An Analysis on Adequacy of Effective Reserve Requirement Ratio in Korea^†

1. 공적분 회귀분석

우리나라 시계열 자료를 이용한 실효지준율의 적정성 분석3을 위해서 우선 실효지준율과 주요 거시⋅금융 변수 간의 회귀식 추정을 시도하였다. 그리고 이후 장기 균형 관계를 포착하는 데 강점이 있는 공적분 회귀(cointegrating regression) 추정을 통해 실효지준율과 거시⋅금융 변수 간의 장기 균형 관계를 분석하였다. 회귀분석 및 공적분 회귀분석에는 세 가지의 표본 기간을 설정하였다. 우선 물가안정목표제가 도입된 1998년부터 2025년까지의 전체 기간이다. 두 번째는 1997년 IMF 외환위기 국면이 지난 2000~2025년 기간이다. 마지막으로 2006년 12월 법정 지급준비율 정책 변화 이후의 기간으로서 2007~2025년 기간이 여기에 해당한다. 이후에 우리나라의 향후 거시⋅금융 시나리오하에서 실효지준율 추이를 예측해 보았다.

이러한 분석을 위해 분기 단위로 구축된 기초 통계는 Table 3에 나타나 있다. 해당 변수들은 지준율 관련 기존의 실증분석에서 주요한 변수로 포함된 지표이다. 명목 GDP 대비 가계대출 비율의 경우 우리나라의 잠재적인 금융 불안 요인으로 거론되고 통화창출과 밀접한 관련을 맺고 있기에 설명변수에 포함되었다. 우선 1998~2025년 전체 기간의 경우 총 110개의 관측치가 확보되었으며, 해당 기간 중 실효지준율 평균은 3.5%로 법정지준율 2%(저축성예금)와 7%(요구불예금)의 중간치로 나타났다. 실질 GDP 증가율은 4분기 대비 평균 3.7%로 나타났다. 금융스트레스지수는 해당 기간 평균 16.9를 기록했으며 1998년과 2008년 두 위기 국면에서 80 후반대의 높은 값을 기록하였다. 명목 GDP 대비 경상수지 비율은 분기 기준 0.3%의 흑자 기조를 나타냈다. 본원통화 대비 한은의 대외순자산 비율은 해당 기간 평균 338.4%를 기록했으며, 2005년경 가장 높은 수치를 기록한 이후 꾸준히 하락한 것으로 나타났다. 실질실효환율은 평균 100.4를 기록한 가운데 금융스트레스지수와 유사하게 외환위기 직후인 1998년과 2008년 글로벌 금융위기 당시에 큰 폭의 실질 절하를 경험한 것으로 나타났다. 전체 표본 기간 중 콜금리와 인플레이션의 각 평균은 3.4%, 2.6%를 기록한 것으로 나타났다. 명목 GDP 대비 가계부채 비율은 평균 69.7%로 나타났으며 Figure 3에서 볼 수 있듯이 표본 기간 중 상승 추세를 이어온 것으로 나타났다. 실효지준율과 주요 거시⋅금융 변수 간 일반적인 상관관계를 알아보기 위해 식 (1)의 회귀식을 추정하였다.

Table 3.

Descriptive Statistics of Macroeconomic and Financial Variables

Note: The sample covers the period from 1998Q1 to 2025Q2 and includes 110 quarterly observations.

Table 4는 다양한 기간에 대한 회귀분석 추정 결과를 나타내고 있다. 모든 변수는 비율 변수이거나 평균회귀 성향이 있는 지수로서 회귀분석을 적용하는 데 큰 무리는 없다고 가정하였다. 오차항의 이분산성과 자기상관에 강건한 HAC(heteroskedasticity and autocorrelation) 추정 기법을 적용하였다. 다만, 실효지준율 변수를 포함하여 일부 변수의 경우 단위근이 존재하는 것으로 나타나, 이후 장기 균형 관계를 추정할 때는 보다 엄밀한 공적분 회귀분석을 적용하였다.

Table 4의 추정 결과를 살펴보면, 우선 경제성장률, 금융스트레스지수와 실효지준율 간에는 뚜렷한 양(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 이는 실물경제 확장 국면에서 가계신용 등 민간 레버리지 상승으로 금융스트레스가 높아지고 단기 유동성 창출이 실효지준율 상승으로 이어지는 패턴으로 이해할 수 있다. 둘째, 예금은행 가계대출 비율(Credit)의 경우 실효지준율과 매우 강한 양(+)의 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 셋째, 대외 부문의 본원통화 공급을 대리하는 변수들이 실효지준율과 맺는 관계는 해당 변수마다 차별화되는 것으로 나타났다. 마지막으로, 콜금리는 표본 기간 중 하향 추세를 보이면서 단기예금 비중의 상승 등을 통해 실효지준율과 음(-)의 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 이러한 특징은 앞서 장기 시계열 추이를 통해서 살펴본 내용과 대체로 부합한다고 평가할 수 있다.

Table 4.

Regression Results

Note: The dependent variable is the effective reserve ratio (RR_eff). The estimates are obtained using the HAC (heteroskedasticity- and autocorrelation-consistent) estimator with all explanatory variables entered with a one-quarter lag. ***, **, and * denote statistical significance at the 1%, 5%, and 10% levels, respectively. The sample beginning in 1998 corresponds to the introduction of the inflation-targeting regime. The sample beginning in 2000 corresponds to the post-recovery period following the 1997 Asian financial crisis. The sample beginning in 2007 corresponds to the period after the increase in the statutory reserve requirement ratio implemented in December 2006.

