녹색성장회계와 구조분해분석

표학길 ( Hak K. Pyo ),김동구 ( Dong Koo Kim ),박재환 ( Jae Hwan Park ) 한국금융연구원 2010 韓國經濟의 分析 Vol.16 No.2

The Distribution of Optimal Liquidity for Economic Growth and Stability

표학길 ( Pyo Hak K. ),송새랑 ( Song Saerang ) 대외경제정책연구원 2015 Working Papers Vol.15 No.2

산업별 확률적 변경생산 모형에 의한 잠재GDP 추계

표학길 ( Hak K. Pyo ),정선영 ( Sun Young Jung ) 한국금융연구원 2010 韓國經濟의 分析 Vol.16 No.1

한국의 총고정자본형성, 순자본스톡 및 자본계수추계: 11개 자산-72부문(1970~2005) / 지정토론 / 일반토론

표학길 ( Hak K. Pyo ),정선영 ( Sun Young Jung ),조진삼 ( Jung Sam Cho ),신창식,안상훈,신관호,백웅기 한국금융연구원 2007 韓國經濟의 分析 Vol.13 No.3

우리나라는 1968년 제1차 국부통계조사를 실시한 이후 1997년까지 매 10년마다 4차(1968, 1977, 1987, 1997)에 걸쳐 실사에 의해 국부를 추계해왔다. 그러나 1997년 이후에는 실사에 의한 국부추계가 종료되고 간접추계에 의해 국부추계가 시도되어야 하며, 그 결과는 한국은행의 국민대차대조표 추계와 연계되어야 한다. 본 연구는 표학길(2003)의 후속 연구로서 국부통계조사결과를 다항식기준년접속법(polynomial benchmark year estimation method)의 기준년도 자료로 활용하여 생산성 국제비교가 용이하도록 EU KLEMS 프로젝트의 가이드라인을 따라 11개 자산(무형고정자산 포함) 및 72개 산업 분류에 맞추어 추계한 총고정자본형성 및 순자본스톡 추계 결과를 수록하였다. 또한 거시 모형에 사용할 수 있는 분기별 순자본스톡 자료도 함께 추계하였다. 이 과정에서 종전에는 사용하지 못하였던 총고정자본형성배분표(한국은행의 산업연관표 부속표)를 사용하였다는 점이 가장 큰 특징으로 볼 수 있다. 자본스톡자료를 이용하여 Hayashi-Prescott(2002)이 일본경제(1960~2000)의 전산업 자료에 시도한 성장회계 모형을 한국경제(1970~2005)의 72개 산업에 적용한 결과를 소개한다. National Statistical Office (NSO) of Korea have conducted direct National Wealth Survey (NWS) four times every ten years from 1968. However, since 1997 they have switched from direct survey to indirect estimation. Their indirect estimates have to be linked to estimates of non-financial assets in the national balance-sheet which is in preparation by the Bank of Korea. The present study is a follow-up of Pyo(2003) in the sense that we are using the same polynomial benchmark year estimation method four-time benchmark year`s NWS. But the present study differs from Pyo (2003) in the details of both asset coverage and industry classification. We have used EU-KLEMS Project Guidelines to compile data on eleven capital assets including ICT capital and Intangible Assets and 72 industries for the purpose of international comparison of productivities. We have also added quarterly net stocks for the users of macroeconomic models. For the break-down of 72 industries, we have used Gross Capital Formation Matrix which are attached to Input-Output Tables by the Bank of Korea (2000)(2003). The paper also presents the estimates of Hayashi-Prescott type growth accounting model to 72 sectors in Korea.

