우리나라의 산업별 취업자 구조와 통화정책에 관한 연구†

2000년 12월

부산대학교 상과대학

경제학과 양준모‡

요약

본 연구는 통화정책이 산업별 취업자 구조를 변화시키고 이에 따라서 총취업자 수가 변화하는 것을 실증분석함으로써 통화정책의 파급경로 중에서 구조변화경로를 부각시키고자 하였다. 이러한 파급경로를 밝히기 위하여, 첫째, 산업별 취업자 구조의 변화, 그리고 구조변동성 증가와 총취업자수의 관계 등을 규명하였다. 둘째, 통화정책의 산업별 효과의 차이를 추정하고, 이 결과를 이용하여 통화정책의 구조변화경로에 따른 파급효과를 의태분석방법으로 추정하였다.

분석결과에 따르면, 산업별 변동성은 총취업자 수의 증가율변화의 8.45%를 설명하며, 단기적으로는 총취업자 수를 감소시키지만, 중․장기적으로는 긍정적인 효과를 보이는 것으로 나타났다. 결론적으로 통화정책의 분배적 효과로 인해 최대 1% 정도의 총취업자 수를 변화시키는, 이른바 산업별 구조변화경로에 따른 파급효과가 있는 것으로 나타났다.

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†이 논문은 1999년도 한국학술진흥재단의 연구비에 의하여 지원되었음 (krf-99-041-C00162)

‡주소: 부산시 금정구 장전동 산 30 부산대학교 상과대학 경제학과

전자 우편: yangjm@hyowon.pusan.ac.kr

홈페이지: http://web.pusan.ac.kr/~yangjm

전화번호: 051-510-2578

1. 서론

1997년 12월 외환위기 이후, 우리나라 경제는 극심한 혼란을 겪었다. 경상수지의 흑자유지 및 외채상환을 위해 거시경제정책은 긴축적인 방향으로 진행되었고, 이자율 및 환율의 급등 및 금융시장의 교란 등으로 경제의 불확실성은 극에 달하였다. 기업은 외환위기와 경제침체를 극복하는 과정에서 장기적 비전에 따른 진정한 구조조정을 추진하였다기 보다는 인건비 감소를 통한 단기적 경영위기를 해소하기 위하여 노력하였다. 결과적으로 이러한 일련의 사태는 막대한 실업을 초래하였다. 실업자가 1997년 말 57만 명 수준에서 1998년 7월에는 165만 명, 그리고 1999년 7월에는 약 135만 명에 달하였다. 외환위기 직후에 극도로 상승한 실업률은 그 이후 꾸준한 감소세를 보이고 있지만, 아직도 경제 내에는 구조조정과 관련된 불확실성과 경기둔화에 따라 다시 높아질 것으로 우려되고 있다.

이러한 상황 속에서 통화정책이 구체적으로 어떠한 경로를 통하여 거시경제적 효과를 초래하는가와 구조적 변동성의 증가가 취업에 어떠한 영향을 미치는가에 대한 구체적인 실증연구는 미미한 실정이다. 본 연구는 통화정책으로 인한 취업자 수의 산업별 변동과 이에 따른 총취업자 수의 변동경로를 밝혀냄으로써 거시경제정책의 미시적 기초를 제공하고, 향후 지속적인 高失業率의 가능성과 빈부격차의 심화 및 구조조정 등 외환위기 극복 이후의 각 종 경제문제에 대한 대처방안을 모색하는 데에 총체적 시각을 제시하고자 한다.

최근 경제학 문헌에는 통화정책이 기업의 재정적 특성에 따라서 생산에 미치는 효과가 달라질 수 있음을 보이는 많은 실증연구를 발견할 수 있다. 첫째, 기업의 회계적 재정상태를 중심으로 통화정책의 효과를 파악하여, 이른바 대차대조표 경로를 강조하는 실증연구가 있다. 자본시장이 불완전할 경우, 개별기업의 담보물의 가액과 대출조건 등의 차이에 의해서 고용, 설비투자 및 재고투자 등의 기업활동이 달라지게 되고 이러한 경로을 통하여 통화정책이 파급된다고 보는 견해이다. Bernanke and Gertler(1989), Calomiris and Hubbard(1990), Gertler(1992) 등이 이 부류에 속한다. 구체적으로 통화정책과 기업들의 행동에 대한 연구로는 Gertler and Gilchrist(1994)를 들 수 있다. 그들은 규모에 따라 기업을 분류하고, 통화정책이 기업의 재고 및 단기부채 규모 등에 미치는 영향들을 실증적으로 분석하고 있다. 또한, Hoshi et al. (1991), Carpenter et al. (1994), Fazzari et al.(1988) 등의 실증연구에서는 기업의 재무 상태에 따라서 투자의 행태가 달라진다는 사실도 밝혀진 바 있다.

둘째, 은행신용 내지 대출을 중시하는 견해이다. 통화정책의 변화에 따라 은행들은 대출자금을 변화시키며, 이에 따라 대출자금에 주로 의존하고 있는 기업들의 경제활동에 영향을 주게 된다. Bernanke and Blinder(1992)은 이러한 신용경로를 강조하는 대표적인 논저라고 하겠다. 본 연구는 상기의 선행연구를 근거로 통화정책이 산업별 취업자 수에 어느 정도의 효과를 초래하는가에 대하여 실증적 분석을 실시하고자 한다.

산업구조의 변화와 실업의 변화에 관하여서는 Lilien(1982) 등의 선행연구가 있다. 특히, 고용의 창출과 파괴가 비대칭적으로 이루어 질 경우에는 산업구조의 변화에 따라서 실업이 발생할 수 밖에 없다. Lilien(1982), 양준모(1997) 등의 연구에서 밝혀졌듯이 산업구조의 변화와 경기변동, 그리고 실업과의 연관관계는 매우 밀접하게 움직이고 있다.

본 연구에서는 산업별 취업자 구조의 변화를 밝히고, 구조변화를 야기하는 경제적 충격이 발생하였을 경우 산업별 취업자 구조가 변화함에 따라 총취업자 수가 동태적으로 어떻게 변화하는가를 연구한다. 또한, 통화정책의 산업별 효과가 상이할 경우, 통화정책이 산업별 취업자 구조를 변화시키고, 이것이 다시 총체적 취업자수의 변화를 야기하는 경로가 있다. 본 연구는 통화정책의 효과 중에서 이러한 구조변화에 따른 효과도 실증분석을 통하여 분리하여 냄으로써, 이른바 구조변화경로를 탐색하고자 한다.

본 논문의 구성은 다음과 같다. 2절에서는 산업별 취업자 구조의 동태적 변화를 실증분석하여, 구조자체의 변화와 산업간 이동을 분리하여 검토한다. 3절에서는 산업별 취업자 구조변화와 총취업자 수의 변동에 관한 실증분석을 실시한다. 즉, 구조조정으로 인한 산업별 취업자 구조의 변동성 증가가 총취업자 수를 어떻게 변화시키는가에 대한 동적인 분석을 실시한다. 4절에서는 통화정책의 파급경로에 관한 실증분석을 실시한다. 횡단면 분석과 시계열분석을 통합하여 통화정책의 산업별 효과를 분석하고, 통화정책이 산업별 구조를 변화시킴으로써 야기하는 총취업자수의 변화를 추정한다. 5절에서는 본 연구의 결론과 향후 연구과제를 제시한다.

2. 산업별 취업자 구조의 변화

본 절에서는 1992년 1월부터 2000년 8월까지 지난 십년간의 기간을 대상으로 산업별 취업자 구조의 동태적 변화에 대한 개괄적 분석을 실시하고자 한다. 산업별 취업자 구조는 경제환경의 변화에 따라서 동태적 변화를 경험하게 된다. 이러한 동태적 변화는 분포모양의 변화와 산업간 이동의 두 가지 요인에 의하여 이루어지게 된다. 첫째, 산업별 분포는 시간에 따라서 그 분포 자체가 변화하게 된다. 둘째, 산업별 분포 내에서 각 산업들이 시간에 따라서 이동하는 동태적 변화가 있다. 예를 들면, 시간이 지남에 따라 특정 산업이 하위 5퍼센트 정도에 속하다가 상위 5퍼센트로 이동하는 등의 동태적 변화의 문제이다. 본 절에서는 Quah (1990)의 방법을 사용하여 산업별 취업자 구조의 동태적 변화를 실증분석하고자 한다.

