<표 7> 1998년 한국노동패널조사의 성별 직위분포 - 임금근로자, 30인 이상 사업체
(단위 : 명, %)
직명/직위 여 성 남 성
임 원 부장, 실장, 차장
과 장 대리, 계장
평 사 원 생산직, 용역직
기 타
0( 0.0) 8( 1.6) 8( 1.6) 34( 6.8) 254(51.1) 109(21.9) 84(16.9)
37( 3.3) 169(14.9) 106( 9.4) 168(14.8) 399(35.2) 167(14.7) 87( 7.7)
합 계 1,133(100.0) 497(100.0)
주 : 공장장, 소장 등은 부장으로 간주하여 임원의 비율이 실제보다 낮을 가능성이 높다. 또한 반장도 생산직에 포함시켰다. 기타에는 공무원, 교사, 간호원, 의사, 선원 등 다양한 직종이 포함되어 있으며 분류가 어려운 직위도 기타에 포함되었다.
<그림 2> 성별 임금 격차와 추이
939
1049.6
1177
550. 6 628. 3
723. 7 789. 1 804. 3 1274.8 1261.9
58. 6
61. 5
62. 5
63. 1
59. 9
0 200 400 600 800 1000 1200 1400
94 95 96 97 98
천원(월)
56.0 57.0 58.0 59.0 60.0 61.0 62.0 63.0 64.0
임금의 성비(%)
남성 여성 비율
를 남녀의 생산성 차이에 의해 설명될 수 있는 부분과 그렇지 못한 설명되지 않는 부분 으로 나누고 생산성 차이로 설명되지 않는 임금격차를 성차별에 의한 임금격차로 파악 한다. 이러한 방법론은 생산성을 대표할 수 있는 변수를 어디까지로 정의하는가에 따 라 성차별적 임금격차의 규모가 달라지는 한계가 있다. 또한 생산성을 대표하는 변수 중의 하나로 생애취업기간을 들 수 있지만 생애취업기간 자체가 남녀간의 성차별을 반영할 경우가 있다. 성차별에 의해 여성의 생애취업경험이 남성보다 낮다면 오삭카 (Oaxaca)의 방법은 실제적인 성차별의 규모를 축소할 가능성이 있다.19) 최근에는 동 태적 분석을 사용하여 남녀간 임금격차의 변화 추이를 살펴보고 이를 통해 성차별의 완화 또는 강화 정도를 파악하려는 노력들이 기울여지고 있다(Blau and Kahn, 1997;
Macpherson and Hirsch, 1995; Bowlus, 1997). 성차별적 임금격차의 규모를 파악하는 것은 조심스럽고 체계적인 분석을 필요로 하나 여기에서는 간략하게 오삭카(Oaxaca) 의 분해decomposition방법을 그대로 사용하여 최근의 성차별의 규모를 대략적이나마 이 해하려고 한다.
오삭카(Oaxaca)의 분해방법은 다음과 같다. 남성의 평균임금(Wm)과 여성의 평균
19) 오삭카(Oaxaca)의 방법에 대한 자세한 한계점은 어수봉(1991)을 참조할 수 있다. 오삭카(Oaxaca) 방법의 한계에도 불구하고 현실적 다른 대안이 적기 때문에 성별 임금격차에 관련된 대부분의 논문 들은 오삭카(Oaxaca)의 방법론을 원용하고 있다.
임금( Wf)은 식(Ⅲ-1)과 식(Ⅲ-2)와 같이 교육수준, 근속기간 등 임금을 설명하는 변 수들의 함수로 표시될 수 있다.
Wm = αm + βmXm (Ⅲ-1)
Wf = αf + βfXf (Ⅲ-2)
만약 남녀간 차별이 없다면 여성은 남성의 임금함수에 의해 보수를 받게 되고 이 경우 비차별적 임금(W*f)은 다음의 식(Ⅲ-3)과 같이 나타난다.
W*f = αm + βmXf (Ⅲ-3)
이 때 남녀간의 임금격차는 다음과 같다.
Wm - Wf = ( Wm - W*f) + ( W*f - Wf) (Ⅲ-4)
식(Ⅲ-1), 식(Ⅲ-2) 및 식(Ⅲ-3)을 식(Ⅲ-4)에 대입하면 남녀간의 임금격차는 다음의 식으로 표시된다.