생산성혁신을 통한 한국경제의 재도약

표학길 ( Hak K. Pyo ),전현배 ( Hyunbae Chun ),이근희 ( Keun Hee Rhee ) 한국경제학회 2017 한국경제포럼 Vol.10 No.1

최근 한국경제의 성장둔화 현상은 일시적인 경기변동적 의미에서의 성장침체라고 하기 보다는 구조적이고 추세적인 장기성장둔화의 모양을 띄고 있다. 본고는 한국경제에 대한 성장회계를 통하여 성장요인을 분해하여 분석하고 노동생산성과 총요소생산성 추계를 통하여 생산성의 구조적 추세를 분석해 보는 데 목적이 있다. 한국경제는 2008년 세계금융위기 이후 약 8년의 기간(2009-2016년)동안 전산업과 제조업 부문에서 전부 실질임금증가율이 노동생산성 증가율을 훨씬 상회하는 것을 경험하였다. 자본투입의 기여나 총요소생산성의 기여보다도 노동투입에 따른 노동소득의 증가가 부가가치(소득) 증가의 전부를 잠식하였음을 뜻한다. 전산업보다 제조업부문의 노동생산성 증가율이 보다 큰 폭으로 증가하였으며 명목임금 및 실질임금의 증가율도 훨씬 높았다. 그 결과 한국경제는 2009-2016년의 기간 동안 투자저조-저성장의 함정에서 빠져 나올 수가 없었던 것으로 해석된다. 전기간(1996-2014년) 동안 한국의 부가가치 증가율은 4.31%이며, 투입요소의 증가율은 노동투입(0.64%), 자본투입(3.01%)으로 각각 나타났다. 전기간 동안 한국의 전산업의 부가가치 총요소생산성 증가율은 비교 대상국에 비해서 약간 높지만 부가가치 기여율은 상대적으로 낮았다. 한국경제가 생산성주도형이라기보다는 요소 투입형 경제 성장 구조였음을 알 수 있다. 본고에서는 2011-2014년의 기간 동안 한국의 잠재성장률이 어느 정도였는가를 간접적으로 추계하였는데 만일 저출산·고령화와 청년실업문제 등을 개선하여 노동투입증가율의 마이너스 성장을 막고 0% 수준에서만 유지 하였다고 하면 2011-2014년간의 잠재성장률은 3.81%로 추계되었다. 최근 일각에서는 한국경제의 잠재성장률이 2%대로 하향된 것으로 보도하고 있으나 적어도 2011-2014년의 기간에는 평균실질GDP증가율(2.95%)을 상당폭 상회하는 잠재성장률(3.81%)이 실현가능하였던 것으로 추계된다. 그 결과 잠재성장률과 실질GDP증가율의 차이, 즉 실질GDP 갭은 0.86% 포인트로 추계할 수 있다. 이와 같은 상당한 수준의 실질GDP갭의 존재는 민간부문에서 느꼈던 경기 부진의 폭이 얼마나 깊었었던가하는 것을 반증해 주는 것이다. 한국경제는 인기영합주의에 입각한 고용편향적 거시경제목표에서 벗어나 향후 인적자본의 확충을 통하여 노동투입의 실효적 증가율을 (+)로 유지하면서 기술 혁신과 제도 개혁으로 총요소생산성 주도의 중도 성장을 지속적으로 도모해 나가야 한다. The recent slow-down of the Korean economy takes the form of long-term structural trend of stagnation rather than temporary and cyclical recession. The purpose of the present paper is to decompose and analyze the various sources of growth in the Korean economy by the growth accounting method and assess the structural productivity trend by estimating labor productivity and total factor productivity (TFP). During the period (2009-2016) after the global financial crisis in 2008, both the economy-wide and the manufacturing sector of the Korean economy has experienced a rapid real wage growth exceeding labor productivity growth. The growth in value-added (income) was taken away by labor income rather than by capital and TFP contribution. As a consequence, the Korean economy could not avoid the stagnant investment-growth trap during the period. Throughout the entire period (1996-2014) of our growth accounting analysis, the growth rate of real value-added (4.31 %) was decomposed by the growth rates of labor input (0.64 %), capital input (3.01 %) and TFP (0.66 %). The growth rate of TFP in Korea was slightly bigger than other advanced countries but its relative share of contribution to value-added growth was lower. The structure of the economic growth in Korea was basically input-led growth rather than productivity-led growth. We have also indirectly estimated the potential GDP growth rate of the Korean economy during the period of 2011-2014 as 3.81 percent compared to actual rate of real GDP growth (2.95 %) by postulating 0 percent growth of labor input rather than realized actual growth rate of real labor input (-0.83 %) under the assumption that during the period the Korean economy could have improved low fertility and ageing issues and youth unemployment problem. There are several reports arguing that Korea`s potential GDP growth rate has been reduced to around 2-3 percent range but our estimate implies there was a significant level of potential-real GDP growth gap (0.86 % point). This gap reflects why the economy`s private sector has felt a deeper recession gap in the recent past. The Korean economy needs to avoid populism-based employment-biased macroeconomic policy and to move on to enhancing its human capital and maintain a positive rate of effective labor input growth and to aim at a sustainable productivity-led medium-growth path through technology innovation and system renovation.

