Cov( △Nt, Yt) < 1
2Var( △Nt)
다음에서는 우리나라 자료를 이용하여 위의 두 가지 명제가 성 립하는지 실증적으로 규명하고자 한다. 다음 <표 4-1>은 국민계 정상의 GDP, 재고투자 자료를 이용하여 계산한 판매량과 GDP 자 료의 표준편차를 제시하고 있다. 추세제거된 GDP의 표준편차는 1,901.7로서 추세제거된 판매량의 표준편차 1,318.2보다 높게 나타 났다. 즉 GDP가 판매량보다 1.44배의 변동성을 보여주고 있다.g 이는 생산완충모형이 제시하는 첫번째 명제에 배치하는 결과이다.
동 모형에 의하면 생산GDP은 판매에 비해 변동성이 낮아야 함에 도 불구하고 실제자료에서는 정반대의 결과가 나왔다. 동 결과에 따르면 생산완충모형이 우리나라의 경우에도 성립되지 않고 있음 을 보여준다.
<표 4-1> GDP 및 판매의 변동성 표준편차
GDP(A) 1,901.7
판매량(B) 1,318.2
A/B 1.44
주 : 자료는 1970년 1/4분기부터 2000년 1/4분기까지의 국민계정의 GDP, 재고 투자 자료를 이용하여 판매량(판매량=GDP-재고투자)을 계산하였음. 각 시계열은 H-P filter에 의해 추세제거되었음.
7) 재고투자와 판매간에는 음의 상관관계가 성립한다는 명제가 도출되지만, 재고 투자와 생산간의 상관관계가 음이어야 한다는 추론은 위의 관계식으로부터 도 출되지 않는다. 다만, 재고투자와 생산간의 공분산이 재고투자 분산의 1/2보다 작아야 한다는 조건만이 도출된다. 즉 .
7) GDP와 판매량의 수준변수 대신에 로그대수를 취한 값에 대한 변동성의 측정 에서도, GDP의 표준편차가 판매량의 그것보다 큰 것으로 나타났다. 로그대수 를 취한 뒤 H-P filtering한 GDP의 표준편차는 0.0272이고 판매량의 그것은 0.0224로서 GDP의 변동성이 판매량에 비해 1.21배 큰 것으로 판명되었다.
9)
그리고 생산의 변동성이 판매량보다 크다는 것은 <그림 4-1>에 서도 확인할 수 있다. 그림에서 실선은 생산GDP을, 점선은 판매를 나타내는데 생산의 변동성이 판매에 비해 큼을 눈으로 확인할 수 있다. 특히 1990년대 후반에 들어와서는 생산의 변동성이 판매에 비해 더욱 증폭됨을 알 수 있다.
<그림 4-1> GDP 및 판매의 변화
-10000 -8000 -6000 -4000 -2000 0 2000 4000 6000
70 75 80 85 90 95 00
GDP_SM SALES_SM
다음에서는 재고투자와 판매간의 상관관계를 살펴봄으로써 생산 완충모형의 두 번째 명제의 성립여부를 확인하고자 한다. <표 4-2>에 제시되어 있듯이, 재고투자와 판매간의 상관계수는 0.191 로서 크지는 않지만 양의 값을 나타내고 있다. 이는 생산완충모형 이 의미하는 명제와 배치되는 결과이다.
<표 4-2> GDP, 판매, 재고투자간의 상관계수
GDP 판매 재고투자
GDP 1.000 0.808 0.733 판매 0.808 1.000 0.191 재고투자 0.733 0.191 1.000
따라서 생산완충모형이 의미하는 두 가지 명제 모두가 국민계정 상의 GDP, 재고투자를 이용하는 경우 기각되었다.
그런데 재고투자를 측정하는 자료는 한국은행이 발표하는 국민 계정상의 재고투자 항목 이외에도 통계청이 발표하고 있는 재고지 수 자료가 있다.10) 두 자료의 가장 큰 차이점은 재고투자는 유량 flow변수이고, 재고지수는 저량stock변수라는 사실이다. 따라서 재 고지수는 그 변화분difference을 이용할 때 재고투자와 상응하게 된 다.
