보고서 정보
주관연구기관 |
한국노동연구원 Korea Labor Institute |
연구책임자 |
장인성
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보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 |
한국어
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발행년월 | 2017-12 |
과제시작연도 |
2017 |
주관부처 |
국무조정실 The Office for Government Policy Coordination |
과제관리전문기관 |
한국노동연구원 Korea Labor Institute |
등록번호 |
TRKO202000006003 |
과제고유번호 |
1105012151 |
사업명 |
한국노동연구원 |
DB 구축일자 |
2020-07-29
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초록
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노동이동성은 인적자원의 재배분을 통해 산업구조의 변화나 거시 경제의 충격 등에 대한 유연한 대처를 가능케 하는 반면 고용안정성의 하락으로 귀결될 경우 소득의 불안정성을 증가시키고 가계의 미래에 대한 계획을 어렵게 만들며, 숙련의 축적을 저해하는 역기능을 초래할 수도 있다. 따라서 노동이동성의 추세를 분석하고 변화의 원인을 밝힘으로써 향후의 노동이동성 변화 방향을 전망하고 정책 시사점을 도출하는 것은 그 자체로서 중요한 의의를 가진다. 그러나 노동이동성의 중요성은 그뿐만이 아니다. 제4차 산업혁명에 따라 기술발전과 변화의 속도가 빨라
노동이동성은 인적자원의 재배분을 통해 산업구조의 변화나 거시 경제의 충격 등에 대한 유연한 대처를 가능케 하는 반면 고용안정성의 하락으로 귀결될 경우 소득의 불안정성을 증가시키고 가계의 미래에 대한 계획을 어렵게 만들며, 숙련의 축적을 저해하는 역기능을 초래할 수도 있다. 따라서 노동이동성의 추세를 분석하고 변화의 원인을 밝힘으로써 향후의 노동이동성 변화 방향을 전망하고 정책 시사점을 도출하는 것은 그 자체로서 중요한 의의를 가진다. 그러나 노동이동성의 중요성은 그뿐만이 아니다. 제4차 산업혁명에 따라 기술발전과 변화의 속도가 빨라지면 노동이동이 증가할 가능성이 있다.
급속한 기술발전으로 인해 과거보다 숙련이 더 빨리 퇴화되거나 기업의 생멸이 더 가속화될 수 있기 때문이다. 이는 기술발전이 고용에 미치는 영향에 대해서도 시사하는 바가 크다. 기술발전으로 인해 발생하는 슘페터적인 창조적 파괴와 그 과정에서 발생하게 될 이직자나 실업자는 노동이동의 원활성 여부에 따라 고용에 부정적 영향을 초래할 수도 있고 그 반대가 될 수도 있기 때문이다. 본고에서는 노동이동성의 추세 및 특징, 그리고 원인에 대한 분석을 통해 정형화된 사실을 발견하는 한편 기술진보가 고용에 미치는 영향을 밝히는 데 있어 노동이동성의 역할을 함께 분석하였다. 또한 노동이동성이 단순히 생산요소의 원활한 조정 측면에서만 의미를 갖는 것이 아니라, 고용안정성과 관련하여 노동자의 삶의 질에 직접적 영향을 미친다는 점을 고려하여 노동이동성과 고용안정성이 조화될 수 있는 정책적 방안을 모색하였다.
한국의 노동이동성에 대한 연구는 주로 1990년대 외환위기를 전후하여 몇 차례 시도되었으나 2000년대 이후로는 간헐적이고 부분적으로만 이어져 왔다. 따라서 장기적인 노동이동성의 변화에 대한 정형화된 사실을 발견하고 체계적으로 원인을 분석하는 연구는 충분히 이루어지지 못했으며, 특히 외환위기 이후의 노동이동성 변화에 대한 연구가 부족하다. 고용유연화가 본격적으로 진행된 것이 2000년대이며, 인구 및 노동력의 고령화 역시 이 시기에 급속히 진행되었음을 감안해 볼 때 노동이동의 추세와 시사점에 대한 연구 및 논의가 2000년대 이후 그다지 활발하지 않은 것은 의외라고 할 수 있다. 반면 해외에서는 노동이동성의 하락 현상과 그 원인, 경제에 미치는 영향 등에 대한 연구가 점차 활발해지고 있다. 예컨대 미국의 경우 노동이동성의 장기적이고 추세적인 하락 현상은 지난 10여 년 동안 많은 연구를 통해 거듭 확인되어 왔다. 그리고 그 원인 및 함의를 찾으려는 노력이 이루어지는 한편, 노동이동성 하락이 거시경제 전반에 미친 영향에 대해서도 연구가 이루어지고 있다.
