금융시장 불안이 실물경제에 미치는 영향*

2008년 4/4분기 들어 미국의 서브프라임모기지 부실로 촉발된 금융위기가 세계경제 전체로 확산되면서 국내 금융시장에도 큰 영향을 미쳤다. 외국인 투자자금 이탈 및 외화자금 조달여건 악화에 따른 외화수급사정 악화와 국내 금융기관의 대출태도 보수화 등에 따라 주가 및 원화가치의 급락, 신용경색 등이 유발되었다. 금융시장 불안의 영향으로 소비, 투자 등 내수는 물론 수출 또한 크게 감소하면서 4/4분기중 GDP 성장률(전기대비)이 외환위기 이후 최저치를 기록하는 등 실물경제활동이 빠르게 위축되었다.

본고에서는 글로벌 금융위기로 인한 국내 금융시장 불안이 민간소비, 설비･건설투자, 수출입 등 실물경제 부문에 미친 영향을 실증분석을 통해 측정하였다. 금융시장 불안 지표로서는 신용경색지수, 주가 수익률, 환율 절상률, 주가 및 환율 변동성을 사용하였다. 분석 결과 주가 변동성을 제외하고 대부분의 지표가 각 실물경제 부문에 유의한 영향을 미친 것으로 나타나 지난해 4/4분기부터 금년 1/4분기까지의 실물경제 침체가 금융시장 불안에 크게 기인하는 것으로 분석되었다. 한편 2/4분기 이후에는 금융시장 불안이 완화되면서 실물경제에의 부정적 영향도 빠르게 축소되었다.

다음으로 실물경제활동 부진이 예상하지 못한 요인으로 장기화될 경우에 우려되는 ‘금융불안↔실물경제 침체’의 악순환 가능성을 가계, 기업 및 은행 부실위험지수를 작성하여 살펴보았다. 그 결과 실물경제 침체는 은행 부실자산의 증가로 이어질 수 있으나 신용경색을 유발할 정도는 아닌 것으로 분석되었다.

금번 글로벌 금융위기로 국내 금융시장이 심각한 불안을 경험하고 그로 인해 실물경제활동이 크게 위축된 것은 해외 금융기관의 디레버리징에 취약한 외화수급 구조에 상당부분 기인한 것으로 보인다. 따라서 국내

* 본고는 조사국 통화재정팀 조병익 과장, 동향분석팀 우신욱 과장, 윤용준 조사역이 집필하였음. 본고의 내용은 집필자의 개인의견으로 한국은행의 공식견해를 나타내는 것은 아님.

금융시장의 안정기반을 확충하기 위해서는 외화수급 구조를 개선하는 것이 중요하다. 이를 위해 외채만기 구조의 개선, 경상수지 흑자기조 유지, 외국인 직접투자 유치 등에 노력해야 할 것이다.

Ⅰ. 머리말

Ⅱ. 글로벌 금융위기 이후 금융시장 및 실물경제 상황

1. 금융시장 불안

2. 실물경제활동 위축

Ⅲ. 금융시장 불안이 실물경제에 미치는 영향 분석

1. 파급경로

2. 실증분석

3. 실물경제활동 부진에 따른 금융시장 불안 가능성 점검

Ⅳ. 맺음말

Ⅰ. 머리말

2007년중 미국의 서브프라임모기지 부실 사태로 촉발된 금융불안은 2008년 9월중 Lehman Brothers의 파산보호 신청을 계기로 글로벌 금융위기로 확산되어 실물경제활동의 급격한 위축을 초래하였다. 미국 등 주요 선진국 및 개발도상국들의 경제성장률이 급락하였고 2009년중 세계 경제성장률은 제2차 세계대전 이후 처음으로 마이너스를 기록할 것으로 전망된다. 우리나라의 경우에도 글로벌 금융위기가 외국인 투자자금 이탈 및 외화자금 조달여건 악화 등을 통해 국내 금융시장으로 파급됨에 따라 주가 급락, 원/달러 환율 급등 및 신용경색 등 심각한 금융시장 불안을 경험하였다. 경제성장률(전기대비)은 2008년 4/4분기중 외환위기 이후 가장 낮은 -5.1%를 기록하였다.

미국 서브프라임모기지 부실 사태는 2007.8.9일 ‘BNP Paribas'의 펀드환매 중단 조치를 계기로 본격화되어 그해 말과 이듬해까지 대형 금융기관들의 대규모 손실과 유동성 위기 등을 초래하였다.

IMF(2009.10월)는 금년중 세계 경제성장률을 -1.1%, 세계은행(2009.6월)은 -2.9%(시장환율 기준)로 전망하였다.

한편 실물경제활동의 부진이 가계 및 기업의 채무불이행으로 이어지면서 금융기관의 손실 규모가 확대되면 신용경색이 장기화될 가능성도 있다. 미국의 경우를 보면 소비자신용 및 상업용부동산대출 부실 등에 따른 금융기관 손실 확대가 경기회복을 더디게 하는 주된 요인으로 지적되고 있다.

신용경색 현상이 발생하게 되면 우선 기업의 투자수요와 가계의 소비수요가 감소하여 실물경제가 위축되고 이로 인해 기업의 순자산가치가 하락하는 가운데 기업부도를 우려한 은행이 기업대출을 기피하게 되는 1차적 효과가 나타난다. 그러나 1차적 효과에 의해 일단 경기가 침체되면 신용경색을 어느 시점에서 근본적으로 해소할 수 있는 여건이 마련되지 않는 한 이는 기업과 은행의 재무상태를 더욱 악화시키고 신용경색을 심화시켜 금융중개시스템이 붕괴되는 가운데 실물경제의 위축이 더욱 크게 증폭되는 2차적 효과로 이어질 수 있다(함정호·정홍백, 2000).

김윤경(2009), 백종호(2009) 참조

본고에서는 글로벌 금융위기가 국내 금융시장 불안으로 파급된 과정과 그 영향을 구체적으로 살펴보고 국내 금융시장 불안이 민간소비 등 실물경제 부문에 미친 영향을 실증적으로 분석하였다. 아울러 금융시장 불안에 따른 실물경제 위축이 다시 은행 등 금융기관의 부실로 이어지면서 금융불안이 장기화될 가능성에 대해서도 점검하였다.

본고의 구성은 다음과 같다. 먼저 제Ⅱ장에서는 글로벌 금융위기가 국내 금융시장에 미친 영향을 각 파급경로별로 살펴보는 한편 실물경제 위축 정도를 간략하게 살펴보았다. 제Ⅲ장에서는 금융경로별로 금융불안이 실물경제활동에 미치는 영향을 분석하였다. 아울러 실물경제활동 위축으로 금융불안이 장기화될 가능성도 살펴보았다. 마지막으로 제Ⅳ장에서는 분석 결과를 종합하고 정책적 시사점을 제시하였다.

Ⅱ. 글로벌 금융위기 이후 금융시장 및 실물경제 상황

1. 금융시장 불안

글로벌 금융위기는 크게 국내 금융시장에서의 외국인 투자자금 이탈, 해외로부터의 외화자금 조달여건 악화 등을 통해 국내 외화유동성 부족을 유발하는 한편 거래 상대방의 신용위험 증대 및 국내 금융기관의 대출태도 보수화 등에 따른 신용경색을 초래함으로써 국내 금융시장 불안으로 전파되었다. 아울러 세계 금융 및 실물경제 향방의 불확실성 증가 역시 국내 금융시장의 불안정을 증폭시켰다.

우선 국내 금융시장에서의 외국인 투자자금 이탈은 글로벌 금융기관들이 미국의 서브프라임모기지 관련 부실 등으로 인한 손실 확대 및 유동성 부족에 대응하여 위험자산 규모를 축소(de-leveraging)하는 과정에서 촉발되었다.

국내 주식시장에서 외국인의 순매도 규모는 2007년중 27.2조원에서 2008년중에는 34.6조원으로 확대되었다.

외국인 투자자금 이탈은 투자재원 감소 및 외화 유동성 부족으로 이어져 우리나라 주식시장과 외환시장에서 주가와 원화가치의 급락을 초래하였다.

<그림 1>   글로벌 금융위기의 국내 금융시장 불안 파급 경로

2007년 10월중 사상 최고치인 2,005p까지 상승하였던 종합주가지수(월 평균)는 2008년 11월중에는 1,074p로 낮아져 동 기간(2007.11월~2008.11월)중 46.4%나 하락하였다. 이는 외환위기 시 하락폭(1997.7월~1998.9월, -59.2%)보다는 작으나 1990년대 이후 들어 가장 큰 수준이다. 한편 하락속도 측면에서는 월 평균 3.6% 하락하여 외환위기 시(-3.9%)에 근접한 것으로 나타났다.

<표 1>             외환위기 시와의 주가지수1) 비교

(p, %)

	외환위기									글로벌 금융위기
	1997			1998						2007		2008					2009
	3/4	4/4		1/4	2/4	3/4	4/4			4/4		1/4	2/4	3/4	4/4		1/4	2/4
종합주가지수	725	493		506	375	318	435			1,946		1,692	1,793	1,519	1,132		1,145	1,371
(수익률)	(0.1)	(-31.9)		(2.7)	(-26.0)	(-15.1)	(36.7)			(4.2)		(-13.1)	(6.0)	(-15.3)	(-25.5)		(1.1)	(19.7)

주   : 1) 분기 평균(종가 기준)                2) (  )내는 전기대비 상승(하락)률

자료 : 한국은행「ECOS」

<그림 2>                     주가지수1) 추이

주   : 1) 월 평균(종가 기준)

자료 : 한국은행「ECOS」

2002년 이후 하향 안정세를 보였던 원/달러 환율(기준환율, 월 평균)도 2007년 10월중의 916원을 저점으로 오름세로 돌아서 2009년 3월에는 1,462원을 기록하면서 저점 대비 59.6% 상승하였다. 다만 동 상승폭은 외환위기 시의 상승폭(1997.7월~1998.1월, 91.9%)에 비해 작고, 상승속도도 월 평균(2007.11월~2009.3월) 3.5%에 그쳐 외환위기 시(13.1%)에 크게 미치지 못하였다.

본고에서 종가환율 대신 기준환율을 사용한 것은 ① 기준환율이 외환시장에서 체결된 외환가격을 거래량으로 가중평균하였다는 점에서 외환시장의 평균적인 환율 수준을 보여주는 데 더 적합한 데다 ② 금융불안기에는 기준환율과 종가환율간 괴리폭이 상대적으로 크고 ③ 본고의 분석대상 기간이 자유변동환율제도 시행(1997.12월) 이전을 포함하고 있다는 점을 고려한 것이다.

