임금 불평등 변화의 요인분해: 2006-2015년

정준호 ( Cheon Byung-you ),전병유 ( Jeong Jun-ho ),장지연 ( Chang Jiyeun ) 한국산업노동학회 2017 산업노동연구 Vol.23 No.2

이 글에서는 2000년대 중반 이후 한국의 임금불평등을 지니계수의 변화와 이를 초래한 요인들의 기여도를 분석하였다. 자료와 임금 지표에 따라 추세가 달라지지만, 주당 35시간 미만 일하는 파트타임의 증가로 전체근로자 임금총액의 지니계수는 증가하는 추세를 보여주는 반면, 시간당임금 지니계수와 풀타임근로자의 임금총액 지니계수는 하락하는 추세를 나타냈다. 파트타임 증가가 임금총액 기준의 불평등은 높였지만, 파트타임의 시간당임금 증가는 시간당임금 기준의 불평등을 낮추었다. 풀타임 노동자만을 대상으로, 지니계수 감소 요인을 분해한 결과, 불평등 감소에 절대적으로 기여가 큰 요인은 근속, 경력, 직종 등의 변수였고, 고용형태 변수는 불평등 감소에 미미하게 기여하는 것으로, 사업체 규모 변수는 불평등을 오히려 높이는 것으로 나타났다. 업종이나 연령, 교육 등의 변수는 불평등 변화에 유의미한 크기의 기여를 하지 못한 것으로 분석되었다. 여기에는 장기근속과 관리전문직종에 대한 임금프리미엄의 감소와 대규모사업체의 임금프리미엄 증가 등이 작용한 것으로 분석되었다. This paper analyzes the changes in wage inequality and its contributing factors since the mid-2000s. Although trends vary by data and wage indices, the Gini coefficient of the total wage of all workers shows an increasing trend due to the part-time increase of less than 35 hours per week, while the wage Gini coefficient of hourly wages and the total wage Gini coefficient of full-time workers showed a declining trend. Part-time increases have increased inequality based on total wages, but part-time hourly wage increases can be considered to have reduced hourly wage inequality. Therefore, as a result of decomposing the factor of Gini coefficient reduction only for full-time workers, factors that contributed absolutely to inequality reduction were variables such as job tenure, career, and occupation, and employment type variable has little effects, and the establishment size variable deepens inequality. The variables such as industry, age, and education did not contribute significantly to the inequality change. This is attributed to the decline in wage premiums for job tenure and management and professional jobs and the increase in wage premiums for large-scale businesses.

1990년대 이후 소득 불평등 변화 요인에 관한 연구

정준호 ( Jeong Jun Ho ),전병유 ( Cheon Byung You ),장지연 ( Chang Jiyeun ) 한국사회복지정책학회 2017 사회복지정책 Vol.44 No.2

본 연구는 1990년대 이후 소득 불평등의 변동 요인들을 분석하였다. 특히, 2008년 이전 소득 불평등상승을 이끌었던 요인들이 방향을 바꾸었는지, 아니면 새로운 불평등 요인들이 생성되었는지를 소득원천별과 가구특성별 요인분해 방법으로 분석하였다. 분석 결과, 2008년 이후 소득불평등이 정체된 것은 이전 시기 불평등 상승 요인이었던 가구주근로소득과 가구주의 학력, 직업, 종사상 지위 요인들이 불평등 완화 요인으로 전환한 데 가장 크게 기인한다. 배우자근로소득, 맞벌이, 인구고령화 등은 지속적인 불평등 상승 요인이었으나, 노동시장에서의 불평등 완화 요인들의 효과를 상쇄할 수 없었다. 재산소득(특히, 주택임대소득)이 2008년 이후 새로운 불평등 상승 요인으로 등장하였으며, 공적이전의 불평등 완화 효과가 아직은 미흡하고, 이전지출의 불평등 완화 효과는 불평등 상승기에 더 크다는 사실도 확인하였다. 정책적 시사점으로, 소득불평등을 완화하기 위해서는 노동시장 격차를 줄이는 것이 우선적인 과제라는 점, 그럼에도 재산소득, 맞벌이, 인구고령화 등 새로운 불평등 요인에 대응해야 한다는 점, 공적이전의 보편성을 확보하여 불평등 완화 메커니즘이 확고해져야 한다는 점 등을 제시했다. This study analyzed the factors that led to the transition of income inequality from 2008 to the mitigation in Korea. Before 2008, we analyzed whether the factors that led to the increase in income inequality changed direction or whether new inequality factors were generated. The analysis shows that the decrease in income inequality since 2008 is due to the fact that househead income, which was a factor of increase in inequality in the previous period, and househead`s education, occupation, and job status turned to inequality mitigation. Increase in spouse earned income, increase in dual income, and aging population continued to cause inequality, but they could not offset the effects of inequality mitigation in the labor market. We also confirmed the fact that property income (housing rental income) has emerged as a new factor of inequality increase since 2008, that the effect of mitigation of inequality before the public is still insignificant, and that the public expenditure functions as an automatic stabilization of inequality. The policy implication is that reducing labor market gaps is a priority for mitigating inequality, but there is a high possibility that new income inequality will emerge as a result of property income, double income, and population aging. However, that the public transfer`s effects of mitigating inequality can work in the future.

