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한겨레 기사: 생산가능인구 고용률 역대 최고

 

역대 최고라니까 뭔가 엄청나게 좋아진 것 같지만, 그런거 아님. 작년에 커다란 문제가 있었던 것도 아니고, 올해 갑자기 좋아진 것도 아님. 바로 아래 포스팅의 그래프에서도 보여주었듯 고용률은 2009년이후 꾸준히 상승하고 있음. 그 난리를 쳤지만 작년에 고용률이 전년 대비 마이너스로 돌아서지 않았음. 2000년 이후 장기적인 고용률 상승을 이끈 것은 50대와 60대의 고용률 증가임. 

 

박근혜 정부 시절에 국정목표의 하나로 고용률 70% 달성을 세운 적이 있음. 그 때 노인 고용을 늘려 고용률 70%를 달성하겠다는 얘기를 듣고 얼마나 황당하든지 (관련 포스팅은 요기). 한국의 65세 이상 노인의 고용률은 대략 45% (근거는 요기). 미국은 약 31%임. 영국은 21%, 프랑스는 6%.

 

한국은 전세계적으로 65+ 노인의 고용률이 높은 국가임. 나이들어서 은퇴하지 못하는 국가. 어쨌든 박근혜 정부의 고용률 70% 목표를 달성하기 위한 구체적 정책은 꽝이었지만 목표 자체는 적절한 것임. 한국은 전반적인 고용률을 높일 필요가 있음.

 

어떻게 고용률 70%를 달성할 것인가?  

 

한국의 고용률은 다른 국가와 다른 특징이 있음. 아래는 고졸 미만의 15-64세 고용률 (그래프는 요기서 가져옴). 검은색이 OECD 평균이고, 빨간색이 한국. 보다시피 저학력 인구의 고용률이 OECD 평균보다 훨씬 높음. 

다음은 대졸 이상의 고용률. 아래 보다시피 OECD 최하위권임. 

한국의 55-64세 고용률은 아래와 같음. 한국의 고용률이 70%가 안되는 이유는 65세 이상 노인이 일을 안해서도, 55-64세의 은퇴 직전의 인구가 일을 안해서도 아님. 25-54세의 핵심 생산 가능 인구가 일을 안해서지. 

위 그래프를 종합해보면, 한국은 한창 일할 나이의 배운 사람들이 일을 안하거나, 아니면 배운 사람들을 위한 일자리가 부족해서 이런 일이 생긴다고 생각하기 쉬움. 하지만 이 번 달 고용동향을 보면 대졸이상 학력의 실업률이 4.0%로 전체 실업률과 같음. 고학력자가 특별히 일을 안하는게 아님. 

 

위와 같은 경향이 나타나는 이유 중 하나는 한국에서 여성 교육 수준이 높아지는데, 여성, 특히 고학력 여성의 고용은 그만큼 늘지 않았기 때문. 고학력 여성을 활용하지 않고, 저학력자를 노동시장에서 쓰기 때문에 산업구조 고도화가 늦어지고 전반적인 노동생산성이 낮아지는 그런 구조적 문제를 겪고 있음. 남성 30~50대의 고용률은 90%에 육박하기 때문에 추가 상승 여력이 낮지만, 여성은 59~65%에 머물고 있어 충분히 더 고용률을 높일 수 있음. 

 

이 블로그에서 여성 문제를 자주 얘기하는데 노동시장을 들여다보니 너무 많은 문제가 여성 문제와 관련되어 있어서, 여성 문제의 진전없이 전반적인 노동시장 효율성 제고와 국민 전체의 복리향상을 꾀하기 어려움. 여성문제를 여성"만"의 문제로 인식하는 것은 근시안적 시각임. 

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  1. dd 2019.06.12 05:20  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    고용률 70프로의 키는 여성이였군요.. 전 청년과 노년인줄 알았는데

    암튼 그렇다면 여성고용을 늘려야 하는데

    지금도 페미때문에 온라인이 시끄러운데 여기다 여성고용 늘리겠다고 하면 더 시끄러워 지겠네요 ㅎ 물론 전 찬성하는 입장이지만..

    보수정권이 집권해도 마찬가지 일거고 페미를 싫어하는 분들은 누가집권해도 혼란스럽겠네요 ㅎ

    • 바이커 2019.06.12 08:43  댓글주소  수정/삭제

      노년층은 아닌데 청년층은 고용률을 낮추는 이유이기는 합니다. 하지만 15-24세의 낮은 고용률은 큰 문제라고 하기 어렵습니다.

      네, 페미니즘의 대두는 구조적 필연이라, 역사의 수레바퀴라고 한 겁니다.

