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한국의 잠재성장력 과연 위기인가 -경제민주화와의 상관관계 분석

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(1)

-경제민주화와의 상관관계

분석-한국의

잠재성장력

과연

위기

인가

2012. 11. 13.(화) 09:30~17:20

은행회관 국제회의실 (2층)

공동

주최

경제·인문사회연구회

조선일보

기획 협동연구사업

한국의

잠재성장력

과연

위기

인가

-경제민주화와의 상관관계

분석-(137-863)서울특별시 서초구 남부순환로 2558 외교센터 302호 TEL : 02-572-5306 FAX : 02-572-4092

(2)

-경제민주화와의 상관관계

분석-한국의

잠재성장력

(3)

등 록 09:30~10:10 등록/준비 개회식 10:10~10:20 개 회 사: 박진근 (경제․인문사회연구회 이사장) [제 1 부] 한국의 잠재성장률 하락추이와 원인분석 10:30~11:30 사 회: 김정식(한국국제경제학회장, 연세대 교수) 발 표 한국의 잠재성장률 하락추이와 원인분석 김동열 현대경제연구원 기업정책연구실장 한국의 잠재성장률 전망 및 하락요인 분석1 신석하 한국개발연구원 연구위원 한국의 잠재성장률 전망 및 하락요인 분석2 표학길 한국계량경제학회, 서울대 교수 한국의 잠재성장률 전망 및 국제비교분석 김진영 한국경제학회, 고려대 교수 오찬 (11:30~13:00) [제 2 부] 잠재성장력 제고방안 13:00~14:20 사 회: 송종국(과학기술정책연구원장) 발 표 잠재성장력 제고를 위한 정책방향(종합1) 변양규 한국경제연구원 거시정책연구실장 잠재성장력 제고를 위한 정책방향(종합2) 고영선 한국개발연구원 연구본부장 산업구조 및 산업 연관관계 개선을 통한 잠재성장력 제고방안 오영석 산업연구원 선임연구위원 경제활동인구 및 인적자본 증대를 통한 잠재성장력 제고방안 김세움 한국노동연구원 부연구위원 과학기술부문 확충을 통한 잠재성장력 제고방안 이우성 과학기술정책연구원 연구위원 사회적 자본 확충을 통한 잠재성장력 제고방안 원종욱 한국보건사회연구원 연구위원 선진국의 사례를 통한 잠재성장력 제고방안 하준경 한국국제경제학회, 한양대 교수 [제 3 부] 경제민주화와 잠재성장력 14:30~16:00 사 회: 백경환(한국계량경제학회장, 성균관대 교수) 발 표 경제민주화와 잠재성장력간의 상관관계 분석1 신인석 한국경제학회, 중앙대 교수 경제민주화와 잠재성장력간의 상관관계 분석2 이병기 한국경제연구원 선임연구위원 경제민주화와 잠재성장력간의 상관관계 분석3 신영수 한국경제연구학회, 서울여대 교수 경제민주화와 잠재성장력간의 상관관계 분석4 김재영 표학길 한국계량경제학회, 서울대 교수 경제민주화와 잠재성장력간의 상관관계 분석5 서승환 한국응용경제학회, 연세대 교수 경제민주화와 잠재성장력간의 상관관계 분석6 이종은 한국국제경제학회, 세종대 교수 [제 4 부] 종합토론 16:10~17:20 사 회: 박진근(경제·인문사회연구회 이사장) 토 론 고영선(한국개발연구원 연구본부장) 박양수(한국은행 계량모형부장) 변양규(한국경제연구원 거시정책연구실장) 신석하(한국개발연구원 연구위원) 오영석(산업연구원 선임연구위원) 유항근(한국응용경제학회, 중앙대 교수) 이병기(한국경제연구원 선임연구위원) 최도준(노무라종합연구소 부지점장) 표학길(한국계량경제학회, 서울대 교수) 황종률(국회 예산정책처 경제분석관) (가나다 순)

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(5)

[제 1 부] 한국의 잠재성장률 하락추이와 원인분석

1. 한국의 잠재성장률 하락추이와 원인분석 ·

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김동열(현대경제연구원 기업정책연구실장)

2. 한국의 잠재성장률 전망 및 하락요인 분석1 ·

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신석하(한국개발연구원 연구위원)

3. 한국의 잠재성장률 전망 및 하락요인 분석2 ·

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표학길(한국계량경제학회, 서울대 교수)

4. 한국의 잠재성장률 전망 및 국제비교분석 ·

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김진영(한국경제학회, 고려대 교수)

[제 2 부] 잠재성장력 제고방안

5. 잠재성장력 제고를 위한 정책방향(종합1) ·

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변양규(한국경제연구원 거시정책연구실장)

6. 잠재성장력 제고를 위한 정책방향(종합2) ·

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고영선(한국개발연구원 연구본부장)

7. 산업구조 및 산업 연관관계 개선을 통한 잠재성장력 제고방안 · 181

오영석(산업연구원 선임연구위원)

8. 경제활동인구 및 인적자본 증대를 통한 잠재성장력 제고방안 ·

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김세움(한국노동연구원 부연구위원)

9. 과학기술부문 확충을 통한 잠재성장력 제고방안 ·

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이우성(과학기술정책연구원 연구위원)

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원종욱(한국보건사회연구원 연구위원)

11. 선진국의 사례를 통한 잠재성장력 제고방안 ·

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하준경(한국국제경제학회, 한양대 교수)

[제 3 부] 경제민주화와 잠재성장력

12. 경제민주화와 잠재성장력간의 상관관계 분석1 ·

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신인석(한국경제학회, 중앙대 교수)

13. 경제민주화와 잠재성장력간의 상관관계 분석2 ·

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이병기(한국경제연구원 선임연구위원)

14. 경제민주화와 잠재성장력간의 상관관계 분석3 ·

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신영수(한국경제연구학회, 서울여대 교수)

15. 경제민주화와 잠재성장력간의 상관관계 분석4 ·

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김재영 ․ 표학길(한국계량경제학회, 서울대 교수)

16. 경제민주화와 잠재성장력간의 상관관계 분석5 ·

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서승환(한국응용경제학회, 연세대 교수)

17. 경제민주화와 잠재성장력간의 상관관계 분석6 ·

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이종은(한국국제경제학회, 세종대 교수)

[제 4 부] 종합토론

(7)

한국의 잠재성장률

하락추이와 원인분석

제1부

(8)
(9)

01

원인분석

김동열 기업정책연구실장

(10)
(11)

한국의 잠재성장률 하락추이와 원인분석

김동열

잠재성장률의 하락 추이

1. 잠재성장률 하락세 지속 (HP 필터링)

○ 시계열 접근법을 통한 추세 GDP 방식으로 잠재 GDP를 산출한 후, 국내 경제의 주요 분기점을 기점으로 기간별 연평균 잠재성장률을 계산함 - 1970~2012년까지 실질 GDP를 이용하여 HP 필터링을 통해 잠재 GDP를 산출하였음 ∙ 2012년 경제성장률은 현대경제연구원 전망치 2.5%를 이용 ○ 국내 잠재성장률 하락세가 지속되면서 2010년 이후에는 3%대 중반에서 움직일 전망 - 국내 잠재성장률은 1970~1980년대에 9%대 이상의 높은 수준을 유지했으나, 1997년 외환위기를 겪으면서 잠재성장률이 급락 ∙ 국내 잠재성장률은 1970년대(1971~1980년) 9.3%, 1980년대(‘81~90년) 9.1%를 기록 하였으나, 1990년대(’91~‘00년)에는 6.5%, ’00년대에는 4.2%, ‘11년 이후는 3%대 중 반(최근 3.7%)으로 하락 ∙ 국내 잠재성장률은 1997년 외환위기를 겪는 등 경제위기 속에서 최근 5% 이하 로 빠르게 하락했으며, 2008년 글로벌 금융위기의 충격으로 잠재성장률 하락이 지속되고 있음 - 최근에는 실질GDP 증가율이 잠재성장률을 하회하면서, 저성장기조가 장기적으로 고착화되는 것 아니냐는 우려가 커지고 있음

(12)

< 국내 잠재성장률 추이(1971~2012년) > 자료 : 한국은행, 현대경제연구원. 주 1. 잠재성장률은 단순추세법(H-P 필터링)을 이용. 2. ↔는 잠재성장률의 구간 평균치임. 3. 2012년 실질경제성장률은 2.5%로 가정.

