용어집 — 산업 부가가치 연구 포털

용어집

보고서 본문에서 점선 밑줄이 그어진 용어에 커서를 올리거나 눌러도 같은 설명이 나온다. 각 용어는 정식 명칭, 이름의 유래, 뜻, 예시 순서로 적었다.

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국민계정·지표

GVA

총부가가치 (Gross Value Added)

이름의 유래: 'Gross(총)'는 생산에 쓰인 고정자본의 소모분(감가상각)을 빼기 전 값이라는 뜻이고, 'Value Added(부가가치)'는 생산 과정에서 새로 더해진 가치를 뜻한다.
뜻: 산업의 산출액에서 원재료·연료·서비스 같은 중간투입액을 뺀 값이다. 모든 산업의 GVA를 더하고 순생산물세(생산물세 − 보조금)를 더하면 GDP가 된다. 이 포털의 전망값은 GVA이다.
예시: 빵집이 밀가루·전기·포장재를 600만 원어치 사서 빵을 1,000만 원어치 팔았다면 이 빵집의 부가가치는 400만 원이다.

GDP

국내총생산 (Gross Domestic Product)

이름의 유래: 'Domestic(국내)'은 생산자의 국적이 아니라 생산이 일어난 장소가 국경 안이라는 뜻이다. 외국 기업의 국내 공장 생산은 포함되고, 우리 기업의 해외 공장 생산은 빠진다.
뜻: 일정 기간 국내에서 새로 생산된 최종 재화·서비스의 시장가치 합이다. 생산 측면에서는 산업별 부가가치(GVA)의 합에 순생산물세를 더한 값이다.
예시: 본 전망의 2035년 전산업 실질부가가치 2,609조 원은 GVA 합계이므로, 같은 해 실질 GDP는 순생산물세만큼 이보다 크다.

실질부가가치

실질부가가치 (Real Value Added)

이름의 유래: '실질'은 물가 변동의 영향을 제거했다는 뜻이다. 그해 가격으로 평가한 '명목' 값과 구분한다.
뜻: 기준 연도 가격으로 평가한 부가가치로, 생산 수량의 변화만 반영한다. 이 포털은 한국은행 공표 기준인 2020년 연쇄가격 실질값을 쓴다.
예시: 반도체 가격이 30% 떨어진 해에 생산량이 10% 늘었다면 명목 부가가치는 줄어들 수 있지만 실질부가가치는 늘어난다.
관련: annual-timeseries-story.html

연쇄가격

연쇄가중 실질값 (Chain-linked Volume Measure)

이름의 유래: 해마다 직전 연도 가격을 가중치로 한 성장률을 구한 뒤, 이 연간 지수를 곱해 기준 연도까지 연쇄(chain)로 이어 붙인다는 데서 이름이 왔다.
뜻: 가중치를 매년 갱신해 상대가격이 크게 변하는 산업(예: 반도체)의 성장이 과장되지 않게 한다. 대신 가법성이 성립하지 않아, 산업별 실질값을 더해도 전체 실질값과 정확히 같지 않다.
예시: 2020년 연쇄가격 기준 36개 산업 실질값을 단순 합산하면 공표 실질값과 차이가 난다. 이 포털의 재현 방식은 그 오차를 7.65%에서 0.23%로 줄였다.
관련: chain-linking-story.html

가법성

가법성 (Additivity)

이름의 유래: 구성 요소를 더한(加法) 값이 전체와 일치하는 성질이라는 뜻이다.
뜻: 명목값과 고정가중 실질값은 산업별 합이 전체와 같지만, 연쇄가중 실질값은 그렇지 않다. 산업 합계와 총량을 맞추는 정합화가 필요한 이유이다.
예시: 농림어업·제조업·서비스업 실질값의 합이 전산업 실질값보다 0.5% 작다면, 그 차이는 연쇄가중에서 생긴 비가법 오차이다.
관련: reconstruction-method.html

%p

퍼센트포인트 (percentage point)

이름의 유래: 백분율(%) 사이의 차이를 나타내는 단위(point)라는 뜻이다.
뜻: 두 비율의 차이를 나타낸다. 비율이 몇 % 변했는지와는 다른 개념이다.
예시: 성장률이 1.82%에서 2.14%로 오르면 0.32%p 높아진 것이며, 비율로 보면 약 18% 높아진 것이다.

연평균 증가율

연평균 증가율 (Compound Annual Growth Rate, CAGR)

이름의 유래: 복리(Compound)로 계산한 연간(Annual) 성장률(Growth Rate)이라는 뜻이다.
뜻: 시작값에서 끝값까지 매년 같은 비율로 늘었다고 볼 때의 연간 증가율이다. (끝값 / 시작값)^(1/연수) − 1로 계산한다.
예시: 2025년 2,178조 원이 2035년 2,609조 원이 되면 (2,609 / 2,178)^(1/10) − 1 ≈ 1.82%이다.

거시모형

BOKDPM

한국은행 동태예측모형 (Bank of Korea Dynamic Projection Model)

이름의 유래: 한국은행(BOK)이 경제 전망(Projection)에 쓰는 동태(Dynamic) 모형이라는 뜻이다. 시간에 따라 변수들이 서로 영향을 주고받는 경로를 계산한다.
뜻: 산출갭·인플레이션·금리·환율·실업을 연결한 70개 방정식의 거시모형이다. 이 연구에서는 2000–2025년 자료로 다시 추정해, 시나리오별 거시경로와 산업모형 외생변수를 만드는 엔진으로 쓴다.
예시: 유가 충격을 넣으면 2026–2028년 인플레이션·정책금리·실질금리 경로가 계산되고, 그 값이 산업모형의 외생변수로 전달된다.
관련: bokdpm-explained.html

DSGE

동태확률일반균형 모형 (Dynamic Stochastic General Equilibrium)

이름의 유래: 시간에 따른 변화(동태, Dynamic), 무작위 충격(확률, Stochastic), 모든 시장이 동시에 균형을 이루는 구조(일반균형, General Equilibrium)를 함께 다룬다는 세 성질을 이름에 담았다.
뜻: 가계·기업·중앙은행의 최적 행동에서 도출한 방정식으로 경제 전체를 묘사하는 거시모형이다. BOKDPM은 이 계열의 모형을 전망용으로 단순화한 형태이다.
예시: 해외수요 충격으로 수출이 줄면 산출갭이 낮아지고, 중앙은행이 금리를 내리며, 환율이 반응하는 과정이 한 체계 안에서 동시에 결정된다.
관련: dsge-scenario-design.html

S1–S5

거시 시나리오 S1–S5 (Scenario 1–5)

이름의 유래: S는 Scenario의 머리글자이다. 미래를 하나의 값으로 예측하지 않고, 가정이 다른 여러 경로를 나란히 제시한다는 뜻이다.
뜻: 인구 전망(저·중·고)과 해외수요·유가·교역비용·내수 충격을 조합해 BOKDPM으로 만든 다섯 거시경로이다. S1이 기준 시나리오이다.
예시: 같은 반도체 산업이라도 해외수요 가정이 다른 시나리오에서는 2035년 부가가치가 다르게 전망된다.
관련: dsge-scenario-design.html

산출갭

산출갭 (Output Gap)

이름의 유래: 실제 산출과 잠재 산출 사이의 틈(gap)이라는 뜻이다.
뜻: (실제 GDP − 잠재 GDP) / 잠재 GDP이다. 양수이면 경기가 잠재 수준보다 과열되었고, 음수이면 침체되었다는 뜻이다. 직접 관측되지 않아 상태공간모형으로 추정한다.
예시: 잠재 GDP가 100인데 실제 GDP가 98이면 산출갭은 −2%이다.
관련: is-curve.html

