유가상승이 국민소득, 물가 및 통화정책에

미치는 영향

(An Effect of Oil Price Increase on the

National Income, Inflation and Monetary Policy)

이근영*(Lee, Keun Yeong)․정한영**(Jung, Han-Yung)

논문요약

본 논문은 벡터 오차수정모형을 이용하여 지난 30년간 유가상승이 국민소득과 물가, 그리고 통화정책에 동태적으로 어떤 영향을 미쳤는가를 살펴보았다. 분석결과 유가상승은 GDP를 감소시킨 반면 소비자물가지수를 상승시켰다. 외환위기 이후의 기간을 제외시킬 경우 유가상승의 효과는 더욱 명백해져 유가상승 충격이 GDP와 소비자물가지수의 변화를 설명하는 비율이 가장 큰 것으로 나타났다. 그러나 유가가 물가에 큰 영향을 미침에도 불구하고 통화량에는 별 영향을 미치지 못함으로써 통화당국이 신축적인 통화정책을 운용하지 못했던 것으로 보인다. 한편 유가와 GDP 또는 소비자물가지수와의 비대칭관계를 살펴본 결과 유가가 상승할 때가 하락할 때보다 GDP 또는 소비자물가지수와 더 유의적인 관계를 가지고 있으며, 특히 GDP보다는 소비자물가지수와 비대칭관계가 더 큰 것으로 나타났다.

핵심주제어: 벡터 오차수정모형, 충격반응함수, 분산분해, 비대칭효과, 외환위기

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* 성균관대학교 경제학부(전화: 02-760-0614, lky@skku.ac.kr)

** 한국금융연구원(전화: 02-3705-6347, hyjung@kif.re.kr)

Ⅰ. 서  론

1973년 제1차, 1979년 제2차 유가충격은 세계경제 및 국내경제에 커다란 영향을 미쳤다. 제1차 유가파동으로 인해 1974년 세계경제는 커다란 충격을 받게 되었는바, 인플레 압력이 가중되는 가운데 성장도 둔화되는 스태그플레이션을 겪게 되었다. 1974년 미국, 일본, 영국 등 주요 석유 소비국들은 마이너스 경제성장은 물론 두 자리수의 물가상승률을 경험하였다. 동년 미국의 경제성장률과 물가상승률은 각각 -2.2%, 10.2%를 기록하였고, 일본의 경제성장률과 물가상승률도 각각 -3.3%와 26%를 기록하였다. 서방 선진국들의 국제수지도 악화되었고, 이에 따라 국제외환 시장의 불안감도 증폭되었다. 그 결과 1974년 6월과 10월 서독의 헤어슈타트 은행과 미국의 프랭크린내셔널 은행이 파산하는 사태를 맞았다.

제1차 유가파동의 영향으로 한국경제는 경제성장률이 1973년 12.3%에서 1974년 7.4%로 급격히 하락하고, 물가상승률은 1973년 3.2%에서 1974년 무려 24.4%로 급등하였다. 그러나 제1차 유가파동이 국내경제에 미친 영향은 선진국에 미친 영향보다는 그리 크지 않았다. 이와 같이 제1차 유가파동이 상대적으로 국내경제에 미치는 영향이 작았던 이유는 유신정부 초기 강력한 안정화정책을 견지하여 대외적인 충격을 효과적으로 흡수할 수 있었기 때문이었다.

1979년 제2차 석유파동은 제1차 석유파동에 비해 세계경제에 미치는 파장이 미약하였는데, 이는 이미 1차 석유파동을 경험하였던 세계 각국이 탄력적으로 대응함으로써 충격을 최소화하였을 뿐만 아니라 유가가 2년여에 걸쳐 단계적으로 인상되었기 때문이었다. 1980년 미국과 영국의 경제성장률은 각각 -0.8%와 3%, 물가상승률은 각각 13.5%와 18%를 기록하였으나 1차 유가파동 당시에 비해서는 그 충격이 미약하였다. 일본은 1980년 5.4%의 경제성장률과 8%의 물가상승률을 기록하여 2차 석유파동에 따른 충격이 거의 없었던 것으로 나타났는데, 이는 일본이 지속적인 감량경영 추진과 엔화 약세에 따른 수출신장을 바탕으로 유가급등으로 인한 충격을 흡수하였기 때문이었다.

제2차 유가파동이 선진국 경제에 미친 부정적 영향은 제1차 충격에 비해 미약했던 반면, 국내경제에 대한 충격은 1차 유가파동 때보다 훨씬 심각하였다. 한국경제가 더욱 큰 충격을 입게 된 이유는 선진국들이 제1차 유가파동 이후 유가파동에 대한 대응노력을 꾸준히 해 온 반면, 한국의 경우 확장일변의 재정․금융정책을 통해 강력하게 중화학공업을 추진하는 과정에서 거시경제의 불균형이 초래되었으며 투자의 효율성이 저하되었기 때문이다.

1986년 이후 10달러선에 머물던 유가는 1999년 3월 OPEC 회원국들이 감산을 합의하면서 상승세로 반전하여 2000년 2월에는 심리적 저항선인 배럴당 30달러선을 돌파하기도 하였다. 원유에 대한 수입의존도가 매우 높은 우리의 경우 지속적인 유가상승은 안정적인 경제성장을 달성하는 데 장애요인으로 작용하고 있다. 많은 연구들은 유가상승이 국민경제에 심각한 악영향을 미치고 있음을 보여주고 있다. 선진국을 포함한 거의 모든 국가에서 유가상승은 물가상승과 경제성장률 하락으로 연결되었던 것으로 실증 분석되었다. 특히 원유 수입의존도가 높은 국가의 경우 유가상승은 교역조건을 악화시키고 실질소득과 실질자산을 감소시킴으로써 소비지출에 영향을 미쳐 총수요를 축소시키고 있다.

제1․2차 유가파동시 50～55%에 불과했던 중화학공업 비중이 1990년대 들어 경기의 양극화 현상으로 1998년 현재 77%에 육박하였다. 석유공사 자료에 의하면 우리나라는 석유․석탄․원자력 등 기초에너지 석유의존도가 세계평균인 38%에 비해 매우 높은 60.6%에 달했다고 한다. 또한 우리나라는 그 동안의 낮은 국제유가로 인해 일인당 총에너지 소비가 1980년 1.15TOE에서 1998년 3.57TOE로 증가하고, 에너지 수입의존도가 1998년 83.9%까지 상승한 상태이다.

