이 연구는 한국의 최저임금이 고용에 미치는 영향에 대해 시계열 자료를 이용하여 분석한 것이다. 이 연구에서는 최저임금에 직접적으로 영향을 받는 그룹을 청년층 남성(18-24세), 청년층 여성(18-22세), 노년층 남성(60세 이상), 노년층 여성(60세 이상)의 4개 그룹으로 나누어 최저임금 변화에 따른 고용 효과를 분석하였다. 이 연구의 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 단위근 측정결과 최저임금, 고용 등의 변수들은 불안정한 시계열로 나타났으며, 상호 간에 공적분관계도 발견되어 OLS나 VAR 추정보다는 VEC 등의 추정방법이 적절하다. 둘째, VEC 추정을 통한 분산분해 및 충격반응 분석 결과 최저임금인상은 고용에 미약하지만 장기적인 음(-)의 효과를 미치는 것으로 나타났다.
이 연구는 한국의 최저임금이 고용에 미치는 영향에 대해 시계열 자료를 이용하여 분석한 것이다. 이 연구에서는 최저임금에 직접적으로 영향을 받는 그룹을 청년층 남성(18-24세), 청년층 여성(18-22세), 노년층 남성(60세 이상), 노년층 여성(60세 이상)의 4개 그룹으로 나누어 최저임금 변화에 따른 고용 효과를 분석하였다. 이 연구의 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 단위근 측정결과 최저임금, 고용 등의 변수들은 불안정한 시계열로 나타났으며, 상호 간에 공적분관계도 발견되어 OLS나 VAR 추정보다는 VEC 등의 추정방법이 적절하다. 둘째, VEC 추정을 통한 분산분해 및 충격반응 분석 결과 최저임금인상은 고용에 미약하지만 장기적인 음(-)의 효과를 미치는 것으로 나타났다.
We analyze the effect of the minimum wage on employment using time series data forr groups of individuals most affected by the minimum wage: young males (18 to 24 years old), young females (18 to 22 years old), old males (60 years and older) and old females (60 years and older). Our findings are as ...
We analyze the effect of the minimum wage on employment using time series data forr groups of individuals most affected by the minimum wage: young males (18 to 24 years old), young females (18 to 22 years old), old males (60 years and older) and old females (60 years and older). Our findings are as follows. First, a unit root test says that the variables like minimum wages and employments are non-stationary variables and they have cointegrational relations each other. It says that in this case, VEC is more suitable than OLS or VAR. Second, an increase of the minimum wage is found to have a weak but persistently negative effect on employment.
We analyze the effect of the minimum wage on employment using time series data forr groups of individuals most affected by the minimum wage: young males (18 to 24 years old), young females (18 to 22 years old), old males (60 years and older) and old females (60 years and older). Our findings are as follows. First, a unit root test says that the variables like minimum wages and employments are non-stationary variables and they have cointegrational relations each other. It says that in this case, VEC is more suitable than OLS or VAR. Second, an increase of the minimum wage is found to have a weak but persistently negative effect on employment.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
이 연구는 한국의 최저임금과 고용과의 관계를 시계열 자료를 통해 분석한다. 이를 통해 한국의 최저임금이 기존의 패널 자료 등을 이용한 연구들에서 나타나는 바와 같이 고용과 양(+) 또는 미약한 상관관계를 가지는지, 아니면 전통적인 이론대로 고용을 감소시키는지의 여부를 확인한다.
이상에서 살펴본 한국의 최저임금 연구는 방법론적으로 패널 자료 및 지역-시계열 결합자료를 이용한 것이 대부분이며, 분석기간과 분석범위 및 표본수가 협소하다는 한계를 가진다. 이 연구에서는 한국의 기존 연구들과 달리 장기 시계열 자료(long run time series data)를 이용하여 최저임금과 고용과의 장기적인 관계를 살펴본다.
