보고서 1 · 요약

요약

다섯 시나리오의 총량·산업별 전망과 인력수급 시사점을 한 장으로 정리한다.

본문 초안재현 · 계산 없음갱신 2026-10-08
바로가기https://aiforalab.com/gva-scenario-2025-2035/report-gva/s0-summary/
알림 2026-10 기준선 정비판 — BOKDPM 장기값(잠재성장률 1.8% 등), 실질금리 투입형(1차 차분), 노동공급(중장기 인력수급 전망), 시나리오 레버 연결, 정합화 절차를 바꾸어 수치를 다시 계산하였다(기준 2035년 2,609조 원, 연 1.82%; 이전 판 2,689조 원, 연 2.13%). 변경 전후 비교는 각 장 재현 패키지 README에 있다.

핵심 결과

  • 총량. 기준 시나리오에서 전산업 실질부가가치(총부가가치, 2020년 연쇄가격)는 2025년 2,178조 원에서 2035년 2,609조 원으로 연평균 1.82% 늘어난다. 다섯 시나리오의 2035년 수준은 2,606조 원(공급제약+위기)에서 2,612조 원(제약완화) 사이이며, 연평균 증가율은 1.81–1.83%이다.
  • 산업. 의료·정밀·광학기기와 전자부품·컴퓨터·통신장비가 연 7%대로 가장 빠르게 늘고, 사회복지·의료·보건, 보험·연금, 금융·보험 관련 서비스, 금융업이 연 4% 안팎으로 뒤를 잇는다. 석탄·석유제품, 광업, 가죽·섬유, 1차 금속은 줄어든다.
  • 정합화. 산업모형의 장기 성장(드리프트)을 BOKDPM 잠재성장률(1.8%)에 맞춘 뒤 더한 산업 합계(바텀업)는 2025–2035년 연평균 2.52%이다. 이 합계를 통제 총량(BOKDPM 실질GDP 기준선에 총량 모형의 시나리오 차이를 반영, 연 1.91%)과 기존 전망(2024–2034판)을 결합한 전산업 성장 경로에 비례로 맞추어 최종 전망으로 삼았다. 산업 구성은 산업모형이 정하며, 36·62·69개 분류의 합계는 같다.
  • 인력수급. 취업계수 방식으로 환산한 취업자는 2025년 2,868만 명에서 2035년 2,856만 명(기준)으로 12만 명 줄어든다. 취업계수 하락(노동생산성 상승)이 부가가치 증가를 조금 웃돌기 때문이다. 대신 구성이 크게 바뀐다. 의료·보건·사회복지가 145만 명 늘고 도소매는 99만 명 줄어든다.

방법 요약

한국은행 동태예측모형(BOKDPM)의 장기 수렴값(정상상태)을 공식 추정치와 최근 10년 평균으로 다시 정하고(잠재성장률 1.8%, 물가목표 2%, 실질유가 불변 등) 2000–2025년 자료로 다시 추정해 다섯 거시 시나리오를 만들었다. 이를 관측 가능한 외생변수 6종으로 바꾸어 베이지언 VARX 산업모형에 넣었다. 산업 간 연계는 산업연관표 사전분포로 반영하였으며, 12개 후보 모형을 시점외 예측오차로 비교해 선택하였다.

유의사항과 보완 과제

  • 전망값은 총부가가치(GVA)이며 국내총생산(GDP)과 다르다.
  • 이 판은 2026년 10월 기준선 정비판이다. 2026년 9월에 공표한 이전 판(기준 시나리오 2035년 2,689조 원, 연 2.13%)과 비교해 BOKDPM 장기값, 실질금리 투입형(수준 → 1차 차분), 노동공급 경로(중장기 인력수급 전망 반영), 시나리오 레버 연결, 유가 정의(두바이유로 통일), 5장 정합화 절차(드리프트 재설정, 통제 총량의 기준 경로)를 바꾸었다(3·5·6장).
  • 장기 수렴값은 자료로 추정한 값이 아니라 공식 추정치에 따른 판단값이다. 잠재성장률을 1.5% 또는 2.0%로 두면 기준 시나리오의 2025–2035년 연평균은 각각 1.68%, 1.91%가 된다(3장).
  • 시나리오 간 차이가 작다. 충격이 대부분 감쇠하는 일시 충격이고 실질금리가 차분으로 들어가 2035년까지 남는 차이가 작기 때문이다. 남는 차이는 인구(노동공급)와 유가 수준에서 생기며, 유가 계수가 양(+)인 산업이 많아 지정학 시나리오(S5)가 기준보다 조금 높다. 지속 충격과 잠재성장 경로를 레버로 쓰는 시나리오 재설계가 남은 과제이다(5·6장).
  • 기존 전망 결합 가중치(w = 0.40)는 검증 구간 기준으로 골랐으나, 시험 구간에서는 결합이 모형 단독보다 오차가 4.8% 커 결합의 근거가 약해졌다(5장).
  • 이전에 게시한 노동수요 자료는 정합화 이전 부가가치를 써서 과대하였으므로 최종 전망으로 다시 계산하였다(7장).
  • 모든 장에 데이터 입수 → 분석 → 결과 도출을 다시 계산하는 재현 패키지를 붙였다.

자세히 보기

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재현

데이터 입수 → 분석 → 결과 도출재현 · 계산 없음

요약은 5장(결과)·7장(인력수급) 산출물을 인용한다.