2. 잠재성장률 구성요소별 기여도 변화 (성장회계분석)

○ 한국경제는 1990년대 이후 노동의 성장 기여도가 급락하고 있으며, 2000년대 들어 총요소생산성 주도형 경제성장패턴으로 전환 - 2000년대 들어 총요소생산성(TFP)의 기여율이 50%를 상회하면서 총요소생산성 주 도 경제성장이 시현되고 있으나, 총요소생산성의 기여도는 대폭 하락 ∙ 총요소생산성의 기여도를 보면 1980년대 4.9%p에서 2000년대 2.5%p로 큰 폭 하락 ∙ 총요소생산성의 기여율(총요소생산성 증가율/부가가치 증가율*100)은 2000년대 55.1%로 최대 수준에 달했으나, 이는 부가가치 증가율이 크게 감소하는 가운데 노동의 기여율이 2000년대 들어 20% 초반대로 급락하면서 나타난 ‘착시현상’으 로 볼 수 있음

(13)

< 시기별 전산업 성장 기여도 분해 > 자료 : EU-KLEMS 통계를 이용한 연구원 자체 계산. 주 1. EU-KLEMS 원자료는 1977-2007년까지 이용. 2008-2010년까지는 시계열을 연장하여 이용 2. 시계열 연장은 각 계열의 시간에 대한 회귀를 통해 구해진 회귀방정식을 활용하여 추정 <참고> 경제구조 변화를 고려한 잠재성장률과의 비교 - 거시경제지표에 큰 변화가 있던 주요 시점(1980년 오일쇼크, 1988년 서울올림픽, 1997년 외환위기, 2008년 글로벌 금융위기) 근방을 기준으로 차우 테스트(Chow test)1)를 통해 주요 경제적 사건의 구조변화를 검정한 결과 각 시점에서 실질GDP 데이터에 구조적 변화가 발생하였을 개연성이 높음 - 다만, 차우 테스트 결과에 따르는 시기구분을 통해 얻은 구간별 잠재성장률과 그렇지 않은 경우를 비교해보면, 1990년대 이후 양자 간의 차이가 확대된 것으로 나타남 ※ 금융위기 이후 구간은 양자가 동일한 값을 보이나, 추정 구간이 짧다는 한계가 있음 연대별 구간 설정 ‘71~’80년 ‘81~’90년 ‘91~’00년 ‘01~’10년 ‘11~’12년 9.2% 9.1% 6.5% 4.2% 3.7% 차우 테스트를 통한 구간 설정 ‘70~’79년 ‘80~’88년 ‘89~’97년 ‘98~’07년 ‘08~’12년 9.4% 9.1% 7.4% 4.7% 3.7% 1) 차우 테스트(Chow test)는 시계열 데이터의 기간을 나눈 후 각 기간의 데이터에 대한 회귀모형을 추정하여 얻은 계수가 통계적으로 유의하게 다른지 검정하는 테스트로 특정 이벤트로 인해 경제구조의 변화가 발생했는지 아닌지의 검정에

(14)

잠재성장률 구성요소 잠재성장률 하락 원인 요소 투입 노동 量的 투입 - 인구구조의 변화와 활용 미흡 人的 자본 - 인적자본 형성 시스템 취약 자본 - 국내투자 위축과 투자환경 개선 미흡 총요소 생산성 연구개발 (R&D 투자 및 효율성) - 연구개발투자의 낮은 효율성과 쏠림현상 경제시스템 (산업구조, 연관효과 등) - 내수 위축과 내·외수 선순환구조 약화 - 서비스업의 부진과 낮은 생산성 - 금융의 낮은 경쟁력과 산업지원기능 약화 사회적 자본 (신뢰, 통합, 투명성 등) - 부패, 낮은 신뢰 등으로 사회적 자본 미흡

잠재성장률 하락의 주요 원인

<잠재성장률의 구성요소와 하락 원인>

1. 인구구조의 변화와 활용도 미흡

○ 저출산·고령화에 따른 인구구조 변화로 생산주력세대가 고령화 - 저출산·고령화로 경제활동참가율이 하락하고 생산가능인구의 증가율도 둔화되고 있음 ∙ 합계출산율은 1970년 4.53명에 지속적으로 감소하여 2005년 1.08명으로 최저 수준을 기록했고, 이후 소폭 개선되었지만 2011년 1.24명으로 여전히 세계 최저 수준임. ∙ 80년대 이후 상승했던 경제활동참가율은 2005년 61.9%에서 2011년 61.1%로 소폭 하락 ∙ 생산가능인구 증가율도 고도성장기(‘70~’79) 3.2%에서 금융위기 후(‘08~’11) 0.9%로 하락 <인구구조 변화 통계 추이> 1970 1980 1990 2000 2010 2011 인구성장률 2.21 1.57 0.99 0.84 0.46 0.75 (단위: 명, %)

(15)

- (낮은 고용률과 생산주력세대 고령화) 선진국에 비해 고용률이 낮으며, 취업자 중 가장 큰 비중을 차지하는 생산주력세대가 고령화되면서 고용 미스매칭과 경제 활 력도 약화 ∙ 여성 고용률이 낮고 특히 고학력 여성의 경력단절이 개선되지 않고 있으며, 전체 취업자 중 40~50대와 60대가 차지하는 비중은 꾸준히 증가하고 있음 <주요경제활동인구 및 고령인구 비중> <취업자의 연령별 비중 추이> 44.6 53.1 49.3 56.7 59.2 63.9 64.2 64.8 40 50 60 70 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 (%) 한국(여성) OECD평균(여성) 한국(전체) OECD평균(전체) 26.4 15.1 30.1 23.9 19.5 27.3 14.3 21.0 6.6 11.9 0 5 10 15 20 25 30 35 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 (%) 40대 30대 50대 60대 20대 자료: 통계청, 현대경제연구원. 주: 생산가능인구 = 15~64세 인구. 자료: 통계청, 현대경제연구원.

2. 인적 자본 형성 시스템 취약

○ 인적 자본의 중요성2)은 갈수록 커지고 있으나, 고급인력 양성을 위한 대학교육 시스템과 인적 자본 형성 시스템은 취약한 상태에 있음 - 대졸자 비율은 세계 2위 수준으로 높지만, 창의적인 고급 인력을 양성함에 있어서는 기대에 못 미치고 있음 ∙ 국제경영개발원(IMD)의 조사 결과, 우리나라 대졸자 비율은 2009년 25-34세 인구 중 63.0%로 싱가포르에 이어 세계 2위 수준이지만, 시장과 수요자의 수요 충족도 조사에서는 총59개국 가운데 27위에 그침 2) 인적 자본의 성장기여율이 제조업에서는 ‘91~’97년중 6.5%에서 2000~2005년중 10.8%로 높아졌으며, 서비스업에서도 각각 4.6%에서 17.1%로 상승(최요철ㆍ김은영, ‘산업별 인적자본의 추계와 성장요인 분석’, 조사통계월보 2007년2월호,

(16)

∙ 또한, 2011년 현재 과학분야 노벨상 수상자를 한 명도 배출하지 못하고3) 있어 서, 지식기반 사회에 맞는 창의적 인재를 육성하는데 많은 한계가 있음을 보여 주고 있음 ∙ 2010년 기준 세계 3대 과학저널 논문 발표 순위는 미국 1위, 독일 3위, 일본 5위 에 비해 한참 뒤진 15위4)에 그침 ∙ 2012년 기준 세계 100위 대학 순위를 보면 미국 31개, 영국 18개, 일본 6개, 호 주 6개, 독일 4개, 한국 3개로서 아직은 만족할 수준은 아님5) <대졸인구 비중 및 대학교육의 수요충족도> 순위 1위 2위 3위 4위 5위 기타 대졸인구 비중 (2009년 기준) 싱가포르 69.7% 한국 63.0% 대만 58.0% 캐나다 56.0% 일본 56.0% 미국(19위) 41.0% 독일(35위) 26.0% 대학교육의 수요충족도 핀란드 8.70 스위스 8.46 싱가포르 8.25 캐나다 7.82 아일랜드 7.52 한국(27위) 5.58

자료: IMD, World Competitiveness Yearbook, 2012

주: 대졸인구 비중은 25세-34세 인구 중 대졸자의 비중. 수요충족도는 대학교육이 사회의 수요를 충족하는지에 대한 설문 조사 결과이며, 독일 8위, 미국 25위, 일본 36위를 기록. - 실업계 고교 진학률은 OECD 평균의 절반 수준에 그치고, 중소기업의 인력 미스 매치 현상이 여전히 존재하는 등 중등교육과 직업훈련 시스템도 효율적이지 못함 ∙ 한국의 대학진학률은 2008년 기준 83.8%로 영국 59.2%, 일본 56.2%, 미국 53.2%, 프랑스 41.0%, 독일 35.4% 에 비해 높고 세계 최고 수준임 ∙ 한국의 실업계 고교 진학률은 2008년 24.4%로 OECD평균 42.7%, 독일 53.2%의 절반 수준이며, 현장과 결합된 직업교육을 실시하는 실업계 고등학교는 전무한 상황임

(17)

<주요국의 대학진학률> <주요국의 실업계 고등학교 진학률 > 53.2 59.2 35.4 56.2 41 83.8 0 30 60 90 미국 영국 독일 일본 프랑스 한국 (%) 30.5 24.4 22.8 12.4 45.3 12.1 13.9 0 10 20 30 40 50 60 프랑스 독일 영국 한국 일본 OECD평균 EU21평균 직업현장교육이 결합된 실업계 고등학교 44.2 53.2 (%) 42.7 48.0 자료: OECD 통계. 주: 2008년 기준. 자료: OECD,‘Education at a glance',2011. 주: 2008년 고등학교 교육과정(ISCED3) 기준임.

