‘2023년 한국경제의 잠재성장률 추정’ 및 ‘2023 한국의 산업별 생산성 모형을 이용한 분기별 잠재성장률의 추계’ 보고서 > 보고서

[Ⅰ]  '2023년 한국경제의 잠재성장률 추정' 보고서

<결론>

 본 연구에서는 KIP DB를 이용하여 1995~2022년 기간 산업별 잠재 산출을 추계하였다. 확률적 변경생산 모형을 이용해 38개 개별 산업에서 기술적 비효율성의 시간에 따른 변동을 추정하였다. 이를 바탕으로 산업별 잠재 노동 및 자본과 더불어 산업별로 차이를 가질 수 있는 기술적 비효율성을 반영한 잠재 산출을 추계하였다. 

 본 연구는 또한 산업별 잠재 산출 추계를 바탕으로 전산업 수준에서 GDP 갭의 크기와 변화를 살펴보았다. GDP 갭은 1995~2022년 전산업 평균 약 7.9%로 나타났다. 실제 GDP가 잠재 GDP 보다 작은 이유를 설명하는 가장 큰 요인은 기술적 비효율성으로 약 75%를 차지하는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 투입된 노동 및 자본이 실업률의 상승과 가동률 하락 등으로 인해 실제 잠재 수준에서 이용되지 못하는 요인보다 개별산업의 기술적 비효율성이 최소화 수준에서 생산되지 못하는 것이 GDP갭 발생의 주된 요인임을 보여준다. 

 GDP 갭은 1990년대 아시아 외환위기를 정점으로 2010년까지 감소했지만 2010년 이후에는 지속해서 상승했다. 2010년 이전의 GDP 갭의 축소는 기술적 비효율성 감소 때문에 이루어졌다. 2010년 이후 GDP 갭 확대의 원인은 자본 가동률 하락과 코로나 팬데믹 전후로 늘어난 기술적 비효율성 등으로 나타났다. 또한 2010년 이후 GDP 갭의 확대는 제조업과 비제조업 두 부문 모두에서 발생했다. 

 실제 GDP 성장률은 2001~2010년 기간 연평균 4.6%에서 2011~2022년 연평균 2.7%로 1.9%p 하락하였다. 같은 기간 GDP 갭은 6.0%에서 10.4%로 크게 확대되었다. 따라서 추세적으로 확대된 GDP 갭을 고려하면 잠재 GDP 성장률은 실제 성장률보다 작은 1.5%p 하락한 것으로 나타났다.

 본 연구의 결과는 빠른 속도로 하락하는 한국의 경제성장률 하락의 대부분은 잠재성장률 하락 때문임을 확인시켜 준다. 하지만 GDP 갭이 추세적으로 확대되거나 축소된다면 장기평균 성장률 하락과 잠재성장률 하락과 동일하지 않을 수 있음을 보여준다. 따라서 성장률 회복을 위해서는 잠재성장률 제고를 위한 정책과 더불어 추세적으로 확대 되어온 GDP 갭을 축소하기 위한 정책을 구별할 필요가 있음을 시사한다. 

◈ 저자

▲ 표학길 서울대학교 명예교수

▲ 전현배 서강대학교 교수

▲ 이근희 서울대학교 객원연구원

[Ⅱ] '2023 한국의 산업별 생산성 모형을 이용한 분기별 잠재성장률의 추계' 보고서

<시사점>

 본 연구는 EU KLEMS guideline에 의해 데이터베이스를 개선 및 연장하여 2012 1/4분기부터 2023 4/4분기까지 한국경제의 산업별 분기 생산성을 실시간(Real time)으로 분석하였다. 이는 한국은행의 속보치와 잠정치를 활용해 자료 시차 문제를 해결하여, 시차 없는 한국경제의 생산성 분석을 가능케 한다는 점에서 해당 연구의 중요성을 시사한다. 

본 연구에서는 저자들의 선행연구인 한국생산성본부(2021)의 방법론을 개선하고 2023년 4/4분기까지 연장 추계한 분기별 성장회계를 토대로 분기별 잠재성장률을 추계하였다. 

분기별 잠재성장률은 연간 잠재성장률 추계치로도 전환시켜 연간모형에 의한 잠재성장률추계 결과와 대비하였다. 분기별 잠재성장률은 연간 잠재성장률보다 더욱 빠르고 민감하게 하락하고 있다.

 4차 산업 혁명 속 빠른 변화와 함께, 무형 자본의 중요성이 더욱 부각되고 있다. Brynjolfsson et al.(2017)은 인공지능과 같은 무형자산이 빠르게 증가함에 따라, 전통적인 경제지표와 생산성 분석의 한계를 지적한 바 있다. 빠른 기술의 혁신으로 인해 실물 경제가 양적으로, 질적으로, 개선됨에도 불구하고 GDP가 하락하는 상황이 발생하고 있으며 실물 경제와 경제 지표 간의 간극은 점점 증가할 것이라 예상할 수 있다. 

