국가발전과 사회통합을 위한 증거기반
조세 및 재정 정책 연구의 산실이 될 수 있도록 노력하겠습니다.
□ 한국조세재정연구원(원장 이영)은 2025년 11월 27일(목)『재정포럼』2025. 11월호를 발간함.
ㅇ 본 발간물은 한국조세정연구원의 대표 정기간행물로, 조세·재정·공공기관 관련 주요 이슈와 최신 동향에 대한 연구결과 및 분석을 담고 있음.
□ 김정환 부연구위원은「동적요인모형을 활용한 Nowcasting 기초: 칼만 필터와 EM 알고리즘을 중심으로」에서 나우캐스팅(Nowcasting)*의 기초를 소개하고, 추후 재정 나우캐스팅(Fiscal Nowcasting) 모형을 구축하여 조세·재정 정책 수립에 활용 가능한 기초자료를 제공함.
* Forecasting(예측, 豫測)과 달리 미래의 예측치를 찾는 것이 아니라, 데이터 관측주기에 따른 구조적인 결측치를 다른 정보를 활용하여 추정하는 것.
ㅇ 정책 당국은 실시간(또는 단기에 가까운) 지표 예측치를 근거로 경기 부양, 긴축, 위기 대응 방향을 빠르게 수정하나, 경제성장률(GDP)과 같은 주요 거시경제지표는 집계와 분석에 시간이 걸려 정책을 결정하고 수정하는 데 시차와 한계가 존재함.
- 최근에는 여러 경제·금융 데이터를 실시간 분석하여, 정부가 빠르게 경기 판단 및 재정 정책 방향을 결정할 수 있게 하는 기술이 발전하고 있음.
- 이러한 Nowcasting을 활용하면 사회적 지원, 세제 개편, 긴급 재정집행과 같은 정부의 조치가 소비, 투자, 고용 등 경제에 어떠한 영향을 미치는지 신속하게 확인하고 실시간으로 관찰할 수 있음.
ㅇ Nowcasting은 나우캐스팅은 추정 과정을 설명하기 어렵다는 한계점을 가지고 있으나, 추정치가 도출되는 기제를 면밀히 분석하여 활용한다면 정책입안자의 시급한 의사결정을 뒷받침할 정량적 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대됨.
- 추후 연구는 거시경제 이론에 기반하면서도 구조적으로 유연한 모형을 구축하는 것을 목표로 하며, 이를 통해 경제 메커니즘을 쉽게 설명하는 동시에 통계적 유의성을 확보하고자 함.
- 정교한 모형화를 통해 사회보장 기여금(Social Contributions), 부가가치세(VAT), 정부의 월별 현금 흐름 데이터 등을 활용한 연간 재정수지 비율, 정부 수입 및 지출 등에 대한 실시간 예측이 가능할 것으로 기대됨.
□ 자세한 내용은 한국조세재정연구원 홈페이지(www.kipf.re.kr) 연구발간자료에서 열람할 수 있음.