  2. 잘읽었습니다 2019.06.12 23:54  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    깜짝 반전의 글 잘 읽었습니다. 그런데 한가지 의문이 생겨서 문의합니다.

    그... 우리 옆에 있는 중세잽..아니 일본도 이 점에서 우리보다 더 나은 상황이 아닌 것으로 알고 있는데 이 쪽은 대졸 이상의 고용률이 우리보다 월등히 높습니다. 이 것은 어떻게 해석해야 할까요? 대졸 이상 여성의 비율이 낮아서 영향이 적었다고 해야 할까요? 근거가 될 자료가 없어서 알 수가 없군요;

    • 이올라 2019.06.12 23:59  댓글주소  수정/삭제

      아주 간단하게 이야기하자면, 일본은 애초에 청년 중 대졸자 비율이 우리의 절반 수준에 불과합니다. https://1boon.kakao.com/speedwg/S170526

    • 잘읽었습니다 2019.06.13 00:05  댓글주소  수정/삭제

      !! 부분적으로 좀 도입해야 할 것도 있는 반면 일단 대학 진학률이 절반 정도라는 점에서 크게 차이가 나긴 하겠군요.

      블랙 기업 문제나 공제 후 손에 쥐는(手取り) 월급이 낮은 문제 등은 익히 듣기는 했습니다.

      감사합니다.

    • 바이커 2019.06.13 07:26  댓글주소  수정/삭제

      https://www.mk.co.kr/news/world/view/2018/09/608120/

      일본 여성 고용률은 한국과 비교가 안됩니다.

      전세계에서 여성교육에 이렇게 많이 투자하고, 여성고용은 등한시 하는 국가는 대한민국이 유일합니다.

  3. ㅇㅇ 2019.06.13 00:33  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    그런데 고학력여성을 써야할 부분에서 저학력 남성을 쓰고있는 분야가 구체적으로 어디일까요?

    그리고 저학력 남성을 쓰고 있다라는것 자체가 저학력으로도 해결가능한 분야라는건데 그부분에 고학력 여성을 쓰려고하면 고학력 여성이 납득을 하려나요?

    • ㅇㅇ 2019.06.13 03:22  댓글주소  수정/삭제

      글 다시 읽어보심이.. 고학력 여성을 대신하여 저학력 '남성'을 쓰고 있다는 얘기는 없습니다.

    • ㅇㅇ 2019.06.13 03:53  댓글주소  수정/삭제

      그럼
      "고학력 여성을 활용하지 않고"
      이렇게 짧게 쓰지 않고 대신
      "고학력 여성을 활용하지 않고, 저학력자를 노동시장에서 쓰기 때문에"
      이렇게 쓰신게 무슨의미인지 잘 모르겠습니다


      전체적으로 이 글에서 고학력 여성의 취업을 늘려야 한다라는 취지는 알겠는데 저학력자의 취업률이 높다라는것을 굳이 언급하는 의미를 잘 모르겠네요 높은것이 나쁜현상도 아니고

    • 바이커 2019.06.13 07:27  댓글주소  수정/삭제

      1대1 대체가 아니라 구조조정을 통한 산업고도화를 의미하는 것이었습니다.

    • ㅇㅇ 2019.06.13 10:22  댓글주소  수정/삭제

      구조조정을 통한 산업 고도화라면 특정분야에 사용되던 세금이나 지원을 돌려서 그쪽을 축소하고 다른쪽을 키워보자는 말씀이신거같은데

      나이많은 저학력 노동자분들이 많은 분야를 생각해보면 건설,자동차,조선 등등이 생각나는데

      건설쪽 SOC 사업을 줄여서 고학력 여성일자리로 돌린다는것은 적어도 취업률 숫자로는 말이 안되는것 같고 평소 교수님의 주장과도 맞지 않는것 같습니다.
      같은 액수를 사용했을때 고용할수 있는 노동자의 수가 저학력 건설인력이 고학력 여성보다 많겠죠.

      상당한양의 임금을 받는 자동차/조선쪽은 액수로만 보면 말이되지만 이쪽이 의도대로 컨트롤이 가능한지가 의문입니다.

      그리고 더 문제는 그 비용으로 어떤 산업을 육성할것인가 인듯하네요.

      일단 여성 고학력자라고해도 Tech쪽 전공자들이 많지 않아서 이쪽산업을 육성하는것은 별 효과가없고 문과 전공자분들이 종사할수 있는 고도화된 일자리를 만들어야할텐데 그리고 그 일자리가 단순히 여성한테 일자리를 제공할뿐만아니라 다른산업에 축소에 따른 무역적자에도 보탬이 되어야할텐데 그런 산업이 떠오르는게 영화? 정도 밖에 없네요.

