$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

수도권과 비수도권의 임금격차와 인적자본 - 무조건 분위회귀 분해법의 적용 -
Inter-Regional Wage Gap and Human Capital in Korea - An Unconditional Quantile Regression Decomposition Approach - 원문보기

地域硏究 = Journal of the Korean Regional Science Association, v.33 no.2, 2017년, pp.3 - 23  

김민영 (연세대학교 도시공학과) ,  임업 (연세대학교 도시공학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 연구는 수도권과 비수도권 근로자의 임금격차와 인적자본 수준 사이의 관계를 분석하는 것을 목적으로 한다. 보다 구체적으로 수도권 근로자가 비수도권 근로자보다 더 높은 수준의 임금을 받는 이유가 수도권 근로자의 인적자본 수준이 비수도권 근로자의 인적자본 수준보다 더 높기 때문인지 아니면 동일한 인적자본 수준을 가졌음에도 불구하고 수도권 근로자에게 더 높은 보상이 제공되기 때문인지에 대해 살펴보는 것이다. 본 연구는 무조건 분위회귀 분해법을 이용하여 수도권과 비수도권 근로자의 임금격차와 인적자본 사이의 관계가 임금 분위에 따라 상이하게 나타는지를 확인하고자 하였다. 또한 전통적인 인적자본 지표인 교육년수 및 직무훈련과 함께 인지 및 상호적 숙련, 기술적 숙련, 육체적 숙련 등 직종 숙련 수준을 고려하였다. 분석 결과에 따르면, 성별, 정규직 여부, 기업 규모 등의 변수들이 통제된 상태에서 수도권과 비수도권 근로자의 임금격차의 상당 부분이 인적자본 변수들에 의해 설명되는 것으로 나타났다. 인적자본의 질적인 차이로 인한 임금격차를 의미하는 인적자본의 구성 효과가 모든 임금 분위에서 존재하는 것으로 나타났지만, 수도권과 비수도권 근로자의 임금격차 문제에서 보다 중요하게 작용하는 요인은 인적자본의 임금구조 효과인 것으로 나타났다. 직종 숙련을 포함한 다양한 인적자본 변수들 중에서도 특히 교육년수의 임금구조 효과가 수도권과 비수도권 근로자의 임금격차를 설명하는 데에 있어 핵심적인 요인인 것으로 나타났다. 본 연구는 중위임금 또는 평균임금 수준에 초점을 두고 있는 전통적인 분석방법에서 벗어나 수도권과 비수도권 근로자 사이의 임금격차가 임금 분위에 따라 상이한 양상을 나타낼 수 있음을 무조건 분위회귀 분해를 통하여 밝혔다는 점에서 연구의 의의가 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study aims to understand how human capital is related to the inter-regional wage gap between the capital region and the non-capital region in Korea. We focus more specifically on whether the inter-regional wage gap is due to high levels of human capital in the capital region or due to high retu...

