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. 

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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.

올 3월에 발표한 "경력단절 이전 20대 여성은 차별받지 않는가" 논문이 일부 분들에게 입힌 내상이 상당히 큰 듯. 아직도 활발하게 댓글이 올라옴. 

 

대부분의 반론이 이미 다 답했거나 언급할 가치가 없는 것들이라 걍 무시하는데, 여러 분들이 노동시간 문제를 지속적으로 제기.

 

노동시간 문제는 공급의 측면도 있지만 수요의 측면도 있음. 남성은 대기업 정규직으로 취업해서 주 40시간에 야근까지 하는데, 여성은 취업이 안되어서 알바를 뛰기 때문에 주 20시간 밖에 일하지 못하면, 이 때의 성별 격차는 시간 당 임금을 넘어서 총소득 격차로 인식해야 함. 노동시간을 통제하지 않은게 omitted variable bias가 아니라 이렇게 봐야하는 이론적 이유가 있다는 것. 

 

그래서 논문에서는 월소득으로 본 것. 노동시간 문제에 대한 문제제기가 있을 것 같아서, part-time workers를 제외한 full-time workers만의 분석도 robustness checks의 하나로 제시. 

 

이러한 robustness checks에도 불구하고 대졸 직후 남성이 여성보다 절대적으로 더 오랜 시간 일한다고 믿는 모양. 이 블로그에와서 난리를 피우는 분들이 객관적 데이터를 제시한다고 자신의 의견을 바꾸거나 대오각성하여 편견을 고칠 것으로 생각하지는 않음. 그렇게 객관적인 분들이었으면 나님의 논문을 발표했을 때 충격먹고 자신의 생각이 잘못되었다는 것을 깨닫고 태세 전환했을 것. 

 

그럼에도 불구하고 사회과학을 연구하는 입장에서 데이터를 분석해서 답하는 수 밖에. 

 

이전에 포스팅한 글에서 모든 인적자본을 통제하는 모형을 다시 측정함. 대상은 full-time workers로 제한. 그랬더니 여성의 소득 불이익은 -.178 로그 포인트. 대략 남성보다 소득이 16.3% 적음. 파트타임 노동자까지 포함한 모델에서 -.191이었던 것에 비해서 겨우 .013 로그 포인트 여성불이익이 줄어듦. 

 

이 번에는 같은 모델에 그토록 오매불망 노래를 부르는 노동시간까지 통제. 즉, 풀타임 노동자의 노동시간과 인적자원까지 모두 통제하여 성별 소득 격차를 측정. 그랬더니 여성의 소득 불이익은 -.173 로그 포인트. 노동시간을 통제하지 않았던 모델에 비해서 .005 로그 포인트. 대략 0.5%의 여성 소득 불이익이 줄어듦. 

 

요약하면 노동시간의 성별 격차가 설명하는 여성의 남성 대비 소득 불이익은 0.5%포인트. 액수로 한 달에 평균 1만7백오십원. 나님도 이 정도는 남성이 더 받아도 된다고 굳게 믿음. 

 

남성이 여성보다 훨씬 오랜 시간 일한다는 편견과 달리 20대 대졸 full-time workers 의 주간 노동시간은 남성 42.8시간, 여성 41.6시간으로 1시간 정도 밖에 차이가 나지 않음. 

 

성별 소득 격차는 노동시간의 문제가 아님. 

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  1. 22 2019.12.10 17:17  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    아니 이양반아 군필 호봉추가가 있다는거부터 크나큰 차이잖아요;; 당신 말대로 다른부분이 남녀평등이 비교적 엄격하게 지켜지는 회사임에도 불구하고!

  2. 11님은 2019.12.10 19:03  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    사내에서 직원들 연봉공개를 다 하나봐요? 다 똑같다고 단언하게 ㅎㅎ

  3. 2019.12.10 21:28  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    비밀댓글입니다

  4. Spatz 2019.12.10 21:34  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    나무위키, 야갤 등지에서 아마 자가-확대재생산을 하고 있는 것으로 보입니다. 선진국들이 겪는 대안우파 현상을 한국도 동일하게 겪고 있다고 봐요.

