산업경제이슈

산업경제이슈

요약

제

15

^호

| 2017-15 |

2017.4.24.

우리나라는 저출산 기조의 지속 및 고령화의 급진전으로 금년부터 생산가능인구(비율)가 감소추세로 전환

저출산·고령화는 전 세계적인 추세이기는 하나 우리나라 생산가능인구(고령인구)비율은 주요 경쟁상대국보다도 급속하게 하락(상승)하여 2060(2050)년에는 일본보다도 낮아 질(높아질) 것으로 전망

● 또한 고령인구화와 더불어 최근 취업자 중 고령인력비중도 크게 증가하고 있는데, 이러한

요인들은 우리 경제의 성장잠재력 및 대외경쟁력 약화요인으로 대두될 가능성이 큰 상황

분석결과, 생산가능인구비율의 감소는 투자, 노동, 총요소생산성 등에 부정적 영향을 미침 으로써 우리 경제의 성장에 제약요인으로 작용

● 생산가능인구비율 0.1%포인트 감소 시 투자, 노동, 총요소생산성, GDP는 각각 연평균

0.96%, 0.22%, 0.07%, 0.30% 감소, 또한 취업자 중 고령인력비중의 확대도 총요소생산 성에 부정적 영향

저출산·고령화의 부정적 영향은 주로 산업측면에서 발생할 가능성이 매우 크므로 저출 산·고령화 대응을 위한 산업정책적 노력 강화 필요

● 고령화에 따른 생산성 저하를 극복하기 위해서는 정부의 연구개발지원 확대 및 효율성 제

고가 필요하고 저출산·고령화에 대한 근본적인 대응을 위해 다양한 분야에서 범정부 차원의 제도개혁이 중요

저출산·고령화시대,

산업정책적 대응 강화 필요

저출산·고령화로 인해 생산가능인구(비율)의 급격한 감소 예상

통계청의 장래인구추계에 따르면 우리나라는 금년부터 생산가능인구(15~64세)와 생산가능 인구비율이 감소하기 시작하여 2065년까지 감소추세를 지속하는 것으로 나타남.

● 이는 저출산의 지속으로 생산가능인구로의 유입이 축소되고 고령화의 급진전으로 생산가

능인구로부터의 유출이 확대되는 데 기인함.

* 우리나라의 합계출산율이 1984년 인구대체수준(2.0) 미만(1.74)으로 떨어진 후 지속적인 하락세 를 보여 2005년에는 1.08까지 하락함. 그 이후 다소 증가추세를 보였으나 2015년 현재 1.24에 그 친 상황이고 2065년경에도 1.4를 넘지 못할 것으로 예상됨.

* 우리나라는 고령인구비중(65세이상 비중)이 2000년 7.2%를 보여 고령화사회로 들어섰으며 2018년(14.3%)에는 고령사회로, 2026년(21.1%)에는 초고령사회로 진입할 것으로 예상됨.

● 생산가능인구(비율)의 감소 속도가 빠를 뿐만 아니라 2031년경 이후에는 총인구도 감소추

세를 보일 것으로 전망됨.

기존의 이론적·실증적 연구들에 따르면, 생산가능인구비율의 감소는 투자·고용 감소 및 혁신 역량 축소 등을 통하여 경제전체의 성장잠재력에 부정적 영향을 미치는 것으로 분석됨.

● 특히, 김원규(2004)

^01]에서는 1970~2003년 기간의 연도별 자료를 사용하여 생산가능인구 비율과 생산가능인구당 투자 및 총인구당 노동 간의 관계를 추정하였는데, 추정결과 생산가능 인구비율은 투자 및 노동에 정의 효과를 미치는 것으로 나타남.

● 이는 생산가능인구비율의 감소가 투자 및 노동의 감소를 통해 GDP에 부정적인 영향을 미칠

수 있음을 의미함.

01] 김원규(2004), “고령화에 따른 성장잠재력 둔화 가능성과 시사점”, e-KIET산업경제정보 제239호, 산업연구원, 12.24.

그림 1 ]

총인구·생산가능인구·고령인구 추이

자료 : 통계청, 장래인구추계.

주 : 생산가능인구는 15~64세, 고령인구는 65세 이상 인구임.

