Okun's Law

오쿤의 법칙은 실업률의 변화와 실질 국내총생산(GDP) 성장률 사이의 경험적 관계를 설명하는 거시경제학의 법칙이다. 이 법칙은 일반적으로 실업률이 1%포인트 하락하면 실질 GDP가 약 2~3% 증가한다는 역의 상관관계를 나타낸다. 이 관계는 경기 변동을 분석하고 완전고용과 잠재 성장률 간의 격차를 평가하는 데 널리 사용된다.

이 법칙은 1960년대 초 미국의 경제학자 아서 오쿤에 의해 처음 제시되었다. 그는 미국의 역사적 데이터를 분석하여 생산량과 고용 사이에 안정적이고 예측 가능한 관계가 존재함을 발견했다. 오쿤의 법칙은 단순한 통계적 관계를 넘어, 경기 침체기에 생산이 감소하면 기업들이 노동력을 해고하게 되어 실업률이 상승하는 인과 메커니즘을 반영한다.

그러나 이 관계는 모든 국가나 시기에 동일하게 적용되지 않는다. 노동 생산성, 노동시장의 구조적 변화, 고용률 변동 등의 요인에 따라 오쿤 계수라 불리는 관계의 크기는 달라질 수 있다. 또한, 법칙은 주로 단기적인 경기 순환에 초점을 맞추고 있어 장기적인 구조적 실업 문제를 완전히 설명하지는 못한다는 한계를 지닌다.

그럼에도 불구하고, 오쿤의 법칙은 정책 입안자들에게 중요한 도구로 활용된다. 예를 들어, 특정한 GDP 성장 목표를 달성하기 위해 허용 가능한 실업률 수준을 추정하거나, 반대로 실업률을 낮추기 위해 필요한 경제 성장률을 계산하는 데 유용한 지침을 제공한다.

아서 오큰은 1962년 논문 "Potential GNP: Its Measurement and Significance"[1]에서 실업률과 국내총생산(GDP) 성장률 간의 경험적 관계를 처음으로 제시했다. 당시 그는 케네디 행정부의 경제자문위원회(Council of Economic Advisers) 위원으로 재직 중이었으며, 경기 변동이 고용에 미치는 영향을 정량화하려는 실용적 목적에서 연구를 진행했다.

오큰은 미국의 1947년부터 1960년까지의 분기별 데이터를 분석하여, 실질 GDP 성장률이 잠재 GDP 성장률보다 높을수록 실업률이 하락하는 반비례 관계를 발견했다. 그의 초기 추정에 따르면, GDP가 잠재 GDP 대비 약 3% 초과 성장할 때마다 실업률이 약 1%포인트 하락하는 패턴을 보였다. 이 관계는 당시 경제 정책 입안자들에게 경기 부양 정책의 고용 창출 효과를 예측하는 데 유용한 도구를 제공했다.

이 발견은 케인즈 경제학의 관점에서 경기 침체 시 발생하는 순환적 실업을 설명하는 이론적 근거와 맞닿아 있었다. 오큰의 법칙은 고용과 생산 간의 격차가 단순히 우연이 아니라 체계적이고 예측 가능한 관계임을 보여주었다. 그의 연구는 이후 수십 년 동안 지속적으로 검증되고 정교화되면서 거시경제학의 핵심 경험 법칙 중 하나로 자리 잡았다.

아서 오큰이 제시한 법칙은 실업률의 변화와 실질 GDP 성장률 사이의 안정적인 역관계를 설명한다. 이 관계는 주로 두 가지 형태의 수학적 공식, 즉 차분형(Difference Form)과 수준형(Level Form)으로 표현된다.

가장 일반적으로 사용되는 형태는 차분형이다. 이는 실업률의 변화율과 산출량(GDP) 성장률 사이의 관계를 나타낸다. 기본 공식은 다음과 같다.

$$ΔU = a - b(GY)$$

여기서 $ΔU$는 실업률의 변동(보통 백분율 포인트), $GY$는 실질 GDP 성장률(%), $a$는 추세 성장률과 노동력 증가 등을 반영하는 절편, $b$는 오큰 계수이다. 오큰의 초기 추정에 따르면, 미국 경제에서 $b$ 값은 약 0.3이었다[2]. 이는 실질 GDP 성장률이 추세를 2%포인트 상회할 때, 실업률이 약 1%포인트 하락한다는 경험적 법칙으로 해석되기도 한다.