    더불어 요즘은 젠더페이갭 이야기에 반박을 못 하니까 병역 임금은 통제됐다부터 해서 오만가지 음모론적 해석을 하고 그걸 또 자기들끼리 퍼트리더라고요. 그냥 그렇게 믿고 싶은 것으로 생각했습니다. 어쨌든 싫다는데 어쩌겠어요? 뭐 다행히도 세력들이 아주 소수라 큰 위협은 되지 않아서 인터넷이 인터넷한 것으로~

    • Spatz 2019.12.10 21:44  댓글주소  수정/삭제

      그나저나 저 댓글 갑자기 그쪽 분들 어쩌고 하면서 능지같은 밈 사용 + 쓸데없이 띄워쓰기하는거 보니까 좀 옛날에 이 블로그에서 많이 봤었던 악플러 부류로 보이네요..

  5. 페미니스트 고재기 2019.12.10 23:00  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    인셀들아!내 제사상에 복숭아 올리지 말거라!나는 뚱이 집게사장 징징이하고 게살버거먹으면서 아리수도 마시고 행복하게 살고 있다~~~~~

  6. ㅇㅇ 2019.12.11 00:08  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    음.. 역시.. 매번 임금격차 얘기 나올 때마다 노동시간 얘기가 나올 때 하던 생각을 데이터로 보여주셨네요. 매번 노동시간이 남성이 많다는 얘기만 하면서 그것이 임금격차의 어느정도를 설명하는지에 대한 얘기가 없어서 우습다고 생각했거든요. 심지어 '굉장히' 오래 일한다는 것 자체가 편견이었군요. 감사합니다.

    근데 세번째 문단의 노동수요의 측면도 있기 때문에 노동시간을 통제하지 않았다는 논리가 잘 이해가 안되는데 좀 더 구체적인 설명 가능하실까요? 개인적으로는, 노동시간은 노동공급자의 측면인데 최종적인 공급은 수요와의 합치를 통해 결정되는 것이므로 수요 측면의 차별적 요인이 있는 이상에는 노동시간의 문제가 아니므로 총소득 격차로 이해해야한다는 말씀으로 받아들였습니다.

    • 바이커 2019.12.11 07:33  댓글주소  수정/삭제

      완전경쟁 노동시장에서는 노동시간이 주로 공급자의 측면이겠지만, 차별 노동시장에서는 노동시간은 차별의 한 요소가 됩니다.

      실업은 노동시간 0의 한 측면인데 공급측면보다는 수요 측면에 주목합니다. 굉장히 러프하지만 LFP로 공급측면이 통제되었다고 가정하니까요.

      차별 노동시장에서 미혼 미자녀 대졸자가 정규직 일자리를 원한다고 가정할 수 있고, 동일학교 동일전공이 노동시장 선호일자리의 proxy로 볼 수 있다면, 노동시간은 공급의 측면보다는 수요의 측면이 강하다고 볼 수 있습니다.

      이 때문에 남녀의 선호도가 비슷하다고 가정할 수 있는 서울소재 사회과학계열 졸업자로만 따로 분석해 보기도 했고요.

      물론 이러한 가정이 설사 차별 노동시장이라 할지라도 공급의 측면을 과소 산정하는 문제가 있습니다. 하지만 반대로 노동시간을 완전히 통제하는 것은 수요의 측면을 과소산정하는 문제를 가집니다.

    • ㅇㅇ 2019.12.11 22:45  댓글주소  수정/삭제

      설명 감사합니다 교수님. 여러번 읽어봐도 저에겐 어렵긴 하네요. ㅎㅎ

      답변을 읽다보니 문득 든 생각인데 차별 노동시장이기에 노동시간 통제를 하지 않고 분석한 결과가 성차별이라면 순환논증의 오류가 있어보이는데 어떻게 보시나요?

      노동시간 통제x -> 20대에 성차별적인 노동시장. 그런데 노동시간 통제x의 전제는 차별적인 노동시장이라는 점에서요.

    • ㅇㅇ 2019.12.11 22:49  댓글주소  수정/삭제

      아 참.. 이번 포스팅에서 이미 노동시간 통제의 결과를 보여주셨었죠.. 잠시 잊었습니다;; ;;;;; 의미 없는 질문이 되어버렸네요.

