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[제785회] 한국과 일본의 청년실업 비교분석 및 시사점
(2019.05.03, 경제연구원 거시경제연구실 김남주 부연구위원)

(김남주 부연구위원)
여러분 안녕하세요? 한국은행 경제연구원의 김남주 과장입니다. 오늘 제가 발표하고 강의할 주제가 한국과 일본의 청년실업, 여기 계신 여러분들이 가장 잘 체감하고 있을 주제이기도 합니다. 잘 아시다시피 한국의 청년실업은 날로 심각해지고 있는 상황인데, 반면 일본의 청년실업은 상당히 안 좋았다가 최근에 상당히 개선되고 있는 상황입니다. 고용의 질에 대해서는 논란의 여지가 있지만, 어쨌든 양으로 봤을 때는 우리나라의 청년 분들 보다는 훨씬 일본의 청년실업 상황이 나아지고 있는 상황입니다. 그래서 과연 이러한 상황의 원인은 무엇인지, 그리고 우리가 어떻게 바라봐야 할 지에 대해 연구한 논문이 되겠습니다. 그래서 오늘은 그 주제에 대해 말씀을 드리면서 한국과 일본의 청년실업에 대해서 한 번 비교분석을 해보겠습니다.
그리고 청년실업에 대해서 최근에 관심이 있는 게, 청년실업이 이렇게 오래되면 청년들이 이러한 취업이 어려운 시기를 지난 뒤 나중에는 다른 연령대가 될 것인데 그때도 청년실업의 영향이 미칠 수 있습니다. 이걸 이력현상이라고 하는데, 그에 대해 한국과 일본에서 과연 그 차이가 얼마나 되는지 측정해본 논문이 있습니다. 그 내용을 중간에 잠깐 설명 드리고, 마지막으로는 우리가 생각해볼 수 있는 시사점을 간단히 말씀 드리도록 하겠습니다.

강의의 순서는 첫 번째로 이 연구의 동기를 간단히 설명 드리고, 두 번째는 한국과 일본의 청년실업에 대해서 비교분석을 해보겠습니다. 세 번째는 청년실업의 이력현상에 대해서 이야기를 해보는 파트, 마지막으로는 정책적 시사점이 되겠습니다.

혹시 제 말이 조금 빠른가요? 제가 말을 하다가 조금 빨라지면 천천히 해달라고 표현해주시면 천천히 하겠습니다. 제가 말을 하다 보면 빨라지는 경향이 있습니다.
이 연구의 동기는, 사실 여기 있는 두 가지 논문을 정리한 강의가 되겠습니다. 첫 번째 논문은 작년에 한국은행 경제연구원에서 발표한 Working Paper(조사보고서)인데, ‘한국과 일본의 청년실업 비교분석 및 시사점’이라고 해서, 일본 와세다 대학교의 박상준 교수님과 저, 그리고 한국은행의 장근호 박사 세 명이 공조한 논문입니다. 이게 BOK경제연구 제 2018-39호로 발표된 논문이고, 두 번째 논문은 똑같이 작년에 나온 것입니다. ‘청년실업의 이력현상 분석’이란 것이고, 제가 단독으로 연구한 논문이 되겠습니다. 이 논문들이 궁금하신 분들은 한국은행 홈페이지에 들어오시면 상단에 경제연구원 홈페이지로 연결할 수 있도록 되어있습니다. 그래서 한국은행 경제연구원에 들어오시면 BOK경제연구가 전편 수록되어 있습니다. 논문들을 PDF 파일로 다운받아보실 수 있으니, 혹시 오늘 강의를 들으시고 좀 더 세부적인 내용이 궁금하신 분들은 이 두 논문을 참고하면 될 것 같습니다.
이렇게 저희가, 일본 와세다 대학교의 박상준 교수님이나 장근호 박사 등과 같이 연구를 하게 된 계기가 사실은 워낙 언론이나 정치권에서 청년실업이 심각하다는 이야기는 많이 하는데, 그에 대해 얼마나 심각한지에 대해서 사람들에게 정확하게 지적해줄 필요가 있다고 생각했습니다. 그리고 그에 대해 자꾸 각인을 시켜줘야 하는데 보통 사람들은 “그렇겠지”라며 넘어가는 경향이 많았습니다. 저희 셋의 생각은 좀 더 정확하게, 학문적으로 짚어주고 갈 필요가 있고, 어디선가는 “우리가 이 문제에 대해서 더욱 관심을 가져야 한다”고 목소리를 내야겠다는 생각에서 출발한 게 이 연구들의 동기가 되겠습니다.
적절한 비유인지 모르겠지만 말씀을 드리자면, 다음주 연휴가 지나면 어버이날입니다. 저도 나이가 조금 있다 보니 부모님들이 연세가 좀 있으신데, 부모님들이 나이가 드시면 몸이 아픈 걸 잘 얘기하지 않습니다. 특히 자식들에게 잘 알리지 않고 감추고 있다가 큰 병이 생기거나 쓰러지실 때쯤에야 자식들이 알게 됩니다. 그런데 보통 그럴 때 자식들의 반응은 “내가 잘못했다. 내가 알아서 챙겨드렸어야 하는데”라기 보다, 부모님을 만났을 때 대뜸 “왜 진작 얘기 안 했냐”고 성토하게 됩니다. 진작 얘기했으면 이런 일이 생기지 않았다고 거꾸로, 적반하장 식으로 나서는 경우가 있습니다. 그러면 대부분 부모님들의 반응은 “내가 자식을 잘못 키웠지”라는 생각을 하게 되는 것이죠. 제가 이런 얘기를 한 것은, 청년실업문제가 심각하다고는 얘기하는데 막상 그걸 자꾸 심각하다고 누군가가 계속 지적해주지 않으면 사람들이 당연히 “늘 있는 이야기지. 우리 때도 청년 때 취업하긴 힘들었어”라고 넘어가는 경우가 많습니다. 그러다가 나중에 문제가 불거지면 “왜 그때 문제가 이렇게 심각하다고 얘기하지 않았냐”고 거꾸로 역공을 할 수 있습니다. 제 생각에는 우리 사회의 분위기가 정말로 그럴 수도 있을 것 같아 이 연구를 시작하게 되었습니다. 그래서 “한국은행, 특히 경제연구원 차원에서 청년실업 문제를 정확하게 우리가 지적해보자. 아는 내용이더라도 한 번은 짚고 넘어가야 하겠다.”는 취지에서 이 연구가 출발하게 되었습니다.

본격적으로 연구의 동기에 대해서 설명을 드리면, 오른쪽에 있는 그림이 전체 실업률입니다. 빨간색이 한국, 일본이 파란색 선입니다. 그리고 회색 점선이 OECD 평균인데, 오른쪽 위에 있는 그림은 전체 실업률, 15~64세 전체 실업률 추이입니다. 2000년부터 쭉 그린 것인데, 보시면 아시겠지만 2015년, 빨간색 선과 파란색 선이 교차하는 지점이 2015년입니다. 2015년 전을 보면 일본이 우리나라보다 전체 실업률이 높은 상태였습니다. 그러한 상태가 유지되다가 2015년을 기준으로 전세가 역전됩니다. 그래서 한국의 전체 실업률은 일본보다 높습니다. OECD 평균에 대해서는 한국이든 일본이든 전반적으로 많이 낮은 수준입니다. 결론적으로 이야기하면, 전체실업률을 봤을 때는 2015년을 기점으로 한국과 일본이 역전되었고, 우리보다 일본이 전체실업률이 낮아졌다는 것을 지표상에서 알 수 있습니다.
그렇다면 아래쪽에 있는 그림은, 왼쪽에 있는 것은 20세~24세까지의 청년실업률, 오른쪽은 20대 후반, 즉 25세~29세까지의 청년실업률을 나타낸 것입니다. 이 그림에서 알 수 있는 것은, 글로벌 금융위기가 2008년 정도입니다. 먼저 파란색, 일본을 보시면 글로벌 금융위기 이후를 보시면 일본의 청년실업률은 20세 초반도 지속적으로 하락하고 있고, 20대 후반도 지속적으로 하락하고 있습니다. 그래서 거의 2000년 이후로 보면 일본의 청년실업률은 최저수준입니다. 반면, 우리나라는, 보시면 아시겠지만 글로벌 금융위기 당시의 수준보다 지금이 더 높습니다. 그리고 또 하나의 특징은 OECD 평균과 20대 초반은 거의 붙어있습니다. 전체실업률은 OECD평균과 우리나라가 조금 차이가 있었죠? 그런데 20대 초반을 보면 옛날에는 차이가 많았는데 붙어버렸습니다. 20대 후반을 보면 역전되었습니다. OECD 평균의 20대 후반 청년실업률보다 우리나라가 더 높습니다. 그래서 이게 지표상으로 봐도 간단히 알 수 있는 우리나라 청년실업의 현실입니다. 이런 지표를 보고서 우리가 심각하다는 것을 인식은 하고 있는데, 좀 더 심층화된 분석을 해 볼 필요가 있겠다는 것이 연구동기가 되었고, 여기서부터 출발했다고 볼 수 있습니다.

그래서 앞에서 보셨던 그런 지표들을 보고 비관적인 생각을 하시는 분들도 있지만, 또 어떤 학자들은 이렇게 얘기하기도 합니다. “한국과 일본 사이에 보이는 청년실업의 차이는 사실 인구구조의 변화이기 때문에 곧 좋아질 것이다”라고 낙관하는 분들도 계셨습니다. 이게 무슨 말이냐 하면, 일본은 지금 청년인구가 꾸준히 감소하고 있습니다. 그래서 청년고용이 좋아진 것, 즉 청년인구 비중이 줄어드니까 일자리에 젊은 사람들이 모자른 것입니다. 그래서 현재 일본의 청년실업문제가 좋아지고 있는 것이 청년인구 비중이 줄어서라고 합니다. 그렇다면 우리나라는 왜 반대일까요? 우리나라는 지금 일시적으로 청년인구 비중이 증가한 상태입니다. 우리나라는 지금 청년의 인구비중이 늘어서 일시적으로 안 좋은 것이니, 앞으로 일본처럼 청년인구의 비중이 줄어들면, 우리나라의 인구구조는 일본을 약 20년 정도 뒤쫓아가고 있다고들 합니다. 따라서 우리나라도 조금 지나면 자연스럽게 청년의 인구비중이 줄어들면서 일본처럼 청년의 일자리 사정이 좋아질 것이라고 보는 분들이 있었습니다. 그런데 저희는 “그게 과연 맞는 말인지 검증해보자”했고, 그것이 연구동기 중 하나입니다.
그리고 두 번째 동기는 “이런 인구구조 말고 다른 요인은 없을까?” 즉 한국과 일본의 청년실업을 설명할 수 있는 다른 원인을 계량적 분석방법으로 분석하는 것이었습니다.

