2013 년도연구용역보고서 공공기관임금프리미엄추계 - 2013. 12.- 이연구는국회예산정책처의연구용역사업으로수행된것으로서, 보고서의내용은연구용역사업을수행한연구자의개인의견이며, 국회예산정책처의공식견해가아님을알려드립니다. 연구책임자 한국노동연구원선임연구위원정진호
공공기관임금프리미엄추계 2013. 12. 연구책임자정진호 ( 한국노동연구원선임연구위원 ) 연구원오호영 ( 한국직업능력개발원연구위원 ) 연구보조원강승복 ( 한국노동연구원책임연구원 ) 이연구는국회예산정책처의정책연구용역사업으로 수행된것으로서, 본연구에서제시된의견이나대안등은 국회예산정책처의공식의견이아니라본연구진의개인의견임.
제출문 국회예산정책처장귀하 본보고서를귀국회예산정책처의정책연구과제 공공기관임금프리미엄추계 의 최종보고서로제출합니다. 2013. 12. 한국노동연구원원장이인재
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2) 본보고서에서는보수와임금을구분하여사용하지않고동일한의미로혼용한다. - 6 -
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Kernel density estimate Density 0.5 1 1.5 2-6 -4-2 0 2 Residuals kernel = epanechnikov, bandwidth = 0.0189 Kernel density estimate Normal density - 80 -
수치에 의한 분포의 정규성 검정방법으로는 해밀턴(L. C. Hamilton)의 사분위수 (inter-quartile range)가 대표적인데 분포의 대칭성을 가정하고 심각한 이상치(severe outliers)가 얼마나 많은가를 기준으로 정규성을 판별한다. 즉, 심각한 이상치란 1분위수, 3 분위수를 기준으로 그 이하 혹은 이상에서 사분위수(Q3-Q1)보다 더 작거나 큰 관찰치인 데, 전체 표본에서 심각한 이상치가 차지하는 비율이 과도하게 높으면 정규성을 충족하지 못하는 것으로 판단하며 통상적인 판별기준은 5%이다. 커넬밀도함수와 마찬가지로 <모형 4>를 기준으로 사분위수를 계산한 결과 5%보다 작아 정규성 가정을 충족하는 것으로 나 타났다. 다음으로 잔차의 등분산성을 판단하기 위하여 임금회귀식에 따라 계산된 로그월평균임 금의 추정치별로 잔차를 도시한 결과 로그월평균소득이 증가할수록 잔차의 분포가 넓게 퍼지는 형태가 나타나 이분산성이 의심되었다. -6-4 Residuals -2 0 2 [그림 4-2] 회귀식 추정 잔차 7 7.5 8 Fitted values 8.5 9 수치에 의한 잔차의 등분산성 검정에 관한 대표적인 방법은 브레쉬-페이건 검정 (Breusch-Pagan Test)인데, 회귀식으로부터 추정된 잔차의 분산이 독립변수의 값에 따라 영향을 받는가를 기준으로 영향이 없을 경우 등분산성이 충족되는 것으로 판단한다. 브레 쉬-페이건 검정을 실시한 결과 등분산의 귀무가설을 강하게 기각하여 이분산성이 존재한 다는 결과를 얻었다. 하지만, 브레쉬-페이건 검정은 모형의 가정에 매우 민감하게 변하기 때문에 검정통계량과 더불어 그림으로 도시된 잔차의 이분산성이 얼마나 심각한가를 종합 적으로 판단하는 것이 일반적이다. 위에서 도시한 잔차의 분포를 볼 때 로그월평균소득이 증가함에 따라 잔차가 다소 퍼지는 경향이 있으나 이분산성이 그리 심각하지는 않은 것으 로 판단된다. - 81 -
모형의 강건성(robustness) 확보를 위해 마지막으로 검토해야 할 것은 임금회귀식의 설 명변수들 간에 강한 상관관계가 존재하는 다중공선성문제(multicollinearity) 문제이다. 다중 공선성이 존재하는 경우, 다른 독립변수들의 결합으로 영향을 받는 독립변수는 회귀모형 내에서 독자적인 정보를 제공하지 못하게 되므로 설명계수의 추정치가 불안정해지고 해당 계수의 추정치에 대한 표준오차의 값도 증가하여 유의하지 않게 된다. 다중공선성을 판단 하는 검정통계량으로 분산팽창지수(VIF : Variance Inflation Factor)가 있는데 특정 설명 변수의 VIF값은 다음과 같다. VIF i = 1 / (1-Ri2) 여기서 Ri2은 Xi 변수 이외의 독립변수를 독립변수로 하고 Xi 변수를 종속변수로 하는 회귀분석모형에서의 결정계수이며, VIF 값이 10보다 작으면 다중공선성의 문제가 없다고 판단한다. 다중회귀식에서 설명변수들 간에는 어느 정도의 상관관계가 존재하는 것이 불가 피하지만 문제는 그 강도가 얼마나 강하냐하는 문제이다. 일반적으로 임금회귀식에서 다중 공선성이 의심되는 설명변수들로는 연령, 연령제곱, 근속년수의 세 변수들인데, 그림에서 보듯이 상관관계가 매우 높게 나타나 다중공선성이 의심된다. [그림 4-3] 연령, 연령제곱, 근속년수 간의 산점도 age agesq tenure 분산팽창계수를 계산한 결과 연령, 연령자승, 근속년수를 모두 포함할 경우에는 VIF값이 10을 상회하여 다중공선성이 존재하는 것으로 나타났으며, 이중 하나의 변수만을 포함하면 VIF값이 1수준으로 크게 떨어졌다. 다중공선성이 우려됨에도 불구하고 본 보고서에서는 이들 변수를 모두 포함하여 임금회귀식을 추정하였는데, 그 이유는 임금함수추정시 통상적 으로 포함되는 설명변수들이고 다양한 변수조합으로 추정한 결과 계수값의 변동이 크지 않았고 유의성도 확보되었기 때문이다. - 82 -
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(%) ( 고졸이하 ) ( 연령 ) ( 전문대졸 ) (4 년제대졸 ) ( 대학원졸 ) - 112 -
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( 천원 ) ( 민간기업 ) ( 연령 ) ( 공공기관 ) ( 천원 ) ( 민간기업 ) ( 연령 ) ( 공공기관 ) - 114 -
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