건설수주를 이용한 건설투자 예측


                                               민 경 삼* 서 만 영**

본 연구의 목적은 건설수주통계조사의 착공예정일자와 완공예정일자 정보를 이용하여 기대기성액을 추정하고 이 지표를 활용하여 건설투자를 예측하는데 있다. 본 연구에서 기대기성액의 추정은 1990년 1월~2000년 12월을 대상으로 하였으며, 건설투자 예측은 향후 6개월을 대상으로 하였다.

본 연구에서는 건설수주통계로부터 추정된 기대기성액이 건설경기의 동향분석에 활용될 수 있는 유용한 지표임을 확인하였다. 특히 건설기성액과 기대기성액간의 갭의 경우 건설투자의 선행성 지표로 기능할 수 있는 가능성도 나타났다. 기대기성액과 이자율 변수로 설계된 건설투자 예측모형에서 기대기성액 관련 지표들의 계수가 유의적으로 추정된 점은 이를 뒷받침한다. 한편 예측모형에 의하면 2001년 건설투자는 2000년과 비교할 때 양(+)의 증가율이 예상되나 1998년 수준 정도의 투자규모에 그칠 것으로 전망되었다.


< 차    례 >


  Ⅰ. 서론

  Ⅱ. 건설투자 예측모형

  Ⅲ. 기대기성액 추정

  Ⅳ. 건설투자 예측

  Ⅴ. 결론

 *   통계청 경제통계국 산업동향과 사무관 (생산능력․가동률 및 투자지표 담당)

 **  통계청 경제통계국 산업동향과 (건설수주․건설기성조사 담당)


 ‡  본 연구는 건설투자에 대한 동향분석을 개선하기 위한 과제로 추진되었으며, 2000년 12월 자문회의를 개최하여 의견을 수렴하였다. 유익한 논평을 해주신 자문회의 참가자와 익명의 심사자에게 감사드린다.

Ⅰ. 서  론


건설활동은 경기에 따라 변동한다. 때로는 건축허가, 건설수주, 건설고용이 증가하여 건설활동이 활발해지고, 어떤 때에는 이와는 반대로 건축허가, 건설수주, 건설고용이 감소하여 건설활동이 침체된다. 이렇게 건설활동이 활황과 침체를 반복하는 것을 건설경기순환 또는 건설경기변동이라고 한다. 이러한 현상은 건설정책면에 시사하는 바가 크다. 예를 들면 건설경기가 침체되었을 때는 실직하는 건설업 취업자들이 증가하고 도산하는 건설업체도 늘어난다. 반대로 건설경기가 활황이 되면 단기적으로 건설인력과 건설자재가 부족하여 임금과 가격이 상승하고 새로이 진입하는 건설업체가 증가한다. 따라서 건설정책 당국자나 건설업체는 건설경기의 침체 또는 과열에 따른 부정적인 영향을 최소화하기 위해 건설경기를 예측하고 그 대책을 세울 필요성이 점점 커지고 있다.

건설활동은 고도의 성장시기인 1970 ~ 1980년대에 수출과 설비투자활동과 함께 경제성장의 주요 원동력이었으며, 때로는 경기과열 또는 과도한 침체를 일으킨 주범으로 지목되기도 하였다. 따라서 건설정책이 경기조절시책으로 추천되어 시행되는 빈도가 많아졌고 1980년대 중반 이후부터는 건설경기를 예측하려는 움직임이 활발하였다. 정희수․김재영․여영종․한동근(1985), 정희수․김재영․한동근(1986)은 시계열분석에 기초한 예측모형을 추정하여 건설경기동향을 분석하고 월별 건설투자관련 지표들을 예측하였다. 김정호․김재영․김보영(1989)은 이들을 발전시켜 단기예측체계를 구축하였으며, 김재영․안정화(1990)는 건설경기 예측기법을 개선하였다. 그 이후 김재영․정재하․한선희(1994)는 건설경제모형을 구축하여 건설투자를 예측하고 거시경제적 효과를 분석하였고, 문권순(1997)은 단기예측모형을 구축하여 건설투자를 포함한 투자지표를 연구하였으며, 왕세종(2000)은 시계열분석을 통해 건설투자의 변동요인을 분석하였다. 이들의 연구성과들은 모두 건설투자의 시계열특성 또는 건설투자 지표간의 상관성이나 시차성에 중점을 둔 연구들이다.

본 연구에서는 위와 같은 연구들과는 다르게 조사통계의 특정 항목에 대한 정보를 이용하여 건설투자를 예측하였다. 건설투자를 대표하는 지표로는 건설기성액을 사용1)하였으며, 예측에는 건설수주통계의 건설수주 정보와 착공예정일자 및 완공예정일자 정보를 이용하여 추정한 기대기성액을 사용하였다. 기대기성액의 추정대상기간으로는 1990년 1월~2000년 12월로 한정하였으며, 건설투자 예측은 향후 6개월을 대상으로 하였다.

본 연구의 구성은 다음과 같다.

2절에서는 건설수주통계로부터 건설투자를 예측하는 기법을 설명할 것이다. 3절에서는 건설수주액으로부터 추정된 기대기성액의 특성을 살펴볼 것이며, 4절에서는 이 기대기성액을 변수로 사용하여 건설투자 예측모형을 설정한 후 향후 6개월의 건설투자를 예측할 것이다. 5절에서는 연구 결과를 요약하고 앞으로의 연구방향을 제시할 것이다.


Ⅱ. 건설투자 예측모형


1. 건설수주와 건설투자


건설활동이란 주거용, 공업 또는 상업을 위한 영업용, 공동으로 사용하는 공공용 등의 목적으로 주택, 건물, 구축물, 사회간접자본시설 등을 공사하는데 필요한 경제적 활동을 말한다. 이러한 건설활동은 계획․설계에서부터 시작하여 준공에 이르기까지의 기간에 걸쳐 진행되며, 건설활동기간 즉 공사기간은 제조업부문의 상품생산과는 다르게 대부분 장기간 소요되는 것이 일반적이다. 또한 건설활동중에는 철근, 시멘트 등의 건설용 중간재와 숙련 또는 비숙련 건설인력이 크게 소모되므로 건설활동의 파급효과는 경제전반에 걸쳐 직접적이면서도 가시적으로 나타난다. 이러한 특성으로 인해 1970년대 후반과 1980년대 후반에는 건설경기가 국내경기를 주도하기도 하였다.