2.1 실증분석의 방법

산업별 구조의 동태적 변화를 추정하기 위하여, 다음과 같은 시간에 따라 변화하는 확률측도(probability measure, [eqn: \{ phi_y,t \ : \ 정수 \ t > 1 \}])를 상정하자.

[eqn: phi_{y, t+1} ( A) = int M_t ( y, A ) phi_{y,t} ( d y ) \ Forall \ {\measurab\l \e} \ A].

여기에서 [eqn: M_t]는 확률적 커널(stochastic kernel)로서 확률분포의 동태적 변화에 관한 모든 정보를 갖고 있다. 자료를 [eqn: n]개의 카테고리로 분류하여 이산화(discretization)하고, 이러한 이산적인 자료(discrete data)를 다루기 위하여, 확률적 커널([eqn: M_t])을 [eqn: (M(t), q(t))]로 표현하자. [eqn: M(t)]는 [eqn: n]개의 행(rows)과 열(columns)을 갖고 있는 전이확률행렬(transition probability matrix)이고, [eqn: q(t)]는 [eqn: n]개의 분류목록([eqn: n]-element quantile set)이라고 정의하자. 다음과 같은 방법으로 여기서 언급된 [eqn: M(t)]과 [eqn: q(t)]를 측정할 수 있다.

다음과 같은 기본 자료가 있다고 정의하자.

[eqn: \{ y_j (t) \ : \ j = 1,2, cdots , N ; \ t= 0 , 1, cdots , T \} \],	단, [eqn: j]는 산업이고 [eqn: t]는 시간임.

[eqn: Forall \ r \ in R]: [eqn: phi_{y,t} ( ( -infty , r ] ) = \ \# \ \{ j : \ y_j (t) le r \} times N^{-1} \]	단, [eqn: \#]는 해당집합의 원소갯수임.

그리고, [eqn: n]개의 동일한 확률을 갖는 집합 [eqn: \{ m over n : \ m =0,1, cdots , n \} \]을 상정하고 이에 따라서 각 [eqn: t] 시점에서 다음의 분류기준을 만든다.

[eqn: (quantile)_m (t) = \inf \{ r in R \ | \ phi_y,t (( -infty, r] ) > m over n \} , \ m =1,2, cdots , n]

[eqn: (quantile)_0 (t) =-infty]

이러한 분류기준을 가지고, 다음과 같은 확률간격을 정의하자.

[eqn: q_m (t) = ((quantile)_m-1 (t) , (quantile)_m (t) ] , \ m = 1, 2, cdots, n]

이러한 확률간격을 가지고 분류목록 [eqn: q(t)]를 다음과 같이 정의할 수 있다.

[eqn: q(t) = \{ q_m (t) \ ; \ m = 1,2, cdots, n \}]

전이확률행렬 [eqn: M(t)]의 각 행렬의 값([eqn: M_lm (t)])을 다음과 같이 계산할 수 있다.

[eqn: M_lm (t) ={ { \# \{ j : y_j (t+1) in q_m (t+1) and y_j (t) in q_l (t) \} } over { phi_y,t ( q_l (t) ) } }], [eqn: l,m = 1,2, cdots, n].

이상으로 분포의 동태적 변화를 규정하는데에 필요한 요소들을 계산하였다. 전이확률행렬은 어느 산업이 어느 일정한 분포에 있다가 시간이 지남에 따라서 다른 분포로 이전될 확률을 나타내므로 이를 이용하여 산업간 이동성을 측정할 수 있다. 본 연구에서는 전이확률행렬을 이용하여 다음과 같은 세가지 지수를 계산하고자 한다.

첫째, Shorrocks (1978)의 지수([eqn: mu_1])는 다음과 같이 정의된다.

[eqn: mu_1 (M) = & { n - \tr (M) } over {n-1} # & = ( n over {n-1} ) \{ n^-1 Sum_j ( 1- M_jj ) \}]

Shorrocks의 지수는 주어진 횡단면 분포에 계속해서 남아있을 수 있다고 기대되는 평균기간의 역수라는 것이 잘 알려져 있다. 따라서, [eqn: mu_1]의 값이 클수록, 이동성이 크다는 것으로 해석할 수 있다.

Shorrocks의 지수와 비슷하지만, 전이확률행렬의 특성근을 이용하여, 이동성을 측정할 수 있다. 전이확률행렬의 특성근은 전이확률에 의하여 확률분포가 특정한 확률분포로 수렴하는 속도를 관장하게 되고, 이 값이 작을수록 수렴속도가 크다는 사실은 잘 알려져 있다. 따라서, 이동성의 크기로 두 번째 지수 [eqn: mu_2]를 다음과 같이 정의할 수 있다.

[eqn: mu_2 (M)= { n - Sum_j |lambda_j | } over { n-1} \], 단, [eqn: lambda_j]는 전이확률행렬의 [eqn: j]번째 특성근.

세 번째 지수로 행렬의 수렴에 있어서 단위근이 아닌 특성근이 모두 1보다 작다고 한다면, 두 번째로 큰 특성근이 그 행렬의 수렴속도를 좌우한다는 것이 알려져 있고, 이러한 사실에 근거하여 다음과 같은 이동성의 지수, [eqn: mu_3]를 정의할 수 있다.

[eqn: mu_3 (M)= 1 - |lambda_2 | \].

물론, [eqn: mu_2]이나 [eqn: mu_3]의 값이 클수록 이동성이 큰 것으로 해석할 수 있다. 본 절에서는 이러한 세 가지 지수를 사용하여 산업별 취업자 수의 구조변화를 측정하고자 한다.

2.2 산업별 취업자 구성의 변화

본 소절에서는 산업별 취업자 구성의 변화를 알아본다. 전체 취업자 중에서 각 산업이 차지하는 비율을 계산하고, 이러한 비율이 시간이 지남에 따라서 어떻게 변화하는지에 관한 개괄적인 분석을 하기로 한다. 1992년 1월부터 2000년 8월까지의 기간 동안 산업별 취업자 구성에서 산업간 이동이 포착되는 기간은 <그림 1>에서 보는 바와 같이 많은 기간은 아니었다. 동 기간 중, 산업간 이동이 가장 심하게 나타난 기간은 외환위기를 전후한 기간으로서 1997년 12월에 [eqn: mu_1]의 값은 0.26, [eqn: mu_2]의 값은 0.24이었고, 1998년 1월에는 각 각 0.21, 0.19로서 다른 시점의 두 배 정도의 이동성을 보인 것으로 나타났다. 그리고, 경기가 상승하였던 1993년에서 1996년의 기간동안에는 산업간 이동현상이 관측되지 않았다. 그리고, [eqn: mu_3]로 측정한 이동성은 0으로서 전체적으로 산업간 이동이 동 분석 기간 동안에 심하게 나타나지 않은 것으로 분석된다.

구성을 8개의 카테고리로 분리하여 관측하였음.

분포의 카테고리를 세분화하면 할수록 이동성이 증가하는 것으로 나타남.

<그림 > 산업별 취업자 구성의 이동성

단, MU1은 [eqn: mu_1], MU2는 [eqn: mu_2], 그리고 MU3는 [eqn: mu_3]를 의미함.

