정책연구 13-12
2013. 11.
경제성장과 통화정책의 인과관계
송원근
송원근 한국경제연구원 선임연구위원
연세대 경제학과를 졸업하고 연세대에서 경제학 석사, 미국 일리노이대에서 박사학위를 취득하였으며, 국회예산정책처 경 제분석관, 한국경제연구원 금융재정연구실장 및 연구조정실장을 역임하였다.
주요 연구분야는 국제무역, 통상, 정치경제학 등이며, 주요 논문 및 저서로는 "Oligopsony Distortions and Welfare Implications of Trade"(Review of International Economics, 2006), "Intermediate Input, Oligopsony, and Patterns of Trade"(International Economic Journal, 2003), 한국, 보수 개혁의 길(공저, 2012), 장하준이 말하지 않은 23가지(공저, 2011), 대중영합주의의 경제정책에 대한 영향 분석((2010), 동아시아 교역패턴에 대한 분석 및 경제통합에 대한 시사점
(2009), 한‧미 FTA 추가협의 관련 논의와 대응방안(2009), FTA의 경제적 효과 분석을 위한 KERI-CGE 모형 개발 연구 -한‧EU FTA 분석을 중심으로-(공저, 2009), 통상정책 결정요인의 정치경제학적 분석(2008), 한․미 FTA에 대응한 부문 별 규제 및 제도 개혁과제－양국 간 부문별 제도비교를 중심으로－(공저, 2007), 한․미 FTA 및 개방화에 따른 제도개선 과제(공저, 2007), DDA 농업협상의 논의동향 및 영향에 대한 고찰—농산물 수입수요함수 추정을 중심으로(2006) 등이 있다.
경제성장과 통화정책의 인과관계
1판1쇄 인쇄 2013년 12월 9일 1판1쇄 발행 2013년 12월 12일 발행처 한국경제연구원 발행인 최병일 편집인 최병일
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C O N TE N TS
본 문 목 차
Ⅰ. 서론 1
Ⅱ. 화폐수요의 안정성 분석 8
1. 화폐수요함수의 추정 8
2. 화폐수요함수의 안정성 분석 14
Ⅲ. 통화정책의 효과에 대한 분석 21
1. 모형 21
2. 자료 24
3. 실증분석 결과 25
Ⅳ. 결론 및 시사점 29
참고문헌 32
21
표 목 차
<표 2-1> 단위근 검정 결과 12
<표 2-2> 공적분 검정 결과: Trace 검정법 13
<표 2-3> 화폐수요함수 추정 결과(1987~2013년) 13
<표 2-4> 화폐수요함수 추정 결과(1987년 1분기~1997년 4분기) 15
<표 2-5> 화폐수요함수 추정 결과(1998년 1분기~2013년 1분기) 16
그 림 목 차
<그림 2-1> 명목이자율(무담보 콜금리)의 변화 추이 17
<그림 2-2> 실질화폐잔고의 변화 추이 18
<그림 2-3> 실질GDP의 변화 추이 18
<그림 2-4> 화폐유통속도의 추이 19
<그림 3-1> 충격반응함수 1 26
<그림 3-2> 충격반응함수 2 28
<그림 4-1> 연도별 주택가격 변화 추이 30
<그림 4-2> 가계부채 변화 추이 31
Ⅰ. 서론 5
Ⅰ. 서 론
미국을 비롯한 주요국의 통화정책은 1980년대 이후 주로 인플레이션 조절에 정책의 초점 을 맞춰왔다. 그러나 글로벌 금융위기 이후 미국을 비롯한 많은 국가들의 중앙은행은 경기 침체를 극복하기 위해 유동성을 증대시키는 확장적 통화정책을 사용하였다. 전통적인 통화 정책 수단인 금리 인하 이외에도 미국, 일본 등은 정책금리를 제로금리까지 인하한 상태에 서 채권 매입 등을 통해 유동성을 직접 공급하는 양적완화(Quantitative Easing)라는 비전 통적인 통화정책을 사용하였다. 통화정책이 인플레이션 조절보다는 경기부양의 수단으로 사용되고 있다는 점이 글로벌 금융위기 이후의 특징이라고 볼 수 있다.
이런 특징이 나타나게 된 데에는 여러 가지 원인이 있다. 먼저 2008년 글로벌 금융위기와 그에 이은 경기침체가 대공황 이후 가장 심각했다는 점이다. 대공황 이후 가장 큰 위기를 극복하기 위해 각국 중앙은행은 금리의 대폭적인 인하와 더불어 유동성 공급을 크게 늘렸 다. 주요 선진국의 정책 금리는 역사상 가장 낮은 수준으로 떨어졌으며 미국은 양적완화를 통해, 유럽중앙은행은 무제한 국채매입 프로그램(Unlimited Bond-Buying Program)을 통해 대규모 유동성을 공급하고 있다. 문제는 이런 정책이 과연 경기회복에 도움을 주느냐 하는 것이다.
미국의 경우 글로벌 금융위기로 인해 경기침체를 겪은 후 이전과는 달리 매우 느린 경기 회복세를 보였다. 경기침체 이후 짧은 회복세를 보였다가 다시 경기침체에 빠지는 더블딥 우려도 겪었고 실업률도 10%를 상회했다가 다시 낮아지고는 있으나 이전 수준을 회복하지 못하고 있다. 이에 따라 양적완화를 세 차례나 실시하였으나 양적완화의 효과가 크지 않았 던 것으로 판단되고 특히 실물경제에 대한 효과는 미미했다. 오히려 금융시장의 유동성 의존도를 높이고 주식 등 금융시장의 거품 형성에 일조한 것으로 보인다. 미국뿐만 아니라 신흥시장의 경우도 글로벌 유동성이 풍부해짐에 따라 금융시장을 비롯한 자산시장의 거품 이 형성되는 부작용이 나타났다.
우리나라의 경우도 리먼 브러더스 파산과 더불어 발발한 글로벌 금융위기에 따른 신용경
색 및 경기 위축을 극복하기 위해 한국은행이 기준금리를 2008년 10월부터 2009년 2월 사이에 6차례나 인하하는 등 유동성 공급을 크게 늘렸다. 일반적으로 유동성 공급을 증대시 키는 확장적 통화정책은 신용과 대출의 확대를 통해 경제활동을 촉발시켜 경기를 부양하는 효과가 나타나는 반면 물가상승도 유발하여 높은 인플레이션이 나타나는 효과도 나타날 가능성이 있다. 그러나 최근의 양상을 보면 확장적 통화정책에 따른 경기부양 효과도 미약 하고 물가상승도 미미해 인플레이션 촉발 효과도 별로 없는 것으로 보인다. 우리나라의 경우도 글로벌 금융위기 직후인 2009년 경제성장이 정체 상태에 빠졌다가 이후 매우 느린 회복세를 보이는 저성장의 늪에서 헤어나지 못하고 있다.
미국을 비롯한 선진국들뿐만 아니라 우리나라의 경우도 최근의 현상을 보면 통화정책의 효과는 미미하다. 통화정책의 효과는 화폐수요의 안정성과 관련이 있다. 즉, 실질화폐의 수요가 안정적이라는 전제하에 기준금리 변동과 그에 따른 화폐공급 변화의 충격이 생산과 물가에 영향을 주는 경로가 통화정책의 파급 경로이다. 그런데 화폐수요가 안정적이지 못 하다면 통화정책이 물가와 실물경제에 미치는 영향은 미약해질 수 있다.