제2장에서는 다양한 과거 시계열 자료를 이용하여 노동이동성의 추세 및 변동성을 산업별로 파악해 보고 정형화된 사실을 찾고자 하였다. 노동이동성 관련 과거 시계열 자료는 전산화되어 있지 않은 경우가 대부분이고, 그러한 사실이 그동안 노동이동성 연구에 대한 접근성을 떨어뜨리는 요인이 되어왔으나 본고에서는 매월노동통계, 노동력유동실태조사 등과 같은 과거 자료와 더불어 사업체노동력조사, 경제활동인구조사 등 다양한 자료를 동원하여 산업별 노동이동성 자료를 구축하여 활용하였다. 분석 결과에서 가장 두드러진 사실은 첫째, 1970년대 후반부터 시작된 노동이동성의 상당히 급격한 하락이다. 1978년도의 월평균 노동이동성은 9.3%에 달했으나, 1990년에는 5.3%로 급격히 하락하였고 1997년에 5.0%를 거쳐 2007년 4.7%까지 완만히 하락하였다. 명예퇴직이 보편화되고 비정규직이 늘어난 외환위기 이후에도 노동이동성이 늘어나지 않은 것으로 나타난 것은 특기할 만한 현상이다. 노동이동성의 증가를 초래하는 원인들 이외에 하락을 초래하는 구조적인 원인들도 작용을 하고 있다는 의미이다.
둘째, 산업별로는 노동이동성의 수준은 물론 추세에서도 두드러진 차이가 존재한다. 제조업 노동이동성은 전 산업 평균과 변화 패턴이 유사하지만 보다 큰 하락폭을 보여준 반면, 금융보험부동산 및 사업서비스업과 사회 및 개인서비스업 등은 장기적인 추세 하락이 관찰되지 않았다. 산업별로 노동이동성의 변화를 초래하는 원인이 다를 수 있다는 것이다. 셋째, 노동이동의 변동성 역시 감소해 왔으며 이는 실질경제성장률의 변동성 감소와 상관관계가 큰 것으로 나타났다. 넷째, 이직률 변동성과 성장률 간의 음의 상관성이 상대적으로 과거에 비해 더 커졌다. 이는 명예퇴직의 증가 및 비정규직 확대 등으로 인해 경기변동에 따른 고용 조절 시 퇴출에 의한 조절이 더 용이해졌기 때문으로 해석할 수 있을 것이다. 다섯째, 2000년대 이후의 평균 노동이동성은 추세 및 변동성에서 별다른 변화가 없이 안정적인 모습을 보이고 있다.
제3장에서는 노동이동성의 변화를 초래하는 원인을 인구구조, 산업구조의 변화를 비롯해 교육수준의 변화, 임시일용직 및 비정규직의 증감 등 고용형태의 변화, 기업동태의 변화 등으로 나누어 살펴보았다. 기존 연구에서 주목한 바 있는 산업구조의 변화로 인한 부문간 노동이동은 1990년대 초반까지 급격히 감소하였다. 이는 비슷한 시기의 노동이동성 하락 추세와 궤를 같이하는 것으로서 노동이동성 하락에 상당한 원인이 된 것으로 판단된다. 다만 1990년대 중반부터는 노동이동성에 별다른 영향을 주지 못한 것으로 보인다. 한편 산업간의 고용비중 변화로 인한 전체 노동이동성의 변화는 거의 없으며 대부분 산업 내의 노동이동성 변화에 기인하는 것으로 나타났다.
연령에 따른 노동이동성은 1990년대까지는 나이가 많을수록 노동이동성이 하락하는 패턴을 보였다. 그러나 외환위기 이후 은퇴연령이 점점 당겨지고 은퇴 후 비정규직으로 재취업하는 경향이 늘어나면서 장년 노동자의 이직률이 증가하여 연령별 이직률은 U자 형태를 보이고 있다. 이는 급격한 고령화와 맞물려 노동이동성의 변화 방향에 상당한 영향을 미치게 되었다. 노동이동성이 연령에 반비례하던 1980~90년대에는 노동이동성이 높은 젊은 취업자의 비중이 감소함에 따라 노동이동성도 감소하였으나, 연령별 이직률이 U자 형태를 띠게 된 1990년대 후반부터는 취업자 고령화가 노동이동성을 증가시키는 요인으로 작용하였다.