실업갭

실업갭 (Unemployment Gap)

이름의 유래: 실제 실업률과 자연실업률의 차이(gap)라는 뜻이다.
뜻: 실업률 − 자연실업률이다. 양수이면 노동시장이 느슨하다는 뜻이다. BOKDPM에서는 오쿤식으로 산출갭과 연결된다.
예시: 실업률이 4.0%이고 자연실업률이 3.5%이면 실업갭은 +0.5%p이다.
관련: okun.html

잠재변수

잠재변수 (Latent Variable)

이름의 유래: 겉으로 드러나지 않고 숨어(潛) 있는 변수라는 뜻이다.
뜻: 직접 관측되지 않아 모형과 관측자료로 추정해야 하는 변수이다. 산출갭·자연실업률·중립금리가 대표적이다.
예시: BOKDPM의 50개 잠재변수는 관측 20변수와 칼만 스무딩으로 추정한다.
관련: bokdpm-50-variables-v2.html

정상상태

정상상태 (Steady State)

이름의 유래: 충격이 없을 때 변수들이 더 이상 변하지 않고 머무는 상태(state)라는 뜻으로, 동태 모형의 장기 균형을 가리킨다.
뜻: 충격이 사라진 뒤 모형의 변수가 수렴하는 장기 값이다. BOKDPM에서는 잠재성장률·물가목표·중립금리·유가 상승률 같은 정상상태 파라미터가 기준선의 장기 수준을 정하며, 베이지언 추정으로 정해지지 않는다. 2026-10 정비에서 13개를 공식 추정·목표치와 최근 10년(2016–2025년) 평균으로 바꾸었다.
예시: 정상상태 13개를 바꾸자 기준선의 2035년 실질GDP 성장률은 4.34%에서 1.82%로, 두바이유는 배럴당 163달러에서 79달러로 낮아졌다.
관련: report-gva/s3-macro/

잠재성장률

잠재성장률 (Potential Growth Rate)

이름의 유래: 물가 상승 압력 없이 노동·자본을 정상적으로 활용할 때 달성할 수 있는(잠재된) 산출의 증가율이라는 뜻이다.
뜻: 노동·자본·생산성의 추세로 정해지는 중장기 성장률이다. 직접 관측되지 않아 모형으로 추정한다. 본 연구는 한국은행 추정치(2025–2029년 연평균 1.8%)를 BOKDPM 장기값과 산업모형 드리프트 재설정의 기준으로 쓴다.
예시: 잠재성장률 가정을 1.5%, 1.8%, 2.0%로 두면 기준 시나리오의 2025–2035년 연평균 전망은 각각 1.68%, 1.82%, 1.91%이다.
관련: report-gva/s3-macro/

실질금리

실질금리 (Real Interest Rate)

이름의 유래: 명목금리에서 물가상승률을 빼, 물가를 감안한 '실질' 차입 부담을 나타낸다는 뜻이다. 피셔(I. Fisher)의 관계식에서 왔다.
뜻: 실질금리 ≈ 명목금리 − 기대인플레이션이다. 이 연구의 외생 실질금리는 회사채(3년, AA−) 수익률에서 전년동기 소비자물가 상승률을 뺀 값이며, 산업모형에는 1차 차분으로 들어간다(2026-10 정비). 이전 판은 수준으로 넣어, 실질금리와 성장률이 함께 낮아진 과거의 추세가 양(+)의 계수로 나타나 전망을 크게 움직였다.
예시: 회사채 수익률이 3.3%이고 전년동기 물가상승률이 2.1%이면 실질금리는 1.2%이다. 차분 투입에서는 실질금리가 움직이는 분기에만 효과가 나타난다.
관련: real-rate.html

실질환율

실질환율 (Real Exchange Rate)

이름의 유래: 명목환율에 두 나라의 물가 차이를 반영해 '실질' 구매력을 비교한다는 뜻이다.
뜻: 실질환율 = 명목환율 × 해외물가 / 국내물가이다. 값이 오르면 원화가 실질적으로 약해져 수출품의 가격 경쟁력이 높아진다.
예시: 원/달러 명목환율이 그대로인데 국내 물가만 3% 오르면 실질환율은 약 3% 내려간다(원화 실질 절상).
관련: uip-curve.html

필립스곡선

필립스곡선 (Phillips Curve)

이름의 유래: 뉴질랜드 출신 경제학자 필립스(A. W. Phillips)가 1958년 영국의 임금상승률과 실업률 사이의 역관계를 보고한 데서 이름이 왔다.
뜻: BOKDPM의 필립스곡선은 인플레이션을 기대인플레이션·과거 인플레이션·산출갭으로 설명한다. 산출갭이 양수이면 물가 상승 압력이 생긴다.
예시: 다른 조건이 같을 때 산출갭이 +1%가 되면 인플레이션은 산출갭 계수만큼 높아진다.
관련: phillips-curve.html

테일러준칙

테일러준칙 (Taylor Rule)

이름의 유래: 스탠퍼드대 테일러(J. B. Taylor)가 1993년 미국 연준의 금리 결정을 간단한 식으로 요약한 데서 이름이 왔다.
뜻: 정책금리를 중립금리, 인플레이션의 목표 이탈, 산출갭에 반응하도록 정하는 규칙이다.
예시: 테일러의 원래 식은 정책금리 = 2% + 인플레이션 + 0.5 × (인플레이션 − 2%) + 0.5 × 산출갭이다. 인플레이션 3%, 산출갭 +1%이면 2 + 3 + 0.5 + 0.5 = 6%가 된다.
관련: taylor-rule.html

UIP

유위험 이자율평가 (Uncovered Interest Parity)

이름의 유래: 환위험을 선물환 계약으로 '덮지(cover)' 않은 상태의 이자율 평형이라는 뜻이다. 선물환으로 위험을 없앤 경우는 무위험(커버된) 이자율평가라 한다.
뜻: 두 나라의 금리 차이가 기대 환율 변화율과 같아지도록 환율이 움직인다는 관계이다. BOKDPM은 실질금리갭·산출갭을 더한 실질환율갭 식으로 쓴다.
예시: 국내 금리가 미국보다 1%p 높으면, 앞으로 원화가 연 1% 정도 약해진다고 예상할 때 두 나라 투자 수익이 같아진다.
관련: uip-curve.html

오쿤의 법칙

오쿤의 법칙 (Okun's Law)

이름의 유래: 미국 경제학자 오쿤(A. Okun)이 1962년 산출과 실업률 사이의 경험적 관계를 보고한 데서 이름이 왔다.
뜻: 산출갭이 커지면 실업갭이 줄어드는 반대 방향의 관계이다. BOKDPM은 실업갭을 과거 실업갭과 산출갭으로 설명한다.
예시: 오쿤의 원래 추정은 미국에서 실업률이 1%p 낮아질 때 산출이 약 3% 늘어난다는 것이었다.
관련: okun.html

IS곡선

IS곡선 (Investment–Saving Curve)

이름의 유래: 투자(Investment)와 저축(Saving)이 같아지는 생산물시장의 균형을 나타낸다는 뜻이다. 힉스(J. Hicks)가 1937년 케인스 이론을 정리하며 썼다.
뜻: BOKDPM의 IS곡선은 산출갭을 과거·기대 산출갭, 실질금리갭, 실질환율갭, 해외 산출갭으로 설명한다. 실질금리가 오르면 산출갭이 줄어든다.
예시: 다른 조건이 같을 때 실질금리갭이 +1%p가 되면 산출갭은 실질금리 계수만큼 낮아진다.
관련: is-curve.html

Fair–Taylor

페어–테일러 해법 (Fair–Taylor Method)