본 연구는 우리나라에서 통화정책이 경제성장 및 인플레이션과 어떤 인과관계를 갖고 있는가를 파악하는 것을 목적으로 한다. 먼저 우리나라의 화폐수요함수를 추정하여 화폐수 요와 GDP, 그리고 이자율의 장기적 관계를 파악해본다. 이를 파악하기 위해서는 위 변수들 간의 공적분 관계를 파악하고 공적분 회귀모형을 추정해야 한다. 본 연구에서는 자료수집 이 가능한 시기부터 최근까지 화폐수요의 공적분 회귀모형을 추정하고 외환위기를 기점으 로 그 이전과 그 이후의 시기를 대상으로 화폐수요함수를 추정한다. 외환위기 전후를 구분 하여 추정하는 이유는 한국경제가 외환위기를 전후로 기업의 운영, 정부의 경제정책 등에 있어서 구조적 변화를 겪었기 때문이다. 또한 외환위기를 기점으로 통화정책에 있어서도 물가안정목표제가 도입되고 통화정책 운영수단이 통화량 중심에서 금리 중심으로 이동하 는 등의 변화가 있었다. 따라서 외환위기 이전과 이후의 화폐수요함수를 각각 추정하여 GDP 및 이자율과의 관계를 비교해보는 것은 화폐수요의 통화정책에서의 역할을 감안할 때 매우 중요하다.
화폐수요함수에 대한 추정을 통해 실질화폐수요와 실질GDP 및 이자율의 장기적 관계를 파악하고 실질화폐수요의 장기적 안정성을 파악한다. 실질화폐수요의 장기적 안정성은 또 한 화폐의 유통속도(Velocity of Money)의 안정성을 전제로 한다. 따라서 본 연구에서는 외환위기 이후 화폐 유통속도의 추세적 변화를 파악하고자 한다. 화폐 유통속도가 안정적
Ⅰ. 서론 7 인 추세를 보이지 않는다면 실질화폐수요의 장기적 안정성도 담보할 수 없다. 이 경우 통화 정책의 파급경로도 작동하지 않아 통화정책의 효과를 담보할 수 없게 된다.
실질화폐수요의 장기적 안정성을 검증하는 것은 통화정책의 유효성을 예측하기 위해서 이다. 이렇게 예측된 통화정책의 유효성은 자료를 통해 검증되어야 한다. 통화정책의 유효 성은 경제성장과 인플레이션에 미치는 영향을 통해 검증된다. 예를 들어 통화정책이 대부 분의 중앙은행에서 표방하는 바와 같이 인플레이션을 억제하는 동시에 경제성장을 극대화 시키는 데에 기여하고 있다면 그 정책은 효과적인 정책이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 통화정책의 유효성을 실증적으로 검증하기 위해 VAR모형을 이용한다. 소비자물가지수와 실질GDP, 그리고 통화정책 변수로 구성된 3변수 VAR모형을 이용하는데 충격반응함수의 직접적인 경제적 해석이 가능한 구조VAR(SVAR)모형을 분석모형으로 사용한다.
Ⅱ. 화폐수요의 안정성 분석
1. 화폐수요함수의 추정
화폐수요함수를 추정한 기존의 연구는 대부분 20세기 미국을 대상으로 한 연구이다. 본 연구에서도 미국의 화폐수요함수를 추정한 기존 연구들의 방법론을 따른다. 기존 연구들은 주로 미국의 M1에 대한 장기 수요를 추정하였는데, 이 연구들에 따르면 실질화폐잔고(Real Balances)와 실질생산(Real Output), 그리고 이자율은 공적분 관계에 있다. 또한 다양한 공적분 함수의 추정을 통해 화폐수요가 장기적으로 안정적임을 보이고 있다. Lucas(1988) 는 1900~57년과 1958~85년의 경우를 비교하여 화폐수요함수의 안정성을 발견했고 Stock and Watson(1993)도 1903~45년과 1946~87년 두 시기를 비교, 분석하여 안정적인 장기 화폐수요함수가 존재한다는 결론을 내렸다. Stock and Watson(1993)은 화폐수요의 소득 탄력성이 1에 가깝고 이자율준탄력성(Interest Semi-Elasticity)은 –0.1에 근접한 것으로 추정하였다. Ball(2001)은 같은 자료를 1996년까지 연장하여 20세기 미국 화폐수요함수의 안정성에 대해서는 Stock and Watson(1993)과 같은 결론에 도달하였다. 그러나 화폐수요 의 장기 소득탄력성은 약 0.5, 이자율준탄력성은 약–0.05로 추정하여 Stock and Watson(1993)의 추정치와는 차이를 보였다.
본 연구에서는 기존 연구들의 방법론을 사용하여 화폐수요함수를 추정한다. 즉, 다음과 같은 정준화폐수요함수(Canonical Money-Demand Function)의 파라미터를 추정한다.
(2.1)
여기서
m, p, Y
는 통화량, 물가수준, 실질 산출물(GDP)의 로그값이고r
은 명목이자율을 의미한다. 따라서 식(2.1)의 좌변은 실질화폐잔고의 로그값을 뜻하며 식(2.1)은 실질화폐잔 고와 실질GDP, 그리고 명목이자율의 관계를 나타낸다. 그런데 식(2.1)의 추정방법은 실질 화폐잔고, 실질GDP, 이자율의 시계열 특성에 좌우된다. 먼저 각 변수 시계열의 정상시계Ⅱ. 화폐수요의 안정성 분석 9 열 여부를 파악해야 한다. 특정 변수의 시계열이 정상시계열이 아닌 단위근(Unit Root)을 갖는 시계열이라면 이를 고려하지 않은 통상적인 회귀분석은 가성회귀의 문제가 나타난다.
일반적으로 단위근 시계열간의 관계는 무작위 보행(Random Walk)을 하는 오차를 초래하 며, 이 경우 변수들간에 경제적으로 의미 있는 관계가 존재한다고 보기 힘들고 가성회귀 (Spurious Regression)의 문제가 나타난다. 단위근 시계열간의 회귀분석의 경우 표본이 증가할수록 계수의 유의성을 나타내는 t값이 증가하고 회귀식의 적합도를 나타내는 결정계 수(R2)가 커져 회귀분석의 결과가 유의하게 해석될 수 있다.
관련 변수들의 정상시계열 여부를 확인하기 위해서는 Augmented Dickey-Fuller Test 와 같은 단위근 검정(Unit Root Test)을 통해 확인할 수 있다. 단위근 검정을 거쳐 변수들 이 정상시계열이 아님이 확인될 경우에는 변수들 간에 공적분이 존재하는가를 파악해야 한다. 공적분의 존재 여부는 Johansen(1988)의 공적분 검정(Cointegration Test)을 이용 한다. 공적분의 존재가 확인되면 공적분 회귀모형을 설정해야 한다. 다양한 공적분 회귀모 형이 존재하나 본 연구에서는 Stock and Watson(1993)의 동태 최소자승추정(Dynamic OLS, 이하 DOLS) 모형, Phillips and Hansen(1990)의 완전수정 최소자승추정 (Fully-modified OLS, 이하 FMOLS) 모형, 그리고 Park(1991)의 정준공적분회귀 (Canonical Cointegrating Regression, 이하 CCR) 모형을 이용한다.
공적분 관계를 가진 단위근 시계열간의 통상적인 OLS 추정은 다음과 같은 회귀모형에 의해 이루어진다.
′ (2.2)
∆ (2.3)
′ (2.4)
여기서 피설명변수 와 설명변수 는 I(1) 시계열이고, 공적분 오차항 는 I(0) 시계열이며, 는 불변정리(Invariance Principle)를 만족한다. 의 장기분산을 라 고 하면 를 구성하는 와 에 대응하여 분할하면 는 다음과 같이 표시할 수 있다1).