  7. ㅁㅁㅁㅁ 2019.12.11 16:16  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    그냥 댓글 달고 계시는 "직장없어보이는"(ㅋㅋ) 분들이 많이들 착각하시는데 초년차에 연봉 계약하면 동일회사 동일직군에서는 아예 똑같이 프린팅된 연봉 계약서 줍니다 ㅋㅋ 왜 동일직군이 실현이 어러울까요? 생산직 및 현장직 비중이 남자가 압도적이기때문이죠 ㅋㅋ 알면서 일부러 회피하시는거 같은데 ㅋㅋㅋㅋ 제조업도 선호 안해 생산직 현장직도 선호 안해 ㅋㅋ 제조업 국가에서 취업하기 싫다고 그렇게 외치시는데 돈은벌고싶으시고? 그리고 그놈의 "풀타임근무자"가 하등 무슨상관인가요? 그 분류기준으로 야근하는 시간이 포함된답니까? "사회과학"하시느라 공사가 다망하신데 취업 잘되길 빌겠습니다 ㅋㅋㅋㅋㅋ

    • 기린아 2019.12.11 17:55  댓글주소  수정/삭제

      정부기관이 직접 조사한 통계자료를 믿지 않는 것도 신기한 일입니다. 남자들은 자기들만 일 많이 한다는 생각에 빠져 있는것 같은데, 여러분이 있는 직장의 그 자리까지 올라온 여성들은 여성의 상위에 드는 사람들이라서 여러분보다 워크 에식도 훨씬 강하고 책임감도 있어요. ㅉㅉㅉ...

  8. ㅎㅎ 2019.12.12 07:20  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    선생님, 이렇게까지 대답해주시니
    정말 고생이 많으십니다.
    아마 robustness check도 대부분 무슨 뜻인지 모를 겁니다.

    동일직군, 노동시간 등 다 ‘통제’했을 때
    이런 결과가 나온다는 게 문제라는 건데
    아마 ‘통제’라는 말도 무슨 뜻인지 모를 겁니다.

    매번 ‘팩트’에 기반해서 얘기해보자고 하지만
    대다수는 자신의 삶에서 구성된 팩트로만 내세우는데
    아마 통계적 유의성이 무슨 뜻인지 모를 겁니다.

    • 바이커 2019.12.12 09:20  댓글주소  수정/삭제

      모르겠죠. 이해하는걸 기대하는건 아니고, 실제 팩트를 추구하면 그 자체가 "비판의 무기"가 될테니까요.

  9. koc/SALM 2019.12.13 07:04  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    그런데 굳이 20대로 할 이유가 있나요?
    20대 구간은 남녀 임금 격차가 가장 적은 구간입니다.

    • 바이커 2019.12.13 08:39  댓글주소  수정/삭제

      그래서 20대로 하는 겁니다. 경력단절 효과와 기타 노동시장의 내생적 원인에 의한 차이가 발생하기 이전, 성별 격차가 가장 작을 뿐만 아니라 일부 통계에서는 오히려 여성의 소득이 더 높다는 연령대에서도 성별격차가 있는지 확인하기 위해서.

  10. 김혜인 2020.01.10 06:46  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    20대 성별임금격차에 관한 글들 올려주신 것 잘 읽고 있습니다~

    2007년에 직업훈련의 임금불평등 효과에 관한 논문도 쓰신 것을 보았는데요. 이논문은 재직자훈련 실업자 훈련 통틀어서 효과를 본 것 같습니다. 미취업 상태의 청년이 직업훈련을 받았을 때 생산성 증가에 대한 보상이 성별로 다르다는 연구도 있을까요?!

    • 바이커 2020.01.11 10:18  댓글주소  수정/삭제

      제가 아는 건 없습니다. 성별 직업훈련의 내용이 다를 수 있기 때문에 통제하기가 까다로울 수 있습니다.

연합뉴스: 작년 일자리 26만개 증가

통계청 원보도 자료

 

연합뉴스는 일자리 26만개 증가가 타이틀이고, 중소기업의 일자리 수 증가가 대기업보다 많다는데 초점을 맞추었지만, 너무나 쉽게 예상하듯 보수언론은 최저임금 인상 여파로 1-4인 기업의 일자리 24만개가 사라졌다고 보도함 (예를 들면 조선비즈). 