3. 국내투자 위축과 투자환경 개선 미흡

○ 외환위기 이후 국내투자는 감소하고 해외투자는 큰 폭으로 증가 - (국내투자 위축, 해외투자 급증) 외환위기와 금융위기를 겪으면서 국내투자가 감 소세를 이어가고 있는 반면, 중국 베트남 등 해외로의 직접투자는 크게 증가하고 있음 ∙ 총고정자본형성 증가율이 1970년대 평균 14.9%에서 80년대 12.8%, 90년대 5.5%, 2000년대에는 2.6%로 하락했는데, 특히 2006~2010년 평균 증가율은 2.3%에 그침 ∙ 특히, 설비투자 증가율은 1970년대 평균 20%에서 2000년대 이후 평균 2%대로 떨어졌고 건설투자 증가율도 1980년대 평균 12.9%에서 2000년 대 평균 3.9%대로 낮아짐 ∙ 해외 직접투자는 2001년 이후 추세적으로 증가하고 있으며, 이에 따라 해외투자 /국내투자 비율이 ‘80년대에는 1% 미만에 머물렀지만 자본자유화와 외환위기를 거치면서 지속적으로 높아져 2010년 기준 8% 내외를 기록하고 있음

(18)

<총고정자본형성 증가율(%) 추이> <해외투자/국내투자 비율>   ‘71~ '80 ‘81~'90 ‘91~'00 ‘01~ ‘10 ‘01~ '05 ‘06~ '10 총고정 자본 형성 14.9 12.8 5.5 2.6 3.2 2.3 설비 투자 20.3 12.6 9.1 2.1 1.3 0.2 건설 투자 11.3 12.9 3.4 3.9 4.4 6.3 0.3 1.1 4.6 8.0 0 2 4 6 8 10 81 85 90 95 00 05 10 (%) 자료: 한국은행. 자료: 한국은행, 현대경제연구원. 주: 해외투자/국내투자 비율은 명목기준. - (투자재원도 감소) 저축률 하락 등으로 국내 투자재원의 감소 속도가 빨라지면서 자금 조달의 어려움도 증가 ∙ 국내 총저축률은 ‘86-’90년 37.8%로 가장 높았으며, 2006~2010년 평균 30.9%까지 하락. 이는 기업의 높은 사내 유보율에도 불구하고 가계부문의 저축률이 크게 낮아진데 기인 ∙ 개인 순저축률은 1986~1990년에 정점을 찍은 후 하락하여, 1996~2000년 기간에 15.5%를 기록, 2006~2010년에는 가계부채 증가와 글로벌 금융위기 여파 등으로 3.6%로 급락

4. 연구개발(R&D) 투자의 낮은 효율성과 쏠림 현상

○ GDP 대비 R&D 투자 규모는 지속적으로 증가하면서 세계 최고 수준에 이르렀지만, R&D 투자 효율성은 여전히 낮음 - 국내 연구개발투자는 지속적으로 증가하여, 2010년에는 총 43.9조 원, GDP 대비 비중은 3.74%까지 확대됨 (※‘70년 0.37%, ’80년 0.56%, ‘90년 1.72%, 2000년 2.30%)

(19)

- 단, 낮은 수준의 3극 특허, 기술무역수지 적자 폭의 확대 지속, 연구개발투자에 못 미치는 기술경쟁력 등 R&D 투자의 효율성은 낮은 편임 ∙ 한국의 3극 특허7) 건수는 2010년 2,182건으로 세계 최고 수준인 일본 1만 5,067 개와 미국 1만 3,837개에 크게 뒤질 뿐 아니라 독일(5,685개)과도 2배 이상 격차 가 존재 ∙ 기술수출은 2010년 33.4억 달러, 기술수입은 102.3억 달러로 기술무역 수지적자 규모는 수출의 2배 이상 수준인 68.9억 달러에 달할 뿐 아니라 기술수출을 기술 수입으로 나눈 기술무역수지비도 2010년 기준 미국 1.46배, 일본 4.60배, 영국 1.81배, 독일 1.21배에 훨씬 미치지 못하는 0.33배 수준8) < 세계 3극 특허 추이 > < 기술무역 수지 추이 > 13,794 13,837 14,749 15,067 0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,000 14,000 16,000 18,000 2000 2002 2004 2006 2008 2010 독일 미국 영국 일본 중국 한국 (건)

자료 : OECD(2012), Main Science and Technology Indicators. 자료 : 국가과학기술위원회, 기술무역통계조사보고서.

- 또, R&D 투자 및 연구원의 상위 20대 기업 집중도가 높은 등 쏠림현상도 심화 ∙ 2010년 현재 국내기업 R&D투자의 40.9%가 상위5대 기업, 46.2%가 상위10대 기 업에 쏠려 있으며, 정부 R&D투자의 목적도 ‘경제발전’에 52.3%나 쏠려 있음

5. 내수 위축과 내·외수 선순환 구조 약화

○ 내수 부문의 성장 기여도가 취약하며 수출의 트리클다운 효과는 약화되고 있음 7) 미국, 유럽, 일본의 3개 특허청 모두 등록되어 있는 특허를 말하는데, R&D 투자 효율성 대리 지표로 이용.

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- 내수증가율이 수출증가율을 하회하는 현상이 장기간 지속됨에 따라 내수 부문 비 중이 위축되어 경제의 안전판 역할을 하지 못하고 있는 상황 ∙ 실질 가치 기준 내수/수출 비중은 1970년 31배에서 1990년 7.9배 2000년 3.3배에 이어 2010년 현재 1.9배로 크게 낮아짐 ∙ 다른 선진국들의 소득 2만 달러 달성 당시와 비교해보면 우리나라 민간소비의 GDP대비 비중은 53.5%로서 상대적으로 낮은 편9)이며, 소비와 투자를 합친 내 수의 GDP 비중은 1970년 이래 계속해서 감소하여 2010년 현재 81.1%까지 내려 와 있음10) <내수/수출 증가율 및 비율> <내수와 수출이 GDP에서 차지하는 비중> 자료: 한은 통계(실질가치 기준) 이용 자체계산. 주: 내수=소비+투자, 수출= 재화와 서비스 수출 자료: 기획재정부 주: 내수 = 민간소비 + 총고정자본형성, 명목기준 - 해외 현지생산의 증가, 부품·소재 산업의 낮은 국제경쟁력, 수출의 취업유발계수 감소 등에 따라 수출과 내수의 선순환 구조가 약화되어 있음 ∙ 세계화의 진전에 따른 경쟁 심화로 기업들이 고용감축, 임금억제, 공장 해외이 전 등으로 수출과 투자의 적하효과(Trickle-down effect)가 크게 약화됨11) ∙ 수출의 취업 유발계수는 2000년 15.3명에서 2005년 10.8명으로 크게 감소12) 9) 선진국의 2만 달러 소득 당시 민간소비의 GDP 비중은 프랑스 57.8%, 이태리 59.2%, 일본 59.3%, 캐나다 59.7%, 독일 60.4%, 영국 60.7%, 미국 61.3%로서 우리나라의 53.5%에 비해 훨씬 높은 편이었음

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6. 서비스업의 부진과 낮은 생산성

○ 서비스업의 비중 확대에도 불구하고 생산성은 매우 낮고 영세함 - 서비스업은 2010년 현재 국내 총산출 가운데 37.7%를 차지하고, 취업자의 66.4% 를 차지할 정도로 경제적 비중이 높은 산업 ∙ 2010년 기준 서비스업의 국내산출액은 1,177.4조원으로 국내 총산출 3,124.0조의 37.7%를 점하고 있으며, 취업자 수는 1,351.6만 명으로 총취업자 2,035.5만 명의 66.4%를 차지13) - 서비스업은 제조업에 비해 생산성이 낮아 비효율성이 큰 산업으로 인식되고 있으며, 평균 사업체 규모는 2.2명에 불과하여 영세함 ∙ 1996년을 기점으로 제조업 노동생산성이 서비스업의 노동생산성을 추월했으며, 2007년 현재 서비스업의 노동생산성은 제조업의 45%(2008년 약 43%)에 불과한 수준임 ∙ 원화 실질 가격 기준으로 제조업의 노동생산성은 1970년 약 350만원에서 2008년 6,100만원으로 약 17배가 상승한 반면, 서비스업의 노동생산성은 같은 기간 2.7 배 상승 ∙ 평균 사업체 규모는 2005년 2.2명으로 영세함 (※독일 7.5명, 영국 8.9명, 미국 16.1명) <한국 제조업 및 서비스업 노동생산성 추이> <서비스업 평균 사업체 규모 국제 비교> 0 1 2 3 4 5 6 7 70 75 80 85 90 95 00 05 08 (1,000만원/취업자당) 제조업생산성 서비스업생산성 자료: OECD STAN 통계를 이용한 자체계산. 주: 실질가격 기준. 자료: OECD 주: 사업체당 근로자 수 기준

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- 서비스업의 경쟁력 저하로 인해 收支 적자가 1990년 이후 계속되고 있으며, 특히 사업서비스, 지적재산권, 여행 관련 收支 적자가 가장 큰 비중을 차지하고 있음