주제어

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
재산소득의 수도권의 비율은? 임금소득뿐만 아니라 영업잉여나 재산소득까지 고려한다면 수도권으로의 소득의 집중은 더욱 증대된다(강병익 외, 2016). 이자, 임대료, 배당금을 포함하는 재산소득의 약 70% 이상이 수도권에서 발생하고 있으며, 영업잉여의 경우도 약 60% 이상이 수도권에서 발생하고 있다(강병익 외, 2016). 수도권과 비수도권의 소득 격차는 비수도권 인구의 상대적 박탈감과 위화감을 조성하는 동시에 사회적 통합을 저해하는 요소로 작용하고 있다는 점에서 정책적으로도 매우 중요한 문제로 대두되고 있다(김미숙 외, 2012).
수도권과 비수도권의 소득 격차는 어떤 분위기를 조성하는가? 이자, 임대료, 배당금을 포함하는 재산소득의 약 70% 이상이 수도권에서 발생하고 있으며, 영업잉여의 경우도 약 60% 이상이 수도권에서 발생하고 있다(강병익 외, 2016). 수도권과 비수도권의 소득 격차는 비수도권 인구의 상대적 박탈감과 위화감을 조성하는 동시에 사회적 통합을 저해하는 요소로 작용하고 있다는 점에서 정책적으로도 매우 중요한 문제로 대두되고 있다(김미숙 외, 2012). 특히 임금 소득이 전체 소득의 주요 원천인 일반 근로자에게 임금은 삶의 질에 지대한 영향을 미치는 요소라는 점에서 수도권과 비수도권 근로자들 간의 임금격차와 그 원인에 대한 고찰이 요구된다고 할 수 있다.
수도권 근로자와 비수도권 근로자 사이의 실질임금 격차의 원인이 무엇인지에 대한 추가적인 분석이 요구되는 이유는? 로그 시간당 실질임금은 수도권과 비수도권의 생활비 차이가 반영되어 조정된 시간당 실질 임금에 자연로그를 취한 값을 나타내며 실제 임금함수 추정에 이용되는 종속변수이다. 일반적인 예상대로, 모든 구간에서 수도권 근로자가 비수도권 근로자보다 더 높은 임금 수준을 받고 있는 것으로 나타났다. 특히 수도권과 비수도권 간의 생활비 차이가 반영된 시간당 실질임금에서도 수도권 근로자와 비수도권 근로자 사이의 임금격차가 존재하는 것으로 나타나고 있다. 따라서 수도권 근로자와 비수도권 근로자 사이의 실질임금 격차의 원인이 무엇인지에 대한 추가적인 분석이 요구된다고 할 수 있다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (37)

  1. 강병익.장지연.전병유.정중호.황규성, 2016, 한국의 불평등 2016, 서울: 페이퍼로드. 

  2. 강은택.강정구.안아림.마강래, 2016, 고급인력의 인구 이동패턴과 인적자원의 지역 불균형, 대한부동산학회지, 34(2), pp.305-321. 

  3. 김계숙.민인식, 2013, 무조건분위회귀를 이용한 도시지역 임금불평등 변화 분해, 국토계획, 48(3), pp.53-74. 

  4. 김미숙.김상욱.강신욱.정영호.김안나.조명래.이주연.하태정, 2012, 사회통합 중장기 전략 개발 연구, 서울: 대통령소속 사회통합위원회. 

  5. 김민영.이소현.임업, 2016, 직종 숙련의 유형화 및 공간적 분포에 대한 탐색적 공간자료 분석: 수도권 시.군.구를 대상으로, 한국지역개발학회지, 28(3), pp.109-130. 

  6. 김수현.이정아.정주연, 2013, 여성 중고령 노동자와 저임금 노동시장의 상호구성: 성차별과 연령차별의 중첩 및 일자리 분리에 대한 고찰, 노동정책연구, 13(3), pp.59-90. 

  7. 김수현, 2015, 한국의 성별 임금격차 변화에 대한 연구: 분위별 임금격차 양상, 사회경제평론, 48, pp. 113-148. 

  8. 김우영, 2012, 한국의 지역간 임금격차: 지역별 고용조사 (RES)를 중심으로, 노동정책연구, 12(1), pp.1-28. 

  9. 서승환, 2011, 지역 간 소득격차와 집적의 경제, 서울도시연구, 12(3), pp.1-16. 

  10. 이번송, 2009, 지역별 임금격차의 결정요인 분석, 김주영 외 편저, 한국의 임금격차, pp.38-81, 한국노동연구원. 

  11. 이상호, 2008, 한국 지역노동시장의 구조와 동학에 관한 세가지 연구, 경북대학교 박사학위논문. 

  12. 이상호, 2010, 지역 간 이동의 결정요인 및 임금효과, 지역연구, 26(1), pp.45-70. 

  13. 이원호, 2002, 우리나라 광역대도시 지역노동시장의 임금결정 과정과 소득격차, 한국경제지리학회지, 5(2), pp.187-207. 

  14. 이헌영.임업.최예술.김민영, 2014, 수도권 임금 근로자의 성별 임금격차: 직종 숙련특성에 따른 직종 간 임금격차와 직종 내 성별 임금격차, 지역연구, 30(4), pp.3-20. 

