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2020년 코로나19 팬데믹이라는 미증유의 위기를 맞아 각국 정부와 중앙은행은 막대한 규모의 재정을 투입하고 유동성을 공급하였다. 이 과감한 대응은 최악의 경기침체를 막는 데는 성공하였으나 그 결과 세계는 역사상 유례없는 수준의 부채를 마주하게 되었다. IIF(국제금융협회)에 따르면 글로벌 부채는 2025년 1/4분기에 324조 달러(약 45경 2,500조 원)를 상회하였는데, 이는 글로벌 GDP의 약 3배에 달하는, “나폴레옹 전쟁 이후 볼 수 없었던 수준”의 부채이다. 그리고 해당 분기 동안 글로벌 부채는 7조 5천억 달러 증가하였는데 이 역시 2022년 말 이래 분기당 평균치 1조 7천억 달러에 비하면 4배 이상 높은 수치로서, 글로벌 고부채 문제가 팬데믹 이후 해소되기는커녕 악화일로를 걷고 있음을 보여준다. 이에 본 보고서에서는 팬데믹 이후 고부채 문제의 구조를 재검토하고 각 경제권의 취약성을 면밀히 분석하여 선제적인 정책 대응의 근거를 마련하고자 한다.
먼저 제2장에서는 Chudik et al.(2021)의 임계치가 추가된 글로벌 벡터자기회귀(TGVAR: Threshold-augmented Global Vector Autoregression) 모형을 이용하여 신흥개도국의 대외부채 위기를 분석하였다. 여기서 회귀식 좌측의 피설명변수는 GDP 성장률이고 우측의 주요 설명변수 중 하나는 대외부채/GDP 비율의 증가율이다. 또한 임계치는 대외부채/GDP 비율 증가율의 임계치로서 해당 증가율이 임계치를 넘을 때 일반적인 선형항에 더해 상수항이 추가적으로 GDP 성장률에 영향을 미치는 것으로 모형화하였다. 이를 중국, 인도, 브라질 등이 포함된 14개 신흥개도국을 대상으로 1985년 1/4분기부터 2024년 4/4분기까지의 분기별 데이터를 사용하여 추정한 결과는 다음과 같다.
먼저 임계치 분포를 살펴보면, 인도(1.46%), 중국(3.14%), 사우디아라비아(3.61%), 남아프리카공화국(4.39%), 브라질(4.59%)이 5% 미만의 낮은 임계치를 갖는 반면, 페루(19.19%), 태국(10.71%), 멕시코(10.13%), 인도네시아(8.82%), 말레이시아(8.84%)는 상대적으로 높은 임계치를 갖는 것으로 나타났다. 또한 임계치가 포함된 비선형항(대외부채/GDP 비율의 증가율이 임계치를 넘을 때 1의 값을 갖고 그 외의 경우에 0의 값을 갖는 지시함수)의 계수 역시 모든 국가에 대해 음수(성장에 부정적 영향)가 아니라 브라질, 중국, 멕시코, 사우디아라비아, 튀르키예에 대해서는 양수(성장에 긍정적 영향)인 것으로 나타났다. 즉 임계치 그리고 대외부채 증가 속도가 임계치를 넘을 경우 이것이 경제성장에 미치는 비선형적 영향은 단순히 각국의 경제 규모나 발전 수준으로 설명되지 않는다는 것을 알 수 있다.
다음으로 제3장에서는 선진국으로 초점을 옮겨 높은 정부부채의 지속가능성에 대해 분석하였다. 먼저 부채 동학식(Debt Dynamics Equation)을 이용하여 선진국의 GDP 대비 정부부채 비율의 추세와 이자율, 성장률, 기초재정수지 등 주요 항목별 기여도를 분석하였는데, 그 결과 선진국의 정부부채 비율은 두 차례의 경제위기를 극복하기 위한 대규모 재정 확대와 지속된 재정적자 기조로 인해 2008년 이후 매년 2.3%p씩 증가하였고 앞으로도 2030년까지 매년 0.8%p씩 증가할 것으로 전망되었다. 이에 따라 지속적으로 증가하는 높은 정부부채가 경제성장에 어떤 영향을 미치는지 재검토해 볼 필요가 있고, 이를 Chudik et al.(2017)의 패널 임계치 자기회귀 시차분포(Panel Threshold- ARDL: Panel Threshold-AutoRegressive Distributed Lags) 모형과 패널 임계치 시차분포(Panel Threshold-DL) 모형을 통해 분석해 보았다. 단, 여기서 임계치는 제2장에서와 달리 GDP 대비 정부부채 수준 자체의 임계치이다. 분석 결과는 다음과 같다.