이 연구는 한국의 최저임금과 고용과의 관계를 시계열 자료를 통해 분석한다. 이를 통해 한국의 최저임금이 기존의 패널 자료 등을 이용한 연구들에서 나타나는 바와 같이 고용과 양(+) 또는 미약한 상관관계를 가지는지, 아니면 전통적인 이론대로 고용을 감소시키는지의 여부를 확인한다.
가설 설정
3) 모든 변수들은 log값임.
제안 방법
따라서 이 연구에서는 10대들만 대상으로 했던 외국의 선행연구와 달리 한국의 특성에 맞게 연령별 ․ 성별 그룹으로 나누어 최저임금의 고용효과를 분석한다. 즉 남성과 여성 모두 최저임금 적용률(영향률)이 높은 연령대를 대상으로 하되 남성의 경우 군 입대 기간을 고려한 18〜24세(그룹 1) 그리고 60세 이상(그룹 3), 여성의 경우 18〜22세(그룹 2) 그리고 60세 이상(그룹 4) 등 4개 그룹에 대해 최저임금의 고용효과를 분석한다.1) 이하에서는 편의상 그룹 1과 그룹 2는 청년 그룹, 그룹 3과 그룹 4는 노년 그룹으로 표기하기로 한다.
이 밖에 최근에 시계열 자료를 이용한 연구로는 김대일(2012)이 있다. 그는 「고용형태별 근로실태조사」의 3개년 자료를 이용하여 최저임금의 인상이 저임금근로자의 신규채용에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과 신규로 채용되는 저임금근로자들의 규모가 최저임금 변화에 민감하게 반응하는 것으로 나타났는데 여성, 고연령층, 영세업체 일자리에서 이러한 현상이 두드러진다고 하였다.
이 연구에서는 「경제활동인구조사」 원 자료에서 개인별로 부여된 가중치를 이용하여 모집단 수로 환산한 후에 성별 ․ 연령그룹별 고용률, 생산가능인구 등의 변수를 추출하여 이용한다. 그리고 「경제활동인구 근로형태별 부가조사」를 이용하여 최저임금 적용 그룹을 선별한다.6) 최저임금 수준을 나타내는 변수로 사용하는 Kaitz 지수는 최저임금 위원회에서 노사 합의로 결정하여 정부가 공표하는 공식 최저임금액과 고용노동부의 「사업체노동력조사(구 매월노동통계조사)」의 산업별 10인 이상 사업체 평균임금액, 통계청의 「경제활동인구조사」의 산업별 고용량 등을 이용하여 산출한다.
다음은 단위근이 발견되어 불안정한 것으로 나타난 변수들의 공적분 검정을 시행하였다. 공적분 검정은 불안정한 변수들의 선형 결합이 안정한지의 여부를 판단하기 위한 것이다.
따라서 이 연구에서는 10대들만 대상으로 했던 외국의 선행연구와 달리 한국의 특성에 맞게 연령별 ․ 성별 그룹으로 나누어 최저임금의 고용효과를 분석한다. 즉 남성과 여성 모두 최저임금 적용률(영향률)이 높은 연령대를 대상으로 하되 남성의 경우 군 입대 기간을 고려한 18〜24세(그룹 1) 그리고 60세 이상(그룹 3), 여성의 경우 18〜22세(그룹 2) 그리고 60세 이상(그룹 4) 등 4개 그룹에 대해 최저임금의 고용효과를 분석한다.
본 절에서는 이용 변수들의 안정성(stationarity), 공적분(cointegration) 존재 여부 등의 검증을 실시한다. 또한 검증결과를 바탕으로 VEC 모형을 이용하여 최저임금의 고용효과를 추정한다.
또한, 이 연구에서 사용한 추정방법이 합당한가를 검증하기 위해 최저임금 적용률이 가장 낮은 4개 그룹에 대해 최저임금의 고용효과를 추정하는 반증실험(falsification test)을 수행하였다. 최저임금 적용률이 가장 낮은 4개 그룹들은 <표 5>와 같다.