2.3 산업별 취업자 변동률 분포의 변화

1992년 2월부터 2000년 8월까지의 산업별 취업자 변동률 분포의 변화에 관하여 분석한 결과, 앞절에서 관측된 것과는 다른 결과를 얻었다. 산업별 취업자 수의 변동률이 지속성을 가지지 못하기 때문에 이동성도 상대적으로 크게 나타나는 것으로 추정된다. <그림 2>에서 볼 수 있는 것과 같이, 외환위기 전후에서 산업간 이동성이 증가하는 현상은 관측되지 않았다. 특히, 산업별 취업자 구성의 이동이 상대적으로 심하게 나타났던 기간에서는 변동률분포의 산업간 이동성이 떨어지는 것으로 나타났다. 분석기간동안의 [eqn: mu_1]의 평균은 0.93이고, [eqn: mu_2]의 평균은 0.56, 그리고 [eqn: mu_3]의 경우에는 0.29인데 반하여, 음영으로 처리된 기간동안 [eqn: mu_1]의 평균은 0.90이고, [eqn: mu_2]의 평균은 0.54, 그리고 [eqn: mu_3]의 경우에는 0.20으로 나타났다. 이것은 외환위기 이후, 전체적으로 취업자 수의 변동성이 강화되었으나 그 구성의 산업간 이동은 이전 기간에 비하여 두드러지지 않았다는 것을 말해준다. 따라서 개별 산업의 취업자 수의 변동성이 강화된 것은 총체적 충격(aggregate shock)이라고 말할 수 있다.

동 기간은 <그림 2>에서 음영으로 처리되었음.

<그림 > 산업별 취업자 수의 변동률 구성의 변화

3. 산업별 취업자 구조변화와 총취업자수의 변동

경제학 문헌 상의 몇몇 연구결과(Lilien, 1982)들은 경기순환에 따른 실업의 많은 부분이 산업구조의 변화에 의하여 설명될 수 있고, 상대적으로 안정적인 자연실업률을 중심으로 경기변동에 따라 실업률이 변화한다기보다는 오히려 자연실업률의 변화 내지는 마찰적 실업률의 변화에 의하여 실업률이 변화한다고 주장하고 있다. 본 연구는 이러한 측면에서 산업구조의 변화에 따른 취업자 수의 변화와 그 순환적 특성의 변화를 살펴보고자 한다.

산업구조의 변화에 따른 노동수요의 변화는 기본적으로 노동을 산업간으로 이동시키는 힘으로 작용한다. 완전고용상태에서 이러한 변화가 발생하였을 경우, 조정비용이 없고 순간적으로 노동의 재배치가 일어난다면 총고용의 변화는 없을 것이다. 그러나, 산업에 특화된 기술 습득에 시간이 필요하거나, 산업에 특수한 임금 프레미엄 등이 존재할 경우에 실업이 발생할 것이다. 결국 산업구조의 변화에 따른 실업의 변화는 이러한 요인들이 구체적으로 어떻게 작용하는가하는 실증적 문제로 귀착될 것이다.

본 연구에서 1992년 1월에서 2000년 8월까지 신 산업분류 기준으로 한 취업자 수를 이용하여 산업구조의 변동과 총취업자의 변화를 살펴보기로 한다. <그림 3>은 산업별 취업자 변동률의 표준편차와 전 산업의 취업자 수를 나타낸 것이다. 그림 상으로만 보아도 산업별 취업자의 각 시기의 횡단면적 변동성이 확대되면 총취업자 수가 감소하는 것을 쉽게 확인할 수 있다. 특히, 외환위기 직후인 1998년 1월의 산업간 취업자 증가율의 변동성은 0.137로, 연구기간의 평균변동성 0.035에 비하여 약 4배가 증가하였다. 이러한 변동성의 증가 이후, 1998년 1월에 취업자는 4.5% 감소하였다. 이러한 극단적인 경우를 제외하고도 산업구조의 변동성의 증가는 단기적으로 취업자수에 악영향을 미치게 됨을 눈으로 확인할 수 있다.

변동률은 수준변수에 자연로그를 취하고 차분을 하여 구하였다.

<그림 > 산업별 취업자 구조의 변화와 총취업자 수

<표 1>은 총취업자수와 산업별 취업자수의 변동성과의 교차상관계수를 시차에 따라서 정리한 것이다. 상관계수의 값은 그 유의성이 낮지만, 부호에 있어서는 앞서 그림에서 보여주는 것과 유사하게 나타나고 있다. 즉, 단기적으로 약 3개월까지는  변동성의 증가와 총취업자 수는 음의 상관관계를 가지고 있지만, 4개월 부터는 양의 상관관계를 시현한다는 것이다. 따라서, 구조조정에 따른 산업별 취업자 구조의 변화가 장기적으로는 오히려 취업자수를 증가시키는 요인일 될 수 있기 때문에 본 소절에서는 VAR(vector autoregression)분석을 이용하여 보다 면밀한 분석을 하고자 한다.

<표 > 산업별 취업자 변화율의 변동성과 총취업자수의 교차상관관계

	산업별 취업자 변화율의 변동성 (i)
i	-4	-3	-2	-1	0	1	2	3	4
교차상관관계	0.03	-0.01	-0.07	-0.11	-0.11	-0.11	-0.05	-0.00	0.08

산업별 취업자 구조의 변동성과 총취업자 수의 관계를 분석하기 위해서는 통계적으로 몇가지 고려해야할 사항이 있다. 그 중의 하나가 총취업자 수의 확률과정(stochastic process)에 관한 판단이다. 이를 위해서, 총취업자 수에 대하여 단위근 검정을 실시하였다. 검정결과는 다음 <표 2>에 제시되었다.

<표 > 총취업자 수의 단위근 검정

래그 차수	ADF 검정통계량	10% 유의치 (critical value)	AIC*	SC**
2	-1.46	-2.58	14.88	14.98
3	-1.55	-2.58	14.88	15.01
4	-1.43	-2.58	14.90	15.05
5	-1.32	-2.58	14.92	15.10

주:	* AIC: Akaike information criterion

** SC: Schwarz criterion

이상의 검정결과로부터 총취업자 수의 경우, 수준자체는 단위근이 존재할 가능성이 크기 때문에 총취업자 수의 변화율을 이용하기로 한다. 본 연구에서는 총취업자 수에 자연로그를 취하고 이를 차분하여서 변화율을 계산하고, 이를 이용하여 산업별 취업자수의 변동성과 총취업자 수의 변화율에 관한 간단한 실증분석을 실시하기로 한다.

<그림 4>는 총취업자 수의 변화율 추이와 산업별 취업자 수의 변동성과의 관계를 나타내고 있다. 대상기간 동안 산업별 변동성과 총취업자 수의 변화율이 상당부분 부(-)의 관계를 보이고 있다. 가장 극단적 사례는 1998년 초의 상황이라고 하겠다. 산업별 변동성의 증가와 총취업자 수의 감소가 함께 나타난다는 점에서 단기에 있어서는 역의 상관관계가 존재한다는 것을 알 수 있었다.

<그림 > 총취업자 수의 변화율과 산업별 취업자 수의 변동성

<표  > 총취업자 수의 변화율과 취업자수 변화율의 산업별 변동성의 추정결과

피설명변수 설명변수	총취업자 수의 변화율(x)	산업별 변동성(y)
x(-1)	0.484538	-0.262392
	(4.66129)	(-1.20474)
x(-2)	-0.213376	0.004297
	(-1.99885)	(0.01921)
x(-3)	-0.143600	-0.519534
	(-1.47843)	(-2.55283)
y(-1)	-0.031809	0.230957
	(-0.64963)	(2.25117)
y(-2)	0.048349	0.151488
	(1.01786)	(1.52210)
y(-3)	0.108582	-0.052655
	(2.32072)	(-0.53712)
상수항	-0.002780	0.026146
	(-1.15071)	(5.16564)
[eqn: R^2]	0.357611	0.234966
AIC	-6.567635	-5.088282
SC	-6.385273	-4.905920

주: (  )의 수치는 t-statistic을 나타냄

<표 3>은 총취업자 수의 변화율과 산업별 변동성의 추정결과를 나타내고 있다. 자기회귀추정의 차수는 AIC (Akaike Information Criterion)을 이용하여 결정하였다. 추정결과를 살펴볼 때, 차수를 3개월 정도로 정하는 것이 가장 타당한 것으로 나타났다. <그림 5>는 이러한 추정결과를 이용하여 생성한 충격반응함수를 나타낸 것이다. 대체로 총취업자 수의 변화율은 산업별 변동성이 증가할 경우, 3개월 정도의 부정적인 영향을 받다가, 1분기 이후에는 긍정적으로 변화한다. 그리고 다시 7개월 정도가 지나게 되면 다소 부정적 반응을 보이다 12개월 이후 충격의 효과가 사라지는 것으로 나타났다. 이상을 종합하면 산업별 취업자의 변동성은 단기적으로 총취업자 수를 감소시키는 것으로 나타나고 있으나 3개월 이후의 긍정적 효과가 뚜렷하게 높아서 중장기적 효과에 관해서는 어느 정도 긍정적으로 해석할 수 있다.

