네 잠시 안내 말씀드리겠습니다
잠시 후 9시부터는 한국은행 노동시장 세미나가 진행될 예정입니다
장내에 계신 참가자분들은 자리에 착석해 주시고
핸드폰은 진동 또는 무음 모드로 변경 부탁드립니다

[개회식]
안녕하십니까 저는 오늘 2023년 한국은행 노동시장 세미나
사회를 맡은 한국은행 조사국 이지은 과장입니다 반갑습니다
오늘 진행되는 세미나에서는 노동시장 상황과 인플레이션 압력이라는 주제로
모두연설을 비롯한 두 개의 세션이 열리며
총 세 분의 주제 발표와 두 번의 토론이 진행될 예정입니다
그럼 첫 번째 순서로 한국은행 이창용 총재님의 환영사를 청해 듣겠습니다
총재 님께서는 무대위로 올라와 주시기 바랍니다 여러분 박수로 환영 부탁드리겠습니다

[환영사 - 이창용 총재]
이창용: 내외 귀빈 여러분 2023년 한국은행 노동시장
세미나에 참석하신 여러분 모두를 진심으로 환영합니다
특히 오늘은 신축본부 입주 후에 어제 처음 우리 모임을 가진 후에
내빈들을 모시고 첫 세미나를 개최하게 되어 매우 뜻깊은 날입니다
여러분 장소를 봤겠지만 저희가 이제 국제적인 세미나를 해도 이 전혀 부족이 없는
이런 장소를 마련하게 돼서 앞으로 여러 용도에서 저희 정책과 학문 발전에도
사용할 수 있는 그런 뜻깊은 자리를 마련하게 되어서
한국은행 임직원으로서 매우 또 의미 있고 감사하게 생각하고 있습니다
오늘 이번 세미나를 위해서 모두연설을 해 주실 서영경 금통위원님과
이번 세미나를 준비해 주신 조사국과 경제연구원 직원들께 감사의 말씀을 드립니다
아울러 사회를 맡아주실 민세진 안동현 교수님과 토론자로 참여해 주실 이철인 한종석 교수님
그리고 멀리서 BIS에서 오신 박사님 그리고 KDI 김지현 박사님께 감사드립니다
특히 오늘은 금통위원님들도 다 오셨고요 특히 귀빈들 많이 오셨는데
특히 은행연합회 김광수 회장님도 오늘 같이 자리를 해주셨고
또 많은 교수님들 제가 일일이 호명을 못하겠습니다만 눈에 익은 많은 교수님들이 오늘 참석해 주셔서
감사의 말씀드리겠습니다

노동시장 이슈는 고용과 성장, 물가와 거시경제 전반에 광범위한 영향을 미칠 뿐 아니라
소득분배와 인적 자본 형성 등 개인의 삶과도 직결되는 주제입니다
특히 코로나 19 팬데믹 이후에는 국내외 노동시장에 많은 변화가 나타났는데
글로벌리 전세계적으로 공통적인 요인도 있지만
각국의 상이한 노동시장 제도와 여건으로 인해서
노동시장 변화가 국가별로 다르게 나타나고 있고
또 물가 상승에 주는 영향도 굉장히 다르게 미치고 있는 상황입니다
그래서 지금 특히 이 팬데믹 이후에 노동시장의 경제 참여율이라든지
노동시장 구조 변화가 아마 우리보다도 미국과 유럽에서 더 크게 나타나서
지금 여러분 잘 아시다시피 이 노동시장 변화가
왜 선진국이 인플레가 이렇게 갑자기 올라가는 것을 충분히 예측하지 못했냐의 하나의
가장 큰 이유로도 많이 언급되고 있습니다
이에 따라 지금 우리뿐만 아니라 선진국 중앙은행에서도 이 주제
특히 이 필립스 커브와 관련돼서 노동시장과 인플레에 관한 주제에 관해서
굉장히 많은 심도 있는 연구가 있기 때문에
우리나라에서도 이러한 주제에 대해서 어떠한 견해를 가질지
우리 입장을 확인하는 것이 매우 중요한 과제가 되었습니다
특히 우리는 급속한 고령화로 인해서 노동시장의 구조 변화가 추세적으로 있는 상황에서
팬데믹을 가졌기 때문에 저희 취업자수도 굉장히 급격하게 변화하고 있고
이런 우리의 구조적인 요인 고령화라든지 이 노동시장의 구조가
우리나라 경제 전체에 미치는 영향 앞으로도 미칠 영향 그리고 단기적으로는 인플레이션에 미치는 영향
이런 것들에 대해서 저희가 한번 더 점검하지 않고서는
의미깊은 거시경제정책, 통화정책을 수립하는데 어려움이 있기 때문에 매우 시의적절한 주제라고 생각합니다

저는 개인적으로 유학을 끝나고 서울에 처음 들어와서 서울대학교에서 교편을 잡을 때
처음에 학부 학생들한테 거시경제 교과서를 가르칠 때
과연 필립스 커브를 가르치는데 미국 자료는 보여주는데
우리나라 자료를 찍었을 때 필립스 커브가 안 나타나서 이거 어떻게 교과서를 가르치지 이게 가장 기본인데
그래서 그 자료를 이리 주무르고 저리 주무르고 트렌드도 제거해 보고
막 그래서 뭔가 거기서 거시적으로 노동시장, 실업률 이런 것들이 어떻게 거시경제에 미치는 영향이나
고민했던 적이 있습니다
그뒤로는 제가 학교를 떠나서 한참 못봤는데 이번에 여러 교수님들 모이고 우리 연구팀을 통해서
과연 우리나라의 경우에는 그런 노동시장이 가장 기본이 되는 이슈에 대해서
어떤 우리 나름대로의 이 컨센서스를 가질 수 있는지 이런 것들을 이번에 다 모여서 같이 상의할 수 있는
좋은 기회가 된 거 같습니다

특히 오늘 이 노동시장 세미나는 또 한 가지 특별한 의미가 있습니다
이번 이 주제는 서영경 위원님께서 이거 필요한 주제다
통화정책 하는데 필요한 주제이기 때문에 좀 심도 있게 봐야 되겠다고 제안을 해 주셔서
저희가 서영경 위원님의 지도하에 지금 조사국과 경제연구원 직원들이 연구를 같이 한
첫 번째 사례가 되겠습니다
그래서 금통위원들께서 단기적인 이자율 결정에만 참여하시는 것이 아니라
우리나라 경제 운영에 정말 필요한 구조적인 이슈에 관해서도 관심을 가지시고
또 이 지적인 연구를 이끌어가주시는 하나의 좋은 사례가 돼서
앞으로 금통위원님들께서 한국은행 직원들과 좀 더 협업을 통해서
단기 이슈뿐만 아니라 중장기적이고 구조적인 이슈로 저희들이 연구를 확대해서
우리 적어도 한국 경제에 관해서는 지적인,
한국은행이 지적인 리더십을 발휘할 수 있는 그런 기회를 갖는데 굉장히 중요한 사례가 될 것 같습니다

아무쪼록 오늘 심도 있는 논의를 통해서 한국 노동시장에 대한 이해를 높이고
유의미한 시사점을 얻기를 바랍니다
아 제가 더 길게 얘기하면 서영경 위원님께서 요약하시는데 큰 방해가 될 것 같아서요
여러분 와주셔서 감사하다 말씀드리고요
오늘 가시기 전에 한번 새 건물을 한번 들려 보시고
혹시 한국은행에서 세미나나 이런 것을 하시고 싶은 분이 있으면 연락 주십시오
자 그러면 좋은 시간 가지겠습니다
감사합니다

이지은 : 네 총재님께서 오늘 세미나의 시작을 열어주셨습니다
다음은 서영경 한국은행 금융통화위원님을 모시고
노동시장 변화와 통화정책적 함의란 주제로 모두연설을 청해 듣겠습니다
위원님께서는 무대 위로 올라와 주시기 바랍니다 여러분 박수 부탁드리겠습니다

[모두연설 '노동시장 변화와 통화정책적 함의' - 서영경 한국은행 금융통화위원]
예 안녕하십니까 반갑습니다 서영경입니다
어 먼저 오늘 그 환영사를 해주신 이창용 총재님과 또 참석해 주신 금통위원님들
그리고 임직원 여러분들과 외부 전문가들께 감사의 말씀드립니다
어 무엇보다도 오늘 행사 이 새 건물에서 첫 세미나를 아주 정성스럽게 준비해 주신
물가고용부 직원들에게도 감사하다는 말씀을 드리겠습니다

어 제가 오늘 발표드릴 자료는 노동시장 변화와 통화정책적 함의입니다
어 사실 제가 3년 전에 금통위원으로 오기 전부터 이 고용 이슈에 관심이 많았습니다
그래서 유심히 보니 그 외부 기관에서는 이렇게 거시경제적 관점에서
어 고용을 연구하는 그런 기관이 많지 않았는데
한국은행의 고용분석팀이 거의 독보적으로 이제 좋은 자료를 내고 있었습니다 그래서 매우 인상적이었고요
제가 한국은행에 오자마자 이게 격려 차원에서 처음 이제 밥을 샀던 팀도 고용분석팀이었습니다
근데 이제 문제는 그 팬데믹이 발발을 하고 어 글로벌 인플레이션이 급등하면서
고용시장이 전례없이 좀 복잡해지고
또 물가나 성장과 이 거시경제 변수의 관계도 어 예전과 좀 다른 양상을 보였다는 겁니다
그래서 굉장히 이제 노동 시장에 대한 이해가 어려워졌고
그렇게 느끼는 사람이 이제 비단 그 저만이 아닐 거라는 생각이 들어서
뭐 총재님 말씀하신 대로 제가 이제 이 워킹 그룹을 좀 제안하게 되었고요
어 오늘은 이제 이 세미나는 첫 결과물입니다
그 저 이제 앞으로 또 뭐 비공개, 공개 세미나를 계속 해 나갈 예정이고
연구 결과도 공유드리겠습니다
제가 이 세미나를 준비하면서 확인해봤더니
조사국에서 외부 공개 세미나를 한게 이 8년 만에 처음이더라구요
그래서 그 한국은행에 어 굉장히 좋은 자료들이 많이 축적돼 있는데
이 외부공유와 커뮤니케이션은 좀 충분하지 않다는 생각이 들었고
어 그런 의미에서도 오늘 좀 세미나는 뜻깊다고 생각을 하고
그래서 오늘 이제 발제자를 저희가 차장이나 팀장 이렇게 좀 실무진으로 직접 연구를 한 실무진으로 구성을 했습니다
그래서 보다 이제 설명이 잘 될 거라고 생각을 하고요
어 어 아무쪼록 이제 오늘 세미나를 통해서 그 여러분이 노동시장에 대한
이해를 높이는 이제 그러한 계기가 되기를 바라겠습니다
제 발표에 앞서서 이제 하나 강조드리고 싶은 점은
제목이 지금 통화 정책자 함의라고 되어 있지만
어떤 통화정책적 방향성이나 그 의도를 가지고 어 제작한 그러한 내용은 아니라고 말씀드리겠고
순수한 연구결과라는 측면에서 좀 봐주시면 좋겠고요
그리고 또 하나는 어 이제 제 개인의 어떤 의견을 바탕으로 작성된 자료이지,
금통위원의 공식의견은 아니라는 점을 또 강조드리겠습니다


<발표 시작>
어 발표 드릴 순서는 먼저 문제의 제기 고용상황 평가
그리고 고용과 성장 물가 관계, 통화정책적 함의 이런 순서로 말씀드리겠습니다

[1. 문제의 제기]
먼저 문제의 제기입니다
어 그래프를 보시면 우리나라의 취업자 수라던가 고용률, 경제활동 참가율 같은
이러한 양적 지표는 어 코로나 이전에 비해서 코로나 이후에 확대되었습니다
예를 들어서 이제 위 그래프가 취업자수 증감인데 2014년에서 19년 팬데믹 이전을 보면
연평균 30만 명 증가했습니다
그런데 팬데믹 회복기인 21년 이후에는 연평균 57만 명 증가로 거의 두 배 가까이 늘어났고요
금년 3월에 취업자 증가도 어 47만 명으로 팬데믹 이전을 크게 상회하고 있습니다
고용률도 최근에 62%로 팬데믹 이전을 상회하고 있고요
그래서 이제 이러한 양적 지표를 보면 우리나라 고용시장이 최근에 좀 확대되었다
이렇게 알 수 있습니다

추세와 비교해 보더라도 취업자 수나 고용률 같은 이러한 양적 지표들은
2010년 이후에 추세치를 상회하고 있습니다
특히 실업률은 금년 1~3월 중에 2.7%로
99년 실업률 통계가 작성된 이후로 1사분기 기준으로 최저 수준이고요
어 조사국 추정한 자연실업률 수준을 크게 하회하고 있습니다
그래서 이렇게 양적인 측면을 보면 이제 고용 상황이 팬데믹 이전보다 확대되었다고 보여지는데
어 고용시장의 어떤 tightness를 보면 팬데믹 이후에 어 직후에 좀 상승하였다가 완화되고 있습니다
이 노동시장의 tightness라는 것은 사실 어 쉽게 조금 이해하기는 어려운 개념인데
그 좀 정리해서 말씀드리면 어 고용의 수요와 공급의 어떤 차이라고 보시면 됩니다
근데 총량의 어떤 수요 공급 뿐만 아니라
어 산업별 고용의 미스매치라든가 뭐 연령별, 학력 수준별 이런 어떤 다양한 기준별 미스 매치까지 포함하는
그러한 노동 시장의 어떤 실질적인 이제 긴장도를 의미한다고 그렇게 이해하시면 되고요
이것을 나타내는 지표가 뭐 딱 하나의 지표가 이렇게 마땅치 않은데
저희가 대표적으로 보는 지표가 빈 일자리를 실업자로 나눈 것입니다
이거는 실업자 한 명당 빈 일자리가 몇 개냐 이렇게 이제 해석이 되는데
이 지표가 빈 일자리는 비교적 노동의 수요 그리고 실업자는 비교적 노동의 공급에 의해서 결정되서
우리가 수요와 공급을 이제 동시에 보는 지표라고 저희가 이해를 하고 있고
이 지표를 대표적인 tightness의 측정 지표로 봅니다
그래서 v/u 비율을 보면 어 팬데믹 이전에 0.34 팬데믹 회복 기에도 0.34 거의 차이가 없고요
빈 일자리 율 자체를 보면 어 팬데믹 이전보다 좀 낮아진 걸 알 수 있습니다

주요국과 비교를 해 보더라도
우리나라의 어 노동시장 tightness는 상대적으로 낮다고 보여지는데
이 왼쪽 그래프가 OECD 국가 중에서 데이터가 가능한 16개 국가를 한 번 플롯팅을 해 본 것입니다
어 왼쪽에 이제 x축은 취업자 증가율이구요 이제 이걸 양적 증가라고 본다면
x축은 v/u 비율이어서 이렇게 플롯팅을 해보면
한국은 양적 증가는 상대적으로 좀 높지만 그 tightness는 상대적으로 적다 이렇게 볼 수 있고
그 오른쪽에는 이제 베버리지 곡선인데 베버리지 곡선은 y축은 지금 빈 일자리율 x축은 실업률
그래서 그것을 이제 플롯팅 한 것인데
위에 회색이 미국의 2020년 이후에 베버리지 곡선입니다
이것을 이제 미국과 한국을 다 이제 미국의 평균과 표준편차로 표준화를 해서 우리가 비교를 해 보았더니
미국의 베버리지 곡선은 2020년 이후에 상대적으로 좀 스티프합니다
이 이야기는 미국의 노동시장 tightness가 상대적으로 좀 빈 일자리에 의해서 주도가 됐다 이렇게 해석할 수 있고
우리나라는 상대적으로 플랫한데 그것은 우리나라의 노동시장의 변화가
주로 좀 실업률의 하락에 의해서 주도했다 이렇게 해석할 수 있겠습니다

그래서 이러한 이제 최근에 고용 상황의 변화 양적으로는 이제
계속 확대가 지속되고 있는데 질적인 tightness는 낮은 거 같다
그러면은 어 이런 이제 상황을 봤을 때
첫 번째 가지게 되는 의문은 그럼 이 배경은 무엇인가 이제 그런 의문이 들고요
두 번째 의문은 최근의 고용상황 변화가 성장과 인플레이션에 어떠한 영향을 미치는가입니다
아까 총재 님께서도 말씀하셨지만 이 필립스 곡선과 그 다음에 이 콥-더글라스 형태의 생산 함수는
우리 거시 경제에 가장 기본이 되는 함수이고 우리가 가지고 있는 모형에도 근간이 되는 방정식 입니다
여기 이제 고용이 들어 있는데 우리가 이제 고용 상황에 대한 이해 그리고
고용과 성장 또 고용과 물가에 대한 이해가 어 좀 충분치 않다는 생각이
뭐 전 개인적으로 좀 들었고 그래서 이제 최근에 노동시장 변화가 어 이런
거시적으로 어떻게 영향을 미치는가 이제 그게 두 번째 의문이었고
세 번째 의문은 이러한 노동시장 변화가 통화 정책적으로 어떠한 함의를 가지는가 입니다
어 지금 오늘 세미나에서 세션 1은 첫 번째 질문과 좀 관련이 있고요
세션 2는 두 번째 질문과 관련이 깊습니다
저는 이제 이 두 가지 주제 대해서는 대략적으로 설명을 드리고
그리고 마지막으로 통화 정책적 함의에 대해서 간단하게 설명을 드리겠습니다


[2. 고용 상황 평가]

<노동공급 증가>
먼저 고용 시장 상황 평가를 정리해 드리겠습니다
어 아까 우리나라 고용의 양적 증가는 상대적으로 크다 이렇게 말씀드렸는데
우리나라 고용이 양적으로 확대된 그 배경은 상대적으로 어떻게 보면
수요보다는 이제 공급 측면에 노동 유입이 증가한 어 그러한 이제 영향이 크다라고 보여집니다
어 자꾸 이렇게 조금 너무 전문적인 지표를 말씀드려서 어 좀 그렇긴 하지만
이 경제활동참가율이라 데이터가 있는데 이것은 취업자와 실업자를 더해서 생산가능인구로 나눈 것입니다
그래서 우리나라 이제 생산가능인구 중에서 그
취업과 어떤 실업 여부에 상관없이 일하고자 하는 그러한 의사가 있는
그러한 어 그 사람들의 비율을 이제 나타낸다고 말씀드릴 수 있는데
그래서 이것은 상당히 이제 공급측면에 영향을 많이 받는 대표적인 그런 변수다라고 우리가 봅니다
그래서 경제활동참가율을 그 한국과 미국 유로를 비교해 보면
한국은 이제 경제활동 참가율이 팬데믹 이전 평균을 이제 상회하고 있고요
미국은 코로나의 충격 이후로 공급이 크게 감소하면서 팬데믹 수준을 크게 하회하고 있습니다
그래서 아직 이제 미국은 노동의 공급이 어 충분히 회복되지 않았다라고 보여지고
유로는 뭐 대략 그 팬데믹 이전 수준으로까지 회복이 되었습니다
이렇게 우리나라의 노동 공급이 늘어난 이유는 어 여러분도 뭐 많이 들어보셨다시피
고령층과 여성 주도로 고용이 늘어난데 기인합니다
고령층 여성 고령층 고용은 23년 1~3월 중에 그 고용이 어 41만 명 증가했는데
그중에 49만 명이 60세 이상의 고령층입니다 120% 대부분 이제 고령층에 의해 주도되었고
여성은 금년 1~3월 중 고용 증가가 41만 명인데 그중에 36만 명 거의 90% 여성입니다
그러면 이제 여성 고령층 여성인데 60세 이상인 그런 여성 고령층의 비중을 보면 대략 한 60%
그래서 요약해서 말씀드리면 결국은 고령층과 여성이 어 최근에 이제 공급 증가를 주도하고 있다
이렇게 말씀드릴 수 있습니다

그러면 이제 양적 측면에서
팬데믹 이전보다 고용이 좀 늘어났다고 말씀을 드렸는데
이런 노인의 노동공급 증가는 이게 어제 오늘 일이 아닙니다
뭐 아주 오래전부터 우리가 이게 추세적으로 어 발생하고 있는 현상이다
그런데 왜 노인의 공급이 어 팬데믹 이후에 늘어났을까라는 의문을 가지게 됩니다
뭐 그 하나의 답이 우리나라의 이 인구 구조라고 저는 생각을 합니다
이 인구 구조를 지금 0세부터 100세까지 각 나이별로 그 인구수를 막대 그래프로 쭉 그린 것입니다
이렇게 보시면 그 오른쪽에 노란색이 1차 베이비 부머입니다
그래서 1차 베이비 부머에 갑자기 인구가 늘어나는 걸 알 수 있습니다
그리고 두 번째 왼쪽에 노란색은 2차 베이비 부머입니다
베이비 부머가 2차 베이비 부머가 1차 베이비 부머보다 인원이 더 많습니다
통계청 자료를 보면 1차 베이비 부머는 한 700만 명 정도 되고요 우리나라 인구의 한 14% 입니다
근데 2차 베이비 부머는 한 950만 명으로 우리나라 인구의 한 18% 정도 됩니다
그래서 베이비 부머의 이런 어떤 60세 이상의 1차 베이비 부머의 은퇴가 코로나 시기와
맞물리면서 노인 공급이 늘어난 측면이 있습니다
어 대부분의 선진국에서는 노인이 은퇴를 하면 고용률이 급격히 떨어지는데
우리나라는 노인복지가 충분하지 않다 보니 그 고령층이 불안전 고용의 형태로
노동시장에 잔류를 했고 이 부분이 노동 공급을 증가시킨 요인으로 생각이 됩니다
근데 문제는 이것이 단기간에 끝나지 않고 앞으로 이제 2차 베이비 부머를 감안을 하면
10년 이상 상당히 이제 장기간 지속될 것으로 보인다는 점입니다

둘째는 여성 고용이 증가했다는 것입니다
여성 고용도 이게 새삼스러운 일이 아닙니다
이것도 팬데믹 이전부터 진행되어 오던 것인데
팬데믹을 계기로 첫 번째는 여성 청년층의 고용률이 올라갔습니다
우리나라의 저출산 만혼이 팬데믹 이후에 심화됐는데 이것이 젊은층의 여성고용
공급을 늘린 요인이라고 작용 작용했다고 생각을 합니다
두 번째는 여성 고령층 입니다
여성 고령층은 아까 말씀드린 대로 금년 취업자 증가의 60%입니다
상당히 여성 고령층이 전체 고용 증가를 주도하고 있는데 왜 여성 고용은 또 이렇게 늘어났을까 생각을 하면
설명 중에 하나가 어 팬데믹을 거치면서 가사노동이 시장화 마켓타이제이션이 발생했다는 것입니다
이것은 무슨 말씀이냐면
여성이 담당하던 그 가사 노동이 일부는 상품화 되었습니다
예를 들어서 뭐 로봇 청소기를 산다든가 뭐 식기세척기를 산다든가 아니면 밀키트를
소비를 늘린다던가 이런 가사 서비스가 상당히 상품 형태로 대체가 되었고
또 한편으로 가사 서비스가 정부가 제공하는 이런 일자리 형태로 대체되었습니다
주변에서 뭐 보실 수 있듯이 노인돌봄, 간병서비스 이러한 이제 여성의 그 서비스가 시장화가 되었는데
이것은 예전에는 그 가사 노동 형태로 며느리나 딸이 담당하던 그러한 노동이
다른 여성의 고용으로 대체가 된 것입니다
그래서 통계청의 데이터를 보면 전체 가사노동은 19년에 한 450조 정도로 추정이 됩니다
이건 우리 GDP의 한 25% 되는 그러한 규모입니다
이러한 규모의 가사노동이 팬데믹 이전에는 GDP에 포함이 안됐는데
이 중에 이제 일부가 시장화 되면서 GDP에 포함이 되고
또 여성 고용의 증가로 나타난 것으로 그렇게 추정이 됩니다