앞서 논의했듯이, 실효지준율을 포함하여 일부 시계열에서 단위근이 있는 것으로 나타났다. 안정적 시계열과 불안정 시계열이 섞여 있더라도 종속변수에 단위근이 있는 경우 공적분 관계가 나타날 수 있다. 이에 따라 공적분 관계가 존재하는지 살펴보기 위해 요한슨 공적분 검정(Johansen cointegrating test)을 진행한 결과, 복수의 공적분이 존재하는 것으로 나타났다. 1998~2025년, 2000~2025년, 2007~2025년 등 세 개의 표본 기간에 대해서 FMOLS(fully-modified OLS) 공적분 회귀 추정 결과가 Table 5부터 Table 7에 각각 나타나 있다. 각 기간에 따라 모두 6개의 추정식 결과가 나타나 있다. 해당 6개의 추정식은, Table 4의 회귀분석에서 대외 부문 통화 공급을 대리하는 세 변수의 추정치가 차별화된 모습을 보였기에, 명목 GDP 대비 경상수지 비율(CA), 본원통화 대비 한은 대외순자산(NFA), 실질실효환율(REER) 등에 대해 다양한 조합을 고려하여 설정해 보았다. 한편, 설명변수를 모두 포함하고 있는 각 표의 첫 번째 칼럼, 즉, 1998(1), 2000(1) 및 2007(1)의 추정 계수 크기와 유의성 정도는 앞선 Table 4의 해당 기간 회귀분석 결과와 유사한 것으로 나타났다.

Table 5.

Cointegration Regression Results, 1998-2025

Note: The dependent variable is the effective reserve ratio (RR_eff). The estimates are obtained using the fully modified ordinary least squares (FMOLS) estimator. ***, **, and * denote statistical significance at the 1%, 5%, and 10% levels, respectively.

Table 6.

Cointegration Regression Results, 2000-2025

Note: The dependent variable is the effective reserve ratio (RR_eff). The estimates are obtained using the fully modified ordinary least squares (FMOLS) estimator. ***, **, and * denote statistical significance at the 1%, 5%, and 10% levels, respectively.

Table 7.

Cointegration Regression Results, 2007-2025

Note: The dependent variable is the effective reserve ratio (RR_eff). The estimates are obtained using the fully modified ordinary least squares (FMOLS) estimator. ***, **, and * denote statistical significance at the 1%, 5%, and 10% levels, respectively.

추정 결과를 살펴보면 첫째, 대외 부문의 통화 공급을 대리하는 실질실효환율(REER)과 명목 GDP 대비 경상수지 비율(CA)의 경우 뚜렷하게 부호가 엇갈리는 것으로 나타났다. 실질실효환율의 계수는 양수로 추정되었으나, 경상수지 비율의 추정 계수는 음수인 것으로 나타났다. 2010년 이후로 대외 부문의 통화 공급 압력이 완화되면서 나타난 다양한 차별화 현상으로 이해된다. 둘째, 대체로 콜금리는 실효지준율과 음(-)의 장기 균형 관계를 보였다. 이는 앞서 논의한 대로 해당 기간의 저금리 기조 및 부동산 등의 자산 투자 확대 등으로 단기 유동성의 비중이 상승하면서 실효지준율이 상승한 것으로 이해할 수 있다. 마지막으로, 예금은행 가계대출 비율은 기간과 모형에 상관없이 모든 추정식에서 유의하게 실효지준율과 양(+)의 장기 균형 관계를 맺는 것으로 나타났다.

앞서 살펴보았듯이, 공적분 회귀 추정 결과가 대체로 일관된 행태를 보이지만 표본 기간과 추정식에 따라서 일부 차별화가 나타난 점을 감안하여 본 연구에서는 향후 20년(2045년)에 대한 실효지준율 전망에 상기 18개의 추정 모형의 계수를 모두 이용한다. 이에 앞서 기존 연구에 기초하여 Table 8과 같이 우리나라 장기 거시⋅금융 변수의 기준 시나리오를 구축하였다.

Table 8.

Long-term Scenario for Macroeconomic and Financial Variables

Note: Under the favorable scenario, the household loans-to-GDP ratio is assumed to converge to the projected path, while inflation and the call rate remain at their target levels. For all other variables, a 50% positive shock relative to the baseline scenario is assumed. Under the adverse scenario, the household loans-to-GDP ratio is assumed to remain at its current level, while all other variables are subject to a 50% negative shock relative to the baseline scenario. The projected neutral nominal interest rate is obtained by adding the long-run inflation target of 2% to the estimated real neutral interest rate. Based on the household debt projection of Kim (2025), which project that the household debt-to-GDP ratio will decline by 27.6%p by 2070, primarily due to population aging and other demographic factors, the analysis assumes a decline of 3.1%p every five years.