먼저 선진국 정부부채의 임계치는 GDP 대비 78~89% 수준으로 나타났는데, 이는 기존 문헌에서 제시하는 80~100% 수준과 유사한 것이다. 그리고 정부부채 비율이 임계치보다 높은 고부채 상태에서는 GDP가 평균적으로 0.013~ 0.020%p만큼 낮아지며, GDP 대비 정부부채 비율이 1%p 증가할 때 GDP는 장기적으로 0.151~0.210%p만큼 감소하는 것으로 나타났다. 또한 선진국의 정부부채가 경제성장에 미치는 영향을 시계열적으로 분석한 결과, 2008년 글로벌 금융위기를 기점으로 이전에는 정부부채의 임계치가 GDP 대비 32~36%임에 반해 이후에는 87~89%로 상승한 것으로 나타났다. 정부부채 증가가 GDP에 누적으로 미치는 장기효과도 금융위기 이전에는 –0.049~–0.059%p였다가 이후에는 –0.091~–0.137%p로 증가한 것으로 나타났다.
마지막으로 제4장에서는 한국에서 민간부채가 실물경제 그리고 금융 안정성에 미치는 영향을 각각 살펴보았다.
먼저 민간부채가 실물경제에 미치는 영향을 살펴보는 데에는 평활 이행 함수(smooth transition function)를 도입한 상태의존 국소투영(State-Dependent Local Projection) 모형을 사용하였는데, 여기서 이행 함수(경제가 특정 국면에 있을 확률을 나타내는 함수)는 GDP 대비 민간부채 비율이 장기 추세에서 벗어난 정도를 나타내는 갭 변수에 의존하는 것으로 가정하였다. 분석 결과, 민간부채 증가율은 부채비율이 높은 국면에서 GDP에 통계적으로 유의한 음의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이러한 부정적 효과는 약 2분기까지 지속되는 것으로 나타났다. 보다 구체적으로 가계부채 증가율의 경우, 부채비율이 낮은 국면에서 일정 시차를 두고 유의하게 GDP를 증가시키는 순효과를 나타냈다. 추가적으로 부채를 일으킬 여력이 충분한 상황에서 부채를 통한 유동성 확보가 소비를 촉진하여 총수요를 증대시키는 경로가 작동한 것으로 해석된다. 반면 부채비율이 높은 국면에서는 가계부채 증가율이 GDP에 미치는 영향이 통계적으로 유의하지 않았다. 그리고 기업부채 증가율의 누적효과는 두 국면 모두에서 통계적으로 유의한 결과를 보이지 않았다.
다음으로 민간부채가 금융 안정성에 미치는 영향은 국면전환 벡터자기회귀(Regime-Switching VAR) 모형을 통해 살펴보았다. 특히 금융 스트레스를 측정하는 데에는 FnGuide에서 제공하는 관련 지수를 사용하였다. 분석 결과, 국면 1(GDP 갭 감소-경기 둔화/수축-기간과 높은 일치성을 보이는 국면)에서 민간부채 증가율 충격은 초기에 금융 스트레스를 유의하게 상승시키나 이후 구간에서는 완화하는 방향으로 전환되는 것으로 나타났다. 반면 국면 2에서는 유의한 영향이 확인되지 않았다. 보다 구체적으로 민간부채를 기업부채와 가계부채로 나누어 살펴보았을 때는 두 부채가 금융 스트레스에 대해 상반된 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기업부채 증가율 충격은 전반적으로 금융 스트레스를 상승시키는 방향으로 작용하고, 가계부채 증가율 충격은 전반적으로 금융 스트레스를 완화하는 방향으로 작용하는 것이다.
이러한 분석 결과가 우리나라에 주는 정책적 시사점은 다음과 같다.
첫째, 민간부채 증가가 반드시 경제에 부정적인 영향을 미치는 것은 아니며, 경제 상황에 따라 실물경제 회복과 금융안정에 기여할 수 있다. 이는 GDP 대비 부채 수준, 증가 속도, 거시경제 여건에 따라 달라질 수 있으므로, 총량규제 중심의 접근보다는 국면·부문별 특성을 고려한 정책 설계가 요구된다.
둘째, 민간부채에 대한 정책 대응은 부문별 기능을 고려하여 차별적으로 이루어져야 한다. 앞에서 살펴본 분석 결과는 가계부채와 기업부채가 실물경제와 금융안정에 미치는 영향이 구조적으로 상이함을 보여준다. 이는 민간부채의 영향을 평가함에 있어 부채의 용도와 파급경로, 부문별 구조적 특성을 종합적으로 고려할 필요가 있음을 시사한다. 가계부채는 경제성장에 유의한 긍정적 영향을 미치며 금융 스트레스를 완화하는 것으로 나타났다. 따라서 가계부채는 분할상환, 장기·고정 금리를 유도하고 취약차주를 중심으로 표적 지원하여 소비 진작 및 경기완충 기능을 보전할 수 있다. 반면 기업부채는 성장효과가 통계적으로 유의하지 않은 가운데, 특히 경기 둔화기에 기업부채 증가가 금융 스트레스를 심화할 수 있는 것으로 나타났다. 이에 따라 부문별 신용 확대의 속도와 구성(기업별/산업별)을 면밀히 모니터링하고, 회사채 시장 유동성 제약에 대비한 시장안정장치를 마련하며, 만기·차환 위험을 축소하는 등 리스크 관리를 중심으로 접근할 필요가 있다.
