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경제학연구 The Korean Journal of Economic Studies

2018년 최저임금 인상의 고용효과

김대일(서울대), 이정민(서울대)

발행년도 2019 / 제 67집 / 제 4호

본 논문의 목적은 2018년 최저임금의 16.4% 인상이 고용에 미친 효과를 추정하는 것이다. 국가 수준에서 단일한 최저임금을 적용하는 우리나라의 실정을 고려하여 본 논문은 성․연령별 집단에 따라 2018년 최저임금 인상에 따라 임금 상승의 압박을 받는 근로자의 비중(적용률)이 다르다는 점을 이용하여 최저임금 인상의 인과적 효과를 추정하고자 한다. 노동공급의 주요 원천이라고 할 수 있는25~65세 인구를 대상으로 분석한 결과, 최저임금 적용률이 1% 포인트 높아짐에따라 전일제 일자리 기준 고용증가율은 0.14~0.16% 포인트 하락하는 것으로 나타났다. 이러한 추정치는 분석 대상의 전년 동월 대비 2018년 전일제 일자리 감소폭 가운데 약 25%가 최저임금 인상의 결과라는 의미로 해석될 수 있다.

최저임금 인상이 자영업자에 미친 영향: 2018년 최저임금 16.4% 인상을 중심으로

양준석(대전세종연구원), 장윤섭(중소기업연구원)

발행년도 2019 / 제 67집 / 제 4호

본 연구에서는 2018년 16.4% 인상된 최저임금이 자영업 부문에 미친 영향에 대해 분석한다. 단일 기준이라는 우리나라 최저임금 제도의 특징으로 그 효과의 식별이 제한적이라는 한계를 극복하고자 산업별 최저임금영향률의 차이와 자영업자수의 변동 간의 관계를 이용하였다. 이중차분 모형을 통한 분석결과, 2018년전 기간에 걸쳐 최저임금 인상이 자영업자수 변동에 영향을 미쳤다는 실증적인증거는 찾을 수 없었다. 그러나 정책변수를 선․후행변수로 구분하고 분기별로최저임금 효과를 추정한 결과, 2018년 3분기부터 최저임금 인상이 고용원이 있는자영업자수에 미친 음(-)의 효과가 유의미하게 나타났다. 다만, 이러한 효과가 전체 일자리에 미친 영향은 제한적인 것으로 확인되었다.

통화론적 모형 하에서도 非 통화론적 충격은 원․달러 환율의 장기기대에 영향을 미치는가?

김윤영(단국대)

발행년도 2019 / 제 67집 / 제 4호

본고는 통화론적 모형 변수의 충격과 독립적인 충격의 추세가 원․달러 환율의장기기대에 영향을 미칠 수 있는 지를 이론 및 실증적으로 검증하고자 한다. 이를위하여 본고는 Kim(2018)의 접근을 원용하여 통화론적 모형의 펀더멘탈에 非 통화론적 모형 요인에 의한 추세가 내재되어 있는 경우, 환율과 통화론적 모형의 변수들이 장기 공적분 균형을 형성하더라도 환율에 非 통화론적 모형 충격이 환율의 장기기대에 영향을 미칠 수 있음을 보인다. 또 환율의 Beveridge-Nelson 분해와 환율 충격에 대한 통화론적 모형 변수 충격의 사영(projection)을 통해 이러한비 통화론적 펀더멘탈 추세 존재를 추정하고 이에 대한 검정을 수행한다. 외환위기 이후 자료에 대한 실증분석 결과, 분석대상인 모든 모형에서 5% 수준에서원․달러환율에 비 통화론적 펀더멘탈 충격 추세가 존재하지 않는다는 귀무가설을 기각하는 것으로 나타났다. 또한 일반화된 충격반응 분석을 실시한 결과, 비통화론적 펀더멘탈 추세 충격이 통화론적 펀더멘탈 추세 충격 보다 더 큰 원․달러 환율반응을 나타내는 것으로 나타났다. 분산분해 결과 환율의 분산 비중에서비 통화론적 펀더멘탈 추세가 통화론적 펀더멘탈 추세를 압도하는 것으로 나타났다. 마지막으로 통화론적 펀더멘탈 중에는 장기이자율이 단기(10개월 내외)적으로 원․달러 환율의 충격반응과 분산분해에서 유의한 역할을 하는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 환율이 갖는 거시 펀더멘탈보다 큰 변동성이 통화론적 펀더멘탈 추세 충격 보다 비 통화론적 펀더멘탈 추세에 기인하고 있을 가능성을 시사한다. 한편 환율 변동이 이와 같이 비 통화론적 충격에 의하여 주도되는 경우, 통화정책을 통한 환율 개입은 정치․경제적 비용에 비해 실제 목표한 환율 변동을유도하는 데 비효율적일 수 있어 집행에 주의를 요하는 것으로 판단된다.