산업별 변동성은 각 시점에서 산업별 취업자수의 증가율의 표준편차로 정의되었음.

<그림 > 총취업자수의 변화율의 충격반응

또한, 분산분해의 결과를 살펴보면, 총취업자 수의 변화율 변동의 약 8.45%가 산업별 변동성에 기인한 것으로 해석할 수 있는 것으로 나타나고 있다. 이상의 논의를 종합하여 볼 때, 기본적으로 취업자 구조의 변화가 총취업자 수의 변화율에 적지 않은 영향을 미치는 것으로 결론을 내릴 수 있다. 다음 절에서는 통화정책이 산업별 취업자 구조의 변화를 야기시키는 정도를 실증분석하여, 구조변화에 따른 총취업자 수의 감소시키는 통화정책의 구조변화경로를 분석하고자 한다.

4. 통화정책의 파급경로

4. 1. 통화정책과 산업구조의 변화

본 절에서는 기존 문헌에서 제기되었던 통화정책의 파급경로 이외에 산업별 취업자 구조의 변화에 따른 총취업자수의 변화경로에 관하여 논하고자 한다. 이 경로는 기존의 이자율 경로와 신용경로 등에서 간과되었으나, 앞 절에서 논의된 바와 같이 산업별 취업자 구조의 변화가 총취업자 수에 영향을 준다는 측면에서 이 경로에 대한 연구가 필수적이라고 하겠다. 물론, 기존의 분석에서도 산업구조변화경로의 효과가 궁극적으로는 포함되어 있다는 점에서 본 절에서의 차별적인 작업은 이자율과 신용경로로부터 산업구조변동의 경로를 분리하여 그 효과를 추출해 내는 것이라고 하겠다.

금융시장이 불완전하고 금융시장에 불확실성과 정보의 비대칭성 등이 존재하는 경우에 통화정책의 효과는 기업의 재정적 특성에 따라서 달라진다. 기업의 특성은 여러 가지 측면에서 접근할 수 있다. 첫째, 기업의 규모에 따라서 자금조달 능력 등 재정적 특성이 다를 수 있다. 대기업은 중소기업보다 신용 측면에서 우위에 설 수 있는 가능성이 많다. 대기업은 중소기업 보다 상대적으로 많은 담보를 제공하여 낮은 금리로 대출받을 수 있으며 현금흐름의 사정도 나을 수 있다. 외환위기 및 금융혼란기에는 이러한 신용의 상대적 차이에 따라 통화정책의 파급효과가 상당히 달라져서 이른바 양극화 현상을 초래할 수 있다. 둘째, 산업적 특성에 따라서 부채비율이 비교적 높고 자본의 회임기간이 긴 산업군과 현금흐름이 비교적 양호하고 부채비율이 낮은 산업군으로 나눌 수 있고 이러한 산업의 특성에 따라서 통화정책의 효과가 달라질 수 있다. 더욱이, 자본집약적 산업군과 노동집약적 산업군이 긴축적 통화정책에 대응하는 방식도 다를 것이다. 결국, 산업구조의 변화는 통화정책의 거시적 효과를 변경시킬 것이다. 본 연구는 통화정책이 산업구조에 어떠한 영향을 미치며 통화정책의 변화에 따른 산업구조의 변화가 실업 및 분배적 측면에서 어떠한 결과를 초래하는가를 취업자 수의 변화를 중심으로 다루고자 한다.

외환위기 이후, 우리나라 경제의 변화과정을 살펴보면 이러한 산업 및 기업의 개별적 충격 (idiosyncratic shock) 만이 아니라 이자율 충격 등 통화정책의 충격과 같은 거시적 충격도 구체적으로 개별 기업 및 산업에 미치는 충격이 다르게 나타났다. 본 연구는 이러한 관점에서 경제의 동태적 변화과정을 살펴 보고자 한다.

4.2. 통화정책과 산업별 취업자수

본 소절에서는 통화정책과 산업별 취업자 수와 관계를 산업별 횡단면 자료의 시계열을 이용하여 추정하고, 이를 통해 통화정책이 산업별로 상이한 효과를 초래하는 것을 보이고자 한다.	자료는 1993년 2월에서 2000년 7월까지의 통계청의 홈페이지에서 제공되는 월별 산업별 취업자수, 산업별 평균근로일수, 금리 및 통화지표로 사용되는 자료를 이용하였다. 금리변수로는 콜금리, 91일만기 CD금리, 180일만기 CD금리, 3년만기 국공채금리, 회사채 금리 등을 이용하여 그 타당성을 검토하였고, 통화의 총량지표로서는 본원통화, M1, M2을 검토하였다. 이밖에 직접적으로 취업자 수와 연관관계를 맺는 변수로서는 산업별 평균근로일수를 검토하였다. 모든 변수에 대하여 단위근 검정을 실시하여 안정성 여부를 검토한 결과, 모든 변수에서 단위근이 존재한다는 귀무가설을 기각할 수 없었기 때문에 모든 변수를 변화율로 조정하여 검토하였다. 이상의 자료를 바탕으로 추정상 유의하였던 논점에 대하여 설명하기로 하자.

첫째, 산업별 평균근로일수와 취업자수의 관계가 산업별로 같은가 아니면 산업별 차이에도 불구하고 그 관계가 같은가하는 점이다. 물론, 산업마다 고용의 증가와 기존 인력의 평균근로일수 증가간의 관계는 개별 산업의 노동시장의 특성에 따라 다를 수 있다. 노동시장이 상대적으로 유연한 경우에는 시장의 마찰적 요소가 상대적으로 적어서 평균근로일수의 증가는 바로 취업자 수의 증가로 연결될 것이다. 유연하지 못한 노동시장의 경우에는 기업은 경기변화에 따른 노동수요에 대비하기 위하여 어느 정도 완충적인 노동인력을 보유하려고 할 것이므로 평균근로일수와 취업자수의 관계는 비탄력적일 것이다. 문제는 이러한 노동시장의 특성이 산업별로 차이가 두드러지는냐하는 것이다. 이의 실증적 규명을 위하여 간단한 검정을 실시하였다.

여기서 취업자수가 집계되는 산업분류와 평균근로일수가 집계되는 산업분류 간에 차이가 있다는 문제가 있었다. 산업별 차이를 검정하기 위한 예비 검정에서는 취업자수가 집계되는 산업분류의 경우보다 산업의 수가 적은 평균근로일수의 산업분류를 기준으로 근로시간의 변화와 취업자수의 변화의 관계의 유사성에 관한 검정을 실시하였다. 검정결과 산업별로 동일하다는 귀무가설을 1% 유의수준에서 기각할 수 있었다. 따라서, 본 연구에서는 산업별 평균근로일수가 각 산업별로 상이하다는 전제 하에서 그 효과를 추정하고자 한다.

둘째, 이자율과 통화지표의 선택문제이다. 통화정책의 경로문제를 이자율경로와 신용경로로 나누어 생각할 경우, 두 변수 모두 설명변수로 채택하는 것이 별 무리가 없다고 판단된다. 다만, 그 파급효과를 나누어 살펴보기 위하여, 이자율 변동이 산업별 취업자수에 미치는 영향은 같다는 제약조건을 도입하여 추정하고, 통화량변동의 직접적 효과 내지는 신용경로에 의한 효과는 산업별로 상이하다는 전제 위에서 추정하였다.