우선 이은경 외(2024)의 우리나라 잠재성장률 전망에 따르면, 우리나라의 성장률은 2030년 1.3%에서 2045년 0.6%까지 점차 하락하는 것으로 나타났다. 별다른 전망 수치가 존재하지 않는 금융스트레스지수의 경우 2000년 이후 기간의 평균 수준이 유지된다고 보았다. 이는 해당 기간 중 글로벌 금융위기를 비롯한 일부 금융 불안 요소가 있었기에 소규모 개방경제로서 우리나라의 금융 불확실성 정도를 반영한다고 볼 수 있다. 명목 GDP 대비 경상수지 비율의 경우 IMF(2025)의 전망에 기초하여 2030년 1%에서 2045년 0.5%까지 하락한다고 가정하였다. 해당 수치는 분기 기준 경상수지의 비율이다. 콜금리의 경우 Do et al.(2024)의 장기 실질 중립금리 전망에 한국은행 목표 인플레이션인 2%를 합산하여 명목 중립금리 전망을 적용하였다. 인플레이션은 한국은행 목표 인플레이션인 2%가 달성되는 것이 기준 시나리오이다. 예금은행 가계대출 비율은 김미루(2025)의 2070년 가계부채 비율 전망을 적용하였다. 인구 고령화 등을 반영한 해당 전망에 따르면, GDP 대비 우리나라의 가계부채 비율은 현재보다 27.6%p 하락한다. 이를 기초로 5년마다 3.1%p 하락한다고 가정하여 2045년까지의 기준 시나리오를 설정하였다. 한편, 시나리오 전망이 어려운 본원통화 대비 한은의 대외순자산비율(NFA)과 실질실효환율(REER)은 현재의 수준이 유지된다고 보았다.

이러한 기준 시나리오와 함께 우호적 시나리오와 부정적 시나리오도 함께 검토하였다. 우호적 시나리오의 경우 가계부채 비율, 인플레이션, 콜금리가 기준 시나리오와 같이 안정적으로 수렴하는 가운데, 경제성장률, 경상수지 비율, 실질실효환율은 기준 시나리오 대비 50% 상승하고 금융스트레스지수는 50% 하락하는 것으로 설정하였다. 반대로 부정적 시나리오는 가계부채 비율이 안정화되지 않고 현재의 수준을 유지하는 가운데, 금융스트레스지수와 인플레이션이 기준 시나리오 대비 50% 상승하며, 여타 지표는 기준 시나리오 대비 50% 하락하는 것으로 설정하였다. 기준금리를 반영하는 콜금리의 경우 성장률 추가 하락에 따라 기준 시나리오 대비 더 하락하는 방향으로 설정하였다.

Figure 4는 기준 시나리오를 가정하고, 1998~2025년, 2000~2025년, 그리고 2007~2025년 등 18개의 공적분 회귀식의 추정 계수를 모두 적용하여 2045년까지 실효지준율을 전망한 결과이다. 해당 기준 시나리오에 기초한 전망에 따르면 우리나라의 실효지준율은 시간이 갈수록 완만히 하락할 전망이다. 이는 실효지준율 상승 요인이었던 가계부채 비율이 장기간에 걸쳐서 서서히 하향 안정화되는 가운데, 기타 경상수지 비율, 콜금리, 본원통화 대비 한은의 대외순자산 비율, 경제성장률 등이 장기 균형 수준으로 수렴하며 점차 낮아지는 추세와 관련이 있다. 다만, 해당 전망치는 모두 3~5% 이내로, 2010년 이후의 실효지준율 실현 값의 범위 내에 있다는 점에서 현재의 지준율 수준이 향후 우리나라 경제의 수렴 국면하 장기 균형 수준에서 크게 벗어나 있지는 않다고 평가할 수 있다.

Figure 4.

Long-term Projection of Effective Reserve Ratio to 2045

Note: See Table 8 for the assumptions underlying each variable's scenario. The bold line in each figure represents the mean value.

Source: Authors’ calculation.

한편, 우호적 시나리오에서도 실효지준율의 장기 전망 밴드가 확장하면서 변동성은 다소 커졌지만, 해당 평균 전망치의 경우 대체로 기준 시나리오와 유사한 추세를 보이는 것으로 나타났다. 기준 시나리오 대비 경제성장률 및 실질실효환율은 우호적 시나리오에서 실효지준율을 높이는 요인으로, 경상수지 비율은 실효지준율을 낮추는 요인으로 엇갈리게 작용하면서 결과적으로 기준 시나리오보다 약간 높은 전망치가 도출되었다. 부정적 시나리오에서는 실효지준율이 다소 하락했다가 그 수준을 유지하는 것으로 나타났다. 이는 가계부채 비율이 현 수준을 계속 유지하면서 실효지준율 상승 요인으로 작용하는 가운데 2030년까지 성장률의 큰 폭 하락 전망은 실효지준율 하락 요인, 그리고 성장률 제고를 위한 콜금리의 추가 하락은 실효지준율 상승 요인 등으로 상호 엇갈리게 작용하는 것으로 이해할 수 있다.

Figure 5는 우리나라의 법정지준율이 마지막으로 변경된 2006년 12월 이후의 기간, 즉 2007~2025년 기간의 6개 공적분 회귀식의 추정 계수를 적용하여 실효지준율을 전망한 결과이다. 이는 법정지준율의 변화가 없는 기간만을 대상으로 실효지준율과 거시 변수 간의 안정적인 관계를 살펴보는 것이 필요하기 때문이다. Figure 5를 살펴보면, 대체로 Figure 4의 모든 기간에 기초한 전망 결과와 유사한 것으로 나타났다.

Figure 5.

Long-term Projection of Effective Reserve Ratio through 2045 Based on Estimates from the Post-2007 Sample

Note: See Table 8 for the assumptions underlying each variable's scenario. The bold line in each figure represents the mean value.

Source: Authors’ calculation.

