은행신용과 산출의 인과관계 분석 - kyungnam.ac.krE-mail:[email protected] **경남대학교 경제금융학과 조교수, 경상남도 창원시 마산합포구

지역산업연구Ⅰ제41권 제4호Ⅰpp. 267～287

은행신용과 산출의 인과관계 분석

6)7)강 보 경*․박 갑 제**

5

국문요약

본 연구는 이 논문은 은행대출공급이 경기변동에 독자적인 역할을 수행하는지의 여부를 구조

적 VAR(SVAR)모형을 이용하여 살펴보고 있다. 최근의 논의에서 강조되고 있는 통화정책의 파급

경로중의 하나인 은행의‘위험추구경로’는 신용을 공급하는 은행신용(대출)의 공급충격이 총수

요를 억제하여 경기변동에 부정적인 영향을 미친다는 것을 시사하고 있다. 하지만 실물적 경기

변동이론(RBC이론) 등에서는 대출(신용)과 화폐는 실질생산활동에 의해 수동적으로 반응할 뿐이

라고 주장한다. 이 논문은 은행의 신용공급행위를 민간의 신용수요행위와 구분함으로써 신용공

급충격을 식별하고 있다. 국내경제를 대상으로 추정한 결과, 신용시장의 충격이 산출에 영향을

미치기 보다는 산출이 은행신용의 크기와 대출이자율에 영향을 미치는 것으로 나타나 신용공급

충격이 경기변동에 독자적인 역할을 하고 있다는 증거는 미약한 것으로 판단된다.

| 주제어 | 신용공급충격, SVAR, 위험추구경로, RBC이론. 신용견해5

Ⅰ. 서 론

차입자(기업)와 은행대부자간의 정보의 비대칭성에서 비롯되는 신용시장의 불완전성

이 경기변동에서 수행하는 역할과 중요성은 크게 은행대출경로(bank lending channel)와 광

의의 신용경로(대차대조표경로)로 알려져 있다. 전자는 중소기업과 가계들에게 은행대출

은 이에 대응되는 밀접한 대체 자금조달수단이 없다는 점에서 특별하며 후자의 경우 차입

자의 차입능력의 악화가 신용할당과 외부자금조달비용을 상승시켜 은행대출공급을 어렵

게 하는 점을 강조하고 있다. 하지만 이 두 견해는 모두 신용의 역할과 중요성을 통화정책

파급경로나 다른 경제적 충격의 확산 메카니즘(propagation mechanism)으로 한정시키는 공

통점이 있다. 즉, 신용의 중요성을 신용시장자체에서 발생하는 충격 메커니즘보다는 확산

* 창원대학교 글로벌비즈니스학부 부교수, 경상남도 창원시 의창구 창원대학로 20,

E-mail:[email protected]** 경남대학교 경제금융학과 조교수, 경상남도 창원시 마산합포구 경남대학로 7,

E-mail:[email protected]

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메카니즘에 주목하고 있다. 특히, 궁극적 차입자의 대차대조표상과 위험성에 주목하는 대

차대조표 견해는 신용공급측 보다는 수요변동의 효과를 강조했다.

하지만, 2007년에 발생한 미국의 금융위기를 평가하면서 Woodford(2010)은 위기의 초기

국면이 (광의의 신용경로에서 강조하는 바와 같이) 신용수요보다는 신용공급의 장애로부

터 나타났다고 평가한다. 그리고 Curdia and Woodford(2010), Adrian, Estella, and Shin(2010),

Adrian and Shin(2010)과 Gertler and Kiyotaki(2010)는 궁극적 차입자가 아니라 금융중개기관의

대차대조표상태가 중요한 역할을 수행하는 “위험추구채널”의 중요성을 강조한다.

사실 이러한 신용공급충격의 독립적 역할에 대한 강조는 이전의 연구들에서도 지적되

어 왔다. Bernanke and Blinder(1988)(이하 BB모형(1988))은 “신용수요 충격(즉, 이자율과 GNP

가 주어져 있는 상태에서 대출수요의 급작스런 증가 혹은 감소)을 식별하는 것은 어렵다.

하지만, 신용공급에 관한 충격은 현실의 역사에서 개념화해내고 발견하기는 쉽다”고 주장

한다. 예를 들어 Bernanke(1986)의 대공황의 크기에 관한 설명은 대출의 증가된 위험과 은행

의 유동성문제로부터 기인하는 신용공급에 관한 하방충격에 의해 더 강화되었다고 볼 수

있다. BB모형(1988)에 따르면 신용공급충격은 신용과 GNP 및 정부채권 수익율을 떨어뜨

린다. 동일한 예측효과를 가지는 또 다른 예로서 BB모형(1988)은 1980년 3월-6월기간의 신

용통제가 이에 해당한다고 인식하고 있다.