또 한 가지, 세 번째 연구동기는, 여러분들도 아시겠지만 왼쪽에 있는 그림은 우리나라 청년들의 실업률을 연령대별로 모은 것입니다. OECD에서는 청년실업률을 15세부터 24세까지로 봅니다. 그런데 여러분들이 들으면서도 느끼셨겠지만 우리나라 현실에 안 맞는 부분이 있죠? 25세부터 29세까지가 보통, 특히 남성분들은 이 때가 주로 취업시장에 많이 나오는 연령대잖아요? 그런데 OECD 통계에서는 이 연령대를 청년 통계에서 뺍니다. 즉, OECD 통계만으로 보는 것은 문제가 있습니다. 우리나라 청년실업을 분석하기 위해서는 25세에서 29세도 포함해야 합니다. 그리고 또 한 가지, OECD는 우리나라처럼 대학진학률이 높지 않기 때문에 15세에서 19세 연령대도 취업시장에 많이 진출합니다. 그런데 우리나라는 그렇게까지 많이 진출하지 않습니다. 그래서 우리나라는 25세에서 29세 연령대를 넣어야 하고, 또 엄밀하게 하기 위해서는 15세에서 19세 연령대는 조금 잘라내야 합니다. 그래서 20세에서 29세 연령대를 보는 것이 우리나라 청년실업의 현실을 보는 데 있어 거의 정확하다고 봅니다. 그래서 우리나라 통계청은 15세에서 29세까지를 공식 청년실업 통계로 냅니다.
왼쪽 그래프를 보면 아래의 빨간 색 점선이 통계까지 반영하기 위해서 25세에서 29세를 넣은 것이고, 검은 색 실선이 통계청 지표입니다. 그런데 어떤 지표로 보든 최근의 우리나라는 지금, 최근 2012년 이후 세 지표가 모두 상승국면에 있습니다. 매우 좋지 않다는 것이고, 이러한 현상을 일으키는 주 요인이 무엇이냐? 빨간 색 점선인 25세에서 29세 연령대의 청년실업이 상당히 가파르게 늘고 있습니다. 저게 주도하고 있다는 뜻이죠. 그렇다면 문제가 무엇이냐? 이 시기가 2012년부터니까, 벌써 7년째죠? 7년째 계속 안 좋아지고 있고, 청년실업이 만성화되고 있습니다.
그런데 또 한 가지, 오른쪽 그림에서 보라색 막대 차트는 청년들이 취업에 성공했는데, 도대체 취업에 성공하기까지 몇 년이 걸렸는지 발표한 통계입니다. 보시면 아시겠지만 1년 이상 걸린 사람의 비율이 30% 가까이 됩니다. 10명이 취업을 했다면 그 중 3~4명은 1년 이상 걸렸다는 이야기고, 회색 점선은 3년 이상 걸린 사람들입니다. 이 사람들도 지금 10%를 넘어가고 있습니다. 3년 이상 걸려 취업에 성공하는 것이죠. 이렇게 실업이 만성화되고, 또 장기화되면 어떤 문제가 발생할까요? 여러분들이 학업이나 병역의무를 마치고 빨리 직장에 들어가 취업을 해야 하는데, 만약 그게 1년이 되고, 2년, 3년이 되면 사회 초년기에 취업의 기회가 박탈되게 되죠? 취업을 통해 업무경험을 쌓아 인적자본을 형성해야, 즉 업무에 숙달되어야 합니다. 그래야지만 이후 연령대, 30대가 되고 40대가 되었을 때도 여러분이 그 능력, 인적자본을 가지고 능력을 배가시켜 성장할 수 있는데, 실업이 장기화되면 나중에 30대 중반, 40대가 되었을 때 젊었을 때 3년 동안 실업상태에 있다가 취업했다는 이유만으로 여러분들이 고용이나 임금에서 불리한 조건에 처할 수 있다는 문제가 있습니다. 왜냐하면 고용주, 기업주 입장에서는 똑 같이 조건인데 한 친구는 대학졸업을 하자마자 바로 취업해서 10년 이상 근속했고, 다른 친구는 졸업 후 3년 동안 취업준비를 하고 입사해서 이제 겨우 7년을 채웠습니다. 그렇다면 혹시나 나중에 기업경영상태가 어려워져서 누군가는 정리해고를 해야 한다면, 7년밖에 되지 않은 분들이 피해를 본다는 것이죠. 해고는 아니더라도 임금상승이 적어지거나 할 수 있겠죠. 이런 현상을 ‘이력현상’이라고 하는데, 이게 공통적으로 관측되는 현상입니다. 그래서 “우리나라도 이러한 현상이 발생할 가능성이 크지 않을까?”라는 생각이 있었습니다.

특히 이런 이력현상, 말씀 드린 대로 “왜 청년기에 실업을 오래 겪은 친구들이 왜 이후 연령대에서도 피해를 많이 입을까?”와 관련된 연구에서 나타나는 한 가지 트렌드는 이력현상이 노동시장제도, 우리가 고용을 보호하기 위한 여러 가지 제도가 있는데, 거기에 의해 영향을 받더라는 것입니다. 예를 들어서 나라마다 근로기준법이나 사회보장제도, 실업급여대체 등이 다르거든요? 그런데 그 수준에 따라서 이런 이력현상의 크기가 달라질 수 있다는 연구가 계속 제기되고 있었습니다. 즉 결론은 노동시장제도나 정부가 수행하는 정책이 기존 노동자들의 고용보호를 굉장히 엄격하게 할 수 있죠? 예를 들어서 “한 번 고용하면 해고는 절대 안돼”라고 하는 나라일수록 청년실업의 이력현상은 더 커질 수 있다는 연구결과가 계속 제기되고 있습니다. 상식적으로 생각해보면 기존 노동자들의 고용을 강하게 하니, 기업주 입장에서는 기존 노동자들의 고용을 조금 유연하게 해서 청년들을 고용하고 싶어도 법에 의해 정리해고나 인력조정을 하지 못하게 하니 청년들의 고용을 줄일 수 밖에 없는 것이죠. 그러면 청년들은 취업까지 1년이 걸릴 게 2년, 3년이 걸리니 이력현상이 심해진다는 것입니다. 어쩌면 상식적이지만 학문적으로 그에 대한 증거를 제시하는 연구들이 계속되고 있고, 우리나라는 어떨까요? 저희 생각에도 우리나라는 취업률도 높고, 알겠지만 고용보호제도가 청년들에게 굉장히 비우호적인 것으로 느껴집니다. 즉, 고용보호제도를 결정하거나 할 때 청년층의 의사반영이 잘 이루어지지 않는 구조이고, 또 고용보호제도라는 것이 어쩔 수 없이 기존 노동자들을 보호할 수 밖에 없는 제도잖아요? 일단 취업한 사람들을 보호하는 것이 고용보호제도이기 때문이죠. 그래서 “여러분들이 상대적으로 비우호적인 환경에 있지 않을까?”하는 것도 저희가 분석을 해서 우리나라와 일본의 이력효과 차이가 얼마나 되는지도 보겠다는 것이 네 번째 연구동기가 되겠습니다.

이제 본격적으로 첫 번째로 분석한 ‘한국과 일본의 청년실업 비교분석’에 관한 이야기를 할 텐데, 첫 번째로는 한국 청년실업의 특징에 대해 생각해보겠습니다. 아래의 그림을 보시면, 이건 20대 초반과 20대 후반의 청년인구 비중과 실업자 비중에 대해 보여주는 그림입니다. 가로축은 청년의 인구비중입니다. 그리고 세로축은 실업자 비중입니다. 보시면 아시겠지만, 제가 우리나라를 빨간색으로 표시했습니다. 일본은 파란색으로 했습니다. 그런데 보시면 아시겠지만, 일본은 인구비중이 OECD 평균보다 청년인구 비중이 낮습니다. 그리고 세로축으로 봐도 일본은 실업자 비중이 OECD 평균보다 낮습니다. 즉, 일본은 청년인구의 비중도 낮고, 실업자 비중도 OECD 평균보다 낮습니다. 그렇다면 우리나라는 어떨까요? 청년인구비중은 우리나라도 OECD 평균보다는 낮습니다. 20대 후반도 OECD 평균보다는 왼쪽에 있으니 낮습니다. 그런데 세로축을 보겠습니다. 20대 초반은 실업자 비중이 OECD 평균과 비슷하거나 약간 높은 정도입니다. 그런데 20대 후반을 볼까요? 우리나라가 가장 위, 꼭대기에 있죠? 세로축 수치를 보면 OECD 평균이 15% 정도인데 우리나라는 24% 정도입니다. 청년인구, 20대 후반의 인구 중에서 실업자 비중이 저만큼 된다는 것이죠. 이 수치는 OECD 회원국 중에서 최고입니다. 이건 무엇을 얘기하는 것일까요? 우리나라는 20대 후반의 청년실업 문제가 굉장히 심각하다는 것을 수치로 보여주는 것입니다. 그렇다면 20대 초반은 문제가 없을까요? 그것도 아닙니다. 장담할 수 없습니다. 왜냐? 20대 초반, 즉 20~24세에는 어떤 분들이 구성에서 빠져 있을까요? 군복무 중인 남성들이 빠져있습니다. 이런 분들은 경제활동인구에 포함되지 않습니다. 비경제활동인구이기 때문에 실업률 통계에서 빠집니다. 즉, 많은 수, 거의 절반 정도 되는 분들이 실업률 통계에서 빠짐에도 불구하고 20대 초반의 청년들의 실업자 비중이 얼마라고 했죠? OECD 평균과 거의 비슷하거나 조금 더 높죠? 만약에 이분들이 유럽처럼, 아니면 OECD 국가들처럼 20대 초반에 전부 취업시장에 들어온다고 가정한다면 이 빨간색 점도 위로 가겠죠? 결국 이 지표로 봤을 때 20대 후반만 문제이고 20대 초반은 괜찮다는 생각은 틀렸다는 것이죠. 20대 후반은 물론, 20대 초반도 역시 문제일 수 있다는 것이 이 지표로 알 수 있는 첫 번째 결론이 되겠습니다.

