[제1027회] 초고령화에 따른 통화정책 여건 변화와 시사점
(2026. 04. 03(금), 경제연구원 금융통화연구실 장훈 과장)

( 장훈 과장 )

안녕하십니까. 저는 한국은행 경제연구원에서 근무하고 있는 장훈 과장이라고 합니다. 저는 오늘 초고령화에 따른 통화정책 여건 변화와 시사점이라는 주제로 금융 강좌를 실시할 것이고요. 사실 이 내용은 지난해 경제전망 보고서 5월호에 실린 내용이고 이미 언론에서도 많이 보도된 내용이어서 익숙하신 분들도 있으실 것 같은데, 이번 기회에 한번더 제가 요약 정리해 드리는 시간을 가져 보려고 합니다. 그리고 이 보고서는 당연히 저 혼자 쓴 것은 아니고 저희 경제연구원 연구진들이 다 같이 작성한 것이고요. 따라서 이 내용은 저자들의 개인 의견이고 한국은행 공식 견해와 관련이 없음을 먼저 밝히면서 시작하겠습니다.

[ Content ]

오늘 발표는 서론에서 우리나라 고령화가 어떻게 진행되고 있는지, 그리고 저희가 그에 따라 어떤 것들을 고민하고 있는지 먼저 간단하게 소개해 드리고, 고령화가 한국은행 통화정책과 관련 있는 변수들인 성장과 실질금리, 인플레이션, 그리고 금융안정 여건에 미치는 영향에 대해 살펴보고 그 논의 내용을 바탕으로 정책적 시사점을 도출하는 방향으로 진행하겠습니다.

[ Key messages ] (p.3)

일단 오늘 강의의 핵심 메시지를 먼저 요약해 드리면 다음과 같습니다. 먼저 말씀드릴 수 있는 점은 초고령화는 통화정책 운영 여건에 구조적 변화를 유발한다는 것입니다. 이 슬라이드에서 보실 수 있듯이 고령화가 진전되면서 우리나라의 성장 기반은 약화되고 실질금리는 하향 추세를 보일 것으로 예상되고요. 그와 함께 금융안정 여건도 악화될 것으로 보이는데, 주로 금융기관 건전성이 고령화가 되면서 악화될 것으로 예측됩니다. 따라서 이런 초고령화에 대해서 단기적 처방보다는 구조적 변화, 즉 적극적인 구조 개혁 정책을 통해서 대응하는 것이 필요할 것으로 생각됩니다. 이와 같이 성장 추이도 하향세를 보이고 실질금리도 내려가며 금융안정 여건도 악화되다 보면 정책 간 상충 관계가 발생할 수도 있고, 경기 침체 시 기준금리로 대응할 수 있는 여력도 축소될 것으로 보고 있습니다. 따라서 이와 같은 구조적인 문제에 있어서는 구조 개혁을 통해서 펀더멘털을 강화해 나갈 필요가 있습니다. 오른쪽 표를 보시면 실물과 금융 부문에 있어서 구조 개혁이 필요한데, 이 구조 개혁책은 노동 시장을 중심으로 고령층 계속 고용 방안을 마련한다든지, 출산율을 회복할 수 있는 방안을 마련한다든지, 경제 전반적으로 생산성을 제고할 수 있는 방안을 마련하는 것입니다. 또한 금융 부문에서는 부동산 중심으로 쏠려 있는 대출 의존도를 완화하고, 정책 유효성을 제고하기 위해 정책 간 조화로운 운영과 유효성을 높일 수 있는 노력들이 필요하겠습니다. 그래서 이러한 구조 개혁 정책들이 성공한다면 2025년부터 2070년까지 평균 성장률과 실질금리가 약 1% 포인트 상승할 것으로 전망되며, 이에 따라 통화정책 운신의 폭도 좀 더 커질 수 있을 것으로 예상됩니다.

[ 1. 서론 ] (p.4)

이제 본격적으로 강의를 시작해 보도록 하겠습니다. 많은 분들이 잘 아시다시피 우리나라의 고령화는 점점 심해지고 있고, 출산율이 낮아지고 기대 수명이 증가하면서 우리나라 인구 구조의 고령화가 급속도로 진행되고 있습니다. 이미 2024년 12월에 우리나라는 초고령 사회에 진입을 했는데요. 초고령 사회라는 것은 인구 구조에 있어서 65세 이상 인구가 차지하는 비중이 20%를 초과할 때를 부르는 말입니다. 우리나라는 2024년 12월, 즉 2025년에 진입하는 시점에 이미 초고령 사회에 진입을 했고, 이것은 2018년 고령 사회에 진입한 지 약 7년 만에 진입을 한 것입니다. 사실 이 왼쪽 그래프에서 보실 수 있듯이 초고령 사회에 진입한 국가들이 적지 않습니다. 그런데 조금 우려가 되는 점은 초고령 사회에 진입한 시점이 OECD 회원국 중에서 가장 빠르고, 그 속도도 굉장히 가파르다는 것입니다. 오른쪽 그래프를 보시면 이 빨간색이 우리나라를 가리키는 건데, 우리나라의 고령 인구 비중 전망을 보여줍니다. 아래 X축이 연도입니다. 그래서 2046년에는 일본을 넘어서 OECD 국가 중에서 가장 높은 고령 인구 비중을 보일 것이라는 점이 우리나라 인구 고령화의 전망이라고 할 수 있겠습니다.

[ 1. 서론 ] (p.5)

이런 인구 고령화는 성장, 물가, 그리고 금융 시장 등 통화정책 운영 여건 다방면에 큰 영향을 미칩니다. 단순하게 살펴볼 수 있는 점은, 고령화가 되면서 생산 인구가 감소하여 성장 기반이 약화된다는 것입니다. 그리고 생존 기간, 즉 은퇴를 한 이후에도 생존할 수 있는 기간이 길어지기 때문에 은퇴 대비를 위해 젊은 시절에 저축을 많이 하게 되고, 그에 따라 자금 시장으로 자금 공급이 많아져 실질금리도 낮아질 가능성이 있습니다. 이처럼 생산 인구의 감소, 그리고 소비 및 저축 행태의 변화 등으로 인해 거시 경제 전 부문에 고령화가 영향을 미치게 됩니다. 따라서 이 연구에서는 이와 같은 영향을 전반적으로 다시 한번 점검하고, 관련된 정책 대응을 모색해 보려고 한 것입니다.

[ 1. 서론 ] (p.6)

오늘 강의를 통해서 저희가 해소하려고 하는 질문은 다음과 같습니다. 일단 인구 구조 고령화가 우리나라의 성장률과 실질금리에 어떤 영향을 미칠 것인가? 그리고 우리나라의 인플레이션에는 어떤 영향을 미칠 것인가? 그리고 금융기관 건전성 등 금융안정 여건은 어떻게 변화할 것인가? 그리고 이러한 여건하에서 통화정책 운영 시 직면하는 문제는 무엇이며, 우리가 어떻게 대응하는 것이 좋을지 등을 살펴보려고 합니다.