한편, 실물적 경기변동이론(RBC)에서는 신용과 화폐의 경기변동에 있어서의 중요성을

크게 평가하지 않는다. 예를 들어 대표적 RBC이론가인 King and Plosser(1984)는 금융산업이

란 시장거래를 원활하게 하는 화폐서비스의 흐름을 제공하는 산업이라고 본다. 금융부문

을 생산과 소비의 일반균형모형에서 접목하면서 그들은 실물생산, 신용, 거래서비스 사이

에 양(+)의 상관관계가 존재하고 이런 동행(co-movement)의 시간경로가 실질산출의 변동원

인에 좌우된다는 것을 보이고 있다. 그들의 모형에서는 금융서비스가 최종재보다 더 신속

히 생산될 수 있으며 최종재 생산에 필요한 또 하나의 생산요소로 인식되고 있다.

이 논문은 이와 같이 전통적으로 거시경제학적 논쟁의 중심에 있는 경기변동에 있어서

신용의 역할을 국내경제를 대상으로 실증적으로 다시 살펴보고자 한다. 구체적으로는 구

조적 VAR모형(SVAR모형)을 이용하여 신용공급충격의 효과를 살펴본다. 일반적으로 신용

공급충격의 효과를 분석하는 것은 신용시장의 독립적인 역할을 평가하는데 도움이 된다.

왜냐하면, 계량경제분석에서 충격(shocks)은 무엇보다도 외생성을 특징으로 하고 있기 때

문이다. 이러한 신용공급충격을 식별하기 위해 이 논문은 은행의 신용공급행위와 신용수

요행위를 구분하며 이에 기초하여 구조적 벡타자기회귀모형(SVAR모형)을 구축한다. 구체

적으로는 먼저, 앞에서 언급한 BB모형(1988)의 이론적 프레임워크에 기반한 단순 SVAR모

형을 살펴본다. 그 다음으로는 BB모형(1988)에 통화정책을 고려한 총수요-총공급(AD-AS)

프레임워크에 기반한 SVAR모형을 살펴본다.

이와 같이 신용공급행위와 신용수요행위를 구분하다는 점에서 이 논문은 SVAR에 기초

은행신용과 산출의 인과관계 분석 / 강보경․박갑제 269

하여 은행대출의 독자적 역할을 살펴보는 기존의 국내 선행연구들과 차별성을 가진다.1)

본 논문은 다음과 같이 구성된다. 서론에 이어 2장에서는 신용충격식별문제와 관련된 일

반적인 문제들을 살펴본다. 이속에서 관련된 선행연구들을 비판적으로 검토한다. 3장에서

는 본 논문에서 채택하고 있는 SVAR모형에서의 식별가정에 대해서 구체적으로 살펴본다.

4장은 추정결과와 그 해석을 제시하고자 한다. 5장은 결론이다.

Ⅱ. 신용충격 식별문제

1. 충격의 의미

경기변동을 유발하는 충격은 경제변수의 예상치 못한 변화를 가리킨다. 그런데 경제변

수를 만들어내는 것은 경제주체들의 행위이기 때문에 경제충격은 또한 경제주체들의 경

제행위의 예상치 못한 변화를 의미한다고 볼 수 있다. 하지만 합리적 경제주체의 경제적

행위는 나름의 인과관계를 모두 가지고 있다. 즉 자신이 현재 보유하고 있는 모든 정보에

기초하여 합리적 판단을 내린다. 그러므로 예상치 못했다는 것은 의사결정을 내리는 경제

주체 당사자의 측면이라기 보다는 특정 경제주체(혹은 경제변수)의 행위를 관찰 혹은 설

명하고자 하는 다른 경제주체 혹은 계량경제학자의 문제이다. 그러면 이러한 경제충격을

모형화하는 방법은 무엇인가? 이것은 기대 혹은 예측이 무엇을 함의하는가를 고려함으로

써 가능해진다.

합리적 기대와 관련하여 Muth(1961)는 ‘기대한 미래사건에 대한 정보를 근거로 한 예측

이기 때문에, 그것과 관련된 경제이론의 예측과 본질적으로 동일하다고’고 주장한다. 즉,

예측은 경제이론에 기초한다는 것이다. 그리고 경제이론은 보통 예측대상이 되는 변수를

종속변수로 놓고 원인으로 간주되는 변수를 설명변수로 하는 간단한 방정식으로 정식화

될 수 있다고 할 때 경제충격은 Bernanke and Gertler(1995)이 지적하는 바와 같이 특정 종속

변수를 설명하는 방정식에서의 교란항으로 충격을 정의하고 있다. 이러한 설명에 따를 경

우 경제충격은 다른 경제변수의 변동과는 독립적이라는 성질 즉, 외생적이라는 특성을 갖

게 된다. 이것이 우리가 외생적 경제충격의 효과에 주목하는 이유가 된다. 그러므로 자연

스럽게 신용시장이 거시 경제적 경기변동에서 수행하는 독자적 역할의 존재여부를 규명

하기 위해서는 무엇보다도 신용충격을 식별할 필요가 있다.

