Earticle

본 연구에서는 지난 10년간 우리나라 각 지역별 기후변화 인자(온도, 습도, 강수량)와 미세먼지의 농도를 관찰하고 기후변화 관련 질병의 보 건경영적 손실가치를 분석하였다. 즉, 각 지역별 기후변화 인자 및 미세먼지의 발생 농도와 기후변화 원인 질병(호흡기 질환, 만성폐쇄성 질환, 간질성 폐질환 등)의 환자 수, 의료비 등을 추적하였으며, 기후변화 인자와 환자 수 및 의료비의 인과관계를 계량적 기법으로 추정하였다. 분석 결과, 첫째로 기후요소가 호흡기 질환 환자 수에 미치는 영향에 대한 분석은 고정효과모형의 추정결과를 기반으로 하는 경우 전국의 평균기온이 상승할수록 기후변화 관련 질환 환자 수도 증가하는 경향이 있다. 또한 일교차가 클수록, 미세먼지와 초미세먼지 농도가 상승할수 록 관련 질환 환자 수가 증가한다. 두 번째로 패널 VAR 모형의 충격반응 함수를 이용하여 추정한 결과 평균 기온 1도 상승에 따라 1년간 환자 수가 1.71%, 의료비용은 1.365% 증가한다. 이 결과 2018년 1년간 의료비용(85,187억원)에 적용하는 경우 의료비용 증가폭은 최대 1,163억원에 달한다.

This study observed climate change factors (temperature, humidity, precipitation) and fine dust concentrations in each region of Korea over the past 10 years, and analyzed the healthmanagement loss value of climate change diseases. As a result of the analysis, first, the analysis of the effect of climate factors on the number of respiratory disease patients tends to increase the number of patients with climate change diseases as the average temperature increases, based on the estimation results of the fixed-effect model. Second, as a result of estimation using the impulse-response function of the panel VAR model, the number of patients increases by 1.71% and medical expenses by 1.365% per year as the average temperature rises by 1 ℃. As a result, when applied to medical expenses (85,187 billion Kwon) for one year in 2018, the increase inmedical damage cost reaches amaximumof 116.3 billion Kwon. This study introduced a new technique to analyze the causal relationship between climate change factors and the loss costs of climate change disease.

본 연구는 주택가격의 변화가 거시경제변수와 소득불평등에 영향을 미치는 중요한 요인으로 작용하였을 것으로 판단하여 주택 전세가격과 매매가격, 지니계수, 금리, 취업자수와의 관계를 분석하였다. 2003년부터 2016년까지 국내 16개 광역시·도의 자료를 활용한 패널분석을 하였고 패널자료임을 감안하여 패널 VAR모형을 구축한 뒤 그랜저인과관계, 충격반 응함수, 분산분해분석을 실시하였다. 그랜저인과성 검사와 충격반응검사 결과, 주택시장의 매매가격과 취업자수, 금리가 소 득불평등에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 글로벌 금융위기 이전에는 전세가격만이 통계적으로 유의한 결과를 보 였지만 금융위기 이후에는 주택 전세가격과 매매가격이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 분산분해분석 결과에 서는 금융위기 이전에는 전세가격이 소득불평등에 미치는 영향력이 크게 나타난 반면에 금융위기 이후에는 전세가격의 영 향력이 낮아지고 금리가 큰 영향을 미치는 것으로 나타나, 금리, 취업자수, 주택시장의 매매가격과 전세가격이 소득불평등에 주요한 요인으로 작용할 수 있다는 것으로 확인되었다. 따라서 정부의 부동산 정책을 비롯한 경제 활성화를 위한 정책시 변수들간의 영향력을 고려하여 소득불평등을 완화시킬 수 있는 정책수립이 될 수 있길 기대한다.