여성 취업자의 증가는 다른 요인들과 달리 노동이동성을 증가시키는 역할을 하였다. 1980~90년대 남성의 노동이동성은 여성의 70~80% 수준이었다. 출산 및 육아는 여성이 경력 단절을 겪게 되는 가장 주된 원인이며, 노동시장 환경이나 양육환경 등이 미비할수록 여성의 노동이동성은 클 수밖에 없다. 단, 여성취업자 비중은 1990년까지 빠르게 증가한 이후 매우 완만한 증가세로 바뀌어 남녀 간 노동이동성 차이로 인한 전체 노동이동성의 변화는 향후 그리 크지 않을 것으로 보인다.
노동이동성의 추세적 하락을 가져온 또 하나의 요인은 노동력의 고학력화이다. 노동이동성은 학력수준과 반비례하는 것으로 나타났으며, 이는 해외에서도 관찰되는 일반적인 현상이다. 고학력일수록 기업특수적 인적자본이 많이 축적되어 이직에 따른 손실이 크게 발생하기 때문이며, 연공임금체계 하에서 이는 더욱 두드러진다. 노동시장에서 퇴장하는 노동자의 학력보다 신규 진입자의 학력이 높은 한 취업자 평균 학력수준의 증가로 인해 노동이동성이 낮아지는 효과는 앞으로도 일정 기간 지속될 것으로 예상할 수 있다.
한편 고용형태 역시 노동이동성에 큰 영향을 미치는데, 임시일용직을 비롯한 비정규직의 노동이동성은 일관된 자료의 부족으로 인해 비교적 근래의 특징만을 분석할 수 있었다. 상용직의 노동이동성은 5% 수준에서 큰 변화가 없으나 임시일용직의 경우 2017년 2/4분기 현재 35%에 달하며, 산업별로 추세에도 큰 변화가 나타난다. 다만 임시일용직이나 비정규직이 전체 임금노동자 가운데 차지하는 비중은 줄어들고 있어 향후 노동이동성을 감소시키는 역할을 할 수 있다.
과거 시계열의 경우 일용직 자료가 존재하는데, 그 또한 1960년대 이후 장기적 감소 추세를 보여주고 있다.
기업동태의 변화가 노동이동성에 미친 영향은 기업회전률 및 기업의 생멸로 인한 순직업창출을 통해 분석하였다. 2007~2014년 기업회전률은 0.31에서 0.29로 하락하였으며, 이는 주로 서비스 산업에서 활동기업 대비 신생기업의 비중이 하락한 데 기인한다. 그러나 입직 및 이직으로 인한 노동이동 가운데 기업생멸로 인한 부분은 2012~14년 13.2%에서 13.6%로 늘어났다. 산업별로는 부동산업 및 임대업, 도매 및 소매업, 운수업 등 생산성 증가율이 대체로 낮은 산업에서 기업의 생멸이 노동이동성에서 차지한 비중이 높게 나타났다. 이러한 산업별 특징은 기업의 생멸로 인한 노동이동이 반드시 기술진보의 속도와 직결되는 것은 아닐 수 있다는 점을 상기시켜 주었다.
최근 4차 산업혁명으로 불리는 인공지능, 로봇기술 등의 발전이 생산성의 급격한 향상을 통해 인간의 일자리를 대체할 것이라는 전망이 제기되고 있으나 사실 기술발전이 고용에 미치는 영향에 대한 우려는 그리 새로운 것이 아니다. 19세기부터 이미 이에 대한 본격적인 논쟁이 시작된 바 있으며, 이는 경제학의 역사와 궤를 같이한다고 보아도 과언이 아니다. 최근에는 구조적 벡터자기회귀(SVAR) 모형을 이용하여 기술충격이 고용에 미치는 영향을 분석한 국내외 연구가 많이 진행되어 왔다. 이러한 연구에서는 생산성과 고용의 내생성을 피하기 위해 일반적인 회귀분석보다는 장단기 제약을 가한 구조적 벡터시계열 모형을 이용한 충격반응 분석이 주로 사용된다. 그러나 기존 연구들은 생산성이나 고용에 관련된 변수만을 시계열모형에 포함시켜 회귀분석을 함으로써 기술충격에 고용이 반응하는 과정에서 노동이동성의 역할을 고려하지 못했다. 기술충격이 발생하면 슘페터적인 창조적 파괴(creative destruction)의 과정을 거치면서 고용의 변동을 초래하게 되는데 이때 노동이동성의 역할이 중요하다. 노동이동성이 낮을 경우 기술충격으로 인한 고용 조정이 원활하게 이루어지지 않아 고용의 변동이 크게 나타나지 않거나 더 오랜 시간이 걸릴 수 있기 때문이다.
