The Human Capital Accumulation Effect of New and Renewable Energy Human Resource Development Programs

Youah Lee, Jinsoo Kim, 허은녕 (2009) · 신재생에너지 5(3):49-55

신재생에너지 R&D 평가를 산출물·특허 중심에서 인적자본 축적 차원으로 확장한다. Ben-Porath (1967) · Mincer (1974) · Polachek-Siebert (1993) 의 Mincer 임금 방정식 골격에 김진수-허은녕 (2006) 의 R&D 참여시간 환산을 결합해 지식경제부 신재생인력양성센터사업 (2006-2011, 16개 기관 127명 2차년도 참여) 의 근로소득함수를 OLS 추정 (adj- $R^2$ = 0.704). 결과: 참여율 고려 시 1인당 연 120만원 (총 인건비의 18%, 사업 전체 1.23억원), 100% 참여 가정 시 1인당 연 720만원 (사업 전체 9.14억원) 의 인적자본 축적.

RQ: 신재생에너지 R&D 사업이 산출물 외에 인적자본 축적 (learning by doing) 차원에서 얼마나 효과적인가? 그 가치를 화폐 단위로 정량화할 수 있는가?
방법론: Mincer 임금 방정식 (Ben-Porath 1967 + Mincer 1974 + Polachek-Siebert 1993), human-capital-accumulation-model (소득 기반 income-based 접근), 학습-실행 (learning-by-doing) (Lucas 1988). OLS 추정 + Breusch-Pagan 이분산 검정.
데이터: 지식경제부 신재생에너지 인력양성센터사업 (2006-2011, 16개 대학·연구소·기업 참여) 2차년도 참여 연구자 127명 (연구소 28, 기업 79, 대학 20). 변수: 임금 (월 평균 335.4만원), 교육연수 (18.20년 평균), 경력 (9.05년 평균), 석사·박사·소속 dummy. 시장이자율 reference 는 2005-2007 3년 만기 국고채 평균 금리 4.78%.
주요 발견: (i) 근로소득함수 추정 (Table 2): $\beta_1$ (경력) = 0.0307** (1년 경력 → 임금 +3.1%), $\beta_3$ (석사 dummy) = 0.126** (학사 대비 +13%), $\beta_4$ (박사 dummy) = 0.324** (학사 대비 +32%), 국공립·일반기업 소속 변수도 유의. adj- $R^2$ = 0.704, Breusch-Pagan = 2.22 (1% 이분산 없음). (ii) 분석 대상 연구자 임금 (335.4만원/월) 이 전체 임금근로자 평균 (305.2만원) 보다 약 30만원 ↑ 이지만 공학전문가 (396.4만원) 보다는 ~61만원 ↓ — 단 경력 (9.05년) 이 전체 (18.03년) · 공학전문가 (15.27년) 보다 짧음을 감안 시 상대적으로 높은 임금 수준. (iii) 인적자본 축적 (Table 3): 100% 참여 시 1인당 연 720만원 × 127명 = 9.14억원, 실 참여율 고려 시 1인당 연 120만원 = 1.23억원 (총 인건비의 18%). (iv) 경력별 누적액 (Fig. 2): 경력 5년 1년 참여 → 1.25억원 vs 경력 20년 → 2.34억원. 단 경력 5년의 19% 가 경력 20년 — 경력 짧을수록 단위기간 학습효과 큼 — 신규인력 양성이 지속적 축적에 유리.
시사점: R&D 사업 평가는 산출물·특허 외에 인적자본 축적 항을 명시적으로 포함해야 사업의 사회적 파급효과를 정합하게 측정. 특히 신규·저경력 인력 양성에 우선 투자해야 learning by doing 효과 극대화. 본 사업의 18%/year 축적률은 사업 정당성의 정량 근거.

요약

이 paper 는 허은녕 의 2기 (2009-2017) 재생에너지 정책 라인의 정책 평가 도구 정립 갈래 중 하나로, R&D 사업 평가의 표준 도구가 산출물 (특허·논문·시제품) 중심이라 인적자본 축적 이라는 간접·내생적 성장 효과를 누락한다는 문제 의식에서 출발. 한국직업능력개발원 (2001) 의 인적자본 측정 3분법 (산출물 기반 / 비용 기반 / 소득 기반) 중 소득 기반 접근이 시장경제 가치를 가장 정확히 반영한다는 판단으로, Ben-Porath (1967) · Mincer (1974) 의 최적 인적자본 축적 모형을 채택. 김능진 et al. (1998) 의 정보통신 R&D 인력양성 효과 + 김진수-허은녕 (2006) 의 R&D 인적자본 가치평가 라인의 직접 후속.