[ 2. 성장과 실질금리 ] (p.7)

먼저 성장과 실질금리 파트입니다. 본격적인 분석 틀을 소개하기 전에 간단하게 통계를 좀 살펴보자면, 우리나라를 비롯한 주요 선진국들은 성장률과 실질금리가 모두 추세적으로 하락하고 있습니다. 보시면 아시겠지만 우리나라 같은 경우에는 예전에 성장률이 굉장히 높았기 때문에 상대적으로 더 가파르게 성장률 추이가 하락하고 있고, 실질금리 같은 경우에도 다른 주요국들과 비슷하게 하향하는 추세를 보이고 있습니다. 이러한 성장률과 실질금리의 하향 추세를 저희가 장기 침체, 즉 세큘러 스태그네이션(Secular Stagnation)이라고 부르는데, 이 세큘러 스태그네이션의 원인에 대해서는 학자들마다 다양한 견해가 있고 다양한 요인들을 지목하고 있습니다. 학자들에 따라 총요소생산성 둔화, 글로벌 금융위기 이후 안전자산 선호 확대, 혹은 글로벌 유동성 과잉 등이 이러한 세큘러 스태그네이션의 배경으로 제시되고 있습니다. 그런데 그중에서도 인구 고령화가 대표적인 원인으로 지목되고 있습니다. 앞서 간략하게 소개 드렸듯이, 고령화가 됨으로써 노동 시장으로의 노동 공급이 줄어들고, 기대 수명 증가로 인해 노후 대비를 위한 저축 확대가 발생하는데 이것이 금리 하락을 유도할 수 있기 때문입니다.

[ 2. 성장과 실질금리 - 가정 ] (p.8)

그래서 이제 저희가 고령화가 성장과 실질금리에 어떻게 영향을 미치는지 살펴본 방법론에 대해서 간단하게 소개해 드리려고 합니다. 여기서는 저희가 정량 모형을 구축해서 인구 구조 변화가 실질금리와 성장에 미치는 영향을 분석했습니다. 정량 모형이라고 하니까 굉장히 어려운 느낌이 드는데, 간단하게 말씀드리자면 경제학을 전공하지 않으신 분들도 있을 것 같지만, IS-LM이나 AD-AS 모형 같은 것은 들어보셨을 겁니다. 그렇게 거시 경제를 대표할 수 있는 거시 모형을 학부 수준에서 배웠던 것보다 조금 더 어려운 방법을 이용해서 구축하고, 이를 통해 실질금리와 성장률의 변화를 측정했다고 보시면 될 것 같습니다. 그래서 여기서는 이름이 좀 거창하긴 한데, 개방경제 생애주기 모형이라는 것을 구축했습니다. 모형을 다 소개할 수는 없습니다. 모형을 다 소개하다가는 아마 한 시간이 다 갈 것 같고요. 이 모형이 어떤 모형인지 간단하게 요약해서 말씀드리자면, 저희의 분석 초점이 인구 구조 변화로 인한 실질금리와 성장률 변화를 파악하는 것이기 때문에 생애주기 모형을 활용했습니다. 모형에 가계가 존재하는데 가계가 태어나서 25세에 노동 시장에 진입하고 60세까지 일을 한다고 가정하며, 60세에 은퇴를 하고 60세부터 100세까지 생존한다고 가정되어 있습니다. 그런데 모두가 끝까지 생존하는 것이 아니라 매 기, 즉 매년 일정한 확률로 생존을 합니다. 생존 확률이라는 게 가계의 나이가 들수록 점점 떨어지는 식으로 모형이 구축되어 있고요. 그리고 이 모형에서 가계는 일을 하고 소비를 통해서 효용을 극대화하는 것을 목적으로 하며, 자신의 노동을 기업에 공급합니다. 또한 모형에 정부가 있는데, 가계는 정부에 어느 정도 납세를 하고 정부는 그렇게 거둔 세수와 부채 발행을 통해 정부 소비 지출을 합니다. 그리고 가계가 효용 극대화를 하는 과정에서 자금이 부족한 경우에는 차입을 할 수 있는데, 무제한으로 차입할 수 있는 것이 아니라 미래 소득에 대한 불확실성과 담보 상황 등을 반영해서 어느 정도 차입 한도가 정해져 있다고 보시면 될 것 같습니다. 현실과 연결 지어 보자면, 주택 담보 대출을 받는다고 하더라도 규제나 담보 부족 때문에 원하는 만큼 금액을 다 빌릴 수 없는 상황이 모형에 반영되어 있다고 생각하시면 될 것 같고요. 그리고 우리나라 같은 경우에는 대외 개방도가 높기 때문에 해외 부문이 존재합니다. 해외 부문은 우리나라와 가장 밀접한 연관이 있는 미국으로 설정했고, 우리나라가 세계 시장에서 미국과 무역 거래 및 금융 거래를 수행하여 자본 유출입이 발생하는 구조라고 생각하시면 될 것 같습니다. 이렇게 모형을 구축하고 나면 모형 내에서 결정되는 변수들이 있는데 그런 것들을 내생 변수라고 하고, 반대로 이 모형을 구동하기 위해 가정을 해서 넣어 줘야 되는 변수들이 있는데 그것을 외생 변수라고 부릅니다. 여기서 가장 중요한 외생 변수는 인구 구조 관련 변수들입니다. 인구 구조 관련 변수들은 첫 번째로 출생률, 그리고 두 번째로 생존 확률입니다. 생존 확률이 높으면 고령층이 더 오래 살 수 있게 되겠죠. 그럼으로써 인구 구조가 바뀔 수 있습니다. 그리고 또 다른 중요한 외생 변수는 총요소생산성 증가율입니다. 그러니까 경제 전반의 생산성이 어떻게 달라지는지는 외부에서 주어진다고 가정하고 이 모형을 돌려본 것입니다.

[ 2. 성장과 실질금리 - 결과 ] (p.9)

그래서 이 두 가지 대표적인 인구 구조 실측치와 생산성 실측치를 1995년부터 2024년까지는 실제 데이터를 넣어서 반영했고, 그 이후 같은 경우에는 아직 도래하지 않은 세상이기 때문에 정보가 없지 않습니까? 그래서 통계청에서 추계해 놓은 인구 구조 변동 관련 추계치를 반영하고, 그 외의 생산성 관련 지표는 다른 논문에서 예측해 놓은 것들을 반영했다고 보시면 될 것 같습니다. 그것들을 모형에 넣어서 먼저 실질금리 추이를 한번 그려 본 것입니다. 슬라이드 왼쪽 아래 그래프를 보시면 파란색 굵은 선이 있는데, 이것이 모형을 구축한 다음 두 가지 외생 변수를 넣어서 뽑아낸 실질금리 추이라고 보시면 될 것 같습니다. 모형을 통해서 만들어 낸 실질금리 추이인데, 여기 점선이 있지 않습니까? 파란색 점선이 우리나라 실질금리의 장기 추세라고 보시면 되는데, 단기적으로는 차이가 있긴 하지만 장기적으로 서로 하향하는 추세를 보이는 점이 매우 유사하다고 생각하시면 될 것 같습니다. 이 연구가 수행된 시점이 2024년이라서 2024년까지는 실측치로 나타난 것이고, 그 이후는 모형에 의해 도출된 실질금리 경로가 나와 있는데, 보시면 지속해서 천천히 하향할 것으로 나타나고 있습니다. 그렇다면 인구 고령화 지표와 또 다른 외생 변수인 총요소생산성 둔화가 실질금리 하락에 얼마나 영향을 미쳤는지 반사실적 분석을 통해 그 기여도를 한번 뽑아 본 것입니다. 어떻게 한 거냐면, 우리나라의 출산율이 높고 기대 수명이 낮았으며 생산성 증가율도 높았던 1991년 당시의 수치를 모형에 넣어서 그것이 2024년까지 계속 유지된다고 가정했을 때 실질금리가 얼마나 됐는지를 구합니다. 그리고 파란색 선으로 나와 있는 실질금리 도출치와 2024년 시점에서 비교해 봤더니, 인구 고령화 때문에 실질금리가 약 1.4%p 하락하고 총요소생산성 둔화 때문에 0.4%p 하락했다는 결과가 도출됐습니다. 따라서 인구 고령화가 실질금리를 낮추는 요인으로 충분히 작용한다는 것을 알 수 있었고요. 그래프에는 그려져 있지 않은데, 성장률 같은 경우에도 인구 고령화와 생산성 하락으로 인해 2040년대에는 성장률 추세가 약 1% 미만으로 하락할 것으로 예측되어 있습니다.