이러한 현상도 이제 뭐 어 일본의 사례를 보면 상당히 이제 계속 진행될 걸로 보이고요
그리고 코로나 때 우리나라의 충격 자체가 크지 않았던 것도 경제활동 참가율 반등 배경입니다
여성이 코로나 때 충격을 많이 받았는데 이러한 여성 고용의 충격이 컸던 것은
코로나 위기가 기존의 위기와는 차별화되는 가장 큰 특징입니다
그래서 여성 고용이 줄었지만 빠르게 회복되었고
고령층 자체는 충격 자체도 적었고 우리가 워낙 방역을 잘했기 때문에 충격 자체도 적고
굉장히 짧은 기간에 끝났습니다
이것은 이제 가운데가 미국이랑 비교한 것인데
미국의 그 노령층의 경제활동 참가율이 아직 회복되고 있지 않는 것과 좀 대조적입니다


<노동시간 감소>
제가 그 양적 증가가 계속 늘어나고 있는데 왜 노동시장의 tightness는 우리나라는 상대적으로 적을까
그 첫 번째 이유로 여성과 고령층의 노동 공급이 증가했다는 말씀을 드렸습니다
두 번째 요인은 저는 노동시간 감소라고 생각을 합니다
우리나라의 1인당 근로 시간은 계속 추세적으로 감소해 왔고
2018년도에 52시간 도입과 함께 더 빨라졌는데
코로나 이후에도 이러한 추세가 지속되었습니다
근데 이게 1인당 노동시간 감소는 유로나 미국에서는 거의 감소하지 않았거나 오히려 증가한 것과는
좀 대조를 이룹니다
그럼 왜 또 이렇게 근로 시간이 감소했을까라고 생각을 해 보면
우리나라는 이제 노동시장 경직성이 있기 때문에
뭐 기업들이 인텐시브 마진을 늘리는 형태로 대응을 했다든가
여성과 고령층에 불완전 고용이 확대됐다 이런 요인을 생각해 볼 수 있습니다

그래서 노동의 취업자수는 양적으로 팬데믹 이후에 늘어났지만 1인당 근로 시간은 줄었기 때문에
이걸 두 개로 곱하면 이게 이제 총 노동 시간이지 않습니까?
근데 이 총 노동 시간 기준으로는 팬데믹 이후에 우리가 크게 늘어나지 않았습니다
지금 파란색 왼쪽이 한국의 총노동투입이고 즉 총근로시간이고
오른쪽은 미국의 총 근로 시간 변화인데 팬데믹 전으로 보면
우리가 고용의 숫자 증가에도 불구하고 총근로시간은 크게 늘어나지 않은 것을 볼 수 있습니다
그래서 그 결과 어떤 시간제 취업자 비중과 비정규직 취업자 비중이
팬데믹 이후에 다시 늘었습니다 우리가 제도적으로 계속 이 부분을 줄여왔는데
다시 팬데믹 이후 늘어난 겁니다

그래서 왜 어떤 사람들이 이렇게 시간제 근로 근무를 늘렸을까하고 보니
연령별로 오른쪽에 그래프를 보시면 고령층의 그 불완전 고용이 빠르게 증가했습니다
그리고 이렇게 불안정 고용 형태로 질문을 했더니
그러면 36시간 미만 일하는 사람들이 기회가 되면 일을 더 하겠느냐 물어봤더니
그 대답 비율이 팬데믹 이후에 오히려 올랐습니다
근데 미국에서도 이제 이런 현상이 일부 나타나는데
그것은 이제 백인 그리고 고학력 핵심 연령층의 그 남성이 워라밸을 추구하는 과정에서
이렇게 시간제 일자리 선택이 늘어났다는 이제 그런 연구가 있는데
우리나라는 좀 고령층을 위주로 이제 이런 현상이 일어났다는 점에서
딱히 이것이 자발적인 어떤 선택이었다 그렇게 보기도 좀 어려운 측면이 있습니다

<노동시장의 구조개선 지연>
그리고 세 번째는 이제 노동시장의 구조 조정 지연이구요 이 부분은 뭐 간단히 넘어가겠는데
그 빨간색이 이제 비대면 서비스가 감소한 부분인데 초록색이 보건업입니다
그래서 우리나라는 그 저부가 부문의 고용이 줄었지만
이것이 고부가 부문보다는 다른 저부가 가치 부문의 서비스로 재배치되면서
어떤 그 노동시장에 좀 tightness를 또 낮추는 배경으로 작용했을 것으로 짐작을 합니다

[3. 고용과 성장, 물가간 관계]

<고용의 성장기여도 약화>
그래서 두 번째는 이제 고용과 성장, 물가간 관계입니다 조금 빨리 진행을 하겠습니다
어 코로나 이전에도 그 고용과 성장 관계는 우리가 높지 않다라고 말을 해왔고
추세적으로 보면 경제 성장률을 고용으로 나눈 이러한 고용의 성장 기여도는 쭉 하락을 해 왔습니다
상관계수도 높지 않고요
이제 그 배경으로 우리가 설명했던 가장 큰 것이 노동이 이제 고령화로 인해서 그런 구조적인 영향을 많이 받는다
그리고 우리나라의 성장은 반도체를 중심으로
it 부문, 취업 유발 계수가 낮은 그러한 부분을 중심으로 성장이 이루어지니까
이제 고용과 성장 간의 관계가 크지 않다 계속 그렇게 우리가 이야기를 해왔습니다

코로나 이후는 GDP를 노동으로 나눈 노동 생산성이 하락세가 더 강화된 것으로 보입니다
왼쪽은 이제 한국이고 오른쪽은 미국인데 한국은 팬데믹 이후에 그 노동생산성이 하락했고
미국은 좀 올라간 이제 그러한 상황이 보입니다 이건 참고하시면 되겠고요

<노동시장 측면의 물가압력이 점차 둔화>
그다음은 노동과 물가 간의 관계입니다
노동과 물가의 관계를 가장 기본적으로 보여주는 곡선은 아까 총재님 말씀하신 필립스 커브입니다
근데 필립스 커브는 그 대다수의 연구가 팬데믹 이후에 팬데믹 이전에 유의하지도 않고 플랫했는데
최근에는 이제 스팁해졌고 유의해졌다 뭐 이런 연구가 많이 있습니다
그럼 왜 스팁해졌을까
저는 최근에 IMF의 그 분석이 좀 설득력이 있다고 생각합니다
거기서 나온 두 가지는 하나는 고용의 회복의 속도 효과입니다
그러니까 스피드 이펙튼데 음 고용이 이제 워낙 빨리 회복되면서 수요가 이제 공급과 격차
그래서 이 격차가 어 인근과 물가의 상승 압력으로 이어졌다는
그러한 첫번째는 고용 회복의 스피드 이펙트구요
두 번째는 필립스 곡선이 비선형 관계를 가지고 있을 수 있다
그러니까 어 그 오른쪽에 실업률 갭이 크고 tightness가 낮은 영역에서는 물가에 대한 압력이 작지만
최근처럼 tightness가 높아진 이런 상황에서는 물가 압력이 더 크다
이런 필립스곡선의 비선형성이 최근에 필립스곡선의 스티프니스를 가져왔을 것이다라는
IMF의 분석이 있었는데 저는 동의하고요
그러면 우리가 노동시장의 tightness가 다시 팬데믹 이전으로
돌아가면 다시 플랫해질것이냐 이런 의문을 가지게 됩니다
그래서 이제 한국자료를 대상으로
한국은행의 조사국의 도움을 받아서 이렇게 계산을 했는데
전통적인 실업률과 고용률 가지고 전체 기간을 가지고 필립스곡선을 추정해 보면
계수가 유의하지도 않고 어 뭐 이렇게 스팁하거나 이런 숫자가 나오지 않습니다
그런데 아까 말씀드린 그런 근로시간을 조정해서 실업률을 한번 계산해 보고
또 v/u 이런 tightness 지표를 가지고 어 필립스곡선을 추정해 봤더니
상당히 유의하고 계수도 좀 커서 스티프하게 나오더라 이런 결과를 얻었습니다

어 이것은 이제 조사국의 이정기 물가분석 팀장이 한 것이고 세션 2에서 아마 더 자세한 설명이 있을 겁니다
그래서 v/u를 가지고 어 필립스곡선을 추정을 했더니
팬데믹 이전과 이후가 다 스티프하게 나오고 상당히 이제 유의하게 나옵니다
그리고 어 시간조정 실업률이나 빈 일자리율을가지고 제가 플롯팅을 해봐도
필립스곡선이 좀 스티프해진 것을 알 수 있습니다


[4. 통화정책적 함의]

<노동시장 변화가 물가에 미치는 영향에 보다 유의>
어 이제까지 제가 좀 많은 말씀을 드렸는데요 이제 정리를 하겠습니다
그래서 그러면은 이러한 분석이 통화정책적으로 가지는 시사점은 무엇이냐
이제 첫번째 시사점은 저는 통화정책 여건 판단에 있어서
우리가 노동시장 상황을 보다 유의해서 볼 필요가 있다는 것입니다
아까 어 필립스곡선 추정식에서 봤듯이 노동시장의 변수를 달리하면
그니까 좀 그 식별의 문제랄까요 그 지표의 문제를 좀 해결하고 나면
어 굉장히 고용이 근원물가에 미치는 영향이 있는 거 같다
그래서 이제 이 부분을 좀 유의해서 봐야 되겠다는 것이 저의 판단이구요
앞으로 노동시장의 tightness가 지금처럼 완화세가 지속된다면
물가압력을 상당히 낮추는 압력으로 작용할 것이다 이렇게 전망을 합니다
제가 이 자료를 미리 보여드리고 커멘트를 받았더니
어떤 분이 너무 이거 도비시하게 해석이 된다 뭐 하반기에 피봇 할 것이냐
심지어 이렇게 나가시는 분도 있는데 어 그거는 아니라는 점을 일단은 분명히 말씀드리고요
그 우리 물가는 이제 이런 고용 측면에서의 그 압력은 좀 많이 완화되었고
또 앞으로도 뭐 이런 추세가 지속될 가능성이 있지만
아시다시피 기대 인플레이션이라든가 수입물가, 환율 이런 다른 요인들이 물가에 영향을 미치기 때문에
앞으로의 추이는 더 지켜볼 필요가 있습니다
지금 한국은행의 전망은 2/4분기부터 이제 근원물가의 둔화세가 좀 가시화 될 것이라고 전망을 하고 있습니다
그렇게 예상을 하지만 또 워낙 이제 불확실성이 큰 상황이기 때문에 좀 데이터 디펜던트 하게 물가를 보고
통화정책을 결정해 나가겠다는 말씀을 다시 드리고요
그리고 또 하나 코멘트는 그러면 고용을 한국은행의 정책 목표로 좀 뭐 봐야 된다는 거야
심지어 또 이렇게 말씀하시는 분도 계신데 또 그것도 아니라는 점
그러니까 어 저희가 물가를 판단할 때는이 고용으로부터 영향이 있는 것으로 보이기 때문에
그 부분을 좀 유의해서 볼 필요가 있지만 거꾸로 금리정책이 성장과 물가를 변화시켜서
다시 고용에 영향을 미치는 이러한 고용에 대한 파급 효과는
고용시장 우리나라의 어떤 그 제도적인 경직성이라든가
구조적 문제를 생각했을 때 그 부분은 미국이나 이런 선진국과 달리
여전히 좀 원활하게 작동하지 않는 측면이 있기 때문에 그거는 또 절대 아니라는 점을 제가 말씀드리겠습니다


<중장기적으로 중립금리에 미치는 영향 고려>
두 번째 이제 통화정책적인 시사점은 중장기적으로 중립금리에 미치는 영향을 좀 고려할 필요가 있다는 겁니다
우리가 그 코로나 이전에는 인구 고령화가 우리나라의 중립 금리를 하락시키는 요인이다라는 분석을 했었고
우리뿐만 아니라 미국이나 다른 나라에서도 이런 이야기가 꾸준히 나왔었습니다
그래서 이제 앞으로도 이제 이런 추세가 지속되겠지만 이제 워낙 고령화가 빨리 진행되면
또 뭐 재정 지출이 늘어나고 부양 비율이 증가하는 이러한 현상이 앞으로 가속될 가능성이 있어서
그런 것은 또 중립금리의 상승 요인이기 때문에
그 상하방 요인을 잘 살펴보고 중립 금리 변화를 좀 판단해 나가겠다는 생각이 듭니다

어 여러분 그 해외 석학들도 어 뭐 서머스 같은 분들은 고령화에 따른 정부부채 누증으로 실질금리가 상승할 것이다 이렇게 말씀을 했고
굿하트 같은 분도 좀 다른 시각이기 하지만 고령화에 따른 의료비 지출이 중립금리 상승으로 이어질 것이다
블랑샤르는 방향은 그렇지만 뭐 그 정도는 좀 덜할 것이다 이렇게 조금 조금 다른 의견이 있는데
우리나라의 실질중립금리의 방향도 좀 이런 노동시장의 변화와 함께 어 검토할 필요가 있다는 생각이 듭니다

<노동생산성 향상 및 고용지표 개선노력을 강화>
마지막으로 노동시장의 구조 개선 노력을 계속해 나가야 되겠다는 생각입니다
최근에 노동생산성의 어떤 하락이 추세적으로 지속된다면
물가나 성장에 좀 하방압력으로 작용할 가능성이 큽니다
그래서 이런 상황이 지속된다면 통화정책적 부담도 커지게 되는데
그래서 이런 면에서도 노동시장의 구조를 개선하는 노력이 중요합니다
저는 좀 실질적인 구조개선 방향을 우리가 심각하게 고민을 해야 된다고 생각합니다
말씀드린 대로 고령화의 진행은 저희가 인구구조로 봤을 때
상당히 이제 지속될 가능성이 크고 여성의 경제활동 참가도 계속 확대될 것입니다
그래서 이런 걸 저희가 기본 컨디션으로 봤을 때 어떤 대책을 세워야 될지
그래서 예를 들어서 그 고령층에 대한 공공일자리 정책 저는 이거는 반드시 필요하다고 봅니다
우리나라처럼 이렇게 노인 복지가 시스템이 제대로 되어 있지 않은 상황에서
우리가 노인에 대한 그 일자리마저 제공하지 않는다면
정말 1인당 국민소득이 35,000불이 넘는 이러한 나라에서
80대 노인이 폐지를 줍는 이런 상황이 지속될 수밖에 없습니다
그래서 노인에 대한 공공일자리 정책을 제공하는 거는 필요하다고 보는데
다만 이제 그것이 좀 실질적인 어떤 생산성을 제고하는 그러한 방향으로 추진이 되야 되겠다는 생각이 들고
예를 들어 최근에 이제 고령층의 그 벤처 창업도 늘고 있다고 하는데
그러한 이제 은퇴자들이 자신의 어떤 인적 경험과 그런 어떤 아이디어를 활용을 해서
민간 일자리를 창출을 하는 뭐 이런 것을 정부에서 좀 시스템적으로 도와준다든가
아니면 아까 여성의 그 가사노동의 시장화가 진전되고 있다고 말씀드렸는데 그것이 좀 더 어 체계적이고
좀 효율적으로 이렇게 매칭이 잘 되도록 한다든가 그 시스템을 더 이렇게 그 생산성 높은 방향으로 만드는 이제 그런 노력들
그리고 또 하나는 뭐 이민자 개방도 얘기를 많이 하는데
저는 그 저생산 부문의 이민을 확대하는 것은 저는 개인적으로는 좀 바람직하지 않다고 생각합니다
예를 들어서 건설이나 그런 뭐 대면 서비스 업종에 이민자를 확대하는 거는 어떻게 보면은
약간 구조 조정이 돼야 되는 부문에 대해서 그 연명을 시키는 그런 효과가 있기 때문에
그런 저부가 부문의 이민자를 확대하기보다는 정보통신이나 금융이나 이런 고부가 부문의
그 이민자 확대 정책을 통해서 전체적으로 좀 생산성을 제고시키는 그런 방향으로 정책이 이루어져야 될지 않을까 생각을 합니다
그리고 마지막으로 제가 이제 오늘 여러 고용 지표를 보여 드렸는데
그 전통적 지표는 우리나라의 좀 그 상황에 비추어서 고용 및 경기 상황을
반영하는데 한계가 있다고 보입니다
그래서 이렇게 적합성이 높은 그러한 통계를 발굴하는 노력도 계속되어야 된다고 생각합니다

[발언 마무리]
아 제가 오늘 여러 말씀드렸는데 긴시간 말씀 들어주셔서 감사합니다 예
고맙습니다


사회자: 네 서영경 금융통화위원님의 모두연설에 감사드립니다
서 위원님께서는 팬데믹 이후 노동시장의 변화에 대해서 짚어주셨습니다
그리고 노동시장 변화가 물가에 미치는 파급 영향에 유의하고
중장기적으로는 중립금리에 미치는 영향을 고려할 필요가 있다는 의견도 말씀해 주셨습니다
위원님께서 말씀해 주신 대로 오늘 세미나가 노동 시장에 대한 이해를 높이고
당면한 그리고 앞으로 다가올 문제들에 대한 적절한 해법을 고민할 수 있는 계기가 되기를 기원합니다

네 다음은 첫 번째 세션을 진행하도록 하겠습니다
먼저 한국은행 조사국 고용분석팀 오삼일 차장님의 주요국의 노동수급 상황과 임금상승 압력 발표를 청해 듣겠습니다
박수 부탁드립니다


[세션 1 - 주요국의 노동수급 상황과 임금상승 압력]
네 안녕하십니까 한국은행 조사국의 오삼일 차장입니다 오늘 어 제가 발표드릴 자료는
주요국 노동수급 상황과 임금상승 압력인데요
이 자료는 저희 고용분석팀 직원들과 같이 작성을 했고요
오늘은 제가 대표로 발표를 진행하겠습니다

어 팬데믹이 2020년도 초에 발생을 하고 그리고 이제 노동 시장이 아주 큰 충격을 받았습니다
그리고 그 이후에 이제 백신이 개발되고 그리고 이제 사회적 거리두기가 완화되고 하면서
노동 시장이 다시 이제 회복되는 모습을 보였는데요
이러한 이렇게 지난 3년간의 노동 시장의 진행 상황을 보면은
우리나라뿐만 아니라 미국이나 EU나 상당히 비슷한 그런 어 패턴을 보이고 있습니다
실업률을 보더라도 어 팬데믹 초기에 아주 크게 상승을 했다가 지금은 이제 팬데믹 이전 수준으로 하락하고
혹은 이전보다 낮은 수준으로 지금 하락을 한 상태고요
그 다음에 이제 노동시장 tightness 이 노동 수급 상황을 한꺼번에 볼 수 있는 tightness 지표를 보더라도
팬데믹 초기에 이제 빈 일자리가 증가하고 아 빈 일자리가 감소하고 실업률이 상승하면서
이제 노동시장 slack이 많아졌는데 그 이후에 이제 완만하게 회복되면서
작년같은 경우에는 아주 노동시장이 타이트한 그러니까 미국 EU 한국이 노동시장이 타이트한 상황을 나타냈고
그리고 작년 하반기의 약간 이제 피크아웃을 하면서 이제 노동시장이 약간 소프트해지는
그런 모습까지를 이렇게 보면은 주요국하고 우리나라의 노동 시장 상황은 전반적으로 아주 비슷한
패턴을 보여왔습니다

근데 그 이면을 저희가 조금 더 자세히 살펴보면은 약간 이질적인 특성도 지금 발견이 되고 있는데요
대표적인 예로 이제 베버리지 공간을 가지고 한 번 설명을 드리겠습니다요
이 베버리지 공간을 보시면은 특히 한국하고 미국하고 상당히 차별화가 되는데
미국은 이제 팬데믹 기간 중에 베버리지 곡선이 이제 바깥쪽으로 이제 쉬프트를 한 모습이고요
그니까
일반적인 경기침체보다 더 큰 폭으로 이제 바깥쪽으로 움직였습니다
반면에 한국은 이제 오히려 약간 안쪽으로 이동한 모습을 지금 보이고 있는데요
잘 아시다시피 이제 베버리지 공간이라는 것은 이제 빈 일자리랑
그니까 실업자를 이제 공간에 나타내는 것인데
노동시장 측면에서는 둘 다 이제 어떤 손실 혹은 미스매치 손실 혹은 이제 어 비효율성을 나타냅니다
왜냐면은 빈 일자리라는 것은 결국 노동 수요 측면에서 채우고 싶은데 채우지 못한 일자리가 되고
실업자는 노동 공급 측면에서 이제 일을 하고 싶은데 일을 하지 못하는 사람이 됩니다
그렇기 때문에 이 베버리지 공간에서 곡선들이 이제 원점에서 멀어질수록 이제 노동시장에서
이제 구인구직 매칭이 잘 안 되는 그 비효율성을 나타내는게 이게 미국의 현상이고요
반면에 우리나라는 오히려 원점으로 안쪽으로 약간 이동하면서
결과적으로는 노동 시장의 매칭 효율성이 조금 개선된 것으로 지금 데이터가 나타나고 있습니다
물론 어 한 가지 요인으로 요걸 다 설명할 수 없을 것 같고요
여러 가지 이제 노동 시장의 수급 상황이 국가별로 달랐고
그리고 팬데믹 과정에서의 노동 시장 구조 변화의 양상 자체가 또 차이가 났고
또 팬데믹 쇼크 자체도 좀 차이가 났고 여러 가지가 이제 다 이제 모아져서
이런 어 노동시장의 매칭 효율성 차이로 나타났는데

결국 여기서 강조하고 싶은 것은 결과적으로 한국은 미국보다 임금 상승률도 낮았고 물가 상승률도 낮았습니다
물론 이제 한국은 이제 스몰 오픈 이코노미기 때문에 노동시장 말고도
뭐 대외거래에서 환율 영향을 받을 수도 있고 아니면은 유가나 원자재 같은 영향에 더 노출되어 있긴 하지만은
이 보고서에서는 노동시장 측면에서 어떤 노동시장의 어떤 수급 측면에서의 차이가
이러한 미국 등 주요 국가의 어떤 임금 상승, 물가 상승 압력의 차이로 이어진 것이 아니냐
그런 모티베이션에서 보고서를 작성하게 되었고
이 보고서의 핵심 결론을 간단하게 설명드리면 다음과 같습니다

