임금과 생산성의 인과관계 연구

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연구 01 - 05

임금과 생산성의 인과관계 연구

- 우리나라 제조업을 중심으로 -

박 성 준

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임금과 생산성의 인과관계 연구

1판1쇄 인쇄/2001년 3월 20일 1판1쇄 발행/2001년 3월 23일

발행처/한국경제연구원 발행인/좌승희 편집인/좌승희 등록번호/제13-53

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(구입문의) 3771-0057

ISBN 89-8031-196-6 4,000원

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발간사 3

발 간 사

우리나라의 노사관계의 주요 쟁점 중의 하나는 임금문제일 것 이다. 노조쪽에서는 임금상승을 매년 요구하고 있는 반면 기업 및 정부에서는 이러한 임금상승은 경쟁력을 약화시킨다고 주장하 여 왔다. 본 연구는 생산성과 임금간의 인과관계를 규명함으로써, 즉 생산성이 증가해야 임금이 오를 수 있는지 아니면 일단 임금 을 올리면 생산성이 촉발되는지를 규명하고자 하였다. 만약 임금 을 먼저 올리더라도 생산성이 이를 뒷받침한다면 노조의 임금인 상 요구는 그다지 무리는 아닐 것이기 때문이다. 그러나 만약 그 반대일 경우라면 노조의 요구는 무리가 뒤따르게 된다. 본 연구 의 결과 우리나라 제조업에서는 생산성의 증가가 임금을 유도하 지 결코 임금이 생산성을 유도하지 못한다는 결과를 도출하였다.

물론 금융위기 이전에는 다소 약하나마 임금상승으로 생산성증 가가 나타나기는 하였으나 금융위기 이후에는 전혀 나타나지 않 았다.

본 연구를 훌륭히 수행해 주신 본원의 박성준 박사께 감사드린 다. 또한 연구를 수행하는 데 조언을 해주신 국민대 류재우 교수, 서울대 김대일 교수, 부산대 윤가원 교수께 심심한 감사를 드린다.

그리고 이 연구를 수행하는 데 이 연구의 일부를, 특히 전산작업 을 헌신적으로 도와준 이대 박사과정에 있는 오유진씨에게 감사드 리며 본 연구의 원고를 체계적으로 만드는 데 도움을 준 유정해씨 에게도 감사를 드린다.

끝으로 본 연구의 내용은 필자의 개인적 견해이며 본원의 공식

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4임금과 생산성의 인과관계 연구

적인 견해와 무관함을 밝혀둔다.

2001년 3월 한국경제연구원 원장 좌승희

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차 례 5

차 례

제1장 서 론 / 9

제2장 기존 연구에 대한 검토 / 15

제3장 Geweke의 선형 피드백 방법 / 19 1. 선형 피드백/ 21

2. 조건부 선형 피드백/ 24

제4장 자 료 / 27 1. 임 금 / 29 2. 생산성 / 31 3. GDP성장률 / 32

제5장 실증분석 / 35 1. 선형 피드백/ 37

2. 조건부 선형 피드백/ 40

3. 금융위기 이전까지의 임금과 생산성의 관계/ 42

제6장 Sims의 충격반응 / 45 1. 개 요 / 47

2. 임금과 생산성의 관계/ 48

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제7장 요약 및 결론 / 51 참고문헌 / 55

부 록 / 59

영문초록 / 69

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표차례 7

표 차 례

<표 1> 임금 생산성 및 GDP성장률의 안정화 자료/ 33

<표 2> 임금자료의 모델 적합/ 38

<표 3> 생산성자료의 모델 적합 / 39

<표 4> 교정된 피드백 값들 및 90% 신뢰구간 / 40

<표 5> 교정된 조건부 피드백 값들 및 90% 신뢰구간/ 41

<표 6> 교정된 피드백 값들 및 90% 신뢰구간 / 43

<표 7> 교정된 조건부 피드백 값들 및 90% 신뢰구간/ 43

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그림차례

<그림 1> 임금과 생산성간의 시계열 추이 (1985.1분기-1999.4분기) / 11

<그림 2> 실질임금(1985.1분기-1999.4분기) / 30

<그림 3> 실질임금을 1차 차분한 시도표 / 31

<그림 4> 생산성(1985.1분기-1999.4분기) / 31

<그림 5> 생산성을 1차 차분한 시도표 / 32

<그림 6> GDP성장률(1985.1분기-1999.4분기) / 33

<그림 7> 생산성으로부터 임금으로의 impulse response / 49

<그림 8> 임금으로부터 생산성으로의 impulse response / 50

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제1장 서 론

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제1장 서 론 11

임금과 생산성의 장기 추세를 살펴보면 <그림 1>에서 보는 바 와 같이 금융위기 직후를 제외하고는 같은 방향으로 함께 상승

positive correlate하고 있음을 볼 수 있다. 이러한 현상은 보는 각도 에 따라 달리 설명되어질 수 있다. 즉 일반적인 임금이론에 따르 면 이윤극대화를 추구하는 기업은 노동의 한계생산성과 임금을 일 치시킨다. 따라서 생산성증가는 임금상승을 유발하게 되어 생산성 과 임금이 같이 증가하는 현상으로 나타나게 된다.

<그림 1> 임금과 생산성간의 시계열 추이(1985.1분기-1999. 4분기)

0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 0 0 1 2 0 1 4 0 1 6 0 1 8 0

생 산 성 임 금

주：임금과 생산성은 1995년도를 100.0으로 두고 산출하였다.

그런 반면 이와는 달리 임금상승으로 인해 생산성이 증가한다 는, 즉 임금이 생산성에 영향을 미친다는 이론들도 있다. 먼저 효 율임금efficiency wage이론이 있는데, 이 이론에 따르면 임금의 상승 으로 또는 시장임금보다 높게 임금을 책정하는 것이 결국에는 생 산성증가로 이어져 임금상승이 오히려 효율적이라는 것이다. 기실 이 이론은 실업이 존재함에도 불구하고 임금이 하락하지 않는 이 유를 규명하고자 하는 데서 나왔다. 그 이유를 설명하는 대표적인 가 설로서 소위 Salop(1979)의 노동이동turnover론, Shapiro and Stigliz (1984)의 감독monitoring론, 그리고 Akerlof(1984)의 선물교환gift ex-

change론과 고임금은 양질의 근로자를 유도함으로써 자연 생산성

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12 임금과 생산성의 인과관계 연구

이 증가한다는 견해 등을 들 수 있다. 그러면 이들 가설들이 실업 이 상존함에도 불구하고 고임금이 유지되는 이유를 어떻게 설명함 으로써 임금이 생산성을 유도하는지를 살펴보기로 하자. 첫째, Salop(1979)의 가설에 의하면 기업이 임금을 상대적으로 올리면 근 로자는 타 직장으로 옮길turnover 요인이 줄어들어 결국 노동자의 이동에 따른 비용cost을 줄여 생산성을 올릴 수 있다는 것이다. 둘 째, Shapiro and Stigliz(1984)의 가설에 의하면 근로자의 노력effort

을 임금의 증가함수로 보고 근로자의 태만을 감독하는 데 드는 비 용을 감안하여 대신 임금을 시장임금보다 높게 책정하는 반면 태 만이 발각되는 즉시 해고시킨다고 위협함으로써 근로자의 노력effort

을 유도하여 생산성을 증가시킨다는 것이다. 셋째, Akerlof(1984) 의 선물교환gift exchange가설에 의하면 근로자의 충성심loyalty을 임 금의 증가함수로 보고 임금의 인상은 근로자의 충성심을 유발하고 따라서 생산성이 증가한다는 것이다.

