2.신축적 물가와 국내경기 간의 관계
마지막으로 앞서의 이론적 예측대로, 신축적 물가가 경직적 물가나 소비자물가에 비해 GDP갭률로 측정한 경기상황과의 연계성이 높은지를 점검하고자 한다. 그리고 경기상황에 민감한품목들을 사후적으로 모아 산출한 경기민감물가와 비교해서도 신축적 물가의 국내경기 연계성이 우월한지에 대해서도 살펴본다.
먼저 물가지표별 상승률과 GDP갭률 간의 상관관계를 분석한 결과, 신축적 물가가 국내경기와의 연계성이 높은 것으로 나타났다(〈그림 10〉). 반면에, 소비자물가나 경직적 물가의 경우에는 국내경기와의 상관관계가 높지 않은 것으로 나타났다.
당기부터 3기 전 GDP갭률에 대해 신축적 물가, 경직적 물가, 소비자물가 및 경기민감물가가 각각 얼마나 민감하게 반응하는지를 비교해 보았다(〈그림 11〉). 우선 신축적 물가와 경기민감물가의 경기민감도가 모두 높았다. 다만 신축적 물가는 당기 GDP갭률과, 경기민감물가는 2분기전의 GDP갭률과 밀접한 관계를 갖는 것으로 분석되었다. 이는 경기변동에 신축적 물가가 빠르게 반응하는 반면, 경기민감물가는 다소 더디게 반응하는 것을 의미한다.
금융위기 전후로 구분하여 살펴본 결과에서는, 위기 이후에 신축적 물가는 당분기 경제상황에 대한 민감도가 상승한 반면, 과거 경제상황에 대한 민감도는 하락한 것으로 나타났다(〈그림 12〉). 경기민감물가지수의 경우에는 위기 이전에는 신축적 물가에 비해 국내경기 변동에 대한 민감도가 낮았다. 그러나 위기 이후에는 신축적 물가보다 당기의 국내경기에 대한 민감도는 여전히 낮았지만, 과거의 경기변동에 대한 민감도는 높았던 것으로 분석되었다. 다만 경기민감지수에 대한 분석결과를 해석할 때는 주의가 필요하다는 점을 강조하고자 한다.
위 분석결과의 강건성 검증을 위해 VAR모형(vector autoregression)을 이용하여, GDP갭률 충격에 대한 물가지수별 반응을 살펴보았다. 그 결과 〈그림 13〉에서 보듯, VAR모형 분석에서도 앞서 회귀모형을 추정하였을 때와 유사한 결과를 얻었다. 즉 신축적 물가는 GDP갭 충격에 신속하게 반응하는 모습을 보인 반면, 경기민감물가는 GDP갭 충격에 비교적 더디게(1~4분기 후) 반응하는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는, 신축적 물가가 국내경기상황 변화를 신속하게 파악하는 데 유용한 정보를 제공할 수 있음을 시사한다.