먼저 이제 노동공급 측면에서는 한국은 상대적으로 빠르게 노동 공급이 회복이 됐습니다
반면에 이제 미국은 아직까지도 팬데믹 이전 수준을 회복하지 못하고 있고요
이러한 이제 노동 공급의 회복의 차이가 이제 임금 상승 압력의 차이로 이어지는데
그러면은 이 회복의 차이가 왜 발생한 것이냐 저희가 구조적하고 경기적으로 한 번 모형으로 분해해 봤을 때
이 차이는 그니까 팬데믹 이전부터 계속 있었던 구조적 유인이 계속 이어지면서
한국과 미국에서 노동공급 회복의 차이가 나타났고 특히 한국은 고령화가 노동공급을 제약하는
크기가 더 컸음에도 불구하고 이제 특정 계층 이제 여성하고 고령층에서
노동공급 증가 추세가 계속 이어지면서 미국과는 달리 이제 레이버 쇼티지 문제에 직면하지 않았었습니다
그리고 이제 노동수요 측면을 이제 산업별로 구분해서 보면은
결국 이제 임금 상승 압력에서 제일 중요한게 이제 어떤 섹터로 노동 수요가 몰리느냐가 중요한데
가장 크게 영향을 주는 섹터는 바로 서비스업입니다 왜냐면 서비스업이 기본적으로 전체 고용에서 차지하는
비중이 압도적인 데다가 그 노동비용이 물가로 전가되는 전가율도 서비스업이 제조업보다
훨씬 높게 나타냅니다 그렇기 때문에 어느 섹터로 노동수요가 크게 몰리냐 중요한데
한국은 이제 주요국에 비해서 서비스업 노동수요 증가가 상대적으로 완만했기 때문에
전반적으로 미국 등 주요국에 비해서 임금 및 물가 상승 압력이 다소 약했던 것으로 그렇게 평가가 되고 있습니다
그래서 지금까지 간단하게 이제 모티베이션이랑 주요 결과를 설명 드렸고요
그러면 다음 슬라이드부터 그 노동 공급하고 수요로 나눠 가지고 조금 더 자세하게 설명을 드리겠습니다

<노동공급>
먼저 노동공급 부분을 한번 보시겠습니다
지금 이제 한국하고 미국의 이제 경제 활동 참가율 이게 그냥 노동 공급에 이제 프록시로
이제 이해하시면 될 것 같은데요
보시면은 한국은 이제 상대적으로 빠르게 회복을 했습니다
특히 이제 작년 초에 이제 사회적 거리두기가 대거 완화되면서 상당히 빠르게 회복을 해서
지금 이제 팬데믹 이전보다 오히려 높아진 노동공급을 보이고 있고요
반면에 미국은 상당히 좀 지지부진하게 회복이 되고 있습니다
특히 이제 작년 1년 동안 상당히 지지부진하게 회복이 되고 있는데요
근데 실제로 작년 미국의 노동시장은 아주 타이트한 상황이었습니다
잘 아시다시피 베이컨시가 과거 수준의 한 두 배 이상으로 올라갔고
실업률도 거의 레코드 로우에 가깝게 떨어졌고 임금 상승률도 상당히 높았습니다
아주 핫한 노동 시장이었음에도 불구하고 노동공급의 회복은 상당히 지지부진 했고
그래서 이 원인에 대해서 그 다양한 얘기가 많이 나왔습니다
그래서 최근에 이제 파월 연준 의장 같은 경우에도 노동공급의 회복이 부진한게
결국은 그니까 경기적 요인이라기 보다는 이제 구조적 요인이다 발언을 했었고요
그다음에 이제 최근 문헌에서도 특히 홉인 앤 사인 페이퍼를 보면은
이게 어 이상한게 아니고 미국의 원래 노동공급은 팬데믹 이전부터 감소하고 있었다
그 감소하고 있던 추세가 팬데믹 이후에도 그니까 이어진 것의 결과로 나타난 거지
이게 아주 이상한 현상이 아니고 어떻게 보면은 자연스러운 결과다 이렇게 분석을 하기도 합니다
그래서 이게 이러한 노동 미국같은 경우 노동공급 회복의 부진을 이게 구조적 요인이냐 경기적 요인이냐
어떻게 보느냐에 따라서 이제 정책 어 방향도 조금 달라질 수 있는데요
그니까 요러한 이 데이터를 그 추세와 순환으로 이렇게 분해하기 상당히 어려운 작업입니다
특히 이제 최근 데이터를 트렌드하고 사이클을 분해하는 거는 상당히 어려운 작업이고
이 데이터는 이제 미국 경제활동 참가율을 이제 여러 학자들 그리고 여러 cbo 같은 기관에서
추세를 전망한, 추정한 것들을 저희가 이렇게 비교한 그래프인데
보시면은 여러 가지 어 그니까 기본적으로 하락 추세는 맞는데 그 안에서 상당히 상당히 좀 다른 여러 가지 다양한
결과들이 나타나고 있습니다
그래서 어 이러한 이 타임 시리즈 특히 최근의 데이터를
트렌드와 사이클로 분해하는게 상당히 어려운 작업이긴 하지만은
그래도 저희 보고서에서는 어 두 가지 모형을 활용해서 한 번 트렌드와 사이클을 한 번 분해를 해 봤습니다

그중에 이제 먼저 보여 드릴 모형이 이제 저희가 플로우 데이터를 활용해서 분석한 모형인데
이게 플로우 스테디 스테이트라고 해서 유량 균제모형이라고 설명을 드리겠습니다
직관적으로 설명을 간단하게 드리면 그니까 개인의 경제 활동 상태는 크게 세 가지입니다
그러니까 취업자이거나 실업자이거나 비경제 활동구인 겁니다
여기서 이제 일을 하고 있는 취업자 그리고 구직 활동을 하는 실업자는 경제활동을 하는 인구로
저희가 규정을 합니다
반면에 이제 일을 하지 않고 구직도 하지 않는 사람을 이제 비경제활동인구로
저희가 이렇게 구분을 하는데요
경제 활동 인구 내에서의 이제 노동 이동 플로우가 발생을 합니다
예를 들어서 경기가 안 좋으면은 취업자들이 많이 해고가 돼서 실업자가 되고
실업자들도 이제 잡을 잡아서 취업자가 돼야 되는데 경기가 안 좋으면은
그니까 실업자에 벗어나지 못하고 계속 실업자로 남게 됩니다
그렇기 때문에 경기가 안 좋을 때 경활 내에서 실업자 비중이 높아지게 됩니다
이렇게 경기가 안 좋아서 실업자 비중이 높아지는 것은 순간적으로 경활의 크기에 영향을 주진 않습니다
왜냐면 그 안에서 단순히 구성 변화기 때문에 그렇지만은 그 안에서 구성이 변화하면
이게 경제활동인구에 사후적으로 계속 영향을 주게 됩니다
왜냐면은 취업자는 웬만해서는 비경활로 빠지지가 않습니다
그렇지만은 실업자는 구직을 하다가 잘 안 되면은 비경활로 빠질 확률이 상당히 높습니다
그렇기 때문에 이 경활인구 내에서 실업자의 비중이 높아지면
단기 혹은 다음 기부터 계속해서 경제활동인구가 감소하는 효과가 발생합니다
이러한 메커니즘에 의해서 경제활동인구가 감소하는 것을 저희가 첫 번째 사이클 요인으로 해석을 했고요
이 요인을 저희가 경기적 요인으로 해석을 했습니다
왜냐면은 경활 인구 내에서 취업자와 실업자 간의 이 레이버 플로우는
기본적으로 경기와 아주 밀접한 상관관계를 보이고 있기 때문에
이 경활 내에서의 순환으로 발생하는 경제활동인구의 변화를 저희가 사이클인 요인으로 해석을 했고요

그다음에 경제활동인구와 비경제활동인구 간에서의 또 레이버 플로우가 발생을 합니다
예를 들어서 어 사람은 나이가 들면은 특정 연령대가 됐을 때 은퇴를 하고 이제 비경제활동인구로 빠지게 됩니다
그리고 어떤 여성들은 육아 때문에 비경제활동인구로 빠져 있다가
어느 시점에 다시 노동 시장에 참여하기도 합니다
이러한 경제 활동 인구와 비경제활동인구 간의 노동 이동도 발생하는데
이러한 이동은 기본적으로 경기와의 관계가 상당히 약하고
그리고 아주 장기 시기에서 좀 제도적 구도적 요인의 영향을 많이 받기 때문에
요러한 플로우는 저희가 구조적 요인으로 해석을 했습니다

그래서 여기가 저희가 이렇게 경기 구조로 분해해서 어 노동공급을 한번 미국과 한 번 비교를 해 봤습니다
이렇게 그림을 보시면은 그 파란색은 경기를 나타내고 이제 붉은색은 이제 구조를 나타냅니다
그니까 결국에 이제 가장 최근에 이제 누적된 데이터를 이제 해석을 하시면 되는데
결국 파란색을 보시면 한국이든 미국이든 그리고 그 크기가 팬데믹 기간 중에 기여도가 컸던 작았던간에
경기적 요인이 이제 거의 다 사라졌습니다 경기적 요인은 다 사라졌고
지금 남은 것은 이제 구조적 요인만 남아 있는데
보시면 한국은 구조적 요인이 플러스기 때문에 노동공급이 상승을 했고요
미국은 이 구조적 요인이 계속 마이너스로 잡히기 때문에 어 경제활동인구가 아직까지 회복을 하지 못하고 있습니다
그래서 그러면 이게 팬데믹 이후에 3년 동안 나타난 일시적인 현상인지 아니면은
이게 과거부터 계속 있었던 건지를 한 번 보기 위해서 저희가 금융위기 이후로 시계를 연장해서
다시 한 번 분석을 해 봤습니다

이렇게 보면은 저희가 그 금융위기 시작점하고 팬데믹 시작점을 저희가 스타팅 포인트로 놓고
저희가 누적으로 저희가 그래프를 그린 겁니다
여기서 관심 있게 보실게 이제 빨간색으로 표시되는 이제 구조적 요인인데요
보시면은 한국은 이 구조적 요인이 금융위기 이후 지난 10년 이상 계속 상승 추세를 보여 왔습니다
그게 이제 팬데믹 이후에도 팬데믹 기간 동안에 일시적으로 줄긴 했지만 다시 상승 수세를 보이고 있고요
반면에 미국은 어 금융위기 이후에 2009년 이후부터 계속 이제 누적적으로 구조 요인이 하락하고 있고
그 요인이 팬데믹 이후에도 계속 지속되고 있습니다
그렇기 때문에 어 지금 나타난 한국과 미국의 노동공급 회복의 차이는
결국 팬데믹 이슈가 다 사라지고 나서 팬데믹 이전부터 있었던 어떤 구조적 요인이 계속 이어지면서
나타난 현상이라고 해석을 할 수가 있겠습니다
그리고 여기서 저희가 추가적으로 다른 모형을 활용해서 경제활동인구 경제활동 참가율을 한번
다시 구조적인 추정을 해봤습니다
왜냐면 앞에 플로우 모형의 단점은 이게 어떤 계층별로 나눠서 플로우 데이터를 뽑을 수 없기 때문에
이 구조적 요인이 어느 계층에서 드라이브 했는지를 저희가 분해하기가 불가능했기 때문에

저희가 연령별 코호트 효과를 반영한 리그레션을 활용해서
저희가 경제활동참가를 다시 한 번 재추정을 해봤습니다
그러니까 이 모형에서는 이제 성별 연령별로 이제 22개 그룹을 나눈 다음에
각 그룹별 이제 연령 성별 고정 효과 그다음에 이제 그리고 출생연도에 따라서
그 출생연도 생들이 공유하는 어떤 노동 공급 행태의 차이가 있기 때문에
저희가 출생연도별 코호트 구조 효과를 통제하고
그 다음에 뭐 교육수준이라든지 뭐 기혼 출산율 기대수명 변화 같은 요런 사회제도적 효과를
추가로 통제해서 요렇게 이제 연령 코호트 사회제도적 효과로 설명이 되는 부분을 저희가
구조적 요인으로 해석하고
설명되지 않는 나머지 레지듀얼을 저희가 사이클로 해석을 해봤습니다
그래서 22개의 그룹으로 각자 추세를 구한 다음에
이걸 다시 웨이티드 에버리지해서 전체 에그리게이트로 추정을 해보면은
어 플로우랑 했을때랑 비슷하게 지난 금융위기 이후에 상승 추세를 계속 보이고 있고요
여기 이 모형에서 보시면 조금 특이한게 팬데믹 이후에 오히려 약간 기울기가
떨어지다가 다시 상승하는 모습을 보이고 있습니다
이 원인은 기본적으로 팬데믹 이후 지난 3년간 오히려 저출산이 더 심화됐고 기혼률이 더 하락했기 때문에
이 요인은 특히 여성을 중심으로 노동공급을 구조적으로 늘리는 요인으로 작용했기 때문에
이 모형에서는 오히려 팬데믹 이후에 구조적 요인이 더 증가세가 높아진 것으로 분해가 되고 있고요
이걸 그룹별로 분해를 해 보면 결국 성별에서 여성이 드라이브를 하고 있습니다
남성은 오히려 이제 계속 소폭 하락 추세고요 여성이 드라이브하면서 전체 노동 공급이 증가했고
연령으로 보면은 결국 고령층이 가장 드라이브를 많이 했습니다
근데 여기서 보시면은 청년층도 어 고령층 못지 않게 최근 들어서는 상승하고 있기 때문에
물론 최근에 이제 청년층 고용이 줄어드는 거는 인구효과가 큰데 어 그런 걸 제외하고
실제 이제 경제활동 참가율 측면에서는 청년층의 노동공급도 어 상당히 구조적으로 빠르게
상승하는 것으로 분해가 되고 있습니다

예 그래서 다시 이제 아까
한국과 미국의 구조적 교인의 차이로 이제 비교하는 것을 돌아와서 분석을 해 보겠습니다
그러면 한국은 구조적 요인이 플러스고 미국은 마이너스인데
그럼 퀘스천이 이제 구조적 요인에서 가장 중요한게 우리가 항상 얘기하는게
인구 고령화입니다 그니까 에이징인데 그리고 한국은 에이징이 전 세계에서 가장 빠르다라고 보통 사람들이 그렇게 얘기를 합니다
그런데 어떻게 해서 우리는 구조적 요인이 플러스였고 미국은 마이너스인 것인가
그 실질을 분해해 보면 실제로 미국에서 고령화의 부정적 영향이 더 큰 것인가를 좀 구조적으로 살펴보기 위해서
저희가 경제활동 참가율을 그 인구 구성 변화 그러니까 고령화로 설명되는 부분하고
그 나머지 부분으로 나눠 가지고 저희가 분해를 해봤습니다

이 그림을 보시면은
파란색이 이제 고령화의 효과입니다 보시면은 한국도 그렇고 미국도 그렇고
고령화가 노동공급을 감소하는 거는 비슷한 패턴으로 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타나고 있습니다
이거를 이제 구간을 잘라서 팬데믹 이후 지난 3년간으로 한 번 기호도를 분해를 해 보면은
한국은 이제 고령화가 경제활동 참가율을 이제 - 0.6% 포인트 감소시키는 것으로 나타났고
미국은 - 0.4% 포인트입니다
그러니까 고령화로 인한 노동감소는 한국에서 더 크게 나타나고 있는데
한국은 아까 말씀드린대로 특정 계층 그러니까 여성하고 고령층에서 어 노동공급 증가 추세가 계속 이어지면서
그걸 이제 고령화의 부정적 효과를 상쇄하면서 전체 고용률이 상승했고
반면에 미국은 고령화에다 각 연령대별 어 노동공급도 오히려 더 줄어들면서
노동공급이 감소하는 것으로 이렇게 분해가 되었습니다

결국 이렇게 팬데믹 이후 지난 3년간 노동공급 회복의 차이는 그니까 임금 상승 압력 차이에도 영향을 미치게 됩니다
그리고 한국은 노동공급이 빠르게 회복되면서 임금 상승 압력이 상대적으로 낮았고요
미국은 이제 노동공급 부족이 있다보니까 빈 일자리가 증가하고 그 빈 일자리가 증가하니까
기업들은 이제 그 빈 일자리를 채우기가 어려워지고
그러다 보니까 아무래도 그 임금 상승 압력이 더 높아지는 것으로 분석이 되고 있습니다
그래서 여기까지가 이제 노동공급 측면에서 한국하고 미국하고 어떻게 달랐는지 좀 설명을 드렸고요


<노동수요>
그다음에 이제 노동수요 측면에서 한번 살펴보겠습니다
일단 에그리게이트 레벨에서 보시면
앞에서 설명드린 노동 공급하고 수요는 이제 완전히 이제 분리된 개념은 아니고요
결국 노동 공급의 차이가 수요에 영향을 미치게 됩니다
보시면은 한국은 아무래도 노동공급 회복이 빨랐기 때문에
기업 입장에서는 빈 일자리를 채우기 쉬웠던 측면이 있었기 때문에
한국에서는 빈 일자리율이 그렇게 증가하지 않았습니다
반면에 이제 유럽이라지 특히 미국 같은 경우에는 레이버 쇼티지 이슈 때문에
빈 일자리를 채우기 어려워지면서 빈 일자리가 계속해서 쌓이는 그런 이제 문제점이 발생을 했고요

근데 이게 에그리게이트 레벨보다는 더 중요한 포인트는 이제 산업별로 보는 겁니다
이렇게 제조업 하고 서비스업 하고 구분 그러니까 빈 일자리율 노동수요 증가를 보면은
한국은 거의 제조업에서만 증가를 했고 서비스업은 이제 크게 증가를 하지 않았습니다
반면에 미국하고 EU 같은 경우에는 제조업 서비스업 다 전방위적으로 어 노동수요가 증가하는 것을 확인할 수가 있습니다

그리고 이러한 산업별 노동 수요 차이는 산업별 임금 상승 차이로 바로 연결이 됩니다
그 한국은 제조업에서 이제 조금 더 임금 상승률이 높았고요
반면에 미국하고 EU 특히 미국은 그 서비스업 임금 상승률이 아주 크게 올랐고
이게 전체적인 임금상승률 증가를 주도하는 요인으로 작용을 했었습니다

그리고 이 서비스 분야를 고임금하고 저임금으로 조금 구분해가지고
다시 한 번 살펴보면은
미국 같은 경우 특히 이 파란색으로 표시된 저임금 서비스 업종에서 임금 상승률이 높았습니다
그러니까 저임금 서비스 업종에서 tightness가 높아지기도 했지만은
tightness의 반응에서 임금 상승률의 민감도가 훨씬 더 높았습니다
그러니까 결국 미국의 임금 상승률 증가 저임금 서비스업에서 크게 주도한 것으로 보이는데요
뭐 이 요인은 다들 많이 아시겠지만 어 트럼프 행정부에서 기본적으로 이민 규제도 많이 있었고
그리고 팬데믹이 발생을 하면서 실제 국경 봉쇄도 있었고
결국 미국의 저임금 서비스 산업의 노동 공급을 상당 부분 이민자 계층이 많이 주도를 하는데
그런 측면에서 물리적인 제약이 발생하면서 미국 같은 경우 특히 저임금 서비스업 위주로
임금 상승압력이 아주 높았던 것으로 이해가 되고 있습니다

그다음에 마지막으로 이제 서비스업은 그러니까 임금이 더 오른 것뿐만 아니라
임금에서 물가로 전가되는 것도 더 높게 나타납니다
왜냐면은 기본적으로 원가 구조상 제조업에 비해서 서비스업이 그 노동비용이 차지하는 비중이 훨씬 높습니다
제조업은 임금 비용이 10% 내외인 반면에
서비스업은 그 노동 비용이 전체 원가에서 한 30% 정도를 차지하기 때문에
기본적으로 똑같은 임금이 오르더라도 제조업 임금이 오르는 것보다 서비스업 임금이 오르는게
실제 서비스업에서의 생산자 물가의 전가가 더 높기 때문에
임금 아 물가 상승 압력 측면에서도 이러한 결과가 이어지는 것으로 보여집니다

그래서 기본적으로 한국 같은 경우 노동수요에서 그리고 임금 물가로 이어지는 채널이
서비스업에서 상대적으로 완만했기 때문에 미국에 비해서 그 채널이 약했고
그게 실제로 한국과 미국 간의 근원 서비스물가 상승률에 큰 차이를 보이는 것으로
결과적으로 나타나고 있습니다


<결론>
그래서 마지막으로 정리를 한 번 하자면은
결국에는 한국은 고령화가 미국보다 주요국보다 훨씬 빠르게 진행이 되고 있지만은
특정계층 여성과 고령층의 노동공급 증가가 여전히 계속 이어지면서
미국과는 달리 이제 레이버 쇼티지 문제에 직면하지 않았고요
그리고 산업별 노동 수요 측면에서도 물가 임금 상승 압력이 높은 서비스업에서
상대적으로 완만하게 증가했기 때문에 그런 측면에서
어떻게 보면 약간 우호적인 환경이었던 것으로 평가가 됩니다
그런데 결국에는 한국이 인구 고령화가 가장 빠른 속도고
그리고 그 속도가 더욱 가팔라질 거라는 것은 이미 저희한테 이제 주어진 조건입니다
그러니까 그래서 뭐 기관마다 사람마다 전망은 다르지만
경제활동참가율이 지금은 증가하고 있지만 이게 언제 꺾이느냐
어떤 사람은 뭐 3년 내에 꺾인다는 사람도 있고 5년 내에 뭐 어떤 분은 10년까지도 증가한다고 얘기하신 분도 계신데
결국은 언젠가는 고령화 때문에 노동공급은 우리나라에서 감소하게 되어있고
그럼 그때 갔을 때는 지금 미국의 상황을 보여드린 것처럼
결국에는 만성적인 그 레이버 쇼티지 이슈가 발생하게 됩니다 그럼 그때에 생기는 어떤 노동 공급
측면에서의 어떤 연령별 미스매치라든지
그리고 노동 시장 상황과 그리고 임금 간의 그 다이내믹스가 어떻게 변화할지
요런 측면들이 그 향후에도 노동시장을 분석하는데 있어서 상당히 중요한 이슈가 되지 않을까
그렇게 전망이 됩다
네 제 발표는 여기서 마치도록 하겠습니다 감사합니다


사회자 : 네 오삼일 차장님의 좋은 발표 감사드립니다
차장님께서는 우리나라의 임금 상승 압력을 노동의 수요와 공급측면에서
그리고 다양한 분석 방법을 통해 자세히 분석해 주셨습니다
다음 두 번째 주제 발표 순서입니다
이번에는 노동공급의 추세적 변화 평가 및 전망을 주제로
한국은행 경제연구원 미시제도연구실 이동원 실장님의 발표를 들어보겠습니다
네 모두 박수로 환영부탁드립니다


[세션 1 - 노동공급의 추세적 변화와 전망]
아 안녕하십니까 한국은행 경제연구원 미시제도연구실장 이동원 입니다
오늘 여러분께 노동공급의 추세적 변화에 대한 평가 및 전망
고령층의 경제활동 참가율을 중심으로의 대해서 말씀을 드리겠습니다
본 발표는 그 저희 경제연구원 다섯명의 직원이 함께 작성한 같은
내용 같은 제목의 보고서 중에서 일부 내용을 발췌를 한 내용입니다