수준형은 실제 GDP($Y$)가 잠재 GDP($Y^*$)에서 벗어난 격차(산출량 갭)와 실제 실업률($U$)이 자연 실업률($U^*$)에서 벗어난 격차(실업률 갭) 사이의 관계를 직접적으로 보여준다. 공식 $(Y - Y^*)/Y^* = -c \cdot (U - U^*)$에서 계수 $c$는 오큰 계수 $b$와 밀접한 관련이 있다. 이 형태는 경기 순환에 따른 경제의 이탈 정도를 실업률 갭과 연결지어 분석하는 데 유용하다. 두 공식 모두 경제의 생산량과 고용 사이의 근본적인 연결고리를 정량화하며, 계수($b$ 또는 $c$)의 크기는 노동생산성, 노동시간, 노동참여율 등 여러 요소의 영향을 받는다.

Okun 계수는 실업률 변화와 실질 GDP 성장률 간의 관계를 수량화한 값이다. 일반적으로 음(-)의 값을 가지며, 그 크기는 실업률 1%p 변화에 대응하는 GDP 성장률의 변동 폭을 나타낸다. 예를 들어, Okun 계수가 -2라면, 실업률이 1%p 상승할 경우 실질 GDP 성장률이 약 2%p 하락하는 경향이 있음을 의미한다[4].

역사적 추정치에 따르면, 미국 경제를 기준으로 전통적인 Okun 계수는 -2에서 -3 사이의 값을 보인다. 이는 미국 경제에서 실업률 변화가 GDP 성장에 상대적으로 민감하게 반응함을 시사한다. 그러나 이 계수는 고정된 값이 아니며, 추정 시기, 사용된 데이터(예: 실질 GDP 대 산출량 격차), 그리고 경제 모형(차분형 또는 수준형)에 따라 달라진다.

다양한 국가와 시기에 대한 추정 결과는 상당한 차이를 보인다. 다음 표는 일부 국가들의 Okun 계수 추정치 범위를 보여준다.

이러한 차이는 각 경제의 노동시장 구조, 규제 환경, 생산성 성장 추세, 그리고 비공식 경제의 규모 등 다양한 구조적 요인에 기인한다. 또한, 계수의 추정치는 단기 경기변동 분석에 더 적합하며, 장기적인 구조적 실업이나 생산성 충격이 강할 때는 관계가 약화되거나 불안정해질 수 있다.

오쿤의 법칙은 주로 미국의 데이터를 기반으로 도출되었지만, 이후 다양한 국가에 적용되며 국가별 특성에 따라 그 관계가 다르게 나타나는 것으로 확인되었다. 일반적으로 선진국보다 개발도상국에서 오쿤 계수가 더 크게 추정되는 경향이 있다. 이는 개발도상국에서 노동시장의 유연성이 낮고, 비공식 경제 부문이 크며, 경제 충격에 대한 조정이 더딘 구조적 특성과 관련이 있다.

다음 표는 주요 국가 및 지역별 오쿤 계수의 추정치 차이를 보여준다. 이 값은 연구 시기와 방법론에 따라 다소 차이가 있을 수 있다.

국가별 차이는 노동시장 제도, 산업 구조, 경제 개방도 등 다양한 요인에서 기인한다. 예를 들어, 실업급여 제도가 관대하고 해고 규제가 엄격한 유럽 국가들은 경기 하락 시 기업이 생산은 줄이되 고용을 쉽게 줄이지 못해 노동생산성이 하락하는 경향이 있다. 이는 생산과 고용 간의 변화 폭 차이를 줄여 오쿤 계수의 절대값을 크게 만드는 요인으로 작용한다[5]. 반면 일본의 경우 전통적인 종신고용 문화로 인해 경기 변동에 따른 실업률 변동이 매우 적어 계수 추정치가 낮게 나온다.