셋째, 민간부채에 대한 거시건전성 정책은 단일 지표 기반의 조기 경보식 접근보다는, 다양한 거시경제 여건과 부채 구조의 상호작용을 반영하는 동태적 모니터링 체계를 구축할 필요가 있다. 상태의존 국소투영 모형과 국면전환 벡터자기회귀 모형을 활용한 분석은 민간부채가 거시건전성에 미치는 영향이 부채 수준, 경기 국면, 금리 등 다양한 거시경제 변수와의 상호작용에 따라 달라질 수 있음을 보여준다. 이는 민간부채의 리스크를 평가하고 정책을 설계함에 있어, 개별 지표의 위험 신호를 종합하는 방식보다는 경제 전반의 구조적 연계성을 반영한 통합적 접근이 필요함을 시사한다.
넷째, 정부부채의 지속가능성에 대한 분석 결과가 한국에 주는 시사점 역시 중요하다. 피상적으로는 현재 한국의 GDP 대비 정부부채 비율 47.2%가 해당 장에서 추정한 임계치의 범위 78~89%보다 현저히 낮아 경제성장에 미치는 비선형적 악영향이 없는 것으로 보일 수 있으나, 분석 모형을 심도 있게 들여다보면 쉽게 그러한 결론을 내릴 수 없음을 알 수 있다. 원화가 기축통화가 아니라는 점은 차치하더라도, 임계치 자체가 여러 선진국의 정해진 기간의 데이터를 기반으로 추정된 평균값으로서 국가별, 시기별로 다르게 나타날 수 있고 그 외에도 모형이 역인과관계(reverse causality)와 누락 변수(omitted variable) 문제로부터 완벽히 자유롭지 않기 때문이다. 따라서 임계치의 추정치를 해석하는 데 있어 이를 절대적인 기준으로 인식하기보다는 재정운용을 함에 있어 주요 고려 요소 중 하나로 인식하는 지혜가 필요하다. 마지막으로 신흥개도국의 대외부채 위기 가능성에 대한 연구 역시 한국에 시사하는 바가 적지 않다. 1997년 아시아 금융위기의 진원지였던 태국에 대외부채 증가 충격이 발생할 경우 아세안+3 역내 국가인 인도네시아와 말레이시아가 받는 영향이 미국보다 현저히 크다는 분석 결과는 역내 금융안정 협력의 중요성을 부각시킨다. 아세안+3의 주요국으로서 한국은 치앙마이 이니셔티브 다자화(CMIM)의 유동성 공급 기능과 아세안+3 거시경제조사기구(AMRO)의 역내 거시경제 감시 기능 개선과 강화에 지속적으로 관심을 가져야 할 것이다.
먼저 제2장에서는 Chudik et al.(2021)의 임계치가 추가된 글로벌 벡터자기회귀(TGVAR: Threshold-augmented Global Vector Autoregression) 모형을 이용하여 신흥개도국의 대외부채 위기를 분석하였다. 여기서 회귀식 좌측의 피설명변수는 GDP 성장률이고 우측의 주요 설명변수 중 하나는 대외부채/GDP 비율의 증가율이다. 또한 임계치는 대외부채/GDP 비율 증가율의 임계치로서 해당 증가율이 임계치를 넘을 때 일반적인 선형항에 더해 상수항이 추가적으로 GDP 성장률에 영향을 미치는 것으로 모형화하였다. 이를 중국, 인도, 브라질 등이 포함된 14개 신흥개도국을 대상으로 1985년 1/4분기부터 2024년 4/4분기까지의 분기별 데이터를 사용하여 추정한 결과는 다음과 같다.
먼저 임계치 분포를 살펴보면, 인도(1.46%), 중국(3.14%), 사우디아라비아(3.61%), 남아프리카공화국(4.39%), 브라질(4.59%)이 5% 미만의 낮은 임계치를 갖는 반면, 페루(19.19%), 태국(10.71%), 멕시코(10.13%), 인도네시아(8.82%), 말레이시아(8.84%)는 상대적으로 높은 임계치를 갖는 것으로 나타났다. 또한 임계치가 포함된 비선형항(대외부채/GDP 비율의 증가율이 임계치를 넘을 때 1의 값을 갖고 그 외의 경우에 0의 값을 갖는 지시함수)의 계수 역시 모든 국가에 대해 음수(성장에 부정적 영향)가 아니라 브라질, 중국, 멕시코, 사우디아라비아, 튀르키예에 대해서는 양수(성장에 긍정적 영향)인 것으로 나타났다. 즉 임계치 그리고 대외부채 증가 속도가 임계치를 넘을 경우 이것이 경제성장에 미치는 비선형적 영향은 단순히 각국의 경제 규모나 발전 수준으로 설명되지 않는다는 것을 알 수 있다.
