산업 내 거래네트워크가 기업 간 임금격차에 미치는 영향 분석

Firm-network and Inter-firm Wage Differences

본 연구는 한국기업데이타(주)의 CRETOP-DB에 등록된 기업들의 2011년도 자료를 이용하여 기함기업을 중심으로 자동차, 조선, 전자 세 산업의 산업 내 거래네트워크를 구축한 다음, 산업 내 거래네트워크의 임금 효과를 실증적으로 검증하고자 하였다. 본 연구에서 산업 내 거래네트워크 차수의 임금격차 설명력은 회귀분석의 R2값을 이용하여 추정하였다. 산업 내 거래네트워크의 계층별로 임금격차는 존재하는 것으로 나타났으나 개별 기업의 특성 혹은 산업적 특성을 통제했을 때도 여전히 유지되는지 실증분석을 한 결과 산업별로 다른 결과가 나타났다. 자동차산업의 경우, 산업 내 거래네트워크 차수의 임금격차 설명력의 최소 값은 2.82%이며 최대값은 7.95%로서 산업 내 거래네트워크의 영향력이 작지 않음을 확인하였다. 조선산업은 최소값이 1.77%, 최대값이 2.29%로 자동차산 업에 비해 임금격차 설명력이 낮았다. 한편 전자산업은 차수설명력의 최대값 은 4.24%이고 최소값은 1.73%로 계산되었다. 자동차, 조선, 전자 세 산업에 서 산업 내 거래네트워크의 임금격차에 대한 영향력이 일관되지 않았으나 산업 내 임금격차에 영향을 미치는 요인으로서 기업네트워크와 결합된 산업 내 거래네트워크의 차수가 주요한 결정요인이 될 수 있다는 결론을 얻었다(JEL:J3, L6).

We have analyzed the relationship between degrees of the industrial networks and wages in automobile, ship-building and electronics industries. Using data from the CRETOP-DB of Korea Enterprise Data(KED), we have found firms with higher degrees pay higher wages(as previous studies found). But when we control for other firm characteristics, the relationship is not monotonic with industries. In order to find the size of the industrial networks effect on wages, we have calculated and compared the R2 ’s of various regression models. In automobile industry the network effects explain at least 2.82% of inter-firm wage variation and at most they explain 7.95%. In ship-building industry the network effects explain at least 1.77% of inter-firm wage variation and at most they explain 2.29%. The size of industrial network effect in electronics industry is estimated as the interval 1.73% to 4.24%. Although the results with respect to network effect are not consistent in the three industries, the findings in this study can be seen as providing weak support for the network effect on wages.