구조적 취약성과 금리 정책의 효과:

Panel-VAR 모형을 이용한 분석

이상제*․정희수**

	<요 약>
금리 정책이 인플레이션이나 경제 성장 등 최종 목표에 영향을 미치는 파급 경로는 블랙박스(black box)라고도 불릴만큼 매우 복잡하고 불확실하며 경제 구조에 따른 변화가 많다. 일반적으로 정책 금리 인하는 일차적으로 금융시장에 영향을 주게 되며, 향후 투자, 소비, 수출 등 실물 경제로 확산되면서 경기 회복에 기여하는 것으로 알려져 있다. 그러나 경기 침체의 원인에 따라 금리 정책의 효과가 달라질 수 있기 때문에 정책 금리의 운용을 두고 논란의 여지가 발생하게 되며, 특히 경제의 구조적 왜곡이 존재하는 경우 정책 금리 인하가 오히려 경기 침체와 디플레이션을 초래할 가능성도 배제할 수 없게 된다. 따라서 본 연구에서는 경제의 구조적인 장애 요인으로 인해 금리 정책의 파급 경로가 왜곡됨으로써 예상과 다른 결과가 도출될 수도 있다는 관점에서 금리 정책의 효과를 분석하였다. 또한 분석 방법으로는 비슷한 경험을 한 한국과 일본 자료를 결합해 국가별 비관측 특정 요소를 모형 내에서 통제하는 Panel-VAR 모형을 이용함으로써 모든 변수를 단순히 내생 변수로 간주하는 기존의 VAR 모형의 단점을 보완하였다. 충격반응함수를 분석한 결과 금리 상승 충격은 금융 부문의 취약성에 일정 기간 유의한 영향을 끼침을 알 수 있으며, 금리 정책이 산출물에 미치는 파급 효과는 경제 내 취약성에 따라 영향을 받긴 하지만 대체로 이론적으로 기대하는 방향으로 나타나는 것으로 보인다. KEY WORDS: 구조적 취약성, 금리 정책, Panel-VAR

* 한국금융연구원 연구위원(sclee@kif.re.kr)

** 하나경제연구소 수석연구원(hsjung@hanari.re.kr)

Ⅰ. 문제 제기

2004년 하반기 들어서 경기 회복이 가시화되고 유가 상승에 따라 인플레이션 압력이 증가하면서 세계 주요국 중앙은행들이 2002년 이래 지속되어온  그간의 경기 부양적 통화 정책 기조에서 정책 금리 인상 등 긴축 기조로 전환하였다. 예컨대 JP Morgan이 모니터링하고 있는 세계 주요 27개국 중앙은행 중 정책 금리를 인상한 나라가 미국, 영국 등 13 개국, 인하한 나라가 캐나다, 스웨덴 등 8개국, 동결한 나라는 6개국이다(신성우 2005). 우리나라의 경우는 2002년 이래 저금리 기조를 이어가고 있으며, 2004년 중에도 경기 회복 촉진을 위해 8월과 11월 두 차례에 걸쳐 익일물 콜 금리 정책 목표를 인하하여 현재 3.25%까지 떨어져 있어 향후 정책 금리의 운용 방향에 대한 관심이 매우 높다. 이는 한국은행의 금융통화위원회에서 앞으로 정책 금리 목표 수준을 어떻게 운용할 것인지가 여러 가지 경제 활동에 커다란 영향을 미치는 것으로 인식되고 있기 때문이다.

그런데 금리 정책이 인플레이션이나 경제 성장 등 최종 목표에 영향을 미치는 파급 경로는 블랙박스(black box)라고도 불릴만큼 매우 복잡하고 불확실하며 경제 구조에 따른 변화가 많다(Bernanke and Gertler 1995 참조). 일반적으로 정책 금리를 내리면 먼저 금융 시장에서 금융 상품 간의 연계를 통해 단기 및 장기 상품의 금리가 하락하고(금리 경로), 외환시장에선 자국 화폐 가치가 떨어지고(환율 경로), 주식시장에선 주가가 상승하고(주가 경로), 자산가치와 대차대조표에 영향을 미치는(신용경로) 것으로 알려져 있다. 이러한 금융 변수의 변화는 다시 투자, 소비, 수출 등 총수요와 물가 등에 영향을 미치는 파급 경로를 거치게 된다.

그러나 경기 침체의 원인 또는 불황의 본질이 무엇이냐에 따라 정책 효과가 다를 수 있어 정책 금리 운용을 두고 논란이 끊이지 않고 있다. 예컨대 경기 침체의 원인이 경기순환 상의 총수요 부족 때문이라면 금리 인하를 통해 일정한 시차를 두고 투자와 소비를 촉진하여 총수요를 회복하는 정책이 효과를 발휘할 수 있고 경기 침체 기간도 단축할 수 있다.

그런데 경기 호황 과정에서 주가가 과대 평가되고 투자가 왕성하게 이루어져 과잉 투자가 누적되어 있고 미래 소득 증가에 대한 낙관적 기대에 따라 과잉 소비도 이루어져 경제 내에 과잉 불균형이 누적될 경우 어느 시점에서 이러한 불균형이 조정을 받는 과정에서 경기 침체가 초래될 수도 있다. 이 때는 경제 각 부문에 퍼져 있는 과잉 상태가 해소되어 미래의 불확실성이 제거되고 또한 새로운 성장 분야가 등장하여 투자 기회가 확대되어야 근본적으로 경기 회복의 기반이 만들어질 수 있을 것이다. 따라서 통화 정책이 실물 변수에 미치는 효과는 한계가 있을 수 있다. 왜냐하면 자본 비용이 낮아지더라도 기업은 신규 투자보다 과잉 투자 해소에 더 주력하고 가계도 과잉 채무 해소를 위해 소비보다 저축을 늘릴 수 있기 때문이다.

물론 금리가 낮아져 금융 비용 부담이 줄어들면 기업의 기대 수익이 증가하여 과잉 상태 해소 기간 동안 경기의 추가적인 하락을 막고 향후 투자 여력을 보전하는 효과를 기대해 볼 수도 있다. 가계의 경우도 금리 하락이 이자 소득 생활자의 소득을 감소시켜 소비를 위축시키는 면이 있지만 가계의 이자 지급 부담을 낮추어 그만큼 소비 여력을 키울 수 있다.

