22일 통계청에서 전국의 모든 일자리 자료를 총취합하여 "임금근로일자리 소득(보수) 결과"을 발표. 전수조사이기 때문에 논란의 여지가 많지 않은 신뢰도 높은 자료. 

 

조선일보; 한겨레신문; 경향신문 등 대부분의 언론에서 보도. 

 

핵심 결론은 2017년 대비 2018년에 임금 노동자의 소득은 증가하고 불평등은 감소. 담당 과장은 최저임금 인상의 영향으로 저소득층이 줄고 중산층이 늘었다고 코멘트. 그렇게 비판받던 최저임금 인상이 불평등 감소에 기여했다는 언급을 보고있자니 격세지감마저 느껴짐. 

 

통계청 보도자료를 읽어보니 재미있는 내용이 매우 많음. 

 

1.

 

우선 대부분의 언론에서 보도되었듯 저소득층과 고소득층의 비율이 감소하고, 중산층 비율이 증가. 

 

경향신문은 이런 핵심 결론과 정반대로 대기업과 중소기업의 소득격차가 더 벌어졌다고 기사를 써서 황당. 불평등은 절대액이 아닌 상대적 비율로 봐야함. 대기업은 전년 대비 평균 소득이 2.6% 증가했지만, 중소기업은 3.7% 증가했기 때문에 기업규모별 격차는 다소나마 줄어든 것. 

 

성별 소득 격차도 마찬가지. 여러 언론에서 보도했듯 여전히 격차가 크지만, 남성의 증가율(2.7%)에 비해 여성의 증가율(5.5%)이 두 배에 달함. 성별 격차도 줄어든 것. 

 

소득이 낮은 20대와 60대의 소득의 다른 연령대보다 더 빨리 상승하여 연령대별 소득 격차의 비율도 감소. 불평등과 관련된 모두 지표가 개선됨.

 

2. 

 

연령대별 평균 소득은 40대(365만원)가 가장 높음. 그 다음이 50대(341만원)임. 중위 소득으로 따지면 30대(286만원)가 가장 높고, 그 다음이 40대(279만원). 50대는 세번째임 (220만원). 50대인 86세대가 경제권을 장악하여 불평등이 커진다는 주장과는 거리가 많이 먼 통계임. 

 

다만 대기업에 아직 살아남은 50대의 평균소득은 40대나 30대보다 높음. 86세대의 경제권 장악은 대기업에 살아남은 50대의 생존자편향을 전체 인구현상으로 잘못 투사한 것. 그나마도 대기업 종사자의 중위소득은 40대가 50대보다 높음. 

 

이는 한편으로 50대 임노동자 내부의 불평등이 다른 세대보다 크다는 것을 의미함. 

 

3. 

 

이 내용을 보도하는 언론의 논조가 각양각색인 것도 흥미로움. 

 

조선일보는 정부를 비판할 내용이 별로 없어서인지 매우 드라이하게 사실을 보도. 이에 반해 한겨레는 최저임금 효과로 월급 10만원 상승했다고 기사 제목을 뽑음. 말도 안되는 제목임. 저소득층 감소를 최저임금과 연계시킬수는 있으나, 평균 임금의 상승은 최저임금의 영향으로 보기 어려움. 경향신문은 분석의 핵심 결론과 벗어난 엉뚱한 소리를 하고 있고. 

 

동아일보는 성별 소득격차가 경력단절로 벌어져 50대의 격차가 196만원으로 가장 크다고 보도. 연령에 따른 성별 소득격차 전체를 경력단절로 해석하는 것은 주의를 요함. 연령대별로 성별 학력 수준 격차가 다르다는 점을 고려해야. 50대에서는 남성의 교육 수준이 여성보다 확실히 높음. 

 

예전에 발표하지 않던 자료를 제공하니 기자들이 이 자료로 어떤 기사를 써야하는지 헷갈려하는 듯. 같은 통계로 이렇게 다양한 기사가 나오는건 처음 봄. 

Posted by 바이커 sovidence

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  1. 푸른 2020.01.23 22:29  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    통계만 보고 기사는 안찾아봤는데 기사들의 다양성이 굉장히 흥미롭네요. 평소에 기사들도 챙겨봐야겠네요ㅎㅎ

    • 푸른 2020.01.25 02:49  댓글주소  수정/삭제

      관련 기사를 읽다보니 반대되는 의견들이 있어서 질문드립니다.

      일련의 통계조사가 보여주는 고용률 증가, 소득분배 개선이 정부의 공공일자리 공급과 노년층 대상 단기일자리 공급으로 인한 것이라고 평가절하하는 기사들이 많더라고요. 이런 지적이 타당한 비판인가요? 아니면 어떤 사항을 놓치고 있는건가요?