1) 김인수(2003) 참조

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2. 신용충격 식별문제

충격의 식별은 쉽지 않다. Zha(1997)에 의하면 경제현상은 관련된 경제주체들의 상호작

용의 결과로서 나타나기 때문에 특정 경제주체의 행위의 효과를 추정하기 위해서는 무엇

보다도 먼저 해당 경제주체의 경제행위를 다른 경제주체들의 행위들과 분리해내는 과정

이 필요하다고 주장한다. 그리고 이 과정이 바로 식별(identification)이라고 정의한다. 따라

서 올바른 충격의 식별을 위해서는 경제행위를 묘사하는 경제이론에 대한 이해가 필수적

임을 지적한다. 같은 문제의식하에서 Cochrane(1994)은 많은 논문들이 ‘확산 메카니즘’을 구

체화하지 않은 상태에서 충격을 연구하려 시도한다는 점을 지적한다. 그러면서 충격 메카

니즘과 확산 메카니즘에 관한 연구는 분리된 작업이 아니며 따라서 충격이라고 하는 것은

우리가 그 충격들이 어떻게 관찰가능한 변수들로 확산되어가는가에 대한 어떤 것

(something)을 구체화해야만 추정될 수 있다고 지적한다. 그러면서 연구자가 그것이 어떻게

그렇게 되는지를 이해하지 않으면 충격이 경제에 미친다는 것을 진실로 설명할 수 없다고

주장한다. 그리고 그는 충격을 식별하거나 충격이 산출에 미치는 효과를 평가하는데 있어

서 이러한 확산 메카니즘 혹은 경제이론에 대한 연구자의 관점이 매우 중요하다는 것을 지

적하면서 연구자가 각자 서로 다른 이론적 프레임워크의 관점으로부터 자료를 파악할 경

우 그 결과는 달라질 수 있다고도 주장한다.

Sims and Zha(2006)도 올바른 충격식별이란 충격의 효과가 경제적 직관에 의해 설명될 수

있어야 함을 주장한다. 그러면서 그들은 중앙은행이 기대인플레이션압력을 예상하여 정

책금리를 상향조정하려는 경향이 있기 때문에, 만약 이를 명시적으로 고려하지 않을 경우

양(+)의 예상치 못한 통화정책이후 인플레이션이 상승하는 즉, 퍼즐현상을 가지게 된다고

주장한다. Cochrane(1995)도 식별의 중요성을 강조하면서 통화정책충격의 식별의 예를 들

어, 중앙은행을 포함하여 경제주체들은 모형을 구축하는 계량경제학자보다 더 많은 정보

를 가지고 있어서 계량경제학자들에게는 충격이었던 것이 그들에게는 알려지거나 예상

되었던 것일 수 있는 경우가 빈번하다는 점을 지적한다.

결국 이러한 식별과정이 올바르지 않을 경우 충격효과에 대해 잘못된 결론에 도달할 수

있게 되는 것이다. 이와 관련하여 Cushman and Zha(1997)는 통화정책충격의 효과에 관한 과

거의 실증적 연구들이 다소 혼란스러운 실증적 결과들을 발생시켰는데 이러한 퍼즐들은

해당 경제의 작동 메카니즘과 적절하지 않은 통화정책충격 식별방법을 사용했기 때문이

라는 점을 강조하고 있다. 한편 이상의 통화정책충격을 예를 들어 식별의 중요성을 설명하

지만 이것은 신용공급충격의 식별에도 그대로 적용된다. 즉, 신용공급충격의 효과를 분석

하기 위해서는 반드시 신용공급자(은행)의 행위를 신용수요자인 기업이나 가계의 행위과

분리시킬 필요가 있다는 것을 의미한다. 그리고 본 논문과 동일한 SVAR모형에 입각하여

신용충격의 효과를 살펴보고 있는 선도적인 실증적 연구로서 Bernanke(1986)이 있다. 그는

신용공급과 수요행위를 구분하지 않고 따라서 유도형(reduced form)의 형태로 모형 표기함


으로써 교란항을 구조적 충격이라고 해석할 수 없게 만들었다. 또한 Safaei and

Cameron(2003)은 신용공급행위를 모형에 명시적으로 표현하고 있지만 신용수요행위는 모

형속에 존재하지 않는다. 이것은 Bernanke and Gertler(1995)와 Peek et al.(2003)이 지적하듯

이, 많은 기존의 실증적 연구들이(Safaei and Cameron(2003)을 포함하여) 은행대출의 변동을

신용공급충격과 신용수요충격으로 분해하지 못한 한계를 가진다는 것을 의미한다. 한편

Walsh and Wilcox(1995)의 분석결과에 대한 Cecchetti(1995)의 비판은 신용공급충격의 식별과

관련하여 중요한 시사점을 제공한다. 즉, 은행의 신용공급충격은 은행대출 잔액규모와 산

출(output)의 중요한 결정요인이라고 보는 Walsh and Wilcox(1995)의 결과에 대해

Cecchetti(1995)는 그들의 충격식별방법에서 은행대출량이 대출공급방정식에 나타나지 않

는데 이것은 해당기(current period)의 대출공급이 해당기의 우대금리(prime rate)수준에서 평

평하다는 것을 의미하고 이것은 실제 대출잔액의 변화는 대출수요충격에 기인한다는 잘

못된 주장으로 나아간다고 Cecchetti(1995)는 비판하고 있다. Cecchetti(1995)는 이것을 비판

한다. 그러면서 그는 은행에게도 자금조달비용은 단기에서 조차도 대출량 증가와 함께 상

승해야 한다고 지적한다.

