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연구보고서 노동소득분배 결정요인 분석과 정책적 시사점 경제통합, 노동시장

저자 백예인, 한민수, 김원기, 김현석 발간번호 22-03 자료언어 Korean 발간일 2022.12.30

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전 세계적으로 노동소득분배율이 감소하는 추세가 발견되면서 그 원인에 대한 다양한 가설이 연구되었다. 이러한 노동소득분배율의 감소는 소득불평등의 심화로 연결될 수 있으므로 불평등의 주요 지표 중 하나로 이용됐다. 노동자 계급 안에서도 저숙련 노동자가 노동소득분배율 감소의 영향을 크게 받을 수 있으며, 자영업자를 포함한 저소득층의 주요 소득원은 노동소득이기 때문이다. 본 연구는 여러 불평등 지표 중 노동소득분배율 변화의 주요 요인에 대해서 분석한다. 로봇도입에 따른 자동화, ICT의 발전, 4차 산업혁명 등의 노동절약적 기술 변화가 노동시장을 변화시킬 것으로 예상됨에 따라 이러한 기술 변화의 영향을 분석하여 정책적 대응 방향을 제시하고자 한다. 

본 연구는 크게 네 부분으로 구성되어 있다. 제2장에서는 최근까지의 우리나라 노동소득분배율 추이를 추정하고 그 구성요소의 변화를 함께 살펴보았다. 우선 자영업자 노동소득과 관련하여 기존 연구에서 제안된 여러 측정 방법을 거시데이터에 적용하였으며, 보완적으로 기업 단위의 미시데이터를 활용해 노동소득분배율을 별도로 추정하였다. 분석 결과, 우리나라 노동소득분배율의 수준과 추세는 자영업자 노동소득의 포함 여부에 따라 크게 달라지는 것으로 나타났다. 비자영업 부문의 노동소득분배율은 외환위기 이후 상승해왔지만, 자영업자 노동소득을 포괄한 노동소득분배율 추정치는 1990년대 중반부터 금융위기 당시까지 하락하는 추세를 보였다. 이러한 차이는 자영업자 영업잉여가 피용자보수에 비해 상대적으로 정체되어 있었기 때문으로 판단된다. 한편 노동소득분배율의 연도별 변화는 노동소득(피용자보수 및 자영업자 영업잉여)보다는 자본소득의 단기적 변동에 기인하는 것으로 분석되었다. 특히 자본소득을 명시적으로 살펴본 기업 단위 통계자료에서 영업손익의 변동이 노동소득분배율의 시기별 변화와 산업 간 차이의 주요 요인임을 확인할 수 있었다. 마지막으로, 다양한 국제기구 통계를 활용하여 국가 간 비교를 수행하였다. 우리나라의 전체 노동소득분배율은 높지만, 자영업자 고용 비중의 감소로 다른 국가와의 격차가 줄어들고 있으며 자영업 부문 제외 시에는 상대적으로 낮은 편임을 알 수 있었다. 

제3장에서는 기존 연구에서 노동소득분배율 변화의 결정요인으로 제시한 기술 변화, 세계화, 인구와 교육 등의 지표들이 예측변수로서 의미가 있는지 살펴본다. 머신러닝 방법론 중 하나인 회귀트리를 이용하여 노동소득분배율 예측모형을 추정하여 예측력을 가진 변수들을 구했다. 선진국-신흥국 그룹 및 선진국 개별 국가의 회귀트리 예측모형을 분석한 결과 세 가지 사실을 확인할 수 있었다. 첫째, 선진국 6개국의 기업 부문 노동소득분배율 예측모형에서는 인적자본과 투자재의 상대가격이 가장 중요한 것으로 나타났다. 또한 인적자본과 투자재 가격의 비선형 관계가 노동소득분배율 예측에 중요할 수 있음이 나타났다. 둘째, 선진국-신흥국 그룹을 비교하면 선진국에서는 인적자본과 교육이, 신흥국에서는 인구구조 변화와 ICT 발전이 노동소득분배율 예측에 중요한 역할을 한다. 셋째, 선진국 8개국 중 5개국에서 인적자본이 중요하며, ICT 변화의 기여도는 국가 간에 차이가 있음이 나타났다. 종합하면, 인적자본과 교육은 노동소득분배율 변화의 중요한 결정요인일 뿐 아니라 예측변수이며, ICT 변화 등의 기술 변화 역시 선진국과 신흥국에서 공통으로 중요한 예측변수인 것으로 나타났다. 