 

2018년 고용통계는 최저임금 인상으로 일자리 사라진다고 1년 내내 보수언론에서 난리를 쳤던 내용. 그런데 전체 일자리 수가 26만개 늘었다고 나옴. 몇 가지 점에서 심각하게 짚어야 할 점이 있음. 

 

 

 

우선 최저임금의 영향. 

 

거의 모든 보수언론에서 최저임금 인상으로 소기업의 고용이 줄었다고 보도하고, 심지어 통계청 관계자도 인정했다고 얘기하는데, 이런 보도가 나오는게 한심. 

 

모두가 알다시피 2018년에 최저임금 인상률은 16.4%. 그래서 행정통계에 나타난 줄어든 1-4인 기업 일자리 수가 24만개. 2017년 최저임금 인상률은 7.3%. 그래서 행정통계에 나타난 줄어든 1-4인 기업 일자리 수가 35만개. 

 

최저임금을 7.3% 올리다가 16.4%로 급상승시켰더니 1-4인 기업 일자리 감소 정도가 35만개에서 24만개로 11만개 줄어듦. 그럼 최저임금 인상 덕에 1-4인 기업 일자리 감소폭이 11만개 줄어든것임? 다시 말해 최저임금 인상 덕에 원래 줄어들었을 1-4인 기업 일자리 수가 덜 줄어서 결국 1-4인 기업 일자리가 11만개 늘어난것임?

 

언론보도는 도대체 말이 되지 않는 소리임. 1-4인 기업은 자영업자의 지속적 감소로 계속 줄어들 수 밖에 없음. 2018년의 감소폭이 예년보다 높은게 아님. 도대체 여기서 무슨 놈의 최저임금 인상 영향이 있는지? 바로 작년 통계하고만 비교해도 그렇지 않다는걸 아는데, 통계청 박진우 과장은 무슨 생각으로 저런 답변을 했으며, 또 그걸 받아쓰는 기자는 뭔지. 박진우 과장은 작년 통계와 한 번이라도 비교해 보고 저런 소리를 하는건지. 

 

진실은 최저임금 대폭 인상에도 불구하고 전체 일자리가 26만개 늘었고, 1-4인 기업의 감소폭은 예년보다 줄었다는 것. 

 

 

 

 

더 큰 문제는 작년에 일자리가 평균 26만개 늘었다는 것. 

 

이 보도자료를 보고 통계청을 비롯하여 고용통계를 살펴보던 모든 사람들이 크게 당황하지 않는다면 이상한 것임. 내가 통계청과 관련된 어떤 의사결정이나 평가하는 위치에 있었으면 통계청 확 뒤집어졌음. 심각한 위기의식을 느껴야 할 것. 

 

한국에서 일자리 수와 관련된 표준지표는 경활조사에 기반한 월간 "고용동향" 자료임. 2018년에 생난리를 쳤던 고용위기도 이 자료에 기반한 것. 

 

행정통계는 취업자수가 아니고 일자리 수이고, 경활조사 고용동향은 취업자수임. 따라서 두 숫자는 정확히 일치하지 않음. 하지만 2개 이상의 일자리를 가지고 있는 취업자는 극소수임. 장담컨대 한자리 %숫자임. 한국만 그런 것이 아니라 미국도 마찬가지. 따라서 일자리 수를 취업자 수로 바꾸어도 그 차이는 크지 않아야 정상. 아무리 보수적으로 잡아도 행정통계에 따르면 경활조사의 취업자수가 20만명 이상 증가했어야 두 통계가 일치하고 신뢰할 수 있음.    

 

행정통계의 일자리수는 일평균임. 매일 바뀌는 일자리 수의 365일 평균이 26만명이라는 것. 통계청에서 이런 식으로 행정통계를 내기 시작한 것은 2017년 부터임. 따라서 논리적으로 2017년 이후 통계로는 경활조사 고용동향의 월간 일자리 증가 숫자의 평균과 행정통계 일자리 수 증가분은 상당히 비슷해야 정상임. 