두 번째를 볼까요? 이번에는 아까 봤던 20대 후반의 인구비중을 조금 더 시계열로 살펴보겠습니다. 즉, 2000년부터 쭉 살펴보겠습니다. 빨간색 막대는 청년인구의 비중입니다. 빨간색 실선은 실업자의 비중을 그림으로 그린 것입니다. 보시면 아시겠지만 인구비중은 빨간색 막대 한국, 파란색 막대 일본, 회색 OECD 모두 줄고 있죠? 2000년부터 모두 줄어들고 있는 추세입니다. 세 지표 모두 인구비중, 전체 인구 내에서의 청년비중은 모두 줄어들고 있습니다. 그런데 실업자 비중, 실선들을 살펴보겠습니다. OECD평균, 회색 점선과 파란색 일본은 2000년 이후 감소하고 있는 추세입니다. 즉, 청년의 인구비중도 줄면서 청년의 실업자 비중도 같이 줄어들고 있습니다. 그런데 우리나라는 20%대에서 왔다갔다하고 있습니다. 게다가 최근에는 어떻죠? 떨어지고 있는 것이 아니라, 오히려 상승하고 있습니다. 즉, 인구비중을 보시면 우리나라가 인구비중이 줄어드는 폭이 파란색 일본보다 더 큽니다. 즉, 우리나라가 일본보다 청년인구 비중이 줄어드는 속도가 더 빠르다는 것이죠. 그럼에도 불구하고 20대 후반의 실업자 비중은 줄지도 않고, 오히려 횡보하거나 늘고 있는 추세입니다. 그래서 시계열 자료로 살펴봐도 우리나라 20대 후반의 문제가 커지고 있다는 것을 알 수 있습니다.

다음 지표는 청년의 경제활동참가율과 실업률입니다. 초반에는 지표들을 우선 살펴볼 수 밖에 없습니다. 왜냐하면 조금 후에는 이 지표를 이용해서 분석을 할 것인데, 그러기 위해서는 여러분들이 지표에 대해 이해를 하고 출발하는 게 가장 심플하기 때문입니다. 그리고 또 한 가지 팁은, 여기 계신 분들이 모두 나중에는 취업을 해서 일을 하실 텐데, 보통 취업 후 업무를 할 때 가장 먼저 배우는 것이 이렇게 통계지표를 보고 해석한 뒤 의미를 끌어내는 것입니다. 가장 중요하기도 하고요. 그런데 의외로 그게 쉽지 않습니다. 많은 분들이 통계지표를 그냥 쓱 넘겨보고 끄덕끄덕하기만 하는데, 여러분들이 통계지표를 보면서 그 의미를 끌어내는 훈련을 많이 해보시는 게 도움이 될 수도 있습니다. 그래서 조금 지루할 수도 있지만 설명을 자세히 드리는 것입니다.
세 번째 지표는 청년의 경제활동참가율과 실업률 지표입니다. 이건 바로 표를 보면서 설명하겠습니다. 왼쪽이 20대 경제활동참가율입니다. 2017년 기준이고, 먼저 보시면 20대 초반과 후반, 그리고 남성과 여성으로 나눴습니다. 일본보다 한국이 전반적으로 숫자가 같은 연령대에 비해서 작죠? 즉, 같은 연령대에서 일본에 비해 한국 젊은이들의 경제활동참가율이 작습니다. 그런데 한 가지 의문점이 들 수 있습니다. “우리나라는 20~24세에 군복무 때문에 경제활동에 참가하지 않는데요?” 제가 아까 설명 드린 것이기도 하죠? 즉, 같은 연령대끼리 비교하는 것이 약간 문제가 있을 수도 있겠죠? 그래서 어떻게 하느냐? 그 말을 받아들인다면, Cross로 비교해볼 수 있습니다. 어떻게 하느냐? 일본의 20~24세와 우리나라의 25~29세를 비교할 수 있습니다. 특히 남성분들의 수치겠죠? 그러면 일본이 높은가요, 아니면 우리나라가 높은가요? 일본은 남자가 70.9%입니다. 우리나라의 25~29세 남자는 76.8%입니다. 우리나라가 더 높죠? 실제 핵심 취업계층을 대상으로 보면 경제활동 참가율은 우리나라가 일본보다 더 높다고도 볼 수 있습니다.
오른쪽에 있는 것은 실업률입니다. 마찬가지로 이것도 동일연령대별로 보면 어떤가요? 일본보다 우리나라 실업률이 전부 높죠? 일본은 4.9%, 4.7%, 4.3% 이 정도인데 우리나라는 20대 후반 여성만 빼고 전부 10%를 넘어갑니다. 그나마 우리나라 20대 후반 여성분들이 실업률 부문에서 선전해주고 있습니다. 아까 이야기한 대로 Cross로 볼까요? 그래도 마찬가지입니다. 20대 초반의 일본남자는 4.9%지만, 우리나라 20대 후반의 남성은 11.6%, 더 높습니다. 이 수치로 보면 어떤 해석을 끌어낼 수 있을까요? 결론적으로 20대 후반 남성의 실업률이 상대적으로 굉장히 안 좋다는 것입니다. 지금 일관된 결론들이 나오고 있죠? 우리가 지금 여러 지표들을 계속 보고 있는데, 결론은 전부 “20대 후반(남성)이 문제다”라는 것입니다. 물론 20대 후반 여성은 문제가 없다는 것은 아닙니다. 그렇지만 가장 눈에 띄는 것은 20대 후반 남성의 문제라는 것이죠.

지금까지 세 개의 지표를 봤는데, 지금 설명드릴 것은 아까 처음에 설명했던 어떤 낙관론자들의 의견을 우리가 검증해볼 필요가 있다고 했죠? 즉, 우리의 인구구조 변화가 일본을 20년 정도 뒤쫓아가니 괜찮아질 것이라는, 즉 우리나라의 인구구조와 청년인구 비중도 일본처럼 떨어질 것이니 지금처럼 청년들이 고생하지 않아도 될 것이라 낙관하는 분들이 계셨죠? 그런데 “과연 그럴까?”를 두고 검증을 해볼까요?
오른쪽 위에 있는 그림이 일본의 20대 인구, 빨간색 실선이 20대인구의 수입니다. 파란색 막대는 생산가능인구 내에서의 청년인구의 비중입니다. 보시면 일본은 언제가 피크였을까요? 1996년이 24.3%로 피크였습니다. 즉, 인구 중 24.3%가 청년, 20대라는 의미입니다. 그게 지금은 쭉 덜어져서 2017년에 얼마가 됐을까요? 17.8%가 되었습니다.
아래는 우리나라입니다. 똑 같이 파란색 막대가 청년인구의 비중입니다. 우리나라는 피크가 언제였나요? 1983년입니다. 그 이후에 드라마틱하게 쭉 떨어져서 2017년 기준으로 지금은 19.8%입니다. 두 나라의 인구비중이 이렇게 차이를 보이고 있거든요? 그렇다면 아까 했던 말을 생각해보겠습니다. “일본처럼 청년인구비중이 감소하면 우리나라도 좋아질 것이야”라는 말을 검증해보겠습니다. 일본이 지금 얼마죠? 17.8%입니다. 그렇다면 우리나라는 언제 17.8%가 될까요? 보시면 아시겠지만 통계청의 예상에 따르면 2025년입니다. 그렇다면 결론적으로 “2025년이 되면 청년실업이 개선될 것이다”라고 주장하는 것이죠? 이 말이 과연 맞을지 생각해봅시다. 어떻게 생각해볼 수 있을까요? 이러한 논리의 근거는, 다른 것은 다 똑같고 인구구조만 줄어들면 따라갈 것이겠죠? 그렇다면 다른 조건들이 똑같은지 비교해봅시다. 엄밀하진 않지만 단순히 전부 생각해보겠습니다. 우리나라가 지금 청년인구비중이 19.8%잖아요? 그렇다면 일본은 언제 19.8%였는지 찾아보겠습니다. 거슬러 올라가보니 일본은 2007년에 19.8%였습니다. 그렇다면 일본의 2007년도 실업률지표를 보겠습니다. 20대 초반은 7.5%, 20대 후반은 5.7%, 전체실업률은 4.1%입니다. 그렇다면 우리나라가 지금, 2017년의 우리나라 전체 실업률은 3.8%입니다. 전체실업률은 0.3%밖에 차이가 없죠? 그런데 우리나라 청년, 20대초반이 10.6%입니다. 20대 후반은 9.5%입니다. 뭘까요? 전체실업률은 차이가 없는데 청년실업률은 차이가 큽니다. 즉, 아까 이야기한 것처럼 인구비중이 감소했다고 해서 전부 똑같아질 것이라고 볼 수 없는 게, 똑 같은 시점을 비교해봤는데도 벌써 청년실업률은 2~3% 이상 차이를 보입니다. 따라서 이는 우리나라의 상황이 무엇인가 청년실업률이 구조적으로 높은 이유가 있다는 의미로 볼 수 있습니다. 인구구조의 변화만으로 설명이 될 수 없다는 것입니다. 그래서 아까처럼 섣불리 “인구비중이 줄어들면 괜찮아 질 거야. 걱정하지마”라는 것은 너무 무책임한 이야기고, 특히 정책담당자들이 이런 의견에 의해서 정책을 수행하는 것은 절대 안 된다는 것에 대한 간단한 의견입니다.

또 한 가지, 아까 인구구조 문제가 전부가 아니라는, 다른 요인이 있다는 것에 대한 또 한 가지 반증이 무엇이냐? 왼쪽 위의 그림을 보시면 아시겠지만, 파란색 선은 청년실업률이고 녹색 막대는 GDP성장률입니다. 일본이 청년실업률이 안 좋았을 때가 두 번 있었습니다. 2001~2003년, 그리고 2009~2010년입니다. 보시면 아시겠지만 2001~2003년도에 GDP성장률이 안 좋았고, 그리고 특히 2009~2010년도는 완전히 마이너스입니다. 금융위기 때였습니다. 그래서 일본은 청년실업률이 안 좋았을 때 경기도 안 좋았다고 볼 수 있습니다.
아래쪽은 우리나라입니다. 지표는 똑같습니다. 빨간색 선이 청년실업률, 녹색 막대가 GDP성장률입니다. 우리나라가 최근에 굉장히 안 좋죠? 최근에 안 좋은 오른쪽 끝의 네모 박스를 보겠습니다. 청년실업률이 거의 외환위기 이후 최고수준으로 가고 있는데, 같은 기간 GDP성장률이 일본처럼 안 좋게 나타났나요? 아니죠? 마이너스도 아닐뿐더러, 이 기간 동안 보통 3% 내외씩 성장했습니다. 그럼에도 불구하고 청년실업률은 최악입니다. 즉, “경기불황 때문에 청년실업이 문제가 안 좋아”라고 하는 것도 문제가 있다는 것입니다. 일본은 경기불황이 청년실업의 요소가 될 수 있지만, 우리나라는 아니라는 것입니다. 그래서 우리나라는 무엇인가 다른 복합되는 요소가 있기 때문에, 인구구조만으로도 설명할 수도, 경기만으로도 설명이 안 되는, 따라서 우리나라는 무엇인가 다른 요인이 있을 것이라는 추측이 가능합니다. 따라서 결론은, “인구구조만으로 청년실업이 해결될 것이라고 낙관하는 것은 금물이다”가 우리가 내릴 수 있는 첫 번째 결론이 되겠습니다.