 〈그림 1〉 건설활동과 관련통계

 

건설활동

 

(경제주체)

 

관련통계

(작성기관)

 

 

 

 

 

 

 

 

계획․설계

 

(발주자)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

허가

 

(시군구)

건축허가통계

(건설교통부)

 

 

 

 

 

 

계약

 

(발주자,시공자)

건설수주통계

(통계청)

 

 

 

 

 

 

착공 ~ 준공

 

(시공자)

건설기성통계

(통계청)

건설활동은 제조업의 생산활동과는 달리 계획․설계 → 허가 → 계약 → 착공 → 준공에 이르는 단계별 활동이 명시적으로 구분되고 관련된 통계자료도 단계별로 이용이 가능하다. 건축허가나 건설수주활동이 건설시공활동에 선행하기 때문에 실제로 건축허가면적통계나 건설수주통계가 건설투자의 선행성 지표로 활용되고 있으며, 건설공사 규모를 측정한 건설기성액은 건설투자의 동행성 지표로 활용되고 있다. 특히 건설수주통계조사에서는 건설수주금액과 함께 착공예정일자와 완공예정일자를 조사하기 때문에 이러한 정보를 활용하면 예상되는 건설기성액 즉 기대기성액을 추정할 수 있다.


2. 건설투자 예측모형


건설활동은 건설공사가 착공되어 준공되기까지의 기간과 공사의 진행속도가 각각의 건설공사마다 다른 특징을 갖고 있다. 이러한 특징 때문에 건설수주 총액으로부터 예상되는 건설기성액 규모를 측정하기는 매우 어렵다. 그러나 공사여건과 공사종류가 유사하면 착공에서 준공에 이르는 공사진행 속도 즉 공사진척률 분포도 유사할 것이다. 그리고 건설공사 사례가 충분히 수집된다면 이 사례로부터 공사진척률을 추출하여 공사종류별 표준공정률을 추정할 수 있다. 따라서 이 표준공정률을 건설수주에 적용시키면 건설수주로부터 기대되는 예상 건설기성액 즉 기대기성액을 추정할 수 있다.2)

이를 수식으로 표현하면 다음과 같다.


  ․․․․․(1)

       : t 기의 기대기성액

        n : t 기에 진행중인 건설공사의 수(i=1, ..., n)

       : t 기에 진행중인 i 건설공사의 건설수주액

       i 건설공사의 t 기에 해당하는 표준공정률


각 건설공사로부터 예상되는 기대기성액은 계약당시의 건설수주액에 그 건설공사의 t 기에 해당하는 표준공정률을 곱하여 계산한다. 그리고 식 (1)처럼 t 기에 진행중인 모든 건설공사의 기대기성액을 합하면 t 기의 기대기성액을 추정할 수 있다.

기대기성액은 건설공사가 계획대로 진행될 경우 향후 건설투자 규모와 이에 따른 건설관련 활동을 가늠할 수 있는 지표로 기능할 수 있을 것이다. 즉 현재까지의 건설수주 규모가 크다면 향후 건설기성 규모가 클 것이고 이에 따라 건설투자가 활발함은 물론 건설관련 자재의 가격과 임금이 상승할 것이다.

기대기성액은 또한 건설공사가 계획대로 진행되지 않을 경우에도 건설투자를 예측할 수 있는 지표로 기능할 수 있을 것이다. 실제 건설공사는 발주자나 시공자의 경제적 여건에 따라 계획이 수정될 수도 있으며 또한 공사진척이 빨라지거나 늦어질 수도 있다. 예를 들어 발주자의 자금사정이 좋으면 건설자재의 구입과 임금 지불이 용이하여 공사진척이 호조를 보일 것이고, 반대로 자금사정이 좋지 못하면 공사대금의 지불이 용이하지 못하여 공사진척이 지연될 것이다. 따라서 실제 건설기성액과 기대기성액간의 갭은 건설경기와 유사한 순환적 움직임을 보일 것이고 향후 건설경기 동향을 가늠할 수 있는 지표로 기능할 수 있을 것이다.

본 연구에서는 건설투자 지표를 예측하는 데 기대기성액을 설명변수로 이용하는 예측모형을 다음과 같이 설정하였다.


  ․․․․․(2)

       : t 기의 건설기성액

       : t 기까지 이용가능한 기대기성액 관련정보

       : t 기까지 이용가능한 기대기성액 이외의 관련정보


이 모형에 따르면 t 기의 건설투자는 t 기까지 이용가능한 기대기성액 관련정보와 기대기성액 이외 관련정보의 함수이다. 기대기성액 이외의 관련정보로는 금리나 소득 또는 건설기성액의 시차변수 등을 고려할 수 있을 것이다.


3. 예측모형 적용시의 문제점


식 (2)의 예측모형을 적용할 때 두가지 문제점이 있다.

첫째, 실제 건설기성액은 계절적 특성을 가지고 있다. 즉 실제 건설공사 실적은 추운 겨울이나 비가 많이 오는 여름에는 계절적 영향으로 봄이나 가을보다 상대적으로 부진하다. 그러나 기대기성액은 공사가 착공되면 완공때까지 일정한 표준공정패턴을 유지한다는 전제하에 추정되므로 계절적 특성을 가지고 있지 못하다. 이러한 이유 때문에 식 (2)의 예측모형에서 기대기성액 관련정보로는 건설기성액의 계절적 특성을 설명할 수 없을 것이다. 따라서 기대기성액 이외의 관련정보에 계절적인 변수를 추가하여 건설기성액의 계절적 특성을 설명하여야 할 것이다.