한편, 금융중개 시스템에 영향을 미칠 수 있는 신용충격과 관련하여 Bernanke(1986)은 여

러 가지를 소개하고 있다. 첫째, Blinder and Stiglitz(1983)의 지적을 상기시키면서 통화정책

의 변화의 효과(예를 들어 지준의 감소, 필요지준요건의 변화)가 하나의 신용공급충격으

로 지적될 수 있다. 두 번째 부류의 충격은 금융규제로부터 직접적 그리고 간접적으로 파

생하는 충격이다. 세 번째는 금융중개의 생산과정에서의 비용과 범위에 영향을 미치는 금

융혁신과 기술변화를 신용충격이라고 하고 있다. 그리고 광의의 신용경로에 따른다면 차

입자의 건전성에 가해지는 충격 등이 있다.

Ⅲ. 자료와 식별가정

1. 자료

신용공급충격의 거시경제적 효과를 실증적으로 분석하기 위해 이 논문에서 사용하는

거시경제모형은 크게 3개 경제부분으로 구분된다. 첫째는 은행신용(bank credit)시장으로서

대출금리와 대출량이 결정된다. 둘째는 생산물시장으로서 총공급와 총수요 관계를 묘사

하면서 산출과 물가가 결정된다. 셋째는 중앙은행의 통화정책이다. 중앙은행의 통화정책

방정식에서는 한국은행 기준금리가 결정된다. 모형 추정에 사용할 대출금(LOAN)자료는

예금취급기관의 가계대출, 가계신용 및 기업대출의 합계이다. 잔액기준 대출금리와 한국

은행 기준금리는 수준(level) 그대로 SVAR모형에서 사용하였다. 대출금과 총산출의 대리변

수인 산업생산지수는 로그 차분하여 증가율을 사용하였다. 물가는 소비자물가지수를 로

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그 차분하여 인플레이션변수로 전환하였다. 이 논문에서 사용된 모든 자료는 한국은행 경

제통계시스템에서 가져왔다. 분석기간은 2003년 10월부터 2018년 2월까지이다.

한편 아래의 <그림 1>은 이 논문의 핵심적인 경제변수인 대출금의 상승률(LOAN_G)과

산업생산지수의 상승률(IP_G)의 시계열을 묘사하고 있다. 전반적으로 볼 때 산업생산지수

의 증가율의 변동성이 대출금 증가율의 변동성에 비해 훨씬 크다는 것을 알 수 있다. 그리

고 시각적으로 볼 때 특히, 2007-8년의 시기나 다른 시기에서 대출금변동과 산업생산지수

의 변동이 일정정도 동행하는 모습을 볼 수 있다.

-.12

-.08

-.04

.00

.04

.08

03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17

IP_G LOAN_G

<그림 1> 산업생산지수 상승률(IP_G)와 대출 상승률(LOAN_G)

2. SVAR에서의 식별방법

이 절에서는 신용공급충격의 동태적 효과를 살펴보기 위해 이 논문에서 사용하는 SVAR

모형에서의 식별방법에 대해 간단히 살펴보기로 한다. 우리는 경제가 다음과 같은 구조적

형태(structural form)의 방정식에 대해 묘사될 수 있다고 가정한다.

(1)

여기서 은 시차연산자 에 의해 표현되는 행렬다항식이고 는 ×차원의 자

료 벡타인데 우리는 사용하는 모형에 따라 3변수와 5변수 VAR를 사용하고자 하기 때문에

에 해당한다. 는 시계열적으로 상관되어 있지 않는 ×차원의 구조적충격

(structural shocks)벡터이다. 또한 의 분산공분산행렬은 로서 는 대각행렬

인데 대각원소들은 구조적 충격들의 분산으로 구성된다. 그리고 구조적 충격들은 상호무


상관되어 있다.

여기서 을 를 구성하고 있는 많은 항들 중에 에 해당하는 계수행렬이라고

하자. 즉, 는 를 구성하고 있는 경제변수들간의 동시대적 관계를 묘사한다. 그리고

을 에서 을 제외한 나머지 계수행렬이라고 하자. 즉 다음과 같다고 하자.

(2)

그러면 식(1)은 다음과 같이 전개가능하다.

(3)

그리고 이때 는 동시대적 구조모수행렬이라고 부를 수 있다. 그러면 우리는 에 관

한 구조적 VAR을 유도형 VAR로 표현할 수 있다.

(4)

단, ,

.

단, 는 VAR 이노베이션(innovation)으로서 ′ 의 분산공분산행렬을 가진다.