총인구 생산가능인구 고령인구

1961 1966 1971 1976 1981 1986 1991 1996 2001 2006 2011 2016 2021 2026 2031 2036 2041 2046 2051 2056 2061 60

50 40 30 20 10 0

(백만명)

.kiet.r e.kr

인구고령화의 급진전은 생산가능인구비율의 감소를 통해서 경제전체의 성장에 부정적 영향 을 미칠 뿐만 아니라 산업인력의 고령화를 통해서도 산업전반의 생산성에 부정적 영향을 미 칠 수 있음.

● IMF(2016)

^02]에서는 1950~2014년 기간의 22개 유로국가들을 대상으로 고령인력비중(노 동인력 중 55~64세 비중)이 생산성 증가율에 미치는 효과를 분석한 결과 고령인력은 노동생 산성과 총요소생산성 증가율에 모두 부정적 영향을 미치는 것으로 나타남.

* 추정결과에 따르면, 고령인력비중이 1%포인트 증가할 경우 노동생산성 증가율은 0.25~0.70%포 인트 감소하는 것으로 나타났고 이는 주로 총요소생산성 증가율의 감소에 기인하는 것으로 분석함.

인구구조의 급격한 변화는 우리 경제의 대외경쟁력 약화요인으로 작용

저출산과 고령화에 따른 생산가능인구비율의 감소현상은 우리나라만의 문제가 아니라 전 세 계적인 현상이기도 함.

●

전 세계의 생산가능인구비율은 2015년 64.1%에서 지속적인 감소세를 보여 2060년경 60.5%로 떨어지는 것으로 나타났고 OECD국가들의 경우에도 2015년 66.0%에서 2060년 경 56.1%로 감소하는 것으로 전망됨.

● 고령인구비율의 경우 전 세계 평균이 2015년 9.3%에서 지속적인 증가세를 보여 2060년

경 20.5%로 증가하고 OECD국가 평균은 2015년 16.8%에서 2060년경 28.8%로 증가할 것으로 전망됨.

02] Aiyar, Shekhar, Christian Ebeke and Xiaobo Shao(2016), “The Impact of Workforce Aging on European Productivity”, IMF Working Paper WP/16/238, December.

그림 2 ]

생산가능인구·고령인구·15세미만인구 비율 추이

자료 : 통계청, 장래인구추계.

생산가능인구비율 고령인구비율 15세미만비율

1960 1975 1990 2005 2020 2035 2050 2065

80 70 60 50 40 30 20 10 0

(%)

●

합계출산율의 경우에는 전 세계 평균이 2015년 2.51에서 2060년경 2.18로 하락하고 OECD국가들의 경우 2015년 1.45에서 2016년경 1.69로 다소 상승하나 여전히 인구대체 수준을 크게 하회할 것으로 전망됨.^03]

그러나 문제는 우리나라의 생산가능인구비율이 저출산 기조의 지속과 고령화의 급진전으로 OECD국가 및 주요 경쟁국들에 비해 크게 감소하여 우리 경제의 대외경쟁력 약화와 성장둔 화 가능성이 매우 크다는 것임.

03] <부표 3> 참조.

단위 : % 전 세계 OECD

평균 한국 일본 미국 독일 중국 싱가포르 대만

2010 8.5 15.2 11.0 22.9 13.0 20.6 8.2 9.0 10.7

2015 9.3 16.8 13.1 26.3 14.8 21.2 9.6 11.7 12.5 2020 10.3 18.5 15.7 28.5 16.7 22.7 12.1 15.1 16.1 2025 11.6 20.2 19.9 29.4 18.9 25.0 14.2 19.3 20.1 2030 13.1 22.2 24.3 30.4 20.7 28.0 17.2 23.3 - 2035 14.4 23.8 28.4 31.9 21.4 30.8 21.3 26.7 - 2040 15.7 25.4 32.3 34.2 21.9 31.3 24.6 29.8 - 2045 16.9 26.6 35.1 35.5 21.8 31.6 26.0 32.2 33.9 2050 18.1 27.5 37.4 36.3 22.2 32.3 27.6 33.9 - 2055 19.4 28.3 38.4 36.8 22.7 33.0 31.0 35.0 - 2060 20.5 28.8 40.1 36.7 23.5 33.1 32.9 36.3 - 자료 : 통계청, 국제통계(UN, 2015).