      교수님이 생각하시는 산업고도화의 방향은 어떤것인지 알고싶습니다.

    • 바이커 2019.06.13 11:31  댓글주소  수정/삭제

      구조조정은 세금으로만 일어나는게 아닙니다. 산업 간 조정도 있고, 산업 내 조정도 있습니다. 기업 간 구조조정도 일어나고요.

      지난 2008년 위기 때 이명박 정부가 위기를 잘 넘긴 것이 구조조정에는 안좋았죠. 반면 최저임금 인상으로 구조조정이 약간은 빨라졌습니다. 정책도 새옹지마.

      제조업이나 건설업의 문제가 아니라 서비스업의 문제죠.

      방향은 자본집중을 통한 임노동화인데...

    • 2019.06.14 21:15  댓글주소  수정/삭제

      납득 이전에 수요가 창출될 수 있냐의 문제니까요. 소득주도로 성장도 하는데 노동공급주도로 고용은 왜 못할까 싶긴 합니다. 저부가가치 산업이 죽는다고 산업고도화가 필연적으로 담보되는 게 당연히 아닌데 이런 맥빠지는 얘기밖에 할 수 없는 거야 이해는 합니디만. 교수라는 분들이 대체로 그렇습니다만 자기가 잡은 꼭지 하나에 세상만사를 귀인시키려는 경향들이 심해서 어쩔 수 없어요. 기승전 산학협력, 기승전 6자회담제도화, 기승전 여성노동참여. 같은 돌림노래죠.

    • ㅇㅇ 2019.06.16 09:25  댓글주소  수정/삭제

      서비스업이라고 하시면 택시나 음식점 같은 수많은 자영업이 떠오르는데

      이쪽에 자본집약에 따른 임노동화 라면
      뭔가 구멍가게 아저씨들이 사업을 접고 대기업의 체인점에 젋은 고학력 여성분들이 매니저등으로 들어오는 느낌의 그림이 떠오르는데 비슷한가요?

      이런식이 되면 노인층에서 청년층으로
      의 전환은 성취가 가능한것 같긴한데 문제는 대기업일수록 더 효율적이니 전체적인 취업자수는 더 감소하는것 아닌가요? 같은일을 더 적은사람이 하니 '고부가가치' 가 되는것이구요

    • 바이커 2019.06.17 09:04  댓글주소  수정/삭제

      다른 모든 선진국이 그렇게 했습니다. 그래도 일자리 제공에 큰 문제가 없었습니다. 한국만 예외일 수 없습니다.

      노년층은 <시간제 일자리 + 복지>로 해결하는거지 지금처럼 산 입에 거미줄 치지 못해 일하는 시스템을 가져갈 수는 없습니다.

  4. 유월비상 2019.06.13 08:54 신고  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    저학력자를 노동시장에서 쓰기 때문에 산업구조 고도화가 늦어지고 전반적인 노동생산성이 낮아지는 그런 구조적 문제를 겪고 있음.

    => 한국은 연령별 학력 격차가 굉장히 크기 때문에, 학력별로 나눈 걸 다시 연령별로 나눠서 분석해야 실마리가 잡힐 것 같습니다.

    • 바이커 2019.06.13 09:18  댓글주소  수정/삭제

      맞는 말씀인데, 결과가 바뀔 가능성은 희박합니다. 위 분석이 연령효과면 30대와 50대 고용률 성별 격차가 많이 달라야 합니다. 그렇지 않습니다.

  5. 애솔 2019.06.14 09:59  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    교육열은 높은데에 비해 산업 구조가 저학력 단순 노동력을 많이 필요로 하는 부분도 문제가 되는 것 같습니다. 대졸자가 남아도는데 대졸자를 필요로 하는 자리는 남성대졸자부터 취직이 되고요. 전체적 산업 구조의 개선도 필요할 것 같고, 80프로에 육박하는 대학 진학 비율도 좀 낮출 필요가 있지 않나 싶습니다. 꼭 대학 교육을 받고 싶다거나, 학문 할 사람만 대학에 진학하고 기술직을 우대할 필요가 있습니다.

    • 바이커 2019.06.17 09:02  댓글주소  수정/삭제

      1910년에 미국 학생의 고등학교 등록율은 18%였습니다. 고졸비율은 9% 였고요. 한 세대만에 이 비율이 73%로 치솟습니다. 그래도 이 기간 산업발전이 빠르게 이루어지면서 아무 문제 없었습니다.

