# 선진국과 개도국의 노동생산성 격차가 나는 것은 뭐 당연한 이야기다. 그런데 이것을 각 산업별로 살펴보면, 농업 부문에서 생산성 격차가 특히 심각하다. 선진국-개도국을 순서대로 놓고 상위 10%와 하위 10%를 잘라 비교했을 때, 생산성 격차는 22배다. 그런데 농업에서만 45배 차이가 난다. 반면 농업을 빼면 4배 차이다. 좀 더 넓게는 국가간 혹은 세계적인 소득 불균형 문제를 이야기위한 디딤돌 차원에서, 이러한 생산성 격차가 어디서 비롯되는가 살펴보는 것은 중요하다. 이 문제는 Caselli (2005)에 잘 정리되어 있고, Restuccia, Yang, and Zhu (2008 JME) 등 몇몇 연구는 농업의 산업적 특징에서 이 문제를 설명하려고 했다. 이 논문은 이 문제를 노동자들의 Self-selection 문제에서 출발하여 설명하는, 간단하지만 아이디어가 빛나는 theory paper이다.
# 이 모델은 두 가지 중요한 가정이 있다. 하나는 heterogeneity in labor productivity. 노동자들은 농업, 기타 산업에 대해 각각 다양한 생산성을 갖고, 각 노동자들이 가진 생산성과 임금 조건에 따라 스스로 직업을 선택한다. 두번째는 non-homothetic preference. 특히 농산물은 식량이므로 subsistence consumption requirement - 생존을 위한 최소 소비 요구량이 존재한다. 그래서 소득이 증가해도 상대적으로 농산물 수요는 별로 늘어나지 않는다.. (=농산물 수요의 소득탄력성이 1보다 작다.) 기타 생산함수는 그냥 일반적인 선형생산함수를 가정한다.
# 그러면 노동자들은 본인의 생산성, 그리고 (농업-기타 산업간) 임금격차에 따라 직업을 결정할 텐데 임금격차는 (농산물의 기타 산업 제품에 대한) 상대 가격에 의해 결정된다. 이 때 전체적인 생산성이 증가하면, 상대적으로 공산품수요가 증가한다. 그러면 공산품의 가격이 오르고 동시에 노동자들도 임금 상승에 의해 농업에서 다른 산업으로 이동한다. 이러한 이동 과정을 통해 농업에는 농업에 아주 특화된 노동자들만 남는 반면 공업 부문은 갈수록 커져서 다양한 노동자들을 포함하게 되며, 산업 발전 전이라면 농업에 있었을 노동자들이 상당수 공업으로 이동하게 된다. 이 결과 농업에서 선진국-개도국간 생산성 격차는 더욱 커진다.
# 그리고 이 논문은 노동자들의 생산성 분포에 대해 Frechet 분포를 이용하여 analytically tractable (=분명하게 풀 수 있는) 결과를 제시하며, 이 분포를 Frank copula라는 개념을 이용하여 확장하여 Calibration 결과를 도출한다. 구체적으로 칼리브레이션을 replicate해 보지는 않았지만 애초에 모델 풀 때부터 computation 부담이 많은 최근의 여러 거시이론 논문들과는 달리 이 논문의 calibration은 그럭저럭 시도해 볼 만한 것 같다. 아무튼, 결과는 똑같이 전체적인 생산성이 22배 차이가 나는 국가 사이에서, 이 모델을 적용하면 농업은 29배, 다른 산업은 13배 차이가 난다. 45-4의 10배 격차 중 29-13의 2.2배 정도 격차를 설명 가능한 셈이다. 여기에 자본, 토지 등을 넣어서 모델을 더 다듬으면 38배, 10배의 3.8배 정도의 격차까지 설명할 수 있다. 생산성 격차를 설명하는 여러 방법이 있겠지만 self-selection이라는 channel을 확실하게 설명하고 또 보여준 셈이다.
# 이 논문의 주목적은 국가간의 비교에 있지만 충분히 여러 국가들이 성장하면서 겪는 생산성 변화에도 적용될 수 있을 것으로 보인다. 이 논문에서 빠진 제일 중요한 포인트는 선진국과 개도국 간의 무역에 대한 점인데, 저자들은 이미 그 부분에 대해서 연구를 진행하고 있다. (현재 slide만 나오고 draft는 없음) 요즘 Growth 논문들을 보면 큰 틀에서의 경제성장을 말하기보다는 좀 더 상대적으로 미시적인 이슈, development literature와 서로 영향을 주고받는 경우가 많으며 이 논문도 그 중 하나다. 이 논문은 theory paper이지만 저자들도 좀 더 data에 기반한 co-work를 하고 있기도 하다. (Gollin, Lagakos, and Waugh)
# 일단 수업시간에 읽으라고 준 논문이라 큰 틀에서만 일단 이해했는데 나중에 capital, land 들어간 부분 좀 더 읽어보고 trade 관련한 extension도 한번 더 깊게 읽어봐야겠다. 이 논문을 extend하거나 추가적인 논문 아이디어를 얻지는 못했지만 이론적으로 깔끔하게 된 논문이라 흥미롭다. Self-selection 및 extensive-margin vs intensive-margin 문제는 정말 넓게 적용할 수 있는 아이디어구나. 또한 요즘 경제학에서 많이 쓰이는 Frechet 분포, 아직 거의 쓰이지 않은 Frank copula extension은 나중에 다른 논문에 얼마든지 유용하게 쓰일 수 있다. 그리고 calibration도 해볼만한 것 같은데, 나중에 AER 실리면 data set이나 프로그램 첨부된 거 봐서 한번 따라해 보자.
# 저자인 David Lagakos는 2008년에 UCLA 박사를 받고 Arizona State University 조교수로 있다. ASU는 Prescott이 있는 곳으로도 유명하지만 그 외에 많은 젊은 조교수들이 많고 특히 Macro theory는 확실하게 유망한 교수들이 모여 있다. Michael Waugh는 NYU Stern 조교수로 2008년에 U of Iowa 박사를 받은, Trade 분야에서 우수한 논문 실적을 올리고 있는 신예 학자들 중 한 명이다. U of Iowa는 Waugh 외에도 Princeton, Chicago에 최근에 조교수를 보낸 상당히 교육을 잘 시키고 잘 밀어 주는 학교 중의 한 곳이지만, 최근에는 교내 사정 때문에 분위기가 좋지 않다는 이야기를 들은 적이 있다.