<표 2>               외환위기 시와의 환율 수준1) 비교

(￦/U$, ￦/100￥, %)

	외환위기									글로벌 금융위기
	1997			1998						2007		2008					2009
	3/4	4/4		1/4	2/4	3/4	4/4			4/4		1/4	2/4	3/4	4/4		1/4	2/4
원/달러 환율	898	1,141		1,610	1,395	1,327	1,281			921		956	1,017	1,063	1,363		1,415	1,289
(등락률)	(0.7)	(27.0)		(41.1)	(-13.3)	(-4.9)	(-3.4)			(-0.8)		(3.8)	(6.4)	(4.5)	(28.2)		(3.8)	(-8.9)
원/100엔 환율	762	906		1,255	1,030	952	1,075			814		909	973	989	1,421		1,510	1,323
(등락률)	(2.0)	(18.9)		(38.5)	(-18.0)	(-7.6)	(13.0)			(3.4)		(11.7)	(7.0)	(1.7)	(43.8)		(6.2)	(-12.4)

주   : 1) 분기 평균(기준환율 기준)             2) (  )내는 전기대비 상승(하락)률

자료 : 한국은행「ECOS」

<그림 3>             원/달러1) 및 원/엔 환율1) 추이

주   : 1) 월 평균(기준환율 기준)

자료 : 한국은행「ECOS」

한편 국제금융시장에서는 위험자산에 대한 투자기피 성향이 강화되면서 한국물에 대한 CDS 프리미엄이 급등하는 등 국내은행 및 기업의 해외로부터의 외화자금 조달여건이 크게 악화되었다. 우리나라에 대한 CDS 프리미엄은 2007년말까지 낮은 수준에서 매우 안정적인 모습을 보였으나 2008년 3월중 Bear Stearns 및 9월중 Lehman Brothers 등 대형 투자은행들의 파산을 계기로 급등하여 10월중에는 389bp까지 높아졌다. 또한 국내은행의 단기 외화자금차입 가산금리도 2009년 1월중 232bp까지 가파르게 상승하였다. 이에 따라 원/달러 환율의 상승 압력이 가중되고 국내 외환시장에서의 외화유동성 경색이 심화되었다. 특히 국내에서 외화유동성이 대규모로 유출되는 가운데 해외로부터의 외화조달이 어려워짐에 따라 외화자금 수급의 기간간 불일치가 확대되면서 단기 외화유동성이 크게 부족해졌다.

<그림 4> CDS 프리미엄1) 추이	<그림 5> 외화차입 가산금리 추이
주 : 1) 월 평균 자료 : Bloomberg

또한 국내 기업 및 개인의 신용위험 증대와 은행의 BIS 자기자본비율 하락에 따른 대출여력 약화 등으로 금융기관의 대출태도가 보수화되면서 국내 금융시장에서는 신용스프레드가 급등하는 등 신용경색 현상이 나타났다.

국내은행의 BIS 자기자본비율은 2008.9월말 10.86%까지 하락하였으나 이후 은행들의 후순위채 발행 등을 통한 적극적인 자본확충 노력으로 12월말에는 12.31%까지 상승하여 2007년말 수준을 회복하였다.

국내은행의 BIS 자기자본비율1) 추이

(%)

	2007		2008					2009
	12월말		3월말	6월말	9월말	12월말		3월말	6월말
BIS 자기자본비율	12.31		11.20	11.36	10.86	12.31		12.94	13.74

주   : 1) 2007년은 바젤Ⅰ, 2008년 및 2009년은 바젤Ⅱ 기준

자료 : 금융감독원

회사채수익률(AA-, 3년 만기)에서 국고채(3년 만기) 유통수익률을 차감한 우량회사채의 신용스프레드는 2008년 4/4분기중 1998년 1/4분기(5.68%p) 이후 최고치인 3.61%p로 확대되었으며, 금년 1/4분기에도 높은 수준을 이어가다 4월 이후에야 빠르게 축소되었다. 그러나 신용리스크가 상대적으로 높은 비우량회사채(BBB-, 3년 만기)의 신용스프레드는 여전히 높은 수준에 머물고 있어 신용경색 현상이 완전히 해소되지 않았음을 보여주고 있다.

<표 3>   외환위기 시와의 신용스프레드(Credit Spread; CSP)1) 비교

(%p)

	외환위기											글로벌 금융위기
	1997			1998						2007		2008					2009
	3/4	4/4		1/4	2/4	3/4	4/4			4/4		1/4	2/4	3/4	4/4		1/4	2/4
우 량 회사채 CSP2)	0.46	3.97		5.68	1.20	0.82	0.98			0.67		1.13	0.95	1.34	3.61		3.21	1.46
비우량 회사채 CSP3)	-	-		-	-	-	-			3.21		3.40	3.60	4.24	7.11		8.52	7.66

주   : 1) 분기 평균

2) 회사채수익률(AA-,  3년 만기) - 국고채(3년 만기) 유통수익률

3) 회사채수익률(BBB-, 3년 만기) - 국고채(3년 만기) 유통수익률

자료 : 한국은행「ECOS」

<그림 6>                 신용스프레드1) 추이

주   : 1) 월 평균

자료 : 한국은행「ECOS」

마지막으로 기초경제 여건이 취약한 동유럽 국가 등에서의 경제위기가 글로벌 금융위기를 증폭시킬 수 있다는 주장이 반복적으로 제기되는 가운데 외화유동성 부족 우려 등으로 국내에서도 각종 위기설이 이어지면서 주가 및 환율의 변동성 또한 크게 확대되었다.

2008.7월에는 9월중 만기 상환될 외국인 채권투자자금이 재투자되지 않고 해외로 유출됨으로써 국내 금융 및 외환시장에 불안 요인으로 작용할 것이라는 ‘9월 위기설’이, 10월에는 경상수지 적자 전환 및 외환보유액 감소 등으로 인해 제2의 외환위기가 발생할 수 있다는 ‘제2 외환위기설’ 등이 등장하였다(장재철 외(2008), 정영식 외(2009)).

일별 등락률의 표준편차로 측정한 종합주가지수의 변동성은 2008년 4/4분기중 사상 최고치인 4.02%p를 기록하여 외환위기 시(1997.4/4분기, 3.79%p)를 상회하였다. 원/달러 환율의 변동성 또한 지난해 4/4분기중 외환위기 이후 가장 높은 2.82%p까지 확대되었다.

<표 4>     외환위기 시와의 주가, 원/달러 환율 변동성1) 비교

(%p)

	외환위기									글로벌 금융위기
	1997			1998						2007		2008					2009
	3/4	4/4		1/4	2/4	3/4	4/4			4/4		1/4	2/4	3/4	4/4		1/4	2/4
주가 변동성	1.07	3.79		3.38	3.39	2.85	3.31			1.62		1.75	1.08	1.90	4.02		2.19	1.55
환율 변동성	0.12	4.66		3.50	1.11	1.08	0.64			0.32		0.67	0.56	1.06	2.82		1.49	0.98

주 : 1) 일별 등락률의 분기별 표준편차

<그림 7> 주가 변동성1) 추이	<그림 8> 환율 변동성1) 추이
주 : 1) 일별 등락률의 월별 표준편차

2. 실물경제활동 위축

국내외 금융시장 불안의 영향으로 2008년 4/4분기부터 실물경제활동도 크게 위축되었다. 2008년 4/4분기중 민간소비는 전기대비 4.6% 줄어들었으며 설비투자 및 건설투자도 각각 14.2%, 3.0% 감소하였다. 수출도 주요 교역상대국 경제가 동반 침체에 빠지면서 8.9%나 감소하였다. 이에 따라 4/4분기중 GDP 성장률은 외환위기 시인 1998년 1/4분기(-7.8%) 이후 가장 낮은 -5.1%를 기록하였다. 한편 금년 1/4분기중에는 건설투자가 정부정책 효과에 힘입어 증가로 전환하였으나 민간소비의 증가세가 미약한 가운데 설비투자 및 수출은 감소세를 이어가 금융불안으로 인한 실물경제의 침체가 계속되었음을 알 수 있다.

<표 5>            외환위기 시와의 실물경제활동 비교

(전기대비, %)

		외환위기1)								글로벌 금융위기2)
		1997			1998					2007		2008					2009
		3/4	4/4		1/4	2/4	3/4	4/4		4/4		1/4	2/4	3/4	4/4		1/4	2/4
GDP		0.8 (5.1)	-0.4 (2.8)		-7.8 (-5.3)	-0.8 (-7.9)	0.5 (-8.1)	2.6 (-6.0)		1.3 (5.7)		1.1 (5.5)	0.4 (4.3)	0.2 (3.1)	-5.1 (-3.4)		0.1 (-4.2)	2.6 (-2.2)
	민간소비	0.9	-1.8		-14.6	0.5	2.0	1.9		0.4		1.1	-0.2	0.0	-4.6		0.4	3.6
	설비투자	-8.0	-13.4		-30.0	-7.6	-0.8	5.5		3.8		-0.4	0.4	0.2	-14.2		-11.2	10.1
	건설투자	3.2	0.7		-8.8	-6.3	-2.8	-0.1		2.9		-2.5	-0.3	0.1	-3.0		5.2	1.7
	수 출	4.1	6.3		1.3	0.7	0.0	4.8		6.5		-0.0	2.7	-0.4	-8.9		-4.3	10.9

주   : 1) 2000년 기준년 기준 계절조정 계열, (  )내는 원계열 전년동기대비 증감률

2) 2005년 기준년 기준 계절조정 계열, (  )내는 원계열 전년동기대비 증감률

자료 : 한국은행「ECOS」

금번 글로벌 금융위기 기간중 실물경제의 수축 정도를 외환위기, IT버블 붕괴기, 신용카드위기 등 주요 수축기들과 비교하여 보면, 우선 금번 금융위기중 국내총생산(GDP)의 수축폭은 5.1%로 외환위기 시(8.9%)에는 미치지 못하였으나 여타 수축기에 비해서는 상당히 큰 편이었다. 또한 수축속도는 외환위기 시를 포함한 여타 수축기들을 모두 상회하여 글로벌 금융위기로 인한 실물경제활동의 위축이 매우 빠르게 진행되었음을 보여주었다. 한편 재화수출은 IT버블 붕괴 시의 수축폭 및 속도를 넘어선 것으로 나타나 글로벌 금융위기가 IT버블 붕괴 시보다 해외수요 위축에 더 큰 영향을 미친 것으로 분석되었다.

수축 기간중 각 부문별로 정점부터 저점까지의 분기 평균 증감률로 산출하였다.

<표 6>      주요 경기국면1)별 내수와 재화수출의 수축 정도2)

(%)

구 분		외환위기3)			IT버블 붕괴기3)			신용카드위기3)			글로벌 금융위기3)
(수축기)		96.Ⅰ~98.Ⅲ			00.Ⅲ~01.Ⅲ			02.Ⅳ~05.Ⅱ			08.Ⅰ~09.Ⅰ4)
G D P		-8.9	(-3.0)		-1.1	(-1.1)		-0.5	(-0.5)		-5.1	( -5.1)
내 수		-19.8	(-3.6)		-0.8	(-0.8)		-0.7	(-0.4)		-4.3	( -4.3)
	민간소비	-16.1	(-8.4)		‥	( ‥)		-1.6	(-0.3)		-4.8	( -1.6)
	설비투자	-52.5	(-8.9)		-13.3	(-3.5)		-7.3	(-2.5)		-23.8	(-12.7)
	건설투자	-17.0	(-6.0)		-3.1	(-3.1)		-4.7	(-1.0)		-3.2	( -1.1)
재화수출		‥	( ‥)		-11.1	(-2.9)		‥	( ‥)		-16.3	( -5.8)

주   : 1) 통계청 기준순환일 기준

2) 수축기중 각 시계열의 정점 대비 저점의 수축률[eqn: ( {저점-정점} over {정점} TIMES 100)].

(  )내는 수축기중 각 시계열의 정점~저점 기간중 분기 평균 증감률

3) 외환위기의 경우 2000년 기준년 기준 계열(S.A), 그 외의 경우 2005년 기준년 기준 계열(S.A)을 사용

4) 2008.1/4분기(정점), 2009.1/4분기(저점)는 본고의 분석을 위해 자체 설정

자료 : 한국은행「ECOS」

한편 금융시장 불안이 실물경제에 미치는 영향에 대한 실증분석을 위해 본고에서 분석 대상으로 삼은 소비재판매액지수 등 주요 실물경제지표의 경우에도 모든 지표가 추세 수준을 상당폭 하회하여 금융불안의 영향을 크게 받은 것으로 나타났다. 이를 외환위기 시와 비교할 경우 소비재판매액지수, 설비투자추계지수 등 내수관련 지표와 수입물량지수는 수축 정도가 덜하였으나 수출물량지수는 대외 여건이 비교적 양호하였던 외환위기 시와는 달리 크게 위축되었다.

