디지털경제와 일자리창출

Abstract

본 연구는 일자리변동의 특성, 일자리변동과 경기변동의 관계, 일자리변동과 노동이동의 관계를 사업체 및 종업원 패널 자료의 구축을 통해서 분석하였다. 본 연구의 핵심적인 연구결과는 우리나라에서도 일자리창출 및 소멸의 규모가 대단히 크고, 피용자의 노동이동 결정요인 중에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다는 점이고, 이러한 사실은 정보통신산업 부문에서 더욱 뚜렷하게 나타나고 있다는 점이다. 우선, 제1장에서는 정보통신산업에서의 일자리 규모 자체가 크게 확대되고 있다는 점을 확인하였다. 우리나라에서 정보통신산업 부문은 일자리창출에 매우 중요한 부문으로 등장하고 있다. 정보통신서비스업의 취업자증가율은 1993년 이후 매년 거의 10% 전후를 넘나들고 있고, 서비스업에서 정보통신서비스업의 비중도 1993년 8.32%에서 2001년 10.3%로 증가하였다. 제조업에서도 정보통신제조업의 일자리 비중은 1993년 1.43%에서 2001년 2.94%로 증가하였다. 또한, 제1장에서는 일자리변동의 연구 의의에 대해서 서술하고 있다. 일자리변동(일자리창출과 소멸)에 대한 연구는 1990년대에 이르러 사업체 및 기업 수준의 미시 패널자료가 축적되어 학술적으로 이용가능해지면서 새롭게 떠오른 연구 분야로서 노동시장 연구와 고용정책뿐만 아니라 거시경제 이론과 거시경제정책에 대해서 많은 정책적 시사점을 가진다. 제2장에서는 우리나라의 경우 1981년∼2000년간의 [광공업통계조사]를 통해 5인 이상 사업체에 대한 패널자료를 구축하여 일자리변동에 관한 기본적인 분석을 시도하였다. 분석 결과를 요약하자면 다음과 같다. 첫째, 1982년부터 2000년 사이 평균적으로 일자리창출률은 9.75, 일자리소멸률은 10.33으로 대략 매년 100개의 일자리 중 10개의 일자리가 새로 창출되고 10개의 일자리가 소멸되어 100개 중 20개의 일자리가 재배치되었다. 이러한 일자리변동의 수준은 국제적으로 비교할 때 선진국 평균과 크게 차이가 없다. 둘째, 창출된 일자리의 지속률을 살펴보면 1년 지속률의 경우 56.63, 2년 지속률은 40.07에 불과하다. 이에 비해 소멸된 일자리는 1년 후 지속률이 80.27, 2년 후 지속률이 72.95에 이른다. 우리나라의 일자리변동의 지속률은 선진국과 비교할 때 소멸 지속률의 경우 유사하지만 창출 지속률은 상당히 떨어지는 것으로 나타났다. 셋째, 창출되거나 소멸된 일자리의 75%가 대규모의 고용변동의 결과라는 점에서 일자리변동의 집중성이 높은 수준이었음을 알 수 있다. 미국과 비교할 때도 일자리변동의 집중성은 높은 편이다. 넷째, 일자리변동은 사업체 특성에 따라 다른 양상을 보인다. 사업체 규모가 크고 사업체의 수명(업력)이 길수록 일자리창출률과 소멸률, 일자리재배 치율은 낮아진다. 또한 임금률이 높고 노동생산성이 높을수록 일자리변동률의 수준은 낮아진다. 다른 사업체 특성이 미치는 영향을 통제해도 이러한 특성이 관찰되는지를 회귀분석을 통해 검토한 결과 여전히 이러한 사업체 특성에 따른 일자리변동의 패턴이 유지되는 것으로 나타났다. 다섯째, 일자리변동은 산업별로 차이를 나타낸다. 예를 들어 사무계산기계산업은 아주 높은 일자리변동을 기록한 데 비해 제1차 금속산업과 자동차, 기타운송장비산업은 낮은 수준의 일자리변동을 보여주었다. 