오늘은 제가 방금 한국노동패널(KLIPS)로 장난 친 것에 대해 잠깐 글을 써 볼까 합니다.
일전에 저는 DID에 대해 이 블로그에 글을 쓴 적이 있습니다.
그리고 군대 문제에 대해서도 두 차례 글을 쓴 적이 있지요.
오늘 글은 이 두 개의 ‘짬뽕’버전입니다.
두 번의 군대 글을 쓰고 나서는 (특히 이 경연의 공동 필진들로부터) 놀림을 받곤 했습니다만
ex) MamboTango: “형, 형이 군대왕이라면서요?” (나 군대왕 아니야...ㅠㅠ)
Karam Jo: “야 이 밀덕후야 군대 얘기좀 그만해....” (밀덕 아니라고...)
어쨌든 제가 군대 문제, 특히 군대 갔다온 남자들의 삶의 변화에 관심이 많은 것은 부인하지 않겠습니다. 흠흠...
얼마 전에 혼자서 우리 나라 병역 제도의 변화를 보다가 재밌는 것을 발견했습니다.
우리나라의 의무복무제에서 현역병 복무기간이 크게 줄어든 것이 두 번 있었습니다. 한번은 김영삼 대통령 시기이던 1993년이고 한 번은 노무현 대통령 시기이던 2003년입니다.
복무기간이 줄어든 배경이 있는데
첫 번째 시기는 방위병 제도가 1994년 1.1부로 폐지되고 공익근무요원으로 바뀌면서 병역자원의 여유가 생기는데 따른 변화입니다. 육군 4개월, 해군 2개월, 공군 5개월이 줄었는데 정말 엄청난 정책적 변화가 아닐 수 없습니다. (육군 30->26개월, 해군 32->30개월, 공군 35->30개월)
군대 갔다 오신 분들은 아시겠죠, 군 생활이 하루 줄어든다는 게 어떤 의미인지. 그런데 우리 군의 절대다수(80%이상)를 차지하는 육군의 경우 30개월에서 26개월로 무려 13%의 복무기간이 줄어든 겁니다. 공군의 경우는 더 말할 필요가 없겠죠. 해군의 경우 상대적으로 감소폭이 작았는데, 아마 1990년에 이미 한 번 줄였기 때문에 (해군 35->32) 공군과의 형평성 차원에서 이렇게 줄인 것 같네요.
두 번째 단축은 노무현 정권 시기 변화입니다. 병역에 대한 부담을 완화한다는 차원에서 전군의 복무기간을 2개월씩 줄였죠. 노무현 당시 대통령이 ‘젊은 사람들이 군대 빨리 갔다와서 취직도 빨리 하고 결혼도 빨리해서 애도 많이 나아야 나라 살림이 좋아진다’라는 취지의 연설을 했던 것이 지금도 기억납니다.
그리고 최근에도 군 복무 단축이 있었죠. 저도 그 수혜자인데, 원래 육, 해 공군을 각각 24개월에서 18개월, 26개월에서 20개월, 27개월에서 21개월로 6개월씩 단축하려 했는데 그러면 병 복무기간이 너무 짧아 숙련도 등에 있어 문제가 있다는 반대의견으로 인해 단계적 단축을 거쳐 3개월씩만 줄였습니다. (저는 2007년 후반기 입대자인데 1달 줄어서 23개월 복무했습니다.)
그렇다면 과연 군복무기간을 줄인 것이 노동시장에서의 성과에 어떤 영향을 줬을까요. 전 이게 궁금했습니다. “과연 군 복무기간을 확 줄이면 (故) 노무현 전 대통령 말처럼 복학도 더 빨리하고 노동시장에도 더 빨리 진입하고 해서 임금이 더 올라가나?”
DID에 관한 글에서도 설명했지만, 그냥 정책 이전과 정책 이후로 나눠서 OLS 회귀분석을 할 경우 정책변화에 따른 효과(Treatment Effect)뿐 아니라 시간의 변화에 따른 효과 (Time Effect)까지 함께 섞여서 잡히기 때문에 정책효과를 따로 보기가 어려워집니다. DID의 요체는, 정책변화가 적용된 그룹과, 그렇지 않은 그룹을 가른 다음 둘 사이에 시간 변화에 따른 효과는 크게 다르지 않다고 여기는데 있습니다. 그러면 정책변화에 따른 효과와 시간 변화에 따른 효과를 분리하는 것이 가능하기 때문입니다.