      한국의 높은 대학 진학률이 문제인지는 의심스럽습니다. 더 이상 학문을 위해서 대학에 진학하는 시대가 아닙니다. 직업훈련으로 특정 기술을 읽고 평생을 지낼 수 있는 시대가 아니라, 평생 교육으로 기술을 업데해야 하는 시대가 되었기에 대학의 중요성은 낮아지기 보다는 더 커질 것입니다.

 

위 그래프는 연령대별 고용률 변화를 2000년을 기준으로 보여줌. 전체는 15-64세 고용률. 통계청 원자료는 요기

 

전체 고용률은 상승하는 경향인데, 20대 고용률만 유독 하락. 이 때문에 20대가 노동시장에서 특히 어려움을 겪고 있다는 주장이 설득력을 얻고 있음. 

 

20대의 낮은 고용률을 설명하는 가설은 두 가지. 

 

(A) 하나는 86세대를 중심으로 기성세대가 20대의 기회를 박탈하고 있다는 배제 내지는 봉쇄 (closure) 이론. 베버의 계층화 이론을 차용한 설명임. (B) 다른 설명은 교육효용극대화를 위한 지체된 노동시장 진입가설 (제가 만든 가설임). 

 

일반적으로 대학 교육을 받은 그룹이 그렇지 않은 그룹보다 고용률이 높은데, 교육 팽창으로 대학 교육을 받은 사람이 늘어나면 20대 고용률은 오히려 하락하는 패러덕스가 나타날 수 있음.

 

기존 연구에 따르면 생애 첫직장과 생애소득의 상관관계는 대졸자가 높고 고졸자는 낮음. 대졸자는 첫 직장이 매우 중요함. 따라서 교육 팽창으로 대졸자가 늘어나면, 좋은 첫직장을 가지기 위한 경쟁이 심화됨. 일부만 좋은 첫직장을 가지고 나머지는 그렇지 않은데, 여기서 선택은 두 가지임. 하나는 좋은 첫직장을 가질 때 까지 노동시장 진입을 미루고 준비하거나, 다른 하나는 우선 선택지가 아닌 직장을 가지는 것. 노동시장 진입 지체는 그렇게 해도 먹고살 수 있는 자원이 있을 때만 가능. 20대가 결혼을 미루는데, 20대가 속한 가구 (50대 가장)의 소득은 꾸준히 상승하였음. 20대가 노동시장 진입을 미룰 수 있는 자원이 늘었다는 것. 

 

위 두가지 가설 모두 20대 고용률이 낮아졌다는 것은 사실로 간주함. 20대 고용률을 봐서는 어느 설명이 맞는지 알 수 없음. 하지만 30대 고용률에 대해서 두 설명은 다른 패턴을 예측함. (A)가 맞다면 20대의 낮은 고용률이 30대 초반까지 지속되어서 최근코호트로 올수록 30대 고용률도 낮아져야 함. 누적적 불이익, cumulative disadvantage가 작동하기 때문. 반면 (B)가 맞다면 최근 코호트에서 30대 고용률이 낮아지는 경향은 보이지 않을 것. 오히려 최근 코호트가 교육 수준이 높기 때문에 전반적인 고용률은 높아질 것. 

 

위 그래프에서 보다시피 20대 고용률은 낮아졌지만, 30대 고용률은 2008년 경제 위기 여파가 남았던 2009년 이후 계속 높아졌음. 2005-2009년에 20대였던 세대가, 2015-2019년에 30대가 되었는데, 2005-2009년의 20대의 고용률은 낮아지지만, 2015-2018년의 30대의 고용률은 계속 높아지고 있음. 

 

20대 때의 낮은 고용률이 적어도 고용의 측면에서 30대에 누적적 불이익으로 작용하지 않고 있음. 이 때문에 저는 청년층 고용 문제를 다른 사람들보다 덜 심각하게 봄. 

 

그렇다고 문제가 없다는 것은 아님. 차원이 다르다는 거지. 차원이 어떻게 다른지는 다음 기회에. 

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  1. ㅇㅇ 2019.06.10 19:01  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    그런데 이렇게 첫 취업이 늦다보니 애들(이라고 해봤자 30대 초반이지만)이 모아 놓은 돈이 너무 없더라구요 얼마안되는 전세 값도 근처 직장다니는 친구 3명이 겨우 모아서 마련하는거 보고 결혼이 늦는건 너무 당연한거 아닌가 싶었네여

    • 바이커 2019.06.10 21:08  댓글주소  수정/삭제

      노동시장 진입이 지체되니 안그래도 늦어지는 초혼 연령이 더 늦어지긴 하겠죠.

      자산과 관련해서 30대 초반 격차는 어차피 부모로 부터 이전 받은 재산의 격차라, 노동시장 진입을 미룰 수 있는 자원이 있는 사람들이 얼마나 이 문제를 심각하게 생각할지는 의심스럽습니다.

