무조건분위회귀를 이용한 도시지역 임금불평등 변화 분해 (Decomposition of Wage Inequality Change for Urban Workers Using Unconditional Quantile Regression)

서지정보

· 발행기관 : 대한국토·도시계획학회
· 수록지 정보 : 국토계획 / 48권 / 3호 / 53 ~ 74페이지
· 저자명 : 김계숙, 민인식

초록

Oaxaca(1973)와 Blinder(1973) 이후, 이들의 분해방식(이하 OB 분해)은 두 그룹 간 차이(예를 들어 성별, 인종 간 임금 격차나 지역 간 격차 등) 분해(decomposition)에 널리 사용되어 왔다. OB 분해는 OLS 회귀 추정결과에 기초하여 평균에서의 차이를 분해하고 그 차이를 관찰된 개별 특성 차이로 인한 부분과 그 특성에 대한 수익 차이로 인한 부분으로 분해할 수 있게 한다.
이러한 전통적인 OB 분해는 종속변수의 평균 차이를 분해하기 때문에 종속변수 분포의 상단과 하단에 영향을 미치는 요인들의 기여정도가 다를 수 있음을 고려하지 못한다. 서민들을 위한 주택공급이나 빈곤 혹은 임금격차 완화와 같은 정책을 마련하고자 할 경우 정책입안자들의 관심은 평균이 아닌 분포 하단일 것이다. 주택가격에 영향을 미치는 요인들은 고가주택과 저가주택 간에 다를 것이고, 임금에 영향을 미치는 요인들 역시 고임금과 저임금 간에 다를 것이다. 이럴 경우 평균그룹에 대해서만 설명하는 기존의 OLS 방법으로는 분포의 위치에 따라 다를 수 있는 설명변수들의 영향을 추정할 수 없으며 OLS 추정결과에 OB 분해를 적용하면 평균 이외의 분포의 여러 점들에서는 두 그룹 간 차이를 파악할 수 없다.
이러한 한계를 극복하기 위하여 본 연구는 Koenker and Bassett (1978)가 제안한 조건분위회귀(conditional quantile regression)와 Firpo et al. (2009)가 제안한 무조건분위회귀(unconditional quantile regression)를 고려한다. 조건분위회귀는 모든 개인들의 관찰된 특성들이 동일하다고 가정되는 조건 분포에서 한 개인의 위치에 초점을 두는데 반하여 무조건분위회귀는 어떠한 특성(관찰된 특성이나 관찰되지 않은 특성)도 통제되지 않은 전체 분포에서 개인의 위치에 초점을 둔다. 따라서 조건분위회귀는 한 개인의 특성 변화가 임금에 미치는 영향을 추정하는 반면 무조건분위회귀는 전체 임금분포에서 개별변수의 영향을 측정한다.
무조건분위회귀는 종속변수의 (무조건) 전체 분포에서 개별 설명변수들이 종속변수에 미치는 영향을 추정하게 하므로 두 그룹의 무조건분위회귀 추정결과에 OB 분해를 바로 적용할 수 있다. 따라서 복잡한 절차 없이 두 그룹 간 차이를 특성 차이로 인한 성분과 수익 차이로 인한 성분으로 분해할 수 있고 개별 설명변수들의 기여로까지 간편하게 분해할 수 있다.
본 연구의 목적은 두 시점 간, 도시지역의 임금불평등 변화요인을 탐구하는 것으로 분포의 여러 위치에서 불평등 변화를 분해하여 불평등 유발 요인과 그 요인들의 변화를 이해하는 것이다. 이는 불평등을 예방하거나 축소하고자 하는 정책을 수립할 때 필요한 일이다. 더욱이 분포의 여러 점들에서 각기 다를 수 있는 요인들의 기여 정도를 살펴봄으로써 좀 더 정교한 정책을 수립할 수 있으며 효과적인 정책 결과를 얻을 수 있을 것이다.
본 연구의 목적을 달성하기 위하여 한국노동연구원의 한국노동패널조사(Korean Labor and Income Panel Study: KLIPS)의 2000년, 2008년 데이터를 이용한다. 무조건분위회귀로 임금분포의 여러 분위들에서 설명변수의 효과를 추정하고 두 연도의 추정결과에 OB 분해를 적용하여 이 시기의 임금분포 변화를 개별 설명변수별로 근로자 특성 변화로 인한 부분(구성효과)과 근로자 특성에 대한 수익 변화로 인한 부분(임금구조효과)으로 여러 분위들에서 분해한다. 본 연구의 경우, 조건분위회귀보다는 무조건분위회귀 결과에 OB 분해를 적용하는 것이 연구목적에 부합하므로 분해는 무조건분위회귀 결과를 바탕으로 이루어진다.
본 논문의 나머지 부분은 다음과 같이 구성된다. 제2장은 문헌을 검토하고 제3장에서는 무조건분위회귀와 분해 절차를 설명하며 제4장에서는 무조건분위회귀를 수행하고 이 결과를 이용하여 임금분포의 변화를 분해한 후 설명변수들의 영향을 평가한다. 마지막으로 제5장에서는 결론과 시사점을 제공한다.

영어초록

This work aims to investigate the changes of wage distribution for urban workers from year 2000 to year 2008 and the factors explaining changes over time using Korean Labor and Income Panel Study(KLIPS) data. For this purpose, we employ unconditional quantile regression approach proposed by Firpo et al.(2009) and sequentially apply Oaxaca-Blinder decomposition to regression results. This procedure allows us to evaluate and decompose the impact of worker’s endowment level and the valuation of endowments (price effect) on any quantile of wage distribution. Moreover, this method provides a simple calculation of contribution of each explanatory variable to the decomposition. Empirical evidence shows that the effect of endowment valuation contributes more than the effect of endowment level to the change of wage distribution. Also these two effects widen wage inequality over time. Specifically, the change of wage distribution is caused most by the change of education level and the change of return to job experience. Job experience and education are most influential factors to widen wage inequality with respect to both endowment and price effects.

참고자료

· 없음