[ 2. 성장과 실질금리 - 시나리오별 추계 ] (p.10)

이는 다음 슬라이드에서 그래프로 더 보실 수 있는데요. 사실 실질금리와 성장률은 외생 변수를 어떻게 바꾸느냐, 혹은 재정 상황이나 고령자 고용 증가와 같은 다른 변수들의 시나리오를 바꿨을 때 그 성장률 추이와 실질금리 추이가 바뀌어 갈 수 있습니다. 그래서 그것들을 분석해 보기 위해 저희가 먼저 시나리오 분석을 해 봤는데, 첫 번째 시나리오는 출산율 회복입니다. 우리나라가 구조 개혁 정책을 성공적으로 수행하여 우리나라의 출산율이 2035년부터 1.58명 수준으로 상승했다는 가정입니다. 이 1.58명이라는 수준은 2021년 OECD 평균이고요. 그래서 2035년부터 우리나라의 출산율이 1.58명으로 올라간다고 한다면, 2070년에 성장률이 0.7%p 올라가고 실질금리도 0.6%p 상승하는 것으로 나왔습니다. 그리고 고령자 고용 같은 경우, 2024년을 기준으로 2029년에는 고령자의 고용 기간이 현재보다 5년 늘어났다는 가정입니다. 그 말은 고령자가 노동 시장에서 퇴장하지 않고 자신들이 축적한 인적 자본을 이용해서 노동을 계속 공급하는 상황을 가정한 것인데요. 이렇게 했을 때 우리나라의 성장률이 2020년대 후반에는 그렇지 않을 때보다 1.1%p 정도 상승할 수 있는 것으로 나타났습니다.

[ 2. 성장과 실질금리 - 시나리오별 추계 ] (p.11)

다음으로 생산성 관련된 시나리오 분석도 해 봤는데, 첫 번째로 미국의 총요소생산성이 상승했다는 가정입니다. 여러분들도 잘 아시다시피 미국이 데이터 사이언스나 AI 쪽의 변화를 주도하고 있지 않습니까? 그래서 2025년부터 2070년까지 미국의 총요소생산성 증가율이 기본 가정에 비해서 0.5%p 지속해서 높다고 가정했을 때, 당연히 미국 경제에는 긍정적인 요인으로 작용을 하겠죠. 미국의 생산성이 높아진다는 의미는 미국이 좀 더 많이 생산을 할 수 있고 따라서 성장률이 높아진다는 것이며, 이는 미국의 자본 한계 생산성이 높아진다는 의미가 되기 때문에 미국의 실질금리가 상승하게 될 것으로 예측됩니다. 그런데 그러한 경우 우리나라의 성장률은 낮아지게 됩니다. 왜냐하면 미국의 자본 생산성이 올라간다는 의미는 미국의 실질금리가 상승한다는 것이고, 따라서 미국이 좀 더 매력적인 투자처가 되어 우리나라에서 자본이 이탈해 미국으로 유출될 수 있는 상황이 발생할 수 있기 때문입니다. 이는 우리나라의 자본을 줄이는 효과를 발생시켜서 자본 자체가 줄어들기 때문에, 우리나라의 생산에는 부정적인 요인이 될 수 있고요. 또한 우리나라에서 자본 공급 자체가 퇴장하여 자본 공급이 줄어들므로 우리나라의 실질금리는 상승할 수 있습니다. 반면 우리나라의 구조 개혁 정책이 굉장히 성공적이어서 우리나라의 총요소생산성이 상승했다는 가정도 있습니다. 그래서 2025년부터 2070년까지 우리나라의 총요소생산성 증가율이 기본 가정에 비해서 0.5%p 높다고 가정하면, 2025년부터 2070년까지 연평균 실질금리는 0.3%p 상승하고 성장률은 0.7%p 상승할 수 있는 것으로 나왔습니다. 그래서 생산성이 뒷받침되면 인구 구조 고령화로 인한 부정적인 영향을 조금 완화시킬 수 있겠죠.

[ 2. 성장과 실질금리 - 시나리오별 추계 ] (p.12)

마지막으로 정부 지출 확대 시나리오도 해 봤는데, 인구 고령화로 인해서 사회보장 지출이나 복지 같은 것이 많이 늘어날 수 있지 않겠습니까? 저희 원래 가정에서는 정부 소비가 GDP 대비 17.6%로 고정되어 있었는데, 인구 고령화로 인해 사회보장 지출이 늘고 따라서 정부 지출이 늘어나는 상황을 가정했습니다. 그런데 정부 지출을 마냥 늘릴 수는 없지 않습니까? 따라서 정부 지출을 늘릴 때 그 재원을 국채 발행을 통해서 조달한다고 가정을 했고, 여기서 두 가지 시나리오가 있습니다. 첫 번째는 정부 지출이 조금 늘었다, 즉 지금보다 1%p 늘었다는 가정이고, 두 번째 시나리오는 좀 많이 늘었다, 즉 3%p 늘었다는 가정입니다. 이렇게 했을 때 우리나라의 실질금리가 어떻게 바뀌는지 봤더니, 재정 부담이 커지고 자본에 대한 수요가 늘면서 실질금리가 올라가고 정부 부채도 상승하게 되었습니다. 그래서 앞으로 우리나라가 고령화로 인해서 정부 지출을 늘려야 하는 상황이라고 한다면, 고령화로 인한 실질금리 하락 폭이 조금 덜 내려갈 수도 있다는 것이 이 슬라이드의 포인트이고요. 다만 저희가 이 시나리오를 분석할 때, 사실 정부 지출이라는 게 가계에 있어서는 효용을 발생시킬 수도 있지 않습니까? 여러분들이 이용하는 국방 서비스나 사회보장 지출도 마찬가지로 어느 정도의 효용을 가져다줄 수 있는데, 그러한 것들이 없다고 가정한 것입니다. 그리고 여기서 넣은 또 다른 가정은, 사실 정부 부채가 늘면 성장에 제약을 주는 경로도 다른 논문에서 많이 제시가 되는데 그러한 경로도 일단 배제하고 한 것이어서, 만약 그런 것들이 작용한다고 한다면 성장에 있어서는 또 안 좋은 영향을 미칠 수도 있겠죠.

[ 2. 성장과 실질금리 - 시나리오별 추계 ] (p.13)

아무튼 그런 다양한 요인들이 있을 수 있고, 성장과 실질금리에 대한 영향을 정리하자면, 고령화는 실질금리와 성장률을 모두 낮추는 구조적 요인이라서 구조적 변화가 없고 다른 요인들에 대한 변화가 없다고 한다면 당분간 실질금리 하향세와 기조적인 성장률 하향세가 이어질 가능성이 있다는 것이 저희의 첫 번째 분석 결론이었습니다.

