간행물

한국금융연구원> KIF 연구보고서

KIF 연구보고서 update

  • : 한국금융연구원
  • : 사회과학분야  >  경제학
  • :
  • :
  • : 연속간행물
  • : 기타
  • :
  • :
  • :

수록정보
2019권2호(2019) |수록논문 수 : 1
간행물 제목
2019권2호(2019년) 수록논문
권호별 수록 논문
| | | |

1연령 프레임 효과로 인한 취업자 증감 지표의 착시 현상

저자 : 송민기

발행기관 : 한국금융연구원 간행물 : KIF 연구보고서 2019권 2호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 1-86 (86 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

키워드 보기
초록보기

Ⅰ. 논의의 배경
▣ 2018년은 고용 상황에 대한 관심과 우려가 유독 높았는데, 특히 큰 감소폭을 기록한 40대 취업자 증감 지표가 고용 상황 부진의 근거로 광범위하게 인용되었음.
ㆍ2018년 말 기준 40대 취업자 증감 지표는 글로벌 금융위기를 포함한 2000년 이후 모든 기간 중에서 가장 큰 감소폭을 기록
ㆍ이에 따라 40대 취업자 관련 언론 기사 건수가 이전 대비 두배가 넘는 수준까지 증가하는 등 우려가 고조되었음.
▣ 그러나 취업자 증감 지표에는 연령 프레임 효과(age frame effect)가 항상 반영되어 있기 때문에 40대 취업자 감소폭을 실직 규모와 동일한 것으로 간주하는 기계적인 해석에는 오류의 위험이 존재
ㆍ40대 취업자 증감 지표는 연령 프레임을 40~49세로 고정시키고 취업자 수를 집계한 후 전년대비 증감을 통해 계산하게 됨.
ㆍ이러한 경우 해가 바뀌면서 40세가 된 연령층이 40대 연령 프레임으로 신규 유입되는 한편, 기존 49세였던 연령층은 50세가 되면서 40대 취업자를 집계할 때 제외됨.
ㆍ이와 같은 연령 프레임으로부터의 취업자 유출입 규모 간 차이도 40대 취업자 증감 지표에 반영되어 있기 때문에 지표상의 모든 변동을 고용 상황 변동과 동일한 것으로 해석할 수는 없음.
▣ 취업자 증감 지표에 영향을 미치는 연령 프레임 효과의 실제 규모와 방향은 매 시점마다 각 연령층에 대해 직접 분석해보지 않고서는 파악할 수 없는 실증적 차원의 문제임.
ㆍ연령 프레임 효과는 취업자가 연령별로 분포된 구체적인 형태에 의해 결정되기 때문에 한 시점에서도 연령층마다 다를 수 있음.
ㆍ또한, 동일한 연령층이라도 시간에 따라 연령별 취업자 분포의 형태가 변하면서 연령 프레임 효과의 규모와 방향이 바뀔 수 있음.
▣ 이에 본 연구는 경제활동인구조사 원자료 분석을 통해 주요 연령층 연령 프레임 효과의 실제 규모와 방향을 확인하고, 이로 인한 취업자 증감 지표의 착시 현상이 존재하는지 실증 분석하고자 함.
Ⅱ. 핵심노동연령층에서의 연령 프레임 효과
▣ 실증 분석 결과 연령 프레임 효과는 주요 연령층 취업자 증감 지표의 추세뿐만 아니라 증감 여부까지도 좌우할 만큼 규모가 상당한 것으로 확인됨.
ㆍ단적인 예로, 40대의 경우 2018년 말 기준 취업자 증감 지표가 △13.5만 명의 감소폭을 기록한 것은 △14.1만 명 규모의 연령 프레임 효과에서 기인
ㆍ30대 취업자 증감 지표가 2018년 말 기준 △10.3만 명의 감소폭을 기록한 것 역시 △11.3만 명 규모의 연령 프레임 효과에서 기인
ㆍ25~54세 핵심노동연령층에서 2018년 말 기준 취업자 증감 지표가 △7만 명의 감소폭을 기록한 것도 △18만 명 규모의 연령 프레임 효과에서 기인
▣ 이에 따라 연령별 취업자 증감 지표가 정작 해당 연령층 대부분의 연령집단에서 발생한 취업자 증감을 충실하게 반영하지 못하는 착시 현상이 발생하는 것으로 확인됨.