제4장에서는 노동이동성을 시계열모형에 포함하여 분석함으로써 생산성, 고용, 노동이동성이 서로에게 미치는 영향이 반영되도록 하였다. 특히, 변수 간의 공적분 관계에 대한 검정을 통해 만약 공적분 관계가 없는 것으로 나타난 경우에는 기존의 SVAR 모형을 적용하였으나, 공적분 관계가 있는 경우에는 그러한 관계가 구조적 충격을 식별하는 데 유용한 제약을 제공해주므로 구조적 벡터오차수정모형(SVECM)을 적용하였다. 공적분 검정 결과를 토대로 전 산업의 경우 SVAR이 적용되었고, 제조업과 운수창고 및 통신업의 경우 SVECM이 적용되었다. 생산성은 전 산업의 경우 분기별 총요소생산성을 작성하여 사용하였다. 산업별 생산성의 경우 분기별 총고정자 본형성 자료가 존재하지 않으므로 노동생산성을 사용하였다.
충격반응분석 결과 기술충격이 고용을 장기적으로 증가시키는 증거는 발견되지 않았다. 오히려 중립적이거나 다소 감소시키는 영향을 주는 것으로 나타났으나 통계적으로 유의한 결과는 아니었다. 노동이동성에 대한 충격이 고용에 미치는 영향은 산업에 따라 상반되게 나타났다. 전 산업 및 제조업의 경우에는 노동이동성이 증가하면 장기적으로 고용이 늘어나는 것으로 나타났으나, 운수창고 및 통신업의 경우 그 반대로 나타났다. 따라서 현재로서는 노동이동성이 증가했을 때 고용에 긍정적 영향을 미치는 산업이 존재한다는 제한적인 해석이 가능하다고 할 수 있다. 여러 산업에 대한 구조적 시계열 분석에서 복합적인 결과가 도출되는 것은 그리 놀라운 일은 아니다.
다만 노동이동성의 산업별 특성이 다른 이유에 대한 보다 상세한 분석이 향후 이루어져야 하고, 공적분 검정에서 나타난 바와 같이 생산성, 고용 및 노동이동성의 장기 관계가 산업별로 다르게 나타난 원인에 대해서도 추가적 연구가 이루어질 필요가 있다.
앞서 제2장에서 집계변수의 시계열을 통해 노동이동성의 추이를 살펴본 바로는 2000년대 중반 이후 안정적인 모습을 보임을 확인하였다. 그러나 이 결과만을 바탕으로 개별 노동자들이 직면한 고용의 불안정성에 변동이 없는 것으로 해석하기는 곤란하다. 집단별, 특성별로 살펴보면 서로 다른 특징이 나타날 수 있다. 단, 노동이동성과 관련된 주된 자료인 사업체노동력조사의 특성상 개인에 대한 조사를 하지 않으므로 노동자 개인 특성에 따른 분석은 불가능하다.
따라서 제5장에서는 고용형태별근로실태조사 및 경제활동인구조사 등을 활용하여 노동자의 특성에 따른 근속의 변화 추이를 통해 고용안정성의 변화를 살펴보는 한편 비자발적 사유로 인한 이직이 많은 집단의 특성을 확인하였다. 먼저 남성은 50대 전반에 근속이 12.1년으로 정점에 이르지만 여성의 경우는 30대 후반 이후부터 출산 및 양육 등을 이유로 한 퇴직으로 인해 근속연수 단축이 발생하고, 50대 전반에 다시 약간 증가하는 매우 납작한 M자 형태로 나타났다. 직업별로는 숙련이 필요한 기능원 및 기능근로자, 장치·기계조작원 및 조립원 등은 근속이 증가하는 추세인 데 비해 단순노동 종사자와 서비스 및 판매업 종사자는 근속이 가장 짧은 가운데 근속의 증가추세도 미약했다. 한편 고위임직원 및 관리자의 근속이 상대적으로 크게 늘어난 데 비해 전문가 집단은 근속의 증가추세가 미약해 전문성의 보편적 특성이 강할 경우 경력에 대한 보상이 근속에 대한 보상 못지않아 이직이 더 용이함을 간접적으로 보여주었다. 학력에 따른 근속추이를 살펴보면 학력이 낮은 집단일수록 고령화가 급속히 진행되는 가운데 평균근속연수는 지난 10년간 고졸 이하에서 정체 혹은 감소하고 전문대졸 이상에서는 증가하는 현상을 확인할 수 있다. 이는 숙련과 근속의 연관이 과거에 비해 더욱 강화되고 있기 때문으로 해석할 수 있다.