A Short-term Export Forecasting Model using Input-Output Tables

표학길 ( Pyo Hak K. ),오수현 ( Oh Soo Hyun ) 대외경제정책연구원 2016 Working Papers Vol.16 No.2

CNN 기법의 이미지 학습을 통한 시험성적서 판정 모델 연구

김정민(Jung Min Kim),염슬기(Seul Ki Yeom),고진환(Jinhwan Koh) 한국산학기술학회 2021 한국산학기술학회논문지 Vol.22 No.9

시험성적서는 제품이 요구사항을 만족하는지 확인하고 이를 문서로 남기기 위해 활용된다. 품질관리에서 이러한 시험성적서의 확인은 중요한 절차이지만, 복잡한 체계의 경우 문서의 양이 많아 직접 확인하기 어려운 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 CNN 기법을 활용하여 시험성적서의 합격과 불합격 판정을 자동으로 처리해주는 모델에 대해 연구하였다. 여러 산업에서 품질관리 시 활용하는 시험성적서의 자동 판정은 품질보증의 효율화에 기여할 것으로 판단된다. 시험데이터는 성적서 양식에 규격을 중앙값으로 하는 정규분포 난수를 활용하여 생성하였고, 1개, 3개, 6개의 시험데이터를 가진 시험데이터를 생성하였다. 딥러닝 네트워크는 CNN을 기반으로 Convolutional Layer, Pooling Layer를 포함한 학습 네트워크를 구성하였고, 데이터가 1개 초과 시 Addition Layer를 통해 병렬 합산하였다. 시험데이터 학습 결과 99% 이상의 정확도를 확인하였다. 학습 결과를 토대로 일반적인 시험성적서에 활용할 수 있는 딥러닝 네트워크 모델를 제시하였다. 각 Layer의 Hyper Parameter에 대한 규칙을 정립하여 N개의 데이터에 대한 시험성적서 분석 시 적용할 수 있게 하였다. 제시된 딥러닝 네트워크 모델을 통해 다양한 산업의 시험성적서에 대해 사람이 직접 확인하지 않고도 품질관리를 효율적으로 할 수 있다. 또한 분야를 확장하여 문서를 확인하는 여러 분야의 업무효율화에 기여 할 것으로 예상된다. Test reports are used only to verify that a product meets the requirements, and they are then left as filed documents. In quality control, verifications from these test reports are an important procedure, but in complex systems, there are problems that are difficult to verify directly due to the large number of documents. Thus, we present a model that automatically handles acceptance and rejection of test reports using CNN techniques. Test reports that contain one, three, and six types of test data were generated using a normal distribution random number with a standard as the median. The deep learning network is based on a CNN and is configured with a learning network (including a convolutional layer and a pooling layer), which is added in parallel through an Addition Layer when the data exceed 1. Test-data learning confirmed accuracy of more than 99%. We also present a deep learning network model that can be utilized in general test reports based on the learned results. Through the presented deep learning network model, test report management can be efficiently conducted during quality management without a human checking it. And it can be utilized not only for dimensions but also for various quality elements.