따라서 무형 자본(intangible asset)의 중요성을 인식하고 데이터화, 인공지능, 사물인터넷 등과 같은 기술적 발전에 의한 가치 창출을 함께 고려해야 할 것이다. 이러한 요소를 적절히 반영한 지표 및 성장회계 모형에 많은 관심과 노력을 기울여야 할 때이다. <끝>

◈ 저자

▲ 표학길 서울대학교 명예교수

▲ 이근희 서울대학교 객원연구원

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[Ⅰ]  '2023년 한국경제의 잠재성장률 추정' 보고서

<결론>

 본 연구에서는 KIP DB를 이용하여 1995~2022년 기간 산업별 잠재 산출을 추계하였다. 확률적 변경생산 모형을 이용해 38개 개별 산업에서 기술적 비효율성의 시간에 따른 변동을 추정하였다. 이를 바탕으로 산업별 잠재 노동 및 자본과 더불어 산업별로 차이를 가질 수 있는 기술적 비효율성을 반영한 잠재 산출을 추계하였다. 

 본 연구는 또한 산업별 잠재 산출 추계를 바탕으로 전산업 수준에서 GDP 갭의 크기와 변화를 살펴보았다. GDP 갭은 1995~2022년 전산업 평균 약 7.9%로 나타났다. 실제 GDP가 잠재 GDP 보다 작은 이유를 설명하는 가장 큰 요인은 기술적 비효율성으로 약 75%를 차지하는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 투입된 노동 및 자본이 실업률의 상승과 가동률 하락 등으로 인해 실제 잠재 수준에서 이용되지 못하는 요인보다 개별산업의 기술적 비효율성이 최소화 수준에서 생산되지 못하는 것이 GDP갭 발생의 주된 요인임을 보여준다. 

 GDP 갭은 1990년대 아시아 외환위기를 정점으로 2010년까지 감소했지만 2010년 이후에는 지속해서 상승했다. 2010년 이전의 GDP 갭의 축소는 기술적 비효율성 감소 때문에 이루어졌다. 2010년 이후 GDP 갭 확대의 원인은 자본 가동률 하락과 코로나 팬데믹 전후로 늘어난 기술적 비효율성 등으로 나타났다. 또한 2010년 이후 GDP 갭의 확대는 제조업과 비제조업 두 부문 모두에서 발생했다. 

 실제 GDP 성장률은 2001~2010년 기간 연평균 4.6%에서 2011~2022년 연평균 2.7%로 1.9%p 하락하였다. 같은 기간 GDP 갭은 6.0%에서 10.4%로 크게 확대되었다. 따라서 추세적으로 확대된 GDP 갭을 고려하면 잠재 GDP 성장률은 실제 성장률보다 작은 1.5%p 하락한 것으로 나타났다.

 본 연구의 결과는 빠른 속도로 하락하는 한국의 경제성장률 하락의 대부분은 잠재성장률 하락 때문임을 확인시켜 준다. 하지만 GDP 갭이 추세적으로 확대되거나 축소된다면 장기평균 성장률 하락과 잠재성장률 하락과 동일하지 않을 수 있음을 보여준다. 따라서 성장률 회복을 위해서는 잠재성장률 제고를 위한 정책과 더불어 추세적으로 확대 되어온 GDP 갭을 축소하기 위한 정책을 구별할 필요가 있음을 시사한다. 

◈ 저자

▲ 표학길 서울대학교 명예교수

▲ 전현배 서강대학교 교수

▲ 이근희 서울대학교 객원연구원

[Ⅱ] '2023 한국의 산업별 생산성 모형을 이용한 분기별 잠재성장률의 추계' 보고서

<시사점>

 본 연구는 EU KLEMS guideline에 의해 데이터베이스를 개선 및 연장하여 2012 1/4분기부터 2023 4/4분기까지 한국경제의 산업별 분기 생산성을 실시간(Real time)으로 분석하였다. 이는 한국은행의 속보치와 잠정치를 활용해 자료 시차 문제를 해결하여, 시차 없는 한국경제의 생산성 분석을 가능케 한다는 점에서 해당 연구의 중요성을 시사한다. 

본 연구에서는 저자들의 선행연구인 한국생산성본부(2021)의 방법론을 개선하고 2023년 4/4분기까지 연장 추계한 분기별 성장회계를 토대로 분기별 잠재성장률을 추계하였다. 

분기별 잠재성장률은 연간 잠재성장률 추계치로도 전환시켜 연간모형에 의한 잠재성장률추계 결과와 대비하였다. 분기별 잠재성장률은 연간 잠재성장률보다 더욱 빠르고 민감하게 하락하고 있다.

 4차 산업 혁명 속 빠른 변화와 함께, 무형 자본의 중요성이 더욱 부각되고 있다. Brynjolfsson et al.(2017)은 인공지능과 같은 무형자산이 빠르게 증가함에 따라, 전통적인 경제지표와 생산성 분석의 한계를 지적한 바 있다. 빠른 기술의 혁신으로 인해 실물 경제가 양적으로, 질적으로, 개선됨에도 불구하고 GDP가 하락하는 상황이 발생하고 있으며 실물 경제와 경제 지표 간의 간극은 점점 증가할 것이라 예상할 수 있다. 

따라서 무형 자본(intangible asset)의 중요성을 인식하고 데이터화, 인공지능, 사물인터넷 등과 같은 기술적 발전에 의한 가치 창출을 함께 고려해야 할 것이다. 이러한 요소를 적절히 반영한 지표 및 성장회계 모형에 많은 관심과 노력을 기울여야 할 때이다. <끝>

◈ 저자

▲ 표학길 서울대학교 명예교수

▲ 이근희 서울대학교 객원연구원

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