사회복지지출이 가구의 자산축적에 미친 영향

정준호 ( Jeong Jun Ho ),전병유 ( Cheon Byung You ) 한국사회보장학회 2020 社會 保障 硏究 Vol.36 No.2

본 연구는 복지지출이 자산축적과 자산 불평등에 미치는 영향을 다루고자 한다. 가구 순자산축적의 주요한 결정요인인 가구 소득, 상속·증여, 인구·사회적 요인 등의 설명변수들을 통제한 상태에서 제도적 요인 중의 하나인 지역별 복지지출 비중과 순자산 규모간의 관계가 부(-)인지의 여부를 위계 선형 모형을 통해서 분석한다. 또한, 순자산 분위별로 두 변수 간 부(-)의 대체효과가 어떻게 나타나는지는 비조건부 분위 회귀모형을 사용하여 추정한다. 분석 결과들을 요약하면 다음과 같다. 다변량 위계 선형 회귀모형에서 지역별 복지지출 비중과 가구의 순자산 규모 간에 통계적으로 유의한 부(-)의 관계가 나타난다. 이는 국가가 제공하는 복지가 가구 자산축적의 대체물이라는 것을 확인시켜 주고 가구 순자산 규모의 지역 간 차이를 설명하는 하나의 요인이라는 것을 시사한다. 우리나라의 경우 순자산 하위 30% 미만에서는 가구가 자산을 축적할 여력이 거의 없으며 가구 자산축적에 대한 복지지출의 대체효과도 사실상 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타난다. 하지만 이러한 대체효과는 순자산 30-70분위, 즉 광의의 중산층에서 유의한 영향을 미치고 있다. 이는 복지지출이 자산의 불평등을 높일 수도 있다는 함의를 가진다. This study analyzes the relationship between the degree of social welfare spending and levels of household net wealth, controlling the explanatory variables such as household income, inheritance and gift and socio-economic characteristics, through a hierarchical and linear regression model. In addition, along household wealth distribution the substitution effect is estimated using a unconditional quantile regression model. First, the multivariate hierarchical linear regression model presents a statistically significant negative relationship between the degree of welfare spending and levels of household net wealth across regions. This implies that social services provided by the local state, are a substitute for the accumulation of household wealth and explains to some extent observed differences in levels of household net wealth across regions. Second, in the case of Korea, households under the bottom 30 percentile along net wealth distribution can hardly afford to accumulate wealth and the substitution effect is in fact not statistically significant. However, this effect has a significant effect on households under the 30-70 percentiles along net wealth distribution, that is, the broad middle class. In terms of international comparisons, the level of household wealth inequality in Korea is relatively low. Therefore, this substitution effect may be seen as a small part of maintaining this low level of household wealth inequality.

한국의 경제적 개방의 불평등 효과

정준호(Jun-Ho Jeong),전병유(Byung-You Cheon),정세은(Se-Eun Jeong) 한국무역연구원 2017 무역연구 Vol.13 No.3

This study analyzes the income inequality effect of economic opening using the quarterly time-series data and the ARDL (Autoregressive Distributed Lag) cointegration model for the period 1999-2016. The results of the analysis show that long-term trade liberalization after 1999 relaxes income inequality, but financial liberalization has no significant effect on income inequality, and direct investment exacerbates income inequality. In addition, economic growth and technological change have shown that inequality is intensifying, and the share of manufacturing employment is easing inequality. In the short run, most of the variables showed the same effects as those of the long run. However, the increasing proportion of imports to GDP deepened inequality in the short-run, and economic growth has different effect from the long-term one such as easing inequality. This implies that liberalization of trade should take into account the effect of short-term import’s effect, and indirect effects of technology and labor market changes.