다음으로 제3장에서는 선진국으로 초점을 옮겨 높은 정부부채의 지속가능성에 대해 분석하였다. 먼저 부채 동학식(Debt Dynamics Equation)을 이용하여 선진국의 GDP 대비 정부부채 비율의 추세와 이자율, 성장률, 기초재정수지 등 주요 항목별 기여도를 분석하였는데, 그 결과 선진국의 정부부채 비율은 두 차례의 경제위기를 극복하기 위한 대규모 재정 확대와 지속된 재정적자 기조로 인해 2008년 이후 매년 2.3%p씩 증가하였고 앞으로도 2030년까지 매년 0.8%p씩 증가할 것으로 전망되었다. 이에 따라 지속적으로 증가하는 높은 정부부채가 경제성장에 어떤 영향을 미치는지 재검토해 볼 필요가 있고, 이를 Chudik et al.(2017)의 패널 임계치 자기회귀 시차분포(Panel Threshold- ARDL: Panel Threshold-AutoRegressive Distributed Lags) 모형과 패널 임계치 시차분포(Panel Threshold-DL) 모형을 통해 분석해 보았다. 단, 여기서 임계치는 제2장에서와 달리 GDP 대비 정부부채 수준 자체의 임계치이다. 분석 결과는 다음과 같다.
먼저 선진국 정부부채의 임계치는 GDP 대비 78~89% 수준으로 나타났는데, 이는 기존 문헌에서 제시하는 80~100% 수준과 유사한 것이다. 그리고 정부부채 비율이 임계치보다 높은 고부채 상태에서는 GDP가 평균적으로 0.013~ 0.020%p만큼 낮아지며, GDP 대비 정부부채 비율이 1%p 증가할 때 GDP는 장기적으로 0.151~0.210%p만큼 감소하는 것으로 나타났다. 또한 선진국의 정부부채가 경제성장에 미치는 영향을 시계열적으로 분석한 결과, 2008년 글로벌 금융위기를 기점으로 이전에는 정부부채의 임계치가 GDP 대비 32~36%임에 반해 이후에는 87~89%로 상승한 것으로 나타났다. 정부부채 증가가 GDP에 누적으로 미치는 장기효과도 금융위기 이전에는 –0.049~–0.059%p였다가 이후에는 –0.091~–0.137%p로 증가한 것으로 나타났다.
마지막으로 제4장에서는 한국에서 민간부채가 실물경제 그리고 금융 안정성에 미치는 영향을 각각 살펴보았다.
먼저 민간부채가 실물경제에 미치는 영향을 살펴보는 데에는 평활 이행 함수(smooth transition function)를 도입한 상태의존 국소투영(State-Dependent Local Projection) 모형을 사용하였는데, 여기서 이행 함수(경제가 특정 국면에 있을 확률을 나타내는 함수)는 GDP 대비 민간부채 비율이 장기 추세에서 벗어난 정도를 나타내는 갭 변수에 의존하는 것으로 가정하였다. 분석 결과, 민간부채 증가율은 부채비율이 높은 국면에서 GDP에 통계적으로 유의한 음의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이러한 부정적 효과는 약 2분기까지 지속되는 것으로 나타났다. 보다 구체적으로 가계부채 증가율의 경우, 부채비율이 낮은 국면에서 일정 시차를 두고 유의하게 GDP를 증가시키는 순효과를 나타냈다. 추가적으로 부채를 일으킬 여력이 충분한 상황에서 부채를 통한 유동성 확보가 소비를 촉진하여 총수요를 증대시키는 경로가 작동한 것으로 해석된다. 반면 부채비율이 높은 국면에서는 가계부채 증가율이 GDP에 미치는 영향이 통계적으로 유의하지 않았다. 그리고 기업부채 증가율의 누적효과는 두 국면 모두에서 통계적으로 유의한 결과를 보이지 않았다.
