한국노동시장에서의신장프리미엄 ( 박기성 이인재 ) 129 勞動經濟論集第 33 卷 (3), 2010. 12, pp.129~149 c 韓國勞動經濟學會 한국노동시장에서의신장프리미엄 * 1) 박기성 ** 이인재 *** 우리나라노동시장의 30~40 대남성임금에는신장프리미엄 (height premium) 이존재한다. 키가 1cm 증가함에따라시간당임금이 1.5% 씩상승한다. 이추정치는아버지의학력과직업으로대표되는가족특성 (family background) 에영향을거의받지않는다. 키가건강의대리변수 (proxy variable) 라는가설도기각된다. 키가직종선택에영향을주어임금에영향을줄수있다는가설도지지되지않는다. 키가대학진학등학력에영향을주어임금에영향을줄수있다는가설은부분적으로확인된다. 30 대의신장프리미엄의추정치는영국의추정치와유사하다. - 주제어 : 키, 신장프리미엄, 직종선택, 교육선택 I. 서론 사람들은키에대해큰관심을가지고있다. 성장기에있는청소년들은자신의키에매우민감하다. 혼인적령기에있는남성과여성의상당수가배우자를선택하는데키를고려한다. 많은사람들은자신의키가좀더컸으면좋겠다는바람을가지고있을것이 논문접수일 :2010 년 11 월 6 일, 논문수정일 :2010 년 12 월 15 일, 논문게재확정일 :2010 년 12 월 23 일 * 심사자들의유익하고건설적인논평에감사드린다. 이논문은 2010 년도성신여자대학교학술연구조성비지원에의하여연구되었다. ** ( 교신저자 ) 성신여자대학교경제학과 (kpark@sungshin.ac.kr). *** 인천대학교경제학과 (leeinjae@incheon.ac.kr).
130 勞動經濟論集第 33 卷第 3 號 다. 그렇다면사람들이키에관심을가지는이유는무엇일까? 아마키가사람의외모를결정하는중요한요인이기때문일것이다. 경제학자들은외모가개인의노동시장성과에영향을미친다는것을입증하여왔다. Hamermesh and Biddle(1994) 의선구적인연구는외모가매력적인근로자가노동시장에서상당한크기의지대 (rent) 를얻고있음을보여주었다. 그들의연구에의하면보통이상의외모를가진근로자는보통이하의외모를가진근로자에비해약 10-15% 의높은임금을받는다. 이러한외모에따른임금프리미엄 (beauty premium) 의크기는미국노동시장에서인종이나성별격차와맞먹는정도로중요한것이다. Hamermesh and Biddle 에의하면외모가떨어지는여자들 (unattractive women) 은경제활동참가율이상대적으로낮으며인적자본이상대적으로낮은남자들과결혼한다. 외모가더좋은 (better-looking) 사람들은외모 (beauty) 가더생산적인직종에근무할가능성이높으나개인적인외모의효과가직종과는무관하여외모프리미엄이순수한사용자차별 (pure employer discrimination) 임을시사한다. Biddle and Hamermesh(1998) 가 1970년대미국의동일한법과대학원 (law school) 을졸업한변호사들 (attorneys) 을대상으로분석한바에따르면외모가더좋은 (better-looking) 변호사들이경력 5년후부터소득이더높으며이효과는경력이높을수록커진다. 공공부문 (public sector) 보다사적부문 (private sector) 에서일하는변호사가외모가더좋으며이차이는나이가들수록커진다. Biddle and Hamermesh 는이결과들을동태적분류 (dynamic sorting) 와순수한소비자차별 (pure customer discrimination) 의증거로해석한다. Mobius and Rosenblat(2006) 가아르헨티나의실험적자료 (experimental data set) 를사용하여식별한 (identify) 외모프리미엄의세가지통로들 (channels) 은다음과같다. 첫째, 외모가뛰어난근로자들 (physically attractive workers) 은자신감 (confidence) 이높고이높은자신감이높은임금을가져온다. 둘째, 자신감수준이같으면외모가뛰어난근로자들을능력이뛰어나다고사용자들이잘못판단하여임금이높다. 셋째, 자신감을통제한후외모가뛰어난근로자는사용자와상호작용할 (interact) 때소통및사회적기술 (communication and social skills) 등과같은구술력 (oral skills) 이좋아임금을상승시킨다. Pfann, Biddle, Hamermesh, and Bosman(2000) 은네덜란드광고회사들의자료를사용하여경영자들 (executives) 의외모 (beauty) 가본인의임금뿐만아니라기업의매출 (sales) 도증가시키는것을발견하고외모가기업특수적 (firm-specific) 투자를형성한다고해석한다. 외모가임금에영향을준다면키역시임금에영향을미칠것이라고예상할수있다.