둘째, 건설기성액을 예측하려면 설명변수들의 사전적인 예측값이 있어야 한다. 예를 들어 향후 6개월의 건설투자를 예측하려면 이에 대응하는 향후 6개월의 기대기성액 관련정보들이 존재하여야 한다. 또한 향후 6개월의 기대기성액은 향후 6개월의 건설수주액이 알려져 있어야 추정이 가능하다. 따라서 건설투자를 예측하기 위해서는 건설투자 예측모형 이외에 건설수주액을 예측하는 별도의 모형이 있어야 할 것이다.

본 연구에서는, 첫 번째 문제점을 해결하기 위해 건설기성액의 전년동월 지표를 설명변수로 사용할 것이며, 두 번째 문제점을 해결하기 위해서는 건설수주 예측에 ARIMA모형을 이용할 것이다.


Ⅲ. 기대기성액 추정


1. 기대기성액 추정절차


대부분 건설공사는 토목공사, 건축공사, 기계 및 배관공사, 전기공사, 냉난방 및 상하수도 등의 세부적인 공사들이 혼합되어 있다. 그리고 건설공사의 유형에 따라 이들의 혼합비율도 다를 것이다. 예를 들어 건물건축의 경우 건축공사가 가장 큰 부분을 차지할 것이며, 도로나 항만공사의 경우에는 토목공사가 가장 큰 부분을 차지할 것이다. 따라서 건설공사는 공사의 유형이 다르면 공사가 진행되는 패턴도 다를 것이다. 반대로 건설공사의 유형이 유사하면 세부적인 건설공사들의 혼합비율이 비슷할 것이고 이에 따라 건설공사가 진행되는 패턴도 유사할 것이다.

본 연구에서는 건설공사가 진행되는 패턴을 알아보기 위해 180여개 업체를 대상으로 557건의 건설공사 사례를 수집하였다. 이 중 건축부문의 건설공사가 260건이었고 토목부문의 건설공사가 284건이었으며, 도장, 미장, 방수 등의 전문공사가 13건이었다. 건축부문의 경우 건물의 용도에 따라 건설공사의 진척률이 다를 것으로 판단되어 다시 주택, 사무실, 공장․창고, 학교․관공서, 기타건축으로 나누었으며, 토목부문의 경우도 공사의 유형에 따라 치산․치수, 농림․수산, 도로․교량, 항만․공항, 철도․궤도, 상․하수도, 발전․송전, 토지조성, 댐, 기계설치, 기타토목으로 나누었다. 즉 본 연구의 목적을 위해 수집된 557건의 건설공사 사례를 17개의 공사종류별로 나누었다.(<표 1> 참조)

 <표 1> 수집된 공사종류별 사례건수

    공사기간

공사종류

1년

미만

1년~

2년

2년~

3년

3년~

4년

4년

이상

소계

(비 고)

건 축

75

68

95

20

2

260

 

 주 택

2

21

67

12

 

102

(주거용건물)

 사 무 실

18

4

13

3

1

39

(점포,숙박시설 포함)

 공장․창고

9

2

 

 

 

11

 

 학교․관공서

39

28

12

1

1

81

(병원,연구소 포함)

 기타 건축

7

13

3

4

 

27

(부속건물,경기장 등)

토 목

91

87

50

36

20

284

 

 치산․치수

5

3

1

2

1

12

(하천,사방,방조제)

 농림․수산

11

6

1

 

 

18

(농업시설,관개,간척)

 도로․교량

19

40

21

14

14

108

 

 항만․공항

9

2

2

1

1

15

(부두,방파제,활주로)

 철도․궤도

3

1

1

3

1

9

 

 상․하수도

13

7

10

6

2

38

 

 발전․송전

8

7

2

1

 

18

(배전 포함)

 토지 조성

18

18

9

9

1

55

(매립,조경공사)

     댐

 

1

 

 

 

1

 

 기계 설치

3

2

2

 

 

7

(탱크설치 포함)

 기타 토목

2

 

1

 

 

3

(준설,수송관공사)

전 문 공 사

11

2

 

 

 

13

(연관,도장,미장,방수)

합  계

177

157

145

56

22

557

 

수집된 공사사례들의 공사기간을 살펴보면 1년 미만인 건설공사가 177건이었으며, 1년 이상 ~ 2년 미만인 건설공사는 157건, 2년 이상 ~ 3년 미만인 건설공사는 145건, 3년 이상 ~ 4년미만인 건설공사는 56건, 4년 이상인 건설공사는 22건이었다.

이와 같이 건설공사의 공사기간이 서로 다르기 때문에 사례별 공사진척률 통계를 작성하여도 공사별로 공사진척률의 행태를 비교하기가 어렵고 유사한 공사사례를 묶는다 하더라도 평균적인 공사진척률 패턴을 추출할 수도 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 다음과 같은 4가지 절차를 이용하여 기대기성액을 추정하였다.

첫째, 557건의 건설공사 사례로부터 착공에서 완공에 이르기까지의 공사진척률 통계를 작성한 후 월별 공정률을 계산한다.

둘째, 이 월별 공정률을 이용하여 공사기간을 69개월로 확장한 공사진척률과 월별 공정률을 작성한 후 공사종류별로 평균한 평균공정률을 산출한다.

셋째, 평균공정률을 설명변수로 사용하는 회귀모형을 통해 공사종류별 표준공정률을 추정한다.

넷째, 이 표준공정률을 건설수주 건별로 적용하여 건별 기대기성액을 산출한 후 월별로 합계하여 전체 기대기성액을 추정한다.


2. 평균공정률 산출


<표 1>에서와 같이 착공에서 완공에 이르기까지의 공사기간이 사례별로 다르기 때문에 각 공사진척률을 공사종류별로 합계하여 평균을 계산할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 사례들중 최대 공사기간인 69개월을 기준으로 설정하여 각 건설공사 사례의 공사진척률을 확장하였다. 즉 공사기간이 69개월 미만인 경우 다음 식을 이용하여 69개월의 공사기간을 갖는 공사진척률을 재계산하였다.