제4장에서는 로봇도입이 노동시장에 미치는 영향을 살펴보기 위해 두 가지 데이터를 이용하여 실증분석을 수행하였다. 첫 번째로 KLEMS와 국제로봇연맹의 국가-산업별 데이터를 연결하여 17개국의 15개 산업군에 대한 다양한 패널분석모형을 통해 로봇의 도입이 노동소득분배율과 노동생산성에 미치는 영향을 분석했다. 두 번째로 우리나라 통계청의 기업활동조사 데이터와 패널모형을 통해 로봇 및 AI를 포함한 4차 산업기술이 개별 기업의 노동소득분배율 및 노동생산성에 미치는 영향을 분석했다. 분석 결과, 로봇의 도입은 노동소득분배율을 낮추는 방향으로 작동한다는 것이 두 가지 데이터에서 공통적으로 나타났다. 또한 로봇의 도입이 증가하면 노동생산성이 향상하는 경향을 보여 로봇 및 AI 기술의 활용이 노동생산성에는 긍정적인 영향을 미친다고 볼 수 있다. 기존 연구에서 논의한 바와 같이 로봇도입은 노동을 대체하여 고용을 감소시키는 효과(대체효과)와 생산비용을 낮추어 생산성을 향상하고 고용이 증대되는 효과(생산성 효과) 등 상반된 효과가 동시에 작용할 수 있다. 제4장의 결과에 따르면 로봇의 도입이 노동생산성을 향상시킨다는 점은 기존의 이론모형과 일치하며, 노동소득분배율이 감소한다는 결과는 생산성 효과가 대체효과보다 작을 수 있다는 점을 시사한다. 

제5장에서는 앞의 연구 결과를 바탕으로 변화된 기술환경에서 기업이 필요로 하는 인적자본의 확충을 뒷받침하는 노동·교육·산업의 정책 방향을 제시한다. 본 연구의 실증분석 결과에 의하면 기술 진보에 따른 이익이 고숙련 노동자 집단에게만 집중되고 있으며, 저학력·비숙련 노동자의 일자리 감소로 이어질 수 있다. 따라서 기술 변화에 대응하여 노동이 신속하게 재배치될 수 있도록 하는 제도적 노력이 필요하며, 이를 위한 세 가지 정책 방향을 제시한다. 첫째, 기업의 기술 도입에 노동자가 대응할 수 있도록 직업훈련과 평생학습 제도를 검토하고 필요하다면 개선해야 한다. 둘째, 튼튼한 사회안전망을 유지하면서 노동시장의 유연성과 기업 부문의 역동성을 제고하기 위한 노력은 계속되어야 한다. 마지막으로, 이러한 정책방향이 제대로 구현되기 위한 정부의 전반적인 거버넌스에 대해서도 점검할 필요가 있다. 
The global decline of labor income share has spurred numerous studies investigating the cause of its drop. As decrease in labor share might imply aggravating income inequality, it has been used as one of the main indicators of inequality. Not only is labor income the main source of income for low-income class including the self-employed, but its decline could disproportionately affect low-skilled workers within wage earners. This study analyzes the determinants of the changes in labor share. As technological changes such as adoption of robots, advancements in ICT and the Fourth Industrial Revolution are expected to alter the labor market, we analyze the impact of such technical changes on labor share and derive policy implications.   