그러나 저금리와 환율 약세가 이어질 경우 부실 기업은 실질적으로 비용을 거의 들이지 않고 자신의 부채를 유지해 나갈 수 있기 때문에 우량 기업이 생산성 증대를 위한 활동에 투자할 유인이 희석되고, 따라서 총투자가 감소할 가능성도 있다. 즉, 부실 기업으로 인해 기업 부문이 취약하고 이에 따라 부실 채권을 안고 있는 금융기관이 존재하여 심각한 구조적 왜곡이 있는 경제의 경우에는 통화 정책의 완화 기조가 결과적으로 오히려 경기 침체를 더욱 부추기는 정반대의 결과를 초래할 수 있다는 것이다.

또한, 예컨대 부도처럼, 가까운 미래에 확실히 일어날 일이 미래로 연기됨으로써 중기적으로 불확실성이 증대하는데, 부실 기업보다는 위험부담까지 안고 있는 우량 기업이 이러한 불확실성에 더욱 민감하게 반응하여 투자가 위축될 수도 있다. 금융기관 측면에서는 유동성은 풍부한데 우량 기업의 부채감소가 이어지고 마땅한 대출처를 찾지 못한 상황에서 총대출 규모가 증가하지 않더라도 대출의 구성이 왜곡될 수 있다. 즉, 기존 부실 대출의 연장 등이 이루어질 경우 금융기관 대차대조표의 건전성을 잠식하고, 정작 수요 증가가 있을 때 이에 대응하지 못할 우려가 있다.

재정 정책 측면에서도 비슷한 논의가 있다. 즉, 확장적 재정 정책이 양(+)의 승수 효과를 가져 총수요나 GDP의 증가를 가져온다는 전통적 견해나, 또는 구축 효과, 먼델-플레밍 모형 및 리카르도 등가 정리(0의 승수 효과) 등에서처럼 경기 부양 효과가 줄어드는 것이 아니라, 오히려 음(-)의 승수 효과를 가져 경기 침체를 초래할 수 있다는 소위 ‘독일 견해’(German View)라는  이론적 가능성이 제기된 후(Fels and Froehlich 1986) 후속 연구와 실증 연구가 많이 이루어지고 있다. 예컨대 Giavazzi and Pagano(1990)는 1983-86년간의 덴마크와 1987-89년간의 아일랜드 사례 연구에서 재정 긴축이 지속적 경기 회복과 연관됨을 발견하였다. 1990년대 후반 캐나다의 경우에도 아주 급격한 재정 긴축이라도 그 영향이 아주 제한적이며, 결과적으로 경제 활동에 긍정적인 결과를 가져옴이 지적되기도 한다(Barry and Devereux 2003).

그러나 경제 내에 구조적 왜곡이 있을 경우 통화 완화 정책이 경기 침체와 디플레이션을 초래할 수 있는지에 대한 실증 연구는 매우 드물다. 선진국의 금리 정책 운용 경험을 살펴보면 미국, 영국, 호주의 경우 1990-93년 중 3~4년에 걸쳐 단기 정책 금리를 연속적으로 대폭 인하하였는 데도 불구하고 경제 내 불확실성이 높아 소비, 투자 심리가 위축되면서 경기가 본격적인 회복 국면에 진입하기까지는 상당 기간이 소요되었다. 일본의 경우 단기 정책 금리를 1991년 9월 이후 1995년 4월까지 6%에서 1%까지 낮추고 그후 계속 낮은 수준에서 유지해 왔음에도 불구하고(<그림 1> 참조) 2004년에 이르기까지 장기 침체에서 벗어나지 못한 경험이 있다. 이는 1990년대 초 버블 붕괴 전후의 과잉 투자에서 비롯한 기업 부문의 수익성 악화 및 부도 증가, 고용 불안, 자산 가격 하락에 따른 가계 부문의 대규모 자본 손실, 금융 시스템 불안정에 따른 금융 중개 기능 약화 등으로 장래 경제에 대한 불확실성이 상존한 데 근본 원인이 있는 것으로 지적되고 있다(박종승 2001).

이와 같이 이론적으로 여러 가지 가능성이 병존할 경우 어떤 가능성이 더 높은지를 확인하려면 실제 자료를 통해 그 크기를 계량적으로 살펴볼 수밖에 없다. Jen and Yilmaz(2001)은 일본의 자료를 이용하여 기업 부문과 금융 부문의 취약성이 외생적으로 주어져 있을 때는 통화 완화 정책의 전통적인 효과가 그대로 나타나지만, 기업 부문 및 금융 부문의 취약성이 체계 내의 다른 변수들과 연계되어 내생성을 가질 경우에는 통화 완화 정책이 총수요 감소와 물가 하락 등을 초래하는 디플레 효과가 있음을 실증적으로 확인하였다. 이상제(2001)는 기업 및 금융 부문의 상황이 일본과 유사한 우리나라에서도 통화 완화 정책이 총수요 감소 및 디플레 효과를 초래하는지를 분석하였다. 금리를 인상할 때 경제의 취약성이 감소하여 일정 기간 이후 시점부터 산출량이 증가하는 효과가 나타나지만, 그 크기가 금리 충격이 직접 산출량에 미치는 효과에 비해서 매우 작아 금리 인상이 산출량에 미치는 총효과는 음으로 나타남을 보였다. 계량적인 분석은 물론 분석 대상으로 정한 표본 기간, 계량 모형 및 사용 변수에 따라 결과가 크게 달라질 수 있다는 한계가 있다. 그러나 이 문제가 최근 저금리 정책의 향방을 둘러싸고 끊임없이 논란이 되고 있는 점을 감안할 때 이론적 가능성에만 머물지 않고 다양한 분석 방법을 통해 실증적으로 고찰해 보는 것은 의미가 있을 것으로 보인다.

이하 본 논문의 구성은 다음과 같다. 먼저 제II절은 분석을 위한 계량 모형을 설정하고 사용하는 데이터를 설명하며 제III절은 계량 분석 결과를 제시하고 있다. 제IV절에서는 분석 결과로부터 얻을 수 있는 정책적 시사점을 정리하였다.

<그림 1> 한국과 일본의 정책금리 변화 추이

Ⅱ. 계량 모형 설정

통화 정책의 파급 경로와 파급 시차에 대한 계량 연구는 대개 시뮬레이션이나 충격반응함수(impulse response function) 등을 이용하여 이루어지고 있다.

