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지역통계를 활용한 지역경제 동향 분석 - 시공간 큐브 및 동태적 요인 모형을 활용하여 -
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| 영문제목 | Applying Regional Statistics toward Evidence-based Regional Economic Policy |
|---|---|
| 연구자 | 여효성, 김도형, 윤소연 |
| 발간연도 | 2022 |
| 다운로드 | 지역통계를 활용한 지역경제 동향 분석 - 시공간 큐브 및 동태적 요인 모형을 활용하여 - file_download |
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영문요약expand_more
본 연구에서는 지역경제와 관련한 통계 현황을 파악하고, 공간통계 기법을 활용하여 지역경제의 시·공간적 특성을 분석하였다. 또한 확장된 베이지안 VAR모형을 추정하여 외생적 충격에 대한 지역경제의 충격반응이 시·도별로 또는 시점별로 차별성이 존재함을 제시하였다. 먼저 지역경제의 현황을 파악하기 위해서는 산재되어 있는 지역통계를 통일된 틀에서 취합하고 분석하는 것이 필요하다. 시·도별로 지역의 고유한 특성에 따라 활용하는 통계 목록에 차이가 있을 수 있으나, 전국적으로 지역경제 동향을 파악하고 서로의 상대적인 위치를 비교·분석하기 위해서는 통일된 지표와 분석 틀이 제시되어야 한다. 본 연구에서 제시한 시·도별 통계 및 활용 현황은 지역별 경제동향 비교에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
둘째, 지리적 공간을 대상으로 중·장기적인 시·공간 분포의 특성에 대해 파악하고자 하였다. 고용률, 실업률, 광업·제조업 사업체 수 및 종사자 수, 1인당 급여액, 국내인구이동의 핫스팟·콜드스팟 분석을 통해 최근 11년간 지역적으로 핫스팟인 지역과 콜드스팟인 지역을 분류해 낼 수 있었다. 개별 지표별로 분석의 결과를 제시하여 지역별 유형을 분류하였으며, 해당 지역이 핫스팟으로 분류된 원인에 대해서는 앞으로 추가적인 분석이 필요하다.
셋째, 외생적 충격에 대한 시점별 충격반응이 지역별로 상이할 수 있음을 살펴보았다. 지역경제 사이클이 대조될 수 있는 경기도와 전라남도를 선정하여, 최근 20년간 경제 침체 시기의 외생적 충격에 대한 반응함수를 실증 분석하였다. 분석의 결과는 지역경제 동향 파악과 이를 통한 지역별 경기변동 대응이, 지역별로도 또는 시점별로도 다른 정책조합이 필요함을 시사한다. 따라서 지역경제의 사이클을 면밀하게 관찰하고, 지자체가 주가 되어 시점별로 적합한 정책조합을 제시하며 이를 국가에 제안하고자 하는 노력이 요구된다. 이를 위해서는 시·도별로 경제동향 분석을 위한 역량을 충분히 확보하는 것이 우선되어야 할 것이다.
마지막으로 본 연구에서 소개하고 분석한 요인확장 모형은 후속 연구를 통해 GRDP 나우캐스팅(nowcasting)에 활용될 수 있다. 이미 각 국가의 중앙은행에서는 GDP와 높은 상관관계를 갖는 경제변수를 활용하여 GDP나우캐스팅을 시범적으로 도입하고 있다. 본 연구에서 적용한 요인확장형 VAR의 경우 기존 분석에서 고려하지 못한 부문별 통계를 포함하고, 활용된 통계가 담고 있는 정보에 대해서는 몇 개의 요인으로 축약할 수 있다. 향후 연구에서는 시·도별로 GRDP 시계열과 상관성, 예측가능성이 높은 변수들을 탐색함으로써 GRDP 나우캐스팅에 활용할 수 있을 것이다.
둘째, 지리적 공간을 대상으로 중·장기적인 시·공간 분포의 특성에 대해 파악하고자 하였다. 고용률, 실업률, 광업·제조업 사업체 수 및 종사자 수, 1인당 급여액, 국내인구이동의 핫스팟·콜드스팟 분석을 통해 최근 11년간 지역적으로 핫스팟인 지역과 콜드스팟인 지역을 분류해 낼 수 있었다. 개별 지표별로 분석의 결과를 제시하여 지역별 유형을 분류하였으며, 해당 지역이 핫스팟으로 분류된 원인에 대해서는 앞으로 추가적인 분석이 필요하다.
셋째, 외생적 충격에 대한 시점별 충격반응이 지역별로 상이할 수 있음을 살펴보았다. 지역경제 사이클이 대조될 수 있는 경기도와 전라남도를 선정하여, 최근 20년간 경제 침체 시기의 외생적 충격에 대한 반응함수를 실증 분석하였다. 분석의 결과는 지역경제 동향 파악과 이를 통한 지역별 경기변동 대응이, 지역별로도 또는 시점별로도 다른 정책조합이 필요함을 시사한다. 따라서 지역경제의 사이클을 면밀하게 관찰하고, 지자체가 주가 되어 시점별로 적합한 정책조합을 제시하며 이를 국가에 제안하고자 하는 노력이 요구된다. 이를 위해서는 시·도별로 경제동향 분석을 위한 역량을 충분히 확보하는 것이 우선되어야 할 것이다.
