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전문가 회의 결과 (19.07 이후)

연구원소식

Heterogeneity and Gross Worker Flows

  • 작성일2022/05/04
  • 분류국제거시분과
  • 조회수299

 

I. 개 요

 

1. 제목 : Heterogeneity and Gross Worker Flows

2. 일시 : 2022. 3. 3. (12:15~13:45)

3. 장소 : KIEP 413호 회의실

4. 발표자 :

- 문외솔 (서울여자대학교, 교수)

5. 참석자

성 명

소 속

직 책

참석사유 및 역할

[위 촉]

곽노선

서강대학교

교수

토론

2

김영세

성균관대학교

교수

토론

3

김진일

고려대학교

교수

토론

4

김형석

KAIST

교수

토론

5

박철범

고려대학교

교수

토론

6

송재은

단국대학교

교수

토론

7

신관호

고려대학교

교수

토론

8

양두용

경희대학교

교수

토론

9

이우헌

경희대학교

교수

토론

10

이윤수

서강대학교

교수

토론

11

이철인

서울대학교

교수

토론

12

정용승

경희대학교

교수

토론

13

최상엽

연세대학교

교수

토론

- 원외 참석자

성 명

소 속

직 책

참석사유 및 역할

[비위촉]

문외솔

서울여자대학교

교수

발표 및 토론

강신혁

한국노동연구원

박사

토론

고동환

정보통신정책연구원

박사

토론

김경훈

홍익대학교

교수

토론

김선빈

연세대학교

교수

토론

김윤정

서강대학교

교수

토론

박광용

한국은행

박사

토론

송승주

한국은행

박사

토론

신원문

세종대학교

교수

토론

10

엄상민

경희대학교

교수

토론

11

유동훈

오사카대학 사회경제연구소

교수

토론

12

이수련

중앙대학교

교수

토론

13

이승덕

성균관대학교

교수

토론

14

전영준

한양대학교

교수

토론

15

최경욱

서울시립대학교

교수

토론

16

최봉석

국민대학교

교수

토론

17

편주현

고려대학교

교수

토론

18

허준영

서강대학교

교수

토론

19

홍기석

이화여대

교수

토론


 

성 명

소 속

직 책

참석사유 및 역할

1

윤상하

국제거시금융실

부연구위원

회의주관 및 토론

2

김효상

국제거시금융실

팀장

[분과 간사] 토론

3

안성배

국제거시금융실

실장

[연구회 간사] 토론

- KIEP 참석자

 

 

II. 주요 논의 사항

 

1) 발제내용

 

본 연구는 Krusell, Mukoyama, Rogerson and Sahin (2017) 모형(이하 KMRS 모형)을 확장하여 SIPP(Survey of Income and Program Participation) 데이터의 여러 노동자 특성을 재현(replicate)하는 것을 목적으로 함.

 

- KMRS 모형에 노동의 비효용(labor disutility)과 시장 생산성(market productivity)에 사전적 이질성(ex-ante heterogeneity)을 부여하여 차별성을 둠.

 

SIPP 데이터에 나타난 노동자의 여러 특성 중 특징적인 것은 다음과 같음.

 

- 조사 기간 30개월 동안 응답자의 고용률(피고용인의 전체 시간 가운데 고용되었던 기간의 비율)01 근처에서 두 개의 피크를 보임.

 

- 같은 기간 비경제활동(Out of Labor Force, OLF) 비율도 마찬가지로 두 개의 피크를 보임.

 

KMRS 모형은 앞서 제시된 SIPP 데이터의 특징을 재현하지 못함.

 

- KMRS 모형을 이용하면, gross worker flows는 재현되지만 균형실업률이 SIPP 데이터에 비해 높고, 고용률과 비경제활동률 또한 bi-modal로 나타나지 않음.

 

- 반면 시장 생산성과 여가에 대한 사전적 이질성을 도입한 확장된 모형의 경우 KMRS에 비해 개선되었으며, 고용률과 비경제활동률도 bi-modal로 재현됨.

 

2) 토론 내용

 

SIPP 데이터의 한계에 대한 논의

 

- SIPP 패널의 경우 비단 저소득층 뿐 아니라 전체 샘플에 걸쳐 대체율이 30% 안팎에 이름.

 

- 또한 응답자들이 예를 들어 푸드스탬프 프로그램의 적용을 받게 되거나 더 이상 혜택을 받지 않을 때에 대한 응답을 해당 기간이 아닌 그 보다 이전의 인터뷰에서 밝히는 경우가 흔하여 seam effect가 존재

 

이론적 차원에서 SIPP 데이터가 의미하는 바에 대한 논의

 

- 아무래도 저소득층이 over-sampling이 되어있기 때문에, 한계소비성향(MPC, marginal propensity to consume)이 높게 나타날 수밖에 없으므로 KMRS 모형이 맞지 않는 이유가 거기에 있지 않을까 함.

 

- KMRS 모형에 생산성과 여가에 대한 사전적 이질성을 부여하는 것도 하나의 해결 방법이 될 수 있으나, 차입제약(borrowing constraint)이나 hand-to-mouth를 도입하는 것도 모형의 fit을 높이는 하나의 방식이 될 수 있어 보임.

 

저소득층 지원 정책에 관한 논의

 

- 비경제활동인구의 경우 정부의 지원 프로그램을 받는 계층과 중첩될 수 있음.

 

- 실업급여(Unemployment insurance)의 효과를 모형에서 거두었을 때 고용율과 비경제활동율의 분포가 어떻게 봐뀌는지 살펴보는 것도 의미있는 작업이 될 것임. 

첨부파일
  • pdf 첨부파일 [발표자료] Heterogeneity and Gross Worker Flows.pdf (628.56KB / 다운로드 34회) 다운로드

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