셋째, 다양한 기간별 이자율 중, 어떠한 이자율을 사용하는 것이 가장 적합하느냐의 문제이다. 예비 검정의 결과, 콜금리과 같은 초단기금리나 국공채나 회사채와 같은 장기금리보다는 91일만기 CD금리가 가장 유의성이 높게 나타났다. 따라서, 이를 바탕으로 취업자 수에 미치는 영향을 추정하였다.

넷째, 취업자수가 집계되는 산업분류와 월평균근로일수가 집계되는 산업분류의 차이를 극복하기 위하여, 유사한 산업의 경우는 중복하여 월평균근로일수를 사용하였다. ꡐ광업ꡑ과 ꡐ농림ꡑꡐ어업ꡑ의 경우는 ꡐ광업ꡑ의 평균근로일수와 같은 것으로 가정하였고, ꡐ사회간접자본 및 기타 서비스업,ꡑꡐ공공행정, 국방 및 사회보장 행정,ꡑ 그리고 ꡐ가사서비스업,ꡑ ꡐ국제 및 기타외국기관ꡑ과ꡐ기타공공사회 및 개인서비스업ꡑ의 경우도 ꡐ기타 공공, 사회 및 개인서비스업ꡑ에 포함시켰다.ꡐ금융운수 등 기타ꡑ와ꡐ금융 및 보험업ꡑ은ꡐ금융 및 보험업ꡑ의 평균근로일수와 동일하다고 전제하고 추정을 하였다. 이러한 가정은 각 자료의 산업분류체계가 상이하기 때문에 필요한 것이지만 본 연구가 이자율 및 통화량이 취업자 수에 미치는 효과를 측정하는 것이기 때문에 큰 문제는 없다고 판단된다.

추정모형은 다음과 같다.

[eqn: y_{i t} = alpha_i + beta_1 y_{ i t-1} +beta_2 x_1 + beta_3i x_2 + beta_4i x_3i + epsilon_{i t}] ,

단 [eqn: i] 는 산업 , [eqn: t]는 시점을 지칭하며, [eqn: epsilon_{i t}]는 백색잡음임.

여기서, 종속변수 [eqn: y_{i t}]는 산업별 취업자수의 증가율이고, [eqn: x_1]은 각 산업에 공통적으로 같은 영향을 주는 변수로서 거시경제충격을 측정한다. 여기서는 91일만기 CD금리를 사용하였다. [eqn: x_2]는 거시경제충격의 산업별 효과를 측정하는 변수로서 총통화를 사용하였다. [eqn: x_{3i}]은 각 산업별 변화에 따른 각 산업의 고유한 효과 (idiosyncratic effect)를 측정하는 변수라고 하겠다. 본 연구에서는 산업별 평균근로일수를 대리변수로 삼았다. 이상과 같이 축약형 함수의 추정은 그 자체로 한계점을 지니고 있으나 본 연구의 목표인 산업별 취업자수의 변화에 관한 궁극적인 효과를 측정하는데 무리가 없다고 판단된다.

추정방법은 Pooled Least Squares를 사용하였다. SUR(Seemingly Unrelated Regression) 방법도 검토하였지만, 추정결과는 개선되지 않았다. 추정결과, [eqn: R^2]는 0.22이고 Durbine-Watson통계량은 1.82정도로 나타났다. 물론, 변화율이 아니라 수준에서 추정하게 되면, [eqn: R^2]의 값은 상당히 증가하지만, 각 변수의 단위근 존재문제를 우려하여 변수의 변화율만을 고려하였다.

통화정책이 취업자수에 미치는 영향은 대체로 유의적인 것으로 나타났으나, 산업별로 차이를 나타내느냐하는 것은 확실하지 않았다. ꡐ농림, 수렵업 및 임업,ꡑ ꡐ일반어업, 양식업 및 관련 서비스,ꡑꡐ공공행정, 국방 및 사회보장행정,ꡑ그리고 ꡐ가사서비스,ꡑꡐ국제 및 기타 외국기관ꡑ만이 총통화가 산업별 취업자 수 변화율에 미치는 영향이 5% 유의수준에서 유의적인 것으로 나타났다. 또한, 총통화가 1%포인트 변화할 경우, 가장 민감하게 변화하는 산업으로는 ꡐ농림, 수렵업 및 임업,ꡑ ꡐ일반어업, 양식업 및 관련 서비스ꡑ와 ꡐ건설업,ꡑꡐ숙박 및 음식점업,ꡑꡐ사회보장행정,ꡑꡐ가사서비스,ꡑꡐ국제 및 기타 외국기관ꡑ으로 나타났다. 자세한 추정결과는 <부록1>에 수록하였다. 본 소절에서는 본 연구의 관심대상인 통화정책의 산업별 취업자수에 대한 효과분석을 중심으로 서술하고자 한다.

금리변수는 앞에서 논의한 바와 같이 91일만기의 CD수익률을 사용한 결과, 계수는 -0.02로 5% 유의수준에서 유의한 것으로 나타났다. 즉, 금리의 변화율이 1%포인트 증가할 때, 각 산업의 취업자수의 변화율은 0.02%포인트 감소하는 것으로 나타났다. 총통화의 산업별 효과는 <표 4>에 나타난 바와 같다.

제조업의 경우, 총통화 증가율이 제조업 취업자수의 변화율에 미치는 영향은 0.26으로, 총통화증가율이 1%포인트 상승하면, 취업자 수의 증가율은 0.26%포인트 상승하는 것으로 추정되었다. 이 같은 추정값은 매우 의미있는 것으로 판단된다. 외환위기 이후의 제조업 취업자 수의 월별 변화를 살펴보면, 1997년 11월의 0.98%의 증가로부터, 1997년 12월에는 1.4%의 감소를 보였으며, 1998년 1월에는 약 4.5% 감소하였다. 이 당시 금리는 1997년 11월에 4.8%의 미미한 증가를 보이다가, 1997년 12월에는 전월에 비하여 24.8% 증가하였고 1998년 1월에는 21.9%로 2개월간 약 46.8% 증가하였다. 따라서, 1997년 11월에서 1998년 1월의 제조업 취업자수의 변화율의 변동 중에서 금리의 변화에 따른 변화는 약 1%포인트 정도인 것으로 나타났다. 여기에 총통화의 증가율은 1997년 12월부터 1998년 1월까지의 2개월 기간 동안에 약 7.9%포인트 감소하였고 이것이 제조업 취업자수의 변화율을 2.1%포인트 정도 감소시킨 것으로 나타났다. 결국, 이러한 통화정책의 영향을 종합하면 동기간에 제조업의 취업자수의 변화율의 변화, 약 5.9%포인트 감소 중에서 통화정책의 변화가 취업자 수에 미치는 영향은 3.1%포인트 감소인 것으로 나타났다. 이러한 효과는 축약식(reduced form)의 추정으로부터 계산된 것이므로 식별(identification)의 문제를 안고 있으나, 최종적인 통화정책의 효과를 보는데 무리가 없는 것으로 판단된다. 즉, 생산과 같은 내생변수들로 이루어진 방정식 체계를 통화정책의 외생변수만의 함수로 축약하고 축약된 방정식을 이용하여 취업자 수를  추정하는 것과 같다. 다만, 산업생산지수 등을 생산의 대리변수로 하고 前期의 산업생산지수를 축약식의 독립변수에 삽입할 수 있으나, 추정결과는 큰 차이를 보이지 않았다.

