[논문]노동력 고령화가 노동 생산성에 미치는 영향 분석: 우리나라 지역별 패널통계 활용

정용훈; 이성훈

doi:10.14400/jdc.2019.17.11.001

노동력 고령화가 노동 생산성에 미치는 영향 분석: 우리나라 지역별 패널통계 활용
The impact of Workforce Aging on Labor Productivity: Using the Regional Panel Dataset in Korea 원문보기

디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.17 no.11, 2019년, pp.1 - 7

초록
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본 연구는 1995년부터 2017년까지의 16개 지방자치단체 지역별 패널통계를 활용하여 노동력 고령화가 노동 생산성에 미치는 영향을 분석하였다. 지역별 고정효과와 다양한 조정변수들을 고려한 패널회귀분석 결과에서 총취업자 중 60세 이상의 취업자 비중으로 정의한 노동력 고령화는 노동 생산성에 매우 일관되고 유의한 음(-)의 효과를 주며, 부정적인 효과의 크기는 노동력 고령화가 1% 증가할 때마다 노동 생산성이 약 0.14 ~ 0.20% 감소하는 것으로 나타났다. 이밖에 조정변수로 고려된 1인당 자본스톡과 인적자본은 노동 생산성이 증가하는데 많은 기여를 하고, 경기변동의 대리변수인 실업률은 예상과 같이 노동 생산성에 유의한 음(-)의 효과를 미치며, 비록 유의하지는 않지만, 전체 산업 중 서비스업의 비중을 의미하는 산업구조의 계수가 양(+)의 값을 보이지만 유의하지 않은 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과를 통해 노동력 고령화로 예상되는 노동 생산성의 감소를 억제하기 위해 인적자본을 유지 및 확충할 수 있는 경제 및 교육정책의 설계와 구축이 필요하다는 시사점을 도출할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study analyzed the effects of labor aging on labor productivity using panel statistics of 16 local governments from 1995 to 2017. The aging of the labor force, defined as the proportion of workers aged 60 or older in total employment, in the results of the panel regression analysis considering regional fixed effects and various adjustment variables, has a very consistent and significant negative effect on labor productivity. For every 1% increase in aging, labor productivity decreases by about 0.14 ~ 0.20%. In addition, the per capita capital stock and human capital considered as adjustment variables contributed to the increase of labor productivity, and the unemployment rate, which is a proxy variable of the economic fluctuation, has a significant negative effect on labor productivity as expected. The coefficient of the industrial structure, which represents the share of the service industry in the whole industry, was positive, but is not significant. The results of this study suggest that the design and construction of economic and educational policies that can maintain and expand human capital are necessary to curb the reduction in labor productivity expected by the aging workforce.

주제어

표/그림 (3)

그림 Fig. 1．Prospective Aging Trend (Unit: %) Source: Statistics Korea,『Prospective Population 2018-2067』
표 Table 1. Summary Statistics for Major Variables (N=365)
표 Table 2. The Effect of Labor Aging on Labor Productivity

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 생산성을 저해할 수 있는 가능성이 있는 요인을 발굴하고 생산성과 그 요인의 명확한 관계를 밝힘으로써 지속가능한 경제성장 달성에 기여하고자 한다.
우리나라 국민들의 가장 큰 궁금증과 희망은 현재의 경제적 풍요로움이 미래에 더욱 개선될 수 있는지 또는 최소한 현재의 풍요로움을 언제까지 유지할 수 있는지에 관한 것이다. 그렇다면 현재의 경제적 풍요로움을 유지하거나 향상시킬 수 있는 가장 확실한 방법은 무엇일까? 이에 대한 명확한 해답은 ‘지속가능한 경제성장’ 이다.
인구 고령화와 노동력 고령화가 매우 밀접하게 연관되어 있기 때문에 본 장에서는 인구 고령화와 노동력 고령화를 명확히 구분하지 않고 모두 고령화라는 개념으로 경제성장과의 관계를 살펴보고자 한다.

