Polarized labor demand owing to routine-biased technological change: The case of Korea from 1993 to 2015

Eunha Kim, Ahreum Hong, 황준석 (2019) · Telematics and Informatics 39:1-10 · DOI ↗

Autor 등의 루틴 편향적 기술 변화 (RBTC) 가설을 한국 1993~2015 노동 시장에 검증한다. 직업의 routineness 를 측정하는 RTI index 로 직업을 분류하고, 중숙련 직업 감소·고저숙련 직업 증가의 노동 시장 양극화 패턴이 한국에서도 발생함을 보인다. Goos et al. (2014) 의 2단계 생산 모형 패널 회귀로 RTI 가 1 표준편차 높을수록 노동 수요 증가율이 연평균 2.78%p 낮아짐을 추정한다.

• RQ: RBTC 가설이 한국 노동 시장에 적용되는가? routine-intensive 직업이 ICT 발전으로 더 빠르게 사라지는가?
• 방법론: 정형 업무 강도 지수, 2단계 생산 모형, 패널 회귀
• 데이터: 한국 노동부 “임금구조 기본통계 조사” + “고용형태별 근로실태 조사” (1993~2015); 한국은행 GDP·생산비용; 14 개 산업 × 9 개 직업 = 126 셀, 2,770 관측치
• 주요 발견: 중숙련 고용 점유율 28.5%p 감소, 고숙련 +8.2%p, 저숙련 +10.3%p. RTI 1 표준편차 ↑ → 노동 수요 증가율 2.78%p ↓ (1% 유의). Abstract task 는 임금·고용 모두 양 (+), Manual task 는 고용에 양 (+), Routine task 만 유의 음 (−).
• 시사점: 숙련 편향적 기술 변화 만으론 한국 양극화를 설명하지 못하며, RBTC 관점에서 자동화·AI·로봇 도입의 직업별 차별 효과를 고려한 정책 설계 필요.

요약

숙련 편향적 기술 변화 (SBTC) 가설은 ICT 가 고숙련 임금 프리미엄을 높인다고 설명하지만, 저숙련 직업도 동시에 늘어나는 노동 시장 양극화 은 설명하지 못한다. Acemoglu and Autor (2011) 가 지적했듯 SBTC 는 고숙련 쪽 증가만 포착할 뿐 저숙련 쪽의 동시 증가를 다루지 못한다. 본 논문은 Autor, Levy, and Murnane (2003) 이 도입한 routine task intensity (RTI) 측정과 Autor and Dorn (2013), Goos, Manning, and Salomons (2014) 의 RBTC 가설을 한국에 처음으로 본격 적용한다. 한국에 대한 기존 양극화·임금 불평등 연구가 SBTC 와 outsourcing 에 집중된 한계를 극복한다.

데이터는 노동부의 19932015 임금구조 기본통계와 한국은행 산업 데이터다. KSCO 직업분류와 미국 DOT/COC 의 RTI 측정을 ISCO 08 크로스워크를 통해 한국 직업 10 개 주요 그룹에 매핑하고, 8687 개 세부 직업에 대해 abstract·routine·manual 세 가지 RTI 구성요소를 계산한다. Table 2 가 보이듯 1993~2015 사이 중숙련 그룹 (장비·기계 조작, 기능원·관련 종사자) 의 고용 점유율은 각각 −10.46%p, −9.77%p 감소했고, 고숙련 (Technicians +8.31%p) 과 저숙련 (Service +3.47%p, Sales +4.45%p) 은 증가했다. Goos et al. (2014) 의 CES + Cobb-Douglas 결합 2단계 생산 모형 을 126 직업-산업 패널에 적용한 결과, RTI 의 시간 추세 상호작용 계수가 −0.0352 (1% 유의) 로 추정되어 routine 직업의 고용 성장이 연 2.78%p 더 느림을 보인다.