2. 베이지안(Bayesian) VAR 조건부 예측 분석

다음으로 우리나라 경제의 장기 전망 시나리오를 가정할 때 실효지준율이 현 수준을 유지할 경우, 또는 향후에 크게 상승하거나 하락하는 조건부 경로에서 향후 10년까지의 경제성장률, 인플레이션, 금융스트레스지수(또는 가계부채 비율) 및 콜금리에 대한 예측치를 도출하였다. 이러한 예측치가 Table 8에 나타나 있는 우리나라의 기준 시나리오 경로와 얼마나 차이를 보이는지 예측오차의 제곱 합을 산정하여 비교해 보았다.

이를 위해서 2007~2025년 자료를 적용하는 7 변수 베이지안 VAR 모형을 다음 식 (2)와 같이 설정하였다. 2007~2025년의 표본을 이용한 것은 해당 기간이 향후 장기 미래의 조건부 예측을 하기에 현재의 우리 경제 및 금융 여건에 가깝다고 보기 때문이다.

대외 변수인 실질실효환율(REER)을 가장 외생적인 변수로 설정하고 이후 중앙은행의 목표 변수가 되는 경제성장률, 인플레이션, 금융스트레스지수, 가계대출 비율4을 배치하였다. 그리고 통화정책과 밀접한 실효지준율과 이후 통화정책 충격을 반영하는 콜금리(Call)의 경우 가장 내생적인 변수로 설정하는 촐레스키(Cholesky) 분해를 통해 각 변수의 직교 충격을 식별하였다. 베이지안(Bayesian) VAR 추정 시 2007년 이후 각 내생변수의 평균과 표준편차를 사전 정보(priors)로 활용하였다. 또한 깁스 샘플링(Gibbs sampling)의 수치적 방법론을 적용하여 해당 내생변수의 사후적 결합 확률밀도함수(posterior joint probability density function)에서 1,000번의 추출을 통해 충격 반응함수와 조건부 예측치를 추정하였다.

Figure 6는 통화정책 충격을 대리하는 콜금리 및 실효지준율의 1 표준편차 충격에 따른 각 내생변수의 충격반응함수를 보여주고 있다. 긴축적인 통화정책 충격에 성장률과 인플레이션이 하락하는 것으로 나타났으나 인플레이션 반응의 유의성은 낮은 것으로 나타났다. 실효지준율 충격의 경우 가계대출 비율, 콜금리 및 인플레이션이 유의하게 반응한 반면, 여타 변수의 경우 유의한 관계를 보이지는 않았다.

Figure 6에서 볼 수 있듯이 콜금리 충격에 따른 성장률과 인플레이션의 충격반응함수에서 통화정책 충격 식별과 관련하여 일정한 유의성이 확인됨에 따라 해당 베이지안 VAR 모형으로 Waggoner and Zha(1999)의 조건부 예측 기법을 적용하였다. 7개의 내생변수 중 실질실효환율, 가계부채비율, 그리고 실효지준율 3개는 앞서 살펴본 Table 8의 기준 시나리오처럼 2035년까지 10년에 걸쳐 우리나라 경제가 점진적으로 수렴한다는 조건을 부과하였다. 이러한 조건에서 경제성장률, 인플레이션, 금융스트레스 지수(또는 가계부채 비율) 그리고 콜금리 등 네 개 내생변수의 10년 예측치를 추출하고 이를 기준 시나리오상의 장기 균형 경로와 얼마만큼의 차이가 발생하는지 살펴보았다. 금융스트레스지수 대신 현재 우리나라의 잠재적 불안 요소 중 하나로 평가되는 가계대출 비율의 조건부 장기 예측도 수행하였다. 콜금리의 경우 지준율 충격에 내생적으로 반응하는 정책 변수라는 점에서 조건부 예측치를 도출하였다. 한편, 실효지준율의 경우 현재의 수준을 계속 유지(4.2%), 내년부터 1.5%p 상승(5.7%), 1.5%p 하락(2.7%) 등의 세 가지 조건부 경로를 고려하였다. 2000년대 내내 실효지준율이 3~5% 범위에 머물렀다는 점에서 상승과 하락 경로는 해당 범위의 상단과 하단을 벗어나는 수준이라고 이해할 수 있다.

Figure 6.

Impulse-response Functions to One-standard-deviation Shocks in Call Rate and Effective Reserve Ratio

Note: See Table 8 for the assumptions underlying each variable's scenario. The bold line in each figure represents the mean value.

한편, 이러한 조건부 시나리오 분석은 2007년 이후 실효지준율과 주요 거시⋅금융 변수 간의 상관관계를 반영하여 해당 변수의 예측치를 산출한다는 점에서 (법정) 지준율의 외생적 충격이 해당 내생변수에 미치는 파급효과를 살펴보는 분석과는 차이가 있다. 즉, 본 연구는 우리나라의 거시⋅금융 여건에서 현재 실효지준율 수준의 적정성 평가에 초점을 맞추고 있다. 이에 따라 현재의 실효지준율 수준이 우리나라의 거시⋅금융 변수와 장기적으로 어떠한 관계를 맺고 있으며, 이러한 장기 상관관계를 고려할 때 해당 거시⋅금융 여건의 조건부 전망하에서 현재의 실효지준율 수준이 적정한지를 분석하였다.

Figure 7은 현재 실효지준율 수준인 4.2%가 향후 10년까지 지속된다는 조건에서 2035년까지 경제성장률, 인플레이션, 금융스트레스지수 및 콜금리의 예측치를 보여주고 있다. 우선 네 개의 예측치 모두 기준 시나리오에서 크게 벗어나지는 않는 것으로 나타났다. 다만, 해당 변수 모두 실효지준율을 포함한 여타 내생변수의 조건부 경로에 영향을 받으면서도 2007~2025년 기간의 평균 수준으로 회귀하는 경향성이 나타남에 따라 기준 시나리오 대비 인플레이션과 성장률이 다소 상승하고 금융스트레스지수는 약간 하락하는 것으로 나타났다.