  2. dd 2019.06.11 22:27  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    글과 큰상관이 없는데 오늘 고용지표보니 교수님이 과거에 주장하신대로 이제는 노년층의 고용을 더 신경써야할때가 왔네요 60대이상 고용률이 올라가니 전체 고용률이 올라가는 현상이 나타나네요 앞으로 이분들에게 어떤일자리를 줘야할지가 큰 관건이겠습니다

    • 바이커 2019.06.11 23:10  댓글주소  수정/삭제

      고령화로 노인 고용률이 더 중요해지고는 있지만, 한국은 노인 고용률이 상대적으로 높은 국가입니다.

      복지가 미비하니 어쩔 수 없이 고용으로 해결하는거죠.

  3. 2030 2019.06.12 01:21  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    요점은 결국 20대때 일못해도 30대때 일하니 괜찮다. 라는건데, 당사자들 입장에서는 그렇게 들리지는 않죠.
    교수님이 이야기 하신 가구의 50대소득에 따라 20대가 노동시장 진입을 미룰 수 있는 자원을 갖는다는 이야기에는 동의합니다만, 결국 각 가정마다 판이하게 다르죠.

    결국 소득없는 50대 가구의 20대는 노동시장 진입을 불리 할 수 밖에 없죠.

    그리고, 소득이 있는 50대의 가구의 30대라면 자의반타의반, 비정규직이라도 노동시장 진입할 수 밖에 없죠.

    고용의 양적으로는 30대에게 누적적으로 불이익으로 작용하지 않고 있으나 질적으로는 30대에게 불이익으로 작용하고 있다고 생각합니다.

    • 바이커 2019.06.12 08:41  댓글주소  수정/삭제

      함의는 청년창업이니 청년일자리 늘리기 단기 대책 아무리 해봤자 소용없다는 겁니다. 20대 노동 수요와 공급의 미스맷치인데 구조조정이 안되면 해결 안됩니다.

      두 가지 구조조정이 있습니다. 하나는 대졸 공급 감소, 다른 하나는 직업구조 고도화. 선택은 한국 사회가 하는 겁니다.

      50대 얘기는 세대 문제가 아니라 계급 문제입니다. 구조조정이 없으면 결국 계급 문제로 발현되죠. 이걸 세대 문제라고 자꾸 치환할 뿐.

      30대에서 고용의 질적 누적불이익이 나타난다는 얘기는 무슨 얘기죠?

  4. 유월비상 2019.06.13 08:50 신고  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    20대도 20-24세로 25-29세처럼 나눠서 분석하고, 소득별 취업 연령 평균같은 지표가 있어야 확실해질 것 같습니다.

    • 바이커 2019.06.13 09:16  댓글주소  수정/삭제

      소득, 직업위계 등으로 센서스와 가계동향조사 이용해서 다 분석해 해봤습니다. 결론 안바뀝니다.

처음 글은 전문적 지식이 없는 분들에게 조금 어려웠을 것. 이 포스팅에서는 왜 김낙년 교수의 방법론에 문제가 있다고 생각하는지 조금 쉽게 설명하고자 하지만... 전문 지식이 없는 분들은 여전히 이해하기 어려울 것. 다만 FDM, FEM에 대한 기초적인 이해가 있는 분들은 제가 왜 최저임금 효과 측정에서 FD에 FEM을 추가하면 안된다고 보는지 이해하실 수 있을 것. 

 

김낙년 교수의 방법론은 작년과 올해의 고용자수 격차(이를 first difference, FD라고 함)를 종속변수로, 올해 최저임금 인상으로 영향을 받는 인구의 비중을 독립변수로 사용함. 

 

각지역별 데이터가 2008-2018년까지 여러 해인데, 지역별 효과를 더미변수로 모두 통제하는 고정효과모델(FEM)을 추가. FEM의 효과는 demeaning인데, 이는 모든 지역의 종속, 독립변수의 평균값이 0으로 맞춰지도록 바꾸는 효과. 그래서 지역별 격차가 모델에 끼치는 영향은 사라짐. 남는 것은 지역 "내"에서의 독립변수의 변화에 따른 종속변수의 영향. 

 

일반적으로 지역고정효과를 통제하는 것이 인과관계추정에 더 근접했다고 여겨짐. 김낙년 교수는 아마도 그래서 지역고정효과를 추가했을 것. 2016년에 노동연구논집에 실린 이 전 연구의 사례도 있고. (논문을 알려주신 아난시님과 논문의 문제점을 지적해주신 열쇠님께 감사!)