이름의 유래: 페어(R. Fair)와 테일러(J. B. Taylor)가 1983년 제안한 해법이라 두 사람의 이름이 붙었다.
뜻: 미래 기대값이 들어간 모형을 풀 때, 기대 경로를 먼저 가정하고 모형을 풀어 나온 경로로 기대를 갱신하는 계산을 수렴할 때까지 반복한다.
예시: BOKDPM 시뮬레이터는 70개 방정식 전체를 이 방법으로 동시에 푼다.
관련: bokdpm-simulator.html

Kilian 분해

킬리안 유가충격 분해 (Kilian, 2009)

이름의 유래: 킬리안(L. Kilian)이 2009년 American Economic Review 논문에서 제안한 구조 VAR 식별 방법이라 이름이 붙었다.
뜻: 원유 생산량·세계 실물경기·실질유가로 구조 VAR를 세워 유가 변동을 원유 공급 충격, 세계 총수요 충격, 원유 특유 수요(예비적 수요) 충격으로 나눈다.
예시: 유가 상승이 세계 경기 호황(수요 충격) 때문이면 산업 생산과 함께 움직이고, 산유국 감산(공급 충격) 때문이면 산업 생산을 줄인다. 두 경우를 구분해야 유가 계수의 부호를 바르게 해석할 수 있다.
관련: oil-deepdive.html

공행

공행 (Co-movement)

이름의 유래: 함께(共) 움직인다(行)는 뜻이다.
뜻: 두 변수가 같은 방향으로 움직이는 통계적 관계로, 인과관계를 뜻하지 않는다.
예시: 산업모형의 유가 계수가 양수라는 것은 유가 상승이 생산을 늘린다는 뜻이 아니라, 세계 경기 호황기에 유가와 생산이 함께 올랐다는 공행일 수 있다.
관련: oil-deepdive.html

계량·통계

VAR

벡터자기회귀 모형 (Vector AutoRegression)

이름의 유래: 여러 변수를 한 벡터(Vector)로 묶고, 각 변수를 자기 자신과 다른 변수들의 과거값으로 회귀(AutoRegression, 자기회귀)한다는 뜻이다. 심스(C. Sims)가 1980년 거시경제 분석에 도입했다.
뜻: 경제이론으로 제약을 두지 않고 변수 간 동태적 상호작용을 자료에서 추정하는 모형이다.
예시: 반도체 성장률을 지난 분기의 반도체·전자부품·기계장비 성장률로 설명하고, 기계장비 성장률도 같은 방식으로 설명한다.
관련: var-varx-story.html

VARX

외생변수를 포함한 벡터자기회귀 모형 (VAR with eXogenous variables)

이름의 유래: VAR 뒤의 X는 모형 밖에서 값이 주어지는 외생(eXogenous) 변수를 뜻한다.
뜻: 산업 성장률 VAR에 유가·세계수요·실질금리·실질환율·취업자 수·국내 경기 6종을 외생변수로 더한 모형이다. 시나리오별 외생 경로를 넣으면 산업 전망이 그에 맞게 달라진다.
예시: 기준 시나리오와 유가 가정이 다른 시나리오의 경로를 각각 넣으면 석유정제업 전망이 달라지고, 그 차이가 유가 가정의 효과이다.
관련: var-varx-story.html

베이지언 VARX

베이지언 벡터자기회귀 모형 (Bayesian VAR; 외생변수를 포함하면 BVARX)

이름의 유래: 계수에 사전분포를 두고 베이즈 정리(T. Bayes, 18세기)로 자료와 결합해 추정한다는 뜻이다.
뜻: 산업 수가 많으면 추정할 계수가 표본보다 많아진다. 사전분포로 계수를 0 근처로 규제해 과적합을 막는다.
예시: 62개 산업 VAR에 1기 시차만 넣어도 계수가 62 × 62 = 3,844개인데 분기 표본은 104개뿐이다. 사전분포 없이는 추정이 불안정하다.
관련: methodology-priors.html

VECM

벡터오차수정모형 (Vector Error Correction Model)

이름의 유래: 변수들이 장기 균형 관계에서 벗어난 정도(오차, Error)를 다음 기에 바로잡는(수정, Correction) 항을 포함한다는 뜻이다.
뜻: 공적분 관계가 있는 수준 변수에 쓰는 VAR의 변형으로, 장기 관계와 단기 동학을 함께 추정한다. 이 연구의 12개 옵션 가운데 한 명세이다.
예시: 제조업과 도소매업 부가가치가 장기적으로 함께 움직일 때, 한 분기 제조업이 크게 앞서면 다음 분기에 그 격차가 일부 줄어드는 움직임을 오차수정항이 잡아낸다.
관련: var-varx-story.html

미네소타 사전분포

미네소타 사전분포 (Minnesota prior, Litterman prior)

이름의 유래: 1980년대 미네소타 대학과 미니애폴리스 연방준비은행의 리터먼(R. Litterman)·심스(C. Sims) 등이 제안해 그 지역 이름이 붙었다.
뜻: 각 변수는 자기 과거값을 중심으로 움직이고, 다른 변수의 계수와 먼 시차의 계수는 0에 가깝다고 보는 사전분포이다. 시차가 길수록 0으로 더 강하게 규제한다.
예시: 반도체 식에서 '반도체 1기 전' 계수는 느슨하게 두고, '농업 4기 전' 계수는 0 근처로 강하게 묶는다.
관련: methodology-priors.html

산업연관표 사전분포

산업연관표 사전분포 (Input–Output prior)

이름의 유래: 산업연관표의 산업 간 거래 구조를 사전 정보로 쓴다는 뜻이다.
뜻: 산업연관표의 생산유발계수(한 산업의 수요가 다른 산업 생산을 직간접으로 유발하는 정도)가 큰 산업 쌍의 계수는 덜 규제하고, 연계가 거의 없는 쌍의 계수는 0으로 강하게 규제한다. 미네소타 사전분포가 산업 간 차이를 두지 않는 한계를 보완한다.
예시: 자동차 식에서 1차 금속·전자부품 계수는 느슨하게 두고, 교육서비스 계수는 0으로 강하게 묶는다.
관련: methodology-priors.html

사전분포

사전분포·사후분포 (Prior / Posterior Distribution)

이름의 유래: 자료를 보기 전(prior)의 믿음과 자료를 본 후(posterior)의 믿음이라는 뜻이다.
뜻: 베이즈 정리에 따라 사후분포는 사전분포와 우도(자료가 주는 정보)의 곱에 비례한다. 자료가 많을수록 사후분포는 사전분포에서 자료 쪽으로 이동한다.
예시: 테일러준칙의 인플레이션 반응계수에 평균 1.5의 사전분포를 두고 2000–2025년 자료를 반영하면, 사후평균이 자료가 지지하는 값 쪽으로 옮겨 간다.
관련: bokdpm-priors-posteriors.html

우도

우도 (Likelihood)

이름의 유래: '그럴듯한 정도(尤度)'라는 뜻의 번역어이다. 피셔(R. A. Fisher)가 1920년대에 정식화했다.
뜻: 모수 값이 주어졌을 때 실제 관측자료가 나타날 확률(밀도)을 모수의 함수로 본 것이다. 우도의 형태(오차 분포 등)는 분석자가 정하는 가정이다.
예시: 동전을 10번 던져 앞면이 7번 나왔다면, 앞면 확률 0.7에서의 우도가 0.5에서의 우도보다 크다.