예를 들면 Bruno(1980), Hamilton(1983), Burbidge and Harrison(1984), Gissen and Goodwin(1986), Trehan(1986), Raymond and Rich(1997) 등은 유가와 국민소득 또는 고용간에 역의 상관관계가 있음을 입증하고 있다. Hamilton(1983)에 따르면 2차 세계대전 이후부터 1973년까지 발생한 미국의 불황들은 한 경우만을 제외하고 모두 유가폭등 이후에 나타났다. Trehan(1986)은 미국의 경우 산출량 변동의 10～20% 그리고 물가변동의 상당부문이 유가변동에 기인하였다고 주장하였다.

Hamilton(1983)은 만약 경기불황이 유가폭등에 앞서 발생한다면 그 사실 자체가 뉴욕 월가의 뉴스거리가 될 것이라고 한다.

그러나 유가와 국민소득간의 상관관계는 1980년대 중반 이후부터 매우 약해지고 있는 것으로 나타났다. 한 예로 Mork(1989)는 유가상승이 미국의 GNP를 떨어뜨린 반면 유가하락은 GNP를 증가시키지 못한다는 사실을 발견했다. Mork, Olsen and Mysen(1994)에 따르면 이 비대칭성은 대부분의 OECD 국가에서 나타나고 있다. 그밖에도 많은 연구들이 유가와 경제활동간의 상관관계가 비선형적임을 보여주고 있다.(Lee, Ni and Ratti, 1995; Ferderer, 1996; Hamilton, 1996, 2000; Balke, Brown and Yücel, 1999).

이와 같이 유가상승이 여러 경로를 통해 국민경제에 미치는 영향이 지대함에도 불구하고 우리나라의 경우에는 이에 관한 많은 연구가 이루어져 있지 못한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 유가상승이 우리 경제에 어떤 영향을 미치는가를 벡터 오차수정모형을 통해 살펴본다. 벡터 오차수정모형의 충격반응함수와 예측오차의 분산분해를 이용하여 1970년 1/4분기부터 2000년 4/4분기까지 지난 30년 동안 유가가 국민소득과 물가, 그리고 통화정책에 동태적으로 어떤 영향을 미쳤으며 얼마나 이들 변수의 변화를 설명해 줄 수 있는지를 분석해 본다. 특히 유가가 국민소득 및 물가와 비대칭관계를 갖고 있는지를 살펴본다.

본 논문은 다음과 같이 구성된다. 제Ⅱ절에서는 모형을 설정하고 추정하기 전에 사용되는 자료의 통계적 특성을 살펴본다. 제Ⅲ절에서는 자료의 통계적 특성을 바탕으로 추정모형을 설정하고 추정방법을 설명한다. 제Ⅳ절에서는 유가상승이 국민소득과 물가, 그리고 통화정책에 어떤 영향을 미치며 이들 변수들과 비대칭관계를 가지고 있는가를 실증적으로 분석한다. 요약 및 결어는 제Ⅴ절에서 언급된다.

Ⅱ. 자료의 통계적 특성

유가상승은 여러 경로를 통해 우리 국민경제에 영향을 미칠 수 있다. 공급측면에서 본다면 원유와 자본이 보완관계에 있기 때문에 유가상승은 경제주체들로 하여금 원유와 자본의 사용을 줄이게 함으로써 생산활동을 위축시킨다. 수요측면에서는 유가상승이 원유수입국인 우리나라로부터 원유수출국으로 소득을 이전시키기 때문에 원유수입국인 우리의 국민소득을 떨어뜨린다. 원유수출국의 국민소득증대는 수입을 증가시켜 원유수입국인 우리나라의 수출과 국민소득을 증대시킬 수 있다. 그러나 소규모 개방경제인 우리나라의 경우 원유수출국보다는 미․일 등 주요 선진국과의 교역관계에 크게 의존하기 때문에 원유수출국의 수입증대에 따른 우리의 수출증대보다는 주요 선진국의 경제활동 위축에 따른 수출감소가 더 크게 나타나리라 여겨진다. 한편 유가상승은  인플레이션을 통해 실질잔고를 줄임으로써 GDP를 낮춘다. 또한 유가상승은 인플레이션을 억제하기 위해 통화당국이 통화공급을 줄임으로써 경제활동을 위축시킬 수 있다. Bernake, Gertler and Watson(1997)은 경제활동에 대한 유가충격의 중요한 효과는 유가상승 그 자체보다는 유가상승으로  인한 긴축통화정책으로부터 발생한다고 주장하였다. 또한 여러 연구들에 따르면 유가변화가 국민소득에 미치는 비대칭효과는 통화정책에 기인한다고 한다. 즉 유가가 상승할 때 통화당국은 통화긴축정책을 실시하는 반면 유가가 하락할 때는 통화팽창정책을 사용하지 않기 때문에 비대칭효과가 나타난다. 그밖에 유가상승은 국민경제의 불확실성을 높임으로써 기업들의 투자를 지연시키고 이로 인해 경제활동이 위축된다. 그런데 유가상승에 따른 불확실성의 증대는 다른 경로를 통한 부정적인 효과를 강화하는 반면 유가하락에 따른 불확실성의 증대는 다른 경로를 통한 긍정적인 효과를 상쇄시킴으로써 비대칭효과를 초래할 수 있다.

이와 같이 유가상승은 여러 경로를 통해 우리 국민경제에 영향을 미칠 수 있는데 본 논문에서는 유가, 총통화, GDP, 소비자물가지수 등을 통해 이 관계를 살펴보고자 한다. 즉 이들 변수들을 통해 유가상승이 주요 거시경제목표인 경제성장과 물가안정에 어떤 영향을 미치며, 이들 효과가 과연 미국처럼 중앙은행의 통화정책을 통하여 나타나는가를 분석해 본다. 또한 유가변화에 대한 통화당국의 비대칭적인 대응에 따라 유가가 경제활동에 비대칭효과를 가져오는지를 살펴본다. 이미 언급된 것처럼 유가변동에 따른 변동성이 또한 우리 국민경제에 영향을 미칠 수 있다. 그러나 여기서 사용되는 분기자료의 경우 시간가변적인 분산으로 측정된 변동성이 잘 나타나지 않을 뿐만 아니라 변동성을 추정하기 위한 자료가 제약되어 있기 때문에 이 변수는 생략한다.  따라서 본 논문에서 분석에 사용된 자료는 유가(OILP), 총통화(M2), GDP, 소비자물가지수(CPI) 등의 분기별 자료이다. 분석기간은 1970년 1/4분기부터 2000년 4/4분기까지로 표본크기는 124개이다. 유가로는 브렌트유 현물가격의 분기별 평균자료가 사용되었으며 총통화 역시 평잔이 사용되었다. 모든 자료는 로그변환을 한 뒤 분석에 이용되었다.