    • 바이커 2020.01.25 10:35  댓글주소  수정/삭제

      상당 부분은 그렇죠. 그런데 이게 왜 평가절하될 대상인지 모르겠습니다.

      이러한 비판의 가정은 경기가 정치의 결과라는건데, 자본주의 경제의 기본 가정과 많이 어긋납니다. 우파 인사들 중에 시장을 믿는 사람은 아무도 없는 듯.

      그렇게 노래부르던 최저임금 인상으로 인한 고용악화와 재분배 악화가 실현되지 않았으면 왜 자신들의 예측이 틀렸는가를 돌아봐야 하는데, 아무도 그렇게 안하죠. 이쯤되면 최저임금 효과는 종교의 영역이 되어버린 듯 합니다.

      그리고 기존 연구를 보면 어떤 정권이 어떤 경제 성과를 올리냐의 대부분은 운빨입니다. 정부에 대한 평가는 경제상황에 따른 대처가 되어야죠.

    • ㅇㅇ 2020.01.26 09:10  댓글주소  수정/삭제

      그런데 교수님. 정치적 경기변동론이 있을 정도인데 어떤 면에서 자본주의 경제의 기본 가정에 어긋난다는 비판을 하시는 건지 여쭤도 될까요.

    • 푸른 2020.01.27 03:42  댓글주소  수정/삭제

      확인이 늦었네요ㅠㅠ 답변 감사합니다!

    • sociolib 2020.02.12 21:42  댓글주소  수정/삭제

      교수님, 그런데 이 자료는 전수 조사지만 임노동자만 대상으로 한 거라서, 임노동자 집단에서는 재분배 완화 등 긍정적 효과가 잘 관찰되지만, 전체 인구 집단으로 봤을 때는 (아마도 최저임금 대폭 인상으로 인해) 2017년보다 2018년에 고용 악화가 있었을 수도 있지 않습니까?
      이 자료만으로는 알 수가 없고, 다른 자료를 보아야 합니까? 다른 자료를 보았을 때 고용 악화는 없었던 것입니까?

    • 바이커 2020.02.12 23:39  댓글주소  수정/삭제

      신뢰할만한 모든 통계가 2018년에 고용은 증가하고, 불평등은 줄었다고 보여줍니다.

      https://sovidence.tistory.com/1041
      https://sovidence.tistory.com/1037

  2. ㅇㅇ 2020.01.24 19:21  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    하지만 국민들은 저걸 안믿죠 하하하
    통계조작이라고 생각하죠

  3. 공감 2020.01.25 15:22  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    그리고 기존 연구를 보면 어떤 정권이 어떤 경제 성과를 올리냐의 대부분은 운빨입니다. 정부에 대한 평가는 경제상황에 따른 대처가 되어야죠.

    출처: https://sovidence.tistory.com/ [SOVIDENCE]

    이 말씀 공감 많이 하고갑니다.

  4. 까룽 2020.02.11 03:11  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    요새 너무 힘들었는데 이 글을 보니 희망이 생깁니다. 특히 여성과 남성의 소득격차가 여전히 크나 확실히 줄어들었단 통계요, 2018년 통계이니 2019년, 2020년엔 더 줄어들리란 희망을 가지고 싶습니다. 기운이 나네요. 감사합니다.

핵심노동인구인 25-54세의 고용률은 국가 간 격차가 그렇게 크지 않음. 고용률이 낮은 터키를 제외하면 가장 높은 국가가 대략 88% (슬로베니아, 스위스), 가장 낮은 국가가 71% (이탈리아, 그리스). 

 

이와 달리 노인 고용률은 국가별로 차이가 매우 큼. 아래 그래프는 국가 별 65-69세의 고용률 (원소스는 요기). 

 

한국은 보다시피 60대 후반 고용률이 45%로 노인 고용률이 가장 높은 국가 중 하나. OECD 국가 중 노인고용률이 두 번째로 낮은 벨기에는 4.7% (가장 낮은 룩셈부르크는 거의 0%). 한국의 10분의 1에 불과. 프랑스도 노인고용률이 6.3%. 

 

일부에서는 이 통계를 보고 한국의 노인 고용률은 OECD 최고 수준으로 높은데, 현정부는 공적자금으로 노인들 용돈벌이 일자리만 늘린다고 비판할 것임. 

 

한국에서 노인고용률이 높은 이유는 연금체계의 미비로 노인도 일을 안하면 빈곤층으로 떨어지기 때문. OECD 국가 중 노인 빈곤율이 45%로 한국이 압도적 1위. 아래 그래프가 66세 이상 노인층의 상대적 빈곤율임. 북구 복지국가(덴마크 노인빈곤율 3%)는 말할 필요도 없고 미국(23%), 일본(19%)의 노인빈곤율도 한국의 절반에 불과. 

 

한국은 늙으면 가난하고, 그래서 어쩔 수 없이 일해야만 하는 그런 국가임.

