ai요약 : 서재용_이동원_장용성_홍재화_고용의 경기동조성 제고를 위한 고용지표 개발 - 발행: 2024.09.30

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고용의 경기동조성 제고를 위한 고용지표 개발 | 경제분석(상세) | 연구자료 | 한국은행 경제연

 

- 본문

저자 : 서재용(한국은행), 이동원(한국은행), 장용성(한국은행), 홍재화(서울대학교)

<요약>
대표적인 고용지표로 사용되는 경제활동인구조사의 취업자수와 평균근로시간이 실제로 생산에 투입되는 노동량을 보여주는 데 한계를 갖고 있을 가능성을 제기하고, 이를 보완하기 위한 고용지표를 제안한다. 첫째, 경제활동인구조사는 “사업 부진, 조업 중단으로 인한 일시 휴직자”를 취업자로 분류하고 있다. 이러한 일시 휴직자들을 (미국과 마찬가지로) 취업자에서 제외할 경우 생산활동 중단이 심했던 코로나 이후 기간에 대해, 고용과 GDP의 상관계수는 0.7에서 0.83으로 증가하며 고용의 GDP에 대한 탄력성(오쿤의 계수)은 0.6에서 0.98로 무려 63% 증가한다. 둘째, 우리나라의 경우 월별근로시간을 매월 15일이 속한 주에 일한 시간을 기준으로 계산하는데 해당 주에 음력 명절, 대체휴일, 선거 등이 겹치는 경우, 공식통계는 심각한 불규칙성을 내포한다. 보간법을 이용해 이 같은 불규칙성을 보정할 경우 총근로시간과 GDP의 상관계수는 공식통계대비 0.53에서 0.69로 높아졌다.

 

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"고용의 경기동조성 제고를 위한 고용지표 개발"**이라는 제목의 논문은 한국의 고용 지표가 경제 성장과 얼마나 동조하는지 개선하기 위한 새로운 고용 지표를 제안하는 연구입니다. 기존 고용 지표의 한계를 지적하며, 이를 보완하기 위한 다양한 방법을 모색합니다. 특히, 일시 휴직자를 취업자로 분류하는 문제와 근로시간 측정에서 발생하는 불규칙성을 보정하여 고용과 생산의 상관관계를 높이는 방법을 연구합니다.

주요 목적:

논문의 주요 목적은 한국의 고용 지표가 실제 생산 활동을 제대로 반영하지 못하는 문제를 해결하기 위한 대안적인 지표를 개발하는 것입니다. 특히, 일시 휴직자를 고용에서 제외하거나 근로시간 측정에서 발생하는 불규칙성을 보정하여, 고용과 GDP 간의 상관성을 높이는 방안을 제시합니다.

주요 내용:

1. 기존 고용 지표의 한계: 경제활동인구조사의 취업자 수와 근로시간은 생산에 투입된 실제 노동량을 제대로 반영하지 못할 수 있습니다. 특히, "사업 부진으로 인한 일시 휴직자"가 취업자로 분류되기 때문에, 실제 생산과의 괴리가 발생합니다.
2. 보정 방법 제안:
   • 일시 휴직자를 실업자로 분류하여 고용 기준을 수정하고, 이를 통해 고용과 GDP의 상관관계가 크게 증가함을 보여줍니다.
   • 근로시간을 계산할 때, 음력 명절이나 대체 휴일, 선거 등으로 인한 불규칙성을 보간법을 통해 보정하면, 총 근로시간과 GDP 간의 상관계수가 크게 상승합니다.
3. 오쿤의 법칙 적용: 고용의 GDP에 대한 탄력성(오쿤의 계수)을 계산한 결과, 보정된 고용 지표를 사용할 경우 고용의 GDP에 대한 탄력성이 63% 증가합니다.
4. 총 유효 노동력 계산: 단순한 근로 시간뿐 아니라 노동의 질을 반영한 총 유효 노동력을 계산하여, 노동의 양과 질을 모두 고려한 지표로 생산과의 상관관계를 분석합니다.

결론:

논문은 기존 고용 지표가 실제 생산 활동을 충분히 반영하지 못하는 문제를 해결하기 위해, 일시 휴직자를 실업자로 분류하고, 근로시간의 불규칙성을 보정한 새로운 고용 지표를 제안합니다. 이를 통해 고용과 생산의 상관성이 높아지고, 경제 위기 시기 동안 고용의 변화가 생산에 미치는 영향을 더욱 정확하게 파악할 수 있습니다.

