[논문]경기변동에 따른 유가충격이 거시경제에 미치는 영향에 관한 연구

백인걸; 김태환

doi:10.15266/kerea.2020.29.2.171

경기변동에 따른 유가충격이 거시경제에 미치는 영향에 관한 연구
Business Cycles and Impacts of Oil Shocks on the Korean Macroeconomy 원문보기

자원·환경경제연구 = Environmental and resource economics review, v.29 no.2, 2020년, pp.171 - 194

백인걸 (한국주택금융공사 주택금융연구원) , 김태환 (에너지경제연구원 에너지국제협력센터)

초록
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본 연구는 유가충격이 거시경제에 미치는 영향을 재고찰하고 이 영향이 경기변동에 따라 어떻게 달라지는지 분석했다. 우선 로지스틱 확률분포를 통해 1980년 이후 한국의 경기침체 확률을 추정하고 이를 통계청에서 발표한 경기순환주기와 일치하도록 교정하였다. 본 연구에서는 유가충격에 대한 거시경제변수의 반응을 경기확장국면과 경기침체국면에 따라 분석하기 위해 비교적 최근 논의되고 있는 평활국면전환 백터자기회귀(STVAR)모형을 설정하였다. 분석 결과, 불황기의 유가상승 충격은 국내총생산에 중장기적으로 음의 영향을 미치나, 호황기의 국내 총생산은 유가상승 충격에 통계적으로 유의미한 반응을 하지 않는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 호황기에 나타난 견고한 소비수요 증진과 경상수지 증가의 복합적인 요인 때문인 것으로 추측된다. 또한 유가충격이 물가에 미치는 영향은 물가상승의 지속성 측면에서 경기침체국면과 경기확장국면에 매우 상이하게 관찰되었다. 이러한 연구결과는 최근 에너지경제학에서 다양하게 활용되고 있는 국면전환모형(regime switching model)이 갖는 중요성을 보여준다.

Abstract ▼ AI-Helper

We revisit the impact of oil shocks on the Korean economy and examine how this impact varies depending on a business cycle. First, we estimate the probability of a recession through a logistic probability distribution, and correct the probability to match business cycles announced by the Korea National Statistical Office. We set up a STVAR model to analyze the response of macroeconomic variables to oil shocks according to business cycles. We find that oil shocks during the recession have a negative effect on GDP in the mid- and long-term, but during the expansion, GDP does not show a statistically significant response to oil shocks. We presume that this finding is associated with the factors of both the increase in demand for consumption and the increase in current account during the economic boom. Also, we find that the impact of oil shocks on the price level was also observed differently in terms of the persistence of inflation by business cycle. These results highlight the importance of an application of a regime switching model, which has been widely used in energy economics in recent years.

주제어

표/그림 (6)

그림 <그림 1> 한국 경기순환주기 및 경기침체 추정확률(F(z_t))
그림 <그림 2> 거시경제변수 시계열 자료
그림 <그림 3> 선형 VAR모형 : 유가충격에 대한 충격반응함수
그림 <그림 4> STVAR모형 : 유가충격에 대한 충격반응함수
그림 <그림 5> 그리드 서치(Grid search)를 통한 경기침체 추정확률(F(z_t))
그림 <그림 6> 유가충격에 대한 충격반응함수, 강건성 검증(유가변수 변경)

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구의 조사기간은 1980년 1분기부터 2019년 4분기로 하였다. 1980년 이전 자료를 배제한 이유는 1970년대 두 차례의 오일쇼크를 조사기간에 포함시켰을 때 발생할 수있는 추정치에 대한 왜곡을 최소화시키고자 함이다. 또한 1970년대는 미국을 중심으로높은 인플레이션이 반복되며 글로벌 경기의 변동성이 확대된 시기이기에 국제유가가 국내경기에 미치는 영향에 대한 추정치의 안정성을 위하여 조사기간을 1980년 이후인 대안정기(Great moderation)를 포함한 시기로 제한하였다.
다음으로 선형 VAR모형에서 기존의 실증·이론연구와 다소 상반된 반응을 보인 국내 총생산에 대해 경기순환별로 살펴보자( 中).
본 연구는 국면전환(확장국면 vs. 침체국면)모형을 이용하여 유가충격의 비대칭적인파급효과에 관한 분석을 국내연구로는 처음 시도하였다는 데 의미가 있다. 하지만 유가 충격이 견인하는 비대칭적인 경제현상들의 원인으로 해외연구에서는 통화정책의 정교화, 에너지 의존도가 높은 소규모 개방경제의 특성 등 여러 가지를 꼽히지만, 그 원인이아직 체계적으로 정리되지는 않았다.
Blanchard and Gali(2005) 역시 뉴케인지언 모형을 통해 중앙은행의 물가 안정화정책(Inflation-targeting)으로 인해 유가충격이 총생산 변화를 유발하지 않는 기제를 증명하였다. 이는 외생적 유가충격을 경기에 따라 비대칭적으로 국내경제가 흡수하는 과정을 고려하지 않은 결과일 가능성이 있기에, 비선형 모형 결과를 다루는 다음 절에서 경기순환주기별로 반응의 차이가 어떠한지 재논의하겠다.
이러한 맥락에서 본 연구는 1979년 2차 오일쇼크 이후의 한국 자료를 이용하여 유가가 한국경제에 미치는 영향에 대해 재고찰한 후, 이 관계가 거시경제의 확장국면과 침체 국면에 따라 각각 어떤 다른 양상을 보이는지를 분석했다. 본 연구에서는 이러한 비대칭적 영향을 분석하기 위한 모형으로 최근 유가충격 연구에 적용하기 시작한 평활국면전환 벡터자기회귀(Smooth-Transition Vector Autoregressive, 이하 STVAR)모형을 이용 하였다(Nguyen and Okimoto, 2019).

