근로자 고령화가 기업의 신기술 도입과 생산성에 미치는 효과

근로자 연령구조와 기업 생산성 간의 관계에 대해서 기존 연구들은 서로 상반된 견해를 보이고 있다. 우선 Mincer(1974)는 고령층 근로자가 직무관련 경험이 풍부하고 숙련된 노하우를 보유하고 있기 때문에 젊은층보다 생산성이 높다고 주장하였다. 일자리 매칭 이론(job matching theory)도 고령층 근로자는 다양한 직업 경로를 거쳐온 만큼 현재 자신에게 가장 적합하고 높은 생산성을 발휘할 수 있는 일자리에 있을 확률이 높다고 설명한다(Johnson, 1978). 한편, Becker(1962)도 인적자본 이론(human capital theory)을 통해 고령층 근로자가 젊은층 근로자보다 생산성이 높을 수 있다는 점을 시사하고 있다. 기업과 근로자는 기업특수적 인적자본(firm specific human capital)을 형성하는데 따른 비용과 편익을 공유하게 되는데 공유 방식은 다음과 같다. 기업이 기업 특수적 인적자본 축적에 도움이 되는 훈련을 실시할 경우 초기에는 근로자의 한계생산성보다 높은 임금을 지급하며 훈련비용의 일부를 부담한다. 그 대신 훈련 이후 근로자의 임금상승은 인적자본 축적을 통해 향상된 한계생산성보다 낮은 수준에서 결정한다. 기업의 규모도 신기술 도입과 관련이 있을 수 있다. Battisti et al.(2007) 및 Hollenstein & Wörter(2008)의 연구에서는 기업규모가 클수록 신기술의 도입도 활발히 이루어지는 것으로 나타났다. 반면, Meyer(2011)의 논문에서는 기업규모와 신기술 도입 간 유의한 관계를 찾을 수 없었다. 본 연구에서는 전체 근로자수로 기업의 규모를 측정하여 분석에 사용한다. 노동조합의 존재 여부가 신기술 도입에 미치는 영향은 분명치 않다. 노동조합이 존재하고 단체교섭을 통한 임금상승 압력이 높을 경우, 사용자 측면에서는 인력대체 기술 등 신기술 도입을 통해 인건비를 절감할 유인이 크다(Tauman & Weiss, 1987). 반대로 노동조합 입장에서는 신기술 도입이 인적자본의 가치절하를 야기할 수 있기 때문에 신기술 도입에 저항할 가능성도 높다(Menezes-Filho & Reenen, 2003). 이 두 가지 요인이 상충하는 경우, 결국 기업과 노동조합의 교섭력에 따라 신기술 도입 여부가 결정될 수 있다(Haucap & Wey, 2004). 기업이 직면하고 있는 시장의 경쟁수준이 높을수록 신기술 도입에 대한 필요성도 커질 것으로 예상할 수 있다. 시장의 높은 경쟁압력이 기업의 혁신활동에 미치는 긍정적 영향은 Schumpeter(1942)와 Arrow(1962) 이후 수많은 연구들에 의해 입증되어 왔다(Vives, 2008). 시장 경쟁수준을 분석에 반영하기 위하여, ‘주력제품 국내 시장경쟁 정도’를 질문하는 문항을 이용하였다. 이 문항은 5점 척도로 측정되어 있는데 경쟁이 덜할수록 높은 점수에 응답하게 되어 있다. 본 연구에서는 해석의 편의를 위해 경쟁이 심할수록 더 높은 점수를 취하도록 변경하여 분석에 사용하였다. 기업의 연령은 조사시점과 설립연도 간 차이를 이용하여 측정하였다. 업력이 오래된 기업은 보다 전통적인 방식으로 운영될 가능성이 높으므로 신기술 도입에 소극적인 입장일 수 있다. 반대로 이 기업들은 생산방식, 조직체계의 변경 등 변화에 대한 풍부한 경험을 가지고 있으며, 신생기업들에 비해 생산시설 등이 노후되었을 가능성이 있으므로 신기술 도입에 적극적일 수 있다. Meyer(2011)는 근로자의 연령구조와 신기술 도입 간의 관계를 분석하였다. 