여기서는 먼저 VAR 모형을 통해 유가상승이 국민소득과 물가, 그리고 통화정책 등에 어떤 영향을 미치는가를 분석하기 전에 이 분석에 사용되는 자료에 대한 통계적 검정을 살펴본다.

최근 연구결과들에 따르면 대부분 거시경제변수들이 1차 차분 후에 안정성을 갖는 것으로 알려져 있다. 시계열의 안정성은 시간이 흐름에 따라 평균과 분산이 변화하지 않는다는 것을 의미한다. 그러나 불안정한 시계열에서는 평균값이 시간이 흐름에 따라 변하는데 이러한 경우에 우리는 단위근(unit root)이 존재한다고 말한다. 단위근 검정에 관한 여러 통계량이 존재하고 있으나 여기서는 ADF 검정(Dickey and Fuller, 1979)과 PP 검정(Phillips and Perron, 1988)을 이용하였다. Phillips and Perron(1988)은 검정통계량이 오차항의 자기상관관계에 크게 영향 받지 않도록 ADF 검정통계량을 수정․보완하였다. 두 검정의 경우 모두 4개의 시차가 사용되었으며 PP 검정통계량 계산시 고려되는 오차항의 자기상관 시차수는 Newey and West(1987) 방법을 통해 구하였다.

<표 1>은 분석대상변수에 대한 단위근 검정결과를 보여주고 있다. 수준변수를 사용할 경우 5% 유의수준하에서 각 변수가 단위근을 갖고 있다는 귀무가설은 기각되지 않는다. 그러나 유가나 CPI는 상수항만을 포함한 경우 10% 유의수준하에서 단위근을 갖고 있지 않은 것으로 나타났다. 차분변수를 사용하는 경우에는 검정방법이나 추세항의 포함여부에 관계없이 적어도 10% 유의수준 아래에서 단위근이 존재한다는 귀무가설을 기각한다. 이와 같이 수준변수들이 단위근을 갖고 있는 것으로 나타났으나 단위근을 가진 시계열들이 공적분(cointegration) 관계를 가질 경우 Engle and Granger(1987)에 따르면 일차 차분된 변수들로 구성되는 VAR 모형은 존재할 수 없다.

공적분 관계란 단위근을 가진 불안정한 시계열의 선형결합이 안정적인 경우 이들 사이의 선형결합관계를 의미한다. 공적분 관계를 가질 경우에는 차분변수와 수준변수의 복합적인 형태로 표시된 오차수정모형(error corection model)으로 구성해야 한다. 본 논문에서는 Johansen(1988) 검정방법을 이용해 공적분 관계를 살펴보는데 이 방법은 VAR 모형을 이용하여 공적분 관계를 최우추정방법으로 추정하며 또한 우도비 검정을 통해 공적분 계수를 검정하는 방법이다. 만약 n개의 내생변수로 구성된 방정식 체계 내에서 r개의 공적분 벡터가 존재한다고 할 경우 r = n일 때는 각 수준변수들이 안정적인 시계열 관계를 갖고 있으므로 수준변수가 그대로 사용된다. 그러나 r = 0인 경우에는 각 수준변수들의 시계열이 불안정적이고 수준변수 간에 장기균형관계인 공적분 관계가 존재하지 않는다. 이 경우 차분변수로 구성된 VAR 모형이 사용된다. 한편 0 < r < n인 경우에는 수준변수들의 시계열이 불안정적이나 r개의 공적분 관계가 존재함으로 오차수정모형이 사용된다.

<표 2>는 Johansen 검정결과를 보여주는데, 상수항이 있는 경우 공적분 벡터가 존재하지 않는다(r = 0)는 귀무가설은 5% 유의수준 아래에서 기각된다. 여기서는 4개의 시차가 사용되었으나 2개나 6개의 시차를 사용하는 경우에도 마찬가지 결과를 얻는다. 반면 공적분 벡터가 최대 1개가 있다는 귀무가설은 5% 유의수준 아래에서 기각되지 않는다. 따라서 유가, M2, GDP, CPI 간에는 공적분 벡터가 1개 존재한다. 추세항이 포함되는 경우에도 결과는 동일하다. 2개나 6개의 시차를 사용하는 경우에도 공적분 벡터가 존재하지 않는다(r = 0)는 귀무가설은 5% 유의수준 하에서 기각된다.

Ⅲ. 추정모형

앞에서 살펴본 바와 같이 4변수간에 공적분 벡터가 1개 존재하기 때문에 실증분석을 위해 벡터 오차수정모형이 사용된다. 벡터 오차수정모형의 추정방정식은 다음과 같다.

[eqn: RM ⊿Y_t ~= ~α_0 +α_1 ⊿Y_t-1 +α_2 ⊿Y_t-2 +α_3 ⊿Y_t-3 +α_4 ⊿Y_t-4 +β Y_t-1 + ε_t]       (1)

여기서 [eqn: RM Y_t ~= ~100×[ ln OILP_t , ~ln M_2t , ~ln GDP_t ,~ ln CPI_t ]']이다. 식 (1)의 차분변수는 다음과 같이 수준변수로 표시된 MA(moving average) 형태로 전환될 수 있다.

[eqn: RM Y_t ~= ~μ ~+ ~sum from k=0 to ∞ ~τ_k ~ ε_t-k]                                               (2)

식 (2)에서 τ0=I, τ1=(α1+β+I)τ0, τ2=(α1+β+I)τ1+(α2-α1)τ0, τ3=(α1+β+I)τ2+(α2-α1)τ1+(α3-α2)τ0, τ4=(α1+β+I)τ3+(α2-α1)τ2+(α3-α2)τ1+(α4-α3)τ0이며 k ≧ 5일 때는 τk=(α1+β+I)τk-1+(αk-3-αk-4)τk-2+(αk-2-αk-3)τk-3+(αk-1-αk-2)τk-4-α4τk-5이다. 식 (1)에서 오차항의 분산 및 공분산 행렬 E(εtεt') = Ω은 비대각 대칭행렬(non-diagonal symmetric matrix)이다. 따라서 충격반응함수와 예측오차의 분산분해의 명확한 분석을 위해서는 이 오차항이 서로 직교인 오차항으로 표시되어야 하기 때문에 식 (2)를 Ω-1/2을 이용하여 다시 정리하면 다음과 같다.

[eqn: RM Y_t ~= ~μ~+ ~sum from k=0 to ∞ ~τ_k Ω^{1/2}~ η_t-k]                                           (3)

식 (3)에서 [eqn: RM η_t] = Ω-1/2εt이다. 따라서 [eqn: RM η_t]에 대한 Yt+k의 충격반응함수는 다음과 같다.

[eqn: RM ∂Y_t+k over {∂ η_t } ~= ~τ_k ~ Ω^1/2]                                                    (4)

이 경우 k기간 앞 평균평방예측오차는 아래와 같이 표시된다.