 ․․․․․(3)

       : 69개월중 t번째 월까지의 공사진척률(T=69)

        : m개월(실제 공사기간)중 j번째 월의 공정률

        : 의 계산된 결과중 정수(整數)


식 (3)과 같이 재계산된 공사진척률로는 공사종류별 공사진행 패턴을 비교하기가 어렵다. 따라서 다음과 같이 월별 공정률을 계산한 후 공사종류별로 평균치를 구하였다.


 ․․․․․(4)

       : 69개월중 t번째 월의 공정률

       : 69개월중 t번째 월까지의 공사진척률

       : 69개월중 t-1번째 월까지의 공사진척률


 ․․․․․(5)

       : 공사종류별 사례수


산출된 평균공정률의 패턴은 <그림 2>와 같다. 건축부문에 해당하는 건설공사의 경우 공정이 중후반에 집중되는 패턴을 보였다. 토목부문중 농림․수산, 치산․치수, 토지조성 등 농림분야 건설공사의 경우는 공정이 초중반에 집중된 반면, 도로․교량, 항만․공항, 철도․궤도, 상․하수도 등 SOC분야의 건설공사의 경우 초중반부터 중후반에 걸쳐 공정이 균등하게 진행되는 패턴을 보였다.3) 그리고 발전․송전, 기계설치 등 기타 토목공사와 전문공사의 경우에는 공정이 중반에 집중되는 모습을 보였다.4)


  <그림 2> 평균공정률의 패턴


3. 표준공정률 추정


앞에서 산출한 평균공정률에는 개별 공사사례의 특수한 공사요인으로 판단되는 불규칙한 특성들이 반영되어 있다. 본 연구에서는 이러한 불규칙요인을 제거하기 위해 회귀식을 이용하여 평균공정률 자료로부터 표준공정률 함수를 추정하였다.

표준공정률 함수를 추정하기 위한 회귀식은 다음과 같다.


 ․․․․․(6)

        : 공사기간을 나타내는 확률변수 ()

        표본수 : 69개(t=1, ..., T, T=69)

는 1/69, 2/69, 3/69, ..., 69/69인 [0, 1]의 확률변수이다. 이 확률변수에 1 ~ 8의 승수를 고려하여 8차 방정식을 설정하면 다양한 곡선형태의 함수를 표현하는 것이 가능하다. 이 원리를 이용한 것이 식 (6)의 회귀식이다.

회귀식 (6)의 추정결과는 <표 2>에 있다. 주택, 사무실, 공장․창고 등 건축부문에 해당하는 건설공사의 경우 8차 함수형태의 공정률 패턴을 보였다. 이에 비해 토목부문에 해당하는 건설공사의 경우는 공사종류별로 특수한 토목공사들이 반영된데 기인하여 4차 함수에서 8차 함수에 이르기까지 다양한 공정률 패턴을 보였다. 단 댐, 기계설치, 기타토목, 전문공사의 경우 다른 토목공사와는 다소 다른 공정률 패턴을 나타냈다.

식 (6)의 회귀모형을 추정하여 얻은 표준공정률 함수는 69개월의 공사기간을 기준으로 한 것이다. 따라서 실제 공사기간이 다양한 건설수주공사에 적용하려면 확률변수 를 예상 공사기간에 해당하는 확률변수로 바꾸어 예상되는 표준공정률을 계산하여야 한다. 그리고 월별 공정률을 모두 합하면 100%가 되도록 이 예상되는 표준공정률을 재조정하여야 한다. 이를 식으로 표현하면 다음과 같다.


 ․․․․․(7)

        : 예상되는 표준공정률 (t=1, ..., s)

         : s개월의 공사기간을 나타내는 확률변수 ()


 ․․․․․(8)

        : s개월 공사기간중 t기 표준공정률의 추정치(t=1, ..., s)

 <표 2> 표준공정률 회귀식 추정

      변수 공사종류

x

x

x

x

x

x

x

x

adj_R2

주 택

15.7

-135

832

-3002

6236

-7350

4569

-1165

 

 

(10.1)

(-4.4)

(3.6)

(-3.4)

(3.4)

(-3.4)

(3.4)

(-3.5)

0.9769

사 무 실

30.4

-411

2751

-9890

20232

-23467

14323

-3567

 

 

(18.8)

(-12.8)

(11.3)

(-10.7)

(10.5)

(-10.3)

(10.2)

(-10.15)

0.9774

공장․창고

33.9

-444

2845

-9541

17957

-19156

10817

-2511

 

 

(12.1)

(-8.0)

(6.8)

(-6.0)

(5.4)

(-4.9)

(4.6)

(-4.1)

0.9204

학교․관공서

21.7

-232

1377

-4539

8674

-9539

5579

-1342

 

 

(10.7)

(-5.8)

(4.5)

(-3.9)

(3.6)

(-3.3)

(3.2)

(-3.0)

0.9647

기타 건축

30.5

-408

2736

-9748

19507

-21933

12898

-3081

 

 

(12.3)

(-8.3)

(7.4)

(-6.9)

(6.6)

(-6.3)

(6.0)

(-5.7)

0.9500

치산․치수

13.5

-33.5

35.4

-14.9

 

 

 

 

 

 

(19.4)

(-9.0)

(5.6)

(-4.5)

 

 

 

 

0.8528

농림․수산

19.6

-75.0

130.9

-110.5

35.9

 

 

 

 

 

(18.4)

(-8.6)

(5.3)

(-3.8)

(3.0)

 

 

 

0.7986

도로․교량

18.2

-107

330

-514

389

-115

 

 

 

 

(18.4)

(-9.4)

(6.9)

(-5.5)

(4.7)

(-4.1)

 

 

0.9294

항만․공항

19.7

-157

780

-2098

2997

-2153

612

 

 

 

(12.2)

(-6.3)

(5.4)

(-5.2)

(5.1)

(-5.0)

(4.9)

 

0.9408

철도․궤도

19.3

-148

560

-869

1531

-1623

531

 

 

 