<표 > 각 산업별 취업자수의 변화율과 통화정책의 관계

산업별 취업자수의 변화율 (종속변수)	91일만기 CD금리의 변화율	총통화의 변화율
공통	-0.02 (-1.92*)
농림,수렵업 및 임업		-1.63 (-5.34*)
일반어업, 양식업 및 관련 서비스		1.22 (3.99*)
광업		0.06 (0.21)
제조업		0.26 (0.85)
사회간접자본 및 기타서비스업		0.22 (0.73)
전기, 가스 및 수도사업		0.26 (0.86)
건설업		0.40 (1.32)
도소매 음식 숙박		0.22 (0.72)
공공 및 서비스		0.23 (0.75)
금융운수 등 기타		0.04 (0.12)
도소매 및 소비자용품수리업		0.10 (0.33)
숙박 및 음식점업		0.46 (1.50)
운수, 창고 및 통신업		0.11 (0.35)
금융 및 보험업		-0.14 (-0.44)
부동산임대 및 사업서비스업		0.26 (0.86)
공공행정, 국방 및 사회보장행정		0.60 (1.97*)
교육서비스업		-0.16 (-0.51)
보건 및 사회복지사업		-0.28 (-0.92)
기타공공사회 및 개인서비스업		0.36 (1.17)
가사서비스업		0.76 (2.46*)
국제 및 기타 외국기관		-1.69 (-5.51*)

주: *는 5% 유의수준에서 유의함을 의미함.

건설업의 경우에도 통화정책의 변화가 취업자수의 변화율을 감소시키는 효과는 두드러지게 나타나고 있다.  총통화의 산업별 효과는 t 값이 1.32 정도로 나타났으나, 총통화증가율이 건설업 취업자 수의 증가율에 미치는 영향은 0.4로 상대적으로 큰 것으로 나타났다.

외환위기를 전후하여, 건설업의 취업자 수는 1997년 11월의 2,028천명으로부터 1998년 1월의 1,766천명으로 감소하였다. 이는 외환위기를 전후한 2개월 동안에 약 13.8% 감소한 것으로 금리효과에 따른 1%포인트 감소와는 커다란 차이를 보이고 있어서, 건설업의 취업자 감소는 통화정책의 산업 공통적 효과만으로는 설멸할 수가 없다. 통화정책의 산업별 효과의 계수는 0.4이고, 총통화증가율이 7.9%포인트 감소한 것을 감안하면, 통화정책의 산업별 효과에 의해 취업자 수의 증가율이 3.2%포인트 감소한 것으로 나타났다. 따라서 건설업 취업자 수의 급격한 감소 중에서 통화정책이 기여한 부분은 총 4.2%포인트로서 전체변화의 30.4%에  이르는 것으로 평가된다.

4.3 통화정책과 산업별 취업자 수의 구조변화

앞 소절에서는 통화정책이 신용경로와 이자율경로를 통하여 종합적으로 산업별 취업자 수에 미치는 효과를 추정하였다. 본 소절에서는 이러한 효과를 직접적인 효과와 산업별 취업자 수의 구조를 변화시킴으로써 야기하는 효과를 분리하기 위한 기초작업을 수행하고자 한다. 즉, 통화량을 1%포인트 증가시킬 경우에 산업별 취업자 수의 변화가 어떻게 진행되느냐하는 것이다.  앞에서 추정한 모형을 그대로 이용하기 위하여, 산업별 취업자수의 변화율의 구조변화를 살펴보고자 한다. 구조변화를 측정하기 위하여, 앞에서 제시한 모형을 사용하여, 1993년 2월부터 2000년 7월까지의 기간을 동태적 의태분석방법으로 각 산업별 취업자 수의 변화율을 계산하였다. 계산기간동안의 누적적 효과를 측정하기 위하여 동태적 의태분석방법을 채택하였다.

통화정책의 변화에 의한 효과를 살펴보기 위하여 다음과 같은 방법을 사용하였다. 우선, 통화정책이 변화하지 않았을 경우, 동태적 의태분석방법을 사용하여 모형에 의하여 설명되는 각 산업별 취업자수의 변화율을 계산하였다. 다음에 통화정책이 변화하였을 경우, 동일한 모형에 의하여 계산되어지는 각 산업별 취업자수의 변화율을 계산하였다. 매 시점마다, 이들을 이용하여 통화정책이 변화하기 전의 산업별 변동성(A)과 통화정책이 변화한 후의 산업별 변동성(B)을 계산하고 이를 매시점에서 비교하여 증가효과([eqn: ln (B) - ln(A)])를 계산하였다.

지속적 통화증가율의 증가가 취업자수 변화율의 산업별 변동성에 미치는 효과

상기의 분석기간동안에 통화증가율을 1%포인트 지속적으로 증가하였을 경우, 그 누적적 효과가 어떠한 가를 살펴보기로 한다. 계산결과, 산업별 취업자 수의 변화율의 구조가 지속적으로 확대되는 양상은 보이지 않고, 산업별 취업자 구조의 변동성이 반복적으로 증가하거나 감소하는 양상을 보였다. 즉, 누적적으로 그 효과가 증폭되는 효과는 미미하다고 판단된다. 그러나, 대체적으로 각 시점별 변동성은 통화증가시, 증가하는 것으로 나타났다. 이 결과를 보다 구체적으로 알아보기 위하여 과연 변동성이 매 시점간 몇 퍼센트 증가하느냐를 계산하여 보았다. 계산 결과, 변동성의 증가율의 평균은 약 18%이고 최대가 83%, 그리고 최소는 -89%이었으며, 표준편차는 45%로 나타났다. Jarque-Bera의 값은 7.6으로서 정규분포일 확률은 0.02에 불과하였다. 결론적으로 지속적인 통화증가율의 증가는 취업자 수의 증가율 구조의 변동성을 증가시키는 경향이 있다고 말할 수 있다. <그림 6>는 지속적인 통화증가율이 증가하였을 경우, 산업별 취업자증가율의 변동성의 변화를 보여주고 있다.

<그림  > 통화증가율이 지속적으로 1%포인트 증가시, 취업자 수의 증가율의 변동성의 변화

일시적 통화증가율의 증가가 취업자수 변화율의 산업별 변동성에 미치는 효과

다음으로 통화증가율이 일시적으로 증가하였을 경우, 그 누적적 효과는 어떠한가를 살펴보기로 하자. 이를 위하여, 의태분석의 기준시점인 1993년 2월에 총통화증가율이 1%포인트 증가하였을 경우에 각 산업별 취업자수의 증가율에 어떠한 구조적 변화를 일으키느냐를 계산하였다. 계산방법은 앞 소절의 방법과 동일한 방법을 사용하였다.

일시적 총통화증가율의 1%포인트 증가는 즉각적으로 산업별 취업자수의 증가율에 상이한 영향을 미치고, 이에 따라 산업별 취업자수 증가율의 구조가 변화하게 된다. 매 시점에서 이러한 구조의 변화는 산업별 취업자수 증가율의 표준편차로 측정하였다. 일정 시점에서 총통화증가율이 1%포인트 증가할 경우, 각 시점에서 계산된 표준편차가 총통화증가율 변화 이전과 비교하여 과연 어느 정도 변화하는 가를 측정하였다. 총통화의 변화와 더불어 첫 시점에서는 약 11%정도의 변동성 증가가 관측되었고, 이후 약 6개월 정도의 효과가 지속되는 것으로 나타났다. <그림 7>은 산업별 취업자 수의 변화율의 산업별 변동성이 통화증가 시점이후, 얼마나 변화하는가 하는 변화율을 보여 주고 있다.

<그림 > 일시적 통화증가율의 증가가 산업별 취업자수 증가율의 산업별 변동성에 미치는 효과

일시적 통화증가율의 증가가 취업자수의 산업별 변동성에 미치는 효과

앞 소절에서는 일시적으로 통화증가율이 1%포인트 변화할 경우, 취업자수의 변화율이 산업별 변동성에 미치는 영향을 추정하였다. 단위근 문제 때문에 추정계수는 변화율에서 추정하였지만, 논의의 이해를 쉽게 하기 위하여 취업자수의 수준자체로 전환하여 통화정책의 효과를 논의하고자 한다. 취업자수의 변화율에 미치는 효과를 취업자수 자체에 미치는 효과로 전환하여 계산할 수가 있다.