MCMC

마르코프 연쇄 몬테카를로 (Markov Chain Monte Carlo)

이름의 유래: 직전 값에만 의존해 다음 값을 정하는 확률과정인 마르코프 연쇄(A. Markov, 러시아 수학자)와, 난수를 이용한 모의실험을 뜻하는 몬테카를로(모나코의 도시 이름)를 결합한 방법이라는 뜻이다.
뜻: 사후분포를 수식으로 구하기 어려울 때, 그 분포를 따르는 표본을 대량으로 생성해 평균·구간 등을 계산하는 방법이다.
예시: 계수 하나에 대해 표본 10만 개를 생성한 뒤, 표본 평균을 사후평균으로, 하위 5%·상위 5% 값을 90% 신용구간의 양 끝으로 보고한다.
관련: bokdpm-picturebook.html

메트로폴리스–헤이스팅스

메트로폴리스–헤이스팅스 알고리즘 (Metropolis–Hastings)

이름의 유래: 메트로폴리스(N. Metropolis) 등이 1953년 물리학 계산을 위해 제안하고, 헤이스팅스(W. K. Hastings)가 1970년 일반화했다.
뜻: 현재 값 근처에서 후보 값을 뽑아, 후보의 사후밀도가 높으면 채택하고 낮으면 밀도 비율만큼의 확률로 채택하는 MCMC 알고리즘이다. BOKDPM 추정에 썼다.
예시: 채택률이 20–40%가 되도록 후보를 뽑는 폭을 조정한다. 채택률이 지나치게 높으면 폭이 좁아 분포 전체를 덮는 데 오래 걸리고, 지나치게 낮으면 후보 대부분이 버려진다.
관련: bokdpm-picturebook.html

신용구간

신용구간 (Credible Interval)

이름의 유래: 베이지언 추정에서 모수가 그 구간 안에 있다고 믿을 수 있는(credible) 확률을 나타낸다는 뜻이다.
뜻: 사후분포에서 확률 90%(또는 95%)를 담는 구간이다. 반복 표본에서의 성질로 정의되는 빈도주의의 신뢰구간과 해석이 다르다.
예시: 어떤 계수의 90% 신용구간이 [0.2, 0.8]이면, 자료와 사전분포를 반영했을 때 계수가 그 범위에 있을 확률이 90%라는 뜻이다.
관련: bokdpm-priors-posteriors.html

칼만 스무딩

칼만 스무딩 (Kalman Smoothing)

이름의 유래: 상태공간모형의 추정 알고리즘을 1960년에 발표한 칼만(R. E. Kálmán)의 이름을 땄다. 필터(filter)는 그 시점까지의 자료로, 스무딩(smoothing)은 전체 표본 자료로 각 시점의 상태를 추정한다.
뜻: 산출갭처럼 직접 관측되지 않는 변수를 관측자료로 추정한다. 산업모형에 들어가는 외생변수의 과거값은 BOKDPM의 스무딩 결과이다.
예시: 2020년 2분기 산출갭을 추정할 때, 필터는 2020년 2분기까지의 자료만 쓰고 스무딩은 2025년까지의 자료를 모두 반영한다.
관련: bokdpm-explained.html

상태공간모형

상태공간모형 (State-Space Model)

이름의 유래: 직접 보이지 않는 '상태(state)' 변수들이 시간에 따라 움직이는 공간을 정의한다는 뜻이다.
뜻: 상태방정식(잠재변수가 어떻게 변하는가)과 관측방정식(관측값이 상태와 어떻게 연결되는가) 두 식으로 이루어진다.
예시: 월별 부가가치를 상태로, 분기 부가가치를 관측으로 두면 '세 달의 합 = 분기값'이라는 관측방정식으로 월별 값을 추정할 수 있다.
관련: gva-70-story.html

단위근

단위근 (Unit Root)

이름의 유래: 시계열 특성방정식의 근이 1(단위, unit)이라는 뜻이다.
뜻: 충격의 효과가 사라지지 않고 누적되어 평균으로 돌아오지 않는 시계열(비정상 시계열)의 성질이다. ADF·KPSS 등으로 검정하며, 단위근이 있으면 차분하거나 공적분 관계를 이용한다.
예시: 실질 GDP 수준은 단위근이 있어 큰 충격 뒤 이전 추세로 돌아오지 않는다. 로그차분한 성장률은 대체로 정상 시계열이다.
관련: learn-hub.html

ADF 검정

보강된 디키–풀러 검정 (Augmented Dickey–Fuller test)

이름의 유래: 디키(D. Dickey)와 풀러(W. Fuller)가 1979년 제안한 단위근 검정에 시차 차분항을 보강(Augmented)한 형태라는 뜻이다.
뜻: 귀무가설은 '단위근이 있다'이다. 검정통계량이 임계값보다 작으면(더 음수이면) 단위근을 기각하고 정상 시계열로 본다.
예시: 산업 부가가치의 로그 수준은 대체로 단위근을 기각하지 못하고, 로그차분은 기각한다.
관련: learn-hub.html

공적분

공적분 (Cointegration)

이름의 유래: 각각은 단위근이 있는 적분된(integrated) 시계열이지만 함께(co) 묶으면 정상이 된다는 뜻이다. 엥글(R. Engle)과 그레인저(C. Granger)가 정식화해 2003년 노벨경제학상을 받았다.
뜻: 개별로는 추세를 따라 떠돌지만 둘 사이의 선형결합은 일정한 범위 안에 머무는 장기 균형 관계이다.
예시: 가계 소득과 소비는 각각 꾸준히 늘지만, 소비/소득 비율은 장기적으로 일정한 범위에 머문다.
관련: learn-hub.html

로그차분

로그차분 (Log Difference)

이름의 유래: 변수에 자연로그를 취한 뒤 이웃한 시점끼리 뺀다(차분)는 뜻이다.
뜻: 로그차분은 변화가 작을 때 성장률과 거의 같다. 단위근이 있는 수준 변수를 정상 시계열로 바꾸는 데 쓴다.
예시: 부가가치가 100에서 102로 늘면 ln(102) − ln(100) ≈ 0.0198로, 성장률 2%와 거의 같다.

계절조정

계절조정 (Seasonal Adjustment, X-13ARIMA-SEATS)

이름의 유래: 해마다 같은 시기에 반복되는 계절 변동을 조정해 없앤다는 뜻이다. X-13ARIMA-SEATS는 미국 센서스국 X-11 계열의 후속판에 ARIMA 모형과 스페인 중앙은행이 개발한 SEATS(Signal Extraction in ARIMA Time Series)를 결합한 프로그램이다.
뜻: 명절·기후·영업일수처럼 매년 되풀이되는 요인을 제거해, 분기·월 사이의 실제 경기 흐름을 비교할 수 있게 한다.
예시: 건설업 부가가치는 겨울이 낀 1분기에 매년 낮다. 계절조정을 하면 이 반복 패턴이 빠져 전기 대비 변화를 해석할 수 있다.

드리프트

드리프트 (Drift)

이름의 유래: 외부 요인 없이도 일정한 방향으로 움직여 가는(drift) 성분이라는 뜻이다.
뜻: 시계열 모형의 상수항이 만드는 평균적인 추세 성장이다. SHAP 분해에서 동학·외생 효과를 뺀 기본 성장분이다. 2026-10 정비에서는 산업 합계의 장기 성장률이 잠재성장률(1.8%)과 같아지도록 모든 산업의 드리프트를 같은 폭(연 1.52%p) 낮추었다(드리프트 재설정).
예시: 드리프트가 분기 0.5%인 산업은 다른 요인이 없을 때 연 약 2% 성장한다(1.005⁴ − 1 ≈ 2.0%).
관련: shap-methodology.html

SHAP

섀플리 가법 설명 (SHapley Additive exPlanations)