 

하지만 김낙년 교수식의 분석은 최저임금의 효과를 둘러싼 논의의 실체에서 벗어나게 됨. 

 

최저임금 논쟁은 최저임금을 올리면 고용이 줄어드느냐임. 최저임금을 올렸을 때 고용증가가 0이면 최저임금은 고용을 줄이는 것이 아님. 그런데 김낙년 교수의 종속변수는 고용률의 연도별 격차가 아니라 고용증가률의 격차임. 이 경우 로그전환한 고용이 첫해에 10.3에서 20% 정도 올라 10.5가 되었다가 그 다음해에 10.5로 유지가 되면, 0 - .2 = -.2로 마치 고용이 줄어드는 것과 같은 효과가 발생함. 

 

예를 들어 보면 좀 더 쉬울 것.

 

김낙년 교수의 방법론은 지역 내 효과만 보기 때문에 한 지역의 사례를 들어서 설명하는 것으로 충분. 아래 표에서 최저임금에 영향을 받는 사람(F)이 10%였을 때는 고용이 10.9에서 변하지 않다가, 최저임금에 영향을 받는 사람이 15%가 되었을 때는 고용이 줄기는 커녕 매년 20%씩 증가함. 최저임금을 더 크게 올려서 최저임금에 영향을 받는 사람이 20%가 되었을 때는 고용이 첫해에 10% 줄었지만, 그 다음 부터는 고용이 줄지 않고 유지됨. 한 가지 상기할 점은 F가 변하지 않는 것은 최저임금을 올리지 않았다는 의미가 아님. 최저임금 인상에 영향을 받는 인구의 비율이기 때문에 F가 변하지 않아도 최저임금은 오른 것. 최저임금을 매년 10%, 15%, 20%씩 올렸다는 것과 유사한 의미임.

 

따라서 아래 표와 같은 상황은 최저임금을 10년 동안 지속적으로 해가 갈수록 더 크게 올린 것. 이 지역에서 고용이 시작 해에는 10.9였다가 마지막 해에는 11.4로 .5 만큼 증가. 이는 고용이 50% 넘게 증가했다는 의미임 (실제로는 65%지만 이해를 돕기 위해 지수전환하지 않음). 10년에 걸친 최저임금의 무지막지한 인상은 고용의 엄청난 증가를 초래했다고 결론 내려야 함. 

 

아무리 후퇴해서 해석해도 최저임금이 고용에 부정적 영향을 끼쳤다고 말할 수는 없음. 단 한 해 year 7에 year 6 대비 고용이 줄었을 뿐. 

위 상황에서 고용(=lnE)과 최저임금(=F)의 상관관계는 강한 정의 상관임. 상관관계값이 .87

 

그런데 이 상황에서 김낙년 교수처럼 종속변수를 고용(=lnE)이 아니라 고용의 변화 (=d(lnE))로 바꾸고, d(lnE)와 F의 관계를 보면 부정적 상관을 보이게 됨. 상관관계 값이 -.13. 최저임금이 고용에 부정적 영향을 끼친다는 황당한 결론을 내리게 됨. 

 

최저임금과 고용에 대한 논쟁은 최저임금이 고용을 줄이느냐 아니냐인데, 김낙년 교수 모델은 최저임금이 고용증가율을 낮추는가 아닌가로 바꾼 것. 이렇게 치환시키면 위에서 예를 든 것처럼 최저임금이 고용을 늘려도 증가율만 낮아지면 최저임금의 영향이 부정적인 것으로 나타남.  

 

그래서 종속변수 FD일 때 지역고정효과를 삽입하면 안된다고 저는 주장하는 것. 

 

그럼 김낙년 교수가 원래 참고로 삼았던 Card 모델은 무엇인가. Card 모델은 같은 지역의 연도별 변화를 보는 것이 아니라, 지역 간 차이를 보는 것. 각 지역별로 전년도 대비 고용 변화(=d(LnE))와 F의 관계를 보는 것. 

 

김낙년 교수의 모델은 틀렸다고 생각하지만, 김낙년 교수의 주장인 최저임금이 고용을 줄인다는 것이 이 방법론적 문제로 틀렸다고 말할 수는 없음. 모델에서 지역고정효과를 제거하고 원래 Card의 아이디어인 지역 간 격차로 효과를 다시 측정하면 결과가 어떻게 나올지 알 수 없음. 만약 김낙년 교수가 지역고정효과를 유지하고 싶다면 종속변수를 차분값(=d(lnE))이 아니라, 고용(=lnE)으로 해야한다고 생각. 

 

이상이 제가 FEM에서 종속변수로 차분값을, 독립변수로 차분하지 않은 값을 쓰면 안된다고 생각하는 이유임.  

