Ⅳ. 맺음말
본고에서는 대분류 서비스업생산지수, 세분류 서비스업생산지수 및 신용카드사용액을 이용하여 월별 GDP서비스소비를 추정하고 모니터링할 수 있는 방안을 모색해 보았다. 특히 서비스업생산지수 자료가 서비스소비를 보다 잘 반영할 수 있도록 실질 주거면적을 활용하여 주거서비스소비를 추정하고, FISIM 개념을 이용하여 금융중개서비스도 포함하도록 조정하였다.
이러한 서비스소비 관련 기초자료를 이용하여 각각의 자료 형태에 적절한 세 가지 계량모형(대분류 서비스업생산지수-단계적회귀, 세분류 서비스업생산지수-LASSO, 신용카드사용액-동태요인모형)을 적용, 월별 GDP서비스소비 실적치를 포착할 수 있는 지수를 추정하였다.
추정결과 세분류 서비스업생산지수를 이용한 SCIM이 여타 지수에 비해 월별 GDP서비스소비를 상대적으로 잘 포착하는 것으로 평가되었다. 이는 SCIM 도출시 추정자료로 GDP서비스소비 개념에 부합하는 주거 및 금융중개 서비스소비를 적절히 포함시킨 데다 SCIL에 비해 보다 많은 정보를 이용한 데 기인한 것으로 보인다. 따라서, SCIM을 이용하여 월별 GDP서비스소비를 추정할 경우 단순히 공표되고 있는 서비스업생산지수에 의존하여 서비스소비 추이를 판단하는 것보다 실물경기 동향을 보다 정확하게 파악할 수 있을 것으로 기대된다.
한편, SCIC는 방대한 신용카드 정보를 이용할 수 있었으나 변동성이 높아 월별 GDP서비스소비 증가율을 추정함에 있어 계량적 정보의 오차범위가 다소 큰 것으로 나타났다. 다만, SCIC의 기조적 흐름이 월별 GDP서비스소비와 대체로 유사한 모습을 보인 점, 다양한 자료를 이용하여 업종 및 업태별 동향 파악이 가능한 점, 신속하게 정보를 활용할 수 있는 적시성이 높은 점 등을 감안할 때 월별 GDP서비스소비 변동 요인 등을 파악하기 위한 보조지표로 유용하게 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
마지막으로 월별 SCIM를 활용하여 서비스소비의 특징을 살펴보았다. 우선 서비스소비는 명절 효과로 인해 재화소비와 뚜렷이 구분되는 계절적 패턴을 나타내었으며, 변동성 측면에서도 재화소비에 비해 비교적 안정적인 흐름을 보였다. 또한 소비자심리지수와의 상관관계를 살펴보면, 서비스소비는 음식·숙박, 여객운송, 금융서비스 등 관련 지출의 경기 민감도가 높아 동행성이 비교적 뚜렷한 것으로 나타났다.
본 연구는 실물경제에서 차지하는 비중이 큰 서비스소비를 적시성있게 모니터링할 수 있는 실현가능한(feasible) 방법을 처음으로 제시하였다는 점에서 의의를 갖는다. 다만, 앞으로 기초자료를 보다 확충하고 추정 모형을 개선함으로써 추정의 정도를 지속적으로 개선해 나갈 필요가 있다.