이는 동 지표들이 국민계정과 유사한 움직임을 보이면서 월별로 발표되고 있어 분기 데이터인 GDP보다 속보성이 있는 데다 설명변수인 금융불안 변수들을 월별로 설정하여 동 지표들에 대한 영향력을 추정하는 것이 적절하다고 판단하였기 때문이다.

외환위기 시에는 세계경제 호조 및 원화 절하를 배경으로 수출물량이 큰 폭으로 증가하였다.

<표 7>          주요 실물경제지표의 수축 정도 비교1)

(%)

	소비재판매액			설비투자추계			건설기성액			수출물량			수입물량
	외환위기	현 위기		외환위기	현 위기		외환위기	현 위기		외환위기4)	현 위기		외환위기	현 위기
수 축 폭2)	-22.0	-8.3		-51.3	-19.9		-25.1	-11.7		‥	-19.2		-33.5	-21.6
수축속도3)	-6.0	-0.9		-3.1	-3.6		-2.9	-3.0		‥	-2.3		-3.3	-3.0

주   : 1) 외환위기 수축기(1996.3월~1998.8월) 및 현 위기 수축기(2008.1월~2009.2월)는 경기동행지수 순환변동치의 정·저점과 동일하게 설정

2) 각 수축기중 개별지수(S.A, 단, 수출입물량지수의 경우 계절조정지수가 발표되지 않아 BOK X-12 ARIMA를 이용하여 계절조정)의 정점 대비 저점의 수축률[eqn: ( {저점-정점} over {정점} TIMES 100)]

3) 수축기중 각 개별지수의 정점~저점 기간중 월 평균 증감률

4) 외환위기 기간중 수출물량지수(S.A)는 뚜렷한 수축기를 나타내지 않음

자료 : 한국은행「ECOS」, 통계청「KOSIS」

Ⅲ. 금융시장 불안이 실물경제에 미치는 영향 분석

1. 파급경로

금융시장 불안은 주가 하락, 환율 상승, 신용경색, 금융시장 가격변수의 변동성 확대 등의 형태로 구체화되면서 실물부문에 영향을 미치게 된다.

<그림 9>        금융시장 불안의 실물부문으로의 파급 경로

먼저 주가 하락은 소비자심리 위축 및 부(富)의 효과를 통하여 소비 감소를 가져올 뿐만 아니라 주식시장을 통한 기업의 자금조달 위축, 토빈의 [eqn: q]값 하락 등을 통해 투자에도 부정적인 영향을 미치게 된다.

주가와 소비자심리지수간 상관계수는 0.571로 나타나 두 변수간 어느 정도의 연관성이 있는 것으로 판단된다.

주가 상승률과 소비자심리지수간 시차상관계수1)

T-3	T-2	T-1	T	T+1	T+2	T+3
-0.204	0.129	0.426	0.571	0.378	-0.050	-0.332

주 : 1) 2000.1/4분기~2009.2/4분기중 주가 상승률(T, 전년동기대비)과 소비자심리지수(T±i분기)간

시차상관계수

우리나라의 경우 김병화·문소상(2001), 최요철·김은영(2007) 등의 연구에 따르면 주식가격이 10%p 상승(하락)할 때 민간소비는 0.3~0.4%p 증가(감소)하는 것으로 알려져 있다.

실제 글로벌 금융위기로 인해 2008.3/4분기부터 금년 1/4분기까지 기업공개(IPO) 및 유상증자가 크게 위축된 것으로 나타났다.

기업공개(IPO) 및 유상증자 추이

(십억원, 건)

		2007			2008							2009
		연중			연중		3/4		4/4			1/4		2/4
유가증권 시장	IPO	1,525.3	( 9)		320.4	( 5)	152.9	( 2)	76.4	( 1)		0.0	( 0)	143.1	( 4)
	유상증자	10,479.9	( 65)		1,468.3	( 38)	404.1	( 9)	114.0	( 6)		438.7	( 7)	1,478.3	(26)
코스닥 시장	IPO	776.9	( 59)		396.4	( 37)	83.1	( 9)	83.4	( 6)		38.1	( 6)	253.8	(16)
	유상증자	3,812.0	(261)		2,286.0	(165)	440.7	(36)	608.4	(52)		139.0	(19)	748.2	(61)

주   : (  )내는 건수

자료 : 금융감독원

기업의 시장가치와 자본의 대체비용간에 차이가 존재할 때 기업의 투자가 촉진 또는 위축된다는 것으로 주가가 하락(상승)할 경우 [eqn: q]값([eqn: = {기업의`시장가치} over {대체`비용}])이 1보다 작아(커)지게 되어 투자 위축(촉진)으로 이어지게 된다.

그 다음으로 환율 상승은 수출품의 상대가격 하락과 이에 따른 국제가격 경쟁력 강화를 통해 대체로 수출에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 알려져 있으며, 수입에 대해서는 수입품의 상대가격 및 물가 상승에 따른 구매력 저하를 통해 감소 요인으로 작용하게 된다. 소비의 경우에는 소득효과(Income Effect)와 대체효과(Substitution Effect)를 통해 환율 상승의 영향을 받게 되는데, 우리나라의 경우 대체효과에 비해 소득효과가 더 크게 작용하여 민간소비가 부정적 영향을 받는 것으로 분석되고 있다. 한편 설비투자는 환율 상승 시 수익경로(Benefit Path)와 비용경로(Cost Path)를 통해 각각 정(+)과 부(-)의 영향을 받게 되나 최창규(1999), 김병화·임현준(2002), 윤석현(2004) 등의 연구에 따르면 대체로 후자의 영향이 더 커 환율 상승은 설비투자의 제약 요인으로 작용하는 것으로 분석되고 있다.

다만 본문의 <표 8>에서와 같이 우리나라의 수출 증가율은 환율 하락기에 비해 상승기중 더 낮게 나타났다. 이는 환율 상승기중 해외수요 여건이 대체로 좋지 않았던 점, 환율 하락기중 엔화강세로 인해 수출가격 경쟁력을 확보할 수 있었던 점 등에 기인한 것으로 판단된다.

소득효과(Income Effect)는 환율 상승(하락)으로 수입단가가 상승(하락)하여 국내 물가가 상승(하락)하고 이에 따라 가계의 실질구매력이 축소(확대)됨으로써 소비 위축(확대)을 가져오는 것이며, 대체효과(Substitution Effect)는 환율 상승(하락)으로 인해 해외제품의 가격이 상대적으로 상승(하락)함에 따라 국산품(해외제품) 소비 증가로 이어지는 것을 의미한다.

이지훈(2005) 참조

수익경로(Benefit Path)는 환율 상승(하락)이 수출 증가로 이어짐에 따라 기업들의 설비투자 확대(축소) 유인이 증가함을 의미하며, 비용경로(Cost Path)는 환율 상승(하락)에 따른 원자재 및 수입자본재 가격 상승(하락)과 기업들의 외채부담 증가(감소)로 인해 투자비용이 상승(하락)함으로써 수익성이 악화(증대)되어 설비투자의 위축(확대)을 초래함을 의미한다.

동 결과는 설비투자에서 국산자본재 보다 수입자본재의 비중이 크게 증가한 것에 주로 기인(최창규, 1999)하는데, 수입자본재 비중 증가에는 ① 우리나라의 IT중심 산업구조로의 변화, ② 수입자본재와 국산자본재간 상대가격 변화, ③ 내·외수간 성장격차 확대 등이 주요 원인으로 지적되고 있다(이홍직·이상호, 2008).

우리나라의 경우 <표 8>에서와 같이 실제 원/달러 환율의 상승(원화 절하) 기간중에는 순수출의 호조에도 불구하고 민간소비 및 설비투자 등이 부진함에 따라 경제성장률은 원/달러 환율의 하락(원화 절상)기에 비해 낮은 것으로 나타났다. 원/달러 환율의 상승 기간중 민간소비는 평균 3.0% 증가하는 데 그치고 설비투자는 5.3%나 감소하여, 원/달러 환율의 하락 기간중 민간소비와 설비투자가 각각 7.6%, 20.4% 증가한 것에 비해 크게 부진하였다. 반면 순수출은 환율 상승기중 수입이 큰 폭으로 위축되면서 하락기와 달리 큰 폭의 증가를 나타냄에 따라 GDP 증가에 기여한 것으로 분석되었다.

한편 신용경색은 신용가용성(credit availability)을 제약함과 동시에 자금조달 비용을 높여 소비, 투자에 악영향을 미치고 이러한 소비 및 투자의 위축은 생산 및 수입수요 감소를 초래한다. 특히 신용위험이 상대적으로 높아 직접금융시장을 통해 자금을 조달하기 어려운 중소기업과 금융기관 대출 이외의 여타 자금조달 수단이 없는 가계의 경우 신용경색의 영향이 더 크다고 할 수 있다.

함정호·정홍백(2000) 참조

<표 8>           원/달러 환율과 주요 실물지표의 변동

(%, %p)

		기간	환율변동1)	주요 실물지표 변동2)
				GDP	민간소비	설비투자	수출3)	수입3)	순수출4)
절상기	Ⅰ	‘94.3/4~’96.1/4 ( 7분기)	2.8	8.9	9.2	19.3	22.2 (22.3)	22.4 (21.8)	-0.2 ( 0.5)
	Ⅱ	‘99.1/4~’00.4/4 ( 8분기)	11.4	9.1	10.0	36.4	16.9 (21.0)	24.2 (27.3)	-7.3 (-6.4)
	Ⅲ	‘02.2/4~’07.4/4 (23분기)	6.1	4.7	3.6	5.6	13.6 (15.1)	11.7 (12.0)	1.9 ( 3.2)
평균(A)		-	6.8	7.6	7.6	20.4	17.6 (19.5)	19.4 (20.4)	-1.8 (-0.9)
절하기	Ⅰ	‘91.1/4~’94.2/4 (14분기)	-3.6	7.3	7.1	8.0	12.1 (11.3)	11.3 (10.7)	0.9 ( 0.6)
	Ⅱ	‘96.2/4~’98.4/4 (11분기)	-18.1	1.1	-1.9	-15.3	15.4 (15.9)	-2.7 (-4.1)	18.1 (20.0)
	Ⅲ	‘01.1/4~’02.1/4 ( 5분기)	-10.6	4.5	6.8	-6.0	-2.3 (-2.7)	-3.2 (-4.8)	0.9 ( 2.1)
	Ⅳ	‘08.1/4~’09.2/4 ( 6분기)	-18.3	0.5	-0.2	-7.8	1.7 ( 0.1)	-2.6 (-1.8)	4.3 ( 1.9)
평균(B)		-	-12.7	3.4	3.0	-5.3	6.7 ( 6.2)	0.7 ( 0.0)	6.0 ( 6.2)
격차(A-B)		-	-	4.2	4.6	25.7	10.9 (13.3)	18.7 (20.4)	-7.8 (-7.1)

주   : 1) (+)는 절상, (-)는 절하를 의미하며 각 기간중 분기별 전년동기대비 절상(하)률의 산술평균

2) 각 기간중 실물변수의 분기별 전년동기대비 증감률의 산술평균

3) (  )내는 서비스를 제외한 재화 기준

4) 수출 증감률 - 수입 증감률

자료 : 한국은행「ECOS」

마지막으로 주가·환율 등 금융시장 가격변수의 변동성 확대는 불확실성을 높임으로써 가계 및 기업 등 경제주체들의 의사결정을 지연시키고 결국 소비, 투자 및 수출입 등 실물경제 전반에 부정적 영향을 미치게 된다. 주가 변동성 확대는 대체로 주가 하락기에 나타나는 것이 일반적인데 이는 앞서 언급한 바와 같이 부의 효과 및 기업의 자금조달 위축 등의 경로를 통해 각각 소비와 투자에 부정적인 영향을 미치게 된다. 환율 변동성 확대는 환위험 프리미엄을 높여 수출입 상품의 가격 상승을 유발함으로써 소비 위축을 초래하고 수출 기업들의 가격경쟁력 약화에 따른 수익성 저하, 외국인 장기투자자금의 순유입 축소 등을 통해 투자 위축으로 이어지게 된다.