유도형태 방정식(식(4))의 추정된 모수로부터 구조형태 방정식의 모수를 추정(식별)하기

위해서는 여러 가지 방법이 사용될 수 있다. 그 중의 하나는 오직 동시대적(contemporanous)

구조모수 에 대해서만 제약을 가하는 것이다. 그리고 이 방법에서 가장 널리 알려져 있

으면서 전통적인 방법은 촐레스키분해(Sims(1980))를 사용하여 유도형태의 교란항( )을 직

교화(orthogonalized)하는 것이다. 하지만 이 식별방법에서는 변수간의 상관관계에서 오직

축차적 구조(recursive structure)만 가정해야만 하는 문제점이 있다. 하지만 축차적 구조형태

의 동시대적 상호관계는 경제이론이 수용하기 힘든 너무 강한 제약을 의미한다. 이에 반해

Blanchard and Watson(1986), Bernanke(1986)과 Sims(1986)은 비축차적(non-recursive) 구조를 고

려하면서도 여전히 동시대적 구조적 모수에 대해서만 제약을 가할 수 있는 일반적인 방법

(Structural VAR(SVAR))을 제시한다.

SVAR의 식별방법을 간단히 설명하기 위해 먼저, VAR 이노베이션 의 분산공분산행렬

는 에 의해 다음과 같이 나타낼 수 있음을 확인하자.

′ (5)

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그러면 와 에 대한 추정은 에 대한 추정을 통해 가능해진다. 식(5)의 오른편은

의 개의 모수와 의 개의 모수를 합하여 ×개의 추정되어야 할 모수가 있다.

는 ×개의 모수들을 포함하고 있기 때문에, 우리는 적어도 에서

×개의 제약을 필요로 한다. 따라서 에서 개의 대각원소를 1로 정규화할

경우 우리는 식별을 완성하기 위해서는 의 나머지 모수들에서 적어도 × 개

의 제약을 필요로 한다. 촐레스키분해를 가진 VAR모형에서는 는 삼각행렬(triangular)로

가정되지만 SVAR접근에서는 는 그것이 충분한 제약을 가지고 있을 경우 어떠한 구조

를 가지더라도 상관없다.

3. 신용충격 식별가정

이 절에서는 신용충격, 더 정확하게는 신용공급충격을 식별하기 위해 이 논문에서 사용

하고자 하는 두 가지 충격식별가정을 소개하고자 한다. 앞에서도 언급되었다시피 경기변

동을 유발하는 근본적 충격은 경제이론에 의해 유도된 각 변수의 행태방정식의 교란항

(disturbance)이라고 볼 수 있다. 우리는 BB모형(1988)의 단순버전(모형 A)과 이자율조정 통

화정책이 고려된 총수요-총공급(AD-AS)(모형 B)에 기반한 충격식별가정을 차례로 설명하

기로 한다.

1) BB모형 기반 신용공급충격 식별가정(모형A)

BB모형(1988)에서 핵심적 역할을 하는 시장은 상품시장과 은행대출시장이다. 상품시장

에서의 산출(output)은 총수요에 의해 결정된다고 가정한다. 대출이자율이 낮을수록 대출

의 이용가능성이 증가하고 이에 따라 소비 및 투자가 상승하기 때문에 총수요는 대출이자

율과 역의 상관관계를 보인다. 은행대출공급은 대출이자율이 증가할 때 상승한다. 대출수

요는 대출이자율이 낮을수록, 그리고 소득이 증가할수록 상승한다. 이상의 BB(1988)모형

의 단순버전을 기초로 SVAR모형에서의 충격식별가정을 앞에서 언급한 의 관계

로서 표현다면 다음과 같다.

(6)

여기서 는 각각 산출(output) 이노베이션, 신용(credit) 이노베이션, 그리고 대출


이자율 이노베이션이다. 그리고 들은 구조적 충격들인데 각각 총수요 충격, 신

용공급충격, 그리고 신용수요충격을 가리킨다. 는 각각 추정되어야 할 계수이다.

식(6)은 상품시장과 은행신용시장을 설명하는 3개의 방정식을 표현하고 있는데 첫 번째

식은 산출 이노베이션 가 당기에(contemporaneously) 자신의 고유한 구조적 충격 에 의

해서만 영향을 받는다고 가정했다. Safaei and Cameron(2003)은 총수요가 당기의 실질대출금

의 양에 의해서도 영향을 받는다고 식별가정을 부과하였으나 우리 논문에서는 채택하지

않았다. 식(6)의 두 번째 식은 신용공급식이다. 신용 이노베이션()이 자신의 고유한 충격

즉 신용공급충격()외에도 대출이자율의 예상치 못한 변화 즉 대출이자율 이노베이션

에 의해서도 영향을 받음을 반영하고 있다. 대출이자율이 상승할수록 대출공급이 증가할

것으로 예상되기 때문에 의 부호는 음(-)이 예상된다.

세 번째 식은 신용수요 방정식을 설명하고 있다. 신용수요 는 신용수요충격 외에

산출(소득) 과 대출이자율 에 의해서도 당기에 영향을 받고 있다. 대출이자율이 상승

할수록 대출수요는 감소할 것이 예상됨으로 의 부호는 양(+)이 예상된다. 그리고 가

양(+)일 경우, 소득이 증가할수록 대출수요가 증가할 것이 예상됨으로 의 부호는 음(-)

이 예상된다.

