기존의 잠재 GDP는 산출 가능한 최대한의 생산량의 개념이므로, 총생산의 접근이다.
잠재 고용량과 잠재 자본량을 각각 L*, K* 라 하면, 총생산과 총수요를 일치시키는 다음 균형식을 만족하게 된다.
(11)
C, I, G, EX, IM은 각각 소비, 투자, 정부지출, 수출, 수입을 의미하며, r은 국내실질 이자율이다. 위 식을 만족시키는 잠재 GDP는 해외수요, 즉 수출에 의해서도 영향을 받으나, 생산함수를 통해 도출한 기존의 잠재 GDP는 위 식의 좌변, 즉 생산의 측면을 통해서만 잠재 GDP를 도출했다는 한계가 있다. 우리나라와 같은 소규모 개방경제의 경우 생산량은 해외부문의 영향을 받으므로, 이를 고려하여 잠재 GDP를 도출할 필요가 있다.
1. 상태공간을 상정한 잠재 GDP의 추계
이와 같은 개방화가 진행중인 경제의 잠재 GDP 추계는 최공필(1996)에서 제시한 방 법에 따라, 상태공간(state-space)을 상정한 칼만필터(Kalman Filter)를 이용하였다. 칼만 필터는 측정 가능한 변수들(observable variables)을 기반으로 측정 불가능한 변수 (unobservable variables)를 추정하는 기법으로서, 본 연구의 경우 측정 불가능한 변수는 잠재 GDP에 해당한다. 측정 가능한 변수는 실질 GDP, 인플레이션의 변화율, 실질 GDP 대비 경상수지 변화율로 설정하였다. 개방화를 반영한 모델과 기존 모델을 비교 하기 위해, (1) 실질 GDP를 추세항과 순환 과정의 결합으로 나타낸 모형, (2) 모형 (1)에 인플레이션 변동식을 추가한 모형, (3) 모형 (2)에 실질 GDP 대비 경상수지비율의 변화를 추가한 모형을 각각 상정하였다.
칼만필터를 이용하기 위한 상태공간(state space)은 관찰방정식(observation equation)과 이행방정식(transition equation)으로 구성된다. 전술한 세 모형의 구조를 이 두 방정식으로 묘사하면 다음과 같다.
모형 (1)
관찰방정식 :
이행방정식 :
는 실질 GDP, 는 잠재 GDP, 는 GDP 갭을 의미하며, 와 는 잔여항 (residual)을 뜻한다. 관찰방정식은 실제로 관측되는 GDP가 잠재 GDP()와 경기변동항 ()의 합으로 구성된다는 것을 의미한다. 첫 번째 이행방정식의 경우 잠재 GDP의 성장률은 일정한 평균 을 가지고 있으며, 계수 는 잔여항 가 AR(1) 프로세스를 따르는 것을 상정한 것이다. 두 번째 이행방정식은 경기변동항()의 합이 AR(2) 프로 세스를 따른다는 것이다.
모형 (2)
관찰방정식 :
∆ ∆ ∆
이행방정식 :
모형 (2)는 모형 (1)에서 인플레이션의 변동률 식을 관찰방정식에 추가한 형태로, 는 인플레이션율, 는 GDP 대비 경상수지이다. 모형 (2)의 경우 GDP 대비 경상수지 변동률
∆ 이 인플레이션 변동률 ∆ 에 미치는 영향을 없는 것으로, 즉 으로 간주하였다.
모형 (3)
관찰방정식 :
∆ ∆ ∆
∆
이행방정식 :
하는 데는 한국은행의 소비자물가지수의 로그차분 자료를 활용하였으며, 추정에 사용 한 데이터 분기별 자료들이며, X-11 ARIMA로 계절조정을 하였다. 각 변수들의 추정 결 과는 부표에 제시하였다.
2. 잠재성장률 추정 결과
<그림 6> 에 따르면, 개방화를 고려한 모형 (3)의 추정 결과는 모형 (1)과 모형 (2)에 비해 잠재 GDP와 실질 GDP의 차이가 감소하는 것으로 나타났다. 이는 GDP 갭을 나 타낸 <그림 7>에서 분명하게 나타난다. 이는 개방화로 인해, 국내 충격의 일부가 해외 부문으로 흡수되기 때문으로 이해할 수 있다. <그림 8>에서 제시된 잠재 GDP의 성장 률은 모형 (1), 모형 (2), 모형 (3) 순으로 높은 것으로 나타났다.2)
[그림 6] 실질 GDP와 모형 (1), (2), (3)으로 도출한 잠재 GDP 비교
(단위 : 조)
[그림 7] 모형 (1), (2), (3)의 GDP gap
<그림 8> 실질 GDP 성장률과 모형 (1), (2), (3)으로 도출한 잠재 GDP 성장률
(단위 : %)