[eqn: RM E( Y_t+k - E_t Y_t+k )( Y_t+k - E_t Y_t+k )' ~= ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~# # ~τ_0 Ω^1/2 Ω^1/2' τ_0 ' ~+ ~τ_1 Ω^1/2 Ω^1/2' τ_1 ' ~+ ~․ ~․~․~+ ~τ_k-1 Ω^1/2 Ω^1/2' τ_k-1 ']    (5)

식 (5)을 이용해 j번째 직교화된 오차항 [eqn: RM η_t]에 기인한 k기간 앞 평균평방예측오차는 다음과 같이 나타낼 수 있다.

[eqn: RM τ_0 Ω_j^1/2 Ω_j^1/2' τ_0 '~RM+ ~τ_1 Ω_j^1/2 Ω_j^1/2' τ_1 '~RM+ ~․ ~․~․~+ ~τ_k-1 Ω_j^1/2 Ω_j^1/2' τ_k-1 ']             (6)

식 (6)에서 [eqn: RM Ω_j^1/2]는 Ω1/2의 j번째 열벡터이다.

Ⅳ. 실증적 분석

벡터 오차수정모형의 변수는 유가(OILP), 총통화(M2), GDP, 소비자물가지수(CPI) 순으로 구성되어 있다. 이 순서는 유가에 대한 충격이 총통화나 GDP, 또는 물가에 대한 충격으로부터 독립적이라는 것을 의미한다. 먼저 4개변수의 인과관계를 살펴보기 위해 OILP, M2, GDP, CPI 등 각개 변수들의 계수들이 동시에 0이라는 귀무가설을 F검정을 통해 살펴본다.

계절더미에 대한 F 검정결과 통계적으로 유의적이지 못한 것으로 나타났다. 따라서 식 (1)에서 계절더미는 생략하였다.

<표 3>은 인과관계에 대한 F검정결과를 보여주고 있다. 1970년 1/4분기부터 2000년 4/4분기까지의 전체기간에 걸쳐 유가는 GDP나 CPI에는 영향을 미치는 반면 M2에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 외환위기의 여파를 배제하기 위해 1970년 1/4분기부터 1997년 3/4분기까지의 자료를 이용할 경우에도 외환위기 이후 기간을 포함한 경우와 마찬가지로 유가는 GDP와 CPI에 유사한 영향을 미친다. 총통화의 경우에도 전체기간에 걸쳐 GDP와 CPI뿐만 아니라 유가에도 10% 수준 하에서 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 외환위기 이후 기간을 제외하면 총통화는 유가에 영향을 미치지 못한다. GDP의 경우 전체기간에 걸쳐 CPI에 영향을 미치는 것으로 나타났으나 외환위기 이후 기간을 제외하면 그 영향력은 줄어든다. 한편 유가와 총통화의 순서를 바꾸는 경우에도 결과에는 큰 차이가 없다. 또한 유가를 대미달러환율을 이용하여 원화로 환산하여 같은 검정을 하는 경우에도 기본적인 결과에는 큰 변화가 없다.

다음은 모형내 각 충격들이 다른 변수에 어떤 영향을 미치는지를 충격반응함수(impulse response function)를 통해 살펴보자. <표 4>는 각 교란요인에 자신의 표준편차만큼의 크기로 충격이 주어졌을 때 다른 경제부문이 시간의 흐름에 따라 어떻게 반응하는가를 보여주고 있다. 지면절약상 4분기, 12분기, 24분 후의 결과만을 표시하였다. 앞에서 이미 언급한 바와 같이 벡터 오차수정모형을 수준변수로 변형하여 충격반응함수를 구하였다. <표 4>의 ( ) 안에 있는 값은 표준오차이다. 표준오차는 부스트랩(bootstrap) 시뮬레이션을 500회 반복함으로써 얻었다. 부스트랩 방법은 특정분포로부터 자유롭고 추정치에 대한 적절한 분포를 만들어 내며 테일러 전개에 근거한 점근적 방법보다는 시뮬레이션 방법을 이용한다.(Efron, 1979; Bickel and Freedman, 1981). 몬테칼로 방법은 정규분포를 이용하는 반면 부스트랩 방법은 실제 분포를 사용한다.

전체기간에 걸쳐 유가가 1단위의 표준편차만큼 상승하였을 때 4분기 후에는 GDP가 0.287% 감소하고 12분기 후에는 0.399% 감소하나 24분기 후에는 오히려 0.486% 증가했다. 그러나 통계적으로는 모두 유의적이지 못한 것으로 나타났다. 외환위기 직후에 GDP 성장률이 급격히 떨어졌다가 그 후 저금리정책 및 기술적 반등 등으로 상승하였음에 비추어 볼 때 이 결과는 신뢰하기 어렵다. 이 점을 고려하여 <표 4>의 하단에서는 외환위기 이후 기간을 제외한 경우의 충격반응함수를 보여주고 있다. 이 경우 유가가 1단위의 표준편차만큼 상승하였을 때 GDP는 4분기 및 12분기 이후 각각 0.542%와 1.066% 하락하며 24분기 후에도 0.688% 떨어진다. 4분기와 12분기 후의 하락률은 통계적으로 유의적이다. 즉, 우리나라의 경우 유가상승이 GDP를 장기적으로 감소시킨다고 할 수 있다.

유가가 자신의 표준편차만큼 증가하였을 경우 전체기간에 걸쳐 소비자물가지수는 4분기 후에 1.101%, 12분기 후에는 2.012% 상승한다. 24분기 후에는 1.142%로 상승하나 12분기보다 그 상승률이 떨어진다. 외환위기 이후의 기간을 제외할 경우에도 소비자물가지수는 마찬가지로 상승하나 그 상승률은 전체기간에 비해 떨어진다.

총통화량은 유가가 1단위 표준편차만큼 상승할 때 전체기간에 걸쳐 4분기 후에는 0.204%, 12분기 후에는 0.115% 감소하는 것으로 나타났다. 반면 외환위기 이후 기간을 제외할 경우 총통화량은 전체기간의 경우와 달리 12분기 후에 오히려 0.179% 증가하는 것으로 나타났다. 그러나 두 경우 모두 통계적으로 유의적이지 못하다. 여러 연구들에 따르면 일반적으로 유가가 상승할 경우 물가상승을 억제하기 위해 통화당국이 통화를 긴축적으로 운용하게 되며 따라서 통화량이 줄어들게 된다. 따라서 유가충격의 중요한 효과는 유가상승 그 자체보다는 긴축통화정책으로 나온다고 한다. 또한 유가변화가 국민소득에 미치는 비대칭효과도 통화정책에 기인한다고 한다. 그러나 우리나라의 경우에는 위에서 살펴본 바와 같이 유가상승시 통화당국이 물가상승을 억제하기 위해 긴축통화정책을 사용했다는 증거를 찾아 볼 수 없다.