This study mainly consists of four parts. In Chapter 2, we estimated the trend of Korea’s labor income share and examined changes in its components. We addressed the measurement issue of income for the self-employed in two ways. First, we applied various methods proposed in previous studies to macro data and analyzed the adjusted series. Second, we separately estimated labor share using firm-level micro data in which measurement issues do not arise. Main takeaways from these analyses are summarized as follows. First, the level and trend of the labor share in Korea changes greatly when we adjust for the earnings from the self- employed. Most importantly, unlike the traditional measure of labor share, the adjusted series exhibit a downward trend from the mid-1990s to the period of global financial crisis. The difference arises due to relatively stagnant operating surplus of private unincorporated enterprises (OSPUE) compared to rising total employee compensation. Second, short-term changes in labor share are mainly attributed to fluctuations in capital income rather than components of labor income (employee compensation and OSPUE). In particular, fluctuations in net operating profit drive variations in the labor share across time and industries. Third, statistics from various international organizations show that Korea’s overall labor income share has been relatively higher than those of other countries, but the gap is narrowing due to declining share of self-employed workers.

In Chapter 3, we examine whether the determinants of labor share suggested in previous studies such as technological change, globalization, population and education indicators are meaningful as predictors. We estimate a regression tree model, which is a machine learning method, for forecasting labor share and obtain variables with predictive power. There are three main takeaways as a result of analyzing the regression tree model of developed and emerging countries. First, in forecasting the labor share in the corporate sector in six developed countries, human capital and the relative price of investment goods are found to be the most important. In addition, the non-linear relationship between human capital and the relative price of investment goods can be important in predicting the labor share. Second, human capital and education are important in predicting the labor share in developed countries, whereas demographic change and ICT development play a key role in emerging countries. Third, human capital is important in 5 out of 8 developed countries, and the importance of ICT change varies across countries. In short, it was found that human capital and education are important not only as determinants, but also as predictors of the changes in labor share. In addition, changes in technology, such as ICT, are also important predictors in both advanced and emerging countries.

In Chapter 4, we examine the impact of robots on the labor market by conducting empirical analyses with two different data sets. The first analysis estimates the effect of robots on labor share and labor productivity using panel regression on industry-country level data. We merge data from KLEMS and the International Federation of Robots (IFR) to obtain data of 15 industries from 17 countries. The second analysis studies the impact of the 4th industrial revolution, including the adoption of robots and AI, on labor share and labor productivity at the firm level. We apply panel regression using Survey of Business Activities from Statistics Korea. The results from both data sets show that the introduction of robots lowers the labor share. Also, as robot adoption increases, labor productivity tends to improve. Previous studies suggest that the introduction of robots may reduce employment by replacing labor (substitution effect) but also increase employment and productivity by lowering production costs (productivity effect). Our findings of improvement in labor productivity and decline of labor share are consistent with these observations, and suggest that the substitution effect might be stronger than the productivity effect.

Based on the results from previous chapters, Chapter 5 discusses policy implications along dimensions of labor, education, and industry. The policy measures are focused on supporting the acquisition and management of human capital in a rapidly shifting technological environment. According to our empirical analyses, technological progress tends to benefit primarily high-skilled workers, while resulting in job losses for low-skilled workers. This calls for timely reallocation of labor in response to technological change at institutional level, so we suggest three policy directions. First, vocational training and lifelong education system improved so that workers can adapt to new environment at the workplace. Second, it is necessary to continue enhancing labor market flexibility and the dynamism of the corporate sector while maintaining a strong social safety net. Lastly, it is also important to check the overall governance of the administrative and legal system for proper implementation of these policies.

국문요약

제1장 서론
1. 연구의 배경과 목적
2. 연구의 내용과 구성

제2장 우리나라의 노동소득분배율 추이
1. 서론
2. 노동소득분배율의 측정
3. 우리나라의 노동소득분배율 추이
4. 국제기구 통계를 활용한 노동소득분배율
5. 소결

제3장 노동소득분배율 결정요인의 예측력 평가
1. 서론
2. 예측모형과 데이터
3. 예측모형 분석 결과
4. 소결

제4장 로봇도입과 노동소득분배율
1. 서론
2. 계량분석방법 및 데이터
3. 추정 결과
4. 시사점 및 소결

제5장 요약 및 정책적 시사점
1. 요약
2. 정책적 시사점

참고문헌

부록
Executive Summary

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