주 : 고령인구비율은 총인구 대비 65세 이상 인구 비중임.

표 2 ]

고령인구비율 국제비교

단위 : % 전 세계

평균

OECD

평균 한국 일본 미국 독일 중국 싱가포르 대만

2010 64.0 67.2 72.8 63.8 67.2 67.2 74.3 73.6 73.6 2015 64.1 66.0 73.0 60.8 66.3 66.3 73.2 72.8 74.0 2020 63.8 64.5 71.1 58.9 64.7 64.7 70.8 70.6 71.5 2025 63.5 63.2 67.2 58.2 62.9 62.9 69.6 67.4 68.0 2030 63.4 61.8 63.1 57.3 61.1 61.1 68.0 64.0 - 2035 63.3 60.6 59.5 56.0 60.6 60.6 65.1 61.1 - 2040 62.9 59.4 56.5 53.6 60.4 60.4 62.1 58.4 - 2045 62.4 58.4 54.6 52.2 60.6 60.6 60.6 56.4 56.8 2050 61.7 57.4 52.7 51.3 60.3 60.3 58.9 55.1 - 2055 61.0 56.6 51.6 50.7 59.9 59.9 55.5 54.2 - 2060 60.5 56.1 49.7 50.7 59.1 59.1 53.9 52.9 - 자료 : 통계청, 국제통계(UN, 2015).

주 : 생산가능인구비율은 총인구 대비 15~64세 인구 비중임. 전 세계 평균은 136개국(대만 제외)의 평균이 고 OECD평균은 회원국 35개국의 평균임.

표 1 ]

생산가능인구비율 국제비교

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● 생산가능인구비율의 경우 우리나라는 2015년 현재 전 세계 및 OECD평균에 비해 높은 수

준이나 2030년경에는 전 세계 평균수준을, 2035년경에는 OECD평균(미국·독일) 수준을, 2060년경에는 일본보다도 낮은 수준을 보일 것으로 전망됨.

* 중국의 경우도 생산가능인구비율이 감소추세를 지속하나 2060년경까지 지속적으로 우리나라보 다 높은 생산가능인구비율을 보일 전망임.

● 고령인구비율은 우리나라의 경우 2015년 현재 OECD평균보다 낮은 수준이나 2025년에

는 미국, 2030년에는 OECD평균, 2040년에는 독일, 2050년경에는 일본보다도 높은 수준을 나타낼 전망임.

* 중국의 경우에도 고령인구비율이 지속적인 증가세를 보이나 우리나라보다는 낮은 수준을 지속 할 것으로 전망됨.

● 우리나라의 합계출산율은 2015년 이후 다소 증가추세를 보이나 여전히 인구대체 수준을

크게 하회하는 것으로 전망되는 가운데 OECD평균(일본·미국·독일)에 비해서도 낮은 수준을 지속하고 중국에 비해서도 지속적으로 낮은 수준을 보일 것으로 전망됨.^04]

산업별·직업별 고령인력비중도 급속한 증가추세

통계청의 경제활동인구조사에 따르면, 1960년대 이후 취업자 중 50세 이상 비중과 60세 이 상 비중이 지속적인 증가세를 보이고 있는 가운데 특히 2004년 이후 50대 취업자 비중이 크 게 증가하여 50세 이상 비중이 급격한 증가추세를 보이고 있음.

● 50세 이상 취업자 비중은 2004년 24.8%에서 2016년 38.0%로 13.2%포인트나 증가함.

이 중에서 50대 취업자 비중은 14.8%에서 2016년 23.2%로 8.4%포인트나 증가하였고 60세 이상 비중은 2004년 10.0%에서 2016년 14.8%로 4.8%포인트 증가함.

04] <부표 3> 참조.

그림 3 ]

연령별 취업자 비중 추이

자료 : 통계청, 경제활동인구조사.

15~29세 30~49세 50세 이상 60세 이상 1963 1966 1969 1972 1975 1978 1981 1984 1987 1990 1993 1996 1999 2002 2005 2008 2011 2014 60

50 40 30 20 10 0

(%)

통계청의 고령층 부가조사에 따르면, 55세 이상 고령인력의 비중은 전 산업의 경우 2005년 17.0%에서 2016년 25.2%로 8.2%포인트나 증가함.