한국노동시장에서의신장프리미엄 ( 박기성 이인재 ) 131 기존의연구결과는키의임금프리미엄 (height premium) 의존재를확인해주고있다. 이에관한최근의영향력있는연구인 Persico, Postlewaite, and Silverman(2004) 에의하면키가 1인치커짐에따라영국에서는임금이 2.2% 씩상승하고, 미국에서는 1.8% 씩상승한다. 그밖에 Frieze, Olson, and Good(1990), Loh(1993), Sargent and Blanchflower(1994), Behrman and Rosenzweig(2001) 등도키와임금사이에통계적으로유의한상관관계가존재함을보고하고있다. 키가임금등노동시장에서의성과에영향을주는이유는무엇인가? 몇가지가설을설정해볼수있다. 우선, 키가클수록더많은인적자본이축적되어생산성이높아지며그결과더많은임금을받게되는경로를생각할수있다. 이는생산성증대가설 (productivity enhancing hypothesis) 이라고부를수있을것이다. 예를들어, 청소년기에큰키를가지고있는사람은스포츠, 클럽, 이성교제 (dating) 등다양한과외활동 (extracurricular activities) 에참여하여리더십, 대인관계스킬 (interpersonal relationship skills), 사회적응력 (social adaptability) 등인적자본을축적할기회를상대적으로많이가지게된다. 따라서키작은청소년에비해더많은인적자본을축적하게되고, 학교졸업후노동시장에나와더높은임금을받게된다 (Persico, Postlewaite, & Silverman 2004). 1) 둘째, 부모의학력이높거나고소득직종이면자녀의키가크고이것이임금에영향을준다고생각할수있다. 즉키가임금에영향을주는것이아니라가족의특성 (family background) 이임금에영향을주는데키는가족특성의대리변수이다. 키가건강상태의대리변수라고주장될수도있다. 키자체가임금에영향을주는것이아니라건강상태가임금에영향을준다. 그런데건강할수록키가커서키가임금에영향을주는것으로추정된다. 이러한주장을본고에서는대리변수가설 (proxy variable hypothesis) 이라고부르기로한다. 셋째는직종선택가설 (occupational choice hypothesis) 이다. 직종에따라임금격차가존재한다는것은주지의사실이다. 그런데키가직종선택에영향을줄수도있다. 직종에따라서는키가채용시중요한선택기준이되기도한다. 예를들면, 군인, 경찰, 경비원 1) Persico, Postlewaite, and Silverman(2004) 의연구에서는성인의키 (adult height) 가임금에거의영향을주지않는반면, 청소년기 (youth height) 의키가통계적으로유의한영향을주는것으로나타난다. 이들은영국과미국두나라를대상으로분석을실시하였다. 영국자료는 National Child Development Survey 이며미국자료는 National Longitudinal Survey of Youth 이다. 영국자료에서청소년기의키는 16 세때의키이고, 성인의키는 33 세때의키이다. 미국자료에서청소년기의키는 1981 년 ( 연령 16-23 세 ) 의키이고, 성인의키는 1985 년 ( 연령 20-27 세 ) 의키이다.
132 勞動經濟論集第 33 卷第 3 號 등의직종이키가중요한하나의선발기준이된다. 이렇게키라는기준에의해직종선택이체계적으로이루어지면키에따른임금프리미엄이나타날수도있을것이다. 마지막으로노동시장에키에따른차별이존재할수도있다. 차별가설 (discrimination hypothesis) 에의하면어떤이유에서사용자나소비자가키가큰근로자를좋아하게되면, 키가큰근로자는높은임금을받게되고키가작은근로자는낮은임금을받게될것이다. 이러한사용자나소비자의선호 (taste) 가존재하면키에따른임금격차가발생한다. 또한키가큰집단이키가작은집단보다평균적인생산성이높아사용자가키가큰사람을선호하는통계적차별 (statistical discrimination) 이존재할수있다. 2) 본고는 2008년도한국노동패널조사 (KLIPS) 를이용하여키에대한임금프리미엄을추정하고, 이의원인이된다고생각되는다양한가설들을검토한다. 우리나라에서는아직키와임금과의관계를분석한연구가존재하지않는다. 이는부분적으로키와임금등노동시장성과가함께조사된연구가흔치않기때문이다. 다행히 KLIPS 에서는 2006년처음으로키에관한조사가이루어졌고, 이후추가되는새로운표본에대해서도키에관한정보를수집하고있다. 따라서본고에서는 KLIPS 자료를사용하여키가임금에미치는영향을알아보고, 키가도대체어떤경로를거쳐임금에영향을미치는지를자료가허락하는한도에서찾아보고자한다. 본고의구성은다음과같다. 제Ⅱ장에서는사용되는자료의구성을설명하고변수들의기술통계량을서술한다. 제Ⅲ장에서키가임금에어떤영향을주는지를추정하고키가임금에영향을주는통로들 (channels) 을하나하나점검한다. 제Ⅳ장은요약과결론이다. Ⅱ. 자료와변수 본고에사용된자료는한국노동패널조사 (Korea Labor Income Panel Survey: KLIPS) 자료이다. 이조사는비농촌지역에거주하는 5,000가구의구성원에대한종단면조사로 1998년 1차조사가진행된이래현재 11차자료까지공개되어있다. 한국노동패널조사는가구자료, 개인자료, 부가자료및직업력자료의네가지로구성되어있다. 본고에서 2) 통계적차별은집단간의평균적인생산성의차이를전제로하므로첫번째의생산성향상가설과양립할수있다.