중요 데이터:

• 고용과 GDP의 상관계수는 0.7에서 0.83으로 증가.
• 고용의 GDP 탄력성(오쿤의 계수)은 0.6에서 0.98로 63% 상승.
• 근로시간 보정 후 GDP와의 상관계수는 0.53에서 0.69로 증가.

이 연구는 고용 지표와 생산 간의 동조성을 강화하는 방안을 제시하며, 향후 경제 정책 수립에 중요한 시사점을 제공합니다.

 

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질문 : 그럼 대체로 한국인의 연간 노동시간이 감소할 가능성이 큰가?

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대체로 이 연구에서 제시한 방법을 적용하면 한국인의 연간 노동시간이 감소할 가능성이 큽니다. 그 이유는 다음과 같습니다:

1. 일시 휴직자의 제외: 현재 한국의 고용 지표에서는 일시 휴직자도 취업자로 포함되어 있어, 이들의 근로시간이 실제보다 높게 반영될 수 있습니다. 하지만 이 연구에서는 일시 휴직자를 실업자로 재분류하여 통계에서 제외함으로써, 실질적으로 일하지 않은 시간이 고용 통계에 포함되지 않게 됩니다. 이는 연간 노동시간이 실제 근로한 시간으로 더 정확하게 반영되며, 결과적으로 총 노동 시간이 감소할 것입니다.
2. 불규칙한 휴일 보정: 연구에서 제안된 명절, 대체 휴일, 선거일 등으로 인해 발생하는 불규칙성을 보정하면, 실제 노동 시간의 감소가 더 명확하게 드러납니다. 특히 한국처럼 공휴일과 명절이 주간 근로시간에 큰 영향을 미치는 경우, 기존 통계에서는 이 영향이 제대로 반영되지 않았을 수 있습니다. 이를 보정하면 노동시간이 더 현실적으로 반영되며, 명절이나 공휴일로 인해 실제 일하지 않은 시간이 더 정확하게 고려되어 연간 노동시간이 감소할 가능성이 큽니다.

따라서 이 연구에서 제안된 방법에 따르면, 한국인의 연간 노동시간이 기존 통계보다 낮아질 가능성이 높습니다. 이는 기존의 고용 통계가 실질적으로 일한 시간을 과대평가한 부분을 수정하는 과정에서 나타나는 결과일 것입니다.

 

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이런 방식을 적용하게 되면 적용시점부터 한국인의 노동생산성이 갑자기 높아질 것 같은데, 그로 인한 결과의 혼란이 생길수는 있을까?
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이 연구에서 제시된 방식으로 고용지표를 변경하게 되면, 한국인의 노동생산성은 통계적으로 갑자기 높아질 가능성이 있습니다. 이는 고용지표에서 일시 휴직자와 불규칙한 근로시간을 제외하게 되면, 실제 일한 시간에 대한 생산량이 더 높게 나타날 수 있기 때문입니다. 그러나 이로 인해 혼란이 생길 수 있는 몇 가지 요소가 있습니다.

1. 노동생산성의 급격한 상승:

• 노동생산성은 총생산량을 실제로 일한 시간으로 나눈 값입니다. 따라서 일시 휴직자와 같은 실제로 일하지 않은 시간을 제외하면, 전체 생산량에 변화가 없더라도 노동 시간의 감소로 인해 노동생산성은 상대적으로 증가하게 됩니다.
• 이러한 변화는 단기적으로 통계상 노동생산성이 급격히 높아지는 것처럼 보일 수 있습니다. 이는 생산성이 크게 향상된 것처럼 보이지만, 실제로는 단순히 고용 통계의 방식이 바뀌었기 때문에 발생하는 통계적 현상입니다.

2. 경제 정책 및 기업 계획에서의 혼란:

• 갑작스러운 생산성 상승은 정부와 기업의 경제 정책이나 경영 계획에서 혼란을 초래할 수 있습니다. 정책 입안자나 기업 경영진이 이 통계적 변화를 실제 생산성 향상으로 오인할 수 있습니다. 이는 임금 협상, 투자 계획, 고용 전략 등에 영향을 미쳐 잘못된 판단을 초래할 위험이 있습니다.
• 또한, 국제 비교에서 한국의 생산성이 갑자기 급격히 상승한 것처럼 보일 수 있어, 외국과의 비교에서 한국의 경제 상태를 잘못 해석할 가능성도 있습니다.