● 고령인력비중이 크게 증가한 산업으로는 광업, 건설업, 전기·운수·통신·금융업 등인 것으로

나타났고 2016년 현재 고령인력비중이 큰 산업은 농림어업, 광업, 건설업 등인 것으로 나타남.

● 제조업의 경우에도 고령인력비중이 2005년 6.8%에서 2016년 13.6%로 6.8%포인트나

증가함.

또한 직업별로 55세 이상 고령인력비중을 살펴보면, 2016년 농림어업숙련종사자와 단순노 무종사자의 경우 각각 70.7%와 50.1%의 높은 고령인력비중을 나타내고 있음.

● 2005~2016년 기간 동안의 비중 증가 측면에서는 서비스·판매종사자, 기능기계조작종사

자, 단순노무종사자의 경우 고령인력비중이 10%포인트 이상의 증가를 나타냄.

단위 : %

　 2005 2010 2015 2016

전 산업 17.0 19.7 24.3 25.2

농림어업 27.7 27.1 28.6 28.6

광업 10.5 14.3 15.4 33.3

제조업 6.8 8.8 12.5 13.6

건설업 11.1 15.5 22.5 25.4

도소매·음식숙박업 9.2 11.9 16.5 17.1

사업·개인·공공서비스업/기타 11.2 12.7 15.8 15.8

전기·운수·통신·금융업 8.6 11.4 16.2 18.0

자료 : 통계청, 경제활동인구조사(고령층부가조사).

주 : 고령인력은 55세 이상 비중임. 매년 5월 기준임.

표 3 ]

산업별 고령인력 비중 추이

단위 : %

　 2005 2010 2015 2016

계 17.0 19.7 24.3 25.2

관리자·전문가 7.3 8.0 10.5 10.8

사무종사자 3.0 4.3 8.2 9.2

서비스·판매종사자 13.1 15.9 22.7 24.0

농림어업숙련종사자 64.9 67.5 70.0 70.7

기능·기계조작종사자 11.1 17.5 25.4 27.6

단순노무종사자 34.1 40.8 49.0 50.1

자료 : 통계청, 경제활동인구조사(고령층부가조사).

표 4 ]

직업별 고령인력 비중 추이

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생산가능인구비율 감소는 투자·노동·총요소생산성·GDP에 부정적 영향

저출산과 고령화에 따른 생산가능인구비율의 감소가 거시경제변수에 미치는 효과를 분석하기 위해 1970~2016년 기간의 연도별 자료를 사용하여 생산가능인구당 투자, 총인구당 노동, 총 요소생산성 등과 생산가능인구비율 간의 관계를 추정함.^{05] 06]}

생산가능인구당 투자와 총요소생산성, 생산가능인구비율 간의 장기적 관계를 추정한 결과, 총요소생산성과 생산가능인구비율은 투자에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타남.

● 오차수정모형으로 단기균형식을 추정한 결과에서도 투자가 총요소생산성과 생산가능인구

비율 간의 장기적 관계를 벗어날 경우 장기적 관계로 다시 수렴하는 것으로 나타났고 총요소생 산성과 생산가능인구비율은 투자에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타남.

총인구당 노동과 총요소생산성, 생산가능인구비율 간의 장기적 관계를 추정한 결과, 관련 변 수들 간에는 장기적 관계가 성립하지 않아 차분변수를 사용하여 단기균형식을 추정함.

● 추정결과 총요소생산성은 노동에 유의적인 영향을 미치지 못하는 것으로 나타난 반면, 생

산가능인구비율은 노동에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타남.

05] 생산가능인구당 투자 및 총인구당 노동 관련 추정모형의 설정은 김원규(2004) 참조, 추정결과는 <부표 1> 참조.

06] 우선 관련 변수들 간의 장기적 관계를 추정하고 검정결과 장기적 관계가 성립한 경우 오차수정모형, 장기적 관계가 성립하지 않 은 경우는 차분모형에 의해 단기적 관계를 추정함.

