Estimating Industrial Employment Efficiency in Korea Using a Generalized Additive Stochastic Frontier Analysis Approach

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 우리나라 산업별 고용이 경제정책불확실성(Economic Policy Uncertainty, EPU)에 어떻게 반응하는지를 분석하기 위해 GAM(Generalized Additive
Model)과 확률적 프런티어 분석(Stochastic Frontier Analysis, SFA)을 결합한 이단계 모형을 제안한다. 기존 연구가 주로 선형 회귀나 단일 단계 분석에 의존해 산업별 비선형적 반응과 구조적 효율성 차이를 충분히 반영하지 못한 한계를 보인 데 반해, 본 연구는 비선형 함수 기반의 GAM으로 정책불확실성의 영향을 먼저 추정한 뒤, 해당 잔차를 SFA로 분해함으로써 산업별 기술효율성을 동시에 식별할 수 있는 새로운 분석틀을 제시한다.
본 연구의 주요 기여는 다음과 같다. 첫째, 기존에 거의 활용되지 않은 GAM–SFA 결합 모형을 비공간(non-spatial) 산업 자료에 적용함으로써 정책효과와 효율성 구조를 동시에 파악할 수 있는 새로운 방법론적 접근을 제시하였다. 둘째, 산업별 고용이 정책불확실성에 민감하게 반응한다는 사실을 실증적으로 확인함으로써, 정책의 예측가능성 제고와 산업별 맞춤형 대응의 필요성을 강조하였다. 본 연구는 향후 다양한 경제 · 산업 데이터에서 GAM 기반의 프런티어 분석이 확장될 수 있는 가능성을 보여준다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study examines how Monetary, Fiscal, and Trade economic policy uncertainty (EPU), along with GDP and the exchange rate, influences industry-level employment in Korea. Using monthly data for eleven industries, we employ a two–stage Generalized Additive Model–Stochastic Frontier Analysis (GAM–SFA) framework, where nonlinear employment responses are estimated in Stage 1 and unexplained variation is decomposed into noise and inefficiency in Stage 2. The results show heterogeneous EPU sensitivity across industries and reveal that most sectors operate close to the employment frontier. This study demonstrates that the GAM–SFA approach is well-suited for capturing nonlinear labor dynamics in nonspatial economic data, highlighting the importance of policy stability for industry-specific labor resilience.

목차 (Table of Contents)

• 1. 서론 1
• 2. 방법론 4
• 2.1 GAM-SFA 도입배경 4
• 2.2 GAM과 P-스플라인 5
• 2.3 SFA의 수식구조 6
• 2.4 기술효율성과 비효율성의 확률 분포 구조 8
• 2.5 γ 모수의 의미와 해석 9
• 2.6 로그 변환 및 표준화 적용 9
• 3. 시뮬레이션 12
• 3.1 시뮬레이션 설계 12
• 3.2 2변수 기반 LinearSFA와 GAM-SFA비교 14
• 3.3 4변수 기반 LinearSFA와 GAM-SFA비교 16
• 4. 실증분석 17
• 4.1 Stage 1 : GAM 추정 결과 20
• 4.2 Stage 2 : SFA 추정 결과 27
• 4.3 결과 해석 29
• 5. 결론 33
• References 35