(10.4)

(-6.1)

(5.2)

(-4.7)

(4.1)

(-3.8)

(3.5)

 

0.8695

상․하수도

21.2

-172

784

-1992

2810

-2049

598

 

 

 

(11.3)

(-5.9)

(4.7)

(-4.3)

(4.1)

(-4.1)

(4.1)

 

0.9181

발전․송전

26.3

-181

608

-1019

816

-250

 

 

 

 

(15.5)

(-9.3)

(7.4)

(-6.4)

(5.7)

(-5.2)

 

 

0.8064

토지 조성

18.2

-133

751

-2650

5425

-6234

3718

-894

 

 

(9.7)

(-3.6)

(2.7)

(-2.5)

(2.4)

(-2.4)

(2.3)

(-2.2)

0.9565

    댐

11.3

 

-779

5286

-14594

19890

-13332

3519

 

 

(4.4)

 

(-3.0)

(3.2)

(-3.2)

(3.1)

(-3.0)

(2.9)

0.8183

기계 설치

20.2

 

-1118

6555

-16350

20556

-12828

3165

 

 

(24.3)

 

(-13.5)

(12.2)

(-11.0)

(9.9)

(-8.9)

(8.0)

0.9536

기타 토목

13.2

-74

274

-456

273

 

 

-29

 

 

(9.9)

(-5.3)

(5.3)

(-5.5)

(5.6)

 

 

(-5.0)

0.9477

전문 공사

15.0

-79

171

 

-450

529

-185

 

 

 

(10.0)

(-6.0)

(5.1)

 

(-4.1)

(3.6)

(-3.2)

 

0.8565

4. 기대기성액 추정


이제 식 (8)에 의해 추정된 표준공정률을 식 (1)의 기대기성액 추정식에 적용시키면 기대기성액을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 17개의 공사종류별로 표준공정률 함수를 추정하였으며, 이 함수의 모수값을 이용하여 예상한 표준공정률을 건설수주액에 곱하여 건설수주 건별로 기대기성액을 추정하였다. 추정은 자료이용이 가능한 1990년 1월 ~ 2000년 12월을 대상으로 하였으며, 실제 건설기성액과 비교하기 위해 추정된 개별 기대기성액을 공공부문과 민간부문 그리고 건축부문과 토목부문으로 구분하여 집계하였다.

건설공사기간이 보통 70개월을 넘지 않는다고 가정한다면 1996년 1월부터 2000년 12월까지 추정된 기대기성액 지표만이 유용한 자료가 될 것이다5). <그림 3>은 건설수주액과 이 건설수주로부터 예상되는 기대기성액, 그리고 실제 건설기성액의 움직임을 도식화한 것이다.

기대기성액의 추이를 구체적으로 살펴보자. 규모 측면에서 보면6) 민간부문과 건축부문의 기대기성액은 1997년 말 외환위기 이후 급격하게 감소된 건설수주의 영향으로 1998년 1/4분기부터 감소하기 시작하였고 감소추세가 1999년 말까지 지속되었다. 공공부문과 토목부문의 경우에는 기대기성액이 민간부문과 건축부문보다는 약 3분기 늦게 1998년 4/4분기부터 감소하기 시작하였고 감소추세는 2000년 말까지 지속되었다.

증가율 측면에서 보면 기대기성액의 증가율이 1998년 중순까지 실제 건설기성액의 증가율보다 높았으나 1998년 말 내지 1999년 초부터는 실제 건설기성액의 증가율보다 낮았다. 이러한 움직임은 경기가 급격하게 침체된 1998년 초․중반에 기업의 부도가 증가하고 건설공사의 발주자와 시공자 모두 자금사정이 악화되었다는 점과 1998년 중반 이후 주식시장이 회복되면서 상대적으로 발주자의 자금사정이 좋아지고 공사가 예정보다 빠르게 시공되거나 설계변경으로 공사금액이 증액된 점이 순차적으로 반영된 데 따른 것으로 보인다.


  <그림 3> 건설수주액, 기대기성액, 건설기성액의 움직임


 또한 경기에 민감한 건설수주가 외환위기 직후 과도하게 침체되었고 그 이후 공공부문 및 기업의 구조조정으로 수주활동의 위축이 장기간 지속되어 이러한 움직임이 더욱 두드러지게 나타났다고 볼 수 있다.

기대기성액은 추정과정에서 여러 가지 한계를 지니고 있다. 첫째, 각 건설공사마다 공사여건이 조금씩이라도 다르고 이에 따라 적용하는 공사방법도 다르기 때문에 실제공정률은 표준공정률과 정확하게 일치하지 않는다. 특히 실제 건설공사를 시공할 때 표준공정률에서 크게 벗어나는 공사방법을 적용하면 추정된 공정률과 실제 공정률간에 큰 오차가 발생할 가능성이 크다. 둘째, 수집되어 분석된 건설공사의 사례가 많지 않아 17개의 공사종류별로 추정된 평균공정률 및 표준공정률의 대표성이 낮을 수 있다. 추정된 표준공정률의 대표성이 낮을수록 사례로 수집되지 않은 공사이 유형에 표준공정률을 적용할 경우 실제공정률과 예상공정률간의 격차가 클 것이다. 셋째, 예산집행을 변경하거나 계절 또는 불규칙요인 등으로 공사환경이 변하여 공사진척에 차질이 발생할 경우 실제공정률은 예상공정률에서 크게 벗어날 수 있다.

이러한 한계에도 불구하고 기대기성액은 건설수주로부터 예상된 기성액을 의미하므로 실제 건설기성액 또는 건설경기의 향후 움직임을 분석하고 판단하는 지표로서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.


Ⅳ. 건설투자 예측


1. 예측모형의 설계


앞 절에서 기대기성액을 활용하여 건설투자를 예측하는 모형을 간략하게 설명하였다. 이 절에서는 구체적인 건설투자 모형을 설계하여 모형을 추정하고 또한 향후 6개월의 건설투자를 예측할 것이다. 본 연구에서는 건설투자 예측모형을 4개의 분야로 나누었다. 발주자별로는 공공부문과 민간부문을 고려하였고, 공사종류별로는 건축부문과 토목부문을 고려하였다.