다음으로 민간부채가 금융 안정성에 미치는 영향은 국면전환 벡터자기회귀(Regime-Switching VAR) 모형을 통해 살펴보았다. 특히 금융 스트레스를 측정하는 데에는 FnGuide에서 제공하는 관련 지수를 사용하였다. 분석 결과, 국면 1(GDP 갭 감소-경기 둔화/수축-기간과 높은 일치성을 보이는 국면)에서 민간부채 증가율 충격은 초기에 금융 스트레스를 유의하게 상승시키나 이후 구간에서는 완화하는 방향으로 전환되는 것으로 나타났다. 반면 국면 2에서는 유의한 영향이 확인되지 않았다. 보다 구체적으로 민간부채를 기업부채와 가계부채로 나누어 살펴보았을 때는 두 부채가 금융 스트레스에 대해 상반된 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기업부채 증가율 충격은 전반적으로 금융 스트레스를 상승시키는 방향으로 작용하고, 가계부채 증가율 충격은 전반적으로 금융 스트레스를 완화하는 방향으로 작용하는 것이다.
이러한 분석 결과가 우리나라에 주는 정책적 시사점은 다음과 같다.
첫째, 민간부채 증가가 반드시 경제에 부정적인 영향을 미치는 것은 아니며, 경제 상황에 따라 실물경제 회복과 금융안정에 기여할 수 있다. 이는 GDP 대비 부채 수준, 증가 속도, 거시경제 여건에 따라 달라질 수 있으므로, 총량규제 중심의 접근보다는 국면·부문별 특성을 고려한 정책 설계가 요구된다.
둘째, 민간부채에 대한 정책 대응은 부문별 기능을 고려하여 차별적으로 이루어져야 한다. 앞에서 살펴본 분석 결과는 가계부채와 기업부채가 실물경제와 금융안정에 미치는 영향이 구조적으로 상이함을 보여준다. 이는 민간부채의 영향을 평가함에 있어 부채의 용도와 파급경로, 부문별 구조적 특성을 종합적으로 고려할 필요가 있음을 시사한다. 가계부채는 경제성장에 유의한 긍정적 영향을 미치며 금융 스트레스를 완화하는 것으로 나타났다. 따라서 가계부채는 분할상환, 장기·고정 금리를 유도하고 취약차주를 중심으로 표적 지원하여 소비 진작 및 경기완충 기능을 보전할 수 있다. 반면 기업부채는 성장효과가 통계적으로 유의하지 않은 가운데, 특히 경기 둔화기에 기업부채 증가가 금융 스트레스를 심화할 수 있는 것으로 나타났다. 이에 따라 부문별 신용 확대의 속도와 구성(기업별/산업별)을 면밀히 모니터링하고, 회사채 시장 유동성 제약에 대비한 시장안정장치를 마련하며, 만기·차환 위험을 축소하는 등 리스크 관리를 중심으로 접근할 필요가 있다.
셋째, 민간부채에 대한 거시건전성 정책은 단일 지표 기반의 조기 경보식 접근보다는, 다양한 거시경제 여건과 부채 구조의 상호작용을 반영하는 동태적 모니터링 체계를 구축할 필요가 있다. 상태의존 국소투영 모형과 국면전환 벡터자기회귀 모형을 활용한 분석은 민간부채가 거시건전성에 미치는 영향이 부채 수준, 경기 국면, 금리 등 다양한 거시경제 변수와의 상호작용에 따라 달라질 수 있음을 보여준다. 이는 민간부채의 리스크를 평가하고 정책을 설계함에 있어, 개별 지표의 위험 신호를 종합하는 방식보다는 경제 전반의 구조적 연계성을 반영한 통합적 접근이 필요함을 시사한다.
넷째, 정부부채의 지속가능성에 대한 분석 결과가 한국에 주는 시사점 역시 중요하다. 피상적으로는 현재 한국의 GDP 대비 정부부채 비율 47.2%가 해당 장에서 추정한 임계치의 범위 78~89%보다 현저히 낮아 경제성장에 미치는 비선형적 악영향이 없는 것으로 보일 수 있으나, 분석 모형을 심도 있게 들여다보면 쉽게 그러한 결론을 내릴 수 없음을 알 수 있다. 원화가 기축통화가 아니라는 점은 차치하더라도, 임계치 자체가 여러 선진국의 정해진 기간의 데이터를 기반으로 추정된 평균값으로서 국가별, 시기별로 다르게 나타날 수 있고 그 외에도 모형이 역인과관계(reverse causality)와 누락 변수(omitted variable) 문제로부터 완벽히 자유롭지 않기 때문이다. 따라서 임계치의 추정치를 해석하는 데 있어 이를 절대적인 기준으로 인식하기보다는 재정운용을 함에 있어 주요 고려 요소 중 하나로 인식하는 지혜가 필요하다. 마지막으로 신흥개도국의 대외부채 위기 가능성에 대한 연구 역시 한국에 시사하는 바가 적지 않다. 1997년 아시아 금융위기의 진원지였던 태국에 대외부채 증가 충격이 발생할 경우 아세안+3 역내 국가인 인도네시아와 말레이시아가 받는 영향이 미국보다 현저히 크다는 분석 결과는 역내 금융안정 협력의 중요성을 부각시킨다. 아세안+3의 주요국으로서 한국은 치앙마이 이니셔티브 다자화(CMIM)의 유동성 공급 기능과 아세안+3 거시경제조사기구(AMRO)의 역내 거시경제 감시 기능 개선과 강화에 지속적으로 관심을 가져야 할 것이다.