가설 설정

이를 바탕으로 변수 간의 이론적 관계를 제약조건으로 하여 구조벡터자기회귀 (Structural VAR, 이하 SVAR)를 모형화하였다. 구체적으로 원유 공급곡선을 수직으로 가정하여 원유 수요충격과 실물경제 수요충격이 유가를 변화시킬 수는 있지만 원유 생산량을 변동시키지 않는다는 최소한의 단기적 제약을 가정하였다. 이러한 단기적 제약은 모형에 최소한의 가정을 주기에 데이터가 말하고자 하는 중장기적인 추정결과를 보다 유연하게 나타낸다.

제안 방법

본 장에서는 우선 경기국면전환을 모형 내 반영하지 않은 선형 VAR모형을 통해 국제 유가충격이 가지는 국내경제에 대한 동태적 파급효과를 분석한다. 그 결과를 바탕으로 기준모형인 선형 VAR모형과 비선형 모형인 STVAR모형과의 비교분석을 통해 호황기와 침체기로 나눈 경기 의존적인 파급효과를 유가충격이 가지는지 살펴보았다.
이러한 현상이 국내에서도 일어나고 있는지 알아보기 위해, 본 연구는 1970년 이후 글로벌 오일쇼크 이후의 자료를 활용한 선형 VAR모형을 추정한 결과, 일반적인 통념과는 다르게 유가와 국내총생산과의 관계는 뚜렷한 역(-)의 관계를 가지고 있지 않는 것으로 나타 났다. 나아가 이 결과는 구조적 충격이 가지는 비선형적 혹은 비대칭적인 성격을 감안하지 못한 모형이 보여주는 것이기에 이를 모형 구조에 반영한 STVAR을 활용하여 경기 순환국면(확장 및 침체국면)에 따라 유가충격에 대한 국내경제의 차별화된 동태적 파급효과를 분석하였다.
기준모형은 실질국제유가 및 국내총생산의 로그 수준변수와 소비자물가의 로그차분값인 물가상승률로 구성된 선형 VAR 식 (2)를 미네소타 사전분포를 적용한 베이지언 기법으로 추정한다. 다음으로 SVAR로 식별된 유가충격과 오차항의 관계를 통해 추정된 충격반응함수를 바탕으로 유가충격의 경기순환국면에 따른 비대칭성을 분석한다.
우선 관심 변수 간의 선형적 관계를 나타내는 일반적인 VAR모형을 기준모형으로 설정하고 유가충격의 식별방법을 논한다. 다음으로 국내 경기순환국면전환에 대한 확률분포를 내재한 비선형 모형인 STVAR의 기본구조, 모수추정법, 그리고 확률분포의 적합성에 대해 논한다.
그렇다 하더라도 전체 모수집합을 동시에 추정하는 것은 불가능한 것이 아니다. 따라서 본 장에서는 모형 추정법의 차이로 인해 발생할 수 있는 문제점을 지적함과 동시에 다른 유가변수를 사용하여 결과의 강건성을 점검한다.
(2005)과 Hamilton(2011)이 주장하듯이 에너지 가격이 경제 펀더멘탈에 영향을 미치는 비대칭적 혹은 비선형적인 구조를 간과하였기에 나타났을 가능성이 높다. 따라서 이절에서는 경기국면전환에 따른 유가충격의 비대칭적인 영향력을 STVAR모형의 충격 반응함수를 통해 분석한다.
또한 경기 호황기와 침체기에 상응 하는 시차연산자 다항식(Lag polynomials)인 πE(L)과 πR(L)을 통해 유가충격과 같은 구조적 충격을 다음 시기로 전이시키며, 오차항의 공분산 행렬인 ΩE과 ΩR을 통해 구조적 충격이 도달한 시점의 충격을 직접적으로 경제변수에 파급시킨다.
본 연구는 1980년 이후 한국경제에 대한 유가충격의 파급효과를 선형 VAR모형과 STVAR을 통해 분석하였다. 기존의 대다수 국내연구는 유가의 상승은 시차를 갖고 한국경기를 일시적으로 침체시키는 결과를 가져온 점을 보여주었다.