7. 금융의 낮은 경쟁력과 산업지원기능 약화

○ 금융업의 국제경쟁력이 낮고 중소기업이나 제조업 등 산업지원기능도 취약함 - (금융 부문의 발달 지체) 금융 산업이 GDP에서 차지하는 비중이 여전히 낮고 금 융 자금의 조달도 직접금융시장보다는 대출 등의 간접금융에 의존하고 있음 ∙ 국내 총부가가치에서 금융 산업이 차지하는 비중은 1970년 2.1%에서 꾸준히 성 장하여 2010년 현재 6.8%로 커졌지만 여전히 전체 산업에서 차지하는 비중은 낮은 수준임 - (금융 부문의 낮은 국제 경쟁력) 국내금융은 선진국 대비 자금중개기능 약화, 은 행 쏠림현상, 낮은 세계화로 금융부문의 경쟁력이 낮음 ∙ 국제화정도를 보여주는 초국적지수(TNI)14)가 국내 은행은 4.99(2010년 기준)인데 해외 주요은행인 UBS 76.5, 도이치 방크 75.2, HSBC 64.7(2006년 기준)로 매우 낮음 ∙ IMD의 따르면, 국내 금융부문경쟁력은 1995년 37위에서 2005년 38위, 2010년 30 위, 2012년 25위로 꾸준히 개선되어 왔지만, 선진국과의 격차는 여전히 큼. 항목 별로는 금융기관 규제 정도와 금융서비스의 비즈니스 지원 수준이 전체 금융산 업 효율성에 비해 크게 뒤쳐져 있음 <국내 금융기관의 경쟁력 순위> <예금은행의 대출금 추이> 항목 순위 금융산업 효율성 25위 은행자산/GDP(2011년 기준) 26위 금융기관 규제 정도 38위 금융서비스의 비즈니스 지원 수준 40위 직접금융시장에서 자금조달의 용이성 24위 주식시장 시가총액/GDP (단위: 조원, %)   ‘98 ‘00 ‘05 ‘09 '10 ‘11 대출금 200.3 310.8 613.9 953.5 987.1 1,063.2 산업 대출 144.8 (72) 201.9 (65) 308.4 (50) 544.0 (57) 555.7 (56) 607.3 (57) 가계 대출 55.5 (38) 108.9 (35) 305.5 (50) 409.5 (43) 431.5 (44) 455.9 (43)

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- (금융의 산업지원기능 약화) 금융기관의 가계대출 확대 위주의 경영으로, 중소 기업과 벤처기업의 자금조달 환경이 여전히 개선되지 못하고 있음 ∙ 예금은행의 대출금 중 산업대출금15)은 1998년 72%에서 2011년 57%로 낮아짐 ∙ 반면, 중소기업 중에서는 매년 40%대 이상이 자금사정에 있어 어려움을 호소하 고 있으며, 신규 벤처투자금액도 2000년 2조 211억원에서 40% 이상 하락하여 신 사업 지원이 매우 저조한 실정

8. 부족한 사회적 자본

○ 미흡한 사회적 자본과 신뢰수준 등은 경제·사회적 비용 증대 등을 통해 잠재성장률에 악영향을 미침 - 우리나라의 사회적 신뢰는 낮고 부패수준은 OECD 평균보다 심각 ∙ 세계가치조사에 의하면 한국의 신뢰수준은 조사 대상국들 가운데 중간 정도에 머물러 있으며, OECD 평균과의 격차는 1990년 전후 0.032에서 2000년 전후 0.050으로 더 커짐

∙ 국제투명성기구(TI; Transparency Intenational)가 매년 발표하는 부패지수(CPI; Corruption Perceptions Index)를 보면 한국은 2008년 5.6점에서 2011년에는 5.4점 으로 하락하고 있을 뿐 아니라 OECD 평균 6.9점에 크게 못 미치는 실정임 - 영국의 Legatum Institute의 Prosperity Index(번영지수)에 따르면 한국의 번영지수는

2011년 기준 세계 24위에 불과하며, 구성요소인 ‘사회적 자본’은 52위에 불과 < 국가별 부패지수 추이 > < Prosperity Index 중 사회적 자본 순위 > 0 2 4 6 8 10 12 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 O E C D 평 균 한 국 덴 마 크 미 국 호 주 5.4 8.8 9.4 7.1 6.9 22 19 29 6 21 32 50 52 경제 기업가정신 및 기회 거버넌스 교육 건강 안전보장 개인의 자유 사회적자본

자료 : Transparency International. 자료 : Legatum Institute(2012)

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- 한국의 청렴도가 OECD 평균 수준만큼 개선되면 한국의 2010년 기준 1인당 명목 GDP는 연평균 약 138.5 달러, 경제성장률은 명목기준 연평균 0.65%p 정도 추가 상승16) < 한국의 청렴도 제고와 그에 따른 경제성장 상승효과 > 구분 평균 부패지수(p) 1인당 명목 GDP 상승효과 명목 GDP 상승효과 OECD 소득 3만 달러 이상 소득 3만 달러 이하 한국 ’95~’10년 평균 7.0 8.3 5.4 4.7 138.5 달러 0.65% 자료: 현대경제연구원(2012)

시사점 : 잠재성장력 제고를 위한 정책 과제

○ 한국의 잠재성장률은 1980년대까지 9%대의 높은 수준에 있었으나, ‘90년대 이후 지속적으로 하락하여 2011년 이후에는 3%대 중반에 머물고 있는 것으로 추정됨 - 지속가능한 발전을 달성하고 국민소득 4만 달러 이상의 선진국으로 도약하기 위 해서는 3%대 중반까지 하락한 잠재성장률이 더 이상 급락하지 않도록 하는 대책이 필요 - 따라서, 한국경제의 잠재성장력 제고를 위한 분야별 정책과제를 성장률의 구성요 소별로 제시하면 아래와 같음

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<잠재성장력 제고를 위한 정책 과제 (例示)> 구성요소 정책 과제 세부 내용 요소 투입 노동 量的 투입 - 여성ㆍ청년 활용도 제고 - 저출산 대책 지속 추진 - 여성의 경제활동참가율 제고 - 퍼플잡(유연근무) 활성화 - 가족친화경영 지원 人的 자본 - 인적 자본 확충을 위한 교육개혁 및 투자확대 - 수요자 맞춤형 평생교육훈련 - 세계 100위권 대학 및 지역별 거점대학 육성 - 산학연 연계 내실화 자본 - 국내 투자환경 개선과 외국인직접투자(FDI) 확대 - 외국인 정주환경 개선 - 투자관련 규제의 획기적 완화 - 상생의 노사관계 정착 - 경제자유구역 리모델링 총요소 생산성 연구개발 (R&D 투자 및 효율성) - 연구개발투자의 패러다임 전환과 효율성 제고 - 1등 전략으로의 패러다임 전환 - 도전-실패-재도전의 시스템화 - R&D 투자의 쏠림현상 해소 경제시스템 (산업구조, 연관효과등) - 부품소재산업의 수출산업화 - 의료 관광 등 고부가가치 서비스산업의 육성 - 금융의 경쟁력 제고와 산업지원기능 강화 - 중견기업의 해외마케팅 지원과 부품소재분야 히든챔피언 육성 - 소비자의 선택권 강화와 진입장벽 및 투자규제 완화 - 전문 금융인력 양성과 산업지원기능 복원, - 외환시장 변동성 축소 사회적 자본 (신뢰, 통합 투명성 등) - 신뢰, 공정 사회, 사회적 책임 등 사회적 자본의 확충 - 양극화 현상 완화와 사회통합 - 정부-공공부문의 투명성 제고 - 모든 조직의 사회책임 강화

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02

한국의 잠재성장률 전망 및

하락요인 분석1

신석하 연구위원 외

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한국의 잠재성장률 전망 및 하락요인 분석1

신석하 외

연구의 개요 및 방법론

□ 본 연구에서는 인구 고령화가 우리 경제에 미치는 영향에 초점을 맞추어 2012~2100년의 잠재 성장률을 전망 ◦ 인구고령화에 따른 노동 및 자본의 변화는 장기적으로 우리 경제의 잠재성장률에 영향을 주는 가장 중요한 요인 중 하나로 인식됨. ◦ 인구 증가에 대해 3개(중위, 고위, 저위) 시나리오를 설정하여 전망 □ 본 연구에서는 생산함수법을 이용하여 잠재성장률을 전망 ◦ 다음과 같은 Cobb-Douglas 생산함수를 가정      * 는 GDP, 는 총요소생산성, 는 취업자, 는 자본, 그리고 α는 산출물의 노동탄력성(0.654)을 나타냄. ◦ 과거 GDP 증가율을 성장회계 방법을 이용하여 노동, 자본, 총요소생산성 등 생산요소의 기여분으로 분해하고 추세치를 추출한 후, 이를 합산하여 잠재 GDP 시계열을 구축 * Hodrick-Prescott 필터를 사용하여 추세치를 추출 ◦ 인구 고령화 효과를 반영한 요인별 전망치를 도출한 후, 이를 합산하여 향후 잠재 성장률을 전망 * 생산요소 간에 다양한 상호작용이 존재할 것이나, 이를 반영할 적절한 방법론이 없음을 감안하여 각 요소의 전망치를 합산하는 방식을 채택 * 단 자본축적은 저축을 통해 성장률에 의해 영향을 받게 되는 구조 ◦ 도출된 성장률 전망치가 경제성장에 관한 이론적 연구의 함의, 관련 실증연구에서 확립된 정형화된 사실(stylized facts), 선진국의 역사적 경험 등과 부합하는지 여부를 점검

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노동 공급 전망

□ 시나리오별 인구 추이는 아래 [그림 1]과 같음. ○ 중위 가정에서는 우리나라 인구가 2030년경부터, 고위 가정에서는 2040년경부터, 저위 가정에서는 2015년경부터 감소하는 것으로 전망 ○ 모든 시나리오는 공통적으로 우리나라 장래인구구조가 급속히 고령화됨을 시사 (2030년 노인부양비(65세이상/15-64세인구 비율) 37.2~39.6%, 2060년 77.2~86.3%, 2100년 67.9∼99.2%) [그림 1] 시나리오별 총인구 추계 규모

□ 노동투입량(labor input)은 취업자수 또는 인-시간수(man-hour)로 측정될 수 있으나, 여기서는 취업자수로 측정함.

