제2절 노사공동의 사회적 책임 지수(UCSR)를 활용한 실증분석
1. 데이터 및 분석방법 가. 분석방법
기업 의 좋은 일자리()와 기업의 지식(), 기업의 숙련()24)을
결정하는 식이 다음과 같은 연립방정식으로 구성되어 있다고 가정한다.
′′
′′ (4-1)
′′
위의 식에서 는 좋은 일자리와 기업의 지식, 기업의 숙련을 결정 하는 식 모두에 포함되는 공통적인 설명변수들의 벡터이고, 와
, 는 기업의 좋은 일자리와 기업의 지식, 기업의 숙련을 결정하 는 각각의 결정식에 고유한 외생변수들(exogenous variables)의 벡터 이다. 과 , 는 설명변수들과 상관관계를 가지지 않는 순수한 오차 항을 의미한다.
이 식을 OLS로 추정할 경우 내생변수들 간의 동시성(simultaneity) 으로 인하여 일치추정량을 얻을 수 없다. 가령 좋은 일자리 결정식에서
을 생각해 보자.
′′ ≠
즉, ≠ 이고, ≠ 이다. 이러한 문제는 within 변환을 통해서도 해결할 수 없다. 따라서 좋은 일자리를 결정하는 일치추정량 을 얻기 위해서는 의 도구변수(intstrument variable)로 를, 의 도구 변수로 를 사용하여 2단계 최소자승추정법(2SLS)이나 3단계 최소
24) 본 장에서 좋은 일자리(GJ)는 기업의 좋은 일자리 경영관행을, 지식(K)은 기업의 지식투자 행위를, 숙련(S)은 기업의 숙련노동 수요를 의미한다.
자승추정법(3SLS)을 적용하여 구하는 것이 일반적이다. 이는 기업의 지식과 숙련 결정식에 있어서도 마찬가지이다. 그러나 본 연구에서는 좋은 일자리와 기업의 지식, 숙련의 지표로서 각각 단일한 지표를 구성 하여 분석해 보았을 뿐만 아니라 각 지표의 중분류와 세분류별로도 분 석을 수행하는 것을 계획하였기 때문에 모든 세분류 항목마다 이를 만 족하는 고유한 도구변수들을 찾는다는 것은 불가능에 가까운 일이다.
또, 모든 세분류와 중분류 항목을 만족시키는 단일한 도구변수를 찾을 수 있다면, 오히려 이것이 단일한 지표로서 타당할 것이므로 좋은 일자 리와 기업의 지식, 숙련의 지표 연구라는 본 연구의 목적과도 상충되 었다.
본 연구에서는 편의(bias)가 있는 추정량이라는 한계에도 불구하고 위 의 연립방정식을 OLS로 추정하는 전략을 취하였다. 추정치의 크기보 다는 변수들 간의 관계에 주목한다면 문제가 크지 않을 것이라고 판단 하였다.25) 또, Bresnahan et al.(2002)의 연구방법이 보여 주는 것처럼 기업데이터의 경우에는 변수들 간에 조정의 용이함에 있어서 상이하기 때문에 동시성에 의한 편의의 발생 정도가 다른 마이크로데이터에 비 해서 적다고 할 수 있을 것이다.
나. 분석데이터
분석에 사용한 데이터는 ‘2011년 노사공동의 사회적 책임 지수(UCSR_
index2011)’이다. 본 연구에 활용되는 좋은 일자리 경영관행은 ‘2011년 노사공동의 사회적 책임 지수(UCSR_index2011)’ 중 고용의 질 측정
25) 물론 편의가 충분히 크다면 방향이 잘못 추정될 가능성도 배제할 수는 없다.
세부항목을 활용하여 지수화한 것이다. 해당 자료에 대한 자세한 소개는 제3장을 참조한다. 본 자료는 상장기업들을 시가총액을 기준으로 서열 화하고 이 가운데 노동조합이 조직된 유노조 기업 200개를 대상으로 하였다. 따라서 분석에 이용된 기업들은 모두 대기업들이고, 업종분포는 다음의 <표 4-1>과 같다.
<표 4-1> 분석대상 기업의 업종분포
업종 빈도(개) 비율(%)
제조업 139 69.5
전기, 가스, 증기 및 수도사업 6 3.0
건설업 12 6.0
도매 및 소매업 6 3.0
운수업 6 3.0
출판, 영상, 방송통신 및 정보서비스업 5 2.5
금융 및 보험업 19 9.5
전문, 과학 및 기술서비스업 2 1.0
사업시설관리 및 사업지원서비스업 2 1.0
교육서비스업 1 0.5
예술, 스포츠 및 여가관련서비스업 2 1.0
합계 200 100.0
이제 본 연구의 지수 산출방법에 대해 살펴본다. 본 연구는 김영민 (2014)의 연구를 참조하여 선형표준화(Linear Scaling Methodology) 방법을 활용하였다. 선형표준화는 변수의 값을 0~1 사이의 값을 가지 도록 표준화하는 방법이다. 이때 좋은 일자리 지수의 각 변수들은 값 이 클수록 지표에 긍정적인 영향을 끼치는 동일한 방향성을 가지도록 조정하였다.
지표 UCSR Index 범위 관측 수 평균 표준편차
Ⅰ. 지식을 측정하는 변수
기술 1인당 연구개발비
(천 원) 0~77,946 200 5,510 11,214.10 인적
자본
1인당 교육훈련비
(천 원) 0~12,413 181 665 1,290.43 조직
문화 - - - -
-<표 계속>
는 세부변수 (
) 값,
는 세부변수를 표준화한 값또, 중분류와 대분류를 구성하는 지표의 값은 표준화한 세부항목의 단순평균으로 지표를 계산하였다.
는 평균값실증분석에 이용된 변수들의 기초통계는 이하와 같다. 앞에서 소개 하지 않은 기타 재무변수들은 모두 Kis-Value의 값을 활용한 것이다.
모든 변숫값은 2011년을 기준으로 한 것이다. 최종적으로 분석에 사 용한 변수들의 기술통계량은 다음의 <표 4-2>와 같다.
<표 4-2> 기술통계량
지표 UCSR Index 범위 관측 수 평균 표준편차
1인당 연평균 급여 21,310~92,000 200 51,581.97 13,837.77 1인당 인건비 증가액 -72.76~596.99 200 13.35 56.35
노동소득분배율 .00~163.61 200 25.77 23.22 매출액 대비 인건비 증가율 -8.00~57.31 200 1.28 5.56 (등기)임원과 종업원 임금격차 0.00~3.32 200 0.29 0.32 적절한
노동시간
초과근로포함 1인당 주당
평균노동시간 36.9~100 200 71.00 27.61 일과
노동조합 조직률 0.06~95.47 200 40.64 26.18
노사간 고소고발 건수 0~89 200 2.16 9.09
고졸평균임금 0.81~3.14 200 1.90 0.51
<표 계속>
지표 UCSR Index 범위 관측 수 평균 표준편차
Ⅳ. 통제변수
업종 - - - -
-기업
연령 2014-설립연도 1~117 200 42.74 19.40
기업
규모 평균근로자 수(2011.2010) 87~56,621 200 3,213 6,490.65