본 연구는 VAR모형과 STVAR모형을 이용하여 유가충격이 거시경제에 미치는 영향을 분석하였으며, 그 핵심 결과는 두 가지로 요약된다. 첫째, 일반적인 선형 VAR모형의 충격반응함수 추정결과 유가충격은 국내총생산을 초기 소폭 상승시킨 후 그 상승폭이 점차 줄어드는 결과를 보였다.
본 연구에서는 기준모형인 선형 VAR 분석과 더불어 경기국면전환에 따른 유가충격의 비대칭적인 거시경제 변수의 반응을 추정했다.
본 장에서는 국제유가의 구조적 변화에 의한 국내 주요 거시변수인 국내총생산(GDP) 과 물가상승률(Inflation)의 동태적 반응을 살펴보기 위해 두 가지 형태의 벡터자기회귀 (Vector Autoregressive, 이하 VAR)모형을 소개한다. 우선 관심 변수 간의 선형적 관계를 나타내는 일반적인 VAR모형을 기준모형으로 설정하고 유가충격의 식별방법을 논한다.
본 장에서는 우선 경기국면전환을 모형 내 반영하지 않은 선형 VAR모형을 통해 국제 유가충격이 가지는 국내경제에 대한 동태적 파급효과를 분석한다. 그 결과를 바탕으로 기준모형인 선형 VAR모형과 비선형 모형인 STVAR모형과의 비교분석을 통해 호황기와 침체기로 나눈 경기 의존적인 파급효과를 유가충격이 가지는지 살펴보았다.
이 값을 시작점으로 하여 Metropolis-Hastings 알고리즘을 통하여 100,000회 반복하고 초기 20,000회 값은 안정된 추정 분포 도출을 위해 폐기한다. 시뮬레이션을 통해 도출된 추정분포는 전역최적해(Global optimum)의 특징을 가지고 있으며, 이를 바탕으로 중앙값을사용한 충격반응함수 및 신뢰구간을 추정했다⁵⁾.
본 장에서는 국제유가의 구조적 변화에 의한 국내 주요 거시변수인 국내총생산(GDP) 과 물가상승률(Inflation)의 동태적 반응을 살펴보기 위해 두 가지 형태의 벡터자기회귀 (Vector Autoregressive, 이하 VAR)모형을 소개한다. 우선 관심 변수 간의 선형적 관계를 나타내는 일반적인 VAR모형을 기준모형으로 설정하고 유가충격의 식별방법을 논한다. 다음으로 국내 경기순환국면전환에 대한 확률분포를 내재한 비선형 모형인 STVAR의 기본구조, 모수추정법, 그리고 확률분포의 적합성에 대해 논한다.
전 세계는 글로벌 기후변화에 대응하기 위해 자국의 에너지 정책 변화를 꾀하고 있으며, 우리나라 역시 2010년 “저탄소 녹색성장 기본법” 제정의 근거로 에너지 기본 계획을 수립하여 화석에너지에 의존적인 구조를 탈피하려는 노력을 도모하고 있다. 이러한 상황에서 본고는 가용한 가장 최근의 시점까지의 자료를 활용하여 유가와 거시경제 사이의 관계를 재고찰하였으며, 나아가 유가와 거시경제 간의 관계를 분석하는 데에 있어 국내 문헌으로는 처음으로 경기국면(regime switching) 에 따른 유가충격 효과를 분석하였다는 점에서 기존의 연구와 차별성을 갖는다.
Kilian(2009)는 원유시장의 공급·수요충격 그리고 국제 실물시장의 총수요 충격을 식별하기 위하여 원유 생산량, 국제 실물경제 활동지수, 실질 원유가격으로 구성된 3변수 선형 VAR을 제시 하였다. 이를 바탕으로 변수 간의 이론적 관계를 제약조건으로 하여 구조벡터자기회귀 (Structural VAR, 이하 SVAR)를 모형화하였다. 구체적으로 원유 공급곡선을 수직으로 가정하여 원유 수요충격과 실물경제 수요충격이 유가를 변화시킬 수는 있지만 원유 생산량을 변동시키지 않는다는 최소한의 단기적 제약을 가정하였다.
즉 모수집합 {πE(L), πR(L), ΩE, ΩR}에서 평탄화 모수(γ)를 고정하여 다른 모수를 추정함으로써 모형추정의 효율성과 추정에 소요되는 속도를 높였다.