윤옥자·강규호(2004) 참조

2. 실증분석

금융불안 지표의 실물경제 부문별 파급 영향을 실증적으로 분석하기 위하여 월별 자료의 수집이 가능하고 국민계정 내 각 수요항목과의 대응성도 높은 소비재판매액지수, 설비투자추계지수, 건설기성액, 수출·입물량지수 등을 피설명변수로 하고 신용경색지수, 주가·환율의 등락률 및 변동성 등 금융불안 변수를 설명변수로 하는 회귀모형을 설정 하였다. 이중 명목금액으로 발표되는 건설기성액은 건설용 중간재가격을 디플레이터로 하여 실질화하였다. 또한 신용경색지수는 Maddala and Nelson(1974)의 불균형모형에 의거 대출공급 및 대출수요 함수를 설정하고 동일 시점에서의 두 함수 추정치간 격차, 즉 초과대출수요를 지수화하여 산출하였다. 이는 일반적으로 신용경색의 대용지표로 사용되는 신용스프레드가 신용등급별 회사채 금리와 국고채 금리간 격차로서 채권발행 회사의 신용도와 부도위험 등을 의미함에 따라 금융기관 대출의 경색 정도를 직접적으로 나타내기에는 적합하지 않다고 판단하였기 때문이다.

금리 변동성도 금융불안 변수로 고려될 수 있으나 금리의 급등락은 궁극적으로 신용공급의 위축과 증가에 기인한다는 점에서 신용경색지수에 의해 대체 가능한 것으로 판단하였다.

실증분석에 앞서 실시한 그랜져 인과관계 검정 결과 주가 변동성을 제외한 모든 금융불안 변수가 유의수준 10%에서 실물경제활동에 시차(1개월~4개월)를 두고 영향을 미치는 것으로 나타났다. 동 검정 결과는 <부록 1> ‘각 금융시장 불안변수와 실물경제지표간 그랜져 인과관계 검정 결과’에 자세히 수록하였다.

각 금융시장 불안변수와 실물경제지표간 그랜져 인과관계 검정 결과1) 2)

	소비재판매액	설비투자추계	건설기성액	수출물량	수입물량
	(’96.1월~’09.6월)	(’97.10월~’09.6월)	(’98.7월~’09.6월)	(’96.1월~’08.12월)	(’96.1월~’08.12월)
신용경색지수	⇒	⇒	⇏	⇒	⇒
	⇍	⇍	⇐	⇐	⇍
주가 변동성	⇏	⇏	⇏	⇏	⇒
	⇍	⇍	⇐	⇍	⇍
환율 변동성	⇒	⇒	⇏	⇏	⇒
	⇍	⇍	⇐	⇍	⇍
주가 수익률	⇒	⇒	⇒	⇒	⇒
	⇍	⇐	⇍	⇐	⇍
환율 절상(하)률	⇒	⇒	⇒	⇒	⇒
	⇐	⇐	⇍	⇍	⇍

주 : 1) 각 금융불안 변수별 상단은 해당 금융불안 변수의 각 부문별 실물경제지표에 대한 그랜져 인과관계 성립 여부를, 하단은 각 부문별 실물경제지표의 금융불안 변수에 대한 그랜져 인과관계 성립 여부를 표시

2) ⇒는 그랜져 인과관계가 성립함을, ⇍는 그렇지 않음을 의미

여러 가지 금융불안 변수를 동시에 설명변수로 사용함에 따라 설명변수간 다중공선성(multi-collinearity) 문제가 제기될 수 있겠으나 각 금융변수별 추정계수의 분산팽창지수(VIF ; Variance Inflation Factor) 값이 기준치(10) 이하로 나타나 동 문제는 크지 않은 것으로 판단하였다(Kutner et al, 2004).

각 추정모형별 설명변수에 대한 분산팽창지수(VIF)

	소비재판매액	설비투자추계	건설기성액	수출물량	수입물량
신용경색지수	1.355	1.475	1.443	1.362	1.276
주가 변동성	1.565	1.733	1.965	1.912	1.912
환율 변동성	2.096	2.146	2.262	2.212	2.174
주가 수익률	2.066	2.857	6.250
환율 절상(하)률	3.155	3.205	5.587	2.123	2.123

동 지수의 작성 방법 등과 관련된 내용은 <부록 2> ‘신용경색지수 작성 방법’에 자세히 기술하였다.

<표 9>              추정모형 및 이용자료 내역

<추정모형 1>  [eqn: Y=alpha +betaX_1 + gamma X_2 + epsilon]

단, [eqn: Y=[C, ```Inv , ```B, ``` Exp, ```Imp ``]^'],

[eqn: X_1 =[Crunch, ```Kospivol, ```Exrvol, ``` Kospi, ``` Exr( Jxer)`]^'],

[eqn: X_2 = [ 기타 ``설명변수]`^']

변 수	이용 자료1)	자료원
<피설명변수>
[eqn: C]	소비재판매액지수	통계청「KOSIS」
[eqn: Inv]	설비투자추계지수	″
[eqn: B]	건설기성액(실질)	″
[eqn: Exp]	수출물량지수	한국은행「ECOS」
[eqn: Imp]	수입물량지수	″
<설명변수>
[eqn: Crunch]	신용경색지수	직접 산출
[eqn: Kospiv`ol]	주가 변동성	한국은행「ECOS」
[eqn: Exrvol]	환율 변동성	″
[eqn: Kospi]	종합주가지수	″
[eqn: Exr(Jexr)]	원/달러(원/엔) 환율 절상률	″
기타	피설명변수별 여타 설명변수2)	「KOSIS」및 「ECOS」등

주 : 1) 주가 변동성(종합주가지수 일별등락률의 월별 표준편차), 환율 변동성(원/달러 환율 일별등락률의 월별 표준편차)을 제외한 모든 변수는 자연대수를 취한 후 차분 실시

2) 자세한 내용은 <부록 4> ‘금융시장 불안 요인이 부문별 실물경제에 미치는 영향 추정 결과’ 참조

회귀분석에 앞서 각 모형에 사용된 변수에 대해 단위근 검정을 실시한 결과 대부분의 변수가 단위근이 없는 안정적인 계열로 판명되어 통상적인 최소자승법을 적용하기에 무리가 없는 것으로 나타났다.

단위근 검정 결과는 <부록 3> ‘각 모형별 사용변수에 대한 단위근 검정 결과’에 수록하였다.

<추정모형 1>에 따라 각 실물부문별로 금융불안 요인의 영향을 추정한 결과 주가 변동성을 제외하고는 대다수의 금융불안 변수가 각 실물경제 지표에 유의한 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 다만 금융안정기(2000.1월~2007.6월)에는 동 변수들에 대한 추정계수 값의 유의성이 대체로 줄어드는 것으로 분석되었다.

보다 자세한 추정 결과는 <부록 4> ‘금융시장 불안 요인이 부문별 실물경제에 미치는 영향 추정 결과’에 수록하였다.

<표 10>   각 실물경제지표 모형별 금융불안 변수의 추정계수 값1) 2)

(추정기간3))	소비재판매액 (96.1~09.6)	설비투자추계 (97.10~09.6)	건설기성액 (98.7~09.6)	수출물량 (96.1~08.12)	수입물량 (96.1~08.12)
신용경색지수 변동률	-0.020**	-0.038*	-0.044***	-0.022*	-0.033***
	(-0.001)	(-0.002)	(-0.043)***	(-0.028)**	(-0.025)**
주가 변동성	0.003	0.014	0.006	0.007	-0.009
	( 0.031)***	(0.066)***	(-0.002)	(0.004)	(0.003)
환율 변동성	-0.011*	-0.007	-0.055***	-0.029***	-0.017**
	(-0.076)	(-0.182)**	(-0.053)	(-0.053)	(-0.010)
주가 수익률	0.038***	0.110***	-0.002	-	-
	(0.077)***	(0.049)	(-0.032)	( - )	( - )
환율 절상률	-0.025	0.306***	0.170**	-0.163***	0.175***
	(-0.225)***	(0.591)***	(-0.161)	(-0.331)***	(0.078)
[eqn: R ^{2}]	0.72	0.78	0.72	0.51	0.83
	(0.48)	(0.62)	(0.57)	(0.61)	(0.68)

주 : 1) ***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 유의수준에서 추정계수 값이 유의함을 의미

2) (  )내는 금융안정기(2000.1월~2007.6월)를 대상으로 추정한 결과

3) 기본적으로 1996.1월~2009.6월을 분석기간으로 하되 시계열 자료가 확보되지 않는 경우에는 대상기간을 조정

먼저 소비재판매액지수 모형 추정 결과, 신용경색지수 및 환율 변동성은 소비에 유의한 부(-)의 영향을 미친 것으로 나타났으나 주가 변동성은 추정계수 값의 유의성이 낮아 영향력이 불분명한 것으로 분석되었다. 한편 금융 안정기에는 주가 변동성의 유의성은 높아졌으나 신용경색지수, 환율 변동성의 유의성이 크게 저하되었다.

금융불안 요인이 거의 없었거나 상대적으로 적게 나타났던 2000.1월부터 2007.6월을 금융 안정기로 분류하였다. 금융 안정기중 각 금융불안 변수의 추정계수 값도 <부록 4> ‘금융시장 불안 요인이 부문별 실물경제에 미치는 영향 추정 결과’에 같이 기술하였다.

설비투자추계지수 모형 추정 결과, 신용경색지수가 설비투자에 유의한 부(-)의 영향을 미쳤으며 주가 수익률과 환율 절상(하)률의 추정계수 값도 유의한 가운데 이론적 부호와 일치하였다. 그러나 주가 변동성 및 환율 변동성은 유의성이 낮은 것으로 나타났다. 한편 금융 안정기에는 환율 절상(하)률을 제외한 여타 변수에 대한 추정계수 값의 유의성이 전 기간과 반대로 나타났다.

건설기성액의 경우 신용경색지수 및 환율 변동성에 유의한 부(-)의 영향을 받으나 주가 변동성에는 유의한 영향을 받지 않는 것으로 분석되었다. 한편 금융 안정기에는 신용경색지수를 제외한 모든 금융불안 변수의 유의성이 없는 것으로 나타났다.