제가 주목한 집단은 ‘방위병’이었습니다. 방위병은 1970년대부터 1994년까지 존재하던 제도로, 보충역들에 대해 18개월간 출퇴근 하면서 군 복무시키던 제도입니다. (부선망독자의 경우 6개월 복무) 그러나 방위병의 복무기간이 현역보다 짧은데서 오는 형평성 및 병역비리 등의 문제로 인해 1994년 방위병은 공익근무요원제도로 바뀌게 됩니다. 방위병과 공익근무요원의 가장 큰 차이는 일단 방위병은 국방부 소속 군인 신분이고 공익근무요원은 행자부 소속 민간인 신분이라는 점, 그리고 복무기간이 후자에서 훨씬 길어졌다는 점이 있겠습니다.
위에서 적었듯 1994년의 현역 복무기간 단축은 방위병 제도가 공익근무요원 제도로 바뀌면서 생긴 정책 변화입니다.
그런데 재밌는 것은, 1994년에 공익근무요원제도가 도입이 되지만 1994년 공익 입대자에 한해서는 이들이 방위병제도가 존재하던 시기에 신검을 받아 판정받은 이들이기 때문에 그 기득권을 인정해 복무기간을 18개월로 하였습니다. 딴 소립니다만, 네이버 뉴스라이브러리가 정말 좋더군요. 키워드 몇 개만 치면 이 시기 신문 기사를 통해 이 때 정책 변화가 어떠했는지 바로 감을 잡을 수 있으니.
말이 길었는데 표로 정리한 것을 보여드리면 다음과 같습니다.
저는 그래서 현역 복무자를 처리군(Treatment Group)으로, 방위병 (+1994년 공익근무요원)복무자를 통제군(Control Group)으로 삼기로 했습니다. 시기는 1986~1995 입대자까지이고 정책 시점은 1993년이겠지요. 다만 1990.7~1992년 입대자는 분석에서 제외했습니다. 이 시기 입대자는 1993년도 복무 단축에 따라 ‘입대 후 사후적’으로 단계적 단축을 받았기 때문입니다.
분석 자료는 KLIPS 1~4차년도(1998~2001) 자료입니다. 더 최근 차수 년도 자료들도 포함시킬 수 도 있겠지만, 그러면 입대시점에서 연도가 멀어질수록 입대자에 대한 정책효과가 흐려질 것이라 판단해 일단 오래된 자료들로만 분석했습니다. (추후 최근 연도자료까지 포함시켜 분석해 보겠습니다.) KLIPS의 경우 1차년도 조사자 전체와 이후 년도 신규 조사자에 대해 군 복무 여부와 시작 년 월, 종료 년 월을 조사했습니다. 안타깝게도 병역의 종류에 대해서는 조사하지 않았기 때문에 복무 기간을 통해 이들이 무엇으로 복무했을지를 당시 병역제도를 통해 ‘유추’해야 합니다. 저는 일단 1986~1995에 복무한 이들을 추린 다음, 17~19개월 복무했다고 보고한 이들은 방위병, 시기별로 정책 변화 이전에 30~35개월, 정책변화 이후 26~30개월 복무했다고 보고한 이들을 현역병(병/단기하사)으로 간주했습니다.
물론 이것이 완벽하게 정확히 복무 형태를 ‘역추적’한 것은 아닙니다. 예컨대 학군 장교의 경우 이 시기 현역병과 복무 기간이 비슷합니다. 그래서 저 안에는 학군장교(ROTC)로 전역한 이들도 들어있다는 문제는 있습니다. 다만 현역 복무자 전체에서 학군 장교가 차지하는 비중이 그리 크지는 않기 때문에 ‘어쩔 수 없다’하고 넘겨버렸습니다. (학군장교를 제외한 장교들 중 사관학교 및 학사장교, 기타 다른 장교들은 모두 현역병 보다 의무복무기간이 훨씬 길기 때문에 이런 문제는 없습니다.)
또 장교 복무 중 중간에 부상 등으로 인해 의무복무기간을 다 못 채우고 전역하는 경우도 있을 수 있겠지만, 이는 매우 드문 경우입니다.