[검토 배경]
예 그 검토 배경입니다 그래서 노동수요가 노동공급을 초과하는 경우
임금 및 물가 상승 압력이 높아질 수 있기 때문에
중앙은행은 인구 구조 등 중장기 요인에 따른 노동공급의 추세적 수준을 가늠하고
이를 바탕으로 노동시장 내 유효생산능력을 수시로 평가하고 있습니다
그래서 이런 점에서 노동공급은 통화정책과 거시정책 운영에 있어서 중요한 고려사항입니다
향후 10년 동안 우리나라의 노동공급의 추세적 흐름은 고령층 경활율에 의해서 결정될 것으로 보입니다
그 아시다시피 노동 공급은 15세 이상 인구수와 그리고 각 사람의 경제활동 참가 의지 즉
경제활동참가율에 의해서 결정이 됩니다
이중에서 15세 이상 인구수는 20년에서 30년 전에 출산율과
그리고 급속하게 늘어나기 어려운 건강수명에 의해서 이미 주어진 여건에 가깝기 때문에
경제가 경활율율의 향방이 향후 노동공급 규모를 결정한다고 생각해 볼 수 있습니다
특히 15세 이상 그 인구에서 차지하는 비중이 16% 정도에 달하는 데다가
이 그래프 보시면 올해로 모두 이제 60대로 편입이 되면서
이들이 과연 얼마나 노동 시장에 잔류할 지가 중요한 이슈로 판단이 됩니다
그래서 본 발표에서는 고령층을 중심으로 경제활동참가율의 추세적 변화를 살펴보고
앞서서 그 오삼일 박사가 경제활동 추세 전망하는게 굉장히 어렵다고 했지만
저희는 이제 그거를 해본 연구라고 생각을 하시면 되겠습니다

[본론]
먼저 간단하게 경제활동참가율 추세의 어떤 그 특징 같은 것들을 말씀을 드려보면
글로벌 금융위기 이후 경제활동참가율은 추세적으로 상승세를 이어갔습니다
저희가 이제 코호트 시뮬레이션 모형을 이용해서 경제활동참가율 추세를 한번 추출을 해봤는데요
보시면은 외한이기 이후 62% 내외 수준에서 이렇게 정체되어 있다가
글로벌 금융위기 이후 상승세를 이어가면서 22년에 63% 중반대를 나타냈습니다
이처럼 2010년대 이후 경활률이 상승세를 이어간 데는 고령층이 견인을 하였습니다
글로벌 금융위기 이후를 보시면은 고령층 경활률은 여타 연령 계층에 비해서도 크게 상승한 모습입니다


그러나 그 고령층을 남녀 그리고 이제 55세 이상 55세 이하로 이렇게 쪼개서 한 번 살펴보면은
경활률이 이질적인 모습을 나타내고 있습니다
저희가 55세에서 64세까지 고령층 연령층을 전기 고령층
그리고 65세 이상을 후기 고령층이라고 이름을 붙여 봤는데요
여기 이제 그래프 보시면은 파란색 이쪽을 보시면 여성 전기 고령층의 경우에는
굉장히 큰 폭으로 상승하는 모습을 보실 수 있는 반면에
남성 전기 고령층의 경우에는 여성보다 상승폭이 작고 심지어 하락 조짐을 보이고 있습니다
그리고 후기 고령층의 경활률은 남녀 모두 20년대 중반 이후 이렇게 상승폭이 확대되는 모습입니다

그래서 이제 각각 그 고령층 내 세부 집단별로 이제 좀 특징을 한 번 살펴 보면은
그 여성 전기 고령층이 큰 폭 오름세를 지속하고 있는 데는
교육 수준 향상, 높은 근로 의욕, 서비스업 취업 적합성 등의 특성을 갖는 여성 베이비붐 세대가
2010년부터 고령층에 진입한 점이 크게 기여한 것으로 보입니다
이쪽 그래프는 경활률의 2010년 대비 증가폭을 실업자, 취업자 그리고
취업자를 직업별 산업별 종사자 지위별로 한 번 분해를 해 본 것입니다
여기서 그래프에서 보시면 여성 전기 고령층의 경우 서비스 전문가 사무직 등
고졸 이상 학력이 요구되는 직업에서 그리고 보건복지, 교육 등 어떤 돌봄 수요나
사회 서비스업 육성 정책에 의해서 일자리 수가 크게 늘어난 그런 서비스업에서
그리고 이제 기간 시간제 상용직 외에도 좋은 일자리로 평가받는 일반 상용직에서도
크게 늘어난 모습을 보실 수가 있습니다
특히 이쪽 부분을 보시면 그래서 이제 교육 수준 향상 등
여성 베이비붐 세대의 특징이 반영된 결과라는 점을 이제 나타내 주고 있고
그래서 실제로 저희가 이제 이렇게 교육 수준별로 여성 정기 고령층의 경활률을 이렇게 쪼개서 보면은
고졸 대졸 이상의 여성 전기 고령층 경활율이
이렇게 2010년대에 이렇게 빠르게 올라오는 모습을 보실 수가 있습니다

다음으로 남성 전기 고령층이 상대적으로 낮은 상승세를 나타낸 데는
남성 베이비붐 세대가 자동화 및 기술진보 산업 구조 변화 등의 취약한 일자리에
주로 종사한 점이 크게 작용한 것으로 보입니다
직업별로 보시면은 기술로 제품을 만드는 기능직 그리고 기계장비로 제품을 만드는 기계조작직에서
이렇게 증가를 하였다가 이제 중반 이후 감소를 했고요
그리고 제조업의 경우 이렇게 증가를 하다가 증가폭이 축소되고
그리고 도소매 운수창고 등은 중간 이후 감소한 모습을 보실 수가 있습니다
이들 일자리의 특징은 남성 베이비 붐 세대가 주된 일자리로 종사하던 분야이고
그리고 자동화 및 기술 진보 등에 크게 영향을 받은 특징이 있습니다
그래서 실제로 이제 그 이들 일자리에서 남성 전기 고령층이
비자발적으로 퇴직한 비중이 2010년대 들어서
이렇게 상승하는 추세를 보이고 있는 점을 보실 수가 있습니다

마지막으로 어 65세 이상
후기 고령층이 2010년대 중반 이후 상승세가 확대된 데는
노인일자리 사업이 크게 영향을 미친 것으로 보입니다
그 직업별로 보시면은 이제 단순노무에서 많이 증가를 했고
그리고 이제 산업별로는 이제 보건복지에서 증가를 했습니다
그리고 종사자 지위 별로는 이제 이렇게 그 일자리 질이 좋지 않다고 평가받는 임시 일용직이나
기간제 시간제 상용직에서 증가를 많이 했습니다
이러한 일자리는 주로 이제 그 노인 일자리로 노인 일자리 사업으로 창출된 것으로 보이는데요
그래프를 보시면은 이쪽이 이제 그 노인 일자리 창출 실적인데
2010년대 중반 이후 이제 가파르게 증가하는 모습을 보실 수 있고
이 파란색 점선은 이제 공익 활동 및 사회서비스형 일자리인데 이거는 65세 이상 대상입니다
그래서 대부분이 이제 후기 고령층 대상 사업이라는 걸 보실 수가 있고
그래서 이에 따라서 이제 후기 고령층 경활률의 상승폭의 한 60% 정도는 노인일자리 사업 때문이다라고 그렇게 분석이 됩니다

그래서 대충 보면 이제 단가 나온다고 대충 이제 어떤 특성을 보면 이제 아 향후는 이제 어떻게 되겠구나 하는
이제 좀 짐작을 저희가 해 볼 수가 있는데요
그래서 한번 저희가 향후 전망을 한 번 추측을 한번 해 보면은
그 여성 전기 고령층 경활율은 이제 교육수준 향상, 서비스업 확대 지속 등으로 상승세를 지속할 것으로 보이는
반면에 남성 전기 고령층은 기술진보 경제구조 변화가 뭐 코로나로 더욱 더 가속화되는 뭐 그런 영향들 때문에
정체되거나 하락될 가능성이 높아 보입니다
그리고 후기 고령층은 이제 베이비붐 세대가 이제 그 65세 쪽으로 본격 진입을 하면서 상승세를 지속하겠고
그리고 정기 고령층처럼 성별로 차별화될 가능성이 있어 보입니다
다만 이제 향후 노인일자리 사업 추진 방향에 따라 이 부분은 이제 크게 변동될 여지가 있습니다

이러한 추측이 맞는지를 코호트 시뮬레이션 모형을 이용해서 고령층 경활 추세를
수량적으로 한번 저희가 추정을 해 보았습니다
코트 시뮬레이션 모형은 OECD, EC 등에서도 장기 노동공급 추세를 전망하는데 활용을 하고 있고요
특징으로는 최근에 노동시장 여건이 향후에도 변하지 않는다고 가정을 하고 있기 때문에
인구 구조 변화의 노동공급 영향을 이제 명확하게 보여줍니다
반면에 이제 정책 변화 등 그런 미래 정보를 이제 반영하지 않은 전망치이기 때문에
그래서 결과에 대해서 해석하실 때는 좀 유의하실 필요가 있고요
그 향후 불확실성을 좀 감안해서 저희가 이제 이 최근 노동시장 여건을
한 두 가지 케이스 정도로 준비를 해봤는데
첫 번째는 이제 19년에 22년 동안에 4년 평균 정도의 노동시장 상황이 앞으로도 지속된다 이런게 케이스 1이고
두 번째는 이제 22년 정도의 노동시장 상황이 지속된다 이게 이제 케이스 2입니다

그래서 우선 이제 고령층 내 세부 집단별로 향후 경활률 추세를 추정한 결과를 보여드리면
첫 번째로 여성 전기 고령층의 경우 이쪽입니다 이쪽의 경우에는 아까 추측했듯이 이렇게
상승세를 지속하는 모습을 보이고 있는 반면에 남성 전기 고령층의 경우에는
사실 금년부터 약간 이렇게 하락세로 전환한 모습을 보이고 있습니다
그리고 후기 고령층의 경우에는 이렇게 남녀 모두 상승을 하고는 있는데
2020년대 중반 이후 이제 남녀가 차별화 되는 것으로 추정이 되었습니다

그래서 이제 이런 이제 고령층 내 세부 집단별 추세를 갖다가
종합을 해서 저희가 전체 고령층 경활율 추세를 이제 보면은 이쪽 부분인데요
그래서 이렇게 상승은 계속하는데 남성 전기 고령층이 이제
하락 전환하는 그런 영향으로 인해서 이렇게 상승폭이 이제 축소되는 모습이고요
이에 따라서 이제 경제 전체 경활율 추세도 지금까지는 이제 고령층 경활율이 견인을 해왔는데
고령층 경활율이 이제 이렇게 둔화되면서 이제
2020년대 중반을 전후해서 하락세로 어 전환되는 것으로 이렇게 추정이 되었습니다

이렇게 이제 저희가 경활율 추세를 추정을 해 봤는데 이것을 이용해서
저희가 향후 취업자수 추세도 한 번 추정을 해봤고요
해봤더니 향후 5년간 연평균 증가폭이 7에서 10만 명 정도 이렇게에 그쳐서
2010년대 실제치 평군에는 미치지 못할 것으로 그렇게 추정이 되었습니다

<결론>
예 결론입니다
그래서 향후 고령층 경활율의 상승세가 둔화되면서 취업자 수 증가폭도 축소될 것으로 보입니다
이러한 고령화의 영향에 대응해서 노동공급의 양적 측면뿐만 아니라 인적자본 축적
생산성 등 질적 측면의 개선에도 중점을 두고 정책을 수립할 필요가 있겠습니다
뭐 예를 들어서 주력 산업에서도 교육 수준이 높은 베이비붐 세대의 노동력을 활용할 수 있도록
평생 교육 제도를 고도화 시켜야겠고 뭐 예를 들어서 이제 요즘 학생 수가
모자라 가지고 어려움을 겪고 있다는 대학을 이제 평생교육 어떤 센터로
이렇게 자리매김하는 방안도 저희가 고려해 볼 필요가 있겠습니다
그리고 이제 두 번째로 그 앞에서 보셨듯이
고령층 내에서도 상당히 이질적인 모습이 관찰이 되기 때문에
고령층 고용 정책은 그냥 일률적으로 동질적인 집단인 것 같이 이렇게 적용하기보다는
성별 연령 교육 수준 등 개인 특성에 맞춰서 세밀하게 시행할 필요가 있겠습니다
예를 들어서 여성 전기 고령층의 경우에는 그 뭐 연금 제도나 이런 부분에 있어서
맞벌이를 저해하는 요소가 있는지 이렇게 잘 살펴봐야 되고
그리고 이제 남성 전기 고령층의 경우에는 그 자동화 등에 굉장히 영향을 크게 받고 있기 때문에
이런데 잘 적응해 나갈 수 있도록 직업 교육을 이렇게 발전시켜 나갈 필요가 있어 보입니다
저희가 이제 특징하고 이제 추세 전망을 보여 드렸는데 사실 이제 그 특징 중에 특징을 보시면
여러 가지 다양한 이제 변동 요인들이 이제 이렇게 복잡한 상호 작용을 거치면서 영향을 미칠 걸로 보이는데
저희 이제 그 5월에 이제 발간 예정인 경제전망보고서의 심층분석으로
이제 이런 내용을 포함해서 그런 어떤 변동 유인의 영향을 좀 보다 정치하고
이제 체계적으로 분석한 내용이라든지 아니면 이제 선진국과 우리나라의 경활율
고령층 경활율이 어떤 차이를 보이는지 그리고 이제 우리나라와 선진국과
비교해서 그 변동요인이 어떤 차이가 있는지 이런 부분을 저희가 내용을 담았고요
그래서 향후 발간 되면은 이렇게 많이 봐 주시면 감사하겠습니다
예 이상입니다


사회자 : 네 이동원 실장님 발표 감사드립니다 우리 경제의 중요한 화두죠
고령화 문제와 연계해서 앞으로 우리나라의 노동공급이 어떻게 변할지 생각해 볼 수 있는 발표였습니다
네 지금까지 두 분의 주제 발표 잘 들었습니다
이제 보다 깊은 논의를 위해 토론 시간을 가지겠습니다 앞서 발표해 주신 오삼일 차장님 이동원 실장님을 비롯하여
모더레이터의 동국대학교 경제학과 민세진 교수님
토론자로 아주대학교 경제학과 한종석 교수님 그리고 KDI 경제 전망실 김지현 연구위원님을 모시고
토론을 진행하겠습니다
네 잠시 무대가 정리되는 대로 토론을 진행하겠습니다


[세션 1 - 토론]
네 무대 정리가 어느 정도 된 거 같은데요
네 다섯 분께서는 무대 위로 올라와 주시기 바랍니다
네 이번 토론 진행은 동국대학교 민세진 교수님께서 맡아 주시겠습니다
교수님 부탁드립니다

사회자 : 네 감사합니다 동국대 민세진 교수입니다 오늘 이렇게
한국은행의 뜻깊은 행사의 사회를 맡게 대해서 저도 굉장히 기쁘게 생각하고요
어 특히나 이 노동시장에 대한 연구가 사실 뭐 저도 조금씩 해봤습니다만
이 개인의 어 고용 참여 그니까 노동 참여 또는 이제
임금결정 요런 좀 미시적 접근의 비중이 좀 상당히 압도적이었는데
한국은행에서 거시적 측면에서 이렇게 그 노동시장에 대한 연구를 꾸준하게 진행을 해 오셨고
또 그런 그 귀한 연구 결과를 이렇게 좀 대중 친화적인 예 대중 친화적인
방식으로 이렇게 접근할 수 있게 되어 가지고 굉장히 소중한 기회라고 생각을 합니다
어 두 분 박사님께서 굉장히 그 흥미로운 연구 결과를 발표를 해 주셨는데요
저는 사실 개인적으로 이게 지금 이제 금리 인상이 굉장히 핫한 이슈고
또 특히나 미국에서 어떻게 벌어지고 있느냐가 전 세계적인 관심사인데
어 그런 와중에 미국의 노동시장은 왜 저렇게 계속 핫하지 막 이러고 굉장히 궁금했었는데
오늘 그런 구조적인 그 요인까지 이렇게 좀 설명을 잘 들어 가지고 여러 가지로 시사점이 많은
그러한 세미나였던거 같습니다
그래서 그 오늘 좋은 발표해 주신 두분께 너무 감사드리고
또 이렇게 또 심도깊은 토론을 위해서 두 분을 모셨는데요
예 어 지금 두 분의 발표 너무 감사드리고 그 다음에 한종석 교수님 그다음에 김지현 박사님께 토론을 부탁드리려고 하는데요
먼저 아주대학교 경제학과 한종석 교수님께서 토론해 주시기 부탁드리겠습니다


한종석 : 예 안녕하십니까 아주대학교 한종석 입니다
오늘 이렇게 뜻깊은 자리에서 토론할 기회를 주셔서 정말 감사드립니다
이 노동시장을 거시경제학 측면에서 분석하는 자리가 많지 않은데
한국은행에서 이런 자리를 마련해 주셔서 정말 감사드립니다
그리고 어 거시 노동을 공부한 저로서도 이제 많은 것을 배울 수 있는 뜻깊은 자리였습니다
예 오늘 제가 준비한 토론은 이제 오삼일 차장님께서 발표하신 내용에 대해서 이제 토론을 진행을 하고자 합니다

먼저 오늘 발표하신 내용을 간단하게 다시 요약을 한번 해 드리면
배경은 한국의 주요국 근데 주요국은 여기서 이제 미국과 EU입니다
근데 아무래도 미국에 좀 더 초점이 맞춰져 있다고 생각이 들고요
한국이 이제 미국에 비해서 임금과 물가 상승 압력이 상대적으로 낮았는데
이런 차이가 나타나는 이유를 이제 노동공급과 수요 측면에서 분석하고 있습니다
크게 이제 노동공급 측면에서는 이제 경활율 추제 분석과 경활율 변화의 요인 분해
이런 측면에서 분석을 해 주셨고요
한 가지 특징적인 것은 2022년 말 기준 한국은 이제 팬데믹 이전에 경제활동수준을 회복을 했고
이제 그거보다 더 높이 올라갔는데
이제 미국은 여전히 이제 회복하지 못했다라는게 굉장히 큰 특징이고
이제 미국 같은 경우에는 이런 현상을 이제 미싱 워커라고 이제 표현을 하고 있습니다
그리고 한국은 이제 노동시간이 노동 공급이 빠르게 회복되어갖고
임금 상승 압력이 미국에 비해서 상당히 낮았다라고 말씀을 해주셨고요
한국이 이제 경활율이 높아진 이유는 이제 연령대별 경활율이 높아진 부분들이 굉장히 큰 기여를 했다라고 분석을 해 주셨습니다
노동 수요 측면에서는 빈일자리율, 산업별 임금상승률, 그다음에 생산자 물가전가율 등을 말씀을 해주셨고요
한국은 미국과는 달리 주로 제조업 분야에서 이제 빈 일자리 회복이 일어났고
그 다음에 물가 상승과 생산자 물가 상승이 미국에 비해서 낮게 나타났는데요
이유는 빈 일자리율은 주로 제조업에서 일어났고 한국이 산업별 임금 상승률이 제조업이 높지만
이제 물가 생산자 물가 전가율이 상대적으로 낮은 제조업에서 주로 일어났기 때문에
노동 수요적인 측면에서도 이제 임금이나 물가에 대한 압력이 낮았다라고 이제 분석을 해주셨습니다
예 오늘 제가 이제 토론을 하려고 이제 준비를 했는데요 어 토론하는 내용들은 어 오삼일 차장님께서
워낙 이제 방법론 쪽으로도 이제 탄탄하게 분석을 해 주셨고 오늘은 정책적인 논의를 진행하는 자리인만큼
지금 발표하셨던 내용에서 좀 보완이 돼서 추가적으로 보실 수 있는 그런 부분에 집중을 해서
말씀을 드리겠습니다

<노동공급 : 고용률 추세>
우선 노동공급 측면에서 이제 고용률 추세에 대해서 제가 한 번 보여 드릴 건데요
지금 전반적인 분석들이 이제 경제활동참가율에 대해서 분석을 하셨기 때문에
이제 저는 보완적인 측면에서 고용률에 대해서도 좀 보여 드리고자 합니다
지금 보시는 그림에서 왼편은 경제활동 참가율이고 오른편은 고용률입니다
그리고 빨간색 선 실선들이 둘 다 이제 실제 자료를 액추얼 데이터를 나타낸 것이고요
이 점선들은 이제 추세를 제가 나타낸 겁니다 여기서 보시는 것처럼
검은색 점선 같은 경우에는 2011년부터 18년에 그냥 단순한 선형 추세고요
파란색 점선 같은 경우는 14에서 18년에 단순한 선형 추세입니다
14에서 18년 추세를 저희가 굳이 본 거는 이 그림에서 보실 수 있듯이
이제 좀 추세적으로 이제 평평했고 실제 이제 14년에 18년에 이제 한국에 실제 성장률이 좀 낮아서
이게 경기 변동적 요인인지 구조적 요인인지 논란이 많았었는데 사후적으로 이게 구조적이다 생각하는 부분들이 많아서
이제 추세적으로 14에서 18도 추가적으로 봤습니다
보시는 것처럼 경제활동 참가율이 14에서 18의 추세와 비교를 했을 때는
팬데믹 이후에 경제활동 참가율이 팬데믹 이전을 회복을 한 걸 보실 수 있고요
그다음에 이 추세도 상회를 하고 있습니다
그래서 추세적으로 증가한 부분보다 높아진 부분이 오히려 좀 더 경기 변동에 가까운 부분이 아닐까라는
추측을 하나 할 수 있고요
고용률 측면에서 살펴 보시면은 어 10년부터 11년부터 있었던 추세 그다음에
14년에 18년 추세를 상당히 상회를 하고 있는 걸 보실 수 있고요
특히 이 추세를 넘어서고 있는 부분들이 최근에 늘어난 고용률 증가 이 부분을 어떻게
해석할 것인가 요런 부분에 지금 연관이 되어 있다라고 보시면 될 거 같습니다

아 여기서 지금 두 번째 슬라이드에서 제가 보여드린 것은 고용률 요인 분해를 나름대로 해 본 건데요
사실 이제 아까 오삼일 박사님께서는 굉장히 어려운 방법들로 이제 해주셨고
저는 굉장히 단순한 방법으로 좀 진행을 해 봤습니다
고용률을 이제 연령대별로 구분 하고 하나는 고용률을 고정을 시켜서 일종의 이제 프로젝션을 한 거고요
하나는 이제 인구 구성비를 고정을 시켜서 이제 숫자 고용률 추세를 만들어 낸 것입니다
그래서 보시면은 빨간색은 실제 데이터구요 여기서 파란색 점선으로 쭉 떨어지는 모습을 보실 수 있는데
저거는 고용률을 고정시킨 거라고 보시면 됩니다 그래서 순전히 인구 구성비, 연령대별 인구 구성비가 변하면서
만들어내는 고용률의 변화라고 보시면 되고 검은색 점선이 인구 구성비는 고정시키고 연령대별 경활율에 의해서
움직이는 패턴이라고 보시면 됩니다
이건 아까 오삼일 박사님께서도 보여주셨던 그림과 유사한 측면이 있는데요
보시면은 연령대별 경활율이 지속적으로 증가를 하면서 우리나라 고용률 수준이 올라갔고
어떻게 보면은 이제 고령화에 대해서 많은 걱정을 하시는 인구 구성비가 바뀌는 거는
지금 이 측면에서는 크게 상대적으로는 영향이 좀 적지 않았나라는 생각을 할 수 있습니다

