The Relationship Among Stock Markets, Banks, Economic Growth, and Industry Development

Tai-Yoo Kim, Jungwoo Shin, 김연배, 이정동 (2014) · Industrial Development of Korea: A Macroeconomic Analysis Ch. 9 · DOI ↗

1976-2005 의 94 개국 패널을 동적 패널 GMM 으로 추정해 금융 시장과 주식 시장의 발전이 경제 성장에 미치는 영향이 소득 수준에 따라 다르다 는 점을 보인다. 평균적으로는 양의 효과지만, 고소득 국가에선 금융·주식 시장의 과잉 발전 이 성장을 깎아먹는다. 단 이 음의 효과는 제조업 (real economy) 과 동반 발전 할 때 양의 효과로 뒤집힌다. 2008-2009 글로벌 금융 위기를 과잉 금융화 + 실물 경제 분리 의 결과로 설명할 수 있는 거시 증거.

RQ: 금융 시장과 주식 시장의 발전은 경제 성장에 어떤 영향을 미치는가, 그리고 그 영향은 국가의 경제 발전 단계 (저-/중-/고소득) 에 따라 달라지는가? 만약 고소득 국가에서 과잉 금융화가 성장에 음의 효과를 낸다면, 제조업과의 동반 발전이 그 효과를 reversal 할 수 있는가?
방법론: 동적 패널 GMM, Arellano-Bond GMM, Sargan 검정
데이터: 94 개국 unbalanced panel, 1976-2005. World Bank 의 소득 분류 (저-/중-/고). Penn World Table GDP, Beck et al. (2009) 의 BANK index, TURNOVER (주식 회전율), 제조업 부가가치 비중. n=1,140 (전체), n=367 (고소득 국가 부분 표본).
주요 발견: 금융 시장 (BANK) 의 평균 효과 +2.3%. 소득 분리: 저소득 −7.6% (계수), 중소득 +13.2%, 고소득 −6.1%. 주식 시장 (TURNOVER): 평균 −0.5%, 저소득 −1.3%, 중소득 +1.3%, 고소득 −0.9% (모두 1% 유의). 고소득 국가 보충 분석: 금융 × 제조업 interaction 계수 +1.1%/year (1% 유의) — 제조업과 동반 발전 시 양 효과 회복.
시사점: 중소득 국가에서 금융 자유화 의 효과가 가장 크고, 고소득 국가에선 과잉 금융화 의 위험이 크다. Ireland 같은 사례는 제조업 동반 없이 금융 시장만 키운 결과. 정책 함의: 금융 시장 발전을 실물 경제 와 분리하지 말 것.

(이 paper 는 Springer book chapter 로 raw md 에 figure asset 미수록.)

요약

금융과 경제 성장 의 30 년 literature 는 금융 시장 발전 이 평균적으로 성장에 양의 효과를 미친다는 결론으로 수렴해왔다 (King-Levine 1993, Levine-Zervos 1998, Beck-Levine 2004). 그러나 2008-2009 글로벌 금융 위기 이후 과잉 금융화 의 위험이 부상하면서, 그 평균 효과가 모든 발전 단계에서 동일하다는 가정이 흔들렸다. Rioja-Valev (2004a, J Dev Econ) 가 발전 단계별로 효과가 다르다 는 가설을 부분적으로 확인했지만, 그들은 stock market 효과는 다루지 않았다. 본 paper 는 그 빈자리를 채운다 — 94 개국 1976-2005 패널에서 bank-based 금융 발전 (BANK) 과 stock market 발전 (TURNOVER) 이 저-/중-/고소득 국가에서 어떻게 다르게 작동하는지 동시에 추정.

방법론은 동적 패널 GMM (Arellano-Bond GMM) — 첫 차분으로 unobserved 국가 효과를 제거하고, lagged 변수를 instrument 로 endogeneity 처리. instrument validity 는 Sargan 검정 로 검증. 핵심 모형 (Eq. 9.5) 은 소득 그룹 dummy (MI, HI) × 금융 변수 interaction 으로 그룹별 한계 효과 를 동시에 추정. 결과는 두 가설을 모두 확인한다 — (1) 평균 효과는 양수지만 저-/중-/고소득 그룹 사이에 부호가 뒤집힌다 (저: −, 중: +, 고: −), (2) 고소득 국가의 음 효과는 제조업 비중 × 금융 변수 interaction 을 추가하면 양으로 reversal — H1 (금융) 은 통계적으로 지지되고 H2 (주식) 는 약하게 지지. 이 결과는 금융 자유화 → 위기 위험 의 일반론 (Bonfiglioli-Mendicino 2004, Kaminsky-Reinhart 1999) 에 실물 경제와의 동반 발전 이라는 정책 처방을 추가한다.