In response to the unprecedented crisis triggered by the COVID- 19 pandemic in 2020, governments and central banks around the world injected massive fiscal stimulus and liquidity support. These bold policy measures succeeded in averting the worst recession, but as a consequence, the world is now facing historically high levels of debt. According to the Institute of International Finance, global debt surpassed USD 324 trillion in the first quarter of 2025-roughly three times the size of global GDP and “[a level unseen] since the Napoleonic Wars.” Moreover, global debt increased by USD 7.5 trillion during the same quarter, more than four times the quarterly average increase of USD 1.7 trillion since late 2022, indicating that the global debt problem has worsened rather than eased after the pandemic. Against this backdrop, this report reassesses the structure of the post-pandemic high-debt environment, analyzes vulnerabilities across advanced economies, emerging markets, and Korea, and derives policy implications for proactive responses.
To begin, Chapter 2 analyzes external debt crises in emerging market economies using the Threshold-augmented Global Vector AutoRegression (TGVAR) model developed by Chudik et al. (2021). In this model, the dependent variable is GDP growth, while one of the main explanatory variables is the growth rate of the external- debt-to-GDP ratio. A threshold variable captures the non-linear effect: When the growth rate of external debt exceeds its threshold value, an additional constant term affects GDP growth. The model is estimated using quarterly data for 14 emerging economies-including China, India, and Brazil-from 1985Q1 to 2024Q4. The estimation results are as follows.
Countries such as India (1.46%), China (3.14%), Saudi Arabia (3.61%), South Africa (4.39%), and Brazil (4.59%) show relatively low thresholds (below 5%), while Peru (19.19%), Thailand (10.71%), Mexico (10.13%), Indonesia (8.82%), and Malaysia (8.84%) exhibit much higher ones. Interestingly, the coefficient on the non-linear term (the indicator that takes 1 when external-debt growth exceeds the threshold) is not uniformly negative; it is positive for Brazil, China, Mexico, Saudi Arabia, and Turkiye. This implies that the non-linear growth effects of rapid external-debt accumulation cannot be explained merely by differences in size or development stage among countries.
Chapter 3 turns to advanced economies and examines the sustainability of public debt. Using the debt dynamics equation, we decompose changes in the government-debt-to-GDP ratio into contributions from the interest rate, growth rate, and primary balance. The results show that advanced economies’ government-debt ratios have risen by an average of 2.3 percentage points annually since 2008, driven by expansionary fiscal responses to successive crises and persistent fiscal deficits, and are projected to continue rising by 0.8 percentage points per year until 2030. To assess the growth implications of sustained high public debt, the analysis applies the Panel Threshold-AutoRegressive Distributed Lags (Panel Threshold-ARDL) and Panel Threshold-Distributed Lags (Panel Threshold-DL) models of Chudik et al. (2017), where the threshold variable is the level of government-debt-to-GDP itself.
The estimated threshold for advanced economies lies between 78% and 89% of GDP, broadly consistent with earlier literature (80–100%). When public debt exceeds this threshold, GDP declines by 0.013–0.020 percentage points on average, and a 1-percentage- point rise in the debt-to-GDP ratio reduces GDP in the long run by 0.151–0.210 percentage points. A time-series analysis shows that since the 2008 global financial crisis, the debt threshold rose sharply-from 32–36% of GDP before the crisis to 87–89% afterward- while the long-run cumulative impact of public debt on growth deepened from –0.059~–0.049 to –0.137~–0.091 percentage points.
Finally, Chapter 4 investigates how private debt affects Korea’s real economy and financial stability.
For real effects, a state-dependent local projection model incorporating a smooth-transition function is employed. The transition function depends on the gap between the actual private- debt-to-GDP ratio and its long-term trend. The results show that private-debt growth exerts a statistically significant negative impact on GDP when the debt ratio is in a high regime, with the adverse effect persisting for about two quarters. Specifically, household- debt growth boosts GDP in low-debt regimes with a lag-likely reflecting a liquidity channel through which credit expansion supports consumption. In contrast, when the debt ratio is high, household-debt growth no longer has a significant effect on GDP, while corporate-debt growth is insignificant in both regimes.
To analyze the effect on financial stability, a regime-switching vector autoregression (VAR) model is estimated using a financial stress index from FnGuide. In Regime 1 (which is highly consistent with periods of a declining output gap-namely, phases of economic slowdown or contraction), a shock to private-debt growth initially raises financial stress but subsequently eases it, whereas no significant effect is found in the alternative regime. Disaggregating by borrower type, corporate-debt growth generally amplifies financial stress, while household-debt growth mitigates it.