이러한 부분 이외에도 여러 가지 측면에서 차이가 난다. 재고투 자는 국민계정상의 항목이므로 부가가치의 측면에서 계산된 반면, 재고지수는 생산의 측면에서 측정된다. 그리고 재고투자는 유통부 문을 포함한 전산업을 대상으로 하는 데 반해 재고지수는 광업, 제조업만을 조사대상으로 한다. 또한 재고투자는 원재료, 반제품, 재공품 및 유통업자의 재고까지 포함하는 데 반해, 재고지수는 완 제품재고만을 대상으로 한다. 따라서 재고지수는 광업, 제조업의 완제품재고만을 측정한 협의의 개념이다.
다음에서는 통계청의 재고지수를 이용하여 생산완충모형을 다시 검증하고자 한다. 통계청의 재고지수는 월별 주기의 자료로서 자
10) 재고투자와 재고지수의 정확한 측정방법에 대해서는 부록을 참조
료량이 많을 뿐만 아니라 산업별로 구분되어 있기 때문에 보다 미 시적인 관찰이 가능하다. 위에서 언급하였듯이 재고지수는 재고 저량을 나타내기 때문에 재고투자의 개념에 맞는 자료를 얻기 위 하여 기간간 차이를 이용하여 재고투자 자료를 도출하였다. 그리 고 산업생산지수와 생산자제품 출하지수와 위에서 구한 재고투자 간의 표준편차와 상관관계를 구한 것이 <표 4-3>에 제시되어 있 다.11)
먼저, 전산업을 대상으로 하는 경우 판매는 생산보다 변동성이 큰 것으로 나타나서 생산완충모형의 추론에 부합한다. 하지만 재 고투자와 판매간의 상관관계는 양으로 나타나서, 이 측면에서는 생산완충모형의 추론에 배치되는 결과가 나타났다. 광업은 판매의 변동성이 생산보다 크고, 재고투자와 판매간의 상관관계가 음으로 나타나서 생산완충모형에 부합되는 결과가 나왔다. 전체 제조업의 경우, 판매의 변동성은 생산보다 크게 나와서 생산완충모형에 부 합하였다. 그러나 재고투자와 판매간의 양의 상관관계가 발견되어 서, 이 측면에서는 생산완충모형에 배치되었다.
제조업종의 하위업종에 대한 결과는 생산완충모형에 보다 근접 하는 결과가 도출되었다. 전체 22개 하위업종 중 생산완충모형에 부합하는 경우, 즉 판매의 변동성이 생산보다 크고 동시에 재고투 자와 판매간에 음의 상관관계를 가지는 경우는 모두 9개 업종으로 나타났다. 9개 업종은 구체적으로 음식료품, 담배, 의복모피, 종이, 화합물 및 화학, 제1차 금속, 조립금속, 의료 정밀 광학 및 시계, 가구 및 기타 제조업종 등이다. 생산완충모형에 배치되는 경우, 즉 판매의 변동성이 생산보다 작고 동시에 재고투자와 판매간에 음의 상관관계를 가지는 경우는 3개 업종에 불과하였다. 3개 업종은 고
11) 생산, 판매, 재고투자간의 표준편차 및 상관계수의 구체적인 수치는 부록을 참조
<표 4-3> 산업별 생산‧판매 변동성 및 재고투자와 판매의 상관관계 σ(판매)/σ(생산) ρ(재고투자, 판매)
전산업 1.070 0.337
광업 1.821 -0.135
제조업 1.063 0.336
음식료품 1.036 -0.104
담배 1.069 -0.429
섬유 0.969 -0.176
의복 모피 1.055 -0.109
가죽 신발 0.876 -0.004
목재 나무 0.979 -0.171
종이 1.109 -0.251
출판인쇄 1.056
-코크스 및 석유정제 0.762 -0.239
화합물 및 화학 1.024 -0.144
고무 및 플라스틱 0.979 0.077
비금속 1.090 0.063
제1차 금속 1.008 -0.148
조립금속 1.010 -0.020
기계 장비 0.960 0.145
사무기계 1.133 0.156
전기기계 0.931 -0.084
영상음향 및 통신장비 1.083 0.217 의료 정밀 광학 및 시계 1.071 -0.028 자동차 및 트레일러 0.946 0.143
기타 운송장비 1.017 0.030
가구 및 기타 제조업 1.072 -0.161
전기, 가스 1.087
-출처 : 통계청 웹사이트 www.nso.go.kr
주 : 1) 조사대상기간 : 1980년 1월부터 2000년 6월까지
2) 생산은 산업생산지수(계절조정 후), 판매는 생산자제품 출하지수(계절조 정 후), 재고투자는 생산자제품 재고지수(계절조정 후)의 차이를 이용 3) σ는 표준편차를, ρ는 상관계수를 나타냄.