다른 한편 임금이 생산성을 유도할 수 있다는 이론으로 노동조 합과 기업간의 교섭에 대한 이론이 있다. 이 이론에 따르면 가령 노동조합은 임금을 기업에 제의하고 기업은 고용수준에 대한 조정 권을 갖게 될 때 노조의 강성화로 임금수준을 올릴 경우 기업은 자연 고용수준을 조정하여 생산성을 올리게 되어 결국 임금인상이 생산성의 증가를 가져오는 현상을 낳게 된다는 견해가 있는가 하 면 노조의 ‘voice’역할로 인해 생산성을 향상시키고 이에 따라 임 금상승을 야기시킬 수 있다는 견해 등이 있다.

이렇듯 이론적으로는 임금과 생산성의 인과관계를 설명하고 있 으나 아직까지는 이들 관계를 실증적으로 입증하지 못하고 있다.

실제로 Cappelli and Chauvin(1991)이 시인했듯이 상대적으로 높은 임금이 높은 생산성의 원인인지 아니면 결과인지를 식별한다는 것은 계량경제적 측면에서 매우 어려운 문제인 것이다. “It is difficult econometrically to avoid the identification problem ： are higher

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제1장 서 론 13

wages the cause or the result of greater worker productivity?.”

그러나 Geweke(1982, 1984)는 두 시계열time series간의 인과관계 를 분해disentangle하는 통계적 기법을 개발하였다. Geweke의 선형 피드백linear feedback 방법은 두 시계열간의 선형 의존성을 상호 반대 방향 피드백으로 분리함과 동시에 이들 시계열의 연립성simultaneous association도 별도로 식별하고 있다. 따라서 Geweke의 방법은 동시 적인 추정, 즉 두 시계열의 연립성에 대한 추정도 고려하였다는 점에서 Granger(1969)의 인과관계에 대한 정의를 한층 발전시킨 것이라고 볼 수 있다.

본 연구는 우리나라의 제조업을 중심으로 노동생산성과 임금의 인과관계를 Geweke의 방법을 통하여 식별함으로써 임금이 생산 성에 어느 정도 영향을 주는지, 또는 생산성이 임금에 어느 정도 영향을 주는지 아니면 임금과 생산성이 동시에 상호 영향을 주는 지 그리고 준다면 그 영향이 각각 어느 정도나 되는지를 실증적으 로 규명하고 이들 관계가 과연 양(＋)의 방향으로 움직이는지를 Sims의 충격반응impulse response을 사용하여 살펴보고 이의 함축적 의미를 살펴보고자 한다.

본 연구의 구성은 다음과 같다. 먼저 제2장에서는 기존 연구에 대한 검토를 하고 제3장에서는 Geweke의 선형 피드백linear feedback

방법을 소개한다. 그리고 제4장에서는 본 연구에 사용되는 자료인 실질임금, 부가가치, 생산성 및 경제성장률 자료의 안정성stationality

을 검정하고 더불어 분산의 안정성도 구한다. 제5장에서는 이들 안정화된 자료를 금융위기 이후의 기간까지 포함한 자료와 금융위기 이전까지의 자료로 분리하여 이 두 기간 사이의 임금과 생산성관계 의 차이를 Geweke의 방법으로 실증분석을 한다. 그리고 제6장에 서는 Sims의 충격반응impulse response 방법을 사용하여 임금의 증가 로 생산성이 증가하는지 또는 그 반대인지를 살펴 임금과 생산성간 의 관계를 살펴보고 제7장의 요약과 결론으로 끝을 맺기로 한다.

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제2장 기존 연구에 대한 검토

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제2장 기존 연구에 대한 검토 17

생산성이 임금에 미치는 영향에 대한 실증연구는 생산이론과 병 행하여 그간 꾸준히 연구되어 온 관계로 본 연구에서는 이에 대해 굳이 언급하지 않기로 한다. 대신 본 연구에서는 임금이 생산성에 영향을 줄 수 있다는 이론에 대한 그간의 실증연구에 대해 언급하 기로 한다. 이러한 실증연구들은 대체로 효율임금이론에 대한 가 설검증에 머무르고 있다. 예로 Leonard(1987), Campbell(1991, 1993, 1994, 1995)은 Salop의 가설을 검증하였고, Cappelli and Cauvin (1991), Drago(1991), Drago and Heywood(1992), Wadhwani and Wall(1991) 그리고 Levine(1992) 등은 Sapiro and Stiglitz의 감독 가설을 검증하였다. 그러나 이러한 가설에 대한 직접적인 검증과 는 별도로 Krueger and Summers(1988)와 Groshen(1991)은 산업 내 또는 산업간의 임금격차를 효율임금에서 찾고 있다. 다른 한편 노동조합이론으로 Freeman and Modeff(1984)는 노동조합은 근로 자에게 소위 ‘voice’의 역할을 하기 때문에 노조는 생산성향상에 기여한다고 한 반면 다른 일부에서는 노조가 근로자의 배치 등을 통제함으로써 생산성향상에 악영향을 미친다고 주장하고 있다.

Hirsch and Addison(1986) 그리고 Hirsch(1991)는 노조가 생산성 향상에 미치는 영향이 있을 수도 있고 그 역일 수도 있다는 것을 실증분석하였다.

한편 우리나라의 경우 효율임금에 대한 연구는 황인태(1995), 정 강수(1997) 및 최영섭(1997) 등에 불과하며 노동조합과 생산성에 대한 연구는 윤봉준(1991)이 있다.¹⁾ 그러나 그간의 연구들은 이미 언급한 바와 같이 효율임금의 제 가설에 대한 실증분석 내지는 산 업간․산업내 임금격차에 대한 미시자료를 이용하였을 뿐더러 실 증분석의 모형은 일반임금이론의 분석과 전혀 반대로 임금을 독립 변수로 그리고 생산성을 종속변수로 상정하여 분석하고 있다. 따

1) 우리나라 노동조합의 임금 및 생산성 연구에 대한 자료 서베이는 충분하지 않다.

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라서 기존의 연구들은 생산성이 임금에 미치는 영향의 정도, 임금 이 생산성에 미치는 영향의 정도 및 동시적인 영향의 정도를 동시 에 분석하지 못하였고 또한 기존의 연구들은 모두 미시자료를 이 용하고 있어 생산성과 임금의 거시적 추이를 살피지 못하고 있다.

