연구원소식
전문가 회의 결과 (19.07 이후)
Heterogeneity and Gross Worker Flows
- 작성일2022/05/04
- 분류국제거시분과
- 조회수2,940
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] | ||||
1 | 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] | ||||
1 | 문외솔 | 서울여자대학교 | 교수 | 발표 및 토론 |
2 | 강신혁 | 한국노동연구원 | 박사 | 토론 |
3 | 고동환 | 정보통신정책연구원 | 박사 | 토론 |
4 | 김경훈 | 홍익대학교 | 교수 | 토론 |
5 | 김선빈 | 연세대학교 | 교수 | 토론 |
6 | 김윤정 | 서강대학교 | 교수 | 토론 |
7 | 박광용 | 한국은행 | 박사 | 토론 |
8 | 송승주 | 한국은행 | 박사 | 토론 |
9 | 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)이 0과 1 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.
-
[발표자료] Heterogeneity and Gross Worker Flows.pdf (628.56KB / 다운로드 385회)다운로드
콘텐츠 만족도 조사
이 페이지에서 제공하는 정보에 대하여 만족하십니까?