 

젊을 때 연금체계가 없었기 때문에 현재의 가난한 노년층은 노동소득 외에는 빈곤을 피할 길이 없음. 청와대 일자리 수석이 노인일자리 비판에 대해서 노인빈곤을 방치하자는 것이냐고 화내는 이유는 이해할 만한 것임. 단기간 파트타임 노인일자리 확장이 일종의 노인 복지 정책임. 

 

이 덕분인지 모르겠지만, 최근 한국 방문에서 느낀 점 중 하나는 길거리에서 전단지 놔눠주는 알바 중에서 노인의 비율이 몇 년 전 보다 현격히 줄었다는 것. 

 

균등화 가처분 소득 하위 10%를 구성하는 가구의 상당수가 노인가구이기 때문에 노인일자리 증가는 이들 빈곤층의 소득증대로도 이어질 것. 2018년에 가처분 소득의 불평등이 줄어든 이유 하나도 노인일자리 증가 때문일 가능성이 상당함. 

 

올해의 경제 상황은 작년보다 나아질 것이라고들 함. 하지만 민간 부문의 고용확대가 노인층 고용에 끼칠 영향은 상대적으로 제한적. 복지 정책의 일환으로 파트타임 노인일자리의 지속적 공급 방안을 고민해야.   

Posted by 바이커 sovidence

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  1. ㅇㅇ 2020.01.20 23:58  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    다들 복지가 부족하다 외치는데 왜 이렇게 복지확대가 어려울까요?참 아이러니합니다

    • 바이커 2020.01.21 07:51  댓글주소  수정/삭제

      대부분의 복지는 지금 받는게 아니고 나중에 받습니다. 타인의 복지는 나의 비용이라서 막상 복지 확장에 들어가면 지금 당장 들어가는 나의 비용이 커보이니까요. 25-54세의 핵심노동연령층은 극소수를 제외하고는 (의료보험 외에) 복지가 별로 필요 없습니다.

    • 바이커 2020.01.21 07:54  댓글주소  수정/삭제

      그래서 아이러니하게도 (경제)위기가 복지 확장에 가장 좋은 기회입니다. 미래에 대한 두려움이 현재의 비용을 넉넉히 압도하는 국면이 복지 확장에 용이하죠.

    • 유월비상 2020.01.21 12:19 신고  댓글주소  수정/삭제

      바이커// 그래서 현재의 한국 복지의 틀이 IMF 시절 만들어졌죠. 아직 갈 길이 멀긴 하지만...

  2. 푸른 2020.01.21 19:22  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    글 올려주시는거 늘 잘 읽고 있습니다!
    글을 읽다 눈에 띄는 부분이 있어서 질문드립니다. 노인 고용률이 가장 높은 아이슬란드가 노인 빈곤율은 가장 낮아보이네요. 이분들이 워커홀릭(?)일수도 있지만 혹 다른 이유가 있을까요?

    • 바이커 2020.01.22 08:06  댓글주소  수정/삭제

      저도 정확한 이유는 잘 모르는데, 아이슬란드는 평균 은퇴 연령이 60대 후반내지 70대 초반입니다.

      한국은 가난해서 일하는 케이스인데 반해, 아이슬란드는 일해서 가난하지 않은 경우죠.

    • 푸른 2020.01.23 22:25  댓글주소  수정/삭제

      답변 감사합니다! 아이슬란드는 한번 찾아봐야겠네요

  3. ㅇㅇ 2020.01.21 21:17  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    안녕하세요 여러 올려주시는 글 잘 읽고 있습니다.. 주제와는 약간 다르지만 저기 올려주신 고용 비율은 보통 아르바이트 같은 단기 직종은 배제하고 한편인가요..?

    • 바이커 2020.01.22 08:07  댓글주소  수정/삭제

      모두 포함입니다. 국제 표준이거든요.

    • ㅇㅇ 2020.01.22 18:38  댓글주소  수정/삭제

      계속 주제와 상관없는것 같은 질문해서 죄송하지만 노인고용율 말고 다른 취업이나 고용율을 파트타임 포함해서 계산하고 고용상황이 계선되었다고 하는건 오류가 있는편 이겠죠?

    • 바이커 2020.01.22 19:40  댓글주소  수정/삭제

      한가지 통계만으로 강한 결론을 내리면 오류가 있을 수 있죠.

      그런데 고용률이 실제 고용상황을 반영하지 못한다고 주장할 경우, 상용근로자 증가와, 2019년의 주간 36시간 이상 노동자 증가는 어떻게 설명하시겠어요? 고용이 별로 안늘었다는 2018년에도 행정통계로는 26만개 일자리가 늘었다는건 또 어떻게 설명하고요?