1) 의 장기분산과 단기분산을 각각 와 라고 하고, 의 장기분산 를 ′ 으로 분할 하여 그리고
∞
로 정의할 수 있다. 여기서 는 의 차 자기공분산함수를 나
(2.5)여기서 위 행렬의 각 성분들은 를 구성하는 와 의 각각의 장기분산 및 공분산을 나타낸다. 예를 들면 는 ∆ 의 장기분산을 의미한다. 이렇게 설정된 회귀모형의 공적분관계인 m차원 공적분 벡터 는 통상적인 OLS를 이용하여 추정할 수 있다. 그러나 공적분 회귀식 OLS 추정량은 공적분 벡터 에 대한 초일치(Super-Consistent) 추정량이 나 추정오차가 큰 값을 가져서 비효율적(Inefficient)이며 점근적으로 편의(Biased)가 있는 결과를 가져온다. 특히 t-통계량이 계수의 유의성을 검증하는 데에 더 이상 유효하지 않게 되는 문제점을 가지고 있다.
동태 최소자승추정(DOLS) 모형은 통상적인 OLS를 이용하여 추정한 공적분 회귀식 OLS 추정량의 문제점을 해결하기 위해 다음과 같은 형태를 취한다.
′ ′ (2.6)
′
′ (2.7)
두 번째 항을 추가함으로써 공적분 오차항과 설명변수 전체는 확률적으로 독립적인 관계가 되어 DOLS 추정량은 최우추정량(Maximum Likelihood Estimator)과 동일한 극한 분포(Limiting Distribution)를 갖게 된다. 따라서 극한에서 DOLS 추정량을 이용한 검정 통계량(Test Static)은 분포를 따르고 t-통계량도 유의하다.
앞서 언급한 완전수정 최소자승추정(FMOLS) 모형이나 정준공적분회귀(CCR) 모형은 모 두 공적분 회귀식을 효율적으로 추정하기 위한 통계적 방법이다. 정준공적분회귀(CCR) 추정은 공적분 회귀식의 효율적 추정을 위해 다음과 같이 변환된 회귀식을 고려한다.
′ (2.8)
′′ (2.9)
타낸다. 또한 편의를 위하여 로 정의할 수 있는데 는 다시 ,로 표시할 수 있다.
Ⅱ. 화폐수요의 안정성 분석 11
′ (2.10)
(2.11)
위의 식 (2.8)로 추정되는 추정량을 CCR 추정량이라고 한다. 와 로 변환된 시계열은 원래의 시계열과 비교해서 I(0)항만큼만 다르기 때문에 여전히 I(1) 시계열이고, 따라서 장기적인 공적분 관계는 변환된 시계열 사이에서도 그대로 성립한다. 식 (2.9)에서 보듯이
는 와 다른 두 항을 포함하고 있다. 첫 번째 항은 공적분 오차항
과 설명변수
간의 확률적 관계를 점근적 독립(Asymptotically Independent)으로 만들며, 두 번째 항은 OLS 추정의 경우 발생하는 점근적 편의(Asymptotic Bias)를 제거하는 역할을 한다. CCR 오차항은 설명변수와 점근적 독립이기 때문에 CCR 추정은 점근적 우도(Asymptotic Likelihood)를 극대화하게 되며, 따라서 CCR 추정량은 최우추정량(Maximum Likelihood Estimator)과 동일한 극한분포(Limiting Distribution)를 갖게 되어 효율적인 추정량이 된다. 즉 CCR 추정량은 통상적인 공적분 회귀식 OLS 추정량에 비해 점근적으로 불편추정 량이고 효율적이다.
완전수정 최소자승(FMOLS) 추정법은 효율적 추정량을 구하기 위해 위의 공적분 회귀식 에 대한 OLS 추정량을 변형하여 FMOLS 추정량을 다음과 같이 구한다.
′ ′ (2.12)
여기서 ′ 이고 이다. FMOLS 추정량은 CCR 추 정량과 동일한 극한분포를 가지게 되어 극한에서 를 이용한 Wald 검정통계량(test statistic)은 분포를 따르고 t-통계량도 유의하다.
본 연구에서는 위의 세 가지 공적분 회귀모형을 이용하여 한국의 화폐수요함수를 추정한 다. 화폐수요함수를 추정하는데 사용하는 자료는 분기별 자료인데 통화량 지표로는 자료의 제약으로 인해 미국에 대한 기존 연구에서 사용한 M1이 아닌 M2를 사용한다. 인플레이션 지표로는 한국은행에서 발표하는 소비자물가지수(CPI)를 사용하며, 실질GDP는 계절조정 된 분기별 실질 국내총생산을, 그리고 명목이자율은 무담보콜금리를 사용한다. 다시 식
변수 ADF Phillips-Perron KPSS
m-p 1.392 5.557 1.113***
y 5.032 6.914 1.140***
r -1.110 -1.145 1.104***
주: *, **, ***는 각각 10%, 5%, 1% 유의 수준에서 통계적으로 유의
<표 2-1> 단위근 검정 결과
(2.1)로 돌아가서
m
은 통화량 M2의 로그값을,p
는 소비자물가지수(CPI)의 로그값을 의미 하므로 는 분기별 실질화폐잔고의 로그값을 나타낸다. 또한 는 분기별 실질GDP의 로그값을 나타내고 은 명목이자율을 나타낸다. 분석대상 기간은 자료수집이 가능한 1987 년 1분기부터 2013년 1분기까지이다.먼저 각 변수들의 정상시계열 여부를 판단하기 위한 단위근 검정 결과는 다음 <표 2-1>
과 같다. 단위근 검정을 위한 검정 통계량(Test Statistic)은 여러 가지가 있으나 본 연구에 서는 ADF(Augmented Dickey-Fuller) 검정, Phillips-Peron 검정, 그리고 KPSS 검정 등 세 종류의 검정 통계량을 이용하여 변수들의 단위근 시계열 여부를 판정한다. ADF와 Phillips-Peron 검정은 시계열의 단위근 존재 여부를 판정하는 방법이고 KPSS 검정은 시계열이 정상시계열임을 판정하는 방법이다. ADF 검정과 Phillips-Peron 검정의 경우 귀무가설(Null Hypothesis)이 단위근이 존재한다는 것이고 KPSS 검정의 경우는 변수가 정상시계열이라는 것이 귀무가설이다. 실질화폐잔고의 로그값
(m-p)
에 대한 검정 결과를 보면 <표 2-1>에 나타난 바와 같이 단위근이 존재함을 보이고 있다.ADF 검정 결과와 Phillip-Peron 검정 결과는 단위근의 존재를 기각하지 못하고 있고 KPSS 검정 결과는 시계열의 정상성(Stationarity)을 1% 신뢰 수준에서 기각하고 있다.
따라서 실질화폐잔고를 나타내는 변수는 단위근 시계열이라고 할 수 있다. 실질 GDP의 로그값(y)의 경우도 ADF 검정 결과와 Phillips-Peron 검정 결과 모두 단위근의 존재를 기각하지 못하고 있으며 KPSS 검정 결과는 시계열의 정상성을 1% 신뢰 수준에서 기각하고 있다. 실질 GDP를 나타내는 변수도 마찬가지로 단위근 시계열이다. 명목이자율을 나타내 는 변수(r)의 경우도 검정 결과 시계열의 정상성이 증명되지 않고 있다. ADF 검정 결과와 Phillips-Peron 검정 결과 모두 10% 신뢰 수준에서도 단위근의 존재를 기각하지 못하고 있다. 반면 명목이자율에 대한 KPSS 검정 결과는 시계열의 정상성을 1% 신뢰 수준에서
Ⅱ. 화폐수요의 안정성 분석 13
구분 결과
24.275 (0.000)
12.320 (0.051)
구분
추정계수
DOLS 0.980***
(0.010)
-0.089***
(0.011)
CCR 0.978***
(0.011)
-0.093***
(0.011)
FOMLS 0.976***
(0.010)
-0.098***
(0.011) 주: ( ) 안은 표준오차를 나타냄. *, **, ***는 각각 10%, 5%, 1% 유의 수준에서 통계적으로 유의
<표 2-3> 화폐수요함수 추정 결과(1987~2013년)
기각하고 있다. 따라서 명목이자율을 나타내는 변수도 단위근 시계열이라고 할 수 있다.