한국에서의 성장과 빈곤, 불평등

정준호(Jeong, Jun Ho),전병유(Cheon, Byung You) 한국경제통상학회 2016 경제연구 Vol.34 No.2

본 연구는 한국에서 경제성장이 저소득층의 소득을 개선하는지를 평가하기 위해 성장탄력성을 앳킨슨의 일반평균(general means) 개념에 기초한 방법으로 추정하였다. 성장탄력성은 경제의 평균소득 1% 증가가 저소득층 소득을 몇 %를 높이는가를 나타낸다. 기존 성장탄력성 추정 방법론이 가지는 소득 구분 기준의 자의성 문제를 넘어서기 위해 Foster and Székely(2008)에서 처음 시도된 일반평균 기반의 성장탄력성 추정 방법론을 적용했다. 분석결과, 우리나라의 경우, 저소득층 소득이 단기적으로는 경기 변동에 탄력적으로 반응하지만, 경제성장의 효과는 오래 지속되지 않아, 장기적으로는 경제성장(평균소득증가)에 미치지 못하는 소득 수준으로 수렴하는 것으로 나타났다. 경제성장이 일시적으로는 저소득층의 소득을 높이지만 장기적으로는 더 낮은 소득 수준으로 회귀한다는 것이다. 통제변수 분석에서는, 고용률을 높이는 것이 저소득층 소득 개선에 가장 효과적이었고, 임시일용직 비율은 유의도는 낮았지만 부정적이었으며, 무역의존도 심화도 부정적이었다. 이는 성장 중심 정책에서도 분배적 고려가 필요하고, 저소득층 소득 개선에는 양질의 고용 기회 제공이 중요하다는 점을 시사한다. This study estimates growth elasticities based on the concept of general means of Atkinson(1970) to evaluate how much economic growth enhance income of lower-income group in Korea. The growth elasticity is the % increase of income of lower-income group following 1% increase of average income in the population. Like Foster and Székely(2008), we introduce the method of estimating growth elasticity based on general mean concept to overcome the arbitrariness of income standards used in previous studies. This is to give more weights to lower income groups. The result is that the income of lower-income group converges to lower level than the average income in the long-run although it responds more rapidly to changes of average income in the short-run. While their income more grows faster than the average income in the short-run, it regresses to lower level of income in the long-run. The employment rate is more effective in raising the income of lower-income group, while the ratio of foreign trade to national income is less effective. These imply that re-distribution should be considered even in growth policies, and creating good job opportunities to lower-income groups is very important

인공지능(AI)의 고용과 임금 효과

전병유 ( Byung-you Cheon ),정준호 ( Jun-ho Jeong ),장지연 ( Ji-yeun Chang ) 한국경제통상학회 2022 경제연구 Vol.40 No.1

기술변화의 노동시장 효과에 관한 기존 연구가 자동화, 디지털화, 또는 로봇이나 컴퓨터 도입의 노동시장 효과에 집중하였다면, 본 연구는 인공지능(Artificial Intelligence, AI)의 기술적 특성들의 고용과 임금 효과에 집중한다. AI응용기술(AI-apps)과 능력 변수들 사이의 연계표를 기초로 하여 직업별 인공지능노출도(AI Occupational Exposure, AIOE)를 도출하였다. 한국고용정보원의 『한국직업정보 재직자 조사』로 분석한 결과, AIOE는 학력, 임금 등과 높은 상관관계를 가지는 것을 확인했다. AIOE를 고용보험DB에 적용하여 AI의 고용과 임금 효과를 추정한 결과, AI는 고용증가에는 유의하나, 임금상승에는 유의하지 않았다. 그러나, AI의 임금 프리미엄은 유의하고 크게 나타났다. 이미지 관련 AI응용기술보다는 텍스트 관련 AI응용기술이 고용과 임금에 유의한 (+)의 효과를 가지는 것으로 나타났다. 학력과 임금 수준에 따른 계층별 추정 결과는 유의하지 않았다. 다만, AI의 임금프리미엄이 고학력, 고임금, 높은 지식수준 계층에서 유의했다. 한국의 경우, AI가 노동시장을 양극화하지는 않고 있지만, AI 임금프리미엄 효과가 고학력-고임금 계층에서 크다는 점에서, 향후 AI의 노동시장 양극화 가능성을 배제할 수는 없다고 전망된다. This study focuses on the employment and wage effects of the technological characteristics of AI. Recently, AI job effect research is conducted in a way that links the technical characteristics of AI to ‘task’ or ‘ability’ among job characteristics, or connects ‘patent’ information and job information. This study created AI Occupational Exposure (AIOE) by occupation based on the linking metrics between AI applications and ability variables. By applying AIOE to the Employment Insurance DB, we estimated the employment and wage effects of AI in the 2015-2019 region-occupation cell as an observation unit. The result is that AI significantly increases employment, but does not have a significant effect on wage increase. However, the wage premium of AI was significant and large. In particular, it was also found that textrelated AI-apps have a significant (+) effect on employment and wages while image-related AI-apps have not. Estimation was also made by class according to educational background, wage, and knowledge level. AI has a significant (+) effect on employment increase and wage increase in the low-education, low-middle-wage level. However, the wage premium of AI was found to be significant and high in the high educational and high wage level. Currently, AI technology in Korea does not act as a factor in deepening the polarization of the labor market, but since the wage premium effect of AI is clear and large in the high-education-high-wage class, it is judged that AI technology is likely to deepen the polarization of the labor market in the future.