Figure 7.

Ten-year Conditional Forecasts Conditional on Maintaining Current Level of Effective Reserve Ratio

Note: The bold line and the shaded area represent the posterior mean and the 68% probability band, respectively. On the x-axis, 2 corresponds to 2026. The effective reserve ratio is assumed to remain constant at its current level of 4.2%. The conditional paths for all other variables follow the baseline scenario presented in Table 8.

Figure 8은 실효지준율이 현재의 4.2%에서 1.5%p 하락하는 경우의 조건부 경로하에서 향후 10년의 예측치를 보여주고 있다. 성장률과 인플레이션의 하락 등으로 콜금리도 하락하는 추세를 보여주고 있다. Figure 9은 실효지준율이 4.2%에서 5.7%로 상승하는 경우로서, 우리나라의 성장률과 인플레이션이 잠재 수준을 넘어서는 과열 양상을 반영한다. 그리고 이러한 경기과열에 대응하여 실효지준율이 상승하는 행태로 이해할 수 있다.

Figure 8.

Ten-year Conditional Forecasts under a Declining Path of Effective Reserve Ratio

Note: The bold line and the shaded area represent the posterior mean and the 68% probability band, respectively. On the x-axis, 2 corresponds to 2026. The effective reserve ratio is assumed to decline by 1.5%p, from its current level of 4.2% to 2.7%, where it is subsequently held constant. The conditional paths for all other variables follow the baseline scenario presented in Table 8.

Figure 9.

Ten-year Conditional Forecasts under a Rising Path of Effective Reserve Ratio

Note: The bold line and the shaded area represent the posterior mean and the 68% probability band, respectively. On the x-axis, 2 corresponds to 2026. The effective reserve ratio is assumed to rise by 1.5%p, from its current level of 4.2% to 5.7%, where it is subsequently held constant. The conditional paths for all other variables follow the baseline scenario presented in Table 8.

다음으로 조건부 예측치와 기준 시나리오 수치 간에 얼마만큼의 차이가 발생하는지 살펴보기 위해 해당 예측오차의 제곱 합을 산정해 보았다. 한국은행 정책금리와 긴밀히 연동된 콜금리를 제외하고 거시 목표 변수에 해당하는 경제성장률, 인플레이션, 금융스트레스지수 세 변수의 예측오차를 살펴보았다. 해당 수치를 하나의 값으로 합산하기 위해 2007~2025년 기간의 해당 변수의 표준편차로 나누어 표준화 과정을 거쳤다. Table 9을 살펴보면, 실효지준율이 현 수준을 유지하는 경우와 하락하는 경우의 예측 오차 제곱 합은 상승하는 경우에 비해 상대적으로 큰 차이를 보이지 않는 것으로 나타났다. 실효지준율이 현 수준으로 유지되는 경우 경제성장률, 인플레이션, 금융스트레스 지수 면에서 하락하는 경우에 비해 예측오차가 다소 작은 것으로 나타났다. 이는 우리나라 경제가 안정적인 수렴 경로로 이행하는 과정에서 현 수준의 지준율이 균형 경로에서 크게 벗어나 있지 않다는 것을 시사한다. 또한 가계부채 비율의 추가 하락 등 여타 금융 여건이 점차 안정화 단계로 접어든다면 지준율을 점진적으로 인하할 수 있는 여지도 있음을 시사한다.

Table 9.

Sum of Squared Ten-year Conditional Forecast Errors Relative to Baseline Scenario

Note: For each variable, the measure is calculated by first summing the squared forecast errors over the ten-year horizon, where the forecast error is defined as the difference between the conditional forecast and the corresponding baseline-scenario value, and then dividing the result by the standard deviation of the variable over the 2007–2025 sample period.

앞서 논의했듯이, 금융스트레스지수 대신 현재 우리나라의 잠재적 금융 불안 요인 중 하나로 평가되는 가계대출 비율의 조건부 예측치를 성장률, 인플레이션, 콜금리와 함께 도출해 보았다. 우선 실효지준율이 현 수준 4.2%로 유지되는 경우, 5.7%로 상승하는 경우, 2.7%로 하락하는 경우의 조건부 예측치가 Figure 10에서부터 Figure 12까지 순차적으로 나타나 있다. Figure 10부터 Figure 12를 살펴보면, 현재의 실효지준율을 유지하는 경우 경제성장률과 인플레이션이 기준 시나리오 대비 약간 높은 것으로 나타났으며, 가계대출 비율의 하락도 기준 시나리오보다 완만해지는 것으로 나타났다. 반면, 현재의 실효지준율이 2.7%로 1.5%p 하락하는 경우 경제성장률과 인플레이션은 기준 시나리오 대비 약간 낮아지는 것으로 나타났으며, 가계대출 비율은 기준 시나리오에 가까운 것으로 평가할 수 있다.

Figure 10.

Ten-year Conditional Forecasts Including Household Loan-to-GDP Ratio Conditional on Maintaining Current Level of Effective Reserve Ratio

Note: The bold line and the shaded area represent the posterior mean and the 68% probability band, respectively. On the x-axis, 2 corresponds to 2026. The effective reserve ratio is assumed to remain constant at its current level of 4.2%. The conditional paths for all other variables follow the baseline scenario presented in Table 8.