세부 분해는 RTI 의 세 구성요소가 서로 다른 효과를 가짐을 드러낸다. abstract task 는 임금 (1993: β=0.226, 2015: β=0.282) 과 고용 모두 양의 효과 (+0.0228, 1% 유의), manual task 는 고용에 양 (+0.0548, 1% 유의) 이지만 임금에는 음 (−0.0881, 5% 유의, 2015), routine task 는 임금 무의미·고용 무의미하다. 이는 고임금 직업이 abstract task 에 특화되고 (양극화의 위쪽), 저임금 manual task 직업도 자동화 직접 대체가 어려워 수요가 늘어남 (양극화의 아래쪽) 을 의미한다. 한국 노동 시장 양극화의 후속 임금 양극화 가능성, 그리고 자동화·로봇·AI 도입의 정책 대응 필요성으로 결론짓는다.

핵심 결과

• 고용 점유율 변화 (1993→2015, %p): 중숙련 (Equipment) −10.46, 중숙련 (Craft) −9.77, 고숙련 (Technicians) +8.31, 저숙련 (Sales) +4.45, 저숙련 (Service) +3.47.
• RTI 효과 (1% 유의): RTI 1 표준편차 증가 → 연 노동 수요 증가율 −2.78%p (column 3, “agriculture” 제외).
• RTI 구성요소 분해 (Table 5, 1% 유의): Abstract +0.0228, Manual +0.0548; Routine −0.00218 (무의미).
• 표본: 14 산업 × 9 직업 = 126 셀, T=23 년, N=2,500~2,770 (AR1 + heteroscedasticity 통제).
• 고용 그룹 비중 변화: 중숙련 −28.5%p, 고숙련 +8.2%p, 저숙련 +10.3%p.

방법론 노트

직업 i, 산업 j, 시점 t 에서 routine task intensity 가 시간이 갈수록 routine 직업의 보완재 (예: 컴퓨터) 비용을 낮춘다는 가정 하에, Goos, Manning, and Salomons (2014) 의 two-stage 생산함수 (CES 가 task 를 결합해 goods 생산, Cobb-Douglas 가 노동과 자본을 결합해 task 생산) 로부터 다음 추정식이 도출된다.

여기서 $N_{ijt}$ 는 직업-산업 셀의 노동 시간, $w_{jt}$ 는 직업별 임금, $R_j$ 는 routineness (RTI), $\eta$ 는 task 간 대체 탄력성 ($0<\eta<1$ 가정), $\kappa$ 는 노동 share 다. 핵심 계수 $[1-\eta][1-\kappa]\gamma_R$ 은 시간 추세와 RTI 의 상호작용으로 식별되며, 부호는 $\gamma_R<0$ (routine task 의 보완재 비용 하락) 가 참이면 음으로 예측된다. 패널 추정 (AR1 + heteroscedasticity 보정, 직업-시간·산업-시간 고정효과) 결과 추정치 −0.0352 가 가설을 지지한다.

연구 계보

본 작업은 황준석 그룹의 ICT 정책·노동 시장 라인에 위치하며, Autor, Levy, and Murnane (2003), Autor and Dorn (2013), Goos, Manning, and Salomons (2014) 의 RBTC 가설 계보를 한국 맥락에 직접 적용한 첫 번째 본격 실증 연구다. 기존 한국 연구는 Kang and Hong (1999), Kwack (2012), Lee and Sim (2016) 처럼 SBTC·outsourcing·임금 불평등 중심이었고 Kim (2015) 만이 RBTC 관점의 hollowing-out 을 다뤘다. 본 논문은 직업-산업 패널을 구축해 정량 추정으로 RBTC 가설을 실증한 점에서 이를 확장한다. Acemoglu and Restrepo (2017) 의 로봇 자동화 evidence, Frey and Osborne (2013) 의 직업 자동화 위험 평가와 같은 자동화 정책 문헌과도 연결된다.

See also

• 황준석
• Telematics and Informatics
• 루틴 편향적 기술 변화
• 노동 시장 양극화
• 숙련 편향적 기술 변화
• 자동화
• 2단계 생산 모형
• 정형 업무 강도 지수