이름의 유래: 게임이론에서 협력의 성과를 참여자의 기여에 따라 나누는 섀플리 값(L. Shapley, 2012년 노벨경제학상)을, 예측값을 요인별 기여의 합(가법, Additive)으로 설명하는 데 쓴다는 뜻이다.
뜻: 산업별 10년 전망을 드리프트(추세)·동학(산업 간 상호작용)·외생 6종의 기여로 나눈다. 선형모형에서는 외생 기여가 '계수 × 외생 경로'로 계산된다.
예시: 어느 산업의 전망 성장률 가운데 몇 %p가 유가에서, 몇 %p가 실질금리에서 왔는지를 나누어 보여준다.
관련: shap-methodology.html

팬차트

팬차트 (Fan Chart)

이름의 유래: 불확실성 구간이 시간이 갈수록 부채(fan) 모양으로 넓어지는 데서 이름이 왔다. 영란은행이 1996년 인플레이션 보고서에서 처음 썼다.
뜻: 전망의 중심 경로와 함께 확률 구간을 색의 농도로 겹쳐 그린 그림이다.
예시: 산업 전망의 90% 구간은 2026년보다 2035년에 더 넓다.
관련: industry-scenario/index.html

HP 필터

호드릭–프레스콧 필터 (Hodrick–Prescott Filter)

이름의 유래: 경제학자 호드릭(R. Hodrick)과 프레스콧(E. Prescott)이 경기변동 연구에 쓰며 널리 알려져 두 사람의 이름이 붙었다.
뜻: 시계열을 매끄러운 추세와 그 주위의 변동으로 나눈다. 추세가 자료에 가깝게 붙는 정도와 추세가 휘는 정도 사이의 균형을 평활 모수 λ로 정하며, 분기 자료에는 관례적으로 1600을 쓴다. 표본 끝부분의 추세는 새 자료가 들어오면 바뀔 수 있다(Hamilton, 2018).
예시: AI 확산 총량 지수에 λ = 1600의 HP 필터를 적용하면 2015–2025년의 꾸준한 상승이 추세가 되고, 2019년 말의 급등과 2022년의 정체가 추세 위아래의 변동으로 남는다.

포함–배제 원리

포함–배제 원리 (Inclusion–Exclusion Principle)

이름의 유래: 두 집합의 합집합 크기를 셀 때 각각을 포함(더하기)한 뒤 두 번 센 교집합을 배제(빼기)한다는 계산 규칙의 이름이다.
뜻: |A ∩ B| = |A| + |B| − |A ∪ B|. 특허 검색 도구가 'A 또는 B'의 정확한 건수는 주지만 'A 그리고 B'는 주지 않을 때, 세 번의 정확 건수로 교집합을 구할 수 있다.
예시: 2020–2025년 5개국 특허에서 G06N은 1,143,384건, G05B는 252,352건, 둘 중 하나라도 해당하는 특허는 1,374,820건이다. 따라서 둘 다 해당하는 특허는 1,143,384 + 252,352 − 1,374,820 = 20,916건이다.
관련: report-ai/s4b-alt/

경험적 베이즈

경험적 베이즈 (Empirical Bayes)

이름의 유래: 사전분포의 모수를 분석자가 미리 정하지 않고 자료(경험)에서 추정한다는 점에서 '경험적'이라는 수식어가 붙었다.
뜻: 여러 단위(산업)의 계수에 공통 사전분포를 두고, 그 사전분포의 평균·분산을 전체 자료로 추정한 뒤 각 단위의 사후평균을 구한다. 자료가 적은 단위일수록 사후평균이 공통 평균 쪽으로 당겨진다.
예시: 대안 2는 산업별 AI 계수의 사전평균을 '공통 척도 β × 설문 강도'로 두고 β를 62개 산업 자료로 추정하였다. β는 0.08(t = 0.90)로 추정되었다.
관련: report-ai/s4b-alt/

계층 사전분포

계층 사전분포 (Hierarchical Prior)

이름의 유래: 계수가 상위 분포에서 나오고, 그 상위 분포의 모수가 다시 분포를 갖는 층(계층) 구조라는 뜻이다.
뜻: 산업별 계수 = 공통 부분 + 산업 고유 부분으로 보고, 산업 고유 부분의 분산 τ²을 자료로 추정한다. τ²이 0으로 추정되면 산업 간 차이가 추정 오차만으로 설명된다는 뜻이며, 사후평균은 공통 부분과 같아진다.
예시: 대안 2의 계층 사양에서 τ²은 0으로 추정되어, 설문 표본오차만 쓴 사양과 결과가 같았다.

장기 반응

장기 반응·장기 배수 (Long-run Response / Multiplier)

이름의 유래: 충격이 계속될 때 모형의 동학이 다 작동한 뒤(장기) 남는 효과의 크기라는 뜻이다.
뜻: 차분 VAR에서 매 분기 같은 크기의 충격 γ가 계속 들어오면, 성장률은 결국 (I − ΣA)⁻¹γ만큼 바뀐다. 이 행렬을 장기 배수라 한다. 대안 1은 설문이 묻는 누적 영향을 이 장기 반응에 맞추고 당기 계수를 역산한다.
예시: 설문상 정보통신의 AI 영향이 건설의 1.5배라면, 장기 반응 기준 사양에서는 산업모형의 동학을 거친 뒤에도 두 산업의 장기 효과 비율이 1.5배로 유지된다.
관련: report-ai/s4b-alt/

축약형

축약형 (Reduced Form)

이름의 유래: 구조 방정식(경제 주체의 행동을 나타내는 식)을 풀어 각 변수를 과거값과 외생변수만으로 나타낸, 줄인(축약한) 형태라는 뜻이다.
뜻: 축약형 VAR의 계수는 변수들이 과거에 함께 움직인 통계적 관계를 요약할 뿐, 어떤 경로로 영향을 주는지는 말하지 않는다. 그래서 전망에는 쓸 수 있어도 영구적인 충격의 전파 경로로 해석하기는 어렵다.
예시: 산업모형에서 부동산업 성장률의 시차가 운수업 식에 음(−)의 계수를 갖는 것은, 부동산 생산이 운수를 줄인다는 뜻이 아니라 두 산업의 성장률이 경기 국면에서 반대로 움직여 왔다는 뜻이다.

산업·분류

산업연관표

산업연관표 (Input–Output Table)

이름의 유래: 산업 사이의 투입(Input)과 산출(Output) 거래를 표로 정리했다는 뜻이다. 레온티예프(W. Leontief)가 체계화해 1973년 노벨경제학상을 받았다.
뜻: 각 산업이 생산에 쓴 다른 산업의 재화·서비스(중간투입)와 생산물의 판매처를 행렬로 기록한 표이다. 한국은행이 5년마다 실측표를, 그 사이 연도에는 연장표를 공표한다.
예시: 자동차 산업 열을 보면 철강·타이어·전자부품을 얼마나 투입했는지, 자동차 행을 보면 생산물이 가계·수출·다른 산업으로 얼마나 팔렸는지 알 수 있다.
관련: annual-timeseries-story.html

후방연쇄

후방연쇄효과 (Backward Linkage)

이름의 유래: 생산 흐름의 뒤쪽, 곧 원재료를 공급하는 쪽으로 효과가 퍼진다는 뜻이다. 반대 방향은 전방연쇄라 한다.
뜻: 한 산업의 생산이 1단위 늘 때 그 산업에 중간재를 공급하는 산업들의 생산이 함께 늘어나는 정도이다. 산업연관표 사전분포의 근거가 된다.
예시: 자동차 생산이 늘면 철강·타이어·전자부품 생산도 늘어난다.
관련: var-varx-story.html

외생변수

외생변수 (Exogenous Variable)