This study analyzed the relationship between housing price, purchase price, Gini coefficient, interest rate, and the employment, considering that the change in housing price was an important factor influencing macroeconomic variables and income inequality. The panel VAR model was constructed considering the panel data, and the Granger causality, Impulse response and Variance dispersion analysis were performed. As a result, when compared to before and after the global financial crisis, it was shown that the rent price had an effect on income inequality, but in the following period, both the rent price and the selling price affected the income inequality. And that it has a large impact on inequality. In addition, the causality between income inequality and employment rate, interest rate, and tax rate was confirmed. Therefore, it is expected that it will be a desirable policy to mitigate income inequality considering the influence of policy variables for economic activation including government real estate policy.

본 연구의 목적은 서울시 25개 자치구의 주택매매가격을 중심으로 글로벌 금융위기 전·후 주택시장에 대한 예측요인을 파악하는 데 있다. 이를 위해 2007년 1월부터 2019년 6월까지 주간 단위 서울시 25 개 자치구의 아파트실거래가격지수, 아파트거래량, 아파트전세가격지수에 대한 패널 자료와 주택건설 인허가실적, 회사채수익률에 대한 시계열 자료를 바탕으로 패널 VAR 모형을 이용하여 실증 분석하였 다. 분석결과, 주택매매가격은 거래량과 전세가격, 주택건설 인허가실적, 회사채수익률에 의해 예측할 수 있으며, 2008년 글로벌 금융위기 전과 후의 아파트매매가격에 영향을 미치는 변인과 영향력의 차이 를 규명하였다. 이러한 결과를 바탕으로 정부에서는 주택가격의 안정화를 위해 주택거래량과 전세가격 의 변동추이 관찰, 신규 아파트 공급가격 관리, 기업의 부동산 투자 억제의 필요성을 제시하였다. 연구결과 시사점은 첫째, 아파트거래량과 전세가격은 아파트매매가격 예측에 중요한 변수로 밝혀졌 다. 따라서 정부에서는 주택가격의 안정화를 위해 주택거래량과 전세가격의 변동 추이를 주의 깊게 관 찰하여 주택가격이 급격한 상승하는 현상을 사전에 차단할 수 있어야 한다. 둘째, 주택건설인허가실적 은 아파트매매가격 상승의 영향 요인으로 밝혀진 바와 같이 정부에서는 신규 아파트 공급가격에도 주 의를 기울여야 한다. 마지막으로 회사채수익률이 안정적일수록 기업은 자금조달이 쉬워지며, 이는 부동 산 투자를 촉진하는 원인으로 작용하여 가격상승을 초래할 수 있다. 따라서 정부에서는 기업의 부동산 투자를 억제하고, 기업 성장을 위한 본연의 투자를 유도할 수 있는 정책이 부동산시장 안정화에 도움이 될 것이다.

The purpose of this study is to identify the factors that predict the housing market before and after the global financial crisis, focusing on the selling prices of houses in 25 autonomous districts in Seoul. To this end, the empirical analysis was conducted using a panel VAR model based on the panel data on the actual transaction price index of apartments, the volume of apartment transactions, and the lease price index of apartments in 25 autonomous districts of Seoul on a weekly basis from January 2007 to June 2019. As a result of the analysis, the sale price of a house can be predicted by the volume of transactions, the lease price, the performance of the housing construction permit, and the rate of corporate bond yield, and the difference between the variables and the influence that affect the sale price of apartments before and after the 2008 global financial crisis was identified. Based on these results, the government suggested the need to monitor the fluctuations in housing transaction volume and jeonse prices, manage the supply price of new apartments, and curb corporate investment in real estate to stabilize housing prices. The study found that the volume of apartment transactions and jeonse prices were important variables in predicting apartment sales prices. Therefore, to stabilize housing prices, the government should be able to prevent a sharp rise in housing prices by carefully monitoring the fluctuations in home transactions and jeonse prices. Second, the government should also pay attention to the supply price of new apartments, as evidenced by the fact that the licensing performance of housing construction has been a factor in the rise in apartment sales prices. Finally, the more stable the corporate bond yield is, the easier it is for companies to raise funds, which can act as a cause for promoting real estate investment, leading to price hikes. Therefore, the government will help stabilize the real estate market by curbing corporate investment in real estate, and by inducing proper investment in corporate growth.