대상 데이터

선형 VAR과 STVAR모형 추정에 이용되는 관심 변수는 다음과 같다. 국제유가와 미국 소비자물가지수 자료는 St. Louis 미연준 FRED 데이터베이스에서 제공하는 WTI 크루드 오일 현물가격과 CPI를 사용하였으며, 2015년 원유가격을 기준으로 하여 실질유가로 전환한 후 계절조정을 하였다. 국제 유가충격에 따른 국내 거시경제의 동태적 변화를 관찰하기 위해 이근영(2011)을 포함한 많은 연구가 그렇듯 한국은행에서 제공하는 계절조정된 실질 국내총생산 및 물가상승률(소비자물가지수의 로그차분)을 사용하였다.
본 연구의 조사기간은 1980년 1분기부터 2019년 4분기로 하였다. 1980년 이전 자료를 배제한 이유는 1970년대 두 차례의 오일쇼크를 조사기간에 포함시켰을 때 발생할 수있는 추정치에 대한 왜곡을 최소화시키고자 함이다.
이 점을 고려하여 유가변수에 대한 강건성을 점검하기 위해 미국 정제회사의 크루드 오일 취득원가(U.S. Crude Oil Composite Acquisition Cost by Refiners, Dollars per Barrel)를 사용하였다.

데이터처리

단위근 검정결과 ADF(Augmented Dickey-Fuller) 및 Pillips-Perron 두 가지 추정결과에서 유가와 국내총 생산은 단위근이 존재한다는 귀무가설을 기각하지 못하였으며, 물가상승률은 단위근을 가지지 않는 것으로 추정되었다. 다음으로 Johansen 검정을 통해 공적분 관계가 존재하는지 살펴보았다. 상수항과 추세를 포함한 공적분 관계식을 Trace 및 Eigenvalue 공적분검정법을 통해 추정한 결과, 검정법에 상관없이 모두 1개의 공적분 관계가 있음을 보였다.
제 II장에서 본 연구에 사용된 기준모형과 STVAR모형에 대해 설명하고, 제 III장에서는 연구에 사용된 분석 자료에 대해 서술하였다. 제 IV 장은 유가충격이 거시경제에 미치는 영향에 대한 기준모형 분석 결과를 설명하고 이를 STVAR모형의 결과를 비교하였다. 이후 추정결과에 대한 강건성 검증결과에 대해 논하고, 마지막으로 제V장에서는 결론 및 연구 시사점에 대해 논의한다.