세 가지 한계가 있다. 하나, 1976-2005 sample 이라 2008 금융 위기 이후 데이터가 직접 들어가지 않는다. 둘, 제조업 비중을 real economy 의 proxy 로 두지만, 서비스 산업의 다양한 구조 (Ireland 의 IT 서비스 vs 영국의 금융 서비스) 가 같은 manufactures 비중에서도 다른 효과를 낼 수 있다. 셋, 중진국 함정 literature 와의 직접 연결이 paper 안에선 약함 — 중소득에서 양 효과가 가장 크다 는 결과가 왜 중소득에서 가장 큰가 의 메커니즘 설명을 요청. TEMEP 내에서는 이정동 author page 의 제3기 (1) CGE 모델의 등장 과 시기적으로 정합하며, 같은 batch sibling Validation of an R&D-based computable general equilibrium model 의 R&D-CGE validation 과 한국 거시 경제 모형화 라인 의 두 축. 김연배 의 산업 분석 라인과도 sibling.

핵심 결과

소득 그룹별 한계 효과 (1% 유의 모두):

변수	저소득	중소득	고소득
BANK (금융 시장)	−7.6%	+13.2%	−6.1%
TURNOVER (주식 시장)	−1.3%	+1.3%	−0.9%

고소득 국가 보충 분석 (n=367):

변수	계수
BANK (한계 효과)	−5.1%*
BANK × Manufacture	+1.1%***
TURNOVER (한계 효과)	−4.9% (n.s.)
TURNOVER × Manufacture	+0.16% (n.s.)

(* p<0.10, *** p<0.01.)

금융 시장과 주식 시장 모두 중소득 국가 에서 가장 큰 양 효과. 발전 단계에 최적 금융 발전 이 존재한다는 가설 지지.
고소득 국가에서 금융 시장 × 제조업 비중 interaction 의 양 계수 = 제조업과 함께 발전한 금융 시장은 성장에 양 효과. H1 확인.
주식 시장 × 제조업 interaction 은 통계적으로 무의미. H2 약한 지지 — 주식 시장의 real economy 연결 은 금융 시장보다 약함.

방법론 노트

동적 패널 GMM 은 패널 데이터에서 lagged 종속변수 와 unobserved 국가 효과 의 동시 endogeneity 를 처리하기 위해 Arellano-Bond GMM 이 1991 년에 정립한 framework. 본 paper 는 그 framework 을 소득 그룹 dummy interaction 과 결합해 그룹별 한계 효과를 동시에 추정.

핵심 식 (소득 분리 모형):

y_{it} = \beta_1 y_{it-1} + \beta_2 F_{it} + \beta_{21} \mathrm{MI} \cdot F_{it} + \beta_{22} \mathrm{HI} \cdot F_{it} + \beta_3 X_{it} + u_i + \epsilon_{it}

여기서 $y_{it}$ 는 국가 i 시점 t 의 1인당 실질 GDP 로그값, $F_{it}$ 는 금융 시장 발전 지수 (BANK), $\mathrm{MI}$ 와 $\mathrm{HI}$ 는 중소득·고소득 dummy, $X_{it}$ 는 통제변수 벡터 (INFLATION·EDU·GOV·INCOME·TRADE), $u_i$ 는 국가 fixed effect, $\epsilon_{it}$ 는 idiosyncratic error.

식 첫 차분으로 $u_i$ 제거, $y_{it-1}$ 의 lagged level 을 instrument 로 사용. Sargan 검정 로 instrument validity 검증 (p > 0.05 → over-identification 기각 X). 고소득 표본 (n=367) 에선 추가로 interaction 모형 $\beta_3 \mathrm{HIF}_{it} \cdot \mathrm{Manufacture}_{it}$ 을 추가해 제조업 비중이 금융 발전의 효과를 어떻게 조절하는지 추정. 식별은 국가 간 발전 단계의 cross-sectional variation + 시점 변화 에서 — 같은 국가가 30 년에 걸쳐 중소득에서 고소득으로 이동할 때 BANK 의 한계 효과가 +13.2% 에서 −6.1% 로 부호가 뒤집히는 시점 변동 이 정체된 cross-section 차이를 통제.

연구 계보

직접 predecessor 는 King-Levine (1993, QJE) 의 Schumpeter might be right 와 Levine-Zervos (1996, World Bank Econ Rev) 의 stock market-growth 라인, Beck-Levine (2004, J Bank Finance) 의 bank + stock market + growth 패널 분석. 발전 단계 차이를 명시한 작업은 Rioja-Valev (2004a, 2004b) — 본 paper 는 그 framework 에 stock market 효과를 추가하고 제조업 동반 발전 hypothesis 를 새로 검증. 동적 패널 GMM 의 방법론적 기반은 Arellano-Bond (1991, Rev Econ Stud) 의 first-difference GMM 시리즈. 금융 자유화 → 위기 라인은 Bonfiglioli-Mendicino (2004), Kaminsky-Reinhart (1999) 의 twin crisis literature. 과잉 금융화 → 성장 음효과 라인은 Stiglitz (1985, 1993), Morck-Shleifer-Vishny (1990) 의 자산 가격 sideshow 라인. TEMEP 내에서는 이정동 author page 제3기 (1) CGE 모델의 등장 의 2014 년 시작점 인 Validation of an R&D-based computable general equilibrium model 의 R&D-CGE validation 과 sibling — 같은 한국 거시 경제 모형화 의 두 갈래. 김연배 의 산업 분석 라인의 국제 비교 확장.

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