    • ㅇㅇ 2020.01.22 21:19  댓글주소  수정/삭제

      그러니까 통계를 보고 한가지 결론만 나오는게 아니라 종합적으로 평가 해보라는 말씀이시죠..?
      개인적으로 노인일자리류가 아니라 청년쪽은 대부분 비교적 안정적인 직장을 원하니 약간 파트타임류는 어느정도 걸러서 봐야 하지 않나 싶어서 질문드리게 되었습니다.

    • 바이커 2020.01.23 08:20  댓글주소  수정/삭제

      모든 통계는 구체적 사례의 요약입니다. 여기서 자신의 분석틀(즉, 이론에 기반해) 어떤 경향을 파악해야죠.

      청년 고용률을 단순 고용률로 모두 파악할 수 없다는 주장은 맞는데, 파트타임을 제외한 고용률이 더 맞는건 아닙니다. 노동시장의 수요 요인 뿐만 아니라 청년들의 공급 요인(예를 들면reservation wage)도 변했으니까요.

      청년 노동시장과 관련된 여러 현상을 모두 설명하는 가장 단순하지만 파워풀한 가설을 찾는게 제일 중요하죠.

  4. 상디 2020.01.22 09:15  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    선진국은 정년이 어느정도 보장되나요?

    • 바이커 2020.01.22 09:26  댓글주소  수정/삭제

      국가마다 다릅니다. 하지만 평생고용을 보장하는 나라는 없습니다.

  5. 공감 2020.01.22 11:02  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    공감하는 바입니다. 노인 뿐 아니라 취약계층의 소득을 보전/확대하는 정책은 환영이죠. 뭐 멀리 안가서 젊었을 때 잘 나가던 아버지 친구분들 중에 돈 못쓰시는 분들 많으시죠. 억지로 일하러 안나가시면 다행이고...

  6. ㅇㅇ 2020.02.06 00:07  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    주제랑은 조금 거리가 먼 질문인데 한국의 공공 일자리가 OECD 꼴찌 수준이다는 이야기는 어떻게 생각하시나요? 한국도 공공 일자리를 확 늘리면 구조적인 실업난이 완화될까요?

한겨레 기사: 소득격차 3대 지표 모두 호전

연합뉴스: 통계청장 일문일답

통계청 보도자료

 

소득분배 관련 한국에서 가장 신뢰할 만한 자료가 나옴. 결과는 소득분배 개선. 작년에 그 난리를 치고 통계청장 교체 파동을 겪었던 가계동향조사와는 판이하게 다른 결과. 

 

올해 초까지도 한겨레, 조선 포함 모든 언론에서 가계동향조사에 근거해서 불평등 커지고 있다고 난리를 쳤음 (2019년 2월 포스팅: 통계로 장난치기: 가계동향조사 소득불평등 편). 기자들도 문제가 많은 가계동향조사로 악담에 가까운 기사를 퍼부은게 겸연쩍었는지 통계청장 일문일답에서 가계동향조사와는 왜 결과가 다르다고 물어봄.

 

작년에 일자리 많이 안늘었다고 1년 내내 난리를 치다가, 일자리가 30만개 증가했다는 기사를 아무렇지도 않게 내보냈던 것에 비해서는 그나마 나아진 것이라고 해야할지... 이래놓고 연합뉴스는 가장 크게 뽑은 기사 제목이 "물가 따지면 뒷걸음친 가계 처분가능소득". 하여간. 

 

아래 그래프가 이 번에 발표된 소득분배 지수 추이. 시장소득은 전년대비 큰 변화가 없고, 가처분 소득은 분명히 개선됨. 경제가 망하고 리세션이 온다고 호들갑 피우던 것과 달리 2018년은 큰 변화가 있던 해가 아님. 최저임금 인상과 복지강화로 저소득층의 소득이 오히려 줄어든다는 프로파간다도 사실이 아님. 작년과 올해 초의 대대적인 언론보도와 정반대로 소득분배가 개선되었고 고용도 늘었음. 

 

이로써 작년의 소득분배와 고용에 대한 논쟁도 아닌 논쟁은 일단락된 것. 이 블로그에 와서 비아냥거리던 분들은 이제 그 비아냥을 자신에게로 돌릴 때. 이 모든 쓸데없는 논쟁의 중심에 통계청 가계동향조사의 잘못된 조사와 데이터 비밀주의가 있음. 

 

여기서 몇 가지 점검해 볼 점과 언론에서 주목하지 않은 새로 드러난 사실이 있음. 우선 통계 자료 관련해서. 

 

첫번째는 소득분배가 개선되었다는 가금복 조사와 고용이 많이 늘었다는 행정통계 모두 서베이 자료에 한정하지 않고 전수자료인 행정자료에 근거했다는 공통점이 있음. 가금복은 서베이 조사지만 행정자료로 보완한 것. 서베이와 행정자료의 불일치가 커진 것인지, 가계동향조사와 경활조사 서베이가 특별히 문제였던 것인지 점검해야. 