 

그런데 경활조사 고용동향의 2018년 전체 취업자 증가 수의 평균은 9.7만명에 불과함. 26만개의 일자리가 증가했다는 행정통계와는 매우 심각한 격차가 있음. 이와 달리 2017년의 경우에는 행정통계는 31만개의 일자리가 늘었고, 경활조사 고용동향은 31.7만명의 취업자가 증가하였음. 행정통계와 서베이 기반 고용동향이 거의 정확히 일치. 심지어 일자리수보다 취업자수가 더 많음 (아마도 농업노동자 때문?). 

 

논리적으로 일치해야 하는 두 수치가 2017년에는 일치했는데, 2018년에는 일치하지 않았음. 2017년과 달리 2018년 통계청의 고용 통계에 매우 심각한 불일치가 있음. 

 

2018년 고용위기라고 모든 보수 언론이 궐기하며 매월 대서특필하던 고용통계는 경활조사가 엉터리거나, 행정통계가 엉터리거나, 아니면 둘 다 엉터리인 것. 그게 아니라면 2017년과 2018년 통계에 이렇게 차이가 날 수 밖에 없는 매우 예외적인 분명한 이유가 있어야. 

 

 

 

나님의 추측은 2018년 경활조사를 이용한 시계열 비교가 엉터리일 가능성이 높다는 것. 일부 기사에서도 나오지만 행정통계가 서베이 조사보다 (반드시 그런 것은 아니지만) 일반적으로 신뢰성이 높음. 

 

작년에 고용통계로 그 난리를 칠 때 일부 학자들 사이에 2018년 경활조사, 가계동향조사 모두 못믿겠다는 얘기가 있었음. 두 조사의 공통점은 2015년 센서스 기반으로 표집 프레임을 바꿨다는 것. 그런데 이 블로그에서 몇 번 얘기했듯 2015년 센서스는 이 전 센서스와 달리 행정자료를 이용하여 무주택자, 비정상 주택 거주자 등이 대거 포함됨. 샘플 프레임이 바뀌어서 이전 조사와 비교가 어려울 가능성이 대두됨. 증거가 없어서 아무도 세게 의문을 제기하지 못했을 뿐임. 

 

그런데 행정조사자료를 분석해보니 2018년 통계청의 경활조사와 가계동향조사를 포함한, 2015년 센서스 기반 거의 모든 조사의 표본 프레임에 시계열적 비교에 문제가 있을 가능성이 커졌음. 2015년 센서스에 기반해 바뀐 샘플프레임에서 자유로운 행정자료로 분석했을 때는 2018년 고용문제의 단절성이 없음. 예년과 크게 다르지 않음. 2018년의 소위 고용위기는 실제 고용위기가 아니라 통계청의 위기일 가능성이 큼. 

 

통계청은 왜 도대체 2018년 일자리 행정통계와 경활 고용동향에 심각한 격차가 있는지 연구하고 해명해야. 

Posted by 바이커 sovidence

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  1. ㅋㅋㅋ 2019.12.05 14:44  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    말이 안되는 글을 말이 안되게 쓰네

    • ㅇㅇ 2019.12.05 17:40  댓글주소  수정/삭제

      본인이 이해 못한다고 말이 안되는건 아니랍니다. 표본추출은 실험계획에서도 중요한 부분이에요 ㅋㅋ

    • 푸른 2019.12.05 22:14  댓글주소  수정/삭제

      기자들이 써놓은 기사 말하시는거 아닐까요? 설마 이 게시글 자기가 이해못했다고 자랑하는건 아니겠죠ㅎㅎ

  2. 기린아 2019.12.05 19:46  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    최저임금 인상에도 불구하고 일자리가 늘은 것은 일반적으로 정부의 공공부문 일자리 늘리기에 의한 것이라고 하고, 이 부분에 대해서는 정부도 동의하는 것으로 알고 있습니다.