총통화가 1단위의 표준편차만큼 증가하였을 때 기간 구분에 관계없이 GDP는 증가하는 것으로 나타났다. 외환위기 이후 기간을 제외할 경우 GDP증가율이 전체기간의 경우보다 작으나 통계적으로는 더 유의적이다. 소비자물가지수는 4분기 후에는 하락하나 12분기나 24분기 후에는 기간 구분에 관계없이 상승한다. GDP나 소비자물가지수가 자신의 표준편차만큼 증가할 때 다른 변수들의 충격반응함수는 대부분 통계적으로 유의적이지 못하다.

<그림 1>과 <그림 2>는 전체기간과 외환위기 이후 기간을 제외한 경우의 충격반응곡선을 각각 보여주고 있다. 전체기간에 걸쳐 유가가 자신의 표준편차만큼 상승할 때 GDP는 감소하다가 18분기 후에는 오히려 증가하고 있는 반면 소비자물가지수의 경우는 상승률이 8분기 후에 정점을 이룬 후 둔화된다. 통화량은 감소하나 그 감소율이 미미하며 표준오차가 상대적으로 큰 것으로 나타났다. 외환위기 이후 기간을 제외할 경우 유가충격에 따른 GDP 하락률은 9분기 후에 가장 크며 그 후 하락률은 줄어든다. 그러나 전체기간의 경우와 달리 장기적으로 GDP는 증가하지 않는다. 물가의 경우 상승률이 6분기 후에 정점을 이루다가 그 후 상승률이 장기적으로 하락하며, 전체기간에 비해 상승폭이 작다.

<표 5>는 예측오차의 분산분해(variance decomposition)를 보여주고 있다. 분산분해란 각 충격이 한 변수의 변화를 어느 정도 설명하고 있느냐를 비율로 나타낸 것이다. 따라서 이를 통해 각 충격의 상대적 중요도를 측정할 수 있다. 유가충격이 GDP를 설명하는 비율이 전체기간의 경우 24분기 후에 6.4%에 불과하며 통계적으로 유의적이지 못하다. 그러나 외환위기 이후 기간을 제외할 경우 유가충격이 GDP를 설명하는 비율은 4가지 충격 중 가장 큰 바, 4분기 후 12.5%에서 24분기 후 39.9%까지 상승한다. GDP 충격과 더불어 유가충격의 설명비율이 5% 수준 하에서 통계적으로 유의적인 것으로 나타났다.

유가충격이 소비자물가지수를 설명하는 비율은 전체기간의 경우 4분기 후에는 23.1%이나 24분기 이후에는 61.2%로 소비자물가지수 자체 충격의 20.0%보다 3배나 높다. 외환위기 이후의 기간을 제외하는 경우에도 결과는 유사하다. 우리나라의 경우 물가수준이 유가에 크게 의존하고 있음을 보여주고 있다. 유가충격이 총통화를 설명하는 비율은 기간이나 시차에 관계없이 1% 미만이고 유의적이지 않다. 우리나라의 경우 유가상승이 통화정책에 영향을 미치지 못했음을 알 수 있다.

최근 유가와 소득간의 상관관계에 관한 연구들에 따르면 경제성장률이 유가상승과 역의 상관관계를 가지고 있는 반면 유가하락과는 상관관계가 없는 것으로 나타났다. 즉 유가상승은 국민경제의 불확실성을 높임으로써 기업들의 투자를 연기시키고 통화당국으로 하여금 긴축통화정책을 시행하게 만들어 경제활동을 위축시킨다. 반면 유가하락시에는 유가상승시와는 달리 통화당국이 통화팽창정책을 사용하지 않고, 또한 유가하락에 따른 불확실성의 증대가 다른 경로를 통한 긍정적인 효과를 상쇄시킴으로써 비대칭효과가 나타난다. 본 논문에서는 이러한 비대칭성이 우리나라의 경우에도 나타나는가를 살펴보기 위해 유가변화를 유가+와 유가-로 나눈 후 5변수 벡터 오차수정모형을 다시 추정해 충격반응함수와 분산분해를 분석해 본다. 유가+는 유가가 상승하는 기간만을 포함하며 유가가 하락하는 기간에는 0으로 가정한다. 유가-는 유가+의 반대 경우이다.

<표 6>에서는 유가+, 유가-, M2, GDP, CPI 등 각개 설명변수의 계수들이 동시에 0이라는 귀무가설을 F검정을 통해 살펴보았다. 여기서는 외환위기 이후 기간을 제외한 경우만을 살펴본다. 유가+는 GDP나 소비자물가지수에 영향을 미친다. 반면 총통화에는 별 영향을 미치지 못한다. 유가-의 경우에는 유가+에 비해 GDP나 소비자물가지수에 미치는 영향이 작다. F검정만을 살펴본다면 비대칭효과가 우리나라의 경우에도 나타남을 알 수 있다.

<표 7>은 5개 변수의 각 충격에 대한 4, 12, 24분기의 충격반응함수를 보여주고 있다. 유가+의 경우 자신의 표준편차만큼 상승할 때 GDP는 4분기 후에는 0.363%, 12분기 후에는 0.914%만큼 떨어지며 24분기 후에는 GDP 하락률이 0.659%로 줄어든다. 그러나 유가-의 경우 GDP는 12분기 후에는 0.739% 감소하며 24분기 후에는 그 하락률이 0.852%로 더욱 떨어진다. 통계적으로 1% 수준하에서 모두 유의적이다. 즉 유가+나 유가-나 그 충격이 GDP의 동태적인 변화에 미치는 영향의 정도는 다르지만 GDP를 뚜렷이 감소시킨다.

한편 유가+의 1단위 표준편차 충격은 소비자물가지수를 상승시키는데, 12분기 후에는 1.207%, 24분기 후에는 0.858% 상승시킨다. 유가-의 경우에도 소비자물가지수를 상승시킨다. 그러나 유가-의 경우 소비자물가지수의 상승폭은 유가+의 경우에 비해 작다. 또한 유가+의 경우에는 소비자물가지수의 반응이 통계적으로 유의적인 반면 유가-의 경우에는 그렇지 못하다. GDP보다는 오히려 소비자물가지수의 경우에 유가와의 관계에서 비대칭효과가 더 크다. 유가+나 유가-나 모두 자신의 표준편차만큼 증가할 때 총통화는 감소하는 것으로 나타났지만 두 경우 모두 통계적으로 유의적이지 못하다.

