, 전체적으로 경제활동 인구의 경우 첫 번째 요인이 평균 적으로 미치는 영향이 -0.211로 광공업 생산지수보다 작았다.

경기 선행적 요인인 두 번째 요인의 경우 광주광역시(0.114), 제주도(-0.119)의

시도

Factor1 Factor2 Factor3 모형의 설명력 광공업

생산지수 (_)

경제활동 인구 (_)

광공업 생산지수 (_)

경제활동 인구 (_)

광공업 생산지수 (_)

경제활동 인구 (_)

광공업 생산지수 (



^)

경제활동 인구 (



^) 서울특별시 -0.316 -0.502 -0.005 0.064 0.071 0.027 0.313 0.488 부산광역시 -0.275 -0.252 0.037 0.020 0.033 0.013 0.502 0.333 대구광역시 -0.458 -0.268 0.040 0.007 0.060 0.003 0.334 0.397 인천광역시 -0.427 -0.357 0.008 0.002 0.060 0.018 0.366 0.317 [표 3-1] 추정된 Factor Loadings

factor loading이 상대적으로 큰 값을 가졌으며 시도 전체 평균은 0.012로 나타났다.

두 번째와 세 번째 공통 요인의 요인 부하는 대부분의 시도에 걸쳐 작은 값을 나타내, 가장 중요한 공통요인은 첫 번째 factor로 판단된다.

모형의 적합도는 광공업 생산지수의 경우 경상남도(0.624), 광주광역시(0.569), 경상북도(0.554), 부산광역시(0.502)로 순으로 높았고, 고용의 경우 경기도(0.564), 서울(0.488), 대전광역시(0.468), 전라남도(0.453) 순으로 ^값이 비쌌다.

추정된 factor loading 에서 확인되는 것은 가장 큰 특징은 지역의 경제변동이 전체 국가경제의 순환 주기와는 다르다는 것이다. 먼저 실증분석을 통해서 추정된 전국 공 통요인의 요인 부하는 시도별로 큰 편차를 보였다. 또한 공통요인으로만 시도별 경제 변수의 변동을 파악하기에는 일정 부분 한계가 있다는 것을 모형 적합도를 통해서 제시 하였다. 시도별 변수의 전체 변동분을 모형이 전부 설명하는 것은 무리가 따르더라도, 모형의 적합도가 상대적으로 낮다는 것은 전국 공통요인과 함께 지역 고유의 요인들이 상당부분 작용하며, 이는 특히 광공업 생산지수의 경우 보다 시도별 경제활동 인구의 증가율의 경우에 지역적 특성이 좀 더 작용하는 것으로 나타났다.

시도

Factor1 Factor2 Factor3 모형의 설명력 광공업

생산지수 (_)

경제활동 인구 (_)

광공업 생산지수 (_)

경제활동 인구 (_)

광공업 생산지수 (_)

경제활동 인구 (_)

광공업 생산지수 (



^)

경제활동 인구 (



^) 강원도 -0.282 -0.040 -0.031 -0.019 0.056 -0.005 0.335 0.425 충청북도 -0.356 -0.200 -0.018 0.018 0.025 0.014 0.310 0.375 충청남도 -0.445 -0.250 0.000 0.048 0.001 -0.006 0.418 0.324 전라북도 -0.520 -0.079 0.022 -0.016 0.038 0.008 0.347 0.311 전라남도 -0.340 0.011 -0.001 -0.037 0.043 -0.006 0.391 0.453 경상북도 -0.374 -0.063 0.029 0.017 0.018 0.012 0.554 0.325 경상남도 -0.394 -0.136 0.034 -0.021 0.032 0.007 0.624 0.353 제주도 -0.046 -0.114 -0.119 -0.028 0.015 0.023 0.403 0.430 평균 -0.359 -0.011 0.012 0.008 0.035 0.009 0.412 0.389 표준편차 0.111 0.142 0.048 0.028 0.021 0.011 0.098 0.075

분석결과에서 제시한 바와 같이 각 시점마다 시도별 생산량과 고용 상황은 큰 편차 를 보인다고 볼 수 있다. 소규모 개방경제인 한국 경제는 수출위주의 산업정책으로 대 외적인 충격에 취약하고 경기하강 국면에서의 중앙의 대응은 그동안 이에 초점을 맞춰 왔다. 그러나 산업별, 인구 구성별 특성에 따라 지역별로 경기 정점과 저점의 진입 속 도는 차이가 날 가능성이 높고, 이 경우 중앙정부의 정책우선 순위에 따른 재정집행은 시의 적절하게 지역의 경기, 고용 상황에 대응하지 못해 최적 정책시점을 놓칠 우려가 있다.

제3절 시사점

이 장에서는 시도별 경기변동의 특장을 동태적 요인모형을 통해 제시하였다. 분석결 과는 시도의 경기변동은 전국 공통요인에 의한 영향과 시도 고유의 개별요인으로 구분 하여 살펴볼 수 있다는데 의미가 있다.

분석에 적용된 모형의 설명력을 통해 살펴보면, 전국 광역 자치단체별 광공업 생산 지수와 경제활동 인구는 각각 0.41과 0.39 정도로 나타났다. 이는 시도 고유의 개별요 인에서 오는 충격이 전국 공통요인보다 평균적으로 더 클 수 있음을 시사한다.