Figure 11.

Ten-year Conditional Forecasts Including Household Loan-to-GDP Ratio under a Declining Path of Effective Reserve Ratio

Note: The bold line and the shaded area represent the posterior mean and the 68% probability band, respectively. On the x-axis, 2 corresponds to 2026. The effective reserve ratio is assumed to decline by 1.5%p, from its current level of 4.2% to 2.7%, where it is subsequently held constant. The conditional paths for all other variables follow the baseline scenario presented in Table 8.

Figure 12.

Ten-year Conditional Forecasts Including Household Loan-to-GDP Ratio under a Rising Path of Effective Reserve Ratio

Note: The bold line and the shaded area represent the posterior mean and the 68% probability band, respectively. On the x-axis, 2 corresponds to 2026. The effective reserve ratio is assumed to rise by 1.5%p, from its current level of 4.2% to 5.7%, where it is subsequently held constant. The conditional paths for all other variables follow the baseline scenario presented in Table 8.

실효지준율이 상승하는 경우에는 금융스트레스지수를 예측하는 경우와 유사하게 기준 시나리오에서 크게 벗어나는 예측치가 도출되었다. 한편, 콜금리의 경우 세 개의 시나리오에서 기준 시나리오에서 크게 벗어나지는 않는 것으로 나타났다. 실효지준율이 유지되거나 하락할 때 가계부채 비율이 완만히 하락하고, 실효지준율이 상승할 때 오히려 가계부채 비율이 상승하는 것으로 나타나는 것은 우리의 직관과 다소 배치될 수 있다. 다만, 이는 앞서 설명했듯이 해당 변수가 법정지준율이 아니라 가계부채 비율의 영향을 받는 실효지준율이기 때문이다. Figure 3에서 볼 수 있듯이, 실효지준율과 가계부채 비율은 매우 뚜렷한 양(+)의 상관성을 가지고 있으며 이는 공적분 회귀에서도 확인되었다. 즉, 가계부채의 확대가 단기 유동화에 기초한 통화 창출로 연결되고 실효지준율이 높아지는 것으로 귀결되기 때문이다. 이에 따라 실효지준율이 하락하는 시나리오에서 가계부채 비율은 더 크게 하락하는 것으로 예측된다.

이상의 시나리오별 예측오차의 제곱 합은 Table 10에 나타나 있다. 10년 중기 시계에서는 실효지준율을 현재의 수준에서 유지하는 경우 예측오차가 가장 작은 것으로 나타났다. Table 8에 있는 기준 시나리오는 현재의 실효지준율 유지와 하락 사이 경로에 위치하는 것으로 평가할 수 있다.

Table 10.

Household loan-to-GDP Ratio: Sum of Squared Ten-year Conditional Forecast Errors Relative to Baseline Scenario

Note: For each variable, the measure is calculated by first summing the squared forecast errors over the ten-year horizon, where the forecast error is defined as the difference between the conditional forecast and the corresponding baseline-scenario value, and then dividing the result by the standard deviation of the variable over the 2007–2025 sample period.

마지막으로 극단적 대외충격 시나리오하에서 실효지준율 경로에 따른 조건부 예측을 살펴보았다. 금융스트레스지수가 급격히 상승하고 급격한 자본 유출입으로 원화의 실질절하가 급격히 이루어지는 경우를 상정한다. 이를 위해 2008년 글로벌 금융위기가 발생했던 2007 ~ 2009년의 금융스트레스 지수상승과 실질실효환율의 하락 변동폭을 반영한 시나리오 경로를 상정한다. 금융스트레스지수의 경우 장기 균형 수준인 15에서 시작하여 다음 연도에 25 그리고 그다음 연도에는 위기 발생에 준하는 50을 기록한 후 일 년 동안 다시 장기 균형 수준인 15로 복귀하는 시나리오이다. 실질실효환율도 이와 유사하게 장기 균형 수준인 91에서 시작하여 85, 80까지 하락한 뒤 다시 91로 복귀하는 시나리오이다. 실질실효환율은 해당 값이 하락하는 경우 원화의 실질 절하를 의미한다. 이러한 대외충격의 극단적 상황(tail risk)을 상정하고 실효지준율의 세 가지 경로하에서 성장률, 인플레이션, 가계부채비율의 조건부 예측치를 측정하고 예측오차 제곱 합을 산정해 보았다.

우선 극단적 대외충격과 함께 실효지준율이 현 수준 4.2%로 유지되는 경우, 5.7%로 상승하는 경우, 2.7%로 하락하는 경우의 조건부 예측치가 Figure 13에서부터 Figure 15까지 나타나 있다. 극단적 대외충격이 있는 경우 Figure 13에서 볼 수 있듯이 성장률은 0% 가까이 하락하는 반면, 인플레이션은 균형 수준을 유지하는 것으로 나타났다. 콜금리는 하락하여 완화적인 통화정책으로 대응하는 행태를 보이고 있으며, 가계부채 비율은 대외충격 이전까지는 다소 상승하다가 이후 완만히 하락하는 모습이다. 실효지준율은 현 수준 유지와 하락 및 상승 경로에서 주요 거시⋅금융 변수의 예측치가 크게 바뀌지는 않는 것으로 나타났다. 이는 2008년 글로벌 금융위기 당시 금리 중심의 통화정책 체계하에서 정책금리 인하로 대응하는 한편, 실효지준율 자체에는 큰 변동이 없었던 행태를 반영하는 것으로 이해할 수 있다.