한국노동시장에서의신장프리미엄 ( 박기성 이인재 ) 133 는 KLIPS 11차년도 (2008 년 ) 개인자료를이용하여키와임금과의관계를분석하였다. 한국노동패널조사는 2006년응답자의키에대한조사를처음으로실시하였다. 그러나이후키에대한조사가매년반복적으로이루어지지는않았으며, 다만각연도마다새롭게추가되는표본에대해키에관한정보를수집하고있다. 따라서본고에서는 2006년과그이후의자료를이용하여 2008년개인표본의키에대한정보를수집한뒤이를다른개인정보와연결하는방식으로자료를구성하였다. 본고는 30대와 40대의남성임금근로자를분석대상으로한다. 연령층을 30대와 40대로한정한이유는두가지이다. 우선노동시장의진입연령과은퇴연령을고려한결과이다. 대학진학률이 80% 를상회한지이미상당시간이경과하였기때문에, KLIPS 의 20대의상당수는학교에다니고있다. 또한경제활동에참여하고있다고하더라도파트타임등부분적으로참여하는비율도높다. 한편, 50대는노동시장으로부터이탈이시작되는시기이다. 이들중일부는이미은퇴한상태이며, 임금근로자로고용되어있다고하더라도주된일자리로부터는분리된경우가많다. 둘째, 20대초반에키가자라는경우도있으며, 50대이후에는키가어느정도감소한다는생체적특성을고려해야한다. KLIPS 의자료가키를매년측정한것이아니기때문에키의변화가능성을통제하기위해서는연령을적절하게제한할필요가있다. 따라서이러한두가지요인을고려하여본고에서는표본을 30-40대로한정하였다. 3) 아직한국노동시장에는 30세를전후하여여성의경력단절현상이존재하고있다. 그이후의연령대에서도여성의노동시장참여는단속적이다. 남성보다여성의노동시장참여가여러가지복잡한요인에의해좌우된다는것은잘알려진사실이다. 이러한요인들을횡단면자료를이용하여통제하는데는한계가있다. 따라서본고는남성임금근로자만을대상으로키와임금과의관계를분석한다. 분석에서는키와함께가족의특성 (family background) 이중요한변수로사용된다. 가구특성으로사용된변수는분석대상자아버지의학력과분석대상자가 14세일때의아버지의직업이다. 아버지의학력은고졸미만, 고졸, 초대졸이상의더미변수로구성하였다. 분석대상자의 14세일때의아버지의직업은아버지가전문직인경우에는 1, 그렇지않은경우에는 0의값을갖는더미변수이다. 아버지의직업은고위임직원및관리자, 전문가, 기술공및준전문가로분류되는경우전문직으로판단하였다. 4) 3) 연령대를 25~55 세로확장하여도본고가제시하는실증분석결과는달라지지않는다. 4) 어머니의학력과직종도가족특성을나타내는변수로사용할수있으나, 어머니의경제활동참
134 勞動經濟論集第 33 卷第 3 號 임금변수는월평균임금을주당근로시간으로나눈시간당임금을사용하였다. 한편가족특성과학력수준등분석에사용된주요변수들에대한결측치가존재하는표본은분석에서제외하였다. 최종적인표본은 30 ~ 40대남성임금근로자 1,548명이다. < 표 1> 과 [ 그림 1] 은키의분포를보여주고있다. 표본에나타난평균키는 172.6cm, 표준편차는 5.04cm이다. 키의중위값은 173.0cm로평균과매우유사하다. 표에제시된것처럼 25 percentile의키는 170.0cm과 75 percentile의키는 176cm이다. 한국인의평균신장에관한전국적인통계는아직까지존재하지않는다. 다만, 지식경제부의한국인인체지수조사에의하면 2003 ~ 2004년 30 ~ 49세남성의평균키는 170.2cm, 표준편차는 5.64cm로보고하고있다. 같은연도에 20 ~ 29세남성의평균키는 173.1cm, 표준편차는 5.56cm이다. 5) 연령별로평균키의큰차이가존재하며, 평균키가급격히증가하는추세임을알수있다. 이러한점을감안하면 KLIPS 표본의 30 ~ 40대남성의키에관한자료에큰보고오류는존재하지않는것으로판단할수있다. 키의분포를도수분포를그려본것이 [ 그림 1] 이다. 그림에의하면가장키가작은사람이 155cm이며, 가장키가큰사람은 192cm 이다. 최빈치 (mode) 는 170cm 이고그다음으로빈도수가많은것이 175cm 로나타난다. KLIPS 의자료는가장가까운 cm단위로보고되어조사되었기때문에일부측정오차 (measurement error) 가존재할가능성을완전히배제할수는없을것이다. 키의분포는근사적으로 (approximately) 정규분포의형태를취하고있다. < 표 2> 는분석에사용된변수들의통계량을보여주고있다. 키에따라시간당임금과학력및가족배경에차이가있는지를살펴보기위해표본을키가중위값이하인근로 < 표 1> 키에관한기술통계 평균중위값표준편차 25 percentile 75 percentile 관측수 172.7cm 173.0cm 5.04cm 170.0cm 176.0cm 1,548 명 가율이매우낮고전문직의비중은너무낮을뿐만아니라결측치가많아사용하지않았다. 다만주의하여야할점은한국노동패널의 1 차년도조사에서의학력은아버지의학력이아니라부모의학력이라는것이다. 4 차년도이후에는아버지와어머니의학력이구분되어조사되고있다. 그러므로아버지의학력이라는변수에는일부어머니의학력이포함된경우도있다. 아버지의직업은 14 세때의아버지의경제활동상태에관한정보를이용하면파악할수있다. 5) http://sizekorea.kats.go.kr/ 참조.
한국노동시장에서의신장프리미엄 ( 박기성 이인재 ) 135 [ 그림 1] 키의분포 350 300 250 200 150 100 50 0 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 자 ( 중위값이하표본 ) 와중위값을넘어서는근로자 ( 중위값초과표본 ) 의두집단으로나누어기술통계량을제시하였다. 중위값이하표본의평균키는 169.3cm 이며, 중위값초과표본의평균키는 177.2cm 이다. 키가큰사람과키가작은사람사이에는시간당임금에차이가존재한다. 이하표본의시간당임금평균은 12,720원인데비해초과표본은 13,450원이다. 따라서키가큰사람이키가작은사람보다 5.7% 정도높은시간당임금을받는다. 키가큰사람과키가작은사람은인적속성도다르다. 우선평균연령에차이가있다. 이하표본의나이평균은 39.9세인데비해초과표본은 37.5세로낮다. 이러한나이에따른키의차이는키의연령별분포를일부반영하는것이다. 기혼비율은이하표본이 79.7% 인데비해초과표본은 82.7% 로키가큰사람이조금높은비율을보이고있다. 체중은이하표본이 67.5kg인데비해초과표본은 75.1kg이다. 키가큰사람이체중도많이나감을알수있다. 5점척도로표시된건강상태는이하표본이 2.25이고초과표본이 2.17이다. 키가큰사람이키가작은사람보다건강하다고느끼고있는것으로나타난다. 가장큰차이가발견되는것은학력수준이다. 초대졸이상의비율이이하표본에서는 49.2% 인데비해초과표본에서는 63.4% 로나타난다. 따라서키작은사람보