수출물량지수의 경우 주가 변동성을 제외한 각 금융불안 변수에 의해 부(-)의 영향을 받는 것으로 나타났다. 한편 금융 안정기에는 환율 변동성을 제외한 신용경색지수와 환율 절상(하)률만이 수출에 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

마지막으로 수입물량지수 모형 추정 결과, 주가 변동성을 제외한 모든 변수들이 수입에 유의한 영향을 미치나 금융 안정기에는 신용경색지수를 제외한 여타 변수들의 영향력은 소멸되었다.

다음으로 각 금융불안 변수들이 주요 실물경제부문에 미친 영향력의 크기를 알아보기 위해 각 금융불안 변수의 추정계수 값을 이용하여 금융불안 변수가 각 실물경제지표 변동에 미친 기여도를 산출하였다. 그 결과 <표 11>에서와 같이 금융불안 변수는 작년 4/4분기와 금년 1/4분기중 실물경제 활동의 위축에 크게 영향을 미친 것으로 나타났다. 해외수요 위축의 영향을 크게 받은 수출을 제외하고는 모든 실물지표에서 금융불안 변수의 기여도가 마이너스(-)를 보였으며 설비투자에 대해서는 금융불안 변수의 기여도가 설비투자 감소폭을 훨씬 상회하기도 하였다. 특히 금번 위기중 금융불안 변수가 각 실물지표를 악화시킨 정도가 외환위기 시보다 더 큰 것으로 나타나 금번 위기중 금융불안이 실물경제에 이례적으로 큰 부정적 영향을 미쳤음을 알 수 있다.

외환위기와 글로벌 금융위기 시의 수요항목별 금융불안 변수 기여율을 비교하면, 소비재판매액지수(1998.1/4분기 18.5% → 2008.4/4분기 66.2%), 설비투자추계지수(60.1% → 124.9%), 수입물량지수(36.8% → 60.4%) 등 대부분 변수들의 기여율이 외환위기 시에 비해 커진 것으로 나타났다.

<표 11>        각 실물경제지표별 금융불안 변수의 기여도

(전년동기대비, %, %p)

		외환위기									글로벌 금융위기
		1997			1998						2007		2008					2009
		3/4	4/4		1/4	2/4	3/4	4/4			4/4		1/4	2/4	3/4	4/4		1/4
소비재판매액		8.1	-2.5		-14.7	-18.6	-19.6	-12.0			3.6		4.4	2.9	1.4	-4.2		-4.9
	금융불안 변수	(-0.3)	(-2.1)		(-2.7)	(-3.6)	(-2.7)	( 0.2)			( 0.8)		(-0.0)	(-0.5)	(-1.3)	(-2.8)		(-1.2)
설비투자추계		-6.1	-19.1		-29.6	-45.7	-42.7	-29.5			8.8		-3.8	-2.7	3.0	-13.4		-17.7
	금융불안 변수	(-3.8)	(-13.6)		(-20.1)	(-19.8)	(-17.1)	(-3.4)			( 3.7)		( 0.1)	(-3.2)	(-7.1)	(-16.7)		(-13.4)
건설기성액1)		-	-		-	-	-29.9	-25.1			3.5		-4.4	-13.7	-16.7	-24.9		-12.1
	금융불안 변수	-	-		-	-	(-6.7)	(-0.3)			(-1.1)		(-2.1)	(-3.4)	(-3.5)	(-8.2)		(-5.5)
수출 물량		20.9	13.1		31.2	20.3	13.0	13.4			15.7		15.6	11.6	9.5	-8.0		-13.4
	금융불안 변수	( 0.3)	( 2.1)		( 5.0)	( 2.5)	(2.6)	( 3.2)			(-0.4)		( 1.3)	( 2.4)	( 2.6)	( 5.6)		( 6.5)
수입 물량		0.5	-9.1		-28.5	-27.2	-28.8	-14.9			10.9		6.8	3.3	9.4	-14.1		-12.6
	금융불안 변수	(-0.2)	(-4.7)		(-10.5)	(-7.8)	(-4.4)	(-1.5)			(-1.5)		(-3.6)	(-5.1)	(-4.6)	(-9.4)		(-6.9)

주 : 1) 건설기성액 증감률은 1998년 3/4분기부터 자료이용이 가능

2) (  )내는 각 모형에서 유의한 추정계수 값을 갖는 금융불안 변수들의 각 실물지표에 대한 기여도 합

다만 아래 <표 12>에서와 같이 금년 2/4분기 이후에는 금융시장 불안이 완화되면서 동 변수들의 실물경제에 대한 영향 또한 빠르게 축소되었다.

<표 12>             금융불안 변수의 기여도 변화1)

(전년동기대비, %, %p)

	소비재판매액		설비투자추계		건설 기성액		수출 물량		수입 물량
		금융불안변수		금융불안변수		금융불안변수		금융불안변수		금융불안변수
2008.4/4(A)	-4.2	(-2.8)	-13.4	(-16.7)	-24.9	(-8.2)	-8.0	( 5.6)	-14.1	(-9.4)
2009.1/4	-4.9	(-1.2)	-17.7	(-13.4)	-12.1	(-5.5)	-13.4	( 6.5)	-12.6	(-6.9)
2/4(B)	1.6	(-0.8)	-13.4	( -8.8)	4.6	(-3.4)	-3.9	( 4.4)	-8.6	(-4.4)
격 차(B-A)	5.8	( 2.0)	0.0	( 7.9)	29.5	( 4.8)	4.1	(-1.2)	5.5	( 5.0)

주 : 1) (  )내는 각 모형에서 유의한 추정계수 값을 갖는 금융불안 변수들의 각 실물경제지표에 대한 기여도 합

3. 실물경제활동 부진에 따른 금융시장 불안 가능성 점검

실물경제활동의 위축이 장기화될 경우 가계 및 기업의 채무불이행이 증가하고 금융기관의 손실 규모도 확대되면서 ‘금융불안↔실물경제 침체’의 악순환 고리가 형성되어 신용경색이 더욱 심화되는 결과를 초래할 수 있다.

<그림 10>    금융시장 불안과 실물경제 부진의 악순환 경로

이와 같이 실물경제활동 부진이 가계와 기업의 부실화를 통해 금융부문 부실로 파급된다는 점을 감안하여 가계·기업·은행의 부실위험지수를 각 경제주체별 재무 건전성, 수익성, 유동성, 자금조달비용 등을 종합적으로 고려하여 산출하고 이를 바탕으로 최근의 실물경제활동 부진이 가계와 기업의 부실 증가를 통해 은행부실로 이어질 가능성이 있는지 살펴보았다. 이를 위해 아래와 같은 2변수 VAR 모형을 설정한 후 충격반응함수를 추정하였다.

산출 방법 등에 대한 자세한 내용은 <부록 5> ‘가계·기업·은행 부실위험지수 작성 방법’에 기술하였다.

각 변수별 단위근 검정 결과 모든 변수에 단위근이 존재하지 않는 안정적인 계열로 나타났다.

단위근 검정 결과1)

변수명	변수설명	ADF		Phillips-Perron
		상수항	상수항+추세	상수항	상수항+추세
[eqn: GDP]	GDP 성장률	-4.18***	-4.59***	-4.37***	-4.78***
[eqn: HR]	가계부실위험지수	-3.83***	-3.77**	-2.72*	-2.74
[eqn: CR]	기업부실위험지수	-3.39**	-3.34*	-3.23**	-3.14*
[eqn: FR]	은행부실위험지수	-3.23**	-3.28**	-3.16**	-3.20*
[eqn: HCR]	가계·기업 합성 부실위험지수	-3.85***	-2.96	-3.18**	-3.13*

주 : 1) ***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 유의수준에서 단위근이 있다는 귀무가설이 기각됨을 의미

각 모형에서 시차는 SIC(Schwartz Information Criterion) 기준을 이용하여 1분기로 설정하였다.

VAR 모형은 GDP 성장률 및 가계(또는 기업)부실위험지수([eqn: X_t]), 가계·기업 합성 부실위험지수 및 은행부실위험지수([eqn: Y_t])로 각각 구성되었다. 이 때 가계·기업 합성 부실위험지수는 가계 및 기업의 부실위험지수와 GDP 성장률간 VAR 모형의 예측오차 분산분해(Variance Decomposition)에서 GDP 성장률의 각 지수에 대한 상대적 영향력(기여율)의 장기균형치를 가중치로 하여 산출하였다.

각 모형별 예측오차 분산분해 결과1)

(%)

분기	가계부실위험지수		기업부실위험지수
	GDP 성장률	자기 시차	GDP 성장률	자기 시차
1	19.9	80.1	5.2	94.8
2	17.9	82.0	8.1	91.9
3	16.8	83.2	11.0	89.0
5	15.9	84.1	15.6	84.4
10	15.5	84.5	20.1	79.9
15	15.5	84.5	20.8	79.2
20	15.5	84.5	20.9	79.1
25	15.5	84.5	20.9	79.1
30	15.5	84.5	20.9	79.1
35	15.5	84.5	20.9	79.1

주 : 1) 음영은 장기균형치

[eqn: HCR ````=`` {15.5} over {15.5+20.9} ``TIMES``HR `````+``` { 20.9} over {15.5+20.9}```TIMES```CR]

<추정모형 2>

[eqn: X_t = alpha + Sum from i=1 to k beta_i X_t-i + epsilon_t],   [eqn: Y_t = alpha + Sum from i=1 to k beta_i Y_t-i + epsilon_t]

단, [eqn: X_t = [``GDP,```HR(or``CR)``]'],    [eqn: Y_t = [``HCR``, ``FR``]']

[eqn: GDP] : GDP 성장률(전년동기대비)

[eqn: HR,`CR,`FR] : 가계·기업·은행 부실위험지수

[eqn: HCR] : 가계·기업 합성 부실위험지수

충격반응함수 추정 결과 GDP 성장률에 가해진 충격은 가계 및 기업 부실위험지수에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 그 정도 및 영향의 지속기간은 기업부실위험지수가 훨씬 크고 긴 것으로 나타났다. 또한 가계·기업 합성 부실위험지수에 가해진 충격도 은행부실위험지수를 크게 높이는 것으로 나타났다. 이에 비추어 볼 때 실물경제 부진은 기업 및 가계의 부실 확대로 이어지고 이를 통해 은행의 부실화를 유발할 수 있는 것으로 판단된다.

<그림 11>             충격반응함수1) 2) 추정 결과

(가계)                   (기업)                  (은행)

주 : 1) 가계 및 기업에 대해서는 GDP 성장률 1표준편차 충격이 가계 및 기업 부실위험지수에 미치는 영향을, 은행에 대해서는 가계·기업 합성 부실위험지수 1표준편차 충격이 은행부실위험지수에 미치는 영향을 각각 추정

2) 2000.1/4분기~2009.2/4분기중

한편 은행부실 확대는 은행의 자금공급여력 감소와 자발적인 여신 기피 등을 통해 신용경색을 유발하므로 아래와 같은 TAR 모형(Threshold Autoregression Model)을 통해 신용경색을 초래하는 은행부실위험지수의 임계치를 추정하여 보았다.

Tong(1983), Tsay(1989) 참조

동 모형에서 추정되는 [eqn: hat beta_1]은 은행부실위험지수가 임계치([eqn: c]) 이하인 기간만을 대상으로 추정한 계수값이며 [eqn: hat beta_2]은 임계치를 넘어서는 기간만을 대상으로 추정한 계수값이다. 따라서 [eqn: hat beta_1]이 유의하지 않고 [eqn: hat beta_2]이 유의해지는 임계치 수준을 은행부실위험지수가 신용경색에 영향을 미치는 임계치로 볼 수 있다.