Wm- Wf = βm( Xm- Xf) + [ (αm- αf) + (βm- βf)Xf] (Ⅲ-5)
이때 식(Ⅲ-5)의 오른쪽에서 첫번째 항(βm( Xm- Xf))은 남녀간 인적자원 또는 인구학적 특성의 차이에서 발생하는 임금격차로 설명되어지는 부문이며 두 번째 항 (( αm- αf) + ( βm- βf) Xf)은 남녀간의 특성차이로 설명되지 않는 부문으로 성 차별에 의한 격차로 간주된다.20)
20) 식(Ⅲ-5)에서 명확하게 보이는 것처럼 설명되지 않는 남녀간 임금격차를 성차별에 의한 임금격차
···
···
···
···
···
성차별적 남녀간 임금격차의 규모를 파악하기 위해 사용된 데이터는 한국노동패널 연구의 1차년도 자료로 1998년 여성 임금근로자의 월평균 임금은 78만 4천원으로 남성 (130만 5천원)의 60.0% 수준이다. 성차별적 임금격차의 분석을 위해 먼저 남성과 여성 의 임금함수를 추정하여야 하는데 임금함수의 추정을 위해 여기에서는 ‘근속년수’, ‘근 속년수의 제곱’, ‘생애 취업기간’, ‘생애 취업기간의 제곱’, ‘연령’, ‘교육년수’, ‘배우자 유 무’, ‘고용형태’ 및 직종 대분류를 기준으로 한 ‘직종’ 등의 설명변수를 사용하고 있다.21)
<표 8> 주요 변수들의 평균과 표준편차
변 수 여 성 남 성 전 체
월임금(만원, 세금 제외) 월임금의 로그(log)값 근속년수
근속년수의 제곱 생애 취업기간(년) 생애 취업기간의 제곱 연령
교육년수
배우자 유무(0 : 무 1 : 유) 고용형태(0 : 비정규 1 : 정규) 직종 대분류
행정․관리직 전문직 준전문직 사무직 서비스․판매직 농림․어업직 기능공 조립공 단순근로
성별(1 : 남성 2 : 여성)
78.382( 50.871) 4.211( 0.564) 3.948( 5.388) 44.598(142.650) 7.401( 7.695) 113.938(285.796) 35.235( 11.686) 11.247( 3.850) 0.543( 0.498) 0.687( 0.464) 0.003( 0.052) 0.084( 0.277) 0.151( 0.358) 0.233( 0.423) 0.205( 0.404) 0.010( 0.100) 0.036( 0.187) 0.061( 0.240) 0.209( 0.406)
130.558( 68.082) 4.750( 0.518) 7.364( 7.947) 117.358(227.301) 13.763( 10.059) 290.557(376.672) 38.278( 10.626) 12.582( 3.264) 0.763( 0.425) 0.805( 0.396) 0.014( 0.117) 0.081( 0.273) 0.137( 0.343) 0.164( 0.370) 0.057( 0.232) 0.001( 0.028) 0.173( 0.378) 0.132( 0.338) 0.227( 0.419)
111.324( 67.182) 4.552( 0.596) 6.105( 7.299) 90.531(203.331) 11.401( 9.748) 224.985(356.072) 37.155( 11.125) 12.089( 3.550) 0.682( 0.466) 0.762( 0.426) 0.010( 0.098) 0.082( 0.275) 0.142( 0.349) 0.189( 0.392) 0.112( 0.315) 0.004( 0.065) 0.123( 0.328) 0.106( 0.308) 0.221( 0.415) 1.369( 0.483) 주 : 괄호 안은 표준편차 값
로 설명하기에는 여러 가지 문제들이 발생한다(어수봉 1991). 따라서 여기에서는 이를 성차별적 임금격차로 부르기로 한다.
21) 기업의 규모도 임금결정에 중요한 변수로 여겨지고 있다. 그러나 한국노동패널데이터에서는 많은 임금근로자들이 근무하는 기업의 규모에 대해 응답하지 않았다. 따라서 설명변수에 기업규모를 포 함시킴으로서 얻어지는 이득보다 유효표본수의 감소에 따른 손실이 더욱 크다고 판단되어 설명변 수에서 기업규모를 제외시켰다.
‘근속년수’, ‘근속년수의 제곱’, ‘생애 취업기간’, ‘생애 취업기간의 제곱’ 등은 임금근 로자의 인적자본의 크기를 대표하는 변수들이며 ‘연령’과 ‘배우자 유무’는 인구학적인 특성을 대표하는 변수로 볼 수 있다. 일반적으로 연령과 생애 취업기간 사이에는 다중 공선성multicollinearity이 존재하고 있기 때문에 어느 한쪽을 추정식에서 제외하는 것이 보통이나 한국의 경우에는 임금이 연령에 의해 결정되는 성향이 높기 때문에 포함시켰 다. 직종은 직종대분류에 의거하여 가변수dummy variable의 형태로 추정식에 포함되고 있는데 단순근로를 기준값으로 하고 있다.22)
남녀 임금함수의 추정결과는 <표 9>와 같다. 설명변수들의 설명력이 상당히 높
<표 9> 임금함수의 추정결과 - OLS 추정
설명변수 여 성 남 성 전 체
근속년수 근속년수의 제곱 생애 취업기간(년) 생애 취업기간의 제곱 연령
교육년수
배우자 유무(0 : 무 1 : 유) 고용형태(0 : 비정규 1 : 정규) 직종
행정․관리직 전문직 준전문직 사무직
서비스․판매직 농림어업직 기능공 조립공
성별(1 : 남성 2 : 여성) 상수항
0.0430962(0.000) -0.0008158(0.002) 0.0122083(0.007) -0.0003258(0.003) 0.0002566(0.875) 0.0316536(0.000) 0.0356552(0.192) 0.3256305(0.000) 0.7815890(0.001) 0.4050829(0.000) 0.2358166(0.000) 0.1753209(0.000) 0.1049853(0.004) -0.2103433(0.116) -0.1091098(0.105) -0.0187512(0.727) 3.2876160(0.000)
0.0161617(0.000) -0.0001303(0.232) 0.0257253(0.000) -0.0006349(0.000) -0.0033466(0.029) 0.0405704(0.000) 0.1960928(0.000) 0.2979497(0.000) 0.6210454(0.000) 0.2572016(0.000) 0.1983047(0.000) 0.1282672(0.000) 0.0494622(0.193) 0.0815283(0.768) 0.0579607(0.023) 0.0021577(0.938) 3.6147970(0.000)
0.0240570(0.000) -0.0003600(0.000) 0.0233087(0.018) -0.0005729(0.000) -0.0019180(0.059) 0.0366856(0.000) 0.1133119(0.006) 0.3209134(0.000) 0.6530859(0.000) 0.3178762(0.000) 0.2112547(0.000) 0.1481433(0.000) 0.0679454(0.006) -0.0703415(0.517) 0.0466698(0.052) -0.0027327(0.913) -0.3410903(0.000) 3.9698060(0.000) 표본수
F-값