독일 내 지식집약적 서비스 부문 및 정보통신 서비스 부문 345개 중소기업을 표본으로 추출하여 분석한 결과, 30대 미만 청년층의 비중과 비교하여 고령 근로자의 비중은 신기술 도입 확률과 부(-)의 관계에 있는 것으로 나타났다. 이에 더해 이 연구에서는 근로자 연령 분산이 넓을수록 신기술 도입 확률이 높아질 것이라는 가설을 세워 검증하고자 했다. 이는 젊은층 근로자와 고령층 근로자가 보유한 인적자본의 특성이 상호보완 관계를 맺을 수 있다는 이론(Lazear, 1979)에 바탕을 두고 있다. 앞서 설명했듯이 젊은층 근로자는 정보통신기술 등 신기술 습득 능력이 고령층 근로자에 비해 상대적으로 뛰어나다. 반대로 고령층 근로자는 신기술을 접목시킬 기업 내부의 생산공정(intra-firm operating process)에 대해 풍부한 지식을 가지고 있다. 따라서 기업 내 연령층이 다양하게 분포할수록 신기술 도입에 따른 효과가 커질 수 있다. 분석결과, 기업 내 근로자 연령의 분산은 신기술 도입과 통계적으로 유의미한 관계가 없었다. 그러나 팀워크를 기업의 조직문화 프로그램으로 도입한 경우, 근로자의 연령분포가 동질적일수록 신기술 도입 확률이 높게 나타났다. 본 연구에서 가장 중요한 역할을 하는 설명변수는 근로자들의 연령수준과 연령의 분산이다. 근로자들의 연령수준은 30세 미만, 30∼50세 미만, 50세 이상 근로자 비율의 3개 범주로 구성했다. 연령의 분산은 허핀달 지수(herfindahl index)로 계산했다. 허핀달 지수는 산업 내 기업의 집중도를 측정하기 위해 많이 사용되는 방법으로 여기서는 기업 내 연령의 집중도(분포)를 측정하기 위해 사용했다. 앞선 선행연구(Meyer, 2011)에서도 논한 바 있듯이 기업 내 연령층이 다양하게 분포할수록 연령계층 간 인적자본의 상호보완 효과가 작용하여 신기술 도입 확률이 커질 수 있다는 가설이 있다. 이에 따르면 기업 내 연령이 특정연령에 집중될수록, 즉 허핀달 지수가 높을수록 신기술 도입 확률은 낮아질 것이다. 신기술의 도입에 영향을 미치는 관측되지 않는 요인(unobserved effects)이 근로자의 연령과 관련이 있다면 내생성 문제에 직면하게 된다. 신기술을 도입하려는 기업들은 신기술에 보다 유연하게 대처할 수 있는 젊은 근로자들을 채용할 가능성이 높을 것이다. 동시에 충분한 보상이나 은퇴프로그램 등의 도입으로 고령자의 퇴직을 유도할 수도 있다. 이와 같이 신기술을 도입할 의도로 행해지는 기업의 다양한 의사결정들이 연구자에게 관측되지 않는다면, 근로자의 연령이 신기술의 도입에 미치는 영향은 편향되어 추정될 것이다. 기존 연구는 대부분 기업의 미관측 특성에 대한 고려가 부족했다. 그나마 Meyer(2011)는 이러한 내생성 문제점을 언급하고는 있으나 이를 해결할 수 있는 구체적인 방안은 제시하지 못하였다. 본 연구의 목적은 우리나라에서도 근로자 고령화가 신기술 도입의 제약요인으로 작용하는 현상이 나타나는지를 실증적으로 밝히는 데 있다. 한국노동연구원의 사업체패널조사(workplace panel survey : WPS) 2~5차년도 자료를 활용하여 기업 내 근로자의 고령화 및 연령분포가 기업의 신기술 도입에 미치는 영향을 분석하였다. 동시에 기업 내 근로자의 연령구조와 생산성의 관계에 대해서도 다루었다. 이러한 시도는 국내 자료를 이용하여 우리나라 기업 내 근로자 고령화와 신기술 도입 간 상관관계 분석을 최초로 시도한 연구라는 점에 의의가 있다. 