<그림 3>은 외환위기 이후 기간을 제외한 경우의 충격반응곡선을 보여주고 있다. 유가+가 자신의 표준편차만큼 상승할 경우 GDP 하락률은 11분기 뒤에 정점을 이룬 후 떨어진다. 유가-의 경우에는 GDP 감소율이 7분기 이후 계속 상승한다. 소비자물가지수의 상승률은 유가+의 경우 6분기까지 늘어나다 그 이후 떨어진다. 반면 유가-의 경우에는 13분기 이후 떨어진다. 유가-의 경우에 표준오차가 훨씬 크게 나타난다. M2는 유가+의 경우 3분기 이후 그 하락률이 떨어지는 반면 유가-의 경우에는 5분기 이후 그 하락률이 계속 상승한다.

<표 8>은 5변수의 분산분해 결과를 보여주고 있다. 유가+ 충격이 GDP를 설명하는 비율이 4분기 후에는 10.1%에서 24분기 후에는 27.0%로 증가하며 통계적으로 모두 유의적이다. 유가- 충격이 GDP를 설명하는 비율은 유가+ 충격의 경우보다 작은 것으로 나타났다. 한편 유가+ 충격이 소비자물가지수를 설명하는 비율은 4분기 후에는 5.3%에서 24분기 후에는 자체 충격의 설명비율 26.6%보다 높은 27.6%로 증가한다. 반면 유가- 충격이 소비자물가지수를 설명하는 비율은 24분기 이후의 경우 6.6%에 불과하다. 유가의 비대칭효과가 GDP보다는 CPI와의 관계에서 더 크게 나타난다. M2의 경우에는 유가+나 유가- 충격의 설명비율이 낮다. 우리나라의 경우에는 유가변화가 통화정책에는 큰 영향을 미치지 못했음을 알 수 있다.

유가가 ’70년대까지는 지속적인 상승세를 보인 반면, ’80년대 이후에는 ’70년대와는 달리 상승과 하락을 반복하고 있기 때문에 분석기간을 구분해 볼 필요가 있다. 그러나 분석기간을 ’81년 1/4분기부터 ’97년 3/4분기까지로 한정하는 경우에도 부분적으로 통계적인 유의성은 떨어지나 기본적인 결과는 위의 결과와 크게 다르지 않다. 따라서 이 결과는 지면절약상 더 이상 언급하지 않기로 한다.

Ⅴ. 요약 및 결어

본 논문에서는 벡터 오차수정모형을 이용하여 유가상승이 지난 30년간(1970년 1/4분기～2000년 4/4분기) 우리 경제에 어떤 영향을 미쳤는가를 살펴보았다. 유가, 총통화, GDP, 소비자물가지수 등의 4변수를 이용하여 충격반응함수와 예측오차 분산분해를 분석한 결과 유가상승은 GDP성장률을 장기간에 걸쳐 하락시키는 반면 소비자물가지수를 상승시켰다. 이와 같은 경제적 효과는 외환위기 이후 기간을 제외할 경우 더욱 분명하게 나타난다. 한편 유가상승이 명확하게 물가를 상승시키는 반면 통화에 미치는 효과는 뚜렷하지 않은 것으로 나타나, 통화당국이 물가상승을 억제하기 위해 통화를 긴축적으로 운용하지 않았던 것으로 보인다.

외국의 여러 실증적 분석들에 의하면, 유가상승이 GDP성장률을 하락시키는 반면 반대로 유가하락은 GDP성장률을 상승시키지 못한 것으로 나타났다. 이와 같은 유가와 국민소득간의 비대칭효과가 우리나라의 경우에도 나타나는가를 보기 위해 유가변화를 유가가 상승할 때와 유가가 하락할 때로 나눠 5변수 벡터 오차수정모형을 추정하였다. 추정에 의하면 유가가 상승할 때가 하락할 때보다 소비자물가지수를 더 크게 변화시키며 소비자물가지수에 대한 설명비율도 훨씬 높은 것으로 나타났다. GDP는 유가가 상승하는 시기냐 또는 하락하는 시기냐에 관계없이 모두 1단위 표준편차만큼의 유가충격이 주어졌을 때 감소한다. 그러나 유가가 상승할 때가 GDP에 대한 설명비율이 더 크다. 즉 유가와 GDP간 또는 소비자물가지수간에 비대칭성이 존재하나 유가는 GDP보다 소비자물가지수와의 비대칭성이 더욱 큰 것으로 나타났다.

유가 상승시 소비자물가가 크게 상승하는 반면 유가가 하락한다고 하여 소비자물가가 그 만큼 내려가지 않는다는 본고의 실증결과는 원유 수입의존도가 매우 높은 우리나라에 대해 시사하는 바가 크다. 우리나라는 유가상승에도 불구하고 1999～2000년 기간동안 높은 경제성장률과 물가안정이라는 안정적 경제성장을 이룩하였다. 이는 무엇보다 세계경제의 호황, 엔화 강세, 그리고 원화환율의 하향안정세에 기인하는 것이었다. 그러나 외환위기 이후 자본 및 외환거래가 자유화되고 환율의 자유로운 변동이 허용됨에 따라 국제환율의 변화가 경제성장률, 물가, 금리 등 우리나라의 거시경제 변수에 미치는 영향력이 매우 커지고 있다. 이런 상황에서 향후 유가가 안정된다고 해도 유가의 비대칭적 효과 및 환율 변동 등으로 국내물가가 그만큼 내려가지 않을 가능성이 높다는 데 유의할 필요가 있다.

또한 본 논문의 실증분석에 따르면 유가 변화가 국내경제에 미치는 부정적인 영향을 상쇄하기 위해 통화당국이 통화량을 신축적으로 조절하지 못했음을 보여주고 있다. 제1, 2차 유가파동이 국내경제에 미친 영향에서 볼 수 있듯이 원유의존도가 매우 높은 우리의 경우 경기확대 국면에서 유가급등과 같은 대외적 충격이 발생한다면 위기(boom and bust)로 연결될 수 있다는 점을 중시하여야 할 것이다. 따라서 유가 급등기간에는 유가 충격을 유연하게 흡수할 수 있도록 적절한 경기조절을 통해 안정적인 경제기조를 유지하고 지속적인 기업 및 금융 구조조정을 통해 감량경영을 유도하는 것이 바람직하다.