 

 

 

 

Ps. 추가적 문제점으로 clustered standard error를 사용하면 유의도가 달라질 것이라는 333님의 지적

Posted by 바이커 sovidence

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  1. 안개 2019.05.27 09:38  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    통계는 잘 모르는데 교수님 포스팅만 보고 몇가지 여쭤봅니다.

    1) 위의 예시에서 lnE는 stationary한 변수가 아닌데 그렇게 단순하게 lnE와 F 간의 regression을 하는 것이 의미가 있나요? 상관관계 0.87이라는 값이 의미가 있는 숫자인지 잘 모르겠습니다.
    2) stationary하게 만들기 위해 d(lnE)를 보고, F를 d(W)라고 단순하게 생각했을 때, d(lnE)와 d(W) 간의 상관관계를 구했을 때 음수라면 W와 lnE가 음의 기울기로 관계되어 있다고 볼 수 있는 것은 아닌가요?

    설명 감사드립니다.

    • 바이커 2019.05.27 10:30  댓글주소  수정/삭제

      잘 모르신다고 해놓고 이렇게 날카롭게 공격하시면 반칙입니다~

      위 설명은 좀 더 직관적인 이해를 돕기 위한 것입니다.

      말씀하신대로 F를 d(w)의 대리로 보고 d(lnE) 와 F의 관계를 볼 수 있다는데 동의합니다. 비교 단위에서 이전 시기의 level에 대해 고려할 필요가 없고, 최저임금이 부정적 효과가 있을 때 d(lnE)가 음의 값이어야만 하는 경우가 아니라면요. 지역 간 비교가 그런 경우입니다.

      하지만 위의 예를 다른 모든 변수에 변화가 없고 고용변화가 오직 최저임금에 의해서 이루어진다고 가정하면 d(lnE)와 F의 비교는 의미를 상실한다고 생각합니다. 최저임금이 9년 동안 285% 상승했는데, 고용은 50% 늘어난게 위 결과니까요.

      계속 말씀드리지만 저도 뭔가 놓치는 것이 있을 수 있습니다.

    • 바이커 2019.05.27 10:43  댓글주소  수정/삭제

      개인적인 느낌으로 최저임금 논쟁은 라페커브 논쟁을 닮았다는 생각입니다. 최저임금은 언젠가는 반드시 고용에 부정적이니까요. concave 커브의 derivative를 구해서 x의 증가에 따라 derivative 변화가 음이라는걸 보여주는게 무슨 의미가 있나 싶습니다.

  2. 안개 2019.05.28 01:04  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    생각해보니 F가 dW/W=d(lnW) 이니까 d(lnE)와 F=d(lnW)를 regression 해서 d(lnE) = Aㆍd(lnW) + B라면 heuristic하게 lnE = AㆍlnW + Bt + C 이니까 E = exp(Bt+C)ㆍW^A 형태로 생각할 수 있지 않은가요? A가 음수라면 W와 E가 음의 관계로 되어있는 것이고 예시에서 둘 다 증가한 것은 W와는 관계없는 B 때문이 아닌가 싶습니다. W의 증가로 인한 E의 감소보다 시간 흐름에 따른 E의 증가를 나타내는 팩터인 B의 영향이 더 크게 설계된 예시라서, W의 증가에도 불구하고 E가 증가한 것 같습니다. 실제 데이터에서는 어떤지, 또 B의 의미가 무엇일지 궁금하네요.

    그리고 말씀하신 지역 간 비교모델과 지역 내 모델의 차이가 단순한 demeaning 뿐이라면 이게 위의 분석에 큰 차이를 만들 것 같지가 않은데, 하나에선 말이 되고 다른 하나에선 의미를 상실한다는 부분이 이해가 잘 되지 않습니다.

    또 위의 모델에는 이차미분항이 등장을 안 하는 것 같은데 concavity가 왜 논의되는지도 잘 모르겠습니다.

    질문이 좀 많네요. 설명 감사드립니다.

    • 바이커 2019.05.28 18:10  댓글주소  수정/삭제

      이전 연도의 고용 자료가 있기 때문에 Et-1을 Bt+C로 가정할 필요가 없습니다.

      (1) Et = Et-1 * W1^A
      (2) Et-1 = Et-2 * W2^A
      thus,
      (3) dlnEt = dlnEt-1 + AdlnW
      dlnEt = dlnEt-1 + AF

      위의 예시에서 최저임금 외에는 영향이 없다고 가정했고, 최저임금 인상률이 0일 때 고용은 당연히 변화가 없습니다. 우변이 모두 0이이면 좌변도 0이어야 합니다. 이런 가정을 만족시키도록 no-constant 회귀 모델을 위 예시로 측정하면 F의 효과는 음이 아닌 양의 수로 바뀝니다.