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□ 취업자수의 전망은 총 노동공급량, 즉 경제활동인구 전망에 자연실업률을 가정하여 산출함. □ 경제활동참가율 전망 방법은 다음과 같음.

1) 2012~2030년: 미시통계모형에 의한 전망

○ 성․연령으로 구분된 인구집단별(26개 그룹)로 경제활동참가율 모형을 추정하고, 각 설명변수의 변화를 예측하여 장래의 참가율을 전망 * 경제활동참가율 결정모형은 로짓(logit) 모형을 이용하며, 연령, 학력수준, 가구주 여부, 혼인상태, 농가 인구비율 등 주로 예측가능한 인구 및 가구학적 특성을 설명변수에 포함 ○ 학력변수의 예측은 다음과 같은 가정하에 도출 * 15~19세의 평균 학력은 평균연령에 민감하게 반응하여 연령과 시간 추이를 고려한 로짓모형으로 2030년까지의 학력수준을 예측 * 20대 연령층의 학력수준은 이미 충분히 높아진 상태로 더 이상의 증가는 없을 것으로 보아, 현재 수준이 향후에도 유지되는 것으로 가정 * 학력 수준의 변동이 없는 연령대, 즉 여성 30대 초반 이후, 남성 30대 후반 이후 연령그룹의 학력 수준에 대해서는 5년 전 자료의 5세 젊은 인구그룹의 학력수준이 그대로 유지된다는 가정 하에 예측치 도출 ○ 가구주, 기혼(유배우자), 농가인구 등 가구특성 변수 예측치는 장래인구추계 및 장래가구추계의 정보를 이용하여 재구성 * 경제활동인구조사의 스케일로 조정함으로써 변화 흐름(momentum)이 반영될 수 있도록 함. ○ 여성 경제활동의 증가, 단시간 근로자의 증가, 고령층 노동시장의 변화 등은 향후 지속적으로 참가율에 영향을 미칠 것으로 보이나 과거 자료에는 충분히 반영되어 있지 못한 정책적 고려 및 추세적 변화를 감안하여 보정함으로써 최종 전망치 도출

2) 2030년 이후: 추세적 연장

○ 2030년 이후 2100년까지의 전망에서는 미시통계모형보다는 외국의 추이와 제도적 요인의 변화를 감안하는 시계열 연장법에 의해 추계함. ○ 본 전망에서는 여성 경제활동참가율의 상승 추세, 성별 격차의 축소, 은퇴연령의 상승, 연령별 참가율 구조 변화 등의 요인에 대하여 일정한 가정을 도입하였으며, 중간값 및 최종값에 대한 가정을 추가하여 참가율의 시계열 연장을 시도하였음.

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○ 우리나라 여성 경제활동참가율은 급속한 상승세를 지속하여 2060년에 현재의 OECD 평균 수준(70% 이상)에 도달하고 2100년에는 선진국의 2050년 수준(80% 중반대)에 도달하는 것으로 가정 ○ 남성 핵심연령층(30~54세)의 경제활동참가율은 2030년까지 정체 내지 다소 감소할 것으로 보이나 노동력 부족이 가시화될 수 있는 2030년 이후에는 증가세로 전환 ○ 여성과 남성과의 참가율 격차는 2060년에 대략 현재 수준의 3분의 1 수준으로, 2100년에는 그 절반 수준으로 줄어들 것으로 가정 – 여성의 연령대별 참가율 구조는 현재의 M자형 패턴에서 서구 국가에서 나타나는 역U자형 패턴으로 변화되어 갈 것임. ○ 장기에서, 상대적으로 젊은 60대 고령자의 참가율은 증가할 것으로 가정하되, 연금제도가 정착되면서 70대 이상 고령자의 참가율은 추세적으로 감소하는 것으로 가정 – 70대 초반 참가율은 2060년까지 감소하다 그 이후 유지되는 것으로 가정하되, 75세 이상의 경우 고령화로 초고령자 비중이 증가함에 따라 참가율 감소 (인구 구성 효과) – 여성에서 초고령자 비중이 더 빠르게 증가할 것이므로 여성에서 참가율 감소폭이 큼 ○ 현재의 참가율 수준, 2030년까지의 변화추이, 성별 격차의 조정 등을 감안할 때, 2060년과 2100년의 경제활동참가율 수준은 <표 1>에 이를 것으로 전망 <표 1> 우리나라 인구그룹별 경제활동참가율 수준의 최종값 (단위: %) 연령 15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49 50-54 55-59 60-64 65-69 70-74 75 이상 <2060년> 남 자 25.0 62.0 83.0 95.0 96.0 96.0 96.0 93.0 90.0 75.0 57.0 33.0 20.0

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□ 우리나라 전체 인구의 경제활동참가율은 각 인구그룹별 참가율의 증가에도 불구하고, 고령화에 따른 인구구성의 변화로 인해 점차 감소할 것으로 나타남. <표 2> 경제활동참가율(4주 기준) 전망 (단위: %) 시나리오 1 : 중위 시나리오 2 : 고위 시나리오 3 : 저위 계 남 여 계 남 여 계 남 여 2012 61.4 73.2 50.0 61.4 73.2 50.0 61.4 73.2 50.0 2020 61.5 72.7 50.9 61.5 72.6 50.8 61.6 72.8 51.0 2030 59.9 70.0 50.3 59.4 69.1 49.9 60.5 70.8 50.8 2040 57.0 65.5 48.9 56.4 64.3 48.7 58.1 67.3 49.5 2050 55.5 62.9 48.5 55.2 61.8 48.7 56.0 64.3 48.4 2060 55.2 61.4 49.2 55.3 60.8 50.0 54.8 61.8 48.2 2070 54.7 59.9 49.6 55.6 60.2 51.2 52.9 59.0 47.2 2080 55.8 60.7 51.1 57.8 61.9 53.7 52.5 58.2 47.1 2090 57.0 61.6 52.4 58.9 62.8 55.1 53.3 58.9 48.0 2100 56.8 61.2 52.5 58.9 62.4 55.3 53.7 59.1 48.6 □ 경제활동인구에 실업률을 적용하여 취업자를 전망 ○ 실업률은 최근의 하락 추세 및 인구증가세 둔화를 반영하여 2020년까지 점진적으로 하락하다, 고령자의 정년 후 구직 증가로 완만히 상승하여 2060년 3.5% 수준(남성 3.8%, 여성 3.2%)에 도달한 후 유지되는 것으로 가정 * 2060년 실업률 수준은 2002 ~ 11년 기간 중 평균 실업률 수준과 유사 ○ 취업자 규모는 2020년대 중반(중위가정: 2024년 26,347천명)을 정점으로 감소세로 반전되는 것으로 전망 * 취업자 감소세는 인구집단별 참가율의 점진적인 상승에도 불구하고, 저출산의 지속으로 인한 인구규모 감소 및 인구구조 고령화에 의하여 유발 <표 3> 취업자 연평균 증가율 전망치 (단위: %) 시나리오 1 : 중위 시나리오 2 : 고위 시나리오 3 : 저위 2011~2020 0.91 1.10 0.74 2021~2030 -0.02 0.21 -0.22 2031~2040 -0.58 -0.19 -0.96 2041~2050 -0.76 -0.24 -1.39 2051~2060 -0.99 -0.42 -1.72 2061~2070 -1.25 -0.49 -2.18 2071~2080 -1.05 -0.22 -2.22 2081~2090 -1.12 -0.37 -2.20 2091~2100 -1.23 -0.40 -2.24

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자본스톡 전망

1. 저축률

□ 본 연구에서는 피부양인구비율이 저축률에 미치는 영향을 국가별 패널자료를 기반으로 추정한 후, 이를 이용하여 저축률을 전망 ○ 전망을 목적으로 하는 경우, 우리나라 자료만을 이용하여 추정하는 방법보다 국가별 패널자료를 이용하여 추정하는 것이 적절하다고 판단됨. * 우리나라 자료를 이용하여 추정하는 경우, 피부양인구비율 이외에도 GDP대비 가계부채비율 등이 저축률에 영향을 주는 것으로 나타나나, 이러한 설명변수에 대한 장기 전망이 어려움. * 또한 우리나라의 현재 인구구조가 선진국에 비해 상대적으로 젊다는 점을 감안하면, 우리나라 자료 를 이용한 회귀분석보다 패널자료를 통해 추정된 결과가 고령화에 따른 효과를 보다 직접적으로 반 영할 가능성이 높다는 점에서 우월할 것으로 판단됨. ○ 인구 노령화 등 당면한 우리경제의 상황을 감안하여 노령화가 진행되고 있는 프랑스, 일본, 독일, 이탈리아의 4개국과 한국 자료를 사용하였으며, 분석기간은 1990~2010 년임. 고정효과(fixed effect)가 감안된 패널 회귀분석 결과 (노령화 4개국 대상, 한국포함) 총저축률 = 0.3255 - 0.1605 × 피부양인구비율 (8.17) (-1.91) 주: 1990~2010년 연간자료를 사용한 회귀식이며, 괄호 안의 수치는 t값임. 자료: OECD; WORLD BANK.

□ 국가별 패널분석으로 추정된 회귀식을 활용하여 총저축률을 전망한 결과, 저축률이 피부양인구비율의 상승에 기인하여 2040년에는 22.4%(baseline 시나리오), 2080년에는 18.7%, 2100년에는 18.2%로 점차 하락할 것으로 나타남.