이에 더해 연령구조와 미관측 이질성 간의 관계로 인한 내생성(endogeneity) 문제를 고려했다는 점에서 기존의 해외 연구와도 차별성을 갖는다. 본 연구에서 단순 프로빗(probit) 모형을 이용하여 분석한 결과, Meyer(2011) 등 기존 연구의 분석 결과와 동일하게 기업 내 고령 근로자의 비중이 높을수록 신기술 도입 확률이 낮아지는 것으로 나타났다. 지금 고령화는 전 세계적인 현상이다. 당장 기업들은 근로자의 고령화로 인한 혁신력과 생산성의 하락을 우려하고 있다. 이에 맞추어 여러 연구들이 근로자의 인력구조가 기업의 의사결정 및 성과에 미치는 영향을 밝히려고 시도하고 있다. 그러나 엄밀한 실증분석을 통해 이를 규명한 연구는 많지 않다. 본 연구는 근로자의 연령구조가 기업의 신기술 도입과 생산성에 미치는 효과를 분석하였다. 특히, 상관임의효과 모형을 이용하여 미관측 이질성 통제에 주안점을 두었다. 연구자가 관측할 수 없는 기업의 의사결정으로 인해서 연령구조와 기업의신기술 도입 간에는 양방향 인과관계가 존재할 수 있다. 신기술 도입을 위해 젊은 근로자들의 채용을 늘리거나 은퇴프로그램을 가동하여 고령 근로자의 은퇴를 촉진하는 경우를 쉽게 떠올릴 수 있다. 생산성의 경우도 마찬가지이다. 생산성 향상을 목적으로 젊은 근로자 중심으로 조직을 개편하는 전략을 생각해 볼 수 있다. 이러한 추론은 추정결과에서 그대로 나타났다. 미관측 이질성을 통제한 모형에서 고령화가 기업의 신기술 도입에 미치는 부정적 효과의 크기가 작게 나타났다. 분석에 사용하는 데이터는 한국노동연구원의 사업체패널조사 2～5차년도 자료이다. 1차년도 자료는 주요 변수로 활용되는 신기술․신기계 도입 여부에 대한 조사가 이루어지지 않았기 때문에 제외하였다. 분석에는 2,438개 기업의 7,017개 관측치가 사용되었다. 종속변수로 사용한 신기술 도입 여부는 이변수(binary variable)로 측정되며, 최근 5년간 신기술․신기계 도입 등 기술개선 프로그램을 수행한 적이 있는 경우 1의 값을, 그 외의 경우 0의 값을 부여하였다. 또 다른 종속변수인 기업의 생산성은 사업체의 총부가가치를 근로자 수로 나눈 1인당 부가가치(value added per employee)로 측정했다. 사업체의 부가가치는 이상헌(2014)이 사용한 방식을 차용하여 영업이익과 노동수익의 합으로 계산했다. 본 연구의 주요 결과에 비추어 볼 때 기존 연구를 통해 알려진 고령화가 기업의 신기술 도입 또는 생산성에 미치는 부정적 효과들은 실제보다 과대 추정되어 있을 수도 있다. 하지만 데이터 사용, 신기술 도입 정의 등에서 기존 연구들과의 차이로 인한 결과일 가능성들도 완전히 배제할 수는 없다. 특히, 본 연구에서 정의한 신기술 도입은 너무 포괄적인 측면이 있다. 분석에 사용한 사업체패널에서는 최근 5년간 신기술․신기계 도입 등 기술개선 프로그램을 수행한 적이 있는지 여부에 대한 설문으로 기업의 신기술 도입 여부를 파악하고 있으며 신기술에 대한 구체적인 정의를 제시하지 않고 있다. 이는 신기술이라는 개념자체가 광범위하고 모호하다는 데 원인이 있을 수 있다. 신기술은 최근 개발된 새로운 장비의 도입부터 자동화 등 공정 혁신, 정보통신기술의 도입 등을 모두 아우른다. 신기술의 유형은 고령 근로자가 해당 기술을 대하는 태도와 기업의 신기술 도입 의사결정에 중요한 영향을 미칠 수 있다. 앞선 선행연구에서 Meyer (2011)는 정보통신기술을, Hollenstein & Wörter(2004)는 전자상거래를 각각 신기술로서 정의하고 있는데 이는 고령 근로자의 정보통신기술 활용 능력이 상대적으로 낮다는 점에서 의미를 가진다.