[ 3. 물가 여건 ] (p.14)

이제 다음으로 물가 여건으로 넘어가도록 하겠습니다. 그래서 물가 여건 같은 경우, 일단 인구 고령화가 물가에 미치는 영향은 상방 압력과 하방 압력 모두 가능합니다. 그래서 실증 분석 결과도 조금 엇갈린 결론을 도출하고 있는데요. 어떤 분석 방법을 썼고 어떤 고령화 지표를 사용했는지에 따라서 다양한 결론이 도출되고 있습니다. 일단 상방 압력이 크다는 견해는 고령층 비중이 증가하면, 고령층 같은 경우에는 저축보다는 소비를 많이 하지 않습니까? 그렇기 때문에 총수요가 증가하면서 인플레이션도 상방 압력을 받을 것이라는 견해가 있고, 반면에 인플레이션을 억제한다는 견해도 있습니다. 특히 75세 이상 초고령층 같은 경우에는 소비 성향이 크지 않고 필수적인 지출만 하기 때문에 오히려 수요가 둔화된다는 견해도 있습니다. 또 앞서 말씀드렸듯이 고령층이 많아지다 보면 이들에 대한 부양책이 필수적으로 필요할 수밖에 없고, 그러다 보면 청년층에 대한 증세가 불가피합니다. 그렇게 되면 청년층의 소비력이 줄어서 물가가 하락할 수 있는 경로도 제시되고 있습니다.

[ 3. 물가 여건 ] (p.15)

이렇게 인구 고령화가 물가에 미치는 영향은 어떤 지표와 방법을 사용했는지에 따라 워낙 결론이 달라지기 때문에, 저희가 이것을 좀 더 실효성 있게 평가하기 위해서는 특정 연령대가 미치는 영향에 의존하기보다는 세부 연령 집단별 인구 구성을 고려하는 좀 더 종합적인 접근이 필요할 것이라고 보았습니다. 이와 관련된 논문을 하나 소개하자면 주셀리우스와 타카치(Juselius and Takáts)의 2021년 논문을 볼 수 있는데요. 이들은 선진국 22개국의 1870년부터 2016년까지의 데이터를 이용해서 연령층을 좀 더 세부적으로 나누어 연령 집단별 비중이 인플레이션에 미치는 영향을 분석했습니다. 이 분석에 따르면 유소년층 증가와 초기 노년층(65세에서 74세)의 증가는 인플레이션을 높이는 요인으로 작용하는데, 생산 연령층의 증가와 초고령층의 증가는 그렇지 않은 것으로 나타났습니다. 특히 생산 연령 같은 경우에는 노동 시장으로 바로 투입이 되기 때문에 생산을 더 하게 만들어서 총공급을 늘릴 수가 있겠죠. 그렇게 되면 물가가 하락할 수 있는 경로가 나타나는 것이고, 초고령층이 높아졌을 때 물가가 내려가는 것은 아까 말씀드렸듯이 초고령층의 경우 필수재 지출 외에는 소비 성향이 크지 않기 때문에 오히려 수요를 둔화시키는 요인으로 작용할 수 있다는 것입니다. 이 논문은 굉장히 긴 시계열, 즉 1870년부터의 패널 자료를 이용했다는 데 의의가 있습니다. 하지만 이 분석 기간이 끝난 시점이 2016년이지 않습니까? 해당 시점에는 분석 대상국의 대다수가 초고령 사회에 진입하지 않았고, 초고령층 비중도 낮았기 때문에 현재와는 여건이 굉장히 다릅니다. 따라서 저희는 최신의 인구 및 물가 데이터를 반영한 종합적인 분석이 필요할 것으로 보았습니다.

[ 3. 물가 여건 ] (p.16)

조금 더 종합적이고 최신의 데이터를 반영한 분석을 실시하기 위해서, 저희는 주셀리우스와 타카치의 방법론을 이용하되 1960년부터 혹은 1990년부터 2023년까지 최근 이용할 수 있는 자료를 최대한 활용하여 인구 구조 변화가 인플레이션에 미치는 영향을 재평가해 본 것입니다. 이 슬라이드는 조금 복잡하고 어려우실 수도 있는데 진짜 간단하게 소개해 드리자면, 방법론을 설명해 드리는 것입니다. 여기 보시면 가장 위에 있는 저 방정식(Equation)을 추정하는 게 목적입니다. 좌변은 각국의 인플레이션율이라고 보시면 될 것 같고요. 우변은 저기 보시면 시그마 해서 β_1k, s_kjt 이렇게 있지 않습니까? s_kjt가 연령 집단 비중입니다. 그래서 저기 β_1k가 연령 집단 k가 인플레이션에 미치는 어떤 영향이나 관계를 나타낸다고 보시면 될 것 같습니다. 따라서 저희의 목적은 저 베타를 도출해 내는 것입니다. 그런데 연령 집단 비중을 저대로 넣어서 저 첫 번째 방정식을 추정하면 추정이 잘 안 되거든요. 혹시 계량경제학 수업을 들었던 분들이 계신다면 아시겠지만, 이 연령 집단 비중이라는 게 다 합치면 1이 되지 않습니까? 그렇기 때문에 이걸 통째로 넣어 버리면 다중공선성이라는 완벽한 선형 관계가 생겨서 추정이 잘 안 됩니다. 그리고 인접한 연령 집단끼리는 상관관계(Correlation)가 커서 계수(Coefficient)가 들쭉날쭉하거나, 추정된 계수의 분산(Variance)이 커지는 문제가 발생하거든요. 그래서 제약을 줘야 되는데, 그 제약을 저 β에 준 것입니다. β는 다항식 형태를 띨 것이라고 제약을 줬고, 저 제약을 부과한 뒤에 시간이 없어서 이 계수를 다 보여드릴 순 없지만 식을 정리하면 두 번째에 있는 저 방정식처럼 됩니다. 그래서 저희는 두 번째 방정식을 추정한 다음에, 저기 보시면 γ_p가 있지 않습니까? 저 γ_p를 가져와서 β를 다시 복원시킵니다. 이런 방식으로 각 연령 집단 비중이 인플레이션에 미치는 영향을 추정했다고 보시면 될 것 같습니다. 이게 너무 기술적이고 복잡한데 쉽게 설명해 드리자면, 단순한 방법을 쓰려고 했더니 문제가 있어서, 직선으로 가려다 잠깐 돌아갔더니 다른 방법이 있더라, 그래서 그 방법을 이용했다고 생각하시면 될 것 같습니다. 그렇게 추정한 기본 모형이 있고, 확장 모형이라는 것은 저 첫 번째 방정식에 인플레이션에 영향을 줄 수 있는 다른 변수들, 즉 인플레이션 시차항이나 산출 갭 등도 감안해서 또 다른 추정을 해 본 것이라고 생각하시면 될 것 같습니다. 이것은 방법론을 소개해 드린 것이고, 결과가 더 중요하겠죠.

[ 3. 물가 여건 - 실증분석 결과 ] (p.17)

결과를 보면 OECD 38개국의 1960년 혹은 1990년부터 2023년까지 자료를 이용해서 연령 구조와 물가 간의 관계를 추정해 보았더니, 이렇게 역 N자형 관계가 있는 것으로 나타났습니다. 사실 주셀리우스와 타카치의 결론과 크게 다르지 않습니다. 여기서 나타난 것은 유소년층과 연소 고령층 비중의 증가는 물가를 높이는 압력으로 작용하고, 생산 연령층과 초고령층의 증가는 물가를 낮추는 방향으로 작용한다는 것입니다. 말씀드렸듯이 연소 고령층 같은 경우에는 순소비 계층이어서 수요 압력을 높이는 영향을 주지만, 초고령층은 필수재와 의료 서비스를 제외한 대부분의 소비를 줄이기 때문에 물가를 낮추는 하방 압력으로 작용했다고 생각하시면 될 것 같습니다.