단위 : %

　 고정자본형성 노동 총요소생산성 GDP

1차연도 -0.14 -0.22 0.00 -0.14

2차연도 -0.41 -0.22 -0.02 -0.16

3차연도 -0.73 -0.22 -0.04 -0.20

4차연도 -0.98 -0.22 -0.06 -0.23

5차연도 -1.14 -0.22 -0.07 -0.27

6차연도 -1.22 -0.22 -0.09 -0.32

7차연도 -1.25 -0.22 -0.10 -0.36

8차연도 -1.25 -0.22 -0.11 -0.40

9차연도 -1.24 -0.22 -0.11 -0.44

10차연도 -1.22 -0.22 -0.12 -0.47

1~5년차 평균 -0.68 -0.22 -0.04 -0.20

6~10년차 평균 -1.23 -0.22 -0.11 -0.40

연평균 -0.96 -0.22 -0.07 -0.30

주 : <부표 1>의 추정식에 기초하여 2007~2016년 기간을 대상으로 분석함. GDP에 대한 효과는 다음과 같이 생산함수에 기초하여 효과를 분석함. ∆lnYt=∆lnAt+(1-αt)*∆lnK^t-1+α*∆lnL^t, Y는 GDP, A는 총요소생산성, α는 현재 및 전년도 노동의 GDP탄력성 평균, L은 노동(=취업자수*연근로시간), ∆lnX^t는 생산가능인구비 율이 변동하지 않는 경우 대비 생산가능인구비율이 변동한 경우의 X 증가율을 나타냄.

표 5 ]

생산가능인구비율 0.1%포인트 감소 효과

김원규(2004)의 경우와는 달리 총요소생산성이 지식자본투자 정도를 나타내는 GDP 대비 지식생산물투자 비중과 생산가능인구비율 간의 교호항(interaction term)에 의해 영향을 받 는다고 상정하여 양자 간의 장기적 관계를 추정함.^07]

● 양자 간에 장기적 관계가 성립하면서 지식생산물투자비중과 생산가능인구비율의 교호항은

총요소생산성에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타남.

● 따라서 오차수정모형을 사용하여 단기균형식을 추정하였는데, 총요소생산성이 상기의 장

기적 관계를 벗어날 경우 장기적 관계로 다시 수렴하는 것으로 나타나므로 지식생산물투자 비 중과 생산가능비율은 총요소생산성에 긍정적인 영향을 미친다고 할 수 있음.

상기의 추정결과를 바탕으로 2007~2016년 기간 동안 생산가능인구비율이 실제치보다 0.1%

포인트 감소했을 경우 관련 거시경제 변수들이 실제치에 비해 어떻게 변화하는지를 분석함.

●

투자(고정자본형성)는 10년 동안 실제치보다 연평균 0.96% 감소하고 노동은 연평균 0.22% 감소하는 것으로 나타남. 그리고 총요소생산성도 연평균 0.07% 감소하여 GDP는 0.30% 감소하는 것으로 나타남.

● 노동을 제외하고는 투자와 총요소생산성 모두 기간이 지날수록 감소효과가 더욱 커짐에 따

라 GDP도 1~5년차에는 0.20%, 6~10년차에는 0.40% 감소하는 것으로 나타남.

취업자 중 고령인력비중의 증가도 생산성에 부정적 영향

취업자 중 고령인력비중이 총요소생산성에 미치는 효과를 분석하기 위해 2005~2015년 기 간과 7개 대분류 산업을 대상으로 총요소생산성과 연구개발스톡, 고령인력비중 간의 관계를 추정함.^08]

● 연도별 효과(고정효과모형)와 산업별 효과(임의효과모형)를 고려하여 추정한 결과에 따르

면,^09] 2년 전의 고령인력비중은 현재의 총요소생산성에 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났 고 전년도 연구개발스톡은 현재의 총요소생산성에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타남.

이러한 결과는 2005~2013년 기간 동안 전 산업의 고령인력비중이 연평균 0.72%포인트 증가하였는데, 이는 2007~2015년 기간의 총요소생산성을 연평균 0.86% 감소시키는 요인 으로 작용했음을 의미함.^10]

07] 생산가능인구비율의 증가는 혁신역량 및 의욕을 확대시킴으로써 총요소생산성에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상되고 이러한 가운데 연구개발활동 등 지식자본투자의 확대는 이러한 긍정적 효과를 배가할 수 있을 것으로 예상되어 두 변수 간의 교호항을 변수 로서 사용함.