그래서 이제 연령대 별 고용률 자체를 보는게 굉장히 중요하다고 생각이 들고요
어 여기서는 이제 연령대별로 좀 고용률을 보여 드리고 있는데요
실선들은 각각의 연령대 별 고용률이고 점선은 여기서 그 추세를 추정을 한 겁니다
14에서 18 선형 추세에 대해서 대비적으로 본 건데
하나 가장 특징적인 것은 40대 고용률이 팬데믹 이전을 아직까지 회복하지 못했다라는게 굉장히 큰 특징이라고
저는 개인적으로 생각이 들고요
30대나 50대 같은 경우에는 이제 팬데믹 이후에도 그 추세를 어느 정도 회복을 했습니다
근데 30대보다 50대 좀 고령층에서 훨씬 더 큰 회복을 보인 걸 보실 수 있고요
오른쪽에서 이제 60에서 64세 65세 이상을 보시면 특히 60에서 64세 같은 경우는 팬데믹 이후에도
추세를 넘어서는 측면이 있고 이런 것들이 어떻게 보면 일종의 경기 변동적 요인이라고 생각이 들고
65세 이상 같은 경우에는 좀 특이하게 추세를 계속 넘어섰는데 그 추세를 넘어서는 패턴이 팬데믹 이후도 있지만은
한 18년부터 이미 추세를 넘어서고 있어서 이제 요 부분 에 대해서는 추가적인 이제 분석들이 필요한 거 같고
요런 부분에 대해서 뒤에 이제 이동원 실장님께서도이 부분을 이제 잘 설명을 해 주신 거 같습니다
그래서 이제 어 노동 공급적인 측면에서 제가 봤을 때는
구성비도 중요하지만 우리나라가 기본적으로 연령대별로 모든 고용률이 증가하는 추세 있었고
팬데믹 때는 굉장히 낮아졌다가 팬데믹 이후에는 상당 부분 그거를 넘어 추세를 넘어서서 회복을 하고 있는데
어떻게 보면 핵심 고령층이라 할 수 있는 40에서 49세의 고용률은 회복이 안 되는 부분이
이 노동 공급에서 그다음에 임금상승률이 이런 쪽으로 연결되는데 좀 영향을 준 것이라고 생각이 들고있습니다

그다음에 노동수요 측면에서는 빈 일자리 수 그 다음에 빈 일자리 수를 이제 2017년 대비로 표현한 그림들 몇 개를 가지고 왔는데요
왼쪽은 이제 전체를 전산업과 빨간색 제조 파란색 서비스업으로 나눈 거고요
오른쪽 같은 경우에는 300인 이상 이상에 대해서 나눈 걸 보실 수 있습니다
보시면 아까 오삼일 박사님께서 보여 주신 거랑 똑같이 이제 서비스업 쪽에서는
일자리 회복이 더디고 제조업에서 주로 일어난 걸 보실 수 있는데요
300인 이상에서도 이제 그런 패턴들이 보이고
오히려 300인 이상에서 서비스업은 이제 회복 정도가 더 낮은 걸로 빈 일자리 수 회복이 낮은 걸로 보이고
300이 미만 그림 같은 경우는 실제 이제 대다수가 300인 미만이기 때문에
왼쪽에 있는이 빈 일자리 수 전체와 유사한 형태를 보인다고 보시면 될 거 같습니다

그럼 여기서 이제 서비스업이 왜 빈 일자리수가 낮았는지에 대해 생각해 볼 필요가 있어서 이제 준비를 해 봤는데요
여기서 보여드리는 거는 사업체 수입니다 그래서 사업체 노동 실태 조사에 있는 사업체 수를 가져왔고요
아쉽게도 여기는 이제 연간 데이터 밖에 제공을 하지 않고 현재는 2021년까지 밖에 안 돼 있어서
이제 그 자료만 가지고 왔는데요
보시면은 사업체 수 자체가 전산업에서도 아직 2021년에 팬데믹 이전은 수준을 회복하지 못했는데
제조업 같은 경우는 회복을 했습니다
반면에 서비스업은 여전히 회복을 못 했고요 그다음에 이 사업체 수에서 굉장히 큰 비중을 차지하고 있는
자영업자 수를 보시면은 서비스업 같은 경우에서는 팬데믹 이전을 굉장히 회복을 못 하고 있습니다
이 얘기가 그니까 빈 일자리가 단순히 빈 일자리가 아니고 서비스업 같은 경우에
아예 폐업한 업체 수들이 많고 그 폐업한 업체 수들이 노동시장에 돌아와서 다시
오프닝을 하지 못하기 때문에 이제 빈 일자리가 감소한 측면이 굉장히 크고
이 부분에 대해서는 이제 왜 이런가 대해서 많은 논란 연구가 더 필요하겠지만
현재로서 제가 판단하기에는 팬데믹 기간 동안에 일종에 뭐 많은 나라들이
일종의 재난지원금 같은 거를 지급을 했는데 그걸 가구한테 주느냐 아니면 기업한테 주느냐
사업자한테 주느냐 이거에 따라서도 이제 좀 빈 일자리 수의 영향이 좀 크게 나타나지 않았나라는 생각을 하고 있습니다

그래서 지금까지 말씀드렸던 내용들을 종합해서 한 가지 좀 보여 드릴 거는
이제 노동공급과 노동수요 측면에서 보시면은
노동 공급은 어떻게 보면은 팬데믹 이후에 회복세가 더 컸고 그다음에 주로 고령층에서 회복이 일어났다고 보시면 될 거 같고요
그다음에 노동 수급에서는 아직 폐업했던 자영업자들이나 서비스업 섹터에서 일자리가 못 늘어나는 부분들이 이제
수요 측면에서의 문제라고 보실 수 있고
이걸 결합을 해서 이제 저희가 제가 한 가지 살펴봤던 거는
저 빨간색 실선이 노동생산성 입니다 노동생산성은 실제 GDP를 그냥 취업자수로 나눈 것이고요
보시면은 팬데믹 이후에 보시면은 노동생산성이 굉장히 스테이블 하게 있습니다
그래서 추세적으로 보면은 그냥 평평한 수준인데 고용률이나 취업자수 같은 경우는 지속적으로 늘어났음에도 불구하고
요게 평평한 거는 결국에는 노동시장 안에서 레이버 컴포지션이 지금 생산성이 좀 낮은 쪽으로
여기서 앞에서 보셨던 거는 고용률 아 고령자
그다음에 뭐 여성 그다음에 같은 그룹 안에 에서도 생산성이 낮은 사람들이 주로 들어온 부분들이 있어서
부분들이 최근에 일어났던 특징이고 요게 왜 일어났는지에 대해서보다 좀 더 심도 있는 연구들이 좀 필요할 것 같다는 생각입니다
예 이것으로 제 발표 어 토론을 마치도록 하겠습니다


사회자 : 감사합니다네 한정석 교수님 감사합니다 지금 말씀해 주신 내용을 들어 보니까
굉장히 그 오삼일 박사님 발표하고 좀 보완적인 관계를 갖는 거 같은데요
일단 노동공급 측면에서는 오삼일 박사님이 경제활동참가율 중심으로 말씀을 해 주셨는데
이제 실업률이 감소한 부분에 주목을 해서 고용률이 회복된 부분을 좀 집중적으로 말씀을 해주셨습니다
어 그리고 이제 노동 수요 측면에서는 서비스 자영업 일자리 회복이 더디고 있다라는 점 그래서 두 개를 결합해서 얘기를 하면은
마지막에 강조해 주셨던 것처럼 생산성이 사실은 노동공급이 증가하고 수요도 사실은 올라오고 있는데
생산성이 그만큼 올라오지 못하고 있다라는 점 문제로 좀 지적을 해 주셨습니다
사실 저도 오삼일 박사님 발표 보면서 좀 이 고령층과 여성들이 다소는 아무 일이나 기회가 있으면 잡아서 들어오는게
아닌가라는 조금 걱정스러운 생각이 들었었는데 어느 정도 좀 일치하는 부분이 있는 거 같습니다
근데 말씀해 주시는 과정에서 오삼일 박사님도 조금 그러셨습니다만
50대부터 고령층이라고 표현을 하셔서 저를 포함해서 상당히 불쾌하게 생각하실 분들이 여기 있지 않을까
살짝 걱정이 됐습니다
네 다음으로는 어 예 김지현 KDI 박사님께서 토론 이어주시겠습니다
부탁드립니다


김지연 : 네 안녕하세요 KDI 김지연입니다
오늘 어 좋은 자리에 초대해 주셔서 정말 감사드리고 이제 세션 1에서 발표들 정말 재미있게 잘 들었습니다
어 두 번째 발표였던 이 노동 공급의 추세적 변화 평가 및 전망에 대한 토론을 준비를 했는데요
어 발표자께서 그 노동공급에 대해서는 워낙 어 설명을 잘해 주셨기 때문에
저는 이제 노동수요의 측면에서도 조금 생각을 해 보았습니다
일단 고령층에서 노동 공급이 늘어난 이유는 사실 이해하기가 그렇게 어렵지는 않을 것 같습니다
이제 기대수명이 증가했고 그리고 건강 상태와 노동환경도 개선이 되면서
이제 고령층에서 더 일을 하고 싶어 하는 사람들이 늘어났다 이거는 이해하기가 어렵지 않은데요
하지만 이분들이 모두 일자리를 찾았다는 것은 고용이 되었다는 것은 이 늘어난 노동공급만큼
고령층에게 적합한 일자리도 증가했다는 얘기가 될 거 같습니다
그래서 그 이유에 대해서 좀 생각을 해봤는데 그 이유에 대해 좀
부분적으로나마 답을 해 준 리터러쳐들이 있어 가지고 오늘 좀 소개를 해 드리려고 합니다

먼저 여기서 매스터스 2018년 연구에서는 어 이제 일자리의
특성을 아홉 가지로 나눈 다음에 이 조사 참여자들에게 이 아홉 가지 특성에
대해서 질문을 하고 이 특성을 내가 가질 수 있다면 연봉을 얼마나 포기할 수 있냐
이제 요런 질문을함으로써 이 아홉 가지 특성에 대한 그 조사 참여자들의 선호도를 조사를 했습니다
근데 보시면 여기서 연령별로 굉장히 차이가 많이 있는데요
이제 고령 젊은 연령층에 비해서 고령층이 상대적으로 중요하게 생각하는 요소는
일단 근무 시간이 얼마나 유연한가 근무 시간을 얼마나 유연하게 조정할 수 있는가
그리고 이 일자리가 신체적으로 얼마나 이제 힘든가 힘들지 않은가
그리고 이제 일의 업무 속도가 빠르냐 느리냐 그리고 이제 팀으로 일하는 것 이런 것들을 고령층이
젊은 연령층들이 비해 좀 중시를 한다라는 거를 이제 연구에서 보여줬습니다

그리고 이제 최근에 아시모글루의 아시모글루가
이제 이 일자리 특성에 기반을 해 가지고 이 에이지 프렌들리
그니까 어 고령층에 더 친화적인 이런 일자리를 정의를 했는데요
어 일단 어 이런 일자리의 특징을 보면은
신체적으로 어 신체적인 활동이 좀 적고
그리고 소셜 스킬과 커뮤니케이션 스킬을 많이 사용을 하고
그리고 이제 업무 환경이 좀 어 너무 하쉬하지않고 이제 이런 일자리 이런 특징들을 가지고 있었습니다
이제 아시모글루는 이거를 이용을 해서 미국의 일자리들의 그 에이지 프렌들리니스 정도를 모두 측정을 했는데요
그렇게 측정을 해본 결과 이제 몇 가지 재미있는 결과를 얻을 수가 있었습니다

이제 첫 번째는 미국의 일자리들이 지난 10년간 굉장히 에이지 프렌들리 해졌다는 것입니다
그리고 이게 익스텐시브 마진보다는 인텐시브 마진이 컸는데요
이 에이지 프렌들리한 직업의 비중 일자리의 비중이 늘어났다기 보다는
거의 모든 일자리에서 이 에이지 프렌들리니스 지수가 증가를 했습니다
그래서 거의 모든 일자리가 좀 과거에 비해서 좀 더 고령층에 더 친화적이다 더 적합해졌다 이렇게 볼 수가 있는데요
근데 또 다른 재미있는 결과는이렇게 에이지 프렌들리한 일자리가 늘었는데
그거에 최대 수혜자는 고령층이라기보다는 이제 여성 그리고 고학력 노동자들이었습니다
이거는 어떻게 생각해 볼 수 있냐면 이 에이지 프렌들리한 일자리와 피메일 프렌들리한 일자리는
그 특성이 상당히 겹칩니다
이제 업무 시간의 유연성이라든지 신체적 활동을 좀 적게 한다든지 이제 그런 면에서요
그렇다 보니까 이제 보면은 고학력의 젊은 여성이 이런 에이지 프렌들리한 일자리를 가지고 있을 확률이
저학력의 고령층 남성보다 더 높게 나타났습니다

예 그래서 이제 정리를 하면 이제 에이지 프렌들리한 일자리가 굉장히 늘어났고
그거에 대한 최대 수혜자는 이제 여성 그리고 고학력 근로자들이었다
이렇게 정리를 해 볼 수가 있는데요

발표에서 보여주신 거를 보면은 이제 국내 노동시장에도 이제 비슷한 변화가 있었던 것이 아닌가 하는 생각이 듭니다
먼저 고령층 남성과 여성 모두에서 이제 기간 시간제 일자리가 증가를 했고요
그러니까 좀 근무 시간이 상대적으로 유연한 일자리들이 증가를 했고
그리고 고령층 여성은 보건 복지업, 교육서비스업 등 상대적으로 에이지 프렌들리한 일자리 위주로 증가한 반면에
이제 남성 같은 경우는 제조업이나 건설업 등 이제 신체 능력을 주로 사용하는 일자리
뭐 에이지 프렌들리 하지 않은 일자리 비중이 여전히 높았습니다
그래서 이런 점들을 감안을 해서 앞으로 전망을 하셨을 때
여성 고령층 여성 경활율은 상승세를 이어가지만 이제 고령층 남성은 상승세가 정체될 것이다
이제 이렇게 전망을 해 주신 거 같은데 이제 저도 동의하는 바이고요

그리고 이런 현상이 그 이런 고령층 내에서도 그 성별에 따라 이질적인 특성이
이 코로나 19 위기 기간에도 이제 나타나는 거를 보실 수가 있습니다
이제 보시는 그림은 이제 코로나 19 위기 기간에 성별 그리고 연령 그룹별 경제활동 참가율 추이인데요
전년 동월 대비 증가폭이 폭이구요
지금 보시면은 점선은 55세 이상이 정의하신 대로 고령층 그리고 이제 실선은 55세 미만입니다
그리고은 붉은색은 여성 파란색은 남성인데 일단 코로나 충격이 있었던 2020년을 보시면
이 55세 미만의 청년층 그리고 핵심 노동 연령증가 경활율이 큰 폭으로 하락한 반면에
이제 고령층은 하락폭이 제한적이었던 거를 보실 수가 있습니다
이것은 이제 미국에서는 조기은퇴로 고령층 경제활동참가율이 크게 하락한 거하고는 상당히 대조적인 현상이라고 볼 수가 있습니다
그리고 이제 회복기라고 할 수 있었던 2021년부터 2022년 상반기를 보시면 지금 모든 연령대에서
경활율 회복세가 나타나고 있는데요
특히 이제 55세 미만 여성의 경활율이 아주 큰 폭으로 상승을 하신 거를 보실 수가 있습니다
그런데 제가 좀 더 주목하고 싶은 것은 지금 2022년 하반기부터의 추이인데요
보시면은 파란색으로 표시된 남성의 경제활동참가율은 이제 모든 연령대에서 둔화를하고 있습니다
하지만 지금 고령층 여성 빨간색 점선으로 표시되어 있는데요
고령층 여성의 경제활동참가율은 높은 상승세를 지속을 하고 있습니다
이제 55세 미만 여성의 경우에도 남성보다는 지금 경활율 상승폭이 높지만
그래도 보시면 2022년 하반기부터 속도는 느리지만 둔화하고 있는 모습이 보이는 반면에
55세 이상 여성은 둔화하는 조짐이 없이 계속 빠른 상승세를 지속을 하고 있는 거를 보실 수가 있습니다

이제 요런 것들을 감안을 해 봤을 때
최근 고령층에서 여성을 중심으로 경활율이 빠르게 상승을 하고 있고
또 코로나 19 위기 때도 거의 타격을 받지 않았고
이제 이런 점들을 보면은 보여 주신 연구에서 그 향후 경제활동 참가율 수준이
2022년을 유지를 할 것이다라고 가정을 하셨던 케이스 2의 실현 가능성이 조금 더 커 보입니다
이제 사실 저는 그 2022년 수준보다 더 상승세가 빨라지지 않을까 이 가능성에 대해서도 검토를 해봐야 된다고 생각을 하는데요
이제 지금 보시는 테이블은 이 숫자들은 주어진 기간 동안의 평균 경제활동참가율 상승 폭입니다
지금 보시면 모든 연령대에서 이제 코로나 전 기간 2015년에서 2019년 그리고 코로나 후 기간 2021년에서
2022년 사이에 이 경활율 상승폭이 상당히 빨라진 것을 보실 수가 있는데요
이제 60세 이상을 보시면 코로나 전에는 1년에 0.6% 포인트씩 증가를 했는데
경활율이 코로나 이후에는 이제 0.99% 포인트씩 더 많이 이제 증가를 하고 있는 거를 보실 수가 있습니다
이제 이것은 60세 이상에만 국한된 것이 아니라 이제 20대를 봐도
이제 코로나 전에는 매년 0.2% 포인트 정도밖에 증가를 하지 않았는데
코로나 이후 2년 동안은 매년 1.7% 포인트나 증가를 했는데요
이렇게 젊은 연령층에서도 이런 현상이 나타나지만
제가 조금 더 주목을 하고 싶은 거는 2023년 1분기 입니다
보시면은 다른 연령층에서는 이제 2021년 2023년 1분기에 이 경활율 상승폭이
그래도 어 2021년 2022년에 비해서는 좀 둔화되는 모습이 보이고 있어요
그런데 그렇지 않은 그룹이 두 그룹이 있는데 보시면 30대 하고 60세 이상입니다
이제 30대를 보시면은 포스트 코로나 기간에 이제 평균 0.8% 포인트 상승을 했는데
그것이 1.6% 포인트로 아주 크게 증가를 했고
그리고 60세 이상 같은 경우도 0.9% 포인트에서 1.1% 포인트로 전혀 둔화되는 조짐이 없이 계속 상승세를 이어가고 있습니다
이제 고령층 이외에 30대에서 이렇게 경활율이 빠른 상승세를 유지를 하는 것은 거의 30대 여성이 견인을 하고 있습니다
그래서 그 모두연설에서부터 이제 세션에서 계속 그 말씀을 해 주셨던
이 여성과 고령층 중심의 고용 회복이 여기서도 이제 보이는 거 같고요
그리고 이러한 구조적인 변화가 그 전망에 좀 더 반영될 필요가 있지 않을까 하는 생각이 듭니다
어 지금 2022년 수준을 유지한다고 가정한 케이스 2에서 취업자수 연평균
증가폭이 한 7만 명에서 10만 명 정도로 추정을 하셨는데
어 지금이 여성 그리고 고령층의 빠른 경제활동참가율 상승세를 봤을 때
이 증가폭이 다소 작아 보이기도 합니다 특히 이제 60세 이상 인구 같은 경우는
전체 인구에서 차지하는 비중이 굉장히 크기 때문에
이제 여기서 경활율이 뭐 1% 포인트라도 증가를 하면 그게 전체 경활율에 미치는 영향이 굉장히 크거든요
이 전체 지표가 이 60세 이상의 지표에 굉장히 민감하게 반응을 하기 때문에
만약에 이제 이런 빠른 고령층에서의 경활율 상승세가 계속 유지가 된다면
이 취업자수 연평균 증가폭도 그 추정하신 거보다 조금 좀 더 커지지 않을지
그거에 대해서 한 번 검토할 필요가 있다라고 느껴지고요

그리고 또 하나는 이거는 이제 향후의 전망에서 조금 더 이제 그 살펴봤으면
좋겠다 하는 부분이어서 추가를 했는데
아마 지금은 어 고령층의 경제활동참가율 상승이 다른 연령대 경제활동첨가율 영향을 미치지 않는다라고
가정을 하셨을 거 같은데
이 다른 연령대의 경활율에 미치는 영향도 한 번 검토를 해 필요가 있지 않을까 생각을 합니다
일단 부모 세대 은퇴 연령과 자식 세대 입직 연령 사이에는 이제 상관 관계가 있을 수가 있는데요
이제 저는 우리나라 국내 노동시장의 큰 문제 중에 하나가 이제 청년층의 입직연령이 너무 늦다라고 생각을 하는데
이 부모 세대의 은퇴 연령이 점점 늦어지고 있는 것이 고령층 경활률이 상승을 하면서 그것이 이 자식 세대
입직 연령이 늦어지는 것에 미치는 영향도 있을 수 있을 거 같아 가지고
이제 그 부분도 한 번 살펴보면 재미있을 것 같습니다

이제 또 하나는 고령층 여성의 경활율과 출산육아기 여성 경활율 사이에도 어떤 관계가 있을 수가 있는데요 이제 그
남아메리카 지역에서 나온 경제 기사였는데 이제 그쪽도 우리나라처럼 좀 가족 중심적인 사회이고
그래서 이제 딸이나 며느리가 아이를 낳으면 이제 할머니가 많이 돌봐주시는데
그 출산 육아기 여성이 이제 아이를 낳고도 계속 일자리에 남아 있는 비중이 올라가면서
거기서는 이제 55세 이상 여성의 경제활동참가율이 떨어지더라고요 그러니까 이제 손자손녀를 돌보기 위해서
이제 일자리를 그만두고 이제 돌아오시는 거죠 그래서 우리나라에서도 그런 트레이드 오프가 존재를 하는지
아니면 나타나지 않는지 이런 것도 이제 앞으로의 전망에 반영을 하면 좀 더 유익할 것 같습니다
여기까지 입니다


사회자 : 네 김지현 박사님 감사합니다
이제 이동원 박사님께서는 고령화가 진행되면서 우리나라의 노동공급이 어떻게 될 것이냐에 대한 전망에 초점을
맞추셨다면 우리 김지현 박사님은 노동 수요 측면에서 봐 주셨는데요
저는 사실 조금 전에 이 시간제 일자리 저임금 시간제 일자리가 증가하는 것을
좀 걱정스럽게 바라봤는데 그거를 이제 에이지 프렌들리한 일자리라고 또 해석을 해 주셔서
그 부분이 좀 흥미로웠던 거 같습니다 그리고 이제 막판에 그 이제 전망과 관련해서
22년도 수준이 유지되지 않을까 또는 그 이상으로 오히려 연령별 경제활동
특히 고령층에 있어서 경제활동참가율이 증가하지 않을까라고 말씀을 하셨는데
어떤 면에서 또 좀 공감이 되는게 뭐냐면 약간은 코호트간에 외부효과 같은게 좀 있는 거 같아요
이제 주변에서 일들을 많이 하시면 어 나도 일해야 되나 라고 또 이렇게 자극받는 부분이 있어서
어쩌면은 지금보다도 고령층에서 경제활동참가율이 좀 상승 추세가 이어질 수도 있겠다라는 생각이 들기도 합니다
마지막에 해주신 연구 제안도 굉장히 흥미로웠습니다
지금 보니까 오늘 이렇게 발표해 주신 분들도 이렇게 실무을 직접 담당하시고
또 연구를 직접 진행하신 분들로 하셔 가지고 굉장히 좋았는데 오늘 토론자들도 더 진짜 이렇게
그 신경써서 섭외하셨다 생각이 듭니다
네 시간이 벌써 이렇게 되었네요
그 짧게 박사님들 그 코멘트에 대해서 말씀해 주시면 감사하겠습니다
시간 관계상 한 1~2분 정도로 부탁드리겠습니다