이론/모형

VAR의 추정은 수준변수(Level)의 형태로 들어가 있는 것을 감안하여 미네소타 사전분포(Minnesota prior)를 이용한 베이지안 기법을 통해 실행한다.
Louis 미연준 FRED 데이터베이스에서 제공하는 WTI 크루드 오일 현물가격과 CPI를 사용하였으며, 2015년 원유가격을 기준으로 하여 실질유가로 전환한 후 계절조정을 하였다. 국제 유가충격에 따른 국내 거시경제의 동태적 변화를 관찰하기 위해 이근영(2011)을 포함한 많은 연구가 그렇듯 한국은행에서 제공하는 계절조정된 실질 국내총생산 및 물가상승률(소비자물가지수의 로그차분)을 사용하였다. 모형에 사용된 변수는 물가상승률을 제외하고 로그수준(Log-level) 변수를 사용하였다.
나머지 모수집합{πE(L), πR(L), ΩE, ΩR}는 최우도추정법과 Chernozhukov and Hong(2003)이 제안한 MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 시뮬레이션을 통해 추정했다.
상수항과 추세를 포함한 공적분 관계식을 Trace 및 Eigenvalue 공적분검정법을 통해 추정한 결과, 검정법에 상관없이 모두 1개의 공적분 관계가 있음을 보였다. 따라서 Auerbach and Gorodnichenko(2012)을 따라 관심 변수 간의 공적분 관계를 소거하지 않고 추정하기 위해 로그 수준변수를 사용하여 분석을 진행하였다.
국제 유가충격에 따른 국내 거시경제의 동태적 변화를 관찰하기 위해 이근영(2011)을 포함한 많은 연구가 그렇듯 한국은행에서 제공하는 계절조정된 실질 국내총생산 및 물가상승률(소비자물가지수의 로그차분)을 사용하였다. 모형에 사용된 변수는 물가상승률을 제외하고 로그수준(Log-level) 변수를 사용하였다. 이는 기본적으로 내생변수 간의 공적분 관계를 로그차분을 통해 제거하지 않기 위함이며, 또한 내생변수가 단위근을 가질 경우 발생할 수 있는 통계적 문제점(불일치성) 은 각 VAR모형과 STVAR모형에 베이지언 방법론을 적용하여 해결하였다.
모형에 추가할 관심 변수로는 차경수(2018)와 같이 실질 국제유가(rpot), 국내총생산(gdpt), 물가상승률(πt)을 사용하였다.
본 연구는 실질유가라는 구조적 충격에 대한 국내총생산과 물가상승률의 반응을 살펴보기 위해 Kilian(2009)이 사용한 선형 VAR을 기준모형으로 하였다. Kilian(2009)는 원유시장의 공급·수요충격 그리고 국제 실물시장의 총수요 충격을 식별하기 위하여 원유 생산량, 국제 실물경제 활동지수, 실질 원유가격으로 구성된 3변수 선형 VAR을 제시 하였다.
경기전환 조정변수(z_t )의 선택을 위해 국내 경기에 대해 민감한 민간소비, 투자 등 여러 변수들이 후보군이될 수 있다. 본 연구에서는 Auerbach and Gorodnichenko(2012)을 따라 국내총생산 상승률의 7분기 이동평균을 사용하였다³⁾. 국내총생산 변화율의 이동평균값을 쓴 이유는 통계청의 경기순환국면을 결정하는 데 가장 중요한 판단의 근거가 국내총생산의 변화율이고, 또한 이동평균을 사용함으로써 모형 내에서 갑자기 경기국면전환이 발생하여 추정의 불안정성을 유발하는 것을 방지하기 위해서이다.
이러한 맥락에서 본 연구는 1979년 2차 오일쇼크 이후의 한국 자료를 이용하여 유가가 한국경제에 미치는 영향에 대해 재고찰한 후, 이 관계가 거시경제의 확장국면과 침체 국면에 따라 각각 어떤 다른 양상을 보이는지를 분석했다. 본 연구에서는 이러한 비대칭적 영향을 분석하기 위한 모형으로 최근 유가충격 연구에 적용하기 시작한 평활국면전환 벡터자기회귀(Smooth-Transition Vector Autoregressive, 이하 STVAR)모형을 이용 하였다(Nguyen and Okimoto, 2019). 전 세계는 글로벌 기후변화에 대응하기 위해 자국의 에너지 정책 변화를 꾀하고 있으며, 우리나라 역시 2010년 “저탄소 녹색성장 기본법” 제정의 근거로 에너지 기본 계획을 수립하여 화석에너지에 의존적인 구조를 탈피하려는 노력을 도모하고 있다.
본 연구의 추정결과는 모형의 비선형성으로 인하여 발생할 수 있는 추정상의 어려움을 교정법(Calibration)을 통해 해결하였다. 즉 모수집합 {π_E(L), π_R(L), Ω_E, Ω_R}에서 평탄화 모수(γ)를 고정하여 다른 모수를 추정함으로써 모형추정의 효율성과 추정에 소요되는 속도를 높였다.
식 (4)-(8)은 한국 경기변동에 따른 유가충격을 식별하기 위한 STVAR모형으로 본 연구는 Auerbach and Gorodnichenko(2012)의 기본구조와 추정방법을 이용했다. 식 (4)에서 X_t 과 u_t 는 각각 내생변수 행렬과 오차항을 나타낸다.
본 연구에서는 기준모형인 선형 VAR 분석과 더불어 경기국면전환에 따른 유가충격의 비대칭적인 거시경제 변수의 반응을 추정했다. 여기에 사용된 모형은 최근 유가충격 연구에 적용하기 시작한 평활국면전환 백터자기회귀(STVAR) 모형이다. Mork(1989) 이전의 유가충격에 관한 상당수의 실증연구는 유가충격과 경제변수 간의 비선형적인 관계는 배제하고 선형 모형에 의존한 평균적인 추정치에 근거하여 현상을 분석하였다²⁾.
우선 평탄화 모수(γ = 4)는 경기전환 조정변수의 기댓값(c)고정시킨체 경기전환 조정변수를 조정하여 조사기간의 실제 경기침체기 비율인 39%와 일치시키는 값을 교정법(Calibration)을 통해 구하였다4).
두 번째 단계에서는 {γ, Ω_E, Ω_R}를 조건부로 하여 최우도추정법을 통해 {π_E, π_R}을 추정한다. 이 값을 시작점으로 하여 Metropolis-Hastings 알고리즘을 통하여 100,000회 반복하고 초기 20,000회 값은 안정된 추정 분포 도출을 위해 폐기한다. 시뮬레이션을 통해 도출된 추정분포는 전역최적해(Global optimum)의 특징을 가지고 있으며, 이를 바탕으로 중앙값을사용한 충격반응함수 및 신뢰구간을 추정했다⁵⁾.
모형에 사용된 변수는 물가상승률을 제외하고 로그수준(Log-level) 변수를 사용하였다. 이는 기본적으로 내생변수 간의 공적분 관계를 로그차분을 통해 제거하지 않기 위함이며, 또한 내생변수가 단위근을 가질 경우 발생할 수 있는 통계적 문제점(불일치성) 은 각 VAR모형과 STVAR모형에 베이지언 방법론을 적용하여 해결하였다.