 

두번째, 가금복과 가계동향조사의 차이에 대한 통계청의 해명은 말이 안됨. 공식통계는 가금복이라는데, 그럼 가계동향조사는 틀렸다는 것인지, 아님 두 결과가 다른 합리적인 이유가 있다는 것인지. 왜 다른지 알 수 없다는 식의 답변은 곤란함. 가금복의 분석 대상을 조정하면 가계동향조사와 같아짐. 통계청장의 답변처럼 조사대상의 차이라면 분석대상 조정으로 둘의 결과가 같아져야함. 실제로 그럼? 그럴 가능성은 극히 낮음. 

 

가금복은 1인가구가 포함되어 복지혜택의 수혜자인 노인층의 가처분소득 확대가 반영되었다는 변명도 황당. 올 2월에 가계동향조사 분석에서 1인 가구를 포함하면 소득불평등이 더 커진다는 보도도 있었음. 불평등이 늘어도 1인가구 때문, 불평등이 줄어도 1인 가구 때문이라니, 뭐 이런 경우가 있음. 가계동향조사에서 2006년 부터 1인가구를 포함해서 조사했음. 과거 자료와의 연속성 때문에 발표 자료에서 2인가구로 한정해서 분석했을 뿐. 1인 가구 포함여부는 변명이 될 수 없음. 

 

 

 

다음으로 언론에서 주목하지 않았지만 개인적으로 새로운 사실. 

 

이 번 발표에서 개인적으로 가장 놀라운 점은, 40대. 이 전 포스팅에서도 40대가 뭔가 이상하다고 했는데, 가금복 발표에서도 기존과는 다른 패턴이 발견됨. 다들 알다시피 경활조사에서 40대의 고용이 계속 줄고 있음. 문통도 40대 특별 대책 주문. 

 

하지만 이 번 가금복 조사를 보면 "가구주 특성별로 보면, 40대 가구와 상용근로자 가구에서 소득이 가장 높음", 뿐만이 아님. 자산과 관련해서, "가구주 연령대별로 30세 미만과 30대, 40대의 보유자산이 전체 평균보다 높게 증가". 40대 고용률은 낮아졌는데, 40대 가구주의 가구소득은 4.5%가 증가해서, 30, 50, 60대 보다 높음. 전체 소득은 50대가 높지만, 근로소득만으로 따지면 40대 가구주가 가장 높음. 

 

이 결과는 40대 가구주와 전체 40대의 소득 증감율이 다를 가능성을 또 다시 제시함. 

 

연령대별 특성으로 또 한가지 눈에 의는 점은 30세 미만 가구주의 가구소득 증가. 5.3% 증가해서 가장 높음. 이 블로그에서 청년층의 문제는 delayed entry라고 주장했는데, 이를 뒷받침하는 결과임. 노동시장에 완전히 진입하지 않은 20대의 소득은 안높아졌지만, 20대 가구주의 소득은 상당히 높아졌음. 

 

또 다른 가금복의 발견사항 중 하나가 "가구 간 이전 지출이 높음". 기억하시는 분은 거의 없겠지만, 2018년 가계동향조사의 특이점 중 하나가 가구 간 소득 이전이 크게 낮아진 것. 말이 안되는 결과였음. 

 

 

 

 

마지막으로 하고 싶은 말은 가금복 원자료 공개하라는 것. 가금복은 가구 단위 소득과 개인 단위 소득을 모두 알 수 있는 유일무이한 자료. 도대체 왜 개인단위 소득 자료 공개 안함? 

Posted by 바이커 sovidence

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  1. ㅇㅇ 2019.12.17 19:20  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    마지막 단락 부분에서 유추하자면, 노동 참여 동기 활성화가 우선 과제가 될까요?

  2. ㅇㅇ 2019.12.17 22:34  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    개인단위 마이크로 데이터를 공개 안하는거는 database reconstruction으로 개인을 추정할 수 있게될 가능성 때문에 그런건 아닐까요? 단순히 생각하면 그냥 민원이 귀찮아서 그럴꺼 같기도 한데 ㅋㅋ

  3. 2019.12.17 23:05  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    1월에 공개하는데요

    • 바이커 2020.01.22 09:23  댓글주소  수정/삭제

      2019년 가금복 자료 공개되었는데, 개인 소득 자료 없던데, 이게 다인가요? 아니면 추가 공개가 있나요?

  4. 2020.01.10 07:24  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    이번에 통과된 데이터3법과 원자료 공개랑 관련이 있는건가요?

    • 바이커 2020.01.11 10:28  댓글주소  수정/삭제

      잘 모르겠습니다. 데이터3법이 없어도 가금복 개인단위 소득을 공개못할 법적 이유가 뭔지 모르겠습니다.