<표 2-1>에 나타난 바와 같이 단위근 검정 결과 실질화폐잔고, 실질GDP, 명목이자율을 나타내는 변수들은 모두 정상시계열이 아님을 알 수 있다. 따라서 변수들간의 관계가 의미 있게 정의되기 위해서는 변수들 사이에 공적분이 존재해야 한다. 공적분의 존재는 Johansen(1988)의 공적분 검정(Cointegration Test)을 이용한다. Johansen 공적분 검정 결과 <표 2-2>에 나타난 바와 같이 변수들 간에 공적분의 존재를 확인할 수 있다. Trace 검정법을 활용한 결과 5% 유의수준에서 1개의 공적분 방정식이 확인된다.
<표 2-2> 공적분 검정 결과: Trace 검정법
주: ( ) 안은 p-값을 나타냄.
Johansen 공적분 검정 결과 <표 2-2>에 나타난 바와 같이 변수들 간의 공적분이 존재함 을 확인하였으므로 앞서 언급한 세 가지 공적분 회귀모형을 이용하여 화폐수요함수를 추정 할 수 있다. 1987~2013년의 기간을 대상으로 한 화폐수요함수의 추정 결과는 다음 <표 2-3>과 같다. 추정 결과는 세 가지 모형이 큰 차이가 없다. 먼저 DOLS모형을 이용한 추정 결과, 화폐수요의 소득탄력성의 추정치
는 0.980이고 통계적으로 유의하며, 화폐수요의 이자율준탄력성의 추정치
는 -0.089이고 통계적으로 유의하다. CCR모형의 추정 결 과도 화폐수요의 소득탄력성 0.978, 이자율준탄력성 –0.093으로 DOLS모형 추정 결과와 유사하다. FOMLS모형을 이용한 추정 결과도 다른 두 모형의 추정 결과와 유사하다.<표 2-3>에 나타난 추정 결과는 화폐수요의 소득탄력성이 1에 근접하고 이자율준탄력성 이 –0.1에 근접한다는 점에서 미국의 20세기(구체적으로 1900~1987년)를 대상으로 했던 Stock and Watson(1993)의 화폐수요함수 추정 결과와 유사하다. 물론 본 연구에서 추정하 는 화폐수요함수는 Stock and Watson(1993)과 비교해볼 때 분석 대상 기간이 훨씬 짧고 또한 연도별 자료가 아닌 분기별 자료를 사용했다는 점에서 차이가 있다. 그럼에도 불구하 고 유사한 결과가 나왔다는 점은 화폐수요의 장기적 결정요인과 그 안정성에 시사하는 바 가 크다.
화폐수요의 소득탄력성이 단위탄력적(1)인가 여부는 화폐수요에 있어서 명목이자율의 역할과 관련하여 중요한 시사점을 준다. 명목이자율은 화폐보유의 기회비용이다. 사람들 이 화폐보유의 기회비용을 최소화하기 위해 드는 시간은 명목이자율의 상승과 더불어 늘어 난다. 따라서 화폐의 유통속도는 명목이자율의 증가함수이다. 만약 화폐수요의 소득탄력 성이 1보다 크다면 명목이자율의 상승으로 화폐유통속도는 상승 추세를 보일 것이다. 그러 나 화폐수요의 소득탄력성이 1보다 작다면, 명목이자율의 하락과 더불어 화폐유통속도는 하락 추세를 보일 것이다. 화폐수요의 소득탄력성이 1에 근접하면서 이자율준탄력성이 –0.1에 가깝다고 한다면, 여기서 이자율준탄력성은 명목이자율의 변화에 따른 화폐유통속 도의 추세를 설명해주는 것이라고 할 수 있다. 화폐수요가 장기적으로 안정적이라는 것은 화폐수요의 소득탄력성과 이자율준탄력성이 안정적임을 의미한다. 또한 안정적인 이자율 준탄력성은 명목이자율과 화폐유통속도의 안정적인 관계를 의미하며 따라서 화폐유통속 도의 안정성은 장기적으로 안정적인 화폐수요함수의 전제조건이다.
2. 화폐수요함수의 안정성 분석
화폐수요함수의 안정성을 검증하기 위해 본 연구에서는 위의 3개의 공적분 회귀모형을 2기간으로 나누어 추정하여 추정 결과를 비교해 본다. 기간은 외환위기를 기점으로 외환위 기 이전의 화폐수요함수와 외환위기 이후의 화폐수요함수를 각각 추정하여 결과를 비교,
Ⅱ. 화폐수요의 안정성 분석 15
구 분
추정계수
DOLS 0.985***
(0.057)
-0.081*
(0.041)
CCR 0.891***
(0.055)
-0.039 (0.044)
FMOLS 0.934***
(0.056)
-0.074 (0.044) 주: ( )안의 값은 표준오차(Standard Error)를 나타냄.
*, **, ***는 각각 10%, 5%, 1% 유의 수준에서 통계적으로 유의
<표 2-4> 화폐수요함수 추정 결과(1987년 1분기~1997년 4분기)
분석한다. 외환위기를 기점으로 하는 이유는 우리나라의 통화정책이 외환위기를 전후로 큰 변화가 있었기 때문이다. 외환위기가 있었던 1997년 말 한국은행법이 개정되어 중앙은 행의 독립성이 강화되고 물가안정목표제가 새로이 도입되었다. 또한 통화정책 운용수단이 통화량 중심에서 금리 중심으로 이동하는 등의 큰 변화가 있었다. 통화정책 이외에도 외환 위기 이후 기업, 은행 등 금융권, 정부 모두 대대적인 구조조정과 구조개혁이 이루어졌고 기업이나 금융권의 행태도 외환위기 이전과는 분명한 차별성을 갖게 되었다. 통화정책 운 용수단의 변화와 경제주체들의 행태 변화가 화폐수요 혹은 화폐유통속도에 영향을 미칠 개연성은 매우 높다. 여기서는 먼저 외환위기 이전과 이후의 화폐수요함수가 안정적인지를 살펴본다. 1987년 1분기부터 1997년 4분기까지의 시기를 대상으로 한 화폐수요함수의 추 정량과 1998년 1분기부터 2013년 1분기까지의 시기를 분석대상으로 한 화폐수요함수의 추정량은 각각 다음 <표 2-4>, <표 2-5>와 같다.
<표 2-4>에 나타난 1987~1997년의 기간을 대상으로 한 화폐수요함수의 추정 결과는 모형별로 차별성이 있다. 화폐수요의 소득탄력성()은 0.891~0.985로 모형별로 차이가 있고 화폐수요의 이자율준탄력성()은 모형별로 추정량에도 차이가 있을 뿐만 아니라 통 계적으로 유의하지 않다. DOLS 모형 추정 결과 화폐수요의 이자율준탄력성은 10% 유의수 준에서는 통계적으로 유의하나 5% 유의수준에서는 유의하지 않다. 나머지 두 모형, 즉, CCR 모형과 FMOLS 모형의 추정결과는 화폐수요의 이자율준탄력성이 10% 유의수준에서 도 통계적으로 유의성이 없음을 보여준다. 이 결과는 외환위기 이전의 시기에 이자율이 화폐수요에 미치는 영향이 미미했던 것으로 해석할 수 있다.
구 분
추정계수
DOLS 0.952***
(0.008)
-0.043***
(0.016)
CCR 0.949***
(0.006)
-0.034***
(0.010)
FMOLS 0.948***
(0.006)
-0.039***
(0.011) 주: ( )안의 값은 표준오차(Standard Error)를 나타냄.
