사용된 변수들의 공적분 관계를 고려하여 벡터오차수정모형(vector error correction model)으로 분석하였는데 그 추정결과를 살펴보면, 한국과 중국의 결과를 비교하면 <표 8a>와 같고, 한국과 일본의 결과를 비교하면 <표 8b>와 같다.
먼저 한국과 중국에 대한 추정결과를 비교하면, <표 8a>에 보는 바와 같이 한국은 재정지출 증가가 1인당 경제성장률에 단기적으로는 유의한 양의 영향(0.017)을 미치나 장기적으로는 유 의미한 영향을 나타내지 않음을 보이고 있다. 그러나 조세수입의 증가는 장기적으로 유의한 부 정적 영향(-0.23)을 주고 있다. 반면 중국의 경우는 재정지출 증가가 1인당 경제성장률에 단기 적으로는 유의한 긍정적 영향(0.01)을 미치나 장기적으로는 유의한 영향을 미치지 않음을 보여 주며, 조세수입의 증가는 장기적으로나 단기적으로 유의한 양의 영향을 미치지 않음을 나타내 고 있다. 민간소비가 경제성장률에 미치는 영향은 한국은 장기적으로 유의한 긍정적인 영향 (0.12)을 주고 중국은 단기에는 유의한 약한 부정적인 영향(-0.005)을 주나 장기적으로는 유의 한 긍정적인 영향(0.16)을 미치는 것으로 나타나고 있다. 민간투자는 한국의 경우 경제성장에 단기적으로는 약한 부정적인 영향(-0.006)을 미치나 장기적으로는 유의한 양의 영향(0.06)을 주는 것으로 나타났다. 반면 중국의 경우는 민간투자가 경제성장에 장ㆍ단기적으로 유의한 영 향을 주지 않는 것으로 나타나고 있다. 인플레이션은 한국은 경제성장에 장기적으로 긍정적인 영향(0.09)을 주나 중국은 장기적으로 부정적인 영향(-9.04)을 주는 것으로 나타나고 있다. 검 정통계량도 양국 다 시계열상관, 이분산성이 존재하지 않으며, 중국은 정규분포를 나타내나 한 국은 이를 기각함을 보여 주고 있다.
<표 8a> 오차수정모형 추정 결과 : 한국과 중국 비교
한국 long-run relationship short-run relationship
variable coeff. t-value variable coeff. t-value
constant -12.66 constant 0.01 -1.14
D(LOGGDP(-1)) 0.73*** 3.28
GT(-1) 0.04 1.64 D(GT(-1)) 0.017** 2.08
PC(-1) 0.12*** 10.09 D(PC(-1)) -0.006 -1.43
INV(-1) 0.06*** 6.75 D(INV(-1)) -0.006* -1.75
INF(-1) 0.09*** 11.52 D(INF(-1)) -0.002 -1.00
REV(-1) -0.23*** -7.97 D(REV(-1)) -0.00 -0.43
EC(speed of adjustment) -0.01 -0.83
중국
constant Constant 0.006 0.39
D(LOGGDP(-1)) 0.88*** 4.86
GT(-1) -0.26 -1.37 D(GT(-1)) 0.01* 1.98
PC (-1) 0.16** 2.40 D(PC(-1)) -0.005** -2.34 INV(-1) 0.05 0.73 D(INV(-1)) 0.002 1.17
INF(-1) -9.04*** -7.95 D(INF(-1)) -0.008 -1.39
REV(-1) -0.00 -0.00 D(REV(-1)) 0.001 0.49
EC(speed of adjustment) -0.005** -2.03
test statistics：한국 중국
R^2 0.47 0.64
Rbar^2 0.32 0.56
F-statistic 3.60 7.67
normality 21.52(0.00) 15.63(0.11)
serial correlation LM 22.06(0.63) 32.80(0.13) Heteroskedasticity B-P-G 28.61(0.37) 13.89(0.18) 주) EC는 오차수정항, D는 차분변수, (-1)은 시차변수를 의미함. ( )의 수치는 p-value.
* 는 10%, **는 5%, ***는 1% 수준에서 유의함을 나타냄. P-value 10% 1.69, 5% 2.0, 1% 2.75 임.
Akaike IC, Schwarz criterion 결과 1차 lag이 최적임. 2008년 이후 더미를 사용해도 결과가 크게 달라지지 않음.
다음 한국과 일본의 추정결과를 비교하면 <표 8b>에서 보는 바와 같이 한국은 재정지출 증 가가 1인당 경제성장률에 단기적으로는 유의한 양의 영향을 미치나 장기적으로는 유의미한 영 향을 나타내지 않고 있으며, 조세수입의 증가는 장기적으로 유의한 부정적 영향을 주고 있는 반면, 일본의 경우는 재정지출의 증가가 1인당 경제성장률에 단기적으로는 유의미한 영향을 미 치지 않으나 장기적으로는 유의한 양의 영향(0.94)을 미치나, 조세수입 증가는 장기적으로 유 의한 양의 영향(1.96)을 주고 있다. 그러나 민간투자는 장기적으로 유의한 강한 긍정적인 영향 (5.50)을 주나, 민간소비, 인플레이션율의 증가가 장기적으로 유의한 부정적인 영향을 주는 것 으로 나타나고 있다. 검정통계량도 양국 다 시계열상관, 이분산성이 존재하지 않음을 보여주며, 일본은 정규분포를 나타내나 한국은 이를 기각하고 있다.