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제3장 Geweke의 선형 피드백 방법

1. 선형 피드백 ··· 21 2. 조건부 선형 피드백 ··· 24

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제3장 Geweke의 선형 피드백 방법 21

1. 선형 피드백linear feedback

Geweke의 선형 피드백 방법²⁾은 임금(w)과 생산성(p)의 시계열 사이의 인과관계causality를 다음과 같은 3부분으로 분리하고 있다.

첫째, 생산성으로부터 임금으로의 피드백(_F_p→w), 둘째, 임금으로부 터 생산성으로의 피드백(F_{w →p}), 그리고 동시적contemporaneous(F_{w ․p}) 부분으로의 분리이다. 즉

F

_{w, p}= F_w→p+F_p→w+F_w․p

먼저 임금으로부터 생산성으로의 피드백(_F_{w →p})을 다음과 같이 추정한다.

t시간에의 생산성p_t을 과거의 생산성과 과거의 임금으로 추정 한다：

p_t= a₀+ ∑

s =1a₁(s)p_{t - s}+ ∑

s = 1a₂(s)w_{t - s}+ a₃IMF+ ε_1t (1a) 여기서a₀, a₁, a₂ 그리고 a₃는 추정계수의 벡터이고 ε_1t는 한 시점 이후의 예측오차이다. ε_1t의 평균은 0이며, 분산은 σ²₁라고 가 정한다. IMF는 금융위기라는 우리나라의 특수한 환경을 고려한 더미변수dummy variable이다. 금융위기 이전 시점까지는 IMF＝0이

2) Geweke의 선형 피드백은 경제학의 타 분야에서 이미 널리 사용되고 있다. 예를 들면 Hess and Kilduff(1991), Dheeriya(1993), Kawaller, Koch, and Koch(1993) 등 은 자본시장의 변수들간의 인과관계를 살펴보는 데 사용하였으며 Stam, DeLorme, and Finkenstadt(1991)는 소득과 환율의 관계를, McGarvey(1991), Cushing and McGarvey(1990)는 가격들간의 관계를 살피는 데 사용하였다.

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고 금융위기 이후 기간은 IMF＝1이다.

임금으로부터 생산성으로의 피드백을 식별하기 위하여 생산성 추 정에서의 임금의 한계기여도marginal contribution를 찾아야 한다. 이 를 위해 현 생산성을 단지 과거의 생산성을 이용하여 추정한다：

p_t= b₀+ ∑

s = 1b₁(s)p_{t - s}+b₂IMF+ ε_2t (1b) 여기서 b₀, b₁, 그리고 b₂는 추정계수의 벡터이며, ε_2t의 평균은 0, 분산은 σ²₂라고 가정한다.

따라서 임금으로부터 생산성으로의 선형 피드백은 방정식 (1a) 와 (1b)의 분산비율의 로그값log of ratio of variance으로 정의된다. 즉 방정식 (1a)와 방정식 (1b) 모두 생산성을 추정하는 방정식이지만 방정식 (1a)에는 과거의 임금이 포함되어 있고, 방정식 (1b)에는 과거의 임금이 포함되어 있지 않다. 따라서 과거 임금의 존재여부 에 따른 분산의 변화량을 알 수 있는 것이다. 즉 분산의 변화량이 크면 클수록 그만큼 임금이 생산성 추정에 큰 영향을 미친다는 것 을 의미한다. 따라서 임금이 생산성 추정에 매우 중요한 요소임을 내포하고 있다：

F_{w →p} ≡ log (σ²₂ /σ²₁) (1c) 식 (1c)에서 두 분산이 같을 경우에는 과거 임금은 현 생산성 추정 방정식의 오차항 분산에 변화를 줄 수가 없다는 것을 의미 한다. 즉 만약 σ²₂= σ²₁이면 F_w→p= 0이고 따라서 과거 임금은 현 생산성에 아무런 영향을 미치지 못한다는 의미가 된다.

이제 생산성으로부터 임금으로의 피드백(F_p→w)을 추정하기로 한다. 이는 임금으로부터 생산성으로의 피드백과 같은 방법을 사

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용한다. 즉 t시간에의 임금(_w_t)을 과거의 임금과 과거의 생산성으 로 추정한다：

w_t=a₄+ ∑

s = 1a₅(s)w_{t - s}+ ∑

s =1a₆(s)p_{t - s}+ a₇IMF + ε_3t (2a) 여기서 _a₄, _a₅, _a₆, 그리고 _a₇은 추정계수의 벡터이고 _ε_3t는 한 시점 이후의 예측오차이다. _ε_3t의 평균은 0이며, 분산은 _σ²₃라고 가정한다.

과거의 생산성으로부터 임금의 한계충격을 찾기 위하여 임금 방정식은 단지 임금의 과거만을 이용하여 추정한다：

w_t=b₃+ ∑

s = 1b₄(s)w_{t - s}+b₅IMF +ε_4t (2b) 여기서 _b₃, _b₄, 그리고 _b₅는 추정계수의 벡터이며, _ε_4t의 평균 은 0, 분산은 σ²₄라고 가정한다.

따라서 생산성으로부터 임금으로의 선형 피드백은 방정식 (2a) 와 (2b)의 분산비율의 로그값log of ratio of variance으로 생산성에 대한 임금의 한계기여도marginal contribution와 마찬가지로 생산성이 임금의 추정방정식에 첨가되면서 분산을 작아지게 하는 정도가 한계기여도이다：

F_p→w ≡ log (σ²₄ / σ²₃) (2c) Geweke의 선형 피드백이 다른 인과관계causality의 추정방법과 차별화되는 점은 동시적contemporaneous 관계도 함께 고려하였다는 점 이다. Geweke는 임금과 생산성의 시계열 사이의 동시성simultaneity

의 추정을 위하여 방정식 (1a)를 변형하여 생산성 추정시 과거의

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생산성과 과거의 임금 및 현 임금을 이용하여 추정하였다.

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제3장 Geweke의 선형 피드백 방법 25 pt= c0+ ∑_{s =1}^c1(s)pt - s+ ∑_{s = 0}^c2(s)wt - s+c3IMF + ε5t (3a)

여기서 c₀, c₁, c₂, 그리고 c₃는 추정계수의 벡터이며, ε_5t의 평균은 0, 분산은 σ²₅라고 가정한다.

방정식 (1a)와 (3a)의 오차항의 분산을 비교함으로써 생산성 추 정에서의 현 임금의 한계충격marginal impact을 식별하게 된다. 따라 서 동시적 관계는 식 (3b)와 같다：

Fw ․p ≡ log (σ²1 / σ²5) (3b) 여기서 만약 F_{w ․p}= 0이면 현 임금을 포함시키는 것은 생산성 추정에 아무런 영향도 끼치지 못한다는 것을 의미하게 된다.

피드백 추정과 동시성 추정이 영zero이 아니라면 생산성 또는 임금추정에 있어서 추가적인 정보는 오차항의 분산을 줄일 것이 다. 그러면 이들 오차항의 분산이 얼마나 줄어드는지를 보기 위해 피드백의 값을 성장률(%) ‘1- exp(-_F)’로 변환시켜 추정할 수 있 다. 앞으로의 논의에 있어서 피드백의 값들은 모두 성장률로 변환 시킨 값들이다.