[오삼일 차장 발언]
네 첫 번째 주제 관련해서 짧게 제가 피드백을 드리겠습니다
일단 제가 설명드린 슬라이드에서는
서비스업에서 노동수요가 결국 크지 않았던 거 그 결과만 가지고 이렇게
그 다음의 스토리를 설명을 드렸는데 한종수 교수님께서 그러면 왜 서비스업에서 노동수요가
빈 일자리가 이렇게 늘지 않았는지에 대해서 이제 사업체수 감소의 영향으로 좀 보완적으로 좀 설명을 해주셨고요
그 요인이 분명히 크게 작용을 한 것 같습니다 실제로 팬데믹 이후에 어떤 그 서비스업 내에서 혹은
서비스 특히 서비스업 내에서 대면과 비대면 서비스업 간의 업종간의 어떤
일자리 reallocation이 좀 많이 발생한 영향일 수도 있고요
또 사업체 감소 영향도 있겠지만 좀 더 보완 설명을 드리자면 제 개인적인
생각으로는 서비스업이 아주 다양한 버라이어티를 가지고 있는데
그중에 실제로 웨이트가 높은 거는 이제 대면 서비스업이고 기본적으로 그 스킬이 그렇게 높지
않은 로우 스킬 일자리가 많습니다 근데 그런 일자리는 사회적 거리가 해제됐을 때
오히려 쉽게 채워질 수 있는 일자리입니다 그러니까 오히려 하이 스킬 같은 경우에는 그 프릭션이 많이
존재하지만 로우 스킬 같은 경우에는 매칭이 오히려 훨씬 더 유연하게 쉽게 될 수 있는 측면이 있기 때문에
그런 측면에서 서비스업 일자리가 회복되는 과정에서 그니까 베이컨시가 그렇게 많이
쌓이지 않은 요인이기도 하고 이 요인이 어느 정도 우리나라 베버리지 곡선이
이렇게 안쪽으로 이동하면서 노동시장의 매칭 효율성이 높아진 원인의 일부도 조금 설명이 가능하다고 보고있습니다
네 감사합니다

사회자: 네 감사합니다 이동원 박사님

이동원: 경활율 전망치 관련해 가지고 일단 저희는 전망치가 아니고 추세라는 점을
다시 한번 강조를 드리고요 특히 이제 최근에 그 취업자수 증가가 엄청 큰
편인데 여기서 어느 정도가 추세냐 어느 정도가 그 경기요인이냐
이게 사실 어떻게 보면 지금 오늘 세미나의 그 가장 큰 이슈여서 그 부분에 대한
부분을 구분은 잘해야 된다는 필요가 있다고 생각을 하고요
그리고 이제 그 추세 전망이 그러면 잘됐냐 부분은 사실 오삼일 박사가 아까 그리프 보여 주셨지만
이게 방법론에 따라서 너무 편차가 심한데 이제 저희는 그나마 좀 그 추세를 조금 더 정확하게
이렇게 추정해 보고자 뭐 보통 5세 단위로 많이 인구 집단을 놔둔다면 1세 단위로 원시자료를 이용해서
1세 단위로 나눠서 했고 그리고 이제 고령층 분석을 위해서 보통 65세 이상 그룹을 한 그룹으로 본다면
저희는 79세까지 다 1세로 쪼갰구요 또 교육이 되게 중요한 변수이기 때문에 교육 수준으로도 인구 집단을 쪼개서
이제 경활율 추세를 구해봤다 해서 조금 더 그래도 저희는 노력을 많이 했다는 점을 말씀을 드리겠습니다
그리고 이제 두 번째로 그 고령층 경활율 상승이 다른
연령대에 영향을 미친 부분이 반영이 된 거냐 부분에서
사실 이제 예를 들어서 케이스 2 같은 경우는 2022년 정도 수준으로 반영이 돼서 이제 일단 추세 전망이
됐다는 부분을 말씀을 드리고 그 사실 언급해 주신 부분 중에서 에이지 프렌들리 잡이라든지
특히 어머니랑 딸이랑 해서 경활율이 나오고 이런 부분들은 상당히 좀 특히 최근 특징을 뽑아낼 때
되게 재밌는 부분이라고 생각이 되고 저희가 이제 다른 전체 보고서에서는
이제 저희가 뭐 국가 패널분석도 하고 미시 패널분석도 하는데요
그런데 있어서 저희가 반영할 수 있는 부분들은 반영하도록 하겠습니다
감사합니다

사회자: 네 아 이렇게 발표와 토론을 모두 마쳤습니다 지금 10시 58분이고
요번 세션이 11시까지도 예정이 되어 있어 가지고 제가 마음 같아서는 플로우에서 질문을 받고
싶지만 그랬다가는 11시를 넘길 것 같고 휴식 시간을 여러분들의 휴식 시간을 제가 박탈할 거 같아서
평화롭게 여기서 마무리를 하려고 합니다
네 오늘 두 분 발표 그다음에 두 분 토론 너무 감사드리고
예 휴식 하신 다음에 반드시 또 두 번째 세션도 들어오셔서
예 또 좋은 내용 또 들으시기 바랍니다 1세션 마치도록 하겠습니다
감사합니다
[세션1 끝]


이지은: 네 다양한 관점에서 훌륭한 코멘트 그리고 답변해 주신 다섯 분께
다시 한 번 감사드립니다
첫 번째 세션은 여기서 마무리하고 잠시 10분간 휴식을 진행한 뒤 두 번째 세션을
진행하겠습니다 행사장 출입구 외부 로비에 간단한 음료를 마련해 두었으니
참가자분들께서는 잠시 휴식을 취해 주신 뒤 다시 자리에 착석 부탁드리겠습니다
그럼 여러분 잠시후 이 자리에서 다시 뵙겠습니다 [음악]


[세션2 시작]
이지은: 네 지금부터 두 번째 세션을 진행하도록 하겠습니다 이번 세션에서는 한 분의
주제 발표 후 바로 토론을 진행하겠습니다
먼저 한국은행 조사국 물가동향팀 이정익 팀장님께서
한국과 미국 노동시장에 근원인플레이션 압력 평가라는 주제로 발표해 주시겠습니다
여러분 박수 부탁드립니다


[세션 2 - 한국과 미국 노동시장의 근원인플레이션 압력 평가]
이정익: 네 안녕하십니까 한국은행 물가동향팀 이정익입니다
제가 오늘 발표 드릴 내용은 한국과 미국 노동시장의 근원인플레이션 압력을
비교해보고 평가하는 그런 내용입니다
이 자료는 저희 팀 송상현 과장님 그리고 임서하 조사역님과 함께 작성한 자료라는 점을 말씀드립니다
네 다음 페이지 보시면은 제가 오늘 발표 드릴 내용에 큰 아웃라인이 요약이 되어 있습니다

<1. sticky core inflation>
크게 지금 물가와 관련해서 최근에 가장 이슈가 되는게 뭐냐면
core 인플레이션이 근원인플레이션이에 빠르게 떨어지지 않고 굉장히 sticky한 흐름을 보이고 있는게
이게 우리나라도 마찬가지고 미국도 마찬가지고 예 그런 현상입니다
지금 여기 차트에 보시면은 한국 같은 경우에는 지난해 중반에 6.3% 피크를 찍고 지금 굉장히 빠른 속도로 떨어져서
지난달 물가상승률이 2.1% 포인트나 떨어졌음에도 불구하고 근원인플레이션 같은 경우는 작년 11월에 4.3%
고점을 찍었지만 지금 그 이후에 4.1 4.1 4.0 4.0 이런 식으로 굉장히 더디게 둔화하고 있습니다
미국도 마찬가지입니다 미국도 지금 주황색 그래프를 보시면은
일반적인 헤드라인 인플레이션은 작년 6월에 9.11%로 40여년 만에 가장 높은 수준을 기록하고
지금 3월 달에 5.0%로 4.1% 포인트나 이렇게 크게 떨어졌지만 근원 인플레이션은 그 주황색 차트에서
보시듯이 굉장히 더디게 떨어지고 있습니다
그 밑에 점선으로 찍어놓는 거는 미 연준에서 실제로 통화 정책을 할 때 대상 지표로 cpi 보다는
core PCE를 연준에서는 더 주의깊게 보고 있는데 그 core PCE를 보면 사실상 core cpi 보다도
더딘 둔화 흐름은 좀 더 뚜렷한 모습입니다
유로지역 같은 경우에는 제가 이번 세션 발표할 때 크게 비교 대상은 아니지만 유로지역 같은 경우는
아예 지금 근원인플레이션은 아직도 떨어지지도 않고 지금 계속해서 올라가고 있는 그런 현상입니다

<2. sticky core services inflation>
근데 이제 core인플레이션도 보면은 이게 이제 첫 번째 이제 현상이고 제가 주목했던
두 번째 현상은 core인플레이션도 보면 크게 세 가지로 나뉩니다 core 인플레이션의 컴포넌트가
첫 번째가 core 인플레이션내에서도 core 물가 내에서도 상품 부분이 있고요 우리가 core goods라고 하죠
그다음에 또 집세 부분이 있습니다 집세 부분이 있고요
마지막으로 core service 서비스에서는 보통 집세 부분은 서비스에 포함이 되는데 집세를 제외한 core service
이렇게 세 가지로 이렇게 크게 나눠 볼 수가 있습니다
나눠 보면 지금 최근에 sticky한 흐름이 주로 어디서 나타나냐면 집세를 제외한 core service 부분에서 이렇게 굉장히 sticky 흐름이 나타나고 있습니다
우리나라도 마찬가지고 미국도 마찬가지고 그래서 지금 연준 의장이 여러분들 팔로우하시는 분들은 아시겠지만
2월 달에 FOMC 직후에 이제 기자 회견을 하면서 디스인플레이션이라는 용어를
갖다가 이제 처음으로 언급을 했습니다 그때 언급을 하면서도 그 당시에 뭐라고 했냐면
core nonhousing 서비스 부분에서는 디스 인플레이션이 아직 나타나고 있지 않다 그런 말씀을 했습니다
그러면서 그 주된 배경으로 노동 시장이 굉장히 지금 strong해서 그렇다 그런 말씀을 하셨어요
그리고 이제 그런 노동시장이 core nonhousing 서비스 물가에 가장 큰 영향을 주고 있는 걸로 보이고
3월 달에 또 FOMC 직후에 기자회견을 하면서 core nonhousing 파트에서는 역시 아직도 보지 못하고 있다 뭐 이런 이런 언급을 하셨어요
근데 우리나라의 경우에도 보면은 다른 부분에 비해서 지금 우리나라는 이제 core 굿즈도
이제 상대적으로 조금 최근에 잘 안 떨어지고 있지만 미국과 달리
core 하우싱 서비스에서 하우징을 제외한 core서비스 부분이 굉장히 sticky한 흐름을 보이고 있습니다
사실 집세를 제외한 core service 부분이 근원물가 내에서 차지하는 비중이 우리나라의 경우에는
거의 한 56% 정도 됩니다 56% 정도되고
미국의 경우에도 core PCE에서 core service 집세를 제외한 core service가 차지하고 있는 부분이 한 56% 정도 되고요
그래서 이 부분이 지금 물가와 관련해서는 지금 통화정책 관련해서 많은 관심을 받고 있는 분야라고 말씀드리겠습니다

<3. labor markget situation>
근데 이제 연준 의장께서 말씀하셨듯이 사실상 레이버 마켓이 앞서서 여러분들이 발표해 주셨지만
레이버 마켓이 굉장히 스트롱한 상황과 타이트한 상황과 관련이 있다 이렇게 말씀을 해 주셨죠
서비스 부분의 어떤 노동 비용이 상대적으로 제조업 부분에 비해서 많다 이런 말씀을 앞선 발표자 분께서 해주셨고
실제로 보면은 우리나라나 미국이나 팬데믹 직전에 보면 노동시장에 비해서 지금 굉장히 타이트한 모습입니다
팬데믹 직전에 비해서 실업률 같은 경우에는 우리도 그렇고 미국도 그렇고 지금 굉장히 역사적으로 굉장히 낮은 수준을 기록을 하고 있습니다

그래서 이런 걸 저희가 다시 한 번 차트로 돌아갈 텐데요
저희가 이제 여기서 분석한 내용은 뭐냐면 이처럼 근원 인플레이션이 이렇게 지금 sticky한
모습을 보이고 있는데 노동시장이 얼마나 이런 sticky 흐름을 보이고
있는 근원 인플레이션을 설명할 수 있는지 어느 정도나 영향을 미치고 그걸 갖다가 한번 조금 분석을 해봤다
이렇게 말씀드릴 수 있겠습니다
그리고 우리나라와 미국을 비교해 가면서
근데 이제 어떤 분석을 하려면 어떤 그 프레임이 있어야 되는데 저희는 이제 그 물가와 노동시장의 어떤 slack을 갖다가 이렇게
연결하는 두 가지의 관계를 보는 가장 대표적인 어떤 모형이 거시경제에서
가장 일반적인 모형인데 필립스 곡선이죠 총장님께서 환영사에서도 말씀하셨지만
우리나라의 필립스 커브가 있느냐 해서
최근에 팬데믹 이후에는 이 필립스 곡선에 대해서 팬데믹 이후만 아니라 이전에도
필립스 곡선에 대해서는 너무나 많은 그 아주 유명하신 기라성 같은 학자분들이 많이 연구를 하고 계시고
지금도 많이 하고 계셔서 지난 달 말에 그 연준의 크리스 월러라고 하는 이사께서
필립스 곡선에 대해서 스피치를 한게 있는데 그때 뭐라고 말씀하셨냐면
I know that I am walking Into the the Phillips curve lion's den 이라는 표현을 쓰셨어요
이 필립스 곡선 연구 분야가 아주 사자굴입니다 사자굴 그래서 정말 기라성 같은 분들이 많이 연구를 하고 계시고
거기에서 또 나오는 결과가 모두를 만족시키도 어렵고
그래서 lion's den이라는 표현이 제가 너무 공감이 돼서 이렇게 사자도 갖다 놓고 했습니다
네 그래서 저희가 하려고 하는 거는 지금 왼쪽에 있는 그 파이라고 하는게 이제 근원 인플레이션 입니다
예 근원 인플레이션이 이제 그 필립스 곡선 보면
어떤 경제의 slack이 얼마나 인플레이션과 어떤 관계를 있는지 이걸 나타내는 거죠
저희는 노동시장의 slack에 주목하고 있고요
slack이라고 하는 것은 일은 하고 싶은데 일자리를 못 구하는 사람이 많으면
저희는 slack이 크다 이렇게 얘기를 할 수 있겠죠
또 반면에 일자리를 구하는 사람에 비해서 일자리는 있는데
사람을 구하는 그 기업들이 빈 일자리가 많게 되면 우리 노동시장은 더 타이트하고
그렇게 되면 slack과 사실상 같은 개념인데 좀 반대의 관계를 가지는게 되겠죠
그래서 slack이 큰 경우에는 사실상 이 베타값이 필립스 곡선에서 기울기가 음의 기울기를 가지게 되고
이게 slack의 인버스 개념인 tightness를 slack 대신에 쓰게 되면
이 베타의 값은 사실상 플러스 부호를 가지게 될 겁니다
그래서 저희가 slack을 노동시장 상황에 tightness가 있다고 말씀드려도 좋고요
이게 지금 미국과 한국에서 어떤 차이를 가지는지를 살펴볼 거고요
그다음에 동일한 tightness 동일한 노동시장 상황이라고 하더라도
물가가 근원 물가상승률이 거기에 반응하는 민감도에 따라서 그 노동시장의 근원물가압력은 달라질 수 있기 때문에
이 두 가지에 따라서 사실상 어떤 노동시장의 근원 인플레이션 영향은 정해진다고 봐서
이 파이의 변동을 이베타 값과 어떤 노동시장의 slack이 어느 정도를 설명할 수 있는지 이걸 가지고
말씀드리는 내용이라고 보시면 될 것 같습니다
물론 필립스 곡선에 이것뿐만 아니라 기대 인플레이션도 통제할 필요가 있고
또 인플레이션에 영향을 미치는 다른 어떤 적절한 통제 변수들을 통제할 필요가 있습니다

예 그래서 실업자 대비 빈일자리 비율를 보면은
팬데믹 이전에 비해 19년 수준에 비해서 지금 우리나라나 미국이나 다 굉장히 지금 높은 수준입니다
그래서 팬데믹 이전에 비해서는 타이트한 모습이고요 아까 말씀드렸듯이 실업률은 굉장히 지금 낮은 모습이고 역사적으로 낮은 모습이고
미국과 우리나라의 차이점 중에 하나가 이거는 앞선 세션에서 발표자분들이 여러 번 말씀을 하셨지만
경제활동참가율이 어떤 노동공급의 어떤 구조적인 문제로 인해서 그게 많은 영향을 미쳐서
미국에서는 아직 팬데믹 이전 수준을 회복하고 못하고 있지만 우리는 이미 팬데믹 이전 수준을 회복을 해서
고령층과 여성층 중심으로 해서 노동공급이 많이 늘었다 이런 내용들이 앞선 세션에서 발표된 걸로 알고 있습니다
그래서 비교를 해보면 우리도 팬데믹 직전에 비해서는 타이트한 모습이지만
미국에 비해서는 덜 타이트하다 그렇게 말씀드릴 수 있을 것 같고요 labor market 상황은

<labor market tightness: v/u gap>
그 다음에 저희가 이제 레이버 마켓 상황을 나타내는 지표로 사실 v/u라는 지표를 분석에 썼는데요
전통적으로 노동 시장에서 slack 또는 tightness를 나타내는 지표는
실업률 갭 아니면은 그냥 v/u ration 그 자체를 많이 썼습니다
실업률 갭은 필립스 곡선에서 전통적으로 많이 써서 여러분들 다 아시는 개념일 거고
v/u는 제가 알기로는 제가 그쪽 분야의 전문가는 아니지만 레이버 마켓의 어떤 서치 앤 매칭 모형에서
어떤 labor market tightness를 나타내는 대표적인 지표로 쓰이고 있다고 알고 있습니다

근데 이제 Cechetti 같은 학자가 최근 미국에서 지금 이슈가 뭐였냐면
21년부터 최근 한 2년간에 인플레이션이 굉장히 빠른 속도로 급등을 했습니다
근데 이게 기존 모형으로는 설명이 잘 안 됐습니다 이렇게 빠르게 올라가는 걸
그래서 이걸 어떻게 좀 잘 설명할 수 있을까 하다 보니
그 중에 하나가 이제 필립스곡선 프레임에서 하다 보니 그 슬랙이나 그 타이트니스를 나타내는 지표가
좀 더 적절한 지표를 활용을 하면 좀 더 나을 수 있겠다 하는 측면이 하나 있었고요
또 다른 하나의 측면은 이 샘플을 추정을 할 때 샘플을 과거에 굉장히 물가가 높았고 변동성이 컸던
70년대 80년대 샘플을 갖다가 같이 집어넣게 되면
좀 더 최근에 인플레이션 급등하는 현상을 갖다가 모형 내에서 좀 더 잘 설명할 수 있겠다
이런 두 가지 점을 갖다가 발견을 했고 제시를 했는데 그렇다고 충분히 설명되는 건 아닙니다
지금 팬데믹 이후에 인플레이션 급등이라는게 매우 이례적인 현상이 됐어요
그래서 거기에서 쓴 이제 v/u갭이라고 하는 걸 보면

기본적으로 식1이 나타내는게 뭐냐면 여기에서 왼쪽에서부터 식1은 빈일자리과 실업률의 관계입니다
이건 앞서서 오삼일 박사님께서 보여주셨던 사실상 어떤
베버리지 커브를 나타내는 식이라고 여러분들 뭐 이해를 하시면 될 거 같고요
이 베버리지 곡선을 나타내는 관계를 추정을 하고
그 다음에 우리가 자연 실업률이라고 하는 걸 이 베버리지 곡선의 어떤 그 관계에서
자연 실업률이 정해지면 거기에 대응하는 어떤 추세적인 빈일자리율을 추정을 하게 되고
그다음에 일반적인 어 v/u ratio 그 자체에서 추정한 추세 부분을 빼게 되면 그 갭이 어떤 v/u 갭이 나타나게 됩니다
그래서이 v/u 갭 자체가 positive한 값을 갖게 되면 좀 노동 시장이 조금 타이트한 상황이다 이렇게 해석을 할 수 있을 거고요
이게 negative 하면조금 노동 시장이 조금 덜 타이트하다 이런 식으로 아마 해석이 될 수 있는 지표라고 보시면 될 거 같습니다
이 지표가 왜 팬데믹 이후에 좀 더 유용성이 있을까라고 생각을 해보면
우리나라에서는 특히 저는 더 유용성이 있을 거라고 생각하는데
우리나라에서 사실 예전부터 제가 뭐 대학 다닐 때부터 그런 말씀을 많이 들었는데
실업률 우리나라에서 잘 안 맞는다 뭐 이런 얘기들 많이 합니다 그 이유 중에 하나가 참 생각을 해보면
우리나라에서 실업률이랑 노동시장 유연성하고 어느 정도는 관련성이 있을 것 같은데
사실 우리나라에서는 어떤 그 거시경제 상황이 바뀌고 경기 상황이 바뀔 때 어떤 그 익스텐시브 마진 인텐시브 마진 얘기도 나왔지만
익스텐시브 마진에 의해서 이렇게 조정이 되기보다는 인텐시브 마진에 의해서이 조정되는 부분이 크다 보니까
이 실업률로 어떤 그 노동시장의 슬랙이라든가 경기상황과의 연관성이 잘 반영이 안되는
그런 측면이 있지 않나라는 이제 생각을 좀 해 보게 되고요
반면에 이제 팬데믹 이후의 상황을 보면은 공급은 노동공급 측면에서도 마찬가지로 공급은 제약되어 있는데
빠르게 이제 리오프닝 하고 회복되다 보니
기업 측에서는 빈일자리 같은게 많이 늘어나는데 그 부분이 이제 v하고 u를 같이 보게 되면
잘 캡쳐되는 그런 부분이 있지 않을까라는 이제 생각을 해 그런 걸 생각해 보면
v와 u를 동시에 고려하는게 아무래도 그 실업률 하나만 고려하는 거보다는 팬데믹 이후에 기간을
좀 더 잘 설명할 수 있지 않을까 그렇게 생각을 해볼 수 있을 것 같습니다

그래서 v/u 갭을 보게 되면 오른쪽에 있는 차트처럼
우리나라나 미국이나 지금 다 positive한 값을 갖게 된다는 거는
지금 어느 정도 타이트한 상황이다 물론 지금 최근의 상황은 positive한 값이 조금 줄어들고는 있지만
여전히 굉장히 타이트한 상황이라고 그렇게 말씀을 드릴 수 있을 것 같습니다
그래서 저희가 이제 필립스 곡선에서 그 노동시장 slack 또는 tightness 나타내는 지표는
이 v/u 갭을 사용해서 분석을 하겠다 그렇게 말씀을 드리고요