136 勞動經濟論集第 33 卷第 3 號 < 표 2> 기술통계 개인의특성 신장 시간당임금 나이 기혼 체중 건강상태 초졸이하 중졸 고졸 초대졸 대졸 대학원졸 가족의특성 아버지고졸 아버지초대졸이상 아버지전문직 전체중위값이하중위값초과 172.67 (5.039) 1.294 (0.717) 38.67 (5.56) 0.782 (0.413) 70.74 (8.90) 2.21 (0.63) 0.026 (0.159) 0.064 (0.245) 0.347 (0.476) 0.185 (0.389) 0.320 (0.467) 0.058 (0.233) 0.224 (0.417) 0.101 (0.301) 0.089 (0.284) 169.32 (3.27) 1.263 (0.706) 39.58 (5.63) 0.761 (0.427) 67.55 (7.431) 2.235 (0.611) 0.036 (0.186) 0.077 (0.267) 0.379 (0.485) 0.166 (0.372) 0.284 (0.451) 0.057 (0.232) 0.203 (0.403) 0.080 (0.271) 0.066 (0.249) 177.21 (3.07) 1.336 (0.731) 37.45 (5.209) 0.809 (0.393) 75.07 (8.91) 2.168 (0.660) 0.012 (0.110) 0.046 (0.209) 0.303 (0.460) 0.212 (0.409) 0.369 (0.483) 0.058 (0.234) 0.252 (0.434) 0.130 (0.336) 0.119 (0.324) 표본수 1,548 891 657 주 : ( ) 안은표준편차. 건강상태는 5 점척도임. 1= 매우좋음 부터 5= 매우나쁨 까지. N 다키큰사람이평균적으로높은학력을보유하고있다. 이러한인적자본과관련된개인속성의차이는키가클수록더많은인적자본이축적되고더많은임금을받게되는
한국노동시장에서의신장프리미엄 ( 박기성 이인재 ) 137 경로가존재할가능성을제기하는것이다. 6) 흥미로운사실은키에따라가족배경에차이가있다는점이다. 아버지가고졸이상인비율은이하표본에서는 26.3% 인데비해초과표본에서는 36.9% 이다. 아버지의전문직종사비율도이하표본에서는 6.0% 인데비해초과표본에서는 11.5% 이다. 따라서키가큰사람이키가작은사람보다아버지가고학력이고전문직일가능성이높다. 이러한사실은키의임금프리미엄이키가큰사람과키가작은사람사이의임금차이가가족배경의차이에서기인할수도있음을시사한다. 즉키가작은사람이낮은임금을받는것은인적자본과재산이적게축적된가족에서자랐기때문이지키가작기때문은아니라는가설이성립될수있다. Ⅲ. 추정결과 우리의목적은과연키와임금사이에통계적으로유의미한관계가존재하는지를검토하는것이다. 우리는다음과같은 Mincer 유형의임금방정식을최소자승법 (OLS) 을이용하여추정하고자한다. 여기에서 는시간당임금의로그값이며, 는키, 는임금에영향을미치는독립변수들그리고 는오차항이다. 일반적인임금함수의추정에서는임금함수에임금에영향을미친다고인정되는혼인상태, 교육, 근속기간, 고용형태등많은변수들이독립변수로사용된다. 따라서키를하나의독립변수로추가하여임금함수를추정하고, 임금에영향을미치는다른요인들을통제한뒤키가임금에미치는효과를분리해내는것이통상적인방법일것이다. 7) 그러나본고에서는이러한일반적방식을따르지않는다. 왜냐하면 Persico, 6) 심사자의지적대로연령이낮을수록키가크고학력수준도높기때문에키작은사람보다키큰사람이평균적으로높은학력을보유할수있다. 이하에서는연령을통제하면서분석한다. 7) 뒤에서이방식으로추정한결과를제시할것이다.
138 勞動經濟論集第 33 卷第 3 號 Postlewaite, and Silverman(2004) 이지적한것처럼혼인상태, 재직기간, 직종, 고용형태등의변수들은키의영향을받을지도모르는내생적으로 (endogenously) 결정되는선택변수들 (choice variables) 이기때문이다. Neal and Johnson(1996) 은인종간임금차별을추정하면서, 연구자들이통상적으로사용하는혼인상태, 재직기간, 노동시장경력, 고용형태등이노동시장차별에의해영향을받는변수라는점을자세하게지적하고있다. 따라서임금방정식에이러한변수들을포함시키게되면노동시장차별의효과가부정확하게추정된다고주장한다. Heckman(1998) 도집단간의임금격차를추정할때이러한입장을취한다. 이들은다양한변수를회귀식에포함하는일반적인방법대신, 절제된임금방정식 (parsimoniously specified wage equation) 을이용하여분석을시도하고있다. 본연구에서도키가임금방정식에포함되는변수들에미칠영향을고려하여이들과동일한접근방법을사용하고자한다. 1. 추정결과 < 표 3> 은키와임금의관계를 OLS 방식을이용하여추정한기본적인결과를제시하고있다. 회귀분석에서는모두연령을통제하였다. 우리가사용한표본의연령대가비교적넓게분포되어있고, 연령대별로평균키에차이가존재하기때문에이를감안할필요가있기때문이다. 8) < 표 3> 의 (1) 열은나이만을통제한회귀분석결과이다. 키의추정계수는 0.015로 1% 의통계적유의수준을유지하고있다. 추정결과는신장이 1cm 크면임금이 1.5% 높음을의미한다. 이를연간임금액으로환산하면신장이 1cm 크면약 40만원정도더많은임금을받는다는것을의미한다. Persico, Postlewaite, and Silverman(2004) 의추정에의하면신장이 1인치 (2.54cm) 증가함에따라임금이영국에서는 2.7%, 미국에서는 2.5% 씩상승한다. 우리의추정치를인치로환산하면신장이 1인치커짐에따라임금이 3.8% 씩상승한다. 따라서우리나라의추정치는영국과미국의추정치보다크다. < 표 2> 의기술통계에의하면키큰사람은작은사람에비해아버지의학력이높고 8) Persico, Postlewaite, and Silverman(2004) 의연구에서는동일한연령 (33 세 ) 집단인영국의경우에는지역을, 연령이다른 (31 ~ 38 세 ) 미국의경우에는지역과나이를추가적인통제변수로사용하였다. 우리나라의경우지역에따른신장의차이가존재한다는증거가존재하지않으므로나이만통제하기로한다.