이름의 유래: 그리스어 exo(밖)와 genēs(생겨난)를 합친 말로, 값이 모형 밖에서 정해진다는 뜻이다. 모형 안에서 결정되는 내생변수와 구분한다.
뜻: 이 연구의 산업모형 외생 6종은 유가·세계수요·실질금리·실질환율·취업자 수·국내 경기이다. 과거값은 BOKDPM이 관측·추정한 값, 미래값은 시나리오 경로이다.
예시: 산업모형은 유가를 설명하지 않고 주어진 값으로 받아, 유가가 오를 때 산업 성장률이 어떻게 함께 움직이는지만 추정한다.
관련: exog-deepdive.html

분화

분화 (Carve-out)

이름의 유래: 영어 carve out은 큰 덩어리에서 일부를 도려낸다는 뜻이다.
뜻: 62분류 모산업에서 반도체·이차전지·신재생에너지·조선·철강·택배·건물건설·토목건설을 산업연관표 상품 비중으로 떼어내 69분류를 만든다. 떼어내고 남은 부분은 원래 산업으로 남는다.
예시: 62분류의 건설업은 69분류에서 건물건설과 토목건설 두 산업으로 나뉜다.
관련: industry-split-proposal.html

62분류

62개 산업 분류

이름의 유래: 한국고용정보원 중장기 인력수급전망에서 쓰는 산업 단위의 개수에서 이름이 왔다.
뜻: 한국은행 국민계정 36개 산업을 산업연관표 비중으로 더 잘게 나눈 62개 산업이다. 69분류는 여기서 신산업 7개 분야를 분화한 것이다.
예시: 정보통신 분야는 62분류에서 출판·영상·방송·통신·컴퓨터 프로그래밍·정보서비스 6개 산업으로 나뉘어 있다.
관련: industry36-to-69-story.html

KSIC

한국표준산업분류 (Korean Standard Industrial Classification)

이름의 유래: 국내 산업 통계의 표준(Standard) 분류라는 뜻이다. 유엔 국제표준산업분류(ISIC)를 바탕으로 한다.
뜻: 통계청이 고시하는 산업 분류로 대분류(알파벳)·중분류(2자리)·소분류·세분류·세세분류의 위계를 가진다. AI 수용도조사 사업체의 업종도 이 코드로 기록된다.
예시: 제조업은 대분류 C이고, 반도체 제조업은 그 아래 중분류 26(전자부품·컴퓨터·영상·음향·통신장비 제조업)에 속한다.
관련: industry-7axis-crosswalk.html

크로스워크

분류 대응표 (Crosswalk, Concordance)

이름의 유래: 두 분류 체계 사이를 건너는(cross) 길(walk)이라는 뜻이다.
뜻: 서로 다른 산업 분류를 짝지은 표이다. 이 연구는 설문 21개 업종을 62개 산업에 대응시켰고, 대응 업종이 없는 7개 산업에는 전체 또는 제조업 평균을 쓴다.
예시: 설문의 '정보통신' 업종 점수는 62분류의 출판·영상·방송·통신·컴퓨터 프로그래밍·정보서비스 6개 산업에 똑같이 부여된다.
관련: industry-7axis-crosswalk.html

취업계수

취업계수 (Employment Coefficient)

이름의 유래: 일정한 부가가치를 만드는 데 필요한 취업자 수를 나타내는 계수라는 뜻이다.
뜻: 취업자 수 / 실질부가가치(보통 10억 원당 명)이다. 값이 내려가면 같은 부가가치를 더 적은 인원으로 만든다는 뜻으로, 노동생산성 상승과 같은 방향이다.
예시: 어느 산업의 취업계수가 10억 원당 5.0명에서 4.8명으로 내려가면, 부가가치가 그대로여도 취업자 수요는 4% 줄어든다. AI 확산 시나리오의 중심 가정(고용 중립)에서는 취업계수가 산업별 AI 프리미엄만큼 해마다 더 낮아진다.
관련: labor-demand-viewer.html

정합화·전망

비례 벤치마킹

비례 벤치마킹 (Proportional Benchmarking)

이름의 유래: 벤치마크(benchmark)는 측량에서 높이의 기준점을 새긴 표식에서 온 말로, 여기서는 기준 총량을 뜻한다. '비례'는 모든 산업에 같은 비율을 곱한다는 뜻이다.
뜻: 산업별 전망(바텀업)의 합계를 연도별 총량 전망(톱다운)에 맞추기 위해 그해 모든 산업 값에 같은 배율을 곱한다. 산업 간 구성비는 그대로 유지된다. 가중최소제곱 사영의 특수해와는 다른 방식이다.
예시: 어느 해 산업 합계가 총량보다 10% 크면, 그해 모든 산업 값에 1/1.1을 곱해 합계를 총량과 같게 만든다.
관련: methodology-priors.html

통제 총량

통제 총량 (Control Total)

이름의 유래: 산업별 값의 합계가 따라야 하는 기준(통제) 총량이라는 뜻으로, 국민계정과 표본조사의 벤치마킹에서 쓰는 용어이다.
뜻: 비례 벤치마킹에서 산업 합계를 맞추는 전산업 경로이다. 본 연구는 BOKDPM 기준선의 실질GDP 전망에 총량 모형의 시나리오 차이(기준 대비 비율)를 곱해 정하고, 기존 전망과 결합한다.
예시: 기준 시나리오의 통제 총량은 2025–2035년 연 1.91% 늘어나며, 드리프트를 재설정한 산업모형 합계(연 2.52%)를 이 경로와 기존 전망을 결합한 경로에 맞춘다.
관련: report-gva/s5-results/

정합화

전망 정합화 (Forecast Reconciliation)

이름의 유래: 서로 다른 수준(산업별·총량)의 전망이 서로 맞물리도록(整合) 조정한다는 뜻이다.
뜻: 이 연구는 추정 단계의 계수 사전분포와 별도로, 전망 단계에서 ① 산업모형 드리프트를 잠재성장률에 맞추는 재설정, ② 통제 총량과 기존 전망을 결합한 전산업 성장 경로 정하기, ③ 그 경로에 산업 합계를 맞추는 비례 벤치마킹으로 정합화한다. 산업 구성은 산업모형이 정한다.
예시: 산업모형만으로 합산한 2035년 62분류 전산업 값은 드리프트 재설정 전 3,223조 원, 재설정 후 2,794조 원이며, 정합화 후 최종 전망은 2,609조 원이다.
관련: methodology-priors.html

바텀업

바텀업·톱다운 (Bottom-up / Top-down)

이름의 유래: 아래(산업)에서 위(총량)로 쌓아 올리는지, 위에서 아래로 나누어 내려가는지를 뜻한다.
뜻: 바텀업은 산업별 모형 전망을 더해 총량을 만들고, 톱다운은 거시모형의 총량 전망을 먼저 정한다. 두 결과가 다르면 정합화로 맞춘다.
예시: 산업모형 합계(바텀업)는 드리프트를 재설정한 뒤에도 2025–2035년 연평균 2.52%로, 통제 총량(연 1.91%)과 기존 전망을 반영한 최종 전망(연 1.82%)보다 높다.
관련: forecast-va-2025-2035.html

수축 결합

수축 결합 (Shrinkage Combination)

이름의 유래: 추정치를 기준점 쪽으로 줄여 당긴다(shrink)는 뜻이다. 통계학에서 극단적인 추정치를 안정시키는 방법을 가리킨다.
뜻: 신규 전망을 기존 전망 쪽으로 일정 비율만큼 당긴다. 이 연구는 전산업 성장인자에 적용한다. 가중치를 w라 하면 결합 성장인자 = exp[w × ln(기존) + (1 − w) × ln(신규)]이다.
예시: w = 0.40은 2020–2022년 검증 구간의 예측오차가 가장 작은 값이다. 통제 총량(연 1.91%)과 기존 전망(2024–2034판, 연 1.63%)을 이 비율로 결합하면 최종 전망은 연 1.82%가 된다. 다만 2023–2025년 시험 구간에서는 결합의 오차가 모형 단독보다 4.8% 컸다.
관련: methodology-priors.html