취업자수 변화율의 산업별 변동성은 시간이 지남에 따라서 최고 11% 증가하였다가 감소하여 음(-)의 영향을 주기도 하였다. 이에 반하여 취업자수 자체의 산업별 변동성은 통화정책의 실시이전 보다 높게 나타나고 있다. 취업자수 변화율의 변동성이 음(-)인 시점의 영향을 반영하여, 그 변동성의 증가가 감소하다가 다시 증가하는 모습을 보이고 있다. 따라서, 일시적으로 통화증가율이 1%포인트 증가하여도, 취업자수의 산업별 변동성도 이전보다 증가하는 양상을 보였다. <그림 8>은 이러한 산업별 변동성의 증가현상을 보여주고 있다.

<그림 > 일시적으로 통화증가율 1%포인트 증가시, 취업자수의 산업별 변동성의 추이

구조변화 경로에 의한 통화정책의 총취업자 수에 대한 파급효과

총취업자수의 변화는 기본적으로 거시경제의 충격으로 인하여 야기될 수 있다. 이러한 종류의 충격은 산업과 관계없이 일정한 수준으로 영향을 미친다고 볼 수 있다. 통화정책의 경우, 확장적 통화정책은 기본적으로 총취업자수를 증가시킨다고 할 수 있다. 다음으로 산업구조의 변화를 통한 총취업자수의 변화이다. 통화정책으로 인한 산업구조의 변화에 따라서 이른바 사양산업에 종사하는 노동자들은 여러 가지 형태로 그 산업에서 떠나고 다른 산업에 고용되거나 아니면 실업자로 남게 되어 총취업자수가 줄 수 있다. 여기서 주목하고 싶은 점은 확장적 통화정책이든 아니면 긴축적 통화정책이든 간에 통화정책의 변화는 산업구조에 영향을 주고 이는 총취업자수에 단기적으로 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 점이다.

여기서 두 가지 문제가 제기된다. 첫째, 산업구조의 변화 등 개별 산업의 충격 등이 구체적으로 어떻게 총고용에 영향을 미치는가 하는 문제이다. 우선 생각할 수 있는 충격의 전파경로는 직업 및 직장의 창출과 이의 파괴과정 속에서 나타나는 비대칭성이다. 또한, 노동자들이 직장을 옮기는데 따르는 광의의 거래비용이다. 이러한 거래비용 및 비대칭성 때문에 산업의 구조변화 자체는 실업을 야기시킬 수 있다. 둘째, 거시경제변수, 특히 이자율과 총통화와 같은 변수의 변화도 거시경제적 충격뿐만 아니라 산업구조의 개별적인 충격을 유발하여 이에 따른 산업생산의 변화와 총고용의 변화에 관한 고찰이 필요하다.

여기까지의 논의를 정리하면, 단기적으로 산업구조변화경로에 의하여, 통화정책은 총취업자 수에 부정적 영향을 미치게 된다. <그림 9>은 총취업자수와 취업자의 산업별 변동성의 두 변수를 이용하여, VAR모형을 추정하고 이에 따른 충격반응결과이다. 역시, 수준변수의 추정이기 때문에 [eqn: R^2]는 0.98이고 각 변수의 t값도 매우 높다. 이러한 통계량에 대해서는 큰 의미를 부여하기는 힘들기 때문에 보고하지 않았다. 그러나, 추정계수에 의하여 계산된 충격반응의 모습은 예비 검정결과 공적분관계가 있기 때문에 의미가 있다는 점에서 <그림 9>를 제시하였다. <그림 9>에 의하면, 총취업자수의 부정적 효과는 약 6개월 지속되며, 이후 긍정적으로 전환되는 것으로 나타났다.

<그림 > 총취업자수의 충격반응

5. 결어

본 연구는 통화정책의 파급경로 중에서 산업구조의 변화에 따른 산업별 취업자 수의 변화를 실증분석함으로써 동 파급경로를 부각시키고자 하였다. 이러한 경로를 밝히기 위하여, 첫째, 산업별 취업자 구조의 변화, 그리고 구조변동성 증가와 총취업자 수의 관계 등을 규명하였다. 둘째, 통화정책의 산업별 효과의 차이를 추정하고, 이 결과를 이용하여 통화정책의 구조변화경로에 따른 파급효과를 의태분석방법으로 추정하였다.

산업별 취업자수의 구조변화에 관한 일련의 실증분석을 한 결과, 취업자 구성의 산업간 이동은 경기상승국면 보다는 경기하강국면에서 상대적으로 활발한 것으로 관측되었으나, 전반적으로  산업간 이동이 크지는 않았다. 반면, 산업별 취업자 수의 증가율 분포의 경우에 산업간 이동이 경기하강국면에서 상대적으로 더 크다는 증거는 관측되지 않았다. 따라서, 광의의 거래비용(transaction cost)의 존재 및 고용의 창출과 파괴비용의 비대칭성으로 인하여, 경기하강국면에서의 산업구조조정이 완만하게 진행된다고 추측할 수 있다.

산업별 취업자 수의 변동성 증가는 총취업자 수의 변화에 약 8.45%정도 영향을 미치는 것으로 추정되었으며, 단기적으로 총고용에 부정적인 영향을 미치게 되지만, 중장기적으로 긍정적인 영향을 미치는 것으로 추정되었다. 이러한 변동성의 영향은 노동시장의 유연화 정도에 따라서 달라지는 것이기 때문에 향후 지속적으로 노동시장의 유연화됨에 따라서 그 추정치가 작아질 것으로 예견된다.

다음으로 통화정책은 산업별로 상이한 효과를 가져다 주며, 그 결과 산업별 구조의 변화를 야기하는 것으로 추정되었다. 일시적으로 통화증가율이 1% 포인트 증가할 경우, 산업별 변동성은 초기에 약 11%가 증가하는 것으로 추정되었으며, 중장기적으로는 증가율이 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구결과, 우리가 우려하였던 통화정책의 분배적 효과는 그다지 크다고는 말할 수 없지만, 실재하는 것으로 추정되었다. 이러한 분배적 효과의 부정적인 측면은 노동시장의 경직성에 의하여 초래되는 경향이 있으므로 노동시장의 경직성과 정보의 비대칭성 등을 해소하기 위한 정책적 노력이 요구된다. 또한, 산업구조조정이 단기적으로는 부정적인 영향을 갖더라도 중장기적으로는 긍정적인 영향을 미치게 된다는 것이 확인된 만큼 구조조정에 관한 정책적 시사점은 크다고 하겠다.

참고문헌

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Shorrocks, A.F., ꡒThe Measurement of Mobility,ꡓEconometrica 46 (5), 1978, 1013-1024.

<부록 1>

종속변수: 각 산업별 취업자 수의 변동율

추정방법: Pooled Least Squares

추정기간: 1993:02 2000:07

총 자료수: 1890

독립변수	계수	표준오차	t-값	P 값.