    지난번에 최저임금의 효과라는 것은 정부 정책으로 상쇄할 수 있다고 말씀하셨는데, 그것은 틀린 말은 아니겠습니다만, 다른 정책으로 상쇄할 수 있다는 것이 최저임금 상승으로 인한 일자리 감소는 실제로는 없다, 라고 하기에는 무리가 있고, 그걸 컨트롤 해 낼 필요가 있겠죠. 요컨데 최저임금 상승으로 인한 사회적 문제의 해결을 위해 별도의 비용을 지불한 건데, 이러느니 차라리 정부 보조금을 직접 지불하는게 더 나았을 수도 있고요.

    통계청이 문제라는것에 대해서, 통계청의 수장이 바뀌었는데도 계속 그런거라면 뭔가 정치적인 문제가 아니라 내부 방법론의 문제가 있는 것이라고 보는게 맞겠죠. 말씀하신대로 통계청은 그 차이에 대해서 고민하는게 맞다고 생각합니다.

    • 바이커 2019.12.05 21:34  댓글주소  수정/삭제

      백번 양보해서 설사 부정적 효과가 있다 할지라도 약한 효과라는거죠. 최저임금이 부정적 효과가 있다는 것이 아니고요.

      수많은 경험적 연구에서 부정적 효과가 있다는 합의가 이루어지지 않는데, 왜 많은 사람들이 그렇게 부정적 효과를 믿는지 모르겠어요.

      통계청의 가장 큰 문제는 자료의 독점이죠. 문제가 있어도 정확히 뭔지 알 수 없게 만드는 자료의 독점. 자료 개방은 유경준 청장 때 가장 큰 진전을 이루었고 그 이후로는 딱히 개선을 못느끼겠습니다.

      이 번 케이스는 크로스체크에서 걸린거라 뭔가 연구를 해서 해명을 해야할텐데, 과연 할른지요.

    • 이마짚 2019.12.06 04:20  댓글주소  수정/삭제

      https://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2019/10/11/2019101100228.html

      "별다른 제약 없이 외부로 미공개 자료가 나가면 이용자 자신이 원하는 목적에 맞게 활용하면서 혼란이 발생하고, 통계 신뢰가 떨어질 수 있기 때문이다."
      라네요ㅋㅋ

    • 바이커 2019.12.06 07:53  댓글주소  수정/삭제

      세금으로 만든 공유자산을 사유화하는 논리죠. 심지어 같은 정부 내에서도 공유 안하고 자기들끼리만 보겠다니, 기가 막히죠.

      미국은 패널의 개인식별자료 다 공개하는데 한국 통계청만 공개 못하는 이유가 뭔지. 다른 나라는 세부 교육수준과 직업 다 공개하는데 한국 통계청만 일반공개 안하는 이유가 뭔지.

  3. ㅇㅇ 2019.12.05 21:40  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    음 어렵네요..




    '아무리 보수적으로 잡아도 행정통계에 따르면 경활조사의 취업자수가 20만명 이상 증가했어야 두 통계가 일치하고 신뢰할 수 있음'

    근데 이 대목은 행정통계 취업자수가 경활조사의 취업자수'보다' 20만명 이상 증가했어야 두 통계를 신뢰할 수 있단 말슴이시죠?

    • 바이커 2019.12.05 21:47  댓글주소  수정/삭제

      아닙니다. 두 통계가 거의 일치해야 한다는 것입니다.

      경활과 행정통계의 개념적, 조사대상의 불일치를 적극적으로 감안하더라도, 경활의 수치가 9.7만명이 아니라 20만명은 되었어야 한다는 것입니다.

      2017년에는 경활 (31만) = 행정통계 (32만)
      2018년에는 경활 (9.7만) < 행정통계 (26만)

    • ㅇㅇ 2019.12.05 21:51  댓글주소  수정/삭제

      아 그리고 궁금한 것이

      경활조사는 월간(월평균으로 이해했습니다)이고 행정통계는 일평균인데 어떻게 두 수치가 비슷해야 신뢰가능한 건가요..?

      너무 기초적인 질문이 아닌가 싶습니다만.. 제가 이해가 잘 안 돼서.ㅜㅜㅜ

    • 바이커 2019.12.05 21:58  댓글주소  수정/삭제

      경활의 월간 조사란 각 월의 특정시점(=즉 일)을 기준점으로 한 것입니다.

      그리고 경활조사도 연말에 최종적으로 전체 전년대비 올해의 평균을 냅니다. 이 때의 평균은 개념적으로 일평균입니다.