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○ 이와 같은 저축률 전망 결과는 우리경제의 장기 저축률이 2010년 OECD 국가들의 평균 저축률 수준(19.7%)를 소폭 하회할 것임을 의미 [그림 2] 총저축률 전망 결과 10 15 20 25 30 35 2011 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2100 시 나 리 오 I ( B a s e l i n e ) 시 나 리 오 I I ( 고 위 ) 시 나 리 오 I I I ( 저 위 ) ( % )

2. 자본스톡

□ 자본스톡 전망은 다음의 세 가지 가정 하에서 이루어짐. ○ 첫째, 저축률과 투자율이 동일하다고 가정

* 과거 Feldstein and Horioka(1980)에서 보여진 바와 같이 저축률과 투자율의 상관관계가 1에 가깝다는 연구가 대부분이었으나, 최근에는 자본시장의 개방도가 높아지면서 인구구조 변화가 저축률과 투자 율에 대하여 차별적인 영향을 미친다는 연구결과도 존재 * 그러나 우리나라의 경우 경상수지와 인구구조 간의 관계에 대한 연구가 충분히 축적되지 못한 상황 이므로, 장기 저축률과 투자율을 별도로 전망하는 것은 연구 결과의 신뢰도를 높이는 데에 큰 도움 이 되지 않는다고 판단 ○ 둘째, 한국의 경우 과거 경상가처분소득과 경상 GDP의 차이는 무시하여도 좋을 만큼 작다고 판단하여, 향후 전망에서 경상가처분소득 대비 경상 총투자비율은 경상 GDP 대비 경상 총투자비율과 같다고 가정 ○ 셋째, 실질 GDP 대비 실질 총투자의 비율은 경상 GDP 대비 경상 총투자의 비율에 기준연도 대비 GDP 디플레이터와 투자디플레이터의 상대적 변화율을 추정하여 곱해줌으로써 계산

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□ 전망결과, 고령화 진전에 따른 저축률 하락으로 자본스톡 증가세가 점차 둔화될 것 으로 나타남. ○ 특히 저위 시나리오(Ⅲ)의 경우, 낮은 출산율로 인하여 2030년 이후 피부양인구비율이 상대적으로 빠르게 상승함에 따라 2060년대 중반부터 자본스톡 증가율이 소폭의 마이너스를 기록하는 것으로 나타남. <표 4> 자본스톡 증가율 전망과 비교 (단위: 증가율, %) 시나리오 I (baseline; 중위) 시나리오 II (고위) 시나리오 III (저위) 2011-2020년 4.3 4.3 4.3 2021-2030년 3.3 3.3 3.4 2031-2040년 2.2 2.3 2.2 2041-2050년 1.5 1.7 1.2 2051-2060년 0.9 1.2 0.6 2061-2070년 0.5 1.1 -0.2 2071-2080년 0.8 1.7 -0.4 2081-2090년 1.0 1.8 -0.3 2091-2100년 0.8 1.6 -0.3

총요소생산성 전망

□ 본 연구에서는 총요소생산성의 과거 추이 및 선진국의 경험, 결정요인의 추이 등을 정성적으로 감안하여 향후 증가율을 전제하는 정성적 방법을 사용 ○ 회귀식의 경우, 자의성이 제한적이라는 장점이 있으나, 회귀식 설정의 오류 (misspecification)에서 자유롭지 못하며 개별 설명변수에 대한 전제를 설정해야 한다는 부담이 발생

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□ 우리나라는 선진국에 비해 총요소생산성 향상에 아직까지 유리한 위치에 있는 것 으로 보이며, 제도 개선 속도가 과거 추세에 비해 크게 달라졌다고 보기는 어려움. ○ 선진국(G7) 대비 60%를 하회하는 소득수준은 우리경제가 따라잡기(catch-up) 측면 에서 총요소생산성 향상에 유리한 것으로 보임. * 그러나 선진국과의 소득격차가 점차 줄어들면서 따라잡기에 의한 총요소생산성 향상의 여지도 축소 될 것으로 예상됨. ○ 제도적 측면에서 대외개방도, 법제 및 재산권보호, 인적자본, 연구개발투자 등은 선진국 대비 개선된 반면, 규제관련 부분은 약화 □ 선진국의 총요소생산성 증가율은 1960∼90년 기간 중 1.3∼1.9%(미국, 캐나다 제외) 이었으나, 1990년 이후 기간에는 생산성 증가율이 다소 낮아진 것으로 추정되고 있음. ○ 이러한 생산성 증가 추세 둔화는 부분적으로 1960∼80년대 일본 및 유럽 각국의 미국 따라잡기 효과가 포함된 데 기인하는 것으로 사료됨. ○ 방법론 및 자료 측면에서 다소 차이점이 있으므로 엄밀히 비교하기 어려우나, EU-KLEMS 등의 분석 결과는 1990년 이후 선진국의 총요소생산성 증가세가 전반 적으로 둔화되었을 가능성을 시사 □ 우리 경제의 총요소생산성 증가율은 연구마다 다소 차이가 있으나, 2000년 이후 1.5%~2.0% 수준인 것으로 사료됨. ○ 2000년 이후 생산성 증가세가 1990년대에 비해서는 다소 개선된 것으로 나타나지만, 1980년대 이후 전반적으로 증가율이 낮아지는 추세 □ 본 연구에서는 총요소생산성 증가율이 2012년 1.6% 수준에서 점차 낮아져, 장기적 으로는 선진국 수준인 1.3%로 낮아지는 것으로 전제 * OECD(2012)의 장기전망에서 사용한 선진국의 총요소생산성 증가율이 1.3% 수준임.

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잠재성장률 전망

1. Baseline 전망

□ 한국경제의 잠재성장률은 2011~2020년 기간 중 연평균 3.6%에서 2021~2030년 2.7%, 2041~2050년 1.4%로 둔화되고, 그 이후 기간에는 1% 내외 수준을 유지하는 것으로 전망됨. ○ 취업자 증가율의 감소세 전환, 피부양인구 비율의 상승에 따른 자본스특 증가세 둔화 등 고령화의 효과로 인하여 성장률이 비교적 빠른 속도로 둔화 ○ 2050년 이후에는 인구구조가 어느 정도 안정적인 모습을 나타냄에 따라 GDP 증 가율도 비교적 안정된 수준을 유지 <표 5> 잠재성장률 전망 시나리오Ⅰ(baseline): 요인별 기여도 (단위: 증가율, %) GDP 물적자본 취업자수 TFP 1981~1990 8.6 4.3 1.7 2.5 1991~2000 6.4 3.4 1.2 1.9 2001~2010 4.5 1.9 0.8 1.8 2011~2020 3.6 1.5 0.5 1.6 2021~2030 2.7 1.2 0.0 1.5 2031~2040 1.9 0.8 -0.4 1.5 2041~2050 1.4 0.5 -0.5 1.4 2051~2060 1.0 0.3 -0.7 1.3 2061~2070 0.7 0.2 -0.8 1.3 2071~2080 0.9 0.3 -0.7 1.3 2081~2090 0.9 0.3 -0.7 1.3 2091~2100 0.8 0.3 -0.8 1.3

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[그림 3] GDP 대비 자본스톡(Baseline) 0 1 2 3 4 5 1970 1980 1990 2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2100 자본/ GDP □ 인구 일인당 GDP 증가율은 2011 ~ 20년 기간의 3.2%에서 점차 낮아져 2030년 이후에는 2% 내외(1.8∼2.2%) 수준을 유지할 전망 ○ 일인당 GDP 증가율의 둔화는 주로 취업자 일인당 자본스톡 증가율 (기여도)의 둔화 및 고용률(=취업자/총인구) 마이너스 기여도의 확대 등으로 설명될 수 있음. * 고용률 마이너스 기여도의 확대는 주로 생산가능연령인구비율이 빠른 속도로 감소함에 따른 것임. <표 6> 일인당 GDP증가율 전망 시나리오Ⅰ(baseline): 요인별 기여도 (단위: 증가율, %) 일인당 GDP 취업자 일인당 물적자본 취업자/ 인구 TFP 취업자/ 15~64세 인구 15~64세 인구/ 총인구 1981~1990 7.4 3.4 1.5 2.5 0.4 1.1 1991~2000 5.5 2.8 0.9 1.9 0.5 0.3 2001~2010 4.0 1.5 0.7 1.8 0.5 0.2 2011~2020 3.2 1.2 0.4 1.6 0.7 -0.2 2021~2030 2.5 1.2 -0.2 1.5 1.0 -1.2 2031~2040 2.1 1.0 -0.4 1.5 0.7 -1.1 2041~2050 2.0 0.8 -0.2 1.4 0.5 -0.7 2051~2060 1.9 0.7 -0.1 1.3 0.5 -0.6 2061~2070 1.8 0.6 -0.1 1.3 0.1 -0.2 2071~2080 2.2 0.6 0.2 1.3 -0.1 0.3 2081~2090 2.2 0.7 0.2 1.3 0.2 0.0 2091~2100 1.9 0.7 -0.1 1.3 0.1 -0.2