<추정모형 3>

[eqn: Y _{t} =(1-G(FR _{t-d} ))( delta _{1} + alpha _{1} Y _{t-1} + beta _{1} FR _{t-d} )+G(FR _{t-d} )( delta _{2} + alpha _{2} Y _{t-1} + beta _{2} FR _{t-d} )+ epsilon _{t}]

[eqn: G(FR_t-d )=0], [eqn: FR_t-d LEQ c]

[eqn: G(FR_t-d )=1], [eqn: FR_t-d > c]

단, [eqn: Y_t] : 신용경색지수,  [eqn: FR_t] : 은행부실위험지수,  [eqn: c] : 임계치

추정 결과 신용경색지수에 유의한 영향을 미치는 은행부실위험지수의 임계치는 현 지수 수준(2009년 2/4분기중 62.5)보다 크게 높은 170으로 나타났다. 따라서 최근의 은행부실위험 수준은 신용경색과 이를 통한 금융시장 불안을 재차 유발할 정도는 아닌 것으로 판단된다.

2000년대 초반 은행부실위험지수는 임계치를 상회하였다. 이는 외환위기 이후 은행 구조조정이 마무리되지 않은 상태에서 부실채권이 큰 폭으로 늘어난 데 주로 기인하였는데, 당시에도 회사채 시장이 침체되는 등 신용경색이 나타났다(함정호·정홍백, 2000). 이러한 사례에 비추어 볼 때 동 임계치를 신용경색을 유발하는 수준으로 보아도 큰 무리는 없을 것으로 판단된다.

<표 13>                    임계모형 추정 결과

은행부실위험지수 임계치(c)1)	[eqn: hat{beta _{1}}]2)		[eqn: hat beta_2]2)
…	…		…
150	-0.019	(0.613)	-0.010	(0.531)
160	0.011	(0.433)	0.063	(0.305)
170	0.048	(0.215)	0.155	(0.086)
180	-0.016	(0.601)	-0.004	(0.514)
190	0.011	(0.417)	0.067	(0.225)
…	…		…

주 : 1) 100~300의 모든 임계치를 추정

2) 은행부실위험지수가 임계치 이하([eqn: hat{beta _{1}}])·이상([eqn: hat{beta _{2}}])일 경우의 추정치

3) (  )내는 p-값

<그림 12>            은행부실위험지수 및 임계치

Ⅳ. 맺음말

본고의 분석 결과 지난해 4/4분기부터 금년 1/4분기까지의 급격한 실물경제활동 위축은 글로벌 금융위기가 국내 금융시장에서의 외국인 투자자금 이탈, 해외로부터의 외화자금 조달여건 악화 등의 경로를 통해 국내 금융시장으로 전이되면서 나타난 금융시장 불안에 크게 기인하는 것으로 분석되었다. 즉 국내 금융시장 불안은 주가 급락, 환율의 급등 및 변동성 증가, 신용경색 등을 통해 소비, 설비 및 건설투자, 수출 등 실물경제 각 부문에 상당한 부정적 영향을 미쳤다. 다만 금년 2/4분기 이후부터는 금융시장의 불안이 점차 완화되면서 실물경제에 대한 부정적 영향도 축소되는 모습을 보였다.

한편 실물경제활동 부진의 장기화로 인한 ‘금융불안↔실물경제 침체’의 악순환 가능성을 점검해 본 결과 실물경제 부진은 가계 및 기업의 부실위험을 높이고 이를 통해 은행부실을 확대시킬 수 있는 것으로 나타났다. 그러나 은행부실위험 정도는 신용경색과 이를 통해 금융불안을 재차 유발할 수 있는 수준에는 미치지 못하는 것으로 분석되었다.

금번 글로벌 금융위기 기간중 국내 금융시장이 심각한 불안을 경험하고 그로 인해 실물경제활동이 크게 위축된 것은 미국 등 주요 교역 상대국들의 경기침체로 인한 수출 부진에도 기인하지만 그보다는 글로벌 금융위기의 영향이 국내 금융시장으로 전이되기 쉬운 취약한 외화수급 구조에도 상당한 원인이 있다고 판단된다. 금융의 글로벌화로 단기적 외화자금의 유출입이 확대되고 국내은행의 단기 외화차입이 늘어나면서 해외금융시장 여건 변화 등 공급충격 발생시 수급사정이 악화될 여지가 커졌던 것으로 보인다.

따라서 국내 금융시장의 안정기반을 확충하기 위해서는 외화수급 구조를 개선하는 것이 중요하다. 이를 위해 외채만기 구조의 개선, 경상수지 흑자기조 유지, 외국인 직접투자 유치 등에 노력해야 할 것이다.

<부록 1>

각 금융시장 불안변수와 실물경제지표간 그랜져 인과관계 검정 결과

시차 귀무가설	1개월		2개월		3개월		4개월
	F-통계량	p-값	F-통계량	p-값	F-통계량	p-값	F-통계량	p-값
[신용경색지수]
신용경색지수 ↛ 소비	14.3926	0.0002	9.3340	0.0001	6.2681	0.0005	4.3665	0.0023
소비 ↛ 신용경색지수	1.9518	0.1644	0.4572	0.6339	1.7703	0.1552	1.3538	0.2528
신용경색지수 ↛ 설비투자	6.7869	0.0101	6.3991	0.0021	3.5996	0.0150	2.5441	0.0420
설비투자 ↛ 신용경색지수	0.0234	0.8787	0.9443	0.3912	1.6025	0.1912	1.2940	0.2750
신용경색지수 ↛ 건설투자	0.6699	0.4146	1.4111	0.2477	1.3231	0.2700	1.6675	0.1620
건설투자 ↛ 신용경색지수	0.2105	0.6471	3.4103	0.0361	3.7080	0.0135	2.5781	0.0409
신용경색지수 ↛ 수출물량	0.0792	0.7788	1.7546	0.1763	2.1301	0.0987	3.4261	0.0103
수출물량 ↛ 신용경색지수	15.1176	0.0001	10.5064	0.0000	7.1244	0.0002	5.2133	0.0006
신용경색지수 ↛ 수입물량	11.1196	0.0011	7.6019	0.0007	5.8677	0.0008	4.0137	0.0040
수입물량 ↛ 신용경색지수	0.1239	0.7253	1.1902	0.3069	1.5077	0.2148	1.9788	0.1005
[주가 변동성]
주가 변동성 ↛ 소비	1.9973	0.1596	1.1255	0.3271	0.7069	0.5493	0.4377	0.7812
소비 ↛ 주가 변동성	0.6565	0.4190	1.9834	0.1411	1.6152	0.1882	1.5000	0.2051
주가 변동성 ↛ 설비투자	0.7001	0.4040	0.5463	0.5802	0.8634	0.4616	0.7507	0.5590
설비투자 ↛ 주가 변동성	0.2075	0.6494	0.0676	0.9346	0.0597	0.9808	0.4459	0.7752
주가 변동성 ↛ 건설투자	1.1665	0.2822	0.8323	0.4374	0.7424	0.5288	2.2006	0.0730
건설투자 ↛ 주가 변동성	2.5886	0.1101	2.4464	0.0907	2.6624	0.0511	1.9791	0.1021
주가 변동성 ↛ 수출물량	2.1270	0.1467	1.7073	0.1847	1.3974	0.2457	1.1551	0.3330
수출물량 ↛ 주가 변동성	1.1600	0.2831	1.2607	0.2863	1.4456	0.2317	2.0732	0.0870
주가 변동성 ↛ 수입물량	5.6609	0.0185	3.1439	0.0458	4.2674	0.0063	3.4633	0.0097
수입물량 ↛ 주가 변동성	0.1754	0.6760	1.4899	0.2286	0.8038	0.4936	1.6372	0.1677
[환율 변동성]
환율 변동성 ↛ 소비	12.1480	0.0006	6.9225	0.0013	4.2022	0.0069	3.4913	0.0093
소비 ↛ 환율변동성	0.6904	0.4073	2.4949	0.0858	1.6042	0.1908	1.3937	0.2389
환율 변동성 ↛ 설비투자	3.8458	0.0516	2.5192	0.0838	4.9490	0.0026	3.5238	0.0089
설비투자 ↛ 환율 변동성	1.1183	0.2919	1.3562	0.2607	1.4924	0.2189	1.7879	0.1343
환율 변동성 ↛ 건설투자	1.3120	0.2542	1.1903	0.3076	1.9983	0.1178	3.7643	0.0064
건설투자 ↛ 환율 변동성	5.3533	0.0223	3.1570	0.0460	1.8644	0.1392	1.6763	0.1600
환율 변동성 ↛ 수출물량	0.0011	0.9731	0.5583	0.5733	2.0073	0.1152	1.4365	0.2246
수출물량 ↛ 환율 변동성	0.0007	0.9791	0.6725	0.5119	1.1962	0.3132	0.8894	0.4719
환율 변동성 ↛ 수입물량	18.4188	0.0000	12.5909	0.0000	9.3719	0.0000	6.6553	0.0000
수입물량 ↛ 환율 변동성	0.0424	0.8371	1.5147	0.2231	0.6640	0.5754	1.1600	0.3308

시차 귀무가설	1개월		2개월		3개월		4개월
	F-통계량	p-값	F-통계량	p-값	F-통계량	p-값	F-통계량	p-값
[주가 수익률]
주가 수익률 ↛ 소비	9.6706	0.0022	11.6263	0.0000	7.3675	0.0001	4.8789	0.0010
소비 ↛ 주가 수익률	1.7188	0.1917	0.5378	0.5851	1.3817	0.2506	0.8401	0.5018
주가 수익률 ↛ 설비투자	16.2764	0.0000	10.8296	0.0000	5.7435	0.0010	3.9619	0.0044
설비투자 ↛ 주가 수익률	2.8377	0.0941	0.4769	0.6216	0.9751	0.4062	2.8043	0.0279
주가 수익률 ↛ 건설투자	0.2387	0.6260	3.9101	0.0225	2.5447	0.0593	3.3296	0.0127
건설투자 ↛ 주가 수익률	0.5121	0.4755	1.0399	0.3565	0.8260	0.4820	1.2143	0.3084
주가 수익률 ↛ 수출물량	5.1400	0.0247	7.6742	0.0007	9.7158	0.0000	7.8362	0.0000
수출물량 ↛ 주가 수익률	9.4066	0.0025	4.9255	0.0084	3.6081	0.0148	2.8928	0.0241
주가 수익률 ↛ 수입물량	25.0586	0.0000	25.1313	0.0000	18.1222	0.0000	13.6801	0.0000
수입물량 ↛ 주가 수익률	4.6794	0.0320	0.8394	0.4339	1.0123	0.3890	1.3726	0.2460
[환율 절상(하)률]
환율 절상(하)률 ↛ 소비	10.6805	0.0013	13.7739	0.0000	8.7308	0.0000	5.4366	0.0004
소비 ↛ 환율 절상(하)률	2.3948	0.1237	0.6562	0.5202	2.4005	0.0700	2.1059	0.0829
환율 절상(하)률 ↛ 설비투자	21.5409	0.0000	11.8394	0.0000	8.3082	0.0000	6.5548	0.0000
설비투자 ↛ 환율 절상(하)률	0.7264	0.3954	2.1014	0.1258	2.2901	0.0806	2.4335	0.0499
환율 절상(하)률 ↛ 건설투자	3.1203	0.0797	6.1509	0.0028	4.4914	0.0050	2.9324	0.0236
건설투자 ↛ 환율 절상(하)률	1.2838	0.2593	0.4330	0.6496	0.3167	0.8133	1.3407	0.2589
환율 절상(하)률 ↛ 수출물량	0.8667	0.3533	0.4001	0.6709	4.2946	0.0061	3.2071	0.0146
수출물량 ↛ 환율 절상(하)률	0.3721	0.5428	0.3597	0.6985	0.3362	0.7992	1.0982	0.3596
환율 절상(하)률 ↛ 수입물량	39.0300	0.0000	29.7916	0.0000	32.2317	0.0000	23.3752	0.0000
수입물량 ↛ 환율 절상(하)률	3.9488	0.0486	0.1040	0.9013	0.5938	0.6200	0.6887	0.6008