      통계청이 아닌 다른 기관에서 조사한 자료는 가금복보다 더 개인추정이 쉽고 민감한 자료도 모두 공개하는 경우가 있습니다.

      저도 가금복 개인단위 소득이 1월에 공개되는지 기다리고 있습니다.

  5. ee 2020.01.12 21:08  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    가금복 조사는 국민소득분배계정(distributional national accounts)으로 볼 수 있나요?

    • 바이커 2020.01.17 07:16  댓글주소  수정/삭제

      가금복을 세금데이터로 조정한다고 하니, 일치해야 정상이긴 합니다.

  6. ㅇㅇ 2020.01.16 23:03  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    https://news.v.daum.net/v/20200116053014577?fbclid=IwAR1sObcuE1nuLkIhTXDx_3CG3zrqXk1_XX8sGU8XaT_78QvT8B2AibEBeyE

    이런 기사가 떴는데 고견을 듣고 싶습니다

    • 바이커 2020.01.17 07:26  댓글주소  수정/삭제

      노인 인구 증가라는 변수를 고려하지 않으니까 저러죠. 17시간 이하 근로자를 제외한 후의 추세를 볼려면 64세 이하로 한정해서 분석하든가요.

      이 블로그에서 몇 번 얘기했지만 지금의 장밋빛 수치가 그렇게 장밋빛이 아닌건 맞습니다. 그렇다고 나쁜 것도 아니에요. 이건 고용참사라는 2018년도 마찬가지죠. 위기도 붐도 아니지만, 구조적 문제를 안고 있습니다.

      노인 단시간 노동자 증가 자체는 좋은 일입니다. 연금의 미비로 한국 노인들의 소득이 너무 적어요.

      그리고 앞으로 연구에서 통계청 고용률을 안쓰겠다는 분도 계신데, 뭐 잘해 보시라고 말씀드리고 싶군요.

    • dd 2020.01.17 21:25  댓글주소  수정/삭제

      교수님 제가 과문하여 여쭙니다만

      왜 노인인구 증가라는 변수를 고려하든가 64세 이하로 한정해서 분석해야하나요?

      계산 방법에서 모두 분모가 같고 17시간 이하만 빼서 분석함으로써 정부 재정에 의한 단기일자리 및 알바 쪼개기에 의한 고용률 상승이라는 것을 보여주는 데는 문제가 없어보여서요.

      또한 정부재정(및 알바쪼개기)의 효과를 제외한 보정치의 감소는 구조적 문제가 있다는 교수님의 주장과도 상통하는 것 같은데 아닌가요..?

    • 바이커 2020.01.18 09:18  댓글주소  수정/삭제

      <노인인구증가 = 전일제노동자의 경향적 저하>니까요. 이 때문에 국가 간 비교에서는 전체 성인 인구 대비 고용률이 아니라 64세 이하 고용률을 사용합니다.

      미국에서 사회보장소득이 나오는 62세를 기점으로 전일제 노동자 비율이 급락합니다. 이는 복지의 결과이기 때문에 문제가 아니라 오히려 부러움의 대상이죠.

    • dd 2020.01.19 05:49  댓글주소  수정/삭제

      아.. 노인인구증가라는 인구구조적 영향이 포함됨으로써 일자리문제가 과다측정될 수 있다는 의미시군요. 감사합니다.

  7. 나라리 2020.02.03 20:07  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    처분가능소득이 오히려 감소되지않았나요?

    • 바이커 2020.02.06 11:08  댓글주소  수정/삭제

      2018년에요?

      일부에서 2016년 이후로 지속 감소세라고 말하는데, 이건 추정방법에 따라 논란이 있을 수 있습니다.

    • 나라리 2020.02.06 18:52  댓글주소  수정/삭제

      추정방법이 다양하고 그에따라 결과가 달라질수 있다는거네요

연합뉴스: 문대통령 40대 고용 특별대책 절실

작년 7월 포스팅: 고용의 진짜 문제

 

문대통령이 40대 고용 촉진을 위한 특별대책이 절실하다고 수보회의에서 얘기했다는데, 이제라도 문제점을 정확히 인식했다는 면에서 다행이라고 해야 할지, 이렇게 대책이 늦어서 어떻게 하냐고 한탄을 해야할지. 

 

작년 7월 최저임금 인상으로 고용대란이라고 생난리를 칠 때, 제가 주장했던게 고용의 총수가 아니라 40대 남성의 고용률 하락이 가장 큰 문제라는 것. 통계 오류 등의 먼지가 가라앉으니 이제 실제 문제가 무엇인지 명확해진 것. 

 

40대 (특히 남성) 고용률 하락은 복합적 문제의 결과임. 