산업별 일자리변동의 차이는 산업을 구성하는 사업체 특성의 차이를 상당 정도 반영하고 있음을 회귀분석을 통해 알 수 있었다. 산업별 일자리변동의 집중성에도 많은 차이가 있는데 일자리변동이 큰 산업일수록 대규모 고용조정이 많이 나타나며 일자리변동이 작은 산업일수록 고용조정이 소규모로 이루어짐을 알 수 있었다. 여섯째, 정보통신제조업은 평균적인 광공업의 일자리변동의 수준과 비교할 때 일자리재배치율이 높은 수준인 것으로 나타났는데, 그 이유는 일자리소멸률 의 경우 다른 산업과 비교할 때 큰 차이가 없지만 일자리창출률이 높았기 때문이다. 특기할 점은 정보통신제조업에서 창출된 일자리의 지속률이 다른 산업에 비해 높게 나타난다는 점이다. 이는 정보통신산업의 경우 빠른 기술혁신의 환경 속에서 신규 사업체가 활발히 기존 사업체를 밀어내는 방식보다는 기존 사업체의 자체 내 기술혁신의 진전을 통해 성장한 결과로 해석된다. 제3장에서는 제2장에서 사용한 동일한 자료를 가지고 경기변동과 일자리창출·소멸의 구조간의 관계를 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 미국 제조업의 일자리변동에 대한 연구에 따르면, 불황기에 일자리소멸이 큰 폭으로 증가하는 데 비해 일자리창출은 상대적으로 경기변동에 둔감하게 반응하는 것으로 나타나고 있다. 우리나라의 경우도, 일자리창출률은 뚜렷하게 경기순행적인 양상을 띠고 일자리소멸률은 경기역행적인 모습을 나타냈다. 그런데 미국 제조업의 일자리재배치율이 경기역행적인 양상을 띠었던 것에 비해서 한국 광공업의 일자리재배치율은 경기중립적인 양상을 띠어(1998년 경제위기 시기를 제외하면) 불황기에 특별히 일자리소멸이 급증한다고 보기 어려운 것으로 나타났다. 산업세분류별로 볼 경우, 산업별 일자리변동률의 경기역행성 여부는 산업의 고용증가율과 밀접한 관계를 갖고 있음을 확인할 수 있었다. 또한, 정보통신제조업의 경우 일자리재배치율이 경기순행적인 양상을 띠고 있는데 이것은 정보통신제조업의 고용량이 증가해 온 것과 관련되어 있는 것으로 분석되었다. 둘째, 일자리변동을 추동한 요인을 분석한 결과 대부분의 일자리재배치량이 사업체의 개별 충격에 기인한 것으로 나타났다. 따라서, 부문이동가설(sector shift hypothesis)은 우리나라에서 설명력을 갖지 못하는 것으로 판단되고, 일자리재배치량에서 거시적 충격의 영향은 미미하다는 것을 알 수 있었다. 또한, 개별충격의 분포를 추출하여 분석한 결과, 불황기에는 일자리소멸 충격의 분산이 커지고 일자리창출 충격의 분산은 줄어들며 호황기에는 반대로 일자리창출 충격의 분산이 커지고 소멸 충격의 분산은 줄어드는 것으로 나타났다. 이러한 개별 충격 분포상의 특성으로 인해 개별 충격은 서로 상쇄되어 일자리재배치율 변동이 경기에 민감하게 움직이지 않게 하는 데 기여하고 있는 것으로 판단된다. 셋째, 경기변동의 후생효과를 평가한다는 각도에서 불황의 세정효과 가설이 한국의 광공업에서 존재했는지 여부를 검토하였다. 불황의 세정효과 가설(cleansing effects hypothesis)에 따르면 불황기에 비효율적 사업체가 구조조정 압력을 많이 받아 퇴출되어 경제의 활력을 높이고 생산성을 상승시킨다. 