본 절에서는 이용 변수들의 안정성(stationarity), 공적분(cointegration) 존재 여부 등의 검증을 실시한다. 또한 검증결과를 바탕으로 VEC 모형을 이용하여 최저임금의 고용효과를 추정한다.
분석에 사용되는 VEC 모형에서는 내생변수(endogenous variable)로 고용률의 로그값(log(ep)), Kaitz 지수의 로그값(log(kaitz)), 성인 남성 실업률의 로그값(log(ur_adult)), 전체 인구 중 해당 그룹 인구 비중의 로그값(log(pop)), 학교 재학률의 로그값(log(enp))을 사용하였으며, 외생변수로는 상수항(constant), 추세(trend), 3개의 계절더미(seas(2),seas(3),seas(4)), IMF 이후 더미(dimf)를 사용하였다. 그리고 lag는 AIC값 등이 가장 작게 나타나는 4를 설정하였다.
시계열 자료를 사용한 분석은 변수들의 안정성, 변수들 간의 내생성 문제를 먼저 해결해야 하므로 이 연구는 단위근 검정, 공적분 검정 등의 방법으로 이를 검증하고 이에 대한 문제를 VEC 모형을 사용하여 해결하였다.
이 논문에서는 VEC 모형을 이용하여 최저임금의 고용효과를 연령· 성 그룹으로 나누어 살펴보았다.
이 연구에서는 「경제활동인구조사」 원 자료에서 개인별로 부여된 가중치를 이용하여 모집단 수로 환산한 후에 성별 ․ 연령그룹별 고용률, 생산가능인구 등의 변수를 추출하여 이용한다. 그리고 「경제활동인구 근로형태별 부가조사」를 이용하여 최저임금 적용 그룹을 선별한다.
대상 데이터
자료 : 통계청, 경제활동인구 부가조사 원 자료를 이용하여 계산.
최저임금제도는 임금의 최저수준을 보장하여 근로자의 생활안정과 노동력의 질적 향상을 가져오는 긍정적 기능이 있는 반면, 신고전학파 경제학의 전통적인 이론에 따르면 최저임금의 설정은 일자리를 감소시키는 부정적 기능이 있다. 최저임금과 고용의 관계는 오랫동안 경제학계에서 연구되었고, 실증 연구는 시계열 자료와 미시 자료를 모두 이용하여 진행되었다. 1980년대까지는 주로 시계열 자료가 이용되다가 1990년대에는 횡단면 혹은 패널 미시 자료를 이용한 연구들이 많아지면서 시계열 자료의 중요성은 감소하였으나 2000년대 들어서는 시계열 자료가 다시 이용되는 경향이 나타나고 있다.
이론/모형
아래 <표 2>는 변수들의 안정성 검증을 위해 고용률(ep), Kaitz 지수(kaitz), 성인 남성 실업률(ur_adult), 전체 인구 중 각 그룹 인구의 비중(pop), 학교 재학률(enp)에 대해 단위근 검정(unit root test)를 시행한 결과이다. 단위근 검정의 방법으로는 ADF(Augmented Dickey-fuller) test와 PP(Phillips-Perron) test를 이용하였다.
이 연구에서는 최저임금 수준을 나타내는 변수로 시계열 자료를 이용한 선행연구들에서 대부분 사용된 바 있는 ‘Kaitz 지수’를 사용한다.
성능/효과
그리고 「경제활동인구 근로형태별 부가조사」를 이용하여 최저임금 적용 그룹을 선별한다.6) 최저임금 수준을 나타내는 변수로 사용하는 Kaitz 지수는 최저임금 위원회에서 노사 합의로 결정하여 정부가 공표하는 공식 최저임금액과 고용노동부의 「사업체노동력조사(구 매월노동통계조사)」의 산업별 10인 이상 사업체 평균임금액, 통계청의 「경제활동인구조사」의 산업별 고용량 등을 이용하여 산출한다.