*, **, ***는 각각 10%, 5%, 1% 유의 수준에서 통계적으로 유의
<표 2-5> 화폐수요함수 추정 결과(1998년 1분기~2013년 1분기)
<표 2-5>에 나타난 외환위기 이후의 기간을 대상으로 한 화폐수요함수의 추정결과는 모형별 차별성이 크지 않다. 화폐수요의 소득탄력성 추정량은 0.948~0.952로 3개의 모형 이 유사한 추정 결과를 보여주고 있다. 화폐수요의 이자율준탄력성의 경우 3개 모형의 추 정결과가 각각 -0.043(DOLS), -0.034(CCR), -0.039(FMOLS)로 큰 차이가 없으며 중요 한 점은 모두 통계적으로 유의하다는 것이다. 이러한 추정결과에 따르면 외환위기 이후의 시기에 이자율은 화폐수요에 통계적으로 유의미한 영향을 미치고 있다. 소득, 즉, 실질 GDP의 증가는 화폐수요를 증가시키나 이자율의 상승은 화폐수요에 부정적 영향을 미친다.
화폐에 대한 수요는 소득과 생산의 증가에 따라 증가할 것으로 예측할 수 있다. 또한 이자율이 하락하는 경우도 투자와 소비 등 경제활동을 촉진시키므로 화폐에 대한 수요가 증가할 수 있다. 소득과 화폐수요 간의 正(+)의 관계는 외환위기 이전과 이후 모두 일관되 게 나타난다. 물론 화폐수요의 소득탄력성이 양 기간 일관된 추정량을 보이고 있지는 않으 나 차별성이 크게 나타난다고 해석하기도 어렵다. 명목이자율과 화폐수요 간의 負(-)의 관계는 외환위기 이전과 이후가 차별적이다. 외환위기 이전에는 명목이자율과 화폐수요의 이런 관계가 유의하게 나타나지 않는다. 반면 외환위기 이후에는 명목이자율과 화폐수요의 負(-)의 관계를 추정 결과로부터 확인할 수 있다. –0.034~-0.043으로 매우 낮은 화폐수 요의 이자율준탄력성은 차별성의 근거로 약하기는 하나 화폐수요의 장기적 안정성에 대한 결론을 내리기 어렵게 만드는 원인이다.
Ⅱ. 화폐수요의 안정성 분석 17
<그림 2-1> 명목이자율(무담보 콜금리)의 변화 추이
자료: 한국은행 경제통계시스템
외환위기 이전과 이후의 화폐수요함수의 차별성은 명목이자율의 추세 변화와 연관이 있 다. 명목이자율의 경우 외환위기 이전에는 특별한 추세를 보이지 않고 있으나 외환위기 이후에는 추세적으로 하락함을 <그림 2-1>에서 볼 수 있다. <그림 2-2>는 실질화폐잔고의 장기 시계열을 나타내는데 실질화폐잔고의 로그값은 외환위기 전후와 관계없이 명백하게 장기간 추세적으로 상승하고 있음을 보여준다. 또한 <그림 2-3>은 실질GDP의 로그값이 외환위기 이전과 이후 상관없이 역시 명백하게 장기간 추세적으로 상승하고 있음을 보여준 다. 이와 같이 실질화폐잔고와 실질GDP의 장기시계열이 모두 추세적으로 상승하고 있는 점이 화폐수요의 소득탄력성이 외환위기 이전과 이후에 모두 통계적으로 유의한 원인이다.
반면 명목이자율이 외환위기 이후 추세적인 하락세로 전환된 것은 화폐수요의 이자율준탄 력성이 통계적 유의성을 갖게 된 원인이다. 따라서 외환위기를 기점으로 한 명목이자율의 추세 변화가 화폐수요의 장기적 안정성을 확신하기 어렵게 만든 원인이라고 할 수 있다.
<그림 2-2> 실질화폐잔고의 변화 추이
자료: 한국은행 경제통계시스템
<그림 2-3> 실질GDP의 변화 추이
자료: 한국은행 경제통계시스템
Ⅱ. 화폐수요의 안정성 분석 19
<그림 2-4> 화폐유통속도의 추이
자료: 한국은행 경제통계시스템
장기적으로 안정적인 화폐수요의 전제조건은 화폐유통속도(Velocity of Money)의 안정 성이다. 화폐수량방정식 에서 화폐유통속도(V)가 안정적이라는 전제하에 화폐 수요(M)는 소득(PQ)에 의해 결정된다. 따라서 화폐유통속도가 일정하다는 가정하에 화폐 수요의 소득탄력성은 1이 되어야 한다. 만약 화폐수요의 소득탄력성이 1보다 작다면, 나머 지 화폐수요의 변화는 화폐유통속도의 변화로 설명할 수 있다.
화폐유통속도는 <그림 2-4>에 나타난 바와 같이 지속적으로 감소 추세를 보이다가 외환 위기 이후에는 안정적인 상태를 유지한다. 그러나 2008년 글로벌 금융위기를 전후하여 다시 한 번 급락한 후 그 상태를 유지하고 있다. 전반적으로 화폐유통속도가 감소한 것은 화폐수요가 안정적이지 못했음을 보여준다고 할 수 있다. 그러나 외환위기 이후 화폐유통 속도가 상대적으로 안정적이었음은 <그림 2-4>에서 확인할 수 있다. 이는 외환위기 이후 의 기간만을 고려할 경우 화폐수요가 상대적으로 안정적임을 보여준다.
안정적인 화폐유통속도의 전제하에 화폐수요가 안정적이라는 사실은 통화정책의 효과 를 예측하는 데에 있어서 매우 중요하다. 프리드먼을 비롯한 통화론자들은 화폐 혹은 통화 량이 장기에는 명목소득과 물가에 영향을 미치고 단기에는 명목 및 실질소득의 변동에 영 향을 미친다고 주장하였다. 화폐수량설(The Quantity Theory of Money)에 따르면 화폐유
통속도가 안정적인 상황에서 통화량의 변화는 명목소득의 변화를 가져온다. 장기에서 화폐 가 실질변수에 영향을 미치지 않으므로 통화량의 변화는 인플레이션에 영향을 미치며 단기 에는 실질소득에 영향을 미친다. 따라서 통화정책은 단기적으로 실질소득에의 영향을 통해 성장과 경기순환에 변화를 주는 효과가 있음을 이론적으로 전망할 수 있다. 본장에서의 실증분석을 통해 알 수 있는 것은 실질화폐수요가 실질GDP와 명목이자율로부터 안정적으 로 통계적으로 유의한 영향을 받게 된 것이 외환위기 이후라는 점이다. 이는 화폐유통속도 의 추이를 나타내고 있는 <그림 2-4>에서도 외환위기 이후 화폐유통속도가 안정적이라는 점을 확인할 수 있다.
Ⅲ. 통화정책의 효과에 대한 분석 21
Ⅲ. 통화정책의 효과에 대한 분석
1. 모형
지금까지 우리나라 화폐수요함수의 장기적 안정성에 대해 살펴보았다. 분석 결과 우리나 라 화폐수요함수가 장기적으로 안정적이라는 결론을 얻지는 못했다. 그러나 제II장의 실증 분석 결과에서 알 수 있는 바와 같이 외환위기 이후의 시기에 국한할 경우 화폐유통속도가 상대적으로 안정적이고 실질화폐수요가 실질GDP와 명목이자율의 유의한 영향을 받는다.
따라서 프리드먼을 비롯한 통화론자들의 논의를 따른다면 외환위기 이후에는 통화량에 변 화를 주는 통화정책이 인플레이션과 더불어 실질GDP에도 영향을 주었을 것으로 예측할 수 있다. 본장에서는 외환위기 이후 금리 중심의 통화정책이 실질GDP와 물가(CPI)에 미친 영향을 실증분석을 통해 알아본다2). 통화정책의 변화로 인한 경제적 충격에 대해 실질 GDP와 물가가 어떤 반응을 보이는가를 살펴봄으로써 통화정책이 경제성장과 인플레이션 에 미치는 효과를 확인해볼 수 있다.