제안 방법

노동력 고령화가 노동 생산성에 미치는 순수한 영향을 도출하기 위해서는 노동생산성에 영향을 미칠 수 있는 인적 및 물적 자본과 경기변동 및 산업구조 등 다양한 요소들을 조정변수로 고려하였고, 이러한 조정변수들을 위 회귀식에서 고려하기 위해 X 라는 항을 추가하였다.
노동력 고령화가 노동 생산성에 미치는 영향을 분석하기 위해 본 연구에서는 투입요소의 탄력성이 미리 정해지지 않고 실제 통계를 활용하여 회귀분석을 통해 추정하는 패널회귀분석 모형을 적용하였다. 노동력 고령화가 노동 생산성에 미치는 영향을 분석하기 위해 설계된 분석모형은 다음의 식과 같다.
또한, 총취업자 중 대학졸업 또는 4년제 대학 졸업자의 비중을 각 지역의 인적자본 대리변수로 고려하였으며, 지역경제의 거시적인 추세에 따른 노동 생산성의 변화를 반영하기 위하여 지역별 실업률 통계를 활용하였다. 마지막으로 지역의 산업구조, 즉 제조업과 서비스업의 비중에 따라서도 다른 노동 생산성이 도출될 수 있기 때문에 지역별 산업구조를 반영하는 사업체 총종사자 중 사업서비스업 종사자의 비중이나 금융과 보험 서비스업 종사자의 비중을 패널회귀분석의 독립변수로 사용하였다.
제2장에서 고령화와 생산성의 관계에 대한 기존연구 결과를 살펴보고, 제3장은 실증분석에 대한 분석 대상, 방법 및 결과에 대해 설명한다. 마지막으로 본 실증분석 결과를 토대로 고령화에 대한 정책적 시사점을 제시한다.
마지막으로 지역별 산업구조에 따른 노동생산성의 차이를 고려하기 위해 사업체 총종사자 중 금융·보험 종사자의 비중 또는 사업서비스업 종사자의 비중을 독립변수로서 활용하였다.
또한, 총취업자 중 대학졸업 또는 4년제 대학 졸업자의 비중을 각 지역의 인적자본 대리변수로 고려하였으며, 지역경제의 거시적인 추세에 따른 노동 생산성의 변화를 반영하기 위하여 지역별 실업률 통계를 활용하였다. 마지막으로 지역의 산업구조, 즉 제조업과 서비스업의 비중에 따라서도 다른 노동 생산성이 도출될 수 있기 때문에 지역별 산업구조를 반영하는 사업체 총종사자 중 사업서비스업 종사자의 비중이나 금융과 보험 서비스업 종사자의 비중을 패널회귀분석의 독립변수로 사용하였다. 본 연구에서 활용한 다양한 변수들에 대한 통계요약은 아래의 Table 1에 정리되어 있다.
본 연구에서 고려한 변수들은 16개의 지역별 실질총생산, 총인구, 총자본스톡, 총취업자수, 연령별 총취업자수, 실업률, 산업별 종사자 및 사업체 수 등이 있다. 특히 본 연구에서 매우 중요한 2개의 변수인 노동력 고령화와 노동생산성의 경우, 지역별 총취업자 중 60세 이상의 고령자 비중을 노동력 고령화의 대리변수로 고려하였고 노동 생산성은 지역별 실질총생산을 지역별 총취업자수로 나누어 도출하였다.
본 연구의 패널회귀분석은 오차항에 대한 가정에 따라 고정효과(Fixed Effect)와 랜덤효과(Random Effect)분석을 선택할 수 있으며, 고정효과 분석은 각 횡단면 자료의 절편을 상수로 간주하지만 랜덤효과 분석은 이 절편의 변화를 랜덤으로 간주한다[21].
Table 2는 종속변수는 지역별 노동 생산성이며, 독립변수들은 핵심변수인 노동력 고령화와 조정변수들로써 노동자 1인당 자본스톡, 두 가지 종류의 인적자본, 전반적인 경기변동을 반영하기 위한 실업률, 지역 산업구조의 특수성을 반영하기 위한 금융·보험 종사자 비중이나 사업서비스 종사자 비중을 고려하였다. 종속과 설명 변수들은 모두 로그를 취하여 결과 해석과 분석의 용이성을 확보하였으며, 변수들 간의 내생성 문제를 선제적으로 대처하기 위하여 모든 독립변수들의 1년 전기의 변수 값들을 활용하였다.
노동자 1인당 자본스톡은 지역별 총자본스톡을 지역별 총취업자수로 나누어 구하였다. 지역별 자본스톡은 영구재고법을 활용하여 계산하였으며, 통계청의 국민대차대조표에서 제공되고 있는 1997년 지역별 총 자본스톡을 기준으로 지역별 총고정자본투자를 이용하여 2010년을 기준가격으로 하는 지역별 총자본스톡을 1995-2017년까지 모두 계산하였다.
본 연구에서 고려한 변수들은 16개의 지역별 실질총생산, 총인구, 총자본스톡, 총취업자수, 연령별 총취업자수, 실업률, 산업별 종사자 및 사업체 수 등이 있다. 특히 본 연구에서 매우 중요한 2개의 변수인 노동력 고령화와 노동생산성의 경우, 지역별 총취업자 중 60세 이상의 고령자 비중을 노동력 고령화의 대리변수로 고려하였고 노동 생산성은 지역별 실질총생산을 지역별 총취업자수로 나누어 도출하였다.