08] 추정결과는 <부표 2> 참조.

09] <부표 2>의 모형 2 참조.

10] 총요소생산성 감소효과(-0.86%) = 추정계수(<부표 2> ROE=ROE2 모형2; -0.0119*100)*전산업고령인력비중증가(0.72%

포인트)

.kiet.r e.kr

●

한편 연구개발스톡은 2006~2014년 기간 동안 연평균 12.72% 증가하였는데, 이는 2007~2015년 기간의 총요소생산성을 연평균 0.60% 증가시키는 데 기여함.^11]

● 2007~2015년 기간 동안 전 산업의 총요소생산성이 연평균 1.41% 증가하였음을 감안할

때 고령인력비중 증가에 따른 부정적 영향이 매우 크다는 것을 알 수 있음.

저출산·고령화에 따른 산업 차원의 부정적 영향을 상쇄하기 위해서는 다양한 분야에서 범정부 차원의 제도개혁이 중요

우리나라는 향후 저출산 기조의 지속과 고령화의 급진전으로 생산가능인구(비율)가 급속히 감소할 것으로 전망되고 이러한 인구구조의 급격한 변화는 우리 경제의 성장잠재력을 크게 저하시킬 가능성이 매우 크므로 이에 대한 대응전략 마련이 그 어느 때보다도 시급함.

이에 정부는 2005년에 저출산·고령사회기본법을 제정하고 2006년과 2011년에는 각각 제 1·2차 저출산·고령사회기본계획을 수립·추진하였고 2016년에는 제3차 기본계획을 수립한 바 있음.

● 제3차 저출산·고령사회기본계획에서는 주요 추진전략으로 저출산과 고령사회 대응을 위한

6개의 추진전략이 제시됨.^12]

인구절벽 위기는 근본적으로 저출산·고령화에서 비롯되었기 때문에 이를 해소하기 위해 기본 계획에서 사회·복지적 차원의 대응전략에 초점을 맞춘 것에 대해 그 필요성은 충분히 인정됨.

● 그러나 저출산·고령화 영향의 심각성은 경제 및 산업부문에서 나타난다는 점을 고려하여

산업정책적 대응을 보다 강화할 필요가 있음.

● 현재 산업 측면에서 여성·중고령자·외국인력 활용 확대와 고령친화경제로의 도약을 추진

전략으로 제시하고 있으나 급격한 인구구조의 변화에 따른 산업 차원의 문제에 대응하기에는 그 효과성과 대응범위 차원에서 한계가 있음.

● 따라서 저출산·고령사회위원회와 기본계획의 수립·추진에 있어 산업담당부처의 역할을 보다

강화할 필요가 있으며 산업정책과 인구·사회정책 간의 연계성을 강화할 필요가 있음.

분석결과에 따르면, 저출산·고령화로 인한 생산가능인구비율의 감소는 투자·노동뿐만 아니라 생산성에도 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타나므로 결국에는 혁신강화를 통해 생산성을 확대하고 이것이 투자·노동 증가로 이어지도록 하는 정책노력이 무엇보다 필요함.

11] 총요소생산성 증가효과(0.60%) = 추정계수(<부표 2> ROE=ROE2 모형2; 0.0471)*전산업연구개발스톡증가율(12.72%포인트) 12] 청년 일자리·주거대책 강화, 난임 등 출생에 대한 사회책임 실현, 맞춤형 돌봄 확대 및 교육개혁, 일·가정양립 사각지대 해소, 노 후 소득보장 강화, 활기차고 안전한 노후 실현, 여성·중고령자·외국인력 활용 확대, 고령친화경제로의 도약 등.

● 지식자본(knowledge capital)투자인 지식생산물투자는 1970년 이후 6.3%의 높은 증가세

를 보였고 2000년대 전반만 하더라도 2.7%의 증가세를 보였으나 2000년대 후반과 2010년 대 들어 1.8%와 1.9% 수준으로 증가세가 크게 둔화됨.