[ 3. 물가 여건 - 시뮬레이션 ] (p.18)

이 추정된 결과와 통계청의 향후 우리나라 인구 구조 추계 자료를 이용해서, 우리나라의 향후 물가 여건이 어떻게 바뀌어 갈지 시뮬레이션을 해 보았습니다. 정말 간단하게 말씀드리자면, 저희가 앞에서 모형을 통해 추정한 계수들에 통계청의 인구 추계 결과를 대입해 가면서 1년, 2년 뒤, 10년 뒤에 우리나라 물가 상승률이 어떻게 바뀌어 갈지를 쭉 나열했다고 생각하시면 될 것 같습니다. 그러한 방법을 썼을 때 향후 45년간 다른 여건이 모두 동일하다고 가정하면, 우리나라 인구 구조는 물가 상승률을 연평균 약 0.1%p 낮추는 것으로 나타났습니다. 따라서 인구 구조가 고령화되면서 물가는 하방 압력을 받을 가능성이 있다는 것이 이 추정 모형을 바탕으로 도출할 수 있는 결론입니다. 좀 더 구체적으로 살펴보자면, 저출산 문제가 계속 발생하면서 우리나라의 유소년층 인구 비중은 낮아질 것인데 이것이 물가를 0.01%p 낮출 것으로 보이고, 이보다 더 큰 영향을 주는 것이 초고령층 인구 비중 상승으로 인해 물가를 0.16%p 낮출 것으로 예상됩니다. 이 두 개를 합치면 0.17%p인데, 다른 연령층에서는 살짝 물가를 높이는 쪽으로 나와서 전반적인 것을 합치면 물가 상승률은 연평균 0.15%p 낮아질 것으로 예측되었습니다. 그런데 여기서 한 가지 분석의 한계점이라고 할 수 있는 것은, 저희가 이 모형을 추정할 때 OECD 38개국의 자료를 이용하지 않았습니까? 따라서 추정된 계수가 38개국의 평균적 경향을 반영하는 것이어서, 여기에 우리나라 자료를 대입하는 게 어떻게 보면 맞지 않는 옷에 우리나라 사정을 억지로 대입하는 모습일 수도 있습니다. 그래서 이 시뮬레이션 자체가 우리나라 고령화의 특수성을 완전히 반영하지는 못하지만, 우리나라의 특수한 상황과 연결 지어 봤을 때 일정 부분 시사점을 제공한다고 생각합니다. 우리나라의 특수한 상황과 맞물려서 해석해 보자면, 우리나라 같은 경우에는 다른 나라에 비해서 노인 빈곤율이 높고 고령층의 소비 여력이 더 제한적입니다. 그래서 초고령층 인구 비중 증가가 인플레이션 하방 압력을 더 키울 수 있는 요인이 됩니다. 또 다른 점은, 우리나라 고령화가 기대 수명 연장도 주요 요인이지만 저출산에 기인한 측면이 굉장히 크다는 것입니다. 저출산이 계속 발생하면 이들이 생산 연령 인구로 투입되는 규모가 지속적으로 감소할 것이고, 그러다 보면 생산에 부정적인 영향을 미치게 됩니다. 그렇게 된다면 오히려 물가 상방 압력이 클 가능성도 있습니다. 따라서 모형을 이용한 시뮬레이션 결과로는 물가 하방 압력이 큰 것으로 나왔지만, 우리나라의 특수한 요인을 봤을 때는 상방 압력과 하방 압력이 동시에 존재합니다. 그래서 한 방향으로 결론을 내리기 어렵다는 것이 제 생각입니다.

[ 3. 물가 여건 - 여타 구조적 요인 ] (p.19)

그리고 그 외에 물가에 영향을 미치는 또 다른 수많은 구조적 요인들이 있습니다. 첫 번째로는 탈세계화 및 공급망 재편입니다. 예전에는 세계화가 진전되면서 무역이 확장되고, 부족한 물자들을 더 원활하게 수입할 수 있어서 물가를 낮추는 요인으로 작용했던 반면, 최근에는 주요국에서 고관세 정책을 실시하고 글로벌 공급망도 축소 및 재편되고 있습니다. 이와 함께 최근에도 문제가 되고 있듯이 전쟁과 지정학적 갈등으로 인해서 물가의 상방 압력이 커지고 있습니다. 또 다른 측면으로는 고인플레이션을 경험한 세대가 많아졌다는 점입니다. 팬데믹 전에는 70~80년대에 경제 활동을 하셨던 아버지 세대만 고인플레이션 경험이 있었는데, 팬데믹 이후에 전쟁과 코로나 종식에 따른 소비 확대로 인해 인플레이션이 굉장히 높았었죠. 기존 연구에 따르면 고인플레이션을 한 번 경험하게 되면 향후의 물가 상승 기대, 즉 인플레이션 기대 심리가 더 커진다고 합니다. 따라서 인플레이션을 경험한 세대가 많아짐으로써 물가 상방 압력이 작용할 수 있습니다. 마지막으로 기후 변화입니다. 폭염이 심해지거나 강수량 변동이 커지는 등의 물리적 리스크는 생산 활동에 부정적 영향을 끼쳐 공급 비용을 증가시키고, 이에 따라 물가가 상승할 수 있습니다. 또한 우리나라도 저탄소 경제로 이행해야 하는데, 이 과정에서 생산 비용이 증가하고 생산량 자체가 줄어들면서 인플레이션 압력이 발생할 수 있습니다. 그래서 인구 구조 변화 자체는 당분간 물가 하방 압력으로 작용할 가능성이 크지만, 우리나라의 특수한 고령화 상황과 여타 구조적 요인들을 종합적으로 감안해 보았을 때 향후 물가의 구조적인 방향성은 불확실성이 굉장히 크다고 말씀드릴 수 있겠습니다.

[ 4. 금융안정 여건 ] (p.20)