  15. 이희연.박유진, 2014, 지역노동시장의 직종별 학력수준으로 측정된 인적자본의 외부효과 분석, 국토연구, 81, pp.133-155. 

  16. 조성철.임업, 2010, 인적자본 외부효과가 임금수준에 미치는 영향: 위계적 선형모형의 응용, 국토연구, 65, pp.41-52. 

  17. 한국고용정보원, 2012, 2012 한국직업정보시스템 재직자 조사: 기초분석 보고서. 

  18. 허 식, 2007, 지역간 임금격차에 관한 요인분해: 수도권과 비수도권 중심으로, 산업경제연구, 20(1), pp.1-16. 

  19. 황수경, 2007, 서비스화가 일자리 숙련구조에 미친 영향: 인지적 숙련 및 상호적 숙련을 중심으로, 노동경제논집, 30(3), pp.1-41. 

  20. Becker, G. S., 2009, Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis, with Special Reference to Education, Chicago, IL: University of Chicago Press. 

  21. Beeson, P. E., 1991, Amenities and regional differences in returns to worker characteristics, Journal of Urban Economics, 30, pp.224-241. 

  22. Black, D., Kolesnikova, N. and Taylor, L., 2009, Earnings functions when wages and prices vary by location, Journal of Labor Economics, 27(1), pp.21-47. 

  23. DiNardo, J., Fortin, N. M. and Lemieux, T., 1996, Labor market institutions and the distribution of wages, 1973-1992: A semiparametric approach, Econometrica, 64(5), pp.1001-1044. 

  24. Farber, S. C. and Newman, R. J., 1987, Accounting for South/non-South real wage differentials and for changes in those differentials over time, Review of Economics and Statistics, 69(2), pp.215-223. 

  25. Firpo, S., Fortin, N. M. and Lemieux, T., 2007, Decomposing wage distributions using recentered influence function regressions, Unpublished Manuscript, University of British Columbia. 

  26. Firpo, S., Fortin, N. M. and Lemieux, T., 2009, Unconditional quantile regressions, Econometrica, 77(3), pp.953-973. 

  27. Fortin, N. M., Lemieux, T. and Firpo, S., 2011, Decomposition methods in economics in O. Ashenfelter and D. Card(Eds.) Handbook of Labor Economics, pp.1-102, Amsterdam: Elsevier. 

  28. Hanushek, E. A., 1973, Regional differences in the structure of earnings, Review of Economics and Statistics, 55(2), pp.204-213. 

  29. Ingram, B. F. and Neumann, G. R., 2006, The returns to skills, Labour Economics, 13(1), pp.35-59. 

  30. Lim, U. and Cho, S. C., 2009, The decomposition of regional wage differentials in Korea, Social Science Journal, 46, pp.375-383. 

  31. Lim, U., Choi, Y. S. and Lee, H. Y., 2015, Occupational skills and the gender wage gap in Seoul, Korea: A multilevel approach, Annals of Regional Science, 55(2), pp.335-356. 

  32. Machado, J. and Mata, J., 2005, Counterfactual decomposition of changes in wage distributions using quantile regression, Journal of Applied Econometrics, 20, pp.445-465. 

  33. Melly, B., 2005, Decomposition of differences in distribution using quantile regression, Labour Economics, 12, pp.577-590. 

  34. Mincer, J. A., 1974, Schooling, Experience, and earnings, New York, NY: National Bureau of Economic Research. 

  35. Moretti, E., 2004, Human capital externalities in cities in J. V. Henderson and J. F. Thisse(Eds.) Handbook of Regional and Urban Economics, Volume 4, pp.2243-2291, Amsterdam: Elsevier. 

  36. Rauch, J. E., 1993, Productivity gains from geographic concentration of human capital: Evidence from the cities, Journal of Urban Economics, 34, pp.380-400. 

  37. Scott, A. J. and Mantegna, A., 2009, Human capital assets and structures of work in the US metropolitan hierarchy (an analysis based on the O*NET information system), International Regional Science Review, 32(2), pp.173-194. 

저자의 다른 논문 :

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로