여기까지가 전반부에서 검증해본 내용입니다. 그렇다면 후반부에서는 무엇을 해볼까요? “이런 요인들 외에도 있을 다른 결정요인들이 무엇일까?”를 계량분석을 통해 알아볼 것입니다. 강의시간이 많다면 계량분석의 방법론을 아주 디테일하게 설명해드리면서 진행하는 게 좋을 것 같은데, 그럴 시간은 없으니 혹시 관심이 있는 분들은 학교에서 배웠던 계량분석책을 봐도 되고, 또 그렇게 어려운 내용은 아니니 제가 원리와 결론만을 설명 드리도록 하겠습니다.
이 부분은 우리가 이 분석에서 계량분석 하는 것은 OECD 30개국의 자료를 사용했습니다. 이걸 왜 썼냐? 예를 들어서 제가 계량분석을 할 때 “영양이 좋은 사람이 키가 더 크다”를 증명하고 싶습니다. 즉, 잘 먹으면 평균신장이 크다고 주장하고 싶습니다. 제가 그 얘기를 하고 싶어서 우리 집안의 사람만을 모아 분석을 진행했습니다. 그런데 우리 집안은 첫째 집은 잘 못 먹고, 둘째 집은 잘 먹습니다. 그래서 키를 비교해봤더니 역시 둘째 집 애들이 키가 큽니다. 그래서 “영양섭취가 좋으면 키가 크다”는 결론을 낼 수 있겠죠? 그런데 그런 결론을 내리면 누군가는 공격을 할 수도 있겠죠? “그건 아닌 것 같아. 너희 집안 자체가 키가 큰 것 아니야?”라며, 즉 유전적 요인을 들 수 있고, 이건 통제가 될 수 없는 것입니다. 혹은 두 번째 집안은 자식들을 열심히 운동시켰습니다. 그래서 “운동을 열심히 해서 키가 큰 거야”라고 반박할 수도 있습니다. 이렇게 어떤 주장을 증명하고 싶을 때 계량경제학 방법을 자주 사용하는 이유는, 그것을 과학적으로 분석하고 싶은데 되도록이면 다양한 샘플을 넣고, 그에 의해서 설명력을 높입니다. 그래서 지금처럼 청년실업문제에 대해 분석하고 싶으면 한국과 일본의 데이터만 집어넣어서 분석할 수도 있지만, 그 결과에 대한 맹점이 존재할 수 있습니다. 즉, 한국과 일본의 고유한 요소가 영향을 미쳐서 그런 것이고, 따라서 일반화할 수 없다는 것입니다. 그래서 다른 나라들, 즉, 경제규모가 비슷한 OECD 선진국 국가들의 자료를 같이 썼습니다. 여러분도 만약에 회사에 취직을 해서 분석 과정에서 데이터를 쓸 때, 이렇게 데이터에 대한 엄밀성, 또는 강건성 같은 것을 이야기하다 보면 데이터를 좀 더 다양화 해달라는 요구를 받으실 것입니다. 그리고 그 로직은 우리의 주장에 대한 합리적 근거를 제시하기 위함이죠. 혹시 모를, 내가 생각하지 못한 요인이 영향을 미치는 것을 최소화시키기 위해 다양한 데이터를 넣어보는 것입니다. 그래서 저희 연구도 한국과 일본뿐만 아니라 OECD 30개국을 넣었습니다. 대신 그 데이터가 너무 상이한 것이면 또 안됩니다. 예를 들어서 아까 키에 관한 사례를 들었는데, 다양화하고 싶다고 해서 우리나라의 데이터뿐만 아니라 아프리카나 남극에 사는 에스키모들의 데이터도 넣어서 분석을 한다면 그 데이터들은 또 이질성이 너무 심합니다. 그래서 저희 같은 경우도 전세계의 데이터를 집어넣은 것이 아니라 한국, 일본과 경제규모가 유사하다고 느껴지는 OECD 국가로 한 것입니다. 즉, 어느 정도까지 비슷할 것이라고 여겨지는 모집단을 만든 다음 분석을 합니다. 그래서 저희는 그 모집단을 OECD 30개국을 활용해 만들었습니다.
이후 규명을 할 때는 2000년~2017년까지의 연간자료를 썼고, 패널자료를 이용해서 분석을 했습니다. 여기 보시면 아시겠지만, 표를 보시면 위에 있는 종속변수는 세 가지 중 하나를 택하는 것입니다. 예를 들어서 제가 20~24세 실업률의 결정요인을 알고 싶습니다. 그렇다면 아래 설명변수에서 전체 실업률을 선택하고, 세 가지 인구비중 중 20~24세 실업률을 알아보고자 하는 것이니 20~24세 인구비중도 선택합니다. 나머지 25~34세 인구비중은 선택하지 않는 것이죠. 그리고 임금근로자의 비중과 GDP 성장률, 고령화률, 파트타임근로자 비중도 넣습니다. 이건 이러한 설명변수들이 변할 때 20~24세 실업률이 어떻게 변하는지 알아보는 것이 해당 계량분석의 목표인 것이죠. 그리고 만약 “아까 25대 후반이 문제라고 했잖아요? 그게 궁금해요”라고 하며 해당 연령대에 대해 알아보려면 어떻게 할까요? 종속변수를 25세~29세 실업률로 바꾸고, 설명변수에는 인구비중만 25~29세 인구비중으로 바꿔주는 것이죠. 나머지 전체실업률, 임금근로자, GDP 성장률 등은 똑 같이 넣습니다. 그래서 분석을 한 뒤 계수의 크기를 보는 것입니다.

이렇게 분석을 했더니 결과가 나왔습니다. 위에 있는 것은 아까처럼 종속변수를 20대 초반 실업률로 썼을 때, 아래에는 종속변수를 20대 후반으로 썼을 때 추정되는 계수 값들이 나와 있습니다. 여기서 표시한 것은 추정된 계수 값이 유의한 것, 유의하다는 것은 계수 값이 통계적으로 0이 아니라고 볼 수 있는 것들만 제시한 것입니다. 그렇다면 0이라는 것은 어떻게 알까요? 보통 여기 끝을 보면 ‘p값’이란 게 있죠? (4)번 열로 우선 설명을 드리겠습니다. 이 p값이란 계수 값이 0일 확률을 의미합니다. 즉, 영향이 없다, 설명하는 데 전혀 영향을 미치지 않는다고 볼 수 있느냐를 나타냅니다. 그래서 p값이 0이라는 것은 “영향을 미치지 않을 가능성이 없다”는 것이죠? 즉, 영향력이 있다는 것입니다. 저희는 보통 p값의 기준을 5%로 보기도 하고, 10%로 보기도 하는데 이 연구에서는 10%를 기준으로 표를 만들었습니다. 이 말은 p값이 0.1보다 낮은 것들만 걸러내서 사용했다는 것입니다. 그래서 지금 표에 있는 p값들을 보면 전부 0.1보다 작죠? 즉, 0.1보다 작으니까 유의한 것으로 봤습니다. 즉 “p값(변수가 영향을 미치지 않을 가능성)이 10%보다 낮아야 유의한 것으로 보겠다”는 유의수준의 기준을 10%로 봤더니 이런 변수들이 영향을 미치는 것으로 분석되었습니다.
이를 통해 보니, 20대 초반의 실업률을 설명하는 데 있어서 전체실업률은 설명할 수 있다는 것입니다. 어떻게 설명할까요? 추정계수를 보면 값이 플러스입니다. 이는 전체실업률이 오르면 20대 초반의 실업률이 올라간다는 것입니다. 그리고 숫자가 1.838이죠? 영향을 미치는 크기까지 볼 수 있다는 것입니다. 즉, “전체실업률이 1% 오르면 20대 초반 실업률은 1.838% 오른다”고 주장할 수 있습니다. 그리고 p값이 0.000으로 유의하니, 이 값을 믿으라는 것입니다. 마찬가지로 하나만 더 해보겠습니다. 예를 들어서 GDP성장률을 보겠습니다. 값이 -0.10이죠? 마이너스이므로 해석은 “GDP성장률이 오르면 20대 초반 실업률은 떨어진다”가 되겠습니다. 즉, 성장이 좋아지면 청년, 20대 초반 실업률은 떨어진다는 것입니다. 그 값이 0.1이므로, “GDP성장률이 1% 오르면 20대 초반 실업률은 0.1% 떨어진다”로 해석할 수 있겠습니다. 그리고 p값이 아까 말한 것처럼 0.1보다 작으니, 이 값을 믿어도 된다는 것입니다. 즉, 영향이 0, 영향이 없다는 말은 틀렸다는 것입니다. 이런 식으로 결과를 해석하는 것입니다.
이걸 이제 하나씩 설명 드리겠습니다. 첫 번째로는 여기 나와있는 전체실업률을 보겠습니다. 위에도, 아래에도 전체실업률이 모두 포함되어 있죠? 이 말은 곧, 20대 초반의 실업률을 설명할 때나 20대 후반의 실업률을 설명할 때 모두 전체실업률이 설명력이 있다는 의미입니다. 더 자세히 볼까요? 전체실업률은 두 곳에서 모두 계수 값이 유의한 양의 값을 보입니다. 20대 초반에서는 1.838, 20대 후반에서는 1.225로 둘 다 양수입니다. 아래를 해석해보자면, 전체 실업률이 1% 오르면 20대 후반의 실업률은 1.225% 오른다는 것입니다. 20대 초반은 1.838%가 올랐었죠? 그렇다면 여기서 또 한 가지 결론을 얻을 수 있습니다. 전체 실업률이 똑 같이 1% 올랐는데 어느 집단의 실업률이 더 많이 늘어났나요? 20대 초반이 많이 늘었죠? 전체 실업률이 똑같이 1% 올랐는데 20대 초반은 1.838%가, 20대 후반은 1.225%가 올랐습니다. 해석을 어떻게 할 수 있을까요? 연령대가 높아질수록 전체실업률에 의해 받는 영향력이 줄어드는 것이죠. 이렇게 두 번째 결론을 얻을 수 있습니다. 보통 이런 식으로 회귀분석 결과를 해석합니다.

그렇다면 결론은 “전체실업률이 올라가면 청년실업률도 올라간다”고 할 수 있겠습니다. 한국과 일본을 볼까요? 어디에서 전체실업률이 더 높을까요? 아까 봤던 그림이죠? 2015년 이전에는 전체실업률이 우리나라보다 일본에서 더 높았습니다. 회귀분석 결과 전체실업률이 높으면 청년실업률도 높죠? 과거에는 일본이 높았는데 최근에는 우리나라가 높습니다. 그렇다면 과거에는 우리나라 전체 실업률이 낮았으니, 전체실업률은 청년실업률에 상당히 우호적인 조건이었죠? 우리나라도 옛날에는 전체실업률이 낮았잖아요. 그런데 최근에는 바뀌었죠? 우리나라가 일본보다 높아졌습니다. 그래서 “우리나라가 일본보다 청년실업이 안 좋을 수 있겠구나”라는 생각을 할 수 있습니다. 계량분석 결과에 비추어 봤을 때 첫 번째, 전체실업률을 통해서는 분위기가, 즉 2015년 이후 우리에게 좋지 않은 여건으로 바뀌었습니다. 첫 번째 결론이 이렇게 나왔습니다.