본 연구는 우리나라 지역건설투자와 지역경제성장 간의 인과관계를 살펴보기 위해 1995년부터 2015년까지 16개 광역시·도의 패널데이터를 사용하여 지역별 이질성을 고려한 패널분석을 실시한다. 특히 지역건설투자와 지역경제성장 간에 인과관계가 존재한다면 건설투자를 구성하는 주택투자, 비주택투자, 토목투자 중 어떤 투자가 경제성장과 인과 관계가 있는지 네 변수를 포함한 패널 VAR 모형을 이용하여 분석한다. 먼저 시스템 GMM 추정량을 기반으로 패널 그랜저 인과관계 검정을 시행하였다. 분석 결과, 지역건설투자는 지역경제성장에 선행하며 원인변수로 작용한 것으로 나타났으며, 특히 지역건설투자 중 지역주택투자가 경제성장에 긍정적 요인으로 영향을 미친 것으로 확인되었다. 이는 경기활성화를 위한 주택투자 정책의 중요성에 시사점을 둘 수 있다. 뿐만 아니라 다양한 충격이 시스템 내에서 각 변수 증감에 어떠한 영향을 미치는지 알아 보기 위해 충격반응분석을 실시하였다. 그 결과, 지역건설투자, 특히 지역주택투자에 대한 충격은 단기적으로 지역경제성장을 양(+)의 영향으로 증가시키는 것으로 나타났다.

This study uses panel data of 16 metropolitan cities and provinces of Korea from 1995 to 2015 and analyzes panel VAR model considering regional heterogeneity to examine the causal relationship between regional construction (or, housing, non-housing, and civil engineering) investment and regional economic growth. First, panel granger causality test is performed based on system GMM estimator. As a result, regional construction investment in Korea is preceded by regional economic growth and acted as a causal variable. Especially, it is confirmed that housing investment among construction investment has a positive effect on economic growth. This implies the importance of the housing investment policy to stimulate the regional economy. In addition, impulse response function is used to investigate the effects of various shocks of each variable to other variables in the system. It is shown that the regional construction investment, especially regional housing investment, has a positive impact on regional economic growth in the short term.

In this study, the dynamic relationships between the housing sales market and the Chonsei market use VAR model, and for the spatial range, 16 metropolitan cities·provinces are set, and for the timely range, from the first quarter of 2006 to third quarter of 2014 are set to divide before and after the global financial crisis to perform the empirical analysis. For the macroeconomic variables effecting the housing market, interest rate was set as CD interest rate, the economic growth and housing demand were set as number of economically active people, and finally, the housing supply was set as land transaction volume. As a result of the empirical analysis, the number of economically active people showed to have plus (+) effect and the land transaction volume to have minus (-) effect to the housing sales price in general. When we look at the difference before and after the financial crisis, in the period before the crisis, the Chonsei price and the CD interest rate had minus (-) effect on the housing sales price, but on the other hand, in the period after the crisis, it showed to have a plus (+) effect. This is because in the period before the financial cris, the housing sales market was in the increasing period, and realization of capital gain was possible through sales to have almost no influence of the lease market of housing Chonsei market to the housing sales market, but in the period after the crisis, the housing sales market maintained downward stabilization, but the Chonsei price increase to be judged that the Chonsei market has big influence on the sales market. Regarding influence of CD interest rate on the housing sales market, the reason that it showed plus (+) influence after the financial crisis is judged to be due to the reason that because the government executed continuous decrease in interest rate to activate the housing sales market, but the sales market is maintaining downward stabilization.

일반적으로 국민경제모형에서 생산이나 GDP를 예측하기 위해서는 산업구조나 기술구조의 변화를 알 수 있는 중간거래행렬을 구성해야 한다. 본 연구에서는 동태적·일반균형 원리를 이용하여 중간거래행렬을 추정하였다. 중간거래행렬의 추정에 이용한 방법론은 Panel VAR 모형과 RAS방법이다. 2011년을 기준으로 사전 예측된 중간거래행렬과 실적치를 비교한 결과, Standardized Total Percentage Error가 9.2% 발생하였다. 이 연구는 학계에서 최초로 시도된 것으로서, 모형의 정치화와 확장을 통해 산업연관표의 연장에 활용할 수 있다는 가능성을 보여 준 것이다.