2. 조건부 선형 피드백

경제 전반의 상황은 임금과 생산성에도 영향을 미치게 된다. 경 제 확장기에는 일반적으로 생산성증가는 높은 임금으로 이어진다.

마찬가지로 생산성증가를 유도하는 임금의 실효성도 경제상황에 따라, 즉 경제가 확장기인지 아니면 침체국면에 들어섰는지에 따 라 변화한다. 따라서 생산성과 임금과의 관계를 파악하는 데 있어

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이들에 영향을 주는 주변의 다른 상황을 포함시킨다면 훨씬 정확 한 정보를 얻을 수 있다. 이런 경제상황을 알려주는 대표적인 지 수로 GDP성장률을 들 수 있다. 따라서 본 연구에서는 GDP성장률 을 추가적으로 고려하여 Geweke의 선형관계도 살펴보기로 한다.

Geweke는 이러한 선형관계를 ‘조건부 선형관계conditional linear feedback’라고 지칭하였다.

GDP성장률이 포함됨으로써 자연히 임금과 생산성의 추정방정 식은 바뀌어야 한다. 즉 과거의 GDP성장률이 각 추정방정식에 포 함되게 된다. 이들 추정방정식을 이용하여 조건부 선형 피드백con- ditional linear feedback measure과 조건부 동시적 관계conditional contemporaneous component를 추정하기로 한다.

GDP성장률이 포함된 추정방정식은 다음과 같다：

pt=a0 '+ ∑_{s = 1}â^1'^{(s) p}^{t - s}⁺ ∑_{s =1}â^{2 '}^{( s) w}^{t -s}⁺ ∑_{s= 1}â^{3 '}^{( s)g}^{t -s}^+a^{4 '}ÎMF+ε^1't (1a')

p_t=b_{0 '}+ ∑_{s =1}^b1 '( s)p_{t -s}+∑_{s = 1}^b2 '(s) g_{t - s}+b_{3 '}IMF+ε_{2 't} (1b')

wt=a5 '+ ∑_{s = 1}â^{6 '}^{(s) w}^{t - s}⁺ ∑_{s = 1}â^{7 '}^{(s) p}^{t - s}⁺∑_{s = 1}â^{8 '}^{(s )g}^{t -s}^+a^{9 '}ÎMF+ε^{3 't} (2a')

w_t=b_{4 '}+ ∑_{s = 1}^b5 '(s) w_{t - s}+ ∑_{s = 1}^b6 '(s )g_{t -s}+b_{7 '}IMF+ε_{4 't} (2b')

pt=c0'+ ∑_{s =1}^c^{1 '}^{( s)p}^{t -s}⁺∑_{s =0}^c^{2 '}^{(s) w}^{t -s}⁺ ∑_{s= 1}^c^{3 '}^{(s) g}^{t - s}^+c^{4 '}^IMF+ε^{5 't} (3a')

여기서 _a_{l '},_b_{m '},_c_{n '}는 추정계수의 벡터이며, _ε_i't의 평균은 0 이고, 분산은 σ²_i'라고 가정한다.

i=1, ..., 5, l=0, ..., 9, m=0, ..., 7, n=0, ..., 4.

조건부 피드백은 앞의 선형 피드백과 동일한 방법으로 이들 추

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정방정식들의 오차항의 분산들을 비교함으로써 측량한다.

위의 추정방정식에서 각각의 피드백들은 다음과 같이 계산된다：

F_{w →p g} ≡ log(σ²_2' / σ²_1') (1c')

F_{p→w g} ≡ log(σ²_4' / σ²_3') (2c')

F_{w ․p g} ≡ log(σ²_1' / σ²_5') (3c')

위의 피드백들과 동시성 추정값을 더하면 GDP성장률하에서의 임금과 생산성의 전체적인 조건부 선형 의존도가 계산된다 :

F_{w , p g} = F_{w →p g}+ F_{p→w g}+ F_{w ․p g}

조건부 피드백 값은 성장률(1-exp(-F))로 바꿀 경우 임금으로 부터 생산성의 피드백 값(F)은 일정한 GDP성장률하에서 과거의 임금이 얼마만큼 생산성 추정오차의 분산을 줄일 수 있는지를 퍼 센트로 나타난다.

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제4장 자 료

1. 임 금 ···29 2. 생산성 ··· 31 3. GDP성장률 ··· 32

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제4장 자 료 31

본 연구에서는 우리나라의 임금과 생산성의 관계를 분석하기 위 하여 제조업 분야의 1985년 1분기부터 1999년 4분기까지 60개의 분기자료를 이용하였다. 임금은 ‘매월노동통계조사’에 수록되어 있 는 경상임금과 한국은행의 ‘국내의 주요경제지표’의 소비자물가지 수를 이용하여 실질임금을 구하였다. 또한 생산성은 한국생산성본 부에서 발표하는 불변가격 기준의 부가가치 노동생산성지수를 사 용했다. 그리고 GDP성장률은 한국은행의 자료를 선택하였다.³⁾

Geweke의 선형 피드백 방법을 사용하여 시계열 자료들의 선형 의존도를 알아보기 전에 먼저 사용되는 자료의 안정성이 검증되어야 한다. 자료의 안정성에는 두 가지를 고려하게 되는데, 하나는 정상 성stationarity이고 다른 하나는 분산의 안정성이다. 정상성stationarity

이라는 것은 자료가 일정한 추세선trend이나 일정한 패턴이 존재하 지 않는 것을 의미한다. 분산의 안정성이란 자료 사이에 변화하는 폭에 증감이 없이 일정하다는 것을 의미한다. 이하에서는 본 연구 에 사용되는 실질임금, 부가가치 생산성 및 GDP성장률 자료의 안 정성을 검증하기로 한다.

1. 임 금

<그림 2>는 계절 조절한 실질임금의 log 시계열도이다. 이 그 림에서 자료의 선형적 추세가 보여 정상시계열이 아님을 알 수 있다.

자료의 정상성을 판별하기 위하여 본 연구에서는 단위근 검정 중에서 가장 보편적으로 사용되고 있는 ADF(Augmented Dickey- Fuller) 검정을 사용하였다. ADF 검정은 검정값이 _τ-통계량으로 되어 있다. 귀무가설을 기각하는 기준점을 기각역이라고 하며 일

3) 임금은 10명 이상인 사업장을 대상으로 산출한 것이며, 생산성은 1명 이상인 사업 장을 대상으로 산출한 자료를 사용하였다.

(26)

반적으로 사용하는 유의수준은 0.05이다. 유의확률(p-value)이 0.05 보다 작으면 귀무가설을 기각하는 것으로, 즉 이 검정에서는 자료 가 단위근을 갖지 않는다는 결론을 얻게 되어 자료가 정상시계열 이라는 의미가 된다. 그러나 유의확률이 0.05보다 크면 귀무가설을 기각할 수 없으므로 자료가 단위근을 갖는다고 본다. 즉 정상시계 열이 아니라는 의미가 된다.