그렇다면 두 번째, 각 연령대의 인구비중입니다. 이건 무엇일까요? 아까 표에서 나왔던 20~24세 인구비중, 25~29세 인구비중입니다. 값을 보겠습니다. 20~24세, 20대 초반은 값이 어떻게 되죠? -0.709의 값을 가지고 p값을 보니 유의하죠? 즉, 20대 초반의 인구비중이 1% 높아지면 20대 실업률은 0.7% 떨어진다는 것입니다. 잘 들어보세요? 20대 초반의 인구비중이 높아졌는데 20대 초반의 실업률은 떨어졌습니다.
아래를 보겠습니다. 25~29세, 20대 후반의 인구비중이 1% 높아지면 20대 후반 실업률은 -0.430, 즉 0.43%가 떨어집니다. 상식적으로 이해가 되세요? 아까 일부 학자들이 어떻게 주장했나요? “청년인구의 비중이 줄어들면 청년실업이 줄어들 것이다”라고 했죠? 그런데 지금 결과가 어떻게 나왔어요? 반대로 나왔습니다. 이게 왜 그럴까요? 설명을 한 번 해보겠습니다. 청년인구비중, 우리가 아까 생각했던 것처럼 일반적으로 청년인구비중이 높아지면 왜 청년실업률이 높아질까요? 청년인구가 많으니까 취업경쟁이 심해지고, 그러다 보니 당연히 청년실업이 많아질 수밖에 없겠죠? 그런 요인만 있다면 청년인구비중이 높아지면 실업률이 높아지는 것입니다. 즉, 계량분석을 했을 때 양의 값이 나와야 한다는 것이죠. 그런데 또 한 가지, 아까 봤던 선행연구에서 기억해야 되는 것이 무엇이냐? 청년의 인구비중이 높은 나라일수록 경제활력이 대개 높은 나라였습니다. 그리고 청년인구가 많으니까 내수시장이 팽창하는 나라입니다. 이런 나라들은 경제에 활력이 넘치고 내수가 팽창하니 기업들이 무엇을 할까요? 즉, 채용을 하고 일자리가 증가할 것입니다. 따라서 일자리가 증가하는 게 청년인구 증가를 압도할 수 있습니다. 그럼 내수가 활성화되면 청년실업이 줄어들겠죠? 자꾸자꾸 수요가 늘어나니까 기업들은 고용을 해야 하고, 청년들을 많이 고용하게 되는 것이죠. 그렇다면 처음에 생각한 것처럼 경쟁이 심화되어 청년실업이 늘어나는 측면도 있지만, 시장이 커지고 기업이 고용을 늘려 청년실업이 줄어드는 측면도 있죠. 이 둘을 합치면 결론이 어떻게 될까요? 뒤의 것이 더 크면 줄어들 수 있다는 것입니다. 최근에 대표적으로 이런 나라가 어디일까요? 인도입니다. 제가 알기로는 인도의 청년층 인구비중이 40% 가까이 되는 것으로 알고 있습니다. 그래서 인도시장이 앞으로 우리의 블루오션이 될 수 있다고 하는 이유가, 거기는 내수시장이나 우리 물건을 수출하는 데 있어 엄청난 잠재수요가 있다고 보는 것입니다. 이런 것들이 많이 지적되고 있습니다. 그런데 우리의 계량결과도 이러한 연구를 지지하는 결과가 나왔습니다. 즉, 두 개를 합쳐보니 청년실업이 감소하는 것입니다.
이를 가지고 한국과 일본을 비교해보겠습니다. 결과는 “청년인구의 비중이 늘면 청년실업률이 줄어든다” 였습니다. 빨간 색이 한국, 파랑이 일본입니다. 청년인구비중은 어디가 더 높나요? 한국이 더 높습니다. 옛날부터 계속 우리나라가 높았습니다. 그렇다면 이 계량분석 결과만을 통해 본다면 우리나라가 일본보다 청년실업이 낮아야 하겠죠? 청년인구 비중이 우리가 더 높으니 계량분석 결과대로라면 청년실업률도 더 낮게 됩니다. 그렇다면 사실 우리나라는 일본보다 청년실업률이 더 낮아야 하는데, 우리나라가 지표상 더 높았죠? 이 이야기는 일본보다 상당히 우호적인 여건이었음에도 청년실업이 계속 높았다는 것입니다.
이와 더불어 아까 이야기한 것처럼 우리나라의 인구비중이 일본을 따라간다고 했습니다. 즉, 청년인구 비중이 감소할 것인데, 그렇다면 청년실업률이 좋아질까요, 나빠질까요? 계량분석결과에 의한다면 더 나빠지게 될 것입니다. 즉, 아까 낙관적 견해를 가진 사람들과는 정반대의 결론이 도출됩니다.

갈 길이 조금 멉니다. 집중력을 잃지 마시고, 제가 이런 기회가 아니면 어느 기회에 여러분께 이런 내용에 관해 설명드릴 수 있겠습니까? 그러니 열심히 설명을 이어가도록 하겠습니다.

세 번째가 임금근로자의 비중입니다. 보시면 아시겠지만, 임금근로자의 비중이 위에는 있고 밑에는 없죠? 왜 없을까요? p값이 유의하지 않아서 뺀 것입니다. 이 표에는 유의한 것만 넣었습니다. 그래서 20대 초반의 특징을 알아볼 때는 임금근로자의 비중이 -0.096으로 유의한 값이 나왔습니다. 즉, 임금근로자의 비율이 상승하면 20대 초반의 실업률은 떨어진다는 것이죠. 이건 상식적인 것이죠? 임금근로자 비중, 즉 일자리가 많아지면 실업률이 떨어진다는 결론입니다.
마찬가지로 GDP 성장률과 고령화도 이렇게 해석하는 것입니다. 각각 다 설명하기는 그러니 한 번에 설명을 이어가겠습니다. GDP성장률은 어떨까요? -0.1의 값을 가집니다. 밑에도 있죠? -0.050입니다. 그래서 이것도 마찬가지로 GDP성장률이 늘어나면 실업률은 떨어진다는 상식적인 결과였습니다.
다음으로 고령화률 입니다. “그 사회에 고령인구, 65세 이상의 인구가 얼마나 있느냐?”입니다. 아래에는 유의하지 않았습니다. 20대 초반에는 유의했습니다. 계수 값이 0.049로 플러스죠? 이는 해당 사회의 노령인구가 많으면 많을수록 20대 초반의 실업률이 높아진다는 것입니다. 왜 그럴까요? 아까 설명 드렸던 내용과 이어지는데, 사회가 고령화되었다는 것은 경제의 활력이 떨어지고 내수시장이 위축된다는 의미입니다. 그러니까 아까 이야기한 것처럼 일자리를 늘릴 유인이 없고, 그래서 이 값은 플러스로 나오게 되었습니다.
마지막으로는 파트타임근로자 비중입니다. 사실 이건 조금 유의하지 않은데, 참고 삼아서 계수 값을 보여드리기 위해 넣었습니다.

설명을 드리자면, 우리가 지금 인구비중까지는 자세히 설명 드렸었고, 나머지도 그렇게 자세히 설명을 드리면 넉다운되기 때문에 빨리 핵심만 말씀 드리겠습니다.

임금근로자의 비중은 유의한 음의 값이 나왔습니다. 그리고 이를 통해 한국과 일본을 비교해보겠습니다. 경제에서 임금을 받는 근로자의 비중을 나타낸 것이고 파란 색이 일본이죠? 자 우리나라를 보면 일본과 OECD 평균보다 엄청 낮습니다. 계량분석 결과 임금근로자의 비중이 높으면 실업률이 낮아진다고 했죠? 그런데 우리나라는 일본보다 임금근로자의 비중이 낮고, 우리나라는 꾸준히 일본보다 임금근로자의 비중이 낮았습니다. 이를 통해 보면, 최근에는 임금근로자 비중이 늘어나고는 있는데 여전히 일본과는 격차가 크고, 이를 좁혀야 청년실업자 비중이 더 떨어질 것입니다. 이게 임금근로자의 비중을 통해 해석할 수 있는 결론이었습니다.

다음으로 GDP성장률은 높으면 높을수록 청년실업률이 떨어진다고 했습니다. 아래의 그림, 한국과 일본을 비교하며 보겠습니다. 빨간 색이 한국, 파란 색이 일본입니다. 과거를 보면 항상 우리나라는 일본보다 GDP성장률이 높았습니다. 그럼에도 불구하고 청년실업률은 대개 우리나라가 더 높았습니다. 계량분석 결과대로라면 더 낮아야 했겠죠?
또 한 가지 문제는 무엇이냐? 양국의 격차를 보겠습니다. 과거에는 한국과 일본의 격차가 저 정도였는데, 최근에는 그 격차가 늘어납니까, 줄어듭니까? 줄어들었죠? GDP성장률 격차가 줄어들고 있습니다. 예전에는 우리나라가 일본보다 조금 더 유리했던 GDP성장률이, 최근에는 그 요인에서 가지던 우위가 약화되고 있다는 것입니다. 우리나라가 떨어진 것인지, 아니면 일본이 따라붙은 것인지는 모르겠습니다. 그러나 어쨌든 그 격차는 줄어들고 있습니다.

고령화률 입니다. 아까 설명을 드렸었죠? 고령화률이 높으면 높을수록 경제에 활력이 없어지므로 청년실업에는 좋지 않습니다. 일본과 우리나라를 보겠습니다. 일본이 압도적으로 고령화률이 높죠? 우리나라는 일본만큼 되지 않습니다. 그런데 아까 말했죠? 고령화률이 높으면 높을수록 청년실업이 안 좋은데, 우리는 일본보다 고령화률이 낮은데도 청년실업이 더 안 좋죠? 그런데 앞으로 우리나라가 고령화률에서 일본을 쫓아간다고 합니다. 좀 더 지나면 우리나라가 일본에도 달라붙을 것입니다. 그렇다면 청년실업률이 나아질까요, 더 악화될까요? 더 악화될 것입니다. 너무 암울합니다. 설명을 드리는데, 어떻게 좋아지는 것이 하나도 없습니다. 그래서 연구를 하면서 저희도 생각을 했습니다. “과연 이걸 발표할 수 있을까? 발표하면 충격만 주지 않을까?”라고 생각했습니다. 그런데 아까 제가 연구동기에서 말씀을 드렸죠? 누군가는 이야기를 해줘야 합니다. 얘기를 안 해주면 나중에 “왜 알고 있었으면서 가만히 있었냐? 우리 책임이 아니다”라고 할 까봐 열심히 했습니다. 물론 이런 분석이 정답이란 것은 아닙니다. 왜냐하면 똑 같은 데이터를 쓰고 똑 같은 연구를 해도 방법론에 따라, 데이터를 확장하느냐, 즉 표본을 추가하느냐 빼느냐에 따라 결과가 달라질 수 있습니다. 하지만 우리가 하고자 한 이야기는 이런 면도 있으니 굉장히 주의 깊게 들여다보고 신경을 써야 한다는 것입니다.