The forecasting of sectoral output and GDP are the important works in national economy models. In particular, in order to identify the changes in the industrial structure and technologies, the intermediate transactions matrices are ??essential to determine the output of each sector. In this study, we estimate the intermediate transaction matrices utilizing a dynamic and general equilibrium principles. That is, the current(t period) a sector's intermediate transactions is influenced by the changes of the previous(t-1 period) same and other sectors' transactions. Using the result obtained PVAR models and RAS methods, we estimate the intermediate transaction matrices. Comparing the actual value and the prediction result, an acceptable residual error(Standardized Total Percentage Error, 9.2%) occurred. The results could be used for an extension of the Input-Output Tables.

본 연구의 목적은 거시경제변수가 지역 주택가격에 미치는 영향을 실증분석하고 지역별 주택가격을 예측하는 것이다. 본 연구방법은 베이지안 패널 VAR모형을 이용하였고 종속변수는 주택매매가격으로, 독립변수는 주택전세가격, 주택거래량, 주택담보대출금, 건축물착공현황과 산업생산지수로 설정하였다. 시간적 범위는 2009년 1월부터 2019년 5월까지이고 주택매매가격, 주택전세가격, 아파트거래량, 주택담보대출금은 전국 16개 광역시도 자료로 구성한 패널자료이고 건축물착공현황, 산업생산지수는 시계열자료로 구성하였다. 실증분석결과, 주택매매가격에 주택전세가격과 주택담보대출금은 지속적으로 양(+)의 영향을 미쳤고 산업생산지수의 영향력은 미미한 것으로 나타났다. 지역별 예측결과를 살펴보면, 전체적으로 예측력이 실제값과 거의 유사하게 나타나는 것을 확인하였다. 본 연구결과의 시사점은 주택전세가격 상승과 주택담보대출금 증가는 주택매매가격을 상승시키는 바 정부는 지속적인 주택시장 모니터링을 해 주택매매가격 안정을 위한 정책을 수립 집행해야 한다.

This study analyzes the effect of macroeconomic variables on regional housing prices using Bayesian panel VAR model. The dependent variable was the housing price index, and the independent variables were the housing Chonsei price index, housing transaction volume, mortgage loans, housing construction performance and industrial production index. The temporal range is from January 2009 to May 2019, and the housing price, Chonsei price, housing transaction volume and mortgage loans are panel data consisting of 16 metropolitan city data. As a result of analysis, the housing Chonsei price and mortgage loan continued to have a positive effect on the housing price, and the industrial production index was insignificant. Looking at the forecast results by region, it was confirmed that the forecasting power was almost similar to the actual value as a whole. The implications of this study are that the rise in the housing Chonsei price and the increase in mortgage loans increase the housing price. Therefore, the government should monitor and execute the policy to stabilize the housing price.

본 연구는 실질적인 지방자치제가 시행된 1995년부터 2010년까지 한국의 16개 시․도 광역자치단체를 대상으로 하여 panel-VAR 모형을 이용하여 지방교육재정지출 및 지역인적자본과 지역경제성장과의 동태적 관계분석을 시도하였다. 분석결과 지방교육재정지출과 지역경제성장, 지역인적자본간에는 쌍방향으로 인과관계가 존재하는 것으로 나타났으나 지역인적자본과 지역경제성장간에는 단방향인과관계가 존재하는 것으로 나타났다. 패널VAR 모형을 통한 충격반응 분석과 분산분해분석에서는 교육비세출의 정책적 변화가 지역경제에 긍정적인영향을 미치며, 지역경제의 성장은 교육비 세출규모의 증대를 가져오는 것으로 나타났다. 즉, 지역경제성장은 지방교육재정지출을 증가시키고 지방교육재정지출은 지역 인적자본 형성과 지역경제성장에 기여하는 상호선순환 관계를 보이는 것으로 나타나 교육은 경제적으로 가치있는 투자활동이라는 것을 본 연구를 통해서 확인할 수 있었다.

