생산 대리변수로서 고용지표 사용의 적합성 분석: 지역투입산출모형을 중심으로
On the Validity of Employment Data as a Proxy Variable of Output: Application to Regional Input-Output Model
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최근 국내외 일부 연구에서 ‘고용없는 성장(jobless growth)’의 가능성이 제기되고 있다. 만약 이 같은 현상이 존재한다면 생산액이나 부가가치 대신 대리변수로서 고용지표를 사용할 경우 지역투입산출(RIO)모형 작성의 주요 수단인 입지계수를 왜곡시켜 정확성이 결여된 지역투입계수 추정을 초래할 수 있다. 이 경우 생산유발계수의 과대 혹은 과소평가로 나타날 수 있으므로, 신뢰할 수 있는 RIO모형 작성을 위해서는 생산과 고용 간의 안정적 관계가 전제되어야 한다. 본 연구에서는 보다 정확한 RIO모형 추정을 위한 방법으로서 자료혼합법(DHM)을 제안하고, 이를 이용한 모형추정 결과를 기존모형과 비교하였다. 그 결과 표본기간동안 자료혼합법이 기존방법에 비해 MAD는 6.41∼13.35%, MAPE는 5.40∼11.03%의 RIO모형 개선 효과가 추정되었으며, 순위상관계수에서도 기존방법에 비해 개선된 결과를 보여주었다. 이는 기존방법보다 DHM방법이 보다 효율적인 모형추정 방법이 될 수 있음을 시사한다.
Abstract
There has been suggested a possibility of ‘jobless growth’ in recent studies. If this phenomenon exists, the construction of a regional input-output(RIO) model that uses employment data as a proxy variable of output or value-added in RIO model could distort input coefficients by the use of incorrect location quotients. Since these distorted input coefficients may underestimate or overestimate the output multipliers, there should be required a stable relationship between the output and the employment for a reliable RIO modeling. In this paper, we proposed the data hybrid method(DHM) as a more accurate method to estimate RIO model and compared the empirical results with the existing methods. As a result, DHM improved MAD and MAPE to be 6.41∼13.35% and 5.40∼11.03%, respectively. In the rank correlation coefficient, the results were improved significantly compared to the existing methods during the sample periods. This study suggests that the DHM could be a more efficient method than the existing methods.
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