즉 2000년까지 청년층은 상대적으로 괜찮은 일자리인 10인 이상 사업체에서 밀려나는 추세였던 데 반해, 노년층은 10인 이상 사업체에 진입하는 비중이 늘어났던 것이다. 결과적으로 2000년까지 시장의 전체적인 명목 최저임금은 꾸준히 증가하였지만 Kaitz 지수로 측정한 최저임금 정도는 청년층에서는 하락하고 노년층에서는 상승한 것으로 나타났다. 한편, 2001년에는 최저임금 적용범위가 전 산업, 전 규모로 확대되면서 모든 그룹의 Kaitz 지수가 급증하였으며, 이후에는 모든 그룹에서 Kaitz 지수가 꾸준히 상승하였으나 2008년부터 다소 정체된 모습을 볼 수 있다.
둘째, VEC 모형을 통해 분산분해 및 충격반응함수를 분석한 결과 최저임금 인상은 고용에 미약하지만 장기적인 음(-)의 효과를 미치는 것으로 나타났다. 이는 최저임금의 인상이 고용을 감소시킨다는 신고전학파의 경쟁노동시장 이론을 지지하는 결과이며, 패널 자료를 이용하여 한국의 최저임금의 고용효과를 다룬 일부 연구들과는 다소 상반된 결과이다.
첫째, 단위근 측정결과 최저임금, 고용 등의 변수들은 불안정한 시계열로 나타났으며, 상호 간에 공적분관계도 발견되어 OLS나 VAR 추정보다는 VEC 등의 추정방법이 적절하다. 둘째, VEC 추정을 통해 분산분해(variance decomposition) 및 충격반응(impulse response)을 분석한 결과, 최저임금 인상은 고용에 미약하지만 장기적인 음(-)의 효과를 미치는 것으로 나타났다. 이는 최저임금의 인상이 고용을 감소시킨다는 신고전학파의 경쟁노동시장 이론을 지지하는 결과이며, 패널 자료를 이용하여 한국의 최저임금의 고용효과를 다룬 일부 연구들과는 다소 상반된 결과이다.
그러나 한국의 경우에는 의무교육 제도와 높은 대학진학률 등으로 10대들의 경제활동참가율이 매우 낮은 특성을 보인다. 따라서 한국의 특수성을 감안한다면 10대와 더불어 20대 초반의 연령층까지 포함하여 청년층 최저임금 적용 그룹으로 설정하는 것이 타당할 것이다. 또한, 20대 연령층도 군 입대 기간의 차이로 인해 남성과 여성의 아르바이트 연령에서 차이가 있을 것이므로 이를 고려할 필요가 있다.
그는 「고용형태별 근로실태조사」의 3개년 자료를 이용하여 최저임금의 인상이 저임금근로자의 신규채용에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과 신규로 채용되는 저임금근로자들의 규모가 최저임금 변화에 민감하게 반응하는 것으로 나타났는데 여성, 고연령층, 영세업체 일자리에서 이러한 현상이 두드러진다고 하였다.
이병희(2008)는 「경제활동인구조사」를 패널화한 자료와 이중차이법을 적용한 자연실험 평가방법으로 최저임금의 고용효과를 추정하였다. 분석결과 최저임금 인상은 고용에 부정적인 영향을 미친다고 단정할 수 없다고 하였다.
앞에서 변수들의 안정성 및 공적분 존재 여부를 검증한 결과 변수들에서 안정성 문제와 공적분이 발견되었으므로 OLS 분석보다는 VAR 모형의 특별한 형태인 VEC 모형을 이용하는 것이 적합하다.
<표 3>은 변수들의 공적분 존재 여부에 대한 그룹별 검정결과이다. 이를 보면 모든 그룹에서 10% 유의수준을 기준으로 각각 1개 이상의 공적분이 발견됨을 알 수 있다.