<그림 2> 실질임금(1985.1분기-1999. 4분기)

1 2. 6 1 2. 8 1 3 1 3. 2 1 3. 4 1 3. 6 1 3. 8 1 4 1 4. 2

임금자료의 ADF 검정값은 -0.4195였고, 유의확률(p-value)은 0.9845 이다. 유의확률이 0.9845로 0.05보다 훨씬 큰 값을 가지므로 단위 근을 갖는다는 귀무가설을 기각할 수 없다. 즉 임금은 정상시계열 이 아니다.

이제 임금이 가지는 선형적인 추세를 교정하기로 한다. 일단 <그 림 2>에서 보듯이 대수 변환시킨 임금자료에도 추세선의 존재가 육안으로도 확인된다. 흔히 추세선이 있는 경우 자료를 정상화시 키는 데에 주로 사용하는 방법은 자료의 차분이다. <그림 3>은 임금을 차분한 것이다. ADF 검정값은 -5.0487이고 유의확률이 0.0002로 0.05보다 훨씬 작은 값을 가지므로 시계열이 정상시계열

(27)

제4장 자 료 33

이라고 판단된다.

<그림 3> 실질임금을 1차 차분한 시도표

-0 . 0 8 -0 . 0 6 -0 . 0 4 -0 . 0 2 0 0 . 0 2 0 . 0 4 0 . 0 6 0 . 0 8 0 . 1 0 . 1 2

2. 생산성

<그림 4>는 생산성 자료의 시계열도이다. 이 그림도 역시 선형 적 추세를 띠고 있어 정상시계열이 아님을 알 수 있다. ADF 검정 값이 -1.5453이며 유의확률이 0.8017로 0.05보다 훨씬 큰 값을 가 진다. 따라서 <그림 4>에서 보는 바와 마찬가지로 ADF 검정에서 도 생산성이 정상시계열이 아님이 확인되었다.

<그림 4> 생산성(1985.1분기-1999.4분기)

0 1 2 3 4 5 6

(28)

임금자료에서도 언급을 했지만, 자료에 추세가 존재한다는 것은 자료가 정상시계열이 아니라는 것을 의미한다. 따라서 임금의 경 우와 마찬가지로 대수 변환시킨 생산성 자료에 차분을 시도하여 생산성을 정상화시켜 본다. <그림 5>는 생산성을 1차 차분한 시 도표이다. 차분한 생산성의 ADF 검정값은 -6.381이며 유의확률이 0.0001로 0.05보다 매우 작은 값을 가진다. 따라서 생산성이 정상 시계열이 되었다고 판단된다.

<그림 5> 생산성을 1차 차분한 시도표

-0. 04 -0. 02 0 0 .0 2 0 .0 4 0 .0 6 0 .0 8 0 .1

3. GDP성장률

<그림 6>은 GDP성장률 자료의 시계열로 후반부에 보면 갑자 기 급락(음의 값)하고 있음을 볼 수 있다. 이 현상은 1997년도에 우리나라에 찾아온 금융위기로 인해 그 당시 GDP성장률이 하락 했기 때문이다. GDP성장률의 정상성 여부를 살펴보면 ADF 검정 값이 -3.3063이며 유의확률이 0.019로 0.05보다 작은 값을 가진다.

따라서 GDP성장률은 정상시계열이라고 판단된다.

(29)

제4장 자 료 35

<그림 6> GDP성장률(1985.1분기-1999. 4분기)

-1 0 -5 0 5 1 0 1 5 2 0

<표 1>은 앞으로의 분석에 사용할 임금 생산성 및 GDP성장률 의 안정화된 자료를 정리한 표이다.

<표 1> 임금 생산성 및 GDP성장률의 안정화 자료

자료 안정화된 자료

임금(w) ln(임금t) - ln(임금t -1)

생산성(p) ln(생산성t) - ln(생산성t-1)

성장률(g) 성장률 t

(30)

제5장 실증분석

1. 선형 피드백 ···37 2. 조건부 선형 피드백 ···40 3. 금융위기 이전까지의 임금과

생산성의 관계 ···42

(31)

제5장 실증분석 39

1. 선형 피드백

Geweke의 선형 피드백 방법을 사용하여 임금과 생산성간의 인 과관계를 살피기 위해서는 우선 앞에서도 언급했듯이 모델을 만들 고 모델의 계수를 추정한 후 그 모델들의 분산을 비교하여야 한 다. 그런데 앞서 언급한 모델들을 보면 모두 무한차원으로 되어 있다. 그러나 현실에서 이러한 모델을 세우고 계수들을 추정하기 란 불가능하다. 따라서 실증분석을 할 때에는 차수를 줄여서truncation

그 줄여진 만큼의 계수를 추정하여 분산을 구한다. Geweke의 논 문(1982)을 보면 다음과 같이 모든 모델의 차수를 일정하게 절단 하고 있다. 본 연구에서는 아래의 추정방정식들에서 보이듯이 ∞

대신에 m으로 놓았다.

p_t= a₀+∑^m

s = 1a₁(s)p_{t - s}+∑^m

s = 1a₂(s)w_{t - s}+ a₃IMF +ε_1t (1A)

p_t= b₀+∑^m

s= 1b₁(s)p_{t - s}+b₂IMF + ε_2t (1B)

w_t= a₄+∑^m

s = 1a₅(s)w_{t - s}+∑^m

s= 1a₆(s)p_{t - s}+ a₇IMF + ε_3t (2A)

w_t= b₃+∑^m

s= 1b₄(s)w_{t - s}+ b₅IMF + ε_4t (2B)

pt= c0+ ∑

m

s = 1c1(s)pt - s+∑

m

s= 0c2(s)wt - s+ c3IMF + ε5t (3A) Geweke의 선형 피드백 방법은 모델의 계수들을 추정하는 데에 OLS(Ordinary Least Squares) 방법을 사용한다. 그런데 OLS 방법은 자료가 안정적이어야만 사용할 수 있어 제3장에서 만든 안정화된 자료들을 가지고 임금과 생산성간의 인과관계를 분석하기로 한다.

(32)

자료가 안정화되었으면 이제 _m을 선택하면 된다. 본고에서는

m을 1로 선택하였는데 그 방법은 다음과 같다. 각 자료를 여러 가지 AR(Auto Regressive)모델에 적합시켜 보아서 임금과 생산성 을 효과적으로 가장 잘 나타낼 수 있는 _m을 찾는다. AR모델에 적 합시키는 방법으로는 AIC(Akaike Information Criterion)값과 SBC (Schwartz’s Bayesian Criterion)값, SACF(Sample Auto Correlation Function)와 SPACF(Sample Partial Auto Correlation Function), 그리고 잔차도residual plot 등의 패턴을 살펴보고 가장 적합한 모델 을 선정하는 법이 있다. <표 2>는 임금을 적합시켜 본 모델들의 AIC와 SBC값들이다. 또한 <표 3>은 생산성을 적합시켜 본 모델 들의 값들이다. <표 2>와 <표 3>은 각각 (1B)와 (2A)모델의 AR 차수들을 나타낸다. AIC와 SBC는 값이 작을수록 적당한 모델임 을 의미하며 잔차의 패턴은 안정이라고 된 모델이 적당한 모델이다.