Figure 13.

Ten-year Conditional Forecasts under an Extreme External Shock with Effective Reserve Ratio Held Constant

Note: The bold line and the shaded area represent the posterior mean and the 68% probability band, respectively. On the x-axis, 2 corresponds to 2026. The scenario assumes that shocks equivalent to those observed during the 2008 global financial crisis are imposed on the real effective exchange rate and the Financial Stress Index, while the effective reserve ratio is held constant at its current level of 4.2%.

Figure 14.

Ten-year Conditional Forecasts under an Extreme External Shock and a Declining Effective Reserve Ratio

Note: The bold line and the shaded area represent the posterior mean and the 68% probability band, respectively. On the x-axis, 2 corresponds to 2026. The scenario assumes that shocks equivalent to those observed during the 2008 global financial crisis are imposed on the real effective exchange rate and the Financial Stress Index, while effective reserve ratio is assumed to decline by 1.5%p, from its current level of 4.2% to 2.7%, where it is subsequently held constant.

Figure 15.

Ten-year Conditional Forecasts under an Extreme External Shock and a Rising Effective Reserve Ratio

Note: The bold line and the shaded area represent the posterior mean and the 68% probability band, respectively. On the x-axis, 2 corresponds to 2026. The scenario assumes that shocks equivalent to those observed during the 2008 global financial crisis are imposed on the real effective exchange rate and the Financial Stress Index, while effective reserve ratio is assumed to rise by 1.5%p, from its current level of 4.2% to 5.7%, where it is subsequently held constant.

앞선 분석과 같이 극단적 대외 충격을 한 차례 겪는다는 가정하에 각 실효지준율 경로 조건부 예측오차의 제곱 합을 산정하였다. Table 11에서 볼 수 있듯이, 실효지준율이 현재 수준으로 유지되는 시나리오에서 해당 값이 가장 작은 것으로 나타났다. 그다음은 실효지준율이 하락하는 경우이며, 이전의 분석과 유사하게 실효지준율이 상승하는 경우 예측오차가 가장 큰 것으로 나타났다.

Table 11.

Extreme External Shock: Sum of Squared Ten-year Conditional Forecast Errors Relative to Baseline Scenario

Note: For each variable, the measure is calculated by first summing the squared forecast errors over the ten-year horizon, where the forecast error is defined as the difference between the conditional forecast and the corresponding baseline-scenario value, and then dividing the result by the standard deviation of the variable over the 2007–2025 sample period.

3. 거시건전성 수단으로서 지준 제도 활용 가능성 검토

일부 신흥시장국의 경우 지준 제도를 거시건전성 정책 수단으로 적극 활용하고 있으며, 이에 관한 해외 연구도 최근까지 활발하게 이루어지고 있다. 우선, 달러라이제이션(Dollarization)이 심한 신흥시장국의 경우 자국 화폐 예금보다 외화예금에 더 높은 지준율을 차등 부과하거나, 외화예금에 대한 지준을 자국 화폐로 적립하도록 유도하는 등 지준 제도를 활용하여 자국 화폐의 유통 비율 상향을 유도하고 있다(Kokenyne et al., 2010). 또한 DSR, LTV, 은행자본 규제 등 여타의 거시건전성 수단의 효과가 제한적인 신흥시장국의 경우 지준율 규제는 금융시장 전반의 유동성 규모에 충격을 줌으로써 대내외 부문의 통화 공급과 행태에 큰 영향을 발휘할 수 있다. 이와 관련하여 지준 제도의 거시건전성 효과를 분석한 최근 논의(Tovar et al., 2012; Cantu et al., 2024)에서도 신흥시장국을 중심으로 법정지준율 강화가 신용 사이클의 진폭과 금융스트레스의 빈도⋅강도를 낮추는 편익이 초기의 신용과 실물 활동을 다소 줄이는 비용을 초과한다고 분석하였다.

2008년 글로벌 금융위기의 여파로 2015년부터 도입되기 시작한 LCR 규제(BIS, 2013)는 고유동성 자산 운용을 통해 지급 여력을 제고한다는 측면에서 전통적인 유동성 규제 수단인 지준 제도를 일부 대체한다고 할 수 있다. 해당 규제는 개별 은행이 30일 기준으로 유동성 부채에 대응하여 100% 이상의 고유동성 자산을 보유하게 하는 제도이다. 우리나라도 바젤은행감독위원회의 권고를 따라서 2019년부터 100% 이상의 LCR을 유지하고 있다.

한편, LCR의 100% 도달이 최근에서야 달성되는 등 아직 거시건전성 수단으로서 지준 제도와 LCR 규제를 직접 비교한 연구는 많지 않다. Beck and Keister(2017)는 중앙은행이 공개시장운영을 통해 익일물 금리를 통제하는 것이 LCR 규제가 있는 경우 더 어려워질 수 있다고 분석하였다. 이는 LCR 규제의 도입으로 중앙은행이 공급하는 지준 규모 총량뿐만 아니라 고유동성 자산 여부도 추가적인 고려 사항이 되기 때문이다. Chawwa(2021)는 인도네시아 금융 및 경제 특성을 반영하는 DSGE 모형을 이용하여 두 규제가 신용 공급과 산출에 미친 영향은 유사하다고 분석하였다. 다만, LCR을 낮추는 경우 국채에 대한 수요 하락으로 세금, 가계예금 및 은행의 수익에 차별화된 효과를 미친다고 분석하였다. Basel III 규제 개혁 도입의 효과를 정리한 연구(BIS, 2022)에 따르면 주요국의 대형 은행이 LCR 도입 후 고유동성 자산 보유를 크게 늘린 것으로 나타났다. 즉, LCR은 지준율처럼 광범위하게 통화승수나 예금창출을 규제하기 보다, 유동성 완충에 초점을 두어 위기 시 손실 흡수력을 제고했다고 평가하였다. LCR 규제하에서 지준이 고유동성 자산에 포함되며 두 규제는 서로 연결되지만, 두 규제의 상호 대체 및 보완 정도를 직접적으로 비교한 선행연구는 여전히 제한적이다.