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<표 1> 단위근 검정

변수	수준변수				차분변수
	ADF		PP		ADF		PP
	상수	추세	상수	추세	상수	추세	상수	추세
유가	-2.604+	-2.385	-2.605+	-2.385	-5.567**	-5.694**	-5.542**	-5.671**
M2	-1.117	-2.227	-1.023	-2.109	-2.980*	-3.344+	-2.942**	-3.329+
GDP	-0.895	-2.675	-0.999	-2.744	-4.180**	-4.247**	-4.364**	-4.631**
CPI	-2.533	-1.138	-2.600+	-1.176	-2.647+	-3.221+	-2.506+	-3.030+

주 : 1) +, *, **은 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 유의적임을 표시

<표 2> 공적분 검정: Johansen 검정

	H0	λmax	λmax 임계치(95%)	trace	trace 임계치(95%)
상수	r=0	51.344	27.073	77.812	49.097
	r≤1	17.247	21.144	26.468	31.618
추세	r=0	52.746	27.073	84.253	49.097
	r≤1	19.468	21.144	31.507	31.618

<표 3> 인과성 검정(4변수)

기간	결과변수	원인변수
		유가	M2	GDP	CPI
1970.1/4 ～ 2000.4/4	유가	2.424[0.041]+	2.262[0.054]+	2.996[0.015]*	2.942[0.016]*
	M2	0.188[0.967]	7.624[0.000]**	6.998[0.000]**	0.718[0.612]
	GDP	2.599[0.030]*	3.966[0.003]**	656.151[0.000]**	0.796[0.555]
	CPI	10.166[0.000]**	2.839[0.020]*	3.172[0.011]*	3.417[0.007]**
1970.1/4 ～ 1997.3/4	유가	1.931[0.098]+	1.497[0.199]	2.003[0.086]+	3.069[0.014]*
	M2	0.463[0.803]	7.486[0.000]**	10.274[0.000]**	2.007[0.086]+
	GDP	2.776[0.023]*	3.781[0.004]**	732.815[0.000]**	0.137[0.983]
	CPI	10.501[0.000]**	4.794[0.001]**	1.639[0.159]	5.686[0.000]**

주 : 1) [   ] 안의 p-value

2) +, *, **은 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 유의적임을 표시

<표 4> 각 충격에 대한 반응(4변수)

기간	결과 변수	시차 (분기)	원인변수
			유가	M2	GDP	CPI
1970.1/4 ～ 2000.4/4	유가	4	10.783(2.080)**	3.945(1.875)*	0.582(1.652)	2.508(1.484)+
		12	4.267(2.030)*	2.288(1.872)	-4.185(3.036)	-0.402(2.296)
		24	0.255(4.634)	2.122(3.352)	-4.862(7.548)	-1.998(5.435)
	M2	4	-0.204(0.355)	2.198(0.331)**	-0.762(0.267)**	-0.289(0.248)
		12	-0.115(0.520)	2.626(0.473)**	-4.697(0.572)	-0.139(0.509)
		24	-0.041(0.856)	2.445(0.618)**	-0.311(1.302)	0.051(0.997)
	GDP	4	-0.287(0.282)	0.945(0.274)**	0.507(0.229)*	-0.057(0.224)
		12	-0.399(0.461)	0.555(0.415)	1.285(0.705)+	0.482(0.532)
		24	0.486(1.320)	0.486(1.009)	1.274(2.319)	0.804(1.628)
	CPI	4	1.101(0.270)**	-0.398(0.267)	-0.173(0.250)	1.456(0.236)**
		12	2.012(0.496)**	1.019(0.426)*	0.130(0.615)	0.876(0.498)+
		24	1.142(0.923)	1.294(0.618)*	-0.389(1.540)	0.359(1.124)
1970.1/4 ～ 1997.3/4	유가	4	9.652(2.352)**	3.564(1.715)*	-1.081(1.670)	0.992(1.505)
		12	5.006(2.108)*	1.636(1.351)	-2.253(1.683)	-0.130(1.724)
		24	2.726(2.189)	0.872(0.841)	-1.173(1.220)	0.045(1.051)
	M2	4	-0.110(0.276)	1.485(0.233)**	-0.185(0.219)	-0.073(0.172)
		12	0.179(0.416)	1.893(0.314)**	0.541(0.357)	0.225(0.311)
		24	-0.066(0.518)	1.822(0.336)**	0.660(0.403)	0.208(0.336)
	GDP	4	-0.542(0.223)*	0.567(0.198)**	0.142(0.185)	-0.248(0.162)
		12	-1.066(0.357)**	0.592(0.256)*	0.746(0.319)*	0.038(0.277)
		24	-0.688(0.463)	0..611(0.243)*	0.578(0.320)+	0.081(0.268)
	CPI	4	1.001(0.273)**	-0.116(0.229)	-0.428(0.237)+	1.148(0.195)**
		12	1.650(0.469)**	1.117(0.326)**	-0.389(0.405)	0.192(0.382)
		24	0.851(0.525)	0.979(0.271)**	-0.120(0.349)	0.096(0.336)

주 : 1) ( ) 안의 값은 표준오차

2) +, *, **은 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 유의적임을 표시

<표 5> 예측오차의 분산분해(4변수)

기간	결과변수	시차 (분기)	원인변수
			유가	M2	GDP	CPI
1970.1/4 ～ 2000.4/4	유가	4	0.908(0.058)**	0.027(0.028)	0.002(0.022)	0.062(0.045)
		12	0.802(0.117)**	0.093(0.082)	0.065(0.086)	0.040(0.045)
		24	0.634(0.210)**	0.104(0.089)	0.216(0.185)	0.046(0.072)
	M2	4	0.003(0.025)	0.941(0.052)**	0.050(0.044)	0.006(0.016)
		12	0.002(0.041)	0.916(0.096)**	0.078(0.083)	0.005(0.031)
		24	0.002(0.056)	0.939(0.139)**	0.057(0.103)	0.003(0.055)
	GDP	4	0.013(0.035)	0.200(0.079)*	0.785(0.082)**	0.003(0.015)
		12	0.090(0.099)	0.188(0.101)+	0.700(0.120)**	0.023(0.055)
		24	0.064(0.112)	0.149(0.130)	0.691(0.149)**	0.062(0.115)
	CPI	4	0.231(0.075)**	0.023(0.028)	0.030(0.020)	0.717(0.081)**
		12	0.610(0.132)**	0.080(0.079)	0.011(0.054)	0.300(0.113)**
		24	0.612(0.152)**	0.178(0.132)	0.011(0.111)	0.200(0.112)+
1970.1/4 ～ 1997.3/4	유가	4	0.928(0.050)**	0.025(0.026)	0.003(0.018)	0.044(0.036)
		12	0.852(0.109)**	0.078(0.064)	0.043(0.070)	0.027(0.039)
		24	0.840(0.129)**	0.077(0.071)	0.061(0.092)	0.023(0.050)
	M2	4	0.004(0.028)	0.984(0.039)**	0.011(0.027)	0.001(0.010)
		12	0.008(0.065)	0.943(0.100)**	0.039(0.061)	0.010(0.032)
		24	0.005(0.074)	0.913(0.133)**	0.071(0.093)	0.011(0.041)
	GDP	4	0.125(0.063)*	0.170(0.072)*	0.697(0.089)**	0.008(0.018)
		12	0.347(0.136)*	0.182(0.095)+	0.467(0.145)**	0.004(0.028)
		24	0.399(0.171)*	0.200(0.115)+	0.397(0.167)*	0.004(0.049)
	CPI	4	0.233(0.091)*	0.007(0.026)	0.080(0.031)**	0.679(0.093)**
		12	0.626(0.124)**	0.145(0.086)+	0.043(0.045)	0.186(0.087)*
		24	0.594(0.143)**	0.257(0.117)*	0.036(0.061)	0.113(0.072)

