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디지털 전환과 한국 산업의 고용 및 구조 변화

Empirical Studies on Digital Transformation, Employment and Industry Structure

초록 (요약문)

본 학위 논문은 2010-2019년 기간의 디지털 전환 과정이 국내 산업 및 고용 구조에 미친 경제적 효과를 분석한다. 디지털 전환은 컴퓨터 기반 기술들의 결합과 활용을 통해 이뤄지는 기업 및 산업의 업무 방식 변화로, 국민 경제의 성장을 설명하는 중요한 요소임과 동시에 산업의 구조 변화를 유발하는 과정에서 경제 주체별로 차별적인 영향을 주는 특징이 있다. 구체적으로 본 연구에서는 빅데이터 분석 기술, 인공 지능, 클라우드 컴퓨팅, 사물 인터넷 기술과 같은 4차 산업혁명 기술 및 온라인 쇼핑 확산과 관련이 깊은 전자상거래 기술 확산이 유발한 경제적 효과와 그 이질성을 분석한다. 이를 통해 본 논문에서는 가용한 연구 자료의 부족 등으로 인해 선행 연구가 거의 전무한 디지털 전환 과정의 경제적 효과에 대한 기초 지식을 제공하고자 한다. 첫번째 분석에서는 4차 산업혁명 기술 도입과 관련한 기업 단위 고용 효과 분석 결과를 소개한다. 분석 기간은 2015-2018년이며, 4차 산업혁명 기술에는 빅데이터 분석 기술, 인공 지능, 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷, 로봇공학 기술 등이 포함된다. 기업의 4차 산업혁명 기술 도입 여부는 50인 이상 기업에 대한 전수 조사자료를 제공하는 기업활동조사를 활용하여 측정하였으며, 사회보험 자료를 활용하여 구축한 종사자-기업체연결DB를 사용하여 기업별로 청년 및 중장년 종사자에 대한 신규고용 및 이직 변수를 구축 하였다. 기업 고정 효과를 사용한 실증분석 결과, 4차 기술 도입 기업의 순고용창출률은 비도입 기업대비 약 2.10%p 높은 것으로 추정되었으며, 이와 같은 고용 효과의 약 75%가 신규고용의 증가를 통해 달성되 었다. 이와 같은 양의 고용 효과는 제조업 사업체를 보유하지 않은 서비스 기반 기업 및 주로 시장 창출 목적으로 기술을 도입한 기업들 사이에서 특히 높게 나타났다. 반면, 생산 공정에 대한 혁신 목적으로 기술을 도입한 기업들에서는 통계적으로 유의미한 고용 효과가 발견되지 않았다. 이처럼 첫번째 장의 분석 결과는 4차 산업혁명에 의한 고용 변화가 기업의 특성 및 기술의 도입 목적에 따라 상이하기 때문에 고용 소멸 우려에 대한 보다 포괄적 접근이 필요함을 시사한다. 두번째 분석에서는 2015-2019년 기간에 대해 온라인 소매업과 오프라인 소매업의 생산성 성장 메 카니즘과 시장 구조를 비교하고, 온라인 소매업의 생산성 성장이 모든 지역에서 균일하게 이뤄지는지 점검한다. 분석 표본은 공정거래위원회에서 제공하는 통신판매업신고 자료에 기업체 단위 고용 및 매출 에 대한 정보를 제공하는 통계청 기업통계등록부 자료를 연계하여 구축한다. 기업 단위 생산성 추정은 실질 매출액을 임금 근로자 수로 나눈 노동 생산성을 계산하여 수행하며, 시장 및 기업 특성별 고정 효과를 사용한 회귀 모형을 통해 기업 사이의 이질적인 생산 구조를 보정한다. 회귀 분석 결과, 퇴출 기업보다 생산성이 높은 신규 기업의 진입을 통해 산업 생산성 성장이 달성되는 오프라인 소매업과 달리, 온라인 소매업의 경우 기업의 진입 자체보다는 진입 이후의 높은 생산성 성장률이 중요한 요인임을 발견했다. 다음으로 대졸 근로자 비중, 도매 및 금융IT 사업체 비중 및 30세이하 청년인구 비중과 같은 지역 시장 환경 차이가 온라인 소매업의 지역간 생산성 격차를 더욱 확대시킴을 확인하였다. 온라인 소매 기업은 우호적인 시장 환경을 제공하는 수도권에서 높은 생산성 성장률을 기록하였다. 이와 같은 분석 결과는 전자상거래기술을 통해 지역 시장 밖의 소비자들에게 상품을 판매함으로써 발생하는 시장 확대 효과가 지역 시장 환경에 따라 차별적으로 실현됨을 보여준다. 세번째 분석에서는 2010-2016년 기간 동안 발생한 온라인 쇼핑의 확산이 소매업 임금 구조에 미친 영향을 분석한다. 온라인 쇼핑 확산은 소비자들이 전자상거래기술과 인터넷 기술을 수용함으로써 발생 하는 소매업 수요 구조의 변화로, 분석 기간 동안 소매업의 현대화를 촉진한 핵심 요인이다. 여기에서는 이와 같은 현대화 과정에서 임금 근로자의 특성에 따라 차별적인 임금 효과가 발생하는지 분석한다. 온라인 쇼핑의 확산 정도를 나타내는 지역별 전자상거래침투율 계산을 위해 소비자들의 신용카드 거래내역 자료를 사용했으며, 통계청의 지역별고용조사 자료를 사용하여 지역별 임금 근로자 특성별 평균 임금을 추정하였다. 분석 결과, 전자상거래침투율이 빠르게 증가한 지역 시장에서 고숙련 노동자와 저숙련 노동자 사이의 임금 격차 확대 효과가 더 강하게 나타났다. 예를 들어, 전자상거래침투율이 1%p 증가가 유발하는 임금 상승 효과는 대졸 근로자가 나머지 근로자들보다 1.60%p 높았으며, 대졸 미만 근로자들에 대해서는 통계적으로 유의미한 임금 상승 효과가 추정되지 않았다. 이와 같이 차별적인 임금 효과는 교육 수준, 직업 및 연령을 기준으로 저숙련과 고숙련 근로자를 구분한 경우 모두에서 유사하게 나타난다. 나아가 분석 결과에 따르면, 도시 지역은 높은 고숙련자 비중과 전자상거래침투율로 인해 비도시 지역보다 높은 평균 임금 상승률을 보인다. 이상의 분석 결과는 온라인 쇼핑 확산이 소수의 고숙련 노동자에게만 유리한 임금 효과를 발생시킴과 더불어 지역간에도 차별적인 임금 효과를 유발함을 보여준다.