우선 식 (2)의 건설투자 예측모형을 구체화시키도록 하자.

기대기성액 지표로부터의 통계정보를 이용하는 방법으로는 다음 두가지를 생각할 수 있다.

첫째, 기대기성액 자체와 경기변동적 정보인 건설기성액과 기대기성액간의 갭을 이용하는 방법이 있다. 기대기성액은 건설수주로부터 예상된 기성액을 의미하므로 실제 건설공사가 예상대로 진행된다면 실제 건설기성액의 추이와 움직임이 유사할 것이다. 건설기성액과 기대기성액간의 갭은 실제 건설기성액의 움직임에 선행하거나 후행하는 특성을 가질 것이다. 건설기성액과 기대기성액간의 갭이 음(-)에서 양(+)으로 전환된다는 것은 발주자의 자금사정이 점차 호조를 보이면서 건설공사가 예정보다 빠르게 시공되거나 공사금액이 증액되어 건설경기가 활발해지는 신호일 수 있다. 이런 경우 건설기성액과 기대기성액간의 갭은 건설경기에 선행하는 특성을 가질 것이다. 아니면 그 갭의 부호 전환은 건설경기가 활발해져 실제 건설시공액이 예상된 건설시공보다 크게 나타나는 신호로 해석될 수 있다. 이런 경우 건설기성액과 기대기성액간의 갭은 건설경기에 후행하는 특성을 가질 것이다. 반대로 건설기성액과 기대기성액간의 갭이 양(+)에서 음(-)으로 전환된다는 것은 건설경기의 침체 신호이거나 이미 건설경기가 침체하였다는 증거로 해석될 수 있다.

둘째, 기대기성액의 시계열을 분해해서 얻은 추세지표와 순환지표를 이용하는 방법이 있다. 기대기성액 지표에 Hodrick-Prescott필터방법을 적용하면 앞에서와 유사한 특성을 지닌 추세지표와 순환지표를 얻을 수 있다.7) 건설공사가 당초 예상한대로 진행된다면 기대기성액 추세지표는 예상되는 건설공사의 장기적인 움직임을 나타낼 것이고, 기대기성액 순환지표는 예상되는 건설공사의 단기적인 움직임을 나타낼 것이다.

기대기성액 이외의 지표로부터 얻을 수 있는 건설관련 정보로는 국내 기업의 자금사정을 대표하는 이자율만을 고려하였으며, 이자율의 대용변수로는 3년만기 회사채수익률을 사용하였다. 한편 실제 건설공사의 기성고는 계절적 특성이 강하다. 즉 추운 겨울이나 비가 많이 내리는 여름에는 건설공사 실적이 부진하다. 따라서 이러한 계절적 요인을 설명하기 위해 12개월 시차의 건설기성액을 설명변수로 사용하였다.


2. 예측모형의 추정


본 연구에서는 기대기성액 관련 정보를 이용하는 첫째 방법을 적용하여 예측모형Ⅰ을 추정하였고, 둘째 방법을 적용하여 예측모형Ⅱ를 추정하였다.8) 모형의 추정결과는 <표 3>에 있다.

<표 3> 건설투자 예측모형의 추정

예측모형Ⅰ : 기대기성액과 건설기성액/기대기성액 지표 이용

      변수 부문

기대기성액

 

 

건설기성액/기대기성액

<6개월전>

회사채수익률

 

<6개월전>

건설기성액

 

<12개월전>

adj_R2

(D.W.)

공 공 부 문

0.4369

0.1503

-0.0048

0.5707

0.7298

 

(4.35)

(1.04)

(-0.92)

(5.74)

(1.65)

민 간 부 문

0.1932

0.1199

-0.0268

0.8244

0.7476

 

(1.51)

(1.43)

(-7.80)

(6.49)

(1.57)

건 축 부 문

0.0869

0.0769

-0.0244

0.9285

0.7815

 

(0.86)

(1.02)

(-7.19)

(9.20)

(1.33)

토 목 부 문

0.5575

0.3079

-0.0070

0.4518

0.7242

 

(4.68)

(1.79)

(-1.38)

(3.81)

(1.55)

 

예측모형Ⅱ : 기대기성액과 건설기성액/기대기성액 지표 이용

      변수 부문

기대기성액

추세지표

기대기성액 순환지표

회사채수익률

<6개월전>

건설기성액

<12개월전>

adj_R2

(D.W.)

공 공 부 문

-0.1321

0.0913

-0.0030

0.5004

0.6888

 

(-0.48)

(1.67)

(-0.66)

(3.48)

(1.61)

민 간 부 문

-0.1970

0.0655

-0.0242

0.7607

0.7934

 

(-1.76)

(2.99)

(-7.93)

(7.26)

(1.73)

건 축 부 문

-0.2874

0.0739

-0.0216

0.7935

0.8409

 

(-2.42)

(3.33)

(-7.70)

(9.28)

(1.53)

토 목 부 문

-0.2038

0.1095

-0.0076

0.4450

0.6483

 

(-0.75)

(2.00)

(-1.64)

(2.93)

(1.46)

※ 표본기간 : 1998년 7월 ~ 2000년 12월(관찰치수 30개)

공공부문과 토목부문의 경우 종속변수들의 설명 정도를 나타내는 수정결정계수를 기준으로 볼 때 예측모형Ⅰ이 더욱 우수한 것으로 판단된다. 설명변수중에는 기대기성액 계수의 유의성이 매우 높은 것으로 나타났다. 이는 건설수주통계로부터 추정한 기대기성액 지표가 공공부문과 토목부문의 건설투자의 동향을 예측하는데 유용한 지표로 기능할 수 있음을 의미한다. 민간부문과 건축부문의 경우에는 수정결정계수를 기준으로 판단할 때 예측모형Ⅱ가 더욱 우수한 것으로 나타났다.

