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한국 제조업의 임금결정에 대한 연구 : 외환위기 전·후를 중심으로
The Study of Korean Manufacturing Industry Wage : Principal Components Regression Analysis

勞動經濟論集 = Korean journal of labor economics, v.28 no.1, 2005년, pp.61 - 82  

오유진 (고려대학교) ,  박성준 (한국경제연구원) ,  김유섭 (한림대학교)

초록
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본 연구는 경제 위기 이후 한국 제조업의 산업간 임금격차가 경제위기 이전 그대로 유지되고 있는가의 여부와, 임금을 결정하는 메커니즘이 외환위기를 지나면서 어떻게 변화하였는가에 관하여 분석하였다. 분석에 사용된 자료는 1995년도와 1999년도 노동부의 "임금구조기본통계조사"이고, 주된 계량 기법으로는 요인분석(factor analysis)과 주성분 회귀분석(principal components regression)을 사용하였다. 분석 결과, 제조업의 산업간 임금격차는 더 벌어졌으며 임금결정의 주된 요인도 외환위기 이전에는 개인의 업무능력이었으나 위기 이후에는 사업체의 특성인 것으로 밝혀졌다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

We investigate wage differentials in Korea in the manufacturing industry, as well as factors affecting structural change in wage determination for the pre- and post-financial crisis regimes. We use the 1995 and 1999 data from the Survey Report on the Wage Structure (SRWS) from the Ministry of Labor....

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 과 를 통해서도 회귀변수들이 독립성을 만족하지 못한다는 것을 쉽게 알 수 있으며, 기존의 회귀분석과 주성분 회귀분석의 결과를 비교하고자 한다.
  • 본 연구에서는 1995년도와 1999년도 노동부의 「임금구조기본통계조사』 자료를 사용하여 경제위기가 산업간 임금격차에 영향을 미치지 않았는지를 살펴보기로 한다. 분석기법은 분산분석(analysis of variance)을 통하여 산업간 임금격차를 확인하였으며, 요인분석(factor analysis)을 통해서 임금을 포함한 13개 변수들을 3개의 요인―인적속성, 업무능력, 사업체특성―로 분류하였다.
  • 본 연구에서는 우리나라 제조업 노동시장에서 나타나는 산업간 임금격차의 변화를 살펴보았다. 또한 경제위기 전후의 임금구조도 비교 분석하였다.
  • 이에 따라 산업간 임금격차도 경제 위기 이전과 사뭇 다르게 전개되었을 것이다. 본 연구의 주된 목적은 경제위기 이후 제조업의 산업간 임금격차가 어떻게 변화하였는지를 경제위기 이전과 비교하여 살펴보고자 한다. 뿐만 아니라 임금을 결정하는 메커니즘이 외환위기를 지나면서 어떻게 변화하였는지에 관해서도 분석하고자 한다.
  • 본 절에서는 경제위기 이후 노동시장에서의 커다란 변화로 산업간 임금격차에 어떠한 변화가 있었는지를 살펴보기로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 분산분석(analysis of variance)과 Duncan Multiple Range test (DMR)로 사후검정(post hoc test)을 하였다.
  • 본 연구의 주된 목적은 경제위기 이후 제조업의 산업간 임금격차가 어떻게 변화하였는지를 경제위기 이전과 비교하여 살펴보고자 한다. 뿐만 아니라 임금을 결정하는 메커니즘이 외환위기를 지나면서 어떻게 변화하였는지에 관해서도 분석하고자 한다.
  • 앞서 본 바와 같이 산업간 임금격차와 임금결정 구조에 대해서는 이제 명확하게 드러났으며, 이제 임금을 결정짓는 데 있어서 공헌을 하는 변인에 관한 연구를 하고자 한다. 회귀분석을 통하여 임금수준의 결정에 영향을 미치는 요인들을 파악하였다.
  • 이 절에서는 임금을 포함한 13개 변수들의 구조를 요인분석을 통하여 알아보고자 한다. 요인분석(factor analysis)은 주로 변수들의 관련성을 이해하고, 변수들의 관계를 해석하고자 할 때 사용된다.

가설 설정

  • β0, β1, …, βp는 회귀계수들이고, ∊t는 오차항이다. 기존 회귀모형에서 요구하는 기본 가정은 회귀변수들이 상호 독립적이며, 오차항의 평균값이 0이고, 공통분산 σ2을 갖는다는 것이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
독립을 만족하지 못한 상태에서의 회귀분석 결과의 부작용은 어떠한 것들이 있는가? 따라서 독립을 만족하지 못한 상태에서의 회귀분석 결과는 여러 가지 부작용을 수반하게 된다. 예를 들어, 경험적으로 X라는 변수가 Y에 양의 영향을 미칠 것으로 기대하나, 분석의 결과로는 기대와 달리 그 회귀계수 값이 음수로 계산되거나, 또는 회귀모형에서 하나의 회귀변수를 새로이 추가하거나 제거할 경우, 나머지 회귀변수들의 계수추정값이 크게 변화하게 된다. 또한 유의하다고 기대되는 중요한 회귀변수가 분산의 팽창으로 인해 통계적으로 유의하지 않다는 오류를 범하게 되기도 한다. 다중공선성으로 인해 계량분석 시 발생하는 대표적인 증상들은 다음과 같다.
한국 경제가 몇년도에 외환위기를 겪었는가? 한국 경제가 1997년 말 외환위기를 겪으면서 구조조정 및 고용의 불안정 등으로 인해 산업간의 부침이 보다 심해졌다고 볼 수 있다. 이에 따라 산업간 임금격차도 경제 위기 이전과 사뭇 다르게 전개되었을 것이다.
주성분 회귀분석이란? 이 장에서는 본 연구에서 사용하고자 하는 계량분석기법인 주성분 회귀분석(principal components regression)5)을 정리하였다. 주성분 회귀분석은 회귀변수간에 다중공선성 (multicollinearity) 문제가 발생한 경우 회귀변수들을 독립성을 만족하는 회귀변수인 주성분으로 변환을 하여 회귀분석을 시도하는 것이다. 다중공선성이란 회귀변수간에 상관도가 있는 경우를 의미하며, 기존 회귀분석에서는 회귀변수간의 독립성을 전제로 이론이 개발되었다.
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