DLCDRATE91	-0.02	0.01	-1.92	0.05

A1--DLEMA1(-1)	0.58	0.04	13.96	0.00

A2--DLEMA2(-1)	-0.23	0.04	-5.16	0.00

A3--DLEMA3(-1)	0.17	0.07	2.36	0.02

A4--DLEMA4(-1)	0.48	0.37	1.30	0.19

A5--DLEMA5(-1)	0.25	0.44	0.56	0.57

A6--DLEMA6(-1)	-0.07	0.08	-0.87	0.39

A7--DLEMA7(-1)	0.41	0.10	3.98	0.00

A8--DLEMA8(-1)	0.19	0.46	0.41	0.68

A9--DLEMA9(-1)	-0.05	0.44	-0.12	0.90

A10--DLEMA10(-1)	0.06	0.55	0.11	0.91

A11--DLEMA11(-1)	0.24	0.53	0.44	0.66

A12--DLEMA12(-1)	0.11	0.22	0.50	0.62

A13--DLEMA13(-1)	-0.10	0.39	-0.24	0.81

A14--DLEMA14(-1)	-0.01	0.38	-0.04	0.97

A15--DLEMA15(-1)	-0.03	0.25	-0.11	0.91

A16--DLEMA16(-1)	-0.12	0.12	-1.04	0.30

A17--DLEMA17(-1)	-0.21	0.32	-0.65	0.51

A18--DLEMA18(-1)	0.11	0.24	0.46	0.64

A19--DLEMA19(-1)	-0.14	0.23	-0.61	0.54

A20--DLEMA20(-1)	0.00	0.09	0.00	1.00

A21--DLEMA21(-1)	-0.02	0.06	-0.30	0.76

A1--DLM2	-1.63	0.31	-5.34	0.00

A2--DLM2	1.22	0.31	3.99	0.00

A3--DLM2	0.06	0.31	0.21	0.84

A4--DLM2	0.26	0.30	0.85	0.40

A5--DLM2	0.22	0.31	0.73	0.47

A6--DLM2	0.26	0.30	0.86	0.39

A7--DLM2	0.40	0.30	1.32	0.19

A8--DLM2	0.22	0.30	0.72	0.47

A9--DLM2	0.23	0.31	0.75	0.45

A10--DLM2	0.04	0.31	0.12	0.91

A11--DLM2	0.10	0.31	0.33	0.74

A12--DLM2	0.46	0.30	1.50	0.13

A13--DLM2	0.11	0.30	0.35	0.72

A14--DLM2	-0.14	0.32	-0.44	0.66

A15--DLM2	0.26	0.31	0.86	0.39

A16--DLM2	0.60	0.31	1.97	0.05

A17--DLM2	-0.16	0.31	-0.51	0.61

A18--DLM2	-0.28	0.31	-0.92	0.36

A19--DLM2	0.36	0.31	1.17	0.24

A20--DLM2	0.76	0.31	2.46	0.01

A21--DLM2	-1.69	0.31	-5.51	0.00

A1--DLHOURA1	0.12	0.07	1.83	0.07

A2--DLHOURA2	0.34	0.07	5.07	0.00

A3--DLHOURA3	0.07	0.07	1.04	0.30

A4--DLHOURA4	0.07	0.07	1.08	0.28

A5--DLHOURA5	0.06	0.07	0.87	0.39

A6--DLHOURA6	0.08	0.08	0.97	0.33

A7--DLHOURA7	0.25	0.06	4.13	0.00

A8--DLHOURA8	0.04	0.08	0.55	0.58

A9--DLHOURA9	0.05	0.07	0.67	0.50

A10--DLHOURA10	0.00	0.06	0.03	0.98

A11--DLHOURA11	0.00	0.07	-0.06	0.95

A12--DLHOURA12	0.15	0.08	1.88	0.06

A13--DLHOURA13	0.04	0.09	0.49	0.63

A14--DLHOURA14	-0.05	0.06	-0.85	0.40

A15--DLHOURA15	0.04	0.07	0.58	0.56

A16--DLHOURA16	0.14	0.07	1.89	0.06

A17--DLHOURA17	-0.03	0.06	-0.45	0.65

A18--DLHOURA18	-0.03	0.07	-0.51	0.61

A19--DLHOURA19	0.07	0.07	0.96	0.34

A20--DLHOURA20	0.26	0.07	3.63	0.00

A21--DLHOURA21	-0.32	0.07	-4.48	0.00

Fixed Effects	(고정효과)

A1--C	0.03

A2--C	-0.02

A3--C	-0.01

A4--C	0.00

A5--C	0.00

A6--C	-0.01

A7--C	-0.01

A8--C	0.00

A9--C	0.00

A10--C	0.00

A11--C	0.00

A12--C	0.00

A13--C	0.00

A14--C	0.00

A15--C	0.00

A16--C	-0.01

A17--C	0.01

A18--C	0.01

A19--C	0.00

A20--C	-0.01

A21--C	0.02

[eqn: R^2]:	0.217274

[eqn: bar{R^2}]:	0.180848

우도값:	3501.316

Durbin-Watson 값:	1.819396

A1--농립, 수렵업 및 임업

A2--일반어업, 양식업 및 관련 서비스

A3--광업

A4--제조업

A5--사회간접자본 및 기타서비스업

A6--전기, 가스 및 수도사업

A7--건설업

A8--도소매 음식 숙박

A9--공공 및 서비스

A10--금융운수 등 기타

A11--도소매 및 소비자 용품수리업

A12--숙박 및 음식점업

A13--운수, 창고 및 통신업

A14--금융 및 보험업

A15--부동산임대 및 사업서비스업

A16--공공행정, 국방 및 사회보장행정

A17--교육서비스업

A18--보건 및 사회복지사업

A19--기타 공공사회 및 개인서비스업

A20--가사서비스업

A21--국제 및 기타 외국기관

DLHOUR : 평균근로시간의 변화율

DLEM: 취업자 수의 변화율

DLM2 : 총통화의 변화율

DLCDRATE91 : 91만기 CD 유통수익률의 변화율

<부록 2>산업간 이동성 계산을 위한 Gauss program

new;

library pgraph;

m=8; @the number of category in an equally spaced set@

@data loading@

load em[104,21]=c:\work\ind.txt;

em=x1~x2~x3;

nindu=cols(em); @number of cross section industries@

timeobs=rows(em); @time observation@

idem=seqa(1,1,nindu);@index for categorization@

mem=zeros(timeobs,nindu); @to calculate transition matrix, we calculate quatile of industry at each time@

shor=zeros(timeobs-1,1); @shorrocks' index@

index2=zeros(timeobs-1,1); @second  index@

index3=zeros(timeobs-1,1); @third index@

@calculate quantiles of each industry at east time@

iter=1;

do until iter> timeobs;

mem[iter,.]=phi_yt(em[iter,.]);

iter=iter+1;

endo;

tran_prop(mem, 60);

@calculate transition probabilities at each time@

iter=1;

do until iter> timeobs-1;

y=tran_prop(mem, iter);

shor[iter,1]=(m-tra_ce(y))/ (m-1); @shorrocks's index@

index2[iter,1]=(m-mu2(y))/(m-1); @second index@

index3[iter,1]=mu3(y); @third index@

iter=iter+1;

endo;

xy(seqa(1,1,timeobs-1), shor);

xy(seqa(1,1,timeobs-1), index2);

xy(seqa(1,1,timeobs-1), index3);

proc mu2(y);

local x1,x2,x3,x4;

x1=eig(y);

x1=abs(x1);

x2=rows(x1);

x3=ones(x2,1);

x3=x3'x1;

retp(x3);

endp;

proc mu3(y);

local x1,x2,x3,x4;

x1=eig(y);

x1=abs(x1);

x1=sortc(x1,1);

x2=rows(x1);

x3=x1[x2-1,1];

x3=1-x3;

retp(x3);

endp;

proc tra_ce(y);

local x1,x2,x3;

x1=cols(y);

x2=1;

x3=0;

do until x2>x1;

x3=x3+y[x2,x2];

x2=x2+1;

endo;

retp(x3);

endp;

proc phi_yt(yit);

local temp,x1,x2,x3,x4;

temp=idem~yit';

x2=sortc(temp, 2);

x2=x2~idem;

x2[.,3]=x2[.,3]./nindu;

x3=1;

x2[.,2]=zeros(nindu,1); @actual value will be replaced by quatile number@

do until x3>nindu; @quantiles will be determined@

x4=1;

do until x4>m; @quantile determination@

if  x2[x3,3] >= (x4-1)/m; x2[x3,2]=x4; endif;

x4=x4+1;

endo;

x3=x3+1;

endo;

x2=sortc(x2,1);

x2=x2[.,2]'; @by industry@

retp(x2);

endp;

proc tran_prop(mem, timex);

local x1, x2, x3, x4,x5,x6;

/* initialization*/

x2=zeros(m,m); @transition probability@

x1=timex; @initial time@

x4=seqa(1,1,m); @states@

x3=counts(mem[x1,.]', x4); @counting of states@

x5=1; @initial industry@

do until x5>nindu;

x2[mem[x1,x5],mem[x1+1,x5]]=x2[mem[x1,x5],mem[x1+1,x5]]+1;

x5=x5+1;

endo;

retp(x2./x3);

endp;