위 히스토그램은 KLIPS 1~6년도 자료의 연도별 군 복무 기간의 분포를 나타낸 그림입니다. 사실 1차년도에 최초 조사대상 전체에 대해 군 복무에 대한 조사를 실시하고 이후에는 (비율이 그리 크지 않은) 신규 조사자에 대해서만 실시했기 때문에 위 6개의 그래프 중 첫번째 것만 제시해도 무방합니다만...즉 2차년도 이후 조사자들의 그래프는 1차년도에서 이탈(attrition)하지 않은 표본+신규조사자 중 군필자들의 분포라 할 수 있습니다.
보시면 알 수 있듯 각 연도별로 복무기간의 분포는 거의 3개 구간에 밀집되어 있습니다.
18개월 주변 (보충역), 26개월~29개월 (정책시행 이후 현역), 30개월 이상 (정책 시행 이전 현역) 입니다.
현역 대비 보충역의 비율이 상당히 높은 것을 볼 수 있는데, 제 생각에는 그 이유가 두 가지가 있을 수 있습니다. 하나는 실제로 당시 보충역 비율이 저 정도였을 수 있겠습니다. 이건 1980년대 말~1990년대 초 병력 규모에 대한 자료를 볼 수 있으면 확인이 가능한데, 그런 자료가 있을지 모르겠습니다. 또 한가지 가능한 이유는 KLIPS가 도시 가구를 대상으로 한 조사였기 때문에, 도시 노동자의 경우 현역-보충역 비율이 농촌에 비해 더 높았다면 저러한 분포를 가질 수 있다는 생각이 듭니다.
분석은 임금노동자에 대해서만 시행했습니다.
물론 이것이 완벽하게 정확히 복무 형태를 ‘역추적’한 것은 아닙니다. 예컨대 학군 장교의 경우 이 시기 현역병과 복무 기간이 비슷합니다. 그래서 저 안에는 학군장교(ROTC)로 전역한 이들도 들어있다는 문제는 있습니다. 다만 현역 복무자 전체에서 학군 장교가 차지하는 비중이 그리 크지는 않기 때문에 ‘어쩔 수 없다’하고 넘겨버렸습니다. (학군장교를 제외한 장교들 중 사관학교 및 학사장교, 기타 다른 장교들은 모두 현역병 보다 의무복무기간이 훨씬 길기 때문에 이런 문제는 없습니다.)
또 장교 복무 중 중간에 부상 등으로 인해 의무복무기간을 다 못 채우고 전역하는 경우도 있을 수 있겠지만, 이는 매우 드문 경우입니다.
위 히스토그램은 KLIPS 1~6년도 자료의 연도별 군 복무 기간의 분포를 나타낸 그림입니다. 사실 1차년도에 최초 조사대상 전체에 대해 군 복무에 대한 조사를 실시하고 이후에는 (비율이 그리 크지 않은) 신규 조사자에 대해서만 실시했기 때문에 위 6개의 그래프 중 첫번째 것만 제시해도 무방합니다만...즉 2차년도 이후 조사자들의 그래프는 1차년도에서 이탈(attrition)하지 않은 표본+신규조사자 중 군필자들의 분포라 할 수 있습니다.
보시면 알 수 있듯 각 연도별로 복무기간의 분포는 거의 3개 구간에 밀집되어 있습니다.
18개월 주변 (보충역), 26개월~29개월 (정책시행 이후 현역), 30개월 이상 (정책 시행 이전 현역) 입니다.
현역 대비 보충역의 비율이 상당히 높은 것을 볼 수 있는데, 제 생각에는 그 이유가 두 가지가 있을 수 있습니다. 하나는 실제로 당시 보충역 비율이 저 정도였을 수 있겠습니다. 이건 1980년대 말~1990년대 초 병력 규모에 대한 자료를 볼 수 있으면 확인이 가능한데, 그런 자료가 있을지 모르겠습니다. 또 한가지 가능한 이유는 KLIPS가 도시 가구를 대상으로 한 조사였기 때문에, 도시 노동자의 경우 현역-보충역 비율이 농촌에 비해 더 높았다면 저러한 분포를 가질 수 있다는 생각이 듭니다.
분석은 임금노동자에 대해서만 시행했습니다.
