국내 노동시장 흐름과 실업 다이내믹스 : 시스템 다이내믹스 방법론 중심으로 = A Labor Market Flows and Unemployment Dynamics in South Korea : A System Dynamics Approach

국문 초록 (Abstract)

국내 노동시장 흐름과 실업 다이내믹스: 시스템 다이내믹스 방법론 중심으로 실업은 노동시장의 생산성 변화와 고용상태를 반영하는 거시경제 지표이며, 경 제상황을 판단하는 중요한 요소이다. 실제로 실업은 실업자 수와 취업자 수, 구직자 수와 일자리 수가 거시경제적 영향을 받는 비선형 인구 역학 관계로 정의될 수 있 다. 본 연구는 국내 노동시장 흐름과 실업 다이내믹스를 분석하기 위해 시스템 다 이내믹스 방법론을 사용하여 실업 저량-유량 모델을 구축하였다. 본 연구는 구체적 으로 다음과 같은 세 개의 연구 주제를 다루었다. 첫째, 실업과 취업을 예측하기 위해 시스템 다이내믹스 방법론인 SIR(Susceptible-Infected Recovered) 모델을 기반으로 실업률 모델을 구축하여 실업 다이내믹스를 분석하였다. 실업 시스템 다이내믹스 모델은 1990년부터 2019년까지 의 실제 데이터 값을 바탕으로 국내의 실업률과 취업자 추세를 잘 재현하였으며, 시뮬레이션 결과 이 모델은 2021년부터 2030년까지의 실업률과 고용률을 정확히 예 측하였다. GDP 성장률, 물가상승률, 빈 일자리 수 등 외생변수를 사용하여 고용률 이 계산되었으며, 경제활동인구, 실업자, 취업자 등은 모두 실제 수치와 유사한 추 세를 보이고 있다. 시스템 다이내믹스의 실업 모델에서 경제성장 추세는 실업률의 특성을 반영한다. 또한 이 연구는 시스템 다이내믹스 모델을 사용하여 주요 변수인 재취업, 해고 및 퇴직률이 여러 정책 시나리오에서 실업에 어떻게 영향을 미치는지 조사하였다. 분석 결과는 재취업을 늘리고 자발적 실업을 줄이는 것이 신규 일자리 를 늘리는 정책보다 실업률을 낮추고 고용률을 높이는 데 더 효과적인 것으로 나타 났다. 둘째, 필립스 곡선을 통한 임금 인플레이션과 실업률의 관계성을 규명하기 위해 시스템 다이내믹스 모델을 제안하였다. 필립스 곡선에 의하면, 실업률과 임금 인플 레이션은 실증적 반비례 관계를 보이며, 임금변화가 물가에 전가된다고 가정하면 반비례 관계는 인플레이션과 실업률의 상충관계로 해석될 수 있다. 시스템 다이내 믹스 모델 시뮬레이션의 결과는 노동자의 교섭력이 기업의 교섭력보다 크면 임금수 준은 상승하고, 노동자의 교섭력은 노동수요에 비례하며, 기업의 교섭력은 실업률에 비례한다. 임금수준의 변화는 실업률뿐 아니라 경제활동의 방향에 따라서도 달라진 다. 임금 인플레이션은 노동 시장의 불균형으로 인해 발생하는 것이지 그 반대가 아니다. 즉 실업률이 원인이고 임금인플레이션이 결과이다. 따라서 실업률과 임금 인플레이션 사이의 역동적인 관계를 그들 사이의 상충 관계로 해석할 수 없다. 시 뮬레이션된 필립스 곡선의 세 가지 속성은 실업률이 감소할 때마다 임금변동률이 증가하며, 명확한 비선형성을 보이고, 임금변동률이 실업률 뿐만 아니라 실업률의 변화에도 영향을 받는다는 것이다. 셋째, COVID-19의 대유행 확산을 고려한 전염병 모델에서의 사회거리 두기의 경제적 효과를 시스템 다이내믹스 방법론을 사용하여 분석하였다. 감염률(S), 감염 가능(I), 격리(Q), 공식적으로 확인된 회복(Rk ) 집단 모델을 설정하고, 이에 관한 전 염병 초기 단계의 공식 보고 자료를 사용하여, COVID-19에 감염된 초기 감염률과 초기 감염자를 추정하였다(소위 SIQRk 모델). 공식 보고 자료에는 격리된 사례 수와 공식 보고 회복 사례 수가 나와 있으나, 무증상 환자의 회복 사례는 없다. SIQRk 모 델에서는 적합치로부터 매개변수와 초기 감염(확진 사례 + 무증상 사례)을 추정할 수 있다. 각 국가의 감염률 β = 0.233 ∼ 0.462 범위이며, 기본 재생 수 R = 1.8 ∼ 3.5 범위이고, 초기 감염자 수 I(0) = 10 ∼ 8409 이다. 정부가 검역 정책을 발동 했을 때, 독일에서 최대 감염 기간이 약 50일으로 추정되며, 첫 환자가 발견된 뒤 약 6개월 정도 지나면 질병이 사라질 것으로 예상된다. 전염병 확산을 방지하기 위 한 위한 사회적 거리두기(Social distancing)의 경제적 효과는 즉각적인 일자리 감소 를 넘어 GDP 성장 감소, 구호 조치에 대한 정부 지출 증가, 산업과 기업에 대한 장 기적인 구조적 변화 등을 포함한다. 그러나 전염병 확산을 통제하고 대규모의 의료 시스템을 준비하기 위해서는 사회적 거리두기 조치는 필수적이다.