<표 6b > 오차수정모형 추정 결과：한국과 일본 비교
한국 long-run relationship short-run relationship
variable coeff. t-value variable coeff. t-value
constant -12.66 constant 0.01 -1.14
D(LOGGDP(-1)) 0.73*** 3.28
GT(-1) 0.04 1.64 D(GT(-1)) 0.017** 2.08
PC(-1) 0.12*** 10.09 D(PC(-1)) -0.006 -1.43
PI(-1) 0.06*** 6.75 D(PI(-1)) -0.006* -1.75
INF(-1) 0.09*** 11.52 D(INF(-1)) -0.002 -1.00
REV(-1) -0.23*** -7.97 D(REV(-1)) -0.00 -0.43
EC(speed of adjustment) -0.01 -0.83
일본
constant constant 0.01 0.84
D(LOGGDP(-1)) 0.63 2.42
GT(-1) 0.94* 1.72 D(GT(-1)) -0.0007 -0.19
PC (-1) -5.07*** -4.48 D(PC(-1)) 0.001 0.24
PI(-1) 5.50*** 4.58 D(PI(-1)) -0.003 -0.35
INF(-1) -9.04*** -7.95 D(INF(-1)) -0.008 -1.39
REV(-1) 1.96*** 2.59 D(REV(-1)) 0.002 0.39 EC(speed of adjustment) -0.0008 -1.21
test statistics：한국 일본
R^2 0.47 0.46
Rbar^2 0.32 0.34
F-statistic 3.60 3.83
normality 21.52(0.00) 4.26(0.64)
serial correlation LM 22.06(0.63) 37.41(0.40) Heteroskedasticity B-P-G 28.61(0.37) 11.25(0.58) 주) EC는 오차수정항, D는 차분변수, (-1)은 시차변수를 의미함. ( )의 수치는 p-value.
* 는 10%, **는 5%, ***는 1% 수준에서 유의함을 나타냄. P-value 10% 1.69, 5% 2.0, 1% 2.75 임.
Akaike IC, Schwarz criterion 결과 1차 lag이 최적임. 2008년 이후 더미를 사용해도 결과가 크게 달라지지 않음.
여기서 일본의 경제와 재정 현황을 한국과 비교해 살펴보면, 한국은 1962년~1990년대 중반 까지 연평균 7%에 달하는 고도 경제성장세가 1997년 외환위기, 2008년 세계금융위기를 거치 면서 성장세가 계속 하락하여 최근 경제성장률이 2%대로 저하하는 추세를 보이고 있으며, 그 동안 건전성을 자랑하던 재정 상태(1995년 국가부채 비율 10%미만)도 최근 경기침체와 복지 지출의 급증 등으로 국가부채가 급증하고 있어 OECD 통계에 의하면 2019년 기준으로 국가부 채가 GDP 대비 43.3%로 나타나고 있고, 일본은 20여년 장기불황과 초고령화 등 여파로 국가 부채 비율 227.9%로 OECD국가(평균 111%) 중 최고에 달하고 있으며, 출산율 저하( 합계출산 율 한국 0.97명, 일본 1.72명)와 평균 기대 수명의 증가(한국 80세, 일본 83세)로 65세 이상 고령인구비율이 빠르게 증가하여 한국은 2017년에 14.3%를 넘어서 고령사회로 진입하였고 8 년 후에는 20%의 초고령사회에 진입할 것으로 보고 있다. 또한 일본은 이미 2006년에 초고령 사회에 진입해 현재 28%를 넘어서 있다. 이와 같은 비교를 하는 이유는 한국은 그동안 여러 면 에서 유사성을 가지고 일본 경제를 일정한 기간을 두고 뒤 따라 가는 경향이 있어 한국의 미래 를 내다보고 미리 대비하는데 도움이 되리라고 보기 때문이다. 또한 중국도 그동안 고성장에서 중성장으로의 성장 둔화와 빈부 격차, 고령화(2025년 고령사회 진입), 인프라, 사회복지비 증 가, 재정 수입 감소 등으로 인한 재정 악화, 국가부채 증가 등 비슷한 상황에 직면해 있으며 미 중 무역 갈등 속에 기술혁신, 구조개혁을 통한 경제 강국으로 도약을 꾀하고 있다. 이에 한국은 재정 지속 가능성을 고려하고 성장잠재력을 훼손하지 않는 복지지출의 증대가 긴요하다. 아울 러 중국은 미래 성장산업을 육성하기 위해 기술 혁신에 집중 투자하고 있고, 일본은 인공지능 을 탑재한 로봇을 활용하여 경제활동인구 저하로 인한 노동의 대체와 생산성을 높이는데 주력 하고 있는 상황에 유념하여 한국도 현재 추진하고 있는 혁신주도 성장 제고에 주력하여 미래에 대비할 필요성이 절실히 요구된다.