These findings yield several policy implications for Korea.
First, private-debt accumulation is not inherently harmful; depending on the macroeconomic environment, it can support both economic recovery and financial stability. Hence, policy should go beyond aggregate restrictions and account for cyclical and sectoral differences.
Second, policy responses should differentiate between household and corporate debt. Household debt shows positive effects on growth and dampens financial stress; thus, encouraging long-term, fixed-rate, amortizing loans and targeted support for vulnerable borrowers can preserve its stabilizing role. In contrast, corporate- debt expansion-especially during downturns-tends to intensify financial stress. Therefore, authorities should closely monitor the pace and composition of credit growth by firm and industry, prepare liquidity backstops for the corporate bond market, and manage refinancing and maturity risks.
Third, macroprudential surveillance should move from static, indicator-based early-warning systems to dynamic monitoring frameworks that capture interactions between macroeconomic conditions and debt structures. The econometric analyses demonstrate that the impact of private debt depends on debt levels, business- cycle phases, and interest-rate conditions, underscoring the need for integrated, system-wide approaches to risk assessment.
Fourth, while Korea’s government-debt-to-GDP ratio (47.2%) appears well below the estimated threshold range of 78–89%, this should not lead to complacency. The threshold is derived as a cross-country average and may vary by nation and period; moreover, estimation results are not immune to issues such as reverse causality and omitted variables. Thus, the threshold should be interpreted as a reference point, not a rigid limit, in fiscal policy design.
Finally, the analysis of emerging-market external-debt vulnerabilities also holds lessons for Korea. The finding that a debt-growth shock in Thailand-the epicenter of the 1997 Asian financial crisis-has a far greater spillover effect on Indonesia and Malaysia than on the U.S. highlights the importance of regional financial-stability cooperation. As a key member of ASEAN+3, Korea should remain committed to strengthening the Chiang Mai Initiative Multilateralisation (CMIM) liquidity facility and enhancing the ASEAN+3 Macroeconomic Research Office (AMRO) surveillance capacity.
To begin, Chapter 2 analyzes external debt crises in emerging market economies using the Threshold-augmented Global Vector AutoRegression (TGVAR) model developed by Chudik et al. (2021). In this model, the dependent variable is GDP growth, while one of the main explanatory variables is the growth rate of the external- debt-to-GDP ratio. A threshold variable captures the non-linear effect: When the growth rate of external debt exceeds its threshold value, an additional constant term affects GDP growth. The model is estimated using quarterly data for 14 emerging economies-including China, India, and Brazil-from 1985Q1 to 2024Q4. The estimation results are as follows.
Countries such as India (1.46%), China (3.14%), Saudi Arabia (3.61%), South Africa (4.39%), and Brazil (4.59%) show relatively low thresholds (below 5%), while Peru (19.19%), Thailand (10.71%), Mexico (10.13%), Indonesia (8.82%), and Malaysia (8.84%) exhibit much higher ones. Interestingly, the coefficient on the non-linear term (the indicator that takes 1 when external-debt growth exceeds the threshold) is not uniformly negative; it is positive for Brazil, China, Mexico, Saudi Arabia, and Turkiye. This implies that the non-linear growth effects of rapid external-debt accumulation cannot be explained merely by differences in size or development stage among countries.
Chapter 3 turns to advanced economies and examines the sustainability of public debt. Using the debt dynamics equation, we decompose changes in the government-debt-to-GDP ratio into contributions from the interest rate, growth rate, and primary balance. The results show that advanced economies’ government-debt ratios have risen by an average of 2.3 percentage points annually since 2008, driven by expansionary fiscal responses to successive crises and persistent fiscal deficits, and are projected to continue rising by 0.8 percentage points per year until 2030. To assess the growth implications of sustained high public debt, the analysis applies the Panel Threshold-AutoRegressive Distributed Lags (Panel Threshold-ARDL) and Panel Threshold-Distributed Lags (Panel Threshold-DL) models of Chudik et al. (2017), where the threshold variable is the level of government-debt-to-GDP itself.
The estimated threshold for advanced economies lies between 78% and 89% of GDP, broadly consistent with earlier literature (80–100%). When public debt exceeds this threshold, GDP declines by 0.013–0.020 percentage points on average, and a 1-percentage- point rise in the debt-to-GDP ratio reduces GDP in the long run by 0.151–0.210 percentage points. A time-series analysis shows that since the 2008 global financial crisis, the debt threshold rose sharply-from 32–36% of GDP before the crisis to 87–89% afterward- while the long-run cumulative impact of public debt on growth deepened from –0.059~–0.049 to –0.137~–0.091 percentage points.
Finally, Chapter 4 investigates how private debt affects Korea’s real economy and financial stability.