마지막으로 본 연구에서 소개하고 분석한 요인확장 모형은 후속 연구를 통해 GRDP 나우캐스팅(nowcasting)에 활용될 수 있다. 이미 각 국가의 중앙은행에서는 GDP와 높은 상관관계를 갖는 경제변수를 활용하여 GDP나우캐스팅을 시범적으로 도입하고 있다. 본 연구에서 적용한 요인확장형 VAR의 경우 기존 분석에서 고려하지 못한 부문별 통계를 포함하고, 활용된 통계가 담고 있는 정보에 대해서는 몇 개의 요인으로 축약할 수 있다. 향후 연구에서는 시·도별로 GRDP 시계열과 상관성, 예측가능성이 높은 변수들을 탐색함으로써 GRDP 나우캐스팅에 활용할 수 있을 것이다.
In this study, we surveyed the current status of regional statistics related to the regional economy and analyzed spatial-temporal characteristics of the regional economy using spatial statistics techniques. In addition, by estimating the extended Bayesian VAR model, we suggested that the local economy's response to exogenous shocks can vary by province and at different times.
In this study, we examined available statistics related to the regional economy and employed spatial statistics techniques to analyze spatial and temporal characteristics of the regional economy. In addition, by estimating the extended Bayesian VAR model, it was found that the local economy's response to exogenous shocks differs by city/province or time point.
First, to better understand the current status of the regional economy, scattered regional statistics need to be scrutinized and unified to enable accurate and objective analysis.
Although there may be differences in the list of statistics used depending on the unique characteristics of each city and province, a unified indicator and analysis framework should be presented and used to identify regional economic trends nationwide and compare and analyze their relative positions.
The statistics and utilization status by city and province presented in this study can be used to compare economic trends by region.
Second, we aim to understand the characteristics of the mid-to-long-term spatial-temporal distribution targeting geographical space. By employing hot and cold spot analysis on employment rate, unemployment rate, number of mining and manufacturing businesses, workers, per capita salary, and population movement, it was possible to classify regions that have been hot or cold spots for the last 11 years.
Analysis results for each indicator were presented to classify regional types. It was also suggested to conduct additional analysis to understand the cause of the region classified as a hotspot.
Third, it was suggested that shock responses to exogenous shocks according to the time could differ by region. We chose Gyeonggi-do and Jeollanam-do, where regional economic cycles can be contrasted, and empirically analyzed the response function to exogenous shocks that occurred during the economic recession of the last 20 years.
Based on the analysis results, it was suggested that regional economic trends and the resulting policies and strategies employed in response to regional economic fluctuations may imply that different policy combinations are needed for each region and time point.
Therefore, it is crucial that local governments closely observe the cycle of the local economy and propose policy combinations suitable for each time point to the state. To this end, securing sufficient capacity for analyzing economic trends in each province should be a priority.
Finally, the factor expansion model introduced and analyzed in this study can be used for GRDP nowcasting through follow-up studies. Central banks of each country are already introducing GDP Nowcasting on a trial basis by utilizing economic variables that highly correlate with GDP. In the case of the factor-expanding VAR applied in this study, statistics by sector that were not considered in the previous analysis were included, and the information contained in the statistics in use can be reduced to a few factors. In future research, it will be possible to find GRDP time series, correlation, and variables with high predictability for each trial and use them for GRDP Nowcasting.
In this study, we examined available statistics related to the regional economy and employed spatial statistics techniques to analyze spatial and temporal characteristics of the regional economy. In addition, by estimating the extended Bayesian VAR model, it was found that the local economy's response to exogenous shocks differs by city/province or time point.
First, to better understand the current status of the regional economy, scattered regional statistics need to be scrutinized and unified to enable accurate and objective analysis.
Although there may be differences in the list of statistics used depending on the unique characteristics of each city and province, a unified indicator and analysis framework should be presented and used to identify regional economic trends nationwide and compare and analyze their relative positions.
The statistics and utilization status by city and province presented in this study can be used to compare economic trends by region.
Second, we aim to understand the characteristics of the mid-to-long-term spatial-temporal distribution targeting geographical space. By employing hot and cold spot analysis on employment rate, unemployment rate, number of mining and manufacturing businesses, workers, per capita salary, and population movement, it was possible to classify regions that have been hot or cold spots for the last 11 years.
Analysis results for each indicator were presented to classify regional types. It was also suggested to conduct additional analysis to understand the cause of the region classified as a hotspot.
Third, it was suggested that shock responses to exogenous shocks according to the time could differ by region. We chose Gyeonggi-do and Jeollanam-do, where regional economic cycles can be contrasted, and empirically analyzed the response function to exogenous shocks that occurred during the economic recession of the last 20 years.
Based on the analysis results, it was suggested that regional economic trends and the resulting policies and strategies employed in response to regional economic fluctuations may imply that different policy combinations are needed for each region and time point.
Therefore, it is crucial that local governments closely observe the cycle of the local economy and propose policy combinations suitable for each time point to the state. To this end, securing sufficient capacity for analyzing economic trends in each province should be a priority.
Finally, the factor expansion model introduced and analyzed in this study can be used for GRDP nowcasting through follow-up studies. Central banks of each country are already introducing GDP Nowcasting on a trial basis by utilizing economic variables that highly correlate with GDP. In the case of the factor-expanding VAR applied in this study, statistics by sector that were not considered in the previous analysis were included, and the information contained in the statistics in use can be reduced to a few factors. In future research, it will be possible to find GRDP time series, correlation, and variables with high predictability for each trial and use them for GRDP Nowcasting.
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