이에 대해 불황기에 금융적 제약으로 인해 효율적인 사업체도 일자리소멸의 압력에 노출되어 세정효과를 크게 기대할 수 없고 역으로 혼탁효과(sully effects)가 나타날 수 있다는 반론이 제기되었다. 우리나라의 경우, 1982년부터 2000년 사이 한국의 광공업 계속사업체에서 생산성 상승의 대부분이 사업체 내 생산성 증가에 기인하는 것으로 나타났으며 사업체간 일자리변동이 미치는 영향은 미미하고 사업체간 일자리변동의 효과 자체도 생산성을 증가시키는 방향으로 작용했다고 판단하기 어렵다는 것을 확인했다. 추가적으로 한국의 경우 사업체보다는 산업의 선별이 생산성 증가에 어느 정도 기여했음을 확인했다. 사업체 수준에서의 회귀분석을 통해서도 불황기의 세정효과를 확인하기 어렵다는 것을 알 수 있었고 산업별로 나누어서 회귀했을 때 세정효과를 나타낸 산업의 수는 많지 않았다. 정보통신제조업을 구성하는 산업들은 엇갈린 방향의 결과를 보였는데 전체적으로 세정효과가 있었다고 판단하기 어렵다는 것을 확인할 수 있었다. 제4장은 일자리변동과 노동이동의 관계를 [고용보험 DB]를 활용해서 분석하였다. 제2, 3장과 달리 비제조업 부문까지 동시에 분석했으면 종업원 패널자료의 구축을 통해서 노동이동과의 관계를 종합적으로 분석하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 외환위기 이후의 시기만을 대상으로 하였지만, 정보통신산업의 일자리재배치율은 여타 산업에 비해서 매우 높은 것으로 나타났다. 이는 정보통신산업 내 사업체간 이질성을 반영하는 것으로 판단된다. 즉, 불황기에도 일자리를 늘리는 사업체도 있고, 일자리를 줄여도 크게 줄이는 사업체가 많다는 것이다. 이는 정보통신산업이 창조적 파괴의 과정을 더 적극적으로 수용하는 산업특수적인 기술 특성을 가지고 있다는 점을 시사한다. 둘째, 정보통신서비스산업의 경우, 불황기에 초과일자리변동률이 높아지는 것으로 나타났다. 이는 정보통신산업의 경우, 불황기에 일자리 조정이 매우 급격하게 이루어진다는 점을 시사하는 것으로 판단된다. 셋째, 1999년 정보통신산업 호황 초기에 만들어진 일자리들이 지속되지 못하고 있고, 이 기간 중에 일자리를 줄인 사업체들도 여전히 일자리를 다시 회복하지 못하고 있다. 이는 정보통신산업의 불황이 장기화된다는 사실을 반영하는 것으로 판단된다. 넷째, 일자리변동과 피용자 이동간의 관계를 보면, 우리나라의 경우에도 일자리창출 기업에서 이직이 발생하고 일자리소멸 기업에서 채용이 발생하는 동시적 채용과 이직의 현상, 즉 대체채용이나 초과노동이동 현상이 나타나기는 하지만, 이러한 현상은 여타 국가에 비해서 상대적으로 작고 정보통신서비스업의 경우 그 비중이 더 작다. 이는 피용자 이동이 주로 고용주 주도의 채용과 이직에 의해서 발생하기 때문인 것으로 판단된다. 따라서, 전체 피용자 이동에서 일자리변동에 기인하는 부문의 비율이 여타 국가들에 비해서 상대적으로 높고, 정보통신서비스업에서는 이 비율이 더 높은 것으로 나타나고 있다. 다섯째, 정보통신서비스산업에서의 구조조정과 일자리소멸의 주된 대상은 저숙련 고령노동자라기보다는 상대적 고숙련이면서 저연령인 계층이었다. 2000년에서 2001년으로 넘어오는 경기침체기에 구조조정과 노동력 재배분의 대상 또는 주역은 제조업에서는 저학력층, 정보통신산업에서는 저연령층이었다.