무 및 플라스틱, 기계장비, 자동차 및 트레일러업종이다. 생산완충 모형과의 부합여부를 판단하는 두 가지 기준 가운데 하나의 경우 만 성립하는 경우는 10개 업종에 달했다. 판매의 변동성이 생산보 다 크지만 재고투자와 판매간의 상관관계가 양인 경우는 5개 업종 으로, 출판인쇄, 비금속, 사무기계, 영상음향 및 통신장비, 기타 운 송장비업종 등이다. 반대로 판매의 변동성이 생산보다 작지만 재 고투자와 판매간의 상관관계가 음인 경우는 5개 업종으로 섬유, 가죽 신발, 목재 나무, 코크스 및 석유정제, 전기기계업종 등이다.
통계청의 재고지수를 이용하여 생산완충모형의 성립여부를 검증 해 본 결과에 따르면 제조업 하위업종의 경우 생산완충모형이 성 립하는 경우가 많아짐을 발견할 수 있다. 이러한 결과는 통계청의 재고지수가 생산완충모형에서 정의하는 재고의 개념에 보다 가깝 기 때문인 것으로 유추된다. 재고지수는 제조업 생산자의 완제품 재고를 측정한 것으로서, 생산완충모형이 상정하는 완제품재고의 개념에 부합하기 때문이다. 즉 유통재고를 고려하지 않고 완제품 재고만을 측정하는 재고지수를 활용하는 것이 생산완충모형의 재 고 개념에 근접했기 때문으로 볼 수 있다.
통계청의 산업별 재고자료를 이용하는 경우 생산완충모형이 성 립하는 경우가 발견되는 이유는 집계상의 편향성aggregation bias에 기인할 수 있다. 최근 Lai(1991)는 모든 기업이 재고를 생산완충의 목적으로 조정한다고 하더라도 우리가 집계자료에서 생산집중현상
production bunching을 발견할 수 있음을 보여주었다. 집계된 자료의 생산과 판매의 분산을 비교하는 공식을 통하여 이러한 사실을 명 확히 확인할 수 있다.
Var ( Y) -Var ( S) = ∑K
k=1Var ( yk) -∑K
k =1Var ( sk)
+2[∑
i≠j∑
j≠iCov( yi,yj) -Cov( si,sj) ] ․․ (4-5)
여기서 대문자는 집계변수를 소문자는 기업수준의 변수를 나타 낸다. 만약 모든 기업단위에서 생산완충의 동기로 재고를 조정한 다면, 생산보다 판매의 변동성이 크므로, 기업의 생산과 판매의 분 산의 차이를 집계한 우변의 처음 두 항은 음의 값이 될 것이다.
그러나 기업간 생산의 공분산이 판매의 공분산을 크게 압도한다면 결국 우변은 전체적으로 양의 값을 가지게 된다.12) 따라서 집계자 료에서는 생산이 판매보다 변동성이 높게 나타나고, 결국 생산완 충모형이 기각되게 된다.