통화정책과 성장, 인플레이션의 관계를 파악하기 위해 분석모형으로 구조자기벡터회귀 (SVAR)모형을 사용한다. 일반적으로 자기벡터회귀(VAR)모형은 경제시계열 분석에 자주 이용되는 방법인데 한 시계열 변수의 움직임이 그 변수의 과거값뿐만 아니라 다른 변수의 과거값에 의해서도 영향을 받는 경우에 유용한 모형이다. 그러나 VAR모형은 다변량벡터시 계열을 구성하는 변수들 간의 동시적 관계(Contemporaneous Relationship)를 고려하고 있지 않으며 축약형 교란항3)의 분산에 아무런 제약이 주어지지 않는다. 축약형 교란항은
2) VAR 또는 SVAR 모형을 이용하여 우리나라 통화정책의 효과 또는 화폐의 장기중립성 여부를 분석한 연구 는 주로 1990년대 후반 이후 발표되었다. 연구논문들은 통화정책의 실물변수에 대한 영향에 있어 동일한 결과를 보여주고 있지는 않다. 김영익(1998)은 전통적 VAR모형에서 충격반응함수 분석 결과 통화정책의 효과가 존재한다고 결론지은 반면 유병삼(1998)은 SVAR를 이용한 화폐의 장기중립성 분석에서 화폐중립 성 가설이 기각되기 어렵다는 결과를 제시했다. 김소영(1999)은 SVAR를 이용한 분석에서 긴축통화정책의 충격이 생산과 물가를 단기적으로 하락시킨다는 결과를 보였다.
3) 자기벡터회귀(VAR)모형은 구조자기벡터회귀(SVAR)모형과 구별하기 위해 축약형 자기벡터회귀(Vector Autoregression in Reduced Form)모형이라고 하며 이 모형의 교란항을 축약형 교란항이라고 한다.
회귀모형의 단순한 오차항으로 해석되며 오차항의 공분산 행렬이 대각행렬이 아닌 한 벡터 시계열의 각 원소에서의 순수한 충격을 식별할 수 없다. VAR모형의 추정결과를 분석, 해석 하는 데 가장 많이 사용하는 방법이 충격반응분석(Impulse Response Analysis)인데 축약 형 교란항은 단순한 오차항으로 경제적 충격으로 해석되기 어렵기 때문에 VAR모형의 추정 결과에 근거하여 도출되는 충격반응함수도 명확한 해석이 어렵다는 문제점이 있다.
구조벡터자기회귀(SVAR)모형은 경제적으로 의미 있는 제약을 VAR모형에 부여하여 서로 상관관계가 없는 구조형 교란항을 식별하는 모형이다. VAR모형에서 축약형 교란항에 충격 을 주어 그 반응을 분석한다는 것은 교란항의 상관관계가 0이라는 제약이 없는 상태에서 경제학적으로 별 의미가 없는 분석이다. 반면 구조벡터자기회귀(SVAR)모형에서의 교란항 은 변수 간에 상관관계가 없기 때문에 충격반응함수는 직접적인 경제적 해석이 가능하다.
다음과 같은 m차원의 벡터시계열 의 n차 VAR모형을 고려해 보자.
⋯ (3.1)
여기서 교란항인 는 백색잡음과정(White Noise)으로 ∼이다. 와 는 모두 벡터시계열로 ⋯′이고 ⋯′이다.
위의 VAR모형을 확장하여 r차원의 벡터시계열 로 구성된 다음과 같은 구조벡터자기 회귀(SVAR)모형을 살펴보자.
⋯ (3.2)
여기서 는 분산이 인 구조형 교란항으로 이때 는 대각행렬이다. 두 교란 항은 위의 두 식 (3.1), (3.2)로부터 다음과 같은 관계가 있음을 알 수 있다.
인 경우, 위의 식은 다음과 같이 바뀐다.
Ⅲ. 통화정책의 효과에 대한 분석 23
(3.3)
VAR모형에서는 벡터시계열 간의 동시적 관계를 고려할 수 없으나, 위와 같은 구조분해 를 통한 구조벡터자기회귀(SVAR)모형에서는 행렬 A와 B가 벡터시계열을 구성하는 변수들 간의 동시적 관계를 나타내고 각 원소에서의 충격에 대한 시스템의 동학을 분석할 수 있다.
그런데 이런 분석이 가능하기 위해서는 구조벡터자기회귀(SVAR)모형이 식별되어야 하고 이를 위해서는 행렬 A와 B에 적절한 제약이 가해져야 한다. 경제적으로 유의미한 내생변수 들 사이의 동시적 관계를 파악한 후 이를 행렬 A와 B에 대한 제약으로 전환하면 경제적 모형인 구조벡터자기회귀(SVAR)모형이 구성된다.4)
행렬 A를 대각원소가 모두 1로 주어진 하방삼각행렬(Lower Triangular Matrix), B를 대각행렬로 한정한다면 주어진 행렬 의 촐레스키 분해(Cholesky Decomposition)을 통해 행렬 A와 B를 구할 수 있다. 이런 식의 제약은 구조벡터자기회귀(SVAR)모형에 포함된 변수들 사이에 인과사슬(Causal Chain)을 설정하는 것과 같다. 그런데 이렇게 촐레스키 분해에 의해 변수 간의 인과사슬을 설정하는 방식으로 구조벡터자기회귀(SVAR)모형을 식 별하는 경우 벡터시계열을 구성하는 변수들의 순서에 의해 분석결과가 영향을 받는다는 문제점이 있다. 즉, 변수 간의 인과사슬 설정은 축차적 형태(Recursive Form)의 연립방정 식 모형을 상정하는 것과 같다. 예를 들면 통화정책의 효과를 파악하기 위해 금리, 실질
GDP, CPI 등 세 변수의 벡터시계열을
라고 하고 행렬 A를
이라고
하면, 세 변수 사이의 동시적 관계는 다음과 같다.
(3.4)
식 (3.4)에서 변수들의 순서를 바꾸게 되면 새로운 모형이 된다. 따라서 촐레스키 분해를 사용하는 경우 변수의 외생성이 높은 순서로 벡터시계열을 구성한 후 구조벡터자기회귀 (SVAR)모형을 추정한다.
4) 여기서 행렬 A와 B는 역행렬이 존재해야 한다.
통화정책이 실질GDP와 물가에 미치는 영향을 보기 위해서는 이자율(r), 실질GDP(gdp), 물가(p)를 나타내는 변수들로 구성된 VAR모형을 추정하여 충격반응함수를 구해야 한다.
세 변수 사이에 r → gdp → p로 이어지는 단순한 인과사슬관계를 가정하여 먼저 구조벡터 자기회귀(SVAR)모형을 식별하고, 이로부터 촐레스키 분해와 여타 정책 및 제도에 대한 정보를 통해 추정된 계수에 대한 제약을 이용하여 이자율 변화 등 각 변수의 충격에 대한 충격반응함수를 구할 수 있다. 촐레스키 분해에 의해 변수 간의 인과사슬을 설정하는 방식 으로 구조벡터자기회귀(SVAR)모형을 식별하는 경우 앞의 행렬 A와 B는 다음과 같은 형태 를 보이게 된다.
,
(3.5)
여기서 제시하고 있는 순서는 이자율충격, 소득충격, 물가충격으로 되어 있는데 다양한 순서를 고려해야 한다는 의견이 제시될 수 있다. 또한 통화정책의 경우 예상하지 못한 동시 적(Contemporaneous)인 경제적 움직임에 대한 재량적인 반응이 나타날 수 있다. 그러나 본 연구의 목적은 통화정책의 충격이 실질GDP의 변화를 통해 성장에 주는 영향을 파악하 는 것이므로 통화정책의 전달경로를 근거로 촐레스키 분해를 위한 변수들의 순서를 결정하 였다. 촐레스키 분해를 이용해 변수 간의 관계를 설정하는 방식으로 구조벡터자기회귀 (SVAR)모형을 추정하고 충격반응함수(Impulse-Response Function)를 구하는 것은 이런 방법이 통화정책의 영향에 대한 동태적 경로를 논의하는 데에 적합하기 때문이다.