여기까지가 물가 여건이었고, 마지막으로 저희가 살펴보려고 하는 것은 금융안정 여건입니다. 금융안정 여건 파트는 사실 제가 직접 담당을 했기 때문에 좀 더 잘 아는데요. 고령화가 금융안정에 미치는 영향을 분석한 논문이 많지 않습니다. 정말 많지 않아서 어떻게 분석을 해야 될까 고민하다 보니, 고령화가 금융안정에 미치는 영향을 설명할 수 있는 어떤 중간 단계 변수들이 있는데, 그 변수들에 고령화가 어떤 영향을 주는지 우선 기존 논문을 토대로 살펴봤다고 보시면 될 것 같습니다. 고령화는 굉장히 다양한 경로를 통해서 금융안정에 긍정적 혹은 부정적 영향을 미칠 수가 있는데, 첫 번째로는 안전자산 선호가 강화될 수 있다는 것입니다. 고령층 같은 경우에는 다른 어떤 연령층보다 좀 더 안정적인 상황, 즉 안전자산을 선호하는 경향이 더 큽니다. 따라서 그런 인구 비중이 많아짐으로써 경제 내에 안전자산 비중도 커질 수가 있습니다. 그렇게 되면 금융기관의 포트폴리오에 있어서 위험자산의 비중이 줄어드는 효과가 있겠죠. 따라서 고령화가 금융안정을 높인다는 경로가 한 가지 있는데, 이것을 조사하다 보니 오히려 부정적인 영향이 더 큰 것으로 나타났습니다. 여기 하나씩 따져보자면, 첫 번째로 차주의 상환 능력이 감소합니다. 앞선 슬라이드에서도 말씀드렸듯이 고령화가 되면 경제 성장이 둔화되고, 이 말은 소득 성장률이 둔화된다는 이야기입니다. 그러면 차주의 부채 상환 능력이 떨어지게 되고, 이에 따라 신용위험이 커지며 금융기관의 손실도 커질 수가 있습니다. 그리고 고령화가 되면서 성장이 둔화되면 금융기관 입장에서는 신규 투자를 위한 대출 수요 자체가 줄어듭니다. 이게 금융기관 입장에서는 수익처인데, 수익처 자체가 줄어든다는 의미가 됩니다. 대신 고령화가 되면서 나중에 노후 대비를 위해 저축을 더 하려는 유인이 커지겠죠. 그 말은 금융기관의 이자 지급 부채 부담이 더 커질 수 있다는 의미가 됩니다. 따라서 수익은 줄어드는데 비용은 늘어나니 금융기관 입장에서는 비용 부담이 늘어나는 측면이 있고, 앞서 살펴봤듯이 고령화로 인해 실질금리가 하방 압력을 받는데 금리가 하락할수록 예대마진이 축소됩니다. 예대마진이 축소되면서 금융기관의 수익성이 또다시 하락하게 됩니다. 이러한 수익성 하락과 비용 증가는 금융기관이 자본으로 적립할 수 있는 이익잉여금을 쌓기 어려워진다는 의미가 됩니다. 따라서 금융기관의 자본에 부정적인 영향을 미칠 수가 있습니다. 다음으로는 담보자산 가치 변동의 영향을 받는데요. 출산율이 저하되면서 가구 수가 줄고 노년층이 증가하면서 생계 목적의 주택 매각이 늘어난다거나, 성장 둔화로 인해 상업용 부동산 수요 등이 감소하게 된다면 담보자산 가치가 하락할 수가 있겠죠. 이 말은 어떤 주택 담보 대출을 받은 차주가 내 담보자산 가치가 떨어졌다고 할 때, 현재 은행에 맡겨 놓은 담보자산이 갚아야 할 전반적인 이자와 원금보다 작아진다면, 차주 입장에서는 당장 채무불이행을 선언하고 가지고 있는 담보를 은행에 넘겨버리는 것이 전략적으로 더 좋은 선택이 될 수 있다는 것입니다. 이러한 일이 발생했을 때 금융기관의 손실이 발생할 수가 있고, 마지막으로 이 모든 상황을 타개하기 위해 금융기관 입장에서는 하이 리스크 하이 리턴(High Risk High Return)을 추구하며 조금 더 위험한 사업 기회로 확장할 유인이 존재합니다. 수익성이 떨어지기 때문에 그 하락하는 수익성을 만회하기 위해서 조금 더 위험한 사업으로의 확장을 시도할 수 있습니다. 그럼으로써 금융기관의 위험이 확대되고 금융안정에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

[ 4. 금융안정 여건 ] (p.21)

그렇다면 앞에서 저희가 살펴본 것처럼 고령화 지수와 금융안정 관련 지표들 간의 관계가 어떠한지, OECD 국가의 1960년부터 2023년까지의 자료를 가져와서 그래프를 그려 보았습니다. 고령화 지수와 소득 성장률, 실질금리, 그리고 주택 가격 상승률과의 관계를 도식화한 것인데, 1인당 소득 성장률과 고령화 지수 간의 관계는 첫 번째 그래프에 나타나고, 고령화 지수와 실질금리의 관계는 두 번째 그래프에서 좀 더 가파른 모습으로 나옵니다. 그러니까 고령화가 진전될수록 실질금리가 하락하는 폭도 더 크다고 보시면 될 것 같고요. 마지막 그래프인 고령화 지수와 주택 가격 상승률 간의 관계는 조금 더 완만한 음의(Negative) 관계가 나옵니다. 그래서 여하튼 간에 이 변수들과 고령화 지수와의 관계는 전부 다 음의 관계를 보입니다. 따라서 고령화로 인해 차주의 상환 능력은 감소하고, 예대마진은 축소되며, 담보 가치는 하락함으로써 결과적으로 고령화가 진행될수록 금융기관의 자본적정성은 떨어지고 부도 위험은 늘어날 것으로 일단 예상되었습니다. 이것은 저희가 한 번 도식화해서 그려 본 것이고, 그러면 조금 더 엄밀한 분석을 해 보자는 논의가 있었습니다.

[ 4. 금융안정 여건 - 실증분석 ] (p.22)

그래서 엄밀한 분석을 한다고 한다면, 일단 제가 금융안정의 정의가 무엇인지에 대해서 설명해 드리지 않고 시작을 했는데, 여기서 조금 더 엄밀한 분석을 하기 전에 저희가 정의했던 금융안정이란 것은 무엇이냐면, 한국은행이나 여타 중앙은행에서 말하는 금융안정의 정의는 금융 시스템을 구성하는 세 가지 측면인 금융기관, 금융 인프라, 그리고 금융 시장이 회복력을 유지하는 상황을 '금융안정이 유지된다'고 정의합니다. 그런데 여기서 모든 걸 다 분석할 수는 없으니, 저희는 금융기관의 안정성에 초점을 맞추어서 분석을 실시했다고 보시면 될 것 같고, 그렇다면 금융기관의 안정성은 어떻게 측정을 했느냐? 금융기관 안정성을 측정하는 두 가지 대표적인 지표가 있습니다. 첫 번째는 자본적정성인데, 이것은 금융기관이 가진 모든 자본을 금융기관의 위험가중자산으로 나눈 것으로 보시면 되고, 이것은 은행이 손실을 얼마나 흡수할 수 있을지를 나타내는 지표라고 생각하시면 될 것 같습니다. 다음으로는 Z-스코어(Z-score)라는 게 있는데, 이것은 은행이 부도에서 얼마나 멀리 떨어져 있는가를 나타내는 지표입니다. 그래서 자본적정성과 Z-스코어 모두 클수록 금융기관이 좀 더 안정적으로 유지되고 있다, 낮을수록 금융기관이 위협받고 있다고 생각하시면 될 것 같고요.


[ 4. 금융안정 여건 - 실증분석 ] (p.23)

그래서 이 두 가지 지표를 이용해서 OECD 국가에 소재한 1,148개 은행의 패널 자료를 구축해, 고령화와 금융안정 간의 관계를 조금 더 엄밀하게 분석한 것입니다. 분석 대상 기간은 1997년부터 2023년으로 했고, 분석 대상 기간을 이렇게 삼은 것은 일단 이 은행 패널 자료를 최대한 확보할 수 있는 시점으로 잡은 것이고요. 그래서 이 자료를 이용해서 여기 나와 있는 고정효과 모형이라는 것을 추정한 것입니다. 여기서 좌변은 방금 전에 말씀드렸던 은행의 건전성 지표인 자본적정성과 Z-스코어를 나타내고, 우변의 주요 변수인 X는 각국의 고령화 지표를 나타냅니다. X는 각국의 고령화 지표이고, Y는 각국에 소재한 수많은 은행들의 건전성을 나타내는 지표라고 생각하시면 될 것 같고요. 그리고 여기 보시면 저희가 INT라는 것을 넣었는데, INT는 은행의 경영상 특성을 나타내는 지표라고 보시면 될 것 같습니다. 부동산 담보 대출 비중이 얼마나 큰지, 혹은 이 은행들의 수익률이 얼마나 좋은지를 나타내는 지표이고, 이것을 넣어서 분석한 이유는 은행의 특성에 따라서 고령화로 인한 영향을 받는 정도가 어떻게 달라지는지를 분석하기 위함이라고 보시면 될 것 같습니다. 그리고 그 외에 유동성 지표나 경제 성장률, 인플레이션, 그리고 각국이 가지고 있는 특성, 그것을 국가 고정효과(Country Fixed Effect)라고 하는데 그런 것들과 매년도 발생했을 세계 경제의 어떤 이벤트들을 반영하기 위해 시간 고정효과(Time Fixed Effect)로 넣어서 추정했다고 보시면 될 것 같고요. 그래서 이 모형을 추정한 결과에 따르면 고령화는 은행의 자본적정성을 낮추고 부도 위험을 높이는 등 금융안정 기반을 약화시키는 것으로 나왔습니다. 첫 번째 칼럼과 네 번째 칼럼을 대표적인 것으로 보아 수치적인 것을 보면, 노년부양비가 1%p 상승하면 은행의 자본적정성은 0.64%p 하락하는 경향이 있었고, Z-스코어는 1.98%p 하락하는 경향이 있어서 고령화가 금융안정에는 부정적인 영향을 미치는 것으로 추정되었습니다. 그리고 이 결과는 많지 않은 기존 연구들, 즉 고령화와 금융안정 간의 관계를 연구한 기존 연구들과 유사한 것으로 나타났습니다.

