농업부문 중심의 거시계량경제모형개발과 정책실험

Abstract

Ⅰ. 제목

농업부문 중심의 거시계량경제모형 개발과 정책실험

Ⅱ. 연구개발 목표 및 중요성

선행연구와 기존에 개발된 일반거시경제모형 및 농업거시모형들을 검토하여 연계성과 현실 적합성을 제고시킬 수 있는 새로운 농업중심의 거시경제모형을 개발한다. 기존에 개발된 농업부문을 중심으로 한 거시계량경제모형의 경우에는 많은 거시경제 변수들이 외생적으로 처리되어 전체 모형의 적합성 및 예측력에서 논란의 여지가 있기 때문에, 재정, 금융, 외환시장 등의 여타 거시경제부문을 내생화해야 할 필요가 있다. 구축된 모형을 이용하여 정부에 의해 조정되는 정책변수의 특성을 갖는 외생변수 값을 임의로 변화시켜 그 결과를 살펴봄으로써 각종 정책효과를 분석한다. 또한 정책변수 외에도 대내외 경제환경의 변화를 외생적으로 상정하고, 그에 따른 효과를 계측하여 정책적 함의를 도출한다.

Ⅲ. 연구개발 내용 및 범위

첫째, 주요 거시경제변수들을 농업과 비농업으로 구분하여 재화시장, 금융시장, 재정부문 등을 개별적으로 검토하고, 이를 농업부문을 중심으로 통합한 새로운 거시계량경제모형을 개발한다. 이론적으로는 지출 측면에서 국민총생산이 결정되는 케인즈의 소득지출모형을 기초로 하여, 농업부문과 일반경제가 상호 연계되도록 전체 모형을 구성하는 각 부문들의 구조를 설정한다. 이를 위해서 국내외 선행연구와 관련문헌을 분석한다. 기존의 농업부문모형은 1970년대의 부분균형모형을 시작으로 1980년대의 축차적 농업부문모형, 1990년대의 일반균형이론을 기반으로 한 농업거시경제모형 순으로 발전되었다. 그러나 농업부문이 내생화되고 다양한 경제부문들 간의 연관성이 고려된 모형개발은 아직 미흡한 단계이며, 현재 지속적으로 유지?발전되어 농업 및 경제관련 정책시뮬레이션에 활용되고 있는 모형은 없는 실정이다. 연립방정식모형은 오차항과 설명변수간 상관관계로 인해 추정계수가 편의되거나 불일치(biased and inconsistent)할 수 있다. 이를 보정하기 위해선 2SLS, 3SLS, LIML, FIML 등의 시스템 추정법을 활용해야 한다. 그러나 본 연구와 같이 모형의 규모가 커서 추정해야 할 방정식이 너무 많아 식별이 불가능한 경우, 시스템 추정법보다는 개별방정식을 여러 가지 기법을 이용하여 추정하고, 추정된 모형이 타당한지 여부를 검토하여 개별 방정식을 정하는 방식으로 모형을 구축한다. 본 연구의 모형작업은 거시계량경제모형 전용 소프트웨어인 AREMOS를 사용하였으며, 통계자료의 표본기간은 1970～2003년이다. 둘째는 모형을 통한 모의실험(simulation)이다. 추정된 모형으로 분석대상기간에 대해 각 분석 대상 경제변수의 수학적 해를 구하고 이를 해당변수의 실제치와 비교함으로써 전체모형의 유효성을 파악하게 되는데 이를 모의실험이라 한다. 이러한 모의실험의 주로 3가지 목적으로 실시된다. 첫째는 모형의 적합도 평가, 둘째는 정책효과분석(policy simulation), 셋째는 내생변수의 미래치 예측이다. 이 중 정책 시뮬레이션은 구축된 거시모형에 다양한 형태의 충격을 주었을 때 각 내생변수가 어떻게 반응하는가를 추정해보는 작업이다. 본 연구는 원/달러, M3, 농업 및 비농업 투자, 농업정책금리, 농업수입물가가 변화할 경우 주요 거시변수 및 농업 관련 변수들이 어떻게 반응하는가를 추정한다.

Ⅳ. 연구개발 결과 및 활용에 대한 건의

본 연구에서 개발된 거시계량경제모형을 활용하여 농업경제와 일반경제의 현실을 설명하고 미래를 예측할 수 있으며, 다양한 경제여건 및 정책변화에 따른 효과 분석이 가능하다. WTO/DDA 농업협상과 한?칠레 FTA 체결과 같은 외부의 충격들은 농업이라는 산업을 뛰어넘어 전체 경제의 흐름과 맞물려 있기 때문에, 개발된 거시계량경제모형을 통해 산업간 파급효과를 예측하여 정부의 정책을 거시경제적으로 수립할 수 있다. 또한 농업부문의 변화에 따른 거시경제 파급효과 분석이 가능하기 때문에, 농업정책의 효과 분석에 유용하게 활용될 수 있다. 실제로 모형을 활용하여 경제충격의 식별 및 효과를 분석하는 과정에서는 모형의 개발자와 이용자가 엄밀한 토론을 거쳐 최종분석결과의 적절성 및 유효성을 제고해야 한다. 이 과정에서 모형이 고려하지 못한 경제환경을 감안하여, 정책변수의 변화에 따른 내생변수 변화 규모를 올바르게 파악하고 정책입안에 활용해야 한다. 아울러 본 연구에서는 다루지 않았지만, 구축된 모형의 외생변수에 대한 사전적 전망치를 모형에 적용할 경우, 구축된 모형은 미래 예측 및 경제전망에 활용할 수 있다. 마지막으로 농업중심의 거시경제계량모형을 개발하고, 보완?유지하는 작업은 방대한 자료와 인력 그리고 시간을 요하고 있으며, 개인적인 노력만으로는 쉽게 성사되기 어려운 측면이 있기 때문에 농업부문의 대표적인 정부출연 연구기관이 중심이 되어 분야별 전문가들과 함께 모형개발 작업을 수행하여야 한다. 이를 위해선 지속적인 지원을 통해 농업경제정책 입안 및 평가 담당자가 활용 가능한 농업부문의 대표적인 연간모형으로 정립되어야 한다.

