Quantitative Analysis of Human Capital Accumulation

Abstract

본 논문에서는 인적자본 축적의 내생적 특성을 반영하여 인적자본의 정량화 분석 연구를 수행하였다. 특히, 인적자본이 유형자산과 동일하게 투자의 수익으로 축적된다는 이론에 기반하여, 각 산업의 인적자본 수익률 및 투자 비율을 고려한 인적자본 저량의 정량적 분석 틀을 제안하였다. 나아가 제안한 분석방법을 적용하여 국가 인력양성 사업의 지표로서의 활용가능성을 제시하였다. 인적자본은 광의적인 개념으로 개인에게 체화되는 모든 지식 및 생산능력을 포함한다. 산업사회가 지식기반 사회로 이행되면서 무형자산인 인적자본의 획득과 활용이 강조되고 있다. 특히 Romer(1986), Lucas(1988) 을 비롯한 많은 내생성장 모형 연구에서는 인적자본이 경제성장에 중요한 역할을 하고 있음을 보여주었고, 이는 다양한 정부의 인력양성 및 연구개발 사업 수행의 근거가 되고 있다. 하지만 이러한 중요성에도 불구하고 인적자본을 정량화하는 연구들은 미흡한 실정이다. 인적자본은 유형자산과 달리 개인에게 내제되어 있기 때문에 거래할 수 없다 또한, 생산의 투입요소로써 그 생산기술에 따라 수익률이 달라지는 특성을 가지고 있다. 이에 지금까지 인적자본 측정의 간접적인 수단으로 학력, 임금, 총 교육비용들의 지수가 사용되어 왔다. 이러한 맥락에서, 본 연구에서는 국내외 인적자본 측정 방법 및 실증 분석 연구들을 심도 있게 분석하여 인적자본 정량화 분석 틀을 제안하고, 두 가지 실증분석 연구를 수행하였다. 먼저, 이론적 부문에서는 인적자본의 개념을 정리하고 성장모형, 임금 차이, 인적자본 정책, R&D 투자 등 다양한 연구 분야에서 인적자본의 적용을 분석하였다. 또한 Mincer(1974)의 연구를 기반으로 개인의 전 생애에 걸친 투자활동의 결과를 인적자본 축적으로 정량화하여 분석할 수 있는 틀을 제안하였다. 첫 번째 실증 분석에서는 R&D의 투자에 따른 인적자본 축적의 영향을 분석하였다. R&D와 인적자본은 지식기반 사회에서 국가의 성장의 주요요인으로 인식되며 성장모형에서 함께 고려되어 왔다. 최근에는 그 연구 범위가 두 요소 간의 상호작용으로 좁혀지고 있는데, 본 논문에서는 R&D의 투자에 따른 인적자본의 영향에 초점을 맞추어 분석을 실시하였다. 이를 위하여 한국의 제조업을 R&D intensity에 따라 세 개의 산업(High -, Medium - and Low technology industry)로 구분하였다. 분석결과 R&D 투자에 따라 각 산업에서 축적되는 인적자본 수익률은 차이를 보이는 것으로 분석 되었다. R&D 투자가 가장 높은 High technology industry에서 인적자본 투자에 대한 수익률이 가장 높은 것으로 분석되었는데, 이는 R&D의 투자가 기술혁신으로 이어져 동일한 인적자본을 투자하였을 때 더 큰 수익을 기대할 수 있는 것으로 판단된다. 또한 개인이 생산활동에 참여하는 30년 동안 인적자본의 수익을 위해서 인적자본에 투자하는 비율은 R&D의 투자가 낮은 산업에서 높게 나타났다. 이는 Medium technology industry와 Low technology의 경우 산업에 자체의 기술혁신이나 생산성 보다는 직접적인 경험으로 축적하게 되는 지식이 중요하여 개인 총 인적자본 저량 중 많은 부분을 투자하는 것으로 해석할 수 있다. 두 번째 실증분석에서는 신재생에너지 산업의 인적자본 축적을 정량화하고 이를 인력양성 프로그램 계획의 지표로서 활용가능성을 모색하였다. 정부의 인력양성지원 사업은 개인이 교육에 대한 투자의 결정에 사회적인 편익을 과소평가함에 따라 최적 수준의 교육투자가 이루어지지 않는 다는 문제의식에서 시작되었다. 특히 신재생에너지 산업과 같이 산업 성장의 큰 불확실 성을 가지고 있는 경우 개인의 교육투자는 더욱 위축되게 된다. 