경제지표(經濟指標)로 통찰(通察)하는 국민경제(國民經濟)

목차

경기(景氣)는 국민경제(國民經濟)의 총체적인 활동수준(活動水準)

경기(景氣)는 파도와 같이 순환(循環)하며 변동

다양한 方法으로 景氣動向을 파악

개별(個別) 경제지표(經濟指標)로는 어떤 것들이 있나?

종합경기지표(綜合景氣指標)로 경기동향(景氣動向)을 종합진단(綜合診斷)

경제주체(經濟主體)의 경기판단(景氣判斷)도 경기분석(景氣分析)에 유용

계량모형(計量模型)으로 경기동향(景氣動向)을 판단예측(判斷․豫測)

본문내용

)와 消費者態度指數(Consumer Sentiment Index; CSI)가 이에 해당된다.
企業景氣實査指數란 경기에 대한 기업가들의 판단, 예측 및 계획 등이 단기적인 경기변동에 중요한 영향을 미친다는 경험적인 사실에 바탕을 두고 설문서를 통해 기업가의 경기동향 판단, 예측 등을 조사하여 지수화한 것으로서 우리나라에서는 한국은행을 비롯해 산업은행, 무역협회, 전국경제인연합회 등에서 分期(전경련은 月)마다 작성되고 있다.
조사방법으로는 기업활동의 수준 및 변화방향만을 조사하는 判斷調査와 매출액 등 영업결과의 실제금액을 조사하는 計數調査의 두가지 형태가 있다. 계수조사는 실제금액의 증감률에 의하여 경기변동을 분석하며, 판단조사는 기업경기실사지수에 의거하는데 동 지수는 조사결과의 전체 응답업체 중에서 긍정적인 응답(증가 또는 호전)업체 비중과 부정적인 응답(감소 또는 악화)업체 비중의 차를 기초로 하여 다음의 공식에 의해 계산된다.
기업경기실사지수 =
{(긍정적 응답업체수 - 부정적 응답업체수)} over {전체 응답업체수}
×100 + 100
기업경기실사지수는 0∼200의 값을 가지며 동 지수가 100이상인 경우 경기를 긍정적으로 보는 업체수가 부정적으로 보는 업체수에 비해 많다는 것을 의미하며 100이하의 경우는 그 반대를 나타낸다.
한편 消費者態度指數는 소비자의 경기에 대한 인식이 향후 소비행태에 영향을 미치게 되므로 경기동향 파악 및 예측에 유용한 정보가 된다는 전제하에 소비자의 현재 및 장래의 재정상태, 소비자가 보는 경제전반의 상황과 물가, 구매조건 등에 대해 설문조사를 하고 이를 지수화한 것이다. 동지수는 한국은행에서는 消費者動向指數라는 이름으로 분기별로 작성되고 있으며 통계청에서는 消費者評價指數 및 消費者期待指數라는 이름으로 월별로 작성되고 있다. 소비자태도지수는 소비주체인 소비자의 경기에 대한 인식을 바탕으로 작성되므로 생산주체인 기업가의 경기판단을 중심으로 작성된 기업경기실사지수와는 차이가 날 수 있다. 따라서 양 지수를 종합하여 분석함으로써 기업가와 소비자의 경기감을 종합적으로 판단, 경기예측력을 향상시킬 수 있다.
기업경기실사지수 및 소비자태도지수는 전통적인 경제지표로는 포착하기 어렵지만 단기적 경기변동에는 중요한 영향을 미치는 경제주체의 심리적 변화를 측정하는 것이기 때문에 경제주체의 심리적 변화가 컸던 1998∼99년과 같은 변혁시기의 경기동향 파악에 보다 유용할 수 있다. 또한 해당분기 지수를 분기내에 조사·공표하는 등 여타 경기관련 지표에 비해 속보성면에서도 유용한 점이 있다.
계량모형(計量模型)으로 경기동향(景氣動向)을 판단예측(判斷·豫測)
경기를 판단하고 예측하는 또 다른 방법으로는 계량모형을 이용하는 방법이 있다. 계량모형은 크게 경제이론을 바탕으로 한 巨視計量經濟模型(macroeconometric model)과 경제통계의 과거 행태를 바탕으로 한 時系列模型(time-series model)으로 나눌 수 있다.