ㆍ2018년 말 인구 기준 40대의 91.3%를 차지한 연령집단에서는 취업자 증감 지표가 전년대비 6천 명 증가한 것으로 집계되었으나, 40대 취업자 증감 지표는 연령 프레임 효과로 인해 13만 5천 명 감소한 것처럼 집계되었음.
ㆍ2018년 말 인구 기준 30대의 91.9%를 차지한 연령집단에서는 취업자 증감 지표가 전년대비 1만 1천 명 증가한 것으로 집계되었으나, 연령 프레임 효과로 인해 30대 취업자 증감지표는 10만 3천 명 감소한 것처럼 집계되는 착시 현상이 발생
ㆍ2018년 말 인구 기준 핵심노동연령층의 96.9%를 차지한 연령집단에서는 취업자 증감 지표가 전년대비 11만 명의 증가폭을 기록하였으나, 취업자 증감 지표는 7만 명 감소한 것처럼 집계되어 심각한 괴리가 확인됨.
▣ 본 연구에서는 연령 프레임 효과의 규모를 다섯 가지의 해석 가능한 요인으로 분해 분석할 수 있는 이론적 틀도 제시
① 연령 프레임으로 유입되거나 유출되는 두 연령층의 인구차이는 저출산·고령화와 같은 인구 구조적 특징을 반영
② 연령 프레임으로 유입되거나 유출되는 두 연령층의 고용률 차이는 은퇴 및 고용 시장 진입 시기 등 경제 구조적 특징을 반영
③ 연령 프레임으로 유입되는 연령층의 인구 변동은 고령층에서의 사망이나 청년층에서의 군 입대 및 제대 등 구조적 요인을 반영
④ 연령 프레임으로 유입되는 연령층의 고용률 변동은 은퇴 및 고용 시장 진입 등 경제 구조적 요인도 반영하지만 경기 변동에 따른 고용 상황 변화도 함께 반영하는 요인에 해당됨.
⑤ 연령 프레임으로 유입되는 연령층의 인구-고용률 변동 교차항은 인구 변동과 고용률 변동이 복합적으로 작용한 결과를 반영
▣ 이와 같은 이론적 틀을 기반으로 연령 프레임 효과에 대한 실증적 분해 분석을 수행한 결과 연령 프레임 효과는 주로 우리 나라의 경제·인구 구조적 특징에서 기인하는 것으로 확인됨.
ㆍ30·40대 및 핵심노동연령층 전반에서 연령 프레임 효과를 유발하는 가장 주된 요인은 연령 프레임 유출입 연령층의 인구 차이인 것으로 확인됨.
ㆍ연령 프레임 유출입 연령층의 고용률 차이도 30대(2010년 이전)와 핵심노동연령층(2009년 이후)을 중심으로 연령 프레임 효과에 상당 폭 기여한 것으로 확인됨.
ㆍ이에 반해, 연령 프레임으로 신규 유입된 연령층의 인구 변동 및 인구-고용률 변동 교차항의 규모는 전 기간과 모든 연령층에서 제한적이었던 것으로 확인됨.
▣ 경제·인구 구조적 특징에서 주로 기인하는 연령 프레임 효과가 취업자 증감 지표를 좌우하는 것은 착시 현상으로 해석될 수 있음.
ㆍ취업자 증감 지표를 집계하는 주된 목적 중의 하나는 고용 상황 변동을 반영하기 위한 것임.
ㆍ이와 달리 연령 프레임 효과는 고용 상황 변동을 반영하기보다는 경제·인구 구조적 특징에서 주로 기인하는 것으로 확인됨.
ㆍ이러한 연령 프레임 효과가 취업자 증감 지표를 좌우할 경우에는 지표 값이 실제 고용 상황 변동을 반영하지 못하고 괴리됨.
▣ 착시 현상이 빈번하게 나타나는 취업자 증감 지표는 각 연령 층의 고용 상황을 판단하기 위한 근거가 되기에는 명확한 한계가 존재
ㆍ예를 들어, 40대 취업자 증감 지표는 2003년, 2006년 및 2013년에 각각 +14만 명, +13.5만 명 및 +12.7만 명으로 유사하였고, 이를 근거로만 판단하면 고용 상황 역시 유사했다는 결론이 도출됨.
ㆍ그러나 연령 프레임 효과를 제외한 취업자 증감은 각각 △7.5만명, +8만 명 및 +14.8만 명으로 현격한 편차를 보였기 때문에 고용 상황이 유사했다는 결론은 오판의 개연성이 높음.
ㆍ또 다른 사례로, 40대 취업자 증감 지표를 근거로만 판단하면 +30만 명을 기록했던 2000년의 고용 상황이 그 이후 모든 기간에 비해 가장 좋았다는 결론이 도출되나, +30만 명 전부가 연령 프레임 효과에서 기인했기 때문에 이는 오판의 개연성이 높음.