[ 4. 금융안정 여건 - 결과 ] (p.24)

그렇다면 왜 고령화가 금융기관의 안정성에 부정적인 영향을 주느냐, 그 메커니즘을 여기서 분석해 본 것입니다. 이것은 두 가지로 요약할 수가 있는데, 첫 번째로는 고령화가 진행될수록 은행의 수익성이 감소하고 이에 따라 위험 추구 행위가 강화되기 때문입니다. 이것은 제일 앞에 살펴봤던 표의 내용과 굉장히 일치하죠. 이 부분은 어떻게 했냐면, 첫 번째로 왼쪽 표를 보시면 앞선 고정효과 모형의 좌변에 자산 대비 이자이익과 자산 대비 비이자이익을 넣어서 고령화 지표가 은행의 이자이익률에 어떤 영향을 주는지 분석한 것입니다. 그래서 첫 번째로 고령화 지표가 상승할수록 은행의 자산 대비 이자이익률이 하락하는 경향이 있었습니다. 반대로 비이자이익은 저기 계수(Coefficient)가 마이너스로 나와 있긴 한데 통계적으로는 유의하지 않게 나와서, 이것은 저희가 해석하기로는 고령화가 될수록 은행들이 고령층을 대상으로 한 신탁이나 보험 상품 등의 영업 활동을 늘리면서 수익 감소를 보완하려는 전략을 펼치지 않았는가 그렇게 해석했습니다. 그렇다면 고령화가 은행의 위험한 행위를 좀 더 부추기지 않았는가를 살펴봤는데, 그것이 은행의 이자이익과 어떻게 연관되어 있는지를 분석한 것이 오른쪽 표라고 보시면 될 것 같습니다. 고령화 지표가 커질수록 오른쪽 표 같은 경우에는 조금 더 설명을 드리자면, 앞의 고정효과 모형에서 좌변의 종속 변수를 자본 대비 대출 총액으로 두었습니다. 자본이라는 게 은행이 얼마나 손실을 흡수할 수 있느냐를 보여주는 지표라고 했을 때, 그에 비례해서 얼마나 더 크게 사업을 확장했느냐를 보는 것이니까요. 자신의 손실 흡수력에 비해서 대출을 과도하게 늘렸다면 좀 더 위험한 행위를 했다고 볼 수 있습니다. 그리고 3번, 4번 칼럼은 총자산 증가율 대비 위험가중자산 증가율, 그러니까 자산이 증가하는데 그 안에서 위험가중자산이 얼마나 크게 증가했느냐를 종속 변수로 둠으로써 은행의 위험 추구 행위가 어떻게 바뀌어 가는지를 본 것이라고 생각하시면 될 것 같습니다. 그래서 이 오른쪽 테이블에 나와 있는 분석을 실시한 결과, 고령화가 될수록 은행의 자본 대비 대출 총액이 늘어난다, 즉 은행이 좀 더 위험한 행위를 더 많이 한다는 점, 그리고 총자산 증가율 대비 위험가중자산 증가율이 커지는 경향이 있다는 기본적인 결과가 나왔습니다. 이와 함께 아래의 고령화 지표와 이자이익 간의 교호작용항(Interaction Term)을 보면 이자이익 계수들이 다 마이너스지 않습니까? 이 말이 무슨 말이냐면, 이자이익이 떨어질수록 이러한 위험 행위가 더 커진다는 의미가 되겠습니다. 즉, 고령화가 진행될수록 은행은 조금 더 위험한 행위를 많이 하는데, 그러한 위험 행위가 은행의 이자이익과 수익률이 줄어들수록 더 커진다는 것이 오른쪽 테이블의 주요 결론입니다. 따라서 정리하자면 고령화가 될수록 금융기관의 수익성은 떨어지는데, 그러한 수익성 하락이 위험 추구 행위를 좀 더 부추기는 쪽으로 나타났다고 보시면 될 것 같습니다.

[ 4. 금융안정 여건 - 결과 ] (p.25)

그리고 이와 관련된 또 다른 추가 분석은, 그렇다면 어떤 특징을 보이는 금융기관, 즉 은행이 고령화에 있어서 악영향을 더 크게 받느냐 분석해 본 것입니다. 여기서는 어떻게 분석을 했냐면, 은행의 대출 포트폴리오에서 부동산 담보 대출 비중, 소비자 대출 비중, 그리고 기업 대출 비중을 교호작용항으로 넣어서 그것이 고령화 지표에 따라 어떻게 바뀌어 가는지를 본 것인데요. 일단 고령화 지표 자체가 앞서 말씀드렸듯이 자본적정성을 낮추고 Z-스코어를 낮추는데, 그러한 것이 은행이 부동산 담보 대출 비중을 크게 가지고 있을수록 더 증폭되는 것으로 나왔습니다. 테이블에 있는 저 두 번째 행을 보시면 네거티브한 계수와 통계적으로 굉장히 유의한 결과를 보실 수가 있고요. 반면에 소비자 대출 비중이나 기업 대출 비중이 컸던 부분은 계수도 크지 않고 통계적으로도 유의하지 않은 결과가 나와서, 부동산 담보 대출 비중이 큰 은행일수록 고령화로 인한 자본적정성 하락과 Z-스코어 하락 규모가 더 커진다고 결론을 내릴 수 있겠습니다. 그렇다면 왜 이런 현상이 발생하느냐? 저희가 해석하기로는 첫 번째로 수익률 곡선이 평탄해지는데, 고령화가 진행될수록 사람들은 장기 저축을 하고 싶어 합니다. 내 노후를 마련하기 위해 지금 저축을 시작해서 은퇴 후에 그 자금들을 받을 수 있는 장기 저축을 선호하게 되며, 이는 장기 금리의 하락을 유도합니다. 아시다시피 부동산 담보 대출 같은 경우에는 30년, 50년 이렇게 장기로 만기가 형성되지 않습니까? 그러다 보면 결국 장기 대출의 수익성도 떨어지게 됩니다. 그리고 다른 경로로는 고령화가 되면서 담보자산 가격 변동에 더 크게 악영향을 받게 됩니다. 왜냐하면 말씀드렸듯이 1인 가구가 증가한다거나, 상업용 부동산 같은 경우에는 수요가 줄면서 담보자산 가격 자체가 하락할 수 있는 가능성이 있는데, 이 과정에서 차주는 전략적으로 채무불이행을 할 유인이 존재합니다. 따라서 이러한 경로를 통해서 부동산 담보 대출 비중이 클수록 고령화로 인한 부정적 영향이 클 수 있다고 말씀드릴 수 있습니다.

