Ⅱ. 월별 서비스소비 추정 방안
월별 서비스소비를 추정하기 위해 먼저 준거가 되는 지표를 정한 후 동 지표를 잘 설명할 수 있는 자료와 추정모형을 구축하는 과정이 아래 〈그림 5〉와 같이 순차적으로 진행되었다.
첫 번째 단계는 월별 서비스소비의 준거지표(benchmark)를 마련하는 것이다. 월별 서비스소비의 추정 목적이 보다 조기에 민간소비 동향을 정확히 파악하기 위한 것임을 감안할 때, 월별 서비스소비는 국민계정 통계에서 제공되는 GDP서비스소비의 월별 흐름을 적절히 포착하여야 한다. 즉, 준거 지표로서 GDP서비스소비 통계를 이용하는 것이 가장 바람직한 것으로 판단된다. 그러나 GDP서비스소비 통계는 분기로만 작성되고 있어 공식적인 월별 GDP서비스소비 자료가 존재하지 않는다. 따라서 자연스러운 대안은 월별 GDP서비스소비 시계열을 추산한 후 이를 추정된 월별 서비스소비의 적합도를 평가하는 준거 지표로 삼는 것이다. 본고에서는 다음 1절에서 구체적으로 서술한 바와 같이 상태-공간모형(StateꠓSpace model)을 이용하여 분기 GDP서비스소비를 월별 GDP서비스소비로 분해하였다.
두 번째 단계에서는 이용가능한 자료를 활용하여 월별 서비스소비를 추정할 수 있는 모형을 구축한다. 우선 기초자료로 통계청에서 매월 공식적으로 발표하는 서비스업생산지수를 고려할 수 있다. 실제로 한국은행 등 여러 기관에서는 서비스소비를 가늠하기 위하여 서비스업생산지수를 대리지표(proxy)로 활용하고 있다. 그러나 Ⅰ장에서 언급한 바와 같이 서비스소비와 서비스업생산에는 괴리가 있으므로 동 자료를 그대로 사용하여 서비스소비를 추정하는 데는 한계가 있다. 이에 본고에서는 서비스업생산지수의 세부 하위항목을 이용하여 자료를 구성한 후 추정에 활용하였다. 추정모형으로는 다차원 설명변수가 존재할 경우 추정에 적합한 것으로 알려진 LASSO(Least Absolute Shrinkage Select Operator) 모형을 이용하였다. 다음으로는 최근 중요성이 커지고 있는 신용카드 사용액 자료를 이용하는 방법이 있다. 신용카드 사용액 자료는 다양한 서비스업종에 대한 소비자의 지출액을 직접 신속하게 관측할 수 있다는 점에서 그 효용성이 높다. 이에 본고에서는 동태요인모형을 사용하여 업종 및 업태별로 구분된 신용카드 사용액으로부터 공통요인을 추출하여 서비스소비 모니터링 지표로서의 유용성을 점검하였다.