    • ㅇㅇ 2019.12.07 04:33  댓글주소  수정/삭제

      감사합니다!

  4. 푸른 2019.12.05 22:16  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    저 기사들보고 이상해서 혼자 힘으로 찾아보다가 홀린듯이 바이커님 블로그 들어왔는데 역시나 게시글이 올라왔네요! 게시글 늘 잘 읽고 있습니다~

  5. ㅇㅇ 2019.12.06 00:36  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    논리적으로 교수님의 글이 맞다고 생각합니다
    이제 또 새로운 해가 시작되니 최저임금 논쟁이 시작되겠네요
    과연 적정 최저임금 수준은 어느정도인지 궁금하네요

  6. kuy 2019.12.11 04:39  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    이제 곧 가계금융복지조사 발표되면 진상을 더 정확히 알 수 있겠지요?

    • 바이커 2019.12.11 07:05  댓글주소  수정/삭제

      그래야 정상이죠. 하지만 가금복도 샘플프레임 이슈에서 자유롭지 않아서요. 가계동향조사와 경활의 연속샘플을 이용해서 검증해 보는게 제일 좋은데 말입니다.

  7. ㅇ.ㅇ 2019.12.21 07:44  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    https://youtu.be/mhdBjPex6P4

    으흠

Inside Higher Education 기사; Oh & Kim 논문.

 

미국에서 일단 대학에 진학하면 그 이후의 대학원 진학이나 노동시장의 성과는 부모의 영향력이 사라졌었음. 고졸이나 그 이하 학력에서는 부모의 소득이 높을수록 자녀의 소득도 높았으나, 대학 진학 이후에는 그렇지 않았음. 이 때문에 대학은 "위대한 평등의 촉진자 (The Great Equalizer)"라 불리었음. 

 

하지만 최근 대다수의 고졸자가 대학에 진학하게 되면서, 대학원 진학자도 증가하였음. 그렇다면 대학원 진학자들 중에서도 노동시장에서 부모의 영향은 제로인가? 유명한 Torche의 2011년 연구에 따르면 그렇지 않음. 대학원 졸업자들에게는 오히려 부모의 영향력이 나타남. 

 

미국만 그런게 아니라 유럽에서도 동일한 현상이 발견됨. 문제는 그 원인을 정확히 몰랐음. 그런데 최근 발표된 오병돈-김창환의 연구에 따르면 이 현상은 3가지 메카니즘에 의해서 완전히 설명됨.

 

(1) 하나는 대학원도 다 같은 대학원이 아니라는 것. 석사와 박사가 다르고, MBA나 의대 같은 프로페셔널 스쿨이 다름. 고소득층 자녀일수록 석사보다는 박사와 프로페셔널 스쿨에 많이 진학.  이를 수직적 계층화(Vertical stratification)로 명명. 

 

(2) 다른 하나는 전공 선택. 고소득층 자녀들은 학부에서는 인문학이나 순수자연과학 등 돈안되는 전공을 선택하고, 대학원에서는 공대, 의대, 경영 등 노동시장 보상이 높은 전공을 선택. 이를 수평적 계층화 (horizontal stratification)로 명명. 

 

이 때문에 학부 전공을 제대로 통제하면 대학졸업자 중에서도 노동시장에서 부모의 영향력이 나타남. 과거에 대학 진학 후 부모의 영향력이 없어보였던 이유는 저소득층은 돈되는 전공을 전략적으로 선택하고 고소득층은 그러한 미래의 재정적 압박에서 자유로워서 인문학을 전공했기 때문 (미국에서 인문학은 고소득층 덕분에 유지 ㅠㅠ). 같은 전공자 내에서는 돈많은 부모를 둔 자녀의 소득이 여전히 높음.

 

(3) 마지막은 연령. 고소득층 자녀는 학위를 일찍 따는데, 저소득층 자녀는 알바 등을 뛰기 때문에 학위 취득에 시간이 더 걸림. 그래서 같은 연령이면 고소득층 자녀의 노동시장 경력이 저소득층 자녀를 앞섬. 이 마지막 기제는 이 전 연구에서는 전혀 언급되지 않았던 새로운 내용. 

