(반복성 기준)
대학진학률이 높은 우리나라에서는 학력을 이용한 노동 수요 분석이 왜곡된 추정결과를 초래할 수 있을 가능성이 존재한다. 따라서 Ⅳ절에서 언급한 바와 같이 반복성 유무 기준으로도 숙련도를 구분하여 추정을 실시하였다. 노동을 고학력 및 저학력 노동으로 구분한 대신 반복성 및 비반복성 노동으로 구분한 것 외에는 앞서 이용한 데이터와 추정 방식, 기간 등은 동일하게 설정하였다.
앞서 제시한 학력을 이용한 추정 결과와 달리 저숙련 노동인 반복성 노동의 소득 비중이 정보통신기술(ICT) 투자 비중과 전 기간에 걸쳐 양의 관계를 갖는 것으로 나타났다. 이와 같은 관계가 기간별로 안정적인지 판단하기 위하여, 추정기간을 9년으로 줄여서 순차회귀분석을 실시하였다. 〈표 9〉는 3개의 상이한 기간에 대한 추정결과를 나타낸다.
이는 기술의 발전이 저숙련 노동의 수요를 더 이상 감소시키지만은 않는 것으로 해석할 수 있다. 즉 ICT 자본의 도입 초기에는 신기술을 다룰 수 있는 고숙련 노동에 대한 수요가 상대적으로 증가하지만, 기술에 노동자들이 점차 적응하고 저숙련 노동의 접근성도 향상되면서 노동 수요는 임금이 낮은 저숙련 노동으로 옮겨갈 수 있는 것이다.
우리나라에서 ICT 자본 도입은 1995년 이전부터 이미 이루어지고 있었고, Rhee and Pyo(2012) 등에서 2000년대 들어 ICT 투자가 성숙기에 접어들었다고 주장한 점에 비추어 기술의 도입과 확산효과가 본격적으로 노동 수요에 반영되기 시작한 시기는 2000년대 이후라고 판단할 수 있을 것이다. O’Mahony et al.(2008)에서는 미국의 경우 이 시기를 1990년 부근으로 추정한 바 있다.