또한, 농업이나 소규모 자영업 비중이 높은 경제에서는 국내총생산(GDP) 통계의 정확성 문제와 더불어, 공식적인 실업 통계가 노동시장의 실제 상태를 제대로 반영하지 못할 수 있다. 이는 오쿤의 법칙 관계를 추정하는 데 어려움을 주거나 왜곡된 결과를 초래할 수 있다.

오쿤의 법칙은 경기 변동의 국면에 따라 그 관계가 변화하는 양상을 보인다. 일반적으로 경기 침체기와 경기 회복기에서 실업률과 경제성장률 간의 관계는 대칭적이지 않다. 이는 고용과 해고의 비대칭성, 기업의 인력 조정 방식 등에 기인한다.

경기 침체기에는 실업률이 경제성장률의 하락보다 더 급격하게 상승하는 경향이 있다. 기업들은 수요 감소에 직면할 때, 생산량을 줄이기 위해 신규 채용을 급격히 중단하고 기존 직원의 해고를 단행한다. 또한, 노동 생산성의 둔화로 인해 생산량 감소 폭보다 고용 감소 폭이 더 클 수 있다. 따라서 이 시기에는 오쿤 계수의 절대값이 커져, 경제 성장률이 1%포인트 하락할 때 실업률이 0.5%포인트를 넘어 더 크게 상승하는 것으로 관측된다.

반면, 경기 회복 초기에는 실업률 하락 속도가 경제 성장률 상승 속도를 따라가지 못하는 경우가 많다. 기업들은 수요 회복에 대한 확신이 생길 때까지 신규 채용을 주저하며, 먼저 기존 직원의 초과 근무를 늘리거나 임시직을 활용하는 방식으로 대응한다. 이로 인해 생산량이 증가해도 고용은 더디게 증가하는 '무고용 회복' 현상이 나타날 수 있다. 그러나 회복이 공고해지고 지속되면 고용 창출이 본격화되며, 오쿤 계수는 다시 안정적인 관계로 돌아오는 경향을 보인다.

다음 표는 경기 국면에 따른 오쿤 계수의 일반적인 변화를 요약한다.

이러한 비대칭성은 오쿤의 법칙을 이용한 정책 수립 시 중요한 고려 사항이 된다. 경기 침체 시에는 실업률 급등을 막기 위해 보다 적극적인 경기 부양책이 필요할 수 있으며, 경기 회복 초기에는 고용 지표의 개세가 더디게 나타날 수 있음을 이해해야 한다.

오쿤의 법칙은 실업률과 경제성장률 사이의 안정적인 관계를 보여주므로, 거시경제 정책의 효과를 예측하고 평가하는 데 유용한 도구로 활용된다. 특히 재정정책과 통화정책을 수립할 때 고용 창출 효과를 사전에 추정하는 지침을 제공한다.

정책 입안자들은 오쿤의 법칙을 통해 특정 GDP 성장률 목표를 달성했을 때 실업률이 어느 정도 개선될지 예측할 수 있다. 예를 들어, 오쿤 계수가 2로 추정되는 경제에서 실업률을 1%포인트 낮추려면 GDP 성장률이 잠재성장률보다 약 2%포인트 높아야 한다는 계산이 나온다. 이는 완전고용에 가까운 수준의 실업률을 목표로 하는 정책의 구체적인 성장 목표를 설정하는 데 기초 자료가 된다. 또한, 경기 침체기에 실업률 상승을 억제하거나 완화하기 위해 필요한 경기 부양 규모를 정량적으로 논의할 때도 기준이 된다.

그러나 오쿤 계수는 시간과 국가에 따라 변동하므로, 특정 시기의 추정치를 맹목적으로 적용하는 것은 오류를 초래할 수 있다. 노동시장의 구조적 변화, 생산성 증가율의 변동, 고용없는 성장 가능성 등은 법칙의 안정성을 해칠 수 있는 요인이다[7]. 따라서 정책적 함의를 도출할 때는 최신의 실증 분석을 통해 현재의 관계를 지속적으로 점검하고, 다른 노동시장 지표와 함께 종합적으로 고려해야 한다. 결국 오쿤의 법칙은 정책 효과에 대한 유용한 '척도'를 제공하지만, 이를 활용한 정책 결정은 해당 경제의 구체적인 상황에 대한 깊은 이해를 필요로 한다.