시뮬레이션 분석에서는 이론적 모형에 근거하여 경제 구조를 나타내는 일련의 방정식을 설정하고 이들로 구성된 중․대 규모의 일반 균형 거시 계량 모형을 활용하여 다양한 정책 변수들이 변할 때  성장이나 물가에 미치는 효과를 분석하는 것이다. 그러나 구조 모형을 통한 시뮬레이션 분석은 경제 구조를 어느 정도 정확하게 반영하느냐에 따라 분석 결과가 크게 달라질 수 있을 뿐만 아니라, 구조 모형에 사전적으로 가해지는 제약이 자의적일 수 있고, 경제 주체들이 합리적일 때는 모형 내 변수의 수준이 변할 때 모형의 계수도 함께 변할 수 있음에도 불구하고 불변성을 가정하는 문제점, 그리고 파급 경로 분석 시 잡음이 포함될 가능성이 높다는 일반적 문제점을 내포하고 있다. 따라서 본 연구에서는 금리 정책에 있어서 구조적 취약성이 미치는 영향을 분석하는 데 구조 모형의 대안으로서 축약 모형을 사용하여, 식 (1)과 같은 VAR 모형을 구성하였다.

[eqn: y_t = A_1 y_t-1 +...+ A_p y_t-p + Bx_t + epsilon_t]	(1)

식 (1)에서 yt는 모형 내 내생 변수들로 이루어진 벡터, xt는 외생 변수로 이루어진 벡터이다. A1,...,Ap 및 B는 추정해야 할 계수들로 이루어진 행렬들이다. [eqn: epsilon_t]는 분산-공분산 행렬이 [eqn: OMEGA]인 백색잡음(white noise)이다. [eqn: epsilon_t]의 경우, 현시점 상관관계(contemporaneous correlation)는 있을 수 있지만, 시차 상관(serial correlation)은 없으며, 우변의 설명 변수들과도 상관관계가 없다고 가정한다. 실제 상황에서 각 경제 변수의 완전한 과거 역사가 일반적으로 관측되지 않으므로 관측치를 이용해서 변수들의 시계열 관계를 식별하기 위해서는 가정이 불가피하다. 식 (1)은 이 점을 고려해서 각 관측 시점에서의 [eqn: y_t]의 과거 전 기간에 대한 사영이 과거 p개의 관측치에만 의존한다고 가정하고 있다. 각 변수들의 과거 시차가 p로 같을 필요는 없지만 일반적 관행을 따라 동일한 시차를 설정하였다.

벡터자기회귀분석(Vector Autoregressive Regression, VAR) 기법은 관측치가 많은 거시 경제 시계열 자료를 분석하는 데에 주로 사용되어 왔다. 시계열 분석에 있어서 분석 자료는 대개 오랜 기간에 걸친 각 변수들의 움직임을 이용한다. 그런데 본 연구의 분석 대상인 ‘구조적 취약성과 금리 정책의 효과’와 관련하여서는 일본이나 우리나라 어느 한 나라만을 대상으로 할 경우 모두 구조적 취약성이 두드러진 역사적 시간이 상대적으로 짧아 충분한 길이의 시계열 자료를 확보하는 데 어려움이 따른다.

한 가지 방법으로 일본과 우리나라 자료를 결합(pooling)하여 식 (1)의 계수들을 추정해 볼 수 있다. 그러나 어느 한 단일 시계열이 아니라 그룹으로 이루어진 패널 데이터에 대해 VAR 기법을 적용하기 위해서는 개별 시계열들의 이질성을 고려할 수 있는 패널 기법이 추가되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 Holtz-Eakin, Newey and Rosen (1988)의 Panel 데이터 VAR(VAR in panel data, Panel-VAR) 기법을 이용한다.

횡단면 단위들을 하나로 풀링하는 것은 여러 가지 장점이 있다. 첫째, 시계열 안정성 가정(time stationarity)이 완화될 수 있다. 횡단면 단위가 많으면 시간에 따라 변하는 시차 계수를 허용할 수 있다. 둘째, 많은 수의 횡단면 단위에 대한 점근 분포 이론(asymptotic distribution theory)에 따르면 VAR 추정 시 단위근이나 발산 해가 없어야 하는 일반적인 조건이 필요하지 않게 된다. 물론 발산 과정이 들어 있으면 모형의 결과를 해석하는 데 어려움이 따른다. 또한 Panel-VAR모형은 변수 선택에 있어 자의적인 특정 변수에 의해 유도되기보다는 변수의 동시적인 움직임(contemporary movements)에 대한 통계적 모형을 보여주며, 변수의 독립성이 충분히 반영되기 때문에 모형에 포함된 모든 변수가 연결(jointly) 내생 변수로 인식된다(Love and Zicchino 2002).

그런데 자료를 결합하여 식 (1)의 모수들을 추정하기 해서는 각기 다른 횡단면 단위별로 횡단면 자료가 생성된 하부 구조(underlying structure)가 동일해야 하는 제약이 따른다. 하지만 실제로 일본과 우리나라 자료를 이용하는 데 있어서 변수들 간의 시계열 관계가 각 횡단면 단위별로 동일하다는 제약은 충족되기 어려운 일이므로 이러한 제약을 완화할 필요가 있다.

풀링 제약을 완화하는 한 가지 방법은 ‘개별효과’를 허용하는 것으로 기술적으로는 식 (1)에 개별 횡단면 단위마다 특정 절편항을 추가하는 것이다. 안정적인 VAR에서 절편의 변화는 그 변수의 평균의 변화를 의미하므로 개별효과의 허용은 횡단면 단위마다 변수 수준의 개별 차이 또는 이질성을 허용하는 것과 같다.

횡단면 단위의 이질성을 고려하는 두번째 방법은 식 (1)의 이노베이션 항 [eqn: epsilon_{t}]의 분산이 횡단면 단위마다 변하는 것을 허용하는 것이다. VAR에서 이노베이션 항 분산의 변화는 각 변수들의 분산 변화에 해당하므로, 횡단면 단위별 이노베이션 항의 분산이 서로 다른 이분산성을 허용하는 것은 결국 변수의 변동성에 있어서 횡단면 단위별로 이분산성을 허용하는 것과 같다. 본 논문에서는 개별효과와 이노베이션 분산의 횡단면 단위별 이분산성을 모두 고려한 모형을 사용한다.