성능/효과

STVAR을 통해 유가충격에 대한 파급효과를 분석한 결과, 경기 호황기에 비해 경기 침체기에 유가상승에 대한 지속성이 더욱 강한 것으로 나타났다. 또한 경기 침체기에 유가충격은 중장기적인 경기침체를 더욱 악화시키는 작용한 반면 호황기에는 유가상승으로 인한 파급효과가 반감되어 통계적으로 유의미한 국내총생산의 반응이 나타나지 않았다.
경기호황기에도 비슷한 패턴으로 실질유가는 11~12% 상승하였으며 장기적으로 그 효과는 점차 축소되었다. 결과적으로 유가는 경기호황기에 비해 침체 기에 더욱 상승하였으며, 또한 선형 VAR과 두 경기 국면의 유가반응이 서로 달라 앞으로 설명할 국내 경제에 파급되는 효과에 차별성을 가질 것으로 생각할 수 있다.
우선 유가반응을 먼저 살펴보면, 경기침체기에 유가충격(1-표준편차)에 대한 반응이 경기호황기에 비해 더 컸으며 장기적으로 유가 충격의 효과가 더 지속적인 것을 확인할 수 있다(<그림 4>上). 경기침체기에 유가는 유가충격에 대해 즉시 13%가 상승하였으며 그 이후 정점인 16%까지 상승하였다가 장기 적으로 하락하였다. 경기호황기에도 비슷한 패턴으로 실질유가는 11~12% 상승하였으며 장기적으로 그 효과는 점차 축소되었다.
유가충격이 실질적으로 유의 하지 못한 결과를 보이는 원인으로 Rasmussen and Roitman(2011)는 한국을 포함한 144개국에 대한 유가에 대한 GDP 반응을 살펴보았다. 그 결과 70년대 이후 대부분의 유가 충격은 세계경제가 호황기일 때 발생하였으며, 한국을 포함한 원유수입국의 경우 유가 충격이 발생할 시, 유가 상승분으로 인한 원유 수출국의 수입품에 대한 수요증가로 인한원유 수입국가의 수출증가가 경상수지 개선으로 이어져 유가상승이 유발하는 음(-)의 공급충격을 완화시킨다고 주장하였다. 국제무역에 많은 부분을 의존하는 한국과 같은소규모 개방경제는 국제수지 개선으로 인한 유가충격 상쇄효과가 더 강하며, 특히 한국 경제가 호황기에 있다면 국내 수요까지 뒷받침되기에 유가충격의 영향력이 유의하지 않게 나타날 수 있다.
Crude Oil Composite Acquisition Cost by Refiners, Dollars per Barrel)를 사용하였다. 그 결과 추정된 충격반응함수는 반응의 수치적인 측면과 변화하는 양상 모두에서 이전의 결과와 높은 일치성을 나타내어 추정결과가 강건함을 보여주었다.
기존 연구결과에서 주장하는 유가충격에 대해 국내총생산이 하락하는 모습은 7분기(-0.04%)가 지나가며 나타났으며, 이후 장기적으로 지속되는 측면을 보이며 20분기에는 –0.14% 국내총생산이 변화하였다.
국내총생산과 유가의 수준(level)변수를 비교해보면 한눈에 보기에도 변동성에서 많은 차이를 보이며, 두 변수 상승률의 표준편차는 유가가 8배 이상 큰 13%에 달한다. 단위근 검정결과 ADF(Augmented Dickey-Fuller) 및 Pillips-Perron 두 가지 추정결과에서 유가와 국내총 생산은 단위근이 존재한다는 귀무가설을 기각하지 못하였으며, 물가상승률은 단위근을 가지지 않는 것으로 추정되었다. 다음으로 Johansen 검정을 통해 공적분 관계가 존재하는지 살펴보았다.
둘째, STVAR모형 추정결과 경기순환국면에 따라 유가와 거시경제 관계에 비대칭성이 뚜렷하게 나타났다. 침체국면에서의 유가상승충격은 단기적으로는 거시경제에 긍정 적인 영향을 미치나 중장기적으로는 경기침체를 가속화시키는 것으로 나타났다.
Nguyen and Okimoto(2019) 역시 그리드서치로 추정된 높은 평탄화 모수로 인해 그들의 경기순환 확률분포는 실제 미국 경기순환과 일치성이 상당히 떨어지는 결과를 보여주었다. 따라서 본 연구에서 적용한 교정법을 통해 실제 경기순환과 경기순환 확률모형을 일치시키는 방법이 모형의 목적상 더 적절하다.
다음으로 Johansen 검정을 통해 공적분 관계가 존재하는지 살펴보았다. 상수항과 추세를 포함한 공적분 관계식을 Trace 및 Eigenvalue 공적분검정법을 통해 추정한 결과, 검정법에 상관없이 모두 1개의 공적분 관계가 있음을 보였다. 따라서 Auerbach and Gorodnichenko(2012)을 따라 관심 변수 간의 공적분 관계를 소거하지 않고 추정하기 위해 로그 수준변수를 사용하여 분석을 진행하였다.