한편 고용안정성에 보다 직접적으로 영향을 미치는 노동이동은 비자발적 사유에 의한 이직이다. 스스로 계획한 직장 이동이 아니므로 고용안정성을 떨어뜨리는 가장 크고 직접적인 원인이 된다. 비자발적 이직자의 비중은 2010년 이후 40% 중반을 넘나들고 있다. 비자발적 이직자 가운데 임시일용 이직자가 차지하는 비중은 80%이다. 여성의 경우 자발적 이직률이 6.76%로 남성의 두 배가 넘고 비자발적 이직률도 두 배가 넘는다. 이는 출산 및 육아로 인해 나타나는 특징이지만, 일과 가정 양립을 위한 사회적 여건 및 노동 환경 등이 미비한 점과도 밀접한 관련이 있다고 할 것이다. 연령별로는 나이가 많을수록 비자발적 이직의 비중이 높아진다. 19세 이하에서는 비자발적 이직의 비율이 0.13으로 낮으나 60대 이상에서는 1.23으로 높아진다.
이는 기업특수적 숙련형성 및 임금체계와 관련이 되어 있는 것으로 볼 수 있다. 나이가 어릴수록 숙련, 특히 기업특수적 숙련의 형성이 낮고 근속급 또한 그에 상응하여 적기 때문에 자발적 이직의 가능성이 더 큰 반면, 나이가 많을수록 이직에 따르는 근속급의 손실이 더 크기 때문에 자발적 이직의 동기가 줄어든다.
학력별로는 비자발적 이직률과 자발적 이직률의 비율이 U자 형태를 띠는 현상이 나타난다. 대졸 이상은 연공임금체계 하에서 근속에 대한 보상이 상대적으로 더 큰 관리직 등의 직업을 가질 확률이 높기 때문에 자발적 이직이 상대적으로 낮은 것으로 해석할 수 있다.
고졸 이하의 경우에는 학력이 낮을수록 비자발적 이직이 더 빠르게 높아지는 것으로도 알 수 있듯이, 숙련의 중요성이 낮고 쉽게 대체가능한 비정규직 등에 종사하는 예가 많기 때문인 것으로 보인다. 이는 직종별로 나누어보아도 마찬가지로 관찰되는데 관리자는 자발적 이직률이 가장 낮은 0.9%이며, 서비스 종사자나 판매 종사자보다 전문가나 사무직의 비자발적 이직률 비중이 더 높게 나타난다.
근속연수와 이직사유를 통해 나타난 이상의 노동자 집단별 특성은 잦은 노동이동 및 비자발적 노동이동의 부담이 주로 비숙련직, 저학력층, 청년 및 고령층, 그리고 출산 및 육아를 담당하는 여성층에게 더 가중됨을 보여주었다. 향후 보다 노동친화적인 방식으로 노동이동을 촉진하기 위한 첫 번째 방법은 준비된 노동이동이 되도록 하는 것이다. 학업이나 육아 등 생애주기별 이직사유가 발생했을 때를 비롯하여 기술변화로 인해 전직사유가 발생했을 때 준비된 노동이동이 될 수 있도록 경력설계 및 취업지원서비스 등 준비된 재취업을 위한 정책적 지원이 필요하다. 청년 및 장년층을 대상으로 통합적 고용서비스를 지원하는 취업성공패키지의 경우 실효성을 제고하는 것이 더욱 중요하며, 이를 위해 고용서비스 공급을 담당하는 인력의 전문성 제고를 비롯하여 전달체계의 역량을 강화할 필요가 있다. 또한 노동시간을 단축함으로써 노동자들이 교육 및 훈련에 지속적으로 참여할 수 있는 환경을 조성하는 것도 매우 중요하다.
물론 모든 노동이동이 충분히 준비된 노동이동이 되기는 현실적으로 쉽지 않다. 기업의 소멸이나 예측하지 못한 급격한 경기악화 등이 초래되어 비자발적인 이유로 이직을 해야 하는 경우도 빈번히 발생한다. 따라서 실직 시 적정 수준의 실업급여를 지급하여 생계안정을 유지하면서 자신의 경험과 숙련에 적합한 일자리를 찾을 수 있도록 재취업 지원을 비롯한 고용지원 서비스를 확대하는 것이 필요하다.