 

1. 제조업의 침체

2. 건설업 부진

3. 자영업 감소

4. 인구학적 변화

 

일반적으로 얘기하는 것은 제조업 침체와 건설업 부진.

 

제조업 문제는 한국의 산업구조와 세계 경제 변화와 관련이 있고, 진보의 삽질 울렁증을 극복하고, 인위적 건설 경기 부흥이 필요하다는 얘기는 이 블로그에서 많이 했으니 굳이 다시 언급할 필요는 없을 듯. 

 

지금까지 얘기안한 자영업과 인구변화 문제에 대해서 간단히 언급하고자 함. 

 

먼저 아무도 주목하지 않았던 인구학적 변화부터. 한국에서 40대 남성의 미혼율은 1995년에서 2%정도였는데, 지금은 거의 20%에 이름. 가족부양이 남성의 노동시장 참여의 상당히 중요한 모티브인데 이 효과가 크게 줄었음.

 

놀랍게도 가계동향조사 원자료로 분석해보니 2019년 현재 가장인 40대 남성의 고용률은 97%에 달함. 이는 1990년 이후 (1994년을 제외하고) 가장 높은 수준. 가장 낮을 때는 IMF 경제 위기인 1998년. 91% 정도였음. 이전에 40대 고용위기가 가정위기로 이어질 것이라고 예상했지만, 그렇지는 않을 듯. 

 

40대 남성의 기혼율 감소는 남성의 노동유인 감소를 의미함. 40대 고용률 하락의 주원인이 가정형성과 관련되어 있다면, 이는 기재부의 고용대책으로는 해결할 수 없음. 

 

40대 고용률 하락이 고용시장의 문제가 아니라 혼인율 하락, 출산율 하락과 같은 <삶의 안정성 + 주택구입문제 + 여성차별>의 복합적 작용의 결과일 가능성이 있음. 제조업 침체, 건설업 부진 같은 경기 순환적 요소가 아니라, 가족형성 등 생애사 형성의 구조적 변화의 파생적 결과가 40대 고용률 하락일 수 있다는 것.

 

여기에 대한 세부적인 분석이 있어야 할 것. 구체적으로 40대의 누가 고용에서 탈락하고 있는지 알아야 대책을 세울 수 있을 것. 40대 전체는 뭔가 대책을 세우기에는 너무 큰 집단임. 

 

다른 문제로 자영업의 하락. 40대 고용에서 자영업이 차지하는 비율의 하락은 그야말로 드라마틱함. 40대 가장 중 자영업의 비율은 1995년에 42%였는데 2005년에는 39%로 줄어들고, 2010년에는 29%, 2019년 현재 24%에 줄어듦. 자영업은 앞으로도 최소 1/3 정도는 줄어들 가능성이 크기 때문에 자영업자의 임노동자로의 변화를 위한 지원 대책이 필요. 40대 노동자의 신규 창업이 아니라, 40대 창업자의 임노동자 전환 프로그램을 개발해야. 

Posted by 바이커 sovidence

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  1. 기린아 2019.12.16 17:58  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    이번에 발표된 부동산 대책을 보면 결국은 건설업 부진은 피할 길이 없어 보입니다. 제조업 침체는 내년이 되면 좀 나아지기는 하겠죠.

    말씀하신 문제는 확실히 검증 될 필요가 있다고 생각합니다. 진짜로 가족이 없는 40대가 노동 유인이 없는게 문제라면, 냉정하게 볼때 40대 고용 정책도 딱히 쓸 이유가 없겠죠. 정부가 결혼 자체를 더 하게 할 수는 없는 노릇이니...

    • 바이커 2019.12.16 21:51  댓글주소  수정/삭제

      말씀하신대로 실제로 인구문제가 원인이라면 40대 고용대책은 시늉만 하고 말아야죠.

      저도 장담은 못하겠습니다. 뭔가 이상한건 분명한데, 깊게 분석해본게 아니라서요.

통계 아는 척하면서 SPSS 언급하면, 그 분의 수준이 어느 정도인지 대충 짐작이 됨 (정확하다는 것은 아님).

 

학생들에게 SPSS 쓰지 말라고 얘기함. 저도 처음에는 SPSS로 시작했지만, 지금은 전혀 사용하지 않음. SPSS -> SAS -> Stata(R)의 경로로 프로그램을 배웠음. 새로 통계를 배운다면 선택은 Stata, R, Python 셋 중 하나. 이 중에서 Python은 아직 덜 발전되어 있어서, R이나 Stata를 선택하는게 일반적. 확실하지는 않지만 Stata의 재정 상태가 안좋다는 소문도 있음.  

 

SPSS를 추천하지 않는 가장 큰 이유는 명령어보다는 클릭을 주로 한다는 것. 설사 명령어를 쓰더라도 명령어가 다른 프로그램 보다 복잡하고 최신 기법이 잘 업데 안됨. 요즘 사회(경제/정치)학계에서 원로학자들 제외하고 쓰는 분 찾아보기 쉽지 않음.