AI 과제

AI 수용도조사

AI 수용도가 고용변화에 미치는 영향 — 사업체 조사 (한국고용정보원, 2025)

이름의 유래: 기업이 AI를 얼마나 받아들이고(수용) 있는지와 그 영향을 묻는 조사라는 뜻이다.
뜻: 2025년 사업체 2,297개(제조 9개·비제조 12개, 21개 업종)를 대상으로 AI 도입 현황, 시점별(2025·2029·2034·2040년) 성장·고용 영향의 정도, 직종·직무별 고용 변화를 물었다.
예시: E4-1 문항은 업종 성장(매출 규모)에 AI가 미치는 영향의 정도를, E5-1 문항은 고용에 미치는 영향의 정도를 묻는다.
관련: ai-va-forecast.html

9점 척도

9점 척도 (9-point Rating Scale)

이름의 유래: 응답을 ①부터 ⑨까지 아홉 단계로 받는다는 뜻이다.
뜻: E4-1·E5-1은 AI 영향이 어느 정도인지를 ①매우 낮음, ⑤보통, ⑨매우 높음의 9점 척도로 물었다. 영향의 크기를 묻는 문항이며 방향(증가·감소)은 묻지 않았다. 따라서 5점은 '영향 없음'이 아니라 '보통'이다.
예시: 전체 응답 평균은 2025년에 '보통'(5점)보다 낮고 2040년에는 '보통'을 조금 넘는다. 현재보다 앞으로 AI 영향이 커진다고 본다는 뜻이며, 이 상승 궤적이 시점 램프가 된다.

AI 확산 지수

산업별 AI 확산 지수 (AI Diffusion Index)

이름의 유래: AI 기술이 산업에 퍼지는(확산) 강도를 수치로 나타낸 지표라는 뜻으로, 이 연구에서 정의했다.
뜻: AI 수용도조사 E4-1(성장 영향)·E5-1(고용 영향) 점수를 21→62 크로스워크로 62개 산업에 배분하고, 2025·2029·2034·2040년 4시점 궤적을 연간으로 보간한 값이다. 특허·논문·뉴스로 만든 'AI 확산 총량 지수'(4장 보론)와는 다른 지표이다.
예시: 설문의 '정보통신' 업종은 2040년 성장 영향 점수가 21개 업종 가운데 가장 높고, '문화/예술' 업종이 가장 낮다. 이 점수는 크로스워크를 거쳐 62분류의 해당 산업에 그대로 부여된다.
관련: ai-va-forecast.html

AI 프리미엄

AI 부가가치 프리미엄 (AI Premium)

이름의 유래: 기준 성장률 위에 AI 확산으로 추가로 얹히는(premium) 성장률이라는 뜻이다.
뜻: 산업 i의 연 %p 프리미엄 = 배율 × (E4-1 2040년 점수 − 1) × 시점 램프이다. 1은 척도의 최저점('매우 낮음')으로, 영향의 정도를 묻는 척도에서 '영향 최소'라는 실질적 의미를 갖는 유일한 기준점이다. 배율은 2035년 실질부가가치 가중평균 프리미엄이 Λ가 되도록 정한다.
예시: 2035년 프리미엄은 정보통신 +0.62%p, 건설 +0.42%p, 문화·스포츠·수리 +0.40%p이다. 기준점을 중간값 5로 두면 차이가 36배로 벌어지지만 전산업 효과는 같다.
관련: report-ai/s4-forecast/

Λ

AI 프리미엄 크기 모수 Λ (람다, Lambda)

이름의 유래: 그리스 문자 대문자 람다로, 모형에서 전체 크기를 조정하는 배율에 관례적으로 쓰는 기호이다.
뜻: 성숙기 전산업 평균 AI 부가가치 프리미엄(연 %p)이다. 2035년 실질부가가치 가중평균 프리미엄이 이 값이 되도록 산업별 프리미엄의 배율을 정한다. 중심 0.5, 민감도 0.3·0.8이다.
예시: Λ = 0.5이면 2035년 전산업 성장률이 기준보다 0.5%p 높아지도록 맞추며, 그 결과 2025–2035년 연평균은 기준 1.82%에서 2.14%로 높아진다.
관련: report-ai/s4-forecast/

시점 램프

시점 램프 r(t) (Time Ramp)

이름의 유래: 램프(ramp)는 경사로를 뜻하며, 효과가 0에서 1까지 점차 올라가는 시간 가중치를 가리킨다.
뜻: 전체 응답 평균 E4-1 점수의 4시점 궤적을 연간 선형보간하고 2025년 0, 2040년 1로 정규화한 값이다. AI 효과가 시간이 지나며 커지는 모양을 설문에서 그대로 가져온다.
예시: 2035년 램프 값은 약 0.79로, 2035년 프리미엄은 2040년 수준의 약 79%이다.
관련: report-ai/s4-forecast/

고용 탄력성

산출에 대한 고용 탄력성 (Employment Elasticity of Output)

이름의 유래: 탄력성(elasticity)은 한 변수가 1% 변할 때 다른 변수가 몇 % 변하는지를 나타내는 경제학 용어로, 늘어나는 정도가 '탄성'에 비유된 데서 이름이 왔다.
뜻: 부가가치(또는 매출)가 1% 늘 때 고용이 몇 % 변하는지이다. 이 연구는 AI 수용도조사 E4·E5(2024년 대비 2040년 매출·고용 증감 구간)로 ε = ln(1+고용 증감률)/ln(1+매출 증감률)을 업종별로 구했다. 0이면 고용 중립, 0보다 작으면 매출이 늘어도 고용이 줄어든다는 뜻이다.
예시: 매출이 20% 늘 때 고용이 2% 줄 것으로 본 업종의 탄력성은 ln(0.98)/ln(1.20) ≈ −0.11이다. 이 연구의 취업계수 변화는 고용 중립(ε=0)을 중심으로 두고, 설문 탄력성을 그대로 쓴 값을 하방 민감도로 둔다.
관련: report-ai/s4-forecast/

삼각검증

삼각검증 (Triangulation)

이름의 유래: 측량에서 세 지점의 각도로 한 점의 위치를 확정하는 삼각측량에서 온 말이다.
뜻: 성격이 다른 여러 자료로 같은 결론이 나오는지 확인하는 방법이다. 이 연구는 설문(수요 측)·특허(기술 공급 측)·논문과 뉴스(관심 측)로 산업별 AI 확산 강도를 교차 확인한다.
예시: 정보통신의 AI 영향이 가장 크다는 설문 결과는, AI 특허의 상위 분류가 G06N·G06F이고 논문이 컴퓨터과학에 집중된다는 결과와 일치한다.

IPC

국제특허분류 (International Patent Classification)

이름의 유래: 세계지식재산기구(WIPO)가 관리하는 국제(International) 공통 특허(Patent) 분류(Classification) 체계라는 뜻이다.
뜻: 특허를 기술 분야별로 섹션(A–H)·클래스·서브클래스·그룹으로 분류한다. G06N은 신경망 같은 특정 계산 모델에 기반한 컴퓨팅, G06F는 전기적 디지털 데이터 처리이다.
예시: 신경망의 학습 방법에 관한 특허는 G06N 3/08로 분류된다.