목차 (Table of Contents)

• 국문초록 i
• 목 차 iv
• 표 목 차 vi
• 그림목차 vii
• 1. 서론 1
• 1.1. 연구 배경 및 선행연구 1
• 1.2. 연구 목적 및 구성 4
• 1.3. 연구 방법론 6
• 2. 시스템 다이내믹스를 활용한 개념 모형 13
• 2.1. 시스템 다이내믹스(System Dynamics) 14
• 2.2. 개념 모델(Concept Model) 16
• 2.2.1. 인과지도 (CLD, Causal Loop Diagram) 16
• 2.2.2. 저량-유량 도식 (SFD, Stock Flow Diagram) 18
• 2.3. SIR 모델 기반의 사례 모델 20
• 2.3.1. SIR 감염병 예측 모델 23
• 2.3.2. Bass 혁신 확산 모델 23
• 3. SIR-기반 실업 모델링 연구 28
• 3.1. 시스템 다이내믹스 실업 모델 28
• 3.1.1. 시스템 다이내믹스 실업 모델 구성 28
• 3.1.2. 실업 모델 분석 및 초깃값 32
• 3.2. 시스템 다이내믹스 실업 모델 시뮬레이션 분석 36
• 3.2.1. 베이스 런과 모델 검증 36
• 3.2.2. 민감도 분석 38
• 3.2.3. 시나리오 시뮬레이션 40
• 3.2.4. 시나리오 분석 41
• 3.3. 연구 결과 정리 및 결론 44
• 3.3.1. 연구 결과 정리 44
• 3.3.2. 소결론 및 고찰 46
• 4. 필립스 곡선을 통한 임금 인플레이션과 실업률의 관계성 48
• 4.1. 서론 48
• 4.2. 필립스 곡선의 불균형 특성 해석 50
• 4.3. 시스템 다이내믹스를 활용한 필립스 곡선 시뮬레이션 56
• 4.4. 시뮬레이션 결과 61
• 4.4.1. 베이스 런과 모델 검증 61
• 4.4.2. 목표 고용의 2주기와 3주기 간의 시뮬레이션 비교 64
• 4.4.3. 국내 고용지표를 통한 시나리오 시뮬레이션 66
• 4.5. 민감도 분석 71
• 4.6. 소결론 및 고찰 76
• 5. 전염병 모델에서의 경제적 효과 분석 79
• 5.1. 서론 79
• 5.2. 시스템 다이내믹스를 활용한 전염병 모델 81
• 5.3. SIQRk 전염병 모델의 시뮬레이션 결과 및 분석 82
• 5.4. GDP 변동과 사회적 거리 두기로 인한 전염병 전파 특성 88
• 5.5. 소결론 및 고찰 96
• 6. 결론 97
• 7. 참고문헌 101