<표 1>은 통계청의 「경제활동인구 부가조사」를 이용해 이들 4개 그룹의 13년(2001〜2013년)간 평균 최저임금 적용률, 임금근로자 비율(임금근로자 수/생산가능인구 수)을 나타낸 것이다. 이를 보면 최저임금 적용률은 청년층과 노년층 모두 여성이 남성보다 높게 나타나는 반면, 임금근로자 비율은 청년층에서는 여성이 남성보다 높고, 노년층에서는 여성이 남성보다 낮게 나타난다.
이를 보면, 성인 남성 실업률(ur_adult)은 1988년 이후 안정된 모습을 보이다 1997〜1998년의 IMF 외환위기 기간에 크게 증가하였고, 그 이후에는 1988〜1996년 기간보다 높은 수준을 유지하고 있다. 전체 인구 중 각 그룹 인구의 비중(pop)을 보면, 청년층(그룹 1, 2)은 수치가 낮아지는 추세인 반면, 노년층(그룹 3, 4)은 꾸준히 증가하는 추세를 보여 전체 인구의 노령화가 진행됨을 알 수 있다. 청년층의 각종 학교(고등학교, 전문대, 4년제 대학) 재학 비율8)은 남성과 여성 모두 꾸준히 증가하고 있는데, 특이한 점은 IMF 외환위기 이후에는 이전과는 다르게 여성의 재학률이 남성보다 높게 나타나며 그 간격이 점차 확대되는 모습을 보이고 있다.
이 연구의 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 단위근 측정결과 최저임금, 고용 등의 변수들은 불안정한 시계열로 나타났으며, 상호 간에 공적분관계도 발견되어 OLS나 VAR 추정보다는 VEC 등의 추정방법이 적절하다. 둘째, VEC 추정을 통해 분산분해(variance decomposition) 및 충격반응(impulse response)을 분석한 결과, 최저임금 인상은 고용에 미약하지만 장기적인 음(-)의 효과를 미치는 것으로 나타났다.
첫째, 최저임금과 고용에 관한 시계열 분석은 데이터의 시계열 불안정성, 공적분의 존재 등으로 인해 일반적인 최저자승법(OLS) 또는 VAR을 이용한 추정보다는 시계열 자료들의 공적분 관계를 고려한 VEC 추정방법이 적절하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
본 연구에서 분석한 그룹별 최저임금 변화에 따른 고용 효과의 결과를 요약하면?
이 연구의 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 단위근 측정결과 최저임금, 고용 등의 변수들은 불안정한 시계열로 나타났으며, 상호 간에 공적분관계도 발견되어 OLS나 VAR 추정보다는 VEC 등의 추정방법이 적절하다. 둘째, VEC 추정을 통한 분산분해 및 충격반응 분석 결과 최저임금인상은 고용에 미약하지만 장기적인 음(-)의 효과를 미치는 것으로 나타났다.
시계열 자료의 장점은 무엇인가?
시계열 자료는 횡단면 자료나 패널 자료 분석에서는 불가능한 장기적 효과(long run effect)를 살펴볼 수 있으며, 조사 범위와 표본 수에서 풍부한 자료를 얻을 수 있어 분석의 객관성이 제고되는 장점이 있다. 하지만 시계열 자료는 자료의 불안정성(non-stationarity), 변수들 간 내생성(endogeneity) 등의 문제를 해결해야 하는 단점이 있다.
최저임금제도의 긍정적 기능에는 무엇이 있는가?
최저임금제도는 임금의 최저수준을 보장하여 근로자의 생활안정과 노동력의 질적 향상을 가져오는 긍정적 기능이 있는 반면, 신고전학파 경제학의 전통적인 이론에 따르면 최저임금의 설정은 일자리를 감소시키는 부정적 기능이 있다. 최저임금과 고용의 관계는 오랫동안 경제학계에서 연구되었고, 실증 연구는 시계열 자료와 미시 자료를 모두 이용하여 진행되었다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.