표로 정리하면 이렇습니다. 안에 숫자는, 제가 분석한 자료의 KLIPS 1차년도 기준 관측치 수입니다.
1986~1990.6 입대 T=0
|
1993~1995 입대 T=1
| |
통제군 (보충역 입대) M=0
|
116
|
63
|
처리군 (현역입대) M=1
|
214
|
252
|
대강 이렇습니다. 정확한 수치는 아니고, 약간 오차가 있을 수는 있습니다.
원래 DID를 할 때 자료는 정책 시행 이전과 이후에 대한 자료가 있어야 합니다. KLIPS는 1998년 이후 자료이기 때문에 정책 시행 이전의 노동시장 성과를 나타낸 자료가 없다는 문제가 있습니다. 다만 정책시행 전/후시기나 데이터가 나타내는 시기에나 처리군과 통제군의 시간 변화에 따른 효과의 차이는 없다(두 시기에 있어 그룹 간 시간변화의 효과는 각기 다르더라도, 두 시기 모두 시간변화에 따른 효과는 두 그룹 간에 상쇄된다)고 가정할 수 있다면, 위 데이터를 사용해도 문제 없을 것 같습니다. 실제로 제가 이전에 DID에 대해 설명한 글에서 인용한 Kang et al(2007, J of Population Economics)의 논문에서도 1970년대 고교 선택제에서 평준화로 바뀐 효과를 추정하면서 KLIPS 1~5차년도 자료를 사용했는데, 동일한 논리에 기반한 분석이라 생각됩니다. (이 부분은 제가 제대로 이해한 것인지 논문 해당 저자님들께 여쭤 볼 생각입니다.)
임금함수를 돌려봤습니다.
보통의 임금함수에 넣는 통제변수들을 넣고 시간효과, 정책효과, 그리고 교차항을 집어넣었습니다. 우리가 관심 가져야 할 계수는 교차항의 계수입니다. 가장 통제변수를 많이 넣은 결과만 리포트하겠습니다.
(통제변수들을 설명하자면, 위에서부터 나이, 나이제곱, 학력, 경력, 경력제곱, 종사상지위, 정규직 여부, 2차 산업 종사자 더미, 3차 산업 종사자 더미, 노조 유무 더미, 배우자 유무 더미, 사업장 노동자 수, 시간 효과, 처리 효과, 시간효과와 처리효과 교차항입니다.)
(1)
| |
VARIABLES
|
log_weeklywage_paid
|
age
|
0.173***
|
(0.0621)
| |
age2
|
-0.00185*
|
(0.00102)
| |
school_year
|
0.0406***
|
(0.00918)
| |
experience
|
0.0269***
|
(0.00601)
| |
experience2
|
3.37e-06***
|
(7.52e-07)
| |
workstatus_d
|
0.0524
|
(0.0793)
| |
regular_d
|
0.110
|
(0.0836)
| |
industry_2nd
|
0.154
|
(0.193)
| |
industry_3rd
|
0.173
|
(0.193)
| |
union_d
|
0.0126
|
(0.0360)
| |
married_d
|
0.0455
|
(0.0319)
| |
employernumber
|
0.0195***
|
(0.00554)
| |
time
|
0.126**
|
(0.0576)
| |
treatment
|
0.0116
|
(0.0407)
| |
interaction
|
0.103*
|
(0.0560)
| |
Constant
|
-5.378***
|
(0.954)
| |
Observations
|
1,108
|
R-squared
|
0.285
|
Robust standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
교차항의 계수값은 0.1, 그리고 10% 유의수준에서 유의한 것으로 나타납니다. 1986~1995년도 시기 군 복무 남성에게 있어 1993년도에 군 복무기간을 줄인 것이 노동시장에서의 시간당 임금을 올렸다라고 해석할 수 있겠습니다.
물론 제가 맞게 분석한 것인지, 저도 무슨 실수를 한 것인지도 모르고 좀 더 세밀한 분석이 필요한데 나중에 더 쓰도록 하겠습니다. 제가 잘못 생각했거나 놓친 부분이 있다고 생각하시는 분은 알려주시면 감사하겠습니다.
(잘 되면 말이죠. 잘 안되면 조용히 사장시킬겁니다ㅋㅋ)
(잘 되면 말이죠. 잘 안되면 조용히 사장시킬겁니다ㅋㅋ)
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