KOREAN ECONOMIC REVIEW KER

KER KOREAN ECONOMIC REVIEW

Statistical Discrimination, Employer Learning, and Employment Gap by Race and Education

Seik Kim (Korea University) and Hwa Ryung Lee (Korea Development Institute)

발행년도 2020 / Vol 36 / No 1

Tests of statistical discrimination require evaluation records provided by employers or variables that employers do not observe directly but are observed by researchers. As such variables are difficult to obtain, this paper develops a strategy that uses variables available in usual data sets. This paper derives testable implications for statistical discrimination by exploiting the heterogeneity in employer learning processes. Evidence from analysis using the March Current Population Survey for 1971-2016 is consistent with the theoretical predictions. The empirical findings are not explained by alternative hypotheses, such as human capital theory, taste-based discrimination, or search and matching models.

The Efficiency of Financial Holding Companies in Korea

Garam Ahn (KAIST College of Business), Frederick Dongchuhl Oh (KAIST College of Business) and Junghum Park (University of Essex)

발행년도 2020 / Vol 36 / No 1

This study uses data envelopment analysis to examine whether the government-driven policy of promoting the creation of financial holding companies enhances the productive efficiency of the Korean financial system. We find that financial holding company affiliation has no substantial effects on commercial banks, life insurance companies, and securities companies, regardless of whether or not the financial holding company is owned by the government. However, we find a positive association between the asset diversification of financial holding companies and the productive efficiencies of their affiliated commercial banks, indicating a possibility that financial holding companies can improve efficiency within creased diversification. Our results suggest that the Korean government’s policy of promoting the creation of financial holding companies should be reconsidered.

Sectoral Heterogeneity in Nominal Rigidities in Korea: Implications for Monetary Policy

Seula Kim (University of Maryland) and Jae Won Lee (University of Virginia)

발행년도 2020 / Vol 36 / No 1

This paper documents how the frequency of price changes differs across sectors in Korea and what implications such heterogeneity may have for monetary policy. Under heterogeneity, i) monetary policy has larger and more persistent real effects, ii) stabilizing an alternative (optimal) price index that places disproportionately larger weights on “sticky”sectors rather than the consumer price index is welfare improving, iii) the central bank,targeting such an alternative index, should move nominal interest rates slowly, which may justify “gradualism” in monetary policy, and iv) the condition for equilibrium determinacy is different. The results suggest that the monetary authority must consider how firms’ pricing behaviors differ across sectors in the design of monetary policy.

한국경제포럼 The Korean Economic Forum

AI와 고용, 경제성장, 불평등: 최근 문헌 개관과 정책 함의

김영식(서울대)