마지막으로 파트타임근로자 비중입니다. 별로 유의하진 않았습니다. 그래서 특별하게 언급할 것은 없는데, 한 가지 말씀 드릴 것은 파트타임근로자의 비중이 증가하면 어떻게 될까요? 한 마디로 아르바이트 비중이 증가하면 청년실업은 지표상으로 어떻게 될까요? 좋아질 수 있겠죠? 이게 일시적으로 줄어들 수 있습니다. 일자리가 늘어나는 것이니까 그럴 수 있을 것입니다. 그러나 파트타임근로자의 일자리가 늘면 나타날 수 있는 현상이, “어차피 틈틈이 아르바이트할 수 있는 일자리가 늘었으니, 내가 조금 더 아르바이트하는 기간을 늘리더라도 좋은 정규직 일자리를 찾아보자”라는 생각을 할 수도 있겠죠? 즉, 청년들의 구직기간을 늘릴 수도 있습니다. 그렇게 생각하면 청년실업이 늘어날 수도 있겠죠? 그래서 이건 예단할 수 없습니다. 당장 지표상으로는 청년실업이 낮아져서 좋아 보이는 측면도 있지만, 청년 분들의 입장에서는 “아르바이트로 1년~2년 더 있다가 더 좋은 일자리에 취직해보자”라고 생각할 수 있기 때문에 장기적으로는 청년실업률을 높이는 지표가 될 수도 있습니다. 그래서 이것은 한 쪽으로 결론지을 수 없고, 계량분석 결과에서도 유의성이 많이 낮게 나왔습니다. 그러니 이에 대해서는 추후 연구가 필요할 것입니다. 그런데 일본과 비교해서는 우리나라가 일본보다 아르바이트 자리, 즉, 파트타임 자리는 많이 없습니다. 그래서 이 부분에서는 조금 낮지만, 최근에는 이 추세가 일본을 많이 쫓아가고 있습니다. 파트타임 일자리가 많이 늘어나고 있습니다. 여러 가지 이유가 있겠지만, 그러다 보니 여러분들이 생각하는 양질의 일자리보다는 조금 원치 않는 단기성 일자리가 늘어나고 있는 것이고, 그래서 지표는 좋아질 수 있더라도 여러분의 마음에는, 성에 차지 않는 것이죠. 그래서 이직도 많아지고 할 텐데, 이는 여러분의 탓이라기 보다는 당연한 원리인 것 같아요. 그래서 이런 측면도 있었습니다.
이러한 것들이 한국과 일본의 청년실업을 비교분석한 계량분석 결과였습니다.

다음으로 두 슬라이드가 남았는데, 이는 아까 계량분석에서 OECD 30개국 데이터를, 아까 말씀 드렸던 통계를 모아서 수행했습니다. 그런데 OECD 30개국에서 공통적으로 나오지 않는 통계도 있습니다. 안 나오는데, 저희가 봤을 때 한국과 일본의 차이를 가지고 올 수 있다고 생각되는 통계가 있어서, 이와 관련해서 마지막 설명을 드리고자 합니다. 즉, 계량분석에 반영하진 못했는데, 이 통계는 한국과 일본에 있어서 유의할 수 있다고 본 것이 두 가지 있었습니다.
한국과 일본의 청년실업에 차이를 가지고 온다고 본 첫 번째 요인은 양질의 일자리에서 우리나라가 일본에 비해 절대적으로 부족하다는 것입니다. 일본에서 대기업과 중소기업간의 임금격차는, 중소기업의 임금이 대기업의 80% 수준이라고 합니다. 그리고 대졸초임은 90% 가까이 주는 것입니다. 그런데 우리나라는 중소기업의 임금이 55% 수준이고, 대졸초임은 62% 수준입니다. 이게 다른 기관에서 발표된 통계와 연구결과를 정리한 것입니다. 즉, 한국은 일본보다 임금격차가 큽니다. 그리고 그 격차가 수 년간 확대되고 있습니다.
그렇다면 일자리를 보겠습니다. 임금은 지금 우리나라가 격차가 커져서 대기업과 중소기업간 괴리가 큽니다. 그렇다면 우리가 원하는 대기업 일자리가 일본보다 많을까요? 왼쪽 그래프가 일본입니다. 빨간 색이 500인 이상 근로자, 즉 일본에서 대기업이라고 부르는 곳입니다. 오른쪽 그림이 우리나라고 빨간 색이 300인 이상 대기업입니다. 숫자가 똑 같으면 좋겠지만 인구규모, 경제규모 등에서 차이가 있기 때문에 빨간 색으로 비교하겠습니다. 보면 어디가 더 크죠? 일본이 더 많습니다. 그런데 충격적인 사실은, 일본통계는 관공서가 모두 빠진 것입니다. 오른쪽 우리나라 통계는 관공서를 모조리 포함한 것입니다. 일본은 관공서 빼고 민간 기업만 봤을 때 24.3%가 대기업입니다. 우리나라는 관공서를 모조리 포함해도 14.3%가 대기업입니다. 즉, 대기업 일자리도 우리나라가 일본에 비해서 많이 적습니다. 임금격차도 큰데, 일자리도 적다는 것이죠.

다음 요인입니다. “과연 그렇다면 기업들이 임금 자체를 일본만큼 주고 있을까?”에 대한 지표를 보겠습니다. 기업이 매출액, 물건을 판 금액 중 인건비의 비중을 비교해봤습니다. 빨간 색이 한국, 파란 색이 일본입니다. 어디가 크죠? 매출액에서 인건비가 차지하는 비중이 일본이 훨씬 큽니다. 이 말은 물건을 팔아서 1,000원을 벌었다면 일본은 저 정도는 인건비로 주는 것입니다. 반면 우리나라는 그만큼 안 준다는 것이죠? 똑 같은 금액을 벌어도 우리는 일본기업보다 덜 준다는 것입니다.
아래 그림은 매출액이 아닌, 부가가치로 보자는 것입니다. 즉, 매출액이란 것은 물건을 산, 원가라는 게 포함되는 것이니 재료를 산 원가는 제외하고 남은 마진, 1,000원 팔아서 500원을 남겼다면, 그 500원 중에서 종업원에게 얼마나 임금으로 주는지 보자는 것입니다. 마찬가지로 파란 색이 일본, 빨간 색이 한국이고 어느 나라가 더 많이 주죠? 일본입니다. 우리나라는 일본만큼 주지 않습니다. 즉, 두 지표로 봤을 때 우리나라는 기업들이 전반적으로 임금소득을 일본보다 덜 주는 것입니다. 이 말은 우리나라 근로자들의 임금소득 수준이 일본보다 열악합니다.
아까 이야기했죠? 대기업과 중소기업의 임금격차가 일본보다 크고, 대기업 일자리도 상대적으로 적습니다. 임금수준도 기업들이 많이 안 준다면 당연히 청년들이 중소기업을 회피하고, 대기업을 가고 싶어하고, 그러므로 취업기간을 오래 가져가면서 실업에 노출되는 경향이 있을 수밖에 없겠죠? 이게 여러분의 잘못일까요? 제가 봤을 때는 아닌 것 같아요. 이런 상황은 여러분의 잘못이거나 성향 탓이 아니라 객관적인 상황이 여러분들이 그렇게 선택할 수밖에 없도록 만든 것이고, 제가 봤을 때는 당연한 결과입니다. 오히려 이런 여건임에도 여러분들이 다른 선택을 한다면 뭔가 다른 왜곡이 존재하는 것이죠. 제가 봤을 때는 이런 지표들을 개선하고자 정부나 학계, 많은 기업들이 노력하지 않으면 이건 당장 해결되기 어려운 것입니다. 그래서 이런 요인 두 가지 정도는 아까 계량분석에서 보지 않았지만 유의미한 요인일 수 있겠다고 생각했습니다.

여기까지가 한국과 일본의 청년실업을 비교분석한 파트였습니다. 아까 보여드렸던 논문 중 첫 번째가 이런 내용을 다룬 것입니다. 이제부터는 이력현상에 관한 내용인데, 이력현상은 간단하게 설명하겠습니다. 이것도 자세하게 설명한다면 여러분들이 최악의 한은 금요강좌라고 할 수도 있기 때문에 최대한 재미있게 하도록 노력하겠습니다. 그렇지만 너무 암울하죠? 하지만 저는 이렇게 지표가 안 좋은데도 지금까지 꿋꿋하게 버텨온 여러분들을 보면 자랑스럽습니다. 우리 젊은이들은 포기하지 않아 왔잖아요? 우린 저런 것 전부 이겨낼 수 있을 것입니다.
제 생각에는 작년에 제가 세미나 같은 곳에서 발표하면, 교수님들이 많이 알고 계셨습니다. 모르시는 내용이 아니고, 정책담당자들도 많이 알고 계십니다. 이걸 해결하고 싶어서 많이 노력을 하고는 있는데, 결론적으로 후반부에서 정책적 시사점을 다루겠지만, 우리나라의 정책담당자들도 알게 모르게 일본의 제도들, 일본의 정책들을 많이 수용해서 이미 많이 해뒀습니다. 노력을 많이 하고는 있으나 문제는 그게 내실화되도록 세밀하게 관리할 필요가 있다는 것입니다. 즉, 누군가는 책임의식을 가지고 그런 것들이 제대로 정착되고 있는지 하나하나 추적해야 합니다. 누가 알아주지 않더라도 해야 하는데, 보통은 그러한 추적하는 일이 굉장히 힘들고, 또한 그걸 통해서 자신이 얻는 게 무엇인지 잘 모를 때가 있습니다. 대부분 일에 대한 성과를 평가할 때는 새로운 일을 해야지 좋은 평가를 받잖아요? 기존에 했던 것을 할 때는 사람들이 그 가치를 잘 몰라줍니다. 마치 우리가 어머니들이 집안일을 하는 것에 대해 그 가치를 잘 모르는 것처럼 말입니다. 청소가 안 됐을 때 그 가치를 느끼잖아요? 그런 측면이 조금 있습니다. 그러다 보니 저 같은 경우도 남들이 했던 연구에 대해서는 별로 흥미를 느끼지 못합니다. 남들이 하지 않았던 것이 없는지 알아보고 다닙니다. 그런데 제가 이 연구를 하면서 느꼈던 것은, 그것보다도 지금까지 우리가 해 왔고, 꾸준히 해오고 있는 게 무엇인지 짚어보고 그게 잘 정착되도록 누군가는 지켜보고 따지는 게 좋겠다는 것입니다.
또 한 가지 팁을 드리자면, 제와 이 연구를 함께 했던 일본에 계신 박상준 교수님의 말이, 자기가 일본에서 교수생활을 하고 있고 일본사람들이 마음에 들지 않는 것도 있지만, 일본사람들로부터 배워야 할 점이 있다고 합니다. 무엇이냐? 일본사람들은 정말 집착이라고 할 정도로 이런 세부적인 것에 대해 끝까지 추적하고 감시, 관리한다고 합니다. 그래서 이 연구가 “그건 우리가, 특히 정책하는 사람들이 배워야겠다”고 생각하게 된 계기가 되었습니다. 이에 대해서는 후반부에 잠깐 언급을 다시 드리겠습니다.