방법론은 Ben-Porath 의 근로소득역량 $E_t = \gamma p K_t$ → 시간상당투자 $s_t = C_{nt}/E_t$ 도입 → Polachek-Siebert (1993) 의 경력 25년 후 인적자본 투자 종료 + 선형 감소 가정 ( $s_t = \alpha - \alpha t/25$ ) → 추정 가능한 근로소득함수 도출:

$\ln W_t = \beta_0 + \beta_1 t + \beta_2 t^2 + \beta_3 D_{\text{master}} + \beta_4 D_{\text{doctor}} + \beta_5 D_{\text{research}} + \beta_6 D_{\text{company}} + \varepsilon_t$

이 식의 OLS 추정으로 $\alpha$ (시간상당투자 율) 와 $\gamma_p$ (직업훈련 수익률) 를 도출하고, 인적자본 감가상각률 $\delta = \gamma_p - r$ (시장이자율 4.78% 차감) 로 순 인적자본 축적액 산출. 즉 경력연수 → 임금 상승률 → 인적자본 stock 환산 의 3단계.

자료는 지식경제부 신재생에너지 인력양성센터사업 (2006-2011, 16개 기관) 2차년도 참여 연구자 127명. 추정 결과 경력 1년 임금 +3.1%, 박사 학위 +32%, 국공립연구소·기업 소속 임금 ↑ 등 표준적 Mincer 패턴이 robust 하게 확인. 핵심은 인적자본 축적액 — 1인당 연 720만원 (100% 참여 가정) 또는 120만원 (실 참여율 고려) = 총 인건비의 18%. Fig. 2 의 경력 분포 분석에서 경력 5년 그룹의 1년 참여 축적액 (1.25억) 이 경력 20년 그룹 (2.34억) 의 53% 인 데 비해, 단위시간당 학습효율 은 경력 짧은 그룹이 압도적 — 즉 신규인력 양성이 지속적 축적에 우월. 이는 R&D 인력양성 정책의 신규 인력 우선 투자 정당화. 허은녕 그룹의 후속 R&D 평가 라인은 본 paper 의 인적자본 축적액 metric 을 표준 평가 지표로 활용.

핵심 결과

근로소득함수 추정 (Table 2, n=127, adj- $R^2$ = 0.704):

변수	β	SE	p
경력 ( $\beta_1$ )	0.0307	0.111	0.007**
경력² ( $\beta_2$ )	-0.0002	0.0005	0.635
석사 ( $\beta_3$ )	0.126	0.050	0.014**
박사 ( $\beta_4$ )	0.324	0.064	0.000**
국공립연구소 ( $\beta_5$ )	0.729	0.083	0.000**
일반기업 ( $\beta_6$ )	0.344	0.073	0.000**

인적자본 축적 (Table 3):

	100% 참여 가정	실 참여율 고려
1인당 연 축적액	720만원	120만원
사업 전체 (127명)	9.14억원/년	1.23억원/년
총 인건비 대비	—	18%

방법론 노트

Ben-Porath (1967) · Mincer (1974) 최적 인적자본 축적 모형. 근로소득역량 $E_t$ 와 가처분소득 $W_t$ 의 관계:

E_t = E_0 \prod_{i=0}^{t-1}(1 + \gamma s_i)

자연로그 + Polachek-Siebert (1993) 의 $s_t = \alpha - \alpha t/25$ 가정 적용:

\ln E_t = \ln E_0 + \gamma_s S + \gamma_p \alpha t + \frac{\gamma_p \alpha}{50} t^2

가처분소득 substitution 으로 추정 가능한 형태:

\ln W_t = \left(\ln E_0 - \frac{\delta}{\gamma_p} - \alpha\right) + \gamma_s S + \left(\gamma_p \alpha + \frac{\alpha}{25}\right) t - \frac{\gamma_p \alpha}{50} t^2

순 인적자본 축적액:

\ln C_{nt} = \ln \alpha\left(1 - \frac{t}{25}\right) + \ln W_t + \alpha\left(a - \frac{t}{25}\right) + \frac{\delta}{\gamma_p}

Identification: $\alpha$ (시간상당투자 율) 와 $\gamma_p$ (직업훈련 수익률) 은 $\beta_1, \beta_2$ 계수비로 식별. $\delta = \gamma_p - r$ (시장이자율 차감, 자본시장 균형). 시장이자율 $r$ = 2005-2007 3년 만기 국고채 평균 4.78%. 학력·소속 dummy 로 인구통계학적 통제. Polachek-Siebert 25년 가정은 정년 60세 데이터에 자연 정합.

연구 계보

Mincer 임금 방정식 직계: Ben-Porath (1967) production of human capital → Mincer (1974) schooling-experience-earnings → Polachek-Siebert (1993) earnings economics + Lucas (1988) growth model with human capital (학습-실행 (learning-by-doing) 의 원형). 한국 응용: 김능진-배진한-홍성표 (1998) 정보통신 R&D 인력양성, 이종화-김선빈 (1995) 한국 인적자본 stock 추정 (1963-1993), 홍성표-이성규 (2003) 정부투자 이공계 석박사 지원. 본 라인의 직접 motivation: 김진수-허은녕 (2006) “정부연구개발사업의 인력양성 효과” + 허은녕-이유아-김진수 (2008) “최적인적자본을 이용한 국내 가스하이드레이트 R&D사업의 인력양성효과 추정” — 가스하이드레이트 응용을 신재생에너지 전반 으로 확장. 허은녕 의 2기 (2009-2017) 초기, 1기 (1998-2008) 자원·에너지 R&D 평가 라인을 재생에너지 정책 평가 도구 로 전환하는 핵심 transition 작 중 하나.

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