한국노동시장에서의신장프리미엄 ( 박기성 이인재 ) 139 < 표 3> OLS 추정결과 : 가족배경의영향 키 나이 설명변수 (1) (2) (3) 아버지학력 고졸 대졸이상 0.015*** 0.007*** 0.014*** 0.010*** 0.135*** (0.031)*** 0.241*** (0.046)*** 0.013*** 0.010*** 0.121*** (0.032)*** 0.159*** (0.051)*** 아버지직업전문직 0.166*** (0.051)*** Adjusted R 2 0.020*** 0.042*** 0.048*** F statistics 13.93*** 17.47*** 16.29*** 주 : 종속변수는시간당임금의로그값. ( ) 안은이분산 (heteroskedasticity) 을고려한표준오차. *** 1% 유의수준, ** 5% 유의수준, * 10% 유의수준. 전문직종사자일가능성이높다. 이는 (1) 열에서추정한신장프리미엄 (height premium) 이인적자본이나재정상태등가족특성을반영한결과일지도모른다는의구심을갖게한다. 인적자본이적게축적되어있고재정적으로형편이좋지않은가정에서성장한사람은키가작을뿐만아니라인적자본의축적도상대적으로낮아노동시장에서불리한위치에처할수있기때문이다. 즉키자체가임금에영향을주는것이아니라가족배경이임금에영향을주는데키가가족배경과상관관계가있으면위의추정결과를얻을수있다. 이를검토하기위해 < 표 3> 의열 (2) 와 (3) 에서는아버지의학력과전문직여부그리고형제자매의수를통제하고키가임금에미치는효과를추정하였다. (2) 열은아버지의학력이동일하다고가정할경우키가임금에미치는효과를추정하고있다. (3) 열은 (2) 열에아버지의전문직여부를추가적으로통제한결과이다. 추정결과에의하면아버지의학력은임금에유의한영향을미친다. 아버지학력더미의추정계수는모두통계적으로유의하며추정된계수들의값도매우크다. 아버지의직업역시아들의임금수준에영향을미치는것으로나타난다. 아버지가전문직종사자였던근로자는그렇지않은사람에비해임금이 16.6% 나높은것으로나타난다. (3) 열의추정결과를기준으로보면아버지의학력이고졸미만인근로자에비해아버지가고졸인근로자는 12.1%, 아버지
140 勞動經濟論集第 33 卷第 3 號 가대졸이상인근로자는 15.9% 의높은임금을받는다. 9) 주목해야할것은키의추정계수이다. 키의추정계수는아버지의학력을통제한 (2) 열에서는 0.014이며아버지의전문직여부및형제자매수를추가적으로통제한 (3) 열에서도 0.013이다. 두추정계수는모두 1% 의통계적유의수준을유지하고있다. 가족특성이동일하다고가정할경우키가 1cm 크면임금은 1.3 ~ 1.4% 높아진다. 가족특성을통제하지않은 (1) 열에서의기본적인키의임금효과는 0.015(1.5%) 였다. 따라서아버지의학력, 전문직여부및형제자매수등가족의특성의통제여부에관계없이키가임금에미치는영향은거의동일하다고할수있다. 이러한추정결과는신장프리미엄이가족배경에의한것이라는가설과는양립하지않는것이다. 신장프리미엄이가족배경에의한것이아니라면과연무엇에의해설명될수있는가? 먼저생각할수있는것은키가개인의건강상태를반영할수있다는것이다. 인적자본이론에의하면건강상태가좋은근로자일수록생산성이높고따라서높은임금을받는다. 키는건강상태를결정하는중요한요인이될수있다. KLIPS 는응답자의건강상태에관한정보를제공하고있다. 건강상태는현재의건강상태로서 1. 아주건강하다 부터 5. 건강이아주안좋다 까지 5점척도로측정되어있다. 변수의값이작을수록응답자가평가한자신의건강상태가좋음을의미한다. < 표 4> 의 (2) 열은이변수를독립변수로추가하여임금함수를추정한결과다. 건강상태의추정계수는 -0.083로 1% 수준에서통계적으로유의하다. 따라서건강이나쁠수록임금이낮은것이확인된다. 그러나신장프리미엄은 1cm당 1.5% 로변화가없다. 이러한추정결과는신장이건강상태의대리변수 (proxy variable) 가아니라는것을의미한다. 건강상태에관한 5점척도는응답자자신의건강상태에대한주관적이평가에기초한것이다. 따라서높은임금을받는사람들이자신의건강상태에대해상대적으로긍정적인평가를내릴가능성을배제할수없다. 이러한가능성을배제하기위해서는건강상태를측정하는객관적인지표를이용할필요가있다. KLIPS 에서는키와함께응답자의몸무게에관한정보도제공하고있다. 몸무게에관한정보를이용하면응답자의비만도 (obesity) 를측정할수있다. 비만도중가장일반적으로사용되는척도는표준체중법으로실제체중을표준체중 10) 으로나눈값의퍼센트를사용한다. 이값이 120을넘으면비 9) 여기에서보고되지는않았으나형제자매수와출생순위를가족특성을나타내는특징으로통제하여보았다. 추정결과이들변수의추정계수는유의하지않으며신장프리미엄의추정치에도영향을미치지않는다.
한국노동시장에서의신장프리미엄 ( 박기성 이인재 ) 141 만으로판단한다. < 표 4> 의열 (3) 은비만여부를독립변수로추가하여임금함수를추정한결과를제시하고있다. 비만도의추정계수는 0.023으로나타나나통계적으로유의하지않다. 이러한결과는외국의연구와는약간다른결과이다. 11) 중요한것은키의추정계수의크기이다. 키의추정계수는 0.015로변함이없다. 그러므로신장프리미엄의원인은비만도와는무관하다고할수있다. 이상에서살펴본것처럼 < 표 4> 의 (2) 열과 (3) 열의추정결과는건강상태가신장프리미엄의중요한원인이라는대리변수 (proxy variable) 가설을지지해주지않는다. 키가큰사람이건강하기때문에높은임금을받는것은아니라고판단할수있다. 키는근로자의직종선택에영향을미칠수있다. 어떤직종은일정수준이상의신장을요구할수있으며, 키큰사람이업무수행에유리한경우도있을것이다. 또한직종간에는임금격차가존재한다. 그렇다면키가직종선택 (occupational choice) 에영향을주어임금에영향을주는경로가존재할수도있다. 이경우키의임금효과는근로자가키를기준으로임금수준이다른직종에배열됨으로써발생하는효과이다. 이러한가능성을검토하기위해직종별평균신장을계산하여이것이임금과키의추정계수에미치는영향을살펴보았다. 직종별평균신장은직종대분류를이용하여계산하였다. < 표 4> 의 (4) 열은키와함께직종별평균신장을독립변수로추가하여임금함수를추정한결과를제시하고있다. 직종별평균신장의추정계수는 0.163이며 1% 수준에서통계적으로유의하다. 따라서근로자의평균신장이큰직종일수록임금수준이높다. 키의추정계수는 0.012로감소한다. 그러나기본적인추정계수인 0.015와비교하면별차이가없다. 따라서키가직종선택에영향을주어임금에영향을준다는가설은지지되지않는다. < 표 4> 의 (5) 열은직종의평균신장대신직종더미를사용해서추정한결과를보여준다. 직종더미가통제된경우키의추정계수는 0.013로 1% 수준에서통계적으로유의하다. 이는직종별평균신장을이용한 (3) 열의추정결과와거의동일한결과이다. 기본적인추정계수인 0.015과비교하면별차이가없다. 키의임금효과의대부분은직종선택에의해서는설명되지않는다. 따라서직종선택가설은지지되지않는다. 10) 표준체중은 ( 신장 -100) 0.9 로계산된다. 11) Frieze, Olson, and Good(1990) 이동일한경영대학원 (Middle Atlantic University) 을졸업한남자관리자들 (managers) 을분석한결과에의하면과체중은임금을낮춘다. Sargent and Blanchflower(1994), Averett and Korenman(1999) 등에의하면여자의경우비만도가높을수록임금이낮다.