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□ 이러한 전망결과는 우리경제의 일인당 GDP가 2012년 현재 미국의 50% 수준에서 2020년에 60%, 2050년에 70∼80%, 2100년에 80∼100%수준으로 높아짐을 의미 ○ 미국의 일인당 GDP 성장률은 2040년까지 Global Insight 전망치를 사용하였으며, 이후의 성장률은 2040년 성장률 전망치(1.8%)가 지속되는 것으로 가정 ○ 통상적으로 소득수준이 높아짐에 따라 실질환율이 하락(원화가치 절상)할 가능성을 고려할 필요 * [그림 4]의 환율조정 1은 일인당 GDP 증가율을 이용하여 실질환율 변화분을 추정한 것이며, 환율조정 2는 미국과의 상대적 소득수준을 이용하여 실질환율 변화분을 추정한 것임. ○ 우리 경제의 일인당 GDP는 2020년까지 상대적으로 빠르게 미국과의 차이를 줄여 가지만, 2020년 이후 고령화 효과가 나타나면서 따라잡기 속도가 둔화되다가 2070년 이후 다시 미국과의 차이를 줄여갈 것으로 전망됨. [그림 4] 미국대비 한국의 일인당 GDP 비율(baseline) 20 40 60 80 100 120 1990 2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2100 환율고정 환율조정1 환율조정2 (%)

2. 기타 시나리오 전망

□ 인구 시나리오별 전망결과는 시나리오간 성장률 차이가 2030년 이후 점차 확대되는 모습

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○ 반면 인구저위 시나리오의 경우 baseline 전망에 비해 2030년 이후 잠재성장률이 0.3∼1.1%p 낮게 나타남. ○ 이와 같이 시나리오간 성장률 전망치 차이가 2030년 이후 확대되는 것은 시나리 오간 합계출산율 차이가 시차를 두고 2030년대 이후 노동공급 및 저축률에 영향 을 미치기 때문인 것으로 보임. [그림 5] 인구 시나리오별 잠재성장률 전망 추이 -1 0 1 2 3 4 5 2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2100 시나리오I ( bas e li n e ) 시나리오II ( 고위) 시나리오III ( 저위) (증가율, %) <표 7> 잠재성장률 전망 시나리오Ⅱ(고위): 요인별 기여도 (단위: 증가율, %) GDP 물적자본 취업자수 TFP 1981~1990 8.6 4.3 1.7 2.5 1991~2000 6.4 3.4 1.2 1.9 2001~2010 4.5 1.9 0.8 1.8 2011~2020 3.8 1.5 0.7 1.6 2021~2030 2.8 1.2 0.1 1.5 2031~2040 2.2 0.8 -0.1 1.5 2041~2050 1.8 0.6 -0.2 1.4 2051~2060 1.5 0.4 -0.3 1.3 2061~2070 1.4 0.4 -0.3 1.3 2071~2080 1.7 0.59 -0.14 1.30 2081~2090 1.7 0.6 -0.2 1.3 2091~2100 1.6 0.6 -0.3 1.3

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<표 8> 잠재 경제성장률 전망 시나리오Ⅲ(저위): 요인별 기여도 (단위: 증가율, %) GDP 물적자본 취업자수 TFP 1981~1990 8.6 4.3 1.7 2.5 1991~2000 6.4 3.4 1.2 1.9 2001~2010 4.5 1.9 0.8 1.8 2011~2020 3.5 1.5 0.4 1.6 2021~2030 2.6 1.2 -0.1 1.5 2031~2040 1.6 0.8 -0.6 1.5 2041~2050 0.9 0.4 -0.9 1.4 2051~2060 0.4 0.2 -1.1 1.3 2061~2070 -0.2 -0.1 -1.4 1.3 2071~2080 -0.3 -0.2 -1.5 1.3 2081~2090 -0.3 -0.1 -1.5 1.3 2091~2100 -0.3 -0.1 -1.5 1.3 □ 인구 시나리오별 일인당 GDP 증가율 전망치는 대체로 2030년 이후 2% 내외 수준을 유지 ○ 인구고위 시나리오의 경우 baseline 전망에 비해 2060년 이전에는 0.1∼0.2%p 낮고, 2060년 이후에는 0.1∼0.2%p 높게 나타남. ○ 반면 인구저위 시나리오의 경우 baseline 전망에 비해 2060년 이전에는 0.1∼0.2%p 높고, 2060년 이후에는 0.2∼0.4%p 낮게 나타남. ○ 이러한 시나리오간 전망치 차이는 2060년 이전에는 상대적으로 높은 인구증가율이 취업자 측면에서 크게 기여하지 못하는 가운데, 인구증가 및 자본축적 둔화를 통 해 일인당 성장률을 낮추는 요인으로 작용하기 때문인 것으로 보임. [그림 6] 인구 시나리오별 일인당 GDP 증가율 전망 추이 3 4 시나리오I ( bas e l i ne ) 시나리오II ( 고위) 시나리오III ( 저위) (증가율, %)

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<표 9> 일인당 GDP증가율 전망 시나리오Ⅱ(고위): 요인별 기여도 (단위: 증가율, %) 일인당 GDP 취업자 일인당 물적자본 취업자/ 인구 TFP 취업자/ 15~64세 인구 15~64세 인구/ 총인구 1981~1990 7.4 3.4 1.5 2.5 0.4 1.1 1991~2000 5.5 2.8 0.9 1.9 0.5 0.3 2001~2010 4.0 1.5 0.7 1.8 0.5 0.2 2011~2020 3.0 1.1 0.3 1.6 0.7 -0.4 2021~2030 2.3 1.1 -0.3 1.5 1.0 -1.3 2031~2040 2.0 0.9 -0.4 1.5 0.6 -1.0 2041~2050 1.9 0.7 -0.2 1.4 0.5 -0.7 2051~2060 1.8 0.6 -0.1 1.3 0.4 -0.5 2061~2070 1.9 0.5 0.1 1.3 -0.1 0.1 2071~2080 2.4 0.7 0.4 1.3 -0.1 0.5 2081~2090 2.2 0.7 0.1 1.3 0.2 -0.1 2091~2100 2.0 0.7 0.0 1.3 0.0 -0.1 <표 10> 일인당 GDP증가율 전망 시나리오Ⅲ(저위): 요인별 기여도 (단위: 증가율, %) 일인당 GDP 취업자 일인당 물적자본 취업자/ 인구 TFP 취업자/ 15~64세 인구 15~64세 인구/ 총인구 1981~1990 7.4 3.4 1.5 2.5 0.4 1.1 1991~2000 5.5 2.8 0.9 1.9 0.5 0.3 2001~2010 4.0 1.5 0.7 1.8 0.5 0.2 2011~2020 3.4 1.3 0.6 1.6 0.6 -0.1 2021~2030 2.9 1.3 0.1 1.5 1.1 -1.0 2031~2040 2.3 1.1 -0.3 1.5 0.9 -1.2 2041~2050 2.1 0.9 -0.3 1.4 0.6 -0.8 2051~2060 2.0 0.8 -0.2 1.3 0.5 -0.7 2061~2070 1.7 0.7 -0.3 1.3 0.3 -0.6 2071~2080 1.8 0.6 -0.1 1.3 0.1 -0.1 2081~2090 2.1 0.7 0.2 1.3 -0.1 0.2 2091~2100 2.1 0.7 0.1 1.3 0.2 -0.1

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03

한국의 잠재성장률 전망 및

하락요인 분석2

표학길 서울대학교 교수

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한국의 잠재성장률 전망 및 하락요인 분석2

표학길

서 론

잠재성장률은 현재의 경제상황을 진단하고, 앞으로의 발전 가능성을 파악할 수 있는 경제 지표이며, 이를 근거로 정책당국이 재정, 통화정책의 방향을 결정하므로 그 중요성은 상당하다. 단, 잠재성장률을 측정하기 위한 잠재 생산량은 관찰 불가능한(unobservable) 변수이므로, 관찰 가능한(observable) 변수들을 기반으로 이를 추정하기 위한 다양한 연구 방법이 제시되어 왔다. 본 연구의 목적은, 잠재 성장률 추정에 관한 기존 연구를 비교, 검토하고, 각 방법에 기반하여 우리나라의 잠재성장률을 추계하는 데 있다. 논문의 구성은 다음과 같다. 제 Ⅱ장에서는 잠재 성장률 추계를 위한 다양한 기법들을 시계열적 접근방법과 생산함수 접근법으로 분류, 소개하고 후자의 방법인 생산함수 접근법을 통해 잠재성장률을 추계한다. 또한 이에 대한 두 가지 응용으로서 제Ⅲ장에서 기술적 비효율성(inefficiency)을 고려한 확률변경생산함수를 도입한 모형과, 제Ⅳ장에서 해외 부문(foreign sector)의 수요의 변동에 의해 발생하는 생산량 변화를 고려한 소규모 개방 경제 모형을 각각 소개하고 잠재성장률을 추정한다. 제Ⅴ장에서는 논문을 요약하며 연구의 함의를 제시한다.

