선행연구

본 모형에서의 파라미터들은 크게 두 가지 분류로 구분할 수 있다. 먼 저 선행연구에서 차용되거나 모형과 자료로부터 직접 계산하여 모형과 상관없이 모형 외부에서 결정되는 파라미터가 있다. 본 연구에서 특별한 점은 다음 기 인적자본의 양에 영향을 주는 노동생산성 충격의 분포와 관련된 파라미터가 자료를 통해 모형 외에서 추정된다는 점이다. 나머지 파라미터들은 모형에서 생성된 통계와 실제 자료에서의 목표통계를 일치 시키는 과정(모수화)을 통해 모형 내에서 결정된다.  Huggett et al.(2011)은 미국의 PSID를 사용하여 다양한 연령집단 및 기 간22에 대해서 로그 노동생산성 충격의 표준편차를 추정하였다. 표본 선 택에 따라 로그 노동생산성 충격에 대한 추정치는 0.104~0.142, 측정오차 에 대한 추정치는 0.130~0.159로 나타났으며, 기본 분석에서 사용한 로그 노동생산성의 표준편차에 대한 추정치는 0.11123

 

로 본 분석의 추정치보 다 다소 높다. 이는 자료에서 로그 임금소득의 분산이 연령에 따라 증가 하는 속도가 한국보다 미국에서 더 빠르게 나타나는 점과 부합한다. 위의 과정을 통해 로그 노동생산성의 표준편차()를 추정하고 평균
()은 은퇴연령 근처에서 연령별 임금소득의 평균이 감소하는 속도를 감안하여 결정된다.  [그림 3-1]에 나타나듯이 본 연구에서는 51세부터  임금소득의 평균이 감소하며, 임금 변화율의 평균은 약 –1.72%로 나타나 고 있다. 노동생산성이 로그 정규분포를 따르고 있기 때문에 노동생산성 의 평균은 exp 가 된다. 본 모형에서 가정하고 있는 인적자본 축적함수의 형태와 은퇴연령에 가까운 50세 이상에서 인적자본에 대한 시간투자가 전혀 없다는 가정 아래 평균적인 인적자본의 감가상각률() 은 exp 로 계산된다. 연령이 증가함에 따라 외생적으로 노동생산성이 의 속도로 증가한다고 가정하였으므로 50세 이상에서 연 령 간 평균 임금소득(인적자본)의 변화율

 

은 로 계산된다. 한국노동패널조사에서 해당 분석기간 동안 연간 임금소득 상승률의 평 균은 약 1.09%로 나타나 외생적인 노동생산성의 증가율()을 0.0109로 설정하였다. 외생적으로 주어진 노동생산성 증가율()과 독립적으로 추정된 로그 노동생산성 충격의 표준편차( ) 및 50세 이 후의 임금소득 변화율(-1.72%)을 바탕으로 인적자본의 감가상각률()을 계산하면 약 2.78%가 된다. 따라서 로그 노동생산성 충격의 평균()은 -0.031로 결정된다.