투자와 고용성장간의 관계에 대한 실증연구 : 산업간 차이를 중심으로 :산업간 차이를 중심으로

Q: 이 논문에서 정의한 고용성장률이란 무엇인가?

기업의 고용 규모 변화를 나타내는 지표를 의미한다. 본 연구에서는 이를 측정하기 위해 당기와 전기 종업원 수의 로그 차분 값을 활용하여 산출하며, 기업의 고용 확대 및 축소 정도를 정량적으로 분석하는 핵심 변수로 사용한다.

Q: 기술, 인적, 자본투자가 기업의 고용성장에 어떠한 영향을 미치는가?

연구 결과, 기술투자는 첨단 제조업과 고성장 전통 서비스업에서, 인적투자는 저기술 제조업과 전통 서비스업에서 고용성장에 긍정적인 영향을 미친다. 반면, 자본투자는 제조업과 서비스업 전반에 걸쳐 고용성장에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.

정이기; 홍재범

학술저널

저자정보: 정이기 (한국지엠) 홍재범 (부경대학교)

저널정보: 대한경영학회 대한경영학회지 대한경영학회지 제31권 제7호

오류 신고하기

피인용 8

검색

초록·키워드

본 연구는 투자와 고용간의 관계를 산업별로 분석하였다. 산업은 제조업과 서비스업으로 크게 구분하고 여기서 제조업은 첨단기술(High-Tech), 중·고기술(Med.-High Tech), 중·저기술(Med.-Low Tech), 저기술(Low Tech) 등 4개의 기술수준별 산업으로, 서비스산업은 지식기반서비스와 전통서비스로 구분하였다. 2008년부터 2015년까지 8년간에 걸친 기업별·연도별자료를 활용하였으며 전체 관측 수는 106,987개이며 분석대상 기업 수는 17,901개이다.
종속변수인 고용성장률은 로그차분 형태로 산출하였다. 독립변수는 투자이며 기술투자, 인적투자, 자본투자로 설정하였다. 기술투자는 매출액 대비 연구개발투자비율, 인적투자는 매출액대비 종업원 교육훈련비율, 자본투자는 노동장비율로 각각 측정하였다. 종속변수에 영향을 주는 외생요인에 대한 통제를 위해 업력, 성장성, 규모 등을 통제변수에 포함하였다. 실증 분석을 위해 정규분포를 따르지 않는 고용성장률의 분포 특성을 고려하여 분위회귀분석을 실시하였다.
분석결과, 기술투자는 첨단기술수준 제조업이나 고용성장률이 높은 전통서비스업의 경우 고용성장에 긍정적인 영향을 미친다. 인적투자는 저기술수준제조업이나 전통서비스산업에서 고용성장에 긍정적인 영향을 미치고 특히, 고용성장률이 높은 분위에서 그 효과가 더 크다. 반면, 자본투자인 설비 등의 고정자산투자는 제조업과 서비스업의 전 분야에 걸쳐 고용성장에 부정적인 영향을 미친다. 이는 저기술수준제조업, 전통서비스업과 같은 산업에서 기술과 인적자본에 투자하는 기업을 우선 지원하는 것이 고용확대를 위해 보다 효과적이라는 정책적 함의를 제공한다.

The Korean economy faces a very serious problem of employment cliffs. The government tried to solve the employment problem by cultivating the service industry and the manufacturing industry to solve these employment problems, but there was no great progress. In this study, we tried to understand the relationship between investment and employment in manufacturing and service industries and to grasp policy implications
To this end, the service industry classified the knowledge-based service sector according to the OECD definition as a primary service and the other sectors as the traditional service. The manufacturing industry also uses the R&D intensity of OECD (1997) to apply the classification standard for each technology level, and it is applied to high-tech, middle-high technology, ), And low technology (Low Tech). Therefore, the meaning of this study is that it analyzed the relationship between investment and employment, and further analyzed it by industry and suggested implications. we analyzed the data by company and year for 8 years from 2008 to 2015. The total number of observations is 106,987, and the number of sample companies analyzed was 17,901.
For empirical analysis, the employment growth rate was used as a dependent variable and the investment was defined as technology development, education and training, and fixed asset investment. Technology investment was measured as R&D investment ratio of sales, human investment variable was education/training ratio of sales, and fixed asset investment variable was labor equipment ratio. Revenue, Sales growth, age and size variables were used in order to control exogenous factors that affect dependent variables.
The results of the analysis show that investment in R&D of the manufacturing industry has a large effect on the employment growth rate in the high technology industry and the employment growth rate, and the investment in R&D of the service industry is the traditional service. In other words, in the high technology industry, employment is created through the direct employment of research personnel in accordance with own research and development, which is caused by the outflow of technology due to outsourcing.
Investment in education and training has a positive effect on employment growth rate in low technology and traditional services, which is effective in the high employment growth rate. High technology also has a positive effect on the employment growth rate, which is significant for the low employment growth rate. This can be attributed to the optimization and optimization of the workforce through training and training of existing employees in advanced fields.
Investment in fixed assets has a negative impact on employment growth in all industries. In the high technology sector, investment in fixed assets induces employment substitution effect by investment to reduce labor costs such as productivity improvement or process improvement, but the effect on employment is relatively small. This means that the high-tech manufacturing industry is not labor-intensive relative to other technology-level manufacturing industries.
The results of the analysis show that investment in intangible assets such as technology investment and human investment is more effective for employment growth than capital investment. This suggests a meaningful implication for the Korean economy, which is an important issue of job shortage. In particular, it provides a policy implication that, in industries such as low-tech manufacturing, and traditional services, priority is given to companies investing in technology and human capital.

#고용성장률 #기술투자 #인적투자 #고정자산투자 #분위회귀분석 #Employment Growth Rate #Technology Investment #Human Investment #Fixed Assert Investment #Quantile Regression

본문·목차

DBpia Pick! 추천 자료

함께 본 자료

저자 정보

최근 본 자료 전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-324-003349657

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록·키워드

참고문헌

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

본문·목차

DBpia Pick! 추천 자료

함께 본 자료

저자 정보

최근 본 자료 전체보기

피인용 자료 DBpia에 구축된 참고문헌을기준으로 집계되어, 타 사이트의피인용 수와 다를 수 있습니다.

댓글(0)

피인용 자료