오쿤의 법칙은 실증적 관계에 기반한 경험칙으로, 이론적 모델에서 도출된 것이 아니라는 근본적 한계를 지닌다. 따라서 경제 구조가 변화하면 법칙의 설명력이 약화되거나 계수 추정치가 불안정해질 수 있다. 특히 노동시장의 구조적 변화는 법칙의 적용에 큰 영향을 미친다. 예를 들어, 파트타임 근로의 확대, 노동 유연성 증가, 실업률 통계의 측정 방식 변화 등은 실업률과 산출량 간의 관계를 왜곡시킬 수 있다[9].

법칙의 또 다른 주요 비판점은 생산성 변동을 충분히 설명하지 못한다는 것이다. 오쿤의 법칙은 잠재 GDP 대비 산출 격차와 실업률 간의 안정적 관계를 가정한다. 그러나 생산성 증가율이 변동하면 동일한 실업률 하에서도 산출량이 달라질 수 있다. 기술 발전이나 자본 투입의 변화로 인한 생산성 충격은 산출량과 고용의 관계를 약화시키며, 이는 특히 장기 성장 경로를 분석할 때 중요한 한계로 작용한다.

다음 표는 오쿤의 법칙에 대한 주요 비판 요인을 정리한 것이다.

마지막으로, 이 법칙은 단기 경기변동 분석에 초점을 맞추어 장기적 구조적 실업 문제를 설명하는 데는 적합하지 않다. 자연 실업률 개념이나 잠재 성장률의 변화와 같은 요소들은 법칙의 기본 가정과 조화되지 않는다. 따라서 정책 입안자들은 오쿤의 법칙을 경기 국면 판단의 참고 도구로 활용하되, 이러한 구조적 한계와 시대적 변화를 반드시 고려해야 한다.

오쿤의 법칙은 실업률과 경제성장률 사이의 경험적 관계를 설명하지만, 이를 이해하고 분석하는 데에는 여러 관련 경제 개념과 지표가 중요하게 활용된다.

주요 관련 개념으로는 우선 실질 GDP와 잠재 GDP가 있다. 오쿤의 법칙은 실질 GDP 성장률이 잠재 GDP 성장률에서 벗어나는 정도와 실업률의 변화를 연결짓는다. 잠재 GDP는 경제가 완전고용 상태에서 달성할 수 있는 최대 산출량을 의미하며, 이를 추정하는 것은 법칙 적용의 핵심이다. 또한, 자연실업률 또는 비인플레이션 실업률(NAIRU) 개념은 경제가 장기 균형에 있을 때의 실업률 수준을 가리키며, 오쿤의 법칙에서 실업률 변화의 기준점 역할을 한다. 생산성 증가율의 변화는 오쿤 계수에 영향을 미치는 주요 요인으로, 생산성 향상이 빠를수록 동일한 경제성장 하에서 고용 창출 효과는 작아질 수 있다.

분석에 자주 병행되는 경제 지표로는 다음과 같은 것들이 있다.

이 외에도 실업의 구조를 구분하는 순환적 실업, 마찰적 실업, 구조적 실업 개념은 법칙의 정확성을 해치는 요인을 이해하는 데 도움을 준다. 특히 디지털 전환과 같은 구조적 변화는 자연실업률을 변화시켜 오쿤 계수의 안정성을 떨어뜨릴 수 있다. 정책적 관점에서는 필립스 곡선이 인플레이션과 실업의 관계를 다루는 반면, 오쿤의 법칙은 생산과 실업의 관계를 다루어 거시경제 정책의 중요한 이론적 기둥을 함께 구성한다.

• Wikipedia - 오쿤의 법칙

• Investopedia - Okun's Law

• Federal Reserve Bank of St. Louis - Okun's Law: A Meaningful Guide for Monetary Policy?

• The Brookings Institution - Okun's Law and Long Expansions

• International Monetary Fund (IMF) - Okun's Law: Fit at 50?

• 한국은행 - 오쿤의 법칙과 한국 경제

• 경제학사전 - 오쿤의 법칙