하지만 평탄화 모수는 확률분포함수에 비선형적으로 결합되어 있기에 동시에 추정된 값은 불안정할 가능성이 높다. 실제 동시에 이 값을 추정하였을 때 평탄화 모수는 100 이상의 큰 값을 가졌으며, 이럴 경우 모형상 경기국면전환이 매우 갑작스럽게발생하기에 조사기간이 조금만 변경되어도 관련 추정치가 민감하게 변화하는 부작용이 발생할 가능성이 현저히 높아진다. 이러한 모형의 비선형적 특성이 유발하는 추정상의 문제점을 해결하기 위해 Granger and Teravistra(1993)은 평탄화 모수를 특정값으로 고정시킨 체 나머지 모수 집단을 추정하는 방법을 제시하였다.
<그림 3>은 양(+)의 유가충격(1-표준편차)에 대한 유가, 국내총생산, 물가상승률에대한 동태적 반응과 각 시기별 신뢰구간을 보여준다. 유가충격 도달하는 시점에 유가는 12% 상승하였으며 다음 시기에 유가는 최고점인 15%까지 단기적으로 상승하였다. 이후 유가는 점진적으로 하락하여 3년이 지난 시점 초기 대비 절반 정도의 상승률을 유지 하였으며, 장기적으로 유가충격의 영향력이 유가자체에 지속적으로 영향을 미쳤다.
하지만 최근의 여러 해외연구(Rasmussen and Roitman, 2011; Blanchard and Gali, 2007)를 참고하였을 때, 유가충격의 역할은 경제시스템 내에서 점차 축소되고 있다는 것이 다수의 의견이다. 이러한 현상이 국내에서도 일어나고 있는지 알아보기 위해, 본 연구는 1970년 이후 글로벌 오일쇼크 이후의 자료를 활용한 선형 VAR모형을 추정한 결과, 일반적인 통념과는 다르게 유가와 국내총생산과의 관계는 뚜렷한 역(-)의 관계를 가지고 있지 않는 것으로 나타 났다. 나아가 이 결과는 구조적 충격이 가지는 비선형적 혹은 비대칭적인 성격을 감안하지 못한 모형이 보여주는 것이기에 이를 모형 구조에 반영한 STVAR을 활용하여 경기 순환국면(확장 및 침체국면)에 따라 유가충격에 대한 국내경제의 차별화된 동태적 파급효과를 분석하였다.
유가충격 도달하는 시점에 유가는 12% 상승하였으며 다음 시기에 유가는 최고점인 15%까지 단기적으로 상승하였다. 이후 유가는 점진적으로 하락하여 3년이 지난 시점 초기 대비 절반 정도의 상승률을 유지 하였으며, 장기적으로 유가충격의 영향력이 유가자체에 지속적으로 영향을 미쳤다. 이러한 수치는 세부모형 혹은 조사기간에 차이를 보인 다른 최근의 연구들(Hamilton, 2003; Hamilton and Herrera, 2004; Bjornland, 2018)이 보여준 유가충격에 대한 유가상 승이 약 10~15% 발생한 것과 유사한 결과이다.
경기침체기의 물가상승률은 유가에 즉각적으로 반응하여 선형 모형에서 보여주던 가격경직성 현상을 보여주지 않는다. 주목할 점은 선형 모형에서 1년간 단기적으로 지속되던 물가상승이 경기침체기에는 상당기간의 지속성을 나타냈다. 반면 경기호황에서 물가는 즉시 상승하지 못하고 가격경직성을 보이고 있으며 시간이 지날수록 유가충격의 영향력이 약화되었다⁷⁾.
물가의 경우 원유가격 상승에 대해 호황기와 침체기에 모두 상승하였으나, 지속성 에서 큰 차이를 보였다. 즉 경기침체기의 물가안정화정책 등의 영향으로 인해 유가가 상승하더라도 쉽게 충격이 상쇄되지 않는 모습을 보였으나, 호황기에는 유가상승의 여파가 오랜 기간 지속되지 못하는 모습을 보여주었다. 이렇듯 국내경제는 유가충격에 대해 경기순환국면에 따라 비대칭적인 반응을 보여주었다.
본 연구는 VAR모형과 STVAR모형을 이용하여 유가충격이 거시경제에 미치는 영향을 분석하였으며, 그 핵심 결과는 두 가지로 요약된다. 첫째, 일반적인 선형 VAR모형의 충격반응함수 추정결과 유가충격은 국내총생산을 초기 소폭 상승시킨 후 그 상승폭이 점차 줄어드는 결과를 보였다. 이는 유가가 거시경제에 미치는 영향력이 과거에 비해 감소하였음을 보이거나(Rasmussen and Roitman, 2011) 혹은(+)의 관계(Nguyen and Okimotob, 2019)를 보여준 해외 연구에 부합하는 결과로써, 주로 역(-)의 관계를 강조한 기존의 국내 문헌과는 다소 비교된다.
둘째, STVAR모형 추정결과 경기순환국면에 따라 유가와 거시경제 관계에 비대칭성이 뚜렷하게 나타났다. 침체국면에서의 유가상승충격은 단기적으로는 거시경제에 긍정 적인 영향을 미치나 중장기적으로는 경기침체를 가속화시키는 것으로 나타났다. 반면 확장국면에의 국내총생산은 유가상승 충격에 통계적으로 유의미하게 반응하지 않았다.