거시계량경제모형은 경제이론을 바탕으로 현실경제를 다수의 방정식으로 축약시킨 것이다. 동 모형은 한국은행, 한국개발연구원(KDI) 등에서 개발되어 경제예측 및 정책효과분석 등에 활용되고 있다. 거시계량경제모형은 設定(specification), 推定(estimation), 模擬實驗(simulation)의 과정을 거쳐 작성된다. 설정과정에서는 경제이론에 입각하여 경제변수간의 관계를 여러개의 방정식(聯立方程式 형태)으로 표현하게 된다.
간단한 예로 Samuelson의 가속도 승수모형을 아래와 같이 설정할 수 있다.
rm Y_t = C_t + I_t + G_t
rm C_t = beta_0 + beta_1 Y_t-1
rm I_t = alpha_0 + alpha_1 (C_t - C_t-1 )
단,
rm Y_t ,~C_t ,~I_t ~및~ G_t
는 각각 소득, 소비, 투자 및 정부지출을 의미하며 첨자 t-1는 전기를 의미한다.
rm alpha_1 , beta_1 은
각각 가속도계수 및 소비성향관련 승수이며
rm alpha_0 ,~ beta_0
는 상수항이다.
위 식을 보면 소득(
rm Y_t
)은 소비(
rm C_t
), 투자(
rm I_t
) 및 정부지출(
rm G_t
)의 합으로 표현된다. 한편 소비와 투자는 각각 전기의 소득(
rm Y_t-1
)과, 현재와 1기전의 소비의 차이(
rm C_t - C_t-1
)의 함수로 설명되도록 한다.
다음으로 관련 경제통계를 이용하여 설정된 모형의 가속도계수 등을 추정하게 된다. 여기에서 추정이라 함은
rm alpha_0 , ~ alpha_1 , ~ beta_0 , ~ beta_1
에 일정숫자를 부여하는 과정인데 대표적인 방법은 최소자승법이다. 아울러 추정된 모형이 타당한지 여부를 검토하여 개별 방정식을 정하게 된다.
마지막으로 추정된 모형으로 분석대상기간에 대해 각 분석 대상 경제변수의 수학적 해를 구하고 이를 해당변수의 실적치와 비교함으로써 전체모형의 유효성을 파악하게 되는데 이를 모의실험이라 부른다. 동 모형의 모의실험 결과치가 실적치와 비슷하게 움직이면 동 모형이 우리 경제를 잘 설명한다고 보고 이를 이용하여 경기를 판단하거나 경기예측을 실시하게 된다.
시계열모형은 경제이론보다는 자기시차 또는 일부 관심 경제변수간의 상관관계에 바탕을 두고 작성된다. 시계열모형은 이론적 근거가 취약하기 때문에 정책효과를 정교하게 측정하는 데에는 제약이 있다. 하지만 동 모형은 거시계량경제모형에 비해 예측작업이 용이하고 단기예측력도 뒤지지 않은 것으로 평가되고 있어 실제 경기 예측 및 분석에도 자주 활용되고 있다. 대표적인 시계열모형으로는 ARIMA모형과 VAR모형 등이 있다.
계량모형은 현실 경제를 축약한 것이기 때문에 현실경제에 작용하는 모든 요인을 포함할 수 없으므로 예측오차가 발생할 수밖에 없다. 특히 모형에서 설정되지 않은 경제구조변화, 천재지변이 발생할 경우 계량모형의 예측력이 크게 저하된다. 그럼에도 불구하고 계량모형이 경기 판단 및 예측에 지속적으로 활용되는 이유는 동 모형이 경기판단에 대한 합리적 근거를 제시하는 것 외에도 예측오차에 대한 통계적 관리가 가능하기 때문이다.

키워드

경제지표,   경제주체,   계량모형,   경기분석