<그림 3-3>은 먼저 1987년 3/4분기에 발생한 것으로 가정된 200만호 주택건설 시작 이후, 이에 대한 개별 거시집계 변수들의 충격반응함수(impulse response functions)를 나타내고 있다.
<그림 3-3> 200만호 주택건설이 거시경제에 미친 효과
(단위: %)
<그림 3-3>에서 실선은 부트-스트래핑(boot-strapping) 방식을 통해 얻은 충격반 응함수의 분포에서 중위값(median)을 의미하며, 점선은 90% 오차범위를 나타낸 다.<그림 3-3>의 충격반응함수들이 의미하는 바는 중위값 기준으로도 SOC 투자 충격 발생이 GDP, 민간소비, 정부지출, 건설투자 및 설비투자와 같은 거시집계 변수에 큰 영향을 미치지 못하였음을 의미한다. 특히, 오차범위까지 고려할 경우 SOC 투자 충격의 발생이 이들 거시변수들에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 못한다.
<그림 3-4>는 외환위기 당시 1999년 1/4분기부터 시작된 것으로 가정된 SOC 투자 충격 발생 이후, 이에 대한 거시집계변수들의 충격반응함수(impulse response functions)들을 나타낸다.
<그림 3-4> 외환위기시 SOC 투자 증대가 미친 효과
(단위: %)
제3 장∙경기변동기의 SOC 투자 효과 분석 45
<그림 3-4>에 나타나 있는 결과들은 중위값을 기준으로 할 경우, <그림 3-3>의 결과들에 비해 SOC 투자 충격 발생이 거시변수들에 비해 다소 큰 영향을 미치고 있다. 그러나 오차범위를 고려할 경우, 이 역시 SOC 투자 충격의 효과가 경기부 양에 긍정적이라 결론 지울 수 없음을 나타내고 있다.
마지막으로 <그림 3-5>은 글로벌 금융위기 발생 이후 2009년 1/4분기부터 시 작된 것으로 가정된 SOC 투자 충격 발생에 대한 거시집계변수들의 충격반응함 수(impulse response functions)를 나타낸다.
<그림 3-5> 외환위기시 SOC 투자 증대가 미친 효과
(단위: %)
<그림 3-5>의 충격반응함수들은 중위값 기준으로 <그림 3-3>의 충격반응함수 들과 같이 SOC 투자 충격 발생이 거시변수들에 영향을 거의 미치지 못한다. 뿐 만 아니라 오차범위까지 고려할 경우 SOC 투자 충격이 이들 거시집계 변수에 긍정적 효과를 미친다고 말하기 어렵다.
이상의 결과들이 의미하는 바는 Ramey and Shapiro(1997)의 서술적 방식에 의 해 SOC 투자 충격의 효과를 추정할 경우, 한국경제에서 대규모 SOC 투자를 유 발시킨 것으로 가정된 3가지 사건에 대해 거시변수들이 통계적으로 유의한 반응 을 보이지 않고 있다는 것이다. 다만 이와 같은 결과는 SOC 투자를 분석하는데 있어 거시변수들 간의 동태적 인과관계를 고려하지 못하는 단일 방정식을 이용 한 방법론적 한계에 기인할 개연성이 있다. 이와 같은 이유로 Edelberg, Eichenbaum and Fisher(1999) 및 Burnside, Eichenbaum and Fisher(2003)는 구조적 VAR모형을 이용한 바 있다.
우리 연구에서도 거시변수들 간의 동태적 인과관계를 포함한 구조적 VAR 모 형을 이용하여 단일방정식 모형에 의한 한계를 보완하고자 한다. 다만 구조적 VAR 모형을 이용하되 부호제약 식별법을 택함으로써 충격의 식별에 보편성을 확보하고자 노력하였다.
3. 구조적 VAR 모형에 의한 SOC 투자 효과 분석