<표 2> 임금자료의 모델 적합

임금dif(임금) AR(1) AR(2) AR(3) AR(4) AR(5) AR(6) AR(7) AIC -253.96 -252.31 -251.03 -249.54 -248.71 -247.36 -245.37 SBC -249.81 -246.08 -242.72 -239.15 -236.24 -232.82 -228.75

잔차의 패턴²⁾ WNP¹⁾ WNP WNP WNP WNP WNP WNP

주：1) WNP는 White Noise Process의 약자이다.

2) 잔차의 패턴은 SACF, SPACF, 그리고 잔차도들을 종합한 결과이다.

<표 2>를 보면 AR(1)인 경우의 AIC와 SBC의 값이 가장 작다.

따라서 임금은 AR(1)이 가장 적당한 모델이다.

<표 3>을 보면 AR(2)가 가장 생산성을 적합시키는 데 적절한 모델이다. Geweke의 선형 피드백 방법을 사용하려면 각 추정방정 식마다 일정하게 절단truncation을 해야 한다. 즉 m을 추정방정식

(33)

마다 똑같이 적용해야 한다. 자료의 개수 60개에 비해 항의 개수

(34)

<표 3> 생산성자료의 모델 적합

생산성dif(생산성) AR(1) AR(2) AR(3) AR(4) AR(5) AR(6) AR(7) AIC -274.32 -279.67 -278.43 -279.19 -277.50 -276.09 -274.15 SBC -270.17 -273.44 -270.12 -268.80 -265.03 -261.54 -257.53

잔차의 패턴 WNP WNP WNP WNP WNP WNP WNP

가 많으면 효율이 떨어지기 때문에 본 연구에서는 AR(1) 모델을 선택하였다.

각 추정방정식을 첫번째 시차에서 절단한 후 OLS 방법을 통하 여 계수를 구하여 위에 소개된 방법대로 Geweke의 선형 피드백 값을 구하면 표본이 작은 관계로 값들이 약간씩 상향으로 편향

biased되어 편향을 조절하여야 한다. 편향조절을 다음과 같이 한다.

먼저 추정된 모델을 이용하여 임금, 생산성, 실업률 각각 60개의 자료를 갖는 데이터 셋data set 100개를 만든다. 그리고 이렇게 만 들어진 데이터 셋 100개에서 각각 Geweke의 선형 피드백을 계산 하여 각 피드백 100개를 만든다. 이렇게 만들어진 피드백들을 가 지고 각 피드백의 평균과 5%, 95%에 해당하는 값을 구한다. 5%

에 해당하는 값은 크기 순으로 나열했을 때 5번째 자료 값이며, 95%에 해당하는 값은 95번째의 값을 의미한다. 원래 구해진 피드 백에 피드백을 평균으로 나눈 값을 곱함으로써 피드백을 조절할 수 있다. 5%에 해당하는 값과 95%에 해당하는 값도 역시 평균을 이용하여 교정한 후 사용한다. 90%의 신뢰구간을 계산하는 이유 는 피드백이 어떤 특정한 분포를 따르지 않기 때문이다. 따라서 분포에 따른 값을 제공할 수 없으므로 신뢰구간을 제시하여 피드 백이 가질 수 있는 범위를 제공하는 것이다.

<표 4>는 위의 과정들을 거쳐서 얻은 Geweke 선형 피드백의 값들이다. 생산성으로부터 임금으로의 피드백 값은 약 4.32%이다.

(35)

반면 임금으로부터 생산성으로의 피드백 값은 약 0%로 임금이 생 산성에 전혀 영향을 미치지 못하고 있다. 따라서 생산성이 임금에 영향을 주는 정도가 압도적이라고 볼 수 있다. 한편 세 번째 항목 인 동시적 부분은 그 값이 약 1.48%로 별 영향력이 없다고 해석 되어진다.

<표 4> 교정된 피드백 값들 및 90% 신뢰구간

(단위 : %)

F_p→w (0, 6.033)^4.32

F_{w →p} (0, 4.114)^0.0

F_p․w ^1.48

(0, 26.211)

그러나 생산성과 임금과의 관계를 파악하는 데 있어 이들 관계 에 영향을 주는 타 정보가 있으면, 임금과 생산성과의 관계를 조 금 더 명확히 파악할 수 있다. 따라서 다음은 GDP성장률을 포함 한 조건부 선형 피드백을 알아보기로 한다.

2. 조건부 선형 피드백

조건부 선형 피드백은 선형 피드백과 별다를 것이 없다. 단지 기존의 절단truncation된 모델에 GDP성장률을 삽입하면 된다. _m도 마찬가지로 1이다. 앞에서도 언급된 바 있지만, 모델의 계수를 추 정할 때는 OLS(Ordinary Least Square) 방법을 이용하기 때문에 자료가 안정적이어야 한다. 따라서 이미 제3장에서 안정화한 GDP

(36)

성장률 자료를 사용하여 분석한다. 나머지 단계는 모두 선형 피드 백의 방법과 일치한다. GDP성장률(_g)을 이용한 모델들은 다음과 같다.

p_t= a_0'+ a_1'p_{t - 1}+ a_2'w_{t - 1}+ a_3'g_{t - 1}+ a_4'IMF +ε_1't (1A')

p_t=b_0'+b_1'p_{t - 1}+b_2'g_{t -1}+ b_3'IMF + ε_2't (1B')

w_t= a_5'+ a_6'w_{t - 1}+a_7'p_{t - 1}+a_8'g_{t - 1}+a_9'IMF + ε_3't (2A')

w_t=b_4'+ b_5'w_{t - 1}+ b_6'g_{t - 1}+b_7'IMF+ ε_4't (2B')

p_t=c_0'+ c_1'p_{t - 1}+c_2'w_{t -1}+ c_3'g_{t - 1}+c_4'IMF + ε_5't (3A')

위의 추정방정식들을 이용하여 추정된 피드백과 동시적 부분은 선형 피드백의 경우와 마찬가지로 상향 편향biased되어 있다. 따라서 선형 피드백의 경우와 같은 방법으로 편향을 조정한다. <표 5>는 편향을 조절한 조건부 선형 피드백들이다.