특히 건설기성액과 기대기성액간 갭의 계수가 유의적인 것으로 나타났고 부호는 양(+)으로 추정되었다. 이는 건설기성액과 기대기성액간의 갭이 건설경기 선행지표로 기능할 수 있음을 의미한다.

이자율을 나타내는 회사채수익률은 예측모형Ⅰ과 예측모형Ⅱ 모두에서 그리고 공공부문과 민간부문, 건축부문과 토목부문 모두에서 유의적인 것으로 나타났으며, 계수의 부호도 예상한 대로 음(-)으로 추정되었다. 이는 실제 건설공사 진행이 자금사정에 매우 민감함을 의미한다. 즉 이자율이 상승하여 자금사정이 악화되면 건설공사가 부진하고 반대로 이자율이 하락하여 자금사정이 호조를 보이면 건설공사가 원활하게 진행될 것이다.


3. 향후 6개월 예측


앞에서 추정한 건설투자 예측모형을 이용하여 향후 6개월의 건설투자 즉 건설기성액을 예측하였다. 우선 모형을 이용하여 예측을 하려면 기대기성액 관련 설명변수들의 향후 6개월 예측치가 있어야 한다. 기대기성액의 예측치는 건설수주액이 예측치가 있어야 가능하므로 본 연구에서는 건설수주액을 시계열모형인 ARIMA모형을 이용하여 예측하였다.9)

향후 6개월의 건설투자를 예측한 결과는 <표 4>에 있다. 건설수주액은 금년 상반기에 20% 이상 감소할 것으로 예상된다. 이러한 건설수주 활동의 부진에도 불구하고 2001년 상반기의 건설투자(건설기성액)는 2000년 상반기의 낮은 수준에 대한 상대적인 영향으로 모형Ⅰ에 의한 예측의 경우 2% 내외, 모형Ⅱ에 의한 예측의 경우 10% 내외 증가할 것으로 전망된다. 공사종류별로 보면 주택건설이 대부분인 건축부문보다는 SOC투자가

 <표 4> 2001년 상반기 건설수주 및 건설기성 예측

(전년동분기비, %)

      분기부 문

2000년 실적

2001년 예측

1/4분기

2/4분기

3/4분기

4/4분기

1/4분기

2/4분기

모형Ⅰ

모형Ⅱ

모형Ⅰ

모형Ⅱ

건설수주액

70.9

15.9

 7.9

-7.0

-24.4

-23.2

  (1998=100)

(108.8)

(133.3)

 (94.3)

(127.5)

 (82.2)

(102.3)

  ∙건축부문

110.5

35.8

-6.1

-7.9

-31.2

-30.6

  ∙토목부문

25.0

-16.5

39.3

-5.1

-10.2

-2.5

건설기성액

-6.4

-2.4

-3.1

-1.2

 2.1

 9.0

 1.8

11.0

  (1998=100)

 (78.2)

(105.6)

 (99.9)

(108.7)

 (79.2)

 (106.4)

 (84.5)

(116.0)

  ∙건축부문

-0.6

 1.5

 0.5

 2.5

 1.1

 8.4

 2.1

11.6

  ∙토목부문

-13.5

-8.3

-7.9

-5.6

 3.5

 9.9

 1.3

10.1

부분인 토목부문이 상대적으로 높은 증가율을 보일 것으로 예상된다.

규모로 보면 금년 상반기의 건설수주액은 수주활동이 급격하게 둔화되었던 1998년의 평균 수준에 불과할 것으로 예상된다. 또한 건설기성액도 금년 상반기중에는 1998년 수준 정도에 머물 것으로 보인다.

그러므로 예상되는 건설수주 활동이나 건설투자 활동으로 판단해 볼 때 2001년의 건설경기는 2000년에 이어 부진이 계속될 것으로 전망된다. 다만 건설투자는 전년동기의 낮은 수준에 대한 상대적인 영향으로 양(+)의 증가율을 보일 것으로 예상된다.


Ⅴ. 결  론


본 연구에서는 건설수주통계조사의 착공예정일자와 완공예정일자 정보를 가지고 기대기성액을 추정한 후 이 지표의 유용성을 검토하였다. 또한 이 기대기성액을 활용하여 건설투자 예측모형을 추정한 후 향후 6개월의 건설투자를 예측하여 보았다.

본 연구에서 얻은 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 기대기성액은 건설투자 또는 건설경기의 움직임을 파악할 수 있는 유용한 지표로 활용이 가능하다. 특히 건설기성액과 기대기성액간의 갭은 건설경기를 파악하는 선형성 지표로 기능할 수 있음을 확인하였다. 즉 경기가 호전되어 자금사정이 원활해지면 실제 건설기성액과 기대기성액간의 갭이 확대되는 움직임을 보일 것이고 이는 향후 건설경기가 살아날 것을 예고해 줄 것이다. 반대로 경기가 침체되면 발주자의 자금사정이 악화되어 실제 건설기성액과 기대기성액간의 갭이 점점 축소되는 움직임을 보이면서 건설경기의 부진을 예고해 줄 것이다. 둘째, 기대기성액 관련 지표는 향후 건설투자를 예측하는 데 유용한 지표로 이용이 가능하다. 기대기성액 관련지표를 사용한 건설투자 예측모형에서 기대기성액 자체 뿐만 아니라 기대기성액의 추세지표와 순환지표의 계수가 유의적으로 추정된 점은 이를 뒷바침한다. 특히 셋째, 2001년 상반기의 건설투자는 2000년과 비교할 때 양(+)의 증가율을 보일 것으로 예상된다. 예측모형에 따르면 2001년 상반기중의 건설투자 증가율은 2000년 상반기의 낮은 수준에 대한 상대적인 영향으로 최소 2%에서 최대 10% 정도로 전망되었으며, 그 규모는 외환위기 직후의 1998년 수준 정도로 예상되었다.