142 勞動經濟論集第 33 卷第 3 號 마지막으로신장이대학진학등학력에영향을주어임금에영향을미치는통로를검토해보자. < 표 4> 의 (6) 열과 (7) 열은각각교육연수 (years of schooling) 와교육더미 (education dummy) 가임금에미치는효과를추정하고있다. (6) 열의키의추정계수는 0.010, (7) 열의키의추정계수는 0.009로모두 1% 수준에서통계적으로유의하다. 기본적인추정계수인 0.015에비하면약 60 ~ 66% 에해당하는크기이다. 교육변수가포함되었을때신장프리미엄이감소한다는것은키가교육수준의차이를통해임금수준에영향을미치는통로가일부존재함을의미하는것이다. (8) 열은건강상태, 직종, 교육연수등을모두통제한임금함수의추정결과이다. 신장프리미엄의추정계수는 0.009로교육연수만을통제한 (7) 열과동일하다. 키 1cm당 0.9% 의임금효과가발견된다. 건강상태와직종의추정계수는 (2) 열과 (4) 열의추정결과와동일한부호를보이고있으나, 추정계수의크기는크게감소하고있다. 건강상태의추정계수는유의수준도하락하고있다. 반면교육연수의영향은 (7) 열과큰차이가존재하지 < 표 4> OLS 추정결과 : 건강, 직종, 교육수준의영향 키 나이 설명변수 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) 건강상태 비만도 직종 직종의평균신장 직종더미교육 교육연수 0.015*** 0.007*** 0.015*** 0.008*** -0.083*** (0.023)*** 0.015*** 0.007*** 0.023*** (0.043)*** 0.012*** 0.010*** 0.163*** (0.018)*** 0.013*** 0.012*** (0.002)*** 포함 0.010*** 0.018*** (0.002)*** 0.077*** (0.004)*** 0.009*** 0.019*** (0.002*** 0.009*** 0.019*** (0.002)*** -0.035*** (0.021)*** 0.050*** (0.018)*** 0.073*** (0.004)*** 교육더미 포함 R-squared 0.020 0.030 0.020 0.067 0.189 0.237 0.241 0.243 F statistics 13.93 13.54 9.65 35.60 33.00 173.13 77.83 107.35 주 : 종속변수는시간당임금의로그값. ( ) 안은이분산 (heteroskedasticity) 을고려한표준오차. *** 1% 유의수준, ** 5% 유의수준, * 10% 유의수준.
한국노동시장에서의신장프리미엄 ( 박기성 이인재 ) 143 않는다. 따라서교육연수가앞에서검토한경로에관한충분한통계량 (sufficient statistics) 이라고볼수있다. 그렇다면키와학력수준사이에는어떤관계가존재하는것일까? 앞에서언급한것처럼키의임금효과는관찰가능한 (observable) 가족특성에의해좌우되지않는다. (7) 열의임금방정식에아버지의학력과전문직여부를추가하면아버지의학력이임금에미치는영향은사라진다. 아버지의학력과아들의학력사이에는통계적으로유의한상관관계가존재하기때문이다. 아버지의학력이자식의학력수준에영향을미칠수있으나, 이것은키가임금에미치는영향과는무관한것이다. 그렇다면생각할수있는경로는키가개인의학력수준에직접적인영향을미치는경우이다. 키가인적자본축적정도에영향을미치고이것이학력수준과밀접한관련이있다면 < 표 4> 의추정결과는이러한경로의존재와양립할수있다. 마지막으로차별가설을검토해보자. 선호에의한차별은우리의자료로는확인해볼방법이없다. 통계적차별에대해서는다음과같은추론이가능하다. 만일키에따른통계적차별이존재한다면키가작은사람의인적자본에대한투자의수익률은키가큰사람의인적자본의투자수익률보다작을것이다. 이러한가능성을확인하기위해우리는표본을중위값이하표본과중위값초과표본으로나누어인적자본투자의수익률을각각추정하여보았다. 나이와가족특성, 건강상태, 직종을통제하여추정한교육연수의추정계수는중위값이하표본과중위값초과표본에서크게다르지않다. 중위값이하표본에서는교육연수의추정계수가 0.076인반면, 중위값초과표본에서는추정계수가 0.061이다. 교육연수의추정계수는오히려중위값이하표본에서크며, 추정계수의차이가존재한다는귀무가설은기각된다. 따라서신장프리미엄을통계적차별의결과로해석할수는없다. 2. 강건성검토 (Robustness Check) 본연구에서사용한표본은연령대가 30대와 40대로비교적넓게걸쳐있기때문에연령계층에따라신장프리미엄이다르게나타날가능성이있다. 더욱이신장프리미엄에대한외국의선행연구들은대부분 30대를대상으로이루어졌기때문에이들과의직접적인비교를위해서는연령대를 30대에한정하여분석해볼필요가있다. < 표 5> 는 30대표본의추정결과를제시하고있다. 30대의추정결과는앞의 < 표 4>
144 勞動經濟論集第 33 卷第 3 號 < 표 5> 추정결과 : 30 대임금근로자 설명변수 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) 키 나이 아버지학력 고졸 대졸이상 아버지직업전문직 건강상태 비만도 직종 직종의평균신장 직종더미 교육 교육연수 0.011*** 0.009*** 0.011*** 0.011*** 0.009*** 0.010*** 0.009*** 0.009*** 0.009*** 0.030*** 0.032*** 0.030*** 0.030*** 0.030*** 0.031*** 0.035*** 0.035*** 0.035*** (0.006)*** (0.006)*** (0.006)*** (0.006)*** (0.006)***(0.005)***(0.005)*** (0.005)*** (0.005)*** 0.111*** (0.035)*** 0.220*** (0.052)*** 0.115**** (0.053)*** -0.029*** (0.026)*** -0.009*** (0.049)*** 0.089*** (0.023)*** 포함 0.066*** (0.005) -0.004*** (0.024)*** 0.006*** (0.023)*** 0.066**** (0.005)*** 교육더미 포함 R-squared 0.038 0.081 0.040 0.038 0.055 0.182 0.208 0.212 0.208 F statistics 16.50 15.24 11.27 11.06 16.65 19.40 72.59 32.19 44.01 주 : 종속변수는시간당임금의로그값. ( ) 안은이분산 (heteroskedasticity) 을고려한표준오차. *** 1% 유의수준, ** 5% 유의수준, * 10% 유의수준. N=893. 와거의동일하다. 통제변수로사용된추정계수중아버지의학력과직업및본인의직종과교육연수가통계적으로유의한추정치를보이고있다. 비만여부가임금에영향을미치지않는것도앞의결과와동일하다. 다만건강상태는부호는음 (-) 으로동일하나통계적유의성을상실한다. 나이와건강상태, 직종별평균신장및교육연수가모두임금방정식에포함되는경우교육연수를제외한건강상태와직종별평균신장이임금에유의한영향을미치지않는것도 < 표 4> 와는다른점이다. 주목할만한점은신장프리미엄의크기가독립변수에영향을거의받지않는다는사