농림어업의 상시근로자 4인 이하 사업장 근로자들과 가사근로자, 특수형태근로종사자 등을 포괄하여 고용보험제도가 제공하는 생계안정과 취업지원 서비스의 기회를 누릴 수 있도록 제도를 개선하는 것이 바람직할 것이다. 또한 자발적 이직자에게도 일정한 유예기간을 거쳐 실업급여를 지급하는 것을 적극적으로 고려할 필요가 있다. 또한 앞서 살펴보았듯이 여성, 청년 및 고령 노동자, 그리고 숙련도가 낮고 학력이 낮은 직종일수록 이직률이 높다. 따라서 실업자 프로파일링을 바탕으로 한 재취업 지원을 강화하기 위해 상담인력의 전문성을 개선하는 한편 업무지원 인프라를 보완해 갈 필요가 있을 것이다.
(출처 : 요약 13p)
목차 Contents
- 표지 ... 1
- 책머리에 부쳐 ... 3
- 목차 ... 5
- 표목차 ... 8
- 그림목차 ... 10
- 요 약 ... 13
- 제1장 서 론 ... 23
- 제2장 노동이동성 연구 동향과 한국 노동이동성 변화의 특징 ... 26
- 제1절 노동이동성에 대한 최근 연구 동향 ... 26
- 1. 노동이동성의 정의 ... 26
- 2. 노동이동성에 관한 연구 동향 ... 27
- 3. 노동이동성 시계열 자료 ... 32
- 제2절 노동이동성 장기 추세와 변동성의 특징 ... 34
- 1. 노동이동성의 장기 추세(1973~2007년) ... 34
- 2. 글로벌 금융위기 이후의 노동이동성 추세(2009~2017년) ... 46
- 제3절 소 결 ... 49
- 제3장 노동이동성 변화의 주요 원인 ... 51
- 제1절 부문 간 이동과 산업구조의 변화 ... 51
- 1. 부문 간 노동이동 ... 51
- 2. 전 산업 노동이동성 변화의 분해 : 고용비중 효과 ... 54
- 제2절 인구구조의 변화 : 고학력화, 고령화 및 여성 취업자 증가 ... 56
- 1. 취업자 연령구조의 변화 ... 56
- 2. 여성 취업자의 증가 ... 60
- 3. 학력수준의 변화와 인적자본의 특수화 ... 63
- 제3절 고용형태의 변화 ... 67
- 제4절 기업 동태(business dynamism)의 변화 ... 73
- 1. 산업별, 기업규모별 기업회전율(firm turnover)의 추이 ... 73
- 2. 기업의 생멸로 인한 노동이동 ... 78
- 제5절 소 결 ... 80
- 제4장 기술충격과 노동이동성 변화가 고용에 미친 영향 ... 83
- 제1절 기술진보와 고용의 관계에 대한 기존 논쟁 ... 83
- 제2절 분기 생산성의 측정 : 총요소생산성과 노동생산성 ... 86
- 1. 분기별 전 산업 총요소생산성 ... 87
- 2. 분기별 · 산업별 노동생산성 ... 91
- 제3절 생산성, 노동이동성과 고용의 관계 : 다변량 시계열 분석 ... 93
- 1. Blanchard and Quah 타입 구조적 벡터자기회귀모형 ... 93
- 2. 구조적 벡터오차수정모형(SVECM) ... 95
- 3. 노동이동성, 고용 및 생산성에 대한 충격반응 분석 ... 97
- 제4절 소 결 ... 105
- 제5장 고용안정성과 노동이동성의 조화 ... 107
- 제1절 노동이동성과 고용안정성의 조화 필요성 ... 107
- 제2절 집단별 근속의 변화 추세와 비자발적 이직 동향 ... 109
- 1. 근속의 변화 추이 ... 109
- 2. 집단별, 이직사유별 이직 특성 ... 115
- 제3절 안정된 노동이동을 위한 방안 ... 120
- 1. 준비된 노동이동을 위한 제도 개선 ... 120
- 2. 고용안전망의 확대와 고용지원 서비스의 질 제고 ... 122
- 제4절 소 결 ... 123
- 참고문헌 ... 126
- [부록] 부표 및 부도 ... 130
- 끝페이지 ... 137
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