● 특히 민간부문의 연구개발활동을 촉진하기 위해 직접지원과 조세지원 측면에서 정부의 연구

개발지원을 강화하고 그 실효성을 제고하는 정책노력이 필요하며, 더욱이 저출산·고령사회 대 응을 위한 국가연구개발사업을 강화할 필요가 있음.

IMF(2016)의 분석결과에 따르면, 고령인력비중 증가의 부정적 효과를 상쇄하기 위해서는 의료부문의 발전, 적극적 노동시장 정책(active labor market policy), 공공부문의 연구개 발지출 확대, 노동소득에 대한 조세부담 완화 등이 중요하다고 주장함.

● 의료부문의 발전은 고령자의 건강유지를 통해서, 적극적 노동시장 정책은 고령자의 교육·

훈련을 통해서, 노동소득에 대한 조세부담 완화는 가처분소득의 향상을 통해서 고령자의 경제 활동참여를 증가시킬 수 있기 때문임.

● 또한 공공부문의 연구개발활동은 고령친화적인 혁신이 민간부문보다는 공공부문에서 발생

할 가능성이 크기 때문에 중요하다고 할 수 있음.

결론적으로, 저출산·고령화가 경제 및 산업에 미치는 부정적 영향을 최소화하기 위해서는 의료·노동·혁신·조세분야 등 전방위적인 분야에서 범정부 차원의 제도개혁이 이루어져야 할 것임.

김 원 규

(선임연구위원·글로벌전략연구단) [email protected]

044-287-3186

황 원 식

(부연구위원·글로벌전략연구단) [email protected]

044-287-3277

·

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[부록]

13] 김원규·최현경(2017), “한계기업 비중 확대와 생산성 둔화”, i-KIET 산업경제이슈 제2호, 산업연구원, 1.9.

(장기균형식) lnXt = a0+a1*lnTFP^t+a2*lnRPA^t+e1t, lnTFPt = a0+a3*RDI^t*RPA^t+e2t,

(단기균형식) ∆lnX^t = b0+b1*e^1t-1+b2*∆lnTFP^t+b3*∆lnRPA^t+b4*∆lnX^t-1t+e3t, ∆lnTFPt = b0+b1*e^2t-1+e4t,

장기균형식

독립변수/통계치

종속변수 총고정자본형성/

생산가능인구 노동/총인구 총요소생산성

a0 -1.1171^**

(0.4936)

0.0152 (0.1556)

-3.8988^***

(0.0194)

a1 0.3761^*

(0.2150)

-0.2366^***

(0.0678) -

a2

7.1628^***

(1.0620)

1.7712^***

(0.3348) -

a3 - - 25.4113^***

(0.6196)

p값 0.0042 0.1485 0.0254

단기균형식 b0

-0.0348^**

(0.0140)

-0.0037 (0.0049)

0.0257^***

(0.0049) b1

-0.2422^***

(0.0539) - -0.2050^**

(0.0908)

b2 1.4519^***

(0.4264) - -

b3 - 1.6225^***

(0.5434) -

b4

0.4078^***

(0.0920) - -

결정계수(R²) 0.6549 0.1111 0.0712

DW 1.634 2.078 1.771

주 : 1) 총고정자본형성은 실질기준이고 노동은 총근로시간(=취업자수*연간근로시간)임. TFP는 총요소생산성 (total factor productivity)인데 측정방식은 김원규·최현경(2017)^13] 참조. RDI는 불변기준 지식생산물투자 의 GDP 비중, RPA는 총인구 중 생산가능인구 비율임.

2) 장기균형식에 사용된 변수 모두 Augmented Dickey-Fuller방식에 의한 단위근(unit-root) 검정결과 I(1) process를 따르는 것으로 나타남. 다만, RDI의 경우 상수항만을, 나머지 변수들은 상수항과 추세선을 검정추정식(test equation)에 포함함.

3) 1970~2016년 기간의 연도별 자료를 사용하였으며 장기균형식 추정은 DOLS(dynamic OLS)방식 (-1∼+1기의 시차차분변수 사용)에 의해 추정하였고 p값은 장기균형식의 잔차항(e1t)의 불안정성 (non-stationarity) 여부를 검정하기 위한 Engle-Granger z통계치의 p값임. 검정을 위한 귀무가설(null hypothesis)는 단위근이 존재한다는 것임.