한국노동시장에서의신장프리미엄 ( 박기성 이인재 ) 145 실이다. 키의추정계수는모두 0.009 ~ 0.011의크기를가지며통계적으로모두 1% 수준에서유의하다. < 표 4> 에서의추정치가 0.009 ~ 0.015였던점을감안하며, 30대의경우더욱더안정적인추정치를보인다고할수있다. 외국선행연구와의추정치비교를위해서는 30대의신장프리미엄을사용하는것이보다적절할것이다. Persico, Postlewaite, and Silverman(2004) 의연구에서영국표본의나이는모두 33세, 미국표본의나이분포는 31 ~ 38세였다. 우리나라의 30대신장프리미엄을인치당으로환산하면 2.3%(0.9% 2.54) 로미국의추정치인 1.8% 보다는조금높으며, 영국의추정치인 2.2% 와는거의동일한수준이다. < 표 5> 의 30대표본의추정결과에따르면신장프리미엄은가족특성에의해설명되지않는다. 키가건강상태의대리변수라는가설이기각될뿐만아니라, 직업선택가설도기각된다. 키가교육수준과일부관련이있다는앞에서의추론역시 30대에서는뚜렷하게확인되지않는다. 한편 30대에서도교육연수의추정계수가중위값이하의표본에서더욱크게나타나기때문에신장프리미엄이통계적차별에기인한다고볼수도없다. 이러한 30대표본의추정결과는키가임금에미치는경로가무엇인가에대한의문을다시한번제기하게한다. 가족특성, 건강, 직종선택, 교육수준, 통계적차별이아니라면도대체어떤경로를통해키가임금에영향을미치는가? 하나의가능성은키가우리가관찰하지못한생산성과의관련을통해임금에영향을미치는경우이다. 예를들어, 키는리더십, 대인관계스킬 (interpersonal relationship skills), 사회적응력 (social adaptability) 등인적자본을축적할기회와관련이있을수있다 (Persico, Postlewaite, and Silverman 2004). 이러한능력들은대부분청소년기에축적된다. 따라서키의영향은청소년기의비인지적인적자본축적과관련되어있을가능성이높다. 앞에서도언급했던것처럼통상적인임금프리미엄의추정에서는임금에영향을미치는전형적인변수들을이용한다. 과연신장프리미엄은이러한추정방법을이용하여도유의하게나타나는가? 이를확인하기위해혼인상태, 나이, 근속기간, 학력, 고용형태, 노동조합가입여부, 기업규모, 직종, 산업을독립변수로투입하여회귀분석을실시하여보았다. < 표 6> 은이러한회귀분석결과를보여준다. (1) 열은개인특성만을통제한추정결과이며, (2) 열은 (1) 열에노동조합과기업특성변수를추가한것이다. (3) 열은 (2) 열의변수에산업더미를추가한것이다. 표에의하면독립변수들의추정치는일반적인임금방정식의추정결과와크게어긋나지않는다. 키의추정계수는 0.005 ~ 0.006으로 5% 수준에
146 勞動經濟論集第 33 卷第 3 號 < 표 6> 통상적인임금함수에나타난신장프리미엄 변수 (1) (2) (3) 키 0.006*** 0.006*** 0.005*** (0.002)*** (0.002)*** (0.002)*** 기혼유배우 (=1) 0.206*** 0.169*** 0.170*** (0.027)*** (0.027)*** (0.027)*** 나이 0.076*** 0.084*** 0.086*** (0.029)*** (0.027)*** (0.027)*** 나이제곱 -0.098*** -0.103*** -0.105*** (0.037)*** (0.035)*** (0.035)*** 근속기간 0.041*** 0.029*** 0.026*** (0.006)*** (0.005)*** (0.005)*** 근속기간제곱 -0.039*** -0.028*** -0.021*** (0.027)*** (0.024)*** (0.023)*** 학력 고졸 0.178*** 0.144*** 0.150*** (0.041)*** (0.040)*** (0.040)*** 초대졸 0.277*** 0.217*** 0.222*** (0.048)*** (0.046)*** (0.045)*** 대졸 0.452*** 0.347*** 0.342*** (0.048)*** (0.046)*** (0.045)*** 대학원졸 0.585*** 0.466*** 0.474*** 정규직 (=1) 노동조합가입 (=1) (0.065)*** 0.147*** (0.037)*** (0.061)*** 0.148*** (0.036)*** 0.035*** (0.029)*** (0.059)*** 0.164*** (0.039)*** 0.044*** (0.029)*** 기업규모 10인미만 -0.213*** -0.170*** (0.038)*** (0.044)*** 10 ~ 50인미만 -0.057*** -0.022*** (0.035)*** (0.042)*** 50 ~ 100인미만 -0.096** -0.063*** (0.041)*** (0.047)*** 100 ~ 300인미만 0.051*** 0.090*** (0.039)*** (0.045)*** 300 ~ 1,000 인미만 0.147*** 0.162*** (0.042)*** (0.049)*** 1,000인이상 0.239*** 0.249*** (0.034)*** (0.043)*** 직종더미 포함 포함 포함 산업더미 포함 R-squred 0.457 0.524 0.544 F statistics 72.41 68.46 50.38 N 1,548 1,548 1,548 주 : 종속변수는시간당임금의로그값. ( ) 안은이분산 (heteroskedasticity) 을고려한표준오차. *** 1% 유의수준, ** 5% 유의수준, * 10% 유의수준.