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초록 (요약문)

This dissertation aims to study the economic effect of digital transformation on Korean industry structure and employment dynamics. Digital transformation refers to the innovation of business activities achieved by the adoption of several digital technologies. The diffusion of new technologies has been the key driver to economic growth and has caused structural change accompanied by the heterogeneous effect on economic entities. In this regard, I focus on the heterogeneous economic impact of digital technologies such as big data, artificial intelligence (AI), cloud-computing, and e- commerce technology. Through these researches, I try to give the first rigorous empirical evidence on paramount but yet-unexplored topics on industry transformation. The first chapter presents the firm-level evidence on the employment effect of the adoption of 4th Industrial Revolution technologies during 2015-2018. In this study, 4th Industrial Revolution technologies include big data, artificial intelligence, cloud-computing, robotics, IoT, 5G mobile, 3d-printing and others. Regarding the data, Survey of Business Activities data provides with the information on the firm-level technology adoption decisions, and employee-employer matched data enables me to decompose the employment change in each firms into hiring and separation. Estimation results show that the net job creation rate of adoption firms is higher by 2.10%p compared to non-adoption firms, and that 75% of the positive employment effect of technology adoption is explained by the increase in new hiring. Positive employment effect is prominent among firms with no manufacturing plants and firms that adopt technologies for the purpose of market creation. These results show that there is no evidence that various digital technologies have uniformly displaced or created jobs across industries, implying the need for the bird’s-eye-view analysis for comprehensive understandings on technology diffusion. The second chapter describes the market structure of online retailers by comparing their productivity growth with offline retailers, and further discuss how evenly the market expansion effect of online sales can be realized across regions. In the second chapter, I combine the mail-order business registration data from Korean Fair Trade Commission with Statistical Business Registers data from Statistics Korea to estimate the firm-level labor productivity. Using regression with market- fixed effect that correct for the different production structure across firms, I find that the post-entry growth is more important for online retailers compared to offline stores. In other words, online retailers enter the market with lower productivity but grow faster, showing that they gradually optimize their own sales structure. Especially, faster productivity growth is found among online retailers in metropolitan area where the local business environment (e.g., the share of university graduates and young population and the share of wholesale, financial and IT industries) are formidable to online retailers. Findings in the second chapter, therefore, shows that market expansion effect of online sales is realized differently across firms in different regions even though all online retailers are equally given the same opportunities. In the third chapter, I examine the effect of e-commerce penetration among households on the local wage structure during 2010-2016. I interpret the diffusion of e-commerce as the demand structure change in retail industry that spurs the modernization of offline retail stores. Using a novel measure of the county-level e-commerce penetration based on consumers’ credit card transactions for online shopping and the wage information from Regional Employment Survey data, we find that counties with rapid penetration of e-commerce exhibit more widened differences in local wage growth between skilled and unskilled workers. The increased skill wage gap is mainly attributed to wage gains of high skill workers in terms of education, occupation and age while most low skill workers have little change in their wages. Findings in the third chapter suggest that the skill premium associated with e-commerce diffusion might be concentrated in urban regions where high skill workers are abundant, and thus widen the regional wage differential.

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