2) 통화정책을 고려한 AD-AD모형(모형 B)

앞의 BB모형을 기초로 하고 이자율()을 조정하는 통화정책룰과 총공급 방정식을 추가

로 고려한 AD-AS모형 기반 식별가정을 고려한 SVAR모형은 다음과 같은 5개의 방정식으로

표현될 수 있다.

(AD) (7.1)

(AS) (7.2)

(Monetary Policy) (7.3)

(Credit Supply) (7.4)

(Credit Demand) (7.5)

여기서 식(7.1)은 총수요 방정식으로서 총수요는 이제 앞의 ‘모형A'에서와 달리 그 자신

의 총수요충격()뿐만 아니라 이자율()의 크기에 의해서도 영향을 받는다는 것을 가리킨

다. 물가()방정식 (7.2)는 산출이 증가할수록 상승하는 우상향하는 총공급 방정식을 묘사

하고 있다. 따라서 의 예상되는 부호는 음(-)이다. 또한 대출금이 총공급측 설명변수로

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들어가 있다. 이것은 신용량이 거시경제의 공급측 요인으로 모형화할 수 있다는 것을 고려

하고 있다. 이 음(-)이라고 할 경우 신용의 증가가 총공급을 증가시킨다고 할 경우 는

양(+)으로 예상된다. 는 총공급 충격이다. 식(7.3)은 한국은행의 기준금리() 결정방정식

(통화정책 방정식)으로서 현재는 폐쇄경제만 가정하고 있으므로 한국은행의 금리결정에

중요한 역할을 하고 있는 미국의 연방기금금리는 논의에서 제외된다. 이 논문은 기준금리

가 단순히 산출()과 물가()에 의해 결정되는 ’테일러 룰‘을 모형화하고 있다. 는 통화당

국의 고유한 통화정책충격이다. 테일러룰(Taylor's rule)에서는 산출이 자연산출량을 상회하

면 이자율을 상승시킨다. 따라서 은 음(-)의 부호가 예상된다. 물가가 상승할 경우 이자

율을 증가시키므로 의 부호도 음(-)이 예상된다. 식(7.4)은 신용(은행대출) 공급방정식이

다. 신용공급()은 소득 에 의해 영향 받는다. 소득이 증가할수록 예금이 상승하고 이것이

은행의 자금이용가능성을 증가시키기 때문에 소득변수가 신용공급방정식에 들어간다.

따라서 은 음(-)이 예상된다. 또한 대출이자율 의 상승은 대출공급을 증가시킬 것이다.

따라서 는 음(-)이 예상된다. 또한 중앙은행의 기준금리()도 대출공급방정식에 포함된

다. 은행의 자금조달비용을 대리하는 변수인 기준금리의 상승은 대출공급을 떨어뜨리기

때문에 은 양(+)의 부호가 예상된다. 는 신용공급충격이다. 한편 식(7.5)은 대출수요

함수이다. 대출수요의 동시대적 결정요인으로서 소득()과 대출이자율()을 고려하고 있

다. 대출이자율의 상승이 대출수요를 떨어뜨릴 경우 는 양(+)이 예상된다. 그리고 소득

이 증가할 때 대출수요가 증가한다. 따라서 가 양(+)일 경우 은 음(-)이 예상된다.

은 신용수요충격이다. 한편, 위 식(7.1)-(7.5)을 행렬 , VAR 이노베이션 및 구조적 충격들

을 사용하여 표현하면 다음과 같다.

(8)


Ⅳ. 추정결과와 해석

본 장에서는 위에서 소개한 신용충격식별 모형에 따라 추정된 결과를 제시하고 그 결과

를 해석하고자 한다.

1. '모형 A'의 추정결과와 해석

먼저, SVAR모형을 구성하는 내생변수들의 당기간의 구조적 관계를 묘사하는 식(6)의 행

렬 의 추정결과는 아래의 <표 1>과 같다. <표 1>에 제시되어 있는 바와 같이 추정치는

예상된 부호와 일치하며 p값 또한 거의 0에 가까워 통계적 유의성도 높은 것을 판단된다.

<표 1> 모형A에서의 당기 구조적 관계 행렬 추정결과

대출공급방정식 대출수요방정식

계수(예상부호)

(-)

(- )

(+)추청치(p값)

-24.28(0.00)

-10.94(0.00)

275.39(0.00)

즉, 앞의 BB모형에 따르면 대출공급방정식은 이다. 따라서 대출공급의 대

출이자율 반응을 나타내는 계수인 가 -24.28로 추정되었는데 이것은 대출이자율이 상

승했을 경우 대출공급이 증가한다는 것을 의미한다. 한편 <표 1>에 추정된 결과를 대출

수요방정식에 적용하면 이다. 이 추정된 결과에 따르면 소득

()의 증가는 대출수요를 증가시키고 대출이자율( )증가는 대술수요를 떨어뜨린다는 것

을 알 수 있다.