2. 자료
통화정책의 효과에 대한 분석을 위해 외환위기 이후 기간에 대한 분기별 자료를 사용하 였다. 통화정책의 충격이 성장과 인플레이션에 미치는 영향을 분석하는 모형의 추정과 분 석을 위해서는 통화정책 기조를 나타내는 변수, 실질GDP, 그리고 인플레이션 변수의 시계 열 자료가 필요하다. 1998년 1분기부터 2013년 1분기까지 이 변수들의 분기별 시계열 자료 를 수집하였다.
Ⅲ. 통화정책의 효과에 대한 분석 25 통화정책 기조를 나타내는 변수로는 콜금리를 사용하였다. 실질GDP는 계절조정된 분기 별 실질GDP를 사용하였고, 인플레이션 변수로는 분기별 소비자물가지수 총지수를 사용하 였다. 실질GDP, 콜금리, 소비자물가지수는 모두 한국은행 경제통계시스템의 자료를 사용 하였다.
3. 실증분석 결과
1998년 1분기 ~ 2013년 1분기의 데이터를 이용한 구조벡터자기회귀(SVAR)모형의 추정 결과에 따르면 통화정책이 실질GDP와 인플레이션에 미치는 영향은 불확실하다. 먼저 행렬 A와 B의 추정 결과는 다음과 같다. 이 추정 결과에 따르면 긴축적 통화정책에 따른 이자율 의 상승이 실질GDP와 물가에 미치는 직간접적인 영향이 긍정적인지 부정적인지 불확실하 다. 그러나 긴축적 통화정책에 따른 이자율 상승의 충격이 실질GDP와 물가의 변화에 미치 는 직접적인 영향은 식(3.9)와 식(3.10)에 나타난 바와 같이 긍정적이다. 즉, 긴축적 통화정 책의 충격에 대해 실질GDP의 증가 및 물가의 상승이라는 반응이 나타난다는 것이다.
(3.6)
(3.7)
(3.8)
(3.9)
(3.10)
위의 구조자기벡터회귀(SVAR)모형 추정 결과를 확장적 통화정책에 적용시켜 보면 확장 적 통화정책에 따른 이자율 하락 충격이 실질GDP와 물가에 미치는 직접적인 영향은 부정 적이다. 이와 같은 결과는 확장적 통화정책과 같은 경기부양책이 단기적으로 실질GDP를 증가시키고 물가도 상승시킬 것이라는 일반적인 예측에 반한다. 그러나 추정된 계수들 중
은 5% 유의수준에서 통계적으로 유의하지 않고 은 10% 유의수준에서도 통계적으로
유의하지 않다. 따라서 통화정책의 충격이 실질GDP와 물가에 미치는 영향은 간접적인 영 향까지 포함한 전체적인 영향이 불확실할 뿐만 아니라 직접적인 영향도 불확실하다고 할 수 있다.
충격반응분석(Impulse Response Analysis)의 결과를 보면 <그림 3-1>에 나타난 바와 같이 긴축적 통화정책의 충격은 실질GDP에 미약하나마 부정적인 효과가 있음을 알 수 있 다. <그림 3-1>의 왼쪽 그래프를 보면 긴축적 통화정책의 충격에 따른 콜금리 1%p의 상승 은 실질GDP를 0.1%p 미만으로 하락시키나 그 효과는 약 3년 이상 지속되는 것으로 보인다.
반면 <그림 3-1>의 오른쪽 그래프에 나타난 바와 같이 통화정책의 충격이 물가에 미치는 유의한 영향은 거의 없는 것으로 보인다.
<그림 3-1> 충격반응함수 1
구조벡터자기회귀(SVAR)모형의 추정 및 충격반응함수 결과 통화정책의 충격은 실질 GDP에 미약한 영향을 미치고 인플레이션에는 거의 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
본 연구에서 수행한 구조벡터자기회귀(SVAR)모형의 추정은 내생변수들 간의 단기적 관계 에 초점을 맞춰 이루어지기 때문에 통화정책의 충격에 따른 실질GDP 및 인플레이션의 반
Ⅲ. 통화정책의 효과에 대한 분석 27 응은 단기적 반응을 의미한다. <그림 3-1>에서 보듯이 통화정책의 충격에 따른 실질GDP 의 반응은 미약하기는 하나 2년 이상 지속된다5). 경기부양을 위한 확장적 통화정책은 유동 성의 증가와 이자율의 하락으로 대출을 늘려 단기적으로 투자와 소비의 증대를 통해 성장 을 촉진시키는 것을 목적으로 한다. 추정 결과를 확장적 통화정책에 적용시켜 본다면 확장 적 통화정책에 의한 이자율의 하락은 단기적으로 성장에 긍정적인 영향을 주나 그 효과는 매우 미약하다. 또한 확장적 통화정책에 의한 이자율의 하락은 단기적으로 인플레이션을 촉발시키는 효과도 거의 없다. 외환위기 이후의 통화정책이 글로벌 금융위기 직전 등 긴축 기조를 유지한 기간도 있으나 전반적으로 경기부양을 위한 완화 추세를 보였다는 점을 감 안하면 확장적 통화정책의 단기적인 부양 효과는 크지 않았다고 볼 수 있다. 따라서 확장적 통화정책이 경제성장에 가져오는 긍정적인 효과는 증명되지 않았고, 결론적으로 통화정책 의 유효성도 입증되지 않았다고 할 수 있다6).
그렇다면 왜 이런 결과가 나오게 되었는지 파악해볼 필요가 있다. 통화정책의 유효성이 입증되지 않은 이유는 경제성장과의 관계만을 놓고 본다면 인과관계가 반대로 작용하고 있을 가능성이 있다. 예를 들면 통화정책의 충격이 성장에 영향을 미치는 것이 아니라 실질 GDP, 즉 경제성장의 수준이 통화정책의 방향에 결정적인 요인일 수 있다는 것이다. 이 경우 통화정책의 외생성은 상대적으로 높지 않을 것이다. 즉, 실질GDP의 증가가 높지 않고 정체 혹은 감소한다면 통화정책은 확장적인 방향으로 결정이 되고, 실질GDP가 빠르게 증 가할 경우 통화정책은 긴축적인 방향으로 결정이 되나, 역으로 통화정책의 기조는 실질 GDP에 큰 영향을 주지 않는 경우이다. 다음 <그림 3-2>는 이와 같은 추론을 뒷받침해 준다.
<그림 3-2>의 그래프는 실질GDP 충격에 대한 명목이자율의 반응이다. 이를 통해 실질
5) 외환위기 이후까지 포함하여 통화정책과 실질GDP의 관계를 다룬 연구는 김윤영(2010)이 있다. 김윤영 (2010)은 통화정책의 GDP에 대한 파급효과를 월별 VAR모형을 이용하여 추정 분석한 결과 통화량 증가 충격이 2개월 이후의 GDP 증가에 큰 영향을 미치다 효과가 점차 사라짐을 보였고, 분기모형에서는 통화 정책 충격이 GDP에 미치는 영향이 좀 더 완만한 형태로 나타남을 보였다. 본 연구 결과와의 차별성은 통 화정책 대리변수로 콜금리가 아닌 M1 증감률을 사용한 점과 모형에 환율변수가 포함되어 있다는 점이다.
그러나 통화정책 충격에 따른 실질GDP의 단기적 반응이 나타난다는 점에서는 본 연구의 분석결과와 유사 하다고 볼 수 있다.
