아래 정보통신님에 대한 답변. 공식적으로 문서화된 것이 아니라 토론회 자료집에 실려 배포된 것이라 원문을 찾기는 어려울 겁니다. 직접 토론회에서 본 내용을 제가 설명드리는 것으로 대신하자면… 통계적 방법, 그러니까 회귀분석을 실시한 겁니다. 성장 Y, 고용 E라 했을 때, E= aY+b 모형과 Y=a’E+b’로 모형 사이의 차이를 분석함으로써 얻어진 결과입니다. 첫번째 모형의 통계적 유의성은 낮은 반면, 두번째 모형의 통계적 유의성은 높다는 뜻입니다. 첫번째 모형은 독립변수인 성장 Y가 증가했을 때 종속변수인 고용 E에 미치는 영향을 의미하며 두번째 모형은 반대로 독립변수인 고용 E가 증가했을 때 종속변수인 성장 Y에 미치는 영향을 의미합니다.
상식적으로 봐도 성장을 한다고 고용이 늘어난다는 것은 현대의 첨단화 기계산업 시대엔 말이 안된다고 봅니다. 가령 프로세스 하나가 업그레이드 되면서 생산능률을 올리거나 기계가 2공정을 1공정으로 만들면 성장지표는 늘어나는 대신 고용이 하나 줄 가능성도 충분하죠. 곧, 생산성은 일정한데 고용은 외려 줄거나 신규직원을 안뽑아도 된다는 것입니다. 이럴때 고용 1단위와 2단위는 생산성이 두배에서 그 이상으로 늘어납니다. 교대로 한다고해도 같은 생산성이 나오거나 그 이상이 나온다는 것입니다. 저도 일자리 창출 정책에 이런 부분이 적용되야 한다고 봅니다.
그 자료짐 원문을 읽어보고 싶네요
어떤 메카니즘으로 설명했는지 궁금하네요
아래 정보통신님에 대한 답변. 공식적으로 문서화된 것이 아니라 토론회 자료집에 실려 배포된 것이라 원문을 찾기는 어려울 겁니다. 직접 토론회에서 본 내용을 제가 설명드리는 것으로 대신하자면…
통계적 방법, 그러니까 회귀분석을 실시한 겁니다. 성장 Y, 고용 E라 했을 때, E= aY+b 모형과 Y=a’E+b’로 모형 사이의 차이를 분석함으로써 얻어진 결과입니다. 첫번째 모형의 통계적 유의성은 낮은 반면, 두번째 모형의 통계적 유의성은 높다는 뜻입니다. 첫번째 모형은 독립변수인 성장 Y가 증가했을 때 종속변수인 고용 E에 미치는 영향을 의미하며 두번째 모형은 반대로 독립변수인 고용 E가 증가했을 때 종속변수인 성장 Y에 미치는 영향을 의미합니다.
상식적으로 봐도 성장을 한다고 고용이 늘어난다는 것은 현대의 첨단화 기계산업 시대엔 말이 안된다고 봅니다. 가령 프로세스 하나가 업그레이드 되면서 생산능률을 올리거나 기계가 2공정을 1공정으로 만들면 성장지표는 늘어나는 대신 고용이 하나 줄 가능성도 충분하죠. 곧, 생산성은 일정한데 고용은 외려 줄거나 신규직원을 안뽑아도 된다는 것입니다. 이럴때 고용 1단위와 2단위는 생산성이 두배에서 그 이상으로 늘어납니다. 교대로 한다고해도 같은 생산성이 나오거나 그 이상이 나온다는 것입니다.
저도 일자리 창출 정책에 이런 부분이 적용되야 한다고 봅니다.