For real effects, a state-dependent local projection model incorporating a smooth-transition function is employed. The transition function depends on the gap between the actual private- debt-to-GDP ratio and its long-term trend. The results show that private-debt growth exerts a statistically significant negative impact on GDP when the debt ratio is in a high regime, with the adverse effect persisting for about two quarters. Specifically, household- debt growth boosts GDP in low-debt regimes with a lag-likely reflecting a liquidity channel through which credit expansion supports consumption. In contrast, when the debt ratio is high, household-debt growth no longer has a significant effect on GDP, while corporate-debt growth is insignificant in both regimes.
To analyze the effect on financial stability, a regime-switching vector autoregression (VAR) model is estimated using a financial stress index from FnGuide. In Regime 1 (which is highly consistent with periods of a declining output gap-namely, phases of economic slowdown or contraction), a shock to private-debt growth initially raises financial stress but subsequently eases it, whereas no significant effect is found in the alternative regime. Disaggregating by borrower type, corporate-debt growth generally amplifies financial stress, while household-debt growth mitigates it.
These findings yield several policy implications for Korea.
First, private-debt accumulation is not inherently harmful; depending on the macroeconomic environment, it can support both economic recovery and financial stability. Hence, policy should go beyond aggregate restrictions and account for cyclical and sectoral differences.
Second, policy responses should differentiate between household and corporate debt. Household debt shows positive effects on growth and dampens financial stress; thus, encouraging long-term, fixed-rate, amortizing loans and targeted support for vulnerable borrowers can preserve its stabilizing role. In contrast, corporate- debt expansion-especially during downturns-tends to intensify financial stress. Therefore, authorities should closely monitor the pace and composition of credit growth by firm and industry, prepare liquidity backstops for the corporate bond market, and manage refinancing and maturity risks.
Third, macroprudential surveillance should move from static, indicator-based early-warning systems to dynamic monitoring frameworks that capture interactions between macroeconomic conditions and debt structures. The econometric analyses demonstrate that the impact of private debt depends on debt levels, business- cycle phases, and interest-rate conditions, underscoring the need for integrated, system-wide approaches to risk assessment.
Fourth, while Korea’s government-debt-to-GDP ratio (47.2%) appears well below the estimated threshold range of 78–89%, this should not lead to complacency. The threshold is derived as a cross-country average and may vary by nation and period; moreover, estimation results are not immune to issues such as reverse causality and omitted variables. Thus, the threshold should be interpreted as a reference point, not a rigid limit, in fiscal policy design.
Finally, the analysis of emerging-market external-debt vulnerabilities also holds lessons for Korea. The finding that a debt-growth shock in Thailand-the epicenter of the 1997 Asian financial crisis-has a far greater spillover effect on Indonesia and Malaysia than on the U.S. highlights the importance of regional financial-stability cooperation. As a key member of ASEAN+3, Korea should remain committed to strengthening the Chiang Mai Initiative Multilateralisation (CMIM) liquidity facility and enhancing the ASEAN+3 Macroeconomic Research Office (AMRO) surveillance capacity.
국문요약
제1장 서론
1. 연구의 배경
2. 글로벌 부채 동향
3. 연구의 구성
제2장 신흥개도국: 대외부채 위기 가능성
1. 서론
2. 선행연구 검토
3. TGVAR 방법론
4. 데이터 및 실증 분석
5. 실증 결과
6. 소결
제3장 선진국: 정부부채의 지속가능성
1. 서론
2. 선행연구
3. 선진국 정부부채의 지속가능성 분석
4. 정부부채가 경제성장에 미치는 영향
5. 기초재정수지가 경제성장에 미치는 영향
6. 소결
제4장 한국: 민간부채가 거시건전성에 미치는 영향
1. 연구 배경
2. 민간부채가 실물경제에 미치는 영향
3. 민간부채가 금융 안정성에 미치는 영향
4. 소결
제5장 결론
1. 연구 결과 요약
2. 정책적 시사점
참고문헌
부록
Executive Summary
제1장 서론
1. 연구의 배경
2. 글로벌 부채 동향
3. 연구의 구성
제2장 신흥개도국: 대외부채 위기 가능성
1. 서론
2. 선행연구 검토
3. TGVAR 방법론
4. 데이터 및 실증 분석
5. 실증 결과
6. 소결
제3장 선진국: 정부부채의 지속가능성
1. 서론
2. 선행연구
3. 선진국 정부부채의 지속가능성 분석
4. 정부부채가 경제성장에 미치는 영향
5. 기초재정수지가 경제성장에 미치는 영향
6. 소결
제4장 한국: 민간부채가 거시건전성에 미치는 영향
1. 연구 배경
2. 민간부채가 실물경제에 미치는 영향
3. 민간부채가 금융 안정성에 미치는 영향
4. 소결
제5장 결론
1. 연구 결과 요약
2. 정책적 시사점
참고문헌
부록
Executive Summary
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