시계열 안정성 가정을 완화하는 개별 효과를 고려한 모형은 Chamberlain(1983)이 제시한 모형을 수정해서 얻을 수 있다. 일반적으로 T 기간에 걸쳐 관측된 N 개의 횡단면 단위가 있다고 가정할 때, 식 (1)에 개별 효과와 시계열 불안정성을 허용하고 패널 데이터 형식을 강조하여 다시 쓰면 식 (2)와 같다.

[eqn: y _{i `t} = alpha _{0`t} + sum _{l=1} ^{p} alpha_{l`t} `y _{i `t-l} +sum _{l=1} ^{p} delta_{l`t} `x _{i `t-l}+ PSI_{t}` f _{i} + epsilon _{i `t}] ,  i=1,..., N; t=1,...,T       (2)

식 (2)에서 i는 횡단면 단위, 즉 본 논문의 경우 일본과 우리나라를, t는 시점을 의미한다. fi는 관측되지 않은 개별 효과이다.

식 (2)가 사영식이므로 이노베이션 항 [eqn: epsilon_{i`t}]는 식(3)의 직교 조건(orthogonality condition)을 충족해야 한다.

[eqn: E`[y _{i `s} epsilon _{i `t} ]= E`[x _{i `s} epsilon _{i `t} ]= E`[f_{i} `epsilon _{i `t} ]=0`,``````````(s<t)]	(3)

이러한 직교 조건은 시차 변수들이 식 (2)의 추정에 있어서 도구 변수로서 자격이 있음을 의미한다. 그런데 식 (2)의 모수를 식별하기 위해 식 (3)의 직교 조건을 사용하기 위해서는 미관측된 개별 효과 [eqn: f_{ i}]의 존재를 다뤄야 한다. 시차 독립 변수를 갖는 모형에서 개별 효과를 추정해야 할 상수로 설정하는 것은 적절하지 못하다는 것이 알려져 있다. Panel-VAR 모형에서는 종속 변수의 시차로 인해 개별 효과가 설명변수와 높은 상관관계를 가질 수 있기 때문이다. 따라서 일반적으로 식 (2)를 변환하여 개별 효과를 제거하여 추정한다.

Holtz-Eakin, Newey and Rosen (1988) 참조

그러나 흔히 사용하는 평균 차분(mean-differencing)을 하게 되면 추정 계수에 편의(bias)가 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Helmert 변환을 통해 선행 평균 차분(forward mean-differencing)을 실시하였다. 이 방법은 변환된 변수와 시차 설명 변수 간의 직교성을 보전하기 때문에 시차 설명 변수를 도구 변수로 사용하여 일반화 모멘트 추정 방법(Generalized Methods of Moments, GMM)으로 추정할 수 있다. 또한 식 (2)에 포함된 시간 더미변수도 평균을 차감하여 제거하였다.

Helmert 변환은 처음 (T-1)개의 관측치 각각에 대해 표본내의 나머지 모든 미래 관측치의 평균인 선행 평균(forward mean)을 차감하는 과정을 의미한다(Arellano and Bover 1995). 즉, 변수 zit의 Helmert 변환식은 [eqn: z_{i t} sup * = c_t [ `z_{i t} - 1 over {(T - t )} (z_{i (t+1)} + ... + z_ {i T})`` ], `````````````t=1, ..., T-1]. 여기서 ct는 분산을 동일하게 하기 위한 가중치이다.

식 (2)의 추정식을 근거로 충격반응함수를 분석하기 위해서는 신뢰 구간의 추정을 반드시 필요로 한다. 충격반응함수 행렬은 추정 계수에서 생성되기 때문에 계수의 표준 오차를 고려할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 몬테칼로(Monte Carlo) 시뮬레이션 방식으로 500번 반복 추정하여 충격반응함수의 표준 오차를 도출하였다.

본 연구에 사용된 데이터는 콜금리, 환율, 소비자 물가, 산출량, 기업 부문의 취약성, 금융 부문의 취약성 등 6변수를 사용하였다. 한국의 경우 연율로 측정된 월별 콜금리, 원/달러 환율, 소비자물가지수(2000=100)를 사용하였으며, 산출량은 계절조정 후 산업생산지수(2000= 100)를, 기업부문의 취약성은 어음부도율을, 금융 부문의 취약성은 은행업 주가지수를 종합주가지수로 나눈 지표를 각각 대용 변수로 사용하였다. 일본의 경우에도 월별 콜금리, 엔/달러 환율, 소비자물가지수(2000=100), 산업생산지수(2000=100)를 사용하였으며, 기업부문의 취약성은 월별 부도 금액을 회사채 발행 잔액으로 나눈 지표로 대체하고 금융 부문의 취약성은 은행업 주가지수를 토픽스지수로 나눈 지표를 대용 변수로 사용하였다. 한편, 변수 가운데 콜금리, 기업 부문의 취약성, 금융 부문의 취약성 등 백분율로 표시된 변수는 차분하여 사용하였으며, 나머지 변수(환율, 물가지수, 산출량)에 대해서는 로그 차분을 통해 증가율로 변환하였다. 분석 기간은 1991년 1월부터 2004년 11월까지 월별(monthly)자료를 사용하였다.

한국의 경우 외환위기 전후 금융 환경이 크게 변한 점을 고려해 분석기간을 1998년 1월부터 2004년 11월로 세분한 결과를 부록에 첨부하였다.

각 변수들을 모형에 포함한 논거는 다음과 같다. 통화 정책이 어떤 방향으로 얼마만큼 변하는지를 측정하는 통화 정책의 식별 방법에 대해서는 연구자별로 의견이 크게 달라 합의가 이루어지지 않은 상태이다. 일반적으로 통화 정책은 통화 총량 특히 총통화량의 변화를 통해 식별되어 왔으나 통화 수요나 유통 속도 변화 등을 수용하여 통화 공급이 변하기도 하기 때문에 통화 총량의 증가율이 통화 정책 의도를 그대로 반영하지 못할 수 있다. 또한 1990년대 이후 일본과 한국 두 나라 모두 실물 경제 변수의 움직임에 대한 콜금리의 설명력이 점차 높아지고 있음을 감안해 콜금리를 통화 정책 변수로 선택하였다. 정책 변수로서 통화 지표 대신 콜금리를 사용할 경우 미국을 비롯한 여러 국가의 실증 연구에서 보는 것처럼 충격반응함수가 일반적으로 알려진 것과 배치되는 현상인 ‘물가퍼즐(price puzzle)’이 더욱 두드러지게 나타나는 단점이 있으나, Sims(1980) 이후 Bernanke and Blinder(1992), Sims(1992), Söderlind(1998) 등의 연구에서는 단기 금리를 정책 변수로 사용할 것을 권장하고 있다.