      김낙년 교수 모델에서는 래그 dlnE를 통제하지 않았습니다. 어제(그저께인가요?) 발표된 황선웅 교수 모델에서는 래그 변수를 통제했더니 김낙년 교수와 비슷한 모델을 썼는데 최저임금 효과가 사라졌습니다.

      현실에서는

      (4) Et = Et-1 * W1^A * X^B

      이므로 모델은 더 복잡해지겠죠.

      지역 간 격차를 보면 dlnEt-1 자료가 없는데 이 효과가 랜덤하다고 가정할 수 있다고 생각합니다.

  3. 안개 2019.05.29 08:29  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    아 말씀을 듣고 보니 B=0으로 놓은 모델을 쓰면 A가 양수가 되고, B도 regression해서 구하는 모델을 쓰면 A가 음수가 되는 상황이네요. 정리해주셔서 감사합니다.

    만약 d(lnE)가 F의 크기에 관계없이 linear하게 변한다면 말씀하신대로 F=0일 때 d(lnE)=0여야 하니까 B=0이고 A도 양수라고 하는 게 맞을 것 같습니다.

    만약 그렇지 않고 특정 값 근처(데이터 값)에서의 F의 변화에 대한 d(lnE)의 기울기를 보려고 하는 것이라면, F=0일 때를 가정할 수 없기 때문에 B도 변수로 두고 계산해서 A가 음수인 게 맞는 것 같기는 한데, 이렇게 보면 말씀하신대로 W가 증가할 때 E가 감소하느냐의 문제가 아니라 다른 문제가 되는 거군요.

    자세한 설명 감사드립니다.

    • 바이커 2019.05.29 11:20  댓글주소  수정/삭제

      덕분에 저도 좀 더 명확하게 생각해볼 수 있었습니다. 감사합니다.

      Bt+C는 그 자체로 E의 측정이기 때문에, B를 regression하는 모델에서는 종속변수를 dlnE가 아니라 lnE로 해야 하는 것이 아닌가 생각합니다. 처음에 얘기했던 FD를 FE에 추가하는 문제가 여기서 발생하는 것 아니냐는거죠.

  4. 행인 2019.06.24 09:37  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    김낙년 교수는 식민지 근대화론 관련된 자료들에서 많이 뵌 분 같은데 이런 연구를 하시는군요 잘 봤습니다!

한겨레 기사: 1인가구 근로소득 12% 증가

 

통계청 가계동향조사 발표는 연속성 문제 때문에 원칙적으로 2인 이상 가구를 대상으로 함. 가구구성이 안정되어 있을 때는 지금처럼 2인가구 이상만 분석해서 발표하는 것도 추세를 확인하는데 문제가 없음. 

 

하지만 1인 가구가 증가하고 가구 구성이 지속적으로 그리고 빠르게 변화할 때는 2인 가구만 대상으로 해서는 소득분포 변화의 정확한 실태를 파악할 수 없음. 

 

많은 사람들이 인식하지 못하고 있는데 현재 한국에서 개인소득의 불평등을 제대로 파악할 수 있는 공개된 자료가 없음. 가계동향조사는 가구 단위 조사인데 가구원 개개인의 소득을 모두 파악하지 않음. 억지로 가계동향조사 자료를 개인 단위 자료로 전환해서 쓸 수는 있는데 몇 가지 비현실적 가정을 해야 함. 가계동향조사는 처음 조사할 때 부터 개인단위 소득을 정확히 파악하고 있지 않음. 

 

그렇다고 자료가 전혀 없는 건 아님. 가계금융복지조사는 개인의 소득도 파악함. 개인단위 소득불평등을 제대로 파악할 수 있는 한국의 유일무이한 대규모 자료임. 

 

문제는 이렇게 소중한 자료를 통계청이 제대로 공개하지 않는다는 것. 개인 단위 소득을 조사했지만 공개된 자료에서 개인 단위 소득을 제공하지 않음. 

 

도대체 왜 공개안하는 것인지? 왜 연구자들에게 이 자료를 제공하고 분석하게끔 만들지 않는 것인지 모르겠음.

 

강신욱 통계청장에게 바라는게 있다면 딱 하나임. 이런 자료 공개하라는 것.

 

전임 유경준 청장이 보수적 학자지만 mdis를 만들어서 획기적으로 통계청 원자료 공개 수준을 높였음. 강신욱 청장은 도대체 뭐하는건지 모르겠음. 

Posted by 바이커 sovidence

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