<부록 2>

신용경색지수 작성 방법

신용경색지수는 Maddala and Nelson(1974)의 불균형 모형을 바탕으로 대출수요함수 및 대출공급함수를 추정한 후 양 추정치 간의 차, 즉 초과대출수요를 지수화하여 산출하였다. 신용경색지수는 신용경색의 정도를 직접적으로 보여주는 양적지표라는 점에서 가격지표로서 신용경색정도를 간접적으로 보여주는 신용스프레드보다 우수하다고 할 수 있다. 대출공급 및 수요 함수는 다음과 같이 설정하였다. 대출공급함수는 대출자금 공급 결정요인인 가용대출재원, 경제규모 변동, 담보자산가치 등을 각각 대표하는 변수로서 예금액, 산업생산지수, 주택가격을 설명변수에 포함하였다. 대출수요함수는 대출수요가 주로 경제활동 수준에 의해 결정된다는 점을 고려하여 산업생산지수를 설명변수로 채택하였다. 한편 대출공급 및 수요의 지속성 및 가격 변동을 제어하기 위하여 전기 대출금과 CD금리를 공통적인 설명변수로 포함하였다. 여기서 실질변수가 아닌 명목변수는 소비자물가지수로 실질화하였으며 모든 변수는 로그 변환하여 사용하였다. 추정기간은 금리자유화가 시행된 1992년 이후의 기간으로 설정하였다.

대출시장에서 자금수요의 증가 등으로 불균형이 발생하면 금융기관은 대출금리를 즉시 조정하지 않고 일정기간 원래의 금리 수준을 유지하거나 매우 완만하게 조정하려는 경직성을 보이므로 대출시장은 불균형 상태를 유지하게 된다.

김현의(1999) 및 백웅기(1998)의 모형을 참조하여 설정하였다.

추정모형   (대출공급함수) : [eqn: L_t^s =alpha_0 + alpha_1 L_t-1 +alpha_2 R_t + alpha_3 H_t +alpha_4 D_t + alpha_5 Y_t + u_t^s]

(대출수요함수) : [eqn: L_t ^d = beta_0 + beta_1 L_t-1 +beta_2 R_t + beta_3 Y_t + u_t ^d]

(거래 방정식)  : [eqn: L_t =Min(L_t ^s , L_t ^d` )]

시장에서 관측 가능한 대출거래 규모는 실제 관측이 불가능한 대출 공급 및 수요중 작은 값에 의해 결정된다.

단, [eqn: L_t] : 예금은행 대출금(말잔),  [eqn: R_t] : CD금리

[eqn: H_t] : 주택가격,                [eqn: D_t] : 예금은행 예금(말잔)

[eqn: Y_t] : 산업생산

동 모형을 추정한 결과 모형의 설명력이 매우 높은 가운데 대부분의 설명변수들이 유의한 것으로 나타났다.

대출공급함수 및 대출수요함수 추정 결과

(1992.1월~2009.6월중)

	추정계수
	대출공급함수	대출수요함수
상수항	0.007 (0.95)	0.294 (0.00)
대출금(-1)	0.933 (0.00)	0.964 (0.00)
CD금리	-0.004 (0.93)	-0.074 (0.03)
주택가격	0.044 (0.00)	-
예금	0.033 (0.00)	-
산업생산	0.057 (0.00)	0.043 (0.00)
[eqn: R^2]	0.99	0.99
주 : ( )내는 p-값

위 모형으로 산출한 신용경색지수는 전반적인 신용수급상황의 변동을 신용스프레드보다 잘 보여주는 것으로 판단된다. 신용스프레드는 현 위기 및 외환위기 중 급등하는 모습을 보이나 여타 기간중에는 소폭 등락하거나 변동이 거의 없어 신용의 수요와 공급간 불균형 정도의 변화를 충분히 보여주지 못하고 있다. 반면 신용경색지수는 대출공급과 대출수요가 일치되는 100을 중심으로 꾸준히 등락하여 금융시장 내에서 자금의 수급이 조절되는 과정을 비교적 잘 보여줄 뿐만 아니라, 외환위기 및 현 위기 기간을 포함한 신용경색 시에는 급등하는 모습을 나타내어 비정상적인 상황에 대한 설명력도 매우 높은 것으로 판단된다.

대출공급과 대출수요가 근사적으로 일치하여 초과대출수요가 존재하지 않는 1999.4월을 100으로 하여 지수화하였다.

신용경색지수 및 신용스프레드 비교

<부록 3>

각 모형별 사용변수에 대한 단위근 검정 결과

변수명	변수설명	ADF			Phillips-Perron
		없음	상수항	상수항+추세	없음	상수항	상수항+추세
[eqn: C]	소비재판매액지수 증감률	-2.59***	-4.56***	-4.54***	-2.58***	-2.85*	-2.86
[eqn: Inv]	설비투자추계지수 증감률	-3.23***	-3.23**	-3.21*	-3.00***	-2.99**	-2.98
[eqn: B]	건설기성액(실질) 증감률	-4.20***	-4.18***	-4.26***	-4.07***	-4.18***	-4.11***
[eqn: Exp]	수출물량지수 증감률	-0.90	-3.02**	-2.43	-3.82***	-8.21***	-8.19***
[eqn: Imp]	수입물량지수 증감률	-2.35**	-3.14**	-3.31*	-4.41***	-5.66***	-5.90***
[eqn: Crunch]	신용경색지수 상승(하락)률	-4.54***	-4.54***	-4.51***	-7.86***	-8.00***	-8.10***
[eqn: Kospivol]	주가 변동성	-1.39	-4.57***	-5.07***	-2.73***	-8.08***	-9.16***
[eqn: Exrvol]	원/달러 환율 변동성	-10.19***	-11.20***	-11.88***	-10.86***	-11.69***	-12.16***
[eqn: Kospi]	종합주가지수(실질) 상승(하락)률	-2.63***	-2.68*	-2.71	-3.90***	-3.93***	-3.96**
[eqn: Exr]	원/달러 환율 절상(하)률	-3.93***	-4.22***	-4.20***	-4.03***	-4.26***	-4.25***
[eqn: Jxrvol]	원/엔 환율 변동성	-3.79***	-6.04***	-6.02***	-3.62***	-5.91***	-5.89***
[eqn: Jxr]	원/엔 환율 절상(하)률	-3.40***	-3.96***	3.99***	-3.23***	-2.82*	-3.42*
[eqn: Y]	실질소득 증감률	-2.92***	-3.23**	-3.36*	-2.46**	-2.66*	-2.82
[eqn: Press]	설비투자조정압력	-3.82***	-4.18***	-4.18***	-7.64***	-8.11***	-8.17***
[eqn: Mo]	국내 기계수주액(실질) 증감률	-3.57***	-3.55***	-3.58**	-6.15***	-6.13***	-6.17***
[eqn: Hp]	주택가격지수(실질) 상승(하락)률	-2.41**	-2.44	-2.47	-2.73***	-2.74*	-2.72
[eqn: Or]	건설수주액(실질) 증감률	-4.88***	-5.36***	-5.63***	-11.77***	-12.13***	-12.41***
[eqn: Wt]	세계교역량 증감률	-1.90*	-3.10**	-3.11	-8.09***	-14.41***	-14.51***
[eqn: Xpw]	국산수출단가/세계수출단가 상승(하락)률	-1.87*	-3.26**	-3.34*	-3.18***	-4.01***	-4.05***
[eqn: Ip]	산업생산지수 상승(하락)률	-2.21**	-3.34**	-3.98***	-3.72***	-7.07***	-7.84***
주 : 1) 주가 변동성, 환율 변동성, 설비투자조정압력을 제외한 모든 변수는 자연대수를 취한 후 차분 실시 2) ***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 유의수준에서 단위근이 있다는 귀무가설이 기각됨을 의미

<부록 4>

금융시장 불안 요인이 부문별 실물경제에 미치는 영향 추정 결과

1. 소비 모형 추정 결과

추정식 : [eqn: C _{`t} = alpha + beta _{1} Crunch _{t-i} + beta _{2} Kospivol _{t} + beta _{3} Exrvol _{t} + beta _{4} Kospi _{t} + beta _{5} Exr _{t} + gamma _{1} `Y _{t} + epsilon _{t}]

단, [eqn: C _{t}] : 소비재판매액지수 증감률(전년동월대비)

[eqn: Crunch _{t-i}] : 신용경색지수 상승(하락)률(전년동월대비, 이하 동일)

[eqn: Kospivol _{t}] : 주가 변동성(이하 동일)

[eqn: Exrvol _{t}] : 원/달러 환율 변동성(이하 동일)

[eqn: Kospi _{t}] : 종합주가지수(실질) 상승(하락)률(전년동월대비, 이하 동일)

[eqn: Exr _{t}] : 원/달러 환율 절상(하)률(전년동월대비, 이하 동일)

[eqn: Y _{t}] : 실질소득(=실질임금×취업자수) 증감률(전년동월대비)

명목변수는 소비자물가지수를 이용하여 실질화하였으며, 변동성 변수를 제외한 변수의 경우 자연대수를 취한 후 차분 실시(이하 동일)

추정 계수	설명변수	전 기간 (1996.1월~2009.6월)		금융 안정기 (2000.1월~2007.6월)
[eqn: hat alpha]	상수	0.012	(0.20)	-0.001	(0.97)
[eqn: hat beta _{1}]	신용경색지수(t-2)	-0.020	(0.03)	-0.001	(0.95)
[eqn: hat beta _{2}]	주가 변동성	0.003	(0.57)	0.031	(0.00)
[eqn: hat beta _{3}]	환율 변동성	-0.011	(0.07)	-0.076	(0.32)
[eqn: hat beta _{4}]	종합주가지수	0.038	(0.01)	0.077	(0.00)
[eqn: hat beta _{5}]	원/달러 환율	-0.025	(0.50)	-0.225	(0.00)
[eqn: hat gamma _{1}]	실질소득	0.749	(0.00)	0.531	(0.00)
[eqn: R^2]		0.72		0.48

주 : (  )내는 p-값

2. 설비투자 모형 추정 결과

추정식 : [eqn: Inv _{`t} = alpha + beta _{1} Crunch _{t-i} + beta _{2} Kospivol _{t} + beta _{3} Exrvol _{t} + beta _{4} Kospi _{t} + beta _{5} Exr _{t}# ```````````````````````+ gamma _{1} `Press _{t} + gamma _{2} Mo _{t-i} + epsilon _{t}]

단, [eqn: Inv _{t}] : 설비투자추계지수 증감률(전년동월대비)

[eqn: Press _{t}] : 설비투자조정압력(=제조업 생산 증감률-제조업 생산능력 증감률)

[eqn: Mo _{t-i}] : 국내 기계수주액(실질) 증감률(전년동월대비)