우리나라 통화 정책은 경제성장과 물가안정 목표를 달성하기 위한 중간목표변수로서, 1979년 4월 이후 1996년 12월까지는 M2를, 1997년부터는 M2와 MCT를 공식적인 중심통화지표로 채택하다가, 1998년 4월부터 물가안정목표제 도입과 함께 콜금리를 통화 정책의 운용 목표로 설정하고 있다.

개방경제 하에서는 금리가 변동할 경우 국내 통화 표시 자산과 해외 통화 표시 자산의 상대 가치가 변동하여 명목 환율과 실질 환율의 변화를 초래하고, 이에 따라 교역 조건이나 수입품의 국내 가격이 변동하여 수출입 및 물가 수준에 영향을 미치게 된다. J-곡선 효과(J-curve effect)로 환율 변동이 수출입에 미치는 효과를 단기적으로 파악하는 것이 어렵지만, 통화 정책이 명목 또는 실질 환율에 영향을 미친다는 사실은 Rogers(1999) 및 Kalyvitis and Michaelides(2001)이나 Chung and Kim(2001), Cho and West(2001), 장동구(2001) 등의 최근 연구에서도 확인되고 있다.

통화 정책의 효과와 관련한 논란의 핵심은 경제 내에 구조적인 취약성이 존재하여 정책의 전달 경로를 왜곡함으로써 원하는 방향과 반대의 결과를 얻을 수도 있다는 것이다. 따라서 취약성을 결정하는 요인, 즉 취약성 지표의 설정이 매우 중요한데, 실제로 이를 정의하고 자료를 수집하는 데 있어서 개념적, 통계적 어려움이 있다. 외환 위기 이후 위기 재발 방지를 목적으로 거시 건전성 분석(macroprudential analysis), 대외 취약성 평가(external vulnerabilities assessments), 조기경보 체계, 외환보유액 적정성, 대외 채무 유지 가능성(debt sustainability) 등 관련 분야의 연구가 많이 축적되고 있지만, 특히 비은행 금융기관이나 기업 부문의 평가는 어려운 것으로 지적되고 있고 금융 부문의 취약성, 또는 건전성에 대해 일반적으로 합의된 정의는 없는 상태이다(IMF 2001, 2003).

기업 부문은 주로 미래 현금 흐름과 자산 가치에 영향을 미치는 충격, 즉 자산 가격의 하락, 금리 상승, 성장 부진 등의 충격에 노출되어 있다. 환율이나 금리 변동이 기업 부문의 대차대조표에 미치는 잠재적인 영향을 평가하기 위해서는 기업 부채 비율, 수익성, 현금 흐름, 외화포지션 및 재무 구조 등과 관련한 지표들이 기업 부문의 취약성을 나타내 줄 수 있을 것이다. 예컨대 기업의 부채 비율이 높을수록, 유동성이 떨어질수록 충격에 더욱 취약할 수밖에 없고, 외환 위기에서 보듯이 외화 포지션도 중요한 위험 요소이다.

금융 부문의 취약성은 광의로 해석하는 경우에는 관련 거시 지표에서부터 금융기관 주가, 신용 스프레드 및 신용 등급  등 시장지표들까지 포함하여 금융 체계의 건전성에 관련한 지표들을 모두 포괄하는 개념이다. 협의의 개념은 통상 CAMELS 형식의 집계 지표들 중 자본 적정성, 자산 건전성, 수익성, 유동성 및 시장 위험 민감도 등을 포함한다. 유동성이 낮고, 헤지되지 않고, 충분히 분산되지 않은 포트폴리오에 충격이 왔을 때 그 충격을 흡수할 자기자본이 충분하지 않을 때 금융 부문의 취약성이 증가한다.

이들 다양한 지표들 가운데 분석적으로 중요하고, 쓸모 있고, 특정 금융기관 뿐만 아니라 보편적으로 적용할 수 있고, 원하는 주기(frequency)의 시계열 유무, 정보 함의가 높은 지표를 선정하여야 할 것이다. 본 연구에서는 기업 부문의 취약성을 나타내는 대용 변수로 어음부도율을 사용하였는데, 기업의 수익성이나 재무 구조가 취약하여 부도 발생 가능성이 있는 한계 기업이 많을수록 어음부도율이 증가할 것이기 때문이다. 일본의 경우에는 어음부도율 자료를 구하기 어려워 이와 비슷한 개념으로 월별 부도 금액을 회사채 발행 잔액으로 나눈 지표를 사용하였다. 금융 부문의 취약한 재무 구조를 반영하는 대용 변수로는 은행의 건전성 등에 대한 시장의 종합적인 평가가 주가에 반영된 것으로 가정하여 두 국가 모두 은행업 주가지수를 종합주가지수(토픽스지수)로 나눈 지표를 사용하였다.

추정에 앞서 각 변수에 대한 안정성 여부를 판단하기 위해 Im, Pesaran and Shin(2003)의 패널 단위근 검정법을 이용하여 패널 단위근 검정을 실시하였으며 그 결과는 <표 1>에 나타나 있다. 수준 변수의 경우 기업 부문 취약성을 제외한 나머지 변수에서 단위근이 존재한다는 귀무가설을 기각하지 못함으로써 불안정한 것으로 나타났으나, 안정적인 변수를 얻기 위해 각 변수를 차분한 결과 모든 변수들에 대해 1% 유의 수준에서 귀무가설을 기각할 수 있었다. 따라서 본 연구에서는 백분율로 표시된 콜금리, 기업 부문 취약성, 금융 부문 취약성 변수는 차분을, 환율, 물가지수, 산출량 변수는 로그 차분한 자료를 사용하기로 한다.