This paper analyzes the dynamic relationship between local government educational expenditure and human capital with regional economic growth by using the Korean 16 local government panel data from the period 1995 to 2010. we employ Granger causality test, impulse response and variance decomposition analysis based on Panel-VAR econometric model. According to the results of the analysis of the Panel-VAR econometric model, we could find meaningful interdependent causality relationship between the local government educational expenditure and regional economic growth. However, we could not find any meaningful interdependent causality relationship between regional human capital and regional economic growth; we could find only one direction causality relationship from regional economic growth to regional human capital formation. The causality relationship between the local government educational expenditure and regional human capital also proved to be interrelated. The results of the analysis of the impulse response and variance decomposition reveal that with the passage of time, the impact of regional human capital and local government educational expenditure on regional economic growth has been positive for the studied periods.

본 연구는 서울시 주택매매시장의 동태적 특성을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2007년 1월부터 2019년 6월까지 주간 단위로 서울시 25개 구의 아파트실거래가격지수, 아파트거래량, 아파트전세가격지수에 대한 패널 자료와 주택인허가실적, 3년 만기 회사채수익률에 대한 시계열 자료를 이용해 패널 VAR 모형을 구성하여 실증분석하였다. 연구결과 주택매매가격은 단기적으로 수요요인에 의해 영향을 받지만, 장기적으로 공급요인의 영향력이 커지는 것으로 나타났다. 글로벌 금융위기 전에는 주택매매가격과 주택 수요 및 공급요인 간에는 장기적이며 안정적인 관계가 형성되지만, 글로벌 금융위기 후에는 장기적이며 안정적인 관계가 형성되지 못하는 것으로 나타났다. 이에 정부에서는 주택가격 안정화를 위해 단기적으로 수요요인과 관련된 정책을 수립하고 장기적으로는 공급 관련 정책을 수립하여야 한다. 또한, 수요와 공급요인 외 주택가격에 영향을 미치는 요인의 탐색이 필요하다.

The purpose of this study is to analyze the dynamic characteristics of the housing market in Seoul. For purposes, from January 2007 to June 2019, the panel VAR model was estimated using weekly apartment price, apartment transaction volume, apartment rental price in 25 regions of Seoul and corporate bond, housing construction permit performance. As a result of the study, it was found that the housing price is influenced by the demand factors in the short term, but the influence of the supply factors increases in the long term. Before the global financial crisis, long-term and stable relationships were established between housing prices and housing demand and supply factors, but after the global financial crisis, long-term and stable relationships were not established. Therefore, the government should establish a policy related to demand factors in the short term and a policy related to supply in the long term to stabilize housing prices. In addition, it is necessary to explore factors affecting housing prices in addition to supply and demand factors.

The purpose of this study is to investigate the relationship between foreign investment and carbon emissions in the Korean electricity sector, the causal relationship between the foreign investment invested in the electric power sector in the 16 regional regions and the carbon emissions in the region, The purpose of this study is to analyze the effects of foreign investment on these sectors and the carbon footprint of these sectors using Panel Random Effect Analysis, Panel VAR and OLS models. A panel analysis of foreign investment and regional carbon emissions showed that there was a causal relationship. Based on this analysis, OLS analysis showed that 7 out of 16 metropolitan areas were foreign investment And carbon emissions were significant. In the remaining six regions except Gwangju, there was a causal relationship between foreign investment in the local power sector and the reduction of carbon emissions. After categorizing the electric power industry by device, process, purpose and number of employees, causality also appeared in relation to foreign investment in these sectors and their carbon emissions. Through this study, the authors suggest that foreign investment can be a way to solve not only the financial burden of carbon emission problem, but also the development of national economy and industry through the inflow of capital and advanced new technology.