대상 데이터

노동력 고령화가 노동 생산성에 미치는 영향을 실증분석하기 위해 본 연구에서 활용한 모든 자료는 통계청과 한국은행에서 수집되었다. 실증분석을 위해 우리나라 16개 행정구역 (서울특별시, 부산광역시, 대구광역시, 인천광역시, 광주광역시, 대전광역시, 울산광역시, 경기도, 강원도, 충청북도, 충청남도, 전라북도, 전라남도, 경상북도, 경상남도, 제주특별자치도)을 고려하였으며, 분석기간은 1995년부터 2017년까지 자료(울산광역시는 1998년부터 2017년까지 자료를 활용)를 활용하여 최근 10 여 년 동안 급격하게 증가하고 있는 고령화 추세를 반영하고 있다.
노동력 고령화가 노동 생산성에 미치는 영향을 실증분석하기 위해 본 연구에서 활용한 모든 자료는 통계청과 한국은행에서 수집되었다. 실증분석을 위해 우리나라 16개 행정구역 (서울특별시, 부산광역시, 대구광역시, 인천광역시, 광주광역시, 대전광역시, 울산광역시, 경기도, 강원도, 충청북도, 충청남도, 전라북도, 전라남도, 경상북도, 경상남도, 제주특별자치도)을 고려하였으며, 분석기간은 1995년부터 2017년까지 자료(울산광역시는 1998년부터 2017년까지 자료를 활용)를 활용하여 최근 10 여 년 동안 급격하게 증가하고 있는 고령화 추세를 반영하고 있다.

이론/모형

하지만, 노동력 고령화가 노동 생산성에 미치는 순수한 영향을 도출하기 위해 아무리 많은 조정변수들을 활용하더라도 완벽하게 모든 요인들을 고려했다고 할 수 없다. 따라서 본 회귀식에서는 지역별 비관찰적인 요소를 고려하기위해 지역 더미변수를 활용한 패널 고정효과(Fixed Effect) 모형을 활용한다. 마지막으로 ∊는 독립변수들로 종속변수의 설명할 수 없는 부분을 의미하는 오차항이다.