3. 기존 통계와의 비교 어려움:

• 새로운 방식이 적용된 이후에는 기존의 통계와 직접적인 비교가 어려워질 수 있습니다. 과거의 노동생산성 수치와 단순 비교할 수 없기 때문에, 정책 효과를 평가하거나 경향성을 분석하는 데 어려움이 생길 수 있습니다. 이는 특히 경제성장률 분석이나 경제 예측 모델에 혼란을 줄 수 있습니다.

4. 노동자의 기대와 반응:

• 노동자나 노동조합에서 생산성 수치가 갑자기 상승하는 것을 보면서, 임금 인상 또는 근로 조건 개선을 요구할 가능성이 높아집니다. 하지만 이는 통계 방식의 변화로 인한 결과일 뿐이므로, 기대와 실제 상황 간의 차이에서 갈등이 발생할 수 있습니다.

결론:

고용지표를 변경하면 노동생산성의 급격한 상승이 통계적으로 나타날 가능성이 높으며, 이는 정책 입안자, 기업, 노동자 간의 혼란을 초래할 수 있습니다. 이러한 혼란을 방지하기 위해서는, 변경된 통계 방식에 대한 명확한 설명과 커뮤니케이션이 필요하며, 변화된 방식으로 기존 데이터를 재해석하거나 조정하는 작업이 동반되어야 할 것입니다.

 

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오쿤의 계수에 대해 설명해줘

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**오쿤의 계수(Okun's coefficient)**는 경제 성장과 고용률 변화 사이의 관계를 나타내는 경제 지표입니다. 주로 **GDP(국내총생산)**와 실업률 또는 고용 변화 간의 상관관계를 설명하는 데 사용됩니다. 오쿤의 법칙(Okun's Law)에서 유래된 이 개념은, 한 나라의 경제 성장이 고용 상황에 미치는 영향을 측정하는 중요한 지표로 활용됩니다.

오쿤의 법칙

1960년대 미국 경제학자 **아서 오쿤(Arthur Okun)**이 처음 제시한 이 법칙은, GDP의 증가율과 실업률 변화 간의 관계를 규명한 것입니다. 오쿤은 경제 성장률이 추세 성장률을 상회할 때 실업률이 감소하며, 반대로 경제 성장률이 둔화되면 실업률이 증가한다고 주장했습니다.

오쿤의 계수란?

오쿤의 계수는 경제 성장률이 1% 변화할 때 실업률이 얼마나 변동하는지를 수치로 나타낸 것입니다. 이 계수는 국가별, 시기별로 상이할 수 있지만, 일반적으로 경제 성장률이 1% 증가하면 실업률이 0.3%~0.5% 감소하는 것으로 알려져 있습니다.

예시:

만약 오쿤의 계수가 0.5라면, GDP가 1% 증가할 때 고용이 0.5% 증가한다고 해석할 수 있습니다. 반대로, 경제 성장률이 마이너스일 경우, 고용률도 그만큼 더 감소하는 것을 의미합니다.

오쿤의 계수의 활용:

• 거시 경제 분석: 경제 성장과 실업 간의 관계를 분석하고 예측하는 데 중요한 역할을 합니다.
• 정책 결정: 정부나 중앙은행이 경기 부양을 위해 경제 성장 목표를 설정할 때, 고용 창출 효과를 예측하는 데 사용됩니다.
• 경기 변동 분석: 경기 침체나 확장기에 고용시장의 민감도를 파악하는 데 도움이 됩니다.

한계:

• 국가별 차이: 각국의 경제 구조와 노동시장의 유연성에 따라 오쿤의 계수는 다르게 나타날 수 있습니다.
• 시간에 따른 변화: 기술 혁신, 노동시장 정책 등 외부 요인으로 인해 시기에 따라 오쿤의 계수가 달라질 수 있습니다.

결론적으로, 오쿤의 계수는 경제 성장이 고용에 미치는 영향을 수치화한 중요한 경제 지표로, 이를 통해 고용과 실업률을 분석하고 예측할 수 있습니다.