본 연구는 미국의 경제정책 불확실성이 교역상대국들의 대미 수출과 환율 변동성에 미치는 효과를 살펴보기 위해 28개국의 2003년 1월∼2024년 9월중 월별 자료를 대상으로 PVAR 모형을 추정한 뒤 충격반응함수를 통하여 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 미국의 경제정책 불확실성 충격에 따라 대미 실질 수출액은 4개월 후부터 유의한 감소를 보이며 1년 후에는 대략0.7%까지 하락하는 것으로 나타났다. 환율 변동성은 불확실성 충격으로부터 1개월 후에 최대1.3% 상승하였다가 점차 변동성이 이전 수준으로 조정되는 모습을 보인다. 둘째, 미국의 경제정책 불확실성이 대미 수출과 환율 변동성에 미치는 효과는 단기적으로 FTA 체결국들에서 크게 나타난다. 셋째, 경제정책 불확실성 충격이 실질 수출액과 달리 양국 간 무역수지에는 유의한 영향을 미치지 않았다. 끝으로 경제정책 불확실성과 비교하면 무역정책 불확실성은 대미 실질 수출액을 즉각적으로 감소시키지만 장기적인 효과는 더 작은 것으로 파악되었다.

This study applies the PVAR approach along with impulse response analysis usingmonthly data from January 2003 to September 2024 for 28 countries in order toexamine the effects of US economic policy uncertainty on bilateral exports to the USand exchange rate volatility. The main results of this paper are as follows. First, dueto the US economic policy shock, real exports to the US show a significant decreaseafter 4 months and fall by approximately 0.7% after 1 year. Exchange rate volatilityrises up by 1.3% one month after the uncertainty shock, and then the volatilitygradually adjusts to the previous level. Second, exporters that have a FTA with the USexperience more significant adverse effects of US economic policy uncertainty onbilateral exports and exchange rate volatility in the short term. Third, economic policyuncertainty has no significant effect on the bilateral trade balance unlike real bilateralexports. Lastly, compared to economic policy uncertainty, trade policy uncertaintyimmediately reduces real exports to the US, but its long-term effect is found to besmaller.

본 연구는 중고령자의 근로소득, 신체적 건강, 정신적 건강 간에 형성된 동태적 연관성을 체계적으로 분석하고자 하였다. 분석을 위해 국민노후보장패널 1차~10차(2005~2023년) 자료를 활용하였고, 패널 VAR(PVAR) 모형을 적용하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 근로소득 충격은 신체적·정신적 건강에 단기(2년 전후)로 긍정적 효과를 보였고, 장기(4년 이후)로는 그 효과가 빠르게 소멸되었다. 둘째, 신체적 건강 충격은 근로소득 및 정신건강 개선에 모두 긍정적으로 기여하였으나, 이 역시 4년 이후에는 효과가 0에 수렴하였다. 셋째, 정신적 건강 충격은 신체적 건강에 단기적으로 상승효과를 주었으나, 근로소득 증가로 직결되지는 않았다. 이러한 결과는 중고령자의 근로소득과 건강은 내생적 상호작용 관계를 가진다는 점을 실증적으로 확인하는 동시에, 정책 측면에서도 고용·소득보장·건강지원이 독립적이기보다 유기적으로 연계된 형태로 추진될 필요가 있음을 시사한다.

This study analyzes the dynamic relationships between earned income, physical health, and mental health among middle-aged and older adults. Using data from the first to tenth waves of the Korean Retirement and Income Panel Study, a PVAR model was applied. The main findings are as follows. First, earned income shocks significantly improved physical and mental health in the short term, but their effects diminished over the long term. Second, physical health shocks contributed to improvements in both earned income and mental health, but their effects also declined after four years. Third, mental health shocks had a short-term positive impact on physical health but did not directly lead to an increase in earned income. These findings confirm the endogenous interactions between income and health in aging populations. Policy implications suggest that suggest that employment, income security, and health support should be pursued in an integrated manner rather than as separate initiatives.