The major contents of the study are consisted with the constructing a macro-econometric model emphasizing the agricultural sector, estimating the structural equations using the annual data, and performing historical and policy simulations to analyze the relationship between agricultural sector and general economy. The structure of this paper is as follows. In section II we review the literature briefly. We construct the macro-econometric model in section Ⅲ. In this section, the results of estimation of structural equations are interpreted and discussed additionally. In section Ⅳ, we perform the historical and policy simulations. Finally section Ⅴ concludes the paper. Since the analysis of the national economy based on macro-econometric models was initiated by Tinbergen, and Kelin-Goldber. Since then it has followed by various models such as Brookings model, FRB-MIT model, Warton model, DRI model, St. Louis model, and Chase econometric model. In case of Korea, more than 30 models have been developed since the first macro-econometric model was introduced by the Bank of Korea(BOK) in early 1970s. These models were policy-oriented because these models were developed under the supervision of central government or related organizations such as Korea Development Institute(KDI) and so forth, resulting in a strong tendency to enhance forecasting power instead of analyzing economic system or structures. It is no wonder that these models have the limitations caused by the fact that their attentions had to be paid to the public sectors in estimating the effectiveness of various kinds of policies. The beginning of korean agricultural macro-econometric model was KASS(Korean Agricultural Sector Study) model in early 1970s, but it has too many equations to keep or amend its system. Recently KREI(Korea Rural Economic Institute) has developed KREI-ASMO(Agricultural Simulation Model) which is used for the forecasts on various agricultural items and farm household economy. These are conducted in the following methods: To begin with, one team is assigned to observe one agricultural item and conducts on-site researches and data analysis to figure out its supply and demand trend, and the research results are entered into the agricultural sector forecasting model (KREI-ASMO) and the item model of the Agricultural Outlook and Information Center(KREI-COMO) to predict the short and mid/long-term trends by item. The forecast results are transferred back to KREI-ASMO again and used in making an outlook for the agricultural industry and farm household economy. Later, feedbacks are given to each item team. However, KREI-ASMO don't include many macro-variables such as, consumer prices, GDP, exchange rate, etc. The constructed model of this paper consists of six blocks-the final demand, labor/supply, prices, fiscals, finances, and foreign sector. Among these blocks, the final demand, labor/supply, prices blocks are designed as agricultural and non-agricultural sectors are divided and influenced mutually in system. The sample period for empirical study is 34 years between 1970 and 2003. The ordinary least squares(OLS) will be used for estimating each equation. And if needed, Cochrane -Orcutt method will be used to correct autocorrelation in the error terms. The six blocks are composed with 62 equations including 34 of behavioral equations and 28 of identities. The equations defined by 62 of endogenous variables and 32 of exogenous variables. The simulation analysis intends to derive the values of endogenous variables by substituting estimated coefficients in an adequately established structural simultaneous equations, and to evaluate how well such derived values of endogenous variables represents empirically used data. The simulation analysis classified into the types of historical and policy ones, and ex-post and ex-ante forecasting. It is possible to evaluate the suitabilities and stabilities of the models by comparing the endogenous variables calculated by such methods. The typical evaluation standards include root mean square simulation error(RMS) and RMS percent simulation error(RMSPE). The RMSPE is designed to seek the average of the values achieved by squaring the deviations between the simulation values and the levels. According to the historical simulation, the RMSPE of the major variables is smaller, more or less, one decimal point compared with their levels which demonstrate they are considerably accuracy. The policy simulation is basically designed to analyze how the changes in the exogenous variables affect to the endogenous variables in the future. That is to say, it comparatively analyzes the estimated values of endogenous variables calculated by behavioral simulation assuming that ad hoc policy variables or exogenous variables have changed by a certain ratio more than actual values. The policy simulation alternatives were selected on the assumptions of the following: the raise in the exchange rate of won to the dollar by 10%, increasing M3 by 10%, increasing in the agricultural investment expenditures of the government by 10%, downward readjustment of political interests in agriculture by 5%, increasing of agricultural import price by 10%. This study has provided the basis in establishing macro-econometric models for analyzing the national economy, focusing on the agricultural sector. The number of previous works for this field has been performed, not including macroeconomic variables in internal system, by descriptive trend analysis, and such a way is confined by intuitive judgements. It resulted in insufficiencies for examining interrelations between macroeconomic variables and agricultural sector. The study has advantages in that it is able to analyze systematically on the whole systems, and explain how the changes in a specific variable of a specific sector affects other sectors. However, it also has to be mentioned that the study is not a complete version of macro-econometric models for the economy emphasizing the agriculture. Therefore, in order to be supported the stability of the model, it is necessary to be confirmed by using the unit root test, and furthermore cointegration techniques to see long-run stable relationships of the models, and it may also be possible to realize short-run behavioral analysis by setting up error-correction modeling. More practically the macro-econometric models should be closely connected to specific economic policies including various agricultural polices.