따라서 인력양성 사업의 계획에는 단순한 배출 인원뿐만 아니라 개인에 의해 내제되는 인적자본의 축적을 함께 고려해야 한다. 이에 한국에서 실시되고 있는 신재생에너지 인력양성사업의 체계를 따라 기본, 산업, 고급인력양성으로 배출된 인력에 내재되는 인적자본 축적을 태양광, 풍력, 바이오, 연료전지, 지열 에너지로 구분하여 분석하였다. 분석결과 각 신재생에너지 원 별로 인적자본의 축적을 위하여 투자하는 양은 차이를 보였다. 풍력, 지열, 바이오 에너지 산업의 근로자들은 태양광과 연료전지 산업의 근로자들에 비하여 인적자본에 투자하는 양이 적은 것으로 나타났다. 해당 산업은 농업, 토목 산업 등 노동력 자체에 초점을 맞춘 산업들의 비중이 타 에너지원에 비해 높기 때문에 지식의 축적을 위해서 산업에 투자하는 양이 크지 않은 것으로 사료된다. 또한 개별 에너지원에서 인력양성 사업 수준에 따른 인적자본 축적 양을 비교해 보면, 태양광, 풍력, 바이오, 연료전지 산업은 박사과정에 지원한 경우의 인적자본 축적이 학부에 지원하는 것보다 높은 것으로 분석되었다. 반면, 교육의 수익률이 가장 낮은 지열의 경우에만 학부 수준의 개인에게 축적되는 인적자본 양이 더 많은 것으로 분석되었다. 이는 교육수준이 높아질수록 인적자본을 축적할 수 있는 기간일 짧아지기 때문에 교육 수익률에 따라 정책에 따라 인적자본 축적의 효과가 원 별로 차이를 보일 수 있음을 의미한다. 이상의 연구 결과에 따른 본 논문의 의의는 크게 네 가지로 나누어 볼 수 있다. 첫째, 인적자본의 정량화 연구 방법론에 대한 이론적인 기여를 들 수 있다. 본 논문에서는 인적자본을 개인의 전 생애를 통해 이루어 지는 투자를 고려하여 정량화 할 수 있는 분석 방법 틀을 제시하였다. 이는 기존의 모든 인력이 homogeneous 하다는 가정을 전제로 하고 있는 지수 방법을 보완하여 각 산업 및 학력의 heterogeneous 한 특성을 반영할 수 있는 방법을 제안한 것이다. 이 방법을 적용할 경우 국가 차원의 인적자본 축적뿐만 아니라 산업과 기업 수준에서 축적되는 인적자본을 분석할 수 있는 장점이 있다. 둘째, R&D에 의해 인적자본의 축적이 영향을 받음을 실증적으로 증명하였다. R&D의 투자 가 인적자본의 수익을 향상 시킬 수 있다는 Mathur(1999)의 이론을 실증적으로 보여 주였다는 데 의의가 있다. 이는 우수한 인적자본에 의해 R&D 성과가 향상 될 수 있다는 보편적인 이론에 역의 관계 역시 성립할 수 있음을 보여준 것이다. 셋째, 신재생에너지 산업의 임금 구조 체계와 인적자본 축적 분석한 최초의 연구이다. 국내 신재생에너지 산업은 발전 초기이고 기존 산업과의 연관성이 매우 높아 별도의 노동시장 관련 연구가 미흡하다. 더욱이 대학의 전공과 산업의 1:1 매칭이 불가능한 여건에서 각 신재생에너지 원 별 관련 전공조차 파악이 되어 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 관련 자료들을 바탕으로 각 신재생에너지 산업 연관 전공들을 정리하고, 에너지경제연구원(2013)등의 문헌을 참고하여 연관 산업을 기준으로 신재생에너지 노동시장을 구분하였다. 향후 국내 신재생에너지 산업의 노동시장 분석에 기준 연구로서 역할을 할 수 있을 것이다. 마지막으로, 인력양성 정책의 계획에 적용할 수 있는 추가적인 지표를 제시하였다. 정부 프로그램의 계획 및 평가는 각 프로그램의 성격을 반영할 수 있는 지표를 바탕으로 이루어 져야 한다. 하지만 지금까지 인력양성 사업의 계획은 수요와 공급의 불균형을 맞추는 일차적인 목표를 가지고 수행되었다. 본 연구에서 제안한 인적자본 분석 방법은 각 산업별 및 정책 수준별로 개인에게 내제되는 인적 자본량을 정량화 할 수 있다. 이에 따라서 인력양성 사업의 평가 및 장기적인 관점에서 정책의 효과를 정량적으로 분석하는데 유용하게 사용될 수 있을 것이라 기대된다.