발행년도 2019 / 제 12 권 / 제 3 호

인공지능이 거시경제의 고용, 경제성장 및 불평등에 미친 영향을 분석한 최근 문헌의 주요 내용과 정책 시사점은 다음과 같다. 첫째, 인공지능 기술 도입에 따른 자동화 업무의 확대는 노동수요를 감소시키는 대체효과를 가져오지만 새로운 업무의 창출은 생산성효과를 강화하는 재고용 효과를 통해 노동수요와 임금수준 및 노동소득분배율의 증가를 가져올 수 있다. 둘째, 더 많은 부문이 자동화됨에 따라 자동화 부문에서 생산된 재화의 비중과 자본소득분배율이 증가한다. 그러나 생산이 증가한자동화된 상품의 가격이 하락하고 보몰(W. Baumol)의 비용효과(cost disease)에의해 자동화부문의 GDP 점유율도 하락한다. 장기적으로 매년 비자동화 부문들 가운데 일정 부분이 자동화 되면서 경제가 완전 자동화에 점근적으로 수렴하면, 노동부가적 기술수준과 1인당 GDP가 일정률로 성장하고 자본소득분배율 및 노동소득분배율이 일정한 균형성장경로가 달성 가능하다. 셋째, 시장이 불완전하고 재분배에적지 않은 비용이 수반되는 현실에서 인공지능 관련 기술혁신은 혁신가에게 잉여가돌아가게 함으로써 불평등을 심화시킬 수 있다. 따라서 여러 가지 조세 수단과 근로자에게 좀더 유리한 시장 배분을 가져오는 제도 변화, 보편적 기본소득 등 사회안전망을 높이고 불평등 문제 완화를 위한 적극적인 재분배 방안이 필요하다.

인공지능과 시장경쟁: 데이터에 대한 규율을 중심으로

임용(서울대), 정해빈(서울대), 고학수(서울대)

발행년도 2019 / 제 12 권 / 제 3 호

최근 들어 커다란 기술적 발전을 보이고 있는 인공지능, 특히 머신러닝 인공지능 기술은, 유용한 훈련용 데이터의 존재를 전제로 한다는 중요한 특징을 지니고 있다.유용한 데이터가 존재하는지 그리고 이를 이용할 수 있는지 여부에 따라, 기술의 발전은 물론 시장경쟁의 구도가 크게 달라질 수 있다. 따라서 인공지능과 관련된 시장경쟁의 양태는 기술의 발전으로부터 영향을 받는 문제일 뿐만 아니라, 개인정보 및데이터에 관한 규율과도 매우 밀접한 관련이 있다. 또한 데이터 및 이를 기반으로하여 개발된 인공지능은 차별이나 공정성 등과 관련된 새로운 사회적 과제를 제기하기도 한다. 인공지능과 관련된 맥락에서 새로이 제기될 수 있는 차별이나 공정성이슈 또한 데이터와 관련이 매우 높은 것이다. 인공지능 기술이 시장경쟁을 포함하여 사회 및 경제에 어떤 구체적인 영향을 미칠지에 관하여는 다양한 가능성이 언급되고 있는 상황이다. 효과적인 인공지능 정책의 수립을 위해서는 데이터 정책과의연관성을 매우 면밀하게 고려할 필요가 있다.

인공지능과 노동의 미래: 우려와 이론과 사실

허재준(한국노동연구원)

발행년도 2019 / 제 12 권 / 제 3 호

본고는 인공지능기술진보가 일자리를 줄이는가? 아니라면 우려의 근저는 무엇인가? 일어나고 있는 갈등의 요체는 무엇이고 경제의 적응력을 높이기 위해서는 무엇이 필요한가? 라는 문제 의식아래 노동의 미래를 개관해 본다. 기술이 기존 업무를대체함에 따라 경제 전체적으로 일자리가 줄어들고 있다는 증거는 찾기 어렵다. 인공지능기술로 인한 노동시장 변화 전망은 세대를 넘어서는 장기적 관점에서 파악할필요가 있다. 현재 진행되고 있는 사회적 갈등은 기존에 확립된 규제와 미래에 확립되어야 할 규제를 둘러싼 갈등이 그 요체라고 판단된다. 인공지능기술이 보여준 새로운 산업잠재력만큼이나 갈등을 최소화하면서 인공지능시대에 필요한 교육제도,노동규범, 조세규범, 사회보장제도로 이행하는 일은 인류의 숙제로 남아 있다.