주요국 중앙은행의 경우 법정지준율 변경을 통한 시중 유동성 조정보다는 기준금리, 공개시장운영, 상설대출제도와 함께 LCR 같은 규제가 유동성 관리의 상당 부분을 맡게 되었다. 다만, 여전히 LCR 규제가 지준 제도를 완전히 대체하지는 못하는 가운데 두 제도 간의 상호 보완과 대체 정도, 그리고 금리 중심의 통화정책 체계에서 지준 제도가 가지는 거시건전성 수단으로서의 의의 등에 대해서는 더욱 광범위한 논의가 필요하다고 평가할 수 있다.

이런 배경에서 본 연구에서 논의한 우리나라 지준 제도의 자동안정장치로서의 기능은 다양한 논의의 시작점으로서 의의를 가질 수 있다. 우리나라의 경우 독자적인 국내 화폐 제도를 운영하면서 금리 준칙 중심의 통화정책 운영체계가 정착되어 왔다. 1997년 외환위기 이후 실물경제의 확장 국면에서 가계부채 등 민간 레버리지의 꾸준한 상승과 단기 유동성 정도가 높아지면서 금융스트레스와 실효지준율이 함께 상승하는 특징을 보였다. 이는 실효지준율과 경제성장률 및 금융스트레스지수 간의 대체로 안정적인 장기 균형 관계로 나타났다. 즉, 지난 20여 년간 이자율 수단을 통한 통화정책 체계가 자리 잡은 가운데, 우리나라의 실효지준율과 주요 거시⋅금융 지표 간 일정한 장기 균형 관계 또한 형성되어 온 것으로 평가할 수 있다. 부동산 가격의 상승 및 민간 레버리지의 증가 등으로 2006년 12월에 단기 자금에 대한 법정지준율을 인상한 것이 그 사례가 될 수 있다.

소규모 개방경제인 우리나라의 경우 금리 중심 통화정책이 인플레이션, 성장률 및 외환시장 등 다수의 주요 거시⋅금융 목표에 천착하는 가운데, 그 정책 운용 범위에서 일부 제약이 발생했을 때 지준 제도가 통화정책을 보완하면서 거시건전성 정책 수단으로서 효능을 가질 수 있다. 예를 들어 지난 2010년 이후 글로벌 금융위기 극복 과정과 이후 저물가 기조에서 상당 기간 저금리 상태가 유지되면서 물가안정과 견실한 성장률이 담보되었으나 그 과정에서 단기 유동성의 확대와 이로 인한 부동산 시장 등 일부 자산시장과 가계부채의 불균형 현상도 함께 나타났다. 만약 요구불예금 등 단기 유동성에 대한 패널티로서 지준 부과 제도가 없었다면 은행 부문을 통한 유동성 공급과 자산시장과 가계부채의 불균형이 현 상태보다 더욱 심화할 수도 있었다는 점을 배제하기 어렵다. 즉, 은행예금의 단기 유동화가 지속되어 온 우리나라 금융시장의 고유한 특징을 고려할 때, 지준 제도는 단기 과잉 유동성을 일부 자동 조절하는 장치로서 거시건전성에 기여한 측면이 있다고 판단된다.

또한 최근 달러 기반 스테이블코인의 확대, 네이버페이, 카카오페이 등 비현금 지급 수단의 본격화 및 비은행금융기관 비중의 확대 등은 모두 시중자금의 빠른 이동과 함께 단기 유동화 현상을 강화할 수 있는 요인으로 작용할 가능성이 있다. 이러한 여건에서 현재의 지준 제도가 금리 중심 통화정책의 보완 수단으로서 기능할 수 있는지 지속적인 논의가 필요하다. 다만, 유동성 리스크를 보다 정교하게 관리하는 LCR 제도의 도입 등으로 예전처럼 중앙은행이 지준율을 자주 변경하여 시스템 전체 유동성을 거칠게 조절하지 않는 상황에서 LCR 규제와 지준 규제가 서로 보완될 수 있도록 하는 적절한 제도 설계가 필요하다. 또한 우리나라는 금리 중심의 통화정책 체계의 정착과 함께 BIS 자기자본 규제, LTV, DSR 등 여타의 실효성 있는 거시건전성 수단이 운용되고 있는 만큼 이러한 수단과 지준 제도가 가지는 보완성과 대체성에 대해서도 향후 폭넓은 논의가 필요하다.

한편, 우리나라 법정지준율의 변경은 중장기 시계에서 신중하게 접근할 필요가 있다. 이는 장기 균형 관계 및 조건부 예측 등을 활용한 분석에서 현재의 실효지준율 수준은 10년 이내 중기 시계의 장기 균형 경로에서 크게 벗어나 있지는 않다는 점에 기초한다. 다만, 장기 시계에서는 성장률의 둔화 속도, 민간 레버리지 등 거시⋅금융 여건에 따라 점진적으로 하락할 여지는 있다.