 

SPSS를 추천하지 않는 다른 이유 중 하나는 가중치 부여 방식이 좋지 않다는 것. 아이러니하게도 SPSS에서 가중치 제대로 쓸 줄 아는 분 중에서 SPSS쓰는 분 거의 못봤음. 

 

최근에 뭔가 변화하지 않았다면, SPSS의 가중치는 Stata의 fweight 옵션에 해당함. 

 

모수분석에서 가중치의 기본은 "표본선택확률의 역수"로 조정해주는 것. 그런데 SPSS는 선택확률이 아닌 representative cases로 가중치를 주게끔 프로그램 되어 있음. SPSS에서 모수 추정을 할려면 가중치 값을 매 번 조정해줘야 함. 

 

좀 더 쉽게 설명하자면, 

 

(통계청에서 제공하는 거의 모든 데이터를 포함해서) 대부분의 확률표집 데이터는 전체 population의 frequency를 추정할 수 있도록 각 sample의 population representative 값을 제시함. 쉽게 얘기해서 센서스 데이터에 frequency weight를 부여하면 전체 인구수를 추정할 수 있도록 가중치를 제공함. 대략 <표본수 * 가중치 변수의 평균>을 계산하면 <전체 인구수>가 나옴. 

 

[ 모든 데이터가 이런 가중치를 제공하는 것은 아님. 조사회사의 여론조사는 대부분 표집확률의 역수(라기 보다는 인구비례에 따른 할당치의 조정값)를 가중치 값으로 제공함 ] 

 

여기서 문제는 이 frequency를 그대로 가중치로 쓰면 샘플사이즈가 인구수와 같아짐. coefficient estimated는 biased되어 있지 않지만, 샘플사이즈가 뻥튀기 되어서 표준오차가 크게 줄어듦. 그에 따라 거의 모든 계수추정값이 통계적으로 유의하게 인위적으로 변화함. 아주 가끔 Stata에서 인구수 추정 이외에도 fweight를 쓰는 분들이 있던데, 이거 통계적 치팅임. 

 

모수 추정에서 가중치의 기본은 가중치 부여 전후에 샘플수가 변화하면 안된다는 것. 이 때문에 SPSS에서는 분석 대상 표본만 뽑아서 가중치의 평균이 1이 되도록 재조정해야 함. 

 

이게 상당히 귀찮은 작업임. 분석 대상을 바꿀 때 마다 가중치를 재조정해야 함. 남녀를 모두 포함해서 분석할 때, 남자만 따로 분석할 때, 여자만 따로 분석할 때 등등, 분석 대상의 미세 조정이 필요할 때 마다 가중치도 재조정해야. 많은 SPSS 사용자들이 이걸 어떻게 하는지 모르고 쓰는 듯. 그래서 개인적으로 SPSS로 분석한 결과는 가중치에 대한 구체적 언급이 없으면 의심부터 하고 봄.  

 

굳뉴스라면 앞서도 언급했지만 가중치 조정 여부와 상관없이 계수값 추정치는 모두 동일함. 어떤 옵션을 쓰든 가중치를 부여하는 한 계수값은 변화하지 않음. 가중치를 주지 않으면 계수값이 biased되기 때문에 가중치는 주어야 함. 다만 가중치 부여 방법에 따라 계수 추정값 자체가 편향되게 바뀌는 일은 일어나지 않는다는 것. 바뀌는 것은 표준오차. 

 

Stata에서는 가중치 옵션만 제대로 선택하면 이런 문제가 없음. 기술통계에서는 aweight, 다변량/다변수 분석에서는 pweight를 쓰면 됨. 기술통계에서 pweight 옵션이 없는 이유는 필요가 없기 때문. 가중치 부여는 Stata가 가장 편하게 프로그램 되어 있음. 

 

 

 

Ps. 이 번 포스팅은 너무 기술적 문제라 트위터에 포스팅하지는 않음. 페이스북 등에서 가중치 문제로 고민하는 분들이 가끔 보이는데, SPSS 얘기가 나온김에 작성. 

Posted by 바이커 sovidence

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  1. 질문 2019.12.17 15:30  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    게으른 질문입니다만.. 스타타에서 aweight이랑 pweight차이는 뭔가요?

    • 바이커 sovidence 2019.12.17 20:16 신고  댓글주소  수정/삭제

      aweight는 각 샘플이 representative 그룹의 평균값으로 가정해서 표준오차를 계산합니다. pweight는 샘플 추출의 확률의 역수로 가중치를 줍니다. 둘의 실질 차이는 heteroskedasticity를 어떻게 다루냐, 즉 robust s.e.냐 아니냐 입니다.