추정 계수	설명변수	전 기간 (1997.10월~2009.6월)		금융 안정기 (2000.1월~2007.6월)
[eqn: hat alpha]	상수	-0.015	(0.54)	-0.038	(0.24)
[eqn: hat beta _{1}]	신용경색지수(t-4)	-0.038	(0.08)	-0.002	(0.91)
[eqn: hat beta _{2}]	주가 변동성	0.014	(0.28)	0.066	(0.00)
[eqn: hat beta _{3}]	환율 변동성	-0.007	(0.65)	-0.182	(0.01)
[eqn: hat beta _{4}]	종합주가지수	0.110	(0.00)	0.049	(0.22)
[eqn: hat beta _{5}]	원/달러 환율	0.306	(0.00)	0.591	(0.00)
[eqn: hat gamma _{1}]	설비투자조정압력	0.008	(0.00)	0.008	(0.00)
[eqn: hat gamma _{2}]	국내 기계수주(t-4)	0.151	(0.00)	0.121	(0.01)
[eqn: R^2]		0.78		0.62

주 : (  )내는 p-값

3. 건설투자 모형 추정 결과

추정식 : [eqn: B _{`t} = alpha + beta _{1} Crunch _{t-i} + beta _{2} Kospivol _{t} + beta _{3} Exrvol _{t} + beta _{4} Kospi _{t} + beta _{5} Exr _{t}# ``````````````````+ gamma _{1} `Hp _{t} + gamma _{2} Or _{t-i} + epsilon _{t}]

단, [eqn: B _{t}] : 건설기성액(실질) 증감률(전년동월대비)

[eqn: Hp _{t}] : 주택가격지수(실질) 상승(하락)률(전년동월대비)

[eqn: Or _{t-i}] : 건설수주액(실질) 증감률(전년동월대비)

건설기성액, 건설수주액은 건설용중간재가격을, 주택가격지수는 소비자물가지수를 이용하여 실질화

추정 계수	설명변수	전 기간 (1998.7월~2009.6월)		금융 안정기 (2000.1월~2007.6월)
[eqn: hat alpha]	상수	0.009	(0.65)	0.040	(0.10)
[eqn: hat beta _{1}]	신용경색지수	-0.044	(0.00)	-0.043	(0.00)
[eqn: hat beta _{2}]	주가 변동성	0.006	(0.55)	-0.002	(0.82)
[eqn: hat beta _{3}]	환율 변동성	-0.055	(0.00)	-0.053	(0.26)
[eqn: hat beta _{4}]	종합주가지수	-0.002	(0.94)	-0.032	(0.35)
[eqn: hat beta _{5}]	원/달러 환율	0.170	(0.03)	-0.161	(0.18)
[eqn: hat gamma _{1}]	주택가격지수	0.668	(0.00)	0.400	(0.03)
[eqn: hat gamma _{2}]	건설수주액(t-2)	0.038	(0.06)	0.027	(0.18)
[eqn: R^2]		0.72		0.57

주 : (  )내는 p-값

4. 수출 모형 추정 결과

추정식 : [eqn: Exp _{`t} = alpha + beta _{1} Crunch _{t-i} + beta _{2} Kospivol _{t} + beta _{3} Jxrvol _{t} + beta _{4} Jxr _{t}# ``````````````````````````+ gamma _{1} `Wt _{t} + gamma _{2} Xpw _{t} + epsilon _{t}]

단, [eqn: Exp _{t}] : 수출물량지수 증감률(전년동월대비)

[eqn: Jxrvol _{t}] : 원/엔 환율 변동성(이하 동일)

[eqn: Jxr _{t}] : 원/엔 환율 절상(하)률(전년동월대비, 이하 동일))

[eqn: Wt _{t}] : 세계교역량 증감률(전년동월대비)

[eqn: Xpw _{t}] : 국산수출단가/세계수출단가 상승(하락)률(전년동월대비)

이론적으로 종합주가지수는 수출에 미치는 영향이 없다고 판단되어 추정 모형에서 제외

추정 계수	설명변수	전 기간 (1996.1월~2008.12월)		금융 안정기 (2000.1월~2007.6월)
[eqn: hat alpha]	상수	0.027	(0.10)	0.080	(0.01)
[eqn: hat beta _{1}]	신용경색지수	-0.022	(0.06)	-0.028	(0.04)
[eqn: hat beta _{2}]	주가 변동성	0.007	(0.32)	0.004	(0.72)
[eqn: hat beta _{3}]	환율 변동성	-0.029	(0.00)	-0.053	(0.14)
[eqn: hat beta _{4}]	원/엔 환율	-0.163	(0.00)	-0.331	(0.00)
[eqn: hat gamma _{1}]	세계교역량	1.424	(0.00)	1.276	(0.00)
[eqn: hat gamma _{2}]	국산수출단가/세계수출단가	-0.222	(0.01)	0.101	(0.56)
[eqn: R^2]		0.51		0.61

주 : (  )내는 p-값

5. 수입 모형 추정 결과

추정식 : [eqn: Imp _{`t} = alpha + beta _{1} Crunch _{t-i} + beta _{2} Kospivol _{t} + beta _{3} Jxrvol _{t} + beta _{4} Jxr _{t} + gamma _{1} `Ip _{t} + epsilon _{t}]

단, [eqn: Imp _{t}] : 수입물량지수 증감률(전년동월대비)

[eqn: Ip _{t}] : 산업생산지수 상승(하락)률(전년동월대비)

추정 계수	설명변수	전 기간 (1996.1월~2008.12월)		금융 안정기 (2000.1월~2007.6월)
[eqn: hat alpha]	상수	0.019	(0.16)	0.013	(0.54)
[eqn: hat beta _{1}]	신용경색지수(t-1)	-0.033	(0.00)	-0.025	(0.01)
[eqn: hat beta _{2}]	주가 변동성	-0.009	(0.22)	0.003	(0.70)
[eqn: hat beta _{3}]	환율 변동성	-0.017	(0.05)	-0.010	(0.76)
[eqn: hat beta _{4}]	원/엔 환율	0.175	(0.00)	0.078	(0.26)
[eqn: hat gamma _{1}]	산업생산	1.141	(0.00)	0.993	(0.00)
[eqn: R^2]		0.83		0.68

주 : (  )내는 p-값

<부록 5>

가계·기업·은행 부실위험지수 작성 방법

그동안 가계･기업･은행의 부실 정도 측정은 `금융부채/금융자산 비율', `부실채권 비율' 등과 같이 특정한 지표에 주로 의존하였으나 이는 부실을 초래하는 다양한 측면을 고려하는 데 한계가 있다. 이에 따라 본고에서는 각 경제주체의 부실위험을 종합적으로 측정･판단하기 위하여 가계･기업･은행별 재무 건전성, 수익성, 유동성, 자금조달비용 등을 포괄적으로 고려한 ‘부실위험지수’를 작성하였다.

각 경제주체별 부실위험지수 구성 지표

	재무 건전성	수익성	유동성	자금조달 비용
가 계	금융부채/금융자산	실질소득 증감률	유동자산 /금융자산	예금은행 가중평균대출금리
기 업	금융부채/금융자산	총자산 경상이익률	유동자산 /금융자산	신용스프레드
은 행	고정 및 요주의 여신 /(총여신-회수의문-추정손실)	총자산 순이익률	원화유동성비율	CD 금리

( 가계부실위험지수 )

가계부실위험지수를 산출함에 있어 가계의 재무 건전성 지표로 `금융부채/금융자산', 수익성 지표로 `실질소득 증감률', 유동성 지표로 `유동자산/금융자산', 외부자금조달 비용지표로 `예금은행가중평균 대출금리'를 각각 사용하였다. 이를 바탕으로 가계부실위험지수는 `금융부채/금융자산 - 실질소득 증감률 - 유동자산/금융자산 + 예금은행가중평균 대출금리'로 산출하였다. 이 때 모든 지표는 상대적으로 수치가 큰 구성 지표가 전체 지수를 좌우하지 않도록 각 지표들을 표준화(평균=0, 표준편차=1)하였다.

실질임금 × 취업자수

현금+요구불예금+CD+표지어음+RP+금전신탁+기업어음+단기채권+주식

Z = [eqn: {X- mu } over { sigma }] (Z : 표준화 계열, X : 원계열, μ : 원계열의 평균, σ : 원계열의 표준편차)

산출된 가계부실위험지수의 신뢰성을 검증하기 위하여 가계부실위험지수를 구성하는 대표적 지표인 ‘금융부채/금융자산’과 가계부실위험지수를 각각 가계소비와 비교하여 보았다. 이는 가계부실위험의 확대가 소비 여력을 저하시켜 가계소비를 감소시킬 것으로 판단하였기 때문이다. 그 결과 가계부실위험지수는 `금융부채/금융자산'에 비해 가계소비와 더욱 명확한 부(-)의 관계를 갖는 것으로 나타났다.

금융부채/금융자산 및 가계소비	가계부실위험지수 및 가계소비
상관계수 : -0.18	상관계수 : -0.89

( 기업부실위험지수 )

기업부실위험지수는 기업의 재무 건전성 지표인 `금융부채/금융자산', 수익성 지표인 `총자산경상이익률', 유동성 지표인 `유동자산/금융자산', 외부자금조달 비용지표인 `신용스프레드'로 구성되었다. 기업부실위험지수는 가계부실위험지수와 마찬가지로 각 지표를 표준화한 후 `금융부채/금융자산 - 총자산경상이익률 - 유동자산/금융자산 + 신용스프레드'로 산출하였다. 기업부실 확대는 투자 여력을 저하시켜 설비투자를 감소시키므로 기업부실위험지수와 기업부실을 나타내는 개별 지표인 ‘금융부채/금융자산’을 각각 설비투자와 비교하여 보았다. 그 결과 기업부실위험지수도 `금융부채/금융자산'에 비해 설비투자와 더욱 명확한 부(-)의 관계를 갖는 것으로 나타났다.

분기별 시계열이 존재하지 않아 `당기순이익/금융자산'을 대용지표로 사용하였다. 여기서 당기순이익은 `시가총액/주가수익비율(=[eqn: 시가총액 OVER당기순이익])'로 산출하였다.

현금+요구불예금+정부당좌예금+CD+표지어음+RP+신탁예금+단기채권+주식

금융부채/금융자산 및 설비투자	기업부실위험지수 및 설비투자
상관계수 : 0.14	상관계수 : -0.52

( 은행부실위험지수 )

은행부실위험지수는 은행의 자산 건전성 지표인 `부실위험채권비율', 수익성 지표인 `총자산순이익률', 유동성 지표인 `원화유동성비율', 외부자금조달 비용지표인 `CD금리'로 구성되었다. 은행부실위험지수도 각 지표들을 표준화한 후 `부실위험채권비율 - 총자산순이익률 - 원화유동성비율 + CD금리'로 산출하였다. 은행부실위험지수의 신뢰성을 검증하기 위하여 은행부실을 나타내는 개별 지표인 ‘부실위험채권비율’과 은행부실위험지수를 은행 건전성 지표인 BIS 자기자본비율과 각각 비교하여 보았다. 그 결과 은행부실위험지수는 `부실위험채권비율'에 비해 BIS 자기자본비율과 더욱 명확한 부(-)의 관계를 갖는 것으로 나타났다.

회수의문과 추정손실을 제외한 총여신 중 요주의(연체기간이 1~3개월 여신) 및 고정(연체기간이 3개월 이상이면서 회수가 가능할 것으로 예상되는 금액) 여신이 차지하는 비중

부실위험채권비율 및 BIS자기자본비율	은행부실위험지수 및 BIS자기자본비율
상관계수 : -0.60	상관계수 : -0.63

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