This thesis conducted quantification analysis on the endogenous characteristics of human capital accumulation. In particular, based on the theory that human capital is accumulated as a return on investment just like tangible assets, this thesis suggested a framework for the quantification analysis of the stock of human capital in consideration of the return on investment and investment rates of each industry. Moreover, using this analysis method, I proposed the utilization potential for an index for national human resource development. I conducted two empirical analyses and an in-depth examination of existing studies on domestic/overseas methods to estimate human capital and proposed a framework for quantification analysis. In the methodology, I analyzed how human capital was adapted in various fields of research such as growth models, wage disparities, human capital policies, and R&D investment. I proposed a framework that enables quantifying the outcome of investment activities throughout the life of an individual as accumulation of human capital. First empirical analysis examined the effects of accumulation of human capital in accordance with R&D investment. R&D and human capital have been recognized as key factors in the growth of a nation in the knowledge-based industry and have been considered in the growth models. After 1990s, the extent of the research has become narrower as it focuses on mutual interactions between the two factors. In this thesis, the focus was on the effects of human capital in accordance with R&D investment. To this end, the manufacturing sectors were classified into three different groups depending on the R&D intensity: high and medium high, medium low, and low. The findings from the analysis of effect of R&D investment on human capital are follows. The accumulated return on investment of human capital differed in accordance with R&D investment

it was the highest in the high-tech group, in which R&D investment is also the greatest. Such an outcome implies that greater returns can be expected as investment of equal human capital leads to innovation of technology for R&D investment. Moreover, the rate of investment in human capital where an individual participates in manufacturing activities for thirty years for return on investment turned out to be highest in the industry for which R&D investment is low. This outcome can be interpreted as follows: in the case of the medium- and low-tech industries, as accumulated knowledge through direct experiences is more important than technological innovation or productivity, a significant percentage of an individuals total human capital stock is invested. Second empirical analysis quantified the accumulation of human capital of renewable energy and the possibility of utilizing the quantification as an index for human resource development programs. The governments project for human resource development support started from its recognition that individuals were not reaching optimal levels of investment because they tend to underestimate the benefits of investment in education. Accordingly, I analyze the accumulation of inherent human capital development in accordance with human resource development project for renewable energy that has been being implemented in Korea. I classified the energy sources into photovoltaic, wind power, bio, fuel cell, and geothermal and then analyzed them. The findings from analysis of renewable human resource development program are as follows. I discovered that the amounts of investment in accumulation of human capital varied depending on the sources of renewable energy. Workers in the wind power, geothermal, and bio energy industries invested less in human capital than those in photovoltaic and fuel cell industries. It is considered that the first group of industries has more industries focusing on labor power itself, such as agriculture, civil engineering industry, than other energy sources, and so, the amount of investment in accumulation of human capital is not great. Moreover, in the photovoltaic, wind power, bio, fuel cell industries, there was greater support for Ph.D. courses than for undergraduate programs, which is in line with the perceived greater returns of human capital accumulation in these industries. On the other hand, in the case of the geothermal industry, in which the rate of return for education is the lowest, the amount of human capital accumulated in individuals at the undergraduate level was higher. These findings imply that as the level of education becomes higher and thereby the period for accumulating human capital becomes shorter, the impact of accumulating human capital in accordance with the policies of the rate of return on education can be different for each energy source. The significance of this study lies in its establishment of a method for quantifying human capital accumulation. Quantitative decisions regarding the supply and demand of manpower relate closely to industry needs and are thus useful for determining the amount of human capital that may be produced through government mandated HRD initiatives.