한국경제의 성장과 생산성 수렴(Productivity Convergence)

이근희(Keunhee Rhee),표학길(Hak K. Pyo) 서울대학교 경제연구소 2022 經濟論集 Vol.61 No.1

한국경제가 1970년대 석유위기, 1997-98년 외환위기, 2008-09년 글로벌 금융위기, 그리고 최근에 코로나 위기 등을 경험하면서 경제성장률이‘80년대 고도성장기를 지나 2010년대 저성장 국면에 직면해 있다. 이러한 경제성장의 둔화는 한국경제에 내재한 구조적 속성에 의한 것인가? 아니면 다른 나라에서도 경험할 수 있는 일반적 현상인가? 집계 수준, 산업별 수준, ICT 부문별 수준 등에서 한국경제는 선진국의 노동생산성 수준을 추격하고 있으며(β-convergence), 이는 OECD 내에서 발견될 수 있는 일반적 현상으로 확인되고 있다. 그러나 한국경제의 노동생산성 증가율이 ‘80년대를 정점으로 둔화되기 시작하면서 생산성 수렴 속도가 둔화되고 있다. 이제 한국경제는 인구증가율 둔화 및 감소에도 불구하고, 이를 상쇄시킬 수 있는 생산성 증가율을 통해 수렴 속도를 높이고, 지속적으로 선진국과의 생산성 수준 격차를 줄여나가는 것이 중요한 정책 방향 중 하나가 되어야 할 것이다. 특히 상대적으로 생산성 수렴 현상을 보이는 ICT-Producing 부문을 중심으로 i) 기술혁신, ii) 요소 투입비효율성의 최소화, iii) 요소 투입의 질적 제고, iv) 무형자산의 경쟁력 제고 등을 통한 생산성 향상 전략을 수립해야 할 것이다. 끝으로 노동생산성 뿐만 아니라 총요소생산성 향상에 산업 정책적 목표를 둠으로써 생산성 주도형 경제성장(Productivityled economic growth)이 이루어질 수 있도록 해야 하며, 한국경제가 생산성 선도국(Leading country or frontier)이 될 수 있도록 해야 할 것이다. The Korean economy has experienced the periodical economic crisis such as the oil crisis in 1970s, the foreign exchange crisis in 1997-98, the global financial crisis in 2008-09, and the COVID-19 crisis 2020-22, so has faced with the slowed economic growth. How can we comprehend the slow-moving economic growth in the Korean economy? Is it originated from the structural attributes or the specific properties of the Korean economy? Or is it a kind of general economic conditions as similar as the other countries can also experience? Our study has uncovered that the Korean economy has definitely caught up the advanced countries in terms of labor productivity (β-convergence), and the convergence has been occurred generally among OECD countries including the Korean economy. Further the economic growth has been clearly slowed down since 1980s in the Korean economy, and more importantly the pace of productivity convergence has been weaken unceasingly. Thus it should be pointed out that it is very significant for the Korean economy to elevate the speed of convergence by improving productivity in order to offset the decline in population. More specifically we should construct some of productivity strategies through technological innovation, minimizing the inefficiency of production inputs, improvement of quality of capital and labor input, and enhancement of competitiveness of intangible assets like as R&D, Software, Intellectual property right etc. Finally, we should try to make the Korean economy as a productivity-led one in terms of not only labor productivity but also total factor productivity. Therefore we are to accomplish a leading country or frontier in succession in terms of productivity growth.