<표 5> 교정된 조건부 피드백 값들 및 90% 신뢰구간 (단위 : %)

F_{p→w g} ^4.20

(0, 7.820)

F_{w→p g} ^0.0

(0, 6.791)

F_{w․p g} (0.2, 31.209)^1.50

<표 5>를 보면 생산성으로부터 임금으로의 조건부 선형 피드백 값은 약 4.20%로 선형 피드백의 값과 비슷하게 나오고 있다. 또한 임금으로부터 생산성으로의 피드백 값은 약 0.0%로 조건부에서도 여전히 임금이 생산성에 전혀 영향을 미치고 있지 못하다고 볼 수

(37)

있다. 따라서 조건부에서도 생산성이 임금에 미치는 영향이 압도 적이라고 볼 수 있다. 세 번째 항목인 동시적 부분도 그 값이 약 1.5%로 선형의 경우와 마찬가지로 별 영향력이 없다고 해석되어 진다.

3. 금융위기 이전까지의 임금과 생산성의 관계

1997년 11월의 금융위기는 우리 경제 전반에 걸쳐 커다란 충격 을 주었다. 물론 생산성과 임금의 관계라고 예외는 아닐 것이다.

즉 생산성과 임금의 관계는 금융위기 이전과 이후 사이에 커다란 변화가 있었을 것이다. 이를 살펴보기 위해서는 금융위기를 기점 으로 해서 그 이전의 관계와 그 이후의 관계를 비교 분석하는 것 이 보다 효과적이겠지만 본 연구에서 사용하는 자료에서는 금융위 기 이후의 시계열이 짧은 관계로 1997년 3분기까지의 생산성과 임 금의 인과관계를 살펴본 후 앞서 살펴본 결과와 비교함으로써 간 접적으로나마 금융위기 이후의 변화를 살펴보기로 한다.

따라서 본 연구에서는 1985년 1분기부터 1997년 3분기까지 51개 의 자료를 가지고 앞서 행한 것과 같은 모델에 적용하였다.

<표 6>은 선형 피드백의 결과이다. 선형 피드백의 경우에는 생 산성으로부터 임금으로의 피드백 값이 약 20.7%이다. 이 값은 앞 서 구한 피드백의 값보다 훨씬 큰 값으로 금융위기 이전에는 생산 성이 임금에 미치는 영향이 훨씬 컸음을 알 수 있다. 한편 임금으 로부터 생산성으로의 선형피드백 값을 살펴보면 그 값이 약 3.6%

로 금융위기 이전에는 임금이 생산성에 어느 정도 영향을 미쳤다 고 볼 수 있다. 그러나 여전히 생산성이 임금에 미치는 영향이 절 대적이라고 볼 수 있다. 동시적 부분은 대략 2.5%정도로 2%가 넘 으므로 임금과 생산성간에 동시적 부분도 어느 정도 차지한다고

(38)

볼 수 있다.

(39)

<표 6> 교정된 피드백 값들 및 90% 신뢰구간

(단위 : %)

F_p→w (0, 25.771)^20.76

F_{w →p} (0, 12.390)^3.64

F_p․w (0, 15.231)^2.60

<표 7>은 조건부 피드백의 결과이다. 생산성으로부터 임금으로 의 피드백은 약 20.30%로 이 값은 앞서 구한 선형 피드백의 값보 다 약간 작은 값이다. 임금으로부터 생산성으로의 선형 피드백은 약 3.6%로 이 값은 앞서 구한 선형 피드백의 값과 비슷한 값이다.

따라서 금융위기 이전에는 생산성이 임금에 미치는 영향이 금융 위기를 포함한 경우보다 훨씬 컸으며 임금 또한 생산성에도 영향을 미쳤음을 알 수 있다. 동시적 부분을 보면 대략 2.5%정도로 임금 과 생산성간의 동시적인 부분도 어느 정도 있었다고 볼 수 있다.

<표 7> 교정된 조건부 피드백 값들 및 90% 신뢰구간 (단위 : %)

F_{p→w g} (0, 22.350)^20.30

F_{w →p g} (0, 7.336)^3.60

F_{w ․p g} (0, 14.071)^2.50

GDP성장률을 자료에 삽입하여 본 결과 선형 피드백의 경우보 다 생산성이 임금에 영향을 준 부분이 다소 약화되었다. 그리고 임금이 생산성에 영향을 준 부분 또한 축소되었다.

(40)

이상의 연구에서 우리는 금융위기 이전에서나 금융위기를 포함 한 전체기간에서나 일반적인 임금이론에 해당하는 생산성이 임금 에 영향을 미친다는 논리가 우리나라 제조업에 있어서도 그대로 반영되고 있음을 알 수 있다. 그러나 금융위기 이전에는 비록 그 크기는 생산성이 임금에 미치는 영향에 비해 미약하지만 그런 대 로 임금이 생산성에 미치는 영향도 상당히 있었다고 볼 수 있다.

지금까지 본 연구는 선형 피드백과 조건부 선형 피드백을 통하 여 임금과 생산성간에 서로 미치는 영향의 크기를 비교하였다. 즉 생산성이 임금에 영향을 미치는 정도를 파악했으며 또한 임금이 생산성에 영향을 미치는 정도도 파악했다. 하지만 한 시계열이 다 른 시계열에 미치는 영향의 정도만 알고 있는 것이지 그만큼 증가 를 시키는 것인지 아니면 감소를 시키는 것인지는 알 수 없다. 즉 영향이 양(+)의 방향인지 음(-)의 방향인지는 알 수 없는 것이다.

예를 들어 임금(생산성)의 상승이 생산성(임금)의 증대를 야기할 지 아니면 반대로 생산성(임금)의 감소를 야기할 지는 모른다. 여 기서 양의 방향은 같이 증가하는 것을 의미하고, 음의 방향은 반 대로 한 자료가 증가할 때 다른 자료는 감소하는 것을 의미한다.

Geweke의 선형 피드백과 조건부 선형 피드백을 통해서는 이 부호를 알아낼 수 없다. 따라서 본 연구에서는 Sims의 충격반응

Impulse Response 기법을 도입하여 그 부호를 알아보기로 한다.

(41)

제6장 Sims의 충격반응

1. 개 요 ···47 2. 임금과 생산성의 관계 ··· 48

(42)

제6장 Sims의 충격반응 51

1. 개 요

Sims의 충격반응Impulse Response을 구하려면 앞에서 임금, 생산 성, GDP성장률로 이루어진 행렬z (t)가 안정적이어야 하며 추세선 이 없는 AR모델로 표현될 수 있어야 한다.

z(t )= C+Φ (L)z (t - 1)+ IMF (t)+ ε (t)

여기서

z(t )=

ꀎ ꀚ

︳︳

︳ ꀏ ꀛ

︳︳

︳ gdp (t)

p (t) w (t)

,_{Φ (L)≡}^ꀎ

ꀚ

︳︳

ꀏ ꀛ

︳︳

︳︳ φ₁₁(L) φ₁₂(L ) φ₁₃(L) φ₂₁(L) φ₂₂(L ) φ₂₃(L) φ31(L) φ32(L ) φ33(L)

ε(t )≡

ꀎ ꀚ

︳︳

︳︳ ꀏ ꀛ

︳︳

︳︳ ε₁(t ) ε2(t ) ε₃(t )

, IMF (t)=

ꀎ ꀚ

︳︳

︳︳ ꀏ ꀛ

︳︳

︳︳ i₁ i2

i₃

IMFt, C = ꀎ ꀚ

︳︳

︳︳ ꀏ ꀛ

︳︳

︳︳ c₁ c2

c₃

L : lag operator, (i_1,i_2,i₃)', (c_1,c_2,c₃)'는 모두 계수벡터이다.