4) DW는 Durbin-Watson 통계치이고 ***/**/*는 1/5/10% 유의수준에서 추정계수가 유의적임을 나타냄.

부표 1 ]

생산가능인구비율과 투자·노동·총요소생산성 간의 관계분석

발행인 유병규 ^/ 편집인 주현 ^/ 편집·교정 조계환

30147 세종특별자치시 시청대로 370 세종국책연구단지 경제정책동 Tel:044-287-3114 Fax:044-287-3333 www.kiet.re.kr

본 자료는 산업연구원 홈페이지 www.kiet.re.kr에서도 항상 보실 수 있습니다.

14] 김원규(2017), 「한국경제의 생산성 분석과 정책시사점」, 이슈페이퍼 2017-419, 산업연구원.

lnTFPit = c0+c1*lnRDS^it-1+c2*ROE^it-2+αi+βt+eit,

ROE=ROE1 ROE=ROE2

모형1 모형2 모형1 모형2

c0 0.3206^**

(0.1536)

0.3826^* (0.1954)

0.3817^**

(0.1681)

0.4363^**

(0.2102) c1 0.0635^***

(0.0163)

0.0548^***

(0.0203)

0.0566^***

(0.0168)

0.0471^**

(0.0213) c2 -0.0193^***

(0.0046)

-0.0192^***

(0.0056)

-0.0126^***

(0.0036)

-0.0119^***

(0.0039)

αi 고정효과 임의효과 고정효과 임의효과

βt 고정효과 고정효과 고정효과 고정효과

주 : 1) 2005~2015년 기간과 7개 산업(농림어업, 광업, 제조업, 건설업, 도소매음식숙박업, 개인공공사회서비 스업, 전기통신금융업)을 대상으로 추정함.

2) TFP는 총요소생산성, RDS는 연구개발스톡, ROE1은 55~64세 인력비중(%), ROE2는 55세 이상 인력 비중(%)임.

3) 산업별 총요소생산성 측정방식은 김원규(2017)^14] 참조. 연구개발스톡은 미래창조과학부의 총연구개발 비를 GDP디플레이터를 사용하여 불변화한 후 영구재고법에 의해 산출함(감가상각률은 15% 가정).

4) 고령인력 비중은 통계청 경제활동인구조사상의 고령층 부가조사 자료에 기초하였으며 동 비중은 매년 5월 기준임.

5) 독립변수로서 1기전의 연구개발스톡을 사용한 것은 연구개발활동이 생산성에 영향을 미치는 데 다소 기간이 소요됨을 고려하기 위함임.

6) 연도별 효과의 경우 임의효과가 존재하지 않는 것으로 나타나 고정효과를 고려하였고 산업별 효과의 경우 Hausman 검정 결과 최소한 5% 유의수준에서 임의효과모형이 고정효과모형보다 우월한 것으로 나타남.

부표 2 ]

고령인력비중과 총요소생산성 간의 관계

단위 : 명(가임여성 한 명당)

　 전 세계

평균

OECD

평균 한국 일본 미국 독일 중국 싱가포르 대만

2010 2.56 1.38 1.23 1.34 2.06 1.36 1.53 1.26 0.90 2015 2.51 1.45 1.26 1.40 1.89 1.39 1.55 1.23 - 2020 2.47 1.50 1.33 1.46 1.90 1.44 1.59 1.26 - 2025 2.43 1.53 1.39 1.52 1.90 1.47 1.63 1.29 - 2030 2.38 1.57 1.45 1.57 1.91 1.51 1.66 1.31 - 2035 2.35 1.60 1.50 1.61 1.91 1.54 1.68 1.33 - 2040 2.31 1.62 1.54 1.64 1.92 1.57 1.70 1.35 - 2045 2.28 1.64 1.57 1.67 1.92 1.59 1.72 1.37 - 2050 2.25 1.66 1.60 1.69 1.92 1.62 1.74 1.38 - 2055 2.22 1.68 1.63 1.71 1.92 1.64 1.75 1.40 - 2060 2.18 1.69 1.65 1.73 1.92 1.65 1.76 1.41 - 주 : 통계청, 국제통계(UN, 2015).

부표 3 ]

^{합계출산율 국제비교}