<표 1>                        패널 단위근 검정 결과

	Call	EX	DEF	FI	CPI	PI
Level변수
[eqn: t]값	-2.306	-1.867	-6.999	-2.087	-0.028	-0.062
[eqn: W _{t}]	-1.271 (0.102)	-0.552 (0.290)	-8.960* (0.000)	-0.913 (0.181)	2.462 (0.993)	2.405 (0.992)
차분변수
[eqn: t]값	-7.973	-7.630	-14.945	-11.700	-9.652	-10.202
[eqn: W _{t}]	-10.557* (0.000)	-9.995* (0.000)	-21.981* (0.000)	-16.663* (0.000)	-13.308* (0.000)	-14.208* (0.000)

주: 1) (  )안은 p-value이며, * : 1% 유의수준, ** : 5% 유의수준을 의미함.

2) Call: 콜금리, EX: 환율, DEF: 기업 부문 취약성, FI: 금융 부문 취약성, CPI: 물가지수, PI: 산출량

Ⅲ. 추정 결과

본 연구에서는 구조적 취약성의 존재 유무에 따른 효과를 분석하기 위해 두 가지 모형을 추정하였다. 첫째는 모형내 모든 변수들이 내생적인 경우(내생모형)이고, 둘째는 기업 부문 및 금융 부문 취약성 등 경제의 구조적 취약성이 외생적이라고 가정한 경우(외생모형)이다. 두 모형의 추정 결과는 <표 2>과 <표 3>에서 보여준다.

<표 2>             구조적 취약성이 포함된 모형의 GMM 추정 결과

	Call(t)	EX(t)	DEF(t)	FI(t)	CPI(t)	PI(t)
Call(t-1)	0.2200** (2.28)	0.0011 (0.24)	-0.1419 (-1.66)	-0.0036 (-0.39)	0.0004 (1.12)	-0.0015 (-0.10)
EX(t-1)	6.5139** (2.22)	0.0970 (0.53)	4.5945 (1.67)	-0.0403 (-0.15)	0.0232** (2.29)	-0.0686** (-2.28)
DEF(t-1)	0.0135 (1.82)	-0.0009 (-1.30)	-0.5116* (3.83)	-0.0007 (-0.689)	-0.0001 (-0.53)	0.0004 (1.51)
FI(t-1)	0.1503 (0.22)	-0.0208 (-0.41)	-0.6970 (-0.36)	-0.0927 (1.46)	-0.0005 (-0.15)	-0.0071 (-0.74)
CPI(t-1)	0.7961 (0.07)	-1.0249 (-1.41)	15.7106 (0.51)	0.5971 (0.46)	0.3304* (5.05)	-0.0908 (-0.35)
PI(t-1)	1.3216 (0.46)	-0.1828 (-1.49)	6.2822 (0.97)	0.4262 (1.44)	0.0006 (0.04)	-0.2036* (-3.39)

주: 1) (  )안은 t-값이며, * : 1% 유의수준, ** : 5% 유의수준을 의미함.

2) Call: 콜금리, EX: 환율, DEF: 기업 부문 취약성, FI: 금융 부문 취약성, CPI: 물가지수, PI: 산출량

<표 3>          구조적 취약성이 포함되지 않은 모형의 GMM 추정 결과

	Call(t)	EX(t)	CPI(t)	PI(t)
Call(t-1)	0.2230** (2.28)	0.0008 (0.17)	0.0004 (1.11)	-0.0016 (-1.05)
EX(t-1)	6.4999** (2.26)	0.0967 (0.53)	0.0233** (2.31)	-0.0702** (-2.35)
CPI(t-1)	0.9003 (0.08)	-1.0130 (-1.36)	0.3299* (4.98)	-0.0682 (-0.26)
PI(t-1)	1.2526 (0.43)	-0.1804 (-1.41)	0.0009 (0.06)	-0.2079* (-3.46)

주: 1) (  )안은 t-값이며, * : 1% 유의수준, ** : 5% 유의수준을 의미함.

2) Call: 콜금리, EX: 환율, CPI: 물가지수, PI: 산출량

일반적으로 정책 변수가 다른 변수에 미치는 효과의 크기나 지속기간 등 동태적 효과는 충격반응함수(impulse response function)를 통해 분석한다. 따라서 VAR 모형의 계수 행렬을 추정한 다음 VAR 체계를 벡터 이동평균 형태로 전환하여 충격반응함수를 구하여야 한다. 그런데 VAR 모형을 추정하여 얻은 공분산 행렬은 일반적으로 대각 행렬이 아니므로 식(2)의 연립방정식 체계를 Choleski의 분해 방법을 이용해 축차적으로 직교화하는 경우 변환된 오차항도 축차적으로 정의되어 변수의 나열 순서(ordering)에 따라 충격반응함수가 달라진다. 공통적인 요소의 영향은 VAR 체계내에서 먼저 오는 변수에 귀속시키기 때문이다. 따라서 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위해서는 변수의 순서가 적절히 결정되어야 한다.

이와 관련하여 통화 정책이 거시 변수에 즉각적인 영향을 미치는 반면, 경제 상황이 변할 때 이에 대한 정책 대응이 당기에 일어나지 않고 시차를 두고 나타난다면 정책 변수를 다른 거시 변수들보다 앞에 둘 수 있을 것이다. 반면 통화 정책이 경제 변수의 움직임에 즉각 대응하지만, 그 효과가 시차를 두고 나타난다면 정책 변수를 다른 거시 변수들보다 뒤에 배열할 수 있을 것이다. Sims류의 연구에서는 통화 정책 변수들이 동일시기에 다른 거시 변수들의 영향을 받지 않는다고 가정한다. 즉, VAR체계에서 정책 변수를 다른 변수들보다 앞에 놓는다. 한편 장동구(2001)를 비롯하여 Bernanke and Blinder(1992), Bernanke and Mihov(1998) 및 Walsh(1998) 등은 거시 경제변수 다음에 정책 지표 변수를 배열하여 통화 정책의 외생적 충격을 식별할 수 있다고 본다. 본 연구에서는 Sims류의 연구를 따라 VAR 모형의 변수 나열 순서를 결정하였다.