다음으로는 충격반응함수를 검토해보자. 먼저, 신용공급충격(LOAN_G)의 한 단위 상승

이 산업생산지수 증가율(IP_G)에 미치는 효과를 살펴보기로 하자. <그림 2>의 상단 중간

에서 확인할 수 있듯이 충격초기에는 신용의 증가가 산출에 부정적인 영향을 미치는 것으

로 나타났으나 2-3개월 이후에는 거의 영향을 미치지 않았다. 또한 <그림 2>의 중간 하단

에 제시되어 있듯이, 신용공급충격후 대출이자율(LOANRATE_EX) 반응이 거의 베이스라

인에 머무는 것으로 확인되어 신용공급충격이 대출이자율에 미치는 효과도 것의 없는 것

으로 나타났다. 한편 <그림 2>의 상단 오른쪽에 제시되어 있는 바와 같이, 신용수요의 증

가는 신용공급충격과 마찬가지로 초기에는 산출(IP_G)을 떨어뜨리는 것으로 나타났다. 하

지만 충격 5개월 이후에는 거의 영향을 미치지 않았다. 하지만 양(+)의 신용수요충격은 대

278 지역산업연구｜제41권 제4호｜2018.11

출이자율(LOANRATE_EX)을 오랜 동안 상승시키는 것으로 나타났다. 반면, 실질생산증가

율의 상승은 신용량을 증가시키는 것으로 나타났는데 <그림 2>의 중간 왼쪽 패널에서 알

수 있듯이 충격후 3개월까지 신용량이 증가하는 것으로 나타났다. 또한 실질생산증가율

충격은 대출이자율을 오랫 동안 상승시키는 것으로 추정되었다. 즉, 실질생산의 증가가 대

출수요를 상승시켜 대출이자율을 증가시켰음을 알 수 있다.

<그림 2> 충격반응함수(‘모형A')


2.‘모형 B'의 추정결과와 해석

‘모형 B'에서의 당기 구조적 관계를 나타내는 행렬 의 추정결과가 아래의 <표 2>에

제시되어 있다.

<표 2> 모형B에서의 당기 구조적 관계 행렬 추정결과

총수요 총공급 통화정책 대출공급방정식 대출수요방정식

계수(부호)

(+)

(-)

(+)

(-)

(-)

(-)

(+)

(-)

(-)

(+)추정치

(p)-7.6(0.00)

46.59(0.74)

95.98(0.95)

-3.58(0.37)

-350.(0.00)

1.79(0.87)

1.13(0.54)

-28.5(0.00)

-23.7(0.93)

261.3(0.62)

<표 2>에 알 수 있듯이 대출공급방정식과 대출수요 방정식에서 계수 추정치는 을

제외하고는 대체적으로 예상부호와 일치되게끔 추정되었다. 그리고 예상과 달리 양(+)으

로 추정된 도 통계적 유의성이 낮은 것으로 나타났다. SVAR모형의 장점은 특정 변수의

구조적 충격을 식별하기 위해 모든 구조적 충격을 식별할 필요가 없다는 것이다. 따라서

총수요 방정식에서 통계적 유의적이면서 부호가 예상과 다른 계수가 추정되었지만 본 연

구에서는 신용공급충격이 위의 모형에 의해 식별될 수 있다고 판단하고자 한다.2)

1) 실질산출이 신용시장에 미치는 효과

충격반응함수로 측정된 실질산출충격이 신용량에 미치는 동태적 효과가 아래의 <그림

3>의 하단 왼쪽 패널에 나타나 있다. 이 패널에서 알 수 있듯이 산출을 증가시키는 충격

(IP_G)은 초기에 대출량(LOAN_G)을 증가시키는 것으로 타나났다. 이것은 실물적 경기변

동이론에서 예측하는 바와 같이 산출이 대출을 인과하는 것을 의미한다. 그리고 실질산출

의 증가는 한국은행 기준금리(KRATE)를 상승시키는 것으로 나타났다(<그림 3>의 상단

오른쪽 패널 참조). 이것은 한국은행이 자연산출량을 상회하는 경기상승에 대해 통화긴축

으로 대응하고 있음을 알 수 있다. 또한 실질산출의 증가는 대출이자율(LOANRATE_EX)을

상승시키는 것으로 나타났다(<그림 3>의 중간 오른쪽 패널 참조). 이것은 실질산출증가

가 신용수요를 증가시켜 결과적으로 대출이자율을 상승시킨다는 것으로 해석가능하다.

2) 일부 방정식에서 예상부호와 실제 추정치의 부호가 다수 일치하지 않았고 통계적으로도 유의하

지 않는 것으로 나타났는데 이것은 상대적으로 많은 내생변수( )와 상대적으로 짧은 시계열

기간에 따라 모형전체의 자유도가 낮아진 결과 때문인 것으로 해석된다.