그렇다면 이제 저희가 코어 인플레이션이 sticky한 거를 얼마나 이제 설명할 설명할 수 있나라고 하기 때문에
이 지표가 코어 인플레이션과 얼마나 연관성이 있는지를 먼저 한번 살펴봤습니다
그래서 제일 왼쪽 차트를 보시면 이제 물가 상승률과 다 근원 물가 상승률 입니다 노동시장 타이트니스와의 관계를 보면
지금 주황색으로 되어 있는 부분이 물가상승률 그 물가의 종류는 밑에 네 가지로 제가 나눠봤습니다
근원물가 전체, 근원물가 내에서 상품 집세, 그리고 집세를 제외한 근원 서비스, 이렇게 나눠서 보면
v/u gap이라는 지표가 근원물가 상승률하고 실업률 갭에 비해서 훨씬 연관성이 큰 지표로
실제로 우리나라에서 지금 나타나고 있고요
특히 아까 처음에 근원물가 내에서도 집세를 제외한 그런 서비스 부분이 제일 sticky한 흐름을 보이고 있다
근데 그거와 연관성이 실제로 가장 크게 나타나는 걸 찾아 볼 수 있습니다
그 다음에 가운데 차트와 그 오른쪽 차트는 사실상 이제
미국과 우리나라의 근원 인플레이션을 v/u갭 지표와 한 번 찍어 본 건데요
산점도로 보시면 되는데 보시면은 굉장히 이렇게 뚜렷한 positive한 양의 기울기를 갖는 지표가 나타나고 있습니다
여기에서 뭐 제가 말씀드리는 거는 이렇게 지금 차트만 보게 되면
우리나라보다는 미국이 좀 더 v/u gap이, 노동시장 상황에 조금 더 민감하지 않나
근원 인플레이션 전체로 봐도 그렇고 그중에 노동시장과 연관성이 큰 집세를 제외한 근원 서비스 물가상승률을 봐도 그렇고
그런 현상이 나타나고 있습니다

그래서 이제 산점도를 보면 이거는 다 우리나라 지표입니다
이거 사실 아까 모두연설 때 그 서영경 위원님께서 보여주셨던 차트일 겁니다
그래서 우리도 이 샘플 데이터를 그대로 찍어 보면 어 산점도 차트를 보면은
팬데믹 이전과 왼쪽 차트를 보시면 팬데믹 이후에 이렇게 차이가 많이 나타납니다
사실 팬데믹 이후에 이렇게 굉장히 관계가 두 변수간의 관계가 노동시장 상황과 어떤 근원서비스물가 간의 관 관계가
굉장히 이렇게 조금 더 뚜렷해진 걸로 좀 나타납니다
근데 여기서 그 v/u gap이 양의 값을 갖는 positive한 영역만을 갖다가 따로 떼서 보면
그게 이제 오른쪽 차트인데요 오른쪽 차트를 보시면은 조금은 차이가 있지만
크게 왼쪽 차트에 비해서는 그렇게 큰 차이는 나타나지 않습니다
그래서 이 부분은 사실 이 산점도 차트에서 여러분들께 말씀드릴 수 있는 건
이 부분은 지금 단지 두 변수간의 관계를 갖다가 2차원에서 찍어 본 거고 우리가 필립스커브라고 하는 건
이것뿐만 아니라 어떤 기대 인플레이션의 영향도 통제를 해야 되고
또 다른 인플레이션에 영향을 미치는 다른 적절한 변수들을 통제를 해야 되는데
이런 모습들이 사실상 그래서 우리가 팬데믹 이후에 우리나라도 그럼
과연 팬데믹 이전에 비해서 기울기가 가팔라졌는지,
두 변수 간의 관계가 필립스곡선 프레임 내에서 세졌는지 이런 걸 보기 위해서는
이제 좀 저희가 이제 포멀하게 조금 추정을 할 필요가 있습니다

그래서 저희가 추정한 필립스곡선 식은 이렇게 됩니다
먼저 팬데믹 이후에 기울기가 달라졌는지 달라지지 않았는지를 이제 조금 점검을 하기 위해서
먼저 이런 식을 봤는데 여기서 보면
파이는 여기서 당연히 근원 인플레이션구요
그 다음에 파이t는 기대 인플레이션이구요
그다음에 v/u 갭은 아까 설명을 드렸었고
그다음에 m이라고 하는 변수는 에너지를 제외한 수입물가 상승률 입니다
그리고 파이 t - 12는 물가 상승률이 전년 동화 대비 상승률을 썼기 때문에
조금 기저효과를 갖다 통제한다는 의미에서 1년 전 물가상승률을 통제변수로 집어넣었다 이렇게 보시면 되고
여기서 이제 저희가 주목하는 계수값 베타 3입니다
베타 3가 뭐냐면 이 v/u gap과
아 저기서 Dt라고 하는 거는 팬데믹 이후 기간에 1을 값을 갖는 더미입니다
그래서 사실 이 베타 3의 값이 의미하는 바는 뭐냐면 팬데믹 이후 기간과
그 이전 기간의 어떤 그 필립스곡선 기울기에 유의한 변화가 있다면
이 베타3 값이 유의하게 추정이 될 거고요 그렇지 않다 그러면 베타 3 값은 유의하지 않은 값으로 추정이 될 겁니다
그래서 팬데믹 이후와 이전의 기울기의 차이 정도를 나타내는 그런 값이라고 뭐 이해를 하시면 될 거 같습니다

그래서 추정 결과를 보시면 지금 우리나라 데이터 2010년부터 썼습니다
저희가 2010년부터 데이터를 쓴 이유는 안타깝게도 더 옛날 데이터 저기 70년대 80년대 인플레이션이 높았던
시기까지 우리가 데이터를 쭉 연장해서 쓸 수 있으면 좋은데
이 v라고 하는 이 지표가 우리나라에서 이게 사업체 노동력 조사에서 나오는 데이터인데
이 데이터가 사실 2010년부터밖에 지금 available 하지 않습니다 그래서 좀 안타깝기는 한데
그래서 저희가 2010년부터 썼고요 그러다 보니 샘플 수를 좀 확보하려는 차원에서
quarterly보다는 monthly를 쓰는 등 데이터상의 제약조건은 있었습니다

그래서 보시면 추정 결과를 보시면
그 베타 3 값이 그 빨간색 네모로 해 준게 보면은 지금 별표가 없습니다
별표가 없다는 말은 그렇게 유의하지 않다는 얘기죠
그래서 보면은 이렇게 통제를 하고 봤더니 기대 인플레이션의 영향이라든가
간단한 통제변수들을 추가해서 우리가 추정을 해 봤더니 산점도에서 보는 거하고 다르게 뭐 크게 다르지 않을 수 있겠더라 하는
결과가 사실상 저희 요번에 추정을 했을 때 나타났습니다
그리고 베타 2 값이죠
그 노동시장 상황과의 관계는 지금 파란색 네모에서 보듯이 굉장히 유의하게 나타나고 있고요
그런데 이 결과가 물론 이렇게 나타났지만 이게 지금 우리나라에서는 이렇다라고 이게 단정적으로 말씀드리기에는
아직은 조금 좀 더 있어 봐야 되지 않나라는 그런 유보적인 멘트를 갖다가 제가 더하지 않을 수 없는데
이게 사실 팬데믹의 영향을 많이 받은 기간이 지금 샘플에 포함이 되어 있을 거고요
또 시간이 지나면이 팬데믹 충격의 영향이 또 사라지고 나면 그 이게 어떤 구조적으로
두 변수간의 관계가 실제로 변했는지 팬데믹 이전에 비해서 변했는지 아닌지에 대한 판단은 좀 더 어
시간이 흐른 후에 좀 더 정확하게 판단할 수 있지 않을까라고 하는 이런 유보적인 멘트를 갖다가 좀 더해드리면서
어쨌든간에 지금 저희가 이제 저희가 정해진 2010년 이후에 샘플을
사용하고 이렇게 해봤을 때는 큰 차이가 없는 걸로 나타냈기 때문에
저희가 이제 미국과 우리나라의 노동시장 상황이 근원인플레이션에 미치는 영향을 비교 평가할 때는
그 팬데믹 이전과 이후를 크게 구분하지 않고 그냥 한꺼번에 살펴보겠다는 의미에서 보여드렸다고 봐주시면 될 것 같습니다

그래서 지금 그 인터랙션 텀이죠
노동시장 상황과 팬데믹 이후 더미를 나타내는 부분을 빼고
미국과 우리나라를 이렇게 한 번 비교를 해봤습니다
비교를 해봤더니 지금 노동시장 tightness를 나타내는 변수와
근원 인플레이션의 기울기는 굉장히 통계적으로 굉장히 유의하게 나타나고 있습니다
여기서 이제 우리나라의 값이 미국보다 이제 훨씬 크게 나타나는데요
이 값은 사실상 유의하다는 거만 의미가 있지 사실상 왜냐면은 지금 단위 자체가
v/u ratio라든가 v/u gap의 단위 자체가 우리나라와 미국이 굉장히 차이가 납니다
이거는 어떻게 보면 단순하게 비교하기가 어려울 겁니다
아마 그 통계를 만들 때 v라는 지표가 서베이를 통해서 조사가 되는데
커버리지에 따라서 달라질 수도 있는 거고 하기 때문에
이 수준 자체를 어떤 그 한 국가 내에서 오버타임 비교하는 거는 어느 정도 의미가 있을 수 있지만
이 수준 자체를 나라마다 이렇게 단순하게 비교하는 데는 그 통계가 이렇게 comparable 하지 않을 수 있기 때문에 조금 그렇습니다
그래서 저희가 이 효과를 갖다가 미국과 비교할 때는이 베타 값을 그대로 사용하는게 아니라
그래서 이 v/u 갭이 1sd 변했을 때 그게 물가 상승률에 어느 정도 영향을 미치는지를 보기 위해서
조금 표준화된 회귀계수를 가지고 비교를 해봤습니다

이제 다음 슬라이드에서 보여 드리는게 이제 비교 결과입니다 보시면은
근원 인플레이션 같은 경우에 미국이 우리나라보다 굉장히 좀 더 영향이 다 유의하지만
좀 더 영향이 좀더 크게 나타나고요 민감도가 좀 더 크죠 근원 인플레이션이
집세를 제외한 근원 서비스 물가의 경우에도 마찬가지고요
그리고 근원 물가상승률과 근원 서비스 물가를 두 개를 비교해 보면
근원물가 전체로 보는 거보다는 집세를 제외한 서비스 물가가 좀 더 민감도가 조금 더 있는 걸로 나타나고요
그래서 식으로 다시 돌아가면
그래서 여기에서 지금이 왼쪽에 있는 근원인플레이션 또는 뭐 근원 서비스 물가 상승률을 설명하는데
노동 시장의 영향이 즉 베타 2와 v/u gap 이 텀이 설명할 수 있는 부분이 어느 정도냐
그걸 보여 드린게 이제 그 다음 오른쪽 슬라이드인데
미국에서는 그 텀이 한 그 노동시장의 영향의 한 37% 정도를 갖다가 지금 설명을 하는 걸로 저희가 이제 해보고
우리나라 같은 경우에는 이제 미국보다는 많이 작습니다 절반이 못 미치는 수준인데 한 17% 정도 설명하고 있습니다
근데 이 17% 하는 숫자가 미국에 비해서는 굉장히 작아 보이는데
이 사실상 이 17%라고 하는
숫자가 어떤 한 변수가 어떤 다른 변수를 설명하는데 17%를 설명한다고 하는 건 그렇게 작은 건 아닙니다
제가 지난 주말에 우연히 어떤 얘기를 듣게 됐는데 어떤 얘기냐면
미국의 탑 저널의 에디터를 하셨던 분이 지금은 그 에디터에서 물러났는데
어떤 분석을 해본게 있다고 합니다
엔피르칼 테스트에서 보면 어떤 변수를 제시하고 이제 탑저널에 실린 것들만 대상으로 해서
그 변수가 유의하냐 유의하지 않냐해서 유의하다고 한 변수만 나온 그런 연구 결과들을 갖다가 모아봤다고 합니다
다 별표 세 개 붙어 있는 애들이 있죠 그래서 탑저널 실린 변수들인데
근데 걔네들의 설명력을 보니까 1%도 안되는 변수들이 무수하게 많다고 합니다
사실상 그런 관점에서 보면 미국보다는 작지만 27%라고 하는게 그렇게 작은건 아니다
어느정도 설명한다 그렇게 보실 수 있습니다

그럼 왜 우리가 미국보다 이렇게 노동 시장의 영향력이 작을까
앞서 보여 드렸지만 노동시장 상황을 나타내는 노동시장 tightness 자체가
미국이 우리보다 앞서 보여드렸지만 더 높았지 않았습니까?
그리고 근원물가에 대한 민감도도 베타 값도 미국이 더 컸기 때문에
테크니컬하게 말씀드리면 두 x, slack, tightness도 미국이 더 크고
tightness가 물가상승률에 미치는 영향도 미국이 더 크기 때문에 당연히 미국의 영향력이 우리보다 더 크게 나타날 수밖에 없는 거죠
근데 좀 더 경제 구조적으로 보면 미국 같은 경우에는
그 대외 부분의 영향력이 사실상 한 15% 밖에 안된다 그럽니다
그래서 국내 파트가 영향이 크고 또 그러다 보니까 아마도 노동시장의 영향력이 우리나라보다는
좀 더 크지 않을까 뭐 그런 생각도 한 번 좀 해보게 됩니다

예 그래서 시사점을 보면
미국 같은 경우에는 앞선 세션에서 발표자 분들께서 말씀하셨듯이
어떤 지금 현재의 어떤 노동공급이 조금 제약되는 부분이 좀 구조적인 측면이 있다
이런 구조적인 측면이 좀 있다 보면은 아무래도 노동시장에 이런 타이트한 상황은 생각보다 오래 지속될 수 있고
그러면 미국 노동시장 인플레이션 영향력을 감안할 때 노동시장 인플레이션 압력도 예상보다 좀 오래 지속될 가능성이
그런 상황을 배제할 수 없지 않겠느냐 이런게 이제 저희가 내린 첫 번째 결론이고
이제 한국 같은 경우에 보면은 앞서 말씀드렸지만 미국에 비해서는 뭐 덜하지만 우리나라 노동시장 상황도 근원 인플레이션과
유의한 정의 관계가 분명히 존재하고 있습니다
그런만큼 우리나라도 지금 노동시장의 어떤 인플레이션 압력에
우리가 좀 주의를 기울여서 계속 와치를 할 필요가 있지 않겠느냐 그렇게 봅니다
그래서 한국과 미국을 비교해 보면 첫 번째 포인트는 이미 말씀을 드렸던 거고요
두 번째 포인트가 사실 이제 그렇다면 우리나라는 미국에 비해서
노동시장의 근원 인플레이션의 어떤 설명력이 크지 않은데
그러면 우리나라 근원 인플레이션은 왜 그렇게 stikcy하냐라고 봤을 때
우리나라는 사실상 그 뭐라 그럴까요
2021년부터에서 뭐 유가 같은게 많이 올랐습니다 그거는 뭐 미국도 마찬가지죠 많이 올랐는데 그 영향이
그 누적된 비용인상 압력이 굉장히 근원 물가에 전가되는데 좀 시차를 두고 좀 더 지속적으로 이렇게 좀
더 영향을 미치는 그런게 미국에 비해서는 좀 더 강한 걸로 저희가 이제 분석을 해봤을 때 나타났습니다
그 내용은 사실 이번 세션에 발표할 때는 저희가 대부분은 생략을 했습니다
그 첫 번째 이유는 여기 제목이 노동시장 세미나에서 노동시장 크게
관련이 없는 거 같아서 일단 제외를 했는데

예 그래서 다음 차 슬라이드에서 저희가 이제 하나
이게 이제 오늘 저희 한국은행 홈페이지에 올라간 그 BOK 이슈 노트가 있습니다
이슈노트를 우리나라와 미국의 근원 인플레이션 압력 평가라고 하는 제목의
이슈 노트가 있는데 거기에 보면은 이제 지금 제가 말씀드리는 2차 파급 영향 그간 누적된 어떤
비용 인상 압력이 어느 정도 이렇게 영향을 미치고 있는지 그런 인플레이션을 분석해 놓은게
있는데 그거는 관심 있으시면 좀 살펴보시고
여기에서 두 가지 왼쪽 왼쪽 두 차트를 보시면
미국에 비해서 우리나라가 그 영향이 어떤 그 국제유가 상승률이 10% 포인트의 충격을 줬을 때
우리나라 한 2년 가까이 이렇게 유의하게 영향이 지속되고 있는 반면에 비해서
미국은 한 1년 정도 이런 식으로 나타나고 있어서
우리나라는 이런 2차 파급 영향이 미국에 비해선 좀 더 크니까
우리나라의 그런 인플레이션이 조금 sticky 흐름을 보이는데는 물론
노동 시장의 인플레이션 압력도 있지만 이런 2차 파급 영향도 우리나라에서는 꽤 지금 나타난다 그런 말씀을 드리고요
그 다음에 제가 마지막 차트로 다시 우리나라 물가상승률 차트를 이렇게 마지막으로 찍어 놨는데
이게 보시면 눈치 채셨는지 모르겠지만 미국 같은 경우에는 지난 3월에 cpi 기준으로 해서
headline과 core가 이렇게 크로스를 했습니다
첫 번째 슬라이드로 돌아가면 예 보시면은 그 마지막 미국 보시면은
지금 맨끝에 있는 포인트가 지금 3월입니다 3월
3월에 보시면은 그 헤드라인은 5.0%까지 지금 떨어졌는데 근원은 지금 5.6%입니다
그래서 3월에 처음으로 이렇게 근원물가상승률이 헤드라인보다 더 높아지게 되는 역전 현상이 나타났습니다
우리나라는 3월에는 아직 아닌데 아마 이런 sticky한 근원 인플레이션이 이렇게 굉장히 더디게
떨어지는 현상은 아마 당분간은 당분간은 지속되지 않을까
그러면은 우리나라도 아마 지금 이번 4월달 되면은 헤드라인 인플레이션이 좀 더 떨어질 것 같고요
근원인플레이션은 이 수준에서 뭐 빠르게 떨어지지 않고 지금과 같은
굉장히 더딘 흐름을 이어갈 걸로 저희는 지금 예상을 하고 있는데
그렇게 되면은 미국과 마찬가지로 저희도 4월에 근원 물가가
이렇게 크로스되는 현상이 아마 보이지 않을까라고 말씀드리면서
그리고 그 배경에 대해서 오늘 설명을 드렸다 그렇게 말씀드리면서 마치겠습니다
감사합니다


이지은: 네 이정익 팀장님의 발표 잘 들었습니다 v/u gap을 이용하여
노동시장 상황에 따른 근원 인플레이션 압력이 우리나라와 미국에서 어떤 점이
비슷하고 또 어떤 차이가 있는지 말씀해 주셨습니다

다음으로 토론을 진행하겠습니다 이번 세션에서는 주제 발표를 진행해 주신 이정익 팀장님을
비롯하여 모더레이터로 안동현 서울대학교 경제학부 교수님을 모시고
토론자로 이철인 서울대학교 경제학부 교수님과
BIS의 Head of economics and financial markets for Asia and Pacific에서 근무하시는
심일혁 팀장님을 모시고 토론 시간을 가져보겠습니다
네 잠시 무대 정리하는 시간을가지겠습니다


[세션2 - 토론]
이지은: 네 이번에는 서울대학교 안동현 교수님께서 진행을 맡아 주시겠습니다
네 교수님 부탁드리겠습니다

안동현: 예 서울대학교 안동현입니다
예 아까 우리 그 이정익 팀장님께서 이게 제목이 노동시장 세미나라
사실 좀 재밌는 내용을 갖다 좀 약간 좀 뺐다 뭐 이런 말씀 하셨는데
그러면 저도 좀 빠져야 될 거 같은데 예 아시다시피 제 전공이 노동쪽이 아니라 저는 금융 쪽이라서
오늘 많이 배우고 갑니다 예 그래서 생각할 점이 좀 여러 가지로 있다는 점이 있는데
예를 들어 뭐 이게 약간 좀 스트럭처 모형이 좀 분명히 있을 텐데 예 그것과 관련돼서 좀 여러 가지 좀 생각이 좀 스쳐갔고
예 근데 분석 자체가 굉장히 좀 재밌는 내용이라서 많이 배웠다는 말씀 드리겠고
사실 지금 시간이 별로 없습니다 예 그래서 제가 올라오기 전에 민세진 교수님이 배고프시다고
되도록이면 12시에 좀 끝내 달라 그러는데 저는 또 끝나자마자 바로
수업이 있어 가지고 학교를 가야 되기 때문에 예 두 사람 다 예 좀 빨리
끝내야 될 좀 필요성이 있으니까 예 빨리빨리 진행하도록 하겠습니다
그래서 시간이 한 14분여 정도 남았는데
예 그래서 일단 그 이철인 교수님이 5분 그 다음에 심일혁 박사님이 5분
이렇게 토론해 주시고 그 다음에 우리 이정익 팀장님의 리플라이 좀 듣고
그다음에 혹시 시간이 된다 그러면 플로어에서 질문을 듣도록 하겠습니다
예 이철영 교수님

[세션 2 - 토론 이철영 교수 발언]
이철영: 안녕하십니까 이철영입니다 오늘 이렇게 뜻깊은 그리고 귀중한 어떤 발표기회를 주셔서
대단히 감사드립니다 제가 그 발표 전에 그 중요한 어떤 연구 자리를 많이 받아 가지고 좋은 공부한 기회가 됐습니다
그래서 오늘은 제가 이정익 팀장으로부터 이제 한국과 미국
노동시장의 그런 인플레 압력에 관련된 체계적인 그런 토론을 들었고요
전 대부분 공유한 내용에 대해서 동의하는 바이고
저는 뭐 좀 다른 각도에서 좀 그냥 재해석해 보는 뭐 그런 시간을 한번 갖도록 하겠습니다

<1. 배경>
그래서 먼저 배경으로 보면은 오랜 물가 안정기와
이제 필립스곡선의 평탄화 여기에 대해서 많은 관심이 있었는데 금융위기 특히 이제 물가가
내려갈 것으로 이제 저희들이 예상했는데 그렇지 않았기 때문에 거기에 대한 이유가 뭐냐 뭐
그래서 굉장히 논쟁이 많았고요

그 다음에 최근에 또 그 대규모 경제위기 이후에 유동성이 급히 팽창했는데도
별로 그렇게 물가가 급격하게 오르지 않았기 때문에 그래서 특히 이런 이슈가 많이 이제 논의가 됐던 것 같습니다
그래서 원인에 대해서는 뭐 많은게 있지만 우리나라 입장에서 보면
세계화의 진전이라든지, 낮은 물가상승에 대한 기대, 전자 상거래 확산, 실업자 측정의 문제, 기술 진보, 기타 등등
상당히 우리나라 관점에서는 또 참고할 만한 일이 많았는데
드디어 이제 시대의 어떤 흐름이 바뀌어 가지고 코로나 사태가 발발하고 뭐 각종 국내적 갈등이 또 커져갔고
그 와중에 또 대규모 양적완화도 또 이루어졌다고 봅니다

그래서 경제 활동 노동의 감소 측면에서 보자면 뭐 이건 다 아시다시피
수요 공급 충격이 다 같이 섞여 있을 텐데 그리고 선호 충격도 있다고 봅니다
근데 전체적으로 보면 미국보다 이제 한국이 좀 약하지 않았냐 미국이 우리보다 강하지 않았냐 이렇게 생각이 되고요
그다음에 전쟁, 국제관 갈등, 뭐 이런 데서 원자재 가격 충격 이런 면에서 보자면 한국이 미국보다 좀 더 강한 그런 측면도 있다고 보고요
세계화 진전의 한계라는 것이 또 최근에 저희들 겪게 됐지만 그치만 어쨌든 전체적인 세계화의 측면에서
보자면 미국이 우리보다는 좀 약하기 때문에 아무래도 이제 물가 상승 압력이 미국이 크지 않았냐 이렇게
전체적으로 요약이 될 수 있고요
저금리 또 계속 또 양적완화에 의한 인플레 압력이 잠재적으로 존재한다는 측면에서 보면은
미국이 우리보다 더 크지 않겠냐