모형의 추정 결과를 바탕으로 금리 상승에 대한 모형 내 변수들의 충격반응함수를 도출해 볼 수 있다. <그림 2>은 기업 및 금융 부문의 구조적 취약성을 내생 변수로 설정한 모형의 경우에 있어서 금리 상승에 대한 충격반응함수이다. 콜금리를 1표준편차만큼 올리는 충격이 있을 때 (a)에서 보면 환율은 당기에 이론적으로 기대하는 방향과 반대의 유의한 반응을 보이고 있다. 그리고 (b)와 (c)에서 보듯이 기업 부문의 취약성은 금리 상승에 대해 유의한 반응을 나타내지 않지만, 금융 부문의 취약성은 1~2개월까지 유의하게 증가함을 알 수 있다. (d)는 금리 상승 충격이 있을 때 소비자 물가로 측정한 물가상승률의 동학적 반응을 보여주고 있다. 이 모형에서는 금리가 상승할 때 물가가 상승하는 물가 퍼즐이 관찰되고 있다. 즉, 금리 상승 충격이 있는 시점으로부터 2~3개월째까지 유의한 물가 상승 반응이 나타나다가 영향력이 점차 작아지면서 약 7개월 이후 사라지는 형태를 보이고 있다. (e)는 금리 상승에 대한 산출량의 충격 반응을 보여주고 있다. VAR 모형의 충격반응함수가 일반적으로 수준 변수를 이용할 때 매끄러운 모양으로 나타나고 차분 변수를 이용하면 불규칙한 모양을 보이는데, 대체적으로 負의 반응을 보이는 가운데 3개월째 유의하지 않은 陽의 반응이 나오는 것은 VAR의 이러한 특성에 기인한 것으로 보인다.

또한 <그림 3>에서는 기업 및 금융 부문의 구조적 취약성이 산출량에 미치는 영향력을 보여주고 있다. (a)와 (b)는 기업 및 금융 부문의 구조적 취약성에 대한 산출량의 충격 반응을 보여주고 있으나 대체로 유의하지 않는 것으로 나타났다.

본 연구에서는 정책 변수가 변할 때 기업 및 금융 부문의 취약성이 미치는 영향의 크기는 구조적 취약성 변수를 완전히 제거한 모형의 충격반응함수를 추정한 뒤 이들 변수를 포함한 내생모형의 충격반응함수와 비교하여 그 차이를 구조적 취약성의 효과로 간주하여 추가적인 분석을 실시하였다. 이 경우 구조적 취약성 자체가 모형의 내생 변수에서 제외되기 때문에 구조적 취약성이 물가 및 생산에 직접 미치는 영향뿐만 아니라 정책 변수가 구조적 취약성을 경유해 미치는 효과까지 차단되어 그 차이가 구조적 취약성의 효과를 보여주게 된다. <그림 4>에서 보면 구조적 취약성이 물가에 미치는 효과는 금리 상승 충격이 있은 후 대체로 10개월까지 크기는 미미하지만 물가를 상승시키는 압력으로 작용하는 것으로 나타났다. 반면 산출량에 미치는 효과는 금리 상승 충격 후 대체로 9개월 시점까지 負의 효과를 보이다가 그 이후 미미하나마 陽의 효과를 보이는 것으로 나타났다.

<그림 2> 콜금리의 충격에 대한 각 변수의 충격반응함수

(a) Response of EX to Call shock (b) Response of DEF to Call shock (c) Response of FI to Call shock

(d) Response of CPI to Call shock (e) Response of PI to Call shock

<그림 3> 구조적 취약성의 충격에 대한 산출량의 충격반응함수

(a) Response of PI to DEF shock     (b) Response of PI to FI shock

<그림 4> 구조적 취약성의 영향 (변수포함 모형과 변수불포함 모형의 차)

<물가지수에 대한 영향력>           <산출량에 대한 영향력>

Ⅳ. 결론 및 정책 시사점

통화 정책 운용에 있어서 정책 금리의 목표 수준을 변경할 때마다 금리 상승 또는 금리 하락이 경제에 어떤 영향을 미칠 것인가를 두고 논란이 끊이지 않고 있다. 그 중 설득력 있게 들리는 주장의 하나는 경제 내에 구조적 취약성이 클 경우 이에 대한 근본적 해결이 없이 저금리 기조 유지 등의 경기 부양 정책을 실시할 경우 그 부작용이 커지고, 기대하는 정책 효과도 거두기 어렵거나 반대의 결과를 낳을 수 있다는 비판이다. 즉 변동환율제 개방경제 하에서 팽창적 재정 정책이 경기 침체를 초래할 수 있는 것처럼, 수익력이나 재무 구조가 취약한 부실 기업이 존재하여 기업 부문이 취약하고 이에 따라 부실 채권을 안고 있는 금융 부문이 존재하여 심각한 구조적 왜곡이 있는 경제의 경우에 통화 정책의 완화 기조는 오히려 경기 침체와 디플레이션을 초래할 수 있다는 이론적 가능성이 제기되었다.

저금리와 환율 약세가 이어질 경우 부실 기업은 작은 비용으로 부채를 유지해 나갈 수 있기 때문에 부도와 같이 가까운 미래에 확실히 일어날 일이 미래로 연기되어 중기적으로 불확실성이 증대하고, 위험 부담까지 안고 있는 우량 기업은 불확실성에 더욱 민감하게 반응하여 투자 유인이 희석되고 따라서 총투자가 감소할 수 있다. 소비의 경우 가계의 이자 지급 부담을 낮추어 그만큼 소비 여력을 키울 수 있는 측면이 있는 반면 금융 소득의 감소로 소비가 위축될 수 있는 측면도 있다. 금융기관 측면에서는 증가한 유동성이 부실 대출의 연장 등 대출 구성을 왜곡하면서 금융기관 대차대조표의 건전성이 잠식되어 정작 수요 증가가 있을 때 이에 대응하지 못할 우려가 있음이 지적되고 있다.

본 연구에서는 이러한 이론적 가능성을 실증적으로 계량해 보기 위해 우리나라와 일본의 월별 산업생산지수를 산출량의 대용 변수로 이용한 Panel-VAR모형을 구축하고 경제 내에 구조적 취약성이 존재할 때 통화완화 정책이 물가 및 산출량에 미치는 효과를 분석해 보았다.