국가 경제와 마찬가지로 지역경제에 대한 분석에서 균제상태(steady state)를 설정 하고, 새로운 충격에 의해 경제가 끊임없이 반응한다고 생각해 볼 수 있다. 만일 전국 에 공통적으로 미치는 충격이 지역경제에 끼치는 영향력이 지역경제 전체 변동분과 같 다고 상정해 본다면, 국가경제의 경기대응적 정책이 모든 지역에도 최적의 대책이 될 수 있을 것이다. 반대로 국가경제의 전체 흐름과 지역경제의 변동이 전혀 상이하다면, 국가경제를 안정화시키기 위한 정책은 일부 또는 전체 지자체 지역경제에 역효과를 불 러올 가능성마저 있다고 할 수 있다. 그러나 이 장의 분석에서 제시한 바와 같이, 전국 공통 요인의 지역경제에 대한 영향력은 그 중간 부분에 있을 수밖에 없고, 이 부분에 대한 실증적인 분석결과를 제시한다는 점에서 분석의 의의를 갖는다고 할 수 있다.

한편, 공통요인보다 시도의 개별요인이 지역경제에 미치는 영향이 크거나 상당하다 고 할 때 이는 잠재적으로 지역간 위험 공유의 가능성 또는 필요성을 고려해볼 필요성 을 제시한다. 경기하방 위험이 지역별로 상이하다고 할 때, 이러한 개별 위험을 풀링 (pooling)하고 상호 부조해 주는 형태는 기본적인 보험의 형태를 가정해 볼 수 있다.

정부간 이전재원 시스템을 통해 지역간 위험공유의 형태는 실제로 대부분 선진국 재 정 시스템의 기본요소이다. 지역간 개별 통화 사용의 유연성이 없는 상황에서 지역의

독일, 캐나다 등의 연방제 국가 사례는 조세 및 재원이전 시스템을 통한 지역간 보험 규모의 정도는 다양하지만, 지역간 실증 분석결과는 세제 및 이전시스템을 통한 지역 간 위험 공유가 많은 국가들에서 중요하다는 것을 보여준다. 다만 미국에서는 실질적 인 위험 공유의 효과는 그다지 크지 않다는 보고가 있다.

한편, 조세와 재원이전을 통한 지역간 위험공유의 중요한 측면은 지역 고유의 충격 을 직접적으로 상쇄시키기 위한 지급시스템은 이러한 고유의 충격을 직접적으로 관측 하는 것이 불가능하기 때문에 구현하기 힘들다는 한계점도 존재한다. 따라서 만일 지 역간 위험공유 체계 구축이 시도된다면 소득 차이에 연계한 규칙에 의존할 수밖에 없 다. 이러한 재원이전 체계는 지역 산출 및 가격 변동성을 증대시킬 가능성이 있으며, 국가 경제의 안정과도 상충될 수 있다. 지역 안정화와 국가 안정화 사이의 충돌은 캐나 다나 미국과 같은 연방제 국가에서 재정조정 체계를 통한 더 적극적인 지역간 위험공유 가 이뤄지지 않는 한 가지 이유가 될 수 있다.

제1절 지역경제활성화 예산 비율의 구성 제2절 지방재정지출의 효과 추정 제3절 시사점

지방재정지출의

효과 추정

제4장 지방재정지출의 효과 추정

이번 장에서는 지방재정지출의 지역경제 활성화 효과를 파악하는데 목적이 있다. 이 를 위해 먼저 지역경제활성화에 관여되는 대표적인 기능을 선택적으로 집계해서 지역 경제활성화에 관련된 예산규모로 정의하였다. 또한 시군의 총 예산규모와 비교하여 지 역경제활성화에 관련된 예산 비율을 경제활성화 예산비율로 정의하였다. 분류를 통해 살펴본 지역경제 활성화 예산 비율은 자치단체 유형별로 연도별로 상이함을 파악할 수 있었다. 자치단체 유형별, 연도별 차이를 시군 자치단체, 시 자치단체 및 군 자치단체 로 구분하여 각각 밀도함수와 통계적 특성을 요약한 표로 제시하였다.

제1절에서는 지역경제 활성화 예산비율의 구성 및 특징을 서술한다. 그담으로 제2절 에서는 평균처리효과를 적용하여 지방재정지출의 효과를 추정하였다. 2007년부터 2018년까지 전체 77개 시군을 대상으로 한 실증분석 결과는 전년도의 지역경제 활성화 예산비율이 40% 이상일 때 지방세 수입이 평균 1,010억원 더 발생하는 것으로 나타났 다. 이는 올해의 지역경제 활성화를 위한 자치단체의 자구노력이 내년도 자체재원 증 가에 긍정적인 영향을 끼침으로써, 적극적 재정집행이 비용이 아니라 생산적 재정의 역할을 담당할 수 있다는 것으로 해석해 볼 수 있다.마지막으로 제3절에서는 분석결과 에 대한 시사점 및 분석의 한계를 논한다.

문서에서 지역별 고용창출을 위한 지방재정 개선 방향 (페이지 64-75)