그다음에 확장적 재정정책 우리나라도 미국보다 상당히 썼다고 보는데
그래도 미국이 더 컸기 때문에 양적 완화의 전반적인 맥락에서 보면 우리나라도 상당히 컸고요
그렇지만 재정정책 전체적으로 봤을 때는 정책을 포함해서 전체적으로는 미국이 우리보다 압력이 더 크지 않냐 하는
그런 상식적인 예상을 해 볼 수 있는데 결국 결과도 그렇게 나왔다고 봅니다

<2. 요약>
그래서 전체적 요약을 드리자면
근원물가가 계속해서 오름세를 지속했고 이런 물가측면에서 미국이 우리보다 컸다는 것이 이제 밝혀졌고

그다음에 양국 노동시장의 tightness를 보자면은
또 u/v gap을 통해서 보니까 미국이 우리보다 상당히 컸다고 보고요
그리고 산점도를 통해서 보면은 좀 반응도도 미국이 우리보다 컸고
물론 이제 필립스곡선을 분석해서 보니까 뭐 그렇게 큰 차이를 볼 수 없었습니다만
표준화된 갭을 통해서 보니까 미국이 또 우리나라보다 컸다

그래서 전체적으로 보면은 그래서 우리나라도 미국보단 덜 하지만은
여전히 노동시장이 어느 정도 타이트하고 필립스곡선을 적용해서 평가해 보면은
우리나라도 충분히 인플레 압력이 있다 이렇게 이제 판단하는게 적절한 거 같고요
그 다음에 특히 우리나라의 정책적 맥락에서 보자면
고령층 퇴직, 팬데믹 이후 선호 변화, 이런 걸 고려해서 정책이 필요하다
이런 평이한 결론을 내렸다고 봅니다


전체적으로 저는 논의에 도움이 될 만한, 또 이렇게 참조할 만한 그런 내용을 한 번
몇 가지 다른 측면에서 소개해 드리자면
노동시장의 유연성과 생산조정비용 간의 어떤 관계를 좀 보고자 합니다
그래서 우리나라 노동시장은 어떤 의미에서는 굉장히 유연하지만 또 어떤 측면에서 경직성이 있는데
특히 이제 해고라든지 인원 조정 같은 것이 어렵다고 잘 알려져 있습니다
그래서 이게 해고가 어려우면 또 역으로 채용 자체도 경기가 좋아질 때 굉장히 소극적으로 변화될 테고요
그래서 전체적으로 노동력의 경기변동상 진폭이 줄어들 수 밖에 없는 그런 한계가 있습니다

그래서 대체적으로 완만한 어떤 변화가 나타난 것이 논문에서 밝혀졌는데
그건 제가 보기에 굉장히 자연스러운 결과고
그렇지만 이 자체로 끝나지 않고 지속성 자체는 더 클 가능성이 높다 우리나라에서
그리고 또 여기서 끝나는 것이 아니라 결국 우리가 조정비용이 크기 때문에 조정을 많이 못한 것이기 때문에
결과적으로 조정비용의 규모 자체를 따져 보면은 우리나라가 보이지 않는 잠재적인 한계조정비용은 클 가능성이 높다
이런 것들이 아무래도 물가 상승에 또 압력으로 작용할 여지가 우리가 없다고 볼 수는 없다고 봅니다

그 노동시장에 또 nominal 하고 real rigidities를 고려해 보면은
연공급 체제 위주고 그다음에 최저임금 같은게 강하게 들어오고 이런 걸 고려해 보면은
임금 변화 가능성이 경기에 있어서 굉장히 약하게 나타날 가능성이 있다 이렇게 해석되고요


그 다음에 어떤 인플레 압력을 노동시간과 연계해서 보자면
재정정책 자체가 제동력 자체로 끝나는 것이 아니라 노동시장에 영향을 많이 준다고 봅니다
그래서 고용창출을 위한 각종 재정지출이 급증했는데
특히 이제 eitc, 공공근로 이런 루트를 통해 가지고 노동공급이 증가가 될 테고요
이런 과정에서는 노인이라든지 파트타임 근로 위주로 증가하기 쉽다고 봅니다
이런 면에서는 경기가 확장기로 들었을 때 임금 상승 압력이 약화돼서 필립스곡선이 평탄할 가능성도 좀 있다고 봅니다

그 다음 두 번째 포인트는 우리나라의 어떤 큰 추세를 보면 대부분 적자재정 문제입니다
거의 매년 한 수백조씩 계속 적자가 누적되고 있습니다
이것이 유동성 팽창 가능성이 있는데요 여기서 말하는 유동성 팽창 가능성이라는 것은
이제 한국은행은 아무래 타겟 이자율을 고수하기 때문에 직접적인 유동성 팽창 가능성 없습니다만
타겟 이자율을 고수할 때 재정지출이 계속 늘어날 때 특히 적자에 의해서 늘어날 경우에는
공채 발행이 늘어나기 때문에 이자율 상승 압력이 있다 근데 이런 이자율 상승 압력을
한국은행 입장에서는 그냥 방치할 수 없으니까 아무래도 유동성 팽창 경로가 존재하는 것이 아닌가
근데 물론 이런 것들이 이제 상당히 오랜 시차를 두고 물가 압력으로 이제 발생할 가능성이 있지 않겠냐 이런게 또 데이터에 나타날 수 있다고 봅니다


세 번째는 코로나, 전쟁 등 이렇게 세계경제의 분절화 때문에
어떤 값싼 해외 재화 유입이 제약이 되고 이런 경로를 통해서
이제 물가상승이 과거보다는 용이해지는 특징을 지니지 않겠냐
그래서 주로 이제 재화 중간재 공급탄력성 하락의 어떤 경로가 있지 않겠냐
그래서 이런 것들은 향후 필립스곡선을 좀 가파르게 할 그런 요인도 있다고 봅니다
그래서 그리고 또 어 노동시장의 구성 변화를 보면은 특히 노동력이 장시간에서 단시간 근로로 이동했고
이런 것들은 선호 변화 및 충격이 될 테고요 특히 이제 여성 및 1인 가구 증가 중심으로 해서
추세적인 노동 참여 증가 가능성이 눈에 좀 보이고 있습니다
특히 이제 저소득층 노인들 중심으로 한 노동공급이 증가하고 있고요
그다음 노동시간 여건이 개선되긴 하지만은
전체적으로 저임금 인력 중심이 되는 것이 특징이라고 보여지고요
그래서 이런 것들은 노동이 타이트해질 때 임금상승 압력을
그나마 압력을 약화시키는 그런 작용을 하지 않을까 이런 생각을합니다

그 다음 이제 마지막으로 노동시장에 대한 인플레 압력 평가 방법론에 관한 몇 가지 토론을 드리자면
일단 v/u gap에 의한 접근은 제가 보기에도 실업률 접근보다는 분명히 훨씬 더 많은 변동성을 설명할 수 있기 때문에 좋다고 봅니다
그렇지만 저희들이 실업률을 자세히 이제 분해해 보면은
실업률 u는 separation rate s와 그 다음에 세타 * q는 job finging rate가 될 텐데요
두 가지가 물론 모형에 따라 다르긴 합니다만은 자세히 살펴보면은 둘 다 경기에 굉장히 민감합니다
특히 s는 눈에 잘 안 보이는데 워낙 작은 수치이기 때문에 job finding rate에 비해서 너무 작은 수치기 때문에 잘 안 보입니다만
로그변환해서 잘 보면은 여기도 변동성이 상당히 잘 발견됩니다
그래서 저희들이 이제 v/u gap뿐만 아니라 s 또는 이렇게 job finging rate 세타 * q 세타를 보든지
아니면 tightness 세터 자체를 또 한번 볼 수도 있고
그래서 이런 식으로 다양한 지표를 저희들이 실업률의 어떤 정의에 기반해서 파고들어서 볼 수 있다고 생각되고요

그 다음에 동시에 경제활동참가율의 큰 폭의 변화를 저희들이 이해하자면
실망실업자효과 같은 것을 좀 고려할 필요가 있지 않냐
그래서 우리나라에 큰 폭으로 경제활동인구의 변동이 있다고 한다면
그것은 아마 실망실업자들이 크게 노동시장에서 빠져나가고 들어오고 변동되는 것이 아니냐
그래서 이에 반대되는 효과가 added worker effects라는게 이제 존재합니다만
그것은 수량적으로 discouraged worker effects 보다 훨씬 작기 때문에
그래서 아마도 우리나라 그런 식으로 나타난 것이 아닌가 해석됩니다

그 다음 마지막으로 이제
노동력의 질적인 측면도 좀 반영해서 논의가 앞으로 이루지면 좋지 않겠냐
그래서 특히 이제 그 경기가 어려워질 때는 장시간 근로 대비 파타임 근로자 비중이 아무래도 변동되는
물론 추세가 있습니다만은 추세를 제거한 나머지의 어떤 경기와 민경한 부분이 있지 않냐
그다음에 또 질적인 측면에서 살펴보면은 우리가 이제 고용조정이 어렵다고 하지만은
중소업체들 보면은 그렇지도 않은 것 같거든요
여기서는 미국과 상당히 유사한 정도의 어떤 세퍼레이션 그 다음에 job finding rate
이런 것들의 변동이 충분히 나타나지 않을까 보여지고요
이미 좀 말씀드렸습니다만 근로 시간의 변동 이런 것도 충분히 고려할 만하고
경제활동참가율의 변동성 자체에 대해서 저희들이 해석을 엄밀히 해 볼 필요가 있지 않냐
아까 말씀드렸다시피 여기에는 실망실업자들의 노동시장의 이탈과 유입이
굉장히 자유롭게 발생하는 그런 곳이 아니겠는가
그래서 이 사람들은 그냥 막연히 들어갔다 나왔다 하는 것이 아니라
임금과 구직 확률을 잘 고려해서 본인 스스로 계산을 다 거쳐 가지고
이렇게 그 유입과 유출을 반복하는 것이 아니겠는가
그래서 여기에서 충분한 정보가 있다고 생각되고요
그래서 마지막으로 여러 요인들을 우리가 좀 결합해서
양적인 것과 질적인 어떤 그런 정보를 좀 적절히 결합할 수 있지 않을까 하는 그런 희망을 갖고
제 발표를 마치겠습니다
이상입니다


안동현: 예 감사합니다
다음으로 BIS 심일혁 박사님의 코멘트를 듣도록 하겠습니다

[세션 2 - 토론 심일혁 박사 발언]
네 안녕하십니까 BIS 아시아 사무소 근무하는 심일혁입니다 이 세미나 초청해 주셔서 감사하고요
솔직히 말씀드려서 제 전문 분야가 아닙니다 하지만 주제가 너무 좋고
많이 배우려는 마음에서 왔습니다
예 발표 시작하기 전에 제가 지금부터 발표 드리는 내용은 전적으로 개인 의견이며
저희 BIS 의견이 아님을 분명히 말씀드리겠습니다서

바로 차트로 가서요
지금 한국뿐 아니라 미국뿐 아니라 전 세계적으로 많은 나라들이
작년 헤드라인 인플레이션이 이제 꺾이기 시작하고 이제 개도국도 마찬가지고요
특히 이제 나눠서 보시면 이제 굿즈 인플레이션 같은 경우는 이미 2022년 초중반부터 꺾이기 시작하고
서비스 쪽은 이제 최근에 꺾일랑 말랑하는 정도의 추세를 보이고 있습니다

지금 차트를 보시면 이제 오른쪽에 레전드가 있는데 색깔이 빨간색이 가까워질수록 높은 레벨이고
보시면 거의 모든 나라에서 시간이 지남에 따라 2021년 12월 기준으로 이제
차이를 보시면 이제 거의 모든 나라들이 색깔이 진해진다는 것
즉 core가 높은 쪽으로 형성이 되고 있다는 걸 보실 수가 있고요
여기 그림에 나와 있지 않지만 이제 품목별로 core 품목별로 보시면
최근에 많은 나라들이 많게는 80%, 적게 60% 정도까지 아이템별로
상당히 높은 수준 5% 정도 이상 수준까지 올라가는 나라들이 많이 나오고 있습니다
즉 이제 broad base 되는 인플레이션이 보이고 있다는 것이고요

작년 6월 달 기억하시겠지만
그때 인플레이션 스토리는 푸드 앤 에너지 위주였고 core가 상대적으로 적었다고 볼 수 있고요
여기 보시면 이제 오렌지색 점 보시면 작년 6월 기준이고 이 지금 노란색 바를 보시면
이제 코어의 비중이 상대적으로 많이 높아지고 푸드 에너지는 이제 인플레이션에서 컴포넌트가 많이 빠지는
안정화 되고 있는 것을 보실 수 있습니다

노동시장 관련돼서는 선진국 나라들 중에 이제 미국과 유럽 일본을 비교하는 것이 항상 재밌있는 이야기인데요
이제 네거티브 쇼크가 오면 레이버 마켓에
양이나 가격 중에 하나가 adjust 해야 되는데 아니면 둘 다 하든가
보시게 되면 US 같은 경우는 이제 빨간색 가운데 패널에 보시면 인플레이션이 상당히 많이 올라가면서
동시에 이제 wage는 많이 움직이지 않고
일본 같은 경우는 반대로 이제 크게 실업률이 조정을 받지 않으면서 wage는 조금 많이 움직이는
이제 아까 말씀 잠깐 나왔던 거 같은데 이제 어떤게 adjust를 해야 되느냐의 문제, 경직성의 문제
미국같은 경우는 flexible 하다고 볼 수 있기 때문에 나중에 설명드리겠지만
여기 이제 모티베이션이 되고 있는 v/u ratio가 얼마나 중요한지 하고 연결이 되는 그런 관점인 거 같습니다

페이퍼는 기본적으로 이제 미국과 한국을 비교한다는 것
그리고 전체를 보는 것이 아니라 core 중에서도 goods, rent, serives 컴포넌트를 따로 보겠다는 것
그리고 방법론은 이제 Cecchetti 저희 BIS에 한 10여년 전에 chief economist로 있었던
Cecchetti의 공저자들이 쓴 페이퍼를 주로 기반으로 한 것 거 같고요
v/u 갭을 계산하고 그 다음에 이 필립스커브가 여러 가지 버전이 있는데
그중에 한 버전을 찍어서 이제 2019년 이전 2020년 이후로 나눠서 본다는 것입니다
기본적으로 v/u갭이 한국에서도 labor market tightness를 측정하는데 좋은 measure인 것으로 보고
또 양의 상관관계를 core servies inflation과 함께 갖고 있고
이제 2020년 전 후를 비교해 보면은 2020년 전에 더 상관관계가 강했던 거 같은데
약간 말씀하셨듯이 이제 통제변수를 집어넣고 하게 되면
이제 2020년 전후 또는 레이버 마켓이 타이트 하냐 안 하냐에 대한 측정치가 없어지는걸 봤는데 저도 동의합니다
2020년 이후 데이터가 너무 작기 때문에 아마 조금 더 한 3년 ~5년 더 시간이 지나면
좀 더 좋은 통계적 유의한 값이 나올 수 있는 가능성이 충분히 있다고 보고요
그리고 마지막에 추정을 하면서 1-SD increase, 1sd만큼 갭이 증가할 때 얼마나 영향을 주느냐
여전히 미국이 상대적으로 더 큰 영향을 주는 것으로 나와 있습니다

코멘트는 사실 하이 레벨에서 코멘트를 드리자면
이제 아마 많은 발표를 보시면서 느꼈던 저도 마찬가지지만
도대체 얼마나 중요한 거야라는 퀘스천이 있겠습니다
레이버 마켓이 도대체 얼마만큼 컨티파이 할 수 있다고 생각하는데
supply와 demand, 섹터마다 봐서 레이버 마켓이 영향을 주는 컨퍼런스를 찾아서 여러 개가 있을 수 있겠죠
그걸 다 측정해 가지고 합해서 얼마만큼의 효과가 있는 건지를 볼 수 있으면 이제 좋을 것 같고요
그리고 v/u ratio가 이제 아까 잠깐 말씀하셨지만 서치 모델에서 시작해서 데이터로 왔는데
이 비율이 늘어나게 되면 기본적인 채널은 이제 누가 더 힘이 세냐
일자리를 구하는 사람이냐 일자리를 제공하는 사람이냐 비율이 올라간다는 얘기는
이제 잠재적 근로자들의 bargaining power가 늘어나니까 그만큼 surplus를 많이 가질 수 있을 것이고
wage를 올릴 수 있을 것이고 그래서 wage가 v/u비율에서 상당히 중요한 채널인 거 같습니다

근데 wage Phillips curve estimation을 안 하셨더라고요 아까 보니까
서 의원님께서 말씀하실 때는 보여 주셨는데 크게 영향을 안 주는 걸로 나오긴 했는데
wage Phillips curve를 estimation 해보고 얼마만큼 설명이 되는지 그렇지 않다면 왜 그런지 보는 것이 중요하다고 생각을 합니다
잠깐 아까 말씀드렸던 포인트로 돌어가서 이제 미국같은 경우에는 v/u ratio가 중요할 수 있겠죠
labor market이 플렉스업 하고 wage가 빨리 움직일 수 있는 여건이 되지만
한국은 그렇지 않다라고 하게 되면
그럼 다른 채널은 뭐가 있는지 v/u ratio를 쓰는게 얼마큼 설명이 되는지 해서
조금 더 케어풀하게 생각하면 좋을 것 같습니다

네 마지막으로 이거는 조그만 문제고요 이제 v/u 갭을 계산할 때 한국 거를 계산하면서
미국의 디비에이션 쓴다고 나왔는데 아마 오타가 아닐까 생각하고요
예 만약에 그렇다 그러면 한국은 한국 나름대로의 time series에 맞게 adjust하면 될 것 같습니다
예 이상으로 마치겠습니다
감사합니다


안동현: 예 심일혁 박사님 감사합니다 그 시간이 이미 5분이 초과돼서
예 이정익 팀장님한테 죄송합니다만 한 2~3분 내로 리플라이 해주시기 바랍니다


[세션 2 - 토론 이정익 팀장 발언]
네 너무 이렇게 훌륭하신 분들께서 이렇게 토론을 해 주셔서 개인적으로 되게 영광이고요
이렇게 또 향후 연구에 도움이 많이 될 수 있는 부분들을 많이 말씀해 주셔서
저희가 앞으로 향후 연구 추진하는데 많이 참고로 하겠습니다

먼저 이철인 교수님께서 뭐 이렇게 말씀해 주신 내용을 보면
사실 이제 저희는 아까 제가 처음에 프레젠테이션 할 때 말씀드린 바 같이
어떤 그 노동시장의 근원 인플레이션 압력을 노동시장의 근원 인플레이션에 미치는 영향을
좀 필립스 곡선의 프레임으로 이렇게 조금 분석을 해 보겠다
그 말은 무슨 말이냐면 사실상 어떻게 보면은
그 안에 들어가 있는 굉장히 마이크로한 디테일은 다 이렇게 밑으로 묻어두고
굉장히 매크로 레벨에서 사실상 이렇게 분석을 한다는 말로 이제 그렇게 말씀을 드릴 수 있는데
이제 이철인 교수님께서는 제가 알기로는 레이버 마켓에 마이크로한 측면에서
굉장히 국내에서 독보적으로 훌륭하신 분으로 연구 업적도 많으시고
그래서 그런 부분들에서 마이크로한 측면에서 우리가 생각해 봐야 될 것들을 갖다가 많이 말씀해 주신 걸로
제가 그렇게 이해를 하면 되지 않을까 싶습니다

그리고 이제 실업률을 갖다가 이제 job separion rate과 job finding rate로 이렇게 구분 해보면
꼭 v/u뿐만 아니라 다른 변수들도 이렇게 경기에 좀 민감한 애들이 많이 발견될 수 있다 하는 거는
저희가 향후 연구하는데 참고해서 활용을 하도록 하겠습니다

그다음에 심일혁 박사님께서 말씀해 주신 내용을 크게 보시면
뭐 요약을 저는 장황하게 한 30분간 말씀드렸는데 굉장히 짧게 요약을 너무 잘해 주셨고요
코멘트하신 내용과 관련해서 특히 이제 wage Phillips curve를 한 번 추정해 보면 어떻겠느냐
저희도 시간이 되면은 해보고 저희가 이제 앞으로 물론 해 볼 기회가 있을 걸로 생각을 합니다
근데 저희가 이제 처음에 말씀드렸듯이 저희가 이 페이퍼에서의 모티베이션이랄까요
이거는 근원 인플레이션이 최근에 굉장히 sticky한 흐름을 보여줘서
이게 근원물가상승률을 레이버 마켓으로 어느정도 설명하는지가 이제 주된 관심사다 보니까
물론 그 채널에는 이제 웨이지 채널을 통해서 이제 설명되는 부분들이 다 이제 묻어 있겠지만
그 중간에 어떤 다양한 다양한 채널들에 대한 거는 조금 이렇게 명시적으로 분석을 안 하고
바로 그 slack과 또는 tightness와 물가상승률 간의 관계를 이렇게 살펴보다 보니까
그 부분을 갖다가 아마 조금 저희가 좀 빠뜨리고 이렇게 한 거로 좀 이해를 해 주시면 될 거 같습니다

그 다음에 지표와 관련해서 이제 v/u gap을 normalize 할 때 평균과 표준편차를 이용해서 비교 가능하게 하는데
왜 country specific하게 normalize를 하면 어떻겠느냐
근데 그건 아마 제가 말씀을 정확하게는 이해를 못하겠는데
아마 country specific하게 되면은 통계를 만들 때 그 커버리지라 하던게
결국 그런 약간 문제점이 어느 정도는 조금 남아 있을 수가 있을 것 같고
두 나라를 비교하는데 조금 이렇게 해서 비교하는 거하고 이렇게 standard deviation의 변화를 비교하는게
어떤게 나을지는 제가 지금은 확실히 말씀을 못 드리겠네요 제가 좀 더 고민을 한 번 해보도록 하겠습니다
감사합니다

안동현: 예 아 시간이 다 돼서 예 저도 좀 몇 가지 좀 질문이 있었는데
어 오히려 잘됐다는 생각이 드는게 지금 시간이 다돼서 잘못하면 이게 좀 무식한 질문이 되지 않을까
굉장히 혼자 고민을 하고 있었는데 질문할 틈을 안 주셔서 예 고맙게 생각하고
아까 그 lion's den을 말씀하셨는데 그거는 잘못된 얘기입니다
어 사자는 동굴에 살지 않습니다 호랑이가 동굴에 살지
예 오늘 바쁘신데 이렇게 참석해 주시고 또 좋은 어 발표를 해주신
우리 이정익 박사님과 그다음에 좋은 코멘트를 해주신 이철인 교수님
그다음에 심일혁 박사님께 박수 부탁드립니다
감사합니다


[컨퍼런스 마무리]
이지은: 네 좋은 논의를 펼쳐주신 네 분께 다시 한 번 감사드립니다
오늘 저희가 준비한 2023년 한국은행 노동시장 세미나는 여기까지입니다
자리에 참석해주신 내빈 여러분들께 감사의 말씀드립니다
일반참가자분들께서는 나가시는 길에 받으셨던 명찰을 반납하시면
저희가 준비해 드린 샌드위치를 수령해 주시기 바랍니다
끝까지 자리해 주신 모든 분들께 다시 한 번 감사드립니다