Ⅲ. 고령층에서의 연령 프레임 유사효과
▣ 고령층에서는 경기 변동과는 별개로 단지 연령이 증가함에 따라 고용률이 하락하는 특유의 현상이 발견되며, 이로 인한 55세 이상 취업자 감소폭은 고령 인구 규모와 함께 증가하는 추세임.
ㆍNadaraya-Watson 비모수 방법론을 통해 연로에 따른 고용률 하락폭을 추정한 결과 정년 연령 근방에서 하락폭이 더 크게 추정되는 등 우리나라의 은퇴 관련 현황과 부합하는 것으로 나타남.
ㆍ이러한 추정 결과로부터 계산된 55세 이상 취업자 감소폭은 2000년에는 △16.5만 명이었으나, 55세 이상 인구 증가에 따라 지속적으로 확대되어 2018년에는 △32.8만 명 수준에 이르렀음.
▣ 연로에 따른 55세 이상 취업자 감소폭과 55세 취업자 유입 규모의 상대적인 차이를 55세 이상 연령층에서의 연령 프레임 유사효과(pseudo age frame effect)로 정의할 수 있음.
ㆍ55세 이상 연령 프레임으로 유입되는 55세 취업자 규모는 인구 구조로 인해 2007년을 기점으로 빠르게 증가한 후 2015년을 기점으로 다시 완만하게 축소되고 있는 모습을 나타냄.
ㆍ이러한 55세 취업자 유입 규모와 연로에 따른 55세 이상 취업자 감소폭 모두 경제·인구 구조적 요인에 해당되는 지표임.
ㆍ두 지표 간의 차이로 정의되는 연령 프레임 유사효과는 경기 변동에 따른 고용 상황 변화와는 별개로 55세 이상 취업자 증감 지표에 영향을 미치는 경제·인구 구조적 요인을 반영함.
▣ 추정된 연령 프레임 유사효과의 추이는 55세 이상 취업자 증감 지표 추이에서 발견되는 주요 특징을 대부분 설명할 만큼 밀접한 연관성이 존재하는 것으로 확인됨.
ㆍ55세 이상 취업자 증감 지표의 추이는 2010년부터 증가폭이 확대되다가 2015년을 기점으로 축소 반전되었는데, 이와 같은 특징들이 연령 프레임 유사효과의 추이에서도 동일하게 발견됨.
ㆍ또한, 2010년 이후 모든 기간의 55세 이상 취업자 증감 지표 값이 연령 프레임 유사효과 추정치의 95% 신뢰구간 안에 포함 될 만큼 두 지표는 규모 측면에서도 밀접한 연관성을 나타냄.
▣ 이와 같은 분석 결과는 고령층 취업자 증감 지표 역시 고용 상황 변동을 충실하게 반영하기보다는 주로 경제·인구 구조적 요인에 의해 그 추이가 좌우된다는 사실을 의미함.
Ⅳ. 결론 및 시사점
▣ 연령 프레임 효과로 인한 착시 현상이 빈번하게 나타나는 취업자 증감 지표는 각 연령층의 고용 상황을 판단하기 위한 근거가 되기에는 명확한 한계가 존재
ㆍ이론적·실증적 분해 분석의 결과 연령 프레임 효과는 고용 상황 변동을 반영하기보다는 경제·인구 구조적 특징에서 주로 기인하는 것으로 확인됨.
ㆍ이러한 연령 프레임 효과 때문에 취업자 증감 지표가 실제 고용 상황과는 큰 폭으로 괴리되는 착시 현상이 빈번하게 나타남.
ㆍ이에 따라 연령별 취업자 증감 지표만으로는 정확한 고용 상황 파악이 가능하지 않은 것으로 판단됨.
▣ 본 연구를 계기로 고용 지표 해석 패러다임의 근본적인 전환이 요구되며, 향후 정확한 고용 상황 판단이 가능하도록 개선된 지표와 분석 체계의 정립이 필요
ㆍ저출산·고령화가 고용 지표에 미치는 영향을 보다 진지하게 인식하는 한편, 인구 구조 변화에 대해서도 강건성을 지니는 대안적인 고용 지표와 분석 체계의 정립이 요구됨.
ㆍ연령 프레임을 고정시키는 대신 동년출생집단(cohort)에 초점을 맞추어 생애주기에 따른 취업자 추이를 분석하는 접근 방식이 유용한 대안이 될 수 있음.

1

내가 찾은 최근 검색어

최근 열람 자료

맞춤 논문

보관함

내 보관함
공유한 보관함

1:1문의

닫기