ε(t ) : 오차항들이 서로 연관되어 있지 않으며 평균이 0이고, 공 분산 행렬이V이다.

z(t )에서 변수의 순서는 GDP성장률이 조절변량으로 쓰였기 때 문에 맨 처음에, 그리고 앞서 본 바와 같이 생산성이 임금에 주는 영향이 압도적이었기 때문에 임금에 앞서 위치했다. 오차항이 서로 uncorrelated되어 있다면 위의 AR(Auto Regressive)모델을 MA (Moving Average)모델로 전환시킬 수 있다. 따라서 Choleski transformation을 이용하여 오차항이 서로 직교하도록 한 후 다음 의 MA모델을 얻는다.

z(t )= Φ(L) v(t )…………(^*)

(43)

여기서

Φ(L )≡ ∑^∞

s = 0

ꀎ ꀚ

︳︳

ꀏ ꀛ

︳︳

︳︳ θ₁₁(L) θ₁₂(L) θ₁₃(L) θ₂₁(L) θ₂₂(L) θ₂₃(L) θ₃₁(L) θ₃₂(L) θ₃₃(L)

* L^s 그리고v (t )≡

ꀎ ꀚ

︳︳

︳︳ ꀏ ꀛ

︳︳

︳︳ v₁(t ) v₂(t ) v₃(t )

위의 (^*)모델에서 각 방정식들을 이용하여 각 모델에 있는 내생 변수들의 충격반응을 계산할 수 있다. (^*)식에서 두 번째 행을 통 하여 임금이 생산성에 주는 영향을 알아볼 수 있다.

p( t)= θ₂₁(L)v₁(t)+ θ₂₂(L)v₂(t )+ θ₂₃(L)v₃(t )···(^**) 여기서 θ_2i=∑^∞

s = 0θ_2j(s)L^s이다.

(^**)식에서 세 번째 항이 바로 임금이 생산성에 영향을 주는가를 알아볼 수 있는 항이다.

마찬가지로 다음 세 번째 식이 생산성이 임금에 영향을 주는지 를 나타내는 것이다.

w( t) = θ₃₁(L)v₁(t)+ θ₃₂(L)v₂(t)+ θ₃₃(L)v₃(t)···(^***) 여기서 _θ_3i₌_∑^∞

s = 0θ3j(s)L^s이다.

식 (^***)에서 두 번째 항은 바로 생산성이 임금에 미치는 영향을 알아볼 수 있는 항이다.

2. 임금과 생산성의 관계

(44)

제6장 Sims의 충격반응 53

본 연구에서는 전체 자료에 대해서만 충격반응impulse response을 살 펴보기로 한다.⁴⁾

<그림 7>은 생산성이 임금에 미치는 충격반응을 나타낸 그래프 이고 <그림 8>은 임금이 생산성에 미치는 충격반응을 나타낸 그래 프이다. <그림 7>을 보면 충격반응impulse response이 계속 양의 값 을 가지고 있으며 신뢰하한선 역시 양의 값을 가지고 있다. 따라 서 생산성이 임금에 강한 양(+)의 관계가 있음을 알 수 있다. 즉 생산성이 늘면 임금 또한 증가한다는 것을 의미한다.

<그림 7> 생산성으로부터 임금으로의 impulse response (95% 신뢰구간)

0.03

0.02

0.01 0.00

-0.01

-0.02

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

그러나 <그림 8>을 보면 비록 지속적으로 양(+)의 값을 가지고 있어 임금이 생산성에 영향을 미치기는 하나 신뢰구간을 보면

4) 물론 금융위기 이전에 대해서 알아보는 것도 의미가 있으나 금융위기 이후에 생산 성과 임금의 인과관계가 어떻게 변화하였는지를 살펴보는 것이 본 연구의 중요 내 용이기 때문에 전체기간에 대해서만 다루었다.

(45)

zero(0)를 포함한 음(-)의 값을 가지고 있어 전혀 영향을 미치지 못 한다는 것 또한 배제할 수 없다. 다시 말해 임금이 증가했다고 해 서 생산성이 반드시 증가한다고는 볼 수 없다는 의미가 된다.

<그림 8> 임금으로부터 생산성으로의 impulse response (95% 신뢰구간)

0.03 0.02

0.01

0.00 -0.01

-0.02

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

(46)

제7장 요약 및 결론

(47)

제7장 요약 및 결론 57

본 연구는 Geweke의 선형 피드백linear feedback 방법과 Sims의 충격반응impulse response 방법을 사용하여 1985년 1분기부터 1999년 4분기까지의 우리나라 제조업의 임금과 생산성간의 인과관계를 살 펴보았다. 또한 금융위기 이후의 변화를 살펴보기 위해 이 전체 기간을 금융위기 이전까지로 다시 나누어 살펴보았다.

금융위기를 포함한 전체기간을 살펴보면 먼저 생산성이 임금에 미치는 영향feedback의 값은 그 크기가 크며 또한 충격반응에서도 뚜렷한 양(+)으로 나타나 일반적 임금이론의 가설인 생산성의 증 가가 임금의 상승을 유도한다는 이론을 뒷받침하고 있다고 볼 수 있다. 그러나 전체기간을 금융위기 이전까지의 결과와 비교하여 보면 비록 충격반응은 양(+)으로 나타나나 생산성이 임금에 미치 는 영향feedback 값은 크게 반감되었음을 알 수 있다. 즉 금융위기 이전의 생산성이 임금에 미치는 영향feedback 값의 크기는 약 20%

이상인 반면 전체기간의 크기는 불과 4%를 약간 상회하는 값으로 나타나고 있다. 이는 금융위기 이후 기업의 도산 및 구조조정을 하는 가운데 인원감축 등으로 생산성은 증가하였으나 임금의 삭감 또는 동결 등으로 임금이 이에 상응하는 만큼 상승하지 않아 생산 성의 상승이 임금에 충분히 반영되지 않았기 때문으로 해석되어질 수 있다.

다른 한편 임금이 생산성에 미치는 영향feedback 값을 살펴보면 먼저 금융위기 이전에는 그 값이 약 3% 이상으로 나타나고 있고 이는 마치 효율임금efficiency wage 이론을 뒷받침하는 듯하나 이보 다는 제도적 요인, 즉 노사관계에서 설명을 찾는 것이 우리 노동 시장의 사정에 보다 적합하다고 볼 수 있다. 왜냐하면 1980년대말 이후 우리 노동시장은 거의 완전고용의 상태로 오히려 노동력 부 족현상까지 보였고 또한 노조운동이 매우 활발하여 임금상승압력 이 매우 높던 시기로 볼 수 있다. 이에 기업은 임금상승에 따른 인건비 상승은 곧 경영악화를 초래하므로 이를 타개하기 위해 경