6) 미국의 경우를 분석한 연구결과들을 보면 Christiano, Eichenbaum, and Evans(1999)sms 미국 연방기금 금리 충격을 이용하는 경우 약 21~38% 가량의 실질소득 변화를 통화정책 충격이 설명함을 보였다. 반면 Leeper, Sims, and Zha(1996)는 1960년대 이후 미국의 실질생산 혹은 물가의 변동성에 통화정책의 변화 가 기여한 부분은 미미하다고 주장하였다. Uhlig(2005)는 긴축적 통화정책이 실질GDP에 영향을 미치지 못 하고 있음을 보였고 화폐중립성 가설을 기각하기 어렵다고 주장했다. 전반적으로 통화정책 충격이 실질소 득의 변화, 경기변동에 제한적 역할을 하고 있음을 연구결과들은 보여주고 있다.
GDP가 1%p 증가하는 충격이 나타날 경우 명목이자율이 5분기 동안 3%p 이상 상승한 후 하락함을 알 수 있다. 즉, 실질GDP 증가의 충격은 단기적으로 명목이자율을 상승시킴을 알 수 있다. 이 결과에 따르면 경기부진 혹은 경기침체에 따른 실질GDP 충격은 명목이자율 을 하락시킨다. 실질GDP가 정체 혹은 감소한다면 통화정책은 확장적인 방향으로 결정이 되고 이에 따라 명목이자율이 상승하게 된다는 것을 이 결과는 보여준다. 통화정책의 방향 은 경제의 단기적인 성장 수준에 의해 결정되나 성장을 진작시키기 위한 통화정책은 그 효과가 미약함을 알 수 있다. 이 결과가 중요한 것은 통화정책과 단기적 경제성장과의 관계 를 볼 때 통화정책이 경제성장에 영향을 미치는 인과관계가 아니라 경제성장의 수준, 혹은 경기 상황이 통화정책에 영향을 미치는 인과관계가 실증적으로 강하게 나타난다는 점이다.
화폐수량방정식에 근거한 통화이론에서 통화량의 증대는 장기적으로 인플레이션을 유발 하고 실질변수에는 영향을 주지 않지만 단기적으로는 실질소득을 증가시킨다. 즉, 확장적 통화정책이 단기적으로는 실물경제를 진작시킬 수 있다는 것이다. 그러나 외환위기 이후의 시기를 대상으로 한 실증분석의 결과는 이와 같은 통화정책의 효과를 확인해주지 못하고 있다. 분석 결과는 오히려 경기의 변동에 따라 통화정책의 방향이 결정된다는 통화정책의 효과와는 정반대의 인과관계를 확인시켜주고 있다.
<그림 3-2> 충격반응함수 2
Ⅳ. 결론 및 시사점 29
Ⅳ. 결론 및 시사점
본 연구에서는 통화정책의 효과를 파악하기 위해 먼저 우리나라의 장기 화폐수요함수를 추정하고 화폐수요함수의 안정성을 분석하였다. 화폐수요함수의 추정 결과 장기적으로 안 정적이라는 결론을 내리기는 어려웠으나 외환위기 이후 실질화폐수요가 실질GDP와 명목 이자율로부터 안정적으로 유의한 영향을 받고 있다는 점은 확인하였다. 또한 화폐유통속도 도 외환위기 이후가 이전 시기에 비해 상대적으로 안정적이었다는 점도 확인하였다. 따라 서 외환위기 이후의 시기에 대해서는 통화정책이 단기적으로 실질소득에의 영향을 통해 성장과 변화를 주는 효과를 이론적으로 기대할 수 있다.
외환위기 이후 우리나라 중앙은행에서 행한 통화정책은 경기의 부침에 따라 완화와 긴축 을 거듭하였으나 명목이자율의 변화추이에서 보듯이 전반적으로 기준금리의 인하를 통한 확장적 통화정책의 기조를 유지하였다. 이와 같이 확장적 통화정책의 기조를 유지한 이유 는 외환위기 이후 경제성장이 추세적으로 하락한 것과 무관하지 않다. 경제성장의 추세적 하락과 더불어 경기가 부진할 때마다 중앙은행은 기준금리 인하 등 확장적 통화정책을 통 해 경기부양을 시도하였다.
본 연구의 분석 결과에 따르면 외환위기 이후 확장적 통화정책의 단기 경기부양 효과는 매우 미약하다. 또한 인플레이션에 미치는 영향도 단기적으로는 찾아볼 수 없다. 반면 본 연구의 분석 결과 실질GDP 충격의 형태로 나타나는 단기적인 경기의 변화는 명목이자율에 큰 영향을 주는 것을 알 수 있었다. 이는 단기적인 경기의 변동이 통화정책 기조에 결정적인 요인임을 보여준다. 따라서 외환위기 이후의 기간에는 통화정책의 변화가 경제성장에 영향 을 주는 것이 아니라 단기적인 경제성장 추세가 통화정책 기조에 영향을 주는 인과관계를 발견할 수 있다. 따라서 실질화폐수요의 안정성이라는 전제하에 예측할 수 있는 경기진작 및 성장 촉진이라는 확장적 통화정책의 단기적 효과는 나타나지 않았으며 오히려 저성장 및 경기부진이 통화정책의 완화 기조를 결정하고 있음을 발견했다.
이러한 결과는 기존의 경기부양 및 성장을 겨냥한 통화정책의 기조 및 운용에 대해 매우
심각한 정책적 시사점을 던져준다. 물론 중앙은행이 내세우고 있는 통화정책의 목적은 물 가안정과 경기변동의 완화이나 외환위기 이후 통화정책은 경기부양을 위한 완화 기조가 뚜렷했다. 그러나 외환위기 이후 저성장과 경기부진을 극복하기 위한 통화정책은 이에 도 움을 주지 못하였음을 알 수 있다. 확장적 통화정책은 본 연구결과에서 보듯이 단기적으로 전반적인 물가수준의 상승, 즉 인플레이션을 촉발시키지는 않았다. 그러나 확장적 통화정 책에 따른 저금리의 지속과 유동성 공급의 증대는 부동산을 비롯한 자산시장의 거품과 침 체, 가계부채의 급증이라는 부정적인 파급효과를 가져왔다. <그림 4-1>에서 보는 바와 같이 1990년대 후반 외환위기 이후 확장적 통화정책은 주택가격을 급격하게 상승시키는 원인이 된다. 그런데 그림에서 보듯이 최근 주택가격은 정체 및 하락 추세를 보이고 있다.
확장적 통화정책의 파급효과로 자산시장 급등에 이은 침체 현상이 나타나고 있는 것이다.
<그림 4-1> 연도별 주택가격 변화 추이
자료: KB국민은행 주택가격지수
Ⅳ. 결론 및 시사점 31
<그림 4-2> 가계부채 변화 추이
<그림 4-2>는 지난 10년간의 가계부채 규모 및 증감률 추이를 보여주고 있다. 그림에서 보듯이 가계부채는 지난 10년 동안 빠른 속도로 증가했다. 부동산시장 등 자산시장의 과열 과 함께 가계부채 규모의 급등도 확장적 통화정책에 따른 과도한 유동성의 결과로 볼 수 있다. 부동산시장의 침체와 과도한 가계부채는 양자 간의 상호작용을 통해 소비 제약, 금융 부문 부실로 이어질 수 있고, 이는 한국경제의 성장을 제약하는 중요한 요인으로 작용할 수 있다. 결론적으로 경기부양을 위한 확장적 통화정책은 단기적인 성장촉진 효과는 미미 한 반면 성장을 제약할 수 있는 부정적 파급효과만을 가져왔다고 볼 수 있다. 따라서 경기부 양 혹은 성장 촉진을 위한 통화정책의 기조는 재고되어야 하며 중앙은행의 역할에 대한 새로운 시각, 통화정책의 준칙 등에 대해서도 원점에서 논의할 필요가 있다. 이는 추후의 연구과제로 남겨 놓기로 한다.
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