AI 확산 총량 지수

AI 확산 총량 지수 (Aggregate AI Diffusion Index)

이름의 유래: 여러 자료원에 공통으로 나타나는 AI 확산의 전체(총량) 흐름을 하나의 시계열로 묶었다는 뜻으로, 이 연구에서 정의했다.
뜻: AI 특허(G06N 5개국 출원)·AI 논문(OpenAlex)·AI 뉴스(Event Registry 영문 기사)의 로그 수준에서 각자의 2015–2024년 평균을 빼고 분기로 맞춘 뒤 평균한 값이다. 0은 2015–2024년 평균 수준이고, 1이 오르면 약 2.7배(e배)가 되었다는 뜻이다.
예시: 총량 지수는 2015년 1분기 −1.53에서 2025년 4분기 +1.24로 올랐다. 차이 2.77은 e^2.77 ≈ 16이므로 10년 사이 약 16배가 되었다는 뜻이다.
관련: report-ai/s4b-alt/

AI 확산 갭

AI 확산 갭 (AI Diffusion Gap)

이름의 유래: 산출갭(실제 산출 − 잠재 산출)처럼, 실제 확산 수준과 추세 사이의 간격(gap)이라는 뜻이다.
뜻: AI 확산 총량 지수에서 HP 추세를 뺀 값이다. 양(+)이면 AI가 추세보다 빨리 퍼진 분기, 음(−)이면 느린 분기이다. 대안 2는 이 값을 산업모형의 일곱째 외생변수로 넣고, 미래 기준 시나리오에서는 0(추세대로 확산)으로 둔다.
예시: 생성형 AI 관심이 급증한 2024년 상반기의 갭은 +0.13이고, 관심이 잠시 식은 2022년 3분기는 −0.25이다.
관련: report-ai/s4b-alt/

AI 노출 지수

업종별 AI 노출 지수 (Industry AI Exposure Index)

이름의 유래: 직무·산업이 AI 기술에 얼마나 닿아 있는가(노출, exposure)를 재는 연구 흐름(Felten 외, Webb, Eloundou 외)의 용어를 따랐다.
뜻: 설문 21개 업종마다 뉴스(업종 기사 중 AI를 함께 다룬 비율)·논문(대응 학문 분야의 AI 논문 비중)·특허(부가가치 1조 원당 AI 특허 동시분류 건수)의 로그값을 업종 간 표준화(z)해 평균한 값이다. 0이 21개 업종 평균, 1은 평균보다 1표준편차 높다는 뜻이다.
예시: 정보통신은 2.02로 가장 높고 음식숙박은 −1.31로 가장 낮다. 교육서비스는 설문에서는 AI 영향이 큰 업종이지만 노출 지수는 −0.44로 중간 아래이다.
관련: report-ai/s4b-alt/

자료원

한국고용정보원

한국고용정보원 (Korea Employment Information Service, KEIS)

이름의 유래: 고용(Employment) 정보(Information) 서비스(Service) 기관이라는 뜻의 영문 머리글자이다.
뜻: 고용노동부 산하 준정부기관으로 중장기 인력수급전망을 담당한다. 이 연구의 62분류와 AI 수용도조사는 한국고용정보원의 체계와 자료이다.
예시: 보고서1의 62분류 전망은 한국고용정보원 인력수급전망의 산업 부가가치 입력으로 쓰인다.
관련: keis/index.html

ECOS

한국은행 경제통계시스템 (Economic Statistics System)

이름의 유래: ECOnomic Statistics System의 줄임말이다.
뜻: 한국은행이 국민계정·금리·물가 등의 통계를 제공하는 시스템으로, 인증키를 받아 API로 내려받을 수 있다.
예시: BOKDPM 관측 20변수 가운데 국내 변수는 ECOS API로 2000–2025년 전 구간을 다시 받았다.
관련: bokdpm-20vars-verify.html

FRED

Federal Reserve Economic Data

이름의 유래: 미국 세인트루이스 연방준비은행(Federal Reserve Bank of St. Louis)이 제공하는 경제 데이터베이스의 이름이다.
뜻: 미국·국제 경제 시계열을 API로 제공한다. 유가와 해외 변수를 이곳에서 받는다.
예시: 이 연구의 유가는 두바이유(POILDUBUSDM) 월평균 가격이다. WTI는 POILWTIUSDM 계열이다.
관련: oil-deepdive.html

KOSIS

국가통계포털 (Korean Statistical Information Service)

이름의 유래: 한국(Korean)의 통계(Statistical) 정보(Information) 서비스(Service)라는 뜻의 머리글자이다.
뜻: 통계청이 운영하는 국가 통계 포털이다. 이 연구는 생산연령인구 등 인구 통계를 받는다.
예시: 인구 시나리오(저·중·고)는 KOSIS 장래인구추계의 생산연령인구를 바탕으로 한다.

WTI

서부 텍사스산 원유 (West Texas Intermediate)

이름의 유래: 미국 텍사스 서부에서 생산되는 원유라는 뜻이며, 'Intermediate'는 밀도·황 함량에 따른 원유 등급 이름이다.
뜻: 뉴욕상업거래소 원유 선물의 기준 유종이다. 이 연구의 유가(BOKDPM 관측변수와 산업모형 외생)는 WTI가 아니라 두바이유이다. 이전에는 BOKDPM 수집 코드와 자료 원천 기록이 WTI로 적혀 있었으나 실제 추정 자료는 처음부터 두바이유였으며, 2026-10 정비에서 문서와 관측자료 파일을 두바이유로 정리하였다.
예시: 2000–2025년 WTI와 두바이유의 상관계수는 0.961로 매우 높다. 그래도 이전 판 모형을 WTI로 다시 추정하면 총량 모형의 유가 효과가 +0.49%에서 +0.20%로 달라질 만큼 결과에 차이가 난다.
관련: oil-deepdive.html

두바이유

두바이유 (Dubai Crude)

이름의 유래: 아랍에미리트 두바이에서 생산되는 원유로, 중동산 원유 가격의 기준이 된다.
뜻: 한국 원유 도입의 대부분을 차지하는 중동산 원유의 기준 가격이다. FRED의 POILDUBUSDM(IMF 원자료)으로 받을 수 있다. 이 연구의 BOKDPM 추정과 산업모형 유가 과거값은 두바이유를 썼다.
예시: 2025년 4분기 두바이유는 WTI보다 배럴당 약 3.9달러 비쌌다. 국내 물가·비용과 직접 연결되므로 이 연구는 두바이유를 쓴다.
관련: oil-deepdive.html

OpenAlex

OpenAlex (공개 학술 문헌 색인)

이름의 유래: 고대 알렉산드리아 도서관(Library of Alexandria)에서 이름을 따, 누구나 쓸 수 있는(open) 학술 색인을 표방한다.
뜻: 논문·저자·기관·개념을 연결한 공개 학술 데이터베이스로, 비영리 단체 OurResearch가 운영한다. API로 연도별 논문 수를 조회할 수 있다.
예시: AI 개념 논문은 2015년 59만 편에서 2024년 133만 편으로, 생성형 AI·LLM 논문은 611편에서 55,897편으로 늘었다.

FindIP

FindIP (특허 검색·분석 서비스)

이름의 유래: 지식재산(Intellectual Property, IP)을 찾는다(find)는 뜻이다.
뜻: 한국·미국·중국·일본·유럽 특허를 검색·분석하는 유료 서비스이다. 이 연구는 연도별·IPC별 AI 특허 건수를 조회해 기술 공급 측 확산 속도를 본다.
예시: 조회 조건(IPC·기간·국가)과 조회 시점을 함께 기록해야 같은 결과를 다시 얻을 수 있다.

Event Registry

Event Registry (newsapi.ai, 글로벌 뉴스 수집 서비스)

이름의 유래: 전 세계 뉴스에서 사건(event)을 모아 등록(registry)한다는 뜻이다.
뜻: 다국어 뉴스 기사를 수집·분류하는 유료 서비스로, 이 연구는 AI 관련 글로벌 뉴스 건수 추이를 보는 데 쓴다.
예시: 키워드·언어·기간을 지정해 일별 기사 수를 받는다.