한편 본 연구에서는 여러 가지 문제점들도 나타났다. 일부 공사종류에는 평균공정률 산출에 이용된 공사사례가 많지 않았으며, 수집된 공사사례들도 계절적인 요인과 불규칙적인 요인이 강하게 혼합되어 있었다. 따라서 앞으로 건설공사 사례들을 다양하게 수집하고 많은 자료를 분석함으로써 이러한 문제들을 해결해야 할 것이다. 또한 건설투자는 국민소득, 건설자재 관련 산업의 경기상태, 원유가나 환율 등의 해외로부터의 충격 등 국내외 여러 가지 경제여건의 변화에 영향을 받는다. 이런 점을 감안하면 기대기성액 이외의 경제지표를 추가적인 설명변수로 활용하여 더욱 정교한 건설투자 예측모형을 개발할 필요가 있을 것이다.



< 참 고 문 헌 >


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 (2) 김재영․정재하, 건설경기의 파급효과와 주택 및 건설경기 종합지표 연구, 1993, 국토개발연구원

 (3) 김재영․정재하․한선희, 건설산업구조분석을 위한 건설경제모형 연구, 1994, 국토개발연구원

 (4) 김정호․김재영․김보영, 건설동향의 단기예측체계에 관한 연구, 1989, 국토개발연구원

 (5) 김정호․송병록, 건설업 구조조사 및 분석연구, 1996, 국토개발연구원

 (6) 문권순, 설비․건설투자지표 연구, 1997, 통계연수원

 (7) 왕세종, “공종별 건설투자의 변동 분석”, 2000, 주택금융 제222호(2000.겨울)

 (8) 이복남, 건설공사 진도 및 기성고 산정방법 개선, 1997, 한국건설산업연구원

 (9) 정희수․김재영․여영종․한동근, 건설경기동향에 관한 연구 - 구조, 시장분석 및 예측 -, 1985, 국토개발연구원

(10) 정희수․김재영․한동근, 건설경기 지표에 관한 연구(월별 예측모형), 1986, 국토개발연구원

(11) Quantitative Micro Software(1998), EViews User's Guide.

(12) Hodrick, R. J. and E. C. Prescott(1997), “Postwar U.S. Business Cycles : An Empirical Investigation”, Journal of Money, Credit, and Banking, 29.


Forecasting of Construction Investment

- Using The Construction Orders Received -


                                   KyungSam Min․ManYoung Seo


<Abstract>


The purpose of this study is to estimate the expected value of construction completed from data of the construction orders received, and to forecast the construction investment using this indicator. Sample period for estimation is from January 1990 to December 2000, and sample period for forecasting, is during 6 months after then.

It is found that the expected value of construction completed is the useful indicator for analyzing the trend of business cycle of construction, and the gap between actual and expected value of construction completed is an available leading indicator for the construction investment. This fact is confirmed by significantly estimated coefficients of explaining variables in forecasting model, including the expected value of construction completed. It is prospected by the model that the construction investment in 2001 year be more than in 2000 year, but the level of investment be nearly the same as in 1998 year.Y


1) 건설활동을 가장 잘 나타내는 지표는 국민계정상의 건설투자이다. 이 지표는 일정기간 동안 국내에서 건설활동이 이루어진 성과를 측정하나 분기별로 측정되고 있으며 공표시기도 2개월 후에 발표되는 단점이 있다. 다음으로 건설활동을 잘 나타내는 지표는 산업동향과에서 98년부터 작성하고 있는 건설기성액이다. 이 지표는 매월 작성되고 있으며 익월에 발표되는 장점은 있으나 대표도가 50% 정도에 그치고 있다. 이 연구에서는 작성주기가 짧고 속보성이 두드러진 건설기성액 지표를 건설활동을 나타내는 주지표 즉 건설투자 지표로 삼았다.

2) 이 논문에서 ‘진척률’ 개념은 특정 시점까지 전체공사가 진행된 실적을 나타내는 누적개념의 척도로 사용되었으며, ‘공정률’ 개념은 특정기간에 공사가 이루어진 실적을 전체공사에 대한 백분율 개념으로 측정한 척도로 사용되었다.

3) 댐 공사의 경우 수집된 공사사례가 1건이기 때문에 불규칙성이 심하게 나타났으나 전반적인 공정패턴은 다른 SOC 공사와 유사한 것으로 보인다.

4) 17개 공사종류별 평균공정률 패턴은 외국 건설기업이 과거 30년동안의 경험실적을 기준으로 개발한 6개 작업진도 유형과 유사한 것으로 나타났다. 6개 작업진도 유형은 이복남(1997) 64쪽에 도식화되어 있다.

5) 1996년 이전의 기대기성액 자료는 1990년 이전의 건설수주가 반영되어 있지 않기 때문에 그리고 2001년 이후의 기대기성액 자료는 2001년부터의 건설수주가 반영되어 있지 않기 때문에 상당히 제한된 의미만을 가질 것이다.

6) 추정된 기대기성액 규모는 국민계정 건설투자 규모의 54% 내외를 유지하는 것으로 나타났다. 건설수주통계의 대표도가 54%인 점을 감안하면 추정된 기대기성액은 유의적인 것으로 판단된다.

7) 기대기성액의 추세지표와 순환지표 추정에는 Eviews 소프트웨어를 이용하였으며, 평활(smoothing) 정도를 규정하는 모수 λ의 수치로는 월별자료인 점을 감안하여 14,400을 부여하였다.

8) 건설투자 모형을 설계할 때 대부분 소득변수, 주택가격이나 지가지수 등의 가격변수, 건축허가면적과 같은 선행지표 등의 거시경제변수를 설명변수로 사용한다. 본 연구에서는 구체적인 건설기성 관련 자료를 중심으로 건설투자모형을 설계하였다.

9) X12-ARIMA프로그램으로 건설수주 시계열에 대한 ARIMA모형을 탐색하였으나 프로그램에서 제시한 통계량 기준을 만족하는 모형은 없었다. 따라서 본 연구에서는 시계열의 계절조정에 가장 많이 적용하는 ARIMA (0,1,1)(0,1,1)모형을 건설수주액 예측에 이용하였다.


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