자산과 소득불평등의 총수요효과와 성장체제

전병유(Cheon, Byung You),정준호(Jeong, Jun Ho) 강원대학교 사회과학연구원 2016 사회과학연구 Vol.55 No.1

이 글은 전형적인 포스트케인지언의 수요체제 모형에 자산과 부채의 동학, 그리고 개인(가구)소득 불평등을 추가하여 이들의 총수요 효과를 분석하였다. Bhaduri and Marglin(1990) 모형을 확장한 Stockhammer and Wildauer(2015) 모형을 활용하여, 1999년-2014년까지 한국경제의 수요체제를 분석하였다. 외환위기 이후 한국경제는 기존의 연구들과 마찬가지로 대외부분을 고려하더라도 임금주도성장체제의 특성을 가지는 것으로 나타났다. 다만, 노동소득분배율의 개선이 소비를 증대시키는 전형적인 포스트케인지언의 경로를 따르기보다는 노동절약적인 투자 확대와 이를 통한 수출의 확대라는 경로를 따르는 것으로 나타났다. Stockhammer and Wildauer(2015)의 분석 결과와는 달리, 한국에서는 부채주도성장의 증거는 미약한 것으로 나타났다. 소득불평등이 소비를 증가시키는 ‘소비의 낙수효과(expenditure cascades)’ 현상이 나타났지만, 소득불평등 악화에 따른 투자 감소 효과가 더 큰 것으로 나타나 소득불평등 악화의 총수요 효과는 부(-)의 값을 가지는 것으로 나타났다. This paper focuses on aggregate demand effects of asset-debt dynamics and household income inequality in the typical post-keynesian model of demand regime. It analyzed the demand regime of Korean economy between 1990-2014, using the model of Stockhammer and Wildauer (2015) with the enlargement of Bhaduri and Marglin(1990) model, The result is that while the Korean economy has also wage-led growth regime, it drives not consumption growth, but export growth through labor-saving technology adoption. The evidence of debt-driven growth is found to be very weak in Korea, which is different from the result of Stockhammer and Wildauer(2015). Although the higher income inequality does not has effects of increasing consumption(expenditure cascades), the effects of reducing investments is larger, which means the total demand effects of higher inequality is proved to be negative.

딥러닝기반 텍스트 분석을 통한 직업분류시스템 구축에 관한 연구

장지연(Jiyeun Chang),심지환(Jiwhan Sim),정준호(Jun Ho Jeong),전병유(Byung You Cheon) 한국진로창업경영학회 2022 한국진로창업경영학회지 Vol.6 No.4

본 연구의 목적은 온라인구인공고 텍스트 데이터를 활용하여 해당 일자리의 직종을 판별하는 분류모델을 생성해 평가하는 것이다. 워크넷 온라인구인공고(OJPs) 텍스트 자료에 딥러닝 기계학습 기법을 적용하여 자동으로 직업을 판별하는 것이다. 텍스트 자동 분류를 위한 기계학습 기법이 규칙기반 모델에서 인공신경망 모델로 전환하는 연구 흐름을 반영하고, 대규모의 온라인구인공고 자료와 텍스트의 문맥적 의미를 잘 다룰 수 있다는 점을 고려하여, 인공신경망의 최신 모델인 Bi-LSTM과 KoBERT 모델을 적용하였다. 1999-2021년 간의 워크넷 구인공고 데이터 800만 개에 모델을 적용한 결과, 0.62-0.82 정도의 매칭 정확도를 달성했다. 특히, 직무 기술(job description)이 특수하고 정확한 전문직에서 높은 정확도를 달성했다. The purpose of this study is to create a classification model that can identify the type of job by using online job posting text data and evaluate the performance of the model. By applying the latest deep learning machine learning method to Work-Net online job postings(OJPs) text data, it is to automatically determine the occupat ional code of the OJPs. Considering the research trends shifting from a rule-based model to an artificial neural network model. and the merit of handling large-scale online job posting materials and the contextual meaning of text well. the latest models of artificial neural networks. Bi-LSTM and KoBERT models, were applied. As a result of applying the model to 8 million text data of employment insurance Work-Net job posting data from 1999 to 2001 . matching accuracy of 0.62 to 0.82 was achieved. The result is not very high performance. but it is generally judged to be a model that can determine the occupation. In particular. high accuracy was achieved in professions where job descriptions were specific and precise. Although it is not yet perfect for practical use, it is expected that the performance of the automatic occupational classification system will improve in the future when recruitment practices into the job-type labor market change and more precise data pre-processing and model applications are made.