기업동학, 자원재분배 및 노동생산성 결정요인: 「기업활동조사(2006~2012)」에 기초한 패널분석

이근희 ( Keun Hee Rhee ),표학길 ( Hak K. Pyo ) 한국금융연구원 2015 韓國經濟의 分析 Vol.21 No.3

본 연구는 사업장 수준(establishment level)에서 이루어졌던 기존 생산성연구와 달리 독자적 의사결정 주체인 기업수준(firm level)에서 제조업 및 서비스업의 중소, 중견 및 대기업의 노동생산성 격차를 분석하였다. 나아가 기업체에 대한 균형패널데이터를 구성하여 노동생산성에 의한 기업동학 분석, 업종별 자원재분배 분석, 노동생산성 결정요인 분석 등을 시도하였다. 대중소기업의 노동생산성 수준을 비교한 결과, 전산업의 경우 중소기업에 비해 대기업의 노동생산성 수준은 2.01배, 중견기업은 1.47배 높은 수준이며, 제조업과 서비스업의 경우도 이와 유사한 모습을 보이고 있다. 집계 노동생산성 증가에 대한 기여도는 존속기업에 의해 주도되고 있으며, 기업의 시장진입과 퇴출에 따른 순진입 효과는 낮은 것으로 나타났다. 특히 2006~2012년 기간의 경우 글로벌 금융위기로 인해 생산성이 우수한 기업의 시장진입보다 생산성이 낮은 기업의 시장퇴출로 인한 순진입 효과가 보다 높은 것으로 추정되었다. 한편 생산성이 높은 기업이나 산업으로 노동이동(movement)이 발생함으로써 GDP 증가에 기여하는 경우보다는 글로벌 금융위기 여파로 고용이 축소된 것으로 나타남으로써, 자원재분배가 상대적으로 위축된 것으로 분석되었다. 나아가 제조업과 서비스업에서 노동투입과 노동생산성 변화패턴을 분석한 결과 노동생산성 증가가 노동투입 증가를 수반한 경우가 대표적인 것으로 나타났으며, 대기업이 중소기업에 비해 고용창출에 기여하는 바가 보다 큰 것으로 나타났다. 노동생산성 결정요인을 추정한 결과에 따르면, 자본집약도, 노동력의 질, 연구개발투자 등이 노동생산성 향상에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 향후 한국경제는 고생산성 기업이 아니라 저생산성 기업이 시장에서 퇴출하는 구조를 유지함으로써 기업의 생산성과 혁신활동이 시장경쟁의 핵심요소로 작용하도록해야 할 것이다. 따라서 생산성향상을 위해 연구개발투자, 자본의 심화, 노동력의 질적 제고 등 생산성 동인(drivers of productivity)들을 지속적으로 강화해 나갈 필요가 있다. We have analysed the difference of labor productivity between small business, medium business and large business in both manufacturing and service sector at firm level which is an independent decision body. Based on the balanced panel data (2006-2012) we have analysed firm dynamics, resource reallocation and determinants of labor productivity. At economy-wide level the labor productivity of large business is 2.01 times higher than small business and the labor productivity of medium business is 1.47 times higher than small business. A similar pattern of productivity difference exists in both manufacturing and service sector. The contribution to the aggregation productivity change has been dominated by stayers and has been relatively at lower level by net entrants. Particularly it is estimated that the net entry effect has been affected by the exit of lower productivity firms rather than by the entry of higher productivity firms due to the global financial crisis in 2007 during the period of 2006-2012. We have also found that the resource reallocation has been relatively weak during the period 2006-2012. It is not due the fact that workers have moved from lower productive firms or sectors into the higher productive firms or sectors, which affected GDP growth but due the fact that the employment has been decreased by the shock of global financial crisis. Furthermore labor productivity change has been typically accompanied by the increase of labor input, and it seems that large business has contributed more to employment creation than small business. It is estimated that capital deepening, quality of labor and R&D investment have also positively affected labor productivity. In future it is important for the Korean economy to keep flexible labor market and intra-firm and inter-firm restructuring market system so that lower-productivity firms can be freely exited while higher-productivity firms can lead innovation. Firms need to enhance efficient and creative capital deepening, labor quality management and R&D investment for productivity improvement.

Trade in Intermediate Goods: Implications for Productivity and Welfare in Korea

김영귀 ( Kim Young Gui ),표학길 ( Pyo Hak K. ) 대외경제정책연구원 2016 Working Papers Vol.16 No.14