한국노동시장에서의신장프리미엄 ( 박기성 이인재 ) 147 서통계적으로유의하다. 우리는혼인상태, 근속연수, 직종, 고용형태등회귀분석에포함된변수들을키에영향을받을지도모르는내생변수로간주하고분석을진행하였다. 그러나일반적인임금함수의추정방법을사용하여도신장프리미엄은확인된다. 따라서키가임금에영향을미친다는사실은강건하게확인된다. Ⅳ. 결론 본고는 2008년도한국노동패널조사 (KLIPS) 를이용하여키가임금에미치는효과를추정하였다. 분석결과, 우리나라노동시장의 30 ~ 40대남성임금에는신장프리미엄 (height premium) 이존재하는것으로나타났다. 키가 1cm 증가함에따라시간당임금이 1.5% 씩상승한다. 이러한추정치는아버지의학력과직업으로대표되는가족특성 (family background) 에영향을받지않는다. 키가건강의대리변수 (proxy variable) 라는가설도기각된다. 키가직종선택 (occupational choice) 에영향을주어임금에영향을줄수있다는가설도지지되지않는다. 키가대학진학등학력에영향을주어임금에영향을줄수있다는가설은부분적으로확인된다. 한편 30대표본을대상으로한분석에서는신장의임금프리미엄은 0.9 ~ 1.1% 로나타난다. 이러한추정치는가족특성, 건강, 직종선택및교육수준에거의영향을받지않는다. 우리나라의 30대신장프리미엄을인치당으로환산하면 2.3% 로미국의추정치인 1.8% 보다는조금높으며영국의추정치인 2.2% 와거의동일한수준이다. 본고의추정결과는키가임금에미치는경로가정확히무엇인가에대한추가적인분석을요구한다. 키의임금효과가가족특성, 건강, 직종선택, 교육수준에의해서설명될수없다면도대체어떤경로를통해키가임금에영향을미치는가? 본고에서는키가우리가관찰할수없는생산성에영향을미칠수있는경로를하나의가능성으로서제시하였다. 그러나자료의한계상이러한가능성을명시적으로검증하지는못하였다. 이문제에대한실증적분석은개인이통제할수없는외생적조건이나우연성이어떻게개인의인적자본축적선택에영향을미치는지에대한우리의이해를깊게해줄수있다. 키가임금에영향을미치는추가적인경로에대한분석은후속연구에서다루어질것이다.
148 勞動經濟論集第 33 卷第 3 號 참고문헌 Averett, S., and S. Korenman. Black-white Differences in Social and Economic Consequences of Obesity. International Journal of Obesity 23 (2) (February 1999) : 166-173. Behrman, J., and M. Rosenzweig. The Returns to Increasing Body Weight. Working Paper. University of Pennsylvania, 2001. Biddle, J. E., and D. S. Hamermesh. Beauty, Productivity, and Discrimination: Lawyers' Looks and Lucre. Journal of Labor Economics 16 (1) (January 1998): 172-201. Frieze, Irene Hanson, Josephine E. Olson, and Cain Good. Deborah. Perceived and Actual Discrimination in the Salaries of Male and Female Managers. Journal of Applied Social Psychology 20 (January 1990): 46-67. Hamermesh, D. S., and J. E. Biddle. Beauty and the Labor Market. American Economic Review 84 (5) (December 1994): 1174-1194. Heckman, J. J. Detecting Discrimination. Journal of Economic Perspectives 12 (2) (Spring 1998): 101-116. Loh, E. S. The Economic Effects of Physical Appearance. Social Science Quarterly 74 (2) (June 1993): 420-438. Mobius, M. M., and T. S. Rosenblat (2006), Why Beauty Matters. American Economic Review 96 (1) (March 2006): 222-235. Neal, Derek A., and William R. Johnson. The Role of Premarket Factors in Black-White Wage Differences. Journal of Political Economy 104 (5) (October 1996): 869-895. Persico, Nicola, Andrew Postlewaite, and Dan. Silverman. The Effect of Adolescent Experience on Labor Market Outcomes: The Case of Height. Journal of Political Economy 112 (5) (October 2004): 1019-1053. Pfann, G. A., C. M. Bosman, J. E. Biddle, and D. S. Hamermesh. Business Success and Business Beauty Capital. Economics Letters 67 (2) (February 2000): 201-207. Sargent, J. D., and D. G. Blanchflower. Obesity and Stature in Adolescence and Earnings in Young Adulthood: Analysis of a British Birth Cohort. Archives Pediatric and Adolescent Medicine 148 (July 1994): 681-687.
한국노동시장에서의신장프리미엄 ( 박기성 이인재 ) 149 abstract Height Premium in the Korean Labor Market Ki Seong Park Injae Lee We find that there is the height premium in the Korean labor market. The wage increases by 1.5% with a centimeter increase of height among male workers of ages 30-49. This estimate is barely affected by family backgrounds such as a worker's father's education or occupation. It is rejected that a worker's height is a proxy variable for his health, which increases his wage. The height premium is unrelated with obesity. It is not also supported that a worker's height affects his wage through his occupational choice. We partly confirm that a worker's height affects his wage through his educational choice. The estimated height premium of 30's in Korea is comparable to that of age 33 in Great Britain. Key Words: Height, Height Premium, Occupational Choice, Educational Choice