성능/효과

노동력 고령화가 노동 생산성에 미치는 효과를 분석한 본 연구는 기존 연구와 매우 유사한 분석방법을 활용하였고, 노동력 고령화가 노동 생산성에 부정적인 영향을 끼친다는 거의 비슷한 결과를 얻었지만, 노동력 고령화가 본격적으로 진행된 우리나라 최근 10 여 년의 통계를 활용하여 노동력 고령화가 노동 생산성을 저하시킨다는 것을 구체적으로 재확인하였다는 큰 의의를 가지고 있다. 또한, 노동력 고령화 이외의 물적자본과 인적자본이 노동생산성에 미치는 영향을 확인할 수 있었다.
또한, 경기변동에 의한 노동 생산성 변화를 반영하기위해 고려한 지역별 실업률의 경우 경기가 하강하고 있는 것으로 예상되는 높은 실업율의 경우 노동생산성을 하락시키고 낮은 실업률의 경우 높은 노동생산성을 야기하는 것으로 나타났다. 하지만, 계수 값이 유의하지 않은 것으로 나타나 지역별 노동생산성을 결정하는 요소로서는 중요하지 않다는 사실을 확인할 수 있었다.
노동력 고령화가 노동 생산성에 미치는 효과를 분석한 본 연구는 기존 연구와 매우 유사한 분석방법을 활용하였고, 노동력 고령화가 노동 생산성에 부정적인 영향을 끼친다는 거의 비슷한 결과를 얻었지만, 노동력 고령화가 본격적으로 진행된 우리나라 최근 10 여 년의 통계를 활용하여 노동력 고령화가 노동 생산성을 저하시킨다는 것을 구체적으로 재확인하였다는 큰 의의를 가지고 있다. 또한, 노동력 고령화 이외의 물적자본과 인적자본이 노동생산성에 미치는 영향을 확인할 수 있었다.
16%의 노동생산성 증가를 야기한다. 비록 인적자본 대리변수에 따라 약간의 차이는 존재하지만 인적자본 1%의 증가에 노동생산성은 약 0.25%에 0.34% 증가하는 것을 확인할 수 있다. 인적자본이 노동 생산성에 미치는 영향이 1인당 자본스톡이 노동 생산성에 미치는 영향에 비해 약 2-3배의 큰 것은 물적자본의 축적 보다는 인적자본의 확충이 노동력 고령화로 야기된 노동 생산성 하락에 대처하기 위한 보다 효율적인 방안이 될 수 있다는 시사점을 제공하고 있다.
하지만, 계수 값이 유의하지 않은 것으로 나타나 지역별 노동생산성을 결정하는 요소로서는 중요하지 않다는 사실을 확인할 수 있었다. 시간에 따른 노동생산성의 개선을 반영하기 위해 연도를 독립변수로 활용하였으며, 시간에 따른 노동 생산성은 지속적으로 유의한 수준에서 향상되는 것으로 나타났다.
본 연구의 실증분석 결과를 통해 유추할 수 있는 정책적 시사점은 다음과 같다. 실증분석 결과를 통해 확인한 바에 따르면 노동력 고령화로 인해 발생한 노동 생산성 하락을 물적자본 축적을 통해 만회할 수도 있지만, 한계생산체감의 법칙이 적용되는 물적자본의 축적을 통해 노동생산성의 하락을 회복하기 보다는 인적자본을 추가적으로 축적할 수 있는 사회시스템을 구축하는 것이 노동력 고령화로 발생하는 노동생산성의 하락을 가장 효율적으로 만회할 수 있는 방안이라고 판단된다.
지역별 총취업자 중 60세 이상의 취업자 비중으로 측정한 노동력 고령화 변수의 계수 값은 다양한 조정변수들을 고려하더라도 유의하고 일관성 있는 음(-)의 값을 가지고 있으며, 값의 크기는 절대값을 기준으로 최소 –0.14에서 최대 -0.20 이기 때문에 노동력 고령화는 노동 생산성에 부정적인 영향을 끼치며, 영향의 크기는 노동력 고령화가 1% 상승할 경우 약 0.14%에서 0.20%의 노동 생산성 감소를 경험하게 될 것이라는 것이다.
하우스만(Hausman) 검정을 통해 고정효과(Fixed Effect) 분석이 랜덤효과(Random Effect)에 비해 일관성(Consistency)이 있으며 불편(Unbiased)한 계수값을 추정하는 적절한 분석방법이라는 결론을 얻었다. 따라서, Table 2에서 제시되는 모든 패널회귀분석결과들은 지역더미를 고정효과로 반영한 고정효과(Fixed Effect) 패널회귀분석 결과이다.
또한, 경기변동에 의한 노동 생산성 변화를 반영하기위해 고려한 지역별 실업률의 경우 경기가 하강하고 있는 것으로 예상되는 높은 실업율의 경우 노동생산성을 하락시키고 낮은 실업률의 경우 높은 노동생산성을 야기하는 것으로 나타났다. 하지만, 계수 값이 유의하지 않은 것으로 나타나 지역별 노동생산성을 결정하는 요소로서는 중요하지 않다는 사실을 확인할 수 있었다. 시간에 따른 노동생산성의 개선을 반영하기 위해 연도를 독립변수로 활용하였으며, 시간에 따른 노동 생산성은 지속적으로 유의한 수준에서 향상되는 것으로 나타났다.