이제부터는 청년실업의 이력현상에 대해 설명을 드리겠습니다. 이건 아까 설명 드린 대로 이력현상, 청년실업의 기간이 길어지면 길어질수록 여러분에게 좋지 않은데, 왜냐하면 그 기간 동안은 취업을 하지 못하니 업무능력을 쌓지 못하고, 그로 인해 인적자본, 즉 어떠한 스킬이 형성되지 못하는 것입니다. 이게 거기서 끝나는 것이 아니라 두고두고 자신에게 멍에가 됩니다. 그래서 30대나 40대가 되었을 때 기업에 인력조정시기가 왔을 때 피해가 실업기간이 길었던 친구들에게, 상대적으로 업무능력이 떨어질 수 있다는 판단과 함께 다가올 수 있습니다. 또는, 그 친구들은 업무능력이 떨어지니 임금인상을 천천히 이루어질 수도 있다는 것이 이력현상이고, 이에 대한 이야기를 할 것입니다.

아까 말씀 드린 대로 그런 이력현상의 크기는 노동시장의 제도, 즉 정책변수들과 연관이 많았습니다. 고용보호와 관련이 되어 있다는 것인데, 대표적인 노동시장에 대한 제도나 정책변수로 여기 있는 여덟 가지가 있습니다. OECD에서 이 통계를 모두 제공해줍니다. 그리고 여러분들이 대충 제목만 보면 무엇인지 알 수는 있습니다. 아까 얘기했던 논문의 자세한 내용은 전부 다 들어가 있으니까 간단히 보면, 첫 번째 ‘고용보호 법제화 지수’입니다. 이건 각 나라의 고용관련 법령을 OECD 전문가가 읽어보고 평가하는 것입니다. 그래서 이 나라는 고용보호에 대해서 얼마나 엄격한지에 대해 점수를 매기는 것입니다. 어떻게 보느냐? 정규직을 정당해고 할 때 요건이 어떻게 되어있고, 해고절차는 얼마나 까다로운지, 퇴직급여는 얼마나 주고 부당해고에 따른 보상은 어떻게 되는지 알아보고 정산해서 지수로 만든 것입니다.
두 번째는 노조 조직률로, 얼마나 그 나라에 노조가 조직되어 있는지 보는 것입니다. 세 번째는 단체협약 적용률입니다. 즉, 노조가 조직되어 있지 않아도 “이번에 우리 금융산업 노조는 임금인상률을 5%로 하기로 했다”고 하면 금융산업 노조에 해당되거나, 그쪽 분야에 해당되는 산업에는 일괄 적용될 수 있겠죠? 그런 나라가 있는 반면, 그렇지 못한 나라도 있습니다. 그래서 얼마나 이러한 단체협약 적용률을 근로자들이 많이 받고 있는지 보는 것입니다. 네 번째는 임금협상을 상급단체, 즉 개별사업장이 하느냐 아니면 산업단체에서 하는지 조사합니다. 유럽의 경우는 주로 개별기업이 아니라 산업단체, 예를 들어 화학산업노조와 같은 곳에서 하는 것입니다. 5번의 실업급여 대체율이란 것은, 제가 실업을 당하면 정부에서 실업급여를 주죠? 그게 실업 당하기 전 임금의 몇 프로나 되는지 측정하는 지표입니다. 6번은 최저임금과 중위임금 비율을 따지는 것이고, 7번이 GDP 대비 적극적 노동정책 지출 비율이라는 것으로, 쉽게 말해 직업훈련을 시키는 것입니다. 직업훈련, 재취업훈련, 일자리 알선 등에 정부가 돈을 쓰죠? 그 지출 규모를 명목GDP로 나눕니다. 그래서 그 나라가 자기나라 GDP 대비 여러분께 얼마나 돈을 쓰는지 계산해서 7번으로 측정합니다. 8번은 개념이 조금 어렵지만, 실제 사용자에게 부여하는 노동비용입니다. 세금 등을 측정하는 것입니다.
이걸 이용해서 우리도 계량분석을 할 것인데, 저희는 주로 그 결과를 1번과 7번 위주로 보여드릴 것입니다. 왜냐하면 1번과 7번이 유의하게 나왔습니다. 대개 영향을 주는 것으로 나왔고, 나머지는 그 영향이 대개 크지 않거나 유의하지 않은 것으로 나왔기 때문에 이 결과에서는 1번과 7번, 고용보호법제화 지수와 적극적 노동정책지출 비율을 가지고 계량분석 결과를 보여드리겠습니다.

계량분석을 어떻게 했느냐? 뒤에서 설명을 드리겠지만, 이건 자세히 안 하겠습니다. 자세히 말씀 드리면 지금 여러분들이 뛰쳐나갈 것 같아서 자세히 하지는 않고, 그 전에 개략적인 설명을 드린 뒤 바로 결론으로 넘어가겠습니다. 아까 설명했던 것, 여덟 가지 노동시장 제도에 대해서 말씀 드리겠습니다.
우리나라 특징이 무엇이냐? 왼쪽 위가 고용보호법제화 지수입니다. 그리고 저희가 관심이 있는 것은 오른쪽 아래의 적극적 노동정책지출 비율입니다. 두 가지 모두 빨간색 막대가 우리나라입니다. 그리고 점선이 OECD 평균입니다. 우리나라를 보겠습니다. 고용보호법제화지수, 얼마나 고용을 보호하고 있는지에 대해 우리나라는 점선보다 높죠? 반면 오른쪽 아래, 적극적 노동정책지출 비율은 점선보다 높아요, 낮아요? 낮죠? 거의 하위권입니다. 나머지 두 개도 점선보다 낮습니다. 결론은 고용보호법제화지수는 OECD 평균 이상입니다. 즉, 고용보호를 법으로 굉장히 엄격하게 하고 있습니다. 그런데, 그 외에 실질적으로 노조가 조직되어 있는 비율이나 실업급여 비율, 그리고 여러분을 위해 돈을 쓰는 것인데 OECD 평균보다 낮죠? 즉, 형식적으로는 고용보호를 열심히 하고 있으나, 실직적으로 고용보호가 잘 이루어지지 않고 있습니다. 뭔가 수준이 잘 맞지 않습니다. 우리만 그럴까요? 우리만 그런 것 같습니다. 다른 나라를 한 번 살펴보죠.
노란색은 유럽의 핀란드라는 나라입니다. 어떻게 되죠? 네 가지 제도가 모두 OECD 평균 이상입니다. 미국을 볼까요? 파란색이 미국입니다. 네 가지 모두 평균 이하죠? 일본도 있습니다. 제가 따로 표시는 안 했지만, 일본도 전부 평균 아래입니다. 다른 나라는 법으로 보호를 하든, 실질적으로 보호를 하든 어느 정도 통일적 수준에서 일관되게 수준을 맞춰놨습니다. 너무 한 쪽이 강하지 않도록, 그런데 우리나라는 법만 강하게 해뒀습니다. 실질적으로는 약하죠. 이게 우리나라 노동시장 제도와 정책의 한 가지 특징입니다. 이런 것들이 여러분들에게도 영향을 미칠 수 있고, 계량분석의 결과는 특히 고용보호법제화 지수와 지출비율이 유의하게 나왔습니다.

이런 상황이 계속되면 결국 우리 청년들에게 어떠한 영향이 있을 텐데, 그에 대한 측정을 해보겠습니다. 계량분석 방법으로는 똑 같이 OECD 자료를 썼는데, 아까는 30개국을 썼었죠? 여기서는 선진 21개국으로 축소했습니다. 왜냐하면 아까 노동시장 정책이 21개국 정도, 우리나라와 경제규모가 더욱 더 유사한 나라들로 압축했습니다. 예를 들어서 우리와 유사성이 떨어지는 슬로바키아 등은 빠졌습니다. 즉, 여기서는 노동시장 제도가 들어가고, 노동시장 제도라는 것은 산업구조와 맞물려 있습니다. 한 나라의 산업구조가 우리나라처럼 고도화된 나라들일수록 고용보호에 대한 법제가 유사하지 않을까요? 그런 나라들로 분석을 해야 바이어스가 없을 것 같아서 선진 21개국으로 대상을 한정했습니다. 그리고 똑 같은 방식으로 수행했는데, 그 외에 기간은 1985년부터 2017년까지로 장기간으로 두고 분석했습니다. 아까 말씀 드렸던 것처럼, 이런 식으로 계량분석을 했는데 설명을 전부 하진 않을 것입니다. 한 가지만 드리자면, 여기서 우리가 보고자 하는 것은 바로 β(벡터)입니다. 이 벡터가 우리가 측정하고자 하는 이력현상의 크기입니다. 왜 저게 이력현상의 크기일까요? 간단하게 이해하시면 됩니다. 위를 보시면 U20-29라고 쓰여져 있는 게 있죠? 이건 20~29세를 청년으로 봤고, 그 청년기의 실업률이 1% 오르면 종속변수인 Ucit, 즉 현재의 실업률이 얼마나 오르는지 보는 것입니다. 즉, 저게 1% 오르면 벡터만큼 오르겠죠? 그래서 그 측정된 벡터의 값이 이력현상입니다. 이 모형보다 우리가 관심을 가져야 할 것은 저 벡터의 크기입니다. 그리고 그 크기를 추정해보겠습니다.

그런데 이렇게 추정을 하지 않고, 실제 실무적으로는 조금 더 복잡하게 만들었습니다. 어떻게 만드냐? 이렇게 만들었습니다. 조금 정신이 혼미해지죠? 사실은 간단합니다. 똑 같은데, 뭔가를 뺍니다. 뭘 뺀 것이냐 하면 각 나라의 평균입니다. 여기서도 관심을 가지는 추정계수는 벡터이고, 벡터가 두 가지가 있습니다. 벡터m과 벡터d가 있습니다. 저 두 개가 관심입니다. 차이는 뭘까요? 벡터 d란, 저기에는 inst라는 게 있죠? inst는 아까 말했던 노동시장 제도를 의미합니다. 만약 노동시장 제도가 OECD 21개국 평균 수준이라면 저 inst 값이 어떻게 될까요? 즉 평균을 빼주는데 값이 같으니 0이 되겠죠? 그러면 이 값이 0이니까 벡터d가 추정이 될까요? 안 되겠죠? 그럼 뭐만 남을까요? 벡터m만 남게 됩니다. 그렇다면 그 벡터m의 의미는 무엇일까요? ‘어떤 나라의 노동시장 제도가 OECD 평균수준일 때의 이력현상’이 벡터m이 됩니다. 그렇다면 벡터d는 무엇일까요? ‘OECD 평균수준이 아닐 때 추가적으로 발생하는 이력현상’을 의미합니다. 벡터m과 벡터d를 더하면 그 나라의 이력현상 전체의 크기가 되겠죠? 이런 식으로 계량분석을 하는 것입니다.

