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든 거래내역을 행렬형태로 기록한 것”이라고 정의하였다(“A SAM is a matrix representation of transactions in a socioeconomic sys-tem”, Jeffrey Round 2001, p. 2). 사회회계행렬은 내용이 포괄적이고 유연하며, 세분화된 생신활동으로부터의 소득창출 과정과 사회 또는 제 도부문간의 배분 및 재분배를 포착할 수 있는 분석체계이다. SAM을 작성 하는 주된 목적은 사회경제 시스템에 존재하는 상호의존성을 종합적이고 체계적으로 기록하고, 그로부터 경제주체들 간의 거래관계(실제든 아니 면 유추된 것이든)를 반영하고자 하는데 있다. 사회회계행렬이 다른 기장 방식에 비하여 구별되는 세 가지의 특징이 있는데, 첫째는 복식부기 기장 방식을 사용하고 있다는 점이고, 둘째는 생산요소, 가계 그리고 제도부문 에 상대적으로 중점을 둔다는 점이며, 셋째는 분석체계가 완전하고 포괄 적(“the framework is complete and comprehensive”)이라는 점이 다(Round 2001, p. 2).
국내에서 개발·활용되었던 기존의 사회회계행렬은 연구자의 특성이나 연구의 목적에 따라, 또 분석 대상에 따라 다양한 형태로 작성되었다. 사 회회계행렬의 내적 정합성(internal consistency) 문제만을 놓고 보더라 도 이를 명시적으로 고려하지 않은 경우, 오차항을 두거나 다른 부문에 오차를 통합하는 경우, 다양한 조정방법을 이용하여 일관성을 확보하는 경우 등 여러 가지 방법이 적용된 바 있다. 주로 많이 쓰이는 조정방법으 로는 RAS, 교차엔트로피, 최소자승법 등인데, 경험적으로 이들 조정방법 의 차이에서 오는 최종 결과의 차이는 그리 크지 않은 것으로 보인다. 다 만 주어진 불균형 사회회계행렬의 특징에 따라, 또 연구자가 선호하는 소 프트웨어에 따라 조정방법이 결정되는 것으로 보인다.
[그림 3-1] 기본 데이터베이스의 구성 요소
V1BAS V2BAS V3BAS V4BAS V5BAS V6BAS
조세
↑ C×S
↓
V1TAX V2TAX V3TAX V4TAX V5TAX
재고에
우리나라의 경우 2014년 한국은행에서 2010년도를 새로운 기준년도 로 하는 국민계정과 산업연관표 자료를 새로이 발표하였다. UN의 2008 년도 System of National Accounts(이하 UN SNA 2008로 약칭)에 바 탕을 두고 있는 새 계정 체계는 과거의 SNA 1993에 비하여 상당히 많은 가하여 SAM(Social Accounting Matrices) 데이터와 이들의 관계를 설 명하는 방정식체계가 추가되어서 사회전체의 가치흐름이 통합적으로 연 결되는 체계로 확장되어야 한다. 이하에서는 SAM의 구조에 대하여 간략 하게 소개하기로 한다.
사회회계행렬(Social Accounting Matrix, SAM)은 한 나라의 모든 경제주체의 상호 거래를 체계적이고 일관성 있게 기록한 데이터베이스
13) United Nations (2009), System of National Accounts, 2008, New York. 특히 28장은 산업연관표와 사회회계행렬, 그리고 가계부문의 이질성에 대한 설명으로 구성되 어 있다.
가계소득 및 지출자료, 정부결산자료 등을 통합하여 구축된 행렬체계로 서 동일한 계정이 행과 열에 대칭적으로 나타나게 된다. 행(row)은 해당 계정의 수입(receipt) 측면을 나타내고, 열(column)은 해당 계정의 지출 (expenditure) 측면을 나타낸다. SAM은 경제내의 모든 흐름은 반드시 어떤 경제주체에서 다른 경제주체로 흘러가게 되어 있다는 논리에 입각 하고 있기 때문에 정방행렬(square matrix)의 형태를 가지며, 각 계정의 행(row) 합과 열(column) 합은 항상 일치(수입=지출)하게 된다. SAM의 주요계정은 생산, 소비, 자본축적 및 대외계정으로 구성되는데, 이들 주 요 계정들은 연구의 목적과 이용 가능한 통계자료에 따라 다양한 형태로 작성할 수 있다.
사회회계행렬에는 두 가지 종류가 있는데, 거시 SAM과 미시 SAM이 그것이다. 거시 SAM에서는 한 셀이 하나의 스칼라 값을 갖지만, 미시 SAM에서는 많은 항목이 행렬이나 벡터의 형태로 이루어져 있어서 규모 가 상당히 커진다. 예를 들어 거시 SAM은 차원이 13×13인 행렬이지만 산업과 상품이 각각 30개, 가계부문이 10개로 세분된다면 미시 SAM의 크기는 거시 SAM의 10배에 까지 커진다.
더욱이 이러한 데이터베이스를 작성하는 데에는 상당한 자원이 소요되 므로 해마다 데이터베이스를 새로 작성한다든지, 아니면 업데이트를 한 다든지 하는 것은 사실 쉬운 일이 아니다. 매년 수십 건의 프로젝트를 수 행하는 호주 빅토리아 대학의 Center of Policy Studies에서도 단기간 에는 데이터베이스가 크게 변화하지 않는 것으로 보고 있으며, 발주자들 또한 데이터베이스의 update 여부는 연구자들의 판단에 맡기는 경우가 대부분이었다.
부록의 ORANI-G 데이터베이스 구조는 모형에 사용된 변수들의 종류 와 각각의 차원, 그리고 그에 대한 설명을 정리하고 있다.