[ 4. 금융안정 여건 - 결과 ] (p.26)

그래서 이것을 우리나라의 상황과 조금 더 결부지어서 해석해 보자면, 우리나라 금융 같은 경우에는 부동산 신용 중심의 대출 구조를 지니고 있어서 유의할 필요가 있겠습니다. 최근 통계를 보면 우리나라의 부동산 부문 신용 공급 규모가 현재 전체 민간 신용의 거의 50%에 육박하고, 최근에는 부동산 관련 기업 대출 비중이 굉장히 빠르게 상승하고 있는 모습입니다. 따라서 4번 금융안정 여건 관련된 분석을 정리하자면, 고령화는 금융기관의 수익성에 부정적인 영향을 줄 수 있고, 이 부정적인 영향은 금융기관으로 하여금 고위험 고수익(High Risk High Return) 사업 추구의 유인을 제공합니다. 따라서 금융안정 기반이 약화될 수 있는데, 특히 부동산 중심의 신용 구조는 고령화로 인한 부정적 영향에 더욱 취약할 수 있으므로 유의할 필요가 있다는 것이 이번 분석의 결론입니다.

[ 5. 정책대응 ] (p.27)

그래서 지금까지의 모든 분석을 토대로 정책적 시사점을 도출해 보도록 하겠습니다. 초고령화로 인해 앞서 말씀드렸듯이 통화정책 운영에 있어 구조적 제약이 심화될 것으로 예상됩니다. 초고령화는 성장 기반을 약화시키고 실질금리를 하락시키며 금융안정 기반을 약화시키는 영향을 줍니다. 특히 고령화가 진행되어 성장률이 하락하면 완화적 통화정책에 대한 수요가 증가할 수 있습니다. 즉 금리를 낮춰야 하는데, 낮아지는 금리 때문에 금융안정 기반이 오히려 더 약화되는 상충 관계(Trade-off)가 심화될 수 있습니다. 그리고 실질금리가 구조적으로 하락하게 되면서 기준금리 조정 여력도 제약될 가능성이 있습니다. 따라서 이러한 정책 여건의 제약은 단기적인 부양책보다는 구조 개혁 정책을 통해서 우리 경제의 펀더멘털을 강화하고 통화정책의 유효성을 높여가는 방식으로 대응하는 것이 옳다는 것이 저희의 견해입니다. 이러한 구조 개혁 정책은 크게 네 가지로 나눠 볼 수 있는데, 노동 시장 구조 개선, 출산율 회복, 생산성 제고는 실물 부문과 관련된 구조 개혁 정책입니다. 그리고 금융 시장 구조에 있어서도 다른 구조 개혁 정책이 필요할 것으로 보입니다.

[ 5. 정책대응 ] (p.28)

실물 부문 구조 개혁 정책을 간단하게 요약해 드리자면, 먼저 노동 시장 구조 개선으로 고령자 계속 고용 방안을 마련할 필요가 있습니다. 특히 고령자가 근무하면서 축적해 온 인적 자본을 최대한 활용하되, 그것이 청년층 고용에 부정적인 영향을 주지 않도록 세심하게 정책 설계를 하는 것이 필요합니다. 그리고 이러한 고령자 계속 고용 방안을 마련하려면 과도한 연공서열 같은 부분은 완화될 필요가 있다고 생각합니다. 또한 여성 및 해외 고급 인력을 충분히 활용하고, 여성의 사회 진출을 적극 권장하는 정책을 마련하여 노동 시장으로 원활한 노동 공급이 가능하도록 장려책을 펼칠 필요가 있습니다. 그래서 돌봄 부담을 완화한다든지 유연근무제를 확대하는 정책이 필요할 것 같습니다. 다음으로 출산율에 있어서도 회복이 필요한데, 기존 연구에 따르면 고용, 주거, 양육의 불안정성 등이 출산율을 낮추는 주요 요인으로 분석되었습니다. 따라서 청년층에게 양질의 일자리를 제공할 수 있도록 노력해야 하며, 주택 시장을 안정화시키고 보육 시설이나 양육비 지원을 강화하는 정책이 필요합니다. 그리고 육아휴직이나 유연근무 이용률을 높여야 될 것 같고요. 궁극적으로는 수도권으로의 쏠림 현상이 고용과 주거에 있어 문제로 대두되고 있기 때문에, 장기적으로 지역 균형 발전을 도모해 나가는 것도 필요하다고 생각합니다. 마지막으로 생산성 향상이 필요합니다. 기술 혁신 활동을 적극 지원한다든지 미래에 유망한 디지털, 그린, 안보, 안전, 문화 관련 분야에서 기술 및 제품 경쟁력을 확보할 필요가 있습니다. 또한 고부가가치 산업으로의 전환이 필요하며, 부동산으로 집중되고 있는 신용이 자본의 비효율적 배분을 발생시키고 있기 때문에 이 부분도 개선해 나갈 필요가 있습니다.

[ 5. 정책대응 ] (p.29)

이 세 가지가 다 결국 저희가 앞에서 시뮬레이션했던 분석과 맞닿아 있습니다. 앞에서 저희가 시나리오 분석을 통해 출산율 회복, 고령자 고용 기간 확대, 그리고 총요소생산성이 증가했을 때 어떤 결과가 나타나는지 살펴보았습니다. 구조 개혁 정책이 성공해서 이 세 부문의 모든 구조적 문제가 다 개선되었을 때, 실질금리와 성장률이 그렇지 않았을 때와 비교해 약 1%p 내외로 상승하는 것으로 나타났습니다. 즉, 실질금리와 성장률이 상승하면 통화정책의 운신 폭이 좀 더 커지게 되겠죠. 그래서 이렇게 구조 개혁 정책을 지속적으로 수립하고 집행해 나갈 필요가 있다고 생각합니다.

[ 5. 정책대응 ] (p.30)

그리고 금융 측면에 있어서도 개혁이 더 필요합니다. 첫 번째로 금융안정 기반 강화인데, 앞서 말씀드렸듯이 부동산 금융에 대한 대출 의존도를 완화해 나갈 필요가 있습니다. 왜냐하면 부동산 중심의 대출 구조를 가지고 있을수록 고령화로 인한 부정적 영향이 클 수 있기 때문입니다. 기존 연구에서도 부동산 비중이 비대할수록 대내외 충격이 발생했을 때 디레버리징(Deleveraging)이 크게 발생하면서 충격에 좀 더 취약하다는 결과가 있습니다. 따라서 부동산 금융 대출을 완화해 나갈 필요가 있고, 통화정책의 운신 폭이 제한되기 때문에 조금 더 다양한 정책 수단을 유기적으로 연계하고 조율하여 통합적인 정책 체계를 적극적으로 활용할 필요가 있다고 생각합니다. 그와 동시에 주택 가격 기대 심리를 안정시키고, 금융안정 측면을 감안하여 통화정책과 거시건전성 정책이 일관된 기조를 가지고 서로 모순 없이 조화롭게 운용되어야 할 것이라고 생각합니다. 다음으로는 통화정책의 유효성 제고입니다. 말씀드렸듯이 실질금리가 하락하면 통화정책으로 금리를 더 낮추고 싶어도 낮출 수가 없습니다. 통화정책의 유효성 자체도 낮아질 수 있기 때문에, 보다 적극적으로 시장과 커뮤니케이션을 하여 정교하게 시장의 기대를 관리하고 통화정책의 신뢰성도 제고해 나갈 필요가 있다고 생각합니다. 정리하자면, 인구 고령화는 통화정책의 환경을 근본적으로 바꾸는 구조적 전환입니다. 이러한 구조적 전환에 있어서 단기적인 총수요 조절 정책이나 단편적인 처방만으로는 대응하는 데 한계가 있고, 앞서 말씀드린 바와 같이 구조적 관점에서의 정책 대응이 긴요하다고 하겠습니다. 그럼 이것으로 제가 준비한 발표를 마치도록 하겠습니다. 지금까지 경청해 주셔서 감사합니다.