생산함수 접근법에 기반한 잠재 GDP의 추계

잠재적 GDP의 정의는 최대 가동률과 최소 실업률 그리고 최소 기술적 비효율성을 가정한 상태에서의 GDP로 정의한다.1) 즉, 주어진 자원과 기술, 노동 그리고 자본 등을 최대로 활용한 상황에서 지속 가능한 수준의 GDP이다. 또한 Kenny(1996)의 정의에

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따르면, 이러한 잠재적 GDP는 안정적인 인플레이션과 완전고용 하에서의 생산량을 나타내기도 한다. 잠재적 GDP는 생산 수준을 의미하고, 실제 GDP는 총수요의 수준을 나타내므로, 이 둘의 차이인 GDP갭은 해당 국가의 경기변동 상태를 확인하고 예측할 수 있는 지표가 된다. 이러한 잠재적 GDP 계산하는 방식은 1) 시계열적 접근 과 2) 생산함수 접근법으로 나누어진다. 시계열적 접근 방식으로 활용되는 방법으로는 ‘시간 추세 분해법(Split Time-trend Method)’과 ‘Hodrick-Prescott 필터링’ 등이 있다. 생산함수 접근법은 콥-더글러스 생산함수(Cobb-Douglas Production Function)을 상정하여 잠재 고용량과 잠재 자본량을 산출한 후 이 함수에 대입하여 잠재 GDP를 도출한다.

1. 시계열적 접근법

가. 시간 추세 분해법

아래 시간 추세 분해법은 Kenny(1995)의 방법을 따르는 것으로, 다음의 회귀식을 상정한다. ln  

      (1) * ln : 실질 GDP의 log  : 시간 추세변수 시간 추세 변수는 경제적 구조변화나 경제적 충격이 발생한 특정 시기 이전에는 0, 그 이후 시기에는 시간에서 해당 시기를 뺀 값을 갖는 변수이다. 예컨대 1997년 이전 에는 0, 1997년 이후에는 년도-1997년의 값을 갖는다. 이 식을 통해 단행한 회귀분석의 ln의 예측치가 t 시점에서의 잠재 GDP가 된다. 단, 이러한 시간 추세변수의 설정에는 자의성이 개입될 여지가 있다는 단점이 있다.

나. Hodrick-Prescott 필터링

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    ln ln 

      ln   ln ln ln   (2) 위 식의 전항은 실제 GDP와의 차이, 후항은 잠재 GDP의 성장률의 차이에  라는 가중치(weight)를 준 형태로 나타난다.  값은 사전에 주어지며, 낮은 값의 를 부여 하면 잠재 GDP를 실제 GDP의 시계열과 가까운 형태로 도출되며, 높은 값의 는 선형 에 가까운 잠재 GDP를 도출시킨다.

2. 생산함수 접근법

Girono et al.(1995)에 따르면, 전술(前述)한 두 방법론은 기술적(mechanistic) 방식을 취하고 있으므로 생산 요소의 이용가능성 여부에 의한 생산의 구조적 제한들이나 다른 내생적(endogenous) 영향들에 대한 정보를 반영할 수 없다는 단점을 갖는다. 이와 대조 되는 생산함수 접근법의 경우 Cobb-Douglas 생산함수를 상정하여 잠재 GDP를 도출하는 방식이다. 이 방식은 민간 부문의 변수들을 이용해 다음 회귀식을 추정한다. ln ln ln   ln ln (3) 위 식에서 Y는 민간 부문의 부가가치, N과 K는 민간 부문의 고용량과 자본을 의미 한다. 위 식을 회귀분석한 잔여항(residual)인 lnE는 총요소생산성(Total Factor Productivity) 이다. 주어진

하에서, HP 필터링 등의 기법으로 조정한 lnE 와, 잠재노동량을 대입한 후 도출되는 lnY의 추정치에 정부부문의 생산량을 더해 잠재 GDP를 추정한다.

잠재 노동량 N*를 구하는 공식은 다음과 같다.

  (4)

NAWRU는 ‘임금 수준을 상승시키지 않는 실업률(Non-Accelerating Wage Rate of Unemployment)’이며, LFS는 노동가능인구를 HP 필터링으로 조정한 값이며, EG는 정부 부문의 고용량을 의미한다. Elmeskov(1993)의 방법에 의하면 NAWRU는 다음 식을 통해 도출 가능하다.

(50)

GDP Potential GDP 2000 694.63 696.93 2001 722.23 728.78 2002 773.87 763.16 2003 795.56 798.06 2004 832.31 832.59 2005 865.24 868.14 2006 910.05 904.51 2007 956.51 940.70 2008 978.50 972.86 2009 981.63 1005.98 2010 1043.67 1041.50 2011 1081.60 1080.00

3. 잠재 GDP의 추정 결과

전술한 Girono et al.(1995)의 방식에 따라, 2000년부터 2011년까지의 국내 잠재 GDP 를 추계하였다. 민간부문의 부가가치는 한국은행(ecos.bok.or.kr)의 연간 실질 GDP(2005 년 기준)자료에서 정부부문의 생산량을 빼고 도출하였으며, 자본스톡은 표학길(1998)의 방식에 따라, 감가상각률이 상수라는 가정 하에 ‘다항식기준년접속법’의 식을 이용해 2000년과 2010년의 감가상각률을 추정해 구하였다. 이 과정에서 사용되는 총고정자본 형성, 순자본스톡은 각각 한국은행과 생산성본부(www.kpc.or.kr)의 자료를 이용하였다. NAWRU의 계산 과정에 쓰이는 기초 데이터들-실업률, 노동가능인구 등-은 통계청의 자 료를 활용하였고, 임금수준은 한국은행의 년도별 ‘임금총액’ 자료를 활용하였다. <표1>과 <그림1>은 실질 GDP와 추정한 잠재 GDP를 비교하여 제시한 것이며, <그림 2>는 이를 바탕으로 도출한 GDP 갭을 나타낸 것이다. 글로벌 금융위기가 있었던 2000 년대 후반을 제외하면 대체로 잠재 GDP보다 실질 GDP가 높다는 것을 확인할 수 있 다. <표2>에서 제시된 실질 GDP와 잠재 GDP의 성장률에 따르면, 실질 GDP의 성장률 이 평균적으로 더 높은 것으로 나타났다. <표 1> 실질 GDP와 잠재 GDP 비교 (단위 : 조원)

(51)

GDP Potential GDP 2001 3.97 4.57 2002 7.15 4.72 2003 2.80 4.57 2004 4.62 4.33 2005 3.96 4.27 2006 5.18 4.19 2007 5.11 4.00 2008 2.30 3.42 2009 0.32 3.40 2010 6.32 3.53 2011 3.6333.63 3.70 Average 4.12 4.06 <표 2> 실질 GDP, 잠재 GDP의 성장률 비교 (단위 :%) [그림 1] 실질 GDP와 잠재 GDP

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[그림 2] GDP갭(실질 GDP-잠재 GDP)

생산확률변경모형을 이용한 잠재 GDP추계

1. 확률적 변경생산 모형

생산확률변경모형을 이용해서 잠재GDP를 추정하는 방법은 잠재GDP를 추정하는 많은 방법들 중에서 생산함수를 이용하는 방법 중 하나라고 할 수 있다. 하지만 기존의 연구와 같이 GDP의 설명변수들로 GDP를 단순회기분석을 하면 평균생산함수를 추정 하게 되므로 잠재GDP를 구하기 위한 목적에 부합하지 않는다. 따라서 생산확률변경 모형을 이용해서 생산함수의 경계를 추정할 필요가 있다. 아래 그림에서 f는 생산함수의 경계함수이고, g는 평균생산함수이다.

(53)

출처: 김병화, 김윤철(1992)

[그림 3] 비효율성의 존재를 무시한 생산함수추정의 문제점

확률변경생산함수(Stochastic Frontier Production Function)는 개별 기업의 데이터를 이용해 기술적 비효율성을 고려한 생산함수를 최우추정량의 개념으로 도출하고 각 개별기업의 기술적 비효율성을 추정하는 모형이다. 다음은 확률변경생산함수의 식이다.  exp  (6) *  : i번째 기업의 t기의 생산량  : i번째 기업의 t기의 투입량  : 미정계수(unknown coefficient)

 : i.i.d random error (와는 독립)

 : 비음(non-negative) 확률변수 ( 기술적 비효율성) (truncated at zero normal distribution with mean 0, and variance, 

본 연구에서는 확률변경생산함수에 KIP(Korea Industrial Productivity) database를 이용해 변경생산함수를 추정하고자 한다. KIP database는 KLEMS 형식의 데이터로 실질총산출 (Q), 실질자본스톡(K), 실질노동투입(L), 실질에너지투입(E), 실질원재료투입(M), 실질서 비스투입(S)으로 구성되어 있는데 위의 확률변경생산함수 식을 KLEMS database에 맞게 다음과 같이 변형할 수 있다. ln   ln ln ln ln ln (7) *     ⋯   : 실질총산출

수치

[그림  3]  GDP  대비  자본스톡(Baseline) 012345 1970 1980 1990 2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2100자본/ GDP □  인구  일인당  GDP  증가율은  2011 ~ 20년  기간의  3.2%에서  점차  낮아져  2030년  이후에는  2%  내외(1.8∼2.2%)  수준을 유지할 전망     ○  일인당  GDP  증가율의  둔화는  주로  취업자  일인당
[그림  2]  GDP갭(실질  GDP-잠재  GDP) Ⅲ 생산확률변경모형을  이용한  잠재  GDP추계 1.    확률적  변경생산  모형     생산확률변경모형을  이용해서  잠재GDP를  추정하는  방법은  잠재GDP를  추정하는  많은  방법들  중에서  생산함수를  이용하는  방법  중  하나라고  할  수  있다
[그림  3]  비효율성의  존재를  무시한  생산함수추정의  문제점
[그림  4]    GDP와  잠재GDP [그림  5]  GDP갭과  비효율성 -0.10 -0.05 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20  2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
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참조

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