추정을 해보니 결과가 나왔습니다. 이걸 설명 드리면 여러분들이 이해하는 데 어려울 수도 있으므로, 이해하기 쉽도록 나라별로 계산을 다 했습니다.

어떻게 나오느냐? 첫 번째부터 보겠습니다. 노동시장제도를 아까 얘기한 대로 적극적 노동정책 비율대로 쓴 것입니다. 무슨 말이냐 하면, 이 분석을 할 때 저기 inst라고 쓰여져 있잖아요? 저 자리에 적극적 노동정책 비율이라는 값을 넣었을 때 분석한 결과라는 뜻입니다.
표를 보겠습니다. 지금 빨간 것이 우리나라, 파란 것이 일본입니다. 어떻게 해석을 할까요? 한국을 보겠습니다. 청년기 실업률이 1% 상승하면 30~34세 때 실업률이 0.146% 올라갑니다. 35~39세 때는 0.035%, 40대에는 0.019%입니다. 이 말은 지금 청년실업자가 1,000명이 늘면 이 사람들이 5년 뒤에, 지금 청년이 20~29세입니다. 29세라고 쳤을 때, 지금 29세 사람들의 청년실업률이 1,000명이 늘었습니다. 5년 뒤에 이 사람들이 35세가 되었을 때 여전히 몇 명이 청년실업일까요? 35명이 청년실업이란 것입니다. 40세가 되어도 여전히 19명은 청년실업이란 것입니다. 왜냐? 이력현상 때문입니다. 내가 청년기에 더 높은 실업기간을 경험했단 이유로 그 중에 35명, 5년 뒤에 19명은 여전히 일자리를 얻지 못한다는 것입니다. 일본은 어떨까요? 이 지표로 봤을 때 우리보다는 낮습니다. 큰 차이는 없지만, 우리나라가 적극적 노동정책지출로 봤을 때는 청년실업의 이력현상이 일본보다 크다고 할 수 있습니다. 왜 그럴까요? 왼쪽을 보시면 우리나라의 GDP 대비 적극적 노동정책지출 비율이 어떻게 되죠? GDP의 0.2315밖에 쓰지 않습니다. 일본은 0.269%로 조금 더 씁니다. 이를 기준으로 우리나라가 만약 독일 정도로 수준을 높이면 어떻게 될까요? 독일이 1% 씁니다. 명목GDP의 1%를 적극적 노동정책지출, 즉 여러분을 직업교육 시키고 재취업을 지원할 때 사용한다는 것입니다. 그 정도까지만 정부지출을 늘리면 어떻게 될까요? 이력현상의 크기가 우리나라보다 훨씬 낮아집니다. 얼마입니까? 우리는 이력현상에 의해 146명이 30대 초반에 실업상태인데, 독일은 44명밖에 없습니다. 즉, 100명이 취업이 된다는 것입니다. 여기서 정책적 시사점을 도출할 수 있죠? 우리나라가 뭘 해야 할까요? 적극적 노동정책지출 비율을 적어도 독일이나 OECD 평균 정도로 올리면 청년실업의 이력현상이 많이 완화될 것, 적어도 일본 정도로만 올려도 조금이나마 완화된다는 것이 첫 번째 결과입니다.

그렇다면 두 번째, 똑 같은 그림을 고용보호법제화 지수로 바꿔서 계산해봤습니다. 즉, 얼마나 고용을 많이 보호하는지 봤습니다. 왼쪽이 고용보호법제화 지수입니다. 점수가 높을수록 엄격하게 보호하는 것입니다. 우리나라는 어디에 있죠? 2.668점 입니다. 일본은 우리보다 밑에 있습니다. 즉, 우리가 일본보다 고용보호를 엄격하게 하고 있습니다.
이제 청년실업 이력현상을 보겠습니다. 우리나라가 큰가요 일본이 큰가요? 우리나라가 훨씬 크죠? 아까보다 차이가 현격히 납니다. 일본은 0.016%인데 우리나라는 0.086%입니다. 즉, 청년실업이 되면 30대 초반에 여전히 86명이 실업, 30대 후반에 12명 실업이고 일본은 우리보다 낮다는 것입니다. 고용보호가 아주 엄격하지 않은 나라일수록 숫자가 작아지죠? 반대로 엄격한 나라들은 숫자가 더 커지죠? 이 말은 고용보호법제화 지수가 엄격할수록 이력현상이 더 커진다는 것입니다. 따라서 이걸로 보면 우리나라도 고용보호법제화 지수 측면에서는 조금 조정해볼 필요가 있겠죠?
그런데 이러한 내용을 발표했더니 어떤 사람은 “그렇다면 우리나라 고용을 유연하게 해야 한다”, 즉 고용보호를 확 줄여야 한다고 하는 사람들이 있는데, 그건 너무 섣부른 생각입니다. 왜냐하면 여러분 입장에서도, 지금은 이렇게 분석했지만 여러분이 막상 취업이 됐습니다. 3년 동안 열심히 노력해서 정직원으로 취업을 했는데, 고용보호를 줄이겠다고 합니다. 즉, 고용주가 마음만 먹으면 기업 사정이 조금만 안 좋아져도 여러분을 해고할 수 있습니다. 여러분이 그걸 원하는 걸까요? 그렇지 않겠죠? 즉, 고용보호를 줄이는 것은 아까의 정부지출을 늘리는 것처럼 간단한 문제가 아닙니다. 왜냐하면 고용보호를 강하게 하는 것 또한 나름의 이유가 분명히 있기 때문입니다. 그걸 통해서 이 사람이 계속 한 직장에서 업무능력을 안정적으로 쌓도록 도와주는 기능이 있잖아요? 그래서 섣불리 고용보호축소, 고용유연화와 같은 이야기를 꺼낼 수는 없다고 봅니다. 대신 고용보호 법제 내에서 여러분들에게 좋지 않은, 안 좋은 영향을 미치는 요인들이 있는지 살펴볼 필요가 있다는 것입니다. 예를 들어서 고용보호를 하더라도 퇴직금을 주거나 임금피크제 등을 시행할 때, 거기에 대해서 여러분에게 피해가 되지 않도록 유연하게 할 수 있겠죠? 또는 부당해고 같은 것을 할 때 페널티를 많이 주면 됩니다. 함부로 해고를 할 수 없도록 하면 되는데, 부당해고에 대한 페널티가 작으니까 부당해고를 하고 소송을 가는 것입니다. 기업주 입장에서는 소송이 나오니까 “사람을 고용하지 않겠다”고 하고, 따라서 청년고용을 안하겠다 발생합니다. 그러니 그렇게 하지 말고 부당해고를 하면 5배, 10배 더욱 강하게 처벌하되, 그렇지 않은 것에 대해서는 풀어주는, 이처럼 청년들의 고용과 연계될 수 있도록 노력해야 할 필요가 있겠습니다.

이제 마지막입니다. 정책적 시사점인데, 이미 이에 관해서는 앞에서 설명을 하면서 다 말씀 드렸습니다. 그래서 여기서 또 설명할 것은 아니고, 간단히 말씀을 드리자면 일본은 이러한 청년실업대책들을 갖추고 있는데, 결론으로 말씀 드리자면 우리나라도 이를 다 반영하고 갖추고 있습니다. 청년 워크넷부터 전부 있는데, 결론은 이런 것들을 내실화 있게 운영해야 한다는 것입니다. 있을 건 있고, 해볼 건 다 해보고 있지만 시작만 하고 책임은 안 지는 것은 안 된다는 것입니다. 끝까지 책임을 져야 하고, 이게 제대로 정착되지 않았다면 왜 그런지 누군가는 찾아내고 고쳐야 한다는 것입니다. 그런 것을 한 번 주문해보고 싶습니다.

두 번째, 적극적 노동정책지출을 늘려야 한다는 것입니다. 즉, 여러분에 대한 직무 및 직업교육도 확대하고 재취업 지원도 늘리는 것이고, 이 비중은 충분히 늘릴 수 있는 것입니다. 지금 이번 정부에 들어서는 다행히도 아까 봤던 표보다는 이 비율이 조금 늘었습니다. 아까 표에서는 GDP의 0.231%로 나왔죠? 그런데 지금 정부는 0.7%로 늘었고, 많이 늘었습니다. 그런데 아까 독일이 1.0%였죠? 더 늘릴 여지가 있습니다. 그리고 제가 볼 때는 더 늘려도 됩니다. 그런 주문을 하고 싶습니다.

마지막으로 고용보호법제에 대해서도 청년고용 제약요소를 줄여야 하겠습니다. 정규직 고용보호는 하되, 대신 그게 여러분들의 고용에 장애가 되지 않도록 제한요인을 발라내야 합니다. 쓸데없이 정년연장과 같은 이야기를 하지 말고, 정년연장을 하고 싶다면 연장하되 임금피크제 시기를 확대하거나, 아니면 정년연장한 사람들의 급여를 어느 정도 조절한 다음 그 비율만큼 청년고용을 늘리면 정부가 지원해주는 식으로 연계해야 할 필요가 있습니다. 그냥 한쪽, 고용보호만 늘리는 상황, “일손이 부족하니 정년을 늘리자”는 단순한 생각은 조심해야 합니다. 그리고 아까 이야기한 대로 실질적 안정장치를, 아까 우리나라가 상당히 부족하다고 했죠? 그런 것들도 뭔가 강화시켜야 한다는 것에 대한 시사점을 제기하고자 합니다.

벌써 한 시간 25분 정도 지났는데, 오늘 강의가 어땠는지 모르겠지만 앞으로 이런 보도나 연구들이 많이 나올 텐데 여러분들도 한 번 주의 깊게 보셨으면 합니다. 그리고 이런 어려움에도 불구하고 여러분께서 열심히 하셔서, 어차피 미래는, 우리나라는 여러분들이 이끌어갈 것입니다. 저나 선배들도 조금 지나면 사라지고 여러분들이 이끌어가야 하니, 나중에 여러분들이 여러분보다 젊은 사람들 앞에서도 “우리가 젊었을 때는 이렇게 어려웠지만 잘 극복해냈다”라는 얘기를 하면서 대한민국의 또 다른 미래를 만들어가시길 바랍니다. 감사합니다.