후속연구

20%의 노동 생산성 감소를 경험하게 될 것이라는 것이다. 따라서 향후 지속적으로 증가할 노동력 고령화를 고려할 경우, 사회 전반적으로 노동 생산성 감소를 경험하게 될 것이라는 것을 예측할 수 있다.
최근 인공지능(AI)과 디지털 기술의 발전은 우리사회의 전반적인 인적자본 향상을 통한 생산성 증가의 선순환 구조를 구축할 수 있는 절호의 기회가 될 것이다. 또한, 60세 이상 고령자에 대해서는 교육을 통해 새로운 기술과 정보를 전달할 뿐만 아니라, 고령자에게 이미 축적된 다양한 인적자본이 인터넷 또는 다양한 매체를 통해 공유될 수 있는 사회적 시스템을 구축해야 할 것이다.
본 연구는 전반적인 고령화가 경제성장에 미치는 영향을 분석하였다는 한계점을 가지고 있으며, 다양한 고령화 특성에 따라 경제성장에 미치는 영향이 어떻게 달라지는지를 살펴보아야 할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	경제성장은 무엇을 통해 달성할수 있는가?	다음 질문은 어떻게 지속가능한 경제성장을 달성할 수 있을까? 라는 것이다. 경제성장은 자본과 노동의 자원 축적과 생산성 향상을 통해 달성할 수 있다는 것이 일반적으로 알려진 사실이다. 자본축적과 인구증가를 통한 경제성장은 한계생산체감의 법칙에 의해 지속적인 경제성장을 설명하는 것에는 한계가 있으나, 생산성 향상을 통한 경제성장이 지속가능한 성장을 가능케 한다.
	선진국을 중심으로 발생하고 있는 생산성 둔화 또는 하락의 공통된 주요현상은 무엇인가?	최근 선진국을 중심으로 발생하고 있는 생산성 둔화 또는 하락의 공통된 주요현상은 고령화이다. 고령화가 생산성에 부정적인 영향을 미칠 것이라는 것이 일반적인 견해이지만, 실제로 부정적인 영향을 미치는지의 여부와 부정적인 영향을 미친다면 어느 정도이며, 고령화가 생산성에 미치는 영향의 동적인 변화에 대한 연구는 매우 미흡한 상황이다.
	지속가능한 경제성장은 무엇을 위한 해답인가?	우리나라 국민들의 가장 큰 궁금증과 희망은 현재의 경제적 풍요로움이 미래에 더욱 개선될 수 있는지 또는 최소한 현재의 풍요로움을 언제까지 유지할 수 있는지에 관한 것이다. 그렇다면 현재의 경제적 풍요로움을 유지하거나 향상시킬 수 있는 가장 확실한 방법은 무엇일까? 이에 대한 명확한 해답은 ‘지속가능한 경제성장’ 이다.

참고문헌 (21)

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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