후속연구

나아가 유가상승충격은 경기국면에 따라 다르게 작용하나 이는 시장의 충격이 기인된 형태(공급 혹은 수요)에 따라 국내경제에 다른 영향을 줄 수 있다¹⁰⁾. 그러므로 원유시장의 충격형태와 한국경기순환국면과의 관계를 통해 더욱 세분화된 유가충격의 효과를 분석한다면, 국제원유시장의 변동성이 커지는 시기에 보다 정밀한 정책적 시사점을 도출할 수 있을 것이다.
따라서 추후 에너지 시장 및 거시경제구조와 함께가장 최근 논의되고 있는 ‘내생적 경기순환국면전환을 내포한 동태적확률일반균형’ 모형을 통해 이론적으로 유가충격의 비대칭적 반응에 대한 메커니즘을 밝히는 것은 주목할 만한 연구로 보인다⁹⁾. 또한 이러한 거시적 관점의 비대칭적인 현상이 발생하는 원인을 산업별 특성(예. 수출주도형 산업 vs. 내수형 산업, 에너지)에 따라 추가적으로 분석한 다면 유가충격에 대한 산업별 대응 정책에 대한 시사점을 구할 수 있을 것이다. 나아가 유가상승충격은 경기국면에 따라 다르게 작용하나 이는 시장의 충격이 기인된 형태(공급 혹은 수요)에 따라 국내경제에 다른 영향을 줄 수 있다¹⁰⁾.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	불황기의 유가상승 충격은 국내총생산에 중장기적으로 음의 영향을 미치나, 호황기의 국내 총생산은 유가상승 충격에 통계적으로 유의미한 반응을 하지 않는 것으로 나타난 이유로 추측되는 것은?	분석 결과, 불황기의 유가상승 충격은 국내총생산에 중장기적으로 음의 영향을 미치나, 호황기의 국내 총생산은 유가상승 충격에 통계적으로 유의미한 반응을 하지 않는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 호황기에 나타난 견고한 소비수요 증진과 경상수지 증가의 복합적인 요인 때문인 것으로 추측된다. 또한 유가충격이 물가에 미치는 영향은 물가상승의 지속성 측면에서 경기침체국면과 경기확장국면에 매우 상이하게 관찰되었다.
	화석에너지에 의존적인 구조를 탈피하려는 노력의 일환으로 제정된 법은?	본 연구에서는 이러한 비대칭적 영향을 분석하기 위한 모형으로 최근 유가충격 연구에 적용하기 시작한 평활국면전환 벡터자기회귀(Smooth-Transition Vector Autoregressive, 이하 STVAR)모형을 이용 하였다(Nguyen and Okimoto, 2019). 전 세계는 글로벌 기후변화에 대응하기 위해 자국의 에너지 정책 변화를 꾀하고 있으며, 우리나라 역시 2010년 “저탄소 녹색성장 기본법” 제정의 근거로 에너지 기본 계획을 수립하여 화석에너지에 의존적인 구조를 탈피하려는 노력을 도모하고 있다. 이러한 상황에서 본고는 가용한 가장 최근의 시점까지의 자료를 활용하여 유가와 거시경제 사이의 관계를 재고찰하였으며, 나아가 유가와 거시경제 간의 관계를 분석하는 데에 있어 국내 문헌으로는 처음으로 경기국면(regime switching) 에 따른 유가충격 효과를 분석하였다는 점에서 기존의 연구와 차별성을 갖는다.
	STVAR란 무엇인가?	STVAR은 Granger and Teravistra(1993)가 고안한 STAR(Smooth-transition autoregressive)모형을 다변수로 확장한 모형으로 구조적 충격에 대한 차별적인 반응을 경기 국면에 따라 식별하기 위해 보다 많은 정보를 이용할 수 있다는 장점이 있다. 일반적으로 시기별 비대칭적인 추정을 위해서는 전체 표본을 호황기와 침체기로 나눈 뒤 적절한 계량모형을 사용하여 이를 수행할 수 있다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
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