 

한가지 재미있는 사실은 대학원 중에서 MBA는 오히려 부모 계층의 영향력이 없다는 것. 이는 많은 MBA 진학자들이 이미 회사에서 한 번 능력을 검증받아서 선택편향효과가 크게 때문일 것으로 보임. 

 

좀 아카데믹하게 얘기해서 사회학의 대표적 교육 불평등 이론인 "효과적으로 유지되는 불평등 (Efficiently maintained inequality - 교육의 질적 차별을 통한 불평등 지)"과 "최대한 유지되는 불평등 (Maximally maintained inequality - 교육의 양적 차별을 통한 불평등 유지)"가 대다수의 고졸자가 대학에 진학하게 되자 결국 나타난다는 것. 

 

결론적으로 대학이 평등의 촉진자인건 맞지만, "위대한" 촉진자인지는 의심스러움. 

 

그렇다면 한국 사회는? 안타깝게도 대학원은 말할 필요도 없고, 대학 졸업자 중에서도 부모의 계층이 자녀의 노동시장 성과에 영향을 끼침. 자세한 건 현재 진행중인 다른 연구를 통해 얘기할 것. 

Posted by 바이커 sovidence

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  1. 애독자 사마귀 2019.11.25 17:15  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    선생님의 글을 기대하게 되는 이유는 막연하게 그럴 것이라고 예상하고 생각하지만 데이터로 확인 할 수 없는 부분(일반인이라...)을 명쾌하게 연구 결과로서 제시해 주시기 때문입니다. 감사드리며 현재 진행중인 다른 연구들도 기대하고 있습니다.

  2. 기린아 2019.11.25 18:10  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    (1)과 (2)는 뭔가 당연한 이야기 같아서 그런가 보다 했는데, 3번이 그동안의 연구에서는 제대로 체크가 안되었다는게 재밌군요.^^

    • 바이커 2019.11.25 19:52  댓글주소  수정/삭제

      그 전에는 학교/전공 통제 이후에도 남는 격차는 직업분포 격차로 설명하려고 했습죠.

  3. ㅇㅇ 2019.11.25 23:07  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    한국 정치 얘기는 매번 틀리시니까 지적하는게 새삼스럽긴 하지만 정치권 586 전성시대는 대체 언제 오나요. 1,2위 대권주자로는 보이지도 않고, 유력 주자였던 둘은 재판을 받고 있거나 이미 감옥에 있고 (ㅎㅎㅎ), 하나 남은 잘생기고 출신 좋아, 학벌 좋아 조국은 이제 피의자 교수님이 되셨고... ㅎㅎㅎ

    남은거는 공안검사 황교안, 86 삼촌 뻘인 이낙연이네요?

    대권주자만 날라가면 모르겠는데, 민주당 부터가 앞장 서서 강북벨트에서 편하게 다선한 역전의 용사들 슬슬 내보낼 궁리하는 모양이더군요. 그나마 원내대표인 이인영만 해도 이제 강북 떠나서 충주에서 고생 좀 해야 한다는 여론이 커지는 모양이더군요.

    내년 총선을 앞두고 정치적 상징으로는 차라리 이해찬 아니면 이낙연이라는 말이 있지. 젊은 피 끓는 청년 586 대표론은 안 보이네요.

    그나마 마지막 카드로 법무장관설 나오는 추미애도 86은 아니고.

    • ㅋㅋㅋ 2019.11.26 03:51  댓글주소  수정/삭제

      얘는 본문이랑 아무상관없는딴얘기하면서
      자기가무슨혜안있는듯..정치꿰뚫는듯.. 사카즘쩌는듯..
      댓글쓰네 ㅋㅋㅋㅋㅋ중2병은 중학생때치료할것이지

    • ㅇㅇ 2019.11.28 01:26  댓글주소  수정/삭제

      ㅋㅋㅋ// 저런 사람을 두고 와룡병 제갈병 공명병이라고 합니다. 고칠 수가 없어요.

    • ㄱㄱ 2020.01.27 02:53  댓글주소  수정/삭제

      저런사람을 실제로 만나보면 답이 없다는걸 알게됩니다. ㅋㅋ.