충격반응함수를 분석한 결과 금리 상승 충격에 대해 기업 부문의 취약성은 유의한 반응을 보이지 않은 반면, 금융 부문의 취약성은 양의 반응을 나타낸 것으로 나타났다. 또한 금리 상승 충격은 일정 기간 유의한 물가 상승 반응을 초래하다가 점차 그 영향이 작아지면서 대략 10개월까지 지속되다가 사라지는 모습을 보이고 있다. 금리가 오를 때 물가가 상승하는 현상은 단기 금리를 통화 정책의 변수로 사용하였을 경우 미국을 비롯한 여러 나라의 경험에서도 발견되는 소위 ‘물가퍼즐’ 현상으로 보인다. 금리 상승에 대한 산업생산의 충격반응은 대체적으로 부(-)의 반응을 보이고 있으며, 구조적 취약성이 산업생산에 미치는 영향은 대체로 유의하지 않은 모습을 보이고 있다.

이러한 결과를 놓고 볼 때 회생불가능한 부실 기업의 퇴출이나, 호황 과정에서 축적된 과잉 불균형 등은 한 경제가 안고 있는 분명한 문제이기는 하지만, 이의 해결을 금리라는 통화정책 수단을 통하여 해결하려는 것은 그 가능성은 있지만, 실질적인 효과가 크기 않음을 알 수 있다. 금리 상승 충격은 금융 부문의 취약성에 일정 기간 유의한 영향을 끼침을 알 수 있으며, 금리 정책이 산출물에 미치는 파급효과는 경제 내 취약성에 따라 영향을 받긴 하지만 대체로 이론적으로 기대하는 방향으로 나타나는 것으로 보인다.

그럼에도 불구하고 1990년대 중반 이후 금리 정책을 선제적, 탄력적으로 운용하여 장기간 물가 안정과 경제 성장을 달성한 주요국의 금리 중시 통화정책의 운용 경험에서 금리를 탄력적으로 조절할 수 있었던 요인은 기업 및 금융 부문의 구조조정을 지속적으로 추진함으로써 기업 부문의 신용 위험이 크지 않고, 금융 시장도 안정되었던 점을 주목할 필요가 있다. 즉, 물가, 성장 등 거시 경제 상황에 대응하여 금리 정책을 더욱 탄력적으로 운용할 수 있는 기반을 강화하는 데 은행과 기업의 대차대조표 구조 조정이 충분 조건은 아니라 하더라도 하나의 필요 조건으로 볼 수 있을 것이다.

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Walsh, Carl E.(1998), Monetary Theory and Policy, MIT Press.

부   록

(1998년 1월 ~ 2004년 11월)

<표 4>                       패널 단위근 검정 결과

	Call	EX	DEF	FI	CPI	PI
Level변수
[eqn: t]값	-5.107*	-5.197*	-4.712*	-1.576	0.474	-1.695
[eqn: W _{t}]	-5.861 (0.000)	-6.008 (0.000)	-5.214 (0.000)	-0.075 (0.470)	3.283 (0.999)	-0.271 (0.393)
차분변수
[eqn: t]값	-2.516	-6.148*	-10.234*	-7.999*	-8.235*	-6.512*
[eqn: W _{t}]	-1.616 (0.053)	-7.566 (0.000)	-14.262 (0.000)	-10.599 (0.000)	-10.986 (0.000)	-8.162 (0.000)

주: 1) (  )안은 p-value이며, * : 1% 유의수준, ** : 5% 유의수준을 의미함.

2) Call: 콜금리, EX: 환율, DEF: 기업부문 취약성, FI: 금융부문 취약성, CPI: 물가지수, PI: 산출량

<표 5>            구조적 취약성이 포함된 모형의 GMM 추정결과

	Call(t)	EX(t)	DEF(t)	FI(t)	CPI(t)	PI(t)
Call(t-1)	0.5295* (2.87)	0.0088 (0.79)	0.0335 (0.57)	0.0032 (0.17)	0.0012 (1.88)	-0.0020 (-0.58)
EX(t-1)	3.6715* (2.63)	-0.0565 (-0.44)	-1.0152 (-0.33)	0.2571 (1.08)	0.0036 (0.38)	-0.0415 (-0.92)
DEF(t-1)	0.0073 (0.70)	-0.0023 (-1.59)	-0.2892 (-1.64)	0.0005 (0.16)	0.0002 (1.46)	0.0005 (0.72)
FI(t-1)	1.6536** (2.11)	-0.0100 (-0.26)	-0.1558 (-0.16)	0.0966 (1.17)	-0.0045 (-1.20)	0.0088 (0.54)
CPI(t-1)	-14.0608 (-0.93)	-0.6375 (-0.56)	-12.7015 (-0.62)	3.9609 (1.92)	0.2420* (2.71)	-0.0155 (-0.04)
PI(t-1)	3.16** (2.09)	-0.2294 (-1.51)	-4.8624 (-0.72)	0.7899 (1.88)	0.0125 (0.71)	-0.1082 (-1.39)

주: 1) (  )안은 t-값이며, * : 1% 유의수준, ** : 5% 유의수준을 의미함.

2) Call: 콜금리, EX: 환율, DEF: 기업부문 취약성, FI: 금융부문 취약성, CPI: 물가지수, PI: 산출량

<표 6>           구조적 취약성이 포함되지 않은 모형의 GMM 추정결과

	Call(t)	EX(t)	CPI(t)	PI(t)
Call(t-1)	0.5341* (2.57)	0.0089 (0.79)	0.0011 (1.65)	-0.0020 (-0.58)
EX(t-1)	3.4427** (2.47)	-0.0726 (-0.57)	0.0057 (0.61)	-0.0395 (-0.88)
CPI(t-1)	-20.4221 (-1.03)	-0.5468 (-0.46)	0.2547* (2.76)	-0.0591 (-0.13)
PI(t-1)	3.0360 (1.84)	-0.2047 (-1.38)	0.0107 (0.61)	-0.1133 (-1.47)

주: 1) (  )안은 t-값이며, * : 1% 유의수준, ** : 5% 유의수준을 의미함.

2) Call: 콜금리, EX: 환율, CPI: 물가지수, PI: 산출량

<그림 5> 콜금리의 충격에 대한 각 변수의 충격반응함수

(a) Response of EX to Call shock (b) Response of DEF to Call shock (c) Response of FI to Call shock

(d) Response of CPI to Call shock (e) Response of PI to Call shock

<그림 6> 구조적 취약성의 충격에 대한 산출량의 충격반응함수

(a) Response of PI to DEF shock     (b) Response of PI to FI shock

<그림 7> 구조적 취약성의 영향 (변수포함 모형과 변수불포함 모형의 차)

<물가지수에 대한 영향력>           <산출량에 대한 영향력>