280 지역산업연구｜제41권 제4호｜2018.11

<그림 3> 산출충격의 충격반응함수

2) 신용공급충격의 효과

아래 <그림 4>는 신용공급충격(LOAN_G)의 충격반응함수를 보여주고 있다. <그림 4>

의 상단 왼쪽 패널에서 알 수 있듯이 신용공급충격 발생 후 산출증가율(IP_G)의 반응은 거

의 베이스라인 근처에 머물러 있음을 알 수 있다. 따라서 신용공급충격이 산출에 미치는

효과가 거의 없음을 알 수 있다. 반면, 신용공급충격은 충격 후 5개월 후에 인플레이션

(INFLATION)을 상승시키는 것으로 나타났다(<그림 4>의 상단 오른쪽 패널 참조). 또한

<그림 4>의 하단 오른쪽 패널에 제시되어 있듯이 양(+)의 신용공급충격은 장기적으로는

대출이자율에 유의적인 영향을 미치지 못하지만 충격초기에는 대출이자율을 떨어뜨리는

것으로 나타났다.


<그림 4> 신용공급충격의 효과

3) 통화정책충격의 효과

아래 <그림 5>는 통화정책충격(KRATE)의 충격반응함수를 보여주고 있다. 이 <그림

5>의 상단 왼쪽 패널에서 알 수 있듯이 긴축통화정책충격은 처음에는 산출(IP_G)을 증가

시켰으나 충격 후 4-5개월 이후에는 산출에 부정적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다.

특히, 한국은행의 기준금리 상승은 대출이자율(LOANRATE_EX)을 증가시키는 것으로 나

타났다(<그림 5>의 오른쪽 하단 패널 참조). 또한 기준금리 상승은 대출(LOAN_G)을 증가

시키는 것으로 추정되었다(<그림 5>의 왼쪽 하단 패널 참조).

282 지역산업연구｜제41권 제4호｜2018.11

<그림 5> 통화정책충격의 효과

Ⅴ. 결 론

이 논문은 은행신용시장이 경기변동에 독자적인 역할을 수행하는지의 여부를 구조적

VAR(SVAR)모형을 이용하여 살펴보고 있다. 최근의 논의에서 강조되고 있는 통화정책의

파급경로중의 하나인 은행의 ‘위험추구경로’는 신용을 공급하는 은행의 대차대조표의 악

화가 은행신용공급에 충격을 미쳐 신용공급을 제한하고 총수요를 억제하여 경기변동에

부정적인 영향을 미친다는 것이다. 반면 RBC이론 등에서는 신용과 화폐는 실질생산활동

에 의해 수동적으로 반응할 뿐이라고 주장한다. 이 논문은 은행의 신용공급행위를 민간의

신용수요행위와 구분함으로써 신용공급충격을 식별하고 있다. 추정결과, 신용시장의 충

격이 산출에 영향을 미치기 보다는 산출이 은행신용의 크기와 대출이자율에 영향을 미치

는 것으로 나타나 국내경제에서는 신용시장공급의 충격이 경기변동에 독자적인 역할을


하고 있다는 증거는 미약한 것으로 판단된다. 또한 이상의 이 논문의 결론은 뉴케인지언의

신용-산출인과관계보다는 RBC이론에서의 산출-신용인과관계를 더 지지하는 것으로 해석

된다.

￭ 논문투고일 ￭ 논문 최종심사일 ￭ 논문게재확정일

2018. 09. 102018. 10. 102018. 11. 10

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286 지역산업연구｜제41권 제4호｜2018.11

ABSTRACT

The Analysis of the Causality Relationship between the Bank Credit and the Output

3)4) Kang, Bo Kyung*․Park, Kapje**

This paper examines whether the bank loan supply has an independent role in explaining the business cycle using the Structural VAR methology. As emphasized by the recent development of the research related to the credit view, 'the risk taking channel in which the deteriorations of the bank's balance sheet constrain the capacity of bank in providing the credit and thus lead to the reduction of the supply of the credit. This implies that the shocs to the supply of the bank credit has a causal effect on the economic fluctuation, while in the context of the RBC framework, the bank credit has no role in the business cycles. The estimation results show that the evidence showed in the estimated impulse responses seems to support the RBC theory, that is, the variation of the aggregate output is followed by the fluctuations of the bank credit.

|Keywords| Credit View, Credit Supply Shocks, SVAR, Risk Taking Channel.

* Associate Professor, Department of Global Businesss, Changwon National University** Assistant Professor, Department of Economics & Finance, Kyungnam University


1. 주저자

강보경(Bo-Kyung Kang) : [email protected]

현재 창원대학교 글로벌비즈니스학부에서 재직 중이며 부산대학교 무역학부에

서 박사학위를 취득하였다. 주요 관심분야는 국제지역, 국제거시경제 및 국제금

융분야이다.

2. 공동저자

박갑제(Kapje Park) : [email protected]

현재 경남대학교 경제금융학과에서 재직 중이며 부산대학교 경제학부에서 박사

학위를 취득하였다. 주요 관심분야는 통화정책, 경기변동 및 화폐경제학 분야이

다.

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은행신용과 산출의 인과관계 분석 - kyungnam.ac.krE-mail:[email protected] **경남대학교 경제금융학과 조교수, 경상남도 창원시 마산합포구