주 : 1) ( ) 안의 값은 표준오차

2) +, *, **은 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 유의적임을 표시

<표 6> 인과성 검정(5변수)

기간	결과변수	원인변수
		유가+	유가-	M2	GDP	CPI
1970.1/4 ～ 1997.3/4	유가+	0.742[0.595]	0.430[0.826]	1.844[0.114]	3.715[0.005]**	5.240[0.000]**
	유가-	1.464[0.211]	2.394[0.045]*	0.323[0.898]	0.391[0.853]	0.338[0.889]
	M2	0.315[0.903]	0.606[0.695]	7.903[0.000]**	6.794[0.000]**	1.590[0.172]
	GDP	2.069[0.078]+	1.323[0.263]	3.498[0.007]**	671.374[0.000]**	0.749[0.589]
	CPI	8.790[0.000]**	1.816[0.119]	5.322[0.000]**	2.036[0.082]+	3.408[0.008]**

주 : 1) [   ] 안의 값은 p-value

2) +, *, **은 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 유의적임을 표시

<표 7> 각 충격에 대한 반응(5변수)

기간	결과변수	시차 (분기)	원인변수
			유가+	유가-	M2	GDP	CPI
1970.1/4 ～ 1997.3/4	유가+	4	8.447(2.099)**	-2.332(1.841)	2.850(1.369)*	-0.968(1.382)	0.470(1.147)
		12	5.197(2.962)+	-4.024(3.062)	4.508(2.188)*	-1.067(2.630)	-5.134(2.576)*
		24	2.174(4.325)	-7.074(4.553)	4.028(3.152)	0.204(3.886)	-5.913(5.146)
	유가-	4	-0.246(1.522)	8.940(1.886)**	0.185(1.053)	0.924(1.126)	-0.797(0.903)
		12	-0.585(2.030)	7.152(2.572)**	-0.543(1.529)	2.080(1.991)	-0.075(1.842)
		24	-1.880(2.810)	6.905(3.167)*	-0.945(1.885)	2.989(2.707)	-0.390(3.236)
	M2	4	-0.406(0.270)	-0.117(0.308)	1.625(0.256)**	-0.531(0.210)*	0.142(0.183)
		12	-0.100(0.384)	-0.359(0.415)	1.823(0.325)**	-0.258(0.322)	0.661(0.315)*
		24	-0.011(0.499)	-0.641(0.527)	1.837(0.391)**	-0.335(0.444)	0.640(0.568)
	GDP	4	-0.363(0.241)	-0.580(0.278)*	0.651(0.214)**	0.125(0.170)	-0.286(0.181)
		12	-0.914(0.300)**	-0.739(0.336)*	0.729(0.242)**	0.630(0.284)*	-0.265(0.293)
		24	-0.659(0.360)+	-0.852(0.412)*	-0.597(0.282)*	0.150(0.367)	0.197(0.490)
	CPI	4	0.528(0.311)+	0.494(0.350)	0.110(0.284)	-1.179(0.273)**	1.608(0.255)**
		12	1.207(0.388)**	0.588(0.397)	0.898(0.304)**	-1.002(0.336)**	0.935(0.345)**
		24	0.858(0.395)*	0.425(0.398)	1.059(0.295)**	-0.479(0.361)	0.251(0.474)

주 : 1) ( ) 안의 값은 표준오차

2) +, *, **은 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 유의적임을 표시

<표 8> 예측오차의 분산분해(5변수)

기간	결과변수	시차 (분기)	원인변수
			유가+	유가-	M2	GDP	CPI
1970.1/4 ～ 1997.3/4	유가+	4	0.904(0.073)**	0.033(0.054)	0.025(0.023)	0.003(0.017)	0.035(0.029)
		12	0.612(0.161)**	0.089(0.106)	0.151(0.088)+	0.017(0.069)	0.131(0.088)
		24	0.367(0.186)*	0.217(0.152)	0.170(0.099)+	0.009(0.092)	0.238(0.158)
	유가-	4	0.026(0.071)	0.963(0.076)**	0.003(0.013)	0.005(0.017)	0.004(0.012)
		12	0.011(0.101)	0.952(0.125)**	0.003(0.032)	0.033(0.064)	0.002(0.034)
		24	0.021(0.134)	0.896(0.171)**	0.006(0.042)	0.075(0.098)	0.002(0.077)
	M2	4	0.053(0.030)+	0.003(0.046)	0.892(0.067)++	0.047(0.038)	0.005(0.017)
		12	0.020(0.043)	0.014(0.076)	0.864(0.110)**	0.032(0.036)	0.070(0.073)
		24	0.009(0.066)	0.042(0.102)	0.834(0.151)**	0.026(0.041)	0.088(0.109)
	GDP	4	0.101(0.035)**	0.104(0.086)	0.145(0.070)*	0.634(0.097)**	0.016(0.025)
		12	0.222(0.076)**	0.148(0.129)	0.178(0.104)+	0.421(0.130)**	0.031(0.055)
		24	0.270(0.099)**	0.232(0.161)	0.200(0.117)+	0.280(0.130)*	0.022(0.072)
	CPI	4	0.053(0.049)	0.022(0.051)	0.010(0.025)	0.234(0.062)**	0.680(0.087)**
		12	0.236(0.129)+	0.052(0.092)	0.094(0.079)	0.241(0.092)**	0.378(0.129)**
		24	0.276(0.147)+	0.066(0.102)	0.182(0.106)+	0.210(0.094)+	0.266(0.123)*

주 : 1) ( ) 안의 값은 표준오차

2) +, *, **은 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 유의적임을 표시

<그림 1> 충격반응곡선(’70.1/4-’00.4/4, 4변수)

<그림 2> 충격반응곡선(’70.1/4-’97.3/4, 4변수)

<그림 3> 충격반응곡선(’70.1/4-’97.3/4, 5변수)